规划问道

【文章导读】多维评价下的黄河流域陕西段生态修复关键区识别与优化

文章系统构建了“空间识别—问题诊断—优化治理”的生态修复研究框架,从脆弱性、稳定性、恢复力3个维度进行综合评价,精准识别出生态修复关键区域,并提出分区分类治理策略,为黄河流域生态保护与高质量发展提供科学支撑。

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研究背景与意义:回应国家战略与学科前沿的双重需求


1.1 现实挑战:

黄河流域陕西段的生态困局


黄河流域不仅是中华民族的母亲河,更是中国生态安全与区域协调发展的关键屏障。然而,长期以来的人地矛盾、水资源短缺、水土流失等问题,使黄河流域尤其是陕西段成为生态修复的“主战场”。在此背景下,如何精准识别生态修复的优先区域,以有限的资源投入换取最大的生态、经济与社会综合效益,成为一项迫在眉睫的科学命题与实践挑战。


1.2 既有成果:局限与突破方向


既有生态修复研究存在三大共性局限:一是“行政壁垒”,多以行政区为单元,割裂了生态系统的完整性与流动性;二是“要素孤立”,常聚焦于水、土、林、矿、湿地等单一要素,缺乏对“山水林田湖草沙”生命共同体的系统性关联评价;三是“维度单一”,多从脆弱性或安全格局等单一视角切入,未能综合考量生态系统的稳定性(抗干扰能力)与恢复力(自愈潜力),导致修复区识别“不准”、措施“不配”、投入“不效”,常陷入“局部治理、整体恶化”的困境。

因此,本研究以流域为完整对象,构建一个多维度、全要素、可操作的生态修复关键区识别与优化治理框架,旨在为实现黄河流域生态保护和高质量发展提供科学支撑。

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理论框架与思路方法:构建“VSR三维诊断”与“识别—诊断—治理”一体化范式


2.1 理论内核:

“脆弱性—稳定性—恢复力”(VSR)

三维评价体系


1)生态脆弱性:识别“病体”。评估系统在内外压力下发生不可逆衰退的敏感性。研究从水资源、水土流失、土地沙化、地质灾害4个核心胁迫因子入手,刻画区域的“先天不足”与风险本底。

2)生态系统稳定性:诊断“病症”。评估系统结构与功能维持现状、抵抗干扰的能力。研究通过构建生态网络(识别源地、廊道、障碍点)和评价生境质量,双重验证系统的“健康现状”与“连通阻碍”。

3)生态恢复力:研判“病势”。评估系统受扰动后自我恢复至原有状态或进入新稳定态的潜力。研究从地形、土壤、气候、植被、生物多样性五大基础条件进行测度,判断生态系统的“自愈能力”强弱。

4)理论升华:VSR三维视角构成了一个完整的生态系统“风险预警-现状评估-预后判断”临床诊断模型。超越了对“病状”(现状退化)的简单描述,深入探究了“病因”(脆弱本源)和“病理发展可能性”(恢复潜力),为是否干预、何时干预、如何干预提供了深层次的理论依据。


2.2 方法论路径:

“空间识别—问题诊断—优化治理”

的递进式框架


基于VSR理论,研究设计了一条环环相扣的技术路线:

▲ 图1 | 生态修复关键区识别与优化技术路线图

第一步:空间识别(精准定位)。采用“初选区—备选区—关键区”三级地理筛选法。

初选区:锁定生态极脆弱和脆弱区(高脆弱性),面积63 694.58 km²。这是需要关注的“潜在病患”。备选区:在初选区中,叠加生态系统稳定性差和较差区域(高脆弱性+低稳定性),面积64 035.75 km²。这是“已确诊且较重的病患”。关键区:在备选区中,进一步叠加生态恢复力弱和脆弱区域(高脆弱性+低稳定性+低恢复力),面积30 756.58 km²,最终锁定“自身无力康复、必须外部介入的重症病患”。这套筛选逻辑科学地回答了“为什么是这里”的核心问题。

第二步:问题诊断(精准归因)。对识别出的关键区进行“病理切片”分析,结合土地利用与人类活动强度,将主导生态退化原因归结为三类:

开发干扰影响型(占41.61%):人类建设与农业生产活动主导。环境本底影响型(占44.72%):自然条件恶劣与历史遗留问题主导。综合因素影响型(占13.67%):自然与人为因素双重叠加。此分类为后续的“对症下药”奠定了坚实基础。

第三步:优化治理(精准施策)。基于诊断结果,提出“宏观—中观—微观”三级协同、“分区—分类”相结合的治理体系。

宏观(区域协同):强调以水为脉,构建全流域统筹的修复体系,建立跨行政区协调机制。中观(分区引导):根据地理完整性和主导生态问题,划分陕北风沙草滩区、黄土丘陵沟壑区、渭北台塬农业区、渭河流域城乡建设区、秦岭山地涵养区五大修复分区,制定差异化战略。微观(分类实施):针对三类影响类型和具体空间(如城镇、矿区、农田),匹配保护保育、工程整治、生态重建三种修复方式,形成精细化措施库。

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研究发现与主要结论:量化空间格局与系统治理方案


3.1 量化揭示生态本底与问题格局


黄河流域陕西段生态本底极其脆弱,近半数国土(63,694.58 km²)处于极脆弱或脆弱状态(图2)。生态结构破碎化明显,识别出关键生态源地22,112.76 km²,生态廊道82条,但同时存在131处生态障碍点,严重制约物种流动与功能联通(图3)。超过半数区域生态系统恢复力不足,自我修复能力较弱(图4)。

▲ 图2 | 生态脆弱性评价示意图
▲ 图3 | 生态障碍点分布
▲ 图4 | 生态恢复力评价


3.2 精准锚定生态修复核心区域


最终划定生态修复关键区总面积为30,756.58 km²,占研究区总面积的23.1%,集中了最严峻、最紧迫且自然难以解决的生态问题。关键区空间分布高度集中,主要位于榆林北部风沙草滩区、延安中北部黄土丘陵沟壑区、东部黄河沿线以及渭北台塬区(图5)。

▲ 图5 | 生态修复关键区识别过程


3.3 提出可落地的系统治理方案


构建了“五区三类”生态修复体系(图6、图7),结合地理环境特征,依据三类影响因素,采用三种修复方式组合的差异化策略(表1)。例如,对“开发干扰型”的城镇区,以“工程整治”优化空间格局;对“环境本底型”的沙化区,以“保护保育+生态重建”为主;对“综合型”的农业区,需“保育、整治、重建”多措并举。所有策略均以“水”为核心统筹要素,贯穿水资源高效利用、水源涵养、水质改善、水土保持、水系连通的主线,抓住了黄河流域生态问题的“牛鼻子”。

▲ 图6 | 生态修复关键区类型
▲ 图7 | 生态修复分区
▲ 表1 | 生态修复分类措施

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理论贡献与学科启示


4.1 范式创新价值


践行了从“单要素治理”到“系统治理”、从“经验判断”到“科学诊断”、从“均质化投入”到“精准化施策”的范式转变。其“VSR三维诊断”与“识别—诊断—治理”框架,为处理其他流域或区域的复杂生态问题提供了可复制、可推广的方法论模板。


4.2 学科交叉示范


研究深度融合了地理学、景观生态学、环境科学和城乡规划学等多学科理论方法(如MSPA、MCR、InVEST模型等),开展了跨学科综合性研究,提供了解决复杂人地系统问题的学科方法集成。


4.3 规划支撑作用


研究成果直接服务于国土空间规划中的生态修复工作,为划定修复重点区、安排修复项目库、分配财政资金提供了直接、客观的科学依据,架起了学术研究与规划实践之间的桥梁。

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不足与未来展望:通向动态适应性治理


5.1 从静态评估到动态监测与

适应性管理


当前评价基于一段时间内的数据均值,属于“静态快照”。未来亟需构建“天空地”一体化的动态监测网络,对关键区进行长期跟踪,评估修复措施的实际成效(如植被恢复率、水土保持量、物种回归情况),并基于监测反馈动态调整修复策略,实现“规划—实施—监测—评估—调整”的闭环管理与适应性治理。


5.2 从自然评价到

社会—生态系统综合评价


当前评价体系虽综合,但仍偏重自然要素。未来可深化“自然—经济—社会”耦合模型,将产业发展模式、生态补偿机制、社区参与意愿、文化服务价值等社会经济维度纳入评价与决策框架,探索生态修复与乡村振兴、共同富裕协同推进的路径。


5.3 深化跨尺度机理研究与技术融合


需进一步探究土壤水、地下水等关键生态阈值的时空变化规律。同时,应积极引入大数据、人工智能、数字孪生等新技术,构建智慧生态修复管理平台,实现生态过程的模拟预测和修复方案的仿真优化,提升决策的预见性和智能化水平。

总结而言,本研究不仅在科学上厘清了“在哪里修、为何修、如何修”的逻辑链条,更在方法论上为流域国土空间生态修复提供了一套具有普适意义的“系统诊断、精准识别、分区分类、协同治理”的科学工作范式。在我国生态修复工作从经验主导、零散工程向科学主导、系统治理的深刻转型期,本研究对于推进生态文明建设、实现人与自然和谐共生的现代化发展具有重要的参考价值。
本文撰稿
王建成  成文浩  朱小青  李同昇  周晓涵


原文介绍

多维评价下的黄河流域陕西段生态修复关键区识别与优化》一文刊载于《城市规划》2026年第1期,第102~112页

【doi】10.11819/cpr20260112a

王建成,西北大学城市与环境学院,西安建筑科技大学城市规划设计研究院高级工程师、注册城乡规划师,中国城市规划学会会员。

成文浩,宁夏大学地理科学与规划学院副教授。

朱小青,陕西省国土空间勘测规划院教授级高级工程师。

李同昇,西北大学城市与环境学院,陕西省情研究院教授、博士生导师,本文通信作者。

周晓涵,西北大学城市与环境学院硕士研究生。

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https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=1UVqcA8TcpDMOrW25KeHANtuPoi8jFcDog8iC8dMGDxvooSoxy8S3jjRnoNgRg8SfdbpxgDvD6j6nLxZ7_KSwJ2CkaNWhDH_bvtFps2Ag0kaXmS2hQOByINJURYCbc3tyvAdFhrvMuIhqJaYaC0MnLfAHhRw8ZIEUlp46cMlOKsnW4oL27MA5A==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

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