基于MSPA与电路理论的赣州市绿色基础设施网络构建

袁逸敏 李沛鸿 熊凡

摘要 以基于形态学空间格局分析法（MSPA）和景观连通性指数识别确定生态核心区斑块，通过最小累积阻力模型（MCR）创建生态源地间的连接廊道，并且根据电路理论识别连接廊道中的生态夹点，由生态源地、生态廊道和生态夹点共同构建赣州市绿色基础设施网络。结果表明，MSPA能够依靠土地利用数据将研究区分成不同景观功能的景观要素类型，基于Conefor软件计算的各斑块的斑块重要性指数可以有效地筛选出重要的核心斑块作为生态源地，使生态源地的识别更符合景观生态学意义。最终筛选出共12个生态源地，总面积1 421 307.54 hm2，生成生态廊道25条。结合景观学和电路理论，以GIS平台为基础构建的绿色基础设施网络能够为赣州市绿色基础设施完善、物种多样性保护与生态空间合理规划提供科学依据。

关键词 形态学空间格局分析；景观连通性；绿色基础设施；电路理论

中图分类号 TU984  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2023）12-0015-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.12.003

Construction of Green Infrastructure Network in Ganzhou City Based on MSPA and Circuit Theory

YUAN Yi-min，LI Pei-hong，XIONG Fan

（School of Civil and Surveying & Mapping Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou，Jiangxi 341000）

Abstract The patches in the ecological core area were identified based on morphological spatial pattern analysis （MSPA） and landscape connectivity index， and the connecting corridors between ecological sources were created through the minimum cumulative resistance model （MCR）. The ecological pinch points in the connecting corridors were identified according to the circuit theory， and the green infrastructure network of Ganzhou City was constructed by ecological sources， ecological corridors and ecological pinch points.The results showed that MSPA analysis method could divide the research into landscape elements with different landscape functions based on land use data， the patch importance index of each patch calculated by Conefor software could effectively screen out the important core patches as ecological sources，which made the identification of ecological sources more consistent with the significance of landscape ecology.Finally，a total of 12 ecological sources were screened，with a total area of 1 421 307.54 hm2，and 25 ecological corridors were generated.Combining landscape science and circuit theory，the green infrastructure network constructed based on GIS platform can provide scientific basis for improving green infrastructure，protecting species diversity and rational planning of ecological space in Ganzhou City.

Key words Morphological spatial pattern analysis （MSPA）;Landscape connectivity;Green infrastructure;Circuit theory

基金項目 国家级大学生创新创业训练计划项目（202010407010）。

作者简介 袁逸敏（1998—），女，安徽铜陵人，硕士研究生，研究方向：绿色基础设施规划。*通信作者，教授，硕士生导师，从事工程测量、遥感影像处理研究。

收稿日期 2022-07-07

随着我国经济的不断发展，资源开发、工业生产中产生的生态问题也逐渐突显出来。生态斑块面积减小和破碎化造成了景观连通性降低，不利于保护生物多样性与生态系统的稳定性。近年来，国家强调绿水青山就是金山银山的理念，要求努力做到生态优先、绿色发展［1］。生态网络优化成为可持续发展的有效途径。

绿色基础设施（green infrastructure，GI）是指一个相互联系的绿色空间网络，由各种开敞空间和自然区域组成，包括绿道、湿地、雨水花园、森林、乡土植被等，这些要素组成一个相互联系、有机统一的网络系统。该系统可为野生动物迁徙和生态过程提供起点和终点。国外已将GI网络作为维持生态平衡、保护生态安全格局的重要方法［2-3］。

国内围绕GI构建方法进行了许多研究，如许峰等［4］根据形态学空间格局分析法（MSPA）和最小累积阻力模型（MCR）构建了巴中西部新城GI网络，为高度破碎化地区的生态网络建设提供了重要的参考；李怡等［5］基于InVEST模型进行生态源地及其缓冲区识别，并以奉新县为例，从县域尺度上对生态安全格局建设和生态保护红线优化设计提出了合理建议；李瑾等［6］基于ArcGIS水文分析工具，以常州市金坛区为例，构建生境网络和游憩网络相结合的复合网络［6］。也有学者从各区域不同的土地利用情况角度出发对GI网络构建方法进行探索，如邓金杰等［7］针对如今高度城市化的城市提出了如何优化GI网络以保证城市对于绿色空间的生态服务功能的需求；赵万民等［8］以重庆九龙坡区新城为例，从生态文明的角度出发对山地城市的GI规划给出了新的管控思路。当前对绿色基础设施网络构建的方法日益丰富，但在生态源地的筛选上对景观生态学的意义考虑较少。该研究利用MSPA分析法，结合景观连通性评价、MCR模型和电路理论，基于多源地理信息数据，掌握了赣州市绿色空间分布现状，识别出赣州市关键生态保护源地并构建潜在生态廊道，为赣州市的绿色基础设施规划提供合理依据，同时探索了生态源地识别和GI网络构建方法的优化与创新。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

赣州市是江西省面积最大的地级市，总面积39 379.64 km2。地形以山地、丘陵、盆地为主，如图1所示。赣州市山地多平原少，土地利用类型具有较强的地域性，以林地居多，占地25 820.05 km2，约占赣州市总面积的65.57%，植物与动物資源丰富。赣州市虽然拥有丰富的自然资源和生态资源，但随着对自然资源开发利用的强度不断提升，生态环境问题也逐渐突显出来，例如矿山开采导致环境恢复难度大，森林质量不高导致生物多样性保护形势严峻、水土流失严重等。

1.2 数据来源与预处理

该研究数据主要有赣州市30 m分辨率土地利用数据，来自GlobeLand30，根据研究需要和《土地利用现状分类》，将数据重分类为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地共6类；DEM数据为30 m空间分辨率，来自地理空间数据云平台；路网数据、水系数据和居民地数据来源于OpenStreetmap平台，并根据研究区边界提取和裁剪获得。

1.3 研究方法

1.3.1 基于MSPA的景观类型分析。MSPA区别于传统的直接将自然保护区或其他生态要素作为生态源地进行GI

网络构建，它是一种结合了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等数

学形态学原理的像元级景观要素分析方法。MSPA可以基于研究区土地利用栅格数据，通过ArcGIS将其重分类为前景与背景，并在GuidosToolbox软件中对二值化的栅格图像进行分析。该研究将研究区的土地利用栅格数据中的林地和水域作为前景，耕地、草地、建设用地和未利用地作为背景，采用八邻域分析方法，根据土地利用栅格数据像元大小设置栅格单元大小为30 m×30 m，边缘宽度1（30 m），最终得到互不重叠的8类景观类型要素，包括核心区、桥接区、环道、支线、岛状斑块、边缘区、孔隙和背景。

1.3.2 生态阻力面的构建。

物种迁徙以及自然能量交换与流通过程中，自然环境的异同和人类活动的干扰都会造成不同程度的影响，在不同的景观单元或生境斑块中移动会受到不同程度的阻力。该研究基于前人的研究成果［9-13］，结合研究区自身的情况，选择了高程、坡度、地形起伏度、与水系距离4个生态风险因子，土地利用类型和MPSA景观类型作为土地覆被因子，与铁路距离、与高速公路距离、与其他道路距离、与居民地距离作为人为干扰因子，共10个阻力因子。生态阻力系数反映了生态过程中景观异质性的影响，基于改进的层次分析法，对阻力因子赋予适宜的权重，通过栅格叠加获得研究区综合生态阻力面。结合以上10个因子与改进的层次分析法得到的生态阻力系数能够更加客观地表现不同类型斑块之间物质流、信息流和生态流的生态过程。各阻力因子阻力值与阻力系数如表1所示。

1.3.3 绿色基础设施网络构建。

1.3.3.1 景观连通性分析。

生态源地的识别是绿色基础设施网络构建最重要的步骤。该研究以景观连通性指数作为识别生态核心区的重要指标。景观连通性是指景观促进或阻碍物种在生境斑块间运动的程度，对生态系统服务、动植物基因交流的保护以及景观规划等都具有重要影响作用。该研究首先将MSPA得到的核心区斑块进行筛选，删去细碎斑块，再基于Conefor2.6软件，计算各斑块的景观连通性指数。该研究利用景观连通性指数中的可能连接性指数（PC）、整体连接性指数（IIC）和斑块重要性指数（dPC）来评价研究区各斑块的景观连接度。选择dPC作为识别生态源地的标准。相关计算公式如下［14］：

PC=（ni=1nj=1pijaiaj）/A2L（1）

IIC=（ni=1nj=1aiaj1+nlij）/A2L（2）

dPC=（PC-PCremove）/PC×100%（3）

其中，pij是物种在斑块i和j之间扩散的最大可能性；ai和aj是斑块i和j的面积；AL是包括景观要素和非景观要素的总面积；n为斑块总数，lij是斑块i和斑块j之间的连接数量；PCremove是斑块移除后的可能连接性指数。

1.3.3.2 连接廊道构建。

构建连接廊道的方法目前使用最多的是基于最小累积阻力模型（MCR）利用ArcGIS构建最小成本路径作为连接廊道，工作量大且操作烦琐。同样是基于MCR模型的Linkage mapper工具箱提高了工作效率，而且避免了产生需要后期二次筛选的冗余廊道［15］。Linkage mapper工具箱可以基于MCR模型生成斑块之间的最小成本路径，且只需设置廊道的长度阈值。MCR模型的公式如下：

MCR=fmini=mj=n（Dij×Ri）（4）

其中，MCR为最小累积阻力值，Dij为从源地j到景观单元i的空间距离，Ri为景观单元i的生态阻力系数，f为最小累积阻力与生态过程的正相关系数。

Circuitscape工具基于电路理论中的连接度模型与图论的数据结构，根据电流密度高低识别并绘制最小成本路径中夹点区域；其将整个景观看作一个导电表面，而景观中的生物看作是一个游走的电荷，斑块边缘则是电荷经过的电阻。这个工具将有利于生态物质交流的用地斑块赋予较低的电阻，反之则越高。电流密度就是单个像元的电流大小，以此判断生物经过该像元的可能性大小。所以电流密度越大的区域对景观的连通性影响也越大，相应重要景观要素的缺失可能会造成物种迁徙阻碍等问题。

2 结果与分析

2.1 MSPA景观要素识别

该研究根据研究区土地覆盖特征，选择林地和水域作为MPSA分析的前景要素，其他用地类型作为背景要素，得到7种景观类型用地的统计结果，如表2所示。研究区核心区面积为2 006 825.40 hm2，占自然景观要素总面积的76.25%，在研究区内分布广泛，一般视为生态功能和服务的核心区域，能够作为物种栖息地。边缘区总面积为248 069.52 hm2，占自然景观要素总面积的9.42%，它具有较高的植被覆盖率，其边缘效应可以保护核心区不受干扰。

2.2 综合阻力面的构建

如图2所示，通过对10个阻力因子进行分级并赋予阻力值形成了单因子阻力图。从图2可以看出，研究区呈现出周高中低的地势特点，城镇周围地势逐渐變缓，山体附近林地覆盖集中，但海拔较高以及坡度和地形起伏度大的区域同样不利于生态过程的进行（图2a～c）。研究区内水系呈辐射状向章贡区汇集，丰富的水资源给生物繁衍提供了良好的基础，距离水体越近受到的阻力越小（图2d）。研究区建设用地分散，经土地利用数据统计得到，

研究区建设用地103 056.57 hm2，占研究区总面积的2.62%，相比于其他城市的建设用地面积占比相对较小，主要集中在章贡区，在土地利用类型因子阻力图中呈现出较高的阻力值（图2e）。MSPA分析结果中的核心区有较低的阻力值，均处在林地较为连续、较少受到人类活动干扰的区域（图2f）。研究区内的铁路、高速公路和道路呈网状分布，居民地分布零散，距离道路和居民地越近，阻力值最大，在远离道路的过程中，对生态活动的阻力也逐渐减小（图2g～j）。

通过栅格计算器将10个单因子阻力栅格图按表1分配的阻力系数进行叠加分析，并得到研究区综合阻力面，如图3所示。从图3可以看出，研究区综合阻力值最高的区域以建设用地居多，道路经过的地区也表现出较高的阻力值，说明根据改进的层次分析法获得的各因子阻力系数符合研究区实际情况，为生态核心斑块的筛选提供了科学依据。

2.3 景观连通性分析

该研究在MSPA生成的核心区板块中，根据研究区生态环境特点，最终选取面积大于12 hm2的77个核心斑块。基于Conefor2.6软件对77个核心斑块进行进一步筛选，设置连通阈值为2 500 m，连通概率为0.5，计算出各斑块的景观连通性指数，如表3所示。该研究选取斑块重要性指数（dPC）>5的生态斑块作为构建GI网络的生态源地，共有12个，总面积1 421 307.54 hm2。从图4可以看出，研究区内重要生态源地主要分布在赣州市南部地区，包括九连山自然保护区、金盆山森林公园、三百山风景名胜区；研究区北部生态源地分布在凌云山、翠微峰、均福山、赣江源自然保护区，研究区西部生态源地分布在齐云山自然保护区、阳明湖风景区，研究区东部生态源地分布在武夷山山脉附近，研究区中部生态源地分布在罗田岩森林公园附近。研究区内生态源地以森林所在地为主，包括一些湖泊和河流，生态状况良好，适合物种的生存和栖息，是自然能量和物质交流的核心区域。研究区生态源地主要集中分布在南部地区，而北部的核心斑块偏少，不利于物种迁徙，景观连通性较差。

2.4 绿色基础设施网络分析 该研究利用Linkage mapper工具箱生成生态源地之间的生态廊道，共得到廊道25条，总长247.13 km。在ArcGIS 10.7中调用Circuitscape，对各廊道上的生态夹点位置进行提取。根据相关研究［16］，此处的廊

道宽度阈值设置不会使该区域内生态夹点的位置发生改变，该研究将廊道宽度阈值设置为1 000 m，并采用“all-to-one”的模式进行计算，最终得到研究区的电流密度图，如图5所示。从图5可以看出，连接廊道中电流密度较高的区域即为生态夹点区域。研究区的生态夹点区域呈条带状分布在连接廊道附近，是绿色基础设施网络的重要生态节点，其分布情况也显示出该条连接廊道的景观连通重要性。研究区内建设用地最为密集的章贡区附近的连接廊道的平均电流密度值较大，生态阻力较强，需要增设或完善该区域的绿色基础设施建设，如适当开发公园和扩大城市绿化面积等。

3 结论与讨论

（1）该研究根据赣州市土地利用类型特征进行生态源地的识别。首先，使用MSPA将赣州市分为生态核心区和其他6种景观要素类型，从景观学角度对生态重要斑块进行初步分类；其次，将MSPA得到的核心区斑块进一步筛选，得到面积相对较大且整体性较强的核心区斑块；最后，在此基础上，基于Conefor2.6依据景观连通性指数对斑块重要性进行描述和评价，筛选出最终的生态源地斑块。该研究没有直接将已有的自然保护区作为生态源地，避免了生态源地选择的单一性，同时针对赣州市绿色空间面积占比较大的特点，在生态源地的选择上明确了各斑块的生态重要性。

（2）在構建综合阻力面的过程中，确定各阻力因子的阻力系数尤为重要。该研究采用改进的层次分析法，通过参考多篇文献的阻力因子系数，结合层次分析法和熵权法确定阻力系数，使结果更具客观性，为连接廊道的构建提供了依据。

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