基于复杂网络-空间句法的生态网络时空演变特征分析

Analysis of spatiotemporal evolution characteristics of ecological networks based on complex network‑spatial syntax

摘要

基于徐州规划区1985、1990、2000、2010和2020年土地利用和DEM等数据，采用MSPA-MCR-电路理论模型识别出5期潜在生态廊道，并通过复杂网络和空间句法分析了生态网络的结构演变特征和生态效益。结果表明：（1）35年间研究区生态核心斑块面积减少23.87 km²，同时作为连接核心斑块的桥接区面积减少0.21 km²，表明生境斑块破碎化程度加剧；（2）研究区生态网络整体呈东北密西南疏格局，随着城镇建设用地持续扩张，西南部人类活动密集区生态源地和廊道趋于萎缩；（3）网络连通性和稳定性最优是1990年，其次是2000、2020、1985和2010年，2010年网络破碎化程度最高，在被破坏后更脆弱；（4）西南部廊道穿过累计阻力值较大的城区边缘，局部网络的整合度和穿行度较低。建议加强该区域的源地修复与廊道优化，同时修复西北部大城山以提升西北部和西南部、东北部的信息交流。

Abstract

Based on the land use and DEM data of Xuzhou planning area in 1985， 1990， 2000， 2010 and 2020， the MSPA-MCR-circuit theory model was used five potential ecological corridors were identified， the evolution characteristics and ecological benefits of ecological networks were analyzed by complex network and space syntax. The results showed that： （1） The area of ecological core patch decreased by 23.87 km² during 35 years， and the area of the bridge area as the connecting core patch decreased by 0.21 km²， it showed that the habitat plaque fragmentation was increasing； （2） The overall ecological network of the study area was dense in the northeast and sparse in the southwest. With the continuous expansion of urban construction land， the ecological sources and corridors of the human activity-intensive areas in the southwest tended to shrink； （3） The optimal network connectivity and stability was in 1990， followed by in 2000， 2020， 1985 and 2010， the highest degree of network fragmentation in 2010， more vulnerable after being destroyed； （4） The southwest corridor passed through the edge of the urban area with a large cumulative resistance value， low integration and selection of local networks. It is suggested to strengthen the source restoration and corridor optimization in this region， and repair Dacheng Mountain in the northwest to improve the information exchange in the northwest， southwest and northeast.

Graphical abstract

关键词

生态网络 / 复杂网络 / 空间句法 / 时空演变特征 / 生态效益

Key words

ecological network / complex network / spatial syntax / characteristics of spatiotemporal evolution / ecological benefit

0 引言

城镇化进程中，土地资源过度开发和利用导致生境破碎、景观连通性变差、生物多样性丧失等一系列问题^［1］，直接影响城市生态安全和可持续发展^［2-3］。构建和优化城市生态网络，将破碎的点状、面状生境进行串联，形成具有景观连续性、栖息地连通性的有效生态网络系统，是保障城市生态安全、提升居民生活质量的一种有效途径^［4］。以往研究大多关注于生态网络的生态系统服务功能^［5］、结构连通性^［6］及规划设计^［7］等方面，且多局限于静态视角，忽略了各景观要素复杂多变、动态连续的特点，对整体网络空间关系的考虑较少，缺乏对生态网络本身结构特征演变的研究^［8］。

生态网络具有典型的复杂空间拓扑结构特征。从网络内部来看，生态网络由若干个生态源地和廊道所构成；从外部来看，生态网络直接暴露于外部环境中，外部环境的干扰对生态网络造成的破坏程度与网络本身拓扑性质密切相关^［9］。应从长时间序列的角度，采用网络连通性和鲁棒性指标，量化分析各时期城市生态网络拓扑结构在自然或人类活动干扰下的变化情况。进一步结合空间句法对廊道空间组织形式进行定量分析明确源地间的连接关系^［10］，判断源地空间格局变化对整体生态网络连接的影响，增强对生态网络结构演变特征及生态关键修复区的综合识别和深入研究。

本文以徐州规划区为例，基于1985、1990、2000、2010和2020年5期的Landsat遥感数据，采用MSPA、MCR、电路理论、复杂网络和空间句法等方法，对研究区生态网络时空格局变化进行量化分析与评价。研究结果不仅可以为徐州规划区生态网络构建提供有益参考，还可为城市生态网络格局时空演变研究提供新的方法和路径。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区域概况

徐州市是国家“一带一路”重要节点城市、国家可持续发展议程创新示范区，地处江苏省西北部、华北平原东南部。全市平原面积约占90%，低山丘陵约占10%，丘陵海拔介于100~200 m之间。徐州市常住人口为902.85万人，城镇化率为66.19%，地区生产总值为8 900.44亿元（截至2023年底）。考虑到城市总体规划的发展要求及景观格局空间分布，划定研究范围为徐州规划区，范围包括徐州市区行政管辖区及睢宁县双沟镇（图1）。

1.2 数据来源与处理

研究所用的数据包括：1985—2020年5期徐州规划区土地利用数据、高程数据和NDVI（植被覆盖度）数据等。Landsat遥感影像数据取自中国科学院资源环境科学数据中心（http：//www.resdc.cn/），考虑到研究对数据质量与精度的要求，Landsat卫星影像均为无云影像，分辨率为30 m×30 m，通过ArcGIS 10.8软件将其分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类。

为有效控制和规避研究基础数据的人为误差，对研究区的土地利用分类数据进行误差矩阵分析，得到解译精度为95.81%，相应Kappa系数为0.89，充分表明本研究土地利用分类的精度较高，所获得数据准确可靠。

DEM数据来源于地理空间数据云（https：//www.gscloud.com），数据分辨率为30 m×30 m。坡度、坡向和地形起伏度数据，通过ArcGIS 10.8软件中的坡向分析组件以高程数据为对象提取。生境质量数据，利用Landsat数据，通过InVSET模型中的Habitat Quality模块计算获取。行政边界数据来自全国地理信息资源目录服务系统（https：//www.webmap.cn/）。

2 研究方法

2.1 生态源地筛选

基于1985、1990、2000、2010和2020年徐州规划区土地利用数据，采用MSPA分析法识别出土地利用景观格局核心区域，结合斑块面积，提取出面积排名前30的核心区，并对其进行景观连通性分析，将DPC>1的生态斑块提取为生态源地。

2.2 生态廊道构建

基于MCR模型，选取生境质量、土地利用类型、NDVI、高程、坡度和地形起伏度等6个阻力因子，在ArcGIS10.8中将各阻力因子进行加权叠加得到生态综合阻力面^［11］，借助电路理论识别构建生态网络。

2.3 生态网络结构特征分析

2.3.1 网络连通性分析

选用度、度中心性和聚类系数等3个指标评价网络连通性（表1）。节点度是指与之相连的邻边数，度越大表示物质流、能量流和生态流通过节点进行扩散传播的可能性越大^［12］；度中心性指生态节点在与之相连的邻接节点中的中心程度^［13］，值越大表明该节点重要性越强；聚类系数反映网络中节点连接的紧密程度、信息通畅程度和关系稳固程度，值越大表示节点与相邻节点联系越密切，越有利于生物有机体在网络中的扩散迁移。

2.3.2 网络鲁棒性

借助Python中的Network工具，对网络进行“随机攻击”和“蓄意攻击”场景模拟，从最大连通性子图相对大小和连通鲁棒性两个方面来评价生态网络的鲁棒性（表2）。最大连通子图是指当网络遭到攻击后部分节点与边失效，将网络中剩余所有节点用最少的边连接起来，其相对大小能直观反映网络受到破坏后拓扑网络结构的变化情况^［14］；连通鲁棒性表示因自然或人力干扰破坏导致节点或边失效后，网络维持连通性以及传递物质和能量的能力^［15］。

2.3.3 网络生态效益

基于空间句法理论，选取整合度、穿行度^［16］等2个指标对徐州规划区廊道网络进行分析，研究评价35年间节点格局演变所造成的生态网络内部结构和连通关系的变化特征。

3 结果与分析

3.1 生态网络演变分析

3.1.1 景观形态空间格局分析（MSPA）

基于MSPA识别结果（图2和表3）发现，研究区景观类型中核心区面积最大，1985—1990年核心区面积增加明显，2000—2010年减少明显，1990—1995、2010—2020年均变化不大，整体呈现先增加再减少的变化趋势，35年间核心区面积减少23.87 km²；同时作为连接核心区线性通道的桥接区面积减少了0.21 km²，表明研究区生境斑块破碎化程度加强，景观连通性变差，不利于物种迁移扩散和物质循环。

3.1.2 生态源地识别及廊道构建

在Conefor 2.6软件中计算出核心斑块的重要性指数（DPC），将DPC>1的斑块提取为生态源地，基于MCR-电路理论构建生态网络（图3），统计得到1985-2020年研究区生态源地及廊道变化情况（表4）。结果表明，研究区生态源地和廊道呈现出东北强西南弱的分布特征，西南部人类活动密集区源地和廊道分布稀疏。1985—1990年源地由19个增加到22个，廊道由47条增加到55条，研究区西南和中部廊道密度上升。1990—2010年源地由22个减少到18个，廊道由55条递减到42条，随着中心城区建设用地扩展，研究区西南部和中部廊道密度减少，廊道分布范围缩小。2010—2020年源地由18个增加到20个，廊道由42条增加到49条，东北部贾汪区廊道密度增加。

3.2 生态网络特征分析

3.2.1 网络连通性分析

（1）平均度、度

1985—2020年生态网络的度分布图如图4所示，5个时期节点度的峰值位于4~6之间，且高度值节点数少于低度值，网络呈现出不均匀性特征。1985、1990、2000、2010和2020年徐州规划区生态网络平均度分别为4.95、5.24、4.86、4.67和4.9，表明1990年生态网络中每个节点的平均连接节点数最多，网络连通性和规模性较大，2010年每个生态节点连接的节点数最少，网络连通性和规模性较小。

对生态网络节点的度值进行分级（图5）显示，1985—2020年高度值节点分别有7、7、7、4和7个，从空间分布来看，高度值节点主要分布在东北部林地斑块密集区，一方面是因为东北部林地分布密集，节点周围有着众多与之相连接的生态节点，另一方面是因为东北部是生态低阻力区；东南部节点面积相对较大，但南侧邻近高生态阻力区域，周围分布节点较少，因此生态节点连接较少，网络连通性较低；西南部生态节点连接极为稀疏，尤其是1990—2010年间快速城市化，导致研究区西南部生态节点减少，节点连通性下降，不利于研究区物质、信息的流动。

（2）度中心性

5个时期的度中心性如图6所示，1985年，节点12度中心性最高为0.44，节点19度中心性最低为0.11，各节点度中心性差异较为显著；1990年，16个节点度中心性分布在0.15~0.3之间，新增13、15和16号节点使得西南部节点的中心性增加，网络连通性提升；2000年，由于西南部九里山和白云山节点消失，导致西南部节点的重要性减弱；2010年，随着云龙湖、微山湖、大城山生态节点减少，研究区西南、西北部生态节点的度中心性降低；2020年，5号和11号生态节点增加，提升了东北部贾汪区生态节点的度中心性和连通性。

（3）聚类系数

生态网络5个时期的聚类系数分布如图7所示，1985—2020年集聚系数大于0.6的节点分别有8、11、6、6和7个，各时期生态网络节点聚类系数均具有较大的差异性，表明研究区生态网络具有较强的空间异质性特征，生态节点和边在东北部区域分布较密集，在西南和东南部区域分布稀疏。1985和1990年聚类系数高值节点较多，网络的集聚性较好，自1990年后研究区中低值区间（集聚系数）的生态节点较多，网络聚类特征较弱，尤其是研究区西南部局部网络连接分布松散。

3.2.2 网络鲁棒性分析

网络崩溃过程中的最大连通子图相对大小和连通鲁棒性变化如图8所示。随着节点失效数增加，5期最大连通子图相对大小均呈下降趋势，直至网络完全崩溃。当失效节点分别达7个（随机攻击）、9个（蓄意攻击）时，最大连通子图相对大小下降趋势加快；当有17个（随机攻击）、15个（蓄意攻击）节点失效时，5个时期生态网络接近完全崩溃。

当失效节点达14个（随机攻击）、12个（蓄意攻击）时，2010年生态网络最先崩溃，其次为1985、2020、2000和1990年，1990年失效节点达6个（随机、蓄意攻击），最大连通子图相对大小呈波动下降，网络最后崩溃。5个时期的网络连通鲁棒性和最大连通子图相对大小变化与节点失效数高度一致，1990年网络鲁棒性最优，其次是2000、2020和1985年，2010年最大连通子图相对大小和连通鲁棒性起伏较大且差异显著，说明该时期生态网络破碎化程度更高，在被破坏后更脆弱。

3.2.3 网络效益分析

整合度越高表示节点与其他节点间的联系越紧密，物种更易聚集。1985—2020年整合度如图9所示，整合度高值区出现在东北部贾汪区和中部偏东铜山区徐庄镇、张集镇等区域，这些区域的廊道对于物种迁移扩散至关重要。1990年生态网络整合度高值区域分布范围较大，空间分布较为均匀，尤其西南部网络整合度明显高于其他4个时期。1990—2010年西南部网络整合度下降，不利于物种迁移与信息交流，2010—2020年随着潘安湖湿地的修复，东北部和中部网络整合度有所提升，但整个研究区东南部和西南部网络整合度较低，网络空间可达性差异明显。

穿行度越高表示廊道被选择穿行的可能性越大，网络效益越好。1985—2020年网络穿行度如图10所示，5个时期研究区中部连接南北的廊道穿行度较大，对物种迁徙扩散尤为重要。1985—2020年生态网络平均穿行度为566 212、598 012、497 189、2 262 463、384 939，1990年网络穿行度最大，该时期廊道网络生态效益最好。1990—2010年间西南部生态源地和廊道趋于萎缩，网络穿行度下降，不利于物种迁移和信息交流。2010—2020年间修复潘安湖生态源地，使得东北部廊道穿行度略有提升。

总体来看，研究区生态廊道由西南向东北逐渐复杂化、网格化，连通性逐渐增强，西南部廊道穿过城区边缘，累计阻力值较大，生态网络整合度和穿行度较低，建议加强此区域廊道的保护与优化；大城山生态源地位于西北部，对于提升西北部和西南、东北部的信息交流尤为重要，建议修复。

3.3 生态网络优化

基于以上分析，修复西南部云龙湖、九里山和白云山及西北部微山湖等4处生态源地，并通过MCR-电路理论优化构建生态廊道如图11（a）所示，优化后生态网络东北侧由大洞山丘陵带、潘安湖水域组成，西南侧由云龙湖水域、九里山和白云山丘陵带等组成，东南侧由吕梁山丘陵带、故黄河沿岸水库等组成，共24处生态源地和60条廊道，源地总面积为226.33 km²，廊道总长度为730.57 km，廊道最小距离为2.98 km，最长距离为31.04 km，平均长度为12.28 km。对优化后的生态网络进行鲁棒性分析（图11（b）），发现在蓄意、随机攻击模式下，失效节点分别达17、18个，网络崩溃失效，表明优化后网络抵抗外界干扰破坏的能力增强。进一步结合空间句法分析（图11（c）、（d）），发现优化后西南部网络整合度明显增强，同时网络平均穿行度增加到525 189，表明优化后生态网络可达性和被穿行的可能性增强，有利于徐州规划区物种迁移和信息交流，提升了区域的整体生态效益。

4 结论与讨论

4.1 结论

研究基于1985—2020年Landsat遥感影像数据，采用MSPA-MCR-电路理论模型构建生态网络，并通过复杂网络模型和空间句法分析了徐州规划区生态网络时空演变特征和趋势，主要研究结论如下：

（1）伴随城镇化进程，1985—2020年徐州规划区土地利用景观格局经历了显著变化，35年间核心区面积减少23.87 km²，桥接区面积减少0.21 km²，生境斑块破碎化程度加强，景观连通性变差，不利于物种迁移扩散和物质循环。

（2）研究区生态源地和廊道呈现出东北强西南弱的分布特征。东北部林地斑块分布密集，节点连通性较强；西南部节点连接稀疏，大多避开中心城市生态高阻力区域相连。随着城镇建设用地扩张，西南部人类活动密集区源地和廊道趋于萎缩，35年间源地面积减少7.84 km²，廊道长度缩短129.23 km。

（3）1985—1990年生态斑块连通性较强，网络集聚性较好；1990—2010年西南部网络连接趋于松散；2010后随着潘安湖和督公湖湿地修复，东北部网络连通性增强。1990年网络鲁棒性最优，其次是2000、2020、1985和2010年，2010年最大连通子图相对大小和连通鲁棒性起伏较大且差异显著，该时期生态网络破碎化程度高，在被破坏后更脆弱。

（4）基于空间句法分析发现1990年网络可达性和被穿行的可能性较大，1990—2010年间西南部网络趋于萎缩、穿行度下降，不利于物种迁移和信息交流，2010—2020年间修复潘安湖和督公湖，使得东北部贾汪区廊道整合度提升。建议加强西南部廊道保护与优化，并修复西北部大城山源地，以促进西北部和西南、东北部的信息交流，对优化后的生态网络进行鲁棒性和空间句法分析，发现优化后网络抗干扰性和生态效益均得到有益提升和改善。

4.2 讨论

研究结合复杂网络和空间句法理论，对徐州规划区1985—2020年生态网络演变特征及生态关键修复区进行综合识别和深入研究，研究结果为科学认识典型区域生态网络格局时空演变规律和生态网络构建提供了借鉴和参考，对推进区域景观空间格局优化与生态可持续发展具有重要意义。但仍存在一定不足：（1）在进行生态网络结构特征分析过程中，将景观斑块简化为复杂网络中的同质化节点，源地间连接廊道简化为同质化的边，未充分考虑景观斑块及其间连接的权重；（2）研究侧重于分析生态节点（源地）的空间结构特征，未深入剖析生态拓扑网络中边的具体特征，在一定程度上忽视了生态网络中物质、信息和能量在迁移过程的动态变化。因此，建议在未来研究中借助Arcgis、Python等计算分析手段，进一步探索生态网络结构中边和边权的变化，为区域生态网络优化和可持续发展提供更具参考价值的对策和建议。

参考文献

[1] SHI Fangning， LIU Shiliang， SUN Yongxiu， et al. Ecological network construction of the heterogeneous agro-pastoral areas in the upper Yellow River basin［J］. Agriculture， Ecosystems & Environment， 2020， 302： 107069.

[2] PENG Jian， YANG Yang， LIU Yanxu， et al. Linking ecosystem services and circuit theory to identify ecological security patterns［J］. Science of the Total Environment， 2018， 644： 781-790.

[3] 赵培强. 陇东黄土高原地区生态系统格局变化及驱动力分析［J］. 信阳师范学院学报（自然科学版）， 2021， 34（1）： 61-67.

[4] ZHAO Peiqiang. Analysis of ecosystem pattern and driving force of loess plateau in longdong［J］. Journal of Xinyang Normal University（Natural Science Edition）， 2021， 34（1）： 61-67.

[5] YU Qiang， YUE Depeng， WANG Jiping， et al. The optimization of urban ecological infrastructure network based on the changes of county landscape patterns： A typical case study of ecological fragile zone located at Deng Kou （Inner Mongolia）［J］. Journal of Cleaner Production， 2017， 163（S1）： 54-67.

[6] WANG Feng， CHEN Jiongzhen， TONG Shuai， et al. Construction and optimization of green infrastructure network based on space syntax： A case study of Suining county， Jiangsu province［J］. Sustainability， 2022， 14（13）： 7732.

[7] 翟慧敏， 张子莺， 赵晓利， 等. 基于网络结构分析的信阳市绿色基础设施优化研究［J］. 信阳师范学院学报（自然科学版）， 2021， 34（2）： 260-266.

[8] ZHAI Huimin， ZHANG Ziying， ZHAO Xiaoli， et al. Optimization of green infrastructure in Xinyang city based on network structure analysis［J］. Journal of Xinyang Normal University（Natural Science Edition）， 2021， 34（2）： 260-266.

[9] LICCARI F， BOSCUTTI F， BACARO G， et al. Connectivity， landscape structure， and plant diversity across agricultural landscapes： Novel insight into effective ecological network planning［J］. Journal of Environmental Management， 2022， 317： 115358.

[10] 胡子轩， 华静， 李医民. 湿地生态系统网络模型鲁棒性分析［J］. 生态学杂志， 2023， 42（1）： 237-247.

[11] HU Zixuan， HUA Jing， LI Yimin. Robustness analysis of wetland ecosystem network models［J］. Chinese Journal of Ecology， 2023， 42（1）： 237-247.

[12] BANE M S， POCOCK M J O， JAMES R. Effects of model choice， network structure， and interaction strengths on knockout extinction models of ecological robustness［J］. Ecology and Evolution， 2018， 8（22）： 10794-10804.

[13] 陈炯臻， 季翔， 葛希辰， 等. 基于MSPA和空间句法的县域绿色基础设施网络时空格局演变分析：以徐州市睢宁县为例［J］. 现代城市研究， 2022， 37（10）： 101-107.

[14] CHEN Jiongzhen， JI Xiang， GE Xichen， et al. Spatial and temporal pattern evolution of county green infrastructure network based on MSPA and spatial syntax： A case study of Suining county in Xuzhou city［J］. Modern Urban Research， 2022， 37（10）： 101-107.

[15] 张振克， 牛继强， 程启先， 等. 淮河流域信阳段生态旅游廊道及生态旅游区建设［J］. 信阳师范学院学报（自然科学版）， 2023， 36（4）： 517-522.

[16] ZHANG Zhenke， NIU Jiqiang， CHENG Qixian， et al. Construction of eco-tourism corridor and eco-tourism area in Xinyang section of Huaihe river basin［J］. Journal of Xinyang Normal University（Natural Science Edition）， 2023， 36（4）： 517-522.

[17] Dan MEN， PAN Jinghu. Ecological network identification and connectivity robustness evaluation in the Yellow River Basin under a multi-scenario simulation［J］. Ecological Modelling， 2023， 482： 110384.

[18] ZHOU Xi， CHU Zuoyong， JI Xiang. Changes in the land-use landscape pattern and ecological network of Xuzhou planning area［J］. Scientific Reports， 2024， 14（1）： 8854.

[19] 刘祥平， 张贞， 李玲玉， 等. 多维视角下天津市生态网络结构演变特征综合评价［J］. 应用生态学报， 2021， 32（5）： 1554-1562.

[20] LIU Xiangping， ZHANG Zhen， LI Lingyu， et al. Comprehensive evaluation of the evolution of ecological network structure in Tianjin， China from a multi-dimensional perspective［J］. Chinese Journal of Applied Ecology， 2021， 32（5）： 1554-1562.

[21] 裴燕如， 武英达， 于强， 等. 荒漠绿洲区潜在生态网络增边优化鲁棒性分析［J］. 农业机械学报， 2020， 51（2）： 172-179.

[22] PEI Yanru， WU Yingda， YU Qiang， et al. Robust analysis of potential ecological network edge enhancement in desert oasis area［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（2）： 172-179.

[23] WANG Yulin， LIN Hui， CHEN Jiehong， et al. Spatio-temporal evolution analysis of spatial form in Nanfeng based on spatial syntax［J］. Annals of GIS， 2023， 29（1）： 109-120.

基金资助

“十三五”国家重点研发计划项目(2018YFD1100203)

江苏建筑节能与建造技术协同创新中心：重大研究基金项目(SJXTZD2105)

江苏省住建厅2019年科技指导项目(2019ZD001015)