鄱陽湖平原土地利用變化對生態網絡穩定性影響的模擬分析

黃心怡，趙小敏，郭 熙，丁 徽，陳 蕾，張佳佳

（1.江西農業大學國土資源與環境學院，南昌 330045； 2.江西農業大學鄱陽湖流域農業資源與生態重點實驗室，南昌 330045）

0 引 言

社會經濟發展和城市化進程的加快伴隨著高強度的土地利用開發，土地資源的需求日益增加，以建設用地快速增加為主要特征的土地利用空間格局變化顯著，人口和產業的聚集以及土地利用強度和方式的變化使得區域自然資源和生態資源破壞和功能減弱，生態系統間的物質能量循環和物種流通受阻。由于以往生態保護規劃在實際區域缺乏系統性和協調性，又與其他相關規劃存在著空間重疊或信息不對等等相關問題，導致保護效率不高，存在景觀日益破碎化、生態系統服務功能弱化、生物多樣性減少的風險。中共十八大以來將生態文明建設提升至國家戰略高度，中共十九大提出要加強生態系統的保護力度，提升生態系統質量和穩定性。2019年5月中共中央國務院發布《關于建立國土空間規劃體系并監督實施的若干意見》，要求“保護生態屏障，構建生態廊道和生態網絡，推進生態系統保護和修復，依法開展環境影響評價”。由此，構建生態網絡，維持和恢復生態系統結構連通性與功能完整性是新時期生態文明建設和國土空間規劃的重要議題。

區域土地利用變化改變了原有的景觀結構和生態系統過程，對區域生態系統結構和功能造成的影響是學術界的重點關注對象。隨著對土地利用變化極其生態環境效應研究的深入，土地利用/覆被的改變對生態環境影響有著長久的研究進展。通常認為城市化過程導致城市不透水面積增加，下滲和蒸發量減少，從而影響城市水文過程導致地表徑流和洪峰流量增大；而城市道路、城鎮和工業用地往往是阻隔生態系統連通，造成生物多樣性減少、生態環境質量退化的主要威脅因子。由此可知，土地利用/覆被的變化通過對陸地表層土壤、水文、氣候以及生物多樣性產生影響，使生態環境呈現正向或負向的變化，而以建設用地增加、生態用地減少等為主要特征的土地利用結構與景觀格局的變化是區域生態環境日益嚴峻的主要原因。生態網絡是一個復雜的系統，也是判斷區域生態安全的一種有效手段。生態網絡基本上可以被定義為與土地系統交互的網絡狀景觀，其思想最早起源于19世紀60年代歐美國家的景觀規劃學，主要目的是提高景觀美學價值，后逐漸成為景觀生態學、地理學等學科的研究熱點。自20世紀70年代起，國外對于生態網絡方面的研究主要集中在模型構建分析、生物種群與群落的網絡分析、綠道建設工程以及生物多樣性保護等方面。中國關于生態網絡的相關研究起步較晚，且大多集中在區域生態安全視角下的不同空間尺度有關生態網絡結構與功能的研究。生態網絡的穩定性是生態系統結構和功能穩定的表征之一，一個生態網絡的穩定不僅取決于網絡結構內部的有序組織，還經常受到外部環境的影響。魯棒性分析是物理工程領域中一種成熟的研究方法，將魯棒性分析引入復雜生態網絡的穩定性研究是一種有益的探索。不穩定的干擾因素是影響生態網絡穩定性的關鍵因素，干擾范圍、干擾規模等，都有可能導致生態網絡結構失效甚至癱瘓。如人類對生態資源的過度開發，導致生境斑塊的破碎甚至消失，對生態網絡的表現為生態節點的喪失，重要性越高的生態節點對整體生態網絡的貢獻越大。

情景模擬是預測和保護生態環境的重要研究方法，然而目前多數情景模擬主要針對當前土地利用發展現狀和趨勢設置情景，缺乏實踐價值和現實意義。生態網絡穩定性分析一直以來都是生態環境領域的研究熱點，土地利用變化情景作為區域社會經濟發展的空間體現，關注土地利用耦合生態穩定性變化這一核心環節，是理解生態環境變化機理的重要途徑，對土地利用變化情景下的生態網絡穩定性定量評估具有重要意義。因此，本研究以鄱陽湖平原地區為例，基于土地利用變化模擬分析不同情景下的生態網絡穩定性，是對景觀生態學視角下生態環境安全分析的積極嘗試，有助于明晰土地利用變化對生態環境穩定的影響機理，并能夠提供維持區域生態網絡穩定的景觀途徑，從而服務于區域生態保護管理，提升區域生態保護能力，推進統籌經濟發展與生態保護，促進區域可持續發展。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

研究區位于江西省中北部（114°44′～116°54′E，27°43′～29°22′N）（圖1），選取鄱陽湖平原大南昌都市圈的16個市縣（區），總面積為19 781.79 km。該區域西靠幕阜山和九嶺山，部分丘陵、山地錯落分布，東接鄱陽湖和廬山，地勢平緩，河網稠密，多為湖濱平原；氣候屬于亞熱帶濕潤氣候，年均溫為16～20 ℃之間，無霜期長達246～284 d，自然環境條件優越，是農業、林業和水產業發展的適宜區域，區域生物資源豐富，是各種珍惜動植物棲息繁衍的重要地區。以南昌為中心的都市圈是全國重要的商品糧和農副產品生產基地，制造業和新興產業增勢強勁，同時也是江西省生態文明試驗區的核心地帶，具有顯著的綠色生態優勢。隨著近幾年大南昌都市圈的快速發展，社會經濟的發展帶來部分過度開發行為還是造成了區域濕地面積縮小，水體污染嚴重，洪水發生頻率增加，生物多樣性受損等諸多問題。2021年江西省自然資源廳編制《江西省國土空間總體規劃（2021－2035年）》（征求意見稿），規劃中明確構建以大南昌都市圈為引領，形成帶動全省發展的核心地區。由此可知，以大南昌都市圈為核心的鄱陽湖平原地區仍然是未來全省經濟建設和社會發展中至關重要的角色，經濟發展和生態平衡依然是該地區的主要議題。因此，科學、客觀的分析該區域生態系統穩定安全，為促進社會經濟的科學可持續發展提供重要依據。

圖1 研究區地理位置 Fig.1 Geographical location of study area

1.2 數據來源與預處理

本文所采用的數據主要包括Landsat4-5 TM（2000、2010年）、Landsat8OLI_TIRS衛星影像數據（2020年），影像采集時間分別為2000年（2000-07-13；2000-7-20）、2010年（2010-08-1；2010-08-10）和2020年（2019-11-23; 2020-05-24；2020-08-21），分辨率為30 m；DEM（30 m×30 m）、坡度等空間數據來自于江西省自然資源廳；道路交通數據、2020年生態紅線、水源涵養保護區等生態數據來源于江西省自然資源廳。通過ENVI5.3軟件對影像圖進行幾何校正、裁剪和監督分類，獲得研究區土地利用類型數據；其次，通過ArcGIS10.7軟件對土地利用類型數據進行矢量化，獲取研究區土地利用空間分布信息。所有數據統一投影至同一坐標系WGS_1984_UTM_Zone_50N。根據研究需要，對土地利用數據進行重分類等處理，劃分成耕地、林地、草地、水體、濕地、建設用地和其他用地7種用地類型，從而建立研究區土地利用信息數據庫。

2 研究方法

本文采用CA-Markov模型，模擬2030年鄱陽湖平原地區常規發展情景（Conventional Development Scenario, CDS）、城市快速發展情景（Fast Urban Growth，FUG）和生態保護情景（Ecological Conservation Scenario，ECS）下的土地利用變化過程。通過景觀連通性評價識別CDS、FUG和ECS三種情景下的生態源地，選取源地擴張的阻力面影響因素，運用綜合因素評價法生成綜合阻力面。通過運用Linkage Mapper Arc10.tbx工具提取不同情景下的生態廊道，構建生態網絡。研究采用連通魯棒性變化作為判定生態網絡穩定性的指標，分析“隨機攻擊”和“蓄意攻擊”模式下CDS、FUG和ECS情景下的網絡穩定性變化情況。技術路線如下（圖2）。

圖2 研究技術路線圖 Fig.2 Sketch of research procedure

2.1 土地利用變化模擬方法

元胞自動機（Cellular Automata, CA）是由單元、狀態、領域及轉換4部分組成，是一種在時間和空間上離散，且空間相互作用和時間因果關系都為局部的網格動力學系統，每一個元胞在下一刻的狀態由該元胞目前的狀態以及鄰域元胞的狀態和轉換規則而定。馬爾科夫（Markov）模型是一種用于模擬隨機變化連續表面的模型，它的假設理論是任何事物的未來狀態主要取決于它當前的狀態。CA-Markov模型由Markov鏈、元胞（Cell）、元胞狀態（State）、領域（Neighbors）以及多標準評價（Multi-Criteria Evaluation, MCE）構成，有效地組合了Markov過程和CA模型的優勢，根據MCE選擇相應影響因子或限制因子作為適宜性圖集。 CA-Markov模型的預測過程如式（1）所示：

式中(t)、(t)分別表示元胞在t、t時刻的狀態；為轉換規則；為元胞的領域。

在土地利用變化模擬中，CA-Markov模型可以描述出不同土地利用類別之間的轉換狀態和轉換數量，并計算相應的轉換概率。基本步驟如下：

1）創建Markov轉移概率矩陣。通過將2000年與2010年土地利用類型圖層疊加，利用Markov模型計算2000年中每一個元胞的土地利用類型轉移成為2010年該元胞的土地利用類型的轉移概率。

2）創建適宜性圖集。IDRISI軟件中運用多標準評價（MCE）方法中的模糊隸屬函數創建每一類土地利用類型適宜性圖像的集合，可分為限制性圖集和影響因素圖集。研究根據不同模擬情景分別設置不同的影響因素和限制因素，各個地類的適宜性圖集通過Collection editor功能進行合并整合，得到研究區不同情景下的土地利用類型轉移適宜性圖集。

3）迭代次數與預測年份的設置。CA-Markove模型預測年份的時間跨度應與模型模擬的時間跨度一致，以2020年為模擬初始時間，預測2030年土地利用格局，參考相關文獻確定模型中的迭代次數設置為11。

Kappa系數常被應用于驗證遙感解譯精度以及評價兩個圖層之間的相似程度。本研究采用Choen提出的Kappa系數驗證鄱陽湖平原地區土地利用演變過程的模擬精度（表1）。Kappa系數的計算式如下：

表1 Kappa系數分類標準 Table 1 Classification criteria of Kappa coefficients

式中表示正確模擬像元的比例，P表示預期的正確模擬的像元比例；P表示理想土地利用分類狀態下正確模擬像元的比例；為像元總數；為正確模擬的像元數量；為土地利用類型數目，本研究中的=7。

借鑒已有研究成果，結合研究區實際發展情況設置了3個未來土地利用情景，以探索所有可能的情況：

1）常規發展情景（CDS）。基于Markov模型并根據研究區土地利用歷史變化規律，即完全遵循2010至2030年土地結構和數量變化發展趨勢做出的預測，該情景高程、坡度是土地利用變化的客觀條件，反映了自然地形條件對土地利用變化的適應性。

2）城市快速增長情景（FUG）。該情景是根據研究區城市發展趨勢而假定的一種土地利用未來發展模式，根據研究區在國土空間規劃中的未來發展前景和未來城市發展導向，在影響因素的選取上，除去高程、坡度等自然影響因素和距離城鎮用地距離外，本文選取了具有潛在高經濟性對城市發展擴張有特定推進作用的交通道路因素。此外，還考慮了國土空間規劃中鄱陽湖平原地區“六橫六縱”的規劃交通運輸通道。限制性因素為水體、永久基本農田。該情景的設置考慮了政策和規劃導向對研究區未來發展的影響。

3）生態保護情景（ECS）。生態保護情境下，城市發展需要遵循生態保護優先的原則，因此本文將生態紅線、永久基本農田和水體作為限制因素。將研究區的水源涵養區、生物多樣性優先保護區和生態修復試驗區作為影響區域未來發展的因素。該情景可以在城市發展的過程中，最大限度地保護生態環境。

2.2 生態網絡構建與穩定性分析

景觀連通性是指景觀對生態流在景觀內部的便利或阻礙程度，用來度量物種遷移、擴散或某種生態過程在景觀中的暢通程度，是反應生態過程的重要指標，也是區域生態系統過程完整的重要表征，維持良好的景觀連通性是維護生態系統安全、穩定性和整體性的關鍵因素，是保護生物多樣性的重要前提，對區域生態過程的發展具有主導性影響。景觀連通性評價有助于快速掌握景觀內的生態過程，是定量識別重要性生態源地的有效方法之一。研究將土地利用類型圖斑導入ArcGIS10.7軟件中，剔除重疊和細碎圖斑，選取面積連續斑塊，通過Conefor Inputs for ArcGIS 9.x 插件以及 Conefor Sensinode 2.6，對林地斑塊、草地斑塊等生態用地進行景觀連通重要性計算，根據自然斷點法劃分重要性級別，選取最高值作為生態源地。可能連通性指數（Probability of Connectivity, PC）可反映景觀斑塊的連通性，通過計算兩個生境節點之間的擴散概率定義連通性。PC指數的計算式為

式中為生境斑塊的總數目；a和a表示斑塊和的面積，km；A為研究區的總面積，km；p為斑塊和斑塊之間大的所有潛在遷移路徑最終連通性的最大值。

當景觀中某個斑塊被移除時，景觀結構會發生改變，連通性水平也會發生變化。基于PC，通過從景觀中刪除給定的生境斑塊并計算PC的變化來識別景觀斑塊的重要性。記斑塊在景觀中的連通性的重要值為dPC（%），具體計算式如下：

式中PC表示景觀中所有斑塊存在時的可能連通性指數值；PC表示移除斑塊后剩下的斑塊組成景觀的可能連通性指數值。dPC值越高，表示斑塊的景觀連通中的重要性越高，在景觀中的地位越重要。

土地利用類型是影響物種遷移和擴散的基本因素，越與生態源地景觀特征接近的土地利用類型，物種遷移和擴散的阻力就越小，反之就越大。一般來說，高程和坡度的增加，都會增加物種的擴散難度。此外人類活動的干擾對物種的遷移和擴散具有顯著的阻礙作用，如距離道路和城鎮居民點越近，受到人類活動干擾越大，物種遷移和擴散受到的阻礙也越強烈。因此本研究遵循數據可獲取性和可操作性原則，選取土地利用類型、高程、坡度、距離建設用地距離構建指標體系。參考前人研究的基礎上，采用五級制界定影響因子的阻力大小，分值越高，阻力值越大。運用層次分析法確定阻力因子權重，判斷矩陣檢驗系數為0.039 7，小于0.1，通過一致性檢驗。說明各個阻力因子的權重設置合理，具體結果見表2所示。

表2 阻力因子分級及權重 Table 2 Classification and weight of resistance factors

生態廊道是連接生態源地之間的最小累積阻力路徑，也是生物流、能量流和信息流在生態系統中流通并具有具體寬度的條狀區域。由于生態流具有與電流相似的隨機游走特性，電路理論最早由McRae等于21世紀初提出，將生物遷移等生態過程與電路中的有效電阻、電流等進行類比，賦予其生態學意義，此后，該理論在生物學、生態學等多個領域得到廣泛應用。因此，本文基于電路理論并借助Linkage Mapper Arc10.tbx工具箱中的Linkage Pathways Tool工具實現生態廊道的提取。

2.3 網絡魯棒性分析模型

在電路理論中，生態學意義上的景觀可以視為導電表面，電流表示物種沿著某一路徑擴散的概率大小，電阻表示阻礙物種遷移和擴散的能力，從而影響生態廊道質量，對物種遷移有阻礙的區域稱為“障礙點”。“障礙點”可以反映出生態網絡結構的脆弱性特征。通過Barrier Mapper工具計算生態廊道的區域改進分值，其分值越高表示修復后越有利于提升生態廊道的連通性。考慮到障礙點的修復成本，將搜索半徑設定為300 m，最終根據區域改進分值的分布按自然斷點法劃分出最高級別區域作為“障礙點”。“夾點”是生態廊道中電流值較高的區域，是保持景觀連通性的關鍵點，也面臨著較大的生態退化或損失風險。電流越密集，表示物種經過該區域的可能性越大或者物種沒有其他可替代的路徑，因此，“夾點”是生態網絡的重要功能特征，并可作為生態保護關鍵區域。物理學的歐姆定律表達式如下：

式中為電流；為電壓；為有效電阻。

節點的度指的是在一個網絡中與該節點相連的其他節點的數量。一般情況下，節點的度越高，其在網絡 中的重要性也會升高。節點的度值是評價網絡結構的重要指標之一，其計算式如下：

式中為復雜網絡中的節點個數；K表示任一節點與節點具有連接邊a的數目。網絡魯棒性衡量了生態系統結構和功能在面對特定擾動時的穩定性，以復雜生態網絡理論為基礎，通常采用連通性魯棒性來評價復雜網絡的穩定性。連通性魯棒性是指生態網絡在受到外力因素的影響而導致網絡要素損失后，保持剩余網絡要素連通性穩定，并傳遞物質和能量的能力。這樣的魯棒性分析通常需要假設一個特定的場景。在本研究中，“隨機攻擊”表示隨機刪除網絡中的節點，而“蓄意攻擊”則是根據節點的度值從高到低排序進行有序的刪除，由此分析生態網絡的穩定性變化。連接魯棒性計算如下:

式中R為網絡的連接魯棒性；為去除部分生態節點后網絡的最大連通子圖中節點的數量；為網絡節點總數；為被移除的節點數目。

3 結果與分析

3.1 未來土地利用變化模擬預測

研究根據模型設定的參數模擬鄱陽湖平原地區土地利用變化，以2000年至2010年的土地利用變化趨勢，得到2020年土地利用變化模擬結果，并利用解譯得到的2020年土地利用分布進行精度驗證。通過Crosstab將模擬結果與實際分布進行疊加后進行精度計算，精度計算結果如表3所示，其Overall Kappa系數為78.07%，說明2020年模擬結果和實際結果一致性程度較好。

表3 2020年鄱陽湖平原地區土地利用變化模擬預測精度驗證 Table 3 Accuracy verification of land use change simulation prediction in Poyang Lake Plain in 2020

基于2020年土地利用數據，模擬得到鄱陽湖平原地區2030年常規發展情景（CDS）、城市快速增長情景（FUG）和生態保護情景（ECS）下的土地利用變化模擬結果。與2020年相比，2030年FUG下的建設用地面積增長70.27%，在三種未來變化情景中增長最快；林地、其他用地面積分別減少7.23%和23.88%（表4），在三種情景中減少最多。

表4 2030年不同情景下的各土地利用類型面積 Table 4 Area of each land use type in 2030 under different scenarios

在FUG情景下建設用地的發展只受到水域和永久基本農田的限制，規劃道路影響因素對建設用地的擴張起到推動的作用，從圖3中可以看出，建設用地主要呈現沿現狀城市邊緣區域擴張的空間分布模式。CDS情景下的建設用地面積增長僅次于FUG情景，建設用地面積達2 465.39 km，較2020年增長了67.63%，耕地、其他用地面積減少量最小。在3種未來情景中，ECS下的草地和濕地面積較2020年增加最多，分別增加了16.55%和17.23%，建設用地面積增加量最小，表明建設用地擴張速度得到有效控制。這是因為除去生態紅線、永久基本農田和水域等限制因素外，水源涵養區、生物多樣性優先保護區等影響因素在建設用地擴張的過程中起到一定的緩沖作用。總體來看，與2020年相比，CDS、FUG和ECS中的耕地、林地和其他用地面積均呈現減少趨勢，而草地、濕地、水體和建設用地面積都呈現增加狀態，可知鄱陽湖平原地區在未來的土地利用相關政策制定中，保護耕地和林地面積仍然是維護區域生態安全的主要任務。

圖3 2020年土地利用現狀與模擬圖以及不同情景下2030年未來土地利用分布 Fig.3 Current situation and simulation of land use in 2020 and future land use distribution in 2030 under different scenarios

3.2 生態源地識別

通過自然斷點法將景觀連通性評價結果分為高值區、較高值區、中值區和低值區4個等級，可以發現研究區景觀連通性呈現明顯的空間異質性特征。在3種不同情景下，景觀連通性高值區主要分布在奉新縣西部，靠近九嶺山自然保護區一帶；較高值區主要分布在永修縣西南部、安義縣北部、灣里區以及豐城市和樟樹市的東南部，其中，永修縣和安義縣的較高值區主要坐落在云居山自然保護區一帶，灣里區的較高值區靠近梅嶺植被富集區域；中值區基本圍繞高值區和較高值區呈散狀分布，是生物遷徙和擴散的重要緩沖地帶。從圖4中可以看出，景觀連通性高值區和較高值區是生態功能穩定，植被斑塊面積連片，生物物質能量和信息連通性良好的區域，也是動植物重要的棲息地，因此，本研究選取高值區和較高值區作為生態源地。2020年現狀和2030年CDS、FUG和ECS情景下的生態源地面積分別為2 464.2、2 666.72、3 141.88和3 436.64 km，分別占研究區總面積的12.46%、13.48%、15.88%和17.37%。ECS下識別的生態源地面積最大。

圖4 2020年現狀以及2030年不同土地利用情景下的景觀連通性值分布 Fig.4 Distribution of landscape connectivity values in 2020 and under different land use scenarios in 2030

3.3 生態廊道提取與“障礙點” “夾點”識別

生態廊道可以將不同生態源地斑塊連接起來，擴大斑塊與斑塊之間的活動空間，從而更有利于生物基因的流動。研究區2020現狀以及CDS、FUG和ECS情景下分別生成生態廊道 114、169、255和299條，總長度分別為1 996.53、2 728.55、3 030.04和3 604.31 km。從分布狀態看，生態廊道之間縱橫交錯，分布緊密（圖5）；從生態廊道數量看，研究區2030年三種情景下的生態廊道數量均高于2020年，三種未來情景中ECS下的生態廊道數量最多，CDS的生態廊道數量最少；說明ECS情景可以提供較其他情景模式下更多的生態廊道數量，對物種的遷徙和物質能量信息的交流和循環起到一定的促進作用。

圖5 2020年現狀以及2030年不同土地利用情景下的生態源地及生態廊道分布 Fig.5 Distribution of ecological sources and ecological corridors in 2020 and under different land use scenarios in 2030

障礙點的形狀多樣，不僅有點狀、條帶狀還有菱形等不規則的形狀。2020年合計得到“障礙點”27處，共計面積5.12 km。2030年，CDS情景下產生20處“障礙點”，總面積達38.68 km，FUG情景下有23處“障礙點”，共計面積25.4 km，而在ECS中的“障礙點”一共有19處，總面積為15.52 km（圖6）。2020年“障礙點”數量最多，而“障礙點”總面積最小，這與未來模擬情景中增加的廊道數量有關，廊道數量越多，存在“障礙點”的風險越大。三種未來模擬情景中，FUG下的生態廊道存在局部阻力值較高，使得廊道處在斷裂風險之中的“障礙點”更多，影響生態網絡的整體效率。這是因為建設用地的過快擴張，生態廊道穿過更多的人為活動區域，存在著被干擾破環的風險；ECS下的“障礙點”數量最小，這是因為該情景限制了城市的無序擴張，源地之間的物種遷移和擴散活動頻繁，生態廊道流通能力較強，廊道斷裂風險較低，生態網路整體效率較高。

圖6 2020年現狀以及2030年不同土地利用情景下的“障礙點”分布 Fig.6 “Barrier points” distribution in 2020 and under different land use scenarios in 2030

生態廊道中的“夾點”表示廊道中電流值高的區域，夾點的局部電流值越高，意味著物種遷移的可能性越大，生物物質能量循環頻率高，該區域若有小面積損失也會對生態網絡的連接性帶來不成比例的破壞。因此，生態廊道中的“夾點”越多，表明生態網絡遭到的破壞風險越大。2020年研究區得到夾點62處，CDS、FUG和ECS三種情景得到“夾點”數量分別為117、83和75處（圖7）。

圖7 2020年現狀以及2030年不同土地利用情景下的“夾點”分布 Fig.7 “Pinch points” in 2020 and under different land use scenarios in 2030

可以看出，2030年的3種未來模擬情景下的“夾點”均高于2020年，生態廊道數量的增加也帶來了更多風險的“夾點”。CDS下的“夾點”數量高于FUG和ECS，說明無人為因素控制下的土地利用空間分布格局比人為導向的土地利用空間分布格局存在著更高的生態風險。

3.4 不同攻擊場景下的網絡連通魯棒性

生態網絡的穩定性與網絡節點的數量密切相關，對節點的刪除表示人類活動對生態網絡的干擾和破環活動，從而影響網絡整體穩定性。對生態源地和生態廊道進行拓撲提取為生態網絡中的“節點”和“邊”，借助Matlab軟件中的Network程序，進行生態網絡節點的度值計算以及“隨機攻擊”和“蓄意攻擊”的場景模擬，結果如圖8所示。一定范圍內的節點刪除比可以反應網絡的整體復雜程度，研究采用生態網絡的節點刪除比作為判定網絡穩定性的重要指標。

圖8 不同攻擊場景下的網絡連通魯棒性 Fig.8 Network connectivity robustness under different attack scenarios

從圖8中可知，兩種攻擊場景下的網絡連通魯棒性曲線均呈現下降的趨勢，且隨著節點刪除而起伏變化，數值越低表明網絡穩定性程度越低。在“隨機攻擊”模式下，隨著節點刪除數量的增加，三種未來場景的連通魯棒性均呈現緩慢的下降趨勢直至網絡完全坍塌的狀態。CDS、FUG和ECS的網絡臨界節點刪除比相近，分別為89%、90%和90%，說明在“隨機攻擊”模式中，3種未來模擬情景的生態網絡穩定性相當，只有當節點刪除比超過89%或90%時，生態網絡才逐漸癱瘓。而在“蓄意攻擊”模式下，度值高的節點刪除對網絡整體的連通性影響更大，因此連通性魯棒值曲線較“隨機攻擊”模式變化起伏更為劇烈。當FUG下的節點刪除比大于22%時，連通魯棒性值呈現急劇下降趨勢，當節點刪除比在22%至50%之間時，連通魯棒性呈現有起伏的下降趨勢，而當節點刪除比超過50%時，連通魯棒性值下降至0，此時生態網絡處于崩潰狀態，由此可知，50%的節點刪除比時FUG下生態網絡保持穩定的臨界值；CDS和ECS下的連通魯棒性值急劇下降時的節點刪除比分別為34%和37%，維持生態網絡穩定運行的臨界值分別為53%和55%的節點刪除比。對比3種未來土地利用變化模擬情景，ECS下的網絡穩定性臨界值最高，為55%的節點刪除比，FUG下的網絡穩定性臨界值最低，而CDS下的臨界值介于兩者之間，為53%的節點刪除比。因此，相比CDS和FUG，ECS下的生態網絡具有更高的網絡穩定性。

此外，從表5中可以看出，ECS下高度值區間的節點數量明顯高于CDS和FUG情景，節點是保障網絡連通的關鍵，其交互性和重要程度是維持生態網絡結構完整性和復雜性的關鍵。因此，不論在哪一種未來土地利用變化情景中，不僅要重視生態節點數量的保護，還要重視節點在生態網絡中的重要程度。

表5 不同土地利用情景下生態節點度值及占比 Table 5 Degree value and proportion of ecological nodes under different land use scenarios

4 結論與討論

本文基于CA-Markov模型模擬了鄱陽湖平原地區2030年常規發展情景（CDS）、城市快速增長情景（FUG）和生態保護情景（ECS）下未來土地利用變化格局，并構建3種情景下的生態網絡，探索不同情景下生態網絡的穩定性情況，研究的主要結論如下：1）與2020年土地利用數據相比，模擬得到研究區2030年城市快速增長情景（FUG）下建設用地面積增長70.27%，在3種未來模擬情景中增長最快；2）基于景觀連通性評價得到2030年CDS、FUG和ECS三種情景下的生態源地58、86和101處，主要分布在灣里區、永修縣、奉新縣、安義縣和余干縣；3）識別得到2030年CDS、FUG和ECS三種未來模擬情景下169、255和299條生態廊道，20、23和19處“障礙點”以及117、83和75處“夾點”；4）在“隨機攻擊”模式下，CDS、FUG和ECS下的連通魯棒性均呈現緩慢下降趨勢。在“蓄意攻擊”模式下，連通魯棒性均隨節點刪除量增加而劇烈變化，CDS、FUG和ECS三種未來模擬情景中，ECS下的網絡穩定性臨界值最高，為55%的節點刪除比，因此，ECS下的生態網絡穩定性最高。總體而言，生態保護情景（ECS）下的生態網絡具有更高的穩定性，研究結果可為研究區未來土地利用過程中協調經濟發展和生態保護提供有益的參考和借鑒。

本文基于鄱陽湖平原地區土地利用現狀基礎模擬未來土地利用變化情況并構建生態網絡，此外，充分考慮了研究區未來空間規劃因素，如在城市快速發展情景（FUG）中，不僅僅考慮限制城市擴張的永久基本農田和水域，還充分考慮了研究區未來交通規劃運輸通道等影響因素，使未來土地利用變化模擬更符合研究區的規劃發展導向。在生態保護情景（ECS）中，除考慮生態限制因素之外，還將影響研究區未來發展的水源涵養、生物多樣性保護以及生態修復因素納入模擬環境，使模擬結果更加符合研究區實現生態文明建設，筑牢“南方地區生態安全屏障”的規劃目標。不同情景下生態網絡穩定性分析結果，不僅為研究區制定針對性的區域生態保護管理策略提供數據支撐，也為有效保護區域生物多樣性、維持生態系統穩定提供新的思路。此外，對生態廊道的構建和“障礙點”以及“夾點”的識別，為研究區今后開展生態修復工作提供一定的參考。

研究是以行政區為尺度來探索土地利用變化模擬與生態網絡穩定性的關系，但在生態環境中，生態網絡組分更多地受地理單元的影響而非行政邊界的限制，如白鶴等珍稀動物，其活動范圍具有季節性，不受行政單元的轄制。因此，在未來生態保護滿足自身行政單元現實管理便捷和完整的基礎上，還需與周圍行政單元進行溝通與合作，尤其是在保護生態源地完整性、生態廊道連續性的工作上，應盡可能的通過規劃制定或政策協調保持研究區生態網絡整體的穩定連通。此外，研究的生物資料掌握不夠充分，在構建研究區生態阻力面的時候未曾考慮不同物種的遷移和擴散特征。在探究未來情景下的生態網絡穩定性時，未考慮節點恢復后的生態網絡穩定性，因此未來需要加大對研究區物種資料的收集和研究，充分考慮影響生態網絡穩定性的多樣性指標，通過實地踏勘和考證，為研究提供新的探索方向。