摘要
在过去的二十年里，生态恢复计划对改善生态系统服务做出了重大贡献。然而，由于气候变化和土地利用的快速变化，生态系统服务恢复计划的规划和管理仍然具有挑战性，特别是如何识别和量化自然和人类驱动因素对生态系统服务动态的具体贡献，如何评估和模拟气候-土地利用变化相互作用对生态系统系统服务变化的综合影响，对不同生态恢复方案的中长期影响模拟不足，缺乏对生态恢复阈值的识别。
为了克服这些挑战，我们提出了一个恢复生态系统服务计划的新框架，作为应对这些挑战的潜在解决方案。该框架包括生态系统服务变化的归因分析、气候-土地利用-变化相互作用综合影响下生态系统服务动态的评估和预测、生态计划中长期影响的模拟和生态恢复阈值的确定，这些都构成了框架的逻辑链，即理论基础技术支持应用案例的政策含义。
最后，我们建议了四个相关的研究方向和步骤来克服这些挑战，包括步骤1：建立基于生态热力学和偏微分方程的生态系统服务动力学归因分析方法；步骤2：评估和模拟气候-土地利用-变化相互作用对生态系统服务动态的影响；第三步：模拟不同生态恢复计划的中长期影响；以及步骤4：确定生态恢复阈值。这项研究可以为在土地利用快速变化和持续气候变化的背景下改善生态系统服务恢复计划的管理提供见解。
1.简介
基于科学证据和适当的规划和管理实践的生态恢复实践，对于保护和再生面临日益退化的世界生态系统越来越重要。将生态系统服务的保护和增长作为生态恢复计划的主要目标，可以提高规划者和管理者选择的透明度和问责制，并提高与利益相关者的接触质量。此外，现有的研究也证明了生态计划有助于ES的改善。例如，欧阳等人认为，中国的保护实践，包括天然林保护计划和坡耕地改造计划，对四个关键生态系统的增加做出了重大贡献，即固碳、土壤保持、沙尘暴预防和保水。然而，越来越明显的是，必须在迅速的环境变化的背景下考虑生态恢复的理论和实践支持，这可以协同采取行动来转换生态系统的功能和服务，并提供更不可能恢复到过去状态的可能性。
迅速的环境变化包括没有历史先例的快速气候变化，以及土地利用变化，导致生态系统服务的广泛转变和枯竭。事实上，气候和土地利用变化等触发因素在生态系统进化中的综合作用被认为是生态学的一大挑战。尽管如此，未来如何面对这些挑战仍然不清楚。挑战涉及三个问题：如何识别和量化ES变化驱动因素的具体贡献；如何确定当地资源特别是水资源有限的生态项目的恢复阈值；如何应对快速的土地利用变化和气候变化。
关于第一个问题，关于ES变化的驱动因素，学术界仍有许多争论。适当的管理计划对ES的改进有积极影响。SLCP、生态系统管理和生态恢复项目就是这样。Chen等人和美国国家航空航天局的监测数据表明，中国在绿化方面处于世界领先地位，主要是通过森林和农田。中国森林面积的增加取决于其雄心勃勃的计划，如三北防护林发展计划、退耕还林计划和国家森林保护计划。
然而，过分强调人类在开发成功项目中的作用可能会忽视其他驱动因素对ES变化的贡献。例如，异常炎热和干燥的夏季减少了补充奥地利山区含水层的水量，减少了供水量。在尼泊尔，气候变化导致的河流流量减少正在影响游客的供水。因此，ES的改善不应简单地视为取决于人类活动。
Web3气候科技初创公司Thallo完成250万种子轮融资，Ripple等领投:11月15日消息，位于埃及沙姆沙伊赫的Web3气候科技初创公司Thallo宣布完成250万种子轮融资，此轮融资由Ripple、Arcan LLC、Friendly Trading Group2以及Allegory、Cerulean Ventures和Flori Ventures领投。
该公司计划利用新资金加速推出基于区块链的旗舰碳交易平台。Thallo使用区块链技术撮合碳信用的买卖双方，同时利用区块链技术使流程高效、可追溯和透明，其Web3领域里的合作伙伴包括Ripple、Celo、Polygon和Chainlink等。[2022/11/15 13:08:25]
对于第二个问题，关于ES改进计划的中长期效果仍存在争议。例如，Zastrow认为，在中国西北部的贫瘠地区种植可能会加剧水资源短缺，因为恢复活力的生态系统已经在吸收降雨，减少流入溪流的水量。干燥的气候可能会进一步加剧这种状况，导致人类缺水。Feng等人指出，中国黄土高原的植被恢复正接近其可持续水资源极限。额外的植被重建可能会导致人类活动的供水短缺。
这些研究证明，生态系统面积的快速人工增加导致的ES改善可能会产生潜在的资源压力或危机，尤其是在水资源相对缺乏的地区。尽管如此，中国目前的生态保护战略和计划表明，这一计划将在许多干旱地区继续实施。例如，甘肃普罗旺斯“十四五”规划仍然提出实施新一轮GTGP和第二阶段NFCP以及其他国家重点项目。《内蒙古林草局2020年工作计划》还提出，完成公益性造林2万公顷以上。这些揭示了人们对生态保护的认知惯性，以及对生态恢复阈值的无知。然而，评估生态项目潜在恢复阈值的方法和明确指标仍然定义不清。
对于第三个问题，大量研究表明，气候变化和土地利用变化是ES变化的主要驱动因素，它们未来的变化将越来越影响ES的动态。然而，关于气候和土地利用变化对ES动力学的中长期影响的研究仍然很少。关于气候-土地利用综合变化对热带山区生物多样性和生态系统功能的影响的研究。例如，Peters等人认为，气候和土地利用的相互作用约占物种丰富度、物种组成和生态系统功能变化的54%，而只有30%的动态是由个体驱动因素造成的。然而，气候和土地利用的耦合变化对生物多样性和生态系统功能的相互作用及其可能的程度和区域的影响主要集中在微观尺度和较小的地理区域。相反，目前还没有大规模的研究。
大多数研究侧重于评估气候变化和土地利用变化对历史年份ES变化的影响。例如，Bai等人调查了1992-2011年肯塔基州土地利用和气候变化对与水相关的ES的影响。预测研究主要关注气候变化或土地利用变化等单个因素对ES变化的影响。例如，Watson等人根据政府间气候变化专门委员会代表性集中路径2.6、4.5、6.0和8.5情景预测了气候变化对全球ES损失的影响。Lawler等人预测了2001年至2015年间，在两种经济条件下，土地使用变化对美国ES的影响。模拟受未来气候变化和土地利用变化耦合扰动影响的生态系统变化的研究仍然不足，这给确定和评估生态系统改善计划的中长期效果以及实施生态系统保护和恢复项目以适应气候和土地利用变化带来了挑战。
上述因素将给生态恢复计划的效果带来挑战，甚至产生不利影响，要求人类管理将其转变为更可取的状态。在这种情况下，本文回顾了ES恢复项目管理中存在的挑战。特别是，过去和最近为确定ES变化的驱动机制所做的努力得到了证明。此外，还评估了气候和土地利用变化对ES动态的影响。基于这些结果，提出了一个新的ES恢复计划框架，为未来的关键研究方向提供了潜在的解决方案和前景。
GloCha气候赋权行动联合公民组织将利用区块链技术推进气候变化目标:金色财经报道，作为一个位于奥地利克拉根福的基于区块链的准国际组织，GloCha气候赋权行动联合公民组织在第26届联合国气候变化大会（COP26）上成立。该组织现在将寻求利用区块链技术来推进符合联合国可持续发展目标的气候变化目标。[2021/11/11 6:45:10]
2.评审方法
1998年至2021出版的一组同行评议文章通过科学网和Scopus数据库进行主题关键词搜索定义。关键词包括和。研究文章被选为产品类型。关键词搜索仅限于一般术语，以生成典型的文献产品样本，结果返回5269篇论文。然后，阅读这些论文的标题和摘要，我们确定它们是否满足分析中的要求。纳入标准基于三个问题：研究领域：测量地点；生态系统服务：考虑到的生态系统服务；驱动因素：考虑的驱动因素和评估生态系统服务动态驱动因素的方法。结果，275篇论文符合这些要求。然后，作者对剩余的论文进行了审查，以提取信息来回答上述问题。
在Scopus数据库中搜索了相同的关键词，返回了3757篇论文。从两个数据库中筛选出重复的结果，以避免重复计数，同时应用相同的选择阶段。在筛选结束时，使用Scopus检测到的75篇论文符合要求。因此，最终被选中进行审查的研究作品数量达到了350篇。
3.生态系统服务动态驱动因素的识别
3.1背景信息
发表了越来越多的关于ES变化驱动因素的研究论文），89%的选定作品发表于2014年。这意味着人们对这个话题越来越感兴趣。出版物的地理来源广泛，但各国之间不平衡）。研究领域以亚洲为主，而欧洲、北美、拉丁美洲、非洲、大洋洲和南极洲。在235项研究中，中国有213项研究段）。
入选作品在136种期刊上发表。大多数出版物发表在《生态指标》上，其次是《总体环境科学》、《生态学报》、《可持续发展》、《生态学服务》和《清洁生产杂志》。
3.2.评估生态系统服务动态驱动因素的方法
有16种方法用于确定ES变化的驱动因素。直接测量和模拟是最常用的方法，其次是相关性分析、回归分析、地质探测器等。直接测量和仿真基于选定的生态参数。特别是土地利用变化，其次是土地利用和气候变化的综合影响，气候变化的个体影响，以及其他影响，如土壤、产水系数、管理。
考虑到大多数研究集中在中国）和土地利用变化，我们进一步探索了评估ES动态的归因分析方法，并确定了相关的挑战。具体而言，为了应对生态系统退化，中国实施了世界上最大的政府资助生态项目，即国家森林保护计划和森林保护计划。这些项目在统计上显著促进了中国ES的改善。这项研究为随后的ES变化归因分析提供了基础数据和案例参考。然而，相关性并不意味着因果关系。
由于生态系统动力学的复杂性，对其变化的驱动因素及其因果关系的研究仍处于试验阶段。例如，Chen等人表明，人类土地利用管理是“绿化地球”的关键驱动力，占绿叶面积净增长的三分之一以上。森林和农田是中国绿化格局的主要原因。Chen等人将中国的绿色归因于其实施的森林保护和扩建计划，目前2.08×106平方公里的森林中已经有三分之一是人工林。You等人评估了1997年、2005年、2013年和2015年中国泉州湾河口湿地生态系统的动态变化，基于市场价值、替代方法和机会方法，应用逐步回归和路径分析方法来确定生态系统变化的主要驱动力及其作用的途径和强度。结果表明，泉州湾河口的主要生态系统是由供水、海水养殖承载力和区域生产总值直接驱动的。Gao等人以黄河主要产沙区之一的河口-龙门段为例，建立了2000年以来主要水土保持作用对HL段减沙贡献率的核算方法。结果表明，植被恢复是减少的主要驱动力，贡献率为54%，其次是阶地和淤地坝、水库和引水。Dai和Wang以中国西南横断山为研究案例，基于InVEST模型模拟了产水服务的空间分布，并应用地理检测器方法，选择气候、地形、土壤、植被类型等驱动因素，对产水服务空间变化进行了定量归因分析，结果表明，产水服务的空间异质性主要受气候属性的影响，降水量和蒸散量分别占58.9%和26.7%。这些研究为ES变化归因分析的驱动因素提供了参考。
Chainlink与Google Cloud达成合作将天气和气候数据传输至智能合约:8月6日消息，Google Cloud官方宣布与Chainlink达成合作。通过构建适配器，GoogleCloud能够将天气和气候数据传输至智能合约。智能合约能够通过BigQuery查询美国国家海洋和大气管理局全球地面逐日气象资料（NOAAGSOD）的天气数据。据悉，GSOD提供9000多个气象站获得的包括温度、能见度、风速、降水量在内的数据。[2021/8/6 1:39:43]
未来的研究需要克服当前归因分析中的困难。首先，强相关性和区域重叠并不意味着因果关系。其次，自然因素和人为因素的具体贡献仍然很难区分，这对于确定ES的改善是否是由生态计划的实施引起的具有非常重要的意义。第三，相关性分析中使用的变量可能存在共线问题，导致对驱动力贡献的核算不准确。另一方面，表1表明，土地利用变化和气候变化是ES变化的主要原因。因此，通过综合土地利用和气候变化对ES动态的影响，总结了ES恢复计划中的挑战。
4.土地利用变化对生态系统服务的影响
土地利用变化影响生态系统结构和功能，导致生态系统改变。大多数研究表明，土地利用变化对ES变化有负面影响。就ES类型而言，如提供服务，人类互动导致的土地利用变化占ES提供减少的60%。由于人口的持续增长和城市化驱动的土地利用变化，全球范围内需要更多的粮食、纤维和自然资源。由于人为压力，许多生态系统正在退化。例如，从现在到2050年，目前10-20%的草原和森林可能会消失，主要是因为农业和城市的进一步扩张，影响了服务的提供。关于支持服务，Williams等人预计，到2050年，87.7%的陆生脊椎动物将因农业扩张而失去栖息地。关于监管服务，土地利用变化通过土地生物物理特性的变化影响气候，如反照率、土壤湿度、传热、微量气体流量。例如，一些研究人员认为，在土地利用变化期间砍伐树木会加速土壤蒸发，导致气候更加炎热和干燥。关于文化服务，Nahuelhual等人指出，土地利用变化对文化服务有很大影响。Wu等人发现，1978年至2008年间，中国的建成区面积和裸地面积分别增长了169.8%和83.7%，这使当地的文化服务减少了24%。
考虑到气候和土地利用变化的耦合影响，需要量化土地利用变化对ES变化的影响。土地利用变化主要是由城市化和人口增长驱动的。世界各地都在探索共享社会经济路径和代表性集中路径下的土地利用变化。然而，很少研究地方土地利用变化在应对全球缓解战略中的作用，这给地方或区域适应全球变化的政策带来了困难。在全球变化的背景下，未来土地利用动态仍存在很大的不确定性。为了了解新行动对环境的潜在影响，特别是对土地利用的潜在影响，通过将气候模型和土地利用变化与全球情景联系起来，开发了综合评估模型和全球变化评估模型。基于IAM建立了一份全球情景清单，以衡量各种气候缓解措施下未来的土地利用变化和排放途径。
先前研究中对土地利用的预测大多以低空间分辨率处理，忽略了局部环境变量的动力学。尽管一些研究是基于更高分辨率的模型，但其中大多数研究很少能够访问原始数据，导致用户无法为相应的政策设计模拟，这是由于评估情景和政策的能力有限。
为了克服上述限制，Dong等人通过将GCAM和未来土地利用模拟模型联系起来，提出了一个基于情景的土地利用变化评估框架，以评估潜在的土地利用预测。具体而言，Dong等人结合了中国1990-2010年的土地利用监测数据，在GCAM模型中对中国1990-2010年间的初始土地利用数据和城市土地进行了校准，以提高建模结果的准确性。
爱尔兰艺术家将利用卫星研究气候变化并创建NFT:金色财经报道，爱尔兰概念艺术家Kevin Abosch宣布，计划发射一颗名为“1111 KOSMOS”的轨道卫星。Abosch此前发布了“111??1系列”NFT，该艺术家的网站上收集了1111张NFT支持的图像。他表示，1111系列NFT的大部分图像都是人造卫星。1111 KOSMOS将配备“先进的相机和专有软件以产生与全球气候变化有关的高质量数据”。卫星收集的图像和数据将提供给气候变化研究人员和政府机构，并用于创建另一个NFT系列，并分发给1111持有者。[2021/4/15 20:20:36]
他们的研究通过空间缩小证明了土地利用的变化，揭示了全球和地方驱动因素的共同影响。他们评估并模拟了2010-2021年间中国在五个SSP和两个RCP情景下的潜在土地利用变化，以评估全球社会经济和排放假设对当地土地利用系统的影响。
总之，大多数研究表明，土地利用变化对生态系统服务产生了负面影响。基于情景的土地利用变化评估框架为量化土地利用变化对ES的影响提供了基础。未来的研究应在该框架的SSP和RCP情景下实施区域或地方土地利用变化模拟模块，以预测气候-土地利用耦合相互作用对未来ES动态的潜在影响。
5.气候变化对生态系统服务动态的影响
ES的动态预计将与气候变化同时加剧。Runting等人指出，气候变化对大多数ES模式的影响主要是负面的，比例为59%段），但因服务类型、驱动因素和评估方法而异。例如，Forzieri等人表明，考虑到全球持续变暖和未来几年自然灾害可能加剧，在未来几十年内，显著的ES可能会严重减少。相反，气候变化对阿尔卑斯山的碳储存产生了积极影响，因为不断增长的温度有助于森林向更高海拔地区扩张。这些强调了地方和区域规模ES评估的重要性，而不是取决于更广泛或更大规模的平均值、总量或趋势。
Runting等人表示，这些研究涉及不同的生态系统类型，但主要关注陆地生态系统，而不是淡水生态系统和海洋生态系统段）。
尽管研究案例在世界范围内广泛分布，但它们主要集中在美国和欧洲，高度呼吁在其他领域进行进一步研究，尤其是对发展中国家，因为气候变化对ES的影响可能在这些国家不成比例，这些国家的气候适应能力也较低。关于ES类型，供应服务，如食品生产、原材料和淡水，以及监管服务，如碳封存，显然在文献中占主导地位，而对文化服务的关注最少。近一半的论文专注于单一的生态系统服务。还有一些研究评估了气候变化对四类服务的影响，即提供、监管、支持和文化服务。例如，Watson等人预测了RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下的全球气候等级转换，并在2005年将全球转换图的时间序列与全球ES图叠加，以确定气候等级转换地区的ES变化。
Runting等人指出，对一系列气候属性进行了调查，70%的研究包括一个以上的属性段）。温度是最常见的因素，其次是降水。衡量多种气候属性的个体和累积效应通常被忽视。同一项研究表明，56%的论文包含了非气候驱动因素。土地利用变化最常被调查。例如，Zheng等人发现，橡胶种植面积增加了72.2%，导致土壤保持力、净水、防洪、固碳和生物多样性栖息地的减少，比例分别为17.8%、56.3%、27.4%、21.9%、1.7%和6.9%。在考虑气候因素和其他驱动因素的相对和累积影响时，驱动因素之间的相互作用通常是模糊的，这可能会导致研究结果的差异。因此，至关重要的是要综合关键的地方和全球驱动因素的影响，以获得更准确的评估结果和知情的管理实施。
联合国组建区块链联盟解决气候变化问题:联合国1月22日在博客文章中宣布组建了“气候链联盟”，研究分布式账本技术（DLT）在解决气候变化问题上的应用。此前，联合国还完成了一项试验，利用以太坊区块链向叙利亚难民提供人道主义援助。[2018/1/24]
应用不同的方法来识别气候变化对ES的影响。基于过程的模型是最常见的模型，分析比例为51%，因为它具有高精度、反映生态系统过程等优点。同一项工作发现，基于专家经验的研究比其他研究给出的负面结果更频繁。这可能是因为专家之间的动机或共同偏见。通常使用货币方法来评估ES的价值。然而，这些方法具有以人类感知为中心的估值和ES的货币价值不等于市场价值或交易价值的局限性。为了克服上述限制，Yang等人，Yangetal.，Yangs等人和Yangetal。提出了一个ES的非货币会计方法框架。从捐助者的角度来看，该框架利用能值来衡量自然生态系统的服务，并建立了求和原则，从而有效地克服了使用能值法核算ES的现有局限性，包括重复计算、捐助方核算方法不完整、对能值法适用范围考虑不足。
总之，越来越多的研究将气候变化因素与非气候变化因素，特别是土地利用变化相结合，以评估其对ES的影响，同时需要进一步研究不同因素之间的相互作用。大多数研究侧重于评估历史时期气候变化对ES的影响，而驾驶员对ES影响的预测和模拟需要进一步丰富。案例研究主要集中在欧美较小规模或发达国家或地区，而发展中国家的案例研究仍需进一步探索。
目前，研究为后续研究气候变化对生态系统的影响提供了基础，包括参数、评估方法、案例研究、不确定性分析等。未来的研究需要进一步考虑气候因素和全球或地方非气候因素，特别是土地利用变化的综合影响，应用基于过程的模型对气候-土地利用变化耦合框架下的ES动力学进行定量评估、模拟和预测。它还高度呼吁进行地方案例研究，特别是在发展中国家，并将研究结果与生态系统保护和恢复实践相结合。
6.生态系统服务恢复计划框架
6.1生态系统服务恢复计划的新框架
在文献综述的基础上，我们总结了面对快速的土地利用变化和持续的气候变化，ES恢复计划管理面临的挑战。主要关注的是难以区分自然因素和人为因素对生态系统服务变化的具体贡献，缺乏对综合气候和土地利用变化相互作用对生态系统动态的影响的评估和预测，对生态项目中长期效果的模拟和项目生态恢复阈值的确定研究不足。为了克服上述挑战，我们为ES恢复计划提出了一个新的框架，作为应对挑战的潜在解决方案以及未来的重要研究方向。
拟议的新框架包括四个部分和解决上述挑战的步骤：ES变化的归因分析；气候-土地利用-变化相互作用耦合影响下ES动态的中长期预测；ES恢复程序的效果模拟；确定生态恢复阈值。具体而言，ES变化的归因分析是确定ES变化驱动因素并量化其对变化的具体贡献的理论基础。面对快速的土地利用变化和持续的气候变化，ES动态的中长期预测为预测ES的未来变化提供了技术支持。以不同的生态项目为例，模拟其效果，为不同生态项目的中长期效果评估提供应用案例。生态恢复阈值的确定将为生态保护和恢复计划的实施范围和强度提供指导。
因此，面对快速的土地利用变化和持续的气候变化，这种“理论基础技术支持应用案例政策含义”的逻辑链形成了ES恢复计划管理的科学和完整的见解和程序。
6.2.生态系统服务动态的归因分析
为了更好地识别ES变化的驱动因素，有必要深入研究ES会计方法。生态系统服务是由相应的投入产生的一系列生态系统产出。如果在会计阶段能够区分自然的贡献和人类的投入，就可以清楚地识别ES变化的因果链。
能值分析方法基于生态热力学和生态系统输出过程中直接或间接可用能量输入的记忆，被广泛应用于ES。它可以通过分析物质流动和能量转移来跟踪支持ES动力学的可用能量的直接和间接流动。能值分析既可以统一和区分产品中的自然和人为输入，也可以作为归因分析的基础。此外，它还可以反映污染物对人类健康和生态系统质量的影响。因此，它本质上是整个生态产出过程的组成部分。
如果可以通过偏微分方程分解每个输入因子的比例，则可以解决导致ES变化的每个特定驱动因子的贡献，并且可以避免自变量的共线问题。因此，未来的研究方向迫切需要建立基于生态热力学和偏微分方程的ES变化归因分析方法。
6.3.气候-土地利用-变化耦合相互作用对生态系统服务变化的影响评估
评估和模拟气候-土地利用对ES的耦合影响的关键步骤是整合气候和土地利用变化的相互作用。世界气候研究计划情景模型相互比较项目的核心实验情景，即SSP126、SSP245、SSP370和SSP585，可以为气候-土地利用-变化相互作用的耦合提供有效的途径。因为这些场景是共享社会经济途径和RCP的矩阵集成。土地利用变化随着人口政策和经济增长等不同发展方式在不同气候变化情景下的适应而变化，从而实现了这两个驱动因素的耦合。此外，CMIP6数据库提供了情景SSP126、SSP245、SSP370和SSP585下全球未来模拟气候因素的数据。通常，我们在CMIP6中选择具有精细分辨率和良好气候数据模拟的模型用于案例区域。例如，以中国为例，我们可以选择EC-Earth3模型提供的气候属性模拟数据，因为该模型具有更大的模拟东亚气候属性的能力。该模型模拟的东亚干旱半干旱地区从东北到西南的降水梯度与观测基本一致。无论是平均气候状态还是降水量的标准差，模拟和观测结果的空间相关系数分别高达0.93和0.95，超过99%的置信水平。该模型可以捕捉到中国东部和南部降水量大、变化大、西北干旱少的特征。因此，我们可以从EC-Earth3模型中提取中国的降水模拟数据。
另一方面，Dong等人提出的基于情景的土地利用变化评估框架。为定量评估和模拟区域土地利用变化提供了重要的技术支持和方法参考，为定量评价和预测土地利用变化对生态系统服务动态的影响奠定了关键基础。此外，基于生态热力学的生态系统服务核算方法的发展为模拟ES的未来变化提供了方法。这些先前的研究使这一步成为可能。
6.4.不同生态恢复计划的中长期效果模拟
生态计划最明显的影响是土地利用的变化。如何将这些变化纳入气候-土地利用耦合相互作用对生态系统服务变化影响的评估中，是模拟生态计划中长期影响所需的关键技术之一。一种可能的有效方法是将生态保护和恢复计划的生态系统保护目标与模拟土地利用变化数据的校准相结合。
6.5.生态恢复阈值的确定
生态恢复项目，如GTGP，在统计上对ES的改善有显著贡献。然而，由于区域资源条件的限制，生态恢复计划需要在一定的允许阈值内实施。生态恢复超过阈值可能导致当地资源短缺等不可持续状态。因此，高度要求在不同时空尺度上识别区域资源对生态恢复阈值的制约机制。同时，阈值同时受到区域自然资源禀赋和人力资源需求等多种因素的影响，这给阈值的识别和量化带来了困难。如何建立这些因素与阈值之间的函数关系可能是识别阈值的关键步骤。这一研究方向将为生态系统保护和恢复项目的可持续实施提供指导。
6.3.气候-土地利用-变化耦合相互作用对生态系统服务变化的影响评估
评估和模拟气候-土地利用对ES的耦合影响的关键步骤是整合气候和土地利用变化的相互作用。世界气候研究计划情景模型相互比较项目的核心实验情景，即SSP126、SSP245、SSP370和SSP585，可以为气候-土地利用-变化相互作用的耦合提供有效的途径。因为这些场景是共享社会经济途径和RCP的矩阵集成。土地利用变化随着人口政策和经济增长等不同发展方式在不同气候变化情景下的适应而变化，从而实现了这两个驱动因素的耦合。此外，CMIP6数据库提供了情景SSP126、SSP245、SSP370和SSP585下全球未来模拟气候因素的数据。通常，我们在CMIP6中选择具有精细分辨率和良好气候数据模拟的模型用于案例区域。例如，以中国为例，我们可以选择EC-Earth3模型提供的气候属性模拟数据，因为该模型具有更大的模拟东亚气候属性的能力。该模型模拟的东亚干旱半干旱地区从东北到西南的降水梯度与观测基本一致。无论是平均气候状态还是降水量的标准差，模拟和观测结果的空间相关系数分别高达0.93和0.95，超过99%的置信水平。该模型可以捕捉到中国东部和南部降水量大、变化大、西北干旱少的特征。因此，我们可以从EC-Earth3模型中提取中国的降水模拟数据。
另一方面，Dong等人提出的基于情景的土地利用变化评估框架。为定量评估和模拟区域土地利用变化提供了重要的技术支持和方法参考，为定量评价和预测土地利用变化对生态系统服务动态的影响奠定了关键基础。此外，基于生态热力学的生态系统服务核算方法的发展为模拟ES的未来变化提供了方法。这些先前的研究使这一步成为可能。
6.4.不同生态恢复计划的中长期效果模拟
生态计划最明显的影响是土地利用的变化。如何将这些变化纳入气候-土地利用耦合相互作用对生态系统服务变化影响的评估中，是模拟生态计划中长期影响所需的关键技术之一。一种可能的有效方法是将生态保护和恢复计划的生态系统保护目标与模拟土地利用变化数据的校准相结合。
6.5.生态恢复阈值的确定
生态恢复项目，如GTGP，在统计上对ES的改善有显著贡献。然而，由于区域资源条件的限制，生态恢复计划需要在一定的允许阈值内实施。生态恢复超过阈值可能导致当地资源短缺等不可持续状态。因此，高度要求在不同时空尺度上识别区域资源对生态恢复阈值的制约机制。同时，阈值同时受到区域自然资源禀赋和人力资源需求等多种因素的影响，这给阈值的识别和量化带来了困难。如何建立这些因素与阈值之间的函数关系可能是识别阈值的关键步骤。这一研究方向将为生态系统保护和恢复项目的可持续实施提供指导。
Ecosystemrestorationprogramschallengesunderclimateandlandusechange
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