通过编制生态格局与服务指标并进行多情景模拟来评估生态保护和恢复措施的未来有效性

《Environmental and Sustainability Indicators》：Assessing the Future Effectiveness of Ecological Protection and Restoration by Compiling Ecological Patterns & Services Indicators and Multi-Scenario Simulation

生态修复整合到区域发展规划中可优化生态系统结构与服务，但需警惕 cropland-urban transition zones 的高风险。本研究基于“情景驱动-模式演变-服务响应”框架，结合PLUS-InVEST模型，模拟了荆州山水修复项目在2021-2035年间的土地利用变化、生态系统结构和功能服务，并识别了潜在生态风险区域。

　　在全球化不断加深的背景下，生态环境面临着前所未有的挑战。随着人类活动的扩张，全球生态系统正经历着不同程度的退化，这种退化不仅体现在生物多样性的下降，还表现在生态系统的结构破坏、功能减弱以及生态环境的持续恶化。为了应对这些挑战，生态修复被视作实现可持续发展的重要手段。然而，生态修复的效果往往受到自然演替的非线性反应、生态滞后效应以及路径依赖性等因素的影响，这些因素使得生态修复对生态系统的作用并非立竿见影，而是具有明显的长期性和渐进性。因此，传统的生态修复效果评估方法，通常基于项目实施前后的静态对比，难以全面反映生态修复的长远影响。本研究旨在突破这一局限，通过构建“情景驱动”-“格局演变”-“服务响应”的综合评估框架，对生态修复的未来效果进行预测与评估，为生态修复的科学管理提供新的思路和方法。

本研究以中国荆州市的“荆州山水工程”（Jingzhou Shan-Shui Initiative）为对象，结合PLUS模型和InVEST模型，探索生态修复在未来可能带来的影响。荆州市位于中国湖北省，地处长江中下游，是长江流域重要的生态屏障区。该地区具有丰富的湿地生态系统，但长期以来受到人类活动的干扰，如过度开发、土地利用变化等，导致生态系统的退化和功能的削弱。因此，实施生态修复项目对于维护该地区的生态安全和可持续发展具有重要意义。研究通过构建四个情景，即自然发展（ND）、广泛经济（EE）、生态修复（ER）和生态友好型发展（ED），评估不同发展模式下生态系统的未来变化趋势，以及生态修复在其中的作用。

研究首先利用PLUS模型进行土地利用变化的模拟，结合InVEST模型对生态系统服务进行评估。通过将土地利用模拟与生态系统服务评估相结合，研究不仅能够预测未来土地利用格局的变化，还能够评估这些变化对生态系统服务的影响。这一方法突破了传统评估方式的局限，能够从时间和空间两个维度对生态修复效果进行动态分析，从而为生态修复项目的规划和管理提供科学依据。此外，研究还通过构建生态风险评估矩阵，识别出在不同情景下可能出现的生态风险区域，从而帮助相关部门提前制定应对策略，确保生态修复工作的有效推进。

研究结果表明，在2035年，自然发展（ND）和广泛经济（EE）情景下，建设用地的比例将分别达到5.24%和5.99%，显示出生态修复措施的实施对控制建设用地扩张具有积极作用。相比之下，生态友好型发展（ED）和生态修复（ER）情景下，建设用地的扩张则受到有效抑制，且生态系统的格局和功能得到了显著改善。特别是在ER情景下，生态用地率（ELR）和生态连通性（PC）均达到较高水平，显示出生态修复措施在维持生态系统稳定性和提升生态服务方面的优势。此外，研究还发现，在EE和ND情景下，生态风险区域的比例较高，而在ED和ER情景下，风险区域的比例则明显下降，显示出生态修复在降低生态风险方面的潜力。

生态修复的效果评估不仅是对当前项目实施效果的衡量，更是对未来生态系统的预测和管理。传统的生态修复评估方法往往局限于项目实施前后的短期对比，而忽视了生态修复的长期影响。本研究通过构建“修复-格局-服务”（RPS）评估框架，将生态修复的效果与生态系统的格局变化和服务响应相结合，从而更全面地反映生态修复的长远效益。这一框架不仅能够识别生态修复的潜在风险区域，还能够预测不同情景下生态系统的未来发展趋势，为生态修复项目的科学规划和动态管理提供支持。

研究还指出，生态修复应被视为区域可持续发展战略的重要组成部分，而非单纯的短期应对措施。生态修复的成功与否，取决于其能否在促进生态恢复的同时，兼顾社会经济发展的需求。因此，生态修复的评估不仅要关注生态系统的恢复情况，还应考虑其对社会经济发展的长期影响，如提升生态系统服务、保护生物多样性以及改善居民生活质量。此外，生态修复的效果评估应从静态的指标对比转向动态的模拟预测，通过长期的生态过程分析，实现对生态修复效果的科学预测和前瞻性管理。

在政策实施方面，本研究提出了多项建议。首先，应将“农田-城市过渡区”识别为高风险控制区，并将其纳入生态保护红线范围，以防止城市扩张对生态系统的进一步破坏。其次，应优先考虑生态修复优先区的土地利用政策，如在水体周边建立生态缓冲区，限制非生态用地的扩张，从而提升生态系统服务。第三，将“RPS”评估框架纳入政策评估体系，以实现对生态修复效果的长期跟踪和动态评估。第四，应建立多情景模拟系统，帮助相关部门在生态修复规划中提前预测不同发展路径的生态影响，从而为生态修复提供科学依据。

然而，本研究也存在一定的局限性。首先，研究未考虑未来可能发生的气候变化对生态修复效果的影响，这可能影响对生态修复长期效果的预测。因此，未来研究应结合气候因素，构建更全面的多因素耦合模型，以提高生态修复效果预测的准确性。其次，研究中未充分考虑社会行为因素，如政策执行效果和公众参与度，这些“软性”因素在生态修复过程中同样具有重要作用。未来可以通过引入基于代理的模型（Agent-Based Model, ABM）等方法，对这些社会因素进行动态评估，以更全面地反映生态修复的复杂性。最后，由于生态修复项目的实施往往涉及长期的土地利用变化，因此，研究中使用的2021年土地利用数据可能无法完全反映生态修复实施后的实际情况。未来研究应持续关注生态修复实施后的土地利用变化，利用实际数据对模型进行验证，以提高生态修复效果预测的可靠性。

综上所述，本研究通过构建多情景模拟和评估框架，揭示了生态修复在促进区域生态系统可持续发展方面的重要作用。研究不仅为生态修复的长期效果评估提供了新的方法论支持，还为区域生态管理和可持续发展战略的制定提供了科学依据。未来，随着生态修复技术的不断进步和政策的逐步完善，生态修复将在全球范围内发挥更加重要的作用，为实现可持续发展目标提供有力支撑。