本研究探讨了景观斑块对濒危物种适宜性的研究，以增强对生态系统中种群结构、群落动态和功能过程的深入了解和指标。尽管保护区是生物多样性保护的基石，但在气候变化下，它们能否保持其相对于非保护区的保护优势仍存在争议。在本研究中，我们比较了津巴布韦的保护区和非保护区在维持“脆弱”南方地角鸮（SGH）适宜栖息地方面的空间和时间有效性。我们使用182个保护区、其周边缓冲区和非保护区的景观尺度分析，结合三种机器学习模型（最大熵：MaxEnt、随机森林和支持向量机）来模拟SGH栖息地适宜性。我们使用生物气候、植被季节性和地形变量作为预测因子，与SGH的“仅存在”观察结果进行比较，并将模型预测到2050年的未来气候情景（即代表性浓度路径：RCP2.6和RCP8.5）。我们使用真技能统计量（TSS）和曲线下面积（AUC）来评估模型框架的性能。 我们的研究结果表明，津巴布韦的保护区网络对于SGH的保护至关重要，其中8%的适宜栖息地在2050年之前变得不适宜。更高的保护级别导致SGH的适宜栖息地水平更高，而基于东部的保护区的适宜性呈下降趋势，基于西部的保护区的适宜性可能会增加。因此，保护策略应考虑东部保护区范围的收缩和相关的向西迁移。建立的潜在适宜性增加（23％-31％）可能增加农业和保护之间的冲突。因此，我们建议扩大跨边界机构联盟和政策制定，与所有利益相关者实施全面的保护计划。我们的工作表明，将多源遥感数据结合起来预测濒危物种如SGH的栖息地适宜性对于生物保护和保护区有效性的关键指标非常重要。