地理研究GEOGRAPHICAL RESEARCH 第36卷第3期
2017年3月V ol.36,No.3March,2017
李杨帆1，林静玉1，孙翔2
（1.厦门大学环境与生态学院，厦门361102；2.广西大学环境学院，南宁530004）
摘要：海岸带地区是中国乃至全球人口最稠密、城市化进程最快的区域，其生态风险与安全问
题是关系人和区域可持续发展的关键。运用景观生态学和景观生态安全格局理论方法，以
厦门海岛型城市向海湾型城市战略转型这一快速、大规模城市化进程为大背景，提出基于
2006-2015年城市不透水面变化率、风险受体敏感指标和生态红线管控的景观生态风险空间预
警模型，与通过景观源—汇理论构建的景观生态安全格局相叠加，揭示厦门市景观生态安全格
局在快速城市化的胁迫下现状与未来潜在风险状态，进而提出调控措施。研究表明：①城市区
域景观生态风险明显升高，风险预警高值区与ISA 分布情况保持了较好的一致性，主要分布在
以九溪流域、马銮湾、杏林湾、同安湾等港湾快速城市化区域，该部分地区城市沿河口空间外扩
迅速，不透水面增长较快，对沿海湿地的侵占围填也较为严重，未来面临湿地或保护区破坏的
生态风险较大。②生态风险预警结果与景观生态安全格局相叠加，识别出区域景观生态安全
格局中处于风险状态的关键源、缓冲区、廊道、战略点，设计规划未来厦门港湾区域景观生态安
全优化格局，提出景观生态恢复与重建措施。将生态风险预警方法与景观生态安全格局调控
设计相结合，能为城市区域环境管理与景观调控提供科学支撑。
关键词：城市化；生态风险；生态安全；景观格局；调控；预警
DOI:10.11821/dlyj201703007
1引言
快速城市化的负面生态环境效应已引起国际社会的广泛关注，区域生态风险评价与景观生态安全格局调控的研究是地理学、城市生态学、景观生态学研究的热点问题[1-3]。区域生态风险预警是指区域尺度上，干旱、洪涝等自然灾害，或者污染排放、城市开发、建设用地侵占等人为干扰胁迫下，不同生态系统风险受体由于其自身重要性和敏感性的区别，面向未来可能产生生态系统服务价值损失、生态功能退化、生态系统结构不稳定、生境破碎化、生物多样性损失等不利影响的潜在危害程度，具有区域性、叠加性、预警性等重要特征[4-6]。
生态安全格局指为维系特定区域正常的水循环、碳循环、能量流、信息流等，维持生物多样性水平不降低，保证生态系统的持续健康状态以及生态系统服务的持续供给而划定并实施严格保护的重要区域，国内外相关生态安全格局设计的理论方法已取得积极收稿日期：2016-08-24；修订日期：2016-12-27
基金项目：国家重点研发计划（2016YFC0502904）；国家自然科学基金项目（41671084）；广西大学科研基金资助项
目（xgz150300）；中央高校基本科研业务费专项资金（20720150074）
作者简介：李杨帆（1978-），男，湖北黄石人，副教授，博士，主要从事海岸带城市化与区域环境变化方面的科研
与教学工作。E-mail:yangf@xmu.edu
通讯作者：孙翔（1982-），男，广西南宁人，副教授，博士，主要从事城市化的环境效应及城市精明增长建模研究。
E-mail:sunxiangphd@gxu.edu
渔山岛在哪里>一月去丽江旅游攻略485-494页
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的进展。在理论方面，Colding[7]提出“生态土地利用互补”理论，提出提高景观生态多样性，例如通过不同城市绿地类型组合和搭配，增加生态系统的稳定性从而更好地保证区域的生态安全[8]。Yu等[9]提出“反规划”理论，强调以人口预测与市政基础设施为基础的城市建设已经不能成为城市规划的依据，以生态基础设施为依据的城市建设逐步成为建设标准，先进行保护区域划定后进行规划，有力支撑生态安全格局的规划。欧定华等[10]提出区域生态安全格局规划应遵循的技术流程。Grier等[11]则提出利用自然和人工建造的混合基础设施来增强海岸带的韧性，为海岸带生态安全格局的设计注入新元素。
生态安全格局设计遵循景观生态学基本理论框架，借助资源环境遥感和环境信息系统等先进技术手段，综合运用指标评估法、情景分析法、空间叠加等[12]方法，以区域整体生态系统稳定与健康为根
本目标，明确关乎区域生态安全的重要生态斑块的规模和空间布局。俞孔坚等[13]分析了地质灾害、水文、生物等自然要素，同时还分析了文化遗产和游憩价值等社会人文要素，以北京市为例，综合运用空间叠加和情景分析的方法，给出低中高不同安全水平的综合生态安全格局。吴健生等[14]通过计算景观连通性指数，引入生态系统服务重要性等指标，对深圳市生态源地斑块进行识别，并据此构建生态安全格局。李月辉等[15]以各种生态控制因子为依据，进行城市拓展的适宜度分析，根据适宜度划分为生态保护区和城市开发利用区以生态保护区为基础构建生态安全格局。张小飞等[16]以景观功能网络评价结果为依据，划定关乎景观生态安全格局的两条重要的线，即生态红线和城市增长边界线。Jun[17]基于城市发展模式和固有的城市发展规律，预测未来城市的拓展空间，并据此界定城市增长边界和保护边界，并以此为基础设计生态安全格局；高晓路等[18]基于“点—轴系统”理论进行城市边界识别。林勇等[19]给出生态安全格局、区域生态服务需求和生态红线之间的逻辑关系，并提出厘清其内在关系并进行量化的划分技术和理论方法。
综上所述，目前景观生态安全格局的构建方法已趋于完善成熟，为本文的开展提供了较为丰富的理论与方法学支撑。然而，城市生态安全格局的相关规划设计中对于未来生态风险防范等约束因素和预警方法的研究亟待加强。
基于此，本文采用生态安全格局领域较为成熟的源—汇方法来构建景观生态安全格局[13-15]，并提出一套面向未来的生态风险预警评价模型；将生态风险预警的结果与景观生态安全格局进行空间叠加，
识别源汇型景观生态安全格局中各重要生态要素面临城市化胁迫的生态风险状态，并有针对性地提出景观生态恢复与重建措施，为生态安全格局调控与管理提供科学支撑。
2数据来源与研究方法
2.1研究区概况与数据来源
2.1.1研究区概况厦门市是中国最早开放的四大经济特区之一，经历了“海岛型”发展战略、“海湾型”发展战略和“海峡西岸经济区”的发展思路变迁。由于其独有的经济地理沿海优势，经济发展迅速，城市化速度很快，城市空间拓展迅速，2002-2015年间，厦门市城市建成区面积从94km2拓展到317km2，2015年面积是2002年面积的
3.37倍。尤其是在2006-2015年的这9年的快速城市化发展期，厦门市建设用地增加168.08km2，相比2006年同比增长52.1%。通过分析厦门市2006-2015年城市扩展空间分异（图1），发现新增建设用地侵占耕地的区域达到11
4.49km2，侵占湿地的区域面积为53.59km2，景观生态安全格局面临调整与重组，对厦门市开展研究具有典型性和代表性。
3期李杨帆等：城市区域生态风险预警方法及其在景观生态安全格局调控中的应用2.1.2数据来源本文
选用厦门市2006年2月22日与2015年1月14日两幅气象状况良好，少云的Landsat-5与Landsat-8遥感影像。条带号119，行编号43。对其进行几何校正、大气校正、图像裁切等数据预处理操作，作为原始数据源进行后续指标指数计算和模型求算。
厦门城市区域生态红线图和景观生态调控方案中的部分规划与工程参考引用自厦门市人民政府于2015年编制的《美丽厦门生态文明建设示范市规划（2014-2030年）》《美丽厦门环境总体规划（2014-2030年）》，以及2016年发布的《厦门市国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》。
2.2生态风险预警方法
本文界定的生态风险预警是指风险受体暴露在外界压力、自身敏感性和管控措施相互作用综合作用的累积效应结果，借鉴相对风险模型和区域生态风险综合评价模型[20,21]，生态风险预警具体计算公式为：
生态风险预警=生态风险压力×生态风险受体敏感性×生态风险管控措施（1）
2.2.1生态风险压力指标本文选用不透水面增加率（+）作为生态风险压力指标的主要参考标准。利用厦门市2006年、2015年两期TM 影像，采用传统混合像元分解模型得到两期影像的不透水面比例（%），范围为0~1。在此基础上，将两期不透水面比例值相减，得到2015年厦门市不透水面增加率。
若数值增加则表示风险压力存在，值越高风险压力越大，反之亦然。最后利用1km×1km 采样格网对不透水面率进行格网内取平均，以每个格网为采样单元，进行Kriging 空间插值，得到不透水面增加率栅格图[22,23]，以此指示厦门市生态风险压力状况。
本文采用1km×1km 采样格网进行空间插值，如
图2所示：假如斜线网格是目标像元，直接计算不透
水面变化其值为-0.2用浅绿表示，显示其不透水面
是下降的，风险压力较小，通过5×5格网进行分析发
现，该目标像元周围的像元有不透水面增加的比例也
很高，综合25个像元的平均结果，最后目标像元的采
样值应约为0.2，应为浅黄，为有风险压力的状态。
用采样格网进行重新采样其优势在于能把目标像元周图12006-2015年厦门市景观分类与城市扩展图
Fig.1The map of landscape classification and city sprawl in Xiamen city during
2006-2015
图2网格采样空间插值法Fig 2Grid sampling and spatial interpolation 487
地理研究36卷488
边一定范围内的不透水面的变化信息用平均值的形式记录下来，体现目标像元受周围像元的共同干扰，这也是滤波分析常用方法。
2.2.2生态风险受体敏感性本文将标准化缨帽变换第三分量（+）表征为生态风险受体敏感性。基于多波段图像的线性变换的缨帽变换是属于遥感领域常用的一种光谱信息增强的重要方法，于1976年由Kauth等[24]提出。TM影像数据经缨帽变换后前三个组成分表示地表亮度、地表绿度和地表湿度特征，其中第三组成分湿度指数能表示植被冠层的含水信息（即保湿性）以及其他地表的湿度信息[25]。水是生命之源，植被冠层含水率影响植物光合作用和生物量，在同等水气条件下，植被冠层含水率越高植被的光合作用越强烈，生物量越高，陆地地表土壤的保湿性同样影响到生态系统的健康状态，而近岸海域的此湿度指数越高预示近岸海域泥沙等杂质含量越低，越接近干净水体，海域生态系统越健康，在诸多遥感及景观分析指标中，该指数能同时把植被冠层、土壤、水域的健康状态，具有明显的优势。
本文采用第三组成分湿度指数，该指数越大，说明目前该生态系统像元越健康越值得保护，如果未来生态风险干扰可能侵占到此类健康像元则认为不可接受。
采用标准化湿度指数，范围为0~1，标准化处理方法为：
KT transform=(WI-min WI)/(max WI-min WI)（2）2.2.3生态风险管控指标厦门市生态红线管控范围是基于厦门市环境保护局局的陆域生态红线区域和厦门市海洋自然保护区，生态红线的管控力度（-）是生态风险管控指标的良好体现。若空间像元处于生态红线区的，预期未来该区域发生的生态风险会得到更好的控制，风险水平按原始值50%计算，因此生态红线管控取值为0.5，处于生态红线区之外，取值为1。
2.3景观生态安全格局构建方法
本文采用景观生态学中的源—汇方法[26-28]，识别城市区域景观中的关键源、缓冲区生态廊道、重要节点，并连接成生态保护网络[29]，以此形成景观生态安全格局。
源点选择方法主要结合现有源点与识别关键“节点”构建源点体系[30]。对于沿海地区，重要的源应该包括湿地和林地两大类型，其中湿地的源主要包括面积较大的湿地自然保护区及其周围、面积较大的其他湿地核心生境、以及成片的森林（河流的源头所在地）。本文重点关注的港湾湿地的关键节点包括：
河流入海口、河流交叉点、面积较小的湿地自然保护区、分散局部的面积较大但相对源较小的独立湿地生境斑块[31]。通过节点的选择，进而依托景观生态学的生态过程与空间格局耦合关联视角，通过景观生态风险评价实现多源风险的综合表征及其空间可视化[4,32]。
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廊道构建方法主要选择生态系统中具备连通性、生态性的连接线[33,34]。本文主要包括河流廊道以及部分对于重要濒危的海洋珍稀动物其为了索饵、捕食、庇护、繁殖需要迁徙的重要海域通道。
3结果与讨论
3.1生态风险预警分析结果
生态风险预警中压力、敏感性和管控关键指标的空间量化结果如图3所示：压力ISA 指标高值主要分布在海岸线周边快速发展区（如翔安区大嶝岛附近的新机场及其配套开发的填海区）；敏感性指标对城市建设用地和非城市建设用地区分度较为明显，非建设用地（湿地、耕地、林地等）敏感性较高；生态红线管控指标则体现了陆域和海域的综合山东烟台南山学院
3期李杨帆等：城市区域生态风险预警方法及其在景观生态安全格局调控中的应用调控方案，符合港湾快速城市化地区的特。
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在生态风险压力指标、生态风险受体敏感性分析、生态红线区管控等三大指标的分析结果之上，根据
无锡鼋头渚樱花什么时候开景观生态风险预警的算法，得出最终的景观生态风险预警结果，如图4所示。可以发现，风险预警高值区与ISA 分布情况保持了较好的一致性，主要分布在港湾快速城市化区域。
3.2厦门景观生态安全格局关键要素
厦门港湾地区景观生态安全格局基本要素包括源、生态节点、生态廊道和缓冲区等，综合景观生态安全格局的方法识别结果如图5所示。
3.2.1源与关键节点按照景观生态安全格局中源点的识别方法，识别出厦门景观生态安全格局的关键源有包括西海域、同安湾口港口环境与珍稀海洋生物保持湿地等10处，如表1、图5所示。
厦门港湾湿地生态节点主要有河流入海口、河流交叉点及部分自然保护区等，如表2
、
图3生态风险压力、受体敏感性与生态红线区管控分析结果图
Fig.3The map of ecological risk pressure assessment,ecological risk receptor sensitivity
assessment and restricted development zones in ecological redline
area
图4生态风险预警结果
Fig.4Early-warning results on ecological risk
assessment 图5厦门港湾景观生态安全格局要素分布图（底图为2015年该区域景观分类图）Fig.5The map of landscape security element distribution in Xiamen estuary (Base map:Regional landscape classification in 2015)489
