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Remote Sensing for Natural Resources >

2025 , Vol. 37 >Issue 2: 194 - 203

DOI: https://doi.org/10.6046/zrzyyg.2023376

Construction of an ecological security pattern in the Guanzhong Plain based on ecosystem services

  • HUI Le , 1 ,
  • WANG Hao , 1 ,
  • LIU Jiamin 1 ,
  • TANG Butian 1 ,
  • ZHANG Weijuan 2
Expand
  • 1. School of Geography and Tourism of Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, China
  • 2. College of Marxism, Fujian Normal University, Fuzhou 350117, China

Received date: 2023-12-13

  Revised date: 2024-02-28

  Online published: 2026-06-03

Fold

Abstract

The ecological security pattern serves as an indicator of ecosystem health and sustainability, playing a crucial role in enhancing human well-being. This study identified ecological source areas in the Guanzhong Plain based on three ecosystem services, including water conservation, soil conservation, and habitat provision. Considering regional characteristics, this study selected soil erosion sensitivity index, normalized difference vegetation index (NDVI), and nighttime lighting as disturbance factors to correct the basic resistance surface and identify ecological corridors. The results indicate that the primary and secondary ecological source areas in the Guanzhong Plain cover 3 011.85 km2 and 8 434.51 km2, respectively, corresponding to 5.22% and 14.62% of the total area. These areas, characterized by mountainous terrain and high vegetation cover, are primarily distributed in the Qinling Mountains in the south, the hilly and gully regions in northern Baoji City, and the junctions of Xianyang, Tongchuan, and Weinan cities. The resistance surface correction for Guanzhong Plain reduced 61 ecological corridors (total length: 1 613.4 km), leading to significant changes in their distribution, and ultimately rationalizing corridor identification. Overall, this study provides a novel case for constructing regional ecological security patterns and data support for ecological conservation and urban planning in the Guanzhong Plain.

Key words： Guanzhong Plain; ecological security pattern; ecosystem services; ecological corridor

Cite this article

HUI Le , WANG Hao , LIU Jiamin , TANG Butian , ZHANG Weijuan . Construction of an ecological security pattern in the Guanzhong Plain based on ecosystem services[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2025 , 37(2) : 194 -203 . DOI: 10.6046/zrzyyg.2023376

0 引言

20世纪以来,快速城市化成为人类社会发展最显著的特征,1978—2020年间城镇化水平由17.9%增长至63.9%。然而城市化在为现代文明带来丰硕成果的同时,也带来了一系列生态环境问题,如自然景观丧失、生态系统服务下降、环境健康风险加剧等,影响了城市的可持续发展[1-3]。因此,如何保障城市生态安全,促进生态系统的健康可持续发展,已经成为社会广泛关注的问题。在此背景下,城市生态安全格局构建被视为实现生态安全的重要保障和必要途径。生态安全格局是针对区域生态环境问题,在排除干扰的基础上,对生物多样性进行保护和恢复,保持生态系统结构和过程的完整性,从而达到对区域生态环境问题的有效控制和持续改善[4-5]。在建立生态安全格局时,通过对景观中的重要斑块、廊道、节点等进行识别,从而对不同景观斑块的特定生态过程和生态系统服务的重要性进行判定,提高景观连通性,并对一些生态过程进行控制,从而实现区域生态可持续发展[6-7]。因此,构建并优化生态安全格局,能够有效地缓解城市发展过程中生态保护、管理与经济发展之间的矛盾。
目前,国内外学者对城市化区域的生态空间功能划分和规划管理、生态廊道网络构建、生态安全格局的构建和评估等问题进行了初步探讨[8-9]。国际上,生态安全格局构建从最初以生物多样性保护为主,逐步转向实现经济发展和生态保护的整体平衡[10]。Sutton-Grier等[11]通过建设自然环境与人类社会融合的基础设施增加滨海生态系统的韧性; Seto K C等[12]通过预测城市土地利用变化趋势,研究了城市化对生物多样性的潜在影响。国内在生态安全格局构建方面形成了以“源地识别-阻力面构建-廊道提取”的基本模式。俞孔坚等[13]构建国土尺度生态安全格局,并综合得出我国生态安全格局的3种情景水平; 彭建等[14]构建雄安新区生态安全格局,探讨绿色生态宜居新城目标下的生态安全格局优化策略; 叶鑫等[15]在基本模式的基础上,更进一步论述了生态安全格局的研究内容及相关方法,明确了相关领域的未来研究重点。众多学者对生态安全格局构建进行了研究,形成了包括生态源地识别、生态廊道识别在内的研究范式[16],但以往研究很少综合考虑生态系统服务和人类活动在生态安全格局构建中的作用,且多以单一城市为研究对象,较少以区域作为研究区[17],本文将在此方面做进一步的研究。
关中平原作为中国西部最具资源与环境约束的区域之一,由于城镇化进程加快,人口聚集,其生态环境面临着严峻的挑战,特别是在渭河流域,更是面临着日益严峻的环境问题[18]。建立区域生态安全格局,对恢复其关键生态系统,建立稳定的人与自然耦合系统,推动区域可持续发展十分重要[19-20]。因此,本研究以关中平原为例,采用重要性生态评价法识别生态源,通过添加干扰因素修正阻力值,最终利用最小累积阻力模型(minimum cumulative resis-tance, MCR)构建关中平原生态安全格局,研究结果可为整体规划和政策制定提供重要信息和数据。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

关中平原,位于陕西省腹地(33°35'~35°52'N,106°20'~110°20'E),秦岭山脉与渭北山脉交界地带,下辖西安、咸阳、渭南、宝鸡、铜川5个地级市(图1)。关中平原总体地势呈现南北高、中部低的特点; 南边依秦岭,北边是黄土高原,东边紧邻黄河,中间是三面环山的河谷平原[21]。关中平原地处暖温带,半湿润与半干旱的过渡带,属于大陆性季风气候,水热资源相对丰富,年均温度6~13 ℃,年均降水量500~700 mm,年均蒸发量1 000~1 200 mm。渭河自西向东,贯穿关中平原,从南到北,多条客水流入,有利灌溉,盛产小麦、棉花等,是全国主要的粮食生产基地[22]。截至2020年初,该地区现有人口2 437.89万人,GDP 15 923.52亿元,占陕西省总量的62%以上,城市化水平达56.2%,成为陕西省政治、经济、文化、交通和物流中心。
图1 研究区地理位置

Fig.1 Location of the study area

1.2 数据源

本文采用了卫星数据产品以及气温、降水空间分布数据等(表1)。土地利用数据和高程数据下载自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/),气温降水数据下载自国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn/),土壤入渗能力、土壤侵蚀因子等土壤属性数据下载自中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/),基础地理数据下载自国家地理信息中心(http://ngcc.sbsm.gov.cn/)。在ArcGIS 10.2软件支持下,将所有空间数据统一为GCS_WGS_1984投影,并重采样成1 km×1 km栅格单元大小进行运算。
表1 研究所用数据源

Tab.1 Data sources used for the study

数据名称 数据来源 数据描述 数据用途
土地利用 http://www.gscloud.cn/ 人工解译2020年Landsat8影像 计算综合阻力面中区位动力指标
气象数据 http://www.geodata.cn/ 基于地形因子采用全国气象站点数据插值并计算平均值获得 计算水源涵养、生物栖息地提供和水土流失敏感性指标
土壤数据 https://www.resdc.cn/ 基于第二次土壤普查数据获得 计算水源涵养、土壤保持和水土流失敏感性指标
高程数据 http://www.gscloud.cn/ 基于此产品计算坡度 计算水源涵养、生物栖息地提供和本底条件指标
植被覆盖 https://www.resdc.cn/ 基于归一化植被指数数据产品获得 计算水土流失敏感性指数和本底条件指标
净初级生产力 http://www.geodata.cn/ Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型计算获得 计算水源涵养、土壤保持和生物栖息地提供指标
基础地理数据 http://ngcc.sbsm.gov.cn/ 行政区划、道路交通、河流水系等数据 计算综合阻力面中区位动力指标

2 研究方法

本研究构建关中平原生态安全格局包括4个步骤: 首先,利用土壤保持、水源涵养、生物栖息地提供3个指标计算生态系统服务重要性,识别生态源; 其次,结合生态系统服务类型的逻辑编码来确定生态源的重要性; 然后,利用水土流失敏感性、归一化植被指数、夜间灯光3个干扰因素对基本阻力面进行修正; 最后,利用MCR模型提取生态廊道,构建关中平原的生态安全格局。本研究的技术路线如图2所示。
图2 技术路线图

Fig.2 Technology roadmap

2.1 生态源地识别

评估生态系统服务重要性是确定区域生态源地的基本方法[23]。这是通过分析区域生态服务的变化和确定对维护典型区域生态系统最重要的区域来实现的[24]。因此,本研究结合生态系统服务综合指数法[25],定量评价区域水源涵养、土壤保持和生物栖息地提供3种服务的重要性。计算公式分别为:
W R = N P P × F s i c × F p r e × ( 1 - F s l o ) ,
S p r o = N P P × ( 1 - K ) × ( 1 - F s l o ) ,
S b i o = N P P × F p r e × F t e m × ( 1 - F a l t ) ,
式中: WR为水源涵养服务能力指标; NPP为植被年均净初级生产量; Fsic,Fpre和Fslo分别为土壤渗漏量、降水量和边坡因子; Spro为土壤保持服务能力指标; K为土壤可蚀性因子; Sbio为生物栖息地提供服务能力指标; Ftem和Falt分别为温度和海拔因子。
本研究利用空间分析法,得到各生态系统服务逻辑编码的空间格局[26],计算公式为:
T p q = 10 n - 1 G p q 1 + 10 n - 2 G p q 2 + … + 10 n - n G p q n ,
式中: Tpq为栅格图像中第p行、第q列的逻辑编码值; n为生态系统服务数量,本文中n=3; G p q 1, G p q 2, G p q 3分别为水源涵养、土壤保持、生物栖息地提供3种服务对应栅格类型的逻辑编码。
将计算结果利用自然断点法,分为5个等级,分别为一般重要、轻度重要、中度重要、高度重要、极重要,将极重要和高度重要区赋值为“1”,其余赋值为“0”。基于逻辑编码对生态源区进行分类,确定源区的重要性。如果3种或2种生态系统服务赋值为“1”,则该地区为一级生态源; 如果1种生态系统服务赋值为“1”,则为二级生态源。

2.2 阻力面建立

阻力面建立是构建生态安全格局的核心内容[27]。基于前人研究,从研究区域实际情况出发,从城市扩展的本底条件、区位动力、生态阻力3大因素考虑,选取高程、坡度、植被覆盖度、土地利用类型、距主要道路距离、距居民点距离、土壤保持重要性、水源敏感性和生物多样性9个指标构建城市扩展阻力面模型的阻力因子,对各阻力因子由小到大分级赋值为1,3,5,7,9级,表示生态源地扩张的阻力逐渐增大(表2)。在此基础之上,利用综合指数法,加权得到源地扩张的综合阻力值,计算公式为:
Z = ∑ k = 1 n W k × A k ,
式中: Z为9个阻力因子的综合阻力值; Wk为阻力因子k的权重; Ak为阻力因子k的阻力值。
表2 研究区综合阻力面评价指标

Tab.2 Evaluation index of resistance surface in the study area

扩张类型 生态用地扩张
阻力因子		 赋值 方向赋值 权重
1 3 5 7 9
本底条件 高程/m [0,200) [200,350) [350,500) [500,650) [650,3 800) 正 0.2
坡度/(°) [0,8) [8,15) [15,25) [25,35) [35,90) 正 0.2
植被覆盖度 (0.5,1] (0.4,0.5] (0.3,0.4] (0.2,0.3] [0,0.2] 负 0.2
土地利用类型 林地 水域 草地 耕地 建设及未利用地 正 0.4
区位动力 距主要道路距离/km [0,1) [1,1.5) [1.5,2) [2,3) ≥3 负 0.45
距居民点距离/km [0,1.5) [1.5,3) [3,5) [5,7) ≥7 负 0.55
生态阻力 土壤保持重要性 一般重要 轻度重要 中度重要 高度重要 极重要 负 0.4
水源敏感性 一般重要 轻度重要 中度重要 高度重要 极重要 负 0.35
生物多样性 一般重要 轻度重要 中度重要 高度重要 极重要 负 0.25
关中平原地质条件复杂脆弱,水土流失日趋严重[28],人类活动对自然景观条件的干扰越来越大,这些因素将对物种迁徙和区域生态安全稳定产生了重大影响[29]。因此,引入与水土流失、夜间灯光数据和归一化植被指数相关的敏感性指标,对研究区综合阻力面进行修正。水土流失敏感性指标计算公式为:
S S i = R i × K i × L S i × C i 4 ,
式中: SSi为网格i水土流失敏感性指数; Ri为网格i降雨侵蚀力; Ki为网格i土壤可蚀性因子; LSi为网格i坡长坡度; Ci为网格i植被覆盖度。
对3个因子进行归一化处理,进行阻力面修正,公式为:
Z i = w b × N L i N L a + w c × S S i S S a + w d × 1 N D V I × Z ,
式中: Zi为基于水土流失敏感性、归一化植被指数和夜间灯光指标的网格i的生态阻力系数; NLi为网格i夜间灯光; NLa为土地利用类型a的平均夜间灯光; SSi为网格i水土流失敏感性指数; SSa为土地利用类型a的平均水土流失敏感性指数; NDVI为归一化植被指数; Z为9个阻力因子的综合阻力值; wb,wc,wd分别为夜间灯光、水土流失敏感性指数和归一化植被指数的权重。因无法确定哪些因素对区域阻力面的影响更大,所以wb∶wc∶wd=1∶1∶1。

2.3 生态廊道识别

MCR模型最早由Knaapen等于1992年提出,它的基本原则是物种从源地出发,经过具有不同阻力值的道路斑块所消耗的阻力总值[30]。生态廊道是具有通道或屏障功能的线状或带状景观要素,是联系斑块的重要桥梁和纽带,很大程度上影响斑块间的连通性和斑块间物种、营养物质和能量的交流。MCR可以反映出物种扩散的潜在可能及趋势,把源物质向四周扩散的过程中克服最小阻力代价的通道作为生态源地之间的生态廊道[31]。基于MCR模型,计算出不同类型的景观要素在向外扩张时所需要的最小成本距离,从而对不同类型的景观要素在向外扩张时所需要的最小阻力值进行判断,确定它们之间的关联性和可达性[32]。利用 ArcGIS 软件中的成本距离工具,构建最小成本路径,通过 MCR 模型得到不同的生态廊道,对识别后的冗余廊道进行剔除,最终构建关中平原生态安全格局[33]。最小累积阻力模型计算公式为:
M C R = f × m i n ∑ x = 1 m ∑ y = 1 n D x y × R x   ,
式中: MCR为最小累积阻力值; Dxy为物种从源地y到景观单元x的空间距离; Rx为景观单元x的阻力系数; f为MCR与生态过程正相关函数。

3 结果与分析

3.1 生态源地识别

基于对关中平原水源涵养、土壤保持以及生物栖息地提供相关服务的重要性评价,确定生态系统服务重要性的评价结果,识别出生态源地分布,其空间分布图和评价结果见图3和表3。
图3 生态系统服务重要性评价和生态源地识别结果

Fig.3 Evalution of ecosystem service importance and identification of ecological source areas

表3 生态系统服务重要性评价结果

Tab.3 Evaluation results of ecosystem service importance (km2)

生态系统服务
重要性评价		 水源涵养 土壤保持 生物栖息地提供
一般重要 14 391.17 1 698.07 2 807.03
轻度重要 20 946.63 9 708.81 18 475.48
中度重要 10 694.14 21 241.56 15 780.17
高度重要 6 335.01 17 444.72 11 678.72
极重要 2 564.98 4 738.22 6 205.42
水源涵养评价结果(图3(a))表明,极重要区域总面积为2 564.98 km2,占研究区面积的4.67%; 高度重要面积为6 335.01 km2,占研究区面积的11.53%。土壤保持评价结果(图3(b))表明,极重要区域总面积为4 738.22 km2,占研究区面积的8.64%; 高度重要面积为17 444.72 km2,占研究区面积的31.82%。生物栖息地提供评价结果(图3(c))表明,极重要区域总面积为6 205.42 km2,占研究区面积的11.29%; 高度重要面积为11 678.72 km2,占研究区面积的21.25%。
将上述3个生态系统服务重要程度评估的结果,用逻辑编码的方法进行栅格运算,得出研究区的生态源地(图3(d)),结果表明一级生态源和二级生态源面积分别为3 011.85 km2和8 434.51 km2,分别占研究区总面积的5.22%和14.62%。关中平原生态源地主要分布在南部秦岭大面积林地、高覆盖草地分布区、宝鸡北部丘陵沟壑区,以及咸阳、铜川和渭南三市交接县区。这些区域作为关中平原生态安全的基础区域,是城镇化发展和资源开采的生态底线,必须严加限制无谓的开发和建设活动[34]。

3.2 最小累积阻力面

本研究使用水土流失敏感性、归一化植被指数和夜间灯光来对基本阻力面进行修正,得到修正阻力面,如图4所示。同时,分别计算关中平原各城市的水土流失敏感性指数、归一化植被指数、夜间灯光和阻力值的平均值,结果如表4所示。
图4 生态敏感性评价和阻力面计算结果

Fig.4 Ecological sensitivity assessment and calculation results of resistance surface

表4 关中平原各城市水土流失敏感性指数、归一化植被指数和夜间灯光平均值

Tab.4 Average value of soil erosion sensitivity index, normalized difference vegetation index and nighttime lighting in cities of Guanzhong Plain

城市 平均水土流
失敏感性值		 平均归一化
植被指数值		 平均夜间
灯光值		 平均基本
阻力值		 平均修正
阻力值
宝鸡 0.09 0.82 0.001 0.52 0.003
咸阳 0.23 0.70 0.007 0.61 0.005
铜川 0.12 0.79 0.002 0.63 0.004
渭南 0.22 0.68 0.003 0.68 0.005
西安 0.13 0.75 0.019 0.55 0.005
水土流失敏感性指数较高值主要分布在渭河、泾河及北洛河沿岸各区县(图4(a))。咸阳和渭南的平均水土流失敏感性指数值分别为0.23和0.22,宝鸡、铜川和西安的指数值均小于0.15。归一化植被指数较高值主要分布在南部秦岭(终南山、首阳山和太白山)附近,低值主要分布于西安主城区附近(图4(b))。宝鸡和铜川的平均归一化植被指数值分别为0.82和0.79,西安、咸阳和渭南指数值相对较小,均小于0.75。夜间灯光指数的最高值主要分布在经济发达的城市(图4(c)),咸阳和西安平均夜间灯光指数值相对较大,分别为0.007和0.019。
根据土地利用类型确定关中平原地区土地利用阻力值,并使用研究区综合阻力面评价指标确定了关中平原地区的基本阻力面(图4(d))。高值集中分布在宝鸡北部、咸阳西南部、西安北部以及铜川和渭南的大部分; 低值主要在关中平原南侧秦岭山脉分布区,以及咸阳北部旬邑县和淳化县多山区域。图4(e)为关中平原区域最小累积阻力面,其中,以渭河中下游研究区为例,以咸阳市南部(秦都区、渭城区、泾阳县、乾县等)、西安市北部(市辖区、高陵县、周至县等)、渭南市中部(临渭区、蒲城县、大荔县等)为代表的生态源地扩张最小累积阻力值最高。最小累积阻力值较高的区域地势平坦,受人类活动影响较大; 相较而言,最小累积阻力值较低的区域地形比较复杂,植被覆盖度较高,受人为干扰较小,因此生态源地扩张阻力在此出现低谷[35-36]。

3.3 生态安全格局构建

本研究采用最小累积阻力模型,将生态源和修正前后的阻力面数据输入ArcGIS 10.2,获得修正前后生态廊道分布图(图5)。同时,计算修正前后各城市生态廊道的长度及变化,得出关中平原生态安全格局(图6)。关中平原生态廊道在阻力面修正前后发生显著变化,具体表现为修正前共有337条生态廊道,总长14 613.29 km,修正后共有276条生态廊道,总长12 999.89 km。咸阳南部与西安北部交界区域呈现显著差异,生态廊道数量明显减少。宝鸡、咸阳和西安的生态廊道长度变化相对较大,变化长度均大于500 km(表5),其中宝鸡和咸阳对水土流失和植被指数较为敏感,西安受夜间灯光影响较大。关中平原南部秦岭山脉的生态廊道密度相对较高,主要因为栖息地生境质量较好,各种生态廊道间的相关性较强,物种能克服阻力并迁徙的可能性较大[37]。而咸阳南部和西安北部交界的平原地区,生态廊道分布十分稀疏,主要因为该地区土地利用类型以城市建设用地为主,栖息地生境质量相对较差,物种能克服阻力并迁徙的可能性较小[38]。
图5 关中平原阻力面修正前后生态廊道图

Fig.5 Ecological corridor of the Guanzhong Plain before and after resistance surface correction

图6 关中平原生态安全格局图

Fig.6 Ecological security pattern of Guanzhong Plain

表5 关中平原阻力面修正前后生态廊道长度的变化

Tab.5 Changes in the length of ecological corridors before and after resistance surface correction in the Guanzhong Plain (km)

城市 生态廊道长度 生态廊道
长度变化
基本阻力面 修正阻力面
宝鸡 6 041.02 5 445.91 -595.11
咸阳 2 750.40 1 509.09 -1 241.31
铜川 266.73 377.98 111.25
渭南 1 876.60 1 460.57 -416.03
西安 3 678.54 4 206.35 527.81

4 讨论

4.1 生态源地识别分析

在对生态源地进行识别的过程中,过往研究大多直接选择自然保护区、风景名胜区或者大面积的林地等区域作为生态源[39-40],但这种直接识别法侧重于考虑土地斑块的生态功能特性,没有考虑生态源在整个景观格局中的空间结构重要性及其与周围环境的关系。也有部分研究基于生态系统服务识别生态源地,大多从生态敏感性、景观连通性、生境重要性等维度选择指标[41-42],不同研究区生态环境存在差异,使用同样的生态系统服务进行源地识别,可能会造成生态安全格局保障能力减弱或失效。因此,需要根据区域特点因地制宜的选择纳入源地识别的生态系统服务类型[43]。本研究选取水源涵养、土壤保持和生物栖息地提供3种服务,构建综合评价指标体系识别生态源地。上述3种服务在缓解气候变化、保护生态环境和人类生存发展方面的重要性,已被多数研究证实[44]。同时研究区地质条件复杂脆弱,水土流失日趋严重,因此选取土壤保持服务作为识别生态源地的指标。识别结果表明生态源地集中分布在南部秦岭山脉、宝鸡北部丘陵沟壑区,以及咸阳、铜川和渭南三市交接县区,植被覆盖度较高,对区域生态过程与功能起决定作用,表明研究选择的生态系统服务指标相对合理,使得源地识别更具有代表性。

4.2 阻力面修正分析

本研究通过对多项指标赋值来构建综合阻力面,同时利用水土流失敏感性、夜间灯光数据和归一化植被指数修正阻力面,弥补了单一综合阻力面识别生态廊道的不合理性[45]。本研究对比阻力面修正前后的生态廊道,修正后生态廊道减少61条,共计减少1 613.4 km。生态廊道的空间分布在阻力面修正前后也呈现较大差异,尤其表现在咸阳南部与西安北部的交界区域,修正前该区域生态廊道分布较多,而修正后生态廊道均绕开该区域分布。这主要是因为该区域植被覆盖度较低,且土地利用类型以建设用地为主,夜间灯光值较高,因此该区域的修正阻力值较高,物种能克服阻力并迁徙的可能性较小,则生态廊道分布较少。这表明本研究选择的干扰因子合理,生态廊道在阻力面修正前后有较强的差异性。关中平原生态安全格局优化主要从两方面入手,一是提升现有生态源地质量并逐步扩大生态源地,形成更多高质量生态廊道,将现有城市周边较为破碎的生态廊道串联起来[46]; 二是提高现有生态廊道周围地区的植被覆盖度,拓宽廊道宽度,使生态廊道呈片状分布[47],增加生态廊道的连接效率与稳定性。
尽管本研究在模型构建和研究方法上都有一定的创新,但仍有许多不足之处,有待于进一步完善。由于数据获取的限制,仅选择3个生态系统服务进行源地识别,未来可以在更广泛的资料基础上,进一步研究关中平原生态系统服务,从而得到更精确的生态系统服务综合评价结果[48]。在修正阻力面部分,可以进一步分别计算3种干扰因素对阻力面修正的影响,分别探讨修正后生态廊道长度的变化,以及不同干扰因素对阻力面的影响程度[49]。

5 结论

本研究基于生态系统服务和干扰因素,确定了关中平原的生态安全格局,为构建关中平原的生态安全格局提供了新的框架。结果表明:
1)本研究识别出一级和二级生态源面积分别为3 011.85 km2和8 434.51 km2,分别占研究区总面积的5.22%和14.62%,主要集中在南部秦岭山脉、宝鸡北部丘陵沟壑区,以及咸阳、铜川和渭南三市交接县区,以多山植被覆盖度高为主要特点,且多分布于秦岭生态保护红线附近。该地区是关中平原生态环境保护的基础性地区,受干扰相对较少。
2)采用水土流失敏感性、归一化植被指数和夜间灯光指数等干扰因子对阻力面进行修正,修正后生态廊道减少61条,共计减少1 613.4 km,生态廊道的空间分布在阻力面修正前后也呈现较大差异,提高了识别生态廊道的合理性。
3)基于识别的生态源地及生态廊道格局,关中平原生态安全格局优化主要从两方面入手,一是提升现有生态源地质量并逐步扩大生态源地,形成更多高质量生态廊道; 二是拓宽廊道宽度,使生态廊道呈片状分布,增加生态廊道的连接效率与稳定性。

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