综述：空间优先排序工具中替代成本层的综述

《Landscape Ecology》：A review of alternative cost layers for spatial prioritization tools

本综述系统梳理了139篇文献，为系统保护规划（SCP）中成本数据的整合提供了结构化路线图。文章详细分类了货币成本（如机会成本、获取成本）与代理成本（如基于面积、距离、人类活动压力的指标），并评估了其聚合方法。作者指出当前成本整合仍较简化，未来需加强空间显性社会经济与生态数据、新兴威胁指标及三维（3D）成本层的应用，以设计更具社会公平性和操作有效性的保护策略。

　　

空间保护优先排序中的成本整合路线图

在生物多样性持续衰退的背景下，系统保护规划（Systematic Conservation Planning, SCP）旨在通过科学方法优化保护资源的空间配置，平衡生态效益与社会经济约束。成本数据的整合是实现这一目标的核心环节，然而，当前研究在选择和使用成本指标时缺乏一致性指导。本文基于对139篇同行评审文献的系统分析，提出了一个结构化的成本整合路线图，梳理了替代成本层的类型、实施方法及未来研究方向。

成本层的分类与应用

成本层可大致分为货币成本和非货币代理成本两大类。货币成本直接量化保护行动的经济支出，主要包括机会成本、获取成本、管理成本和交易成本。机会成本是最常被引用的货币指标，指因土地或海域用于保护而放弃的其他经济活动收益，如农业产出、渔业收入等。在陆地系统中，机会成本常基于政府数据估算单位面积的作物价值、林木商业价值或地产价格；在海洋系统中，则多聚焦于渔业和水产养殖的预期收益。

非货币代理成本则通过间接指标反映保护行动的可行性或难度，可分为六类：

1. 1.
   基于面积的成本：最简单的代理方式，常将规划单元（Planning Unit, PU）的面积直接作为成本，假设面积越大，保护成本越高。
2. 2.
   基于距离的成本：例如到道路或居民点的距离，既可代表可及性（反映机会成本或社会接受度），也可反映偏远地区的管理、执法成本。
3. 3.
   人类用途与活动：包括人口密度、土地利用类型（如城市化区域、农业用地）、以及采掘业（如渔业、林业、采矿）和休闲活动（如旅游）。这些指标用于避免保护行动与重要社会经济活动产生冲突。
4. 4.
   人类压力：使用综合指数（如全球人类足迹GHF、人类影响指数HII）来量化人类活动对生态系统的整体压力，优先选择受干扰较小的区域以降低管理难度。
5. 5.
   生态影响：关注已发生的生态退化程度，如景观破碎化指数、河流干扰指数等，这些指标预示着未来可能需要投入的恢复或管理成本。
6. 6.
   其他类型成本：包括随机分配的成本、与气候变化相关的成本（如气候速度）、火灾风险、治理争议等特定情境下的指标。

成本层的整合方法

在空间优先排序工具（如Marxan、Zonation）中整合成本层时，主要存在三种方式：使用单一成本层、构建累积成本层或处理多重成本层。

大多数研究（n=91）使用单一成本层，这通常是由于数据限制或某个成本因素在特定规划目标中占主导地位。虽然简化，但在方法测试或多情景分析中非常实用，例如可分别运行以面积、渔业活动或旅游支出为成本的不同情景，清晰比较各方得失。

累积成本层通过将多个成本因素（如多种人类活动或压力）整合成一个综合指标，更能反映现实世界的复杂性。常用的全球指数（如GHF）提供了便利，但可能忽略局部细节。用户自定义的累积成本层则需要对不同量纲和单位的指标进行标准化和加权聚合，方法从简单的等权加和到基于专家意见、经济贡献（如GDP占比）或影响不可逆性进行加权不等。更复杂的方法还会考虑成本因素间的相关性，例如先通过相关性检验剔除高相关变量，再进行因子分析和加权平均。

由于多数工具仅支持单一成本层输入，处理多重成本层需要变通方法。例如，将额外的成本指标视为具有负权重的生物多样性特征，从而降低高成本区域的优先级；或使用Marxan with Zones为不同分区设置独立的成本层；在Zonation中则可使用分层掩膜将高成本区域排除在优先选择之外。

当前局限与未来展望

尽管成本整合研究已取得进展，但仍存在明显不足。首先，缺乏精细化的空间显性成本数据，尤其在发展中国家，许多研究仍过度依赖简化代理指标。参与式制图等方法是填补社会经济数据空白的有效途径。

其次，生态成本（如栖息地退化、气候变化影响）的整合往往过于笼统。未来需要开发更精细的方法，纳入热胁迫、气候速度等动态气候相关成本，并更好地处理不确定性，以支持适应气候变化的保护规划。

第三，成本层的聚合方法有待完善。当前主要依赖线性模型，未来可探索非线性模型、机器学习算法，以更好地捕捉成本因素间的相互作用和协同效应。

第四，需要开发针对新兴威胁（如极端天气、入侵物种、疾病）的成本指标，特别是在海洋保护规划中，除渔业机会成本外，还应纳入污染、海洋酸化、海平面上升等压力。

此外，海洋保护规划需重视三维（3D）成本层的整合。某些人类活动（如旅游、特定渔业）和生态价值具有深度特异性。新开发的工具（如R包Prior3D）允许为不同水层分配特定成本，从而更准确地反映海洋系统的垂直异质性，提升规划结果的生态相关性。

最后，恢复规划的成本考量在保护讨论中常被忽视。恢复行动的实际费用往往未被充分评估或报告，在数据有限的情况下，其可行性常受质疑。在全球环境危机下，提高恢复成本研究的准确性和优先级至关重要。

结论

通过整合更多样化、空间显性的数据，采用能捕捉成本因素间相互作用的方法，并纳入气候恢复力和生态系统服务评估，保护规划可以变得更加有效、公平和适应性强。解决当前在数据、聚合方法和新兴威胁指标方面的差距，对于设计能够应对全球环境变化复杂挑战的保护策略至关重要。