《International Soil and Water Conservation Research》：Optimizing soil and water conservation at the sub-basin scale: a multi-objective approach balancing ecosystem services, costs, and erosion control
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本研究针对传统水土保持措施(SWCPs)布局忽视子流域异质性和成本效益权衡的局限，提出融合生态系统服务价值(ESV)和生命周期投资成本(IC)的多目标优化框架。通过耦合SWAT模型与NSGA-III算法，在Xinshui River流域评估15种SWCPs情景发现，梯田+谷坊+退耕还林组合可实现径流削减49.56%、泥沙削减97.91%，最优方案使径流减少36.84×105m3、泥沙减少44.96×104t，以4.61×106CNY成本获得64.16×106CNY的ESV，为流域精准治理提供决策支持。
土壤侵蚀是全球性的环境挑战，每年导致约750亿吨土壤流失，引发土地退化、河湖淤积、洪涝风险加剧等一系列生态问题。联合国粮农组织警告，若不采取有效治理措施，到2050年全球超过90%的耕地可能面临退化威胁。水土保持措施（SWCPs）作为遏制土壤侵蚀的关键手段，其布局优化直接关系到流域可持续发展。然而传统规划方法存在三大瓶颈：忽视子流域内部异质性导致措施效益评估失真；脱离农户偏好造成"模型理想方案"与"实地可操作性"脱节；缺乏对生态效益与经济效益的系统性权衡分析。
为破解这些难题，北京林业大学水土保持学院李华林团队在《International Soil and Water Conservation Research》发表研究，构建了融合生态系统服务价值（ESV）和生命周期投资成本（IC）的多目标优化框架。该研究以黄河重要泥沙来源区——Xinshui River流域（3882 km2）为案例，基于123篇文献数据与实地调查，筛选出梯田（TER）、等高耕作（CFA）、谷坊（BCD）和退耕还林（RFF）4种典型SWCPs，组合形成15种情景（4种单一措施+11种组合措施），通过耦合SWAT（Soil and Water Assessment Tool）水文模型与NSGA-III（非支配排序遗传算法），在临界源区（CSAs）子流域尺度实现径流（SF）削减、泥沙（SY）控制、IC最小化和ESV最大化的协同优化。
关键技术方法包括：（1）基于30m DEM、土壤类型和土地利用数据构建SWAT模型，使用Daning水文站1980-2000年径流泥沙数据校准验证（NSE>0.5，PBIAS<±25%）；（2）采用累积曲线法识别5个CSAs子流域作为管理单元；（3）量化SWCPs的碳汇、粮食生产、水质净化和温度调节4类ESV；（4）运用NSGA-III生成Pareto最优解集，结合TOPSIS方法确定最优布局方案。
研究结果揭示出丰富规律：
3.1 SWAT模型模拟性能
模型校准期与验证期的径流模拟NSE均高于0.5，泥沙模拟PBIAS控制在±44%以内，满足流域水文模拟精度要求。但模型对泥沙量存在高估，这与1980年后流域内修建拦沙坝等人类活动影响有关。
3.2 不同情景下的径流与泥沙产量
空间分析表明，SWCPs效益存在显著子流域差异。例如在子流域21，单一梯田措施使泥沙量降至15 t/ha以下，而梯田+谷坊+退耕还林组合方案（S14）可将5个CSAs子流域的泥沙量控制在0-5 t/ha范围内。组合措施普遍优于单一措施，S14情景实现径流削减49.56%、泥沙削减97.91%的最高效率，但并非所有组合都产生协同效应，如等高耕作+梯田组合（S5）的效益反而低于单一谷坊措施（S3）。
3.3 投资成本与生态系统服务价值
成本-效益分析显示，投资规模与生态效益呈正相关。全措施组合（S15）虽产生1.919×107CNY的最高成本，但同步创造7.074×107CNY的ESV；而低成本措施如谷坊（S3）仅需0.004×107CNY投入，仍能实现显著水土保持功能，印证了"低投入高回报"措施存在的可能性。
3.4 多目标模型优化结果
Pareto最优解集揭示出目标间的权衡关系：当侧重泥沙控制时（权重设置SF:SY:IC:ESV=0.1:0.3:0.3:0.3），最优方案使径流减少36.84×105m3，泥沙减少44.96×104t，以4.61×106CNY成本获得64.16×106CNY的ESV。优化布局还呈现显著空间异质性，如子流域25主要配置梯田+谷坊，而子流域21则以退耕还林为主。
讨论部分深入剖析了研究的创新价值与适用边界。该框架突破传统单目标优化局限，首次在子流域尺度实现ESV与IC的量化耦合，为流域精准治理提供新范式。针对Loess Plateau暴雨集中、土壤易蚀的特点，研究建议优先采用梯田+谷坊+退耕还林组合，而在干旱区则需调整目标权重，兼顾生态基流保障。作者也指出三方面局限：ESV核算未充分涵盖生物多样性保护等隐性价值；SWAT参数率定未区分土壤类型层次；经济效益数据依赖统计年鉴，需结合实地调研修正。
这项研究通过多学科交叉融合，创建了"自然过程模拟-生态价值量化-多目标优化"的技术链条，不仅为Yellow River流域水土保持提供精准方案，其方法论框架更可推广至全球类似生态脆弱区的综合治理。该成果标志着水土资源管理从经验驱动向数据驱动决策的重要转变，对实现联合国2030可持续发展目标中的陆地生态保护议题具有实践指导意义。
