SCI期刊：Ecological Indicators
英文题目：Reconciling multiple planning objectives at the county level in China: A novel landscape functional zoning approach considering both landscape services synergy and landscape character integrity
中文题目：中国县级多重规划目标的调和：兼顾景观服务协同与景观特征完整性的新型景观功能分区方法
发表时间：2026年6月9日
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2026.115023
📌 研究背景
随着全球城镇化持续加速，空间开发与生态保护之间的张力日益凸显。这一问题在发展中国家尤为突出——各部门独立编制的规划相互重叠、边界冲突、目标矛盾，形成了所谓的“多规冲突”现象。
在中国县级尺度上，这一问题尤为严重。县域是中国城乡融合的关键界面，土地利用规划、城市规划、生态红线、基本农田保护等多项规划在同一空间上叠加，却缺乏有效的横向协调机制。其后果直接体现在两个层面：
传统的景观功能分区（LFZ）研究虽然尝试协调多目标，但存在一个根本性缺陷：大多数研究以规则网格或行政区划为基本单元——网格切割了景观的连续性，行政边界则割裂了生态过程的完整性。因此，如何在保障景观服务协同的同时维护景观特征的完整性，成为LFZ研究亟待突破的核心问题。
💡 研究意义
本研究的核心贡献在于：首次将“景观特征评估（LCA）”与“系统保护规划（SCP）”有机整合，构建了一套“从特征识别到分区优化再到精细划分”的完整技术链条。
为什么这个框架具有突破性？
传统的LFZ研究用网格作为分析单元——网格规则、计算方便，但分区结果必然呈现“马赛克式”的破碎边界，无法形成具有管理可操作性的连续空间单元。
本研究用景观特征单元取而代之——这些单元基于地形、植被、土壤、土地利用、文化遗产等要素的聚类识别，具有自然连续的空间边界和相对同质的内部特征。在此基础上，用MarZone（系统保护规划工具）进行一级分区，以最大化景观服务协同为目标；再用eCognition半自动影像分割技术进行二级分区，将管理单元进一步细化到可操作的空间粒度。
这一框架的最终效果是：将景观管理对象从“碎片化的要素”整合为“完整的复合空间” ——这正是当前中国“国土空间规划”和“三区三线”划定中最需要的技术支撑。
🎯 研究目的
研究围绕三个核心目标展开：
用景观特征单元替代传统网格/行政单元，使分区建立在结构连贯的景观格局之上；
构建兼顾多景观服务协同的分区框架，引入系统保护规划（SCP）和多情景分析，优化生态、农业、人居三大功能的协调配置；
对分区结果进行空间整合与边界优化，通过二级分区增强成果的整体连贯性和管理可操作性。
🗺️ 研究区概况
研究区位于湖北省东北部的安陆县，总面积约1355 km²。
安陆地处大洪山与桐柏山交汇地带，属亚热带季风气候。土地利用以耕地为主，西北和东北分布大片林地，府河自北向南穿城而过（图1）。大规模农田、森林和湿地兼具重要的社会经济价值和景观服务功能。
为什么选安陆？ 近年来，随着城市持续扩张，安陆的景观服务面临退化风险，农业生产和生态功能维护面临巨大挑战。同时，县域内各部门规划内容重叠、边界不协调，已造成明显的景观特征丧失和景观破碎化——这正是“多规冲突”的典型缩影，急需一套整合多目标的分区方案来缓解矛盾。
📊 数据概况
研究整合了11类数据集（表1），涵盖自然、文化、社会经济等多个维度：
所有栅格数据在分析前统一重采样至200m分辨率，确保多源数据的空间一致性。
🔧 研究方法
研究构建了三模块技术框架（图2）：
模块一：景观特征识别（LCA）
从人-自然耦合视角出发，选取6类景观特征要素：海拔、起伏度、植被、土壤、土地利用、文化遗产（图3，表4）。每类要素进行分级分类编码。
将安陆县划分为34,393个200m×200m网格，统计每个网格中各特征要素的占比，在SPSS中进行聚类分析。初步获得29类景观特征类型，叠加文化遗产信息后，最终识别出34个景观特征类型和894个景观特征单元（图4）。
编码规则：某要素占比≥60%记为A；60%>占比≥30%记为{A}；30%>占比≥10%记为AA；<10%忽略。
模块二：景观服务（LS）评估
景观被定义为生态系统的有形载体。本研究将景观功能定义为对人类的经济、社会或生态效益，筛选了安陆县7项关键景观服务，对应三大核心功能：
各服务的量化方法：
计算以景观特征单元为基本空间单元（而非网格），结果赋值给894个不规则边界的单元（图5）。
Pearson相关分析用于识别服务间的协同（正相关）与权衡（负相关）关系（表5），为分区决策提供经验基础。
模块三：一级分区——系统保护规划（SCP）
引入Marxan with Zones (MarZone) 软件，这是SCP中最广泛使用的决策支持工具之一。
关键创新：与以往研究用正方形或六边形网格输入不同，本研究首次以894个不规则边界的景观特征单元作为规划单元，确保分区结果的边界确定性和景观特征完整性。
分区设置（4个一级区）：
多情景设置（表3）：
通过100次迭代计算最优分区方案，对比三个情景的服务协同表现，选出最佳的一级分区方案。
模块四：二级分区——半自动影像分割
基于一级分区的4大功能区，结合模块一的景观特征类型识别结果，在eCognition软件中使用多尺度分割工具。
参数调试（控制变量法）：
尺度（Scale） ：500
形状（Shape） ：0.4
紧致度（Compactness） ：0.3
基于景观格式塔原理（整体性感知），结合卫星影像和实地踏勘对自动分割结果进行人工校验和边界修正，最终获得二级景观功能分区结果。
📈 研究结果
🔹 景观特征识别：34种类型，894个单元
安陆县被划分为34种景观特征类型（如“中海拔-缓丘-马尾松林-黄棕壤-林地”等组合），对应894个空间上连续、边界相对清晰的特征单元（图4）。这些单元构成了后续所有分析的基础。
🔹 景观服务空间格局：显著异质性
7项景观服务的空间分布呈现明显分化（图5）：
同一景观特征类型内部的服务能力具有一致性——这验证了“相似的景观特征提供相似的服务”这一假设。
🔹 服务间关系：三大协同集群
Pearson相关分析（表5）揭示了三组显著的协同关系：
生境支持 ↔ 碳固存 ↔ 水源涵养（生态维护集群）
食物生产 ↔ 农业基础设施（农业生产集群）
居住配套 ↔ 休闲游憩（人居生活集群）
这三组协同关系恰好对应了本研究所设定的三大核心功能——验证了功能分区的逻辑基础。
🔹 一级分区：情景2在24%时最优
情景对比（图6、图7）：
情景1：各分区仅维持核心功能——服务协同潜力未被充分挖掘
情景2：随兼容服务比例增加（n₂从0→20），协同效应持续增强，但当比例超过24%（n₂=12）时，部分协同开始下降（H-C、H-F、C-A、W-F等），说明过度兼容反而削弱核心功能
情景3：整体协同效应弱于情景2，尤其在Zone 4（人居区）中C-A、W-F、E-F、E-H显著恶化——将农业功能过度整合到人居主导区会损害调节服务
结论：情景2在24%兼容比例下达到最优协同，确定为一級分区的最优方案。
分区面积：生态核心区主要分布在北部山区（高海拔林地、灌木林）；缓冲区位于北部森林与南部农田的过渡带；农业生产区主导西部和中部低海拔耕地；人居生活区集中在中心城区和乡镇建成区。
🔹 二级分区：36个精细管理单元
在4个一级分区基础上，通过eCognition半自动分割+人工校验，进一步细分出36个二级景观功能分区（图8）。
每个二级分区由一组空间关系稳定、具有内在秩序的景观特征单元组成。例如：
二级分区将管理单元从894个特征单元“打包”成36个可操作的管理区域——极大地提升了分区管理的效率。
💬 主要讨论
🔹 为什么“景观服务”比“生态系统服务”更适合县域规划？
生态系统服务框架强调“自然对人类福祉的贡献”，但人居生活类服务（居住配套、休闲游憩）在传统ES分类中往往被边缘化。然而在中国县域，提升人居吸引力是实现城乡融合发展的关键——居住配套服务能力越高，县城在新型城镇化进程中的吸引力就越强。因此，本研究采用“景观服务（LS）”框架，将人居功能与生态、生产功能置于同等地位，更贴合中国县域发展的实际需求。
🔹 景观特征单元 vs 网格：为什么“连续性”如此重要？
以往研究用网格进行分区，结果必然是马赛克式破碎边界——一个生态过程连续的山谷可能被切成几十个网格并分属不同功能区，管理上几乎无法执行。
本研究用景观特征单元（基于地形、植被、土壤、文化等要素自然聚类形成）作为基本单元，其边界本身就具有地理学和生态学的连续性。再加上二级分区中半自动分割+格式塔原理人工校验，最终得到的36个分区每个都具有清晰、连续、确定的管理边界。这使分区结果从“学术产出”真正转化为“管理工具”。
🔹 对国土空间规划的启示：“三区三线”的空间落地
中国的国土空间规划核心是划定“三区三线”（生态、农业、城镇三区；生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界三线）。本研究的LFZ结果与“三区三线”高度对应（图9）：
更重要的是，本研究识别出了“空缺保护区域”（安陆西北和东北）——这些区域目前未纳入保护体系但具有高生态价值，应优先纳入生态修复；同时识别出了“潜在开发区”——现有建成区与人居生活区的重叠区域，为优化城镇开发边界提供了参考。
🔹 “生产-生活-生态”空间的差异化管理策略
基于一级和二级分区结果，研究提出了三类空间的差异化管理策略（附录A详述）：
生态空间（核心区+缓冲区）：
生产空间（农业生产区）：
生活空间（人居生活区）：
✨ 创新点
框架创新：首次将景观特征评估（LCA） 与系统保护规划（SCP） 整合到县域景观功能分区中，实现了“特征识别→服务评估→协同优化→精细分区”的全链条贯通。
单元创新：用景观特征单元（不规则边界）替代传统网格/行政单元作为基本分析单元——既保留了景观的自然连续性，又确保了分区边界的确定性，从根本上解决了传统LFZ“马赛克式破碎”的痼疾。
方法创新：
实践创新：将LFZ结果与中国的“三区三线”国土空间规划体系直接对接，为县级“生产-生活-生态”空间的划定提供了可操作的技术路径和空间参考。
⚠️ 不足与展望
🔹 服务间混合效应未充分刻画本研究主要考虑了核心服务与兼容服务之间的两两关系，未深入涉及多种服务间的混合权衡/协同效应。未来可引入生态系统服务束（ES bundles） 或网络分析方法，刻画更复杂的多服务交互关系。
🔹 框架可迁移但指标不可照搬本研究的逻辑框架适用于大多数县域，但景观特征要素和关键LS指标不能直接推广。例如，山区县域的农业生产受地形影响大，耕地景观的限制条件应适当放宽。未来需要更多案例研究来明确不同类型县域的参数范式和操作规程。
🔹 时间动态性不足本研究基于2020年单期数据进行分区。但景观服务和景观特征都在随时间演变（城镇化、生态修复、气候变化）。未来可引入多期数据进行动态分区，识别景观功能区的演变趋势和预警信号。
🔹 社会感知维度缺失分区主要基于自然生态和空间结构，未充分纳入利益相关者的感知和偏好（农户、居民、管理者对不同功能区的认知和诉求）。未来可结合参与式GIS（PPGIS） 和社会调查，将“人的景观感知”纳入分区优化。
📝 总结
这篇研究用一套完整的技术链条回答了一个县域规划中最实际的问题：如何在“多规冲突”的困境中，划出一套既科学又可操作的功能分区？
答案分三步：
第一步，读懂景观——用6类特征要素（海拔、起伏度、植被、土壤、土地利用、文化遗产）将安陆县读解为34种景观特征类型、894个特征单元。每一个单元都有明确的自然边界和文化内涵。
第二步，算清服务——评估7项关键景观服务（3项生态+2项生产+2项人居），识别出三组协同集群（生态维护集群、农业生产集群、人居生活集群），为分区提供了功能依据。
第三步，优化分区——用MarZone多情景分析找到“24%兼容比例”这个最优协同点，划出4个一级功能区；再用eCognition+人工校验细分为36个二级管理单元。从894个碎片化单元到36个完整分区——管理效率提升了近25倍。
这项研究给国土空间规划工作者最重要的启示是：分区不是“在图上划线”，而是“在景观中读空间” 。网格划出的线是数学的，景观特征单元划出的线是地理的——只有后者才能真正落地。
对于正在全面推进“多规合一”和“三区三线”划定的中国县域而言，这套方法提供了一个值得借鉴的范式：从“元素管理”走向“空间治理” ——让每一寸土地都在它应该在的功能区里，让每一个功能区都保持它应有的景观特征。
📖 引用信息
Zhou, Y., Li, Y., Wu, X. Reconciling multiple planning objectives at the county level in China: A novel landscape functional zoning approach considering both landscape services synergy and landscape character integrity. Ecological Indicators2026, 188, 115023. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2026.115023
