错误的思路

错误的思路

一直以来，思路都错了 总是往研究的方法去思考，试图从中找到一个范式，一个统一的的研究方法，也就是一招鲜，但事实上，作为生态系统生态学，他是一个复合生态系统，任何一个因素的影响都会发生改变，其实这些改变在一般情况下都是正常，这些改变是反馈活动，无时无刻调整着生态系统的稳态，然而当发生一些变化时，会从这个稳态到另一个稳态，此时也是没问题的，有问题的知识，另一个状态是什么情况，反复无常呢？还是不能支撑现在系统结构，或者对于未来来说变得易受攻击。
亿万年的演替下，大多生态系统已经稳定了，在这稳定下，她们能有效地运行下去，然而现在我们改造的能力太强了，这些反馈变成了正反馈，变得越来越不适合人类生存。
其实当不符合其他物种生存时，人类的生存将会不适宜而来。

(1)景观生态系统的自适应结构与功能的研究进展

景观结构在不同尺度和不同地质环境有着不同的问题，地形地貌限制下，每个尺度的关系也是不一致的，而且在不同区域下，其主体的不同，其驱动因素是不一致的。（全球变化背景下景观生态适应性特征2017）

（2）基于多源数据的城市公共空间活力影响因素研究—以上海市黄浦江滨水区为例（2021）

活力中的密度和稳定区域 韧性中的关系

（3）使用ALE（累积局部效应）分析了不同农村土地覆盖类型对城市热岛效应（UHI）的影响

采用 SHapley 加法解释 （SHAP） 对农村土地覆盖的<*关键景观参数进行排名>，包括景观级参数 （LLP） 和景观类参数 （LCP）。最后，使用累积局部效应 （ALE） 图来揭示各个关键景观参数对UHI强度( UHII)的影响。内部已经研究的很多了，需要与外部一同考虑了。

import pandas as pd
import numpy as np  
  import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'    
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseimport warnings# 忽略所有警告warnings.filterwarnings("ignore")    
  path = r"I.xlsx"    
  df = pd.read_excel(path)    
  from sklearn.model_selection import train_test_split# 划分特征和目标变量    
   X = df.drop(['y'], axis=1)   
   y = df['y']  # 划分训练集和测试集  
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(    X,      y,     test_size=0.3,  random_state=42)   
   from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 这里只是为ALE模型实现提供一个基础模型没有经过调参等# 初始化随机森林回归模型  
  rf_model = RandomForestRegressor(random_state=42)# 训练模型     
  rf_model.fit(X_train, y_train)    
  from alepython import ale_plot# 对单个特征绘制ALE图  
  ale_plot(rf_model, X_test, "infP", bins=50)  # 对特征 infP 进行解释   
  plt.show()

import matplotlib as mpl
# 设置 matplotlib 图的默认大小为 9x6 英寸
mpl.rc("figure", figsize=(9, 6))
# 调用 ale_plot 函数绘制 Accumulated Local Effects (ALE) 图
ale_plot(    rf_model,                  # 传入机器学习模型（例如训练好的回归或分类模型）
X_test,                      # 数据特征集，用于生成 ALE 图
X_test.columns[:1],          # 选择要绘制 ALE 的特征列，这里选择第一个特征列
bins=20,                # 将特征值分成 20 个区间（箱数）
monte_carlo=True,       # 启用蒙特卡罗模拟，用于增加鲁棒性
monte_carlo_rep=100,    # 设置蒙特卡罗模拟的重复次数为 100
monte_carlo_ratio=0.6,  # 设置蒙特卡罗采样比例为 60%)

单个特征的 ALE 绘图

ale_plot(model=rf_model, train_set=X_test, features=["infC"], monte_carlo=True, save_path='infC.pdf')

ale_plot(model=rf_model, train_set=X_test, features=["infP"], monte_carlo=True, save_path='infP.pdf')

这里展示的是不同取值下的加法局部效应（ALE）值及其相应的置信区间具体的值 ale_eff = ale(X=X_test, model=rf_model, feature=["sqft_lot", "sqft_living"], grid_size=100)

计算ALE（加法局部效应）值

ale_eff = ale(
    X=X_test,            # 输入数据集 用于计算ALE的特征数据
    model=rf_model,              # 模型 model: 用于计算ALE的已训练模型，通常是一个回归或分类模型
    feature=["grade"]      # 特征 feature: 计算ALE的特征，这里是“grade”，表示需要分析的特征
)

在训练模型时，我们将特征矩阵转换为 numpy 数组。这是为了避免在创建 ALE 时出现警告消息。

model = RFR()  
model.fit(X.to_numpy(), y)  
ale = ALE(model.predict , feature_names=X.columns, target_names=['Rings'])  
exp = ale.explain(X.to_numpy())   
ale = ALE(model.predict , feature_names=X.columns, target_names=['Rings'])
exp = ale.explain(X.to_numpy())
plot_ale(exp, features=[0,1,2], fig_kw={'figwidth':15, 'figheight': 5})

（4）过度为了连通性反而没多大用，增加斑块面积和质量 保障繁殖和生存可能更加有效

https://link.springer.com/article/10.1007/s13280-025-02149-1?utm_medium=external_display&utm_source=stork&utm_content=email&utm_term=null&utm_campaign=CONR_JRNLS_AWA1_CN_CNPL_0034V_STKRE#citeas Green infrastructure has weak conceptual links with efficient biodiversity conservation

（5）特有性分布格局的解释高度依赖于观察尺度体系的选择

尺度选择中所需要考虑的区域大小(粒度)、总面积(空间范围)以及物种分类标准(分类处理)都会影响到最终呈现的结果。例如，在局地尺度某个地区可能被视为特有性热点地区，但在全球视角下可能不显著。因此，保护策略制定需建立多尺度分析框架：粗粒度用于大区域保护规划，中粒度统筹跨境物种保护，细粒度则支撑特有种栖息地的精准保护。未来研究需进一步整合多类群、多维度指标，发展尺度稳健的生物多样性评估体系。

原文链接：Daru, B. H., Farooq, H., Antonelli, A., & Faurby, S. (2020). Endemism patterns are scale dependent. Nature Communications, 11(1), 2115. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15921-6

（6） Nature论文解读：南极臭氧恢复的指纹识别研究 Fingerprinting the Recovery of Antarctic Ozone

首次应用气候变化研究中的指纹识别方法评估南极臭氧恢复
量化了ODS减少对臭氧恢复的贡献，与温室气体影响进行区分
揭示了ODS强迫如何影响臭氧的内部变异性，进而影响恢复信号的检测
区分自然变化与人类恢复 全球绿化

(7) Framework for risk assessment of economic loss from structures damaged by rainfall-induced landslides using machine learning

极端降雨事件的频率增加，强降雨诱发滑坡的灾前防范措施对提高灾害韧性至关重要。本研究提出了一种基于机器学习的降雨诱发滑坡损害建筑结构的经济风险评估方法。采用随机森林和LightGBM算法构建基于机器学习的滑坡预测模型，并综合考虑滑坡状态因子及其触发因子的空间分布。在研究中，通过降雨指数考虑降雨的时间变化，并将其与降雨强度一起作为特征变量。利用广义极值分布统计估计降雨指数与其年超越概率的关系，从而构建降雨灾害曲线。随后，利用基于机器学习的滑坡预测模型和降雨灾害曲线评估降雨诱发滑坡的易发性。最后，基于滑坡易发性评估结果和建筑物分布图，估算了降雨诱发滑坡对建筑物造成的经济损失风险曲线。研究结果表明，在评估降雨诱发滑坡易发性方面，LightGBM的预测性能优于随机森林。所采用的案例分析展示了该方法可用于制定基于风险的灾害减缓策略。

(8) Global Change Biology | 干旱引起温度对生态系统碳吸收控制作用的减弱(20225)

随着北方地区的气候变暖，生态系统的碳吸收量逐渐增加。然而，温暖气候条件下温度对碳吸收的正向效应是否会持续，仍然存在不确定性。
特别是，水分胁迫如何影响温度对生态系统碳吸收的控制作用，也未被充分研究。

本文使用标准化的多重回归方法，基于遥感卫星和地面观测数据，系统地探讨了1983年至2018年间温度对北方生态系统初级生产力（GPP）的控制作用变化（SGPP-TAS）。研究表明，自2000年以来，SGPP-TAS在空间和时间上发生了显著的转变，温度对碳吸收的控制作用从正向转变为负向。土壤水分的变化被认为是主要的驱动因素，特别是在草地和针叶林地区，水分的变化加速了这一转变。这一发现对未来全球变暖和干旱加剧条件下北方生态系统碳吸收潜力的预测具有重要意义。 Wu, H., Fu, C., Yu, K., et al. Drought-Induced Weakening of Temperature Control on Ecosystem Carbon Uptake Across Northern Lands. Global Change Biology, 31:e70032 (2025). https://doi.org/10.1111/gcb.70032.

(9) 结合水动力模型和机器学习技术，加强城市地区洪水风险评估

https://mp.weixin.qq.com/s/0xhzd2ZggRQvaxQgcs8MXwhttps://mp.weixin.qq.com/s/0xhzd2ZggRQvaxQgcs8MXw 城市洪水风险由于气候变化和密集的基础设施建设而加剧，需要创新的评估方法。本研究旨在通过整合先进的水动力模型和机器学习（ML）技术来提高城市洪水预测和危险性分析的准确性。通过精确参数校准的1D和2D水动力模型，展示了对洪水动态的卓越预测能力。研究使用高分辨率Lidar图像和复杂的建模技术模拟了伦敦西部泰晤士河的洪水情景，并结合社会经济数据绘制了易受影响区域的精确地图。研究结果表明，2D水动力模型虽然计算量大，但在预测洪水动态方面具有更高的准确性，而1D模型在预测城市相邻区域的淹没深度和范围方面可能更准确。先进的机器学习模型，如ET-PCA（Extra Trees-主成分分析）模型，进一步增强了研究结果的可靠性，显示出近乎完美的预测可靠性（R²为0.999）。这种模型提供了近乎完美的预测，并实现了精确的洪水风险分区。结合社会经济数据进一步突出了某些城市区域的脆弱性，并强调了制定针对性洪水缓解策略的重要性。除了具体案例研究外，本研究还展示了将水动力模拟与机器学习相结合的潜力，以增强全球城市洪水韧性。这一框架有助于城市规划者和政策制定者制定有效的洪水缓解策略，并提高基础设施对未来洪水事件的韧性。

(10) NC 气候和人口变化在全球洪水暴露和脆弱性中的作用

The role ofclimate and population change in globalflood exposure and vulnerability 洪水是一种普遍存在的自然灾害，对社会的影响深远广泛。通过使用一个高分辨率的全球洪水模型，涵盖海岸、河流和降水等多重灾害因素，我们阐明了气候变化与人口增长在改变洪水暴露中的作用。预计到2100年，面临1%年风险（100年一遇）洪水灾害的人口将从2020年的16亿增长至19亿。在这一变化中，我们将21.1%的变化归因于气候变化，76.8%归因于人口变化，2.1%则归因于气候和人口共同变化。影响洪水暴露不确定性的最大驱动力是人口变化，而气候变化依然是一个较小但仍然重要的因素。2020至2100年间，全球洪水暴露的增加主要由低GDP地区推动，到2100年，低GDP地区将在整体和城市地区占据63%的暴露份额。城市地区几乎在所有全球区域中都尤为脆弱，尤其是对极端事件敏感的城市地区，预计其人口暴露将增加33%。本研究突显了洪水暴露中的巨大不平等，未来的研究应将资源和策略集中于这些地区，以实现可持续的风险减缓. 那沿海的风险呢？ 有一篇就是自然遗产对海平面上升的威胁程度

### （11） 通过网络分析探究黄土高原生态系统服务与社会生态因素的相互依赖关系 生态系统服务产生于社会生态系统的内部相互作用，并受其影响。虽然网络分析方法在概念化和管理生态系统服务方面具有潜力，但其实际应用仍有待深入探索。该文介绍偏相关网络方法在生态系统服务研究中的新应用，以中国的黄土高原为案例，通过网络框架分析生态系统服务和社会生态因子。研究结果表明，从2000年到2020年，关键生态系统服务包括土壤保持、固碳和食物供给都有显著改善，而水供给呈现非显著下降趋势。网络分析揭示了生态恢复活动、景观格局变化、社会生态过程与黄土高原生态系统服务之间复杂的相互依存关系，识别出网络中的关键节点和连接。植物生产力趋势显示出最高的节点强度，表明其在驱动整个网络配置的重大变化中发挥关键作用。该文强调了偏相关网络方法在全面理解生态系统服务与社会生态因素相互依存关系方面的潜力，为生态系统服务管理和政策制定提供了新见解。

偏相关网络方法在生态系统服务评估中的新颖应用。这种方法超越了传统的生态系统服务时空分析，为黄土高原生态系统服务和社会生态驱动因素之间的相互依赖性和潜在反馈模式提供了更深入的见解。未来的研究可以将这种方法扩展到不同的社会生态系统，纳入长期监测，并包括捕获人类环境反馈的其他变量。这些进步将增强这种方法为应对全球环境挑战的适应性管理战略和政策干预提供信息的能力。该文中网络节点（变量）的选择和权重以生态系统服务框架和数据可用性为指导，并且所选指标反映了关键的社会生态过程和服务，但这些变量的代表性和权重仍有改进的空间，并且该文中未包括文化维度、社会关系和制度影响，这些因素可以在塑造生态系统及其提供的服务的动态方面发挥关键作用，未来的研究可以扩展网络框架以纳入这些因素，从而更全面地了解生态系统和社会系统之间的相互作用。 Wang, Z., Fu, B., Wu, X., Wang, S., Li, Y., Zhang, L., … & Wu, X. (2025). Exploring the interdependencies of ecosystem services and social-ecological factors on the Loess Plateau through network analysis. Science of The Total Environment, 960, 178362.

生态系统服务 生态系统稳定性 生态系统因子 生态系统结构 社会

（12）量化三峡水库对极端水文事件的调节能力及其对气候变化下流量状态的影响——《Water Resources Research》 灰色基础设施的生态系统调节能力

三峡水库（TGR）是世界上最大的水电工程之一，在长江水资源管理中起着重要作用。为了防灾减灾和流域管理，了解TGR对极端水文事件的调节能力及其在气候变化背景下对流量状态的影响至关重要。本研究获取了1961-2019年的TGR历史入流量，并使用分布式水文模型模拟2021-2070年的未来入流量。这些数据被用于驱动基于机器学习的TGR运行模型，以获得TGR运行下的模拟出流量，然后与TGR不运行的自然流量进行比较，以评估TGR的影响。结果表明，在历史时期，TGR的运行可以使平均洪峰和总洪水天数分别减少29.2%和53.4%。干旱指标（包括持续时间和强度）的相对下降一般少于10%。面对未来更严重的极端水文事件，TGR仍有望缓解洪水和干旱，但不能将其降低到历史水平。TGR运行对流量状态的影响也将在气候变化中演变，可能改变河流生态系统的栖息地。本研究提出了模拟大型水库运行和量化流量状态影响的可行方法，并为长江上游流域的综合水资源管理提供了见解。 Cheng, H., Wang, T., & Yang, D. (2024). Quantifying the regulation capacity of the Three Gorges Reservoir on extreme hydrological events and its impact on flow regime in a changing climate. Water Resources Research, 60(6), e2023WR036329. https://doi.org/10.1029/2023WR036329

（13） 【Sustainable Cities and Society】城市人口与环境协调发展及影响因素分析——以中国35个大都市为例

人口与环境 与系统服务 与环境 绿地 Analysis of the coordinated development and influencing factors betweenurban population and environment: A case study of 35 metropolisesin China 平衡人口与环境之间的关系对于当今城市的可持续发展至关重要。从城市规模角度研究人口与环境协调发展的研究相对较少。本研究构建了人口和环境系统的综合评价系统。应用相对发展指数、修正耦合协调度 （CCD） 模型、障碍度模型和双向固定效应模型，探讨了 2006—2022 年中国 35 个大城市人口-环境 （P-E） 复杂系统的发展趋势、耦合协调关系和影响因素。结果表明：（1）人口和环境发展水平普遍提高，不同规模城市间人口发展水平存在显著差异;（2） 种群发展滞后于环境发展，尽管它们逐渐变得同步;（3）P-E 复杂系统的 CCD 随城市规模的增加而增加;（4） 影响 P-E 协调的主要因素包括种群繁殖、环境投资、老龄化和迁移。特大城市等大城市应优先减缓人口老龄化、缩小城乡收入差距、加强污染治理和平衡性别结构。规模较小的城市可以专注于优化工业和就业结构。研究结果为促进城市协调、高质量和可持续发展提供了建议。

（14）内蒙古和新疆生态系统质量变化与人类活动贡献的综合评价框架 Land Use Policy

A comprehensive framework for evaluating ecosystem quality changes and human activity contributions in Inner Mongolia and Xinjiang, China 人类活动越来越多地塑造生态系统，引发了关于可持续性以及生态系统质量和生态系统服务之间权衡的关键问题。本研究开发了一个综合框架，以评估中国两个具有重要生态意义的地区内蒙古和新疆由土地利用土地覆盖 （LULC） 变化和人类活动 （HA） 驱动的生态系统质量变化 （KEQI） 变化，以及它们对生态系统服务价值 （ESV） 的影响。该框架整合了五种分析方法：（i） 使用生态可持续性土地变化建模器 （LCMES） 和热点分析分析 LULC 动态，以确定发生重大变化的区域;（ii） 使用遥感数据评估 LULC 对生态系统服务价值的影响;（iii） 通过改进的残差趋势分析和基于像素的偏相关系数，将人类活动和气候变化的影响分开;（iv） 通过保留率和生态质量变化率评估 KEQI 的变化;（v） 使用曲线拟合线性回归探索 KEQI、LULC、HA 和 ESV 之间的关系。该研究揭示了显著的土地利用变化，农田、草原和城市地区的扩张以牺牲裸露土地为代价，主要由人类活动驱动，内蒙古占 93%，新疆占 89%。以人类活动为主的地区观察到 KEQI 的显著改善，数值增加了 13.5–16.6，尤其是在内蒙古。然而，这些改善往往与 ESV 下降同时发生，尤其是内蒙古的草原 （-4.92%） 和新疆的农田。一些地区显示 ESV 适度增加 （+0.88 %）。本研究强调了 HA、KEQI 和 ESV 之间错综复杂的平衡，为中国的可持续土地管理提供了重要见解。政策制定者可以利用这些发现更好地管理土地利用过渡，使人类活动与保护目标保持一致，并在不断升级的土地使用压力中促进生态系统的复原力。

（15）基于多智能体模型的生态脆弱区农村居民点空间优化——来自不同类型城镇的证据 Environmental Impact Assessment Review

Spatial optimization of rural settlements in ecologically fragile regions based on a multi-agent model: Evidence from different types of towns 生态脆弱地区的农村住区通常规模小且分散。增强他们的空间组织对于提高生活水平和最大限度地减少生态影响都至关重要。传统方法通常从自上而下的角度出发，往往忽视了农村居民的决策过程。本研究提出了一种自下而上的方法来重组农村聚落的空间布局。我们选择了三种不同类型的乡镇：城市化乡镇、农业开发乡镇和重点生态乡镇。农村聚落的分类基于形态特征和外部条件。结果表明，城市化城镇的搬迁和疏散率最高，而生态重点城镇的搬迁和疏散率最低。然后，基于多智能体模型重构了农村聚落的空间布局。模拟结果显示，城市化城镇农村聚落斑块数量显著减少，农业开发镇和重点生态镇的紧凑度和平均面积显著增加。此外，它还强调了空间紧凑性和生态适宜性在优化生态脆弱地区农村住区的重要性。本研究旨在为应对这些定居点面临的挑战提供实证证据，并为它们的精确调整提供科学依据。

山水 NBS 也不是一种不好的选择

（16）不同干旱类型植被恢复力的空间异质性变化

Spatial Heterogeneity of Vegetation Resilience Changes toDifferent Drought Types https://doi.org/10.1029/2022EF003108 恢复力是植被健康的一个基本概念。日益增加的干旱频率和严重程度可能会对植被恢复能力构成严重威胁。然而，目前尚不清楚关键生物区植被恢复力如何响应气候变化而演变。本文研究了黄土高原和秦岭地区叶片面积指数（LAI，冠层结构指标）和总初级生产力（GPP，碳吸收指标）对标准化降水-蒸散指数（SPEI）和水汽压亏缺（VPD）的响应能力变化。将遥感变量和树木年轮宽度联系起来可以放大基于样地的植被生长信息。我们进一步探讨了与韧性变化的异质空间分布相关的潜在解释因素。结果显示，GPP 的弹性在响应干旱时比 LAI 减弱更多，这表明与 LAI 相比，生产力需要更多时间才能恢复到干旱前的水平。区域上，黄土高原和高海拔地区植被恢复力的变化分别对 SPEI 和 VPD 高度敏感。观察到的韧性变化空间异质性主要归因于气候区、水分亏缺及其相互作用。我们的研究结果提供了直接和实证的证据，表明黄土高原和秦岭山脉的植被正在逐渐失去恢复力。结果表明，持续的生态系统水分短缺和大气干燥将继续威胁植被生存和陆地生态系统服务。 简明语言摘要 日益严重的干旱压力改变了关键生物区的植被恢复力。然而，恢复力变化的程度以及区域响应对不同干旱指标的变化尚未得到很好的探讨。在这里，我们量化了中国黄土高原和秦岭干旱条件发生显著变化后植被生理功能和冠层结构的恢复力变化。结果表明，植被生理功能受到的破坏比冠层结构更严重，表明植被正在逐渐失去恢复力。在相对高海拔地区，植被恢复力的变化对高水汽压不足比标准化降水-蒸散指数更敏感，但在黄土高原上则相反。空间异质性分析表明，这些变化主要受气候区、水相关因素（降水、相对湿度、土壤水分）及其交互作用的影响。在全球变暖的背景下，将韧性变化描述为生态系统管理和恢复的参考条件具有重要意义。

（17）生态系统对干旱的抵抗力和恢复力之间的权衡下降

姚莹, ,付博杰 https://doi.org/10.1029/2024EF004665 抵抗力和韧性被广泛用于描述生态系统干旱稳定性。据报道，阻力和韧性之间存在权衡，但其长期趋势在全球范围内仍不确定。基于遥感植被指数，我们评估了抗旱性和恢复力的时空动态。结果显示，阻力和弹性之间的权衡显著下降，对应于高阻力-高弹性或低阻力-低弹性的区域比例大幅增加。在南萨赫勒地区、南非和华中地区，降水和植被覆盖率的增加有助于增强由抵抗力和韧性构建的干旱稳定性;而气温上升、水资源供应减少和森林砍伐导致北美东北部、南美洲和刚果地区的稳定性下降。由于权衡减少而导致的低阻力-低弹性区域的增加警告着区域生态系统的脆弱性增加。

要点 在过去的三十年里，阻力和弹性之间的权衡已经显著下降 低抗性 -低复原力地区比例的增加反映了生态系统对干旱的稳定性降低 归因分析表明，气温升高、水资源供应减少和森林砍伐导致稳定性下降

简明语言摘要 抗旱性和韧性描述了稳定性的两个方面，两者之间的权衡描述了高抗性-低抗性或低抗性-高韧性的生态系统的干旱响应模式。在全球变化下，这种权衡在过去几十年中显著下降，对应于低阻力-低弹性地区比例的大幅增加，这意味着干旱稳定性下降。在这里，我们创新性地评估了抵抗力和恢复力之间权衡的变化，强调了气温上升、水资源供应减少和森林砍伐对干旱稳定性的负面影响。

（18） 陆地生态系统恢复力下降

陆地生态系统恢复力下降IF 12.0SCIEJCR Q1环境科学与生态学1区Top 姚莹, ,付博杰 https://doi.org/10.1111/gcb.17291 陆地生态系统的恢复力对于在干扰后维持生态系统的结构和功能稳定性至关重要。然而，过去几十年来恢复力的变化以及在持续气候变化下未来恢复力丧失的风险尚不清楚。在这里，我们使用两个遥感植被指数确定了恢复力趋势，分析了潜在驱动因素对恢复力变化的相对重要性，最后根据 CMIP6 的八个模型的输出数据评估了未来恢复力丧失的风险。结果表明，超过 60% 的生态系统经历了恢复力从增加趋势转变为下降趋势。归因分析表明，恢复力下降的最重要驱动因素因地区而异。恢复力下降的趋势与热带地区降水变化增加、干旱地区植被覆盖减少、温带地区温度变化增加和寒冷地区平均温度升高有关。CMIP6 揭示了 SPP585 下的陆地生态系统预计比 SSP126 和 SSP245 下的陆地生态系统的恢复力下降更严重，尤其是在寒冷地区。这些结果凸显了未来生态系统恢复力持续退化的风险以及气候缓解行动的紧迫性。

陆地生态系统的恢复力对于在干扰后维持生态系统的结构和功能稳定性至关重要。然而，过去几十年来恢复力的变化以及在持续气候变化下未来恢复力丧失的风险尚不清楚。在这里，我们使用两个遥感植被指数确定了恢复力趋势，分析了潜在驱动因素对恢复力变化的相对重要性，最后根据 CMIP6 的八个模型的输出数据评估了未来恢复力丧失的风险。结果表明，超过 60% 的生态系统经历了恢复力从增加趋势转变为下降趋势。归因分析表明，恢复力下降的最重要驱动因素因地区而异。恢复力下降的趋势与热带地区降水变化增加、干旱地区植被覆盖减少、温带地区温度变化增加和寒冷地区平均温度升高有关。CMIP6 揭示了 SPP585 下的陆地生态系统预计比 SSP126 和 SSP245 下的陆地生态系统的恢复力下降更严重，尤其是在寒冷地区。这些结果凸显了未来生态系统恢复力持续退化的风险以及气候缓解行动的紧迫性。

（19）加剧的结构性超调加剧了干旱对旱地生态系统的影响

张逸轩 https://doi.org/10.1029/2023EF003977 有利的环境会导致植被过度生长超过生态系统的承载能力，加剧水资源的枯竭，并增加对植被退化的滞后影响的风险。这种现象被定义为结构性超调，可导致大规模森林死亡和草原退化。然而，由于植被和气候之间复杂的时变相互作用，目前对结构超调的理解仍然不完整。在这里，我们使用动态学习算法来分解植被和气候对干旱发生的贡献，追踪先行植被动态之间的联系，从而有效地捕获结构超调。本研究侧重于中国西北旱地的气候敏感热点，在 1982—2015 年期间，该地区检测到气候变暖和潮湿引起的显着植被绿化，导致土壤水分不足，加剧干旱期间植被退化风险。我们发现，在此期间，结构性超调诱导了大约 34.6% 的干旱事件，滞后效应占这些超调干旱事件植被退化的 16.7%。超调干旱的发生呈随时间增加的趋势，这主要是由植被过度生长和降水变化驱动的。尽管超调和非超调干旱的严重程度在空间分布上通常相当，但超调干旱的影响仍然越来越明显。我们的结果表明，预期的加深超调干旱不容忽视，并强调了可持续农业生态系统管理策略的必要性。

1982-2015 年期间，结构性超调占中国西北干旱地区干旱事件的 1/3 以上 近 20% 的植被下降是由过度干旱的植被滞后效应引起的 由于降水拖曳的植被过度生长，结构性超调干旱频率增加

简明语言摘要 结构性超调干旱定义为由于有利环境而超过生态系统承载能力的植被生长，对西北旱地构成了重大威胁。使用由卫星和再分析数据驱动的动态学习算法，我们对结构性超调对中国西北旱地生态系统干旱发生的影响进行了全面评估。我们的结果表明，结构性超调占干旱事件的三分之一以上，并且从 1982 年到 2015 年呈上升趋势。在气候变暖的情况下，预计结构性超调干旱的频率和影响将会增加，这凸显了可持续土地利用管理的重要性。

说明结构性并不有效，特别是在城市生态系统中，生态系统是不是也是这样？增绿并不是都很有效

（20）植被结构与生理对陆气耦合的解缠效应

李万彤 https://doi.org/10.1111/gcb.70035
陆地植被是地球系统的关键组成部分，调节着陆地和大气之间碳、水和能量的交换。植被通过吸收和蒸腾土壤水分来影响土壤水分动态，从而调节陆地与大气的相互作用。此外，由于气候变化和森林管理，植被结构（例如叶面积指数）和生理学（例如气孔调节）的变化也会影响陆地-大气相互作用。然而，植被结构和生理学在调节陆地-大气相互作用中的相对作用在全球范围内尚未得到很好的理解。在这里，我们研究了植被结构和生理学对土壤水分 （SM） 和水汽压亏缺 （VPD） 之间耦合的贡献，同时还考虑了有影响力的水文气象变量的贡献。我们关注生长季 SM 低于正常水平的时期，以明确研究土壤干燥期间植被对 SM-VPD 耦合的调节。我们使用一种可解释的机器学习方法来量化和研究 SM-VPD 耦合对植被变量的敏感性。我们发现植被结构和生理学对北半球寒温带地区的 SM-VPD 耦合有很强的控制作用。植被结构和生理学对 SM-VPD 耦合表现出相似且主要的负敏感性，植被动力学的增加导致更强的负 SM-VPD 耦合。我们基于地球系统模型模拟的分析表明，模型在很大程度上再现了植被生理学对 SM-VPD 耦合的影响，但它们歪曲了植被结构的作用。通过这种方式，我们的结果指导了模型开发，并强调对植被结构和生理学作用的更深入理解是更准确预测未来气候和生态系统的先决条件。

（21）中国人工林的干旱风险高于天然林

隆隆 马,https://doi.org/10.1111/gcb.70055 抽象 为了改善环境和减缓气候变化，中国实施了雄心勃勃的天然林保护项目，并扩大了人工林。然而，气候变异性的增加导致了更频繁和更严重的干旱，加剧了这些森林的衰退。很少通过同时考虑抵抗力和复原力来评估人工林的干旱风险，并且缺乏自然林和人工林之间的比较分析。在这里，我们使用 2001 年至 2020 年的卫星观测比较了中国天然林和人工林的抗旱性和恢复力，以了解哪些森林面临更高的干旱风险。结果表明，与天然林相比，人工林表现出较低的抗旱性和恢复力，尤其是在亚热带常绿阔叶林和暖温带落叶阔叶林中。此外，与 2001-2010 年相比，2011-2020 年人工林的抗旱性显著增加，而恢复力则下降，这表明人工林应对干旱胁迫的策略发生了转变。与天然林相比，人工林的干旱风险较高，这主要是由于森林冠层高度较低和土壤养分较差，这限制了抵抗力，以及较低的冠层高度和严重的干旱特性（严重程度、持续时间和频率），从而降低了恢复力。这些结果强调了人工林中更高的干旱暴露潜在风险。为了减轻气候变化对未来干旱对人工林的影响，当务之急是加强管理策略，包括保护天然林和增加人工林的结构多样性。

（21.1）中国人工林的生产力对干旱的敏感性高于天然林

钟子倩, https://doi.org/10.1029/2021JG006306 人工林 （PF） 约占中国森林总面积的三分之一，为碳汇和生态系统服务做出了重要贡献。干旱对所有森林生态系统构成重大威胁，然而，尽管 PF 很重要，但关于它们对干旱的敏感性及其与天然林 （NF） 的比较的信息有限。在本研究中，基于卫星的植被指数用于调查和比较 PFs 和 NFs 对干旱的敏感性。我们发现 PFs 的生产力比 NFs 对干旱更敏感，表现出与干旱年际变化的对应性更强，并且在干旱条件下的生产力下降幅度比 NFs 更大。然而，PFs 在干旱干扰后往往比 NFs 恢复得更快。观察到的对干旱敏感性的差异可能反映了 PF 和 NF 生态系统之间的内在差异。我们还发现，随着气候干旱度的增加，PFs 和 NFs 对干旱的响应差异变得不那么明显，这表明受到外部环境条件的影响。这项研究的结果强调了通过各种管理策略提高 PF 对气候变化的抵抗力的重要性，特别关注水资源可用性问题。 简明语言摘要 近年来，中国的植树造林做法引起了广泛关注。人工林 （PF） 与天然林 （NF） 在许多方面都不同，例如年龄、物种丰富度、植物密度等。许多研究探讨了森林对气候变化的敏感性，但很少有研究专门关注 PFs。本研究全面考察了 PFs 和 NFs 对中国干旱的敏感性。我们发现 PFs 对干旱的敏感性高于 NFs，这是由于 PFs 和 NFs 生态系统之间的结构和功能差异造成的。本研究的知识对于理解气候变化背景下 PFs 的变化至关重要。

要点 人工林 （PFs） 比天然林 （NFs） 对干旱更敏感 PFs在干旱干扰后往往比NFs恢复得更快 对干旱敏感性的差异可能反映了 PFs 和 NFs 生态系统之间的内在差异

（22）过去 40 年，中国南方人工林的绿化速度比天然林慢

范增辉, https://doi.org/10.1029/2024GL111209 抽象 森林在世界范围内出现了强烈的绿化趋势，以前的研究将其主要归因于造林等土地利用转换。然而，对于现有森林的绿化，人类干预的作用尚不清楚。在这里，我们将中国南方邻近的自然林和人工林配对，以尽量减少森林类型之间的差异，并分析了 1987 年至 2021 年期间 Landsat 的植被指数 EVI2。在天然林中观察到的 EVI2 趋势可以看作主要是对大规模环境变化的反应，而森林类型之间的差异代表了人类干预造成的影响。我们发现，尽管人工林的平均 EVI2 与天然林相当，但人工林的绿化趋势总体上降低了 7.0%。我们的结果表明，与人工林相关的人为干预并没有加速其绿化，这表明有必要制定精细化政策来加强未来的森林绿化。

要点 1987 年至 2021 年，中国南方人工林的绿化程度略低于配对天然林 在过去 40 年中，南方人工林的绿化趋势总体上比天然林低 7.0% 环境变化，而不是人为干预，可能是中国南方观察到绿化的主要原因

简明语言摘要 世界范围内已有森林普遍绿化的报道。虽然以前的研究倾向于将森林绿化归因于土地利用转换，例如重新造林和植树造林，但人类干预对现有森林的作用仍不清楚。天然林的绿化趋势主要受环境变化的影响，而人工林的绿化趋势也受人工干预的影响。因此，两种森林类型之间的绿化趋势比较有助于定量区分人工干预的作用。在这里，我们将空间相邻的天然林与中国南方的人工林配对，并基于 Landsat 卫星系列对 1987 年至 2021 年森林类型之间的绿化及其趋势进行了成对比较。结果发现，尽管它们的平均绿化相似，但人工林的绿化趋势比天然林低 7.0%。因此，人为干预可能导致绿化趋势减弱，而环境变化可能是中国南方现有森林绿化的主要驱动力。这种驱动因素的区分对于我们理解环境变化、土地利用和土地利用变化的影响以及设计使我们走上更可持续未来的道路的政策至关重要。

（23）中国天然林和人工林物候的趋势与气候敏感性

娴子怡 https://doi.org/10.1029/2023JG007955 森林是陆地上最大的碳汇，森林物候的时间对碳吸收有深远影响。然而，森林物候的时间和敏感性差异，特别是人工林 （PF） 和天然林 （NF） 之间的差异，尚未确定。本研究利用野外调查数据和卫星数据，分析了 2000—2022 年中国 NF 和 PF 的物候趋势和气候敏感性。我们发现 NF 和 PF 的生长季节开始 （start of the season （SOS）） 每年显着提前 0.07 和 0.08 天−1，而 NF 和 PF 的生长季节结束（季节结束 （EOS））每年延迟 0.06 天−1.此外，降水和气温共同影响物候事件发生的时间。季前降水使 EOS 推迟了 0.009 天 mm−1和 0.006 天 mm−1在 NF 和 PF 中。此外，在干旱地区（即季前降水 <100 mm），PF 的 SOS 对降水比 NF 更敏感。空气温度显著使 SOS 提前了 0.74 和 0.95 天 °C−1在 NF 和 PF 中，并将 EOS 延迟了 0.89 和 0.71 天 °C−1此外，SOS 和 EOS 对空气温度的敏感性在 NF 和 PF 之间显著不同。我们的研究结果表明 PF 和 NF 之间存在显着的物候差异。结果表明，NF 和 PF 对气候变率的响应不同，这意味着在气候变化下预测碳封存能力时应考虑森林起源。

简明语言摘要 物候是森林对气候变化响应的重要指标，其变化对森林的碳吸收有很大影响。本研究调查了中国天然林和人工林的物候变化，以及森林物候对气温和降水的敏感性。我们发现，从 2000 年到 2022 年，中国森林的生长季节开始较早，结束较晚。此外，气温和降水升高会分别提前和延迟中国森林生长季的开始和结束。然而，人工林和天然林对物候变暖和湿润的推进和延迟的幅度不同。我们建议未来的研究应该在生物地球化学模拟中考虑森林起源的影响。

（24）与中国的人工林相比，天然林表现出更高的碳封存率和更低的耗水量 2018

于震,刘世荣 https://doi.org/10.1111/gcb.14484 与天然林 （NF） 相比，大规模人工林 （PF） 在中国被赋予了更高的优先级，以改善环境和缓解气候变化。然而，这些 PF 对水资源安全的生态影响在国家范围内较少得到考虑。此外，很少对气候变化下 PF 和 NF 之间的关键生态影响进行迫切需要的比较。在这里，我们结合使用遥感和野外清查相结合的方式，比较了中国 PF 和 NF 的碳封存和水消耗量。我们发现，平均而言，NF 消耗的水少 6.8%（每个生长季节 37.5 毫米），但封存了 1.1%（12.5 克 C m）−2生长季节−1） 的碳含量高于 PF 的碳含量。虽然在能源受限地区（干燥指数 [DI] < 1），PF 和 NF 之间的耗水量 （p = 0.6） 没有显著差异 （p = 0.6），但在水分受限地区，PF 的耗水<量显著高于 NF （DI > 1）。此外，从 1980 年代到 2000 年代，PF 的产水量比 NF 明显且更大，这表明 PF 对气候变化更敏感，导致与 NF 相比耗水量更高。我们的结果表明，应该在最大化碳封存和水产量的好处方面对 NF 进行适当估值。未来的人工林项目应谨慎规划，特别是在水资源有限的地区，这些项目可能对碳封存产生较少的积极影响，但会导致产量大幅减少。

（25）陕西省黄河沿岸生态系统服务互动的时空动态与驱动因素

Spatial-temporal dynamics and drivers of ecosystem service interactions along the Yellow River area in Shaanxi Province https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.145095 优化生态系统服务 （ES） 需要确定合适的管理单元和分区策略，这从根本上取决于对 ES 跨尺度复杂相互作用的全面理解。然而，缺乏精确的跨尺度研究方法阻碍了该领域的进步。本研究引入了一个跨尺度框架，采用 InVEST 模型、相关性分析、地理加权回归、Morlet 小波、自组织地图和地理探测器方法来评估和管理陕西省黄河沿岸的 ES。我们量化了该地区的四个关键 ES，包括年产水量 （WY）、土壤保持 （SC）、碳封存 （CS） 和粮食生产 （FP），并分析了它们从 2000 年到 2020 年的权衡、协同作用和空间分布。我们的研究确定了两个 ES 对（WY-FP 和 SC-CS），从 2000 年到 2020 年具有很强的协同作用，但随着时间的推移，它们逐渐减少。此外，三个 ES 对 （CS-WY、CS-FP 和 SC-FP） 在网格和子流域尺度上表现出显着的权衡。随着时间的推移，CS-WY 和 CS-FP 之间不断升级的权衡强度凸显了日益增长的冲突，凸显了制定有针对性的管理策略的紧迫性。此外，ESs 的空间差异明显，SC 和 CS 在黄土丘陵沟壑中部地区更为普遍，而南部关中平原的 WY 和 FP 更为明显。此外，从 2000 年到 2020 年，观察到这些服务的高价值区域明显北移。Morlet 小波函数确定了 ES 相互作用的临界尺度，特别是在 25 到 225 km 之间2（乡镇）和 400–900 公里2（子流域）。我们对这些尺度上 ES 束的时空动态分析表明，大多数 ES 束表现出类似的空间分布，尽管某些组合，例如乡镇尺度的 WY 包，表现出不同的尺度特异性模式。气候和地形变量产生了显着影响，但人为因素和地理因素之间的非线性增强对大多数 ES 相互作用产生了更明显的影响。本研究为 ES 管理提供了一个科学稳健的跨尺度框架，增强了我们对规模依赖性 ES 动态的理解，并指导制定有针对性的政策和管理战略以实现可持续区域发展。https://mp.weixin.qq.com/s/oJ6Ierwq3z5D5iKAq7dgEg

（26）【Landscape and Urban Planning】城市扩张会减少对绿色空间的暴露吗？来自中国城市的证据

保持对绿色空间的普遍关注是建设宜居城市的关键任务之一。然而，过去几十年全球城市扩张的普遍性导致绿色空间暴露不均衡，这是城市无序发展的空间伴随物。以前的文献主要集中在研究生物物理条件、社会经济发展和机构能力对塑造绿色空间暴露的影响，很少关注城市扩张的作用。为了解决这一差距，我们开发了一个概念框架来探索城市扩张与绿色空间暴露之间的关系。然后，我们使用高德地图实时可达性模型、景观指标和回归模型来研究城市扩张是否能减少中国城市的绿色空间暴露。从统计上看，很明显，南部和东南部城市以及行政级别较高的城市拥有更大的绿地敞口，而东部和较小的城市往往表现出城市扩张。此外，我们部分证实了城市扩张可以减少对绿色空间的暴露，尤其是在分散和分散的中国城市。这一结果可归因于优先考虑城市核心而不是郊区的规划策略。然而，对于复杂的城市形态来说，情况并非如此。我们推测这一发现与中国城市非系统性增长和边缘发展的普遍特征有关。这项工作可能为规划者和决策者在协调绿色空间规划与城市发展轨迹方面提供见解。 Does urban sprawl lessen green space exposure? Evidence from Chinese cities 作者：Yang Chen, Daniele La Rosa, Wenze Yue 2025 DOI:https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2025.105319

（27）城乡建设用地梯度扩展对典型山地城市景观破碎化的影响

“Jiang, Y., Zhou, L.*, Wang, B., Zhang, Q., Gao, H., Wang, S., & Cui, M. (2024). The impact of gradient expansion of urban–rural construction land on landscape fragmentation in typical mountain cities, China. International Journal of Digital Earth, 17(1), 2310093.” https://doi.org/10.1080/17538947.2024.2310093 山坡型城镇化是目前解决城镇扩张最经济的途径，但对山区建设用地梯度扩张的特征、过程、规律及其对景观破碎化影响的研究较少。本研究提出了一种识别山区建设用地的方法，并量化其对耕地和生态用地破碎化的空间影响。研究结果表明：（1）山坡型城镇化可分为“单向”、“双向”和“多向”扩张，受城镇不同方向地形比例的影响，扩张幅度与城市经济水平相关。（2）山坡型城镇化导致景观破碎化呈加剧趋势，20 年来重点区域耕地破碎化增加了近3倍，生态用地破碎化增加了2倍。（3）山坡型城镇化对耕地和生态用地破碎化的影响随距离增大而减小，主要影响3 km 以内的区域。研究结果为识别山地城镇发展景观生态风险的重点区域及特征提供方法参考，为降低山地城镇发展过程中景观生态风险、促进可持续发展提供理论依据。 滨海城市扩张？

全球河流系统将旧碳从陆地输送到大气中 Old carbon routed from land to the atmosphere by global river systems

10.1038/s41586-025-09023-w 摘要： Rivers and streams are an important pathway in the global carbon cycle, releasing carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) from their water surfaces to the atmosphere1,2. Until now, CO2 and CH4 emitted from rivers were thought to be predominantly derived from recent (sub-decadal) biomass production and, thus, part of ecosystem respiration3,4,5,6. Here we combine new and published measurements to create a global database of the radiocarbon content of river dissolved inorganic carbon (DIC), CO2 and CH4. Isotopic mass balance of our database suggests that 59 ± 17% of global river CO2 emissions are derived from old carbon (millennial or older), the release of which is linked to river catchment lithology and biome. This previously unrecognized release of old, pre-industrial-aged carbon to the atmosphere from long-term soil, sediment and geologic carbon stores through lateral hydrological routing equates to 1.2 ± 0.3 Pg C year−1, similar in magnitude to terrestrial net ecosystem exchange. A consequence of this flux is a greater than expected net loss of carbon from aged organic matter stores on land. This requires a reassessment of the fate of anthropogenic carbon in terrestrial systems and in global carbon cycle budgets and models. 摘要翻译： 河流是全球碳循环的重要通道，其水面会向大气释放二氧化碳（CO2）和甲烷（CH4）1,2。此前学界认为，河流排放的CO2和CH4主要源自近十年内的生物量生产活动，因此属于生态系统呼吸作用的一部分3,4,5,6。本研究通过整合新测量数据与既有成果，建立了全球河流溶解性无机碳（DIC）、CO2和CH4的放射性碳含量数据库。同位素质量平衡分析显示，全球河流CO2排放量的59±17%源自千年或更古老碳库的释放，这一过程与流域岩性和生物群落特征密切相关。这种通过侧向水文路径从长期土壤、沉积物和地质碳库中释放的工业革命前古老碳，年均通量达1.2±0.3 Pg C，与陆地净生态系统交换量级相当。该通量导致陆地古老有机碳库的净损失超出预期，亟需重新评估陆地系统中人为碳的归宿，并对全球碳循环预算和模型进行修正。