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Identification of priority protected areas and regional management guided by ecological protection and restoration effectiveness

  • LIU Qi-qi , 1, 2 ,
  • HANG Tian 2 ,
  • TANG Xiao-lan , 1
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  • 1. College of Landscape Architecture, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
  • 2. Department of Environmental Design, Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea

Received date: 2024-12-02

  Revised date: 2025-03-31

  Online published: 2025-09-28

Abstract

The system of protected areas in China has been initially established, but the effectiveness of ecological protection and restoration remains limited. Conducting an evaluation of ecological protection and restoration effectiveness, identifying priority protected areas, and implementing a regional management model are crucial for regional sustainable development. This study focuses on the Yangtze River Delta Urban Agglomeration, integrating multiple dimensions, including ecosystem patterns, quality, function, and social-ecological feedback, to develop a framework for evaluating ecological protection and restoration effectiveness. Furthermore, we identified key ecological areas and the spatial distribution of priority protected areas. The results showed that: Significant differences in the ecological protection and restoration effectiveness of protected areas across various indicators. Overall, from 2018 to 2022 indicators such as landscape connectivity (+2.17%), vegetation cover (+9.38%), biodiversity (+5%), soil conservation capacity (+4.91%), and carbon sequestration and oxygen release function (+4.46%) achieved an excellent level, while public satisfaction (+2.56%) reached a good level. However, indicators such as important ecological land area (-1.04%), air quality (-16.85%), water conservation capacity (-16.17%), and human footprint (+7.83%) showed a poor level. A total of 21 priority protected areas were identified in the study area, mainly distributed in the Taihu Lake Basin, Northern Zhejiang, and Northern Anhui. Based on the research results, a regional management model of "3-Core Dynamic (3CD)" was proposed, comprising zonal control, node linkage, and dynamic optimization. This study provides scientific references for regional ecological protection, restoration, and sustainable development.

Cite this article

LIU Qi-qi , HANG Tian , TANG Xiao-lan . Identification of priority protected areas and regional management guided by ecological protection and restoration effectiveness[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2025 , 40(10) : 2668 -2681 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20251006

人类世(Anthropocene)以来,全球气候变化、生物多样性锐减和生态系统退化等严峻生态环境问题频发[1]。为应对这一挑战,中国实施了国土空间生态保护修复战略[2],其中自然保护地的科学建设与管理成为关键支撑。作为生物多样性保护的核心载体[3],中国自然保护地虽已基本实现空间布局规划目标,但生物多样性下降趋势仍未得到有效遏制[4]。2020年,中华人民共和国国家发展和改革委员会与中华人民共和国自然资源部联合发布《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划(2021—2035年)》,明确提出应强化重点自然保护地的生态保护与修复工作,着力解决重点区域的核心生态问题。因此,加强重点自然保护地的精准识别与关键区域的系统保护,已成为当前生态保护修复工作的核心任务。这一问题的解决将显著提升保护地管理效能,优化生态修复策略,为可持续发展提供重要支撑。
近年来,重点自然保护地的识别研究主要围绕生物多样性、气候变化适应性和人类活动影响三个维度展开[5]。对生物多样性维度,研究多以物种丰富度及栖息地适宜性等关键指标为基础实施。例如,马佳雯等[6]基于大熊猫栖息地异质性和景观特征建立了重点保护区划定方法;刘坤容等[7]聚焦319种珍稀濒危物种的多样性与栖息地质量变化评估了基于物种价值的重点自然保护地。对气候变化适应性维度,研究主要关注景观连通性与生态保护效率等关键问题。例如,王沛等[8]通过归纳自然保护地气候连通性研究方法为优先保护地识别提供理论框架;Liu等[9]基于未来气候变化情景下自然保护地网络的保护效率识别了亟需优先保护的重点自然保护地。对人类活动影响维度,研究则主要基于人类足迹和土地利用变化监测展开。例如,杜文武等[10]通过自然保护地的人类活动分析识别了重点保护区;Rao等[11]结合土地利用变化监测提出了人类活动干扰下的重点保护地划定路径。在研究方法方面,重点自然保护地的识别多采用定性定量结合、空间分析与模型模拟等技术手段[12]。例如,于超月等[13]通过定性分析完善了重点自然保护地的评估路径;王抒怡等[14]运用GIS/RS技术识别了城市重点自然保护地及其空间分布特征;Huang等[15]使用MaxEnt-InVEST组合模型评估了重点保护地的保护缺口。尽管当前研究已从多个角度进行重点自然保护地识别探讨,但相关研究主要聚焦于单一时间维度下的生态系统现状评估,对长时间序列的生态保护修复成效关注仍显不足。
生态保护修复成效是衡量保护措施实际效果的重要指标[16]。生态保护修复成效驱动的重点自然保护地识别,不仅能够解答“哪里需要保护”的问题,还能进一步揭示“哪些区域已受保护但保护效果不佳”,以此提升管理的精准性。早期成效评估多聚焦于单一生态系统指标进行。例如,Yu等[17]通过NPP评估森林生态系统的保护成效;缪琳等[18]基于水鸟相关指标评价湿地修复效果。随着生态保护修复系统性理念的深化,成效评估逐渐从单一指标发展为涵盖生态系统格局、质量和服务的综合评估体系[19]。其中,格局评估通过分析生态系统类型、空间配置(面积、密度、破碎化程度)及生物群落特征来揭示空间结构特征[20];质量评估基于植被覆盖度和生物多样性等指标反映系统健康状态[21];服务评估则通过水源涵养、土壤保持等生态功能指标,量化生态系统对人类福祉的支撑作用[22]。这些研究通常依托遥感影像、实地监测和模型模拟等方法开展。例如,Zhang[23]利用多源遥感影像开展河流生态保护与修复工作;Herrick等[24]基于长期实地监测实施矿区植被恢复;Phillips等[25]依托Omniscape模型推动野生动物栖息地保护成效提升。然而,当前成效评估主要侧重于生态目标的实现,却往往忽视了社会目标的考量。生态保护与修复本质上是社会—生态复合系统的协同演进[26]。如何从单纯依赖生态要素指标的评估转向基于生态与社会要素相互关联的系统性整合,仍是当前研究面临的一大挑战。
鉴于此,本文针对两个关键科学问题展开:(1)如何基于生态保护修复成效,进行重点自然保护地识别?(2)如何从单纯依赖生态要素的评估,转向基于生态与社会要素相互关联的生态保护修复成效评估?基于以上科学问题,以生态保护修复成效驱动的重点自然保护地识别为核心,在现有研究侧重评估生态系统格局、质量与服务的基础上,将社会生态反馈纳入评估框架,以提升生态保护修复成效评估的全面性与系统性。在此基础上,进一步提出“分区管控—节点联动—动态优化”的“3-Core Dynamic(3CD)”区域化管理模式,旨在为区域生态保护修复和可持续发展提供科学借鉴。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

长三角城市群生态系统类型多样,拥有丰富的自然保护地资源。作为中国经济发展最为活跃的区域之一,长三角城市群在快速城市化进程中面临着生态用地萎缩、关键生物栖息地破坏等一系列生态环境压力。该地区生态保护与修复任务兼具复杂性与多样性,亟需协调城市发展需求与生态保护之间的复杂关系,推动生态保护修复成效的全面提升。

1.2 数据来源

研究使用的数据集涵盖自然保护地、濒危物种、数字高程、土壤类型、土地利用、植被覆盖度、植被净初级生产力、降水量、蒸散量、地表径流、细颗粒物、人类足迹以及社交媒体等多源数据。各数据时间、分辨率及来源详见表1
表1 数据来源及详细信息

Table 1 Data sources and details

数据名称 时间/年 分辨率 数据来源
自然保护地 中华人民共和国生态环境部、国家林业和草原局
濒危物种 IUCN Red List(https://www.iucnredlist.org/
数字高程 30 m 地理空间数据云(http://www.gscloud.cn
土壤类型 30 m 全国土壤普查办公室第二次全国土壤普查《1∶100万中华人民共和国土壤图》
土地利用 2018—2022 30 m http://doi.org/10.5281/zenodo.4417809
植被覆盖度 2018—2022 250 m,重采样至30 m https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.300330
植被净初级生产力 2018—2022 500 m,重采样至30 m NASA MODIS(https://modis.gsfc.nasa.gov
降水量 2018—2022 1000 m,重采样至30 m Terra Climate(https://www.climatologylab.org
蒸散量 2018—2022 1000 m,重采样至30 m Terra Climate(https://www.climatologylab.org
地表径流 2018—2022 1000 m,重采样至30 m Terra Climate(https://www.climatologylab.org
细颗粒物 2018—2022 1000 m,重采样至30 m 国家青藏高原科学数据中心(https://www.tpdc.ac.cn
人类足迹 2018—2022 1000 m,重采样至30 m https://doi.org/10.1007/s13280-024-02023-6
社交媒体 2018—2022 新浪微博(http://weibo.com

1.3 生态保护修复成效评估指标筛选

中华人民共和国生态环境部在2021年和2022年先后发布了《自然保护区生态环境保护成效评估标准(试行)》及《生态保护修复成效评估技术指南(试行)》(以下合并简称“《成效评估标准和指南》”),为生态保护修复成效评估工作提供了科学依据和操作规范。以《成效评估标准和指南》为基础评估框架,对2018—2022年间研究区的生态保护修复成效进行历时性评估,具体评估指标详见表2
表2 生态保护修复成效评估指标

Table 2 Indicators for assessing the effectiveness of ecological protection and restoration

愿景 衡量因素 目标 衡量指标
确保生态系统及自然保护地的空
间结构能够维持生物多样性的长
期可持续性和生态网络的稳定性
生态系统格局 保护关键生态区域,维持生态系统稳定性 1-1重要生态用地
增强生态廊道和生境的连通性,提升生物多样性和生态系统的整体韧性 1-2景观连通性
提升和维持生态系统和自然保护
地的健康水平,增强复原力和可
持续性
生态系统质量 提升生态系统的稳定性,减少土壤侵蚀并增强生态系统的复原力 2-1植被覆盖度
保护和恢复物种多样性,增强生态系统的抗扰动能力和功能稳定性 2-2生物多样性
改善生物群落的健康和生存环境的适宜性 2-3空气质量
保护和促进生态系统及自然保护
地的关键生态过程和服务功能的
正常运行
生态系统服务 保障持续的水资源供给和生态服务
功能
3-1水源涵养
保护土地生产力并维持生态系统的稳定性和可持续性 3-2土壤保持
提升碳储存能力和氧气释放效率,缓解气候变化的影响 3-3固碳释氧
减少人类开发对生态系统和自然
保护地的干扰,促进社会与环境
的协调发展与可持续性
社会生态反馈 减少人类活动对自然环境的负面影响,促进可持续发展与生态保护的平衡 4-1人类足迹
提高公众对生态修复成效的认可与支持,促进社区参与,推动社会环境的可持续发展 4-2公众满意度

1.3.1 生态系统格局评估

生态系统格局评估主要从重要生态用地和景观连通性等指标进行评估。其中,重要生态用地分析基于遥感解译土地利用数据,提取森林、灌木林、草地、湿地及水域等自然生态系统类型,构建重要生态用地空间数据库以评估其保护修复成效。景观连通性分析采用Omniscape模型,以30 km物种迁徙阈值定量评估栖息地连通性。该参数设置既考虑中型哺乳动物最大迁徙距离,又兼顾大型脊椎动物迁徙需求,符合长三角物种迁徙特征[27]

1.3.2 生态系统质量评估

生态系统质量评估主要从植被覆盖度、生物多样性和空气质量等指标进行评估。其中,植被覆盖度分析基于时序遥感数据解析其时空演变特征。生物多样性分析运用MaxEnt生态位模型,通过优化参数设置(训练集75%、测试集25%,最大迭代500次,RM=1,背景点10000个)和10次重复验证,精确评估物种栖息地适宜性。空气质量分析通过PM2.5浓度时空监测反映区域环境改善成效。

1.3.3 生态系统服务评估

生态系统服务评估主要从水源涵养、土壤保持及固碳释氧等指标进行评估。其中,水源涵养分析基于水量平衡方程[28]构建水源涵养量评估模型,见式(1):
T Q = i = 1 j P i - R i - E T i × A i × 10 3
式中: T Q为水源涵养量(m3);i表示第i类生态系统类型;j表示生态系统类型总数(个); P i表示年降雨量(mm); R i表示年地表径流量(mm); E T i表示年蒸散量(mm); A i表示第i类生态系统面积(km2)。
土壤保持分析参照2017年中华人民共和国生态环境部及中华人民共和国国家发展和改革委员会共同印发的《生态保护红线划定技术指南》构建土壤保持服务能力指数模型,见式(2):
S C = N P P × 1 - k × 1 - F s l o
式中: S C是土壤保持服能力指数; N P P为植被净初级生产力(g C·m-2·a-1); k为土壤可蚀性因子[29] F s l o为归一化坡度因子。
固碳释氧分析基于植被净初级生产力,采用光合作用方程[30]计算固碳释氧物质量,见式(3):
C S = N P P / 45 % × 1.2 + 1.63
式中: C S为固碳释氧物质量;45%指植被固碳释氧过程中产生干物质中的碳占比;1.2和1.63是常数,即每形成1 g干物质能固定1.63 g CO2,释放1.2 g O2

1.3.4 社会生态反馈评估

社会生态反馈主要从人类足迹和公众满意度等指标进行评估。其中,人类足迹分析采用加权集成方法,基于适用长三角城市群特征指标的人类足迹指数模型进行评估,见式(4):
H F P = r o a d i , t + r a i l i , t + p o p d i , t + w a t i n f i , t + n a v i i , t + n i l i g h t i , t + b u i l t e n v i , t + c r o p i , t
式中: H F P是人类足迹指数;i为影响因素;t为评估时间; r o a d为公路密度(km/km2); r a i l为铁路密度(km/km2); p o p d为人口密度(人/km2); w a t i n f为水利设施密度(km/km2); n a v i为可航行水道密度(km/km2); n i l i g h t为夜间灯光强度(nW·cm-2·sr-1); b u i l t e n v为建筑密度(%); c r o p为农田密度(%)。
公众满意度分析基于地理标记微博数据,采用SnowNLP深度学习模型进行情感分析,结合空间统计方法量化区域满意度空间分布特征。

1.4 生态保护修复成效等级划分

依据《成效评估标准和指南》,生态保护成效评估应遵循以五年为周期的长期评估机制。因此,对2018—2022年间的生态保护与修复成效进行评估,见式(5):
R S = x t 2 - x t 1 / x t 1 ,   x t 1 - x t 2 / x t 1 ,  
式中: R S为生态保护修复; x t 1 x t 2分别指各指标在评估前和评估后的具体数值。
基于《成效评估标准和指南》中的等级划分标准,生态保护修复的成效( R s)可划分为四个等级:优秀、良好、尚可和较差,具体划分标准见表3
表3 生态保护修复成效 R s等级

Table 3 Ecological protection and restoration effectiveness R s level

衡量指标 较差 尚可 良好 优秀
重要生态用地 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<0.5% 0.5 % R s
景观连通性 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<0.5% 0.5 % R s
植被覆盖度 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
生物多样性 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
空气质量 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
水源涵养 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
土壤保持 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
固碳释氧 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s
人类足迹 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<0.1% 0.1 % R s
公众满意度 Rs<-0.05% -0.05%≤Rs<0 0%≤Rs<5% 5 % R s

1.5 关键生态区域及重点自然保护地识别

基于生态保护修复成效( R s)评估结果,研究建立了三级分区管控体系:(1)核心管控区(各项指标均较差),需实施严格管控并优先开展系统修复;(2)次级控制区(部分指标较差),需采取适度管控措施优化修复效果;(3)协调发展区(指标均达尚可及以上),可探索生态与发展的协调模式。其中,与核心管控区和次级控制区关联的自然保护地应提升保护等级,纳入重点保护地管理体系。

2 结果分析

2.1 生态保护修复评估指标变化特征

2.1.1 生态系统格局时空演变

研究区重要生态用地呈现显著空间分异特征,主要集中分布于中部及西南部(图1a图1b)。2018—2022年监测显示,自然保护地内重要生态用地面积由8676.61 km2降至8586.45 km2(降幅1.04%),保护成效欠佳。景观连通性空间异质性明显(图1c图1d),城市化水平较高的上海、苏州等地连通性较低,而西南部生态本底优越区域保持较高水平。值得注意的是,自然保护地景观连通性指数同期由0.92提升至0.94(增幅2.17%),表明其在改善景观连通性方面取得积极成效。
图1 2018—2022年生态保护修复评估指标的空间分布特征

Fig. 1 Spatial distribution of ecological protection and restoration assessment indicators from 2018 to 2022

2.1.2 生态系统质量时空演变

研究区植被覆盖度方面(图1e图1f),整体呈上升趋势但东部和西北部有所下降。2018—2022年自然保护地平均植被覆盖度从0.64增至0.70(增幅9.38%),显示植被恢复成效显著。生物多样性空间格局显示(图1g图1h),物种适宜栖息地呈集聚分布,高值区集中于西南部生态优越区,河湖湿地和东北部丘陵也有分布。保护地内栖息地适宜性指数从0.40提升至0.42(增幅5%)。空气质量监测显示(图1i图1j),PM2.5浓度空间差异显著,西北部内陆较差而南部森林和东部沿海较好。自然保护地PM2.5浓度从31.76 µg/m3降至26.41 µg/m3(降幅16.85%),污染治理成效显著。

2.1.3 生态系统服务时空演变

研究区水源涵养能力变化显著(图1k图1l),西部和南部有所改善但北部持续下降。2018—2022年自然保护地平均水源涵养量从295.31 m3/km2降至247.57 m3/km2(降幅16.17%),保护成效欠佳。土壤保持服务空间差异明显(图1m图1n),东部沿海保持较好水平而内陆相对薄弱。保护地内土壤保持量从408.17 t/km2增至428.20 t/km2(增幅4.91%)。固碳释氧能力呈现东西分异(图1o图1p),东部沿海和南部较强而西北较弱。自然保护地固碳量从1278.43 g C/m2提升至1335.43 g C/m2(增幅4.46%),碳汇功能持续增强。

2.1.4 社会生态反馈时空演变

研究区人类足迹方面(图1q图1r),东部经济发达区域数值较高,西南部自然条件受限区域相对较低。2018—2022年监测显示,自然保护地人类足迹指数从17.12增至18.46(增幅7.83%),表明人类干扰持续加剧。公众满意度空间集聚特征明显(图1s图1t),中西部和南部部分区域满意度较高。同期自然保护地平均满意度从0.76提升至0.78(增幅2.56%),整体维持良好水平。

2.2 生态保护修复成效

研究区生态保护修复成效综合评估显示(图2),各指标呈现明显的空间分异特征:景观连通性、植被覆盖度、生物多样性和固碳释氧等指标较差的区域主要集中于东部;空气质量和水源涵养功能薄弱区主要分布在北部;而重要生态用地保护、土壤保持、人类足迹和公众满意度等指标则呈现相对分散的空间格局。这一结果反映出不同指标要素对保护修复措施的响应存在显著区域差异。
图2 生态保护修复成效的空间分布特征

Fig. 2 Spatial distribution of ecological protection and restoration effectiveness

2.3 关键生态区域与重点自然保护地分布

研究区生态管控分区结果显示(图3),核心管控区主要分布在研究区北部及太湖流域,是综合生态保护修复成效最差的区域,亟需系统性修复以重建生态系统功能;次级控制区集中分布于沿海地带,需通过完善生态基础设施提升保护成效;协调发展区主要分布在研究区中西部及南部区域,可在生态约束下适度发展绿色产业。研究同时识别出21个重点保护地,主要分布于太湖流域、浙北和皖北,包括太湖风景名胜区、淡水豚国家级自然保护区、浙江竹乡国家森林公园和盐城丹顶鹤自然保护区等自然保护地。这些重点自然保护地应优先实施生态修复工程。
图3 关键生态区域与重点自然保护地空间分布

注:1盐城丹顶鹤自然保护区,2江苏黄海海滨国家森林公园,3安徽韭山国家森林公园,4安徽老嘉山国家森林公园,5安徽皇甫山国家森林公园,6江苏虞山国家森林公园,7太湖风景名胜区,8江苏吴江同里国家湿地公园,9淀山湖风景区,10江苏昆山天福国家湿地公园,11江苏宜兴国家森林公园,12溧阳南山竹海水利风景区,13长兴地质遗迹自然保护区,14淡水豚国家级自然保护区,15齐山平天湖风景名胜区,16浙江竹乡国家森林公园,17浙江径山国家森林公园,18安徽清凉峰自然保护区,19天目山风景名胜区,20浙江青山湖国家森林公园,21富春江新安江风景名胜区。

Fig. 3 Spatial distribution of key ecological areas and priority protected areas

3 “3CD”区域化管理模式及相关策略

基于研究结果,提出以核心管控区、次级控制区和协调发展区三大功能分区为基础,以重点自然保护地为关键节点,引入动态调整机制的“3CD”区域化管理模式。该“分区管控—节点联动—动态优化”管理模式的相关策略如表4所示。
表4 “3CD”区域化管理策略 Table 3 "3CD" zoning management strategy
管控方式 管控措施举例 管控要点
核心管控区 次级控制区 协调发展区
土地开发管控 严格制定并执行土地利用规划,限制城市扩张和工业用地对生态敏感区域的侵占;推行绿色基础设施建设;定期评估城市更新和土地集约化利用的生态效益,确保规划的灵活性和适应性;在重点自然保护地周边实施更加严格的土地开发管控,确保生态敏感区域的有效保护
资源可持续管理 实施可持续森林管理和草地利用政策,限制过度采伐和放牧;鼓励水资源的循环利用和节水技术的推广;定期评估生态修复进展和资源利用状况,根据评估结果动态调整保护措施和资源管理策略
污染控制与减排 严格监控和控制工业废水及空气污染物排放,推行清洁生产技术;减少化肥和农药的使用量,提倡有机农业;加强城市污水处理设施建设,落实排放标准;在污染防控中优先考虑重点自然保护地的生态保护需求,开展污染源监督和处罚机制
游憩活动管理 制定旅游承载力限制和生态友好型旅游发展政策,根据旅游活动的实际影响进行动态调整;加强对游客的环保教育,设立明确的活动范围和规范;推行夜间灯光管理,使用低光害灯具以减少对栖息地的干扰;减少重点自然保护地的游憩活动,确保对其生态系统的影响降到最低
气候适应策略 推行减少温室气体排放的政策,如提高能效、推广可再生能源,灵活调整政策方向;发展碳中和项目;加强对极端天气应对和预防的基础设施建设;鼓励公众参与节能减排活动
非法行为防控 加大执法力度,严厉打击偷猎、盗伐和非法采矿行为;加强重点自然保护地的巡查和监控,实施定期巡护和即时响应机制;提高违法行为的法律惩罚力度,设立举报和奖励机制
农业扩展调控 推行生态友好型农业,限制对原生生态系统的侵占;实施退耕还林还草项目,优化农田布局;推广可持续农业技术,减少农药对环境的负面影响;加强土地利用审核和农业扩展审批制度,确保农业活动与生态保护的协调发展

注:●代表主要工作,○代表次要工作。

3.1 针对核心管控区推行严格保护与生态修复

核心管控区作为区域生态保护的核心区域,应采取最严格的保护措施,重点维护其生态系统的原生性和完整性。针对该区域内的重点自然保护地,建议实施多维度保护修复策略:构建生态廊道网络,提升栖息地连通性以增强管理效能[31];系统推进生态修复工程,包括传统措施(如造林、退耕还林还草)和系统性修复(山水林田湖草沙一体化治理);严格管控人类活动,实施夜间灯光管理和低光害照明[32];建立动态监测体系,定期评估生物多样性和生态系统功能,为科学决策提供依据。通过上述措施,全面提升重点保护地的生态修复与保护成效。

3.2 针对次级控制区实施可持续利用与生态补偿

次级控制区作为生态保护修复的次重点区域,应采取保护与利用并重的策略。建议以重点自然保护地为核心,打造生态修复示范区,辐射带动周边区域。具体措施包括:建立生态补偿机制[33],将开发收益专项用于湿地修复、森林重建等工程;推广生态友好型开发模式,如绿色建筑、循环农业和可再生能源项目;系统实施绿色基础设施和生态修复技术[34],包括透水铺装、植被恢复等措施,提升区域环境韧性。通过这些措施,实现生态保护与区域发展的协同推进。

3.3 针对协调发展区维持保护与发展的平衡

协调发展区作为生态保护成效良好的区域,应采取“保护优先、适度利用”的管理策略。重点措施包括:构建人地和谐共生系统,在维持生物多样性的同时保留传统生产活动,并针对性修复退化区域;科学规划游憩空间与时间,避开野生动物关键生长期[35];建立环境教育体系,推动社区共管机制;实施游客容量动态调控,规范生态旅游行为。通过以上措施,在确保生态系统稳定的前提下,实现生态保护与经济社会发展的良性互动。

3.4 实施动态监测与适应性管理

“3CD”区域化管理策略强调建立动态优化机制,重点包括三个层面:构建智能化监测评估体系,整合遥感、GIS和大数据技术,实现生态系统状态的实时监测与趋势预测;建立生态安全预警响应机制,针对栖息地退化等风险及时调整管控措施;强化产学研协同创新,推动监测技术迭代和模型优化。通过“监测—评估—预警—响应”全链条管理,持续提升生态保护修复的适应性和精准性,确保自然保护地生态功能的可持续性。

4 结论与讨论

本文在区域尺度上对长三角城市群生态保护修复成效进行了系统评估,基于评估结果识别了重点自然保护地的空间分布,并提出了相应的区域化管理策略。结果表明,研究区自然保护地的生态保护修复成效的指标差异较大,应着重关注重要生态用地面积、空气质量、水源涵养能力和人类足迹指数等较差等级指标的生态保护修复效果。此外,研究区共识别出21个重点自然保护地,主要分布在太湖流域、浙江北部和安徽北部等区域,典型代表包括太湖风景名胜区、淡水豚国家级自然保护区、浙江竹乡国家森林公园和盐城丹顶鹤自然保护区等。基于研究结果,提出了以核心管控区、次级控制区和协调发展区三大功能分区为基础,以重点自然保护地为关键节点,实施动态调整的“3CD”区域化管理模式。该“分区管控—节点联动—动态优化”管理模式有助于提升区域生态保护修复的整体效果,为区域可持续发展提供科学借鉴。
研究的主要创新在于,以往的研究主要集中于单一时间维度下的生态系统现状评估,较少关注长时间序列的生态保护修复成效;而本文突破了这一局限,基于生态保护修复成效进行重点自然保护地的识别,不仅关注生态现状,还强调关注已有保护措施的效果,进一步提高了自然保护地管理的科学性和针对性。此外,相较于以往研究主要侧重生态目标的生态保护修复成效评估,本文将社会生态反馈纳入评估框架,提出了生态与社会要素相互关联的系统性整合方法,提升了生态保护修复成效评估的全面性与系统性。研究结果对区域生态管理、优化资源配置及完善自然保护地管理策略具有重要的现实意义。
基于生态保护修复成效评估,为重点自然保护地识别与区域化管理提供了新的思路和方法支撑,但仍存在一定局限性。首先,自然保护地类型多样,在定位、管控目标和利用程度等方面存在差异,使用通用指标进行评估可能会忽视不同类型自然保护地的特征。未来研究应细化自然保护地分类,根据各类保护地的生态特征及保护目标来调整和优化评估方法。此外,本文主要聚焦于宏观层面的整体分析,未能深入探讨单个自然保护地的具体优化方案。后续研究应加强微观尺度的深入探讨,开展更具针对性的分析研究。
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