中國重大生態工程近40年生態成效整合分析

王 嵐,曹 巍,黃 麟,*

1 中國科學院大學地理科學與資源研究所 陸地表層格局與模擬重點實驗室, 北京 100101 2 中國科學院大學, 北京 100049

相關管理部門、科研機構、學術研究者,依據不同評估目的構建差異化的評價指標體系,利用站點監測、遙感反演、模型模擬等數據,采用實證調查、層次分析、價值估算等方法,相繼開展了TNP[10]、GFGP[14]、NFP[15]、NNR[16]、RGP[11]、SP[4]、TPP[5—6]、TRP[9]、KP[8]、BTP[17]等生態工程的生態、經濟、社會效應的評估。然而,由于氣候變化、經濟社會發展、工程執行力度等影響使得工程成效呈現顯著區域差異,同時,由于評估目標和指標不一致,數據來源各不相同,指標量化、評估方法等差異,使得同一評估對象的不同評估結果之間或被高估或被低估,存在極大的不確定性[4]。現有研究的不足之處主要體現在:第一,評估數據欠缺或存在誤差,遙感數據信息提取精度有限,或沒有足夠的觀測數據,或監測樣點不足,導致空間插值誤差[18];第二,評估的空間與時間基準值難以確定,參照生態系統選取難度較大,基準或參照極大程度決定了評估結果;第三,欠缺動態時空趨勢變化分析,較多評估基于工程前、后某一指標值的絕對值比較,而忽略了時空尺度的波動性和不穩定性[10—12];第四,成效綜合評估方法體系欠缺,如何將多來源、多度量的各指標整合表達工程綜合成效未形成統一認識,可利用價值化、能值化、歸一化等方法;第五,評估內容或評估目標單一,缺乏對生態工程成效整體性和系統性的反映,對生態系統各要素之間的關聯性、工程對山水林田湖草沙系統整體保護修復目標性體現不足[4—6,8,17]。

故而,在注重定性定量結合、長期短期兼顧、整體局部覆蓋的基礎上,需全面評估生態工程的整體成效。本文擬回答以下問題:(1)工程生態成效整體上是正向還是負向,生態系統質量是否恢復與提高,生態系統功能是否改善與促進?(2)工程區生態變化的驅動因子對工程成效的貢獻率大小如何,在空間上表現出什么分異規律?(3)不同生態工程成效評估差異如何,引起評估差異的原因有哪些?通過對10項重大生態工程近40年成效評估相關正式發表文獻的整合分析,全面認識工程的主要生態成效,分析了產生成效的驅動因素及貢獻差異,并總結存在差異的原因,以期為新時期全國重要生態系統保護和修復重大工程規劃、山水林田湖草工程的實施提供借鑒與啟示。

1 重大生態工程概況

根據我國10項重大生態工程的規劃,工程覆蓋全國31個省域(圖1,表1,數據源于各工程規劃),其中,退耕還林還草工程涵蓋省域數量最多,包括25個省域及新疆生產建設兵團,其次為天然林保護工程(18個省域)和三北防護林體系建設工程(13個省域)。工程覆蓋區域超過全國陸地國土面積的90%,其中,陜西北部、內蒙中西部、青海三江源區、四川西南部和云南北部等區域工程數量最多,實施數量達到5個左右。工程未覆蓋到的區域主要分布在沿海地區。

表1 中國典型重大生態工程概況Table 1 Overview of typical major ecological projects in China

圖1 中國典型重大生態工程分布示意圖Fig.1 Distribution of typical major ecological projects in China

從規劃執行情況來看,TNP 過去40 年累計造林面積0.46億hm2,達到總體規劃目標“0.36億hm2”,執行率達118.2%[10];遙感估算GFGP的退耕還林還草面積為0.13億hm2,接近目標“0.15億hm2”,面積完成率達87%[18];NNR實施以來,我國截至2018年共建立各類不同級別的自然保護區2750個,超過規劃目標2500個;SP初步遏制了草地退化趨勢,草地平均覆蓋度增加5.6%,但難以達到預期目標“草地植被蓋度平均提高20%—40%”[4];針對TPP “退化草地得到有效保護與治理,草甸、草原覆蓋度提高”的規劃目標,西藏高原退化草地面積比例由56%下降至36.1%,草甸類植被覆蓋度增加1.71%[5];TRP年徑流量達45.76億m3,基本接近綜合治理目標“干流阿拉爾多年平均下泄水量達到46.5億m3”[9,19];BTP營造林902.9萬hm2,完成規劃目標“至2022年營造林586.7萬hm2”;KP至2015年石漠化治理面積達2.25萬km2,已完成規劃目標“到2020年石漠化治理面積不少于2萬km2”[8]。

2 材料與方法

2.1 數據收集

在中國知網(CNKI)與Web of Science數據庫中,開展兩次文獻檢索。初次檢索關鍵詞設定為生態工程(ecological engineering/project/program)、評估(assessment)、三北(Three North, shelter forest)、退耕還林(grain for green, return farmland to forest)、退耕還草(return farmland to grassland)、天然林保護(natural forest protection)、退牧還草(return rangeland to grassland)、三江源(Sanjiangyuan, River′s source region)、西藏高原(Tibet Plateau)、塔里木河(Tarim River)、石漠化區(Karst)、京津風沙源(Beijing-Tianjin Sand Source)、貢獻率(contribution)等。

根據初次檢索結果,篩選出工程成效相關的高頻關鍵詞,再進行二次檢索,高頻關鍵詞包括植被覆蓋度(vegetation coverage)、森林面積(forest area)、森林蓄積量(forest volume)、生物量(biomass)、生產力(production)、固碳(carbon)、土壤保持量(soil conservation)、水源涵養量(water, hydrology)、生物多樣性(biodiversity)等。

再根據以下標準篩選檢索:①所有文獻均是正式發表研究論文,含專著和會議報告等;②以地面對比調查實測數據為主,遙感、模型結果為輔;③包含評價指標在工程實施前后一段時間的具體數值,若是以圖表方式表征的數據,則需要對圖表進行轉化;④文獻中要有研究區地理位置和工程實施時間范圍。最終,篩選出符合本文目標的中英文文獻共180多篇(圖2)。從篩選后的文獻中提取所需數據,匯總整理分析。

男性檢驗值和標準值有8個單詞存在顯著性差異（占比57%），女性檢驗值和標準值有10個存在顯著性差異（占比71%），明顯高于F1差異顯著比重。說明男性學生和女性學生在舌位的前后和嘴唇的圓展方面問題較多。所有數據中，V1均小于V2，無一例外。這一現象說明，貴州民族學生，無論男生還是女生，舌位通常比母語發音人更靠后，唇形更圓。

2.2 整合分析

參考傅伯杰等[20]基于生態系統“結構—過程與功能—服務—生物多樣性”體系和邵全琴等[21]基于“結構—質量—服務”構建的生態效益評估指標體系,同時考慮評估指標的可獲得性、可綜合性、科學性和針對性,最終基于生態系統質量—功能—生物多樣性,選取了植被覆蓋度、生物量衡量生態系統質量,碳固定、土壤保持和水源涵養度量生態系統功能,物種豐富度、均勻度指數和多樣性指數度量生物多樣性。利用變化率和年際變化率將各指標數據量化至統一標準,比較不同工程實施前、后的生態成效,正值代表正面促進效果,負值表明負面削弱作用。

α=(xt2-xt1)/xt1

(1)

β=(xt2-xt1)/xt1/Δt

(2)

式中,α為指標變化率,β為指標年際變化率,xt1和xt2分別是各指標在工程實施前和實施后的具體數值,Δt為工程實施年限。

對于生物多樣性相關指數,收集到的數據主要是某個時間點上某一調查區域內的實驗組和對照組結果,建立實驗組和對照組的數據對,計算二者的響應比RR,其計算公式為:

RR=xl/xc

(3)

式中,xl和xc分別是實驗組和對照組變量x的值。

為了在圖表中看起來更加直觀,進一步將RR對數化,取自然對數響應比lnRR,根據其正負即可判斷工程對生物多樣性的正面或負面效果。

lnRR=ln(xl/xc)=lnxl-lnxc

(4)

在對α、β及lnRR進行合并分析之前,首先需要進行異質性檢驗,檢驗各個樣本之間是否存在異質性,即研究中效應量的變異程度,目的是檢查各個獨立的研究結果是否具有可合并性,檢查是否是由隨機誤差導致的各研究之間的差異。采用卡方檢驗進行異質性檢驗,如檢驗結果P<0.05或I2>50%,認為各研究存在異質性。經異質性檢驗發現存在明顯異質性,剔除掉誤差較大的研究。

最后以箱線圖的形式繪制變幅及對數響應比,從而可以直觀看出工程實施后各項指標的變化范圍及中位數。進一步基于RStudio平臺采用R進行方差分析比較不同工程的生態成效差異,在滿足方差齊次性的前提下進行方差分析以及LSD多重檢驗,顯著性水平P=0.05。

3 工程主要生態成效

3.1 國土變綠

生態工程區植被覆蓋度(FVC)均呈現增加趨勢(圖3)。從多年變化中值來看,TNP增幅最大,約1.26%—20.8%,年均增加0.21%/a—0.83%/a,工程區FVC近40年提高8.5%[10],約46%區域的FVC增加[22]。TPP增幅最小,約0.4%—1.93%,年均增加<0.13%/a,66.5%西藏高原的FVC增加,重點工程區比工程區外提高9.9%—22.5%[5—6,23]。此外,GFGP增加3.67%—31.01%,年均增加0.37%/a—1.63%/a,工程區FVC在2000—2015年期間增加4.8%—6.5%[18]。NFP增加3.1%—17.3%,年均增加0.34%/a—0.99%/a,1998—2008年NFP在西南亞區提高了9.93%[24]。KP增幅為8.2%—12%,年均增加0.08%/a—0.92%/a,工程區FVC增加17%[8,25],比非工程區高7%[26]。BTP增加0.19%—21.06%,年均增加0.1%/a—4.08%/a,工程區FVC平均提高2.3%,其中林地提高4.3%,草地提高2.4%[3]。

圖3 不同重大生態工程的工程區植被覆蓋度變化統計Fig.3 Vegetation coverage change statistics of different major ecological projectsn為搜集到的樣本數;TNP: 三北防護林體系建設工程 Three-North shelter forest system construction project; GFGP: 退耕還林還草工程 Grain for green project;NFP: 天然林保護工程 Natural forest protection project;NNR:野生動植物保護及自然保護區建設工程 National wildlife protection and nature reserve construction project;RGP 退牧還草工程 Returning pasture to grass project;SP 三江源生態保護和建設工程 Sanjiangyuan ecological protection and construction project; TPP 西藏生態安全屏障保護與建設工程 Tibet ecological security barrier protection and construction project;TRP 塔里木河流域綜合治理工程 Tarim river basin comprehensive treatment project;KP 石漠化綜合治理工程 Karst rocky desertification comprehensive treatment project;BTP 京津風沙源治理工程 Beijing-Tianjin sand source control project

3.2 生物量變化

從生物量變幅來看,大部分工程區呈現不同程度的增加,僅NNR和BTP個別樣本點有所減少(圖4)。根據多年變化中值,GFGP增幅最大,為43.66%—186.78%,年均增加1.46%/a—43.99%/a。RGP增幅最小,為4%—30.6%,年均增加1.21%/a—13.65%/a,RGP在2000—2010年NPP增加了12.14%[11]。NNR生物量變幅為-13%—143%,年均變化率為-0.48%/a—5.97%/a,2000—2015年NNR平均植被NPP降幅為0.5%[16]。BTP變幅為-49%—68.41%,年均變化-2.04%/a—22.80%/a。

圖4 不同重大生態工程的工程區生物量變化統計Fig.4 Biomass change statistics of different major ecological projects

3.3 碳固定增加

21世紀初10年,我國陸地碳匯中約56%來自六大生態工程區[2]。大部分工程區的碳固定量呈現不同程度的增加(圖5)。TNP碳固定量增幅最大,為13.5%—144.03%,年均增加1.61%/a—9.71%/a,40年間防護林生物碳儲量增幅達388.44%、碳固定增量為23.1億t[10,27]。TPP增幅最小,變幅為-0.87%—3.71%,年均變化率-0.09%/a—0.37%/a,其中2000—2014年間增加1650萬t[6]。此外,NFP增幅為7.84%—200%,年均增加1.80%/a—20.54%/a,1998—2018年碳固定量9.38億t[28],其中,東北、內蒙古等重點國有林區增加26.98%[29],西南地區增加41.43%[24]。NNR增幅0.1%—14.72%,年均增加0.01%/a—2.94%/a。GFGP、KP、BTP變幅分別為-1.35%—100%(-0.1%/a—10.03%/a)、-4.92%—28.89%(-1.64%/a—9.63%/a)、-7.41%—159.51%(-1.48%/a—15.95%/a)。

圖5 不同重大生態工程的工程區固碳量變化統計Fig.5 Carbon sequestration change statistics of different major ecological projects

3.4 土壤保持提升

大部分樣本點土壤保持量呈現增加趨勢(圖6)。GFGP土壤保持量增加0.06%—151.52%,年均增加<15.15%/a。NFP變幅為-0.26%—21.14%,年均變化率為-0.01%/a—1.75%/a,其中東北、內蒙古重點國有林區2000—2015年土壤保持量增加了21.14%[29]。NNR變幅為-22.5%—13.45%,年均變化率為-4.5%/a—1.83%/a。其中,秦嶺19個國家級自然保護區2010—2015年土壤保持量呈現減少趨勢[30]。SP土壤保持量比工程實施前增加了1.77億t/a, 增幅為32.5%[31],變幅-4.81%—32.5%,年均變化率-0.96%/a—4.06%/a。BTP變幅為-26.91%—95.63%,年均變化率為-4.18%/a—7.05%/a,其中北京市增加85.18%[32]。

圖6 不同重大生態工程的工程區土壤保持量變化統計Fig.6 Soil conservation change statistics of different major ecological projects

3.5 水文效益加強

NFP水源涵養量明顯增加,而其他工程區有增有減(圖7)。NFP增加了7.84%—70.43%,年均增加0.66%/a—3.52%/a,其中東北和內蒙古重點國有林區增幅約30.21%[29]。工程實施后,TPP的年平均水源涵養量增加1.12%[5]。TNP在1990—2015年間增加0.37億m3[33],變幅-0.72%—1.65%,年均變化率-0.07%/a—0.07%/a。GFGP變幅為-54.83%—80.24%,年均變化率-5.48%/a—8.02%/a。NNR變幅為-64.66%—27.31%,年均變化率-0.54%/a—1.95%/a。SP變幅為-6.2%—33.33%,年均變化率-0.62%/a—4.91%/a,其中一期工程區增加22.22億m3[4]。BTP變幅為-10.47%—57.14%,年均變化率為-1.68%/a—3.28%/a。

圖7 不同重大生態工程的工程區水源涵養量變化統計Fig.7 Water conservation change statistics of different major ecological projects

3.6 生物多樣性保護

生態工程可以提高生物群落多樣性,物種豐富度(S),Pielou均勻度指數(E)和Shannon多樣性指數(H)均有明顯提升,而Simpson優勢度指數(D)則表現出一定程度降低(圖8)。工程區樣本點的S和H均顯著高于對照組,且增幅大于對照組。GFGP的S及其對數響應比變幅分別為-16%—441%和-0.17—1.69,H及其對數響應比分別增加5%—315%和0.05—1.15,E及其對數響應比變幅分別為-5%—28%和-0.05—0.24。NNR的S及其對數響應比變幅分別為-4%—291%和-0.04—1.36,H及其對數響應比變幅分別為-5%—84%和-0.05—0.61,E的實驗組基本高于對照組,但是增幅不明顯,變幅-6%—26%,其對數響應比-0.05—0.23。D則有增有減,GFGP的D變幅-45%—65%、其對數響應比-0.60—0.50,NNR變幅-62%—60%,其對數響應比-0.96—0.50。D下降趨勢較明顯,可能源于部分區域S增加導致。

4 成效驅動因素分解整合

氣候變化(CC)、生態工程(EP)、地形因素、其他人類活動以及社會經濟因素等交互作用共同驅動了工程區生態系統結構與功能及生物多樣性的變化[34—37]。但生態系統變化的影響因素主要是CC與人類活動(主要是EP)兩大類[21]。目前定量分離CC和EP對生態系統變化影響的方法主要有模型參數控制法、殘差分析法和閾值分割法[21,38—39]。模型參數控制法通過控制氣候參數分別估算真實氣候(氣候變化和生態工程綜合影響)和假定平均氣候(主要受人類活動影響)下的模型模擬指標值,從而分離CC和EP[4]。殘差分析法認為人類活動的影響是氣候變率效應后的殘余,采用多元回歸殘差分析法量化CC對生態系統的影響,用殘差來表示EP的影響[38,40]。閾值分割法運用統計相關分析法通過判定每個像素上的指標值是否顯著變化以及是否與氣象因子顯著相關將其劃分為不同驅動力主導下的變化,統計不同類型的變化占比進而分離CC和EP的貢獻比例[39]。

不同時空尺度下CC與EP對生態系統變化的耦合作用仍不清晰,科學分解其作用機制仍是未來重要的研究趨勢。整體上,CC貢獻率更高(圖9),但在不同工程區或同一工程區不同亞區,貢獻大小存在空間分異,相對貢獻率EP/CC約0.06—3.60(表2)。多項研究發現,EP貢獻率較高的區域主要集中在黃土高原中部、華北平原以及中國東北和西南等地,而CC貢獻率較高的區域主要集中在青藏高原東北部[18,36,38,45,52—53]。圖9可知,CC是BTP、KP、SP、TNP的主要驅動因素(EP/CC中值<1)。其中,BTP的EP貢獻率相對較高(EP/CC約0.17—3.60),EP對植被改善的貢獻率約74.2%,BTP應重點關注EP的影響[46]。黃土高原、北方農牧交錯帶、東北地區等多個工程疊加區,CC與EP整體貢獻相當(EP/CC中值≈1),貢獻比則因具體區域和評估的時間尺度、方法、指標差異而不同。比如,兩者對黃土高原植被恢復的貢獻,有研究認為CC約59.9%[38],有研究認為EP(75%)的貢獻遠大于CC(25%)[49]。此外,CC和EP對于生態系統變化還產生交互耦合作用(26.64%)或共同作用(38.10%)[42]。

表2 工程區生態工程-氣候變化相對貢獻率Table 2 Relative contribution of ecological engineering-climate change in the project area

圖9 不同重大生態工程驅動因素貢獻率比值Fig.9 Contribution ratio of drivers of different major ecological projects

5 討論

5.1 工程正面或負面影響啟示

本文通過整合分析發現,生態工程對生態系統質量、功能和生物多樣性總體有明顯的改善和增強效果(各指標變化率中值基本均>0)。具體地,FVC變化范圍均>0,表明工程對植被變綠有明顯的正面促進效果,根據多年變化中值來看,TNP增幅最大,TPP增幅最小。GFGP生物量增幅最大,RGP增幅最小。工程區碳匯效果明顯,TNP碳固定量增幅最大,TPP增幅最小。GFGP土壤保持增幅最大,NFP水源涵養量增加明顯。GFGP和NNR的物種豐富度、Pielou均勻度指數、和Shannon多樣性指數均有明顯提升。總之,工程區生態成效差異與工程區自然地域分異特征、經濟社會發展、工程規劃目標及執行力度等有關。

雖然工程正面成效顯著,但在個別樣本區域仍顯示負向影響,客觀上氣候變化或不當的人類活動的負面干擾導致生態系統質量變差,或主觀上由于評估數據欠缺、評估方法或評價尺度不當等導致評估結果為負。具體地:(1)生物量下降。整合樣本中NNR和BTP生物量有所減少(圖4)。BTP人工飼草種植使得草場地下生物量顯著下降,群落總生物量顯著減少49%[54]。NNR在人類擾動以及氣候變化的交互作用下生物量下降[16]。TNP人工林貢獻率僅為8.14%,森林碳貯量的凈增加量主要源于天然林,表明人工造林的成效較低[27];(2)土壤保持服務能力降低。整合樣本中BTP、NFP、NNR和SP土壤保持量有所下降(圖6)。SP在草地退化較為嚴重的瑪多、曲麻萊、雜多等地的監測點的有機質減少引起土壤保持功能下降[55]。NNR部分保護區內本底生態系統服務較低,在區域氣候相對惡劣年份時土壤保持服務下降,小秦嶺國家級自然保護區減少比例最高(72.66%)[30];(3)水文效益減弱。整合樣本中BTP、GFGP、NNR、SP和TNP水源涵養量有所下降(圖7)。生態工程增加植被覆蓋從而影響多種水文過程,大規模造林等工程措施導致蒸散量增加、土壤含水量下降從而削弱流域的產流產水服務[56—58]、導致陸地水儲量耗竭[59]。干旱半干旱區的植物耗水量若超過降雨量,人工林將大量消耗地下水資源[60]。喀斯特石漠化區約8%土壤水分顯著下降的區域主要集中在人工造林區域[8,57]。從水資源的可持續利用而言,黃土高原植被恢復已接近該地區水資源植被承載力的閾值[56],不應進一步擴大植被[61];(4)生物多樣性有所損失(圖8)。GFGP營造人工純林,導致鳥類和蜜蜂多樣性損失[62]。BTP對植物多樣性水平有負面影響,香濃多樣性指數顯著下降等[54]。森林生態類自然保護區保護成效較好,野生動植物類保護成效一般,濕地生態類、青藏高原高寒草原類自然保護區的保護效果較差[63—64]。

總之,需持續關注生態工程正負面影響,掌握工程區域差異規律。在一些生態效益良好、產出已達規劃目標的地區維持當前成效的基礎上調整工程修復重點。在天然地理條件較差、同等投入下回報較低的地區,合理規劃投入資金,制定因地制宜的工程修復策略, 使生態效益和經濟效益最大化。此外,還需關注各項生態系統服務之間的權衡,GFGP提升了區域土壤保持功能卻導致生物多樣性的損失[62],改善生態系統碳儲存但是引起水產量的下降[65]。TPP的FVC增加但植被根系土壤層短時期內無法恢復,導致土壤保持服務能力有所下降[5,66]。因此,未來生態工程規劃必須綜合考慮各項生態功能及服務的協同目標,避免引起生態系統服務權衡進一步加劇。

5.2 成效驅動因素貢獻差異特點

第一,成效驅動因素貢獻大小存在明顯的空間分異。我國自然地域分異特征明顯,不同生態工程建設目標存在一定的差異,生態成效驅動因素貢獻大小在不同生態工程區或同一工程區的不同地域也存在明顯的空間差異。EP對NPP的貢獻率空間差異明顯,NFP為18.7%,GFGP為14.0%,RGP最低,為10.1%[21]。SP西側主要受CC影響,東側主要受EP影響[38]。KP植被覆蓋變化主導因素貢獻率隨地理位置的變化而不同[67]。NFP從長江上游區、黃河上中游區到東北、內蒙古等重點國有林區人類活動干擾依次增加[68]。

第二,大尺度上的驅動因素貢獻率大小厘定存在很大的不確定性。現有研究多在較大尺度上分離CC和EP的貢獻率,忽略了區域內部的空間分異、其他因素的影響及多個因素共同作用的影響,對某一區域賦以統一的貢獻率數值導致產生不確定性。研究表明,CC和EP對于生態系統變化產生交互耦合作用(26.64%)或共同作用(38.10%)[42]。中國北方農牧過渡帶植被顯著綠化面積(48.77%)中26.93%與CC有關,19.80%與EP建設有關,2.05%與多種因素有關[39]。KP植被覆蓋變化空間差異性受氣候、土壤、地形和人類活動等多個具有顯著空間非平穩性因素的驅動[67]。總之,仍需降低研究尺度,細化生態系統變化的驅動因素,并通過實地調查評價結果的精度等將有助于減少貢獻率厘定的不確定性。

第三,不同工程區的主導因素各有差異。EP貢獻率較高的區域主要集中在黃土高原中部、華北平原、東北和西南等地,而CC貢獻率較高的區域主要集中在青藏高原東北部[18,36,38,45,52—53]。EP對BTP植被改善的貢獻率約74.2%[46],對BTP水分利用效率增加的貢獻超過85%,而CC僅為8.7%,因此,BTP人類活動主導作用明顯[36]。總之,CC與EP的相對作用比例可以為決策者制定因地制宜的管理政策提供依據。在設計和實施重大生態工程時,要充分考慮自然規律、地理地帶性差異和氣候因素對生態系統的影響,在人類活動貢獻高的地方持續重點關注EP的影響,在自然因素作用較大的地方合理規劃工程投入,在人為因素的適度干擾下使生態系統自然恢復,從而使得生態工程效益最大化。

5.3 工程成效評估差異原因總結

第一,評估數據多源差異。涵蓋地面調查數據、站點聯網觀測、衛星遙感、航空遙感數據、激光雷達數據、資源清查數據、模型模擬數據等,地面調查、聯網觀測數據較為準確,但是獲取周期長、耗費成本大,模型模擬數據通過輸入數據和參數較易獲得,但是精度存在很大的不確定性;第二,評估技術量化差異。包括地面調查與野外觀測、遙感解譯反演、模型模擬等,模型包括開展工程區生態系統土壤保持、防風固沙、水源涵養等功能量模擬的RUSLE、 RWEQ、InVEST、水量平衡等模型方法,模擬NPP時空數據的CASA、GLOPEM等模型,模擬工程氣候效應的WRF等氣候模式;第三,評估方法體系差異。包括基于生態參照區“動態過程本底”、“歷史動態本底—恢復現狀—恢復指數”分析[4],基于分布式測算的物質量和價值量的定量化分析[10,15],基于時間前后對比的趨勢分析及基于工程區域內外對比的差異化分析[69]等;第四,評估尺度和參考基準不一致。空間尺度由點及面涵蓋樣方、樣地、坡面、流域、行政區域等多種尺度,時間尺度包括工程短期、長期及整體規劃期等多個時間周期,參考基準涉及工程區自身變化和工程區內外對比;第五,驅動因素拆解方法的差異。氣候變化與生態工程是引起生態系統變化的兩大主要影響因素[4]。目前因子耦合作用機制以及如何科學分解仍尚不清楚。即使剔除掉氣候的影響,考慮到不同工程實施區域存在空間重疊現象,在拆解出工程貢獻率的基礎之上如何拆解不同工程的貢獻率等,都是當前需要解決的問題。基于此,未來需要重點關注評估基準和尺度的選擇、多源數據的融合及同化、驅動因素耦合作用機制研究及作用厘定,發展具有針對性的評價技術方法庫,構建全面、長期、動態的生態系統綜合評估體系,從而降低生態工程成效評估的不確定性,為生態工程規劃、調整和實施提供借鑒和啟示。