随着大规模的耕地开发,农田水土流失、水位下降导致耕地质量下降等问题日益严重,农业水土资源系统的退化特征日益凸显,直接制约着区域粮食的生产安全。脆弱性作为评价地区发展状况的依据以及衡量未来发展规划的判据,定量精确地评估农业水土资源系统脆弱性,对保障国家粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。本研究旨在探究黑龙江省农业水土资源系统脆弱性评价方法,建立预测和调控模型。以黑龙江省13个地市为研究区域,将农业水、土资源作为一个复合系统,基于水土资源匹配分析,对系统脆弱性展开评价,进而探究对农业种植结构的调控策略。首先,将灰水足迹纳入水足迹中,以水足迹作为水资源表征参数,从作物生产的角度探讨农业水土资源的匹配程度;其次,将匹配系数纳入评价指标,建立脆弱性评价指标体系,通过计算脆弱性指数,明晰脆弱性时空变化规律;再次,筛选脆弱性关键驱动因子,分析驱动因子对脆弱性的响应规律;然后,设定不同发展情景,采用定性和定量方法预测脆弱性的未来演变态势;最后,将脆弱性作为约束条件,调控农业种植结构的布局方案。主要研究成果如下:（1）构建了广义农业水土资源匹配模型。将农作物生产水足迹作为水资源表征参数,基于2008-2018年气象数据,对黑龙江省农作物生产水足迹进行测算,兼顾作物类型和气候条件对农业水土资源匹配格局的影响,构建了广义匹配模型,描述了黑龙江省农业水土资源匹配关系,农业水土资源匹配随时间变化不显著,空间上呈现由西南向东北劣化的匹配格局。（2）建立了包含匹配系数的脆弱性评价方法。将农业水土资源匹配系数作为水土资源的基本特征,灰水足迹作为反映农业化肥污染程度的指标,共同纳入到脆弱性评价指标体系中,选取了27个指标构建脆弱性评价指标体系,利用群智能算法（以海鸥算法和蜻蜓算法为例）优化随机森林模型,建立了黑龙江省农业水土资源系统脆弱性程度评估方法。（3）明晰了农业水土资源系统脆弱性的驱动机制。根据脆弱性评价结果和综合农业区划图对黑龙江省进行分区,基于脆弱性评价指标体系的准则层和指标层两方面,采用障碍度函数模型分析农业水土资源系统脆弱性驱动机制,水土资源准则层对脆弱性的驱动作用最大,生态结构准则层的驱动作用逐年显现。（4）建立了农业水土资源系统脆弱性的未来演化态势预测方法。基于驱动机制的研究,选取了黑龙江省农业水土资源系统脆弱性的8个关键驱动因子,利用定量与定性方法对2025年和2030年脆弱性未来演化态势进行预测:不同情景下农业水土资源系统脆弱性演化态势不同,在缺乏政策引导和技术支持下,农业水土资源系统向脆弱的态势发展,兼顾经济、技术和节约用水可有效保障农业水土资源系统的良好运转。（5）构建了脆弱性约束的农业种植结构优化模型。以经济效益、社会效益和生态效益为目标,采用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）对农业种植结构进行优化调控:不同发展情景下,农业种植结构优化方案中水稻、玉米和大豆种植面积占比分别在19.82%～26.53%、37.98%～45.96%和23.31%～26.71%之间。与无脆弱性约束相比,脆弱性约束限制了水稻种植面积比重,改善了农业水土资源系统的生态效益,抑制了经济效益和社会效益的增长。