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2024 , Vol. 31 >Issue 11: 22 - 30

DOI: https://doi.org/10.3724/j.fjyl.202406220337

Special: Urban Rewilding

Exploring Urban Rewilding Opportunity Spaces Through Identification, Deconstruction and Conservation: A Case Study of the Direct Administration Zone of Tianfu New Area, Sichuan

  • JIN Xiaodong 1 ,
  • FENG Li 2 ,
  • YOU Fengyi 3 ,
  • YUAN Jia , 1, 4, 5, *
Expand
  • 1 Faculty of Architecture and Urban Planning, Chongqing University
  • 2 Chengdu Park City Construction & Development Research Institute
  • 3 Pucao (Chongqing) Ecological Environment Technology Co., Ltd
  • 4 Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area, Ministry of Education
  • 5 Research Center for Ecological Restoration and Governance of Water Level Fluctuation Zone in the Three Gorges Reservoir Area

JIN Xiaodong is a master student in the Faculty of Architecture and Urban Planning, Chongqing University. Her research focuses on urban rewilding and urban biodiversity

FENG Li, Master, is director of the Second Institute of Landscape Architecture, Chengdu Park City Construction & Development Research Institute. Her research focuses on park city ecology, and landscape planning and design

YOU Fengyi, Master, is an intermediate engineer in Pucao (Chongqing) Ecological Environment Technology Co., Ltd. Her research focuses on urban ecology and landscape design

YUAN Jia, Ph.D. is an associate professor and doctoral supervisor in the Faculty of Architecture and Urban Planning, Chongqing University, a permanent research fellow in the Key Laboratory of New Technology for Construction of Cities in Mountain Area, Ministry of Education, and a research fellow in the Research Center for Ecological Restoration and Governance of Water Level Fluctuation Zone in the Three Gorges Reservoir Area. His research focuses on ecological landscape design, and ecological restoration and biodiversity conservation

Received date: 2024-06-22

  Revised date: 2024-09-18

  Online published: 2025-12-16

Copyright

Copyright reserved © 2024.
Fold

Abstract

[Objective]

Urbanization has caused significant habitat loss, threatening biodiversity and socio-ecological sustainability. Urban rewilding is increasingly seen as key to restoring natural processes and fostering self-sustaining urban ecosystems by reducing human interference or applying moderate restoration techniques to guide urban areas toward a more natural, uncultivated state. Despite its benefits, substantial gaps remain in identifying suitable areas for rewilding, understanding their spatial characteristics, and developing effective conservation strategies.

[Methods]

This research introduces the concept of urban rewilding opportunity spaces (UROS) to identify and assess areas suitable for urban rewilding. UROS refers to urban spaces that either already possess wild characteristics in need of protection or have the potential to develop new urban wildness. A comprehensive quantitative and spatial analysis framework is developed to identify UROS within the Direct Administration Zone of Tianfu New Area. This framework integrates multi-source data, including data on land use, topography, population density, buildings, and roads, and employs advanced quantitative methods such as neural network, InVEST model, inverse distance weighting interpolation, and the entropy weight method. These methods are used to extract key influencing factors — spatial heterogeneity, biodiversity, human interference, which are critical for urban rewilding processes. The urban rewilding opportunity index (UROI) is calculated by weighting and summing relevant indicators, and the spatial distribution of UROS is mapped using ArcGIS 10.8.

[Results]

The UROI is classified into five categories using the natural breaks classification method: High (UROI≥0.628), relatively high (0.628>UROI≥0.451), moderate (0.451>UROI≥0.302), relatively low (0.302>UROI≥0.145), and low (UROI<0.145). Areas with UROI≥0.302 are designated as UROS. Areas with high UROI value cover an area of approximately 48.48 km², representing 8.68% of the research area, with 1,932 patches smaller than or equal to 900 m² in area, accounting for 56.26% of these high-value spaces. Areas with relatively high UROI value cover an area of 75.25 km², or 13.47% of the research area, with 5,549 patches under 900 m² in area, comprising 55.54% of this category. Areas with moderate UROI value cover an area of 101.71 km², with 10,986 patches under 900 m² in area, making up 56.67% of this category. The findings indicate that over half of the UROS within the research area are small patches with an area less than or equal to 900 m². Areas with high UROI value are primarily located in regions with minimal human interference, high spatial heterogeneity, and significant spontaneous vegetation, such as Longquan Mountain, the Luxi River corridor, and the ecologically restored Xinglong Lake wetland. Moderate-value UROS, covering a larger area, are typically found at the edges of areas with high or relatively high UROI value or within urban built-up areas, including grasslands, forestlands, wetlands, long-term unused or abandoned lands, and farmlands with semi-natural habitats, which are more susceptible to human impact.

[Conclusion]

This research establishes a quantitative framework to identify UROS and explores their distribution and ecological characteristics in Tianfu New Area. The findings underscore the need for systematic conservation of areas with high UROI value through the establishment of core protection zones, ecological buffer zones, and sustainable use zones. For areas with relatively high or moderate UROI value, enhancing habitat heterogeneity through targeted interventions is essential, while sustainable development should follow a “benign neglect” strategy to allow natural processes to dominate, thereby fostering biodiversity and ecosystem resilience. The research not only provides a scientific basis for identifying UROS but also offers theoretical support for further research on the dynamic balance and self-regulation mechanisms of urban ecosystems. Future research should delve deeper into the interactions between spatial heterogeneity, biodiversity, and human disturbance across various scales, and optimize the strategies for ecological design and management of urban rewilding processes to promote the sustainable development of urban ecosystems. Future research should examine the interactions between spatial heterogeneity, biodiversity, and human disturbance across scales, optimizing ecological design and management strategies for sustainable urban rewilding. Key focus areas include: 1) Simulation and prediction: Leverage 3S technologies, simulations, and field monitoring to model factors and processes affecting UROS. 2) Spontaneous plant dynamics: Monitor UROS evolution, focusing on spontaneous plant dynamics — key drivers of rewilding — at both population and community levels. 3) System dynamics modeling: Develop models to evaluate UROS responses to environmental pressures and management strategies, thereby uncovering mechanisms of wildness and biodiversity restoration.

Key words： urban rewilding; rewilding opportunity space; urban biodiversity; ecological characteristic; protection and restoration

Cite this article

JIN Xiaodong , FENG Li , YOU Fengyi , YUAN Jia . Exploring Urban Rewilding Opportunity Spaces Through Identification, Deconstruction and Conservation: A Case Study of the Direct Administration Zone of Tianfu New Area, Sichuan[J]. Landscape Architecture, 2024 , 31(11) : 22 -30 . DOI: 10.3724/j.fjyl.202406220337

加速的城市化进程与高强度人类活动深刻影响并改变了城市环境与生态过程[1-2]，导致城市生态系统结构和功能的快速退化，引发生物多样性丧失，威胁城市的可持续发展[3]。同时，依赖投入大量资金和资源建设新的公园绿地等人工生态系统，难以有效应对日益复杂的生态退化问题，亟须保护现有城市自然资源，并探索借助自然之力恢复城市生态系统的修复途径。城市再野化（urban rewilding）在过去十多年间被视为恢复并增强城市野性（urban wildness）和提升生物多样性的重要战略。城市再野化通过限制或终止人类活动干扰，重新引入自然过程或适当的修复设计[4-5]，使群落的物种组成和结构逐渐接近野性状态[6]，逐步恢复城市生态系统的功能过程、动态平衡和自我调节能力[7-8]。城市再野化不仅是创造并维持城市生物多样性高价值保护空间的关键过程，还在碳封存、水源涵养等关键生态功能的维持中发挥积极作用[9]。同时，它能够加强人与自然的连接，缓解压力并促进身心疗愈，引入野性审美体验和在地科普，并提升公众自然保护意识，兼具多重生态、人文及健康价值[10-11]。
相比借助工程手段完成的生态修复，城市再野化更加强调通过演替、无干扰的种子传播与植物生长等自然过程，实现城市生态系统的自发恢复[12-13]，并依靠自然力量来管理城市景观、增强其野性特征[14]。再野化主导的城市空间不同于人工绿地，在不依赖或大幅减少场地整理、植物种植及养护等人工投入和资金消耗的条件下[14-15]，能够自主适应环境变化并有助于增强生态系统韧性[16]，且不产生碳足迹[9]。作为低成本管理城市自然资源、维持生态福祉的可持续路径，城市再野化的实践探索已在全球范围内逐步开展[9, 17-18]。例如，英国伦敦设立“再野化基金”（Rewild London Fund）对超过365 hm2的土地进行再野化，以恢复城市生物多样性[4]；巴西里约热内卢通过在城市内的公园重新引入原本在城市中已消失的哺乳动物，优化生物群落的营养关联来修复生态系统[19]；在德国法兰克福、德绍和汉诺威开展的“城市勇闯野外”（德文：Städte Wagen Wildnis）项目在城市废弃空地中播种，恢复野花草甸群落，为鸟类、刺猬、蝴蝶、蜜蜂等城市动物种群提供保育生境[4]。在中国，杭州江洋畈生态公园依据群落演替原理，利用西湖淤泥中的种子库，推动植被的自然恢复[20]；重庆双桂湖国家湿地公园采用拟自然设计方法，对场地实施最小化干预，关注乡土植物与动物群落协同关系的修复，形成了城市植被再野化的设计技术路径[21]。
Perino等[7]强调了物种扩散、自然随机扰动和营养级联效应对再野化过程的重要意义。Hwang等[5]认为城市再野化过程始于特定城市空间中植物的自发生长，应重点关注自生植被对城市再野化的驱动作用。袁嘉等[21]提出了城市植被再野化的基础要素，并基于实证研究提出了在城市景观中重建野性与似荒野生境的方法。当前，国际上已形成共识，即寻找并识别以自然过程为主导或已有自然恢复过程介入的，具有需要保护的野性或能够为创造新的城市野性提供适宜生态条件的城市空间，即城市再野化机遇空间（urban rewilding opportunity spaces, UROS）[13]，是启 动城市再野化过程的必要前提。Carver等[22]、Müller等[23-24]和Radford等[25]对城市空间的野生状态进行了量化识别，但均未进一步分辨出城市中具备再野化机遇的空间。Jin等[13]基于城市再野化的基本触发条件，初步构建了城市再野化机遇的辨识指标体系，并通过自生植物多样性对辨识结果加以判定。然而，当前城市再野化机遇空间的研究基础还极为薄弱，现有研究在其分布规律与生态特征，以及适应性保护和恢复策略方面，依然存在诸多不足。
基于此，本研究在已有研究基础上，构建区域尺度的城市再野化机遇的评定指标以及城市再野化机遇空间的分析技术框架，以四川天府新区直管区为例，辨识城市再野化机遇空间，解构其分布规律与生态特征，基于城市再野化的动态过程和恢复机制提出适应性保护与修复策略。本研究旨在构建辨识城市再野化机遇空间的技术路径，推动城市自然资源的科学管理，并为提升城市景观的野性特征、保护生物多样性及维持相关生态福祉提供理论依据与技术支撑。

1 研究方法

1.1 研究区域概况

四川省天府新区直管区位于成都平原南部边缘，是公园城市理念的首提地之一，也是成渝双城经济圈建设的核心区域之一。天府新区处于城市化加速阶段，总面积约564 km²，预计到2035年，总人口将达到180万，其中城镇人口占比约91.7%。该区域属于亚热带季风气候，雨热充沛，高程自东向西逐渐降低，东部倚靠龙泉山，全区以浅丘、平坝地貌为主，生态系统类型较为丰富。区域内存在大量自然斑块，包括岷江水系的锦江、鹿溪河、东风渠、赤水河与柴桑河等河溪，与兴隆湖、秦皇湖等湖泊，以及公园绿地及规划绿廊等绿色斑块。这些自然斑块在丘陵与平坝空间内与城市建设用地及乡村景观镶嵌交织，共同构成了有机融合的城市生态系统（图1）。
图1 研究区域概况

Fig. 1 Overview of the research area

1.2 数据收集与处理

本研究使用土地利用、地形、人口密度、建筑和道路等多源数据。通过中国科学院计算机网络信息中心提供的地理空间数据云服务（www.gscloud.cn）获取30 m分辨率的数字高程模型与地形栅格数据（图1-3）。利用 ENVI 5.3软件对10 m分辨率的Sentinel-2遥感影像进行辐射定标、大气校正、影像镶嵌和裁剪等预处理，采用神经网络监督分类法获取土地利用数据，并将其划分为林地、草地、水体、农田、未利用地、建设用地6种类型。为确保分析的一致性，处理后的土地利用数据被重新采样至30 m分辨率（图2-1）。根据世界人口网站（worldpop.org）的2020年人口普查信息计算人口密度数据，并将分辨率重新采样至30 m（图2-2）。建筑数据来源于南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室与智慧城市感知与模拟实验室提供的“中国90座城市建筑物屋顶矢量数据集”[26]，利用深度学习语义分割模型，并结合多源遥感影像生成100 m分辨率的建筑数据（图2-3）。道路数据从中国科学院资源与环境数据中心（www.resdc.cn）获取，包含研究区域内的国道、省道、高速公路、县道、乡道、铁路以及城市一级至四级道路的空间分布信息（图2-4）。
图2 研究区域相关矢量数据图

Fig. 2 Vector data map regarding the research area

1.3 城市再野化机遇空间分析技术框架

基于城市再野化发生的可能性及动态过程[13]，综合考虑区域尺度的多重影响因素，以及评价指标运算的可行性和模型的适用性与易用性，本研究提取空间异质性、生物多样性及人类干扰三大类关键影响因子，建立定量化、空间化识别城市再野化机遇空间的分析技术框架（图3）。其中，空间异质性因子反映了由地形变化与地形起伏度差异所造成的自然资源在空间分布上的不均匀性和复杂性[27-28]，对自生植被生长与群落演替具有直接影响[29]，是驱动城市再野化过程的关键因素。生物多样性因子不仅是衡量生态系统健康与功能的重要指标，能够揭示生态流的稳定性和生态系统的韧性，也是支持自然过程的持续发生、提供城市野性恢复的生物基础[24]，是评估再野化潜力的核心参数。随着城市化发展和人类活动的加剧，土地开发、基础设施建设和交通网络的扩展等人类干扰的加剧，自然栖息地可能会被破坏，从而生物多样性下降并且自然恢复难度显著增大，对城市再野化构成不利影响[30]。因此，识别和评估人类干扰因素的影响对于准确评估城市再野化机遇具有重要意义。
图3 城市再野化机遇空间分析技术框架

Fig. 3 Analytical technical framework for UROS

结合国内外相关研究，并综合考虑天府新区直管区的城市环境特征，设置影响因子评价标准，进一步计算并可视化各影响因子的分析结果（图4）。
图4 城市再野化机遇空间的影响因子分析结果

Fig. 4 Analysis results of influencing factors of UROS

1）空间异质性。在市域尺度，空间异质性主要受地形起伏度等区域地理特征的影响[31-32]。使用QGIS 3.16.3软件，输入30 m分辨率的数字高程模型，计算每个地形栅格与其周围8个栅格的平均高差，获得地形起伏度作为空间异质性的量化指标[33]，反映地形的复杂性和变化程度。
2）生物多样性。生境质量是衡量生态系统为动植物提供基本生存条件的能力的标准之一，是维持生物多样性的基础，因此能有效反映城市生物多样性状况[34]。利用InVEST模型的生境质量模块评估生物多样性水平[35]。参考InVEST模型手册并结合研究区域的环境特征，设置相应模型参数（表1、2），计算得到研究区域的生境质量分布结果[36]。
表1 威胁因子的最大影响距离和权重

Tab. 1 Maximum influence distance and weight of threat factors

威胁因子衰退方式最大影响距离/km权重
农田线型0.40.6
建设用地指数型0.80.4
表2 不同土地利用类型的生境适宜度及对威胁因子的敏感度

Tab. 2 Habitat suitability of different land use types and their sensitivity to threat factors

土地利用类型生境适宜度敏感度
农田建设用地
农田0.30.30.4
林地1.00.70.4
草地1.00.80.6
未利用地0.60.60.5
建设用地000
水体0.90.50.4
3）人类干扰。以人类活动影响强度及与道路、建筑等人工构筑物的距离为衡量人类干扰强度的关键要素，结合建筑密度、路网密度、人口密度和可达性4个指标进行评估。利用ArcGIS 10.8软件对104 394个100 m×100 m的研究单元进行分区统计，分析建筑分布点数据，生成建筑密度空间分布图。通过ArcScan工具提取道路中心线，并计算每个单元内的道路总长度，得到路网密度。对30 m分辨率的人口密度数据进行补全，生成完整的人口密度空间分布图。利用ArcGIS 10.8软件构建基于路网的可达性缓冲区，假设主要干道的平均车速为60 km/h，估算驾驶时间，建立交通数据集和“起始点—目的地”成本矩阵。通过反距离权重插值法，计算可达性结果。将30 m分辨率数据（地形起伏度、生境质量指数、人口密度及与人工构筑物的距离）与100 m分辨率数据（路网密度和建筑密度）通过双线性插值法重新采样，整合至2 248个500 m×500 m网格单元中。基于权重计算结果，生成人类干扰强度的空间分布图。
采用熵权法（entropy weight method）计算上述各指标在城市再野化机遇空间评价中的权重[37]。熵权法基于信息熵的概念，量化信息的随机性、无序性与离散性，能够计算各指标的离散程度，并据此确定权重[13, 38]。离散程度越大的指标对评价结果的影响更为显著。由于各指标数量级存在较大差异，先对各指标的原始数据进行归一化处理，再用熵权法计算信息熵并得出各指标权重（表3）。
表3 城市再野化机遇空间评价指标权重

Tab. 3 Evaluation indicators and weights of UROS

标准要素指标权重性质
　　注：“性质”表示各个指标与城市再野化机遇的相关关系，其中“+”代表正相关，“-”代表负相关。
生物多样性 生境质量指数 生境质量 0.503 990 334 +
空间异质性 地形起伏度 地形起伏度 0.176 227 739 +
人类干扰 人类干扰强度 人口密度 0.077 587 255 -
建筑密度 0.057 635 544 -
路网密度 0.056 908 794 -
与人工构筑物的距离 可达性 0.127 650 334 +

2 城市再野化机遇空间分析结果

2.1 城市再野化机遇指数及空间制图

将城市再野化机遇空间的各个评价指标乘以相应的权重后相加，计算得到城市再野化机遇指数（urban rewilding opportunity index, UROI）。该指数用于量化城市空间再野化的潜在机遇，UROI值越大，表明该城市空间具备越大的再野化潜力；反之，UROI值越小，该城市空间再野化的机遇越低。采用自然间断点法对UROI进行划分，将数据分为5类：高值（UROI≥0.628）、较高值（0.628>UROI≥0.451）、中值（0.451>UROI≥0.302）、较低值（0.302>UROI≥0.145）、低值 （UROI<0.145）。利用ArcGIS 10.8软件生成城市再野化机遇空间分布图（图5）。结果显示，UROI较低值空间和低值空间分别占研究区总面积的45.08%和14.57%，这些区域主要为集约化农业生产和高密度城市建设区，受到高强度的人类活动干扰、生境质量较差，且土地利用类型在短期内不具备转换可能，因此基本不具备再野化机遇。鉴于此，将UROI≥0.302的区域，即UROI中值及以上的空间，视作城市再野化机遇空间。
图5 天府新区直管区城市再野化机遇空间分布

Fig. 5 Spatial distribution of UROS in the Direct Administration Zone of Tianfu New Area

UROI高值空间面积约为48.48 km2，占研究区总面积的8.68%，其中面积≤900 m2的斑块有1 932个，占UROI高值空间面积的56.26%。UROI较高值空间面积约为75.25 km2，占研究区总面积的13.47%，其中面积≤900 m2 的斑块有5549个，占UROI较高值空间面积的 55.54%。UROI中值空间面积约为101.71 km2，其中面积≤900 m2的斑块有10986个，占UROI 中值空间面积的56.67%。由此可见，研究区域内超过半数的城市再野化机遇空间为面积不超过900 m2的小微空间。

2.2 城市再野化机遇空间的分布规律

结果表明，天府新区直管区的UROI高值空间主要集中在地形起伏度较大、空间异质性高且保留有较多原生植被的龙泉山山地、鹿溪河河流走廊，以及实施生态修复后的兴隆湖湿地水域。毛家湾绿楔、天府大道沿线绿化带等具有典型区域特征和独特生态功能的UROI较高值空间，则位于UROI高值空间向中值或较低值空间过渡的区域，形成了较高野性空间与高密度城区之间的良好生态缓冲。UROI中值空间的覆盖面积较大，主要以斑块形式分布在UROI高值空间和较高值空间的边缘或城市建成区内的草地、林地和湿地中。UROI中值空间更容易受到人类活动的干扰，包括农业生境与半人工半自然生境的耦合系统，或是由于土地利用类型转化、长期闲置或废弃且逐渐由自然过程主导的再野化潜力区域，但这些区域通常具有良好的生境异质性和潜在的生物多样性保育价值。
将土地利用类型分布图与城市再野化机遇空间分布图叠加，得出城市再野化机遇空间的11种类型，包括UROI高值林地、UROI高值草地、UROI高值水体、UROI较高值林地、UROI较高值草地、UROI较高值水体、UROI较高值农田、UROI中值林地、UROI中值草地、UROI中值农田和UROI中值未利用地（图6）。其中，UROI高值空间是野性程度和生物多样性最高的区域，主要涵盖林地、水体和草地3种用地类型。UROI高值林地集中分布在龙泉山、鹿溪智谷生态廊道等区域，由于较少受到高强度开发建设活动影响，具备重要的生态缓冲功能以及进一步提升生物多样性和生态功能的潜力，是研究区域中重要的城市再野化机遇空间（图7）。
图6 城市再野化机遇空间分析结果

Fig. 6 Analysis results of UROS

图7 研究区域内城市再野化机遇空间现状

Fig. 7 Current status of UROS in the research area

2.3 城市再野化机遇空间的生态特征

1）城市再野化机遇空间的空间异质性水平相对较高。本研究结果显示，UROI与空间异质性水平呈正相关关系。天府新区直管区的龙泉山山地及浅丘地带内有最多的UROI高值及较高值空间，与集约化农业生产区和高密度城市建设区内的人工绿地相比，这些城市再野化机遇空间具有更复杂的地形起伏和多样化的微地形[39-40]，促使环境资源在空间维度上产生差异与变化，从而带来了更高的空间异质性[28]。这些特征为生物提供了多样化的生境条件和生态位[28, 41]，是驱动多物种共存的重要因素，能够支持更高水平的生物多样性，进而增强了生态系统的复杂性与自组织能力[28, 42]，为城市再野化提供了坚实的生态基础[24]。UROI较高值空间内由于人类活动有限，逐渐进入或已处于自然演替的盛期[43]；UROI中值空间则受到较强的人类干扰，通常处于演替的初期阶段[44]。随着演替的推进，植物群落的水平和垂直结构趋于复杂化，有助于提高中观和微观尺度的空间异质性[45]。空间异质性和自然演替过程的综合作用，使得UROI高值和较高值空间的生态系统在面对外界干扰时展现出更强的适应能力。这些区域能够在较少受到人工干预的情况下逐步恢复，并趋于稳定，从而成为恢复城市野性的重要空间。
2）城市再野化机遇空间由自生植物主导演替过程。天府新区直管区的城市再野化机遇空间因所处演替阶段的不同而表现出差异，但总体上均由自生植物主导，在某些情况下，自生植物已成为群落的优势种。在UROI高值空间，自生植物群落通常已达到自然演替的顶级阶段，植被结构复杂且具备多样化的生态系统服务功能。相比之下，UROI较高值和中值空间受到了不同程度的人类干扰，区域内植物群落结构相对简单。例如，UROI较高值林地通常由天然林、人工林和经济林混合组成，多为单层林，林下灌木和草本植物较少。UROI中值空间，尤其是区域中的未利用地，往往被物种较为单一的先锋草本植物所占据。尽管如此，鉴于城市再野化通常始于自生植被的定植和生长[46-47]，在减少人类干扰的条件下，UROI较高值和中值空间均具备通过自然演替逐渐复杂化的潜力，有望发展出更为复杂的植物群落和更加丰富的生态功能，最终演变为UROI高值空间。
3）城市再野化机遇空间是城市生物多样性的高价值保育空间。本研究结果显示，以西部龙泉山和科学城兴隆湖为代表的UROI高值空间，在生物多样性保育方面具有突出的潜力。例如，龙泉山山地、河溪廊道与库塘湿地斑块，以及生境质量优越的“农-林-湿”复合生态系统为城市生物多样性的维 持提供了优良的生态基础，是天府新区直管区乃至成都平原的重要物种源和基因库。龙泉山具有丰富的植物资源，包括国家重点保护野生植物金荞麦（Fagopyrum dibotrys）和中华猕猴桃（Actinidia chinensis），以及濒危植物四川石杉（Huperzia sutchueniana）、蛇足石杉（Huperzia serrata）、水蕨（Ceratopteris thalictroides）、绶草（Spiranthes sinensis）等[48]。再如，兴隆湖通过生态修复扩大了湖岸带和岛屿面积，成功引入潟湖、沼泽、林塘、洼地、疏林和密林等多种生境结构。在控制人类活动干扰的条件下，这些湖泊和湿地生境随着再野化过程逐步自我完善，并形成复杂的立体空间嵌套结构。作为天府新区高密度城区的“生态岛屿”，修复后的兴隆湖为淡水生物多样性提供了重要保障，成为成都平原的重要鱼类种质资源库，并为水禽和候鸟提供了关键的栖息地。近年来，笔者所在研究团队在兴隆湖记录到超过150种鸟类，包括国家一级重点保护野生动物青头潜鸭（Aythya baeri）等66种越冬鸟类（图8-1）。
图8 城市生物多样性的保育空间

Fig. 8 Conservation spaces for urban biodiversity

分布在水体沿线以及浅丘地带的UROI较高值空间，因其丰富的地形起伏变化和优良的水热组合条件，加之农田、林地、草地与湿地的复杂镶嵌格局，形成了具有丰富生物多样性的丘陵景观基质。其中分布有一定数量的以“农-林-湿”复合生境为主的川西林盘聚落；相较于集约化农业景观，川西林盘聚落具有更多次生林、灌丛、草地和绿篱等有利于提升生物多样性的半自然生境（图8-2）[49]。这些半自然生境显著增强了景观的异质性，尤其对于无脊椎昆虫、两栖类动物、鸟类及小型哺乳动物的种群保育具有重要意义，从而进一步促进了城市再野化过程的可持续发展[50]。
4）城市再野化机遇空间具备较为稳定的自我调节机制。相比人工绿地，城市再野化机遇空间由自生植物主导演替过程，通常拥有更多样的植物种类和更复杂的群落结构，还具备更高的生物量和更丰富的生态位，能够为城市野生动物提供丰富的觅食、庇护、筑巢及繁殖的功能性生境[51]。因此，无论是UROI高、较高值还是中值空间，都具有更复杂的种间关系和食物网结构，为城市生态系统内物质和能量的流动提供了多样化的渠道。在斑块面积较大且连通性强的UROI高值空间中，存在大量猛禽等捕食者，这些捕食者通过捕食行为以及由此引发的营养级联效应有效调节了其他动植物种群的数量，并保障了不同营养级之间的转换过程。相比之下，UROI较高值和中值空间呈现片段化分布，是野生动物在城市中迁徙的生境踏脚石，有利于增强城市生态网络的连通性，并对物质流和基因流具有重要的保障作用[52]。这些生态结构与生态过程使得城市再野化机遇空间相较于需求人工管护的城市绿地，具有更强的自我调节、更新和适应能力。

3 城市再野化机遇空间的保护与修复策略

3.1 UROI高值空间保护——建立三级保护分区

在3类典型的城市再野化机遇空间中，UROI高值空间通常具有最为重要的生物多样性保护价值和保育基础。因此，应将UROI高值空间作为整体单元进行保护，建议划定核心保护区、生态缓冲区与可持续利用区3个层级的保护分区[43]。核心保护区应禁止任何形式的人类干扰，以确保原生生态系统的完整性和自然演替过程的持续性。生态缓冲区可以适度开放，允许进行如生态旅游和环境教育等低强度活动，但需严格控制活动的强度和频率，以尽可能减少对核心保护区的干扰。可持续利用区则在保护生态功能的前提下，允许进行适度的生态友好型开发，如建立自然教育基地和发展生态农业等项目。此外，通过明确不同区域受人类活动影响的程度，科学规划生态缓冲区和可持续利用区内人类的活动类型、范围和频次，以实现保护城市自然资源与促进城市居民接触自然野性之间的平衡，推动人与自然的和谐共生[10]。

3.2 UROI较高值及中值空间恢复——合理干预并提升空间异质性

研究区域内的UROI较高值和中值空间分布最为广泛，这些空间通常是已遭受人类活动干扰和破坏的自然斑块，并且在空间上呈现为被城市建设、集约化农田和人工绿地分隔的孤岛式或分散式生境。相比受高强度人类活动干扰的城市建成区和集约化农田区域，UROI较高值和中值空间表现出更高的地表环境空间异质性，并具有“农-林-湿”等自然与半自然生境的耦合特征，为生物多样性恢复提供了有利条件。
为了促进再野化过程在这2类空间中发生，需要在景观尺度上采取减少人类干扰、扩大斑块面积、增强斑块连通性等措施[53-54]。在中观尺度上，通过增加半自然生境，可以有效连接孤立的生境斑块，增强城市再野化机遇空间的生态连通性。在生态系统尺度上，可以借助风力、水文及动物等自然传播途径引入自生植物，恢复乡土植物群落，并利用“植物—动物”的协同共生关系引入传粉昆虫和鸟类等具有重要生态功能的动物种群[21, 55]。在微观尺度上，通过设置多样化的微地貌组合（如草丘、岗丘、土垄、洼地、坑塘等）来增加地表基面类型，形成不同的水热组合条件，从而丰富生境条件与类型[39, 50]。可在斑块边缘设置树篱、野花草甸带、草坡缓冲带和小微湿地等小型生境结构，提升城市生境的空间异质性，为野生动植物群落创造更多的生态位，并为物质循环和能量流动提供多样化的渠道，从而促进UROI较高值和中值空间向更复杂、更稳定的生态系统演替[56-57]。

3.3 可持续发展——控制干扰与 “善意忽视”

本研究结果显示，城市再野化机遇空间涵盖了多种生态系统类型，如林地、草地、湿地、农田、“农-林-湿”复合生态系统，以及闲置的未利用地。这些生态系统均需要通过暂停或终止人类活动干扰，重新获得自我调控能力并逐步恢复生态功能。为最大限度地发挥这些空间的再野化潜力，需采取“善意忽视策略”（benign neglect strategy）[58]。这一策略旨在提升公众对城市再野化机遇空间的认知，尽量避免或减少对这些空间的不合理利用，并通过设立保护红线等措施，控制人类活动干扰，确保自然演替在城市再野化机遇空间中占据主导地位[24]。该策略还包括允许植物在自然状态下自发定植和生长，在自然竞争中逐步形成适应场地条件的物种组成与群落结构，并增强城市再野化机遇空间对本土动物的吸引和保育功能。该策略鼓励将具有再野化潜力的城市空间还给自然，为自然过程的发生和演替提供充分的空间和时间，有助于促进城市生态系统的自我恢复和长期稳定发展[58]。同时，这也为城市居民保留了更多接触自然野性的机会，并为未来城市规划和管理提供了重要的参考依据。

4 结语

当前，城市再野化的必要性和紧迫性已在全球范围内得到广泛关注。本研究通过构建基于“辨识—解构—保护”的定量化和空间化的分析技术框架，为在区域尺度上准确识别城市再野化机遇空间提供了科学方法的支持。本研究在揭示城市再野化机遇空间分布规律的基础上，系统总结了其独特的生态特征，为进一步探索城市生态系统的动态平衡与自我调节机制奠定了基础。基于对城市再野化动态过程和城市再野化机遇空间生态特征的认知，提出了保护和修复城市再野化机遇空间的适应性策略，为维持城市自然野性和优化城市生物多样性保护提供了重要的理论依据。
未来研究可依托本研究提出的技术框架与策略建议，进一步探讨城市再野化机遇空间的生态动力学机制与管理优化策略。探索修复城市再野化机遇空间并将其转化为复杂生境网络的可行性，推动城市生态系统的韧性保护与可持续发展。通过整合地理信息技术、生态系统仿真和实地样地监测，建立城市再野化机遇空间的系统动力学模型，以模拟和预测其在动态环境压力和不同管理策略下的生态过程和生物多样性变化，进而深入阐明其生态恢复与维持的机制。此外，应重点关注自生植物这一城市再野化的关键驱动因素，在种群和群落层面的动态监测自生植物在城市再野化机遇空间的演替过程，并在多尺度分析中探讨自生植物多样性、空间异质性与人类干扰之间的复杂相互作用及其对再野化过程的影响。最后，建立精细化的评估分析与预警系统，为城市再野化的研究和管理提供科学、系统的决策依据。

图1-2改绘自《天府新区分区详细规划（2016—2035）》，其余所有图表及照片均由作者绘制或拍摄。

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