在景观尺度的生态恢复策略中纳入弹性和成本

• 摘要
• 简介
  • 案例研究区
  • 法律框架
  • 框架介绍
  • 第一步:主要信息
  • 第二步:设定生态修复目标
  • 步骤3:场景权衡分析
• 结果
  • 场景的结果
  • 权衡分析和优先恢复领域排序
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

景观转换是全球自然生境丧失的主要原因。最近的估计表明，70%的草原、50%的热带稀树草原、45%的温带落叶林和27%的热带森林生物群落已经被清除或转变为农业用地(Foley et al. 2011)。鉴于气候变化的当前和预期影响，森林砍伐或退化地区的生态恢复可以为生物多样性保护、全球稳定和恢复力做出巨大贡献(Steffen et al. 2015)。beplay竞技此外，热带地区对恢复工作的需求最大，几乎是温带地区的两倍(明尼迈耶等，2011年)。

在过去的几十年里，修复行动是根据当地规模的紧迫性或具体需求来决定的，称为“园艺方法”(Metzger and Brancalion 2013)。目前，景观生态学框架已经出现，用于指导大规模的决策，包括栖息地连通性和生态系统功能的重要方面(例如，Jackson和Hobbs 2009, Metzger和Brancalion 2013)。在最近一项关于森林恢复成功的生态驱动因素的全球元分析中，Crouzeilles等人(2015)得出结论称，景观恢复成功依赖于环境，但总体而言，它受到景观连通性水平和历史扰动的影响。尽管在大规模提高生态恢复力方面已经取得了重大进展，但景观恢复项目很少考虑社会经济层面，尽管治理、社会政治和财政限制等方面是恢复成功的关键决定因素(Aronson等人1993年，Rodrigues等人2009年，Nilsson和Aradóttir 2013)。因此，在大规模的修复行动中，迫切需要包括社会经济层面。

通过权衡分析框架将经济和政治约束对保护行动的影响最小化，使我们能够探索实现特定目标的场景，而不损害其他目标(Moffett和Sarkar, 2006, Loyola等，2009)。近年来，将经济和政治限制纳入生物多样性保护优先领域的研究和倡议的数量正在增加，这主要是受到系统规划方法的进步(Margules和Pressey 2000, Noss等人2009)和国际协议的需求的推动，例如《森林/景观恢复全球伙伴关系》、《生物多样性公约》、《波恩挑战》、http://www.bonnchallenge.org/)．然而，在数据可用性方面也存在很大的差距，必须克服(Joppa et al. 2016)。保护这些项目使用不同的代理成本和一般的研究空间优先级从忽视到识别空间异质性,包括土地征用等多个成本和管理(Armsworth 2014)。包括成本节约计划的最好方式是上下文相关的。因此，在大量无法获得有关货币成本的详细信息的情况下，例如大规模景观建模，使用代理，如人口密度或人均生产总值，或农业潜在总收入(每公顷)，可以提供一个起点。这种方法不仅是为了解决土地取得和管理的成本问题，也是为了解决政治和社会的限制。从恢复的角度来看，尽管研究人员意识到考虑恢复成本的重要性，但很少有研究明确包括成本层(例如，Crossman和Bryan 2006, Brancalion等人2012,Crouzeilles等人2015,Iftekhar等人2016)，这使得大多数计划在实施方面非常有限。

在本研究中，我们提出了一个用户友好的框架，以促进决策者、土地所有者和其他利益相关者之间的对话，通过可视化的权衡修复赤字、环境弹性和修复区域的选择成本。我们的目标是提供一个框架，可以应用于不同的环境，甚至在生物多样性模式和估计恢复成本的信息不足的情况下。以巴西热带稀树草原为例，我们基于不同的恢复目标评估了三种恢复方案:(i)最低法律合规(MLC)确保根据巴西森林法典(FC;巴西政府2012);(ii)生态恢复力情景(SER)的选择是基于原生植被覆盖30%的景观对应的环境恢复力;(iii)根据恢复成本情景(SRC)进行选择，也基于本地植被也占景观的30%，同时考虑恢复成本。

尽管联邦和州法律在财产层面更可取，但土地所有者可以通过保护或恢复同一生物群落内其他财产上的生境来抵消他们的法律要求。在这种情况下，在恢复规划中使用景观方法是有法律先例的，与基于单个财产的设计相比，景观方法也被证明能够提供更好的成本效益保护策略(Kennedy et al. 2016)。

在我们的SRC情景中，我们通过假设每公顷的平均生产力乘以用于恢复的植被赤字代表了社会、经济和政治成本，从而纳入了人的维度。我们认为，这一指标是一种实用和有价值的方法，可包括社会经济和政治困难对大规模生态恢复行动的实施的影响程度。通过纳入恢复成本，我们旨在为政治权力分散、受经济游说团体影响的国家的决策提供支持(例如，在巴西进行《森林法》的谈判，参见Soares-Filho等人2014年的讨论)，并根据利益攸关方的利益而有所不同。我们的框架举例说明了一种降低恢复成本的方法，同时通过在景观尺度上使用生态恢复力概念最大化有效的生物多样性收益(Aronson et al. 1993, Tambosi et al. 2014)。

案例研究区

我们以巴西南马托格罗索州的塞拉多生物群落为例来说明拟议的框架，该地区最近发生了土著居民、农业企业和环保主义者之间的激烈冲突(Sullivan 2013)。塞拉多生物群系是全球生物多样性的热点地区(Myers et al. 2000)，支撑着开放和森林植被构成的马赛克，覆盖了巴西国土的23%。

Cerrado位于南马托格罗索州，占地216086平方公里，以及另外两个生物群落:西部的潘塔纳尔湿地和东部的大西洋森林(图1)。尽管其面积很大，但仅保留了原始面积的32% (IMASUL 2015年)。塞拉多的土地利用变化主要与种植玉米、大豆、棉花、豆类、甘蔗和桉树等高利润作物有关(INPE/Canasat 2015年，Overbeck等人2015年)。原生植被转换的高度不仅影响了该生物群落内的生物多样性，还可能危及潘塔纳尔湿地等邻近系统的功能(Roque et al. 2016)。

法律框架

在巴西，所有的州都是国家环境系统的组成部分(巴西政府1981年)，这是联邦一级的规定了生物多样性保护的最低强制性土地分配。影响恢复活动的最重要立法是最近修订的《森林法》——FC/2012(巴西政府2012;有关《森林法典》的全面观点，请参见Soares-Filho等人2014年和Brancalion等人2016年)。根据FC/2012，塞拉多地区的农村地产至少需要划出20%的土地，以法定保护区(LR)的形式进行生物多样性维护。在不遵守的情况下，私人土地所有者被要求要么恢复其财产内的原生植被，要么在同一生物群落内的其他地方留出土地作为LR，最好是在同一状态(Soares-Filho等人，2014年)。此外，私人财产还需要在永久保护区(PPA)中保持原生植被，这些区域是沿着小溪、河流、山顶和陡坡的地区(> 45°，详情见FC/2012)。

尽管对自然保护区的审查一直存在争议(Soares-Filho等人，2014年)，但这项立法允许我们量化强制性原生植被覆盖的赤字，并促进通过恢复来抵消，但仅限于LR地区。如果FC/2012法则被准确应用，那么所有剩余的原生植被(LR和PPAs)的总和应该接近塞拉多景观的25% (Kennedy et al. 2016)，不包括公共土地、城市地区和水面。将现有的保护区、土著保护区与来自私人土地的LR和PPAs相结合，将大大增加生态系统服务和生物多样性保护的效益。在我们的研究中，我们使用这些强制性百分比作为参考来构建和比较可能的场景。

框架介绍

建议的框架包括三个主要步骤(图2):(1)主要信息汇编:(i)将研究区域定义并划分为规划单元(PU)， (ii)估算PU内的原生植被和人为区域;(2)确定恢复目标:(i)计算生态恢复力，(ii)计算原生植被的亏绌度，(iii)计算每蒲公英的农业生产力;(3)最小法律符合性(MLC)、生态恢复力(SER)选择和恢复成本(SRC)选择三种情景的权衡分析。最后，根据生态恢复力高、恢复成本低的原则确定生态恢复的优先级排序，并根据预估的优先级排序估计各场景下PU与优先级较高的PU重叠的比例。

第一步:主要信息

规划单位(脓)

使用pu是定义可比分析单元和计算景观指标的重要步骤。考虑到研究区域的范围，我们将PU定义为10000公顷的六边形。基于类似规模规划单元的景观指标已在其他保护研究中成功地用作生物多样性的替代品(Lourival等人2009年，Banks-Leite等人2011年，Ochoa-Quintero等人2015年)。

估算本地植被和人为区域

我们获得了南马托格罗索州2007年的土地利用和植被覆盖地图，由州政府提供(IMASUL 2015)。目前，这是可用的最全面的状态映射。它包含52个类别，其中34个是本地植被类型和地貌类型，18个是土地用途类别。由于FC/2012的法律框架没有考虑塞拉多生物群系内的类型差异，我们选择将所有原生植被类别归入一个类别，以下称为栖息地，并将剩余的土地使用类别，即农业、甘蔗、畜牧业、造林和城市地区命名为人为区。

第二步:设定生态修复目标

原生植被覆盖与景观连通性:PC指数

为了评估景观连通性，我们使用了基于图论定义景观内栖息地连通性程度的“连通性概率”指数(PC指数)，该指数考虑了栖息地数量和配置以及物种扩散能力(Pascual-Hortal和Saura 2006)。PC指数基于一个负指数函数的概率模型，该模型考虑了跨越两个原生植被斑块之间100米鸿沟的50%概率。因此，距离趋于零的生境对具有较高的连接概率。该标准被用来表示该邦区域生物多样性专家选择的84个保护目标物种的扩散能力平均值(100 m) (Sugai et al. 2014)。当PU内没有原生植被时，PC指数的值从0(0)到1(1)不等，当整个PU被原生植被所占据时。所有分析均在Conefor Sensionode - CS22软件中进行(Pascual-Hortal and Saura 2006)。

评估生态弹性

尽管在景观尺度上测量生态恢复力是一个复杂的问题(Rodrigues等人，2009年，Pardini等人，2010年，Tambosi等人，2014年)，但我们认识到其测量的两个重要特征:(1)功能连通性(2)栖息地数量。我们利用PC指数给出的栖息地残余物与连通性之间的关系，将PUs划分为恢复力等级:低、中、高(图3)。考虑到PC指数与景观中栖息地数量之间的关系，我们生成了一个恢复力范围。那些植被覆盖率低于20%的pu被认为是低恢复力类别，主要是因为它们通常需要高投资，恢复成功的前景较低，因此恢复优先级较低(Tambosi et al. 2014)。我们根据以下标准将PU分类为高恢复力:(i)如果它们的剩余植被超过60%，或者(ii)如果它们的剩余植被在40%到60%之间，PC指数高于该范围的中值(Tambosi et al. 2014)。这些PUs也被归类为低优先级的恢复，因为考虑到剩余植被的面积更大，预计它们将保留大部分原始生物多样性(Pardini等人，2010年，Phalan等人，2011年)。最后，不属于高恢复力类别的20% ~ 40%的原生植被pu被认为是中等恢复力。这些pu被认为是优先的恢复行动，因为在中等恢复水平下，栖息地丧失对物种灭绝的影响是最小的，而栖息地数量可以提供很好的重新殖民机会(Tambosi et al. 2014)。这种方法允许我们同时以两种方式处理弹性波动:分类(低、中、高)和持续弹性指数(0到1)。我们从功能连通性和栖息地数量的平均值中提取了持续弹性。因此，中等类别在弹性范围内由0.10到0.37的区间表示，而低弹性与< 0.10的值一致，高弹性与> 0.37的值一致。

量化目标

我们设定了两个生境百分比值作为生态恢复目标。在第一个目标中，我们根据《森林法典》的目标，在每个保护区中采用了25%的栖息地，该目标规定塞拉多生物群落的属性应至少有25%的原生植被，其中LR的原生植被比例为20%，河岸林估计为5% (Kennedy et al. 2016)。在第二个目标中，我们将PU内30%的栖息地作为维持生物多样性的最小值，这是基于当剩余植被覆盖低于该比例时物种丰富度急剧下降的报告(Pardini等人2010年，Banks-Leite等人2014年，Rodrigues等人2016年)。在生态恢复目标确定后，计算每个PU实现这两个目标的生境赤字。

农业生产力

为了估算PU内的农业生产力，我们使用了2013年南马托格罗索州不同农业活动(畜牧业、造林和甘蔗种植)的平均生产总值(GPV)。这些土地用途的GPV估计收入是由巴西农业、畜牧业和供应部根据以巴西雷亚尔(雷亚尔/公顷)计算的房地产销售总额提供的。我们将种植区内各项农业活动的面积乘以其GPV，并将其乘积相加得到农业总产量。我们评估了来自上述人为类的GPV，因为它们在该州占主要比例(IMASUL 2015)。

估计恢复成本

这里我们使用的术语“恢复成本”源自“机会成本”，它定义了为追求特定行动而必须放弃的另一种选择的成本(Buchanan 1991)。考虑到森林法典，我们从理论微观经济学的角度对这一概念进行了平行分析，在该法典中，土地所有者在其财产上保留了剩余的原生植被，与该区域相关的机会成本。另一方面，如果剩余的植被转化为耕地，将不再有相关的机会成本。我们假设农业总产量是PU平均盈利能力的合理估计。从这个意义上说，任何符合法律的生境不足或其他既定的生态恢复目标，如本框架中提出的目标，都具有相应的恢复成本值。我们提出了一个指数，将每个PU内的生境赤字和农业生产力结合起来，作为在景观尺度上实施生态恢复行动的社会经济困难的代理。植被亏缺越大，农业生产力越高，恢复成本往往越高。我们承认，土地所有者对修复的意愿各不相同，特别是在处理需要修复的大片土地时。我们假设总体逻辑是利润最大化和成本最小化，土地所有者的常识是，恢复行动是一种成本而不是一种投资。因此，农业生产力可以成为恢复战略的一个很好的权重因素，而不会陷入“无价值土地假说”，即只将贫瘠的土地分配给保护(Hall 1988)。

我们通过将每个种植区的农业生产力(R$)乘以相同种植区的生境缺损面积来计算恢复成本。因此，植被亏缺越大，恢复成本也越大(R$/PU)。如果某个目标的PU没有赤字，即使是高生产率也会返回零恢复成本。我们使用布尔逻辑计算恢复成本(公式1)。注意，只有根据既定目标计算生境缺失景观的恢复成本才有意义。

(1）

地点:
钢筋混凝土＝修复成本;
美联社=农业生产力
高清=生境面积不足

此外，当PU由于位于保护区或含有水体而生产力为零时，我们也将恢复成本设为零。

步骤3:场景权衡分析

我们研究了三种情况，分析了农业生产力和恢复成本之间的权衡，以确定在研究区域实施生态恢复行动的可能方法。

1. 最低法律合规情景(MLC):我们采用了每个PU中25%的栖息地覆盖率的目标。因此，低于该值的PU存在面积赤字，应在同一PU内恢复，以克服植被赤字。
2. 根据生态恢复力情景(SER)进行选择:我们认为，每个PU内30%的栖息地覆盖率目标是安全维持生物多样性、避免可能的突然下降的最低栖息地数量。我们使用了Tambosi等人(2014)提出的景观恢复力标准，并只集中在具有中等恢复力的PU中进行分析。
3. 根据恢复成本情景(SRC)进行选择:我们还考虑了每个园区内30%的栖息地的目标，并只选择恢复成本低于所有园区恢复成本平均值的园区。我们将这个值设置为cut，以选择较小的恢复成本

排名优先级

我们探讨了生态恢复力与恢复成本之间的权衡关系，提出了生态恢复的优先排序。生态恢复力最高、恢复成本最低的PU为优先级。由于一个变量的增加会导致另一个变量的减少，因为两个变量都来自于面积的数量，我们通过从生态恢复力中减去恢复成本来对生境赤字的PU进行排名(公式2)。

（2）

地点:
P＝优先级排序
呃＝生态恢复
RC =修复的成本

因此，较高的排名位置被归因于低生产力和高景观弹性的pu。最后，我们根据从排名中获得的优先级更高的pu重叠来比较每个场景的性能。

结果

场景的结果

在权衡分析的可视化探索中(图4)，我们概述了在景观恢复力较高的pu中恢复成本较低的趋势。从MLC到SRC场景，所选PU有所减少，但相应地，具有中等弹性的所选PU有所增加。

在最低法律符合性情景(MLC)中，几乎一半的单位(2353个单位中的1108个单位)低于25%的栖息地目标，总共需要采取968.300公顷的恢复行动(图5)。在生态恢复力情景(SER)选择中，在1423个栖息地不足的单位(1,592,345公顷)中，有680个单位表现出中等的景观恢复力(图4b)，对应于354,277公顷需要恢复(图5)。根据恢复成本情景(SRC)进行选择，在低于30%生境目标的1423个pu中，有875个pu低于平均恢复成本，其中大部分(667个)具有中等恢复力。根据SRC方案，需要恢复577,528公顷土地(图5)。

考虑到各个场景的累计修复成本，MLC的单位面积累计修复成本是目前为止最高的巴西雷亚尔(2.02 x 10⁶)，其次是SRC (1.01 x10 .⁶)和SER (6.53 x 10⁵；虽然SRC的累积成本高于SER，但恢复成本从SER的1.84降至SRC的1.76。正如预期的那样，增加恢复面积将导致更高的累计成本，这可以通过建模三个主要参数之间的相互作用来证明:恢复面积、恢复的pu百分比和累计成本;尽管如此，我们的结果表明，相同的累计成本和百分比的pu(例如，505,740 vs 35%)导致了在总恢复面积方面不同的输出，在SRC场景中有明显的收益(图5)。

权衡分析和优先恢复领域排序

根据30%的恢复目标，共有875个pu被识别为高优先级恢复，平均恢复成本< 2271，恢复力大于0.08(图6)。在这组高优先级pu中，MLC和SER场景重叠比例较低(分别为47.09%和47.79%)，SRC场景重叠比例最大(61.49%;表1)。需要注意的是，根据生态恢复力与恢复成本的权重对生态恢复优先区域进行排序，恢复力中等、恢复成本高的景观被降至较低的优先位置(图6)。

讨论

确定恢复的优先次序是一个有争议的问题。尽管具有成本效益，退化地区仍被优先考虑，因为它们需要紧急行动(Aronson et al. 1993, Lamb et al. 2005)。或者，研究人员建议优先考虑中度退化地区，因为在成本和效益方面的结果更高，特别是在增加环境恢复力的预期收益时(Tambosi et al. 2014)。我们认为，这两种观点都应指导决策，但应适用于不同的情况。我们的框架基于生态恢复需求和农业用地恢复成本之间的权衡分析，为设定不同情景下的恢复目标和优先级提供了一个空间明确的工具。

作为一种数据可视化工具，我们的框架允许决策者在考虑当前挑战的同时可视化重要的景观趋势和模式。例如，如果恢复计划的目标是恢复更多退化的地区，那么恢复目标可以很容易地从我们的最低法律合规场景中描述出来。这一情景表明，即使面临高昂的成本，每个景观的原生植被覆盖也存在不足。从这个角度看，恢复的重点应该是配合当地的需要和遵守法律。因此，在一般情况下，一个特定的规划单元可能具有较低的恢复优先级，但它可能对当地恢复有很高的需求(Benayas et al. 2009)，因为以下原因:减少退化地区的环境影响，改善环境服务，恢复沿河原生植被的面积，或增加减少物种的栖息地，这些在替代地方无法补偿。

下一步，一个修复项目可以通过制定超出法规遵守的修复目标来决定一个更远大的目标。在这方面(以SER和SRC情景为例)，恢复面临的挑战与使用系统规划过程确定保护区优先次序的挑战类似，因为在任何决策中都有收益和损失(Margules和Pressey 2000, Crossman和Bryan 2006)。在我们的研究中，将恢复目标从25%增加到30%，意味着土地面积从968316万公顷增加到1.592亿公顷，这意味着放弃农业用地的高社会经济成本。然而，由于成本和恢复力在景观中不是均匀分布的，通过为相同的恢复面积目标选择中等生态恢复力的区域，SER情景下的总面积可以比MLC情景下的总面积低三分之一(354,277 ha)(图5)。或者，你可以只选择恢复成本低于总体平均水平的景观(SRC情景)，从而扩大需要恢复的面积(从SER情景的354,277公顷到SRC情景的578,000公顷)，同时保持全球恢复成本比MLC情景低50%。简而言之，我们的框架允许我们可视化不同决策所面临的挑战，从而导致不同的成本和收益。哪一种策略是最好的?视情况而定。我们会说，最好的解决方案是专注于具有中等弹性和低成本的景观;然而，设定恢复目标的过程取决于人类价值观、当地需求、政治局势、官僚主义和制度安排(Rodrigues et al. 2009, Faleiro and Loyola 2013, Nilsson and Aradóttir 2013)，这使其成为一个情境依赖的过程。

在我们的模型中，为了简单起见，我们将农业用地视为成本层。虽然这是一个有效的假设，因为土地使用代表了地球上最重要的人类足迹，但它也可能掩盖了重要的机会，包括社会和经济效益(Venter et al. 2016)。如今，农业用地在整个人类历史上占地球的比例最高，预计在未来几年还会增加(Foley et al. 2011)。这对南马托格罗索州尤其如此，那里塞拉多生物群落(潘塔纳尔湿地周围)约60%的植被已被转化为其他土地用途，如果不采取有效的控制措施，该地区的自然植被可能在2050年被消灭(Silva et al. 2011, Roque et al. 2016)。我们的模型显示环境恢复力与农业生产之间呈负相关。考虑到目前的作物分配虽然有许多经济和社会效益，但也导致了生物多样性、碳储量和重要环境服务的下降(Foley et al. 2011, Laurance et al. 2014)，这一结果并不令人惊讶。未来几年，由于农业扩张，热带大草原将继续丧失环境恢复力，除非通过法律机制(如LR抵消)将其影响降到最低(见Soares-Filho等人，2014年)。在巴西，自2001年2.166-67/2001号法律修改1965年颁布的《森林法》以来，法律储备补偿一直是环境工具的一部分。最新的《森林法》(巴西政府2012年版)强制土地所有者在其土地上保留一定比例的自然植被，并规定所有土地所有者必须在农村环境登记处(Cadastro Ambiental rural - CAR)登记，并在地理信息系统中提供其土地使用信息。预计今后将谈判数百万美元，包括数千公顷土地，涉及遵守森林立法的财产问题。 Despite the opportunities and some enthusiasm behind biodiversity offsetting, there are still many uncertainties in both the science behind the process and its implementation in the real world to guarantee no loss of biodiversity. To overcome part of these challenges, we suggest that offset planning should be based on achieving landscape-level compliance as we exemplified in our framework. Moreover, a recent analysis of economic and biophysical steady-state models to quantify the benefits of the Brazilian Forest Code (FC) under landscape and property-level planning in Brazilian savanna gives more support to the idea that landscape level mitigation provides cost-effective conservation and can be used to promote sustainable development (Kennedy et al. 2016).

我们的研究结果还揭示了在协调农业和景观保护/恢复规划方面特别重要的领域。这些领域具有较高和中等弹性，也具有较高或中等盈利能力。这可能意味着在该区域增加恢复的开销非常大，假设我们的代理大致代表了恢复实现的成本。然而，这里还有另一个重要的信息，即有些领域可以同时具有生产力，并在法律合规的基础上保持弹性水平。同时提高作物生产力不仅是扩大农业用地的问题，也是在不影响景观恢复力的情况下提高农业效率的问题。这一想法有助于减缓热带森林和热带稀树草原的农业扩张，将当前的农业生产路径转变为更可持续的路径(Foley et al. 2011)。简而言之，正如Tambosi等人(2014)所证明的，具有中等弹性的景观代表了寻找双赢场景的另一种路径。中等弹性和高生产率的领域可以促进利益攸关方更大的同情和凝聚力。此外，中等的生态恢复能力使我们能够采用更经济的技术来利用产地附近原生景观的残余自然资源。此外，这些区域还可以用来重建文化景观，并激活功能连接，以优化环境服务，如害虫控制、授粉或供水(Benayas et al. 2009)，这有助于在人类主导的景观中实现双赢系统。

我们已经提出了一个新的框架，在巴西稀树大草原地区的景观尺度上可视化恢复挑战，但要将其转化为行动，还有很多工作要做。在建模和数据集方面，我们做了一些假设，应该在未来的工作中进行更严格的评估。通过使用栖息地总量、其空间配置以及基于动物分散综合度量的连通性信息(Sugai et al. 2014)，我们克服了缺乏关于稀树草原景观弹性的精细信息的问题;然而，我们需要更多关于生物和非生物恢复约束的本地数据，例如分散剂的移动或土壤状况，以完善我们的模型功能连通性。在空间规划中，评估成本也是一个关键的步骤，尽管被滥用了(Armsworth 2014)。我们的方法不考虑经济成本的直接衡量标准，如收购、管理、建立、维护和交易成本(Iftekhar等人，2016年)、违反环境法的罚款(Igari等人，2009年)、生境恢复成本(Holl和Howarth, 2000年)或环境服务的收益(Allsopp等人，2008年)，因此，未来的研究应该考虑不同的社会文化和经济方面如何影响其他变量的结果，如基础设施和可达性。尽管有不足之处，我们认为我们的框架应该成为恢复规划分析工具箱的一部分，因为它有助于以简单和透明的方式将挑战可视化。这在以土地使用者之间的历史冲突为标志的区域以及关于生物多样性和恢复费用的信息有限的区域制定恢复战略的最初步骤中特别有用。

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