湖泊-湿地生态系统服务建模与评估:进展、差距与未来方向

媒体:城市生物多样性和生态系统服务  作者:城市生物多样性和生态
发布:红树林基金会 2018/12/6 21:00:02

湖泊-湿地生态系统是地球上最重要的生态系统之一,该系统为人类提供了宝贵的中间生态系统服务(Ecosystem services, ES)和最终生态系统服务。但是,目前仍存在湖泊-湿地生态系统服务(Lake-wetland ecosystem services, LWES)已有进展与湖泊-湿地管理需求之间的差距(如数据、信息和政策执行)。Xu等人在Ecosystem services上发文,从现有评估方法、驱动因子和权衡分析入手,对LWES现有进展进行了概述;研究发现了LWES在实际管理中存在3方面显著差距;最后,通过建立框架,提出了LWES管理的未来方向。

LWES研究进展

作者在WoS中使用关键词“生态系统服务”和“湖泊”或“湿地”进行检索,得到2114个匹配结果,进一步使用EndNote提炼,得到1026篇文章。作者将文献分为三类:(1)LWES评估;(2)驱动因子;(3)LWES权衡分析

LWES评估:文献中LWES的量化和评估方法可以归纳为以下五类:

1)    通过生境类型将功能和/或值转移到新的地点,从而确定LWES;

2)    利用长期的古湖泊记录数据来估算LWES的长期动态;

3)    条件估值与选择实验方法;

4)    基于ES库存的LWES综合分析;

5)    整合ES模型的量化和评估。

然而,概念上的术语混淆、LWES指标评价方法不一致,导致不同案例的LWES的值有偏差;LWES综合评价模型较多,参数的有效核实和区域化应用比较困难;非系统性应用常常忽略更广泛的ES影响(如LWES研究大多集中在供给和调节服务,而对支持和文化服务的研究较少);缺乏对权衡的关注将限制ES纳入最佳管理实践的政策制定。

驱动因子:湖泊生态系统结构和功能调节的主要驱动因子可以分为五类:

1)    湖泊相互作用、大坝建设和不可持续开采(如采砂)引起的水文变化;

2)    土地利用变化与旅游开发;

3)    沉积物、养分和有机质的输入;

4)    气候变化;

5)    生物集群和入侵物种。

目前,很难定量区分不同驱动因子对LWES的边际效应,需要建立生态生产函数(Ecological production functions)来确定驱动因子对LWES的边际影响。

LWES权衡分析:ES权衡的方法可以分为四大类:

1)    分析;

2)    空间重叠与分析;

3)    情景模拟;

4)  ES流分析。

关于LWES管理的研究需要量化多个ES之间的关系,并确定湖泊-湿地生态系统特征边际变化对最终ES的影响,计算ES和管理之间的潜在权衡。

实际管理中应用的3个显著差距

数据差距:南美洲、非洲、大洋洲和欧亚大陆北部湖泊-湿地生态系统监测数据的缺乏,给模型模拟带来了巨大的不确定性和挑战,此外,湖泊-湿地生态系统监测周期、监测站和指标之间的差异导致数据序列不一致,降低了效益转移法的可信度。

信息差距:目前仅有少数研究建立生态生产函数,将生态系统特征指标与最终的ES指标联系起来,以预测替代行为对多个ES权衡的影响。

政策执行差距:政府、学术界、产业界和社会各界缺乏协调一致的合作;仍缺乏系统和科学的过程来测量和评估LWES,以确定适当的补偿水平和细化生态补偿方案。

LWES管理的未来方向

LWES监测项目:通过确定湖泊-湿地生态系统服务流机制和受益要素,形成LWES指标湖泊-湿地生态系统特征指标;建立亚博体育网上注册的LWES监测站,了解LWES指标和特征指标之间的联系。

LWES集成模型:建立综合的生态系统评估模型,以全面系统地评估在不同的管理情景下(如湖泊治理项目、气候变化和水库联合调度)LWES空间和动态变化;建立LWES的风险评估和预警模型,引入识别LWES高危类型和突变临界点。

实施生态补偿计划:与各级利益相关者进行协商,选择最终的ES和相关的生态系统特征指标;通过建立监测项目建立生态生产函数;制定明确的绩效目标和管理场景,构建综合模型,评估最优管理方案,以减少供需缺口和跨时空尺度的多重权衡。

本研究系统分析了LWES的建模和评估方式,进而加深了我们对不同时空尺度下可量化权衡与有效湖泊-湿地管理之间关系的理解。与此同时,本研究指出了现有文献中的一些漏洞和弱点,特别是在数据、信息和政策实施方面,以进一步加深我们对LWES与湖泊-湿地管理的关系的认识。

本研究提到的LWES的监控项目数据的获取,来连接ES的关键指标与生态系统特征指标,进一步建立集成评估模型,这需要政府对监测数据很高的公开程度。建立健全政府、学术界与社会各界的统一协调机制,需要各方的努力与合作。

湿地志愿者


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