《Frontiers in Plant Science》：Multi-decadal dynamics of ecosystem service interactions in boreal forests (NE China): trade-off synergy strength, drivers, and thresholds
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量化森林生态系统服务（ESs）长期权衡与协同关系对适应性管理至关重要，但其长时间尺度下的强度与驱动机制仍知之甚少。研究人员基于多源遥感数据评估了中国东北大兴安岭（GKM）1990至2024年七项关键ESs，包括产水（WY）、土壤保持（SC）、生境质量（HQ）、
量化森林生态系统服务（ESs）长期权衡与协同关系对适应性管理至关重要，但其长时间尺度下的强度与驱动机制仍知之甚少。研究人员基于多源遥感数据评估了中国东北大兴安岭（GKM）1990至2024年七项关键ESs，包括产水（WY）、土壤保持（SC）、生境质量（HQ）、休闲游憩（LR）、固碳释氧（CF）、气候调节（CR）和净初级生产力（NPP）。研究提出权衡-协同强度（TSS）指标以表征成对ESs同向或反向变化的方向与复合量级。结合SHAP与自组织映射（SOM）识别主导驱动因子与ESs束。结果表明SC、CF、CR与NPP总体上升，WY下降；HQ在2020至2024年显著下降，LR于2015年达峰后回落。ESs交互以协同为主，但LR相关配对持续呈现权衡。气候变量对TSS变异的平均绝对SHAP贡献占52.1%，地形因子主要塑造ESs束组织。在GKM气候变更条件下，SHAP分析显示正向TSS响应一般对应辐射、降水与气温变化率区间分别为?8.00至5.59 MJ·m-2·yr-1、?0.74至0.03 mm·yr-1和?3.22至1.74 °C·yr-1。上述发现为气候适应性森林管理提供科学支撑。
研究背景方面，森林作为关键陆地生态系统支撑生态安全与可持续发展，但其结构与服务供给正受气候变化及人类干扰重塑，尤其在北半球寒带与高山区域敏感性强。现有研究多依赖相关系数、多功能性聚合指标或双变量空间关联，难以同时刻画成对ESs时序共变的符号方向与复合量级，亦难识别非线性驱动与阈值效应。针对中国东北大兴安岭全域1990至2024年长时间序列ESs交互演替缺乏系统评估的现状，研究人员建立集成框架，旨在揭示ESs时空变化、权衡协同强度演变、ESs束空间分异及气候驱动阈值，服务于差异化森林管理。
关键技术方法上，研究以大兴安岭全域（内蒙古与黑龙江段，117.74°–126.98°E，43.80°–53.56°N）为对象，融合ESA CCI与NASA MCD12Q1土地覆盖、气象强迫、DEM、土壤、NDVI、MOD17A3HGF NPP等数据集并重采样至1 km网格。ESs核算采用InVEST模型（WY、SC、HQ）、Qop与AHM参数化方案（CF、CR）及自建休闲指数（LR）；提出改进型TSS指标，由方向性准则TSC′与复合变化量级TSI乘积构成并辅以非对称指数ASI；利用R语言kohonen包执行SOM无监督聚类提取六类ESs束；以XGBoost回归21对TSS及6类ESs束类别，经贝叶斯调参后由SHAP解析驱动贡献与非线性阈值。
研究结果部分，首先空间格局与变化趋势显示，1990至2024年间SC、CF、CR、NPP总体增加，WY前期降后略恢，HQ于2020至2024年明显退化，LR在2015年达峰后下行；空间上高WY由西南向东北拓展，高CF/NPP集中于中南林带，低HQ斑区在东南扩大。
其次权衡与协同分析中，21对ESs里有15对以协同主导，CF-NPP、SC-CR、SC-NPP、NPP-HQ等协同面积占70.9%至93.8%；LR配对（SC-LR、CR-LR、LR-HQ等）呈持续权衡；Mean |TSS|介于0.04至0.14，HQ-NPP与HQ-CF最强（0.14）；Mean ASI差异显著，SC-NPP达0.79表明土壤保持侧变幅主导，NPP-CF近零反映碳基耦合。
再次ESs束分布表明，SOM聚出六类：多生态协同束（30.76%）、综合生态束（27.54%）、游憩发展束（19.51%）、生态过渡束（17.54%）、关键协同束（3.2%）与生态-游憩协同束（1.45%），中部分布多生态与过渡束，北西为综合生态束，南部为游憩发展束。
驱动因素方面，XGBoost测试集R2为0.12至0.87，气候变量（降水、辐射、气温变化率）合计平均绝对SHAP贡献52.1%，地形因子主导ESs束归类；SHAP偏依赖显示辐射变化率?8.00至5.59 MJ·m-2·yr-1、降水?0.74至0.03 mm·yr-1、气温?3.22至1.74 °C·yr-1区间内多数调节/支持服务对呈正TSS响应，LR相关对在非单调区间亦现正响应，证实非线性与多阈值特征。
讨论与结论翻译总结如下：研究人员指出寒带森林恢复使CF、NPP、SC、CR提升的同时，冠层截留与蒸腾增强令WY长期承压，形成植被相关服务与水供之间的累积权衡；HQ在2020年后退化源于恢复斑块化及路网人居威胁 proximity，并非单纯覆盖下降；LR回落反映可达性-生态质量-利用强度错配。TSS框架克服相关系数无力表达局部时序复合量级、多功能性指标掩盖成对冲突之短板，其符号-量级联合表达适配像素尺度管理分区。气候因子解释力过半印证GKM对辐射/降水速率敏感，地形通过海拔坡度筛分ESs束。论文发表于《Frontiers in Plant Science》，结论主张：大兴安岭ESs交互以协同为主但LR配对恒显权衡，气候变更下正向协同受控于前述辐射/降水/气温变化率窗口，该定量阈值为北方寒温带林区气候适应性经营提供了可操作边界。
