江西省 课题申报书

江西省课题申报书一、封面内容

项目名称：江西省传统农业生态系统服务功能动态演变及提升路径研究

申请人姓名及联系方式：张明，高级研究员，农业生态学博士，手机：13XXXXXXXXXX，邮箱：zhangming@

所属单位：江西省农业科学院农业生态研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目以江西省为研究区域，聚焦传统农业生态系统服务功能动态演变及其提升路径，旨在系统评估江西省农业生态系统服务的时空变化特征、驱动机制及区域差异，并探索基于生态补偿和政策干预的优化策略。研究以2010-2022年遥感影像、社会经济统计数据及农户调研数据为基础，采用InVEST模型、GIS空间分析和多尺度计量经济模型，定量解析耕地、林地、水域等关键生态要素对生态系统服务功能（如水源涵养、土壤保持、生物多样性维持）的影响，并识别导致功能退化的关键阈值和压力源。研究将构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，结合生态足迹分析、投入产出模型及元胞自动机模拟，提出差异化生态补偿机制和适应性农业管理方案。预期成果包括：形成江西省农业生态系统服务功能时空演变图谱、编制《江西省农业生态系统服务功能提升技术规程》，并建立动态监测预警平台。研究成果可为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变，实现生态效益与经济效益协同提升。

三.项目背景与研究意义

江西省位于长江中下游南岸，地处华东腹地，地貌以山地、丘陵为主，素有“八山一水一分田”之称，是长江经济带重要的生态屏障和农产品生产基地。传统农业长期在江西国民经济和乡村社会中占据主导地位，形成了以稻作系统为核心，辅以林、竹、果、茶等特色种植业的农业生态系统格局。然而，随着工业化、城镇化进程加速以及气候变化影响加剧，江西省传统农业生态系统服务功能正面临严峻挑战，表现为生态退化、服务功能下降、区域失衡等问题日益突出，这不仅制约了农业可持续发展，也对区域生态安全和社会经济稳定构成潜在威胁。

当前，国内外关于农业生态系统服务功能的研究已取得一定进展。在理论层面，生态系统服务功能概念逐渐被广泛应用于农业领域，研究重点从单一服务功能评估向多服务功能协同、生态系统服务功能价值量化及空间分异等方面深化。在方法层面，遥感技术、地理信息系统（GIS）、模型模拟等手段为农业生态系统服务功能动态监测和影响评估提供了技术支撑，如InVEST模型、SWAT模型等在农田水利、水土保持、碳汇功能等方面的应用日益成熟。然而，现有研究仍存在以下问题：一是针对江西省传统农业生态系统服务功能动态演变特征及其驱动机制的研究尚不系统，缺乏长时间序列的定量分析和空间异质性揭示；二是现有研究多侧重于单一生态系统服务功能评估，对多服务功能之间的权衡与协同关系、以及它们在区域尺度上的相互作用机制研究不足；三是基于江西省实际情况的生态系统服务功能退化预警模型和适应性管理策略研究滞后，难以有效指导农业生态补偿和生态农业发展实践。

江西省传统农业生态系统服务功能面临的问题主要体现在以下几个方面：首先，耕地退化与碎片化问题日益严重。长期高强度耕作、化肥农药过量施用、工业废弃物污染等导致土壤有机质含量下降、土壤结构破坏、水体富营养化，进而影响土壤保持、水源涵养和农产品质量等功能。其次，林地与湿地生态系统服务功能减弱。部分区域林地过度砍伐、湿地随意侵占现象仍然存在，导致生物多样性下降、水源涵养能力减弱、洪水调蓄功能下降。再次，农业面源污染问题突出。化肥农药流失、畜禽养殖废弃物处理不当等导致农业面源污染加剧，对水体、土壤和大气环境造成严重威胁，进而影响生态系统服务功能的稳定性和可持续性。最后，区域发展不平衡导致生态系统服务功能差异显著。江西省各地市自然条件、经济发展水平、农业结构差异较大，导致农业生态系统服务功能存在明显空间分异特征，部分地区生态系统服务功能退化较为严重，而部分地区则相对较好。

开展江西省传统农业生态系统服务功能动态演变及提升路径研究的必要性体现在以下几个方面：一是理论层面，本研究将系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能时空演变规律及其驱动机制，丰富农业生态系统服务功能理论体系，为农业生态学、生态经济学等学科发展提供新的视角和思路；二是实践层面，本研究将构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，提出基于生态补偿和政策干预的优化策略，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变；三是社会层面，本研究将有助于提高公众对农业生态系统服务功能重要性的认识，增强生态环境保护意识，促进人与自然和谐共生；四是经济层面，本研究将探索农业生态系统服务功能价值实现机制，为农业生态补偿、生态农业发展、农村产业结构调整等提供技术支撑，促进农业经济可持续发展。

本项目的社会价值主要体现在以下几个方面：首先，为江西省农业绿色发展提供科学依据。通过系统评估江西省传统农业生态系统服务功能动态演变特征及其驱动机制，可以揭示农业生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，为制定农业绿色发展政策、优化农业产业结构、推广生态农业技术提供科学依据。其次，为乡村振兴战略实施提供支撑。本研究将探索基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，为乡村振兴战略实施提供技术支撑，促进农村经济发展和农民增收。再次，为长江经济带生态保护提供参考。江西省是长江经济带重要组成部分，本研究将有助于提高公众对农业生态系统服务功能重要性的认识，增强生态环境保护意识，为长江经济带生态保护提供参考。

本项目的经济价值主要体现在以下几个方面：首先，提高农业生态系统服务功能价值。通过优化农业生态系统服务功能，可以提高农产品质量、增强农业抗风险能力、提升农业经济效益，促进农业经济可持续发展。其次，促进农业生态补偿机制完善。本研究将探索农业生态系统服务功能价值实现机制，为农业生态补偿机制完善提供技术支撑，促进农业生态补偿资金的有效使用。再次，推动农业产业结构调整。本研究将提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，为农业产业结构调整提供指导，促进农业经济多元化发展。

本项目的学术价值主要体现在以下几个方面：首先，丰富农业生态系统服务功能理论体系。本研究将系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能时空演变规律及其驱动机制，丰富农业生态系统服务功能理论体系，为农业生态学、生态经济学等学科发展提供新的视角和思路。其次，创新农业生态系统服务功能研究方法。本研究将综合运用遥感技术、GIS、模型模拟等多种手段，创新农业生态系统服务功能研究方法，提高研究精度和效率。再次，推动跨学科交叉融合。本研究将涉及生态学、经济学、管理学、社会学等多个学科领域，推动跨学科交叉融合，促进学科发展创新。

四.国内外研究现状

国内外关于农业生态系统服务功能的研究已积累了丰富成果，形成了较为完善的理论体系和研究方法，但仍存在一些亟待解决的问题和研究空白，特别是在针对特定区域传统农业生态系统服务功能动态演变及提升路径的深入系统研究方面。

在国际研究方面，农业生态系统服务功能的概念起源较早，早在20世纪中叶，生态学家就开始关注农业活动对生态环境的影响。20世纪90年代，Daily等学者首次系统阐述了生态系统服务的概念和分类，将农业生态系统服务功能纳入研究范畴，引发了广泛关注。此后，国际社会对农业生态系统服务功能的研究不断深入，研究重点从单一服务功能评估向多服务功能协同、生态系统服务功能价值量化及空间分异等方面深化。在研究方法方面，国际学者广泛应用遥感技术、地理信息系统（GIS）、模型模拟等手段，对农田水利、水土保持、碳汇功能等方面的进行了深入研究。例如，Daily等学者提出了生态系统服务功能量化的理论框架和方法，Tilman等学者研究了农业生态系统服务功能的权衡与协同关系，Zhang等学者利用遥感技术监测农业生态系统服务功能的时空变化。此外，国际社会还非常重视农业生态系统服务功能的价值评估和支付机制研究，如Pagiola等学者研究了农业生态补偿机制的设计和实施效果，Costanza等学者对全球生态系统服务功能价值进行了评估。

在国内研究方面，我国对农业生态系统服务功能的研究起步较晚，但发展迅速。20世纪90年代末，国内学者开始关注农业生态系统服务功能的研究，并逐步形成了较为完善的理论体系和研究方法。在研究内容方面，国内学者主要关注农业生态系统服务功能的评估、空间分异、驱动机制及提升路径等方面。例如，曲久辉等学者研究了农田生态系统服务功能评估方法，张甘霖等学者研究了农业生态系统服务功能的空间分异特征，李保国等学者研究了农业生态系统服务功能的驱动机制。在研究方法方面，国内学者广泛应用遥感技术、GIS、模型模拟等手段，对农业生态系统服务功能进行了深入研究。例如，王效科等学者利用遥感技术监测农业生态系统服务功能的时空变化，陈利明等学者构建了农业生态系统服务功能退化预警模型，赵同吉等学者研究了基于生态补偿的农业生态系统服务功能提升路径。此外，国内学者还非常重视农业生态系统服务功能的价值评估和支付机制研究，如张晓等学者研究了农业生态系统服务功能的价值评估方法，黄贤金等学者研究了农业生态补偿机制的设计和实施效果。

尽管国内外在农业生态系统服务功能研究方面取得了显著进展，但仍存在一些尚未解决的问题或研究空白，主要体现在以下几个方面：

首先，针对特定区域传统农业生态系统服务功能动态演变及其驱动机制的研究尚不系统。现有研究多关注农业生态系统服务功能的静态评估或短期变化分析，缺乏长时间序列的定量分析和空间异质性揭示。特别是在江西省这样生态环境敏感、农业发展历史悠久、区域差异显著的地区，系统研究传统农业生态系统服务功能动态演变特征及其驱动机制的研究相对较少。

其次，现有研究多侧重于单一生态系统服务功能评估，对多服务功能之间的权衡与协同关系、以及它们在区域尺度上的相互作用机制研究不足。农业生态系统服务功能并非孤立存在，而是相互关联、相互影响的。然而，现有研究多关注单一服务功能，如土壤保持、水源涵养等，而对多服务功能之间的权衡与协同关系、以及它们在区域尺度上的相互作用机制研究不足，这限制了我们对农业生态系统服务功能整体性的认识。

再次，基于特定区域实际情况的生态系统服务功能退化预警模型和适应性管理策略研究滞后。现有研究多关注农业生态系统服务功能退化的影响因素分析，而基于特定区域实际情况的生态系统服务功能退化预警模型和适应性管理策略研究相对较少。特别是在江西省这样生态环境敏感、农业发展历史悠久、区域差异显著的地区，构建基于实际情况的生态系统服务功能退化预警模型和适应性管理策略的研究尤为迫切。

最后，农业生态系统服务功能价值实现机制研究仍需深入。虽然国内外学者对农业生态系统服务功能的价值评估进行了广泛研究，但如何将评估结果转化为实际的经济效益和社会效益，即如何实现农业生态系统服务功能的价值，仍是一个亟待解决的问题。特别是在江西省这样农业经济相对落后、农民增收压力较大的地区，探索有效的农业生态系统服务功能价值实现机制，对于促进农业绿色发展、乡村振兴战略实施具有重要意义。

综上所述，开展江西省传统农业生态系统服务功能动态演变及提升路径研究，不仅具有重要的理论意义，也具有重要的实践意义。本研究将系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能时空演变规律及其驱动机制，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，提出基于生态补偿和政策干预的优化策略，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变，实现生态效益与经济效益协同提升。

五.研究目标与内容

本研究旨在系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能动态演变特征、驱动机制及区域差异，并探索基于生态补偿和政策干预的优化策略，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据。具体研究目标与内容如下：

（一）研究目标

1.系统评估江西省传统农业生态系统服务功能时空演变特征。基于2010-2022年遥感影像、社会经济统计数据及农户调研数据，定量解析耕地、林地、水域等关键生态要素对水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给等生态系统服务功能的影响，揭示江西省传统农业生态系统服务功能在时间尺度上的变化趋势和空间尺度上的分异规律。

2.深入剖析江西省传统农业生态系统服务功能退化的驱动机制。采用多尺度计量经济模型、地理加权回归等方法，识别导致江西省传统农业生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，包括气候变化、土地利用变化、农业投入强度、社会经济活动等，并定量评估各驱动因素的相对贡献。

3.构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型。结合生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，实现对农业生态系统服务功能退化的动态监测和提前预警，为江西省农业生态环境保护提供决策支持。

4.提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径。基于江西省实际情况，探索基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，包括优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等，并提出具体的政策建议，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变。

（二）研究内容

1.江西省传统农业生态系统服务功能时空演变特征研究

（1）研究问题：江西省传统农业生态系统服务功能在时间尺度上如何变化？空间尺度上存在哪些分异规律？

（2）研究假设：随着人口增长、经济发展和气候变化，江西省传统农业生态系统服务功能总体呈下降趋势，但存在明显的空间分异特征，部分地区生态系统服务功能退化较为严重，而部分地区则相对较好。

（3）具体研究方法：利用2010-2022年Landsat系列卫星遥感影像，提取耕地、林地、水域等关键生态要素信息，结合社会经济统计数据和农户调研数据，采用InVEST模型、MPS模型等方法，定量评估江西省水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给等生态系统服务功能，并分析其在时间尺度上的变化趋势和空间尺度上的分异规律。

2.江西省传统农业生态系统服务功能退化的驱动机制研究

（1）研究问题：导致江西省传统农业生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源是什么？各驱动因素的相对贡献如何？

（2）研究假设：人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等是导致江西省传统农业生态系统服务功能退化的主要驱动因素，其中土地利用变化和农业投入强度起着关键作用。

（3）具体研究方法：采用多尺度计量经济模型、地理加权回归等方法，分析人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等因素对江西省传统农业生态系统服务功能的影响，识别导致生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，并定量评估各驱动因素的相对贡献。

3.江西省农业生态系统服务功能退化预警模型构建

（1）研究问题：如何构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型？如何实现对农业生态系统服务功能退化的动态监测和提前预警？

（2）研究假设：基于生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性，可以构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，实现对农业生态系统服务功能退化的动态监测和提前预警。

（3）具体研究方法：结合生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性，采用机器学习、灰色预测等方法，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型，并对未来一定时期内江西省农业生态系统服务功能退化趋势进行预测，为江西省农业生态环境保护提供决策支持。

4.基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径研究

（1）研究问题：如何提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径？有哪些具体的政策建议？

（2）研究假设：通过优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等，可以有效提升江西省传统农业生态系统服务功能。

（3）具体研究方法：基于江西省实际情况，采用投入产出模型、元胞自动机模拟等方法，探索基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，包括优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等，并提出具体的政策建议，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变。

通过以上研究目标的实现，本研究将系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能动态演变特征、驱动机制及区域差异，并探索基于生态补偿和政策干预的优化策略，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变，实现生态效益与经济效益协同提升。

六.研究方法与技术路线

本研究将采用多学科交叉的研究方法，结合遥感技术、地理信息系统（GIS）、模型模拟、社会经济调查等多种手段，系统分析江西省传统农业生态系统服务功能的动态演变、驱动机制及提升路径。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法以及技术路线如下：

（一）研究方法

1.遥感与GIS空间分析方法

（1）数据源：利用2010年、2015年、2020年和2022年Landsat系列卫星遥感影像，获取江西省地表覆盖信息；利用MODIS遥感数据，获取植被指数（如NDVI、EVI）数据；利用GRACE数据，获取区域土壤湿度变化数据；利用DEM数据，获取地形信息。

（2）方法：采用监督分类和面向对象分类方法，提取耕地、林地、水域、建设用地等关键生态要素信息；利用ArcGIS软件，进行空间数据分析，包括叠置分析、缓冲区分析、网络分析等；利用InVEST模型、MPS模型等方法，定量评估江西省水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给等生态系统服务功能，并分析其在时间尺度上的变化趋势和空间尺度上的分异规律。

2.多尺度计量经济模型

（1）数据源：收集江西省各地市历年社会经济统计数据，包括人口数量、GDP、农业产值、化肥农药使用量、畜禽养殖规模等；收集土地利用变更调查数据；收集农户调研数据，包括农业投入、产出、生态认知等。

（2）方法：采用多元线性回归、地理加权回归（GWR）等方法，分析人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等因素对江西省传统农业生态系统服务功能的影响，识别导致生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，并定量评估各驱动因素的相对贡献。

3.机器学习与灰色预测模型

（1）数据源：利用InVEST模型、MPS模型等计算的生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性数据。

（2）方法：采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习方法，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型；采用灰色预测模型（GM），对未来一定时期内江西省农业生态系统服务功能退化趋势进行预测。

4.投入产出模型与元胞自动机模拟

（1）数据源：收集江西省农业产业投入产出表；收集土地利用变化相关数据；收集农户调研数据。

（2）方法：采用投入产出模型，分析农业产业结构调整对生态系统服务功能的影响；采用元胞自动机模型，模拟不同政策干预下土地利用变化动态及其对生态系统服务功能的影响。

5.社会经济调查方法

（1）数据源：通过问卷调查、访谈等方式，收集江西省各地市农户的农业投入、产出、生态认知、政策需求等数据。

（2）方法：采用描述性统计分析、回归分析等方法，分析农户行为对生态系统服务功能的影响，为政策制定提供参考。

（二）技术路线

本研究的技术路线分为以下几个关键步骤：

1.数据收集与预处理

收集江西省2010-2022年Landsat系列卫星遥感影像、MODIS遥感数据、GRACE数据、DEM数据、社会经济统计数据、土地利用变更调查数据、农户调研数据等，进行数据预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正、图像镶嵌、图像裁剪等。

2.江西省传统农业生态系统服务功能时空演变特征研究

利用预处理后的遥感数据和社会经济数据，采用InVEST模型、MPS模型等方法，定量评估江西省水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给等生态系统服务功能，并分析其在时间尺度上的变化趋势和空间尺度上的分异规律。

3.江西省传统农业生态系统服务功能退化的驱动机制研究

收集江西省各地市历年社会经济统计数据、土地利用变更调查数据、农户调研数据等，采用多尺度计量经济模型、地理加权回归（GWR）等方法，分析人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等因素对江西省传统农业生态系统服务功能的影响，识别导致生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，并定量评估各驱动因素的相对贡献。

4.江西省农业生态系统服务功能退化预警模型构建

结合生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性数据，采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习方法，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型；采用灰色预测模型（GM），对未来一定时期内江西省农业生态系统服务功能退化趋势进行预测。

5.基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径研究

收集江西省农业产业投入产出表、土地利用变化相关数据、农户调研数据等，采用投入产出模型、元胞自动机模型等方法，探索基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，包括优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等，并提出具体的政策建议。

6.研究成果总结与政策建议

总结研究findings，撰写研究报告，提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据。

通过以上研究方法和技术路线，本研究将系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能动态演变特征、驱动机制及区域差异，并探索基于生态补偿和政策干预的优化策略，为江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护提供科学决策依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变，实现生态效益与经济效益协同提升。

七．创新点

本项目在理论、方法和应用层面均体现了创新性，旨在为江西省乃至相似区域的传统农业生态系统服务功能研究提供新的视角和思路，并为农业绿色发展提供科学依据。

（一）理论层面的创新

1.综合集成传统农业生态系统服务功能多维度评估体系。本项目不仅关注传统的生态系统服务功能，如水源涵养、土壤保持、生物多样性维持和农产品供给，还将融入文化服务功能和智力服务功能等维度，构建更为完整和系统的传统农业生态系统服务功能评估体系。这有助于更全面地理解传统农业生态系统对人类社会福祉的贡献，突破传统研究中对生态系统服务功能认知的局限性。

2.深化对传统农业生态系统服务功能权衡与协同关系的认识。现有研究多关注单一生态系统服务功能的变化，而本项目将重点研究江西省传统农业生态系统服务功能之间的权衡与协同关系，揭示不同服务功能在时空变化过程中的相互作用机制。这有助于更深入地理解传统农业生态系统内部的复杂关系，为优化农业生态系统结构和管理提供理论依据。

3.提出基于生态补偿和政策干预的传统农业生态系统服务功能提升理论框架。本项目将基于生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性，提出基于生态补偿和政策干预的传统农业生态系统服务功能提升理论框架，为推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变提供理论指导。

（二）方法层面的创新

1.多源数据融合与时空分析技术的应用。本项目将融合遥感影像、社会经济统计数据、农户调研数据等多源数据，采用时空分析方法，定量评估江西省传统农业生态系统服务功能的动态演变特征。这包括利用Landsat系列卫星遥感影像提取地表覆盖信息，结合MODIS遥感数据获取植被指数，利用GRACE数据获取区域土壤湿度变化，以及利用DEM数据获取地形信息等。通过多源数据的融合与时空分析，可以更准确地反映江西省传统农业生态系统服务功能的时空变化规律。

2.多尺度计量经济模型与地理加权回归（GWR）的集成应用。本项目将采用多尺度计量经济模型和地理加权回归（GWR）等方法，分析人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等因素对江西省传统农业生态系统服务功能的影响。多尺度计量经济模型可以分析不同尺度下各驱动因素对生态系统服务功能的影响，而GWR可以分析各驱动因素在不同空间位置上的影响差异，从而更准确地识别导致生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源。

3.机器学习与灰色预测模型的集成应用。本项目将采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习方法，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型；同时采用灰色预测模型（GM），对未来一定时期内江西省农业生态系统服务功能退化趋势进行预测。机器学习模型可以有效地处理非线性关系，提高预测精度，而灰色预测模型可以有效地处理小样本数据，为江西省农业生态系统服务功能退化预警提供技术支撑。

4.投入产出模型与元胞自动机模拟的集成应用。本项目将采用投入产出模型和元胞自动机模型，探索基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径。投入产出模型可以分析农业产业结构调整对生态系统服务功能的影响，而元胞自动机模型可以模拟不同政策干预下土地利用变化动态及其对生态系统服务功能的影响，从而为优化农业生态系统结构和管理提供科学依据。

（三）应用层面的创新

1.构建江西省农业生态系统服务功能退化预警平台。本项目将基于生态系统服务功能退化阈值、压力源识别结果以及区域生态环境敏感性，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警平台，实现对农业生态系统服务功能退化的动态监测和提前预警。该平台可以为江西省农业生态环境保护部门提供决策支持，提高生态环境保护效率。

2.提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径。本项目将基于江西省实际情况，提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，包括优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等。这将为江西省农业绿色发展提供科学依据，推动传统农业生态系统服务功能从被动修复向主动优化转变。

3.为江西省农业绿色发展提供科学决策依据。本项目的研究成果将为江西省农业绿色发展提供科学决策依据，推动江西省农业绿色转型、乡村振兴战略实施及长江经济带生态保护。通过本项目的研究，可以促进江西省农业生态系统服务功能的可持续利用，实现生态效益与经济效益协同提升。

综上所述，本项目在理论、方法和应用层面均体现了创新性，旨在为江西省乃至相似区域的传统农业生态系统服务功能研究提供新的视角和思路，并为农业绿色发展提供科学依据。通过本项目的研究，可以促进江西省农业生态系统服务功能的可持续利用，实现生态效益与经济效益协同提升，为江西省乃至全国的农业绿色发展做出贡献。

八．预期成果

本项目预期在理论、方法、数据、平台和决策支持等多个层面取得系列成果，为江西省传统农业生态系统服务功能的保护与提升、农业绿色发展以及乡村振兴战略实施提供坚实的科学依据和实践指导。

（一）理论成果

1.构建江西省传统农业生态系统服务功能动态演变理论框架。基于长时间序列的遥感影像和社会经济数据，系统揭示江西省传统农业生态系统服务功能（包括水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给、文化服务及智力服务）的时空演变规律、关键阈值和驱动机制，深化对区域农业生态系统服务功能响应于人类活动和环境变化过程的理解，丰富和发展农业生态学、生态经济学等相关学科理论。

2.揭示江西省传统农业生态系统服务功能权衡与协同关系。定量识别不同生态系统服务功能之间的权衡（Trade-offs）与协同（Synergies）关系及其时空分异特征，阐明农业结构调整、土地利用变化等人类活动对服务功能权衡协同关系的影响机制，为优化农业生态系统结构、实现多重生态目标协同提供理论支撑。

3.发展基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升理论。整合生态经济学、制度经济学等多学科理论，结合江西省实际，提出基于生态补偿（如流域生态补偿、耕地保护补偿等）和政策干预（如生态农业补贴、退耕还林还草政策等）的农业生态系统服务功能提升理论框架，探索服务功能价值实现的有效路径，为推动农业绿色发展提供理论创新。

（二）方法成果

1.开发适用于江西省的农业生态系统服务功能退化预警模型。基于机器学习和多源数据融合技术，构建一套能够动态监测、提前预警江西省农业生态系统服务功能退化的技术方法体系，包括压力源识别、阈值设定、退化模拟和预警发布等模块，为区域性农业生态风险防范提供技术工具。

2.建立江西省农业生态系统服务功能评估与优化模拟平台。集成InVEST模型、MPS模型、投入产出模型、元胞自动机模型、地理加权回归（GWR）以及机器学习模型等方法，开发一个集数据管理、功能评估、驱动机制分析、退化预警、优化模拟和政策情景评估于一体的综合性平台，提升江西省农业生态系统服务功能研究的智能化和可视化水平。

3.深化多源数据融合与时空分析方法应用。在项目实施过程中，不断探索和优化遥感影像、社会经济统计、农户调查等多源异构数据的融合方法，以及面向农业生态系统服务功能研究的时空分析方法，为类似区域的研究提供方法论借鉴。

（三）数据成果

1.江西省传统农业生态系统服务功能时空演变数据库。系统整理和集成项目研究期间获取的江西省长时间序列遥感数据、社会经济数据、生态环境数据以及相关调研数据，建立一套覆盖全省、多维度、高分辨率的农业生态系统服务功能时空演变数据库，为后续研究和决策应用提供基础数据支撑。

2.江西省农业生态系统服务功能退化阈值与驱动因子本底图。基于多尺度计量经济模型和GWR分析，绘制江西省不同区域、不同生态系统服务功能的关键退化阈值分布图和主要驱动因子影响强度图，为区域性农业生态风险评估和管理提供本底依据。

3.江西省农业生态系统服务功能评估报告与政策建议汇编。系统总结项目研究的主要findings，撰写系列研究报告，提炼针对江西省不同区域、不同生态问题的生态系统服务功能提升路径和具体政策建议，形成具有较高参考价值的政策建议汇编。

（四）实践应用价值

1.为江西省农业绿色发展提供科学决策依据。研究成果将直接服务于江西省农业农村厅、生态环境厅、自然资源厅等相关政府部门，为其制定农业生态环境保护政策、优化农业产业结构、推广生态农业技术、完善生态补偿机制等提供科学依据和决策支持。

2.支撑江西省乡村振兴战略实施。通过提升农业生态系统服务功能，改善农村人居环境，增强农业可持续发展能力，有助于提高农民收入，促进农村经济发展，为江西省乡村振兴战略的全面实施提供生态保障。

3.服务于长江经济带生态保护。江西省作为长江经济带重要组成部分，其农业生态系统健康状况直接影响长江流域的整体生态安全。本项目研究成果将为长江经济带生态保护与绿色发展提供区域层面的科学支撑。

4.促进农业可持续发展与生态文明建设。通过探索农业生态系统服务功能价值实现机制和提升路径，推动传统农业向绿色、生态、可持续模式转型，为实现江西省乃至全国的生态文明建设目标贡献力量。

5.提升公众对农业生态系统服务功能的认知。通过项目研究成果的传播和应用，提高社会公众对农业生态系统服务功能重要性的认识，增强生态环境保护意识，营造全社会共同参与农业生态保护的良好氛围。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性、方法先进性和实践应用价值的研究成果，为江西省传统农业生态系统服务功能的保护与提升、农业绿色发展以及乡村振兴战略实施提供坚实的科学依据和实践指导，推动生态效益与经济效益协同提升，助力江西省生态文明建设和高质量发展。

九.项目实施计划

本项目实施周期为三年，计划分七个阶段进行，具体时间规划和各阶段任务安排如下：

（一）第一阶段：项目启动与准备（2024年1月-2024年3月）

1.任务分配：

*申请人团队组建与分工：明确项目负责人、核心成员及各成员的研究任务和职责。

*文献综述与需求分析：系统梳理国内外相关研究成果，分析江西省农业生态系统服务功能研究的现状、问题与需求。

*研究方案细化与论证：完善研究内容、技术路线、数据来源和预期成果，并通过专家论证。

*数据收集与准备：初步收集整理遥感影像、社会经济统计数据、土地利用数据等基础数据。

2.进度安排：

*2024年1月：团队组建，文献综述启动，研究方案初步拟定。

*2024年2月：需求分析完成，研究方案细化，数据收集启动。

*2024年3月：研究方案通过专家论证，基础数据初步整理完成。

（二）第二阶段：数据收集与预处理（2024年4月-2024年6月）

1.任务分配：

*遥感数据处理：对Landsat、MODIS、DEM等遥感数据进行几何校正、辐射校正、大气校正、图像镶嵌、图像裁剪等预处理。

*社会经济数据处理：收集整理江西省各地市历年人口、GDP、农业产值、化肥农药使用量、畜禽养殖规模等社会经济统计数据。

*土地利用数据获取：获取江西省土地利用变更调查数据，并进行分类整理。

*农户调研设计与实施：设计农户调查问卷，选择调查区域，开展农户问卷调查和深度访谈。

2.进度安排：

*2024年4月：遥感数据处理启动，社会经济数据收集整理。

*2024年5月：土地利用数据获取与整理，农户调研问卷设计完成。

*2024年6月：农户调研实施完成，所有基础数据收集整理完毕。

（三）第三阶段：传统农业生态系统服务功能时空演变特征研究（2024年7月-2024年12月）

1.任务分配：

*地表覆盖分类：利用监督分类和面向对象分类方法，提取耕地、林地、水域、建设用地等关键生态要素信息。

*生态系统服务功能评估：采用InVEST模型、MPS模型等方法，定量评估江西省水源涵养、土壤保持、生物多样性维持、农产品供给等生态系统服务功能，并分析其在时间尺度上的变化趋势。

*空间分异特征分析：利用ArcGIS软件，进行空间数据分析，包括叠置分析、缓冲区分析、网络分析等，分析生态系统服务功能在空间尺度上的分异规律。

2.进度安排：

*2024年7月：地表覆盖分类完成，生态系统服务功能评估启动。

*2024年8月-9月：生态系统服务功能评估完成，空间分异特征分析启动。

*2024年10月-11月：空间分异特征分析完成，撰写第一阶段研究报告。

*2024年12月：第一阶段研究报告通过专家评审。

（四）第四阶段：传统农业生态系统服务功能退化驱动机制研究（2025年1月-2025年6月）

1.任务分配：

*多尺度计量经济模型构建：采用多元线性回归、地理加权回归（GWR）等方法，分析人口增长、经济发展、土地利用变化、农业投入强度、气候变化等因素对江西省传统农业生态系统服务功能的影响。

*驱动因子识别与评估：识别导致生态系统服务功能退化的关键阈值和压力源，并定量评估各驱动因素的相对贡献。

*驱动机制分析报告撰写：总结驱动机制研究结果，撰写研究报告。

2.进度安排：

*2025年1月：多尺度计量经济模型构建启动。

*2025年2月-3月：驱动因子识别与评估完成。

*2025年4月-5月：驱动机制分析报告撰写完成。

*2025年6月：驱动机制分析报告通过专家评审。

（五）第五阶段：农业生态系统服务功能退化预警模型构建（2025年7月-2025年12月）

1.任务分配：

*机器学习模型选择与构建：采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习方法，构建江西省农业生态系统服务功能退化预警模型。

*灰色预测模型构建：采用灰色预测模型（GM），对未来一定时期内江西省农业生态系统服务功能退化趋势进行预测。

*预警平台开发：基于预警模型结果，开发农业生态系统服务功能退化预警平台。

*预警模型与平台测试与优化：对预警模型和平台进行测试，并根据测试结果进行优化。

2.进度安排：

*2025年7月：机器学习模型选择与构建启动。

*2025年8月-9月：灰色预测模型构建完成，预警平台开发启动。

*2025年10月-11月：预警模型与平台测试与优化完成。

*2025年12月：预警模型与平台通过专家评审。

（六）第六阶段：基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径研究（2026年1月-2026年9月）

1.任务分配：

*投入产出模型分析：采用投入产出模型，分析农业产业结构调整对生态系统服务功能的影响。

*元胞自动机模型模拟：采用元胞自动机模型，模拟不同政策干预下土地利用变化动态及其对生态系统服务功能的影响。

*提升路径与政策建议研究：基于模型模拟结果，提出基于生态补偿和政策干预的农业生态系统服务功能提升路径，并形成政策建议。

*政策建议报告撰写：总结提升路径与政策建议研究结果，撰写研究报告。

2.进度安排：

*2026年1月：投入产出模型分析启动。

*2026年2月-3月：元胞自动机模型模拟启动。

*2026年4月-6月：提升路径与政策建议研究完成。

*2026年7月-8月：政策建议报告撰写完成。

*2026年9月：政策建议报告通过专家评审。

（七）第七阶段：项目总结与成果推广（2026年10月-2027年3月）

1.任务分配：

*研究成果汇总与整理：系统整理项目研究过程中产生的数据、报告、模型、平台等成果。

*研究成果总结报告撰写：总结项目研究的主要成果和结论，撰写项目总结报告。

*成果推广与应用：通过学术会议、期刊论文、政策咨询报告等形式，推广项目研究成果，推动成果在江西省农业生态环境保护和管理中的应用。

*项目结题验收准备：准备项目结题验收材料，接受项目管理部门的结题验收。

2.进度安排：

*2026年10月：研究成果汇总与整理启动。

*2026年11月-12月：研究成果总结报告撰写启动。

*2027年1月-2月：成果推广与应用启动，研究成果总结报告完成。

*2027年3月：项目结题验收准备完成，接受项目结题验收。

（八）风险管理策略

1.数据获取风险：部分历史数据或特定类型数据（如详细的农户生态认知数据）可能难以获取或存在缺失。对策：提前进行数据需求细化，拓宽数据获取渠道，包括与相关政府部门、研究机构建立合作关系，并制定数据替代方案，如利用遥感数据估算缺失数据。

2.模型构建风险：所选用的模型（如InVEST、元胞自动机等）可能存在适用性限制，或模型参数校准困难，导致评估结果偏差。对策：充分进行模型预研究，选择成熟且经过验证的模型框架，加强模型参数的敏感性分析和不确定性评估，并邀请模型专家进行指导。

3.研究进度风险：项目涉及多学科交叉和复杂的数据处理流程，可能因人员变动、技术难题或其他意外情况导致研究进度滞后。对策：制定详细的研究进度计划，明确各阶段任务的时间节点和责任人，定期召开项目例会，及时沟通协调，并预留一定的缓冲时间应对突发状况。

4.成果应用风险：研究成果可能存在与实际管理需求脱节，或政策建议缺乏可操作性，导致难以在实践中得到有效应用。对策：在项目研究初期即与相关政府部门进行沟通，了解实际需求，并在研究过程中进行多次政策研讨，确保研究成果的针对性和实用性。

5.经费管理风险：项目经费可能因预算编制不合理或支出控制不严导致资金短缺。对策：制定详细的经费预算，明确各项支出的标准和范围，并定期进行经费使用情况审计，确保资金使用的规范性和有效性。

通过制定科学的风险管理策略，可以最大限度地降低项目实施过程中可能遇到的风险，确保项目研究目标的顺利实现。

十.项目团队

本项目团队由来自江西省农业科学院、高校及科研院所的专家组成，团队成员专业背景涵盖农业生态学、遥感科学、地理信息系统、计量经济学、管理科学等，具有丰富的理论研究和实践应用经验，能够确保项目研究的科学性、系统性和可行性。

（一）团队成员介绍

1.项目负责人：张明，农业生态学博士，研究员，长期从事农业生态系统服务功能、农业可持续发展及生态补偿机制研究，主持完成多项国家级和省部级科研项目，在国内外核心期刊发表高水平论文30余篇，拥有丰富的项目管理和团队协作经验。

2.核心成员A：李华，遥感科学教授，博士生导师，在遥感数据处理、遥感信息提取和遥感模型应用方面具有深厚的学术造诣，主持完成多项国家级遥感应用项目，擅长利用遥感技术进行生态环境监测和评估，具有丰富的教学和科研经验。

3.核心成员B：王强，计量经济学博士，副教授，在计量经济学、区域经济模型构建和应用方面具有丰富的经验，主持完成多项省部级科研项目，在国内外核心期刊发表高水平论文20余篇，擅长利用计量经济模型进行因果分析和政策评估，具有扎实的理论基础和丰富的实证研究经验。

4.核心成员C：赵敏，地理信息系统研究员，在地理信息系统、空间分析和地理建模方面具有丰富的经验，主持完成多项国家级和省部级科研项目，在国内外核心期刊发表高水平论文15余篇，擅长利用GIS技术进行空间数据管理和空间分析，具有丰富的项目管理和团队协作经验。

5.核心成员D：刘伟，农业经济管理博士，副教授，在农业经济管理、农业政策分析和农业产业发展方面具有丰富的经验，主持完成多项国家级和省部级科研项目，在国内外核心期刊发表高水平论文10余篇，擅长利用经济模型和政策分析工具进行农业经济发展研究，具有扎实的理论基础和丰富的实践应用经验。

6.核心成员E：陈芳，生态学硕士，研究助理，在农业生态学、生态系统服务功能评估和生态恢复技术方面具有丰富的经验，参与完成多项国家级和省部级科研项目，在国内外核心期刊发表学术论文10余篇，擅长利用生态学理论和方法进行农业生态系统服务功能评估和生态恢复技术研究，具有丰富的实践应用经验。

7.核心成员F：周杰，计算机科学博士，研究员，在人工智能、机器学习和