基于2014－2023年期间在中国知网和Web of Science两个数据库发表的有关中国农田土壤重金属文献数据，采用Meta分析方法探讨了近10年来中国30个行政区中93个城市的农田土壤砷（As）、镉（Cd）、铬（Cr）、铜（Cu）、汞（Hg）、镍（Ni）、铅（Pb）和锌（Zn）的污染现状和空间分布特征，运用地累积指数法和潜在生态风险指数法对农田土壤8种重金属污染程度和潜在生态风险进行了评价，并采用主成分分析法来解析各种活动对重金属污染风险的贡献。研究结果表明，中国农田土壤重金属含量均值普遍超出区域土壤背景值，研究区域农田土壤中8种重金属超标占比为38.2%－84.1%。且研究区域土壤中Cd的算术平均值超过了《土壤环境质量 农用地土壤污染管控标准》（GB 15618—2018）中Cd的风险筛选值。地累积指数评价结果显示农田土壤8种重金属的污染程度由高到低依次为：Hg>Cd>Pb>Zn>Cu>Ni>Cr>As。Cd和Hg的污染等级较高，轻度及以上污染区域分别占到研究区域的69.3%和65.9%。潜在生态风险指数（I_r）计算结果表明，研究区域农田土壤中Cd和Hg元素属于较强生态风险危害范围，I_r>300的区域中Cd占比为41.9%，Hg为45.2%。主成分分析结果表明，研究区域农田土壤重金属污染风险可能主要来自农业活动、工业生产、自然源以及各种活动的混合贡献，3个主成分累计方差贡献为72.3%。

植被净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity，NEP）在碳循环中起着关键作用，是生态系统碳预算的重要指标。基于MOD17A3数据、气象数据，结合土壤呼吸模型，对京津冀地区植被碳源/汇时空分布特征展开研究，并利用趋势分析、相关性分析等方法探究植被NEP与气象要素、植被归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）及土地利用变化的关系。结果表明，1）2000－2022年京津冀地区NEP呈波动上升趋势，年增长率5.65 g·m⁻²，年均NEP为108 g·m⁻²，碳汇区面积也逐步增加，2022年占比达到最大值95.0%；NEP空间格局呈“北高南低”特征，与区域高程一致，并且有明显的空间异质性。2）近20年来，京津冀植被NEP呈上升趋势的面积占98.3%，且显著上升的区域占比为85.9%，在承德、张家口和北京较为集中，NEP为下降趋势的面积仅占1.72%；承德植被NEP呈显著上升的区域占比最多，为98.2%，而邯郸显著下降的区域占比最多，为1.03%。3）京津冀大部分地区植被NEP都与降水、气温呈正相关，与降水、气温的相关性均值分别为0.500、0.160，NEP与降水、气温呈显著正相关的面积占比分别为78.2%、13.9%，降水是影响京津冀地区NEP变化的关键气象因子；NDVI与NEP的平均相关系数为0.430，呈极显著正相关的面积占比为58.1%，其中正相关性较高的区域集中在京津冀西北部山区。土地利用变化结果显示近20年间京津冀林地面积大幅增加，3个研究时段内分别增加了31.4%、24.0%和11.9%，是驱动该地区植被NEP上升的重要因子。研究结果为京津冀地区植被碳源/汇的准确评估及“双碳”目标的实现提供了参考依据。

广东省具有丰富的植被类型，研究不同生态系统植被净初级生产力（NPP）对气候因子的响应，对提升全省生态环境质量具有重要意义。基于植被净初级生产力、地面观测数据和土地利用分类等数据，制作广东省生态系统分类数据，分析广东省不同生态系统植被NPP的时空特征及其对气候因子的响应规律。结果表明，从年变化规律看，2000—2020年广东省年平均气温、年降水量呈微弱上升趋势，正增长区面积占比分别为86.8%、64.8%；日照时数呈下降趋势，负增长区面积占比为82.4%。植被NPP呈波动上升趋势，多年平均值为1011 g∙m⁻²，年增长值为6.7 g∙m⁻²∙a⁻¹，正增长区面积占全省面积的91.9%。其中，森林生态系统NPP多年平均值及正增长区占比均最高，分别为1107 g∙m⁻²、95.6%，湿地生态系统NPP多年平均值及正增长区占比均最小，分别为686 g∙m⁻²、89.5%。从影响程度看，植被NPP与温度、降水、日照时数均呈显著正相关关系，相关系数分别为0.81、0.48、0.68，均通过p=0.001的显著性检验，可见气温是对植被NPP影响最为显著的气候因子，其次是日照、降水。气温和日照时数对森林生态系统NPP影响最大、对湿地生态系统NPP影响最小，降水对农田生态系统影响最大、对湿地生态系统影响最小。从响应时间而言，NPP与气温、日照时数的相关系数均在当月达到最大，而NPP与降水量的相关系数在滞后1个月时达到最大，可见NPP对气温、日照时数的响应不存在滞后。从影响持续时间而言，气温与NPP的相关系数在当月到滞后2个月时均较高，日照时数与NPP的相关系数仅在当月较高，降水量与NPP的相关系数则在当月到滞后3个月时均较高，表明降水对NPP影响持续时间最长。

红树林是海岸带生态系统中单位面积总初级生产力最高的植被生态系统。广西红树林总面积位居全国第二位，研究红树林GPP变化特征，深入探究其对气象因子的敏感性，以期为全面了解红树林碳循环动态和制定相应气候变化适应策略提供科学依据，为红树林的保育管理和生态修复提供参考。目前，尚未见有基于涡度相关技术开展广西红树林GPP研究的相关成果。以广西北海市沙生红树林为研究对象，研究区同时也是红树林生态修复区，采用涡度相关技术结合冠层实景观测技术，系统分析红树林GPP的月平均日变化特征、季平均日变化特征、月累积变化特征及年累积变化特征，并利用单因子相关分析和多因子通径分析，研究光合有效辐射、气温、地 表5 cm温度、饱和水汽压差和降雨量在日、月尺度与GPP的响应模型。结果表明，GPP的平均日变化曲线在月和季尺度上呈倒“U”型分布，月累积年内呈现“双峰一谷”的变化趋势，春季和秋季为波峰，夏季为波谷；红树林冠层植被指数的分析表明，夏季波谷是由于虫害爆发导致GPP下降。2019－2022年GPP年累积分别为1.28×10³、1.29×10³、1.36×10³、1.38×10³ g∙m⁻²∙a⁻¹（以C计，下同），年累积量均值为1.33×10³ g∙m⁻²∙a⁻¹，GPP呈缓慢增加的趋势，但GPP显著小于东南沿海观测站点，这与研究区的土壤类型、群落结构以及观测站区域外部扰动有关。对红树林GPP产生直接影响最大的气象因子为光合有效辐射和气温，产生间接影响最大的因子为地 表5 cm温度。综上，北海沙生红树林GPP与东南沿海相比较弱，随着生态修复工作的实施，GPP缓慢递增，但病虫害对红树林GPP影响较大，应及时开展病虫害防治工作，有利于红树林碳汇功能的提升。

甘肃省作为中国西部生态安全屏障的重要组成部分，其植被覆盖变化直接关系中国西部的生态安全。采用2000-2020年植被覆盖度（FVC）数据，并从自然和人文影响方面选取16个影响因子，涵盖气候、地形地貌、土壤、人类活动，利用趋势分析法、地理探测器模型和偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），从甘肃省不同干湿区、不同时间节点的角度探究其植被覆盖的变化特征及驱动力。结果表明，1）2000-2020年，甘肃省FVC整体持续改善，高植被覆盖度显著增加，其中陇东高原、陇中高原和疏勒河南部地区改善最为明显。2）不同干湿区的植被覆盖变化差异显著。干旱和半干旱区植被改善较慢，受降水量波动和土地利用方式影响大；而半湿润和湿润区植被改善明显，得益于良好的气候条件、生态工程的推动以及土壤有机碳含量的增加。3）降水和土地利用对FVC解释力最大，“退耕还林工程”对FVC的增加起到积极作用，但不合理的土地利用和城市化等也引起植被退化。随着时间推移，气候对FVC的影响一直在积极增加，不合理人类活动对FVC的负面影响相对稳定且较大，部分抵消了退耕还林的正面效果。此外，土壤有机碳含量对FVC的影响显著下降，且间接受到气候的正向影响。4）利用PLS-SEM模型，可有效分离自然与人为因素对植被覆盖的驱动作用，也可探究因素间的作用强度与途径。该研究增强了对区域植被动态变化规律的理解，也为生态恢复和环境管理提供了科学支持。

针对高寒草甸土壤退化及植被氮限制的问题，为明确高寒草甸植物根系分泌物有机酸对土壤碳氮矿化特征的影响，以藏东南典型的优势植物嵩草、米口袋和草玉梅共有有机酸为研究目标，采取室内培养法分析不同有机酸添加对土壤碳、氮矿化过程的影响。结果显示：乙酸、乳酸和富马酸等3种有机酸均可显著提高土壤速效氮和速效磷的含量，而对土壤总氮和总磷含量没影响。不同有机酸作用下，土壤碳矿化速率随培养时间的增加，均表现为逐渐下降而最后趋于平缓的变化趋势，乳酸和10 mg·L⁻¹的乙酸对土壤碳矿化速率的影响随培养时间增加呈现由促进转为抑制，富马酸总体上抑制土壤碳矿化速率，另外，除了15 mg·L⁻¹的乳酸明显抑制了土壤累积碳矿化量，其余浓度的有机酸对土壤累积碳矿化量影响不显著，但相关性分析显示乙酸与土壤累积碳矿化量显著负相关（r=−0.796^*）。不同有机酸添加对土壤净氨化速率无显著影响，中高浓度乙酸对土壤净硝化速率和净氮矿化速率有抑制作用，乳酸和富马酸添加对土壤净硝化速率和净氮矿化速率均无显著影响，相关性分析显示乙酸与土壤净氮矿化速率显著负相关（r=−0.785^*）。不同有机酸作用下，土壤碳矿化过程与土壤环境因子pH呈正相关，而土壤氮矿化过程与土壤环境因子相关性差异显著。综上，乙酸是影响土壤碳氮矿化的主要有机酸，根系分泌物有机酸与土壤环境因子共同作用调控土壤碳氮矿化过程。研究结果对于生态脆弱区土壤的增碳固氮效应及科学管理具有重要指导意义。

重污染企业是中国污染排放和碳排放的主要来源，探究这些企业减污降碳协同效应的时空分异特征及其驱动因素，对于深入推进重污染企业减污降碳的协同治理，实现“双碳”目标和经济可持续发展至关重要。选取2008－2022年中国重污染行业100家A股上市公司为样本，利用时空地理加权回归（GTWR）模型和克里金空间插值法分析重污染企业减污降碳协同治理的时空分异特征。同时，利用双固定效应模型剖析了重污染企业减污降碳协同效应的驱动因素，并基于GTWR的回归结果进一步揭示这些因素的作用异质性。结果表明，1）从时间特征来看，自2008年以来，中国重污染细分行业减污降碳协同效应总体呈上升趋势，协同效应的均值由2008年的0.476提高到2022年的0.490。2）从空间特征看，样本期内东、中、西部地区的协同效应分别介于0.413－0.810、0.395－0.662、0.187－0.550。东部和中部地区的协同效应起初高于其他地区，但随着减污降碳协同治理的推进，各地区的差异逐渐缩小。3）能源消耗量与重污染企业减污降碳协同效应显著负相关，而全要素生产率和绿色技术创新则与协同效应显著正相关。特别是在东部地区，能源消耗量和全要素生产率的驱动作用更明显，而在西部地区，绿色技术创新的作用更突出。环境规制强度和公众环境关注度对减污降碳的驱动因素起到了调节作用。该研究不仅拓展了重污染企业减污降碳协同效应的研究视角，还为中国推进重污染企业减污降碳提供了政策启示。

草地生态系统对全球气候变化的反馈具有重要的生物指示作用，然而，不同水分条件下草地对气候和土壤因子的响应机制尚不明确。基于全球实测草地NPP数据，补充了气候和土壤因子，经过整合分析形成数据集。采用回归分析和随机森林算法探究了不同气候区草地NPP对环境因子的响应，以及利用非对称指数分析了对降水的响应模式。结果表明，干旱区草地的NPP主要受水分可利用性的限制，气候和土壤因子影响较微弱；而湿润区草地的NPP更容易受气候因子影响（太阳辐射、温度等），且土壤因子（土壤含水量、土壤容重等）也在其中起到了关键作用。此外，研究还发现NPP对降水非对称性的响应在不同气候区的草地系统中存在显著差异，在干旱区，NPP在太阳辐射高、VPD低和土壤砂含量高的环境下对降水呈现正响应，而在湿润区，NPP在降水适中、温度适中、土壤黏粒含量低的条件下对降水的正响应更为显著。NPP对环境条件具有一定的阈值效应，超过阈值范围则会导致非对称响应的正响应减弱，甚至为负响应。研究结果为未来草地管理和气候适应策略的制定提供了理论依据，同时也为提升全球碳循环模型的精确性，进一步探索复杂气候变化背景下草地生态系统的响应机制奠定了基础。

凋落物输入会影响土壤有机碳（SOC）矿化过程，其影响程度主要受凋落物C/N、土壤肥力和温度条件的影响，然而，这三因素的综合影响仍不清楚。以低肥力土壤（LF）和高肥力土壤（HF）为研究对象，分别添加7种不同C/N的凋落物，并设置培养温度为23 ℃和33 ℃，进行恒温避光培养，期间动态监测CO₂排放的变化，以揭示SOC矿化过程应对三因子的响应机制。结果显示，凋落物添加显著增加CO₂峰值排放速率，且与C/N>30的凋落物相比，添加C/N<30的凋落物对CO₂的峰值排放速率的促进作用更显著。CO₂峰值排放速率同时受土壤肥力和培养温度影响，HF-33 ℃条件下的CO₂峰值排放速率最高。添加C/N<30的凋落物显著增加了CO₂累积排放量，在LF-23 ℃、LF-33 ℃、HF-23 ℃和HF-33 ℃条件下，最大增幅分别为407%、304%、345%和160%。相关分析显示，SOC矿化率与凋落物C/N间呈负相关关系，这说明低质量凋落物会抑制SOC矿化。在LF-23 ℃、LF-33 ℃、HF-23 ℃和HF-33 ℃处理下，与凋落物C/N最低的CN1相比，添加C/N最高的CN7后，SOC矿化率的降幅分别达3.53、3.04、1.71和2.06倍。土壤肥力影响SOC矿化，HF的SOC矿化率较LF高1.29－2.66倍。培养温度对SOC矿化的影响在HF中表现出显著差异，与CK相比，在HF中添加凋落物显著降低了SOC矿化温度敏感性（Q₁₀）。综合PLS-PM模型可知，SOC矿化是凋落物C/N、土壤肥力和培养温度综合作用的结果。其中，凋落物的C/N比对SOC矿化产生显著的负效应，土壤肥力则对SOC矿化产生主要的正效应，而温度的正效应则相对较小。研究结果有助于进一步理解不同土壤肥力和温度背景下，C/N不同的外源有机物输入对SOC矿化的影响及其背后的综合效应。

全（多）氟烷基化合物（Per- and polyfluoroalkyl substances，PFASs）作为一类典型的持久性有机污染物，在环境及生物介质中广泛存在，其潜在的毒性严重威胁着生态安全，因而近年来备受关注，已成为需要重点管控的新污染物。为完善中国PFAS管控体系，及时应对PFAS环境危害事件，维护国家的生态安全，以新安全格局保障新发展格局，首先论述了PFASs的种类、化合物特性，结合国内外的研究综述了PFAS在工业区、非工业区和两极地区大气、地表水、自来水、饮用水、场地土和农田土等环境介质中的污染现状以及在人体组织、哺乳动物等生物介质中的存在情况，并利用风险商值法（risk quotients，RQs），依据国内部分地区水环境与土壤环境中PFASs的污染现状对其进行生态风险评估。评估发现部分水域以及氟化工业园区周边环境中PFASs的生态风险较高，这给国家的生态安全带来巨大威胁；其次，综合文献总结了PFASs毒性，它主要体现为神经毒性、免疫毒性、生殖毒性、肝肾毒性、肺毒性和内分泌干扰等，毒性机制包括细胞钙稳态变化、细胞信号通路调节以及PFASs与核受体相互作用等；最后总结了近年来美国、欧盟和日本管控PFASs的政策以及部分政策的实施效果，分析其政策制定与实施的经验，并与中国现有政策进行对比，从科技、经济和政策等三方面分析PFASs管控与治理机制，为今后对关于PFASs等新污染物治理的研究提供了意见与建议。总体上，该文梳理了PFASs的物质特性、相关毒性、生态风险和管控政策，强调了管控PFASs的重要性，为今后对关于PFASs等新污染物治理和管控提供新的思路和理论依据。

2000－2020年是中国经济社会快速发展的时期，这一时期对生态区的无序扩张造成了极大破坏，为实现高质量、可持续发展，需对其进行保护与修复。精准识别区域生态脆弱性的空间分布及其演变规律，是生态保护和恢复措施精确实施的重要前提和基础。当前对于高原牧区生态脆弱性的研究较为匮乏，并且较少能细致分析某一特定区域当前所处的生态状态和所面临的生态压力。三江源地区是中国重要的生态源地和水源供给地，为探究该地区生态脆弱性空间分布和时空演变规律，基于“敏感性-恢复力-压力度”模型，选取对三江源地区生态具有重要影响力的14个指标，结合主成分分析法和地理探测器，对该地区2000、2010和2020年生态脆弱性进行分析，并揭示其驱动机制。结果表明，1）三江源地区生态脆弱性以轻度、中度和重度为主，三期平均面积占比分别为34.5%、29.9%、28.6%；脆弱性在空间分布特征上表现为“北部高、南部低”的格局，有明显的区域差异性。2）从2000－2020年，三江源地区生态敏感性、恢复力和脆弱性呈“先上升、后下降”的趋势；生态压力度随着经济社会的发展处于持续上升趋势。3）生态脆弱性空间格局相对稳定，具有显著的空间集聚特征，高－高聚集区主要分布在北部地区，低－低聚集区主要分布在植被覆盖率高、降水量大的南部地区。4）年降水量、干燥度、相对湿度和NDVI等是三江源地区生态脆弱性的主要驱动因子，q值分别为0.811、0.705、0.614和0.574。由于不同因子之间具有交互作用，生态脆弱性是多因素综合作用的结果。该研究可为高原牧区生态脆弱性评估提供指标选取依据，并对三江源地区生态保护区域的识别提供参考价值。

滨海湿地是海岸带蓝碳生态系统的重要组成部分，其碳汇功能与固碳潜力已成为缓解全球气候变化的长期解决方案之一。互花米草（Spartina alterniflora）作为中国滨海湿地最重要的入侵物种之一，与本土植被相比具有适应性强、繁殖率高、生长迅速、传播速度快等生物特性，威胁盐沼和红树林等滨海湿地本土植被的生存，并随之影响滨海湿地土壤碳固存、碳分解、横向碳迁移等垂直和水平方向上的碳收支过程。植被光合碳同化后以凋落物、根系残留物及其分泌物等形式将有机碳输入到土壤中，土壤碳同化过程生成无机碳酸盐实现土壤无机碳（SIC）固定。该文概述了互花米草和本土植被的光合碳同化能力差异、互花米草入侵滨海湿地引起的植被源土壤有机碳变化以及互花米草入侵对滨海湿地土壤无机碳储量的影响；探究了互花米草入侵滨海湿地后土壤垂直方向上温室气体二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）排放的变化规律及其影响机制，并分析了互花米草入侵在溶解无机碳（DIC）、溶解有机碳（DOC）、颗粒有机碳（POC）等形式进行的滨海湿地土壤横向碳迁移中产生的影响。最后，指出了未来互花米草入侵在土壤碳收支方面的研究方向：建立滨海湿地野外观测网络以扩大研究尺度；重视与加强互花米草入侵下土壤碳固定和分解的时空变化及其驱动机制；发展生态系统动力学模型系统量化和预测互花米草入侵后果；制定和实践因地制宜的滨海湿地生态管理方案。

了解生态环境质量（EEQ）的时空演变对于理解气候变化与人类活动对生态环境的综合影响至关重要。深入分析湖北省EEQ的时空演变特征及其驱动因素，可为区域生态保护和植被恢复策略提供科学依据。该研究聚焦于海拔、气候条件及人类足迹的协同效应对EEQ演变的影响，利用2001－2020年的EEQ与土地利用数据，结合Theil-Sen Median和Mann-Kendall分析，揭示了EEQ的演变特征并预测了其未来趋势。同时，结合海拔、气候及人类足迹等多元数据，采用线性相关分析和结构方程模型，深入分析了自然与人为因素对EEQ演变的作用机制，并针对EEQ下降提出了应对措施。结果表明，EEQ指数随海拔升高而先增后减，拐点在2000－2200 m之间，这与气温条件及人类活动强度的海拔差异紧密相关。过去20年间，湖北省EEQ整体呈先升后降的趋势，区域差异显著，西部山区EEQ上升，中南部江汉平原则下降。结构方程模型进一步指出，西部山区EEQ受气温正向影响，而江汉平原EEQ则受人类足迹的负向影响与太阳辐射的正向影响的共同作用，模型解释度分别高达98%和82%。基于2011－2020年EEQ趋势与Hurst指数分析，预测西部山区EEQ将持续上升，江汉平原则可能继续下降。为此，提出加强生态环境保护，推动植被恢复，以应对EEQ下降的潜在风险。该研究不仅丰富了EEQ演变机制的理论研究，也为湖北省及类似区域的生态保护和经济可持续发展提供了实践指导和决策依据。其创新在于综合多源数据与多种分析方法，全面剖析EEQ演变的复杂成因，为生态环境研究提供了方法论参考。

大气颗粒物中化学组分的粒径分布与其来源、形成过程、环境及健康效应密切相关。而过去对不同季节颗粒物的粒径分布特征，以及不同来源对粗、细颗粒物的贡献的研究相对较少。于2022年12月（冬季）和2023年8月（夏季）在南京采集了大气分粒径颗粒物样品，分析了粗颗粒物（PM_2.1-10）和细颗粒物（PM_2.1）中碳质组分和主要水溶性无机离子的粒径分布和季节变化，运用正定矩阵因子分解模型（Positive Matrix Factorization，PMF）进行PM_2.1-10和PM_2.1的源解析。结果表明，在粒径分布特征上，冬夏两季有机碳（OC）、元素碳（EC）、水溶性有机碳（WSOC）的平均浓度呈双峰型分布。SO₄²⁻和NO₃⁻的季节平均浓度均为双峰型分布。NH₄⁺主要分布在细颗粒物中，季节平均浓度呈单峰型分布，冬夏季均在0.43－0.65μm出现峰值。在季节变化上，颗粒物中除Na⁺和SO₄²⁻外的主要化学组分浓度均在冬季高于夏季。冬夏两季Ca²⁺、Mg²⁺主要集中在粗颗粒物中。根据PMF模型解析结果，南京大气颗粒物主要有4类来源贡献，即交通源、二次生成、生物质燃烧和扬尘源。PM_2.1主要来自二次生成和生物质燃烧源，冬夏季分别贡献了65.7%和61.0%，其中冬季生物质燃烧和二次硝酸盐的贡献占主导地位，而夏季主要来自二次硫酸盐的贡献。冬季PM_2.1-10主要来自交通源（41.8%），夏季则主要来自生物质燃烧和硝酸盐的二次生成贡献（43.9%）。研究探讨了大气颗粒物的化学组分的粒径分布特征、季节差异及来源，可为制定有针对性的大气污染防控措施提供科学依据。

生态系统服务间存在复杂的权衡或协同关系并表现出显著空间异质性，明确生态系统服务权衡与协同关系的空间分异特征并阐明其驱动因素，对生态系统可持续规划与管理具有重要意义。利用InVEST模型和城市生态智慧管理系统（IUEMS）量化2020年长株潭城市群6项关键生态系统服务物质量（水源涵养 (WC)、土壤保持 (SC)、碳固存 (CS)、生境质量 (HQ)、粮食供给 (FP) 和景观美学 (LA)），并运用相关系数法揭示1 km格网尺度的生态系统服务权衡与协同关系及其空间分异特征，最后通过逻辑斯蒂回归分析阐明其驱动因素。结果显示，1）2020年长株潭城市群SC、WC、CS、HQ和LA均呈现东南高西北低的空间分布特征，FP呈现西北高东南低的分布特征。2）长株潭城市群生态系统服务间权衡与协同关系空间差异明显。SC与CS、WC、HQ、LA间协同关系面积占比超过60%，协同关系主要分布在研究区东北部和南部的山区以及西部农田地区，而权衡关系主要位于建成区及其周边地区。FP与CS、WC、HQ、LA间权衡关系面积占比超过65%，权衡关系主要位于北部的平原区域和南部的山区，而协同关系主要位于城市区域及其周边非林地区域。3）自然、社会经济和政策管理因素共同影响生态系统服务间权衡与协同关系的空间异质性。陡坡会抑制生态系统服务之间的协同；温度、降水、NDVI的增加能够促进调节服务、支持服务和文化服务间的协同，但抑制FP与其他生态系统服务间的协同；社会经济发展会促使生态系统服务间趋向低-低协同或权衡关系；绿心保护政策促进SC与其他生态系统服务，以及CS与LA之间的协同。

掌握土壤侵蚀时空变化特征及其经济价值对流域综合治理和土壤保持功能的稳定发挥具有重要意义。现有研究通常采用多时相土壤侵蚀空间分布图的叠加和当量法来探讨土壤侵蚀的时空格局及其经济价值，往往忽视了土壤侵蚀的空间分异性和动态性。以河南省为例，基于RUSLE模型，通过降雨、土壤颗粒组成、土地利用类型、数字高程和遥感影像等数据确定模型中的参数因子定量分析2000－2020年区域内的土壤侵蚀时空分布特征，同时结合探索性空间数据分析ESDA和地理探测器方法探讨土壤侵蚀热点区域及其驱动因素，并采用替代成本法评估土壤保持功能及其经济价值。结果表明：1）河南省中轻度及以上的侵蚀面积整体呈减少趋势，在2015年达到最低；2）土壤侵蚀的空间分布与演化具有明显聚集效应，土壤侵蚀强度在空间上呈正相关分布（全局Moran’s I指数介于0.450－0.705），“高-高”聚集区面积显著减小，聚集趋势表现为总体减弱且小幅扩散，土壤侵蚀热点区主要分布在安阳、鹤壁、济源和三门峡4个市域；3）降雨和坡度是主要影响土壤侵蚀的环境因素（单因素解释力q值：77.7%－79.1%和43.7%－82.2%），3.28×10²－6.43×10² mm的降雨量和大于29.0°的陡坡均是土壤侵蚀的高风险区域，而植被覆盖度对土壤侵蚀过程有较强的抑制效果（单因素解释力q值：16.1%－19.4%；交互作用解释力q值：40.0%－83.9%）；4）土壤保持经济价值波动明显，2000－2020年分别为8.36×10⁹、8.21×10⁹、9.26×10⁹、3.52×10⁹和7.17×10⁹元。研究结果通过明晰区域土壤侵蚀现状及其驱动因素，可为提高土壤保持功能及其经济价值提供理论参考和决策依据。

研究植物多样性沿海拔梯度分布格局对森林植被恢复和物种保护具有重要作用。为探讨山地地区植物多样性垂直分布特点，以南岭自然保护区8个海拔梯度（800、900、1000、1100、1200、1300、1400和1500 m）为研究对象，从群落水平和系统发育水平两个方面，分析不同海拔梯度植物多样性分布格局，并结合对数柯西模型进行不同海拔梯度植物多度拟合。结果表明：1）南岭8个海拔梯度样地内共有物种290种，隶属81科148属；2）南岭物种多样性沿海拔梯度呈“单峰”趋势，中海拔（1000—1300 m）物种多样性指数（物种丰富度指数157、Shannon-Wiener指数为4.142、Pielou’s evenness指数为0.459）最高，高海拔（1300—1500 m）最低（物种丰富度指数69、Shannon-Wiener指数为2.317、Pielou’s evenness指数为0.197）；3）乔木层系统发育多样性（−2.918—0.762）变化趋势异于物种多样性，系统发育总体上呈离散结构，环境过滤效应在南岭森林群落构建中起重要作用，竞争排斥效应在高海拔森林中逐渐显现；4）中高海拔群落中生境限制和种间竞争可能削弱乔木层优势种的形成潜力，但提高罕见种在群落中的共存概率就物种保护而言，低海拔（800—1000 m）人为干扰严重，建议低海拔设置生态红线，高海拔（1300—1500 m）森林生境则相对恶劣，却为众多珍稀濒危植物的重要栖息地，建议为这些物种创造良好的生长条件，如降低种间竞争强度、改善小气候等。研究结果将加深对南岭常绿阔叶林植物群落生物多样性变化格局的认识，有助于该区域多样性保护策略的制定。

研究不同放牧强度所引起的优势种群重要值和物种多样性相互关系之间的变化过程，可为放牧草地保护和退化植被恢复提供理论依据。以内蒙古短花针茅（Stipa breviflora）荒漠草原为研究对象，采用单因素随机区组试验设计（CK，对照区；MG，中度放牧区；HG，重度放牧区）对植物群落的高度、盖度和密度进行调查，计算优势种群重要值和物种多样性后，结合对比分析和典型相关分析研究方法来探究二者之间的关系，结果表明，伴随放牧强度增加，短花针茅的重要值增大，丰富度指数下降。MG处理区下的优势度指数最高，多样性指数最低。对优势种群重要值和物种多样性进行典型相关分析表明，其累计贡献率在MG处理区最大（96.1%），CK处理区最小（90.2%）。放牧强度增加会降低优势种群的重要值与物种多样性相互关系的复杂性和维度（由2个典型相关变为1个典型相关）。在CK区，各优势种群重要值增加均会导致植物群落多样性指数下降，无芒隐子草（Cleistogenes songorica）和碱韭（Allium polyrhizum）重要值增加会导致植物群落均匀度指数增大。在MG区，短花针茅重要值增加会导致植物群落优势度指数下降。在HG区，短花针茅和无芒隐子草的重要值增加会降低多样性指数。各优势种群重要值和各物种多样性指数与自身典型变量的相关性之间较为复杂，与对应典型变量的相关性之间较为简单。CK、MG和HG处理区存在显著相关系数的个数分别为15、20和12个，MG处理区下优势种群重要值和物种多样性的相互关系最复杂。综上，中度放牧处理区下的植物群落不易受外界环境的干扰，重牧处理区下的植物群落更容易受外界环境干扰，草地植物群落退化后相对困难恢复到原有状态。

干湿沉降是大气污染物的主要汇机制，也是生态系统重要的物质来源。相比于湿沉降，干沉降通量直接测量难度大，研究进展相对缓慢，稀缺的研究资料与其重要性不匹配。基于北京2013年1月大气颗粒物粒径分级采样观测资料，利用经典的大气阻力模型计算了不同粒径段颗粒物的干沉降速度（V_d），重点分析了重污染期间颗粒物的干沉降通量及其化学成分的粒径变化。结果显示，所研究的8个粒径段颗粒物V_d变化范围为0.037－0.50 cm·s⁻¹，高风速和低相对湿度的气象条件有利于V_d的增加；不同粒径段的颗粒物V_d最大值出现在5.8－9 μm，最小值出现在0.65－1.1 μm或1.1－2.1 μm；以最小值出现的1.1 μm为界，随着颗粒物粒径变小或增大，V_d均呈现增加的趋势，反映了不同粒径段颗粒物干沉降微物理机制的差异。观测期间，大气颗粒物总的干沉降通量变化范围为9.41－108.71 mg·m⁻²·d⁻¹，平均值为 (36.65±25.61) mg·m⁻²·d⁻¹，粗粒子干沉降通量的变化更多受颗粒物浓度的影响而细粒子干沉降通量的变化更多受V_d影响；在重污染天气时，所有粒径段的颗粒物浓度和干沉降通量均有所上升，其中硝酸盐、铵盐和硫酸盐等二次化学组分的浓度和干沉降通量峰值所在的粒径出现了由小变大的“粒径转移”现象。2022年1月大气重污染期间依然能观测到类似的“粒径转移”特征，说明这种现象具有一定的持续性和普遍性。迄今为止，北京及周边地区尚未彻底消除重污染天气，这种天气很可能会增加大气颗粒物及化学成分的干沉降通量，进而通过跨介质迁移间接影响水体、土壤和植被等生态环境质量。

滇东喀斯特地区作为典型的生态脆弱区，土地石漠化和水土流失严重、景观空间异质性高，这些因素强烈影响着土壤性质和碳循环过程，为评估该地区土壤有机碳储量动态变化带来巨大困难。通过探究喀斯特地区土壤有机碳空间分布特征及其关键影响因素，进而提升喀斯特土壤碳汇能力，对实现碳中和目标以及减缓全球气候变暖具有重要意义。基于滇东喀斯特地区典型区域土壤调查数据，利用地统计学方法、随机森林模型（RF）和SHAP解释方法（SHAP），分析了土壤有机碳空间分布特征和关键影响因子及其影响效应。结果表明，1）研究区表层土壤有机碳质量分数为1.45－56.0 g∙kg⁻¹，变异系数为46.7%，空间变异较大。2）不同土地利用类型、土壤类型之间土壤有机碳含量差异显著（p<0.010），随着海拔上升，表层土壤有机碳含量呈现先下降后上升的趋势。3）土壤有机碳空间分布具有中等程度的空间自相关性（块金系数：48.4%），空间变异主要由总氮、总磷、降水量、海拔和pH主导，土壤氮、磷等关键因子解释了土壤有机碳88.5%的空间变异。4）关键影响因子对土壤有机碳的影响存在阈值或峰值效应。当总氮超过阈值点1.75 g∙kg⁻¹后，其对土壤有机碳的影响由负转正；总磷对土壤有机碳的正向贡献在1.50 g∙kg⁻¹左右时达到峰值，侧面证明了过度施磷肥并不能起到增加土壤肥力的作用，而可能会造成资源浪费和土地生态污染问题；海拔对土壤有机碳的正向贡献在1750 m左右时达到最大值；pH对土壤有机碳的正向贡献在4.45左右达到峰值。研究表明需要考虑关键因子的阈值或峰值效应，以便了解土壤有机碳积累的潜在过程。