从三维景观的角度诊断多山脉城市中的城市生态脆弱性

《Ecological Engineering》：Diagnosing urban ecological vulnerability in multi-mountainous city from a 3D landscape perspective

贵阳喀斯特多山地城市2010-2023年建成区生态脆弱性研究发现，三维建筑指标（BN、BCR、FAR、BRI）较二维格局更能解释空间异质性演变，地形复杂区植被缓冲效应与人工建设叠加加剧脆弱性，提出"三维建设驱动-二维格局调控-自然地形约束"分析框架。

　　

彭佩佳|林勋|鲍宇

贵州大学林业学院，中国贵州贵阳市550025

摘要

在脆弱的喀斯特山区城市中，密集的开发活动与生态系统完整性之间的冲突对可持续设计提出了重大挑战。尽管城市扩张通常通过二维景观模式进行研究，但三维空间结构的关键作用仍不为人所充分理解，这限制了有效的生态工程干预措施。本研究聚焦于2010年至2023年间贵阳市的建成区，通过诊断生态脆弱性机制为生态系统恢复规划奠定了基础。通过将PSR模型与空间分析技术（地理探测器、双变量空间自相关分析和GTWR）相结合，我们量化了生态脆弱性的时空动态，并阐明了二维和三维景观模式的影响机制。研究结果为生态工程实践提供了可操作的见解：（1）2010年至2023年间，贵阳市建成区呈现出一种独特的景观模式，核心区域发展密集且有序，而周边区域则呈碎片化扩张。总体生态脆弱性加剧，表现为从中心向周边扩张的时空模式。（2）三维建筑指标——建筑密度（BN）、建筑覆盖率（BCR）、建筑高度比（FAR）和建筑容积率（BRI）对生态脆弱性的解释能力更强，表明垂直城市扩张是生态脆弱性的主要驱动因素；（3）自然地形具有双刃剑效应：复杂地形中的连续植被可以作为天然缓冲区，而南部和周边地区的特定地形则需要有针对性的工程措施来防止人为压力的加剧。（4）虽然二维景观模式不是直接的压力来源，但高密度的开发用地显著放大了脆弱性。景观组成的均匀性与生态脆弱性呈显著负相关，高脆弱性区域始终出现在建筑密度高和空间集中度高的重叠区域。本研究揭示的机制——“三维建筑驱动因素—二维模式调节—自然地形约束”——为未来的生态工程实践提供了科学框架。该框架旨在减轻喀斯特山区城市的生态脆弱性并促进可持续的生态系统设计。

引言

在全球气候变化和快速城市化的背景下，生态脆弱性已成为一个日益紧迫的问题，其特征是生态系统对外部干扰的敏感性增加和恢复力下降（Zhao等人，2022年）。人类活动的加剧给全球生态系统带来了巨大压力，导致了一系列生态危机，包括生物多样性丧失、土壤侵蚀和气候调节功能的减弱（Sietz，2014年；Zhao等人，2024年），并影响了人类福祉，表现为自然灾害、资源枯竭和环境污染（Costanza等人，1997年）以及社会经济发展（Guo等人，2020年；Alaniz等人，2022年）。因此，深入理解生态脆弱性形成的机制，特别是在人口集中导致对生态系统服务需求高的城市建成区，对于科学合理地规划和控制城市建设强度以及制定可持续发展和生态保护策略具有重要意义。

景观模式的空间配置和变化是影响生态过程和脆弱性差异的关键因素（Yan等人，2017年；Zhang等人，2020b年；Lausch等人，2015年；Fu等人，2022年）。现有研究主要集中在二维景观模式上，开发了一系列2D模式指数来量化其影响。例如，斑块密度和均匀性可以有效表征景观破碎化程度，而连通性指数则评估生态过程的连续性（Hardy等人，2022年）。这些定量工具被广泛用于研究城市扩张对生态系统的影响。普遍认为，城市扩张导致景观破碎化、连通性降低和生态斑块缩小，从而增加了生态脆弱性（Fan和Ding，2016年；Li等人，2021年；Chen和Yu，2017年）。然而，这些研究大多局限于二维空间维度，忽视了三维景观结构在塑造生态过程中的关键作用。城市建筑不仅改变了生态模式的水平分布，其三维特征（如高度、体积和粗糙度）也深刻影响了水文循环、生物栖息地、能量流动和污染扩散的过程（Zhang，2015年；Zhang等人，2022年；Zhou等人，2023年）。随着遥感和GIS技术的发展，研究人员逐渐将建筑高度、表面坡度和起伏等因素引入景观分析，促进了从二维到三维空间框架的转变（Zhang等人，2022年；Ren等人，2021年）。先前的研究表明，三维指标（如平均建筑高度ABH和建筑容积率FAR）不仅反映了开发强度，还影响了城市微气候和生态连通性（Lyu等人，2023年；Yu等人，2020年；Lu等人，2021年）。这些指标是评估城市垂直空间内生态系统物理扰动的重要基准。同时，建筑数量（BN）和建筑覆盖率（BCR）等指标与不透水面比例和栖息地破碎化程度密切相关（Shi等人，2018年；Wang和Luo，2022年）。在三维自然地形指数中，地形位置指数（TPI）已被证明与滑坡等自然灾害的空间分布有显著相关性（Gupta和Dixit，2024年）。

景观模式指数表现出明显的尺度效应，其计算结果受粒度和幅度选择的影响（Yang等人，2025年；Zhang等人，2020b年）。不适当的尺度选择可能会放大无关信息或掩盖关键异质性，导致对生态特征的误解（Wang等人，2024年；Ju等人，2021年）。此外，尽管现有研究建立了全面的二维景观模式指数，一些研究也尝试结合了三维指标，但仍缺乏系统地将城市建成实体和自然地形特征在二维/三维维度上整合的分析框架。因此，在探索景观模式对城市生态脆弱性的影响之前，确定科学最优的分析尺度并构建全面的二维/三维景观模式指标系统是确保研究结果的科学严谨性和可靠性的关键前提，也是深入揭示脆弱性形成机制的关键。

在生态脆弱性评估领域，研究人员开发了多种评估框架和指标系统，涵盖了生态敏感性、压力和恢复力（Luo等人，2023年；Xiang等人，2025年），为识别脆弱区域和发出生态风险预警提供了重要工具。尽管二维景观模式与生态脆弱性之间的关系已经得到充分确立（Chi等人，2018年；Zhao等人，2024b年；Wang等人，2022年），但由于地形高差、坡度变化和建筑形式的综合影响，山区城市表现出显著的三维空间复杂性。这种复杂性使得传统的二维模式指标难以完全捕捉城市空间结构与生态脆弱性之间的复杂关系。当前的研究主要集中在山区城市中的三维空间模式与土地表面温度（LST）、热环境或碳储存等生态过程之间的关系（Bao和Wang，2025年；Chen等人，2022b年；Wu等人，2023年），而关于生态脆弱性空间机制的研究仍然不足。特别是在喀斯特山区城市中，复杂的地质条件（如喀斯特发育、薄土层和高地表暴露率）与高密度的三维城市开发相结合，共同加剧了生态脆弱性。因此，本研究引入了压力-状态-响应（PSR）模型。与VSD等模型相比，PSR模型更直观地揭示了人类活动与生态环境之间的因果链机制，更适合在快速城市化的背景下进行脆弱性分析。在生态系统对干扰高度敏感的喀斯特山区城市中，这一框架为量化驱动因素对生态脆弱性的影响提供了有效途径。然而，现有的城市生态管理策略仍然缺乏针对空间脆弱性机制的科学干预途径，限制了构建生态安全模式和提高城市恢复力的效率（Li等人，2024年）。因此，系统地研究二维/三维景观模式对山区城市生态脆弱性的影响机制，并将这些见解应用于城市空间规划和生态恢复，将为喀斯特地区的可持续景观管理提供重要的理论支持和决策指导。

本研究以贵阳市的建成区作为研究对象，该地区位于中国南部云南-贵州高原的中心，是世界上典型且复杂的喀斯特地区之一，地表破碎、水资源控制不善，城市发展受到特殊地质条件的影响和限制（Hu等人，2023年；Chen和Wang，2025年；Wu和Wang，2025年）。因此，这里存在许多生态问题，如高岩石暴露率、薄喀斯特土层、严重的土壤侵蚀、水资源短缺等。它已成为最大且生态最集中的脆弱区域，其独特的自然地理条件和快速的城市化使其成为研究二维/三维景观模式与生态脆弱性关系的理想区域。在此背景下，本研究旨在探讨喀斯特多山城市建成区的二维/三维景观模式如何影响其生态脆弱性的空间分布及其背后的驱动机制。研究结果将为城市规划者和政策制定者提供宝贵见解，以提高城市恢复力，从而为规划和保护多山城市提供理论支持。

部分摘录

材料与方法

本研究遵循“时空模式变化—脆弱性评估—机制揭示”的研究框架（图1），重点关注2010年至2023年间贵阳市的中心城区。其目的是揭示二维/三维景观模式在多山城市中对生态脆弱性的影响机制。首先，通过构建二维/三维景观模式指数并确定其分析尺度，研究量化了

分析多山城市景观模式的最优尺度

通过分析各种景观模式指数对粒度变化的响应特征（图5），观察到不同指数对尺度变化的响应存在显著差异。具体而言，PD、ED、TE、LSI、AI、CONTAG和CONTIG-MN随着粒度的增加而呈现下降趋势，但当粒度超过150米时趋于稳定。相比之下，IJI和PAFRAC随粒度增加而增加，并在超过150米后也达到稳定状态，表现出“信息

评估城市生态脆弱性的二维/三维景观模式指数的选择和最优空间尺度

随着新技术的发展，不断产生了一些新的景观模式指数。构建合理的指数集不仅有助于全面表征景观模式，还能更有效地关联特定生态过程。现有的生态脆弱性研究主要关注二维景观模式指数的应用，而三维景观模式指数主要用于揭示城市空间模式的演变

结论

本研究系统地研究了2010年至2023年间贵阳市建成区内二维/三维景观模式对生态脆弱性的驱动机制。研究表明，生态脆弱性总体呈上升趋势，并从中心向周边空间扩展。在周边地区，由于快速城市化，脆弱性显著增加。研究表明，三维建筑指标具有

CRediT作者贡献声明

彭佩佳：撰写——原始草稿、可视化、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理、概念化。林勋：撰写——审稿与编辑、方法论、概念化。鲍宇：撰写——审稿与编辑、监督、资源获取。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究由国家自然科学基金（NSFC）资助（32560387, 32471950）。