基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别——以昆明市为例.pdf

17第 40 卷，第 3 期 2023 年 6 月 15 日国土资源科技管理Vol.40，No.3 Jun.15，2023Scientific and Technological Management of Land and Resourcesdoi：10.3969/j.issn.1009-4210.2023.03.002基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别以昆明市为例刘凤莲，刘艳（云南财经大学国土资源与持续发展研究所，云南昆明650221）摘要：构建区域生态安全格局，识别生态修复关键区域，是在生态文明建设背景下，实施区域生态修复、维护区域生态安全、提高区域生态环境质量的重要举措。本文以典型的高原城市昆明市为研究区，利用形态学空间格局分析和景观连通性识别生态源地，通过成本路径工具提取生态廊道，运用电路理论确定生态“夹点”、生态障碍点等生态修复关键区域。研究表明：（1）昆明市生态源地面积总计 6 721.78 km2，占全市总面积的31.99%，主要土地利用类型为林地和水域。（2）共提取出 91 条生态廊道，其中重要廊道 19 条，重要生态廊道集中分布在昆明市的北部。（3）共识别生态“夹点”75 处，面积 66.06 km2；生态障碍点 4 处，面积 49.24 km2；生态断裂点 41 处。研究可为昆明市国土空间生态修复关键区域识别和区域生态保护修护工作的开展提供参考。关键词：生态安全格局；生态修复分区；形态学空间格局分析；电路理论；昆明市中图分类号：X171.4文献标志码：文章编号：1009-4210-（2023）03-017-14Identification of Key Areas for Ecological Restoration in Plateau Cities Based on the Ecological Security Pattern:A Case Study of KunmingLIU Feng-lian，LIU Yan(Institute of Land&Resources and Sustainable Development，Yunnan University of Finance and Economics，Kunming 650221，Yunnan，China)Abstract:Constructing a regional ecological security pattern and identifying key areas for ecological restoration were important measures to pursue regional ecological restoration，maintain regional ecological security，and improve the regional ecological environment quality under the context of ecological civilization construction.This paper,taking Kunming，a typical plateau city，as the study area，applied morphological spatial pattern analysis and landscape connectivity to identify ecological source areas，extracted the ecological corridors with the cost path as a tool，and identified the key areas for ecological restoration based on the circuit theory，such as ecological pinch points and ecological barrier points.The 收稿日期：2023-03-16；改回日期：2023-03-30基金项目：云南省教育厅科学研究基金项目（2021J0592）；云南财经大学引进人才项目（2022D13）作者简介：刘凤莲（1981），女，博士，硕士生导师，从事土地利用与区域可持续发展研究。E-mail：国土资源科技管理第 40 卷18results were shown as follows：(1)The total area of ecological source areas in Kunming was 6 721.78 km2，accounting for 31.99%of the total area of the city，with forest land and water bodies as its main land use types.(2)A total of 91 ecological corridors were extracted，including 19 important corridors，among which important ecological corridors were mainly distributed in the northern area of Kunming.(3)A total of 75 ecological pinch points with an area of 66.06 km2，4 ecological barrier points covering an area of 49.24 km2，and 41 ecological breakpoints had been identified.As a result,this study can provide a reference for the identification of key areas for ecological restoration in Kunmings territorial space and the implementation of regional ecological protection and restoration work.Key words:ecological security pattern；ecological restoration areas；morphological spatial pattern analysis；circuit theory；Kunming生产力的进步大大提高了人类开发自然改造自然的能力，人类对自然资源的需求逐渐到达全球生态环境承载能力的临界点，生态系统遭到破坏，诸如大气污染、水土流失、土地荒漠化、物种多样性锐减等生态环境问题频发。党的十八大以来，人与自然和谐共生成为新时代发展中国特色社会主义的总体方略，生态文明建设上升为国家战略1。党的二十大报告指出，要坚持山水林田湖草一体化保护和系统治理，提升生态系统的多样性、稳定性、持续性，加快实施重要生态系统保护和修复重大工程。不同于传统的针对单一生态要素的生态修复工程，国土空间生态修复是以实现生态功能提升、国土空间格局优化、人与自然和谐发展为目标，对区域生态系统进行生态治理和生态修复的过程。生态安全格局是由关键景观要素构成的生态系统空间格局，其以景观生态学理论为基础，是景观安全格局研究的发展2。目前，国内关于识别生态修复重点区的研究主要是从构建生态安全格局的角度出发，通过构建生态安全格局，能够识别出对保护区域生物多样性、提升区域生境质量和维护生态系统的稳定性和完整性具有重要意义的区域。目前生态安全格局的构建已形成“源地识别阻力面构建生态廊道提取”的一般范式3，生态源地是维持区域生态稳定的重要斑块4，目前，有学者通过直接划定风景名胜区、自然保护区、森林公园5-8为生态源地，也有学者通过 InVEST 的生境质量模型9-11、生境风险评估模型1、形态学空间格局分析12、生态系统服务价值13-14、粒度反推法15-16等一系列模型方法定量识别生态源地。在阻力面的构建上，以往学者多直接对土地覆被类型进行阻力赋值来构建阻力面17-18，然而直接对土地覆被类型进行阻力赋值，没有考虑到同一土地覆被类型受自然活动和人类干扰程度的差异3，学者开始采用高程、坡度、距水源距离、距道路距离、植被覆盖度、夜间灯光指数等数据构建综合阻力面19-21。廊道是生物交流迁徙的通道，目前关于生态廊道的提取多采用成本距离分析方法22-23和电路理论24-25。基于生态安全格局识别国土空间生态修复关键区域，是从生态系统整体性、系统性出发，实施国土空间生态修复，有助于维护区域生态安全和提高区域生境质量。昆明地处云贵高原中部，是典型的高原湖泊城市，具备山水林田湖草生命共同体特征。滇中城市群发展规划明确指出把滇中城市群建成现代产业特色鲜明、景观生态环境优美、人民安居乐业的现代化门户城市群。昆明作为滇中城市群的主中心，近年来，经济发展迅速，正向区域性国际中心城市奋进，科学构建昆明市国土空间生态安全格局，识别生态修复关键区域，对维第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别19护区域生物多样性、协调生态系统服务具有重要意义。本文以昆明市为研究区，利用形态学空间格局分析方法（MSPA）和景观连通性识别生态源地，基于 MCR 模型，利用 ArcGIS 成本路径工具识别生态廊道，以此构建昆明市的生态安全格局；结合电路理论，利用 Circuitscape 软件中的Linkage Mapper 插件识别生态“夹点”和生态障碍点等生态修复关键区域，并针对各种生态修复关键区提出生态修复策略，以期为昆明市国土空间生态保护和生态修复提供参考。一研究区概况与数据来源（一）研究区概况昆明市地处我国西南部、云南省中部，下辖 7区、6县、代管 1个县级市（图 1），总面积 21 012.54 km2，2020 年常住人口 846.30 万人，地区生产总值 6 733.79 亿元。昆明市属北纬低纬度亚热带高原山地季风气候，冬无严寒，夏无酷暑，四季如春，年平均气温 15 C，年降水量 1 000 mm。昆明市地处云贵高原，东、西、北三面环山，南濒滇池，总体地势北高南低，由北向南呈阶梯状逐渐降低，中部隆起，东西两侧较低。境内水系发达，市域界于金沙江、南盘江、元江的分水岭地带，共有河流36 条，分属于三大水系。图 1研究区位置及土地利用现状（二）数据来源本研究所涉及的矢量、栅格数据均为 2020 年数据。昆明市土地利用栅格数据（30 m30 m）来 源 于 中 国 科 学 院 资 源 环 境 科 学 数 据 中 心（http:/）；NPP/VIRS 夜 间 灯 光 数 据 国土资源科技管理第 40 卷20（500 m500 m）来源于美国国家海洋大气管理局（NOAA）下属的国家环境信息中心（NCEI；https:/www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs）；数字高程数据（30 m30 m）来源于地理空间数据云平台（http:/），由此产生高程和坡度数据；归一化植被指数（30 m30 m）由地理空间数据云的 Landsat8 影像数据处理得到；铁路和高速公路数据来源于高德地图。二研究方法（一）生态源地识别生态源地是生态功能较为完善、生态系统服务价值高的大型高质量生境斑块。生态源地的识别是生态安全格局构建的基础26，形态学空间格局分析（MSPA）是凭借腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等数学原理对栅格图像进行处理的一种方法27-29，能有效识别出研究区高质量生境斑块。结合研究区域自然环境条件和社会经济特征，共划分耕地、草地、林地、建设用地、水域和未利用地 6 种土地利用类型，选取水域、林地作为 MSPA 分析的前景，其余地类为 MSPA 分析的背景，利用 Guidos Toolboox 软件进行 MSPA 分析，选取面积最大的 30 个核心斑块为潜在生态源地。利用Conefor 软件30-31计算潜在生态源地斑块的可能连通性指数（PC）和斑块重要性指数（dPC），根据景观连通性指数评价结果，选取 dPC 1 的 14 个斑块为生态源地。（1）（2）式中：PC 是可能连通性指数；dPC 是斑块重要性指数；n 代表生态斑块的数量；Sx和 Sy分别代表斑块 x 和斑块 y 的面积；AL是景观总面积；Pxy表示斑块 x 与斑块 y 之间直接扩散的最大可能性；PCx-remove为消除斑块要素 x 后的可能连通性指数。（二）生态阻力面的构建自然地理条件的不同和人类活动程度的差异对生态系统具有不同的影响，本文选取土地覆被类型、归一化植被指数（NDVI）、高程、坡度 4 种因子构建研究区的基础阻力面，根据已有研究和研究区实际情况10，23，32，确定研究区各阻力因子的等级与阻力值，各因子的权重使用层次分析法确定，CR 0.003 0.1，满足一致性检验结果要求（表 1）。夜间灯光数据可以表征人类活动程度的空间差异，是对经济状况、人口密度、城市化水平等人类活动强度的总体表达3。将夜间灯光数据重采样为 30 m30 m，利用夜间灯光数据对基础阻力面进行修正，能更科学客观地构建研究区综合阻力面。（3）式中：R 是利用夜间灯光数据修正后的栅格阻力系数；TLIe为栅格 e 的夜间灯光数据；TLIa为栅格 e 对应的不同阻力级次的平均灯光指数；R 为栅格景观类型的基本阻力系数。第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别21表 1研究区阻力赋值和权重阻力因子阻力分值 权重12345地覆被类型林地草地水域耕地建设用地、未利用地0.39NDVI0.64，10.48，0.64)0.30，0.48)0.34，0.30)1，0.34)0.27高程/m687，1667)1667，2040)2040，2364)2364，2886)2886，42810.15坡度/0，8.80)8.80，16.66)16.66，25.46)25.46，36.47)36.47，80.170.19（三）生态廊道的识别1.基于 MCR 模型的生态廊道构建生态廊道是区域物质能量流通的重要通道，对维护区域生态安全和提升景观连通性具有重要生态意义33。最小累积阻力模型（MCR 模型），是俞孔坚34根据 Knaapen 等35的研究修改得来。本文基于 MCR 模型，通过 ArcGIS 的距离分析工具计算成本距离和成本回溯链接，再使用成本路径工具得到源地斑块之间的生态廊道。MCR 模型的公式如下：（4）式中：MCR 是最小累积阻力值；f 代表最小累积阻力与生态过程的正相关关系；Dij表示生态源地栅格 j 到达另一个栅格单元 i 的空间距离；Ri为栅格 i 对生物运动的阻力系数。2.基于重力模型的重要廊道提取利用重力模型计算生态源地之间的相互作用强度，得到源地之间廊道的重要程度36，重力模型的公式如下：（5）式中：Gab是核心斑块 a 和 b 之间的相互作用力；Na和 Nb分别为斑块 a、b 的权重；Dab代表斑块 a与斑块 b 间廊道阻力的标准化值；Pa、Pb分别为斑块 a、b 阻力值；Sa、Sb分别是斑块 a、b 的面积；Lab是斑块 a、b 之间廊道的累积阻力值；Lmax是研究区域全部廊道阻力的最高值。（四）生态节点的识别1.生态“夹点”识别生态“夹点”是 McRae 等37以电路理论为基础提出的，是廊道中的高电流密度区，生物经过此类区域概率极高，对防止生态源地退化具有重要作用17。本研究利用 Linkage Mapper 工具箱中的 Pinchpoint Mapper模块，选择 raster centrality模式下的成对（pairwise）模式38识别生态“夹点”。2.生态障碍点识别生态障碍点是物种在生态源地斑块间流动受阻的区域，消除此类区域会提高研究区的景观连通性。本文利用 Linkage Mapper 工具中的 Barrier Mapper 模块判别研究区的生态障碍点，运行国土资源科技管理第 40 卷22Barrier Mapper 中的移动窗口搜索法，经过反复的阈值迭代计算，将迭代半径设置为 100 m 时结果最佳，利用改善分数表征障碍点消除对研究区景观连通性的提升作用，改善分值越高，代表修复此类区域对改善区域景观连通性的作用越大38。3.生态断裂点识别城市化进程的加快和科技水平的不断提高，伴随着轨道交通迅速发展，四通八达的交通网络会阻断生态廊道，阻碍物种的迁徙交流，加剧景观破碎化。本文将大型交通设施，如铁路、高速公路与生态廊道的相交处识别为生态断裂点。三结果与分析（一）区域生态安全格局的构建1.基于 MSPA 与景观连接性的生态源地分析以林地和水域为前景，对昆明市土地利用数据进行 MSPA 分析，得到研究区各个景观类型的面积及比例（表 2，图 2）。分析可知，前景要素中核心区面积最大（9 033.49 km2），占前景要素总面积的 90.43%，主要分布在研究区的西部。前景要素中面积次之和再次之的分别为边缘区和孔隙，分别占前景要素总面积的 6.48%和 2.86%，说明核心区斑块稳定性较好，并且有较好的边缘效应，抵抗外界干扰的能力较强。表 2基于 MSPA 的各景观类型面积景观类型面积/km2占前景要素的景观比例/%景观类型面积/km2占前景要素的景观比例/%核心区9033.4990.43环道区1.280.01孤岛0.160桥接区4.330.05孔隙285.632.86分支17.240.17边缘区647.396.48图 2基于 MSPA 的昆明市景观格局第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别23对核心区各个斑块按面积大小排序，选出面积较大的前 30 个斑块，计算其连通性指数，选取dPC 1 的核心斑块 14 个作为研究区的生态源地（表 3，图 3）。由图可知，研究区生态源地主要分布在研究区西部生境质量较好的地区，总面积为 6 721.78 km2，占全市总面积的 31.99%，占前景要素总面积的 67.29%。生态源地土地利用类型以林地为主，面积 6 358.66 km2，占源地总面积的 94.60%。生态源地最大斑块（斑块 9）呈西北东南走向，主要分布在禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、五华区、盘龙区，占核心区总面积的 48.22%。表 3生态源地斑块构成斑块编号连通性指数面积/km2斑块编号连通性指数面积/km2994.774355.5934.47128.35632.11585.7074.1923.2989.5995.00143.82383.89129.37339.44103.7829.35118.27179.0452.53103.46137.24271.2211.3025.2846.52159.5121.2642.66图 3昆明市生态源地空间分布2.阻力面和生态廊道的构建 利用夜间灯光数据修正，由土地覆被类型、高程、坡度和归一化植被指数构建的基础阻力面，得到研究区的综合阻力面（图 4）。研究区综合阻力值呈现南高北低的特点，高值区主要分布在官渡区、呈贡区和盘龙区等人类活动和经济活动较密集的区域，土地利用类型主要为耕地和建设用地。低值区主要分布在研究区的北部，土地利用类型以林地和草地为主。国土资源科技管理第 40 卷24图4昆明市阻力面构建与校正根据 MCR 模型，运用 ArcGIS 成本路径工具，共得到 91 条潜在生态廊道，通过重力模型对潜在生态廊道进一步划分，将重力阈值设为 3 000，筛选出 19 条重要生态廊道（表 4，图 5），集中分布在研究区北部。由表 4 可知，生态源地 4 与生态源地 5 之间相互作用强度最大（56.67104），两源地相隔近，生境质量好，物种在两源地间迁移扩散的阻力小，物质信息能量在这两个生态源地间交流的可能性更大，应对斑块 4 与斑块 5 之间的生态廊道进行重点保护。研究区中部为市主城区，人类活动频繁，生态阻力大，缺少生态廊道，在今后的生态网络构建中，应注意提高主城区的生境质量，增加绿色基础设施，完善生态网络，提高研究区生态网络的 连通性。第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别25表 4生态源地间的相互作用矩阵编号12345678910111213141109100.005007.604290.403398.40948.60744.52577.01292.87519.11616.47210.56714.09744.3326286.405433.904231.501279.00923.68703.54336.13640.56771.49250.56849.20894.60385064.0051022.00888.17668.85922.07377.97465.59555.26196.511053.00662.294566700.001066.10805.511389.00521.16560.84668.49237.001535.00798.605889.22688.801305.70484.31480.35570.17204.921435.80689.3664329.90315.41385.992679.724412.30464.64381.622327.607294.821076.60 112100.00 79430.002144.50374.28 24142.008269.11363.43933.77138.16 22591.00402.079940.69739.69787.221123.601474.601031687.002105.30297.24 16252.00111319.00291.57 10768.0012252.561800.7013510.1714图 5昆明市生态廊道空间分布（二）生态修复关键区域识别1.生态“夹点”识别运用 Pinchpoint Mapper 工具，在 pairwise 模式下识别生态“夹点”，最大电流密度为 22.99，将电流密度按自然断点法分为 4 个等级，选择最高级为生态夹点，共识别出昆明市生态“夹点”75处，分布在 7 个县区，面积 66.06 km2（表 5，图 6），集中分布在寻甸回族彝族自治县，面积最大的两处生态“夹点”都位于寻甸回族彝族自治县，面积分别为 9.61 km2和 8.81 km2。生态夹点是物种迁徙过程中有很大可能经过的区域，对维持区域景观连通性具有重要生态意义，研究区生态夹国土资源科技管理第 40 卷26点的土地利用类型以林地为主，占夹点区域总面积的 91.44%。与研究区综合阻力面叠加分析，可知，生态“夹点”多位于低阻力区域，对于低阻力生态夹点区域应进行保护管理，维护其生态系统的完整性，对位于呈贡区内、官渡区内高阻力区域的生态“夹点”，应进行修复培育，提高其生境质量，完善生态安全格局，提升区域景观连通性。表 5昆明市生态“夹点”分布所在区县具体位置“夹点”数量面积/km2面积占比/%主要地类五华区西翥街道西北部和中部410.3315.64林地、草地盘龙区滇源街道西部、阿子营街道西南部157.0410.66林地、草地官渡区大板桥街道中部10.20.30林地、建设用地呈贡区洛羊街道东北部、七甸街道西北部、斗南街道东北部、乌龙街道中部81.62.42林地、建设用地富民县款庄镇东部、散旦镇东部、永定街道东部910.4115.75耕地、林地禄劝彝族苗族自治县九龙镇东北部、转龙镇南部523.03耕地、林地寻甸回族彝族自治县倘甸镇东南部、凤合镇南部、六哨乡的西北部、鸡街镇东南与西南部、柯渡镇东南部3334.4852.20耕地、林地 图 6昆明市累计电流及生态“夹点”空间分布2.生态障碍点识别运用 Barrier 工具，利用移动窗口搜索法，得出研究区的生态障碍点识别结果（表 6，图 7），共识别出 4 处生态障碍点，总面积为 49.24 km2，主要分布在呈贡区的中部和西南部。生态障碍点是指阻碍物种在重要区域间运动的区域，研究区最大的生态障碍区与生态廊道相交，说明此处的生态廊道极易受损，应加强对此处生态廊道的维护管理，维持生态系统的稳定性。研究区生态障碍点的土地利用类型以建设用地、耕地为主，占比分别为 77.81%和 10.77%，对地类为建设用地第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别27的障碍点区域，应加强城市公园绿地空间的建设和废弃建设用地的复垦，提高植被丰度，完善城市生态系统结构；对地类为耕地的障碍点区域，应推广保护性耕作技术，发展有机农业、生态观光农业，保护改善农业生态环境。表 6昆明市生态障碍点分布状况所在区具体位置障碍点数量面积/km2面积占比/%主要地类五华区、西山区马街街道东北部、丰宁街道南部、龙翔街道西南部、棕树营街道北部、西苑街道东北部、黑林铺街道东南部11.603.25建设用地晋宁区、呈贡区大渔街道西南部、马金铺街道西北部、晋城街道北部28.8117.89耕地、建设用地呈贡区斗南街道东北部、龙成街道东部、洛羊街道南部、洛龙街道中西部、吴家营街道西北部、雨花街道北部、乌龙街道东北部138.8378.86草地、耕地图7昆明市累计电流恢复值及生态障碍点空间分布3.生态断裂点识别本文选择大型交通设施（铁路、高速公路）与生态廊道的交汇处作为生态断裂点。纵横交错的交通道路与生态廊道相交，破坏了生态系统的完整性，加剧了景观破碎化程度，使物种的交流迁徙受到阻碍。昆明市生态断裂点的空间分布情况具体如图 8 所示。昆明市内生态断裂点共 41 处，22 处与铁路相交，19 处与高速公路相交，集中分布在昆明东部（寻甸回族彝族自治县和嵩明县）与南部（呈贡区、晋宁区和宜良县）。铁路与重要生态廊道相交 6 处，高速公路与重要生态廊道相交 3 处。由于铁路、高速公路等大型交通设施不能轻易拆除，在生态断裂点区域，应因地制宜修建涵洞、天桥等动物通道，并加强对动物通道的维护管理，保证物种迁徙的顺利进行。国土资源科技管理第 40 卷28四结论与讨论（一）结论本文以典型高原城市昆明市为研究区，基于 MSPA、景观连通性分析和成本距离分析法识别出生态源地和生态廊道，以此构建昆明市的生态安全格局，进而利用电路理论识别出昆明市生态修复关键区域，得出如下结论。（1）研究区共识别 14 处生态源地，面积共计 6 721.78 km2，占全市总面积的 31.99%，占前景要素总面积的 67.29%。主要分布在研究区西部，土地利用类型以林地和水域为主。（2）研究区综合阻力值呈现南高北低的特点，高值区主要位于官渡区、呈贡区和盘龙区等人类活动集中的区域，基于综合阻力面，研究区共识别 91 条生态廊道，其中重要廊道 19 条。（3）研究识别的生态修复关键区域包括：生态“夹点”75 处，面积 66.06 km2；生态障碍点 4 处，面积 49.24 km2；生态断裂点 41 处，集中分布在寻甸回族彝族自治县、宜良县、嵩明县、晋宁区和呈贡区。（二）讨论相对于传统的侧重于小尺度受损空间和单要素的生态修复工程措施研究，本文综合考虑全域全要素生境质量，基于生态安全格局识别国土空间生态修复关键区域，更有助于维持区域生态平衡和维护区域生态安全。在生态源地的识别上，综合运用 MSPA 和景观连接性识别生态源地，充分考虑了斑块的结构属性。在阻力面的构建和生态廊道的提取上，采用高程、坡度、土地覆被类型和归一化植被指数构建基础阻力面，并用夜间灯光数据修正基础阻力面，可以更客观准确地图8昆明市生态断裂点空间分布第 3 期刘凤莲，等：基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别29反映出生态系统受自然活动和人类干扰的程度，由此构建的生态廊道也更具有科学性和合理性。最后基于电路理论识别出研究区生态“夹点”和生态障碍点等生态修复关键区域，为研究区的生态修复和综合治理提供参考。本文在运用 conefor 软件计算景观连通性时，将距离阈值设置为 2 000 m，距离阈值的设置会直接影响景观连通性的评价结果，以后将会对距离阈值的设置进行进一步研究。生态廊道的宽度直接影响了生物流动的顺畅，对生态廊道的宽度进行研究也是未来需要关注的问题。在今后的研究中，应结合生态修复关键区域的地理空间分布、研究区的自然地理特征和社会经济状况，确定廊道宽度和关键区域修复的优先顺序，为研究区的生态建设提供更科学合理的指导建议。参考文献：1 方莹，王静，黄隆杨，等 基于生态安全格局的国土空间生态保护修复关键区域诊断与识别以烟台市为例 J 自然资源学报，2020，35(1)：190-203.2 马克明，傅伯杰，黎晓亚，等 区域生态安全格局：概念与理论基础 J 生态学报，2004(4)：761-768.3 彭建，赵会娟，刘焱序，等 区域生态安全格局构建研究进展与展望 J 地理研究，2017，36(3)：407-419.4 徐彩芳，曹月娥，许仲林，等 新疆维吾尔自治区阿克苏地区生态源地的识别方法研究 J 水土保持通报，2021，41(4)：174-181.5 于婧，汤昪，陈艳红，等 山水资源型城市景观生态风险评价及生态安全格局构建以张家界市为例 J生态学报，2022，42(4)：1290-1299.6 王琦，付梦娣，魏来，等 基于源汇理论和最小累积阻力模型的城市生态安全格局构建以安徽省宁国市为例 J 环境科学学报，2016，36(12)：4546-4554.7 李晖，易娜，姚文璟，等 基于景观安全格局的香格里拉县生态用地规划 J 生态学报，2011，31(20)：5928-5936.8 李宗尧，杨桂山，董雅文 经济快速发展地区生态安全格局的构建以安徽沿江地区为例 J 自然资源学报，2007(1)：106-113.9 闫玉玉，孙彦伟，刘敏 基于生态安全格局的上海国土空间生态修复关键区域识别与修复策略 J 应用生态学报，2022，33(12)：3369-3378.10 樊影，王宏卫，杨胜天，等 基于生境质量和生态安全格局的阿勒泰地区生态保护关键区域识别 J 生态学报，2021，41(19)：7614-7626.11 周璟，王宏卫，谈波，等 开都河流域生态安全格局构建与生态修复分区识别 J 生态学报，2022(24)：1-11.12 曹秀凤，刘兆顺，李淑杰，等 基于生态安全格局的国土空间生态修复关键区域识别以吉林省松原市为例 J 中国环境科学，2022，42(6)：2779-2787.13 温雪静，周智，张美丽，等 太行山区国土空间生态修复关键区域识别以唐县为例 J 中国生态农业学报(中英文)，2021，29(12)：2093-2106.14 袁媛，白中科，师学义，等 基于生态安全格局的国土空间生态保护修复优先区确定以河北省遵化市为例 J 生态学杂志，2022，41(4)：750-759.15 张美丽，李智，张益琛，等 基于生态安全格局的国土空间生态修复关键区域识别以河北省阜平县为例 J 水土保持研究，2021，28(3)：299-307.16 陆禹，佘济云，陈彩虹，等 基于粒度反推法的景观生态安全格局优化以海口市秀英区为例 J 生态学报，2015，35(19)：6384-6393.17 魏露露，金莲 基于生态安全格局的国土空间生态修复分区研究以贵州省清镇市为例 J 环境污染与防治，2022，44(7)：966-971.国土资源科技管理第 40 卷3018 王晓玉，陈甜倩，冯喆，等 基于地类边界分析的江苏省生态安全格局构建 J 生态学报，2020，40(10)：3375-3384.19 涂婧林，侯东瑞，陈弋冉，等 国土空间生态修复关键区域系统识别与修复以武汉市蔡甸区为例 J华中农业大学学报(自然科学版)，2022，41(3)：47-55.20 彭建，李慧蕾，刘焱序，等 雄安新区生态安全格局识别与优化策略 J 地理学报，2018，73(4)：701-710.21 刘金花，杨朔，吕永强 基于生态安全格局与生态脆弱性评价的生态修复关键区域识别与诊断以汶上县为例 J 中国环境科学，2022，42(7)：3343-3352.22 陈南南，康帅直，赵永华，等 基于 MSPA 和 MCR 模型的秦岭（陕西段）山地生态网络构建 J 应用生态学报，2021，32(5)：1545-1553.23 陈竹安，马彬彬，危小建，等 基于 MSPA 和 MCR 模型的南昌市生态网络构建与优化 J 水土保持通报，2021，41(6)：139-147.24 王玉莹，金晓斌，沈春竹，等 东部发达区生态安全格局构建以苏南地区为例 J 生态学报，2019，39(7)：2298-2310.25 付凤杰，刘珍环，刘海 基于生态安全格局的国土空间生态修复关键区域识别以贺州市为例 J 生态学报，2021，41(9)：3406-3414.26 彭建，郭小楠，胡熠娜，等 基于地质灾害敏感性的山地生态安全格局构建以云南省玉溪市为例 J应用生态学报，2017，28(2)：627-635.27 Wei Q Q，Halike A，Yao K，et al Construction and optimization of ecological security pattern in Ebinur Lake Basin based on MSPA-MCR modelsJ Ecological Indicators，2022，138：108857.28 SCHNITZER S A，BONGERS F Increasing liana abundance and biomass in tropical forests：emerging patterns and putative mechanismsJ Ecology letters，2011，14(4)：397-406.29 杨志广，蒋志云，郭程轩，等 基于形态空间格局分析和最小累积阻力模型的广州市生态网络构建 J 应用生态学报，2018，29(10)：3367-3376.30 Saura S，Torne J Conefor Sensinode 2.2：a software package for quantifying the importance of habitat patches for landscape connectivityJ Environmental modelling&software，2009，24(1)：135-139.31 王雪然，万荣荣，潘佩佩 太湖流域生态安全格局构建与调控 基于空间形态学最小累积阻力模型 J生态学报，2022，42(5)：1968-1980.32 如克亚热合曼，阿里木江 卡斯木，哈力木拉提 阿布来提 基于 MSPA 和 MCR 模型的图木舒克市生态安全格局构建 J 环境科学与技术，2021，44(5)：229-237.33 Ye H，Yang Z P，Xu X L Ecological corridors analysis based on MSPA and MCR modela case study of the Tomur World Natural Heritage RegionJ Sustainability，2020，12(3)：959.34 俞孔坚 生物保护的景观生态安全格局 J 生态学报，1999(1)：10-17.35 Knaapen J P，Scheffer M，Harms B Estimating habitat isolation in landscape planningJ Landscape and urban planning，1992，23(1)：1-16.36 Wang Z F，Xie X Q，Wang X K，et al Identifying Key Areas of Green Space for Ecological Restoration Based on Ecological Security Patterns in Fujian Province，ChinaJ Land，2022，11(9)：1496.37 McRae B H，D