巢湖流域城市扩张的时空动态及其与生态敏感性的耦合关系

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Spatio-temporal dynamics and coupling of urban expansion with ecological sensitivity in Chaohu Lake Basin

巢湖流域2000-2020年土地利用与生态敏感性时空演变及耦合协调机制研究，基于Google Earth Engine平台，运用Landsat影像和随机森林算法量化分析建成区扩张12倍、耕地减少41%的土地利用变化，结合Geodetector识别驱动因素，发现生态敏感性空间异质性显著，耦合协调度2010年后提升，45.8%区域实现生态保护与城市发展的协同优化。

　　
巢湖流域土地利用与生态敏感性协同演化研究

一、研究背景与科学问题
中国东部地区作为国家粮食安全重要保障区域，巢湖流域的生态安全状况直接影响着长江中下游生态屏障的稳定性。本研究聚焦2000-2020年间巢湖流域（面积约13665平方公里）的快速城市化进程，重点解决两个核心科学问题：其一，快速城市扩张如何重构流域土地利用格局及其生态敏感性空间分布特征；其二，土地利用与生态敏感性之间的耦合协调机制及其时空演变规律。

二、研究方法体系创新
1. 数据整合技术：采用Google Earth Engine平台实现多源遥感数据（Landsat系列、MODIS植被指数等）的时空整合处理，突破传统单时相数据应用的局限。通过随机森林机器学习算法建立多光谱影像与地表覆盖要素的映射关系，分类精度达89.7%，较传统ArcGIS解译方法提升12个百分点。

2. 驱动机制解析：运用Geodetector空间异常检测技术，构建包含27个潜在驱动因子的评估体系。研究显示，土地利用类型转变（权重0.78）和地表温度变化（权重0.65）构成主要驱动力量，揭示出"空间异质性-过程关联性"的深层作用机制。

3. 协同演化评估：创新性引入耦合协调度模型，将土地利用系统（包含5类地类）与生态敏感性系统（划分4级敏感区）进行多维耦合分析。通过建立"压力-状态-响应"（PSR）评价框架，实现生态系统的动态健康评估。

三、时空演变特征分析
1. 土地利用格局重构（2000-2020）
- 建成区扩张：从311.0平方公里激增至3885.9平方公里，年均增速达18.7%
- 耕地流失：面积缩减41%（4112.48→2435.32平方公里），主产区集中在北纬31°-32°区域
-水域动态平衡：湖泊水域面积波动较小（1187.26→1210.69平方公里），但存在3.5%的内部结构重组

2. 生态敏感性空间分异
- 敏感区分布：核心保护区（4级敏感区）占比稳定在4%左右，主要集中于大别山南麓和巢湖湖心区
- 转化特征：2010年后，中低敏感区（2-3级）向高敏感区转化速率加快，年均转化面积达47.3平方公里
- 时空耦合：土地利用扩张与生态敏感度提升存在0.3-0.5年的滞后效应，2015年后协同度提升趋势显著

四、关键机制与协同效应
1. 土地利用-生态敏感性耦合机制
研究发现，当建成区扩张速度超过生态承载力阈值（年均增速≤15%）时，系统呈现正向协同演进。2010-2020年间，这种协同关系覆盖区域比例从19.3%提升至45.8%，验证了适度开发与生态保护的兼容性。

2. 敏感驱动因子解析
空间异质性检测显示：
- 东部平原区：土地利用强度与生态敏感度呈负相关（r=-0.72）
- 西南部丘陵区：自然植被覆盖率每提升1%，生态敏感度降低0.38个等级
- 湖区缓冲带：水域面积增加0.1%可缓解周边区域30%的生态压力

3. 动态平衡阈值
研究揭示流域生态系统的协同发展临界点：
- 土地开发强度：不超过基期面积的25%
- 生态空间占比：需维持≥15%的刚性红线
- 协同度指数：保持≥0.45的合理区间

五、政策启示与实践路径
1. 空间管控优化
建议构建"三区三线"动态调整机制：
- 生态红线区（4级敏感区）实施严格准入制度
- 优化开发控制区推行"开发强度-生态补偿"联动政策
- 适度开发区建立土地开发与生态修复的时序匹配机制

2. 技术应用创新
提出基于GEE平台的智慧监管系统架构：
- 集成多源遥感数据（时空分辨率达16天/30米）
- 开发土地利用-生态敏感性动态耦合模型
- 建立政策模拟沙盘（可推演不同管控措施下生态效应）

3. 协同发展路径
形成"四维协同"发展模式：
- 时间维度：建立20年动态监测基线（2000-2020）
- 空间维度：划定"核心保护区-重点管控区-弹性发展区"三级网格
- 产业维度：推行"生态价值转化"机制（如碳汇交易、生态补偿）
- 制度维度：创新"规划-评估-预警"三位一体管控体系

六、学术贡献与局限
本研究在方法论层面实现三突破：
1. 首次将机器学习算法（随机森林）与空间计量模型（Geodetector）结合，提升大范围生态监测精度
2. 开发耦合协调度动态评估体系，实现从静态分类到动态演变的模型升级
3. 建立"压力-响应-修复"全链条分析框架，填补流域尺度研究的空白

主要局限包括：
- 数据获取受限于Landsat影像分辨率（30米）
- 生态敏感性评价未完全纳入社会经济因子
- 长期效应（>20年）仍需持续观测验证

七、区域实践价值
研究成果已应用于安徽省自然资源厅的巢湖流域国土空间规划调整，具体成效：
1. 建成区扩张速率从年均12.7%降至5.3%
2. 生态红线区面积增加18.6%（达2537平方公里）
3. 协同度指数从0.38提升至0.47
4. 湖泊水质达标率提高至92.3%

该研究为长三角地区新型城镇化与生态文明建设提供了可复制的技术路径和管理范式，特别在建立"开发-保护"动态平衡机制方面具有重要参考价值。后续研究可进一步拓展至长江经济带典型流域，验证模式的普适性。