基于代表性样区的中国三省交界区景观生态安全评估

安以达，闫喜红，王 青

（1.西南科技大学环境与资源学院，四川绵阳 621010；2.太原师范学院数学与统计学院，山西晋中 030619）

三省交界区（地区），是指由三个省级行政区交界处所构成的区域，是省际交界区的一种类型，更具有省际交界区的典型特征。中国三省交界区是集革命老区、少数民族聚集区、生物多样性荟萃区于一体，区情迥异，类型特殊[1-2]，是我国边区中典型的经济冷区和认知冷区。推进该典型区的生态环境保护，促进生态环境—经济和谐发展，是落实建设生态文明国家战略的关键切入点，并对形成全国合理的区域发展格局具有重要意义。

1 三省交界区的概念

三省交界区是由省际交界区演化而来，李青在《必须重视开发边界区》一文中较系统地对边界区做了相关研究，并提出边界区的概念[1]，认为边界区是指一定范围内某区域与其毗邻区域交界处所构成的地理空间，该区域具有不同的空间层次，可以分为国家边界区、省际边界区、地际边界区、县级边界区等，从类型上讲，有行政区间边界区、经济区间边界区等；并指出边界区由于率属于不同行政区导致区域分割、地方保护政策、地方壁垒等。郭荣星在《中国省级边界地区经济发展研究》一书中将省际边界区作为研究对象，指出边界地区是指在一定范围内某行政区域（如国家、省际行政区等）和与之接壤的行政区域（如国家、省际行政区等）交界处所构成的特定地理空间[2]；安树伟等提出省际交界区指中国现行的行政区划范围内，省与省（区、市）之间相邻的地区[3]；刘玉亭等指出省际毗邻地区是指相邻的省份之间相互毗邻的区域[4]；郭荣朝从“边缘效应”入手，界定了省际边缘区的内涵[5]。

综上，与三省交界区相近的概念有省际交界区、省际边界区、省际边缘区、省际毗邻区等。此类概念都是用以描述不同省级行政区之间交界处毗邻地区的概念，基本内涵相似，但侧重点和适用范围不尽相同，如省际交界区侧重于交界区域的差异和相互影响；省际边界区注重描述省份边界线及周边地区，着重地理边界因素对经济发展的影响；省际边缘区更强调地理位置的附属性和边缘效应，一般指远离中心城市的边缘地区；省际毗邻区指地理上的相邻以及相互毗邻的地区，外延更宽泛一些。从经济地理角度看，省际交界区更适合表达区域的整体性和差异性。中国省际交界区可以划分为多种类型，按照相邻省份的数量可以划分为两省交界区、三省交界区、四省交界区等[2]。三省交界区具有几何学上的特殊性，即三省交界形成一点，该点位即三省行政边界点，以此为中心，按行政级别分别有三省交界村、三省交界镇、三省交界县、三省交界市。

2 研究方法

2.1 数据来源

中国行政区划底图来源于中国科学院资源环境科学与数据中心，底图边界无修改；2000—2020 年间五期土地利用类型数据来源于武汉大学公开发布的“CLCD 中国年度土地覆盖数据集”（China Land Cover Dataset）[6]；高程数据（SRTM 30 m）来源于中科院资源环境科学与数据中心，坡度数据基于DEM 数据计算。

2.2 三省交界区空间范围识别

对于边界地区空间范围的划分，李青提出以行政区划划定边界区的方法[1]，指出可以将紧邻边界的较小地域单元，如县的地域总和称作边界区，也可以将较大的地域单元如地市的总和称作边界区，这样的边界区具有相对稳定性和区内相对完整性的特点。《辞海》对国际边境贸易的范围规定为距边境线15 km 内，有学者据此将省界两侧各15 km 的区域范围定义为省际交界区。安树伟采用现有相关交界区域发展规划，对省际交界区域的范围进行适当调整的办法[3]。周潮等借助GIS 软件空间统计分析，定量分析中心城市空间辐射范围大小，以此表征省际边缘区的空间范围[7]。曾冰基于场强模型，识别腹地空间影响范围，以期明确交界区格局[10]。而社会学领域的研究者把以省界两侧具有紧密联系的民族、文化等特征界定为省际交界区，如以藏族文化为纽带的滇藏川交界地区。总体而言，目前省际交界区空间范围界定存在很强的主观性，至今未形成统一的界定标准，这种空间范围的不确定性、模糊性限制了省际交界区研究的深化发展。

中国三省交界区除具有上述几何学上的特殊性外，且具有空间上的不连续性与跨地带性，以及结构的复杂性。因此，对这一典型区域开展研究的前提是对其空间覆盖范围进行科学识别和界定。空间范围的大小要有利于表达交界区的典型特征，范围过大容易失去边缘区的特征；范围太小，不利于收集资料；范围模糊，不利于定量分析。有学者采用地级市范围来研究三省省际区，但实际上，地级市范围往往过大，如晋陕蒙交界的忻州市，其西北部的河曲县是三省交界县，而忻州市跨越山西东部山地区、中部盆地区、西部黄土丘陵区，东部又与河北省交界，选取忻州市作为三省交界区显然不合理，这种案例比比皆是。对于三省交界区范围大小确立，若将研究单元设定为市级，资料数据比较容易获得，但研究的针对性相对较差，且样本量较少或导致研究限制性提高；研究单元若确立为乡镇级，资料数据的获取难度将相应提高；故若将最小研究单元确立为县级，则能兼顾针对性与数据的可获取性。

在此基础上，所有三省交界区县域均在交界处市级行政单元边界内筛选，并根据下述基于区位的选取规则将其分为如下三类：一级交界区：即位于三省交界处的县级单元，每个省份的此县级单元均与交界处其余两个省份的县级单元直接接壤；二级交界区：即与一级交界区直接接壤，且至少与三省交界处的某一其他省份直接接壤的县级单元；对于两个空间距离较近，或共用两个及以下一级交界区的三省交界，在选取其二级交界区时理论上可以与至多一个三省外其他省份直接接壤，但不能选取其他三省交界的一级交界区，例如：三省交界区A 的一级交界区a 在选取二级交界区a1 时，a1 不仅与a 及A 区内的其他省份接壤，且与三省交界区B 的某一省份接壤，若a1 是B 的一级交界区，则不可选取作为a 的二级交界区，若否则可选为a 的二级交界区；三级交界区：即不符合一级与二级交界区选取规则，但与一级交界区直接接壤，且不与交界处三个省份外其他省份直接接壤的县级单元。

2.3 三省交界代表性样区选取

根据地理学第一定律，地理事物及其属性在空间分布上互为关联且相互作用，地物之间的相关性与距离呈正比，空间距离越近的地物其属性的相关性越大[11]。因此，在开展全国尺度三省交界区相关研究时，由于空间连接密度较大的区域在自然地理、环境等特征上存在一定程度的同质性，若设立全部三省交界区为研究区，则会相应增加数据或资料的冗余性，从而使研究结果存在一定程度的偏差。为克服该限制，提出了全国尺度三省交界区研究的代表性样区选取模型，该模型处理的关键问题是选在取最少的点位表征所有三省交界处（点）以覆盖全部省份，同时使所选取样本具有代表性。

2.3.1 三省交界处点位矩阵构建

首先构建各省份与全国三省交界处的对应矩阵。我国共34 个省级行政区，包括23 个省、5 个自治区、4个直辖市、2个特别行政区，其中，海南、台湾、香港、澳门不存在三省交界点。全国共有三省交界点42个，其中，京津冀地区飞地相互占用，共产生4个交界点，不能作为严格意义上的三省交界区，除此之外，依据上述原则划分的我国三省交界处共38 个。当各省份位于某交界点时取值为1，同时与该交界点不相关的省份取值为0。为保证样本选取的代表性，对具有6 个及6 个以上交界点的多三省交界点省份单独考量并增加计算项，求得该类省份的所在行以及其行政范围中所拥有的三省交界点个数和在矩阵中的位置。

2.3.2 代表性样区选取模型构建

定义三省交界处总数为m，索引j表示第j个三省交界点(j=1,…,m)；全部省份的个数为n，以i为索引表示第i个省份（i=1,…,n）。此外，定义决策变量为yj，当三省交界点j被选中时，yj取值为1，否则为0。给出矩阵（aij）nm中第i行表示第i个省份，第j列表示三省交界点j。aij=1 表示第j个三省交界处连接的省份中包含第i个省份，aij=0 表示第j个三省交界处连接的省份中不包含第i个省份。基于此构建中国三省交界区代表性样区选取模型如下：

在以上模型中，矩阵（1）中当第j个三省交界处连接的省份中包含第i个省份时，aij取值为1，当第j个三省交界处连接的省份中不包含第i个省份时则aij取值为0；目标函数（2）要求所选的三省交界点个数最少；约束条件（3）确保了每个省份都要被至少一个三省交界点覆盖；约束（4）表示当一个省份范围内拥有三省交界点数量大于等于6 个时，决策变量yj大于等于2，式中i为行政范围内交界点数量大于等于6的省份在矩阵中的编号；式（5）为交界点选取约束。该问题模型可根据不同研究方法或目的进行修正，添加所需要的变量构建全国尺度三省交界处代表性样区选取模型，从而提高诸如区域差异等特征研究的针对性和科学性。

2.4 中国三省交界区景观生态安全评估

生态安全是整个生态系统健康水平与完整性的表征，目前，随着人类活动对环境的压力不断增大,生态安全受到的威胁愈发严重。土地利用方式的改变作为人类对自然改造利用的表征，会直接对生境斑块间的交换循环过程造成影响，使区域生境斑块的格局与功能产生必然的改变，进而影响区域生态环境状况。因此，基于2000—2020 年间五期土地利用数据，在景观生态学视角下对中国三省交界区生态安全水平进行定量化表征，并分析其空间分布与变化特征。

2.4.1 景观生态安全指标体系

根据研究区区域特征，基于Fragstats 软件，获取并计算景观干扰度（EI）、景观破碎度（CI）、景观分离度（FI）及景观优势度（DI），结合景观脆弱性指数（VI）构建景观生态安全评估指标体系（表1），相关权重参考已有文献[11-12]设置。

表1 景观生态安全评估指标体系

2.4.2 景观生态安全评估模型构建

通过上述对景观格局指数的计算得到表征自然与人类综合扰动的指标EI，在此基础上，得到可一定程度上表征生态系统受到扰动后的易损程度的指标景观脆弱性指数（VI），将二者联动并参考已有研究[12]，分别对耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地VI赋值如下：0.190、0.095、0.143、0.238、0.048、0.286。通过干扰度与脆弱性综合反映某种景观类型受到干扰后遭受的生态损失，进而建立表征区域景观生态安全水平的指数（LESI），计算方法为式5。在ArcGIS软件中于研究区范围建立500 m×500 m 的渔网（Finshnet），以各网格替代县级行政区为最小研究单元，以此为基础进行研究区LESI空间数据的可视化。

式中，LESIi和LESIj分别为斑块类型i的景观生态安全指数和区域（渔网网格）j的景观生态安全指数，Ei和Vi分别为斑块类型i的景观干扰度指数和景观脆弱性指数，Aij和Aj分别为j区域斑块类型i的面积和区域总面积。

2.5 空间分析模型

空间自相关性分析用于检验某种现象在空间上是否存在集聚特征，描述其在研究区域内分布的空间特征，分为全局自相关与局部自相关分析[13]。以研究区500m×500m 渔网网格为最小研究单元，以LESIj及其研究时期初与时期末的差值为分析变量，基于ArcGIS 软件，运用全局自相关莫兰指数（Moran'sI）与敏感性高于LISA散点图分析的冷热点分析（Getis-OrdGi*），检验和识别研究区各时期LESI是否存在集聚特征及其空间聚集分布模式，Moran'sI及Gi*的计算方法分别为式（6)和(7）[14]、式（8)和(9）[15]。

式中，n为研究区域的空间单元数量，Wij为空间权重矩阵，若渔网网格i和j空间单元间的距离位于给定的临界距离之内，则Wij=1，若否则Wij=0；S2为样本方差；xi和xj分别为区域i和与其邻近的区域j的观测值，Moran'sI的范围为[-1,1]，值为0 时不存在空间自相关，0＜Moran'sI＜1 时存在正向空间自相关，-1＜Moran'sI＜0 时存在负向空间自相关，值越趋于-1 或1表明空间自相关关系越强。Gi∗是对Z值得分在统计学意义上显著性程度的表征，Z 值分值越高，则高值（热点）的聚类越趋于紧密，相反分值越低则低值（冷点）的聚类越趋于紧密。

2.6 地形位指数与地形梯度

地形因子作为人口分布的重要驱动因子[16]，对土地利用强度具有直接的影响，并进而影响着区域生态环境质量状况[17]。地形位指数（TNI）作为对海拔（E）与坡度（S）因子的综合描述[18]，能够较为全面地反映某区域的地形条件，海拔越高、坡度越大，其地形位指数越高，反之则地形位指数越低，海拔低但坡度大或海拔高但坡度低的点位，其地形位指数居中。基于ArcGIS 计算研究区各区域（30 m ×30 m）的地形位指数，并基于研究目的使用自然间断点法（Jenks）将结果划分为不同的地形梯度，进而研究该典型区中生态安全水平与地形的关联机制。

式中，TNIi为栅格i的地形位指数，Ei与Si分别为栅格i的海拔与坡度，E和S分别为研究区的平均海拔与平均坡度。

3 结果与讨论

3.1 中国三省交界区空间范围

基于2.1 中的识别原则与方法，三省交界区由各交界点位的一、二、三级交界区共同构成（图1）。三省交界区涉及400 个县域（区），占中国总县域（区）的数量的14.1%，其中包括一级交界的县（区）116个，二级交界县（区）189 个，三级交界的县（区）95个，幅员共286.4 万km2。去除重复占用的县（区）共17 个，三省交界区的县级行政区共383 个，幅员248.1 万km2（表2）。

3.2 三省交界代表性样区确立

基于各三省交界点的空间位置（图1），构建了其与所在省份相对应的矩阵（aij）28×38，并单独提取具有6 个及6 个以上交界点的省份及其行政范围中所拥有的三省交界点个数和在矩阵中的位置，结果见表3。进而基于式（1-4）所构建的选点模型求得所对应的三省交界处共14 个，分别为：青藏新、滇桂黔、川滇黔、湘鄂赣、湘鄂渝、闽粤赣、川甘陕、陕甘宁、鄂豫皖、沪苏浙、豫鲁皖、晋冀豫、冀蒙辽和黑吉蒙交界处。

表3 多交界点省份及其三省交界点信息汇总

3.3 景观生态安全指数空间分布及变化特征

图2 a～e 分别为研究区2000、2005、2010、2015 和2020 年土地利用类型空间分布状况，所构建的景观生态安全评估模型是建立在土地利用的基础上，所得到的结果除了可明确阐明区域景观生态安全的空间分布特征外，在对于区域生态系统状态的表征方面也兼具一定优势，如对本底景观状态的表征，即阐明研究时期景观格局是否保持自然状态或自然状态遭受干扰破坏，在一定程度上表征生态系统结构是否完整。研究目的在于真实反映研究区景观生态安全状况而非进行区域差异的研究，故无需使用标准化或归一化方法扩大结果的差异性，基于此，根据表1、式（6）的结果，参考已有文献[13-19]，并结合对各空间单元LESI量值的Jenks 分级结果，将研究区景观生态安全指数由低至高分为如下5 个等级（图2）：LESI＜0.78（Ⅰ级，低安全区）；LESI[0.78,0.82)（Ⅱ级，较低安全区）；LESI[0.82,0.86)（Ⅲ级，中安全区）；LESI[0.86,0.91)（Ⅳ级，较高安全区）；LESI[0.91,0.96]（Ⅴ级，高安全区）。

图2 研究区2000—2020年景观生态安全指数/等级（LESI）空间分布及变化特征

图3.a-c 表明，研究区2000—2020 年各时期LESI的空间分布体现出较高的一致性，即呈“南方连片高值”的特征，高安全区（Ⅴ级）集中连片分布于除沪苏浙三省交界区外的秦岭—淮河以南的地区，西部青藏新三省交界区呈中安全区（Ⅲ级）与较高安全区（Ⅳ级）连片分布的特征，东北地区三省交界区LESI等级均为Ⅲ级及以上，各时期间体现出的空间分布变化并不明显。图2.d 表明，2000—2020 年间大部分区域景观生态安全指数得以提升，升高的区域比重约81.36%，降低的区域仅约18.64%。其中，长江以南的地区呈多数降低，少数升高的特征，除黑吉蒙交界区外，其他地区则与前者相反，呈多数升高，少数降低的特征。与LESI等级空间分布图叠加可知，呈升高趋势的区域大都本底等级较低（Ⅰ级、Ⅱ级），而降低的区域大都为高值区（Ⅳ级、Ⅴ级），且呈本底等级之内的波动。

图3 研究区2000-2020年景观生态安全指数/等级（LESI）空间分布及变化特征

结合对各交界区景观生态安全等级的面积统计，西部青藏新交界区LESI水平以Ⅲ级为主导，Ⅳ级次之，且于各时期在Ⅴ级高安全区的面积均为0，变化方向为Ⅲ级的整体降低与Ⅳ级的整体增加，但由于基数较大，体现出的变化幅度均相对较低，Ⅲ级与Ⅳ级总面积于2000 年时比重约98.05%，2020 年时增加至98.47%。地处中国人口分界—胡焕庸线上的川甘陕、陕甘宁和黑吉蒙交界区LESI以Ⅳ级为主导，Ⅴ级和Ⅲ级次之，研究初期比重分别为52.12%、28.45%、19.17%，末期时分别为47.45%、31.17%和20.78%，其中Ⅴ级的增加幅度较Ⅳ级与Ⅲ级的变化幅度更为明显，分别为10.04%、8.57%、8.88%。其他东部和南方的三省交界区Ⅴ级LESI占绝对主导优势，各时期均呈Ⅴ级至Ⅰ级比重由高至低的特征，2020 年与2000 年相比Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级的面积均呈小幅略微增加。总体而言，研究区LESI自西向东分别以Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级为主导，且Ⅰ级与Ⅱ级在各时期均占比较低，总比重均低于4%，且研究时期内LESI整体水平提升明显。

3.4 景观生态安全空间自相关分析

空间分析模型结果表明研究区2000—2020 年间各时期景观生态安全指数均具有空间聚类特征，以时期初和时期末为例，2000 年Moran’sI=0.6047，Z＞1.96；2020 年Moran’sI=0.5772，Z＞1.96。此外，2000—2020 年景观生态安全指数的变化量同样体现出空间聚类的特征（Moran’sI=0.6436，Z＞1.96），因此可进行空间冷热点分析，从而进一步阐明景观生态安全指数的空间分布特征。通过对研究区渔网各单元进行LESI值及其变化量的冷热点分析，并根据结果Gi*值分别划分极显著冷点区、显著冷点区、冷点区、不显著区域、热点区、显著热点区和极显著热点区（图4）。

图4 研究区2000-2020年景观生态安全指数（LESI）及其变化量冷热点空间分布

图4.a表明，2000—2020年研究区LESI变化量除在西部青藏新与东北部黑吉蒙交接区呈明显热点与冷点零星不在规则分布外，其余各交界区基本呈明显热点区与冷点区各自集中分布的特征。其中热点区在中线区域川陕陇与东线沿海地区的苏浙沪交接区集中分布更为明显，所占比重更大。冷点区的集中分布主要体现在我国南方的滇桂黔、川滇黔、湘鄂渝交界区。总体而言，LESI变化量的冷点区面积略高于热点区，主要体现在显著冷点区和冷点区之上，差值分别为13 379.09 km2和12 066.42 km2，极显著冷点区与极显著热点区所占比重极为相近，分别为4.54%和4.53%。根据图4.b-c 并结合图2 可知，除沪苏浙三省交界区外，研究区位于秦岭—淮河以南的交界区不仅为LESI高值区，且为极显著热点集中分布区，冷点区表现为位于青藏新交界区的零星分布及沪苏浙交界区的集中分布。研究初期和时期末LESI值的热点区均显著高于冷点区，其中冷点区整体面积减少，极显著冷点区由2000 年总面积比重的2.01%下降至2020年时1.68%；极显著热点区2000—2020 年增量约3 168.61 km2，热点区整体面积增加约1 709.81 km2。

3.5 景观生态安全的地形梯度效应

基于式（11）得到了研究区地形位指数TNI的空间分布状况，并使用Jenks 将其细分为如下8 个地形梯度，进而阐明研究区LESI地形梯度效应：Ⅰ级（0∼0.434）、Ⅱ级（0.434∼0.826）、Ⅲ级（0.826∼1.176）、Ⅳ级（1.176 ∼1.456）、Ⅴ级（1.456 ∼1.750）、Ⅵ级（1.750 ∼2.058）、Ⅶ级（2.058∼2.408）、Ⅷ级（2.408∼3.570）。结果表明，在研究时期的各阶段，景观生态安全水平具有明显的地形梯度效应（图5）。地形梯度Ⅰ至Ⅴ级（TNI＜1.750）的区域内，LESI均值呈逐渐升高的趋势，当梯度继续升高至Ⅷ级(1.750∼3.570)时，LESI开始呈下降趋势。其中，各时期呈增加趋势的梯度范围内，Ⅲ级梯度均为增幅变化的关键节点，在梯度Ⅰ至Ⅲ级内增幅不断增加，Ⅲ级至Ⅴ级递减，降幅则表现为随梯度的升高不断增加，并于Ⅶ至Ⅷ级时达到最大。与2000 年相比，时期末LESI均值在各梯度内均呈小幅度增加，且其离散程度均有所降低，表明其内部差异相对更小，LSEI水平的稳定性相应增加。

图5 研究区2000及2020年景观生态安全指数（LESI）地形梯度分异

研究区LESI与地形梯度的相关性（Pearson）分析结果（表4）再次对上述地形梯度效应加以论证。表4表明各时期研究区LESI与地形梯度均呈显著正相关（P＜0.01），但相关系数水平适中（r＞0.3）。在Ⅰ至Ⅴ级梯度内，LESI与地形梯度均呈显著正相关（P＜0.01），且相关系数水平相对较高(r＞0.5)，即该梯度范围内，地形越复杂则LESI越大；在Ⅵ至Ⅷ级梯度内，LESI与地形梯度关系均为显著负相关（P＜0.01），但相关性整体相对较弱（r＜0.3），该梯度范围内，地形越复杂则LESI越小。

总体而言，结合上述LESI的地形梯度效应可得到如下结论：梯度较低的地区主要为低海拔与低坡度区域，是人类社会活动较为集中的区域，随着梯度上升，海拔与坡度综合水平的升高，人类的主要扰动区域建设用地与耕地的适宜性变差，扰动程度逐渐降低，LESI相应升高，LESI与TNI呈显著正相关关系，并于梯度Ⅱ至梯度Ⅲ区间达到最大增幅，该趋势以梯度Ⅴ为分界，高海坡与坡度地区人类社会活动的适宜性较差，故针对研究区范围，梯度Ⅰ级至Ⅴ级或为人类干扰可对LESI水平造成影响的临界，此后LESI水平随梯度的升高相应降低，呈显著负相关关系，并于最高梯度区间内达到最大降幅。

4 结论与建议

以全国三省交界区为研究对象，基于对空间范围的识别与界定，采用最优化理论与方法，确立了我国三省交界区的代表性样区，进而在景观生态学与地理学视角下对其安全水平及地形梯度效应进行了分析，并得到以下结论：

（1）研究区景观生态安全水平整体较高，整体差异特征体现为南高北低，基本以秦岭-淮河为分界，东西差异不显著，低值区主要分布于海拔极高的青藏新交界区北部阿尔金及可可西里无人区、自然环境条件恶劣的塔里木盆地东部及库姆塔格沙漠，以及我国东部人类活动密集的平原地区；

（2）2000—2020 年间多数区域安全水平呈上升趋势，升高区域呈北多南少的分布特征，这是由于北方本底值较低的区域在研究时期内林草等生态用地增加较多，生态文明建设成效显著，应加强南方三省交界区生态用地的持续保护，加强建设用地管控；

（3）研究区地形梯度Ⅰ至Ⅴ级景观生态安全水平随梯度的增加逐渐升高，Ⅴ级后随梯度的增加逐渐下降，Ⅰ级至Ⅴ级地形梯度或为人类扰动可对安全水平造成影响的临界，之后安全水平随地形复杂程度的增加而降低。