2026, Vol. 47
2. 湖北省高校人文社科重点研究基地流域综合治理与水经济发展研究中心，宜昌 443002
2. Key Research Institute of Humanities and Social Sciences of Hubei Province-Research Center for Integrated Watershed Management & Water Economy Development, Yichang 443002, China
快速工业化与城镇化使我国国土空间开发强度持续攀升，生态系统面临巨大压力[1]. 土地利用急剧变化导致生境萎缩破碎和生态空间割裂[2]，并引发生态系统服务功能退化、水土流失和面源污染风险累积等一系列问题，威胁区域生态安全及其可持续性[3]. 传统刚性管控模式虽通过划定保护红线守住生态底线，却忽视生态功能与社会需求的空间匹配，且缺乏连通性约束，使得红线区景观破碎和生态网络断裂[4]. 同时，静态边界受数据滞后与动态监测不足影响，难以适应生态系统演变的时效需求. 生态安全格局构建作为一种基于景观生态学原理的系统性空间规划方法[5]，其超越静态边界的约束，统筹协调生态保护、经济发展与人类福祉等多维目标，通过构建动态和网络化的空间结构，有效维系生态过程的连续性与完整性[6].
当前，生态安全格局研究已形成以“生态源地识别-阻力面构建-廊道提取”为核心的标准化框架[7]，并呈现多维深化与整合趋势. 传统的生态源地识别方法主要是直接选取大面积森林和自然区域[8]，或者是基于高生态服务价值和生态敏感性区域[9]. 该方法将源地视为均质实体，普遍忽视斑块内部结构异质性及其在景观连接中的枢纽作用[10，11]，致使源地生态功能被系统性高估. 本研究通过融合形态学空间格局分析（morphological spatial pattern analysis，MSPA）、景观格局指数与生态潜力模型，实现了从“形态表征”向“结构-功能-连接”多维耦合的跃升. 阻力面构建长期受限于多因子线性叠加范式[12]，其僵化假设因子间线性叠加而忽略协同或拮抗作用，导致阻力因子交互机制与非线性效应缺失. 在因子权重分配时具有静态局限性和经验依赖性. 而以极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）为代表的机器学习算法通过自主解析高维数据中的复杂交互机制，规避人工分级赋权偏差，显著提升阻力预测精度与客观性，并为整合时空动态变量奠定基础. 廊道提取技术从传统最小累积阻力（minimum cumulative resistance，MCR）模型[13]主导拓展至多模型协同如电路理论[14，15]、蚁群算法[16]和重力模型[17]等. 其中，电路理论将景观视为一个电路网络，通过模拟物种“随机游走”，预测所有可能的移动路径及其被利用的概率[18]. 相较于MCR模型，这更符合生物在景观中随机扩散、探索多条路径的现实情况[19]，并且有更强的节点识别能力，能够识别廊道中的“夹点”与“障碍点”，为生态节点修复提供精准标靶.
三峡库区作为长江经济带生态屏障与国家战略水源地[20]，面临生态保护与产业转型的双重压力. 当前库区工业绿色转型滞后，以化工、采矿及能源开发为主导的产业扩张加剧生态空间压缩[21]，导致每年数十万t以上的氮、磷物质进入水体，局部土壤侵蚀模数达4 500 t·（km2·a）-1以及生境破碎化蔓延等系统性危机. 以上胁迫已严重威胁生物多样性、生态系统服务功能及区域可持续发展能力，亟需通过生态安全格局构建促进生态修复和优化产业布局. 本研究以三峡库区为对象，基于多源数据刻画生态韧性空间分异；继而运用MSPA提取生态源地，并以地理探测器解析驱动机制、遴选阻力因子；随后创新性地耦合XGBoost机器学习，客观构建高精度生态阻力面. 依托电路理论模型，进一步识别生态廊道、夹点与障碍点，据此提出产业空间布局优化与生态修复优先分区方案. 边际贡献在于：①基于生态韧性的空间分布甄别生态源地，丰富了生态安全格局构建范式；②引入XGBoost显著提升阻力面精度与客观性，突破传统经验赋权局限；③形成空间明确的产业-修复协同策略，以期为长江经济带生态屏障建设和国家水源地安全管控提供决策支撑.
1 研究区域概况与数据来源 1.1 区域概况三峡库区位于中国长江经济带上游，是因三峡水电工程而形成的大型水库区域. 其处在北纬28°56′~31°50′，东经106°20′~110°30′之间，总面积约5.75万km2（图 1）. 库区以山脉和丘陵为主，海拔在50~2 900 m之间. 库区属亚热带季风气候，年总降水量约为1 200~1 400 mm，年平均气温在20℃左右，呈现西北气温高、东南气温低之势，垂直梯度变化显著. 库区内部长江干流长约600 km，水系发达. 三峡工程的周期运行会在库区水位145~175 m之间形成垂直高差30 m、长662 km、总面积349 km2的水位消落带[22].
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图 1 三峡库区区域概况 Fig. 1 Overview of the Three Gorges Reservoir Area |
三峡库区包括湖北省恩施州、宜昌市及重庆市所辖范围的26个区县，东起湖北省宜昌市夷陵，西至重庆市江津. 为方便区分，将库区分为首、腹、尾这3个部分. 库首包括夷陵、兴山、秭归和巴东，腹部包括巫山、巫溪、奉节、云阳、开州、万州、忠县、石柱、丰都、武隆和涪陵，尾部包括长寿、渝北、江北、南岸、巴南、渝中、北碚、沙坪坝、九龙坡、大渡口和江津.
1.2 数据来源土地利用数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn/），分辨率为30 m. 夜间卫星灯光指数来自“NPP-VIIRS”类夜间灯光数据（https://doi.org/10.7910/DVN/YGIVCD/）. 高程数据来自地理空间数据云平台（https://www.gscloud.cn/），分辨率为30 m. 温度数据来自Zenodo科研数据储存库（https://zenodo.org/record/）. 道路数据和河流网络数据来自Open Street Map（https://www.openstreetmap.org/）. 归一化植被覆盖指数（normalized difference vegetation index，NDVI）和植被净初级生产力（net primary productivity，NPP）数据分别来自美国国家航空航天局NASA MOD13A3产品和MOD17A3产品（https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），分辨率分别为30 m和500 m. 人口密度数据来自Landscan人口数据集（http://landscan.ornl.gov/），分辨率为1 km. 为提升数据的可比性和分析效率，所有数据均已进行栅格化处理，空间分辨率统一设定为500 m，投影坐标系则采用WGS_1984_World_Mercator，且所有数据年份均为2020年.
2 研究方法 2.1 生态韧性指标体系建立本研究的生态韧性指标系统分为风险、景观格局和潜力这3个维度，共18个指标（表 1）. 其中，景观格局可以延缓生态系统内部风险的扩散及生态物质和能量流循环，进而对系统状态做出反馈，并通过增加景观异质性来提高生态系统潜力.
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表 1 生态韧性指标评价体系1） Table 1 Ecological resilience indicator evaluation system |
三峡库区复合生态系统风险主要源于人类活动与自然胁迫. 其中，坡度[23]和高程[24]共同表征库区地形相关自然风险，温度[25]则反映大气热力条件引发的热风险程度. 人口密度[26]直观反映区域内人口的空间分布，高人口密度对应着更密集的商业、工业及社会活动. 夜间卫星灯光指数[27]表征的是库区城镇化水平. 与道路距离[28]反映的是人类活动的干扰程度.
景观格局指数高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置特征. 其中，景观形状指数和面积加权的平均形状指数共同度量景观中斑块形状的复杂性与不规则程度[29]. 香农多样性指数[30]对景观中各斑块的非均衡分布状况较为敏感，强调稀有斑块对景观格局信息的贡献，反映景观水平复杂度和斑块丰富度. 香农均匀性指数[31]是香农多样性指数除以给定景观丰度下的最大可能多样性，二者可以共同表征整体景观异质性. 聚合度指数[32]量化特定景观类型内部斑块的空间聚集与连通性程度，其值越低，表明该类型景观越离散和连通性越差. 蔓延度指数[33]描述不同斑块类型在景观中的团聚程度或延展趋势. 分离度指数[34]通过计算特定景观类型内斑块间距离与面积的比值关系，表征该类型斑块个体的空间离散程度.
生态韧性系统的潜力用NDVI、与河流距离、生境质量、土壤保持和碳固存这5个指标来衡量. 其中，NDVI[35]能够反映地表植被的生长状态和覆盖度，与河流距离[36]表征的是水资源可及性，距离河流近的区域通常拥有更高的生物多样性和更复杂的生态系统功能.
生境质量[37]衡量环境对种群长期存续的支撑能力. 生境范围越广、质量越高，生物多样性越丰富，生态系统稳定性随之提升，更能抵御外部扰动而维持内稳态，计算公式见式（1）.
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式中，Qxj为生境类型j的栅格x的生境质量指数，取值范围为[0，1]；Hj为生境类型j的生境适宜性；Dxj为生境类型j中栅格单位x的生境退化度；K为半饱和常数，通常取最大退化度的一半；z为归一化常量，是模型默认参数，一般取值为2.5.
土壤保持[38]表征生态系统抵抗侵蚀扰动、维持地力可持续性的能力，本研究采用NPP定量指数法[12]进行计算，计算公式见式（2）.
| (2) |
式中，Spro为水土保持服务能力指数；NPPmean为多年植被净初级生产力平均值；K为土壤可蚀性因子；Fslo为坡度因子.
碳固存[39]表征生态系统通过碳库稳态维持缓冲气候波动，并通过碳汇重建实现功能恢复的长期能力. 本研究以土地利用类型为评估单元，采用地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有机碳的平均碳密度和各评估单元的面积表示生态系统碳固存量，计算公式见式（3）.
| (3) |
式中，Ct为碳固存总量，Cabove为地上碳密度，Cbelow为地下碳密度，Csoil为土壤碳密度，Cdead为死亡有机物中的碳密度.
2.2 生态源地识别MSPA[40]以数学形态学为理论基础，借助空间滤波在像素尺度上解析景观的拓扑结构并划分功能类型，已广泛用于提取核心生境与潜在廊道. 本研究利用MSPA识别生态源地，可客观划定连续核心栖息地、过滤人类干扰边缘，显著提升源地定位精度与连通可靠性，避免了面积阈值或价值叠加方法的主观偏差、廊道遗漏及边缘效应忽略.
2.3 生态阻力面构建本研究以地理探测器揭示生态韧性的关键驱动因子，据此遴选阻力要素，并基于XGBoost模型构建高可信度阻力面[41].
2.3.1 地理探测器地理探测器[42]是一种用于解析空间分异性并揭示其驱动机制的通用统计框架，可同时处理数值型与类别型变量. 因子探测模块通过q值量化各因子对生态韧性空间分异的解释力，从而识别关键驱动力. 计算公式见式（4）.
| (4) |
式中，q为自变量对因变量分异度的解释力，取值范围为[0，1]，q值越大，解释力越强. h=1，2，…，L为变量的分层. Nh和N分别为h层中的样本数和样本总数；σh2和σ2分别为图层h和总体的指标方差.
2.3.2 XGBoost模型XGBoost模型是一种梯度提升树算法的创新实现[41]，其诞生的初衷是为了解决传统梯度提升决策树（gradient boosted decision trees，GBDT）在计算效率和预测精度上的双重局限. XGBoost是一种由多个决策树组成的集成学习算法，其最终预测模型由式（5）表示：
| (5) |
式中，
目标函数由损失函数和正则化项组成，如式（6）和式（7）所示：
| (6) |
| (7) |
式中，n表示样本数，obj表示目标函数，T表示叶子节点数，w表示决策树的叶子节点的权重，γ表示T的惩罚系数，λ表示正则化惩罚项的系数. 损失误差函数L（yi，
生态廊道是衔接生态源地的关键桥梁，保障物种迁移与生态流连续性. 本研究融合电路理论的连接模型与随机游走原理，在Linkage Mapper的Build Network and Map Linkages模块中，以成本加权分析法计算核心斑块间的累积阻力，并优化最小成本路径评估. 经参数调试，将截断加权成本距离阈值设定为20 000 m，基于已构建的生态阻力面与源地，精准识别生态流迁移的最低阻力通道，从而生成最优生态网络.
2.5 节点选取在生态系统的结构与功能体系里，夹点是廊道内连通性最高、生态流量最密集的关键节点，对维持景观完整性至关重要. 本研究调用Linkage Mapper的Pinchpoint Mapper模块以及Circuitscape工具，采用all-to-one模式，将加权成本廊道跨度设为1 000 m，迭代计算所有生态源地之间的电流密度. 经自然断点法划分为5级后，将电流密度最高区域识别为关键生态夹点.
生态障碍点是因人类活动（城市扩张、道路切割等）或自然阻隔（陡坡、植被退化等）导致阻力值陡增、显著抑制物种迁移与能量流动的关键阻滞区. 本研究基于Linkage Mapper的Barrier Mapper模块，采用Maximum模式，经反复实验将搜索半径设定为500~1 500 m、步长500 m，精准定位并分级识别生态障碍点，为针对性生态修复提供科学依据.
3 结果与分析 3.1 生态韧性评价对所有生态韧性影响因素执行空间加权叠加分析，计算得到生态韧性值，进而可视化其空间分布（图 2）. 本研究区生态韧性值介于0.136 0~0.783 7之间，为更科学客观地区分韧性水平，借助ArcGIS 10.8中的自然断点法，将该连续值划分为3个等级：低生态韧性（0.136 0~0.319 0）、中生态韧性（0.319 1~0.433 2）和高生态韧性（0.433 3~0.783 7）.
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图 2 三峡库区生态韧性空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of ecological resilience in the Three Gorges Reservoir Area |
由图 2可知，三峡库区生态韧性呈现显著的“东高西低”空间分异格局. 高生态韧性区域主要集中在巫溪、兴山及夷陵；石柱、武隆和丰都亦有局部区域呈现中高韧性水平. 以上高韧性区普遍以林地、草地和水域等自然覆被类型为主，先天自然资源禀赋优越，加之生态保护措施有效实施，生态系统结构稳定、生物多样性丰富，服务功能供给充足[44]. 相比之下，库尾（重庆中心城区，除巴南外）以及绝大部分腹部区域，生态韧性处于较低水平. 该区域受高强度人类活动与经济发展的显著影响，大量生态空间被建设用地侵占，导致生境破碎化加剧和生物多样性受到威胁，生态系统服务功能整体衰减[45].
3.2 基于MSPA的生态源地确定将生态韧性空间分布重分类为二元图像后，利用MSPA提取生态源地. 在GuidosToolbox 3.2中设置Edge Width = 3，将前景像元划分为核心区、边缘区、支线、连接桥、孔隙、孤岛和环道区这7种景观类型（图 3）.
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图 3 三峡库区MSPA景观类型空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of MSPA landscape types in the Three Gorges Reservoir Area |
表 2显示，MSPA识别的7类景观类型总面积29 109 km2，占研究区50.62%. 其中，核心区15 684 km2（27.28%），集中分布于库区东部、东北部以及西南部，是维系生物多样性及生态系统服务的关键生态区. 边缘区2 036 km2（3.54%），环绕核心区，发挥过渡与缓冲外部干扰的作用；支线26 km2（0.05%），向外延伸生态影响，支撑网络完整性；连接桥7 364 km2（12.81%），作为结构性廊道，显著促进物种迁移与基因交流，修复景观连通性；孔隙362 km2（0.63%），揭示生境内部异质性；孤岛1 482 km2（2.58%），充当“踏脚石”，为扩散能力弱的物种提供中继；环道区2 155 km2（3.75%），强化核心区内部物质循环与生物迁移，提升斑块韧性.
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表 2 MSPA景观类型面积概况 Table 2 Overview of MSPA landscape type areas |
根据岛屿生物地理学理论，面积较大的斑块能够支持更大的种群规模，从而保证足够的个体向外扩散，促进斑块间的生物交流与连通性. 因此，结合现有研究[46，47]，以面积≥30 km2且空间连续的核心区为筛选标准，最终确定26处生态源地，总面积15 093.50 km2，占三峡库区26.25%. 已有研究多依据连通性、生态功能性和斑块面积[48]划分生态源地. 高生态功能性和连通性斑块能供给关键生态系统服务，并与周边景观联系紧密，确保生态过程的流动，大面积斑块通常拥有更完整的栖息地结构和更高的生境多样性. 本研究在设计生态韧性评价框架时，已系统纳入蔓延度指数、聚合度指数等景观连通性指标，以及生境质量、NDVI等生态功能性指标. 因此，以生态韧性整合连通性及功能性属性，并结合斑块面积共同作为生态源地等级划分的核心依据. 其中一级生态源地的斑块面积最大，生态韧性值最高，二级次之，三级最小. 在空间分布上，一级生态源地在库区东部和东北部呈聚集连片分布，二级生态源地主要遍布在库区东南部，三级生态源地在库区腹部呈离散碎片化分布（图 4）.
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图 4 三峡库区生态源地空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of ecological sources in the Three Gorges Reservoir Area |
本研究采用XGBoost模型进行生态阻力面的二元分类预测. 依据景观类型差异分层采样：将核心区（生态阻力最低）、桥接区与环道区（高连通性）划为正向低阻力样本；将孤岛、孔隙（生境孤立、干扰性强）及背景区域（生态阻力最高）划为负向高阻力样本，以保证训练集的代表性与区分度[49].
基于地理探测器的贡献度排序，并参考已有研究[50，51]，遴选q值最高的11个变量作为生态韧性的核心驱动因子：生境质量（X1）、高程（X2）、NDVI（X3）、坡度（X4）、人口密度（X5）、碳固存（X6）、与道路距离（X7）、土壤保持（X8）、与河流距离（X9）、温度（X10）及夜间灯光指数（X11）（图 5）.
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图 5 生态韧性驱动因子 Fig. 5 Drivers of ecological resilience |
鉴于同一生态要素在增强系统抗干扰与恢复力的同时，其空间格局亦可能阻碍物质流动、能量传递或生物迁移，本研究将11项生态韧性驱动因子（X1~X11）直接转化为阻力变量，用于构建生态阻力面（图 6）.
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图 6 三峡库区阻力因子选取结果 Fig. 6 Results of the selection of resistance factors in the Three Gorges Reservoir Area |
模型部署前，本研究以准确率、Kappa系数等指标及混淆矩阵对性能进行综合评估. 如图 7所示，在训练集样本中，TP、TN、FP和FN样本分别为6 243、6 488、774和495项. 在测试集的6 000项独立样本中，正样本捕获率达92.20%（2 672项正样本正确检出，仅误报226项），负样本识别率达90.00%（2 791项负样本正确检出，仅误报311项）. 基于混淆矩阵，进一步计算出准确率、精确率、召回率和F1分数（表 3）. 准确率表示分类正确的样本占总样本的比例，计算公式为“（TP + TN）/ 总样本数”；精确率反映预测为正类的样本中实际为正类的比例，即“TP /（TP + FP）”；召回率衡量实际正类样本中被成功预测的比例，即“TP /（TP + FN）”；F1分数为精确率与召回率的调和平均值，用于综合评价模型对正类别的识别性能.图 8进一步显示，训练集与测试集ROC曲线位于随机线左上方，模型性能远优于随机预测. 且AUC均高于0.96，PR曲线下面积分别为96.76%与96.67%，表明模型兼具高查全率与高查准率，且无明显预测偏差.
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图 7 XGBoost模型混淆矩阵 Fig. 7 Confusion matrix of the XGBoost model |
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表 3 XGBoost模型性能评价 Table 3 Performance evaluation of the XGBoost model |
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图 8 XGBoost模型ROC曲线及PR曲线 Fig. 8 ROC curve and PR curve of the XGBoost model |
此外，表 3显示训练集与测试集的准确率、精确率、召回率和F1分数均显著优于随机基准0.50. 两子集Kappa系数均高于0.80且差异甚微，表明模型无过拟合并具备强泛化能力，预测结果与真实标签的一致性达到80%以上. 综上，该机器学习模型可为生态阻力面的高精度构建提供可靠支撑.
将生态阻力因子数据集输入XGBoost模型进行预测，结果显示三峡库区的生态阻力具有显著的空间异质性（图 9），高阻力区域主要位于库区中北部和重庆主城区，而低生态阻力区主要集中在库首，包括兴山、夷陵、巴东、巫溪和秭归. 这主要是由于库首处在巫山、大巴山余脉等森林屏障，地表被天然林、灌丛和草地覆盖，植被连通性高，生物迁移的自然廊道完整. 并且远离核心城市带，人口密度和开发度低，景观破碎化程度轻. 相比之下，库尾和库区腹部因地处宽谷盆地而更容易进行大规模城镇化扩张，密集的建成区、交通路网及工农业用地形成高阻力人工基质，将自然生境压缩为孤立斑块，且快速的工业化往往伴随着更高的资源消耗和环境污染，最终导致生态阻力显著抬升[52].
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图 9 三峡库区综合生态阻力面 Fig. 9 Comprehensive ecological resistance surface of the Three Gorges Reservoir Area |
基于ArcGIS 10.8的Linkage Mapper工具，构建三峡库区生态廊道网络（图 10），共提取廊道49条，总长度1 995.50 km. 廊道呈纵横交织的网状格局，并主动绕开高阻力的中心城区，有效贯通主要生态源地. 运用自然断点法，依据环程距离（circuit weighted distance，CW）与最小累积阻力路径长度（least cost path length，LCP）的比值，将生态廊道按重要性从低到高分为3类.
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图 10 三峡库区生态廊道、夹点及障碍点空间分布 Fig. 10 Spatial distribution of ecological corridors, bottlenecks, and obstacles in the Three Gorges Reservoir Area |
30条重要生态廊道（总长646.23 km，占廊道总量32.38%，均长21.54 km）与最小累积阻力路径高度吻合，为物种迁移与生态流的高效运行提供关键通道，集中分布于库区东部、东北部及南腹地的丰都-武隆片区. 该区域受巫山-大巴山余脉控制，峡谷地貌天然抑制了大规模城镇与农业扩张，保留了完整的自然植被. 同时，连接桥与环道等景观类型密集，人类干扰弱于西部丘陵，形成了连续的自然廊道基质. 此外，丰都和武隆分布有较多重要生态廊道，这得益于两地推行的积极生态政策. 如武隆2017年出台的《国家级生态文明示范区创建规划》、丰都2018年实施的《生态环境损害赔偿制度改革实施方案》，以上政策通过推动产业转型与强化污染管控，为廊道维持提供了有利的生态基底.
次重要生态廊道共16条，总长1 270.70 km（均长79.42 km）. 其路径虽与最小阻力线有一定偏离，但仍以较长线性连接维系整体网络连通. 其主要贯穿库区腹部地带，该分布格局源于腹部区域作为库首自然屏障与库尾高强度城镇化之间的过渡区，受宽谷丘陵交错地貌及局部农业开发影响，最优生态路径需适度绕行.
一般生态廊道仅3条，总长78.52 km，均长26.17 km，实际路径与最小阻力线显著偏离，生态流效率低，对整体连通贡献有限. 其空间分布集中于库区尾部与腹部的交界区域，因受重庆中心城区强辐射效应影响，人口和产业外溢挤压了周边地区自然空间，使生态廊道发生大幅度迂回，削弱了其生态功能有效性.
3.5 生态夹点和生态障碍点识别生态夹点在区域安全格局中占据战略枢纽地位. 本研究共识别141处生态夹点，总面积35.25 km2，呈“中部密集、东部稀疏”格局. 单个夹点斑块面积差异显著，最大为12.50 km2，最小为0.25 km2. 其空间聚集特征明显，主要分布于三峡库区腹部区域（重庆东部），包括万州东南部、奉节南部及云阳北部等地，且大多在生态廊道覆盖范围内，在生态流传输交换中起核心枢纽作用. 这样的分布格局很大程度上反映了区域地貌控制下的生态流汇聚效应：库区腹部作为长江干流深切峡谷向东部大巴山、巫山山脉与西部丘陵宽谷带过渡的关键廊道束窄区，复杂的地形迫使长距离迁移的生态流路径在此高度集中与交汇，自然形成了密集的生态夹点集群.
生态障碍点严重阻碍了生态流动并加剧了景观破碎化. 确定障碍点对于实施生态修复工程、建立廊道监测体系、促进生物迁移以及消减廊道干扰因素至关重要. 研究共提取生态障碍点226处，总面积56.75 km2，障碍点斑块面积最大为29.75 km2，最小为0.25 km2. 障碍点主要集中于库区尾部及西腹部局部区域，并大致沿生态廊道走向延伸. 这种空间聚集性与该区域作为城镇化扩张前沿密切相关：高强度人工基质严重切割自然生境，阻碍了生态流在源地间的顺畅流通[53]. 图 10展示了三峡库区生态夹点与障碍点的空间分布特征及其与生态廊道的空间关联.
3.6 生态安全格局构建遵循“识别源地-构建阻力面-提取廊道-锚固生态节点”的技术路线，本文在生态保护情景下，依据夹点与源地分布划定保护区，结合障碍点属性明确修复区，最终构建“一核两带四区多点”的三峡库区生态安全格局（图 11）. “一核”是指三峡库区库首的一级生态源地，作为维持库区生态系统结构稳定性与服务功能可持续性的基石区域. “两带”则指两条关键的生态廊道带：一条连接库区东北部与西南部生态源地，另一条连接库区东部与中部生态源地，二者共同串联区域主要生态板块，为物种迁移提供连续、低阻力的空间通道，保障生态过程的顺畅进行. “四区”是根据生态功能、保护优先级以及区域发展需求划分的4个重点生态功能区，主要包括生态保护区、生态过渡区、生态缓冲区和生态边缘区. 生态保护区主要是生态核心所在位置向外扩充，包括兴山、夷陵、秭归以及巫溪这4个区县，该区域生态用地比例高，河网密布、水系发达，且拥有天然生态屏障. 生态过渡区位于不同生态系统（如森林-草原、陆地-水域）交界处，涉及巫山、云阳、奉节和万州东部，环境梯度和生物多样性变化显著，承担从“严格保护”到“适度发展”的衔接功能. 生态缓冲区是设置在保护过渡区外围，用于隔离人类活动干扰、减轻环境压力的防护区域，开州、武隆和石柱等区县可以构成一条高生态禀赋区与高生态干扰城区的区域隔离带. 生态边缘区是生态系统与人工生产生活系统直接接触的边界区域，经生态承载力评估后，允许进行城镇建设和产业开发的空间单元，主要包括忠县以及丰都以西的城镇地区. “多点”指空间上离散分布的关键生态节点，涵盖了识别出的重要生态夹点和生态障碍点，用于丰富生态网络的层级与结构、提升局部连通性及消除流动瓶颈. 该生态安全格局的形成，为三峡库区实施差异化空间管控、优化生态保护修复策略提供了科学依据，对保障区域生态系统完整性、促进可持续发展具有重要实践意义.
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图 11 三峡库区生态安全格局构建 Fig. 11 Construction of ecological security pattern in the Three Gorges Reservoir Area |
本研究以三峡库区为例，构建了一套融合生态韧性空间分异、机器学习与电路理论的生态安全格局空间优化方法，并提出了空间显性的管控方案，实现了从“状态评估”到“格局构建”的研究范式转变. 这区别于传统的流域生态研究，后者多侧重于服务价值核算、韧性时序评估和风险空间化评价. 在生态韧性的衡量上，当前研究多从适应、恢复和抵抗等维度或基于DPSIR框架展开. 例如，张博文等[54]采用“抵抗力-适应力-恢复力”模型计算城市生态韧性，分析了西安市1990~2020年的生态韧性及土地利用强度时空变化格局. 而本研究则采用了风险-景观格局-潜力模型，以景观格局串联整个韧性系统. 通过连通性指标刻画生态风险在系统内的传播与扩散，反馈系统状态. 同时，以异质性指标表征景观多样性，以增强生态系统潜力. 在生态韧性空间格局方面，本研究发现三峡库区呈现“西低东高”的分布特征，这与赵伟等[55]所指出的“东北高-中部一般-西南低”格局基本一致，进一步验证了库区韧性的空间异质性. 就生态源识别而言，本研究表明库区腹部（西南区域）生态源地呈现明显的离散与碎片化特征，该结果与王兆林等[56]关于极度脆弱区集中于重庆市主城及万州区的发现相互印证，共同揭示人类活动对生态源地完整性的显著影响. 此外，通过对比，进一步发现生态源地分布与三峡库区“南北高-东西低”的生态脆弱性格局之间存在空间错位现象，为理解该区域生态系统的结构性矛盾及制定差异化管控策略提供了新的科学视角.
在选取阻力因子时，现有研究[57]通常直接沿用前人设定的主流因子，这可能缺乏对具体研究区域的适应性考量. 相比之下，本研究则借助地理探测器挖掘生态韧性的关键驱动因子，以此作为遴选依据，增强了因子选取的科学性和针对性. 进一步地，在阻力面的构建过程中，已有研究多采用专家经验打分法、成本赋值法和熵权法等依赖于先验知识和线性假设的方法. 例如李语旻等[58]综合层次分析法和熵权法对生态阻力因子进行组合赋权，并从土地利用类型、自然环境属性和人类建设活动这3个方面搭建复合型阻力面. 以上方法在量化环境变量与阻力之间复杂的非线性关系，以及客观识别关键驱动因子时，存在一定的局限性. 这导致其结果往往具有较大的主观不确定性，且泛化能力较差. 为了克服以上局限，本研究采用了XGBoost算法进行阻力面的构建. 该算法的创新优势显著：首先，通过“特征重要性”指标自动实现因子赋权，有效避免人为赋权和数据离散度敏感性；其次，无需预设函数形式，即可捕捉变量间复杂的非线性交互效应，更准确地反映实际环境中的复杂关系；最后，凭借正则化技术与树结构优化，在保证精度的同时有效抑制了过拟合现象，使生成的阻力面兼具准确性与泛化能力. 这一方法为生态廊道规划提供了更科学和可靠的数据基础，有助于提升生态安全格局构建的科学性和有效性.
结合三峡库区自然本底、产业发展情况和构建的三峡库区生态安全格局，对生态源地、生态廊道和生态节点提出差异化的保护修复策略.
（1）生态源地保护与提升
遵循“自然恢复为主、人工修复为辅”原则，按自然条件与植被类型实施差异化措施. 秭归、兴山、巴东和夷陵等库首源地集中区，重点开展河口湿地生境重组，严格控制香溪河、大宁河沿岸磷矿与养殖排污，将临河1 km划为产业禁建区，迁移高污染企业至远离河口的专项园区；巴山、巫山等生态保育源地，以封山育林、禁牧围栏等自然恢复为主，强化濒危物种栖息地保护与天然林演替；175 m消落带区域采用阶梯式生态护坡与耐淹植被带，稳定脆弱生境.
（2）生态廊道优化与建设
依据生态廊道的重要性，对其进行分级优化与建设. 对库区东部及东北部30条重要廊道，破除关键生态阻隔. 贯穿库区腹地的16条次重要廊道，保障三峡库区东北郊县生态圈与西南都市生态圈的生态过程的畅通性. 着力推动生态与生产空间融合，在廊道附近布局低干扰旅游带，实现“护廊道”与“促产业”双赢. 分布于库尾的3条一般廊道，则以控制退化风险为核心. 在城镇密集段设置50~100 m复合型绿廊；乡村段则推动生态田埂与生物迁徙踏脚石建设.
（3）生态夹点重点保护
巫山至万州段的峡谷夹点群作为关键生态“咽喉”，应当实施重点修复与地形适应性保护，在瞿塘峡等航道隘口设立船舶限速区；针对七曜山等陆域夹点，通过坡面客土喷播恢复植被，减少水土流失，同步构建微型湿地群增强水源涵养能力.
（4）生态障碍点治理与修复
全面评估226处生态障碍点后，优先治理重庆主城区和武隆等关键节点阻力. 治理策略遵循分类指导原则：对于交通切割及建成区等人类活动主导的障碍，重点采用“近自然”修复技术（如生态型声屏障、立体生境廊道）以减轻人为干扰；对于地形地貌等自然成因主导的障碍，则采用工程措施与生态修复相结合的方式，修复地形结构，同时加强周边生态保护，消除生态流阻碍，恢复生态系统的完整性.
（5）分区产业规划
依据生态功能区定位实施产业布局：生态保护区应当限制开发活动，发展生态监测、通过生态补偿机制保障民生，守护生物多样性核心栖息地与水源涵养功能；生态过渡区推行农旅融合，以精品柑橘产业链、峡谷文旅和碳汇渔业为主导，实现生态产品高附加值转化；生态缓冲区宜发展清洁能源、循环农业与低碳康养产业，强化工业用地集约管控；生态边缘区则应聚焦绿色科创与生态服务，布局绿色装备制造、生物医药等环境友好型产业，促进产业绿色转型，实现生态安全与工业发展兼容.
5 结论（1）三峡库区的生态韧性在空间分布上呈现显著的差异性. 生态韧性呈“西低东高”的格局，高生态韧性地区集中在巫溪、兴山和夷陵，石柱、武隆和丰都均有局部区域处于中高韧性水平. 库尾除巴南外绝大部分腹部区域均处于低生态韧性水平.
（2）基于MSPA方法分析，景观类型总面积为29 109 km2，占研究区总面积的50.62%. 其中，核心区面积为15 684 km2，占比为27.28%. 设定面积阈值≥30 km2，共提取26个生态源地，总面积为15 093.50 km2，占比为26.25%. 其中，一级生态源地在库区东部和东北部呈聚集连片分布，二级生态源地主要遍布在库区的东南部，三级生态源地在库区腹部呈离散碎片化分布.
（3）高生态阻力区域分布在库区中北部和重庆主城区，低生态阻力区分布在库首. 共识别49条生态廊道，贯穿连通库区腹部，呈网状布局. 其中重要生态廊道30条，次重要生态廊道16条，一般生态廊道3条；识别生态夹点141个，主要集中在重庆市东部，生态障碍点226个，分布在库区尾部和西腹部局部地区.
（4）按照“识别源地-构建阻力面-提取廊道”的基本范式，并在此基础上研究生态节点和分区，最终在生态保护情景下形成“一核两带四区多点”的生态空间安全格局. 结合生态源地、廊道、夹点和障碍点分布制定针对性修复策略，为三峡库区生态保护与可持续发展提供科学指导.
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