区域尺度下道路网络对生态格局及生态网络的影响：以成渝城市群为例*

曾琬莹，谢梦晴，王倩娜

(四川大学 建筑与环境学院，四川 成都 610065)

党的二十大报告指出，协调生态环境保护和经济社会发展对于保障国土空间永续发展具有重大意义[1]。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》[2]对我国道路建设提出了适应国土空间开发保护格局的新要求。在现今高质量发展国土空间布局背景下，科学评价和分析道路的生态影响，对减少道路给生态系统产生的负面作用、实现可持续发展具有重大实践指导意义[3]。

20世纪90年代起，随着遥感和地理信息系统技术的不断进步，道路生态效应的相关研究开始关注道路与景观格局和过程的关系。Andrews等[4]、Lamont等[5]学者率先研究了道路对自然生态系统的切割与干扰，Forman[6]提出的道路网络影响模型因其可以反映道路网络与不同景观之间的相互关系与空间位置而最具代表性。目前国内已有学者基于一年份数据展开了相关研究，如：富伟等[7]分析了道路对景观格局和功能的影响；王丽等[8]探究了深圳市道路的景观格局效应；李倩雯等[9]基于景观格局指数分析了道路建设对西南地区景观格局的影响。以上研究多侧重于景观结构的破碎化，结构和功能、格局和过程之间有着密切的相互关系，将生态网络作为耦合景观结构、生态过程和功能的重要途径[10]引入，能够有效揭示道路建设所引起的生境破碎化对生态格局的影响效应，阐述道路和生态系统的相互作用机制。

成渝城市群位于国家道路“五纵两横”分布格局的交汇区，具有重要战略地位[11]，至2020年，其已具备功能完善的综合交通运输网络，成为西部地区内引外联的重要枢纽与门户[12]。选取成渝城市群为研究对象，基于2020年土地利用和交通数据，结合形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis，MSPA)、景观连通性指数和最小累积阻力模型(minimum cumulative resistance，MCR)构建生态网络，通过道路网络模型量化道路综合影响值，再运用景观格局指数、图论法和核密度分析法，对比分析道路网络影响下研究区生态格局改变的程度，可得道路出现前后对生态系统造成的影响，对于未来道路规划和生态环境保护具有重要意义[13]，为新时期国土空间格局优化提供科学支撑与决策参考。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

成渝城市群(27°67′～32°32′N、101°95′～108°95′E)位于我国西南地区，包括四川省的15个市，重庆市的27个区(县)以及开县、云阳的部分地区[14](图1a)，总面积18.50×104km2。随着城镇化和经济发展水平不断提高，成渝城市群的交通网络密度逐年递增(图1b)。截至2020年，成都和重庆的道路网密度分别达到了8.3 km/km2和7.0 km/km2[15]。

图1 研究区地理位置与2020年交通路网图

1.2 数据来源

本研究的数据包括：成渝城市群县级行政区划数据集、2020年高速公路、铁路、国道、省道、县道数据，源自国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn/)；2020年30 m土地利用栅格数据，源自GlobeLand30(http://www.globallandcover.com/)；自然保护区数据，源自资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)；一级河流数据，源自资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)；DEM数据，源自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。以上数据基于ArcGIS 10.2合并裁剪后使用，地理坐标系统一为GCS_WGS_1984。

1.3 研究方法

研究方法主要由3部分组成，即生态格局构建、道路影响值识别及生态格局变化对比。基于MSPA法和MCR模型识别核心生态源地与生态廊道，叠合构建道路出现前的生态格局；运用道路影响模型识别并提取会对生态格局造成重大影响的道路，作为干扰生态格局的影响来源；再采用景观格局指数、图论法和核密度分析法，比较道路出现前后生态格局及生态网络的变化情况。

1.3.1 研究区生态网络构建

(1)基于MSPA和景观连通性的生态源地识别

基于MSPA法识别生态源地能够提高生态源地选取的科学性[16]。提取耕地、林地、草地与水域作为MSPA分析的前景数据，利用Guidos Toolbox 2.6软件，采用八邻域分析法，边缘宽度设置为90 m[17]进行运算。选取面积阈值10 km2以上的斑块作为大型核心区[18]并基于confer 2.6计算其斑块重要性指数(dPC)指数[19]，挑选值最大的15个斑块[20]与自然保护区叠加，得到生态源地。

(2)基于MCR和重力模型的生态廊道提取及生态网络构建

选取土地利用类型、距铁路距离等指标作为阻力因子，参考相关文献[20]，利用ArcGIS 10.2中的Cost Distance工具加权叠加得到综合阻力面。MCR模型通过计算得到最小累积阻力路径作为生态廊道[21]。其公式如下。

式中：Dij表示从源点j到源点i的空间距离，Ri表示空间单元i的阻力值。

1.3.2 道路综合影响值量化及提取

选取高速公路、铁路、国道、省道、县道共5种道路类型，依据Forman[6]提出的道路网络影响模型，量化道路综合影响值(表1)，提取综合影响值大于20会对自然生态系统造成严重破坏的道路，借助道路缓冲带宽度[22]得到其影响范围：高速公路和铁路为1 000 m，国道、省道为500 m，县道为100 m。

表1 道路网络影响模型的斑块类型与道路影响划分准则Tab.1 Patch type and road impact classification based on road network impact model

1.3.3 道路出现前后变化分析及可视化

分别采用景观格局指数、图论法和核密度分析法，对比分析道路出现前后生态格局与生态网络的变化。

(1)道路出现前后生态格局的变化分析及可视化

选取3类共6个景观格局指数反映道路网络影响下研究区景观的破碎化与多样性[23-26]。包括：密度大小及差异指标——斑块数目(number of patches，NP)、平均斑块面积(mean patch size，MPS)；景观破碎化程度指标——最大斑块指数(largest patch index，LPI)、斑块密度(patch density，PD)；景观多样性指标——香农多样性指数(Shannon’s diversity index，SHDI)、聚集度指数(aggregation index，AI)、蔓延度(landscapecontagionindex，CONTAG)。

应用Fragstats 4.2软件，利用移动窗口法获取景观格局指数的空间分布图，完成可视化分析。根据研究区尺度[27]，选取100 m作为适宜粒度，经反复调试，移动窗口半径设置为1 500 m。

(2)道路出现前后生态网络变化分析及可视化

基于图论法，选取廊道网络结构分析中常用的网络测度指标：网络闭合指数(α指数)、网络连接度指数(β指数)和网络连通率指数(γ指数)对生态网络进行评价。

式中：L为生态廊道数；V为生态节点数。

(3)道路出现前后生态节点变化及可视化

生态节点分为生态关键点、生态干扰点两类。选取生态廊道交点作为生态关键点[28]。生态干扰点是人为活动干扰生态过程的聚集区域，可能导致生态廊道断裂等问题[1]。剔除高架桥、涵洞、山体隧道等能够作为野生生物迁徙通道的点位后，选取生态廊道与道路的交点作为生态干扰点。利用ArcGIS10.2对生态节点进行提取和可视化分析，最后结合卫星图进行对比验证。

2 结果与分析

2.1 研究区生态网络分析

2.1.1 生态源地识别结果

研究区共计得到25个生态源地(表2)，总面积95 033.26 km2，不同生态源地之间的dPC值差距较大，生境适宜性和景观连通性有待加强。面积较大及连通性较好的源地都相对集中分布在四川境内，而重庆受其地势的影响境内的生态源地面积更小(图2)。

图2 研究区生态源地分布Fig.2 Distribution of ecological sources in the study area

表2 研究区生态源地统计Tab.2 Statistics of ecological source areas in the study area

2.1.2 生态廊道提取及生态网络构建结果

根据生态阻力因子权重叠加得到研究区的综合阻力面(图3)。结合重力模型共得到重要廊道31条，长度4 127.57 km，一般廊道269条，长度36 735.37 km。生态廊道一定程度形成闭环较均匀地分布在研究区大部分地区，连接南北，横穿东西，生态网络内部结构之间具有较好的空间联系(图4)。

图3 研究区综合阻力面Fig.3 Comprehensive resistance surface of the study area

图4 研究区生态网络构建Fig.4 Construction of ecological network in the study area

2.2 道路综合影响值量化及提取结果

道路系统为经济社会发展提供支撑的同时，也会影响核心生态源地的连续性及生态系统的稳定性，基于生态源地斑块提取得到综合影响值大于20的道路网络总长度5 167.52 km(图5)，以成渝高速、渝蓉高速、遂渝高速、成渝铁路和成达铁路为主。

图5 综合影响值大于20的道路网络Fig.5 Road network with a combined impact value greater than 20

表3表明，铁路因其密度低，且大部分选线都在生态源地边缘，总影响值最低；省道和县道影响的斑块最多，是因为这两种道路的分布范围最高，最为分散。而高速公路由于在生态源地内部形成了环形结构，导致其综合影响值远高于其他道路类型。

表3 研究区各类型道路对生态源地的影响数量与影响值Tab.3 Number and value of impacts of roads in the study area on ecological sources

2.3 道路出现前后生态格局及生态网络的变化分析及可视化

基于前文得到的25个生态源地，将提取的道路网络进行叠加，对比分析道路出现前后的生态格局及生态网络变化。

2.3.1 道路出现前后生态格局的变化分析及可视化

NP指数的高值区受道路影响后呈向内蔓延填充的变化趋势(图6)，说明道路会加剧景观的破碎化程度。草地和水域的NP指数呈现降低的变化趋势，这是由于它们位于道路的影响缓冲范围内，在进行道路建设时更易被侵占。MPS指数的低值区主要分布在研究区的宜宾市、巴中市等，在道路和生态用地交错带最为显著，说道路沿线景观的破碎化最为严重。

图6 道路出现前后密度大小及差异指标NP、MPS指数空间分布

图7表明，PD指数的空间分布没有发生明显变化，但整体呈下降趋势，表明道路的存在导致生态斑块之间逐渐分离。研究区北部，即绵阳市、德阳市等区域的LPI值变化明显，说明该区域景观内部物种丰富度降低。其中，耕地与林地的LPI指数分别下降了88.87%与58.44%，二者受到的影响最为强烈，优势景观的优势度降低。

图7 道路出现前后景观破碎化程度指标PD、LPI指数空间分布

SHDI整体数值降低(图8)，说明研究区整体景观类型所占比例趋于均衡化，景观异质性增加，优势景观类型的控制减弱；由于道路的适度干扰转换为景观演替驱动力使自然斑块内部的生态系统多样性增加，SHDI高值区域的空间分布扩张明显，尤其是研究区的北部和东部(绵阳市、南充市和重庆城区)。道路出现前后蔓延度指数均处于中等水平，说明虽然受到道路的切割影响，斑块的空间连续性依旧较强，这是由于人类会有意识的将耕地集中连片分布，而耕地作为优势景观类型一定程度保证了研究区的斑块间具有良好的连接性。

图8 道路出现前后景观多样性指标SHDI、AI和CONTAG指数空间分布

2.3.2 道路出现前后生态网络变化分析及可视化

格局的破碎化导致物质流、信息流、物种流在格局中的水平流动受阻，从而影响到生态网络的结构[22]。计算提取得到道路出现后的生态源地分布情况(图9)。生态源地总面积降至80 393.05 km2，表明约15.41%的生境在道路的作用下丧失。结合景观格局指数分析结果可知，生态源地的两大优势景观耕地和林地的破碎化导致了生境丧失，大型核心区与自然保护区的重叠减少，大量自然保护区独立存在，导致源地数量增加(表4)。

图9 道路出现后研究区生态源地分布Fig.9 Distribution of ecological sources in the study area after road appearance

表4 道路出现后生态源地统计Tab.4 Statistics of ecological source areas after road appearance

构建道路出现后的生态网络并进行对比分析(图10)。受到道路影响后生态网络的空间分布发生显著变化。由于两大优势景观耕地和林地的连通性降低，斑块面积减小，研究区重要廊道的数量减少至20条，总长度2 237.14 km，降幅高达45.80%，尤以中部地区为甚。生态源地总数量的增加导致一般廊道增加至721条，总长度44 082.40 km。由景观格局指数的空间分布变化可知，研究区内部的生态系统多样性分布不均和斑块破碎化导致重要廊道在研究区中部存在明显缺位，表明道路使生态源地间各个物种流廊道的能量传递和物质迁移通畅程度均有所下降。

图10 道路出现后研究区生态网络构建Fig.10 Construction of ecological network in the study area after road appearance

网络测度指标α、β和γ指数分别降至0.14、1.18和0.44(表5)。表明受到道路的影响后，生态源地的连接水平与网络连通率降低，生态网络中的环路数量偏少，网络的生态效能降低，节点建设存在着孤立化、点状化和平面化问题。

表5 道路出现前后研究区网络连接度评价Tab.5 Evaluation of network connection in the study area before and after road appearance

2.3.3 道路出现前后生态节点变化分析及可视化

研究表明，原有生态关键点214个，生态干扰点679个；受到道路影响后，二者数量分别为176个和590个(表6)。生态关键点、生态干扰点二者的降幅分别为17.80%、13.10%。生态关键点的降幅远高于生态干扰点，生态网络结构的稳定性受到较大影响。

表6 道路出现前后生态节点数量变化Tab.6 Changes in the number of ecological nodes before and after road appearance

研究区生态关键点的分布由部分聚集转为分散分布(图11)，物种迁移的关键点之间距离拉远将削减生态源地间的物种交流，导致区域内部的生态安全格局稳定性减弱。生态干扰点的变化趋势呈现出以成都和重庆为中心的“双核”发展趋势(图12)，道路对物种迁移等生态过程的干扰逐渐转移至成都和重庆周边区域。

图11 道路出现前后研究区生态关键点空间分布

图12 道路出现前后研究区生态干扰点空间分布Fig.12 Spatial distribution of ecological disturbance points in the study area before and after road appearance

3 讨论与结论

3.1 讨论

为响应《成渝地区双城经济圈国土空间规划(2021—2035年)(征求意见稿)》“在打造国际性综合交通枢纽集群的同时筑牢生态屏障”的发展要求，本研究以成渝城市群为研究对象，引入道路网络影响模型，分析了道路出现后对生态格局造成的生境丧失、破碎化和生态效能降低等影响。研究在选取景观格局指数时，仅考虑指数之间的关联而忽略了不同景观类型对于景观格局指数的适宜性，今后需根据不同的景观类型挑选相对应的适宜指数[9]；研究对比分析了道路出现前后生态格局的变化。但道路的影响集中体现在其出现和延伸的过程中[13]，后期研究可选取适宜周期，对道路的延伸过程进行进一步研究。

3.2 结论与建议

本研究以西部地区成渝城市群整体为研究对象，提出并探究了区域尺度道路网络影响的研究思路。结果显示：(1)研究区生态源地占总面积的51.37%，核心生态源地主要分布在四川境内，斑块间连通性良好，生态格局稳定。在道路的直接影响下生态源地数量增加56.00%，面积减少了14 640.21 km2，研究区中部受到的影响最为显著。其两大优势景观即耕地和林地的景观连接度受到严重影响，整体生态格局呈现破碎化、连续性降低和景观异质性增加的趋势；(2)生态源地的变化导致其廊道网络与生态节点受到影响。重要廊道的长度降幅高达45.80%，网络测度指标α、β、γ指数分别下降76.67%、38.86%和40.54%，表明生态源地的连接水平与网络的连通率降低，节点建设存在着孤立化、点状化和平面化问题。生态关键点由部分聚集转为分散分布，数量减少了17.80%，生态干扰点的高密度分布区呈现以成都和重庆为中心的“双核”发展趋势。结果表明：道路出现导致研究区约51.41%的生境丧失，其中道路沿线景观和优势景观的景观连接度受到严重影响，整体呈现生态格局破碎化、景观分布均衡化的趋势；生态源地的连接水平与网络连通率降低使得生态网络中的环路数量偏少，重要廊道长度减少了1 890.43 km，生态关键点数量减少、距离拉远削减了生态源地间的物种交流，导致生态网络的生态效能降低，生态安全格局稳定性减弱。

目前国土空间格局优化往往以生态系统自身的空间特征为主，缺乏增强生态系统抗干扰性等目标的相关研究[1]。为有助于落实成渝城市群两地生态友好道路建设和生态修复，结合研究结果提出以下策略和建议。

(1)推进核心生态源地管控。遵循 “尽量避让生态空间，优先保护大面积完整生态空间”的国土空间可持续发展原则。通过道路避开斑块中心、增设廊道防护设施、设立野生动物天桥等措施减少优先保护生态核心源地，减少路网拓展对生态斑块的分割。

(2)道路合理选线引导国土空间优化可持续发展。二十大报告明确提出要大力推进国土空间开发格局优化，提升生态系统的多样性、稳定性、持续性。未来道路建设宜采用将交通量引导至已建高等级道路，低等级道路集中紧凑发展的策略来减少生产生活对生态系统的干扰；新建道路选线以低生态功能区域为主要用地来源，尽量避让林地等高生态功能的用地类型，以保护生态空间不受侵蚀。