为应对日益突出的生态环境问题, 世界上许多国家建立了自然保护区、保护地、国家森林公园、名胜风景区^[1-2]。实践证明这些措施对区域生态系统起到显著保护效果^[3-4]。但是仍有一些脆弱的和敏感的生态系统未受到有效保护^[5-6]。针对这一问题, 我国生态学家首次提出了“生态保护红线”的概念, 强调对重要生态功能区、生态敏感区、脆弱区和生物多样性保护区进行一体化保护, 以确保国家生态安全。生态红线的早期雏形是生态规划中的“红线控制区”^[7]。近年来生态保护红线的概念主要以“生态红线区”出现^[8-9]。目前, 学术界对生态保护红线的概念已有比较一致的认识, 将生态保护红线定义为“对于维护自然生态系统服务持续稳定发挥, 保障国家和区域生态安全具有关键作用, 在重要生态功能区、生态环境敏感区、脆弱区等区域划定的必须实行严格保护的国土空间”^[10-12]。

生态保护红线是中国生态文明建设的一项重要创新。中国是世界上第一个将生态保护红线理论应用于全国生态管理的国家^[13]。生态保护红线与国外的保护地(protected area)系统、国家公园体系、自然保护区网络比较类似^{[3, 14-16]}。但是生态保护红线不仅强调保护完整的生态系统和分级保护, 还强调将重要生态功能区、生态环境敏感区、脆弱区等进行一体化管理^[17-18]。

生态保护红线实质是生态安全底线, 是严格管控的生态空间界线, 它由重要生态功能区保护红线、生态敏感区和脆弱区保护红线、生物多样性保护红线三大类型构成^[9]。生态保护红线强调从宏观格局上优化和调整生产、生活和生态空间, 对于维护国家和区域生态安全格局、保障生态系统功能、支撑经济社会可持续发展具有关键作用。

划定并严守生态保护红线被写入2014年修订的《中国环境保护法》。生态保护红线上升到国家法律层面, 建立了法律保障制度体系。2015年国家环保部颁布了《生态保护红线划定技术指南》(以下简称《指南》)^[19], 阐述了生态红线的定义(生态红线是指对维护自然生态系统服务, 保障国家和区域生态安全具有关键作用, 在重要生态功能区、生态敏感区、脆弱区等区域划定的最小生态保护空间), 以及生态红线划定的基本原则、技术流程、范围、方法等, 为国家生态红线划定提供方法指导和技术支撑。但是该技术指南没有涉及划定生态红线的技术细节。生态保护红线的划定毕竟是一项新的工作, 相关技术方法仍处于不断探索阶段, 全国各地区对生态保护红线的划定方法都存在不少差异^[20-25]。

目前, 与生态红线相关的区划, 如《全国主体功能区规划》、《全国生态功能区划(修编版)》、《全国生态脆弱区保护规划纲要》等, 借助区划概念进行划分, 空间分辨率较低, 地面勘界的可操作性较差, 无法为生态红线划分提供精确信息。现实中, 各生态区之间的边界一般是模糊的和逐渐过渡的, 没有十分明确的界线^[26-28]。生态保护红线要求必须有明确的边界, 解决边界不清的问题, 确定明确的空间保护范围^[29-30]。但大部分生态系统服务功能和生态脆弱性的评价是在一定的空间尺度上进行的^[31], 例如一部分生态功能和脆弱性评价的数据源来自MODIS数据, 其最大分辨率250m, 部分1000m。由于受评价数据精度、区域面积、及规划等多因素的制约, 边界精度尚低。

目前, 针对红线边界进行内业优化调整的技术方法很少。如何高效、合理地优化和调整区域生态保护红线边界成为目前的技术难点。针对这一问题, 本文以北京市昌平区为例, 主要目的是探索一套基于遥感和GIS空间分析技术的区域生态保护红线的边界优化方法, 以提高生态保护红线划定的准确性和分辨率, 为生态保护红线的实际落地勘查提供工作底图, 为实现生态红线严格保护与监管奠定基础。

1 生态保护红线边界优化的原则

划定生态保护红线需要对研究区的主要生态功能进行评估, 边界优化遵循以下原则：

1.1 评价结果未在自然保护地边界内的, 按高分辨率数据进行边界细化

经过功能评估和生态敏感性评价得出的生态红线区, 如生态功能极重要区、生态环境脆弱区等, 需参照高分辨率影像和土地利用的数据进行细化。细化的主要原则如下：外界细化与已有的高分辨率土地利用数据及各种规划相协调(以评价方案边界为参考叠加大比例尺数据, 以大比例尺数据为准, 确定具体范围)；调整后的生态保护红线边界基本与土地利用的边界一致, 调整前后面积相差不超过5%。

1.2 边界遵循已有自然保护地边界

有明确法律界限的严格按照法律界限：自然保护区、世界文化自然遗产、风景名胜区、森林公园、地质公园和饮用水源保护区等有明确法律依据的边界, 必须按照明确的边界进行划定, 不得更改。自然保护地内有部分生态保护红线的, 生态保护红线应按照自然保护地边界确定。

2 昌平区生态保护红线划定方案 2.1 昌平区概况

昌平区位于北京西北部, 南接海淀区、东连朝阳区和顺义区。地理坐标115°50′17″—116°29′49″E、40°2′18″—40°23′13″N之间, 全区总面积1343.5km²(图 1)。截至2015年底, 全区常住人口196.3万人。主要气候类型为暖温带, 半湿润大陆性季风气候。主要河流有东沙河、北沙河、南沙河, 三条支流汇聚成温榆河干流, 对经济和社会发展具有重要支撑作用。昌平区有2个国家级森林公园、2个市级森林公园、1个国家级风景名胜区和4个区县级风景名胜区, 总面积为436.30km², 占昌平区总面积的32.5%。昌平区是北京西北地区的重要生态屏障, 其境内的山区、半山区占全区总面积的60%。2015年昌平区森林覆盖率达到48%^[32]。

2.2 生态保护红线划定基本过程

生态保护红线划定包括生态功能评价、识别生态保护红线区范围和准确定位生态红线边界3个基本步骤。

2.2.1 主要生态功能的评价

昌平区没有国家级的生态功能区、生态敏感区脆弱区和自然保护区。依据昌平区生态环境实际情况, 经识别后认定昌平区有重要生态功能区、生态脆弱区(土地沙化敏感区和泥石流易发区)和国家级风景名胜区3类生态重要区域。根据《生态保护红线划定技术指南》, 生态保护红线包含了重要生态功能区保护红线、生态敏感区和脆弱区保护红线、生物多样性保护红线三大类型。按照《指南》中的NPP快速评价法对昌平区的主要生态功能进行评价。

首先, 基于CASA光能利用率模型计算生态系统净初级生产力(NPP)。然后对水源涵养功能、土壤保持功能、防风固沙功能和生物多样性维护功能(图 2)等进行了分级评价(一般、较重要、重要、极重要)和空间分布识别。

其中, 水源涵养(WR)、土壤保持(S_pro)、防风固沙(S_ws)和生物多样性(S_bio)分别由如下公式计算：

式中, WR为生态系统水源涵养服务能力指数, NPP_mean为评价区内多年生态系统净初级生产力平均值, F_sic为土壤渗流能力因子, F_slo为归一化到0—1之间的评价区坡度, F_pre为归一化到0—1之间的多年平均年降水量。

式中, S_pro为水土保持服务能力指数；NPP_mean和F_slo含义与计算方法同上；K为土壤可侵蚀因子。

式中, S_ws为防风固沙服务能力指数；NPP_mean含义与计算方法同上；K为土壤可侵蚀因子；F_q为多年平均气候侵蚀力；D为地表粗糙因子。

式中, S_bio为生物多样性指数；NPP_mean和F_pre含义与计算方法同上；F_tem为归一化到0—1之间的多年平均气温; F_alt为归一化到0—1之间的海拔。

并且搜集了昌平区土地沙化敏感性、泥石流易发区和名胜风景区(包括国家级和市级森林公园分布范围, 国家级和区县级的风景名胜区)的空间分布信息^[33]。但是上述生态评估结果的分级类别及对应的空间精度一般较粗, 只为识别生态保护红线提供必要参考信息。

2.2.2 识别生态保护红线区范围

划定生态保护红线区的目的之一是将各生态功能区、敏感区、生物多样性保护区等都纳入统一管理的空间区域, 实现一体化管理。生态红线区是各生态功能区、敏感区和生物多样性保护区的空间区域的集合, 当然存在重叠部分。为识别生态保护红线区的空间范围, 利用ArcGIS软件将昌平区的水源涵养功能、土壤保持功能、防风固沙功能、生物多样性、土地沙化敏感性、泥石流易发区和名胜风景区的评价结果图层进行空间叠加分析, 并根据叠加结果进行分级评价, 得到一个分级的综合评估结果(图 2, 表 1)。根据综合评估结果, 删除一些零散细小斑块, 并将生态红线附近的细小斑块合并到临近的大斑块。确定昌平区生态保护红线综合评估方案面积549.38km², 占全区面积的40.89%, 主要分布在刘村镇、南口地区、十三陵镇和延寿镇的部分地区。由于以上参与叠加分析的各图层空间精度都比较粗, 所以综合评估图层仅展示生态保护红线区的大致范围, 还需要进一步确定生态保护红线的明确边界。

2.2.3 准确定位生态红线边界

确定生态保护红线边界, 空间精度十分关键。空间精度越高, 边界定位越精准。为得到更为精准的生态保护红线边界, 采用空间精度较高土地利用数据与上述分级的综合评估图进行空间叠加分析。土地利用数据是国家第二次土地调查使用的高分辨率影像和解译遥感影像得到的有明确边界的矢量化数据(以下简称二调数据)。二调数据以1：1万标准分幅数字正射影像图为载体, 套合省、市、县等各级境界与乡、村等土地权属界线, 确定了全国每一块土地的类型、面积、权属和分布信息, 是目前全国尺度上比例尺最大, 准确率较高的土地利用类型图^[23]。空间精度较高土地利用数据与综合评估图进行空间叠加分析, 以实现生态保护红线由低分辨率的综合评价到高分辨率、具有明确边界的转变。

确定生态保护红线精细边界的技术流程主要包括：数据预处理, 选取和初步处理土地利用数据, 叠加边界处的处理, 以及基于高分辨率图像及各种规划的调整(图 3)。

(1) 数据预处理  主要是进行数据格式和投影转换, 以保证数据的空间投影信息一致性, 防止叠加图层之间空间上不对应；将具有同一地类属性的斑块进行合并；还要删除遥感反演、评估时产生的破碎及细小斑块, 消除细小斑块的影响。按照生态保护红线连续性分布和易于管理的原则, 单个面积小于1km², 且分布零散的, 将其删除。单个面积小于1km²(此值可以根据不同的区域进行调整), 但分布较密集, 说明此处生态地位较重要, 用聚合的办法(ArcGIS软件中ArcToolbox下的Cartography Tools中的Aggregate Polygons功能), 将细小斑块合并, 使得生态保护红线区相对较完整。破碎问题得到一定程度上的解决, 可以减少行政区内生态保护红线的斑块数量, 便于后续对生态保护红线区的管理。

(2) 选取和初步处理土地利用数据  按照上述“综合评估图层”中的生态保护红线区的大致范围选取二调土地利用数据(图 4a)。并对选取的土地利用数据按土地利用属性进行数据融合, 扣除土地利用中的建设用地、工矿用地等非生态用地。具体操方法是利用地理信息系统软件ArcGIS中的按位置选取功能(select by location)提取与生态保护红线评价初步结果相交的土地利用调查数据；在提取的土地利用调查数据中, 利用属性融合工具(dissolve)将具有同一地类属性的斑块进行合并；利用属性选择工具(select by attributes), 选取城市、建制镇、工业开发、矿产开发等建设用地, 将大规模建设用地等不适宜划入生态保护红线区的土地利用类型, 予以删除。

(3) 图层叠加与边界处理  二调土地利用数据与综合评估图层叠加之后, 需要利用ArcGIS软件的拆分工具(identity)对边界处的多边形斑块进行拆分。然后利用土地利用数据属性表中的Fid号和面积比例确定边界。拆分结果中位于评价结果范围外而且面积百分比＞50%的多边形直接删除；将位于评价结果范围内且面积百分比＜50%的多边形直接删除。

具体操作步骤如下：二调数据中的原有A多边形与生态保护红线评价初步结果数据叠加后, 拆分为A1和A2两个多边形, 原有多边形B拆分为B1和B2两个多边形(图 4b)。叠加后, 位于生态保护红线评价结果数据内的A1和B1两个多边形有一列fid_1号与原多边形的fid号一致, 而位于生态保护红线评价初步结果数据外的A2和B2两个多边形, 属性表中有一列fid_1号为-1。计算叠加后A1, A2多边形面积与原多边形A的面积比例, B1, B2多边形面积与原多边形B的面积比例, 发现叠加边界处，综合评估图层外, 多边形A2的面积占原多边形面积A的比例＜50%, B2的面积占B的比例＞50%。为了保持土地利用的完整性, 把A多边形保留, 把B多边形删除。

(4) 基于高分辨率图像及各种规划的调整和修正边界  经过步骤(3) 处理后的数据与国家二调的高精度遥感影像、土地规划等辅助资料叠合, 并参考土地利用调查数据和基础地理信息数据中的地类图斑、线状地物图层、注记图层、行政区划等属性信息, 采用交互式矢量化的方法, 修正和确定生态保护红线边界。再根据昌平区土地利用规划等各种规划进行调整。最终得到调整后的昌平区生态保护红线建议方案(图 5a)。

3 昌平区生态保护红线的调整优化

调整后的生态保护红线总面积562.84km², 与生态保护红线初步评价结果(红线面积549.38km²)相比, 二者重叠474.19km², 重叠率为86.31%(图 5b)。其中城郊结合部位二者的差异较大, 具体表现在刘村镇的西南部土地利用类型是果园, 不适宜划入生态保护红线进行永久保护。其次是延寿镇北部区域, 生态保护红线评价结果生态功能处于重要和极重要之间, 土地利用类型是果园和灌木林地, 将果园部分从生态保护红线中删除, 保留了天然灌木林地部分。

生态保护红线边界优化调整前后的差别主要表现以下3点：一是分辨率的变化。边界调整前, 根据评价得出的生态保护红线的分辨率最高250m, 马赛克现象明显；边界优化调整后, 生态保护红线的分辨率与土地二调的分辨率一致, 且保持了生态景观的完整性。二是红线内土地利用类型的变化。调整前, 由于分辨率较低, 部分建设用地或其他不宜划入生态保护红线的土地利用类型包含在生态保护红线范围内。调整后, 这一问题不再存在。三是与相关规划的衔接问题。调整前, 单纯依靠评价的结果, 没与相关规划进行衔接, 基于二调数据和相关规划进行调整后, 预留出目前规划的各种非生态保护红线的用地, 便于生态保护红线范围内实行严格保护。

4 讨论

生态保护红线边界的确定非常复杂, 既是学术问题, 又是协调保护和发展的社会实践问题。中国将生态保护红线作为生态管理的重要手段, 主要目的是将现有各类生态功能保护区、生态脆弱和敏感区等进行一体化管理, 实现经济、社会和生态环境的协调可持续发展^[10]。因此划定生态保护红线边界时涉及到各类自然保护区、生态脆弱区、生态敏感区、风景名胜区、各种建设规划的历史边界。但是中国的许多保护区边界不够精确, 尤其是县级、省级保护区。在生态环境评价中, 人们经常采用分辨率较粗的MODIS数据、遥感反演的数据、模型模拟的栅格数据, 以及小比例尺区划地图^[34-36]。而且在生态环境评价过程中, 投影坐标系统不一致极易产生各数据层之间空间匹配偏差问题, 不同分辨率数据融合时经常导致数据空间精度降低等问题。因此生态环境评价中划定的生态功能区、生态脆弱区和生态敏感区的边界也往往比较模糊。本文借助高分辨率影像和具有明确边界的土地利用数据, 实现了由低分辨率到高分辨率的转换, 为生态保护红线的实际落地勘查提供了精细工作底图。有利于将生态保护红线落实到边界明确的具体地块, 一定程度上解决了生态保护红线的边界模糊问题。

目前, 国家生态保护红线已经被正式写入新修订的《中国环境保护法》, 并被确定为国家十三五规划的重要内容^{[19, 37]}。但是各省及全国的生态保护红线的划定还没有完成, 最终的野外设标定界还在进行之中, 生态保护红线的后期监督管理尚未展开。在图上划定生态保护红线边界之后, 还需要野外核查。本研究以北京市昌平区为案例阐明生态保护红线的流程及关键技术, 仅仅解决了生态保护红线在图上精确定界的技术问题, 还需要进行野外勘察以提高划界精度和修正图上划界错误, 以及野外设标定界等问题。

《生态保护红线划定技术指南》中建议将国土面积的35%的区域确定为国家生态保护红线。在本研究中, 北京市昌平区生态保护红线区面积占该区总面积的32.15%, 比较接近国家尺度上的生态红线区的面积比例。由于各地区生态环境存在非常大差异, 确定生态保护红线面积占国土面积比例时不必追求一致。应综合考虑当地的自然环境特点、经济发展、人口、城市等一系列问题。既要保护生态环境, 又要为经济、人口和城市的协调发展留出必要的空间。因此生态保护红线占有的面积比例应因地而异, 不能盲目追求与国家整体的生态红线面积比例一致。

本文技术方法是以卫星遥感信息和GIS技术为基础的。卫星遥感影像及解译的土地利用信息是精确识别生态保护红线边界的重要信息源。借助日益完善的GIS技术, 本文实现了精确定位生态保护红线的空间位置。随着遥感卫星技术、卫星定位系统的蓬勃发展, 以及相关的GIS软件技术、互联网技术、大数据技术的进步, 对生态保护红线边界精确定位, 以及后期的实时动态监管都将变得更加容易。