崔旺來 陳夢圓 鐘海玥 陳駿鈴

(1.浙江海洋大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，浙江 舟山 316022;2.浙江海洋大學(xué) 海洋科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 舟山 316022)

土地是人類生存和文明延續(xù)的物質(zhì)條件，[1]海島是國土中重要地理單元。[2]海島生態(tài)系統(tǒng)因其區(qū)位特殊、空間隔離[3]和土地資源匱乏，[2,4]生態(tài)脆弱性特征顯著。[5]海島土地生態(tài)安全是國土安全的重要組成，更是維護國家海洋權(quán)益的重要保證。海島地區(qū)快速的城市化和工業(yè)化進程，造成海島土地生態(tài)系統(tǒng)平衡失調(diào)，嚴(yán)重影響海島土地生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展。[6]

土地生態(tài)安全研究已得到中外學(xué)者廣泛關(guān)注，重點在評價指標(biāo)體系、研究方法和研究尺度方面。評價指標(biāo)體系主要有PSR 模型[7]、DPSIR 模型[8]、EES 模型[9]，也有學(xué)者建立復(fù)合指標(biāo)體系[10]。研究方法由定性轉(zhuǎn)為定量，主要有綜合評價法[11]、物元分析法[12]、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[13]、突變級數(shù)模型法[14-15]、灰色關(guān)聯(lián)投影模型法[16-17]、正態(tài)云模型法[18]、生態(tài)足跡模型法[19]、人工蜂群算法[20]等。研究尺度主要有區(qū)域[21-22]、省[23]、市[24]、縣[25]。在這些研究中，DPSIR 模型可以反映驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)等信息，但較難反映環(huán)境、經(jīng)濟、社會之間的關(guān)系，EES 模型可以反映環(huán)境、經(jīng)濟、社會之間的關(guān)系，但較難反映驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)等信息，因此結(jié)合DPSIR 模型和EES 模型構(gòu)建指標(biāo)體系。綜合評價法是使用廣泛且較為成熟的方法，目前普遍采用該方法研究海島土地生態(tài)安全。

由于海島生態(tài)環(huán)境較陸地更為復(fù)雜，對海島土地生態(tài)安全評價不能完全借鑒陸域土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系。[16]學(xué)者已對菩提島、舟山本島、朱家尖島、金塘島、平潭島、廈門島等島嶼，開展了生態(tài)系統(tǒng)健康[26]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[27]、景觀生態(tài)[28-32]、生態(tài)安全[33]、生態(tài)壓力[34]等方向研究，從不同視角豐富了海島土地生態(tài)安全研究，但多是將海島視為一般陸地生態(tài)系統(tǒng)，鮮見結(jié)合土地覆被變化對海島地區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)安全動態(tài)研究。但舟山群島在城市化過程中，土地開發(fā)力度加強，了解土地利用現(xiàn)狀和土地生態(tài)安全狀況變得極為迫切。本文在獲取舟山群島1995—2017 年土地覆被變化基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于DPSIR—EES 模型的海島土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，運用多因素綜合加權(quán)法計算各年份土地生態(tài)安全指數(shù)及其對應(yīng)安全等級，通過障礙度模型識別影響土地生態(tài)安全的主要障礙因子，改進的Logistic 回歸模型預(yù)測未來趨勢，客觀表征舟山群島在不同時期土地生態(tài)安全狀況，為案例區(qū)土地生態(tài)保護提供科學(xué)參考，為市域尺度土地資源管理決策提供依據(jù)，推進海島治理體系和治理能力的現(xiàn)代化。

一、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

（一）研究區(qū)域概況

舟山群島是中國最大的群島，隸屬浙江省舟山市，轄2 區(qū)2 縣，具體見圖1。2018 年總?cè)丝?16.8×104人，其中漁農(nóng)村人口約為 49.18×104人，占比42.77%。境域東西長約182km，南北寬約169km，總面積2.22×104km2，其中陸地面積1 458.76 km2，高度一般為海拔100—400m，山地丘陵地形廣布，適宜開發(fā)的土地資源較為稀缺。隨著長江經(jīng)濟帶和長江三角洲城市群建設(shè)的持續(xù)推進，舟山群島土地生態(tài)安全對長江經(jīng)濟帶和長江三角洲城市群經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展具有長遠影響。

圖1 舟山群島區(qū)域示意圖

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

本文遙感影像數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)調(diào)查局(https://earthexplorer.usgs.gov)和地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http://www.gscloud.cn），選取成像時間為1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2017 年6 期12 景（覆蓋整個研究區(qū)域）的Landsat TM、ETM+、OIL 影像，分辨率為30m，軌道號為117/39 和118/39，云量均小于5%；經(jīng)濟社會發(fā)展數(shù)據(jù)來源于《舟山年鑒（1995—2017）》 《舟山市統(tǒng)計年鑒（1997—2018）》 《浙江省統(tǒng)計年鑒（1996—2018）》和《浙江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報（1995—2018）》。遙感影像借助ENVI 和ArcGIS處理，經(jīng)濟社會發(fā)展數(shù)據(jù)借助SPSS、Excel、Matlab 處理。1995 年的水資源總量和2015 年的漁農(nóng)民人均純收入數(shù)據(jù)缺失采用均值插補和灰度預(yù)測模型進行補缺。

二、研究方法

本文主要運用土地利用動態(tài)指數(shù)反映土地利用變化狀況，DPSIR-EES 模型構(gòu)建評價指標(biāo)體系，多因素綜合加權(quán)法評價土地生態(tài)安全狀況，障礙度模型識別主要障礙因子，改進的Logistic 模型進行土地生態(tài)安全預(yù)測。

（一）土地利用分類處理

①影像預(yù)處理。鑒于下載的TM影像存在拼接縫，首先需要進行拼接縫的消除，然后對其進行輻射定標(biāo)、大氣校正、拼接和裁剪。②海島邊界提取。通過水體指數(shù)篩選大部分的水體信息，并對部分區(qū)域進行手動修改。③監(jiān)督分類。根據(jù)舟山群島實際情況，對建筑用地、林地、草地/耕地、水體、灘涂和裸土分別選擇樣本，分離性達到要求后，采用最大似然法進行分類處理。④分類后處理。⑤精度評價。通過選擇驗證樣本，借助Google Earth 對分類結(jié)果進行檢驗。Kappa 系數(shù)分別為：87%、90%、84%、88%、85%、91%，基本滿足精度要求。⑥結(jié)果統(tǒng)計與分析。利用像元空間尺寸數(shù)據(jù)計算各類地物的面積和比重，并將分類結(jié)果制作專題地圖。

土地利用動態(tài)指數(shù)主要反映在特定區(qū)域和特定時間范圍內(nèi)單一土地利用類型面積變化程度，[35-36]可以直觀呈現(xiàn)區(qū)域某種土地利用類型的結(jié)構(gòu)變化及其趨勢。計算公式：

式中：K 為土地利用變化率，取值范圍[-1,1]； Ua為土地利用類型面積初始值，Ub為土地利用類型面積期末值；T 為研究年份跨度（a）。當(dāng)K ＞0 時，表示該類土地利用類型的面積呈增加趨勢；當(dāng)K ＜0 時，表示該類土地利用類型的面積呈減少趨勢。

（二）評價指標(biāo)體系構(gòu)建

評價指標(biāo)體系表征評價對象各方面特性及其相互聯(lián)系，評價指標(biāo)選取對評價結(jié)果起著至關(guān)重要的作用，采用適合的評價模型是保證土地生態(tài)安全評價結(jié)果科學(xué)性和可靠性的基本前提。有機融合DPSIR 和EES 模型優(yōu)點，構(gòu)建DPSIR-EES 模型，基于已有研究成果[37-38]和數(shù)據(jù)可獲得性，遵循指標(biāo)選取的科學(xué)性、代表性、針對性和可操作性等原則，建立舟山群島土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，具體見表1。

表 1 舟山群島土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系及權(quán)重

續(xù)表

（三）多因素綜合加權(quán)法

多因素綜合加權(quán)法主要通過各項指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值和相應(yīng)權(quán)重計算評價對象的目標(biāo)值，因此需要處理數(shù)據(jù)和確定權(quán)重。首先，采用歸一化法預(yù)處理數(shù)據(jù)。正向指標(biāo)數(shù)值大于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值為安全，負向指標(biāo)數(shù)值低于閾值為安全；其次，確定指標(biāo)權(quán)重。為避免主觀因素對評價結(jié)果造成偏差，采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重；最后，根據(jù)各指標(biāo)的安全指數(shù)和權(quán)重，加權(quán)計算土地生態(tài)安全指數(shù)，具體計算公式為[39]：

式中：LES 為研究年份土地生態(tài)安全綜合指數(shù)，x'ij為第j 個指標(biāo)的安全指數(shù)，Wj為第j 項評價指標(biāo)的熵權(quán)，m 為指標(biāo)的總個數(shù)。

土地生態(tài)安全狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間的劃定尚未形成固定標(biāo)準(zhǔn)，參考已有研究成果[33,38]，并結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H，將土地生態(tài)安全指數(shù)（0～1）劃分為5 個等級，具體等級劃分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

表 2 土地生態(tài)安全等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

（四）障礙度模型

對區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)定量分析，可以動態(tài)了解該區(qū)域生態(tài)安全狀況。但精準(zhǔn)識別土地生態(tài)安全的主要障礙因子，需要借助障礙度模型進行診斷。計算公式為[7,40]：

式中:指標(biāo)偏離度 Fij表示第 i 年第 j 個指標(biāo)與其理想值之間的差距，用1 與各指標(biāo)安全指數(shù)差值表示；障礙度 Oij為第 i 年第 j 個指標(biāo)對該年土地生態(tài)安全影響程度；貢獻度 Ij為第 j 個指標(biāo)對總目標(biāo)影響程度，用指標(biāo)權(quán)重 Wj表示,Uij表示準(zhǔn)則層障礙度。

（五） 改進的Logistic 模型

Logistic 模型研究二分類及多分類變量之間非線性關(guān)系，對有界增長曲線具有較好的描述性，且計算較為簡單、經(jīng)濟含義表現(xiàn)明顯，已在預(yù)測學(xué)、經(jīng)濟學(xué)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。通過對傳統(tǒng)的Logistic 模型進行改進，用Matlab 擬合得到預(yù)測模型，即改進的Logistic 模型，此時判定系數(shù)R2=1，模型擬合度好，模型方程為：

Y 表示土地生態(tài)安全指數(shù)預(yù)測值，x 表示所代表的年份。

三、結(jié)果與分析

（一）舟山群島土地利用變化

通過對舟山群島遙感影像解譯，得到研究區(qū)1995、2000、2005、2010、2015 和2017 年土地利用空間格局，具體見圖2，以及土地利用變化，具體見表3。海島建設(shè)用地比重持續(xù)上升，2005—2017 年尤為明顯，從14.22%上升至24.57%。連片草地/耕地被建設(shè)用地侵占，草地/耕地面積占比從1995 年的51.84%下降至2010 年的最低值26.85%，2015—2017 年比重有所回升。林地面積在2010—2015 年波動較為明顯，面積約下降16hm2，但總體占比維持在30%～35%。裸土面積在2010 年到達峰值81.60hm2，其余年份均呈現(xiàn)下降趨勢，且在2010—2015 年下降幅度極為明顯。灘涂面積較小且整體處于減少狀態(tài)。

表3 1995—2017 年舟山群島土地利用變化

續(xù)表

圖2 舟山群島1995、2000、2005、2010、2015 和2017 年土地利用分類圖

舟山群島在1995—2017 年的海島開發(fā)利用活動中受影響最大的海島是舟山本島。在土地利用類型上，對草地/耕地影響最大，其次是林地和灘涂，且上述用地減少均由建設(shè)用地增加導(dǎo)致。這與研究區(qū)域的現(xiàn)實情況較為符合。首先，舟山本島是舟山群島人口最為密集的區(qū)域，住宅用地和相應(yīng)的配套設(shè)施建設(shè)占用了大量原處于較為自然狀態(tài)的土地；其次，舟山群島具有一定面積的灘涂，城市建設(shè)開展的圍填海工程占用了一定面積的灘涂區(qū)域，最終也變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。海島建設(shè)用地需求持續(xù)擴大與海島土地資源稀缺的矛盾，導(dǎo)致林地、草地/耕地等減少。

（二）舟山群島土地生態(tài)安全評價

1.土地生態(tài)安全綜合評價

運用多因素綜合加權(quán)法，得到1995—2017 年舟山群島土地安全各準(zhǔn)則層及各年份生態(tài)安全指數(shù)，具體見表4；各年份生態(tài)安全指數(shù)總體趨勢圖，具體見圖3。圖 3 顯示，1995—2015 年舟山群島土地生態(tài)安全總體呈現(xiàn)上升趨勢， 2015—2017 年總體趨于穩(wěn)定；1995—2017 年土地生態(tài)安全指數(shù)在0.2317-0.6382 間變化，土地生態(tài)安全等級由不安全上升到一般安全。根據(jù)安全指數(shù)的變化趨勢，舟山群島土地生態(tài)安全狀況分為三個階段：第一階段為1995—2000 年，土地生態(tài)安全指數(shù)增長較為緩慢，處于0-0.3 之間，位于不安全等級；第二階段為2000—2015 年，土地生態(tài)安全指數(shù)呈現(xiàn)直線上升趨勢，且增幅較為明顯，跨越了臨界安全等級，且在2015 年達到一般安全等級，峰值達到0.6399；第三階段為2015—2017 年，土地生態(tài)安全指數(shù)趨于小幅平穩(wěn)下降，安全指數(shù)處于0.6-0.75 之間，且保持在一般安全等級?？傮w來看，1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全狀態(tài)表現(xiàn)不佳，但生態(tài)安全得到逐步改善，反映出舟山群島在嚴(yán)格執(zhí)行海洋生態(tài)紅線制度以及政府在生態(tài)環(huán)境保護和海上花園城建設(shè)上取得了顯著成效。

表4 1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全狀況

圖3 1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)總體趨勢

2.土地生態(tài)安全要素層指數(shù)

運用多因素綜合加權(quán)法求得舟山群島1995—2017 年土地生態(tài)安全各要素層的指數(shù)，具體見圖4。

圖4 1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全各要素層指數(shù)

（1）驅(qū)動力要素層指數(shù)。1995—2017 年，舟山群島土地生態(tài)安全環(huán)境驅(qū)動力指數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，環(huán)境驅(qū)動力指數(shù)從0.0197 下降到0.0025，再觸底反彈緩慢上升到0.0378；經(jīng)濟驅(qū)動力指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢，2005—2017 年呈現(xiàn)快速直線上升趨勢，從0.0027 上升到0.1429；社會驅(qū)動力指數(shù)處于下降趨勢，1995—2010 年下降較為明顯，2010—2017 年下降緩慢。

（2）壓力要素層指數(shù)。1995—2017 年，舟山群島土地生態(tài)安全環(huán)境壓力指數(shù)呈現(xiàn)曲折上升趨勢，環(huán)境壓力指數(shù)先從0.0263 下降至谷值0.0057，再回彈到0.1099；經(jīng)濟壓力指數(shù)總體呈現(xiàn)波動下降趨勢，從0.0254下降到0.0189；社會壓力指數(shù)變化總體趨于下降，從0.0292 下降至0.0059，在1995—2000 年有較為小幅的增加，從0.0292 上升至0.0491。

（3）狀態(tài)要素層指數(shù)。1995—2017 年，舟山群島土地生態(tài)安全的環(huán)境狀態(tài)指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢，從0.0050 上升到0.1047，2015 年達到最大值，2015—2017 年有較小幅度下降，從0.1047 下降到0.0985；經(jīng)濟狀態(tài)指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢，從0.0028 上升到0.0585；社會狀態(tài)指數(shù)從0.0110 上升到0.0306，然后又下降到0.0137。

（4）影響要素層指數(shù)。1995—2017 年，舟山群島土地生態(tài)安全的環(huán)境影響指數(shù)呈現(xiàn)先快速上升后快速下降的趨勢，從0.0012 增加到0.0617 又下降到0.0165；經(jīng)濟影響指數(shù)呈現(xiàn)下降-上升-下降的趨勢，從0.0092下降到0.0010，然后較為快速地上升到0.0492，最后又下降到0.0204；社會影響指數(shù)呈先下降后上升最后趨于穩(wěn)定的趨勢，從0.0380 下降到0.0116，到達最小值后又上升到0.0203，2015—2017 年總體維持穩(wěn)定。

（5）響應(yīng)要素層指數(shù)。1995—2017 年，舟山群島土地生態(tài)安全的環(huán)境響應(yīng)指數(shù)呈現(xiàn)先上升后持續(xù)下降的趨勢，從0.0221 上升到0.0412，然后下降到0.0030；經(jīng)濟響應(yīng)指數(shù)呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，從0.0018 上升到0.0428，然后直線下降到0.0300；社會響應(yīng)指數(shù)總體呈現(xiàn)先上升后下降最后趨于穩(wěn)定的趨勢，從0.0103上升到0.4950，并在此達到峰值，然后下降到0.0443，后基本趨于平穩(wěn)狀態(tài)。

（三）障礙因子診斷

1.要素層障礙因子

要素層15 個指標(biāo)對舟山群島土地生態(tài)安全的障礙度各不相同，總體上看，經(jīng)濟壓力、社會壓力、社會狀態(tài)、環(huán)境影響和環(huán)境響應(yīng)指數(shù)呈現(xiàn)先上升后下降趨勢；環(huán)境驅(qū)動力、環(huán)境壓力、經(jīng)濟影響、經(jīng)濟響應(yīng)和社會響應(yīng)指數(shù)均呈現(xiàn)先下降后上升趨勢；經(jīng)濟驅(qū)動力和經(jīng)濟狀態(tài)指數(shù)則呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢；社會驅(qū)動力和社會影響指數(shù)呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢；環(huán)境狀態(tài)指數(shù)呈現(xiàn)波動上升趨勢。具體見表5。從數(shù)值看，1995—2017 年，環(huán)境壓力對舟山群島土地生態(tài)安全具有較為顯著的障礙度。

表5 1995—2017 年影響舟山群島土地生態(tài)安全的要素層障礙度

2.指標(biāo)層障礙因子

根據(jù)指標(biāo)障礙度的數(shù)值大小和主要障礙因子出現(xiàn)的頻率，1995—2017 年，影響舟山群島土地生態(tài)安全的障礙因子依次是單位GDP 建設(shè)用地面積（C36）、全年造林面積（C38）、GDP 增長率（C15）、海島面積變化率（C31）和漁農(nóng)民人均純收入（C7）。1995—2005 年，人口密度（C19）出現(xiàn)的頻率最高，為100%；單位GDP 建設(shè)用地面積（C36）和全年造林面積（C38）出現(xiàn)頻率相同。2010—2017 年，海島面積變化率（C31）和地均固定資產(chǎn)投資（C28）出現(xiàn)頻率相同。具體見表6，表7。

表6 1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全指標(biāo)層主要障礙因子及其障礙度（%）

表7 1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全指標(biāo)層主要障礙因子及出現(xiàn)頻率（%）

1995—2017 年，出現(xiàn)頻率最高的指標(biāo)是人口密度（C19），為50%。城市化水平（C18）和地均固定資產(chǎn)投資（C28）、海島面積變化率（C31）、單位GDP 建設(shè)用地面積（C36）和全年造林面積（C38）出現(xiàn)頻率相同，均為33.33%。這幾個指標(biāo)是影響舟山群島土地生態(tài)安全狀態(tài)的主要障礙因子。提高海島土地生態(tài)安全水平，需要從合理控制人口密度、避免城鎮(zhèn)人口過度聚集、提高固定資產(chǎn)投資和嚴(yán)格監(jiān)管圍填海項目等方面綜合治理。

（四）舟山群島土地生態(tài)安全預(yù)測

由上文可知，當(dāng)前舟山群島土地生態(tài)安全狀態(tài)總體較好，但土地生態(tài)安全指數(shù)在2017 年小幅下降，為了準(zhǔn)確了解未來土地生態(tài)安全趨勢，推進舟山群島生態(tài)建設(shè)，需要對舟山群島土地生態(tài)安全趨勢進行預(yù)測，從而作出科學(xué)合理的規(guī)劃。

計算2021—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)的預(yù)測值，得到2021—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全變化趨勢，具體見圖5。2021—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)處于安全級別，且呈現(xiàn)不斷上升趨勢，從2021 年的0.7770 上升到2025 年的0.8900。由此說明，按照當(dāng)前的發(fā)展趨勢，2021—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全將會持續(xù)處于安全狀態(tài)，但并不表示土地生態(tài)安全已經(jīng)達到最佳狀態(tài)，因此仍需采取必要措施。

圖5 1995—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)預(yù)測值

四、結(jié)論

（一）舟山群島土地利用類型主要有林地、草地/耕地和建設(shè)用地，上述用地類型占土地總面積的89.96%。1995—2017 年建設(shè)用地持續(xù)高位增長，主要通過占用草地/耕地和圍填海造地工程實現(xiàn)面積的增長。林地面積有小幅增加，其它地類面積均減少，建設(shè)用地動態(tài)度最大，裸土最小。

（二）基于DPSIR—EES 模型構(gòu)建海島生態(tài)安全指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法計算指標(biāo)權(quán)重，運用多因素綜合加權(quán)法得出生態(tài)安全指數(shù)，結(jié)果表明1995—2017 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)呈遞增趨勢，安全等級從不安全級上升到一般安全級，安全狀況總體呈改善趨勢。

（三）通過障礙度模型的診斷發(fā)現(xiàn)，在要素層面，環(huán)境壓力始終對舟山群島土地生態(tài)安全具有最大的障礙度；在指標(biāo)層面，單位GDP 建設(shè)用地面積、全年造林面積、GDP 增長率、海島面積變化率和漁農(nóng)民人均純收入等是影響舟山群島土地生態(tài)安全水平的主要障礙因子。

（四）運用改進的Logistic 模型，預(yù)測2021—2025 年舟山群島土地生態(tài)安全指數(shù)，結(jié)果表明未來5 年舟山群島土地生態(tài)安全一直處于安全等級，且持續(xù)向好。為了避免舟山群島土地生態(tài)安全狀況不斷弱化，有必要嚴(yán)格管控建設(shè)用地，加大海島整治修復(fù)與保護力度，加強海洋意識教育及推進海洋生態(tài)文明建設(shè)等。

五、討論

為了確保海島型城市的土地生態(tài)安全，應(yīng)當(dāng)加大建設(shè)用地的管控力度，保障海島土地數(shù)量和質(zhì)量安全；加大海島保護修復(fù)力度，注重海島土地質(zhì)量提升；加大海洋環(huán)境治理的資金投入力度，提升海島生態(tài)質(zhì)量；建立海島土地生態(tài)安全預(yù)警機制，實現(xiàn)海島經(jīng)濟社會發(fā)展、土地資源持續(xù)利用和海洋生態(tài)環(huán)境保護的共生聯(lián)動。由于舟山市在2010 年開始“小島遷、大島建”工程，導(dǎo)致一些鄉(xiāng)鎮(zhèn)合并和滅失，同時舟山群島大量的無居民海島屬地化管理不明確，造成數(shù)據(jù)在連續(xù)性和可獲性上產(chǎn)生一定難度。如何合理地開展海島空間化土地生態(tài)安全研究是今后需要進一步探討的方向。