[论文解读] Effects of green revolution led agricultural expansion on net ecosystem service values in India

Srikanta Sannigrahi, Suman Chakraborti+12 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2019

Land Use and Ecosystem Services参考文献 79被引用 35

一句话总结

本研究利用遥感、作物统计数据和价值转移方法，量化了1985年至2005年间绿色革命驱动的农业扩张对印度生态系统服务价值（ESVs）的影响。研究发现，由于耕种和灌溉范围的扩大，耕地ESV增加了132.2亿美元，其中总作物面积（TCA）和净灌溉面积（NIA）是主要驱动因素；而森林和湿地的损失则带来了显著的生态风险。

ABSTRACT

Ecosystem Services are a bundle of natural processes and functions that are essential for human well-being, subsistence, and livelihood. The expansion of cultivation and cropland, which is the backbone of the Indian economy, is one of the main drivers of rapid Land Use Land Cover changes in India. To assess the impact of the Green Revolution led agrarian expansion on the total ecosystem service values, we first estimated the ESVs from 1985 to 2005 for eight ecoregions in India using several value transfer approaches. Five explanatory factors such as Total Crop Area, Crop Production, Crop Yield, Net Irrigated Area, and Cropping Intensity representing the cropping scenarios in the country were used in constructing local Geographical Weighted Regression model to explore the cumulative and individual effects on ESVs. A Multi-Layer Perceptron based Artificial Neural Network algorithm was employed to estimate the normalized importance of these explanatory factors. During the observation periods, cropland, forestland, and water bodies have contributed the most and form a significant proportion of ESVs, followed by grassland, mangrove, wetland, and urban builtup. In all three years, among the nine ESs, the highest ESV accounts for water regulation, followed by soil formation and soilwater retention, biodiversity maintenance, waste treatment, climate regulation, and gas regulation. Among the five explanatory factors, TCA, NIA, CP showed a strong positive association with ESVs, while the CI exhibited a negative association. The study reveals a strong association between GR led agricultural expansion and ESVs in India.

研究动机与目标

• 量化1985年至2005年间印度八个生态区生态系统服务价值（ESVs）的变化。
• 利用土地利用和作物生产数据，评估绿色革命驱动的农业扩张对总ESVs的影响。
• 识别关键农业驱动因素——总作物面积（TCA）、作物产量（CP）、作物单产（CY）、净灌溉面积（NIA）和复种指数（CI）——对ESVs的相对影响。
• 利用地理加权回归（GWR）和多层感知机（MLP）神经网络，评估这些驱动因素的累积与独立效应。
• 通过识别农业集约化与自然生态系统保护之间的权衡，为生态系统管理政策提供依据。

提出的方法

• 利用1985年、1995年和2005年Landsat影像生成100米分辨率土地利用/土地覆盖（LULC）数据，并重新分类为八种植被类型：耕地、森林、水体、城市、草原、湿地、红树林和休闲地。
• 采用多种价值转移方法（Costanza et al., 1997; 2014; de Groot et al., 2012; Xie et al., 2008），估算九种生态系统服务的单位价值。
• 构建局部地理加权回归（GWR）模型，分析五个农业驱动因素与ESVs之间空间异质性的关系。
• 采用基于多层感知机（MLP）的人工神经网络（ANN）模型，估算解释变量在预测ESVs中归一化重要性的贡献。
• 通过分类准确率（94.4%）和在萨德班红树林地区基于实地验证的修正红树林类别，验证模型性能。
• 整合作物生产统计数据和灌溉数据，以反映各生态区农业集约化与扩张动态。

实验结果

研究问题

• RQ1 1985年至2005年间，绿色革命驱动的农业扩张如何影响印度的总生态系统服务价值（ESVs）？
• RQ2 在印度各生态区中，哪些农业驱动因素——总作物面积（TCA）、作物产量（CP）、作物单产（CY）、净灌溉面积（NIA）和复种指数（CI）——对ESVs的影响最为显著？
• RQ3 各类生态系统类型（如耕地、森林、水体等）在研究期间对印度总ESVs的相对贡献如何？
• RQ4 农业驱动因素的累积与独立效应在印度各生态区的空间分布上如何变化？
• RQ5 农业集约化与保护高价值自然生态系统（如森林和湿地）之间存在何种权衡？

主要发现

• 印度生态系统服务总价值（ESV）从1985年的8290亿美元增至2005年的8450亿美元，20年间净增长160亿美元。
• 耕地对ESV的贡献最高，从1985年的3893.2亿美元增至2005年的4025.4亿美元，因农业扩张导致净增长132.2亿美元。
• 总作物面积（TCA）在ESV预测模型中解释了最高的方差比例，其次为净灌溉面积（NIA）、作物产量（CP）、作物单产（CY）和复种指数（CI）。
• TCA、NIA和CP与ESVs呈显著正相关，而作物单产（CY）则呈现负相关，表明高产水平下可能存在收益递减或生态成本。
• 复种指数（CI）与ESVs无显著相关性，表明作物复种频率增加并不一定提升生态系统服务供给。
• 水文调节、土壤形成和生物多样性维持是货币价值最高的三项生态系统服务，合计贡献超过总ESV的50%。