快速的城市化和工业化促进了社会经济的增长，但同时也加剧了生态问题，包括栖息地丧失、生物多样性减少以及城市热岛效应的加剧。这些压力共同威胁着区域生态安全并降低了生态系统服务（Song等人，2017；Liu等人，2023）。生态安全（ES）是指生态系统在区域或国家层面上持续提供基本服务并维持生物多样性的能力，从而支持人类社会与自然环境之间的平衡关系（Peng等人，2018）。建立生态安全格局（ESP）对于保护生态系统的完整性及推动长期可持续发展至关重要（Tian等人，2024；Zhang等人，2024a）。
ESP 已发展成为一个成熟的方法框架，主要包括三个关键步骤：识别生态来源、建立抵抗面和划定生态走廊（Li等人，2020；Mu等人，2022）。值得注意的是，以往关于生态安全趋势的研究主要集中在受到强烈人为干扰的地区，如城市化区域（Niu等人，2025；Wei等人，2025）、农牧交错带（Nie等人，2024）、干旱或半干旱地区（Guo等人，2025；Li等人，2025）以及受保护的风景名胜区（Chen等人，2024a），而生态脆弱地区则较少受到关注（Tian等人，2023）。中国拥有全球最大的生态脆弱区域分布之一，这些区域主要分布在北部干旱和半干旱地区、南部丘陵地区、西南部山区、青藏高原以及东部沿海地带，这些地方的土壤和水分相互交汇。南部的丘陵和山区是重要的红土脆弱保护区域，因为它们的区域生态系统结构稳定性较差，容易受到外部因素的干扰，从而导致退化和演替（Xie等人，2023）。除了改善区域生态系统服务和确保生态安全外，在南部生态脆弱的红土地区创建 ESP 对于实施国家生态文明战略、缓解该地区的独特地质和气候脆弱性以及人与土地冲突具有重要意义，并为全球类似脆弱地区的管理提供了科学模型（Zhang等人，2025b）。
传统的生态来源识别技术存在固有的局限性，这些脆弱红土地区的保护策略长期以来一直面临方法论挑战：直接识别可能忽略生态系统的整体性；基于指标的评估常常忽略动态功能变化和局部关键地点；MSPA可能由于侧重于空间结构而简化了生态复杂性（Dickson等人，2019）。在本研究中，生态来源被定义为优先保护区域。这种方法不仅细化了识别生态来源的方法，还实现了建模结果的空间可视化，从而支持了保护区域的准确定位。此外，将这些保护区域纳入 territorial spatial planning 可以主动划定生态保护区并创建生态补偿机制。OWA模型通过整合各种生态系统服务指标来支持多标准决策。与传统单一指标方法不同，它可以在不同的风险偏好下模拟多种情景，平衡多种服务以确定具有最大生态效益的最优优先保护区域（Wang等人，2024a）。包括水文、土壤、植被和人类活动在内的多个变量以非线性方式影响红土脆弱地区的生态安全，且主要压力因素在不同地点之间存在显著差异。OWA模型通过对各种指标的有序加权整合，可以强调主导的脆弱因素，同时精确识别生态脆弱性和关键压力区域。其可调整的参数设置还可以处理多源数据的异质性，并通过生成连续的决策情景，为管理者在复杂权衡中提供定量多目标优化解决方案。因此，这种方法可用于研究红土较弱地区的生态安全。通过最小累积阻力（MCR）模型和电路理论等方法可以识别连接破碎栖息地的生态走廊（Peng等人，2018；He等人，2020；Dai等人，2021；Zhou等人，2022；Huang等人，2023；Wu等人，2023）。电路理论通过随机游走理论模拟运动，更好地代表了生态流动（Dickson等人，2019），优于MCR。抵抗面的参数化对于走廊的准确性至关重要。由于景观复杂性，基于土地覆盖的传统专家评分方法是不充分的（Zhang等人，2024b；Lai等人，2025）。当前方法更倾向于使用夜间光照、不透水表面和道路距离等定量指标来校准抵抗面，以提高生态渗透性的测量（Gong等人，2025；Zhang等人，2025a）。
赣南地区是南部丘陵典型的红土脆弱区域，是赣江流域重要的生态屏障区，也是中国生物多样性的关键保护区域，对该地区的生态健康具有战略意义（Wang等人，2021a；Xu等人，2023）。因此，本研究聚焦于赣南地区，并使用五个主要指标——碳封存（CS）、水资源产量（WY）、栖息地质量（HQ）、土壤保护（SC）和粮食生产（FP）来评估该地区的生态系统服务功能。优先保护区域的识别采用 OWA 模型进行，ESP 的构建基于电路理论。这些方法与赣州市城市总体规划（2021–2035）一致，支持南部丘陵和山区生态修复和空间规划的发展，为可持续景观管理提供指导。
