生态安全约束下城市群空间网络结构动态演变及关联特征分析——以环鄱阳湖城市群为例

刘耀彬，邱 浩，戴 璐

(1.南昌大学中国中部经济社会发展研究中心，南昌 330031；2.南昌大学经济管理学院，南昌 330031)

改革开放四十年来，我国城镇化水平由改革开放初期的19.4%提升至2019年的60.6%，超过世界城镇化水平近5个百分点，作为国家推进城镇化的主体形态，城市群起重要作用.伴随着经济飞速发展和大城市集聚功能的日益增强，城市群向一体化、网络化等方向演变，城市群网络化正成为当下中国乃至世界城市群的发展特征，对推动形成大中小城市协调发展的城镇格局具有重大意义[1].然而城市群在网络化进程中需要面对严峻的资源与环境束缚，城市群已然成了群聚性城市病爆发及生态环境矛盾重重的“重灾区”[2].随着国家再次强调将城市群作为新型城镇化的主体形态，以及建设生态文明发展目标的提出，明确区域生态环境要素对城市群的胁迫关系，揭示生态安全约束下城市群空间网络化规律具有重大理论和现实意义.

城市群空间网络结构体现着城市群空间结构向高层次演化的趋势，是人类社会与自然环境相互协调的空间场所[3].随着相关理论的成熟及计算机的快速发展，城市群空间网络逐步成为研究的热点问题.现有研究主要通过对基础设施[4-5]、企业组织[6-7]和经济要素[8-9]等视角展开多尺度城市群空间网络结构的分析.其中，基础设施主要是基于交通和通讯等数据刻画网络结构，各城市作为网络节点履行着交通和通信枢纽的职能；企业组织依托上下游产业链或母子企业的组织关系来把握城市群空间网络结构演变规律；经济要素主要通过经济要素的流动、旅游流等来反映城市群空间网络结构.另外，分析城市群网络结构离不开对城市群空间网络关联的把握，城市群网络关联的强弱是城市群发展阶段与水平的体现，现有研究主要使用引力模型来剖析城市间的空间网络关联[10-11].总体上看，现有的城市群空间网络虽研究视角多元化，但多停留在社会经济层面，从区域资源与生态环境的角度对城市群空间网络结构和关联进行的研究相对不足.

生态环境是城市群产生与发展的重要基底因素，不同的生态安全状况对城市群的约束力也不尽相同[12].如何实现生态安全约束下的城市健康发展是目前城镇化进程所面临的重大难题.目前学者普遍认为城市群建设改变了区域生态环境基底，由此引发一系列城市群生态安全问题，抑或是聚焦在生态安全领域中某一具体方面，比如不透水地表[13]、水资源利用[14]、土地利用[15]、湿地[16]等，而对城市群与生态安全整个研究领域的关系国内学者也进行了研究，但以城市群进程中生态安全格局分析为主，并且主要将京津冀[17]、长三角[18]、珠三角[19]等视为典型区进行探索性分析.常用的区域生态安全评价模型有景观格局指数评价法、PSR模型、生态系统服务价值法等.有鉴于此，相关研究从单一评价方法对城市群建设所引起生态安全问题做了比较深入的研究，但是以生态安全为约束条件并综合多种评价方法，全面深入地研究生态安全对城市群约束作用同样具有不可或缺的意义.尤其是近些年伴随着人地矛盾加剧，生态安全在城市群建设中的约束作用日趋显著，对生态安全约束下城市群网络化的研究亟待深入.

环鄱阳湖城市群作为江西省最发达的区域，致力于打造“中部崛起”的又一核心增长极.鄱阳湖是国际级重要湿地，在提供多重生态功能和维系区域生态安全方面意义重大.但伴随城镇化进程，湖区内湿地的退化、消失和景观类型的破坏现象时有发生，生态安全问题与城市群建设如何协调发展的问题亟待解决，在生态安全约束下考虑城市群空间网络特征，揭示城市群空间网络关联规律具有重大意义.因此，本文以环鄱阳湖城市群为例，综合考虑区域景观格局和生态系统服务功能重要性来构建生态安全指数，定量测度生态安全约束下的环鄱阳湖城市群空间网络结构动态演变及关联特征，以期优化城市群空间网络结构，为区域生态环境的保护和城市群的可持续发展提供决策依据.

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

环鄱阳湖城市群包含42个县(区)，2017年末总人口3 642.85万人，占全省78.82%，GDP为16 218.28亿元，占全省77.90%，是江西省重要经济增长区域，也是江西省生态安全保护的重点区域.但近年来环鄱阳湖城市群地区生态安全与城镇化发展的矛盾日益凸显，尤其是湖域生态安全对城市群空间网络结构产生较大影响，很大程度制约区域可持续发展.因此，以环鄱阳湖城市群为典型区，探索以生态安全为背景考虑环鄱阳湖城市群经济社会可持续发展显得尤为重要.

图1 研究区地理位置Fig.1 The location of the study area

1.2 数据来源及处理

本研究采用土地利用、遥感影像、人口、GDP 等数据作为数据源.需要说明的是，文中城市群各节点城市质量基于行政单元尺度，而生态安全分析则是基于格网尺度.将土地利用矢量数据转换为100 m分辨率的栅格数据，基于生成的若干网格及其包含的景观类型结构与功能，反映区域生态安全状况，而后将行政单元尺度的城市社会经济等属性数据空间化，并与土地利用数据相结合，用以分析生态安全约束下的城市群空间网络结构，从而达到多源数据的集成和不同尺度的融合.使用的数据说明如表1.

表1 数据来源及说明Tab.1 Data source and description

1.3 研究方法

1.3.1 生态安全指数 景观结构及其变动是区域生态环境体系的综合反映，受城镇化建设影响，景观结构日益呈现出复杂性、异质性等趋势[20].生态安全的测度是景观生态学的核心内容，同时也是保障区域生态安全的重要技术途径.城镇化水平的提升带动城镇建设用地的拓展，从而引起未利用地、耕地、草地等景观类型面积的萎缩，使得景观结构发生改变，景观结构安全指数能够反映景观受到干扰后的结构特征，但不能反映出景观类型抵抗外界干扰能力，更不能体现景观类型对外界敏感性程度不同的特性，因此，从景观结构角度不能客观把握区域生态环境状况.景观具有水源涵养、气候调节等众多功能，每种景观类型所提供的生态服务具有差异性，均可采用生态系统服务价值进行量化.综合考虑以上因素，本文按照“景观结构安全+生态系统服务价值→生态安全”的逻辑思路，探讨考虑生态系统服务的景观结构对区域生态安全的影响及其时空分异规律，精确识别环鄱阳湖城市群生态安全及其变化的时空格局，对区域景观结构优化及生态安全评价等方面具有重要的理论和实际价值.

景观结构安全指数是区域景观格局信息的凝练表达，包含景观干扰度指数(Ei)和景观脆弱度指数(Fi).具体指标含义参阅文献[21]，景观结构安全指数(LSIi)的计算方法如表2.

表2 景观结构安全指数计算方法Tab.2 The calculation method of landscape structure security index

生态系统提供了物质原料、气候调节、生命支持系统等多重生态功能，生态系统服务价值核算的结果，既是生态文明建设决策的重要依据之一，同时也是区域空间资源优化配置的客观基础.因此，依据Costanza等[23]开创的生态系统服务功能的价值评估方法，参考谢高地等[24]、白瑜和彭荔红[25]对我国生态系统服务功能的划分和价值参数取值的研究成果，对景观类型进行适当修正，核算结果如表3所示.

表3 研究区各景观类型单位面积生态系统服务价值系数Tab.3 Ecosystem service value (ESV) coefficients per unit area of different landscape type in the study area 元·hm-2

根据系统论中“要素-结构-功能”的观点，在系统内部，结构是功能实现的前提与基础.景观作为具有一定结构与功能的复合系统，其动态特性不仅仅受外部干扰，还会受自身交互作用影响，一方面，景观结构是景观功能得以实现的基础，另一方面，景观功能是景观结构的体现，是景观格局的表征.参考赵筱青等[20]的研究结果，在测度景观生态安全时，给予景观结构和功能相同的权重.因此，基于以上两个过程的测算，依据研究区景观格局信息得到景观结构安全指数，并与研究区各景观类型所能提供的单位面积生态系统服务价值相结合，得到研究区生态安全指数公式，具体为：

(1)

式中，ESk表示第k个评价单元的生态安全指数；LSIi为景观结构安全指数；ESVi为单位面积生态系统服务价值；n为评价单元内景观类型数量.

1) 传统引力模型仅用人口和 GDP表征城市质量，度量结果显然存在偏差.城市质量是城市综合实力的反应，与其对其他城市的吸引力息息相关，为了更加准确的度量环鄱阳湖城市群空间网络关联，结合区域城市发展特征，本文选取了具有代表性的4个指标：人口(M1)、GDP(M2)、社会消费品零售总额(M3)和固定资产投资额(M4)来衡量城市综合质量.在进行归一化处理后采用均值法进行综合核算，城市综合质量计算公式为：

M=(M1+M2+M3+M4)/4.

(2)

2) 传统引力模型的另一个不足体现在公式中的D，原指两物体间的空间距离，许多学者简单地采用两城市中心间的空间距离作为衡量两城市距离的指标，这既与实际情况不符，又不能准确体现吸引力随距离衰减的情况.当下我国道路交通交错纵横，城市距离已不再仅仅简单取决于空间上的距离，而应综合考虑多重因素，将空间距离、时间距离和货币成本距离进行融合.城市作为一个节点往往是通过多种交通方式相互关联，但由于本文的研究着眼于县域层面，网络中各节点城市之间以公路运输为主，因此，在考虑数据可得性的前提下，本文基于百度地图(http://map.baidu.com)平台，通过计算机自动筛选出的网络中各节点两两城市间的最短公路交通距离Hij和在此条件下的所用时长Lij和货币成本Cij分别进行无量纲归一化处理，而后采用均值法得到Dij来综合反映环鄱阳湖城市群空间网络中城市间的综合距离.计算公式为：

Dij=(Hij+Lij+Cij)/3.

(3)

引力模型强调事物的空间关联性，受地理邻近度影响，而依赖于景观类型的生态安全指数，其分布存在空间相关，将二者进行有机融合是地理学第三定律，即地理变量配置相似性的体现.因此，本文以测定生态安全约束下城市群空间网络结构动态演变特征及关联为目的，将传统引力模型修正为：

(4)

式中，Tij表示两城市之间的引力值；n为城市群内所有城市的数量；ESi、ESj分别代表两城市的生态安全指数；Mi、Mj分别表征两城市的综合城市质量；Dij代表两城市间的综合距离；b为距离的摩擦系数，在本研究中取b=2[26].G为引力常数，本文取G=1.

2 结果分析

2.1 生态安全变动分析

2.1.1 景观结构安全变化 为了提高对环鄱阳湖城市群生态安全的认识，借鉴刘耀彬等[27]对环鄱阳湖城市群界定和划分圈层的结果，以鄱阳湖为中心，由鄱阳湖向外分别是环湖核心区和环湖边缘区.根据前文构建的景观结构安全指数对研究区景观结构安全总体变动状况进行描述，并逐一分析景观破碎度、分离度、优势度指数的变化和单位面积生态系统服务价值的空间分布状况.同时，为了更好地研究景观结构安全空间变化规律，采用空间统计学方法对研究结果进行检验.

1) 景观结构安全总体变动分析.2005年—2015年，受城镇化进程影响，城镇用地增长了40.24%，其它建设用地增长了81.87%，而与此同时，草地和未利用地的比重却急剧下降，分别下降21.87%和15.23%.并且在研究期内，占据传统优势地位的耕地，其比重也下降了4.36%，与之相似的还有林地，其比重略有下降，下降了2.08%.在此情形下，环鄱阳湖城市群的优势景观类型发生了转变，城镇用地和其他建设用地挤占或取代了原有的耕地和草地景观.城镇建设用地的扩展的同时，斑块数增加的有水域、耕地、林地，但耕地和林地的面积相比却有所减少.就破碎度而言，水域破碎度增加十分明显，表明鄱阳湖地区在城市化过程中，伴随着城镇建设用地的扩张，水域日益呈破碎化发展特征.就分离度而言，分离度下降的景观主要是城镇建设，其他景观类型分离度虽变化不大，但均不同程度的增加，这一现象说明城镇建设中追求片状推进，并且受其影响，未利用地、水域、草地、耕地和林地与之发展方向相反，斑块化、破碎化趋势逐渐明显，随之而来的便是景观连通性被减弱.以上分析表明，研究区呈现出了自然景观和城市景观逐渐分异的趋势，人类生产活动逐渐成为景观类型改变最根本性的因素.此外受湖域地区这一基本和长久的自然因素影响，水资源数量和分布状况也是影响区域景观格局的主导因子.

(1) 景观破碎度变动分析.2005年城镇用地的破碎度最高(0.139)，与破碎度最低的林地相差了0.130，可以看出，研究期初林地呈片状分布.经过10多年的发展，研究区景观破碎度发生了较大变化，首先破碎度明显升高的有未利用地，水域、林地和耕地，尤其是未利用地变化巨大，与2005年同比升高了62.10%，而只有草地破碎度有稍微降低，但也仅比2005年降低了3.76%，表明研究区占主导地位的景观类型破碎度均升高，包括林地、耕地和水域，这一变化会引起各斑块间的连通性降低，同时也会加剧斑块的不稳定性.城镇建设用地也呈现出点状分布的特点，其相比研究期初破碎度升高.以上种种现象表明研究区在城市化过程中，呈现出的建设用地不仅面积快速增加，并且具有整体点状、局部片状的特点，引起其它景观破碎度升高.

(2) 景观分离度变动分析.研究期内，耕地分离度指数从0.086提高到0.104，增加了21.12%，林地分离度也增加了20.45%.从空间分布上看，2005年分离度较高的区域主要集中在环鄱阳湖城市群的边缘区，低值区也主要集中在环湖边缘区，可知环鄱阳湖城市群边缘区分离度指数因景观类型不同而两极分化严重.到2015年，分离度两极分化更为严重，最低值为0.128，而最高值为20.755，且与2005年相比，分离度高值区面积增加，呈现出由环湖边缘区向环湖核心区蔓延的趋势，在空间分布上与建设用地等相互交叉，重叠分布.

(3) 景观优势度变动分析.景观优势度是对针对斑块重要性的测度，并受景观类型空间分布的影响，而且不同景观类型其优势度也会不同.从时间维度看，由表3可知，研究期内景观优势度整体变化不大，趋于稳定，城镇用地、草地和未利用地优势度稍高，耕地和林地的优势度相比而言处于低水平状态.从空间维度看，环鄱阳湖城市群区域内环湖边缘区优势度较高值占绝大多数，而优势度较低值则主要分布在环湖核心区边缘地带，未利用地广泛分布于此.

通过表4和图2对比分析发现，从时间上看，研究期内未利用地的干扰度增幅最大，从2005年的1.390变为2015年的1.549，提高了11.47%，其次是水域，提高了4.22%，干扰度降低最明显的是其他建设用地，从2005年的0.808将为2010年的0.710，降低了12.03%，从空间上看，2005年干扰度高值区面积较大，大多分布在环湖边缘区周边，到2010年干扰度高值区面积无明显变化，但低值区却分布范围广泛，并且研究区干扰度指数均保持在3.70以下.2015年相比前期，干扰度发生变动的区域主要集中在环鄱阳湖城市群南部，并且呈现上升趋势.综合来看，环鄱阳湖城市群的边缘地带的干扰度易出现波动，是需要重点关注的生态敏感区.

表4 研究区景观结构安全数据统计Tab.4 The landscape structure security index data statistics in the study area

图2 研究区3个时期景观干扰度空间分布Fig.2 The space distribution of landscape disturbance degree in the study area in 2005，2010 and 2015

2) 景观结构安全的空间自相关性.景观类型分布受地理空间影响，常常表现出空间相关效应.借助2005年、2010年和2015年环鄱阳湖城市群内各景观结构安全空间分布数据与空间自相关模型计算得到3个年份环鄱阳湖城市群景观结构安全度的全局Moran’sI值(表5).结果表明，历年景观结构安全的全局Moran’sI指数均为负值，2005年和2010年不能在拒绝零假设的前提下，存在显著的空间自相关，而2015年则可以选择在拒绝零假设的前提下，将置信度设置为90%，认为在该研究区内存在较为显著的负向空间自相关，也即环鄱阳湖城市群不同的邻近景观不具有很强相似性，印证了研究区景观分离度趋于两极分化的结果.通过表5比较研究区不同时期全局 Moran’sI的变动情况，Moran’sI从2005年的-0.012 4下降至2010年的-0.015 2，接着降速有所提高降至2015年的-0.022 8.说明研究各景观类型生态安全在整体空间上由不存在显著的空间自相关到存在显著的负向空间自相关关系，各景观类型生态安全度也由期初的随机分布，逐渐演变为空间分散，这里的相关性分析也与前文得到的研究区景观破碎度增加，斑块连通性被弱化的结果不谋而合.

表5 研究区不同时期的景观结构安全度Tab.5 Landscape structure security degree in the study area in 2005，2010 and 2015

2.1.2 生态系统服务价值分析 生态系统服务与生态安全息息相关，是连接自然系统和社会系统的纽带.本文基于环鄱阳湖城市群景观类型数据进行生态服务价值核算，并对研究区单位面积生态系统服务价值(ESV)空间分布进行分析.在Arcgis平台使用自然断点法将核算结果进行分级展示，通过图3的可视化结果可知，环鄱阳湖城市群整体单位面积生态系统服务价值较高，并且单位面积生态系统服务价值高值区主要集中环湖边缘区，具体而言东北部以浮梁县和婺源县为主，东南部集中在资溪县、宜黄县和乐安县为主，西北部则以靖安县和武宁县为主.相比单位面积生态系统服务价值高值区，低值区的分布较为细碎和零散，但在研究区的中部和北部还是可以看到明显的三大团状，从北到南依次为九江市沿江区域，鄱阳湖湿地西南部以及以南昌市区为主的片状区域.

图3 研究区单位面积生态服务价值空间分布Fig.3 The spatial distribution of ecosystem service value (ESV) in the study area

2.1.3 生态安全评价 利用生态安全指数计算公式(式1)计算出每个景观类型小区块的生态安全值，然后在ArcGIS 10.2平台上进行等级划分，计算各生态安全级别所占的面积，在此基础上对研究区3个时期生态安全空间分布情况进行对比分析.

1) 生态安全等级划分.统计结果发现，从2005年到2015年生态安全值有所减小，各景观类型平均生态安全值从2005年36.818减少到2015年的35.109，即生态安全度有所降低.从生态安全峰值来看，从2005年到2015年生态安全度亦有所降低，但变动不大.以上均说明环鄱阳湖城市群生态风险加大，生态安全度低的变得更低，高的也向低的靠拢.基于可比性原则，根据生态安全值变化，以2005年生态安全值为基期，在ArcGIS10.2中将生态安全值按照JENKS自然间断点分级法重分类划分为5个等级：低生态安全度(0

图4 研究区3个时期生态安全度空间分布Fig.4 The space distribution of ecological security degree in the study area in 2005，2010 and 2015

2) 生态安全空间分布分析.由图4可知，整体来看，研究期内部分区域经历了从较高/中等生态安全度向较低/低生态安全度的变化，生态安全度有所降低.从局部分布上看，弋阳县大部分区域由较高生态安全度转变为高生态安全度，都昌县部分区域由中等生态安全度向较高生态安全度转变，生态安全状况趋于好转.比较敏感且变化明显区域主要分布在环鄱阳湖城市群腹地、东部边缘地带，其中南昌市区附近低生态安全度区域明显增加，九江市区和星子县周围区域较低生态安全度区域也有所增长，余干县部分区域由中等生态安全度向较低/低生态安全度转化，鹰潭市大部分区域经历了由2005年中等生态安全度到2015年低生态安全度的转变，且区内高生态安全度区域几近全部消失，德兴市与婺源县境内少部分区域经历了由较低生态安全度向低生态安全度的变化，生态安全度持续降低.

由生态安全等级面积(表6)对比分析可知，研究区高生态安全度区域总体稍有增长，但波动性较大，低生态安全区面积从2005年的13 151.37 km2增加到2015年的14 797.16 km2，增加了12.51%，相比而言，较高、中等和较低生态安全区面积却均呈现减少势头，较2005年变动比例分别为-4.76%、-8.37%和-1.38%，分别减少了626.06 km2、1 100.77 km2、181.61 km2.通过ArcGIS统计发现，环鄱阳湖城市群区域内有4.19%的生态安全小区块(39个景观类型小区块)的生态安全度明显降低，说明鄱阳湖城市群部分区域生态安全在恶化，需重点关注.

表6 生态安全等级面积统计Tab.6 The ecological security grade and area distribution of the study area

2.2 基于引力模型的城市群空间网络结构动态演变分析

图5 研究区不考虑生态安全约束时的空间网络关联Fig.5 The spatial network correlation without considering ecological security constraints in the study area in 2005，2010 and 2015

1) 2005年，南昌市区在环鄱阳湖城市群空间网络结构中是最为核心的城市，与其他城市的关联度相对较高，特别是与周边城市的网络关联度明显要高于研究区其他城市.而抚州市区、九江市区和景德镇市区与其他城市的关联度较为一般，其余城市关联度值更小，环鄱阳湖城市群空间网络结构整体上呈现出“西密东疏”特征，表明2005年南昌市区在整个网络结构中辐射作用强影响力大，整体上是一种以南昌市区为单核心的松散网络结构.

2) 2010年，环鄱阳湖城市群中南昌市区与其他城市的关联强度总体最高，紧随其后的是九江市区，其他大多数城市间关联强度均小于1(有605对)，在环鄱阳湖城市群网络结构中地位相对孤立，而且需要指出的是，南昌市区与东部城市关联度相对偏低，需依赖一些城市的中介作用才能与东部城市发生联系.表明研究区东部少数城市在环鄱阳湖城市群空间网络中处于被边缘化的地位，未能融入研究区网络结构中，东西部不平衡特征明显.

3) 2015年，环鄱阳湖城市群空间网络结构和2010年相比变化不大，南昌市区与周边城市的关联进一步提升，以南昌市区为核心的网络中心地位进一步得到巩固，东南部地区的空间关联度也得到提升，边缘城市数目有所减少，但研究区东部和西部网络结构不平衡和结构松散的特征未得到改观.

经对比分析发现：(1) 2005年—2015年，南昌市区在环鄱阳湖城市群中始终保持核心地位，与周边城市保持紧密关联，具有较强的吸引和辐射作用.但研究区大量城市间关联强度较低，边缘化城市多，未能彻底融入城市群空间网络结构中，核心-边缘结构特征显著.(2) 环鄱阳湖城市群空间网络结构整体呈现“西密东疏”的特征，空间网络不平衡特征凸显，整体空间网络结构发育不成熟，部分城市间关联强度下降，空间网络结构呈松散趋势.

2.2.2 生态安全约束下的城市群空间网络结构动态分析 在对城市质量指标综合处理的基础上引入生态安全指数(式4)，得到生态安全约束下的环鄱阳湖城市群间引力值核算数据表，以2005年各城市关联强度中位数为基数分别绘制3个年份的城市网络空间结构图，以直观展现生态安全约束下环鄱阳湖城市群各个城市在空间上的关联强度(图6)，并对其空间演变进行动态分析.

1) 2005年，环鄱阳湖城市群空间网络结构初具形态.生态安全约束下，南昌市区在环鄱阳湖城市群空间网络中的核心地位依旧，呈点状辐射周边的形态.但不可忽视的是，南昌市区、景德镇市区和抚州市区三者的交汇地带空间网络结构疏散，余江县更是未与周边任一中心城市发生较强的关联.

2) 2010年，环鄱阳湖城市群表现较为突出的是景德镇市区与浮梁县之间的关联得到大幅提升，强化了景德镇市区在整个网络结构中的中心地位.研究区东部的鹰潭市区、贵溪市和弋阳县基本呈现出线型结构，且与其他中心城市关联较少，处于游离状态，未完全融入到环鄱阳湖城市群空间网络中.

3) 2015年，环鄱阳湖城市群空间网络结构基本形成，且四者中部的空间网络结构得到优化，均与周边中心城市建立了较强关联.区域内城市空间网络关联度得到加强，多中心的网络结构协同发展趋势明显，网络结构发育程度日益成熟.

生态安全约束下环鄱阳湖城市群空间网络结构呈现如下特征：(1) 2005年—2015年，环鄱阳湖城市群多中心的网络结构逐渐成型，游离在城市群空间网络结构边缘的城市减少.(2) 经过近10年的发展，研究区空间关联强度随年份的递进大致呈现出逐年上升的趋势，在空间上逐渐形成发育成熟的城市群网络空间结构，并在时间维度中不断的向周边辐射，多中心协同发展趋势明显.

图6 生态安全约束下城市空间网络关联Fig.6 The spatial network correlation restricted by ecological security in the study area in 2005，2010 and 2015

2.3 基于生态安全约束的城市群空间网络关联对比分析

2.3.1 基于生态安全约束的城市群整体关联强度对比分析 通过引力模型分别对不考虑生态安全约束情形和考虑生态安全约束情形进行核算得到环鄱阳湖城市群空间网络结构(图5和图6)，并以2015年为例，依据其关联度得到环鄱阳湖城市群两种情形下的Circos环状图(图7).该图能清晰的表明研究区城市间的关联强度.该图能清晰的表明研究区城市间的关联强度.其中，环状结构外层各字母表示不同城市，环状结构内层条带的宽窄反映城市关联的强度，从同一城市出发，条带所指向的方向是不同城市间关联关系.

图7 考虑生态安全约束与否的城市网络关联强度结构Fig.7 Urban network correlation strength structure considering ecological security constraints or not in the study area

在不考虑生态安全约束时，关联强度高峰值集中在以南昌市区为中心的周边城市，尤其是南昌市区-新建县，低峰值分布密集且广泛，空间网络整体联结性有待提高，南昌市区与各城市(除新建县外)关联强度均偏小，差异不明显，基本处于稳定的均质状态，空间网络结构呈现单核心松散连接特征.

生态安全约束情形下，各城市关联强度均有较大涨幅，打破了不考虑生态安全约束情形下的稳定松散状态，呈现出明显的异速非均衡发展态势，空间网络结构得到优化，向多核心密集连接方向发展.可见研究区城市空间关联强度除直接受城市综合质量和综合交通距离影响外，也受制于生态安全状况.作为区域的经济交通中心，南昌市区整合各种资源的条件显然比其他城市便利，而且城市综合质量不断增强，同时还是区域重要的交通枢纽，交通网络密度大且覆盖范围广，因此以南昌市区为核心空间网络关联结构凸显.在考虑生态安全约束时，以南昌市区为中心的辐射状形态格局虽仍较为明显，但边缘城市数目明显减少，中心城市数目增加，区域空间网络结构向多中心密集连接方向.

2.3.2 基于生态安全约束的城市群首位关联强度对比分析 对研究区单个城市而言，与其他城市的关联强度是极不均衡的，较为紧密的关联往往集中于该城市同其它少数城市之间，如在不考虑生态安全约束情形下，南昌市区同新建县关联强度值高达1 989.41，但同环湖边缘区大部分城市间不足8.21.因此，以2015年为例通过对比是否考虑生态安全约束的情形来分析某一城市的首位联系城市(图8)，可以进一步揭示环鄱阳湖城市群网络关联特征.

图8 考虑生态安全约束与否的城市首位关联强度空间格局Fig.8 Spatial pattern of urban first correlation strength considering ecological security constraints or not in the study area

在不考虑生态安全约束时，由图8可知，区域中以南昌市区为首位关联城市的有16个，并且主要集中在研究区中西部，以南昌市区为首位关联城市的城市占全区域的39.02%，其在全区空间网络结构中占据中心位置，呈放射状向周围辐射.

生态安全约束情形下，环鄱阳湖城市群的网络集群结构逐渐显现，并以南昌市区、九江市区、抚州市区和景德镇市区为核心.其中，南昌市区成为周边城市的首位关联城市，主要受其作为研究区的几何中心、经济中心和交通中心影响.而九江市区位于环鄱阳湖城市群的北部，城市综合质量较好，且交通设施基础好，因而也成为周边城市的首位关联城市.城市群首位关联城市中核心城市已呈现出多点开花式特点，区域空间网络结构进一步凸显.可见，城市综合质量和综合交通距离是影响城市群空间网络关联的基本因素，城市综合质量越高，其集聚扩散能力越强，与其他城市之间的相互关联的要素越广泛，强度越大，生态安全是影响城市群空间网络关联的重要因素，在环鄱阳湖城市群多中心空间网络结构的形成与发展进程中起推动作用.

3 结论与讨论

3.1 结论

本文基于景观生态学理论，将景观结构安全与生态服务价值相结合构建生态安全指数，利用改进的引力模型探讨了2005年—2015年间生态安全约束下环鄱阳湖城市群空间网络结构动态演变及关联特征，研究得到如下结论.

1) 综合景观格局指数和生态系统服务价值的生态安全评价方法能有效识别研究区的生态安全状况，发现2005年—2015年环鄱阳湖城市群生态环境有所恶化，整体生态安全度降低，区域生态风险提高，部分区域经历了从高生态安全度向低生态安全度的转化.这一变动的原因是由于近年来环鄱阳湖区域在城市化进程中，伴随着城镇建设用地的大幅度增加，使得林地、水域等景观面积萎缩，并向斑块破碎化方向发展，区域自然景观和城市景观逐渐分异.

2) 生态安全状况是城市群空间网络结构变动的重要影响因素，对城市群发展起约束作用.不考虑生态安全约束时，研究期内南昌市区的核心地位显著，与毗邻城市关联度高，研究区东部城市边缘化现象凸显，环鄱阳湖城市群空间网络结构整体呈松散演变特征，“核心-边缘”结构明显；而在生态安全约束情形下，环鄱阳湖城市群多中心的城市网络空间结构趋势明显，城市群空间网络结构逐步发育成型，并逐渐向周边辐射，空间关联带动效应显著.

3) 结合生态安全指数的引力模型是测度研究区关联状况行之有效的方法.在不考虑生态安全约束时，多数城市关联强度低且处于稳定的均质状态，以南昌市区为首位关联城市的单核心特征明显；而在生态安全约束下环鄱阳湖城市群空间网络关联呈现异速非均衡发展的特点，由不考虑生态安全约束情形下的以南昌市区为核心的疏散结构向多中心发展模式转型，空间关联度整体增强，网络结构得以优化，在这一过程中主要受到生态安全这一因素的影响.

3.2 讨论

本文构建的基于景观结构和生态系统服务价值的生态安全指数，并以环鄱阳湖城市群为例，尝试从景观生态安全角度分析城市群网络进程中的生态安全约束问题.但生态安全兼具综合性与复杂性，本文探索性的从景观结构及其生态功能的角度来评价生态安全，尚未完整考虑区域的社会、经济、设施等众多影响因子，所得结果具有相对性.并且受数据获取、模型精度和相关评价标准的限制，本文仅选取了3个时间点的4个城市质量指标来探讨分析环鄱阳湖城市群空间网络结构动态变化，对于如何改善城市空间关联的模型与方法也有待深入探讨.因此，从多层次、多角度方面展开生态安全约束下的城市化演进具有重要意义，值得进一步研究.