2.3.1 生态风险评价指标选择 针对研究区生态环境现状,从自然要素、人类社会要素、景观格局3个层面综合选取指标作为研究区景观生态风险的评价要素,构建“自然—人类社会—景观格局”三维综合的景观生态风险评价体系。不同景观生态风险划分为4个等级,1~4级别分别表示低度、中度、较高和高度风险。坡度、土壤类型和土地利用类型主要结合进行分级（）。其他指标主要在参考相关文献的基础上,利用自然断裂点法,完成对各指标的分级。各指标分级空间定量表达通过ArcGIS重分类工具完成。

表1宁江流域景观生态风险指标及其分级评价标准

景观生态风险评价中的自然要素选取坡度、海拔、土壤类型、距水体距离。坡度与海拔反映了地形因素对土壤侵蚀过程及滑坡等灾害的潜在影响,其值越高表示景观生态风险越大;坡度8°、15°、25°分别对应轻度、中度、强度土壤侵蚀的分界线^[]。土壤的固碳能力对区域尺度小气候的调节以及粮食产量有着重要影响。根据研究区不同类型土壤所对应的固碳能力差异,设定土壤固碳能力越高的地区景观生态风险水平越低^[]。水体具有多种重要的生态系统服务功能,如水源供给、生境维持、生态游憩等生态系统服务功能^[],大面积的水体往往对区域生态环境有良好的促进与维持作用,本文设定距离水体越近的地区具有较低的景观生态风险。

景观生态风险评价中的人类社会因子选取：距居民点距离、距工业用地距离、距城镇用地距离。居民点的建设改变了原有的土地利用覆被与景观构成,距居民点的距离远近可以反映人类生活对生态系统干扰的大小;距工业用地距离反映了人类工业生产活动对景观格局的扰动;距城镇用地距离反映了城镇扩张对景观生态风险的影响。参考前人研究^[,],本文设定距居民点、工业用地、距城镇用地的距离越远风险值均越低。

景观生态风险评价中的景观格局因子选取：土地利用类型、香农均匀度指数（SHEI）、蔓延度指数（CONTAG）。土地利用类型参考文献^[]进行分级（）。景观格局指数通过Fragstats软件moving window窗口进行空间化处理,移动窗口大小参考前人研究^[]设定为500 m。香农均匀度指数表示给定景观丰富度的景观最大可能多样性,景观丰富度较高的地区往往生态系统更为稳定^[],因此本文设定香农均匀度指数低对应生态系统稳定性低。蔓延度指数表示景观格局优势斑块的连接性,其值越高表示景观格局具有越高的完整性,有利于防止农业非点源污染的渗透与扩散^[],蔓延度指数越低对应外界活动干扰在景观格局中容易发生扩散的风险。

2.3.2 空间主成分分析 空间主成分分析方法可以将每个变量对应一个矩阵,且能将主成分因子分析结果清晰地落实到空间所对应的每一个栅格上,将原有主成分分析结果直观的拓展到二维空间,空间可视化效果良好^[,,],本文将空间主成分分析方法引入到流域景观生态风险评价中,定义景观生态风险评价公式表达如下^[]：

式中：E表示综合景观生态风险评价结果;a_ij为第i个栅格对应的第j个主成分;F_j为第j个主成分的特征值贡献率。

根据空间主成分分析的计算原理,分别将每个景观风险评价因子所对应的栅格数据输入到ArcGIS空间分析模块principal components工具中,通过该工具可以得到每个主成分所对应的空间载荷图以及各主成分的累积贡献率。根据流域景观生态风险评价的公式（公式（1））,将SPCA方法所得到的有统计学意义的主成分（累积贡献率超过85%）,通过ArcGIS地图代数工具结合各主成分的累积贡献率进行加权叠加,并使用自然断裂点法进行分级,得到最终景观格局生态风险评价结果。

为进一步分析原始评价因子对提取主成分本的贡献大小,本文进一步采用ArcGIS中随机取样工具,对每个评价因子的空间分布图随机取100个样点,根据每个样点所对应的景观生态风险属性,在SPSS软件中进行主成分分析,可得到每个主成分所对应的原始评价因子的载荷矩阵,评价因子的载荷越接近于1,则对评价结果的贡献越大。

2.3.3 景观格局优化 景观格局阻力的确定是MCR模型进行景观格局优化的关键。MCR模型公式为^[]：

式中：MCR表示生态源j到任意一点i之间的最小阻力的累积值;D_ij表示景观格局阻力表面上第i个栅格到第j个生态源地之间所跨越的距离;W_i为景观阻力表面上第i个栅格阻碍生态流运行的阻力值^[,]。

（1）“生态源地”识别。在提高生态系统连通性和稳定性,降低景观生态风险为目标的景观格局优化中,“源地”是指那些具有良好生态稳定性、扩展性的地区。结合相关理论^[]以及宁江流域实际情况,确定对宁江流域生态环境稳定发展具有重要意义的大面积林地,及起到重要水源供给与径流调蓄功能的水库作为研究区的生态源地。并根据林地的结构、数量及空间分布,剔除零散分布的小面积林地,最终确定林地生态源地的最小面积在50 km²以上。在ArcGIS中对水库面积进行计算,发现大多数水库面积在0.2 km²以上。因此最终本文选择面积大于50 km²的林地,以及面积大于0.2 km²的水体作为研究区的生态源地。

（2）阻力面确定。阻力面的确定是MCR模型构建的基础。由于景观格局的异质性,物质及生态流在景观格局中运行和穿越不同类型的异质性空间,要克服特定的阻力^[]。基于空间主成分分析的结果作为景观格局阻力的评价要素,并利用ArcGIS中的耗费距离工具生成研究区景观格局累积阻力表面。采用ArcGIS中自然断裂点法将阻力表面依据综合阻力的大小分为1~4个等级：低阻力、中等阻力、较高阻力与高阻力（）。

表2宁江流域景观格局累积阻力分级标准

（3）生态廊道判别。生态廊道是景观格局中重要的元素,在不同的生态源之间起到连通作用,廊道一般为生态阻力最小的通道^[]。基于MCR模型生成的景观格局累积阻力表面,利用ArcGIS水文分析工具,提取累积阻力表面的“谷线”。方法为：首先生成累积阻力表面的反地形、再依次进行计算流向、计算累积汇流量等操作,结合研究区实际情况将累积汇流阈值设置为1500,提取0值累积汇流量。再通过邻域分析和重分类等操作将得到结果与负地形相乘,最终得到属性为1的栅格,即为景观格局累积阻力值最低的生态廊道。根据生态廊道的性质,将其分类为：河流型、绿带型、道路型生态廊道。根据生态廊道在景观格局中的长度及连通作用,将生态廊道分为3个等级（）。

（4）生态节点判别。生态节点是整个生态系统中的关键点,亦是生态系统中相对脆弱的地区,需要对其加以识别与重点保护^[]。本文把宁江流域景观格局的生态节点设定为“谷线”与“脊线”的交点,利用ArcGIS中水文分析模块提取景观格局阻力表面阻力值最高的“脊线”（脊线的提取方法与谷线相似,区别在于不需要进行反地形的提取）,再将“脊线”与“谷线”进行叠加分析,识别流域生态节点。根据生态节点的性质,将其分类为：河流型、道路型、建设用地型、耕地型和林地型生态节点。根据生态节点阻力大小,又将生态节点分为3个等级（）。

（5）景观格局优化效果评估。景观连接度描述了景观组分在景观格局、过程和功能上的有机联系。前人研究多采用整体连通性指数（IIC）、景观一致性概率（LCP）、可能连通性指数（PC）等指标来定量表征景观格局的优化效果^[]。其中IIC与LCP应用较为广泛,且能较好表现景观格局斑块及关键生态要素间的连通状况^[]。因此,选取IIC和LCP指数对景观格局优化前后的连通性进行计算,以定量分析景观格局的优化效果。计算公式为^[]：

式中：a_i与a_j分别表示任意斑块i和斑块j的面积;A_L表示流域总面积;NL_ij表示斑块i和斑块j之间的连接数。IIC的取值介于0~1之间,值越大表示景观格局连接性越高。N_c表示研究区中关键生态要素（生态源地、生态廊道、生态节点）的个数,C_i表示生态关键要素区域的面积总和,LCP取值介于0~1之间,LCP用来刻画两个随机点同时落在研究区中同一生态关键要素区域的概率,LCP越接近1,表示景观格局联通性程度越高。

为进一步定量表示景观格局优化前后连通度的变化幅度,将景观格局连通度的变化率定义如下：

式中：R表示IIC或LCP指数的变化率;d表示景观格局优化前IIC或LCP指数分别对应的数值;e分别表示优化后IIC或LCP指数分别对应的数值。

本文选取常用于计算景观格局连通度的Conefor Sensinode 2.6软件,对研究区景观格局的IIC指数与LCP指数进行计算。通过对比研究区景观格局优化前后的IIC指数与LCP指数变化,对研究区景观格局优化效果进行评估。

3.1 流域景观生态风险评价

3.1.1 流域“自然—人类社会—景观格局”三维景观生态风险评价 经过空间主成分分析,共生成10个主成分。前2个主成分的累积贡献率达到100%,能够对景观生态风险的综合信息进行有效地概括（）。各主成分所对应的原始评价因子载荷如所示。

在自然环境维度中,四类评价因子在第一主成分的载荷均较小,土壤类型因子在第二个主成分中载荷较高（0.647）,说明自然维度影响因子总体对综合景观生态风险的影响较弱,土壤类型因子相对于自然环境维度其他评价因子来说对综合风险有更显著的影响。

表5各主成分特征值及其累积贡献率

在人类社会维度中,距居民点距离因子在第一个主成分中相对于其他因子载荷最高（0.815）,距城镇距离因子在第一主成分中的载荷较高（0.557）,反映居民点距离对综合景观生态风险具有最为强烈的影响,同时城镇扩张对综合景观生态风险也具有较重要影响。

在景观格局维度中,土地利用类型因子在第一主成分中载荷较高（0.725）,蔓延度指数因子在第二主成分中载荷相对于该维度其他因子载荷最高（0.462）。反映了土地利用类型因子对综合景观生态风险具有较为重要的影响,蔓延度指数因子对综合风险的影响一般,但是高于香农均匀度指数对综合景观生态风险的影响（0.409）。

进一步对比各景观生态风险评价因子空间分布图（）：自然环境维度评价因子（a~2d）中,海拔、坡度因子的风险分布趋势较为相似,均呈现景观生态风险高值区集中于流域北部区域,向南部风险逐渐降低的趋势;土壤类型因子中高景观生态风险区占比较小,较高景观生态风险主要分布于流域中下游地区;距水体距离因子景观生态风险呈现以西南部与西北部两个区域为中心,风险向外围依次升高的趋势。人类社会维度的3个评价因子（e~2g）均呈现由西南部为中心,向外围景观生态风险依次降低的趋势。景观格局维度（h~2j）的土地利用类型因子与人类社会维度评价因子风险分布状况较为接近,西南部风险较高而外围偏低;香农均匀度指数与蔓延度指数的景观生态风险表现出强烈的空间异质性。

3.1.2 流域景观生态风险综合评价 研究区综合景观生态风险空间分布特征为（、）：① 高度景观生态风险区主要分布于宁江流域中下游地区。该区域主要用地类型为城镇用地、耕地、及工业建设用地,受到人为活动干扰频繁。② 较高景观生态风险区分布于城镇边缘外围地区,土地利用类型主要为工业用地或耕地以及部分有林地,该风险区范围最大。③ 中度景观生态风险区位于较高景观生态风险区外缘的大坪、罗岗、黄陂、龙背、石马等乡镇,以及研究区东南部水口、径南镇部分地区,用地类型主要为耕地、草地及林地。④ 轻度景观生态风险区占研究区面积占比最小,主要土地利用类型为林地,受人类活动干扰较小,生态环境优良。

表7宁江流域景观生态风险等级评价结果

3.1.3 单维度指标与综合景观生态风险的对比 对比研究区单项景观生态风险因子空间分布（）与流域综合景观生态风险评价结果（）可以看出：

自然环境维度评价因子与流域综合景观生态风险呈现相反的空间分布趋势。单项自然环境维度评价因子景观生态风险在研究区北部偏高,西南部偏低而流域综合景观生态风险则由西南部向外围依次降低。这说明自然环境因素对流域综合景观生态风险影响较小,这与研究区的实际情况也是相符的。在水热条件充足的南方湿热流域地区,流域整体水资源分布较为均衡,因此距水体距离对综合生态风险的影响较小。流域地形起伏平缓,大部分地区为坡度小于25°的丘陵或平原,流域低固碳潜力类型土壤区域占比小,所以导致地形与土壤因素对流域综合生态风险影响较弱。人类社会维度评价因子与综合景观生态风险契合度较高,高度风险区主要分布于流域中下游地区。反映了人类活动对宁江流域景观生态风险影响更为强烈,由于流域中下游平原地区居民点广泛的分布显著改变了地表的景观格局,城镇的扩展及工业活动也对周边生态环境产生了巨大的干扰,这些因素使得人类社会维度因素成为影响流域综合景观生态风险的主导因素。在景观格局维度中土地利用类型因子与综合景观生态风险空间分布更为接近,反映了土地利用类型对宁江流域综合风险的影响较为显著。蔓延度指数与综合景观生态风险空间布局的契合度高于香农均匀度指数,反映了在宁江流域蔓延度指数对景观生态风险具有更强的指示作用。香农均匀度指数与蔓延度指数空间布局差异较大,也反映了并不存在某一类指标对综合风险起决定作用。总之,① 宁江流域综合景观生态风险偏高,人类活动因素对流域景观生态风险影响大于景观格局及自然因素对其影响。② 轻度景观生态风险区在研究区中所占面积占比最少,且分布分散。③ 流域综合景观生态风险是多种因素在空间上相互权衡的结果,需要加强对多种景观生态风险影响因素的综合考虑。④ 流域生态系统脆弱,高度景观生态风险区与轻度景观生态风险区之间连通受阻。这种不平衡的景观生态风险空间分布格局不利于生态系统中物质、能量的流通,使流域生态可持续发展存在较大威胁。

3.2 宁江流域景观格局优化

3.2.1 流域生态源地的确立 由可见,林地型生态源地为主要生态源地,主要分布在流域东部径南、黄陂、黄槐等乡镇,占地面积为203.98 km²,及流域上游丘陵地区以大坪、罗岗镇的龙母嶂为中心的林地分布区,占地面积为183.48 km²。亦有小范围的林地型生态源地分布于叶塘、叶南等乡镇,占地面积为63.92 km²,此区域受人类活动干扰影响较小,生态系统稳定性较高。

水源型的生态源地在流域的上中下游均有分布,其空间分布较为分散。位于流域中部干流地区的合水水库是研究区面积最大的水源型生态源地。研究区东部的和山岩水库、福岭水库,流域下游的长塅水库以及北部的温公水库,是研究区面积中等的水源型生态源地,距离高度生态风险区较远。流域西北部地区的热水水库以及西南部的平星水库水域面积相对较小,对抗外部扰动能力较弱。

3.2.2 流域景观格局阻力表面 由、可见,流域的景观格局阻力空间分布特征为：① 低阻力区占40.62%,占地面积最大,面积为590.19 km²。主要分布在大坪、罗浮、合水、宁塘、罗岗、石马等乡镇。② 中等阻力区占32.67%,占地面积次之,分布在低级阻力区的外围地区,主要位于华城、永和、径心、水口等乡镇。③ 较高阻力区主要分布在研究区中部城镇建设用地集中分布的外围的黄槐、黄陂、石正、刁坊等乡镇。④ 高阻力区所占面积比例最少,占比为8.20%,面积为119.20 km²。研究区景观格局高阻力区集中分布在中下游地区,景观格局高阻力区与较大斑块的生态源地之间缺乏连接,对生态流的运行产生较大阻力。在流域中下游以宁塘、合水镇为中心的地区出现了阻力值低谷,有必要构建相应的生态廊道,对宁江流域景观格局阻力高值区与生态源地进行连通,以促进生态流的流动。

3.2.3 流域生态廊道的构建 由、可见,研究区现有生态廊道8条,识别潜在生态廊道7条,共构建15条生态廊道。① 一级生态廊道有1条,经过石马、合水、宁塘、宁新、坜陂、坭陂等乡镇,类型为河流型廊道。一级生态廊道贯穿研究区中部与东部景观格局高阻力地区,长度为36294.86 m,在所有生态廊道中长度最长,是需要进行重点维护与发展的生态关键要素。② 二级生态廊道共有6条。其中2号生态廊道经过岗背、石马等乡镇,3号生态廊道穿过大坪、坪洋等乡镇,长11150.76 m,4号生态廊道穿过新田、罗岗等乡镇,长12784.50 m,都为绿带型廊道。5号生态廊道长14508.02 m,穿过新圩、坜陂、永和等乡镇,6号生态廊道经过华城、宁中等乡镇,长14711.96 m,都为道路型廊道。7号生态廊道经过大坪、龙北等乡镇,长15318.93 m,为绿带型廊道。③ 三级生态廊道共8条。其中8号生态廊道经过刁坊、新圩等镇,长6406.72 m,为道路型廊道。9号生态廊道经过大坪镇、新田镇,长6534.74 m,10号廊道经过大坪镇、叶塘镇,长6944.76 m,为绿带型廊道。11号廊道经过黄陂、黄槐等镇,长7018.76 m,为道路型廊道。12号生态廊道经过石马、宁塘等镇,长7949.50 m,13号生态廊道经过水口、新圩等镇,长8159.47 m,都为绿带型廊道。14号生态廊道经过刁坊镇、宁新镇,长8493.98 m,为道路型廊道。15号生态廊道经过叶南、叶塘镇,长9953.15 m,为绿带型廊道。对于河流型生态廊道,可在廊道边缘设置绿带缓冲区以降低景观格局阻力。道路型生态廊道一方面可促进物质、能量流的流通,另一方面与之伴随的交通活动会对当地生态环境造成不利影响,可通过适当扩展道路型生态廊道两侧绿带宽度,以促进生态流的流通。对于绿带型生态廊道可进一步增加其连通性与扩展廊道宽度,以降低流域景观生态风险。

3.2.4 流域生态节点的建立 由可见,根据生态节点位于生态廊道与景观格局阻力脊线的交点和生态节点在景观格局中的重要性,共识别研究区潜在生态节点19个。其中一级生态节点有3个,二级生态节点有5个,三级生态节点共有11个。① 一级生态节点分布于龙北、石马、刁坊等乡镇。生态节点的类型主要为河流型、道路型生态节点。主要位于宁江干流中下游景观格局阻力拐点处,在研究区关键生态源地之间起重要的连通作用。此区域是研究区关键生态源地与景观格局阻力高值区域联系薄弱的关键节点,生态流运行受到人类活动干扰较大,宜在河流型生态节点周边设置植被缓冲区,在道路型生态节点周围设置绿带等屏障,为物种的扩散与迁移提供“踏脚石”^[,]。② 二级生态节点主要分布于大坪、新圩、龙北、叶南、叶塘等乡镇,主要为耕地型生态节点与建设用地型生态节点。此类生态节点主要位于二级生态廊道与景观格局阻力脊线交汇处,是城镇建设用地、耕地间的过渡地带。此区域可通过在节点处增加绿带斑块面积,提高植被覆盖率,增加景观格局的异质性,来促进生态网络的连通。③ 三级生态节点分布在罗岗、宁新、宁塘、坪洋、水口、黄槐等乡镇。主要位于三级生态廊道与景观格局阻力脊线的交汇点,生态节点主要为耕地型、林地型节点。对于耕地型生态节点可以通过在节点周边引入抗污染力强的植物,防止农业非点源污染的扩散。对于林地型生态节点,可通过提升其植被覆盖度来提升景观格局的连通性,以减弱人类活动对生态系统的干扰,维持景观格局稳定性。

对比研究区景观格局优化前后的IIC指数和LCP指数发现（）：景观格局优化之前,研究区IIC指数与LCP指数都维持在0.0034左右。在景观格局优化后,宁江流域的IIC指数上升至0.00827以上,LCP指数增长至0.00834以上,各评价指数的变化率有一倍以上的增长。根据相关研究^[,],景观格局连通性高的地区往往生态稳定性更高,表明本文景观格局优化结果对维持流域景观格局稳定性具有促进作用。

随着景观生态学的发展,景观生态风险评价研究从注重单风险源、单一风险受体的评价逐渐转变为注重多风险源、多受体的综合景观生态风险评价^{[, ]}。学界对于多源景观生态风险的评价日益关注,但从自然、社会以及景观格局视角对流域景观生态风险评价的研究较少^[],因此本文基于“自然—人类社会—景观格局”三维视角综合选取评价要素作为研究区景观格局风险源,进一步明确景观生态风险评价结果的地理—生态内涵。在具体因子的风险分级设定中,由于研究视角不同,分级结果亦会出现差异。以水体为例,本文主要考虑水体在研究区重要的水源供给、生境维持功能,设定距水体距离越远景观生态风险水平越高。贡璐等^[]根据富营养化灾害发生率等因素,等将距离水体近的区域设置具有高的景观生态风险;而潘竟虎等^[]根据水体重要的水源供给功能,将距水体近的区域设定更高的安全等级。可见,对于同一种景观要素而言,可能存在多种景观生态风险指示内涵,在下一步研究中有必要结合区域实际情况,进一步深入分析。此外,受特定的环境条件制约,不同研究中景观生态风险的主导因素存在差异,孙洪波等^[]研究显示城镇建设用地对景观生态风险影响较大,这与本文研究结果类似;而赵岩洁等^[]的研究表明三峡库区小流域景观生态风险除受土地利用类型影响较大外,还受海拔、坡度因素较大影响。因此,在实际评价过程中需要考虑增加多源景观生态风险影响因素。

景观生态风险评价往往以景观格局优化为目的和终点。本文通过对流域景观生态风险进行综合评价,明确了流域景观格局的现状与问题,为接下来景观格局优化提供依据。阻力表面的判定是景观格局优化研究的重要部分,以往研究多选取地形要素或不同用地类型的生态服务价值当量作为景观格局阻力的评价要素^{[, ]}。由于景观格局阻力不仅受到地形的制约,同时还受到自然环境条件、人类活动、景观格局构成等多方面因素综合影响,而且统一划定的生态服务价值当量不能够反映每个地区的景观阻力实际情况,所以制约了景观格局阻力判定方法在实践中的指导意义。本文将景观格局生态评价结果作为景观阻力的赋值依据,可以增加阻力判定中对于自然、人类社会及景观格局因素的综合考虑,改善单一指标对阻力赋值的片面性与主观性。在景观格局生态源地的选择中,有****分别选取了生态环境良好的水源、林地、自然保护区等作为生态源地^[],亦有****将综合生态系统服务高值区域作为生态源地^[],或者基于景观格局综合生态重要性选择研究区生态源地^[]。本文选择林地及水体作为研究区的生态源地,虽然考虑了景观要素所具有的生态属性,仍具有一定主观性,未来有必要进一步综合多种方法,提高生态源地选择的科学性。由于生态廊道和生态节点在景观格局中具有不同空间位置和不同景观格局基质,其要素形态、类型、性质均具有差异性。已有研究中对于生态廊道与生态节点的优化更多集中于空间位置的选定^[],而根据生态廊道、生态节点的景观异质性对其分级优化的设计不足。本文根据生态廊道、生态节点在景观格局中对生态过程的影响及属性差异,对其分为不同类型与等级,也使得景观格局优化次序更为明晰。但是,具体的优化措施（斑块面积的优化尺度、缓冲区设置等）以及基于ArcGIS的优化结果可能会与实际景观格局存在误差,导致在实际优化操作中产生不确定性,未来有必要结合实践作进一步的深入研究与探讨。

本文从“自然—人类社会—景观格局”3个维度综合选取研究区景观生态风险评价因子,在对宁江流域景观生态风险综合评价的基础上,基于MCR模型对研究区景观格局进行优化,研究结果表明：

（1）宁江流域景观生态风险是空间上自然环境、人类社会、景观格局3个维度多种影响要素综合权衡的结果。人类社会维度评价因子对综合风险的影响最为强烈,景观格局维度因素对综合风险的影响次之,自然维度因素对综合风险的影响较弱。风险评价结果符合宁江流域实际情况。

（2）宁江流域景观生态风险偏高,主要原因是生态源地之间缺乏连接,不利于生态流流动。流域高度景观生态风险区面积为311.65 km²,面积占比为21.45%,主要分布于宁中、宁新、兴城、刁坊、坜陂等乡镇;较高景观生态风险区域面积为523.96 km²,面积占比为36.06%,主要分布于宁塘、永和、坪洋、岗背等乡镇;中度景观生态风险区的面积为496.34 km²,面积占比为34.16%,主要分布于大坪、罗岗、黄陂、龙背、石马等乡镇;轻度景观生态风险的区域面积为120.96 km²,占总面积占比为8.33%,主要分布于回龙、新田、罗浮、石正等乡镇。

（3）基于MCR模型对流域景观格局进行优化,识别出研究区主要的生态源地为面积大于50 km²的林地（主要位于径南、黄陂、黄槐等乡镇）和面积大于0.2 km²的水域（主要包括合水水库、福岭水库、温公水库等）;共构建了15条生态廊道（其中一级生态廊道1条,二级生态廊道有6条,三级生态廊道8条）和19个生态节点（其中一级生态节点有3个,二级生态节点有5个,三级生态节点有11个）;并对关键景观格局要素进行分级,构建了多层次的生态网络。

（4）优化前后的景观格局连通度对比,结果显示：对宁江流域景观格局优化可使宁江流域整体景观格局连通度提升一倍以上,本文优化结果对于提高研究区景观格局的连通性与稳定性具有促进作用。

>流域生态风险评价是流域生态保护与环境管理的重要研究内容.开展以人类活动为风险源的生态风险评价，揭示流域生态风险的空间变化规律，对于促进流域生态保护和环境管理及社会发展具有重要的指导意义.本文基于景观格局指数和生态环境脆弱度构建了流域生态风险综合指数，以甘肃白龙江流域2010年土地利用数据为基础，以ArcGIS和Fragstats软件为平台，通过空间采样和地统计空间插值得到白龙江流域生态风险的空间分布规律.结果表明：白龙江流域生态风险空间分布差异明显，总体而言，白龙江流域西北部和北部的生态风险高于流域的西部和南部山区；在白龙江流域各县区中，武都和宕昌县的生态风险较高，迭部县和文县的生态风险较低.今后应加强流域土地利用综合管理和人类活动调控，开展植被恢复和生态重建，降低不合理人为干扰的生态风险和危害，实现流域经济、社会与生态保护的&ldquo;多赢&rdquo;，促进区域可持续发展.</div><div

>流域生态风险评价是流域生态保护与环境管理的重要研究内容.开展以人类活动为风险源的生态风险评价，揭示流域生态风险的空间变化规律，对于促进流域生态保护和环境管理及社会发展具有重要的指导意义.本文基于景观格局指数和生态环境脆弱度构建了流域生态风险综合指数，以甘肃白龙江流域2010年土地利用数据为基础，以ArcGIS和Fragstats软件为平台，通过空间采样和地统计空间插值得到白龙江流域生态风险的空间分布规律.结果表明：白龙江流域生态风险空间分布差异明显，总体而言，白龙江流域西北部和北部的生态风险高于流域的西部和南部山区；在白龙江流域各县区中，武都和宕昌县的生态风险较高，迭部县和文县的生态风险较低.今后应加强流域土地利用综合管理和人类活动调控，开展植被恢复和生态重建，降低不合理人为干扰的生态风险和危害，实现流域经济、社会与生态保护的&ldquo;多赢&rdquo;，促进区域可持续发展.</div><div

流域生态风险评价是流域生态环境保护与管理的重要研究内容,与一般的区域生态风险评价相比,具有其独特的流域特征。在已有研究基础上,对流域生态风险评价进行了概念界定与特征分析,并按照风险源、生态受体、生态终点的分类标准对流域生态风险评价进行了类型划分,简要评述了流域生态风险评价的相关研究主题,并尝试构建反映流域时空尺度变化规律的生态风险评价概念模型。最后针对流域生态风险评价的研究现状,重点讨论了目前存在的不足及未来的研究趋向。

流域生态风险评价是流域生态环境保护与管理的重要研究内容,与一般的区域生态风险评价相比,具有其独特的流域特征。在已有研究基础上,对流域生态风险评价进行了概念界定与特征分析,并按照风险源、生态受体、生态终点的分类标准对流域生态风险评价进行了类型划分,简要评述了流域生态风险评价的相关研究主题,并尝试构建反映流域时空尺度变化规律的生态风险评价概念模型。最后针对流域生态风险评价的研究现状,重点讨论了目前存在的不足及未来的研究趋向。

区域生态风险评价具有多风险因子、多风险受体、多评价终点、强调不确定性因素以及空间异质性的特点,它与传统的生态风险评价在风险源、胁迫因子和评价尺度上具有明显区别。尝试建立了一个基于陆地生态系统的区域生态风险评价框架， 同时针对目前区域生态风险评价的研究现状,指出不确定性分析、尺度外推难、评价指标不统一、评价标准不统一、风险因子筛选及优先排序、区域内污染物复合、水生过渡到陆生生态系统风险评价、特殊的人为因素等是目前区域生态风险评价存在的关键问题及难点所在,并提出解决这些问题可能所需的工具、手段和理论方法突破。最后指出区域生态风险观测与数据采集加工、区域生态风险指标体系的统一与整合、区域生态风险评价方法论、区域生态风险的空间分布特征与表达以及区域生态风险评价反馈与管理机制5个方面是区域生态风险评价未来的研究重点。

区域生态风险评价具有多风险因子、多风险受体、多评价终点、强调不确定性因素以及空间异质性的特点,它与传统的生态风险评价在风险源、胁迫因子和评价尺度上具有明显区别。尝试建立了一个基于陆地生态系统的区域生态风险评价框架， 同时针对目前区域生态风险评价的研究现状,指出不确定性分析、尺度外推难、评价指标不统一、评价标准不统一、风险因子筛选及优先排序、区域内污染物复合、水生过渡到陆生生态系统风险评价、特殊的人为因素等是目前区域生态风险评价存在的关键问题及难点所在,并提出解决这些问题可能所需的工具、手段和理论方法突破。最后指出区域生态风险观测与数据采集加工、区域生态风险指标体系的统一与整合、区域生态风险评价方法论、区域生态风险的空间分布特征与表达以及区域生态风险评价反馈与管理机制5个方面是区域生态风险评价未来的研究重点。

<p>以疏勒河流域为研究区域，利用RS和GIS技术，建立基于景观格局的景观生态风险指数，分析研究区域内景观生态风险的时空变化特征和聚集模式。利用最小累积阻力模型，以自然保护区、水域、林地等作为生态&ldquo;源地&rdquo;，以生态安全水平、海拔和坡度作为阻力因子生成阻力面，构建流域生态安全格局，识别潜在廊道和节点，建立优化后的生态安全网络。结果表明：疏勒河流域北部的生态风险高于南部，生态风险水平在30年间有所改善，1980&mdash;1995年生态风险等级退化的区域主要位于流域西南部和东部；1995&mdash;2010年等级退化的区域面积小于1980&mdash;1995年。景观生态风险指数在空间上呈正的自相关性，30年间空间自相关程度有所减弱，空间趋同性逐渐降低。优化后的生态网络将生态源地、潜在廊道和节点等景观组分结合，充分利用已有的河流水系，打通廊道，避开城镇工矿用地和交通干线，并在生态脆弱区设置关键点作为物种扩散的&ldquo;踏板&rdquo;。</p>

<p>以疏勒河流域为研究区域，利用RS和GIS技术，建立基于景观格局的景观生态风险指数，分析研究区域内景观生态风险的时空变化特征和聚集模式。利用最小累积阻力模型，以自然保护区、水域、林地等作为生态&ldquo;源地&rdquo;，以生态安全水平、海拔和坡度作为阻力因子生成阻力面，构建流域生态安全格局，识别潜在廊道和节点，建立优化后的生态安全网络。结果表明：疏勒河流域北部的生态风险高于南部，生态风险水平在30年间有所改善，1980&mdash;1995年生态风险等级退化的区域主要位于流域西南部和东部；1995&mdash;2010年等级退化的区域面积小于1980&mdash;1995年。景观生态风险指数在空间上呈正的自相关性，30年间空间自相关程度有所减弱，空间趋同性逐渐降低。优化后的生态网络将生态源地、潜在廊道和节点等景观组分结合，充分利用已有的河流水系，打通廊道，避开城镇工矿用地和交通干线，并在生态脆弱区设置关键点作为物种扩散的&ldquo;踏板&rdquo;。</p>

景观生态学从其诞生到现在，已经历了70余年。中国景观生态学的发展从其引入，到发展、壮大、逐渐成熟，也经历了30余年。在这个发展过程中，中国景观生态学在跟踪国际前沿研究基础上，结合中国实际情况开展了大量研究，在许多研究领域取得了重要进展。简述了国际景观生态学会成立与发展过程，通过系统综述中国景观生态学文献，重点分析了中国景观生态学的发展历程；根据中国景观生态学研究特点，将中国景观生态学发展划分为五个阶段：摸索与酝酿阶段（20世纪80年代以前）、吸收与消化阶段（年）、实践与迅速发展阶段（）、发展与思索阶段（）、思考与创新阶段（2011-?）。在此基础上，重点从土地利用格局与生态过程及尺度效应、城市生态用地与景观安全格局构建、景观生态规划与自然保护区网络优化、森林景观动态模拟与生态系统管理、绿洲景观演变与生态水文过程、景观破碎化与遗传多样性保护、多水塘系统与湿地景观格局设计、稻-鸭/鱼农田景观与生态系统健康、梯田文化景观与多功能维持、源汇景观格局分析与水土流失危险评价等方面系统分析了中国景观生态学研究的特点。最后从学科发展与理论研究、重点研究地区和应用实践三个方面分析了中国景观生态学未来发展的重点方向。

景观生态学从其诞生到现在，已经历了70余年。中国景观生态学的发展从其引入，到发展、壮大、逐渐成熟，也经历了30余年。在这个发展过程中，中国景观生态学在跟踪国际前沿研究基础上，结合中国实际情况开展了大量研究，在许多研究领域取得了重要进展。简述了国际景观生态学会成立与发展过程，通过系统综述中国景观生态学文献，重点分析了中国景观生态学的发展历程；根据中国景观生态学研究特点，将中国景观生态学发展划分为五个阶段：摸索与酝酿阶段（20世纪80年代以前）、吸收与消化阶段（年）、实践与迅速发展阶段（）、发展与思索阶段（）、思考与创新阶段（2011-?）。在此基础上，重点从土地利用格局与生态过程及尺度效应、城市生态用地与景观安全格局构建、景观生态规划与自然保护区网络优化、森林景观动态模拟与生态系统管理、绿洲景观演变与生态水文过程、景观破碎化与遗传多样性保护、多水塘系统与湿地景观格局设计、稻-鸭/鱼农田景观与生态系统健康、梯田文化景观与多功能维持、源汇景观格局分析与水土流失危险评价等方面系统分析了中国景观生态学研究的特点。最后从学科发展与理论研究、重点研究地区和应用实践三个方面分析了中国景观生态学未来发展的重点方向。

<p>流域范围内因水体的联系使得不同类型景观斑块之间的相互作用变得更为紧密, 因而景 观格局的变化会显著影响流域内水体质量。着眼于流域尺度上水环境保护的需要, 必须合理考虑 景观斑块的类型、格局和空间分异等特征, 尽可能地减少非点源污染输出量, 从而降低水体遭受 污染的威胁程度。本研究从水环境保护的角度出发, &ldquo;源&rdquo;&ldquo;汇&rdquo;景观在数量、空间和转换成本等方面的客观约束条件, 将景观数量结构优化和空间结构 优化进行有机结合, 最终确定了流域尺度上以调控非点源污染、保护水体质量为目标的景观格局 优化研究的概念框架。本研究不仅为解决流域尺度上非点源污染问题提供了一个全新的研究视 角, 而且为降低景观类型及其格局对水体质量的威胁程度提供了一个行之有效的优化方案。</p>

<p>流域范围内因水体的联系使得不同类型景观斑块之间的相互作用变得更为紧密, 因而景 观格局的变化会显著影响流域内水体质量。着眼于流域尺度上水环境保护的需要, 必须合理考虑 景观斑块的类型、格局和空间分异等特征, 尽可能地减少非点源污染输出量, 从而降低水体遭受 污染的威胁程度。本研究从水环境保护的角度出发, &ldquo;源&rdquo;&ldquo;汇&rdquo;景观在数量、空间和转换成本等方面的客观约束条件, 将景观数量结构优化和空间结构 优化进行有机结合, 最终确定了流域尺度上以调控非点源污染、保护水体质量为目标的景观格局 优化研究的概念框架。本研究不仅为解决流域尺度上非点源污染问题提供了一个全新的研究视 角, 而且为降低景观类型及其格局对水体质量的威胁程度提供了一个行之有效的优化方案。</p>

<p>以南京市高淳区东坝镇土地整治项目为实验区，基于格局-过程-效应的视角，运用最小累积阻力模型分析土地整治对生态连通性的影响及生态格局优化途径。结果显示① 从景观格局看，土地整治后生态景观破碎度降低，集聚度上升，较整治前更规整，但景观优势、空间连接度和多样性指数下降，不利于整个生态系统的自组织能力与可持续发展；② 从景观过程看，土地整治后原有的生态廊道被侵占和阻断，景观生态服务功能和强度均弱化。③ 从景观效应看，土地整治后生态功能连通性降低，生态流阻隔，形成明显的3 个&ldquo;生态孤岛&rdquo;。因此，研究区在整治过程中需注意保护东-西方向生态流迁移关键通道和南-北方向、西南-东北方向辅助通道的畅通，努力优化整治区生态格局。</p>

<p>以南京市高淳区东坝镇土地整治项目为实验区，基于格局-过程-效应的视角，运用最小累积阻力模型分析土地整治对生态连通性的影响及生态格局优化途径。结果显示① 从景观格局看，土地整治后生态景观破碎度降低，集聚度上升，较整治前更规整，但景观优势、空间连接度和多样性指数下降，不利于整个生态系统的自组织能力与可持续发展；② 从景观过程看，土地整治后原有的生态廊道被侵占和阻断，景观生态服务功能和强度均弱化。③ 从景观效应看，土地整治后生态功能连通性降低，生态流阻隔，形成明显的3 个&ldquo;生态孤岛&rdquo;。因此，研究区在整治过程中需注意保护东-西方向生态流迁移关键通道和南-北方向、西南-东北方向辅助通道的畅通，努力优化整治区生态格局。</p>

<p>在多元空间结构分析的基础上,应用空间主成分分析方法研究了天津表层土壤16种多环芳烃(PAHs)的空间主成分特征,并在此基础上探讨了空间污染源问题。分析结果显示,从总体来看,PAHs主要的污染源是燃烧源和石油源。从不同空间尺度来看,石油源的影响范围一般在5km以内,而燃烧源的主要影响范围在5~10km之间,在更大的范围上,可能是天然源,或者区域性的大气沉降。</p>

<p>在多元空间结构分析的基础上,应用空间主成分分析方法研究了天津表层土壤16种多环芳烃(PAHs)的空间主成分特征,并在此基础上探讨了空间污染源问题。分析结果显示,从总体来看,PAHs主要的污染源是燃烧源和石油源。从不同空间尺度来看,石油源的影响范围一般在5km以内,而燃烧源的主要影响范围在5~10km之间,在更大的范围上,可能是天然源,或者区域性的大气沉降。</p>

城市面临复杂的生态风险,为了保障城市安全,需要对单一灾害或污染源的生态风险评估结果进行整合。基于城市复合生态系统特性,将当前城市地域常见的生态风险区分为自然灾害、环境污染及生态退化等3种主要类型,以土地利用单元作为风险受体,整合自然、人文、景观及环境因子,在现有生态风险评价研究方法基础上,构建了城市综合生态风险评价的空间分析框架。研究中选择淮北市城区作为研究区,针对研究区内存在的洪涝、干旱、水污染、大气污染、采煤塌陷及生态服务降低等生态风险类型,定量评价其空间差异,并提出相应的风险防范措施。案例分析结果表明,研究区综合生态风险较高的区域包括龙河、岱河、龙岱河与闸河等过境河流流经塌陷密集带的河段,北湖、东湖、中湖及南湖等人工湖泊沿岸,化家湖湖岸,及土型、新蔡、北杨新杨煤矿及其外围地区。由降低生态风险保障城市生态安全角度,在未来城市的整体规划中,建议结合城市外围绿地与城市内部的高风险区域,划设禁建或限建区域,共同构建淮北城市生态风险防范的空间结构。

城市面临复杂的生态风险,为了保障城市安全,需要对单一灾害或污染源的生态风险评估结果进行整合。基于城市复合生态系统特性,将当前城市地域常见的生态风险区分为自然灾害、环境污染及生态退化等3种主要类型,以土地利用单元作为风险受体,整合自然、人文、景观及环境因子,在现有生态风险评价研究方法基础上,构建了城市综合生态风险评价的空间分析框架。研究中选择淮北市城区作为研究区,针对研究区内存在的洪涝、干旱、水污染、大气污染、采煤塌陷及生态服务降低等生态风险类型,定量评价其空间差异,并提出相应的风险防范措施。案例分析结果表明,研究区综合生态风险较高的区域包括龙河、岱河、龙岱河与闸河等过境河流流经塌陷密集带的河段,北湖、东湖、中湖及南湖等人工湖泊沿岸,化家湖湖岸,及土型、新蔡、北杨新杨煤矿及其外围地区。由降低生态风险保障城市生态安全角度,在未来城市的整体规划中,建议结合城市外围绿地与城市内部的高风险区域,划设禁建或限建区域,共同构建淮北城市生态风险防范的空间结构。

基于改进的相对生态风险模型，从风险源强度、受体暴露度以及风险效应三方面构建土地利用生态风险评价指标体系，以子流域为单元分析南京地区土地利用生态风险空间分异及影响因素，结果表明：综合生态风险值总体分布较分散，高风险区位于江北八百河流域、老山北坡及南坡河系、石臼湖流域，风险源强和受体暴露度较高，风险效应值较低，潜在生态风险很高，应重点实施环境治理，强化土地生态环境建设；较高风险区位于一干河、二干河、句容河、秦淮中游、江宁河、向阳河、固城湖、境外常州太湖流域，风险源强和受体暴露度中等，应加强环境治理，强化土地利用规划引导与集约利用；较低和低风险区包括境外沿江八卦洲、沿江靖安板块、沿江秦淮河、沿江汤水河、沿江滁河、横溪河、牛首河、前进河、马鞍山长江流域，风险源强和受体暴露度较低，风险效应值低，主要分布于沿江以及山地丘陵河流上游地区，沿江流域近年排污治理力度较大有效保证了低风险源强值，而山地丘陵河流上游植被覆盖度一般较高，人为影响相对较弱，应注重生态环境维护和土地集约利用；其他流域综合生态风险中等，应加强生态环境监测，防止生态环境恶化。

基于改进的相对生态风险模型，从风险源强度、受体暴露度以及风险效应三方面构建土地利用生态风险评价指标体系，以子流域为单元分析南京地区土地利用生态风险空间分异及影响因素，结果表明：综合生态风险值总体分布较分散，高风险区位于江北八百河流域、老山北坡及南坡河系、石臼湖流域，风险源强和受体暴露度较高，风险效应值较低，潜在生态风险很高，应重点实施环境治理，强化土地生态环境建设；较高风险区位于一干河、二干河、句容河、秦淮中游、江宁河、向阳河、固城湖、境外常州太湖流域，风险源强和受体暴露度中等，应加强环境治理，强化土地利用规划引导与集约利用；较低和低风险区包括境外沿江八卦洲、沿江靖安板块、沿江秦淮河、沿江汤水河、沿江滁河、横溪河、牛首河、前进河、马鞍山长江流域，风险源强和受体暴露度较低，风险效应值低，主要分布于沿江以及山地丘陵河流上游地区，沿江流域近年排污治理力度较大有效保证了低风险源强值，而山地丘陵河流上游植被覆盖度一般较高，人为影响相对较弱，应注重生态环境维护和土地集约利用；其他流域综合生态风险中等，应加强生态环境监测，防止生态环境恶化。

<p>针对皖北地下水水质评价,以水文地质调查数据以及取样分析结果为依据,在主成分分析的基础上,构造分层构权主成分分析评价法,并借助ArcGIS描述地下水水质区域差异性。结果表明:分层构权主成分分析方法较传统主成分分析法更具有针对性和区分度,特别针对F-含量高的地下水,可靠性和准确度更高。针对皖北地区地下水水质,东部整体优于西部,其中泗县-灵璧-宿州-雌溪一带地下水水质较好,符合饮用水卫生标准;颍上-阜南-阜阳-临泉-界首-太和一带和砀山-淮北一带属于高氟地下水区域,应采取适宜的降氟措施方可作为饮用水水源,而固镇、蒙城地区地下水受TDS、Cl-和TH含量影响,地下水水质较差,不宜作为饮用水水源。</p>

<p>针对皖北地下水水质评价,以水文地质调查数据以及取样分析结果为依据,在主成分分析的基础上,构造分层构权主成分分析评价法,并借助ArcGIS描述地下水水质区域差异性。结果表明:分层构权主成分分析方法较传统主成分分析法更具有针对性和区分度,特别针对F-含量高的地下水,可靠性和准确度更高。针对皖北地区地下水水质,东部整体优于西部,其中泗县-灵璧-宿州-雌溪一带地下水水质较好,符合饮用水卫生标准;颍上-阜南-阜阳-临泉-界首-太和一带和砀山-淮北一带属于高氟地下水区域,应采取适宜的降氟措施方可作为饮用水水源,而固镇、蒙城地区地下水受TDS、Cl-和TH含量影响,地下水水质较差,不宜作为饮用水水源。</p>

<div >以干旱内陆河主要生态环境问题为出发点，利用景观生态学方法、空间主成分分析和GIS技术，获取甘州区生态安全格局的分布状况.选取海拔、坡度、自然和文化景观保护区、土壤类型、土壤侵蚀量、植被覆盖度、距道路距离、距工业用地距离、距居民点距离以及距水体距离等10个要素作为约束条件，并采用景观最小累积阻力模型构建生态廊道和生态节点来优化生态功能网络的结构及功能.结果表明：

在传统的夏普、波动率、回撤等指标的基础上，接触到信息比率，什么是信息比率、如何计算的、与其他指标相比有何优势劣势、我们如何运用这个值？真的就是一个更加值得关注的指标吗？

信息比率是衡量基金经理主动管理能力的指标。信息比率越高，证明基金经理的主动管理能力越强。

超额收益与跟踪误差的比值，即为信息比率（Information Ratio，IR）

基金每日/周/月收益 - 基准（如）每日周/月收益

跟踪误差（Tracing error）为每日收益对大盘收益（比如）的偏离度

3、定性：信息比率是综合的风险评价指标

信息比率的分子考虑了收益率情况，分母考虑了Rp与Rb之间差异的标准差，类似于波动率，其实是另一个夏普比率。也是风险和收益的相对指标。

4、与已有指标的关系是什么？

以夏普为例，有文章研究出两者之间的关系：

SRp的平方=SRb的平方+信息比率的平方

信息比率的平方=基金组合业绩夏普的平方+基准业绩夏普的平方

用于寻找基金组合配置的最优比例

已知：基金组合IR、基金组合波动率σP、业绩基准夏普SRB、业绩基准波动率δB

计算：基金组合最优波动率σP*=（IR/SRB）*δB

如果σP < σP*，wp > 1 ，现在基金组合的波动率比最优的波动率还低、还稳定，那么就可以做空基准，来超配基金组合。

夏普比率=收益率/波动率，收益为相较于无风险利率的超额收益，波动则是每个单独区间收益偏离平均收益的标准差

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