在过去几十年里，全球保护区（PAs）的覆盖范围显著扩大，以应对生物多样性的快速丧失和全球变化对物种及人类福祉的影响。国际社会已设定了到2030年至少保护30%的陆地和海洋的目标，以阻止生物多样性进一步受到侵蚀。尽管如此，保护区的地理分布极不均匀，其建立和维护面临众多挑战，包括法规薄弱、财政限制和地区冲突等。此外，保护区的建立往往偏向高收入国家及对农业和渔业价值较低的偏远地区，而忽视了社会经济、栖息地和环境差异对保护效果的影响。本研究利用14个社会经济和环境因素，通过量化分析，探索了陆地和海洋保护区的多维生态位特征，以预测特定地点是否具备建立保护区的有利先决条件。研究发现保护区，尤其是限制性最强的保护区，往往集中在人类发展水平较高和非政府组织（NGO）数量较多的地区。通过机器学习模型，研究者进一步预测了保护区出现的相对可能性，并识别了对脊椎动物多样性至关重要的保护潜力高和低的区域。这种全球性的评估揭示了保护区建立的社会经济和环境先决条件，有助于识别具有高保护潜力但实现难度较大的区域，促使采取更具针对性和实际可行的保护措施。通过更好地理解保护区建立的地方性条件和全球性挑战，可以有效指导未来的保护策略，确保生物多样性保护和人类福祉的双重目标得以实现。研究还强调了在保护区不现实的情况下，可以采用其他有效的区域保护措施或私人保护区等替代战略来实现保护成果。
图1. 社会-环境空间中保护区和非保护区的全球分布。限制性最强的保护区（仅世界自然保护联盟 I 类）用深色表示，而世界自然保护联盟所有类别的保护区（世界自然保护联盟 I-VI 类）用浅色表示。中央面板中的细线表示每个单元类别的生态位范围。社会环境因素对生态位空间构建的影响用下部面板中的柱状图表示（橙色柱状图表示社会经济因素，绿色柱状图表示环境因素）。
图2. 社会经济和环境因素预测陆地和海上保护区发生的相对可能性的重要性。圆形直方图显示了使用随机森林模型解释陆地（a, c）和海洋（b, d）上保护区发生的相对可能性（所有IUCN类别与仅IUCN I）的每个因素的相对重要性。
图3. 陆地和海洋PA发生的相对可能性与9个最重要的社会经济和环境因素之间的部分响应图。我们使用了陆地（暗橙色线和浅橙色线）和海洋（暗蓝色线和浅蓝色线）上保护区存在的相对可能性与随机森林模型（a-i）检测到的最重要因素之间的建模部分关系，同时控制了其他因素，例如保持其平均值不变。平线表示所有IUCN保护区类别，虚线仅表示最严格的IUCN I保护区类别。
图4. 陆地和海洋脊椎动物的潜在和不现实的保护收益。作者根据陆地（a鸟类和哺乳动物）和海洋（b鱼类）物种范围覆盖范围的最大化，将脊椎动物保护的最低和最高（10%）未保护区域定义为低与高保护收益（x轴），将（y轴）定义为潜在的与不现实的保护收益；已建立的保护区为绿色，(c)和(d)代表了陆地和海洋上潜在的和不切实际的高保护收益。
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参考文献
Mouillot, D., Velez, L., Albouy, C. et al. The socioeconomic and environmental niche of protected areas reveals global conservation gaps and opportunities. Nat Commun 15, 9007 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-53241-1
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