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滇西北地區自然村對滇金絲猴生境質量的影響

2022-03-07 13:15:46朱淑嫻吳鞏勝國洪艷包廣靜
生態學報 2022年3期
關鍵詞:區域質量研究

朱淑嫻,李 麗,*,邢 璐,吳鞏勝,國洪艷,王 翔,包廣靜

1 云南財經大學城市與環境學院,昆明 650221 2 云南財經大學野生動植物管理與生態系統健康研究中心,昆明 650221

圖1 研究區域Fig.1 Study area C1—15為滇金絲猴種群編碼

生境質量是生態系統服務的基礎,是指生態系統為生物提供生存、繁殖和發展的能力[1—4]。生境質量取決于一個斑塊生境對人類土地利用和這些土地利用強度的接近性,其退化被看作是附近的土地利用強度增加的結果[5]。隨著人類對土地利用強度的增加,生境喪失、生境破碎化和生境質量下降[6—7],導致生境多樣性和生物多樣性喪失[8]。因此,通過保護生境質量,能夠維護生態系統服務的持久性和穩定性,從而保護生物多樣性[9—10]。

隨著城鎮化水平不斷提升,人類對自然資源的干擾越來越大,在生物多樣性極其豐富的滇西北地區,不僅形成復雜的生態系統與多樣化的生境條件,而且孕育了豐富的動植物資源,滇金絲猴就是其中最瀕危的物種之一[11]。由于環境變化和種群的自然遷移等原因,滇金絲猴部分生境與人類居民點發生重疊[12]。在這些重疊的區域內,由于居民濫砍濫伐,占用耕地發展經濟,使滇金絲猴生境日漸減少,生境破碎化程度加深,生境質量也出現不同程度的衰退,加劇滇金絲猴種群數量減少的風險[12]。因此,關于滇金絲猴生境質量的研究,將成為保護生境多樣性和生物多樣性的重要途徑之一[13]。在生境質量的研究中,InVEST-Habitat Quality模型是基于生境適宜性,結合土地覆被和生物多樣性威脅因素評估生境質量,使保護物種數目的最大化,可以替代詳細的方法來迅速檢驗生境的質量和數量的變化,具有方便性、普適性和動態性[14]。目前關于滇金絲猴生境研究較多關注于潛在生境模擬[15]、生境適宜性的預測與評價[16],景觀格局分析[17—18],生境的連通性分析[19—24]等,但較少有研究關注社會經濟發展對滇金絲猴的生境質量的影響,因此定量研究社會經濟對滇金絲猴生境質量的影響,可為滇金絲猴種群提出有效的保護措施。

本文選取滇西北地區約2572個自然村的社會經濟數據和344塊樣地,運用GIS空間分析法的主成分分析和InVEST模型,研究滇西北地區自然村發展對滇金絲猴分布區生境質量的影響,旨在探討以下3個問題:(1)如何評估自然村發展現狀;(2)基于此現狀,定量評估滇金絲猴分布區生境質量;(3)探討自然村發展對滇金絲猴群的影響,規劃滇金絲猴生境保護的關鍵區域及提出保護策略。

1 研究區概況

本研究區位于滇西北三江并流區域,以瀾滄江、金沙江和川、滇、藏省域為界限,大約有16400km2,主要分布于迪慶藏族自治州、大理白族自治州、怒江傈傈族自治州和麗江市,具體包括在7個縣域在內,分別為德欽縣、維西縣、蘭坪縣、香格里拉縣、麗江縣、劍川縣和云龍縣[25](圖1)。

2 數據來源和研究方法

2.1 數據來源

研究區數據采用研究區內2000年和2018年的SPORT遙感影像圖,利用1∶50000地形圖配準,通過ENVI 4.6對遙感影像進行幾何校正,通過ArcGIS 10.4進行人機交互目視解譯,得到2期土地覆蓋圖,生境植被的解譯已經綜合考慮了地形、氣候等相關因素,經檢驗,滿足研究精度要求[26];2572個自然村點和社會經濟數據從國家地理信息資源目錄服務系統和云南省數字鄉村網下載;344塊樣地數據來自云南省林業調查設計院2017年樣地資源調查數據(樣地是按6 m×8 km布設的邊長28.28 m、面積0.08 hm2的正方形固定樣地),經檢驗,滿足研究精度要求[25]。

2.2 研究方法

2.2.1主成分分析法

選取位于研究區內的2572個自然村,依據自然資源、人口、經濟、基礎設施、能源和教育因素選取其中30項指標作為主成分分析(PCA)[25,27—28]的基礎(表1)。利用PCA在SPSS 26.0計算,在滿足檢驗精度的要求下,分析選取特征值>1的因子作為主成分,并將各主成分作為自然村發展因子,得到自然村綜合得分,用于評價自然村的發展等級。依據自然村發展等級劃分標準,將其等級劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ和Ⅶ,自然村等級越高表示自然村發展越好(表2)。

表1 自然村社會經濟數據指標

表2 自然村發展等級劃分標準

2.2.2樣地處理

表3 樣地分類標準

表4 樣地生態等級評價

2.2.3基于InVEST模型的生境質量評價

InVEST模型的Habitat Quality模塊以土地利用/覆被和生物多樣性脅迫因素為基礎進行生境質量評價,通過某一地區各種土地利用/覆被(LULC)類型的范圍和這些類型各自的退化度來表達,并且該模型中生境質量和生境稀缺性作為生物多樣性的反映[29—31]。生境質量的評價指標包括生境退化度(Habitat degradaton)、生境質量和生境稀缺性(Habitat rarity),具體計算公式參見文獻[31—35]。根據InVEST模型的建模指標,生境退化度和生境質量是基于當前2018年的土地利用/覆被圖進行分析,而生境的稀缺性是用相對的2000年和2018年的土地利用/覆被圖的基本斑塊來評估,本文以2000年土地利用/覆被圖作為基準的LULC,2018年土地利用/覆被圖為當前的LULC,并選取自然村、鄉道、其他非林地、人工經濟林、農牧地和人工建筑作為生境質量的威脅因子[24—25,36],靜態估算獲得2018年的生境稀缺性。

用ArcGIS 10.6分別以1、1.5、2、2.5、3、3.5 km和4 km為半徑對做不同生態質量等級的樣地做緩沖區,并分別計算緩沖區內自然村和鄉道的平均數量,利用Eviews 10.0分別做自然村和鄉道與樣地的相關性分析[27],分析得出自然村和鄉道的最大距離閾值分別為2 km和4 km。對威脅因子權重、土地利用類型的適宜性和敏感性相關參數進行專家打分,最終確定參數值,得到威脅因子屬性(表5)和土地利用類型對威脅的敏感性(表6)。運行InVEST模型,得到滇西北滇金絲猴分布區生境退化度、生境質量和生境稀缺性指數的結果,并與縣級行政區劃圖進行疊加,統計各個縣域的均值情況。

2.2.4GIS空間分析法

利用ArcGIS的緩沖區、疊加、重分類、核密度和空間統計功能[37—38]等研究滇西北地區自然村發展對滇金絲猴分布區生境質量的影響。通過ArcGIS把自然村的發展等級可視化分布,并利用核密度功能制作空間格局圖,準確反映自然村發展的空間特征[37—39]。通過其緩沖區、疊加、重分類和空間統計功能評估滇金絲猴分布區生境質量,分析滇金絲猴群生境質量受自然村影響和劃定滇金絲猴生境保護的關鍵區域。

3 結果與分析

3.1 自然村發展分析

從空間上分析,由圖2可看出,研究區南部自然村發展優于北部,研究區域南部自然村密度比北部大,人為干擾程度大。從數量上分析(表7),等級II的自然村分布最多,其中等級I的自然村占比為4.20%;等級II的自然村占比為59.83%;等級III的自然村占比為24.49%;等級IV的自然村占比為6.26%;等級V的自然村占比為2.45%;等級VI的自然村占比為2.18%;等級VII的自然村占比為0.58%。總的來說,研究區域南部自然村發展相對較好,發展趨勢呈現多中心輻射現象。

表5 威脅因子屬性

表6 土地利用類型對威脅的敏感性

Vil1:自然村I Village I;Vil2:自然村II Village II;Vil3:自然村III Village III;Vil4:自然村IV Village IV;Vil5:自然村V Village V;Vil6:自然村VI Village VI;Vil7:自然村VII Village VII;Vr:鄉道 Village road;Onfl:其他非林地 Other non-forestry land;Ef:人工經濟林 Economic forest;Al:農牧地 Agricultural land;Ac:人工建筑 Artifical construction

圖2 滇金絲猴群與自然村發展等級分布和空間格局Fig.2 Grade distribution and spatial pattern of villages development and Yunnan Snub-nosed monkey groups

表7 自然村發展等級的數量

3.2 自然村對滇金絲猴生境質量的影響分析

圖3 生境質量和生境稀缺性分布Fig.3 The distribution of habitat quality and habitat rarity 由于本文的生境退化度均值-1.512,差異性趨于相同,故不單獨分析

生境稀缺性反映研宄區內生境的土地利用類型斑塊的破碎化程度和區域生態安全格局的穩定性[36]。生境稀缺性系數越高,反映該生境斑塊內的土地利用類型變化程度大,如果破壞該土地利用類型的生境斑塊,區域內的生境質量和生態安全格局的穩定性可能受到劇烈的影響[37—38]。從總體分析(圖3),研究區北部的生境質量比南部高,北部自然村發展對滇金絲猴生境質量比南部的自然村小;北部的生境稀缺性比南部高,生態穩定性差,需要優先保護生態環境。從各個縣域空間分布情況分析(表8),德欽縣的生境質量最高,均值為0.5042;蘭坪縣的生境質量最低,均值為0.1630。蘭坪縣的生境稀缺性最高,均值為0.0143;香格里拉縣的生境稀缺性最低,均值為-0.0335。

圖4 各猴群分布區自然村與生境質量和生境稀缺性分布Fig.4 Distribution of villiages, habitat quality and habitat scarcity in each monkey reserve

表8 各縣生境質量和生境稀缺性的均值

3.3 滇金絲猴群分布區受自然村影響的空間分析

由圖4和表9分析可知,在猴群分布區內還存留著12個自然村,分別是咱爪羅村、阿木史光村、木光阿吉村、塞布怕哈村、糟坡村、歸龍村、粗丁村、增打村、義都設村和力利農村;研究區分布有12個猴群,其生境質量的均值為0.7408,總體生境比較高,其中,第11(C11)猴群生境質量最高,均值為0.9047,第3、6和14(C3、C6和C14)猴群生境質量比較低,自然村發展對生境質量影響大,并且自然村的發展等級越高,猴群生境質量越低;12個猴群的生境稀缺性的均值為-0.0125,生境保持比較穩定狀態,C1、C12和C13猴群生境稀缺性比較高,生境脆弱,需要優先加強規劃,C4、C6和C10猴群生境稀缺性比較低,均值為負數。

表9 各猴群分布區生境質量和生境稀缺性的均值

3.4 滇金絲猴生境保護的關鍵區域分析

如圖5和表10分析可知,劃分出4410.32 km2滇金絲猴優質生境區域,占總面積的26.85%,高質量的生境有利于滇金絲猴群的活動、休憩和繁殖,因此將生境優良區域作為滇金絲猴生境保護的關鍵區域;劃分出3356.30 km2滇金絲猴中等生境區域,占總面積的20.44%,該區域的生境是滇金絲猴活動的邊緣區域,因此需要關注該區域的自然村對生境質量的影響。其中需要對在猴群分布區內存留著12個自然村進行重點關注和規劃,使中等生境轉化為優質生境;劃分出8657.64 km2低質生境區域,占總面積的52.71%。該區域生境質量低,需要形成既保護生境質量又能促進當地社會經濟發展的模式,通過植被恢復,改善生境質量。

表10 滇金絲猴生境保護區域的面積

4 討論

生境變化被認為是基因、物種或生態系統變化的代表,滇西北地區滇金絲猴生境質量高的區域將更好的支持滇金絲猴物種的多樣性[13]。自然村發展伴隨著對生境的破壞,使生境破碎化和生境質量降低,這將導致滇金絲猴物種的多樣性的可持久性、彈性、恢復性的降低,加劇物種數量的減少的風險。本文選用代表自然村用地的土地利用類型,如農牧地、人工建筑、人工經濟林和其他非林地,間接反映自然村變化,通過對2000年和2018年土地利用/覆被圖相交處理(圖6),從數量上,發現由非自然村用地轉化為自然村用地的面積占總土地面積的7.42%、由自然村用地類轉化為非自然村用地的面積占6.10%,因此,間接反映自然村面積增加了,占總面積的1.32%;從空間上,發現研究區南部的自然村擴張程度比北部要大。

生境稀缺性可以反映生境的穩定性,有利于指導未來土地利用規劃[34—35],對生物多樣性保護非常重要。北部區域的生境稀缺性總體較高,是因為其他非林地圖斑面積變得稀缺,這樣有利于猴群的保護,需要優先加強規劃;南部區域的生境稀缺性總體較低,是因為南部地區受社會經濟影響大,為了發展自然村經濟,增加建設用地、農牧地和人工經濟林的面積,生境質量較低。C1、C12和C13猴群生境稀缺性的均值比較高,是由于其他非林地圖斑面積減少造成的;C4、C6和C10猴群生境稀缺性的均值比較低,是因為人為的開墾農牧地導致農牧地增加的,這不利于猴群的保護。

依據研究結果,從滇金絲猴種群保護、生境質量保護和恢復的角度提出以下三點建議:(1)加強滇金絲猴種群分布區的連接和生境質量保護;(2)協調自然村社會經濟發展與生境質量保護的關系,促進人與滇金絲猴協同發展,對在C6、C13和C14猴群內的12個自然村合理規劃和布局;(3)對生境稀缺性低的猴群,如C4、C6和C10退耕還林[24],進行植被恢復工程,促進適宜生境的恢復。

圖5 滇金絲猴生境保護的區域Fig.5 Habitat protection region for Yunnan snub-nosed monkey

圖6 自然村用地變化Fig.6 Villages land use change

依據物種生境本身的特點,分析生境質量,從而提出物種保護措施,為物種保護提出了一個新的研究方向,本文是初步的研究和探索,已經初步研究自然村的發展等級越高,猴群生境質量越低,將在下一步的工作中定量研究自然村對猴群生境質量的范圍和時空演變:(1)由于數據保護和獲取途徑有限,研究區只有滇西北地區的滇金絲猴分布區,缺少西藏省內部分的區域,研究缺少整體性和全面性,比如高精度和具有時間序列的土地利用數據和社會經濟數據的獲取;(2)InVEST模型相對較為成熟,在空間表達、動態研究等方面優于傳統方法,但計算中的參數設置存在一定的主觀性,參數驗證及更多有效的可獲取的變量有待探討;(3)將進一步完善反映自然村社會經濟發展的變量,比如各級道路、人口空間分布公里網格數據、集夜間燈光數據和GDP空間分布公里網格數據集等。

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