基于生态保护红线与机器学习算法的昆明市生态安全格局构建及优先修复区识别

本研究针对生态源地(ECS)边界识别不确定性和阻力面构建主观性问题，创新性整合生态保护红线(EPRL)、XGBoost机器学习模型和电路理论，构建昆明市生态安全格局(ESP)。识别出31个总面积3114.63 km2的ECS和77条总长1555.42 km的生态廊道(ECRs)，划定59个优先修复区（含26个生态夹点和33个生态障碍点），为高原城市生态网络优化提供科学范式。

　　

随着全球城市化进程加速，生态系统退化、生物多样性丧失等问题日益严峻。作为中国生物多样性热点区域的昆明市，在快速城镇化过程中面临滇池周边生态连通性受阻等挑战。传统生态安全格局(ESP)构建方法存在生态源地(ECS)识别静态化、阻力面赋值主观性强等缺陷，难以精准反映高原城市生态网络的动态特征。

为突破这些限制，研究人员开展了一项创新性研究。该研究首次将生态保护红线(EPRL)制度与机器学习算法相结合，通过最小面积阈值法从EPRL中筛选出31个总面积3114.63 km²的ECS，占红线总面积的71.68%。这些生态源地主要分布在昆明北部和滇池周边，以林地和水域为主。研究采用XGBoost机器学习模型构建生态阻力面，模型AUC值达0.85，显著优于传统方法。空间分析显示，滇池周边人类活动密集区呈现高阻力特征。基于电路理论模型，研究识别出77条总长1555.42 km的生态廊道(ECRs)，并精确定位59个优先修复区（含26个生态夹点和33个生态障碍点），总面积275.44 km²，这些关键节点主要分布在滇湖岸线城市化扩张区。

关键技术方法包括：1) 基于EPRL和最小面积阈值法的ECS识别技术；2) 整合地形、人类活动等多元因子的XGBoost机器学习阻力面建模；3) 电路理论驱动的ECRs路径模拟与障碍点诊断技术。研究数据来源于昆明市国土空间规划图集、Landsat 8遥感影像及野外调查数据。

【研究结果】

1. 空间分布特征：ECS呈现"北多南少"格局，滇池周边生态源地破碎化明显。当面积阈值设为16 km²时，斑块数量与面积分布趋于稳定。

2. 阻力面优化：XGBoost模型通过特征重要性分析，揭示道路密度和夜间灯光指数是影响生态连通性的关键因子。阻力值空间分异显著，高值区与建成区高度重叠。

3. 廊道网络构建：电流密度分析显示，北部山区廊道连通性良好，而滇池南岸存在明显的生态阻断现象。优先修复区中，生态障碍点面积（193.15 km²）是夹点面积（82.29 km²）的2.35倍。

【结论与意义】
该研究建立了EPRL-ML-CT（生态保护红线-机器学习-电路理论）三位一体的ESP构建方法体系，其创新性体现在：1) 通过EPRL制度保障了生态源地的法律效力；2) 机器学习算法解决了传统阻力面赋值的主观性问题；3) 电路理论实现了生态节点修复的精准定位。研究成果不仅为昆明市"山水林田湖草"系统治理提供了空间优化方案，更为高原城市生态网络构建提供了方法学范式。特别值得注意的是，研究揭示滇池岸线生态障碍点集中分布的特征，为昆明城市扩张中的生态红线管控提供了直接科学依据。

论文提出的"机器学习优化-电路理论验证"技术路线，有效解决了传统ESP研究中动态模拟不足的缺陷。通过将31个ECS、77条ECRs和59个修复节点整合形成复合型生态网络，显著提升了区域生态系统的长期稳定性。该研究发表于《Journal of Cleaner Production》，其方法论对快速城镇化地区的生态安全维护具有重要参考价值。