Las interacciones humanas han llevado a la aparición de una mayor complejidad de las redes metabólicas urbanas; por lo tanto, los modelos biogeoquímicos tradicionales orientados a la naturaleza o la agricultura pueden no transferirse bien a los entornos urbanos. Los problemas ambientales cada vez más graves requieren el desarrollo de nuevos conceptos y modelos. Aquí, proponemos un paradigma básico para la reconstrucción de redes metabólicas complejas de nitrógeno (N) urbano-rural (NMNR) al introducir nuevos conceptos y metodologías de la biología de sistemas a escala molecular, analizando tanto las propiedades estructurales locales como globales y explorando métodos de optimización y regulación. Usando el Sistema de las Grandes Áreas de Hangzhou (GHA) como estudio de caso, revelamos que los flujos de las rutas siguen una distribución de ley de potencias, lo que indica que las rutas dominadas por humanos constituyen la parte principal de las funciones de toda la red. Sin embargo, solo el 1.16% de las rutas de ciclo efectivas y una distancia de Hamming promedio de solo 5.23 entre las rutas principales indican que la red carece de rutas diversas y bucles de retroalimentación, lo que podría llevar a una baja robustez. Además, más de la mitad de los flujos de N no pasaron por el metabolismo central, causando desperdicio y contaminación. También proporcionamos estrategias para diseñar estructuras de red y regular la función del sistema: mejorando la robustez y reduciendo la contaminación al referirse a las características de las redes metabólicas bioquímicas (por ejemplo, la estructura de corbata). Este método puede utilizarse para reemplazar el método de prueba y error en la regulación y diseño del sistema. Al descomponer la red metabólica de N de GHA en 4398 rutas metabólicas y los flujos correspondientes con una distribución de ley de potencias, NMNR nos ayuda a cuantificar la vulnerabilidad en el ciclo urbano de nitrógeno actual. Las ideas y metodologías básicas en NMNR pueden aplicarse a sistemas humanos y naturales acoplados para avanzar en los estudios de desarrollo sostenible global, y también pueden extender la biología de sistemas desde la molécula hasta ecosistemas complejos y llevar al desarrollo de una teoría unificada de múltiples escalas en biología de sistemas.