葉文麗， 楊新軍， 吳孔森， 王 銀

（西北大學城市與環(huán)境學院，陜西 西安 710127）

全球氣候變化和人類活動使生態(tài)系統發(fā)生劇變，可持續(xù)發(fā)展成為學者關注的熱點問題。2002年召開的“可持續(xù)發(fā)展峰會”建議將恢復力理論加入到《21 世紀議程》中，因為恢復力理論為在充滿不確定性的環(huán)境中實現可持續(xù)發(fā)展提供了解決思路［1-6］?；謴土Φ母拍钭钤绯霈F在生態(tài)系統的研究中［7］，隨著社會-生態(tài)系統的引入，恢復力的概念逐漸完善［8］?；謴土β撁藢⒒謴土Χx為系統應對外部干擾或意外事件的恢復能力，具有閾值效應，如果越過閾值，系統將無法恢復早期的模式［9］，面對未來不斷變化和不可預測的環(huán)境，有效的社會-生態(tài)系統恢復力管理可以增加可持續(xù)發(fā)展的可能性［10-12］。

從理論研究過渡到實際應用需要對恢復力進行評估，才能進一步識別恢復力的主要影響因素，并揭示其驅動機理和變化機制，從而為社會-生態(tài)系統管理提供決策依據。Cumming等［13］開始了實證研究的第一步，基于場景分析的方法評估了恢復力在未來特定驅動下的潛在變化；Michael 等［14］和Tilt等［15］基于沿海地區(qū)土地優(yōu)化管理特定研究背景和目的提出分析框架；Bennett等［16］提出了識別恢復力量化替代因子的4 種基本模型；Perz 等［17］提出了一種通過使用敏感性和不確定性評估生態(tài)系統恢復力的方法；Gulay 等［18］和Chaiteera 等［19］從不同角度建立指標體系對恢復力進行了量化，為農業(yè)可持續(xù)生產提供參考。國內對恢復力的研究剛剛起步，研究成果較少，除文獻綜述外［3,20-21］，汪興玉等［22］基于農戶尺度對干旱恢復力進行了測度；張行等［23］以生態(tài)脆弱區(qū)為例從景觀的角度對恢復力進行量化研究；王群等［24］和陳亞慧等［25］分別以千島湖和神農架林區(qū)為例對社會-生態(tài)系統恢復力進行了量化研究；侯彩霞等［26］運用系統動力學方法對草原社會-生態(tài)系統恢復力進行了評價。梳理國內外相關文獻發(fā)現，理論研究和定性研究成果頗豐，研究框架和分析模型的提出多是基于特定研究背景和目的，目前還沒有一個廣泛應用的普適性研究框架。隨著研究的不斷深入，近年來學者側重于研究復雜社會-生態(tài)系統在應對擾動時的適應性以及系統脆弱性和適應性之間的相互影響過程，脆弱性與恢復力相互緊密關聯，二者既可能是正向關系也可能是負向關系，其關系具有不確定性；有學者將恢復力視為脆弱性的反面進行研究，雖有一定參考價值，但其科學性尚存爭議，因為在量化恢復力時要將系統脆弱性和適應能力同時納入考慮范圍。

黃土高原地區(qū)在國家發(fā)展戰(zhàn)略中具有重要地位，也是國家可持續(xù)能源的重要保障。在黃河流域生態(tài)保護與高質量發(fā)展的國家戰(zhàn)略背景下，黃土高原作為黃河流域中上游生態(tài)脆弱區(qū)核心，其生態(tài)保護與社會經濟發(fā)展對于推進國家戰(zhàn)略實施具有重要意義。由于長期以來不合理的經濟活動和資源開發(fā)模式，導致生態(tài)系統退化嚴重，已經成為社會經濟可持續(xù)發(fā)展的重要約束。盡管在生態(tài)建設、環(huán)境治理等方面已取得了階段性進展，但居民生活水平不斷提高的訴求將會進一步導致人地關系更加緊張。因此，本文嘗試從恢復力理論切入構建研究框架，從系統脆弱性和適應能力兩大要素著手選取替代因子，構建社會-生態(tài)系統恢復力測度指標體系，刻畫2000—2018年黃土高原恢復力變化格局并識別其影響因素，以期為黃土高原生態(tài)建設和社會經濟發(fā)展提供科學決策依據。

1 研究區(qū)概況

黃土高原位于我國西北地區(qū)，屬黃河流域中上游。地跨青海、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西和河南7 個省區(qū)，研究采用中國科學院資源環(huán)境科學數據中心（www.resdc.cn）定義的黃土高原地區(qū)范圍（圖1）。以2018 年行政區(qū)劃為準共276 個研究單元（縣、旗、州、市），總面積約6.4×105km2，占全國國土面積的6.7%。研究區(qū)年降水量300～650 mm，平均海拔1500～2000 m［27］。黃土層厚度由南向北遞增，黃土結構松散極易受到風雨侵蝕造成嚴重的水土流失［28］。2000—2018年，黃土高原常住人口從8.9×107人增加至1.1×108人，人均生產總值從4509 元增加至47265元。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the study area

2 數據與方法

2.1 數據來源與處理

研究數據來自2 個方面：（1）統計數據。2000、2010、2018 年《中國縣域統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國林業(yè)統計年鑒》以及《青海統計年鑒》《甘肅發(fā)展年鑒》《陜西省區(qū)域統計年鑒》《寧夏統計年鑒》《內蒙古統計年鑒》《山西統計年鑒》《河南統計年鑒》，部分缺失數據用相鄰年份替代。（2）2000、2010、2018 年土地利用數據、歸一化植被指數（Normalized difference vegetation index, NDVI）和90 m 數字高程模型（Digital elevation model,DEM）數據來源于中國科學資源環(huán)境科學數據中心。土地利用數據以各期Landsat TM/ETM 遙感影像為主要數據源，共分為6 個一級類型，數據精度均為1 km。將土地利用數據與NDVI數據在ArcGIS中利用提取分析工具按照行政區(qū)劃進行提取。為消除原始數據量綱不一致問題，采用極差標準化方法進行處理，具體計算過程見參考文獻［29］。

2.2 研究框架

社會-生態(tài)系統主要從復雜動力學角度研究系統的恢復力，為人地關系和可持續(xù)發(fā)展研究提供了新的視角［1］。恢復力具有3個典型屬性：（1）系統保持自身結構和功能不變的量；（2）系統的自組織能力；（3）系統的學習適應能力［7］。一個具有恢復力的系統可以將危機轉化為進入更理想狀態(tài)的機會［30］，社會-生態(tài)系統是人與自然緊密結合的開放適應系統，易受到外界干擾，具有不可預期、非線性和多穩(wěn)態(tài)等多種特征［8］。在遭受外部擾動或危機時，系統將會在某一或多個“狀態(tài)空間”移動［1］，“狀態(tài)空間”是指系統的狀態(tài)變量。趨于穩(wěn)定的系統由以下變量控制：改變系統的難易程度（抗性）、系統距離閾值的距離（脆弱性）及系統所受的外部擾動量。讓系統得以維持穩(wěn)定的是在外部擾動下，脆弱性和抗性相互作用的結果，二者相互作用并決定著系統的恢復力，若系統恢復力較高，且所受的外部擾動量未超越其閾值，系統將維持在原系統中或進入一個更高質量的系統中，若系統恢復力較低，且所受的外部擾動量超越其閾值，系統將停滯崩潰或進入一個新系統（圖2）。

圖2 黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力研究框架Fig.2 Research framework of social-ecological system resilience in the Loess Plateau

社會-生態(tài)系統的動態(tài)變化過程往往由一些關鍵變量控制和決定［31］，在系統運行過程中，某一要素發(fā)生變化將引起其他要素變化，從而使系統發(fā)生巨變［32］。直接測度恢復力是困難的，因為需要測定系統不同穩(wěn)態(tài)的閾值［17］。雖然無法進行直接測度，但可以通過在系統中選取具有前瞻性且可測量的關鍵替代因子進行測度［2,33］。充滿不確定性的外部擾動通過影響系統要素影響恢復力，從恢復力的控制變量來看，可以通過測度恢復力的主要因子（系統脆弱性和抗性）來測度恢復力。社會-生態(tài)系統可解構為社會、經濟、生態(tài)3 個維度，黃土高原脆弱性因子主要來源于氣象干旱和破碎的地形地貌，不同的區(qū)域脆弱性程度不同，系統抗性主要通過適應能力來表征，這些替代因子以線性或非線性、快速或緩慢、確定或不確定的方式共同作用于系統，決定著系統狀態(tài)和功能。

2.3 社會-生態(tài)系統恢復力指標體系構建

由于尚未形成廣泛應用的測度體系，按照研究框架將社會-生態(tài)系統解構為社會、經濟、生態(tài)3 大子系統，分別從脆弱性和適應能力兩大要素構建指標體系。按照科學性、系統性和數據可獲得性等原則，遴選出控制系統的關鍵變量。基于實地調研和自身對研究區(qū)的認識，結合研究區(qū)具體實際情況經過相關性分析共遴選出人口密度等18 項指標（表1）。

表1 黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力評價指標體系Tab.1 Evaluation index system of social-ecological system resilience in the Loess Plateau

式中：L為土地利用強度；Ai為土地利用強度分級指數（建設用地為4、耕地為3、林地為2、草地為2.5、水域為2、未利用土地為1）；si為第i類土地面積（km2）；s為各類土地總面積（km2）；n為土地利用類型總數。

2.4 研究方法

2.4.1 指標權重確定方法為避免主客觀賦權法的隨意性和數據本身帶來的偏差，采用主客觀結合賦權法確定權重，分別選擇層次分析（AHP）法和均方差決策分層法［36］。AHP 法是應用網絡系統理論和多目標綜合評價方法提出的一種層次權重決策分析方法，比較適合于具有分層交錯評價指標的目標系統，以AHP 法為主體結合專家打分確定指標權重。均方差決策分層法反映隨機變量的離散程度，離散程度代表均方差，以各維度層中評價指標為隨機變量，將隨機變量的均方差進行歸一化處理，計算過程如下：

青海共和盆地沙區(qū)是我國荒漠化危害嚴重的地區(qū)之一，青海省治沙試驗站于1959年開始在青海省共和縣沙珠玉地區(qū)進行一系列的沙漠化防治工作，總結出了一些有效的高寒沙區(qū)植被恢復綜合技術，并在青海省推廣成功的治理模式和經驗，產生了積極的帶動和輻射作用。

式中：sij、wij、rij、uij分別為第i個維度層第j個指標的方差、權重、標準化值、平均值；n為研究區(qū)樣本數。

2.4.2 集對分析法集對分析（SPA）法通過把不確定性與確定性視作一個系統進行研究，借助對系統中確定性與不確定性相互依存相互聯系和在一定條件下相互轉化過程的描述、分析、處理，來研究不確定性在具體條件下的取值規(guī)律［37］，已廣泛應用于綜合評價、風險評估、脆弱性評價等領域［38-42］。社會-生態(tài)系統各指標對系統的影響具有不確定性，恢復力測度的本質是確定性指標和評價標準與具有不確定性的評價因子及其影響程度相結合的過程［24］。

運用集對分析進行多屬性評價，記為M=

式中：μ為集合的聯系度；qm為評價方案；am為同一度；bm為差異度；cm為對立度；i和j分別為對立度和差異度的系數；wp為第p項指標的權重；apk和cpk分別為評價指標tpk與集合{ }vp,up的同一度和對立度。rm值越大越接近最優(yōu)方案。

2.4.3 探索性空間數據分析法運用探索性空間數據分析（ESDA）法揭示黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力的空間分布關聯特征，并通過全局空間自相關和局部空間自相關進行檢驗［44-45］。

（1）全局空間自相關通過某區(qū)域單元上的某種地理現象的相互關聯程度反映空間分布，通過測算全局Moran’sI指數來分析黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力的空間分布特征，公式為：

式中：n為研究區(qū)空間單元的數量；s0為所有指標之和；wij為空間權重矩陣w的元素；xi和xj分別為第i和第j個空間位置恢復力指數；xˉ為各研究區(qū)的恢復力均值。

式中：Ii為局部自相關指數；Zi、Zj分別為地區(qū)i和j恢復力標準化形式；wij為空間權重矩陣的元素。若Ii顯著為正且Zj大于0，高恢復力地區(qū)被高恢復力地區(qū)包圍為高-高（H-H）集聚；若Ii顯著為正且Zj小于0，低恢復力地區(qū)被低恢復力地區(qū)包圍為低-低（L-L）集聚；若Ii顯著為負且Zj小于0，低恢復力地區(qū)被高恢復力地區(qū)包圍為低-高（L-H）集聚；若Ii顯著為負且Zj大于0，高恢復力地區(qū)被低恢復力地區(qū)包圍為高-低（H-L）集聚。Z檢驗為：

2.4.4 障礙度模型采用障礙度模型從因子貢獻度（Gij）、指標偏離度（Pij）和障礙度（Zij）識別障礙因素，因子貢獻度（Gij）即單個因素對總目標的貢獻度，一般用權重表示；指標偏離度（Pij）表示單項指標與最優(yōu)值之間的差距，一般設為指標標準化值與100%之差；障礙度（Zij）為單項指標對恢復力的影響程度［46］。計算公式為：

3 結果與分析

3.1 社會-生態(tài)系統恢復力時空變化特征

3.1.1 社會系統恢復力利用ArcGIS按照自然間斷法將恢復力計算結果分為5 級并進行可視化表達（圖3），2000、2010、2018 年社會恢復力平均值分別為0.548、0.629、0.525，呈現先增強后減弱的趨勢（圖3a1～a3）。2000年社會恢復力較高地區(qū)主要為各省省會城市和資源型城市，如蘭州、西安、包頭、呼和浩特、銀川、銅川等城市顯著高于其他縣市。2010年，社會恢復力普遍提升，尤其是以鄂爾多斯為核心的能源富集區(qū)增強最為顯著，截止到2018 年，除個別縣域社會恢復力降低外，相較于2010年社會恢復力較高的區(qū)域仍保持在較高水平，關中平原地區(qū)社會恢復力顯著提升?；謴土υ黾语@著主要是由于西部大開發(fā)等國家政策對西部地區(qū)的扶持，固定資產投資和財政支出顯著增加，社會各項基礎設施日漸完善、衛(wèi)生醫(yī)療機構床位數顯著上升。隨著社會財政支出增速的放緩，除省會城市、能源富集區(qū)鄂爾多斯、包頭、延安、銅川等以及關中平原地區(qū)恢復力仍處于較高水平外，青海、陜北、山西等依賴外部投資的縣域出現降低趨勢。

圖3 2000—2018年黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力Fig.3 Social-ecological system resilience in the Loess Plateau during 2000—2018

3.1.2 經濟系統恢復力2000、2010、2018年經濟恢復力平均值分別為0.401、0.486、0.850，呈現持續(xù)增強趨勢且增速逐漸加快（圖3b1～b3）。2000 年除蘭州、西安、太原、大同外其余縣市普遍較低，尤其是青海，2010年甘肅隴東、關中平原、內蒙古大部分地區(qū)恢復力顯著增強，2018年顯著增強區(qū)域為核心的周圍地區(qū)在增長極的輻射作用下普遍增強。經濟恢復力增強主要是由于經濟發(fā)展水平提高，人均GDP顯著增加，人均GDP增加越顯著的地區(qū)恢復力增強越顯著。經濟恢復力分布格局與城市群分布基本相吻合，較高地區(qū)西北部主要為鄂爾多斯、包頭等資源富集區(qū)，東南部主要為太原、西安、洛陽及其輻射范圍內縣市。經濟恢復力嚴重依賴于人均GDP水平和資本投入，非資源富集區(qū)非城市群地區(qū)一直處于較低水平，提高“雙非”地區(qū)經濟水平是提高黃土高原整體經濟恢復力的關鍵。

3.1.3 生態(tài)系統恢復力2000、2010、2018年生態(tài)恢復力平均值分別為0.725、0.607、0.734，呈現先減弱后增強態(tài)勢，空間分異特征顯著，恢復力整體上呈現自西向東、從低到高階梯狀分布格局（圖3c1～c3），內蒙古巴彥淖爾及寧夏中衛(wèi)等部分縣市恢復力相對較低，關中平原地區(qū)相對較高。2000年前后，國家一系列生態(tài)工程尤其是“退耕還林（還草）”的實施，以及氣候暖濕趨勢的出現有利于植被生長，植被總初級生產力增強，氣候條件和人類活動使植被覆蓋增加，水土流失和土地沙化問題得到改善，2010 年后為“退耕還林（還草）”鞏固期，造林面積逐漸減少。

3.1.4 社會-生態(tài)系統恢復力2000、2010、2018 年社會-生態(tài)系統恢復力平均值分別為0.522、0.561、0.721，呈現持續(xù)增強的態(tài)勢，空間分異顯著（圖3d1～d3）。關中平原地區(qū)恢復力始終處于較高水平，西北部青海、內蒙古、寧夏等地區(qū)始終較低。2000 年，生態(tài)恢復力＞社會恢復力＞經濟恢復力；2010 年，社會恢復力＞生態(tài)恢復力＞經濟恢復力；2018 年，經濟恢復力＞生態(tài)恢復力＞社會恢復力，經濟恢復力的增強對社會-生態(tài)系統恢復力具有顯著促進作用，經濟恢復力較高地區(qū)社會-生態(tài)系統恢復力不一定較高，但社會-生態(tài)系統恢復力較高地區(qū)經濟恢復力一定較高。除經濟系統與社會-生態(tài)系統變化趨勢保持協同外，其余子系統間以及子系統與社會-生態(tài)系統間均不協同。

3.2 社會-生態(tài)系統恢復力空間探索性分析

為揭示黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力空間格局特征，對社會-生態(tài)系統恢復力值進行空間自相關分析（表2、圖4）。2000、2010、2018 年Moran’sI指數均為正值，分別為0.348、0.518 和0.418，均在5%水平上通過了顯著性檢驗。由此可見，社會-生態(tài)系統恢復力具有顯著的空間正相關性。

表2 全局相關性分析結果Tab.2 Global correlation analysis results

2000、2010、2018年黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力局部Moran’sI指數（圖4），呈現出明顯的空間集聚趨勢，主要集聚類型為H-H類和L-L類。2000年，H-H 類研究單元共39 個，主要分布在南部的寶雞、西安、三門峽、洛陽和東部的陽泉、長治及其下轄縣；L-L 類共34 個，主要分布在西寧、鄂爾多斯、巴彥淖爾、烏海、銀川、石嘴山、吳忠、青銅峽及其下轄縣。2010 年，H-H 類共50 個，主要分布在天水、寶雞、銅川、渭南三門峽等及其下轄縣；L-L 類共26個，主要分布在蘭州、白銀、寧夏大部分縣市以及巴彥淖爾及其下轄縣。2018年，H-H類40個，主要分布在寶雞、西安、渭南、洛陽、濟源等及其下轄縣；LL類30個，主要分布在白銀、中衛(wèi)、巴彥淖爾及其下轄縣。

圖4 2000—2018年黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力局部空間相關性Fig.4 Local spatial correlation analysis of social-ecological system resilience in the Loess Plateau during 2000—2018

3.3 社會-生態(tài)系統恢復力影響因素分析

采用障礙度模型識別影響社會-生態(tài)系統恢復力維度層和指標層的關鍵障礙因子及障礙度，可為制定恢復力提升對策和建議提供科學依據。根據障礙度模型和方法，計算結果見表3、表4。

表3 2000—2018年社會-生態(tài)系統恢復力各維度障礙度Tab.3 Barrier degree of each dimension of social-ecosystem resilience during 2000—2018 /%

表4 2000—2018年社會-生態(tài)系統恢復力指標層障礙度Tab.4 Barrier degree of index layer of social-ecosystem resilience during 2000—2018 /%

2000—2018年，黃土高原維度層障礙度整體呈現生態(tài)維度＞社會維度＞經濟維度，從區(qū)域內部來看，陜西、山西、河南呈現社會維度＞生態(tài)維度＞經濟維度，青海、甘肅、寧夏、內蒙古呈現生態(tài)維度＞社會維度＞經濟維度。可見青海、寧夏、內蒙古受生態(tài)環(huán)境制約最嚴重，其次為甘肅、山西、陜西、河南。生態(tài)環(huán)境始終是制約黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力的首要因素，但其障礙度呈現逐漸降低的趨勢，社會障礙度除青海外，均逐漸降低，經濟障礙度整體上略為增加。

從高到低選取指標層障礙度排名前5 的因素（表4）?？梢钥闯觯煌瑫r期首位障礙因素不同，青海主要制約因素為產業(yè)結構、人均GDP 和降水量；甘肅、陜西主要制約因素為降水量、人均GDP 和財政支出，首位障礙因素始終為人均GDP，且障礙度略增加；寧夏和內蒙古主要制約因素為降水量、人均GDP和NDVI，首位障礙因素始終為降水量；山西主要制約因素為地形破碎度、降水量和人均GDP，首位障礙因素從人均GDP轉變?yōu)榈匦纹扑槎?；河南主要制約因素為人均GDP、財政支出和人均固定資產投資，首位障礙因素始終為人均GDP。綜上所述，2000—2018年制約黃土高原恢復力水平的主要因素為：人均GDP、財政支出、降水量、人均固定資產投資和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產值。

區(qū)域社會經濟發(fā)展受氣候、地形地貌、城鎮(zhèn)化、工業(yè)化以及國家政策等多因素的影響。區(qū)域經濟發(fā)展的空間格局是區(qū)域內非均衡增長的表現，反映了區(qū)域經濟發(fā)展的空間格局和分化狀態(tài)。黃土高原內部呈現多中心的空間分布模式，形成了以呼包鄂榆城市群、蘭西城市群、關中城市群為核心的經濟格局。雖已形成多中心的發(fā)展格局，但未形成具有引領作用的經濟增長極，經濟聯系松散，缺乏外部投資和內部驅動力。區(qū)域經濟發(fā)展處于工業(yè)化中后期，工業(yè)化推動煤炭、石油、天然氣開采以及電力等產業(yè)的迅速發(fā)展，呼和浩特、包頭、鄂爾多斯、榆林等資源型城市迅速崛起。南部關中地區(qū)擁有優(yōu)越的自然條件和社會經濟發(fā)展基礎，城市人口與產業(yè)集聚成為人均GDP 快速增長的重要動力。其余大部分自然本底和資源稟賦較差的丘陵溝壑區(qū)、土石山區(qū)等地區(qū)經濟發(fā)展滯后，城鎮(zhèn)化率低于全國平均水平，農業(yè)人口居多，脆弱復雜的生態(tài)環(huán)境和自然條件使農業(yè)生產條件貧瘠、雨養(yǎng)農業(yè)發(fā)展滯后。

4 討論

恢復力理論為可持續(xù)發(fā)展研究提供了新視角。本研究是從恢復力視角對黃土高原可持續(xù)性和黃河流域高質量發(fā)展的嘗試和探索，尤其是“退耕還林（還草）”政策以來黃土高原恢復力變化的分析和研究，對黃土高原下一步生態(tài)建設以及社會經濟發(fā)展目標和方向的確立具有一定參考價值。

2000年以來，在國家對西部欠發(fā)達地區(qū)的政策傾斜和扶持下，黃土高原地區(qū)社會-生態(tài)系統恢復力持續(xù)增強，但內部異質性較強。同樣，生態(tài)政策的實施使脆弱的生態(tài)環(huán)境得到顯著改善，生態(tài)系統恢復力由減弱轉變?yōu)樵鰪姟Ｕ鐥钣来旱龋?7］學者得出的結論，黃河流域生態(tài)環(huán)境復雜且脆弱，內部經濟發(fā)展松散，外部投資不足，要實現高質量發(fā)展必須尋求新發(fā)展模式。盡管研究結果具有一定的實踐應用價值，但是在測度過程中存在不足之處，望在后續(xù)的研究中加以改進和完善。與土地利用相關的指標，由于研究區(qū)的特殊性、數據的時序性要求等，將土地利用數據分為6類，未進行更細致的分類，應在后續(xù)的研究中進一步細分，并從恢復力視角為研究區(qū)土地利用規(guī)劃管理提供優(yōu)化依據。引入障礙度模型識別障礙因素，由于涉及研究區(qū)數量較多，區(qū)域內部臨近地域存在高度相似性，以省級行政區(qū)進行表達便于國家政策的制定、實施與管理。此外，社會-生態(tài)系統是復雜動態(tài)系統，可能并非包括所有影響因子，且只是對其影響度進行排序分析，缺乏對因子內部相互作用的分析。此外，黃土高原的生態(tài)環(huán)境脆弱性、內部異質性以及區(qū)域內的不平衡發(fā)展意味著黃土高原或黃河流域高質量發(fā)展是個長期性的艱巨任務，論文只測度了黃土高原2000年以來的恢復力變化格局，這在歷史發(fā)展過程中只是一個相對短暫的階段，需進一步做較長時間段的研究，才可能確定社會-生態(tài)系統恢復力的閾值和穩(wěn)態(tài)，或進一步與其他地區(qū)進行比較研究，以得到更客觀的評價結果，或利用微觀農戶尺度數據通過研究恢復力的尺度交互作用在微觀層面揭示其自下而上的驅動機理。

最后提出幾點提升社會-生態(tài)系統恢復力的建議：（1）黃土高原干旱的氣候條件和地形地貌環(huán)境制約著社會-生態(tài)系統恢復力，生態(tài)建設雖已取得顯著成效，但生態(tài)建設與可持續(xù)發(fā)展的矛盾將持續(xù)存在，現階段面臨的主要任務是探索一條生態(tài)保護與治理下的可持續(xù)發(fā)展之路，即促進社會、經濟、生態(tài)系統協同發(fā)展；（2）黃土高原內部發(fā)展極不平衡，能源富集區(qū)和關中平原地區(qū)具有明顯的經濟優(yōu)勢。某種程度上黃土高原可持續(xù)發(fā)展，即資源型城市的轉型或行業(yè)企業(yè)的綠色轉型，同時應按照不同地區(qū)自然條件、資源稟賦、社會經濟條件，調整國家政策傾斜，調整產業(yè)結構，縮小黃土高原內部差距，促進區(qū)域協同發(fā)展；（3）在提高經濟發(fā)展水平縮小經濟差距的同時，促進基本公共服務均等化，加強基礎設施建設，提升社會福利與保障水平；（4）穩(wěn)步推進國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，因地制宜地發(fā)展特色農業(yè)，集約化、規(guī)?；N植，改善農村飲水、交通、醫(yī)療衛(wèi)生、教育、人居環(huán)境等條件。

5 結論

本文將社會經濟統計數據和遙感數據結合起來，從多層面多要素建立了黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力研究框架，揭示了黃土高原社會-生態(tài)系統恢復力時空演化特征及影響因素，主要結論如下：

（1）2000 年以來，黃土高原地區(qū)社會恢復力整體呈現先增強后減弱的態(tài)勢，社會恢復力較高地區(qū)主要為蘭州、西安、銅川等省會城市或資源型城市，它的增強與國家政策對西部地區(qū)的扶持力度緊密相關；經濟恢復力呈現持續(xù)增強態(tài)勢，其分布格局與城市群分布基本相吻合；生態(tài)恢復力呈現先減弱后增強的態(tài)勢，整體呈現自西向東從低到高階梯狀分布格局，生態(tài)恢復力的增強與“退耕還林（還草）”政策以及氣候暖濕趨勢緊密相關。

（2）社會-生態(tài)系統恢復力呈現持續(xù)增強的態(tài)勢，空間分異顯著，關中平原地區(qū)始終高于其他地區(qū)，并且與經濟系統變化趨勢始終保持協同，其余子系統間以及子系統與社會-生態(tài)系統均不協同。經濟恢復力較高地區(qū)社會-生態(tài)系統恢復力不一定較高，但社會-生態(tài)系統恢復力較高地區(qū)經濟恢復力一定較高。

（3）社會-生態(tài)系統恢復力具有顯著的空間正相關性，局部呈現出明顯的空間集聚趨勢，低恢復力地區(qū)集聚在巴彥淖爾、銀川等黃土高原西北部，強恢復力地區(qū)始終集聚在寶雞、西安為核心關中平原地區(qū)。

（4）黃土高原維度層障礙度整體呈現生態(tài)維度＞社會維度＞經濟維度，障礙度首位始終是生態(tài)維度，除個別地區(qū)其生態(tài)障礙度略有增強外，大部分地區(qū)在逐漸降低，說明在國家生態(tài)政策影響下生態(tài)環(huán)境保護雖已取得成效，生態(tài)建設仍然是提高恢復力的重要途徑之一。指標層影響因子逐漸趨于一致，首位影響因素為人均GDP。