《Conservation Science and Practice》：Evaluating a strategic approach for identifying and ranking holistic sets of indicators of conservation project success
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基于证据的保护常常未能平衡生态和社会经济成功指标。指标选择常受专家意见偏见、与目标不一致且缺乏科学严谨性。研究人员开发并测试了整体指标选择协议（HISP），这是一种半系统方法，旨在改进保护规划中的指标优先级排序。HISP基于广泛采用的标准（Conservati
基于证据的保护常常未能平衡生态和社会经济成功指标。指标选择常受专家意见偏见、与目标不一致且缺乏科学严谨性。研究人员开发并测试了整体指标选择协议（HISP），这是一种半系统方法，旨在改进保护规划中的指标优先级排序。HISP基于广泛采用的标准（Conservation Standards），将专家和利益相关者意见与结构情境模型参数相结合，以识别和排序与评估保护成功相关的生态和社会经济候选指标。在一个具有典型保护挑战的案例研究景观中，研究人员应用了四个HISP指数，根据指标在代表以下方面的有效性进行评分：（1）保护威胁；（2）由情境模型定义的项目策略；（3）专家意见；以及（4）利益相关者意见。研究人员统计评估了每个指数在最小化选择偏见和复杂性方面的能力。指标代表了生态和社会经济维度、直接和间接威胁以及治理策略。基于威胁的指数优先考虑了社会经济挑战，而基于模型的指数平衡了社会经济和生态指标，表明具有更广泛的适用性。基于意见的指数引入了一些偏见，但在数据有限的情境中仍然有价值。HISP提供了一种透明、可适应的方法来优先考虑保护指标——支持而非取代专家判断——并允许基于可行性和概念一致性进行细化。
**研究背景与问题**
保护科学长期面临证据基础不足的问题，尤其是生态与社会经济指标之间的失衡。《生物多样性公约》（CBD）未能遏制生物多样性下降，部分原因在于未能充分纳入政策框架、社会经济驱动因素及保护成功指标。保护项目很少同时测量生态和社会经济指标，社会经济数据集相对于生态数据仍显稀缺，导致对生物多样性威胁的量化不足，尤其对间接威胁（如经济、政策、基础设施、文化、教育）的理解远不如直接威胁（如人类活动）。此外，指标选择常受专家意见偏见，缺乏科学严谨性，且与目标不一致。尽管已有多种保护规划框架提供指标指导，但系统性选择方法仍然稀缺，且缺乏对指标选择偏见的实证评估。为此，研究人员开发并测试了整体指标选择协议（HISP），旨在通过半系统方法识别和排序社会经济和生态指标，减少传统偏见，增强保护监测的科学严谨性。该研究以坦桑尼亚马戈姆贝拉保护区（Magombera Conservation Area）为案例，该区域代表典型的发展中国家保护挑战（资源有限、低收入、生计发展需求），且具有单一保护目标（森林生态系统健康），便于首次验证HISP方法。论文发表在《Conservation Science and Practice》。
**主要技术方法**
研究人员采用HISP框架，分为四个步骤识别候选指标和三个步骤进行排序。关键方法包括：（1）基于保护标准（Conservation Standards）构建情境模型（situation model），识别保护范围、愿景、目标、直接和间接威胁、机会及策略；（2）进行威胁减少评估（TRA），量化每个威胁的“范围”（scope）、“严重性”（severity）和“不可逆性”（irreversibility）；（3）开发四个HISP指数：HTRA（基于威胁减少评估）、HCS（基于保护标准参数）、HX（基于专家意见）和HE（基于利益相关者意见平等加权），每个指数通过不同参数组合计算得分；（4）采用统计方法（方差分析、皮尔逊相关、多元回归、方差膨胀因子等）评估各指数的偏见、指数间一致性及简约性。样本来源包括项目团队（管理人员、社会学家、生物学家）和外部专家（共62年坦桑尼亚保护经验），以及当地四个村庄委员会的利益相关者意见。
**研究结果**
**3.1 指标排名偏见**
研究人员识别出44个候选指标，涵盖情境模型四个阶段（目标、直接威胁、间接威胁、策略）和五个类别（16个生态指标、17个社会经济指标，其中10个社会、4个经济、3个治理；11个跨领域指标）。四个HISP指数在类别和阶段间偏见较小（HCS、HX、HE：p≥0.27，F≤1.34），而HTRA中社会经济指标（尤其是治理相关）得分高于生态指标（p=0.015–0.029，F=3.54–3.87）。HE指数在类别间得分变异最小（标准偏差1.1），其次为HCS（2.6）、HX（3.8）、HTRA（8.9）。平均排名最高的指标是“当地社区感知的自然资源缺口”（社会经济间接威胁），HCS指数中亦如此；HTRA最高指标为“森林法律地位”（社会经济间接威胁），HX和HE最高为“森林面积”（生态指标）。三个指标在所有指数前25%中出现：野火发生频率、地上生物量、森林社区收入。七个参数（范围、严重性、可逆性、链接数、邻近性、专家意见、利益相关者意见）在偏见方向和程度上显著不同（Kruskal-Wallis：p=0.00–0.99，χ2=0.0–41.2）。TRA参数中，社会经济和治理指标在范围、严重性、可逆性上得分高；情境模型参数（链接数、邻近性）中，生态和目标指标相对较高。专家和利益相关者意见在类别和阶段间偏见较低，但学术界对生态指标评分显著降低。
**3.2 指数一致性**
四个HISP指数在前25%和50%中分别共享4个（36%）和12个（55%）指标。HCS指数与平均值的一致性最高（前25%和50%重叠率分别为91%和86%），其次为HX、HTRA、HE。所有指数间显著协方差，HX与HE最高（89%），HTRA与HCS为78%。HCS与平均值的相关性最高（r2=0.49），其次为HX（0.48）、HE（0.44）、HTRA（0.36）。
**3.3 简约性**
参数较多的指数（HCS、HX）与七个参数中的五个相关，而HE和HTRA分别与四个和三个参数相关。但相对平均协方差变化不大（HTRA:24.6%，HCS:24.1%，HX:22.4%，HE:21.3%）。广义线性模型显示参数与指数间的独立关系较低（HE:8.0%，HX:6.9%，HTRA:5.9%，HCS:5.6%）。可逆性是最弱参数，与任何指数无相关性，且协方差最低（平均4%）。参数间相关性低，方差膨胀因子（VIF）大多低于2.0。专家意见与严重性和范围显著相关，与利益相关者意见弱相关。情境模型和TRA参数解释了社会学家意见变异的36%、生物学家24%、管理人员14%、利益相关者8%。不同专家和利益相关者间相关性为正但高度可变（r?=0.100–0.391，p=0.009–0.520）。
**讨论与结论**
HISP方法成功生成了涵盖生态和社会经济维度、直接和间接威胁的多样化指标集，减少了传统偏见（如对旗舰物种的偏好）。四个指数中，HCS指数因整合TRA和情境模型参数而最为平衡，具有最高一致性和较好简约性，被推荐为默认选择。HE指数在数据有限或强调利益相关者参与时有用，但可能低估社会经济指标（如森林法律地位、福祉）。HTRA指数优先考虑社会经济挑战，适合经济和政治敏感情境。HISP支持而非取代专家判断，通过结构化框架增强决策透明度。未来应用可结合结果链（results chains）以细化与特定策略对应的指标。研究局限性包括：仅测试单一案例，需要更多背景下的验证；治理指标数量较少，但权重高，表明其潜在重要性。结论：HISP是一种新颖的指标识别和排序工具，能减少评估偏见，支持生态和社会经济因素的平衡，并可通过调整参数适应不同保护情境和数据可用性，有助于缩小科学-实施差距。
