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基于整合分析框架的大运河沿线区域生态网络格局构建

许闯胜 1，程龙 2，苏 杰 2，尹海伟 2，郭义强 3

1. 自然资源部国土空间生态修复司，北京 100035;
2. 南京大学建筑与城市规划学院，南京 210093;
3. 自然资源部国土整治中心，北京 100035

摘 要

大运河沿线区域是一个复合社会生态系统网络，当前其经济社会发展诉求与自然资源保护矛盾突出，生态修复与环境保护迫在眉睫。本研究基于 ArcGIS、Conefor、Linkage Mapper 等软件平台与工具，按照生态网络格局构建的技术流程与框架，将基于“属性-功能-结构”指标体系综合选取生态源地—基于多源数据信息构建景观阻力面—基于最小费用路径方法模拟潜在的生态廊道—基于中心性分析方法评估生态源地与廊道重要性—基于电路理论与移动窗口搜索法辨识关键生态节点等技术分析方法进行系统整合，搭建了生态网络格局构建的整合分析框架，系统解决了生态网络格局构建中的生态源地选取、潜在生态廊道模拟、源地与廊道重要性评价、关键生态节点辨识等科学问题，科学构建了大运河沿线区域生态网络的总体格局。研究结果表明：（1）研究区共筛选出 88 处重要生态源地；中心性高值区主要集中于大运河研究区南部山区、太湖周边区域和中部部分河流水网，宁波市生态源地数量最多。（2）研究区共识别 138 条重要生态廊道，南部生态廊道较为密集，景观连通性较好，中部和北部存在较大的廊道真空区域；极重要廊道多出现于重要斑块之间，非常重要的廊道主要分布在研究区中部；苏州市生态廊道数量最多。（3）研究区提取生态临界点共计 15 处，主要集中于黄河以北片区和浙东片区；障碍点区域多集中在隋唐大运河南片区，并在研究区北部出现，不同廊道之间均存在若干有待提升的障碍点区域。（4）结合生态保护与发展诉求，大运河滨河文化带形成“一轴、五片、多核、多点”的整体生态网络格局。研究结果可为大运河沿线区域的生态修复和跨区域生态保护协作提供决策参考与空间指引。

关键词 生态网络；整合分析框架；生态修复格局；大运河

第1章 介绍

快速城市化造成频繁的生态问题，如区域栖息地斑块破碎、生物多样性减少、生态空间严重占用，限制生态系统提供服务的能力，破坏城乡可持续发展（尹等，2011；刘等，2018）。

生态网络(ENs)可以将破碎化的生境斑块与区域内的生态源和生态廊道连接起来，增加城市自然生态景观的丰富度，保护区域和城市生物多样性，有效提高生态空间的服务质量(Bennett，1990)。已广泛应用于领土空间规划、城乡规划、生态规划逻辑规划等领域，是中国和其他国家的研究热点（Braaker等，2014；Xu等，2015；Shan等，2019）。

目前，构建生态网络的方法主要有四种：层饼模型（Yu，1996）、最低成本路径(LCP)方法结合重力模型或图论（Urban and Keitt, 2001; Pullinger and Johnson, 2010）、形态空间格局分析(MSPA)方法（沃格特等，2009；徐等，2015年）和电路理论（McRae，2006；麦克雷和贝尔，2007；艾兰等，2014；宋和秦，2016；刘等，2018；费等，2020）。LCP方法通过土地利用类型和地形为不同物种的生境适宜性构建抗性面，并利用GIS模拟潜在的生态廊道，使其以科学的方式确定生态廊道的位置和模式成为可能(Liuetal.，2018)。然而，这种方法不能准确地识别廊道的宽度或其相对重要性。MSPA方法基于腐蚀、扩展、封闭操作等数学形态学原理，识别出栅格图像的空间模式，并通过图像处理方法将一个区域划分为7种景观类型，包括核心区和岛屿斑块。然而，该方法忽略了景观的空间异质性，仅通过欧几里德距离来计算节点之间的连接距离(Shanetal.，2019)。CT方法通过模拟在电路中随机行走的电子来模拟生物体或基因在景观中的运动或扩散。它预测了生物体的运动，并确定了生态廊道的宽度及其关键节点(McRae，2006；宋和秦，2016)。基于ct的计算要求的数据较少，过程简单，整合了栖息地斑块之间的结构和功能廊道，从而更准确地构建生态网络。当目标物种的迁移数据不足时，CT可以预测物种迁移的多种可能性（麦克雷和拜尔，2007；Ayram等，2014；Braaker等，2014），并识别来源之间的多种潜在路径，成为生态道路设计的主要理论和方法（萨顿-格里尔等，2015；Shan等，2019年）。然而，大多数生态网络建设研究依赖于单一的技术分析方法，整合上述技术方法的研究仍然有限。

在建立生态网络格局后，确定斑块和廊道的空间优先级对于网络的保护和管理变得非常重要。目前，中国等国家的学者大多使用空间句法（魏等人，2019）、景观格局指数(Foltete等人，2012)、中心性（卡罗尔等人，2012）或其他方法来确定生态斑块和廊道保护的空间优先级。空间句法比较了一个生态环境中生物的流动与人类在城市空间中的行为建立网络，并通过识别研究区域的轴向系统来评估优先级。然而，处理后的轴系统是一种抽象的连接模式，只考虑不同生境之间的适宜性差异。景观格局指数根据斑块的属性、距离阈值和概率阈值来估计两个生境节点之间的生物扩散概率，并计算出斑块在生态网络连接中的结构重要性。而景观格局指数只考虑了单对源-目标节点之间的相互作用，在维护整个生态网络中忽略了所有源之间的相互作用。基于CT的LCP分析结果，中心性分析将每个最小成本路径视为一个电路，将每个源视为一个节点。它遍历所有对源区域，并将它们产生的累积电流值相加，以获得源和廊道的中心性值(Carrolletal.，2012)。该方法需要的数据较少，过程简单，并考虑了所有节点与目标节点之间的交互。中心性分析已成为生态网络格局建设中确定斑块和廊道保护优先级的主要方法。

大运河是中国的一个重大工程，连接着全国南北、古史、近代。它不仅是一个重要的景观带和有价值的遗产，也是一个与人类生存和发展密切相关的复杂生态系统网络(Yuetal.，2004；Yangetal.，2014)。尽管大运河目前面临整体保护不足、河流湖泊退化萎缩、环境污染风险不断增加等问题，但近年来大运河沿线的生态环境质量有所改善，生态服务功能有所增强，为人们获得优质生态产品奠定了基础。本研究以大运河沿岸的34个地级市作为研究区。根据构建生态网络模式的技术过程和框架，开发了综合分析SCSAI框架，包括基于属性-功能-结构(AFS)指标系统选择生态源；基于多元数据构建景观阻力面；基于LCP方法模拟生态廊道；基于中心性映射工具评估生态源和廊道的重要性，基于CT和移动窗口搜索方法识别关键生态节点(MWS)。在SCSAI框架的基础上，我们解决了大运河沿线区域生态网络发展中的一系列科学问题，如生态资源的选择、潜在生态廊道的模拟、生态资源和廊道的重要性评估以及关键生态节点的识别。构建了区域生态网络的整体保护格局。本研究不仅可以为决策者全面完善重要生态空间格局的生态服务功能提供有益的参考和空间指导，而且还可以科学地指导大运河沿线地区跨区域生态保护的生态恢复与合作。

第2章 数据和方法

2.1研究区域

我们选择了大运河沿岸的34个地级市作为研究区域(图1a)，其总面积约为3.084times;105平方千米。研究区域代表了大运河文化的逐步扩张与区域文化的融合的交集。我们使用GIS栅格数据统计工具对不同类型土地利用的面积和比例进行了分析，结果如下。主要土地利用类型为农田，约占总研究面积的61.42%。第二大优势类型是林地，约占15.83%。林地一般形成“大量分散，偶尔集中”的格局，主要分布在浙江省北部丘陵山区、北京北部山区和河南省洛阳市部分地区。不透水面（主要包括城乡建设用地和路网）占总研究面积的14.28%。水体主要由湖泊、水库、河流水网组成，约占5.67%。研究区南部的河流、水系网络与湖泊、水库纵横交错，为研究区的蓝色生态空间格局和蓝色廊道规划提供了依据(图1b，表1)。

大运河沿线城市拥有丰富的文化遗产资源，宝贵的运河导航功能，具有良好的区域发展条件。与此同时，它们也是人口密集的重要地区。这不可避免地导致了对社会经济发展的需求与对自然资源的保护之间的冲突。因此，越来越迫切地需要在这些地区实施生态恢复和加强环境保护。

表1土地利用类型统计表

图1研究区(a)及土地利用及土地覆盖(b)图

注：城市代码：1。北京; 2.天津; 3.廊坊; 4.熊安新区。沧州; 6.衡水; 7.德州; 8.邢台; 9.邯郸; 10.聊城;11.泰安; 12.安阳; 13.濮阳; 14.鹤壁; 15.济宁; 16.新乡; 17.焦作; 18.枣庄; 19.郑州; 20.开封; 21.洛阳; 22.徐州23.商丘; 24.宿州；25.宿迁; 26.淮北; 27.淮安; 28.扬州; 29.镇江; 30.常州; 31.无锡; 32.苏州；33.湖州; 34.嘉兴; 35.杭州; 36.宁波; 37.绍兴

2.2数据源及预处理

本研究中使用的主要数据包括2017年研究区域的30米土地覆盖数据集(数据来源：国家科学技术基础设施-国家地球系统科学数据中心，http://www.geodata.cn)，高分辨率遥感卫星图像（空间分辨率2.0米），数字高程模型(数据来源：http://www.resdc.cn/data.aspx？DATAID=99)，No.1罗家2018年夜间灯光数据(来源：http://59.175.109。173：8888/index.html)、《2019年中国城市统计年鉴》等相关地图数据和资料。首先，将这些数据转换为WGS_1984_UTM_Zone_50N投影坐标系。其次，随后将所有数据剪切到研究区域，并重新采样，获得100mtimes;100m光栅数据。

2.3方法

基于多源数据（如土地利用、夜间光照数据(NLD)、数字高程模型(DEM)），通过属性函数结构(AFS)指标系统的松散耦合和一系列方法（如LCP、CT、MWS方法），建立了综合分析框架(SCSAI)来确定大运河沿线区域生态网络的整体保护格局（图2）。以下章节将详细介绍具体的过程。

图2：SCSAI生态网络研究框架

注：AFS=“归因函数结构”索引系统；LCP=最小成本路径方法；MWS=移动窗口搜索方法；NLD=夜间灯光数据；DEM=数字高程模型。

2.3.1基于AFS指标系统选择生态源

生态源是在区域生态过程和功能中起着决定性作用的生境斑块(McRae和Beier，2007)。因此，科学地选择生态源对生态网络的发展具有重要意义。首先，我们选择“斑块区域”来表示“属性”，选择“生态系统服务价值”来表示“函数”，选择“景观连通性指数”(连通性综合指数(dIIC)和连通性概率(dPC))来表示“结构”。然后，我们构建了属性-函数-结构(AFS)索引系统(Zhuetal.，2020)。其次，我们根据中国生态系统单位面积生态服务值表，计算每个生态斑块（包括林地、草地、灌木、湿地和水）的年生态服务值(Xieetal.，2015)。选择生态服务价值大于1亿元人民币的斑块作为潜在的生态斑块。第三，我们基于Cone基于5000m和2.6软件，分别以连接距离和0.5计算dIIC和概率阈值（Vogt等，2009；Wei等，2019；Zhu等，2020）。最后，利用范围标准化方法对这四个指标进行标准化，并利用GIS叠加操作与等权重（0.25）相结合，得到生境适宜性图。本研究提取生境适宜性值在前20%的生态斑块作为生态源(图3a，表2)。

图3生态源(a)和景观抗性(b)的空间分布

主要水源代码：1.密云水库 6.玉桥密云水库 8.广江湿地公园 9.南大港湿地公园；11.独山湖12 .湖维汉；14 .卢洪水库；15.骆马湖；17 .白马湖；20.宝英湖；22.女山湖；23 .洪泽湖 24 .齐力湖；28.高邮湖 30.长党湖 32.葛湖；35.阳冷湖；36.阳冷湖西湖；38.吉林湖；41.冷虎湖；45.太湖 48.大河口水库；65.迪东湖；69.嘉兴口；78.秦皇岛湖；81.钱塘江。

表2研究区生境适宜性和景观抗性分配方案

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