《Ecological Applications》：Restoration based on cost–benefit optimization: A grasslands pilot study
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本综述提出了一种空间显式框架，通过整合土地利用历史、物种分布和经济成本，优化生态恢复的选址。研究以美国堪萨斯州草原生态系统为案例，利用线性规划最大化保护效益与恢复成本之比，并探讨了扩散限制和气候变化等情景对优先区的影响。该模型框架灵活，可根据不同生态系统、物种和保护目标进行调整，为区域尺度恢复规划提供了重要工具。
引言
人类活动导致前所未有的生物多样性下降，土地利用变化是全球生物多样性丧失的主要驱动因素。保护活动通常侧重于保护野生地区，但扭转生物多样性丧失的趋势不仅需要保护剩余的多样性，还需要恢复退化区域。一项模拟研究发现，到2050年需要恢复430-1460万平方公里退化土地才能遏制生物多样性下降。草原生态系统是退化严重的生态系统，是精细尺度恢复优先排序的良好候选者。北美一些地区的原生草原自欧洲定居以来损失高达99%，高草草原损失最为严重，但中草和短草草原的损失也很高。
方法
可用于恢复的土地面积
研究从美国地质调查局下载了美国南部大平原草原群落的估计历史分布，该数据集提供了欧洲人定居前10个草原群落的30米×30米网格估算。研究子集选取了堪萨斯州的高草、中草或短草草原，并将可能的恢复地点限制在当前的农田或牧场，而不是其他开发土地。
恢复成本
恢复成本包括购买土地、实施恢复行动以及最终管理恢复后的土地。由于恢复和管理成本记录不完善或报告不一致，研究选择使用土地价值作为分析指标。土地价值估算可用作恢复成本的替代指标，因为它们与购买成本或其他保护策略（如保护地役权）相关。研究使用了Nolte提供的2000年至2019年销售数据估算的美国土地价值，分辨率为480米×480米。
模型中包含的物种
研究选择了五种草原物种作为跨类群恢复效益的指标：大草原榛鸡、小草原榛鸡、敏捷狐狸、叉角羚和帝王豹纹蝶。这些物种因草原丧失而经历了种群数量下降。
生物多样性效益
随着物种失去栖息地，其灭绝风险增加。研究使用物种-面积关系的修改版来评估恢复如何降低灭绝风险，从而估算恢复的生物多样性效益。对于每个物种，下载了当前范围地图和历史范围地图，用于计算当前栖息地面积和原始栖息地面积。基于此，计算了每个物种当前的灭绝风险，并估算了恢复特定像素后的新灭绝风险。
优化模型
研究使用R包lpSolve中的整数线性规划来优化恢复情景。整数线性规划在给定约束条件下最大化或最小化目标函数。当目标可以转换为线性形式时，整数线性规划可以找到给定约束条件下的最优解，并且可能比其他方法需要更少的计算时间。目标函数设置为在总面积限制（本例中设置为可用于恢复的像素的30%）和每种栖息地类型的最小恢复量的约束下，最大化效益/成本比。
扩散情景
并非所有恢复区域被自然定殖的可能性都相同。研究评估了通过距当前栖息地的距离加权生物多样性效益如何影响恢复结果。运行了三种情景：不考虑扩散情景、中间情景和自然扩散情景。
气候变化情景
恢复可能在长期内最有效，当我们优先恢复在气候变化下可能保持合适的栖息地时。物种分布模型对恢复很有用，因为它们可以突出显示即使物种目前不存在也可能适合的地点。研究为每个物种拟合了两种气候变化情景下的物种分布模型：SSP1-2.6（低气候变化、低土地利用变化情景）和SSP3-7.0（中高参考情景）。目标是通过仅将气候变量纳入物种分布模型，来确定我们预计物种在气候上保持合适的区域。
结果
可用于恢复的面积从堪萨斯州西部的21,874平方公里短草草原到堪萨斯州中部的29,311平方公里中草草原，再到堪萨斯州东部的16,656平方公里高草草原，约占该州面积的32%。在所有指标物种和情景下，恢复30%的可用面积并至少恢复每种栖息地类型的20%，成本可能高达约50亿美元，平均每公顷约2500美元。
随着扩散限制在选择优先恢复地点方面的影响越来越大（即从不考虑扩散情景转移到自然扩散情景），选择了高草草原栖息地的北部地区，而中草和短草草原地点相似。考虑气候变化情景时，优先区图相似，但MaxEnt模型选择了西部高草草原位置，而随机森林模型选择了更北的高草草原。在所有情景下都选择了某些区域。
尽管恢复地点发生了转移，但每种情景下恢复的每种栖息地类型的总面积相似。小草原榛鸡的灭绝风险降低幅度最大（当我们考虑灭绝风险随栖息地丧失而缩放的各种值时，在设定20%的最小栖息地恢复阈值下，降低了0.86%–2.5%），而大草原榛鸡的降低幅度最小（0.06%–0.13%）。
自然扩散情景是最昂贵的，其次是中间情景，然后是不考虑扩散和气候情景。自然扩散情景更昂贵，因为对距当前栖息地距离的限制需要选择更昂贵的地点。即便如此，自然扩散情景仅比不考虑扩散情景贵约7%。
当为每种栖息地类型恢复的最小面积设定较低的阈值时，我们看到了类似的模式，但选择的高草草原较少。设定较高的最小栖息地阈值略微降低了高草草原物种（大草原榛鸡和帝王豹纹蝶）的灭绝风险，但增加了不使用高草草原的物种（小草原榛鸡和敏捷狐狸）的灭绝风险。情景之间的成本差异可以忽略不计。
讨论
生态恢复对于各国努力实现全球生物多样性框架中的全球生物多样性目标非常重要。研究开发了一种建模方法来优先安排恢复行动，并使用堪萨斯州的案例研究说明了该模型的实用性。研究发现，对于选择的指标物种，短草和中草草原具有最高的保护效益成本比。然而，即使仅考虑购买成本，恢复30%土地面积的成本也极高，可能不是一个可行的目标。为每种栖息地类型设定最小恢复阈值使我们能够确定高优先级的高草草原地点。未来情景可以调整阈值和物种以反映管理需求。
优先恢复具有挑战性，因为关于潜在栖息地特征的数据目前不存在。先前的方法通过使用优化算法（如Marxan和Zonation）来最小化成本，同时恢复一定比例的栖息地覆盖，或模拟假设完全植被景观的碎片化效应来解决这一挑战。研究使用了一种类似于Strassburg等人的方法，使用物种-面积关系来估算恢复对生物多样性的效益。在较小尺度上运行分析使我们能够考虑更详细的历史栖息地和建模物种的估计历史范围。此外，在考虑全球投资回报时，像美国这样的高收入国家可能不是恢复的最佳地点。
改变迭代次数、基于扩散距离和气候情景加权效益、使用不同的像素大小和物种-面积关系并没有显著改变优先排序。在所有情景下都选择了某些位置。这些位置可能是更优先的，因为它们对多种模型假设具有鲁棒性。基于扩散距离和当前位置考虑差异效益是有用的，因为当前的物种范围可能比其历史范围更接近物种的生态位。除了考虑当前物种位置，我们还通过使用物种分布模型和多种气候变化情景考虑了可能的未来适宜性。考虑气候变化很重要，因为在某些情况下实现历史基线不再可行。
恢复优先排序方法可以为现有的规划和保护计划增加价值。优化后的高草、中草和短草草原优先选择可以与潜在保护区叠加，以进一步确定恢复地点的优先次序。
虽然研究发现不考虑扩散情景成本最低，但如果需要密集的易地保护努力来恢复物种，这种情景可能会花费更多。恢复成本报告有限且不一致，导致估计的恢复成本差异巨大。整个大平原，高草草原通常退化更严重，因此可能比短草和中草草原更难恢复。
对于成本估算，使用了购买成本，但购买和管理或恢复成本并不总是相关的。不仅需要资金来购买土地，还需要实施恢复行动和长期管理土地。大平原恢复的一个挑战是大部分土地是私人所有。因此，所有选定的地块都不太可能被直接购买，特别是因为土地所有者依赖土地为生。有一些计划旨在促进农业土地上的保护和恢复，这些计划不需要购买土地。
即使通过保护储备计划等计划将农田退出生产并进行恢复，额外的草原继续被转化。2008年至2012年间转化的草原中有超过四分之一来自长期存在的草原地点。此外，保护储备计划恢复对像敏捷狐狸这样的短草草原物种可能没有那么有益，因为恢复中使用的种子通常会导致更高的植被。
模型假设恢复的像素最终将成为指标物种的栖息地。虽然我们在自然扩散和中间情景中使用扩散距离作为计算效益的加权因子，但我们仍然将最终栖息地选择纳入灭绝风险计算中。物种-面积关系考虑的是长期（即未来几十年内）的灭绝风险，而不是近期的灭绝风险，最终这些地方可能成为物种的栖息地并有助于物种的生存。优化后的情景还假设恢复可以一次性实施，这是不现实的。模型是迭代运行的，因此优化区域是基于每次运行中的成本效益比顺序选择的。这种方法允许顺序实施恢复，通过设定每次运行中要恢复的所需栖息地面积，然后查看优化区域的顺序输出。
未来模型应用
建模方法可以根据管理需求进行修改或扩展。例如，可以根据目标生态系统和管理目标调整指示物种。模型结果高度受模型中包含的物种影响，并且不同物种的最佳保护结果之间可能存在权衡。除了考虑土地购买成本，管理者可能还希望考虑恢复可行性。恢复可行性取决于退化程度和土地转化后的时间长短。模型可以修改以包括其他生态系统服务。例如，草原恢复可以对碳储存和像接触自然这样的文化服务产生巨大效益。最后，用户可能希望考虑景观配置的其他方面。例如，亨斯洛麻雀（一种草原专家）的种群在地方保护储备计划 enrollment 高的地区增加更多。根据保护目标，恢复像素的集群可能比单个恢复像素更有益，并且可以在模型中添加加权来反映这一点。
结论
鉴于预算有限，决定在哪里恢复栖息地将是未来十年的重要需求。研究开发了一种建模方法，可用于最大化保护效益与成本之比。优化恢复具有挑战性，因为必须考虑当前不存在的栖息地特征。研究说明了如何利用历史和当前景观条件及物种范围来实现这一点，同时考虑当前和未来的气候适宜性。该方法灵活，可以根据不同的生态系统、物种和保护优先级进行更新。还概述了未来分析中可能进行的修改，取决于所需的恢复目标。
全球和国内保护目标凸显出人们日益认识到需要生态恢复来实现生物多样性保护目标。生态恢复与退化景观相比改善了生物多样性和生态系统服务，但恢复后的区域仍然 consistently 比未改变的参考生态系统多样性更低，提供的效益更少。因此，改进恢复技术将是未来几年的关键挑战，特别是对于像草原这样剩余完整栖息地很少的生态系统。
