下辽河平原典型地域耕地系统弹性时空分异特征

刘婉莹 ，宋 戈 ,2※，高 佳 ,2，隋虹均 ，王全喜

（1. 东北大学文法学院土地资源管理系,沈阳 110169；2. 辽宁省自然资源厅土地保护与利用重点实验室,沈阳 110169）

0 引言

耕地系统弹性反映耕地在受到外部扰动时自身的适应能力和响应[1]，其强弱表征耕地对农业灾害的缓冲以及适时释放外部压力的能力，是充分掌握耕地系统可持续性和健康水平的有效途径[2]。自21 世纪以来，高强度的人类活动与气候变化增加了农业灾害发生的频次与概率，严重威胁着区域与国家的粮食安全，同时也体现了耕地系统在面对外界环境胁迫时所表现出的敏感性和脆弱性。此外，随着新型冠状肺炎疫情在全球范围内的肆虐，粮食安全再次遭遇挑战，世界粮食计划署的相关数据表明2020 年底将增加1.3 亿人遭受严重的饥饿[3]。探明区域耕地系统弹性的时空分异特征及影响因素是制定差别化耕地治理策略以提升耕地抗逆能力，实现耕地可持续利用的重要科学命题。

当前针对耕地系统弹性内涵尚无明确统一的定论，多数研究将耕地系统弹性理解为过程变量而非响应状态，忽略了二者之间存在的动态反馈与差异。社会生态系统弹性思维表明，弹性是抵抗力、适应力和转型力共同作用的结果[4-5]，为本文界定耕地系统弹性内涵和构建耕地系统弹性测度框架提供理论依据。在弹性测度方法方面，学界主要采用突变级数法[6]和多因素加权求和法[7]，为实现耕地系统弹性的空间量化提供了依据，但也存在一定欠缺。主要在于：第一，各指标的权重确定受人为主观意识控制，无法反映出各指标对弹性影响的客观状态；第二，指标间的作用关系仍是线性累加，难以表征耕地系统弹性的非线性复杂作用关系。在弹性测度阶段划分依据方面，既有研究主要以短期调研数据和大尺度的年鉴数据为基础探讨省域[2]和市域[6]宏观尺度以及县域[7]中观尺度的耕地系统弹性，针对微观田块尺度的研究尚显不足，难以满足新时期差别化治理耕地的需求。目前以耕地系统为对象进行弹性时空分析的研究较少，主要对耕地系统的质量[8]、安全[9]、健康[10-11]进行探讨；学界对于弹性的研究则聚焦于乡村[12]、森林[13]、湿地[14]、渔场[15]等系统，已有成果对本文具有重要借鉴意义。

因此，本文在重构耕地系统弹性内涵的基础上，以下辽河平原典型地域沈阳市为研究区，采用土地利用、遥感等多源数据，基于社会生态系统弹性思维，从耕地系统抵抗力-适应力-转型力的视角出发，运用t检验序贯格局转换、三维欧氏距离、探索性空间分析等方法，构建耕地系统弹性测度框架，识别2009—2018 年研究区耕地生产力突变点，分阶段测度耕地系统弹性，明确其在微观尺度下的空间变化特征、集聚趋势及时空分异原因，旨在为差别化制定下辽河平原耕地保护适应性治理方案提供科学依据。

1 耕地系统弹性内涵的界定

耕地系统弹性（arable land system resilience，ALSR）反映耕地适应扰动的响应，增强耕地系统弹性是避免耕地结构混乱甚至功能瓦解的重要途径[16]。已有研究多从耕地系统内部和外部角度出发解构耕地系统弹性[17-18]，较少考虑耕地系统弹性的动态性，耕地系统弹性表现耕地的社会子系统和生态子系统经历扰动后在一定阶段内耦合协调的响应状态。社会生态系统弹性思维将弹性视为系统抵抗力（resistivity,RE）、适应力（adaptability,AD）和转型力（transformability,TR）的互动结果（简称“三力”），突出了系统在一定阶段内的稳定性和动态性，破解了静态探讨的局限性，为准确理解和掌握耕地系统弹性的理论内涵提供了重要的参考。

本文基于此解构耕地系统弹性，耕地系统在社会子系统与生态子系统交互过程中不仅形成了保障耕地产出的本底条件和有效管理耕地资源的治理能力，即抵抗力和适应力，分别是维持耕地系统弹性的基础源和治理耕地系统弹性的支撑与驱动，还形成了与外部资源系统跨尺度交流的能力，即转型力，是优化耕地系统弹性的保障。耕地系统的抵抗力是耕地减少其结构混乱和功能退化的本底条件[19]，通过耕地面积、耕地生产力、水土保持力和生物多样性维护力等特质来反映，分别代表耕地数量稳定能力、生产功能和生态保育功能的恢复程度，抵抗力越强，耕地在遭受扰动后的结构与功能变化幅度越小[5]。耕地系统的适应力是通过增加人力、资金、管理等治理措施以增强耕地适应扰动的能力，通过集体行动能力和农业产值多样性[20]来反映，可采用灌溉基础设施维护力、粮食产值占农业产值（包括粮食作物产值和经济作物产值）的比例来表征[21]。耕地系统的转型力是外源耕地系统通过学习和创新促使耕地系统发生积极转变的能力，源于外源耕地系统的更新能力、学习创新能力和跨尺度连结能力的综合作用[22]，可采用不稳定耕地面积转出强度、农业专业合作社影响力和道路连通度来表征（图1），其中不稳定耕地充分考虑影响耕地的社会经济、生产和生态稳定情况[23]，用耕作便利性[24]表征社会经济不稳定型耕地。

图1 耕地系统弹性内涵解构Fig.1 Deconstruction of arable land system resilience

基于此，综合考虑耕地系统的社会子系统和生态子系统交互过程中的稳定性需求，兼顾耕地系统脆弱性，从耕地系统抵抗力-适应力-转型力的视角出发，本文所指的耕地系统弹性是耕地系统在应对外界压力冲击或经历变化的过程中，通过自我调节以维持现状（抵抗力）、施加干预以治理弹性（适应力），淘汰脆弱性以优化弹性（转型力）的方式，维持内在功能结构和外在空间形态稳定，保障粮食安全的综合能力。

结合耕地系统弹性内涵，引入三维欧氏距离（Euclidean distance）原理，以期更直观地解析和量化耕地系统弹性。本文把耕地系统的抵抗力、适应力和转型力映射至空间直角坐标轴，将空间中耕地系统弹性最弱的状态点与耕地系统弹性状态点之间的距离表征为耕地系统弹性。三维欧氏距离越大，表征耕地系统弹性越强[25]（图1）。

2 数据来源与理论方法

2.1 研究区概况

沈阳市（122°25′～123°48′E，41°12′～43°03′N）位于辽宁省中北部，现辖13 个县（市）区，是下辽河平原国土开发强度最大的区域。该市属暖温带大陆性季风气候，年均温6.2～9.7 ℃，年均降水量600～800 mm。全市国土总面积12 860 km2，2018 年全市耕地面积7 918 km2，约占全市国土面积的61%，居全省耕地资源总量首位。辽河、浑河、蒲河、北沙河、绕阳河、柳河、养息牧河和秀水河8 条大中型河流途径市内。2009—2018 年研究区在快速城镇化进程中衍生的土地利用方式调整和环境问题消耗了耕地的生态价值，同时，气温与地温呈上升趋势，降水量创1952 年以来新高，叠加夏旱、春夏连旱等，农业灾害呈现“旱涝并发、旱涝急转”的特征，短期内造成严重的农作物歉收及财产损失，该市耕地缓冲高强度人类活动与农业灾害冲击的能力备受关注。沈阳市耕地资源集中分布于浑南区、苏家屯区、于洪区、沈北新区、康平县、法库县、新民市、辽中区8 个县（市）区，是下辽河平原优质稻米和玉米生产基地。本文将8个县（市）区的耕地资源作为研究对象，空间上覆盖该市东南部和东北部低山丘陵区、以辽河为核心的区域及临近科尔沁沙地南缘的西北部地区。

2.2 数据来源与处理

本文使用的经济社会数据来源于2010、2014 和2019 年沈阳市统计年鉴、统计公报；土地利用数据来源于2009、2013 和2018 年沈阳市土地利用变更数据库；2009—2018 年逐年植被净初级生产力（net primary productivity,NPP）来源于500 m 空间分辨率MODIS 产品MOD17A3H，土地覆被数据来源于500 m 空间分辨率MODIS 产 品MCD12Q1（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），耕地NPP 是利用耕地覆被数据从植被净初级生产力数据中提取；气象数据来源于国家地球系统科学数据中心1 km 空间分辨率2000—2020 年中国气温、降水数据集（http://www.geodata.cn/）；土壤数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn/）；农业专业合作社点数据来源于天眼查网站（https://www.tianyancha.com/）；30 m 分辨率数字高程模型（Digtal Elevation Model,DEM）来源于地理空间数据云；路网数据来源于Open Street Map（https://www.openstreetmap.org/）。基于ArcGIS 重采样函数对数据进行重采样，使其空间分辨率与测度单元相匹配。

2.3 耕地系统弹性测度框架的构建

2.3.1 耕地系统弹性测度阶段的划分

采用t检验序贯格局转换（sequentialt-test analysis of regime shifts，STARS）方法探测2009—2018 年研究区耕地生产力（选取耕地NPP 来表征[26]）发生突变的时间节点，为定量划分耕地系统弹性测度阶段提供科学支撑。STARS 算法的原理是：计算观测值在各时间节点前后的样本均值阶段差异，在给定显著性水平下，得到的稳态转变指数（regime shifts index，RSI）可反映观测值发生突变的时间节点。该算法有利于弥补一元线性回归法无法充分反映短期内耕地NPP 的变化及剧烈程度的不足，并实现准确度的提升[27]。

2.3.2 耕地系统弹性测度单元的确定

结合景观形状指数（landscape shape index，LSI）修正研究区耕地系统弹性测度单元的大小。LSI 是通过计算区域内某斑块形状与相同面积的正方形之间的偏离程度来测量形状的复杂程度的景观指数[28]。考虑到研究区耕地图斑破碎化程度高，形状不规则，因此，利用研究区逐年位置未发生变化的耕地面积确定测度单元的平均面积，并采用LSI 根据耕地形状复杂程度进行修正，最终计算得到本文的测度单元。计算式如下：

式中As为 评价单元边长，m；Aper为位置不变的耕地平均边长，m；MLSI为景观形状指数均值；E为图斑周长，m；A为图斑总面积，m2。最后计算确定本文的测度单元为80 m 地理网格。

2.3.3 耕地系统弹性测度指标体系的构建

依据耕地系统弹性内涵，结合研究区实际情况，从耕地系统的抵抗力-适应力-转型力维度构建耕地系统弹性测度指标体系，共选取9 个指标。以信息熵与特征权重的均值作为指标层权重（表1），2009—2013 年各指标权重排序：抵抗力p2＞p1＞e2＞e1，适应力s＞r，转型力t＞c＞l；2013—2018 年各指标权重排序：抵抗力p2＞p1＞e1＞e2，适应力s＞r，转型力l＞t＞c。

表1 研究区耕地系统弹性测度指标体系Table 1 Measuring indicator system of arable land system resilience (ALSR) in study area

2.3.4 指标格网化法

利用指标格网化法[30]，根据表征空间权重的修正指标，将以区县为单元的农业产值来源多样性和灌溉基础设施维护程度指标的观测值展布至80 m 测度单元，以增强测度结果空间异质性。基于数据获取情况及研究实际，采用耕地NPP 作为农业产值来源多样性的修正指标；采用耕地到“水库水面、坑塘水面、沟渠与水工建筑用地”的最短距离作为灌溉基础设施维护程度的修正指标。计算式如下：

式中Bij是空间化后的网格单元值；B为该网格所在区县的指标观测值；以农业产值来源多样性计算为例，Dij为该网格单元的耕地NPP 值，g/m2；SD为该网格单元所在县级行政区的耕地NPP 总量，g/m2。

2.3.5 耕地系统弹性强弱的测度

基于耕地系统弹性内涵解构，采用三维欧氏距离表征耕地系统弹性强弱。三维欧氏距离是多变量分析中常用的三维空间距离测度，要求观测值转化为标准化的三维坐标点，本文采用极值标准化法对原始数据进行无量纲处理。耕地系统弹性测度模型如下：

式中VALSR表示耕地系统弹性值。VRE、VTR、VAD分别抵抗力、转型力、适应力值。

2.4 耕地系统弹性空间分异格局的识别

采用探索性空间数据分析[31]（Exploratory spatial data analysis,ESDA）的全局空间自相关指数（G lobalMoran’sI，I）和局部空间自相关指数（LocalMoran’sI，Ii）分别检验研究区耕地系统弹性总体空间模式及内部空间单元与邻近单元属性值的相似性和相异性。

式中zi和zj分别表示评价单元i和j的属性值与各自平均值的偏差，wi,j为评价单元i和j之间的空间权重，n为空间单元数；ZI为全局自相关指数标准化统计量；E[I]为网格i的期望值；V[I]为方差。

3 结果与分析

3.1 研究区耕地系统弹性总体水平分析

基于R 软件运行STARS 算法，2013 年RSI 指数为0.54，表明2013 年前后研究区耕地NPP 均值发生突变，与2009—2012 年相比，2013 年后研究区耕地NPP 均值呈明显下降趋势，从422.31 g/m2下降至388.71 g/m2。因此，本文将2013 年作为划分2009—2018 年研究区耕地系统弹性测度阶段的时间节点，分阶段测度耕地系统弹性。

2009—2018 年研究区耕地系统的抵抗力、适应力、转型力和弹性变化具有阶段性（表2）。从数值来看，2009—2018 年耕地系统三力强度从大到小依次为：抵抗力（0.67～0.69）、转型力（0.43～0.47）、适应力（0.21～0.28），表明研究区耕地资源本底的生产和生态功能较高，抵抗力较强，但不稳定耕地的转出力度、农业合作社影响力和道路连通度影响力较低，尤其缺乏集体行动力和产业多样性以适应外界扰动，转型力和适应力较弱。从阶段变化来看，三力均呈减弱趋势，减弱幅度从大到小依次为适应力（-0.07）、转型力（-0.04）、抵抗力（-0.02）。相应地，耕地系统弹性高值区（0.96～1.29）的测度单元数占总数的比例从16.86%减少至13.81%，耕地系统适应力的减弱是耕地系统弹性总体减弱的主要因素，其次为转型力和抵抗力。基于SPSS26 软件平台，对2009—2013 年和2013—2018 年耕地系统弹性进行成对样本t检验，结果显示，两个阶段的耕地系统弹性存在显著差异，2013—2018 年较2009—2013 年总体减弱了0.06（P＜0.01）。按测度单元统计，耕地系统弹性显著增强（0.11～0.41）、轻微增强（0.01～0.10）、轻微减弱（-0.16～0）和显著减弱（-0.63～-0.15）的单元数占总数的比例分别为5.34%、32.66%、51.44%和10.55%，研究区耕地系统弹性变化以轻微增强和轻微减弱为主。

表2 2009-2018 年研究区耕地系统弹性测度结果Table 2 Calculation results of arable land system resilience in study area from 2009 to 2018

3.2 研究区县域耕地系统弹性水平分析

通过比较分析研究区各区县的耕地系统抵抗力、适应力、转型力和耕地系统弹性的变化情况（表3），掌握研究区各区县耕地系统弹性水平及其变化特征。

表3 2009-2018 年研究区各区县耕地系统弹性测度结果Table 3 Calculation results of arable land system resilience in the districts and counties of the study area from 2009 to 2018

从总体来看，与其他区县相比，于洪区耕地系统弹性在2009—2018 年始终最强，适应力始终最强。研究期内该区将农业与蒲河生态结合并优先开展以“农业、工业、服务业联动”集群式发展为主要功能导向的现代农业，重点发展农产品加工、生态型休闲农业和智慧数字农业，农业经营现代化和多样化的高效提升增强了耕地适应外界扰动的能力。新民市耕地系统转型力在研究期内始终最强，康平县则始终最弱。新民市毗邻沈阳主城区，是“沈阳阜新城际连接带”重要节点，承接进军沈阳的国内外资本和产业，且耕地面积居全市首位，形成了以“新民新城辽宁最大的农产品专业批发中心”为重点的产业布局，为该区农业发展提供外界资源，加深先进农业技术和知识的交流，为推进农业规模利用提供基础条件。而康平县区位极具特殊性，一方面是阻止科尔沁沙地南移的生态屏障，沙漠化严重，导致该区耕地系统抵抗力不强，另一方面也是研究区经济腹地向北延伸的重要节点，受经济跨越式发展的影响，公服设施不足、生态环境恶化等问题影响该县实现传统农业向现代农业的转型。

从变化趋势来看，研究区各区县耕地系统弹性整体减弱，其中，新民市耕地系统弹性最稳定、转型力变化幅度最小，苏家屯区耕地系统弹性波动最大、适应力变化幅度最大。除康平县耕地系统抵抗力增加0.01 外，研究区各区县耕地系统三力普遍减弱，辽中区耕地系统抵抗力减弱幅度最大，浑南区耕地系统转型力减幅最大。康平县作为传统农业大县，通过推进高标准农田建设，承担国家农产品质量安全示范县和国家农产品出口示范区的政治责任，耕地本底条件维持水平较高。2009—2018 年研究区在已有资源环境和生产力发展约束下，耕地特别是基本农田保护形势十分严峻，优质耕地集中分布区与城镇化核心区产生空间冲突、耕地占沙化土地面积的比例增加，粮食生产波动大、生态敏感区及适宜建设区与现状耕地重叠等，表征着该地区耕地应对外界扰动的能力削弱，尤其是靠近城市中心的耕地，耕地保护压力增大。

3.3 研究区耕地系统弹性时空分异规律

3.3.1 耕地系统弹性时空变化特征

从总体来看，2009—2018 年研究区耕地系统弹性呈现中部强，西北部弱的特征（图2a）。耕地系统弹性高值区（值大于0.95）集中分布于研究区中部的新民市、于洪区以及辽中区的辽河、浑河间冲积平原地区，耕地系统弹性低值区（值不大于0.95）集中分布于研究区西北部的康平县北部沙区和法库县西北部剥蚀丘陵地区。

图2 耕地系统弹性的时空分异Fig.2 Spatiotemporal differentiation of arable land system resilience

从变化趋势来看，10 a 间研究区耕地系统弹性变化呈现明显的空间分异特征，增强区西移北扩，减弱区南移东扩（图2b）。与2009—2013 年相比，2013—2018年研究区耕地系统弹性显著增强区和轻微增强区向西北部的生态屏障、西部的秀水河、养息牧河、柳河和绕阳河生态廊道移动，表明位于研究区耕地系统弹性较弱的西北部，在经过生态环境治理后，耕地系统弹性呈增强趋势。耕地系统弹性显著减弱区和轻微减弱区往东南部低山丘陵和辽河、浑河、北沙河下游移动，说明耕地系统弹性较强的中南部区域，其耕地系统弹性呈不同程度的减弱趋势。

3.3.2 耕地系统弹性的空间自相关分析

利用GeoDa 软件分别对2009—2013 年和2013—2018 年研究区的耕地系统弹性进行全局空间自相关分析可得，耕地系统弹性Moran’s I 均大于0.70，经过999 次置换运算，在0.1%显著性水平下，Z值均大于1 000，表明至少有99.9%的概率说明两个阶段的研究区耕地系统弹性均存在高度全局空间正相关性。

运用局部空间自相关分析研究区内部空间单元间的相关性。10 a 间，研究区耕地系统弹性呈现明显的地域集聚性特征，均以HH（高高）型和LL（低低）型为主，NS（不显著）型次之、HL（高低）型和LH（低高）型最少。2009—2013 年研究区耕地系统弹性HH 型以组团状和条带状分布在研究区东南部和河流附近（图3a），2013—2018 年则多以集中于研究区中部的团块状呈现（图3b）。与2009—2013 年比较，2013—2018 年研究区耕地系统弹性HH 型聚集面积占总面积比例减少的区域分布在东南部低山丘陵区、辽河冲积平原的南部、辽河生态景观发展带的东部。研究区耕地系统弹性LL 型集聚从集中分布于西北部转变为南部，呈现南扩的特征。

图3 2009-2018 年研究区耕地系统弹性局部空间关联集聚Fig.3 Local spatial autocorrelation of arable land system resilience in study area from 2009 to 2018

3.3.3 耕地系统弹性时空分异原因分析

就耕地系统弹性强弱空间分异而言，2009—2018 年研究区中南部受土地整治重点工程等农业建设活动影响较大，西北部受自然条件变化和生态治理项目影响较大。耕地系统弹性高值区集中于研究区中部，该区域积极开展土地整治工程，基本农田集中连片、农业设施完善，水土资源协调，受气候变化影响较小，适应力较强，是重要的商品粮基地和优质稻米生产基地。耕地系统弹性低值区集中于研究区西北部，该区域受自然约束较大，生态环境相对脆弱，沙漠化严峻，耕地资源受干旱、水土流失和风蚀影响大，产能较低，抵抗力和转型力较弱。

就耕地系统弹性变化的时空分异而言，研究区耕地系统弹性变化受自然禀赋和社会经济条件共同影响。耕地系统弹性增强区靠近半干旱半湿润区过渡带，气候动态性强，表明气候变化较强烈的区域更能适应旱涝灾害，具有更强的耕地系统弹性，这与MIHUNOV 等[32]结论一致。此外，2013 年以来，该区域开展扩林增绿行动、建立农田防护林体系和实施生态经济等荒漠生态治理措施，增强了防风固沙和耕地应对自然灾害的多样性能力。耕地系统弹性减弱集中于研究区中南部的主要原因在于：1）河流上游经过沈阳市主城区，污水处理率较低，致使下游区域水污染问题始终突出；2）经济社会用水挤占生态、环境用水，导致河流下游泄水量减少；3）受气温升高的影响，蒸发力度加强，盐渍化形势严峻；4）单一水稻种植结构致使农业收入来源单一化，进而给该区域耕地系统弹性带来负外部效应。

就农业现代化水平空间自相关的影响机制而言，空间集聚特征取决于农业的经济和社会特性[33]。耕地系统弹性HH 型从条块状为主转变为以团块状集中于研究区中部，表明在HH 型在人为干预下逐渐形成规模效应，得益于中部区域集中开展优质基本农田建设工程和农用地整理工程。耕地系统弹性LL 型南扩，这与该区域耕地细碎化严重，影响耕作规模化和农业生产经营现代化有关，此外，辽河以南区域温度上升，降水年际变化率增大，地势低平叠加人类不合理耕作活动，受暴雨洪涝等自然灾害影响较大，与耕地系统弹性减弱区空间分布吻合。

4 结论

本研究以下辽河平原典型地域沈阳市为研究区，从耕地系统的抵抗力-适应力-转型力视角出发，采用t检验序贯格局转换、三维欧氏距离和探索性空间分析等方法，测度2009—2018 年研究区耕地系统弹性强弱，刻画耕地系统弹性时空分异格局，并分析其原因。主要研究结论如下：

1）耕地系统弹性是由耕地系统的抵抗力、适应力和转型力共同作用的结果。2013 年为研究区耕地生产力发生突变的年份，突变后期耕地系统弹性显著降低。耕地系统弹性高值区（0.96～1.29）的测算单元数占总数的比例从16.86%减少至13.81%。突变前期（2009—2013 年）研究区耕地系统弹性为0.89，突变后期（2013—2018 年）为0.83，突变前后耕地系统弹性显著减弱了0.06（P＜0.01），耕地系统适应力的减弱是耕地系统弹性总体减弱的主要因素，其次为转型力和抵抗力。

2）10 a 间研究区各区县的耕地系统抵抗力、适应力、转型力及弹性均呈减弱趋势。除康平县耕地系统抵抗力增加0.01 外，各区县耕地系统三力普遍减弱，辽中区耕地系统抵抗力减弱幅度最大，浑南区耕地系统转型力减幅最大，这与中南部受城镇化和洪涝灾害的影响有关。新民市耕地系统转型力始终最强，康平县耕地系统转型力始终最弱，这与区位条件和基础设施相关。于洪区耕地系统弹性在2009—2018 年维持最强水平，新民市耕地系统弹性最稳定，苏家屯区耕地系统弹性波动最大。

3）2009—2018 年耕地系统弹性空间分异特征显著，基本呈中部强，西北部弱的分布态势。与2009—2013 年相比，2013—2018 年研究区耕地系统弹性高值区呈西移北扩的特征，弹性低值区呈南移东拓的特征。研究期间研究区耕地系统弹性呈明显的地域集聚性特征。研究区耕地系统弹性高高型以组团状和条带状集聚在中部与南部转变为以团块状集聚在西部与北部，南部低低型集聚逐渐凸显，其他相关类型较少且零星分散。

4）研究区不同区域的耕地系统弹性强弱受不同主导因素影响，中南部受农业建设活动影响较大，西北部、北部受自然条件和生态治理项目影响较大。研究区耕地系统弹性变化受自然禀赋和社会经济条件共同影响。耕地系统弹性高高型在人为干预下逐渐形成规模效应，气候变化和洪涝灾害是低低型南扩的主要原因。

下辽河平原作为全国优质稻米和玉米的生产基地，粮食安全备受关注，但农业灾害和城镇化快速演进使得单纯追求耕地资源在预期稳态下最大产量的传统思路已无法适应新时代要求，深入探究耕地系统弹性时空分异特征有助于明晰耕地系统适应气候变化和人类扰动交互影响的能力及其发展趋势。本文将社会生态系统弹性思维和三维欧氏距离引入至耕地系统弹性测度研究中，将耕地系统弹性看作由耕地系统的抵抗力、适应力和转型力共同作用的结果，基于此构建的耕地系统弹性测度理论框架拓宽了耕地保护研究的视野，为耕地系统弹性时空分异特征分析提供方法论和思路，突破了传统定性研究的局限。然而，耕地系统弹性与社会经济基础有紧密联系，尤其在量化社会经济层面指标和对其进行空间展布的方法等方面仍有待进一步讨论完善。人类可以通过社会治理增强耕地系统弹性，研究区通过开展山水林田湖生态保护修复工程、辽河流域综合治理工程和发展生态经济等适应性治理策略促进了农业经营现代化、增加了农民收入来源多样性，从而提高了研究区西部和北部的耕地系统弹性，因此，基于适应性治理理论对耕地系统弹性进行有效治理是下一步研究的方向。