近日，水土保持与荒漠化整治全国重点实验室方怒放研究员团队，在水土保持领域著名期刊International Soil and Water Conservation Research上发表了题为“Spatial prioritization of terrace construction on the Chinese Loess Plateau using interpretable machine learning”的研究论文。水土保持与荒漠化整治全国重点实验室为第一完成单位，博士研究生范锐为论文第一作者，方怒放研究员为通讯作者。
梯田作为重要的农业与水土保持措施，对保障黄土高原粮食和生态安全具有重要意义。然而，在过去粗放规划的背景下，部分梯田因选址不合理而出现撂荒与损毁等问题。面对未来仍需建设数百万公顷梯田的重大需求，如何确定其建设规模与空间布局已成为亟待解决的科学问题。
针对这一问题，水土保持与荒漠化整治全国重点实验室方怒放研究员团队在陕西、甘肃、青海、宁夏等省份的15个典型区县开展深入野外调查，并通过半结构化访谈的方式调研了当地农民、基层政府部门及水保部门工作人员对梯田建设与运行状况的经验反馈（图1）。在此基础上，团队提出了一套数据驱动的梯田选址优化框架。研究选取483个满足机械化耕作需求、生产潜力高的高质量梯田地块作为机器学习模型训练样本；融合云遥感与地理空间分析技术，系统构建了涵盖水文、地形、土壤、流域形态及社会经济等5大类共22项特征变量的数据库。在不同复杂度与建模策略的机器学习算法中筛选出最优模型，实现了对黄土高原全域约7.11亿个像元的精细化分类，绘制了高分辨率的梯田建设适宜性地图。为进一步增强模型的可解释性，团队引入SHAP和PDP等可解释机器学习技术，揭示了各特征因子对适宜性的贡献度与作用机制。
图1 黄土高原典型区域野外综合调查
研究结果表明，黄土高原具有巨大的梯田建设潜力，约578万公顷区域被识别为高度适宜，主要分布于高塬沟壑区（图2）。通过与现有梯田数据库叠加分析发现，其中仍有247万公顷适宜区域尚未开发，这些区域以草地和坡耕地为主。机制解析进一步揭示，梯田建设适宜性主要受水资源可得性、地形稳定性和社会经济条件三类因素主导（图3）。
本研究所构建的技术方法体系，能够生成高空间分辨率的梯田建设适宜性地图。基于该地图，决策者可根据不同适宜性等级制定差异化建设策略，有效推动梯田规划从经验判断向数据驱动转变。研究成果不仅可为黄土高原后续梯田建设选址提供科学依据，也为全球类似区域的梯田建设与土地利用规划提供了技术方法参考。
图2 黄土高原梯田建设适宜性空间分布图
图3 梯田建设适宜性的关键影响因素及其作用规律
该研究得到国家自然科学基金（42177335，42207405）、陕西省自然科学基础研究计划（2024ZY-JCYJ-02-18）以及内蒙古自治区“揭榜挂帅”项目（2024JBGS0023）的资助。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2026.100642
编辑：王容娜
终审：李小梅
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