尼泊尔生态系统质量评估与时空格局变化——基于参照条件的评估方法

余海东,顾行发,3,魏香琴,占玉林,刘 艳,李 娟,王春梅

1 中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094 2 中国科学院大学,北京 100049 3 北华航天工业学院遥感信息工程学院,廊坊 065000

生态系统是由地球表层一定空间内所有生物体以及与其相互作用的非生物环境构成的有机整体,其作为生态学的一个基本单元,是人类社会可持续发展的重要基础[1—2]。当前,随着人口的急剧增加、资源的过度消耗和环境污染的日益加剧,自然生态系统遭到了人类活动的巨大冲击与破坏,全球性和区域性的生态危机和矛盾冲突日益显现[3—4],亟需利用具有大面积宏观特性的遥感手段对生态系统质量进行及时的监测与评估,为迅速而准确地制定出相应的生态环境保护策略和治理方案提供技术支撑[5]。生态环境保护既是联合国2030年可持续发展议程推进的重要目标,也是社会主义生态文明建设以及中国倡议的“一带一路”建设项目中推动各国可持续发展合作的重要内容。合理评估生态系统质量、分析其时空演变特征和量化保护成效,对于维护生态环境健康稳定和促进区域可持续发展目标的实现具有重要意义[6—7]。

自然植被是生态系统的重要成分,在能量、碳、水等地球要素循环中起着关键性作用,其变化直接影响该区域的气候、水文和土壤等状况[8—9],是区域生态系统质量变化的重要指示器,可作为评价陆地生态系统质量状况好坏的重要因素[10]。森林、灌丛、草地、农田等主要的植被生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分,其质量状况在很大程度上反映了区域整体的生态环境变化特征。目前,国内外学者基于多源信息和遥感方法已在全球[11]、国家[12]、区域[10]等不同尺度,针对森林[13]、流域[14]、湿地[15]、高原[16]、城市[17]、自然保护区[18]等多种自然环境开展了诸多有关生态环境质量和生态系统质量、健康、安全、稳定性以及脆弱性等评估研究[19—23],构建了多种具有指示意义的遥感生态指数,形成了丰富的评价指标和综合评估模型[24—27],在生态系统质量评估方面,使用的方法主要有层次分析法、主成分分析法、模糊评价法、压力-状态-响应(Pressure-State-Response,PSR)模型以及综合指数法等[28—33]。然而,由于生态系统自身类型不同以及受到所处自然环境条件的限制,其本身即存在质量上的差异,这些评估方法大多只能计算当前条件下生态系统质量的现实值,而不能反映其相对于理想条件所达到的质量水平,其评估结果时间和空间可比性差[34]。因此,在进行生态系统质量评估时,不能仅关注自然本底条件或生态系统质量的现实值,更要注重其发展变化特征和内在因素,目前的大多数研究对生态系统质量的变化及其内涵还缺乏更为深刻的认识和解释,难以满足新时期对生态系统质量开展监测与评估的需求。

参照条件起初被广泛定义为受人类影响最小的生态系统变量的测量基线[35—36],在淡水生态系统管理[37]、海洋生态系统质量评估[38]、河流生态条件评估[39]以及生态恢复[40]等方面得到不同程度的应用。此外,在矿区土地复垦区植被重建质量评价方面,参照区对比法也在西方国家得到了广泛的应用[41]。相比之下,国内学者开始将“参照状态”“参照区”“基线”等参照条件的概念应用于环境损害鉴定评估[42]、水生态监测评估[43]、草原生态系统损害基线判定[44]和湿地生态修复[45]等方面,但是在参照条件的概念和方法使用上仍较为缺失。何念鹏等[46]提出的基于理想参照系的新型生态系统质量评估理念和方法为量化生态系统质量变化提供了一种新的思路,张梦宇等[34]通过选取参照单元计算分析了中国陆地生态系统的质量变化,得出中国陆地生态系统质量指数的平均值低于参照系28%的结论,对基于参照条件的评估方法在生态系统质量评估等方面的有关理论、应用、方法设计及其所能够阐释的生态学变化意义上仍有待进一步的探究与完善。

尼泊尔独特的地理位置使其成为全球生物多样性最为丰富的地区之一,亦是“一带一路”建设的重点合作国家,其生态环境状况关系到世界第三极——喜马拉雅山脉的保护以及全球气候变化,弄清其生态系统质量状况与时空格局变化,对分析制定区域生态环境保护政策、共建人类命运共同体和促进可持续发展具有重要意义。尼泊尔国土面积较小但其海拔和气候差异性大,植被及自然生态系统类型丰富,且境内分布有众多的国家公园、野生动物保护区和自然保护区[47],可作为天然的参照生态系统[46]。本文参照我国生态环境部发布的生态系统质量评估技术规范(HJ 1172—2021)[48],从表征植被的水平结构、生产功能和垂直结构3个方面构建评价指标,针对尼泊尔境内森林、灌丛、草地、农田四种主要植被生态系统,结合其地理分区划分为具有相近或相似自然地理环境和条件的生态评估区,构建基于参照条件的生态系统质量评估模型,计算了尼泊尔2016和2020年两期生态系统质量指数,重点分析其时空分布格局和内在变化特征。实现在有限的国家公园等参照条件下,基于植被生态参数和土地覆盖分类等遥感数据产品,完成尼泊尔生态系统质量的快速评估,以期为基于参照条件的生态系统质量监测评估方法的发展以及开展区域生态质量变化评估和量化分析等方面的应用提供参考。

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

尼泊尔 (26°22′ — 30°27′N,80°04′ — 88°92′E) 位于南亚次大陆北部,亚洲的中心部位,属于喜马拉雅山脉中段南麓,北与中国西藏自治区接壤,其余三面与印度为邻(图1)。其地势北高南低,海拔差异大,自然资源丰富,总面积约147181万平方公里,主要属于亚热带季风气候。尼泊尔南部拥有土壤肥沃的冲积平原,是各种农作物的生产区,常年炎热,夏季最高气温可达45℃;中部河谷地区气候宜人,多小山,同样分布着广袤的森林和草原;北部为高寒山区,高山亚高山草甸和林间草地是主要的牧场,部分高山区终年积雪,最低气温可达-41℃[49]。

图1 研究区位置及生态系统类型分布Fig.1 Location of the study area and distribution of ecosystem

1.2 数据及预处理

本文所用的遥感数据主要是2016和2020年的全球陆表特征参量 (GLASS)时序产品[50],包括植被覆盖度(FVC)[51]、总初级生产力(GPP)[52]以及叶面积指数(LAI)[53],其空间分辨率为500m,时间分辨率为8d,本文将其计算为年均值,数据来源于马里兰大学 (http://www.glass.umd.edu/Download.html);以及2015和2020年30m全球土地覆盖精细分辨率观测和监测(FROM-GLC),数据来源于清华大学数据网站 (http://data.ess.tsinghua.edu.cn)。使用的基础地理数据主要有行政区划数据、地理区数据和国家公园分布数据等,均来源于国家科技基础条件平台-国家地球系统科学数据中心 (http://www.geodata.cn)。所有栅格数据均通过批量拼接和裁剪至同一研究区域,使用ArcGIS 10.6软件将其重投影到相同的坐标系 (WGS_1984_UTM_Zone_45N) 下,并将所有遥感影像数据使用最近邻法重采样到30m分辨率,使栅格像元对齐重合,便于后续计算和分析。

2 研究方法

2.1 生态评估区划分

尼泊尔南北地理变化巨大,地区气候差异明显,植被类型多样,其复杂的地形地貌和多变的立体气候造就了类型丰富的自然生态系统,除高山积雪以外,其生态系统类型以森林、灌丛、草地和农田为主。本文根据尼泊尔土地资源测绘项目划分的海拔和气候等自然地理条件相近的特莱平原 (Tarai) 、西瓦利克山脉 (Siwalik) 、小山地区、中山地区和高山地区5个地理区[54](图2), 结合森林、灌丛、草地和农田4种生态系统分布情况划分为20个生态评估区,将每个地理区内每一类生态系统作为一个生态系统质量评估单元,其具有相近或相似的自然地理条件以及植被性质。

图2 尼泊尔地理区Fig.2 Geographical division of Nepal

2.2 基于参照条件的生态系统质量评估方法

本文遵循评估指标选取的代表性和可行性原则, 从表征植被生态系统的水平结构、生产功能和垂直结构3个方面构建植被生态系统质量评价指标 (表1),将植被生态系统质量指数 (VEQI) 计算为三种遥感生态参数相对密度指数 (RVI) (植被覆盖度相对密度指数、总初级生产力相对密度指数、叶面积指数相对密度指数) 的加权和 (公式1),其数值大小表示生态系统质量现实值的高低。

表1 植被生态系统质量评价指标体系Table 1 Evaluation indicators system of vegetation ecosystem quality

(1)

式中,RVIi表示各遥感生态参数相对密度指数,ωi表示各指标对应的权重,本文由主成分分析法[55]客观获得,并对VEQI进行极差标准化[56](公式2),使其范围为[0, 100]。

(2)

式中,x为指数的现实值,xmin为指数的最小值,xmax为指数的最大值,x′为标准化处理后的指数值。

基于GLASS数据产品,以表征植被水平结构状况的FVC 、表征植被光合作用能力强弱,代表生态系统生产功能的GPP 以及表征植被垂直结构复杂度的LAI 作为指标计算所用的生态参数,采用分地理区分生态系统类型选取参照值的方法计算生态参数相对密度指数RVI (公式3)[48]。

(3)

式中,RVIi,j,k表示第i年第j地理区第k类植被生态系统生态参数的相对密度;Fi,j,k表示第i年第j地理区第k类植被生态系统的生态参数值;Fmaxi,j,k表示第i年第j地理区第k类植被生态系统生态参数的最大值。

为了使不同时间或区域间的评估结果具有更好的时空可比性,可以通过设置生态系统质量指数的参照条件,即确定不同生态评估区不同时期生态系统质量指数的参照值,进而评估生态系统质量的相对水平状况。对于同一生态评估区的生态系统,由于其参照值相同,可以进行比较;而对于不同生态评估区之间,由于该种计算结果得到的不是生态系统质量的现实值,而是反映其在当前自然地理条件限制下所达到的相对质量水平,也可以进行比较;对于不同时间生态系统质量的比较亦是如此。这种基于参照条件的生态系统质量评估方法可以在一定程度上消除由于植被性质、自然地理条件等造成的生态系统质量上的差异,有效避免了生态系统质量评估结果的好坏受海拔、气候等自然地理条件主导的影响[34],具有更好的时间和空间可比性。

因此,对计算得到的植被生态系统质量指数 (VEQI),通过确定各生态评估区内参照生态系统的参照值,计算基于参照条件的植被生态系统质量指数 (VEQI′) (公式4):

(4)

式中,VEQI表示生态系统质量的现实值,VEQIref表示所处生态评估区内生态系统质量的参照值,VEQI′ 表示生态系统质量的相对水平值。若VEQI′ 的值大于100 (取100),说明该像元质量要高于参照生态系统,反之低于参照生态系统。最后采用生态系统质量评估规范中的分级标准,根据计算出的VEQI′,将其划分为Ⅴ(75—100)、Ⅳ(55—75) 、Ⅲ(35—55) 、Ⅱ(20—35) 、Ⅰ(0—20) 5个等级,分别表示生态系统质量水平优、良、中、低、差。

2.3 主成分分析法

本文使用主成分分析 (PCA) 的方法为各指标客观赋权,对其自动进行线性组合,计算VEQI指数。主成分分析可以对一组数据降维去相关,通过方差贡献最大的一个或少数几个主成分达到最大程度反映原变量信息的目的,其优点是可以根据数据本身的性质计算得到客观的线性组合结果,避免了人为的方法选择和权重设定对结果造成影响[57]。利用ENVI5.3和SPSS26软件对标准化后的RVI指标进行主成分分析,计算出原指标的相关系数矩阵及其特征值和特征向量,获得其主成分贡献率和累计贡献率信息,再计算主成分载荷得到其成分矩阵,得出最终的主成分分析结果(表2)。

表2 指标主成分分析结果Table 2 Evaluation indicators system of vegetation ecosystem quality

由表2可以看出,在两年的数据当中,3个RVI指标计算得出的第一主成分 (PC1) 贡献率均达到90%以上,表明PC1已集中了原指标变量的大部分信息特征。因此,本文中选取PC1作为原RVI指标的线性组合,以此构建新的植被生态系统质量指数 (VEQI)。通过对VEQI与各个原指标之间的相关性进行定量分析,新指数比原指标表现出更好的综合代表性。表3统计了各指标和VEQI之间的相关系数,新的VEQI指数与3个RVI指标两年的相关系数均大于0.9,其两年的平均相关系数为0.962,比单指标最高的RVIFVC(0.899) 高出7.01%,比3个指标的平均值(0.887)高出8.46%,明显高于单个指标之间的相关度。因此新构建的VEQI比任何单一指标更具有代表性,可以更好地综合反映出生态系统质量状况。

表3 各指标和VEQI指数相关系数矩阵Table 3 Correlation coefficient matrix of each indicator and VEQI

2.4 参照值的确定方法

国家公园、野生动物保护区、自然保护区等区域由于能够受到的人类干扰相对较少,生态系统完整性和稳定性较好,更接近理想状况下的自然状态,适合作为理想的参照生态系统。本文采用两种方法确定尼泊尔各个生态评估区生态系统质量的参照值VEQIref:(1)自然保护区法:对于所处地理区内含有国家公园、野生动物保护区或自然保护区的生态评估区,认为这些区域符合较少受人为干扰、接近理想自然状况的条件,优先选择其作为参照区,计算VEQI的平均值作为参照值;(2)概率阈值法[46]:对于缺少对应参照区或其面积小像元少、数据质量较差的生态评估区,统计整个评估区的VEQI,参考张梦宇等[34]的研究结果,采用阈值法设定89%分位数的指数值作为参照值。

3 结果与分析

3.1 生态系统质量参照值确定结果

针对尼泊尔西瓦利克山脉区,对两种方法获取的参照值进行统计分析:以位于该地理区内的巴蒂亚和奇特旺两个国家公园作为参照区,分别统计了各个生态评估区以及对应的国家公园参照区的VEQIref(表4)。其中,奇特旺国家公园于2017年受到洪水灾害的影响,其地表覆盖类型发生了一定的变化,统计该公园2020年灌丛生态系统的VEQI发现,其值离散程度较大,不近似于正态分布,认为这部分数据难以保证参考质量,未使用其作为西瓦利克山脉区灌丛生态系统2020年的参照值。

表4 西瓦利克山脉及其区内国家公园VEQI refTable 4 VEQI ref in Siwalik and its national parks

对两种方法获取的VEQIref进行相关性分析(图3),R2分别为0.8843和0.9637,均具有很强的相关性,总体差异值均在3.5%以内。通过对2.4中两种方法获取的参照值进行比较分析表明,评估区内89%分位数的阈值可以较好地代替自然保护区等参照区的参照值。

图3 西瓦利克山脉各评估区参照值与国家公园参照值以及最终参照值相关性分析Fig.3 Correlation analysis between the reference values for each evaluation and national parks in Siwalik or the final reference values

因此,本文中西瓦利克山脉各生态评估区最终参照值的确定遵循以下原则:(1)优先取巴蒂亚和奇特旺两个国家公园参照值的均值;(2)若参照区像元数量较少、数据质量较差,则以其它数据质量好的国家公园参照值和评估区内的参照值取均值代替; (3)若参照区的数据质量均较差,则以评估区内的参照值代替。除该地理区外,其它评估区均以概率阈值法获取的参照值代替,完成尼泊尔所有生态评估区的参照值设定(表5)。

表5 尼泊尔各生态评估区VEQIrefTable 5 VEQIref of ecoregions in Nepal

3.2 基于参照条件的尼泊尔生态系统质量计算结果

通过比较无参照条件和基于参照条件的两种生态系统质量的计算结果(图4)可以看出,2016—2020年,尼泊尔生态系统质量的现实值VEQI和相对水平值 VEQI′ 均有所提高。以农田生态系统为例,从无参照条件的计算结果可以看出,其生态系统质量现实值通常要低于森林等生态系统,这主要是由于自然植被本身的性质所决定的,而通过基于参照条件的计算结果可以发现,以当前自然地理条件限制下农田生态系统所能达到的理想值为参照,其生态系统质量大多已达到一个相对较高(优良)的水平。对于海拔较高的区域,由于其更加恶劣的自然气候条件,生态系统质量的现实值往往要低于低海拔地区,基于参照条件的计算结果同样可以有效减少这种自然环境差异对评价结果的主导作用。总体来看,所构建的生态系统质量评估模型在一定程度上消除了由植被性质、自然地理条件等造成的生态系统质量差异,其结果具有更好的时空可比性。

图4 无参照条件和基于参照条件的生态系统质量空间分布Fig.4 Calculation results of ecosystem quality without reference conditions and based on reference conditionsⅤ—Ⅰ级:生态系统质量等级优、良、中、低、差

3.3 尼泊尔生态系统质量时空格局变化分析

3.3.1不同类型生态系统质量演变特征

统计尼泊尔不同类型生态系统VEQI、VEQIref和VEQI′ 每年的平均值(图5)。总体来看,2016—2020年尼泊尔整体生态系统质量有轻微改善,其VEQI由50.95变为52.73,提高了3.49%;VEQIref由64.57变为65.48,提高了1.41%;VEQI′ 由76.24变为77.32,提高了1.42%。森林和灌丛生态系统的质量基本稳定,草地生态系统质量有所降低,农田生态系统质量有所提高。其中,森林生态系统的VEQI由58.79增加到61.25,VEQIref由71.99增加到74.36,VEQI′ 由80.78增加到81.5,其生态质量有轻微提高;灌丛生态系统的VEQI由55.02增加到56.34,VEQIref由66.96增加到68.74,VEQI′ 由80.82减少到80.72,虽然其生态质量现实值有轻微提高,但是由于参照值提高幅度更大(约2.66%)导致相对质量水平出现极小的降低(约0.12%),总体上生态质量基本保持稳定;草地生态系统的VEQI由36.48大幅减少到25.28,VEQIref也由51.08下降到40.11,虽然其参照值降低导致VEQI′ 由51.08增加到55,但是生态质量有明显下降趋势;农田生态系统的VEQI由44.25增加到45.11,VEQIref由58.26减少到54.11,可见其生态环境条件有所下降,但是VEQI′ 由74.76增加到82.94,整体生态质量有所提高。

图5 不同类型生态系统各指数平均值变化情况Fig.5 Temporal variation of various index mean of different vegetation ecosystem

3.3.2不同质量等级生态系统演变特征

从表6中可以看出,尼泊尔地区0级(表示非植被)、Ⅰ级和Ⅴ级生态系统面积增加,Ⅱ—Ⅳ级生态系统面积减少,有中间向两极发展转化的趋势,Ⅰ级生态系统增长比率最大,为28.16% ;Ⅲ级向Ⅳ级、Ⅳ级向Ⅴ级生态系统转化面积较多,V级生态系统发生等级变化的比率最小,为10.36%,最为稳定。

表6 尼泊尔生态系统质量等级面积变化转移矩阵Table 6 Ecosystem quality grade area change transition matrix in Nepal

统计尼泊尔2016和2020年森林、灌丛、草地、农田四种生态系统中各质量等级占地面积比例 (图6) 发现,尼泊尔森林和灌丛生态系统的质量等级变化较为稳定,Ⅳ级和Ⅴ级生态系统面积总和占90%以上,Ⅴ级生态系统面积达到70%以上。草地生态系统中的Ⅴ级生态系统面积明显减少,Ⅰ级生态系统面积显著增加,这些是导致其VEQI现实值和VEQIref下降的重要原因;农田生态系统中的Ⅴ级生态系统面积大幅增加,这可能是由于其VEQIref降低所导致的,Ⅳ级生态系统面积大幅减少,Ⅳ级和Ⅴ级生态系统面积总和占90%以上,其生态系统质量等级总体较高。

图6 不同质量等级的生态系统所占面积百分比 Fig.6 Percentage of areas with different quality levels in different ecosystem

3.3.3生态系统质量变化趋势分析

对于生态系统质量的评价不能仅关注其自然生态本底条件,更应分析和评估其变化情况[58]。通过计算尼泊尔生态系统两年的质量变化趋势,根据其变化量ΔVEQI′ 划分为明显变好(Δ≥20)、一般变好(10≤Δ<20)、轻微变好(5≤Δ<10)、基本稳定(-5≤Δ<5)、轻微变差(-10≤Δ<5)、一般变差(-20≤Δ<-10)、明显变差(Δ≤-20)七个等级,得到尼泊尔2016—2020年生态系统质量变化的空间分布情况(图7)。可以看出,尼泊尔生态系统质量总体上呈改善的趋势,大部分地区都在向好发展,小部分地区出现了不同程度的退化情况。其中,明显变好的区域占植被生态系统总面积的36.93%,一般变好占26.13%,轻微变好占11.10%,基本稳定占14.25%,明显变差占2.95%,一般变差占4.66%,轻微变差占3.98%。从空间上看,尼泊尔生态质量明显变好的区域主要位于南部特莱平原和西瓦利克山脉两个地理区的西部、中部和东部地区,以及部分小山地区和中山地区南部;生态质量变差的区域主要发生在尼泊尔北部中高山地区的草地、森林和灌丛生态系统,且大部分集中于中山地区北部,主要是由于这些区域海拔高,气候条件较为恶劣,导致生态系统稳定性差;另外,西瓦利克山脉和小山地区的中西部和中东部地区生态质量也发生了小面积的退化。

图7 2016—2020年尼泊尔生态系统质量变化趋势空间分布 Fig.7 Spatial distribution of variation trend of VEQI′ from 2016 to 2020 in Nepal

4 讨论与结论

4.1 讨论

本文所使用的评估指标主要选取了与陆域植被有关的遥感生态参数,以反映植被生态系统的质量变化,未从生态系统的格局、功能服务、生物多样性以及人为胁迫等多个方面构建评价指标体系,全面刻画生态系统质量状况。研究中使用植被因子作为生态系统质量变化的指示器,意在通过简单的关键指标反映生态系统的自然状态,对基于参照条件的评估方法及应用进行研究,未来还可以综合考虑更多的评价指标以及对各指标在理想状况下的参照值变化情况进行分析。针对尼泊尔存在的生态系统斑块较为破碎的状况,高分辨遥感数据能够发挥更大的优势。然而,研究中虽然使用了分辨率较高的地表分类遥感产品,但是并未对尼泊尔生态评估区进行更为精细的划分(如常绿与落叶、阔叶与针叶林等),若在数据条件允许的情况下,更加精细准确的评估区划分应当具有更佳的参照效果。此外,基于生态系统质量的理想参照值,还可以对生态系统恢复潜力(即生态系统质量现实值与该地理环境条件下参照值之间的差距,表征生态系统质量在理想状况下能够恢复的最大限度)进行量化评估,从而明确恢复目标,更好地开展生态环境保护和管理工作。未来的研究可以继续从以上方面展开更加深入合理的分析,探究基于参照条件的生态系统质量评估方法的多应用模式。

开展全国生态质量和生态系统保护成效监测评估是当前我国生态文明建设的一项重要内容。目前生态系统质量的科学概念及其状态演变的评估理论和方法在学术界尚未形成广泛共识[59],关于生态质量评价体系的研究更多注重于指标的综合性和全面性,主要从反映生态系统组分和结构的生态格局,生态系统的物质生产、水源涵养、防风固沙、生态宜居等生态服务功能,所受到的自然和人为等生态胁迫,以及生物多样性等方面构建指数和发展评价指标。通过对生态系统进行更加全面的刻画和描述,综合反映生态系统的整体状况,这无疑是生态质量评价等方面的研究需要发展的一个方向。然而,通过体现多维度生态信息的评价指标体系计算出的代表自然本底条件的现实值,其所能够反映出的生态质量水平和变化等信息有限,还需要对生态质量有更加深刻的认知与解释。因此,当前生态质量评价等方面研究的发展,一方面评价体系要科学全面合理,另一方面方法学也需要创新[60],通过利用包含遥感数据在内的多源数据挖掘出更多的变化信息,阐释其内在的生态学意义。

相比于以往大多数生态系统质量评价方面的研究,基于参照条件的评价方法从一定程度上解决了不同区域或不同时间评价结果不可比的问题,提高了对生态系统质量及其变化的认知,但是有关生态评估区的划分、理想参照系统的选取及参照值确定、关键指标的使用,以及基于参照条件的生态系统质量评价方法的理论和应用等方面仍有待进一步探究、验证和完善。本研究遵循评价指标的科学性和简洁性原则,针对尼泊尔的区域特点,主要是对基于参照条件的评价方法及其意义进行研究,并对变化结果进行了讨论和分析,揭示其时空变化趋势。尼泊尔作为全球最容易受气候变化影响的区域之一,其生态系统质量发生变化的原因亦是复杂的,在今后的研究中,还将进一步对其驱动因素进行更加深入的分析。此外,还可以根据参照值量化生态系统的恢复潜力,从而明确生态保护、管理和恢复的目标,以及利用参照条件量化生态工程产生的影响,开展生态系统保护成效监测评估等。通过构建更加完善的新型生态系统质量评价方法体系,同时注重对生态功能、服务及生态产品供给的数量与质量、稳定性和可持续性的综合评定[59],提高在生态系统等方面的评估应用能力,服务于区域或国家的生态质量监测评估工作。

4.2 结论

本文以生态环境部发布的生态系统质量评估标准规范为基础,应用“参照条件”的理论和评估方法,以尼泊尔地区为例,构建了基于参照条件的植被生态系统质量评估模型,计算并分析其2016—2020年生态系统质量的时空变化情况。主要得出以下结论:

(1)2016至2020年,尼泊尔生态系统质量现实值 (VEQI) 的平均值增加了3.49%,总体上,尼泊尔在参照生态系统质量(VEQIref) 提高 (约1.41%) 的背景下,生态系统质量相对水平值 (VEQI′) 增加了1.42%,其生态系统质量有所改善。

(2)对于尼泊尔地区,评估区89%分位数的VEQI与其对应的国家自然保护区的参照值具有很强的相关性,总体差异较小,可以代替作为参照值。

(3)从空间格局变化趋势来看,尼泊尔生态系统质量变好、基本稳定和变差的面积分别占其总面积的74.16%、14.25%和11.59%,结合基于参照条件的质量评价计算结果,尼泊尔生态系统质量总体上以改善为主,局部地区生态质量有所降低。这种基于参照条件的评估方法在一定程度上消除了由于植被性质、自然地理条件等造成的自身生态系统质量上的差异,其结果具有更好的时间和空间可比性,对于区域或国家生态系统变化快速评估以及量化分析等方面具有一定的借鉴意义。