道路交通作为现代社会经济发展的核心基础设施,在促进区域物质、信息交流中发挥着至关重要的作用[1]。然而,其迅速扩张也对生态环境造成了显著影响。与其他建设工程相比,道路系统具有空间跨度大、覆盖范围广、连通性强以及贯穿生态系统类型多样等特点[2];更重要的是,道路不仅在自身建设期间改变陆地生态景观原有基质,还作为人类深入生态景观的廊道,诱发一系列连锁效应,进一步改变区域的土地利用和景观格局。现有研究表明,道路系统会对周边区域生态系统产生累积性、不可逆转的影响,主要表现在以下几个方面:生物多样性丧失[3-4]、景观破碎化[5-7]、路域理化环境改变[8-9]、动物致死及孤岛效应[10-11]等。因此,深入探究道路生态效应的定量评估方法,厘清道路对生态系统的影响方式及作用机理,已经成为当前亟待解决的重要科学问题。
道路生态学研究始于20世纪60年代的欧美国家,最初针对交通对野生动物的致死现象展开,研究内容丰富;20世纪90年代以后,随着GIS技术的迅速发展,道路生态学的研究内容逐渐扩展到道路对景观格局及土地利用[12]、景观生态风险[13-14]、区域生态安全格局[15]、生态网络[16-17]等的影响。在景观尺度上,道路能够直接对原有景观斑块进行切割,改变区域内的景观结构,在一定程度上造成整体景观破碎化。因此,从景观尺度分析道路对生态系统的影响是道路生态研究的重要切入点,为定量化评价道路网络建设对区域景观格局的影响提供了契机,逐渐成为道路生态学的研究热点之一[18]。目前,道路景观影响的研究内容主要集中在分析道路建设前后景观格局变化及其破碎化程度、景观格局的转变效应及不同等级道路影响域内景观格局的变化等;在研究对象上,从单一道路、单一类型道路到区域整体路网都有涉及,景观类型也从单一景观扩展到多种景观,并且针对森林景观[19]、城市及城市群景观[20-21]的研究相对较多。虽然关于道路景观格局影响的研究越来越丰富,但在道路指标的选择上大多关注道路等级、道路密度等基本特征,忽视了道路作为网络所具有的网络连通特征[22];此外,多数研究通过构建综合指标来评价景观破碎化,忽视了不同维度景观破碎化特征的差异性。
秦巴山区包括大巴山地、秦岭山地以及江汉谷地3个地形单元,是我国地理上的中央之山与顶级生态空间,发挥着多项重要的生态系统服务功能。随着近年来的经济发展和社会进步,公路的修建成为秦巴山区社会、经济以及文化交流等各方面的重要影响因素之一,带动道路沿线乡村经济发展的效果显著,但同时也带来众多生态环境问题,如何平衡交通活动和生态环境保护已经成为秦巴山区可持续发展的关键问题。因此,选取陕南秦巴山区为研究区,以小流域为研究单元,基于复杂网络理论和GIS空间分析方法,刻画山区道路网络结构特征与景观格局破碎化多维特征的空间分布格局,揭示不同道路结构特征对景观破碎化多维特征的差异性影响,为秦巴山区交通的可持续化发展提供决策依据,同时为同类研究提供借鉴。
1 研究方法与数据来源
1.1 研究区概况与数据来源
1.1.1 研究区概况
1.1.2 数据来源
研究所使用的数据主要包括三部分:1)道路矢量数据,将道路分成高速公路、国道、省道、县道、乡道5类;2)土地利用数据,经重分类提取一级分类为林地、草地以及水域的3类生态用地作为本研究分析的景观类型;3)其他地理数据,主要包括DEM数据、年均降水及年均温数据、土壤数据及人口密度数据等。所有栅格数据分辨率统一重采样为30 m×30 m,采用WGS_1984_UTM_Zone_49N投影坐标系。基于30 m DEM数据,利用ArcGIS 10.6软件中的水文分析工具生成2 369个小流域单元,平均面积大小为35.72 km2,处理过程包括:填洼、流向流量、提取栅格河网、生成河流链、河流分级、提取流域,在提取河网时需要确定累积汇流量,经多次实验确定20 000作为研究区河网提取的流量阈值,且为保持流域单元的完整性,对DEM数据做1 km缓冲区处理。具体情况如表1所示。
表1 所用数据类型及数据来源Tab.1 Data types and data sources used |
| 数据类型 | 数据来源(年份) | 数据描述 | 分辨率 |
|---|---|---|---|
| 土地利用数据 | 中国科学院资源环境科学数据中心(2020年) | 土地利用类型 | 30 m |
| 气象数据 | 国家地球系统科学数据中心(2020年) | 年均降水、年均温 | 1 km |
| 土壤数据 | HWSD官网(2023年) | 土壤类型、深度等 | 1 km |
| DEM数据 | 地理空间数据云(2015年) | 高程 | 30 m |
| 人口密度数据 | Worldpop官网(2020年) | 人口密度 | 100 m |
| 道路数据 | 国家基础地理信息中心(2020年) | 道路类型、道路长度等 |
1.2 研究方法
1.2.1 道路网络结构特征指标构建
1)道路物理网络结构特征。在道路景观格局影响的相关研究中,描述道路特征的指标主要考虑道路等级、道路密度、距道路距离等。除此之外,道路形态也会对景观生态格局产生差异化的空间切割效应。因此,综合选取高速道路密度、高等级道路密度、低等级道路密度、道路曲率以及距道路距离5个指标来刻画道路物理网络的结构特征,基于ArcGIS 10.6软件计算各指标并汇总统计到流域单元中。
道路密度是评价区域道路网络的常用指标之一[24],一般采用研究单元内道路总长度与该研究单元的面积之比表示,计算公式为
Di= $\frac{{L}_{i}}{{A}_{i}}$ 。
式中:Di为流域单元i的道路密度;Li为流域单元i内所有道路的总长度;Ai为流域单元i的总面积。
道路曲率能够较为真实地表征道路的弯曲形态特征,一般用区域道路的直线率来表示,即道路端点之间的直线长度与实际长度之比[25],计算公式为
Ti= $\frac{{I}_{i}}{{L}_{i}}$ 。
式中:Ti为道路i的道路曲折度;Ii为道路i两端点之间的直线距离;Li为道路i两端点之间的实际长度,此曲率值与真实曲率值呈倒数关系。
道路对景观生态的影响存在距离梯度效应(随着距离的增加而逐渐减弱),且不同等级道路的影响范围不同[26],因此将距道路距离纳入道路测度指标体系,基于1 km×1 km格网,计算各格网中心点距离不同等级道路的最短直线距离。
ki= ${\sum }_{j}^{}$ aij,
Bi= ${\sum }_{j\in V}^{}{\sum }_{k\ne j\in V}^{}\frac{{n}_{jk}\left(i\right)}{{n}_{jk}}$ ,
L= $\frac{1}{N(N-1)}{\sum }_{j\ne i\in V}^{}$ dij。
式中:aij表示节点i和节点j的邻接关系;N表示网络节点总数;njk(i)表示节点j和节点k最短路径中经过节点i的路径数量;njk表示节点j和节点k之间的最短路径数量;dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度。
1.2.2 景观格局破碎化特征指数计算
表2 景观格局指数及含义描述Tab.2 Landscape pattern indices and their descriptions |
| 维度 | 指数 | 描述 | 计算公式 |
|---|---|---|---|
| 数量 | 斑块密度(DP) | 度量单位面积某种景观类型斑块的数量 | DP= |
| 面积 | 最大斑块指数(ILP) | 度量景观内最大斑块占景观总面积的比例 | ILP= |
| 形状 | 景观形状指数(ILS) | 反映整个景观内斑块形状特点 | ILS= |
| 聚合 | 聚合度(IA) | 度量区域景观格局中不同景观组分斑块的聚集程度 | IA= |
| 连通 | 凝聚度指数(ICOHESION) | 度量生态景观类型的自然连通度 | ICOHESION= |
注:N为某景观类型的斑块总数;A为景观总面积;aij为斑块ij的面积;E为景观中两斑块类型之间的边缘总长度;Pij为斑块ij的周长;m为景观中斑块类型总数。 |
1.2.3 回归模型及变量筛选
yi=β0(ui,vi)+ ${\sum }_{k}^{}$ βk(ui,vi)xik+εi。
式中:yi是研究单元i的因变量值;xik表示研究单元i的第k个自变量值;βk(ui,vi)表示第k个自变量在研究单元i中的回归参数估计值;εi为随机误差;β0(ui,vi)表示常数项,选择高斯函数作为空间权重函数。
2)变量筛选。基于研究区的自然基底条件、道路特征以及人口分布特征选择自变量,具体指标如表3所示。
表3 自变量维度及名称描述Tab.3 Dimensions and names of the independent variable |
| 指标维度 | 指标描述 | 指标名称 |
|---|---|---|
| 自然基底 | 地形条件 | 高程(x1) |
| 坡度(x2) | ||
| 气象条件 | 年均气温(x3) | |
| 年均降雨量(x4) | ||
| 土壤条件 | 土壤保持量(x5) | |
| 道路特征 | 道路密度 | 高速道路密度(x6) |
| 高等级道路密度(x7) | ||
| 低等级道路密度(x8) | ||
| 距道路距离 | 距公路距离(x9) | |
| 距高速道路距离(x10) | ||
| 距高等级道路距离(x11) | ||
| 距低等级道路距离(x12) | ||
| 道路形态 | 道路曲率(x13) | |
| 道路网络连通性 | 度中心性(x14) | |
| 中介中心性(x15) | ||
| 平均最短路径长度(x16) | ||
| 人口分布 | 分布范围 | 建设面积占比(x17) |
| 分布强度 | 平均人口密度(x18) |
分别针对五维度景观破碎化特征,利用探索性线性回归方法,从上述初步选取的变量集合中筛选具有显著性的影响因子。从多个回归模型中筛选最优模型与影响因子的参考指标包括:多重共线性排除(VIF<7.5,且VIF最小)、变量显著性通过率(>70%)、模型拟合优度(校正R2最大、AIC值最小)。经过对回归结果的对比分析,最终确定每个维度的最优模型与影响因子体系。
2 结果分析
2.1 陕南秦巴山区道路网络空间分布
2.2 陕南秦巴山区道路网络结构特征
高速公路主要集中在研究区中部以及东北部,西北部高速道路密度相对较小,基本形成了“一横五纵”的空间分布格局(图3),主要由高速公路、国道以及省道构成研究区路网的基本骨架;县道和乡道构成的低等级道路密度整体较高,但秦岭北麓地区低等级道路密度与其他区域相比较小;从路网连通性来看,汉中市中部道路网络的局部连通性较好,安康市及商洛市次之,宝鸡市内出现了少数节点度较高的流域单元集聚区域。研究区内路网的中介中心性整体较低;平均最短路径长度在整个研究区内呈现“中间低四周高”的分布趋势;从道路形态特征来看,汉中城镇区域道路曲率较高,道路建设多采用直线方式,而对于海拔较高地区,道路曲率较小,道路建设多采用曲线方式。
2.3 陕南秦巴山区景观格局破碎化多维特征空间分布
从生态景观的多维特征来看,陕南秦巴山区景观破碎化在空间上整体呈现“南高北低”的分布格局(图4a~4e)。
包括宝鸡、西安以及渭南市在内的秦岭北麓地区景观破碎化相对较低,表现为生态景观斑块密度低、边缘形状简单、平均斑块面积大、斑块间聚合度较高以及景观连通性好。这是由于该区域属于秦岭山脉的核心保护区,地形崎岖复杂,受人类活动影响小,且土地覆盖类型以连片的林地为主,自然基底条件良好,景观的完整度较高。
汉中及安康市中部景观破碎化相对较高,具体表现为生态景观斑块的密度较大、形状复杂多样、优势景观斑块的面积较小,同时流域单元内景观斑块较为分散,连通性较差。该区域位于汉江谷地,地形平坦,水源充足,土地覆盖类型多样,人类活动强度高,对生态环境的扰动大;此外,主城居住区的生态景观多以分散公园绿地、河渠湖泊为主,因此景观格局呈显著破碎化。
与其他市相比,商洛市景观破碎化处于中等水平,表现为:生态景观斑块的密度相对较低;边缘形状略高于秦岭北麓地区,但远低于汉中以及安康;斑块的面积及聚合程度处于中等水平;连通性相对较好。这是由于商洛市的地形地势更加复杂,既包括海拔较高的山地又包括海拔较低的谷地,土地覆盖类型以林地和草地交错分布为主;商洛市人类活动分布相对分散,对生态景观斑块的影响范围较大。
从多维景观破碎化特征的相关性(图4f)来看,景观邻近度指数与聚合度之间具有较强正相关,而景观邻近度指数与斑块密度、聚合度与斑块密度、聚合度与景观形状指数之间则存在显著负相关,Pearson相关系数均达到0.7以上。
2.4 道路结构特征对景观破碎化的差异性影响
2.4.1 回归模型构建
探索性回归结果(表4)表明,3种道路物理网络结构特征(道路密度、道路曲率、距道路距离)都是造成景观破碎化的显著因子。在道路复杂网络结构特征中,仅节点度通过筛选。此外,高程、坡度与年均温度是最重要的自然基底因子。人口分布因子在全局模型中作用并不显著,这可能与秦巴山区人类活动聚集度较高,有效数据规模在总体样本中的占比较小有关。
表4 五维度景观破碎化特征探索性回归结果Tab.4 Exploratory regression results for five-dimensional landscape fragmentation characteristics |
| 维度 | 因变量 | 校正R2 | AIC | JB | VIF | SA | 自变量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数量 | 斑块密度(DP) | 0.64 | 5 789.14 | 0 | 1.29 | 0 | -x1-x2+x6+x7+x8-x13+x14-x9 |
| 形状 | 景观形状指数(ILS) | 0.48 | 3 101.42 | 0 | 1.33 | 0 | x3-x2-x6-x13+x14-x12 |
| 面积 | 最大斑块面积(ILP) | 0.39 | 19 970.25 | 0 | 1.25 | 0 | x1+x2-x8-x14+x9 |
| 聚合 | 聚合度(IA) | 0.56 | 2 077.39 | 0 | 1.17 | 0 | -x3+x2-x7-x8+x11+x12 |
| 连通 | 凝聚度(ICOHESION) | 0.52 | -4 919.63 | 0 | 1.82 | 0 | x1+x2-x6-x7-x8 |
Jarque-Bera检验P值与空间自相关检验P值均为0,反映了全局模型残差存在显著的空间自相关现象,全局模型无法较好地解释变量与因变量之间的关系,因此基于筛选后的因子,分别构建了五类景观破碎化特征的GWR与MGWR模型,以挖掘各影响因子对景观破碎化作用的空间异质性,消除残差的自相关性。结果(表5)显示,MGWR模型的拟合R2及校正R2均有所改善,同时数量特征、面积特征的AIC也明显减小,拟合效果优于OLS和GWR模型,同时各模型残差均通过空间自相关检验。在5个景观破碎化特征中,聚合特征的拟合效果最好,其次是数量、形状及连通特征,最后是面积特征。
表5 五维度景观破碎化特征不同回归模型拟合结果对比Tab.5 Comparison of fit results for different regression models of five-dimensional landscape fragmentation characteristics |
| 维度 | 普通最小二乘回归(OLS) | 地理加权回归(GWR) | 多尺度地理加权回归(MGWR) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R2 | 校正R2 | AIC | R2 | 校正R2 | AIC | R2 | 校正R2 | AIC | |
| 数量 | 0.66 | 0.66 | 5 821.98 | 0.80 | 0.75 | 5 138.29 | 0.82 | 0.80 | 3 082.52 |
| 形状 | 0.46 | 0.46 | 3 133.64 | 0.64 | 0.62 | 2 309.55 | 0.72 | 0.70 | 4 058.22 |
| 面积 | 0.40 | 0.40 | 20 442.90 | 0.56 | 0.51 | 5 152.31 | 0.55 | 0.53 | 5 076.14 |
| 聚合 | 0.58 | 0.58 | 2 091.24 | 0.74 | 0.73 | 1 010.54 | 0.83 | 0.82 | 2 886.67 |
| 连通 | 0.50 | 0.50 | -4 961.87 | 0.67 | 0.64 | -5 681.49 | 0.71 | 0.68 | 4 220.71 |
2.4.2 关键影响因素分析
上述结果表明,景观破碎化的多维度特征所对应的影响因子及其影响程度存在较大差异。计算所有流域单元MGWR某因子的平均回归系数作为该因子的全局影响权重,同时将绝对值大于0.1的自变量确定为主要影响因素,将绝对值大于0.2的解释变量确定为关键影响因素(表6)。
表6 各维度景观破碎化特征多尺度地理加权回归结果Tab.6 MGWR results for quantitative features of landscape fragmentation |
| 维度 | 解释变量 | 带宽/m | 回归系数平均值 | 变量解释度 |
|---|---|---|---|---|
| 数量 | 高程 | 43 924.38 | -0.42 | 82.41 |
| 距公路距离 | 51 422.74 | -0.35 | 76.83 | |
| 低等级道路密度 | 43 924.38 | 0.27 | 69.56 | |
| 坡度 | 201 529.08 | -0.18 | 100 | |
| 高等级道路密度 | 126 274.20 | 0.13 | 79.92 | |
| 形状 | 年均温 | 43 924.38 | 0.28 | 75.40 |
| 坡度 | 43 924.38 | -0.22 | 45.15 | |
| 道路曲率 | 43 924.38 | -0.15 | 40.82 | |
| 度中心性 | 425 241.26 | 0.18 | 100 | |
| 面积 | 距公路距离 | 58 824.76 | 0.65 | 98.47 |
| 坡度 | 74 623.51 | 0.16 | 45.22 | |
| 低等级道路密度 | 96 715.41 | -0.11 | 27.68 | |
| 度中心性 | 425 241.26 | -0.14 | 100 | |
| 聚合 | 年均温 | 43 924.38 | -0.47 | 77.21 |
| 坡度 | 43 924.38 | 0.35 | 75.14 | |
| 连通 | 高程 | 43 924.38 | 0.21 | 33.20 |
| 坡度 | 43 924.38 | 0.27 | 40.52 | |
| 高等级道路密度 | 43 924.38 | -0.22 | 38.33 | |
| 低等级道路密度 | 43 924.38 | -0.32 | 80.25 |
1)生态景观数量特征。在道路结构特征中,道路密度具有正向影响,且低等级道路的影响比高等级道路更显著,这表明高速及高等级道路通过封闭/半封闭式设计减少了直接切割作用。距公路距离有较强烈的负向影响,且影响带宽约为5.14 km,说明靠近道路的生态景观更易破碎化。自然基底条件同样呈现负相关作用,在地势较低且坡度较缓区域,人类活动频繁,生态景观更易受到干扰。
2)生态景观形状特征。自然基底条件影响显著,其中年均温呈正相关关系,坡度则表现负相关作用;此外,道路曲率及节点度的影响强度相对较小,表现为道路弯曲程度越大、局部连通性越好,景观生态斑块的形状越复杂。值得注意的是,度中心性的影响范围远大于其他因素,表明枢纽型节点通过增强区域连通性扩大了空间作用的范围。
3)景观斑块面积特征。在道路特征中,距公路距离的影响最强烈,回归系数达到0.65,说明距离道路越近,景观斑块面积越小。低等级道路密度与度中心性均表现为负向影响,且作用强度类似。自然基底条件中的坡度表现出较强的正相关作用。
4)景观聚合特征。道路的影响并不显著,自然基底条件发挥主导作用。其中,年均温与聚合度呈负相关关系,坡度与景观斑块的聚合度呈正相关关系,即坡度大或年均温较低区域,景观斑块分布越紧密。
5)景观斑块连通性特征。主要影响因子与数量特征相似。其中,道路密度呈负相关作用,且低等级道路的影响超过高等级道路,而高速公路的影响并不显著,这说明低等级道路网络显著阻碍了景观斑块间的物质、信息交流。此外,坡度与高程也是影响景观连通性的重要正向因子。
2.4.3 各维度景观特征关键影响因素的空间异质性
陕南秦巴山区景观破碎化多维度特征的驱动因素不同,各关键因素影响强度在空间上的分布也存在异质性,因此将各景观破碎化特征关键因素的回归系数进行空间可视化(图5)。
在生态景观数量特征的关键因素中,低等级道路密度的影响权重呈现“北高南低”的分布,生境质量好的秦岭北麓地区对道路的干扰比其他区域更敏感。距公路距离的影响力则表现为“中间低四周高”的趋势。此外,高程的负向作用在大部分流域单元呈较强的解释性,仅东部低海拔地区未通过显著性检验。
在形状特征方面,关键影响因素包括年均温和坡度。其中,年均温的回归系数呈“西高东低”的趋势,且以正相关关系为主,西部区域出现负相关,但未通过显著性检验,表明相关因子在该区域无解释性或影响机制较为复杂。此外,坡度与形状特征的关系以正相关为主,且四周的影响强度大于中间区域。
影响生态景观面积特征的关键因素是距公路距离,其在整个研究区内表现为正向影响,且作用强度由南向北逐渐减弱,这与研究区路网密度的空间分布格局一致。
在聚合特征的关键因素中,自然基底条件影响显著。其中,年均温的负向影响在秦岭南麓及大巴山地区最明显,该区域纬度低、温度较高,适合作物耕种,易导致景观破碎化。秦岭北部海拔高、气温低且林地分布广,斑块聚合度更好。坡度则以正相关影响为主,高值回归系数集中分布在秦岭东北部和中部汉江平原等人类活动频繁区域,其他区域的影响作用未通过显著性检验。
连通特征方面,低等级道路密度在汉中市表现出更强的空间显著性,而高等级道路密度的高影响区集中在汉江谷地一带。在陕南路网“一横五纵”的格局中,汉中至安康的东西向横向交通廊道对景观连通性变化产生了明显影响。由于景观连通度在汉江谷地呈现低值区,而其他区域变化不大,因此坡度、高程等地形因子在该区域的解释力增强。
3 讨论
3.1 道路网络对多维景观破碎化特征的差异性影响
道路建设对陕南秦巴山区生态用地景观格局具有显著影响,其通过改变流域单元内生态景观斑块属性加剧景观破碎化[20]。目前针对道路景观格局影响的研究多采用综合指数实现,容易模糊综合指数中不同景观指数的差异,同时无法揭示不同维度特征对道路干扰响应的差异性,因此从数量、面积、形状、聚合及连通5个维度刻画区域景观格局,基于多维景观特征对道路干扰的敏感性差异,将景观特征划分为三类:数量特征(DP)与面积特征(ILP)对道路干扰最敏感,连通特征(ICOHESION)和形状特征(ILS)呈中等敏感性,而聚合特征(IA)对道路干扰的敏感度最低。数量特征和面积特征指数能够最直接地反映生态景观的破碎化程度。道路网络通过切割生境斑块增加斑块数量、缩减斑块面积来加剧景观破碎化[5,29],在森林、草地等自然生境中表现尤为突出,导致严重的栖息地丧失和破碎化加剧[30-32]。道路对生态景观斑块形状及连通性的影响仅次于数量和面积,两个特征受自然条件与道路属性的双重影响,其中道路干扰占据主导地位。值得注意的是,道路对斑块形态的影响存在空间异质性,具体表现为:城市区域的道路直线率高,斑块形状规则化[20];自然生境主导区(如自然保护区、国家公园)道路则会使生态斑块形状趋向复杂化[30-33]。就景观聚合特征而言,陕南秦巴山区的道路网络并不会对景观格局产生显著的直接影响。道路对景观聚合度的影响机制具有时空异质性和复杂性特征,一方面与道路生态效应的时间滞后性[34]及道路等级差异[35]有关,另一方面由于陕南秦巴山区特殊的地形条件,区域道路建设带来强烈人类活动的概率小,产生的间接影响小。
3.2 不同道路结构特征对景观破碎化的差异性影响
交通设施作为连接人类活动区域的廊道,对生态过程和功能产生影响,成为生态治理关注的重点对象。中共中央、国务院印发的《国家立体交通网规划纲要》(2021年)明确指出“注重生态环境保护修复,促进交通与自然和谐发展”。交通与生态的协同与共生治理已经成为当前促进山区交通绿色发展、建设山区生态文明的重要抓手。在此背景下,分析不同道路结构特征对多维景观破碎化特征的差异性影响,能够为未来陕南秦巴山区生态保护及路网规划提供科学依据:1)当以增加生态景观斑块数量为目标时,汉中市应通过避让生态斑块布局新建道路;宝鸡及西安市则应实施道路密度缩减计划;2)为了扩大生态景观斑块面积,减少生境片段化,宝鸡、西安应适当降低县道及乡道密度,而汉中、安康及商洛市南部的新建道路应合理规划选址;3)针对连通性提升目标,汉中市东部及西安市应调控低等级道路密度,而汉中市东部及安康市中部则应适当降低高等级道路密度。各地区通过调整道路密度、优化道路网络拓扑结构等措施,可实现生态保护目标与交通发展的动态平衡。
3.3 不足之处
4 结论
区域多维景观破碎化特征呈现显著的空间异质性,具体表现为:秦岭北麓地区(宝鸡、西安及渭南市)景观破碎化程度较低,汉江谷地区域(汉中及安康市中部)景观破碎化程度较高,商洛市景观破碎化水平处于中等水平。
多维景观破碎化特征对道路干扰的敏感程度存在差异。其中,数量及面积特征对道路干扰最为敏感,形状及连通特征则表现为中度敏感,聚合特征对道路干扰的敏感度较低。
不同道路结构特征对景观破碎化的影响存在显著差异。道路密度、距道路距离、道路形态及路网连通性均会影响生态景观破碎化,道路密度及距道路距离的影响强度最大,且低等级道路的影响强度远大于高等级道路。其中,道路密度对景观数量、面积及连通性的影响较显著,距道路距离则与数量、面积特征密切相关,道路形态会对生态景观的面积特征产生较显著影响,度量路网连通性的度中心性则与形状及面积特征存在一定相关关系。