萬(wàn)寧市景觀格局對(duì)生境質(zhì)量的影響

陸禹 魏甫 羅改改

（1. 國(guó)家林業(yè)和草原局中南調(diào)查規(guī)劃院 湖南長(zhǎng)沙 410000；2. 湖南省第一測(cè)繪院 湖南長(zhǎng)沙 410000）

生境質(zhì)量是生態(tài)系統(tǒng)為物種的生存和發(fā)展提供適宜環(huán)境的能力，對(duì)維持生物多樣性起著重要作用，可作為評(píng)估生物多樣性保護(hù)狀態(tài)的替代指標(biāo)[1-2]。盡管近幾十年來(lái)生物多樣性保護(hù)不斷加強(qiáng)，但由于全球氣候變化、物種入侵和人類(lèi)活動(dòng)的干擾，生物多樣性保護(hù)仍面臨巨大的挑戰(zhàn)[3]，迫切需要對(duì)生境質(zhì)量進(jìn)行高效評(píng)估并探究其影響因素，以維持區(qū)域生態(tài)環(huán)境和保護(hù)生物多樣性。

目前，生境質(zhì)量評(píng)估的方法可分實(shí)地調(diào)查法和模型法[4]。由于實(shí)地調(diào)查法需要較高的時(shí)間和人力成本，在實(shí)際應(yīng)用中受到較多的限制。相反，模型法具有操作簡(jiǎn)單、快速、成本低等顯著優(yōu)勢(shì)，得到了廣泛的應(yīng)用。近年來(lái)生境質(zhì)量評(píng)估模型主要有HIS 模型、SolVES 模型、GLOBIO 模型、SDMs模型及INVEST 模型等[1,5]。在眾多生境質(zhì)量評(píng)估模型中，InVEST 模型是目前較為成熟且應(yīng)用廣泛的工具，模型中的生境質(zhì)量模塊可在缺乏物種分布數(shù)據(jù)條件下，基于土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)，通過(guò)將生境適宜性與人為威脅相結(jié)合來(lái)評(píng)估生境質(zhì)量[6]。景觀格局是大小和形狀各不相同的景觀斑塊在空間上的排列，不僅體現(xiàn)了景觀的異質(zhì)性，也是自然和人為因素在不同時(shí)空尺度下作用的最終結(jié)果[7]。人類(lèi)對(duì)生物多樣性的影響是生境質(zhì)量下降的關(guān)鍵因素，尤其是人類(lèi)活動(dòng)帶來(lái)的土地利用變化改變了地表景觀格局，生境的組成和配置也隨之產(chǎn)生變化，進(jìn)而影響區(qū)域生境的分布格局和功能[8-9]。

迄今為止，關(guān)于景觀格局對(duì)生境質(zhì)量的影響，有關(guān)學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了大量研究，集中于探索二者的空間關(guān)聯(lián)特征。如賈艷艷等[10]利用灰色關(guān)聯(lián)度模型揭示二者的關(guān)聯(lián)性，龐惠心等[11]采用Spearman 相關(guān)系數(shù)探索二者的局部差異性。也有部分學(xué)者建立了生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)之間的線(xiàn)性回歸模型，以揭示景觀格局對(duì)生境質(zhì)量的影響。如韓依紋等[12]采用因子分析法對(duì)得到的主因子進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析，以模擬林地生境質(zhì)量和影響其變化的主導(dǎo)景觀格局因子。但對(duì)于地理現(xiàn)象來(lái)說(shuō)，多數(shù)研究未考慮生境質(zhì)量與景觀格局關(guān)系的空間非平穩(wěn)性，即空間異質(zhì)性。因此，本研究以海南省萬(wàn)寧市為研究對(duì)象，基于生境質(zhì)量評(píng)估和景觀格局分析，利用OLS 和GWR 分別對(duì)生境質(zhì)量和景觀格局指數(shù)進(jìn)行建模，分析景觀格局對(duì)生境質(zhì)量的影響，以期為區(qū)域生態(tài)保護(hù)和景觀管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 研究區(qū)概況萬(wàn)寧市位于海南島東南部沿海， 地 理 范 圍 18°35′～19°06′N(xiāo) 和 110°00′～110°34′E，陸 地 面 積 1 883.5 km2，海 域 面 積2 550.1 km2，海岸線(xiàn)長(zhǎng)109 km。地勢(shì)西高東低，兼有多種地貌，由中山、低山、高丘、低丘、臺(tái)地和階地平原組成。屬熱帶海洋性季風(fēng)氣候，年平均氣溫24.8℃，年平均雨量沿海地區(qū)2 100～2 200 mm、西部山區(qū)2 600～2 700 mm。主要河流有太陽(yáng)河、龍滾河、龍頭河和龍尾河。植被類(lèi)型主要為熱帶山地雨林、熱帶次生林、灌叢和人工林等4 個(gè)植被類(lèi)型[13]，森林覆蓋率66.7%。

1.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源土地利用矢量數(shù)據(jù)：將萬(wàn)寧市林草濕數(shù)據(jù)與國(guó)土“三調(diào)”數(shù)據(jù)對(duì)接融合成果數(shù)據(jù)庫(kù)，將其轉(zhuǎn)換為30 m×30 m 柵格數(shù)據(jù)集，重分類(lèi)后將土地利用類(lèi)型劃分為9 類(lèi)，即耕地、園地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民用地、工礦用地和未利用土地，其中水域包括河流、湖泊和灘涂，城鎮(zhèn)用地包括各類(lèi)建筑區(qū)和工礦開(kāi)發(fā)的建設(shè)用地。道路數(shù)據(jù)：以O(shè)penStreetMap（OSM）2019 年中國(guó)區(qū)域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合百度PIO 交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修正后得到主要道路數(shù)據(jù)集，包括鐵路、高速公路、國(guó)道、省道和縣道矢量數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為與土地利用相匹配的柵格數(shù)據(jù)。將上述數(shù)據(jù)統(tǒng)一至CGCS2000 坐標(biāo)系統(tǒng)。

1.2 方法

1.2.1 生境質(zhì)量評(píng)估使用InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊進(jìn)行生境質(zhì)量評(píng)估，該模型的前提假設(shè)為較高生境質(zhì)量的區(qū)域能夠支持增加生物多樣性，較低生境質(zhì)量表示生物多樣性支持減少，景觀出現(xiàn)退化[14]。模型評(píng)估取決于每種威脅對(duì)生境的相對(duì)影響、各種生境對(duì)不同威脅因素的相對(duì)敏感性以及生境與威脅源之間的距離[15]。采用線(xiàn)性和指數(shù)距離衰減函數(shù)描述威脅源傳播到生境的速度（irxy），如公式（1）和（2）：

其中，dxy為柵格x和柵格y之間的線(xiàn)性距離，drmax表示威脅因素r跨越空間的最大影響距離。

然后計(jì)算生境類(lèi)型j的柵格x的生境退化度，如公式（3）：

其中，R為威脅因素?cái)?shù)量，Yr為威脅因素r的柵格數(shù)量，wr為威脅因素r的權(quán)重，ry表示柵格y的威脅強(qiáng)度，xβ為柵格x的可達(dá)性水平，Sjr為生境類(lèi)型j對(duì)威脅因素r的相對(duì)敏感性。

基于土地利用的生境質(zhì)量指數(shù)計(jì)算如公式（4）：

其中，Hj為生境類(lèi)型j的生境適宜性，Z 為歸一化常量，k 為半飽和常數(shù)。

參考相關(guān)文獻(xiàn)[16-17]并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際，選取耕地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民用地、工礦用地、鐵路及主要道路（包含高速公路、國(guó)道、省道、縣道）作為生境威脅因素。各威脅因素最大影響距離、權(quán)重、距離衰減函數(shù)及不同生境類(lèi)型對(duì)6種威脅因素的敏感性參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1 和2。

表1 威脅因素參數(shù)設(shè)置

表2 生境類(lèi)型對(duì)威脅因素的敏感性

生境質(zhì)量的最終輸出范圍為0～1，值越大表示生境質(zhì)量越高。進(jìn)一步將研究區(qū)生境質(zhì)量劃分為5 個(gè)等級(jí)，即Ⅰ級(jí)（0～0.2）、Ⅱ級(jí)（0.2～0.4）、Ⅲ級(jí)（0.4～0.6）、Ⅳ級(jí)（0.6～0.8）以及Ⅴ級(jí)（0.8～1.0）。將研究區(qū)劃分為1 km×1 km 網(wǎng)格，為避免邊緣效應(yīng)，選取全部位于研究區(qū)范圍內(nèi)的網(wǎng)格作為研究樣本，共獲取1 716 個(gè)1 km×1 km網(wǎng)格樣本，經(jīng)分區(qū)統(tǒng)計(jì)后得到各網(wǎng)格平均生境質(zhì)量指數(shù)，并將其作為各網(wǎng)格生境質(zhì)量表征。

1.2.2 景觀格局指數(shù)選取在景觀水平上選取4個(gè)相關(guān)性相對(duì)較低的指標(biāo)來(lái)表示景觀格局[18-19]，具體指數(shù)及含義如表3 所示。提取網(wǎng)格樣本內(nèi)的土地利用柵格數(shù)據(jù)，并利用Fragstats 4.0 軟件計(jì)算各網(wǎng)格景觀指數(shù)。

表3 景觀指數(shù)選取

1.2.3 普通最小二乘法（OLS）將網(wǎng)格樣本平均生境質(zhì)量作為因變量，對(duì)應(yīng)各網(wǎng)格景觀格局指數(shù)作為自變量，選擇OLS 對(duì)研究區(qū)生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)之間的整體關(guān)系進(jìn)行建模，模型如式（5）所示：

其中，Y為平均生境質(zhì)量指數(shù)，0β為截距項(xiàng)，iβ為第i個(gè)景觀格局指數(shù)的回歸系數(shù)，Xi為第i個(gè)景觀格局指數(shù)值，ε為模型殘差。

1.2.4 地理加權(quán)回歸（GWR） GWR 能夠有效檢測(cè)因變量與自變量之間的空間非平穩(wěn)性，模型如式（6）所示[20]：

其中，yi為第i個(gè)網(wǎng)格的平均生境質(zhì)量指數(shù)，(ui,vi)為第i個(gè)網(wǎng)格的地理中心坐標(biāo)，β0(ui,vi)為第i個(gè)網(wǎng)格的截距項(xiàng)，βk(ui,vi)為第i個(gè)網(wǎng)格的回歸系數(shù)，xik（k= 1,2...n）為第i個(gè)網(wǎng)格的景觀格局指數(shù)，εi為模型的殘差。

2 結(jié)果與分析

2.1 生境質(zhì)量空間分布格局

研究區(qū)土地利用分類(lèi)和生境質(zhì)量的空間分布格局如圖1 所示。結(jié)果顯示，研究區(qū)生境質(zhì)量的分布格局具有顯著的空間差異，整體表現(xiàn)為“西高東低”，并呈現(xiàn)出由西向東逐漸降低的梯度變化格局。各等級(jí)生境質(zhì)量面積比例為Ⅲ級(jí)（48.69%）＞Ⅱ級(jí)（18.52%）＞Ⅴ級(jí)（17.88%）＞Ⅰ級(jí)（9.56%）＞Ⅳ級(jí)（5.35%）。其中，Ⅲ級(jí)生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為0.54，占土地總面積比例最高。由于研究區(qū)園地占土地總面積比例最高（48.82%），與Ⅲ級(jí)生境分布格局趨于一致，是導(dǎo)致Ⅲ級(jí)生境占比最高的主要因素。Ⅴ級(jí)生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為0.93，主要分布在研究區(qū)西南部和西北部，此區(qū)域林地分布最為集中。Ⅳ級(jí)生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為 0.71，零星分布于研究區(qū)“東北—中部—南部”軸線(xiàn)上，林地為主要的土地利用類(lèi)型，由于受周邊建設(shè)用地和耕地的脅迫，這部分林地的生境質(zhì)量處于中等水平。Ⅰ級(jí)和Ⅱ級(jí)生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)分別為0.02 和0.32，主要分布在研究區(qū)東部沿海地區(qū)，此區(qū)域?yàn)槌擎?zhèn)化建設(shè)集中區(qū)域，周邊集中連片分布有大量的城鎮(zhèn)用地、耕地和園地，人為活動(dòng)頻繁，且交通網(wǎng)絡(luò)更加密集，如環(huán)島鐵路、環(huán)島高速及萬(wàn)洋高速集中穿越此區(qū)域。

圖1 研究區(qū)土地利用分類(lèi)（a）和生境質(zhì)量空間分布格局（b）

2.2 基于OLS 的景觀格局影響分析

使用OLS 量化各景觀指數(shù)對(duì)生境質(zhì)量的影響程度，選擇各網(wǎng)格生境質(zhì)量平均值作為因變量，表3 中各景觀指數(shù)作為自變量。OLS 方差分析結(jié)果（表4）顯示，OLS 具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。OLS 回歸結(jié)果（表5）表明，PD、PARA_MN、IJI及SHDI四個(gè)景觀指數(shù)作為自變量均通過(guò)檢驗(yàn)并進(jìn)入回歸模型，4 個(gè)變量的VIF值均小于7.5，自變量間不存在多重共線(xiàn)性，模型AdjustedR2為0.526，AICc為3 597.712。各影響因素標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)顯示，4 個(gè)景觀指數(shù)具有顯著的負(fù)向影響，其中PD的負(fù)向影響相對(duì)較大，PARA_MN的負(fù)向影響相對(duì)較小。

表4 OLS 方差分析結(jié)果

表5 OLS 回歸結(jié)果

2.3 基于GWR 的景觀格局影響分析

進(jìn)一步檢查OLS 殘差，全局Moran’sI為0.682（p＜0.001），表明殘差具有顯著的正向空間自相關(guān)性，OLS 估計(jì)有偏，有必要進(jìn)一步采用GWR探索自變量的空間異質(zhì)性影響。GWR 采用Gaussian 模型類(lèi)型和AICc 優(yōu)化準(zhǔn)則，選擇自適應(yīng)核函數(shù)，黃金分割搜索最佳帶寬為53.000。GWR殘差平方和為63.913，有效參數(shù)個(gè)數(shù)為367.894，σ估計(jì)值為0.218，AICc為164.285，R2為0.963，AdjustedR2為0.953。通過(guò)與表5 比較發(fā)現(xiàn)，GWR的Adjusted R2（0.953）明顯高于OLS（0.526），AICc 值較OLS 顯著降低（＞3），表明GWR 擬合效果明顯優(yōu)于OLS，能夠更好地解釋4 個(gè)景觀格局指數(shù)空間異質(zhì)性影響。GWR 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，全局Moran’sI為0.051，即空間自相關(guān)顯著降低。因此，GWR 較好地解釋了因變量的空間分異并減少模型殘差的空間自相關(guān)。

GWR 結(jié)果顯示了1 716 個(gè)網(wǎng)格內(nèi)景觀指數(shù)的回歸系數(shù)，表6 為4 個(gè)景觀指數(shù)回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)。PD、IJI及SHDI回歸系數(shù)的平均值與中位數(shù)接近，其對(duì)生境質(zhì)量的影響在空間上趨于同質(zhì)。PARA_MN回歸系數(shù)的平均值與中位數(shù)差異較大，其對(duì)生境質(zhì)量的影響在空間上具有較強(qiáng)的異質(zhì)性。各景觀指數(shù)回歸系數(shù)的變化范圍較大，表明其在空間上的影響方向和強(qiáng)度的差異較大。圖2 顯示，各景觀指數(shù)對(duì)生境質(zhì)量的影響具有顯著的空間異質(zhì)性。4 個(gè)景觀指數(shù)對(duì)研究區(qū)不同區(qū)域的生境質(zhì)量都具有正向或負(fù)向的影響。其中，PD對(duì)生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)大部分區(qū)域，占總面積的83.4%。整體上PD對(duì)林地及水域生境質(zhì)量負(fù)向影響最大，對(duì)園地負(fù)向影響次之，對(duì)建設(shè)用地和耕地集中分布區(qū)呈正向影響。PARA_MN對(duì)生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的49.5%，具有較高正向影響的區(qū)域與建設(shè)用地和耕地集中分布區(qū)趨于一致，表明在這些區(qū)域景觀斑塊形狀越復(fù)雜，生境質(zhì)量相對(duì)會(huì)更高。尤其值得關(guān)注的是，在研究區(qū)西南部林地集中分布區(qū)域，PARA_MN對(duì)生境質(zhì)量起著正向影響作用，即在這片集中分布的林地區(qū)域，林地斑塊形狀越復(fù)雜，意味著其生境質(zhì)量越高。IJI 對(duì)生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的53.5%，具有較高正向影響的區(qū)域與林地集中分布區(qū)趨于一致，表明在這些區(qū)域景觀斑塊類(lèi)型間分布越均衡，生境質(zhì)量相對(duì)更高。負(fù)向影響的區(qū)域與建設(shè)用地、耕地和園地分布狀態(tài)趨于一致，表明在這些區(qū)域，景觀斑塊類(lèi)型間分布越不均衡，生境質(zhì)量相對(duì)會(huì)更高。SHDI對(duì)生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的60.7%，總體上以“東北—西南”為中心軸線(xiàn)分別向西北和東南逐漸遞增。具有較高正向影響的區(qū)域主要分布在建設(shè)用地和西部地區(qū)園地集中分布區(qū)域，表明在這些區(qū)域，景觀多樣性越高，生境質(zhì)量相對(duì)更高。負(fù)向影響的區(qū)域主要分布在“東北—西南”中軸線(xiàn)上的耕地與園地交錯(cuò)地帶以及西南部的林地分布區(qū)，表明在這些區(qū)域，景觀多樣性越高，生境質(zhì)量相對(duì)會(huì)更低。

圖2 景觀格局指數(shù)回歸系數(shù)的空間格局

表6 GWR 回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

（1）整體上，生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)呈顯著的負(fù)向關(guān)系。在空間上，生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)間呈現(xiàn)顯著的空間分異，即呈現(xiàn)出顯著的空間非平穩(wěn)關(guān)系。為了維持或提高區(qū)域生境質(zhì)量，應(yīng)加強(qiáng)以下管理：一是加強(qiáng)對(duì)林地的集約管理，避免林地斑塊破碎化；二是加強(qiáng)對(duì)林地與園地交錯(cuò)地帶的林地用途管制，防止園地對(duì)林地的無(wú)序侵蝕；三是將林地集中分布區(qū)范圍內(nèi)的園地有序恢復(fù)為林地，加強(qiáng)林地集約經(jīng)營(yíng)。

（2）許多關(guān)于景觀格局對(duì)生境質(zhì)量影響的研究側(cè)重于定性分析二者的關(guān)聯(lián)關(guān)系，假定生境質(zhì)量與景觀指數(shù)之間的關(guān)系具有空間一致性。然而，OLS 不能處理生境質(zhì)量與景觀格局之間關(guān)系的局部變化。與OLS 相比，GWR 在解釋生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系方面更具優(yōu)勢(shì)，且在解釋關(guān)系的局部變化和減少模型殘差的空間自相關(guān)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。OLS 在模型殘差中檢測(cè)到具有統(tǒng)計(jì)意義的空間自相關(guān)，說(shuō)明OLS 在建立生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系時(shí)違反了殘差獨(dú)立性假設(shè)。GWR 殘差的全局Moran’sI顯著降低，更好地解決了空間自相關(guān)問(wèn)題。因此，GWR 局部特定系數(shù)能夠有效滿(mǎn)足獲取局部景觀格局影響的信息需求，從而為生態(tài)管理者和景觀規(guī)劃師解決生態(tài)景觀問(wèn)題提供科學(xué)參考。

（3）景觀格局的特征取決于分析尺度，即景觀生態(tài)學(xué)中空間和時(shí)間維度上的粒度和范圍，本研究是在30 m×30 m 土地利用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用1 km×1 km 網(wǎng)格進(jìn)行景觀格局分析和模型構(gòu)建。因此，不同尺度下GWR 獲得的空間變化系數(shù)的方向及強(qiáng)度和顯著水平有待進(jìn)一步研究。

3.2 結(jié)論

本研究使用InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊評(píng)估了區(qū)域的生境質(zhì)量及空間分布格局，選取PD、PARA_MN、IJI及SHDI等4 個(gè)景觀格局指數(shù)作為自變量，利用OLS 研究生境質(zhì)量與各景觀格局指數(shù)間的整體關(guān)系，并利用GWR 探究各景觀指數(shù)對(duì)生境質(zhì)量影響的空間異質(zhì)性。主要結(jié)論如下：

（1）研究區(qū)生境質(zhì)量的分布格局具有顯著的空間差異，整體表現(xiàn)為“西高東低”，生境質(zhì)量等級(jí)為Ⅲ級(jí)（48.69%）＞Ⅱ級(jí)（18.52%）＞Ⅴ級(jí)（17.88%）＞Ⅰ級(jí)（9.56%）＞Ⅳ級(jí)（5.35%）。

（2）生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)間呈現(xiàn)出顯著的空間非平穩(wěn)關(guān)系。與OLS 相比，GWR 在解釋生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系方面表現(xiàn)出更強(qiáng)大和有效的解釋能力，并減少了模型殘差的空間自相關(guān)性。

（3）整體上，PD、PARA_MN、IJI及SHDI對(duì)生境質(zhì)量呈負(fù)向影響，但在空間上對(duì)生境質(zhì)量的影響方向和強(qiáng)度的差異較大，具有顯著的空間異質(zhì)性。PD、SHDI及IJI對(duì)生境質(zhì)量的負(fù)向影響大于區(qū)域總面積的50%，其中PD負(fù)向影響范圍最大。