基于InVEST 模型的赤水河流域生境質(zhì)量時空分異特征及驅(qū)動因素分析

王雨露，蘭安軍，2，范澤孟，林雙雙，朱 娜

（1.貴州師范大學地理與環(huán)境科學學院，貴州 貴陽 550025；2.國家喀斯特石漠化防治工程技術(shù)研究中心，貴州 貴陽 550001；3.中國科學院地理科學與資源研究所 資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100101）

0 引言

生物多樣性作為人類社會賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，是社會穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展的根本保障，也是衡量一個地區(qū)環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)文明程度的重要標志［1，2］。近年來，隨著人類活動對生境的脅迫日益加劇，全球生物多樣性喪失趨勢越發(fā)嚴峻［3，4］。生境質(zhì)量指生態(tài)系統(tǒng)為個體和種群提供適宜與持續(xù)性生存條件的能力，在一定程度上反映了區(qū)域生物多樣性狀況及生態(tài)系統(tǒng)服務功能［5］，生境質(zhì)量的高低與生物多樣性的豐富程度表現(xiàn)為正相關(guān)關(guān)系［6］，因此，對區(qū)域的生境質(zhì)量進行評估，對生物多樣性維護［7］、生態(tài)安全格局構(gòu)建［8］及制定可持續(xù)發(fā)展政策、生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡與協(xié)同［9］等研究具有重要意義。

國內(nèi)外學者關(guān)于生境質(zhì)量的評估研究主要有兩種，一是通過大量野外實地驗證調(diào)查獲取相關(guān)參數(shù)，并構(gòu)建相應的評價模型評估區(qū)域生境質(zhì)量［10］，該方法由于數(shù)據(jù)獲取困難、可操作性差而未被推廣，較適合小尺度區(qū)域；其次是借助各種生態(tài)模型對生境質(zhì)量進行定量評估，如HIS 模型［11］、INVEST［12］模型、GUMBO 模型、MAXENT 模型、SolVES［13-16］模型、ARIES 模型［［17］等，其中，InVEST 模型因為數(shù)據(jù)獲取容易，體系構(gòu)建相對完善、分析準確、操作簡單［18-20］的特點而被廣泛應用于生境質(zhì)量評估中。從研究內(nèi)容來看，目前的研究主要有兩個方面，一是研究野生動植物活動區(qū)的生境質(zhì)量或人類活動對其生境質(zhì)量的影響［21-23］，其次是某區(qū)域的整體生境質(zhì)量評估。隨著多項國際項目將土地利用/覆被變化（LUCC）作為全球變化的核心研究問題后，關(guān)于土地利用與生境質(zhì)量相關(guān)方面的研究逐漸受到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注［24］。大部分研究集中于土地利用變化對生境質(zhì)量的影響［25，26］，生境質(zhì)量評估及其地形梯度效應［27，28］、生境質(zhì)量時空演化及預測［29-31］等，對于其影響因素的分析較少。

前人基于InVEST 模型在各區(qū)域展開了諸多關(guān)于生境質(zhì)量的研究，但對于赤水河流域生境質(zhì)量研究目前還沒有。赤水河流域作為長江上游重要的生態(tài)安全屏障，是我國生物多樣性的重要保護區(qū)域，生物多樣性保護意義重大，但流域分布有貧困地區(qū)，且這些區(qū)域?qū)儆谏鷳B(tài)敏感脆弱，發(fā)展經(jīng)濟和保護生態(tài)的矛盾突出，如何在發(fā)展經(jīng)濟和保護生態(tài)雙重背景下，保障赤水河流域的高生境質(zhì)量，是促進長江經(jīng)濟帶上游的可持續(xù)發(fā)展國家戰(zhàn)略的重要環(huán)節(jié)。本文基于InVEST 模型的生境評估模塊與熱點分析，分析了赤水河流域2000-2018 年生境質(zhì)量的時空演變特征，選取多個因子作為自變量，借助地理探測器模型，進一步探索了研究區(qū)生境質(zhì)量的驅(qū)動因素。研究結(jié)果有助于精準識別赤水河流域生物多樣性保護的重點區(qū)域，為研究區(qū)生態(tài)空間修復以及生態(tài)安全維護工作、可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐和科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

赤水河流域位于104°45'E～106°51'E，27°20'N～28°50'N，遍及云南、貴州、四川三省13個縣市，處于云貴高原向四川盆地傾斜過渡的斜坡面之上，流域位于國家級水土流失重點治理區(qū)和西南巖溶山地石漠化生態(tài)脆弱區(qū)。屬大陸性氣候，冬干寒、夏濕熱，地形地貌以山地和丘陵為主，土壤類型多樣，主要土壤類型為黃壤和石灰（巖）土［32］。流域具有獨特的歷史人文景觀和自然地理環(huán)境，自然資源豐富，擁有水力、礦產(chǎn)、森林、生物、旅游等資源，先后批準建立了習水中亞熱帶常綠闊葉林、赤水桫欏國家級自然保護區(qū)和長江上游珍稀特有魚類國家級自然保護區(qū)；赤水原生林、習水大杉樹縣級自然保護區(qū)。主要保護對象涉及中國杉王及其生境、桫欏等珍稀植物及地質(zhì)遺跡、珍稀魚類及河流生態(tài)系統(tǒng)、桫欏、小黃花茶等野生植物、中亞熱帶常綠闊葉林及野生動植物等國家珍稀瀕危和保護物種幾十種，生物多樣性豐富，定量評估該區(qū)域的生境質(zhì)量具有重要意義。

圖1 研究區(qū)地理位置示意圖Fig.1 Schematic diagram of geographical location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

赤水河流域2000年、2005年、2010年、2015年、2018年五期土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源與環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心（http：//www.Resdc.cn），空間分辨率為30 m，坐標統(tǒng)一為Albers投影。同時按照GB/T21010-2017《土地利用現(xiàn)狀分類》體系將土地利用數(shù)據(jù)分類為6 個一級地類和13 個二級地類。已有研究表明自然條件、社會經(jīng)濟等因素都對生境質(zhì)量有著不同程度的影響［24］。氣候?qū)Φ匦巍⑺?、生物及土壤等要素均產(chǎn)生一定作用進而對影響生境質(zhì)量，因此選取年均降水量、年均氣溫為氣候因子；赤水河流域內(nèi)暗河峽谷等地貌遍布，地形起伏度較大，因此選取海拔、坡度、起伏度為地形因子；植被生長狀況可以反映物種的生境適宜性，而NDVI 被認為是揭示植被生長狀況的最佳指示因子［33］，因此引入NDVI指標；人類社會的影響與生境質(zhì)量優(yōu)劣密切相關(guān)，因此選取人均GDP、人口密度、路網(wǎng)密度、土地利用類型做為社會經(jīng)濟因子；由于研究區(qū)內(nèi)土壤類型豐富、分布有自然保護區(qū)，為突出流域特征，選取土壤類型、自然保護區(qū)、水網(wǎng)密度作為影響因子。綜上所訴，依據(jù)已有相關(guān)研究成果，本著數(shù)據(jù)典型性、科學性、可獲取性和可量化性，選取了自然環(huán)境、社會經(jīng)濟兩方面共13 個因子作為自變量，以生境質(zhì)量為因變量，解釋區(qū)域生境質(zhì)量空間分異特征。

表1 生境質(zhì)量影響因素探測指標體系Tab.1 The index system of influencing factors of habitat qualit

1.3 研究方法

1.3.1 生境質(zhì)量評估模型

本文應用InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊（Habitat Quality Model）評估赤水河流域的生境質(zhì)量。由于赤水河流域受到人類干擾較大的土地利用類型為建設(shè)用地與耕地，因此選取建設(shè)用地（農(nóng)村居民點、城鎮(zhèn)居民點）與耕地（水田、旱地）作為赤水河流域生態(tài)環(huán)境的威脅因子，通常自然環(huán)境受到外界威脅的敏感性往往越大，在此依據(jù)上根據(jù)區(qū)域?qū)嶋H特征再參考已有相關(guān)研究［34-37］，對各個威脅因子的最大影響距離和權(quán)重、威脅因子的敏感性參數(shù)進行設(shè)置。具體設(shè)置參數(shù)如表2、表3 所示。為深入了解赤水河流域生境質(zhì)量的變化，將生境質(zhì)量按照低（0～0.2）、較低（0.2～0.4）、中等（0.4～0.6）、較高（0.6～0.8）和高（0.8～1）劃分為5 個等級。

表2 脅迫因子權(quán)重和影響距離Tab.2 Stress factor weight and influence distance

表3 土地利用類型對生境威脅因子敏感度Tab.3 Sensitivity of land use type to habitat threat factors

1.3.2 空間統(tǒng)計分析

冷熱點分析可以用來衡量生境質(zhì)量在空間上聚集與分異特征，本研究經(jīng)過多次實驗，將網(wǎng)格大小劃分為1.5 km 的網(wǎng)格大小效果最佳，因此將流域劃分為1.5 km×1.5 km的網(wǎng)格大小探索生境質(zhì)量在空間上的聚集情況。計算公式為［38］：

式中：I表示莫蘭指數(shù)；Z（）表示冷熱點指數(shù)；n表示研究區(qū)空間網(wǎng)格單元數(shù)，xi和xj分別為空間單元i和空間單元j的觀測值；為空間單元的平均值；xij為空間單元i和j的權(quán)重矩陣。Moran'sI指數(shù)的取值為［-1，1］，指數(shù)小于0、大于0、等于0 分別表示在空間分布上呈負相關(guān)、正相關(guān)與不相關(guān)，即隨機分布。

1.3.3 地理探測器

地理探測器常常用于度量不同因子對生境質(zhì)量時空分異的影響程度大小。公式如下［39］：

式中：q表示自變量對因變量時空分布的影響程度大?。籐為影響因子數(shù)；Nh、N表示h類和整個研究區(qū)的單元數(shù)；和σ2表示區(qū)h和整個區(qū)域的方差。雙因子交互作用結(jié)果類型見表4。

表4 雙因子交互作用結(jié)果類型Tab.4 Result types of two-factor interaction

2 結(jié)果與分析

2.1 生境質(zhì)量時空分異特征

由2000-2018 年赤水河流域生境質(zhì)量空間演變圖（圖2）可看出赤水河流域5 期生境質(zhì)量總體空間格局變化不明顯、南部生境質(zhì)量空間差異不大，北部空間分異較為明顯，生境質(zhì)量指數(shù)高的區(qū)域主要分布在赤水市東南部、敘永縣南部，習水縣西部、西北部，古藺縣西北部，遵義縣東北部。赤水市全市森林覆蓋率82.85%，是我國西南地區(qū)最大的竹材產(chǎn)區(qū)，森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜具有較強的抗干擾性和穩(wěn)定性，所以生物多樣性水平高、因此該類型區(qū)域生境質(zhì)量好。生境質(zhì)量低值區(qū)主要分布在合江縣，這是由于區(qū)內(nèi)耕地資源分布較多，受人類活動影響較大，生物多樣性水平低。

圖2 2000-2018年赤水河流域生境質(zhì)量空間演化Fig.2 spatial distribution of habitat quality in the Chishui River Basin from 2000 to 2018

從各縣域平均生境質(zhì)量指數(shù)分布雷達圖（圖3）來看，2000-2018 年流域下游大部分區(qū)域整體生境質(zhì)量相對于其他區(qū)域較高，其中赤水市平均生境質(zhì)量指數(shù)歷年來為流域最大，值均大于0.7；其次為習水縣、遵義、桐梓、敘永、金沙、威信、鎮(zhèn)雄、大方、古藺、仁懷等區(qū)域生境指數(shù)差別較?。黄咝顷P(guān)、合江歷年生境指數(shù)均偏低。高值區(qū)主要分布在赤水河流域下游赤水市、習水縣西部與東南部，這些區(qū)域分布有貴州赤水桫欏國家級自然保護區(qū)、赤水原生林保護區(qū)、貴州習水中亞熱帶森林保護區(qū)、四川畫稿溪國家級自然保護區(qū)，保護區(qū)的存在使得這些區(qū)域植被等受到良好的生態(tài)保護，因此生物多樣性豐富，生境指數(shù)相對較高。低值區(qū)主要分布于赤水河流域下游合江縣、中游古藺縣東北部、金沙縣北部、仁懷市西南部以及上游鎮(zhèn)雄縣與敘永縣交界處。

圖3 赤水河流域2000-2018年各縣域平均生境質(zhì)量指數(shù)分布雷達圖Fig.3 Radar map of average habitat quality index distribution of counties in Chishui River Basin from 2000 to 2018

由表5 可知，赤水河流域的主要生境質(zhì)量區(qū)域為較低與高等級，2000-2018 年生境質(zhì)量等級占比呈下降趨勢的有低、較低、一般3 個等級，其中低生境質(zhì)量區(qū)域下降最為明顯，下降率為0.512 5%，較高生境質(zhì)量區(qū)域與高生境質(zhì)量區(qū)域面積均有所增加。2015-2018 年，高生境質(zhì)量區(qū)域占比增加明顯，上升了4.187 2%，主要原因是受退耕還林政策的影響，林地與旱地間的轉(zhuǎn)化幅度增大?？傮w來看，流域生境質(zhì)量變化幅度小。

表5 2000-2018年赤水河流域生境質(zhì)量各等級面積占比變化 %Tab.5 Changes in area proportions of different habitat quality levels in the Chishui River Basin from 2000 to 2018

2.2 生境質(zhì)量與生境退化熱點分析

在進行熱點分析前，通過全局自相關(guān)（Moran'sI）檢驗，結(jié)果顯示生境質(zhì)量與生境退化度Moran'sI分別為0.74、0.79；P值均為0小于0.01，Z得分為97和102，遠大于2.58，說明有99%的把握認為生境質(zhì)量與生境退化度在空間分布上具有空間相關(guān)性，可以進行熱點分析。由于2000-2018年各期生境質(zhì)量與生境退化度熱點分析結(jié)果總體空間格局相似，均以2018 年為例（圖4），研究發(fā)現(xiàn)生境質(zhì)量與生境退化度空間分異特征明顯，生境質(zhì)量在流域南部主要表現(xiàn)為冷點和較冷點區(qū)，其余均為不顯著區(qū)；與之相反，生境退化度則在流域南部主要表現(xiàn)為熱點與較熱點區(qū)，其余為不顯著區(qū)。將生境質(zhì)量與生境退化度柵格圖層與熱點分析圖層疊加可發(fā)現(xiàn)，冷熱點區(qū)域均集中分布在赤水河流域下游，赤水河流域生境質(zhì)量熱點區(qū)主要分布在赤水河流域下游赤水市大部分、習水縣西部與東南部，與保護區(qū)重疊度極高，說明保護區(qū)的存在使得生境質(zhì)量高，生物多樣性豐富，低冷點區(qū)主要分布于赤水河流域下游合江縣、中游古藺縣東北部、金沙縣北部、仁懷市西南部以及上游鎮(zhèn)雄縣與敘永縣交界處。而生境退化度熱點區(qū)域生境質(zhì)量大致呈相反態(tài)勢，分異特征較生境質(zhì)量熱點顯著性偏弱。

圖4 生境質(zhì)量與生境退化度熱點分析圖Fig.4 Hotspot analysis of habitat quality and habitat degradation

2.3 生境質(zhì)量空間分異驅(qū)動因子分析

2.3.1 關(guān)鍵驅(qū)動因子識別

因子探測的結(jié)果顯示，各驅(qū)動因子的p值均通過0.01 水平的顯著性檢驗。從單因子探測結(jié)果表（表6）可知，各驅(qū)動因子對赤水河流域生境質(zhì)量解釋度（q值）存在差異，解釋力度從大到小依次為土地利用＞土壤類型＞NDVI＞起伏度＞路密度網(wǎng)＞坡度＞人口密度＞DEM＞水系密度＞降水＞人均GDP＞保護區(qū)＞氣溫。除土地利用對生境質(zhì)量影響外，綜合來看，研究區(qū)自然要素與社會經(jīng)濟要素對生境質(zhì)量的影響力度較均衡。

表6 生境質(zhì)量空間分異特征的影響因子探測結(jié)果Tab.6 Detection results of influencing factors of spatial differentiation characteristics of habitat quality

從因子交互作用探測結(jié)果可知（圖5），各因子交互作用后，影響力度都有不同程度的增強，因子之間的交互關(guān)系表現(xiàn)為雙因子和非線性兩種增強效應類型。自然環(huán)境因子中，NDVI和土壤類型交互作用最強，社會經(jīng)濟因子中，土地利用與保護區(qū)交互作用對生境質(zhì)量空間分異影響最強，q值為0.678。

圖5 生境質(zhì)量交互作用探測結(jié)果Fig.5 Detection results of habitat quality interaction

2.3.2 驅(qū)動因子作用機制

此外，土壤類型、NDVI也對生境質(zhì)量產(chǎn)生很大影響，貢獻率分別為0.227 9和0.223 3。NDVI越高，往往生物多樣性越高，生境質(zhì)量越好。人均GDP 與降水、氣溫對研究區(qū)生境質(zhì)量貢獻率較低，分別為0.037 6、0.032 8、0.008 8，區(qū)域生境質(zhì)量受多方面因素聯(lián)動影響，人均GDP 反映了一個區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，但經(jīng)濟發(fā)展程度與生態(tài)環(huán)境并不都呈負相關(guān)關(guān)系，因此，人均GDP 單因子作用相對于生境質(zhì)量的影響力較低。赤水河流域氣候溫暖濕潤，年際溫度變化小，水資源豐富，年際降水變化也不大，因此氣候因素對于該區(qū)域的生境影響不顯著。

由圖6 可知，2000-2018 年，土地利用不同類型發(fā)生了流轉(zhuǎn)，2000 年至2018 年，建設(shè)用地增加了118.3 km2，是研究初期的4.36 倍；草地減少了84.816 km2，建設(shè)用地作為威脅源，草地作為生境適宜區(qū)，建設(shè)面積的增加和草地面積的減少致使赤水河流域生境質(zhì)量的下降；同時，由于退耕還林政策，區(qū)域林地和耕地的流轉(zhuǎn)相對于其他土地利用類型活躍度最大，耕地較研究初期減少了163.523 km2，林地相較于研究初期增加114.79 km2，林地面積增加促使生境質(zhì)量上升。土地利用與其他因子的交互作用明顯，說明不同的土地利用/覆被結(jié)構(gòu)決定不同生態(tài)系統(tǒng)類型的分布格局，除人類活動導致土地利用轉(zhuǎn)變的影響外，赤水河流域生境還受交通條件、地形地貌、氣候等自然因素的影響，NDVI高、氣候條件好等更適合物種生活的自然環(huán)境原始生境質(zhì)量優(yōu)越；坡度低、地形起伏度小則往往被人類開發(fā)利用，生境質(zhì)量低。

圖6 土地利用桑基圖（單位：km2）Fig.6 Sankey map of land use

3 結(jié)論

本文以長江上游重要生態(tài)屏障赤水河流域為例，基于In?VEST 模型生境質(zhì)量模塊評估生境質(zhì)量，利用空間統(tǒng)計分析探討了生境質(zhì)量與生境退化時空動態(tài)演變，并利用地理探測器定量探測自然及社會經(jīng)濟兩方面相關(guān)因素對影響生境質(zhì)量指數(shù)的各驅(qū)動因子進行定量分析。結(jié)果表明：

（1）赤水河流域南部生境質(zhì)量空間差異不明顯，北部空間分異較為明顯，最北部生境質(zhì)量較差，而生境質(zhì)量高值區(qū)主要分布在赤水市東南部、敘永縣南部，習水縣西部、西北部，古藺縣西北部，遵義縣東北部，赤水市生境質(zhì)量指數(shù)為整個流域最大，得益于區(qū)域內(nèi)分布有大量的竹林?？臻g上，5期生境質(zhì)量總體空間格局變化較小，赤水河流域生境質(zhì)量兩極集聚特征變化不明顯。2000、2005、2010、2015 和2018 年赤水河流域生境質(zhì)量指數(shù)的均值分別為0.596、0.617、0.600、0.601 和0.599，生境質(zhì)量表現(xiàn)為先上升再下降的趨勢。

（2）赤水河流域生境質(zhì)量與生境退化度熱點分析表現(xiàn)出“上游弱下游強”的分異特征，南部不顯著區(qū)域占比較大。生境質(zhì)量高值區(qū)主要位于赤水市、敘永縣、習水縣交界處以及桐梓縣與遵義縣最東部；生境退化度熱點區(qū)主要位于合江縣及古藺縣。對于生境質(zhì)量好的區(qū)域，應堅持保護為主，發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟，對于生境退化區(qū)域，應以修護為主，避免生境質(zhì)量再遭到嚴重破壞。

從單因子探測結(jié)果來看，土地利用對研究區(qū)生境質(zhì)量影響作用較大，威脅源與適宜生境區(qū)面積的增加與減少是影響生境質(zhì)量變化的主要原因；各因子交互作用后影響力均有不同程度的增大，說明赤水河流域生境質(zhì)量受自然因素與社會經(jīng)濟因素的雙重驅(qū)動。赤水河流域具有復雜的經(jīng)濟及生態(tài)意義，生物多樣性豐富、生態(tài)環(huán)境脆弱且釀酒產(chǎn)業(yè)發(fā)達賦予其獨特性，因此流域生態(tài)環(huán)境保護及經(jīng)濟發(fā)展矛盾愈發(fā)突出，對于生物多樣性豐富，生境質(zhì)量高的區(qū)域，應采取保護措施，劃分生態(tài)保護紅線，嚴格管理人類活動破壞行為；同時劃分城鎮(zhèn)開發(fā)邊界、經(jīng)濟開發(fā)區(qū)等區(qū)域；對于已遭破壞的區(qū)域?qū)嵭凶匀簧鷳B(tài)修復，保障良好的生境質(zhì)量。綜合考慮自然及社會經(jīng)濟因子，謀求生態(tài)與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展，維護流域生物多樣性重要區(qū)位意義，推動赤水河流域生態(tài)資源高質(zhì)量轉(zhuǎn)化，是流域整體向良性發(fā)展的內(nèi)在要求。