《Conservation Biology》：A Review and Critique of Methods and Knowledge Gaps in Quantifying Spillover Effects from Protected Areas
基于区域的保护举措的可持续性取决于其对社会价值。保护工作通常聚焦于保护区内部，但保护区对其边界以外的影响（溢出效应）对其社会许可至关重要。尽管溢出效应很重要，但它们仍缺乏充分记录且难以表征。为了解该领域现状并识别改进泛化能力的途径，研究人员系统综述了2000年至2024年间发表的51项关于陆地保护区溢出效应的分析。研究人员识别出若干普遍问题，包括广泛使用未经验证或按比例缩放的采样区，对不同区域和生态系统类型的覆盖存在偏差且不完整，对空间自相关关注不足，统计方法不充分，以及普遍未能将溢出效应分析概念化为关于尺度与保护区效应大小的假设检验探究。研究人员认为，溢出效应分析中缺乏标准化的方法与报告框架，导致采样设计不一致以及分析的空间与时间尺度不匹配。很少有研究考虑非生态溢出效应的空间模式及其与生态系统的相互作用，而法律与管理框架的有限整合进一步限制了溢出效应分析为全球保护努力与目标（例如全球生物多样性框架的30×30目标）提供信息并与之整合的能力。研究人员提出了一套关于报告、采样设计及分析决策的方法学建议与最佳实践。需要提高研究之间的严谨性与可比性，以便进行荟萃分析，从而为全球溢出效应治理的保护政策提供支持。研究人员建议，未来研究与保护实践应聚焦于改进采样设计并指导溢出效应分析的分析决策，明确界定适当的采样距离与空间粒度，纳入空间自相关，并更审慎地考虑生态系统异质性。
**引言**
生物多样性保护工作常涉及划设区域以直接保护自然生境免受人类有害影响。对于这些保护区（Protected Areas, PAs），保护科学已投入大量精力理解其边界内保护生物多样性的有效性（如Andam等，2008），并确定其作为网络一部分对区域生物多样性保护的贡献程度（如Butchart等，2015）。第三个且日益增长的兴趣领域是保护区是否以及如何影响其边界以外区域的生物多样性与人类。
保护区嵌入更大的生态系统，与周边景观的相互作用可能导致外部压力，影响边界内的物种与生态过程（DeFries等，2005）。保护区可通过影响边界以外的生物物理、生态和社会过程，向邻近区域产生多种且常相互关联的溢出效应，包括水流、传粉动态、物种扩散等生物物理与生态现象（Pringle, 2001; Blitzer等，2012）。保护区还可通过改变人类活动（如森林砍伐率变化和基础设施发展）影响周边生态系统（Brambilla & Ronchi, 2016）。此外，保护区可产生社会溢出效应，例如影响边界沿线定居模式（Wittemyer等，2008），促进野生动物种群向保护区外扩张（可能导致人兽冲突增加），或造成人类迁移（Norton-Griffiths & Southey, 1995）。
同时，保护区并非同质化的保护措施：不同类型的保护区预期产生不同的溢出效应。例如，严格保护区（几乎不允许人类活动）与采掘保护区及其他有效保护措施（Other Effective Conservation Measures, OECMs）的生态、社会和经济影响可能不同（Alves-Pinto等，2021）。对溢出效应与保护区背景和类型之间关系的细致理解，对于确定保护区选址、最大化对邻近社区的有利溢出效应以及设计支持生态系统和人类福祉的互补政策至关重要（Robalino等，2017）。
尽管溢出效应很重要，但作为影响保护区边界以外生态系统、经济和人类的概念，在保护科学中仍相对不成熟。尽管在一些特定背景下（如人兽冲突、海洋禁渔区与鱼类产量关系、保护对森林砍伐模式的影响）已有较长的评估历史，但溢出效应的整体研究缺乏凝聚性的概念框架和标准化方法，难以进行跨案例比较。因此，许多关于溢出效应的重要问题仍未得到解答，例如溢出效应在更大区域和非森林砍伐热点地区的普遍性、典型操作的空间和时间尺度、在保护区建立前预测溢出效应的方法，以及促进溢出效应有利影响以最大化保护举措价值的政策和管理行动。此外，对较小或较难检测的生物类群进行溢出效应分析在方法上可能具有挑战性，有时甚至难以可靠估计。尽管其中一些问题可在特定地点和背景下得到解答，但当前知识尚未提供设计和实施大规模政策所需的可转移性，以可靠地将基于区域的生物多样性保护效益扩展到保护区边界之外。为了解溢出效应是否有助于实现全球环境目标（如昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架的30×30目标），保护科学需要严格、标准化且无偏的方法来评估区域和国家尺度上保护区对周边区域的溢出效应。系统监测和测量溢出效应也有助于优先考虑保护区质量而非数量（Eklund & Cabeza, 2017）。
为识别溢出效应研究中的方法空白和需求，并为未来实证研究提供参考框架，研究人员对已发表试图量化陆地保护区溢出效应的文章进行了半系统综述。核心目标是识别已应用于测量溢出效应的方法，评估其优缺点，并为未来研究提出指南。该分析有助于当前概念化和定义溢出效应的努力（Cumming等，2025）。研究人员发现，目前溢出效应测量缺乏足够的协调性和标准化，并提出了一套未来研究的建议和最低要求，以支持研究人员在该领域进行更系统且可比较的分析。
**溢出效应分析背景**
量化保护区对周边区域影响的核心挑战之一是保护区并非随机分布。保护区的设立不仅基于生态理由，还受政治、社会和文化因素影响。因此，它们常建立在文化价值高、人类使用价值低或机会成本低的区域（Holmes, 2013; Pressey等，2017）。例如，远离城市、位于山区或存在重要病原体或其媒介的区域更可能被保护（Joppa & Pfaff, 2009）。保护区选址的非随机性意味着，如果紧邻保护区的土地覆盖与远处不同，则不清楚该差异是纯粹由保护区效应引起，还是由于保护区及其邻近区域位于异常或更高质量的生境中。例如，为保护山区集水区而建立的高海拔保护区可能以山地草原为主。如果附近未受保护的类似海拔区域也是山地草原生境，但更远处（较低海拔）区域以灌木或树木为主，则未受保护的山地草原生境组成可能源于保护区溢出效应，或更可能源于海拔依赖性差异（土壤、水分和温度）。如果保护区对生态变量相对于未受保护背景值无影响，则保护可能直接对保护区内或邻近区域无效。因此，严格确定生态溢出效应是否发生需考虑基线生态变异，并校正可能独立于人类影响驱动生态模式的混杂因素。
保护区的设立是一种旨在调控和引导人类行为的管理干预或处理。为确定该处理是否对邻近区域产生效应，需将处理结果与可比但未处理区域的结果进行比较。对于溢出效应分析，这意味着将处理位置（靠近保护区边界）的生态测量值（如冠层覆盖或物种组成）与类似但未处理位置（远离任何保护区边界）的相同测量值进行比较。只有当保护区导致邻近区域的生态系统与保护区内更相似（或更不同），且超出可比但未保护位置的预测值时，才可认为发生了生态溢出效应。用于评估处理（保护）有效性的预测称为反事实（Counterfactual）（Ferraro & Hanauer, 2014）。
Joppa和Pfaff（2010）识别了四种常见的保护区有效性分析方法：仅考虑保护区当前状态，不关注周边区域；通过比较保护区内与区域未保护土地评估保护区影响（如DeFries等[2007]使用间隔20年的卫星图像量化198个热带湿润和干燥森林保护区内与50公里缓冲区外的森林砍伐）；比较保护区内与紧邻保护区外的区域；使用生境变化的时间数据比较保护区建立前后的效应。反事实方法是评估在没有干预情况下会发生什么的有价值工具，用于生成更准确且偏差更小的保护影响估计（Baylis等，2016），并可为系统保护规划提供信息（Ferraro & Pattanayak, 2006）。
溢出效应常使用泄漏（Leakage）和阻塞（Blockage）等术语描述。泄漏指政策驱动的有害土地利用活动转移（Meyfroid等，2018），例如保护区建立可能减少其边界内的森林砍伐，但通过转移伐木努力增加附近或更远区域的砍伐。阻塞指保护区对邻近区域土地利用活动的有利溢出效应（Fuller等，2019），例如保护区建立导致保护区内及邻近区域森林砍伐显著减少（Barros等，2022）。
过去二十年，溢出效应测量取得了显著进展。在认识到保护区内外部简单直接比较的缺陷后，测量方法通过引入一套复杂方法创建更严格的反事实而得到推动。当前公认的方法采用从医学和经济学中借鉴的统计方法，以理解异质性人类群体中医疗干预或其他干预的有效性。这些方法包括识别处理群体和对照群体，使用匹配方法校正群体间差异以确保可比个体间比较和组间平衡，通过相似性加权导出倾向得分，以及使用回归或其他可比方法估计处理效应大小。匹配方法被认为对规范错误相对稳健，并提供更一致的标准误估计（Abadie & Imbens, 2006）。与计量经济模型一样，结果的有效性取决于相关混杂变量是否得到充分考虑的假设（Nelson & Chomitz, 2011）。
匹配已成为溢出效应分析中最广泛使用的因果推断方法之一，可能因其直观设计易于向缺乏实证计量经济学背景的受众传达（Ferraro & Hanauer, 2014）。然而，许多用户对匹配方法理解不足，近期综述认为在保护和环境评估研究中应用这些方法时应更加谨慎（Ribas等，2021; Schleicher等，2020）。匹配方法的应用也存在一些明显空白和问题，部分源于应用了最初并非为空间分析开发的统计技术，而在该问题中空间异质性和空间自相关是关键要素。尽管匹配处理与对照样本以及估计效应大小的统计过程已发展良好，但采样方法的空间设计受到的关注较少（Cumming, 2025）。
具体而言，测量溢出效应的挑战之一是采样设计的逻辑和尺度必须适合目的。如Cumming（2025, 2026）所述，适合目的需考虑几个方面，并至少涵盖四个关键要素（图1）。第一，如果保护区内与周边区域未检测到差异，则可能存在两种假设：处于保护区内无效应，或存在效应但该效应溢出到附近的未保护位置（图1a）。区分这些假设需要将测量变量的值与第三组（即位于潜在溢出区外的未保护位置）进行比较。当潜在溢出区中一个或多个生态变量的值（或其随时间变化）比预期（基于第三组反事实）更接近保护区内值时，发生正溢出。因此，强正溢出证据需两个条件：生态测量值在保护区内和溢出区相似，且两者均与反事实（第三组）位置的值不同。类似地，强负溢出证据需生态变量在保护区与邻近区域之间的差异比预期更大，且与远处位置显著不同。如果测量仅比较保护区内部与外部一个采样区域，则在统计上不可能确定检测到了溢出效应。
第二，基于第一点，根据距离保护区边界的距离将点分为三个适当组需考虑尺度和溢出效应的潜在形式（图1b）。大多数溢出效应预期随距保护区边界距离增加而逐渐减弱。在进行分析前，溢出效应的距离和形状未知，可能存在多种形式（Cumming, 2025）。测量溢出效应应使用能够区分不同可能溢出形式以及无溢出（因保护区不必要或无效而对周边生态系统无影响）这种潜在混淆情况的方法。因此，溢出效应测量必须考虑足够多的保护区外部位置，以排除备择假设，并确保分析中未处理组使用的远处位置不受溢出效应（包括来自附近其他保护区的溢出效应）影响。
第三，保护区之间的干扰效应（即两个保护区均影响某一未保护位置）在许多情况下可能发生，因此采样方案需考虑相邻保护区之间潜在交互作用，并确保反事实开发中使用的所有点不受其他保护区影响（图1c）。
第四，景观生态学的一个基本原则是不同区域之间的比较需校正由面积差异引起的效应（Turner & Gardner, 2015）。小区域不能直接与较大区域有效比较，除非缩放关系或其他面积差异效应是分析焦点。一系列半径递增的同心带将具有越来越大的面积，进而具有不同水平的自相关、生物多样性和景观异质性。校正面积差异是可能的，但标准技术（如除以面积）仍可能无法校正异质性增加的趋势。更好的方法是采用一致的采样单元：使用小采样多边形（类似于群落生态学中使用的标准植被样方），或沿垂直于保护区边界的辐射样线采样（图1d）。
**方法**
研究人员开发了半系统文献综述（Snyder, 2019），聚焦于测量陆地保护区溢出效应的论文，提取并比较纳入出版物中的相关信息。半系统方法涉及纳入系统综述的核心要素以确保透明度。研究人员应用结构化搜索策略指导文献筛选，选择过程遵循系统综述和荟萃分析首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, PRISMA）方法（McInnes等，2019; Page等，2021）（附录S1）。科学论文的纳入标准包括：论文必须包含对一个或多个保护区溢出效应的分析，明确包括对保护区边界以外周边景观的采样，并聚焦于陆地保护区（因为海洋、淡水和陆地文献中评估溢出效应的方法差异显著；Di Lorenzo等，2016; Lynham & Villasenor-Derbez, 2024）。关于评估保护区溢出效应方法的文献异质性使得更正式的标准化系统综述框架不适用，因为缺乏可比研究阻碍了完全系统的方法提供有意义的结果。
**发表来源与关键搜索词**
候选文章的纳入于2024年8月确定。研究人员搜索了Web of Science（已被独立测试为系统综述适用的14个数据库之一；Gusenbauer & Haddaway, 2020），检索2000年1月1日至2024年7月31日期间发表的所有科学论文。使用了标准化搜索协议和通过布尔运算符分隔的关键词集（附录S2）。搜索字符串通过范围界定练习进行开发和修改，以优化搜索词、通配符和布尔运算符的使用。两次搜索包括多个组成部分。第一次搜索限于明确提及“spillover”一词的出版物，搜索词为“protected area* AND spillover* NOT marine NOT fish*”，返回184条结果，去重后保留175篇。目前，文献中与溢出效应分析相关的术语常与其他考察保护区对邻近景观影响的概念重叠。因此，在第二次搜索中，实施了更广泛和包容的搜索标准，旨在识别虽未明确使用“spillover”一词但使用相关术语的研究。搜索词为“protected area*” AND spillover* OR proximity AND impact OR buffer zone* AND spillover OR “spatial impact*” OR “land cover” AND surrounding AND impact* NOT marine* OR fish$，共获409条结果，去重后保留406篇。第二次搜索字符串并非旨在生成溢出效应分析相关著作的详尽清单，而是旨在找到具有空间分析元素的溢出效应相关论文（无论是否明确标注为溢出效应）。研究人员承认可能存在其他相关术语和研究。综述涵盖所有地理背景的研究，且两次搜索均限于英语来源。
**研究筛选、数据提取与纳入**
筛选和综述过程由六位作者共同完成。研究人员随机将研究分配给审稿人，并定期举行会议讨论相关性和范围。每位作者独立筛选部分论文，并从被认为符合纳入条件的研究中提取数据。所有纳入研究的数据被编码到共享电子表格中（附录S3）。关于研究纳入或数据提取的分歧在最终确定数据集前进行讨论和解决。研究人员筛选每条返回文献的标题和摘要，以识别那些评估一个或多个溢出效应相对于反事实或对照（表示无干预）影响的研究。然后排除未明确界定保护区溢出效应分析方法的研究（434项）、涉及疾病和病毒传播溢出效应的研究（23项）、综述论文（7项）、无法获取的一项研究以及一篇方法论文。研究人员移除了研究边缘效应的研究（10项），以避免引入边缘效应与溢出效应分析之间的方法学模糊性（附录S1和S4）。纳入的主要标准是作者报告了来自陆地保护区的溢出区域，并建立了反事实或对照组以捕捉无干预状态和影响程度。研究人员排除了地理分析范围不明确的研究，以及缺乏必要数据来定义评估保护区溢出效应方法学的荟萃分析或文献综述。
两次查询共识别587条记录（N=587），其中87篇论文同时出现在两次查询中。在移除不直接符合标准的论文后，第一次和第二次查询分别接受28篇和48篇论文（共76篇）。去除重复后，最终纳入51篇论文。对于每项研究，研究人员在电子表格中提取并编码相关信息，以探讨测量溢出效应的四个不同主题：量化溢出效应的数据来源及其属性和范围；分析的尺度与采样方法设计；应用的统计方法；以及溢出效应分析的地理焦点。
**结果**
尽管已有大量研究致力于开发、测试和完善研究保护区溢出效应的方法，但该领域在方法学和概念上仍显碎片化。尽管过去二十年取得了明确的方法学进展，但关于如何分析溢出效应、测量哪些维度、哪些空间和时间尺度以及分析方法的适用性尚未达成共识。综述的研究考察了不同类型的溢出效应，借鉴了不同学科领域和分析框架，反映了文献的丰富性以及标准化术语和方法的挑战。综述中的研究主要聚焦于森林生态系统，强调森林砍伐动态。一些研究考察了其他形式的土地覆盖变化和更广泛的溢出效应类型，包括经济、管理、社会文化、政治和立法溢出效应（如Cumming等[2025]综述）。尽管有这些进展，但具有足够方法学一致性和质量的研究数量仍然有限，限制了进行稳健荟萃分析和建立一般原则的科学能力。研究结果表明，卫星遥感在溢出效应分析中已被广泛使用，特别是用于植被覆盖，反映了其在考察大空间和时间尺度溢出效应方面的适用性。大多数综述分析考察了保护区边界25公里内的效应，但很少关注界定适当的空间和时间采样策略。溢出效应可能在不同地点、生态系统类型和治理背景下不均匀发生，但研究地理分布的空白限制了跨背景稳健荟萃分析的可行性。
**数据来源**
综述文献依赖多样化的数据来源，但强烈倾向于使用遥感来评估陆地保护区的溢出效应。实地观测和国家数据集集成有限，表明当前证据基础受遥感方法优势和局限性的约束（图2）。大多数研究聚焦于森林生态系统（38项研究），其余研究考察混合生态系统（13项）（附录S3）。森林生态系统研究的主导地位表明明显的生态系统偏差，其他生境类型的溢出效应相对研究不足。这些模式突出了当前溢出效应文献中方法学上集中于卫星方法以及生态系统偏差。数据来源的时间范围差异很大，一些研究使用了1960年代的Corona历史卫星图像和航拍照片。Landsat是过去几十年评估溢出效应最常用的卫星平台，特别是通过全球森林变化数据集（Hansen等，2013）来考察森林损失、增益和破碎化（Southworth等，2004）。较少研究使用多传感器方法，尽管其对于捕捉时间变化具有附加价值。卫星研究的空间分辨率随分析尺度而变化。较精细分辨率数据（<100米）通常用于局部到区域研究，而较粗的数据集（如GlobCover和ESA CCI LC，300米）支持跨国比较。例如，30米Landsat图像用于评估巴西亚马逊和大西洋森林生物群落内单个省份和多个保护区的溢出效应（Barros等，2022）。数据来源因研究目的而异。例如，卫星数据常用于评估森林砍伐泄漏或阻塞，而非卫星的原始或二手数据在经济、管理或社会文化溢出效应分析中更常见。多源数据主要用于物理溢出效应。
**分析尺度与采样属性**
如背景部分所述，关于溢出效应结论的有效性严重依赖于采样设计决策。更具体地说，确定保护区溢出效应大小需要明确识别和界定潜在溢出区，并将溢出区与位于溢出区之外的无影响区域（主要针对空间研究）进行比较。鉴于溢出区宽度（如果发生）通常在研究开始时未知，建立溢出效应大小的一种方法是使用在采样带（或缓冲区）内提取的数据，逐带评估溢出效应，从保护区边界经溢出区到无影响区。估计的保护区效应大小随距离的变化（如增加、减少或方向变化）指示保护区对其周边影响强度和空间影响如何随距离变化。严格实施该方法需要明确潜在溢出区的范围、保护区外采样点或带之间的适当距离，以及无影响区的可能位置。空间自相关引入了进一步的方法学复杂性。如果无影响区被定义为静态位置，那么从保护区向外延伸的带中采集的样本将逐渐接近无影响区，因此由于空间上更接近而可能变得与其越来越相似。因此，严格检测溢出效应理想情况下应考虑在溢出区采样位置变化时调整无影响区的位置。
在实践中，纳入样本中的研究使用了广泛且基本不一致的分析尺度，无论是在采样粒度（距保护区边界的缓冲区宽度）还是范围（分析中考虑的总面积）方面，均缺乏标准化（图3）。许多论文未考虑多个带宽，有些未纳入真正的无影响区。目前对于何种尺度和采样频率被认为是充分的尚未达成共识，模式与潜在因果机制之间的关系在很大程度上被忽视，一些作者声称他们采用给定的分析尺度仅仅是因为其他人使用了相同尺度。结果表明，研究强烈集中在相对较小的缓冲区距离上（图3）。大多数研究应用0-5公里缓冲区，其次是10公里（16项研究）、1公里（14项研究）和2公里（9项研究）（图3a）。大多数研究选择距保护区边界20-25公里的缓冲区距离。只有少数研究超出此范围，一项研究使用80公里带宽（图3b）。超过75公里的距离带很少使用，反映了关注邻近空间尺度的普遍趋势。13项研究通过选择位于溢出评估带之外的对照点或区域，使用了不同稳健性和清晰度的反事实分析方法（图3d），从而将分析扩展到主要缓冲区之外。
到目前为止，研究人员主要关注空间尺度和研究设计。然而，对于评估溢出效应适当时间尺度的概念和方法学理解也有限，包括缺乏指导此类评估的标准化框架。检测溢出效应所需的最小时间单位因所研究的溢出效应类型而异（例如，木本和草本植被的生长和再生时间不同），进一步复杂化了跨研究可比性。在本综述中，大多数研究使用了单一年份的快照数据（37项研究），其次是一小部分研究考察了8年期间（4项研究）。只有五项研究考虑了更长时间窗口，范围为30至42年（图3c）。
**统计方法**
分析显示，2013年后，在陆地保护区溢出效应研究中，包括匹配方法和倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）在内的先进统计方法的使用增加（图4a）。22项研究（43.14%）使用了匹配方法，自2013年起这些方法的应用增加或更稳定。综述文献表明，在保护区溢出效应评估中，方法学趋于收敛于有限的协变量匹配方法集（图4）。大多数依赖匹配技术的研究使用了倾向得分匹配，较少采用替代方法（如遗传匹配、最近邻匹配或完全匹配）。方法学保障措施的应用不一致。10项研究使用了卡钳（Calipers）来限制处理与对照单元之间的差异，并考虑了空间自相关，表明在解决空间和统计偏差的严谨性方面存在广泛差异。单缓冲区和多缓冲区的广泛使用（图5）表明研究将溢出效应概念化为空间依赖的，从保护区边界向外辐射。这些模式突出了文献中部分方法学日益复杂，以及溢出效应研究中因果推断最佳实践应用持续存在的空白（附录S3）。
**地理背景**
尽管对溢出效应的兴趣日益增长，但对其在不同国家背景下如何变化的理解仍然有限，因为许多国家仍缺乏实证溢出效应评估（图6）。这种不均匀的地理覆盖限制了跨国可比性，并限制了对保护区背景异质性的分析。本综述纳入的研究涵盖了57个国家，但信息高度集中（图6）。中国和印度是最常出现的国家，其次是巴西，强调未来研究需要更广泛的空间覆盖。Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）证实，已进行保护区溢出效应分析的国家土地面积显著大于仍未进行此类分析的国家（W=2337, p<0.001），表明国家规模与保护区溢出效应分析可能性之间存在明确关联（附录S5）。主观上，大多数溢出效应分析似乎集中在发展中国家的森林砍伐热点地区。因此，对效应大小进行荟萃分析（如Fuller等，2019）的尝试似乎可能呈现溢出效应频率和大小的有偏观点，对热带森林以外的保护区选址和溢出管理提供的指导有限。
**讨论**
结果表明，尽管近几十年来溢出效应分析取得了显著进展，但研究数量和质量尚未达到可进行大规模全球荟萃分析以可靠地为政策制定提供信息的水平。尽管一些研究开发了开创性方法以生成有价值的广泛洞察（Andam等，2008; Brodie等，2023, 2025; Geldmann等，2025），且已知溢出效应在保护区的成本和收益（对当地社区）中发挥重要作用，但在全球保护倡议中纳入溢出效应报告仍是一项重大挑战。研究结果还强调了所使用的指标和方法多样性、空间效应缺乏标准化、采样方法统计不一致，以及陆地溢出效应研究相对单一地聚焦于森林。本综述识别了当前关于保护区生态溢出效应知识和方法研究中的一系列弱点。对于四个分析类别中的每一个，研究人员建议未来研究更直接地将溢出效应纳入全球保护政策的方法（表1）。
**数据来源**
大量关注已投向使用卫星遥感数据评估溢出效应，特别是量化植被模式，证明了其在应用生态研究中的价值及其对支持生物多样性政策的贡献（Camia等，2023; Cavender-Bares等，2022; Pettorelli等，2014）。由于这是研究和政策应用中快速发展的领域，这些方法在扩展到更广泛、政策相关分析方面具有巨大潜力，可能对区域和国家政策框架（如昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架和自然积极倡议；CBD, 2022; Timmermans & Kissling, 2023; UNDP等，2021）做出贡献。同时，遥感产品的空间分辨率决定了可检测生态变化的水平。因此，数据源的空间尺度在确定哪些生物多样性模式或过程可被有效观测方面起着关键作用（Anderson, 2018）。尽管存在多样化的分类方案，但普遍倾向于将研究集中在森林生态系统上，许多分析使用简单的森林/非森林土地覆盖分类。此类分析将无法检测到可能指示生态系统恢复或再生的植被变化（如废弃农田上木本覆盖的次生增长），将忽略更精细尺度的异质性，并忽视不同生态系统内和跨生态系统的空间变异性。本综述并未专门针对森林砍伐阻塞和泄漏（之前已由Fuller等[2019]综述），但森林砍伐也是溢出效应研究中与伐木和林业相关的主要焦点。尽管一些研究考察了保护区的其他形式溢出效应（如与旅游相关的），但这些分析仍然相对稀少，缺乏标准化分析框架，限制了其可比性并约束了研究的更广泛适用性。其他与溢出效应密切相关且已充分研究的保护主题（如人兽冲突）尚未采用空间明确的溢出效应视角。出于政策目的，需要类似于Cumming等（2025）提出的更大概念整合，以连接不同数据源和溢出效应类型，从而提供关于保护区对其周边区域收益和成本的整体视角。
**尺度与采样设计**
不同模式与过程发生在不同空间尺度之间（Levin, 1992）。已发表的溢出效应分析中使用了广泛的方法，对于缓冲区宽度、溢出区范围和无影响区的选择和假设几乎不一致。缺乏标准化方法和报告使得不同研究之间的比较几乎不可能。许多评估保护区周边溢出效应的研究也忽略了采样单元之间空间自相关因尺度变化而变化（Legendre, 1993），或不同溢出区与无影响区测量之间空间自相关的差异，这进而使得将测量到的溢出效应明确归因于保护区变得困难。依赖单一或未经验证的缓冲区而非连续空间度量是当前一些溢出效应评估中的显著局限性。正如Cumming（2025）所论证的，当样本量较小时，混淆关于溢出形式和大小备择假设的风险大大增加；当仅获得两个测量值时，数据可能无法区分真实的溢出效应与无溢出效应。很少有研究考察更广泛空间范围上发生的溢出效应，而那些进行此类研究的方法高度异质；然而，考虑到缺乏可能在距保护区边界50公里以上距离产生溢出效应的广泛机制，这是可以理解的，尽管泄漏和阻塞都可能潜在影响大面积区域。目前也明显缺乏进行区域或国家政策所需（关于溢出效应及其与保护区管理关系）的稳健区域分析。迄今为止，只有Fuller等（2019）尝试了溢出效应的荟萃分析，尽管存在局限性。这种分析的缺失凸显了显著的证据空白，削弱了为全球保护政策（如全球生物多样性框架的30×30目标；https://www.cbd.int/gbf/targets/3）和绿色气候基金（https://www.greenclimate.fund）提供信息的努力。
**统计方法**
尽管有几项研究综述了溢出效应分析的统计方法（Ribas等，2021; Schleicher等，2020），并提供了明确建议，但保护文献中仍缺乏真正可比的研究。研究人员发现，随着时间的推移，匹配方法的使用日益增多，但Schleicher等（2020）概述的若干最佳实践要素在最近发表的保护文献中并未得到广泛实施。研究结果表明，除了实施最佳实践统计建议外，重要的是在溢出效应分析中关于选择适当和标准化的尺度与采样频率达成更大共识。
**地理背景**
溢出效应的大小和范围在不同地点以及（在更精细尺度上）保护区周围所有方向上不太可能一致。尽管一些国家更频繁地研究了溢出效应，但其他国家未出现在本综述中。这种缺失反映了缺乏已发表的评估，而非证据表明此类效应不存在。因此，尚不清楚来自其他地区的发现是否直接相关。在地方层面，信息缺乏表明保护组织在推广、证明或评估新旧保护区的地方收益和成本时，可能对应该考虑哪些过程的操作性理解有限。一些景观变化比预期的更不可预测——例如，对全球岛屿土地覆盖变化的中尺度分析（Bhatia & Cumming, 2020）表明，国家经济状况是森林损失的不良预测因子，一些相对富裕的国家经历了高森林砍伐率（如澳大利亚、日本和加拿大；另见Bradshaw, 2012）。因此，需要在温带和富裕国家进行更多关于溢出效应的研究，以为全球政策提供信息（图6）。
**对溢出效应分析的批评**
本分析识别了已发表溢出效应分析中至少三个重要局限性，可能阻碍其纳入全球生物多样性保护努力。第一，科学研究方法学方法和报告的巨大差异限制了研究设计和结果的可比性。即使对于研究最充分的生境类型，仍需要对溢出效应频率和效应大小进行更严格、全球比较的荟萃分析。除了做出不一致的分析决策外，研究人员发现已发表论文通常不报告完整的统计数据和定量分析选择，即使它们包含了额外的补充材料。此外，一些研究未充分详细描述其数据来源或遥感产品的使用，使得难以评估数据质量。大多数已发表的分析未以足够支持数据和材料发表，以便能够进行复制或使用改进方法重新运行。第二，研究人员注意到一种倾向，即复制先前已发表研究的方法，而未充分关注假设检验和分析的概念框架。尽管越来越采用先进方法来构建反事实场景，但这些工具并不总是以清晰阐述的理论框架为基础，并且可能未充分考虑空间模式以及面积的多重混杂效应（这些效应不仅延伸至生境数量，还影响配置、自相关和异质性的测量）对位置间比较的影响。因此，一些研究做出了其分析未能强有力支持的大胆声明。第三，研究人员注意到迫切需要更彻底地考察非生态形式的溢出效应，如社会、经济或治理相关动态，及其与生态溢出效应的相互作用。对这些相互依赖关系的更综合理解对于捕捉溢出效应的全部复杂性以及确保在寻求评估保护区价值的评估中纳入更完整的保护区收益和成本集至关重要（例如，Deloitte Access Economics, 2017; 生物多样性保护与吸引力部, 2020）。进行溢出效应分析需要专门和详细的方法，因为肤浅的分析可能无法捕捉潜在过程的复杂性并限制理解的深度。该研究领域迫切需要一套标准采样设计、统计方法和最低报告标准，以澄清期望、简化分析人员任务并确保保护区溢出效应研究的可比性。基于研究人员的经验和从本综述中获得的见解，研究人员制定了一套建议和最佳实践指南，以指导和加强未来研究努力（表1）。
**结论**
人们日益达成共识，需要更好地理解跨越保护区边界发生的影响和过程，并向政策制定者提供信息。本综述强调了当前与陆地保护区相关的溢出效应评估中几个关键的方法学和概念局限性。需要更广泛、基于证据的溢出效应评估研究，以在地方、区域和国际尺度上为政策制定提供信息，例如全球生物多样性框架30×30目标中概述的政策。然而，此类研究只有在提供一致的采样设计和分析决策报告（表1）时才会广泛有用。更一般地说，研究人员注意到一个总体失败，即未能将溢出效应分析视为对尺度和效应大小的假设驱动研究。尽管应用了构建反事实场景的先进技术，但许多研究缺乏关于溢出效应如何在不同生态和社会政治背景下显现的理论基础。对非生态溢出效应（如社会、经济或制度动态）及其与生态过程相互作用的有限探索，进一步制约了对保护区有效性的整体理解。清晰且一致的方法学报告将增强透明度，使读者更好地理解分析的背景和尺度，并支持对于政策和管理决策至关重要的比较分析。
