2001－2020年东海区大陆海岸带复合生态系统韧性时空演变

张海涛，李加林，3，刘永超，3

（1.宁波大学 东海研究院，浙江 宁波 315211；2.宁波大学 地理与空间信息技术系，浙江 宁波 315211；3.陆海国土空间利用与治理浙江省协同创新中心，浙江 宁波 315211）

人类世以来，人类与地球的相互作用进入了新的发展阶段，作用规模、速度、连通性及其相互作用变得更加重要、不可预测和不确定，并极有可能更加动荡[1]。在人类利用、改造自然的过程中，生态系统的冗余性、多样性在过度开发中逐渐被消耗。生态系统对发展过程中快、慢变量造成的冲击与扰动更加敏感[2]，系统动态稳定态势受到威胁，结构与功能发生变化和障碍，甚至出现破坏性波动或恶性循环。虽然不合理的人类活动对自然环境产生了胁迫，但适当的统筹规划与生态治理为生态环境退化带来了转机[3]。自然、社会、经济的相互作用密不可分，面对日益紧迫的可持续发展挑战，需将人与自然视为整体[4]。

海岸带是海陆相互作用的地区，同时是人口集聚、国民经济和社会发展的重要区域和战略中心[5]。全球约40%的人口居住在距离海岸线100 km的范围内[6]。然而海岸带地区正面临着过度开发导致的人地矛盾日益突出、资源快速萎缩、生态环境恶化、自然灾害频发、生态系统服务与功能衰退甚至丧失等生态环境问题[7-9]。要实现精准有效的保护与修复，首要问题是了解海岸带生态系统的状态。传统的针对某一生态过程的管控在自然、社会、经济耦合的复合生态系统治理中作用有限，关注系统动态演变的韧性思维为分析与解决复合生态系统可持续发展问题提供了支撑，并有助于提高相关系统治理的有效性[10]。同时，海岸带韧性研究是陆海统筹生态管理的核心机制，是促进区域可持续发展的重要举措[11]。

Resilience 起源于拉丁文“resiliere”，其最早定义是1824 年的《大英百科全书》指出的应变体在由压缩应力引起变形之后恢复其大小和形状的能力。也被翻译为弹性、恢复力、韧性[12]。1973年，霍林将韧性概念引入生态学，用来表示生态系统吸收扰动并维持原有系统结构、功能和反馈的能力[13]。此后韧性又受演化论的影响发展为演进韧性[14]。韧性经历了从工程韧性到生态韧性再到演进韧性的跨越。从工程韧性强调系统受扰动后恢复至原始状态，到生态韧性强调维持系统结构和功能的稳定及稳态转换，再到演进韧性强调系统在受到扰动后具备学习、适应与自组织的能力。韧性的内涵越来越丰富，更注重系统与外界扰动之间的相互作用机制与系统自身的创新、进化能力[15]。韧性评估方法也越来越复杂，目前主流的生态系统韧性量化模式有两种，即基于过程与基于状态的韧性评估[16]。基于过程的韧性评估认为韧性是系统从扰动或冲击中恢复能力的度量，强调对系统进行长时序密集监测，从变化曲线中捕捉识别系统变化的突变点与拐点，将其作为系统状态转变的节点，根据系统恢复至新稳态的恢复量级及恢复时间，评价系统韧性[17-18]。基于过程的韧性评估对系统特征的采集频度要求较高，研究对象通常以自然生态系统为主。基于状态的韧性评估将韧性作为系统的普遍性特征，认为韧性是维持系统自身发展的能力，存在于系统发展的全过程，且可在系统过程的任意时刻评估，可对同一系统在不同发展阶段的韧性水平进行对比分析[19-20]。基于状态的韧性评价是对系统的横向度量，即对系统不同要素的综合度量，评估结果依赖指标体系，此外由于评估涉及众多自然与社会经济要素，多源数据由于时空分辨率的差异，如何更好地实现数据融合值得深入研究。

当前韧性内涵仍在不断丰富，海岸带韧性研究取得了一些进展，如沿海社区灾害韧性指数（CCHPR）[21]，海岸带韧性模型（CRM）等[22]。然而，关于海岸带韧性的评估主要以基于统计数据的指标框架为主，结合地理信息数据的研究较少，难以展现退化、受损的生态系统。本文基于多源数据，从复合生态系统基底状态、社会经济发展与资源环境禀赋的耦合协调关系、复合生态系统的可持续发展潜力、人类活动对环境的影响范围与强度方面，综合东海区大陆海岸带复合生态系统多维脆弱度、稳定度、健康度、干扰连通度，构建评价体系，定量评估东海区大陆海岸带复合生态系统韧性。

1 研究区概况

东海区大陆海岸带位于23°36′N－31°30′N、116°53′E－122°08′E 之间，面积约1.18×105km2，北起苏沪交界处，南至闽粤交界处，隶属上海、浙江、福建三省市。区内岸线曲折、海湾发育，北部沿海以平原为主，淤泥质海滩广布，南部多低山丘陵，以基岩海岸为主。受多源数据影响，岛屿数据有不同程度缺失，因此东海区大陆海岸带向陆一侧为市级行政边界，向海一侧以2020 年海岸线为界，包括上海、嘉兴、杭州、绍兴、宁波、台州、温州、宁德、福州、莆田、泉州、厦门、漳州。东海区大陆海岸带主要位于亚热带季风气候区。区内土地利用类型以林地、耕地、不透水面为主。2001－2020 年不透水面与耕地的变化面积最大，城市扩张引起的不透水面面积增加，是东海区大陆海岸带土地利用类型变化的主要因素。东海区沿海13 个地区2020 年共有常住人口1.69亿，2020年GDP 约占全国GDP 的12.55%，是中国沿海地区人口最密集、经济规模最庞大的地区之一。

2 数据与方法

2.1 数据来源

高程数据为NASA Digital Elevation Model（NASADEM），来源于EARTHDATA（https:∕∕www.earthdata.nasa.gov∕）。卫星影像来自Google Earth Engine 平台的MOD09A1 V6.1数据集。0.55微米的气溶胶光学厚度数据来自MCD19A2_GRANULES数据集、NPP 数据来自MOD17A3HGF 数据集。土地利用数据为中国年度土地利用数据集（CLCD）[23]。月均气温、月降水量、夜间灯光数据来自国家地球系统科学数据中心（http:∕∕www.geodata.cn∕）、国家青藏高原科学数据中心（https:∕∕data.tpdc.ac.cn∕）。人口密度数据来自WorldPOP、GDP数据来自Figshare[24]，2020年GDP空间数据缺失，用2019 年数据代替。第二产业占GDP 比重等社会经济统计数据来自各地区统计年鉴。不同来源的数据空间分辨率不一致，将其统一至500 m空间分辨率，并将坐标系统一。

2.2 研究方法

2.2.1 基于SRP模型的多维脆弱度

生态脆弱性是指生态系统在特定时空尺度上相对于外界干扰的敏感反应和自我恢复能力，是自然属性和人类活动相互作用的结果。脆弱性是系统敏感性的表现，是系统吸收变化与干扰能力的基础，能够反映系统对外界扰动的抵抗力[25]。基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力（sensitivity-resilience-pressure，SRP）模型构建东海区大陆海岸带复合生态系统的多维脆弱性评价体系，从自然、社会、经济方面选取14 个指标，通过层次分析法设定指标权重。层次分析法的计算结果显示，最大特征根为14.933，根据RI 表查到对应的RI 值为1.57，因此CR=CI∕RI=0.045 7＜0.1，通过一次性检验（表1）。

表1 东海区大陆海岸带复合生态系统多维脆弱度评价体系

地形位指数将高程与坡度两种因素结合起来，能够综合反映研究区的地形条件。坡度数据提取自DEM数据。地形位指数计算公式如下[26]：式中：TI为地形位指数；E、S分别为任意位置的高程与坡度；Eˉ、Sˉ分别为研究区高程平均值与坡度平均值。TI值越大，高程和坡度值越大；TI值越小，高程和坡度值越小；若高程值高、坡度值低或高程值低、坡度值高则TI值居中。

景观干扰度指数表示地物受外部干扰程度大小，是景观抗干扰能力与自我恢复能力的体现。景观分离度（D）、景观分维度（F）及景观破碎度（P）常被用于构建景观干扰度指数，通过Fragstats 软件采用移动窗口法分别计算逐年土地利用数据的3类景观指数[27]，设定权重计算景观干扰度，公式如下：

式中：E为景观干扰度指数；a、b、c分别为3 类指数权重，权重之和为1，参考相关研究[28]，a，b，c分别为0.5、0.3、0.2。

在Google Earth Engine 平台中调用MOD09A1 V6.1 数据集、分别计算2001－2020 年内所有有效像元的归一化植被指数（NDVI）、湿度（Wet）、干度（NDBSI）并进行年度均值合成，计算公式如下[29-30]：

式中：red、green、blue、NIR、SWIR1、SWIR2 分别对应MODIS09A1 的第1、4、3、2、6、7 波段，SI、IBI分别为裸土指数与建筑指数。

2.2.2 基于生态足迹与环境承载力的稳定度

生态足迹将各种资源和能源消费项目折算为耕地、草地、林地、建筑用地、化石能源用地和海洋（水域）6 种生态生产性面积，并将这些具有不同生态生产力的生产面积转化为具有相同生态生产力的面积，以对生态足迹和生态承载力进行定量测算，确定人类是否处于生态系统的可承载范围之内。生态足迹法从生态视角核算自然资本，衡量人类对地球再生能力的直接和间接需求，并将其与地球上现有的生态生产能力相比较，是一种易于阅读的生态可持续性衡量工具，生态足迹模型能体现出不可再生资源对生态稳定发展的重要性[31]。

传统二维生态足迹模型包含生态足迹及生态环境承载力两方面，生态足迹表示为满足某地区人口生活生产消耗的各种资源或产品及吸纳经济活动过程中产生的各种废弃物所需的生态生产性土地面积，生态足迹包括生物资源账户及能源消耗账户。计算公式如下：

式中：EF为区域生态足迹；N为区域人口数量；ef为人均生态足迹；Ai为第i种产品折算后的人均生态生产性土地面积；Ci为第i种产品的人均消费量；Pi为第i种产品的世界平均生产力。表2 为生态足迹中的生态产品及能源消耗指标，世界平均生产力数据来源于联合国粮食及农业组织数据库（https:∕∕www.fao.org∕faostat∕zh∕#data∕QCL）。

表2 生态足迹核算指标

二维生态足迹模型中的生态承载力指在不破坏区域生态环境的前提下，区域能够提供人类可持续开发的生态生产性土地面积。根据不同的土地利用方式，生态生产性土地一般分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、污染吸纳地和化石能源地[32-33]。公式为：

式中：EC为区域生态承载力；N为区域人口数量；ec为人均生态承载力；aj为第j类生态生产性土地利用的人均面积；rj为第j种消费品的均衡因子；yj为第j种消费品的产量因子。在计算生态承载力时需扣除12%的生物多样性保护面积。

生态协调系数反映区域社会经济发展状况与生态环境的协调关系，生态协调系数建立在生态压力指数基础上，生态压力指数又称生态足迹强度指数，指单位生态承载面积上的生态足迹，计算公式如下：

式中：EFI为生态压力指数；EF为生态足迹；EC为生态承载力；D为人均生态协调系数；ef为人均生态足迹；ec为人均生态承载力。由于ef＞0，ec ＞0 故0 ＜D≤1.414，D越接近于1 表示区域社会经济发展状况与生态环境的协调性越差，系统稳定性越差，D越接近于1.414 表示区域社会经济发展状况与生态环境的协调性越好，稳定性越高，D等于1.414 时表示区域生态足迹与生态承载力协调，即生态需求与生态供给平衡[34]。

2.2.3 综合生态系统服务的生态系统健康度

生态系统健康对生态系统韧性的提高有重要意义，健康的生态系统具有较好活力、弹性和组织性。活力是系统更新、运动或生产力的表征；组织指系统各组成部分之间交互的数量和多样性；弹性则侧重于系统在压力存在时保持其结构和行为模式的能力[35]。生态系统健康评估模型（EHA）已被广泛应用于区域生态系统安全与可持续评价。Peng 等认为当生态系统服务表现在更高水平时，生态系统更健康，在EHA 的基础上结合了生态系统服务，构建了改进的生态系统健康评估模型（REHA）[36]。利用改进的生态系统健康评估模型对东海区大陆海岸带复合生态系统的健康程度进行测度，衡量复合生态系统的适应能力与可持续发展潜力。REHA计算公式为：

式中：H为生态系统健康度；PH为生态系统的物理健康；ESV为生态系统提供的服务，生态系统服务中的碳固持、生境质量、水源涵养、土壤保持通过InVEST模型计算[37]。

生态系统物理健康包含生态系统活力、弹性、组织力三部分，由于各指标量纲不同需进行标准化处理，同时为避免指标乘积的放大效应，需进行开3次根号处理。计算公式如下：

式中：V、O、R分别为生态系统活力、组织力和空间实体的弹性。生态系统的活力V指生态系统的新陈代谢或初级生产力。生态系统的组织能力O指各组成部分之间交互的数量和多样性。景观异质性（LH）、景观连通性（LC）和景观形状（LS）能够反映景观的多样性与人类活动的影响。选择香浓多样性指数（SHDI）和香浓均匀度指数（SHEI）表示景观异质性（LH），景观分离度指数（DIVISION）、散布与并列指数（IJI）与蔓延度指数（CONTAG）表示景观连通性（LC），周长面积分维数（PAFRAC）表示景观形状（LS）。空间异质性和景观连通性在生态景观格局中重要性均等且占主导地位，因此权重均设置为0.4，空间异质性中SHDI 和SHEI 权重相等，均设置为0.2。在景观连通性中IJI 和CONTAG 比DIVISION 更重要，能够反映景观的聚集或破碎度，因此IJI 和CONTAG 设置为0.15，DIVISION 设置为0.1。景观形状指数权重设置为0.2。计算公式如下：

土地利用对生态系统弹性有重要影响[38-39]，空间实体的生态系统弹性通过对所有土地利用类型的加权生态系统恢复力系数来量化[36]。弹性包含生态系统对抵抗外部扰动、通过自组织维持系统内部稳定的特征及生态系统遭受破坏后恢复到原始状态的能力。因此从抵抗和恢复两个角度，参考相关研究[40]，对不同类型景观的抵抗力与恢复力设定权重（表3）。

表3 不同地类抵抗力与恢复力

2.2.4 基于电路理论的景观干扰连通度

景观连通性是复合生态系统韧性的特征之一。电路理论可用于模拟物种在生态节点之间迁移扩散过程，物种在节点之间迁移的概率和路径与节点间的累积电流值正相关。累计电流值越高，物种经过的概率越大，累计电流值可用于表示节点之间物质迁移、能量流动的强度，每个像元上的累积电流值受像元属性与距不同生态节点距离影响，是各节点之间连通性的度量[41]。将建设用地核心区域设置为节点，脆弱度设为导电面，基于电路理论对区域连通性进行评价，反映人类活动对区域复合生态系统的干扰强度与空间分布。

2.2.5 序排列多边形法

多维指标综合测度常用的方法包括：多面体法、多边形法、向量和法、加权求和法，以上方法在实际应用中具有等效性[42]，都可用于区域多维发展综合测度评价。序排列多边形法便于单元之间直观对比，利于图形表达，该方法以某固定点为原点，各指标由原点向外延伸，各线段代表不同的指标（分别为连通度、稳定度、脆弱度、健康度），线段长度表示指标数值大小，以序排列依次计算各线段及原点组成的三角形的面积，各三角形面积之和为综合指数值。

式中：Rs 为复合生态系统韧性、CI为复合生态系统连通度、SI为稳定度、VI为脆弱度、HI为健康度，其中CI、VI为反向因子，需进行反向归一化。a为韧性各因子之间的夹角，为90°。

3 结果分析

3.1 东海区大陆海岸带复合生态系统韧性年际变化

2001－2020 年东海区大陆海岸带复合生态系统韧性呈波动下降趋势，2020 年韧性值较2001 年下降0.05。2001 年韧性值最高，2013 年韧性值最低，2001－2013 年韧性呈波动下降趋势，2013－2020 年韧性呈波动上升趋势。不同地区多年平均复合生态系统韧性值差异较大，多年平均韧性值由高到低依次为：宁德、福州、温州、漳州、台州、泉州、莆田、绍兴、杭州、宁波、厦门、嘉兴、上海。宁德多年韧性均值最高，为1.28；上海多年韧性均值最低，为0.61。上海生态用地面积较小，景观类型以人工景观为主，总生态赤字最大，生态协调系数最差，因此韧性值最低。

不同地区韧性值呈现不同的变化趋势。2001年至2020 年，上海、杭州、温州、嘉兴、台州、厦门、莆田、泉州、漳州、宁德的复合生态系统韧性呈波动下降趋势，其中宁德韧性值下降最多。宁波、绍兴、福州的复合生态系统韧性值呈上升趋势，绍兴韧性值增加最多。地理位置相近的区域韧性年均值变化趋势相似。如：上海-嘉兴、绍兴-宁波、温州-宁德、莆田-泉州（图1）。

图1 各地区及研究区韧性年均值变化

3.2 东海区大陆海岸带复合生态系统韧性空间演变

从像元尺度来看，韧性低值区主要分布在向海一侧，高值区主要分布在向陆一侧，北部韧性值较低，南部韧性值相对较高。低韧性区以点状形式分布，2020 年相较于2001 年，较低韧性区域面积呈现扩张趋势。研究区北部为淤泥质海岸，南部为基岩海岸，北部地区受围垦影响，人类活动干扰持续向海推进，自然景观逐渐演替为人工景观，韧性低值区向海扩张，南部沿海地区受岸线性质限制，人类活动向陆侧扩散，相较于2001年，2020年低韧性区由海向陆扩张（图2）。

2001－2020 年，东海区大陆海岸带复合生态系统韧性值增加面积大于减少面积，沿海地区韧性值减小。不同变化趋势区域按显著性强度逐级分层分布，城市、居民点等人工干扰强烈的地区韧性减少，研究区南部向陆一侧韧性增加，中部地区韧性降低，主要集中于宁德与温州。韧性增加区域面积虽然较大，但增长的程度不及减少的程度，研究区内年均韧性呈下降趋势（图3）。

像元尺度新兴冷热点分布图表示2001－2020年东海区大陆海岸带复合生态系统韧性热点面积大于冷点面积，时空冷热点分布具有明显的区域差异，韧性低值聚集区即冷点区域主要分布于北部杭州湾沿岸及南部沿海地区，北部冷点区域呈面状分布，南部冷点区域呈条带状分布，韧性高值聚集区即热点区域集中在研究区西侧，南部复合生态系统韧性热点区域较北部热点区域分布较广。向海一侧城市分布区以加强的冷点为主，表示20 年间城市分布地区韧性低值区越来越聚集，此外大规模城市核心区存在一些逐渐减少的冷点斑块，表明城市中部分地区韧性略有提升（图4）。

图4 2001－2020年韧性时空冷热点空间分布

3.3复合生态系统韧性海陆梯度地带性

海岸带地区受海陆相互作用，生态环境随距海距离表现出不同的特征。根据距海岸线的距离将研究区分为0～20 km、20～40 km、40～60 km、60～80 km、80～100 km 和＞100 km 的区域。20 年间不同地区韧性多年平均值随距海距离表现出先增后减的趋势。距海0～80 km 的陆地区域，韧性多年平均值呈增加趋势，距海岸线大于80 km 的陆地地区，韧性多年平均值呈下降趋势。不同地区韧性年均值表现出不同的变化趋势，距海岸线0～40 km的陆地区域，生态系统韧性呈下降趋势，据海越近韧性下降趋势越显著。距海岸线40 km 以上的陆地区域20 年间韧性波动下降，下降趋势减缓，2013 年后韧性年均值呈波动上升趋势。距海岸线越远的陆地区域韧性年均值上升趋势越显著。研究区沿海地区地势平坦，城市密集且规模持续扩大，人类活动影响频繁，在持续的高强度开发中，生态系统韧性较低，且呈下降趋势。距海较远的陆地区域海拔较高，山林广布，山区不适宜人类活动开发，同时受生态环境保护政策影响，多年平均韧性水平较高。研究区距海岸线大于80 km的陆地区域主要分布在杭州，山谷地区城市规模仍在扩张，因此韧性多年平均值较距海岸线60～80 km的陆地区域低，但林区广布，近年来政府注重生态环境保护，因此韧性年均值仍呈上升趋势（图5）。

图5 距海岸线不同距离韧性年均值变化

3.4 不同土地利用类型的复合生态系统韧性

东海区大陆海岸带土地利用类型以林地和耕地为主，各地类面积差异悬殊。2020 年林地占研究区面积62.58%，主要分布于研究区西侧山区。耕地占比23.90%，主要分布于环杭州湾与南部沿海地区。不透水面占比9.90%，集中分布于沿海地区，研究区北部不透水面面积大于南部。2001－2020 年，研究区受围垦影响，海水面积萎缩，陆地面积增加。除不透水面外，其余地类面积减少，其中耕地减少面积最大。20 年间土地利用变化类型主要为耕地转不透水面、林地转耕地、耕地转林地。城市扩张是土地利用变化的主要因素（图6）。

图6 2001－2020年东海区大陆海岸带土地利用变化

不同地类的复合生态系统韧性特征不同。土地利用类型的多年复合生态系统韧性均值由大到小依次为：灌木、林地、草地、耕地、水体、未利用地、海水、不透水面。耕地韧性年均值变化最小，稳定性最高，草地的韧性年均值年际变化最大，稳定性最差。林地的韧性较高、年均值年际变化较小，较为稳定，且面积最大，对维持区域复合生态系统韧性发挥主体作用（图7）。

图7 不同土地利用类型韧性年均值

3.5 复合生态系统韧性空间分异影响因素

根据复合生态系统的内涵及定量分析的可行性，从自然、社会、经济方面确定9 种复合生态系统韧性影响因子，其中自然要素包括：地形位指数（TI）、净初级生产力（NPP）、年均气温（TMP）、年降水量（PRE）；社会要素包括：人口密度（POP）、气溶胶光学厚度（AOD）；经济要素包括：GDP、第二产业占GDP比重（PS）、土地开发强度指数（LDI）。地理探测器可以揭示驱动因素对因变量空间分异的解释能力，探测结果值越大，因子对因变量空间分异的解释力越强。地理探测器的自变量为离散的类型量，以自然断点法将各韧性因子分为5 类，分析各因子对复合生态系统韧性空间分异的影响程度[43]。

东海区大陆海岸带复合生态系统韧性空间分异的单因子解释力中，20年中9个因子的显著性水平均小于0.01，探测结果显著。NPP对韧性空间分异的贡献最大，多年平均值大于0.5，且呈波动增长趋势，NPP较高的地区植被生长茂盛，人类活动干预较少，生态环境的自然属性较强，韧性较高，NPP解释力呈波动上升趋势表示韧性空间分布特征越来越与NPP 分布重叠。GDP、TI、LDI对韧性空间分异的解释力较为相似，3个因子的多年平均值均大于0.4，都呈波动上升趋势，其中LDI的上升幅度最大。PRE、AOD、PS的解释力年际变化幅度较大，呈波动下降趋势，POP、TMP 的变化较为稳定、POP的多年平均值大于0.2，呈波动上升趋势，TMP的解释力呈波动下降趋势。复合生态系统韧性因子多年平均解释力由大到小依次为：NPP、GDP、LDI、TI、PRE、POP、AOD、PS、TMP（图8）。

图8 2001－2020年韧性因子解释力变化

交互探测用于判断两因子之间的交互作用，即两因子共同作用时是否会增加或减弱对因变量空间分异的解释力。2001 年PRE 和NPP 交互解释力值最高，相互作用最强烈、TMP 和AOD 的交互解释力值最低，相互作用最弱。2010 年NPP 和GDP 的交互解释力值最高，增强作用最显著，TMP 和PS 的交互作用最低，虽为非线性增强型但增强作用最弱。2015 年NPP 与GDP 的交互解释力最大，PS与AOD的交互解释力最小。2020年交互作用中NPP 与GDP 的交互解释力最大，TMP 与AOD的交互解释力最小。

2001－2020 年东海区大陆海岸带复合生态系统韧性多因子的交互解释力均为增强型，16 种多因子交互作用减弱，TMP 与AOD 的交互解释力下降最多，POP与LDI的交互解释力增加最多，NPP与GDP 的交互解释力最大，TMP 与AOD、TMP 与PS的交互解释力较小（图9）。

图9 2001－2020年韧性因子交互作用与变化

4 结论

本研究基于景观生态视角，综合多源数据构建东海区大陆海岸带复合生态系统韧性评价体系，从脆弱度、稳定度、健康度、连通度等方面对东海区大陆海岸带复合生态系统韧性进行长时序的定量测度与评估，分析复合生态系统韧性时空演变特征，探究影响韧性空间分异的因素，为区域生态安全与可持续发展提供参考。主要结论如下：（1）2001－2020 年，东海区大陆海岸带复合生态系统韧性呈波动下降趋势，空间差异显著，海侧韧性较低，陆侧韧性较高。北部韧性低值区呈片状分布，面积较大，向海推进，南部低值区呈条带状分布，向陆扩张。（2）东海区大陆海岸带复合生态系统韧性空间分布具有显著的海陆梯度地带性，复合生态系统韧性随距海岸线距离增加波动增长，2001－2020 年，距海岸线较近的地区韧性下降幅度较大，距海岸线较远的地区韧性下降幅度较小。（3）土地利用类型中林地面积最大、复合生态系统韧性值较高、年际变化较小，较为稳定，是维持区域复合生态系统韧性的主体。（4）反映人类活动分布范围的因素对复合生态系统韧性的空间分异影响越来越大。复合生态系统韧性空间分异影响因子中年均气温、年降水量、第二产业占GDP 比重、气溶胶光学厚度的解释力逐年下降，净初级生产力、地形位指数、GDP、土地开发强度、人口密度的解释力波动上升。净初级生产力与GDP的交互解释力最大。