高水平开放背景下的生物多样性安全：现状、问题及展望

王舒鸿 邢 璐 陈穗穗

生物多样性是指生物及其所在生态复合体的种类丰富度和相互间的差异性(Wilson，1988)[1]，包括遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性三个主要层次，物种多样性是生物多样性的核心(魏辅文等，2014)[2]。生物多样性安全是指一个国家赖以生存和发展的生物多样性环境处于不受或少受破坏和威胁的状态，以及维持这一状态的能力。主要包括两方面内容：一是生物多样性系统自身的安全状况，即系统结构是否失衡、功能是否健全、是否能够实现自我调控以维持稳定的状态；二是生物多样性对经济社会的价值，即能否满足人类生存发展的需要。生物多样性安全的监测预警，是对生物多样性安全的提前预判和险情预报。

生物多样性关系人类福祉，是人类赖以生存和发展的重要基础，生物多样性损失会对粮食、水、能源安全以及生态环境造成严重的破坏。2021年世界自然保护联盟公布的《濒危物种红色名录》指出，人类以0.01%的生物量占据了全球90%的生物活动面积，毁灭了83%的野生动物和50%的植物(Bar-On等，2018)[3]。在评估物种中，濒危物种占比高达28%，如果不采取相应措施防范治理，物种灭绝风险还将进一步提高，甚至可能引发第六次物种大灭绝的提前到来(Geballos等，2020)[4]。在此背景下，生物多样性保护工作显得尤为迫切，直接关系到生态及社会系统的稳定与可持续(Blicharska等，2019)[5]，其本身所具备的自我调节能力(Rahman等，2018)[6]和生态服务功能以及由此衍生的各种物质资源(Girardello等，2019)[7]，对人类社会的可持续发展至关重要，受到了国际社会的高度重视。

国际贸易作为影响生物多样性安全最主要的因素之一，1980—2014年间造成了30%的生物多样性损失、25%的鸟类物种损失(Ortiz等，2020)[8]。截至2021年3月，全球受贸易影响的濒危物种共有35 063种，占全部濒危物种的96.57%。发达国家倾向于将本土的生物多样性损失转嫁国外，驱动了中南美洲33%和非洲26%的生物多样性损失(Marque等，2019)[9]，瑞士食品进口给国外造成的生物多样性损失是国内损失的19倍(Chaudhary和Kastner，2016)[10]，这些做法对发展中国家的生物多样性安全进一步造成威胁。1992年，联合国环境与发展大会上签署的《生物多样性公约》，为世界各国共同应对日益严重的全球性生物多样性危机提供了法律约束。2009年欧盟发布的《适应气候变化：迈向欧洲行动框架》白皮书提及了绿色贸易的概念，2010年联合国也制定了20项“爱知生物多样性目标”。但是从目前来看，西方发达国家的行动目标无一实现。

中国既是生物多样性特别丰富的国家之一，又是生物多样性受到严重破坏的发展中国家之一。党和国家领导人高度重视生态环境与生物多样性保护等国家战略规划部署。《中国生物多样性保护战略与行动计划》(2011—2030年)指出，要建立我国生物多样性监测和预警体系；2017年党的十九大报告明确提出“构建生态廊道和生物多样性保护网络，提升生态系统质量和稳定性”的国家战略部署，确保生态系统安全，减少生物多样性损失。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确将实施生物多样性保护重大工程、构筑生物多样性保护网络作为提升生态系统质量稳定性的重要内容。2021年10月，习近平在《生物多样性公约》领导人峰会上也进一步表示，为未来全球生物多样性保护设定目标、明确路径，具有重要意义。2022年李克强在“全国两会”政府工作报告中强调，“要扩大高水平对外开放，推动高质量发展”，“保护生物多样性”；“加强生态环境保护，促进可持续发展”。党的二十大报告也提出，要“实施生物多样性保护重大工程”。

生物多样性资源是农、林、牧、副、渔业经营利用的直接对象。世界自然保护联盟(IUCN)归纳的与国际贸易相关的威胁生物多样性的原因，主要包括：住宅与商业开发、农业和水产养殖、能源生产和采矿、交通和服务设施、生物资源利用、人类入侵和干扰、污染、气候变化与恶劣天气等，这些与国际贸易相关的原因所引起的生物多样性损失在增加的受威胁物种数量中的占比高达81%，且有不断加剧的趋势(Reyers等，2020)[11]。以濒危物种为例，2012—2021年，中国的濒危物种数量增加了77%。随着中国对外开放水平不断提高，尤其是在建筑业、农业及金融业等与生物多样性密切相关的部门出口贸易额占总贸易额的比重更是高达84.55%，影响了1131种濒危物种。这也是中国在解决高水平对外开放和生物多样性安全保护方面所面临的双重困境。

在国际大趋势下，生物多样性安全问题成为21世纪迫切需要解决的课题，是地理学、生态学、环境科学等学科研究的前沿领域。本文将以生物多样性安全保护为出发点，对生物多样性的影响因素与保护、生物多样性的贸易转移、生物多样性评价指标体系和生态安全的监测预警等方面的研究成果进行总结，分析其不足并提出研究展望。

一、国际贸易对生物多样性的影响

长期以来，尽管国际贸易为参与国带来了技术溢出、经济增长等诸多好处，但也不可避免地对贸易国特别是主要出口国的生态环境造成污染与破坏，使其付出巨大的生物多样性代价(Kok等，2020)[12]。全球近30%的物种威胁是由国际贸易造成的(Lenzen等，2012)[13]，且这一比例还在不断攀升，国际贸易已成为当前威胁各国生物多样性的主要原因(Wiedmann和Lenzen，2018)[14]。

国家间贸易与分工的复杂性和交叉性不仅为厘清世界各国生物多样性保护责任增加了难度，也对世界范围内生物多样性保护的跨区域合作带来挑战(Chang等，2016)[15]。特别是全球价值链分工的不断深化和各国贸易联系的日趋密切(Acquaye等，2017)[16]，进一步加深和放大了全球生物多样性的转移和损失(Kok等，2020)[12]。生物多样性损失转移的方向总是从发达国家流向发展中国家(Lenzen等，2012)[13]，而且以中美洲、南美洲、非洲和亚洲等地区为主要流失地(Meijaard等，2021)[17]，这些地区的国家多为发展中国家，处于经济发展初期，会优先生产和出口农林和采矿业等与生物多样性密切相关的初级产品(Moran等，2016)[18]，如肯尼亚(Carsan等，2013)[19]和墨西哥(Saldana-Vazquez等，2010)[20]的咖啡种植，马来西亚的油棕种植(Bruhl和Eltz，2010)[21]以及亚马逊流域的石油开采(Azevedo-Santos等，2016)[22]等，此类产业对当地自然环境的负面影响较大，容易破坏生物栖息地，导致濒危物种增多，生物多样性受损严重(Philpott等，2008；de Baan等，2015)[23-24]。发达国家则凭借发达的经济、先进的技术和产业转移契机成为了生物多样性进口国(Chaudhary和Kastner，2016)[10]。

在参与国际贸易的过程中，发展中国家作为弱势方承担了大量的资源环境成本，发达国家则凭借其先进的经济技术优势和适时的产业转移实现了资源环境成本的转嫁。生物物种作为环境资源的重要组成部分，不可避免地受到了显著影响。部分学者对全球国家进行区域或经济程度划分，通过对比分析，探讨国际贸易驱动下的生物多样性损失分布与转移路径，明确发展中国家与发达国家的生物多样性在贸易过程中的真实损益。Lenzen等(2012)[13]利用CPC通用产品分类和国际自然保护联盟(IUCN)红色名录中关于威胁原因的信息，将受威胁物种与贸易商品联系起来，借助高分辨率的全球贸易投入产出表，追踪受影响商品从生产国到最终消费国的中间贸易流转路径，这是学术界第一次将国际贸易和外国消费作为物种威胁的重要驱动力纳入生物多样性的考察范围。研究表明，美国、日本、德国等发达国家是明显的生物多样性进口国，印度尼西亚、马达加斯加、巴布亚新几内亚等发展中国家是明显的生物多样性出口国，国际贸易实现了生物多样性的成本转嫁。

Moran和Kanemoto(2017)[25]通过将生物多样性足迹账户与IUCN濒危物种红色名录上受威胁物种的热点相匹配，以地图形式呈现了消费与全球范围内由生产驱动的空间热点联系，明确定位由商品和服务消费驱动的生物多样性威胁热点，有助于将自然资源保护主义者、消费者、公司和政府联系起来，以便更好地开展生物多样性保护行动。Marques等(2019)[9]运用多区域投入产出分析法，结合生物物理和经济模型，证实了2000—2011年整体人口和经济增长对鸟类多样性和碳封存的总影响显著增加，北美和西欧除外。生物多样性的损失主要发生在中美洲和南美洲、非洲和亚洲，国际贸易是重要的驱动因素，2011年，33%的中南美洲和26%的非洲的生物多样性影响是由其他地区的消费需求驱动的。为解决生物多样性危机，各国政府应明确本国的远洋消费责任，促进经济和产业发展向生物多样性影响较小的活动转移。Chaudhary和Brooks(2019)[26]利用IUCN栖息地分类数据库对乡村SAR模型进行参数化，确定了将遭受大范围物种灭绝的国家及每个国家的主要土地利用方式，该方法在预测全球物种灭绝方面的表现优于传统SAR模型，在此基础上将SAR预测与全球贸易数据库联系起来，估计各国的消费、生产和贸易对生物多样性的影响，为设计生物多样性保护战略和贸易需求方干预政策提供参考。

对于发达国家，学者主要分析环境压力对生物多样性损失的贡献。如Wilting和van Oorschot(2017)[27]测算了荷兰47个部门的生物多样性足迹，系统地量化了供应链相关的环境压力和与部门生产有关的陆地生物多样性损失，以平均物种丰度(MSA)为生物多样性指标来表征生态系统的自然程度，通过应用结构路径分析，发现最大的供应链相关生物多样性损失发生在土地密集型和能源密集型部门；生产初级资源的部门单位产出的生物多样性足迹最大；超过50%的生物多样性损失是由国外造成的；食品和化工部门造成的供应链相关损失中，超过45%是在直接供应商的上游。研究结果为提高部门生产效率、承担供应链责任提供了参考依据，在保护全球生物多样性的部门战略中，应优先考虑缓解温室气体排放以及与土地使用相关的战略选择。

对于发展中国家，学者则主要为经济初期的发展中国家更好地参与全球贸易与价值链提供合理化建议。Moran等(2016)[18]研究了多地区投入产出分析法是否适合追踪特定物种威胁、直接关联的产业以及最终推动这些产业的国家和消费品部门之间的联系。环境扩展的MRIO模型在宏观经济层面的运用较为成熟，但被用于调查个别部门、公司和产品时，不确定性会增加。Green等(2019)[28]对巴西塞拉多地区的大豆生产进行了研究，将物质流、经济贸易和生物多样性影响模型结合起来，理解贸易对生物多样性损失的影响以及远程市场和消费者的作用。消费国和贸易公司的不同采购模式对地方性物种的影响大不相同，个别买家和特定热点之间的联系也解释了一些消费者对地方性物种和个别受威胁物种的不成比例的影响，通过明确这些联系，使商品购买者和投资者能够更有针对性地努力改善其采购地区的供应链的可持续性。

二、生物多样性损失的原因

(一)农业生产

耕地扩张和集约化是提高农业生产的主要战略，同时也是生物多样性下降的主要原因(Sala等，2000；Foley等，2005；Pereira等，2012；Chaplin-Kramer等，2015)[29-32]。Zabel等(2019)[33]研究了通过耕地扩张或集约化实现全球产量平等增长对农业市场和生物多样性的影响。耕地扩张主要影响中美洲和南美洲的生物多样性，耕地集约化则重点威胁到撒哈拉以南非洲、印度和中国的生物多样性。研究结果表明，农业生产的提高以生物多样性减损为代价，主要集中在发展中的热带地区。欧洲和北美则在保证本国生物多样性不受威胁的同时，从较低的世界市场价格中获益，通过确定未来潜在冲突的热点，展示了需要保护优先权的地区，以平衡农业生产和保护目标。Macchi等(2020)[34]创造性地将农业生产强度与景观结合考察，以全球毁林热点地区阿根廷查科为对象，探讨景观如何塑造农业强度和鸟类生物多样性之间的权衡曲线，采用空间换时间的方法，在分级贝叶斯占用框架中整合了大型鸟类群落实地数据集、三个农业强度指标(肉类产量、能源产量和利润)和一系列环境协变量。结果表明，占用率与农业生产强度之间的关系与景观中的林地范围密切相关，当林地范围较低时，占用率随着农业强度的增加而降低，反之占用率则随着农业强度的增加而增加。在动态景观中，特别是在农业扩张持续减少自然生境的情况下，基于数据快照确定的战略有可能失败，对农业—生物多样性权衡进行适应性管理是必须的。

农业生产也导致了生物栖息地的转换、退化和碎片化(Tittensor等，2014)[35]，这些变化也使生物多样性受到损失。Newbold等(2015)[36]通过分析涵盖地理和分类覆盖范围的陆地组合数据库，量化了当地生物多样性对土地利用变化的响应。结果表明，在受影响最严重的栖息地，样品物种丰富度平均减少76.5%，总丰富度减少39.5%，基于稀缺度的丰富度降低40.3%；在全球范围内，丰富度平均降低13.6%、10.7%和8.1%；依照目前的土地利用现状，生物多样性损失会进一步加快，损失集中在生物多样性丰富但经济贫困的国家。虽然证实了土地利用和相关压力会降低当地的生物多样性，但目前尚不清楚变化幅度与安全界限的关系，Newbold等(2016)[37]给出了实证检验，推断目前大多数生物群落(特别是草原生物群落)和大多数生物多样性热点地区，甚至一些荒野地区的生物多样性的完整性超出了安全边界，若不加以控制，生物多样性的损失将破坏长期可持续发展的努力。Chaudhary和Kastner(2016)[10]使用农村物种—面积关系(SAR)模型估算了804个陆地生态区的农业用地导致的哺乳动物、鸟类、两栖动物和爬行动物等濒危灭绝物种的损失，并将物种损失估算与全球作物产量图相结合，计算184个国家170种作物的每吨物种损失，最后将每吨影响与粮农组织生产国和消费国之间的作物产品双边贸易数据联系起来，创新性地衡量了国际作物贸易和消费中体现的土地利用对生物多样性的影响。Millard等(2021)[38]将研究目标聚焦授粉物种，利用涵盖303项研究、12170个地点和4502个授粉物种的地方尺度数据库，模拟了土地利用类型和强度对全授粉者生物多样性的影响。事实证明，低水平的土地利用强度对授粉者的生物多样性会产生有利影响，但在大多数人为的土地使用类型中，利用强度的增加通常伴随着物种多样性和丰度的显著减少，特别是在城市和牧场地区；物种对土地利用强度的负面反应仅限于热带地区，反应的方向和幅度在不同的分类群中也有所不同。

(二)气候变化

随着气候变化的全球性影响日益明显，气候变化造成的生物多样性损失成为了全球性现象，得到了学者们的高度关注。Thomas等(2004)[39]指出，用于模拟当前和未来物种分布的方法不同，物种灭绝的预测也有所区别，但比由于不同扩散假设和不同气候变化情景导致的两倍差异要小；物种平均分布范围的变化至关重要，相比基于栖息地的SAR灭绝风险估计，本文认为基于物种平均的估计方法更为合理；物种通常是通过变化分布范围对过去的气候变化作出反应，而不是通过原地进化，如果对生态型变异的限制是正确的，那么对灭绝风险的估计将是保守的，人为的气候变化会产生更多的物种灭绝，是对陆地物种的主要威胁。Mori等(2021)[40]则以碳汇为切入点，量化了树木和灌木物种的丰富程度如何影响生物群落、国家和区域范围内的生物量生产，发现温室气体减排可以帮助维持树木的多样性，避免不同生物群落陆地初级生产力9%～39%的减少，其中，因气候变化而遭受最大经济损失的国家获益最多，对气候、生物多样性和社会来说是一个潜在的三赢。Scheffers和Pecl(2019)[41]脱离物种灭绝，从物种分布视角入手，探讨气候变化对生物多样性的影响。气候变化带来的物种的迁移会使其进入新的栖息地范围和地缘政治区域。一方面，新物种的到来表明物种生存范围的成功扩展；另一方面，这些物种也可能代表入侵者与历史上现存的物种竞争或捕食，引起额外的社会成本，如农业害虫的迁移或可能破坏重要的渔业生产物种。文章指出，在气候变化下管理和保护重新分布的物种，可以从生态/社会冲突与再分配、气候变化下的生物多样性保护和全球再分配的共同治理等层面着力进行。Arneth等(2020)[42]在充分认识到气候变化与生物多样性的相互作用后，认为到目前为止，大多数现有的国际生物多样性目标都忽略了气候变化的影响，且缓解气候变化的措施本身也可能直接损害生物多样性。通过确定现有和拟议的2020年后的生物多样性目标，发现即使消除了实现目标的其他障碍，也有可能因气候变化而受到严重影响，因此下一套生物多样性目标应明确处理与气候变化有关的风险，采用灵活动态的保护方法而不是静态的目标，将使各国能有效地应对生境、遗传资源、物种组成和生态系统功能的变化，并利用生物多样性的能力来缓解和适应气候变化。

气候变化和土地利用变化经常相互作用，共同影响生物多样性(Driscoll等，2012；Echeverria-Londono等，2016；Visconti等，2016)[43-45]。迄今为止，气候变化与土地利用变化(CC-LUC)相互作用的研究侧重于量化生物多样性结果，而不是确定潜在的生态机制，这使预测相互作用并设计适当的保护对策变得十分困难。Buhne等(2021)[46]提出了一个基于风险的框架，通过识别使生物多样性受土地利用变化影响并导致脆弱性的因素凸显，研究这些因素是如何被气候变化改变的(反之亦然)。该框架允许不同相互作用机制的影响在不同的地理和生态环境中进行比较，有利于加深对CC-LUC相互作用的理解，支持减少相互作用压力源造成的生物多样性损失的努力。Dai等(2021)[47]将气候变化与土地利用纳入并行分析框架，应用MaxEnt模型、三个一般环流模型和三种变化情景，预测了未来气候和土地利用变化对西藏和喜马拉雅棕熊在香港地区分布的共同影响，并利用电路理论确定了潜在的扩散路径。结果显示，物种将受到预期气候和土地利用变化的负面影响，分布区会大幅缩小，并向高海拔地区转移；预计西藏棕熊的扩散路径密度减少，扩散阻力增加，喜马拉雅棕熊的扩散路径将转向高纬度地区。为此，合适的分布区和扩散路径应被视为优先保护区。

(三)火灾及森林砍伐

生物多样性日益受到森林砍伐和火灾的威胁(Barlow等，2019；Brando等，2020)[48-49]。为深入分析火灾及森林砍伐对生物多样性的影响，Feng等(2021)[50]利用遥感及其对亚马逊地区动植物的综合范围估计，对过去20年对火灾和森林砍伐的影响进行量化。研究结果表明，森林砍伐导致大量的生境损失，火灾则进一步加剧了其对亚马逊生物多样性的巨大影响。自2001年以来，火灾影响了亚马逊雨林77.3%～85.2%的受威胁物种的分布，对物种范围的影响可能高达64%。森林政策、受火灾影响的森林面积和它们对生物多样性的潜在影响之间存在密切联系，为此要充分发挥政策执行在保护亚马逊生物多样性方面的关键作用。

部分学者聚焦森林砍伐的生物多样性的单独影响(Brodie等，2015；Van der Hoek，2017；Giam，2017)[51-53]。马达加斯加因森林砍伐率高成为全球保护的优先国家，但森林损失对生物多样性的影响尚未得到全面的量化。Allnutt等(2008)[54]使用广义相异性模型(GDM)估算不同时间点的剩余森林生物多样性。与传统的基于区域的方法不同，该模型可根据毁林位置估计生物多样性损失，从而为旨在减少毁林对生物多样性影响的土地使用政策提供信息。尽管大量文献将森林砍伐与全球供应链联系起来(Pendrill等，2019a；Pendrill等，2019b；Zhang等，2020)[55-57]，但Hoang和Kanemoto(2021)[58]创新性地将多地区投入产出模型与遥感数据结合，对2001—2015年全球森林砍伐足迹的时空变化进行了量化绘图，发现虽然许多发达国家、中国和印度在国内获得了森林净收益，但也增加了进口中体现的森林砍伐，其中热带森林是受威胁最大的生物群落，国际贸易中体现的森林砍伐热点也是生物多样性热点，如东南亚、马达加斯加、利比里亚、中美洲和亚马逊雨林，必须通过跨国合作，提高供应链的透明度、公共和私人参与度，加大对热带地区的财政支持来改革零毁林政策。

针对火灾对生物多样性的负面影响，也有学者提出不同观点。Tingley等(2016)[59]着重分析了火灾历史的变化如何影响加州针叶林中的鸟类多样性，通过收集超过38000次鸟类观察的数据集，对美国97起火灾进行了抽样，发现鸟类多样性随着火灾的增加而增加，燃烧严重程度变化较大的火灾地会有更多的物种，这种影响在火灾后的十年尤为明显，火灾创造了独特的栖息地，对针叶林地区维持生物多样性至关重要。确定适合不同生态系统的火灾数量和类型也至关重要，因为还有部分研究表明，增加火灾状况的变化并不一定会增加生物多样性。例如，在澳大利亚的半干旱桉树林中，鸟类的多样性与火灾增加的空间变化不相关(Kelly等，2015)[60]。Berry等(2015)[61]发现，在桉树林地，大面积长久不燃烧的植被具有较高的鸟类多样性，因为丰富的食物和住所资源支持许多物种生存。因此，Kelly和Brotons(2017)[62]认为火灾对动植物生存的影响是复杂的，一方面，许多动植物需要火才能生存；另一方面，在易发生火灾的生态系统中，某些物种和群落对火灾高度敏感，极易被火灾威胁。考虑火灾如何影响物种(Ponisio等，2016)[63]适宜生境的多样性和面积是很重要的，生物多样性可以从适合特定生态系统和物种需要的火灾中受益。

(四)野生动植物贸易

野生动植物贸易是国际贸易的一种，作为价值数十亿美元的产业(Nijman，2010)[64]，正推动大量物种走向灭绝(Bennett，2011)[65]。Scheffers等(2019)[66]指出，野生动植物贸易的热点集中在生物多样性丰富的热带地区，通过使用不同的评估方法，预测未来的相关贸易将影响多达3196种额外物种、总共8775种濒临灭绝的物种，为此有必要制定专项战略计划，以积极而非被动的政策打击野生动植物贸易，防止物种迅速从安全过渡到濒危。Morton等(2021)[67]对野生动物贸易进行了定量荟萃分析，从31项中综合了506种物种水平的影响大小，估计了哺乳动物(452种)、鸟类(36种)和爬行动物(18种)在贸易驱动的数量下降。目前的物种保护措施是失效的，即使在保护区内为贸易进行采伐，物种数量也会大幅下降，这表明交易物种的灭绝风险正持续增加，提高管理水平、解决不可持续的需求和贸易问题，必须成为保护的优先事项，以防止野生动植物贸易引发的生物多样性急剧下降。

(五)非法狩猎

与其他威胁生物多样性的因素相比，非法狩猎的影响更为直接(Ripple等，2014；Ripple等，2015；Benitez-Lopez等，2017)[68-70]。东南亚是受威胁物种数量最多的地区之一，狩猎是目前对该地区脊椎动物的最大威胁(Corlett，2016；Harrison等，2016；Ripple等，2016)[71-73]，导致在许多完整的森林地区脊椎动物的多样性和丰度大幅减少。Gray等(2018)[74]认为自制的非法陷阱捕猎是主要原因。为解决非法捕猎对生物多样性威胁的隐患，巡逻队应定期清除陷阱，做好主动搜查、逮捕和依法起诉网兜设置者等工作，并进行立法改革，将在保护区和紧邻保护区的地方拥有网兜和用于建造网兜的材料定为犯罪并长期坚决执行，同时与减少生物需求的活动相结合，以改变东南亚地区与野生动植物产品消费有关的文化态度和行为，以减缓物种危机。Chang等(2019)[75]则是深入分析了非法狩猎的动机，使用随机响应技术(RRT)评估针对四个重点鸟类类群的非法狩猎的流行率和驱动因素，并对RRT数据进行多元分析，测量了与狩猎相关的经济、人口和态度协变量，发现中国西南地区狩猎活动的最重要驱动因素与人们对狩猎的乐趣与态度有关，经济动机如狩猎的娱乐价值可能是狩猎行为较不明显的驱动因素。Rija等(2020)[76]回顾了1980—2020年的全球研究，发现在81篇报告988个物种/地点组合的论文中，有294个哺乳动物物种在48个国家的155个保护区被非法捕杀。在报告所述期间，对非法狩猎的研究大幅增加，结果表明，物种数量的下降在人类发展指数低的国家最为频繁，特别是在严格保护区且体重超过100公斤的物种。也就是说，无论保护区状况如何，非法狩猎最有可能导致资源贫乏国家保护区内大型物种的减少。这需要增加对人类发展的投资、开展额外的生物多样性保护努力，例如完善反偷猎战略和保护资源，以改善针对物种保护的资金和人员问题，其应成为各国政府的优先事项。

(六)其他

除此之外，生物入侵、COVID-19等因素也加剧了生物多样性损失的速度(Wauchope等，2019)[77]。新冠肺炎病毒对生物多样性的影响主要通过经济途径传播，甚至病毒对类人猿和其他物种的健康构成的直接威胁也是人类处理活动物以及传播疾病的结果(Chandrashekar等，2020；Gibbons，2020)[78-79]。尽管对生物多样性的短期影响已得到广泛讨论，但人们对危机可能的政治和经济反应及其对生物多样性保护的影响关注较少(Rondeau等，2020)[80]。Sandbrook等(2022)[81]描述了四种可能的未来政策，分别为恢复从前的经济、消除经济增长的障碍、绿色复苏和转型性经济重建，每一种选择都为生物多样性保护带来了机会和风险，它们在强调调动变革的因素以及在优先或轻视自然保护的程度上有所不同。从保护的角度分析四种选择的优缺点，研究认为，选择后新冠肺炎疫情恢复策略对生物多样性的未来具有重大意义。除了影响人类健康和农业生产，生物入侵还会产生疾病传播、森林损失、水流减少、栖息地转变等后果，进而导致物种灭绝和严重的种群耗竭(Doherty等，2016)[82]。为有效缓解生物入侵的不利影响，学者们纷纷展开了相应研究。McGeoch和Jetz(2019)[83]指出，2020年后对《生物多样性公约》的讨论必须将目标与生物入侵监测创新和决策支持联系起来，以便作出最有效的全球反应。

三、生物多样性的评价方法

评估生物多样性现状和变化趋势，是制定生物多样性保护政策与措施的前提和必要条件。Reid(1993)[84]基于PSIR模型提出了由21个指标组成的指标体系，为生物多样性状况和趋势的评价提供了框架。2004年，生物多样性公约第七次缔约国大会初步确定了由7个方面18个指标组成的生物多样性指标体系，用来评价全球生物多样性保护目标的实施进展。Butchart等(2010)[85]编制了31个指标报告《生物多样性公约》目标的实现进展，大多数生物多样性状况指标(包括物种数量趋势、灭绝风险、栖息地范围和条件以及群落组成)呈下降状态，但下降率并不明显，而生物多样性压力指标(包括资源消耗、外来物种入侵、氮污染、过度开发和气候变化影响)呈上升状态。尽管当地增加了应对措施(包括保护区的范围和生物多样性覆盖率、可持续森林管理、对外来入侵物种的政策反应以及与生物多样性相关的援助)，但生物多样性损失的速度并没有减缓。随后，许多国家、组织和学者基于CBD确定的指标体系，也先后提出了生物多样性评价指标体系，并开展了全球、地区和国家层面的生物多样性评价(Walpole等，2009；Xu等，2009；徐海根等，2010)[86-88]。

(一)生物多样性指数

生物多样性指数是学者们评价生物多样性常用的量化指标。Uchiyama和Kohsaka(2019)[89]以城市为切入视角，利用新加坡提出的“城市生物多样性指数”分析了日本20个人口密集城市的地方生物多样性管理与其社会和生态特征之间的关系，以确定基于指标的管理实践顺利完成的必要特征。结果表明，建筑区比例高的城市(自然资源有限)倾向于实施生物多样性的定量评估；不同政府部门之间的合作可能与某些特定的生态条件有关；人均林地数量相对较多的城市(自然资源丰富)倾向于实施协作；使用生物多样性指数等指标可有效处理在不同部门合作下进行的基于指标的城市生物多样性监测和管理实践，有利于在更广泛的区域内维护生物多样性。目前利用遥感技术进行生物多样性评估的研究大多停留在基于遥感影像得到的物种分类图上，仅获得物种数及物种分布信息，缺乏对生物多样性指数(如Shannon指数等)的遥感制图，而指数通常包含了更多关于生物多样性的信息，在生物多样性评估方面可发挥更重要的作用。杨星晨等(2022)[90]基于航空高光谱遥感影像及野外实测的植物波谱库得到物种分类图，提出了生物多样性指数的遥感制图方法，并利用地面实测值验证且与光谱异质性假说对比。该方法具有较高的可靠性，具有在多种生态类型推广使用的潜力，可为生物多样性评估提供一定的技术支持。Zeller等(2022)[91]则重点关注森林生物多样性，记录了德国三个地区的147块土地上的生物多样性潜力指数(IBP)，并运用计数回归模型量化地区IBP分数的变化与13个分类群的物种丰富度变化之间的关系。事实证明，尽管IBP通常不足以预测物种的实际或精确数量，但它可以用来描述一个森林在物种丰富度方面的潜力，可与基于物种的监测方法结合使用，以估计地方层面的生物多样性。

(二)海陆生物多样性评价指标

随着海洋经济战略地位的不断提升，部分学者聚焦海洋生物多样性的评估。朱京海等(2008)[92]根据科学性、代表性和实用性的原则提出了生物多样性评价的4个指标，即物种丰富度、生态系统类型多样性、物种特有性和外来物种入侵度，建立了沿海湿地生物多样性评价指标体系，并对辽宁沿海湿地生物多样性进行了评价，为辽宁沿海经济带的战略开发决策提供了科学的生物多样性保护措施和建议，但分指标之间还存在交叉现象和信息冗余问题，需要在工作实践中进一步简化和调整。俞炜炜等(2011)[93]系统地探讨了海洋生物多样性评价指标的选取原则与思路，基于压力—状态—响应(PSR)的评价框架，分别从生境物理破坏、海洋污染、外来物种入侵和过度捕捞4个方面选取压力指标，从生态系统完整性、生境多样性、物种多样性和珍稀濒危物种4个方面选取状态指标，从环境响应、社会响应和经济响应3个方面选取响应指标，构建了适合海洋生物多样性评价的指标体系，对泉州湾海洋生物多样性进行了评价。研究表明，多数压力指标呈退化趋势，生物多样性的压力持续增加；多数状态指标呈退化趋势，生物多样性不断下降；多数响应指标呈改善趋势，保护和提高生物多样性的行动力度不断增加。于谨凯(2013)[94]则以驱动力—压力—状态—影响—响应(DPSIR)模型为评价框架，构建了适合海洋生物多样性安全评价的指标体系，并对黄海近海海域生物多样性进行了评价。研究认为，虽然2008年后综合评价指数保持在基本安全或临界安全水平，但海洋生物多样性总体安全水平不高，因此，根据目前中国海洋生物多样性面临的威胁及状态建立生物多样性安全评估的预瞀机制是十分必要的。

还有部分学者致力于陆域生物多样性的评估。Colwell等(1994)[95]很早就估计了当地的陆地物种丰富度以及物种组合的独特性或互补性，认为局部丰富性可以通过推断物种积累曲线、拟合相对丰度的参数分布，或使用基于物种间个体分布或物种在样本间分布的非参数技术来估计；概述了从样本中估计互补性的难度；讨论了使用“参考”地点(或子地点)的重要性，评估物种组合的真正丰富度和结构组成，测量不相关的分类群之间的生态学意义上的比率、分类群/子分类群(层次)的比率，校准标准化的采样方法。近年来，基于情景的生物多样性建模评估未来可能的社会经济发展如何影响生物多样性成为国外学术界的主流。Schipper等(2020)[96]将其运用到陆域生物多样性的相关研究中，以平均物种丰度(MSA)指标表示：面向可持续性的未来、由政治分裂的世界决定的未来和全球继续依赖化石燃料的未来三种情景，通过更新的GLOBIO模型评估由三种共享的社会经济路径与不同程度的气候变化相结合所产生的陆地生物多样性完好性的变化，发现在三种情景下，生物多样性完好性都有所下降，但可持续性情景下的下降幅度最小；撒哈拉以南的非洲地区，未来生物多样性损失会很大；在一些情景—区域组合中，由于对农业用地的需求减少，未来的生物多样性会有所恢复，但这种恢复被其他压力(特别是气候变化和道路干扰)的增加影响所抵消。阻止或扭转陆地生物多样性下降的有效措施不仅应减少土地需求(如通过提高农业生产力和改变饮食习惯)，还应注重减少或缓解其他压力的影响。国内学者的研究则主要依赖PSR模型及其方法延伸。王琦等(2021)[97]围绕《生物多样性公约》爱知生物多样性目标、联合国可持续发展目标，借鉴国际上生物多样性评估新趋势，基于PSR概念框架，构建了中国陆域生物多样性综合评估体系，确定了22项评估指标，其中状态指标8项，压力指标7项，响应指标7项，并对指标相关性和可获得性进行分析。该指标体系不仅可以对陆域生物多样性基本状况、受威胁程度、保护成效进行单独定量评价，还可以用于陆域生物多样性综合定量评估，以优化调整生物多样性优先保护区和保护措施，为管理部门核算绿色国内生产总值(GDP)、制定区域生态补偿政策等提供技术支撑。

四、生态安全监测预警

生物多样性的监测预警对区域内经济、社会、生态环境协调发展的研究具有重要意义。与生物多样性安全评价不同之处在于，监测预警研究更加强调人的积极主导作用。从分析区域的生物多样性安全现状出发，探求维护生物多样性安全的关键因素和实施过程，构建生物多样性安全评价指标体系，借助数理模型划定生物多样性安全等级，制定不同的安全等级预警标准以构成完备的监测预警研究体系。当前，学术界对生物多样性安全研究尚未深入，对于生物多样性安全监测预警模型更是甚少涉及，但生态安全研究领域的方法及模型为生物多样性安全监测预警提供了良好的思路与模型启示。

(一)生态安全的监测预警模型

生态安全一词起源于环境安全，最早由Lester R Brown提出[98]。1987年，世界环境与发展委员会在《我们共同的未来》报告中提出了环境安全的概念(WCED，1997)[99]。1989年，国际应用系统分析研究所(IIASA)从人类社会的角度阐明了在全球生态安全监测系统中生态安全的含义(Ezeonu和Ezeonu，2000；Feng等，2017；Ju等，2020；Wen和Hou，2021)[100-103]。什么是生态安全，组织和学者们有不同的理解，这些理解可以分为狭义或广义的(Yu等，2014；Zhao等，2006；Li等，2019)[104-106]。在狭义上，生态安全指的是自然和半自然生态系统的安全，反映了生态系统的完整性和健康性(Lu等，2018；Wu等，2019)[107-108]。在广义上，生态安全被定义为人类的生产、生活、健康、社会秩序和基本权利不受威胁，包括自然生态安全、经济生态安全和社会生态安全(Li等，2019)[106]。狭义的概念是基于生态系统本身的特点，广义的概念则是从人类生存和发展的角度出发(Lu等，2019)[109]。最广泛使用的生态安全定义是指特定的时空尺度、结构、功能和生态系不受现有自然环境状态和社会经济压力的威胁(Fan和Fang，2020；Hu等，2019；Huang等，2020)[110-112]。

生态安全监测预警，是对区域社会经济发展与生态保护的失调程度、资源开发强度超过生态承载力的程度、生态环境的恶化趋势等进行预测和警告(徐卫华等，2017)[113]。国内外学者对生态安全监测预警的作用认知充分，在理论探索的同时，也在多个领域开展了生态安全监测预警实践。部分学者将研究重点集中于生态安全监测预警的专题研究。张智光(2014)[114]提出林业生态安全的监测预警方法，采用包含林业生态安全的压力—状态—影响—响应结构模型(FES-PSIR模型)和结构方程模型(SEM)的结构化和定量化方法，建立林业生态安全测度指标体系；并根据SEM方法得出各指标权重系数，克服传统权重确定方法的主观性；然后根据权重系数和林业L-V共生模型，将指标体系进行逐层耦合，构造出综合特征指数：森林生态与林业产业的共生度指数；最后构建包含共生度和生态受力系数两个维度的林业生态安全级别动态判断矩阵，既实现了对林业生态安全的“前因性预警”，又通过动态判断矩阵预测了林业生态安全的未来走势，在“前因性预警”的基础上进一步实现了“后果性预测”。

Lu等(2019)[115]使用系统动力学(SD)模型分析2009—2015年北京森林生态安全预警指数值的时空差异和动态演变，对2015—2030年的森林生态安全演变趋势进行了预测。结果表明，到2030年整个林业生态安全将继续保持改善状态，预警指数将有所上升；从空间上看，预警指数呈现出从功能拓展区到新城市发展区再到生态保护区的上升趋势，低指数范围随着城市化进程日益扩大。受林业资源、社会经济活动、自然环境和林业政策等诸多因素的显著影响，森林生态安全演变表现出明显的周期性和区域性差异。Wang等(2021)[116]基于PSR框架，以经济和社会子系统为基础，以海洋生态安全子系统为核心，构建了海洋生态安全的综合性多功能复合系统动力学模型，在此基础上进行数据模拟和预测，并将这些数据应用于海洋Lotka-Volterra模型，实现了对中国海洋生态安全的系统预警。结果表明，中国的海洋生态环境在2018年出现了恶化拐点，虽在2022年后会有所恢复，但仍表现出高度的脆弱性和敏感性，中国政府迫切需要采取相应措施，确保海洋资源环境的健康和稳定。研究发现了中国海洋生态安全的关键制约因素，在一定程度上填补了中国海洋生态安全预警领域的文献空白。

(二)监测预警评价指标体系

还有部分学者则重点关注区域生态安全综合监测预警体系的构建，并展开相关研究。孙凡等(2012)[117]通过对生态安全内涵以及重庆市生态环境安全问题的分析，论述了重庆市加强生态环境信息处理能力、建立生态环境质量动态监控信息系统、以数字化带动生态安全科学化和现代化的必要性、可行性，在此基础上构建了重庆市生态环境质量动态监控信息网络、生态环境数据指标体系及结构体系、生态环境地理信息(GIS、GPS、RS)应用支撑平台、生态质量预警系统以及生态事件应急指挥系统，为提高重庆市生态环境管理、生态质量监测评价及生态安全的预警水平和效能提供了理论支撑。Chen等(2020)[118]基于驱动力—压力—状态—影响—响应(DPSIR)框架构建了滇中城市群生态安全评价指标体系，并在1公里×1公里像素点和县域层面上应用灰色预警模型，实现了对2020年、2025年、2030年和2035年滇中城市群生态安全的预警。预警结果表明，青海省的生态安全形势将逐步改善，但未来生态安全形势依然严峻，生态安全预警指数最低值呈下降趋势，部分地区的生态环境持续恶化，未来应继续加强生态安全管理和调控。该研究结果可以为滇中的生态保护和经济发展决策提供参考。梁林等(2020)[119]基于韧性视角提出创新生态系统演化的韧性化理念，通过对比生态学和韧性双重理论视角下的创新生态系统演化过程，识别出包括多样性、流动性、缓冲性、进化性在内的四维韧性特征，构建了新区创新生态系统的韧性监测体系和预警模型，有助于从内外部协调发展的角度把握新区未来发展的关键点，精准地测度发展水平。结果表明，各新区韧性值整体上呈“V型”上升态势，韧性警情大体处于安全状态，中国新区具有一定抵御外部冲击的能力，内外协调程度较好；各新区韧性值呈现“一高两低”态势，中国新区发展仍具有明显的地域分化现象。

五、人们对生物多样性保护的新探索

(一)世界对生物多样性保护的探索

生物多样性保护是《生物多样性公约》和联合国可持续发展的目标之一。世界各国都在积极探索生物多样性保护的有效途径，尝试摆脱生物多样性锐减的困境(Driscoll等，2018)[120]。Waldron等(2017)[121]设定模型并根据经验量化了保护投资是如何减少《生物多样性公约》和可持续发展目标的签署国的生物多样性损失的。研究表明，使用平衡保护投资与经济、农业和人口增长(人类发展压力)影响的双重模型，可以预测人类发展所需保护资金的动态变化，以及签署国的生物多样性变化和拟议的生物多样性预算在人类发展压力下将实现的改善，将预测结果与选定的政策目标进行比较，可为平衡可持续发展目标和维护生物多样性提供灵活的工具。事实上，为解决生物多样性损失的危机，早在2010年各国领导人就通过了20项“爱知目标”，但从目前来看，西方发达国家的行动目标无一实现。Xu等(2021)[122]对失败原因进行了全面分析，发现大多数缔约方没有根据爱知目标制定有效的国家目标，对生物多样性保护的投资、知识和问责制也不足以使其有效实施，建议缔约方将2020年后全球生物多样性框架下的新全球目标作为实现2050年愿景的最低国家目标，通过各种渠道增加用于生物多样性保护的财政资源，包括采取新的经济手段，如为生态系统服务付费等；加强各个层面的科学—政策接口，以整合科学和地方知识，为政府决策提供智力支持；建立以监测系统为基础的合规问责机制，对缔约方执行新的全球目标进行透明可信的审查。Reyers和Selig(2020)[123]则采用社会生态系统框架，为实现生物多样性、生态系统服务和可持续发展的相互依存关系的全球目标提出建议，主张考虑生物多样性的系统支持作用和生态系统服务在可持续发展中的作用，捕捉社会—生态反馈，揭示目标系统隐藏的间接反馈，为《生物多样性公约》2020年后的进程和联合国可持续发展目标的未来提供参考。但受监管不力、政策冲突、利益集团博弈等多种因素的共同作用，多数政策在国家范围内并未得到广泛的采纳(Ulloa等，2018)[124]，全球范围内生物多样性丧失仍在继续(Nicol等，2019)[125]。

(二)中国对生物多样性保护的探索

中国作为负责任的大国，一直在积极践行生物多样性公约内容。《生物多样性公约》缔约方大会第十五次会议在中国昆明成功召开，强调生物多样性保护工作的重要性；不仅如此，中国还将生物多样性保护上升为国家战略，把生物多样性保护纳入各地区、各领域中长期规划，提升生物多样性治理能力。

第一，制定针对性保护策略，推动生物多样性保护项目的建设与开发。中国积极加强区域生物多样性保护项目的建设工作，2015年中缅双方以缅甸为基地成立“东南亚生物多样性研究中心”。该中心已成为中国与东南亚区域科技合作的典范，取得一定成效，为区域生物多样性协同保护机制提供示例。中国各地区也开展了生物多样性保护政策的系统合作，争取在生态系统跨境与物种遗传资源保护等相关生物多样性保护政策上形成区域间的有效对接。

第二，鼓励以消费行为倒逼生物多样性保护。作为发展中国家，中国GDP的稳定增长是长期事实。在不考虑其他情况的条件下，更多的消费意味着更多的生物多样性产品消耗和更多的生物多样性损失，解决这一矛盾需要鼓励绿色及可持续消费模式。生物多样性产品消费行为主导着市场供需，消费者不积极转向绿色及可持续消费，部门、企业及国家很难真正实现生物多样性保护目标。生物多样性保护需要消费者的积极参与，需要通过培育消费者的生物多样性保护认知能力来增强生物多样性保护理念，同时借助其他政策工具，促使消费者转变消费方式。中国积极倡导绿色消费，国家发改委、工业和信息化部、商务部等部门共同发布《促进绿色消费实施方案》，促进消费各领域全周期全链条全体系深度融入绿色理念，推进中国绿色消费。这种消费方式能够深度提升消费者的生物多样性保护认知能力，增强对低生物多样性损失产品的间接支付意愿，有利于形成“多消费低损失”的可持续增长模式。

第三，调整进出口贸易结构，注重生态效益。随着全球价值链分工的不断深化和联系的日趋密切，国家间的贸易往来逐年上升，生物多样性丧失问题日渐加剧，因此中国正以生态效应和经济效应为共同前提调整生物多样性进出口贸易发展趋势和进出口结构。从现有的数据分析来看，对中国生物多样性造成威胁排在前几位的部门分别是建筑、农业、金融中介和商业活动、教育、卫生和其他服务，设定部门生物多样性监管与控制政策能够最大程度地激发生物多样性保护潜力。当前，中国政府积极加大绿色产品采购力度，全面推广绿色建筑和绿色建材；2022年1月，《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)正式生效，这将为“十四五”时期中国农产品贸易的高质量发展提供强助力；金融机构积极优化资源配置，助力生物多样性保护，主要通过银行信贷模式、保险保障模式、债券支持模式以及“基金+”模式等多种方式加以支持；中国积极践行生态文明理念，在习近平总书记引领下，生物多样性治理格局基本形成，中国生物多样性保护进入新的历史时期。

六、目前存在的问题

由国际贸易引发的全球生物多样性损失问题的相关研究迅猛发展，掀起一股生物多样性研究热潮。生物多样性影响因素研究率先展开，为生物多样性安全研究奠定了良好的理论基础。未来，伴随爱知目标与联合国可持续发展目标的不断落实，生物多样性安全监测预警与风险防控机制的建立必定会得到迅速提升。本文通过对当前生物多样性安全与监测预警问题的研究梳理，得出以下主要结论：

第一，有关生物多样性安全的概念内涵有待丰富。现有文献缺乏关于生物多样性安全的定义。生物多样性安全的概念内涵是构建经济理论模型、设计评价指标和监测预警体系、应对生物多样性丧失危机、提升生物多样性安全水平的前提。

第二，中国对于生物多样性安全的研究较少，数据基础薄弱，省级生物多样性损失数据有待强化。贸易全球化背景下产生的物种多样性损失问题，基础数据不足是制约生物多样性安全测度的关键。由于统计数据的缺失，当前的生物多样性损失测算范围主要是国家层面，对于省份、地市、区县、村庄级别等更细化的生物多样性损失考察较少，生物多样性的家底摸排不清，现有的微观普查或抽样调查数据对生物多样性损失现象关注不足，阻碍了生物多样性安全研究的深层次推进。

第三，生物多样性安全的影响因素指标数据缺乏。虽然近年来多区域投入产出表数据库的建立和生物多样性受损统计已经取得了较大的研究进展，但是目前的数据库仍然不能覆盖世界大部分的国家和地区，无法对很多国家或地区、尤其是低收入国家的生物多样性受损状况进行评估，对其损失影响因素的探讨更是少之又少。因此，需要通过国际合作推进数据库的建立与完善，确保生物多样性保护工作的开展。

第四，现有文献多从单一视角对生物多样性损失的因素进行探讨，比如土地利用、火灾及森林砍伐、气候变化、栖息地破碎化、野生动植物贸易等方面。然而，生物多样性损失是多种因素共同作用的结果。未来仍需拓展生物多样性损失因素综合分析框架，从不同层面、不同视角、不同维度全面考察生物多样性损失的影响机制及作用路径，厘清生物多样性损失的内涵演进情况。生物多样性监测预警的理论支撑较为薄弱，实证分析更是滞后，后续监测预警理论及实证分析方面应当进一步强化。

七、研究展望

(一)强化大数据在生物多样性安全评价研究中的应用

生物多样性安全评价指标体系的构建涉及多个学科，除传统的环境、社会经济、生态指标之外，还引入了更多的气候、地形等其他技术指标，但现有研究中土地利用和植被变化指标引入较少，由于数据缺失，对生物多样性的评价也较少从物种多样性、遗传多样性和生态系统多样性等内容层面展开。利用不同学科所收集的数据精度、种类、时间节点也各不相同。如何将这些多源异构的数据整合到生物多样性安全评价中，是提高研究水平的重点和难点。此外，不同年份统计口径存在较大差异，影响可比性。鉴于研究中存在的上述不足，应加强大数据背景下生物多样性安全的动态评价，即实现实时化、可跟踪、可预见的生物多样性安全预测、预警和预案制定，将生物多样性安全的评价结果及时向社会和有关部门报送和公布。

(二)构建高水平开放背景下生物多样性安全研究体系

随着国际生产分工的不断深化，贸易对生物多样性的影响逐渐增强，成为生物多样性损失的主要原因之一。且由于各国在全球贸易中的地位不同，生物多样性威胁的主要分布行业及威胁作用机制也各不相同，根据国家的具体国情进行有侧重的研究是十分必要的。然而据中国知网检索，国内有关贸易引致的生物多样性损失的文献尚未查到。在Web of Science中以“生物多样性+贸易”为主题的文献也仅有137篇，且大多数文献并没有从区分供需双方及中间产品/最终产品贸易的视角下分析贸易驱动下的生物多样性损失，研究的对象也多以非洲或其他发展中国家为主，对中国的研究少之又少。建议通过供应链分解等多种形式，详细刻画各国生物多样性损失的时空分布特征和贸易转移路径，准确把握各国在对外贸易中生物多样性的真实损益程度，为生物多样性保护提供应对策略。

(三)加强生物多样性安全监测预警及阈值计算研究

目前生物多样性安全监测预警及阈值计算方面的研究还不够丰富，模型和方法上还可以进一步改进。例如，通过SD方法建立的变量因果反馈图及其参数设计主观性较强，L-V模型中的共生关系在评价应用中缺乏必要的验证，基于L-V模型的安全水平评价进行聚类后分配的阈值，由共生度和成熟度共同组成的特征指数其内在的因果关系缺少依据。在模型选择和研究方法上，应结合大数据的数据采集和处理方法，通过数据挖掘算法和工具以及大数据的可视化，实现生物多样性安全动态实时的监测预警。为了适用大数据的要求，可更多地采用大数据所特有的一系列机器学习算法并与传统的时间序列分析模型相结合，研究并使用优化后的生物多样性安全预测预警模型；计算生态底线和阈值，同时模拟不同发展情景，提出防范、化解生物多样性安全风险的预案。

(四)多角度完善生物多样性安全保护政策体系

国家生态文明建设目标为生物多样性安全研究提供了重要的方向性指导。但现有生物多样性安全的研究与最新的国家生态文明建设方向和相关生物多样性安全政策联系不够紧密，未能针对政策制定提出前瞻性的指导意见，是目前研究存在的主要不足。生物多样性保护政策主要涵盖管理机制、法律法规、规划制定、自然保护地建设管理、生态修复、国际合作等方面，对生物多样性安全的作用各不相同。有必要开展对生物多样性安全政策体系的梳理和研究，对各类政策的作用机制和效果进行前瞻性评价，通过阈值计算明确生物多样性安全政策的目标，以生物多样性的影响因素为依托点，多角度完善生物多样性安全政策体系。