城市扩张背景下拉萨市生态用地时空演化特征及驱动因素研究

Spatiotemporal Evolution Characteristics of Ecological Land and its Driving Factors in Lhasa City Under the Urban Expansion

摘要

生态用地是保障区域可持续发展与人类福祉的自然基础，科学保护与合理利用生态用地对区域生态文明建设具有战略意义。文章以2000年、2010年、2020年和2025年的遥感影像为主要数据源，综合利用GIS空间分析、土地利用动态度模型、景观格局指数，分析拉萨市城市扩张下生态用地景观格局变化及其驱动因素。研究表明：拉萨市生态用地规模大幅缩减，人造地表占比从0.36%上升至15.22%；景观格局发生根本性转变，蔓延度下降13.15%，分离度增长114%；土地利用变化呈现明显的阶段性特征；冰川消退与生态破碎化加剧了区域生态安全风险。研究结论可为决策者在城市发展中如何保障生态安全及未来土地规划提供科学参考。

Abstract

Ecological land is the natural basis to ensure regional sustainable development and human well-being，and the scientific protection and rational use of ecological land is of strategic significance to the construction of regional ecological civilization. The landscape pattern changes and its driving factors of ecological land under urban expansion in Lhasa was analysed based on data sources of remote sensing images from year 2000, 2010, 2020, and 2025 by using GIS spatial analysis, land use dynamic model, landscape pattern indices. The scale of ecological land was significantly reduced with increasing proportion of the artificial surface area from 0.36% to 15.22%. The landscape pattern changed fundamentally with the degree of spread decreased by 13.15%, and the degree of separation increased by 114%. The change in land use showed obvious periodic characteristics, and glacier retreat and ecological fragmentation have exacerbated the risk of ecological security in the region. The conclusion provides scientific reference for decision-makers on ensuring ecological security and land use planning in the future.

Graphical abstract

关键词

生态用地 / 时空演化 / 景观格局 / 城市扩张 / 拉萨

Key words

ecological land / spatiotemporal evolution / landscape pattern / urban expansion / Lhasa

引 言

生态用地是区域或城镇土地中以提供生态系统服务功能为主的土地利用类型^[1]。改革开放以来，中国的现代化进程显著提速，持续而高强度的社会经济活动带来的城市扩张，造成越来越多的生态用地被占用和挤压^[2,3]，仅2009—2012年间全国生态用地的生态系统服务价值累计减少2 911.70亿元，对构建人与自然和谐共生的格局构成了严峻挑战^[4]。党的二十大报告提出：“尊重自然、顺应自然、保护自然”“坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理”，为协同促进高质量发展和高水平保护指明了方向。伴随经济社会不断进步，城市扩张不断加速，生态用地的科学规划与保护已成为协调城市发展与生态保护、推动区域绿色高质量发展的关键。城市扩张不仅抢占生态空间，还可能引发环境污染、生态功能降低等现象，引起城市生态安全方面的危机^[5,6]。因此，科学认识城市扩张下生态用地的时空演变特征，对优化区域生态安全格局、妥善处理开发与保护的关系、促进经济发展与环境保护、推动生态文明建设、打造区域可持续发展等具有重要的现实意义^[7-9]。

青藏高原土地利用研究呈现多尺度、多维度的发展趋势，已有研究从宏观区域格局到微观生态效应均有积极探索。杨阿维等^[10]以拉萨市为例，通过熵权TOPSIS模型揭示乡村土地利用和发展偏低且区域失衡，强调需立足资源禀赋推动经济、社会与空间协同发展。杨定等^[11]研究发现，青藏高原1900年代至1980年代的耕地面积持续增加，林地和草地在1990年后逐步恢复，并指出气候变化与人类活动是驱动转型的重要因素。张子宁等^[12]分析青藏高原2000—2020年建设用地转型的生态环境效应，发现青藏高原建设用地扩张主要占用未利用地和耕地、林地、草地等生态用地，建设用地转型总体表现为生态负效应。此外，在自然保护区“三生”空间功能演变方面，刘豪强等^[13]指出西藏自然保护区空间演变表现为生态空间缩减，生活与生产空间快速扩张，城乡与农业用地无序扩张是局部生态恶化的主因，需通过生态红线管控、差异化治理协调进行保护和优化发展。

近年来，拉萨市城市空间表现出明显扩张，在“东延西扩南跨北联”等城市发展规划下，城市建成区面积从初期较小的基数迅速扩张至近120 km²，大量农田和边缘地带被纳入拉萨城区，实施了跨拉萨河的桥梁、环城路网等基础设施的大规模建设，形成了新的城市布局。快速的城市化进程推动建设用地持续增加，导致城市绿地、水体等生态空间被侵占，加剧了生态系统脆弱性，城市空间扩张与生态保护之间矛盾日益突出。因此，本研究以拉萨市为研究对象，运用遥感解译、GIS空间分析、土地利用动态变化模型及景观格局指数方法，系统分析城市扩张下拉萨生态用地时空演变特征，并利用地理探测器剖析其驱动因素，试图为协调青藏高原地区城市发展与生态保护提供科学佐证^[14-16]。

1 研究地点与研究方法

1.1 研究区概况

拉萨市地处西藏自治区中部，为西藏自治区首府，地形为北高南低，地貌以山地、河谷、高原湖盆为主（图1）。平均海拔3 650 m，属高原温带半干旱季风气候，下辖城关区、堆龙德庆区、达孜区、林周县、当雄县、尼木县、曲水县、墨竹工卡县等3个区5个县。伴随经济社会的发展，城镇化进程加速发展，常住人口从1965年的不足10万人增至2025年的近90万人，城市建成区面积从1965年的5 km²扩展到2025年的120 km^2[17]，经济社会发展与建设用地需求持续上升，加剧了生态空间的挤压和生境破碎化，导致城市扩张和生态用地之间的矛盾日益突出^[18]。

1.2 数据来源

研究数据主要包括拉萨市土地利用数据、基础地理信息数据、DEM数据和社会经济数据。土地利用数据来源于Yang等^[19]发布的中国年度土地覆盖数据集（CLCD），空间分辨率为30 m，总体分类精度超过85%；基础地理信息数据来源于国家地理信息服务平台天地图（https://www.tianditu.gov.cn/）和OSM（Open Street Map，OSM）数据库，包括行政区划、交通路网、河流水系等；DEM数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/search），用于辅助地形分析。所有数据均统一至相同的坐标系和空间范围，数据时间为2000年、2010年、2020年和2025年。

1.3 研究方法

生态用地主要指林地、草地、水体等自然和半自然土地覆盖类型；城市扩张主要通过人造地表这一土地覆盖类型的扩张来表征，其在土地规划层面对应于建设用地的增加。以Landsat系列卫星影像和基础地理信息为主要数据源，借助ArcGIS 10.8平台对影像进行了掩膜提取、几何校正与影像裁剪等预处理，以提高数据质量与空间精度。运用遥感技术与地理信息系统（GIS）分析拉萨市城市扩张下土地利用动态度和景观指数。

1.3.1 土地利用动态度

通过土地利用动态度分析城市用地变化的强度与模式，分别计算了苔原、水体、人造地表、林地、灌木、耕地、草地、冰川和永久积雪等8大类土地利用类型的单一动态度与综合动态度，以量化土地类型转变的时空过程，揭示城市扩张对生态用地的影响。具体计算公式如下：

K=\frac{U_a-U_b}{U_a}\times \frac{\mathrm{1}}{T}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（1）

式中，K为第i类土地利用类型的动态度；U_a、U_b分别为研究周期内起始和末期某一土地利用类型的面积（km²）；T为研究时段的长度。

LC=\frac{\mathrm{\Delta }{U}_{i,out}}{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n{U}_{i,begin}}\times \frac{\mathrm{1}}{T}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（2）

式中，LC为区域综合土地利用的综合动态度；\mathrm{\Delta }{U}_{i,out}为研究时段内第i类土地利用类型转出为其他类型的面积总和；{\sum }_{i=\mathrm{1}}^n{U}_{i,begin}为研究初期各类土地面积的总和；T为研究时段的长度。

1.3.2 景观格局指数

景观格局指数是量化景观空间结构与组成特征及其动态变化，可系统揭示生态用地变化趋势，从而为生态系统分析、水土资源合理配置及环境保护决策提供关键的空间数据支持。本研究构建面积与规模类指数、形状与边缘类指数、聚集与连通性类指数、隔离与距离类指数、多样性类指数5个维度14个适用于高原城市生态用地演变分析的指标体系，该指标体系能系统表征景观的聚集度、破碎化、优势度与连接性，并利用Fragstats软件进行景观格局指数计算。其中，面积与规模类指数反映斑块或景观的面积特征、破碎化程度，包括斑块数量（Number of Patches，NP）、斑块密度（Patch Density，PD）、景观比例（Percentage of Landscape，PLAND）、平均斑块面积（Patch Area Mean，AREA-MN）、最大斑块指数（Largest Patch Index，LPI）等5个指标；形状与边缘类指数反映斑块形状复杂度和边缘效应，具体包括景观形状指数（Landscape Shape Index，LSI）指标；聚集与连通性类指数反映斑块空间分布格局、聚集程度和连通性，包括聚集度指数（Aggregation Index，AI）、斑块结合指数（Patch Cohesion Index，COHESION）、蔓延度指数（Contagion，CONTAG）等3个指标；隔离与距离类指数反映斑块间的空间隔离程度，包括欧氏最近距离平均值（Euclidean Nearest Neighbor Distance Mean,ENN-MN）、景观破碎化指数（Splitting Index，SPLIT）、分离度指数（Landscape Division Index，DIVISION）等3个指标；多样性类指数反映景观斑块类型的丰富度和分布均匀性，包括香农多样性指数（Shannon's Diversity Index，SHDI）、间隙度指数（Interspersion and Juxtaposition Index，IJI）等2个指标。景观指数及各指标的具体计算公式如下^[21,22]：

斑块数量：\mathrm{N}\mathrm{P}=n_i（3）

式中，NP为某种斑块类型的总个数，n_i为斑块类型i中的斑块数量，反映景观破碎化程度，NP越大，表明景观破碎程度越高。

斑块密度：\mathrm{P}\mathrm{D}=\frac{n_i}{A}\times {\mathrm{10}}^{\mathrm{6}}（4）

式中，PD为单位面积内的斑块数量，n_i为景观中第i类斑块类型的斑块数量，A为景观总面积。

景观比例：\mathrm{P}\mathrm{L}\mathrm{A}\mathrm{N}\mathrm{D}=\frac{{\sum }_{j=\mathrm{1}}^n{a}_{ij}}{A}\times \mathrm{100}（5）

式中，a_{ij}为斑块面积（m²），A为景观总面积，PLAND为某种景观类型面积占整个景观面积的百分比，反映景观中的优势景观类型。

景观面积指数：\mathrm{L}\mathrm{P}\mathrm{I}=\frac{max(a_{i,j})}{A}\times \mathrm{100}（6）

式中，LPI为景观中最大斑块占总面积的比例，a_{ij}为斑块面积（m²），A为总景观面积。斑块的面积反映了优势类型的核心地位以及人类活动对景观的主导程度。

景观形状指数：\mathrm{L}\mathrm{S}\mathrm{I}=\frac{\mathrm{0.25}E}{\sqrt[]{A}}（7）

式中，A为景观总面积，E为景观中斑块类型之间的边界总长度，LSI为斑块边界总长度与等面积正方形周长的比值，该值越大，表明斑块形状越不规则、边缘效应越明显。

斑块聚集度指数：\mathrm{A}\mathrm{I}=\left[{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m(g_{ii}/\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{g}_{ii})P_i\right]\times \mathrm{100}（8）

式中，g_{ii}为斑块类型中同类斑块邻接的数量，\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{g}_{ii}为斑块类型中同类斑块邻接的最大数量，AI为景观结构性连接度，该值越大，表明斑块在空间上的聚集程度越高，内部的连接性越强。

平均欧氏最近邻距商：\mathrm{E}\mathrm{N}\mathrm{N}\_\mathrm{M}\mathrm{N}=\frac{\sum h_{ij}}{n_i}（9）

式中，h_{ij}为从斑块i到同类最近斑块j的欧氏距离，n为斑块数量，ENN_MN为同类斑块间最近距离的平均值，反映了斑块之间的空间隔离程度。

分离度指数：\mathrm{S}\mathrm{P}\mathrm{L}\mathrm{I}\mathrm{T}=\frac{A^{\mathrm{2}}}{\sum a_{ij}^{\mathrm{2}}}（10）

式中，a_{ij}为斑块面积，A为景观的总面积，SPLIT为景观被分割的程度，当景观只有一个斑块时值为1；随破碎化程度增加，该值呈指数级增长。

间隙度指数：\mathrm{I}\mathrm{J}\mathrm{I}=\frac{-\sum \left(p_{ik}\mathrm{l}\mathrm{n}{p}_{ik}\right)}{\mathrm{l}\mathrm{n}\left(m-\mathrm{1}\right)}（11）

式中，p_{ik}为景观中斑块类型i与k之间的边界总长度，m为景观中存在的斑块类型数量，IJI为景观中各类型斑块配置的均匀程度，该值越高，表明各类型邻接越均匀；反之，表示某种类型仅与少数几种类型相邻。

平均斑块面积：\mathrm{A}\mathrm{R}\mathrm{E}\mathrm{A}\_\mathrm{M}\mathrm{N}=\frac{CA}{n_i}（12）

式中，a_{ij}是斑块面积，n是斑块总数，AREA_MN为所有斑块面积的平均值，该值越小，表明景观被分割得越细碎。

斑块结合度：\mathrm{C}\mathrm{O}\mathrm{H}\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{I}\mathrm{O}\mathrm{N}=\left[\mathrm{1}-\frac{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m{\sum }_{j=\mathrm{1}}^n{P}_{ij}^{*}}{{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m{\sum }_{j=\mathrm{1}}^n{P}_{ij}^{*}\sqrt[]{a_{ij}^{*}}}\right]\times {\left[\mathrm{1}-\frac{\mathrm{1}}{\sqrt[]{Z}}\right]}^{-\mathrm{1}}\times \mathrm{100}（13）

式中，P_{ij}^{\mathrm{*}}为以像元表面数量表示的斑块ij的周长，a_{ij}^{\mathrm{*}}为以像元数量表示的斑块ij的面积，Z为景观中的像元总数，COHESION为斑块在空间上的自然连通性，该指数对生境破碎化非常敏感，值越高，说明物理连通性越好。

蔓延度指数：\mathrm{C}\mathrm{O}\mathrm{N}\mathrm{T}\mathrm{A}\mathrm{G}=\left[\mathrm{1}+\frac{\sum \left(P_{ij}\mathrm{l}\mathrm{n}{P}_{ij}\right)}{\mathrm{2}\mathrm{l}\mathrm{n}m}\right]（14）

式中，P_{ij}为第i类和第j类斑块之间的邻接数量，m为斑块类型数，CONTAG为景观的聚集或抽样程度，该值越高，表示景观由少数大斑块组成，表明连通性好；反之，表示景观由许多小斑块组成，表明极度破碎。

景观分割指数：\mathrm{D}\mathrm{I}\mathrm{V}\mathrm{I}\mathrm{S}\mathrm{I}\mathrm{O}\mathrm{N}=\mathrm{1}-\sum {\left(\frac{a_{ij}}{A}\right)}^{\mathrm{2}}（15）

式中，a_{ij}为斑块ij的面积，A为景观的总面积，DIVISION为景观分割指数，具体在景观中随机选取两点，衡量它们落在不同斑块中的概率。该值越接近1，表明景观被分割得越彻底。

香农多样性指数：\mathrm{S}\mathrm{H}\mathrm{D}\mathrm{I}=-{\sum }_{i=\mathrm{1}}^m\left(P_i\times \mathrm{l}\mathrm{n}{P}_i\right)（16）

式中，P_i为第i类斑块类型所占景观面积的比例，SHDI为某一系统的多样性。

1.3.3 驱动因素分析

地理探测器是探测和利用空间分异性的工具，主要分析各因素内方差和总方差的关系，通过其表现出来的空间分层异质性来探测各要素对因变量的驱动力。本文借助因子探测来分析生态用地驱动因素，具体计算公式如下：

q=\mathrm{1}-\frac{\mathrm{1}}{n{\sigma }^{\mathrm{2}}}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m}{n}_i{\sigma }_i^{\mathrm{2}}（17）

式中，q为各因素对生态用地的影响程度；i为因素分级的数量；n_i与{\sigma }_{\mathrm{i}}^{\mathrm{2}}为特定层的样本数据与方差；n与{\sigma }^{\mathrm{2}}为研究区域的样本数量与方差。q统计值的值域为[0,1]，q值越高，则表示因素的解释力度越高。

交互探测可定量表示两个影响因素对生态用地的交互作用，交互探测结果可以分为５类，具体分类划分如表1所示。

从中国年度土地覆盖数据集（CLCD）中提取生态用地斑块，并借助Fragstats软件计算景观格局指数，包括聚集度指数（AI）、斑块密度（PD）和景观形状指数（LSI）等景观格局指数。生态质量通过MODIS NDVI数据表征，采用最大值合成法获取生长季均值。城市化驱动因子包括：基于CLCD计算的城镇化水平（X1）采用建设用地占比表示，表征城市物理扩张；基于OpenStreetMap数据生成的距道路距离（X2）栅格与距市中心距离（X3），表征城市辐射与交通廊道效应；公里网格数据（X4）表示GDP，表征经济强度。采用地理探测器模型，对连续型自变量进行最优离散化处理，通过因子探测与交互探测，分别量化各驱动因子的独立解释力及其交互作用。

2 结果与分析

2.1 土地利用空间变化分析

图2展示了2000年、2010年、2020年及2025年4个时段内拉萨市土地利用类型的变化，结果显示，过去25年间拉萨市城市扩张下建设用地比例逐步上升。从图2可以看出，人造地表（红色）从2000年的零星分布逐渐发展到2025年沿拉萨河谷地呈集聚和蔓延态势，其空间扩展与林地（绿色）和草地（浅绿色）的退缩区域高度吻合，表明生态用地在空间上受城市扩张的影响而持续压缩。具体来看，人造地表占比逐年攀升，林木覆盖急剧下降，退化为斑块化明显的次生草地；草地面积有所增长，新出现的草地或由原先的林地、灌木退化演变形成。城镇化用地多沿主要道路网和现状城市轮廓向外铺展，兼具核心区集聚与廊道延伸的复合特征，该模式的形成可能受人口流动、社会经济活动以及地貌环境等因素的共同影响，具有高原城市空间结构变化特点，生态用地保护面临城市扩张压力。

2.2 土地利用时间变化分析

2.2.1 单一类型土地利用变化分析

由表2可知，2000年至2025年间研究区域土地利用结构实现显著转型，从原本集中连片的森林景观，逐步演变为以割裂型草地和扩张型建设用地为主的拼贴化形态。其中，2000—2010年期间，林地面积急剧减少（动态度为-9.98），显示植被覆盖下降存在显著空间分异，核心林区斑块遭受明显割裂与片段化，这与城镇化推进及基础设施建设对土地的直接占用和切割密切相关。同期，草地面积呈倍数级上升（动态度达372.90），结合遥感影像发现新增草地多来源于林灌退化区域，转化为生态结构较为破碎的次生草地，尽管其覆盖面积占据主导，但其生态质量与系统稳定性可能已受到潜在威胁。2010—2020年期间，建设用地进入爆发式扩张阶段（动态度高达141.52），进一步表明了土地利用类型的人工化与集聚化特征。2020—2025年期间，多数地类变化趋缓，但冰川与永久积雪却出现加速消退（动态度为-12.22），凸显出区域生态系统对气候变化的敏感性与脆弱性。

整体来看，2000—2025年间人造地表持续扩展（动态度达162.91%），主导了区域土地利用类型的结构性重组。尽管草地面积的增长在数据层面部分抵消了植被覆盖的损失，但作为高生态价值单元的森林持续退化，加上冰川的快速消融，表明区域正面临生态质量与气候响应层面的双重压力。拉萨的土地利用逐步从“自然林草连续分布”转向“建设用地嵌入、草地广布但破碎化的异质拼贴状态”，这一快速演变过程深刻揭示了高原地区城镇化扩张与生态脆弱性之间的根本矛盾。

2.2.2 整体土地利用变化分析

从表3可以看出，2000—2025年期间，拉萨市土地利用演变呈现“早期剧烈变动、后期趋于平稳”的显著特征，具体表现为：2000—2010年期间，区域经历高强度土地利用结构重构，总动态度达10.00，主要源于林地大规模退化及草地、灌木的急剧替代，反映出激烈的生态演替与资源开发活动；2010—2020年期间，总动态度骤降至1.74，土地利用变化进入以城镇化扩张为主导的调整阶段；2020—2025年期间，总动态度进一步下探至0.52，表明区域开发已进入高度饱和状态或严格管控的平稳阶段。表明该研究区域的城市扩张与生态用地存在明显的空间冲突。

从宏观视角来看，拉萨市在2000—2025年间发生了从自然景观向人工及次生景观的重大转型，全周期总动态度维持在4.00的水平，反映出极高的地表重塑强度。早期的剧烈变化塑造了当前以草地和人造地表为主的格局，而后期动态度持续下滑，预示着土地利用类型的变化已有所改善。尽管土地系统整体趋于稳定，但早期林草地减少已使该区域的土地利用发生不可逆变化，未来需警惕低动态度下可能掩盖的局部生态退化现象。

2.3 景观格局分析

2.3.1 面积与规模类指数分析

面积与规模类指数结果表明（表4），草地作为核心生态基质，其面积（PLAND）占比从88.12%持续降至73.81%，最大斑块指数（LPI）从88.01%降至72.76%，反映出生态基底的整体性与连续性被侵占和切割而明显弱化。与此同时，人造地表呈现爆炸式扩张，其PLAND从0.36%激增至15.22%，LPI从0.04%提升至3.83%，标志着建设用地不仅规模剧增，且形成了更具支配性的核心斑块，城市集聚效应凸显。耕地在2000年后急剧萎缩，裸地面积则持续扩张，暗示了农业用地流失与潜在生态退化过程。景观破碎化动态呈现阶段性特征：2000—2010年多数地类斑块数量（NP）锐减，指向大规模、集中式的土地转化；2010年后部分地类NP小幅回升，反映为增量和分散的开发模式。

2.3.2 形状与边缘类指数分析

形状与边缘类指数结果表明（表4），作为区域优势生态基质的草地，其LSI从2000年的203.45急剧降低至2010年的41.87，随后缓慢回升至2025年的68.82，表明早期高度破碎的草地格局在2000—2010年间经历了大规模、集中连片的转化而显著规整化，近年来的回升则暗示残存或新生草地斑块正受到日益复杂的切割干扰。与此形成鲜明对比的是，人造地表的LSI从24.56持续线性增长至77.40，清晰地指示城市建设用地的扩张模式已从相对紧凑转向边缘跳跃、指状延伸等不规则形态，导致其与生态用地的接触界面不断增长，交互冲突加剧。灌木林地的演变尤为突出，其LSI在2010年跃升至177.48的高位并持续维持，强烈暗示生态修复工程引导其沿复杂地形（如山缘、河谷）呈狭长、曲折的带状蔓延，形态极为复杂。裸地的LSI始终在高位（157.58～174.09）波动，体现了其作为受自然侵蚀与人为扰动复合作用的区域，边界持续破碎不规则。耕地LSI先锐减后略增的轨迹，与其经历面积骤减后的斑块整合以及后期可能被建设用地侵蚀、分割的历程相符。水体、冰川和永久积雪的LSI变化相对缓和，其中冰川LSI在2025年显著下降至27.42，可能与气候变暖导致的退缩及边界简化直接相关。

2.3.3 聚集与连通性类指数分析

聚集与连通性类指数结果表明（表4），拉萨市生态用地在2000—2025年间呈现显著的集聚与连通性分异特征。人造地表的AI值由79.42持续增至89.77，空间集聚性不断增强，印证了城市化进程中建设用地的集中连片趋势。林地与灌木的AI值分别从96.53和96.14骤降至25.36和31.20，表明二者经历了剧烈的空间破碎化，连通性严重衰退。草地AI值始终维持在95以上，表现出极高的空间完整性与连通性，作为基质景观功能稳定。耕地AI值在2010年后跃升至90左右并保持，反映农业用地的集约化整合。水体与冰川积雪的AI值长期高于94，格局相对稳定。裸地AI值在2025年降至68.55，分布趋于分散。整体格局演变揭示了“建设用地集聚扩张、生态用地被动割裂”的时空过程，为理解高原城市扩张的生态空间效应提供了量化依据。

2.3.4 隔离与距离类指数分析

隔离与距离类指数结果表明（表4），作为生态基质的草地连通性始终保持极佳状态，而林地的景观分离度急剧攀升，破碎化加剧。水体与冰川斑块的平均邻近距离扩大，空间隔离显现，尤其是冰川的分离度在末期陡增，反映出气候变化的潜在影响。人造地表的分离度大幅下降而聚集度上升，呈现出连片扩张态势，对周边生态用地形成切割与挤占。值得注意的是，耕地格局经历了剧烈波动后趋于适度集中，而裸地在2025年发生格局突变，分离度骤降，可能关联重大土地整治工程。

2.3.5 多样性类指数分析

多样性类指数结果表明（表4），草地的IJI值从2000年的4.19急剧增至2020年的75.46，后又降至2025年的68.97，但总体保持高位态势，表明其斑块被高度切割，空间破碎化最为突出。耕地的IJI值从2000年的6.23跃升至2020年的53.13，并稳定于2025年的51.30，反映其从聚集分布转为广泛交错分布。林地的IJI值从2000年的64.01持续下降至2025年的16.73，说明其分布趋于聚集、连通性内部强化。水体与冰川积雪的IJI值分别从2000年的18.08和11.51波动上升至2025年的42.46和26.24，指示其与周边地类接触范围扩大。人造地表的IJI值在2010年达到峰值35.05后回落至2025年的21.69，印证了建设用地扩张模式从渗透式分散向板块式集中转变。整体上，数据直观揭示了城市扩张对草地、耕地的强烈切割效应，以及生态保护与自然变化对林地、水体格局的差异化塑造。

2.3.6 综合分析

综合分析2000年至2025年间拉萨市景观格局指数表明，拉萨市景观格局呈现显著动态变化，各景观指数均发生明显波动，表明景观类型经历深刻转型与空间结构重组。在此期间，林草地长期居于景观主导地位，表现出较强的景观连接性与空间控制力。随时间推移，林草地景观结构趋于严重破碎化，至2025年，其景观面积比例（PLAND）显著降低，同时景观分裂指数（SPLIT）持续处于高位，反映出原有连片林草地景观已呈现高度破碎化格局。人造地表覆盖度显著上升，其LPI表现出0.04至3.83的陡增趋势，景观面积占比（PLAND）从初始的0.36%增至15.22%，斑块聚集度（AI）数值也不断攀升，研究表明人工斑块扩张阶段规模明显提升，其空间分布也逐步聚合且趋向规则排列，发展为景观格局的核心控制变量，这一结论进一步揭示了研究区城市扩展与生态用地之间的空间矛盾。

进一步分析揭示，拉萨地区景观格局已呈现出从以往以林地、草地为主要构成的相对均质状态，向人工建设用地与草地斑块相互交错、空间分布趋于破碎的复合型格局演变。尽管草地景观在整体景观中占比仍保持高位（约73.81%），但自2020年以来，其斑块密度（PD）与斑块数量（NP）呈现持续波动特征，表明该类景观在结构上仍处于不稳定状态。

需要警惕的是，最大斑块指数（LPI）表明，冰川与永久积雪景观的比例已由0.51显著下降至0.29，并伴随着明显的景观破碎化现象，进一步表明高海拔生态脆弱区所受的气候变化压力正日益加剧。此外，区域景观异质性在空间上的分异程度明显增强，景观分割程度的加深可能对物种迁移和生态系统过程造成阻碍，不利于区域生态功能的维持。因此，有必要在未来的国土空间规划与管理中，重视生态廊道体系的构建与完善，通过结构性连通措施缓解因人工地表扩张而导致的生态孤岛化风险，以促进景观格局的稳定与生态系统健康。

2.3.7 整体景观格局指数分析

从表5景观水平的整体演化来看，拉萨市在2000—2025年间经历了由“高度聚连”向“异质破碎”的显著转型。初期景观由林草地等优势地类主导，表现出极高的蔓延度（CONTAG）和最大斑块指数（LPI），空间连通性（COHESION）极强，处于相对稳定的景观格局。随着时间推移，景观蔓延度在2020年后大幅降至71.17，且分离度（DIVISION）从0.22倍增至0.47，表明地表覆盖在人为活动或自然演替的影响下，原有的连续斑块被剧烈分割，景观格局向多极化、破碎化演变，斑块形状也随形状指数（LSI）的上升而趋于复杂。

进一步分析发现，拉萨市景观结构经历了先小幅优化、后显著破碎的阶段性特征，目前已进入高异质性、高分割度的状态。2010年曾出现的平均斑块面积（AREA-MN）峰值（93.55）反映了当时地类的某种规模化整合，人造地表的嵌入和林草地的瓦解，致使景观散布与交错指数（IJI）显著攀升，说明不同地类间的接触频率增加，空间分布更加杂乱。尽管景观连通度（COHESION）仍保持在较高水平（99.91），但主导斑块实力的减弱（LPI的下降）与斑块密度（PD）的波动回升，预示着区域生态系统整体面临挑战，未来土地管理需平衡空间开发的零散化倾向，以维持景观整体的生态稳定性。

2.3.8 景观格局指数空间分析

（1） 聚集度指数空间分析

聚集度指数空间结果表明（图3），研究区域的连通性降低，反映了随着时间的推移，城市扩张所产生的人造地表破坏了原始的景观连通性。虽然林地、草地在面积上占据了主导地位，但人造地表斑块的持续聚连与复杂化成为了核心驱动力，导致原始自然景观的聚集度受到影响，整体景观体系呈现出“高度异质化且相对破碎”的特征。

（2）斑块密度空间分析

通过斑块密度（PD）分析可知（图4），拉萨市破碎化加剧，人类建成区的扩展造成自然植物群落被人工地表替代，原先连续分布的自然景观被割裂，引发斑块聚集程度加剧，景观破碎化倾向显著上升。

（3）香浓多样性指数空间分析

香浓多样性指数（SHDI）的空间分布结果表明（图5），研究区景观异质性增强。SHDI高值区（深蓝色）表明土地利用类型丰富且分布均匀；而低值区（浅色）则表明少数地类占据主导地位。2000—2025年间，受土地开发强度波动驱动，拉萨市地表覆盖从林地、草地单一型向多用途混合型过渡，结果证实人为活动集中区域，SHDI评估结果偏高，体现出该地区土地功能类型的重大变化。

2.4 驱动因素分析

地理探测器结果显示（图6），青藏高原城市扩张背景下拉萨市生态用地格局各维度特征受差异化的主导驱动力调控。生态用地的面积与规模、形状与边缘主要受“道路距离∩居民区距离”及“道路距离∩生产总值”等交互作用的强力驱动，表明交通网络与居住、经济活动的空间协同是直接切割与重塑生态斑块的核心机制。生态用地的聚集与连通性格局受所有因子的影响均相对较弱，提示其可能更多受局地自然条件或未纳入模型的政策因素控制。生态用地的隔离与距离、多样性则显著受城市化程度主导，其与空间区位因子的交互作用进一步强化了这种影响，证实城市化进程是导致生态斑块孤立化与类型构成变化的关键社会驱动力。整体而言，生态用地整体格局是空间约束、经济关联与城市化效应复杂耦合的结果，但不同维度响应了不同的主导驱动逻辑，为实施差异化的生态空间精准管控提供了定量依据。

研究表明，拉萨市生态用地的时空演化格局呈现出“多因子驱动-交互增强”的复合特征。任何单一驱动因子（经济、社会或空间区位）对生态用地格局的解释力均较弱（Q值均低于0.08），表明其演变是多种因素共同作用的结果。任意两因子间的交互作用均呈现双因子增强或非线性增强效应，其共同解释力显著高于单因子独立作用，其中“道路距离∩居民区距离”的组合在解释生态用地面积与规模、形状与边缘等属性时表现出最强的协同驱动作用（Q12最高达0.15）。在青藏高原城市扩张背景下，交通网络与居住用地扩张在空间上的协同效应，是直接塑造并挤压生态用地空间配置的核心力量。同时，城市化程度对生态用地多样性与隔离程度的影响相对突出，暗示城市社会进程可能导致生境碎片化。因此，生态用地格局是空间区位基础约束、经济发展关联影响与城市化选择性作用复杂耦合的产物。未来高原城市的生态保护需特别关注基础设施与居住布局的协同规划，以缓解其对生态空间的叠加性切割效应。

3 讨 论

拉萨市地理因素、文化积淀及生态特征等共同塑造了其独特性，生态平衡易受破坏。伴随现代城市建设的深化，经济增长推动了城市版图的扩大，又面临生态保护刚性约束与环境负荷能力。作为高原城市，独特的高原地貌对土地可用性形成刚性约束，城区无法效仿其他地域进行无限制拓展，而是主要朝附近地势平缓的地带延伸，以周边扩展配合城区内部填充为典型特征，内部空间整合效率长期不及外部空间扩展效率^[22,23]。2000—2025年人工改造地表面积明显上升，动态变化强度达162.91，景观占比实现跨越式发展，由0.36%跃升至15.22%，反映出城市建设对自然用地的持续侵占。拉萨作为藏族文化的核心源头，文化资源禀赋持续引导着城市建设的方向与节奏，伴随都市化发展，传统宗教空间与现代城市功能的兼容性需要协调发展，实现经济发展与文化生态保护双赢，是拉萨可持续发展规划的核心命题之一^[24-26]。

现有研究表明，东部沿海地区的城市空间扩张主要受人口集聚、经济拉动与交通网络完善等因素驱动^[27,28]；而拉萨作为典型高原城市，其空间扩展则明显受到地理条件与生态系统的双重制约，城区向东西方向的延伸呈现明显的定向性与周期性特征^[29,30]。在生态用地保护方面，拉萨市面临的核心问题体现在各类保护区与人文地理要素之间的动态关联上。景观格局分析显示，2000—2025年间拉萨景观蔓延度（CONTAG）下降约11%，分离度（DIVISION）由0.22升至0.47，表明景观整体连通性减弱、破碎化程度加剧，这一趋势与东部地区高速城镇化导致的环境退化现象具有显著差异。

2000—2025年拉萨市城市扩张在速度与空间格局上均相对平稳。从生态用地冲突的视角审视，可观察到城市建设与周边山地、水系及文化遗产之间存在的摩擦。借助遥感与GIS技术，可对不同城市扩张模式进行量化比较，进而评估其在政策制定、土地资源配置与生态保护方面的启示，从而提升研究的学术价值与实践意义。从区域发展的角度看，拉萨的城市扩张是区域演进与本土化发展、生态保护协同作用下的自然结果。因此，有必要在后续研究中进一步系统探讨其内在机制与演变规律，以形成更具普遍意义的理论认识^[31,32]。

当前拉萨市生态系统的关键问题涉及景观片段化发展、林草面积递减与冰川加速消融，需依托国土空间规划实施生态保护修复措施，如实施“三区三线”分类管控策略，开展综合治理。2000—2010年林地呈现-9.98的动态变化率，最大斑块指数出现断崖式下跌，从88.01直降为0，斑块数量NP从922跃升至3 074，可见原先成片的林地被明显割裂；2020—2025年冰川及永久积雪动态度为-12.22，源于气候变化背景与人类活动的双重驱动。因此，在城镇扩张中必须科学制定开发界限并强化落实，控制工程实施挤占生态区域，利用生态廊道增强区域景观连通水平，减轻生境斑块化影响，面对林地、草地退化加剧的现状，实施“生态抢救绿化”，选择适当地块实施“退草还林”工程，实现草地向乔木灌木草本复合系统转化，从而优化生态效能及气候响应机制，为缓解冰川退化趋势，宜布设气候敏感区监测站点，将生态敏感区归入保护红线范畴。在空间发展中，外围生态功能区以退耕还林还草、发展生态经济为主，增强生态可持续性；核心发展区域则需统筹生态用地与建设用地布局，通过建设生态缓冲区、推进土地集约利用，协调保护与发展的关系，从而全面提升拉萨市整体生境质量与生态系统服务功能。

4 结 论

（1）生态用地规模显著缩减，景观格局由以少数大斑块聚集为主导，转变为由众多小斑块高度破碎化和离散分布为特征。2000—2025年拉萨市生态用地经历了剧烈的规模压缩与格局重组，初期以高连通性的自然林草地为主导的均质景观（2000年蔓延度CONTAG为81.93），逐步转向为人造地表嵌入、草地广布但趋于异质化的破碎景观（2025年CONTAG降至71.17）。林地面积急剧萎缩，动态度在2000—2010年间达-9.98，最大斑块指数（LPI）由88.01降至0.00，显示核心生态斑块被严重分割。

（2）城市扩张是生态用地被侵占与破碎化的主要驱动力。建设用地持续扩张，动态度在全研究期达162.91，景观占比（PLAND）从0.36%上升至15.22%。人造地表斑块在空间上呈现集聚与连片发展趋势（LPI从0.04升至3.83，AI持续提高），强烈挤占原有林草生态空间。景观分离度（DIVISION）从0.22增至0.47，增加一倍以上，表明生态用地在城镇化的推进下被显著分割，连通性受到严重损害。

（3）景观演变呈现“剧烈变动-结构调整-渐趋稳定”3阶段特征。土地利用综合动态度显示，2000—2010年为高速变动期（动态度10.00），生态用地结构发生剧烈重组；2010—2020年进入结构调整期（动态度1.74），建设用地扩展成为主导；2020—2025年趋于低速稳定阶段（动态度0.52），但景观异质性已显著增强，香农多样性指数（SHDI）上升表明景观由单一自然类型主导转向多类型混合分布。

（4）生态安全面临挑战，亟需构建协同保护与修复体系。尽管后期变化趋缓，但早期生态用地损失与景观破碎化已形成不可逆影响。冰川与永久积雪在2020—2025年间动态度为-12.22，反映气候变化与人类活动叠加效应。为实现区域可持续发展，应严格划定城市开发边界，推进生态廊道建设，增强“林-灌-草”系统恢复力，并将高敏感生态区域纳入保护红线体系，以提升拉萨市整体生态韧性与服务功能。

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基金资助

西藏自治区哲学社会科学专项资金项目(23YBD18)

西藏自治区哲学社会科学专项资金项目(24QNJJ04)

西藏大学人才发展激励计划（青年学者）(ZDRC202409)