应对不确定性的稳健性区域保护策略：生态系统服务供给的空间规划研究

本研究针对当前保护规划忽视未来社会环境驱动因素不确定性和保护目标偏好差异的局限性，创新性地将空间保护优先级划分（SCP）与情景模拟建模相结合，系统评估了瑞士2020-2060年间不同保护策略对十种生态系统服务（ES）供给的稳健性。研究发现，快速将保护地覆盖率提升至30%（符合昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架目标）、优先保护人类主导景观中的小型斑块、并采用保护与恢复相结合的管理模式，是保障ES供给最稳健的策略。该研究为不确定性下的保护规划提供了方法论指导和具体实践建议，对推进30x30目标具有重要科学和政策意义。

在全球环境退化的背景下，生物多样性的丧失和生态系统服务（Ecosystem Services, ES）供给的中断日益加剧。尽管基于区域的保护（例如建立保护地）仍是保护生物多样性的核心策略，但传统的空间保护优先级划分（Spatial Conservation Prioritization, SCP）方法存在显著缺陷。它们通常依赖于静态的、反映当前状况的数据，而未能充分考虑两大关键不确定性：一是未来气候变化、土地利用变化等社会环境驱动因素的动态轨迹；二是社会对不同保护目标（如优先保护生物多样性还是特定生态系统服务）的偏好差异。这导致当前的保护规划可能无法有效应对未来的变化，甚至可能保护了当前重要但未来会失效的区域。为了应对这一挑战，研究人员以瑞士为案例，开展了一项前瞻性的研究。

为了回答上述问题，研究人员在《Journal of Environmental Management》上发表了一项综合性研究。他们设计了一个创新的分析框架，将SCP与基于情景的模拟建模深度结合，系统性地探索了在不同未来情境下，各种保护区域扩张策略的长期效果，并以十种生态系统服务在时空维度上的变化作为评估指标，旨在识别出能够抵御未来不确定性的稳健保护策略。

研究人员为开展此项复杂研究，主要应用了以下几个关键技术方法：首先，他们构建了五个规范性情景（即“框架情景”），这些情景通过参与式过程开发，涵盖了不同的气候变化路径（如RCP 2.6, 4.5, 8.5）、社会经济发展模式以及保护优先区域选择标准（如基于生物多样性、ES供给或文化遗产）。其次，他们定义了五组探索性保护决策（如保护地斑块选择方式、建立时间、扩张速率、最终覆盖面积、管理效应是保护还是恢复），并采用全因子实验设计，共测试了216种独特的保护策略与5种框架情景的组合，总计进行了1080次模拟。第三，利用一个经过校准和验证的空间显性土地利用/覆被变化（Land Use and Land Cover Change, LULCC）模型（一种受限元胞自动机模型），模拟了2020至2060年间每5年一次的瑞士全国土地利用变化。第四，将LULCC模拟结果与未来气候预测数据一同输入到十种生态系统服务指标的量化模型中。这些ES模型包括基于InVEST工具包的模型、ESTIMAP游憩模型、FAO Ecocrop模型以及使用N-SDM软件进行的物种分布模型（Species Distribution Modelling, SDM），用于评估如栖息地质量、碳储存、授粉、文化标志物种栖息地适宜性等服务。最后，研究人员开发了一套综合的指标来总结模拟结果，包括一个结合了ES供给总量、时空变化和空间格局相似性（Structural Similarity Index Measure, SSIM）的“影响（Impact）”指标，并采用时间序列聚类和交互随机森林（Interaction Forests）等统计方法，来识别在不同未来情景下都能导致最优ES发展轨迹的稳健策略及其决策因素。

3. 结果

3.1. 生态系统服务供给随情景和策略的变化

研究结果显示，不同的未来情景和保护策略对十种生态系统服务（ES）的供给产生了显著差异。总体而言，优先考虑生态系统服务供给（EI-SOC情景）和生物多样性（EI-NAT情景）的未来发展路径，相较于侧重文化遗产保护（EI-CUL情景）或常规发展路径（BAU及BAU-CC情景），在多数ES的最终供给水平上表现更优。然而，这种优势并非在所有ES和所有评估指标上都一致。例如，EI-CUL情景在维持ES空间分布格局的稳定性（SSIM值较高）方面表现突出。更重要的是，研究发现不同ES模型对保护策略引发的精细尺度土地利用变化的敏感性不同。例如，栖息地质量（HAB）、授粉者丰度（POL）和游憩潜力（REC）等服务对不同的保护策略响应明显，而水产量（WY）、泥沙滞留（SDR）和养分滞留（NDR）等服务的变化主要受大尺度气候情景驱动，对策略本身不敏感。这凸显了使用多维度指标（总量、变化趋势、空间格局）评估保护策略效果的必要性。

3.2. 未来生态系统服务供给的稳健区位

通过空间分析，研究人员绘制了能同时反映ES供给变化绩效（2020-2060年累积变化均值）和不确定性（不合意偏差，Undesirable Deviation, UD）的“稳健性”地图。分析发现，瑞士西部中央阿尔卑斯山、东部中央阿尔卑斯山和南部前阿尔卑斯山等较高海拔区域，未来ES供给不仅呈现增长趋势，且在不同情景下变异较小，即具有高稳健性。相反，汝拉山脉、高原和北部前阿尔卑斯山等较低海拔区域，ES供给普遍呈下降趋势，且受未来不确定性影响较大，稳健性较低。这表明，未来的保护努力需要有针对性地关注这些空间异质性。

3.3. 将未来变化纳入保护规划的重要性

研究有一个关键发现：基于当前ES、生物多样性或文化遗产重要性绘制的保护优先区地图，与未来ES供给高稳健性的区域空间重叠度很低。这意味着，如果仅依据当前状况进行保护选址，很可能会错过那些在未来各种不确定条件下仍能持续提供关键生态系统服务的区域。这强有力地证明了在保护规划中整合未来变化预测的极端重要性。

3.4. 识别稳健的保护策略

通过时间序列聚类和统计建模分析，研究人员识别出哪些保护策略决策最能够 consistently 地导致ES供给呈现最优发展轨迹（即总体向好且波动较小）。分析表明，在所有决策中，保护地的“管理效应”（即侧重于保护现有自然半自然土地，还是促进向自然半自然土地恢复）是预测最优结果的最重要且最稳定的因素。其次是保护地的“覆盖面积”和“建立速率”。具体而言，最稳健的策略组合是：将保护地覆盖率迅速扩大至30%（符合昆明-蒙特利尔目标），优先选择人类主导景观中的小型斑块进行保护，并采用保护与恢复相结合的管理模式。 此外，策略效果在不同ES和情景下存在差异，表明最优方法需考虑社会对服务间权衡的偏好。

4. 讨论与结论

本研究通过将空间保护优先级划分（SCP）与多情景模拟建模相结合，为在不确定环境下制定稳健的区域保护策略提供了强有力的方法论示范和实证依据。研究结果明确显示，忽视未来社会环境驱动因素的变化和社会偏好差异，将导致保护规划失效，无法保障长期的生物多样性和生态系统服务供给。

对于瑞士的具体实践，本研究提供了关键启示：首先，必须对保护规划方案进行“压力测试”，评估其在多种 plausible 未来情景下的表现，并更直接地将生态系统服务纳入优先区域选择标准。其次，确定的稳健策略——快速实现30%覆盖目标、关注小型斑块、混合管理——为瑞士实施30x30目标提供了科学依据。研究生成的ES稳健性空间图，可作为与决策者和公众沟通、并制定针对性管理措施的有力工具。

尽管存在一些局限性，如部分ES模型对空间格局变化的敏感性不足，以及未充分考虑策略实施的成本和社会偏好权重，但本研究无疑推动了保护规划科学的发展。未来的研究方向包括开发更敏感的ES模型、引入适应性管理策略以及将复杂的分析结果更有效地转化为规划实践。总之，这项研究强调，在面对深刻不确定性的未来时，保护规划必须从寻找单一的“最优解”转向识别能够 across 多种未来条件下都能产生可接受结果的“稳健”策略，这对于实现全球生物多样性保护目标至关重要。