气候和土地利用变化对大湄公河区域森林动态变化及其生态服务价值的影响
文献类型：学位论文
| 作者 | ALPHONSE KAYIRANGA |
| 答辩日期 | 2022-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陈报章 |
| 关键词 | 森林面积变化 生态系统转移 生态水文特征 生态系统风险适应力 应对 气候变化 大湄公河区域（GMS） |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。; 大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。; 大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。; 大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。;大湄公河区域（The Greater Mekong Sub-region，GMS）是指湄公河流域内的6个国家和地区，包括老挝、缅甸、越南、泰国、柬埔寨以及中国云南和广西省，总面积约为257万平方公里。GMS地理位置独特，涵盖了温带和热带，森林资源很丰富，总森林面积约130万平方公里。然而，该区域气候多变、人口众多（约3.78亿），气候变化、土地利用变化（LULC）和社会经济发展对GMS森林动态和生态系统服务功能带来了巨大的影响。科研人员展开一系列的研究来量化LULC和气候变化对GMS森林动态和相关生态系统服务的影响，包括GMS碳水平衡分析、生态系统风险概率估计以及生态系统恢复力评估等，并取得一定成果。但因该研究区存在可获取数据量和连续性的限制，导致部分研究结果存在不确定性。 本研究首先量化并分析了1999-2019年间GMS森林面积与碳储量20年时间序列的变化关系，探讨了机器学习技术对提高LULC分类和碳储量动态模拟精度的重要性和优越性，定量评估了人类活动对森林覆盖变化的影响。研究结果表明，大约有21.0%的GMS森林（约54万平方公里）经历过转变，净增加11万平方公里森林覆盖面积（占GMS总面积的4.3%），相当于0.31PgC的碳储量。1990至2010年间，GMS森林面积减少了8.01万平方公里(占GMS总面积的4.2%)，平均每年减少0.4%，其中老挝和柬埔寨具有较高的森林年损失率，分别为0.5%/年和1.3%/年。1990至2015年间，GMS森林覆盖面积下降5.1%，其中缅甸和柬埔寨森林损失较大，森林砍伐率分别为4.66×103km2yr-1(1.5%)和2.19×103km2yr-1(2%)。GMS热带森林面积变化与人类活动之间存在直接关系，比如大约有9.53%的GMS森林被转化为农业用地。森林覆盖变化对碳储量和碳汇动态变化影响明显：永久的受保护的森林存储了大约41.42%的总森林碳储量(3.28PgC),净吸收量与净损失量分别为0.95PgC与0.2PgC，每年封存约0.027PgC。在1999至2019年间，新增森林(例如,植树造林、重新造林和森林恢复)每年存储大约0.8PgC（占GMS总碳存储的22.46%），而森林砍伐与退化导致了1.08PgC碳存储量的净亏损以及平均每年0.15MgCha-1碳密度下降。 其次，本研究分析了森林LULC和气候变化对生态系统的影响，模拟分析了1992-2016年和2020-2099年不同气候情景下森林生态水文特征的时空变化。本研究把总初级生产力(GPP)、生态系统水分平衡剩余量(eWBR)和生态系统水分利用率(eWUE)作为森林生态水文功能指标、年平均降水(MAP)和气温(MAT)作为气候指标。同时，利用全球集合模型RCP2.6和8.5的模拟气候数据以及GFDLCM3、MIROC5和MPIESMLR3个全球气候模式(GCMs)数据作为模型输入，提取1992-2016年基线情景和2020-2099年未来情景的MAP和MAT值。CASA-GRAMI模型、InVEST模型和HargreavesSumani方法被用于估算GPP、eWBR、蒸散发(ET)和eWUE。研究结果表明：（i）1992-2099年，澜沧江-湄公河地区（LMR）西部的GPP、eWBR和eWUE均呈上升趋势，其中缅甸中部和西南部、泰国西部和南部地区GPP、eWBR和eWUE值较高;（ii）多数情景下eWBR下降;而在RCP2.6情景下，2030年和2050年的eWUE均有增加(分别为0.15gC.kg-1.H2O.yr-1和0.13gC.kg-1.H2O.yr-1)，在RCP8.5情景下，2050年eWUE略有增加，趋势为0.02gC.kg-1.H2O.yr-1;(iii)常绿和落叶阔叶林的GPP值较高，而落叶阔叶林的eWBR值最低，并且在未来场景中eWUE呈下降趋势；(iv)MAT与GPP,eWBRandeWUE呈显著相关(R2>0.70)，而MAP在所有的RCPs情景中与GPP和eWUE都显示了较弱的相关性(R2<0.50)，表明碳水循环与水热条件的耦合可能是气候变化背景下LMR固碳的关键控制因素。 本研究还评估了近30年来GMS多尺度生态系统空间转移概率和风险程度，主要采用了4种不同的气候指数、生物决定因素和生物地球化学代用指标，划分并提取干旱和极端湿润像元，绘制并量化1992-2020年GMS多尺度(土地覆被、气候和海拔)生态系统风险严重程度和转移概率。结果表明，大约3.8%的GMS生态系统经历了最高的生态系统转移概率，4%具有较高的干旱和极端湿润风险，只有约55%的生态系统处于干旱和极端湿润的低风险之中。柬埔寨和泰国经历的生态系统转移概率和旱涝风险严重程度最高。木本稀树草原和城市土地覆被、温带完全湿冷的夏季和热带降水完全湿润的气候区、-47~200米和≥2500米的海拔高度的区域具有非常高的生态系统转移概率和较高的干湿风险程度。 最后，本研究通过采用环境管理、人类活动、社会经济和基础设施发展相关指标绘制并评估了GMS生态系统易感性。综合采用基于三角模糊数的层次分析法(TFNAHP)作为多准则决策方法(MCDM)和基于一种有监督的支持向量机(SVM)机器学习技术，对指标进行归一化，进而量化评估了生态系统风险降低能力指标水平(易感性、应对和适应能力)。结果表明，约63.8%的GMS处于低至无风险易感性阶段，约37%的GMS处于轻度高危易感性阶段。同时，75%以上的GMS表现为低至无应对能力，只有24%的GMS表现为低至高应对能力。尽管高生态系统应对能力生态系统的占比较小，但75%的区域生态系统风险适应水平较高，其中高适应能力像元占11.5%，极适应能力像元占65%。从GMS内区域和国家对比来看，柬埔寨的生态系统风险敏感性较高(19.1%)，其次是老挝(7.69%)和泰国(7.1%)；老挝和缅甸的应对能力和适应能力在GMS国家和区域中分别高于80%和75%。总的来说，论文在GMS/LMR区域层面上开展了不同方面的研究,强调并分析了区域和国家层面上多种人为活动措施导致的气候环境和社会问题。本研究深入评估了人类活动和气候变化对森林覆盖及生态系统功能的影响，特别是森林砍伐、极端气候变化和社会经济发展对生态系统转移、风险和恢复力的作用与影响。本文的研究结论将有助于加深对GMS及其他热带地区生态系统恢复机制的理解，并可为决策者在联合国(UN)环境可持续发展目标(SDGs)下制定应对气候变化和生态系统恢复措施以及可持续生态管理提供重要的科学支撑。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 英语 |
| 页码 | 190 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/186900]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | ALPHONSE KAYIRANGA. 气候和土地利用变化对大湄公河区域森林动态变化及其生态服务价值的影响[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2022. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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