高强度农业景观生态安全格局多目标优化：网络结构、连通性与鲁棒性的权衡

《Land》：Multi-Objective Optimization of Ecological Security Patterns in Intensive Agricultural Landscapes: Trade-Offs Among Network Structure, Connectivity, and Robustness

　　

在快速城市化和农业集约化的背景下，栖息地破碎化和生态连通性下降日益显著。为解决传统生态安全格局（ESP）优化通常优先考虑单一连通性目标的局限性，本研究选取中国湖北省荆门市作为研究区域。基于综合网络结构、连接效率和抗干扰能力三个方面，构建了具有多目标的ESP优化框架。通过整合形态学空间格局分析（MSPA）与景观连通性指数识别生态源地。随后利用层次分析法（AHP）和最小累积阻力（MCR）模型构建综合阻力面，并采用电路理论和Linkage Mapper划定生态廊道。应用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）在四种情景下对生态网络进行优化：结构最大化、连通性最大化、鲁棒性最大化和平衡情景。从2004年到2024年，荆门的土地利用结构保持相对稳定，但城市扩张和农业发展减少了自然生态空间并加剧了破碎化。初始网络包括54个生态源地和119条潜在廊道。重建后的网络包含77个源地和183条候选廊道。在结构最大化和连通性最大化情景下，结构和连通性表现最优，而韧性最大化情景以牺牲结构复杂性和连接效率为代价获得了最高的鲁棒性。平衡情景在三项目标之间实现了有利的权衡。基于该情景，划定了生态保护优先区、生态恢复区和分级生态调控区。提出了低影响措施，包括恢复廊道瓶颈、增强沟渠和运河沿岸河岸植被以及建立农田防护林带。这些发现为集约化农业景观中的生态网络优化和国土生态修复提供了科学依据。

研究背景与现存问题

在快速城市化与农业集约化的双重驱动下，生境破碎化与生态连通性下降成为全球性挑战。高强度农业生产虽保障了粮食安全，却也加速了景观同质化，削弱了生态斑块间的功能联系。传统的生态安全格局（Ecological Security Pattern, ESP）优化研究多聚焦于单一连通性目标，忽视了网络拓扑结构、连接效率与抗干扰能力之间的协同与权衡。特别是在农业主导型景观中，如何协调农业生产与生态保护的空间矛盾，亟需一个能够同时兼顾网络结构复杂性、生态流传输效率及面对扰动时鲁棒性（Robustness）的多目标优化框架。

研究内容与核心结论

为填补上述研究空白，研究人员以中国湖北省典型的高强度农业景观区——荆门市为研究对象，构建了一个集成了网络结构、连通性与鲁棒性的多目标ESP优化框架。研究首先分析了2004年至2024年间土地利用变化与景观格局演变，揭示了自然生态空间萎缩与破碎化加剧的趋势。在此基础上，利用形态学空间格局分析（Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA）与景观连通性指数识别出54个初始生态源地，并通过层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）与最小累积阻力（Minimum Cumulative Resistance, MCR）模型构建综合阻力面，结合电路理论与Linkage Mapper提取了119条潜在生态廊道。针对初始网络在江汉平原南部的薄弱环节，研究人员补充了沿汉江分布的具有高连通贡献的斑块，将生态源地增至77个，并重新识别出183条候选廊道。随后，应用非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）对廊道组合进行优化，设定了结构最大化、连通性最大化、鲁棒性最大化和平衡四种情景。结果表明，结构与连通性最大化情景保留了全部183条廊道，在静态网络指标上表现最佳，但其综合鲁棒性较低；鲁棒性最大化情景保留了149条廊道，获得了最高的抗干扰能力，但显著牺牲了结构与连通性能；平衡情景保留了176条廊道，其结构、连通性与鲁棒性目标值分别为0.935、0.880和0.272，实现了三者间的最优折衷。基于该平衡情景，研究人员划定了生态保护优先区、生态恢复区与分级生态调控区，并提出了针对性的低影响修复策略。

主要关键技术方法

1. 1.
   形态学空间格局分析（MSPA）与景观连通性评估：用于识别生态源地，通过整体连通性指数（IIC）、可能连通性指数（PC）及其差值（dPC）筛选高贡献斑块。
2. 2.
   层次分析法（AHP）与最小累积阻力（MCR）模型：构建包含土地利用、归一化植被指数（NDVI）、高程、坡度、距水体距离及MSPA景观类型的综合阻力面。
3. 3.
   电路理论与Linkage Mapper：用于提取生态廊道，模拟多路径扩散并识别瓶颈点。
4. 4.
   非支配排序遗传算法II（NSGA-II）：用于多目标优化，同时最大化网络结构复杂度、连通效率与抗干扰鲁棒性，生成帕累托最优解集。

研究结果

3.1. 土地利用与覆被的时空变化

2004至2024年间，荆门市土地利用结构总体稳定，但建设用地和耕地面积增加，林地和水域面积减少。森林破碎化加剧，东南部湖泊湿地萎缩。土地利用动态度显示，建设用地变化最为剧烈，主要转化方向为林地转为耕地以及水域转为耕地。

3.2. 生态安全格局

3.2.1. 生态源地

MSPA分析表明，生态空间总面积缩减，核心区比例先降后升，边缘区增加，桥接区减少，表明景观边缘化加剧，结构连通性减弱。通过多阈值敏感性分析，最终筛选出54个面积大于1km2且dPC>0.01的初始生态源地。其中，斑块42号贡献了48.27%的整体景观连通性。源地主要分布在东北部和西部的山地森林区，而南部的江汉平原则较为匮乏。

3.2.2. 生态阻力面

六个阻力因子（土地利用、距水体距离、坡度、高程、MSPA类别、NDVI）的空间分布各异。综合阻力面显示，城市建成区和部分山区阻力较高，而平原地区因地形平坦、水网密集，相对通透。

3.2.3. 生态廊道

基于54个初始源地，共识别出119条潜在生态廊道，呈现明显的北密南疏空间不均衡特征。廊道主要集中于东北-西北的山地区域及西南的长湖周边，而南部的江汉平原则缺乏有效连接。

3.3. 生态安全格局多目标优化

3.3.1. 生态源地优化

为弥补南部网络缺口，沿汉江补充了具有重要连接功能的水体斑块，并筛选了dPC>0.005的额外斑块。优化后，生态源地数量增至77个，新增源地主要分布于汉江沿线及中南部平原。

3.3.2. 生态廊道优化

基于优化后的77个源地，重新识别出183条候选廊道。通过NSGA-II优化，对比了四种情景：

• •
  连通性最大化情景：保留全部183条廊道，连通性目标值F_c达1.000，但综合鲁棒性F_r仅为0.247。
• •
  结构最大化情景：同样保留全部183条廊道，结构目标值F_s达1.000，但鲁棒性仍较低。
• •
  鲁棒性最大化情景：保留149条廊道，综合鲁棒性F_r最高达0.299，但结构与连通性目标值分别降至0.682和0.710。
• •
  平衡情景：保留176条廊道，F_s、F_c和F_r分别为0.935、0.880和0.272，实现了三者的良好折衷。

3.4. 生态安全格局构建策略

基于平衡情景，将研究区划分为三个功能区：

• •
  生态保护优先区：涵盖京山、大洪山及长湖湿地等核心生态空间，严格限制高强度的开发活动。
• •
  生态恢复区：位于山-原过渡带及中南部农业区，重点实施植被恢复、斑块整合及廊道断点修复。
• •
  分级生态调控区：根据距核心空间的远近和人类干扰强度分为五个等级，在农业基质中倡导利用田间沟渠、季节性河流及道路防护林等线性绿色基础设施，采取低干扰措施提升局部连通性。

讨论与结论

讨论部分总结：研究指出，结构复杂度、连通效率与抗干扰能力并非同步提升。增加廊道数量可强化网络冗余度，但未必能提高面对扰动的稳定性，因为高度连通的网络可能过度依赖少数关键节点，一旦这些节点失效，网络性能会急剧下降。这一发现与复杂网络理论中“高度连通网络易受针对性攻击”的观点一致。因此，生态网络规划应从单一目标最大化转向多目标协调权衡。在农业景观治理方面，研究强调应避免大规模退耕还林带来的用地冲突，转而采用低影响的分布式修复策略，如恢复河岸植被、管理田间原生植物及改善道路防护林，以在不改变土地用途的前提下提升现有土地的连通性。研究也指出了局限性，包括AHP权重的主观性、dPC阈值的敏感性、30米空间分辨率的限制、廊道为模型预测而非实地验证路径，以及优化仅基于2024年景观现状等。

结论部分翻译：

以高强度农业景观主导的荆门市为研究区域，本研究建立了一个平衡网络结构、连通性与抗干扰能力的生态安全格局多目标优化框架。主要结论如下：

（1）2004至2024年间，荆门市整体土地利用结构保持相对稳定，但自然生态空间持续受压。MSPA结果进一步揭示了生态空间萎缩、边缘区增加和桥接区减少，表明高强度农业景观中的生态退化不仅体现在生态用地损失，也体现在斑块间空间联系的弱化。

（2）初始生态网络呈现出显著的空间不平衡性。在补充了沿汉江具有高连通潜力的斑块后，生态源地增至77个，候选廊道增至183条，显著加强了中南部农业景观与外围核心生态区的潜在空间联系。

（3）生态网络结构、连通性与鲁棒性之间存在显著权衡。平衡情景保留了176条廊道，其F_s、F_c和F_r值分别为0.935、0.880和0.272，在保持高水平结构与连通性的同时，提升了综合鲁棒性。

（4）生态网络优化应从单目标最大化转向多目标协调权衡。基于平衡情景的生态安全格局提供了一个模型驱动的空间规划方案，将研究区划分为生态保护优先区、恢复区和分级调控区，核心生态空间优先保护，中南部农业景观则重点进行源地修复与廊道断点恢复。