Forest gain across tropical and subtropical Asia masks widespread loss of complex forests
على الرغم من توسع الغطاء الحراجي عبر آسيا الاستوائية وشبه الاستوائية، إلا أن هذا الاكتساب يحجب إلى حد كبير تحولاً حرجاً نحو غابات منخفضة التعقيد واستمرار فقدان النظم البيئية عالية التعقيد، مما يؤكد الحاجة الملحة لإعطاء الأولوية للجودة الهيكلية على مجرد المساحة في مراقبة الحفظ.
المؤلفون الأصليون:Martin Brandt, Xin Xu, Xiaowei Tong, Josep Peñuelas, Jerome Chave, Christian Igel, Philippe Ciais, Jon Sporring, Sizhuo Li, Maurice Mugabowindekwe, Florian Reiner, Dimitri Gominski, Yuemin Yue, Kelin Martin Brandt, Xin Xu, Xiaowei Tong, Josep Peñuelas, Jerome Chave, Christian Igel, Philippe Ciais, Jon Sporring, Sizhuo Li, Maurice Mugabowindekwe, Florian Reiner, Dimitri Gominski, Yuemin Yue, Kelin Wang, Quie Xu, Yongqing Bai, Zhengchao Chen, Rasmus Fensholt
تخيل أنك تسير في غابة. في العلم، غالبًا ما نحاول قياس مدى "صحة" أو "جودة" الغابة من خلال مجرد عد عدد الأشجار أو قياس مدى تغطيتها للأرض. يشبه هذا الأمر الحكم على مكتبة من خلال عد الكتب الموجودة على الرفوف دون التحقق مما إذا كانت جميعها كتبًا مدرسية مملة أم مزيجًا من القصص المثيرة والموسوعات والقصص المصورة. تعيش هذه الورقة البحثية في عالم الاستشعار عن بعد وعلم البيئة، حيث يستخدم العلماء الأقمار الصناعية للنظر إلى كوكبنا من الفضاء. الفكرة الرئيسية هنا هي "بنية الغابة". فكر في الغابة ليس فقط كبطانية خضراء، بل كمدينة ثلاثية الأبعاد معقدة. الغابة الطبيعية الصحية تشبه مدينة قديمة صاخبة بها ناطحات سحاب، وأكواخ مريحة، وأزقة متعرجة، ومتنزهات بمختلف الأحجام. أما الغابة البسيطة المدارة (مثل مزارع الأشجار) فهي تشبه شبكة من المجمعات السكنية المتطابقة والجديدة تمامًا، جميعها بنفس الارتفاع والتباعد. يخشى مؤلفو هذه الورقة أنه بينما نحتفل بحقيقة أن "البطانية الخضراء" تزداد اتساعًا في أجزاء من آسيا، فإننا قد نغفل عن حقيقة أن "المدينة" داخلها تصبح مملة ورتيبة.
قرر الباحثون، وهم فريق من العلماء من جامعات في الدنمارك والصين وفرنسا، إلقاء نظرة فاحصة على الغابات عبر الهند وجنوب شرق آسيا وجنة جنوب الصين. أرادوا معرفة ما إذا كانت الأشجار الجديدة التي تُزرع تعيد حقًا الفوضى الجملة والمعقدة للطبيعة، أم أنها مجرد بناء لـ "غابة من المستنسخين". وللقيام بذلك، استخدموا صور أقمار صناعية فائقة الدقة—واضحة لدرجة أنك تستطيع رؤية تيجان الأشجار الفردية، كما لو كنت تنظر إلى قمم الأشجار من طائرة بدون طيار تحلق على ارتفاع منخفض. لقد طوروا درجة خاصة تسمى "مؤشر البنية الأفقية" (HSI). تخيل هذه الدرجة كمقيء لـ "الفوضى". الدرجة العالية تعني أن الأشجار مختلفة الأحجام وموزعة بطريقة برية وطبيعية (مثل الغابة الطبيعية). والدرجة المنخفضة تعني أن الأشما تتساوى في الحجم وتصطف في صفوف مرتبة (مثل مزارع الأشجار).
إليكم ما وجدوه، وهي نهاية غير متوقعة للقصة. أولاً، أكدوا أن "مقياس الفوضى" الخاص بهم يعمل. فقد تحققوا من ذلك مقابل بيانات أخرى ووجدوا أن الغابات ذات درجات الفوضى العالية كانت بالفعل هي تلك التي تتمتع بتنوع بيولوجي أكبر وموائل طبيعية أفضل، بينما كانت الغابات المرتبة ذات الفوضى المنخفضة عادةً هي المزارع أو المناطق المدارة بكثافة.
ثم نظروا إلى الصورة الكبيرة. عبر المنطقة بأكملها، هناك مزيج: حوالي 42% من الغابات هي "عالية التعقيد" (النوع البري الفوضوي)، و39% هي "منخفضة التعقيد" (النوع المرتب والبسيط). لكن القصة تتغير عندما نظروا إلى ما يحدث الآن. فقد اكتشفوا عدم تطابق هائل. ففي دول مثل الهند، رغم أن الحكومة تبلغ عن مساحة غطاء حرجية ضخمة، إلا أن معظمها في الواقع منخفض التعقيد. إنه يشبه امتلاك مكتبة مليئة بالكتب، لكنها جميعًا من نوع الكتب الورقية الرخيبة والمتشابهة.
أما النتيجة الأكثر إثارة للدهشة فتتعلق بالغابات "الجديدة". نظر الباحثون في المناطق التي فُقدت فيها الأشجار ثم نمت مجددًا (أو زُرعت) بين عامي 2000 و2024. ووجدوا أن حوالي ثلاثة أرباع (76%) من هذه الغابات الجديدة هي "منخفضة التعقيد". إنها بسيطة بنيويًا، وتبدو أكثر مثل مزارع الأشجار الصناعية منها كالغابات الطبيعية. وفي الوقت نفسه، فإن الغابات "عالية التعقيد"—تلك البرية والمتنوعة حقًا—تختفي. وهي تُفقد بشكل أساسي في أماكن مثل ميانمار ولاوس وكمبوديا وإندونيسيا.
يشير المؤلفون إلى أن هذا يخلق وهمًا خطيرًا. فنحن نرى مساحة الغابات تزداد على الخريطة ونفكر: "رائع! الطبيعة تتعافى!". ولكن في الواقع، نحن غالبًا ما نستبدل نظامًا بيئيًا معقدًا ومرنًا بآخر بسيط وهش. إنه يشبه استبدال شعاب مرجانية نابضة بالحياة ومتنوعة بنوع واحد من الطحالب يغطي نفس المساحة ولكنه لا يدعم سوى القليل من الأسماك. تجادل الورقة بأننا بحاجة للتوقف عن مجرد عد الأشجار والبدء في قياس "الفوضى" والتنوع في الغابة. فإذا لم نفعل ذلك، فقد نُخدع ونظن أننا ننقذ غابات الكوكب بينما نحن في الواقع نحولها إلى مواقف سيارات خضراء عملاقة من الأشجار المتطابقة.
ملخص تقني: زيادة الغطاء الحراجي في آسيا الاستوائية وشبه الاستوائية تحجب فقدان واسع النطاق للغابات المعقدة
بيان المشكلة بينما تشير الإحصاءات الرسمية إلى زيادة مستمرة في الغطاء الحراجي عبر آسيا الاستوائية وشبه الاستوائية (بما في ذلك الهند وجنوب شرق آسيا وجنوب الصين)، فإن مقياس "مساحة الغابات" غير كافٍ لتقييم الصحة البيئية. تفشل الإحصاءات القائمة على المساحة في رصد بنية الغابة، وهي أمر بالغ الأهمية لوظائف النظم البيئية مثل دعم التنوع البيولوجي وعزل الكربون. غالبًا ما تخلط التقارير الحالية بين التجدد الطبيعي وبين المزارع أحادية النوع المدارة بكثافة (مثل زيت النخيل أو مزارع الأخشاب)، والتي تعظم إنتاج الأخشاب ولكنها غالبًا ما تضعف الخدمات البيئية. هناك نقص في المؤشرات المستمرة والمحددة مكانيًا والقادرة على التمييز بين الغابات الطبيعية عالية التعقيد والمجموعات المدارة منخفضة التعقيد على نطاق إقليمي.
المنهجية قام المؤلفون بتطوير مؤشر البنية الأفقية (HSI) لقياس التعقيد الهيكلي للغابات من منظور أفقي، باستخدام صور أقمار صناعية ذات دقة دون المتر. تضمن سير العمل مرحلتين أساسيتين للنمذجة:
1. التدريب عالي الدقة (Gaofen-2/7):
البيانات: صور ذات دقة دون المتر (0.8 م بانكروماتي و3.2 م متعددة الأطياف) من أقمار Gaofen-2 وGaofen-7 (2017–2024) تغطي حوالي 100,000 كم².
تجزئة تيجان الأشجار: تم تدريب نموذج تعلم عميق (بنية U-Net) على 105,000 ملصق لتيجان الأشجار تم تحديدها يدويًا لتجزئة تيجان الأشجار الفردية.
استخراج المقاييس: من التيجان المجزأة، استخلصت الدراسة مواقع الأشجار وأحجام التيجان.
حساب مؤشر HSI: ضمن شبكات بمساحة 100×100 م، تم حساب مؤشر HSI من خلال دمج:
تباين الخصائص: معامل الاختلاف والانحراف المعياري الموزون لأحجام التيجان بين الأشجار المتجاورة.
النمط المكاني: دالة ريبلي (Ripley's K-function) لتحليل التوزيع المكاني للأشجار بالنسبة للتوزيع العشوائي.
التحقق من الصحة: تم التحقق من صحة مؤشر HSI مقابل مقاييس البنية الرأسية (مؤشر التعقيد الهيكلي لـ GEDI)، والكتلة الحيوية فوق الأرض، وسلامة الغابات، وسلامة التنوع البيولوجي، حيث أظهر ارتباطات معنوية حتى بعد ضبط كثافة الأشجار.
2. المسح الشامل (PlanetScope):
البيانات: صور PlanetScope بدقة 3 أمتار (RGB + NIR) تغطي حوالي 98 مليون كم² حول عام 2020.
التعلم بنقل المعرفة: نظرًا لصعوبة تجزئة الأشجار الفردية عند دقة 3 أمتار، تم تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN) للتنبؤ بقيم HSI مباشرة من قطع صور PlanetScope. وقد استُخدمت قيم HSI المستمدة من صور Gaofen كعلامات حقيقية (Ground Truth) لهذا النموذج الانحداري.
القناع (Masking): قام نموذج منفصل للكشف عن الأشجار (مدرب على PlanetScope باستخدام مراكز مستمدة من Gaofen) بإنشاء خريطة حرارية للثقة لعزل المناطق غير الحرجية والمستوطنات.
المخرجات: خريطة مستمرة وشاملة (Wall-to-Wall) لمؤشر HSI عبر منطقة الدراسة.
النتائج الرئيسية
مؤشر HSI كوكيل للطبيعية: نجح مؤشر HSI في التمييز بين أنواع إدارة الغابات. أظهرت "الغابات المتجددة طبيعيًا بدون إدارة" أعلى مؤشر HSI (المتوسط = 1.53)، بينما أظهرت مزارع زيت النخيل أدنى مؤشر (المتوسط = 1.15). كما ارتبط مؤشر HSI إيجابيًا بوضع المناطق المحمية و"الموائل الطبيعية المحتملة".
التفاوت في تعقيد الغابات: بينما تظهر المنطقة توزيعًا متوازنًا لفئات التعقيد بشكل عام (42% عالي، 39% منخفض، 19% متوسط)، إلا أن هذا يختلف بشكل كبير حسب الدولة. فالهند، رغم امتلاكها مساحة غابات كبيرة مُبلغ عنها، لا تصنف سوى 30% منها كغابات عالية التعقيد. وفي المقابل، تتجاوز نسب التعقيد العالي في إندونيسيا وميانمار ولاوس 48%.
فقدان الغابات عالية التعقيد: كشف تحليل فقدان الغابات بعد عام 2019 أن 53% من الغابات المفقودة كانت ذات تعقيد هيكلي منخفض، بينما كانت 28% عالية التعقيد. والأهم من ذلك، تركز فقدان الغابات عالية التعقيد في مناطق الغابات الطبيعية في ميانمار ولاوس وكمبوديا وإندونيسيا.
انخفاض تعقيد الغابات الجديدة: أظهر تحليل اكتساب الغابات (النمو الجديد) عقب أحداث الفقد بين عامي 2000 و2018 أن 76% من الغابات المنشأة حديثًا تظهر تعقيدًا هيكليًا منخفضًا، مما يشبه توزيع HSI للمزارع الصناعية. و11% فقط من الغابات الجديدة أظهرت تعقيدًا عاليًا.
"سقف التعاقب": تلاحظ الدراسة أن الغابات الجديدة في المنطقة لا تتبع المسار التقليدي لتطوير التباين الأفريقي خلال العقدين الأولين. وبدلاً من ذلك، تبدو "مقيدة وظيفيًا" في حالة بسيطة هيكليًا، مما يشير إلى أن "اكتساب الغابات" الحالي مدفوع بشكل أساسي بتوسع المزارع أحادية النوع بدلاً من التجدد الطبيعي.
الأهمية والادعاءات تجادل الورقة بأن الاعتماد فقط على إحصاءات مساحة الغابات يؤدي إلى مبالغة منهجية في تقدير التعافي البيئي. ويدعي المؤلفون أن "الاخضرار" الملحوظ في آسيا هو في الواقع "اصفرار وظيفي"، حيث تتوسع مساحة الغابات ولكن التنوع الهيكلي والأيضي يتراجع.
الآثار البيئية: إن التحول من الغابات عالية التعقيد إلى الغابات المتجانسة ينطوي على "فخ بيوجيوكيميائي". فقد تصل المزارع المتجانسة إلى "التشبع البيوجيوكيميائي" بشكل أسرع من الغابات المتنوعة، مما قد يؤدي إلى تشبع مبكر لمصب الكربون وانخفاض القدرة على مواجهة التغير المناخي.
الأهمية السياسية: تسلط الدراسة الضوء على صعود "الغابات الورقية" — وهي المناظر الطبيعية التي تستوفي متطلبات التقارير الدولية لتوسع الغابات ولكنها تفشل في تقديم خدمات التنوع البيولوجي والنظم البيئية التي تحل محلها.
المساهمة المنهجية: يقترح المؤلفون مؤشر HSI كإطار عمل تشغيلي وقابل للتوسع يكمل المؤشرات التقليدية القائمة على المساحة والهيكل الرأسي. ويؤكدون أن أهداف الاستعادة العالمية (مثل تحدي بون، وإطار كونمينغ-مونتريال) يجب أن تفرض الإبلاغ عن مقاييس التعقيد الهيكلي جنبًا إلى جنب مع مساحة الغابات لمنع التدهور "غير المرئي" للرابطة بين الكربون والمياه والتنوع البيولوجي الأرضي.
تخلص الورقة إلى أن الانتقال من مجرد إحصاءات التغطية إلى المؤشرات القائمة على الجودة أمر ضروري لسياسات الحفظ الدقيقة والمراقبة.