陸徐偉，宋扎磋，王文穎，索南吉，2*

(1.青海師范大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，青海 西寧 810016；2.青海省人民政府—北京師范大學(xué) 高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，青海 西寧 810016)

目前對于極端氣候的明確定義來自IPCC(聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會)第三次以及第四次評估報告，即在特定的時間空間維度內(nèi)發(fā)生的小概率氣候事件[1-4].極端氣候事件一般主要包括極端溫度、極端降水、極端干旱、氣旋等[4-5].自人類進入工業(yè)化時代以來，人類活動加劇了全球氣候變化，導(dǎo)致極端氣候發(fā)生的概率增加[6-7].與普通氣候變化相比，極端氣候變化對人類發(fā)展和社會穩(wěn)定的影響更為嚴重[8-11]，也會對生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能構(gòu)成更大的威脅[12-13].如2005年的“Gudrun”暴風(fēng)襲擊了瑞典，約6600萬立方米的森林遭到破壞，使該區(qū)域內(nèi)的碳匯在兩年內(nèi)減少了近300萬噸[14]；氣候變暖嚴重影響了中國青藏高原土壤質(zhì)量和草地生產(chǎn)力，導(dǎo)致草地退化的加劇[15-16].也有研究表明極端降水可能會對土壤氮素和水分有效性產(chǎn)生負面影響，降低生態(tài)系統(tǒng)中植物對降雨和氮素利用效率[17].這種來自極端氣候事件的威脅不單表現(xiàn)在生態(tài)系統(tǒng)層面，也體現(xiàn)在群落、種群、物種水平上[18]，如長期干旱導(dǎo)致考拉(Phascolarctoscinereus)種群銳減，洪澇降低了植物的物種豐富度等[19].

近幾十年來極端氣候事件在中國發(fā)生的概率也明顯增加[20]，嚴重威脅了中國的生態(tài)平衡與安全.如2008年中國遭遇了50年一遇的極端寒流，導(dǎo)致中國亞熱帶地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)遭到了毀滅性的破壞以及巨大的經(jīng)濟損失[21-22]；也有研究表明，近些年中國南部地區(qū)的干旱發(fā)生頻率在逐年增加，2009-2010年中國西南地區(qū)發(fā)生的極端干旱事件更是導(dǎo)致了該區(qū)域內(nèi)的植被總初級生產(chǎn)力和凈初級生產(chǎn)力大幅度降低[23].作為一個極端氣候事件多發(fā)的國家，中國未來也將面臨著更加嚴峻的挑戰(zhàn)[24].雖然極端氣候已經(jīng)引起了國內(nèi)學(xué)者的重視，也已有不少極端氣候綜述性論文，但對于涉及生態(tài)系統(tǒng)的極端氣候研究綜述則相對較少，缺乏對該領(lǐng)域研究成果的系統(tǒng)性總結(jié)概括，也缺少對該研究領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，研究熱點的梳理與分析.

文獻計量分析目前已是一種成熟的文獻信息定量分析和數(shù)據(jù)挖掘方法，近些年已被廣泛運用于多個研究領(lǐng)域[25-26].由陳超美教授開發(fā)的CiteSpace軟件有著十分強大的數(shù)據(jù)挖掘能力，也是目前文獻計量統(tǒng)計和數(shù)據(jù)可視化最熱門的軟件之一，該軟件能準確高效地幫助我們探索一個研究領(lǐng)域的研究熱點與前沿等信息[27-29].本研究使用CiteSpace作為文獻計量統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與可視化工具[30]，對中國境內(nèi)極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)的影響研究進行系統(tǒng)綜述.旨在探討中國境內(nèi)極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)的影響研究熱點與趨勢，有助于我們掌握該領(lǐng)域的最新研究動態(tài)與主要方向，為后續(xù)對該領(lǐng)域的進一步研究提供新思路.

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來自于WEB OF SCIENCE(WOS)與中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫核心合集.WOS數(shù)據(jù)庫檢索式為：TS=(“extreme climate*” OR “extreme weather*” OR “extreme precipitation” OR “extreme rainfall” OR “extreme temperature” OR “extreme drought” OR “cyclone” OR “heat wave” OR “El Nino”)；AND(“ecosystem” OR “community” OR “population” OR “species”)；AND(“China” OR “Chinese”)，選擇文獻類型為“Article”和“Review”，檢索時間范圍為2000年1月1日至2021年12月31日，共檢索獲得745條結(jié)果.CNKI數(shù)據(jù)庫檢索式為：主題=極端氣候+極端天氣+極端降水+極端降雨+極端溫度+極端干旱+氣旋+熱浪+厄爾尼諾；并且主題=生態(tài)系統(tǒng)+群落+種群+物種；并且主題=中國+中國的.檢索時間范圍為2000年1月1日至2021年12月31日，共檢索獲得165條結(jié)果(檢索時間為2022年5月26日).

1.2 研究方法

首先，我們對兩個數(shù)據(jù)庫檢索后的745和165條記錄分別進行人工刪減無關(guān)文獻后得到466和78篇相關(guān)文獻，并結(jié)合WOS和CNKI內(nèi)的統(tǒng)計功能和Excel對文獻進行統(tǒng)計，對2000-2021年中國境內(nèi)極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)的影響研究的年發(fā)文量趨勢進行分析.其次，將這些相關(guān)文獻信息作為純文本格式導(dǎo)出保存為本地數(shù)據(jù)源，使用CiteSpace(CiteSpace 5.8.R3)作為文獻計量分析的工具，對2000-2021年中國境內(nèi)極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)的影響的研究力量，研究熱點趨勢進行系統(tǒng)綜述.

2 結(jié)果

2.1 年發(fā)文量

通過對篩選后的文獻進行統(tǒng)計分析得到了不同年份的發(fā)文量隨時間的變化趨勢,如圖1所示.WOS數(shù)據(jù)庫第一次有相關(guān)的文獻出版時間是2008年，可以簡單分為起步-緩慢增長-快速增長3個階段，2008-2011年的年均發(fā)文量為6篇左右，說明當(dāng)時學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域的關(guān)注度相對較弱，正處于起步階段.2012-2015年，更多的學(xué)者和機構(gòu)開始投入到相關(guān)研究中，這段時間發(fā)文量開始緩慢增長，年均發(fā)文量增長到16篇左右.2016-2021年由于全球變化的繼續(xù)加劇，進一步引起了人們對該領(lǐng)域的重視，加之各種研究方法工具基本已經(jīng)成熟，發(fā)文量開始迅速增長，這6年平均發(fā)文量在63篇左右.CNKI數(shù)據(jù)庫中第一次有相關(guān)文獻出版時間是2005年，與WOS數(shù)據(jù)庫相比，其年發(fā)文量波動較小，雖然增長速度不如外文數(shù)據(jù)庫，但逐年發(fā)文量整體仍然呈上升趨勢.可見近段時間學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域愈發(fā)關(guān)注與重視.

圖1 年發(fā)文量趨勢圖

2.2 研究力量分析

2.2.1 國家

分析不同國家的發(fā)文情況可以判斷其對該領(lǐng)域的重視的程度.由于CNKI數(shù)據(jù)庫的文獻來源均為中國，所以本文只對WOS數(shù)據(jù)庫的文獻進行分析，結(jié)果如圖2所示，2008-2011年、2012-2015年、2016-2021年三個階段中國均為發(fā)文量最高的國家，發(fā)文量分別為19、60、330篇，這也與本文在主題的選擇中將區(qū)域定為中國的原因.在2008-2011年，處于起步階段時，參與到該領(lǐng)域研究的國家只有7個，在2012-2015年則有15個國家，而2016-2021年這段時間里參與到該領(lǐng)域研究的國家則達到了45個，可見不止是國內(nèi)，國際上對該領(lǐng)域也愈發(fā)重視.同時我們發(fā)現(xiàn)各節(jié)點都比較集中，各國間的合作都比較緊密，也說明了我國對該領(lǐng)域研究在追求自主研究和創(chuàng)新的同時，也重視與國際學(xué)術(shù)的交流與合作.

圖2 國家合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.2.2 研究機構(gòu)

分析研究機構(gòu)的發(fā)文量與合作關(guān)系，有助于了解不同機構(gòu)在該領(lǐng)域的影響力，并有助于加強機構(gòu)單位間的合作與交流.由于CNKI數(shù)據(jù)庫的文獻較少，所以本文只對WOS進行分析，結(jié)果如圖3所示.發(fā)文機構(gòu)主要以高校和科研院所為主，2008-2011年、2012-2015年、2016-2021年三個階段發(fā)文量最高的機構(gòu)均是Chinese Acad Sci(中國科學(xué)院)，發(fā)文量分別為14、31、143篇.Chinese Acad Sci(中國科學(xué)院)在該領(lǐng)域共發(fā)表188篇，第一次發(fā)文時間是2008，是目前發(fā)表成果最多的機構(gòu)，也是投入該領(lǐng)域研究時間最早的機構(gòu)之一，可見其在該領(lǐng)域的影響力.研究機構(gòu)從起步階段的47個(2008年)到106個(2015年)，最后增長至207個(2021年)，可見這些年越來越多的機構(gòu)開始投入到該領(lǐng)域的相關(guān)研究，也說明了這幾年該領(lǐng)域的熱度在不斷上升.大部分節(jié)點都比較集中，說明這些機構(gòu)合作與聯(lián)系都比較緊密.

圖3 機構(gòu)合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.2.3 科研作者

科研作者作為科研工作的主體，通過分析其發(fā)文量和合作關(guān)系可以了解他們對該領(lǐng)域的貢獻和各個團隊的合作情況.本文使用CiteSpace分析了科研作者發(fā)文和合作情況，結(jié)果如圖4所示.WOS數(shù)據(jù)庫中2008-2011年發(fā)文量最多的作者是Chai Fei；2012-2015年發(fā)文量最高的作者是Tang Danling；2016-2021年發(fā)文量最高的作者是Zuo Xiaoan.三個階段累計發(fā)文量最高的作者是Zuo Xiaoan，共發(fā)表9篇文獻；在發(fā)文量前10的作者中，國外作者有兩位，分別是Melinda D.Smith和Alan K.Knapp，發(fā)文量均是4篇.三個階段參與該領(lǐng)域研究的科研作者人數(shù)分別為91、102、188人，可見從2008年開始越來越多的科研人員開始投身于該領(lǐng)域的研究當(dāng)中.CNKI中發(fā)文量最多的作者是溫震君，發(fā)文量為4篇.從節(jié)點分析，我們發(fā)現(xiàn)其都是總體分散但局部又相對集中，說明各個研究團隊的成員交流與合作密切，但各團隊間的合作關(guān)系還需進一步加強.

圖4 作者合作共現(xiàn)圖譜注：節(jié)點越大說明發(fā)文量越高，各節(jié)點間的連線說明存在合作關(guān)系.

2.3 研究熱點及趨勢分析

2.3.1 關(guān)鍵詞分析

圖5 熱點關(guān)鍵詞時區(qū)演化圖

關(guān)鍵詞是作者對文獻主旨和內(nèi)容的高度凝練，也是一篇文獻核心觀點的縮影，同時關(guān)鍵詞能反映一個領(lǐng)域的研究熱點，關(guān)鍵詞分析也有助于了解歷史發(fā)展脈絡(luò)與研究現(xiàn)狀[31].本文使用CiteSpace軟件對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，結(jié)果如圖5所示，WOS圖譜共有398個節(jié)點833條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0105，CNKI圖譜有176個節(jié)點282條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0183.節(jié)點越大代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，兩個節(jié)點間的連線說明關(guān)鍵詞共現(xiàn)于相同的文獻中，連線越粗則共現(xiàn)的次數(shù)越多[24].

WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫的最大的節(jié)點均是climate change(氣候變化)，頻次分別達到了118次和15次，氣候變化已經(jīng)是我們?nèi)祟惿婧桶l(fā)展的最大挑戰(zhàn)之一[32]，IPCC幾次報告綜合表明氣候變化在日益加劇，全球在繼續(xù)變暖，極端氣候發(fā)生的概率也在增加[33]，所以氣候變化一直是該領(lǐng)域的一個研究重點.同時我們發(fā)現(xiàn)WOS中干旱第一次出現(xiàn)時間是2008年，極端干旱第一次出現(xiàn)的年份是2018年；CNKI中干旱第一次出現(xiàn)時間是2007年，極端干旱第一次出現(xiàn)的年份是2011年，中間分別相隔10年和4年.說明學(xué)術(shù)界很早就開始關(guān)注中國境內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的干旱問題，但也揭示了受全球氣候變化影響，這些生態(tài)系統(tǒng)中的干旱問題近些年在日益加劇.WOS中在2008-2011年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞有climate change(氣候變化)、impact(影響)、ecosystem(生態(tài)系統(tǒng))、response(響應(yīng))、dynamics(動態(tài))等，由于當(dāng)時正處于起步階段，主要是對極端氣候?qū)ι鷳B(tài)系統(tǒng)影響機制的探索和理論框架的搭建.在2012-2015年這段時間該領(lǐng)域很多理論框架基本已經(jīng)搭建完成，更多的研究開始使用模型分析解決問題，研究工具與方法也趨于成熟.所以出現(xiàn)了mode(模型)、pattern(模式)等關(guān)鍵詞.2016-2021年關(guān)鍵詞有index(指標)、trend(趨勢)、nitrogen(氮)、plant(植物)等，主要是對之前的理論和模型進行補充，生態(tài)系統(tǒng)中越來越多的因素被量化作為指標或參數(shù)考慮到理論和模型中.隨著大數(shù)據(jù)時代到來和計算機科學(xué)的發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)與指標被運用到該領(lǐng)域的相關(guān)研究中，進一步完善相關(guān)模型和研究方法.在有足夠的數(shù)據(jù)支撐下，我們也開始對未來趨勢開展預(yù)測如物種分布模型等.

2.3.2 研究前沿分析

圖6 關(guān)鍵詞突顯圖

突現(xiàn)性可以反映關(guān)鍵詞在一定時間出現(xiàn)頻次的增長情況，突現(xiàn)性數(shù)值越大說明在這段時間內(nèi)增長率越高，一定程度上反映了這段時間內(nèi)研究領(lǐng)域焦點的改變或一個前沿?zé)狳c的出現(xiàn)[27].由于CNKI數(shù)據(jù)庫無突顯性關(guān)鍵詞，所以我們只對WOS數(shù)據(jù)庫進行分析.我們一共發(fā)現(xiàn)了14個突現(xiàn)性關(guān)鍵詞如圖6所示，紅色粗線代表突現(xiàn)持續(xù)時間.在時間上離我們最近的突現(xiàn)性關(guān)鍵詞是extreme drought(極端干旱)，說明在近幾年里極端干旱會成為我國境內(nèi)大部分生態(tài)系統(tǒng)的主要威脅，也是當(dāng)前該領(lǐng)域一個前沿的研究熱點.

2.3.3 聚類分析

同一篇文章的參考文獻一般有著相似的研究內(nèi)容或研究主旨，我們可以通過探究文獻的共被引情況，對參考文獻進行聚類分析，可得到具體的研究主題，從而分析該領(lǐng)域的研究熱點[34].目前CiteSpace的共被引分析只限于英文文獻，本文只對WOS數(shù)據(jù)庫的文獻進行了共被引聚類分析，聚類結(jié)果如圖7所示.其中Q(模塊化值，modularity)值和S(平均輪廓值，the mean silhouette)值分別為0.877和0.9346，表明聚類結(jié)構(gòu)顯著并且聚類可信度高(一般我們認為Q>0.3說明聚類結(jié)構(gòu)是顯著的；S>0.5聚類結(jié)果合理；S>0.7則聚類結(jié)果可信[31].).如果聚類簇中包含的文獻過少會使結(jié)果不可靠，所以我們提取了前6個聚類簇，#0 precipitation event(降水事件)，#1 vegetation growth(植被生長)，#2 case study(個案研究)，#3 historical record(歷史記錄)，#4 extreme nature drought(極端自然干旱)，#5 vegetation greenness(植被綠度)，聚類簇序號越小，所包含的文獻數(shù)量越多.

圖7 引文聚類情況網(wǎng)絡(luò)圖(時間線視圖)

聚類簇#0[precipitation event(降水事件)]是針對草地生態(tài)系統(tǒng)，通過控制降水量或者模擬干旱時的降水量來探究該生態(tài)系統(tǒng)對極端降水或干旱的響應(yīng)為研究主題的文章.如Luo等[35]在內(nèi)蒙古及中國其他地區(qū)的3個半干旱草地上，通過連續(xù)3年降低生長季66%降雨量的控制實驗，跟蹤群落功能組成的變化，以此分析植物群落的干旱敏感性.Wang等[36]在內(nèi)蒙古一荒漠草原研究了極端降水對該生態(tài)系統(tǒng)中CO2交換的影響.草地約占全球陸地面積的40.5%，占生態(tài)系統(tǒng)總碳的34%左右，在碳循環(huán)以及水循環(huán)中起到關(guān)鍵作用[37-38].全球氣候變化背景下極端降水事件可能會對草地生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力產(chǎn)生深遠影響[39]，并威脅其功能和結(jié)構(gòu)，因此極端氣候的研究對草地生態(tài)系統(tǒng)尤為重要[38，40].

聚類簇#1[vegetation growth(植被生長)]是分析極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)中植被生長影響為主題的文獻.如Wang等[41]以退耕還林工程(GGP)地區(qū)為研究區(qū)域，估算了該地區(qū)2000-2010年的植被生長量，并分析了干旱和人類活動對其影響.Xu等[42]利用歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)和其他指標分析了東北、華北和西北地區(qū)干旱對植被生長的影響.

聚類簇#2[case study(個案研究)]中的文章主要是以中國不同省份為區(qū)域單位的研究，以西北地區(qū)和內(nèi)蒙古地區(qū)最為常見.如Yao等[43]利用衛(wèi)星獲取新疆地區(qū)的NDVI 數(shù)據(jù)，分析了植被指數(shù)隨氣溫和降水的年際變化，以此研究分析極端氣候和植被響應(yīng)之間的聯(lián)系.Yue等[44]在內(nèi)蒙古草原通過設(shè)置不同的干旱梯度，研究分析了植物功能性狀對極端干旱的響應(yīng).

聚類簇#3[historical record(歷史記錄)]是對多年的歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的文獻為主.此類研究通常是統(tǒng)計并計算極端氣候與生態(tài)系統(tǒng)歷年的觀測數(shù)據(jù)和指標，再利用相應(yīng)的模型擬合分析.如Xu等[45]選擇了中國沿海6個亞區(qū)，分析這些區(qū)域內(nèi)多個極端氣候指標和近30年來(1986-2015年)的非季節(jié)性凈第一性生產(chǎn)力(NPP)指標，在多尺度(年度和季節(jié))上運用相關(guān)統(tǒng)計模型研究了NPP與氣候關(guān)系.Ding等[46]則利用歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)和帕爾默干旱嚴重程度指數(shù)(PDSI)分析了1982-2015年多個干旱地區(qū)不同群落中植被活動與干旱的關(guān)系.

聚類簇#4[extreme natural drought(極端自然干旱)]中的文獻均是以極端干自然干旱或極端干旱為主題的相關(guān)研究，例如Gao等[47]在我國半干旱黃土高原地區(qū)，探究了棗樹農(nóng)林復(fù)合系統(tǒng)的種間水分相互作用和其對極端干旱的響應(yīng).Luo等[48]則選擇了中國北方兩種優(yōu)勢種不同的植物群落[分別為羊草(Leymuschinensis)和大針茅(Stipagrandis)]，在極端干旱下，評估其養(yǎng)分(N、P和K)的吸收和重收來檢驗優(yōu)勢度假說和質(zhì)量比假說.

聚類簇#5[vegetation greenness(植被綠度)]中的文獻主要是以植被綠度來研究生態(tài)系統(tǒng)中植物群落對極端氣候事件的響應(yīng).如Deng等[49]利用衛(wèi)星觀測、動態(tài)全球植被模型(DGVM)模擬等方法研究了2000-2015年間中國境內(nèi)一些地區(qū)植被綠度對極端干旱的響應(yīng).

3 結(jié)論與建議

本研究通過對中國境內(nèi)極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)的影響研究的相關(guān)文獻進行計量分析和可視化分析，綜述了該領(lǐng)域年發(fā)文量趨勢，主要研究力量和主要研究熱點與趨勢.結(jié)果表明(1)WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫中對于該領(lǐng)域研究第一次有相關(guān)文獻的出版時間是分別是2008年和2005年，該領(lǐng)域中英文文獻的逐年發(fā)文量整體呈上升趨勢，其中英文文獻的發(fā)文量增長尤為顯著.說明該領(lǐng)域雖然起步較晚但發(fā)展迅速，也可見近段時間來學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域愈發(fā)關(guān)注與重視.(2)研究力量分析結(jié)果說明，中國是發(fā)文量最高的國家，中國科學(xué)院在該領(lǐng)域有著較強的影響力也是投入該領(lǐng)域研究最早的機構(gòu)之一，Zuo Xiaoan和溫震軍等作者對該領(lǐng)域具有較大貢獻.各個國家地區(qū)，機構(gòu)和團隊內(nèi)部合作都比較緊密，但團隊間的合作相對薄弱.(3)在研究熱點趨勢方面我們發(fā)現(xiàn)，從2008-2021年，通過多年發(fā)展，目前該領(lǐng)域理論框架基本搭建完成，同時受益于衛(wèi)星遙感技術(shù)和計算機科學(xué)技術(shù)的進步，研究方法與工具等都已比較完善.研究區(qū)域以內(nèi)蒙古和西北地區(qū)最為常見，主要生態(tài)系統(tǒng)類型為草地生態(tài)系統(tǒng)，研究方式以數(shù)據(jù)統(tǒng)計、模型分析為主，研究生物視角為植被生長和植被綠度，研究的主要極端氣候類型是極端干旱以及極端降水，研究前沿?zé)狳c為極端干旱，干旱也是該領(lǐng)域較早開展研究且熱度至今未減的主題.

雖然近些年我們對于中國境內(nèi)的極端氣候事件對生態(tài)系統(tǒng)影響研究的關(guān)注度在不斷上升，但仍存在一些問題，對此我們提出以下建議：(1)就發(fā)文量而言我們發(fā)現(xiàn)主要以英文文獻為主，而中文文獻的發(fā)表量只占到英文文獻的21%左右，這在一定程度上會減少國內(nèi)受眾對該領(lǐng)域的認識與了解，所以未來應(yīng)適當(dāng)增加中文文獻的發(fā)表量.(2)相比較國際與科研機構(gòu)之間的合作，研究團隊之間的交流相對較少，今后應(yīng)重點推動團隊之間的合作與學(xué)術(shù)交流，取長補短，同時深化學(xué)科間的交流合作.(3)受全球氣候變化影響，目前以極端干旱為主的極端氣候事件已對我國的生態(tài)平衡與生態(tài)安全構(gòu)成了巨大的威脅，而我國西北和內(nèi)蒙古地區(qū)又是干旱的“重災(zāi)區(qū)”.我國西北和內(nèi)蒙古地區(qū)擁有豐富的草地資源，這些草地不僅是當(dāng)?shù)啬撩裆姘l(fā)展的重要依靠，更是我國生態(tài)安全的天然屏障，是我們生態(tài)文明建設(shè)和保護的最前沿陣地[50-51].但近些年研究發(fā)現(xiàn)我國西北和蒙古地區(qū)草地退化、沙化問題日益嚴重，土壤肥力和含水量明顯降低[51-52].所以未來應(yīng)繼續(xù)加強對我國西北和內(nèi)蒙古地區(qū)生態(tài)建設(shè)和生態(tài)保護，同時實施合適的放牧政策，完善相關(guān)的法律與監(jiān)察制度以減少放牧以及人類活動帶來的生態(tài)環(huán)境破壞.(4)近年來大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各個領(lǐng)域研究的熱點[53]，在大數(shù)據(jù)背景下我們可以獲取在空間和時間尺度上更多的信息，來探究生態(tài)系統(tǒng)對全球變化和極端氣候的響應(yīng).迄今為止，世界各地已經(jīng)累計了海量的生態(tài)觀測和實驗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)量大、類型多、更符合實際，為我們對生態(tài)系統(tǒng)多個尺度的研究提供了絕佳的契機[54].同時這樣的大數(shù)據(jù)不僅帶來了更多的觀測和實驗數(shù)據(jù)，也加速了各類模型的完善和發(fā)展，推動了研究方法的革新[55].這些大數(shù)據(jù)為探索生態(tài)規(guī)律和機制、檢驗各類生態(tài)學(xué)假說與理論提供了無限的可能性[56].但大量的數(shù)據(jù)也增加了我們篩選和分析數(shù)據(jù)的難度，所以未來如何有效利用大數(shù)據(jù)，如何將其運用于解決目前生態(tài)系統(tǒng)中的極端氣候帶來的問題，是我們面臨的機遇與挑戰(zhàn)，也是未來要大力發(fā)展的方向.(5)隨著研究的深入，人們也意識到想要取得更大的研究進展則需要多個專業(yè)領(lǐng)域的知識與技術(shù)指導(dǎo)，即交叉學(xué)科研究[57].在極端氣候與生態(tài)系統(tǒng)的研究中同樣需要多個學(xué)科的知識支撐，在內(nèi)容上我們需要結(jié)合地理科學(xué)、地質(zhì)學(xué)、海洋學(xué)、生態(tài)學(xué)、微生物學(xué)、分類學(xué)等多個領(lǐng)域的專業(yè)知識，在方法上則依賴數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等領(lǐng)域的發(fā)展，所以交叉學(xué)科研究在該領(lǐng)域有非常廣闊的前景，也是未來發(fā)展必不可少的一環(huán).