Nature Sustainability创刊号封面文章发表西南喀斯特区域生态恢复评估研究成果
Published:22 Jan.2018    Source:http://www.isa.ac.cn/kydt/201801/t20180110_4931217.html

       中国科学院亚热带农业生态研究所环江喀斯特生态系统观测研究站王克林研究员团队在西南喀斯特区域生态恢复评估方面取得重要进展,相关研究成果1月9日以研究论文(ARTICLES)的形式发表在Nature子刊Nature Sustainability(2018,1: 44-50)。

 

  该研究被选为Nature Sustainability创刊号封面文章Increased vegetation growth and carbon stock in China karst via ecological engineering,并辅以说明(Foresting degraded landscapes:Southwest China is home to communities, agriculture and dramatic landscapes (pictured), but overuse of the land and drought have eroded regions bordering Vietman, Laos and Myanmar. Yue et al. analyse vegetation changes resulting from massive ecological engineering efforts, which since 2000 have promoted new forest growth and associated carbon storage).

 

  我国西南喀斯特地区是全球碳酸盐岩集中分布区面积最大、人地矛盾最尖锐的地区,以石漠化为特征的土地退化严重。围绕喀斯特地区石漠化治理与生态恢复,国家先后在喀斯特地区实施了天然林保护、退耕还林、石漠化综合治理、长江防护林、珠江防护林等一系列生态保护与建设工程。截止2015年底,喀斯特地区整合生态保护与建设方面的中央资金规模达1300多亿元。生态工程的投入与建设在多大程度上改善了区域生态系统服务,是政府生态工程成效评估的重要依据。大区域尺度上生态工程成效的识别与量化一直是国内外研究的难点和关注的核心问题。

 

  在王克林研究员和岳跃民研究员指导下,喀斯特研究团队童晓伟博士与丹麦哥本哈根大学Martin Brandt博士等合作,将喀斯特地区生态恢复评估与区域生态研究前沿紧密结合,集成长时间序列光学遥感影像、微波遥感影像、生态系统模型、气候变化及生态工程投入与治理地面核查等数据,发展了大区域尺度生态工程成效识别与厘定方法;阐明了西南喀斯特地区植被恢复演变特征与生态工程的实施具有较好的一致性,与土地过度利用地区及非工程区的越南、老挝和缅甸等邻国相比,工程实施前后、喀斯特地区植被生长季叶面积指数(LAI)变化速率由0.01m2m-2y-1增加到0.02m2m-2y-1(p<0.05),植被地上生物量固碳速率由0.14 Mg C ha-1y-1增加到0.3 Mg C ha-1y-1(p<0.01);首次证实了大规模生态保护与建设工程的投入显著改善了区域尺度喀斯特生态系统属性,生态工程的实施降低了石漠化土地退化的风险,显著提高了区域尺度植被碳固定,工程实施后、仅滇桂黔三省植被地上生物量固碳达到4.7 Pg C(2012年),增加了9%(+0.05 Pg Cy-1),相比2010-2050年中国森林14.95 Pg C的固碳潜力,生态工程背景下西南喀斯特地区可能有巨大的固碳潜力;揭示了喀斯特区域生态系统恢复演变与气候变化、生态工程建设强度等的关联机制。

 

  在碳酸盐岩特殊地质背景制约下西南喀斯特地区植被整体恢复较慢,本研究表明即便是不利气候条件下、大规模的生态保护与建设工程投入也能缓解气候变化对西南喀斯特地区脆弱生态系统的影响,加快喀斯特地区植被结构与功能的恢复,由于地质背景与人类活动强度的差异,西南三省中广西峰丛洼地区域植被恢复最为显著、贵州喀斯特高原次之、云南断陷盆地最慢。

 

  研究表明长时间序列卫星遥感数据监测能够揭示生态系统属性的连续变化,但其较粗的空间分辨率可能无法有效反映植被种类和功能变化,以至于可能会掩盖不合理治理措施的影响,亟需结合较高分辨率的遥感数据及地面观测来开展西南喀斯特地区区域尺度生态工程成效系统评估,揭示生态工程成效,并识别人类活动(不合理干扰、保护与建设)和气候变化对不同尺度生态环境变化的影响。

 

  该研究部分成果已应用于国家喀斯特地区第三次石漠化监测报告,为国家重点生态工程效益评价提供了重要科学依据。

        该研究得到了国家重点研发计划、中科院STS和国家自然科学基金等项目的支持。

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