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2025 , Vol. 45 >Issue 10: 1892 - 1903

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.20250320

土地利用与城市生态

“三生”协同视角下生态空间识别与优化研究进展与展望

  • 高新蕊 , 1, 3 ,
  • 李平星 , 2 ,
  • 梁鑫 4 ,
  • 王履华 1
展开
  • 1. 南京信息工程大学 地理科学学院，南京 210044
  • 2. 河海大学 地理与遥感学院，南京 211000
  • 3. 中国科学院流域地理学重点研究室，中国科学院南京地理与湖泊研究所，南京 211135
  • 4. 南京农业大学 公共管理学院，南京 210095
李平星（1982—），男，山东泰安人，研究员，博士，主要从事生态评价与区域可持续发展研究，（E-mail）。

高新蕊：可视化分析及分析结果总结、研究结论、论文修改；

李平星：论文选题、理论基础、修改指导、基金支持；

梁 鑫：论文修改、研究展望、文本校对；

王履华：论文修改。

高新蕊（2002—），女，河北唐山人，硕士研究生，主要研究方向为土地利用的生态环境效应，（E-mail）；

收稿日期: 2025-05-16

  修回日期: 2025-06-25

  网络出版日期: 2025-11-04

基金资助

国家自然科学基金项目(42377488)

收起

Research Progress and Prospects for Ecological Space Identification and Optimization from the Perspective of "Sansheng" Synergy

  • Xinrui Gao , 1, 3 ,
  • Pingxing Li , 2 ,
  • Xin Liang 4 ,
  • Lvhua Wang 1
Expand
  • 1. School of Geographical Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
  • 2. College of Geography and Remote Sensing, Hohai University, Nanjing 211000, China
  • 3. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, Nanjing Institute of Geography & Limnology, Chinese academy of sciences, Nanjing 211135, China
  • 4. College of Public Administration, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China

Received date: 2025-05-16

  Revised date: 2025-06-25

  Online published: 2025-11-04

Fold

摘要

梳理生态空间识别与优化的研究进展，可深化生态空间研究的系统性认知，揭示生态空间研究如何从孤立保护走向系统治理，进而为国土空间综合治理和可持续发展提供参考。文章基于“三生”协同视角，运用文献计量方法，借助CiteSpace分析2000—2024年国内外相关研究热点，结合传统综述方法，梳理其研究进展，总结现有研究的不足，并展望未来发展方向。结果发现：1）研究期内，国内外发文量增幅相异但趋势相似，研究重心从单一的生态空间识别逐渐转向多功能生态空间的集成管理；2）生态空间内涵呈现从格局认知到功能统筹、人地协同的演变趋势，但关于协同机制缺少系统研究，未能有效缓解空间功能冲突；3）生态空间的研究方法持续优化，从要素、功能、过程和人地关系维度推动了生态空间研究体系的不断完善，然而多源数据异质性导致动态监测和多尺度分析存在一定均值误差；4）生态空间优化研究强调“三生”空间统筹，通过刚弹结合调控逻辑，守住生态安全底线的同时，推动生态功能向生产、生活价值转化，但在复杂人地系统的应用中，统筹生态过程与人类活动的动态建模仍需优化。未来应聚焦多源数据融合处理、人地系统互馈模拟及智能决策平台构建，强化生态空间保护修复与国土空间规划的深度衔接，为协同区域生态安全与高质量发展提供科学支撑。

关键词： 生态空间识别; “三生”协同; 生态空间格局优化; 生态空间管控; 政策治理

本文引用格式

高新蕊 , 李平星 , 梁鑫 , 王履华 . “三生”协同视角下生态空间识别与优化研究进展与展望[J]. 热带地理, 2025 , 45(10) : 1892 -1903 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.20250320

Abstract

Ecological space is a key component of national spatial planning initiatives, the scientific identification and optimization of which serve as a foundation for achieving sustainable spatial governance. In this study, we adopted a "production-living-ecological" collaborative perspective based on an integration of bibliometric analysis with traditional review methods. Utilizing CiteSpace, we examined relevant research hotspots, both domestically and internationally, from 2000 to 2024, and, herein, we outlined the progress in research, identified existing gaps in the literature, and anticipated the future directions of development. Our findings indicate that throughout the study period, although rates of increase in the numbers of papers published have differed between domestic and international contexts, they have shown broadly similar trends. The increase in published works was closely linked to the formulation of pertinent policies and driven by crisis agendas. Moreover, the focus of research has gradually transitioned from identifying individual ecological spaces to managing multifunctional ecological spaces in an integrated manner. In addition, we identified a trend in which the conceptualization of ecological space is evolving from mere pattern recognition toward functional coordination and human-land collaboration. A key factor associated with this evolution is the transcendence of the optimization of ecological space over traditional zonal thinking, emphasizing that it should instead be incorporated into a production-living-ecological collaborative framework to facilitate comprehensive territorial governance. Furthermore, we found that the index system for identifying ecological spaces has been continuously refined and that research methodologies have undergone constant optimization. This system primarily encompasses the following four categories: identification based on ecological elements and ecosystem composition; identification grounded in ecological functions and services; identification focused on ecological processes and spatial connectivity; and identification related to human-land relationships. These advances have contributed to a substatial enhancement of the research framework surrounding ecological space across the four dimensions elements, functions, processes, and relationships. Research on ecological space optimization highlights the importance of coordinated development among the production-living-ecological spaces. By integrating both rigid and flexible regulatory frameworks, this approach not only safeguards ecological security but also facilitates the transformation of ecological functions to productive and living values. This encompasses independent layout optimization studies, comprehensive enhancement of production-living-ecological spaces, and regional territorial space structure optimization. However, despite these advances, considerable deficiencies remain in the realm of ecological space identification and optimization research. These include a lack of systematic investigations into collaborative mechanisms, heterogeneity in multi-source data that results in certain mean errors during dynamic monitoring and multi-scale analysis, and a pressing need to optimize dynamic modeling that effectively integrates ecological processes with human activities within complex human-land systems. Looking ahead, it will be essential to strengthen the connection between ecological space protection and restoration efforts and territorial spatial planning. Such integration will provide scientific support for achieving a coordinated type of development that is conducive to facilitating both regional ecological security and high-quality growth.

Key words： ecological space identification; "Sansheng" Synergy; optimization of ecological spatial pattern; ecological space management and control; policy governance

伴随城镇化与工业化加速推进，农业空间和生态空间被持续挤占，国土空间的可持续性面临严峻挑战（陆大道，2002）。对此，《中共中央办公厅 国务院办公厅关于加强生态环境分区管控的意见》指出，要全面推进生态环境分区管控、实施生态环境高水平保护（中共中央办公厅 国务院办公厅，2024），“联合国生态系统恢复十年”行动计划（2021—2030）亦呼吁国际社会应对气候变化、土地退化和生物多样性丧失等挑战，以及推动可持续发展目标实现（UNEA, 2019）。在此背景下，生态空间保护与修复受到持续关注，对识别与优化生态空间提出更高要求，强调通过更有效的生态空间管治，应对当前生态系统退化、生物多样性锐减以及气候变化造成的显著影响，推进经济高质量发展和生态环境高水平保护的良性互动。作为生态文明建设的重要内容，国土空间优化推动了“三生”空间概念的发展，探究其协同关系已成为学术研究与规划实践关注的重点（Gong et al., 2023；程佳琦 等，2024）。在早期规划中，往往对生产、生活和生态空间进行孤立分析，易忽视三者之间的相互关系，导致各类空间边界模糊以及相邻空间用地冲突，甚至影响整体空间布局的合理性与优化效果。
生态空间通过其提供的生态系统服务功能缓解经济增长带来的环境压力（Li et al., 2025）。开展生态空间研究不仅有助于系统厘清其空间分布格局，而且能优化生态系统的空间连通性与结构整体性，以及保障物种栖息地完整性与维持生物多样性，提升区域应对气候变化与自然灾害的韧性，为实现国土空间优化与区域可持续发展目标提供科学支撑（马远 等，2021）。基于“三生”协同视角识别与优化生态空间，有助于明确复合空间结构中的空间边界以及生态空间与生产、生活空间的交织关系，以实现各类空间的合理布局与协调发展（Zhang et al., 2024）。此外，“三生”协同是一个非排他性的分析框架，其核心要义在于，在生态空间识别过程中统筹考虑生产、生活与生态的关联性，从而更科学合理地划定生态空间的范围和类型（黄金川 等，2017）。然而，尽管相关研究已取得一定进展，但其知识体系仍呈现一定的碎片化特征。现有成果分散于不同文献或具体实践案例中，对生态空间的识别与优化研究缺少系统梳理与整合。系统梳理现有研究成果、厘清理论演进脉络并展望未来研究路径，是构建系统化知识体系、深化生态空间治理研究的基础性工作，也是应对日益复杂的人地关系和适应空间协同需求的内在要求。因此，本文综合运用文献计量与传统综述方法，借助CiteSpace对国内外相关文献的计量特征进行可视化分析，旨在明确相关研究的进展与前沿。围绕研究期内发文数量、国内外文献关键词聚类和突现分析结果揭示的主要研究热点展开综述，系统总结进展与不足，并展望未来发展方向，以期为推动区域可持续发展提供参考。

1 数据与方法

基于CNKI和Web of Science（WOS）核心数据库（检索时间为2025-05-03），运用CiteSpace构建关键词聚类和突现图谱，以刻画国内外生态空间识别与优化的研究概况、演进历程及前沿，展望未来发展趋势和方向。
对于国内研究，以中国知网（CNKI）数据库为数据源，通过高级检索功能，在主题词字段输入检索式（“三生协同”OR“生态空间识别”OR“生态空间格局优化”OR“生态空间规划”OR“生态廊道识别”）并勾选同义词进行检索，获取2000—2024年相关文献（鉴于生态空间研究在2000年前相关文献较少，且1999年董雅文（1999）较为明确地提出了“生态空间”的概念，故将2000-01-01设定为检索时间起点）。为保证结果的严谨性和科学性，选取《中文核心期刊要目总览》、中文社会科学引文索引数据库（CSSCI）、中国科学引文数据库（CSCD）所载文献。各主题文献数量分别为14、55、16、205、451篇，经过筛选整理，去重分析后共计713篇文献记录。
对于国外研究，以Web of Science核心合集为数据源，以“TS=Production-Living-Ecological spaces coordination OR TS=Ecological space identification OR TS=Ecological space optimization”检索式进行检索，数据库选择“SCI”和“SSCI”，时间设置2000-01-01—2024-12-31（2000年前相关文献较为零散，且为确保与国内检索时间相一致，故选取2000-01-01为检索时间起点），并剔除不契合研究主题的文献条目。各主题文献数量分别为47、861、785篇，去重分析后共计1 581篇文献记录。

2 文献计量特征分析

2.1　发文数量分析

近20年来，随着国内外对生态空间的关注程度逐渐上升，发文量持续提升（图1）。其中，2010年前国内相关研究数量较少，此后年发文量呈持续上升趋势，尤其是2015年以来年发文量高速增长。相比之下，国外相关研究开始较早，关于生态空间识别与优化的研究更多，增长更为明显。综合对比发现，国内以《全国主体功能区规划》《全国国土空间规划纲要（2021—2035年）》等文件出台和相关政策制定为节点，触发相关研究阶梯式增长，国外研究则在气候变化、联合国生态系统恢复10年行动计划等危机议程牵引下快速增长，两者增幅相异但趋势相似，共同映射出生态空间研究从边缘领域转变为全球性核心议题。
图1 国内外文献数量趋势

Fig.1 The trend of the number of domestic and foreign literatures

2.2　关键词聚类分析

基于CiteSpace分析关键词聚类的结构特征（图2），借助关键词聚类图谱可视化分析生态空间识别与优化研究的热点与前沿。研究期内，国内研究主要聚焦空间格局构建与生态网络优化、国土空间管控与协同治理、生态功能分区与多尺度调控、城市绿色空间与景观营造等主题，构建了较为系统的知识体系，展现了从生态格局建构→空间治理→人居环境提升的理论演化脉络。国外研究关注生态功能识别与过程模拟、空间结构优化导向、空间配置与调控策略、空间规划与政策响应统筹等主题。聚类图谱体现研究重心正由单一的生态空间识别向多功能生态空间的集成管理方向演变，并进一步拓展到系统模拟与协同治理的领域。
图2 国内外生态空间识别与优化关键词聚类图谱

Fig.2 Keyword clustering maps for ecological space identification and optimization at home and abroad

2.3　关键词突现分析

利用CiteSpace进行国外和国内文献关键词的突现分析，删除含义过于宽泛的关键词，以及合并含义相近或具有相同含义的关键词，整理出2000—2024年国内外文献中词频排名前10的关键词，其中包括各关键词的突现期（图3）。结果表明，国内早期对于生态空间识别与优化的研究主要集中在景观生态学领域；随着研究深入与社会实践发展，自2014年起多规合一、“三生”空间、空间治理等议题的关注度显著提升，表明国内研究侧重于空间规划，对生态空间在国土空间规划中的统筹协调关注度较高。与之相对，国外研究进展呈现技术驱动特征，2014年后，performance（效能）、multi-objective（多目标的）等关键词突现。相较国内政策导向型进展，国际倾向采用算法驱动优化―效能量化―系统交互的技术路径应对生态空间的复杂性挑战。总体上，国内外研究在理论方法上互相借鉴，国内聚焦政策落地与国土空间治理，国外则强调技术优化与生态系统服务提升。
图3 研究期内国内外文献中词频排名前10的关键词突现图

Fig.3 A graph showing the top 10 keywords in terms of word frequency in domestic and foreign literature during the research period

3 研究进展

3.1　生态空间内涵演进

文献计量特征分析结果揭示了生态空间研究从景观格局视角向“三生”协同的演进特征。生态空间一词最初由欧洲学者于18世纪60年代提出，随着景观生态学研究的开展，生态空间概念引发国内学者广泛关注，为应对社会经济快速发展带来的资源环境问题，生态空间相关研究逐步丰富，其概念内涵不断拓展深化（费建波 等，2019）。早期研究多基于景观格局视角，强调生态空间本身的物质形态和结构特征，将其视为由斑块状和线性生态用地，通过生态过程与生物流动相互连接形成的动态网络系统（董雅文，1999）。随着研究视角转向功能属性，更多关注生态系统服务功能，以及生态过程的连续性和完整性。生态空间被定义为在国土空间中承载维护生态系统稳定、保护生物生境、提供生态服务价值等一系列生态功能的空间（韦芦桂 等，2021）。
近年来，“三生”协同理念逐渐深化，更多学者聚焦于人地关系，强调自然环境与人类福祉之间的和谐互促，关注空间功能的复合性。具体表现为部分生态功能主导的空间在提供多种生态系统服务基础上，同时额外承担生产、生活功能。生态空间被视为劳动主体维系生命活动的自然基础，具有不可替代的社会生态价值（Zhou et al., 2025）。复杂的人地关系和多功能的叠加要求生态空间优化打破分区思维，将生态空间纳入“三生”协同框架，平衡生态保护与经济社会发展，推动国土空间综合治理。

3.2　生态空间的功能识别与过程模拟

3.2.1　生态空间识别的对象

生态空间识别已成为国土空间规划以及生态文明建设的重要基础性工作。随着GIS、大数据和空间模拟等技术的应用，生态空间研究方法持续完善，研究尺度不断拓展：其视野从初期的城市内部，逐步扩展到乡镇、都市圈和城市群，并逐步转向国家层面的宏观分析（迟妍妍 等，2018；窦银娣 等，2022）。当前中国生态空间研究主要集中于城市或城市群，研究热点集中在生态空间识别和分类、生态空间承载力评价以及生态空间重构优化等领域（沈润 等，2022；魏伟 等，2024）。研究对象从最开始的生态保护红线延伸到更具复合功能特征的生态敏感区等，识别维度也从单一指标，扩展到包含生态系统服务供给、生态连通性及系统稳定性等多个维度的指标体系。

3.2.2　生态功能识别方法的演进

生态空间的识别方法已从依赖专家经验的主观定性判断，转向依托空间计量模型的客观定量分析。早期相关研究大多采用土地覆被类型来替代生态功能分布情况，近年来转向基于生态系统服务以及生态过程评估来进行空间界定，常见方法包含生态敏感性分析、最小累积阻力模型、生态系统综合评价等（谢花林 等，2018；仲俊涛 等，2020）。在技术方法上，借助多源遥感数据和地理信息系统（GIS）的综合评估技术，一定程度上提高了识别精度，进而推动研究尺度下沉。此外，人工智能和机器学习方法正探索性应用于生态空间识别任务，如应用随机森林和支持向量机分类方法进行生态空间的精细化识别，并分析其空间分布格局；运用InVEST模型量化生态系统服务状况；利用深度学习提升遥感影像解译的精度（Chen et al., 2024；孟德惠 等，2025）。这些方法在一定程度上提升生态空间边界判别的准确性和自动化水平。
当下生态空间识别研究主要分为4种类型（表1）：1）基于生态要素与生态系统构成的识别研究，依靠遥感影像、土地利用以及高程等自然要素观测数据，划定生态保护区以及核心生境，为生物多样性保护等行动及策略制定提供科学依据（Amindin et al., 2024）；2）基于生态功能与服务的识别研究，采用构建生态系统服务模型量化区域生态价值，服务于国土空间规划、生态补偿等方面的实践（Mao ＆ Niu,2024）；3）基于生态过程与空间连通性的识别研究，利用最小累积阻力（MCR）模型构建生态廊道和关键节点，以此优化生态网络结构，为维护生态安全格局和景观连通性提供支撑（Huang et al., 2025）；4）基于人地关系的识别研究，将“三生”协同理念引入生态空间治理，整合自然、社会和经济等多元数据划分空间类型，以构建人地协调的空间格局（陈振 等，2024）。上述生态空间识别类型分别从要素、功能、过程和人地关系四个维度推动了生态空间研究体系的不断完善，但在实际应用中仍存在动态适应性和跨尺度适用性等方面的限制。在研究路径与方法上也面临数据异构、模型泛化能力较弱以及智能化水平不足等问题，传统的识别方法大多基于静态土地利用数据，在反映生态过程的动态变化以及自然演替潜力等方面存在局限性。“再野化”（rewilding）理念的引入，为生态空间识别补充了关键内容，其动态视角可优化生态网络结构，使其更契合当前的保护需求，还可适应生态系统的长期变化，促进人与自然和谐共生（李平星 等，2024）。
表1 生态空间识别方法对比

Table 1 Comparison of ecological space identification methods

类型 技术方法 适用场景 优缺点

基于生态要素与

生态系统构成

遥感解析、GIS空间分析、

土地分类

划定生态保护区、

要素稳定区域

数据客观、成本低；但忽略动态过程，

无法充分反映生态服务功能

基于生态功能与服务

生态服务评价模型、

敏感性评价、指标体系

关键生态服务区识别、

服务价值评估

直观反映生态系统服务与功能，支持决策；

但数据需求高，主观性强

基于生态过程与

空间连通性

最小累积阻力模型、

生态网络分析

物种迁徙保护、

生境连通性维护

捕捉生态过程动态与空间联系；

计算复杂，阻力值主观

基于人地关系与

综合管理格局

多源数据融合、

跨尺度分析

国土空间规划、

城乡协调区域

 综合自然-社会-经济因素，但数据异构整合难

3.2.3　生态过程模拟与动态演化分析

生态空间的功能识别不仅服务于静态空间界定，还为动态模拟以及情景预测提供了基础（Bu et al., 2023）。生态过程模拟呈现生态空间在特定干扰或政策情境下的演化趋势与生态功能变化，常用的模型包括CLUE-S、PLUS等土地利用变化模型，以及InVEST、SWAT等生态过程模拟平台（Li et al., 2024）。如PLUS模型通过引入随机种子机制和多源驱动因子，实现生态空间扩张与衰退的动态建模（Wang ＆ Chen, 2025）；InVEST借助构建生态服务功能定量图层，模拟不同土地利用策略对生态功能造成的影响（Bai et al., 2025）。近年来，“识别－模拟－优化”一体化的建模思路受到较多关注，该思路以生态识别结果为基础，模拟变化趋势，为格局优化与政策调控提供支持。

3.3　生态空间格局优化与安全格局构建

现阶段中国“三生”研究主要聚焦国土空间优化开发和主体功能区规划建设等领域，其中生态空间格局优化是实现“三生”协同的关键路径。生态空间优化可追溯到20世纪中期生态学与规划学的结合，随着景观生态学的发展，空间格局对生态功能的影响成为研究重点，为生态空间优化提供了理论基础，GIS与遥感技术的普及推动了生态空间优化研究体系的完善（周思杨 等，2022）。近年来，国外研究逐步从传统的生态保护规划向综合动态的生态网络构建转变，强调通过多学科交叉方法与精细化空间优化，实现生产、生活和生态空间的合理布局。而国内生态空间优化研究随着“多规合一”和国土空间规划的推进不断深化，涵盖了“三生”空间协同布局、生态修复策略及城市尺度下的时空演变（王倩娜 等，2023；黄安 等，2024）。生态空间优化以生态本底评估为基础，选取生物多样性、水源涵养等关键指标，运用模型评估生态系统服务功能，结合人类活动对各项生态服务的需求，明确问题区域。通过识别关键源地，划定核心斑块，基于阻力面确定关键生态节点与廊道，构建基础生态网络。整合源地、廊道、节点和供需分析结果，充分考虑人类活动对自然过程的干扰强度，划定不同功能生态空间，构建完整、连续的生态安全格局。基于生态系统服务评估和空间格局优化结果，借助多目标决策平衡生态保护、经济发展等多目标需求。在治理政策落地实施环节，动态优化生态空间格局，长期监测并评估治理效能。根据实际治理情况反馈问题，调整识别标准或阻力面，重构生态安全格局，推动构建更具韧性的生态网络，促进区域生态的可持续发展（图4）。
图4 生态空间优化技术路线

Fig.4 Technical route for optimizing ecological space

生态空间优化研究主要分为3类：1）独立布局优化研究；2）基于适宜性评价与“三生”融合理念，开展生产、生活与生态空间的综合优化；3）依据主体功能定位，开展区域性国土空间结构优化（樊杰，2024）。上述3类路径分别从布局模式、“三生”协同与区域管控方面推动了生态空间优化研究的深化，但在多尺度耦合与缓解城镇化压力方面仍存在短板。当前，城市区域是国内生态空间优化模拟研究的热点，在再生视野和生态安全格局等视角下，城市及城市群生态空间重构成为研究焦点，形成包含生态安全格局构建、“三生”空间协同以及国土空间结构优化的多维度研究框架，其核心在于通过空间重构平衡生态保护与城市发展（杨锐 等，2019；孙梓渊 等，2024）。城市生态空间面临城镇化和农业扩张的双重影响，高生态价值、低经济价值的用地被过度开发，导致生境质量下降，对此应基于城市区域的独特生态禀赋，制定具有针对性和在地性的生态空间优化策略。

3.4　生态空间调控与政策治理响应

“三生”协同下的生态空间通过刚性管控机制保障生态安全底线的不可逾越性，同时借助弹性协调机制实现生态功能向生产与生活价值的有效转化，进而构建“生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀”的国土空间格局（孔冬艳 等，2021）。刚性管控机制的“刚性”特征体现在3方面：1）制度刚性，通过法律法规、管理制度和问责机制，确保生态保护具有强制约束力；2）规模刚性，通过严守生态空间保护规模，倒逼和促进生产空间集约节约利用发展；3）空间刚性，通过科学划定“三区三线”，落实严格的生态空间与环境保护制度。生态空间内部可根据实际需求进行空间优化调整，从而形成空间结构的弹性，不同地类的转换会导致不同空间单元服务功能的变化，各地需根据空间冲突的形式、程度和原因，采用相应的弹性治理标准和模式（孔雪松 等，2020）（图5）。在该逻辑框架下，“三生”空间之间呈现高度耦合的关系，其功能定位与空间结构相互影响、相互制约。生态空间作为系统调控的核心，既规制生产空间的开发程度，又保障生活空间品质的提升（图6）。
图5 “三生”协同下的生态空间调控机制

Fig.5 The ecological space regulation mechanism under the "production-living-ecological" Synergy

图6 “三生”空间关系

Fig.6 The relationship of "production-living-ecological" spaces

当前，生态空间政策工具主要可分为空间协同、刚性管控和经济激励3种类型。在空间协同方面，中国实施的“三区三线”强调政策主导的刚性管控，明确划定生态保护红线、永久基本农田保护红线、城镇开发边界3条控制线，推动“多规合一”的协同治理机制（中共中央办公厅 国务院办公厅，2019）。在刚性管控方面，欧盟针对生态网络走廊采取跨行政区生态补偿机制，平衡保护与发展之间的关系，依托标准化生物多样性评估体系对栖息地实施强制性保护，并通过核心区、缓冲区和过渡区三级分区体系，分别实施严格保护、限制性保护和可持续开发管理，形成具有弹性的分级管控结构（Council of the European Communities, 1992）。在经济激励方面，中国在部分地区推行草原补奖政策，对生态脆弱区实施禁牧，对非禁牧区实施草畜平衡管理，并分别设置奖励标准，同时设立牧草良种及牧民生产资料补贴，旨在通过经济补偿机制恢复草原生态平衡（中华人民共和国农业农村部，2013）。国内外生态空间政策工具的实践效能表明，不同治理模式在协调与发展关系上发挥的作用各有侧重，且都存在一定的局限性（表2）。其中，空间协同模式既强调多功能统筹，也具有高度的刚性管控，但仍需借鉴典型案例的弹性协调措施以提升治理的灵活性，以及降低跨部门协调成本；刚性管控模式的保护效果可量化，但经济激励不足较难发挥良好作用；而经济激励模式则可提升参与的积极性，但市场流动性低制约了规模效应（黄燕芬 等，2020）。在治理层面，国家与地方政府通过多层级、多主体的协同机制，推动生态空间治理向法治化、制度化和智能化方向发展。尽管相关理论和实践日益丰富，但当前的生态空间调控在衔接机制、跨区域协调以及动态监管等方面仍需进一步加强。
表2 生态空间政策工具效能对比

Table 2 Comparison of the effectiveness of ecological space policy tools

类型 中国案例 国际案例 优缺点
空间协同 “三区三线”；京津冀生态协同；长江经济带“多规合一”生态管控；粤港澳大湾区生态廊道与生态屏障建设等

日本数字田园都市国家构想；英国生态基础

设施规划治理等

多功能统筹；

但跨部门协调成本高

刚性管控 生态保护红线；自然保护地；长江十年禁渔计划；国家公园体制试点等 欧盟Natura 2000自然保护地网络；美国《濒危物种法》下的栖息地保护等

保护效果可量化；

但经济激励不足

经济激励 流域生态保护补偿；草原补奖政策；碳交易试点；退耕还林还草等 美国土地信托；哥斯达黎加生态系统服务付费计划；加拿大湿地生态补偿与交易机制等

提升主体积极性；

但市场流动性低

4 结论与展望

生态空间在“三生”空间格局中承担着支撑生产与生活空间有序发展的关键作用。根据发文量趋势分析，国内研究以文件出台和相关政策制定为节点触发相关研究阶梯式增长，国外研究则在危机议程牵引下快速增长，虽增幅相异，但两者关于生态空间的研究均不断丰富。在研究期内，国内研究脉络展现了从生态格局建构→空间治理→人居环境提升的理论演化过程，国外研究则呈现技术驱动特征。相关研究早期主要集中在景观生态学领域，随着理论和实践的拓展，人地关系与协同理念持续深化，推动了“三生”协同框架的构建与完善。解析国内外研究进展及前沿状况，总结其研究进展发现：生态空间内涵趋于多功能统筹与协调人地关系；生态空间识别从单一维度向多元指标体系拓展，技术演变与融合推动研究尺度的下沉；生态空间格局优化强调基于区域的独特生态禀赋，制定具有针对性和在地性的优化策略，统筹生态过程与人类活动的相互作用以构建韧性生态网络；治理实践表明，不同治理模式在协调与发展关系上发挥的作用各有侧重，生态空间以刚性管控和弹性协调结合机制，在“三生”协同框架中发挥重要作用，既规制生产空间的开发程度，又保障生活空间品质的提升。
生态空间识别与优化是实现生态文明建设和可持续发展的重要内容，尽管现有研究取得一定进展，但仍有许多问题有待进一步研究：
1）现有研究大多以生产、生活和生态中的单个层面为研究对象，对“三生”空间的协同机制缺少系统研究，未能有效缓解异质空间的功能冲突。在设定生态空间对生产生活的资源约束阈值时，往往独立设定，未能综合考虑彼此的相互作用关系（李效顺 等，2023）。此外，生态空间保护修复融入国土空间规划的深度衔接机制尚未明确，难以支撑多目标协同优化。未来应关注“三生”空间的协同关系，推动自然环境与人类福祉之间的和谐互促。因此，要打破单要素的孤立视角，聚焦城乡交错带等典型区域，借助模型模拟等技术手段，量化“三生”空间在物质循环和服务供给中的反馈路径与交互机制，探究生产活动对生态空间的干扰阈值与生态空间对生产活动的承担阈值，厘清阈值之间的动态关联。同时，构建“生态环境+社会经济”的综合分析框架，把握“三生”空间的耦合机制，验证“三生”空间协同模式在不同发展阶段、不同地域类型下的差异性，构建多维度关联机制的理论体系。针对经济发展、环境保护等多目标冲突，整合GIS、人工智能、生态系统服务功能评估模型和社会经济数据，引入多目标优化算法，模拟不同情景下“三生”空间的布局演化规律，制定可调整的优化方案，推动多目标协同优化理论和技术的发展。此外，要明确生态空间对人类活动的约束与引导效能，将生态空间的生态服务功能及供给能力转化为引导和约束生产、生活活动的空间治理规则，从而锚定“三生”协同的生态基底。
2）当前刚性管控区与弹性协调区的边界模糊，难以实现保护与发展的动态协调。现有技术手段在区分碳汇核心区等功能单一性区域与城市绿地等多功能复合性区域时，边界判定误差率较高（翁奕城 等，2025）。未来需构建基于时空动态特征的生态空间分级管控模型，针对不同类型区域制定差异化的管理方案，在指标体系构建中，强化功能单一性区域生态系统完整性和稀缺性指标的权重，增加多功能复合性区域的服务可达性、社会需求匹配度等指标，结合随机森林、支持向量机等机器学习算法，优化边界判定模型，降低不同区域的边界判定误差率。在实际应用中结合不同区域的不同发展阶段，适时调整生态保护目标与开发强度阈值，考虑地形地貌等自然要素与人口密度、产业结构等社会要素的空间异质性，针对生产、生活和生态功能需求，建立差异化的管控机制，以实现分级管控的时空适配。
3）多源数据在质量、格式和尺度等方面存在差异，尤其是生态本底数据与经济社会数据尺度的错位问题，导致动态监测和多尺度分析存在一定均值误差。对此，应加强数据标准化处理与管理，统一生态本底数据的坐标系、分辨率和时间尺度，使用自动化预处理工具，对社会经济的行政单元数据采用空间插值，使其转换为和生态数据匹配的空间网格数据，以应对尺度错位问题。此外，需构建数据质量评估的指标体系，选取具有代表性的重要指标，根据评估结果调整和完善评价体系，确保数据质量。在标准化的基础上，进一步整合多源数据，结合机器学习模型，构建具备海量数据存储、分析计算、情景模拟等功能的大数据集成分析平台，结合WebGIS技术实现数据与分析结果的可视化展示。在实际应用中，根据不同应用场景迭代调整，提升平台的适用性，从而实现跨尺度适配和精准推演。
4）在快速城市化区域等复杂人地系统的应用中，现有技术方法未能有效解析生态过程与人类活动的相互作用机制。对此，未来应突破现有技术局限，构建能够整合生态过程与人类活动的动态模型。关注生态敏感区和非建设空间的相互作用机制，基于景观生态学理论，将生态敏感区作为核心斑块，交通干线、河流等作为生态廊道，非建设空间作为基质，量化三者的空间结构与生态功能。其次，结合手机信令、社交媒体等多源人类活动数据，探索涵盖人类活动干扰、生态格局演变和动态反馈的关联模型，明确生态敏感区与非建设空间在不同时空尺度下的交互机制。后续可进一步构建支持多情景推演与实时优化的智能决策平台，以模拟复杂人地系统中的动态响应和反馈机制。在实践层面，选择典型区域开展实证研究，推动多尺度协同模型的迭代优化，推进形成可复制、可推广的复杂人地系统优化方案，从而提升决策效率，满足城乡规划、生态保护与环境管理等方面的需求。

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