利用城市绿地加强区域保护优先事项

《Conservation Science and Practice》：Leveraging urban greenspaces to bolster regional conservation priorities

　　

城市提供了可行的栖息地，且常位于生物多样性热点区域，但在保护规划中常被忽视。在此，研究人员研究了城市绿地如何支持保护目标，在保护土地网络（Conservation Lands Network, CLN）——旧金山湾区区域生物多样性保护规划——内，该网络使用Marxan模型选择将土地分类为对实现生物多样性保护目标至关重要或有所贡献的土地。研究人员比较了植被（归一化差异植被指数[Normalized Difference Vegetation Index, NDVI]）、生物多样性和连通性，使用指示物种框架，针对湾区三个最人口稠密的城市（奥克兰、旧金山和圣何塞）的三种类别：被Marxan选为至关重要的绿地、未被Marxan选为至关重要的绿地以及所有绿地。研究人员发现，被选为至关重要的绿地在面积上显著更大，且平均NDVI高于非至关重要的绿地。在三个城市中，被选为至关重要的绿地的指示物种丰富度并未显著更高，而在旧金山，非至关重要的和所有绿地的生物多样性显著高于至关重要的绿地。当纳入非至关重要的绿地时，三个城市中三种指示物种的连通性也显著改善。研究结果表明，纳入城市绿地可以加强区域保护目标，支持州和联邦目标。

**论文解读：利用城市绿地加强区域保护优先事项**

**研究背景与问题**

全球生物多样性因人类活动（农业扩张、森林砍伐、城市化和气候变化）急剧下降，多达50%的已知物种自1500年以来已濒危或灭绝。国际社会通过《生物多样性公约》、联合国可持续发展目标等框架强调保护行动的紧迫性。基于区域的保护优先事项（如30×30目标，即到2030年保护30%的水域和陆地）已在多尺度展开，但城市常被忽视。尽管城市位于生物多样性热点区域，且提供栖息地、停歇点和遗传多样性，传统保护优先排序（如旧金山湾区的保护土地网络[Conservation Lands Network, CLN]）倾向于优先考虑非城市区域，仅将大型绿地（如金门公园）纳入，而忽略小型、破碎化绿地。这种偏向可能导致生物多样性保护不充分，并加剧绿地获取的不公平性。因此，本研究旨在探究：城市绿地（尤其是未被CLN视为“至关重要”的绿地）在区域保护优先事项中是否具有生物多样性和连通性价值，从而为将城市绿地纳入保护规划提供实证依据。

**研究内容与结论**

研究人员利用开源数据，针对旧金山湾区三个最人口稠密的城市（奥克兰、旧金山和圣何塞），回答了三个关键问题：1）城市绿地中有多大比例未被CLN视为“至关重要”，以及这些绿地与“至关重要”绿地在植被（NDVI）上有何差异？2）通过指示物种框架（17种加州本土物种），使用全球生物多样性信息机构（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）数据，比较“至关重要”、“非至关重要”和所有绿地中的指示物种丰富度。3）以三种CLN保护目标物种（黑尾杰克兔[Lepus californicus]、加州鹌鹑[Callipepla californica]和蛇[Pituophis catenifer]）为例，分析非优先级城市绿地对栖息地连通性的贡献。结论表明：纳入城市绿地（尤其是非“至关重要”的绿地）可显著加强区域保护目标，包括增加生物多样性和改善连通性，支持州和联邦层面的保护目标。该研究发表在《Conservation Science and Practice》。

**关键技术方法**

研究人员主要采用三种技术方法（忽略具体试剂和培养操作）：1）**马克思兰优化模型（Marxan）** 用于CLN土地分类，将土地分为“至关重要”（被选16-20次）和“非至关重要”（被选0-15次或为已转换土地）。2）**归一化差异植被指数（NDVI）** 从Sentinel卫星（10米分辨率，2021年12月湿季）获取，用于量化植被质量。3）**物种分布模型（Species Distribution Model, SDM）** 与**最小成本路径分析（Least-Cost Path Analysis）** 用于评估连通性。SDM基于MaxEnt算法，使用环境变量（地形、土地覆盖、不透水面、交通、气候等）训练，数据来源包括GBIF（2000年至今的物种出现记录）、国家土地覆盖数据库（NLCD）、世界气候（WorldClim）及加州环境筛查数据。样本队列来源为三个城市（奥克兰、旧金山、圣何塞）的公共绿地，从城市公园部门及加州保护区数据库（CPAD）获取。连通性分析在三种场景（仅“至关重要”绿地、仅“非至关重要”绿地、所有绿地）下，计算路径成本、路径长度和路径密度。

**研究结果**

**2.1 至关重要与非至关重要绿地的面积和植被**

通过曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）比较面积，发现所有城市中，被Marxan选为“至关重要”的绿地平均面积（0.658 km2）显著大于非至关重要绿地（0.056 km2）（W=81,000, p<0.0001）。各城市内模式一致。非至关重要绿地面积比例：奥克兰41%，圣何塞53%，旧金山25%。NDVI比较显示，所有城市中至关重要绿地的平均NDVI（0.603）显著高于非至关重要绿地（0.477）（p<0.05）。奥克兰和圣何塞中该差异显著，但旧金山中不显著。

**2.2 至关重要与非至关重要绿地的野生动物生物多样性**

使用广义线性混合模型（GLMM），以NDVI和观测次数为固定效应，面积为对数偏移，估算指示物种丰富度。结果显示：奥克兰中，至关重要绿地的物种丰富度与非至关重要或所有绿地无显著差异。旧金山中，至关重要绿地的物种丰富度显著低于非至关重要（β=-1.023, p<0.01）和所有绿地（β=-0.843, p<0.01）。圣何塞中，三类绿地间无显著差异。

**2.3 连通性案例研究**

通过物种分布模型（SDM）和最小成本路径分析，针对三种物种：加州鹌鹑（旧金山）、蛇（奥克兰）、黑尾杰克兔（圣何塞）。配对t检验显示：路径成本在仅“至关重要”绿地中显著高于所有绿地场景（所有物种p<0.001）。路径长度在三类场景间无显著差异。路径密度因物种而异：加州鹌鹑在仅“至关重要”和仅“非至关重要”场景中密度低于所有绿地；蛇类似；黑尾杰克兔则相反，所有绿地中密度最低。

**总结讨论与结论**

讨论部分指出：传统CLN优先排序偏向大型绿地，导致大量城市绿地（约40%）被排除，而这些绿地可提供生物多样性和连通性。例如，旧金山中非至关重要绿地的指示物种丰富度更高，表明小型绿地可成为关键栖息地。连通性分析表明，纳入非至关重要绿地可降低路径成本，增加路径密度，为物种提供踏脚石栖息地。此外，保护优先排序需考虑公平性，例如奥克兰的“至关重要”绿地多位于高收入白人社区，而低收入社区绿地被排除。研究建议未来保护框架应整合多尺度连通性指标和社会生态变量（如社会经济地位、文化多样性），以提升公平性和生态韧性。

结论翻译：本研究展示了传统保护优先排序指标如何忽视大量城市绿地，尽管它们对生物多样性和栖息地连通性有潜在贡献。虽然保护所有城市绿地可能不可行，但建议未来CLN（及类似保护优先排序策略）采用更全面的框架，例如：何种物种丰富度或连通性阈值应使绿地成为“至关重要”；若未达标，如何通过管理提升保护价值；以及整合社会生态方法以识别新的保护机会。最终，将城市自然纳入保护规划是培育韧性、生态活力城市的关键。