基于多准则分析与参与式规划的生态修复优先级评估——以澳大利亚塔斯马尼亚中部低降雨区为例

为响应《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》中"2030年前修复30%退化生态系统"的目标，研究人员以澳大利亚塔斯马尼亚中部为案例，采用参与式多准则分析(MCA)技术，整合生物物理适宜性（降雨量、地形湿度指数等5项指标）与生态效益（保护区邻近度、植被连通性等4项指标），开发出三种修复优先级情景模型。结果显示混合情景（Scenario 3）被利益相关者优选，该方案平衡了种植成功率与生态效益，识别出3189.5公顷核心修复区，为全球目标本地化实施提供了科学范式。

　　

在全球森林覆盖率20年间净减少2.4%（相当于埃及国土面积）的严峻背景下，澳大利亚同期损失9165 km²森林的现状尤为突出。联合国"2020-2030生态系统修复十年"计划与《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》提出的"30%退化土地修复"目标，亟需从全球尺度落实到地方行动。然而现有修复优先区划定多集中于大尺度（全球/国家），在实施修复的关键界面——地方尺度（如农场集群）却缺乏科学决策工具，导致修复选址往往随意且难以形成生态连通性。

针对这一科学缺口，塔斯马尼亚大学与澳大利亚国家环境科学计划的研究团队，选择生物多样性热点区——塔斯马尼亚中部低降雨带为研究对象，创新性地将参与式规划与多准则分析(Multi-Criteria Analysis, MCA)相结合。研究构建了包含9项空间指标的评估体系：5项生物物理因子（降雨量、坡向、地形暴露度、土壤有效持水量、地形湿度指数）保障种植存活率，4项生态因子（与保护区距离、与残余植被距离、河岸带区位、景观连通性）提升修复效益。通过利益相关者工作坊，开发出三种情景模型：纯生物物理优先（Scenario 1）、纯生态效益优先（Scenario 2）、以及两者平衡的混合情景（Scenario 3）。

关键技术方法包括：1) 基于GIS的空间多准则分析；2) 参与式情景构建（整合22,290个规划单元）；3) 权重分配与敏感性测试；4) 优先级热图生成。数据来源于澳大利亚政府开放数据库与实地测量，分析过程采用标准化评分与加权叠加。

研究结果
Study area
选定澳大利亚政府确定的20个"受威胁物种优先区"之一——塔斯马尼亚中部农业主导景观，该区域兼具高濒危物种密度与强烈的人为干扰特征。

Results
Scenario 1（纯生物物理）识别出11,017个高优先级单元，集中分布于年降雨>500 mm的东部河谷；Scenario 2（纯生态）则突出保护区周边1 km缓冲带与河岸走廊；Scenario 3（混合）显示3189.5 ha土地被所有情景共同列为高优先级，且水系周边500 m范围持续显现修复优势。

Discussion
证明MCA能有效调和生态目标与实施可行性的矛盾：河岸带在三种情景中均获高分，因其兼具水文适宜性（土壤湿度指数>8）与生态价值（为80%本土物种提供迁徙廊道）。但优先级空间分布对权重分配敏感——当生态因子权重超过60%时，西部干旱区（降雨<400 mm）优先级显著下降。

Conclusion
首次为塔斯马尼亚中部提供数据驱动的修复选址框架，证实30%修复目标需重点布局：1) 水系500 m缓冲带（占高优先级区61%）；2) 现存保护区间的踏脚石群落；3) 东部高降雨区退化农田。该方法可推广至其他农业景观区，但需注意：1) 本地工作坊对指标权重的决定性影响；2) 气候变化对降雨量因子的长期干扰。

该研究突破在于将全球修复目标转化为可操作的本地决策工具，其混合情景模型被当地土地管理者采纳为2025-2030修复行动指南。正如作者Pierre Defourny强调的："这种参与式MCA框架，使3000公顷修复投资能同时提升17%的景观连通度与23%的种植存活率，实现了联合国倡导的'基于自然的解决方案(NbS)'"。论文发表于《Biological Conservation》，为区域性生态修复提供了兼顾科学严谨性与实施可行性的方法论范式。