【专家观点】Nature Ecology & Evolution 生态系统复杂性的长期修复

题目：Long-term restoration of ecosystem complexity

期刊：Nature Ecology & Evolution

时间：2020年04月13日

DOI：10.1038/s41559-020-1154-1

一作兼通讯：David Moreno-Mateos

机构：Department of Landscape Architecture, Graduate School of Design, Harvard University

本次推荐的文章也是我们公众号长期关注的主题：生态系统与生物多样性。为了遏制生态系统退化和生物多样性的丧失，人类开启了诸多的、大规模的修复计划。然而，这些计划似乎并没有起到预期的效果。比如，今年9月份，联合国发布的《全球生物多样性展望》就指出：全球在2010年拟定的20个原定于2020年实现的保护物种和生态环境的目标中，除6个“部分达成”外，其他均未达成。那么，该怎么做，才能做得更好呢？本文给出了一些比较有价值的参考。 本文认为，要充分考虑生态系统的复杂性，不能再只着眼于单一指标、单一维度的修复。要从长远的角度考虑，融合生物互作网络和演化潜力的分析方法，以修复退化生态系统的复杂性（ecosystem complexity）。该策略将有利于洞见决定生态系统结构、功能和稳定性的“生态-演化反馈”（eco-evolutionary feedbacks），该反馈可以帮助理解受损集合群落中的核心物种的适应性潜力的变化及其在修复中的重要性。适应性潜力的变化，则可以通过修复基因组学进行分析，即同时使用全基因组测序和空间替换时间等方法。基于此，作者认为，可以为未来的修复提供有意义的工具，并加速全球变化大背景下的生态系统修复。

图1. 全球生态修复行动概览。20世纪最后十年里，出现了一些比较重要的国际性的修复行动，并设立了相应的修复目标。

图2. 基于荟萃分析对修复的实际效果进行了总结。a，对600多个湿地修复案例进行总结，发现修复后的50到100年内，动植物的群落组成和生物地化功能仅恢复了74%。b，对89个湖泊和沿海生态系统修复案例的总结发现，对生物多样性和生物地化功能两项，16年和12年后，分别恢复25%和34%。c，对166个森林修复案例进行总结，发现虽然数十年后动植物的多度得到恢复，但是其多样性和生物地化功能并未因积极的修复而得到显著改善。

图3. 生态系统修复随时间的变化。可以明显看出，复杂性的度量指标越复杂，修复需要的时间越长。最简单的是修复物种的多样性，主要是物种数目；其次是群落组成的修复，包括了组成和数目；再次是群落内部的互作网络；而最复杂的、耗时最长的则是集合群落之间的网络互作。最复杂的这个也是最稳定的、最能实现自我维持的。

图4. 分析遗传变异的一些方法。靶向的遗传分析主要基于一代测序。非靶向的遗传分析主要基于高通量测序。非靶向的方法主要包括简化基因组测序和全基因组测序两类。

图5. 未来对修复科学和相关管理措施进行改善的一些策略。a，表示因人类活动影响而受损的生态系统，通常表现为互作和功能比较简化，预期随着修复的不断推进，其互作和功能会逐渐复杂化。b，表示一个未受干扰的参照点。c-e，基于b所示的参照识别集合群落的核心生物，并基于此构建多层网络和遗传分析。将所得结果与其他干扰位点的相似分析进行比较，评价目标位点的复杂性变化程度及生态系统的演化潜力。f，前述分析内容随着时间的变化程度可以用于评估生态系统的稳定性。g，寻找关键物种和遗传变异有利于推动重引入工作，从而促进生态系统的修复。h，整个流程下来，主要目的是为了加速生态系统复杂性的修复，继而实现生态系统功能、稳定性和弹性的恢复。

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