草地是面积最大的陆地生态系统,具有极其重要的生产和生态功能,但长期的过度利用和气候变化导致草地生态系统在全球范围内出现不同程度的退化。退化草地的自然恢复需要相当长的时间,人为的修复措施是加快草地恢复必不可少的手段。中国草地生态修复的研究已经进行了几十年,但一直以来对生态功能的重视程度不够,导致先退化—后治理—再退化—再治理的现象普遍,草地退化状况仍未得到全面改善。近年来,在强调生态优先、绿色发展的大背景下,中国对草地保护和生态修复的重视程度不断提高,退化草地生态修复是中国当前亟待解决的重大难题和艰巨任务。通过综述草地生态修复的研究进展以及主要的技术和政策措施,分析了国内外草地生态修复主要技术措施（免耕补播、合理放牧、人工草地建植、围栏封育、耕翻和施肥）的恢复效果、限制因素和存在的不足,旨在为退化草地生态修复提供理论参考。论文在以上分析的基础上提出中国草地生态系统修复未来的研究方向和发展建议：（1）建立健全现代草牧业体系和管理模式,从根本上解决草畜矛盾,是解决草地退化和生态修复问题的根本途径;（2）完善草地退化分类分级体系,进一步为生态修复提供理论依据;（3）加强乡土种质资源和土壤微生物的挖掘利用,为生态修复提供物质保障;（4）突破毒草化草地恢复的理论与技术瓶颈;（5）建立分区—分类—分级的生态修复理论技术体系和评价体系。草地生态修复是一项复杂的跨学科的系统工程,加强多领域协作是解决问题的关键。

植被净初级生产力（NPP）是表征生态系统物质和能量循环的基础，也是区域和全球碳循环的重要组成部分。为揭示2001-2020年中国净初级生产力时空变化特征及其驱动机制，基于MOD17A3HGF数据产品，运用Sen趋势分析、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等方法分析了中国植被NPP时空变化与未来发展趋势，并通过相关性、残差分析等方法定量分析了气候变化和人类活动在植被NPP变化过程中的相对作用。研究结果表明，（1）中国植被NPP空间上呈现东南高西北低的分布格局，时间上呈波动增加趋势，变化速率为2.86 g·m^-2·a^-1；空间变化以基本不变为主，NPP呈显著增加的面积明显大于显著减少的面积，未来中国84.38%的地区植被NPP将持续增加或由减少转为增加。（2）植被NPP与降水、气温总体上均呈正相关，其中降水对植被NPP影响更为显著；植被NPP与降水显著正相关的区域主要分布在长江以北地区，与气温显著正相关的区域主要分布在青藏高原中部和北部、云贵高原东南部、东南沿海地区以及山东南部等地。（3）气候变化和人类活动对中国植被NPP的增加均产生了重要作用，但两者在植被NPP改善区中的相对作用存在显著的空间差异性；气候变化主导的植被改善区主要集中在东北、华北、四川盆地及长江中下游平原等地区，人类活动主导植被改善区主要集中在华中、西南以及西北地区；而气候变化和人类活动对植被退化的影响在空间分布上较为一致，且气候变化对NPP退化区的影响较小，人类活动是植被NPP退化的主要因素。

微塑料在环境中被广泛检出，进入环境中的微塑料普遍发生着缓慢而复杂的老化过程，影响其与环境中其他污染物的相互作用。该文从微塑料的老化方法、理化性质变化、污染物吸附能力及相互作用机制等几个方面进行了归纳总结。微塑料的老化方法主要涉及物理方法、化学方法、生物方法等。物理老化方法有人为作用、光催化老化、侵蚀作用等；化学老化方法主要包括酸、碱、氧化处理等；生物老化方法主要是动植物、微生物、降解酶等对微塑料的作用。不同方法具有各自的特点和适用性。各种老化处理对微塑料表面物理性质都有不同程度的影响。老化后的微塑料表面出现更多褶皱，比表面积增加，孔隙度、结晶度等都发生变化；大多老化方法对微塑料的化学性质无明显影响，但UV（紫外光）老化、自然风化等对微塑料的性质影响较大，表面含氧官能团增加，促进了其对污染物的吸附作用。老化微塑料能与环境中的重金属、有机污染物发生吸附作用，微塑料性质、老化方法、污染物性质和环境因素等都会影响微塑料的吸附行为。老化后微塑料吸附性能普遍增强，主要通过疏水作用、静电作用、络合作用、氢键、范德华力、π-π相互作用吸附其他污染物。针对目前微塑料老化及其与污染物的相互作用研究中存在的不足，提出了复合条件下微塑料老化及其对污染物的吸附、老化微塑料对重金属-有机共存污染物的吸附机制、生物体内微塑料老化及其对污染物的载体作用和生物毒害作用、微塑料老化过程中添加剂的释放及其与污染物的相互作用、老化微塑料与环境中溶解性有机质、矿物相互作用等可能的研究方向。

豆科植物是金属矿区生态修复中常用物种，由于种子种皮致密、透水性较差导致发芽受阻而影响植物修复效果，为解决豆科植物种子硬实的问题，以猪屎豆（Crotalaria pallida Ait.）、黄槐决明（Cassia surattensis Burm. F.）种子为试验材料，采用200 mg·L^-1的赤霉素和蒸馏水分别浸种12、24、36 h，以研究赤霉素浸种对供试种子萌发和幼苗生长的影响。结果表明，（1）200 mg·L^-1赤霉素浸种能够促进猪屎豆种子萌发，其发芽率、发芽势、发芽指数等数据均高于对照组。最佳的浸种时长为12 h，其发芽率指标显著高于对照组和蒸馏水浸种处理。但随着浸种时间延长，促进发芽的效果呈现先降后升的趋势，浸种36 h对猪屎豆种子活力有明显提升作用。（2）赤霉素和蒸馏水浸种均能促进黄槐决明种子萌发，赤霉素最佳的浸种时长为24 h，其发芽率指标显著高于对照组和蒸馏水浸种处理，随着浸种时间延长促进发芽的效果呈现降低趋势。（3）赤霉素浸种处理对猪屎豆幼苗生物量指标促进效果不明显，高浓度的赤霉素浸种对幼苗生长反而有抑制作用，选用赤霉素作为猪屎豆的浸种剂时，需要更加注意剂量和时间的选取。（4）赤霉素浸种对黄槐决明幼苗苗长、根长、根冠比等生物量指标有一定促进作用，其中浸种24 h对苗长、根长都有明显提升作用。综上，采用赤霉素浸种适宜时间对两种供试植物种子萌发都有不同的促进作用，但浸种对幼苗生物量影响不一；在矿山生态修复实践中，可结合工期和成本等因素采用更加细致的梯度试验综合优选浸种试剂、剂量和浸种时间，从而达到设计预期修复效果。

基于Google Earth Engine（GEE）云平台，对1986-2021年黄土高原的Landsat地表反射率数据进行去云和融合处理，计算得到归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），并利用像元二分模型估算植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage，FVC），在此基础上，辅以趋势分析、偏相关和残差分析等方法分析了不同时间段（1986-1999、2000-2021和1986-2021年）黄土高原FVC时空变化及其影响因素。结果表明，（1）时间上，1986-2021年黄土高原FVC呈显著增加的趋势（Trend=0.0044 a^-1，P<0.01）。从不同时间段看，2000-2021年FVC的增加趋势（Trend=0.0058 a^-1，P<0.01）快于1986-1999年（Trend=0.0038 a^-1，P<0.01）。黄土高原所有植被类型的FVC均呈显著上升的趋势（P<0.01），其中草地的上升趋势最大（Trend=0.0066 a^-1，P<0.01）。（2）空间上，黄土高原FVC呈东南向西北递减的趋势，1986-2021、1986-1999和2000-2021年FVC呈显著上升的面积分别为53.65%、18.38%和48.12%。（3）地形因子中，高程和坡度对FVC的影响较显著。FVC值随高程呈“下降-上升-下降”的变化趋势，最大值（0.7790）出现在3000-3500 m。FVC随坡度的增加呈上升的趋势，最大值（0.7025）出现在25°-45°。中高等级FVC和高等级FVC比例随坡度呈正相关关系，其中15°-25°面积占比最大（73.93%）。（4）1986-2021年黄土高原FVC与年降水量、年平均气温和太阳辐射（Solar Radiation，RAD）的偏相关系数分别为0.239、0.093和-0.006，其中呈显著正相关（P<0.05）的像元占比分别为48.50%、22.51%和5.96%。残差分析结果表明，人类活动是黄土高原植被动态变化的主要驱动因素，且起正向作用的像元比例为73.20%。

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%。

全氟和多氟烷基化合物（PFASs）是一类极具多样性的新型持久性有机污染物，用途广泛、性质复杂且具有毒性，其环境污染导致的生态和健康危害问题引起了广泛关注。已有综述主要总结了土壤、水体中PFASs的来源和分布，缺乏对大气环境中PFASs污染来源、时空分布及人体健康风险评价的系统归纳，该文对此进行了概括和分析。PFASs可通过含氟聚合物的工业生产和应用、消费品使用、废弃物处理以及土壤和水环境中的挥发和升华过程进入大气环境，易在颗粒物中富集。大气颗粒态PFASs的质量浓度在不同地区和季节间存在显著差异，工业活动、人口密度、气象条件等是主要影响因素，通常在暖季广泛分布但质量浓度较低，冬季则质量浓度较高且多集中于排放源附近。近10年来，中国大气PFASs浓度下降明显，但其种类显著增多，主要归因于政策措施向PFASs替代品生产转型的影响。大气PFASs可通过呼吸暴露、皮肤接触和口腔摄入等途径进入人体从而造成健康风险，目前主要采用吸入暴露评估模型对其进行健康风险评价。污染防控方面，美国、欧洲等发达地区的系列管理措施在一定程度上减少了PFASs的环境排放，但多针对单一物质，且生产逐渐向替代物发展，然而其环境健康风险尚不明确。未来大气PFASs的研究需求和方向包括进一步解析其迁移和转化机制，阐明其与其他污染物（如颗粒物）的协同效应和毒性风险，建立长期监测网络以及定量源解析方法，深入揭示其健康危害机制，并建立系统全面的人体健康风险评估模型。

土地利用变化是人类与自然相互作用的重要表征。研究黄河流域土地利用变化特征及其驱动因素，可为黄河流域生态保护和高质量发展战略的实施提供参考。根据黄河流域2000、2010和2020年3期土地利用数据，运用空间分析与数理统计方法定量分析了流域不同尺度下的土地利用变化特征，分析了影响土地利用类型变化的主要因素。结果表明，（1）黄河流域草地和农田占比多年平均值分别为47.9%±0.38%、26.5%±0.69%，草地广泛分布于中上游，农田集中分布于下游，表明黄河上中下游分别承担着保障国家生态安全和粮食安全的重任。（2）2010—2020年的土地利用变化强度远高于2000—2010年，土地利用发生转变的面积和综合土地利用动态度分别增加了约8倍和15倍。（3）2000—2020年黄河流域土地利用类型变化以城镇、草地和森林增加和农田减少为主，城镇扩张了1.08×10⁴ km²，主要发生在黄河中下游的城市群，新增规模的58%是农田；草地和森林等生态用地增加了0.91×10⁴ km²，主要发生在黄河源头区和上游地区的青海和甘肃，新增规模的75%是农田；农田缩减了1.30×10⁴ km²，主要发生在黄河中、下游地区的平原地带，48%和37%的农田转换成城镇和草地。（4）气候变化、社会经济和政策实施是影响黄河流域土地利用变化的主要因素。在气候变暖变湿、生态保护修复政策和工程实施的双重驱动下，林草植被和水域湿地等面积有所增加，生态系统质量有所改善。同时，在人口规模和经济快速发展的背景下，城镇建设用地对农田的侵占非常严重，人地矛盾更加突出。

地表水中总氮是影响水生态环境状况的重要因素,总氮浓度升高会导致水体富营养化、赤潮等现象,危害水生生物甚至人体健康。为分析近年来全国地表水中总氮浓度时空变化特征,为水污染防治中总氮污染治理的决策和部署提供依据和支撑,基于国家地表水环境质量监测网总氮监测结果,以《地表水环境质量标准》和《地表水环境质量评价办法 (试行)》为评价依据,结合皮尔逊相关系数法,系统分析了中国2016—2020年（“十三五”时期）地表水中总氮浓度的时间变化趋势和空间分布特征。2016—2020年,全国地表水、河流与湖库总氮质量浓度范围分别在2.54—3.00、2.72—3.23和1.19—1.31 mg∙L^-1,河流总氮浓度远高于湖库。从时间变化来看,全国地表水总氮浓度年际变化呈现先升后降的趋势,总氮浓度月际变化具有季节性特征,春季与冬季较高,夏季与秋季相对较低。从流域分布来看,各流域总氮浓度由高到低为海河>黄河>辽河>淮河>珠江>浙闽片>长江>松花江>西北>西南;湖区总氮浓度由高到低为云贵>东部平原>蒙新>东北>青藏高原;海河、辽河、黄河和淮河流域总氮质量浓度较高,均在3.00 mg∙L^-1以上;珠江、浙闽片、长江和松花江流域总氮年均值在2.00 mg∙L^-1附近波动;西北诸河和西南诸河总氮质量浓度较低,分别为1.39 mg∙L^-1和1.23 mg∙L^-1。此外,入湖河流与对应湖库总氮浓度相关性较强;入湖河流与入海河流总氮年均值分别达到或超过4.00 mg∙L^-1与2.00 mg∙L^-1,均远高于汇入的湖体与海区,对湖体和海区的水质产生重要影响,因此入湖河流和入海河流的控氮措施对于防控或缓解湖体和海区的氮素负荷及富营养化具有重要意义。

净生态系统初级生产力（Net Ecosystem Productivity，NEP）及影响因素的定量评估研究，有助于深入理解区域碳循环及其驱动机制。作为气候变化敏感区域，黄河流域净生态系统生产力的时空变化特征及其气候驱动因子的研究，对阐明中国北方陆地碳汇格局特征具有重要意义。因此，该研究基于NEP的估算模型，采用趋势分析、相关分析、聚类分析等分析方法，对2000-2020年黄河流域NEP时空演变特征及其驱动机制进行分析。结果表明，（1）黄河流域年均NEP为92.7 g·m^-2，总体上表现为碳汇。在空间分布上，NEP呈现从西向东逐步递增的分布特征，并存在明显的空间聚集效应，高值和低值聚集区域分别占流域面积的32.6%、41.7%。（2）2000年以来黄河流域NEP总体呈增加趋势，平均每年增加4.7 g·m^-2，其中有62.4%的地区NEP增加趋势达到显著水平，植被固碳能力提升明显。在不同分区中，黄河中游地区NEP增加速率最大，平均每年增加7.8 g·m^-2；在不同植被类型中，常绿林NEP提升最为显著，具有显著增加趋势的面积占比最高，达到82.8%。（3）从未来变化特征看，黄河流域NEP的Hurst指数平均为0.74，未来变化趋势具有强可持续性特征。其中NEP呈显著增加趋势，且未来保持强持续性的区域面积占比达到56.2%，说明未来黄河流域大部地区固碳能力仍将保持提升趋势。（4）从气候相关分析看，流域NEP多与降水呈正相关性，与日照时数呈负相关性，而气温影响不显著。在关键气候因子的影响范围方面，降水影响面积最大，占比达到70%；日照时数次之（19.3%）；气温影响范围最小（10.7%）。因此，降水是影响黄河流域NEP空间分布的最主要气候因子。

研究植被的时空变化趋势及其对自然和人为因素的响应机制,对区域的植被恢复和生态保护具有重要意义。以珠江流域为例,基于Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall显著性检验探究NDVI时空演化特征,通过相关分析揭示NDVI与气候因素和人为因素的相关性,并使用地理探测器探究珠江流域NDVI空间分异的主要影响因素。结果表明,（1）2000—2020年珠江流域NDVI整体呈上升趋势,2000—2004年、2005—2009年和2014—2018年是NDVI快速增长的3个时期;4个子流域NDVI变化趋势均以增长为主,但不同子流域内NDVI的空间分布和增长速率存在差异,东江流域的NDVI均值最高,北江流域的NDVI上升速率最高,而珠江三角洲流域的NDVI均值最低且增长速率较低。（2）在研究时段内,珠江流域的林地面积有所减少,建设用地面积显著增加。由其他土地覆盖类型转换为林地、草地和耕地的区域内,NDVI呈上升趋势的面积占比分别为95.37%、85.31%和90.75%;而在转换为建设用地的区域内,NDVI则以下降趋势为主,土地覆盖类型的转换对NDVI变化的影响存在差异。（3）NDVI与平均气温和降水量均以正相关为主,表明在珠江流域气候因素对NDVI的影响以正向促进作用为主;NDVI与夜间灯光强度以正相关为主,与人口密度则是以负相关为主;NDVI与人为因素呈显著正相关的区域主要分布于珠三角城市群以及各大城市的外围地区,呈负相关的区域主要分布于珠三角城市群以及各大城市的城区。（4）从单一因子来看,土地覆盖类型、人口密度和夜间灯光强度对NDVI空间分异的解释力度较高;影响因子交互作用结果均表现为双因子增强和非线性增强;在不同子流域中,土地覆盖∩夜间灯光强度和土地覆盖∩人口密度的解释力均较高。研究结果可为制定珠江流域植被资源管理方案提供依据。

提升区域的碳汇能力是中国生态文明建设的重点战略方向，是促进经济社会发展绿色转型的重要举措。太行山区是中国华北地区重要的生态屏障，其生态系统拥有良好的碳汇能力。研究太行山区生态系统碳储量时空分异特征及其影响驱动机制，对华北地区落实国家“双碳”工程建设，提升区域释氧固碳能力，乃至全面提升区域生态环境质量具有重要的意义。以太行山区为例，基于2005、2010、2015、2020年太行山区四期土地覆盖及碳密度数据，使用InVEST模型估算研究区碳储量，使用地理探测器探索驱动碳储量空间分异的主要因子，分析驱动机制。研究结果表明，（1）在2005-2020年期间，太行山区的土地利用类型发生明显变化。林地、建设用地土地利用面积增加，耕地、草地土地利用面积减少。耕地和草地主要转化为建设用地，同时也有一部分耕地转化为林地。（2）太行山区碳储总量在1.48×10⁹-1.50×10⁹ t之间，整体逐渐增加。从土地类型来看，碳储量占比由大到小依次为：林地、耕地、草地、建设用地、水域、未利用地。林地增加是太行山区碳储量增加的主要原因；（3）太行山区碳储量空间分异主要受地形、环境和土壤因素的影响。根据地理探测器分析，NDVI（0.214-0.280）和土壤类型（0.151-0.160）的解释力明显大于其他因素，是驱动太行山区碳储量空间分异的主导因子。各驱动因子间的交互作用强度均强于单一因子，其中协同作用最强的是DEM与NDVI协同影响类型（0.368-0.406），这说明在“双碳”建设时需要综合考虑驱动因子对生态系统碳储量空间分异的作用。该研究使用了地理探测器方法来探索生态系统碳储量空间分异驱动因子的作用机制，为生态系统碳汇领域的研究提供了一种新的思路。

农用薄膜的长期使用和低回收利用导致遗留在土壤中塑料碎片与微塑料明显增加，严重影响了农业土壤的可持续利用。重点阐述了中国1994－2020年农用地膜的增长规模、时空分布及地区差异，总结了农膜微塑料的赋存特征与生成途径，分析了中国农田土壤微塑料污染的潜在风险。数据表明：1994－2020年中国塑料薄膜用量呈大幅度上升态势，年增长率约为6.51%，农用薄膜使用量在2015年到达峰值，之后逐渐下降，地膜占总使用量的50.0%以上。地膜覆盖是农田土壤中微塑料的直接来源，区域分布来看，西北干旱绿洲区是中国地膜使用量最高的区域，使用强度最高达38.0 kg∙hm⁻²。农膜微塑料的生成是残留地膜在自然、农业和生物多种途径共同作用的结果，其速率主要取决于微生物和塑料类型及环境条件。西北长期种植区及华北、华东和西南集约农区是中国微塑料污染较严重区域，最高可达4.83×10⁴ ind∙kg⁻¹。土壤的多孔特性使小颗粒微塑料通过重力沉降和降水渗透发生迁移，造成土壤微塑料污染及其携带的其他污染物的迁移扩散，对土壤结构、土壤动植物、微生物群落及人体健康造成不同程度的潜在风险。从中国农业“禁/限塑”政策与农膜、（微）塑料标准化检测发展历程来看，聚乙烯农膜厚度下限的提高和一系列生物降解标准的出台，为农用覆盖薄膜产业结构的调整与升级提供了基础，对于中国塑料污染治理工作起到了促进作用。当前，源头防控、替代技术和闭环管理是解决农用薄膜污染有效的措施，未来需要借助技术创新提升治理能力全面提升农业领域的塑料污染治理。

森林土壤微生物决定了森林生态系统的能量流动和物质循环，研究其群落结构和影响因素对于维持生态系统稳定性和应对全球气候变化具有重要意义。磷脂脂肪酸（PLFAs）因其仅在活体微生物中存在的特性，可以作为生物标志物直观反映土壤中不同种类微生物群落的生物量和群落结构。以土壤微生物为对象，采用PLFA方法，分析了中国全部6种气候类型中天然森林土壤中微生物的群落结构、生物量和理化性质，并采用相关分析和冗余分析方法分析了影响微生物群落结构的主要因素。结果表明，6种气候类型中，土壤容重、土壤pH、土壤凋落物碳质量分数、土壤有机碳质量分数、土壤总氮质量分数、土壤碳氮比和土壤总磷质量分数存在显著差异。真菌群落生物量在6种气候类型中存在显著差异，随气候类型从寒带-温带-热带变化中呈现先升后降的趋势。暖温带土壤真菌与细菌比值最高（0.7），显著高于亚热带、热带土壤（0.4－0.5）。热带土壤和高原土壤的革兰氏阳性与阴性菌比显著高于其他气候类型（1.3－1.5），亚热带土壤最低（0.7）。气候（年均温、年降水量）和土壤理化性质（土壤pH、土壤容重、土壤总氮质量分数和土壤有机碳质量分数）与PLFAs质量分数所代表的土壤微生物生物量和群落结构呈现显著相关关系（P<0.01）。综上，在中国6种气候类型中，森林土壤中总PLFAs所代表的生物量差异不大，但土壤的理化性质和微生物群落结构差异显著。森林土壤微生物群落结构最主要影响因素是年均温、年降水量和土壤pH值。

微塑料污染作为新型的生态环境问题，是全球共同面临的严峻挑战，其对生态系统的威胁及潜在风险已成为当前环境领域的研究热点。自然界中的微塑料与多种污染物共存所产生的复合污染，比微塑料单一污染造成的后果更严重，因此，对微塑料复合污染的内在机制研究及所采取的防控对策将更加复杂。该文按照土壤环境中与微塑料产生复合污染的污染物的不同来源，将微塑料复合污染划分为两种类型：污染物来自土壤环境中的重金属、持久性有机污染物和抗生素等，称为外源性复合污染；污染物来自微塑料自身所释放的有毒添加剂等，则称为内源性复合污染。综述了土壤中微塑料复合污染的3种主要路径：一是微塑料与土壤环境中常见的主要污染物，如重金属、持久性有机污染物、抗生素等发生吸附作用；二是微塑料与土壤微生物等形成生物膜；三是微塑料与自身释放的有毒添加剂形成共同污染。同时，分析了微塑料与以上不同污染物和自身释放的添加剂共同作用的过程、相关影响因素，以及微塑料复合污染所引发的生态毒性效应。在此基础上，对土壤微塑料复合污染研究一些未来发展方向进行了展望。该文旨在为深入探究土壤中微塑料复合污染的互作机理、风险评估和综合治理提供参考。

种植模式是影响农田生态系统碳汇效应和经济效益的关键因素。探明不同种植模式碳汇特征及经济效益,对于优化当地种植模式、发展低碳绿色农业和保障农业可持续发展具有重要意义。该研究在安徽皖南地区2020—2021年设置单季稻、烟稻轮作、稻麦轮作、再生稻种植等4种种植模式,采用生命周期评价法评价了各种植模式的净碳汇效应和经济效益,系统地分析了各模式及作物的碳足迹构成、大小及其影响因素。结果表明,（1）各处理经济净收益的大小表现为烟稻>再生稻>稻麦>单季稻。烟叶高产值保障烟稻轮作的高经济效益;再生稻种植的水稻（Oryza sativa L.）产量为各种植模式中最高,其头季和再生季产量合计为12921.5 kg∙hm^-2。（2）各处理净碳汇大小表现为稻麦>再生稻>单季稻>烟稻。再生稻N₂O排放量和碳排放总量比稻麦轮作分别显著降低37.2%和9.2%,再生稻生态系统的CH₄和N₂O分别占碳足迹构成的54.5%和18.0%。（3）通过控制农田水分、提高肥料利用率以及对再生稻适当高留桩等方式降低CH₄排放是再生稻种植模式减少碳排放的关键。烤烟（Nicotiana tabacum L.）生态系统碳足迹构成中N₂O、肥料和农膜所占总排放的比例均超过了20%,并且其劳动力（11.7%）和燃油（12.7%）所占比例远大于水稻和小麦（Triticum aestivum L.）。（4）各种植模式中,烟稻轮作具有较高的经济效益,是保障烟粮双丰收的高效种植模式,但是呈现负碳汇效应,因此,应重点加强该模式机械化生产和烟叶烘烤节能减耗方面的研究。而再生稻水稻产量高,且成本投入和碳排放较低,符合中国倡导的“双碳”理念,应在该区和类似区域大力推广。综上,该研究定量评价了皖南地区4种种植模式的经济效益和碳汇效应,为该区和类似区域农业节能减排和绿色高效生产提供了技术模式及理论依据。

植被是联结大气圈、土壤圈、水圈和生物圈的重要纽带,分析植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）时空变化特征及其驱动因子在区域生态环境变化研究中具有重要意义。基于宁夏MOD13Q1 NDVI数据和同时期12个驱动因子数据,运用趋势分析法和地理探测器,分析宁夏2000—2020年植被覆盖度时空变化特征及驱动因子,并研究不同因子的交互作用。结果表明,21年来,宁夏植被覆盖度整体上呈增加趋势,其中植被覆盖度增加区域占比为81.79%,低、中低植被覆盖区面积占比减少,中、中高、高植被覆盖区面积占比增加,植被状况明显改善;在空间分布上呈现南北高、中部低的特征。地理探测器探测结果表明,宁夏植被覆盖度空间分布主要是气候、地形地貌和人类活动三大类因素共同作用的结果,其中年降水量、生长季均温、生长季降水量和海拔解释力较强;在年际变化中,气候因素对宁夏植被覆盖度的影响越来越大,而地形地貌因素的影响减弱。交互探测显示,各因子对宁夏植被覆盖度的影响呈现相互增强和非线性增强关系,其中,地形地貌和人类活动因素在与气候因素相互作用之后,解释力普遍提升;土地利用与生长季均温的交互作用对植被覆盖度空间分布的解释力最强,达到0.635。该研究有助于进一步认识宁夏植被覆盖情况,尤其是植被空间分布的影响机制。

定量评估气候变化和人类活动对陆地生态系统碳循环的影响,对于深入理解植被变化驱动机制和生态建设与保护具有重要意义。基于2000—2019年生态过程模型BIOME-BGC计算的实际净初级生产力和气候模型计算的潜在净初级生产力,定量分析气候变化和人类活动对陕西植被生态系统的影响。结果表明,2000—2019年间,陕西省植被NPP的变化主要由气候驱动的区域占总面积的11.96%;叠加上人类活动影响,且后者作用更强的区域占比为86.93%。陕西省的植被NPP增加的区域占总面积的98.06%,其中有11.93%的区域是由气候因素驱动,主要分布在关中地区和汉中盆地的农作区;86.13%是由人类活动驱动,主要分布在陕北、陕南地区,说明了这两个地区退耕还林、天然林保护等生态建设工程取得了显著成效。减少的区域占总面积的0.83%,其中有0.03%的区域是由气候因素驱动,零星分布在全省各地;而0.8%的区域是由人类活动,尤其是城镇建设所致,分布在城镇周边区域。还有1.11%的面积NPP没有发生变化。陕西省植被NPP的变化受到气候和人类活动两种驱动力的作用,而主要驱动力是人类活动。

国有林区是中国实施碳中和行动的重要区域,准确估算其森林植被碳储量及固碳潜力,对于指导制定应对气候变化策略,统筹区域生态-经济-社会协调发展具有重要意义。以黑龙江大兴安岭重点国有林区为研究对象,基于森林资源二类调查数据,在分树种（组）且分龄组的基础上,采用材积源生物量法对其森林植被碳储量和碳密度进行了测算。运用空间代替时间法,并结合林区植被生态区划情况和地带性顶级群落类型,对林区森林植被固碳潜力进行了评估。结果表明,（1）黑龙江大兴安岭重点国有林区森林植被总碳储量为2.7246×10⁸ Mg,平均碳密度为39.46 Mg∙hm^-2。乔木林碳储量占比高达99.93%,其平均碳密度是灌木林的4.00倍、疏林的3.72倍。（2）不同区域森林植被碳储量和碳密度差异悬殊,碳储量最多和最少的区域分别是新林林业局（3.4497×10⁷ Mg）和盘中自然保护区（1.0936×10⁶ Mg）,碳密度最大和最小的区域分别是双河自然保护区（59.68 Mg∙hm^-2）和盘中自然保护区（22.11 Mg∙hm^-2）;自然保护区的设立和合理有序的人为干预对于提升森林植被固碳能力具有一定的积极作用。（3）落叶松林（Larix gmelinii）碳储量占比接近林区总碳储量的1/2,樟子松林（Pinus sylvestris var. mongolica）平均碳密度远高于其他森林类型。（4）碳储量最多和平均碳密度最大的林种分别是一般用材林和母树林。（5）中龄林是碳储量最多的龄组,平均碳密度随龄组的增加而增大。（6）林区总固碳潜力为1.9367×10⁸ Mg,主体贡献源于现存森林植被的生长。建议加强天然次生林保护与修复的理论研究和技术研发,提高森林生态系统质量和稳定性,增强其固碳增汇能力。创新森林植被固碳增汇管理,拓展林业碳汇生态产品价值实现路径。

快速城市化及人类活动增强，使得土地利用剧变并带来了一系列生态环境及气候问题。中国碳达峰、碳中和战略的提出，对未来土地利用的数量结构及空间分布提出了新的更高要求。碳中和战略下，通过多目标情景模拟土地利用结构和空间优化，预测未来土地利用变化及其碳排放特征，对土地维度碳中和具有重要意义。结合SSPs未来气候情景、历史情景和政策情景，基于PLUS模型模拟了2010-2030年成渝经济圈土地利用变化，包括数量和空间结构特征。并进一步基于经济效益、碳排放量、碳储量、生态系统服务价值四目标函数约束，对2030年不同情景下成渝经济圈土地利用结构进行了空间优化。深入分析了2030年的土地利用变化碳排放特征。结果表明，（1）2010-2020年，成渝经济圈主要表现为耕地、草地面积减少，建设用地、林地、水域和未利用地面积增加。（2）基于5种未来情景预测的成渝经济圈2030年土地利用变化各不相同。SSP126情景、SSP245与历史情景下，整体变化模式类似，但SSP126情景下林地扩张更快；SSP585情景下，建设用地、林地迅速向耕地扩张；政策情景兼顾建设用地与生态用地的发展，耕地减少最多，但耕地面积仍然高于耕地红线。（3）5种情景预测的2030年成渝经济圈土地利用碳排放量均低于2020年，且SSP126情景碳排放最低，最大为政策情景，研究结果证实了，成渝经济圈双碳目标的实现依赖于能源结构清洁化转型、产业结构低碳化调整、巩固提升植被生态碳汇等途径，从中长期来看，成渝经济圈的未来国土资源规划应趋向SSP245情景或介于SSP245与SSP126情景之间，以更好衔接碳中和战略。