中国生态保护红线政策实施期间人为活动所导致的生态风险的评估与预测：以长江三角洲为例

《Journal of Cleaner Production》：Assessment and prediction of ecological risk caused by anthropogenic activities during the implementation of China's ecological protection redline policy: A case study from the Yangtze River Delta

生态保护红线（EPRs）政策实施中的生态风险时空预测研究。基于贝叶斯网络（BN）与Markov-FLUS模型的耦合，量化预测长江三角洲EPRs在2020-2050年间因土地利用变化导致的生态风险。结果显示2020年76.86%区域风险低至中等，空间上南部（浙江、安徽）风险高于北部（江苏、上海），预计至2050年风险值下降313单位（11.91%）。该模型创新整合BN的因果推理与FLUS的土地利用动态模拟，为EPRs优化提供时空风险图谱与政策评估工具。

　　中国在生态保护方面采取了一系列重要政策，其中“生态保护红线”（Ecological Protection Redlines, EPRs）是一项核心政策。EPRs的设立旨在确保生态系统持续提供关键生态服务，同时保护生物多样性和人类生态系统。然而，随着城市化进程的不断推进，经济活动对土地利用的影响日益显著，给EPRs的维护带来了严峻挑战。本文通过构建一种基于贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）的时空概率模型，旨在定量预测人类活动对EPRs生态风险的影响，从而为生态保护政策的优化提供科学依据。

### 生态保护红线与人类活动的关系

EPRs不仅承担着保护自然生态系统和维持生态服务的功能，还在促进可持续发展方面发挥着重要作用。随着城市化的加速，土地利用模式发生了显著变化，这种变化对生态环境造成了不同程度的干扰。例如，城市扩张导致原有生态系统被破坏，工业活动增加了污染物排放，采矿活动改变了地貌结构，交通网络的扩展则可能影响野生动物的迁徙路径。这些人类活动不仅影响了生态系统的稳定性，也对EPRs的完整性构成了威胁。因此，如何在经济发展与生态保护之间实现平衡，成为当前政策制定和实施中的关键问题。

### 传统生态风险评估方法的局限性

目前，生态风险评估主要依赖于传统的风险指数系统，如栖息地风险评估、投资模型、地理信息系统（GIS）结合的有序加权平均法、生态干扰风险指数和景观风险指数等。这些方法虽然在一定程度上能够评估不同区域的生态风险水平，但它们往往局限于定性或半定量分析，难以准确反映风险源与生态敏感区之间的复杂关系。此外，这些方法在描述生态风险的空间传播方面也存在不足，无法全面揭示人类活动对生态系统的影响路径和范围。

### 贝叶斯网络在生态风险评估中的应用

贝叶斯网络是一种结合概率论和图论的模型，能够直观地展示风险传播路径，并通过条件概率表（Conditional Probability Tables, CPTs）对人类活动引起的生态风险进行数学量化。BN模型在处理复杂和动态变化的生态系统方面表现出色，尤其适用于生态风险评估研究。在空间维度上，空间贝叶斯网络（Spatial Bayesian Network, SBN）进一步扩展了标准BN，通过引入空间分析技术，如ArcGIS，可以将地理和空间变量纳入模型，从而进行更精确的生态风险预测。SBN在评估自然灾害风险方面已有成功应用，如洪水、地震等，这些经验为本研究提供了重要参考。

### 土地利用变化模型与生态风险预测

土地利用变化（Land Use and Land Cover Change, LUCC）是影响生态风险的重要因素之一。人类活动对土地利用格局的改变，如城市扩张、农业用地转为工业用地、森林砍伐等，都会对生态系统的结构和功能产生深远影响。因此，研究土地利用变化的时空演化对于理解人类活动对生态系统的潜在影响至关重要。在本研究中，采用了基于马尔可夫模型的“马尔可夫-未来土地利用模拟”（Markov-FLUS）模型，该模型能够有效处理驱动因素与土地利用类型之间的非线性关系，并且可以可靠地预测土地利用数量和结构的变化。此外，通过引入“轮盘赌”机制，Markov-FLUS模型可以将土地利用数据转化为土地类型，从而减少多时期数据中的误差传递和依赖问题。

### 模型构建与研究方法

本研究提出了一种结合BN和Markov-FLUS模型的时空概率模型，用于预测在实施EPR政策背景下，人类活动对生态系统风险的影响。这一模型的构建基于以下两个创新点：首先，通过整合动态土地利用预测，BN模型能够实现高分辨率的时空生态风险预测；其次，该模型提供了一种可扩展的政策评估方法，可以对生态保护政策的有效性进行定量分析，并支持对EPRs的适应性管理。具体而言，模型首先利用Markov-FLUS模型对未来土地利用变化进行预测，然后将这些预测结果输入BN模型，通过概率推理和空间分析，评估不同区域的生态风险水平。

### 研究区域与数据来源

本研究聚焦于中国长江三角洲地区，该地区由江苏省、安徽省、浙江省和上海市的42个地级市组成，总面积达358,000平方公里。长江三角洲是中国经济发展最为活跃的区域之一，同时也拥有丰富的自然资源和独特的地理优势。该地区不仅经济繁荣，而且人口密度高、土地利用强度大，因此其生态系统面临着巨大的压力。为了评估EPRs的生态风险，研究团队收集了2020年的土地利用数据，并结合历史变化趋势，对2030年和2050年的土地利用情况进行预测。通过这些数据，可以更准确地识别不同区域的生态敏感性，并评估未来可能面临的生态风险。

### 模型应用与研究结果

在2020年，大多数长江三角洲地区的EPRs生态风险处于较低至中等水平，占总EPRs的76.86%。从空间分布来看，生态风险较高的区域主要集中在浙江和安徽，而江苏和上海的生态风险相对较低。这一结果表明，尽管EPRs在一定程度上起到了保护生态系统的作用，但其实施效果在不同地区存在显著差异。进一步预测显示，在EPR政策实施的背景下，生态风险预计将持续下降，从2020年的296单位减少到2030年的296单位（下降11.26%），再到2050年的313单位（下降11.91%）。这一趋势反映了EPR政策在控制生态风险方面的有效性，同时也提示我们，尽管政策实施有助于降低生态风险，但仍需关注潜在的不确定性因素。

### 模型的意义与贡献

本研究构建的BN-FLUS模型为生态风险评估提供了一种新的方法论框架，能够有效整合空间分析与概率推理，实现对生态风险的动态预测。这一模型不仅有助于理解人类活动对生态系统的影响路径，还能为政策制定者提供科学依据，支持对EPRs的优化调整。此外，该模型的应用范围不仅限于长江三角洲地区，也可以推广至其他生态敏感区域，为全球范围内的生态保护政策提供参考。通过定量评估生态风险，研究团队还能够识别出高风险区域，为生态修复和保护措施的制定提供针对性建议。

### 生态保护红线政策的实施效果与未来展望

从整体来看，EPR政策的实施在长江三角洲地区表现出积极的效果。然而，由于人类活动的持续影响，生态保护红线仍面临诸多挑战。例如，尽管EPRs限制了某些区域的土地开发，但周边地区的土地利用变化仍然可能对生态系统造成间接影响。此外，随着经济发展和技术进步，新的土地利用模式可能会对现有EPR政策提出新的要求。因此，未来的生态保护政策需要更加灵活和动态，以适应不断变化的社会经济环境和生态需求。

### 作者贡献与研究支持

本研究由多位研究人员共同完成，他们在不同的研究环节中发挥了重要作用。Jing Liu负责研究框架的构建、方法论设计以及资金申请，Chaoxu Luan和Xiaojuan Xu负责数据处理与分析，Yingying Zhu参与了软件开发和数据验证，Jie Qiu负责论文的撰写和可视化，Renzhi Liu担任研究指导，Naifeng Lin负责模型的验证，Changxin Zou提供了研究所需的资源支持，Kun Zhang则负责项目管理与论文的最终审核。研究工作得到了多个科研基金的支持，包括国家自然科学基金青年科学基金项目、中国重点科技研发计划青年科学家专项、江苏省青年基金项目以及南京环境科学研究所青年基金项目，这些资金为研究提供了重要的技术保障和研究条件。

### 未来研究方向

尽管本研究取得了一定成果，但生态风险评估仍面临诸多挑战。首先，模型的预测能力依赖于土地利用变化的准确性，因此需要进一步提高土地利用数据的分辨率和时效性。其次，生态系统的复杂性和不确定性要求我们不断优化模型结构，以更好地捕捉生态风险的动态变化。此外，生态风险评估还应考虑气候变化、生物多样性变化等多重因素，以实现更全面的生态保护政策制定。未来的研究可以探索将更多先进的数据分析技术，如机器学习和大数据分析，与BN-FLUS模型相结合，从而提高生态风险预测的精度和适用性。

### 总结

本研究通过构建一种基于贝叶斯网络的时空概率模型，结合土地利用变化预测，为评估和预测生态保护红线政策实施背景下的生态风险提供了新的方法。研究结果表明，在EPR政策实施的背景下，长江三角洲地区的生态风险总体呈下降趋势，但不同区域之间的差异仍然显著。这一模型不仅有助于理解人类活动对生态系统的影响机制，还为政策制定者提供了科学依据，支持对EPRs的优化调整。通过定量分析生态风险，研究团队能够识别出高风险区域，并提出针对性的保护建议。未来，随着技术的进步和数据的完善，生态风险评估模型将进一步提高其预测能力和政策指导价值，为全球生态保护提供更加科学和有效的支持。