将景观生态风险与生态系统服务相结合，用于五岭山区的生态分区与管理

《Ecological Indicators》：Integrating landscape ecological risk and ecosystem services for ecological zoning and management in the Wuling Mountain Area

武陵山区2000-2020年景观生态风险与生态系统服务时空演变及分区管理研究。基于多源空间数据和InVEST模型，量化评估了生态风险（LER）和栖息地质量（HQ）、土壤保持（SC）、水 yield（WY）的时空动态，采用GTWR模型揭示风险与服务非线性关系，划分四类生态区并提出差异化管理策略。研究表明LER总体下降但存在局部上升，HQ与SC与LER显著负相关，WY受气候驱动较弱。分区显示生态保护区扩张，高风险区需重点干预，验证了时空加权回归和四象限法的适用性，为跨区域生态治理提供科学依据。

　　在中国的武陵山区（WMA）这一生态意义重大但环境脆弱的地区，快速的土地利用和覆盖变化（LUCC）、城市扩张以及由此引发的景观生态风险（LER）正在不断加剧。理解LER与生态系统服务（ES）之间的相互作用对于指导该地区丰富的生物多样性山地环境下的可持续土地管理和生态保育至关重要。本研究旨在量化2000年至2020年间LER和ES的时空动态，探讨它们之间的相互关系，并通过生态分区来制定针对性的管理策略。通过整合多源空间数据和InVEST模型，评估了栖息地质量（HQ）、土壤保持（SC）和水产量（WY），同时采用改进的生态系统服务生命指数（MESLI）来衡量整体的ES能力。地理和时间加权回归（GTWR）被用于捕捉LER对ES的非平稳空间和时间效应，而四象限分析则用于生态分区。研究结果表明，过去二十年中，LER总体呈下降趋势，但喀斯特石漠化区域的显著减少与城市周边地区的局部增加形成对比。HQ保持较高水平，SC因植被恢复和土壤保持措施而改善，WY则随降水模式变化而波动。此外，LER与HQ和SC呈强负相关，但与WY的关联则具有空间异质性。生态分区显示，生态保护区扩大，生态重塑区收缩，高风险区则需要针对性的干预。这些发现为特定区域的生态管理提供了坚实的科学依据，呼吁跨省协调、在脆弱区域严格控制人为干扰，并将生态修复与可持续发展政策相结合。

### 地区背景与数据来源

武陵山区位于中国中西部，地理范围覆盖了湖南、湖北、重庆和贵州四省，总面积约为172,000平方公里。该地区地形复杂，从低洼平原到海拔超过1000米的山区，展现出显著的地理多样性。同时，武陵山区属于长江流域的重要生态屏障，具有高生物多样性、广泛的森林覆盖和在水土保持、气候调节方面的重要功能。然而，该地区也面临着日益严重的生态压力，包括生物多样性丧失、石漠化和土壤侵蚀，这些压力主要来源于人类活动的加剧、经济发展需求以及自然脆弱性。尽管实施了多项生态恢复项目、自然保护区建设和耕地转林项目等保护措施，但其对平衡生态风险与生态服务提升的影响尚未得到充分理解。武陵山区的复杂地形意味着生态保护和开发压力在不同区域之间存在显著差异，因此需要因地制宜的管理策略。在这一背景下，本研究将生态风险和生态服务的评估相结合，为武陵山区的生态动态提供全面的理解，并为政策制定者提供有关如何在生态保护和生态服务提升之间取得平衡的可行见解。

### 方法

本研究采用了一系列方法来评估景观生态风险（LER）和生态系统服务（ES）在武陵山区的时空动态。首先，LER通过一个综合风险指数进行量化，而ES则通过InVEST模型进行评估，结合多源空间和统计数据。这种双重评估方法使得能够对整个研究区域的生态危害和生态系统功能进行综合评估。随后，采用先进的空间分析技术，研究LER和ES的时空变化及其相互关系。研究结果强调了生态风险和生态服务在空间和时间上的显著异质性。在这些结果的基础上，应用了基于LER-ES四象限的方法来对武陵山区进行生态分区。通过随机森林算法，研究进一步分析了生态分区模式的驱动因素，并提出了针对性的生态管理策略，旨在增强可持续性、降低风险，并优化生态服务的供给。这种方法不仅提升了生态评估的全面性，还为生态治理提供了科学依据。

### 结果

从2000年到2020年，武陵山区的土地利用和覆盖变化（LUCC）呈现出显著的时空模式。森林地仍然是该地区的主要土地利用类型，广泛分布于整个区域，这与该地区复杂的地形和严格的环境保护政策密切相关。2000年至2020年间，森林地面积增加了1,260.51平方公里，反映了生态恢复项目和土地利用政策的积极成效。相比之下，耕地面积则减少了740.38平方公里，显示出农业扩张和生态保护措施之间的矛盾。此外，草地和灌木地也经历了持续的减少，反映出人为活动对该地区生态系统的深远影响。尽管裸地一直是一个次要的土地利用类型，但其总面积在研究期间几乎没有变化。

生态风险（LER）的时空演变同样呈现出显著的特征。在2000年至2020年间，LER的范围和均值经历了变化，总体趋势显示生态风险有所下降，特别是在森林覆盖广泛的区域，由于人类活动的限制，生态风险水平保持较低。然而，局部地区的生态风险出现短暂上升，表明生态脆弱性在该地区仍存在显著的空间异质性。生态分区的结果显示，生态保护区面积不断扩大，而生态重塑区面积则有所缩小，反映出生态治理措施的逐步深化。

生态系统服务（ES）的时空演变同样具有复杂性。栖息地质量（HQ）在整个研究期间保持较高水平，这与自然保护区的建立和人类活动的限制密切相关。土壤保持（SC）则呈现出整体上升的趋势，表明植被恢复和土壤保持措施的有效性。水产量（WY）则因降水模式的变化而出现显著波动，显示出该地区生态服务的时空异质性。此外，综合生态系统服务指数（MESLI）也呈现出稳步上升的趋势，反映了生态系统功能的持续改善。

### 生态分区的动态特征

生态分区的动态变化进一步揭示了武陵山区生态系统的复杂性和脆弱性。在生态保护区中，生态风险较低，而生态服务能力较高，这些区域主要分布在湖北和贵州的森林覆盖区。该区域的管理重点在于维护生态系统完整性和防止潜在的退化。相比之下，生态重塑区的生态风险较高，但生态服务能力较低，这些区域主要分布在农业和城市建设活动集中的西南和西部地区。该区域的管理策略应侧重于生态恢复、景观修复和可持续的土地利用转型，以重新建立生态平衡。

在生态服务提升区，生态风险较低，而生态服务能力处于中等水平，显示出这些区域具有较大的生态服务提升潜力。该区域主要分布在武陵山区的西南部，作为生态保护区和生态重塑区之间的过渡地带。可持续的土地利用实践和针对性的植被恢复计划是该区域管理的关键。在生态风险预防区，生态风险和生态服务能力都较高，表明该区域面临较大的生态风险，但仍然具有较高的生态服务供给能力。因此，该区域的管理应侧重于降低生态风险，同时维持生态服务的供给。

### 生态分区的驱动因素

生态分区的形成受到多种自然和人为因素的影响。其中，数字高程模型（DEM）、归一化植被指数（NDVI）和人类足迹指数（HFP）被识别为影响生态风险和生态服务的主要驱动因素。这些因素在不同生态分区中的相对重要性有所不同，为制定因地制宜的管理措施提供了科学依据。例如，在生态风险预防区，人类活动和地形特征对生态风险和生态服务的贡献尤为显著。因此，该区域的管理应注重减少人为干扰，同时利用自然地形特征来增强生态系统的韧性。

在生态服务提升区，生态风险和生态服务的驱动因素显示出较高的复杂性。该区域的管理策略应侧重于可持续的土地利用实践和针对性的植被恢复计划，以增强生态服务的供给。而在生态重塑区，生态风险较高，生态服务能力较低，管理应侧重于生态恢复和景观修复，以缓解生态退化。通过这些因地制宜的管理措施，可以实现生态系统的可持续发展和生态服务的优化。

### 管理策略与政策建议

基于生态分区的动态变化和驱动因素分析，本研究提出了若干具体的生态管理策略。首先，应加强对生态保护区的保护，通过严格的土地利用规定、防止森林砍伐和促进自然再生等措施，维护生态系统的完整性。其次，生态重塑区应实施针对性的生态恢复项目，如植树造林、城市周边地区的绿化带建设以及土壤侵蚀控制，以缓解生态退化并提升生态服务供给。此外，应建立跨省协调机制，确保生态保护措施在不同行政区域之间的一致性。通过生态补偿机制和政策支持，可以鼓励当地社区参与生态保护，同时促进生态旅游和可持续生计的发展。

同时，应建立持续的监测体系，利用空间显式模型如GTWR，结合遥感数据和随机森林特征分析，实时跟踪生态风险和生态服务的变化。这种动态监测能力将有助于制定适应性强的管理措施，以应对不断变化的生态风险和气候变化。此外，应将生态保护目标与区域经济发展战略相结合，确保生态保护与经济发展的协同推进。

### 讨论

本研究揭示了武陵山区生态风险和生态系统服务之间的复杂关系。通过GTWR模型，我们能够更精确地捕捉这些关系在空间和时间上的非平稳性。研究发现，生态风险与生态系统服务之间的关系具有显著的空间异质性，尤其是在生态服务高度依赖自然条件的区域，如森林覆盖区和土壤保持能力较强的区域。此外，生态风险对栖息地质量和土壤保持能力的影响更为显著，而对水产量的影响则较为有限。这种空间异质性表明，生态管理措施需要因地制宜，以确保生态风险的降低和生态服务的增强。

通过生态分区，我们能够识别出不同区域的生态管理优先级。生态保护区的扩大反映了生态治理措施的有效性，而生态重塑区的缩小则显示出生态恢复的积极成效。生态服务提升区的管理应注重可持续的土地利用实践和植被恢复，以增强生态服务的供给。生态风险预防区的管理则应侧重于降低生态风险，同时维持生态服务的供给。

### 未来展望

尽管本研究提供了丰富的生态管理见解，但仍存在一些局限性。首先，虽然多源空间数据和GTWR模型有效捕捉了生态风险与生态系统服务之间的时空异质性，但数据分辨率和可用数据的时间频率可能未能完全反映更精细的生态动态。其次，研究主要考虑了生物物理和土地利用因素，而社会经济驱动因素、政策干预和气候变化预测并未被纳入分析，这可能限制了研究的全面性。未来的研究应整合更高分辨率、长期的数据集和先进的遥感技术，以提高监测的准确性。同时，应纳入社会经济、气候和制度变量，以更好地理解生态风险与生态系统服务之间的复杂驱动因素。此外，扩展方法框架以包括情景模拟和生态系统服务权衡分析，将为指导适应性和区域性的生态管理策略提供更深入的见解。

本研究不仅为武陵山区的生态管理提供了科学依据，也为其他生态敏感地区的生态治理提供了可借鉴的经验。通过将生态风险与生态系统服务的评估相结合，我们能够制定出更有效的生态管理策略，以实现生态系统的可持续发展和生态服务的优化。这种综合性的方法有助于平衡生态保护与经济发展，提高生态系统的韧性和适应性，确保生态服务的持续供给。