海岛可持续空间规划：融合生态韧性与开发适宜性的中国县级海岛行政区划研究

《Land Use Policy》：Sustainable spatial planning for coastal islands: Integrating ecological resilience and development suitability in China’s county-level island administrative divisions

　　

摘要 由于岛屿具有面积有限、空间边界清晰、要素特征异质等特点，它们是开展国土空间规划技术研究的理想天然实验室。本研究聚焦于中国12个主要岛屿县生态本底评估与实际规划之间的脱节问题。基于要素耦合，我们构建了岛屿生态韧性与开发适宜性的高分辨率（100 m × 100 m）模型。结果表明，全国尺度上存在显著的空间异质性：生态韧性主要受人类活动影响，本项研究首次在该尺度上证实了人类活动的主导作用；而开发适宜性则主要受土壤、地形及距海岸线远近的控制。基于上述模型，我们编制了三套多情景保护分区方案和五套区域差异化功能分区方案，经整合共生成15个规划方案，将研究区域划分为核心保护区、缓冲保护区、永久基本农田、城镇开发区和综合发展区。在理论层面，我们证实了要素耦合具有系统性空间异质性，且聚合尺度直接影响规划结果，从而确立了区域差异化参数化的必要性。在方法层面，"现实性与导向性"原则通过将可行性与战略导向作为明确的选择标准，架起了技术评估与规划落地之间的桥梁。在这些原则的指导下，我们为各县筛选了最优方案。此外，我们进一步识别了209座岛屿及12个岛屿县的四种开发导向类型——自然保育、农业生产、城镇开发和综合多功能，并提出了契合中国"三区三线"框架的管理策略。超出中国范围，本研究为全球岛屿区域提供了三条可操作的经验启示：以人类活动强度作为生态韧性的首要调控因子；在国家框架内实行区域差异化规划；以技术分区为基础，辅以综合管理策略。研究结果验证了多情景、区域差异化技术能够有效平衡生态评估与社会发展需求，弥合了国土空间规划中科研与实践之间的鸿沟。该框架可推广至其他群岛区域，以及任何耦合参数空间异质性显著的区域。

缩略语说明

核心指标：IERI：岛屿生态韧性指数（由IERI1–IERI3综合而成）；IERI1–IERI3：IERI的组成部分，分别对应人为、地形和海洋约束。IDSI：岛屿开发适宜性指数（由IDSI1–IDSI3综合而成）；IDSI1–IDSI3：IDSI的组成部分，分别对应自然保育、农业生产和城镇开发。IDII1–IDII3：分别对应自然保育、农业生产和城镇开发的岛屿开发强度指数。IESI：岛屿生态系统状况指数（由LSI、VSI和SSI综合而成）；LSI：景观状况指数；VSI：植被状况指数；SSI：土壤状况指数。

约束与调控因子：CF1–CF3：约束因子1–3（人为、地形和海洋）。MAT：年均气温；MAP：年均降水量；ASD：年日照时数；EL：海拔；SL：坡度；DTC：距海岸线距离；SOC：土壤有机碳；STN：土壤全氮；SS：土壤盐分。

景观与植被指标：TE：总边缘长度；AWMSI：面积加权平均形状指数；LII：景观隔离指数；VC：植被覆盖度；NDVI：归一化植被指数；NPP：净初级生产力。

分析尺度：EA：全区域分析；Z1–Z4：分别基于位置、类型、面积和隔离度的分区分析。

1. 引言

空间规划是国土空间资源协同配置的指导性举措，是人类开展开发与保护活动实现空间落地的基本依据（Albert等，2020；Fabbri等，2025）。在中国，2019年启动的"多规合一"改革（Fu等，2023；Zhang等，2024）将现有的各类专项规划整合为覆盖陆海统一的国土空间规划体系，旨在解决各规划之间的不一致问题，实现陆海统筹管理（Qu等，2023；Yue等，2023）。该改革的核心是"双评价"框架，即评估资源环境承载力和开发适宜性，据此划定"三区三线"（Yang等，2020；Zhou等，2020；Yue等，2024；Zhang等，2024）。然而，将这些技术评估转化为可实施的规划方案仍面临重大挑战。

岛屿为解决上述挑战提供了天然实验室（Weigelt等，2013；Schrader等，2024）。其清晰的空间边界、显著的隔离性以及自然与人为要素的空间异质性，为开发和测试情境敏感型规划技术提供了理想条件。岛屿空间规划研究不仅为岛屿的有效生态保护和可持续管理奠定基础，还能通过实现情境敏感和区域定制化的规划方案，推动国土空间规划方法的进步。

本研究选取中国12个主要岛屿县作为研究区域。这些地区拥有全国40%以上有人居住岛屿，跨越多个气候带和四大海区，涉及渤海湾、长三角和台湾海峡西岸等重要经济区。基于大规模实地调查和遥感监测数据，我们构建了基于要素耦合的岛屿生态韧性与开发适宜性模型，并在岛屿县范围内实施了多情景保护分区和区域差异化功能分区。

本研究旨在验证以下假设：多情景、区域差异化的岛屿空间规划技术能够有效平衡基于生态系统的评估结果与实际社会经济发展需求，从而弥合国土空间规划中基础研究与管理实践之间的鸿沟。为检验该假设，本研究聚焦三个关键问题：(1) 全国尺度上岛屿生态韧性与开发适宜性的空间格局如何？主要影响因素是什么？(2) 在现实性与导向性原则下，如何从多情景、区域差异化的岛屿空间规划方案中识别最优方案？(3) 如何针对不同开发导向类型的岛屿县制定综合管理策略，使其与中国现行国土空间规划体系相契合？

2. 文献综述与理论基础

2.1 国土空间规划与"双评价"方法

历史上，在中国陆续产生了各类专项规划，如土地利用规划、城市规划、海洋功能区划和海岛保护规划等，用以应对特定区域或目标（Hu, 2016；Yu等，2020）。虽然各类规划各有侧重，但它们在国土资源配置上的重叠往往导致冲突、冗余和治理碎片化（Yuan等，2019；Liu和Zhou, 2021），最终在多数情况下导致生态保护被忽视（Liu等，2014；Liu等，2018），以及陆海各自为政的管理格局（Yue等，2023）。为解决这些问题，中国于2019年启动了"多规合一"改革（Fu等，2023；Zhang等，2024），以"一个地区、一个规划、一张蓝图"为原则，将现有规划整合为覆盖陆海的统一国土空间规划体系（Qu等，2023；Yue等，2023）。

目前，中国的国土空间规划将空间划分为"三区"——自然保护、农业生产、城镇开发（Chen和Dong, 2024；Xiong等，2025），并通过"三线"进一步界定：生态保护红线、永久基本农田保护红线和城镇开发边界（Yue等，2024；Zhang等，2024）。这些划定必须以资源环境承载力和开发适宜性评估（简称"双评价"）为基础（Yang等，2020；Zhou等，2020），并由官方发布的技术指南提供支撑（中华人民共和国自然资源部，2020）。该指南概述了基本流程，但缺乏过于具体的细节规定，鼓励各地区开展针对性研究以推进评估技术、完善分区划定（Chi等，2022；Ma等，2022）。

已有大量双评价研究涉及多种用途，包括农业（Nguyen等，2020；Ramamurthy等，2020）、工业（Guo等，2024）、城镇建设（Ustaoglu和Ayd?noglu, 2020a）、旅游（Shen等，2025）和绿地建设（Ustaoglu和Ayd?noglu, 2020b），覆盖陆地（Xiao等，2022；Bole等，2025）、海洋（Ma等，2022；Wang等，2022）及陆海统筹（Liu等，2025）等多种场景。此外，近期方法学进展还采用了融入生态系统服务价值的多情景土地利用优化模型，用于沿海地区的空间配置（Shu等，2024），彰显了高分辨率数据在情景规划中的价值。

2.2 规划评估中持续面临的挑战

尽管取得了上述进展，现有评估在实现实际应用方面仍面临重大挑战。首先，由于成本高昂，且不同区域间数据类型和精度存在显著差异，在大空间尺度上实现数据的完整性和时间一致性十分困难。其次，区域条件的复杂性使得系统解构生态要素与外部约束之间的关系，以及开发活动与调控因子之间的关系变得十分困难。第三，区域之间缺乏明确的天然边界，仅依赖行政边界具有先天性的主观性和随意性，加之生态要素和人类活动在名义边界处呈连续梯度分布，进一步加剧了这一问题。

此外，这些评估未能充分纳入当前开发实际和预期的社会经济轨迹，导致技术方法与行政实践之间存在实质性脱节。这造成了一个悖论：概念上合理的规划方案在操作层面却难以落地。提升评估的实用性需要在生态系统评估与社会经济考量之间取得平衡，要求采用具有适应性的方法，能够输出多情景预测和区域差异化结果（Chi等，2022）。

2.3 岛屿——空间规划的天然实验室

岛屿为解决上述挑战提供了天然实验室（Weigelt等，2013；Schrader等，2024）。其清晰的空间边界和显著的隔离性使每一座岛屿成为一个独立而完整的实体（Wardle和Zackrisson, 2005；Chi等，2023）。每座岛屿都拥有独特的地貌参数（面积、隔离度、海岸线、物质组成、气候、地形）（Gillespie和Clague, 2009；Whittaker等，2023）、生态系统特征（景观格局、生物群落、土壤条件）（Stuart等，2012；Chi等，2021）和人类活动（城镇建设、农业扩张、水产养殖、保护实践）（Chi等，2023；Fiard等，2024；Song等，2025；Tampekis, 2025），共同塑造了独特的社会-生态系统（Pujiono等，2024）。

这些要素的空间异质性体现在两个尺度上。在单一群岛内部的局部尺度上，气候和地质条件通常较为一致，但岛屿形态和隔离度的差异导致生态特征呈现多样的空间格局（Ma等，2020；Chi等，2021）；而人类活动类型虽然大体一致，其规模和强度在各岛屿之间却存在显著差异。在跨群岛的区域尺度上，气候、地质条件和社会经济背景的分异则导致了各群岛社会-生态系统特征的显著不同。

这些条件为规划研究提供了三方面优势。第一，虽然岛屿的每单位面积调查成本较高，但其有限的总面积使得整体数据获取成本显著低于大陆区域。第二，岛屿自然与社会特征的空间异质性，加上其面积有限和结构相对简单，使其成为探索生态条件与约束因子之间相关性，以及开发类型与调控因子之间相关性的理想场所（van der Geest等，2020；Moustakas等，2025；Vitousek, 2002；Wardle, 2002）。第三，清晰划定的岛屿边界为开发多情景、区域差异化规划方法提供了天然优势。

本研究中岛屿生态韧性与开发适宜性的测度依赖一组核心指标。岛屿生态韧性指数（IERI）基于生态系统韧性理论，该理论认为生态系统在维持基本结构和功能的前提下，具有不同的吸收扰动能力（Folke等，2004；Yang等，2026）。岛屿开发适宜性指数（IDSI）源于土地适宜性理论，该理论评估物理环境条件对特定土地用途的支撑程度（Steiner等，2000；Ahadi和Kalantari, 2026）。岛屿开发强度指数（IDII）借鉴了已有的土地利用强度框架，用于量化人类对地表改造的程度（Erb等，2013；Kuemmerle等，2013）。岛屿生态系统状况指数（IESI）则分别源自景观生态学指标（Turner, 2005）、遥感中广泛使用的植被指数（Pettorelli等，2005）以及土壤质量评估框架（Bünemann等，2018）。

2.4 研究空白与理论框架

综上所述，现有文献中仍存在四个关键空白。第一，现有评估未能充分弥合技术评估与实际落地之间的鸿沟。第二，研究通常要么在较粗的国家分辨率下进行（丢失局部异质性），要么在较细的局部分辨率下进行（限制推广性）。第三，生态评估与开发评估通常被分别处理，而非纳入统一框架。第四，以往研究很少考察规划结果在不同分析尺度间的差异。

本研究通过为中国沿海岛屿建立一体化的、多尺度、多情景空间规划框架来应对上述空白（图1）。

我们的具体贡献包括：(1) 开发高分辨率 (100 米 × 100 米) 生态韧性和开发适宜性模型，以捕获国家尺度的空间异质性；(2) 在统一的规划框架内整合这两项评估；(3) 测试五种区域特定方法 (EA, Z1–Z4)，以考察规划结果如何随分析尺度变化；(4) 生成 15 个多情景规划方案，提供一系列保护 - 发展选项；(5) 通过“现实性与导向性”原则以及与我国“三区三线”框架的对齐，将技术输出转化为管理策略。

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图 1. 中国县级岛屿行政区的多情景和区域特定空间规划框架。

表 1 展示了将我们的研究问题与理论基础、方法选择及预期结果联系起来的演绎/推断矩阵。
表 1. 演绎/推断矩阵。

| 研究问题 | 理论基础 | 方法论途径 | 预期结果 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 岛屿生态韧性的空间格局是什么？ | 生态系统韧性理论；干扰 - 响应框架 | 耦合生态要素 (景观 - 植被 - 土壤) 与约束因素 (人为、地形、海洋)；Pearson 和相关分析 | 岛屿生态韧性指数 (IERI) 空间图；识别主导约束因素 (表 2) |
| 什么决定了岛屿开发适宜性？ | 适宜性理论；土地利用配置模型 | 耦合开发要素 (三种活动类型) 与控制因素 (气候 - 地形 - 土壤)；跨 EA 和 Z1–Z4 的区域特定相关分析 | 区域特定岛屿开发适宜性指数 (IDSI) 图；控制系数 (表 3)；理解因素影响 |
| 如何整合生态与开发评估？ | 多情景规划；适应性管理 | 三种基于情景的方案 (保护优先、平衡、开发优先)；与功能分区整合 | 一系列具有不同保护 - 发展权衡的保护分区选项 |
| 分析尺度如何影响规划结果？ | 区域科学；空间异质性理论 | 五种区域特定方案 (基于位置、类型、面积、隔离度的 EA, Z1–Z4) | 跨尺度的分区结果比较；展示尺度依赖性 |
| 如何选择最优规划方案？ | 决策科学；政策实施理论 |“现实性与导向性”原则；逐一分析 | 各县最优方案；开发导向分类 (四种类型) |
| 如何将技术输出转化为政策？ | 科学 - 政策界面；制度分析 | 与“三区三线”框架对齐；综合管理策略 | 12 个县的可执行空间管理策略；区域协同建议 |

3. 材料与方法

3.1. 研究区与数据来源

3.1.1. 研究区
12 个主要岛县 (图 2 中的 C1–C12) 位于东亚季风区，冬季和夏季漫长，春季和秋季短暂。年平均气温 (MAT) 从北方的 12.06°C 增加到南方的 23.12°C。年平均降水量 (MAP) 范围为 606 毫米至 1836 毫米，在 C8 处达到峰值后下降。年日照时数 (ASD) 范围为 1706 至 2496 小时，从北向南减少至 C10 处的最低值，然后再次增加。(见附表 S1)。

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图 2. 12 个岛县中的岛屿组成和采样点。C1–C12 为县 1–12 (包括县级市和区)。C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。蓝点表示收集植被和土壤数据的 746 个野外采样点。

这 12 个岛县被中国自然资源部正式认定为全国主要的岛屿县级行政单元，如《海岛统计调查公报》(中国自然资源部，2018 年) 中所述。它们代表完全由岛屿组成或其主要领土由岛屿组成的主要县级行政单元。这种官方认定确保了选择不是任意的，而是反映了中国岛屿治理的既定行政和统计框架。这 12 个岛县跨越六个省，其中浙江省最多 (六个县)。有人居住的岛屿数量从 45 个 (C5, 普陀) 到 1 个 (C12, 南澳) 不等。面积范围为 51.95 平方公里 (C2, 长岛) 至 1786.57 平方公里 (C3, 崇明)，相差 34 倍。人口范围为 37,600 (C2) 至 663,500 (C3)，而 GDP 范围为 42.7 亿元 (C12) 至 795.1 亿元 (C8) (附表 S1)。

这些县在位置、类型、面积和隔离度方面代表了中国有人居住的岛屿，表现出显著的空间异质性。它们跨越四个海域、两个气候区 (暖温带和亚热带)、六个省以及多个经济区域 (渤海湾、长江三角洲、台湾海峡西岸)。它们既包括岩石岛 (占中国总数的 95% 以上) 也包括沙岛 (包括世界上最大的冲积岛崇明)。面积从 < 1 公顷到 > 1000 平方公里，隔离度因跨海大桥或船舶通行而异。人类活动多样：自然保护 (森林优化、湿地修复)、农业生产 (主要在沙岛；岩石岛限于低洼地区) 以及城市建设 (填海、码头、道路、工业、住宅开发)，所有这些在群岛、岛屿及单个岛屿内部都表现出空间异质性。这些特征使这 12 个县成为开发情境敏感型规划方案并直接为综合管理策略提供信息的理想场所。

此外，这 12 个县的选标准在六个维度上得到了论证，即空间代表性、岛屿类型多样性、面积范围、隔离度梯度、社会经济多样性和官方认定，详见附表 S2。

3.1.2. 数据来源
数据来自野外调查和遥感。野外调查覆盖了 12 个县中的 746 个采样点，通过实验室测试收集植物多样性指标和土壤性质。这些数据是近年来通过连续调查积累而成的。
遥感提供了基础数据。高分辨率影像生成了土地利用数据，通过野外调查和随机验证点进行核实以确保准确性。多光谱数据用于计算归一化植被指数 (NDVI) 和净初级生产力 (NPP)。地形数据 (高程、坡度) 来自 NASADEM 数据集。
建立了 100 米 × 100 米的网格作为分区单元，基于岛屿大小、数据分辨率和景观指标要求，平衡了高空间分辨率与避免数据冗余。

3.2. 岛屿生态韧性与开发适宜性评价

3.2.1. 岛屿生态韧性
岛屿生态韧性是指岛屿生态系统抵抗损害或从干扰中恢复的能力，作为多情景保护区划的基础。量化涉及三个步骤：生态系统状况和约束因素的空间化、确定约束系数以及计算韧性指数。

首先，采用“景观 - 植被 - 土壤”框架评估生态系统状况 (见补充文本 S1 了解论证)。景观指标——总边缘 (TE)、面积加权平均形状指数 (AWMSI) 和景观隔离指数 (LII)——分别代表碎片化、形状复杂度和斑块隔离度。植被指标——植被覆盖度 (VC)、NDVI 和 NPP——分别代表数量、状况和活力。土壤指标——土壤有机碳 (SOC)、土壤总氮 (STN) 和土壤盐分 (SS)——分别代表碳封存、肥力和盐渍化。TE、AWMSI、LII 和 VC 源自遥感土地利用数据；NDVI 和 NPP 源自结合必要气候数据 (包括太阳总辐射、降水、气温、日照时数和相对湿度) 的多光谱影像；SOC、STN 和 SS 源自整合遥感和野外数据的数字土壤制图。这九个指标被合成为景观状况指数 (LSI)、植被状况指数 (VSI)、土壤状况指数 (SSI) 和 IESI。

其次，量化了三种约束类型。人为约束 (约束因素 1, CF1) 基于 9 个主要类别和 23 个子类别的人类活动分类系统计算，使用面积和影响系数。地形约束 (CF2) 源自坡度值。海洋约束 (CF3) 基于距海岸线的距离量化。

第三，使用 Pearson 简单相关和偏相关分析确定 CF1、CF2 和 CF3 对 LSI、VSI 和 SSI 的约束系数。显著负相关系数的和取绝对值作为约束系数。

最后，计算 IERI。IERI1 至 IERI3 分别代表对应人为、地形和海洋约束的 IERI。整体 IERI 是整合 IERI1–IERI3 的综合指数。计算方法如下：
(1) IERI1 = IF1 × (LSI × DC1?L + VSI × DC1?V + SSI × DC1?S)
(2) IERI2 = IF2 × (LSI × DC2?L + VSI × DC2?V + SSI × DC2?S)
(3) IERI3 = IF3 × (LSI × DC3?L + VSI × DC3?V + SSI × DC3?S)
(4) IERI = IERI1 + IERI2 + IERI3
其中 CCi-L、CCi-V 和 CCi-S 分别是 CFi 对景观、植被和土壤状况的约束系数。

3.2.2. 岛屿开发适宜性
岛屿开发适宜性是指岛屿地表空间适合特定人类活动的程度，即自然保护、农业生产和城市发展，作为区域特定功能区划的基础。量化涉及测量当前开发强度、识别控制因素以及计算区域特定控制系数。

首先，测量三种活动类型的开发强度。空间范围从土地利用数据中划定：植被、沙滩和裸岩被视为自然保护区；旱地、水稻田和果园被视为农业生产区；码头、道路、工业场地和建筑被视为城市发展区。质量使用植被指数和经验系数测量。岛屿开发强度指数 (IDII1–IDII3) 计算如下：
(5) IDII1 = IDII1?1 × IDII1?2
(6) IDII1?1 = AT1 / TA
(7) IDII1?2 = S ? NDVI
(8) IDII2 = IDII2?1 × IDII2?2
(9) IDII2?1 = AT2 / TA
(10) IDII2?2 = S ? NPP
(11) IDII3 = ∑(AT3i × ECi) / TA
其中 IDII1–IDII3 是岛屿开发强度指数 1–3，分别表示自然保护、农业生产和城市发展的 IDII；IDIIx-1 和 IDIIx-2 分别是 IDIIx 的数量和质量成分；AT1–AT3 分别是自然保护、农业生产和城市发展的面积，而 TA 是分区单元的总面积；S-NDVI 和 S-NPP 分别是 NDVI 和 NPP 的标准化值，范围从 0 到 1；ECi 是城市发展中子类别 i 的经验系数。12 个岛县中岛屿开发强度的空间格局见补充图 1。

其次，选择了九个控制因素：气候 (MAT, MAP, ASD)(见补充文本 S2 了解论证)、地形 (EL, SL, DTC—距海岸线距离) 和土壤 (SS, SOC, STN)。这些因素直接或间接影响三种开发类型。

第三，使用 Pearson 相关分析在整体 (跨所有三种活动类型) 和局部 (每种活动类型的空间范围内) 范围内测量控制系数。显著相关值的和推导出每个因素对每个 IDII 的控制系数。

第四，为了考虑空间异质性，采用了五个分析范围：包括所有 209 个岛屿的一个整体区域 (EA) 分析，以及四个区域分析 (Z1–Z4)，分别按位置、类型、面积和隔离度对岛屿进行分类。在每个区内分别计算控制系数。

第五，计算 IDSI。IDSI1–IDSI3 分别是自然保护、农业生产和城市发展的 IDSI。方程如下：
(12) SCFV = {
-1, 当 CFV ≤ CFV1% 时
(CFV ? CFV50%) / (CFV50% ? CFV1%), 当 CFV1% < CFV ≤ CFV50% 时
(CFV ? CFV50%) / (CFV99% ? CFV50%), 当 CFV50% < CFV ≤ CFV99% 时
1, 当 CFV > CFV99% 时
}
(13) IDSI1 = ∑(COCi,1 × SCFVi)
(14) IDSI2 = ∑(COCi,2 × SCFVi)
(15) IDSI3 = ∑(COCi,3 × SCFVi)
其中 SCFV 和 CFV 分别是控制因素的标准化和原始值；CFV1%、CFV50% 和 CFV99% 分别是控制因素原始值的第 1、50 和 99 百分位数；COCi,1、COCi,2 和 COCi,3 分别是因素 i 对自然保护、农业生产和城市发展的控制系数；SCFVi 是控制因素 i 的标准化值。任何分区单元在 EA 和 Z1–Z4 方面拥有五组 IDSI。

3.3. 中国主要岛县的多情景与多尺度空间规划
借鉴第 2 节概述的概念框架和表 1 中提出的演绎/推断矩阵，本节详细阐述了如何将生态和开发评估整合到多情景和区域特定空间规划方案中。

3.3.1. 多情景岛屿保护区划
基于 IESI 和 IERI 值，将每个指数的区域划分为高、中、低三个区。建立了三种情景：
保护优先：IESI 高或 IERI 低的区域 → 严格保护；IESI 低且 IERI 高 → 非保护；其他 → 一般保护。
保护 - 发展平衡：IESI 高且 IERI 中/低，或 IESI 中且 IERI 低 → 严格保护；IESI 高且 IERI 高、IESI 中且 IERI 中，或 IESI 低且 IERI 低 → 一般保护；其他 → 非保护。
开发优先：IESI 高且 IERI 低 → 严格保护；IESI 低或 IERI 高 → 非保护；其他 → 一般保护。

3.3.2. 区域特定岛屿功能区划
EA 和 Z1–Z4 条件下的岛屿开发适宜性结果支持区域特定岛屿功能区划。功能区划过程规定每个分区单元的规划功能由其 IDSI 决定。具体来说，单元被分配到三种开发类型之一，依据是相应的 IDSI 值哪个最高。这种方法的关键在于其区域特定规划框架。在五种不同的方案中，每个单元最终获得五个规划功能分配，每个对应于其中一个区域特定情景。

3.3.3. 基于保护与功能区划的岛屿空间规划
结合三种保护区划和五种功能区划，产生了 15 种空间规划方案 (No. 1–1 至 No. 3–5)，将研究区分为五种区域类型：核心生态区、缓冲生态区、永久基本农田、城市开发区和综合开发区。

No. 1-x、No. 2-x 和 No. 3-x 分别代表保护优先、均衡发展及开发优先情景；No. x-1 至 No. x-5 分别对应 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。为从15个多情景与区域差异方案中选出最优空间规划方案，我们采用两项指导原则，以衔接技术评估与实践落地。"现实性"是指在当前条件下实施某一规划方案的可行性和实操性，包括与现有开发模式的协调性、与当前生态状况的适配性，以及行政和社会经济可行性。"导向性"是指各海岛县的未来发展方向和战略定位。遴选过程分两个阶段进行。第一阶段对情景类方案（No. 1-x 至 No. 3-x）进行评估：依据各县实际条件，剔除开发面积不切实际地过大或保护面积不足的方案。第二阶段在剩余情景方案中，基于各区域差异方案（No. x-5 至 No. x-1）中五类功能区面积比例与现有开发模式及未来发展需求的平衡程度进行比较。各县的最终方案通过逐案分析确定，综合考虑各县特定的生态条件、开发状态和战略导向。

4. 结果与讨论

4.1. 中国12个海岛县的生态韧性与开发适宜性

4.1.1. 海岛生态韧性的空间格局及其驱动因素

图3展示了海岛生态韧性的空间格局。IERI1表现出显著的空间异质性，与人类活动高度相关。IERI2的空间异质性较低，尤其在沙质海岛和低平岩质海岛上更为明显。IERI3随距海岸距离的变化而空间分异。综合IERI在大部分区域与IERI1高度一致，在C12上与IERI3趋同，且受IERI2的影响极小。分区与县域结果见图4。分区比较揭示了岛屿特征如何系统性地塑造韧性格局。在基于位置的分区中，北部区域对海洋影响的韧性（IERI3）较高，但对人为干扰的韧性（IERI1）较低。基于类型的比较显示，岩质海岛对人为干扰的韧性低于沙质海岛，但对海洋压力的韧性更高。基于面积的分区显示明显的梯度规律：随着岛屿面积减小，IERI1下降而IERI3上升。基于孤立程度的比较表明，桥梁连接型海岛对人为压力的韧性高于依赖船只的海岛，但对海洋压力的韧性较低。总体而言，这些格局表明位置、类型、面积和孤立程度各自对韧性构成施加了不同的影响。县域结果提供了针对性规划所需的精细度。C3（崇明）的IERI1最高，反映了沙质海岛上密集的开发活动；而C12（南澳）的IERI1最低，归因于其高植被覆盖率。C2（长岛）的IERI3和综合IERI最高，与其暴露于外的地理位置和国家自然保护区的地位一致，而C3则最低。这些县域偏离分区平均值的差异凸显了根据各县具体情况量身定制策略的重要性。

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图3. 12个海岛县的海岛生态韧性空间格局。IERI：海岛生态韧性指数。IERI1–IERI3分别为响应人为、地形和海洋约束的IERI。
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图4. 分区与县域的海岛生态韧性。IERI：海岛生态韧性指数。IERI1–IERI3分别为响应人为、地形和海洋约束的IERI。Z1–Z4为四类分区方式，分别代表基于位置、类型、面积和孤立程度的分区（分区详细信息见补充表S3）。C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。

表2中通过约束系数识别了海岛生态韧性的驱动因素。人为约束的影响最为显著，尤其是对植被。地形约束的影响极小，仅在有限程度上影响景观组分。海洋约束的贡献适中，但对土壤而言是最重要的影响因素。这些发现表明，人类活动已成为中国沿海海岛生态系统的主导因素，直接改变景观、植被和土壤条件。此前的地方尺度案例研究，包括庙岛群岛（Chi et al., 2021）、崇明岛（Xu et al., 2023）和万山群岛（Li et al., 2015），已揭示了这一主导作用。本研究将该认识扩展至全国尺度，涵盖12个县级海岛行政区，并首次在全国范围内证明了人类活动对海岛生态演变的决定性作用。尽管地形是岩质海岛的重要自然因素——岩质海岛占中国岛屿的绝大多数——其负面生态效应有限。在实践中，地形对开发的约束作用结合"绿水青山就是金山银山"的理念（Huang et al., 2024, Song et al., 2024），使得山区成为自然保护的重点区域，从而将地形转化为生态系统保护的正向因素（Chi et al., 2021, Chi et al., 2023）。海洋对景观和植被的影响有限，因为沿海湿地植被可在海洋影响下发育。然而，土壤受海洋约束的负面影响显著，主要通过海水入侵导致的盐渍化（Tao et al., 2025）。

表2. 各因素对海岛生态状况的约束系数。

| 项目 | LSIVSISSIIESICF1 | CF1 | CF2 | CF3 |
|---|---|---|---|---|
| 数值 | 0.34 | 1.35 | 0.39 | 1.17 |
| 数值 | 0.07 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 数值 | 0.06 | 0.18 | 0.44 | 0.31 |

CF1–CF3 分别为约束因子1–3，分别代表人为、地形和海洋约束。LSI：景观状况指数；VSI：植被状况指数；SSI：土壤状况指数；IEHI：海岛生态系统状况指数。

4.1.2. 海岛开发适宜性的空间格局及其驱动因素

存在5套基于EA及Z1–Z4的区域差异IDSI，5组结果间的IDSI值表现出显著的空间差异（图5）。IDSI的空间差异不仅在空间分布图上明显可见，而且在分区和县域层面5个区域差异结果间也存在显著变异。图6显示出三种格局。首先，跨范围差异显著。例如，C12（南澳）的IDSI1在Z2下为2，在Z1下为4.5，表明分析范围从根本上决定了结果。其次，EA与区域差异结果之间最大的差异出现在Z1（基于位置）和Z2（基于类型）范围中。第三，偏差方向具有县域特异性——部分县在区域差异方法下的IDSI高于EA，另一些县则低于EA——这表明采用"一刀切"的全国统一标准将系统性高估某些县的适宜性并低估其他县的适宜性。这些发现验证了我们多尺度设计的合理性，并证明在异质性的海岛环境中，空间均一的适宜性参数是不可行的。

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图5. (a) 12个海岛县的IDSI1空间格局。IDSI：海岛开发适宜性指数。IDSI1–IDSI3分别为自然保护、农业生产和城镇开发的IDSI。EA表示在全部研究区域统一进行评估，而Z1–Z4表示在各分区内分别评估后整合分区结果；Z1–Z4分别代表基于位置、类型、面积和孤立程度的分区方式（分区详细信息见补充表S3）。(b) 12个海岛县的IDSI2空间格局。(c) 12个海岛县的IDSI3空间格局。
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图6. 分区与县域的海岛开发适宜性。IDSI：海岛开发适宜性指数。IDSI1–IDSI3分别为自然保护、农业生产和城镇开发的IDSI。EA表示在全部研究区域统一进行评估，而Z1–Z4表示在各分区内分别评估后整合分区结果；Z1–Z4分别代表基于位置、类型、面积和孤立程度的分区方式（分区详细信息见补充表S3）。C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。

表3中的控制系数揭示了开发适宜性的驱动因素。对于自然保护（IDII1），研究区域内观测到与EL、SL、SOC和STN的强正相关以及与SS的强负相关，而与气候变量和DTC的相关性普遍较弱，仅与MAP呈中等正相关。该格局在不同分区中存在差异，最显著的差异出现在岛屿类型之间：岩质海岛分区与总体趋势一致，额外表现出与DTC的显著正相关；而沙质海岛分区的SL和SS相关性较弱。因此，地形和土壤是影响自然保护适宜性的主要因素，气候因素为次要因素。

表3. 不同分析尺度下控制因素与海岛开发强度指数的皮尔逊相关系数。

| 项目 | 范围 | MAT | MAP | ASD | EL | SL | DTC | SOC | STN | SS | IDII1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数值 | EA | 0.1 | 0.261 | -0.178 | 0.986 | 1.144 | 0.013 | 1.087 | 0.992 | -0.964 |
| 数值 | Z1–1 | -0.002 | 0.055 | -0.065 | 1.303 | 1.297 | 0.662 | 1.33 | 0.917 | -1.295 |
| 数值 | Z1–2 | 0.029 | -0.171 | -0.151 | -0.23 | -0.261 | -0.089 | 0.747 | 0.472 | -0.225 |
| 数值 | Z1–3 | 0.117 | 0.353 | -0.268 | 1.208 | 1.455 | 0.476 | 1.706 | 1.482 | -1.426 |
| 数值 | Z1–40 | 0.063 | 0.086 | 1.058 | 1.356 | 0.398 | 1.609 | 1.42 | -1.241 |
| 数值 | Z1–5 | 0.601 | -0.208 | 0.58 | 0.996 | 1.191 | 0.117 | 1.65 | 1.459 | -1.095 |
| 数值 | Z2–1 | -0.003 | 0.23 | -0.128 | 1.094 | 1.389 | 0.422 | 1.179 | 1.114 | -1.268 |
| 数值 | Z2–2 | -0.079 | -0.225 | 0.035 | -0.219 | -0.247 | -0.066 | 0.753 | 0.498 | -0.235 |
| 数值 | Z3–1 | 0.066 | 0.03 | -0.115 | -0.156 | -0.165 | -0.067 | 0.827 | 0.55 | -0.131 |
| 数值 | Z3–2 | -0.132 | 0.217 | 0.011 | 0.98 | 1.244 | 0.491 | 1.545 | 1.34 | -1.046 |
| 数值 | Z3–3 | 0.195 | 0.196 | -0.261 | 1.222 | 1.444 | 0.41 | 0.975 | 1.186 | -1.407 |
| 数值 | Z3–40 | 0.006 | 0.125 | -0.086 | 1.297 | 1.304 | 0.655 | 0.923 | 0.794 | -1.395 |
| 数值 | Z4–1 | 0.218 | 0.311 | -0.278 | 1.112 | 1.08 | 0.344 | 0.712 | 0.727 | -1.255 |
| 数值 | Z4–2 | 0.095 | 0.281 | -0.155 | 0.961 | 1.162 | 0.038 | 1.427 | 1.184 | -0.895 |
| 数值 | IDII2 | EA | -0.082 | 0.042 | 0.029 | -0.1 | -0.199 | 0.391 | 0.226 | 0.395 | -0.986 |
| 数值 | Z1–1 | 0.092 | -0.071 | 0.189 | 0.429 | 0.202 | 0.419 | 0.477 | -0.007 | -0.882 |
| 数值 | Z1–2 | -0.265 | 0.097 | 0.448 | 0.202 | 0.099 | 0.328 | 1.025 | 1.206 | -1.383 |
| 数值 | Z1–3 | 0.002 | 0.151 | -0.181 | -0.167 | -0.252 | 0.244 | 0.24 | 0.118 | -0.644 |
| 数值 | Z1–4 | -0.084 | 0.185 | 0.019 | 0.431 | 0.261 | 0.409 | 0.476 | 0.399 | -0.975 |
| 数值 | Z1–5 | 0.218 | -0.369 | 0.294 | -0.137 | -0.23 | 0.361 | 0.35 | 0.332 | -0.811 |
| 数值 | Z2–1 | 0.031 | 0.223 | -0.118 | 0.019 | -0.087 | 0.338 | 0.072 | 0.112 | -0.608 |
| 数值 | Z2–2 | -0.214 | 0.04 | 0.295 | 0.217 | 0.11 | 0.323 | 0.982 | 1.165 | -1.378 |
| 数值 | Z3–1 | -0.286 | -0.03 | 0.379 | 0.091 | -0.011 | 0.25 | 1.002 | 1.199 | -1.39 |
| 数值 | Z3–2 | -0.085 | 0.194 | -0.026 | 0.048 | 0.002 | 0.239 | 0.36 | 0.277 | -0.704 |
| 数值 | Z3–3 | 0.32 | 0.342 | -0.315 | -0.165 | -0.237 | 0.419 | -0.239 | -0.155 | -0.575 |
| 数值 | Z3–4 | -0.141 | 0.133 | 0.044 | 0.065 | 0.044 | 0.305 | 0.223 | 0.161 | -0.653 |
| 数值 | Z4–1 | 0.131 | 0.268 | -0.184 | -0.11 | -0.128 | 0.309 | -0.029 | 0.019 | -0.749 |
| 数值 | Z4–2 | -0.239 | -0.059 | 0.173 | -0.098 | -0.179 | 0.344 | 0.462 | 0.555 | -1.01 |
| 数值 | IDII3 | EA | 0.017 | 0.149 | -0.178 | -0.218 | -0.221 | -0.228 | -0.314 | -0.323 | 0.143 |
| 数值 | Z1–1 | 0.181 | -0.141 | 0.157 | -0.563 | -0.743 | -0.228 | -0.362 | -0.285 | 0.318 |
| 数值 | Z1–2 | 0.394 | 0.316 | -0.335 | 0.203 | 0.042 | -0.168 | -0.204 | -0.327 | -0.188 |
| 数值 | Z1–3 | -0.202 | -0.141 | 0.116 | -0.385 | -0.468 | -0.356 | -0.572 | -0.529 | 0.39 |
| 数值 | Z1–4 | -0.103 | 0.153 | 0.204 | -0.36 | -0.389 | 0.14 | -0.52 | -0.69 | 0.02 |
| 数值 | Z1–5 | -0.238 | 0.128 | -0.237 | -0.248 | -0.364 | 0.091 | -0.711 | -0.624 | -0.051 |
| 数值 | Z2–1 | -0.083 | 0.088 | -0.145 | -0.369 | -0.436 | -0.186 | -0.414 | -0.37 | 0.3 |
| 数值 | Z2–2 | 0.339 | 0.185 | -0.22 | 0.202 | 0.042 | -0.159 | -0.193 | -0.298 | -0.195 |
| 数值 | Z3–1 | 0.433 | 0.436 | -0.262 | 0.348 | 0.022 | -0.067 | -0.178 | -0.246 | -0.318 |
| 数值 | Z3–2 | -0.139 | 0.203 | -0.203 | -0.353 | -0.403 | -0.211 | -0.511 | -0.472 | 0.147 |
| 数值 | Z3–3 | 0.043 | -0.102 | -0.064 | -0.304 | -0.382 | -0.219 | -0.28 | -0.273 | 0.263 |
| 数值 | Z3–4 | 0.022 | 0.101 | -0.217 | -0.339 | -0.363 | -0.214 | -0.43 | -0.337 | 0.326 |
| 数值 | Z4–1 | 0.016 | 0.02 | -0.039 | -0.176 | -0.164 | -0.396 | -0.238 | -0.224 | 0.289 |
| 数值 | Z4–2 | -0.011 | 0.185 | -0.283 | -0.227 | -0.239 | -0.266 | -0.379 | -0.37 | 0.112 |

MAT：年平均气温；MAP：年平均降水量；ASD：年日照时数；EL：海拔；SL：坡度；DTC：距海岸线距离；SOC：土壤有机碳；STN：土壤全氮；SS：土壤盐分。IDII1–IDII3分别为海岛开发强度指数1–3，分别代表自然保护、农业生产和城镇开发的IDII。EA表示在全部研究区域统一进行评估，而Z1–Z4表示在各分区内分别评估后整合分区结果；Z1–Z4分别代表基于位置、类型、面积和孤立程度的分区方式（分区详细信息见补充表S3）。

对于农业生产（IDII2），与SS的强负相关凸显了沿海地区土壤盐渍化的约束作用（Li et al., 2021, Bhuyan et al., 2023），而与SL的中等负相关则反映了坡度约束。与DTC、SOC和STN的正相关突出了海岸线邻近性和土壤条件的影响。分区格局总体与总体趋势一致，但海拔和坡度的相关性在不同分区间呈正负交替变化：在部分岩质海岛上，有限的平坦地形被分配给城镇开发，农业则退至山区，这解释了模式的不一致性。

对于城镇开发（IDII3），气候因素影响仍然较低。IDII3与EL、SL和DTC呈负相关，因为开发集中于近岸和平坦地形，得益于可达性、港口资源和旅游业。土壤因素的关联是间接的：IDII3与SOC和STN呈负相关、与SS呈正相关，这是因为土壤特性首先影响自然保护和农业生产，进而塑造城镇格局。此外，各类开发活动也主动影响土壤状况：栖息地丧失导致SOC和STN降低（Abd-Elmabod et al., 2019, Luo et al., 2021），而海水灌溉和盐田建设等实践则增加SS（Lu et al., 2025, Ma et al., 2025）。这些格局在各分区中保持一致，仅系数大小存在差异。

综合所有控制系数，SS、SOC和STN的总和最高，其次是EL和SL，表明土壤特性和地形对开发适宜性影响最大。DTC也起着重要作用，尤其在岩质海岛的自然保护、沙质海岛的农业生产以及各类型海岛的城镇开发中。气候因素影响较弱：尽管在全国尺度下气候因素呈现空间异质性——不同于地方尺度研究中气候因素均一且不产生影响（Chi et al., 2021, Chi et al., 2022）——我们的发现表明，即使在这一更广泛的尺度上，气候因素对于塑造海岛三种主要开发类型的空间分布仍非决定性因素。

4.2. 中国沿海海岛的可持续空间规划方案

4.2.1. 15个海岛多情景与区域差异空间规划方案

15个空间规划方案见图7，其结果见图8。五类功能区面积在情景类方案（No. 1-x 至 No. 3-x）中差异较大，而在区域差异方案（No. x-1 至 No. x-5）中差异较小。从保护优先（No. 1-x）到开发优先（No. 3-x），核心保护区和综合开发区面积持续减少，而缓冲保护区、永久基本农田和城镇开发区面积增加——尽管缓冲保护区面积的增加量远小于核心保护区面积的减少量。因此，从保护情景到开发情景，自然保护面积缩小，而开发和建设用地扩展。在区域差异方案中，面积差异较小，但空间分布变化明显。

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图7. (a) 海岛空间规划方案（No. 1-x）地图。

1-x 号、2-x 号和 3-x 号为情景方案，分别代表保护优先、保护 - 开发平衡和开发优先方案；x-1 号、x-2 号、x-3 号、x-4 号和 x-5 号为区域特定方案，分别对应评估岛屿开发适宜性的五种方法，即 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。C1–C12 指代 12 个海岛县：C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。（b）岛屿空间规划方案图（2-x 号）。1-x 号、2-x 号和 3-x 号为情景方案，分别代表保护优先、保护 - 开发平衡和开发优先方案；x-1 号、x-2 号、x-3 号、x-4 号和 x-5 号为区域特定方案，分别对应评估岛屿开发适宜性的五种方法，即 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。（c）岛屿空间规划方案图（3-x 号）。1-x 号、2-x 号和 3-x 号为情景方案，分别代表保护优先、保护 - 开发平衡和开发优先方案；x-1 号、x-2 号、x-3 号、x-4 号和 x-5 号为区域特定方案，分别对应评估岛屿开发适宜性的五种方法，即 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。

图 8. 整个研究区 15 个岛屿空间规划方案的结果。1-x 号、2-x 号和 3-x 号为情景方案，分别代表保护优先、保护 - 开发平衡和开发优先方案；x-1 号、x-2 号、x-3 号、x-4 号和 x-5 号为区域特定方案，分别对应评估岛屿开发适宜性的五种方法，即 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。PA1–PA5 为规划区 1–5，分别指代核心保护区、缓冲保护区、永久基本农田、城镇建设用区和综合开发区；CA1–CA3 为现状区 1–3，分别指代自然保育、农业生产和城镇建设。

图 8 还展示了各规划区内现有开发类型的比例，这直接影响规划的合理性与实施难度（Chi 等人，2022）。例如，从 1-x 号到 3-x 号方案，核心保护区内现有的农业和城镇用地比例下降，从而降低了实施难度。

4.2.2. 基于现实性与导向性的最优方案选择
通过对各海岛县进行综合考量，即现实性（现状条件）与导向性（未来方向），选择了最优方案。

如图 8 所示，规划保护用地面积从 1-x 号到 3-x 号方案逐渐减少。3-x 号方案分配的保护用地面积显著低于现状水平，这与岛屿等脆弱区域的生态文明原则相悖（Ma 等人，2020; Kennedy, 2024）；因此，在所有县份中均予以排除。1-x 号方案分配的保护用地面积大幅增加，但包含了相当比例的现有农业和城镇开发用地，导致实施挑战较大——仅适用于 C2（长岛，国家级自然保护区）和 C12（南澳，植被覆盖率>80%）。2-x 号方案维持了与现状保护用地的连续性，且实施难度较低，适用于其余十个县。

根据逐一分析（图 9），选择了以下区域特定方案：

图 9. 各海岛县的五种区域特定岛屿空间规划方案。x-1 号、x-2 号、x-3 号、x-4 号和 x-5 号为对应评估岛屿开发适宜性五种方法的方案，即 EA、Z1、Z2、Z3 和 Z4。PA1–PA5 为规划区 1–5，分别指代核心保护区、缓冲保护区、永久基本农田、城镇建设用区和综合开发区；CA1–CA3 为现状区 1–3，分别指代自然保育、农业生产和城镇建设。C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。

C1（长海）采用 2-5 号方案，该方案相比 2-2 号和 2-4 号方案提供了更大的规划核心保护区面积，同时相比 2-1 号和 2-3 号方案确保了充足的规划永久基本农田面积。
C2（长岛）选择 1-2 号方案，主要因为其规划核心保护区内现有城镇开发占比最小，从而最小化了实施难度，同时保留了足够的综合开发区以支持综合增长。
C3（崇明）选择 2-5 号方案。作为唯一由全沙质岛屿组成的海岛县，农业生产是关键功能，因此必须保障基本农田保护红线。
C4（定海）和 C5（普陀）采用 2-3 号方案，C8（玉环）选择 2-5 号方案。这些选择确保了充足的规划城镇建设用地，同时最小化了规划永久基本农田内的现有城镇用地范围。
C6（岱山）和 C7（嵊泗）选择 2-2 号方案，C9（洞头）选择 2-3 号方案，主要为了保证足够的规划城镇建设用地。
C10（平潭）采用 2-3 号方案，因为规划城镇建设用地不应显著超过现状水平，同时该方案保持了规划永久基本农田的一定规模。
C11（东山）选择 2-4 号方案。作为农业能力较强的海岛县之一（仅次于 C3），其旨在保留规划永久基本农田面积的同时平衡规划城镇开发。
C12（南澳）选择 1-3 号方案，该方案支持其自然保育导向，同时允许适当的发展空间。

我们的方法不同于以优化为导向的框架，如 Shu 等人（2024）的研究，该研究巧妙地将生态系统服务评估与土地利用模拟相结合，通过多情景约束下的算法优化来识别最优土地利用模式。虽然他们的工作展示了高分辨率土地调查数据在情景规划中的价值，但我们的框架解决了一个不同的问题：如何将技术分区转化为可实施的规划成果。我们通过将“现实性”和“导向性”作为明确的选择标准来实现这一目标。两种方法都旨在通过空间显式建模来平衡保护与开发，但我们的岛屿框架利用了岛屿的有限性，直接实现了与行政规划单元挂钩的高分辨率输出。

图 10 展示了分区单元和全岛尺度的选定规划方案。岛屿根据其主导分区进行分类：若核心保护区面积>70% 则为自然保育型；若永久基本农田>30% 则为农业生产型；若城镇用地>30% 则为城镇开发型；否则为综合多功能型。在 209 个岛屿中，有 94 个自然保育型岛屿，2 个农业生产型岛屿，57 个城镇开发型岛屿，56 个综合多功能型岛屿。在县一级，C2（长岛）和 C12（南澳）为自然保育型县，C3（崇明）为农业型县，C10（平潭）为城镇开发型县，其余八个为综合多功能型县。详细结果见补充表 S4 和补充图 S2。

图 10. 选定的岛屿空间规划方案。C1：长海；C2：长岛；C3：崇明；C4：定海；C5：普陀；C6：岱山；C7：嵊泗；C8：玉环；C9：洞头；C10：平潭；C11：东山；C12：南澳。

4.3. 中国县级海岛的综合空间管理策略
4.3.1. 12 个海岛县各自的空间管理策略
在本研究中，“可持续空间规划”指的是明确平衡三个维度的规划过程：环境可持续性——维持生态系统的完整性和韧性；经济可持续性——支持可行的生计和经济活动；社会可持续性——确保公平获取资源和参与决策。这一概念与广为接受的布伦特兰可持续发展定义“既满足当代人的需求，又不损害后代人满足其自身需求的能力的发展”（Thompson, 2012）相一致，但特别针对空间规划背景进行了调整，在此背景下，不同用途之间的领土资源配置直接影响可持续性成果。在我们的框架中，可持续性通过在一个多情景规划方法中整合生态韧性评估（环境维度）与开发适宜性评估（经济和社会维度）来实现，该方法同时考虑现状条件（现实性）和未来轨迹（导向性）。已为海岛县制定了综合空间管理策略，对应于每种四种发展导向类型（详见补充文本 S3 获取详细策略）。

（1）自然保育型海岛县
C2（长岛）和 C12（南澳）属于此类型，自然保育是核心优先事项。岛屿自然保育应超越单一要素的管理，采用以陆海统筹为特征的空间治理模式。
（2）农业生产型海岛县
仅有 C3（崇明）属于此类型。其发展必须遵循“以高效农田为纹理，生态湿地为基底，紧凑城镇为节点”的核心原则。
（3）城镇开发型海岛县
被指定为城镇开发型的海岛县是 C10（平潭），其特征在于其战略位置显著的城市增长压力。规划方法强调集约和高质量的城镇建设，同时保持生态和农业空间。
（4）综合多功能型海岛县
其余八个海岛县均被分类为综合多功能型海岛县，没有明显强调任何单一发展方向。应按照“生态为底、农业稳态、城镇集聚”的原则实现协调发展。

4.3.2. 中国县级海岛行政区划的区域协同策略
（1）生态协同网络
应在中国沿海地区建立岛屿生态廊道系统，联合监测入侵物种并规范海岸修复。覆盖全部 12 个县生态网络应增强东亚 - 澳大利西亚迁飞路线的连通性。跨区域生态数据库将把候鸟栖息地、海洋保护区和陆地生态空间整合到陆海空生物多样性保护体系中。
（2）主题旅游廊道
中国岛屿慢行环线将连接从渤海到南海 12 个县的旅游资源，跨越暖温带到亚热带区域。将开发三条主题路线：地质奇观探索（火山和海洋侵蚀景观）、生态观鸟研究（候鸟栖息地和海洋生物多样性）以及文化遗产体验（渔业文化和海岸防御历史）。
（3）产业与基础设施协同
海岛县发展联盟将促进海洋渔业转型、新能源部署、海洋牧场示范区建设和水产种质资源保护。协调海上风电和光伏项目以建立绿色能源供应系统。优化岛屿间运输以实现观光路线。建立联合海洋监测和预警系统，实现海洋灾害和污染的数据实时共享和应急响应。

4.3.3. 连接技术分区与制度实施：挑战与路径
我们开发的 100 米×100 米分区图为空间规划提供了技术上坚实的基础，然而将这些成果转化为可执行的土地利用法规面临着有据可查的制度和社会空间障碍。正如 Kazanc? 等人（2026）在伊斯坦布尔沿海气候适应空间战略研究中所示，在无视利益相关者接受度的情况下强加高分辨率技术边界，通常会导致“实施差距”以及当地行为者中的“知情的犬儒主义”。在中国“三区三线”框架等集中式规划体制下，这些挑战尤为严峻。

我们提出的分区方案面临至少三类实施障碍，这与 Kazanc? 等人（2026）识别出的模式相呼应。首先是跨行政层级和管辖区的协调挑战。每个县的规划都是在其相应的省和市级层级中制定的。跨越六个省份的 12 个海岛县因此孤立运作，在功能定位或生态系统管理方面没有系统协调。这种碎片化对于跨区域生态系统尤为不利，包括候鸟迁飞路线、海洋保护区和共享渔业资源。多层级治理系统中的协调失败是战略目标与地方空间现实之间“实施差距”的主要驱动力（Kazanc? 等人，2026）。其次是“参与悖论”。正如 Kazanc? 等人（2026）记录的那样，即使利益相关者表现出高度参与意愿（其研究中为 73.1%），决策过程中的结构性排斥（86.5% 的受访者报告）将潜在的协同生产转化为主动疏离。在我们的研究背景下，核心保护区、永久基本农田和城镇建设用地的划定直接影响土地使用权、经济生计和财产价值。如果没有纳入地方知识并解决生计问题的参与机制，技术分区可能会面临被动抵抗或主动不合规，从而破坏长期可持续性。第三是知情利益相关者中的“知情的犬儒主义”。Kazanc? 等人（2026）发现，教育水平越高，由于认识到当前行动的不充分性，对制度的不信任感越深。在中国沿海岛屿，许多居民具有较高的教育水平和环保意识，那些被认为与当地现实脱节的技术复杂的分区图可能会在知情利益相关者中滋生不信任，最终破坏空间规划的合法性和可执行性。

为应对这些挑战，并将我们的技术分区转化为可执行的国土空间管理，我们提出了一套三管齐下的策略。

（1）跨区域协调机制

可以建立一个国家海岛国土空间规划协调平台，将六个省级部门和十二个海岛县汇聚在一起。该平台将：a）制定国家层面的海岛国土空间规划框架，为所有海岛县提供统领性的功能导向指导；b）促进创建涵盖十二个县的海岛生态网络，确保候鸟栖息地、海洋保护区和沿海生态系统之间的连通性；c）建立共享的监测规程和数据标准，以便开展跨县的规划效果评估；d）推动规划实施中的经验与最佳实践交流，尤其是在八个综合多功能型县域之间。

（2）利益相关者参与和分区方案参与式修订

我们建议，与其将分区图作为已完成的成品单方面强加于人，不如设置一个利益相关者参与阶段，使100 m × 100 m网格成为"基线协商平台"。应让地方政府、社区领袖和关键行业参与者参与进来，征询他们关于本地特定条件的地方性知识（这些可能是我们的数据所遗漏的），并共同修订分区边界，在维持核心生态保护与发展目标的同时，最大化效益、最小化干扰。

（3）示范项目与可视化实施

应优先实施小规模、高可见度的干预措施（例如：设有明确标识的试点保护区、退化滨海湿地的修复，或由社区管理的绿地空间），以证明分区规划能够转化为实实在在的国土空间改善。这些可见的行动可以通过展示技术方案能够带来现场成果来重建制度信任，从而扭转"分区规划只停留在纸面上"的看法。

上述策略直接借鉴了Kazanc?等人（2026）的治理洞见。他们得出结论：弥合"治理—感知错配"不仅需要技术上可靠的规划，还需要能够向利益相关者有意义的参与开放的制度机制，以打通治理回路。若缺乏此类机制，即使是最精妙的技术分区也可能沦为"纸面现实"。

5. 结论

本研究证实了如下假设：多情景和区域特定的国土空间规划技术能够有效平衡生态评估与社会发展需求。除这一实证性确认之外，本工作为国土空间规划提供了三方面的贡献。

第一，社会—生态系统中的要素耦合表现出系统性的空间异质性。国土空间规划本质上要调和两组关系：生态要素与约束条件之间的耦合，以及人类活动与生物物理控制因子之间的耦合。以往框架曾把这些耦合视为空间上不变的。我们的分析揭示，某一约束条件所产生的生态影响以及某一控制因子所带来的开发适宜性，在不同岛屿之间均存在显著差异，且这些差异与岛屿的位置、类型、面积和隔离程度系统性相关——我们通过Z1—Z4四个分析尺度将这些变量加以操作化。这些发现确立，要素耦合的空间异质性是社会—生态系统的构成性属性。

第二，我们提供了一个区域特定参数化的方法学框架，将该理论洞见加以操作化。我们的多尺度分析表明，聚合的尺度与标准会直接影响规划结果。这一发现说明，规划理论必须把尺度明确视为规划理性的构成性要素。因此，那种认为可以在不作本地化调整的情况下将标准化的国家指南统一适用的假设是不成立的。

第三，我们的"现实性与导向性"原则为技术评估与实践实施之间架起了一座理论桥梁。通过将实施可行性与战略发展方向作为明确的筛选标准加以嵌入，我们表明，科学—政策的接口可以被内化到分析框架本身之中。这代表着一种从技术官僚式规划（技术方案被简单地交给政策制定者）向反思性规划（实施考量从一开始就影响分析设计）的转变。

除这些理论贡献之外，本研究还为全球海岛地区提供了三项可迁移的可操作洞见，回应了一个普遍的治理难题：如何在标准化框架与本地化实施之间取得平衡。第一，即使在国家尺度上，人类活动也是生态韧性的主导驱动因素。这一发现表明，保护战略必须优先调控人类活动强度与空间足迹，而不仅仅依赖保护区划定的做法。第二，区域特定规划至关重要，即便在国家框架内部亦是如此。同一因子在不同位置、不同岛屿类型、面积和隔离程度下会发挥不同的影响系数。因此，国家层面指南应纳入本地化适应的灵活性，地方规划者应具备根据现场条件调整参数的权限。第三，技术分区是实施的必要但不充分条件。即使是最精妙的空间规划，若忽视制度协调、利益相关者参与和适应性治理，也终将失败。我们建议海岛规划者将技术分析与参与式过程、分阶段实施策略相结合，以培育本地主人翁意识和制度能力。这种区域特定方法可迁移到其他群岛地区，以及任何耦合参数空间异质性显著的情境中。

有若干局限需要予以承认并留待未来研究。我们捕捉到了空间异质性，但未捕捉时间异质性；未来工作应整合情景预测模型，以评估气候变化和社会经济转型下的动态变化。在中国"三区三线"体系内实施还面临制度性障碍，包括缺乏跨区域协调机制、参与悖论，以及本地利益相关者出现知情犬儒的风险，这些都值得展开专门的治理研究。

总之，本研究表明，岛屿可作为推动国土空间规划发展的认识论实验室。认识到要素耦合在空间上具有系统性异质性，且这种异质性可以通过区域特定参数化加以捕捉，构成了对规划理论的一项实质性贡献。通过在一个多情景、区域特定的框架中整合生态韧性与开发适宜性，我们既提供了一个国家层面的规划蓝图，也提供了一个可迁移的可持续空间规划方法学模型。

作者贡献声明

Yuan Chi（于辰）：论文初稿撰写、可视化、验证、调研、经费筹措、形式化分析、构思设计。

Zhiwei Zhang（张志伟）：论文初稿撰写、监督指导、资源提供、调研、经费筹措、数据整理、构思设计。

Wenxiu Xing（邢文秀）：方法论、调研、数据整理。

Yuan Chi | Zhiwei Zhang | Wenxiu Xing

自然资源部第一海洋研究所 海岸科学与综合管理重点实验室，中国山东省青岛市 266061