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。

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。

区域资源环境承载力评价是综合衡量区域人口与资源环境间的协调性、区域经济可持续发展性的重要途径与方法,全面了解区域资源环境承载力评价的研究进展对于指导未来的研究方向具有十分重要的意义。通过聚焦资源环境承载力的基础理论,区域资源环境承载力评价的方法选择、指标体系构建与实证研究,对区域资源环境承载力评价的国内外研究成果进行了综述。区域资源环境承载力的基础理论研究较少,其理论体系尚未形成;应用单一评价方法的局限性;区域资源环境承载力评价指标体系的指标选取过于庞统、缺乏定量依据;区域资源环境承载力评价的实证研究缺少对于空间尺度多元性与地域开放性的关注。未来研究中亟需解决的主要问题包括：明确区域资源环境承载力的定义、内涵与外延、本质特征、构成要素、承载机理与演进机制等基础理论内容,构建理论分析框架;定性与定量评价方法的结合使用,注重引入GIS地理空间技术方法;基于区域资源与环境的现实状况,设计针对性强、更加科学合理的区域资源环境承载力评价指标体系;建立动态监测平台,实时监控分析区域内与区域间的资源环境状况。

近年来,微塑料作为一种新型污染物在水环境中的污染受到越来越多的关注,已经成为一个新兴的全球性环境问题。为了解珠三角河网水域常见野生鱼类中微塑料的污染特征,选取8种野生淡水鱼为研究对象,分析其鳃部和肠道中微塑料的丰度、粒径、形态、颜色和组成成分。结果表明,在所有鱼体中共检测出60个微塑料,平均每条鱼摄入了1.6个微塑料,鳃部的平均丰度为 (0.638±1.276) items∙g^-1,肠道的平均丰度为 (0.256±0.326) items∙g^-1,鳃部的平均丰度大于肠道的平均丰度。通过对鱼类微塑料的丰度与鱼的体长、体质量的相关性分析表明,鱼类微塑料的丰度与鱼的体长、体质量相关性较弱。本次实验检测出的微塑料粒径多大于100 μm,主要为碎片状,颜色主要为黑色和灰色,检测的聚合物类型主要为聚乙烯和聚丙烯。中上层鱼类摄入的微塑料大多为颗粒状,分析其来源可能为个人护理及化妆品内添加的塑料微珠,通过生活污水排入到环境中,从而被摄食。底层鱼类摄入的多为碎片状,分析其来源可能是固体废物,经过风化和光解沉入水底,从而被底层鱼类所摄食。泥鳅（Misgurnus anguillicaudatus）的平均微塑料摄入量最高,鳃和肠道中微塑料含量最高的鱼类均来自左滩采样点。上述研究结果有助于了解珠三角河网野生淡水鱼类群体的微塑料污染现状,可为水生态风险评估提供参考。

植被地上生物量是反映陆地生态系统固碳能力的重要指标，利用遥感技术开展干旱区植被地上生物量估算与空间反演，可为荒漠绿洲生态系统的健康评价与碳储量估算提供重要依据。以野外调查和实地采样数据为基础，利用Landsat 8 OLI多光谱影像提取的7个植被指数和13个波段变量构成4种建模变量组合，采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）、极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）和随机森林（Random Forest，RF）这4种机器学习算法对新疆渭干河-库车河三角洲绿洲地上生物量进行遥感估算和空间反演。结果表明，（1）由波段变量和随机蛙跳算法优选变量构建的植被地上生物量反演模型，其估测精度明显优于全变量和指数变量，预测能力更为稳定。与SVM和BPNN算法相比，XGBoost和RF算法构建的模型具有更好的估测效果，能更准确地估算研究区植被地上生物量。（2）在构建的估测模型中，波段变量结合RF算法模型的精度最高，稳定性最强，其建模集和验证集的决定系数分别为0.898和0.742，平均绝对误差分别为82.1 g·m^-2和79.2 g·m^-2，均方根误差为110.8 g·m^-2和132.1 g·m^-2，相对分析误差均大于1.8，模型拟合效果最佳。（3）研究区植被地上生物量的空间分异较为明显，整体呈现出绿洲区高，荒漠区低，由绿洲内部向绿洲外围逐渐降低的变化趋势。与其他3种机器学习算法相比，随机森林算法构建的估测模型具有良好的估测能力和稳定性，可准确估算干旱区绿洲地上生物量。同时，基于最优变量组合的机器学习算法模型为地上生物量反演提供了科学依据。

将生态风险结合生态重要性区域进行生态功能分区，是缓解人类活动与生态保护矛盾的重要手段。气候变化和旅游对青海湖流域产生了生态风险的威胁，借助GIS空间技术，在生态系统服务的重要性和敏感性评价基础上，遵循压力点-暴露框架，基于压力-状态-响应模型评估了青海湖流域的生态风险，进行生态功能分区并提出管控建议。结果表明：（1）流域生态风险空间分布格局两级分化明显，高风险面积为7.77×10³ km²，占流域面积的26.4%，集中在环青海湖地区及刚察县城；低风险区面积为12.7×10³ km²，占流域面积的43.1%，主要是流域的水体及草地覆盖区；（2）流域生态系统服务重要性空间格局具有异质性，高值区面积为7.77×10³ km²，占流域面积的26.4%，主要包括水体、湖泊、山林和高寒草地覆盖度高的生态区；低值区主要是环湖地区、高海拔地区和城镇扩张明显地区；（3）国家公园的功能区划不仅要考虑生态保护，还要考虑居民的生产生活需求和社区发展的需要，采用功能分区优化以充分体现“生态保护优先和高质量发展”。将高度重要区和高风险区整合为生态红线区，以最大程度保持区域内生态系统的原真性和完整性；将低/中风险区和轻度/中等重要区化为优先开发区，高风险区和较重要区的叠加为生态开发区，是未来国家公园运营过程中的生态畜牧业和生态旅游业发展区；剩余区域规划为保护发展过渡区，是未来的缓冲空间。该分区方案旨在尝试缓解生态保护与发展的矛盾，以有助于推动青海湖国家公园建设，为自然保护地的生态功能区规划提供了新思路，也为区域可持续发展提供科学参考。