基于SDGs-SSPs情景下自然对人类贡献的青藏高原生态修复优先区研究

推荐：针对生态系统退化与NCPs(自然对人类贡献)提升需求，研究人员整合SDGs(可持续发展目标)与SSPs(共享社会经济路径)框架，采用SD-CA模型预测2030-206年土地利用变化，评估NCP1(栖息地维持)、NCP4(气候调节)、NCP6(水量调节)空间格局，通过分区模型识别生态修复优先区。结果表明恢复15.33%优先区可使单目标NCP提升25.63%-30.29%，多目标协同优化下54.96%修复面积可实现35.79%综合效益提升，为高原可持续发展提供科学依据。

　　

青藏高原作为"世界屋脊"和"亚洲水塔"，其生态系统对维持区域生态安全具有不可替代的作用。然而，气候变化和人类活动导致的高原生态系统退化问题日益严峻，自然对人类贡献(Nature's Contributions to People, NCPs)持续下降。尽管中国实施了退耕还林、退牧还草等重大生态工程，但传统修复规划常因利益冲突导致效果偏差，且缺乏在可持续发展目标(Sustainable Development Goals, SDGs)和共享社会经济路径(Shared Socioeconomic Pathways, SSPs)框架下的系统性研究。

针对这一科学问题，中国某研究机构的研究团队在《Geography and Sustainability》发表重要成果。研究人员创新性地将SDGs与SSPs情景相结合，构建了包含参考情景(Ref)、经济发展情景(Eco)、粮食安全情景(Grain)和绿色发展情景(Ecol)的四维分析框架。通过系统动力学(System Dynamics, SD)模型和元胞自动机-人工神经网络(Cellular Automata-Artificial Neural Network, CA-ANN)模型，预测了2030-2060年土地利用需求变化；基于InVEST模型评估了NCP1(栖息地维持)、NCP4(气候调节)和NCP6(水量调节)的空间格局；最后采用分区模型识别了不同情景下的生态修复优先区。

关键技术方法包括：(1)整合省级"十四五"规划指标与SSP气候情景构建四类发展情景；(2)采用SD模型模拟六省份土地利用需求，结合CA-ANN模型实现空间化(精度>90%，Kappa>0.90)；(3)基于GLOBIO模块、碳模块和水产量模块分别计算NCP1/NCP4/NCP6；(4)通过潜在与实际土地利用对比确定8类修复类型；(5)采用分区模型进行单目标与多目标优化分析。

研究结果揭示：

1. 土地利用差异：气候变化对草地(增加0.12%-0.40%)和林地(减少0.12%-0.63%)的影响大于社会经济因素，Ecol情景下林地增幅最大(0.1-0.6×10⁴
   km²
   )，Grain情景促进耕地增长2.51%。
2. NCPs空间格局：高值区(45.16%)集中分布于高原东南部，SDG情景均值(0.11-0.18)显著高于SSP情景(0.03-0.11)。
3. 修复优先区：15.33%优先区修复可实现单目标NCP提升25.63%-30.29%，多目标协同需54.96%面积实现35.79%综合效益；草地转林地(6.19%)和中低覆盖草地改良(8.95%)为主要修复类型。

讨论部分强调：该研究首次在SDGs-SSPs框架下量化了NCPs导向的生态修复优先区，证实经济发展情景(Eco)更有利于NCP1/NCP4提升，而粮食安全情景(Grain)对NCP6改善显著。相比传统方法，引入NCP概念可减少利益相关方冲突，使修复效益与居民福祉直接挂钩。研究建议：高优先级区(东南部)实施严格保护，中优先级区推广轮牧和生态补偿，低优先级区发展人工草地。

该研究为高原生态安全屏障建设提供了情景-模型-评估-优化的完整技术路径，其创新性体现在：(1)突破传统RCPs(代表性浓度路径)限制，耦合SDGs与SSPs；(2)将NCPs"实现价值"而非"潜在价值"作为修复标准；(3)开发多目标协同优化方案。成果对落实联合国"生态系统恢复十年"倡议和中国"十四五"生态规划具有重要实践价值，未来需加强放牧强度动态监测和SDGs-NCPs互馈机制研究。