基于复杂网络理论的区域生态空间网络格局及稳定性测度

李子豪 陈卉 万山霖 卢江林

摘要： 研究以长三角地区为例，综合多项生态系统服务评价识别生态源地，运用最小成本路径模型构建生态空间网络并概化为拓扑结构。基于复杂网络理论，将生态网络的稳定性测度进行拆解，静态上对生态网络的整体结构性特征、斑塊与廊道的中心性进行评价，动态上借助节点移除实验，模拟随机自然灾害和刻意人为破坏2种情景，分析其网络结构的变化趋势。研究结果表明：1）长三角内生态网络呈现“一核多廊”的空间格局，以浙皖交界的山地为核心向外扩展;2）生态网络拓扑结构具有无标度网络特征，不具备小世界特性，能量流动存在一定的滞塞性;3）长三角生态网络受城镇建设发展的胁迫较大，相较于随机自然灾害情景，人为破坏下生态网络稳定性变化更加敏感;4）维持一定规模的生态空间并重点保护高中心性的节点和廊道，均可保障生态网络的稳定性。基于上述结论，研究提出重点保护宣城—南京—常州和大别山—黄山2条重要的生态廊道，并结合网络稳定性测度的阈值提出生态空间差异化的管控策略。

关键词： 生态空间网络，稳定性测度，复杂网络理论，长三角地区

DOI： 10.12169/zgcsly.2021.04.25.0002

Spatial Pattern and Stability Measurement of Regional Ecological

Space Network Based on Complex Network Theory：

A Case Study of Yangtze River Delta

Li Zihao1Chen Hui1Wan Shanlin1Lu Jianglin2

（1.College of Architecture and Urban Planning， Tongji University， Shanghai， 200092， China;

2.School of Architecture and Urban Planning， Chongqing University， Chongqing， 400030， China）

Abstract： Taking the Yangtze River Delta as an example， this study integrates a number of ecosystem services evaluation to identify the ecological source， and uses the minimum cost path model to construct the ecological space network and then generalize it into a topological structure. Based on the complex network theory， the measurement of ecological network stability is disassembled to statically evaluate the structural characteristics of the ecological network and the centrality of patches and corridors， and dynamically simulate the 2 scenarios of random natural disasters and deliberate human destruction with the help of node removal experiments to analyze the changing trend of the network structure for both scenarios. The results show that： 1） The ecological network in the Yangtze River Delta presents a spatial pattern of “one core and many corridors”， which spreads with the mountainous areas at the junction of Zhejiang and Anhui provinces as the core; 2） The topological structure of ecological network has the scale-free network characteristics， which does not have the characteristics of small world， and there is a certain stagnation in energy flow; 3） The ecological network in the Yangtze River Delta is more threatened by urban development， and compared with the random natural disaster scenario， human destruction makes the stability of ecological network more sensitive;4） Maintaining a certain scale of ecological space and focusing on the protection of nodes and corridors with high centrality can ensure the stability of ecological networks. Based on the above conclusions， we propose the prioritized protection of two important ecological corridors， such as Xuancheng-Nanjing-Changzhou line and Dabieshan-Huangshan line， and the threshold of network stability measurement should be taken into consideration to clarify the management strategies of ecological spatial differentiation.

Keywords：ecological space network， stability measurement， complex network theory， Yangtze River Delta

科學谋划国土空间开发保护格局，探讨城镇、农业、生态三类功能用地在空间上的配置，寻求一条生态环境与城市发展相耦合的道路，成为新时期国土空间规划的必然趋势[1-7] 和构建全域全要素管理的关键步骤[8] 。基于生态系统服务功能测度的结论，如何实现地域功能优化分区及指导“三区三线”的划定，仍然是现阶段国土空间规划实践中亟需解决的问题[9-10] 。在此背景下，本文试图运用复杂网络理论中的相关研究方法，以长江三角洲（以下简称为长三角地区）为例，探讨区域生态空间网络格局架构与特征，通过网络 特征分析和稳定性测度进行结构性解析，从而引申出区域生态空间网络规划研究和实践的相关思考。

1 生态空间网络的内涵与研究进展

1.1 生态空间网络的构建方法研究

人类活动导致的景观破碎化和生境面积萎缩已经严重危害了生态系统服务功能的完整性[11-12] 。生态空间网络能有效联系各类生态斑块主体，从而维护生态系统的完整性与可持续性[13-14] 。国内外学者从20世纪90年代开始关注生态空间网络研究，在生物多样性保护[15] 、景观规划[16] 等方面有较多的研究积累，逐渐形成了“源地识别—阻力面构建—廊道提取—判定安全格局”的基本范式[17] 。确定生态源地的方法主要分为3类：一是直接选取自然保护区、风景名胜区或大面积林地[18] ;二是从生态系统服务角度构建指标体系对斑块的重要性进行评价[19] ;三是基于景观连接度，运用形态学空间格局分析 （MSPA）进行筛选[20] 。而在廊道识别方法上，基于用地类型的阻力面赋值并利用最小阻力模型（MCR）剖析景观生态安全格局已经成为主流[18，20-23] 。目前较多研究聚焦于网络结构识别及生态空间规划方案。而在后续的生态空间管控治理中，基于要素评价搭建的区域生态空间网络的效益仍然值得探讨。

1.2 图论视角下生态空间网络特征研究

基于图论法的景观连接度模型相较于基于个体的模型，具有较简单的结构模式，近年来成为定量分析生态网络结构特征的重要手段[11，24] 。现有计算模型主要分为2种类型：其一，以节点在网络中的静态属性，如节点度、中心性、流入流出通量等指标，确定斑块的保护等级，并通过实证研究证实其与重要性评价结果具有一致性[25] ;其二，从节点对生态网络整体连接度的影响力出发，引入整体连通性指数（IIC）和可能连通性指数（PC），定量测度网络结构动态变化中每一斑块对维持景观连接度及网络生态系统服务功能价值的贡献，从而评价斑块的重要性[26] 。

这些方法均局限在研究斑块对系统形态连接的静态影响程度，并未将人类活动的干扰纳入考虑，所以生态空间网络在面对城市建设扩张的胁迫下，网络整体效能能否继续保持稳定仍不确定。此外，从国土空间规划的管理逻辑上看，生态效益最大化往往并不意味着综合效益最高[27] ，故在实际治理中需寻找可保障生态安全的阈值，即在保持生态空间网络稳定性的前提下，寻找人类活动与之的最佳耦合关系。基于这一判断，本文在现有生态空间网络研究的基本框架上，引入人类活动干扰的变量设计移除实验，衡量不同情景下生态网络效能的变化趋势，从而识别出对维持网络结构具有重要作用的斑块和廊道，实现更具针对性及差异化的管控，以期为区域生态规划和治理提出理论依据和引导。

2 研究区域与研究方法

2.1 研究区域概况

长三角地区包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省全域。全区国土面积35.8万 km2 ，约占全国土地总面积的3.73%。地势南高北低，地形以平原为主，绝大部分地区海拔100 m以下，西南和南部有低丘、山地分布。境内河流水系丰富，江河湖泊密布。

长三角地区作为我国城镇化程度最高的地区之一，区域内人类活动对生态空间的逐步蚕食已经造成区域生态系统服务供给能力降低、生物多样性遭到威胁、水土流失与雨洪调节等生态环境风险日趋严重等问题[28-31] ，亟须构建合理的生态安全格局，以解决人与环境的协调发展问题，《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》（以下简称为《发展纲要》）中亦明确提出在全区内构建跨区域跨流域的生态网络。

2.2 数据来源与数据处理

本研究基础数据包括土地利用现状、多年平均降雨数据、土壤类型、植被类型、归一化植被指数产品（NDVI），植被净初级生产力数据（NPP），数字高程模型（DEM）、地表蒸散发数 据、生态系统类型、国家级及省级自然保护区名录、生态功能区划等，栅格分辨率统一为1 km×1 km。

2.3 研究方法

本研究通过生态系统服务重要性评价，结合自然保护地体系和生态功能区划进行校正以提取生态功能极重要区斑块作为生态源地，运用最小成本路径模型，构建生态空间网络并进行拓扑结构提取。基于复杂网络理论，选择相应指标对生态网络特征及斑块与廊道的中心性进行评价，了解生态网络的层级、效率和连接度，明晰不同斑块、廊道在整个网络中的作用。基于上述结论对生态空间网络进行优化布局。

2.3.1 生态系统服务功能重要性评价

生态系统服务功能重要性评价是在分析区域主要生态系统类型及生态过程的基础上，确定对保障区域生态安全格局与维护特殊生态功能较为重要的区域分布[32-33] 。本文选取水源涵养、水土保持、生物多样性3类服务，具体评价模型参考生态环境部于2017年5月公布的《生态保护红线划定指南》。

2.3.2 区域生态网络构建

运用Guidos软件对极重要区斑块进行MSPA分析，提取其核心区作为生态源地。生态廊道采用最小成本路径模型提取，生态阻力面参考张豆等[21] 、邓金杰等[34] 对高度城市化地区生态廊道的相关研究，按照景观用地类型进行赋值，以生态源地的质心互为源汇目标，生成最小成本路径。进一步将生态源地视为节点、生态廊道视为边进行拓扑化处理，后续拓扑形态分析均借助Python语言中的NetworkX包进行运算。

2.3.3 生态空间网络特征分析

取节点度及度分布、平均路径长度和聚类系数作为测度指标对网络基本静态特征进行描述。指标计算时选择无向网络，网络中边的长度为累计阻力值。

生态节点度是指生态节点所连接的廊道数量，其统计学特征可说明生态网络的层级结构关系[35-36] 。平均路径长度是对于网络中任意2个节点的最短路径长度进行计算后得到的平均值，当路径长度过大时，维持该生态网络运转也需要消耗更多能量，故可表征整个生态网络物质流动的畅通性[37] 。聚类系数反映的是节点与各邻接点之间的联系程度，聚类系数越大则节点的邻接点之间的联系越频繁，平均聚类系数越大则生态节点之间的联系越紧密[25] 。

2.3.4 生态空间网络斑块重要性测度

选取复杂网络理论中的度中心性、中介中心性、邻近中心性3个测度指标，定量评价节点在生态网络中的相对重要性。度中心性指该节点连接到其他节点的数目，表征斑块连接的紧密性。中介中心性是网络中任意2个节点最短路径通过某节点的次数，是反映一个斑块在其他2个斑块最短路径上担任“桥梁”的次数。邻近中心性反映在网络中某一节点与其他节点之间的接近程度，以1个节点到其他各节点的最短路径距离平均值的倒数表示，在生态网络中可表明该节点处于相对中心位置，体现较强的可达性和踏脚石作用[23] 。

2.3.5 生态空间网络稳定性测度

测度生态系统在遇到干扰时，维持生存及延续的特性，即稳定程度，可在移除实验的基础上参考通信工程、交通等领域鲁棒性的相关方法[38-39] ，分为2种场景进行移除实验。一种是随机去掉节点的“随机攻击”策略，反映在遇到突发自然灾害情景下生态网络效能的变化趋势;另一种则是“刻意攻击”，引入“人类活动干扰半径”控制情景模拟破坏的起始方向，将现有各类城乡建设用地视为威胁源，依据吴健生等[40] 提出的建设用地发展对生态用地的最大影响半径，以1 km，3 km，5 km， 10 km 为半径进行多环缓冲区分析，优先攻击易受人为活动干扰的生态节点。在同一圈层内的节点按照3种中心性标准化后的值取平均数由高到低排列，并基于上述2个步骤确定每个节点的移除次序，以观察生态网络效能的变化。

复杂网络中全局效率值为网络中每2个节点之间距离倒数的平均数，可用于表示网络内物质能量流的运行能力。最大连接子图大小的变化表征则可以反映网络的整体破碎情况，故在移除实验过程中选择这2个指标来测度网络效能的变化趋势[38， 41] 。全局效率的公式为：

[38， 41] 。全局效率的公式为：

E= 2 N（N-1） ∑ i≤j1 d ij

（1）

式（1）中，N为节点总数，d ij 为2个节点之间的距离。

3 长三角地区生态空间网络特征与稳定性

3.1 生态空间网络格局

从生态系统服务测度结果看，长三角地区水源涵养服务重要区主要位于南部山地丘陵地区及长江、太湖、杭州湾、巢湖等重要水域;水土保持服务重要区主要位于浙江南部及浙皖交界的山地及安徽西部的大别山区;生物多样性保护重要区则广泛分布于各级重要的自然保护地周围及区域重要的林地、湿地。这些地区整体上与自然生态系统类型密切相关，即植被覆盖较好，城市建设扩张等人类活动干扰也较少，具有重要的区域生态价值。

将上述各类生态系统服务测度所得的重要区叠加，进行MSPA分析（图1），对识别出的核心区斑块按面积降序排列，遵从以最低限度的生态结构维持最高效生态系统服务的原则[42] ，筛除大量小面积、零碎的生态空间，最终确定20个生态源地，其可提供区域约90%的生态系统服务功能。 在此基础上，共提取生态廊道总长度为11 289 km， 覆盖范围广并连通所有生态源地。

从空间格局上看，研究范围内南北呈现较大差异：南部地区斑块面积大，廊道成短树枝状分布;而北部地区生态廊道则以带状自南向北、自西向东延伸。生态廊道穿越的用地类型以林地、湿地及农田为主，但在苏南地区也存在多条廊道穿越城市建成区的情况，说明长三角地区的生态网络格局的确受到高密度城镇化的影响，城市扩展对生态空间的胁迫较强。

3.2 生态空间网络特征

3.2.1 生态网络结构

对区域内生态网络的拓扑结构进行概化提取，共生成138个节点及225条边（图2），实现所有斑块之间的全连通。其网络平均度为3.15，即每个节点平均与其他约3个节点相连，整个网络的连通性尚可。在大别山区和浙南山地等大型斑块边缘地带，多条源内廊道在此汇集并形成一条源间廊道向外延展，说明长三角地区整体的开发行为和农业生产开发强度已经较高，除不便于利用的山地丘陵地区外，其余用地中可选择的廊道走向单一，冗余度不足。

从节点度分布看，长三角地区生态网络结构既不服从幂律分布也不服从泊松分布，却又兼具两者特征。一方面，节点度的分布较为均匀，多数生态节点度的值为3或4，即该节点与3或4个节点间有廊道相连;另一方面，度较高的节点明显少于度较低的节点，少数节点对于整个生态网络仍起到重要的控制作用，但若将与斑块相连接的所有源间 廊道视为与斑块质心直接相连，则其无标度特征明显，相较于斑块面积最大的浙南山地，浙皖交界的山地丘陵在整个网络中起中枢作用。网络平均聚类系数为0.149，平均路径长度为8.17，不具有小世界特性，说明区域内潜在生态网络能量流動具有一定的滞塞性。

3.2.2 节点功能重要性

生态网络节点的3个中心度指标之间虽具有一定相关性，但高中心度节点分布特征在不同指标间存在显著差异（图3），说明不同生态节点在网络结构中发挥着不同的功能。度中心性最高节点主要位于浙皖交界山地、大别山区的边缘界面上，进而圈层状递减，说明在长三角地区南部大型斑块内的各生态节点连接紧密性较强，但其余生态节点细碎且零散，连通性较差。中介中心性高值点则明显以黄山、宣城为核心向北部带状延伸，其走向大致与《发展纲要》中所明确的宁杭生态走廊相同，部分节点串联林地生态系统与城市聚落生态系统，承担重要铰接作用。邻近中心性则呈现明显层级分布特征，其最高值集中分布于浙皖交 界山区，浙南山区和大别山区内节点次

之，江苏北部各节点值较低。这说明浙皖山地要素流动的可达性最高，在整个生态系统中占控制性地位，其两翼次之。根据3类中心性指标进行标准化处理，形成综合中心性评价，其整体结构与中介中心性的结构类似，节点重要性以黄山、宣城为核心向四周延伸递减，等级较低节点主要分布于区域北侧。

3.3 生态空间网络稳定性

3.3.1 随机攻击情景

随机攻击情景下，最大连接子图的变化整体上符合Logistics曲线变化趋势（图4），其曲线凹凸性变化点为网络中移除21个节点，意味着当生态网络中失效节点数量小于14%时，其最大连接子图的变化趋势较小，整体上网络结构可以维持现状;当超过这个阈值（14%），即表明生态网络结构受到巨大破坏，其破碎化程度快速提升。因此，可以判定14%节点失效比是维护网络整体结构的关键值。

当节点失效比达到40%，即移除网络中55个节点时，整个网络完全处于瘫痪状态，最大连接子图所包含的节点数量已不足30个，生态节点之间相互连通性差，已导致信息无法传递。而网络瘫痪前全局效率变化曲线整体较为平缓（图5），其趋势与节点的移除比例呈现强相关性。

3.3.2 刻意攻击情景

刻意攻击情景下，网络稳定性变化趋势与随机攻击情景类似，但由于长三角地区生态网络结构具有一定无标度的特征，其網络脆弱性明显高于随机攻击。从图4、图5的2种情景对比可知，在删除相同比例节点时，其连接子图及全局效率变化均快于随机攻击。此外，2条曲线随删除节点的增加，均表现出阶梯状下降趋势，说明在刻意攻击情境下，生态节点数量的变化虽有一定影响，但是重要度较高节点的删除对网络完整性与效率有至关重要的作用，一旦其被破坏，网络稳定性会受到重创。因此，保障生态空间结构良好和稳定，既要维持一定的生态节点数量，也要针对关键节点进行针对性的保护措施。

从刻意攻击情景下曲线的阶梯状下降态势看，综合重要性排序为7，15，23，61的4个节点对于网络的稳定性具有重要意义。节点7位于巢湖南岸，其起到连接江苏北部的生态节点与大别山地区的重要作用;节点23位于宁杭生态经济带的核心区域，其周围受到城市化发展的较强胁迫;节点15及节点61则位于浙皖山区重要廊道上，具有重要的生态价值。除节点15外，其他重要节点均不落在生态源地内，说明部分未处于重要生态空间内，且易被忽视为生态廊道的转折点或交汇点（如点23），但是对生态空间网络的整体稳定性发挥重要作用，故在规划时必须将其纳入考虑范畴。

4 结论与策略

4.1 研究结论

本研究通过多项生态系统服务功能测度和最小阻力模型，识别出长三角地区生态空间呈现“一核多廊”格局，以浙皖交界的山地为核心生态源地，沿多条重要生态廊道向外延展。受差异化的城镇开发水平影响，长三角地区南部生态廊道多分布于源地内部，源间廊道呈短树枝状分布，而北部地区生态廊道则以带状自南向北、自西向东延伸，部分穿越农业与城镇用地。

基于复杂网络理论对长三角生态空间网络进行概化，其拓扑结构具有无标度网络特征，不具备小世界特性，能量流动存在一定的滞塞性。从攻击场景的模拟结果看，长三角地区生态网络受城镇建设发展的胁迫较强，人为破坏对生态网络稳定性的影响强于随机自然灾害。维持一定规模的生态空间并重点保护高中心性的节点和廊道，均可保障生态网络的稳定性。

4.2 规划策略

4.2.1 长三角地区生态空间网络构建

目前，长三角核心区26个城市划定限制开发区面积10.2万m2 ，其中皖南—浙西—浙南和大别山生态屏障与本研究所识别的区域核心生态空间一致。但目前规划中所提出的长江生态廊道和淮河—洪泽湖生态廊道沿线现有的生态空间仍较为缺乏，而且大多位于城市发展的密集区，生态源地间连接性较弱。根据生态空间网络格局识别结论，长江及淮河沿岸各城市应重点关注滨水地区生态维育，并预留南北向延伸的带状生态空间。

从网络的稳定性来看，长三角地区生态空间网络部分重要廊道空间受到城镇建设发展的胁迫较大且冗余度不足，当受到破坏时往往对区域生态安全造成较大打击。其中宣城—南京—常州线和大别山—黄山线尤为关键，二者均穿越了高密度的建成环境，其与生产、生活空间相邻的界面易受到蚕食。在规划中对于核心区域应当实行严格的管控措施，辅以生态修复策略以加宽廊道宽度，保障网络整体生态安全。

4.2.2基于稳定性测度的生态空间差异化管控

将生态空间网络稳定性纳入生态规划考量范畴，可根据识别出的阈值，将长三角区域生态网络保护设为3个保护等级（禁止开发区、重点保护区和一般保护区），实行差异化管控，以维持生态安全。

由于节点失效比达到40%时，区域生态空间网络完全崩溃，故从生态底线角度来看，应保障总节点数量的60%纳入禁止开发区，实行严格的生态保护政策，限制人类开发活动。在空间选择上，应综合考虑生态系统服务评价与网络连通度，既包含具有突出的生态系统服务价值的重要斑块，也要关注重要生态廊道上具有串联及铰接作用的小规模生态空间。

由于超过14%的节点失效，生态网络效率和完整性巨幅下降，故允许有条件开发的一般保护区不应超过总生态节点数量的14%。可选择生态系统服务功能和连通度均较低的生态空间纳入此类保护等级，禁止对生态环境进行具 有严重破坏的生产生活开发活动，但是可以引入生态产业进行适当开发，同时应注重生态廊道的疏通。

其余生态空间应当纳入重点保护区，作为禁止开发区向城市建成区和一般保护区的过渡地带。一方面采取相应措施约束人类开发行为，注重生态功能的修复与提高;另一方面可以考虑以生态公园、郊野公园等形式，在保护的前提下发挥其文化服务功能。

在国土空间规划的大背景下，区域生态空间的规划管控逐步成为空间治理的核心。未来，可以将复杂网络中各指标的生态学意义进一步与生态空间的具体管控策略结合，进行更深入的思考。

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