長株潭城市群生態綠心地區生態網絡構建及優化

甘靜靜

湖南省農林工業勘察設計研究總院，湖南長沙 410007

快速的城市擴張和高強度的土地開發極大地改變了地表的原始形態，自然景觀不斷被侵蝕，景觀破碎化不斷加劇，嚴重威脅區域生態安全[1-3]。尤其在城市化率較高的地區，無序的城市開發建設引發了諸如生物多樣性下降、生態景觀連通性降低、當地氣候適宜性變差等生態問題[4]。構建生態網絡是兼顧生態保護與區域發展和保障生態安全的有效途徑[5]，對于提升區域生態系統健康水平及生態服務功能，確定區域發展邊界具有重要意義[6]。在研究內容上，生態網絡的研究主要集中在生物多樣性保護、城市綠色空間建設、生態服務系統和生態網絡的時空演化等[7]。從研究方法來看，構建生態網絡多采用最小累積阻力模型、電路模型和重力模型等[8]，其中最小累積阻力模型被廣泛應用于區域生態網絡的構建和優化[9]。生態網絡的構建旨在通過識別和組合區域生態源地和生態廊道，在空間上形成緊密相連的網絡系統[10-11]，由“生態源地—生態廊道”要素組成的生態網絡已成為構建生態安全格局的基本模式[12]，“源地識別—阻力面構建—廊道提取”的研究模式是構建生態網絡的主流方法[13]。

長株潭城市群生態綠心地區（簡稱“生態綠心”）是長株潭城市群的重要生態屏障，生態區位極其重要。《長株潭城市群生態綠心地區總體規劃（2010-2030）2018 年修改》將“規劃形成斑塊—廊道—基質的網絡化景觀生態格局”的生態網絡策略納入了生態發展策略之一。然而，隨著長株潭城市群社會經濟的快速發展和建設規模的不斷擴大，如何平衡保護與發展的關系，充分發揮生態綠心的生態樞紐作用成為一項重大挑戰。因此，該研究基于“源地識別—阻力面構建—廊道提取”的研究模式構建生態綠心的生態網絡，并在此基礎上提出生態網絡的優化策略，以期為研究區建立穩定的生態網絡提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

生態綠心位于長沙、株洲和湘潭三市交匯地區，地理坐標介于27°43′29″N～28°05′55″N，112°53′32″E～113°17′42″E 之間。東至瀏陽市鎮頭鎮，南至湘潭縣易俗河鎮，西至長潭高速西線，北至長沙繞城線及瀏陽河，共涉及9 個鄉鎮、12個街道辦事處，總面積約528.32km2（圖1a）。境內地形以丘陵為主，通過對DEM 分析后顯示區內平均海拔70m，相對高差255m。屬亞熱帶季風氣候，年平均氣溫16.0℃～17.3℃，年均降水量1389.8mm[14]。景觀類型以林地和耕地為主，農林用地占城鄉用地的75.28%。

圖1 研究區位置（a）及土地利用類型空間分布（b）Fig.1 Location (a) and Land Use Type (b) in the Study Area

1.2 數據來源及處理

該研究采用的主要數據、來源及處理程序：①長株潭行政界線、研究區范圍及土地利用數據：來自湖南省農林工業勘察設計研究總院內部資料，其中土地利用數據源為林草濕數據與國土“三調”數據對接融合初步成果。將土地利用數據重新劃分為林地、水域、草地、耕地、建設用地和其他用地六種土地利用類型（圖1b），參照最新衛星影像經目視判讀和外業核驗后修正，并轉化為30m 分辨率的柵格數據。②夜間燈光數據：來自珞珈一號夜光遙感衛星數據（http://59.175.109.173：8888/index.html），空間分辨率為120m，成像時間為2019 年3 月11 日。為了減少誤差，將其轉化為30m 分辨率柵格數據。③DEM 數據：來自中國科學院地理空間數據云（http://www.gscloud.cn）30m 分辨率ASTERGDEM 數字高程數據；④重要生態基礎設施、功能分區及交通現狀數據來源于《長株潭城市群生態綠心地區總體規劃（2010-2030）2018 年修改》（簡稱《規劃》）（http://fgw.hunan.gov.cn/fgw/xxgk_70899/gzdtf/gzdt/201909/t20190920_10397166.html）中的“生態建設規劃圖”、“總體分區規劃圖”及“綜合交通現狀圖”；⑤路網數據來源于OpenStreetMap（https://www.openstreetmap.org），提取的路網數據主要包括鐵路、高速公路、國道、省道及城市快速路五種類型，參照《規劃》中“綜合交通現狀圖”修正。其中，通過將夜間燈光數據、DEM 數據和路網數據投影和變換、“生態建設規劃圖”、“總體分區規劃圖”及“綜合交通現狀圖”地理配準等處理之后統一至CGCS2000 坐標系統下。

1.3 構建生態網絡

1.3.1 識別生態源地

（1）基于MSPA 的備選生態源地識別。將林地和水域重分類為前景，其他土地利用類型重分類為背景，數據二值化后導入Guidos Toolbox 軟件，采用8 鄰域規則，邊緣深度設置為1，經MSPA 分析后獲得了7 類互不重疊的景觀類型，選取核心區景觀類型斑塊作為備選生態源地。（2）距離閾值的確定。在景觀連通性分析前首先需選定合理的距離閾值，該研究選取面積＞0.05km2的核心區斑塊，設定100m、200m、500m、1000m、1500m、2000m、2500m、3000m、3500m、4000m、4500m 和5000m 共12 個距離閾值，使用Conefor2.6 軟件和Conefor Inputs 插件計算各距離閾值下景觀組分數（NC）隨距離閾值的變化規律，確定適宜距離閾值。（3）景觀連通性分析。概率連通指數（PC）[15]被廣泛用于分析斑塊間連通性水平和斑塊重要性。

其中，n 為斑塊數量，ai和aj分別為斑塊i 和j的面積，Pij為斑塊i 和j 之間所有路徑概率的乘積最大值，AL為研究區總面積。dPC 為被移除斑塊重要值，值越大表示被移除斑塊越重要。

（4）識別生態源地斑塊。該研究選取三種生態源地類型：類型一為dPC＞5、面積＞0.5km2且涉及主要生態基礎設施（如森林公園、郊野公園）的核心區斑塊；類型二為dPC＞5、面積＞0.5km2但不涉及主要生態基礎設施的核心區斑塊；類型三為在除類型一所涉及的生態基礎設施之外的其他重要生態基礎設施所在區域面積最大的核心區斑塊。上述三種類型生態源地構成了研究區生態源地數據集，提取生態源地質心點作為生態源點，并按照生態源地類型分為三類。

1.3.2 構建生態阻力面

參考已有研究[16]，結合研究區特點，構建不同土地利用類型基礎阻力值（表1），經夜間燈光數據修正后，按照自然間斷點分級法劃分為低阻力、中阻力和高阻力三個區域。

表1 各土地利用類型基礎阻力值Tab.1 Basic Resistance Value of Each Land Use Type

其中，R′為斑塊i 修正后的阻力值，TLIi是a 土地利用類型中斑塊i 的夜間燈光值，TLIa為土地利用類型在整個研究區中夜間燈光的平均值，Ri為斑塊i 的基礎阻力值。

1.3.3 潛在生態廊道構建

基于生態源地和生態阻力面，利用Kaaapen 等人[17]提出的MCR 模型，將得到生態源地之間的最小阻力路徑作為潛在生態廊道。

其中，Dij是位置i 到源j 的距離，R′i是移動過程中遇到的阻力，MCR 是最小累積阻力。

1.3.4 重要生態廊道識別

使用重力模型度量生態源地之間相互作用力的強弱，以確定各條生態廊道對區域生態系統的重要性[18]。生態源地之間相互作用越大，生態廊道越重要。

其中，Gab是生態源地a 和b 之間的相互作用強度，Sa和Sb分別是a 和b 的面積，Pa和Pb分別代表a 和b 的平均阻力值，Lmax為所有生態廊道累積阻力的最大值，Lab是a 和b 之間生態廊道累積阻力值。該研究選取相互作用強度大于20 的生態廊道作為重要生態廊道，其余為一般生態廊道。

3 結果與分析

3.1 生態源地識別

3.1.1 景觀格局分析

如表2 及圖2a 所示，基于MSPA 方法識別出的前景總面積319.15km2，占研究區總面積的60.4%，研究區生態基礎較好。其中，核心區152.92km2，占前景總面積的47.91%，主要分布在研究區中部石燕湖省級森林公園、昭山省級森林公園、昭山風景名勝區和石峰九郎山省級森林公園等自然保護地集中區域。橋接區占前景總面積的15.57%，可以間接提高景觀的連通性。邊緣區是核心區與非生態景觀要素的過渡地帶，面積68.29km2，占前景總面積高達21.4%。由表3 可知，＜0.05km2斑塊占核心斑塊總數量的90.6%，占總面積的12.6%；≥0.05km2斑塊占核心斑塊總數量的9.4%，占總面積的87.4%。

圖2 MSPA 景觀類型（a）和生態源地（b）的空間分布Fig.2 Spatial Distribution of MSPA Landscape Types (a) and Ecological Sources (b)

表2 基于MSPA 的景觀分類統計結果Tab.2 Statistical Results of Landscape Classification Based on MSPA

表3 不同尺度核心區斑塊的面積和比例Tab.3 Area and Proportion of Core Patches at Different Scales

3.1.2 距離閾值確定

由圖3 可以看出，景觀組分數（NC）隨距離閾值的增加而呈先急劇下降后逐漸平穩的趨勢。當距離閾值為800 m 時，NC 值為8，最大組分包含309 個斑塊，占斑塊總數量的93.6%。此距離閾值下各斑塊呈組團狀連接，景觀破碎化程度較低。因此，該研究選擇800m 距離閾值進行連通性分析。

圖3 NC 隨距離閾值的變化趨勢Fig.3 Variation Trend of NC with Distance Threshold

3.1.3 生態源地提取及分類

在800m 距離閾值下，基于連通性分析并參照《規劃》中各生態基礎設施分布，提取20 個斑塊作為生態源地（圖2b 和表4），占核心區總面積的43.3%。集中分布于中部的昭山片區和白馬壟片區，暮云片區和柏加—鎮頭片區缺少生態源地。選定的20 個生態源地包括研究區重要的生態基礎設施和生態景觀類型，其中類型一包含6 個生態源地，平均面積7.64km2，dPC 均值22.47，主要涉及石燕湖省級森林公園、九郎山省級森林公園、五云峰森林公園、法華山森林公園和湘江；類型二包含5 個生態源地，平均面積3.24km2，dPC 均值10.69，不涉及重要生態基礎設施，由于其核心區面積較大，dPC 值較高，被識別為生態源地；類型三包含9 個生態源地，平均面積1.18km2，dPC 均值1.86，主要涉及白竹郊野公園、高云郊野公園、白泉郊野公園、云峰森林植物園、東風水庫郊野公園、昭山風景名勝園、嵩山寺植物園、紅旗水庫郊野公園和金霞山郊野公園等生態價值較高的生態區域。總體上，生態源地類型一至類型三平均面積逐漸減小，dPC 均值逐漸降低。

表4 生態源地分類Tab.4 Classification of Ecological Sources

3.2 生態網絡構建

3.2.1 潛在生態廊道提取

基于土地利用類型并經夜間燈光數據修正后的生態阻力面如圖4a 所示。從阻力值分布來看，高阻力區占研究總面積的17.4%，集中分布于暮云片區、湘江東岸岳塘片區及荷塘片區的城鎮建設用地區域。中阻力區是重要的生態緩沖區域，占研究總面積的24.8%，集中分布于西部和南部片區，有利于該區域生態風險的分散。低阻力區為主要阻力類型，占研究總面積的57.8%，這是由于研究區主要的景觀類型為阻力值較低的林地和草地，且受到人為干擾相對較小。通過分析研究區生態源地之間的成本路徑，提取190 條潛在生態廊道。

圖4 生態阻力面（a）及生態網絡（b）Fig.4 Ecological Resistance Surface(a)and Ecological Network(b)

3.2.2 重要生態廊道分析

通過重力模型計算生態源地之間相互作用矩陣（表5-1、表5-2 及表5-3），將生態廊道進一步劃分為重要生態廊道和一般生態廊道，其中重要生態廊道26 條，占總量的13.7%（圖4b），其對物種遷移具有重要性，在生態廊道建設中應優先考慮。其中，重力模型值大于100 的包括源地3 和源地5、源地11 和源地12、源地5 和源地6、源地8 和源地13、源地8 和源地14 以及源地19 和源地20，潛在生態廊道平均距離4.5km，表明這幾組源地兩兩之間空間關聯度高，相互作用強，利于物質和能量的交換和傳播，對于生態網絡的連通功能作用最為明顯。因此，應避免破壞性的人類活動，并重點加強對這些生態廊道的保護管理。重力模型值小于1 的生態廊道55 條，平均長度39.7km，表明這幾組源地兩兩之間空間關聯度低，相互作用弱，不利于物種的遷移，應合理安排此類生態源地間踏腳石的建設，以增強生態網絡的連通性。

表5 -1 基于重力模型的生態源地間相互作用矩陣Tab.5-1 Interaction Matrix between Ecological Sources Based on Gravity Model

表5 -2 基于重力模型的生態源地間相互作用矩陣Tab.5-2 Interaction Matrix between Ecological Sources Based on Gravity Model

表5 -3 基于重力模型的生態源地間相互作用矩陣Tab.5-3 Interaction Matrix between Ecological Sources Based on Gravity Model

3.3 生態網絡優化

如圖4b 所示，暮云片區和柏加—鎮頭片區缺少生態網絡連接，有必要在這兩個片區增加生態源地以改善生態網絡連接。由于暮云片區城鎮建成區為優勢景觀類型，基于MSPA 識別的備選生態源地斑塊面積均小于0.05km2且dPC 值較低，因此，此片區不具備新增建設生態源地條件。在柏加—鎮頭片區選擇dPC 值最大的核心區斑塊作為新增生態源地，規劃新增1 個生態源地，2 條生態廊道。踏腳石是物種在遷移過程中具有短暫棲息功能的小生境斑塊，增加踏腳石數量能夠增強生態網絡穩定性[19]，在生態廊道主要交叉點和長距離生態廊道重要拐點處新增23 個踏腳石。同時鐵路、公路等交通道路會阻隔物種遷徙，在與生態廊道的交叉處會產生生態網絡斷裂點[20]，為最大限度降低交通道路對生態網絡的割裂，依據交通路現狀識別關鍵生態斷裂點25 個。

4 結論與討論

4.1 結論

該研究以長株潭生態綠心為研究區，采取“源地識別—阻力面構建—廊道提取”的研究模式構建生態網絡，為區域生態格局構建提供參考依據。主要結論如下：

（1）MSPA 方法確定了研究區具有重要生態意義的7 種互不重疊的景觀類型，按占前景面積比例依次為：核心區（47.91%）＞邊緣區（21.4%）＞橋接區（15.57%）＞支線（7.56%）＞環道區（3.68%）＞島狀斑塊（2.36%）＞孔隙（1.52%）。核心區主要分布在研究區中部自然保護地集中區域。

（2）連通性分析的合理距離閾值為800m。共識別20 個生態源地斑塊，其中類型一6 個、類型二5個、類型三9 個，類型一至類型三生態源地平均面積逐漸較小，dPC 均值逐漸降低。整體上，生態源地分布均勻，在研究區西北部和東北部缺乏生態源地。

（3）基于生態阻力面使用MCR 模型識別了190條潛在生態廊道，使用重力模型定量評價了各生態源地之間相互作用強度，識別了26 條重要生態廊道設。鑒于生態源地3 和源地5、源地11 和源地12、源地5 和源地6、源地8 和源地13、源地8 和源地14以及源地19 和源地20 之間潛在生態廊道對于生態網絡連通性最為重要，應重點對其進行建設、保護和管理。

（4）針對生態網絡存在的問題，為了提高生態網絡的連通性和穩定性，進一步對生態網絡進行優化，新增1 個生態源地、設置23 個踏腳石以及修復25個關鍵生態斷裂點。

4.2 討論

（1）生態源地識別的主要方法有直接法和綜合法。前者直接選擇自然保護地、土地覆蓋中的自然生態要素等高質量棲息地斑塊作為生態源地，通常忽略了景觀連通性等特性和研究區當前整體生態格局，主觀性強。后者通過研究生態敏感性和生態系統服務的重要性等綜合選擇，但評價體系缺乏統一的標準。注重結構連通性的MSPA 方法被廣泛應用于生態網絡分析，能夠客觀定義景觀的結構和性質，并在像元水平上精確定量識別潛在生態源地。然而，僅考慮景觀結構連通性很難全面反映區域實際生態狀況，將考慮生態斑塊間物種遷移、能量交換、信息流通等生物運動能力的景觀功能連通性研究方法與MSPA 方法相結合，可以構建更為科學的生態網絡。

該研究將景觀功能連通性指標dPC 與MSPA 方法相結合并參照《規劃》來識別生態源地，不僅避免了人工選擇生態源地的主觀性，同時也符合研究區生態格局實際。

（2）景觀連通性分析首先需要確定合理的距離閾值，不同的距離閾值會帶來不同的分析結果，該研究通過探索核心區斑塊景觀連通性指數隨距離閾值的變化規律，以確定合理的距離閾值。MSPA 方法對景觀尺度比較敏感且會產生邊緣效應，景觀像元的大小和設定不同的邊緣深度都會直接影響景觀分類的結果，該研究在綜合考慮研究區范圍大小和區域內生物特性差異，確定以30m 像元、邊緣深度為1 進行分析，能夠滿足研究精度。

（3）生態廊道的提取通常基于所構建的生態阻力面，常根據不同的土地利用類型或通過構建綜合評價指標體系進行賦值。物種遷徙交流的能力不僅受景觀類型的影響，還會受到人類活動等因素的干擾，而夜間燈光數據能夠能夠客觀反映人為干擾。該研究基于土地利用類型并經夜間燈光數據修正后所構建的生態阻力面，能夠客觀反映景觀類型和人為活動疊加因素對生態阻力的影響。

（4）從所構建的生態網絡來看，生態源地和生態廊道的分布并不完全均衡。部分生態源地之間相互作用力較小，對應生態廊道距離較長，科學設置“墊腳石”對于生態網絡連通性和穩定性具有重要作用。同時研究區存在一定量的交通路網，如鐵路、高速公路、國道、省道及城市快速路，生態網絡存在斷裂點，會在一定程度上阻礙物種在生態源地之間的流動擴散，識別生態廊道斷裂點能夠為生態網絡精準修復提供參考。