中国环境 | 织一张“健康哨兵”网，生物多样性监测如何预警人群健康风险？
2026-11-042
《昆明—蒙特利尔全球生物多样性框架》（以下简称昆蒙框架）已将“同一健康”理念嵌入执行框架，并通过目标7强调降低污染风险。在联合国《生物多样性公约》第十七次缔约方大会（COP17）上，“生物多样性监测如何服务人类健康预警”这一交叉议题，正从学术构想走向治理实践。生物多样性监测要成为“健康哨兵”，不能停留在“数物种、看面积”，而要回答生态变化可能带来什么人群健康后果。但眼下，多数平台仍以气象、环境质量、水文和健康为主，植被变化、物种分布、宿主群落和生态系统结构等生物多样性数据却尚未被系统纳入。生态变化影响健康，一条重要通路是大气化学。暨南大学环境与气候学院教授袁斌长期从事大气有机物测量、来源解析与化学转化研究。他告诉记者：“植物排放的挥发性有机物（BVOCs，如异戊二烯、萜烯）是臭氧和二次有机气溶胶（SOA）的重要前体物，植被类型更替、森林破碎化或单一化，可能通过改变区域大气氧化性和颗粒物生成，影响人群呼吸健康。”这条链路并非单向、线性的因果关系。“影响的方向和程度取决于具体的生态系统和污染背景。”袁斌解释，城市周边森林可通过降温、吸收部分污染物减轻健康负担；但不同植物的VOCs排放特征差异很大，森林破碎化若伴随道路建设、城市扩张，可能会有意料之外的污染生成。天然与人为排放相互作用，需要结合植被变化、人为活动和气象条件综合判断。城市绿化中的“增绿—控污”，直观体现了这种复杂性。袁斌团队在北京的观测和模拟发现，城市植被排放对臭氧形成有重要影响，高温时尤其突出；树种选择是决定城市绿化空气污染效应的重要因素之一。因此，绿化应因地制宜，兼顾物种多样性、本土性和低排放，考虑花粉、飞絮过敏等因素，并同步减少人为污染排放。城市生物多样性与健康之间也有更直接的研究证据。云南大学生态与环境学院教授张志明告诉记者，一项利用新西兰统计局综合数据基础设施（IDI）链接行政数据、追踪近5万名1998年出生儿童至18岁的研究发现，住在更绿社区的孩子哮喘风险更低，且植物多样性越高，保护效应越强；低植物多样性的某些景观则可能成为哮喘风险因素。与此同时，花粉与霉菌孢子可能诱发过敏和哮喘急性发作。这意味着，城市绿地既要看“有多少”，也要看“由哪些物种组成、如何配置”。另一条更直接的健康预警通路，是土地利用变化引起宿主和媒介群落重组。张志明介绍，斑块变小、核心区消失，可能使内部专性种局部退出，广布种、干扰适应种增加；啮齿类、翼手类和小型哺乳动物又是许多人畜共患病的主要储存宿主。边缘因而不只是人与动物接触的空间界面，也可能成为耐受型宿主的富集带。北京师范大学裴姗、田怀玉等基于1980年—2022年长期啮齿动物群落监测发现，土地整理可促使黑线姬鼠成为群落优势种，生物多样性显著下降与汉坦病毒溢出风险升高相关。张志明认为，这一研究较完整地展示了“人为土地改造—宿主群落重组—溢出风险上升”的证据链，“也说明健康预警不能只记录物种数量，还要识别哪些物种在增加、其传播能力如何。”不过，“越破碎越危险”或“多样性越高越安全”都过于简单。张志明提醒：“破碎化与风险可能呈非单调关系，存在阈值与峰值区间；真正决定传播的，是宿主的功能组成、接触界面和暴露概率，而非物种丰富度本身。将景观结构图直接当成健康风险图，会跳过接触率和传播概率等关键环节。”大气监测已经能够解释生态变化影响健康暴露的部分过程。袁斌团队采用的PTR-ToF-MS、FIGAERO-CIMS等技术，可实现分钟—小时级、分子水平的有机物测量，识别部分有机物、追踪浓度变化、解析主要来源和化学转化过程；结合通量观测和模型，还可量化直接排放与二次生成的贡献。但环境浓度并不等于个人吸入剂量，更不等于健康风险。部分信号只能确定分子式，难以确定具体结构；许多化合物的毒性及混合暴露效应尚不明确，大气监测也不能替代生物指标测量。袁斌团队虽发现广州城区氧化有机氮主要来源于二次生成和生物质燃烧，但要将来源解析转化为健康预警，仍需补上毒性、实际暴露和人群研究等环节，再筛选有效指标并与空气质量预报衔接。遥感同样有能力边界。张志明将其概括为：能够量化“结构”，不能单独量化“接触”，更不能直接识别病原。“卫星、航空和无人机遥感可监测土地覆盖、栖息地面积、破碎化和人类压力，圈定接触机会可能增加的区域；但若没有地面宿主、媒介和病原数据验证，就不能把结构变化直接解释为疾病风险。”因此，遥感、人工智能（AI）识别和环境DNA（eDNA）需要分工协作。遥感提供生境面积、构型、植被胁迫和热环境等结构性先行指标；AI可从红外相机、声纹和无人机影像中识别物种、个体与异常行为；eDNA则用于确认宿主群落、病媒物种和病原检出。张志明将三者关系概括为：“遥感告诉你‘哪里可能出事’，AI告诉你‘谁在那里、在做什么’，eDNA告诉你‘有没有病原、有多少’。”三类技术还对应不同时间尺度。遥感主要多用于年际/季节尺度的慢变量，AI和地面观测提供日至月尺度的宿主与病媒动态，eDNA和病原检测提供天至周尺度的确认信号。由“慢变量定基线、中频变量更新、快变量触发”，监测才可能从记录状态转向提前预警。我国已有承接这类融合监测的基础。中国环境科学研究院正高级工程师徐靖介绍，生态环境部和中国科学院已先后发布3批生态质量监测站名单，监测内容涵盖鸟类、两栖类等能够重点反映环境变化的类群。生态环境部数据还显示，截至目前，全国已布设214个生态质量综合监测站、1.64万个监测样地，覆盖森林、湿地、荒漠等八大典型生态系统。位于远离城市直接排放环境中的南岭森林大气环境与碳中和野外科学观测研究站，已开展温室气体和VOCs长期监测，为研究“森林生态系统变化—大气化学响应—健康效应”积累了基础资料。袁斌所在的研究院还建有“大气有机物污染与健康风险预警粤港澳联合创新平台”，但数据接口、预警产品和部门联动机制仍需进一步做实。与生物多样性监测相比，“环境—健康”联合预警近年加快制度化。陕西省榆林市自2023年开展花粉浓度格点化预报后，当地过敏性疾病就诊人数连续3年呈现下降趋势；2025年，中国气象局与国家疾控局建立气象与健康协作机制，发布首个国家级高温健康风险预警；2026年4月，国家疾控局要求构建“人—动物—环境”三位一体监测体系，推进重点蚊媒传染病多病同防；2026年9月29日，由中国气象局公共气象服务中心牵头建立的气传花粉与康养服务交叉融合创新联合体正式启动。地方平台也已具备多源数据协同经验。江苏省建成低温健康风险预报、高温热浪健康风险预报、AQHI（空气质量健康指数）预报等省级健康气象服务平台?；济南实现气象、环境、水质、健康数据制度化互通，依托181个监测站点预测未来3天健康风险。这些实践说明跨部门数据共享和联合预警可以运行，但其主要数据源仍是气象、生态环境、水文和卫生健康部门等。要把生物多样性数据接进来，首先遇到的不是简单的数据格式问题，而是空间单元和点位选择机制不同。张志明指出，生态监测常以生态区划、保护区和样地为单位，样地往往偏向人少的生态热点区；公共卫生监测则按行政区划汇总病例，或依托哨点医院和监测点，更偏向人口密集区与疫病高风险点位。两套数据直接叠加，可能产生系统性空间选择偏倚。时间尺度也不一致。生态监测多为季节至年际，公共卫生数据则多为日至周、部分实时；从景观改变、宿主群落重组、病原扩增到溢出和病例报告，还可能存在数月至数年的滞后。张志明提醒，用同期遥感解释同期病例，是许多研究的简化，也可能是结论相互矛盾的重要来源。数据背后还有不确定性和制度边界。生态数据常表现为概率、指数和相对丰度，病例数据则受报告、就诊和检测能力影响；个人健康数据需要严格保护，动物与病原数据又分属不同部门。生态环境、林草、农业农村、卫健、海关、疾控等部门之间，仍缺常态化联合研判和数据共享机制。落地能力同样存在缺口。中国绿色碳汇基金会副秘书长侯远青指出，一些急需保护的物种和栖息地面临“保护空缺”，生态修复和生物多样性保护领域人才不足。自然资源保护协会中国生态保护项目主任华宁观察到，一些政策、标准和模式到了地县一级和基层林场，管理者仍缺少培训和可上手的工具包。对“同一健康”而言，这意味着跨学科人才、基层应用工具和稳定投入必须同步补齐。第一道工序，是在同一空间单元上对齐数据。张志明建议，先建立“同一网格上的五元数据集”：景观指数、宿主群落、病媒密度、病原检出和人群暴露。只有先统一时空基准，再处理数据标准和共享问题，后续的关联分析与风险模型才有可靠基础。第二道工序，是把“天空地”监测改造成任务联动的预警网。上层遥感发现景观或人类压力异常后，向无人机和地面点位下发核查任务；地面再通过红外相机、声纹、病媒诱捕、eDNA和血清学等提供宿主暴露或感染证据，并回传优化模型。张志明强调，最底层不能再只有植被样方，而必须加入宿主和病原的生物样本。第三道工序，是建立先行指标、分级阈值和响应流程。景观格局变化速率、宿主群落组成偏移、病媒密度异常等可作为先行信号；预警产品则需明确谁接收、谁响应、多久复核、误报如何处置。预警不同于状态监测，必须在漏报与误报之间权衡，并给出不确定性，而不能只提供一张看似精确的风险图。第四道工序，是验证因果链和预警效果。张志明认为，当前尤其缺少真实接触率的实测、严格的因果识别和前瞻性验证。模型需要用历史疫情回溯检验，也要公开预测、事后核校，并统一评估灵敏度、特异度、提前期和误报代价。“一个没被验证过的预警模型，是不该进入决策流程的。”从已有基础看，济南的多源数据平台、江苏的健康风险预警业务，可为跨部门共享和预警产品设计提供载体；生态质量监测站和南岭站的长期观测，则可为接入植被、物种和大气化学数据提供支点。下一步不是另起炉灶，而是在现有平台上增加生物多样性数据接口，并以共同网格、联合点位和任务联动跑通业务流程。面向COP17，袁斌期待分享“减污、降碳、扩绿、增益健康”的协同治理经验，推动生态监测、大气观测和公共卫生研究衔接，并通过联合观测、技术研发和示范应用，逐步建立并验证风险识别与早期预警机制。同时，从数据共享、联合研究和技术交流做起，支持发展中国家提升监测与预警能力。张志明则建议，将天空地一体化监测、AI识别和eDNA病原筛查组合为可培训、可转移的能力建设模块，并把生态连通性、人兽接触界面和健康影响评估前置到国土空间规划与重大工程环境影响评价中。相较于单纯展示保护成效，这类“别人能拿去用”的技术路径和制度设计，更能回应全球“同一健康”的能力缺口。从一片森林的结构变化，到一群宿主的群落重组，再到一次病原检出，生物多样性监测提供的健康信号各有层级，不能相互替代。让大气科学、生态学、公共卫生与政策制定者坐到同一张桌前之后，更紧迫的是把共同网格、数据标准、联合研判和预警验证逐项落实——真正将生物多样性数据搬上健康预警的桌面。
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