马驰骋 杨东峰 李康康
青藏高原是我国“两屏三带”生态安全战略格局的关键要地[1]，具有明显的“高、寒”两大地理特征；
其不仅造就了丰富的灌丛草甸、滩涂湿地、永久性冰川积雪以及河岸林地等景观生态要素，在涵养水土、调节气候的同时也为大量高原动植物物种提供了必要的生存场所[2]。然而，在高海拔低气温作用下，高原寒地生态系统也存在较高的敏感性与脆弱性，难以抵御气候变暖背景下的降水不均与持续干旱问题，尤其是地广人稀与经济落后现实背景，进一步加剧了城镇开发建设与资源短缺的矛盾，限制了该区域的可持续发展[3]。与此同时，作为我国西南地区的重要生态屏障，青藏高原的生态环境价值在“一带一路”绿色基础设施互联互通建设中也发挥着不可替代的作用，并在丝绸经济带中承担着面向南亚、东南亚经济发展的桥头堡地位，肩负着开发建设与生态保护双重任务[4]。
为确保生态安全战略格局行稳致远，近年来我国将绿色发展作为构建高质量现代化经济体系的中心要旨，于2019年出台了《中共中央、国务院关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》[5]，将国土空间规划视为绿色发展的关键要务，并将山水林田湖草系统进行全面统筹治理。国土空间规划是新时期高质量发展的空间依据，县域尺度下的国土空间规划上承省市级国土空间总体规划的详实细则，下接乡（镇、片区）国土空间总体规划、各类专项规划及详细规划等[6]，在“五级三类”体系中具有束上启下过渡效用。绿色基础设施通过支持自然生命系统承载着经济社会双重价值，是对区域生态网络进行有别于传统规划模式的有效探索，也是保证国土空间规划良好运行的关键基础[7]，能够在国土空间总体规划下的综合整治与生态修复、生态保护及城市绿地系统等专项规划中，通过结构管控与边界管控与各类生态要素统筹融合形成区域层面的绿化网络。县级处于区域协同与地方发展的协调地位[8]，在进行绿色基础设施网络规划实践中需要进行涵盖城乡布局、自然景观与战略重点等要素的综合考量，且其还面临着基础数据获取困难、构建方法有所欠缺、难以因地制宜等诸多实践困境。可见，如何从县级绿色基础设施网络构建方法及其操作流程出发，统筹国土空间全域全要素探索构建方法及优化策略，以期实现生态安全目标，是规划研究的方向与编制实践的挑战。
相较于传统以常规钢筋水泥为主的“灰色基础设施”，绿色基础设施（Green Infrastructure，GI）由自然及人造景观空间相互联系交织的网络系统所组成，近年来发展成为弥合生境斑块破碎、改善物种生存空间、提高景观廊道连通性的重要工具[9]。GI网络在寻求人与自然的相互理解与平衡中指导土地利用与开发模式，其规划框架分为如下步骤：识别枢纽源地（hubs）—构建连接廊道（links）—确定战略节点（sites）[10]。在相关理论研究与实际应用中，既有研究多集中于开发建设程度较高的中东部城镇区域，例如通过土地利用类型图进行绿色基础设施景观组成与功能重要性进行区分得到GI网络分级规划[11]；
利用空间叠加计算累计阻力，融合蓝绿空间构建多目标复合网络[12]；
结合景观格局与经济要素进行绿色基础设施的构建规划等[13]。随着景观生态学科的进步，辨别生态保护价值与连接性较高的源地斑块、筛选承载物质与能量交流功能的生态廊道作为重要环节，其应用方法不断发展，主要包括生态足迹法（EFA）[14]、形态学空间格局分析（MSPA）[15]与最小路径模型法（LCP）[16]等，涵盖生态功能与景观结构角度，但也存在对生态过程考虑不足的问题。高原寒地严苛的气候条件使得其生态系统较为脆弱，也造就了经济社会相对落后的发展局面，因此在地理环境与数据获取的限制下，需要对GI网络构建方法提出更高的要求。
近年来，电路理论（Circuit Theory）得到国内外学者的广泛利用[17]，将MSPA法与基于“成对模式（Pairwise）”的电路理论相结合，可实现对研究区域生态景观格局的整体把握与生态流动过程的科学分析。MSPA通过数学形态学原理识别测量、分割计算栅格图像的空间格局[18]，以景观空间结构及连通性的科学测算替代主观臆断的传统目视提取方法，其对原始数据量的低要求与景观格局指数计算的高效率较为契合高原寒地的现实条件。电路理论在景观领域中的应用则由学者麦克雷提出，该方法以基于图论的数据结构强调了对景观组分的功能性连接，通过随机游走理论将物种迁徙模拟为电荷自由流动、城镇景观抽象为导电表面，反映出不同土地覆被类型对物种移动过程中的不同影响[19]。高寒地区需要高效配置有限的生态空间资源构建科学的GI网络，实现开发建设与生态保护的双重效益。将两者结合应用于源地识别与廊道构建可合理平衡结构性与功能性连接，突破有限基础地理数据与人力物力资源的制约，满足了高效配置资源与生态功能维护的要求，使得高原寒地GI网络的构建更为科学有效。
因此本研究在前人研究基础上综合运用MSPA方法与电路理论，以西藏地区藏北高原东部城镇索县为例，遵照“筛选源地—识别廊道—设置战略节点”的流程结合城镇现状特点进行高原寒地GI网络体系优化（图1），以期在生态空间丰富而保护资源有限的前提下，解决如何筛选出生态价值最高的源地与如何布置战略节点优化GI网络的问题，从而在索县国土空间总体规划中绿色基础设施网络布局提供理论与实证依据，同时为“一带一路”沿线其余高原寒地区域进行生态建设与治理提供可参考的方法实践。
图1 绿色基础设施网络构建与优化方法框架图Fig.1 framework diagram of green infrastructure network construction and optimization method
2.1 研究区概况与数据来源
索县（93°30′—95°00′E，31°06′—31°54′N）地处西藏自治区藏北高原与藏东高山峡谷交接处（图2），全县河流密布，沟壑阻隔；
其所在的怒江上游索曲流域按地理特性为南羌塘大湖盆区，其东西宽约142.1 km，南北长约102.4 km，面积达5 861.25 km2。索县为高原亚寒带季风气候，是典型的高原寒地城市，日照辐射强烈，雨雪丰富却年内分配不均，受降水因素影响，资源环境特征与青藏高原生态屏障划定区域较为普遍，具有一定代表性。由于高原地势落差与降水不均导致的供水不足与季节性缺水问题严重制约索县发展，同时分散的城镇建设用地与农牧用地快速扩张加剧了资源的低效消耗以及水土流失、冻融侵蚀等问题。此外县域境内林地水系等GI要素间缺乏有机联系，区域内生态要素占比较大但斑块破碎现象较为明显，生态风险抵御能力较弱，导致难以发挥整体性的生态系统服务功能优势。
图2 索县地理区位图Fig.2 geographical location map of Suo County
本研究主要采用的索县土地利用现状数据来源于第三次全国国土调查，由索县政府部门所提供30 m×30 m的土地利用矢量数据，结合实地调研将其分为用地用海一级类16类34小类，其中以林地、牧草地、耕地、河流湿地、建设用地与未利用裸地为主要的用地分类（图3）；
索县2020年国土空间总体规划与绿地系统规划资料及基础数据（行政区划、经济发展、山水格局等）来自于索县自然资源与规划局。综合考虑本研究区域的现实环境与研究目的，由于特殊的气候条件使得牧草地成为研究区最主要的生态要素，占据索县国土空间面积的62%，同时牧草地作为牧业发展的承载地，需要考虑后续开发建设的要求，所能发挥的生态功能相对受限，在有限的环境、资金、人力资源条件下难以做到全面兼顾，因此对区域内保护要求更为紧迫、生态价值更高的土地利用类型作为GI前景景观，借助GIS、Guidos Toolbox、Conefor等软件进行分析与网络构建。
图3 索县土地利用现状图Fig.3 status map of land use in Suo County
2.2 基于MSPA方法的源地识别
MSPA基于土地利用二元图划分景观类型，首先提取索县三调数据中的内陆滩涂、湖泊河流、冰川及常年积雪、乔木林地、灌木林地及其他林地6类土地利用类型作为前景像元导入Guidos Toolbox进行分析。基于研究区面积及生态要素清晰度及像元尺度敏感性的现实考量，进行了不同尺度（30、60与120 m）下的对比实验，综合前人研究成果与索县实验图像分析，确定30 m核心区边缘宽度可兼顾研究数据精度与信息传播、物种保护等生态学要求[20]，最终选用8邻域下的30 m×30 m栅格作为MSPA分析中的基本单位，最终计算分出7类相互独立的景观类型（表1、图4）。
图4 索县MSPA景观类型图Fig.4 MSPA landscape type map of Suo County
表1 MSPA法景观类型分类统计表Tab.1 MSPA landscape classification statistics
分析索县空间格局，发现核心区面积为1 571.11 km2，占GI总面积的76.51%与县域总面积的28.81%，总量共计为5 450个斑块（表2），根据斑块面积大小将研究区内核心区划分为四个等级：不足1 km2的是小型斑块，1—5 km2的是中型斑块，5—10 km2的是大型斑块，超过10 km2的是巨型斑块[21]。县域空间核心区呈现出靠近南北两侧行政边界分布的状况，分布较为不均，整体格局破碎程度明显。其中面积最大且贯穿东西的带状核心区斑块为索曲、怒江与纬曲及河岸防护林共同组成，是研究区内水资源最为集中、生态价值最高的核心区域，而研究区的中部与西部由于草场分布较为密集，因此核心区分布较少且多为破碎度高的小型斑块。而桥接区与分支以线性结构充当了进行能量物质流动的廊道，分布占GI总面积的1.40%与2.91%，难以承担研究区如此庞大面积内各核心斑块间的沟通连接作用，由于索县境内地势落差较大，大部分水系为峡谷河流，依托水源进行农田道路建设使得县域景观较为孤立，缺乏相互联系使得桥接区与分支的较小占比已然成为研究区的现状特点与规划难题。边缘作为核心区与外部的过渡带在一定程度上充当屏障抵御外部环境影响，在GI总面积中占比为14.52%。孤岛与环在研究区内占比相对较小，各自达到GI总面积的0.72%与1.16%。
其次，新闻媒体和其他网民是旅游危机事件网络舆情传播的重要参与者，是网络舆情传播主体的重要组成部分，决定着旅游危机事件网络舆情的扩散范围和速度。相关管理部门要合理引导新闻媒体和其他网民以理性、客观的态度对待旅游危机事件，并通过科学解决旅游危机事件来平息负面舆论，必要时通过合法手段抵制恶性舆论，从而引导新闻媒体和其他网民有序参与旅游危机事件网络舆情传播。
表2 索县核心区景观斑块类型表Tab.2 landscape patch type of the core areas in Suo County
岛屿生物学理论指出生态源地的质量由斑块面积、连通性与物种多样性等共同决定[22]。其中景观连通性可通过量化评价表现区域内某一景观组分进行物质能量流动的便捷性，在大多数研究中作为影响生境保护与系统健康的重要因素。由于研究区核心区斑块较多且破碎程度较高，所以将连通性纳入筛选生态源地的指标因子，在Conefor插件支持下采用可能连通性指数（PC）、整体连通性指数（IIC）与景观巧合指数(LCP)三类指标量化描述斑块重要性（dI），斑块重要性越高则表示生境质量越好，而后通过公式（1）—（4）计算核心斑块在整体景观中的连通性，各表示为dPC、dIIC和dLCP：
通过对现有斑块不同距离阈值下的不同dPC值模拟拟合曲线，确定最佳距离阈值为2 500 m，并根据实际情况与前人研究成果筛选出dPC值、dIIC值与dLCP值均大于1.0以及面积大于10 km2的17处斑块及生态保护价值较高的穹雄沟旅游景区及嘎美乡生态林区确定为生态源地（表3）。
表3 核心区斑块连通指数筛选序列表Tab.3 patch connectivity index screening sequence in the core areas
从图5、表3得出，贯穿研究区西北至东南方向的索曲、怒江与纬曲及河岸防护林共同组成的核心区（Node16）与东南方向的嘎木乡原始森林核心区（Node18）是重要性最为突出的两个斑块，其所处的研究区东部区域也集中分布有多处面积较大、连通性较高的源地可作为GI网络中的极具生态价值的物种栖息地与迁徙目的地，但降水不均、冻融侵蚀所导致的植被退化问题威胁着核心斑块的保护利用。从表3可分析得出研究区核心区整体呈现分布破碎的状况，作为源地的巨型斑块以0.33%的数量比占据核心区74.10%的面积比，呈现出东南多、西北少的不均分布，其中县域西北部的亚拉镇作为县政府驻地以及优先开发建设区没有核心区的存在，而县域北部的嘎美乡与加勤乡是沟通亚拉、荣布两个重点镇区的必经要道，境内源地斑块分布少、连通性弱，在城镇体系联动的规划要求下，后续建设急需兼顾对现有源地的重点保护与对索县北部、西部地区生态景观的开发维护。
图5 索县源地空间分布图Fig.5 spatial distribution map of source land in Suo County
2.3 基于电路理论分析的生态廊道构建
生态廊道是构建GI网络最为重要的连通纽带，可将索县境内各生态源地相连从而使得物质流通与能量流动更为高效。本研究基于电路理论模拟物种在景观面上进行随机流动的过程，物种或基因流充当电子，而景观阻力面则类似于电阻面，阻力越小则传递效率越高，因此通过计算最小成本路径的方法，借助Linkage Mapper工具箱调用成对模式构建索县生态廊道。参考以往研究并结合索县实际环境特征，对MSPA分析所得到的景观类型进行阻力值赋值，具体为核心区阻力为1、桥接区阻力为10、孤岛阻力为15、孔隙阻力为80、边缘阻力为30、环道阻力为30、支线阻力为60、背景阻力为100，结合土地利用类型进行修正构建出景观电阻面[22]。对筛选出的19个生态源地进行成对计算，结合研究区面积设置廊道最大长度为20 000 m，得出研究区45条生态廊道（图6）。
图6 索县潜在廊道分布图Fig.6 distribution map of potential corridors in Suo County
综合比对廊道分布状况与索县土地利用类型图、遥感卫星影像图及相关文旅资料，从中可以发现索曲—怒江—纬曲及河岸防护林斑块（Node16）作为研究区起自西北止自东南的重要源地，是沟通其余源地的空间中心。在怒江段的南北两侧方向的源地呈现集中分布，并与中心斑块通过廊道形成闭合环状。在源地分布较多的研究区东部，廊道自行政边界凸起处布加岗日雪山（Node2）向西南方向跨过巴青县经由穹雄沟旅游景区（Node4）进行延伸，穿过热曲流域及其防护林抵达嘎木乡林区（Node3、5、6），分别向南经过玛曲流域、向西经过天然牧草地与亚拉镇边缘核心林区（Node1）同索曲—怒江—纬曲及河岸防护林斑块（Node16）进行汇合形成廊道闭环；
东南方向的廊道多由色昌乡的纬曲流域南段（Node13）沿南北走向出发，连通东向的聂拉山北部孤岛景观类型至嘎木乡原始森林（Node18、19），并顺着怒江嘎木乡段支流走向向南延伸至嘎木乡怒江大峡谷与西部林区相连。分析影像及资料数据，可得潜在廊道经过区域总体表现出沿河流水系及其主要支流分布的特征，并以小型破碎化的灌木林地与天然牧草地作为生态踏脚石形成连贯线性空间，从而使得在研究区较长的东西方向上完整连接多处生态源地，构建出流通高效的生态网络格局。
2.4 基于空间与景观类型的战略节点识别
廊道作为沟通生态源地、形成生态网络的重要连接空间，其稳定性关乎着生态网络的整体运转情况，因此过长距离的廊道无法得到足够源地斑块生态服务功能的支持，在源地辐射范围之外的区段面临着结构稳定性较为脆弱的问题，GI网络间的物质能量有效流动难以为继[23]。在构建得到的45条廊道中，最长廊道长度为125 908 m，且研究区中部区域存在较大面积的廊道真空区，需要增补战略节点维持生态稳定。与此同时索县由于国道317的贯穿而过发展成为区域重要交通节点，国道这一高等级道路的存在可能会与廊道网络交叉产生空间上的冲突形成断点，进而阻碍网络连通性[24]。综上，对战略节点进行识别并进行重点保护是维持GI网络稳定、提高生态物质能量流通效率的关键步骤。
本研究基于空间现实环境与景观类型的双重考虑，采用如下方法进行战略节点的识别：
潜在廊道与道路网络交叉形成的断点。将研究区内317国道、县道及多条乡道与潜在廊道叠加后的生态断点识别为战略节点，此类空间内的人工构造表面会极大阻碍生物交流扩散，应结合实地情况酌情进行涵洞、地下隧道等工程设施[25]作为安全通道供物种迁徙使用。
潜在廊道与小型核心区、桥接区及孤岛的交点。MSPA识别出7类景观类型后基于面积与连通性指数对核心区进行了筛选，而小型核心区作为对生态源地的补充本就具有较高的生态价值；
桥接区是基于前景要素的连通空间，难以辐射研究区整体生态网络；
孤岛是单独的破碎斑块，可作为踏脚石承担暂栖地的功能。其与潜在廊道的交点是生态功能较为重要的区域，也是需要进行重点保护的战略节点。
通过上述方法对研究区内战略节点进行了空间识别。在交点分布密集处进行了冗余剔除，在分布稀疏处进行了合理增补，最终得到37处战略节点（图7），可作为对生态源地的补充在后续生态规划建设中成为重点发展区域。
图7 索县战略节点分布图Fig.7 distribution map of strategic nodes in Suo County
2.5 基于现有规划的GI网络优化
在研究区域初步建立起涵盖点-线-面的GI网络生态格局后，本研究以正在编制过程中的《索县国土空间总体规划（2020—2035）》阶段性成果为基础，综合考虑青藏高原地理环境特征、研究区经济社会发展与山水林田湖草生态全要素现状，结合总体规划中三类城镇组团体系的功能定位与廊道实际建设的可操作性对GI网络进一步优化，构建出“一带、八核、四轴、多点”的索县GI网络格局（图8）。其中，“一带”指研究区内起自西北终至东南的索曲-怒江-纬曲及河岸防护林地区，是研究区内生态服务功能辐射服务最广及连通功能最高的关键源地；
“八核”指筛选出重要性较高的核心区为生态源地，可作为生态安全屏障的构建基础；
“四轴”通过依托三大城镇发展组团区域内的潜在廊道及玛曲、纬曲及热曲等现状廊道，连通组建为承载连接功能的廊道网络；
“多点”为各方法所得的战略节点充当生态规划中的重点建设区域，从而形成主次分明、结构明晰的GI网络体系。
图8 索县GI网络体系图Fig.8 Suo County GI Network System diagram
3.1 结论
第一，高原寒地城镇特殊的地理环境与生产方式，使其在应对景观破碎度较高时面临着如何高效配置有限保护资源的现实困境，可将MSPA分类结果综合多种斑块重要性指标对斑块的形态学及生态学价值进行量化，通过比较dPC、dIIC与dLCP值筛选高生态价值斑块[19]。这一方法在斑块结构功能的基础上兼顾景观生态学意义，科学优化了以往经验法选取空间战略点的主观性，得以构建出合理有效的GI网络。
第二，基于电路理论“成对模式”下的最小成本路径提取潜在连接廊道，用电荷自由行走模拟生态流扩散过程，共识别出包括最小成本路径与潜在的生态廊道共45条，避免了阻力系数设置主观形成下的单一最优廊道与现实情况所冲突的问题，丰富了网络结构选择。
第三，战略节点的选择是明确保护区域与保护等级的关键步骤，本研究基于地广人稀的高原寒地环境下选择廊道交汇点、廊道与道路网络的交叉断点、廊道与核心区等景观类型交点作为生态建设优先保护的战略节点。
3.2 讨论
本研究基于国土空间规划全域全要素视角下，在方法层面上串联了MSPA及电路理论，综合考虑了覆被类型的结构与功能，对现有GI网络格局构建的方法在前景要素选择中进行了一定改进。该方法在数据量较少的情况下仍具有较高的可操作性，但也存在些许不足，即在综合阻力面构建过程中结合以往研究经验仅对土地利用类型上做出形态学修正，缺乏包含研究区其余地理环境因子的全面评价体系，构建结果难以全面描述研究区的自然环境，这是未来需要解决的问题。
利用MSPA技术进行城镇GI网络规划可高效快速识别各景观网络要素，为后续生态保护规划分级分类做出指导参考。本研究创新性体现在：其一，由于其对空间格局的尺度效应与粒度效应反应明显使得不同参数下的斑块面积与结构形态也不尽相同，本研究以此为基础选取30、60与120 m进行对照实验并结合生态要素取舍现实，将栅格大小设置为30 m×30 m、边缘宽度30 m、扩散距离2 500 m，减弱了研究精度对结果的影响。其二，基于国土空间全域全要素视角构建GI网络，并将其流程与规划编制体系中各专项规划进行传导衔接，与资源环境承载力评价中的生态保护重要性综合评价修正互为补充。在未来优化功能性指标评估方法的深化研究中，借助生态保护红线划定及土地用途空间界定的相关成果对源地及廊道的构建进行更科学、更符合现实条件的修正探索[26]。其三，基于对个别廊道与土地利用现状存在空间矛盾以及跨度过长造成建设工程困难的考虑，此研究借用俞孔坚著作中“景观战略点”的概念[27]，通过“以点代线”的策略并结合高原寒地道路交通特点使GI网络更符合现实特征。后续可进一步深化电路理论中电流“夹点”法或多目标遗传算法[28]等优化战略节点的选取步骤，不断推进生态文明理念支持下人居环境的可持续发展建设。
图表来源：
图1、3-8：作者绘制
图2：根据西藏自治区自然资源厅官网的底图改绘
表1-3：作者绘制
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