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自然资源学报 >

2022 , Vol. 37 >Issue 7: 1735 - 1747

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220706

其他研究论文

基于理想参照系和关键指标的自然保护区生态系统质量评估——以额尔古纳、辉河和锡林郭勒国家级自然保护区为例

  • 徐丽 , 1 ,
  • 武振良 2 ,
  • 侯继华 2 ,
  • 李明旭 1 ,
  • 何念鹏 , 1, 3, 4
展开
  • 1.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101
  • 2.北京林业大学生态与自然保护学院,北京 100083
  • 3.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049
  • 4.东北林业大学生态研究中心,哈尔滨 150040
何念鹏（1976- ）,男,四川遂宁人,博士,研究员,研究方向为功能生态学和生态系统生态学等。E-mail:

徐丽（1987- ）,女,湖北随州人,博士,副研究员,研究方向为生态系统生态学和生态系统质量评估等。E-mail:

收稿日期: 2021-03-22

  修回日期: 2022-01-10

  网络出版日期: 2022-09-28

基金资助

美丽中国生态文明建设科技工程专项(XDA23080401)

国家自然科学基金项目(31800368)

收起

Assessment of ecosystem quality in nature reserves based on ideal references and key indicators: A case study of Erguna, Hui River, and Xilin Gol National Nature Reserves

  • XU Li , 1 ,
  • WU Zhen-liang 2 ,
  • HOU Ji-hua 2 ,
  • LI Ming-xu 1 ,
  • HE Nian-peng , 1, 3, 4
Expand
  • 1. Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. School of Ecology and Nature Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
  • 3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 4. Center for Ecological Research, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China

Received date: 2021-03-22

  Revised date: 2022-01-10

  Online published: 2022-09-28

Fold

摘要

为了增强自然保护区内和保护区间的生态系统质量评估结果的可比性,基于“理想参照系和关键指标”的理念,提出量化关键指标阈值和生态系统质量的算法,并以额尔古纳、辉河和锡林郭勒国家级自然保护区为例开展具体的评估工作。研究发现：（1）额尔古纳保护区生态系统质量指数（84.59）显著高于辉河（69.26）和锡林郭勒保护区（63.41）。（2）三个保护区不同功能区间的生态系统质量指数无显著差异。（3）2000—2018年,额尔古纳和锡林郭勒保护区的生态系统质量指数均呈显著上升趋势,但辉河保护区无明显变化。本文提出的评估方法能科学、快速地评估自然保护区生态系统质量现状及变化,可量化其恢复潜力,并能实现评估结果间的比较,为保护区建设和管理提供参考。

关键词： 理想参照系; 关键指标; 生态系统质量; 自然保护区

本文引用格式

徐丽 , 武振良 , 侯继华 , 李明旭 , 何念鹏 . 基于理想参照系和关键指标的自然保护区生态系统质量评估——以额尔古纳、辉河和锡林郭勒国家级自然保护区为例[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(7) : 1735 -1747 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220706

Abstract

Nature reserves play important roles in protecting biodiversity and maintaining national ecological security. To enhance the comparability of ecosystem quality within and among nature reserves and to further develop the ecosystem quality assessment method, we propose to use algorithms to quantify key indicator thresholds and ecosystem quality based on the concept of "ideal reference system and key indicators". We used Erguna, Huihe River, and Xilin Gol National Nature Reserves as examples to analyze the ecosystem quality within and among nature reserves. The results showed that: (1) The ecosystem quality in Erguna Nature Reserve was excellent, and its ecosystem quality index was significantly higher than that of Huihe River and Xilin Gol Nature Reserves. (2) There was no significant difference in the ecosystems quality index between the different functional areas of the three national nature reserves. (3) The ecosystem quality indexes of Erguna and Xilin Gol Nature Reserves from 2000 to 2018 showed a significant upward trend, however, there was no significant change in the ecosystem quality index of Huihe River Nature Reserve. The evaluation method proposed in this study can be used to quickly and efficiently evaluate the ecosystem quality and restoration potential of nature reserve, as well as to provide reference for standardized construction and management of nature reserves.

Key words： ideal reference; key indicators; ecosystem quality; nature reserves

自然保护区是保护生物多样性、维护区域生态平衡最直接、有效的措施[1,2]。中国是世界上自然资源和生物多样性最丰富的国家之一,加强自然保护区的建设和管理工作,对于保护生物资源,维护国家生态安全和促进人与自然和谐发展具有重要意义[3⇓-5]。
自然保护区生态系统质量是指一定时间内自然保护区生态系统的生产服务能力、抗干扰能力和对人类生存和发展的承载能力[6,7]。开展自然保护区生态系统质量评估是了解自然保护区保护状况、衡量保护区保护成效以及制定或调整保护区保护方案的关键[8]。中国自1956年建立第一个自然保护区——鼎湖山自然保护区以来,经历了60多年的发展历程,截至2018年,全国已建立2750个自然保护区,总面积达到147万km2,约占陆域国土面积的15%[9]。目前,中国政府已在自然保护区建设和发展方面投入了大量的人力、物力和财力,但当前有关这些保护区的生态系统质量如何、是否达到预期的保护成效等问题仍不清楚[10]。因此,有必要开展自然保护区生态系统质量评估,以便及时发现问题,进而提出有针对性的管控措施,提高保护成效。
学者们利用地面监测数据或遥感观测数据对自然保护区生态系统质量开展了许多研究工作,一定程度上揭示了生态系统质量的现状以及变化情况[11⇓⇓-14]。然而,现有的生态系统质量评估仍存在评估体系不统一、评价指标复杂多样、评估结果可比性差等问题[15]。当前,多数评估是基于现状以及相对变化的评估体系,只能反映一定时间范围内保护区生态系统质量的变化情况,但不能反映其恢复潜力的大小;此外,复杂多样的评估指标,使得不同保护区的评估结果缺乏可比性[15,16]。针对这些问题,我们团队在前期研究工作中提出“理想参照系和关键指标”的评估理念[16],并对其具体内涵做了详细阐释。本文将在前期工作的基础上,结合具体的案例研究（以额尔古纳、辉河和锡林郭勒国家级自然保护区为例）,提出量化关键指标阈值和生态系统质量的算法,希望能为自然保护区生态系统质量评估方法的进一步发展提供理论基础和应用案例。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

内蒙古自治区是我国自然保护区分布的重要区域,截至2018年,已建成各类自然保护地357个[17],国家级自然保护区29个。本文选择了额尔古纳国家级自然保护区、辉河国家级自然保护区和锡林郭勒国家级自然保护区作为研究案例。其中,额尔古纳国家级自然保护区位于大兴安岭北部,总面积1245.27 km2,始建于1997年,保存着完整的寒温带针叶林,属于森林生态系统类型自然保护区,生物资源丰富多样,在全国生物多样性保护和生态安全方面扮演重要角色[18];锡林郭勒国家级自然保护区位于内蒙古自治区锡林浩特市境内,总面积5800 km2,是中国建立的第一个草地自然保护区,是保护以草原与草甸生态系统为主的自然保护区,对草地生态系统的可持续利用具有重要意义[19];辉河国家级自然保护区位于呼伦贝尔市西南部,总面积3468.48 km2,始建于1997年,保存着典型的生态系统和丰富的生物物种资源,具有重要的经济和社会意义[20]。

1.2 评估方法

1.2.1 评价指标选择

评价指标的选择是开展生态系统质量评估工作的关键环节。一般地,选择的评价指标越多,越能反映生态系统质量的真实状态;然而,受经济、人力等因素影响,需从众多指标中选择一定量的科学性、代表性和可行性高的指标来开展具体评估工作。考虑到本文的重点是开展区域或全国尺度的生态系统质量评估方法的研究工作,因此从如何科学、经济、快速地评估保护区生态系统质量的角度出发,以简单直观、易获取、可长期获得、经济可行等原则来筛选指标,最终选取了净初级生产力、植被覆盖度和生物质能密度作为评估指标。其中,净初级生产力是最常用的评估价指标之一[6],指植物在单位面积和单位时间上光合作用产生的有机干物质总量除去自养呼吸后剩余的部分,它是植被活力的关键描述变量,不仅是植物有机体能量和物质的基础,也是生态系统物质循环和能量流动的基础[21,22]。植被覆盖度是区域或国家尺度生态系统质量评估的常用指标之一,指植被在地上的垂直投影部分占观测区域的百分比,是表征生态系统的基础参数,对于揭示生态环境变化具有重要意义[23]。生物质能是指有生命的植物所提供的能量,是维持生态系统运行的动力,有研究表明生物质能与区域社会经济发展程度呈显著负相关关系[24]。根据植被不同器官热值参数可计算得到生物质能,其标准化（或归一化）的数值可反映生态系统所储存和潜在提供的能量。

1.2.2 理想状态下评价指标阈值的确定方法

在自然保护区少受或不受人为活动干扰的条件下,由反映生态系统质量的一系列指标构成的参照系统即为理想参照系[16]。因气候、地形、生态系统类型等差异,各关键评价指标的理想参照系和阈值也会存在差异。本文选用了操作简单、并能较好地反映一定时期理想状态下保护区生态系统质量的概率分布法来确定评价指标的理想参照系及阈值,即选用一段时间内某一评估指标的一系列观测值的95%分位数作为理想参照系下的阈值X（图1）。选用的时间范围为2000—2018年。
图1 自然保护区生态系统质量评估方法理论框架（改自何念鹏等[16]）

Fig. 1 The theoretical framework of ecosystem quality assessment for nature reserves

1.2.3 自然保护区生态系统质量计算

自然保护区生态系统质量计算主要分两步进行。第一步,计算各个功能区的生态系统质量。首先,计算各评价指标的相对恢复潜力ΔY（图1）,计算公式如下：
Δ Y = X - X i X × 100 %
式中：X为某一评价指标的理想阈值;Xi为Ti时刻的实际观测值。由于本文所选用的评价指标均为效益性指标（即指标的观测值越大,表示生态系统质量越好）,因此ΔY越大,表示评价指标的实际观测值与其理想阈值之间的差距越大,生态系统质量越差,对应的恢复潜力越大;反之,ΔY越小,表示生态系统质量越好,恢复潜力越小。
其次,以各评价指标恢复潜力ΔY为基础,计算保护区各个功能区（核心区、缓冲区和实验区）的生态系统质量指数Qf,计算公式如下：
Q f = ∑ s = 1 m w s × ∑ v = 1 n w v × ( 100 - ∑ i = 1 r w i × Δ Y i )
式中：ws为坡度权重;s为坡度等级总数量（个）;wv为植被类型权重;v为植被类型总数量（个）;wi和ΔYi分别为评价指标i的权重和恢复潜力;r为评价指标总数（个）,r=3。
考虑到坡度对植物生长状况的影响[25],根据自然保护区的地形,将其划分为地势起伏大、地势较平坦和地势平坦三大类,然后在此基础上进一步划分不同等级[26]（表1）;各坡度等级的权重采用专家打分法获得[27]。对于植被类型的权重,主要参考《生态环境状况评价技术规范》（HJ192—2015）,其中以森林生态系统类型为主的自然保护区,其林地和草地的权重分别为0.7和0.3;以草甸与草原生态系统类型为主的自然保护区,其林地和草地权重分别为0.3和0.7。对于三个关键评价指标的权重,也是采用专家打分法获得,其中,净初级生产力、植被覆盖度和生物质能密度的权重分别为0.4、0.3和0.3。
表1 各坡度等级权重

Table 1 The weight of each slope level

起伏程度 坡度等级/(°) 权重
地势起伏大 ≤6 0.45
6~15 0.40
15~25 0.14
>25 0.01
地势较平坦 ≤6 0.45
6~15 0.40
15~25 0.15
地势平坦 ≤6 0.60
6~15 0.40
第二步,以各个功能区的生态系统质量指数为基础,计算自然保护区生态系统质量指数,计算公式如下：
Q E c o = ∑ f = 1 q w f × Q f
式中：QEco为自然保护区的生态系统质量指数;q为功能区总数（个）;wf为各功能区的权重,参考《生态环境状况评价技术规范》（HJ192—2015）,获得核心区、缓冲区、实验区权重分别为0.6、0.3、0.1。特别地,将保护区外距边界15 km的环形区域设为外围区,并计算其生态环境质量,进而比较自然保护区内以及外围区的生态系统质量之间的差异。
最后,参照《生态环境状况评价技术规范》（HJ192—2015）,将生态系统质量指数划分为五个等级（表2）,并根据计算获得的自然保护区生态系统质量指数,判定各个保护区生态系统质量。
表2 自然保护区生态系统质量指数分级

Table 2 Classification level of ecosystem quality in nature reserves

级别 优 良 一般 较差 差
生态系统质量指数 QEco≥75 55≤QEco<75 35≤QEco<55 20≤QEcoo<35 QEco<20
描述 生态系统质量很好,接近理想状态 生态系统质量较好,与理想状态之间有较小差距 生态系统质量一般,与理想状态之间有一定差距 生态系统质量较差,与理想状态之间有较大差距 生态系统质量很差,与理想状态之间有很大差距

1.3 数据来源

本文有关自然保护区各功能区植被类型（林地和草地）数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ http://www.resdc.cn/）,选取2000—2018年共五期分辨率为30 m× 30 m的土地利用数据。有关自然保护区坡度数据由数字高程数据（DEM）计算得到,其中DEM数据（空间分辨率为30 m）来源于地理空间数据云（ http://www.gscloud.cn/）。
有关自然保护区净初级生产力指标（NPP）的数据主要来源于美国国家航空航天局（NASA）发布的MOD17A3HGF（ https://lpdaac.usgs.gov/product_search/）,其空间分辨率为500 m,时间尺度为2000—2018年。对于植被覆盖度与生物质能密度指标,主要是通过归一化植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）计算获得。其中NDVI数据来源于NASA官网发布的MOD13Q1植被指数产品（ https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/）,其空间分辨率为250 m,提取了2000—2018年中每年7-8月份的遥感影像数据;然后对该数据进行了镶嵌、投影变换和去除异常值等处理,并采用最大值合成法[28]计算所需的NDVI数据集;随后,基于像元二分模型[29]将NDVI反演得到不同年份的植被覆盖度。对于生物质能密度指标,首先利用中国科学院战略先导专项——生态系统固碳现状、速率和潜力项目（2011—2015年, http://ecocarbon.cern.ac.cn）中的森林与草地生物量实测值数据与NDVI进行关系拟合[30],进而借助NDVI数据估算2000—2018年的生物量,并利用生物量分配系数[31]计算各器官生物量,再根据各器官热值参数[32]计算各类器官的生物质能密度,最后加和获得总生物质能密度。

1.4 数据统计分析

1.4.1 单因素方差分析

采用单因素方差分析（One-way ANOVA）比较2000—2018年额尔古纳、辉河、锡林郭勒国家级自然保护区之间以及各个自然保护区内部不同功能分区的生态系统质量变化之间的差异,并采用LSD法在95%的显著水平下进行多重比较。统计分析在SPSS 13.0软件中进行,所有的图均在Office 2010和Origin 9.1软件中完成,显著性水平设为p=0.05。

1.4.2 自然保护区生态系统质量的变化趋势分析

为研究2000—2018年间额尔古纳、辉河、锡林郭勒三个国家级自然保护区的生态系统质量变化趋势,计算生态系统质量指数的欧氏距离随时间间隔的变化趋势,然后建立两者的一元线性回归模型,进而揭示生态系统质量指数的变化趋势[33]。此外,利用标准化主轴分析（Standardized Major Axis Regression,SMA）检验一元线性回归模型的斜率是否显著。其中,欧氏距离和一元线性回归模型的计算公式如下：
E D = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n ( x i j - y i j ) 2
z = b × t + a
式中： E D为欧氏距离;m和n为各自然保护区的评价单元所组成矩阵的行数和列数,m与n的乘积为自然保护区评价单元总数（个）;xij和yij分别为自然保护区第i行第j列评价单元在两个不同年份的生态系统质量指数;z为生态系统质量指数欧氏距离;t为时间间隔;b为斜率;a为截距。其中,b为正,表示生态系统质量指数呈增大趋势;b为负,表示生态系统质量指数呈减小趋势。b绝对值越大,说明生态系统质量指数变化的速度越快。

2 结果分析

2.1 额尔古纳国家级自然保护区不同功能分区的生态系统质量及变化趋势

额尔古纳国家级自然保护区各功能区的生态系统质量指数均在75以上（图2a）,生态系统质量状况均处于优。方差分析显示,额尔古纳自然保护区不同功能区之间的生态系统质量指数没有显著差异（图2b）。其中,核心区的生态系统质量指数为84.40±4.54,缓冲区的生态系统质量指数为85.05±4.51,实验区的生态系统质量指数为84.31±4.57,对照区的生态系统质量指数为83.66±4.19。2000—2018年间,各功能区的生态系统质量指数均呈显著上升趋势（图3）,但变化速率无明显差异（表3）。
图2 额尔古纳国家级自然保护区各功能区生态系统质量指数变化趋势及单因素方差分析

Fig. 2 Changes in ecosystem quality index and ANOVA in each functional area of Erguna National Nature Reserve

图3 额尔古纳国家级自然保护区各功能区的生态系统质量指数变化的时间间隔回归分析

Fig. 3 Time-lag regression analysis of ecosystem quality index changes in each functional area of Erguna National Nature Reserve

表3 额尔古纳国家级自然保护区功能区之间的生态系统质量指数变化的标准化主轴分析

Table 3 Standardized principal axes analysis of ecosystem quality index change among functional areas of Erguna National Nature Reserve

功能区比较 p
核心区v.s. 缓冲区 0.857
核心区v.s. 实验区 0.936
核心区v.s. 外围区 0.380
缓冲区v.s. 实验区 0.919
缓冲区v.s. 外围区 0.482
实验区v.s. 外围区 0.42

注：p<0.05,拒绝原假设（原假设：两条直线斜率无明显差异）;p>0.05,接受原假设。

2.2 辉河国家级自然保护区不同功能分区的生态系统质量及变化趋势

2000—2018年,辉河国家级自然保护区各功能区的生态系统质量指数波动范围较大,为43.41~86.80,其中2007年和2016年各功能区的生态系统质量指数处于极低水平（图4a）,而2013年核心区（86.80）、缓冲区（86.63）和实验区（84.76）的生态系统质量指数处于峰值。方差分析结果表明,辉河自然保护区不同功能区的生态系统质量指数无显著差异（图4b）。其中,核心区的生态系统质量指数为70.17±11.19,缓冲区的生态系统质量指数为68.27±11.75,实验区的生态系统质量指数为66.78±11.87,对照区的生态系统质量指数为65.50±8.25。18年间,各功能区的生态系统质量无明显变化（表4）。
图4 辉河国家级自然保护区各功能区生态系统质量指数变化趋势及单因素方差分析

Fig. 4 Changes in ecosystem quality index and ANOVA in each functional area of Huihe River National Nature Reserve

表4 辉河、锡林郭勒自然保护区各功能区的生态系统质量指数变化的时间间隔回归分析

Table 4 Time-lag regression analysis of ecosystem quality index changes in each functional zone of Huihe River National Nature Reserve and Xilin Gol National Nature Reserve

自然保护区 功能分区 斜率 R2 p
辉河自然保护区 核心区 0.172 0.006 0.310
缓冲区 0.222 0.009 0.201
实验区 0.201 0.008 0.235
外围区 0.140 0.008 0.236
锡林郭勒自然保护区 核心区 0.407 0.027 0.029
缓冲区 0.338 0.021 0.054
实验区 0.196 0.008 0.240
外围区 0.192 0.021 0.060

2.3 锡林郭勒国家级自然保护区不同功能分区的生态系统质量及变化趋势

2000—2018年,锡林郭勒自然保护区各功能区的生态系统质量指数波动范围较大,为44.23~87.66（图5a）,其中,2000年和2012年各功能区的生态系统质量指数分别处于最低值和最高值。方差分析表明,锡林郭勒自然保护区不同功能区的生态系统质量指数无显著差异（图5b）。其中,核心区的生态系统质量指数为63.81±13.13,缓冲区的生态系统质量指数为62.69±12.30,实验区的生态系统质量指数为63.22±11.77,对照区的生态系统质量指数为66.95±6.96。除核心区的生态系统质量指数呈显著上升趋势外,其他功能区变化不显著（表4）。
图5 锡林郭勒自然保护区各功能区生态系统质量指数变化趋势及单因素方差分析

Fig. 5 Changes in ecosystem quality index and ANOVA in each functional area of Xilin Gol National Nature Reserve

2.4 额尔古纳、辉河以及锡林郭勒国家级自然保护区的生态系统质量变化趋势比较

三个自然保护区的生态系统质量指数存在显著差异（图6）,其中,额尔古纳自然保护区的生态系统质量指数（84.59±4.52）显著高于辉河自然保护区（69.26±11.38）和锡林郭勒自然保护区（63.41±12.70）,且额尔古纳自然保护区的生态系统质量指数更稳定,波动范围较小。2000—2018年间,额尔古纳和锡林郭勒自然保护区的生态系统质量指数呈明显上升趋势（图7）,且锡林郭勒的生态系统质量指数上升速率显著大于额尔古纳自然保护区（SMA分析,p<0.001）,而辉河自然保护区的生态系统质量指数无明显变化（图7）。
图6 额尔古纳、辉河、锡林郭勒国家级自然保护区生态系统质量指数变化趋势及单因素方差分析

Fig. 6 Changes in ecosystem quality index and ANOVA in Erguna National Nature Reserve, Huihe River National Nature Reserve and Xilin Gol National Nature Reserve

图7 额尔古纳、辉河、锡林郭勒国家级自然保护区生态系统质量指数变化的时间间隔回归分析

Fig. 7 Time-lag regression analysis of ecosystem quality index changes in Erguna National Nature Reserve, Huihe River National Nature Reserve, and Xilin Gol National Nature Reserve

3 结论与讨论

3.1 结论与展望

自然保护区生态系统质量评估是保护区保护成效评估的核心内容,同时也是国家制定相关生态管理或发展政策的重要依据。本文从区域或国家尺度出发,从能满足科学、简单、快速、可比等评估需求出发,在“绿水青山就是金山银山”发展理念的指导下,选取了净初级生产力、植被覆盖度和生物质能密度作为反映生态系统质量的关键指标,再基于理想参照系和关键指标的评估思想,进一步提出了量化关键之间阈值和生态系统质量的计算方法,并以额尔古纳、辉河和锡林郭勒国家级自然保护区为例对该方法的可行性进行了验证;同时也对比分析了三个保护区内和保护区间的生态系统质量及其变化情况。本文提出的评估方法可量化自然保护区在理想状态下各评价指标的阈值和恢复潜力,有助于管理部门明确保护目标并指导制定更详细具体的保护区管理方案;该方法也可实现自然保护区内部及区域尺度不同类型自然保护区间的生态系统质量评估结果间的比较,有助于国家或地方政府优化保护区管理政策,合理分配人力、物力和财力,提高保护区的保护成效。此外,该评估思想及方法不仅适用于自然保护区,同样也适用于省、市、县等尺度的生态系统质量评估。然而,本文仍然存在一些不足,未来需进一步改进和优化。首先,补充和完善关键指标。由于本文的重点是探讨量化关键指标的阈值以及保护区生态系统质量的计算方法,在关键指标选择方面我们仅选用了生产力、覆盖度和生物质能密度指标,并以此为例来开展具体的评估工作,因此,随着监测数据的积累以及研究工作的深入,未来评估中应引入更多有代表性的评价指标。其次,充分考虑气候等自然因素对保护区生态系统质量间差距的影响。植被的生长状况会受气候等因素影响,可能会对保护区生态系统质量之间的差距造成影响,因此,未来研究需剔除气候因素对保护区的影响,进而更准确地评估保护区生态系统质量。

3.2 讨论

本文基于理想参照系和关键指标的评估理念,提出了量化关键指标阈值以及生态系统质量的算法,并利用该方法对额尔古纳、辉河及锡林郭勒国家级自然保护区的生态系统质量进行了评估。该评估方法量化了三个自然保护区在理想状态下各评价指标的阈值和恢复潜力,同时也实现了自然保护区内各功能区以及不同自然保护区间的生态系统质量评估结果间的比较。
研究结果显示,自2000—2018年以来,额尔古纳国家级自然保护区生态系统质量呈现稳定上升趋势,并且这段时间的生态系统质量均处于优等水平。额尔古纳自然保护区优良的生态环境与该市的政策实施和调整有较大关系。额尔古纳市曾以农业开垦、矿产开发以及森林砍伐等为支柱产业,但如今该市已将发展重心转移到旅游、经贸、乳业等产业[34]。同时,全市70%的面积被划为国家森林公园和自然保护区,为生物多样性和生态环境的保护提供了有力保障。此外,额尔古纳自然保护区建立了管理站二级保护管理体系,严禁保护区内土地开垦、矿产开发等破坏生态环境的活动,禁止核心区和缓冲区的建设行为和减少实验区的人为干扰行为等[35],这一系列举措都有效保护了自然保护区生态系统质量。
辉河国家级自然保护区的生态系统质量状况处于良好水平,但与额尔古纳国家级自然保护区的生态系统质量存在显著差异。其中人类干扰活动如资源开发、过度放牧等是其生态系统质量变化的主要原因。1960年以来,辉河保护区的森林植被砍伐严重,草地资源也长期承受着过度放牧的压力[36]。特别是20世纪90年代,在经济利益的驱使下,人类将大面积的草地开垦为农田。此外,由于鄂温克族自治旗拥有丰富的矿产资源,保护区内存在很多矿产企业,区内矿产资源的开发活动严重破坏了保护区的生态环境[37]。近年来随着政府和公众环境保护意识的增强,当地政府和管理部门采取了一系列管护措施,如2020年,辉河国家级自然保护区管理局发布了《内蒙古辉河国家级自然保护区管理规定》,明确表示保护区内禁止任何单位和个人从事开矿、冶炼等危害保护区生态环境的活动;同时鄂温克族自治旗将自然保护区划进了生态保护红线区域,规定不在红线范围内规划建设任何旅游项目,这些都为保护区生态系统质量的改善提供了保障。
锡林郭勒国家级自然保护区的生态系统质量略低于辉河国家级自然保护区的生态系统质量,但显著低于额尔古纳国家级自然保护区的生态系统质量。其中,过度放牧、矿产开发、当地居民保护意识淡薄等是造成锡林郭勒自然保护区平均生态系统质量指数相对较低的重要原因。畜牧业是锡林郭勒的支柱产业,草原资源开发利用强度大[38];同时,保护区内存在大量的矿产企业,矿产资源的过度开发利用也造成了草地大面积退化[39];此外,自然保护区管理资金投入不足、基础设施和设备比较落后、人们对自然的保护意识较为淡薄等也都严重影响着保护区生态系统质量[40]。近年来,管理部门提高了对保护区建设的重视度并从法律和经济等方面采取了积极有效的措施,如内蒙古自治区2001年颁布了《内蒙古自治区锡林郭勒草原国家级自然保护区管理条例》,依法对保护区的建设和管理提供了法律保障;同时,国家和当地政府对自然保护区也加大了资金投入力度[41];此外,国家和地方政府也加大了对农牧民的经济补贴,这一系列措施使得锡林郭勒自然保护区生态环境得到改善,生态系统质量也呈现出明显上升的趋势。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
PIMM S L, AYRES M, BALMFORD A, et al. Can we defy nature's end?. Science, 2001, 293(5538): 2207-2208.

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