天津濱海新區濕地景觀連接度距離閾值研究

杜志博,李洪遠,*,孟偉慶

1 南開大學環境科學與工程學院, 天津 300350 2 天津師范大學城市與環境科學學院, 天津 300387

生態恢復對生物多樣性保護的有效性可能會受到恢復區域景觀連接度及破碎化程度的影響,與景觀連接度相關的參數如斑塊間連接程度[1]、基質滲透度[2]、廊道和墊腳石密度[3]等均會對生態恢復效果產生影響。有研究表明,具有中等剩余棲息地數量及一定水平景觀連接度的景觀斑塊可能具有較大的恢復意義,是生態恢復行動重要的參考因素[4],而景觀連接度過高、過低的生境斑塊均可能不太適合進行優先恢復。

景觀連接度是景觀空間結構單元間連續性的度量,包括結構連接度和功能連接度[5]。早期的景觀連接度研究多集中于結構連接度而忽略基于物種擴散行動的功能連接度,僅僅進行物理上的結構性研究并不現實且單獨研究某一方面的功能是較為片面的[6]。1984年,Merrian首次將景觀連接度引用到景觀生態學中,對于破碎景觀中棲息地和多樣性保護具有重要意義[7-9]。1999年,我國學者陳利頂等首次將景觀連接度概念引入臥龍自然保護區大熊貓的生境評價研究中[10]。目前,景觀連接度已在自然保護區規劃[11]、棲息地保護[12]、生物多樣性保護[13-14]、生態恢復[4]等領域得到廣泛應用。

距離閾值指生態流的最大可達距離,通常用以判斷研究區域生境斑塊間生態流是否存在及存在強弱[15-18]。距離閾值的設定會影響研究區域景觀連接度分析,若距離閾值設置過低則區域內斑塊間互不連通,破碎化嚴重；若距離閾值設置過高則區域內斑塊均是相互連通的且同屬于同一組分,以上兩種情況均不能真實反應研究區域景觀的真實情況。最佳距離閾值的取值方法研究多種多樣,包括目標物種分析法[19-21]、距離閾值梯度法[22-23]、關系曲線法[24-25]等。Szabó等[19]以地面甲蟲(Pterostichusmelas)為目標物種,將其最大移動距離作為距離閾值進行棲息地斑塊重要性研究；Hernández等[20]使用植物種子傳播的3個代表性距離為距離閾值研究地中海半干旱地區的景觀動態；Laita等[22]采用閾值梯度法即通過設置不同的距離閾值梯度計算研究區域斑塊重要性和網絡中心性；Mailec[25]通過建立“景觀連接度指數-距離值”曲線,研究兩者關系及突變點確定研究區域距離閾值。確定研究區域合適的距離閾值有利于識別關鍵斑塊及連接相對薄弱的區域,可為生態恢復過程提供參考。

天津市濱海新區是東亞至澳大利亞候鳥遷徙的必經之地,沿海灘涂、濕地為鳥類提供了豐富的棲息地,近年來由于城市建設擴張、工業迅速發展等原因導致其濕地系統發生明顯變化,具體表現為景觀斑塊數量增加,破碎化程度增加等。本文以濱海新區為研究區域,基于該區域內遷徙鳥類棲息地生境的可達到性及可利用性,利用景觀連接度指數對研究區域進行連接度和斑塊重要性分析,設定不同的距離閾值梯度值,繪制“景觀連接度指數-距離閾值”曲線,篩選出濱海新區濕地景觀連接度適宜閾值,為天津市濱海新區濕地景觀研究提供參考。

1 研究地區與研究方法

1.1 研究區域與數據來源

1.1.1研究區域概況

天津市濱海新區緊鄰渤海。地理坐標為38°40′—39°00′N,117°20′—118°00′E,屬濱海沖擊平原,西北高、東南低,海拔1—3m,地面坡度小于1/10000。陸域面積2270 km2,海域面積3000 km2,海岸線153 km[26]。濱海新區以濕地生態系統為主,濕地面積廣闊且功能多樣,廣闊的濕地系統為鳥類提供必要的棲息地,對鳥類生物多樣性保護具有重要意義。對濱海新區濕地動態監測研究發現,2006—2012年間,濱海新區濕地總面積、各類型濕地面積均有所下降,尤其是灘涂濕地被圍田占用,自然海岸線90%以上被破壞占用,導致濱海新區濕地系統破碎化嚴重,人工化程度很高。為防止濕地的持續退化,對該區域濕地生態系統進行科學、合理的保護十分必要。

1.1.2數據來源

本研究所用遙感數據為Landsat- 8衛星影像,數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http://www.gscloud.cn)。選取2017- 4- 14的Landsat- 8 OLI影像,云量小于5%,該時期的遙感影像可滿足分析要求。其他輔助數據包括天津市濱海新區邊界矢量圖、天津市植被分布圖及天津市城市總體規劃等相關圖件。采用的數據處理平臺包括ENVI 5.0、ArcGIS 10.2及景觀連接度分析軟件Conefor Sensinode 2.6[27]。

1.2 研究方法

基于該區域內遷徙鳥類棲息地生境的可達到性及可利用性,選取天津市濱海新區濕地生態系統為研究對象,將研究區域劃分為不同的焦點景觀(Focal Landscape, FL),焦點景觀是依據研究區域棲息候鳥的生境面積而劃分的面積大小相同的區域,并通過ArcGIS中的泰森多邊形分析實現,一個多邊形分割得到的區域作為一個焦點景觀。通過焦點景觀內斑塊分析可以得出基于景觀連接度指數的各焦點景觀內斑塊的重要性分布,且該分析也可為更大面積區域研究提供一種新的思路。通過設定不同距離閾值計算整體生境斑塊、各焦點景觀內斑塊的景觀連接度指數,分別繪制整體生境斑塊、各焦點景觀內斑塊的景觀連接度指數隨距離閾值變化曲線。對比分析兩者的變化趨勢,確定兩種情況對應的最佳距離閾值是否相同,最終篩選出適合天津市濱海新區濕地生態系統景觀連通性分析、景觀格局變化研究的最佳距離閾值。

1.2.1焦點景觀(FL)

利用遙感影像處理軟件ENVI 5.3,對遙感影像進行處理。采用UTM投影,坐標系采用WGS_1984大地坐標系,對遙感影像進行波段組合(5、4、3波段合成)、輻射增強、裁剪處理。根據遙感圖像的紋理、色調及野外調查照片采用監督分類法對天津市濱海新區濕地進行解譯,最終得到研究區域濕地景觀分布圖,如圖1所示。在ArcGIS中將濕地景觀分布圖柵格數據轉化為矢量數據,選擇工具箱中的泰森多邊形工具生成多邊形,然后選擇分割工具對研究區域進行分割,得到各焦點景觀(FL),如圖1所示。將每一個焦點景觀(FL)作為一個新的研究區域進行研究。

圖1 2017年天津市濱海新區濕地景觀分布圖Fig.1 Spatial distribution map of wetland landscape in Tianjin Binhai New Area in 2017

1.2.2擴散距離閾值的設定

不同物種擴散范圍不同,斑塊是否連通與生物的遷移擴散特性有重要關系,鳥類的平均擴散范圍為30—32000 m,中小型哺乳動物和兩棲爬行動物的平均擴散范圍為50—1000 m[28-29]。研究顯示,當擴散距離閾值達3000 m時,多數焦點景觀(FL)的組分數等于1,且基本不再發生變化,這表明景觀中所有斑塊間互相連接且屬于同一組分,此時進行景觀連接度分析沒有意義。綜上,本文設定100,200,400,600,800,1000,1500,2000,3000,5000,8000 m共11個距離閾值,對2017年天津市濱海新區濕地景觀距離閾值進行研究。

1.2.3景觀連接度指標的選取

(1)斑塊間鏈接數(Number of Links, NL)指景觀中棲息地節點間連接關系的數量,即若任意兩個斑塊間的距離小于設定的距離閾值,則認為這兩個斑塊之間存在鏈接數[11,30]。景觀連接性越好,其鏈接總數越多。

(2)組分數(Number of Components, NC) 指由功能或結構上相互連接的斑塊組成的整體[22]。一個孤立的節點或斑塊將會組成一個組分,不同組分之間不存在功能關系。因此,景觀內各斑塊間聯系越緊密其組分數越少[29]。

(3)等效連接面積指數(Equivalent Connectivity Area, ECA)指單個斑塊(最大連接)的大小,該指數可提供與景觀中實際棲息地模式相同的連接概率[31],計算公式如下：

當斑塊的屬性與區域內其他棲息地特征(棲息地質量、種群大小等)相對應時,等效連接面積指數(ECA)就可以等同于等效連通性指數(EC)。本文使用的等效連通性指數包括等效整體連通性指數(EC(IIC))和等效可能連通性指數(EC(PC))[32]。EC(IIC) 、EC(PC)具有IIC、PC指數的所有理想屬性和優先級排序能力,并且體現出與節點屬性具有相同的單位、便于量化景觀連通性變化等優點[33-34]。

(4)景觀巧合概率指數(Landscape Coincidence Probability,LCP)指位于景觀內的兩個隨機節點位于同一棲息地的概率,通常通過研究連通斑塊區域集來反映景觀的連貫性程度。一般來說,LCP的值隨連通性的提高而增加[35-36]。

1.2.4數據處理

本文采用ArcGIS 10.2、ENVI 5.3軟件對遙感影像進行處理,利用Conefor Sensinode 2.6軟件計算各連接度指數,采用Origin 8.5軟件繪制圖表。

2 結果與分析

2.1 研究區域整體景觀斑塊與各焦點景觀內斑塊連接度指數隨距離閾值變化對比分析

分析可知,對整體景觀斑塊、各焦點景觀內斑塊進行景觀連接度分析所篩選出的最佳距離閾值相同。在進行距離閾值選擇研究時,可能會遇到研究區域面積過大等情況,此時若采用整體景觀斑塊進行分析可能會造成分析速度過慢、軟件崩潰等問題,焦點景觀(FL)的提出可為此類研究提供一種新的思路,在進行分析時可根據具體實際情況,選擇最佳的處理方法進行分析以便提高分析效率。

2.1.1景觀鏈接數(NL)、景觀組分數(NC)對比分析

研究區域整體景觀斑塊的斑塊間鏈接數(NL)、組分數(NC)隨距離閾值變化如圖2所示；各焦點景觀的斑塊間鏈接數(NL)、組分數(NC)隨距離閾值變化如圖3所示。

圖2 整個生境斑塊的NL、NC值隨距離閾值的變化Fig.2 Changes in values of NL and NC with distance thresholds across the entire habitat patch

圖3 各焦點景觀的NL、NC值隨距離閾值的變化Fig.3 Change in values of NL and NC with distance thresholds across each focal landscape

對比分析可知,兩種方法中NL值均隨距離閾值的增加而增加,NC值隨距離閾值的增加而下降。除特殊的幾個焦點景觀(FL)外,其余焦點景觀(FL)的NL、NC值隨距離閾值的變化與整個生境斑塊的變化趨勢相似,這可能是由于該焦點景觀內斑塊均為面積較小的破碎化斑塊且斑塊數量較少。NL變化呈現出緩慢增長-迅速增長的趨勢；NC變化呈現迅速下降-緩慢下降-趨于穩定的趨勢,具體變化趨勢分析見2.2.1。

2.1.2等效整體連通性指數(EC(IIC))、等效可能連通性指數(EC(PC))對比分析

研究區域整體景觀斑塊的等效整體連通性指數(EC(IIC))、等效可能連通性指數(EC(PC))如圖4所示；各焦點景觀的等效整體連通性指數(EC(IIC))、等效可能連通性指數(EC(PC))如圖5所示。

圖4 整個生境斑塊的EC(IIC)、EC(PC)值隨距離閾值的變化Fig.4 Changes in EC(IIC), EC(PC) values with distance thresholds across the entire habitat patch

圖5 各焦點景觀的EC(IIC)、EC(PC)值隨距離閾值的變化Fig.5 Changes in values of EC(IIC), EC(PC) with distance thresholds across each focal landscape

對比分析可知,兩種方法的EC(IIC)值均隨距離閾值的增加而增加,EC(PC)值隨距離閾值的增加而增加。除特殊的幾個焦點景觀外,其余焦點景觀的EC(IIC)、EC(PC)值隨距離閾值的變化與整個生境斑塊的變化趨勢相似,這可能是由于這些焦點景觀內生境斑塊面積過小、破碎化程度過高引起的。EC(IIC)變化呈現出快速增長-緩慢增長-快速增長-緩慢增長的趨勢；EC(PC)變化呈現出快速增長-緩慢增長-更緩慢增長趨于穩定的趨勢,具體變化趨勢分析見2.2.2。

2.2 距離閾值對景觀連接度的影響

2.2.1距離閾值對鏈接數、組分數的影響

由圖2分析可知,隨距離閾值不斷增加,NL值呈遞增趨勢,NC值呈遞減趨勢并最終趨向于1。根據結果可將閾值劃分為4個區間。

(1)距離閾值為100—400 m,NC值迅速降低。景觀連接度的提高有助于提高生態系統穩定性,如果景觀連接度易隨距離閾值的改變而改變,則說明該區間內的距離閾值不適合描述研究區域景觀的連接狀況,因此該距離閾值區間不能作為合適的距離閾值范圍。

(2)距離閾值為400—800 m,NC值逐漸降低,下降曲線變緩。在此區間距離閾值內,雖然景觀組分仍然降低,但其幅度明顯放緩,且在此距離閾值區間內NL值增長緩慢,說明此區間內的景觀連接度較穩定,受擴散距離閾值變化影響較小,有利于進行景觀連接度分析。

(3)距離閾值為800—2000 m,NC值變化率較小,但NL值變化率仍然較大,說明在此閾值區間內景觀穩定性仍然較差,不適合進行景觀格局和過程分析,因此也不能作為合適的距離閾值范圍。

(4)距離閾值大于2000 m,組分數平緩減小到1,即全部生態斑塊同屬于一個組分且斑塊間互相連接。此時,研究區內所有生境斑塊都可看作是相互連接的,都可作為棲息地,這顯然與研究區實際生境狀況不符,因此,該距離閾值區間也不能作為合適的距離閾值范圍。

綜上,由斑塊間鏈接數(NL)和組分數(NC)分析可知,400—800 m是合適的距離閾值范圍,在該區間內比較適合進行研究區景觀格局分析。

2.2.2距離閾值對等效連接指數的影響

由圖4分析可知,EC(IIC)、EC(PC)指數值均隨距離閾值的增加而增加,根據結果可將閾值劃分為4個區間。

(1)距離閾值為0—400 m,EC(IIC)、EC(PC)值迅速增長。說明隨距離閾值的增加,研究區域景觀連通性迅速增加,原因可能是研究區域許多破碎的小斑塊在距離閾值增加時被認為是連通的,因此連通性指數增加迅速。但此閾值區間并不能作為閾值選擇范圍,在該區間內景觀不穩定,很容易受到閾值的影響。

(2)距離閾值為400—800 m,EC(IIC)、EC(PC)值增長緩慢。此時,研究區域內景觀連通性變化波動不大,景觀穩定性較好。

(3)距離閾值為800—2000 m,EC(PC)值增長仍然較緩慢,但EC(IIC)值增長反而迅速增加。由于EC(IIC)指數與IIC指數具有相同的指示意義,代表整體連通性,當距離閾值再次增加時,面積較大的景觀斑塊也被認為是連接的,因此指數增加；EC(PC)值有所增加但增長較緩慢,可能是由于在考慮斑塊之間的連通可能性時,一些中間斑塊的貢獻。

(4)距離閾值大于2000 m,EC(IIC)、EC(PC)值均增長緩慢且逐漸趨于穩定。此時整個生境斑塊可能被認為是連通的,因此隨著距離閾值的增加,連通性指數增長逐漸穩定。

綜上,根據距離閾值對EC(IIC)、EC(PC)值的影響分析,當景觀距離閾值為400—800 m時,研究區域內景觀連通性呈現出穩定狀態,與2.2.1中斑塊間鏈接數(NL)、組分數(NC)的分析結果相同。

2.2.3最佳距離閾值選擇

為進一步確定具體的距離閾值,選擇反映斑塊重要性的指數dLCP、dIIC、dPC進行分析,分析數據發現,在合適的閾值范圍內,dLCP、dIIC、dPC的變化趨勢基本保持一致。選取對景觀整體面積影響較大的6個斑塊,設定400 m、600 m、800 m這3個距離閾值,研究dLCP、dIIC、dPC的變化,結果如圖6所示。

圖6 不同距離閾值下dLCP、dIIC、dPC的值Fig.6 The values of dLCP, dIIC, dPC between different distance thresholds a表示距離閾值為400 m；b表示距離閾值為600 m；c表示距離閾值為800 m

分析可知,當距離閾值為400 m時,dLCP、dIIC、dPC的變化趨勢基本一致,在該閾值下可反應研究區域內景觀斑塊合理的連通狀況。因此,研究區域最佳距離閾值為400 m。

3 討論

在進行景觀連接度分析時,通常需要考慮到研究區面積,若研究區域面積過大、生境斑塊破碎化嚴重、景觀連通性情況復雜,選擇研究區域整體生境斑塊進行研究將會面臨諸多問題,如生境節點過多、分析結果復雜不易辨別、軟件運行速度緩慢出現卡頓等,此時可將整體生境斑塊劃分為面積較小的焦點景觀(FL)進行分析。本文中將研究區域劃分為20個小的焦點景觀(FL),并對比分析整體生境斑塊、各焦點景觀(FL)間連接度指數隨距離閾值變化趨勢的異同,研究發現整體生境斑塊、各焦點景觀(FL)之間連接度指數隨距離閾值變化趨勢大體一致,兩種不同方法分析確定的最佳距離閾值相同。但對于更大面積、景觀連通性更復雜的景觀斑塊,或進行其他景觀分析,將整體景觀斑塊劃分為焦點景觀(FL)的方法是否適用或兩種方法景觀連接度分析是否具有一致性有待進一步研究。

在進行整體景觀斑塊與焦點景觀內斑塊景觀連接度指數隨距離閾值變化對比分析時,存在特殊的焦點景觀(如FL1),其內部斑塊間連接度指數隨距離閾值增加的變化趨勢與整體景觀斑塊不同,呈現出在某一距離閾值范圍內其鏈接數、組分數不發生變化或等效連接指數出現某個峰值的現象,這可能是由于進行焦點景觀劃分后,該焦點景觀內斑塊均為破碎化的小面積斑塊且斑塊數量較少,并不能很好的反映出研究區域整體景觀連接度現狀,因此隨著距離閾值的增加其景觀連接度指數表現出不同于整體斑塊分析的趨勢。同時若劃分的焦點景觀面積過小,使得焦點景觀內僅存在一個完整的斑塊,進行景觀連接度分析時也可能會存在一些問題。綜上,在利用焦點景觀進行分析時,應根據研究區域面積、目標物種最小生存面積或研究目的設置最合適的焦點景觀面積。在進行景觀連接度分析時,應綜合考慮各個焦點景觀內斑塊的實際情況,選擇最能夠代表整體景觀連接度現狀的焦點景觀進行相應分析。

距離閾值的選擇需要綜合考慮多方面因素,物種的擴散距離是關鍵因素。不同物種擴散距離往往存在很大差異,通常百米級范圍能滿足大多數物種的擴散需求[10],但城市道路、建筑物及人類活動往往會阻礙這些動物的擴散,造成景觀破碎化使距離閾值減小。景觀連接度能夠衡量景觀要素在結構和功能上的連通程度,基于圖論的景觀連接度模型通常能更好的反映物種擴散、遷徙過程與景觀格局的相互關系。在進行景觀連接度分析時需要確定適宜的距離閾值,以便尋找出景觀連接的薄弱環節、確定對整體景觀連通性具有重要貢獻值的小型斑塊。采用IIC、PC等景觀連通性指數篩選景觀距離閾值時,適宜的距離閾值與濕地景觀斑塊現狀分布密切相關[26],若研究區域內生境斑塊間距離較大,采用較小的距離閾值則很難發現景觀連通的薄弱環節；若各生境斑塊間距離較小或覆蓋率較高,則必須采用較小的距離閾值進行分析,較大距離閾值往往會將各斑塊默認為是相互連通的從而影響小面積斑塊重要性的分析。本文只根據IIC、PC等景觀連接度指數篩選出研究區域景觀連通性分析的最佳距離閾值,對于最佳距離閾值與研究區域景觀格局相互作用機制有待進一步研究。在進行生態恢復時,進行研究區域景觀連接度研究是關鍵環節之一,通過景觀連接度分析可以清晰了解研究區域當前的景觀連接度現狀及重要斑塊分布情況,這將為生態恢復優先區域劃定研究提供一種方法和思路。但值得注意的是,在進行距離閾值選擇時不僅僅要考慮景觀連接度的可執行性,還要考慮到不同層次的目的要求,最終確定最適合該研究區域的距離閾值。

4 結論

本文將研究區域劃分為20個小的焦點景觀(FL),基于景觀連接度原理,設置11個不同的距離閾值進行天津市濱海新區濕地景觀連接度最佳距離閾值的篩選,同時對比分析研究區域整體景觀斑塊與各焦點景觀(FL)的連接度指數隨距離閾值的變化趨勢,最終得出以下結論：

(1)通過對比分析研究區域整體景觀斑塊與各焦點景觀內斑塊的連接度指數隨距離閾值變化的趨勢發現,各焦點景觀內斑塊與整體景觀斑塊的景觀連接度指數隨距離閾值的變化趨勢相似,即通過兩種方法篩選出相同的最佳距離閾值。采用軟件進行焦點景觀連接度指數計算常表現出效率高,有效避免軟件卡頓等優點。可為今后更大區域景觀分析、更復雜生態景觀格局研究提供新的思路。

(2)通過分析不同擴散距離閾值條件對斑塊間鏈接數(NL)、組分數(NC)、等效連通性指數(EC,包括EC(IIC)、EC(PC))的影響,篩選出400—800 m作為濱海新區景觀格局動態變化、生態系統恢復等研究的適宜距離閾值范圍。在該區間內,研究區內生境斑塊連接度較為穩定,能較為清晰地顯示出各斑塊的分布情況,有利于識別景觀中的重要斑塊。

(3)通過進一步對研究區域生境斑塊重要性的計算,發現在距離閾值為400 m時,各生境斑塊重要性(dLCP、dIIC、dPC)變化趨勢一致,最終選定400 m作為天津市濱海新區濕地生態系統景觀連接度最佳距離閾值。

在整個濕地生態系統中,面積較大斑塊往往會影響整個區域的景觀連通性水平,是維持生態系統穩定性的關鍵組成成分,但也發現一些小面積的生境斑塊由于其數量眾多,也會對生態系統連通性產生重要影響,且其具有維護成本低、易管理等優點,因此,在進行生態系統景觀連通性、景觀格局動態分析及生態系統恢復研究時,應綜合考慮該生態系統中的所有生境斑塊。