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The influence of landscape composition and configuration on crop yield resilience
Journal of Applied Ecology ( IF 5.0 ) Pub Date : 2020-08-28 , DOI: 10.1111/1365-2664.13722 John W. Redhead 1, 2 , Tom H. Oliver 2 , Ben A. Woodcock 1 , Richard F. Pywell 1
Journal of Applied Ecology ( IF 5.0 ) Pub Date : 2020-08-28 , DOI: 10.1111/1365-2664.13722 John W. Redhead 1, 2 , Tom H. Oliver 2 , Ben A. Woodcock 1 , Richard F. Pywell 1
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1. Sustainable agriculture aims to produce sufficient food while minimizing environmental damage. To achieve this, we need to understand the role of agricultural landscapes in providing diverse ecosystem services and how these affect crop production and resilience, that is, maintaining yields despite environmental perturbation. We used 10 years of English wheat yield data to derive three metrics of resilience (relative yield across the time series, yield stability around a moving average and resistance to an extreme weather event) at 10 km × 10 km resolution. We used remotely sensed maps to calculate measures of landscape structure, including composition (proportions of different land cover types) and configuration (metrics of connectivity and proximity), known to affect ecosystem service delivery (e.g. control of pests by beneficial invertebrates). We then used an information‐theoretic approach to identify the best‐fitting combination of landscape structure predictors for each resilience metric, using a potential yield model to account for the effects of climate and soils. Relative yield showed a strongly positive relationship with the area of arable land. For yield stability, this relationship was evident but alongside other landscape structure variables in the best‐fitting model. No relationship with arable land was evident for resistance. Yield stability showed a strongly positive effect of proximity to semi‐natural habitats. For resistance, the best‐fitting model included positive relationships with the cover of semi‐natural habitats and proximity to semi‐natural grasslands. Synthesis and applications. Landscapes with the highest relative wheat yields did not show the highest yield stability or resistance to extreme events. As resilience metrics were derived from shorter portions of the time series, the importance of semi‐natural habitats compared to arable land increased. This is probably driven by the complex interplay between landscape structure, agricultural management and ecosystem services. These results demonstrate that measuring relative yield over time may be insufficient to capture the full effect that non‐arable components of the landscape, and the ecosystem services they deliver, have on other aspects of resilience, and that there are clear trade‐offs in managing agricultural landscapes to maximize different aspects of crop yield resilience.
中文翻译：
景观构成和配置对作物产量恢复力的影响
1. 可持续农业旨在生产足够的食物，同时尽量减少对环境的破坏。为了实现这一目标，我们需要了解农业景观在提供多样化生态系统服务方面的作用，以及它们如何影响作物生产和恢复力，即在环境扰动的情况下保持产量。我们使用了 10 年的英国小麦产量数据，以 10 公里 × 10 公里的分辨率推导出了三个弹性指标（时间序列的相对产量、移动平均线附近的产量稳定性和对极端天气事件的抵抗力）。我们使用遥感地图来计算景观结构的测量，包括组成（不同土地覆盖类型的比例）和配置（连通性和邻近性的度量），已知会影响生态系统服务交付（例如 通过有益的无脊椎动物控制害虫）。然后，我们使用信息理论方法为每个弹性指标确定景观结构预测因子的最佳组合，使用潜在产量模型来解释气候和土壤的影响。相对产量与耕地面积呈极强的正相关关系。对于产量稳定性，这种关系很明显，但与最佳拟合模型中的其他景观结构变量一起。抵抗与耕地没有明显关系。产量稳定性显示出接近半自然栖息地的强烈积极影响。对于抵抗力，最适合的模型包括与半自然栖息地的覆盖和与半自然草原的接近度的正相关关系。合成与应用。相对小麦产量最高的景观没有表现出最高的产量稳定性或对极端事件的抵抗力。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。
更新日期：2020-08-28
中文翻译：
景观构成和配置对作物产量恢复力的影响
1. 可持续农业旨在生产足够的食物，同时尽量减少对环境的破坏。为了实现这一目标，我们需要了解农业景观在提供多样化生态系统服务方面的作用，以及它们如何影响作物生产和恢复力，即在环境扰动的情况下保持产量。我们使用了 10 年的英国小麦产量数据，以 10 公里 × 10 公里的分辨率推导出了三个弹性指标（时间序列的相对产量、移动平均线附近的产量稳定性和对极端天气事件的抵抗力）。我们使用遥感地图来计算景观结构的测量，包括组成（不同土地覆盖类型的比例）和配置（连通性和邻近性的度量），已知会影响生态系统服务交付（例如 通过有益的无脊椎动物控制害虫）。然后，我们使用信息理论方法为每个弹性指标确定景观结构预测因子的最佳组合，使用潜在产量模型来解释气候和土壤的影响。相对产量与耕地面积呈极强的正相关关系。对于产量稳定性，这种关系很明显，但与最佳拟合模型中的其他景观结构变量一起。抵抗与耕地没有明显关系。产量稳定性显示出接近半自然栖息地的强烈积极影响。对于抵抗力，最适合的模型包括与半自然栖息地的覆盖和与半自然草原的接近度的正相关关系。合成与应用。相对小麦产量最高的景观没有表现出最高的产量稳定性或对极端事件的抵抗力。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。由于复原力指标来自时间序列的较短部分，与耕地相比，半自然栖息地的重要性增加了。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。这可能是由景观结构、农业管理和生态系统服务之间复杂的相互作用驱动的。这些结果表明，随着时间的推移测量相对产量可能不足以捕捉景观的不可耕地组成部分及其提供的生态系统服务对复原力的其他方面的全部影响，并且在管理方面存在明显的权衡农业景观，以最大限度地提高作物产量弹性的不同方面。
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