摘要
雷州半岛是中国主要的粮食生产区，拥有中国大陆最大的红树林和珊瑚礁保护区，这些保护区被视为沿海生态系统保护的重要里程碑。然而，现有的研究很少将社会生态动态（演变）纳入生态系统保护评估框架中，并且通常只在特定时间段内进行调查，而不是在连续的时间尺度上进行分析。具体指标的转变点及其相互作用和驱动因素尚未得到充分研究。因此，本研究通过结合模型估算、现场观察和统计记录来探讨社会生态演变。五十年来显著的经济增长（p < 0.0001）极大地改变了产业结构，第一产业的主导地位逐渐被第二和第三产业取代（占比下降了多达31.4%），进而影响了人口和就业结构。城市工业发展创造了就业机会，促进了居民从农村向城市的迁移；多样化的就业机会、生计方式以及城乡土地利用的变化都受到产业结构调整的影响。农业产出的增长表现为从以农业为主导的模式向多产业平衡发展的模式转变。畜牧业、林业和渔业的繁荣增强了产业和生计的多样性，有利于保障生计稳定和经济的可持续性。研究结果有助于加深对社会生态系统相互作用和管理的理解，并为中国及其他地区的沿海生态系统保护和区域协调发展提供参考。
图形摘要
亮点
- 生态系统恢复促进了植被再生并增强了碳封存。
- 经济增长改变了产业结构，影响了人口和就业结构。
- 不平衡的城乡工业发展导致了居民迁移和城乡土地利用变化。
- 应将基于网络的观点纳入社会生态系统治理中。
- 应将珊瑚礁和红树林保护区建设成自然保护区网络。
1 引言
在过去的半个世纪里，快速的人口增长、经济发展、大规模的城市扩张、森林砍伐、农业开垦、土地开发以及其他与土地利用/覆盖变化相关的人类活动导致了全球栖息地的丧失（联合国人居署，2022年）和生态系统功能的退化（Mitchell和Devisscher，2022年；Petit和Landis，2023年）。特别是作为关键的陆海过渡带，各种人类干预和自然压力（如水产养殖活动（van Bijsterveldt等人，2020年）、海岸填海（Salauddin等人，2021年）、污染排放（Aznar-Sanchez等人，2019年）、海平面上升（Osland等人，2022年）以及极端气候灾害（热浪、干旱、降水极端等；Shah等人，2020年）严重威胁着生态系统的可持续性（Vousdoukas等人，2020年）。为了缓解、逆转和应对生态系统退化趋势，中央和地方政府及相关利益相关者自20世纪80年代以来启动了大规模的生态系统恢复项目（ERPs）。除了针对陆地的ERP外，海洋和沿海生态系统也得到了特别关注，包括海岸线保护和恢复（Garcia-Lozano等人，2020年；van Bijsterveldt等人，2020年）、红树林恢复（Jakovac等人，2020年；Waltham等人，2020年）、沿海湿地恢复（Wang等人，2021a；2021b；Best Ü等人，2022年）以及其他海洋生态系统的恢复工作，涵盖盐沼和热带珊瑚礁（Saunders等人，2020年；McAfee等人，2022年）。
生态和社会方面的ERP同样重要且紧密相连（Ghoddousi等人，2022年）。生态系统保护和恢复旨在维持和恢复生态系统功能，以避免和逆转不当人类活动的负面影响（Bodin，2017年）。人类福祉和生产力活动在很大程度上依赖于可持续的生态系统，当地居民/利益相关者的参与对ERP的有效性至关重要（Menton等人，2020年）。例如，农民和渔民积极参与农田和海洋生物的保护工作，以确保农业和渔业的稳定收益，而不是过度耕作和捕鱼活动导致土壤退化和生物多样性下降（Burivalova等人，2019年；Ghoddousi等人，2022年）。因此，生态和社会方面应被整合到一个更广泛、更系统的ERP效果评估框架中，而不是孤立地评估（Ban等人，2017年）。社会生态系统（SESs）由生态和社会子系统组成，以及这些组成部分之间的复杂相互作用和反馈（Barnes等人，2017年；Mascia等人，2017年）。在ERP的SES框架下，社会生态动态（演变）同时反映了居民对生态系统恢复的反应；经济收入、生计多样性、产业结构、就业结构和农业生产对生态干预的反应；生产活动和劳动力重新分配如何影响产业结构调整；以及适应性治理如何影响社会生态相互作用（Cumming和Allen，2017年；Meehan等人，2020年）。因此，SES框架使科学家和管理者能够构建和执行全面系统的生态系统恢复效果评估（Ghoddousi等人，2022年）。
现有的生态系统恢复研究主要集中在ERP的生态效应上，如波浪减弱（Best Ü等人，2022年）、生物多样性维护（Petit和Landis，2023年）、生态系统服务增强（Aznar-Sanchez等人，2019年）、碳封存（Jakovac等人，2020年）和海岸线保护（Zhang等人，2024b），但没有将社会生态动态纳入评估框架。即使在采用了个别社会经济指标（如可支配收入、生计多样性、教育和医疗保健）来量化社会系统变化的情况下，这些指标也大多是在不同时间段内进行评估的。因此，具体指标的转变点及其相互作用、驱动因素及其对生态系统管理的影响尚未得到充分研究和评估（Guo等人，2022年；Li等人，2024年；2025年）。反映区域人口结构的重要社会指标包括就业结构、产业结构和农业生产，以及它们与经济发展、政策干扰和生态干预之间的联系（即协同效益和权衡）尚未被整合到一个系统的SES框架中（Wang等人，2025年；Zhang等人，2025a；Zhang等人，2025b）。
此外，尽管已有研究涉及红树林和珊瑚礁治理的多个维度，但仍存在两个关键空白。首先，现有研究的范围往往有限，通常集中在孤立的生态系统服务（Debrot等人，2020年）或特定的管理策略（Macamo等人，2024年），未能充分反映更广泛的社会生态环境的多样性（Cebrián-Piqueras等人，2020年）。其次，尽管SES框架已被广泛用于研究资源治理和利益相关者动态（Karim等人，2025年），但大多数应用仍主要停留在理论层面（Dencer-Brown等人，2022年）。社会生态组成部分的演变尚未被纳入适应性决策和监管过程中。许多研究仅使用SES框架来组织描述性系统元素——如生态特征或制度安排（Portorreal等人，2024年）——但难以将这些类别转化为能够捕捉相互作用或因果反馈循环的实证指标。这种缺乏操作化的情况限制了我们对适应性治理机制在实践中的实际运作方式的理解，尤其是在复杂的陆海过渡带。
为了解决这些不足，本研究旨在通过采用SES框架和定性案例研究方法来探索适应性生态系统管理的内部机制。雷州半岛是中国南部的主要粮食生产区，经历了快速的农田扩张和工业发展。它拥有中国大陆最大的红树林和珊瑚礁保护区，这些保护区受到了特别关注，被视为沿海和海洋生态系统保护的重要里程碑。因此，本研究选择雷州半岛作为案例研究对象，该地区同时面临经济发展和环境挑战。研究目标包括：(a) 基于模型估算和现场观察，量化1978年至2023年环境变量的变化；(b) 根据涵盖经济、工业、就业和农业生产方面的统计记录，识别社会系统的演变；(c) 探索社会生态指标的转变点及其驱动因素和联系；(d) 讨论将社会生态动态纳入适应性治理框架的可行性、必要性及其对区域治理和协调发展的实际意义。对社会生态动态的洞察有助于加深对SES相互作用和管理的理解，并为沿海生态系统保护和恢复以及区域可持续发展提供参考。
2 材料与方法
2.1 概念框架
SES视角考虑了在社会生态系统保护和经济社会发展的背景下社会系统与生态系统之间的关联和相互作用，是一个应纳入适应性治理框架的有效工具（Barnes等人，2017年；Burivalova等人，2019年）。生态维度、社会维度和社会生态相互作用是SES的三个核心要素（图1）。生态维度主要包括生态系统结构、模式和功能，这些通过植被覆盖、丰度、生产力、景观结构以及碳封存、土壤保持、水文调节和生物多样性维护等生态系统功能来体现（Burivalova等人，2019年；Wolf等人，2021年）。为了表示生态维度，本研究采用了归一化差异植被指数（NDVI）、净初级生产力（NPP）和土壤流失，这些指标在全球范围内被用来评估植被恢复和土地退化中性的效果（Eklund和Cabeza，2017年；Skidmore等人，2021年）。概念框架中的社会维度指的是反映人类福祉和受政策干预、生态系统保护投资、产业结构调整等社会经济事件直接影响的指标，因为居民收入、就业和个体、社区及群体的生计多样性容易受到各种外部干预的影响（Zafra-Calvo等人，2017年；Zafra-Calvo等人，2019年；Zafra-Calvo和Geldmann，2020年；Naidoo等人，2019年）。本研究采用了一组宏观经济、工业和其他指标来表示社会维度，包括区域GDP、经济结构、人口结构、就业结构、居民收入、农业生产结构以及作物生产力。这些指标涵盖了工业、经济和农业领域，使得能够研究多个领域的共同演变及其对生态干预的反应。在社会生态相互作用方面，本研究遵循Soga和Gaston（2020年）对社会生态相互作用的定义，即“个体人与自然之间的直接相互作用”。上述生态和社会指标能够捕捉社会生态动态（演变），并支持对社会生态相互作用和社会生态子领域之间反应的分析（Eklund和Cabeza，2017年；Naidoo等人，2019年）。理解社会生态动态和相互作用及其对政策调整和优化的意义，有助于协调和平衡多部门生态、工业和农业利益，同时保障粮食安全、生态系统可持续性和经济繁荣。
图1 一个整合社会生态系统的适应性海岸治理概念框架。该图改编自Jiang等人（2023b）。
2.2 研究地点描述
雷州半岛是中国第三大半岛，位于中国大陆最南端，地理范围为东经109°31′–110°55′，北纬20°12′–21°35′（图2a）。它东临南海，西接东京湾。半岛三面环海，海岸线长约1180公里。半岛地形主要为平坦地带，西北部海拔较高，东南部海拔较低，大多低于1000米。年平均气温为22.5°C，年降水量为1417–1804毫米。雨季从5月持续到10月，干湿季节分明。夏季和秋季常有台风，平均每年发生两到三次台风。雷州半岛适合许多动物、植物和微生物的繁殖和生长。这里发现了丰富的生物资源和众多物种，包括次生樟树林、茶油山茶、红树林、香蒲和剑麻。雷州半岛是中国传统的粮食生产区（图2b），有着悠久的土地开垦、海岸工程、红树林砍伐、水产养殖池塘建设、海岸造林以及多样的海洋和沿海生态系统保护和恢复历史（图2c）。例如，在20世纪50年代中华人民共和国成立初期，实施了南山群岛连接项目，该项目通过岛屿居民的共同努力，将十个不相连的小岛连接成一个大的岛屿，最终减少了盐浪的侵袭和耕地盐碱化的威胁。自21世纪初以来，海洋和沿海生态系统的保护在广东省得到了特别关注，已经建立了49个以上的自然保护区，并进行了升级，其中包括七个国家级自然保护区，如湛江红树林国家级自然保护区、徐闻珊瑚礁国家级自然保护区和雷州珍稀海洋生物国家级自然保护区，以及12个市级自然保护区。在社会经济发展方面，2023年常住人口达到了708万，地区GDP为3839.9亿元人民币。目前经济发展的支柱产业是海洋产业，海洋产出约占其GDP的三分之一。制造业也是该地区经济发展的基础产业，有三个支柱产业：绿色钢铁、绿色石油化工和智能汽车。
**研究地点的地理位置及相关信息：**
(a) 地形；
(b) 国家主要功能分区，包括生态功能区和农业生产区；
(c) 历史社会经济/政治事件、政策干预、人为自然灾害和生态系统保护/恢复项目。
**2.3 数据准备与处理**
为了进行社会生态动态评估，收集了多源测量观测数据、卫星图像和统计记录（表1）。1980年至2023年的土地利用覆盖（LUC）地图由Yang和Huang（2021）基于视觉和机器学习解释技术以及中分辨率卫星图像生成，分辨率为30米。通过实地调查与卫星图像的对比验证和校准，中国的解释结果准确率超过了93%。在本研究中，通过将解释的LUC地图与其他使用类似技术方法和Google Earth Engineering卫星图像生成的LUC数据集（Liu等人，2014）进行进一步区域验证，多个时期的整体准确率均超过了93%，满足了区域生态系统评估的一般要求。收集了1984年至2023年由多个传感器生成的Landsat卫星图像（分辨率为30米）和1974年至1983年的KeyHole卫星图像（数据分辨率范围为0.6米至7米），通过视觉解释和随机森林算法每4年分析一次沿海水产养殖区，并提取年平均NDVI和LUC信息。值得注意的是，1978年至1983年间每年可用的无云KeyHole图像不足，因此使用1974年至1977年的图像作为1978–1983年某些地区缺失数据的替代。在视觉解释之前，基于Environment for Visualizing Images平台（https://www.nv5geospatialsoftware.com/Products/ENVI）进行了必要的去云处理和几何及辐射校正，整体解释准确率超过了90%。土壤性质地图和数字高程模型分别用于量化土壤侵蚀性和坡度因素。气象变量包括温度、降水量和太阳辐射，这些数据被提取并空间插值以量化净初级生产力（NPP）和降雨侵蚀力（代表土壤流失）。为了减少数据处理过程中出现的错误和不确定性，特别是由于数据来源、空间分辨率和投影系统之间的不一致性，所有空间数据集都进行了重采样和重新投影，以统一它们的空间分辨率和投影系统，然后输入到评估模型中。
**表1 数据集**
| 数据类型 | 空间分辨率 | 时间序列 | 数据来源及支持参考 | 用途 |
|-------------|---------|---------|-------------|------------|
| LUC地图 | 矩阵（网格格式） | 30米 × 30米 | 1980–2023年 | 土地利用变化分析和NPP评估 |
| 数字高程模型 | 矩阵（网格格式） | 30米 × 30米 | 2000年 | 土壤流失评估 |
| Landsat卫星图像 | 矩阵（网格格式） | 30米 × 30米 | 1984–2023年 | 植被覆盖和NPP评估 |
| KeyHole卫星图像 | 矩阵（GAMBIT-3和HEXAGON传感器） | 0.6米–7米 | 1974–1983年 | 基本地理信息数据 |
**2.3.1 使用CASA进行NPP评估**
植被生产力/生物量通过传统的光利用效率模型CASA（Potter等人，1993）进行估算，该模型依赖于光合有效辐射（APAR）和光利用效率（ρρ）的结合。基本公式如下：
**NPP(x,t) = APAR(x,t) × ρ(x,t)**
其中NPP(x,t)、APAR(x,t)和ρ(x,t)分别表示时间t时单位x的NPP、APAR和光利用效率。我们采用了Zhu等人（2006）提供的光利用效率参数，这些参数通过测量观测和模型模拟进行了校准。
**2.4.2 使用RUSLE进行土壤流失评估**
RUSLE是一个基于单个退化景观单元的样地实验和统计回归开发的经验模型，然后通过推广经验参数和回归算法并将其应用于观测变量和卫星图像来放大到空间单元（Gardner等人，2019；Duan等人，2020）。基本公式如下：
**SL(x,t) = R(x,t) × K(x,t) × L(x,t) × S(x,t) × C(x,t) × P(x,t)**
其中SL(x,t)、R(x,t)、K(x,t)、L(x,t)、S(x,t)、C(x,t)和P(x,t)分别表示时间t时单位x的土壤流失、降雨侵蚀力、土壤侵蚀性、坡长、坡度、土地表面覆盖、管理措施和支持措施。更多计算算法和输入参数由Jiang等人（2019a；Jiang等人，2019b）提供。
**2.4.3 模型估算的验证**
为了验证CASA和RUSLE的估算结果，我们根据Jiang等人（2023）的方法，将结果与广东省及邻近地区的现有结果进行了比较。由于实地观测和模型模拟之间的空间尺度差异，本研究通过简单地将年度平均城市尺度NPP与先前研究（例如Chen，2019）报告的值进行比较来验证结果的准确性。比较显示，广东省所有城市的区域平均模拟NPP与Chen（2019）的数据总体趋势一致，具有显著的线性相关性（R2 = 0.8695，p < 0.0001；Jiang等人，2023）。为了验证RUSLE模型得出的土壤流失量，本研究使用模型模拟的土壤侵蚀模量进行了验证。当比较Ouyang等人（2016）报告的侵蚀模量与本研究获得的值时，两种调查的结果显示出强烈的一致性，具有显著的线性相关性，R2值为0.9466（Jiang等人，2023）。尽管由于输入参数、空间覆盖范围和数据来源的差异，估算值并不完全相同，但这些差异并不影响SES评估及其相关分析的可靠性。
**2.5 统计方法**
采用非参数Mann–Kendall检验（Mann，1945；Kendall，1975）来研究社会生态变量的线性变化趋势和突变点。该检验不受特定分布的限制，对异常值具有鲁棒性，从而促进了其在序列变量趋势识别中的广泛应用（Wu等人，2017）。应用了三个显著性水平p = 0.01、0.001和0.0001来确定线性变化趋势的显著性。
**3 结果**
**3.1 气候和生态系统变化评估**
平均温度从1978年的22.8°C显著上升到2023年的24.2°C，趋势斜率为每年0.22°C（p < 0.001；图3a）。降水量没有显示出一致的趋势，因为其波动显著，1980年的最大值为2911.2毫米，2020年的最小值为1221.7毫米（图3b）。NDVI和NPP在过去的50年中均显示出显著上升趋势，趋势斜率分别为每年0.0013（p < 0.001；图3c）和每年0.47克碳每平方米（p < 0.001；图3d）。NDVI从1978年的0.62急剧上升到2008年的0.72，然后在2023年略微下降到0.67。同样，NPP从1978年的44.4克碳每平方米急剧上升到2010年的72.2克碳每平方米，然后在2023年略微下降到60.5克碳每平方米。土壤流失量波动较大，特别是在1990年至2000年间，没有检测到显著趋势（图3e）。1978–1999年的平均值（5.6吨/公顷）高于2000–2023年的平均值（4.7吨/公顷）。关于过去50年的景观演变，整体景观组成保持稳定，以耕地和林地为主，这些在20世纪80年代初占LP总面积的85%以上（补充图A1a）。建成区从20世纪80年代初的不到10%显著扩大到2023年的约20%，主要位于沿海地区和半岛的首府城市。水体和湿地面积，包括水产养殖区也明显扩大，特别是在东部沿海地区（补充图A2）。
**3.2 社会经济发展评估**
经济规模和结构发生了显著变化，如GDP及相关指标所示（图4）。过去50年，区域GDP和人均GDP显示出显著（p < 0.0001）的增长趋势，趋势斜率分别为每年81亿元人民币和82 × 10^4人民币（图4a）。2005年之后的GDP和人均GDP增长率大约是2005年之前的十倍。随着区域GDP和三个产业产出的增长（图4a，b），结构组成也发生了显著变化（图4c）。1978年，第一产业和第二产业分别占51.4%和21.5%；到2023年，第一产业的比例下降到不到20%，第二产业的比例上升到30.9%。第二产业的发展主要体现在代表性产品的工业生产力增加上，如机制纸、原盐、成品糖、香烟、原油、电力和酒精（图5）。第三产业的比例从1978年的27.1%上升到2023年的49.9%（图4c）。第一产业被第三产业所取代，如建筑、仓储和邮政服务、住宿和餐饮、金融、房地产和其他服务业。产业结构的变化相应地改变了人口和就业结构（图4d，e）。尽管登记人口数量大约翻了一番，从1978年的419.0 × 10^4人增加到2023年的871.4 × 10^4人，但农村和城市人口的比例却呈现出相反的趋势（图4d）。农村人口的比例从1978年的88.3%下降到2023年的63.2%，而城市人口的比例从11.7%上升到36.8%，这表明人口迅速从农村迁移到城市地区以寻求更多的就业机会，同时伴随着城市和农村土地使用的转变以及产业结构的调整。特别是城市地区的第三产业发展创造了就业机会，就业人数从1978年的194.6 × 10^4人增加到2023年的331.2 × 10^4人（图4e）。然而，第一产业在就业结构中的主导地位已被其他产业取代。第二产业和第三产业的就业比例分别从1978年的8.3%增加到2023年的24.9%和47.9%。第一产业的就业比例则从82.0%急剧下降到不到30%。经济和工业的发展提高了城乡居民的收入水平，尤其是城市居民的收入增长更为显著，使得过去50年来家庭恩格尔系数大幅下降了约75%（图4f）。
图4：（a-c）经济结构、（d）人口结构、（e）就业结构以及（f）居民生计的时间变化。（a）GDP和人均GDP；（b）第一、第二和第三产业的产值；（c）经济产出的结构组成；（d）人口规模及其结构组成（农村与城市人口）；（e）就业人口规模及其结构组成（不同行业）；（f）城乡居民的可支配收入以及家庭恩格尔系数。
图5：工业生产率指标的时间变化，包括（a）机制纸和原盐，（b）成品糖和香烟，（c）原油和电力，（d）化肥和水泥，以及（e）酒精。
3.3 农业发展评估
在过去50年中，农业产值呈现出显著的增长趋势（p < 0.0001），其结构组成也发生了快速变化（图6）。2005年至2023年间，农业发展进入了加速阶段；这一阶段的增长速度（每年50.6亿元人民币，p < 0.0001）大约是1978年至2004年阶段的六倍（增长速度为每年8.5亿元人民币，p < 0.0001；图6a）。农业结构逐渐从以农业为主导的模式转变为涉及多个行业的均衡发展模式，沿海城市的渔业贡献显著增加。1978年，农业占总产值的63.5%，而其他行业占36.5%。虽然农业、林业和畜牧业的比重逐渐下降，但到2023年，林业和畜牧业的总贡献仅降至16.2%，而农业的比重为53.5%。相比之下，渔业产值大幅增长，其贡献从1978年的8.9%增加到2023年的25.6%，这表明海洋和水产养殖业以及产业结构调整取得了快速进展。在过去50年中，农业在农村产业中仍占据主导地位，但畜牧业、林业和渔业的繁荣增强了农村居民的产业和生计多样性，促进了生计的稳定和可持续经济发展。尽管农业的贡献保持稳定（即农业占总产值的比例在2023年仍超过50%），但种植作物的结构组成发生了快速变化（图6b）。总播种面积从1978年的41.2 × 10^4公顷增加到2023年的68.6 × 10^4公顷，但主要粮食作物（即稻田）的比重从74.2%急剧下降到32.6%，而甘蔗、花生、蔬菜和水果等经济作物的比重有所增加。特别是蔬菜和水果，增幅分别为21.2%和16.3%。主要粮食和经济作物的年产量以及牲畜和水产品的产量都显示出显著增长趋势（p < 0.0001；图6c–h），这部分归因于农业生产条件的改善（图7）。
图6：农业产业结构、种植结构和生产力的时间变化：（a）农业产值及其结构组成，（b）播种面积及其结构组成，以及（c–h）农产品的生产力和产量。
图7：农业生产条件的时间变化，包括（a）农业机械动力，（b）大型和中型拖拉机，（c）有效灌溉面积，（d）化肥施用，以及（e）电力消耗。
4 讨论
4.1 将社会生态动态纳入适应性治理的必要性
该地区以红树林、珊瑚礁和其他重要的自然生态系统为特征，这些生态系统嵌入在特定的社会生态背景中。生态系统功能的维持和生态系统服务的利用受到社会、经济、政治、文化和生态指标之间相互作用的影响（Li等人，2024年）。区域社会经济发展塑造了产业结构、就业动态和人口迁移，这些因素间接决定了自然资源的利用和生态系统管理（Wang等人，2025年）。该地区拥有丰富的水资源，因此沿海地区被用于水产养殖和渔业，导致红树林砍伐和珊瑚礁退化（补充图A2）。同时，尽管有足够的耕地资源（补充图A1），但快速的经济发展导致了产业转型和升级，农业的主导地位逐渐被其他产业取代（图4c）。这与广东省和福建省报告的农业比重下降趋势一致（Li等人，2024年；Li等人，2025年）。即使在现有的耕地上，主要种植的作物也从粮食作物转变为更具经济价值的作物（图6b），改变了种植结构并威胁到粮食安全（图6b,c）。尽管该地区的种植结构变化与广东省和福建省的情况一致（Li等人，2025年；Wang等人，2025年），但该地区的粮食生产力仍呈现上升趋势，尽管有所波动（图6c），这与广东省和福建省报告的粮食生产力急剧下降的情况不同（Li等人，2025年；Wang等人，2025年）。这是因为该地区的建设用地占用比例低于广东省的城市集群（Li等人，2025年），且该地区与广东省的种植结构调整并不完全相同。
本研究关于社会生态系统（SES）动态的发现，特别是农业生产与工业发展之间的相互作用，反映了生态系统保护与经济发展之间的紧密联系，强调了社会系统和生态系统之间的反馈循环及其对SES管理轨迹的影响（Okpara等人，2018年）。本质上，SES框架将土地视为一个具有复杂社会生态组成部分（如环境、经济、社会、生计和农业维度）的开放系统，其利用、分配和管理发生在多个尺度上的复杂人类社会/经济和生物生态领域中，通过互动活动（如适应性管理和政策干预）进行；因此，将社会生态动态纳入SES管理可以促进政策制定和决策过程以及区域协调发展（Soga和Gaston，2020年）。
4.2 及时的政策干预保障粮食安全和生态系统可持续性
作为粮食生产和生态系统保护的热点地区，该地区同样重视粮食安全和生态安全，并与社会经济发展紧密互动；因此，通过及时和有针对性的政策干预，维持了粮食安全与生态系统可持续性之间的微妙平衡。例如，归一化植被指数（NDVI）和净初级生产力（NPP）都呈现出上升趋势，直到大约2010年，这被认定为一个转折点（图3c,d）。这可以归因于生态干预的累积效应，如海岸保护、森林建设项目、红树林城市建设以及珊瑚礁保护区的建立（图2c）。图8展示了生态系统对人类和自然干扰变化的响应以及SES恢复力的演变，四个响应时期根据制度转变进行了划分。在A阶段，即人类干扰之前，生态系统提供高价值的生态系统服务和产品，并具有较高的恢复力，如深绿色球体所示。一旦生态系统受到外部干扰，包括森林砍伐、城市化、农业开垦、商业开发和气候变化，它开始退化（粗红色箭头向下），恢复力（浅绿色球体所示）也随之下降。然而，在T1之前，生态系统仍具有自我恢复能力。如果SES恢复力进一步下降（超过T1），则需要社区、机构和利益相关者的干预（从T1到T2，由浅黄色球体表示）来缓解或逆转下降趋势。T2之后，如浅红色球体所示，生态系统退化和SES恢复力的下降可能会带来严重的环境后果，如经济衰退、作物产量下降和就业机会减少，从而威胁到生态系统的服务和产品供应能力，并引发社会冲突。在T2之前及时进行政策干预和管理实践可能有助于生态系统恢复，使生态系统能够产生高价值的商品和服务。然而，在T2之后，土地退化达到中性状态后，通过生态系统恢复和其他干预措施实现显著成果将极其困难。
图8：随着累积自然干扰和人类干预（如生态系统保护、农业开垦、气候变化和商业开发）的增加，沿海地区的生态系统响应和SES恢复力演变示意图。具体来说，在该地区，区域植被覆盖和植被恢复（由NDVI和NPP表示）呈现出上升趋势，尽管有轻微波动（图3c,d），这与全国和省级关于植被绿化和生物量增加的研究结果一致（Chen等人，2015年；Jiang等人，2023年；Zhang等人，2024a；Zhang等人，2024b），尽管一些以城市建设为主的地区仍存在植被退化和不稳定的波动（补充图A1）。同时，粮食生产力出现较大波动（图6c），过去50年人均粮食生产力显著下降（p < 0.0001；补充图A3），威胁到区域粮食安全。此外，根据种植结构分析，过去50年稻田的比重下降了超过40%，并被经济作物（尤其是蔬菜和水果）所取代（图6b）。因此，粮食生产力的脆弱和不稳定增长归因于农业生产条件的改善，包括农业机械的改进、灌溉以及农药和化肥的使用（图7），而不是播种面积的增长。总体而言，农业的产业多样性有所提高，包括种植、林业、畜牧业、渔业和其他行业，但种植业的主导地位未变，仍占经济产出的50%以上（图6a）。种植结构调整使粮食作物的贡献降至40%以下（图6b），因为经济作物的相对较高利润鼓励农民更换传统粮食作物（Wang等人，2025年）。此外，农业对总经济产出的贡献继续下降，降至约20%（图4c），对就业结构的贡献也降至约30%（图4e），并且由于向高科技和高附加值产业的产业结构调整，这一比例可能会进一步下降（Li等人，2024年；2025年）。因此，图6c中显示的粮食产量和生产力的增长趋势可能难以维持，特别是在人口增加导致的人均生产力下降背景下（补充图A3）。
4.3 区域协调的保护实践促进生态系统恢复
本研究显示，无论是陆地还是沿海地区，生态系统都得到了恢复，表现为植被恢复和稳定的水产养殖区，反映了复合生态系统恢复工作的有效性。然而，未来的实践需要超越单一自然保护区的思维方式。由于该地区广泛的耕地通常与自然保护区相邻，集约化的农业生产活动不可避免地影响周围的红树林和水生生态系统。尽管沿海地区被设立为红树林和珊瑚礁自然保护区（补充图A4），但上游的农业开垦和盐田生产活动导致土壤流失和耕地污染。侵蚀的沉积物和农业废水通过河流输送到下游和河口地区，造成环境污染和生物多样性的威胁（Staudt等人，2021年；Visschers等人，2022年）。因此，自然保护工作不应仅限于河口和沿海自然保护区；所有可能受影响的区域（例如，中游、上游和源头地区）都应被视为一个整体系统，并被列为保护优先事项。应严格控制不当活动，如过度农业开垦、森林砍伐、密集的商业开发和煤矿开采（Staudt等人，2021年；Visschers等人，2022年）。例如，在徐文珊瑚礁自然保护区上游，广泛的旅游开发、工业和生活污水排放以及建筑废料严重限制了该自然保护区的保护效果（图9a–h）。与广东省其他地区集中且连接良好的森林和湿地自然保护区相比（补充图A4），LP地区的自然保护区密度、范围和连通性不足，需要通过建立新的红树林、森林、海洋和湿地保护区来进一步加强。
图9：（a,b）海滩旅游；（c,d）潮间带地区的土地开发和建设；（e–h）周边河口的水污染和固体废物污染；（i）沙质海岸的植被群落（即仙人掌）；（j–l）红树林海岸、沙质海岸和牡蛎礁海岸的生态系统保护和恢复项目。
全球范围内，生态系统恢复被认为是维持和恢复退化水生生态系统的有效方法（Wang等人，2021b；Danovaro等人，2025）。Wang等人（2021b）利用遥感监测方法发现，在过去十年中，中国三大河流三角洲的盐沼面积显著增加，潮滩面积保持稳定。Danovaro等人（2025）通过对多种海洋栖息地的750多项生态系统恢复干预措施进行元分析，得出结论认为这些措施对盐沼和热带珊瑚礁非常成功。自21世纪初以来，LP地区已经实施了红树林、沙质海岸和牡蛎礁海岸的生态系统恢复项目，并在特定地点取得了成功案例（图9i–l）。在各种生态系统恢复项目中，应仔细研究土壤流失、植被覆盖及其驱动因素之间的关系（图10）。土壤流失强度直接受植被覆盖和群落多样性的影响（图10a），而植被生长和恢复与土壤养分和湿度密切相关，尤其是在具有沙丘的沿海干旱地区。在某些不利条件下，如过度采集柴火、过度开垦、红树林砍伐、过度开发活动以及商业基础设施对沙质海岸的侵占，植被群落多样性会下降，导致进一步的严重土壤流失。同样，植被覆盖也受群落结构（特别是冠层和垂直结构）、土壤湿度和养分的影响（图10b）。一些有利条件有助于植被恢复，如植被多样性、较少的人类干扰/压力、微地形改良以利于植被再生，以及珊瑚礁和红树林的保护。
图10：土壤流失、植被恢复及其影响因素的示意图：（a）土壤流失与植被多样性/土壤养分和湿度之间的关系；（b）植被覆盖与群落结构/土壤养分和湿度之间的关系。
4.4 政策意义和建议
4.4.1 将社会生态系统（SES）动态纳入环境管理
社会生态系统（SES）的观点认为，维持环境可持续性和促进生态系统恢复不仅依赖于政治驱动的策略和工程措施，还涉及相互的社会系统响应，如产业结构和就业结构、居民生计、经济利润和农业生产力（Li等人，2024；2025；Wang等人，2025）。没有当地居民的参与或忽视依赖土地的社区的生计，环境可持续性无法维持（Okpara等人，2018）。通过结合社会系统和生态系统，SES提供了一个强大的视角来理解相互关联的人地系统。它们作为一个复杂的适应系统，提供了一个跨学科平台，整合了社会生态动态的多个维度（Bodin，2017；Cumming和Allen，2017）。SES方法强调了生态系统保护和恢复干预的响应能力和系统反馈循环（Okpara等人，2018），丰富了我们对人地系统演变以及人类与自然在不同尺度上的共同利益和权衡的理解（Garcia-Lozano等人，2020；Ghoddousi等人，2022）。LP地区提供了一个具体案例，展示了如何在社会生态系统框架内，针对外部干扰后的土地系统的社会生态后果和动态，整合生态、工业、经济、就业和农业方面的响应。因此，从LP案例研究中获得的系统SES视角应纳入基于SES的环境规划和管理中。这种方法将管理解决方案从静态的、规定性的和技术性的模式转变为动态的、全面的和互动的模式。它强调对多尺度动态、相互作用和过程的监测，以促进适应性管理和反应性管理解决方案的制定，取代传统的命令式或自上而下的层级模式。
4.4.2 超越单一自然保护区的思维方式来进行生态系统保护
生物多样性的维持和生态系统服务的提供与景观连通性密切相关，后者决定了物质传输、物种迁移以及局部和相邻区域之间的非生物流动（Mitchell和Devisscher，2022；Petit和Landis，2023）。因此，要理解人为干扰对物种和生态系统保护效果的影响，需要将自然保护区视为陆地-水生生态过渡带和流域系统的组成部分（Naidoo等人，2019；Naidoo，2023；Saunders等人，2020）。LP地区的珊瑚礁和红树林自然保护区与其周围的陆地和水生生态系统高度相连，通过物质交换（如水、沉积物、养分、污染物和其他物质）在沿海低地、潮间带以及上游生产活动（如农业和盐田生产、耕地开垦、森林砍伐和工业建设）和商业开发（如娱乐、旅游、划船和钓鱼）之间进行互动。因此，沿海珊瑚礁和红树林生态系统特别容易受到来自相邻地区和上游及中游流域的各种人类压力的影响（Zafra-Calvo等人，2019；Zafra-Calvo和Geldmann，2020；Petit和Landis，2023）。从区域景观保护的角度来看，珊瑚礁和红树林保护区应被构建和组织成一个自然保护区网络（图11），而不仅仅是作为生态系统保护的单一焦点单位或目标。自然保护区与相邻地区通过供水（如农业灌溉、工业生产和家庭用水）、食物供应（如海产品）、水净化（如污染物和养分的滞留）、波浪减弱、海岸侵蚀保护等过程和功能相互连接（van Bijsterveldt等人，2020；Vousdoukas等人，2020；Visschers等人，2022）。超越传统的单一自然保护区思维方式，对自然保护区网络有更广泛的看法（图11），将有助于系统地理解沿海景观的生态系统稳定性和保护效果，并进一步支持综合和有效的自然保护区管理和优化（Naidoo等人，2019；Naidoo，2023；Waltham等人，2020；Saunders等人，2020）。
图11：单个自然保护区与区域自然保护区网络之间的连接及其对保护和SES治理的影响。
4.4.3 协调发展和保护的策略
区域协调和适应性发展策略应与相关的工业和社会经济结构保持一致（Li等人，2024；2025；Wang等人，2025）。在LP地区快速城市化和房地产开发用于工业发展及旅游的背景下，耕地面积和质量受到建成区扩张的日益威胁（补充图A1）。因此，农业管理部门提出了“耕地保护红线”和“高标准耕地建设项目”等针对性政策，以保障足够的耕地面积并提高耕地质量（Zhang等人，2025a；2025b）。此外，取消了所有农业税，以减轻农民的经济压力并提高他们的农业生产积极性（Zhang等人，2018）。为了平衡粮食和经济作物带来的不同经济收益，每年根据市场价格调整大米的最小收购价格，以确保农民的稳定收入和可持续的粮食生产。这一做法阻止甚至逆转了大规模耕地废弃和非粮食种植的现象（Li等人，2025）。然而，随着工业结构的快速调整和非农业产业的日益主导，第二产业和第三产业创造了大量就业机会，提高了生计多样性；因此，人口从农村向城市的迁移加剧了农村耕地的废弃（Wang等人，2025）。因此，省级和市级政府指导和启动了农村振兴措施，以改善农村基础设施（如交通和电力）和生活条件（如医疗保健和教育），并促进农业产业发展（如延长产业链和发展精细和深度加工）和农业技术创新（如精准灌溉和施肥以及自动监测和收割）。同时，为了平衡农业发展和生态系统保护，耕地开垦区不应靠近或位于红树林和珊瑚礁保护区的缓冲区内，以避免对这些自然生态系统的潜在干扰（Zafra-Calvo等人，2017；Zafra-Calvo等人，2019；McAfee等人，2022）。在区域生态系统保护和农业发展规划中，应使用缓冲区和隔离区或其他景观配置方法，严格分离现有的和潜在的农业/工业用地与生态用地之间的冲突区域，最终协调生态发展和农业发展目标之间的权衡。
5 结论
本研究以LP地区为例，该地区是农业生产与生态系统保护的热点，研究了50年来社会经济发展、生态系统保护和恢复工作的社会生态反馈。主要发现如下：在温度升高和降水波动的背景下，NDVI和NPP均呈现显著增长趋势（p < 0.001）。尽管经济产出显著增加（p < 0.0001），但产业结构发生了重大变化，第一产业的主导地位逐渐被第二产业和第三产业削弱，相应地影响了人口和就业结构。随着人口的增长，农村和城市人口的比例呈现相反的趋势；城市人口增加了约两倍，表明随着城乡土地利用变化带来的多样化就业机会和生计，居民从农村向城市迁移。城市地区的第三产业创造了大量就业机会，第一产业在就业结构中的主导地位被取代。农业产值呈现出显著增长趋势（p < 0.0001），从2005年到2023年加速增长。产业结构也迅速调整，从以农业为主转变为多种产业均衡发展的模式。畜牧业、林业和渔业的繁荣增强了农村居民的工业和生计多样性，促进了生计稳定和可持续经济发展。本研究中的SES视角强调了生态系统保护和其他政策干预的响应能力和反馈循环，丰富了我们对人地系统演变以及人类与自然之间共同利益和权衡的理解。LP地区提供了一个具体案例，展示了如何在社会生态系统框架内，针对外部干扰后的土地系统的社会生态后果和动态，进行社会生态后果和动态的指导。因此，从LP案例研究中获得的系统SES视角应纳入基于SES的沿海环境规划和生态系统管理中。这种方法将生态系统管理解决方案从静态的、规定性的和技术性的模式转变为动态的、全面的和互动的模式。它强调对多尺度动态、相互作用和过程的监测，以促进适应性管理和反应性解决方案的制定，取代传统的命令式或自上而下的层级模式。
