文章亮点
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综合评估框架构建
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研究构建了一个全新的评估框架，用于综合评估青藏高原生态系统的质量和稳定性。该框架基于“理想参考系统和关键指标”的概念，将生态系统结构、功能、景观脆弱性等多维度特征与人类活动特征相融合，克服了以往评估方法中仅关注单一生态系统特征或缺乏综合考量的局限。
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揭示驱动因素及区域差异：
研究发现，在气候变化和生态保护措施的共同作用下，青藏高原的生态系统质量和稳定性在气候过渡带和冰川区域，生态系统响应机制具有特殊性。这一发现强调了在制定生态策略时需考虑区域自然环境条件的特殊性，以及气候变化背景下生态系统对不同环境变化的差异化响应，从而能够更精准地实施生态修复和保护工作
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本文约2517字，阅读需要约7分钟
文献自2024年4月发表于Journal of Environment Management
当前生态系统质量（Qeco）和稳定性（Seco）的评估方法存在局限性，传统方法多基于现状或相对变化，忽略了区域间自然基线的差异，导致评估结果可比性不足。近年来，“理想参照系”的概念被提出，以未受或少受干扰的生态系统为基准，通过与实际状态对比，量化生态系统与理想状态的差距，从而更科学地评估生态系统质量与恢复潜力。青藏高原作为全球重要的生态屏障，生态系统极为脆弱，同时面临气候变化和人类活动的双重压力。因此，构建基于“理想参照系”的评估框架，对于系统评估青藏高原的生态系统质量与稳定性具有重要的理论和现实意义。
（1）土地利用数据：
使用30米分辨率的中国土地利用分类数据（CLCD），涵盖9种土地利用类型（如耕地、森林、草地、水体等）。
（2）气象数据：
包括降水、温度、太阳辐射和实际蒸散发数据，分辨率为1公里。
（3）土壤数据：
涵盖土壤质地（砂粒、粉粒、黏粒含量）、土壤深度和有机碳含量，分辨率为1公里。
（4）数字高程模型（DEM）：
分辨率为1公里。
（5）植被指数（NDVI）：
分辨率为1公里。
（6）社会经济数据：
包括GDP（万元/平方公里）和人口密度（人/平方公里）。
（7）人类活动足迹数据：
如放牧强度、夜间灯光指数等，分辨率为1公里。
所有数据均通过ArcMap软件处理，统一标准化至1公里分辨率
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（1）理想参照系与关键指标评估框架
基于“理想参照系”概念，通过概率分布方法确定生态系统质量（Qeco）和稳定性（Seco）的理想阈值，并计算相对恢复潜力。
图1 传统模型与具有理想参照系的新模型Qeco评估的理论框架比较
（2）指标权重确定
结合层次分析法（AHP）和熵权法，综合考虑指标的重要性与离散度，确定各指标权重。
（3）生态系统质量（Qeco）评估
选取7个指标（如景观异质性、景观连通性、生态系统服务功能等），通过加权求和计算Qeco指数，评估生态系统结构和功能的综合质量。
（4）生态系统稳定性（Seco）评估
选取7个指标（如地形敏感性、人类活动压力、生态韧性和景观脆弱性等），通过加权求和计算Seco指数，评估生态系统对外部干扰的适应能力。
（5）空间自相关分析
