基于优先保护区的红土脆弱区域生态安全格局研究：识别、构建与优化

《Journal for Nature Conservation》：Research on the ecological security pattern of red soil vulnerable areas based on priority conservation areas: identification, construction, and optimization

本研究基于OWA模型和电路理论，在赣南红壤脆弱区（2005-2022年）构建生态安全格局，揭示生态系统服务时空演变规律。结果表明碳汇能力提升3.64%，而水源涵养、生物多样性等服务下降，最优保护方案情景10平均保护效率最高，识别56个生态源、107条廊道，41处瓶颈点和33个障碍区，提出"一核四心多节点，一轴双带三区"优化模型，为红壤区生态安全提供科学支撑。

　　

陆青|廖佳静|张福清|夏园平|涂冠宇|严冰

华东理工大学测绘与地理信息工程学院，中国南昌330013

摘要

在中国南部脆弱的红土丘陵地区，形成生态安全格局（ESP）对于增强生态系统恢复力和物种多样性至关重要。本研究涵盖了2005年至2022年的时期，采用有序加权平均（OWA）模型评估了11种不同情景下的生态系统服务之间的权衡，并确定了作为生态来源的最优优先保护区域。随后利用电路理论模型确定了ESP，并结合赣南地区的现有 territorial space master plan 构建了优化方法。研究结果表明：（1）只有碳封存呈现出上升趋势，而其他服务则出现了不同程度的下降。（2）情景10的平均保护效率最高，因此被选为赣南地区的优先保护区域。分析确定了56个生态来源和107条生态走廊，主要集中在赣南地区的北部和南部；发现了41个生态瓶颈点和33个障碍物，其中农田和森林区域起到了重要作用。（3）提出了一个生态安全优化模型，其特点是“一个中心、四个核心、多个节点、一条轴线、两条带状区域和三个区域”。该研究的结果为保护这一生态脆弱的红土地区及其长期发展提供了坚实的科学基础。

引言

快速的城市化和工业化促进了社会经济的增长，但同时也加剧了生态问题，包括栖息地丧失、生物多样性减少以及城市热岛效应的加剧。这些压力共同威胁着区域生态安全并降低了生态系统服务（Song等人，2017；Liu等人，2023）。生态安全（ES）是指生态系统在区域或国家层面上持续提供基本服务并维持生物多样性的能力，从而支持人类社会与自然环境之间的平衡关系（Peng等人，2018）。建立生态安全格局（ESP）对于保护生态系统的完整性及推动长期可持续发展至关重要（Tian等人，2024；Zhang等人，2024a）。

ESP 已发展成为一个成熟的方法框架，主要包括三个关键步骤：识别生态来源、建立抵抗面和划定生态走廊（Li等人，2020；Mu等人，2022）。值得注意的是，以往关于生态安全趋势的研究主要集中在受到强烈人为干扰的地区，如城市化区域（Niu等人，2025；Wei等人，2025）、农牧交错带（Nie等人，2024）、干旱或半干旱地区（Guo等人，2025；Li等人，2025）以及受保护的风景名胜区（Chen等人，2024a），而生态脆弱地区则较少受到关注（Tian等人，2023）。中国拥有全球最大的生态脆弱区域分布之一，这些区域主要分布在北部干旱和半干旱地区、南部丘陵地区、西南部山区、青藏高原以及东部沿海地带，这些地方的土壤和水分相互交汇。南部的丘陵和山区是重要的红土脆弱保护区域，因为它们的区域生态系统结构稳定性较差，容易受到外部因素的干扰，从而导致退化和演替（Xie等人，2023）。除了改善区域生态系统服务和确保生态安全外，在南部生态脆弱的红土地区创建 ESP 对于实施国家生态文明战略、缓解该地区的独特地质和气候脆弱性以及人与土地冲突具有重要意义，并为全球类似脆弱地区的管理提供了科学模型（Zhang等人，2025b）。

传统的生态来源识别技术存在固有的局限性，这些脆弱红土地区的保护策略长期以来一直面临方法论挑战：直接识别可能忽略生态系统的整体性；基于指标的评估常常忽略动态功能变化和局部关键地点；MSPA可能由于侧重于空间结构而简化了生态复杂性（Dickson等人，2019）。在本研究中，生态来源被定义为优先保护区域。这种方法不仅细化了识别生态来源的方法，还实现了建模结果的空间可视化，从而支持了保护区域的准确定位。此外，将这些保护区域纳入 territorial spatial planning 可以主动划定生态保护区并创建生态补偿机制。OWA模型通过整合各种生态系统服务指标来支持多标准决策。与传统单一指标方法不同，它可以在不同的风险偏好下模拟多种情景，平衡多种服务以确定具有最大生态效益的最优优先保护区域（Wang等人，2024a）。包括水文、土壤、植被和人类活动在内的多个变量以非线性方式影响红土脆弱地区的生态安全，且主要压力因素在不同地点之间存在显著差异。OWA模型通过对各种指标的有序加权整合，可以强调主导的脆弱因素，同时精确识别生态脆弱性和关键压力区域。其可调整的参数设置还可以处理多源数据的异质性，并通过生成连续的决策情景，为管理者在复杂权衡中提供定量多目标优化解决方案。因此，这种方法可用于研究红土较弱地区的生态安全。通过最小累积阻力（MCR）模型和电路理论等方法可以识别连接破碎栖息地的生态走廊（Peng等人，2018；He等人，2020；Dai等人，2021；Zhou等人，2022；Huang等人，2023；Wu等人，2023）。电路理论通过随机游走理论模拟运动，更好地代表了生态流动（Dickson等人，2019），优于MCR。抵抗面的参数化对于走廊的准确性至关重要。由于景观复杂性，基于土地覆盖的传统专家评分方法是不充分的（Zhang等人，2024b；Lai等人，2025）。当前方法更倾向于使用夜间光照、不透水表面和道路距离等定量指标来校准抵抗面，以提高生态渗透性的测量（Gong等人，2025；Zhang等人，2025a）。

赣南地区是南部丘陵典型的红土脆弱区域，是赣江流域重要的生态屏障区，也是中国生物多样性的关键保护区域，对该地区的生态健康具有战略意义（Wang等人，2021a；Xu等人，2023）。因此，本研究聚焦于赣南地区，并使用五个主要指标——碳封存（CS）、水资源产量（WY）、栖息地质量（HQ）、土壤保护（SC）和粮食生产（FP）来评估该地区的生态系统服务功能。优先保护区域的识别采用 OWA 模型进行，ESP 的构建基于电路理论。这些方法与赣州市城市总体规划（2021–2035）一致，支持南部丘陵和山区生态修复和空间规划的发展，为可持续景观管理提供指导。

研究区域

赣南地区位于江西省南部（图1），管辖18个县，面积约为39379.64平方公里，占江西省总面积的23.6%。该地区具有典型的红土分布特征，酸性强、有机质含量低、粘土浓度高且结构松散。这些特性导致土壤侵蚀抵抗力低，容易发生土壤侵蚀。研究区域属于亚热带季风气候。

方法

分析框架分为四个阶段（图2）：（1）确定赣南地区每种生态系统服务的价值；（2）使用保护效率评估和 OWA 模型识别优先保护区域；（3）利用生态抵抗面和电路理论定义生态来源、走廊、瓶颈点和障碍物；（4）将 ESP 与赣州市城市总体规划（2021–2035）相结合。

生态系统服务提供的时空变异性

在整个研究期间，五种生态系统服务表现出不同程度的增长和下降趋势（见生态系统服务的时空结构图3）。（1）四个时间段的 CS 平均值分别为12051.23克/平方米、12004.09克/平方米、11917.40克/平方米和12488.24克/平方米，呈现出先下降后上升的趋势，整体略有增加3.64%。（2）WY 的平均值分别为750.23毫米、980.41毫米、768.58毫米

讨论

区域生态安全（ES）的核心是生态系统服务，对其价值变化的科学评估对于 ESP 的发展和土地使用的合理规划至关重要（Huang等人，2024）。2005年至2015年间，赣南地区的建设用地扩张减少了森林和草地，削弱了气候控制能力并降低了碳的固存。2015年后，由于双碳政策的作用，生态恢复显著提高了区域碳封存能力。

结论

本研究采用 OWA 模型为赣南地区生成了11种保护方案，从中选出了最高效的生态来源。利用电路理论设计了 ESP，并提出了与赣州市城市总体规划（2021–2035）相一致的优化策略。结论如下：

(1)

只有 CS 增加，而其他服务均下降。从空间上看，高 CS 值分布广泛，而低 CS 值集中在水体附近。

未引用的参考文献

Blazquez-Cabrera 等人，2019；Chen 等人，2024；Chen 等人，2024；Chen 和 Vardon，2024；Dong 等人，2021；Gao 等人，2024；Gou 等人，2022；Lai 和 Qi，2025；Lynch 等人，2023；Pan 等人，2023；Pan 等人，2022；Song 和 Deng，2017；Wang 等人，2024；Wang 等人，2021；Wang 等人，2024；Wang 等人，2021；Wei 和 Huang，2025；Yu 等人，2022；Zhang 等人，2024；Zhang 等人，2025；Zhang 等人，2024；Zhang 等人，2025。

CRediT 作者贡献声明

陆青：写作——审稿与编辑、撰写初稿、验证、监督、方法论、资金获取、概念化。廖佳静：可视化、软件、方法论、调查、正式分析、数据管理。张福清：项目管理、资金获取、正式分析。夏园平：验证、监督、调查。涂冠宇：调查、正式分析、数据管理。严冰：写作——审稿与编辑、调查、资金获取

资金

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号42561016、项目编号42377472、项目编号32460328）和江西省社会科学“十四五”计划（2024）基金项目（项目编号24GL45）的财政支持。

出版同意

所有作者均同意将手稿发表在生态学相关期刊上。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。