综述：将生物多样性和恢复力纳入气候驱动的森林恢复策略以保护大西洋森林

（编辑推荐）本文聚焦巴西大西洋森林（Atlantic Forest）生态修复，强调在应对气候变化（climate change）和土地退化（land degradation）时，需综合考量生物多样性（biodiversity）、气候韧性（climate resilience）及生态系统服务（ecosystem services）等多元指标，为碎片化生境的科学修复提供新视角。

　　

Abstract
Zhang等学者针对巴西大西洋森林（Mata Atlantica）这一生物多样性热点区域，探讨了气候驱动下的生态修复策略。研究表明，该生物群落因长期碎片化（fragmentation）和气候胁迫面临严峻挑战，传统单一目标导向的修复模式难以维系其生态功能。作者提出“多维协同框架”，强调需同步评估物种组成（species composition）、碳汇潜力（carbon sequestration）及水文调节（hydrological regulation）等关键指标。

生物多样性的整合路径
大西洋森林作为全球35个生物多样性热点之一，拥有逾20,000种维管植物，其中40%为特有种。研究指出，优先选择原生种（native species）与关键种（keystone species）可显著提升修复区的物种互作网络稳定性。例如，榕属（Ficus spp.）植物作为54种脊椎动物的必需资源，其引入使鸟类多样性提升2.3倍。

气候韧性的量化维度
通过建立气候适应性指数（CAI_2.0），团队发现混交林（mixed forests）比单一树种林分在极端干旱事件中保持高出17%的存活率。特别是深根系树种组合（如巴西红木Paubrasilia echinata）可将土壤水分流失减少42%，印证了“功能性状匹配”理论在气候适应中的应用价值。

生态系统服务的协同优化
研究首次量化了修复策略对三项核心服务的影响：碳储存（carbon storage）、授粉服务（pollination）和土壤保持（soil retention）。数据显示，采用多样性-韧性协同设计的样地，其综合服务效能指数（ISEI）达到传统方法的1.8倍，证实多维评估对实现联合国可持续发展目标（SDG₁₅）的关键作用。

未来挑战与展望
当前模型尚未完全解决物种迁移速率（migration rate）与气候变率（climate variability）的时空错配问题。作者建议开发基于机器学习（machine learning）的动态适应性管理工具，以应对RCP_8.5情景下的生态不确定性。