自然过程恢复对温带生态系统生物多样性影响的证据图谱：系统性制图方案

《Environmental Evidence》：What evidence exists for the impact of restoration of natural processes on biodiversity in temperate ecosystems: a systematic map protocol

　　随着自然管理从静态保护转向动态恢复，如何量化恢复成效成为关键挑战。本研究通过系统性制图方法，筛选Web of Science等数据库的5232篇文献，聚焦放牧、水文、火和森林间隙动态四类自然过程，建立包含空间/功能/结构/物种组成四大类指标的评估体系，为管理者提供可量化的监测指南。

　　

在自然保护领域，一场静悄悄的范式革命正在发生。过去几十年间，人们逐渐认识到，像博物馆一样冻结特定物种或栖息地的传统静态保护方式，难以应对气候变化和人类活动带来的双重压力。于是，一种全新的理念——动态自然管理应运而生。这种理念不再追求将自然锁在某个“理想状态”，而是致力于恢复那些让生态系统充满活力的自然过程，比如食草动物的啃食、水位的自然波动、周期性的火灾以及森林中树木倒下形成的林窗。这种被称为“开放式恢复”“前瞻性恢复”或“再野化”的实践，核心是创造一个基础，让自然能够自我组织、自我修复，走向一个未知但充满生机的动态未来。

然而，理想很丰满，现实却很骨感。当自然管理者们满怀热情地拆除围栏、引入野马、恢复水文连通性后，一个棘手的问题出现了：我们如何知道这些努力是否真的起了作用？如何衡量“成功”？传统的保护成效评估指标，如某个旗舰物种的数量增长，可能无法捕捉到生态系统整体复杂性的变化。Torres等人提出了衡量再野化进展的两大支柱：减少人类对自然过程的强迫，和增强生态系统的完整性。但这都是宏大的概念，具体到实地监测，应该测量什么？怎么测量？这正是本系统性制图协议旨在回答的核心问题。

这篇发表在《Environmental Evidence》上的研究方案，由哥本哈根大学的Kerstin Bouma等人共同撰写，计划开展一项系统性的证据图谱绘制工作。其首要目标是厘清目前究竟有哪些指标被用于量化温带生态系统中自然过程恢复对生物多样性的影响。这项研究的意义在于，它试图弥合前沿生态学理念与一线管理实践之间的鸿沟，为自然管理者提供一套实用、可测量且成本效益高的监测工具箱，从而推动基于证据的自然管理。

为了达成目标，研究团队将采用严谨的系统性制图方法。关键技术方法包括：1）系统性文献检索：在Web of Science、Scopus和Agricola等学术数据库，以及ProQuest学位论文库和Google Scholar（前200篇）中进行大规模文献检索，同时广泛搜集荷兰、丹麦、挪威、瑞典、西班牙等国相关自然管理机构和研究组织的灰色文献；2）严格的筛选与评估流程：使用COVEDENCE软件辅助，按照预定的纳入排除标准（如研究区域必须为温带地区，研究设计必须包含干预前后对比或控制组与干预组对比等），由多名评审员独立进行标题摘要筛选和全文筛选，并采用Environmental Evidence发布的批判性评估工具对纳入研究的偏倚风险进行评估；3）数据编码与合成：从最终纳入的文献中提取关键元数据，如监测周期、监测类群、生态系统类型、干预措施、使用的具体指标等，并对指标按空间、功能、结构和物种组成四大类型进行分类，最终通过叙事性综合和图表展示，识别该领域的知识集群和空白点。

研究背景与目标

背景部分指出，自然管理领域正在经历从静态保护到动态恢复的范式转变。然而，尽管实践日益增多，如何以相关且可测量的方式量化恢复管理仍然充满挑战。动态自然管理旨在恢复自然过程，允许生态系统自我组织并走向未知的动态状态，这使得传统的、以特定状态为目标的成功标准不再适用。因此，本系统性制图的核心目标是阐明当前正在使用哪些指标来衡量动态自然管理的影响，特别是关注那些能够捕捉场地层面动态且可推广到景观尺度的指标，包括LiDAR（激光雷达）、卫星影像、eDNA（环境DNA）和自动图像识别等新技术的应用。最终目的是为温带地区的自然管理者创建一份关于如何测量恢复进展的指南，并评估每种监测方法的时间和成本效益。

研究方法与设计

方法部分详细阐述了系统性制图的方案。研究将检索多个学术数据库和灰色文献来源，检索词围绕恢复类型（如开放式恢复、再野化）和动态类型（如自然动态、随机干扰）构建。纳入标准明确规定：研究需在温带地区（包括寒温带和地中海地区）的陆地生态系统或水陆交错带进行；干预措施为恢复或引入自然动态（主要是食草/浏览、水文/水位动态、火和森林间隙动态）；研究设计必须包含干预前后或控制-干预对比； outcomes（结果）是用于衡量恢复成效的生物多样性相关指标。研究将排除纯水生环境、模型研究、政策讨论等。文献筛选将遵循协作环境证据指南，使用COVEDENCE工具，并由两名评审员独立进行，通过科恩卡帕值检验一致性。纳入的研究将接受批判性评估，以判断其偏倚风险。

数据提取与知识图谱构建

数据编码策略部分指出，本研究的核心数据是定性的，重点是提取研究中使用的指标。将提取的元数据包括监测信息（时间、频率）、监测类群、生态系统类型、研究设计、干预行动、涉及的生态过程、具体指标及其类型（空间、功能、结构、物种组成）、影响方向、地理坐标、样方设置、研究尺度、土地利用历史等。这些数据将被用于创建证据图谱，通过表格和图形（如研究地理分布图、生态系统类型分布图、生态过程测量类型图）来展示现有证据的分布情况，并据此识别知识差距和知识集群。

结果传播与管理应用

研究映射与展示部分强调了研究成果向实践转化的路径。除了学术上的叙事性综合外，研究特别注重与利益相关者（尤其是自然管理者）的互动。成果将包括一份指标概览，并以此为基础制定面向管理者的指南，其中会明确不同指标的成本和时间效益，帮助管理者根据自身资源和目标选择合适的监测方案。研究承诺将保持程序独立性，确保由作者之一参与的研究在各个环节均由其他评审员进行评估。

结论与展望

这项系统性制图研究通过系统性地搜集、评估和整合全球关于自然过程恢复监测的证据，致力于将宏大的生态恢复概念“降尺度”为可操作的实地监测指标。它不仅旨在总结现有知识，更着眼于未来，希望通过厘清有效的监测实践，为动态自然管理提供科学支撑，使管理者能够更有信心地实施恢复项目，并客观地评估其生态成效。该研究的成果有望成为连接生态学理论与保护实践的重要桥梁，推动温带地区生物多样性保护向着更加科学、动态和有效的方向发展。