基于景观生态风险评价的水网乡村韧性规划*——以长白荡片区为例

王沁园，丁金华

引言

“乡村振兴，生态宜居是关键。”乡村作为生态文明建设的主要空间载体，是一个复合生态系统的地域综合体。苏南地区的乡村在城镇化建设进程中呈现出复杂的动态过程，由于其特殊的水网环境，逐渐出现生态系统失衡的现象。景观生态风险评价以景观生态学的生态过程和空间格局耦合关联为视角，是在风险管理的基础上发展起来的一种环境评估方式，是指在一定范围内生态系统受到人为干扰或自然灾害时，对其功能及结构所产生不利影响的可能性及危害程度进行系统性评估，最终能够为环境治理和风险预防提供依据[1]。景观生态风险评价研究从单一评价逐步发展到综合评价，评价模型和方法也在不断完善。近年来，国内学者注重根据景观生态风险评价的不同评价目标和方式进行讨论，并构建相关的研究体系[2]，研究区域范围主要集中在在流域[3-5]、行政单元[6，7]、道路沿线[8]、矿区[9，10]等。

“韧性”最早出现在拉丁文中的“resilio”[11]，1973年美国生态学家C.S.Holling最先提出“生态系统韧性”的概念，即“自然系统应对自然或人为原因引起的生态系统变化时的持久性”[12]。韧性概念经历了从工程韧性到生态韧性，再到演进韧性概念认知的转变。演进韧性是指复杂的社会—生态系统在应对内外压力和张力时能够变化、适应和转换的能力。随着时间的推移和社会的发展，由于韧性理念在可变性、灵活性、适应性等方面存在积极的意义，正逐步被引入城市规划[13]、景观规划[14]、减灾防灾等领域，在理论[15，16]、评价方法[17-19]及规划策略[20]等方面的研究也有相应的进展。目前国内对于韧性规划方面的研究主要集中在城市区域，对乡村地区的韧性规划研究相对较少[21-24]。本文通过景观格局表征景观生态风险，运用景观格局分析法构建生态风险评价模型，对乡村所面临的风险进行科学的预判，结合风险评价结果有针对的提出能够积极应对干扰和风险的韧性规划策略，实现水网乡村的健康稳定发展。

1水网乡村韧性规划方法框架

水网乡村存在自然危害、建设活动等各种可变性，对其所面临的一系列的干扰风险，传统规划模式缺乏合理的风险预判和韧性规划思维，苏南水网乡村地区的生态特殊性要求在规划上具有一定在地性。韧性规划区别于传统规划刚性、静态的特征，强调动态、适应性、转化性等思维方式。本文选择韧性的适应性、冗余性、鲁棒性三个特征，遵循所选特征对水网乡村进行韧性规划，使水网乡村的生态环境在面临风险危害时具备预防风险的能力、风险发生后的自维持力和自组织力。因此，本文基于韧性规划的特征，在开放式循环体系的指导下，使水网地区的规划从理论到实践形成一个相互联系、相互支撑的循环体系[24]84（图1）。

图1 韧性规划流程

1.1 适应性——增强水网乡村的抗干扰力

适应性（Adaptive）特征是指当系统受到冲击时，能够识别问题、建立优先次序和调动资源，使其既具备及时抑制损失、恢复功能的能力，又拥有超越原有状态的能力。由于乡村是一个复杂的综合体，其生态系统会受到环境、经济、社会等多方面因素的影响，当乡村在发展中存在各种未知风险时，依据适应性特征在规划前期对水网地区的生态风险进行相应的评估及预判，以此来构建抵抗外界干扰并具有稳定性的生态网络，提升水网乡村的恢复力和抗干扰力。

1.2 冗余性——提升水网乡村的自维持力

冗余性（Redundancy）特征是在乡村生态系统面对突发情况无法正常运转时，能够保证有相应的组件模块进行替换的能力。韧性规划基于冗余性特征，采取多种情景预判、多重发展可能的动态性规划方法。因此需要在规划时考虑冗余性模块的设置来减少风险损失，并且采用多情景预判的方式对乡村系统进行多情景规划[21]62，满足休闲游憩、生产生活、减灾防灾等多元需求，使乡村系统具备满足功能和通过自身的力量从基本稳态向更具自维持力的稳态转变的能力。

1.3 鲁棒性——优化水网乡村的自组织力

鲁棒性（Robustness）特征是在乡村系统受到外界干扰时，能够承受既定的压力，保证其不会受到功能退化或丧失的能力。在社会快速发展的过程中，水网地区的环境产生了各种不确定性，规划中需要考虑多种发展需求所带来的影响。韧性规划基于鲁棒性特征能够根据环境变化进行相应的调节，重视不同系统之间的相互作用，转变传统短期效益的规划思路为长期有效的控制机制，注重过程的自适应反馈，提高整体的自组织力。

2苏州长白荡片区景观生态风险评价

2.1 研究区概况与数据

2.1.1 研究区概况

研究区所选择的案例地位于江苏苏州的昆山，北临沪常高速，东至淀山湖，南到急水荡，西沿澄湖，研究区总面积为107.55km2。包含锦溪镇、周庄镇、淀山湖镇、张浦镇以及千灯镇，基地河荡交错，村落密布，有大片鱼塘、农田等，具有苏南水网乡村的典型特色。

2.1.2 数据来源与处理

本文采用2017年Landast TM影像作为数据源，在ENVI5.2中对影像进行融合、校正等预处理，校正后进行遥感影像监督分类，分类标准参考《土地利用现状分类（GBT21010-2017）》。将研究区的土地利用类型分为耕地、林地、草地、湿地、水域和建设用地6类，得到长白荡片区土地利用类型图（图2）。

图2 长白荡片区区位及土地利用类型图

2.2 研究方法

2.2.1 景观生态风险评价

（1）评价单元划分

本研究借助ArcGIS10.2对研究区域进行生态风险小区的划分，采用等间距采样法对网格进行采样，每个风险小区为4km×4km的正方形网格，共划分494个风险小区。将采样后的土地利用数据转换为最佳粒度的栅格数据，利用Fragstats4.2软件和景观生态风险指数模型计算每个风险小区的生态风险指数，将网格中心点作为样地的生态风险值，以此作为景观生态风险评价插值的分析样本。

（2）景观生态风险模型构建

基于景观格局指数的生态风险评价方法（Ecological Risk Index，简称ERI）是定量评价风险的主要途径[25]，能够反映生态系统的过程，有效评估生态系统的脆弱程度及干扰程度，且利于明确长白荡片区生态风险空间分异性。基于景观格局和生态风险之间的相互关系，通过计算景观格局指数构建生态风险评价模型，选取的景观格局指数见表1。景观生态风险指数计算公式（1）如下：

表1 生态风险评价指标计算方法

公式（1）中ERIki代表采样单元k的生态风险指数：Aki为单元k的风险小区中景观类型i的面积指数；Ai表示景观类型i的面积指数；Ri表示景观类型i的损失度指数，通过景观干扰度指数Ui和景观脆弱度指数Fi构建，见公式（2）。

2.2.2 空间分析方法

景观生态风险指数是一种典型的空间变量，在空间分布上具有一定随机性和结构性。半方差分析能够对景观格局的空间结构进行识别，并且对局部空间进行最优化插值。因此，本研究区将494个风险小区中心点赋值生态风险指数值，通过半方差分析来识别长白荡片区内格局的空间结构，在此基础上选择普通克里金法[27]对生态风险指数进行空间插值，得到长白荡片区的生态风险空间分布。

3结果与分析

3.1 景观干扰度分析

借助Fragstats4.2软件的相关功能，参照以上公式，分别计算得到长白荡片区的景观破碎度指数（LFI）、景观分离度指数（SPLIT）和景观优势度指数（LDI），将三个指数进行权重计算得到景观干扰度指数（表2）。通过ArcGIS平台将长白荡片区的景观干扰度进行可视化分析（图3）。

图3 景观干扰度空间分布图

表2 长白荡片区景观干扰度指数计算

结果表明，高度干扰区分布总体集中，主要集中在利民村、千灯浦以及姚家港片区等城乡建设区域，由于受到一些城乡建设活动的影响，此片区的斑块呈现破碎化的状态，缺乏整体性，对整个长白荡片区相对造成了较大的风险。中度干扰区分布较分散，多集中在红霞村、盛塘村及陆家浜的林地和建设用地，主要承担乡村的生产生活功能。低度生态干扰区分布较广，集中在明镜荡、长白荡、汪洋荡和白莲湖等片区，多为完整型大面积水域，以及水田、旱地等村庄的自然式农田。由于对水域采取了河湖生态空间保护修复、水质维护与改善等措施，该区域的自然生态相对良好，呈现在长白荡片区内属于干扰度值最小。

3.2 景观脆弱度分析

通过借助Fragstat4.2相关功能，参照以上公式，计算得到景观适应度指数（LAI）和景观敏感度指数（LSI），再将景观适应度指数和景观敏感度指数通过公式计算得到景观脆弱度指数。其中景观适应度指数 通过块丰富度指数（PRD）、香农多样性指数（SHDI）、香农均匀度指数（SHEI）根据公式计算所得到。最后通过ArcGIS平台将长白荡片区的景观脆弱度进行可视化分析（图4）。 景观脆弱度高值主要分布在姚家港、千灯浦、陈墓荡等地的农田、林地、鱼塘等区域，此片区受到干扰后的敏感度较高，对生态系统的适应力较低；景观脆弱度中值分布在锦溪古镇、凌家浜和陆家浜，呈现出多个聚集区的片状分布；研究区内的白莲湖、明镜荡、长白荡及汪洋荡的景观脆弱度最低，整体呈面状分布，该区域在受到外界干扰后的敏感程度较低，存在一定的自我修复力。

图4 景观脆弱度空间分布图

3.3 景观生态风险分布特征

根据风险小区的样本风险值及前人的相关研究[28-30]，采用克里金插值法得到长白荡片区的生态风险指数空间分布图（如图13），使用ArcGIS10.2的自然间断点法对计算得出的景观生态风险空间分布进行等级划分，划分结果为：I低生态风险区（0.0217≤ERI≤0.185）、II较 低 生 态 风 险 区（0.185≤ERI≤0.315）、III中生态风险区（0.315≤ERI≤0.483）、IV较高生态风险区（0.483≤ERI≤0.836）、V高生态风险区（0.836≤ERI≤1.407），以进一步研究生态风险等级的空间分布特征。

由生态风险评价结果可知，长白荡片区风险空间分布整体呈现东北高西南低的态势（图5）。高风险区域集中在陈墓荡、利民村、千灯浦区域（表3），此片区受外界的干扰极高，风险值偏高；中风险区域集中在研究区北部的邬家港以及中部的葛墓潭、凌家浜和红霞村等；低风险区域分布范围最广，集中在明镜荡、长白荡、白莲湖、高勇村等地区，该区域受外界干扰最小，风险程度最低。

图5 长白荡片区生态风险评价图

表3 生态风险等级分布

4基于生态风险评价的长白荡片区韧性规划策略

4.1 构建抗干扰性生态网络，完善乡村空间格局

通过对长白荡片区进行景观生态风险评价来识别问题，分析乡村系统所面临的环境干扰。为了提高片区整体的生态承载力，依据适应性特征来构建抗干扰网络。通过构建具有抗干扰能力的生态网络，增强长白荡片区内各系统的连通度，提升系统的稳定力，使其具有及时抑制损失的能力。长白荡片区内的汪洋荡、白莲湖、浪浦港等地是生态风险较高的区域，选择这类斑块作为核心区域，能够提升生态空间的综合保护功能，维持生态系统的稳定性，利于乡村各部分的灵活发展[31]。其次，将长白荡片区内的众多河道、水田、乡道、沟渠等通过不同层级的生态廊道相连，联系核心区域，形成生态网络。最后，将小踏板作为生态战略点，以此对核心区域进行补充。通过“两横、三纵、多核心”抗干扰网络的构建（表4、图6），能够有效增强白荡片区面对风险时的生态抗干扰能力，积极发挥生态服务功能，加强乡村内部的物质循环与能量流动，及时地识别问题、调动资源，恢复相应的功能。

图6 长白荡片区抗干扰性生态网络示意图

表4 长白荡片区抗干扰性生态网络构成要素与规划导控

4.2 采用多情景功能分区规划，注重生态过程反馈

乡村是一个极为复杂的系统，其内在运作及外在表现呈现的都不是简单的静态平衡状态，而是存在很多不确定的因素，生态规划中的不同阶段都应因地制宜的做出调整[32,33]。因此，依据韧性规划的冗余性特征，融入多情景思维方式，强调以多重目标为导向，适应多种发展情景。在长白荡片区的规划过程中应从多角度出发，满足防灾减灾、生产生活、生态保护、休闲游憩等多方面的需求，在片区内可进行相应可替换模块的设置，采取分散化系统来提高乡村系统的维持能力。同时在前期风险评价的基础上，根据区域的风险等级划分相应的功能分区，对长白荡片区划分核心保护区、韧性缓冲区、适度开发区3种空间管制分区类型（表5、图7），提升整体系统的自维持力。

表5 多情景空间分区

图7 长白荡片区多情景功能分区

4.3 遵循规划的自适应循环体系，优化整体系统的自组织力

适应性循环理论最初是由C.S.Holling提出的，指在应对内外压力和张力时能够具备变化、适应和转换的能力，适应性循环体系包含了四个过程，分别是开发、保护、更新和释放，四个过程形成一个动态发展的三维模型（图8）。首先开发阶段对长白荡片区进行生态风险评价的可视化分析，在风险干扰发生前进行评价分析，有效减小风险事件的发生。其次保护阶段通过构建“两横、三纵、多核心”抗干扰性生态网络，加强系统的恢复力，通过一系列措施，长白荡片区的风险将得到缓慢释放。然后释放阶段对长白荡片区采取韧性功能分区及多情景预判手段，提高系统的预警能力，在各个阶段根据实际情况做出适应性的调整。最后更新阶段注重自适应反馈，建立韧性的调节机制，形成多元防御体系，共同支撑乡村的可持续发展。依据鲁棒性特征，完善长白荡片区的自适应循环体系，能够有效提高乡村系统受冲击后的承受力和恢复力，在面对干扰时依旧能维持自身系统的正常运行，提高长白荡片区整体系统的自组织力。

图8 自适应循环规划体系

结语

随着城镇化进程的加速，水网乡村受到了自然灾害、人为建设活动干扰等不确定性的威胁，为了良好的适应复杂的动态发展过程，提出适应此地区发展的韧性规划方式。本文以水网乡村地区的昆山长白荡片区为例，通过构建生态风险评价模型来对苏南地区的生态环境进行风险预判，探究水网乡村环境现状，分析对此地区造成干扰的因素及原因。根据风险评价结果探索乡村发展的韧性规划方式，从构建抗干扰性生态网络、重组多情景功能分区和完善自适应循环体系三个层面提出苏南水网乡村韧性规划策略,使之能够有效的抵抗外界干扰，降低乡村发展的潜在生态损失，达到乡村生态可持续发展的目标。

本文依据水网乡村的景观格局和生态系统的联系，选取景观脆弱度指数和景观干扰度指数来构建景观生态风险评价模型，研究长白荡片区的韧性规划策略。未来的研究应加强前期风险的动态分析与评价，并考虑风险因素影响及驱动力研究。针对水网地区的韧性发展，从苏南乡村地段的各项情况动态评估、策略修正和政策研究等方面，进一步深入寻求突破。

图、表来源

文中图、表均由作者绘制。