基于MCR和重力模型下的厦门市生态空间网络构建

徐伟振，黄思颖，耿建伟，王心怡，傅伟聪，林双毅，董建文*

(1.福建农林大学 艺术学院、园林学院(合署)，福建 福州 350100；2.厦门市绿化中心，福建 厦门 361000)

快速城市化发展，促进和提高了公众生活水平，但也导致城市生态保护空间面积骤减、景观破碎化程度加剧等生态问题。生态网络空间退化、消失给城市动植物生存和人居环境带来严重威胁[1-2]。景观破碎度过高将削弱城市内部栖息地斑块间的连通性，阻碍正常景观生态运行与调节，损坏生态走廊的完整性[3-4]。生态网络营建[5-6]是提升城市生境质量较为重要的研究方法，它通过生态廊道(biological corridor)连接破碎化生境斑块，促进斑块内部物质能量交流和物种迁移，实现生态空间网络从结构连通至功能连通[7]。

20世纪90年代伊始，国内外学者围绕生态网络构建提出许多方法与模型[8-13]，其重点在于如何合理识别、选取生态源地及模拟生态廊道。形态学空间格局(morphological spatial pattern analysis,MSPA)分析法从景观类型、格局等角度出发，可较为科学地识别栖息地斑块。生态廊道是区域内部物质、能量传输的主要通道，也是动植物迁徙的重要途径，最小累积阻力模型[14-16](minimum cumulative resistance,MCR)在其建设过程中较具重要地位，其通常与MSPA分析法、景观连接指数和重力模型(gravity model,GM)结合，依据少量数据表达多样化结果，可全面考虑区域地形地貌、人力干扰等影响因素[14,17-19]。郭家新等[10]基于MCR和重力模型量化唐山市生态景观连通性，并分析其斑块的重要程度，较具合理性地构建唐山市生态空间网络；陈竹安等[16]通过MSPA与MCR等方法，模拟江西省余江县潜在生态廊道，为余江县生态空间网络规划提供科学指导。既往研究验证了MSPA、MCR模型等方法耦合运用已逐步成为生态网络格局分析的主要技术手段，对未来生态网络营建具有深远意义。

现有研究多局限于从景观格局、景观破碎度等角度模拟构建生态廊道[20-22]，忽略了斑块在景观生态廊道连接中的重要性，对生态廊道宽度阈值也欠缺考量。本研究基于MSPA、MCR和重力模型对厦门市不同重要性程度生态栖息地进行分级，通过设定不同宽度阈值的缓冲区模拟潜在生态廊道并构建生态空间网络，以期为厦门市构建更为完整结构的区域生态模式和区域生态保护管理，试图从综合性、稳定性等方面评价生态网络体系营建的科学性，也为今后其他沿海高密度建设区生态空间网络营建提供参考和借鉴。

1 研究区概况

厦门市是我国东南沿海地区重要的港口及风景旅游城市，拥有“国家生态园林城市”等美称。海洋环境将城市分为2部分：厦门岛和大陆，厦门岛包含思明区和湖里区，大陆由4个辖区组成(集美区、海沧区、同安区、翔安区)。整体地势由西北向东南倾斜，地形以滨海平原、台地和丘陵为主，地貌构成类型多样，有中山、低山、高丘、滩涂等，西北部多为中低山。截至2019年末，全市土面积1 700多km2，海域面积390多km2，全岛海岸线24 km，是福建省的第4大岛屿。

2 数据处理与研究方法

2.1 数据来源与处理

本研究数据主要来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)：1)30 m分辨率厦门市DEM高程；2)2021年2月15日30 m分辨率Landsat 8 OLI卫星遥感影像数字产品；3)厦门市开发边界图等。经查阅相关文献[2,6,23-25]，数据处理过程为：1)对遥感影像进行多光谱影像融合、辐射定标、大气校正及裁剪等预处理；2)采用多次邻近法(multiple proximity method)对数据进行重采样，得到30 m×30 m栅格图件。3)通过非监督分类(unsupervised classification)的最大似然法(maximum likelihood method)进行要素提取，结合Google Earth(http://www.earth.google.com/)进行目视解译，得到2021年厦门市土地利用分类图，将其分为建设用地、林地、水域、耕地、未利用地和草地共6种用地类型[23]；4)运用混淆矩阵[10]进行精度验证，总体精度达89.56%，基本满足此次研究所需精度。5)完成图件基本制作，将数据导入ArcGIS 10.5进行UTM投影，坐标系为WGS_1984(图1)。

2.2 研究方法

2.2.1 MSPA分析法 MSPA分析法[26-28]基于图形学原理对栅格图像进行识别、分割并解译其用地类型，进而生成像元层面的景观生态斑块。表1为MSPA景观类型及其含义，颜色符号详见Guidos Toolbox手册[11]。参照前人研究方法[3,10]，将林地、草地、水域、耕地作为前景，未开发用地和建设用地为背景，所有数据二值化栅格处理后，运用Guidos Toolbox 2.8软件，采用八领域图像细化分析法等图像处理手段进行MSPA分析(图2)。

表1 MSPA景观类型及含义

2.2.2 景观连接指数 景观连接指数可定量表征某种景观类型是否便于物种迁移或能量传递，对维持区域生态系统平衡具有重要意义。常用景观连接指数有斑块重要性指数(dI)、整体连通性指数(IIC)和可能连通性指数(PC)等，以上指数作为景观模式和景观功能的重要指标，可衡量区域层面核心斑块间连接程度[4,7]。通过景观连通性指数识别潜在生态源地并对其重要性进行评价，为生态空间网络营建奠定基础[28-29]。参考相关文献[10,14,20,24]及咨询相关领域专家学者，在此选用景观指数PC对核心区进行重要生态源地识别。

计算公式如下：

(1)

式中：AL——景观总面积；n——斑块总数；ai、aj——斑块i、j的面积；lij——斑块i至j最短路径长度；IPC——斑块间可能连通性指数；Pij——物种在斑块i、j间扩散的最大概率。

2.2.3 生态阻力面构建 生态物质在区域内流动需克服场地阻力(如坡度、高程、开发用地等)，在此选取4类因子(坡度、土地利用、MSPA、高程)、18个因素作为阻力指标。结合前人研究[3,9-10]，对各层阻力因子赋值并通过专家打分法得出阻力层权重系数及阻力值(表2)。

表2 阻力层权重及因子阻力值

生态阻力面模型构建方程如下：

VCR=∑RijWi

(2)

式中：VCR为第i个栅格单元综合生态安全指数；Rij为第i个栅格单元的第i个指标的安全指数；Wi为第i个指标的权重。

2.2.4 最小累积阻力模型(minimum cumulative resistance，MCR) 最小累积阻力模型可构建起始源地与目标源地间最短路径，反映物质在生态源地间流动所需克服最少阻力的成本距离。

MCR模型构建方程如下：

(3)

式中：f为反映MCR与变量Dij和Ri之间正比关系的函数；Dij为物质或能量从j至i的空间距离；Ri为某景观表面i的阻力值。

2.2.5 重力模型(gravity model,GM) 在生态学领域内，重力模型可量化不同源地斑块间相互作用强度，以便判断区域内潜在生态廊道的相对重要性，相互作用力越大表明廊道重要性程度越高[10]。

计算公式如下：

(4)

式中：Gij为斑块i，j间相互作用力；Ni、Nj为斑块i、j的权重值；Dij为斑块i，j间潜在廊道的阻力值；Pi、Pj为斑块i、j的阻力值；Lij为斑块i到j之间潜在廊道的累积阻力值；Lmax为研究区内潜在廊道最大阻力值。

3 结果与分析

3.1 基于MSPA的景观格局分析

基于MSPA分析下的2021年厦门市7种景观类型总面积124 235.348 hm2。其中，核心区面积110 929.163 hm2，占研究区总景观类型面积89.29%，林地在核心区内占比最高，为49.69%；其次为水域，26.19%；草地，15.35%；耕地，8.77%(表 3)。厦门市核心区主要分布于市域北部、南部及厦门岛周边区域。北部核心区呈集聚状态，面积较大且稳定性强；中部核心区由于破碎化程度高，与北部区域景观连通性差，故生态物质流动困难[9,14]。岛状斑块面积270.518 hm2，占景观类型0.22%，可作生态要素流动的临时栖息地，间接提高生态斑块的连通性，如鼓浪屿、火烧屿及大屿等。桥接区面积313.740 hm2，占研究区景观类型面积0.25%，主要为林地郊野、海域沿岸或交通干道两侧林草地景观斑块，如厦门大桥、集美大桥、G2517高速路两侧林地生态林带等，构成物质流动的重要景观要素。边缘区面积7 002.473 hm2，占景观类型5.64%，边缘区面积越多，则适宜物种生存的核心区越少[31]。

表3 2021年厦门市不同景观类型面积及占比

3.2 重要斑块识别与分析

提取MSPA分析结果中面积排名前30[10,14]的核心区斑块确定维系景观连接的重要指数，可增加生态源地识别的客观性[16]。运用Conefor 2.6软件，选取景观指数PC[4,10]计算得出生态源地的景观连通性指数(dPC)(表 4)，选取dPC>0.5的生态斑块作为重要生态源地[13,15,18]。将dPC>4的生态源地划定为重要栖息地，1

表4 景观连通指数及面积统计

3.3 生态阻力分析

利用ArcGIS 10.5中的重分类工具得到高程、坡度、土地利用、MSPA共4个单因子阻力面(图4)，根据各阻力层权重系数及相应阻力值进行综合加权指数法，得出综合阻力面(图5)。厦门岛内中部、北部及周边陆地区域综合阻力值较高，阻力值呈现由岛内中部向外部降低趋势，阻力值较低区域主要位于厦门市北部、南部及厦门岛周边海域，其中厦门园林植物园、厦门市北部山区林地及湿地资源丰富，故综合阻力值较低；市域中心城区(思明区、湖里区)由于建设用地集中，人为干扰因素强烈，导致局部区域生态阻力较高。

3.4 生态廊道构建及等级划分

通过ArcGIS 10.5的成本距离模块并结合式(3)，计算生态斑块间成本回溯链接和成本距离，模拟17块生态源地间最小累积阻力路径，将所有生态廊道进行合并、去冗，共构建136条总长度为49 236.499 km潜在生态廊道[30]。依据式(4)得出核心区间相互作用矩阵(表5)，其引力值越高，表明生态源地间联系越紧密，能量传递越频繁。将斑块间相互作用力>3划为一级廊道，共计37条；1<相互作用力≤3为二级廊道，共计64条；0≤相互作用力≤1为三级廊道，共计45条[10]。其中，起始源地5号和6号、15号和17号源地间相互作用力较大，分别为118.036和99.368，表明2斑块间物质、能量传输较为轻便；1号斑块和8号斑块间相互作用力较小，2地间物质交流需耗费更长的成本距离，能量传递难度较高。

表5 生态源地斑块间相互作用矩阵

相关研究表明，当生态廊道宽度为60～100 m可基本满足动植物迁移、物种传播等需求，当宽度阈值大于100 m时，廊道中建设用地面积总面积比率超过20%，不适宜营建生态网络[32]。经不同宽度廊道阈值模拟测试，最终将一级廊道、二级廊道、三级廊道宽度分别设置为80、70 m和60 m，可使潜在生态廊道广泛分布于研究区，提高生态空白区域与其他生态斑块间物质流动率。结合生态栖息地分级情况(图3)，得到厦门市整体生态网络构建图(图6)。其中，一级廊道主要分布于市域范围内生态保护区与其他源地之间所构建的生态网络，多集中在市域东部片区；二级廊道多位于市域南北两地，可提升南北生态源地间的连接性；三级廊道主要分布于市域边缘，为景观作用力较小的生态斑块。通过对3个等级廊道宽度调整，使区域形成较好的生态保护屏障，在一定程度上约束市域周边危害，保障区域生态安全。因此，应加强对生态走廊的保护，以免由于建设用地扩张造成较大的损害[16]。

林地、水域在生态廊道中潜具缓冲作用，水域周边绿地作为生态源地和廊道重要建设区，适宜物种活动。廊道内林地面积6 921.849 hm2，占总廊道面积24.57%；水域面积13 334.164 hm2，占总廊道面积41.56%(表6)。未来廊道内部景观建设中以林地和水域作为规划主要素可降低建设成本，能有效实施生物多样性保护和物种迁徙等策略。穿过建设用地的生态廊道面积占比较小，为2 545.206 hm2，占比7.93%；建设用地受人为干扰程度较大，植被覆盖率较低，对物种的迁移具有阻碍作用，故人为活动和生产生活行为会降低区域生境质量。综上，研究区内经济优先发展策略会严重阻碍生态能量流动，但合理的生态廊道营建可使不同景观要素间联系更为密切。

表6 厦门市土地利用类型在廊道中的面积及比例

4 结论与讨论

4.1 MSPA景观格局特征与展望

厦门市建设区虽土地利用类型丰富，形成不同的景观格局[26]，但建设区生态质量普遍较差，间接反映了人类活动对核心斑块的负面影响。特别是南北区域核心区斑块面积大，但数量较少，中部由于快速城市化发展导致核心斑块面积骤减，故应加强中部地区核心斑块建设。整体而言，基于MSPA分析下的2021年厦门市景观类型存在空间分布失衡等问题，特别在人为干预强度较高区域，其景观破碎度较高、斑块连通性弱，可能对区域生态系统造成负面影响。在进行MSPA分析时，不同研究尺度对结果影响较大，为保留连通性较好的小型斑块，本研究基于相关文献[3,10]及咨询专家学者基础上采用30 m×30 m的研究粒度，今后可选取不同空间尺度展开对比分析。本研究中边缘宽度按照默认值设定为1，边缘效应阈值为30 m，但该阈值不适用于研究区内所有物种，后续研究中可考虑针对特定物种或区域景观适宜性等因素进行不同角度探讨[9]。

4.2 重要斑块分布特征及影响因素

根据面积排名及景观指数PC分析，选取17处综合评分较高、斑块面积较大的重要生态源地分为重要栖息地、中等栖息地及一般栖息地。由图 3可以看出，厦门市重要栖息地主要位于市域北部山地丘陵为主的区域，如莲花山、汀溪水库、莲花水库等，这些斑块具资源丰富、斑块间联系性较强等特点，依据分析结果，相关区域应设为今后城市开发建设需重点保护区域。而中等栖息地及一般栖息地多位于中部平原地区和东北部开发区域，特别是厦门岛内核心斑块较孤立且面积较小，各斑块间联系较为薄弱。总体来说，重要生态栖息地具“踏脚石”功能，在建设过程中可适当增加其斑块面积；中等、一般栖息地建设应结合其所处区域生态现状，充分发挥其经济、社会及生态等效益。如在高密度建设区域(如思明区及湖里区北部)可通过适度建设一定尺度的公园绿地、增加生态斑块的分布从而降低城市化发展带来的负面影响。

4.3 生态阻力成因与生态廊道建设

不同类型影响因子具不同阻力值，多数关于生态网络构建研究[2,7,9-10]均将土地利用类型、MSPA景观类型作为阻力面。此外，厦门市地形地貌构成类型多样，因此，本研究将高程、坡度2类影响因子考虑在内。厦门市域北部及周边区域多为高山及丘陵沟壑，故高程、坡度阻力值较高，阻力值呈现由岛内北部向中部开发建设区呈降低态势(图 4a、图 4b)。但对能量、物质流动影响较强的阻力因子主要为MSPA景观类型与土地利用现状，权重系数分别为0.44和0.36(表2)。在综合阻力面中(图5)，未利用地和建设用地受人为干预强度大，高阻力值区域主要分布于厦门岛本岛及岛外沿海建设地区，且表现为中部城区阻力值较大，并向外扩展呈逐步降低趋势，这与前人研究结果一致[9-10]，即中心城区因建设强度高致使其阻力值较大。岛外地区(如翔安区、同安区)的农用地、草地占据一定比例，人口相对稀少，还未进行大规模开发建设，故其综合生态阻力较岛内来说更低。

生态空间网络营建可促进城市化发展及减缓区域生境破碎化，对人居环境提升较具重要意义。厦门市潜在生态廊道建设需重点关注重要生态源地分布等要素：1)需在潜在生态廊道边缘地带建立适当缓冲区，并采取合理措施降低人为干预强度。2)潜在生态廊道需依据不同优先级建设，如一级廊道可结合现状廊道进行建设，增强廊道与生态斑块间的连通性；二级、三级廊道需连接高密度建设区域中较为分散的生态源地，充分利用现状生态空间，提高建设效率。此外，在城市化进程中，可能出现土地规划利用与潜在生态廊道构建相互冲突等问题，应根据实际情况采取合理性手段进行生态网络空间营建[24,27]。

4.4 结论

市域生态空间网络是维系城市生态安全的基础，也是国土空间规划的重点管控单元[20]。本研究依据2021年厦门市用地类型情况，综合考虑高程、坡度等因素来建立评价指标体系，构建更具客观性的生态阻力面，通过MCR模型建立生态源地间最小阻力廊道[25]，引入重力模型定量分析廊道等级，较为符合研究区实际使用情况。

通过构建厦门市生态网络，以期为厦门市提高生境斑块连接性与生态网络空间稳定性提供数据支撑，研究表明，MSPA、MCR和重力模型能有效结合，并为城市生态网络营建提供科学依据。

生态阻力面是营建生态网络的基础之一，但受限于缺乏研究区物种分布等相关数据资料，故仅考虑土地利用现状、高程和坡度等主要影响因子，今后可根据物种生活习性设定相应景观阻力面并构建其特定生态廊道。

廊道宽度阈值也是一个需深入探讨的因素，目前学术界对其阈值选取标准并无定论[9,25]。本研究通过对一级廊道、二级廊道和三级廊道不同宽度设置降低廊道穿过阻力面时的负面影响，在未来可通过对照更多试验来设定最佳廊道宽度阈值。

生态网络营建是一个复杂的动态过程，与多种因素相关联，应从不同尺度进行多层次分析构建，提高城市与周边区域生境斑块间的连通性[27]，尽可能维护核心生态斑块的完整性，恢复斑块间的生态联系，保护区域生物多样性和促进城市可持续发展。