摘要：完善的交通基礎設施網絡是形成高度同城化和高度一體化城市群的前提和基礎，科學探測城市群地區交通通達度對生態系統健康狀況的影響機理對城市群地區生態系統保護以及區域可持續發展具有重要實踐意義和價值。基于多源數據分別測度了1995—2015年長江中游城市群交通通達度以及生態系統健康水平，并借助雙變量空間自相關與空間回歸模型從全局和局部的角度揭示了交通通達度對生態系統健康的影響機理。研究結果顯示：(1)研究期間長江中游城市群生態系統健康狀況總體呈現降低態勢，山區生態系統健康水平顯著高于平原地區;(2)雙變量空間自相關分析結果顯示交通通達度和生態系統健康水平之間存在顯著的空間依賴性，二者之間主要的關系類型包括低交通通達度水平-低生態系統健康水平、高交通通達度水平-低生態系統健康水平和低交通通達度水平-高生態系統健康水平三種類型;(3)空間回歸結果顯示交通通達度的增加會導致生態系統健康狀況的惡化，而且交通通達度對生態系統健康的影響具有顯著的空間異質性。本研究發現可以為長江中游城市群地區生態系統健康保護宏觀調控政策制定以及差異化管控政策制定提供科學依據。

　　關鍵詞：生態系統健康;交通通達度;雙變量空間自相關;空間回歸;長江中游城市群

　　城市群地區交通網絡的逐步完善，在國土開發環境的營造、國土開發結構的構建和功效空間體系的優化等方面發揮了重大作用[1]，同時也對生態系統結構和功能以及生態系統健康狀況產生了嚴重干擾[2—3]，嚴重威脅了城市群的可持續發展[4—5]。深入貫徹“五位一體”總體布局和新發展理念，堅持“尊重自然、順應自然、保護自然”的發展方式是當前發展的重中之重。如何推進城市群的高質量發展，緩解城市群發展對生態系統健康的干擾和損害，成為當前城市群發展過程中迫切需要回答和解決的問題。

　　科學揭示城市群地區交通通達水平與生態系統健康之間的空間關系，厘清交通通達度對生態系統健康影響機理是解決這一難題的有效方法和途徑。生態系統健康是指在一定時空范圍內，不同類型生態系統空間鑲嵌而成的地域綜合體在維持各生態系統自身健康的前提下，提供豐富的生態系統服務的穩定性和可持續性[6]。可以看出生態系統健康主要包括兩個方面含義：生態系統自身健康和生態系統對于評價者而言是否健康，也就是生態系統服務能否滿足人類需要，這是人類關注生態系統健康的實質[7]。

　　健康的生態系統除了強調生態系統自身健康以外，持續為人類提供豐富的生態系統服務的能力也是生態系統健康評價的重要方面[7]。生態系統服務是生態系統健康評估的核心，可以很好地連接自然環境和人類福祉[8]。關注人類福祉是生態系統健康新的研究指向，生態系統健康評估過程中納入生態系統服務是明晰生態系統與人類福祉之間內在綜合關聯的有效途徑[9—10]。當前生態系統健康評估更加重視研究具體的生態過程，并側重關注生態格局或過程造成的人類健康問題[11]。

　　而基于InVEST模型的生態系統服務評估可以很好地反映生態系統服務結構功能和生態過程，實現生態系統服務定量評估的空間化和動態化[10，12]。但是，如何把基于InVEST模型的生態系統服務與傳統的“生態系統活力⁃生態系統組織力⁃生態系統彈性”邏輯關系有機銜接需要進一步探索。交通基礎設施的完善是城市群一體化、連通性以及網絡互動關系等方面的重要紐帶和通道，可以有效促進城市擴張、經濟發展、人口流通和人口集聚，以及重塑區域城鎮化、產業結構、經濟發展格局以及生態系統服務供需格局[13—18]。

　　當前，交通系統對生態環境影響的研究主要集中在對生物多樣性[19—21]、局部理化環境[20，22—23]、自然景觀格局[24—26]的影響等方面，但是以往研究僅在宏觀尺度上探索了交通系統影響下的生物多樣性變化特征、自然景觀格局演變規律，缺乏探索滿足人類可持續發展需要的交通系統與生態系統健康的協調發展。本研究探索城市群地區交通通達度對生態系統健康的影響機理，可為解決區域發展過程中人類所必需的生態系統與交通系統發展不匹配問題提供思路。科學探索城市群地區交通通達度對生態系統健康影響特征以及規律是揭示人地關系協同發展的一個重要切入點[27]。

　　由于地理過程的復雜性，生態系統健康和驅動因子通常都存在顯著的空間依賴性和空間異質性，傳統的統計分析方法無法量化驅動因子之間的空間相互作用及其對生態系統健康的綜合影響[28]。一個單元內生態系統健康水平不僅受到本單元生態系統健康水平的影響而且受到相鄰單元或更遠單元的生態系統健康水平以及其他因素的影響[13，29—30]。

　　綜合考慮空間依賴性和空間異質性才能更好地解釋交通通達度對生態系統健康的影響機理。這就需要借助空間回歸模型來深入剖析和解釋交通通達度和生態系統健康之間的相互作用機理。此外，當前中國城鎮化正進入以城市群為主體形態的加速發展階段[31]，城市群地區是人地關系作用最強烈、矛盾最突出、可持續發展風險與挑戰最為嚴峻的典型區域[32]。

　　系統分析城市群地區交通通達度對生態系統健康的影響，厘清交通通達度對生態系統健康驅動機理，有助于提出區域生態系統健康保護的宏觀調控策略以及局部差異化管控措施。綜上所述，以往學者采用多種方法對生態系統健康評估以及驅動機理分析進行了多尺度大量實證研究，并且在研究理論、方法和內容方面取得了階段性成果。為生態系統健康評估以及驅動機理探索提供了豐富的方法、尺度、內容和范式參考。但是在交通通達度對生態系統健康驅動機理研究內容方面仍存在薄弱環節。

　　另外，以城市群為研究對象，探索交通通達度對生態系統健康的影響機理研究較為少見，難以對城市群地區交通建設和生態系統保護政策制定提供科學精準化指導。鑒于此，本研究基于多源數據測度了1995—2015年長江中游城市群生態系統健康和交通通達度時空分布特征，結合空間回歸模型綜合分析了交通通達度對生態系統健康的影響機理，以期待為長江中游城市群生態系統保護的宏觀調控策略和差異化管控措施提供科學參考。

　　1研究區概況與數據來源

　　1.1研究區概況

　　長江中游城市群位于長江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、京津冀城市群和成渝城市群等國家城市群的中心位置，是國家批復的首個跨區域城市群。長江中游城市群地處“長江之腰”，在“長江經濟帶”戰略中占據著重要的地位，在長江經濟帶生態文明建設和綠色發展進程中具有重要地位。長江中游城市群以平原為主，鄱陽湖平原、江漢平原和洞庭湖平原分布其間。

　　長江中游城市群交通便利，是全國重要的交通樞紐，基本形成了集水、陸、空于一體的立體化現代交通網絡。其中京廣線、京九線、浙贛線、湘黔線、焦柳線以及密集的高速和國道等構成了四通八達的陸路運輸，航空網絡連接國內外主要城市，長江及其支流組成了縱橫交錯水路運輸網絡。因此，系統研究長江中游城市群地區交通通達度對生態系統健康狀況的驅動機理對城市群地區的可持續發展具有重要理論和實踐意義。

　　1.2數據來源

　　本研究涉及的自然地理數據包括土地利用、交通、DEM高程、氣象、土壤和植被覆蓋數據;社會經濟數據包括糧食產量、中國人口空間分布公里網格數據集。其中30m×30m分辨率土地利用/覆被變化數據、1km分辨率年平均氣溫和植被覆蓋指數以及中國人口空間分布公里網格數據集均來源于中國科學院資源環境科學數據中心。DEM高程數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云系統。

　　年均潛在蒸散量來源于全球干旱和潛在蒸散數據庫。土壤數據源于“黑河計劃數據管理中心”。2015年交通數據源于國家基礎地理信息中心，1995年和2005年交通數據通過最新版交通圖矢量化獲取。社會經濟數據來源于1996、2006和2016年湖北省、湖南省和江西省統計年鑒。

　　2研究方法

　　2.1生態系統健康評估

　　以往的研究從不同的角度定義了生態系統健康[33—34]，生態系統健康評價沒有統一的標準，這在很大程度上是由于生態系統健康評價涉及眾多因素[35]。本研究對Costanza等[35]提出的生態系健康評估框架“生態系統活力⁃生態系統組織力⁃生態系統彈性”評估框架進行了豐富和拓展，創新地把基于InVEST模型測度的生態系統服務納入了生態系統健康評估理論框架，構建了基于“生態系統活力⁃生態系統組織力⁃生態系統彈性⁃生態系統服務”的生態系統健康評估框架體系[36]。

　　本研究中生態系統健康主要通過兩個方面進行評估：生態系統自然健康和綜合生態系統服務指數(公式1)。其中生態系統自然健康包括生態系統活力、生態系統組織力和生態系統彈性(公式2)。具體計算過程參考陳萬旭等(2022)[36]。其中生態系統服務包括基于InVEST模型測度長江中游城市群地區的糧食生產力[29]、產水量[37]、碳儲存[38]、土壤保持[39]、水凈化[37]、生物多樣性[40]和文化服務供給能力[13]等方面生態系統服務供給能力。不同的生態系統服務側重于衡量生態系統供給能力的不同方面，為了測度綜合生態系統服務，本研究采用極差法進行標準化。

　　基于標準化后的生態系統服務，采用層次分析方法進行權重賦值[41]，然后采用綜合得分法計算綜合生態系統服務指數，具體計算公式參考陳萬旭等[42]。生態系統自然健康通常通過生態系統活力、生態系統組織力和生態系統彈性來表征。具體地，依據《生態環境狀況評價技術規范》(HJ192—2015)，通過計算不同土地利用類別的比例來計算植被覆蓋度指數來反映生態系統的活力，具體計算公式參考Meng等[43]。生態系統組織力主要通過與景觀空間異質性和景觀連通性相關的景觀格局指數來表征[2]。

　　參考以往研究，本研究擬選擇Shannon多樣性指數(SHDI)和面積加權平均斑塊分形指數(AWMPFD)來表征景觀空間異質性特征[2，44]。Shannon多樣性指數(SHDI)越大，景觀多樣性指數越大，景觀異質性越大;面積加權平均斑塊分形指數(AWMPFD)越大，斑塊形狀越復雜，景觀異質性也越大。

　　另外區域的景觀連通性通常由整個景觀和主要生境的連通性共同決定，景觀蔓延度指數(CONTAG)和景觀聚合度指數(COHESION)可以用來表征景觀中優勢斑塊的連通性程度和斑塊的聚集程度。本研究具體地通過景觀破碎化指數(FN)和景觀蔓延度指數(CONTAG)來表征整個景觀的連通性，通過主要生境(林地、水域、濕地)的破碎化指數和景觀聚合度指數(COHESION)來表征生境連通性。

　　最后基于專家打分法對不同景觀格局指數進行權重賦值，計算得出區域生態系統組織力水平，具體計算公式參考歐維新等(2018)和Peng等(2015)[2，44]。生態系統彈性測度是基于專家知識以及以往研究，對不同土地利用類型進行彈性系數賦值，最后基于土地利用類型面積加權法，計算得出區域生態系統彈性指數，具體計算公式參考Peng等和Zheng等[44—45]。

　　2.2交通通達度測度

　　為了表征長江中游城市群交通通達度，本研究參考封志明等[46]構建的交通通達度計算模型，結合鐵路、公路、國道、河流、主樞紐港、一般港口、干線機場和一般機場等道路數據，從交通密度(MD)和交通便捷度(BD)兩個方面來測度長江中游城市群的交通通達度(TA)[14]。

　　其中交通密度從公路密度(RM)、鐵路密度(TM)以及通航河流密度(HLM)三個方面來測度，用來表征自身交通設施保障程度;交通便捷度從離公路距離(RL)、離鐵路距離(TL)、離城市中心距離(UL)、離機場距離(AL)和離碼頭距離(WL)五個方面來測度，用來表征與外界交流聯系的便利程度。各分項指標采用分級賦值的方法，具體等級劃分和臨界值參考曾源源等(2018)[14]。

　　2.3空間回歸分析

　　為了探索交通通達度對生態系統健康的影響，本研究首先采用雙變量空間自相關模型檢驗交通通達度和生態系統健康之間的空間關系[47]。并且采用一系列空間回歸模型來探索交通通達度對生態系統健康的影響機理。其中普通最小二乘法(OLS)、空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)以及加入空間滯后項的空間誤差模型(SEMLD)用來從全局的角度來探測交通通達度對生態系統健康的影響;地理加權回歸模型則用來探測交通通達度對生態系統健康影響的局部特征[28，47—48]。

　　標準的線性回歸模型假設模型隨機誤差項是獨立且呈正態分布，可以通過模型診斷判斷是否滿足模型假設，OLS模型綜合考慮自變量對因變量的重要性，不考慮鄰域單元的影響。SLM模型假設空間自相關發生在因變量中，強調鄰域效應，并考慮地理單位之間因變量的空間擴散現象。SEM模型假設空間依賴性存在于擾動誤差項之中，度量相鄰地理單元因變量的誤差沖擊對本地區觀察值的影響程度。空間滯后模型和空間誤差模型過于簡單化，可能會排除其他可能的空間自相關機理，如同時存在空間滯后和誤差自相關。

　　SEMLD模型包括空間滯后模型和空間誤差模型，是通過增加空間滯后因變量而增強的空間自回歸模型。以上模型從全局的視角揭示了交通通達度對生態系統健康的影響，但是如果交通通達度對生態系統健康的影響在局部表現出顯著的空間異質性，分析結果則是有偏差的。在這種情況下應該將數據集劃分為更多的亞區域以揭示更多空間異質性信息。

　　GWR模型可以用來解決這一問題，GWR模型是線性回歸的一種局部形式，用于對空間變化關系進行建模。本研究使用GWR模型來測度交通通達度對生態系統健康影響的空間異質性特征，揭示隱藏在全局回歸中的局部特征。本研究中解釋變量是交通通達度，被解釋變量是生態系統健康，控制變量包括土地利用程度、林地面積比重、年均降雨量、平均海拔和人口密度。土地利用程度和林地面積比重用來表征土地利用活動對生態系統健康產生的壓力，其中土地利用程度計算方法借鑒劉紀遠等(1992)提出的計算方法進行計算[49]。

　　平均海拔和年均降雨量分別用來表征地形和氣候因子對生態系統健康的影響，通過填洼處理后的DEM在ArcGIS10.3中使用ZonalStatistic工具提取[50]。人口密度用來表征人類活動強度對生態系統健康的干擾程度，人口密度通過ArcGIS10.3的ArcToolbox/SpatialAnalystTools/Zonal/ZonalStatistics工具提取[13，51]。

　　通過ArcGIS10.3的Join功能將上述分析得到的Excel數據導入本研究中2670個鄉鎮研究單元，實現解釋變量、被解釋變量以及控制變量的定量化和空間化。

　　3結果與分析

　　3.11995—2015年長江中游城市群生態系統健康水平時空分布特征

　　1995年、2005年和2015年長江中游城市群生態系統健康水平的均值分別為0.526、0.521和0.520，總體上有所降低。在空間分布方面，可以發現長江中游城市群的生態系統健康水平具有顯著的空間異質性。山區生態系統健康水平顯著低于平原地區。具體地，江漢平原和洞庭湖平原地區生態系統健康指數多低于0.35，特別是武漢、長沙、南昌周邊的生態系統健康指數顯著低于0.35。周邊山區生態健康指數多在0.65以上。主要交通干線沿線生態系統健康指數也相對較低。可以得出結論，地形條件、交通通達狀況、位置條件與生態系統健康是密切相關的。

　　3.21995—2015年長江中游城市群交通通達度時空分布特征

　　研究期間長江中游城市群的交通通達度呈現出明顯上升的趨勢，由1995年稀疏的交通網絡逐漸形成2015年縱橫交錯的交通網絡。交通通達水平較高的鄉鎮主要分布在長江中游城市群的核心區，特別是宜昌、武漢、長沙、南昌周邊的鄉鎮，呈現出從中心向外圍遞減的趨勢，主要道路沿線的鄉鎮交通通達水平相對較高。總體而言，江漢平原、洞庭湖平原和鄱陽湖平原交通通達水平明顯高于周邊山區以及江西省與湖南省之間的羅霄山脈。長江中游城市群交通通達水平較高單元總體呈現出“點⁃線⁃面”的空間分布特征。

　　具體地，主要地級市周邊高水平交通通達度的鄉鎮呈現“點”狀分布，沿主要交通路線高水平交通通達度鄉鎮呈現“線”狀分布，四個小城市群的高水平交通通達度鄉鎮呈現“面”狀分布。在“長江經濟帶戰略”、“中部崛起計劃”、“中部三角”戰略的帶動下，長江中游城市群交通通達水平明顯增加，促使長江中游城市群地區生態系統健康狀況發生了深刻變化。

　　4結論與討論

　　4.1結論

　　本研究把基于InVEST模型測度的生態系統服務融入了生態系統健康評估理論框架，構建了基于“生態系統活力⁃生態系統組織力⁃生態系統彈性-生態系統服務”的生態系統健康評估框架體系。并且結合多源數據對長江中游城市群生態系統健康以及交通通達水平進行了定量測度，采用一系列的空間回歸模型從全局和局部的角度對長江中游城市群地區交通通達度對生態系統健康的影響進行分析。研究結果顯示：

　　(1)長江中游城市群地區生態系統健康狀況總體有所惡化，山區生態系統健康狀況明顯優于平原地區;(2)長江中游城市群交通通達度較高單元的空間分布特征呈現出“點-線-面”特征。主要地級市周邊高交通通達水平地區鄉鎮呈現“點”狀分布，沿主要交通路線的鄉鎮呈現“線”狀分布，四個小城市群地區呈現“面”狀分布;(3)雙變量空間自相關分析顯示研究期間長江中游城市群交通通達度和生態系統健康之間存在顯著的空間依賴性，二者之間主要關系類型為LH型(低交通通達水平和高生態系統健康指數)、HL型(高交通通達水平和低生態系統健康指數)和LL型(低交通通達水平和低生態系統健康指數);(4)空間回歸模型明顯優于普通最小二乘法，可以更好地解釋交通通達度對生態系統健康的影響，地理加權回歸模型表現最優。總體可以發現交通通達度的增加會導致生態系統健康的惡化，但是局部地區交通通達度的增加也會促進生態系統健康的改善。另外可以發現研究期間交通通達度對生態系統健康的干擾逐漸加強。

　　4.2討論

　　城市群地區交通網絡的逐步完善，是城市群形成和發展的重要標志。交通通達狀況在生態系統服務供需的匹配過程中扮演著重要角色，交通作為生態系統服務流的重要載體之一，承載著生態系統中能量流動的主體[52]，對于生態系統服務供需空間格局和結構的重塑起到關鍵作用。交通基礎設施的完善可以有效地促進城市擴張、經濟發展、人口流通和人口集聚，可以重塑區域產業、經濟發展格局以及生態系統服務供需格局[13—15，18]。

　　交通道路為實現城市空間擴張進程提供了必不可少的基礎設施網絡，交通成本的降低也可以引發城市用地的持續擴張[17]，這顯然會導致生態系統服務供給能力的降低以及生態系統服務需求能力的增加。交通通達度的增加必然導致建設用地的擴張和生態保護用地的侵占，對生態系統健康構成嚴重挑戰。交通通達度并不是生態系統健康惡化的直接原因，而是通過促進城市擴張、人口增長和基礎設施建設的增長，進而對生態系統健康產生影響。

　　科學揭示交通通達度對生態系統健康影響機理有助于深入透視交通通達度和生態系統健康之間的復雜關系，對緩解當前我國城市群地區面臨的城市無序擴張、資源約束趨緊以及生態系統功能退化等問題具有重要的實踐意義和價值。研究結果表明生態系統健康不僅受到本單元要素的影響，而且受到周邊單元或者更遠單元生態系統健康狀況以及其他要素的影響，因此跨區域聯合治理在城市群地區尤為重要。其次，研究結果表明交通通達度對生態系統健康的影響具有顯著的空間異質性，區域未來交通建設以及生態系統健康保護的局部差異化管控措施對于城市群的可持續發展十分必要。

　　參考文獻(References)：

　　[1]金鳳君，陳卓.1978年改革開放以來中國交通地理格局演變與規律.地理學報，2019，74(10)：1941⁃1961.

　　[2]歐維新，張倫嘉，陶宇，郭杰.基于土地利用變化的長三角生態系統健康時空動態研究.中國人口·資源與環境，2018，28(5)：84⁃92.

　　[3]ChenW，ChiG，2022.Urbanizationandecosystemservices：Themulti-scalespatialspillovereffectsandspatialvariations.LandUsePolicy114，105964.

　　作者：陳萬旭1，2，卞嬌嬌1，鐘明星3，曾杰1，∗，梁加樂4，曾源源5