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图1 邯郸市生态格局研究框架
Fig. 1 Study framework of ecological pattern in Handan City
北京大学学报(自然科学版) 第61卷 第4期 2025年7月
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 61, No. 4 (July 2025)
doi: 10.13209/j.0479-8023.2025.061
国家重点研发计划(2022YFC3800800)资助
收稿日期: 2024–05–07;
修回日期: 2024–09–11
摘要 以邯郸市为案例, 通过融合形态学空间格局分析模型(MSPA)、最小累积阻力模型(MCR)、重力模型和电路理论, 系统地构建生态安全格局。研究结果表明, 受“山水林田湖草城”等地类要素差异影响, 研究区生态格局呈现向山林地区偏移的特征。通过引入地形特征修正模型, 平原地区生态廊道与斑块的重要性得到显著的提升。优化后的模型能够更好地适应山地、丘陵和平原等多样化的地形条件, 有效地增强区域生态安全格局的均衡性和稳定性。基于研究结果, 进一步讨论了生态安全格局在国土空间规划中的具体应用, 可为生态廊道精准管控、生态分区科学划定、建设用地整理以及城乡空间优化布局提供实践指导。
关键词 生态安全格局; 形态学空间格局分析模型; 最小累积阻力模型; 国土空间规划; 邯郸市
当前, 我国快速城镇化进程中累积的生态问题正进入集中显现阶段, 生态空间持续萎缩与环境质量下降对城市可持续发展构成严峻的挑战。党的“二十大”报告将“人与自然和谐共生的现代化”确立为中国式现代化的重要内涵, 强调完善生态文明制度体系, 建立分区、分类、精准、高效的生态环境管控机制。在此背景下, 构建科学的生态安全格局, 对协调生态保护与城镇发展以及推动城市高质量发展具有关键意义, 也是国土空间规划研究领域的核心议题。
生态安全格局指能够保护生物多样性, 维持生态系统完整性, 并实现生态环境持续改善的空间配置体系[1]。它通过识别关键生态要素及其空间关联, 对维护区域生态安全发挥决定性作用[2]。国内外学者从县域[3]、城市[4]到区域[5]等不同尺度, 围绕生态安全格局的构建[6]、优化[7]及动态演变[8–9]开展系统的研究, 形成“源地识别–阻力面构建–廊道提取–战略点确定”的技术框架[10]。现有研究多聚焦于生态特征显著的山地、流域或经济发达地区, 对山区、平原多样化区域的精准化构建方法的研究相对不足。在生态源地识别方面, 虽然已发展出主观识别[11]、生态系统服务评价[12–13]、形态学空间格局分析[14]和景观连通性分析[15]等方法, 但是复杂地形条件下不同生态系统服务的差异性可能导致生态源地评估的偏差。廊道提取主要采用最小累积阻力模型(MCR)[16]、电路理论[17]、水文分析[18]和重力模型[19]等方法, 重视生态阻力面的优化, 但对廊道宽度的检验不足, 制约了廊道的保护与建设。
随着研究的深入, 生态安全格局应用已拓展至生物多样性保护[20]、生态系统功能完善[21]、土地利用优化配置[22]和城市增长管理[23]等领域。国土空间规划体系建立以来, 部分研究者将生态安全格局与生态修复[24]、生态管控分区[25]、空间用途管制[26–27]和三线划定[28–29]相结合, 但其应用侧重于较为宏观的生态空间控制, 缺少结合地形地貌、需求博弈的生态修复措施和“三生空间”(生产空间、生活空间和生态空间)整治策略, 对国土空间规划实施的支撑力度有待加强。
基于上述背景, 本文以河北省邯郸市为研究对象, 综合分析山林、城市和平原耕地等要素, 研究地形多样情境下的生态源地选取、生态廊道连通以及生态分区确立的优化思路与方法, 进而提出生态安全格局的优化调整建议以及“三生空间”管控应用方案, 以期为国土空间规划实践提供理论参考。
地类要素的差异性和内部均质性程度是生态源地与廊道构建的重要考虑因素。对于平原与山地兼具的城市, 若采用统一权重赋值与选取方法, 分区板块的异质性可能导致生态格局失衡, 造成山区生态源地过于密集、平原生态源地过于稀疏的问题。因此, 在模拟过程中, 需要统筹考虑山林、耕地、河流和湖泊等空间要素在不同生态板块中的差异化作用, 从而构建符合多种地形特征的生态安全格局。在此基础上得出的成果可为规划应用提供支撑, 指导生态廊道划定、管控修复分区划分以及建设用地整治等工作。本文研究框架如图 1 所示。
1.1.1 构建并优化生态安全格局
首先, 基于形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis, MSPA)和连通性分析方法识别生态源地, 运用最小累积阻力模型(minimum cu-mulative resistance model, MCR)提取生态廊道。在此基础上, 根据不同的生态价值导向进行空间分区, 构建以点、线、面为要素的国土空间生态格局。然后, 通过整合林地、草地、水域及地形地貌等多类要素, 对模型进行优化, 避免统一赋值导致源地与廊道选取的偏差。具体的优化措施包括通过修正生态源地来平衡不同地类间的源点分布差异, 通过调整区域阻力参数来增强局部廊道连通性, 最终形成符合地域特征的优化生态安全格局。
1.1.2 推进规划应用的拓展
本文从 3 个方面推进规划应用的拓展: 1)将廊道线性要素转化为宽度指标, 通过情景模拟, 确定不同区域的最佳宽度方案, 据此提出廊道管控要求; 2)通过识别生态夹点和生态障碍点, 并叠加生态系统特征, 划分不同类型的修复区; 3)叠加村庄、工矿、城镇、交通等建设用地, 判别矛盾冲突空间与潜在的整理空间, 推动重点区域建设用地的整治。
1.2.1 生态源地识别
生态源地是具有重要生态服务功能的景观类型, 是提取生态廊道的前提, 生态源地的识别可分为两步。1)基于 MSPA 方法[30]识别景观要素。该方法运用数学形态学原理, 通过对区域土地利用栅格数据进行空间格局度量、识别和分割, 能够精确地确定景观类型和结构, 近年来广泛用于生态网络构建。2)基于连通性分析提取重要生态源地。景观连通性水平反映物种在景观中迁移的难易程度[31]。采用斑块重要性指数(dPC)评估核心区斑块的景观连通性, 连通指数越高, 其生态重要性越强[32]。为确定最佳距离, 本文设置 500, 1000, 1500, 2000, 2500, 3500, 5000, 7500 和 10000m 共 9 个距离阈值, 分别计算整体连通性指数(IIC)以及组分数(PC), 计算公式如下:
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图1 邯郸市生态格局研究框架
Fig. 1 Study framework of ecological pattern in Handan City
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其中, n 为斑块总数, ai 和 aj 为斑块 i 和 j 的面积, nlij为斑块 i 与 j 间最短路径上的连接数, AL 为景观总面积。IIC 的取值范围为 0～1, IIC=1 表示所有斑块均为相互连通的生态源地。pij*为斑块 i 与 j 之间所有路径的最大乘积概率。PC 的取值范围为 0～1, PC 值越大, 景观连接度越高。PCremove为去除某要素之后的连通性计算结果, 数值越大, 斑块对景观连通性的贡献越大。
1.2.2 生态阻力面构建
景观阻力反映物种控制和覆盖不同景观类型的难易程度, 受土地覆被类型、地形地貌特征和人为干扰等因素影响。距离城镇、村庄、道路越近, 人类活动干扰强度越大, 生态阻力越大。本研究从自然条件(包括土地利用类型、高程和坡度)和人类活动干扰(如道路切割和居民点距离)两个方面构建基础阻力面。参考前人相关研究成果, 对各阻力因子进行赋值, 并采用层次分析法确定其权重(表 1)。
1.2.3 生态廊道选取
本研究采用最小累积阻力模型提取景观生态安全源地之间的廊道。该模型综合考虑源地、距离和景观界面特征 3 个方面的因素构建生态廊道。在此基础上, 通过重力模型构建生态源地间的相互作用矩阵, 用作用力值定量地表征生态廊道的重要性。作用力越大, 源地间的生态流动阻力越小, 其连接廊道的生态重要性越高。计算公式如下:
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其中, MCR 为最小累积阻力值, 累积阻力值 f 与生态过程正相关, Dij 为空间景观单元 i 到源j的空间距离, Ri 为景观单元 i 的阻力系数, Gab 为源地 a 与 b 之间的相互作用力, Lmax 为所有廊道的最大累积阻力值, Sa 和 Sb 分别为源地 a 和 b 的面积, Lab 为源地 a 与b 间廊道的累积阻力, Pa 和 Pb 为源地 a 和 b 的阻力值。
1.2.4 生态保护与修复节点识别
基于电路理论, 利用 Linkage Mapper 的 Pinch-point Mapper 和 Barrier Mapper 工具, 分别识别生态夹点和生态障碍点。生态夹点是景观联通性的重要节点, 是物种流动的重点区域, 需要重点保护来避免栖息地退化, 维持生态流动通畅。生态障碍点指生物迁移的空间阻隔区域, 对这些区域进行修复, 能显著地提升生态系统的连通性。
表1 基本生态阻力系数
Table 1 Basic ecological resistance factor
阻力类型阻力因子重要性系数分类阻力值 自然条件影响(0.667)土地利用类型0.396林地 1 草地 5 水域 5 园地30 耕地30 村庄50 道路70 城镇90 其他50 高程/m0.166<15010 150～30030 300～60050 600～90070 >90090 坡度/(°)0.105<810 8～1530 15～2550 25～3570 >3590 人类活动干扰(0.333)距道路距离/km0.083<0.590 0.5～170 1～250 2～330 >310 距居民点距离/m0.250<25090 250～50070 500～100050 1000～300030 >300010
土地利用数据来自 2020 年 GlobeLand30 数据集。数字高程模型(DEM)数据获取自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台, 空间分辨率为 30m, 基于该数据提取生成坡度数据。道路数据源于 OpenStreetMap 开源平台。
考虑到邯郸市国土空间分区的复合性(涵盖山林、城市、平原农地等多种类型), 本研究选取该市为研究对象。邯郸市位于河北省南部, 西依太行山脉, 东接华北平原, 属温带大陆性季风气候。全市总面积为 12065.5km2, 地势自西向东呈阶梯状下降(图 2), 依次分布西北部中山区、西部低山区、中部低山丘陵区、中部盆地区和东部洪积冲积平原五大地貌单元。其中, 山地丘陵区约占总面积的46%, 平原区占总面积的 54%。市域内有青崖寨自然保护区等 13 处自然保护地。作为传统资源型城市和老工业基地, 同时位于京津冀大气污染传输通道, 邯郸市面临较大的生态管控压力。
邯郸市的山林、农田和建设用地空间分布相对均衡, 耕地、林地与建设用地的比例约为 5:3:2 (图3)。在自然生态格局与社会生产结构的共同作用下, 邯郸地区形成西部、中部和东部三大空间板块。西部以山地为主, 林地占比较高, 煤炭、铁矿和石灰石等矿产资源丰富, 属于生态和资源型区域, 但工矿用地分散, 钢铁煤炭产业发展与环境保护的矛盾日益突出。中部地区依托京广发展走廊, 形成城镇集聚发展核心区, 生态河流贯穿城区, 亟需加强生态廊道的保护与修复。东部平原耕地资源条件优越, 主要是农业发展区域, 生态敏感度较低, 需要通过构建生态节点和廊道来提升生态效益, 保障全域生态格局的稳定性。
图2 研究区地形图
Fig. 2 Topographic map of the study area
图3 研究区土地利用分布
Fig. 3 Land use distribution of the study area
现有研究中通常以林地、水域或两者结合作为前景, 进行 MSPA 格局分析, 这种方法存在一定的局限性。本研究结合邯郸地形地貌条件, 采用两种方式提取分析前景: 一是林地和水域组合, 二是林地、草地和水域组合。通过将两种情形下的景观格局与研究区内自然保护地进行叠合对比, 我们发现以前者为前景识别的核心区只能覆盖自然保护地总面积的 60.71%; 以后者为前景时, 核心区覆盖比例可提升至 84.15%(图 4)。这表明在前景中引入草地要素后, 核心区能够更好地覆盖具有重要生态意义的自然保护地, 从而更准确地识别山区与平原过渡带生态意义显著且具有提升潜力的生态源地。景观格局分析结果(表 2)表明, 核心区主要分布在西部山区和湖泊区域; 其次为边缘区, 该区域存在一定程度的斑块破碎化现象; 再次为孤岛区, 即零散分布的独立生态斑块; 支线区则是前景斑块内外景观的联通部分; 桥接区是景观生态安全格局中的结构性廊道, 主要表现为道路两侧林带, 但存在局部断连现象; 环道区和孔隙区面积最小, 其中环道是斑块内部生物移动的通道, 孔隙是斑块内部产生边缘效应的区域。
本研究选取面积大于 30ha 的核心区斑块作为潜在生态源地, 进行重要性分级评价。结果表明, 距离阈值与景观组分数负相关, 与整体连通性指数正相关。当距离阈值为 2500m 时, 组分数和整体连通性指数的变化趋势趋于平缓, 表明景观结构达到相对稳定状态。因此, 设定距离阈值为 2500m, 连通概率为 0.5, 据此计算核心区斑块的重要性值, 并将潜在生态源地划分为 3 个等级: 极重要生态源地(dPC>2)、重要生态源地(0.5 为满足城镇发展区的生态管控需求, 将公园绿地纳入生态基底体系, 对浅山和平原地区进行生态源地的重新识别。通过连通性分析, 在东部平原地区提取出 8 个重要生态源地, 主要有溢泉湖、永年洼、北湖等水域和浅山地区的大规模林地(图 5)。 对各阻力因子, 按权重进行加权求和, 得到研究区的综合生态阻力面。结果显示, 阻力值呈现西低东高的空间分布趋势。其中, 高阻力值集中分布在中部城镇地区, 这是由于人类建设活动高度集中, 阻碍了物种迁移和能量流动; 低阻力值区域分布在西部山区, 该区域地表覆被以林地为主, 人类活动干扰较小(图 6)。 基于 MCR 模型, 对优化后生态源地进行廊道构建, 共识别出 66 条潜在生态廊道。这些廊道呈网络状联通生态源地, 且相对集中地分布于研究区西部。通过重力模型, 计算不同生态源地间的相互作用强度, 选取强度超过 2 的 26 条生态廊道作为核心廊道, 其余作为一般生态廊道。 将识别的生态廊道与土地利用数据进行拟合, 结果表明平原地区的生态廊道分布较为凌乱, 且穿越大量耕地, 不利于廊道的稳定连接。考虑到平原地区地形起伏较小, 河湖水系在生态流动中能发挥更大的辅助作用, 因此对平原地区增加与水体距离的阻力因子, 用于修正生态阻力面(图 7)。基于修正后的阻力面再次提取生态廊道, 结果显示平原地区的生态廊道主要依托穿城河流水系来联通生态源地, 具有更高、更稳定的现实生态意义(图 8)。 通过以上分析, 形成由 20 个极重要生态源地和26 条核心生态廊道构成的优化生态安全格局(图9)。生态源地以山林和湿地为主, 总面积为 1568.33km2, 占研究区总面积的 13%。生态廊道呈网络状连接各生态源地, 总长度为 2906.88km, 其中核心生态廊道长 691.07km, 有效地连通西部与中部的生态源地。 由于研究区地形差异显著, 模型优化前识别的生态安全格局集中于太行山区域。这主要体现在两方面: 一是东部生态源地面积较小, 在均一视角下的斑块重要性系数偏低, 未能识别为重要源地; 二是生态廊道集中于西部, 向东部的连通性不足, 只能连通研究区西侧海拔 500m 以上的区域, 不利于维持研究区的生态平衡。 因此, 从提升生态系统功能平衡性的角度出发, 需要增强全域生态网络的连通性。优化后的生态安全格局能够有效地弥补研究区东部生态源地的缺失, 更符合均衡的区域生态管控需求。同时, 准确地识别该安全格局, 并依托河流水网构建平原地区的生态廊道, 能显著地提升区域生态网络的整体稳定性。 图4 基于不同前景情形的MSPA分析结果 Fig. 4 Landscape analysis map based on MSPA under different foreground scenarios 图5 优化前后研究区生态源地分布 Fig. 5 Ecological source area distribution before and after model optimization 表2 以林地、草地和水域为前景的景观类型分类结果 Table 2 Classification of landscape type using woodland/ grassland/water as foreground 景观类型面积/km²占前景要素的比例/%景观类型面积/km²占前景要素的比例/% 核心区2065.8860.88环道 90.832.68 孤岛 311.92 9.19桥接区153.454.52 孔隙 77.71 2.29支线217.916.42 边缘区 475.7114.02 图6 生态阻力因子分类及综合生态阻力面 Fig. 6 Classification of ecological resistance factors and comprehensive ecological resistance surface 4.1.1 适应生态流动性的廊道宽度阈值范围 虽然生态斑块间形成潜在廊道联通, 但途经区域的生境质量仍然有较大的提升空间。研究表明, 30～60m 的生态廊道宽度基本上满足动植物迁徙和传播的需求[33], 增加廊道宽度有助于提升生物多样性[34]。由于不同尺度和区位的生态廊道对宽度的要求差异显著, 需在城市尺度下进一步分析最佳管控宽度, 减少地形起伏、道路切割及城乡建设对生态流动的阻隔影响。 图7 基于地形修正的生态阻力模型优化 Fig. 7 Ecological resistance model optimization based on terrain modification 由于最小累积阻力模型提取的生态廊道缺乏宽度属性, 本研究通过叠合生态廊道与土地利用空间数据, 在保障城区建设的同时, 维持基础性的生态流动平衡。针对不同的区位特点, 将城区段生态廊道宽度设置为 10～100m, 郊区则结合河流水系和农田林网, 将生态廊道宽度设置为 50～500m, 以便探究不同区位生态廊道的适宜控制宽度(图 10)。 综合分析结果表明, 城区段生态廊道宽度宜控制在 30～50m, 过窄会影响廊道连通效果, 过宽则会显著地增加建设空间占用和拆迁成本(图 11); 郊区段生态廊道宽度宜控制在 100～200m, 过窄难以满足区域生物迁徙通道需求, 过宽则可能涉及村庄和永久基本农田, 导致建设成本过高(图 12)。 4.1.2 不同地形情景下的生态廊道管控策略 以 150m 宽的郊区段生态廊道为例, 通过深入的分析, 发现不同地形条件下的生态廊道用地构成存在显著差异(图 13)。在山区廊道中, 林地和草地面积占比达 70.20%, 可通过森林经营和小流域治理等措施, 进一步促进生态流通。平原城镇周边为核心建设区域, 可结合河道治理、公园绿化和环城绿廊等措施, 优化廊道景观结构。在平原农业地区, 廊道内耕地占比达 59.25%, 建议通过建设农田防护林和适度实施退耕还林等措施, 提升农田系统的生态功能, 从而保障廊道的稳定性。 Linkage Mapper 软件通过电子随机游走模拟生态流动过程。一方面, 利用 Barrier Mapper 工具, 基于累积电流恢复值识别生态障碍点(恢复值大小反映障碍点对生态流动的阻碍程度); 另一方面, 运用Pinchpoint Mapper 工具的 pairwise 模式, 识别生态夹点(电流密度较高的区域即为生态流动的核心区域)。通过该方法, 可同时确定具有较高生态修复价值的障碍区域和生态流动的关键通道(图 14)。基于重要生态节点的空间分布, 综合考虑地形地貌特征、生态系统类型和生态廊道差异, 本文将研究区划分为 3 个生态修复管控分区: 东部平原生态保护修复区、中部城镇生态保护修复区和西部太行山生态保护修复区(表 3)。通过分区施策, 实现“山水林田湖草”生态系统的全要素综合治理。 基于生态安全格局, 对现状建设空间及规划城镇空间进行用地整理和分析, 包括城镇建设用地、城边村、村庄工业用地、农村居民点、采矿点和城镇开发边界等类型, 共识别出 15 处矛盾冲突空间(图 15), 可为国土空间综合整治与用地调整提供重要依据。这些矛盾冲突空间主要表现为建设空间与河流水系、山体绿化、平原林网之间的冲突。 图8 修正前后的生态阻力面及构建生态廊道示意图 Fig. 8 Ecological resistance surface before and after correction and schematic diagram of constructing ecological corridor 图9 优化后的研究区生态安全格局 Fig. 9 Optimized ecological security pattern of study area 图10 不同宽度下城区段(a)和郊区段(b)生态廊道用地情况 Fig. 10 Proportion of land use in different corridor widths at urban (a) and suburban (b) area 30～50 m廊道宽度可以较好覆盖河道及两侧绿化控制带, 过宽易占用现有建设用地 图11 不同宽度下城区段生态廊道与现状用地叠合情况示意图 Fig. 11 Schematic diagram of the overlap between ecological corridors and current land use in urban areas with different widths 针对不同的冲突类型, 提出以下整治策略: 水系冲突区域易受人类活动干扰而退化, 应结合河道整治修复工程, 开展生态景观建设, 同时依托城市更新, 加强对河流生态廊道两侧的保护管控; 山体林地冲突区域应重点推进工矿用地治理, 促进零散用地集中布局; 平原林网冲突区域则需明确主导功能定位, 强化空间准入管理和负面清单制定(表 4)。 本文针对基于形态学的生态源地识别方法多适用于均质地形的局限性, 通过综合考虑地形地貌和土地利用类型对生态阻力的影响, 探索复杂地形地貌区域的生态安全格局构建方法, 得到如下结论。 1)本文优化了生态源地选取的前景分析方法,对山区的林草、水域、城镇、湖泊、公园等规模化生态要素进行差异化识别, 有效地改善因单一因子导致生态源地空间过度集中的问题, 可为构建更加均衡的全域范围生态格局提供支撑。优化后的生态源地提取结果与自然保护区范围的吻合度提升了23.44%, 新增加连接东部生态源地的廊道 7 条, 显著地提升研究区生态安全格局的稳定性。 150～200 m廊道宽度可以在较好避让永久基本农田的基础上保障生态流通 图12 不同宽度下郊区段生态廊道与现状用地叠合情况示意 Fig. 12 Schematic diagram of the overlap between ecological corridors and current land use in suburban areas with different widths 图13 150 m宽度下不同地形郊区段生态廊道用地情况 Fig. 13 Land use proportion of 150 m-wide corridor under different terrain scenarios 表3 基于生态节点的生态修复管控分区 Table 3 Ecological restoration zoning based on ecological nodes 地形特点生态节点分布特点核心生态系统生态修复管控分区生态修复管控重点方向 平原地区生态廊道较稀疏, 生态修复的收益较低, 生态障碍点位于农业空间, 生态夹点主要分布在漳河生态廊道, 修复生态夹点对联通东部生态源地意义显著农田生态系统东部平原生态保护修复区加强水土流失综合治理和漳河生态修复, 适度开展退耕还林还草 浅山区和山前平原人类活动频繁, 生态廊道必经区域, 重要的生态改善区, 生态障碍点主要分布于城镇空间和景区周边, 生态夹点位于支漳河、沁河周边, 需要保障生态流动城市生态系统中部城镇生态保护修复区强化生态服务和支撑能力, 控制城镇蔓延发展, 提高城市内绿地率, 清除蓝线范围内部分建筑, 提升河道生态功能 太行山区生态廊道密集, 生态流动联系频繁, 生态障碍点主要分布于自然保护地边缘地区, 改进分数高, 说明生态修复的收益较高, 需要优先修复保护, 生态夹点位于向中部联通的生态廊道, 应加强修复治理森林生态系统和水域生态系统西部太行山生态保护修复区严格控制人类活动干扰, 持续推进太行山绿化工程, 加强森林抚育, 提升森林质量, 适当拓宽河岸绿地 图14 生态夹点(a)、生态障碍点(b)及生态修复分区(c)情况 Fig. 14 Spatial distribution of pinch points (a), barriers (b), and ecological restoration zoning (c) 图15 城乡建设与生态源地、廊道冲突区域 Fig. 15 Conflict area between construction land and ecological source and corridors 表4 城乡建设用地空间优化建议 Table 4 Suggestions for spatial optimization of urban and rural construction land 矛盾空间典型区域建设用地整理类型调整优化建议 与河流水系保护冲突1, 2, 4, 7, 8城镇用地布局优化主导用途调整为水域和绿地, 保障河流宽度不降低, 水面空间不减少, 避免新增建设空间占用水域, 生态廊道两侧及源地周边新增用地以公园绿地等绿色生态功能为主, 河流两侧确需建设以点状供地的形式, 弹性布局重点项目, 同时加强水域周围绿带建设 13, 14农村居民点整理主导用途调整为水域和林地, 保障生态廊道连通性, 结合河道管理范围进行两侧生态带控制, 限制新增村庄建设用地, 对侵占河道的村庄用地进行整理, 并引导用地置换搬迁, 加强河道两侧林带建设 与山体绿化工程冲突6城镇用地布局优化主导用途以绿地为主, 加强建设用地审批, 严格控制新增建筑物和改建建筑物的开发强度和建筑高度, 避免建筑物影响山水景观视廊 9, 12工矿用地整治腾退重点加强工矿用地整治和腾退, 推动矿山生态修复和山体绿化造林, 如确需布局建设项目, 应加强开发强度的管控 与平原林网建设冲突3, 5, 10, 11城镇用地布局优化开发建设尽量避让生态公园和规模林地, 建设用地向公园绿地和防护绿地等调整, 严格控制增污染环境、破坏自然资源或自然景观的生产设施 15农村居民点整理重点加强交通廊道两侧绿化隔离带的建设, 引导分散、低效的村庄建设用地腾退, 结合乡村道路, 加强农田防护林网建设 说明: 区域编号位置见图15。 2)对生态廊道识别出的线性要素赋予宽度属性, 通过与土地类利用类型的叠加分析, 确定了生态要素占比高、建设用地占比低的最优生态廊道宽度, 可为科学地划定廊道管控宽度范围和制定管控措施提供依据。 3)应用电路理论工具识别夹点和障碍点, 揭示了因高生态价值区域被占用或地类斑块不连续造成的系统断裂问题。通过生态要素聚类划分管控分区, 有助于进一步识别问题斑块的主要成因并选取针对性的修复措施, 可为生态廊道的优化和城镇空间规划提供科学支撑。 生态安全格局对保障城市生态空间和优化空间资源配置具有现实意义。本研究以邯郸为实践对象, 通过优化生态安全格局规划的理论和技术方法, 修正因山区、平原、城镇的地域差异导致的生态格局构建失衡问题。作为京津冀城市群中生态环境支撑区的典型代表, 邯郸市具有较高的生态环境保护要求与修复治理要求, 应加强全域生态空间保护与治理, 构建覆盖多地域的生态安全格局。本研究不仅关注山林地区生态功能价值的提升, 还针对山前地区、平原地区和城镇地区开展生态价值评价与整治修复, 以此促进“山水林田湖草”与“人、地、产”的协调发展。建议将优化后的生态格局纳入当地国土空间规划, 探索“三生空间”融合的布局模式, 促进人与自然的和谐共生。 后续研究可在以下方面深化: 1)结合地形变化, 采用分区方式进行源地识别, 提升区域生态安全格局构建的准确性和可行性; 2)在拓展差异化地区分析和引入多元要素的基础上, 探究源地识别是否存在类型上限及其对准确性的影响; 3)针对本研究提出的生态廊道适宜宽度阈值, 基于生态流动、城镇建设和农业种植等需求, 结合生物多样性保护和物种迁移等要素, 开展定量化验证工作。 参考文献 [1] 马克明, 傅伯杰, 黎晓亚, 等. 区域生态安全格局: 概念与理论基础. 生态学报, 2004, 24(4): 761–768 [2] 俞孔坚. 生物保护的景观生态安全格局. 生态学报, 1999, 19(1): 10–17 [3] 倪庆琳, 侯湖平, 丁忠义, 等. 基于生态安全格局识别的国土空间生态修复分区——以徐州市贾汪区为例. 自然资源学报, 2020, 35(1): 204–216 [4] 吴健生, 张理卿, 彭建, 等. 深圳市景观生态安全格局源地综合识别. 生态学报, 2013, 33(13): 4125–4133 [5] 王振波, 梁龙武, 方创琳, 等. 京津冀特大城市群生态安全格局时空演变特征及其影响因素. 生态学报, 2018, 38(12): 4132–4144 [6] 赵宇豪, 罗宇航, 易腾云, 等. 基于生态系统服务供需匹配的深圳市生态安全格局构建. 应用生态学报, 2022, 33(9): 2475–2484 [7] 王子琳, 李志刚, 方世明. 基于遗传算法和图论法的生态安全格局构建与优化——以武汉市为例. 地理科学, 2022, 42(10): 1685–1694 [8] 赵晓峰, 王金林, 王珊珊, 等. 基于MCR模型的卡拉麦里地区生态安全格局变化研究. 干旱区地理, 2021, 44(5): 1396–1406 [9] 王正伟, 王宏卫, 杨胜天, 等. 基于生态系统服务功能的新疆绿洲生态安全格局识别及优化策略——以拜城县为例. 生态学报, 2022, 42(1): 91–104 [10] 彭建, 赵会娟, 刘焱序, 等. 区域生态安全格局构建研究进展与展望. 地理研究, 2017, 36(3): 407–419 [11] 杨彦昆, 王勇, 程先, 等. 基于连通度指数的生态安全格局构建——以三峡库区重庆段为例. 生态学报, 2020, 40(15): 5124–5136 [12] 朱军, 李益敏, 余艳红. 基于GIS的高原湖泊流域生态安全格局构建及优化研究——以星云湖流域为例. 长江流域资源与环境, 2017, 26(8): 1237–1250 [13] 朱颖, 吕寅超. 基于生态系统服务价值优化模型的生态安全格局构建虚拟——以苏州市吴江区为例. 现代城市研究, 2020(8): 89–97 [14] 李倩瑜, 唐立娜, 邱全毅, 等. 基于形态学空间格局分析和最小累积阻力模型的城市生态安全格局构建——以厦门市为例. 生态学报, 2024, 44(6): 2284–2294 [15] Choe H, Keeley A, Cameron D R, et al. 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Introducing terrain features to modify the model significantly improves the importance value of ecological corridors and patches in plain areas. The results indicate that the adjusted model can better adapt to multi-terrain areas and achieve a more balanced and stable regional ecological security pattern. The study further discusses applications of territorial planning based on the ecological security pattern, providing practical reference for precise control of ecological corridors, scientific division of ecological zones, guidance for land consolidation, and optimization of urban-rural space. Key words ecological security pattern; MSPA; MCR; territorial spatial planning; Handan City3.3 地形分异情形下的廊道构建
3.4 要素优化下的生态安全格局
4 规划应用
4.1 优化生态廊道宽度
4.2 实施生态分区管控
4.3 推动建设用地整治
5 结论与讨论
5.1 结论
5.2 讨论