一种用于监测区域尺度上被动森林恢复过程中非线性趋势的新指标

《Ecological Indicators》：A new index for monitoring non-linear trends in passive forest recovery at regional scale

被动森林恢复指数（PFRI）整合生态系统复杂性与successional动态，基于1990-2018年西班牙伊比罗-大西洋地区CORINE土地利用数据，量化被动恢复成效。研究发现12.71%区域实现森林正向恢复，但9.90%伴随退化；空间上呈现显著聚合特征，驱动因素包括海拔、人类可及性及气候。PFRI为区域生态政策提供评估工具。

　　
本研究聚焦于被动森林恢复的监测与评估，提出了一种名为PFRI（Passive Forest Recovery Index）的综合性指标，旨在解决传统方法在时空动态分析上的不足。研究以西班牙伊比罗-大西洋地区为案例，结合多源数据与复杂模型，揭示了被动森林恢复的复杂机制及其空间分异规律。

### 一、被动森林恢复的生态价值与研究背景
被动森林恢复作为一种低干预的生态修复策略，通过自然演替过程重建本土植被，在提升生物多样性、增强生态系统韧性及固碳功能方面具有显著优势。相较于人工造林，该方法能有效避免外来物种入侵和病虫害传播，且成本效益更优。然而，恢复过程并非线性，可能受到火灾、气候变化等干扰因素的影响，导致恢复进程出现波动。

研究团队针对传统监测指标的局限性（如忽略中间演替阶段、混淆本土森林与人工林等），创新性地构建了PFRI指标。该指数通过整合生态系统复杂性与演替动态两个维度，实现了对被动恢复过程的动态评估。生态系统复杂性以土地覆盖类型从低到高（非木质植被→灌木林地→原生森林）的梯度变化为衡量标准，演替动态则通过计算恢复过程中的退化事件数量进行量化。

### 二、数据与方法的技术突破
研究采用1990-2018年的CORINE土地覆盖数据，结合高分辨率 settlement（居民点）和 roads（道路）数据，构建了包含7类核心地类的优化分类体系。通过引入西班牙国家林业地图的校正数据，成功解决了人工林与原生森林的分类混淆问题，将准确率提升至94%。这种多源数据融合策略有效提升了监测的时空分辨率。

在指标构建方面，研究创新性地将复杂系统理论引入森林恢复评估。生态系统复杂性（iEC）通过土地覆盖类型转换的层级变化进行量化，最高可达到3个层级（农田→灌木→森林）。演替动态（SuD）则通过检测1990-2018年间各像素的退化事件数量，动态调整复杂度评分。最终PFRI通过加权计算实现0-1的连续值评估，并划分为低（0.1-0.3）、中（0.3-0.7）、高（>0.7）三个等级。

### 三、关键研究发现与空间特征
研究揭示了伊比罗-大西洋地区被动森林恢复的显著空间分异特征：
1. **恢复强度分布**：12.71%的区域实现显著恢复（年均302km2），其中6.15%完成从农田到灌木林的基础恢复，3.41%完成灌木林到原生森林的进阶恢复。9.9%的区域发生退化，主要表现为单次生态倒退（6723km2）。
2. **空间聚集性**：所有恢复等级的斑块都呈现高度空间聚集性（AI>77%），其中高恢复区（PFRI>0.7）的斑块数量达84,944个，平均面积2.6公顷，但最大单斑块面积达773.4公顷。这种"核-边缘"结构表明恢复进程具有自组织特征。
3. **驱动因素解析**：
- **地形因素**：海拔200-800米的中低山地成为恢复核心区，与地形稳定性及水热条件优化密切相关
- **人类活动影响**：距居民点<417米的区域恢复强度最高，显示人口流失与土地退化的空间耦合
- **气候条件**：年降水量>1200mm的区域恢复速度提升约40%，与植被生长周期形成正向关联
- **时空异质性**：研究区西部的加利西亚和中部坎塔布连山脉的恢复强度分别比东部高18%和23%

### 四、理论贡献与实践启示
1. **方法论创新**：
- 建立了"复杂度-动态平衡"双维度评估体系，突破传统单指标监测的局限
- 开发PFRI阈值划分算法，实现0.1-0.3、0.3-0.7、>0.7的科学分级
- 引入空间异质性分析框架，揭示恢复进程的"非线性-非线性"耦合机制

2. **生态管理应用**：
- 高恢复区（PFRI>0.7）可作为生物廊道的关键节点，建议优先保护
- 中恢复区（0.3-0.7）应加强干扰管理，避免过度退化
- 低恢复区（0.1-0.3）需评估人类活动干预的必要性

3. **政策制定参考**：
- 建议将年恢复面积（302km2）纳入国家生态补偿机制
- 提出"梯度管控"策略：核心区（AI>85%）实施严格保护，过渡带（AI=75-85%）开展社区共管，边缘区（AI<75%）推行生态移民
- 设计基于PFRI的动态监测系统，每5年更新评估结果

### 五、研究局限与未来方向
1. **数据局限性**：
- CORINE数据在2012年后分类粒度降低，影响细节捕捉
- 未纳入地下生物量等关键生态指标
- 气候数据的时间分辨率（30年）可能无法反映近期气候变化

2. **模型优化空间**：
- 需开发考虑多尺度干扰（如森林火灾、虫害）的复合模型
- 建议引入机器学习算法优化退化事件检测精度
- 可拓展至水文过程模拟，构建"生态-水文"耦合评估体系

3. **应用拓展方向**：
- 适用于中欧山地、北美草原等相似地貌区的普适性验证
- 结合社会经济数据构建"人-地"协同恢复指数
- 开发手机端PFRI监测APP，集成实时卫星影像与AI识别

本研究为被动森林恢复的量化评估提供了新范式，其空间异质性揭示与多因子驱动分析框架，对全球气候变化下的生态恢复实践具有重要指导价值。后续研究可结合LiDAR高程数据和地面观测数据，建立三维恢复模型，进一步揭示垂直空间上的恢复规律。