研究

海洋岛屿的森林砍伐和经济增长趋势突出了在保护方面需要中尺度分析和改进的中程理论

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 数据描述
  • 景观破碎度的测量
• 结果
• 讨论和结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性声明
• 文献引用

介绍

森林支持许多物种，并提供广泛的经济和文化上有价值的商品和服务。例如，它们在碳封存和储存方面的作用在全球具有重要意义(Molotoks等，2018年)。全球分析表明，总体上，森林有萎缩和退化的趋势(Achard等人，2002年，Hansen等人，2013年，Curtis等人，2018年，Song等人，2018年)，森林碎片化加剧(Kasperson等人，1995年，Turner等人，2001年)一个,Nagendra et al. 2003, Fearnside 2005)。然而，在一些地区(如北美)已经广泛发生了再造林(将被砍伐的地区通过种植或再生恢复为森林)，森林覆盖变化的时间序列显示出森林砍伐和再造林率的高度变化和不确定性(Angelsen, 2001年)。

森林砍伐是由一系列与地理和历史背景有关的直接和最终原因驱动的(Geist和Lambin 2002年)。Curtis等人(2018年)将27%的全球永久森林损失归因于商品生产，其他损失主要来自林业(26%)、转移农业(24%)和野火(23%)。他们的分析表明，发达国家和发展中国家(“全球南部”)之间存在明显的分歧，大多数由大宗商品驱动的森林砍伐和农业转移发生在拉丁美洲和亚洲的发展中国家。然而，导致森林损失的许多不同的、相互作用的变量使理解、管理和管理森林损失具有挑战性(Angelsen 2001年，Geist和Lambin 2002年)。概括性分析掩盖了各种不同空间和治理尺度下的复杂性和反馈。全球分析还着重于景观组成的度量(生境或土地覆盖的数量)，而在很大程度上忽略了景观配置的变化(生境或土地覆盖的安排，在土地覆盖的背景下，这是指不同土地覆盖类型的相对位置和分散)。生境配置对森林砍伐的重要性已在更细空间尺度的个别案例中得到广泛探讨(例如，Laurance等人2002,Perz等人2008,Lorena和Lambin 2009, Cumming等人2012)，但与对全球趋势的理解联系不大。

人们提出了几种假说，试图解释与财富相关的森林变化。首先，森林过渡理论提出，工业化期间森林覆盖率下降之后，在积累了足够的财富之后，森林覆盖率可能会有很大的滞后增加(Mather 1992, 2001)。其次，研究人员尝试将环境库兹涅茨曲线(EKC;Kuznets 1955年)对森林进行了研究，并用它来论证森林损失将遵循与经济增长相关的u型曲线。这些理论提出了一个相似的趋势，但不同的潜在机制。森林过渡理论援引了一种农业对土地质量进行调整的机制，其依据是:随着时间的推移，农业生产将集中在更小的、更好的土地上，贫瘠的土地将被放弃，并经历森林更新(Mather和Needle 1998年)。相比之下，EKC提出，随着社会变得更加富裕，他们会加大对环境保护和改善的投资，这再次导致森林的扩张。然而，这两种理论都引起了很大的关注。Perz(2007)认为，森林转型理论在森林的概念、森林动态的处理、森林转型的解释以及其普遍性方面存在局限性。同样，除了一些主要与污染有关的例外，EKC已被证明不适用于广泛的环境问题(Dasgupta等人，2002年，Stern 2004年)，对76个发展中国家的广泛元视野发现，它在森林中的应用几乎没有支持(Koop和Tole 1999年)。 In general, while no one denies that changes in forest cover are nonlinear and complex, there appears to be little consensus over singular mechanistic explanations for either deforestation or reforestation (Angelsen and Kaimowitz 1999, Chowdhury and Moran 2012) and a strong need for greater awareness of context dependence in forest-cover dynamics (Perz 2007).

背景依赖性在土地覆被变化研究的尺度选择上尤为明显。局部分析往往非常详细，得到了具体的解释，但缺乏普遍适用性。相比之下，全局分析提取了更可预测和更一致的大范围模式，但往往无法解释其潜在机制(Levin 1992)。我们提出，有必要对森林覆盖趋势的模式和过程进行中程分析，以满足最近对发展更强背景化(“中程”)理论的呼吁(Meyfroidt等人，2018年)，将细尺度细节和大尺度模式联系起来。

因此，我们通过探索海洋岛屿作为了解全球森林砍伐模式的中生态系统的潜力，解决了全球和当地森林砍伐分析之间的差距。我们使用“中尺度”指的是介于全球或大陆分析和本地分析之间的分析尺度，其中“本地”指的是单个社区定期访问的区域。中尺度的岛屿面积从4400公顷到1.9 × 10公顷不等⁸哈哈。由于在已发表的文献中普遍缺乏比较的、中尺度的分析和中等范围的理论，我们无法利用现有的理论先验地选择案例研究。因此，我们的分析更广泛的目标是使用模式分析来探索中等水平、中等规模的案例集中的趋势，反过来，可以通过创建森林变化类型学来促进情境化、中等范围理论的发展，这些类型学反映了可以产生给定模式的一系列原因。

大多数海洋岛国(以及由大陆国家治理的有人居住的海洋岛国)都很小(< 10000平方公里)，而且在地形、生态和社会方面都存在异质性。它们清晰的边界使进出口估算变得简单，而且它们的规模意味着资源限制比更大的系统更早显现出来，从而使我们能够洞察诸如移民和人口过剩等全球现象在景观层面的后果。岛屿被认为是全球范围内景观碎片化研究的理想代理(Lugo 2002)，并为理解社会-生态弹性提供了基础(MacArthur and Wilson 1963, Lugo 2002, Warren et al. 2015, Patiño et al. 2017)。然而，很少有关于岛屿间土地覆盖变化的定量比较研究。

我们研究了23个不同岛屿的景观组成和景观配置的变化。为了使这第一个中尺度分析易于理解，我们将分析限定在六个可能解释国家经济发展水平与森林覆盖变化之间关系的关键经济驱动因素上。基于全球分析的结果(例如，Curtis et al. 2018)，我们期望发现(1)发达国家和欠发达国家之间的森林砍伐率和森林砍伐模式有明显的区别，国家经济与森林砍伐率密切相关;(2)经济指标和景观变化模式之间的明确联系，因为为农业和大宗商品生产(如纸浆和纸张)砍伐森林的模式通常与为林业或因野火砍伐森林的模式不同(Henders et al. 2015)。

方法

数据描述

利用多传感器地球观测卫星数据，以300米的空间分辨率量化了1992-2015年23个岛国的全球森林覆盖变化:安达曼和尼科巴、安提瓜和巴布达、巴哈马、古巴、塞浦路斯、多米尼加共和国、斐济、海地、印度尼西亚、牙买加、日本、马提尼克岛、毛里求斯、菲律宾、巴布亚新几内亚、波多黎各、新加坡、所罗门、斯里兰卡、台湾、塔斯马尼亚、瓦努阿图和桑给巴尔。这些岛屿构成了我们能在足够的变量范围内找到可靠、一致数据的最大样本量。它们涉及广泛的社会、生态和经济条件，包括温带和热带生态系统，以及广泛的不同政策和治理。因此，它们为全球范围内景观破碎化的研究提供了很好的代理。

我们使用了气候变化倡议(Santoro等，2017年)下生成的全球土地覆盖数据。beplay竞技数据来源于先进超高分辨率辐射计(AVHRR) 7天复合图像、中分辨率成像光谱仪(MERIS)全分辨率7天复合图像和(2014年和2015年)机载Autonomy-Végétation (PROBA-V) 7天复合图像的多传感器时间序列。年度土地覆盖地图来自2003年至2012年MERIS全分辨率和降低分辨率档案生成的唯一基线土地覆盖地图(表1)，并分为六大土地类别:农田、森林、草地、湿地、聚落和其他土地(附录1中的表S.1)。此外，利用1992 - 1999年AVHRR时间序列、1999 - 2013年SPOT-VGT时间序列和2013年、2014年和2015年PROBA-V数据测量了1 km范围内的土地覆盖。当MERIS全分辨率或PROBA-V时间序列可用时，在1公里处检测到的变化在300米处缩放。最后一步是对10年基线土地覆盖地图进行回调和更新，生成1992年至2015年的24张年度土地覆盖地图。

景观破碎度的测量

我们利用FRAGSTATS (McGarigal et al. 2012)在分类和景观水平上量化指标，测量了森林生境区域(组成)和布局(配置)随时间的土地覆盖变化。指标包括对比、形状复杂性、聚合和隔离(表2)。Turner等人(2001)给出了正式定义b)和McGarigal等人(2012)。

为了校正不同度量值的差异，我们将30个岛屿的景观度量值标准化，方法是减去该度量值的平均值并除以该度量值的标准差。使用每个指标的标准化值(表2)，我们进行了三组分析，以探索岛屿内部和岛屿之间的森林组成和配置的变化。分析包括:(1)1992 - 2015年森林覆盖总体变化的量化和岛屿间比较;(2)岛屿间森林覆盖变化轨迹的比较;(3)评估岛屿之间在国内生产总值(GDP)方面的异同。

第一组分析使用了PLAND指标(表2)，利用标准百分比变化关系量化了1992年至2015年期间森林覆盖的净损益。表3给出了量化的术语范围。我们使用百分比变化是因为岛屿在面积上表现出相当大的差异，而且森林组成和配置的许多指标是规模相关的。重要的是，净百分比变化并不反映土地覆盖变化率或变化轨迹的其他性质的变化。因此，我们的第二组分析考虑了使用时间序列数据的森林动态，需要识别模式和随机组件，以获得不相关的时间数据点。我们使用R (R Core Team)的“Stat”包中的自相关函数“acf”确定值在5年的滞后时间内不相关。为了进行分析，我们将这24年的时间分为四个子时期(至少5年):1992-1997年、1997-2002年、2002-2007年和2007-2015年。

基于标准经济增长理论，我们选择了连接经济增长和环境可持续性的关键经济指标，这些理论表明财富、劳动、资本、环境存量和人类福祉之间存在联系(例如，熊彼特1983年，索洛1956年，斯旺1956年，Chenery等人1986年，林和Rosenblatt 2012年)。我们重点关注了Cumming和von cramon - taubadell(2018年)认为与发展轨迹密切相关的五个变量:人口增长、GDP(人均GDP[恒定当地货币单位])、森林租金、人类发展指数(HDI)和农业增加值(GDP %)。这些数据来自世界银行公开数据集(https://data.worldbank.org/)．国家经济本质上是双峰的，经济上较不富裕的国家(HDI = 4)和经济上较富裕的国家(HDI = 1)倾向于两种不同的社会生态吸引(Cumming和von Cramon-Taubadel 2018)。人类发展指数= 4的国家更严重、更直接地依赖自然资源和农业，随着人口增长，GDP会下降。简单地说，人们可能会认为，在人类发展指数为4的国家，较高的人口增长率会导致更大的森林砍伐水平，而在人类发展指数为1的国家，较高的人口增长率会导致更高的GDP(例如，技术和服务业的结果)，并可能减少对生态系统的直接依赖和更低的森林砍伐率。然而，一系列复杂的反馈意味着不同指标变量与森林砍伐本身之间的关系不一定一致。

我们使用组成和配置矩阵以及匹配的经济数据来测试森林覆盖变化之间的相关性。我们的第三组分析使用了Mantel检验和R (Dixon 2003)中“纯素”包装中的非参数斯皮尔曼方法。Mantel检验使用时间上不相关的数据点(生态矩阵[组成和配置]和经济增长驱动因素)进行，即仅针对四个子周期。Mantel检验以不相似矩阵作为输入参数;这些矩阵是使用带有默认参数的vegan包中的“vegdist”函数计算的。Mantel测试使用人口增长人均GDP数据，包括21个岛屿。关于森林租金，有20个岛屿的数据，关于农业价值(GDP %)和人类发展指数驱动因素，有19个岛屿的数据。

在我们的第四组分析中，我们首先根据森林覆盖变化(包括组成和配置)对岛屿进行分组，然后测试森林覆盖变化组成员与GDP之间的关系。为了检查可能出现的统计偏差，如果较小的岛屿有较弱的经济，我们还使用标准化的景观指标和比例测试了GDP和岛屿面积之间的相关性。分组使用了一种无监督的、双层的层次聚类方法，使用时间序列聚类方法计算每个岛的不相似度度量(R中“TSclust”库中的“diss”函数;Montero和Vilar 2014)。TSclust校正了时间相关的成分，所以我们使用整个研究周期(而不是子周期)的数据来创建组。接下来，对于每个指标，我们使用Ward最小方差方法进行分层聚类，基于目标函数(误差平方和)的最优值为每个岛分配聚类成员。选择“病房。之所以使用D2”，是因为它比“Ward”更有效地最小化了Ward的最小准则。D”方法(Murtagh and Legendre 2014)。树状图聚类是基于成对的不相似性和切割树的组数(k= 4)和R中包“factoextra”的“fviz_dend”函数的高度参数(Kassambara和Mundt 2017)。最后，为了检验绝对岛屿面积对相关变量的影响，我们比较了岛屿面积、人口增长和变化、总森林面积(公顷)和森林面积的变化(使用表4中的数据)。每个岛屿的经济变量、森林租金(GDP %)、农业(以及林业和渔业)增加值(GDP %)和人类发展指数与森林覆盖的总结数据见附录1(表S.2)。

结果

各岛屿森林净覆盖的平均变化为- 3.14%±15%。森林覆盖净损失的范围按面积计算约为- 50 - - 1%，森林覆盖净增加的范围约为1 - 28%(图1)，由森林净变化百分比确定(附录1中的图A.1)。11个岛屿经历了森林覆盖净损失(即< - 1.0%)，8个岛屿经历了森林覆盖净增加(即> +1.0%)，4个岛屿的森林覆盖率保持稳定(在- 0.22 - 0.90%之间)。表明研究数据中森林砍伐和再造林动态的复杂性(森林覆盖平均变化的正式定义和相关术语见表3)。

对四个子时期的变化轨迹的分析显示，随着时间的推移，景观构成和配置的复杂模式相似(图2)。为了说明这一点，我们使用了日本、新加坡和PNG的变化轨迹;这些岛屿是根据森林覆盖指标(图3)和其他配置指标分组的。对于这些岛屿而言，尽管森林覆盖的净变化保持在较低水平(−3.5至+3.5%)，但景观配置发生了显著变化，这对依赖于连通性的生态过程具有潜在的重要意义。例如，1992年至2015年，日本的净森林覆盖变化较低(+0.26%)，时间序列分析表明，森林斑块的复杂性和边缘长度保持稳定(形状增长约0.20%，边缘增长约2%;形状和边缘分别减少了0.64%和1.53%)。相比之下，2002 - 2007年，聚合指数和块状度都发生了显著变化，分别下降了- 17.6和- 41%。例如，在2007-2015年期间，日本的块状体增加了37%。

为了评估岛屿之间在经济变量方面的异同，我们使用景观指标和相应岛屿的经济驱动因素进行了Mantel检验。比较经济变量和中尺度土地利用的Mantel检验(表5)表明，30个实例中有4个支持原假设(例如，森林租金和森林覆盖具有Mantel统计数据)r= 0.8182,P= 0.05);对于其他的，零假设被拒绝(例如，人均GDP和块状的比较给出r= 0.4303,P= 0.0750)。

为了评估岛屿之间在GDP增长方面的相似和不相似之处，我们根据岛屿在景观指标方面的相似度对岛屿进行了分组(图3)。这个无监督聚类分析表明，岛屿有四个天然聚类(k= 4)。群代表的是相互之间比其他岛屿更相似的岛屿分组，提供了独立于其经济数据的无偏见的岛屿分类。岛屿在所有指标上都不属于同一群，这表明它们的森林覆盖轨迹缺乏一致性。对国家经济变量和中尺度土地利用是否相关的方差分析检验(表6)表明，在23个实例中，有2个原假设得到支持;对于其他的，零假设被拒绝。此外，森林面积与GDP之间的相关性较弱(Spearmanρ=−0.19,P< 0.37)。因此，我们没有发现森林覆盖变化和经济增长之间的明确关系。

最后，将绝对岛屿面积的对数与人口密度、森林面积和森林斑块大小的变化进行比较，没有发现显著的相关性(df = 3，平方和= 8181，F= 12,P< 0.0001)，表明我们的结果不是考虑森林覆盖的相对变化而不是绝对变化的人工产物。

讨论和结论

与大多数全球森林砍伐分析(Achard et al. 2002, Hansen et al. 2008, 2013, DeFries et al. 2010, Song et al. 2018)形成鲜明对比的是，在中尺度分析层面考虑森林覆盖变化模式和趋势，并没有根据经济数据提供明确的国家分离。我们在地理和社会经济异质性岛屿中发现了四个广泛的组成和配置集群，这些集群具有不同的森林覆盖，尽管每个集群的成员在每个森林相关指标上并不一致。按森林覆盖变化定义的岛屿群包含混合的经济和社会经济类型，地理上也各不相同。这些结果描绘了一幅比粗略的全球土地覆盖变化分析更为复杂的图景，并表明目前对森林覆盖和经济活动之间关系的理解具有很强的规模依赖性。缺乏总的趋势是令人感兴趣的，这表明现有的毁林理论没有充分包括重要的过程和动力;因此，岛屿似乎为进一步研究森林砍伐的细微和广泛驱动因素之间的联系提供了一个有趣和潜在可行的切入点。

虽然地方和中尺度的土地利用趋势受到国家和全球趋势的影响(Geist和Lambin 2002年)，但它们可能有很大不同。对于30个实例中的4个(Mantel检验，表5)和23个实例中的2个(ANOVA检验，表6)，我们的零假设得到了支持(例如，森林覆盖)，而对于其他实例则被拒绝(例如，边缘密度)，没有提供明确的证据来支持景观指标与经济增长驱动因素之间的关系。如果组成和配置指标受到经济增长的直接影响，那么森林覆盖变化与经济增长应该是密切相关的(Crespo Cuaresma等人，2017年)，这意味着仅凭国家一级的经济趋势不足以解释森林砍伐。简单地说，我们的数据表明，财富本身并不能推动森林保护，发展中国家并不一定是森林的糟糕管理者，尽管它们在经济上对森林的依赖程度较高。对于较大的国家来说，通过遥感简单地比较国家一级的经济指标与森林砍伐本身，忽略了市场、准入和定居模式的中尺度动态，而这些动态可以强烈影响森林的损益和经济增长模式。许多作者(Cropper和Griffiths 1994年，Angelsen和Kaimowitz 1999年，Lykke等人2002年，DeFries等人2010年)强调了人口、政策和经济因素，这些因素导致对农业、牧场和木材的需求不断增长，进而对森林造成压力，但这些影响在不同尺度上的相关程度一直不太清楚。令人鼓舞的是，在各种各样的国家一级经济条件下似乎都能保持有效的森林覆盖。因此，我们的研究结果为最近呼吁加强发展中端情境化理论提供了新的实证支持(Magliocca等，2018年，Meyfroidt等，2018年)。

配置指标描述了森林损失和破碎化对生态过程和生态系统服务的额外影响。尽管在保护生物学中，关于栖息地组成和栖息地配置的相对重要性的争论仍在继续(Fletcher等人，2018年，Fahrig等人，2019年，Miller-Rushing等人，2019年)，但有充分证据表明，栖息地碎片化对广泛的生态过程有影响(Cunningham等人，2015年，Haddad等人，2015年)。有趣的是，在我们分析的一些岛屿中，景观配置指数的变化远远大于组成指数的变化，这表明森林利用方式的微妙差异。这些变化在全球范围的分析中基本上无法被检测到，这支持了这样一种观点，即景观变化的中尺度分析提供了一种潜在的有用的方法，将全球和当地的变化驱动因素联系起来。

不同尺度的森林覆盖分析所得结果的差异可能对森林政策和养护努力产生重要影响。例如，Le et al.(2012)发现，大多数森林保护政策关注的是短期生物多样性恢复或木材生产的种植面积和初始树木存活，而忽视了长期成功和可持续性的更广泛标准。Treby等人(2014)也发现全球、国家、州和地区森林管理计划之间存在显著差距;汤克逊等人(2016)发现，小块土地通常不受法律保护，不被转变为其他土地用途。全球森林覆盖的长期变化有充分的文件记录，可用于设计管理森林管理和土地使用的政策(例如，重新造林和造林政策)。

展望未来，理论表明，森林管理政策设计和实施之间的尺度不一致可能导致糟糕的森林管理和保护(Epstein et al. 2015)。我们的分析强调，可持续治理森林的工作的核心问题之一是，如何在不同的尺度(国家、区域和地方)上协调不同的政策和森林倡议，使其既在尺度内有效，又在尺度间一致。要了解森林砍伐和不同规模植树造林的驱动因素，就需要对森林砍伐的相关影响进行深思熟虑的衡量和跨案例比较，影响范围从通过区域治理结构的国家政策到地方法规和准则。获得这些数据尤其需要社会科学家走出他们的标准范式(即在单一地点进行深入研究)，而是比较来自不同系统的多个研究地点的趋势，这些研究地点在区域、国家和地方尺度上都是不同的(Cumming等人，2020年)。因此，考虑岛屿及其用来了解地方和国家政策尺度如何相互关联的方法，可以为制定更有效的森林保护政策提供重要的新见解。

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