周雪岩，李红，尹婧博
（吉林大学地球科学学院，吉林 长春 130061）
乡村地域系统作为乡村空间体系，由人文、经济、资源和环境构成并且具有一定结构、功能和区际联系[1]。受到全球化、城市化和工业化的影响，系统稳定性受到冲击和扰动，结构与功能不断重构，存在着不同程度的脆弱性[2]。当前中国乡村正处于转型关键期，乡村与城市之间的物质运输、信息传递更加频繁。中国东北地区乡村地域仍延续以粮食生产为主的农业发展模式，近年来黑土资源流失、土壤有机质含量下降，在一定程度上制约农业发展，进而导致乡村主导产业退化，表现为乡村地域粮食生产功能弱化、缺乏推动乡村转型发展的支撑功能。为推动乡村的全面发展，中国共产党第十九次全国代表大会明确提出实施乡村振兴战略，将解决农业农村农民的“三农”问题作为全党工作的重中之重[3]。因此，了解乡村地域系统的脆弱性演变过程和机理，并提出差异化调控措施对确保乡村地域系统可持续发展以践行乡村振兴战略有重要意义。
针对乡村地区发展面临的困境，学者围绕乡村贫困问题、乡村空心化问题、乡村人口流失与粮食安全问题、乡村聚落演变与生态环境问题等展开研究。谢玲等[4]利用ArcGIS和SPSS软件对西南地区贫困乡村类型划分，探索致贫机理，因地制宜提出减贫和消贫措施。王国刚等[5]分析乡村空心化演进影响因素和驱动机制，并对此提出了相应的调控举措。谭术魁等[6]构建适用粮食主产区具有动态预测功能的休耕最大规模预测模型来合理确定休耕规模弹性边界。当前学者多针对乡村地区的特定问题或功能研究，缺少对县域乡村地域系统的脆弱性的综合研究。
脆弱性是指系统内在结构不稳定或受外界因素扰动后呈现的一种易变脆弱的属性特征[7]，用以解释系统面对外界干扰和变化的易损程度[8]。国外关于脆弱性的研究涉及经济学[9]、公共健康[10]、气候变化[11]、生态学[12-13]、灾害管理[14]和农业科学[15]等多个领域，对于乡村脆弱性的研究由关注自然灾害和环境变化到关注人类活动对脆弱性的影响程度，主要涉及生态环境脆弱性[16]、贫困脆弱性[17]和生计脆弱性[18]等方面。国内脆弱性研究亦涉及生态环境、灾害、自然资源和金融系统等方面[19-21]。对乡村地域脆弱性研究侧重于旅游脆弱性[22-23]、景观脆弱性[24]和干旱脆弱性分析[25]等，关于乡村脆弱性测度和成因机理的研究相对薄弱。在乡村脆弱性研究的时间尺度上，王成和何焱洲[3]以2007—2017年为研究时段，采用多年脆弱性主导因素分布结果叠加方式，对重庆市乡村生产空间系统脆弱性类型进行划分，进而提出差异化调控措施。考虑到乡村脆弱性特征具有一定的时效性，对多年平均结果的乡村脆弱性分布类型提供改善举措的可行性会有所降低，因此本文结合最近年限2019年的乡村脆弱性分布情况和其脆弱性主导因素，来提供调控措施，以提高研究结果的准确性。
针对乡村脆弱性的不同研究目的，在研究方法上主要可以分为脆弱性指数评价方法、基于GIS的多元统计评价方法、综合评价方法等。目前乡村脆弱性研究多采用单一的主成分分析或者熵值法确定因子权重[26-27]，由于不同方法具有其固有特征，根据不同方法特点，组合确定指标权重，能提高数据计算结果的准确性。在具体方法上，因子分析法能在指标分析中将多个关系错综复杂的单项指标综合为少数独立的综合性指标，熵值法根据数据的离散程度来判断其权重。本文根据因子分析和熵值法的特征组合二者确定指标权重，提高了指标权重值的科学性和准确性。
吉林省地处中国东北黑土区的中心区域，是中国重要的老工业基地和商品粮基地，面临着乡村振兴、促进城乡统筹发展、推进老工业基地全面振兴的机遇与挑战。同时吉林省乡村发展受到水土资源流失、人口外流和东北现象、新东北现象等慢性因素的影响与制约，面临粮食安全、生态安全和经济振兴等多重矛盾。乡村地域系统结构改善与功能提升是保障国家粮食安全、实现乡村振兴以及区域可持续发展的根基，开展吉林省乡村地域系统的脆弱性研究和差异化调控分析，对缓解人地矛盾，改善乡村生产、生活环境，提升乡村抗逆性具有重要作用。因此，本文以吉林省60个县（县级市、区，下同）为研究对象，基于暴露度、敏感性和适应能力3个维度，结合因子分析法和熵值法确定指标权重，运用脆弱性评价模型，分析暴露度、敏感性和适应能力三个维度脆弱性，以及2005—2019年吉林省综合脆弱性变化趋势。利用主导因素法，探讨脆弱性主要影响因素。通过分层次分类型探索吉林省乡村地域系统脆弱性特征与成因机理，深入研究不同脆弱程度、不同成因类型的县域乡村地域系统实现乡村振兴的模式与路径，以期增强乡村地域系统可持续发展能力，助力乡村振兴。
1.1 研究区概况
吉林省（121°38"~131°19" E，40°50"~46°19" N）位于东北亚地区的核心地理位置。2021年全省土地总面积18.74万km2，耕地面积为703万hm2，总人口为2 375.37万人，其中农村人口为870.22万人。吉林省以中部大黑山为界，可分为中西部平原和东部山地两大地貌区，吉林省地貌整体呈现东南高西北低的特点。受地形地貌和地理位置影响，吉林省的气温具有明显的季节变化和地域差异，从全省的东南向西北区域由湿润气候过渡到半湿润气候再到半干旱气候。吉林省拥有丰富的黑土、森林、牧草和湿地资源，矿产种类较为齐全，是我国重要的商品粮、林业、牧业和能源基地。
吉林省西部地处科尔沁大草原，中部地处松辽平原，东部地处长白山区，大致呈现西部以草原畜牧业为主、中部以种植业为主、东部以林业为主的基本格局。乡村地域面临着西部生态贫困、中部黑土资源流失、东部环境退化的问题，吉林省经济发展存在中部经济水平较高、东西部地区发展较为落后的空间不均衡问题。
1.2 数据来源
本文以2005年（吉林省提出农村劳动力转移工作）、2010年（中共中央要求统筹城乡发展夯实农业发展）、2015年（吉林省开展农村人居环境整治工作）、2019年（吉林省开展乡村振兴“百村引领、千村示范”工程）为研究时点，对吉林省60个县进行乡村脆弱性研究。涉及的降水和气温数据，来自吉林省气象局网站（http://jl.cma.gov.cn）；
水土流失面积数据和水资源数据来源于吉林省水利厅2005、2010、2015和2019年《吉林省水土保持公报》；
城镇用地、森林和草原面积数据来源吉林省自然资源厅网站（http://zrzy.jl.gov.cn/）和吉林省人民政府网站（http://www.jl.gov.cn/）；
社会经济数据来源于2006、2011、2016和2020年《吉林省统计年鉴》。高程和坡度的原始数据来源于地理空间数据云网站（https://www.gscloud.cn），选取并下载“SRTMDEMUTM 90M分辨率数字高程和坡度数据产品”，经过拼接、裁剪操作得到县域地形起伏度数据。部分缺失年限数据利用插值法并结合指标性质、变化趋势和当地实际情况进行合理取值。
2.1 乡村地域系统脆弱性指标体系构建
基于Polsky等[28]提出的VSD评估框架，结合相关研究指标内容[2-3]，考虑到吉林省乡村地域系统特征，遵循指标选取的科学性、系统性、可获取性和针对性，从暴露度、敏感性和适应能力3个维度选取18个脆弱性指标因子（表1）。
表1 乡村脆弱性评价指标体系Table 1 Rural Vulnerability Evaluation Index System
暴露度维度表征乡村地域系统受到外界扰动时呈现的状态，取决于乡村地域系统的气候特征、水土流失情况、生产活动强度和城镇化侵入程度等。选取气温和降水强度表征当地气候特性，在一定阈值范围内，气温较低、降水较少的地区容易发生冰冻和干旱且影响农业生产水平及效率；
水土流失率的增高会对地区生产、生活活动造成负面影响，进而增加乡村系统的暴露度。吉林省乡村地域系统具有显著的农业生产功能，选取化肥施用强度表示乡村地域系统生产活动强度，化肥施用量增加会增加土壤系统的压力；
城镇化入侵程度加大，无疑会造成乡村系统人口、资源外流，加大“空心村”比率，进一步增加系统的暴露度。
敏感性维度是乡村地域系统遭受外部扰动后，其结构与功能发生改变的难易程度的重要表征，取决于研究单元内部自然本底条件以及经济和人口等要素的组合状况。敏感性选取平均坡度、平均高程、人均水资源量、森林覆盖度、牧草地覆盖度、经济水平、社会消费品零售水平和人口密度8项指标。地形起伏度、水资源含量与森林、草原的植被覆盖情况等自然本底条件是系统敏感性的基础，过高的坡度和高程、过少的水资源总量和过低的森林、牧草地覆盖程度都是增加系统敏感性的重要因素。居民收入高、社会购买力强有助于推动地区经济发展水平，从而提高系统应对外界风险的能力；
人口密度越高，意味着乡村地域承载压力越大，较高的生产和消费能力有助于创造稳定多元的地区环境，降低系统的敏感性。
适应能力维度是指乡村地域系统利用自身的调节能力，来应对不利的外界扰动并逐渐恢复的能力。取决于研究区的乡村地域系统的生产技术水平、教育水平、生活设施水平、生产力水平等。选取农业机械化水平表征地区的生产技术水平，机械化水平的提高有助于节省人力，提高生产效率，进而增强系统的适应能力。乡村中小学在校生人数与研究单元乡村总人数的比值表征教育水平；
用水普及率表征地区的生活设施水平；
人均农林牧渔业总产值、单位面积粮食产量表征生产力水平。较高的生产技术水平、教育水平、生活设施水平和生产力水平意味着地区的居民、政府有能力和资本从不利的环境中迅速恢复，使得系统脆弱性较低。
2.2 乡村地域系统脆弱性指标计算
1）因子分析。因子分析法是由英国心理学家斯皮尔曼于1904年首次提出[29]，指利用降维的方法将众多具有错综复杂关系的变量归结为几个独立的综合因子的统计方法[30]，用于研究多个变量间的相关系数矩阵（或协方差矩阵）的内部依赖关系。因子分析法通过构建因子模型，将原始观察变量分解为因子的线性组合。进行因子分析时，要先对进行标准化处理后的数据建立因子函数模型，确定独立的指标值，计算方法为：
式中：Fij为主因子指标数值，xij为标准化后的因子指标数值，fj为因子的得分系数，i为第i研究单元，j为第j项评价指标值。
2）熵值法。熵值法是一种客观赋权方法，其利用各项指标数据自身数据量的大小计算指标权重，即判断指标效用价值，在一定程度上避免了主观因素带来的偏差，与主观赋权法相比均有更高的可信度[31]。对数据进行熵值法时，首先要对因子分析得到结果进行标准化处理后计算指标权重和最终权重（表2），计算方法为：
表2 乡村脆弱性评价指标权重Table 2 Rural vulnerability evaluation index weight
式中：dj为第j项评价指标的信息熵冗余度，Wj为第j项评价指标的权重。W2005j、W2010j、W2015j、W2019j分别为2005、2010、2015、2019年第j项指标的平均权重，Wj为平均权重。
3）脆弱性分维度评价模型。对上面步骤求取的标准化值和指标权重进行加权求和，最终分别计算得到暴露度、敏感性和适应能力得分，计算方法分别为：
式中：Zij表示指标标准化后的结果，表示平均权重，Ei、Si、Ai分别为乡村地域系统第i个研究单元的暴露度、敏感性和适应能力。
4）脆弱性综合评价模型。根据脆弱性概念和本文指标选取方向可知，脆弱性由暴露度、敏感性和适应能力三个维度组成，其与暴露度、敏感性呈正相关性，与适应能力呈现负相关性，参考已有研究[3]，确定本文脆弱性评价模型方法为：
式中：Vi为第i个研究单元乡村地域系统脆弱性。
2.3 脆弱性得分结果分级
通过计算得到2005、2010、2015和2019年吉林省乡村地域系统暴露度得分Ei、敏感性得分Si和适应能力得分Ai，利用ArcGIS10.5软件将其与矢量研究单元进行空间链接，运用其中的自然断点法按照乡村地域系统Ei、Si、Ai的大小将其分为5级。进而通过公式计算可得乡村脆弱性指数Vi，根据自然断点法将其分为5个级别，分别为轻微脆弱型（0.26~0.69）、轻度脆弱型（0.70~0.80）、中度脆弱型（0.81~0.89）、重度脆弱型（0.90~0.96）和极度脆弱型（0.97~1.09）。
2.4 主导因素类型确定
主导因素法是划分区域界限的常规方法[32]，目前广泛应用于功能类型区划、资源空间地域类型划分多个方面[33-34]，本文采用主导因素法确定各县脆弱性主导要素成因类型，具体方法为：
3.1 吉林省乡村地域系统脆弱性时空演变特征
基于脆弱性评价模型，计算2005、2010、2015和2019年吉林省60个县乡村地域系统的暴露度、敏感性和适应能力，综合计算得到脆弱性分值。据此结果，利用ArcGIS将结果值与矢量格式的研究单元进行空间链接，最终绘制形成2005、2010、2015和2019年吉林省乡村地域系统脆弱性相关空间分布图。
1）暴露度。空间上，吉林省乡村地域系统暴露度由西部向东部逐渐减弱，呈现“局部突出，西高东低”空间格局特征（图1）。原因在于位于吉林省西部地区的镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县等区县较为干旱，降水强度较低，同时西部地区受草场被破坏、“三化”等问题影响，生态环境较为脆弱，水土流失严重，吉林省西部地区的水土流失率显著高于全省平均水平，综合作用使得西部地区暴露度高于中东部。吉林省中南部的西安区、龙山区等区县地处低山丘陵区，属于“东北漫川漫岗国家级水土流失重点治理区”，受水力侵蚀影响，水土流失较为严重，特别是东辽县和西安区，水土流失率高达44.34%和42.60%，位列吉林省水土流失率的第3、4位。吉林省中东部，尤其是东部地区降水量较为丰足，且受较高森林覆盖率影响，区域水土流失水平较低，综合作用使得吉林省东部地区暴露度水平较低。
时间上，2005、2010、2015和2019年吉林省暴露度均值分别为0.38、0.35、0.33和0.30，乡村系统暴露度总体呈现下降趋势，说明吉林省乡村地域系统遭受扰动程度在逐年减少。研究期间，为贯彻落实农业部的《到2020年化肥使用量零增长行动方案》精神，吉林省通过出台相关政策，大面积推广测土配方施肥技术等，通过控制化肥施用量增长，使得2005、2010、2015和2019年吉林省化肥施用强度由660 kg/hm2下降到530 kg/hm2。此外，在研究期内国家颁布了针对东北黑土区的《东北黑土区水土流失综合防治工程（2006—2008年）》《国家农业综合开发东北黑土区水土流失重点治理工程（2008—2013年）》等，通过对梅河口市、榆树市、洮南市、大安市等中东西部重点区域采取土地整理、复垦以及土地开发措施，综合防治水土流失，使得2005、2010、2015和2019年吉林省水土流失率由26.04%降低到22.54%，是系统暴露度程度降低的重要原因。
2）敏感性。空间上，吉林省乡村地域系统敏感性呈现“东南高、西北低”的空间布局（图2）。吉林省地势由东南向西北呈现下降趋势，吉林省东南部坡度、高程高于全省平均水平，特别是东部的长白县、安图县、临江市的平均坡度分别为32.86°、27.92°和27.62°，位于全省坡度值的前3位，东部的抚松县、安图县和长白县的平均高程值分别为1 532.50 m、1 458.50 m和1 406.50 m，位于全省高程值的前3位。以大黑山为界，东部为足水区且多为地表水，西部为缺水区，地表水匮乏，以地下水为主。受地理位置等因素影响，东部的人均水资源量显著高于全省平均水平。吉林省作为我国重点林业省份之一，森林资源丰富，而东部的长白山区有“长白林海”之称，是我国重要的木材战略基地之一，长白县森林覆盖率高达87.22%，远高于全省森林覆盖率的41.49%。东南部龙井、和龙、安图、靖宇等市县的农村常住居民人均可支配收入显著低于全省平均水平，导致东南部敏感性始终处于较高水平。
时间上，2005、2010、2015和2019年吉林省敏感性均值分别为0.62、0.64、0.64和0.63，乡村系统敏感性整体呈现波动上升趋势，说明乡村系统的稳定程度在降低。吉林省属于中度缺水省份，研究期间吉林省虽始终把水资源保护工作放在重要位置，坚持立法与执法并重，制定了《吉林省节约用水条例》《吉林省地表水功能区划》，加强节约用水管理提高水资源利用效率和效益，对省内主要河流和重要河流进行了水功能区划，但受水资源开发程度过高影响，随着地区经济的快速发展和城市规模的不断扩大，吉林省主要河流含水量呈现下降趋势，缺水问题日益严重。吉林省人均水资源占有量由2005年的2 097.69 m3/人下降到2019年的1 881.00 m3/人，是乡村敏感性水平升高的主要原因。
3）适应能力。空间上，吉林省乡村地域系统适应能力由中部向周边地区递减，呈现“中部高，东北西南低”的空间格局特征（图3）。吉林省中部地处位于世界三大黑土带之一的松辽平原，该地区集中了全省的优质耕地，农业机械化水平和单位面积粮食产量方面均高于全省平均水平，其中伊通县、公主岭市和梨树县的单位面积粮食产量高达8.61 t/hm2、8.42 t/hm2和8.18 t/hm2，位居全省前3位。同时中部地区作为吉林省经济最发达、教育资源最丰富的地区，教育水平显著高于全省平均水平。吉林省西南地区主要以黑钙土为主，土壤有机质含量较低，土地肥力不足，致使单位面积粮食产量较低。吉林省东北地区为白浆土坡耕地区，水土流失较为严重，耕作层厚度较低且土壤肥力不足，使得单位面积粮食产量较低。同时，东部地区受山地丘陵地形制约，较难使用农机等设备，致使农业机械化水平较低。
从时间上看，2005、2010、2015和2019年吉林省适应能力均值分别为0.26、0.24、0.24和0.23，乡村系统适应能力整体呈现下降趋势，表明系统在面对不利扰动时恢复能力在逐渐降低。究其原因，随着城镇化进程加快，吉林省乡村地区人口外流严重，研究期间吉林省虽为贯彻落实《国务院办公厅关于印发乡村教师支持计划（2015—2020年）的通知》精神，不断加强乡村教师队伍建设，出台了《吉林省乡村教师支持计划（2015—2020）》，但受城乡教师工资差距、学校教师激励机制不完善等因素影响，乡村教师流失情况依然严重，使得乡村地区教学质量相对较低，乡村地区中小学在校学生纷纷向城镇流出，致使吉林省乡村适应能力不断降低。
4）综合脆弱性。空间上，吉林省乡村地域系统脆弱性由中西部向两侧逐渐增强，呈现“中西部低，两边高”的空间格局特征（图4）。究其原因，吉林省西部地区的洮南市、通榆县、大安市、镇赉县等区县地处生态环境脆弱区和经济发展滞后区，2019年吉林省西部地区暴露度均值为0.38，吉林省暴露度均值为0.30；
西部地区适应能力均值为0.16，远低于吉林省0.23的均值水平，较高的暴露度水平，较低的适应能力，是吉林省西部地区脆弱性较高的原因。吉林省东部地处山地丘陵区，2019年东部地区敏感性均值为0.73，高于吉林省当年敏感性均值的0.63；
东部地区适应能力均值为0.17，远低于吉林省0.23的适应能力均值水平，较高的敏感性水平，较低的适应能力，是吉林省东部地区脆弱性较高的原因。吉林省中西部地区地处吉林省经济中心区和黑土区，该区域适应能力均值为0.30，较高的适应能力是中西部地区脆弱性较低的原因。
时间上，2005、2010、2015和2019年吉林省脆弱性均值为0.84、0.81、0.83和0.78，乡村地域系统脆弱性总体呈现波动下降趋势，是暴露度、敏感性和适应能力三者相互作用结果，主要受乡村地域系统暴露度下降影响，虽然敏感性上升、适应能力下降，但变化幅度远不能主导乡村地域系统脆弱性的总体走势。其中，2005—2019年南关区、蛟河市、永吉县等45个县市区的乡村地域系统脆弱性呈现下降趋势，占研究单元的75%，主导了整个研究期间吉林省乡村地域系统脆弱性的时序演变特征。农安县、二道江区、德惠市等15个县市区的乡村脆弱性呈现增长态势，占研究单元的25%。
3.2 吉林省乡村地域系统脆弱性主导因素类型划分
基于2019年乡村地域系统脆弱性划分结果，经过ArcGIS县域属性表链接Excel主导因素结果，将脆弱性主导因素分为暴露度、敏感性、适应能力、暴露度—敏感性、暴露度—适应能力、敏感性—适应能力，暴露度—敏感性—适应能力7种。吉林省乡村地域系统脆弱性度及主导因素类型分布见表3。
脆弱程度属于极度脆弱和重度脆弱的14个县域整体上以敏感性—适应能力为主要主导因素类型，其中64.29%的县以敏感性—适应能力为主导因素。东南部的靖宇县、长白县地形起伏度较大，其坡度分别为21.14°和32.86°，高程分别为791.00 m和1 406.50 m，而2019年吉林省的平均坡度为14.64°，平均高程为545.84 m，靖宇县、长白县的地形起伏度显著高于全省平均水平；
单位面积粮食产量分别为4.84 t/hm2和4.76 t/hm2，2019年的吉林省平均粮食产量为6.33 t/hm2，靖宇县、长白县的单位面积粮食产量均低于全省平均水平；
农业机械化水平分别 为2.57 kW/hm2和3.54 kW/hm2，2019年吉林省的平均农业机械化水平为7.22 kW/hm2，靖宇县、长白县的农业机械化水平显著低于全省平均水平，综合作用导致靖宇县、长白县脆弱性程度较高。中部的西安区水土流失率较高，为42.60%，高于2019年吉林省水土流失率的22.54%；
单位面积粮食产量为6.32 t/hm2，低于全省平均水平，综合作用导致西安区脆弱性程度较高。西部的洮南市和通榆县由于水土流失率分别为50.23%和54.47%，位于全省水土流失率的前两名；
两县的农业机械化水平较低，分别为4.95 kW/hm2和4.26 kW/hm2，综合作用导致洮南市和通榆县脆弱性程度较高。
中度脆弱型的23个县，在东部地区以适应能力为主导因素成因类型，表现为水土流失率较高，人均农林牧渔产值较低，单位面积粮食产量较低。东部的永吉县、桦甸市等7个县，人均水资源占有量的平均值为1 413.45 m3/人，2019年全省人均水资源占有量为1 881.00 m3/人，东部7县的人均水资源量显著低于全省平均值；
东部7县的水土流失率平均值为28.14%，显著高于全省平均水土流失率；
综合作用导致东部的永吉县、桦甸市等7个县暴露度较高，东部7县的的平均高程为656.86 m，平均坡度为17.75°，显著高于全省平均高程的545.84 m和14.64°的坡度，综合作用导致东部永吉县、桦甸市等7个县的敏感性亦较高。西部洮北区和大安市属于暴露度—适应能力主导类型，原因是该地区降水强度较低，分别为0.05 mm/hm2和0.08 mm/hm2，显著低于全省平均水平；
农业机械化水平分别为4.34 kW/hm2和6.56 kW/hm2，低于全省平均水平；
综合作用致使洮北区和大安市受暴露度—适应能力主导。
轻度脆弱型的15个县和轻微脆弱型的8个县均位于中西部地区，轻度脆弱主要受到适应能力影响，其中46.67%的轻度脆弱型县域以适应能力为主导因素，轻微脆弱型主要受到暴露度—敏感性—适应能力的影响，其中75%的轻微脆弱型县域以暴露度—敏感性—适应能力为主导因素。
4.1 极度和重度脆弱地区
由“暴露度—敏感性—适应能力”综合主导的东昌区、西安区和洮南市，应强化水土保持工作，加强水利设施建设，改善乡村生产生活环境；
禁止容易造成水土流失的项目建设；
控制林木砍伐，推动湿地恢复与保护，建设大型灌区配套设施等水利工程措施。
以“暴露度—适应能力”为主导因素的龙山区和通榆县，要严控城镇用地扩张，加快对城中村、棚户区改造，优化城镇内部结构，建设高效城镇空间，打造特色城镇聚集区，推动区域合作和协调发展；
开展河道清淤、水系连通工程，提升水环境质量，修复水生态修复工程。
以“敏感性—适应能力”为主导因素的靖宇县、长白县等县市区，应加强培育天然林后备资源、修复退化林、抚育森林，保持并强化森林生态功能；
加强对泥石流、暴雨、冷害、滑坡等地质灾害治理；
研发可用于山地小型微型农机，实现农作物机械化生产，提高农业生产效率，推动农业生产规模化与产业化。
4.2 中度脆弱地区
以“适应能力”为主导因素的镇赉县、蛟河市、延吉市等县市区，要提高农业机械化水平和农业生产效率，推进农业现代化；
加大中低产田改造力度，积极开展土壤改良研究，建设高标准基本农田，提高耕地质量。农安县要提高蓄水能力，积极开展水利工程设施建设，改善季节性缺水问题，保护伊通河、松花江和旱河水环境。敦化市、汪清县、珲春市要发展特色农业，生产土特优名产品；
推动发展旅游业，依托核心景区和节点城镇，推动旅游特色化、差别化、品牌化发展，建立特色产业小镇、美丽乡村和旅游景区等，提高乡村居民整体收入。
以“暴露度—敏感性”为主导因素的榆树市，应开展全域黑土治理与保护工作，采取轮作、休耕方式对黑土资源进行“用养结合”；
建设水利设施，积极植树造林，提高乡村绿化率，改善乡村生产生活环境。
以“暴露度—适应能力”为主导因素的洮北区、大安市和二道江区，应适当利用地下水资源进行生产生活活动，提高农业机械化水平。以“敏感性—适应能力”为主导因素类型的永吉县、桦甸市、集安市等县市区，要加大资金投入和政策支持，全面提高当地经济能力。
4.3 轻度和轻微脆弱地区
对于脆弱性水平较低的地区，以预防脆弱性加剧为主，定期开展水土保持现状调查与评价，对水土流失加剧趋势及时控制；
结合土地肥力状况，控制化肥施用量；
控制城市扩张，划定城镇用地扩展边界；
保护水资源，稳定乡村地区人口密度；
提升农业现代化水平与教育水平，为乡村发展注入新的活力。
研究表明，吉林省乡村地域系统脆弱性时空差异明显。在研究期内敏感性呈现波动上升趋势，暴露度和适应能力维度呈现下降趋势，综合作用结果导致整体脆弱性亦呈现波动下降趋势。从空间分布上看，吉林省乡村地域系统脆弱性空间集聚特征显著，表现为“中西部低，两边高”的空间格局。进一步对吉林省脆弱性分布和主导因素分析表明，极度和重度脆弱型县域敏感性—适应能力是其主导因素；
中度脆弱型受适应能力影响较大；
轻度和轻微脆弱型主要受到适应能力和暴露度—敏感性—适应能力的影响。
根据脆弱性主导因素划分结果对吉林省乡村地域系统提出差异化调控措施。对于极度和重度脆弱型地区的具体措施包括：强化水土保持工作，加大水利设施建设；
严格控制城镇用地扩张；
加强地质灾害治理，提高农业机械化水平等。对于中度脆弱型，改造中低产田，提高用水普及率，加强黑土地保护，积极建设基础设施，开展水资源保护，加强政府支持引导等措施。轻度和轻微脆弱型以预防脆弱性加剧为主。
本文充分发挥了因子分析与熵值法的优势，综合运用两种方法得到吉林省乡村脆弱性综合得分，拓宽了乡村脆弱性的研究思路，充分发挥了因子分析和熵值法的优势。由于乡村地域系统结构与功能具有动态性特点，利用2019年数据分析脆弱性主导因素，可以提高研究中所提对策建议的时效性。受数据可获取性和部分指标难以量化的影响，本研究指标体系有待于进一步完善。构建更加科学完备的指标体系，更加全面的反映研究区乡村地域系统脆弱性程度，是接下来的研究任务。对乡村地域不同系统之间的脆弱性耦合作用与机理研究，也是下一步的研究方向。
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