基于生态-产业共生关系的林业生态安全测度方法构想

2013-08-02 07:03张智光
生态学报 2013年4期
关键词:测度共生指标体系

张智光

(1.南京林业大学环境与发展系统工程研究所,南京 210037;2.南京林业大学经济管理学院,南京 210037)

生态安全是国家乃至人类安全的重要内容,它是支持社会、经济、自然发展的生态与环境的安全状态,包括土地、森林、湿地、水、大气和生物物种等方面的生态安全。当一个国家或地区所处的自然生态环境状况能够支撑其经济与社会的可持续发展时,其生态就是安全的;反之,则是不安全的。在上述生态安全问题中,大部分都与森林生态有关。其原因在于,森林是陆地生态环境的主体,森林生态系统是陆地上最大、结构最复杂、生物多样性最丰富、功能最强大的自然生态系统,它具有固碳制氧、防风固沙、涵养水源、调节气候、净化空气、吸收有毒气体、影响大气环流、增加降水、提供国家重要战略资源(木材是四大原材料中唯一的可再生资源)、维护生物多样性、保护地球物种等多种功能。森林生态的特征决定了林业生态安全在维持国家或地区生态安全中处于首要的和基础性的独特地位。

对林业生态安全的研究,首当其冲的、也是最为关键的问题是对其生态安全进行测度(包括监测、核算、评价、分析、判定和预警等)。在生态环境状况不断恶化的压力下,包括我国在内的许多国家都意识到生态安全测度的必要性和紧迫性[1],其中林业生态安全测度研究已成为人们新的关注焦点[2]。目前,国内外对森林生态安全的研究比较深入,而对林业生态安全,尤其是对林业生态安全测度问题的研究,还是一个新课题。现有研究存在“就生态论生态”的预警滞后性、评价指标体系及权重设定的主观性、指标体系和特征指数难以优势互补、生态安全性判据缺乏客观依据等问题。为解决这些问题,本文基于生态与产业系统的共生关系研究林业生态安全测度的新方法。

1 林业生态安全内涵的构成分析

生态安全的内涵是对其进行测度的基础。目前,国内外学者对生态安全内涵的界定尚有分歧,归纳起来大体可分为狭义和广义两类。“狭义生态安全”是指自然和半自然生态系统的安全,强调生态系统自身的健康、完整和可持续性[3]。“广义生态安全”进一步强调生态系统对人类提供完善的生态服务或人类的生存安全,将自然、经济和社会生态安全看成一个复合生态系统的整体安全问题加以研究[4]。森林生态安全属于狭义的生态安全,而林业生态安全则属于广义的生态安全。

经分析不难看出,在目前的生态安全界定中,即使是广义生态安全,也只考虑了生态系统为人类提供生态服务的安全性,而没有同时考虑人类经济活动对生态系统构成威胁的反向安全性。实际上,生态系统与产业系统相互作用的共生关系模式[5]对于生态安全的测度和预警更为重要。因此,应当把林业系统看作林业生态系统(即森林生态系统)和林业产业系统的有机整体,称为林业生态-产业复合系统;并从该复合系统中生态与产业的共生机理去考察林业生态安全。也就是说,林业生态安全的内涵应当包括以下3个方面:①森林生态安全,是指森林生态系统自身的健康性、完整性和可持续性;②林业产业生态安全,是站在林业产业系统的角度来看森林生态系统的安全性对林业产业系统的威胁或保障的安全程度;③林业生态-产业共生关系安全,是指森林生态系统与林业产业系统相互作用关系的安全性,若两者是良性互动关系则是安全的,若是恶性循环关系则是不安全的。由于森林生态安全的威胁除了纯自然因素外,主要来自人类的林业产业活动,因此EIS安全是森林生态安全的动因,进而也是林业产业生态安全的动因。

根据以上分析,本文提出的林业生态安全是站在林业生态-产业复合系统的角度,从林业生态-产业共生关系的安全性出发,来审视森林生态安全和林业产业生态安全的整体水平。其内涵可以用图1明确地表示出来。图1中,括号内的术语表示与括号前的林业系统中的概念(如森林生态系统)对应的一般系统中的概念(如自然生态系统)。根据图1的原理,本文将从EIS的视角来研究林业生态安全的测度方法。

图1 林业生态安全的内涵构成Fig.1 The connotational constitution of forestry ecological security

2 林业生态安全测度现有方法的比较分析

2.1 林业生态安全测度的方法体系

从现有文献上看,国外学者对林业或森林生态安全的研究主要局限于森林生态系统健康方面[6-10]。20世纪70年代末期,德国针对本国森林出现的活力缺失问题,率先提出了森林健康状态的概念,并对其进行测度研究,随后迅速影响到其它国家。例如,澳大利亚[6]、加拿大[7]、美国[8]、新西兰[9]和墨西哥[10]等国学者先后进行了森林生态系统健康测度的研究。我国学者对林业和森林生态安全的研究起始于21世纪初[11];而对林业和森林生态安全测度的研究只是近5年的事情[12],不管是从成果数量(只有约10篇论文)还是从深度上看,都处于“初探”阶段[1-2]。

根据以上文献,林业生态安全测度研究的核心问题主要有两个方面:生态安全测度指标及其测度方法、生态安全测度标准(安全性判据)。通过对这两方面已有的相关成果进行系统梳理和深入分析,总结出图2所示的林业生态安全测度的方法体系。

2.2 指标体系法和特征指数法的比较分析

生态安全测度的“指标体系法”通过多层次指标体系对林业生态安全问题进行全面评价。由于其中各单项指标具有明确的生态经济意义,因此便于分析导致生态安全问题的原因。但为了得到综合评价值,该方法需要对各指标进行无量纲化处理,因而导致其综合指标失去生态经济意义,不便于理解和运用。而且,在确定指标权重时,通常主观性较大。若采用主成分分析法或因子分析法,虽然可以客观地求取综合指标,但是其综合评价值同样失去了生态经济意义,而且评价模型中的系数也偏离了指标权重的本意。

“特征指数法”则相反,它具有总体的生态经济意义(如生态足迹和能值等),其评价值便于理解。但是,在将单项指标转化成特征指数时,误差较大,且失去了指标本身的生态经济意义,不便于原因分析。此外,目前提出的特征指数种类繁多(图2),每一种指数只能从某一个侧面反映生态安全的状态,缺乏综合性,而且不能反映生态与产业相互作用的良性或恶性演变的趋势。因此,需要重新构建新的特征指数。

目前,还没有找到一种能够兼顾这两类方法优点并克服其缺陷的生态安全测度方法。

2.3 指标体系法的比较分析

在指标体系法中,用“直观筛选法”构建指标体系简便易行,能够充分发挥研究者和专家的能力,在我国的应用比较普遍[12]。但由于缺乏理论与实证支撑,因而其科学性和准确性较差。近年来,国内外学者开始运用“结构模型法”构建生态安全评价指标体系。这类结构模型是用来描述生态-产业复合系统各要素之间作用机理的结构化定性模型(又称为框架模型、理论模型)。其中,具有代表性的结构模型有:①联合国经济合作开发署与经济合作发展组织推出的压力-状态-响应PSR结构模型[13];②联合国可持续发展委员会提出的驱动力-状态-响应DSR模型;③欧洲环境委员会将以上两个模型结合并进行改进,提出了驱动力-压力-状态-影响-响应DPSIR模型[14];④Corvalan等人把DPSIR模型进一步拓展,提出了驱动力-压力-状态-暴露-影响-响应DPSEEA 模型[15]。

图2 林业生态安全测度的方法体系Fig.2 The methods system of forestry ecological security measure

其中,PSR模型应用最为广泛,为一般生态安全[16]和林业生态安全[17]的测度提供了理论依据。但是,PSR模型过于简单,一些对生态安全测度比较重要的因素(如生态影响因素)没有考虑进来。另外,DSR模型也是一种比较简洁的结构模型,但是其中的驱动力因子与状态因子是间接因果关系,缺少中间环节。而DPSIR模型和DPSEEA模型虽然弥补了PSR模型和DSR模型的缺陷,但又把系统的因果关系搞得过于复杂,有些因子偏离了生态安全测度研究的核心问题。因此,在进行林业生态安全测度时,需要根据林业生态-产业复合系统的特点,结合PSR、DSR、DPSIR、DPSEEA等模型的长处,构建或改进相应的结构模型。

2.4 特征指数法的比较分析

在特征指数法中,“生态承载力法”(如生态足迹和能值方法)与其他方法相比更适合生态安全的评价。其中,“生态足迹法”是将某区域的资源和能源消费转化为提供这些物质流所需生物生产性土地面积(即生态足迹),并同该区域能够提供的生物生产性土地面积(即生态承载力)进行比较,从而定量判断区域生态状况是否安全[18]。该方法主要存在以下缺陷:①未考虑土地生产力降低的变化;②土地功能的多重性造成了计算误差;③土地利用类型难以划分;④未包括生物多样性指标;⑤不能全面反映区域环境压力;⑥对管理决策的指导作用有限[19]。“能值分析法”把生态-产业复合系统中不同种类和不可比较的能量统一转换成以太阳能为基准的能值,进而定量分析系统的生态安全[20]。其主要缺陷有:①能值转换率计算难度大、误差大;②有些生态流难以评估,造成测度误差[19]。一些学者将这两种方法进行结合,提出“能值生态足迹法”,通过能值间接计算生态足迹所需土地面积[21]。但是该方法增加了变量转换环节,累积误差更大。由于上述问题,目前生态承载力法还难以用于林业生态安全测度,国内外尚未见正式发表的研究成果。

此外,也有学者将生态功能区划分和生态规划中的生态评价和分析方法用于区域生态安全的研究,例如区域景观格局分析[22-24]、生态敏感性评价、生态服务功能评价等。但由于这类方法更适合测定森林生态环境的质量或选择最优生态规划方案,并不能很好地回答林业或森林生态状况是否安全的问题,因此还没有取得令人满意的研究结果。

2.5 测度标准确定方法的比较分析

关于生态安全测度标准的确定,目前还没有普遍认可的定量方法或判据。多数学者根据不同区域或不同时期生态安全测度结果的对比,主观地确立一种“安全与否”的划分标准,这种做法缺乏科学依据。有的学者提出了确立生态底线[25]或生态阈值[26]的思路,也有学者提出了更加细化的安全等级[27]。但是,就如何客观和定量地确定这些测度标准,目前还没有找到合适的解决方案。

3 基于EIS的林业生态安全测度方法的基本构想

通过以上分析可见,无论从科学意义上还是从应用前景上看,林业生态安全测度研究已显现出以下发展趋势。与此相对应,提出了基于生态-产业共生关系(EIS)的林业生态安全测度新方法的下述基本构想。

3.1 针对理论基础的薄弱性,研究林业生态安全的内涵与机理

生态安全的内涵和机理是生态安全测度的基础,这方面的研究尚不成熟,尤其是林业生态安全内涵和机理的研究更为缺乏。因此,需要根据图1提出的林业生态安全的内涵构成,运用共生理论和系统分析方法,在PSR、DSR、DPSIR、DPSEEA等结构模型的基础上,对林业生态安全的系统原理,尤其是对生态与产业相互作用的机理进行研究。

3.2 针对测度预警的滞后性,研究林业生态和产业的共生关系

国内外关于林业生态安全测度的研究主要侧重于森林生态安全方面,这种直接对生态安全的“结果”进行评价的做法是一种“就生态论生态”的静态思维方式,具有较大的滞后性,难以对生态安全提出预警。为此,需要将造成生态安全问题的“原因”——林业产业纳入生态安全测度体系中去,从森林生态安全拓展到林业生态安全,从单纯自然生态系统问题拓展到生态与产业复合系统共生发展的领域。

3.3 针对两类方法的欠缺性,研究特征指数与指标体系的衔接

生态安全测度的指标体系法和特征指数法各有利弊,目前缺乏一种既能够反映生态安全的生态经济内涵,又能够层层展开出具体指标项的综合测度方法。为此,可以从以下3个方面来解决这一问题:①建立科学的林业生态安全测度指标体系;②研究能够反映生态经济内涵以及生态-产业共生关系的综合性特征指数;③建立指标体系与特征指数之间的衔接关系,通过两类方法的综合与集成,克服各自的欠缺性,并实现优势互补。这样,使管理者既容易理解林业生态安全测度结果的生态经济意义,又便于找出导致生态不安全的原因,进而采取有效的生态监管和控制措施。

3.4 针对测度结果的灵敏性,研究结构化指标体系及权重设定

目前生态安全评价指标体系的构建及指标权重的确定主要以定性方法为主,缺乏客观依据和科学方法,导致测度结果的随意性较大和灵敏性较高(指标及其权重的微小摄动都可能导致测度结果的较大波动)。为此,需要在上述林业生态安全结构模型和系统机理研究的基础上,运用结构化数量分析方法(如结构方程模型等方法)构建与优化评价指标体系,并定量计算出指标权重。

3.5 针对预警判定的主观性,研究林业生态安全度的客观标准

现有生态安全的测度方法,要么难以确定生态安全标准(例如指标体系法、区域景观格局分析、生态敏感性评价、生态服务功能评价等),要么测度误差较大(例如用误差较大的生态足迹、能值或能值生态足迹的测度值与生态承载力直接比较)。为此,需要找到一种有助于客观地确定林业生态安全阈值和底线,并有助于判定安全度等级和预警级别的科学方法,以克服生态安全预警判定中的主观性,使林业生态安全的实际监控和预警成为可能。

4 基于EIS的林业生态安全测度方法的技术路线

为了实现上述基于EIS的林业生态安全测度方法的基本构想,通过原理设计,找到了攻克该测度方法主要关键问题的具体技术。

4.1 林业生态安全的FES-PSIR结构模型的建立

运用系统分析方法,对林业生态安全所涉及的生态-产业复合系统进行结构分析,并与国内外学者关于PSR、DSR、DPSIR、DPSEEA模型的研究成果进行对比分析。以上分析表明,针对林业生态安全(FES)问题,构建压力-状态-影响-响应(PSIR)结构模型(简称FES-PSIR结构模型)比较合适。FES-PSIR结构模型中各子系统的构成如下:①社会经济压力(FES-P)子系统,包含社会经济和林业产业发展对森林资源需求和对生态环境破坏等压力;②资源与环境状态(FES-S)子系统,包含森林资源总量、质量、覆盖率、分布、类型结构以及温室气体浓度等状态;③生态影响(FES-I)子系统,包含森林生态系统健康与活力、生态系统生产力、森林调节力、森林灾害发生率、生物多样性、水土流失、空气质量、气候变暖等影响;④人类响应(FES-R)子系统,包含人类改善生态状态的投入、人工造林、林工一体化、循环经济、科技支撑、法律政策保障、生态文明意识、应对危机机制等响应。

4.2 林业生态安全评价指标体系的建立

为避免评价指标体系构建的主观性和随意性,根据FES-PSIR结构模型等理论依据,结构化指标体系构建方法的具体步骤和方法如下:①通过文献检索,收集和整理国内外关于FES-P、FES-S、FES-I、FES-R各子系统所采用过的评价指标,通过聚类分析等方法筛选出与林业生态安全测度问题关联度较大的指标;②通过实际调研、理论分析和专家咨询等方法,形成初步评价指标体系;③根据下述结构方程模型方法(简称SEM方法)对指标体系进行定量检验和修正。

4.3 林业生态安全测度的结构方程模型的建立

收集我国林业生态安全相关数据,依据上述FES-PSIR结构模型和初步评价指标体系,可以建立林业生态安全测度的结构方程模型(SEM)。具体步骤和方法如下:①根据上述FES-PSIR结构模型的内生和外生隐变量的因果关系,以及这些隐变量与评价指标体系中的显变量的关联,构建林业生态安全的SEM理论模型;②建立描述显变量与隐变量之间关系的SEM测量模型;③建立描述隐变量之间关系的SEM结构模型;④收集数据,对SEM理论模型及其测量模型和结构模型进行参数估计和模型检验;⑤通过修正SEM理论模型的路径和指标来达到最优拟合,得到更加贴近现实的SEM;⑥根据SEM,反过来修正FES-PSIR结构模型和评价指标体系,同时SEM还将给出各指标的权重系数。

4.4 林业生态-产业共生关系的动态系统模型的建立

共生是两个或多个不同种类的有机体存在紧密和长期相互作用和相互依存关系的共同生存现象。林业生态和产业构成了典型的共生系统,它们之间的共生关系可以分为共生(互利共生和偏利共生)与非共生(弱单害、偏害、竞争、寄生、捕食)两类[5]。这些关系不仅反映了林业生态系统安全与否的现状,还预示着未来的演变趋势。也就是说,即使某区域林业生态系统的现状还没有恶化,但如果生态与产业之间的关系属于非共生的恶性循环关系,那么其生态系统也是不安全的。因此,考察林业生态系统的安全性不能仅看生态系统本身,而且更要关注林业生态和产业系统之间的共生关系。为此,首先要运用共生理论建立林业生态-产业共生关系的动态系统模型。

20世纪40年代,Lotka和Volterra对逻辑斯蒂模型进行拓展,构建了两物种种群的种间共生关系的微分方程动态系统模型(称为Lotka-Volterra模型),该模型对现代生态学理论与共生理论的发展产生了重大的影响。根据林业生态-产业复合系统和生态安全问题的特点,对一般Lotka-Volterra模型进行改进,可以构建描述林业生态-产业复合系统共生关系的动态系统模型(以下简称林业Lotka-Volterra模型)[28]:

式中,I(t)为产业水平指数,对应于社会经济可持续发展子系统(包含社会经济压力子系统和人类响应子系统),由FES-P压力和FES-R响应指标体系通过模糊综合评判方法计算得到,反映林业产业的可持续发展水平;C(t)为环境容量指数,对应于资源环境状态子系统,由FES-S状态指标体系计算得到,反映林业产业的发展空间和森林生态的改善基础;E(t)为生态水平指数,对应于生态影响子系统,由FES-I影响指标体系计算得到,反映森林生态系统受到影响的程度;α(t)为林业生态对产业竞争系数;β(t)为林业产业对生态竞争系数;r1为林业产业水平增长率;r2为森林生态水平增长率;p为环境容量全部用于林业产业发展的环境贡献系数;q为环境容量全部用于森林生态发展的环境贡献系数。

4.5 林业生态安全特征指数的计算

运用控制理论求解林业Lotka-Volterra模型的稳定性条件,可以得到生态对产业竞争系数a(t),以及产业对生态竞争系数b(t)。由此,可以构造生态-产业共生度指数S(t)[28]:

可见,共生度是能够有效测度生态安全并具有明确生态经济意义的特征指数,它通过生态与产业系统的共生关系反映了生态安全演变趋势的性质。但是仅仅靠共生度一个特征指数是不够的,因为它不能反映生态与产业系统的发展水平,即不能反映这种生态安全性处于较低的水平还是较高的水平。为此,根据产业水平指数I(t)和生态水平指数E(t),运用聚类分析方法可以得出另一个反映生态安全发展程度的辅助性特征指数——生态-产业成熟度M(t),并将成熟度划分为成熟和不成熟两类。

4.6 林业生态安全度的划分

根据以上2个特征指数,可以构建图3所示的林业生态安全度的双特征判断矩阵。图3中,横坐标为共生度S,属于生态安全的性质指数;纵坐标为成熟度M,属于生态安全的程度指数。在横坐标上,根据生态安全阈值和底线,可将生态安全度划分为3个区间:安全区(互利共生状态,生态安全趋于健康)、不安全区(竞争、偏害、寄生、捕食状态,生态安全趋于恶化)和转折区(弱单害状态,生态安全存在风险)。在纵坐标上,可将上述3个生态安全区进一步划分成6个安全度等级(健康、亚健康、风险、高风险、退化和恶化)和4个预警级别。

图3 林业生态安全度的双特征判断矩阵Fig.3 The bicharacteristic judgment matrix of forestry ecological security degree

5 基于EIS的林业生态安全测度方法的整体框架

为使基于EIS的林业生态安全测度方法成为可操作的实用测度方法,还需要在上述研究的基础上构建其整体的运作框架,包括该方法整体的目标-手段树和技术路线。

5.1 目标-手段树

根据以上的基本构想和关键技术,运用目标-手段链工具得出图4所示的目标-手段树。图4的最高层是该测度方法的总体目标,第二层是实现总体目标的两个方面的手段,第三层是将第二层的手段作为目标而应采取的进一步的手段……如此下去,最后一层是实现总体目标的可操作的具体手段。

图4 基于EIS的林业生态安全测度方法的目标-手段树Fig.4 The means-ends tree of measure methodology for forestry ecological security based on ecology-industry symbiosis

5.2 技术路线

图4从目标与手段的层层递进关系上构建了基于EIS的林业生态安全测度方法完整的逻辑思路。在此基础上,还需要描述各项手段之间的“操作流程”。根据该测度方法的基本原理,设计出图5所示的技术路线。由图5可见,林业生态安全测度研究的主要步骤如下:首先进行林业生态安全测度的理论与模型研究;据此构建社会经济可持续发展子系统、资源环境状态子系统和生态影响子系统的压力、状态、影响、响应指标体系;为实现指标体系和特征指数的衔接,通过计算各子系统所对应的产业水平指数、环境容量指数和生态水平指数,构建林业Lotka-Volterra模型;通过生态-产业共生度和成熟度特征指数,建立林业生态安全度的双特征判断矩阵;对我国林业生态安全的时间演化和空间格局进行实证测度研究,判定各种情况下的生态安全度和预警级别(若出现不合理结果,需反馈修正);分析我国林业生态安全的问题,并通过追溯单项指标的方法,分析其原因;依此构建多维林业生态安全战略体系。

其中,多维林业生态安全战略体系由以下几个维度构成:①林业生态安全的营建体系,包括生态公益林和防护林体系、绿色共生型林业产业体系等;②林业生态安全的测度与决策体系,包括林业生态安全的监测体系、评价与分析体系、预警与决策体系等;③林业生态安全的防控体系,包括林业生态安全的行政监管体系、维护与控制体系、应急处理体系等;④林业生态安全的支撑体系,包括林业生态安全的技术支持体系、信息系统、政策法律保障体系、林业生态文明支撑体系(包括公众参与、媒体宣传和监督等)、林业生态补偿体系等。

6 结语

(1)FES-PSIR结构模型、SEM和指标体系的集成优势

林业生态安全测度的指标体系法虽能克服特征指数法的一些缺点,但存在理论依据不足、指标权重主观性大等问题。在本文的测度方法中,通过对一般生态经济系统的结构模型进行改进,构建林业生态安全的压力-状态-影响-响应FES-PSIR结构模型,并与结构方程模型SEM和评价指标体系进行综合与集成,能够取得以下成效:①FES-PSIR结构模型为指标体系和SEM的构建提供了理论依据和逻辑框架;②SEM反过来又为FES-PSIR结构模型和指标体系的检验和完善,以及指标权重的确定,提供客观的定量分析方法;③以上方法再与聚类分析、理论分析、实际调研和专家咨询等方法相结合,形成了结构化的指标体系构建方法,最大限度地降低了主观随意性。

图5 基于EIS的林业生态安全测度方法的技术路线Fig.5 The technology roadmap of measure methodology for forestry ecological security based on ecology-industry symbiosis

(2)结构化指标体系和特征指数的集成优势

特征指数法虽能克服指标体系法的一些缺点,但是它以测度难度大、误差大、丧失原始指标涵义,来换取指标值的可加性,可谓“得不偿失”。为保留这两类方法的优点,克服其缺陷,本文方法对指标体系和特征指数进行综合与集成,能够取得以下成效:①林业Lotka-Volterra模型的3个基本指数(产业水平指数I、环境容量指数C、生态水平指数E)能够与结构化指标体系实现合理对接,从而为指标体系与特征指数的衔接与集成,扫清了关键障碍;②测度数据直接来自各指标实际值,无需换算成面积、货币或能量等量值,使测度结果比较准确;③一方面共生度和成熟度特征指数的综合性较强且具有明确的生态经济意义,另一方面又便于追溯到各单项指标的原始值,有利于分析产生生态安全问题的原因,便于制定具体有效的管理措施。

(3)共生度和成熟度双特征判断矩阵的集成优势林业生态安全测度需要克服“就生态论生态”、特征指标种类繁多而片面等缺陷。本文方法从林业生态与产业共生关系的视角,通过评价指标体系得到生态-产业共生度和成熟度2个综合性较强的特征指数,并由此构建林业生态安全度的双特征判断矩阵,能够取得以下成效:①共生度和成熟度2个特征指数分别通过生态-产业的共生关系和可持续发展水平,体现林业生态安全变化趋势的性质及其程度,便于管理者和公众更加完整地理解和运用林业生态安全的测度结果;②经过成熟度细化的共生度指数能够更好地反映林业生态安全状态的动因,有利于克服测度的滞后性,达到预警的目的;③根据林业生态安全动态系统模型的稳定性条件和共生理论,可以科学地确定林业生态安全的阈值和底线;④再参照成熟度,可将林业生态安全度分为3个安全区间、6个安全等级和4个预警级别,便于林业生态安全的监控和管理。

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