近日，中国热科院信息所在青藏高原乡村人口-土地-产业（PLI）系统演化研究方面取得新进展。作为地球“第三极”，青藏高原不仅是我国重要的生态安全屏障和亚洲水塔，也是金沙江、怒江、澜沧江等大江大河的发源地，这些河流在青藏高原东南缘深切形成的特定河谷地带，是我国干热河谷的典型分布区域。通过对2010至2022年青藏高原178个县域的PLI系统进行系统性量化评估，创新运用耦合协调度模型与XGBoost机器学习算法相结合的分析框架，研究揭示了高原乡村“人口-土地-产业”系统的时空演化规律与核心驱动机制。

        研究发现，2010至2022年间，青藏高原乡村PLI系统综合发展水平呈逐步上升趋势，但各子系统间仍存在明显不均衡——人口与土地子系统增长缓慢，而产业子系统成为系统演化的主要驱动力。从空间格局来看，系统呈现“东南高、西北低”的显著分布特征（图1）。

图1 2010-2022年人口、土地、产业子系统综合发展水平时空分布

        在耦合协调度方面，PLI系统协调度虽逐年提升，但整体仍处于较低水平，平均耦合协调度从2010年的0.329上升至2022年的0.357，表明系统整体仍处于失调状态。空间上同样呈现“东南高、西北低”格局，热点区域集中于青海南部、川西高原及高原东南部，冷点区域则分布在高原腹地与西部边缘地带（图2）。

图2 CCD耦合协调度的时空演化、热点与冷点分析图

        马尔可夫链分析进一步揭示，青藏高原乡村PLI协调度具有显著的“俱乐部趋同”特征和空间溢出效应——低水平地区易陷入“低水平锁定”，而高水平地区则表现出较强的稳定性与辐射带动能力。长期趋势预测显示，系统将逐渐从低协调度向高协调度演进，但这一过程较为缓慢。在驱动机制识别方面，研究团队引入XGBoost模型结合SHAP值分析方法，对自然环境和经济社会两类九项影响因素进行了量化评估。结果表明，地形坡度、人口密度和海拔是影响PLI系统协调度的前三位因素，其贡献显著高于其他变量（图3）。其中，地形坡度对协调发展的约束作用最强，反映出高原地区地形条件对人类活动与产业布局的根本性限制。

图3 XGBoost模型SHAP特征重要性排序图

        基于上述发现，研究提出了针对性的政策建议：在地形约束强的区域，应依据坡度与海拔优化产业布局，将主导产业集中于缓坡及适中海拔地带，极端地形区域划定为生态保育区或特色产业区；在人口稀疏地区，应通过改善公共服务与交通可达性提升人口承载力，同时以财政激励引导人口适度集中与产业集聚，提高土地-产业耦合效率（图4）。该研究为金沙江、怒江、澜沧江等典型干热河谷地区依托地形分异规律布局热带特色错季优势产业、优化乡村人口与产业空间格局提供了科学依据，也为第三极及泛第三极地区生态保护与乡村协调发展提供了决策参考。

图4 基于多因子集成的综合发展潜力空间分布图

        研究成果以“Spatiotemporal evolution and driving factors of the rural population-land-industry system in Alpine ecologically fragile areas: Evidence from the Qinghai-Tibet plateau”为题发表于国际权威学术期刊《Ecological Indicators》（新锐一区）。西北农林科技大学经济管理学院硕士研究生焦乐佳为第一作者；唐华俊院士工作站/海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室/中国热科院信息所田童副研究员为通讯作者。该研究得到了海南省重点研发项目、唐华俊院士工作站、中国热带农业科学院基本科研业务费专项资金的联合资助。