过快的城镇化发展和不合理的人类活动导致了景观破碎化，这被认为是城市生物多样性丧失的主要原因^[1]。生态网络理念由最初的城市景观美化^[2]，逐步转向修复破碎物种栖息地和提高生态服务功能^[3−4]。作为整合景观斑块和廊道的有机结构，生态网络能够有效缓解景观破碎化带来的消极影响，并促进生物多样性的保护^[5]。随着生态文明建设的推进，如何构建完整的生态网络已成为相关学者和规划决策者关注的热点话题^[6−8]。

景观连通性即“空间内景观促进或阻碍物种（生态过程）在源斑块间运动的程度^[8]”，是评价和优化生态网络的核心指标^[9−10]。目前，常用于研究生态网络和量化景观连通性的模型理论包括最小累积阻力（minimum cumulative resistance，MCR）模型^[11−12]、形态学空间格局分析（morphological spatial pattern analysis，MSPA）方法^[13−14]、电路理论^[15]和复杂网络理论^[16]等。相较之下，景观图论（landscape graph）具有图示直观，侧重生态过程表达以及模型数据友好的特点^[17−18]。景观图论以拓扑学为基础，将生态网络的空间结构抽象为一系列点和线的有机组合，其中斑块被定义为节点，斑块间的廊道用边表示^[19]。国外有关景观图论研究应用较为广泛，国内相关研究起步较晚，数量尚少，但已在自然森林区^[20]、动物栖息地^[21]和城市水岸带^[22]等区域展开研究，大多以优化现阶段生态网络为目标，缺乏对未来景观动态演变格局的模拟预判与反馈评估。

因此，本文将景观图论与土地利用情景模拟方法相结合，并耦合Graphab-PLUS模型，以北京中心城区为例，基于2005年与2020年两期土地利用数据，模拟不同发展情景下2035年的土地利用格局，对比评估生态网络景观连通性的时空演化特征。本研究旨在探索适应对城市动态发展和政策引导下的城市生态网络评估框架，填补该研究领域的部分空白，为生态网络的精准化建设提供发展导向和前瞻布局。

1.   研究区域与数据来源

1.1   研究区域概况

依据《北京城市总体规划（2016—2035年）》，北京中心城区包括东城区、西城区、海淀区、朝阳区、丰台区和石景山区（图1），总面积1 378 km²，约占北京市的8%，属暖温带大陆性季风气候。作为国家首都，北京拥有悠久的建设历史和密集的城市人口，经历了快速城镇化发展和大规模土地利用转型，人居环境面临着严峻的生态挑战^[23]。目前，城市正处于绿色转型阶段，由快速增量向优化存量转变。在此背景下，建立完善的城市生态网络体系是缓解生态发展压力，推动生态文明建设的重要途径。

图  1  北京市中心城区

Figure  1.  Central area of Beijing City

下载: 全尺寸图片 幻灯片

1.2   数据来源

本研究选取2005年和2020年作为研究时间节点。土地利用类型根据《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2017）划分为耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地6类进行解译，分辨率为30 m × 30 m，并结合同期高清卫星影像进行目视校正。Landsat系列遥感影像和高程数据来源地理空间数据云平台（http://www.gscould.cn/），分辨率为30 m × 30 m；夜间灯光数据、经济数据和人口数据来源于资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn/），分辨率为1 km × 1 km；现状道路、铁路、交通站点和城镇点等矢量数据来源于OpenStreetMap平台（https://www.openstreetmap.org/）；城市规划相关数据及指标来源于《北京城市总体规划（2016—2035年）》及各行政分区发布的规划文件。以上数据经过预处理后，统一重采样为分辨率30 m × 30 m的栅格数据。

2.   研究方法

本研究方法包含3个主要步骤：首先，通过PLUS（patch-generating land use simulation）模型进行多情景土地利用模拟；然后，利用景观图论软件Graphab进行生态网络建模与分析；最后，基于情景模拟的生态网络演化结果，构建“基底–韧性–潜力”的三维度动态评估框架（图2）。

图  2  研究框架

Figure  2.  Research framework

下载: 全尺寸图片 幻灯片

2.1   土地利用模拟

本研究选择PLUS模型进行土地利用情景预测模拟。在FLUS（future land use simulation）模型的基础上，改良PLUS模型提出了基于土地扩张分析策略（land expansion analysis strategy，LEAS）的规则挖掘框架和多类型随机种子机制（CA based on multiple random seeds，CARS），提高了模拟精度，并增强了对规划政策的适用性^[24]。

结合研究区现状特征和可量化的数据，并参考相似研究文献[25−26]，从自然地理、社会经济和交通区位3个层面选取了10项驱动力因子输入LEAS模块，其中自然地理因素体现地形和植被覆盖状态，包括高程、坡度、坡向和归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）；社会经济因素用于评估人类活动强度，包括夜间灯光强度、GDP和人口密度；交通区位因素用于表征城市发展的可达性强度，包括路网密度、铁路密度和交通站点密度。

为了验证PLUS模型的模拟精度，研究以2005年土地数据为基础，模拟得到2020年的预测数据，将其与2020年的现状土地利用图进行比对，得到Kappa系数为0.802。表明此次的模拟结果精度良好，满足研究要求。在此基础上，本文使用PLUS模型，以2020年土地利用为基准，设置了基准、总体规划和城市扩张3种发展情景，预测2035年的土地利用格局。

基准发展情景下，即根据2005—2020年土地利用演变，通过马尔可夫链（Markov-chain）得到2035年在自然历史发展趋势下的土地利用需求，不增加任何转化约束。总体规划发展情景下，强调平衡生态保护与社会经济发展之间的关系，推动生态建设以达到“生态优先”目标。在此情景下，注重对林地和草地等生态空间的保护，严格控制建设用地规模。土地利用需求根据国土空间总体规划的指标要求进行设置，将生态保护红线和永久基本农田保护红线设置为限制转化区^[26]，并在转移矩阵（表1）中限制水体向建设用地的转化。城市扩张发展情景下，对2005—2020年的土地利用转移概率进行调整，提高建设用地的扩张强度，将耕地、林地、草地向建设用地的转移概率增加20%，建设用地向耕地外的其他用地类型转移概率降低30%^[27]。

表  1  PLUS模型的转移矩阵

Table  1.  Transition matrix for PLUS model

项目	基准发展情景							总体规划发展情景							城市扩张发展情景
	耕地	林地	草地	水体	建设 用地	未利 用地		耕地	林地	草地	水体	建设 用地	未利 用地		耕地	林地	草地	水体	建设 用地	未利 用地
耕地	1	1	1	0	1	1		1	0	1	0	0	0		1	0	0	0	1	0
林地	1	1	1	0	1	1		0	1	1	0	0	0		0	1	1	0	1	0
草地	1	1	1	1	1	1		1	1	1	1	1	0		1	1	1	0	1	1
水体	1	1	1	1	1	1		0	0	1	1	0	0		0	0	0	1	0	0
建设用地	1	1	1	0	1	1		1	1	1	0	1	0		0	0	0	0	1	0
未利用地	1	1	1	0	1	1		1	1	1	1	0	1		0	0	0	0	1	1

下载: 导出CSV 

| 显示表格

2.2   生态网络建模

研究使用Graphab 2.6模型^[28]进行生态网络建模和可视化，基于图论原理计算景观连通性指数。选取连通概率指数（probability of connectivity，P_C）^[29]和连通概率变化指数（fractions of delta probability of connectivity，P_DC）^[30]分别表征整体水平和个体水平上的景观连通性程度。

P_C表示研究区域内随机放置两个点可连接的概率，取值范围在0 ~ 1之间，其数值越高表明生态网络的整体水平连通性越高。计算公式为

式中：$A$为研究区域的总面积，${a}_{i}$和$a$_j分别为斑块i和j的承载容量（通常为表面积），$\mathrm{e}^{-\alpha d_{ij}}$为斑块i和j之间移动的概率。

P_DC是通过计算某一要素（斑块或廊道）在移除前后的P_C变化率而得到的，其数值越大表示这一要素对于整体生态网络的景观连通性贡献越大，保护优先级越高。计算公式为

式中：$\mathrm{\mathit{P}_C}_i$为移除要素i之前的整体连通概率，$\mathrm{\mathit{P}_C}_i^{'}$为移除要素i之后的整体连通概率。

Graphab模型根据指示物种的栖息地偏好，将相应的土地利用类型定义为生态源地斑块。水陆两栖爬行动物作为生态系统中重要的指示种群，能够对环境变化及时预警和反馈^[31]，因此研究以水陆两栖类动物中华大蟾蜍（Bufo gargarizans）为指示物种，构建区域生态网络。中华大蟾蜍在北京分布广泛，对生态网络的退化具有高敏感性，栖息地的破碎化导致其种群数量持续减少。根据中华大蟾蜍的生活习性^[32]，参考前人在京津冀地区的相关研究和模型用户手册^[33−34]，结合研究区现状特征，最终确定土地利用类型的阻力值（表2），以及最小生态源地面积（3 hm²）。距离阈值是生态流的最大可达距离，用于表征生态源地之间生态流的存在或强弱，本次研究取值1 500 m。

表  2  土地利用分类及阻力值

Table  2.  Land use classification and resistance values

栖息地分类	土地利用类型	描述	阻力值
最佳类型	水体	物种栖息地以及迁徙觅食的偏好类型，增加30 m缓冲区范围内的非建设用地，体现与周边用地的生态联系	1
有利类型	耕地	物种的觅食场所，但在其中的迁徙距离相对有限	10
	林地
	草地
不利类型	建设用地	物种难以迁徙和生存的土地利用类型	100
	未利用地

下载: 导出CSV 

| 显示表格

2.3   动态评估框架

生态韧性或潜力是一个多维的过程，不是静态的现象^[34]，从动态视角出发对生态网络进行评估具有重要的生态建设指导意义^[35]。为此，研究结合情景模拟结果构建了“基底–韧性–潜力”的动态评估框架，用于分析各区域网络及要素的生态属性倾向。

其中，基底维度代表着生态网络基础的完整性，通过基准发展情景和现状格局的生态网络状态而确定，分区的基底维度表征着在整体生态系统中结构主导性与控制力的强弱；韧性维度代表抵抗生态网络通过主动或被动方式，最大程度抵抗威胁以减少负面生态影响的能力^[36]，并受到自然条件、城市基础设施和经济发展速度等多种因素影响，通过城市扩张发展情景与现状格局的连通性变化量进行量化；潜力维度代表着生态网络在未来发展中表现出的积极适应性和可能性^[37]，通过总体规划发展情景与现状格局的连通性变化量进行量化。最终对3组数据进行Z-score标准化处理得到动态评估结果。

3.   结果与分析

3.1   土地利用模拟

以2020年现状土地利用为基准数据进行模拟，得到不同情景下2035年土地利用模拟结果（图3）。在基准发展情景下，建设用地小幅扩张，林地和草地有所减少；在总体规划发展情景下，建设用地的扩张强度得到控制，局部区域被腾退疏解，绿色空间发展良好，林地面积增加了49.82 km²；在城市扩张发展情景下，建设用地扩张趋势增强，侵占了大量绿色空间，林地面积缩减了11.42%。

图  3  2020年土地利用现状和3种情景下2035年的模拟结果

Figure  3.  Land use status in 2020 and simulation results in 2035 under three scenarios

下载: 全尺寸图片 幻灯片

3.2   生态网络分析

3.2.1   整体水平景观连通性

通过Graphab计算得到不同时期和情景下中心城区的连通概率指数（P_C）（图4）。2005—2020年间，中心城区的P_C值下降了29.1%，城市生态网络退化显著。在未来2035年的模拟中，基准发展情景延续了生态退化的趋势，但得益于近期一系列生态文明建设工程的推进，降幅有所缩减，为11.56%。城市扩张发展情景的P_C值降幅最大，为38.6%；相反，总体规划发展情景的P_C值涨幅为62.6%。结果表明，总体规划方案的实施能够有效完善中心城区的生态网络，而城市扩张发展情景则加重了生态退化的趋势。

图  4  2005—2035年研究区连通概率指数变化

Figure  4.  Changes of connectivity probability index in the study area from 2005 to 2035

下载: 全尺寸图片 幻灯片

结合分区P_C值（图5）和网络要素雷达图（图6）可知，每个分区对不同发展情景的生态反馈程度具有差异性。石景山区和海淀区的景观连通性始终保持在较高水平，表明西山核心生态源地对中心城区的生态网络发挥着关键作用。在总体规划发展情景下，海淀区的景观连通性最高，生态网络要素数量最多，表明其已有良好的生态网络基础，且提升潜力巨大。同样，朝阳区网络要素数量充足，但连通性水平表现一般，整体网络存在着结构性问题。东西城区的涨幅也较明显，但受制于区域网络要素匮乏，生态网络结构破碎，其连通性依旧处于低水平。在城市扩张发展情景下，丰台区退化趋势最为显著，降幅为75.06%，石景山区次之。

图  5  2005—2035年分区P_C指数变化

Figure  5.  Changes of P_C index in subdivision from 2005 to 2035

下载: 全尺寸图片 幻灯片

图  6  分区斑块（a）和廊道（b）数量占同期总量百分比雷达图

Figure  6.  Radar plot of the percentage of subdivision patches (a) and corridors (b) in total amount of same period

下载: 全尺寸图片 幻灯片

3.2.2   个体水平景观连通性

采用自然断点分级法将斑块和廊道的连通概率变化指数（P_DC）划分为高、较高、中、较低和低5个等级（图7、8）。整体来看，中心城区的生态网络发展不平衡的问题突出，高和较高等级的P_DC节点及廊道集中分布在西北部的西山及周边区域，而东南部等级水平较低，对区域整体景观连通性的贡献较小。

图  7  2020年及2035年3种情景下斑块P_DC等级分布

Figure  7.  Distribution of fractions of delta probability of connectivity (P_DC) levels of patches under three scenarios in 2020 and 2035

下载: 全尺寸图片 幻灯片

图  8  2020年及2035年3种情景下廊道连通概率变化指数（P_DC）等级分布

Figure  8.  Distribution of P_DC levels of corridors under three scenarios in 2020 and 2035

下载: 全尺寸图片 幻灯片

在基准发展情景下，斑块结构变化并不显著（图7）。在城市扩张发展情景下，整体网络斑块数量骤减，孤岛式斑块增加，导致东南部结构愈发支离破碎，石景山区内较高等级斑块全部退化为中等级。相比之下，在总体规划发展情景中，中部和北部的斑块等级明显提升，东西城区的网络结构迅速发展，核心斑块的辐射联动能力显著增强，生态网络的连通性水平提高。

2020年的现状廊道结构中具有两条清晰的路径——以西山为核心生态源地，向南连接永定河廊道，向东连接三山五园和奥林匹克森林公园（图8）。基准发展情景下基本维持这一态势，而在城市扩张发展情景下廊道等级退化明显，高等级廊道仅存一条，关键廊道结构的完整性和连续性遭到严重破坏。总体规划发展情景下结构延伸和等级提升显著，形成了海淀区至西城区、朝阳区至东城区的渗透路径，促使东西城区网络得到发展，区域连通性大幅增长。但东南区域仍未出现较高等级的关键廊道，存在严重的结构问题。

3.3   动态评估结果

研究对整体生态网络、斑块和廊道3个方面进行量化，得到动态评估结果。由图9可知，中心城区生态网络倾向于低基底，整体网络结构并不完整。从各分区来看，石景山区呈现“高基底–低韧性–低潜力”的特征，表明当前网络结构较完善成熟，对中心城区网络具有控制性。但斑块和廊道均为低基底，在要素层面上不足以支撑韧性和潜力的高属性，应注重生态核心区和关键廊道的划定与保护。海淀区是研究区中潜力倾向最大的，具有最高的生态网络提升优先级，以增强区域核心生态的辐射带动能力。朝阳区网络属性倾向均衡。丰台区低潜力特征显著，应优先提升廊道结构的连通性。东西城区生态网络及要素均处于低基底区间，需要加强基础生态网络要素的建设，提升区域绿色空间总量。

图  9  生态网络动态评估结果

Figure  9.  Dynamic assessment results of ecological networks

下载: 全尺寸图片 幻灯片

4.   讨论与结论

4.1   讨　论

在土地资源有限、城市化进程加快的背景下，协调城市发展与生态保护需要前瞻性的视角。以北京市中心城区为例，通过比对不同发展情景，研究结果直观验证了总体规划发展的生态效益。诊断当前生态网络存在生态退化趋势显著、区域发展不平衡和极化现象严重的问题。因此，基于研究结果，提出了提升景观连通性和构建网络结构完整性的目标，并提出了中心城区生态网络的优化策略与建议。首先，应补足区域生态短板，着重加强东南片区建设，依托北京第一、第二道绿化隔离地区规划，完善生态网络的整体性。其次，依托动态评估框架，厘清区域网络适应性特征，明确绿地发展导向和管理模式。例如，海淀区当前具有较高的发展潜力，应具有较高的发展优先级；石景山区生态韧性较差，则应具有较高的保护优先级；东西城生态基底资源有限，更应注重建立与周边核心斑块和廊道的联系，逐步提升区域绿量。最后，借助景观图论直观简明的可视化优势，识别核心网络要素，诊断关键结构性问题，实现精细化的国土空间规划。

景观图论模型具有数据获取简单，研究结果可信的优势，但也存在着一定不足。30 m的数据精度会简化城市中复杂的景观特征，导致部分信息缺失。生态网络建模是基于土地利用数据生成的，而同一用地类型的实际生态状况也会存在差异。在未来可结合物种分布模型^[38]进行栖息地斑块识别，生成更加准确的栖息地适宜性地图，提升研究的科学性。

4.2   结　论

本研究通过结合景观图论模型（Graphab）和土地利用情景模拟模型（PLUS），在以往识别关键斑块与廊道的思路之上进行了时空维度的延伸，从城市动态发展视角评估了不同发展情景下的景观连通性演变特征，构建了“基底–韧性–潜力”的生态网络动态评估框架，能够为分区的生态空间明确发展目标与策略，为支撑国土空间规划和城市生态网络精准化建设提供了研究方法和科学依据。主要研究结论有以下4点。

（1）多情景土地利用模拟结果显示，在总体规划发展情景下，建设用地的扩张强度得到控制，整体绿色空间发展状态向好。相反，城市扩张发展情景下建设用地强烈扩张，比2020年增加了57.14 km²，侵占了大量绿色空间。

（2）2005—2020年间，中心城区的连通概率指数下降了29.1%，城市生态网络有所退化。总体规划发展情景的生态网络状态得到显著改善，连通概率指数涨幅为62.6%。城市扩张情景则加重了生态退化的趋势，连通概率指数降幅为38.6%。

（3）研究区生态网络的连通概率变化等级分布呈现西北高，东南低的特征。总体规划发展情景下，整体网络结构趋于完整，较高等级要素数量增加，生态网络的辐射水平提高。城市扩张发展情景下，网络结构愈发支离破碎，要素等级退化显著。

（4）动态评估结果表明，中心城区倾向低基底特征，分区生态网络发展不均衡。整体上应补足区域生态短板，着重加强东南片区建设。海淀区的潜力值最大，具有较高的发展优先级；石景山区为高基底特征，具有较高的保护优先级；东西城区生态网络及要素为低基底特征，应加强与周边核心斑块和廊道的联系，补足基础生态网络要素。