La construcción de Patrones de Seguridad Ecológica (PSE) resilientes en aglomeraciones urbanas policéntricas es un desafío computacional debido a las persistentes desajustes de escala entre la planificación local y las estrategias regionales. Para abordar esto, desarrollamos un novedoso Mecanismo de Integración Proactiva (MIP), un marco computacional que optimiza dinámicamente los PSE al fusionar algorítmicamente datos geoespaciales de múltiples fuentes. El MIP integra tres componentes innovadores: (1) un enfoque de fusión de datos Función-Estructura-Política que acopla el agrupamiento de Mapas Auto-Organizados de servicios ecosistémicos con el Análisis de Patrones Espaciales Morfológicos y datos de políticas para identificar fuentes ecológicas; (2) un Mecanismo de Retroalimentación Dual que hibrida la teoría de circuitos con un algoritmo Mejorado de Optimización por Colonias de Hormigas para la delimitación dinámica de corredores; y (3) análisis de redes complejas para derivar intervenciones específicas a partir de propiedades topológicas. Aplicado a una ciudad nodo del Círculo Económico Chengdu-Chongqing, el MIP identificó 22 fuentes ecológicas integradas y 37 corredores. La red optimizada mostró una mayor resiliencia: un aumento determinista del 20.5% en la redundancia del circuito (índice alfa) y una mejora del 8.6% en la conectividad general (índice -), lograda a través de modificaciones topológicas mínimas. La validación temporal (2000-2020) confirmó la alta estabilidad de los patrones identificados. Este estudio proporciona un marco potencialmente replicable y computacionalmente robusto que une la ecología espacial con algoritmos de optimización, ofreciendo un paradigma prometedor para la construcción de PSE en ciudades nodo dentro de aglomeraciones urbanas subtropicales.