下遼河平原典型地域耕地系統彈性時空分異特征

劉婉瑩 ，宋 戈 ,2※，高 佳 ,2，隋虹均 ，王全喜

（1. 東北大學文法學院土地資源管理系,沈陽 110169；2. 遼寧省自然資源廳土地保護與利用重點實驗室,沈陽 110169）

0 引言

耕地系統彈性反映耕地在受到外部擾動時自身的適應能力和響應[1]，其強弱表征耕地對農業災害的緩沖以及適時釋放外部壓力的能力，是充分掌握耕地系統可持續性和健康水平的有效途徑[2]。自21 世紀以來，高強度的人類活動與氣候變化增加了農業災害發生的頻次與概率，嚴重威脅著區域與國家的糧食安全，同時也體現了耕地系統在面對外界環境脅迫時所表現出的敏感性和脆弱性。此外，隨著新型冠狀肺炎疫情在全球范圍內的肆虐，糧食安全再次遭遇挑戰，世界糧食計劃署的相關數據表明2020 年底將增加1.3 億人遭受嚴重的饑餓[3]。探明區域耕地系統彈性的時空分異特征及影響因素是制定差別化耕地治理策略以提升耕地抗逆能力，實現耕地可持續利用的重要科學命題。

當前針對耕地系統彈性內涵尚無明確統一的定論，多數研究將耕地系統彈性理解為過程變量而非響應狀態，忽略了二者之間存在的動態反饋與差異。社會生態系統彈性思維表明，彈性是抵抗力、適應力和轉型力共同作用的結果[4-5]，為本文界定耕地系統彈性內涵和構建耕地系統彈性測度框架提供理論依據。在彈性測度方法方面，學界主要采用突變級數法[6]和多因素加權求和法[7]，為實現耕地系統彈性的空間量化提供了依據，但也存在一定欠缺。主要在于：第一，各指標的權重確定受人為主觀意識控制，無法反映出各指標對彈性影響的客觀狀態；第二，指標間的作用關系仍是線性累加，難以表征耕地系統彈性的非線性復雜作用關系。在彈性測度階段劃分依據方面，既有研究主要以短期調研數據和大尺度的年鑒數據為基礎探討省域[2]和市域[6]宏觀尺度以及縣域[7]中觀尺度的耕地系統彈性，針對微觀田塊尺度的研究尚顯不足，難以滿足新時期差別化治理耕地的需求。目前以耕地系統為對象進行彈性時空分析的研究較少，主要對耕地系統的質量[8]、安全[9]、健康[10-11]進行探討；學界對于彈性的研究則聚焦于鄉村[12]、森林[13]、濕地[14]、漁場[15]等系統，已有成果對本文具有重要借鑒意義。

因此，本文在重構耕地系統彈性內涵的基礎上，以下遼河平原典型地域沈陽市為研究區，采用土地利用、遙感等多源數據，基于社會生態系統彈性思維，從耕地系統抵抗力-適應力-轉型力的視角出發，運用t檢驗序貫格局轉換、三維歐氏距離、探索性空間分析等方法，構建耕地系統彈性測度框架，識別2009—2018 年研究區耕地生產力突變點，分階段測度耕地系統彈性，明確其在微觀尺度下的空間變化特征、集聚趨勢及時空分異原因，旨在為差別化制定下遼河平原耕地保護適應性治理方案提供科學依據。

1 耕地系統彈性內涵的界定

耕地系統彈性（arable land system resilience，ALSR）反映耕地適應擾動的響應，增強耕地系統彈性是避免耕地結構混亂甚至功能瓦解的重要途徑[16]。已有研究多從耕地系統內部和外部角度出發解構耕地系統彈性[17-18]，較少考慮耕地系統彈性的動態性，耕地系統彈性表現耕地的社會子系統和生態子系統經歷擾動后在一定階段內耦合協調的響應狀態。社會生態系統彈性思維將彈性視為系統抵抗力（resistivity,RE）、適應力（adaptability,AD）和轉型力（transformability,TR）的互動結果（簡稱“三力”），突出了系統在一定階段內的穩定性和動態性，破解了靜態探討的局限性，為準確理解和掌握耕地系統彈性的理論內涵提供了重要的參考。

本文基于此解構耕地系統彈性，耕地系統在社會子系統與生態子系統交互過程中不僅形成了保障耕地產出的本底條件和有效管理耕地資源的治理能力，即抵抗力和適應力，分別是維持耕地系統彈性的基礎源和治理耕地系統彈性的支撐與驅動，還形成了與外部資源系統跨尺度交流的能力，即轉型力，是優化耕地系統彈性的保障。耕地系統的抵抗力是耕地減少其結構混亂和功能退化的本底條件[19]，通過耕地面積、耕地生產力、水土保持力和生物多樣性維護力等特質來反映，分別代表耕地數量穩定能力、生產功能和生態保育功能的恢復程度，抵抗力越強，耕地在遭受擾動后的結構與功能變化幅度越小[5]。耕地系統的適應力是通過增加人力、資金、管理等治理措施以增強耕地適應擾動的能力，通過集體行動能力和農業產值多樣性[20]來反映，可采用灌溉基礎設施維護力、糧食產值占農業產值（包括糧食作物產值和經濟作物產值）的比例來表征[21]。耕地系統的轉型力是外源耕地系統通過學習和創新促使耕地系統發生積極轉變的能力，源于外源耕地系統的更新能力、學習創新能力和跨尺度連結能力的綜合作用[22]，可采用不穩定耕地面積轉出強度、農業專業合作社影響力和道路連通度來表征（圖1），其中不穩定耕地充分考慮影響耕地的社會經濟、生產和生態穩定情況[23]，用耕作便利性[24]表征社會經濟不穩定型耕地。

圖1 耕地系統彈性內涵解構Fig.1 Deconstruction of arable land system resilience

基于此，綜合考慮耕地系統的社會子系統和生態子系統交互過程中的穩定性需求，兼顧耕地系統脆弱性，從耕地系統抵抗力-適應力-轉型力的視角出發，本文所指的耕地系統彈性是耕地系統在應對外界壓力沖擊或經歷變化的過程中，通過自我調節以維持現狀（抵抗力）、施加干預以治理彈性（適應力），淘汰脆弱性以優化彈性（轉型力）的方式，維持內在功能結構和外在空間形態穩定，保障糧食安全的綜合能力。

結合耕地系統彈性內涵，引入三維歐氏距離（Euclidean distance）原理，以期更直觀地解析和量化耕地系統彈性。本文把耕地系統的抵抗力、適應力和轉型力映射至空間直角坐標軸，將空間中耕地系統彈性最弱的狀態點與耕地系統彈性狀態點之間的距離表征為耕地系統彈性。三維歐氏距離越大，表征耕地系統彈性越強[25]（圖1）。

2 數據來源與理論方法

2.1 研究區概況

沈陽市（122°25′～123°48′E，41°12′～43°03′N）位于遼寧省中北部，現轄13 個縣（市）區，是下遼河平原國土開發強度最大的區域。該市屬暖溫帶大陸性季風氣候，年均溫6.2～9.7 ℃，年均降水量600～800 mm。全市國土總面積12 860 km2，2018 年全市耕地面積7 918 km2，約占全市國土面積的61%，居全省耕地資源總量首位。遼河、渾河、蒲河、北沙河、繞陽河、柳河、養息牧河和秀水河8 條大中型河流途徑市內。2009—2018 年研究區在快速城鎮化進程中衍生的土地利用方式調整和環境問題消耗了耕地的生態價值，同時，氣溫與地溫呈上升趨勢，降水量創1952 年以來新高，疊加夏旱、春夏連旱等，農業災害呈現“旱澇并發、旱澇急轉”的特征，短期內造成嚴重的農作物歉收及財產損失，該市耕地緩沖高強度人類活動與農業災害沖擊的能力備受關注。沈陽市耕地資源集中分布于渾南區、蘇家屯區、于洪區、沈北新區、康平縣、法庫縣、新民市、遼中區8 個縣（市）區，是下遼河平原優質稻米和玉米生產基地。本文將8個縣（市）區的耕地資源作為研究對象，空間上覆蓋該市東南部和東北部低山丘陵區、以遼河為核心的區域及臨近科爾沁沙地南緣的西北部地區。

2.2 數據來源與處理

本文使用的經濟社會數據來源于2010、2014 和2019 年沈陽市統計年鑒、統計公報；土地利用數據來源于2009、2013 和2018 年沈陽市土地利用變更數據庫；2009—2018 年逐年植被凈初級生產力（net primary productivity,NPP）來源于500 m 空間分辨率MODIS 產品MOD17A3H，土地覆被數據來源于500 m 空間分辨率MODIS 產 品MCD12Q1（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），耕地NPP 是利用耕地覆被數據從植被凈初級生產力數據中提?。粴庀髷祿碓从趪业厍蛳到y科學數據中心1 km 空間分辨率2000—2020 年中國氣溫、降水數據集（http://www.geodata.cn/）；土壤數據來源于國家青藏高原科學數據中心（http://data.tpdc.ac.cn/）；農業專業合作社點數據來源于天眼查網站（https://www.tianyancha.com/）；30 m 分辨率數字高程模型（Digtal Elevation Model,DEM）來源于地理空間數據云；路網數據來源于Open Street Map（https://www.openstreetmap.org/）。基于ArcGIS 重采樣函數對數據進行重采樣，使其空間分辨率與測度單元相匹配。

2.3 耕地系統彈性測度框架的構建

2.3.1 耕地系統彈性測度階段的劃分

采用t檢驗序貫格局轉換（sequentialt-test analysis of regime shifts，STARS）方法探測2009—2018 年研究區耕地生產力（選取耕地NPP 來表征[26]）發生突變的時間節點，為定量劃分耕地系統彈性測度階段提供科學支撐。STARS 算法的原理是：計算觀測值在各時間節點前后的樣本均值階段差異，在給定顯著性水平下，得到的穩態轉變指數（regime shifts index，RSI）可反映觀測值發生突變的時間節點。該算法有利于彌補一元線性回歸法無法充分反映短期內耕地NPP 的變化及劇烈程度的不足，并實現準確度的提升[27]。

2.3.2 耕地系統彈性測度單元的確定

結合景觀形狀指數（landscape shape index，LSI）修正研究區耕地系統彈性測度單元的大小。LSI 是通過計算區域內某斑塊形狀與相同面積的正方形之間的偏離程度來測量形狀的復雜程度的景觀指數[28]?？紤]到研究區耕地圖斑破碎化程度高，形狀不規則，因此，利用研究區逐年位置未發生變化的耕地面積確定測度單元的平均面積，并采用LSI 根據耕地形狀復雜程度進行修正，最終計算得到本文的測度單元。計算式如下：

式中As為 評價單元邊長，m；Aper為位置不變的耕地平均邊長，m；MLSI為景觀形狀指數均值；E為圖斑周長，m；A為圖斑總面積，m2。最后計算確定本文的測度單元為80 m 地理網格。

2.3.3 耕地系統彈性測度指標體系的構建

依據耕地系統彈性內涵，結合研究區實際情況，從耕地系統的抵抗力-適應力-轉型力維度構建耕地系統彈性測度指標體系，共選取9 個指標。以信息熵與特征權重的均值作為指標層權重（表1），2009—2013 年各指標權重排序：抵抗力p2＞p1＞e2＞e1，適應力s＞r，轉型力t＞c＞l；2013—2018 年各指標權重排序：抵抗力p2＞p1＞e1＞e2，適應力s＞r，轉型力l＞t＞c。

表1 研究區耕地系統彈性測度指標體系Table 1 Measuring indicator system of arable land system resilience (ALSR) in study area

2.3.4 指標格網化法

利用指標格網化法[30]，根據表征空間權重的修正指標，將以區縣為單元的農業產值來源多樣性和灌溉基礎設施維護程度指標的觀測值展布至80 m 測度單元，以增強測度結果空間異質性。基于數據獲取情況及研究實際，采用耕地NPP 作為農業產值來源多樣性的修正指標；采用耕地到“水庫水面、坑塘水面、溝渠與水工建筑用地”的最短距離作為灌溉基礎設施維護程度的修正指標。計算式如下：

式中Bij是空間化后的網格單元值；B為該網格所在區縣的指標觀測值；以農業產值來源多樣性計算為例，Dij為該網格單元的耕地NPP 值，g/m2；SD為該網格單元所在縣級行政區的耕地NPP 總量，g/m2。

2.3.5 耕地系統彈性強弱的測度

基于耕地系統彈性內涵解構，采用三維歐氏距離表征耕地系統彈性強弱。三維歐氏距離是多變量分析中常用的三維空間距離測度，要求觀測值轉化為標準化的三維坐標點，本文采用極值標準化法對原始數據進行無量綱處理。耕地系統彈性測度模型如下：

式中VALSR表示耕地系統彈性值。VRE、VTR、VAD分別抵抗力、轉型力、適應力值。

2.4 耕地系統彈性空間分異格局的識別

采用探索性空間數據分析[31]（Exploratory spatial data analysis,ESDA）的全局空間自相關指數（G lobalMoran’sI，I）和局部空間自相關指數（LocalMoran’sI，Ii）分別檢驗研究區耕地系統彈性總體空間模式及內部空間單元與鄰近單元屬性值的相似性和相異性。

式中zi和zj分別表示評價單元i和j的屬性值與各自平均值的偏差，wi,j為評價單元i和j之間的空間權重，n為空間單元數；ZI為全局自相關指數標準化統計量；E[I]為網格i的期望值；V[I]為方差。

3 結果與分析

3.1 研究區耕地系統彈性總體水平分析

基于R 軟件運行STARS 算法，2013 年RSI 指數為0.54，表明2013 年前后研究區耕地NPP 均值發生突變，與2009—2012 年相比，2013 年后研究區耕地NPP 均值呈明顯下降趨勢，從422.31 g/m2下降至388.71 g/m2。因此，本文將2013 年作為劃分2009—2018 年研究區耕地系統彈性測度階段的時間節點，分階段測度耕地系統彈性。

2009—2018 年研究區耕地系統的抵抗力、適應力、轉型力和彈性變化具有階段性（表2）。從數值來看，2009—2018 年耕地系統三力強度從大到小依次為：抵抗力（0.67～0.69）、轉型力（0.43～0.47）、適應力（0.21～0.28），表明研究區耕地資源本底的生產和生態功能較高，抵抗力較強，但不穩定耕地的轉出力度、農業合作社影響力和道路連通度影響力較低，尤其缺乏集體行動力和產業多樣性以適應外界擾動，轉型力和適應力較弱。從階段變化來看，三力均呈減弱趨勢，減弱幅度從大到小依次為適應力（-0.07）、轉型力（-0.04）、抵抗力（-0.02）。相應地，耕地系統彈性高值區（0.96～1.29）的測度單元數占總數的比例從16.86%減少至13.81%，耕地系統適應力的減弱是耕地系統彈性總體減弱的主要因素，其次為轉型力和抵抗力。基于SPSS26 軟件平臺，對2009—2013 年和2013—2018 年耕地系統彈性進行成對樣本t檢驗，結果顯示，兩個階段的耕地系統彈性存在顯著差異，2013—2018 年較2009—2013 年總體減弱了0.06（P＜0.01）。按測度單元統計，耕地系統彈性顯著增強（0.11～0.41）、輕微增強（0.01～0.10）、輕微減弱（-0.16～0）和顯著減弱（-0.63～-0.15）的單元數占總數的比例分別為5.34%、32.66%、51.44%和10.55%，研究區耕地系統彈性變化以輕微增強和輕微減弱為主。

表2 2009-2018 年研究區耕地系統彈性測度結果Table 2 Calculation results of arable land system resilience in study area from 2009 to 2018

3.2 研究區縣域耕地系統彈性水平分析

通過比較分析研究區各區縣的耕地系統抵抗力、適應力、轉型力和耕地系統彈性的變化情況（表3），掌握研究區各區縣耕地系統彈性水平及其變化特征。

表3 2009-2018 年研究區各區縣耕地系統彈性測度結果Table 3 Calculation results of arable land system resilience in the districts and counties of the study area from 2009 to 2018

從總體來看，與其他區縣相比，于洪區耕地系統彈性在2009—2018 年始終最強，適應力始終最強。研究期內該區將農業與蒲河生態結合并優先開展以“農業、工業、服務業聯動”集群式發展為主要功能導向的現代農業，重點發展農產品加工、生態型休閑農業和智慧數字農業，農業經營現代化和多樣化的高效提升增強了耕地適應外界擾動的能力。新民市耕地系統轉型力在研究期內始終最強，康平縣則始終最弱。新民市毗鄰沈陽主城區，是“沈陽阜新城際連接帶”重要節點，承接進軍沈陽的國內外資本和產業，且耕地面積居全市首位，形成了以“新民新城遼寧最大的農產品專業批發中心”為重點的產業布局，為該區農業發展提供外界資源，加深先進農業技術和知識的交流，為推進農業規模利用提供基礎條件。而康平縣區位極具特殊性，一方面是阻止科爾沁沙地南移的生態屏障，沙漠化嚴重，導致該區耕地系統抵抗力不強，另一方面也是研究區經濟腹地向北延伸的重要節點，受經濟跨越式發展的影響，公服設施不足、生態環境惡化等問題影響該縣實現傳統農業向現代農業的轉型。

從變化趨勢來看，研究區各區縣耕地系統彈性整體減弱，其中，新民市耕地系統彈性最穩定、轉型力變化幅度最小，蘇家屯區耕地系統彈性波動最大、適應力變化幅度最大。除康平縣耕地系統抵抗力增加0.01 外，研究區各區縣耕地系統三力普遍減弱，遼中區耕地系統抵抗力減弱幅度最大，渾南區耕地系統轉型力減幅最大?？灯娇h作為傳統農業大縣，通過推進高標準農田建設，承擔國家農產品質量安全示范縣和國家農產品出口示范區的政治責任，耕地本底條件維持水平較高。2009—2018 年研究區在已有資源環境和生產力發展約束下，耕地特別是基本農田保護形勢十分嚴峻，優質耕地集中分布區與城鎮化核心區產生空間沖突、耕地占沙化土地面積的比例增加，糧食生產波動大、生態敏感區及適宜建設區與現狀耕地重疊等，表征著該地區耕地應對外界擾動的能力削弱，尤其是靠近城市中心的耕地，耕地保護壓力增大。

3.3 研究區耕地系統彈性時空分異規律

3.3.1 耕地系統彈性時空變化特征

從總體來看，2009—2018 年研究區耕地系統彈性呈現中部強，西北部弱的特征（圖2a）。耕地系統彈性高值區（值大于0.95）集中分布于研究區中部的新民市、于洪區以及遼中區的遼河、渾河間沖積平原地區，耕地系統彈性低值區（值不大于0.95）集中分布于研究區西北部的康平縣北部沙區和法庫縣西北部剝蝕丘陵地區。

圖2 耕地系統彈性的時空分異Fig.2 Spatiotemporal differentiation of arable land system resilience

從變化趨勢來看，10 a 間研究區耕地系統彈性變化呈現明顯的空間分異特征，增強區西移北擴，減弱區南移東擴（圖2b）。與2009—2013 年相比，2013—2018年研究區耕地系統彈性顯著增強區和輕微增強區向西北部的生態屏障、西部的秀水河、養息牧河、柳河和繞陽河生態廊道移動，表明位于研究區耕地系統彈性較弱的西北部，在經過生態環境治理后，耕地系統彈性呈增強趨勢。耕地系統彈性顯著減弱區和輕微減弱區往東南部低山丘陵和遼河、渾河、北沙河下游移動，說明耕地系統彈性較強的中南部區域，其耕地系統彈性呈不同程度的減弱趨勢。

3.3.2 耕地系統彈性的空間自相關分析

利用GeoDa 軟件分別對2009—2013 年和2013—2018 年研究區的耕地系統彈性進行全局空間自相關分析可得，耕地系統彈性Moran’s I 均大于0.70，經過999 次置換運算，在0.1%顯著性水平下，Z值均大于1 000，表明至少有99.9%的概率說明兩個階段的研究區耕地系統彈性均存在高度全局空間正相關性。

運用局部空間自相關分析研究區內部空間單元間的相關性。10 a 間，研究區耕地系統彈性呈現明顯的地域集聚性特征，均以HH（高高）型和LL（低低）型為主，NS（不顯著）型次之、HL（高低）型和LH（低高）型最少。2009—2013 年研究區耕地系統彈性HH 型以組團狀和條帶狀分布在研究區東南部和河流附近（圖3a），2013—2018 年則多以集中于研究區中部的團塊狀呈現（圖3b）。與2009—2013 年比較，2013—2018 年研究區耕地系統彈性HH 型聚集面積占總面積比例減少的區域分布在東南部低山丘陵區、遼河沖積平原的南部、遼河生態景觀發展帶的東部。研究區耕地系統彈性LL 型集聚從集中分布于西北部轉變為南部，呈現南擴的特征。

圖3 2009-2018 年研究區耕地系統彈性局部空間關聯集聚Fig.3 Local spatial autocorrelation of arable land system resilience in study area from 2009 to 2018

3.3.3 耕地系統彈性時空分異原因分析

就耕地系統彈性強弱空間分異而言，2009—2018 年研究區中南部受土地整治重點工程等農業建設活動影響較大，西北部受自然條件變化和生態治理項目影響較大。耕地系統彈性高值區集中于研究區中部，該區域積極開展土地整治工程，基本農田集中連片、農業設施完善，水土資源協調，受氣候變化影響較小，適應力較強，是重要的商品糧基地和優質稻米生產基地。耕地系統彈性低值區集中于研究區西北部，該區域受自然約束較大，生態環境相對脆弱，沙漠化嚴峻，耕地資源受干旱、水土流失和風蝕影響大，產能較低，抵抗力和轉型力較弱。

就耕地系統彈性變化的時空分異而言，研究區耕地系統彈性變化受自然稟賦和社會經濟條件共同影響。耕地系統彈性增強區靠近半干旱半濕潤區過渡帶，氣候動態性強，表明氣候變化較強烈的區域更能適應旱澇災害，具有更強的耕地系統彈性，這與MIHUNOV 等[32]結論一致。此外，2013 年以來，該區域開展擴林增綠行動、建立農田防護林體系和實施生態經濟等荒漠生態治理措施，增強了防風固沙和耕地應對自然災害的多樣性能力。耕地系統彈性減弱集中于研究區中南部的主要原因在于：1）河流上游經過沈陽市主城區，污水處理率較低，致使下游區域水污染問題始終突出；2）經濟社會用水擠占生態、環境用水，導致河流下游泄水量減少；3）受氣溫升高的影響，蒸發力度加強，鹽漬化形勢嚴峻；4）單一水稻種植結構致使農業收入來源單一化，進而給該區域耕地系統彈性帶來負外部效應。

就農業現代化水平空間自相關的影響機制而言，空間集聚特征取決于農業的經濟和社會特性[33]。耕地系統彈性HH 型從條塊狀為主轉變為以團塊狀集中于研究區中部，表明在HH 型在人為干預下逐漸形成規模效應，得益于中部區域集中開展優質基本農田建設工程和農用地整理工程。耕地系統彈性LL 型南擴，這與該區域耕地細碎化嚴重，影響耕作規?；娃r業生產經營現代化有關，此外，遼河以南區域溫度上升，降水年際變化率增大，地勢低平疊加人類不合理耕作活動，受暴雨洪澇等自然災害影響較大，與耕地系統彈性減弱區空間分布吻合。

4 結論

本研究以下遼河平原典型地域沈陽市為研究區，從耕地系統的抵抗力-適應力-轉型力視角出發，采用t檢驗序貫格局轉換、三維歐氏距離和探索性空間分析等方法，測度2009—2018 年研究區耕地系統彈性強弱，刻畫耕地系統彈性時空分異格局，并分析其原因。主要研究結論如下：

1）耕地系統彈性是由耕地系統的抵抗力、適應力和轉型力共同作用的結果。2013 年為研究區耕地生產力發生突變的年份，突變后期耕地系統彈性顯著降低。耕地系統彈性高值區（0.96～1.29）的測算單元數占總數的比例從16.86%減少至13.81%。突變前期（2009—2013 年）研究區耕地系統彈性為0.89，突變后期（2013—2018 年）為0.83，突變前后耕地系統彈性顯著減弱了0.06（P＜0.01），耕地系統適應力的減弱是耕地系統彈性總體減弱的主要因素，其次為轉型力和抵抗力。

2）10 a 間研究區各區縣的耕地系統抵抗力、適應力、轉型力及彈性均呈減弱趨勢。除康平縣耕地系統抵抗力增加0.01 外，各區縣耕地系統三力普遍減弱，遼中區耕地系統抵抗力減弱幅度最大，渾南區耕地系統轉型力減幅最大，這與中南部受城鎮化和洪澇災害的影響有關。新民市耕地系統轉型力始終最強，康平縣耕地系統轉型力始終最弱，這與區位條件和基礎設施相關。于洪區耕地系統彈性在2009—2018 年維持最強水平，新民市耕地系統彈性最穩定，蘇家屯區耕地系統彈性波動最大。

3）2009—2018 年耕地系統彈性空間分異特征顯著，基本呈中部強，西北部弱的分布態勢。與2009—2013 年相比，2013—2018 年研究區耕地系統彈性高值區呈西移北擴的特征，彈性低值區呈南移東拓的特征。研究期間研究區耕地系統彈性呈明顯的地域集聚性特征。研究區耕地系統彈性高高型以組團狀和條帶狀集聚在中部與南部轉變為以團塊狀集聚在西部與北部，南部低低型集聚逐漸凸顯，其他相關類型較少且零星分散。

4）研究區不同區域的耕地系統彈性強弱受不同主導因素影響，中南部受農業建設活動影響較大，西北部、北部受自然條件和生態治理項目影響較大。研究區耕地系統彈性變化受自然稟賦和社會經濟條件共同影響。耕地系統彈性高高型在人為干預下逐漸形成規模效應，氣候變化和洪澇災害是低低型南擴的主要原因。

下遼河平原作為全國優質稻米和玉米的生產基地，糧食安全備受關注，但農業災害和城鎮化快速演進使得單純追求耕地資源在預期穩態下最大產量的傳統思路已無法適應新時代要求，深入探究耕地系統彈性時空分異特征有助于明晰耕地系統適應氣候變化和人類擾動交互影響的能力及其發展趨勢。本文將社會生態系統彈性思維和三維歐氏距離引入至耕地系統彈性測度研究中，將耕地系統彈性看作由耕地系統的抵抗力、適應力和轉型力共同作用的結果，基于此構建的耕地系統彈性測度理論框架拓寬了耕地保護研究的視野，為耕地系統彈性時空分異特征分析提供方法論和思路，突破了傳統定性研究的局限。然而，耕地系統彈性與社會經濟基礎有緊密聯系，尤其在量化社會經濟層面指標和對其進行空間展布的方法等方面仍有待進一步討論完善。人類可以通過社會治理增強耕地系統彈性，研究區通過開展山水林田湖生態保護修復工程、遼河流域綜合治理工程和發展生態經濟等適應性治理策略促進了農業經營現代化、增加了農民收入來源多樣性，從而提高了研究區西部和北部的耕地系統彈性，因此，基于適應性治理理論對耕地系統彈性進行有效治理是下一步研究的方向。