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Tropical Geography >

2024 , Vol. 44 >Issue 2: 303 - 314

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003777

Construction and Restoration Strategies of Green Infrastructure Network in Mountainous Counties Based on Multi-Source Data: A Case Study of Wanzhou District, Chongqing

  • Ziming Wang , 1 ,
  • Liang Lyu 2 ,
  • Feng Wang , 1
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  • 1. College of Architecture and Urban Planning, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China
  • 2. School of Architecture and Urban Planning, Chongqing University, Chongqing 400044, China

Received date: 2023-04-23

  Revised date: 2023-08-14

  Online published: 2024-02-08

Fold

Abstract

The conflict between ecological protection and town development is particularly pronounced in mountainous towns with fragile ecological environments and constrained construction conditions. Cross-scale Green Infrastructure (GI) is characterized by a balance between ecological protection and human needs. The establishment of a county-level GI network can provide a shared basic framework for the development and biological conservation of mountainous towns. The Wanzhou District of Chongqing has the typical characteristics of a southwestern mountain town with ecological problems such as habitat fragmentation and reduced disturbance resistance. This study was based on the biological flow process, guided by geometric morphology, circuit, and graph theory, and it followed the logic of "hubs, links, and pinch points". First, the morphological spatial pattern analysis method was applied to identify the GI network hubs, and their importance was classified according to the current-flow betweenness centrality index. Next, an ecological resistance surface was established based on multi-source data, and the minimum cumulative resistance model was applied to identify the links. It also calculated their importance and ranked them based on the average resistance, path length, and average value of the connected hubs. Subsequently, the current-flow density distribution was analyzed, and ecological pinch points were extracted in conjunction with the links. According to the results, the GI network of Wanzhou District contains 42 hubs with an area of 996.35 km2, accounting for 28.83% of the total study area. The hubs were generally dense in the east and sparse in the west, forming a pattern of "one screen, three belts, and scattered distribution." Among them, the GI network hubs formed by the Fangdou-Qiyao Mountain group and the Yangtze River and its coastal green areas are of the greatest importance, followed by the Tiefeng Mountain, Dengfeng Reservoir, and the central-eastern forest areas, whereas the small patches scattered in the central southwest-northeast oriented valleys are of the least importance. Additionally, 80 links were identified with a total length of 292.97 km, with long paths and low importance in the eastern region and short paths and high importance in the western region. Furthermore, 142 ecological pinch points were extracted, accounting for 9.60% of the corridor length dominated by land-use types of farmlands (55.89%) and woodlands (35.71%); pinch points were mainly concentrated in the east, which is the key area in guaranteeing the ecological stability of the county GI network. Finally, this study proposes zoning, grading, and precise protection and restoration strategies based on the relative importance of hubs and links and the land-use types of ecological pinch-point areas. These strategies provide a scientific basis for decision-making to coordinate the conservation and development needs of mountain towns.

Key words： Green Infrastructure (GI) network; Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA); Minimum Cumulative Resistance (MCR); circuit theory; mountainous counties; Wanzhou District, Chongqing

Cite this article

Ziming Wang , Liang Lyu , Feng Wang . Construction and Restoration Strategies of Green Infrastructure Network in Mountainous Counties Based on Multi-Source Data: A Case Study of Wanzhou District, Chongqing[J]. Tropical Geography, 2024 , 44(2) : 303 -314 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003777

面对快速城镇化遗留的城乡发展质量问题，生态修复作为恢复城乡生态系统的重要手段，为城市修补、城市更新、城市再生、城市复兴等建设方式奠定了人与自然和谐共处的可持续发展基础（李晓晖 等，2017）。随着地理信息技术和景观生态学方法的广泛应用，构建区域层面的绿地网络结构，为国土空间规划提供保障区域生态安全的基本方案，成为当前生态修复发展的主流技术方向（Hermoso et al., 2020；王永衡 等，2022）。绿色基础设施（Green Infrastructure, GI）的研究体系是在人们对“绿色空间”功能和价值认知不断深入的情况下，综合人居环境、生物保护和绿色技术等三大主题而逐渐形成的。跨尺度、多层次的特征使县域层面的GI网络在重新组织生境、连接破碎斑块和减少物种迁移阻碍的同时，能够衔接兼顾人的使用需求的城区GI体系，为城市发展与生物保护提供共享的基础性空间框架（栾博 等，2017；Grabowski et al., 2022）。尤其在生态资源极丰富、生态环境极复杂、生态系统极脆弱、生态服务需求极旺盛的山地城镇，充分考虑地形因素影响下的生态底线要求，科学构建安全稳定、综合多效的县域GI网络，对提升生态质量、护卫城镇发展具有突出的现实意义和研究价值。
GI网络主要由网络中心（hubs）和连接廊道（links）构成。其中，“网络中心”是自然过程和动物的来源地、目的地；“连接廊道”是构建系统的景观廊道、保护性廊道和绿道等连接组件（Benedict and Mcmahon, 2006；王永衡 等，2022）。构建GI网络的方法主要有4类，即以麦克哈格生态规划理论为基础研究垂直生态过程的“千层饼”叠加分析法（麦克哈格，2006）；以最小累积阻力模型（或最小费用距离模型，Minimum Cumulative Resistance, MCR）为主要技术手段研究水平生态过程的空间分析法（Li et al., 2022）；基于图论以网络闭合度、环通度和连接度为衡量标准的分析方法（Grafius et al., 2018）；以及基于几何形态学按二进制图像类型建立结构性空间连接的形态学空间格局分析方法（Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA）（王越 等，2017；Wei et al., 2022）。
由于数据量要求少，国内外学者常运用MSPA方法构建区域、市域和县域的GI网络，将“核心”和“桥接”区域分别视为源地和廊道。但因其侧重表达空间形态属性，缺少对功能连接和生境质量的考虑，于是一些学者尝试结合生态系统服务综合评价与权衡模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs, InVEST）、空间句法、网络分析等方法进行综合构建（于亚平 等，2016；陈炯臻 等，2022；丁金华 等，2022）。实际上，相比MSPA方法，MCR模型能更加科学地模拟物种在网络中心之间迁移时选择廊道的真实情况（蒙吉军 等，2016）。该模型通过构建土地利用类型的基础阻力面，并综合其他自然、社会、人为干扰因素进行阻力修正，提取潜在生态廊道（杨志广 等，2018）。当前引入的修正因子包括TDVI/NDVI数据（邵润钰 等，2023）、不透水面数据（王回茴 等，2020）、夜间灯光数据（朱捷 等，2020）、隐形阻力面（方莹 等，2020）、人类居住合成指数（周璟 等，2022）等。随着信息技术的发展，多源数据的应用愈发成熟，纳入更多能直观地反映人类活动的时空分布特征及其对生物流动的干扰影响的数据，如POI数据、人口密度、路网密度等，以建立综合生态阻力面的方式，相比个别因子的修正作用，其灵活性和适应性更好。若再结合重力模型或图论评价潜在廊道的相对重要性，则更有利于分级制定保护和修复策略（王越 等，2017）。此外，电路理论（Circuit Theory）也越来越多地出现在GI网络的研究中，其将物理学中电子在电路随机游走的特性类比生物流在异质景观组成的生态网络中迁移运动的规律，从而模拟计算物种从某一路径成功迁移的概率（Dutta et al., 2016；李久林 等，2020）。通过把随机迁移理论和图论相结合，电路理论弥补了过去最小成本路径方法（Least-Cost Path method, LCP）在判断与保护GI网络关键区域，如源地和廊道等级、生态节点等方面的不足（潘竟虎 等，2021）。
重庆市万州区具有典型的山地城镇特征，境内山丘起伏、水系纵横，平坝和台地极少，且零散分布。在最新编制的《万州区国土空间总体规划（2021—2035）》（公示版） 1中，万州区作为“生态优先、绿色发展示范区”亟需建立全区总体保护格局，系统开展生态保护、修复和综合治理工作。而构建区域性生态格局需要大幅保留原生自然环境，这对于土地资源本就紧缺的万州城镇建设而言，无疑是一项潜在限制因素。因此，如何在资源有限的情况下，以生态底线为原则，建立契合“两山理论” 2的县域GI网络，并识别关键位置，从而针对具体问题有的放矢地开展生态保护与修复工作，是生态优先原则下以万州区为代表的山地城镇发展亟待解决的重点问题。目前关于山地城镇生态修复技术的研究较多（金云峰 等，2018；王云才 等，2019；薛建辉 等，2022），但基于区域GI网络视角开展修复工作的研究还较欠缺，且针对山地县域的生态阻力面构建研究也亟待优化。为此，本文以山地城镇万州区全域为例，运用MSPA方法和基于多源数据的MCR模型，识别潜在的GI网络中心和连接廊道，构建县域GI网络，同时结合图论、电路理论及几何形态学判断相对重要性，并分析廊道上的生态夹点，最后针对山地城镇的典型生态问题提出对应的精细化保护与修复策略。以期为复杂地形中的山地城镇在未来开展统筹发展的生态修复工作提供实际有效的理论支持和实践参考。

1 研究区域与数据来源

1.1　研究区域

万州区是重庆市渝东北三峡库区城镇群的区域中心城镇，地处四川盆地东缘，位于30°23′50″－31°00′18″ N，107°52′22″－108°53′52″ E，海拔106~1 762 m，面积3 456.41 km2，辖14个街道、27个镇、11个乡，常住人口城镇化率70.00%（重庆市万州区统计局 等，2022）（图1）。区内山地、丘陵为主要地貌，间有河流阶地和浅平坝，其中，低山和丘陵面积约占1/4，低中山和山间平地面积约占1/4，平坝和台地数量极少且分布零散，加上“一干九支” 3的河流资源，总体呈现典型的西南山地特征，较具代表性。作为三峡库区腹心，万州具有特殊而重要的生态地位，但其生态系统脆弱，仍存在水土流失、城市热岛、绿地破碎化、抗干扰能力降低等山地城镇生态问题。在新的国土空间规划中，生态保护和修复依旧是万州区城乡发展的紧要任务 4。
图1 研究区区位及土地利用现状

Fig.1 Location and land use status of the study area

1.2　数据来源与处理

主要数据包括：1）用于MSPA景观格局和MCR模型阻力面分析的万州区土地利用数据，包含耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体和人造地表等7种用地类型；2）ASTER第三代30 m分辨率数字高程数据，用于分析地形相关因素；3）Landsat 8 OLI_TIRS卫星数字产品，用于计算归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI），反映植被覆盖度；4）此外，还有用于MCR模型阻力面修正的路网数据、夜间灯光数据、POI数据，以及行政边界数据。其中，灯光数据用插值法重采样为30 m×30 m的栅格数据，行政边界的图册类栅格数据需进行矢量化预处理（表1）。
表1 研究中的多源数据精度及来源

Table 1 Multi-source data accuracy and source in the research

数据类型 数据时间 空间分辨率 数据来源
土地利用数据 2020年 30 m 国家基础地理信息中心-全球地理信息公共产品 （http：//www.globeland30.org/）
ASTER GDEMV3 30 m分辨率 数字高程数据 2009年 30 m 地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）
Landsat 8 OLI_TIRS 卫星数字产品 2021年 30 m（云量＜10）
路网数据（公路和铁路） 2020年 — Open Street Map
夜间灯光数据 2020年 15arc sec （约475 m） 地球观测组织Earth Observation Group （https://eogdata.mines.edu/products/vnl/）
POI数据 2022年 — 百度地图
行政边界数据 2019年 — 重庆市国土空间总体规划（2021—2035年）（公示版）图册（https://www.cq.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/zdjcygk/zdjcyjzj/202105/t20210527_11479457.html）

2 研究方法

2.1　研究框架

针对万州区因自然山地环境和人为城镇建设而产生绿色空间网络破碎的问题，依循“网络中心-连接廊道”的GI网络构建途径，结合生态夹点保护和修复思路，提出的研究框架如图2所示，共包含3个部分：1）运用MSPA方法提取研究区的“核心（core）”景观要素，并筛选网络中心，同时以电路理论为指导，使用多源数据建立研究区综合阻力面，然后运用MCR模型，结合网络中心的识别结果，识别连接廊道；2）依据图论和几何形态学理论方法，结合研究区电阻、电流的分析结果，分别计算网络中心和连接廊道的相对重要性，并划分等级；3）结合电流密度与连接廊道，识别GI网络中的生态夹点及其属性特征。综合上述分析结果，针对性地提出分区、分级和精准化生态保护与修复策略。
图2 研究框架

Fig.2 Research framework

2.2　网络中心的识别与分级方法

MSPA是由Soille和Vogt（2009）提出的一种基于数学形态学原理的栅格图像处理技术，可以利用腐蚀、膨胀、开启、闭合等运算序列将二值栅格图像分割为核心（core）、孤岛（islet）、孔隙（perforation）、边缘（edge）、桥接（bridge）、环道（loop）及支线（branch）等7个互斥类别，在研究区生态斑块的识别上表现优秀（宁琦 等，2021）。参照已有研究，利用ArcGIS平台将研究区土地利用数据中的林地、灌木地、草地、湿地和水体等具有良好生态服务功能的5种用地类型作为分析“前景”，其他类型作为“背景”，运用Guidos Toolbox（v 3.0）进行MSPA分析，得到7类景观要素数据（周媛，2019；丁金华 等，2022）。提取面积较大、影响生物多样性更多的核心区域及其紧邻的边缘、孔隙等其他类型景观要素作为生态源地，即研究区GI网络的网络中心。
由“哥尼斯堡七桥”问题开创的图论用直观图形和数学方法研究图和网络的组合关系，其促生的景观连接度指数常被运用于判断源地和廊道的生态重要性（Diniz et al., 2020; Petsas et al., 2021）。随着计算机运算能力的增强，Carroll等（2012）基于图论的中介中心性指数（Betweenness Centrality, BC），结合电路理论，提出用电流中心性指数（current-flow BC, BCCF）替代连接度指数能强调每个源地对整个网络的生态流动的影响程度，避免过度关注个别核心斑块之间的路径关系，其对单一或多物种生境连通性的研究具有很好的适配性。本文利用Linkage Mapper工具中的Centrality Analysis模块，计算研究区网络中心的电流中心性指数，并以自然断裂点法进行分级，作为网络中心生态修复的分区依据。

2.3　连接廊道的识别与分级方法

连接廊道是实现网络中心之间的连通性和维护GI网络整体生态功能的核心要素。由Knaapen等提出的MCR模型主要通过分析物种由生态源地到目的地或在生态源地之间移动时需要克服的阻力，寻找最小成本路径（LCP）。因其具有较好的实用性和扩展性，被广泛应用于生态修复和生态规划等领域（Knaapen et al., 1992；王越 等，2017）。
MCR=f min ∑ j = n i = m（Dij∙Ri ）
式中：MCR是源地j移动至源地i需要克服的阻力值；f是一个反映最小累积阻力与生态过程之间的正相关关系的未知函数；Dij 是从源地j到源地i的空间距离；Ri 是源地i的生态阻力系数。
生态阻力面的构建是MCR模型的一个重点。McRae于2006年率先将电路理论应用于景观生态学分析中，将景观阻力面比作电阻面，视生态流为电流，把有利于生态流动的景观类型看作低电阻，反之则是高电阻，通过模拟计算节点之间的电流密度值表征物种沿该路径迁移的概率，为建立生态阻力面提供了有效途径（Mcrae, 2006）。结合已有关于山地城市的阻力因子研究，在选取土地利用类型和植被覆盖度、人口密度、路网密度和夜间灯光密度等因子的基础上，加入山地城市的代表性阻力因子——地形坡度和起伏度，以及能直观反映人为干扰强度的POI数据，构建研究区综合阻力面（李政 等，2020；范春苗 等，2022；陶培峰 等，2022）（表2）。其中，路网密度因子相较以往研究选取的距道路距离因子，一方面可以不考虑道路等级而只关注空间分布特征，从而降低对基础数据的要求，另一方面可以减少因山地地形起伏导致水平距离错误反映真实距离的情况（邬志龙 等，2022；张启斌 等，2022；仇实 等，2023）。运用AHP法和Yaahp软件的权重矩阵调查并计算各阻力评价因子权重（表3），一致性比例0.026 6<0.1，具有较好一致性。利用Linkage Mapper（V 3.0）工具中的Linkage Pathways Tool模块将网络中心及综合阻力面相结合以识别连接廊道。随后，基于几何形态学、电路理论和图论，使用Linkage Priority模块，将廊道的渗透性和邻近度，以及包括平面几何特征、电流中心性和景观类型阻力在内的相连网络中心的平均价值等因子综合起来计算每条连接廊道的相对重要性，作为其保护与修复的分级依据（Dutta et al., 2016）。
表2 不同土地利用类型的基准阻力值

Table 2 Baseline resistance values for different land use types

土地利用类型 阻力值
林地 10
灌木地 20
草地 30
湿地 50
水体 60
耕地 80
人造地表 100
表3 研究区生态阻力因子及权重

Table 3 Ecological resistance factors and weights in the study area

阻力因子 权重
土地利用类型 0.12
植被覆盖度（NDVI） 0.15
人口密度 0.14
路网密度 0.17
夜间灯光密度 0.08
地形坡度 0.10
地形起伏度 0.11
POI密度 0.13

2.4　生态夹点的提取方法

将电路理论应用于GI网络，可以基于综合阻力面，结合网络中心的提取结果，统计累积电流密度的分布情况。其中，电流密度大的区域正是现状情况下影响全局生物流动的关键区域，被视作廊道中的生态夹点（pinch point）区域。在该区域中，即便是小块要素的消失也会对GI网络的整体连通性造成不成比例的损害（Mcrae et al., 2008；宋利利 等，2016）。利用Linkage Mapper（V 3.0）工具调用Circuitscape（v 4.07）程序，结合使用Pinchpoint Mapper模块，输出研究区的累积电流密度图，叠加连接廊道识别结果确定GI网络的生态夹点区域，作为后续开展精准生态保护的对象。

3 结果分析

3.1　网络中心的等级分布

运用MSPA方法划分万州区景观要素类型（图3、表4）。根据岛屿生物地理学理论，斑块的面积大小通常与物种承载力和景观连通性成正比，所以基于不同面积核心区域占核心区域总面积的累积比例关系筛选1 km2以上的核心区域，结合紧邻的边缘、孔隙、支线、桥接和环道区域，构成研究区GI网络的网络中心（朱捷 等，2020；刘学 等，2023；曾真 等，2023）。由42块生态源地组成，面积共计996.35 km2，占“前景”类型面积的69.95%，占研究区总面积的28.83%，总体上形成“一屏三带，散点分布”的空间格局。“一屏”是由万州区东南部的“方斗山－七曜山”山脉群盘踞而成的生态屏障；“三带”是西南－东北走向的南山、铁峰山和长江等带状区域；此外，区内依托水库和山体的林地形成少量“散点分布”的独立斑块，主要位于中部地区。
图3 研究区MSPA景观格局

Fig.3 MSPA landscape pattern in the study area

表4 MSPA划分景观要素的分类统计

Table 4 Classification statistics of landscape elements classified by MSPA method

景观类型 面积/km2 占研究区面积比例/% 占“前景”面积比例/%
核心 1 125.43 32.56 79.01
孤岛 3.43 0.10 0.24
孔隙 50.65 1.47 3.56
边缘 185.83 5.38 13.05
环道 2.88 0.08 0.20
桥接 16.36 0.47 1.15
支线 39.12 1.13 2.75
计算网络中心的电流中心性指数（BCCF），运用自然断裂点法将GI网络中心分为3级（图4）。BCCF<140的斑块划为至Ⅲ级，面积约144.91 km2，占研究区总面积的4.19%，重要性相对较低，零星散布于全区；140<BCCF<500的斑块划分至第Ⅱ级，面积约171.66 km2，占研究区总面积的4.97%，具有一般重要性，位于铁峰山、登丰水库和中东部山林；BCCF>500的斑块划分至第Ⅰ级，面积约679.78 km2，占研究区总面积的19.67%，重要性较高，集中分布在长江一带与东南山脉群区域。
图4 研究区网络中心的分级分布

Fig.4 Hierarchical distribution of network hubs in the study area

3.2　连接廊道的等级分布

1）综合阻力面的构建
根据表2和3的参数分别统计研究区各生态阻力因子的归一化阻力值，并利用ArcGIS栅格计算器计算研究区的综合阻力面（图5）。由图可知，阻力高值区域位于受人为干扰最多的城区沿江发展部分；研究区中部因耕地广布，也具有较大的生态流动阻力。
图5 研究区各项阻力因子统计（a. 土地利用类型；b. 植被覆盖度NDVI；c. 地形坡度；d. 地形起伏度；e. 路网密度；f. 人口密度；g. 夜间灯光密度；h. POI密度）和综合阻力面（i）

Fig.5 Statistics of each resistance factor (a. land-use type; b. NDVI; c. slope; d. topographic relief; e. road density; f. population density; g. light density; h. POI density) and integrated resistance surface (i) in the study area

2）连接廊道的识别与分级
基于MCR模型，利用Linkage Pathways Tool模块，结合网络中心和综合阻力面识别连接廊道。共得到连接廊道80条，总长度为292.97 km，以研究区中北部最为密集，其中靠西的连接廊道路径长，靠东的廊道路径短。
使用Linkage Priority模块计算各廊道的渗透性、邻近性及相连网络中心的平均价值，综合判断廊道性对重要性，并以自然断裂点法进行划分。连接廊道总体呈现“东强西弱、东短西长”的分布特征（图6），Ⅰ级廊道有33条，总长度24.34 km，占总廊道长度的8.31%，廊道总体较短，平均长度为0.74 km，主要分布于东部网络中心密集的区域；Ⅱ级廊道有22条，总长度49.21 km，占总廊道长度的16.80%，平均长度为2.24 km，多为Ⅱ与Ⅰ级网络中心之间的连接廊道；Ⅲ级廊道有25条，总长度219.42 km，占总廊道长度的74.90%，廊道较长，平均长度为8.78 km，主要位于西部，连接Ⅱ级与Ⅲ级网络中心，具有较高的可替代性。
图6 研究区连接廊道的分级分布

Fig.6 Hierarchical distribution of links in the study area

3.3　生态夹点的分布与类型

基于ArcGIS平台调用Circuitscape程序，结合Pinchpoint Mapper模块，使用成对模式（Pairwise）得到研究区的电流密度分布，经自然断裂点法分级的电流密度形成由高到低Ⅰ~Ⅴ级区域（图7）。Ⅰ级区域为生态夹点所在区域，面积约10.89 km2，占研究区总面积的0.32%，其中耕地和林地的占比最高，分别占Ⅰ级区域的63.83%和27.93%。将Ⅰ级区域与连接廊道叠加，获得研究区现状连接廊道的生态夹点区域，共计142段，总长28.14 km，占连接廊道总长的9.60%（图8）。其中，35段位于Ⅰ级廊道，38段位于Ⅱ级廊道，69段位于Ⅲ级廊道。所属土地利用类型中，耕地占比最高，达55.89%；林地次之，为35.71%；其他类型包括草地（6.32%）、人造地表（1.51%）和水体（0.46%）。图8显示，生态夹点主要位于破碎斑块之间，分布最为集中的是东部黄柏乡、太龙镇、白羊镇、长岭镇和太安镇一带，其物种迁移频繁，是保障县域GI网络生态服务功能的重点区域。还有其他散布的夹点区域，都需要根据土地利用类型采取相应的生态保护和修复措施。
图7 研究区电流密度分布

Fig.7 Current-flow density distribution in the study area

图8 研究区生态夹点区域

Fig.8 Ecological pinch point areas in the study area

4 保护修复策略

网络中心和连接廊道是构建GI网络的核心要素，对区域生态保护和生态系统服务功能的影响较为突出，而位于连接廊道关键地段的生态夹点区域更是处在生态保护的战略地位，需全面开展保护与修复工作。为此，首先要在资金和制度保障上夯实基础，如拓宽生态保护与修复的资金渠道，包括破坏方的责任赔偿、政府设立的专项资金、增收相关环境成本税收和激励社会资本的广泛参与；再如完善生态修复的制度体系，包括资金保障制度、修复监督制度和绩效评价制度等。而在技术层面，应根据研究区GI网络的识别及分级、分类结果，制定网络中心分区修复、连接廊道分级修复和生态夹点精准修复等生态优化策略。

4.1　网络中心分区修复

因地形起伏，山地生态环境在人口增长和经济发展的影响下更易产生水土流失、土地贫瘠化和荒漠化等生态问题，因此应大面积增加植被，稳固生态功能。根据相对重要性分级结果，将网络中心划分为连绵涵养区、重点保护区和独立修复区。其中，连绵涵养区为骨架山水林区；重点保护区为槽谷、坪坝内集中分布的林地斑块；独立修复区为散布其间的小型林、草地斑块。
1）作为Ⅰ级网络中心的连绵涵养区是万州区GI网络保障生态安全的底线区域，包括依托长江及两岸林、草地形成的高连接度带状生态源地和依托方斗山－七曜山山脉群形成大规模、高连接度的生态源地，为万州区大型物种提供重要栖息地。应结合生态红线勘界定标，封山育林，守护山地城市的生态本底；在山麓和水岸设置必要的生态缓冲空间，严控毁林垦荒行为；在低丘缓坡地带加强治理，防控水土流失，以全面涵养河流和山林生态环境的延续与恢复能力。
2）作为Ⅱ级网络中心的重点保护区是构成GI网络的次重要区域，规模略小于连绵涵养区，均位于万州区的北部，包括铁峰山山脉、登丰水库，以及太龙镇、白羊镇和长岭镇交界的低山林区，应以人工植树、飞播造林等干预手段涵养水源、提升现有林地质量，提高生态系统稳定性。此外，结合Ⅰ和Ⅱ级网络中心分布情况，万州区西南部斑块少且破碎程度高，应依托响水镇、甘宁镇和分水镇的自然保护地与河流，逐步培养新的林地斑块。
3）作为Ⅲ级网络中心的独立修复区是一些小型林、草地斑块，也包括南、北边缘的山体林地，能在Ⅰ和Ⅱ级网络中心区域之外有效补充GI网络中的“种源地”。由于此类型斑块规模较小，且常常靠近城镇、村庄等建设用地，较易受开发建设活动的影响，需要加强保护，并以补绿、增绿等方式优化斑块形状，强化内部结构，提高生态功能。

4.2　连接廊道分级修复

万州区当前GI连接廊道的分布受网络中心“东密西疏”的影响，东部廊道重要性高且可替代性低，西部廊道重要性低、距离远且可替代性高。结合山地生态环境特征，还需兼顾水土涵养功能，并综合考虑廊道的持久性、稳定性以及廊道宽度。根据相对重要性分析结果，将连接廊道划分为关键廊道、重要廊道和一般廊道。
1）关键廊道属于Ⅰ级连接廊道，是物种在Ⅰ和Ⅱ级网络中心之间进行短距离迁移的高概率路径，重要性较高，对维系县域GI网络关键地段的生态连通性影响较大。应以生物多样性恢复和地质灾害防治为目标加强边坡植被管理，同时应划定廊道保护控制区，清退开发建设活动，退耕还林、退建还生，增加廊道上的林草种类，适当优化周边土地利用类型，以确保关键廊道的空间连通性、生境稳定性以及物种通行的必要宽度。
2）重要廊道属于Ⅱ级连接廊道，是连接Ⅱ级网络中心的中等距离物种迁移的较高概率路径，具有一定的可替代性，对GI网络的影响仅次于关键廊道。原则上应确保其空间连通性，但对于难以实现自然恢复或新建成林的廊道地段，可以通过因地制宜保留或新建一些散置的小型自然植被斑块来提供廊道功能，以达到廊道的连通性和宽度要求。当廊道路径处于发展林地成本过高且生态敏感性较低的农业耕种区时，可借助树篱或林带网以保持廊道的基本连通性。
3）一般廊道属于Ⅲ级连接廊道，主要为Ⅱ和Ⅲ级网络中心之间的物种迁移提供路径空间，且可替代性较高。应顺应地形选择生态阻力小、修复成本低的路径构建廊道或改善廊道的生境质量和连续性，从而提高物种迁移概率，增强GI网络稳定性。一般廊道常穿越建设用地，应结合人工生态廊道、立体绿化技术提高空间连接性，减少道路对景观的切割。此外，由于西南部GI网络的结构比较薄弱，还应配合网络中心的优化进程，提高局部地段的生态网络连通度。

4.3　生态夹点精准修复

生态夹点是县域GI网络中的高质量生境连接处，同时也是连接廊道容易断裂、需要强化保护和重点维育的地段。为避免成为物种迁移的瓶颈，同时给野生动物提供必要的临时栖息地，生态夹点区域应实行严格的生态保护政策，禁止开发建设及其他人为活动，并且应选择更加持久、稳定和具有较广泛的物种适宜性的林种和树种进行保护和修复。
万州区生态夹点区域的主要用地类型包括耕地、林地、草地，以及少量人造地表和水体，应针对不同的用地类型组合方式，制定精准化生态保护与修复策略。以林地类型为主的生态夹点区域，应建立森林保护机制和定期监测机制，禁止不适宜的林木开采行为，适时增补栽植，持续跟进森林植被的生长和构成情况。以耕地和草地类型为主的生态夹点区域，应严令禁止当地居民对野生动物的捕杀行为，控制农药用量，逐步置换出林地斑块。毗邻人造地表土地类型的夹点区域，应植树造林，并增设生态缓冲带。以水体类型为主的生态夹点区域，要涵养水岸植被，必要时采取技术手段以避免阻碍陆生生物迁移。

5 结论与讨论

1）以林地、灌木地、草地、湿地和水体为“前景”进行MSPA分析，得到构成万州区县域GI网络的网络中心共42块，总面积约996.35 km2，占研究区总面积的28.83%，形成“一屏三带、散点分布”的格局。以BCCF为依据判断网络中心的相对重要性，形成3级区域，重要性由高到低依次为依托长江和方斗山－七曜山形成的连绵涵养区、依托铁峰山、登丰水库和东部山林形成的重点保护区，以及包括南、北缘山林和一些小型斑块的独立修复区，分别采用涵养、稳固和修复等不同级别和方式的生态保护与修复策略。
2）综合土地利用、植被覆盖、地形、人口和路网，以及POI数据等阻力因子建立综合阻力面，阻力高值区域位于长江中段的城镇建设区。结合网络中心数据，运用MCR模型计算最小累积阻力路径，识别出连接廊道80条，总长度为292.97 km。总体呈现“东强西弱、东短西长”的分布特征，与网络中心一同构建万州区县域GI网络。以集成廊道的渗透性和邻近性以及网络中心价值的相对重要性指数为依据，将连接廊道划分为关键、重要和一般3个等级，分别采用严控、修补和扩增等分级生态保护与修复策略。
3）基于电路理论，分析万州区生物流密度分布情况，结合连接廊道提取生态夹点区域，即对于维持县域GI网络连通性具有战略意义或瓶颈作用的关键地段，共计142处，累积长度约28.14 km，占连接廊道总长度的9.60%。其中，最主要的土地利用类型是耕地，占比达到55.89%，其次包括林地（35.71%）、草地（6.32%）、人造地表（1.51%）和水体（0.46%），需根据类型组合情况，分别制定以森林维育、耕地置换、控制开发和水岸植被恢复为主的精准化生态保护与修复策略。
本文从生态连通性出发，兼顾山地城镇的典型生态问题，结合使用多源数据，综合应用MSPA方法、MCR模型、电路理论和图论，识别网络中心和连接廊道并予以相对重要度分级，同时提取连接廊道上的生态夹点区域，由此构建万州区县域GI网络，并针对性提出具有分区、分级和精细化组合特点的生态保护与修复策略。与以往研究相比，1）本文在GI网络构建过程中，强调生物流动性需求是对现有GI网络构建方法的优化（栾博 等，2017）；2）在建立生态阻力面上，除土地利用类型因子外，基于多源数据筛选有关自然、地形和人为干扰的7项因子进行综合评价，从而提高阻力评价的客观性，其中，地形坡度和起伏度因子能提高对山地环境的适应性，POI密度和夜间灯光密度能直观反映人为干扰情况（范春苗 等，2022；陶培峰 等，2022；邬志龙 等，2022）；3）在保护与修复方面，基于网络中心和连接廊道的重要性分析结果以及生态夹点的识别，制定分区、分级和精准化的策略，更有利于在土地资源极其紧缺的山地城镇遵循保护与发展协调并进的生态优先原则。但本文运用AHP法对生态阻力面评价因子进行赋权存在主观成分，需要在后续研究中优化。另外，受到研究尺度和数据精度的限制，对于GI网络的生态保护与修复策略停留在比较宏观的战略层面，对于GI在中、微观层面有关人居环境和工程技术的具体实施策略，有待进一步研究。

1 《万州区国土空间总体规划（2021—2035）》（公示版）. http://www.wz.gov.cn/hdjl_266/yjzj/detail.html?id=2062。

2 “两山理论”，即绿水青山就是金山银山，强调经济发展和环境保护双赢，构建经济与环境协同共进的地球家园。

3 “一干”指长江，“九支”指普里河、苎溪河、大周溪、五桥河、新田河、瀼渡河、石桥河、磨刀溪、泥溪河等主要长江支流。

4 详见《万州区国土空间总体规划（2021—2035）》（公示版）. http://www.wz.gov.cn/hdjl_266/yjzj/detail.html?id=2062。

汪子茗：确定总体研究思路，负责论文撰写、修改与校对，参与数据分析；

吕 梁：数据收集、处理与分析，论文修改；

汪 峰：选题及思路、框架，指导论文写作与修改。

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