基于InVEST模型和電路理論的昆明市國土空間生態修復關鍵區域識別

覃彬桂,林伊琳*,趙俊三,陳國平,何萬才,呂青宙

基于InVEST模型和電路理論的昆明市國土空間生態修復關鍵區域識別

覃彬桂1,2,3,林伊琳1,2,3*,趙俊三1,2,3,陳國平1,2,3,何萬才1,2,3,呂青宙1,2,3

(1.昆明理工大學國土資源工程學院,云南 昆明 650093；2.智慧礦山地理空間信息集成創新重點實驗室,云南 昆明 650093；3.云南省高校自然資源空間信息集成與應用科技創新團隊,云南 昆明 650211)

以昆明市為例,綜合運用InVEST模型、景觀連通性評價和電路理論構建生態安全格局,識別國土空間生態修復關鍵區域.研究表明,昆明市生態源地共34個,面積6421.95km2,呈西多東少、北聚南散的空間分布狀態;提取生態廊道67條,全長859.72km,廊道分布空間差異性明顯,構建了“一環、三區、三屏、六軸、多點”的生態安全格局;識別27處生態夾點和33處生態障礙點,為需進行生態修復的關鍵區域,面積分別為197.68,155.84km2,主要分布在南部地區;綜合關鍵區域的不同地理特征和地類現狀,提出自然保護為主、人為修復為輔和人為修復與自然保護并重的兩類修復策略.研究可為市域國土空間生態修復提供參考.

InVEST模型；電路理論；生態安全格局；國土空間生態修復；關鍵區域識別

隨著生產力的發展,頻繁的人類活動迅速增大了土地開發強度,導致生態空間面臨景觀破碎化[1]、生物多樣性喪失[2]、生態流動受阻[3]等問題,給區域生態系統的可持續發展帶來嚴峻挑戰.國土空間生態修復作為恢復和重建退化生態系統的重要手段[4],可為區域生態安全問題提供解決方案[5].而國土空間生態修復關鍵區域的有效診斷成為了關鍵切入點.因此,科學準確地識別國土空間生態修復關鍵區域,因地制宜推進生態系統修復和治理,提升景觀連通性和生態系統功能,對維護國家生態安全具有重要意義.

以往生態修復研究側重于礦區廢棄地[6]、水體[7]、鹽沼濕地[8]等單一要素的修復方式,缺乏空間布局的系統考量,導致局部修復成效顯著而整體生態結構改善有限,難以銜接現行的國土空間規劃.國土空間生態修復直接作用于景觀結構和空間格局,并對生態過程產生影響[9].目前,從生態系統完整性和結構連通性角度,基于生態安全格局識別修復關鍵區域的研究較多[10-12],已形成“源地識別—阻力面構建—廊道提取”的基本范式[13-15].其中,生態源地主要利用形態學空間分析(MSPA)[16]、生境質量[17]、遙感生態指數(RSEI)[12]、生態系統服務[18]等評估方法選取.已有研究[19-20]表明,生態系統服務評估與權衡(InVEST)模型能夠集成多重生態系統服務功能,用于量化和評估區域生態系統服務重要性并識別生態源地.生態廊道提取方法主要有最小累積阻力(MCR)模型[21]、重力模型[22]、蟻群模型[23]和電路理論[15,24].電路理論借助電流在電阻面內的隨機游走特性模擬物種遷徙[25],電流強弱直觀反饋廊道及節點的重要程度,具有探索廊道寬度和準確識別節點位置的優勢,彌補了其他模型難以反映信息交流的缺陷[17],為國土空間生態修復關鍵區域識別提供科學依據.因此,基于系統性治理思維,厘清生態本底與各要素間聯系,通過生態安全格局識別生態節點并修復生態過程脆弱區域被證實為是國土空間生態修復關鍵區域的有效手段.

昆明市是長江經濟帶上游地區重要的生態屏障.自然資源稟賦充足,森林碳儲量和生物多樣性豐富,復雜的地形地貌和生態特征別具一格.然而西部大開發以來,昆明市經濟活動越發頻繁,生態空間被不斷侵占,南部“環滇發展”造成周圍環境破壞,東南部喀斯特地區石漠化程度加深,北部山區水土流失嚴重,生態系統服務功能下降,亟需開展國土空間生態修復研究.本文利用InVEST模型和電路理論構建生態安全格局,識別生態夾點、生態障礙點,明確國土空間生態修復關鍵區域并根據其自然地理特征及地類現狀分別提出修復策略,以期為昆明市打造宜居宜業的生態城市提供空間指引,也為國土空間生態修復規劃提供理論參考和技術支撐.

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

昆明市位于中國西南邊陲、云貴高原中部(102°10'～103°40'E,24°23'～26°22'N),東接曲靖市,西連楚雄州,南毗鄰玉溪市、紅河州,北臨四川省,下轄14個區縣,國土面積共計21011.41km2.地形由北向南呈階梯狀逐漸降低,以巖溶高原地貌形態為主,海拔大多介于1500～2800m.地帶性土壤為紅壤,土質松散,易于發生水土流失、滑坡等地質災害.昆明市地處長江、珠江、紅河3大水系的分水嶺,屬北緯低緯度亞熱帶高原山地季風氣候,年降水量1035mm,年平均氣溫15℃,夏無酷暑,冬無嚴寒.生態本底優越,森林覆蓋率達52.62%,土地覆被以林地、草地為主,北部分布較為密集,生態用地(林地、草地、水域)面積為15790.51km2,占總面積的75.15%,為昆明市提供了高質量的生態系統服務.

1.2 數據來源及預處理

本文采用2018年的土地利用數據,來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn).數字高程模型(DEM)和遙感影像數據均來自地理空間數據云網站(http://www.gscloud.cn/),DEM采用ASTER GDEM V3數據,空間分辨率為30m,用于坡度、地形起伏度、地形指數、流域提取等計算;遙感影像數據下載2018年7、8月的Landsat-8OLI影像,空間分辨率為30m,利用ENVI軟件計算植被覆蓋度.氣象數據來源于國家氣象數據中心(http://data.cma. cn/),包括氣溫、降水等數據,采用Kriging插值法插值為柵格數據,用于年均降水量、潛在蒸散量、降水侵蝕力因子等計算.土壤組分、厚度數據源自世界土壤數據庫(HWSDv1.2,http://www.fao.org/soils- portal/soil-survey/),用于計算土壤侵蝕力因子等.交通(鐵路、公路)、水系、居民點等數據源自全國地理信息資源目錄服務系統(http://www.webmap.cn),比例尺為1:25萬.生態保護紅線、自然保護區等數據來源昆明市“三區三線”初步劃定成果、云南省自然保護區范圍,用于生態源地提取.所有柵格像元均采用30m×30m的空間分辨率,投影坐標統一設置為WGS 1984 UTM Zone 48N.

1.3 研究方法

1.3.1 基于InVEST模型的生態源地識別 (1)生態系統服務重要性評估 其體現了生態服務的能力.昆明市快速的城鎮化進程使自然生境破碎化,生物多樣性遭受威脅,同時森林生態系統退化降低碳儲存和固持能力,影響區域的碳循環和氣候調節.水體面積的縮減阻隔了水與植被等自然要素之間的聯系,涵養水源能力下降.水土流失、滑坡等地質災害問題突出,土壤環境遭到破壞,威脅著人居環境的安全.針對昆明市的主要生態問題,綜合考慮自然要素和生態本底條件,采用InVEST模型的Habitat Quality模塊[26]、Carbon Storage and Sequestration模塊[27]、Annual Water Yield模塊[28]和Sediment Delivery Ratio模塊[27]分別評估生境維持、碳儲存、水源涵養和土壤保持服務,得到生態系統服務重要性最終評估結果.

(2)生態源地識別 生態源地作為維護生態系統穩定和景觀格局完整性的重要斑塊[18],是區域生態安全維持、生物多樣性保護的基本保障.本研究將生境維持、碳儲存、水源涵養、土壤保持評估結果歸一化,參考研究[29]并結合昆明市生態現狀,分別以0.3,0.3,0.2,0.2的權重疊加,得到生態系統服務重要性評估結果.提取生態系統服務功能性高值區域,疊合生態保護紅線矢量面.由于源地斑塊的大小與生物多樣性的豐富程度呈現正相關的關系[30],同時考慮昆明市重要生態保護區的斑塊面積大小以及消除細碎斑塊對格局構建的影響,故選取大于20km2的生態斑塊作為初步生態源地.考慮斑塊間連通性,基于Conefor2.6軟件評價初步生態源地的景觀連接度,選取最終生態源地.

1.3.2 阻力面設置 生態阻力面是計算物種在克服阻力情況下擴散路徑的基礎,景觀生態功能越完善,物種遷徙所受阻力越小,反之則越大[31].不同的生態本底和地形地貌特征對物質能量及信息交流的影響程度不同;距離道路、居民點越近,人類活動越頻繁,越不利于生態源地的發展及物種的棲息、遷徙;距離水域越近則生態條件越優,阻力越小.本文選取地表覆蓋(土地覆蓋類型、植被覆蓋度)、地形條件(高程、坡度、地形起伏度)和生態脅迫(距道路距離、距居民點距離、距水域距離)共8個指標作為阻力因子構建綜合生態阻力面.參考相關研究[31-36],結合昆明市自然環境特征、生境適宜性差異及距離衰減性原理對阻力因子賦值.采用層次分析法確定各阻力因子指標權重,使用yaahp軟件判別矩陣的檢驗系數為0.000,小于0.1,得到各阻力因子合理的權重(表1).

表1 阻力因素賦值

1.3.3 基于電路理論的廊道提取和節點識別 (1)生態廊道提取 生態廊道作為維系源地間物質傳遞和能量流動的紐帶,是有效維持生態過程和改善景觀連通性的關鍵[21].電路理論的連接度模型考慮物種的隨機游走特性[37],符合物種遷徙狀況,即使缺乏物種遷徙數據,其多路徑分析依然準確模擬物種在異質性景觀下的擴散路徑.基于綜合阻力面,借助Linkage Mapper Toolkit下的Linkage pathway tool提取連接源地間耗費累積阻力最小的成本路徑,作為最優生態廊道.通過中心度分析法確定景觀連通性的貢獻程度,利用Centrality Mapper tool計算最優生態廊道的流量中心性,量化分析生態廊道重要性等級.

(2)生態夾點識別 生態夾點表征生態網絡中電流密度高值區域,亦稱為“瓶頸點”,即物種遷徙通過的可能性較高或無可代替路徑的區域.若該區域存在小面積生態退化或損失極有可能對源地間的連通性造成損害,生態網絡建設過程需優先考慮保護此類區域.基于電路理論的Circuitscape開源程序模擬,運用Pinchpoint Mapper工具的“all to one”模式識別整體景觀的生態夾點.考慮夾點的核心位置不因廊道寬度的變化而受到影響,經過多次測試最終將廊道成本加權距離設置為10000m.

(3)生態障礙點識別 生態障礙點是指物種在源地間遷徙過程受到較大阻礙的區域[38],移除可顯著提升源地間的連通性.通過計算累積電流恢復值的大小識別,值越大的障礙點被清除后對整體景觀連通性改善越大,其修復可明顯降低物種遷徙過程的阻力.利用Barrier Mapper模塊識別生態障礙點,選擇“Maximum”模式進行迭代運算,設置最小搜索半徑為100m,最大搜索半徑為500m,以100m為步長,通過移動窗口法搜索檢測.結合實際結果選取400m梯度作為本研究最合理的迭代半徑.

2 結果與分析

2.1 生態系統服務重要性評估

將生境維持服務、碳存儲服務、水源涵養服務和土壤保持服務單一評估結果依權重疊加得到生態系統服務重要性評估結果(圖1).按照自然斷點法將結果劃分為重要、較重要、一般、較不重要、不重要,分別對應高、較高、中、較低、低5個等級.結果顯示:昆明市生態重要區面積為4039.99km2,占全市面積的19.23%,以安寧市和西山區分布最密集,地類現狀以有林地為主,多表現為水源涵養林,生境質量高;生態較重要區面積為3623.99km2,占總面積的17.25%,地類現狀以林地為主,景觀破碎化明顯,需加強系統性保護;生態一般重要區面積為6117.62km2,占比最多,為29.11%,地類現狀主要是高覆蓋度草地和水域,廣泛分布于各縣區,為全市提供健康穩定的水源;生態較不重要區面積為2040.34km2,占比最少,為9.71%,主要以中覆蓋度草地分布于東川區,該區滑坡、泥石流等地質災害頻繁,其余零星分布于各縣區的邊緣地帶;生態不重要區5189.47km2,占總面積的24.70%,主要分布于人口密集的城鎮建設區,表現為建設用地及其周邊耕地,該區域的特點是人類活動頻繁,對生態價值需求較高.

圖1 生態系統服務重要性評估結果

2.2 生態源地識別

圖2 昆明市生態源地

根據生態系統服務重要性評估結果的重要區和較重要區疊加生態保護紅線,得到45個初步生態源地.利用Conefor2.6軟件,考慮昆明市林麝、黑頸鶴等國家一級重點保護野生動物的棲息、覓食范圍,以5000m的連接距離閾值,0.5的連接概率,進行景觀連接度評價,將dPC30.2的34個斑塊作為最終生態源地(圖2).生態源地面積共計6421.95km2,占全市面積的30.56%,占生態面積的40.67%,斑塊面積介于21.52～1225.30km2.源地土地利用類型以林地為主,面積為4804.76km2,占源地面積的74.82%,其次是草地和水域,面積分別為1103.11,374.58km2,分別占源地面積的17.18%、5.83%,這些地類區域生境質量較高,具備物種棲息地的條件.總體來看,生態源地涵蓋了研究區內15個重要生態保護區,包含了昆明市大部分重要物種棲息地;空間分布上看,源地呈現西多東少、北聚南散狀態,祿勸縣面積分布最廣,占比29.64%,其次是東川區、尋甸縣和晉寧區,分別占比11.68%、8.06%和8.02%,其余縣區分布相對較少.

2.3 阻力面構建

按照表2計算阻力因子指標得到綜合阻力面(圖3).結果顯示:整體而言,昆明市生態阻力面空間差異明顯,呈南高北低狀態,與土地覆蓋類型阻力面較為相似;高阻力區域多集中于人類活動密集地區,以主城五區(五華區、盤龍區、西山區、官渡區、呈貢區)高阻力集中區域最大,其次是安寧市東北部地區,其余高阻力地區分布細碎零散,地類現狀主要表現為城鎮用地、農村居民點和工礦用地.

2.4 生態廊道提取及安全格局構建

基于電路理論識別出活躍與非活躍兩種生態廊道,本文以活躍的最小成本路徑作為最優生態廊道,共識別67條生態廊道,廊道長度介于0.34～ 55.86km,共計859.72km,呈東長西短狀態(圖4).將廊道的中心度分析結果按自然斷點法劃分為關鍵生態廊道、重要生態廊道和一般生態廊道3個等級.從數量特征來看,關鍵廊道15條,長度共計51.11km,廊道長度較短,中心連通性突出;重要廊道24條,長度共計170.17km;一般廊道28條,長度共計638.44km,長度占比74.26%,分布范圍較廣.從區域特征來看,尋甸縣廊道分布最長,占總廊道長度的33.31%,說明該縣是物種長距離遷徙的聚攏之地,需強調廊道維護,以保障其景觀生態流暢通,其次為宜良縣、東川區,盤龍區廊道分布最短,長度僅有0.07km;宜良縣關鍵廊道分布最長,占其廊道類型的70.43%,該縣河流水系發達,利于生態健康發展,分布最長的重要廊道和一般廊道分別是石林縣和尋甸縣,分別占其廊道類型的29.14%和42.18%.

將識別的源地、廊道等生態核心成分組合分析,依托昆明市生態類型及重要山脈、河流水系特點,共同構建“一環、三區、三屏、六軸、多點”的生態安全格局(圖5).“一環”指沿主城區形成“大三山一水”的城市自然山水生態環,由長蟲山、金馬山、碧雞山及滇池構成,突出山水城市景觀特征,維系城市生態安全.“三區”指北部中高山河谷生態區、中部高原湖盆生態區、東南部巖溶山原生態區,其中,北部生態區生態阻力較低,森林資源豐富,斑塊生境質量高,突出高原生態山林特色風貌;中部生態區“山、林、湖、河”等自然要素景觀價值較高,彰顯“群山環抱、池海湖澤、山水相融”的現代都市風貌;東南部生態區以喀斯特地貌形態為主,沿南盤江流域森林生態系統豐富,充分展現巖溶地質自然景觀風貌.“三屏”指呈南北走向的三臺山系、拱王山系、梁王山系生態安全屏障,均由大型自然森林生態系統構成,生態保育功能優越,對維護昆明市自然生態基底以及筑牢長江經濟帶上游地區生態保護屏障具有重要作用.“六軸”指金沙江、普渡河-螳螂川、盤龍江-牛欄江、南盤江-巴江、小江、掌鳩河生態保育和水源涵養軸,利于保護生物多樣性和提高水源涵養功能.“多點”指由生態源地內轎子山、滇池等重要生態保護區組成的生態核心點,此類區域為物種提供優越的棲息條件.本研究結果與2020年發布的《昆明市城市設計導則(試行)》基本一致.

圖4 昆明市生態廊道及區域分布特征

圖5 昆明市生態安全格局

2.5 生態夾點識別

基于電路理論識別生態夾點,廊道最高電流密度為20.79,提取高電流密度區域作為生態夾點(圖6).昆明市共識別生態夾點27處,面積共計197.68km2,其中最大的夾點面積為47.62km2,最小的面積為1.07km2.空間分布上看,夾點主要位于南部地區,且大多分布于關鍵生態廊道和重要生態廊道上,其中宜良縣的夾點面積共計102.78km2,占比最大,而尋甸縣的夾點數量最多,共計6處(表2).疊合綜合阻力面顯示,生態夾點所處位置阻力較小,表明物種遷徙途中易于通過低阻力區域,其承擔的生態連通功能突出,是維持生態穩定的重點保護區域;疊合土地利用數據分析可知,夾點地類現狀以林地、草地和耕地為主,面積分別占比57.41%、25.42%和16.46%;疊合遙感影像顯示,部分夾點區域景觀生態結構面臨著石漠化、水土流失等生態風險,需強調此類區域的生態維護與管理,增強物種遷徙功能.

圖6 昆明市生態夾點

表2 昆明市生態夾點分布狀況

2.6 生態障礙點識別

累積電流恢復高值區域即為生態障礙點(圖7).昆明市共識別33處生態障礙點,面積共計155.84km2,其中最大一處障礙點面積為18.88km2,最小一處面積為0.86km2.空間分布上看,障礙點主要處于鐵路、高速公路等交通要道周圍區域,且環滇池生態保護區的障礙點數量多、面積廣,需強調滇池周圍區域的生態修復;障礙點主要位于南部地區,其中呈貢區的障礙點面積共計33.39km2,占比最大,石林縣次之,為24.24km2,在障礙點數量上呈貢區與西山區并列最多,共計5處(表3).與土地利用數據疊合分析可知,生態障礙點地類現狀以草地、耕地、林地、建設用地和水域為主,面積分別占比36.06%、24.71%、20.74%、14.35%和3.86%;與綜合阻力面和遙感影像疊合顯示,面積較大的障礙點處于建設用地或建設用地周圍輻射區域,其特點是人類活動干擾嚴重,生態阻力大,對景觀連通性存在割裂行為.

圖7 昆明市生態障礙點

表3 昆明市生態障礙點分布狀況

2.7 關鍵區域生態修復策略

基于電路理論識別的生態節點連通性強但生態脆弱,需開展系統性生態修復工程以保障源地間的物質能量流動,提升生態系統服務能力.識別的夾點與障礙點存在區域重疊現象,重疊面積共計25.95km2,說明此處物種遷徙頻率高但運動受阻,為保障達到修復效果,建議重疊區域統一修復.綜合分析昆明市關鍵區域地類現狀及“三區”特征,提出切實有效的保護和修復措施.

2.7.1 生態夾點區域 由于其生態本底特征較好,建議以自然保護為主、人為修復為輔,提出如下保護措施:

針對中部高原湖盆生態區的夾點:以水源涵養林建設為主,加強城市植被培護,提高城市生態系統服務價值.加強林草資源監管,控制生態景區游客量,降低人為活動干擾,促進群落自身演替,為物種遷徙、棲息提供良好的生態空間.推行生態農業并構建耕地林帶,提高耕地生境.

針對東南部巖溶山原生態區的夾點:對大型自然森林實施封山育林,降低林地景觀破碎度.引入小型生態斑塊,打造異質化生態空間,防止石漠化.調整和改善耕地土地利用,發展有機農業,保護農田生態環境.加強河流、水庫植被廊道帶建設,建立河流保護區.

針對北部中高山河谷生態區的夾點:強調林種搭配,優化低效林樹種結構,發展生態公益林,改善森林的數量和質量,提升植被豐度和水土保持能力.實施草地植被保育,促進林草生態鏈發展.實行綠色農業、林農混作,保護土壤環境.

2.7.2 生態障礙點區域 該區域人類活動頻繁,為降低生態流動阻力,有效改善景觀連通性,建議采取人為修復與自然保護并重的方式,提出如下修復措施:

針對中部高原湖盆生態區的障礙點:對重要水源涵養區實施封山育林,擴大林草面積,提升城市碳匯能力.推動農用地整治工程,改善耕地環境.優化建設用地結構,移除低效建設用地;推進城市內部綠廊、綠楔、綠心建設,營造城市綠色空間,緩解熱島效應,為動物遷徙提供短途棲息地.優化道路布局,避讓周圍生態用地,設施“涵洞”“綠橋”等野生動物遷徙通道并設置警示牌.加強河流湖泊污染治理、清淤,強化湖濱植被緩沖帶建設,控制污水排放,提高水生態系統活力.

針對東南部巖溶山原生態區的障礙點:發展亞熱帶生態經濟林,加大植樹、植草力度,修復植被退化區,保護土層地表結構,防治石漠化.實施低效耕地退耕還林、還草,降低耕地利用強度,增加耕地生態系統生物多樣性.修整鄉村道路,提升道旁植被豐度,減少物種遷徙的影響.

針對北部中高山河谷生態區的障礙點:對高山河谷生態區實施封山育林、育草,降低滑坡、泥石流等風險.修復退化耕地,整治農用地.提升農村居民點植被覆蓋度,零星居民點可根據居民意愿實行合村并居,優化居民點結構.修復峽谷河流、水庫坑塘,及時清淤,保護水源.

3 討論

昆明是長江經濟帶上游地區重要的生態保護屏障,開展國土空間生態修復和統籌山水林田湖草系統治理,具有保護生物多樣性、提升區域生態系統服務能力的實際意義.本文融合生態系統服務重要性評估、景觀連通性評價和生態保護紅線識別生態源地,彌補以往研究識別方法單一且缺乏理論支撐的不足,識別結果更能體現源地的生態核心作用.基于地表覆蓋、地形條件和生態脅迫的多要素構建綜合阻力面,可以揭示不同地類內部的微觀生態阻力起伏狀態和體現空間異質性,保障生態廊道提取的有效性.利用電路理論的模擬物種隨機游走和識別生態節點的優勢,有效識別生態廊道寬度和表達區域景觀連通性,直觀反饋物種棲息和覓食范圍;針對識別的生態保護修復關鍵區域開展國土空間生態修復工程更具全域性和系統性.

本文基于InVEST模型和電路理論構建了昆明市生態安全格局并識別國土空間生態保護修復區域.但生態夾點成本加權距離、生態障礙點搜索迭代半徑的閾值設定需要在實踐中結合實際情況調整;關鍵區域修復后景觀連通性的提升程度仍需進一步研究與分析.未來研究應綜合考慮城鎮化進程中建設用地需求,結合行政區與外圍地區生態狀況,避免生態源地存在割裂行為,探索更具體的昆明市生態修復關鍵區域范圍.為準確了解生態系統演化的驅動機制,確定生態系統修復的參照系,今后診斷和識別國土空間生態修復問題需開展長時間序列的生態系統演變及驅動機制分析研究.此外,將基于自然的解決方案(NBS)的生態修復理念融入國土空間生態修復,以及不同情景下的生態修復重點和順序是未來研究的重點.

4 結論

4.1 昆明市生態源地數量為34個,面積共計6421.95km2,地類現狀以生境較高的林地為主.生態廊道數量為67條,長度共計859.72km,其中關鍵生態廊道15條,重要生態廊道24條,一般生態廊道28條,長度分別為51.11,170.17,638.44km.空間分布上,源地和廊道分別呈西多東少和東長西短的狀態.結合昆明市山水特征,構建“一環、三區、三屏、六軸、多點”的生態安全格局.

4.2 昆明市識別待修復的生態夾點27處,面積共計197.68km2,地類現狀以林地、草地和耕地為主,主要分布南部地區;生態障礙點33處,面積共計155.84km2,地類現狀以草地、耕地、林地、建設用地和水域為主,主要分布于南部地區的鐵路、高速公路等交通要道周圍,且環滇池生態區分布較多.夾點和障礙點重疊面積為25.95km2.

4.3 綜合昆明市兩類待修復區域的空間分布特征、地類現狀,立足于生態安全格局的“三區”生態特征,分別提出生態保護修復策略:生態夾點以自然保護為主、人為修復為輔,生態障礙點則人為修復與自然保護并重.

[1] 付 剛,肖能文,喬夢萍,等.北京市近二十年景觀破碎化格局的時空變化[J]. 生態學報, 2017,37(8):2551-2562.

Fu G, Xiao N W, Qiao M P, et al. Spatial-temporal changes of landscape fragmentation patterns in Beijing in the last two decades [J]. Acta Ecologica Sinica, 2017,37(8):2551-2562.

[2] Simmonds J S, Sonter L J, Watson J E M, et al. Moving from biodiversity offsets to a target‐based approach for ecological compensation [J]. Conservation Letters, 2020,13(2):e12695.

[3] De León L F, Sharpe D M T, Gotanda K M, et al. Urbanization erodes niche segregation in Darwin's finches [J]. Evolutionary applications, 2019,12(7):1329-1343.

[4] 易 行,白彩全,梁龍武,等.國土生態修復研究的演進脈絡與前沿進展[J]. 自然資源學報, 2020,35(1):37-52.

Yi X, Bai C Q, Liang L W, et al. The evolution and frontier development of ecological restoration research [J]. Journal of Natural Resources, 2020,35(1):37-52.

[5] 韓 博,金曉斌,項曉敏,等.基于“要素—景觀—系統”框架的江蘇省長江沿線生態修復格局分析與對策[J]. 自然資源學報, 2020,35(1): 141-161.

Han B, Jin X B, Xiang X M, et al. Exploration of ecological restoration pattern and countermeasure along the Yangtze River in Jiangsu province based on the "element-landscape-system" framework [J]. Journal of Natural Resources, 2020,35(1):141-161.

[6] 楊艷平,羅福周,王博俊.基于樸門設計的煤礦廢棄地生態修復規劃研究[J]. 自然資源學報, 2018,33(6):1080-1091.

Yang Y P, Luo F Z, Wang B J. Research on ecological restoration planning of coal mine wasteland based on permaculture design [J]. Journal of Natural Resources, 2018,33(6):1080-1091.

[7] 王子建,胡 婧,張 晨,等.景觀湖泊黑臭水體生態修復措施和效果——以武漢市金湖生態修復工程為例[J]. 環境工程學報, 2022, 16(5):1702-1712.

Wang Z J, Hu J, Zhang C, et al. Ecological restoration measures and effects of black and odorous water bodies in landscape lakes—Taking Jinhu ecological restoration project in Wuhan city as an example [J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022,16(5):1702- 1712.

[8] 孫乾照,林海英,張美琦,等.濱海鹽沼濕地生態修復研究進展[J]. 北京師范大學學報(自然科學版), 2021,57(1):151-158.

Sun Q Z, Lin H Y, Zhang M Q, et al. Ecological restoration of coastal salt marsh [J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2021,57(1):151-158.

[9] 王晨旭,劉焱序,于超月,等.國土空間生態修復布局研究進展[J]. 地理科學進展, 2021,40(11):1925-1941.

Wang C X, Liu Y X, Yu C Y, et al. Research progress on the arrangement of territorial ecological restoration [J]. Progress in Geography, 2021,40(11):1925-1941.

[10] 方 瑩,王 靜,黃隆楊,等.基于生態安全格局的國土空間生態保護修復關鍵區域診斷與識別——以煙臺市為例[J]. 自然資源學報, 2020,35(1):190-203.

Fang Y, Wang J, Huang L Y, et al. Determining and identifying key areas of ecosystem preservation and restoration for territorial spatial planning based on ecological security patterns: A case study of Yantai city [J]. Journal of Natural Resources, 2020,35(1):190-203.

[11] 劉金花,楊 朔,呂永強.基于生態安全格局與生態脆弱性評價的生態修復關鍵區域識別與診斷——以汶上縣為例[J]. 中國環境科學, 2022,42(7):3343-3352.

Liu J H, Yang S, Lv Y Q. Identification and diagnosis of critical areas for ecological rehabilitation based on eco-security patterns and ecological vulnerability assessment - a case study over Wenshang County [J]. China Environmental Science, 2022,42(7):3343-3352.

[12] Zhang H, Li J, Tian P, et al. Construction of ecological security patterns and ecological restoration zones in the city of Ningbo, China [J]. Journal of Geographical Sciences, 2022,32(4):663-681.

[13] 彭 建,李慧蕾,劉焱序,等.雄安新區生態安全格局識別與優化策略[J]. 地理學報, 2018,73(4):701-710.

Peng J, Li H L, Liu Y X, et al. Identification and optimization of ecological security pattern in Xiong'an New Area [J]. Acta Geographica Sinica, 2018,73(4):701-710.

[14] 韓宗偉,焦 勝,胡 亮,等.廊道與源地協調的國土空間生態安全格局構建[J]. 自然資源學報, 2019,34(10):2244-2256.

Han Z W, Jiao S, Hu L, et al. Construction of ecological security pattern based on coordination between corridors and sources in national territorial space [J]. Journal of Natural Resources, 2019, 34(10):2244-2256.

[15] 潘竟虎,李 磊.利用OWA和電路模型優化黃河流域甘肅段生態安全格局[J]. 農業工程學報, 2021,37(3):259-268.

Pan J H, Li L. Optimization of ecological security pattern in Gansu section of the Yellow River Basin using OWA and circuit Model [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021,37(3):259-268.

[16] Wei Q, Halike A, Yao K, et al. Construction and optimization of ecological security pattern in Ebinur Lake Basin based on MSPA- MCR models [J]. Ecological Indicators, 2022,138:108857.

[17] 杜雨陽,王征強,于慶和,等.基于生境質量模型和電路理論的區域生態安全格局構建——以秦嶺(陜西段)為例[J]. 農業資源與環境學報, 2022,39(5):1069-1078.

Du Y Y, Wang Z Q, Yu Q H, et al. Construction of a regional ecological security pattern based on a habitat quality model and circuit theory:A case study of the Qinling Mountains(Shaanxi section) [J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2022,39(5):1069-1078.

[18] 劉 林,雷冬梅,冉玉菊,等.基于生態系統服務功能的滇池流域關鍵性生態用地識別[J]. 農業工程學報, 2021,37(11):277-284.

Liu L, Lei D M, Ran Y J, et al. Identification of critical ecological land in Dianchi Watershed based on the perspective of ecosystem service function [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021,37(11):277-284.

[19] 王秀明,趙 鵬,龍穎賢,等.基于生態安全格局的粵港澳地區陸域空間生態保護修復重點區域識別[J]. 生態學報, 2022,42(2):450-461.

Wang X M, Zhao P, Long Y X, et al. Identification of key areas of land space ecological protection and restoration based on the pattern of ecological security in Guangdong, Hong Kong and Macau [J]. Acta Ecologica Sinica, 2022,42(2):450-461.

[20] Wang Z Y, Luo K Y, Zhao Y H, et al. Modelling regional ecological security pattern and restoration priorities after long-term intensive open-pit coal mining [J]. Science of the Total Environment, 2022, 835:155491.

[21] 黃木易,岳文澤,馮少茹,等.基于MCR模型的大別山核心區生態安全格局異質性及優化[J]. 自然資源學報, 2019,34(4):771-784.

Huang M Y, Yue W Z, Feng S R, et al. Analysis of spatial heterogeneity of ecological security based on MCR model and ecological pattern optimization in the Yuexi county of the Dabie Mountain Area [J]. Journal of Natural Resources, 2019,34(4):771-784.

[22] 趙 偉,鄒欣怡,蒲海霞.成渝地區雙城經濟圈生態安全格局構建[J]. 中國環境科學, 2021,41(5):2423-2433.

Zhao W, Zou X Y, Pu H X. Construction of ecological security pattern in Chengdu-Chongqing twin-city economic circle [J]. China Environmental Science, 2021,41(5):2423-2433.

[23] Peng J, Zhao S, Dong J, et al. Applying ant colony algorithm to identify ecological security patterns in megacities [J]. Environmental modelling & software: with environment data news, 2019,117:214-222.

[24] Huang K, Peng L, Wang X, et al. Integrating circuit theory and landscape pattern index to identify and optimize ecological networks: a case study of the Sichuan Basin, China [J]. Environmental science and pollution research international, 2022,29(44):66874-66887.

[25] Dickson B G, Albano C M, Anantharaman R, et al. Circuit-theory applications to connectivity science and conservation [J]. Conservation Biology, 2019,33(2):239-249.

[26] 趙曉冏,王 建,蘇軍德,等.基于InVEST模型和莫蘭指數的甘肅省生境質量與退化度評估[J]. 農業工程學報, 2020,36(18):301-308.

Zhao X J, Wang J, Su J D, et al. Assessment of habitat quality and degradation degree based on InVEST model and Moran index in Gansu Province, China [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020,36(18):301-308.

[27] 陳田田,彭 立,王 強.基于生態系統服務權衡的生態安全多情景決策[J]. 中國環境科學, 2021,41(8):3956-3968.

Chen T T, Peng L, Wang Q. Scenario decision of ecological security based on the trade-off among ecosystem services [J]. China Environmental Science, 2021,41(8):3956-3968.

[28] 劉 嬌,郎學東,蘇建榮,等.基于InVEST模型的金沙江流域干熱河谷區水源涵養功能評估[J]. 生態學報, 2021,41(20):8099-8111.

Liu J, Lang X D, Su J R, et al. Evaluation of water conservation function in the dry-hot valley area of Jinsha River Basin based on InVEST model. [J]. Acta Ecologica Sinica, 2021,41(20):8099-8111.

[29] 陳 昕,彭 建,劉焱序,等.基于“重要性—敏感性—連通性”框架的云浮市生態安全格局構建[J]. 地理研究, 2017,36(3):471-484.

Chen X, Peng J, Liu Y X, et al. Constructing ecological security patterns in Yunfu city based on the framework of importance- sensitivity- connectivity [J]. Geographical Research, 2017,36(3):471-484.

[30] 劉世梁,侯笑云,尹藝潔,等.景觀生態網絡研究進展[J]. 生態學報, 2017,37(12):3947-3956.

Liu S L, Hou X Y, Yin Y J, et al. Research progress on landscape ecological networks [J]. Acta Ecologica Sinica, 2017,37(12):3947-3956.

[31] 曹秀鳳,劉兆順,李淑杰,等.基于生態安全格局的國土空間生態修復關鍵區域識別——以吉林省松原市為例[J]. 中國環境科學, 2022, 42(6):2779-2787.

Cao X F, Liu Z S, Li S J, et al. Identification of key areas of ecological protection and restoration based on the pattern of ecological security: A case of Songyuan City, Jilin province [J]. China Environmental Science, 2022,42(6):2779-2787.

[32] 趙筱青,譚 琨,易 琦,等.典型高原湖泊流域生態安全格局構建——以杞麓湖流域為例[J]. 中國環境科學, 2019,39(2):768-777.

Zhao X Q, Tan K, Yi Q, et al. Construction of ecological security pattern in typical plateau lake basin——A case of the Qilu lake basin [J]. China Environmental Science, 2019,39(2):768-777.

[33] 王海云,匡耀求,文薪薦,等.粵港澳大灣區生態網絡構建及廊道優化[J]. 中國環境科學, 2022,42(5):2289-2298.

Wang H Y, Kuang Y Q, Wen X J, et al. Ecological network construction and corridor optimization in Guangdong-Hong Kong- Macao Greater Bay Area [J]. China Environmental Science, 2022, 42(5):2289-2298.

[34] 林伊琳,趙俊三,陳國平,等.基于MCR-FLUS-Markov模型的區域國土空間格局優化[J]. 農業機械學報, 2021,52(4):159-170,207.

Lin Y L, Zhao J S, Chen G P, et al. Optimization of regional territory space pattern based on MCR-FLUS-Markov Model [J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2021,52(4):159- 170,207.

[35] 馬才學,楊蓉萱,柯新利,等.基于生態壓力視角的長三角地區生態安全格局構建與優化[J]. 長江流域資源與環境, 2022,31(1):135-147.

Ma C X, Yang R X, Ke X L, et al. Construction and optimization of ecological security pattern in Yangtze River Delta based on the perspective of ecological pressure [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2022,31(1):135-147.

[36] 陶培峰,李 萍,丁 憶,等.基于生態重要性評價與最小累積阻力模型的重慶市生態安全格局構建[J]. 測繪通報, 2022,(1):15-20,38.

Tao P F, Li P, Ding Y, et al. Construction of ecological security pattern based on ecological importance assessment and minimum cumulative resistance model in Chongqing city [J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2022,(1):15-20,38.

[37] McRae B H, Dickson B G, Keitt T H, et al. Using circuit theory to model connectivity in ecology, evolution, and conservation [J]. Ecology, 2008,89(10):2712-2724.

[38] Brad H M, Sonia A H, Paul B, et al. Where to restore ecological connectivity? Detecting barriers and quantifying restoration benefits [J]. PLoS ONE, 2012,7(12):e52604.

Identification of key areas for the ecological restoration of territorial space in Kunming based on the InVEST model and circuit theory.

QIN Bin-gui1,2,3, LIN Yi-lin1,2,3*, ZHAO Jun-san1,2,3, CHEN Guo-ping1,2,3, HE Wan-cai1,2,3, Lü Qing-zhou1,2,3

(1.Faculty of Land Resources Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China；2.Key Laboratory of Geospatial Information Integration Innovation for Smart Mines, Kunming 650093, China；3.Science and Technology Innovation Team of Natural Resources Spatial Information Integration and Application in Yunnan Universities, Kunming, 650211, China)., 2023,43(2)：809～820

Taking Kunming as a case study area, an ecological security pattern was built based on the InVEST model, landscape connectivity evaluation and circuit theory to identify the key areas for the ecological restoration of territorial space. According to the research, there were 34 ecological source areas in Kunming with an area of 6421.95km2, exhibiting a distribution pattern of being “denser in the west and sparser in the east” and “concentrated in the north and scattered in the south”. 67 ecological corridors were extracted with a total length of 859.72km; the corridors show a spatially variable distribution, forming the ecological security pattern of “one ring, three districts, three screens, six axes and multiple points”; 27 ecological pinches and 33 ecological barriers were identified, forming the key areas for ecological restoration, respectively covering 197.68 and 155.84km2, mostly in southern Kunming. Considering the geographical features and current land types of the key areas, two restoration strategies were proposed, namely, the strategy with natural conservation as the main body and human restoration as the supplement and exerting equal stress on human restoration and natural conservation. The research provided a reference for the ecological restoration of municipal territorial space.

InVEST model；circuit theory；ecological security pattern；ecological restoration of territorial space；identification of key area

X171.4

A

1000-6923(2023)02-0809-12

覃彬桂(1997-),男,廣西貴港人,昆明理工大學碩士研究生,主要從事景觀生態與土地利用、國土空間生態修復方向研究.

2022-06-27

國家自然科學基金資資助項目(41761081);云南省基礎研究計劃項目(202201AU070112);昆明理工大學引進人才科研啟動基金資助項目(KKZ3202021055);云南省哲學社會科學規劃項目(PY202129)

* 責任作者, 講師, 601960754@qq.com