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]。随着城镇化、工业化的快速推进, 资源紧缺、生态退化、环境污染等问题日益明显, 生态安全修复与保护迫在眉睫^[2]。构建生态网络对于保障城乡生态安全、缓解生态环境压力具有重大意义^[3], 是恢复维持生物连通性和生境连续性的关键手段^[4], 也是优化国土空间结构的有效方法^[5]。在这一背景下, 如何以维护生态系统服务与健康为前提^[6], 精准识别关键保护区是构建生态安全网络的基础, 也是推进生态文明建设和实现可持续发展的迫切需求。

目前学术界关于生态网络构建的研究已初步形成了“源地识别—构建阻力面—生态廊道与节点提取”的基本范式^[7]。生态源地是物种扩散和维持区域生态安全的源点, 以往研究主要借助于直接法或综合指标法等实现^[8]。然而, 前者未充分考虑综合环境对区域生态系统的差异性特征的响应^[9]；相比之下, 综合指标法能够有效辨识自然系统与社会系统的空间特征^[10], 因而得到了广泛应用。尽管在源地识别方面积累了丰富的成果, 但大量研究仅局限于生态系统本身的功能属性或生态重要性^[9], 将生态系统功能和状态相结合纳入识别源地的研究较少。生态阻力面是生成生态网络的核心环节^[11], 其反映了生物迁徙过程中所面临的障碍, 多借助于经验法判断^[12], 然而该方法并不适用于地形复杂的高原山区, 且对于地表崎岖、山高坡陡的喀斯特山地城市, 采用经验法赋值会忽略地貌因素对于物种迁徙的阻碍作用。借助于石漠化敏感性对基于地类的生态阻力面进行修正, 则可以提高阻力面设置的科学性, 但相关研究还有待深入。生态廊道是生态源地之间供以物种迁徙及能量交换的通道^[13], 常通过最小累积阻力模型、蚁群模型、电路理论等方法提取, 其中最小累积阻力模型的应用广泛^[6]。既有研究积累了丰富的成果, 但在生态网络构建的理论指引与具体实践等方面仍存在脱节^[14], 可能会影响生态网络构建的客观性。综上, 充分考虑生态系统的功能与状态特征, 构建能反映区域环境特色的生态网络, 是目前生态安全格局研究中关注的重点问题。

生态系统健康是保障生态系统功能在持续健康状态下提供服务的重要基础, 同样也是优化生态网络空间格局的重要前提^[6—15]。目前关于生态系统健康的评估体系主要包括压力-状态-响应(PSR)模型、活力-组织力-恢复力(VOR)模型等^[16], 其中活力-组织力-恢复力(VOR)模型可用于反映生态系统的整体性与结构性特征, 但缺乏将社会-自然系统相互耦合的桥梁, 而Costanza提出的活力-组织力-恢复力-服务(VORE)模型能够客观地反映人类活动对于生态系统的扰动^[17], 并表征综合景观对区域环境的影响, 由此可实现区域生态安全状态的基本判别。当前, 生态系统健康评价广泛应用于河流、海岸带、森林等生态系统的研究中, 为降低生境破碎化、保障区域生态安全提供了重要的参考, 但针对生态脆弱区这一具有特殊生态过程地区的安全评价仍有待进一步深入。

曲靖市作为西南岩溶大省云南的副中心城市, 属典型的喀斯特多山城市, 潜在石漠化面积居于全省首位, 区内建设用地可扩张空间有限, 环境承载力低^[18], 虽然自然资源丰富, 但生态本底脆弱, 人地关系紧张。基于此, 选择曲靖市为研究对象, 将生境质量、水源供给和土壤保持三项重要生态系统服务纳入到生态系统健康诊断模型(VORE)中, 依据生态系统健康指数重要性评价识别生态源地；同时, 利用石漠化敏感性修正基于土地利用类型的生态阻力面, 借助最小累积阻力模型和重力模型划分生态廊道, 从而构建曲靖市的生态网络格局, 以期为生态脆弱性城市的生物多样性保护与生态安全屏障构建提供参考。

1 研究区与数据来源 1.1 研究区概况

曲靖市(103°03′E—104°50E, 24°19′N—27°03′N)位于云贵高原滇东腹地(图 1), 地处滇、桂、黔三省接合部, 辖域面积2.89万km^2[19]。该地区属亚热带高原季风气候, 年均降水量1036 mm, 年均温15.1℃。地势西高东低, 略呈阶梯状下沉, 市境地貌以高原山地为主, 岭谷交错相间, 境内喀斯特地貌广泛发育, 生态系统脆弱^[20]。研究区介于长江、珠江水系的上游分水岭地带和珠江水系源头区, 生态区位特殊, 因而被纳入珠江源生态安全保障区和水土保持重点规划区^[21], 在保障河流生态系统安全等方面具有生态意义。此外, 曲靖市是中国“一带一路”、“长江经济带”和“滇中城市群”等经济规划的关键节点^[19], 经济区位重要。随着工业化和城市化建设的快速发展, 曲靖市的生态问题愈发突出, 经济发展与生态保护矛盾尖锐。

1.2 数据来源

数据来源及说明如下：(1)土地覆被数据(2000年、2010年、2020年)来源于资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/), 30 m；(2)高程数据来源于地理空间数据云(http://gscloud.cn/), 30 m, 并据此生成坡度；(3)土壤数据来源于世界土壤数据库(HWSD) (V1.2), 1 km；(4)归一化植被指数数据来源于国家生态数据中心资源共享服务平台(http://www.nesdc.org.cn/), 30 m；(5)气象数据来源于国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn/), 1 km；(6)景观格局指数使用Fragststs 4.2软件计算得出；(7)人口密度数据来源于Worldpop(https://www.worldpop.org/), 1 km；(8)石漠化敏感性数据来源于徐红枫等^[22]的研究成果, 该数据借助谷歌地球引擎GEE)云计算平台调用Landsat影像进行批处理, 数据精度较好, 可用于本研究；(9)自然保护区数据来源于中国自然保护区标本资源共享平台地理信息库(http://www.papc.cn/html/folder/946895-1.htm)；(10)基础地理数据来源于地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn)；本文所有影像统一采用WGS84坐标系, 分辨率统一为300 m。

2 研究方法 2.1 生态系统健康评估

生态系统健康是指生态系统满足人类发展的合理需求的能力, 以及自我维护和更新的能力^[23]。本文采用生态系统健康(VORE)模型量化曲靖市的生态安全状况, 公式如下^[24]：

(1)

式中, EHI为生态系统健康；EV为生态系统活力, EO为生态系统组织力、ER为生态系统恢复力、ES为生态系统服务。

2.1.1 生态系统活力

生态系统活力(EV)指生态系统的活力、新陈代谢或净初级生产力^[25]。本研究选用归一化植被指数(NDVI)作为生态系统活力指标^[26]。

2.1.2 生态系统组织力

生态系统组织力(EO)指生态系统结构的多样性与稳定性, 生态系统组织受景观异质性(LH)、景观连通性(LC)和景观形状指数(LS)的共同影响^[27]。采用景观分割度和蔓延度指数表征景观连通性, 连通性高则物种交流与迁徙能力强。采用香农多样性和香农均匀性指数表征景观异质性, 景观异质性水平越高则景观稳定性越好。采用周长面积分维数表征景观形状指数, 景观形状指数越高表明景观的破碎化程度越高, 形状越为复杂。本研究借助于Fragststas4.2软件计算各景观指标, 权重设置参考研究^[28], 公式如下^[27]：

(2)

式中, EO为生态系统组织力, LC为景观连通性指数, LH为景观异质性指数, LS为景观形态指数, DIVISION为景观分割度指数, CONTAG为蔓延度指数, SHDI为香农多样性指数, SHEI为香农均匀性指数, PAFRAC为周长面积分形维数。

2.1.3 生态系统恢复力

生态系统恢复力(ER)是指生态系统在外界胁迫下维持其自身结构、功能的能力, 通常由抵抗力和弹性两方面组成, 其中抵抗力是指生态系统对自然灾害或人类活动等外部干扰的抵抗力, 通过自我调节来避免破坏并保持稳定的物种^[29]；弹性是指生态系统受破坏后恢复到原始状态的能力^[30]。本文参考Peng等^[31]的研究, 对不同土地利用类型的抵抗力和弹性系数进行赋值，并分别设置抵抗力和弹性的权重为0.7、0.3。公式如下^[29]：

(3)

式中, ER为生态系统弹性, Resisl为生态系统弹力, Resist为生态系统抵抗力。

2.1.4 生态系统服务

结合曲靖市的环境特征并参考前人研究^[32—34], 选取生境质量(HQ)、产水量(WY)、土壤保持(SC) 3项生态系统服务进行评估。曲靖市生态本底脆弱, 环境一旦受到严重破坏, 可能会加剧区域内的生态风险, 而生境质量模型则可以估算生态环境的基本情况；研究区位于云南省东部, 受东亚季风和南亚季风的影响, 降雨量波动, 干旱发生频率较高^[35], 加之受特殊的喀斯特地貌影响, 地表保水困难, 故评估该地的产水量对于保障高原山地的水资源安全具有重要意义；土壤退化、水土流失问题是制约喀斯特地区发展的关键问题, 故本研究选取土壤保持服务功能衡量研究区的泥沙储积保持能力。各项服务的计算公式(表 1)。

生态系统服务之间存在量纲差异性, 为便于分析, 将2000年、2010年、2020曲靖市的三种生态系统服务进行归一化处理, 并通过加权求均值的方法, 得到曲靖市综合生态系统服务图层。

2.2 生态网络构建 2.2.1 生态源地识别

本研究借助于生态系统健康指数辅助识别生态源地, 将生态系统健康指数按等间距分类法划分为“[0—0.2)、[0.2—0.4)、[0.4—0.6)、[0.6—0.8)、[0.8—1.0)”五个级别, 提取非常健康区域(EHI>0.8)的区域作为备选源地, 剔除面积小于2 km²的斑块, 将其编码后输入Conefor软件测算斑块重要性指数(dPC), 设置斑块连通距离为2500 m, 连通概率为0.5, 提取dPC介于前15%的区域作为曲靖市的生态源地^[35]。公式如下^[36]：

(4)

(5)

(6)

式中, n为研究区的斑块总数；a_i为斑块i的面积；a_j为斑块j的面积；P_ij^*为斑块i与斑块j之间路径概率乘积最大值；A_L为研究区景观总面积；IIC为斑块整体连通性指数；PC为斑块可能连通性指数；dPC为斑块的重要性；PC_remove为在所有景观中去除某类景观要素后景观可能连接度指数。

2.2.2 生态阻力面设置及修正

结合曲靖市的实际及相关研究^{[14, 18, 37—39]}, 选取坡度、高程、归一化植被指数、生境质量、土地利用类型、距道路距离、距水体距离、人口密度作为阻力因子。采用因子分析法确定阻力权重(表 2)。

石漠化不仅会影响区域生态系统服务的供给能力, 同时会降低生态源地的连通性, 干扰物种的跨区域流动^[40]。本研究选取石漠化敏感性修正基于地类赋值的基本阻力面, 公式如下^[22]：

(7)

式中, R_i为基于石漠化敏感性修正的栅格i的生态阻力系数；NL_i为栅格i的石漠化敏感性指数；NL_α为栅格i对应的土地利用类型α的平均石漠化敏感性；R为栅格i对应土地类型的阻力系数。

2.2.3 生态廊道提取及重要性分级

最小累积阻力(MCR)模型通过计算物种在源地之间迁徙的最小累积成本距离, 进而获取物种为迁徙所选的最低成本路径^[41]。公式如下^[41]：

(8)

式中, MCR为最小累积阻力值, D_ab为物种从源地a到景观单元b的空间距离, R_a为景观单元a的阻力值, f_min表示最小累积阻力与生态过程的正相关关系。

重力模型通过计算生态源地之间的相互作用强度来衡量源地之间潜在生态廊道的重要程度。公式如下^[37]：

(9)

式中, G_ab为生态源地a和b之间的相互作用强度；N_a和N_b分别为源地a和源地b的权重；D_ab为标准化之后的生态廊道阻力值；P_a和P_b为生态源地a和b之间的平均阻力值；S_a和S_b为生态源地a和b的面积；L_ab为生态源地a和b之间的廊道阻力值；L_max为区域内最大廊道阻力值。

3 结果与分析 3.1 曲靖市生态系统健康诊断

曲靖市生态系统健康评估结果显示(图 2), 2000年、2010年、2020年研究区生态系统健康指数(EHI_Mean)为0.625、0.644、0.601, 呈现先上升后下降的趋势, 总体处于健康状态。从空间布局来看, 曲靖市以北地区的生态状况优于南部地区, 中部地区形成了以麒麟区为主的生态健康恶化点, 且恶化范围逐年扩大。具体来看, 会泽县、宣威市等地以林草植被为主, 健康指数介于0.632—0.678之间, 能够为人类的生产和生物的栖息提供稳定的生态产品, 这与该地生态基底良好、植被覆盖率高、区域健康状况稳定, 人为干扰小等因素有关。此外, 近些年来, 中国开展的国土空间治理、生态修复等工程, 客观上加强了生态系统的保护力度；陆良县、麒麟区、马龙区等地的生态健康状况整体较差, 以耕、园地等为主, 人造地表近年来急剧扩张, 受多重因素影响, 局域生态风险有所攀升, 多发于人口密集的中心城区, 生境破碎化、水土流失、环境污染等环境问题逐渐暴露, 亟待制定与曲靖市经济发展阶段和区域环境条件相匹配的未来发展方案。

3.2 生态源地识别

根据生态系统健康诊断结果得曲靖市的生态源地(图 3)。结果显示, 曲靖市生态源地面积共计8656.65 km², 占研究区总面积的29.92%, 与曲靖市“三线一单”生态环境分区管控规划要求大致相当。从土地利用类型来看, 生态源地主要由林、草地构成, 二者分别占比50.21%、46.69%, 森林和草地生态系统具有重要的支持和调节功能, 在保障区域生态安全方面具有突出贡献；耕地约占源地面积的2.83%, 保护优质耕地同样有益于生态空间布局的优化；湿地仅占了生态源地总面积的0.13%, 造成生态源地构成中湿地面积差异或与曲靖市水资源空间分配不均、景观斑块零散分布等有关。从空间分布来看, 源地编号为14、19、17、24的景观斑块(dPC>20)相对重要, 主要呈带状沿东缘蔓延, 集中分布在东北部、东南部和南部的山地区域, 包括宣威市、富源县、师宗县等, 这些区域植被覆盖率高、生物多样性丰富、斑块破碎化程度小, 景观连通度较高；源地编号为12、10、9、7、11、6、8、1、2的源地(dPC<1)重要性低, 呈块状零散分布于会泽县东、宣威市北和沾益区西部等地, 斑块小而分散, 在一定程度上会影响大型生物的迁徙；而马龙区、陆良县等未分布有生态源地, 不利于物种的跨区域流动, 亟待增加生态源地、开展生态保护工程。研究发现, 生态源地斑块的面积大小会对源地之间的连通性造成一定的影响, 具有完整性、结构性的绿色生境可以为城市的生态健康安全提供保障。

将生态源地与4个国家级、省级自然保护区叠置分析, 发现保护区、国家森林公园有70.18%落入曲靖市的生态源地中。其中重叠率较高的区域涵盖珠江源保护区、会泽驾车自然保护区、沾益海峰自然保护区, 多位于宣威市、沾益区、会泽县；其余源地与保护区之间的重叠率较低。

3.3 综合阻力面

将石漠化敏感性纳入景观阻力面的构建环节中, 在一定程度上会影响生态廊道的分布和生态网络的构建。由图 4可知, 石漠化高敏感区分布于曲靖市西北部边缘的灌丛草甸区, 以25°—35°的陡坡、缓陡坡为主, 空间上未与综合阻力高值区重叠；中高敏感区集中分布于东南部的岩溶丘原区, 以15°—25°的缓坡为主；中、低敏感区景观类型多样, 以麒麟区为核心的区域人类活动密集, 综合阻力值高。阻力值高值区由东北向西南呈点带状分布, 其空间分布能够大致反映生物在迁徙过程中遇到的阻力。受曲靖市地质地貌特殊性的影响, 结合石漠化敏感性对基于土地利用类型的阻力面进行修正, 修正前后的阻力面高低分异显著, 东南和西北部等的阻力值趋于增强, 中部地区的阻力值略有削弱, 修正后的阻力面能够更精准地反映曲靖市的景观障碍性元素的空间布局。

3.4 石漠化敏感性对生态网络的影响

利用MCR模型计算曲靖市的生态廊道, 基于修正前后的生态阻力面(不考虑和考虑石漠化敏感性)分析不同石漠化敏感性等级区内生态廊道的长度占比(图 5)。结果表明, 当不考虑石漠化敏感性时, 落入高、中高、中低、低敏感性区的廊道分别占比1.28%、17.04%、48.17%、33.51%；相比之下, 考虑石漠化敏感性时, 落入高、中高、中低、低敏感性区的廊道分别占比0.50%、15.70%、52.06%、31.74%；二者对比后发现, 不考虑石漠化敏感性的廊道长度明显长于考虑石漠化敏感性时的长度, 在区域规划中容易导致廊道建设冗余、进而增加建设成本, 而考虑石漠化敏感性的生态网络强化了环境因子在生物迁徙过程中可能起到的作用, 使得生态网格的构建更具有科学性、客观性。

本研究基于石漠化敏感性对曲靖市的生态廊道作进一步分析, 共识别143条潜在廊道, 总长度约为3468.18 km, 呈网状辐射分布, 基本覆盖全域, 能够最大限度满足生物的迁徙需求。采用重力模型划分廊道等级, 将相互作用力大于1000的廊道作为重要廊道, 相互作用力介于100到1000的廊道作为一般廊道, 为避免该模型产生大量冗余路径, 剔除重复路径和相互作用力小于100的廊道(图 6)。其中, 曲靖市的重要廊道38条, 长度为902.13 km, 主要以短、中程廊道为主, 零散分布于研究区的西北、东南部地区, 具有连接生态源地的重要作用, 基本避免了与人类活动区距离过近而导致的廊道截断, 能够满足生物在一定范围内的移动需求；一般生态廊道105条, 长度为2566.05 km, 空间上南北相连, 加强了区域的连通性, 相较于重要廊道, 其连接了距离较远的生态源地, 斑块连通性指数明显高于其他廊道, 有利于物种的远距离迁移；从空间分布来看, 曲靖市生态廊道的建设基本避开了人类生活区, 且多与林、水、草地等绿色用地相重叠, 促进了多物种的传播与交流, 客观上保障了生物群落的稳定性；西南部及其以西地区无廊道分布, 与该处地势起伏坡度大、建成区集中等因素有关, 廊道未及之处易与其他源地斑块隔断, 亟需从整体性角度提高生态网络的连通性。

3.5 生态节点识别

本研究共识别出生态节点137处, 其中资源型生态节点24处, 分布于生态源地的几何中心, 是生态系统、物种多样性最为丰富的地段(图 6)；生态暂歇点113处, 位于廊道与廊道的交点处, 与耕地、草地等人类活动较频繁的地区多有重合, 能够充当生物短途迁徙的暂歇点；选取生态廊道与国道、铁路、高速公路的交叉点为生态断裂点, 共识别断裂点82处, 其中与国道相交31处、与铁路相交39处、与高速公路相交12处, 断裂点在布局上相近, 路网的建设容易加剧生态源地的岛屿化, 不利于廊道的连通性, 未来应适当修复生态断裂点, 优化路网与廊道相协调的生物迁徙通道。

3.6 生态网络优化建议

基于生态系统服务健康评价和MCR模型结果, 针对性地提出以下保护建议。本文所构建的生态网络基本能够保障石漠化中、高敏感区的生物流动, 生态廊道、源地在空间上呈西北向东南倾斜分布, 其中西南地区是曲靖市石漠化低敏感区, 然而并无廊道、源地和节点分布, 为避免生境孤岛化, 宜适当设置“生态踏脚石”, 提高生态网络的连通性；曲靖市东北、南部等地生境斑块质量高、源地面积大, 应设置生态修复与防护并举的重点保护生态空间, 并增设廊道缓冲区以保障生物的跨区流动；生态断裂点处应率先修复与路网基础设施等重叠的区域, 限制人类活动对重要节点的内部扰动。最后, 应立足于完整性、结构性等原则, 动态优化曲靖市生态系统的布局、结构、要素布局, 依托系统治理的思维优化生态网络, 进而保障已识别的生态关键要素在促进区域生态系统健康发展中持续发挥正面作用。

4 讨论与结论 4.1 讨论 4.1.1 石漠化敏感性对生态廊道的影响

生态廊道是保障区域内优质生态资源能量与物质流动的重要桥梁^[42], 具有保护生物多样性、维持生态过程等功能^[43]。但生态廊道建设的合理性与有效性均受生态阻力面的综合影响。已有研究多借助于夜间灯光数据^[44]、灾害敏感性^[9—11]等作为阻力修正因子, 受制于社会生态背景差异性的影响, 该方法并不适用于所有地区, 尤其对于生态敏感和致灾系数高的喀斯特地区。因而, 为补充喀斯特地区生态网络构建的案例, 本研究尝试将生态用地的功能属性和生态系统的状态属性相结合筛选生态源地, 利用石漠化敏感性修正生态阻力面, 在空间上对比分析了考虑石漠化敏感性前后曲靖市生态廊道的空间变化, 论证了区域特有的地貌因素对物种迁移路径的干扰作用^[43], 充实了石漠化敏感性因子在喀斯特生态脆弱区生态网络的应用研究, 该项研究同样可为生态系统健康监测和国土空间优化提供参考依据, 有利于区域生物多样性的保护, 可为构建更加科学的生态安全格局提供参考。

4.1.2 研究局限性及展望

本研究在生态网络构建过程中将生态系统服务作为影响要素纳入生态系统健康评估框架中, 通过生态系统活力、组织力、恢复力和生态系统服务四个维度构建综合评估体系选取生态源地, 在生态源地识别的过程中充分考虑了生态系统的结构性、功能性等内部特征, 同时考虑了人类活动对于地表景观的外部干扰作用, 可精准识别潜在生态风险发生区, 表征曲靖市生态系统健康的空间分异状况, 有助于提高生态源地识别的科学性与客观性。考虑到传统的生态网络构建方法往往会忽略区域环境的个性特征, 因此, 本研究采用石漠化敏感性对基于土地利用类型的基本阻力面进行了修正, 研究结果为具有类似背景的喀斯特山地型的生态修复和生态网络优化提供了重要的参考依据。然而, 本研究也存在一定不足。首先, 本研究主要基于供给、支持、调节服务作为生态系统服务的衡量指标, 叠加各指标表征曲靖市的综合生态系统服务, 但其中缺少关于文化服务的评价指标, 因而不能全面地说明区域的生态系统服务能力, 此外, 采用等权叠加的方法计算综合生态系统服务忽略了各服务之间的差异性, 如何在生态系统健康评估过程中量化综合生态系统服务值得进一步探讨。其次, 本研究关注于基于石漠化敏感性的山地型城市生态网络构建, 未对生态廊道宽度进行设置, 且囿于行政区尺度, 忽略了市域尺度对宏观尺度的支撑作用和微观尺度的影响作用, 未来可深入探讨跨尺度生态网络要素对不同尺度的响应。

4.2 结论

本研究将生态系统服务与生态系统健康相结合, 借助VORE模型评估曲靖市的生态系统健康状况, 基于此获得生态源地, 并选取石漠化敏感性修正基于土地类型的生态阻力面, 最后利用最小累积阻力模型等识别生态廊道与节点, 构建曲靖市的生态网络。主要结论如下：

(1) 2000—2020年, 曲靖市的生态系统健康水平先上升后下降, 整体上呈下降趋势。除城镇建成区的生态风险范围逐年扩大外, 其余地区的健康状况总体稳定。

(2) 曲靖市的生态网络由24个生态源地、143条潜在生态廊道、137个生态节点和82个生态断裂点构成, 生态网络由西北向东南呈不规则状分布, 识别的生态源地与自然保护区重合率达70.18%, 西南部地区未有源地和廊道分布, 景观连通性较差。

(3) 经石漠化敏感性修正前后的生态廊道, 在廊道长度方面存在显著差异, 空间分布格局相似。顾及石漠化敏感性的生态廊道在石漠化高发区的占比稍有下降, 在结果上更具有科学性。