【Ecological Indicators】用多源数据和深度学习革新生态安全格局：一种自适应生成方法

生态资源评价中的因素

评估框架：提出“贡献-敏感性-活力-组织”四维框架，综合评估生态源的生态服务能力、抗干扰能力、代谢活力及景观连通性。具体指标：贡献能力：基于InVEST模型计算水产量（WY）、碳固存（CS）、土壤保持（SC）和栖息地质量（HQ）。敏感性：分析地质灾害风险和洪水风险，量化生态系统对扰动的脆弱性。活力：通过CASA模型计算净初级生产力（NPP），反映生态系统代谢能力。组织能力：采用连通性概率（PC）和连通性积分指数（IIC）评估景观连通性。

基于SOM的多分类生态源识别

方法：引入自组织映射神经网络（SOM）模型，将传统叠加分析转化为聚类过程，解决生态源同质化问题。优势：无监督学习揭示数据内在模式，减少人为干预。保留多指标原始信息，提升生态源分类的客观性和科学性。结果：在PLEUA识别出20个生态源，总面积31,690.04km²，主要分布于研究区外围。

确定生态走廊

方法：基于最小累积阻力（MCR）模型，结合重力模拟提取生态廊道。步骤：构建阻力面：整合地形、土地利用、植被覆盖等6类因子，通过AHP确定权重。计算最小阻力路径：结合生态源分布，识别潜在生态廊道。结果：提取30条生态廊道，总长781.78km，主要分布于东西部，中部仅有1条南北向主廊道。

生态节点提取

方法：基于电路理论和Linkage Mapper工具，识别生态节点（生态夹点与生态屏障）。生态夹点：高电流密度区域，为物种迁移关键节点。生态屏障：阻碍生态流的高阻力区域，需优先修复。结果：识别61个生态节点（34个夹点，27个屏障），集中于东部及2-3号生态源连接带。

电阻面设置

阻力因子：地形（海拔、坡度）、土地利用、植被覆盖、距河流/道路距离等6类。权重确定：通过层次分析法（AHP）计算权重（一致性比率 CR=0.0607<0.1，合理）。阻力面构建：加权叠加各因子，生成综合阻力表面，反映生态流的阻碍程度。

分配能力评估

模型：InVEST模型量化生态系统服务。指标计算：水产量（W Y）：基于降水与蒸散量差值。碳固存（CS）：整合土壤、地上/地下生物量碳密度。土壤保持（SC）：USLE模型计算土壤侵蚀量与保持量。栖息地质量（HQ）：结合生境退化度与土地利用适宜性。

敏感性评估

地质灾害敏感性：基于修正通用土壤流失方程（USLE）评估洪水风险。洪水风险：结合地形降雨、植被覆盖等因素，通过逻辑回归模型量化。

生命力评估

模型：CASA模型计算净初级生产力（NPP）。

组织能力评估

指标：连通性概率（PC）：衡量斑块间物种迁移可能性。连通性积分指数（IIC）：量化景观整体连通性。公式：基于斑块面积、路径概率及连接数计算。