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2024 , Vol. 44 >Issue 2: 212 - 225

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003817

Zoning of Territorial Space for Ecological Restoration Based on Potential Ecological Background Pattern Framework: A Case Study of the Guangdong-Hong Kong- Macao Greater Bay Area

  • Wei Zhang , 1 ,
  • Nao Long , 2, 3, 4 ,
  • Shenggang Li 2, 3, 4 ,
  • Long Wang 2, 3, 4
Expand
  • 1. Faculty of Architecture, Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China
  • 2. Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute, Guangzhou 510060, China
  • 3. Collaborative Innovation Center for Natural Resources Planning and Marine Technology of Guangzhou, Guangzhou 510060, China
  • 4. Guangdong Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing, Monitoring and Early Warning, Guangzhou 510060, China

Received date: 2023-05-15

  Revised date: 2023-06-24

  Online published: 2024-02-08

Fold

Abstract

Ecological restoration zoning is the concept of carrying out ecological restoration scientifically. In existing zoning studies, an effective technical solution is to use ecosystem service supply and ecological security pattern analysis as starting points. These studies have mostly focused on the negative ecological effects of high-intensity human activities and are still essentially focused on at-risk areas. Zoning is used for identification, the potential for effective regional ecological restoration is not considered systematically, and there is insufficient support for the theory and practice of ecological restoration. However, ecological restoration is a product of human society and economic processes of input and output. In addition to accurately identifying ecological risk areas, research on restoration zones should also consider regional ecological protection policies and economic differences to increase investment in environmental protection and improve the effectiveness of ecological protection in a targeted manner. Based on the current paradigm, the spatio-temporal matching of social economy and natural resources is taken into consideration, to realize the optimization of an ecological restoration zoning technical scheme. Taking the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area as an example, a regional framework for the ecological restoration of land space based on ecological background pattern and potential was constructed. The results show that ecosystem services have declined significantly in the past ten years, and there are areas with good natural resilience and strong support from protection policies. Township as the unit of ecological restoration zoning. 1) The ecological maintenance area accounts for 7.7% of the total area, and focus should be on comprehensive improvement to promote economic and ecological sustainability. 2) The ecological protection area accounts for 44.5%, and focus should be on protection and stronger policy control. 3) The ecological improvement area account for 11.9%, and diversified and continuous maintenance measures should be adopted to strengthen the redundancy of regional ecological network. 4) The ecological restoration area accounts for 35.9%, and the priority for restoration should be areas with high natural resilience and policy support, and should mainly comprise long-term restoration projects. The coordinated restoration area has a high natural restoration; however, the policy support is insufficient. Cooperation with higher-level governments or with regional joint governance should be initiated to improve efficiency of the overall restoration in the region.

Key words： ecological restoration of territorial space; ecological restoration zoning; ecosystem services; ecological security patterns; Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

Cite this article

Wei Zhang , Nao Long , Shenggang Li , Long Wang . Zoning of Territorial Space for Ecological Restoration Based on Potential Ecological Background Pattern Framework: A Case Study of the Guangdong-Hong Kong- Macao Greater Bay Area[J]. Tropical Geography, 2024 , 44(2) : 212 -225 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003817

指数级增长的人类活动深刻影响了全球范围内的气候变化与生态系统（Rockström et al., 2009）。人类城市、村庄与工业区对森林、河流、湿地等典型生态系统的威胁与侵占，导致生态系统服务功能削弱等问题，同时退化的生态系统进一步限制人类社会的发展（修晨 等，2020）。据统计，全球75%的千万人口规模城市与超60%的经济总量分布在100 km范围的海岸带，沿海人口密度约为世界平均水平的3倍。湾区具有人口密集、经济发达、城市化程度高等特点，高强度的人类活动与生态系统的矛盾凸显（IPCC Working Group II, 2007）。因此，对粤港澳大湾区生态系统开展修复，恢复其重要生态服务功能，对中国经济社会的可持续发展意义重大。
生态修复已成为全球共识（Suding et al., 2015）。国内外经过多年的探索实践，形成针对不同自然要素的生态修复理论与技术。国外总结了诸如森林（Lamb et al., 2005; Wilson et al., 2015）、河流（Virgilio et al., 2011; Grizzetti et al., 2019）、湿地（Vito et al., 2018; Stephen et al., 2018）等典型生态系统的修复案例；中国在河流（董哲仁 等，2009）、矿山（张鸿龄 等，2012）、湖泊（秦伯强，2007）等生态区域的专项修复中积累了丰富的理论与实践经验。然而，着眼于单要素的局部整治修复对生态系统的整体性考虑不足（王军 等，2020），生态修复需立足系统的整体性来深入思考局部与整体的内在联系。新时代生态文明建设提出山水林田湖草“生命共同体”理念，强调生态修复要按照生态系统的整体性和系统性，从单点、单要素、单过程的修复转向全域、全要素、全过程的协同治理（彭建 等，2019）。
生态修复分区是科学开展生态修复的前提（田美荣 等，2017），其基于生态区划演化而来，较为完整的生态区划实践可以追溯到贝利于1976年（Bailey, 2009）提出的美国生态区划（Ecoregions of the United States）。中国自20世纪末以来逐步开展了生态区划（刘国华 等，1998；傅伯杰 等，2001）、生态功能区划（贾良清 等，2005）等研究，并将其拓展到空间规划领域（汪劲柏 等，2008）。新时代生态文明与国土空间规划语境下，生态修复理应摆脱传统单要素、局部区域的路径依赖，以生态修复分区的视角统筹协调各类要素的综合修复（马世发 等，2021）。国土空间生态修复分区的现行技术方案包括生态安全格局构建（倪庆琳 等，2020）、生态系统服务供需分析（谢余初 等，2020）等，长期以来，修复分区研究从风险区识别的角度将自然生态系统作为本底，人类社会系统被视为本底的胁迫与风险。然而，生态修复既是一个自然过程，也是一个投入产出的经济过程（Lv, 2011）。区域经济博弈为生态修复带来又一维度上的发展潜力，然而区域的社会经济属性在生态修复评估框架中仍未被系统性地采用（James et al., 2010; Wortley et al., 2013）。不同地理区位、自然条件的国土空间，在生态修复中存在经济投入、政策支持等差异，社会经济与自然资源的时空匹配成为国土空间生态修复布局的核心（王晨旭 等，2021），生态修复分区需将人类社会系统带来的空间修复潜力纳入既有的理论、技术架构中，并思考自然生态系统与人类社会系统的冲突、协调与融合的问题，在考虑区域自然禀赋的前提下，结合经济、政策支持，实现生态修复分区理论完善、技术方案优化，以提升生态修复实践的成效。
粤港澳大湾区（以下简称“大湾区”）拥有全国超十分之一的经济总量，经济预期增速位于全球前列。在高速城市化的驱动下，大湾区建设用地不断扩张，生态环境保护与经济发展之间矛盾突出。2019年《粤港澳大湾区发展规划纲要》将保护生态列为发展的基本原则，要求实施重要生态系统保护和修复重大工程，构建生态廊道和生物多样性保护网络，提升生态系统质量和稳定性（中共中央，国务院，2019）。为此，本文以大湾区为例，在生态系统服务评价、生态安全格局构建的基础上，尝试将生态恢复潜力、修复效率纳入研究范畴，建构了生态本底-格局-潜力评估框架进行生态修复分区，通过生态优先修复区的识别实现修复效率的提升。以期为大湾区生态系统保护和修复工作提供理论与技术支撑。

1 研究区概况

大湾区位于广东省东南部（21º25'－24°30' N、111°12'－115°35' E），总面积约56 000 km2，由广东省9市与香港、澳门2个特别行政区组成。截至2020年末，总人口超8 600万人，GDP逾11万亿元，以约0.6%的国土面积创造了超10%的生产总值（孙殿超 等，2022），是中国人口最密集、经济活力最强的区域之一，也是继纽约、旧金山和日本东京湾后的世界第四大湾区，在国家社会经济发展大局中占重要地位。诚然，大湾区经济在过去40多年取得飞速发展，但也陷入严重的生态赤字中，生态压力日益增大，区域空间发展面临制约，大湾区比以往任何时候都更需要协调经济发展与生态保护的关系（谢高地 等，2019）。因此，对其开展生态修复研究对维持大湾区在全球区域竞争中的优势地位具有重要现实意义。

2 数据来源与研究方法

2.1　数据来源

数据涵盖地理信息数据、气象数据、土壤数据、社会经济数据等（表1）。其中，遥感数据包括大湾区2010、2020年2期土地覆盖数据、DEM数据、NDVI数据（Yang et al., 2019），根据DEM数据进行水文分析得到流域数据；气象数据为年均降雨栅格数据，根据年降雨量计算得到降雨侵蚀力因子；土壤数据来自世界土壤数据库，依据沙含量（SAND）、粉砂含量（SILT）、黏粒含量（CLAY）以及有机碳含量（OC）计算得到土壤可蚀性因子；社会经济数据分为夜间灯光数据与市县经济数据，市县经济数据主要统计市、县GDP、节能环保支出等。
表1 生态系统服务与修复潜力评价数据说明

Table 1 Description of ecosystem service and restoration potential evaluation data

数据类型 分辨率/m 来源 网站地址
土地覆盖数据 30 GLOBELLAND30 http://www.globallandcover.com/
DEM 30 地理空间数据云 https://www.gscloud.cn/
NDVI 30 国家科技资源共享服务平台 http://www.nesdc.org.cn/
土壤数据 1 000 世界土壤数据库 https://www.fao.org/soils-portal/soil-survey/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/
气象数据 1 000

国家青藏高原科学数据中心

中科院资源环境科学与数据中心

https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans

https://www.resdc.cn/

夜间灯光数据 1 000 美国国家地球物理数据中心 http://reverb. echo. nasa.gov
市县经济数据 — 地方政府一般公共预算收支决算表、统计年鉴、香港环保工作报告2021、澳门环境状况报告2020 —

2.2　研究方法

建构生态本底、生态安全格局与生态修复潜力3个维度的技术框架（图1），以乡镇为基本单元划定国土空间生态修复分区。首先，在生态本底维度对生态系统服务功能进行评估，通过现状服务水平与发展趋势初判生态修复分区类型；其次，在生态安全格局维度构建生态网络，借助复杂网络理论分析网络特征，修正不同分区类型的重要性级别；最后，在潜力维度评估各单元的生态修复潜力，得到生态修复近期应重点关注与考虑的区域类型。
图1 生态修复分区划定技术框架

Fig.1 Technical framework for zoning ecological restoration

2.2.1　生态本底-生态系统服务评估

生态本底指修复工程实施前的区域生态系统平均状况及变化趋势（邵全琴 等，2016）。已有研究表明，生态系统服务水平与生态本底状况呈正相关（彭建 等，2017a；赵文祯 等，2020），本研究通过生态系统服务综合水平表征区域生态本底。
生态系统服务是自然生态系统自循环或与人类社会系统互动过程中，对人类社会系统直接或间接的贡献，对人类社会的存在和经济发展起至关重要且不可替代的作用。其中，最简单的包括食物、燃料和材料的供应，也包括更基本的如土壤形成、水的控制和净化，以及无形的舒适感、娱乐和美学价值（Hester and Harrison, 2010）。本文选取水源涵养、固碳、生境质量、土壤保持、游憩5种生态系统服务进行评估（表2），将结果归一化后等权叠加，根据现状水平与变化趋势得到生态本底评价。
表2 生态系统服务评估方法

Table 2 Methods for ecosystem services assessment

生态系统服务 模型 公式 变量解释

水源

涵养

 水源涵养本底评价公式

WC = P -ET - R （1）

R=P× α （2）

（龚诗涵 等，2017）

 式中：WC为水源涵养量；P为降雨量；ET为蒸散发量；R为地表径流量； α为森林、湿地等土地覆盖类型径流系数。
固碳 InVEST模型的Carbon Storage and Sequestration模块

CS= C （above）+C （blow）+C （soil）+C （dead） （3）

（Tallis et al.， 2015）

 式中：CS为单位面积总固碳量；C （above）、C （blow）、C （soil）、C （dead）分别为地上、地下、土壤和死亡有机体中碳库的最小碳量。

生境

质量

InVEST模型

Habitat Quality模块

Q x j = H j 1 - D x j z D x j z + k z （4）

（Tallis et al., 2015）

 式中： Q x j为土地覆盖类型j中栅格x的生境质量； H j为土地利用类型j的生境适宜度； D x j z为为地类 j中栅格 x的生境退化度，k是半饱和常数； z值为模型默认参数。

土壤

保持

 修正的通用土壤流失方程

A = R×K×LS×（1 - C×P） （5）

（Wischmeier and Smith, 1978）

 式中：A为土壤保持量；R为降雨侵蚀力因子；K为土壤可蚀性因子；LS为地形因子；C植被覆盖因子；P为水土保持措施因子。
游憩

由植被覆盖度表征森林游憩；等权叠加水域与湿地的欧氏

距离，表征近水游憩

H = E W+RS （6）

RS   = N D V I i - N D V I m i n N D V I m a x - N D V I m i n （7）

（齐亚霄 等，2020）

 式中： E W为近水游憩可达性（彭建 等，2018）；RS表征森林游憩， N D V I i为栅格 i的NDVI值， N D V I m i n为研究区NDVI最小值， N D V I m a x为研究区NDVI最大值。

2.2.2　生态安全格局-生态网络构建与分析

生态安全格局的构建能提升对区域生态过程的调控能力，进而保障生态系统运行效率（彭建 等，2017b）。近年来，“源地识别－阻力面构建－廊道生成”已成为生态安全格局构建的逻辑范式（Peng et al., 2019）。源地是国土空间生态安全的核心区域，本研究将生态本底评估结果经筛选后作为源地；生态廊道是自然生态系统物质与能量流动的连通性通道，这些通道一般选择迁徙阻力最小的方向，即最小阻力面（MCR）进行扩散、集结，进而形成生态网络。本研究基于土地覆盖数据，参考相关文献（Christopher et al., 2009；王玉莹 等，2019）对不同地类分别赋以初始阻力值（表3），并采用夜间灯光数据对其进行修正，得到综合阻力面，计算方法为：
M C R a = T L I a T L I A × R a
式中： M C R a为栅格 a修正后的综合阻力值； T L I a为栅格 a的灯光指数； T L I A为栅格 a对应的地类 A的平均灯光指数； R a为栅格 a的初始阻力值（王玉莹 等，2019）。
表3 土地覆盖类型的初始阻力值

Table 3 Initial resistance value of land cover type

土地覆盖类型 阻力值 土地覆盖类型 阻力值
耕地 100 湿地 5
林地 3 水体 600
草地 30 人造地表 1 000
灌木 10 未利用地 700
基于生态源地和MCR，经过Linkage Mapper计算得到生态廊道，形成生态网络。生态网络是具有复杂网络结构的网络体系，生态网络空间结构的维持构建区域生态安全格局的重要保障。生态网络结构鲁棒性能反映在遭受外界干扰或破坏时，网络结构对于破坏的抵御能力与结构的恢复能力（Yu et al., 2018），其又分别被称为网络结构的连接鲁棒性与恢复鲁棒性（杜巍 等，2010），其中，连接鲁棒性是网络节点受击后，剩余的节点间仍能保持连通的能力。通过连接鲁棒性可以很好地对网络结构进行优化（于强 等，2018）。连接鲁棒性的计算公式为：
R = C N - N r
式中： R为连接鲁棒性； N为初始网络节点规模； N r为去除的网络节点数量； C为节点被去除后网络中最大连通子图中的节点数量 （于强 等，2018）。

2.2.3　生态修复潜力-自然恢复力与经济政策助力耦合

恢复生态学理论是国土空间生态修复的重要理论基础之一，其不但强调通过工程和其他措施进行恢复（任海 等，2004），更强调生态系统的“自恢复”（曹宇 等，2019）。本研究将流域自然地理单元的自然恢复力与区县行政单元的经济政策助力相结合，表征生态修复潜力。其中，流域作为一个相对独立、完整的自然地理单元，适用于进行自然恢复力评价。生态系统的自我恢复力通过景观生态学中的景观格局指标表征（王晨旭 等，2021），选取最大斑块指数（LPI）、斑块密度（PD）、连通性指数（CONNECT）、聚集指数（AI），以流域为单元进行等权叠加，并经过区县行政单元的NDVI修正，表征自然恢复潜力。计算方法为：
N P i = L S I I × N D V I i N D V I I
式中： N P i为自然恢复潜力；   L S I I为流域单元i的景观格局指数； N D V I i为栅格i所在县域的植被覆盖度； N D V I I为单元i所在流域的植被覆盖度。
生态经济学的语境下，自然与人类系统的关系可用热力学第二定律解释，其中人类系统的经济活动被视为一个耗散过程。随着人类经济社会的发展，生态退化速率加速，以增长为导向的全球发展范式下，自然和人类系统的可持续性相悖（Rees, 2003）。人类系统必须努力与自然系统达成一种稳定状态，而并非永久增长。这样的“稳定状态”意味着数量上的增长将被质量的提升取代（Herman, 1991）。中国经济已由增长为导向的高速增长转向高质量发展，而环境保护、人与自然协调发展是高质量发展的基础保障（任保平 等，2018）。在此背景下，中央与地方政府在节能环保上的财政投入力度不断加大、支出结构趋于完善（徐顺青 等，2018），节能环保支出可以表征地方政府对生态环境安全的重视程度（王娅 等，2018）。研究表明，地方政府的节能环保支出在一定程度上对生态环境治理有正向作用（张欣怡，2015）。环保支出占比更高的地区，其获得政策支持的力度更大（丹宇卓 等，2020）。因此，本研究核算2020年县区政府的GDP与节能环保支出比表征经济政策助力，结合自然恢复力评价结果进行叠加评价，得到生态修复潜力分区。

3 结果与分析

3.1　生态本底

大湾区2期生态系统服务的空间分布格局存在显著差异，图2显示，大湾区生态系统服务水平下降明显，区域异质化程度渐深，呈现高度集聚的空间形态。根据冷热点空间分布显示（图3），冷点代表的低值区主要位于大湾区核心地带，包括广州南部、佛山、中山以及东莞，且呈退化程度加重、不断向往扩散的趋势；热点高值区主要位于西北部的肇庆、广州北部、惠州东部、北部以及江门外围地区。
图2 粤港澳大湾区生态本底分析

注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2020）4619的标准地图制作，底图无修改。

Fig.2 Ecological background analysis of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

全局与局部空间自相关分析结果（表4）显示，全局莫兰指数（Global Moran's I）均为正相关，2010和2020年2期的指数分别为0.77和0.63，表明全局仍呈现高度正集聚，但高水平区聚集态势逐渐破碎；2期生态本底高-高集聚指数为24.62%和22.21%，下降2.41%；低-低集聚指数为37%和41.04%，上升4.04%；反映高值区集聚区域面积减少，表现在大湾区西南部江门市热点区域的急剧减少；低值区集聚程度进一步加剧，表现在冷点区域自广佛区域向中山、珠海蔓延；低-高、高-低异常点位占比下降，表明在低值区扩张过程中，其邻近的高值区区域被迅速同化，高低值相邻区域减少；与此相对应的，高值区中的部分低值区域得到恢复。
表4 粤港澳大湾区生态系统服务聚类分析结果

Table 4 Results of ecosystem services cluster analysis of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

聚类分析指数 2010年 2020年
全局莫兰指数 0.77 0.63
高-高聚集/% 24.62 22.21
低-低聚集/% 37 41.04
高-低异常/% 10.09 7.81
低-高异常/% 3.67 2.45
图3 粤港澳大湾区生态本底聚类分析

Fig.3 Ecological background cluster analysis of theGuangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

年份 集聚异常分区 冷热点分区
2010
2020

3.2　生态安全格局

3.2.1　生态网络

按照“源地识别－阻力面构建－廊道生成”的逻辑范式判别生态廊道。首先，将国家公园等重要生态区域纳入源地考虑范围，并将2010和2020年2期生态本底水平按4级自然断点法进行等级划分，选择稳定在第一等级且面积＞500 hm2的区域识别为源地；其次，通过土地利用覆盖数据与夜间灯光数据修正得到综合阻力面；最后，利用Linkage Mapper判别生态廊道。
经统计，生态源地共44块，总面积870 527.07 km2，空间分布特征明显（图4）。其中，大湾区西北部地区生态源地大面积连片分布；东部地区源地呈块状分布，个别源地被高度城市化的建成区所包围；西南部呈点状零星分布。识别出生态廊道共88条，总长度2 324.53 km，平均长度26.42 km。东部与西南部之间的廊道路径最长，长达117.84 km，其面临的人类活动影响风险较大。从全局上看，源地与廊道分布有明显的区域特征，西北部、东北部与西南部3个区域子网络共同构成大湾区生态网络。各个子网络内部的能量流动、廊道宽度远大于子网络之间；东北部源地与西北部、西南部源地间的网络联系较差，存在一定的割裂风险。在区域内部，西北部地区源地密集，廊道平均长度为14 km，远低于区域平均水平，其之间的物质循环、能量流动频繁、密切，网络结构稳定；东部源地与南部的零星生态源地廊道路径较长，平均为104.16 km，联系较为薄弱；西南地区源地呈环形分布于江门外围，廊道主要分布于市域南部。
图4 粤港澳大湾区生态网络

Fig.4 Ecological network of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

3.2.2　网络连接鲁棒性

通过复杂网络理论将源地识别为节点，廊道判别为边，统计网络特征。基于Python语言模拟随机和重点风险2种情景，随机情景下，随机去除某一节点的同时移除与其相关的边；重点风险情景下，按顺序移除网络中心度最大的点。网络模拟打击可以识别关键节点与关键边，并计算得到网络结构震荡、崩溃阈值，作为分区修正的依据。图5显示，随着攻击规模的增加，网络的连接能力逐渐下降，重点风险情景下网络崩溃的阈值更低。当节点受击数达到11和13时，重点风险情景下网络的连接鲁棒性（R值）出现剧烈震荡，R值分别为0.73和0.35；第22次攻击后R值低于0.1，此时网络连通性极差，网络结构崩溃。而随机情景下，网络R值下降速率较重点风险情景趋缓，震荡阈值出现在受击节点数13，直到去除节点数为22时，R值仍为0.45。
图5 连接鲁棒性模拟结果

Fig.5 Connection robustness simulation results

3.3　生态修复潜力

大湾区存在“一国两制、三关四核”的制度、社会、经济空间异质性（张福磊，2019），各市的生态、经济基础，城市职能，所面临的竞争压力与实施的发展政策各有差异，因此，对生态文明建设的方向各有侧重，对生态保护的经济支出水平不一。分区生态修复潜力结果表明（图6），自然恢复力高值区主要位于肇庆，低值区位于广州、佛山、中山及东莞；经济政策助力高值区主要位于香港、广州市东北部、肇庆及珠海南部，节能环保支出占比达到经济总量的3%左右；低值区位于广州市中部及南部、惠州市中部，节能环保支出占比不足万分之一。总体上，自然恢复力与生态保护政策支持区域存在一定的空间错配现象。
图6 粤港澳大湾区生态修复潜力分区

Fig.6 Zoning of ecological restoration potential in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

3.4　国土空间生态修复分区

3.4.1　生态修复分区初判

基于生态本底-格局-潜力框架，参考相关研究（丹宇卓 等，2020；周汝波 等，2023），将大湾区生态修复分区初判为生态维持区、修复区、提升区与保护区4类（表5）。初判分区结果（图7）显示，生态保护区数量与面积分别占22.3%和44.5%，主要位于肇庆、广州北部、惠州东部与北部，少量位于江门南部；生态维持区数量和面积分别占27.1%和7.7%，呈高度集聚状态，主要分布在广深核心城区范围，以及佛山、中山、珠海、东莞、惠州城区；生态修复区数量和面积分别占37.3%和35.9%，分布于维持区与保护区的过度地带；提升区数量和面积分别占13.3%和11.9%，部分提升区零星分布于维持区之间，是供给城市生态系统服务的关键地带。
表5 粤港澳大湾区生态修复分区初判逻辑

Table 5 Initial judgment logic of ecological restoration zoning of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

生态系统

服务水平

一级

（0~30%）

二级

（30%~60%）

三级

（60%~90%）

四级

（90%~100%）
水平退化 修复区 修复区 修复区 —
水平稳定 维持区 修复区 提升区 保护区
水平改善 － 修复区 提升区 提升区
图7 粤港澳大湾区生态修复分区初判

Fig.7 First judgment on the ecological restoration zone of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

3.4.2　生态修复分区修正

根据生态安全格局与生态修复潜力分析结果对生态修复分区进行修正。首先，根据连接鲁棒性分析结果，将生态保护区划分为一级、二级与三级，一级和二级保护区是在遭受到恶意攻击、随机攻击后，仍能使生态网络维持较好连通功能的生态保护区集合，按照恶意打击情景下生态网络震荡、崩溃的阈值进行划分，其余则划分为三级保护区。其中，一级保护区的联系廊道所穿越的生态修复区、提升区，修正为一级生态修复区、提升区；其他廊道所穿越的修正为二级修复区、提升区；其余为三级。其次，在潜力维度评估各单元的自然恢复力水平（N），通过量化经济政策助力（E）对自然恢复力进行修正，得到各单元的生态修复潜力评价结果，以此识别生态修复工作的经济投入重点区域、实施成效性价比较高的区域。一级生态修复区中，优先修复区（N前50%、E前50%）是生态本底优越，自然恢复力强并得到政策重视，有较高环保经费投入的区域；协同修复区（N前50%、E后50%）是自然恢复力强，生态修复项目实施性价比较高，但目前投入经费不足的区域。修正分区结果如图8所示。
图8 粤港澳大湾区生态修复分区

Fig.8 Ecological Restoration Zone of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

生态保护区中，一级区共58个，主要分布于大湾区北部，位于肇庆、惠州东部、江门南部与广州北部，这些区域是大湾区生态安全格局的底线区域；二级区共37个；主要分布于大湾区西北部与东北部，是区域内重要的生态源地，对维系生态格局的稳定起重要作用；三级区共51个，散落分布于大湾区外围，对生态网络的连通性与复杂性提升作用显著。
生态修复区中，一级区共64个，其中优先修复区28个，协同修复区8个（表6），主要分布于佛山西部、广州南部与北部，以及惠州、东莞与深圳3市相邻区域，这些区域处在高度城市化区域外围，承担向城市内部供给各类生态系统服务的功能，其重要性不言而喻；二级区共38个，主要分布于广佛莞3市与肇庆、江门、惠州接壤地带，作为都市圈与自然地区的过度地带，承担着作为生态屏障的重要作用；三级区共161个，主要分布于广佛珠莞4市内部及其城市核心区外围地带，这些区域深受人类活动的影响，同时为城市内部生态系统的稳定提供大量生态系统服务，生态价值较大。
表6 粤港澳大湾区一级生态修复区组成

Table 6 The composition of the level-1 ecological restoration area in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

类型 所属市 所属市（区） 所属镇（街道）

生态

优先

修复区

 惠州市 惠东县 铁涌镇
平山街道
博罗县 龙溪镇
杨侨镇
泰美镇
肇庆市 封开县 长安镇
鼎湖区 凤凰镇
高要市 回龙镇
大湾镇
白土镇
活道镇
白诸镇
莲塘镇
蛟塘镇
四会市 下茆镇
龙甫镇
广州市 从化区 江埔街道
鳌头镇
太平镇
江门市 恩平市 横陂镇
鹤山市 双合镇
开平市 马冈镇
塘口镇
沙塘镇
百合镇
大沙镇
苍城镇
赤水镇

生态

协同

修复区

 江门市 新会区 司前镇
罗坑镇
佛山市 高明区 更合镇
明城镇
深圳市 龙岗区 坪地街道
坪山街道
大鹏街道
葵涌街道

一般生态

修复区

 其他
生态提升区中，一级区共26个，主要分布于肇庆、惠州南部，多数与一级生态保护区接壤，生态本底优越、提升潜力大；二级区共10个，主要分布于肇庆、惠州、深圳市境内，这些区域是生态保护区之间能量流动、物质循环的介质区，承担大量的生态流动；三级区共51个，主要分布于广佛珠莞4市外围地带，少数位于江门、肇庆市内部，这些区域生态本底良好，是区域生态网络结构优化、提升的理想备选区。

4 讨论

目前针对大湾区的生态修复分区研究中，多以生态系统服务供需视角，抑或是基于生态安全格局理论进行（马世发 等，2021；周汝波 等，2023）。其中，生态系统服务多借助InVEST等模型工具，对供给、调节、支持与文化4类服务进行分析，能比较好地量化生态系统对人类的贡献；生态安全格局构建以“源地识别―阻力面构建―廊道生成”作为主流逻辑范式，通过特定的景观斑块、生态廊道以及两者共同构成的景观网络结构，实现区域生态系统局部空间与整体结构的保护。以生态系统服务供给、生态安全格局分析等作为切入点确是行之有效的技术方案，但这些研究本质上是从风险区识别的角度进行分区划定，然而，生态修复是人类社会的产物，是一个投入产出的经济过程。修复分区的研究除了需要精准识别国土空间中的生态风险区域外，同样应该考虑如何评价区域生态保护政策与经济差异，因地制宜地开展生态修复，有针对性地提高环境保护资金投入效率和生态保护成效，这也是未来国土空间生态修复研究的重点之一。因此，本研究构建了基于生态本底-格局-潜力的技术框架，在现行技术范式的基础上，将社会经济与自然资源的时空匹配纳入考虑，通过识别优先修复区与协同修复区，以期提升生态修复政策实施效率，对现有范式进行补充与完善。
针对本研究得到的分区类型提出差异化的规划管制策略。生态维持区主要为高度城市化的建成区，其生态修复策略应以综合改善为主，促进经济与生态的可持续发展；生态保护区是区域重要的生态源地区域，对维系生态格局的稳定起重要作用，应以保护为主，减少人工介入，加大政策管制力度；生态提升区是生态保护区之间能量流动、物质循环的介质区，承担大量的生态流动，是区域生态网络结构优化的理想备选区，应通过多样化、持续的生态维育措施为主，以强化区域生态网络的冗余度；生态修复区分布于深受人类活动的影响的区域，此中，优先修复区是拥有较高的自然恢复力与政策扶持的地区，应当以实施长期、渐进式的修复工程为主；协同修复区拥有较高的自然恢复力，但政策支持力度不足，应当协同上级政府或区域联合治理，提高对生态保护、修复的经济投入；其他低自然恢复力地区应侧重于生态系统重构，采取人工重建的工程措施进行生态系统恢复。
此外，虽然本研究以现行的生态系统服务、生态安全格局理论架构为基础，从人地耦合的视角综合考虑自然生态系统的自然恢复力，以及表征区域生态保护政策差异性的环境保护经济投入，为生态修复分区研究提供新的角度，但依然存在以下难点：1）以行政区作为生态修复分区单元虽然便于分区成果的应用与管理，同时能比较准确地获得环境保护经济投入数据，但相对于自然地理单元如流域等，其未能很好地反映生态系统的完整性，在未来应因地制宜综合考虑自然地理单元与行政单元的优势，探究两者相结合的分区模式；2）受限于数据的尺度与可获性，爬取区县的节能环保大类支出，表征生态修复潜力的经济维度，在量化表达生态保护、修复的政策助力上仍有不足，未来应从更为具体的生态修复规划、实施项目的经济投入数据，生态补偿以及上级政府的财政转移支付数据进行修复潜力的综合厘定。

5 结论

本研究基于多源数据与相关生态评价分析方法，评估大湾区水源涵养、固碳、生境质量、土壤保持与游憩5种生态系统服务水平，同时通过生态网络构建，并将生态恢复潜力、修复效率纳入考虑，划定大湾区国土空间生态修复分区，并针对各分区的自然与经济属性提出差异化的保护修复策略，主要结论如下：
1）受城市化导致的土地利用变化影响，大湾区2010年与2020年2期生态系统服务水平的空间分布格局存在显著差异。十年间，生态系统服务水平下降明显，区域异质化程度渐深，呈现高度集聚的空间形态。低值区主要位于大湾区核心地带，包括广州南部、佛山、中山以及东莞，且呈环状不断向往扩散的趋势，退化程度加重；高值区主要位于西北部的肇庆、广州北部、惠州东部、北部以及江门外围地区。
2）源地与廊道分布有明显的区域特征，西北部、东北部与西南部3个区域子网络共同构成大湾区生态网络。各个子网络内部的能量流动、廊道宽度远大于子网络之间；东北部源地与西北部、西南部源地间的网络联系较差，存在一定的割裂风险。在网络鲁棒性模拟中，重点风险情景下网络崩溃的阈值为22次，较随机情景更低。
3）自然恢复力良好与保护政策支持强的地区存在空间错配。以乡镇为单元进行生态修复分区，生态维持区占总面积的7.7%，应以综合改善为主，促进经济与生态的可持续；生态保护区面积占44.5%，作为生态安全的底线区域，应以保护为主，加大政策管制力度；生态提升区面积占11.9%，应通过多样化、持续的维育措施为主，以强化区域生态网络的冗余度；生态修复区面积占35.9%，此中，优先修复区是拥有较高的自然恢复力与政策扶持的地区，应以实施长期、渐进式的修复工程为主；协同修复区拥有较高的自然恢复力，但政策支持力度不足，应当协同上级政府或区域联合治理，提升区域整体修复效率。

张 伟：基础数据处理，研究思路构思与文章框架构建，文章撰写及后续修改；

龙 闹：研究思路构思与文章框架指导；

李盛港：研究评述与文章校对；

王 龙：研究评述。

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