基于CL-PIOP方法的青島市生態網絡結構要素評價

傅 強,顧朝林

1 山東科技大學土木工程與建筑學院, 青島 266590 2 清華大學建筑學院, 北京 100084

基于CL-PIOP方法的青島市生態網絡結構要素評價

傅 強1,*,顧朝林2

1 山東科技大學土木工程與建筑學院, 青島 266590 2 清華大學建筑學院, 北京 100084

景觀生態學中的生態網絡概念,已被國內外越來越多機構與學者所接受。生態網絡結構要素的量化評價成為生態網絡能否真正發揮在空間上調和自然生態保護與社會發展作用的關鍵。圖形理論中相關評價指數為量化評價提供了方法。探討如何基于圖形理論中相關評價結果數據,發現對一個地區生態網絡連通性有重要影響的斑塊與廊道等生態網絡結構要素。以青島作為研究案例區域,使用最小成本路徑模型構建了濕地和林地兩種生態網絡,并以一定閾值為標準對生態網絡做等級劃分,采用圖形理論中的CL-PIOP評價方法作為基礎方法,提出兩種生態網絡結構要素評價標準對結果數據作深入分析。分析結果表明：基于不同等級生態網絡斑塊的CL-PIOP重要性頻次統計可以有效的識別對網絡連通性有重要作用的斑塊,既涵蓋了幾乎所有大面積的斑塊,同時也包括一定數量的小面積斑塊；CL-PIOP評價方法可在眾多廊道中快速識別具有不可替代作用的廊道,且根據CL-PIOP值大小以及在各等級網絡中非零CL-PIOP值的頻率統計進一步確定廊道的重要程度。此外,不同等級網絡中CL-PIOP值存在異常增大的斑塊及其相關廊道對于網絡構建與連通性增強有關鍵作用,這些斑塊通常與面積等自身的屬性無關,而與其在網絡所處的位置相關。生態網絡模型與圖形理論相關方法結合可以快速有效的識別區域重要的生態用地,為相關規劃中生態用地的保護、恢復提供量化依據。

林地生態網絡；濕地生態網絡；相關長度；PIOP；青島市

自然生境破碎化是人類在土地使用過程中產生的兩大主要問題之一[1]。表現為自然生境面積的縮小及自然生境之間聯系的減弱,限制了物種擴散、遷移以及基因交換的機會,從而增加了生態系統的脆弱性。

我國城鎮化正在經歷前所未有的快速發展時期。2014年城鎮常住人口7.49億人,城鎮化水平達到了54.77%[2]。從城鎮化趨勢看,我國還將繼續以較高的速度持續城鎮化進程。因此,城市對土地的巨大需求仍在繼續,在人多地少的背景下,保證城鎮發展必要的土地并盡可能減少其對生態系統破壞就顯得非常重要。

景觀生態學中的生態網絡(Ecological Network)概念,表述為生境破碎條件下生境的空間組織方式,用于分析景觀空間模式與物種存續的關系,以維護生境破碎地區生物多樣性[3-4]。由于生態網絡中各結構要素的網絡化連接,個別要素的消失不會改變一個地區生態系統的整體功能[3],使得生態網絡在空間結構和調整上有了一定的靈活性,從而為解決當前快速城鎮化背景下生態保護與社會經濟發展之間在空間上的矛盾提供了可能。目前,國際、國家和地區各個空間層面上都已經有生態網絡的相關研究與實踐的開展[5- 11]。

生態網絡與自然保護區相比突出優勢表現在其更加重視生態用地之間的連通性。圖形理論為生態網絡連通性的量化評價提供了有效的方法。已有許多學者提出了相應的評價指數[12- 18]及評價軟件[19- 20],這些指數從不同角度反映生態網絡結構要素在維護生態網絡連通性與完整性的重要程度。基于圖形理論中的相關評價指數,國內外學者展開了生態網絡要素的評價,如Pajek軟件的中介性[21]評價方法、PC指數[22-23]、IIC指數[23-25]、dI指數[25]、BCI[11]指數等都被用于計算具有重要意義的生態網絡要素。

基于當前研究的分析,現有的指數能夠回答在同一個生態網絡框架下,結構要素的重要程度。但現實情況是,由于分析的物種不同、生態系統保護目標的不同,同一地區可能存在不同等級的生態網絡[3],發現那些在不同等級生態網絡過渡中發揮重要作用的結構要素將會使得生態保護工作事半功倍。此外,現有的研究更傾向于結構要素中斑塊的評價,而廊道的重要程度較少的明顯提及。由此,本文以東部經濟較發達城市青島市為研究區,采用最小成本路徑模型構建該地區兩大生態系統(林地、濕地)的生態網絡。基于圖形理論中的相關長度指數及PIOP方法對兩大生態網絡結構要素進行評價,并對評價數據深入分析,試圖回答如下問題：(1)如何確定一個地區中對生態網絡連通性維護與增強起到重要作用的網絡斑塊？(2)如何確定在生態網絡轉換中起到關鍵作用的網絡斑塊？(3)哪些廊道在上述兩類重要斑塊的連接中起到了不可替代的作用？本研究試圖為基于圖形理論的評價結果的深入挖掘與解讀提供一種啟發式的思路,為快速城鎮化地區城生態用地保護與恢復提供量化的技術方法與數據依據。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域

青島市位于山東半島南端(35°35′—37°09′N,119°30′—121°00′E)、黃海之濱,西與濰坊市相連,東北與煙臺市毗鄰,西南與日照市接壤。青島市地處海洋生態系統與陸地生態系統的交匯處,生態環境極為脆弱,易遭受外力破壞,且難以恢復。

1.2 數據來源

本文所采用的數據包括：基于環境1號衛星2013年9月獲取的30m分辨率的影像數據、中國1∶25萬土地覆蓋遙感調查與監測數據庫提供的2005年土地利用數據在ERDAS軟件支持下得到2013年土地利用數據；中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站提供的30m分辨率數字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數據并通過ARCGIS軟件生成相關數據。

2 研究方法

2.1 生態網絡的構建及等級劃分

最小成本路徑模型(Least Cost Path,LCP)方法可以在數據較難保證的情況下構建區域生態網絡[26-28]。由于生態網絡構建并非本文討論重點,因此生態網絡構建的具體方法沿用了已有的研究基礎[29]：在研究區域相關物種分析基礎上引入通用物種[30-34],采用專家打分的方式獲得相應的景觀成本值并生成成本面,用不同距離閾值的廊道與斑塊組成不同等級的生態網絡,對應相應擴散能力物種生存的生態網絡。生態網絡的構建實現技術則基于ARCGIS開發包在Microsoft Visual Studio.Net開發平臺上開發完成。

2.2 生態網絡的評價方法

2.2.1 評價指數的選擇

選用相關長度(Correlation Length,CL)[14](公式1)作為基礎評價指數,該指數用于計算給定擴散能力的物種在到達其能力所及的斑塊邊界時移動的平均距離。生態網絡的連通性越強,網絡連接越緊密,則關聯長度指數的值越大。

(1)

式中,ni表示斑塊集合i中斑塊所覆蓋的像素個數,m表示同一斑塊集合中所包含的斑塊的個數,Ri表示斑塊集i的回轉半徑(radius of gyration),其定義如公式2所示

(2)

將公式1代入公式2可以得到：

(3)

2.2.2 生態網絡結構要素重要程度評價

生態網絡結構要素包括生態網絡斑塊(下文簡稱斑塊)以及生態網絡廊道(下文簡稱廊道)。采用PIOP(Percentage of Importance of Omitted Patches)方法作為生態網絡中各結構要素在生態網絡連通性中重要程度的評價方法[14,16],PIOP方法的采用了如下評價思路：分別移去網絡中每個斑塊及與其連接的廊道(每條連接廊道),計算經過這一處理得到的新網絡的CL值,與之前完整網絡的CL值進行對比,從而獲得每個斑塊(廊道)在網絡中的重要性(公式4)。由于在本文中PIOP基于CL指數,因此下文該評價方法簡稱CL-PIOP。

(4)

基于CL-PIOP評價結果,本文提出關于斑塊或廊道重要程度評價的兩條標準：

(1)斑塊或廊道重要程度評價標準Ⅰ

通過公式1、2、3、4可知,CL-PIOP值本身就可以反應各斑塊或廊道在當前等級生態網絡中發揮作用的重要程度。CL-PIOP值分析也是當前基于圖形理論中相關評價指數獲知斑塊及廊道(特別是斑塊)重要程度的主流思路[35]。通過其在各等級生態網絡下作用大于平均值的次數統計(后文稱重要性頻次),可以進一步評價核心斑塊的重要程度。例如,如果一個斑塊在各等級網絡中重要程度均大于斑塊平均水平,說明這些斑塊對于各擴散能力的物種存續都有重要意義。

(2)斑塊或廊道重要程度評價標準Ⅱ

本文基于廊道的長度進行了基于距離閾值的劃分,從而得到了一系列不同等級的生態網絡(生態網絡1,生態網絡2,…,生態網絡N)。通過對比相同斑塊在不同等級生態網絡中的CL-PIOP值可以發現,其變化的趨勢、強度隨著斑塊連入網絡結構的不同而有不同程度的變化。通過對那些在生態網絡n中CL-PIOP值突然變大的斑塊的分析,其原因是在生態網絡n下,由于該斑塊的存在,使得兩個在生態網絡n-1中尚未連接的子生態網絡在生態網絡n中連接成一個整體。生態網絡n中CL-PIOP值越大,說明兩個連為整體的子網絡的CL值越大。同時,在生態網絡n中新增的與該斑塊線連接的廊道也發揮了重要作用。因此,這些在生態網絡n中CL-PIOP值異常變大的斑塊以及相關廊道理應引起足夠的重視。正是基于上述思路,斑塊或廊道重要程度評價標準Ⅱ是通過對各斑塊在不同等級生態網絡中CL-PIOP值的對比,找到存在某一(幾個)等級下出現異常增大現象的斑塊,同時找出與之相連的在該等級下新增的廊道,并基于這些廊道的CL-PIOP值,得到不可替代廊道(CL-PIOP值>0)及其不可替代性(CL-PIOP值越高,不可替代性越高)。

3 分析結果

3.1 研究區域生態網絡

3.1.1 不同連接路徑成本閾值下的濕地生態網絡

以河流湖泊、沼澤灘涂用地作為林地生態網絡斑塊。設定1000為間隔閾值,得到等級為5000—20000的濕地生態網絡(圖1)。

3.1.2 不同連接路徑成本閾值下的林地生態網絡

以針葉林、闊葉林、混交林為林地生態網絡斑塊。設定1000為間隔閾值,得到等級為5000—20000的林地生態網絡(圖2)。

3.2 生態網絡框架下斑塊、廊道的重要程度

3.2.1 基于標準Ⅰ得到的重要斑塊

將各斑塊CL-PIOP值的平均值作為在該等級下重要程度的篩選標準。通過這一設定,基于標準Ⅰ,濕地生態網絡有102個斑塊(共308個,占總數的33%)入選(圖3)。林地生態網絡有261個斑塊(共914個,占總數的28.6%)入選(圖4)。

圖1 研究區域濕地生態網絡(以5000、12000、20000等級的生態網絡為例)Fig.1 Wetland ecological network (take ecological networks with connect strength of 5000, 12000 and 20000 as examples)

圖2 研究區域林地生態網絡(以5000、12000、20000等級的生態網絡為例)Fig.2 Woodland ecological network (take ecological networks with connect strength of 5000, 12000 and 20000 as examples)

圖3 基于標準Ⅰ的濕地生態網絡重要斑塊與廊道 Fig.3 Important patches and corridors in wetland ecological networks based on standard I

圖4 基于標準Ⅰ的林地生態網絡重要斑塊與廊道 Fig.4 Important patches and corridors in woodland ecological networks based on standard I

3.2.2 基于標準Ⅰ得到的重要廊道

廊道的CL-PIOP值大于0,表示該廊道的缺失將改變生態網絡的CL值,使得生態網絡的結構發生改變,該廊道便是生態網絡中的不可替代廊道。CL-PIOP值的大小則可以表示其作為不可替代廊道在生態網絡發揮作用的程度。濕地、林地生態網絡中發揮不可替代作用的廊道如圖3、圖4所示。

3.2.3 基于標準Ⅱ得到的重要斑塊

利用SPSS 17.0軟件中描述統計的探索工具,基于各斑塊在各等級下的CL-PIOP值,得到箱線圖(圖5,圖6),發現存在異常大值的斑塊(圖7,圖8)。

圖5 濕地生態網絡中異常大值斑塊Fig.5 Patches with abnormal large CL-PIOP values in wetland ecological networks

圖6 林地生態網絡中異常大值斑塊Fig.6 Patches with abnormal large CL-PIOP values in woodland ecological networks

3.2.4 基于標準Ⅱ得到的重要廊道

在新等級網絡中與重要斑塊相連的不可替代廊道便成為了重要廊道(圖7,圖8)。

圖7 基于標準Ⅱ得到的濕地生態網絡重要斑塊與廊道Fig.7 Important patches and corridors in wetland ecological networks based on standard II

圖8 基于標準Ⅱ得到的林地生態網絡重要斑塊與廊道Fig.8 Important patches and corridors in woodland ecological networks based on standard II

3.3 結果對比分析

3.3.1 基于標準Ⅰ的斑塊評價結果與其面積對比

圖9 基于面積排名的濕地斑塊重要性頻次分布圖(標準Ⅰ)Fig.9 Patch importance frequency based on patch area ranking in wetland ecological networks (Standard Ⅰ)

通過圖9可以發現：濕地斑塊在16個等級的生態網絡中的重要性頻次與其面積的排序在總的趨勢上并沒有表現出一致的特性。圖10可以發現：林地斑塊在16個等級的生態網絡中表現為重要的頻次與其面積的排序在總的趨勢上表現較為一致,但存在大量斑塊其重要程度與面積的排序并不相符。總體來說,基于標準Ⅰ的斑塊重要程度識別,幾乎已經將面積排名靠前的斑塊全部包括。

3.3.2 基于標準Ⅱ的斑塊評價結果與其面積的對比

圖10 基于面積排名的林地斑塊重要性頻次分布圖(標準Ⅰ)Fig.10 Patch importance frequency based on patch area ranking in woodland ecological networks (Standard Ⅰ)

圖11 基于斑塊面積排名的濕地斑塊重要性頻次分布圖(標準Ⅱ)Fig.11 Patch importance frequency based on patch area ranking in wetland ecological networks (Standard Ⅱ)

圖12 基于斑塊面積排名的林地斑塊重要性頻次分布圖(標準Ⅱ)Fig.12 Patch importance frequency based on patch area ranking in woodland ecological networks (Standard Ⅱ)

由于標準Ⅱ對斑塊有了較大幅度的篩選,在對比面積時,本文采用了該斑塊面積占生態網絡中最大斑塊面積的比值代替。通過圖11、圖12可以看到,標準Ⅱ篩選得到的重要斑塊中,面積最大的斑塊僅是該網絡最大斑塊面積的3.9%(濕地網絡)和30%(林地網絡)。而且重要性頻次排名與面積排名之間并無明顯的聯系。

3.3.3 標準Ⅰ與標準Ⅱ的比較

圖13 濕地網絡基于標準Ⅰ與標準Ⅱ得到的重要斑塊比較Fig.13 Comparison of important patches of wetland ecological network base on standard I and standard II

圖14 林地網絡基于標準Ⅰ與標準Ⅱ得到的重要斑塊比較Fig.14 Comparison of important patches of woodland ecological network base on standard I and standard II

圖13、圖14是將標準Ⅱ中得到的重要斑塊賦上其在標準Ⅰ中的重要程度得到的。在濕地網絡中,標準Ⅱ的重要程度與標準Ⅰ得到的重要程度在趨勢上呈現了較為明顯的正相關,而在林地網絡中則并不明顯。

3.4 對青島市林地、濕地兩類生態用地保護的啟示

在青島市濕地生態網絡中：①重要的濕地斑塊在濕地生態網絡中形成了一個完整的主線,即以中部膠州灣濕地為中心,向南、東北、西北3個方向延伸；②重要的濕地廊道也較為明顯,這些廊道的出現表明濕地斑塊的連接是通過眾多不可替代廊道形成的,反映了該地區濕地生態網絡的穩定性較弱,一旦部分不可替代廊道消失,將會對整個區域網絡的連通性產生較大影響；③沿海零散分布的小面積濕地在濕地生態網絡的連通性增強作用突出,應在岸線保護中予以重點關注。在青島市林地生態網絡中：①重要的林地斑塊在空間分布上呈現大分散,小集中的形態,形成了北部(大澤山)、東部(嶗山)和南部(藏馬-鐵撅山)3個林地生態子網絡,且3個子網絡之間的連接缺失；②在子網絡內部,由于大小林地分布較為密集,林地斑塊之間連接多樣化,不可替代廊道較少,所出現的為數不多的不可替代廊道更加應該引起足夠的重視。

4 討論與結論

生態網絡是一個地區實際生態系統之間相互聯系客觀存在的生態空間。生態網絡分析研究的目的是通過采取一定措施增加區域中破碎、孤立的自然生境之間結構與功能上的聯系,從而促進生態系統中物質、能量、信息的流動,進而維護一個地區生態系統的穩定。生態網絡建模中,廊道的選擇是基于代表不同物種擴散遷徙能力的不同閾值,在實際分析中,由于生態學數據采集較為困難,關注的物種較多等因素這一閾值通常難以確定。因此通過一組閾值而構建不同等級的生態網絡是一個很好的解決方案。等級劃分使得閾值概念變成了一個相對比值,由此解決閾值單位難以確定的問題。除此之外,通過等級劃分可以表征不同保護需求,這對分層次、有重點的生態用地規劃與保護也具有指導意義。

標準Ⅰ通過各級網絡中斑塊CL-PIOP的平均值作為標準識別重要斑塊。幾乎將面積排名靠前的斑塊全部包括,從這方面來看,該方法可以替代過去僅僅以面積作為評價指標的方法；此外,標準Ⅰ的重要程度排名與面積排名并非完全一致,這也說明,在生態網絡框架下,面積并不能作為生態用地在區域生態系統維護重要程度評價的唯一標準,一些面積較小的斑塊,往往也發揮巨大作用。因此,標準Ⅰ是對以面積(或斑塊的某一個或幾個屬性)為唯一標準的斑塊重要性評價方法的完善。此外,CL-PIOP方法能夠快速準確的發現具有不可替代性的廊道。從而,基于此標準能夠得到有重要斑塊及不可替代廊道構成的生態網絡骨干框架。

標準Ⅱ通過某相鄰等級生態網絡要素CL-PIOP值對比發現變化異常的斑塊,進而確定網絡等級提升中起到重要作用的關鍵斑塊。通過查找與這些斑塊相連的且CL-PIOP值不為零的廊道,可以進一步確定關鍵廊道。這些關鍵斑塊也許原本并不突出(比如面積不大),構成這種關鍵連接的廊道也隱藏于與其相差不大的成千上萬條廊道中,以往常規的方法往往無法識別出來。通過標準Ⅱ,更加突出斑塊在整個生態網絡連接中所能發揮的重要作用,這有利于發現發揮重要作用且面積較小的斑塊,而這種類型的斑塊在當前研究中正得到重視[24,36- 37]。

3.3節中發現,與林地網絡相比,濕地網絡在基于標準Ⅰ的重要性頻次與面積的關系以及基于標準Ⅱ和標準Ⅰ重要性頻次關系上都表現出較為明顯的相關性。對比濕地生態網絡(圖1)與林地生態網絡(圖2),出現上述結果是由于林地斑塊在密度上要大于濕地斑塊,林地斑塊之間的聯系更加錯綜復雜,由此削弱了由于面積而帶來的優勢地位。因此,對于生態用地空間分布密度較小的地區,應該更加注重大型斑塊的保護與恢復。

本文所使用的方法仍存在諸多不足,需要在未來的研究中改進。比如生態網絡構建是基于圖形理論生態網絡要素評價的基礎,目前廣泛采用的是最小成本路徑方法構建中,在物種選擇、阻力值賦值以及不同等級生態網絡劃分閾值確定等方面存在很大的主觀性。此外,如果研究地區生態網絡結構要素數量眾多,計算方法也許要做相應的改進以提高計算效率。

致謝：感謝環境保護部衛星環境應用中心萬華偉博士為本研究提供的環境1號衛星數據。

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Evaluation of the structural elements of Qingdao ecological network based on the CL-PIOP method

FU Qiang1,*, GU Chaolin2

1SchoolofCivilEngineeringandArchitecture,ShandongUniversityofScienceandTechnology,Qingdao266590,China2SchoolofArchitecture,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China

The analysis of ecological networks in landscape ecology has been accepted increasingly by a growing number of institutions and scholars worldwide. The network connections of structural landscape elements, such as patches and corridors, enhance the effective flow of matter, energy, and information. Furthermore, the network structure can guarantee stability of the ecological network when certain ecological patches or corridors disappear. The ecological network therefore has some flexibility in the layout and adjustment of its spatial structure. This makes it possible to provide compromises for the spatial contradiction between protection of ecosystems and the socio-economic development that accompanies the current rapid urbanization in China. Quantitative evaluations of the structure elements of ecological networks play a key role in the protection, restoration, and adjustment of the regional environment. The related evaluation indexes from graph theory provide methods for such a quantitative evaluation. We intended to identify the patches and corridors that have a large influence on the connectivity of an ecological network, based on data evaluated by indexes from graph theory. Taking Qingdao City as an example, our study constructed wetland and woodland ecological networks, and classified these ecological networks by a certain threshold. This created a series of ecological networks of these two ecosystems with different connection strengths. We proposed two standards (Standard I and Standard II) to analyze the data produced by the evaluation index CL-PIOP (Correlation Length- Percentage of Importance of Omitted Patches). Our results show that: Standard I can determine the importance of patches and corridors in ecological networks of a certain connection strength. Standard I can also subdivide the important patches and corridors by the statistics of the importance of each connection strength. The most important patches based on standard I overlapped with almost all the larger patches when they were ranked by size. This shows that patch area or other properties cannot be used as the sole criterion for evaluating the maintenance of regional ecosystems. It also indicates some patches with a smaller area should receive more attention, because they may play a fundamental role in the overall connectivity of the ecological network. In addition, standard II can identify the critical patches and corridors that can connect two sub-networks of a certain connection strength by analyzing the patches and corridors with abnormal large CL-PIOP values at a set connection strength. Furthermore, the critical patches recognized by standard II are not prominent in their own properties (e.g., their areas are not large), and the corridors may not stand out from the numerous corridors that differ little, so are therefor hard to identify with other conventional methods. Overall, our study explored the application of evaluation indexes from graph theory to evaluate an ecosystem within the framework of ecological networks. Furthermore, our study proposed two standards to determine the important patches and corridors rapidly, which can provide a quantitative database for regional ecological land evaluation, planning, protection, and restoration.

woodland ecological network; wetland ecological network; correlation length; PIOP; Qingdao City

國家自然科學基金項目(51408344)；國家“十二五”科技支撐計劃項目(2014BAL04B01)；山東科技大學人才引進科研啟動基金資助項目

2015- 10- 09;

日期:2016- 07- 13

10.5846/stxb201510092037

*通訊作者Corresponding author.E-mail: fuqiangfio@163.com

傅強,顧朝林.基于CL-PIOP方法的青島市生態網絡結構要素評價.生態學報,2017,37(5):1729- 1739.

Fu Q, Gu C L.Evaluation of the structural elements of Qingdao ecological network based on the CL-PIOP method.Acta Ecologica Sinica,2017,37(5):1729- 1739.