鄱陽湖平原土地利用變化對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響的模擬分析

黃心怡，趙小敏，郭 熙，丁 徽，陳 蕾，張佳佳

（1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源與環(huán)境學(xué)院，南昌 330045； 2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點實驗室，南昌 330045）

0 引 言

社會經(jīng)濟發(fā)展和城市化進程的加快伴隨著高強度的土地利用開發(fā)，土地資源的需求日益增加，以建設(shè)用地快速增加為主要特征的土地利用空間格局變化顯著，人口和產(chǎn)業(yè)的聚集以及土地利用強度和方式的變化使得區(qū)域自然資源和生態(tài)資源破壞和功能減弱，生態(tài)系統(tǒng)間的物質(zhì)能量循環(huán)和物種流通受阻。由于以往生態(tài)保護規(guī)劃在實際區(qū)域缺乏系統(tǒng)性和協(xié)調(diào)性，又與其他相關(guān)規(guī)劃存在著空間重疊或信息不對等等相關(guān)問題，導(dǎo)致保護效率不高，存在景觀日益破碎化、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能弱化、生物多樣性減少的風(fēng)險。中共十八大以來將生態(tài)文明建設(shè)提升至國家戰(zhàn)略高度，中共十九大提出要加強生態(tài)系統(tǒng)的保護力度，提升生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量和穩(wěn)定性。2019年5月中共中央國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于建立國土空間規(guī)劃體系并監(jiān)督實施的若干意見》，要求“保護生態(tài)屏障，構(gòu)建生態(tài)廊道和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，推進生態(tài)系統(tǒng)保護和修復(fù)，依法開展環(huán)境影響評價”。由此，構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，維持和恢復(fù)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)連通性與功能完整性是新時期生態(tài)文明建設(shè)和國土空間規(guī)劃的重要議題。

區(qū)域土地利用變化改變了原有的景觀結(jié)構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)過程，對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能造成的影響是學(xué)術(shù)界的重點關(guān)注對象。隨著對土地利用變化極其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究的深入，土地利用/覆被的改變對生態(tài)環(huán)境影響有著長久的研究進展。通常認(rèn)為城市化過程導(dǎo)致城市不透水面積增加，下滲和蒸發(fā)量減少，從而影響城市水文過程導(dǎo)致地表徑流和洪峰流量增大；而城市道路、城鎮(zhèn)和工業(yè)用地往往是阻隔生態(tài)系統(tǒng)連通，造成生物多樣性減少、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化的主要威脅因子。由此可知，土地利用/覆被的變化通過對陸地表層土壤、水文、氣候以及生物多樣性產(chǎn)生影響，使生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)正向或負(fù)向的變化，而以建設(shè)用地增加、生態(tài)用地減少等為主要特征的土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局的變化是區(qū)域生態(tài)環(huán)境日益嚴(yán)峻的主要原因。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，也是判斷區(qū)域生態(tài)安全的一種有效手段。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)基本上可以被定義為與土地系統(tǒng)交互的網(wǎng)絡(luò)狀景觀，其思想最早起源于19世紀(jì)60年代歐美國家的景觀規(guī)劃學(xué)，主要目的是提高景觀美學(xué)價值，后逐漸成為景觀生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等學(xué)科的研究熱點。自20世紀(jì)70年代起，國外對于生態(tài)網(wǎng)絡(luò)方面的研究主要集中在模型構(gòu)建分析、生物種群與群落的網(wǎng)絡(luò)分析、綠道建設(shè)工程以及生物多樣性保護等方面。中國關(guān)于生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究起步較晚，且大多集中在區(qū)域生態(tài)安全視角下的不同空間尺度有關(guān)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能的研究。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性是生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)定的表征之一，一個生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定不僅取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)部的有序組織，還經(jīng)常受到外部環(huán)境的影響。魯棒性分析是物理工程領(lǐng)域中一種成熟的研究方法，將魯棒性分析引入復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性研究是一種有益的探索。不穩(wěn)定的干擾因素是影響生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)鍵因素，干擾范圍、干擾規(guī)模等，都有可能導(dǎo)致生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)失效甚至癱瘓。如人類對生態(tài)資源的過度開發(fā)，導(dǎo)致生境斑塊的破碎甚至消失，對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)為生態(tài)節(jié)點的喪失，重要性越高的生態(tài)節(jié)點對整體生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的貢獻越大。

情景模擬是預(yù)測和保護生態(tài)環(huán)境的重要研究方法，然而目前多數(shù)情景模擬主要針對當(dāng)前土地利用發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢設(shè)置情景，缺乏實踐價值和現(xiàn)實意義。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析一直以來都是生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的研究熱點，土地利用變化情景作為區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的空間體現(xiàn)，關(guān)注土地利用耦合生態(tài)穩(wěn)定性變化這一核心環(huán)節(jié)，是理解生態(tài)環(huán)境變化機理的重要途徑，對土地利用變化情景下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性定量評估具有重要意義。因此，本研究以鄱陽湖平原地區(qū)為例，基于土地利用變化模擬分析不同情景下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，是對景觀生態(tài)學(xué)視角下生態(tài)環(huán)境安全分析的積極嘗試，有助于明晰土地利用變化對生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定的影響機理，并能夠提供維持區(qū)域生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的景觀途徑，從而服務(wù)于區(qū)域生態(tài)保護管理，提升區(qū)域生態(tài)保護能力，推進統(tǒng)籌經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)保護，促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江西省中北部（114°44′～116°54′E，27°43′～29°22′N）（圖1），選取鄱陽湖平原大南昌都市圈的16個市縣（區(qū)），總面積為19 781.79 km。該區(qū)域西靠幕阜山和九嶺山，部分丘陵、山地錯落分布，東接鄱陽湖和廬山，地勢平緩，河網(wǎng)稠密，多為湖濱平原；氣候?qū)儆趤啛釒駶櫄夂?，年均溫?6～20 ℃之間，無霜期長達246～284 d，自然環(huán)境條件優(yōu)越，是農(nóng)業(yè)、林業(yè)和水產(chǎn)業(yè)發(fā)展的適宜區(qū)域，區(qū)域生物資源豐富，是各種珍惜動植物棲息繁衍的重要地區(qū)。以南昌為中心的都市圈是全國重要的商品糧和農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)基地，制造業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)增勢強勁，同時也是江西省生態(tài)文明試驗區(qū)的核心地帶，具有顯著的綠色生態(tài)優(yōu)勢。隨著近幾年大南昌都市圈的快速發(fā)展，社會經(jīng)濟的發(fā)展帶來部分過度開發(fā)行為還是造成了區(qū)域濕地面積縮小，水體污染嚴(yán)重，洪水發(fā)生頻率增加，生物多樣性受損等諸多問題。2021年江西省自然資源廳編制《江西省國土空間總體規(guī)劃（2021－2035年）》（征求意見稿），規(guī)劃中明確構(gòu)建以大南昌都市圈為引領(lǐng)，形成帶動全省發(fā)展的核心地區(qū)。由此可知，以大南昌都市圈為核心的鄱陽湖平原地區(qū)仍然是未來全省經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展中至關(guān)重要的角色，經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)平衡依然是該地區(qū)的主要議題。因此，科學(xué)、客觀的分析該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定安全，為促進社會經(jīng)濟的科學(xué)可持續(xù)發(fā)展提供重要依據(jù)。

圖1 研究區(qū)地理位置 Fig.1 Geographical location of study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文所采用的數(shù)據(jù)主要包括Landsat4-5 TM（2000、2010年）、Landsat8OLI_TIRS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)（2020年），影像采集時間分別為2000年（2000-07-13；2000-7-20）、2010年（2010-08-1；2010-08-10）和2020年（2019-11-23; 2020-05-24；2020-08-21），分辨率為30 m；DEM（30 m×30 m）、坡度等空間數(shù)據(jù)來自于江西省自然資源廳；道路交通數(shù)據(jù)、2020年生態(tài)紅線、水源涵養(yǎng)保護區(qū)等生態(tài)數(shù)據(jù)來源于江西省自然資源廳。通過ENVI5.3軟件對影像圖進行幾何校正、裁剪和監(jiān)督分類，獲得研究區(qū)土地利用類型數(shù)據(jù)；其次，通過ArcGIS10.7軟件對土地利用類型數(shù)據(jù)進行矢量化，獲取研究區(qū)土地利用空間分布信息。所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一投影至同一坐標(biāo)系WGS_1984_UTM_Zone_50N。根據(jù)研究需要，對土地利用數(shù)據(jù)進行重分類等處理，劃分成耕地、林地、草地、水體、濕地、建設(shè)用地和其他用地7種用地類型，從而建立研究區(qū)土地利用信息數(shù)據(jù)庫。

2 研究方法

本文采用CA-Markov模型，模擬2030年鄱陽湖平原地區(qū)常規(guī)發(fā)展情景（Conventional Development Scenario, CDS）、城市快速發(fā)展情景（Fast Urban Growth，F(xiàn)UG）和生態(tài)保護情景（Ecological Conservation Scenario，ECS）下的土地利用變化過程。通過景觀連通性評價識別CDS、FUG和ECS三種情景下的生態(tài)源地，選取源地擴張的阻力面影響因素，運用綜合因素評價法生成綜合阻力面。通過運用Linkage Mapper Arc10.tbx工具提取不同情景下的生態(tài)廊道，構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。研究采用連通魯棒性變化作為判定生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的指標(biāo)，分析“隨機攻擊”和“蓄意攻擊”模式下CDS、FUG和ECS情景下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性變化情況。技術(shù)路線如下（圖2）。

圖2 研究技術(shù)路線圖 Fig.2 Sketch of research procedure

2.1 土地利用變化模擬方法

元胞自動機（Cellular Automata, CA）是由單元、狀態(tài)、領(lǐng)域及轉(zhuǎn)換4部分組成，是一種在時間和空間上離散，且空間相互作用和時間因果關(guān)系都為局部的網(wǎng)格動力學(xué)系統(tǒng)，每一個元胞在下一刻的狀態(tài)由該元胞目前的狀態(tài)以及鄰域元胞的狀態(tài)和轉(zhuǎn)換規(guī)則而定。馬爾科夫（Markov）模型是一種用于模擬隨機變化連續(xù)表面的模型，它的假設(shè)理論是任何事物的未來狀態(tài)主要取決于它當(dāng)前的狀態(tài)。CA-Markov模型由Markov鏈、元胞（Cell）、元胞狀態(tài)（State）、領(lǐng)域（Neighbors）以及多標(biāo)準(zhǔn)評價（Multi-Criteria Evaluation, MCE）構(gòu)成，有效地組合了Markov過程和CA模型的優(yōu)勢，根據(jù)MCE選擇相應(yīng)影響因子或限制因子作為適宜性圖集。 CA-Markov模型的預(yù)測過程如式（1）所示：

式中(t)、(t)分別表示元胞在t、t時刻的狀態(tài)；為轉(zhuǎn)換規(guī)則；為元胞的領(lǐng)域。

在土地利用變化模擬中，CA-Markov模型可以描述出不同土地利用類別之間的轉(zhuǎn)換狀態(tài)和轉(zhuǎn)換數(shù)量，并計算相應(yīng)的轉(zhuǎn)換概率?；静襟E如下：

1）創(chuàng)建Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣。通過將2000年與2010年土地利用類型圖層疊加，利用Markov模型計算2000年中每一個元胞的土地利用類型轉(zhuǎn)移成為2010年該元胞的土地利用類型的轉(zhuǎn)移概率。

2）創(chuàng)建適宜性圖集。IDRISI軟件中運用多標(biāo)準(zhǔn)評價（MCE）方法中的模糊隸屬函數(shù)創(chuàng)建每一類土地利用類型適宜性圖像的集合，可分為限制性圖集和影響因素圖集。研究根據(jù)不同模擬情景分別設(shè)置不同的影響因素和限制因素，各個地類的適宜性圖集通過Collection editor功能進行合并整合，得到研究區(qū)不同情景下的土地利用類型轉(zhuǎn)移適宜性圖集。

3）迭代次數(shù)與預(yù)測年份的設(shè)置。CA-Markove模型預(yù)測年份的時間跨度應(yīng)與模型模擬的時間跨度一致，以2020年為模擬初始時間，預(yù)測2030年土地利用格局，參考相關(guān)文獻確定模型中的迭代次數(shù)設(shè)置為11。

Kappa系數(shù)常被應(yīng)用于驗證遙感解譯精度以及評價兩個圖層之間的相似程度。本研究采用Choen提出的Kappa系數(shù)驗證鄱陽湖平原地區(qū)土地利用演變過程的模擬精度（表1）。Kappa系數(shù)的計算式如下：

表1 Kappa系數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn) Table 1 Classification criteria of Kappa coefficients

式中表示正確模擬像元的比例，P表示預(yù)期的正確模擬的像元比例；P表示理想土地利用分類狀態(tài)下正確模擬像元的比例；為像元總數(shù)；為正確模擬的像元數(shù)量；為土地利用類型數(shù)目，本研究中的=7。

借鑒已有研究成果，結(jié)合研究區(qū)實際發(fā)展情況設(shè)置了3個未來土地利用情景，以探索所有可能的情況：

1）常規(guī)發(fā)展情景（CDS）?；贛arkov模型并根據(jù)研究區(qū)土地利用歷史變化規(guī)律，即完全遵循2010至2030年土地結(jié)構(gòu)和數(shù)量變化發(fā)展趨勢做出的預(yù)測，該情景高程、坡度是土地利用變化的客觀條件，反映了自然地形條件對土地利用變化的適應(yīng)性。

2）城市快速增長情景（FUG）。該情景是根據(jù)研究區(qū)城市發(fā)展趨勢而假定的一種土地利用未來發(fā)展模式，根據(jù)研究區(qū)在國土空間規(guī)劃中的未來發(fā)展前景和未來城市發(fā)展導(dǎo)向，在影響因素的選取上，除去高程、坡度等自然影響因素和距離城鎮(zhèn)用地距離外，本文選取了具有潛在高經(jīng)濟性對城市發(fā)展擴張有特定推進作用的交通道路因素。此外，還考慮了國土空間規(guī)劃中鄱陽湖平原地區(qū)“六橫六縱”的規(guī)劃交通運輸通道。限制性因素為水體、永久基本農(nóng)田。該情景的設(shè)置考慮了政策和規(guī)劃導(dǎo)向?qū)ρ芯繀^(qū)未來發(fā)展的影響。

3）生態(tài)保護情景（ECS）。生態(tài)保護情境下，城市發(fā)展需要遵循生態(tài)保護優(yōu)先的原則，因此本文將生態(tài)紅線、永久基本農(nóng)田和水體作為限制因素。將研究區(qū)的水源涵養(yǎng)區(qū)、生物多樣性優(yōu)先保護區(qū)和生態(tài)修復(fù)試驗區(qū)作為影響區(qū)域未來發(fā)展的因素。該情景可以在城市發(fā)展的過程中，最大限度地保護生態(tài)環(huán)境。

2.2 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與穩(wěn)定性分析

景觀連通性是指景觀對生態(tài)流在景觀內(nèi)部的便利或阻礙程度，用來度量物種遷移、擴散或某種生態(tài)過程在景觀中的暢通程度，是反應(yīng)生態(tài)過程的重要指標(biāo)，也是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)過程完整的重要表征，維持良好的景觀連通性是維護生態(tài)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定性和整體性的關(guān)鍵因素，是保護生物多樣性的重要前提，對區(qū)域生態(tài)過程的發(fā)展具有主導(dǎo)性影響。景觀連通性評價有助于快速掌握景觀內(nèi)的生態(tài)過程，是定量識別重要性生態(tài)源地的有效方法之一。研究將土地利用類型圖斑導(dǎo)入ArcGIS10.7軟件中，剔除重疊和細(xì)碎圖斑，選取面積連續(xù)斑塊，通過Conefor Inputs for ArcGIS 9.x 插件以及 Conefor Sensinode 2.6，對林地斑塊、草地斑塊等生態(tài)用地進行景觀連通重要性計算，根據(jù)自然斷點法劃分重要性級別，選取最高值作為生態(tài)源地?？赡苓B通性指數(shù)（Probability of Connectivity, PC）可反映景觀斑塊的連通性，通過計算兩個生境節(jié)點之間的擴散概率定義連通性。PC指數(shù)的計算式為

式中為生境斑塊的總數(shù)目；a和a表示斑塊和的面積，km；A為研究區(qū)的總面積，km；p為斑塊和斑塊之間大的所有潛在遷移路徑最終連通性的最大值。

當(dāng)景觀中某個斑塊被移除時，景觀結(jié)構(gòu)會發(fā)生改變，連通性水平也會發(fā)生變化?；赑C，通過從景觀中刪除給定的生境斑塊并計算PC的變化來識別景觀斑塊的重要性。記斑塊在景觀中的連通性的重要值為dPC（%），具體計算式如下：

式中PC表示景觀中所有斑塊存在時的可能連通性指數(shù)值；PC表示移除斑塊后剩下的斑塊組成景觀的可能連通性指數(shù)值。dPC值越高，表示斑塊的景觀連通中的重要性越高，在景觀中的地位越重要。

土地利用類型是影響物種遷移和擴散的基本因素，越與生態(tài)源地景觀特征接近的土地利用類型，物種遷移和擴散的阻力就越小，反之就越大。一般來說，高程和坡度的增加，都會增加物種的擴散難度。此外人類活動的干擾對物種的遷移和擴散具有顯著的阻礙作用，如距離道路和城鎮(zhèn)居民點越近，受到人類活動干擾越大，物種遷移和擴散受到的阻礙也越強烈。因此本研究遵循數(shù)據(jù)可獲取性和可操作性原則，選取土地利用類型、高程、坡度、距離建設(shè)用地距離構(gòu)建指標(biāo)體系。參考前人研究的基礎(chǔ)上，采用五級制界定影響因子的阻力大小，分值越高，阻力值越大。運用層次分析法確定阻力因子權(quán)重，判斷矩陣檢驗系數(shù)為0.039 7，小于0.1，通過一致性檢驗。說明各個阻力因子的權(quán)重設(shè)置合理，具體結(jié)果見表2所示。

表2 阻力因子分級及權(quán)重 Table 2 Classification and weight of resistance factors

生態(tài)廊道是連接生態(tài)源地之間的最小累積阻力路徑，也是生物流、能量流和信息流在生態(tài)系統(tǒng)中流通并具有具體寬度的條狀區(qū)域。由于生態(tài)流具有與電流相似的隨機游走特性，電路理論最早由McRae等于21世紀(jì)初提出，將生物遷移等生態(tài)過程與電路中的有效電阻、電流等進行類比，賦予其生態(tài)學(xué)意義，此后，該理論在生物學(xué)、生態(tài)學(xué)等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。因此，本文基于電路理論并借助Linkage Mapper Arc10.tbx工具箱中的Linkage Pathways Tool工具實現(xiàn)生態(tài)廊道的提取。

2.3 網(wǎng)絡(luò)魯棒性分析模型

在電路理論中，生態(tài)學(xué)意義上的景觀可以視為導(dǎo)電表面，電流表示物種沿著某一路徑擴散的概率大小，電阻表示阻礙物種遷移和擴散的能力，從而影響生態(tài)廊道質(zhì)量，對物種遷移有阻礙的區(qū)域稱為“障礙點”?！罢系K點”可以反映出生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的脆弱性特征。通過Barrier Mapper工具計算生態(tài)廊道的區(qū)域改進分值，其分值越高表示修復(fù)后越有利于提升生態(tài)廊道的連通性。考慮到障礙點的修復(fù)成本，將搜索半徑設(shè)定為300 m，最終根據(jù)區(qū)域改進分值的分布按自然斷點法劃分出最高級別區(qū)域作為“障礙點”?！皧A點”是生態(tài)廊道中電流值較高的區(qū)域，是保持景觀連通性的關(guān)鍵點，也面臨著較大的生態(tài)退化或損失風(fēng)險。電流越密集，表示物種經(jīng)過該區(qū)域的可能性越大或者物種沒有其他可替代的路徑，因此，“夾點”是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的重要功能特征，并可作為生態(tài)保護關(guān)鍵區(qū)域。物理學(xué)的歐姆定律表達式如下：

式中為電流；為電壓；為有效電阻。

節(jié)點的度指的是在一個網(wǎng)絡(luò)中與該節(jié)點相連的其他節(jié)點的數(shù)量。一般情況下，節(jié)點的度越高，其在網(wǎng)絡(luò) 中的重要性也會升高。節(jié)點的度值是評價網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)之一，其計算式如下：

式中為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點個數(shù)；K表示任一節(jié)點與節(jié)點具有連接邊a的數(shù)目。網(wǎng)絡(luò)魯棒性衡量了生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能在面對特定擾動時的穩(wěn)定性，以復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，通常采用連通性魯棒性來評價復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。連通性魯棒性是指生態(tài)網(wǎng)絡(luò)在受到外力因素的影響而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)要素?fù)p失后，保持剩余網(wǎng)絡(luò)要素連通性穩(wěn)定，并傳遞物質(zhì)和能量的能力。這樣的魯棒性分析通常需要假設(shè)一個特定的場景。在本研究中，“隨機攻擊”表示隨機刪除網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，而“蓄意攻擊”則是根據(jù)節(jié)點的度值從高到低排序進行有序的刪除，由此分析生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性變化。連接魯棒性計算如下:

式中R為網(wǎng)絡(luò)的連接魯棒性；為去除部分生態(tài)節(jié)點后網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖中節(jié)點的數(shù)量；為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)；為被移除的節(jié)點數(shù)目。

3 結(jié)果與分析

3.1 未來土地利用變化模擬預(yù)測

研究根據(jù)模型設(shè)定的參數(shù)模擬鄱陽湖平原地區(qū)土地利用變化，以2000年至2010年的土地利用變化趨勢，得到2020年土地利用變化模擬結(jié)果，并利用解譯得到的2020年土地利用分布進行精度驗證。通過Crosstab將模擬結(jié)果與實際分布進行疊加后進行精度計算，精度計算結(jié)果如表3所示，其Overall Kappa系數(shù)為78.07%，說明2020年模擬結(jié)果和實際結(jié)果一致性程度較好。

表3 2020年鄱陽湖平原地區(qū)土地利用變化模擬預(yù)測精度驗證 Table 3 Accuracy verification of land use change simulation prediction in Poyang Lake Plain in 2020

基于2020年土地利用數(shù)據(jù)，模擬得到鄱陽湖平原地區(qū)2030年常規(guī)發(fā)展情景（CDS）、城市快速增長情景（FUG）和生態(tài)保護情景（ECS）下的土地利用變化模擬結(jié)果。與2020年相比，2030年FUG下的建設(shè)用地面積增長70.27%，在三種未來變化情景中增長最快；林地、其他用地面積分別減少7.23%和23.88%（表4），在三種情景中減少最多。

表4 2030年不同情景下的各土地利用類型面積 Table 4 Area of each land use type in 2030 under different scenarios

在FUG情景下建設(shè)用地的發(fā)展只受到水域和永久基本農(nóng)田的限制，規(guī)劃道路影響因素對建設(shè)用地的擴張起到推動的作用，從圖3中可以看出，建設(shè)用地主要呈現(xiàn)沿現(xiàn)狀城市邊緣區(qū)域擴張的空間分布模式。CDS情景下的建設(shè)用地面積增長僅次于FUG情景，建設(shè)用地面積達2 465.39 km，較2020年增長了67.63%，耕地、其他用地面積減少量最小。在3種未來情景中，ECS下的草地和濕地面積較2020年增加最多，分別增加了16.55%和17.23%，建設(shè)用地面積增加量最小，表明建設(shè)用地擴張速度得到有效控制。這是因為除去生態(tài)紅線、永久基本農(nóng)田和水域等限制因素外，水源涵養(yǎng)區(qū)、生物多樣性優(yōu)先保護區(qū)等影響因素在建設(shè)用地擴張的過程中起到一定的緩沖作用?？傮w來看，與2020年相比，CDS、FUG和ECS中的耕地、林地和其他用地面積均呈現(xiàn)減少趨勢，而草地、濕地、水體和建設(shè)用地面積都呈現(xiàn)增加狀態(tài)，可知鄱陽湖平原地區(qū)在未來的土地利用相關(guān)政策制定中，保護耕地和林地面積仍然是維護區(qū)域生態(tài)安全的主要任務(wù)。

圖3 2020年土地利用現(xiàn)狀與模擬圖以及不同情景下2030年未來土地利用分布 Fig.3 Current situation and simulation of land use in 2020 and future land use distribution in 2030 under different scenarios

3.2 生態(tài)源地識別

通過自然斷點法將景觀連通性評價結(jié)果分為高值區(qū)、較高值區(qū)、中值區(qū)和低值區(qū)4個等級，可以發(fā)現(xiàn)研究區(qū)景觀連通性呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性特征。在3種不同情景下，景觀連通性高值區(qū)主要分布在奉新縣西部，靠近九嶺山自然保護區(qū)一帶；較高值區(qū)主要分布在永修縣西南部、安義縣北部、灣里區(qū)以及豐城市和樟樹市的東南部，其中，永修縣和安義縣的較高值區(qū)主要坐落在云居山自然保護區(qū)一帶，灣里區(qū)的較高值區(qū)靠近梅嶺植被富集區(qū)域；中值區(qū)基本圍繞高值區(qū)和較高值區(qū)呈散狀分布，是生物遷徙和擴散的重要緩沖地帶。從圖4中可以看出，景觀連通性高值區(qū)和較高值區(qū)是生態(tài)功能穩(wěn)定，植被斑塊面積連片，生物物質(zhì)能量和信息連通性良好的區(qū)域，也是動植物重要的棲息地，因此，本研究選取高值區(qū)和較高值區(qū)作為生態(tài)源地。2020年現(xiàn)狀和2030年CDS、FUG和ECS情景下的生態(tài)源地面積分別為2 464.2、2 666.72、3 141.88和3 436.64 km，分別占研究區(qū)總面積的12.46%、13.48%、15.88%和17.37%。ECS下識別的生態(tài)源地面積最大。

圖4 2020年現(xiàn)狀以及2030年不同土地利用情景下的景觀連通性值分布 Fig.4 Distribution of landscape connectivity values in 2020 and under different land use scenarios in 2030

3.3 生態(tài)廊道提取與“障礙點” “夾點”識別

生態(tài)廊道可以將不同生態(tài)源地斑塊連接起來，擴大斑塊與斑塊之間的活動空間，從而更有利于生物基因的流動。研究區(qū)2020現(xiàn)狀以及CDS、FUG和ECS情景下分別生成生態(tài)廊道 114、169、255和299條，總長度分別為1 996.53、2 728.55、3 030.04和3 604.31 km。從分布狀態(tài)看，生態(tài)廊道之間縱橫交錯，分布緊密（圖5）；從生態(tài)廊道數(shù)量看，研究區(qū)2030年三種情景下的生態(tài)廊道數(shù)量均高于2020年，三種未來情景中ECS下的生態(tài)廊道數(shù)量最多，CDS的生態(tài)廊道數(shù)量最少；說明ECS情景可以提供較其他情景模式下更多的生態(tài)廊道數(shù)量，對物種的遷徙和物質(zhì)能量信息的交流和循環(huán)起到一定的促進作用。

圖5 2020年現(xiàn)狀以及2030年不同土地利用情景下的生態(tài)源地及生態(tài)廊道分布 Fig.5 Distribution of ecological sources and ecological corridors in 2020 and under different land use scenarios in 2030

障礙點的形狀多樣，不僅有點狀、條帶狀還有菱形等不規(guī)則的形狀。2020年合計得到“障礙點”27處，共計面積5.12 km。2030年，CDS情景下產(chǎn)生20處“障礙點”，總面積達38.68 km，F(xiàn)UG情景下有23處“障礙點”，共計面積25.4 km，而在ECS中的“障礙點”一共有19處，總面積為15.52 km（圖6）。2020年“障礙點”數(shù)量最多，而“障礙點”總面積最小，這與未來模擬情景中增加的廊道數(shù)量有關(guān)，廊道數(shù)量越多，存在“障礙點”的風(fēng)險越大。三種未來模擬情景中，F(xiàn)UG下的生態(tài)廊道存在局部阻力值較高，使得廊道處在斷裂風(fēng)險之中的“障礙點”更多，影響生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的整體效率。這是因為建設(shè)用地的過快擴張，生態(tài)廊道穿過更多的人為活動區(qū)域，存在著被干擾破環(huán)的風(fēng)險；ECS下的“障礙點”數(shù)量最小，這是因為該情景限制了城市的無序擴張，源地之間的物種遷移和擴散活動頻繁，生態(tài)廊道流通能力較強，廊道斷裂風(fēng)險較低，生態(tài)網(wǎng)路整體效率較高。

圖6 2020年現(xiàn)狀以及2030年不同土地利用情景下的“障礙點”分布 Fig.6 “Barrier points” distribution in 2020 and under different land use scenarios in 2030

生態(tài)廊道中的“夾點”表示廊道中電流值高的區(qū)域，夾點的局部電流值越高，意味著物種遷移的可能性越大，生物物質(zhì)能量循環(huán)頻率高，該區(qū)域若有小面積損失也會對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連接性帶來不成比例的破壞。因此，生態(tài)廊道中的“夾點”越多，表明生態(tài)網(wǎng)絡(luò)遭到的破壞風(fēng)險越大。2020年研究區(qū)得到夾點62處，CDS、FUG和ECS三種情景得到“夾點”數(shù)量分別為117、83和75處（圖7）。

圖7 2020年現(xiàn)狀以及2030年不同土地利用情景下的“夾點”分布 Fig.7 “Pinch points” in 2020 and under different land use scenarios in 2030

可以看出，2030年的3種未來模擬情景下的“夾點”均高于2020年，生態(tài)廊道數(shù)量的增加也帶來了更多風(fēng)險的“夾點”。CDS下的“夾點”數(shù)量高于FUG和ECS，說明無人為因素控制下的土地利用空間分布格局比人為導(dǎo)向的土地利用空間分布格局存在著更高的生態(tài)風(fēng)險。

3.4 不同攻擊場景下的網(wǎng)絡(luò)連通魯棒性

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的數(shù)量密切相關(guān)，對節(jié)點的刪除表示人類活動對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的干擾和破環(huán)活動，從而影響網(wǎng)絡(luò)整體穩(wěn)定性。對生態(tài)源地和生態(tài)廊道進行拓?fù)涮崛樯鷳B(tài)網(wǎng)絡(luò)中的“節(jié)點”和“邊”，借助Matlab軟件中的Network程序，進行生態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的度值計算以及“隨機攻擊”和“蓄意攻擊”的場景模擬，結(jié)果如圖8所示。一定范圍內(nèi)的節(jié)點刪除比可以反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的整體復(fù)雜程度，研究采用生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點刪除比作為判定網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。

圖8 不同攻擊場景下的網(wǎng)絡(luò)連通魯棒性 Fig.8 Network connectivity robustness under different attack scenarios

從圖8中可知，兩種攻擊場景下的網(wǎng)絡(luò)連通魯棒性曲線均呈現(xiàn)下降的趨勢，且隨著節(jié)點刪除而起伏變化，數(shù)值越低表明網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性程度越低。在“隨機攻擊”模式下，隨著節(jié)點刪除數(shù)量的增加，三種未來場景的連通魯棒性均呈現(xiàn)緩慢的下降趨勢直至網(wǎng)絡(luò)完全坍塌的狀態(tài)。CDS、FUG和ECS的網(wǎng)絡(luò)臨界節(jié)點刪除比相近，分別為89%、90%和90%，說明在“隨機攻擊”模式中，3種未來模擬情景的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性相當(dāng)，只有當(dāng)節(jié)點刪除比超過89%或90%時，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)才逐漸癱瘓。而在“蓄意攻擊”模式下，度值高的節(jié)點刪除對網(wǎng)絡(luò)整體的連通性影響更大，因此連通性魯棒值曲線較“隨機攻擊”模式變化起伏更為劇烈。當(dāng)FUG下的節(jié)點刪除比大于22%時，連通魯棒性值呈現(xiàn)急劇下降趨勢，當(dāng)節(jié)點刪除比在22%至50%之間時，連通魯棒性呈現(xiàn)有起伏的下降趨勢，而當(dāng)節(jié)點刪除比超過50%時，連通魯棒性值下降至0，此時生態(tài)網(wǎng)絡(luò)處于崩潰狀態(tài)，由此可知，50%的節(jié)點刪除比時FUG下生態(tài)網(wǎng)絡(luò)保持穩(wěn)定的臨界值；CDS和ECS下的連通魯棒性值急劇下降時的節(jié)點刪除比分別為34%和37%，維持生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行的臨界值分別為53%和55%的節(jié)點刪除比。對比3種未來土地利用變化模擬情景，ECS下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性臨界值最高，為55%的節(jié)點刪除比，F(xiàn)UG下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性臨界值最低，而CDS下的臨界值介于兩者之間，為53%的節(jié)點刪除比。因此，相比CDS和FUG，ECS下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)具有更高的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。

此外，從表5中可以看出，ECS下高度值區(qū)間的節(jié)點數(shù)量明顯高于CDS和FUG情景，節(jié)點是保障網(wǎng)絡(luò)連通的關(guān)鍵，其交互性和重要程度是維持生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)完整性和復(fù)雜性的關(guān)鍵。因此，不論在哪一種未來土地利用變化情景中，不僅要重視生態(tài)節(jié)點數(shù)量的保護，還要重視節(jié)點在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。

表5 不同土地利用情景下生態(tài)節(jié)點度值及占比 Table 5 Degree value and proportion of ecological nodes under different land use scenarios

4 結(jié)論與討論

本文基于CA-Markov模型模擬了鄱陽湖平原地區(qū)2030年常規(guī)發(fā)展情景（CDS）、城市快速增長情景（FUG）和生態(tài)保護情景（ECS）下未來土地利用變化格局，并構(gòu)建3種情景下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，探索不同情景下生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性情況，研究的主要結(jié)論如下：1）與2020年土地利用數(shù)據(jù)相比，模擬得到研究區(qū)2030年城市快速增長情景（FUG）下建設(shè)用地面積增長70.27%，在3種未來模擬情景中增長最快；2）基于景觀連通性評價得到2030年CDS、FUG和ECS三種情景下的生態(tài)源地58、86和101處，主要分布在灣里區(qū)、永修縣、奉新縣、安義縣和余干縣；3）識別得到2030年CDS、FUG和ECS三種未來模擬情景下169、255和299條生態(tài)廊道，20、23和19處“障礙點”以及117、83和75處“夾點”；4）在“隨機攻擊”模式下，CDS、FUG和ECS下的連通魯棒性均呈現(xiàn)緩慢下降趨勢。在“蓄意攻擊”模式下，連通魯棒性均隨節(jié)點刪除量增加而劇烈變化，CDS、FUG和ECS三種未來模擬情景中，ECS下的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性臨界值最高，為55%的節(jié)點刪除比，因此，ECS下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性最高。總體而言，生態(tài)保護情景（ECS）下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)具有更高的穩(wěn)定性，研究結(jié)果可為研究區(qū)未來土地利用過程中協(xié)調(diào)經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)保護提供有益的參考和借鑒。

本文基于鄱陽湖平原地區(qū)土地利用現(xiàn)狀基礎(chǔ)模擬未來土地利用變化情況并構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，此外，充分考慮了研究區(qū)未來空間規(guī)劃因素，如在城市快速發(fā)展情景（FUG）中，不僅僅考慮限制城市擴張的永久基本農(nóng)田和水域，還充分考慮了研究區(qū)未來交通規(guī)劃運輸通道等影響因素，使未來土地利用變化模擬更符合研究區(qū)的規(guī)劃發(fā)展導(dǎo)向。在生態(tài)保護情景（ECS）中，除考慮生態(tài)限制因素之外，還將影響研究區(qū)未來發(fā)展的水源涵養(yǎng)、生物多樣性保護以及生態(tài)修復(fù)因素納入模擬環(huán)境，使模擬結(jié)果更加符合研究區(qū)實現(xiàn)生態(tài)文明建設(shè)，筑牢“南方地區(qū)生態(tài)安全屏障”的規(guī)劃目標(biāo)。不同情景下生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析結(jié)果，不僅為研究區(qū)制定針對性的區(qū)域生態(tài)保護管理策略提供數(shù)據(jù)支撐，也為有效保護區(qū)域生物多樣性、維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定提供新的思路。此外，對生態(tài)廊道的構(gòu)建和“障礙點”以及“夾點”的識別，為研究區(qū)今后開展生態(tài)修復(fù)工作提供一定的參考。

研究是以行政區(qū)為尺度來探索土地利用變化模擬與生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的關(guān)系，但在生態(tài)環(huán)境中，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)組分更多地受地理單元的影響而非行政邊界的限制，如白鶴等珍稀動物，其活動范圍具有季節(jié)性，不受行政單元的轄制。因此，在未來生態(tài)保護滿足自身行政單元現(xiàn)實管理便捷和完整的基礎(chǔ)上，還需與周圍行政單元進行溝通與合作，尤其是在保護生態(tài)源地完整性、生態(tài)廊道連續(xù)性的工作上，應(yīng)盡可能的通過規(guī)劃制定或政策協(xié)調(diào)保持研究區(qū)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)整體的穩(wěn)定連通。此外，研究的生物資料掌握不夠充分，在構(gòu)建研究區(qū)生態(tài)阻力面的時候未曾考慮不同物種的遷移和擴散特征。在探究未來情景下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性時，未考慮節(jié)點恢復(fù)后的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，因此未來需要加大對研究區(qū)物種資料的收集和研究，充分考慮影響生態(tài)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的多樣性指標(biāo)，通過實地踏勘和考證，為研究提供新的探索方向。