基于人类活动强度的生态保护红线优化研究

尚国琲，马景涛，刘雨博，焦新颖,3，王 鹏

(1.河北地质大学土地科学与空间规划学院，河北 石家庄 050031；2.河北交通职业技术学院，河北 石家庄 050035；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101)

生态保护红线划定对促进国家可持续发展、推进生态文明建设、实现碳达峰碳中和战略具有十分重要的现实意义[1]。2011年，国务院发布的《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》首次提出划定生态保护红线。2017年7月，环境保护部办公厅和发展改革委办公厅共同印发《生态保护红线划定指南》。2018年底全国范围内的生态保护红线划定基本完成，划定成果基本锚定了生态保护价值高的区域和红线的边界范围，但在划定过程中仍存在因人类活动与生态空间冲突频繁导致的划定不尽，划定不实、部门冲突等问题，为此各级政府进一步开展了生态保护红线评估调整工作[2]。

2017年前，生态保护红线划定处于理论方法探索阶段。燕守广等人在区域生态环境现状及敏感性评估的基础上，通过分析生态系统服务功能重要性将江苏省划分成15类生态红线区域[3]。郑华等阐述了生态红线的基本内涵，并分析了建立生态红线制度面临的问题[4]。林勇等人对生态保护红线划定的理论和技术进行了探讨，并指出了生态保护红线划定技术的研究方向[5]。马世发等人以湖南省为例，通过“自上而下”的国土空间生态安全骨架分析和基于遥感与 GIS 的“自下而上”定量评价，探索了省级生态保护红线划定方法[6]。王云才等人探讨了以生态网络规划成果为基础的生态红线划定方法[7]。丁雨賝等人提出了基于生态敏感性和生态服务价值的山地区域生态保护红线方法[8]。2017年后，全国范围的生态保护红线划定开始推进，相关研究在大量工作实践的基础上逐渐过渡到多数据、多角度、多系统、多尺度的生态红线划定方法上来。刘军会[9]、迟妍妍[10]等人从生态系统服务功能重要性和敏感性评价角度分别识别划定了京津冀地区生态保护红线；孔令桥等人基于流域水文路径分析划定了长江流域生态保护红线[11]；柏松等人采用多源遥感数据、气象站点及太阳辐射站点等数据，从水源涵养功能价值的角度探讨了四川省生态红线划定方法[12]；张雪飞等人以福建省为例，探讨了省级空间规划中自上而下的生态空间和生态保护红线划分方法[13]；杨小艳等人提出了基于土地利用生态因子耐受度的连云港生态保护红线划定方法[14]。2018年以来，随着生态保护红线划定工作的完成及后续评估调整工作的开展，生态保护红线评估研究逐渐增多。侯鹏[15]、徐梦佳[16]等人分别以保障自然生态安全空间、生态系统服务功能安全贡献度和生态资产价值角度对其研究区进行了生态保护红线划定评估。徐德琳等人提出生态保护红线保护成效评估的基本思路并构建评估指标体系[17]；吴楠等人基于InVEST模型对安徽省生态保护红线区进行了生境退化风险评估[18]；燕守广等人探索了基于土地利用与景观格局的生态保护红线生态系统健康评价方法[19]。齐静等将地方特征纳入指标体系对重庆市生态保护红线成效进行了评估[20]。李怡等基于InVEST和MCR模型对生态安全格局进行有效性评价，继而提出奉新县生态保护红线优化方案[21]。

综合以上研究发现：在研究内容上，对生态保护红线划定的技术方法探讨较多，对生态保护红线评估优化的研究较少，特别是对生态保护红线优化的研究较少；在研究方法上，较多强调生态环境保护，较少考虑区域经济发展需求，导致大量的人类活动用地被划入红线，在制约经济发展的同时也增加了生态保护红线实施和管控的难度；在研究尺度上，以区域、省、市、流域等宏观、中观尺度研究为主，对区县尺度的研究较少，生态红线内的地类矛盾冲突，在较大尺度下并不明显，在区县级尺度下，由于面积的缩小，往往会出现明显的地类冲突。生态红线划定工作中存在的划定不尽、划定不实、部门冲突等问题，其根源是经济社会发展空间与生态环境保护空间的冲突。生态保护红线的划定一方面应保证应划尽划，提升生态系统服务功能；另一方面应尽可能将人类活动强度较高区域调出，在提高生态保护红线可操作性的同时提供经济社会发展空间。为此，本研究采用人类活动强度空间化方法，以人类扰动指数叠加地形因子，探索构建以人类活动强度为基础的区县尺度生态保护红线调整优化框架，以求平衡区域生态环境保护与社会经济发展，推进区域可持续发展。

1 研究区概况

万全区位于河北省张家口市西北部，东经114°20′～114°50′，北纬 40°40′～40°17′，距首都北京200km，是重要的首都水源涵养区和生态环境支撑区。万全区位于山地平原过渡地带，地形形态受地质构造和岩性的紧密制约，南北自然纵坡为1/30～1/200，东西自然纵坡为1/100～1/1000，北部高中山区海拔高程在1200～1800m之间，中部丘陵区在800～1200m之间，南部川区在600～800m之间，形成了北高南低的总趋势，河川区盆地面积317.95km2，丘陵浅山区面积200.8km2，山区面积642.73km2，特殊的自然地理条件和区位条件使其在陆域生态红线的划定上具有典型性和重要性。

图1 研究区行政区划图

2 数据来源与研究方法

2.1 研究框架

人类活动强度一般被定义为一定空间内受人类生产建设活动影响而产生的扰动程度[22-23]，相关研究方法分为空间化和非空间化两种，空间化方法可以更具体更直观地表现出人类活动强度的分布、迁移等特征[24]。土地类型变化法运用遥感解译土地利用数据，通过地类的变化衡量人类活动强度的变化，是最为常用的方法之一。赵国松等基于土地利用类型的测算生态系统综合人类扰动指数，可以清晰刻画人类对生态系统的扰动程度[25-27]。但人类扰动指数是以土地利用现状为基础数据得出的，表征当下土地利用结构不变情况下的人类活动特征，而土地利用受到历史原因、规划、政策等影响。相比之下地形因子更具稳定性，对未来土地利用结构影响极大，可以丰富人类活动强度评价指标，提高科学性，因此本研究引入地形因子与人类扰动指数空间叠加构建评价体系。高程、坡度、起伏度对人类活动限制较为明显[15-16]，是国土空间开发适宜性评价的重要影响因素[28]，因此选取高程、坡度、起伏度作为地形因子纳入分析框架。

图2 生态保护红线评估优化研究框架图

生态保护红线的划定首先要保障其生态服务功能，而生态系统完整性是生态系统发挥生态服务功能的前提。生态系统完整性评价可以用来评价自然生态受人为活动干扰的程度和其维持自然状态的程度，是评估生态服务功能的重要方式[29]。生态系统完整性评价一般包括生物完整性指数评价体系(Index of Biotic Integrity, IBI)、三级法评估框架(Three Level Approach,TLA)和生态系统完整性评估框架(Ecosystem Integrity Assessment Framework, EIAF)三种评价体系[30]。其中，三级法评估框架中的远程型评价及快速型评价具有成本低廉、灵活性高、适应性强的特点，更适合反复繁杂的生态保护红线评估调整工作，景观格局指数评价法是较为常用的远程型评价方法。

基于以上分析，提出以下研究思路：首先引入地形因子与人类扰动指数进行空间叠加构建人类活动强度空间化评价指标体系，对生态保护红线进行人类活动强度评价；其次，以人类活动强度评价阈值为基础进行生态红线图斑处理，对接相关规划的项目和设施数据，将生态重要性图斑及自然保护地纳入生态保护红线，保证应划尽划，边界优化后形成新的生态保护红线；最后进行生态完整性验证，以景观格局指数对生态保护红线优化成果进行前后对比，确保生态完整性的正向变化。

2.2 数据来源

本研究遥感影像数据为2019年高分二号高分辨率遥感影像，分辨率10m×10m，空间参考为CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_38；张家口市万全区原生态保护红线数据来源于京津冀生态保护红线公示成果；高程数据使用10m×10m分辨率DEM数字高程模型数据；土地利用现状数据由遥感影像的人机交互式解译获取。

2.3 研究方法

2.3.1 人类扰动指数测算

根据调整工作的现实需要，除了各类必须调出的项目用地和设施用地外，矛盾最为突出的是林地、耕地、其他现状用地、建设用地与生态保护红线的冲突。因此选取未利用地、林地、耕地、其他现状用地、建设用地为指标。借鉴相关研究成果[25-27]，设林地的人类扰动分级指数为1，耕地、其他现状用地的人类扰动指数为2，建设用地的人类扰动分级指数为3，将这四种以外地类的人类扰动指数设为0，最后以加权求和方法计算区域生态系统综合人类扰动指数，计算公式如下:

(1)

ADI为生态系统综合人类扰动指数(简称人类扰动指数)，Ei为第i级生态系统面积所占百分比，Bi为第i级生态系统人类扰动分级指数。在生态保护红线中，人类扰动指数越高，则认为人类活动对生态系统的影响越大，对生态服务功能的威胁性更高，需要进行调整；反之，人类扰动指数越低，人类生产建设活动对生态系统的影响越小，对生态服务功能的威胁越低，更利于生态保护红线的管控。

2.3.2 人类活动强度评价体系构建

选取高程、坡度、起伏度叠加人类扰动指数共四种指标构建人类活动强度评价体系。评价单元的综合得分是生态保护红线调整优化的基础，评价单元的得分越高，说明管控难度越高，越需要调整。本研究通过ArcGIS空间统计方法，采用加权求和计算最终的优化指数。计算公式如下：

(2)

T代表生态保护红线内各评价单元优化指数的综合得分，n代表第i个评价指标因子，Ci对应i指标因子的分值，Wi代表对应i指标因子的权重。根据万全区实际情况，采用专家打分法对各类指标进行指标赋值(见表1)。

2.3.3 景观格局指数评价

景观格局指数评价主要采用斑块密度(PD)和平均斑块面积(MPS)定量分析景观的破碎化程度，采用平均形状指数(MSI)、面积加权平均形状指数(AWMSI)以及面积加权平均分形维数(AWMPFD)反应斑块形状特征，作为人类活动对景观格局影响的表征[31]。

斑块密度(PD)值越大，景观破碎化程度越高，两者成正比；平均斑块面积(MPS)值越大，景观破碎化程度越低，两者成反比。计算公式如下：

(3)

(4)

式中N为景观斑块总数量，m为景观斑块类型数，n为i景观中所有斑块个数，aij为景观类型i中斑块j的面积。

平均形状指数(MSI)、面积加权平均形状指数(AWMSI)以及面积加权平均分形维数(AWMPFD)都可以反映斑块复杂性，面积加权平均分形维数(AWMPFD)相较于大部分景观格局指数与面积变化的相关性更高，更能体现空间上的斑块复杂性[32]。计算公式如下：

(5)

(6)

(7)

式中pij为景观类型i中斑块j的周长，A为景观总面积。

3 结果分析

3.1 万全区原生态保护红线评价

按照河北省《生态保护红线评估调整原则》的矛盾处理要求，利用ArcGIS软件将原生态保护红线叠加土地利用现状数据，发现耕地冲突425.44hm2、林地冲突19322.67hm2(其中人工商品林冲突6784.89hm2)、其他现状用地927.10hm2、建设用地46.19hm2。万全区地处山地平原过渡地带，自东南向西北地形呈梯度上升，建设用地矛盾基本处于平原区，且属于细小擦边问题；耕地与其他现状用地矛盾面积不大，但分布较为离散；人工商品林矛盾基本处于山区，多分布于红线内部。

基于耕地、林地、其他现状用地、建设用地四种地类，利用ArcGIS采取500m×500m评价单元进行万全区人类扰动指数计算，栅格重分类像元采用100m×100m，生成人类扰动指数分布图(图3)及生态保护红线内人类扰动指数分布图(图4)。全区总像元数为115210个，人类扰动指数低于0.4的像元57569个，占比49.97%；大于0.6的像元32454个，占比28.17%；大于0.8的像元4664个，仅占比4.05%，主要位于万全区城区及部分建制镇中心区域。万全区原生态保护红线共28607个像元，红线内人类扰动指数多数小于0.4，大于0.4的像元共2908个，占全红线区域总面积的10.17%。

图3 万全区人类扰动指数分布图

图4 万全区区生态保护红线内人类扰动指数分布图

人类活动强度栅格影像像元延续人类扰动指数研究采用100m×100m，基于评价指标利用ArcGIS软件进行空间分析，将高程、坡度、起伏度及人类扰动指数进行分值重分类后加权求和，可得万全区人类活动强度分布(图5)，万全区生态保护红线内人类活动强度分布(图6)。图像中分值越高的区域，受人类生产建设影响越高，未来管控难度越大，越需要进行调整。研究结果表明万全区整体人类活动强度格局为南高北低，东西向分布较为均匀，零散分布的高分值图斑基本位于各乡镇政府所在地。全区低于60分像元共48602个，占全区总面积的42.19%，占比较高；大于90分的地区集中分布在平原区，共14110个像元，占全区总面积的12.25%。生态保护红线内人类活动强度分值大于80分像元460个，占比1.61%，比重极小；小于60分的像元共22546个，占红线总面积的78.81%。

图5 研究区人类活动强度分布图

图6 生态保护红线内人口活动强度分布图

3.2 万全区生态保护红线优化

从评价结果看，分值较高的区域基本位于坡度变换的地理边界处，图斑中心有零碎高分值斑块。提取所有60分以上的图斑与现状图斑进行属性识别，发现大部分图斑是各种矛盾地类。为保证“天窗”的减少、生态系统连通性和完整性的增加，本研究将大于60分的边界图斑与现状图层衔接后进行调出处理。在此基础上与土地利用规划进行衔接，确定需要调出的风电项目、光伏项目、矿产资源开发项目以及输电线路设施。随着各类矛盾图斑的调出，生态保护红线会产生细碎斑块，根据河北省《生态保护红线评估调整原则》，将低于1km2斑块全部扣除。依据“双评价”结果，将生态重要性图斑及自然保护地纳入生态保护红线，保证应划尽划。最后结合遥感影像进行边界优化处理。评估优化调整后万全区生态保护红线总面积为240.35km2，占全区总面积的20.73%(见图7)。

图7 万全区优化后生态保护红线图

3.3 景观格局指数检验

对万全区原生态保护红线进行生态系统完整性测算，斑块密度(PD)和平均斑块面积(MPS)分别为0.2237、4.4698，平均形状指数(MSI)、面积加权平均形状指数(AWMSI)以及面积加权平均分形维数(AWMPFD)分别为3.4356、3.9278、1.1532。对万全区生态保护红线的优化成果进行生态系统完整性测算，斑块密度(PD)和平均斑块面积(MPS)分别为0.1123、8.9019，平均形状指数(MSI)、面积加权平均形状指数(AWMSI)以及面积加权平均分形维数(AWMPFD)分别为3.2888、3.9352、1.1556。优化后PD降低0.1114，MPS增加4.4321，破碎度显著降低；MSI、AWMSI、AWMPFD数值整体趋于平衡，生态系统复杂性程度未发生较大变化，基本格局未发生改变。

表2 景观格局指数分析

4 讨论与结论

4.1 讨论

经济社会发展与生态环境保护的冲突是生态保护红线划定中的难点，如何处理人类活动空间和生态保护空间的矛盾是生态保护红线划定的关键。本文运用人类活动空间化方法，将人类活动强度作为生态红线评估调整的重要依据，弥补了以往生态红线划定中仅从生态系统服务功能出发而忽略区域经济社会发展诉求的不足，有助于缓解生态环境保护和经济社会发展的矛盾，促进可持续发展。以科学数值作为调整依据弥补了现阶段生态保护红线调整方案过于机械、调整作业过于主观的缺陷。由于人类生产建设活动越频繁、强度越高的地区，生态保护红线管控越困难，按照人类活动强度评分减少生态保护红线中人类活动用地，降低了生态红线的管控难度。万全区地处山地平原缓冲区，以其作为研究对象也一定程度上弥补了生态保护红线评估优化区县尺度研究的不足，可为万全区生态保护红线优化提供依据，为其他地形复杂地区区县生态保护红线优化提供参考。

本研究尚存在一些不足，采用DEM数字高程模型数据为10m×10m分辨率，计算数据采用为100m×100m分辨率，精度较小且前后分辨率存在不匹配问题，研究的精度有待进一步提高。本研究构建的生态保护红线人类活动强度评价体系，需要结合当地具体诉求以及省市级生态保护红线评估调整要求，可为生态保护红线调整提供参考，但不能直接进行调整。本研究主要将人类生产建设活动对生态环境的影响强度作为调整依据，未将其它方面的指标纳入评价体系中，生态保护红线人类活动强度评价体系评价指标较少，有待进一步深入探究，增加生态保护红线优化的科学性。

4.2 结论

本研究基于人类扰动指数，结合坡度、起伏度、高程构建人类活动强度空间化评价体系，提出了一个具有刚性约束，能够区分地形，且简便易操作的生态保护红线优化框架。研究结果表明，万全区生态保护红线划定成果中大部分地区人类扰动指数在0.4以下，高于0.4的区域大多位于平原村镇及附近区域，说明万全区生态保护红线划定成果基本满足远离人类聚落的管控要求。全域人类活动强度分布南高北低，东西向分布较为均匀，零散分布的高分值图斑多为各乡镇政府所在地，生态保护红线内人类活动强度评分大部分在60分以下。为减少“天窗”，保障生态保护红线的图斑连通性和生态系统的完整性，以60分作为调整阈值，对边界图斑进行处理。经过现状衔接、上下协调、应划尽划、边界修整等步骤后，确定万全区优化后生态保护红线总面积为240.35km2，占全区总面积的20.73%。优化后PD降低0.1114，MPS增加4.4321，破碎度显著降低；MSI、AWMSI、AWMPFD数值整体趋于平衡，生态保护红线基本格局未发生改变，生态系统服务功能有所提升。