强大的ESN对于保护山区生态安全和促进可持续发展至关重要。这些地区对气候变化和土地利用/覆被变化（LUCC）高度敏感，可能导致生态系统服务退化甚至丧失，并影响 ESN 的结构和连通性。以往的研究相对较少关注这些地区ESN的构建和变化，特别是在区分个体（气候变化或LUCC）效应及其相互作用对ESN的影响。本研究以长白山地区（CBMR）为研究对象，调查了长白山地区观测期和预测期 ESN 结构和连接性的变化，通过因子控制实验研究了气候变化和LUCC对 ESN变化的影响。结果表明：近30年来，生态源面积增加了19.11%，生态廊道长度减少了29.44%，ESN的连通性有所下降。未来30年，生态源面积将减少43.18%，生态廊道长度将增加88.5%，ESN的连通性将总体增加。气候变化和LUCC对ESN的结构和连通性有负向影响。ESN结构的变化主要受LUCC的影响，其次是气候变化的影响及其相互作用。ESN连通性变化受气候变化影响显著，其次是LUCC效应及其交互效应。交互效应对ESN的结构和连通性有显著的正向影响。该研究为保护生态安全、保障人类可持续发展的土地管理和政策制定提供了重要参考。
ESN建设作为景观生态学的热点领域之一，是保护区域生态安全和促进可持续发展的重要途径。21世纪初以来，气候变化、不可持续的土地利用和快速城市化显著改变了生态过程和景观格局，为评估ESN变化带来了新的挑战。因此，了解ESN的变化及其背后的驱动力对于维护区域生态安全变得越来越重要。
生态系统服务（ESs）是一定物质空间内生物群和环境等各种生态过程的综合特征。生态系统在维持生态系统平衡、保障区域生态安全方面发挥着重要作用。基于ESs建立的区域ESN越来越多。然而，这些研究大多集中在城市群、城市和河流流域的生态网络建设上，对山区的研究相对较少。这些地区在过去几十年中经历了显著的温度升高和强烈的人类活动。尽管气候变化和土地利用的变化对景观格局和生态过程产生了深远的影响，但之前很少有专门研究这些特定地区生态系统网络的构建和变化的研究。因此，本文将重点放在山区生态网络在观测和预估期间的变化上。
气候变化和LUCC被认为是ESN变化的主要驱动因素。气候变化（即热浪和干旱）通常通过改变生态系统生态系统过程（包括生态系统养分循环、碳储存和土壤保持能力）来影响生态系统生态系统。例如，Runting等人（2017）发现，当前的气候变化对大约59%的情况下的生态系统产生了负面影响，预计未来这些生态系统的负面变化会增加。LUCC主要通过两种方式影响生态安全状态：一是通过改变原有生态系统服务过程间接影响生态安全状态；其次，通过景观格局的变化直接影响ESN。许多研究对ESN的驱动因素进行了评估，但大多数研究倾向于关注气候变化或LUCC等个体因素。例如，不同发展情景下LUCC对生态安全ESN的影响模拟表明，快速城市化和不可持续土地利用对ESN产生负面影响。因此，关于气候变化和LUCC对生态安全ESN变化的相互作用的认识存在空白。
长白山地区（CBMR）位于东北森林东部，自然资源丰富，生物多样性丰富，是东北亚典型的生态区。它提供了关键的ESs，如碳储量（CS）、生境质量（HQ）、土壤保持率（SR）和水分产量（WY）。历史气候资料表明，北半球中高纬度和高海拔地区对气候变化较为敏感。1958-2017年CBMR年平均气温呈上升趋势，幅度为0.39℃/10a，超过了过去50年全球变暖速率（0.12℃/10a） （Wang et al, 2020c）。同时，未来CBMR的气候将变得更加温暖和干燥。这些气候变化严重影响了CBMR的生态系统结构和功能。此外，自20世纪50年代以来，该地区还受到人类活动的显著影响，包括森林砍伐、开垦和城市化。这些活动导致大量的森林砍伐，将大片地区变成建设用地或农田，造成相当大的生态破坏。尽管政府实施了“天然林资源保护工程”和“退耕还林工程”等生态修复工程，但并没有显著改善CBMR的生态环境。人类干扰和自然活动之间的多尺度相互作用导致了CBMR中生态系统的退化，如土壤侵蚀、栖息地破碎化和持水能力降低。因此，有必要在CBMR范围内评估ESN的变化，并量化LUCC和气候变化对这些变化的贡献。
在本文的研究中，首先评估了CBMR中观测时期（1990-2020年代）和预测时期（2020-2050年代）ESN的变化。随后，本文评估了LUCC和气候变化对这些变化的影响。本文以HQ、CS、SR和WY四种类型的生态系统服务为研究对象，采用生态系统服务综合评价和权衡（InVEST）模型对其进行评价。本文研究了以下问题：（1）过去30年ESN是如何变化的，以及未来30年的预测变化是什么；（2）气候变化或LUCC的个体效应及其相互作用对CBMR内ESN变化的影响是什么。
1 ESN结构的变化
ESN的结构在近30年呈下降趋势。从20世纪90年代到20世纪20年代，生态源数量从31个减少到17个。生态源面积从20世纪90年代的7685平方公里增加到21世纪20年代的9153平方公里，增加了1468平方公里平方公里（19.11%）。生态源的变化主要发生在南部和东部山区（图2a和图2b）。与此同时，生态廊道的数量（长度）从20世纪90年代的80条（2466公里）减少到21世纪20年代的40条（1740公里），减少了40条（726公里）。减少主要集中在南部山区和西部地区（图2d和图2e）。在未来30年，预计生态源数量将增加到33个。到2050年代，生态源面积将减少到5201平方公里，减少3953平方公里（43.18%）。最显著的减少分布在CBMR的东部，而北部地区则略有增加（图2c）。生态廊道数量和长度将显著增加，分别达到83条和3280公里，增加1540公里（88.5%）。增长主要发生在北部、西部和东部山区。(图2)。
从20世纪90年代到2050年代，CBMR的生态夹点和屏障点有所增加。在过去的30年里，生态夹点的数量从20世纪90年代的15个增加到21世纪20年代的17个。增加主要发生在西部地区，东部山区略有减少（图3a和图3b）。与此同时，屏障点的数量从20世纪90年代的25个减少到21世纪20年代的16个。东部和西部山区明显下降（图3d和图3e）。在未来30年，生态夹点的数量将在2050年代增加到36个。北部和东部山区明显增加，而西部地区则出现下降（图3c）。到本世纪50年代，屏障点的数量将增加到26个。屏障点在西部地区明显减少，而在北部和东部山区有所增加（图3f）。
2 ESN中连通性的变化
20世纪90年代至2050年代，ESN的连通性呈下降趋势。在过去30年中，α、β和γ的值分别从0.88、5.16和0.92下降到0.83、4.71和0.89，分别下降了5.68%、8.71%和3.26%（图4）。在未来30年中，预计除γ外，α和β的值将分别增加到0.84和5.03，分别增加1.2%和6.79%（图4）。ESN的连通性下降主要发生在观测期内。
3 气候变化和LUCC对ESN的影响
生态源和廊道的变化主要受LUCC的影响，其次是气候变化的影响及其相互作用。α、β和γ的变化主要受气候变化的影响，其次是LUCC效应及其交互效应。研究发现，ESN的结构主要受LUCC的影响，而连通性主要受气候变化的驱动。因为在气候变化情景和LUCC情景下，生态源和廊道的变化比例不同。LUCC效应和气候变化效应分别减少了13个和11个生态源。这些影响还使生态廊道的数量分别减少了40条和39条。而二者的交互作用则使生态源和生态廊道数量分别增加了10个和39个（图s2和图5a）。气候变化和LUCC分别使α值降低28.4%（- 0.25）和15.91%（- 0.14）。这些作用也使β分别降低20.54%（- 1.06）和13.95%（- 0.72）。γ值分别降低17.39%（- 0.16）和9.78%（- 0.09）。而α、β和γ的互作效应分别使α、β和γ增加了38.64%（0.34）、25.78%（1.33）和23.91%(0.22)（图s2和图5b）。
本文的研究仍然存在一些局限性和不确定性。首先，本文只关注4个关键生态系统（CS、HQ、SR和WY）来构建CBMR的生态系统，忽略了生物多样性、防风和固沙等其他生态系统。未来的研究应旨在纳入更广泛的ESs功能。其次，未来生态网络的构建仅考虑了LUCC与气候变化的情景。鉴于各种情景对ESN产生不同的影响，未来的研究应包括多种发展情景，如城市发展与生态保护之间的平衡（BUE）、生态保护优先（PEP）、城市发展优先（PUD）和一切照旧（BAU）。最后，采用层次分析法对各阻力因素进行权重计算，不可避免地引入了主观性。虽然对AHP模型进行了一致性检验，但本文仍应考虑其他方法来建立生态阻力面，以增强客观性。
为了减少预测中的不确定性，本文首先使用观测数据和经验数据对InVEST模型和电路理论模型进行参数化，以尽量减少模型模拟误差，例如对产水量模块的参数校正。其次，本文通过谷歌地球和野外调查验证了ESN的各个要素，进一步提高了模式模拟的可靠性。最后，本文基于校正后的模型评估了2050年的ESN，减少了模拟的不确定性。尽管本文为减少不确定性做出了广泛的努力，但由于气候模拟的局限性、土地利用假设和社会经济动态，仍然存在不确定性。解决这些局限性和不确定性，将大大提高本文对山区ESN的认识，并为生态保护和环境管理提供重要的见解。
初审：梁笑嫣
审核：徐彩瑶
排版编辑：段淑慧
文献推荐人：段淑慧
参考文献：Jinyuan Ren, Wen J, Wang, et al. Impacts of climate change and land Use/Cover change on ecological security networks in Changbai Mountains, Northeast China. Ecological Indicators, 2024, 169: 112849.
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