基于生态重要性和MSPA核心区连通性的生态安全格局构建——以桂江流域为例

潘 越，龚 健，2，杨建新，杨 婷，王 玉

（1.中国地质大学（武汉）公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.自然资源部法治研究重点实验室，湖北 武汉 430074）

1 引言

优化国土空间开发保护格局和提升区域生态安全是生态文明建设的重要任务之一[1]。粗放模式下的经济增长和城镇发展，常以牺牲生态安全和生态环境为代价，导致生物多样性减少、土地退化等问题日益突出，生态安全水平提升和生态保护修复迫在眉睫[2-4]。新时代生态文明建设背景下，社会经济发展正在处于关键转型期，国内很多区域都面临生态保护和城乡建设双重压力。构建生态安全格局（Ecological Security Pattern, ESP）对于提升区域生态系统的完整性具有重大意义[5-6]，是控制生态空间萎缩、维护生态功能、保障生态底线、实现区域生态安全的重要途径，也是优化区域国土空间结构的有效方法[7]。

目前关于生态安全格局的研究内容多围绕景观格局优化[8]、生态红线[9]、生态敏感性[10]、生态系统服务价值[11]等，研究区尺度涵盖了全国[12]、省域[9]、城市群[13]、市域[14]和县域[11]多个等级。由俞孔坚提出、后来研究者逐步完善和发展的“生态源地—生态阻力面—生态廊道”方法已经成为生态安全格局构建的基本模式[14-17]。生态源地识别即提取对维护区域生态安全具有关键意义的生态用地，识别方法主要从生态功能重要性评价、生态适宜性评价等方面展开[18]；传统方法从生态功能重要性或生态脆弱性等单一方面考虑，或借助已有的自然保护地等，而综合考虑生态系统服务、生态脆弱性及景观斑块结构[14]可以更全面有效地识别生态源地。生态网络以连通生态源地为目标、由节点（Node）和廊道（Linkage）相互交叉连接形成，景观要素之间借助网络进行能量流、物质流和信息流的交换[19]。20世纪90年代以来，国内外学者提出了包括最小阻力模型[14-17]、图论法[20]、电流理论[21]等众多模型与方法用于构建潜在的生态网络，但在提取潜在生态廊道后如何选择重要廊道构建最合理的生态网络是构建生态安全格局的难点[22]；同时，多数构建生态安全格局的研究以行政单元为范围[9,14]，难以在研究中保持完整的自然地理格局，造成生态安全格局的不完整和片面性。

桂江流域涵盖桂林漓江流域到梧州的广阔区域，是桂、粤、湘三省交界处极其重要的生态功能区，目前关于该区域生态安全研究的文献较少。在新时代生态文明建设背景下，桂江流域肩负生态保护和建设发展的双重压力，进行这一区域的生态安全格局研究具有重要意义。此外，以桂江流域为研究区，更符合生态自然地理格局的分布特点，避免了以行政单元为研究单位造成的自然地理格局不完整性。本文综合生态系统服务重要性、生态敏感性、景观连通性三个方面进行生态重要性分析，以生态极重要区为生态源地；以生态重要性反向值栅格作为基础阻力面，从生态系统服务重要性、生态敏感性、景观连通性方面考虑生态阻力；利用最小累积阻力（Minimum Cumulative Resistance, MCR）模型提取潜在廊道，通过重力模型量化潜在廊道重要程度； 提出核心区连通性分析并结合网络结构分析评选最优生态网络方案，综合构建生态安全格局。研究结果可以为桂江流域生态保护及相关规划提供科学依据；研究方法也可以为区域生态安全格局的构建研究提供参考。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

桂江流域位于广西东北部，范围地跨两省四市，主体部分在广西省桂林市、贺州市、梧州市，少部分在湖南及广西来宾市。主流河道长426 km，流域总面积约19 288 km2。范围覆盖东经110°05′～110°29′、北纬23°28′～25°55′。桂江是珠江流域干流西江的一级大支流，自北向南贯穿、连接流域全域，形成中北部群山环绕平原、南部丘陵密布的地理特征。桂江流域降雨充沛，年平均降雨量在1 900～2 700 mm；自然植被以亚热带常绿阔叶林和亚热带石灰岩落叶阔叶、常绿阔叶混交林为主，森林覆盖率达到70%以上；主要由红壤、黄壤、紫色土、水稻土和少量裸岩构成。中部漓江段地势平缓区域，大部分是石灰碳酸盐岩区、溶洞众多，构成“桂林山水甲天下”的自然景观，也是主要的石漠化敏感区之一[23]。流域境内设有猫儿山、海洋山、银殿山、西岭山、架桥岭、大瑶山、古修、七冲等多处自然保护区，及昭平南部桂江段的桂江湿地公园。

2.2 数据来源

研究所需要的数据主要包括：地表覆盖数据GlobeLand30 2020（http://www.globallandcover.com/）；空间分辨率为30 m的ASTERGDEM 数字高程数据，来自地理空间数据云平台（http://wwwgscloud.cn/）；空间分辨率为10 m的Sentinel-2多光谱遥感影像（https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home）；气象数据：2011—2015年均降水量数据（中国1980年以来逐年年降水量空间插值数据集https://www.resdc.cn），2015年逐日降水量数据（国家气象科学数据中心http://data.cma.cn/），蒸散量数据[24-26];土壤和地质数据：基于世界土壤数据库（HWSD）的中国土壤数据集（v1.1）（2009年），全国1∶200 000数字地质图（公开版）空间数据库。

3 研究方法

3.1 基于生态重要性的生态源地识别

选取水源涵养、土壤保持、生物多样性保护3类生态系统服务和水土流失、石漠化2类生态敏感性进行评价，并计算研究区景观连通性；采用层次分析法（AHP）确定指标权重[27]，叠加水源涵养、土壤保持、生物多样性保护、水土流失、石漠化和景观连通性获得生态重要性图层。

通过水量平衡法模拟水源涵养的空间格局[14]；土壤保持指潜在侵蚀量减去实际侵蚀量，采用修正土壤流失方程模型（The Revised Universal SoilLoss Equation, RUSLE）进行评价[28-29]；利用InVEST模型开展生物多样性保护评价[14]。水土流失评估通过修正土壤流失方程（RUSLE）完成[28]；参考相关研究[30-31]，选取植被覆盖度、坡度、降水量3个指标进行石漠化综合评估，采用层次分析法（AHP）确定指标权重[27]，并通过碳酸盐岩区（地质岩性）范围修正石漠化敏感性范围。将林地、草地、湿地、水体等土地利用类型作为形态学空间格局分析（Morphological spatial pattern analysis, MSPA）前景，其余地类作为背景；根据MSPA将前景分为7种景观类型，基于核心区进行景观连通性评价，可有效判别各个景观斑块之间的连通性强弱[32]。可能连通性连接指数（PC）被广泛应用于景观连通性评价，公式如下[33]：

式（1）中：n为斑块数；ai、aj分别为斑块i、j的面积；AL为景观总面积；pij是物种在斑块i、j中分散的最大概率。PC值在[0，1]，值越大，区域景观的连通性越高。

式（2）中：dPC表示去除要素的重要程度（景观连通重要性）；PC为连通性计算结果；PC′表示去除某要素之后的连通性计算结果。dPC值越大，则要素间的重要性越大。

3.2 基于最小累积阻力模型的潜在生态廊道提取

最小累积阻力（Minimum Cumulative Resistance,MCR）模型于1992年由KNAAPEN提出[34]，后经过俞孔坚等学者扩展深化应用到生态安全格局研究领域[35-36]。该模型公式如下：

式（3）中：MCR为最小累积阻力值；fmin表示最小累积阻力与生态过程之间是正相关的函数关系；∑表示单元i与源j之间的阻力累积；Hij为从源j到单元i的距离；Ri为单元i的阻力系数。

以生态重要性反向值栅格作为基础阻力面，生态重要性高则生态阻力低，生态重要性低则生态阻力高。基于阻力面和生态源地，通过MCR模型提取潜在生态廊道，利用ArcGIS中的cost-distance实现。

3.3 基于重力模型的生态廊道重要性分析

重力模型可用于计算生态源地之间的相互作用强度[37]，量化评价源地间潜在生态廊道的重要程度。公式如下：

式（4）中：Gab为生态源地a和b之间的相互作用强度（生态廊道重要程度）；Na和Nb分别为生态源地a和b的权重；Dab为生态源地之间廊道阻力的标准值；Pa和Pb分别为生态源地a和b的平均阻力值；Sa和Sb为生态源地a、b的面积；Lab是生态源地a、b之间的廊道阻力值；Lmax为区域内最大的廊道阻力值；以生态重要性反向值栅格作为基础阻力面，则Gab大小与生态重要性栅格值成正比。

3.4 基于核心区连通性和网络结构分析的生态网络方案选取

3.4.1 核心区连通性分析

基于MSPA结果的核心区，去除与生态源地重叠部分，得到非源地（研究区生态源地之外的区域）核心区。非源地核心区可以有效代表生态源地之外的主要生态功能区域，而生态网络对于非源地核心区的连通程度一定意义上可以作为评判生态网络优劣的标准。因此，提出非源地核心区面积生态网络连接率（C）和非源地核心区生态廊道长度比率（E）两个指数，来表示生态网络对非源地核心区的连通性。公式如下：

式（5）—式（6）中：C表示非源地核心区面积生态网络连接率，即生态网络连接的非源地核心区斑块面积与非源地核心区斑块总面积之比，C值越高表明生态网络对于研究区内主要生态空间斑块（核心区）的连通性越好；Si表示生态网络连接的非源地核心区斑块面积，S0表示非源地核心区斑块总面积。E表示非源地核心区生态廊道长度比率，即非源地核心区斑块内的生态廊道总长度与非源地生态廊道总长度之比，E值越高表明在主要生态空间内的生态网络廊道长度比例越高、网络生态质量越好、维护和建设生态网络的成本越低；li表示非源地核心区斑块内的生态廊道总长度，l0表示非源地生态廊道总长度。

3.4.2 网络结构分析

整体生态廊道与所有生态节点之间的连接程度称为网络连通性，而网络连通性评价指数是评价景观生态过程与生态功能联系程度的指标[38]。选取α指数、β指数和γ指数来测度不同生态廊道重要程度阈值下所获取的生态网络系统的连接度和有效性[39-40]。网络闭合度（network circuitry）表示网络中存在回路数的情况，即网络中实际回路数与最大可能回路数之比，用α指数表示：

式（7）中：L为生态网络中的生态廊道数；V为生态节点（生态源地）数；2V-5表示生态网络中存在的最大可能回路数。α指数的范围在[0，1]，α=0表示网络中不存在回路，α=1表示网络已达到最大限度的回路数[39]。

线点率指网络中每一个生态节点的平均连接廊道数量，用β指数表示：

式（8）中：β指数表示网路的复杂性程度，范围在[0，3]。β=0，表示不存在网络；β值越大，网络的复杂程度越高。当β＜1时，表示网络呈现树状格局；β=1时，表示网络形成单一回路；当β＞1时,表示网络有更复杂的连接度水平[41]。L和V含义同式（7）。

网络连接度（network connectivity），指网络中所有生态节点被生态廊道连接的程度，即生态网络中的廊道数与最大可能廊道数之比，用γ指数表示:

式（9）中：（3V-2）表示生态网络中存在的最大可能廊道数。γ指数的范围在[0，1]，γ=0时，表示没有生态节点相连；γ=l时，表示所有生态节点都彼此相连[39]；L和V含义同式（7）。

4 结果与分析

4.1 生态重要性分析及生态源地识别

水源涵养量流域北部明显高于南部，受降雨量空间差异影响较大，此外重要自然保护地和林区的水源涵养量明显高于周边；土壤保持量、生境质量的空间分布特征与植被覆被情况相符，中部主要城镇与农业区域的水土保持量明显低于周边重要生态功能区域；总体来看地势高、生态空间林地较好的区域生态功能性较好、生态系统服务重要性高（图1）。水土流失主要分布在河流两岸和人类居住、耕作区；石漠化发生在碳酸盐岩区（地质岩性），其主要区域为流域中部偏北的城镇和农业区；生态敏感性的空间分布特征与人类活动、生产生活活动相关性比较大，总体来看城镇密集或耕地集中等生产生活区生态敏感性高，重要生态功能区、主要林区等受生产生活影响小的地方生态敏感性比较低。进行MSPA景观空间格局分析，对核心区斑块计算连通重要性（dPC），流域南部区域桂江两岸连通性最高，重要生态区和林地分布区域连通性明显高于中部生产生活空间区域。

图1 生态系统服务、生态敏感性及景观连通性Fig.1 Ecosystem service, ecological sensitivity and landscape connectivity

通过AHP方法获得水源涵养（0.178 7）、土壤保持（0.213 2）、生境质量（0.177 5）、水土流失（-0.125 3）、石漠化（-0.160 8）和景观连通性（0.144 6）的权重，叠加得到生态重要性并通过ArcGIS自然断点法将结果分为极重要区、重要区、一般重要区和不重要区4个部分（图2），极重要区生态重要性最高、不重要区生态重要性最低。生态极重要区和重要区主要分布在北部猫儿山及周边越城岭山区，东北部海洋山及都庞岭区域、银殿山和西岭山区域，南部桂江两岸古修—七冲—大桂山广大区域，西部的大瑶山和架桥山区域；中部桂林市区、各县城周边、梧州附近等平缓地形、适合居住耕种的区域为不重要或一般重要区。以生态极重要区的连续大面积斑块作为生态源地（图3），包括猫儿山、摩天岭、海洋山、都庞岭、银殿山—西岭山、古修、七冲、大脑山、大桂山、大瑶山、架桥山11块生态源地，总计7 948.50 km2，占桂江流域总面积的41.20 %。

图2 生态重要性Fig.2 Ecological importance

4.2 潜在生态廊道提取与廊道重要性分析

基于构建的生态阻力面和11个生态源地，通过MCR模型运算并整合筛选，获取潜在生态廊道38条，总长度约为1 839.95 km。由图3可看出，生态廊道在研究区域存在显著的空间分布差异。在东部海洋山—银殿山区域以及南部古修—七冲—大桂山区域，生态源地组团式分布且廊道分布密度较高；中部主要生产生活区及西部、北部生态源地独立分布区，廊道分布密度较低。其中，桂林—临桂—灵川区域缺少廊道分布，南端梧州周边没有廊道连接；架桥山和海洋山之间、银殿山和七冲之间、架桥山—大瑶山—古修之间，廊道分布相对较少，联系程度相对较低。

图3 生态源地与潜在生态廊道Fig.3 Ecological sources and potential ecological corridors

通过重力模型计算生态源地之间的相互作用强度（表1），以此量化评价源地间廊道的重要程度。重力模型计算所用的阻力值，来源于生态重要性负向值所表示的基本阻力面，所以生态源地之间的相互作用强度即廊道重要程度也表示了廊道的生态重要性。从表1可以看出，源地斑块10（古修）和11（七冲）、4（摩天岭）和5（猫儿山）之间的相互作用强度最高，大于5万；其他生态源地之间的相互作用较强较高的在1万～5万之间，较低的在1万以下。相互作用强度较高的生态源地均是距离邻近、生境质量好且位于生态网络的关键位置，其之间的生态廊道重要性比较高。此外，生态源地组团及独立生态源地之间的生态廊道重要性相对偏低。生态源地间的相互作用强度差异情况，与生态重要性空间分布情况相符（图2）。

表1 生态源地间相互作用强度（生态廊道重要程度）Tab.1 Interaction intensity between ecological sources （Importance of ecological corridor）

4.3 生态网络构建方案分析

通过非源地核心区面积生态网络连接率C、非源地核心区生态廊道长度比率E和α指数、β指数、γ指数综合评判（图4），优先选择生态廊道重要程度（表1）高的廊道构建最优生态网络。保证11处生态源地均能被连通，即生态网络节点数V=11的前提下，生态廊道数量≥12。因此，在生态廊道数量12～38条范围内评判最优生态网络（图4）。生态网络的C、α、β、γ值随着廊道数量L增加而上升，E值变化曲线有2个峰值。当L=18和26时，E处于峰值，非源地核心区生态廊道长度比率最高；L=18时，C=0.568，α=0.471，β=1.636，γ=0.667；L=26时，C=0.606，α=0.941，β=2.364，γ=0.936。综合分析，相比于L=18，当L=26时：E同样处于峰值，非源地核心区生态廊道长度比率较高；C值更高，生态网络对于研究区内主要生态空间斑块的连通性更好；α指数和γ指数接近等于1，即网络基本达到最大限度回路数且每个节点都彼此相连；β指数更高、网络结构比较复杂且结构完善。因此，基于生态廊道重要程度，选择26条廊道作为重要生态廊道，构建最优生态网络。得到重要廊道26条，廊道总长度1 278.29 km（图5）；其中，以保证11处生态源地均能被连通为标准，选择12条生态廊道为一级生态廊道（515.47 km），剩下14条为二级生态廊道（762.82 km）。

图4 核心区连通性和网络结构分析Fig.4 Analysis of core area connectivity and network structure

图5 生态安全格局Fig.5 Ecological security pattern

由11个生态源地和26条重要生态廊道构成桂江流域完整的生态网络（图5）。形成了以水为脉，桂江水系自北向南联通全域；以山为屏，中北部主要生产生活区被群山环绕；南部丘陵地带森林密布的生态安全格局。一级生态廊道重要程度高，多贯穿于生态源地内部，起到源地之间的关键连接作用；相比于一级生态廊道，二级生态廊道重要程度偏低（表1），对生态源地之外的其他生态用地起到连接作用，在一级廊道的基础上完善和强化网络结构及其功能。此外，北部猫儿山—摩天岭到海洋山，银殿山到七冲，古修到大瑶山，大瑶山到架桥山之间的生态廊道相对薄弱，需要进一步加强建设和维护，以保障桂江流域北部东部—南部—西部生态源地及重要生态屏障和生态功能区之间的连通，提升桂江流域的生态安全格局的整体性与生态质量。

5 结论与讨论

本文以桂江流域为例，通过“生态系统服务—生态敏感性—景观连通性”方式进行生态重要性分析并以“生态极重要区”为生态源地；以生态重要性反向值栅格为基础阻力面，利用最小累积阻力模型提取潜在生态廊道，以重力模型评价潜在生态廊道重要程度即廊道生态重要性大小；提出基于MSPA核心区的“非源地核心区面积生态网络连接率（C）”和“非源地核心区生态廊道长度比率（E）”指数，并结合α指数、β指数、γ指数综合评判不同生态廊道重要程度阈值下的生态网络，选择最优生态网络方案。通过以上研究得出结论：

（1）桂江流域包含11处生态源地，总计7 948.50 km2，全域面积占比41.20%；生态源地空间分布呈现南部组团古修、七冲、大脑山、大桂山等，东部组团海洋山、都庞岭、银殿、西岭山，以及北部猫儿山和西部架桥山、大瑶山独立的情况。北部桂林周边及中部阳朔—平乐—恭城—荔浦区域作为主要的生产生活区，被以生态源地为主的生态重要区和极重要区包围，生态源地总体呈现较好的空间布局。

（2）研究区提取潜在廊道总计38条，总长度约为1 839.95 km；其中，重要生态廊道26条，总长度1 278.29 km；重要生态廊道含一级廊道12条（515.47 km）和二级廊道14条（762.82 km）。生态廊道空间分布呈现中部主要生产生活区和北部、西部生态源地独立分布区域密度低，东部和南部生态源地组团区域密度高的情况。桂林—临桂—灵川区域缺少廊道分布，南端梧州周边没有廊道连接；架桥山和海洋山之间，银殿山和七冲之间，廊道分布相对较少，联系程度相对较低；架桥山—大瑶山—古修之间的生态廊道也相对较少。

（3）以26条重要生态廊道构成的生态网络，E处于峰值，非源地核心区生态廊道长度比率较高；C值更高，生态网络对于研究区内主要生态空间斑块的连通性更好；α指数和γ指数接近等于1，即网络基本达到最大限度回路数且每个节点都彼此相连；β指数更高，网络结构比较复杂且结构完善。在保证11处生态源地都被连接的情况下，26条重要生态廊道构成最优的生态网络，可以作为桂江流域生态网络保护和完善的指导。

（4）本文以生态源地、生态廊道为基础构成的生态安全格局，可以为国土空间规划的生态保护格局以及生态修复规划提供重要依据和支撑。针对生态源地破碎区域、生态廊道薄弱或不连贯区域实施生态修复，达到区域生态质量提升和结构完整的目标。在以后的生态格局维护和优化中，加强生态源地的保护力度，维护其完整性，提升其生境质量和生态系统服务功能。针对猫儿山、海洋山、银殿山、西岭山、七冲、古修、大瑶山、架桥岭等设有自然保护区的生态源地斑块，参考本文生态源地识别结果的斑块范围，在实施自然保护区范围内保护的同时，加强非自然保护区范围生态源地的保护；针对摩天岭、都庞岭、大脑山、大桂山等不设有自然保护区的生态源地斑块，加强生态治理和环境保护力度，稳固这些生态源地的生态功能及在生态网络中的节点连接作用。加强南部、东部组团以及北部、西部单独生态源地之间廊道的建设，尤其是摩天岭—海洋山、银殿山—七冲、古修—大瑶山、古修—架桥山、大瑶山—架桥山、架桥山—海洋山生态廊道的优化建设，以整体提升桂江流域生态安全格局的连通性与生态功能和质量，稳定整个区域的生态环境。

本文以生态系统服务、生态敏感性、景观连通性综合识别生态源地，但如何精准的识别和定义生态源地的边界，有待进一步研究。研究区内内猫儿山、海洋山、银殿山、西岭山、七冲、古修、大瑶山、架桥岭等自然保护地以及桂江流域中下游丘陵地带等重要生态功能区都包含在生态源地范围之内，由此可见生态源地识别结果较为可靠。基于MCR模型识别生态廊道的方法，引入了生态重要性反向栅格值为基础阻力面，使潜在廊道的提取综合考虑了生态系统服务、生态敏感性、景观连通性；重力模型评判的生态廊道重要性（源地间相互作用程度）也表示了廊道的生态重要性，即廊道的生态系统服务、生态敏感性、景观连通性情况。此外，本文基于MSPA核心区提出的“非源地核心区面积生态网络连接率C”和“非源地核心区生态廊道长度比率E”，考虑了生态网络对非源地核心区（生态源地外的重要生态用地）的连通性以及网络的结构性，可以在一定程度上判别生态网络的优劣。此外，引入时空变化分析可以更好地展现生态安全格局、生态空间的时间序列变化情况，并对未来变化趋势做出预判，这也是未来研究的一个方向。