西南天然林保护工程区生态成效评估

陶蕴之,吕一河,李凤全,胡 健,张 琨,李 婷,任艳姣

(1.浙江师范大学地理与环境科学学院,浙江 金华 321004;2.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085)



西南天然林保护工程区生态成效评估

陶蕴之1,吕一河2①,李凤全1,胡 健2,张 琨2,李 婷2,任艳姣2

(1.浙江师范大学地理与环境科学学院,浙江 金华 321004;2.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085)

随着大尺度生态保护和恢复工程的开展和不断深化,工程有效性评估逐渐成为备受关注的热点问题。开展大尺度生态保护和恢复的成效评估对于相应的宏观决策与管理具有重要科学意义。基于年均植被覆盖度、景观格局指数和人类威胁因子评估指标体系,对西南4省市天然林保护工程区的生态保护成效进行定量评估。结果表明:研究区生态保护成效总体上明显改善,地类景观斑块分布更加合理规整,连通性提高,人类干扰强度逐步减小,尤其是4省市交界林区以及重庆与湖北、四川与陕西、四川与三江源地区的交界区域生态成效显著提高;而汶川周边林区、横断山脉部分林区以及云南文山林区生态保护成效较弱。因此,在天然林保护工程的进一步实施过程中有必要在分析保护成效空间分异特征的基础上采取保护和恢复并重的策略,将植被、景观格局和生境质量与人类活动的干扰和压力综合起来,以促进大尺度生态保护和恢复的可持续有效管理。

植被覆盖度;景观格局指数;人类威胁因子;生态保护成效

我国是世界上生物多样性最丰富的国家之一[1],而生态环境退化与生物多样性减少已成为全球面临的严峻环境问题,其不但阻碍自然、社会与经济的可持续协调发展[2],而且对人类生存造成威胁。如何保护生态环境与生物物种的多样性是保护生态学关注的热点方向[3]。生态退化是由于人类对自然资源过度利用,造成生态系统破坏、功能衰退,多样性减少,生产力下降等一系列生态环境恶化现象[4],包括沙漠化[5]、荒漠化[6]、石质化[7]和盐渍化[8]等多种表现形式。针对日益严重的环境质量威胁,建立各类型生态保护区[9]、实施生态保护与恢复工程[10]被认为是遏制生态破坏和保护生物多样性的重要途径。世界各国都十分重视对生态退化的治理[11],如非洲、拉丁美洲[12]等天然林分布广泛的地区实施天然林保护项目,澳大利亚、新西兰[13]以及欧洲一些国家实施森林分类经营策略,美国、加拿大[14]以及日本[15]等通过建立国家公园来保护生态环境。同时,评估生态保护工程的保护成效也是了解工程实施目标与进度、把握工程质量以及分析生态环境影响的重要环节。

对于生态恢复工程成效评估工作许多国家都有研究。国外学者多侧重于保护地评估以及评估指标的选择优化与应用[16-18]。世界自然保护联盟(International Union for Conservation of Nature,IUCN)-世界保护区委员会(World Commission on Protected Areas,WCPA)提出了管理有效性评估框架[19],该框架主要从保护对象与要素以及整个保护工程生态系统2个方面分析评估指标。世界自然基金会和大自然保护协会(The Nature Conservancy,TNC)资助的自然保护区管理快速评价和优先性确定方法主要对保护区面积变化、结构多样性变化、生物多样性相对水平和主要景观等指标进行了阐述[20]。由于在国外不容易开展区域性、大尺度的生态保护和恢复项目,这方面的评价研究比较缺乏。我国对保护工程成效评估的研究滞后于国外,侧重点在于对某类资源[21]、某类影响[22-23]和某类事件[24]的评估。如不少学者对森林、湿地或野生动物等保护工程区保护成效进行了评估,大部分评价工作以定性评价为主,主观性较强。

就我国而言,国家一直注重对生态退化的治理与决策,尤其自1998年以来,开展了大规模的生态保护与恢复工作,比如1998年开展的天然林资源保护工程(简称天保工程)、1999年启动的退耕还林工程以及20世纪初相继进行的全国野生动植物保护及自然保护区建设工程、三北防护林四期工程、京津风沙源治理工程和速生丰产用材林基地建设工程6大林业工程。其中,天保工程涵盖长江上游地区、黄河上中游地区、东北和内蒙古国有重点林区以及海南和新疆,是我国针对天然林资源长期过度消耗问题、遏制生态退化采取的关键举措之一。这些大尺度生态保护与恢复项目的实施为开展生态保护和恢复成效的宏观评估理论与方法的探索创造了有利条件。

作为天保工程重点地区的西南4省市(包括四川、云南、贵州和重庆),在确保工程顺利实施、达成预期目标的过程中具有举足轻重的地位。西南林区作为我国第2大林区,区内的罂粟属(Anemoclema)、蛇头荠属(Dipoma)、珙桐(Davidiainvolucrata)、攀枝花苏铁(Cycaspanzhihuaensis)和桫椤(Alsophilaspinulosa)等植物被列入国务院《国家重点保护野生植物名录》[25],此外，还有滇金丝猴(Pygathrixroxellanae)、亚洲象(Elephasmaximus)、绿孔雀(Pavomuticus)和印度野牛(Bosgaurus)等特有珍稀动物。特别地,云南地区又是世界木兰科植物的分布中心,滇西北与滇东南是我国种子植物特有属两大分布中心[26]。可见，西南4省市区域是国际生物多样性的热点地区之一,该区域天然林保护成效的判定对进一步改善区域生态保护和管理具有重要的科学意义。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

研究区设定在西南4省市的天保工程区(图1),以省界为基础,由西向东、由北向南依次包括我国四川与重庆全境,贵州中北部林区,云南北部、中东部林区以及西双版纳和文山林区,总面积达93万km2,约占我国国土面积的1/10。

图1 西南4省市天保工程区地理位置

1.2 数据及其预处理

1.2.1 归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据

选用2000—2014年基于MODIS(中分辨率成像光谱仪,搭载于美国地球观测系统卫星)光谱反射率数据合成的全国NDVI数据,空间分辨率为250 m,时间分辨率逐旬。数据采用Albers等积圆锥投影,以geotiff格式存储,采用统一命名规则。由于MODIS数据产品已经过大气校正等预处理,且该数据综合利用时间、空间和光谱信息,减少了云雪误判和漏判,填补了缺失数据,经过时间序列的平滑,保证了时空覆盖的完整性。利用ArcGIS 10.2对所需要的539景NDVI数据(2000年1月数据缺失)进行掩膜提取批处理操作,裁剪出天保工程区逐旬NDVI数据,再利用像元二分模型计算研究区年均植被覆盖度。有关像元二分法提取植被覆盖度的详细流程以及相关参数确定法见文献[27]。

1.2.2 土地利用数据

选用1990、2000和2010年空间分辨率为30 m的土地利用数据[28],依据二级土地分类计算景观格局指数并利用重分类工具提取人工地类,分析天保工程区人类威胁强度变化。

1.3 研究方法

1.3.1 植被覆盖度及其变化分析

植被覆盖度是衡量地表植被状况的最重要指标,也是反映区域生态系统环境变化的重要指标。有研究表明,植被覆盖度是评估土地退化[29]、盐渍化[30]和沙漠化[31]的有效指数。因此,使用植被覆盖度生态参量作为研究西南4省市天保工程区生态成效的主要评估指标。年均植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)由年内各旬植被覆盖度数据求和取平均值得到,该指标能够反映西南天保工程区在研究期15 a内每年植被覆盖度的平均状况。由于水体覆盖度几乎为0,同时为了避免人工地类的影响,在分析植被覆盖度变化时,将人工地类与水体剔除。人工地类对天保工程区保护成效的影响将在人类威胁因子部分详细说明。

在分析天保工程区植被覆盖度整体变化的基础上,为研究各等级植被覆盖度在研究期内的变化情况,依据吴云[32]的方法,将西南天保工程区年均植被覆盖度划分为以下5个等级:(1)≤20%,低植被覆盖区域;(2)>20%～40%,中低植被覆盖区域;(3)>40%～60%,中等植被覆盖区域;(4)>60%～80%,中高植被覆盖区域;(5)>80%,高植被覆盖区域。

为了分析西南植被覆盖度在研究期内的变化情况,采用相关系数分析方法,在每个像元的基础上模拟年均植被覆盖度的变化趋势,计算公式为

(1)

式(1)中,θs为植被覆盖度序列与时间序列的相关系数,以表征植被长时序变换特征与趋势;n为研究期;Ci为第i年年均植被覆盖度。对于相关系数,选用F检验,年均植被覆盖度变化趋势检验结果见表1。

表1 年均植被覆盖度变化趋势检验结果

Table 1 Changes in annual mean vegetation coverage

P值θs变化趋势<0.05<0显著减小>0.05<0不显著减小00无变化>0.05>0不显著增大<0.05>0显著增大

θs为植被覆盖度序列与时间序列的相关系数。

1.3.2 景观格局指数与人类威胁因子研究

景观格局指数能够浓缩景观格局信息,是反映区域景观结构组成和空间配置方面的定量指标。探究研究期内西南4省市天保工程区地类斑块在数量、形状等方面的变化规律，可以从景观生态学角度分析生态保护成效。景观格局指数数量多,不少景观指数在斑块、斑块类型与景观层面上有不同的意义与应用,有些景观指数意义相同或相近,因此为研究区建立一个既能够表征景观格局变化而又不冗余的指标体系非常重要。借鉴SCHINDLER等[33]的研究成果,从斑块密度、形状、质地和多样性4个方面确定景观格局指标。SCHINDLER等以5个实例物种为基础,在5个尺度(20、50、100、200和500 hm2)水平上探究斑块密度、形状、边缘、相似性、质地和多样性方面的52个景观层面指标在指示物种丰富度方面的显著性,并利用单变量线性混合模型将这些指标推广到对所有物种丰富度的指示性研究。选择对物种丰富度具有明显指示作用的景观指标(表2)。

表2 西南天保工程区景观指标体系的构建

Table 2 Composition of the landscape index system for the natural forest protect project areas in Southwest China

指数名称指数类型 不同尺度(hm2)水平上的显著性2050100200500斑块密度斑块密度最大斑块指数斑块密度景观形状指数边缘与形状聚集指数边缘与形状蔓延度斑块质地辛普森多样性多样性辛普森均匀度多样性

浅灰色和深灰色单元格分别表示该景观格局指数在该尺度下对物种具有显著和极显著指示作用。

为分析人工地类在研究期内的变化对天保工程区生态成效的影响,依据3期30 m空间分辨率的土地利用数据提取4类人工地类并统计其在研究期内的变化情况,分析西南天保工程区人类威胁强度(表3)。

表3 西南天保工程区人类威胁地类代码

Table 3 Types of land under human threat in the natural forest protection project areas in Southwest China

人类威胁因子包含地类居住用地居住地交通用地交通用地工矿用地工业用地、采矿场农用地与人工林草水田、耕地、乔木园地、灌木园地、乔木绿地、灌木绿地、草本绿地

2 结果与分析

2.1 西南天保工程区植被覆盖度分布格局

研究期内天保工程区年均植被覆盖度由2000年的60.70%上升至2014年的61.18%,整体上呈波动上升状态,总体年均植被覆盖度超过60%,属较高植被覆盖区域(图2)。

图2 2000—2014年西南天保工程区年均植被覆盖度变化趋势

在天保一期工程实施期间(2000—2010年),植被覆盖度上升并不显著,除2000年超过60%以外,其余年份均小于60%,且2005年最低,为56.42%。天保二期工程实施期间植被覆盖度有较大上升,2013年达到最大值(63.13%)。总体上,该区保护成效比较显著。为研究不同等级植被覆盖的变化情况,计算各类植被覆盖区域的面积变化(表4)。可以看出研究区植被长势较优良,中高植被覆盖区域占主导,且年均面积增长率也最高,研究期末中高植被覆盖区域面积比例达到55.89%。中等植被覆盖区域面积比例减少较显著,从研究期初的29.36%减少至研究期末的24.21%。高植被覆盖区域面积比例增加明显,尤其在2013年达到12.14%,但2014年又有所降低。研究期内低与中低植被覆盖区域面积均有所增加,两者之和约占工程区面积的12%。

表4 2000—2014年西南天保工程区不同等级植被覆盖区域面积比例变化

Table 4 Proportion of vegetation covered area in the natural forest protection project areas in Southwest China relative to grade of protection

年份不同等级植被覆盖区域面积比例/%低中低中等中高高20001.938.2529.3753.407.0520013.8111.8833.5046.804.0120023.5912.9827.4150.795.2320033.5712.2230.0649.434.7220043.7411.3428.0952.434.4020054.4112.7132.2748.153.0020063.4111.9027.8352.094.7720073.6512.7523.1054.486.0220084.2712.7224.5353.954.5320093.3111.7427.1053.684.1720103.1910.5528.4653.684.1220113.2510.6125.5251.309.3220123.5111.2531.1049.564.5820132.598.8122.6553.8112.1420142.879.6524.2155.897.38

低、中低、中等、中高和高植被覆盖区域年均面积变化率分别为0.06、0.09、0.34、0.17和0.02。

由图3可知,研究期末各等级年均植被覆盖度大致呈以下格局:(1)各级植被覆盖度分布层次分明,四川盆地以及重庆西部一些地区多为人工用地;(2)重庆贵州林区植被覆盖度整体较高,几乎未见低植被覆盖区域;(3)云南林区植被覆盖度等级次之,零星可见一些低植被覆盖区域,尤其是云南西部与中部部分林区;(4)四川林区植被覆盖分布最复杂,四川盆地周边、川南以及东北部林区植被覆盖状况较好,而川中与川西地区出现大面积低植被覆盖区域,主要原因是川西与川西北属青藏高原区,植被类型多为草地与荒漠草地,植被覆盖状况必然较弱。但整体上天保工程区植被分布以较高植被覆盖为主。

可以看出,天保工程实施期间西南林区植被覆盖整体上向好的方向发展,中等植被覆盖区域减少,中高和高植被覆盖度区域增加明显,天保工程成效显著,但是区域内植被覆盖仍有发展空间。

图3 研究期末西南天保工程区各级植被覆盖空间分布

2.2 西南天保工程区植被覆盖度变化趋势

采用相关分析模拟天保工程区年均植被覆盖度在研究期内的变化趋势,并统计变化面积及不同变化趋势面积占天保工程区总面积的比例(表5)。可以看出,研究期内天保工程区年均植被覆盖度提升显著,大部分范围内植被生长状况与生长质量都有较大程度改善。年均植被覆盖度显著增大的面积约达12.6万km2,占全区总变化面积的17.90%,同时天保工程区内有近50%的区域年均植被覆盖度处于不显著增大状态,天保工程区研究期内年均植被覆盖度增加的面积比例总计达66.92%。

表5 2000—2014年西南天保工程区年均植被覆盖度变化面积及其占天保工程区总面积的比例

Table 5 Proportion of the area with changed annual mean vegetation coverage to the total of the natural forest protection project areas from 2000 to 2014

年均覆盖度变化面积/km2占天保工程区总面积的比例/%显著增大126045.617.90不显著增大345091.849.02无变化1793.00.26不显著减小200172.128.51显著减小30368.44.31

由图4还可知,研究期内年均植被覆盖度显著增大的区域广泛,但分布不均匀。

图4 2000—2014年西南天保工程区年均植被覆盖度显著变化空间分布

年均值被覆盖度显著增大区域多分布于渝东北林区,重庆南部与贵州北部交界林区,四川东北部以及川南部分林区,滇北与滇中林区,尤其是云南、贵州和四川3省交界林区植被覆盖度显著增大的密度极高。可见,研究期内天保工程区年均植被覆盖度显著增大的区域在2省或3省交界区域集中分布,形成这种格局的主要原因可能是横跨多省的林区在国家关注、政府支持以及经济支援上占有优势[7],同时这些林区社会经济自然状况也处于更加协调的状态,因此表现出较高的生态保护成效。从各省份植被覆盖变化情况来看,重庆与贵州境内均有17%以上的区域覆盖度显著增大;其后是云南省,所占比例为9.7%;四川省一方面林区面积较大,另一方面植被覆盖度显著增大的区域不如重庆、贵州和云南密集,区域内仅有8.9%的林区年均植被覆盖度显著增大。

同时,研究期内天保工程区年均植被覆盖度显著减小的面积仅占天保工程区总面积的4.31%。空间分布上比显著增大区域集中,主要分布在川西南以及云南西北部和中部的部分横断山脉林区、滇南文山地区,汶川周边地区是年均覆盖度显著减小的区域,重庆与贵州境内林区植被覆盖度显著减小区域很小。重庆和贵州显著减小的林区面积分别只占各自林区面积的0.90%,四川和云南分别约占各自林区面积的4.20%和7.13%。

通过对天保工程区年均植被覆盖度变化面积及其比例与空间分布的分析可知,研究期内天保工程区年均植被覆盖度整体上提升明显,植被生长质量与整体状况明显改善,尤其是各省份交界林区,是年均植被覆盖度显著增大区域,保护成效比较突出,生态系统稳定性也有所加强。但西南区域还存在植被覆盖度显著减小区域,范围不大,但分布集中,在今后的天然林保护工程实施中应予以重视。

2.3 西南天保工程区景观格局指数变化及人类威胁因子强度分析

利用3期土地利用数据,运用Fragstats 3.3软件计算得出7个景观层面格局指数(表6)。

表6 研究期内西南天保工程区景观格局指数

Table 6 Landscape index of the natural forest protection project area in Southwest China during the study period

年份斑块密度/km-2最大斑块指数斑块形状指数聚集指数蔓延度辛普森多样性辛普森均匀度19902.16442.6628972.04830.508044.27180.83540.870220002.16562.0972968.06780.507744.05360.83520.870020102.16272.7020970.75600.508444.27410.83530.8701

对景观格局指数的分析如下:(1)斑块密度。斑块总面积无变化,斑块数量与斑块密度变化相对应,天保工程实施之前斑块密度稳步增加,一期工程结束后斑块密度明显降低。研究期末最大斑块指数比研究期初略有上升,但数值较小,说明天保工程区内部地类斑块优势种不明显,各地类斑块分布比较均匀。斑块密度方面的景观指数变化说明整个研究区内斑块破碎化程度减小,在人工政策干预下,细碎斑块融合成统一规整的大斑块,斑块分布更整齐,斑块连通性提高,且各类斑块分布也比较均匀。(2)边缘与形状。由于斑块数量多,斑块边缘形状较复杂,景观形状指数均在900以上,但研究期内呈下降趋势,说明斑块边缘形状复杂性降低,同时形状指数也能表征斑块分布的离散性,形状指数减小,表明斑块离散性减弱,更多的斑块开始趋于连续分布,因而斑块连通性有所变好。同时,聚集指数也呈现先减小后增加的发展趋势,研究期末聚集指数高于研究期初,较高的聚集指数说明地类斑块形状趋于规则,同时斑块分布更加紧凑与连续,总体说来地类斑块分布更加合理。(3)斑块质地。蔓延度指数可以反映景观斑块的团聚程度及延展趋势,一般地,蔓延度高说明景观中斑块类型形成了良好的连接性,斑块分布以大斑块为主,斑块之间的分散程度较低;反之,则表明景观由许多细碎离散的小斑块构成,同时斑块边缘曲折程度也有所增强。研究期内西南天保工程区蔓延度指数先减少后增加,说明经过一期工程以后,研究区斑块破碎化程度有所降低,斑块间的连通性增强。(4)斑块多样性。西南天保工程区多样性与均匀度指数都处在较高水平,尤其是均匀度指数在0.87以上,且2类指数变化很小,非常稳定,说明该区地类斑块丰富多样,且各地类之间分布均衡,这也与前文所述有关最大斑块指数的变化相对应。

总体而言,基于景观生态学原理,1990—2000年天保工程实施之前,西南林区缺少人为积极干预,斑块分布朝着不合理、破碎化和复杂化方向发展,天保一期工程结束以后,天保工程区地类斑块分布格局有明显改善,分布合理,规整有致,斑块朝着均衡化、高连通性方向发展,斑块破碎化程度有所降低,对比分析可以看出天保一期工程生态成效较显著。

西南4省市天保工程区4类人类威胁因子面积比例变化见表7。

表7 研究期内西南天保工程区4类人类威胁因子强度变化

Table 7 Change in the four types of human threat factors in the southwest natural protection project areas in Southwest China during the study period

年份不同用地面积占研究区面积比例/%居住用地交通用地工矿用地农用地19900.560.050.0222.9020000.630.060.0222.7920100.970.090.0421.97

由表7可知,研究期内居住用地、交通用地和工矿用地面积所占比例很小,3者之和仅为西南天保区的1.10%。在研究期末,面积所占比例最小的是工矿用地,仅为0.04%,交通用地稍高,为0.09%,居住用地较大,为0.97%。这3类用地在研究期内均有小幅增长,主要原因是人口增加,使得对居住用地需求增加的同时引起交通用地和工矿用地增加。农用地占比最高,占西南天保区面积的20%以上,研究期末达到21.97%,但在1990—2010年间,农用地面积占比总体呈下降趋势,说明在工程区推行退耕还林还草政策显现出成效,但是农用地类多,面积广。

由表8可知,3类人工绿地面积占比很小,研究期内的变化也极小。面积占比最大的农用地类是耕地(包括水田与旱地),其中旱地面积最大,研究期末占整个工程区面积的13.77%,水田在研究期末占整个工程区面积的6.24%。2类耕地面积占比均呈下降趋势,其中1990—2000年下降幅度较小,2000—2010年实施天保一期工程期间,加大了退耕还林还草力度,使2类耕地面积减少速度明显加快。此外,研究期内2类园地面积占比有小幅增长,灌木园地从0.80%增至0.91%,乔木园地增幅稍大,从0.43%增至1.02%,且2类园地面积增加也都主要出现在天保一期工程期间。

表8 研究期内西南天保工程区7类农用地面积变化比例

Table 8 Variation of the proportion in area of the seven types of agricultural land use in the natural forest protection project areas in Southwest China during the study period

年份不同农用地类面积占研究区面积比例/%乔木园地灌木园地乔木绿地灌木绿地草本绿地水田旱地19900.430.800.020.010.006.6215.0220000.600.810.020.010.006.5514.8120101.020.910.020.010.006.2413.77

3 讨论

随着大规模、区域性生态保护与恢复的不断深化,以及国家加强生态保护和生态文明战略的逐步推进,大尺度生态保护与恢复的成效评估成为一项政策攸关的重要科技需求。遥感数据和方法的发展为这种需求的实现提供了重要手段。LÜ等[34]探索了基于年最大植被覆盖度多年显著变化趋势的全国典型大尺度生态保护与恢复工程(天然林保护工程和三北防护林工程)有效性评价的定量指标法,结果表明全国总体上天然林保护工程成效明显,但具有空间差异性,西南地区在整个全国天然林保护工程区的生态保护成效最好[34]。笔者采用年均植被覆盖度进行分析,揭示了西南4省市天然林保护工程区整体上的良好保护成效和区内的空间异质性,并进一步增加具有显著生物多样性指示意义的景观格局指数和人为土地利用压力威胁因子的分析,在表征大尺度生态保护与恢复有效性的定量指标方面显得更全面,表达的内容更丰富。

总体来看,西南4省市天保工程区年均植被覆盖度显著增加,生态保护成效改善明显;地类斑块分布更加合理、均衡、规整,斑块连通性增强,破碎化程度降低,因而景观生境质量不断提升,有利于物种多样性的维持和提高[31];林区范围内居住、交通与工矿用地面积占比很小,对西南林区生态格局总体影响虽然不大,但处于增加趋势,因此,人为土地开发和占用的生态风险必须得到高度关注。耕地面积占比较高,但在退耕还林和天然林保护政策影响下,其面积占比减小,所以提高农业效益和农业劳动力的非农转移应该作为未来进一步加强生态保护和恢复的重要配套措施。

笔者研究也表明对于不同区域工程的生态保护成效也存在空间差异性。西南4省市交界林区,以及重庆东北部林区(与湖北张家界神农架、堵河源自然保护区交界)、四川东北部林区(与陕西天保区以及米仓山等自然保护区交界)和四川西北部林区(与三江源自然保护区交界)是生态保护成效较高的集中区;汶川周边林区、横断山脉部分林区以及云南文山林区的生态保护成效相对偏弱,同时也是年均植被覆盖度显著减小的集中分布区。四川汶川及其周边地区由于受2008年强震的影响,林区遭到严重破坏,在地震发生7 a之后,周边林区植被恢复情况仍不容乐观。因此,在未来天然林保护工程的实施过程中可以依据既往生态保护成效的空间异质性特征,采取差别化管理措施。在成效高的地区进一步加强保护,甚至可以考虑划设生态红线或建立自然保护区,提高保护级别;在成效不好和生态退化地区重点加强人类活动压力的舒解,培育替代生计和增加非农就业,开展以自然恢复为主的保护活动和生态恢复工程。

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(责任编辑： 李祥敏)

Assessment of Ecological Effect of the Natural Forest Protection Project in Southwest China.

TAO Yun-zhi1， LÜ Yi-he2， LI Feng-quan1， HU Jian2， ZHANG Kun2， LI Ting2， REN Yan-jiao2

(1.College of Geography and Environmental Science, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China;2.State Key Laboratory of Urban and Reginal Ecology, Research Center for Eco-Environment Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China)

With the development and continuous deepening of large-scale ecological protection and restoration projects, project effectiveness has become a hot issue arousing more and more attention. Assessment of the effectiveness of the large-scale ecological protection and restoration projects is of great scientific significance to correspondent macroscopic policy decision-making and management. The assessment of the effectiveness of the natural forest protection projects was conducted in four provinces, Southwest China, based on annual mean vegetation coverage, landscape index and the human threat factor assessment index system. Results show that the four projects, as a whole, are improving remarkably in effectiveness, with landscape patches distributed more reasonably and regularly to have better connectivity and less human disturbance. Especially the forest regions in the bordering areas between the four provinces or cities, like those between Chongqing and Hubei, between Sichuan and Shanxi, between Sichuan and Sanjiangyuan, have witnessed remarkable improvement in ecological effect. In the same time, the forest regions around Wenchuan, some in the Hengduanshan Mountains and the Wenshan forest region in Yunnan are not so lucky. Therefore in further implementation of the natural forest protection projects, it is necessary to adopt the strategy, designed on the basis of the feature of spatial variability of protection effectiveness, of emphasizing both protection and restoration simultaneously, so as to integrate the factors, such as vegetation, landscape pattern, habitat quality and disturbance and pressure of human activities, in promoting sustainable effective management of large-scale protection and restoration.

vegetation coverage;landscape index;human threat factor;ecological protection effectiveness

2016-02-29

中国科学院科技服务网络(STS)计划(KFJ-EW-STS-020-02-03)

X826；X171.4

A

1673-4831(2016)05-0716-08

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.05.005

陶蕴之(1990—),男,安徽淮南人,硕士,主要研究方向为自然保护区管理。E-mail: 13511047624@163.com

① 通信作者E-mail: lyh@rcees.ac.cn