《One Ecosystem》：Restoration information: A European database of ecological restoration knowledge from stakeholder surveys
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本研究针对欧洲生态修复项目成功措施选择困难的挑战，通过设计包含112个问题的多语言问卷，系统收集了404位利益相关者对已实施、进行中或计划中修复项目的全面数据。研究成果构建了涵盖生态、社会经济和治理维度的数据库，揭示了政策优先目标与实际修复实践之间的差距，为《欧盟自然恢复条例》的实施提供了关键决策支持。该数据库发表于《One Ecosystem》，为跨区域修复效果评估提供了标准化指标框架。
随着人类活动对欧洲自然空间的持续压力，85%的森林栖息地和物种被评估为保护状况不佳（欧洲环境署2019）。尽管《欧盟自然恢复条例》（2024）设定了2030年前恢复20%退化土地和海洋的强制性目标，但修复管理者仍面临巨大挑战：在高度异质化的环境条件下，如何确定最有效的修复措施？不同利益相关者的目标差异、对过往项目成败经验的认知局限，使得修复行动的科学决策充满不确定性。
为破解这一难题，由西班牙国家研究理事会（CSIC）领衔的国际团队在SUPERB项目支持下，开展了欧洲首个系统性生态修复知识库构建工作。研究人员通过多语言在线问卷平台（TickStat），于2023年4月至2024年12月间收集了来自管理者、土地所有者、研究人员等404位利益相关者的实践数据。问卷设计采用自适应逻辑技术，根据受访者身份和项目特征动态调整问题（50-88题），确保数据采集的精准度和完整性。
研究创新性地整合了45项标准化评估指标，包括35项针对具体修复目标的量化指标（如目标物种丰度、栖息地斑块平均大小）和10项符合国际生态修复学会（SER）标准的评估准则。数据库采用57个关联表格的开放文档格式（ODB），涵盖项目特征、修复技术、治理挑战等维度。特别值得关注的是，通过多渠道招募策略（1500+定向邮件、国际会议推广、实地工作坊），确保了数据的地理覆盖广度，其中西班牙、德国等国的修复案例数量显著领先。
关键技术方法包括：1）基于文献综述的指标筛选体系，确保35项项目特异性指标的科学普适性；2）多语言自适应问卷设计（英/西/德/波/意/法六语种），通过动态问题流提升数据质量；3）跨机构专家评审机制（含欧洲森林研究所、苏黎世联邦理工学院等9所机构）；4）关系型数据库架构，支持57个数据表的交叉引用分析。
研究结果揭示多个关键发现：
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修复目标分布失衡：最常见项目集中于物种种群恢复（占比最高），而《欧盟2030生物多样性战略》重点倡导的景观连通性、人类福祉促进等目标实施率偏低
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指标适用性验证：通过受访者对SER标准指标的可操作性反馈，为建立跨项目可比评估体系奠定基础
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治理挑战显性化：数据库清晰记录了不同利益相关方在项目各阶段的参与障碍，特别是政策框架与实地实施间的协调难题
结论部分强调，该数据库为破解生态修复"认知黑箱"提供了关键基础设施。通过系统化记录修复实践中的成功经验与失败教训，不仅弥补了长期监测数据的缺失，更揭示了政策目标与实地行动间的实施鸿沟。研究者指出，未来可进一步分析不同地理区域、利益相关群体对修复成效的感知差异，或深入探讨特定修复目标（如碳封存、水文调节）的成功影响因素。这项发表于《One Ecosystem》的研究，为推进基于证据的生态管理提供了前所未有的多维度决策支持工具。
