研究，是特别节目的一部分私人土地保护——未受保护的土地所有者的动机、政策和保护措施的结果

为火灾易发地区的私有土地保护设定优先事项:降低火灾风险和保护生物多样性是相互竞争还是相互兼容的目标?

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究区域
  • 建模框架概述
  • 计量土地开发模型
  • 火灾风险排名
  • 生物多样性排名
  • 保护选择算法
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

在世界各地的许多生态系统中，野火是一个重要的自然过程，塑造了物种的进化，并有助于维持生物多样性(Bond and Keeley 2005, Keeley et al. 2011)。与此同时，如果扰动范围的改变超出了其历史变异性范围，火灾也可能对生态系统构成威胁(Folke et al. 2004)。此外，在许多当代景观中，火灾已经成为对人类生命和财产的普遍威胁，因此寻找管理解决方案将火灾对人类资产的影响降到最低的紧迫性越来越大(Gill等，2013年)。尽管这些影响相互关联，但火灾在生物多样性保护中的作用和对人类福祉的危害往往被视为单独的问题，在许多情况下被视为相互竞争的目标(Morrison et al. 1996, Driscoll et al. 2010, 2016)，而且通常由不同的机构管理(Driscoll et al. 2010)。

事实上，降低火灾风险和保护生物多样性在多大程度上是相容的，这在很大程度上取决于所考虑的火灾管理策略和该地区的生态环境(Moritz et al. 2014)。不仅在不同的生态系统中，火灾的自然作用各不相同，而且人类改变火灾状态的方式以及他们受到火灾威胁的程度也各不相同。此外，某些管理行为在不同的生态系统中可能会产生不同的生态影响。例如，减少火灾风险的最常见和最广泛提倡的策略是减少危险燃料，要么通过机械移除，要么通过处方燃烧(Agee和Skinner 2005)。根据地理环境的不同，这些燃料处理既可能促进生物多样性保护，也可能对其构成威胁。在某些干燥或容易发生火灾的mesic森林，规定火灾或机械燃料减少到稀薄的林下植被不仅可以减少对人类的火灾危害，还可以通过减少异常严重的树冠火灾的可能性来增加森林的恢复力并保护生物多样性(Stephens et al. 2012)。

另一方面，在非森林生态系统中，甚至在一些森林系统中，燃料管理往往会导致负面的生态影响，如本地木本植物覆盖层直接转化为杂草丛生的草原，为外来物种入侵提供走廊，或改变水文制度(Keeley et al. 2009)。正是在这里，生物多样性保护和资产保护之间往往会产生冲突，减少燃料以保护社区被认为是一种资源牺牲。人们提出了一系列决策工具，以帮助评估和最小化这些竞争性管理目标之间的权衡，特别是在燃料管理和生物多样性方面(Ohlson等人2006,Driscoll等人2010,Conlisk等人2015)。

减少火灾风险的燃料管理的另一种方法是土地使用决策，这一方法正在引起人们的注意。研究开始表明，就房屋火灾风险而言，改变新住宅开发的布局和位置可能会带来显著不同的结果(Bhandary和Muller 2009, Buxton等人2011,Syphard等人2013)。事实上，一些地区房屋的位置和布置可能是决定这些房屋是否在火灾中被毁的最具影响力的因素(Syphard et al. 2012, Alexandre et al. 2016)。另一方面，“精明增长”是一种土地利用规划形式，专门关注平衡增长与生物多样性保护的目标(Underwood等人2011)，已经有人呼吁将土地保护纳入综合土地利用规划方法(Daniels和Lapping 2005)。尽管有证据表明，土地利用决策既会影响火灾风险，也会影响生物多样性，但很少有人关注实现这两个目标的策略。

土地使用决策可以通过两种主要方式实现。第一种是最常被考虑的规划形式，这是对新建筑的分区和住房密度的监管方法，这种方法已被证明可以改变火灾风险的预测(Syphard等，2013)。另一种影响发展模式的方式是通过购买保护土地来限制该地区的发展，这种方法通常在影响和执行方面与监管方法交织在一起(Gerber和Rissman 2012)。然而，私人购买和购置土地的主要目标是保护生态敏感或生物多样化的地区;事实上，保护区网络的设计是保护规划文献的基石(Margules and Pressey 2000)。

几十年来，如何以最能保护生物多样性的方式选择保护用地一直是保护生物学文献中争论和研究的来源(例如，Margules等人1982年，Cabeza和Moilanen 2001年)。最常见的方法包括关注土地的生物价值、经济成本和开发的可能性(Newburn等人2005年，Wilson等人2006年，Carwardine等人2008年)。尽管重点放在了生物保护的选择策略上，但最近的一项研究表明，针对高火灾危险区进行私人土地征用可以有效降低住宅的预计火灾风险，尤其是与其他侧重于成本和开发可能性的策略相比(Butsic等人，2016)。然而，这项研究只考虑了选择策略对火灾风险的影响，而没有考虑生物多样性的影响。

我们在该研究的基础上进行了扩展，并提出了这样的问题:我们是否可以确定能够实现生物多样性保护和火灾风险降低这两个共同目标的保护选择策略，或者一个目标的最大化是否会损害另一个目标。使用固定的节约预算和预定开发的住房数量，我们模拟了替代储备选择策略下20年的住房增长。对于每个模拟情景，我们预测了火灾破坏结构的平均风险，以及美国加利福尼亚州圣地亚哥县重要栖息地类型的面积和配置。其中两种选择策略专门关注成本效率或开发可能性，我们将其与一系列策略进行了比较，这些策略主要针对被指定为高火灾风险、高物种丰富度或两者兼有的土地。使用这个建模框架，我们问了如下问题:

1. 哪种选择策略可以降低火灾风险或保护最重要的生态栖息地?
2. 是否存在能够最大化两个目标结果的策略，或者满足一个目标会以牺牲另一个目标为代价?
3. 侧重于成本效率和发展潜力的总体战略与侧重于选择特定地理区域作为采购目标的战略相比如何?

方法

研究区域

我们的研究区域(图1a)包括圣地亚哥郡南海岸生态区(Miles and Goudey 1997)所包含的8312平方公里的土地。该地区属于地中海气候，冬季寒冷潮湿，夏季炎热干燥，该地区的环境异质性有助于其高度的生物多样性(http://www.bonap.org/diversity/diversity/diversity.html)．此外，这个生物多样性热点地区受到威胁和濒临灭绝的物种比美国大陆的任何其他县都多(Regan et al. 2008)。大多数本地植物群落(图1b)对该地区周期性的林火取代树冠火的自然火灾制度都有弹性，其中最大的火灾通常发生在每年秋季的圣安娜风事件(Keeley和Davis 2007, Moritz等人2010)。然而，由于人口快速增长和城市扩张导致的人为引燃，近几十年来火灾活动大幅增加(Keeley等人1999年，Syphard等人2007年)一个， Safford et al. 2011)。因此，该地区发生火灾的间隔时间大大低于历史标准(Safford and van de Water, 2014年)，而且与大多数灌木丛物种在火灾后恢复所需的时间相比往往太短。在火灾回火间隔小于10到20年的地方，当地的灌木地往往很容易被灭绝，并被更容易发生火灾的杂草草原取代(Keeley和Brennan 2012, Lippitt et al. 2012)。最近的大型火灾事件也导致数以千计的房屋被毁，许多人失去了生命(Syphard et al. 2012)。

大多数火灾都是人类引起的，而且通常是在一年中最糟糕的时候(Syphard和Keeley, 2015)。伴随人口增长的是城市发展的扩张，导致了大量的栖息地丧失和碎片化。认识到这些对该地区生物多样性的威胁，联邦、州、地方政府和土地信托联盟成员一直积极参与保护规划和私人土地征用(Pollak 2001，土地信托联盟2015，圣地亚哥县2015)。事实上，该县约45%的非城市化土地得到了保护，尤其是在该县东部(在我们研究区域边界之外的一些地区)。然而，住房增长和城市扩张预计将继续，预计到2030年将有超过100万的新居民(Messner et al. 2011)。

建模框架概述

为了评估保护选择策略对火灾风险和生物多样性的潜在影响，我们将之前开发的计量经济学模型和土地开发模型(Syphard等人2013年，Butsic等人2016年)与火灾风险模型(Syphard等人2012年，2013年)相结合，以预测20年期间保护购买和住房增长的替代情景。我们使用固定的保育预算(每年4000万美元)和固定数量的住宅单元(每五年3.7万套)来分配整个景观;因此，在不同的场景中唯一不同的是所选择的保护土地的位置和数量。我们的预算是基于圣地亚哥县过去在私人土地上的支出，而新住宅的数量是基于圣地亚哥政府协会(sanag)的增长估计，该协会是地区规划机构(圣地亚哥县，2011年)。住宅单元固定数量的估计是根据该地区规划机构到2030年的增长预测得出的。任何在一个时间步骤中购买的保护地块，在随后的时间步骤中都被限制开发。在每一个情景的每一个时间步骤之后，我们估计了所有结构(现有的和新的开发)的平均火灾风险，并计算了作为生物多样性替代品的未开发土地的面积和格局。我们在计量模型中对火灾风险和生物多样性价值进行排序的方法，以及评估火灾风险和生物多样性结果的方法如下所述。

计量土地开发模型

基于随机效应probit计量经济模型，我们模拟了住房增长的不同情景，该模型预测了五年时间步内的地块细分概率(参见Syphard等人2013年，Butsic等人2016年)。该模型以2004-2010年和2010-2014年县域地块的实际划分为条件。我们用这个10年的时间段是因为它涵盖了一系列繁荣和萧条的发展。因此，因变量是二元的，无论历史上是否发生过分区，预测变量包括一系列影响土地所有者在类似情况下进行分区的决定的因素(Irwin等，2009,Carrión-Flores和Irwin 2010)，包括以下因素:地段大小、分区类型、市政识别变量、地块的海拔和坡度、离海洋的距离、最近的污水管道、高速公路、公共公园、泛滥平原和最近的湖泊。Syphard等人(2013)对这些预测变量进行了描述。该模型的输出是数据集中每个包裹的预测转换概率。

火灾风险排名

火灾危险等级是根据加州林业和消防部门(http://www.fire.ca.gov/)．这些地图根据潜在的植被(燃料)、地形、天气和余烬生产对潜在的火灾行为和相关的损害可能性进行排名。我们将数值归一化，将那些被划分为城市的区域，因此不可燃区域的等级为0;有中度火警危险的地区;火灾危险性高2;和极高火灾危险度3(图1c，表1)。

生物多样性排名

为了给整个地区的生物多样性排序，我们使用了一张地图，这张地图也将在圣地亚哥县使用，以确定获得保护用地的优先次序。该地图是使用帕累托排序算法创建的(Moilanen et al. 2009;J. A. Tracey, C. J. Rochester, S. A. Hathaway, C. Brehme, K. Preston, A. D. Syphard, A. Vandergast, J. Diffendorfer, J. Franklin, J. McKenzie, S. Morrison, G. Nichols, T. Oberbauer, W. D. Spencer, S. Tremor, C. Winchell和R. N. Fisher，未出版的手稿(J. A. Tracey, C. J. Rochester, S. A. Hathaway, C. Brehme, K. Preston, A. D. Syphard, A. vanderergast, J. Diffendorfer, J. Franklin, J. McKenzie, S. Morrison, G. Nichols, T. Oberbauer, W. D. Spencer, S. Tremor, C. Winchell和R. N. Fisher，未出版的手稿)．首先，我们建造了一个50米长的网格，覆盖圣地亚哥县。我们排除了以城市土地使用或水(如水库)为主或被主要道路交叉的网格单元。然后，我们将剩余的网格单元分组成一块块相邻的网格单元。其次，对每个分类组，通过对该分类组内单个物种的预测物种发生情况进行加和，得到预测物种丰富度网格(与创建斑块的网格分辨率和范围相同)。我们使用了138种植物(Principe et al. 2013)， 29种爬行动物和两栖动物(Franklin et al. 2009)，以及18种哺乳动物(J. E. Diffendorfer, S. Tremor, W. S. Spencer, 2006，未发表的数据)．然后在每个斑块内平均3个类群的预测物种丰富度，得到每个斑块内3个物种丰富度标准。最后使用帕累托排序算法(J. A. Tracey, C. J. Rochester, S. A. Hathaway, C. Brehme, K. Preston, A. D. Syphard, A. vanderergast, J. Diffendorfer, J. Franklin, J. McKenzie, S. Morrison, G. Nichols, T. Oberbauer, W. D. Spencer, S. Tremor, C. Winchell和R. N. Fisher，未出版的手稿)，然后根据这些斑块标准对各斑块进行排名，从而得出最终的生物多样性排名图。

保护选择算法

为了在每个时间步骤中选择哪些地块被保存，我们使用了8种不同的选择算法(表1)，另外还有不保存的场景。第一种算法是CostMin，基于圣地亚哥县记录的一个包裹的评估价值，简单地选择每公顷成本最低的包裹。其次，SubMax根据计量经济学模型的预测概率，收购了最有可能被再分割的地块。FireMin模型与CostMin算法相似，但火灾风险最小。FireMinMax包含了火灾风险、成本和细分概率。BioMax最大化了生物多样性，同时最小化了成本，BioMaxMin做了同样的事情，但也包含了细分可能性的信息。最后，FireBioMin和FireBioMinMax将火灾排名重新引入到生物多样性算法中。

为了了解不同选择策略对火灾风险和生物多样性的相对影响，我们进行了土地开发模拟，在每种算法的作用下在景观上放置新的结构。从每个时间步骤中未开发地块的初始地图开始，我们首先使用计量经济模型预测每个地块细分的可能性。对于这些相同的包裹，我们也使用评估者的数据来计算他们的购买价格。然后，我们使用每年4000万美元的预算，根据给定的算法，选择进行保护采办的地块，直到预算全部分配完毕。任何剩余的预算都被转移到下一个时间段。

由于新的保育用地被限制开发，我们随后在未开发的地块上分配了固定数量的新建筑，这些建筑被确定为适合分区。那些被分割概率最高的地块被列为开发的首选。因此，我们根据这些排名将地块细分并分配建筑，直到我们在地图上每个时间步放置37000个新建筑。分配给新细分地块的结构数量是基于地块的分区确定的，我们假设地块在法律允许的最高密度下开发。这些步骤每五年重复一次，持续20年。

建筑物火灾风险量化

我们通过从住房开发场景的输出中导出若干网格地图，并将其作为火灾风险模型的输入(见Butsic等人2016)，来估计建筑的平均火灾风险。我们使用MaxEnt (Phillips et al. 2006, Elith et al. 2011)开发了火灾风险模型，这是一个基于地图的软件包，虽然最初设计用于物种分布建模，但也可以有效地模拟火灾概率(例如，Bar-Massada et al. 2012, Moritz et al. 2012)和结构风险(Syphard et al. 2012, 2013)。MaxEnt使用一种机器学习算法，通过将因变量基于点的分布数据的值与所有映射解释变量的大量随机背景点样本的值进行迭代对比，来预测空间分布。输出是一个指数函数，将火灾风险概率分配给地图中的每个单元。

在这里，因变量是2001年至2010年间被野火摧毁的建筑的位置，解释变量包括生物物理因素，如地形、燃料类型、道路距离以及一系列描绘住房模式和位置的地图(Syphard等人2012、2013描述)。我们为所有保护场景计算的三张地图包括以下内容:结构密度、到最近结构的欧氏距离和住宅集群的大小，所有这些都被发现在解释结构破坏方面很重要(Syphard et al. 2012)。对于每个场景的每个时间步，我们使用与Syphard等人(2012,2013)相同的设置对5个交叉验证的重复进行MaxEnt，该设置使用铰、线性和二次特征和2.5的正则化设置来估计模型，以减少模型过拟合。对于为场景创建的房屋地图中的所有结构位置，我们提取了MaxEnt模型复制输出的火灾风险的平均概率，然后在整个景观中取平均值进行比较。

评估生物影响

因为我们使用物种丰富度排名作为选择保护区的基础，所以我们选择了一套不同的指标来量化和比较潜在的生物影响。在所有的场景中，我们都将开发足迹视为结构圆周100米内的土地，考虑到结构邻近的区域，这些区域通常以城市景观而不是自然植被为特征。因此，我们创建了二元地图，其中重叠缓冲结构的区域被划分为已开发区域，所有其他土地被划分为栖息地。然后，我们将这些地图覆盖在圣地亚哥县的植被类型地图上(Oberbauer et al. 2012)，并量化了与该地区最广泛的植被类型(图1b)重叠的未开发土地的总面积，包括灌木林、河岸、湿地、森林和林地(主要是原生植被)以及“草地”(主要是非原生植被)。

我们还利用FRAGSTATSv4计算了三种简单的景观指标，即总核心栖息地面积、边缘密度和不同核心区域的数量，对景观的未开发部分进行了计算(McGarigal等，2012)。长期以来，这些指标因其与无数生态过程的关联而被公认，并被广泛使用和提倡作为比较不同时间的景观的工具(Turner 1989, Gustafson 1998)。在计算核心斑块面积和显著核心斑块数量时，我们采用距离斑块边界5 m的小偏移量来限制“边缘生境”的纳入，这可能反映了较低的生境质量。栖息地和城市区域之间的边缘可能会影响迁移和扩散等一系列生态过程，并可能改变植被的结构和功能以及物种的栖息地偏好(Turner 1989, McGarigal et al. 2012)。综上所述，生境总面积较大的景观;更少，更大的栖息地斑块;边缘密度较低，可能反映更高的生态完整性，从而可能支持更多的生物多样性(图1d)。

结果

在20年的模拟期间，建筑的平均火灾风险，即房屋被毁的概率，随着时间和场景的变化而变化(图2)。在SubMax算法下，在没有保护的情况下，火灾风险在第一个时间步急剧增加，随着开发开始填充，下降，然后随着住房的进一步扩张再次增加。在这两种情景下，房屋分布最分散，而房屋分布最东(图3)。通过CostMin算法得到房屋分布第三分散的情景，房屋分布最东(图3)。CostMin在预测火灾风险前三名的情景中(图2)。在模拟结束时，SubMax算法得到的火灾风险最高的单一情景。

与专注于成本和开发可能性或不考虑保护的算法相比，优先考虑火灾风险和生物多样性及其所有组合的选择策略，在没有任何振荡的情况下，随着时间的推移，预计平均火灾风险逐步降低(图2)。在这些场景中，大多数住房开发发生在更靠近海岸的地方(图3)。所有这些场景之间的差异可以忽略不计。

从所有四种植被类型的情景排名来看，植被损失随时间的趋势相似(图4 a-d)，在SubMax算法下出现了最大幅度的下降，特别是在2029年至2034年。与其他优先考虑火灾和生物多样性的情景相比，SubMax、CostMin和无保护情景也导致了植被随着时间的推移大幅下降。与火灾风险一样，所有火灾风险和生物多样性情景的组合都非常相似。随着时间的推移，所有植被类型之间的划分越来越明显，其中灌木地(图4a)和草地(图4d)最为明显，因为这两种植被类型在SubMax、CostMin和无保护情景下发展最为广泛。虽然在火灾和生物多样性情景下，植被损失总体上要低得多，但下降主要发生在河岸、湿地和草地地区。

在计算各情景的核心生境总损失时，模拟了植被的下降趋势(图5a)。同样，使用SubMax选择算法的生境损失最多，使用CostMin算法的生境损失略多于不保护的生境损失。火灾和生物多样性情景均导致生境面积缓慢下降。SubMax、CostMin和没有保护的生境损失越大，从边缘密度的增加(图5b)和明显的核心斑块数量的增加(图5c)可以看出，生境破碎化的程度也越大，尽管使用CostMin算法创建的生境斑块比没有保护的生境斑块更多。在使用火险和生物多样性选择算法时，生境被分割成数量略多的斑块(图5c)，但这几乎没有为景观引入额外的边缘(图5b)。

讨论

我们的模拟结果显示，根据保护土地优先选择的方式，火灾风险预测和生物多样性影响都有明显的差异。然而，这些差异只在集中于成本效率或开发可能性，或根本没有保护的场景中表现出来。相比之下，在降低火灾风险或生物多样性保护选择策略的任何组合下，预测的火灾风险或栖息地指标的差异都非常小。正是这组策略为火灾风险和生物多样性目标带来了最好的结果。换句话说，专注于这两个目标中的任何一个的保护土地都会为双方带来几乎相等的互利。这些好处与只专注于购买最大土地面积或最有可能被细分的土地的策略形成了鲜明对比。因此，在我们地区，重要的是集中注意保护土地的位置，而不仅仅是发展的成本或威胁。此外，以一种降低火灾风险的方式发展，对保护有共同的好处，反之亦然。

按位置排序选择相互受益的一个原因可能与火灾风险和物种丰富度在地理上有重叠的地区有关(J. a . Tracey, C. J. Rochester, S. a . Hathaway, C. Brehme, K. Preston, a . D. Syphard, a . Vandergast, J. Diffendorfer, J. Franklin, J. McKenzie, S. Morrison, G. Nichols, T. Oberbauer, W. D. Spencer, S. Tremor, C. Winchell和R. N. Fisher，未出版的手稿)．虽然这两张地图之间并没有完全的对应关系，尤其是在东部地区，但这些重叠的区域出现在原本很有可能发展的地方。因此，在这些地区的私人土地征用很有可能阻碍开发，否则就可能发生开发，而在其他情况下也确实发生了开发。在这些情景中，这些重叠区域的发展不仅发生在最危险的地区，而且还影响了那些物种丰富度最高的地区。

大量证据表明，物种丰富度高的地区和人口密度高的地区之间存在显著而广泛的空间相关性，尽管原因很复杂(Luck 2007)。因此，我们的结果可能适用于一系列地区，因为在物种丰富度高的地区保护土地会阻碍对人类居住地的开发。例如，Fattorini和Strona(2016)发现，在意大利岛屿上，最适宜物种丰富度的地区与人口密度正相关，这表明限制物种丰富地区的发展可能是保护生物多样性的关键。

除了物种丰富的地区更有利于人类发展外，这些地区也可能是最容易发生火灾的地区。这是因为生物多样性和生产力趋于正相关(Naeem et al. 1996, Costanza et al. 2007)。例如，澳大利亚的研究表明，与生物量较低的地区相比，野生动物物种数量最多的地区出现在中后期演代植被中，而保存物种丰富度的最佳策略是尽量减少大规模野火(Taylor et al. 2013, Giljohann et al. 2015)。然而，在大多数容易发生火灾的生态系统中，生产力和生物量积累，即燃料，是火灾危险性高的关键指标(Pyne等人，1996年)。这种关系在欧洲南部农业废弃和火灾风险增加的最近趋势中很明显。事实上，这种不断增加的火灾危险很可能发生在靠近人类住区的地方(Viedma et al. 2015)，这表明本研究的发现可能直接适用于这些地区。

除了物种丰富度、发展概率和火灾风险的空间一致性之外，我们的研究结果的另一个地理解释是，最近购买的保护区用地取代了随后不同位置和密度的发展。因为我们在所有场景中都分配了一组固定的建筑，所以在每次模拟中这些建筑都必须放置在景观的某个地方。由于征用了不同数量和地点的私人土地，模拟的发展模式随着可开发土地的位置、相对于这些土地的成本和细分潜力而演变。

我们的模型假设，在不变的分区和城市政策下，发展将以恒定的速度持续下去。如果我们放宽这些假设，考虑到这些制度的变化，我们可能会看到保护私有土地的影响被放大或抵消。在圣地亚哥的其他研究表明，房屋发展模式的改变会影响火灾风险。如果分区或城市政策导致更紧凑的景观，火灾风险可能会降低更多。分区和城市政策也可能影响房地产的价格和转移概率。考虑到这些变化，选择哪些物业进行保护也会受到分区和城市政策变化的影响。不断变化的发展压力和价格的竞争动态究竟将如何在这片土地上发挥作用尚不得而知，但这是一个令人兴奋的未来研究领域。

最有可能被细分的地块集中在沿海现有的开发中。因此，当这些土地在SubMax方案下得到保护时，最终的开发将转移到更偏远的内陆地区，那里的物种丰富度和火灾风险都很高，住房密度往往较低。虽然这些地区的价格比大多数沿海地区便宜，但许多以最便宜价格拥有最大面积的地块却不在这个重叠的高物种丰富度和火灾危险的区域。因此，尽管比SubMax方案更好，但CostMin算法仍然导致大量建筑被放置在危险的模式和位置，特别是与优先保护这些地区土地的方案相比。当这些地区的土地在生物多样性和火灾风险的情况下购买时，新的建筑因此被推回到沿海地区，作为更高密度的填充式开发。

研究表明，火灾风险不仅与危险的地理位置有关，而且在很大程度上与景观结构的格局和安排有关(Syphard et al. 2012)。在地中海和未林地地区，人口和住房密度处于中低水平的地区，火灾发生的频率和被烧毁的面积往往最高(Keeley 2005, Syphard et al. 2007一个， 2009, Lampin-Maillet et al. 2011)。在我们的研究区域，这些模式与房屋最有可能被火灾烧毁的模式相同(Syphard等人2012,Alexandre等人2016)。特别是，结构损失在低到中等密度、被荒地植被包围和小而孤立的社区中最高(Syphard et al. 2007)a、b， 2009, Lampin-Maillet et al. 2011)。因此，迫使新的建筑进入沿海地区作为高密度填充减少火灾风险，不仅因为房屋不允许在危险地区开发，而且它们也被迫发生在更安全的安排。虽然整体多样性受益于这一策略，但在圣地亚哥县，有许多区域性物种只在沿海地区特有，目前许多物种只存在于这些沿海地区的小型“精品保护区”(Regan et al. 2008)。

对生物多样性的好处与降低火灾风险的方式大致相同;也就是说，保护物种丰富地区的土地不仅特别保护了这些地区，而且还导致了住房模式的整体足迹较小，栖息地边缘和碎片化减少。尽管更高密度的发展可能会导致更大的局部生态影响，但大多数研究表明，聚集、高密度的发展模式大大降低了发展对野生动物栖息地的总体影响(Odell等人2003年)，而郊区和农村的发展可能会对生物多样性和生态过程产生不成比例的高负面影响(Hansen等人2005年，Bar-Massada等人2014年)。在我们的研究区域，火灾和生物多样性选择情景下发生的聚集式填充式发展也导致了生物多样性下降的下缘和碎片化(Turner 1989, Fahrig 2003, McGarigal et al. 2012)。

由于火灾的频率往往在房屋结构较低或中等时最高，因此在该景观中采用集群式发展模式可能会带来额外的间接生态效益。在南加州，人类在荒地和城市交界地带引发的火源增加了火灾频率，远远超过了历史基线(Keeley 2006, Syphard et al. 2007)一个，许多当地的灌木地无法承受反复的火灾。此外，当灌木丛被过多的大火烧毁时，它们通常会被容易发生火灾的外来一年生草本植物所取代，这些植物可以承受甚至促进额外的火灾(Zedler等人1983年，Keeley和Brennan 2012年，Lippitt等人2012年)，并支持较低的物种多样性(Rochester等人2010年)。因此，集群式发展不仅可以减少人为引起的火灾数量，而且还可以通过阻止一些外来草类的扩张来保护生物多样性，这些草类可能会伴随远郊开发的扩张而扩张。

综上所述，在南加州，当管理策略是征用私有土地进行保护，并优先购买物种丰富度高或火灾高发地区的土地时，生物多样性保护和降低火灾风险的两个目标似乎是高度一致的。如前所述，这些结果可能适用于任何类似的火灾易发区，因为物种丰富度、发展潜力和火灾风险之间存在共同的重叠。其他常用的管理策略，特别是以减少燃料的形式来减少火灾风险，可能会继续在这个和其他非森林生态系统中产生冲突，尽管它们在其他一些地方是相容的，比如美国西部的干黄松林。然而，在圣地亚哥地区，考虑不同的决策支持方法可能是重要的(例如，Driscoll等人2016)，以确定最合适的燃料管理时间和地点，以提供最大的效益和最小的生态影响。

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