结合当前适宜性与未来概率识别欧洲森林再野化机会

《Journal of Environmental Management》：Combining present suitability and future probability to identify forest rewilding opportunities in Europe

　　

森林覆盖欧盟土地面积超过40%，提供关键的碳与生物多样性服务，然而绝大多数森林仍处于积极管理之下。尽管再野化评估已在欧洲识别出具有生态潜力的区域，但这些评估很少将森林再野化（即停止对现有森林的管理，使其向自然调节状态发展）与造林或弃耕驱动的再造林区分开来，并且很少检验所识别的机会是否与合理的未来土地利用轨迹相一致。在此，研究人员开发了一个欧洲尺度框架，该框架同时绘制了森林再野化的当前适宜性和未来概率。适宜性通过多准则分析进行评估，该分析聚合了代表生态价值、可行性、威胁暴露要素的空间指标。概率通过将不同情景结果（2020–2050年）——涵盖IPCC共享社会经济路径和IPBES自然未来情景——整合为一个跨情景一致性指数来估算。研究人员估计，高适宜性区域覆盖欧洲森林与镶嵌地类的26.2%，集中于山地和高原系统。尽管约595,000 km²在至少一个情景中显示出再野化，但跨情景一致性极为罕见，表明大多数结果取决于治理选择而非自发涌现。将两个图层整合可分离出高适宜性与高概率重合的优先区域，以及更广泛的、有针对性的政策能够开启更自然和野性森林机会的景观。这些区分支持了《欧盟2030年生物多样性战略》和《自然恢复法规》下所需的空间差异化定向，有助于识别在多样未来中何处最宜支持再野化、何处干预可能扭转平衡，以及何处生态约束需谨慎对待。

**论文解读：结合当前适宜性与未来概率识别欧洲森林再野化机会**

**1. 研究背景与问题**

欧洲森林覆盖欧盟陆地面积的43.5%，是欧洲最大的碳汇，每年通过生物量储存抵消约10%的欧盟温室气体排放，同时为众多受威胁物种提供栖息地。然而，76.6%的欧洲森林被归类为“可供木材供应的森林”，处于活跃或潜在管理中，仅有少量老龄林或近自然林得以留存。再野化作为一种通过减少人为压力、恢复自然过程和生态网络来修复自维持生态系统的策略，已逐渐被政策认可，并支撑《巴黎协定》《欧盟绿色协议》及《欧盟2030年生物多样性战略》等目标。但现有再野化评估存在两大不足：其一，多基于生态条件或大型哺乳动物恢复潜力，较少区分森林再野化（停止对现有森林管理）与农业弃耕驱动的再造林，也较少针对森林管理强度降低这一具体路径；其二，多数评估呈静态，即便使用情景也常依赖单一故事线，未系统检验再野化机会是否与多种可能的未来土地利用轨迹一致。鉴于土地有限且多种竞争性压力（如木材需求、农业用途）并存，空间优先排序至关重要，但缺乏结合生态适宜性与未来社会经济发展不确定性的综合框架。因此，该研究旨在识别欧洲现有林地上当前条件有利于森林再野化、且未来情景中反复出现管理强度降低转型的区域，为政策提供更稳妥的空间导向。

**2. 研究方法概述**

研究区域覆盖EU-27（除塞浦路斯，因多项指标数据不全）及英国、挪威、瑞士和西巴尔干地区，制图分辨率为1 km²，采用EPSG 3035投影。适宜性评估采用多准则分析，基于13个空间指标（如斑块面积、海拔、坡度、连通性、种子库可得性、建成区覆盖、道路密度、土壤多样性、栖息地多样性、红名单物种潜力、大型动物存在、野火制度、入侵物种压力），这些指标经0–1归一化后聚合为生态价值、可行性、威胁暴露三个组分，再等权平均得到综合适宜性指数；同时引入非补偿阈值（如面积<10 km²、道路密度≥1000 m km^-2、不透水面≥25%则直接排除）和增强因子（大型食草动物与大型食肉动物共存则得分+10%）。概率评估采用CLUMondo土地利用模型，模拟2020–2050年期间8个情景（3个IPCC SSP情景、2个SSP2变体、3个IPBES自然未来情景），基于GLOBIOM和CAPRI模型的需求轨迹，识别由管理森林和部分森林化镶嵌地类向低强度近自然森林转变的像元，计算跨情景转变频率作为一致性共识分数（0–8），分类为低（0–2）、中（3–4）、高（5–8）。适宜性和概率图层均重分类为低、中、高后叠加，生成九种组合的集成优先图。

**3. 研究结果**

**3.1 欧洲森林再野化适宜性**

高适宜性区域覆盖696,630 km²（占欧洲森林和镶嵌地类的26.2%），集中于斯堪的纳维亚山脉、芬兰北方森林、喀尔巴阡山、迪纳拉阿尔卑斯山、比利牛斯山、坎塔布连山脉、苏格兰高地及巴尔干地区。中适宜性区域（49.8%）呈不连续环带，包括中欧温带混交林、波罗的海半北方带和伊比利亚内陆高地。低适宜性区域（23.9%）主导于集约利用的低地和农业平原。不同区域驱动因素差异明显：斯堪的纳维亚和芬兰的高适宜性主要由大型连续斑块的强可行性驱动，但生态价值受集约管理制约；喀尔巴阡山、阿尔卑斯山和迪纳拉山在三个组分上同时表现高分，显示出最强的内部一致性。

**3.2 欧洲森林再野化概率**

跨情景一致性地图显示，再野化转型在地理上广泛存在，但高一致性极罕见。最高概率出现在阿尔卑斯山、喀尔巴阡山、迪纳拉山、罗多彼山及地中海系统（如中央梅塞塔、伊比利亚系统、亚平宁山脉和希腊高地）。尽管约22%的森林和镶嵌地类在至少一个情景中表现出再野化，但高共识（5–8分）区域不足1%，完全一致（8/8情景）仅1,559 km²。斯堪的纳维亚北方森林在多数情景下仍维持集约管理，仅在强环境政策或低木材需求情景下出现中等概率。不同情景的再野化面积差异显著：Nature for Nature情景约14%，Nature for Society约4.5%，Nature as Culture约1.2%；SSP2及其变体为7.9–8.8%，同时伴随较高森林损失；SSP1再野化仅3.1%但森林损失极低（0.2%）；SSP3和Nature as Culture处于低端且后者森林损失最高（3.3%）。

**3.3 集成森林再野化优先位置**

高适宜性与高概率重合的高优先区域呈空间集中斑块，最连贯的大型集群位于奥地利阿尔卑斯山、瑞士中部、意大利东部阿尔卑斯山和保加利亚罗多彼山脉，其他分散区域包括亚平宁山脉、法国孚日山脉、希腊高地和伊比利亚北部。高优先区域通常被更广大的高适宜性-中等概率带环绕，这些区域代表潜在机会景观，需通过定向政策（如补贴或保护区指定）解锁转型。敏感性测试表明，优先排序对权重和阈值假设总体稳健，高适宜性-高概率区域最稳定。

**4. 讨论与结论**

研究揭示，适宜性与概率的空间分布存在强变异，且两者重叠有限，表明若无主动政策引导，再野化可能集中于长期成功条件并非最佳的区域。高优先集群位于山区和高原系统，这些区域偏远、土地盈利较低、人为压力较小，通过管理降强度或弃耕即可触发被动再野化，成本较低。斯堪的纳维亚北方森林是适宜性与概率分化的极端案例，尽管适宜性高，但集约木材生产在所有情景中持续抑制再野化。跨情景共识的稀缺表明，欧洲大多数再野化结果依赖治理选择而非结构性必然，且再野化面积不仅取决于整体可持续性雄心，还取决于雄心如何转化为土地利用优先序——Nature Futures情景间的差异对此提供了直接证据。研究还指出，森林管理放松本身受关注远低于农业弃耕，但它在碳和生物多样性上的生态潜力超过新造林。对于政策，高适宜性-中等概率区域最具政策可塑性，适度的激励或治理转变可产生不成比例的收益；而高概率-低适宜性区域需谨慎保护而非积极推广。研究的方法局限性包括：威胁暴露未纳入害虫爆发、干旱死亡和风倒；未考虑社会接受度指标；情景集合不包括极端或破坏性未来；模型未完全反映国家和地方制度背景。因此结果应作为筛选工具，而非规定性政策指导。

结论（原文翻译）：在欧洲的森林和镶嵌地类域中，高适宜性和高再野化概率的核心区域空间上集中于山地（如奥地利阿尔卑斯山、孚日山脉、瑞士中部、西班牙北部和希腊高地）。从广泛适宜性到罕见跨情景共识的急剧下降表明，欧洲大多数再野化结果取决于治理选择而非结构性必然，这强调了需要空间定向政策而非笼统的恢复雄心。近期再野化机会主要在于允许现有管理森林成熟，而非将森林覆盖扩展到新土地——这一路径避免与农业生产直接竞争，并与现有政策框架更为兼容。在再野化常被视为威胁生产性景观的欧洲背景下，这一区别十分重要。同时，频繁出现的适宜性-概率分歧表明，环境机会本身不会自动转化为土地利用变化。综合来看，两个图层不仅指示了森林再野化在何处环境上合理，还指示了每个区域可能需要什么：是保障一种在多种可能未来中趋同的轨迹，还是为轨迹的出现创造条件。欧盟生物多样性战略和自然恢复法规下的空间定向工具可围绕这一区别进一步制定。