国土空间规划中生态保护红线划定的量化方法

一、引言

生态保护红线划定是生态文明建设的基础性工作，旨在通过严格管控生态功能极重要、生态环境极敏感区域，维护国家生态安全底线。传统红线划定多依赖定性判断与经验决策，存在主观性强、边界模糊等问题。随着国土空间规划精细化推进，亟需建立 “数据驱动、模型支撑、阈值管控” 的量化方法体系，实现 “应保尽保、科学适度” 的管控目标。

二、生态保护红线划定的量化方法体系

2.1 生态重要性评价方法

生态重要性评价是识别红线核心区域的基础，通过量化生态系统服务功能强度，确定需优先保护的区域。

（1）单一生态功能量化：

水源涵养功能：采用 “水量平衡法” 计算，公式为 “水源涵养量 Σ=Σ 降水量 -蒸散发量 - 地表径流量”，结合土壤蓄水能力系数修正，识别水源涵养极重要区（如长江上游流域的森林区域）。

水土保持功能：运用 “修正通用土壤流失方程（RUSLE）”，通过 “降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长、植被覆盖度、水土保持措施” 五因子乘积，评估土壤侵蚀减少量，量化水土保持重要性。

生物多样性维护功能：基于 “物种丰富度指数”“珍稀物种栖息地适宜性指数”，结合 IUCN 红色名录物种分布数据，识别生态系统极重要区域（如大熊猫自然保护区核心区）。

（2）综合生态功能集成：

采用 “层次分析法（AHP）” 或 “熵权法” 对单一功能评价结果赋权，通过加权求和得到综合生态重要性指数，按 “极重要、重要、较重要、一般” 四级划分，极重要区域作为红线候选区。例如，在江西省生态保护红线划定中，通过该方法将武夷山脉、鄱阳湖湿地等区域识别为综合生态极重要区。

2.2 生态敏感性评估方法

生态敏感性评估聚焦生态系统易受干扰而退化的程度，为红线范围优化提供依据。

（1）典型敏感因子量化：

土壤侵蚀敏感性：基于 RUSLE 模型反演潜在土壤侵蚀量，结合坡度 > 25^∘ 、植被覆盖度 <30% 等阈值，划定极敏感区域（如黄土高原丘陵区）。

石漠化敏感性：通过 “基岩裸露率、坡度、植被覆盖度” 三因子耦合分析，采用 “敏感性指数 Σ=Σ 基岩裸露率 ×0.4+ 坡度 ×0.3+ 植被覆盖度 ×0.3 ” 公式计算，西南喀斯特地区常用此方法识别极敏感区。

沙漠化敏感性：依据 “干燥度指数、起沙风速天数、植被覆盖度” 量化评估，干燥度 >2.0 、植被覆盖度 <15% 的区域为极敏感区（如内蒙古浑善达克沙地）。

（2）多因子综合评估：

运用 “生态敏感性综合指数（ESI）”，通过 “最大最小值法” 对各敏感因子标准化后加权求和，划分 “极敏感、敏感、较敏感、不敏感” 四级，极敏感区需纳入红线严格保护。

2.3 空间格局优化方法

基于生态重要性与敏感性评价结果，通过量化空间特征指标，优化红线边界与布局。

（1）生态连通性分析：

采用 “最小成本距离模型（MCD）” 计算生态源地间的连通成本，识别生态廊道关键节点；通过 “斑块连通度指数（PC）” 评估生态系统完整性，确保红线区域内部连通度 >0.7 （高连通状态） ) 例如，广东省在珠三角生态红线优化中，通过该方法保留了伶仃洋沿岸的红树林生态廊道。

（2）面积阈值管控：

依据 “生态系统最小面积理论”，对红线斑块设定面积下限，如森林生态系统斑块面积 ⩾50 公顷、湿地斑块面积 ⩾10 公顷，避免碎片化保护。青海省三江源国家公园红线划定中，通过合并小斑块，使单个生态斑块平均面积提升至120 公顷。

（3）与其他空间规划协调：

采用 “空间叠置分析法”，量化红线与城镇开发边界、永久基本农田的冲突面积，通过 “冲突指数 Σ=Σ 冲突面积 / 红线候选区面积” 筛选低冲突区域，冲突指数＞ 20% 的区域需重新论证调整。

三、典型案例应用

3.1 湖北省生态保护红线划定

湖北省采用 “三级量化” 方法体系：

单因子评价：用水量平衡法识别丹江口水库周边水源涵养极重要区（面积 1.2 万 km² ），用 RUSLE 模型划定鄂西山区水土保持极重要区（面积 0.8 万km² ）；

综合指数计算：通过熵权法确定各因子权重（水源涵养 0.35、水土保持 0.3、生物多样性 0.25、生态敏感 0.1），得到综合重要性指数；

空间优化：基于最小成本距离模型补充生态廊道 300km ，合并面积 <30 公

顷的破碎斑块，最终划定红线面积 5.6 万 km² ，占全省国土面积 30.4% ，涵盖90% 以上的极重要生态功能区。

3.2 宁夏贺兰山生态保护红线调整

针对原红线划定中 “未考虑沙漠化敏感性” 的问题，宁夏采用量化方法优化：

新增沙漠化敏感性评价，采用干燥度指数与植被覆盖度耦合模型，识别贺兰山山麓沙漠化极敏感区（面积 0.12 万 km² ）；

计算原红线与矿产资源规划的冲突指数（达 35% ），通过 “生态功能损失率Σ=Σ 矿产开发导致的生态服务减少量 / 原服务总量” 量化评估，将冲突区域中生态功能损失率 >50% 的区域保留红线，其余调整至生态功能相近的备用区；

优化后红线面积减少 0.08 万 km² ，但生态系统连通度指数从 0.62 提升至0.78，实现 “减量提质”。

四、方法应用中的挑战与完善路径

4.1 主要挑战

数据支撑不足：部分地区生态监测数据匮乏（如县级尺度的土壤侵蚀数据），导致量化结果精度受限；

方法适用性差异：同一方法在不同区域表现不同（如 RUSLE 模型在喀斯特地区误差较大）；

阈值确定主观性：极重要区、极敏感区的阈值（如综合指数 ⩾0.8 ）多基于经验设定，缺乏统一标准；

动态调整机制缺失：未建立基于年度生态监测数据的量化更新方法，红线难以响应生态系统变化。

4.2 完善路径

构建全国统一数据库：整合遥感监测、地面观测数据，建立 “生态保护红线基础数据库”，提供 1km 网格精度的标准化数据产品；

研发区域适配模型：针对特殊地貌（如青藏高原、黄土高原）优化量化模型，例如在喀斯特地区采用 “喀斯特生态系统服务评估模型（KESAM）” 替代传统方法；

制定阈值校准规范：通过 “ 95% 分位法”（取区域生态指数前 5% 作为极重要区阈值）或 “生态系统阈值法”（基于生态系统崩溃临界点）确定量化标准；

建立动态量化调整机制：每年采用 “生态功能变化率 Σ=Σ （当年指数 - 基准年指数）/ 基准年指数” 评估红线区域功能变化，变化率 <-10% 的区域启动复核调整。

五、结论与展望

量化方法为生态保护红线划定提供了科学工具，通过生态重要性、敏感性的定量评估与空间格局的量化优化，有效提升了红线的客观性与可操作性。未来需进一步强化数据支撑、细化区域适配方法、规范阈值标准，推动量化方法从 “静态划定” 向 “动态评估 - 精准调整” 升级。随着遥感技术与生态模型的发展，“AI 驱动的智能量化系统” 有望实现红线划定全流程自动化，为国土空间生态保护提供更精准的技术支撑。