整合生态系统服务与鸟类生物多样性构建生态安全格局：滇中城市群案例研究

《Journal of Cleaner Production》：Integrating ecosystem services and avian biodiversity for the construction of ecological security patterns: A case study of the Central Yunnan Urban Agglomeration

　　

•将生态系统服务与生物多样性相结合，识别生态源地。
•利用机器学习优化高原山区的生态阻力面。
•基于电路理论识别生态廊道、生态瓶颈点与生态屏障点。
•构建高原山区的生态安全格局。

引言

随着全球城镇化进程加速、经济活动强度提升以及人类足迹的不断扩张，生物多样性保护面临严峻挑战，日益成为制约区域可持续发展的全球性生态问题（Fan等，2025；Zhao等，2026）。城市群作为高度城市化的空间单元，不仅是经济增长和资源集聚的核心载体，同时也是生态扰动显著、生物多样性流失严重的区域（Zhang等，2026；Wang等，2026）。持续的土地开发、城市扩张以及交通基础设施建设不断重塑区域景观格局。由此引发的栖息地破碎化、生态连通性下降以及物种迁移与扩散受阻等问题，削弱了生态系统的稳定性和生物多样性维持能力（Fu和Wang，2025；Sahraoui等，2021；Athukorala等，2021）。与此同时，生物多样性保护的重要性日益凸显，全球超过50%的经济高度依赖于生物多样性和正常运行生态系统（Wang等，2026；Wang等，2026；Wang等，2026），过去五十年间，全球受监测野生动物种群的平均规模下降了73%（Wang等，2025）。《生物多样性公约》第十五次缔约方大会（COP15）在位于滇中城市群范围内的昆明举行，随后通过的《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》正式将生物多样性保护提升至全球战略优先地位（Lv等，2026；Wei等，2021）。因此，如何通过优化构建生态安全格局，保障关键生态过程、维持生物多样性水平、增强生态系统韧性，已成为城市群生态保护与高质量发展的紧迫科学问题。

生态安全格局是指在特定区域空间尺度上，为确保关键生态过程的持续稳定运行而形成的空间组织框架（Yu，1996；Wu等，2025）。该类格局由点状、线状和面状生态要素及其战略空间位置构成，在维持生态系统结构完整性、功能稳定性及生态过程连续性方面发挥着关键作用（Peng等，2017；Peng等，2018）。随着景观生态学、保护生物学和空间分析技术的不断发展，生态安全格局研究在理论框架和技术路径上持续深化（Guo等，2026），逐步演化为以"生态源地—阻力面—生态廊道"为核心的结构化分析框架（Li等，2025），成为目前生态安全格局构建中最广泛应用的理论基础（Zeng等，2024）。尽管当前生态安全格局研究在区域生态保护、国土空间优化和生态修复等方面取得了丰富成果（Ghosh等，2021；Zhang等，2025a；Zhang等，2025b），但在关键参数确定和方法选择方面仍面临诸多挑战。不同方法在尺度依赖性和研究目标适应性方面各有优劣（Liu等，2026；Zhu等，2023）。生态源地识别是生态安全格局构建的基础，直接影响生态网络的结构完整性及其促进生态过程的能力。传统生态源地的定义通常直接依据法定管制空间，如自然保护区（Wei等，2022）。然而，该方法忽视了土地利用类型内部的栖息地异质性和外部环境动态变化，容易遗漏缺乏法定保护但具有优质栖息地质量的潜在生态空间（Ma等，2026）。近年来，"综合评价法"逐渐成为生态源地识别的重要发展方向。相关研究主要通过生态系统服务评估、形态学空间格局分析和生态风险指数评价的耦合，识别生态源地的生态功能和空间结构特征（Yang等，2026；Hu等，2022）。与单一识别方法相比，这种综合评价方法更加系统地刻画了区域生态空间的重要性和连通性（Gao等，2021）。然而，由于该方法侧重于生态系统本身的功能属性，对物种迁移、扩散和能量交换等关键生态过程关注不足，难以全面反映生态源地在复杂人地耦合系统中的实际生态功能（Yuan等，2025）。为弥补上述不足，本研究引入最大熵（MaxEnt）模型开展物种栖息地适宜性模拟。该模型基于物种分布数据与环境变量之间的响应关系，从物种生态需求的角度识别潜在适宜的空间格局，有效提升了生态过程的表征能力，识别出生态系统服务评估中常被忽视的生物多样性热点区域（Wang等，2026）。因此，将生态系统服务评估与MaxEnt栖息地适宜性模拟相结合，实现了生态功能保护与生物多样性维持的同步推进，提高了源地识别的科学性和生态真实性。

生态阻力面是生态廊道构建和生态流模拟的关键基础，用于表征不同景观单元对物种迁移和生态流所产生的阻抗程度（Wang等，2024）。传统研究通常以土地利用类型为核心依据，结合专家经验赋值阻力值。尽管该方法在技术层面具有较强的可操作性和普适性，但赋值过程的主观性强，且对地形和人类活动等多因素交互作用考虑不足，难以真实反映复杂人地关系背景下生态流的空间异质性（Peng等，2019）。特别是在地形起伏显著的高原山区，坡度、海拔和人为干扰等因素往往呈现显著的非线性耦合关系，传统线性赋值方法难以有效刻画其综合影响。为提高阻力面构建的合理性，近年来机器学习方法被越来越多的引入生态阻力面优化研究中（Huang等，2025；Ghosh和Das，2020）。其中，XGBoost模型能够捕捉自然环境因子与人类活动因子之间的复杂非线性交互关系（Merghadi等，2020），并通过数据驱动的方式校准生态阻力，更客观地表征高原山区复杂人地相互作用下物种迁移、生态流和景观连通性维持过程中遭遇的阻力差异（Zhao等，2025）。

生态廊道作为连接生态源地的关键线状或带状空间通道，承担着物质循环、能量交换和物种流动的桥梁功能（Zhang等，2024）。在现有研究中，最小累积阻力（MCR）模型是生态廊道提取的常用方法之一。该模型能够有效刻画生态廊道的整体空间走向，但难以反映物种迁移过程中的随机扩散和多路径选择等特征，对关键生态节点的识别能力相对有限（Zhang等，2022）。近年来，生态流模型的引入弥补了上述不足。基于电路理论的该模型将物种扩散类比为随机电子行走，将景观概念化为由不同阻力单元组成的导电网络，通过模拟复杂阻力景观中生态流的随机扩散过程，更真实地表征了物种迁移的概率性和多路径流动特征（Dong等，2020）。与传统MCR模型相比，它不仅实现了生态廊道的精细化提取，还识别出生态流高度集中的生态瓶颈点和阻碍生态过程传递的生态屏障点，有效揭示了区域生态连通性的关键节点和薄弱环节，为生态安全格局的空间优化和精细化管理提供了科学决策支持（Qin等，2025）。

滇中城市群位于云贵高原中部，是中国典型的高原山区城市群，也是西南生态安全屏障的重要组成部分，兼具生态敏感性和发展压力的双重属性（Li等，2026；Li等，2025）。根据第三次全国国土调查和2021年土地资源调查数据，该区域拥有丰富的湿地生态系统，总面积约20.19万公顷（云南省林业和草原局，2022）。这些湿地主要由三大水系（金沙江、南盘江和红河）和六大高原湖泊湿地（滇池、抚仙湖、阳宗海、星云湖、杞麓湖和异龙湖）组成。该区域目前拥有7处省级重要湿地、8处国家湿地公园和1处湿地类型的省级自然保护区，是中国重要的候鸟迁飞通道和越冬栖息地（Wang等，2025；Wang等，2025；Wang等，2025）。良好的湿地生态本底为鸟类提供了关键栖息地，使该区域成为高原地区生物多样性保护的热点区域（Li等，2025）。鸟类作为生态系统的重要组成部分（Cai等，2023），在调节害虫种群、促进种子传播、指示环境变化和维护生态系统稳定性等方面发挥着重要作用（Roy和Coy，2020）。其多样性分布直接反映了城市环境质量和生态系统服务功能（Ma等，2026；Ma等，2026）。以黑颈鹤为代表的珍稀候鸟种群（Luo等，2025；Wang等，2025），已成为滇中城市群的独特生态景观资源，对城市旅游发展、公众生态意识提升和区域形象塑造产生积极影响，体现了生态保护与社会经济发展的协同效益（Li和He，2026）。然而，现有研究在城市群尺度上开展多物种（特别是珍稀鸟类）耦合分析的研究仍较为有限（Dang等，2025）。特别是在地形复杂、生态敏感性高的高原山区，将微观层面的鸟类栖息地需求与宏观层面的生态系统服务相结合，以物种栖息地需求为驱动构建生态安全格局的研究尚付阙如。鸟类栖息地需求与生态系统服务是生态系统的两个关键维度，分别对应着维持物种生存和支持生态功能。前者侧重于物种尺度的资源获取、栖息地适宜性和迁移需求，后者则表征区域尺度上生态系统提供的调节、支撑和维持功能。因此，这两个维度在空间分布格局和生态过程响应方面密切相关，共同决定了区域生态安全水平。此外，随着城市空间扩张和人类活动加剧，该区域不可避免地面临鸟类栖息地退化和迁飞通道受阻等现实问题，对鸟类种群稳定性及其生态服务功能构成潜在威胁。

鉴于上述背景，本研究综合运用了生态系统服务与权衡综合评估（InVEST）模型、最大熵（MaxEnt）模型以及XGBoost机器学习算法，综合识别生态源地并优化生态阻力面。结合电路理论提取生态廊道和关键生态节点，构建"一核、两带、多区"的生态安全格局，协调生态系统服务与鸟类栖息地需求。本研究聚焦三大核心目标：1）融合生态系统服务评估与物种栖息地适宜性模拟，从生态功能重要性和物种栖息地需求双重视角识别生态源地，增强生态源地识别对关键生态过程和生物多样性维持的响应能力；2）引入机器学习方法优化生态阻力面构建，有效克服传统平面经验赋值范式在山区环境中的局限性，更合理地刻画高原山区自然环境和人类活动因子之间的复杂非线性关系及交互效应；3）基于电路理论识别生态廊道、瓶颈点和屏障点，进而构建滇中城市群的生态安全格局，为山地区域城市群生态空间保护和精准修复提供决策支持。

片段摘要

研究框架

基于生态安全格局"维持区域生态功能、促进生物多样性"的核心目标，并针对高原山区城市群的独特生态机制，本研究对传统"生态源地识别—生态阻力面构建—生态廊道提取"的构建范式进行了深化与优化（图1）。

首先，在生态源地识别阶段，生态系统服务与物种栖息地……

生态系统服务综合评估

基于滇中城市群生态系统服务综合评估结果（图6），其空间分布呈现出"外围高值、中心低值"的交织镶嵌格局特征。具体而言，高重要性区和极高重要性区广泛分布于西部、北部和南部山区，面积分别为25,622.76 km2（23.06%）和27,667.65 km2（24.90%）。这些区域……

基于生态系统服务与物种栖息地适宜性整合的生态源地识别的空间差异

生态安全格局（ESP）的构建高度依赖于生态源地的科学识别；然而，不同的研究方法往往导致识别出的源地在位置与尺度上存在差异（Yang et al., 2025, Yang et al., 2025）。传统基于生态系统服务的评估方法更侧重于区域生态功能重要性和服务供给能力，但在识别特定物种的栖息地需求方面存在一定局限性……

结论

本研究以中国西南地区的滇中城市群为研究对象，整合InVEST、MaxEnt和XGBoost等模型构建区域生态安全格局，旨在为制定科学合理的管理措施提供具有普适性的理论基础。主要研究结论如下：（1）通过整合生态系统服务评估与物种栖息地适宜性模拟，共识别出136处生态源地，覆盖面积为21,788.05 km……

CRediT作者贡献声明

魏佳伟：写作——审稿与编辑，写作——原稿撰写，方法论。陶春辰：可视化，软件，资源，方法论。李晨：写作——审稿与编辑，形式分析。岳晓丽：验证，调查。王梦娇：验证，数据整理。李定璞：数据整理。吴英梅：写作——审稿与编辑，监督，经费获取，概念构思。

经费来源

本研究由云南省基础研究重点计划（编号：202401AS070037）、云南省科学技术厅野外科学观测研究站建设项目（202305AM070002）、云南省"兴滇英才支持计划"（XDYC-WHMJ-2022-0016）以及国家自然科学基金（42371221）共同资助。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究工作的已知经济利益冲突或个人关系。

魏佳伟 | 陶春辰 | 李晨 | 岳晓丽 | 王梦娇 | 李定璞 | 吴英梅