生态系统韧性评估：噪声干扰下时序自相关(TAC)指标的可靠性研究

本研究针对生态系统状态观测数据中普遍存在的噪声干扰问题，通过数学推导、理想化实验和多噪声水平的遥感数据集，系统分析了测量噪声对时序自相关(TAC)指标的影响。研究发现噪声会导致TAC估值系统性偏低，其偏差程度与噪声水平、观测频率和脉冲式扰动强度密切相关。研究为全球变化背景下生态系统临界点预警提供了重要的方法论参考。

　　

生态系统韧性（resilience）作为衡量系统从扰动中恢复能力的关键指标，其准确评估对预测全球变化下的生态临界点至关重要。近年来，生态系统状态的时序自相关(Temporal Autocorrelation, TAC)分析已成为量化韧性变化的有效工具——TAC值升高往往预示着韧性下降和临界点临近。

然而现实观测数据总是混杂着各类噪声。这项研究通过三重验证体系揭示：噪声会导致TAC估值出现系统性偏低，其偏差幅度与三大因素形成复杂关联：①噪声强度、②观测时间分辨率、③脉冲式扰动（pulse-like disturbance）的剧烈程度。特别值得注意的是，在固定噪声水平下，提高观测频率或增强扰动强度都能显著提升TAC评估精度。

研究还警示：噪声特征和扰动模式的时序变化可能扭曲TAC趋势线，产生虚假的临界点早期预警信号。对此，科研团队提出双重解决方案——采用高时间分辨率观测数据配合特定数据处理技术，可有效削弱噪声干扰，为全球生态系统韧性评估提供更可靠的量化依据。这些发现为生态监测网络优化和气候变化应对策略制定提供了重要理论支撑。