综述：生态修复、生态系统修复与森林景观修复文献中的多元话语

《Restoration Ecology》：Diverse discourses in ecological, ecosystem, and forest landscape restoration literature

　　

生物多样性丧失背景下，修复已成为关键应对策略。然而，修复领域呈现出多样化话语（discourses），这些话语通常在三种主要修复框架下并行展开，即生态修复（ecological restoration）、生态系统修复（ecosystem restoration）和森林景观修复（forest landscape restoration）。这些框架常以不同但部分重叠的方式加以应用。

因此，本文探讨这些关键框架在修复的生态、社会、经济、政治与文化层面上的相对侧重。

研究人员采用结构化文献综述（structured literature review），识别并表征2005年至2024年间发表于修复文献中的主导性话语。

研究识别出两大主要文献分支：社会—制度分支与实践—生态分支。其中，“社会—制度分支”包含聚焦“森林修复与政策”和“整合性修复概念”的聚类；“实践—生态分支”包含“修复技术与实践”“面向气候行动的农田修复”以及“经典生态修复”等聚类。“森林景观修复”一词在“社会—制度分支”中最为突出；“生态修复”主要用于“实践—生态分支”；而“生态系统修复”则同时出现于两个分支。

研究发现表明，尽管这些话语共享共同目标，但其在术语、尺度、价值取向、利益相关方参与程度，以及偏重理论还是实践方面均存在差异。因此，“修复”已发展为一个多元领域，纳入了不同且往往隐性的偏向：或倾向于关注人类及其生计，或倾向于关注自然生态系统。认识到迄今为止这种理解上的多样性，对于进一步推进整合性的社会—生态修复路径将至关重要。

Introduction

文章首先指出，退化生态系统修复已成为全球保护实践的重要组成部分，并在国家与次国家尺度治理中获得广泛重视。围绕修复，当前最突出的三种框架包括生态修复（ecological restoration）、生态系统修复（ecosystem restoration）与森林景观修复（forest landscape restoration）。三者虽在历史演化上部分平行推进，但在修复目标、尺度设定及问题关注点上并不完全一致。文章回顾了生态修复自20世纪80年代以来作为以生态学为基础的科学引导型实践的发展历程，指出其早期重点在于帮助受损生态系统恢复至接近历史参照状态，强调本地物种重建、生物多样性维持与生态完整性。随着全球变化加剧，修复界 increasingly 关注历史参照的适切性问题，现代生态修复因此扩展到时空多元参照、生态韧性（resilience）等更宽广的目标。

在此基础上，文章进一步梳理森林景观修复（forest landscape restoration）的提出背景。该框架于21世纪初兴起，主要面向曾经森林覆盖但现已退化的景观，强调在景观尺度上整合生态、社会与经济目标，突出多功能景观、人类福祉提升以及森林要素重新嵌入景观格局的重要性。与之相比，生态系统修复（ecosystem restoration）作为近年受到更多国际关注的总括性概念，在联合国（UN）“生态系统修复十年”推动下，被塑造为跨生物群系、兼顾生态与社会维度的广义修复框架。文章据此提出核心问题：这些术语是否被以相同含义使用，不同术语背后又隐含何种议程与价值偏向。为回答这一问题，研究从“话语（discourses）”视角切入，将其理解为由叙事、概念、意识形态与表意实践构成的意义系统，并据此考察修复科学与实践中的多重理解路径。

Methods

方法部分说明，本研究旨在通过系统识别主导性话语，推进对生态修复、生态系统修复与森林景观修复在理论与实践层面的理解。研究有意聚焦高被引文献，理由在于高被引成果通常对既有话语的形成具有更强影响力，因此适合用于识别修复研究中的主导性概念框架与叙事。研究者于2024年4月与6月在Web of Science中，以“ecosystem restoration”“ecological restoration”“forest landscape restoration”为题名或摘要关键词开展检索，并将文献范围限定于Biodiversity Conservation、Ecology、Environmental Science、Environmental Studies和Multidisciplinary Sciences等类别。研究并未纳入虽与修复相关、但不包含“restoration”一词的检索项，如“agroforestry”或“regenerative agriculture”，以确保分析对象集中于上述三种修复术语所承载的话语差异。

随后，研究按被引频次排序，并以2010—2024年间每5年为一个时间段进行分组；考虑到“ecological restoration”术语使用历史更早，又额外纳入2005—2009年时间段。每一术语框架在各时间段中选取被引最高的10篇文献进行深入评估，最终纳入96篇同行评议论文；另补充9篇与相应时期制度发展密切相关的灰色文献（gray literature），总计105篇文献。研究特别指出，生态修复与生态系统修复文献通常较森林景观修复文献获得更高引文，这可能与后者更偏向森林生物群系及树木中心取向有关。尽管不同文献的受关注程度并不完全相当，但该方法仍可作为识别主导性修复话语的透明基础。

每篇文献随后依据120个问题构成的编码框架进行评估，这些问题覆盖当代修复话语中的广泛生态与社会主题。每个问题按0—2赋分：0表示完全未涉及，1表示有所提及但非核心，2表示为文献重点。编码过程由两位研究人员共同完成，并通过共同制定编码协议、试编码以及持续讨论分歧案例来保障编码者间一致性。之后，研究基于所得矩阵开展凝聚型层次聚类分析（agglomerative hierarchical cluster analysis），采用Gower相异性（Gower dissimilarity）计算文献间距离，并以R 4.4.1中`cluster`包的`agnes()`函数和Ward算法进行聚类，最终用树状图呈现结果，并检验各聚类内部三种关键词的使用比例。

Data Analysis

数据分析部分的核心在于利用多维属性相似性识别文献群落。研究采用自底向上的凝聚型层次聚类方法，使初始完全分离的文献个体按预设距离度量逐步合并，直至形成整体聚类结构。由于原始评分属于离散变量，Gower相异性特别适用于处理0、1、2这类非连续数据。通过Ward算法，研究获得了能够较好反映文献间概念邻近关系的树状结构。最终分析不仅关注聚类本身的内容特征，也考察每个聚类对“ecological restoration”“ecosystem restoration”“forest landscape restoration”三类术语的使用分布，从而实现“话语结构”与“术语实践”之间的对应分析。

Results

结果显示，修复文献总体上形成了两大主分支。其一为“社会—制度分支”，共包含36篇文献，特点是更广泛地讨论利益相关方、民生福祉与经济收益，并包含“森林修复与政策”和“整合性修复概念”两个聚类。其二为“实践—生态分支”，共包含69篇文献，主要由经验性研究构成，更强调修复实施、成功标准与生态结果，下设“经典生态修复”“面向气候行动的农田修复”“修复技术与实践”三个聚类。总体而言，前者更具整体性与制度导向，后者则更偏重生态学与操作层面的实践导向。

Terminology Used in the Different Clusters

术语分析表明，多数文献相对稳定地使用三种术语中的某一种，但也存在交叉使用现象。总体上，“森林景观修复（forest landscape restoration）”在社会—制度分支中最为常见；“生态修复（ecological restoration）”更多见于实践—生态分支；“生态系统修复（ecosystem restoration）”则覆盖最广，是唯一出现在所有聚类中的术语。这说明术语与话语之间存在较强关联，但并非一一对应，修复语言具有一定流动性与情境适应性。

Forest Restoration and Policy (n?=?15) (Red Cluster)

该聚类突出强调利益相关方参与，尤其涉及赋权、土地权属、公平等议题。其关注对象主要是曾经森林覆盖的景观，而非所有类型生态系统。此类文献主张将社会经济考量与生态目标相结合，以恢复森林生态系统或森林主导景观，并提升人类福祉与社区参与度。该聚类呈现出一种超越单纯生态结果的整体性修复观，将社会、政治与治理维度纳入修复框架，强调政策在塑造有效森林修复战略中的关键作用。同时，该聚类对具体修复目标的精细化界定，相较其他聚类并不突出。

Integrative Restoration Concept (n?=?21) (Green Cluster)

该聚类以综合多维修复要素为特征，涵盖生态、社会、经济与制度层面。其文献包含较多灰色文献与跨学科来源，反映出打通传统学科边界、形成整合性视角的倾向。相关研究不仅关注生态系统的物理恢复，也强调社区参与、政策支持与可持续管理实践的重要性，主张依据特定生态与社会情境制定具有适应性的修复战略，以同时促进生物多样性与人类社区福祉。需要注意的是，该聚类整体上更偏概念建构，而非经验检验。

Classical Ecological Restoration (n?=?16) (Blue Cluster)

该聚类强烈关注生态完整性（ecological integrity）、韧性（resilience）与生物多样性保护。文献总体上较为贴近传统生态修复原则，强调将生态系统恢复至推定的原始、未受扰动状态。相关讨论涉及被动修复与主动修复等策略，也触及生态新颖性（eco-novelty）等议题。与社会经济收益相比，该聚类显著优先考虑生态结果，体现了修复领域早期强调消除人为影响、恢复历史生态功能的基本立场。同时，该聚类重视以科学为基础的适应性管理（adaptive management）与持续学习，以指导修复过程。

Farmland Restoration for Climate Action (n?=?18) (Purple Cluster)

该聚类聚焦如何利用农业景观应对气候变化并实现修复目标。相关文献主要讨论在农田中整合修复实践，以恢复生态功能并增加碳封存，从而为气候变化缓解作出贡献。研究通常考察多种土地管理措施的有效性，如退化农地再造林、适宜农业技术的引入以及土壤碳储量提升等。其重点在于能够同步实现土地修复与降低大气CO₂浓度的实践路径，因此体现出一种将生态修复与全球环境挑战直接相联系的应用型取向，也是生态目标与气候目标务实结合的代表性话语。

Restoration Techniques and Practices (n?=?35) (Orange Cluster)

该聚类突出修复项目中的技术解决方案与实践方法学应用。文献重点关注修复的技术层面，尝试整合先进科学工具与技术，以提高修复活动的效率和效果，并将生态学知识转化为可操作的规划、优先排序与多尺度实施框架。许多研究讨论如何借助创新技术评估、监测和实施修复活动，也强调通过方法工具弥合生态理论与现场实践之间的鸿沟，为决策提供支持。因此，该聚类是实践—生态分支中最具操作性和方法导向的一类。

Limitations

在局限性部分，作者明确指出，修复研究文献体量庞大，本文所选仅为其中一小部分但具有影响力的样本。一些重要文献因未满足预设检索标准而未被纳入，例如使用“tree restoration”而非三种目标术语的高被引研究。作者承认，不同选择协议可能导出不同样本文献集合，并可能带来略有差异的话语识别结果。此外，如果将“Forestry”纳入Web of Science类别，样本会有所变化，一些发表于专业林业期刊、聚焦协作治理、社会—生态系统与地方社区作用的研究原本可能被纳入。不过，作者认为这些遗漏文献的总体关注点，与本研究识别出的模式基本一致。

Discussion

讨论部分提出三点主要认识。第一，修复领域存在多个并行的话语系统，它们在术语和概念基础上彼此重叠但不完全一致。第二，修复领域持续存在理论概念与实践应用之间的分化，这种分化在“社会—制度分支”与“实践—生态分支”之间表现明显。第三，修复领域语言使用并不稳定，术语具有流动性，这对全球修复倡议，尤其是联合国（UN）“生态系统修复十年”背景下的跨主体协作具有重要影响。

Parallel Discourses on Restoration

作者认为，不同修复话语在恢复退化生态系统这一总体目标上具有一致性，但在关注焦点、作用尺度以及利益相关方参与程度上存在差异。生态修复通常在生态学严谨性上更强，但对社会经济因素关注较弱；生态系统修复和森林景观修复则更重视社会经济整合，却可能在生态严格性上有所不足。与此同时，生态修复文献似乎也更强调目标测量与成效评估。作者指出，这种多样性反映了修复作为一个知识与实践领域的持续演化，其背后既有生态科学进展，也有不同利益相关方视角、历史背景与制度力量的共同塑造。不同生态系统与社会情境需要定制化修复路径，但这种整合也可能带来权衡，例如为追求碳汇或农业生产力而牺牲生物多样性与长期生态健康。

An Ongoing Divide Between Theory and Practice

文章进一步强调，理论与实践之间的张力长期存在且延续至今。社会—制度分支偏重治理、公平和参与，常提出概念框架与行动倡议，但相对缺少经验性或操作层面的支撑；实践—生态分支则着重方法、技术和经验检验，却较少深入社会制度问题。这种分化反映出修复科学的核心挑战，即如何将理论上合理的路径转化为适应现实条件的可执行策略。文章指出，基于历史基线恢复生态完整性的理论模型，在受人类活动和气候变化深刻影响的快速变化景观中未必总是可行；而一些高度技术化的新概念虽然具有科学价值，却未必能立即转化为实践者可理解、可采用的工具。与此相对，现场实施则必须面对物流、经济与社会约束，从而使修复常常需要在规划之外进行妥协和调整。

Fluid Concepts, Fluid Language

在语言层面，研究表明多个修复话语虽各自偏好不同词汇，但术语边界并不稳定。诸如生态完整性（ecological integrity）与韧性（resilience）更常主导生态修复话语，而生态系统服务（ecosystem services）与社会经济收益则在森林景观修复和生态系统修复中更为突出。然而，即便存在这种总体趋势，实际用语仍不完全一致，可能在科学家与实践者之间造成理解偏差。作者据此强调，应采用清晰、明确的定义、术语与分析框架，以提升不同修复主体之间的沟通与合作。文章还指出，话语多样性会影响项目监测与评估；如果缺乏显性且标准化的指标，不同框架下项目结果的可比性将受到限制，从而妨碍对生态与社会经济影响的综合判断。为应对这些问题，未来需要将适应性管理（adaptive management）、稳健治理框架、跨学科研究与更有效的沟通机制结合起来，以推动整合性的社会—生态修复实践。