叮！一个国家级大项目@你~
2022/10/20 7:00:00 科学大院
正文共4100字，预计阅读时间约为11分钟
也可点击本篇推文音频，用耳朵聆听知识~
提问：这张花花绿绿的地图代表什么？
(作者供图)
如果现在你不知道，那么看了下文一定知道~~
PS：还有机会参与这个大项目哦!
与众不同的藏宝图
上图是1:100万中国植被类型图的更新版，里面每个不同的色块代表着不同的植被类型。
小知识
植被是生活在一定范围内并相互作用的植物总和。它与我们的生活息息相关，不仅可以提供食物、能源、材料等，还能保持水土、涵养水源、净化空气，为维持生态平衡、稳定和改善人类生存环境起到了重要作用。
中国幅员辽阔，气候和地形多样，孕育了种类丰富的植物，是世界上植物多样性最丰富的国家之一。这些植物的组合也形成了丰富多样的植被类型，例如大兴安岭的寒温带针叶林、长白山的温带针阔叶混交林、西双版纳的热带雨林、呼伦贝尔的草甸草原、可可西里的高寒草原等。
我国植被类型示例照片(左右滑动查看)
从左到右依次为：白桦林、藏北嵩草沼泽草地、盐爪爪荒漠(图片来源：中国科学院植物研究所 郭柯)、贝加尔针茅草原、兴安落叶松林(图片来源：中国科学院植物研究所 胡天宇)
藏宝图的正确打开方式
植被图是根据植被类型分布绘制的图件，就像是一张藏宝图，记录各种植被类型的分布和面积。这些基础信息让生产人员、政府管理人员以及科学研究人员可以更加科学、合理地开展资源开发、国土治理、区域规划、生态安全和生物多样性保护等活动。
例如，红松落叶阔叶混交林中的红松松子作为东北特产不仅是特色食物，还能制成保健品、医药等重要产品。另外，红松还是国家二级保护树种，了解红松落叶阔叶混交林的空间分布对于保护和开发红松资源具有重要的意义。
1:100万植被图中红松、落叶阔叶混交林的空间分布
(作者供图)
绘制藏宝图也需要培训哦
与传统的土地覆被图不同，植被图记录的信息更为详细，绘制的难度也更大。绘制土地覆被图一般是为了识别某个区域是森林、草地还是其他类型，普通大众无论是在实地，还是通过影像都能够很好辨别。
小知识
土地覆盖图是表现土地自然面貌和人类开发利用状况、特点及其区域结构特征的专题地图，其内容包括耕地、林地、草地、水域、居民点、工矿交通用地、沙漠、冰川雪被等的分布状况。
绘制植被图则是需要知道这片森林主要由哪种树木构成，没有经过专业训练的人员很难在实地进行辨别。我国北方森林中物种组成相对单一比较容易识别，但在南方森林中由于物种组成复杂，识别难度也大大增加。
另外，从遥感影像上识别植被类型难度也很大。不同植被类型在影像上虽然有所差异，但是对于不了解影像覆盖区域植被类型组成的人员来说判读更是难上加难。因此，植被图绘制工作需要大量具有植被生态学知识的专业人员参与。
植被制图的进阶之路
植被制图是在植被研究基础上逐步开展的。中国的现代科学植被研究始于20世纪20年代后期，并在新中国成立之后逐渐组织了一系列大规模的区域性综合考察，为后续植被制图提供了重要的数据基础。总体而言，中国植被制图的发展历史也经历了初级、成熟、深入发展三个阶段。
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三个阶段
(1)植被制图初级阶段(1944-1957)：制图工作处于分散和自发性开展的阶段，以小比例尺植被概图和植被区划图为主。例如黄秉维院士于1944年发表的小比例尺《中国植物区域图》。
1954年江西武功山考察
(图片来源：中科院植物所)
(2)植被制图成熟阶段(1958-1979)：这个时期全国各地组织进行了较大规模的植被考察工作，系统地总结了中国植被资料并引入了苏联地植被制图理论和方法，形成了1:8 000 000《中国植被图》、1:10 000 000《中国植被区划图》、1:4 000 000《中华人民共和国植被图》、《中国植被》、1:1 000 000《中国植被图》等系列植被图。
1963年贵州梵净山考察
(图片来源：中科院植物所)
(3)植被制图深入发展阶段(1980年后)：为了摸清我国植被资源的“家底”，20世纪80年代初，在农业部、科技部和科学院等单位的共同支持下，中科院植物所侯学煜院士和张新时院士等带领来自全国70余家单位的260余名科学家开始了漫长的植被图绘制工作。受到当时技术条件的限制，植被图绘制是一项极其艰苦的工作。科学家们通过制定严密、详尽的野外调查路线，跋山涉水、克服艰险进行实地植被调查来获取第一手的野外植被资料，并结合地形图等资料人工勾勒植物群落边界，确定植物群落分布状况。20世纪80年代末，中科院植物所张新时院士建立了中国第一个植被数量开放实验室，将计算机技术引入植被生态研究中并为植被制图带来了新的技术。
最终，经过三代科学家30余年的努力，我国于2007年发布了《中华人民共和国植被图(1:100万)》，较为详尽地阐述了我国960种植被群系类型的空间分布及其物种组成、结构和功能特点(中国科学院中国植被图编辑委员会, 2007a, 2007b)，并于2011年获得了国家自然科学奖二等奖。
这么高级的项目，你也能参与？
近几十年来，由于植被自然演替、社会经济快速发展、全球气候变化、外来物种入侵和退耕还林还草工程等诸多要素的影响，我国植被群落分布已发生了显著变化。
将我国最新的土地覆被与1:100万植被图进行对比发现，约330万km2的植被大类存在不匹配现象，这主要由于过去30多年间的人类活动、气候变化以及1:100万植被图精度有限等因素导致。为了更好地开展植被资源地保护和利用，亟需对中国植被图进行更新。依托中国科学院先导项目，中科院植物所正在联合全国30余家单位的科技力量对《中华人民共和国植被图(1:100万)》进行现实性更新。
在更新过程中，科研人员采用“公民科学”思想设计并研发了“绿途”APP，大家只需用手机下载APP，就可以通过对群落外貌和优势种特征拍照以及直接记录群系位置的方式快速地采集植被样点数据，助力植被图的绘制工作～
通过众源采集、传统样方调查和历史文献收集等方式，科研人员已收集了超过50万条地面调查记录(下图)，覆盖了8个植被型组、33个植被型、73个植被亚型和627个群系。在上述海量调查数据的支持下，科研人员结合卫星遥感影像、物候、气候、土壤和地形等数据，采用机器学习方法实现了1:100万中国植被图的现实性更新。
植被图更新工作所收集与采集的地面调查记录分布图
(图片来源：参考文献[3]，审图号：GS(2020)1044)
中国的植被，有哪些变化？
从更新版的1:100万中国植被图来看，我国北方的“退耕还林”和沙漠化治理工程效果显著，大幅增加了植被覆盖的面积；南方的植被类型分布则变得更为破碎；受气候变暖的影响，青藏高原的草丛、草甸和高山植被的分布变化较大。
更新后植被型组水平的中国植被图
(图片来源：参考文献[3], 审图号：GS(2020)1044)
由于更新版1:100万中国植被图更好地反映了植被现状，政府部门已经将其用于自然保护区和水土保持等规划工作。科研人员还利用两期植被图研究了中国植物群落复杂性的时空变异。
小知识
植物群落复杂性，即植物群落类型的异质性，可以调节陆地生态系统中的诸多生物过程，并进而影响其面对环境变化所表现的稳定性与可持续性。
科研人员发现随着海拔的增加，植被类型更多、更复杂。气候条件对植物群落复杂性的影响因生物地理分区而异。当温度和降雨成为影响植物生长的主要因素时，其对植物群落复杂性的影响更明显。在时间尺度上，尽管观察到中国植被变绿的趋势，但过去30年内中国植被复杂度整体呈现显著下降的趋势。
虽然人类活动在一定程度上会降低植物群落复杂性，但在适当的政策下，合理的植被保护与恢复工作可以对维持植物群落复杂性产生正向作用。例如，中国北方的“三北防护林”等区域的植物群落复杂性有明显的上升趋势，这表明植被保护与恢复政策在植被资源可持续利用中有着重要的作用。
20世纪80年代至2015年中国植物群落复杂性的变化分布图
罗马数字I-VII代表中国东南部、喜马拉雅山脉东部、青藏高原、中国北方、蒙古高原、中国东北和中国西北部的生物地理分区
(图片来源：参考文献[4], 审图号：GS(2020)1044)
结语
1:100万中国植被图更新版是新一代中国植被图绘制过程中的过渡产品，仍无法完全反映中国植被类型的现状，而且还存在1:100万中国植被图的遗留问题。目前，中科院植物所联合全国30余家单位的科技力量正在紧锣密鼓地绘制新一代中国植被图——1:50万中国植被图。
在新修订的中国植被分类系统、众源采集、卫星遥感、地理信息系统等新技术和全国各省市自治区植被生态学家的理论知识的支持下，相信新绘制的植被图将能更准确地反映我国的植被类型及其分布，更好地为森林、草地等生态系统研究、生物多样性保护、森林资源管理规划等提供重要的科技支撑作用。
参考文献：
[1] 中国科学院中国植被图编辑委员会(2007a). 中华人民共和国植被图(1:1000000). 北京: 地质出版社.
[2] 中国科学院中国植被图编辑委员会(2007b). 中国植被及其地理格局: 中华人民共和国植被图(1:1000000)说明书. 北京: 地质出版社.
[3] Su Yanjun, Guo Qinghua, Hu Tianyu, Guan Hongcan, Jin Shichao, An Shazhou, Chen Xuelin, Guo Ke, Hao Zhanqing, Hu Yuanman, Huang Yongmei, Jiang Mingxi, Li Jiaxiang, Li Zhenji, Li Xiankun, Li Xiaowei, Liang Cunzhu, Liu Renlin, Liu Qing, Ni Hongwei, Peng Shaolin, Shen Zehao, Tang Zhiyao, Tian Xingjun, Wang Xihua, Wang Renqing, Xie Zongqiang, Xie Yingzhong, Xu Xiaoniu, Yang Xiaobo, Yang Yongchuan, Yu Lifei, Yue Ming, Zhang Feng, Ma Keping. 2020. An Updated Vegetation Map of China (1: 1000000). Science Bulletin. 65(13): 1125-1136.
[4] Su Yanjun, Guo Qinghua, Guan Hongcan, Hu Tianyu, Jin Shichao, Wang Zhiheng, Liu Lingli, Jiang Lin, Guo Ke, Xie Zongqiang, An Shazhou, Chen Xuelin, Hao Zhanqing, Hu Yuanman, Huang Yongmei, Jiang Mingxi, Li Jiaxiang, Li Zhenji, Li Xiankun, Li Xiaowei, Liang Cunzhu, Liu Renlin, Liu Qing, Ni Hongwei, Peng Shaolin, Shen Zehao, Tang Zhiyao, Tian Xingjun, Wang Xihua, Wang Renqing, Xie Yingzhong, Xu Xiaoniu, Yang Xiaobo, Yang Yongchuan, Yu Lifei, Yue Ming, Zhang Feng, Chen Jun, Ma Keping. Human-climate coupled changes in vegetation community complexity of China since the 1980s. Earth’s Future (online), doi: https://doi.org/10.1029/2021EF002553.
作者单位：中国科学院植物研究所审核：王国宏 单位：中国科学院植物研究所
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