气候变化影响了自然的非市场价值：以南非观鸟文化生态系统服务为例

《PLOS Climate》：Climate change impacts the non-market value of nature: A case study of birding cultural ecosystem services in South Africa

本研究整合社会感知数据、机器学习与旅行成本法，量化评估南非鸟类文化生态系统服务的非市场价值及其对气候变化的响应。结果显示，气候变暖显著影响国际游客的CES价值，而国内游客在部分区域表现出抗性，强调需纳入非市场CES价值的全球变化情景分析。

　　全球气候变化和人类活动正在对生态系统造成越来越大的压力，这些压力不仅改变了自然环境的结构和功能，还对生态系统为人类提供的各种服务构成了威胁。生态系统服务（ES）是自然生态系统对人类社会所提供的多种益处，包括提供食物、清洁水、空气净化、气候调节、生物多样性保护等。然而，其中一些服务，特别是文化生态系统服务（CES），往往被忽视，因为它们并不直接参与市场交易，而是以非市场、非物质的形式影响人类福祉。文化生态系统服务涵盖人类与自然互动所带来的非经济价值，例如休闲、旅游、文化认同、美学体验和地方感等。这些服务在维持人类社会的心理健康、文化传承和生态感知方面具有不可替代的作用，却因难以量化而长期被低估。

在这一背景下，一项针对南非的鸟类观鸟文化生态系统服务的研究，揭示了全球变化如何影响这些非市场价值。南非作为全球生物多样性热点之一，拥有丰富的鸟类资源，吸引了大量本地和国际观鸟者。通过整合社会感知数据、机器学习和计量经济学方法，研究团队对鸟类观鸟CES的当前和未来价值进行了量化分析。这一研究不仅有助于理解气候变化对CES的影响，还强调了在制定政策和管理策略时，需要将非市场价值纳入考量，以实现生态保护与人类福祉之间的平衡。

社会感知数据，如eBird平台的鸟类观察记录，为研究提供了宝贵的信息。eBird是一个由公众参与的公民科学项目，记录了全球范围内的鸟类观察数据。通过分析2010至2019年的eBird数据，研究团队发现，鸟类观鸟活动在南非的分布具有显著的空间特征，主要集中在东北部的克鲁格国家公园周边以及西南部的开普花地区保护区内。此外，数据还显示出季节性特征，大多数观鸟活动发生在晚春和初夏。这些数据不仅反映了鸟类的分布情况，也揭示了人类对自然的利用模式，从而为评估CES的使用和价值提供了基础。

机器学习技术的应用使得对这些复杂、非线性和主观性的数据进行建模成为可能。研究团队利用最大熵模型（Maxent）来预测鸟类观鸟CES的适宜性，结合环境和社会因素，构建了一个综合的模型。Maxent模型在南非的适用性源于其能够处理无缺失数据的场景，即eBird记录中仅包含鸟类出现的数据，而不包含其未出现的区域。通过这种方法，研究团队能够估算不同区域的CES适宜性，并进一步预测未来气候变化对这些价值的影响。模型中考虑了多种变量，包括气候条件（如年均温度、热指数、云量和风速）、生物多样性（如鸟类种类丰富度和生物多样性完整性指数）、环境因素（如距离最近的保护区、水体的距离、海拔和土地覆盖）以及社会因素（如可及性、国内生产总值等）。这些变量的综合分析有助于揭示不同区域的CES价值驱动因素。

此外，研究团队采用了旅行成本法（Travel Cost Method, TCM）来评估鸟类观鸟CES的非市场价值。旅行成本法是一种常用的揭示偏好方法，用于估算人们为了享受某种生态系统服务所愿意支付的成本。通过计算旅行成本和机会成本，研究团队得出每个观鸟活动的总成本。例如，国际观鸟者平均旅行距离为12,028公里，平均旅行成本为3,677美元（经通货膨胀调整）。而国内观鸟者则主要在本地进行短途旅行，平均旅行成本仅为58美元。这种差异反映了国际观鸟者和国内观鸟者在资源投入和受益模式上的不同。

研究结果表明，尽管大多数保护区预计在未来会经历CES价值的下降，但国内观鸟者显示出更强的韧性，某些高价值区域甚至可能有所增长。这揭示了国际CES价值在面对未来气候变化和生物多样性变化时可能面临更大的脆弱性，特别是在旅游方面。南非的保护区和世界遗产地在当前和未来都可能受到不同程度的影响，其中国际观鸟者主要依赖于高生物多样性区域，而这些区域的未来变化可能对其带来的价值产生显著影响。

从社会-生态动态来看，国内和国际观鸟者受到不同的驱动因素影响。国内观鸟者更倾向于靠近城市中心和保护区，而国际观鸟者则更关注生物多样性高、环境条件优越的区域。这种差异意味着在制定保护和管理策略时，需要分别考虑两类观鸟者的不同需求和动机。例如，国内观鸟者可能更重视地方认同和文化连接，而国际观鸟者则可能更关注生态价值和旅游体验。这种理解对于实现生态保护与社会发展的协同效应至关重要。

研究还指出，虽然旅行成本法提供了一种量化非市场价值的方法，但其局限性也不容忽视。旅行成本法无法完全反映非使用价值，如内在价值和关系价值，这些价值同样对人类福祉具有重要意义。因此，未来的研究可以结合定性评估方法，如问卷调查和深度访谈，以更全面地捕捉人类对自然的情感和文化连接。此外，研究团队强调了社会感知数据在评估CES方面的潜力，但也指出这些数据可能存在代表性不足和时空偏差的问题。例如，eBird数据主要来自特定类型的观鸟者，这些观鸟者往往更专业化，且可能集中在某些地区，因此其数据可能无法完全代表所有观鸟者的偏好和行为。

研究的创新性在于其整合了多种方法，包括社会感知数据、机器学习和计量经济学模型，为CES的评估和预测提供了新的视角。这种方法不仅克服了传统研究中对数据获取的限制，还能够更准确地反映CES的复杂性和主观性。通过结合这些技术，研究团队能够更全面地评估全球变化对CES的影响，并为未来的政策制定提供科学依据。

然而，该研究也存在一些局限性。首先，社会感知数据的代表性和完整性可能存在不足，尤其是在某些偏远或非城市化地区。其次，机器学习模型虽然能够处理大量数据，但其“黑箱”特性可能导致对因果关系的理解不够深入。因此，未来的研究需要在模型解释性和因果关系识别方面做出更多努力，以确保评估结果的科学性和实用性。

最后，研究强调了在应对全球变化时，需要将非市场CES价值纳入决策框架，以实现生态保护与社会福祉的协同。这不仅有助于保护自然环境，还能促进可持续发展，尤其是在依赖生态旅游的地区。南非的研究为全球范围内的CES评估提供了重要的参考，展示了如何利用新技术和方法来应对传统研究中的挑战，并为未来的生态管理和政策制定提供了新的思路。