生态系统健康标准

第一节　生态系统健康标准

生态系统健康评价是通过研究生态系统的结构（包括组织结构和空间结构）、功能（生态功能和服务功能）、适应力（弹性）和社会价值来判断它们的健康状况。Costanza等把生态系统健康的标准归纳为：① 健康是系统的自动平衡；② 健康是没有疾病；③ 健康是多样性或复杂性；④ 健康是稳定和可恢复的；⑤ 健康是有活力或增长的空间；⑥ 健康是系统要素间的平衡。从这个概念看出，一个健康的生态系统必须保持新陈代谢的活性，保持内部结构和组织，对外界的压力必须有恢复力。也就是说生态健康应包括系统恢复力、平衡能力、组织（多样性）和活力（新陈代谢）。从生态系统层次出发，一个健康的生态系统应该是稳定和可持续的，即生态系统随着时间的进程有活力并且能维持其组织及自主性，在外界胁迫下容易恢复。但很多学者认为只强调生态系统健康的生态学指标不够完善，更全面的是把人类健康也包括进来，也就是生态系统健康应该包含两方面内涵：满足人类社会合理要求的能力和生态系统本身自我维持与更新的能力。前者是后者的目标，而后者是前者的基础。国际生态系统健康学会将“生态系统健康”定义为“研究生态系统管理的预防性的、诊断的和预兆的特征，以及生态系统健康与人类健康之间关系的一门系统的科学”。生态系统健康的标准有活力、组织、恢复力、生态系统服务功能的维持、管理选择、外部输入减少、对邻近系统的影响及对人类健康影响等8方面，它们分属于不同的自然和社会科学范畴，并同时考虑了一定的时空范畴。这8个标准中最重要的是前3项。活力表示生态系统的能量输入和营养循环容量，可根据新陈代谢或初级生产力等具体指标来测量；组织即生态系统组成及途径的多样性，可根据系统组分间相互作用的多样性及数量比率来评价，一般认为，生态系统的组织越复杂就越健康；恢复力也称抵抗能力，即胁迫消失时，系统克服压力及反弹回复的容量，根据自然干扰的恢复速率和生态系统对自然干扰的抵抗力来评价。

评价生态系统健康需要基于功能过程来确定指标，特别是评价其干扰后的恢复能力。包括其完整性、适应性和效率。Schaetter等首次探讨了生态系统健康的度量问题，生态系统健康评价除了需要对其小尺度生态过程进行研究监测外，从景观尺度进行环境质量监测也是必不可少的步骤。将遥感、地理信息系统和景观生态学原理等宏观技术手段与地面研究紧密配合，通过景观结构变化了解其功能过程。例如，景观敏感性与土地利用变化关系密切，因此可以通过土地利用变化评价环境质量变化。以水生态系统为例。根据水生态系统健康研究的现状，可以总结出两种评价方式，即指示物种法和指标体系法。实际上，生态系统健康评价的最佳途径是微观与宏观相结合的综合性研究。综合运用不同的生物组织水平，亚细胞、细胞、生物个体、种群、群落和生态系统的相关信息，进行评价是比较全面的方法，也是一个很有前途的研究方向。在生态毒理研究中，生物化学反应与种群和群落变化的相关性还不清楚，需要研究化学污染物与个体、种群、生态系统响应的关系，应该对生物个体与化学污染的初级和次级响应进行测定，通过底泥毒性化学分析、组织化学分析、病理分析、群落结构的综合研究，可以提供不同生物的组织水平，通过与对照组比较，结合经验判断得出毒理效应的临界值，能够对生态系统健康做出客观而全面的评价。虽然采用生物类群指示生态系统健康的研究取得的很大进展，成为生态系统健康研究的常用的基本方法，但是仍然存在着一些问题。比如，指示物种的筛选标准不明确，有些采用了不合适的类群。Hiliy和Merenlender在研究了文献中提出的筛选标准之后认为，这些标准不一致。而且，生物保护文献中提出的作为生态系统健康指示的100种脊椎动物和无脊椎动物，很少有哪个脊椎动物能够符合多个标准。因为它们中的很多物种都具有很强的移动能力，对胁迫的耐受程度比较低，与生态系统变化的相关性比较弱。大多数无脊椎动物也同样缺乏与生态系统变化的相关性，但是满足其他的选择标准。然而，用于指示生态系统健康的无脊椎动物经常是分类等级比较高，且包括了很多物种，因此难于测定每个物种的作用，同时这些物种中有些可能不是必需的，有些甚至可能是不合适的。针对这些问题，他们提出了一个逐步的筛选过程，并指出一些监测参数的选择不恰当，例如光合作用参数。Makarewiez在安大略湖岸带观测发现温度对光合作用参数的影响很大（达到25%），由于大量的参数相关或对光合作用的影响不确定，营养状况不同的湖泊也出现了相似的光合作用。因此，光合作用参数不适于作为生态系统健康指标。可见，在生态系统健康研究中，指示物种和指标的选择应该谨慎，要考虑到它们的敏感性和可靠性，要明确它们对生态系统健康指示作用的强弱。

湖泊健康评价方法众多，按评价原理可分为两类：一类是预测模型，如RIVPACS和Aus-RivAS等。这类方法通过把某研究地点实际的生物组成与在无人为干扰情况下该点能够生长的物种进行比较来对湖泊健康进行评价。该类方法首先通过选择参考点，无人为干扰或人为干扰最小的样点），建立理想情况下样点的环境特征及相应生物组成的经验模型。随后，比较观测点生物组成的实际值（O）与模型推导的预期值（E），以O/E的值对其进行评价。理论上，比值可以在0到1之间变化，比值越接近1则该点的健康状况越好。另一类方法称为多指标方法，此方法通过对观测点的一系列生物特征指标与参考点对应比较并计分，累加得分进行健康评价。该类方法在美国被广泛应用，其中最具代表性的方法就是IBI。随着方法的完善，现在IBI已经被应用于藻类、浮游生物、无脊椎动物、维管束植物等的相关研究中。这两类方法在样点选择、收集的数据类型、选择区域性的参考点、使用生物参数等方面都有很多相似之处，同时也有很多不同的地方，主要表现在：预测法主要通过物种的相似性进行评价，所选的指标都很单一（例如RIVPACS和Aus-RivAS都以底栖无脊椎动物作为监测对象），这导致如果外界干扰在更高级的层次上对生态系统的结构功能作用而没有造成物种变化时，该方法就会失效。而多指标法则是不同生物组织层次上多个指标的组合，所以能够及时地反映这种变化。然而，这种方法也存在如何综合地评价一个生态系统的完整性及如何对这些综合指标进行合理解释等问题。在湖泊生态系统中，湖泊的水生态健康状况是系统安全的基础。人类活动和自然条件作为湖泊系统的环境，对湖泊的生态安全产生着重要影响，持续剧烈的人类活动加之特定的气候条件将会引发湖泊系统灾变。而湖泊的服务功能输出能够满足人类的社会需求，但当湖泊水体发生灾变时就会威胁到人类社会安全，促使人们制定政策法规和采取工程措施来调整人类社会活动以减轻对湖泊的胁迫。因此，水体生态健康评价、人类活动影响评价、湖泊服务功能评价和灾变评价构成了湖泊生态安全评价的主要内容（图6-1）。

图6-1 湖泊生态安全评价示意图

在湖泊水生态健康评价、人类活动影响评价、湖泊服务功能损失评价和灾变评价的基础上，通过构建湖泊生态安全评价指标体系和模型方法，评价重点湖泊分区及整体的生态安全状况，以利于制定生态安全保护的对策与建议。主要研究内容如下：

（1）确立控制单元划分的原则与依据，划分控制单元（分区原则、指标与方法）。

（2）制定控制单元生态安全评价的指标体系及其标准，构建生态安全评价的模型方法（指标识别与筛选、指标标准、评价模型、敏感性与不确定性分析、结果解译与软件实现）。

（3）综合评价湖泊整体的水生态健康度、人类活动影响压力、服务功能输出强度和灾变危险系数，确定湖泊生态安全级别，提出生态安全维护建议。