【专家视角】中国地质大学张建军团队最新成果｜环境变量影响生态修复工程生态系统服务有效性——以湘...

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（来源：生态修复网）

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SCI期刊：Journal of Cleaner Production

英文题目：Environmental variables affect the effectiveness of ecosystem services of ecological restoration project: Evidence from Xiangjiang River Basin-Dongting Lake

中文题目：环境变量影响生态修复工程生态系统服务有效性——以湘江流域-洞庭湖为依据

研究背景 全球约有78%的自然贡献因人类活动而退化，生态修复成为应对气候变化和生物多样性丧失的关键手段。中国从单一目标修复转向“山水林田湖草沙”一体化修复，但修复效果受自然与社会因素交织影响，评估其生态成效及成因具有重要意义。

研究意义 本研究通过构建动态评估基准，识别生态修复类型及其生态系统服务价值（ESV）输出，揭示环境变量对ESV有效性的直接与间接影响，为优化生态修复策略提供科学依据。

研究目的

1. 评估生态修复项目的生态系统服务（ES）输出；

2. 探索环境变量与ES有效性的关系；

3. 揭示环境变量对ES有效性的直接与间接影响路径。

研究内容

• 基于土地利用轨迹识别生态修复区域与类型；

• 使用PLUS模型构建无项目实施的基准情景；

• 评估不同类型修复措施的ESV输出；

• 运用冗余分析（RDA）和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析环境变量的影响机制。

️ 研究区概况 研究区为湘江流域-洞庭湖地区（XDA），位于湖南省东部，属亚热带湿润气候，地形以丘陵、缓坡、山溪为主，生态功能包括水源涵养、生物多样性保护、农产品生产和洪水调蓄。

数据概况 使用矢量、栅格和统计数据，包括土地利用、DEM、NDVI、MNDWI、土壤属性、气候、人口、GDP等，空间分辨率统一为30m，坐标系为WGS1984。

⚙️ 研究方法

• 土地利用轨迹分析：识别修复区域与类型；

• PLUS模型：模拟无项目实施的基准情景；

• ESV评估：采用改进的当量因子法；

• RDA与PLS-SEM：分析环境变量对ESV有效性的直接与间接影响。

研究结果

• 生态修复区ESV增长9.8倍，占项目区总变化的10.4%；

• 湿地修复的ESV提升最显著，耕地修复最弱；

• 气候、地形和人类活动强度是影响ESV有效性的主要环境变量；

• 环境变量通过影响植被与水体恢复状况，间接削弱或增强ESV有效性。

主要讨论

• ESV提升存在类型与空间异质性，修复措施需因地制宜；

• 气候在促进湿地水文恢复的同时，可能抑制植被生长；

• 地形对森林修复有正向作用，但对草本植被和水体恢复有负面影响；

• 人类活动强度通过干扰自然恢复过程间接影响ESV。

✨ 创新点

• 构建动态基准情景，更准确评估生态修复净效应；

• 结合RDA与PLS-SEM，揭示环境变量的直接与间接影响路径；

• 提出基于空间异质性的修复优化建议。

⚠️ 不足与展望

• 依赖土地利用数据，难以识别未发生类型转换的修复区域；

• 未纳入水质、生物多样性等微观因子；

• 未来可结合多时相、多尺度数据，开展成本效益分析。

✅ 总结 本研究系统评估了湘江流域-洞庭湖地区生态修复的ESV输出，揭示了环境变量对修复效果的多路径影响机制，强调在修复实践中需综合考虑环境本底与限制条件，并加强后期管护与可持续管理。

(生态修复网)