三生空间视角下巴里坤县景观生态安全时空演变及耦合分析

赵 娟，张云霞，张永福

（1.新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐830046；2.教育部绿洲生态重点实验室，乌鲁木齐830046）

生态安全是指在人的生活、健康、安全、基本权利、生活保障来源、必要资源、社会秩序和人类适应环境变化能力等方面不受威胁的状态，它包括自然、经济和社会生态安全，组成一个复合人工生态安全系统［1］。长期以来的生态系统开发及人口压力，引起生态系统功能、结构破坏，致使生态问题持续加剧，对中国生态安全造成严重威胁［2］。景观格局是指不同大小、不同形状的斑块在空间上的排列组合，是景观空间异质性的重要表征，也是各种生态过程及生态安全评价的重要内容［3］。目前，国内外学者对景观格局的研究大多集中在土地利用/覆被变化（LUCC）分析、景观格局变化分析［4-7］、生态安全评价和生态风险评价［8-10］。如潘竟虎等［11］通过各种表征土地利用变化的方法和景观格局指数构建了疏勒河流域生态安全格局并优化了该流域生态网络；康紫薇等［12］和黄犁等［13］通过转移矩阵和各种景观指数定量分析了玛河流域近40年来土地利用动态变化特性，揭示了流域景观生态风险等级及时空分异特征；颜瑜严等［14］通过构建景观生态风险指数，研究伊犁河谷近40年景观生态风险与地形关系，揭示其景观生态风险时空变化特征及动态变化规律，其结果对于区域生态功能安全的保障具有重要意义。党的十八大报告正式提出推进“集约高效生产空间、宜居舒适生活空间、美丽文明生态空间”的发展目标。明确“三生空间”已成为土地资源合理配置、国土空间综合开发、生态文明工程建设的重要依据，标志着国土空间开发方式由生产空间为主导向生产、生活、生态空间相互协调的“三生空间”模式转变［15］。目前，对于三生空间的探讨和分类还尚未形成定论，基于“三生”协调发展与区域生态安全耦合分析的探究仍较少。

哈密作为“东疆门户”，地处缺水地带，由于降水量少、蒸发量大、植被覆盖率较低，天山南北土地利用存在明显差异。巴里坤县位于天山北侧，气候冷凉，三塘湖和淖毛湖矿产丰富，是农牧区和矿业开发区，生态环境本底较为脆弱。受自然条件差异及人为活动干预，当前正面临着市域范围内草地退化、湖面缩减、湿地萎缩、冰川减少、局部土地呈现出不同程度的退化等严峻问题。土地利用需要特别注意环境保护和生态安全。

本研究选取哈密市巴里坤县作为研究对象，借助ArcGIS 10.2、GS+9.0、Fragstats、OpenGeoda等软件，从“三生空间”视角，运用景观生态学、地统计学方法，得到景观生态安全指数及空间自相关指数，对巴里坤县景观生态安全进行定量评价，分别计算2013、2016、2019年巴里坤县421个评价单元的生态安全值和耦合协调度并进行空间比较和时序分析，以揭示其耦合协调的时空变化特征及分异规律，为揭示巴里坤县三生空间功能间的良性互动关系，实现各景观功能协调发展，为进一步优化区域生态安全提供研究思路和有价值的参考。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

巴里坤哈萨克自治县地处东疆北部东天山北坡，地理坐标为东经91°18′—94°48′、北纬43°19′—45°56′，东邻伊吾县，南接伊州区，西毗木垒哈萨克自治县，北接蒙古国，中蒙国界长达309 km（图1）。县境东西长276.4 km，南北宽180.6 km。县城距乌鲁木齐530 km，距伊州区142 km，县行政辖区土地总面积36 900.93 km2。县辖四镇八乡一场，辖区内还有伊吾军马场和新疆生产建设兵团红山农场。地处亚欧大陆腹地，平均海拔1 650 m（县城海拔1 680 m），属温带大陆性冷凉干旱气候区，冬季严寒，夏季凉爽，光照充足，四季不分明。年降水量仅202 mm左右，蒸发量1 638 mm。由于巴里坤县水土矛盾突出，建设用地利用较为粗放，牧草地超载过牧现象严重，景观较为脆弱，生态保护难度较大，景观生态安全受到社会各界的广泛关注。

图1 研究区概况

1.2 数据来源及处理

研究涉及数据主要选取景观类型变化较明显的2013—2019年巴里坤哈萨克自治县土地利用现状数据和DEM数据，其中，DEM数据来源于地理空间数据云平台，空间分辨率为30 m；土地利用现状数据来源于巴里坤哈萨克自治县土地利用变更数据库，根据最新《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2017）与研究区土地利用特点，参考扈万泰等［16］、张红旗等［17］关于“三生空间”的研究，以土地利用主导功能为依据，将土地利用分类系统分为9个二级土 地利用空间，具体分类情况见表1。

表1 土地利用功能分类

1.3 研究方法

1.3.1 评价单元划分为合理划分评价单元以及可视化表达巴里坤县景观生态安全指数，考虑到景观空间异质性、斑块大小及研究区实际情况，利用ArcGIS 10.2软件中的渔网分割工具，依据研究区斑块平均面积3~6倍原则，进行等间距系统采样将研究区划分成421个10 km×10 km的评价单元。利用Fragstats 4.2软件分别计算每一评价单元的生态安全指数值，以此作为评价单元中心点的生态安全水平。

1.3.2 景观生态安全评价模型构建景观生态安全评价是生态风险评价在区域尺度的重要组分，景观格局则反映了人类对自然生态系统的影响方式和程度，是揭示区域生态系统状况及空间变异的有效手段［18］，景观格局指数则对景观格局的分布与组成进行定量化描述，其中景观干扰度指数和景观脆弱度指数常用来衡量景观生态环境的因果关系［19］。基于此，本研究在已有研究的基础上，充分结合研究区实际情况，从区域景观格局出发，选取景观干扰度指数和景观脆弱度指数构建区域生态安全评价模型［20］，计算公式为：

式中，ESIk为第k个评价单元的景观生态安全指数；LDIi为景观干扰度指数；LVIi为景观脆弱度指数；m为各单元内的景观类型的数量；k为评价单元的个数；Aki为第k个评价单元i类景观类型的面积；Ak为第k个评价单元的总面积；Ci为景观破碎度；Hi为多样性指数；Fi为分割度指数；Ni为景观类型i的斑块个数；Ai为景观类型i的面积；Mi为景观类型i占总面积的比重；Aij表示斑块ij的面积；A表示景观总面积；x、y、z分别是破碎度、多样性、分割度的权重，x+y+z=1。

参考前人的研究成果［15，20］，分别赋值为x=0.5，y=0.3，z=0.2。景观脆弱度指数的大小与生态系统对外部干扰时的抵御强度有关，抵御强度越大，则受干扰程度越小，生态脆弱度也越小，表明生态系统越稳定。根据研究区实际状况，并参考其他相关研究［21］，选用专家打分法将研究区各土地利用类型的脆弱性进行归一化处理并由低到高排列，结果见表2。

表2 各类景观脆弱度及归一化值

1.3.3 耦合协调度模型构建在三生空间视角下，区域生态安全划分为“生产空间”“生活空间”和“生态空间”三部分组成，计算其生态安全值，考虑景观生态学的生态过程与空间格局耦合关联视角，注重生态安全的时空异质性和尺度效应。研究引入物理学耦合协调度模型来表示三生空间景观生态安全的相互作用水平及协调发展情况，从而探讨三生空间景观生态安全的耦合协调关系在不同时空间分布状况和演变规律［22］。计算公式如下：

式中，C为耦合度；D为耦合协调度；T为区域景观生态安全综合评价值；W1、W2、W3分别为生产空间、生活空间、生态空间的景观生态安全值；a、b、c为三类空间景观生态安全对应权重。由于生产空间、生活空间和生态空间的景观生态安全同等重要，因此，取a=b=c=1/3。

1.3.4 地统计分析

1）空间自相关分析。空间自相关分析通常包括全局自相关分析和局部自相关分析，全局自相关从宏观上判断某些空间变量在整个研究区有无聚集性，局部自相关从微观上根据各个区域空间计量指标的相似性判断空间集聚或扩散状况［23］。本研究利用OpenGeoDa软件，选用Moran’sⅠ指标来量算景观生态安全值整体的集聚程度，选取局部空间关联指数（LISA）来表示某一评价单元自身生态安全值与周边地区生态安全值的空间集聚状况，通过对2013—2019年各评价单元生态安全值的Moran’sⅠ指数和LISA指数分析来揭示巴里坤县整体及区域生态安全格局的时空变化特征及演变规律。

2）半变异函数分析。景观生态安全指数是一种典型的空间变量，其在分布上具有空间结构性和空间随机性特征［24］，空间异质性能用地统计中半变异函数进行拟合度量，来分析不同距离尺度下各评价单元景观生态安全值的变动情况。因此，本研究借助GS+9.0软件半变异函数来构建拟合模型，通过比较选出最优拟合模型，然后采用ArcGIS 10.2软件进行kriging插值，从而实现研究区域2013—2019年景观生态安全值空间可视化。

2 结果与分析

2.1 “三生空间”土地利用类型演变

从巴里坤县2013—2019年土地利用类型结构及面积进行分析，由表3可知，2013年研究区景观类型以牧草生态空间和其他生态空间为主导，所占面积比例分别为52.15%和44.81%，两者相加占总面积达96.96%。就各景观类型面积变化而言，从2013年至2019年牧草生态空间与农村生活空间总体呈减小趋势，其中牧草空间面积由19 245.81 km2减小到14 831.33 km2，减小了4 414.48 km2。其他各景观类型总体呈现增加趋势，其中林地生态空间与其他生态空间增加面积最大，分别增加了849.18、3 463.29 hm2。从各景观类型面积变化比例分析，牧草生态空间与农村生活空间分别减少了22.94%和26.49%，其他生活空间增加比例最大，达到了321.25%，林地生态空间和工矿生产空间分别增加了155.73%、264.47%。近年来，巴里坤县为促进经济发展，不断增加交通用地面积，从而改善交通环境，减少运输距离和成本，其他生活空间的面积也由此增加。此外，牧业的过度发展必然导致草场退化，过牧超载现象严重，忽略牧草生态用地保护，从而导致牧草生态空间急剧缩小。

表3 2013—2019年各土地利用类型及增加比例

2.2 景观生态安全时空变化

根据公式（1）计算每个评价单元的景观生态安全指数，并对各评价单元进行kriging插值，采用自然断点法进行分类，将景观生态安全指数划分为5个 等 级：Ⅰ级（0＜ESI≤0.416），Ⅱ级（0.416＜ESI≤0.770），Ⅲ级（0.770＜ESI≤0.873），Ⅳ级（0.873＜ESI≤0.913），Ⅴ级（0.913＜ESI≤0.982），以此得到巴里坤县景观生态安全等级分布图（图2）。

图2 2013—2019年景观生态安全等级空间分布

整体来说，巴里坤县景观生态安全整体处于较高水平，总体上呈现南部高、北部低的空间分布特征，2013、2016和2019年景观生态安全值均值分别为0.768、0.820、0.891，呈现逐步上升趋势，表明巴里坤县域景观安全度持续优化。

从景观生态安全等级空间分布来看（图2），不安全和较不安全区表现为由南向北转移，2013年县域不安全区和较不安全区主要分布在巴里坤县南部及中部区域，2016年不安全区与较不安全区集中分布于县域北部，到2019年不安全区和较不安全区呈零散化分布，主要分布在花园乡、石人子乡、伊吾军马场等地，且较不安全区总是沿不安全区外围分布。安全区主要呈现分散-集中型分布，且面积持续增加，到2019年安全区主要分布在研究区西南部及中部偏东区域，主要包括大红柳峡乡东西部、萨尔乔克乡、下涝坝乡、三塘湖乡及红山农场南部。基本安全区2013—2019年呈现分散-集中-分散型分布，基本安全区镶嵌在较安全区与较不安全区之间，零散分布于各乡镇。

从景观生态安全等级面积变化及占比来说（表4），各时期各景观生态安全等级面积变化及占比存在明显差异，2019年巴里坤县域内以基本安全区和较安全区为主，占比超过57.88%，安全区和较不安全区次之。研究期内，不安全区面积持续减少，占比由7.25%下降到1.21%。较不安全区面积持续增加，占比由6.87%增加到19.85%，增加了12.98个百分点。基本安全区面积变化幅度较小，稳定维持在33.60%~39.14%。较安全区面积不断减小，由42.34%下降到24.28%，下降了18.06个百分点。安全区面积大幅度增加，占比由9.44%增加到21.05%。

表4 2013—2019年景观生态安全等级面积变化

2.3 景观生态安全地统计分析

2.3.1 半变异函数研究区421个景观单元景观风险指数符合正态分布，满足半变异函数分析，借助GS+9.0软件对研究区景观生态安全值进行半变异函数模型拟合，得到最优模型（表5）。由表5可以看出，2013年和2016年最佳拟合模型均为指数模型，决定系数（R2）均为0.660，2019年线性模型拟合最佳，R2为0.817。块金值（Co）表示随机部分的空间异质性［25］，2013—2019年Co先减小后增大，表明随机部分导致的空间异质性先减小后增加。基台值（Co+C）表示景观生态安全值波动幅度，其值越大，系统稳定性越差，2013—2019年Co+C由0.052 8下降为0.006 8，研究区生态系统变得更加稳定。块金系数［Co/（Co+C）］表示由随机因素导致的空间异质性与系统总变异比值，2013、2016年Co/（Co+C）值分别为0.073 9和0.083 3，说明这一时期人为活动对空间异质性影响较小，景观结构性因素占主导地位；2016—2019年Co/（Co+C）值由0.083 3急剧上升为0.838 2，表明这一时间人为活动对空间异质性影响急剧增大，成为引起空间异质性的主导因素。变程（Ao）表示景观空间变异的尺度范围，2013—2019年变程由18 m增加到134 m，表明研究区空间变异尺度显著增加。

表5 景观生态安全指数半变异函数拟合结果

2.3.2 空间自相关分析利用OpenGeoDa软件计算各评价单元景观生态安全指数的全局自相关Moran’sⅠ指数。2013、2016和2019年的Moran’sⅠ值分别为0.815 151、0.861 639、0.436 333（图3），均为正值，且通过0.01水平显著性检验，表明研究期间巴里坤县域景观生态安全值空间上存在正向相关性，分布上呈现空间集聚效应，景观评价单元生态安全值高则周边高，低则周边也低。2013—2016年Moran’sⅠ值有小幅度增加，空间表现更加集聚，呈趋同性趋势；2016—2019年Moran’sⅠ值急剧减小，空间自相关程度大幅降低，表现为趋异性。可能由于巴里坤县经济发展需要，农业生产空间、工矿生产空间、城镇生活空间和其他生活空间的增加，使得斑块破碎化，从而导致2016—2019年该研究区空间关系呈趋异性。

图3 景观生态安全值Moran’sⅠ指数

利用OpenGeoDa软件计算各评价单元景观生态安全指数的全局自相关Lisa指数。由图4可知，2013—2019年巴里坤县景观生态安全值分布均以高-高聚集和低-低聚集为主，高-低聚集、低-高聚集现象不明显且零星分布。研究期间，变化主要发生在研究区南部和东北部。总体而言，高值聚集区与低值聚集区都呈现有聚集向分散演变。高-高值区域主要集中分布于萨尔乔克乡、海子沿乡、伊吾军马场等高海拔的景观生态安全区，低-低值区域集中分布于具有河流的三塘湖镇、大红柳峡乡、红山农场、淖毛湖等景观生态不安全区。

图4 景观生态安全值Lisa指数

2.4 三生空间景观生态安全耦合特征分析

基于“三生”空间评价体系，在计算出研究区的景观生态安全值的基础上，运用ArcGIS 10.2的栅格计算器，引用公式（6）的耦合协调度模型，计算出研究区景观生态安全耦合协调度，并采用自然断点法进行分类，将耦合协调度划分为5个等级：严重失调（0＜D≤0.204）、中度失调（0.204＜D≤0.333）、基本协调（0.332＜D≤0.366）、中度协调（0.366＜D≤0.375）、高度协调（D＞0.375），以此得到研究区三生空间景观生态安全耦合协调等级分布（图5）和三生空间景观生态安全耦合协调各级面积统计结果（图6）。

图5 三生空间景观生态安全耦合协调等级分布

图6 三生空间景观生态安全耦合协调各级面积

从整体上看，巴里坤县“三生空间”景观生态安全的耦合协调度水平中等，2013—2019年巴里坤县景观生态安全的耦合协调度稳步上升，说明县域产业结构趋于合理，生态环境向好，不再单一追求经济指标，生产、生活和生态协调有序发展。从时空分布上来看，巴里坤县景观生态安全的耦合协调度呈现“南部高，北部低”的空间分布特征，地域分异明显，严重失调区主要分布在北部草原区，高度协调区主要分布在南部山前地带，主要是农业灌溉区，中度失调区、基本协调和中度协调交错分布，由南到北呈过渡性分布。

从面积变化来看，2013—2019年严重失调区面积减少了10 750 km2，面积占比由31.67%下降到了2.38%，面积变化主要发生在巴里坤县直辖区、大红柳峡乡北部及整个三塘湖乡（北部草原）。高度协调区面积2013—2016年间变化不明显，2016—2019年间高度协调区面积增长了4 795.08 km2，到2019年其面积主要分布在下涝坝乡、萨尔乔克乡、海子沿乡南端、黄土场开发区、巴里坤镇、石人子乡南部、奎苏镇南部、伊吾军马场等地（南部农业）。中度失调区呈现缓慢增长后下降趋势，基本协调区呈现持续上升趋势，中度协调区呈现先减后增趋势，其中，中度失调区2013—2016年间面积增长了2 752.01 km2，2016—2019年面积减少8 242.39 km2，年际变化较为明显；基本协调区面积持续上升，面积变化较大，到2019年，面积共增长大约8 907.15 km2；中度协调区面积2013—2016年期间减少幅度较大，减少了5 338.29 km2，2016—2019年期间面积又出现大幅度回升，增加了7 879.75 km2。总的来说，基本协调区、中度协调和高度协调区面积在不断增加，严重失调区和中度失调区面积持续下降，这说明巴里坤县三生空间的景观生态安全综合耦合协调能力发生很大程度的改善，但各个协调区空间分布较为分散，发展较不均衡，说明巴里坤县三生空间的景观生态安全相互协调关系还有待改善。

3 讨论

生态安全研究的核心是生态系统安全及生态系统服务功能安全［26］，景观格局变化能够灵敏地反映生态系统变化，景观生态安全评价可作为生态安全评价的重要组成［27］，最终的目的是更好地实现经济-社会-环境的可持续发展。本研究从“三生空间”视角，运用景观生态学、地统计学方法，对巴里坤县景观生态安全进行定量评价，并就“三生空间”景观安全值进行耦合协调度分析，其结果对巴里坤县未来三生空间功能的良性发展、景观功能协调和区域生态安全进一步优化有一定借鉴。

研究结果发现，巴里坤县主要景观类型为山地草原景观，且牧草生态空间逐年下降，这是由于干旱区半干旱区单一草地生态系统本身具有脆弱性［28］，为了其他各生态空间有序发展，最终使得生产、生活与生态更加平衡，牧草生态空间减小是必然的。总体而言，巴里坤全域景观生态安全值不断向好，2019年基本安全区及以上占比超过78.93%，该研究结果与徐媛等［29］的研究结果不同，这是由于生态安全作为国家安全重要组成部分越来越深入人心，巴里坤政府在制定政策与发展过程中不再追求单一经济指标，更多地考虑了经济、生态与生活相互协调的综合效益。

对巴里坤县域三生空间景观生态安全值做耦合协调度分析发现，生产、生活及生态空间耦合协调度不断上升。对全域景观生态安全值进行半变异拟合发现，2013、2016年最佳拟合结果为指数模型，2019年为线性模型。对全域景观生态安全值全局自相关和局部自相关分析也发现，2013—2016年空间自相关表现为趋同性，2016—2019表现为趋异性，且空间关系呈高—高聚集和低—低聚集状态，说明2013—2016年各景观类型变化不显著，也可能由于各景观类型变化在时间上有滞后性，2016—2019年变化显著，且随机因素（人为干预）引起的系统总变异程度逐年下降，到2019年各景观类型更加复杂有序。

目前，中国的生态安全评价研究还处于探索阶段，尚没有形成系统综合的评价指标体系，也缺乏长期定点监测的数据用于生态安全评价［30］。本研究中DEM数据来源于地理空间数据云平台，空间分辨率为30 m；土地利用现状数据来源于巴里坤哈萨克自治县土地利用变更数据库，相对可靠。然而在构建景观生态安全评价模型中脆弱度指数来自于常规的专家打分法，可能存在一定的人为主观影响。

4 结论

1）巴里坤县域内牧草生态空间和其他生态空间占据主导地位，所占面积比例分别为52.15%和44.81%，两者相加占总面积96.96%以上，2013—2019年牧草生态空间和农村生活空间面积分别减小了22.94%和26.49%，其余各生态空间面积有所增加。

2）整体来说，巴里坤县景观生态安全整体处于较高水平，总体上呈现南部高、北部低的空间分布特征，研究区景观生态安全值总体呈上升趋势，基本安全区和较安全区占比超过57.88%，表明巴里坤县域景观安全度持续优化，安全区面积由零散向团块化集中分布，不安全和较不安全区表现为由南向北转移，基本安全区2013—2019年呈现分散-集中-分散型分布，基本安全区镶嵌在较安全区与较不安全区之间，零散分布于各乡镇。

3）巴里坤县各景观单元评价小区景观生态安全值Moran’sⅠ指数均为正值，空间上存在正相关性，主要表现为高-高聚集和低-低聚集，其中2013—2016年表现为趋同性，2016—2019年表现为趋异性。2013年和2016年各评价单元景观生态安全值半变异拟合最优模型为指数模型，2019年为线性模型，且随机因素（人为活动）引起的系统总变异呈下降趋势。

4）从整体上看，巴里坤县“三生空间”景观生态安全的耦合协调度表现为中等水平，三生空间景观生态安全值耦合协调度逐年上升，其中基本协调、中度协调和高度协调区面积不断增加，分别增加了8 907.15、2 541.46、4 797.08 km2，严重失调区和中度失调区分别减少了10 750、5 490.38 km2。