基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用格局與生境質量時空演變及預測
——以江西省南昌市為例

李亞楠, 多玲花, 張 明

(1.東華理工大學 地質資源經濟與管理研究中心, 南昌 330013; 2.東華理工大學 測繪工程學院, 南昌 330013)

隨著城鎮化的持續推進，土地利用在自然及人為等多方面影響下產生轉變[1]，對生態鏈中的物質循環與能量交替形成潛移默化的作用，進而轉變生境質量和生態變化歷程，最終影響生態系統的結構與功能[2-4]。南昌市作為江西省省會城市，是長江經濟帶的樞紐之一，其發展對于中國中部經濟發展戰略起著不容小覷的作用。而近年來隨著經濟迅速發展，南昌市城鎮化的進程加快，隨之帶來的是一系列有關城市擴展的問題，這些問題可能導致土地利用效率低下[5]、熱島效應[6]及人居環境惡化等。因此，評價和預測土地利用演變視角下的生境演變特征，對于南昌市改善人居環境質量、優化生態環境、助力經濟發展具有現實意義。

初期學界研究生境多側重于靜態分析，一般通過確立生境評價指標系統來評價生境質量，比如Valero等[7]將河岸植被指數(QBR)、河岸質量指數(RQI)和河流生境指數(IHF)作為河流生境生態狀況的指標并研究其在生態恢復重建中的應用；近年來多運用動態分析的方法研究生境，主要通過構建模型定量分析，常見的模型有SolVES模型[8]、MIMES模型[9]、HSI模型[10]和InVEST模型[11]，其中由美國斯坦福大學和世界自然基金會等組織開發的InVEST模型具有量化精確、結果可視化、運用成本低等特性，故被廣泛運用于生態系統服務功能評估研究中[12]。Nelson等[13]運用此模型研究北美俄勒岡州Willamette流域不同的土地利用情形，探討了不同情形下整個景觀中生態系統服務的價值和分布方式。Leh等[14]探討了西非二國不同階段內土地利用變化下的生境質量演變，對這兩個國家的生境質量水平進行了整體評估;高慶彥等[15]探討了大理州山地土地利用變化對生境質量的影響，結果認為該區生境退化與低緩坡地帶城市擴張密不可分。而退耕還林、水果產業和旅游業的發展則促進該區生境質量優化。

然而，目前研究普遍側重評估研究區歷史和現狀的生境質量，缺乏對土地利用變化影響下生境質量變化趨勢的預測研究。當前預測用地變化的模型多種多樣[16-19]，而CA-Markov模型[20]既具有CA模型預測空間形態演變的特性，又具有Markov模型時間序列推演的能力，因此被普遍運用于土地利用模擬中。Jenerette等[21]在美國鳳凰城地區采用CA-Markov模型研究城市化和人口增長對該地區景觀變化的影響。Nourqolipour等[22]在馬來西亞瓜拉冷岳地區結合CA-Markov和MCE模型模擬當地棕櫚種植園的空間格局分布。在國內，許小娟等[23]運用CA-Markov模型預測了3種情景下江蘇沿海用地演變特征，為維護區域生態安全提出了建議。上述研究都表明CA-Markov模型對用地發展趨勢的現實模擬具有較好的普適性。

綜上，上述兩種模型均在各自領域均取得了較好的評價結果，但鮮有學者結合CA-Markov和InVEST模型對未來土地利用變化影響下生境質量進行模擬和預測研究。而預測未來的景觀格局和生境質量演變對于理解土地利用格局的復雜動態演化機制，探索生態環境優化發展方針和管理模式有重要理論意義。鑒于此，本文以江西省南昌市為例，基于1995年、2005年和2015年的土地利用數據，將CA-Markov模型的預測推演特性和InVEST模型的生境質量評價優勢綜合起來，評價和預測土地利用演變視角下的生境演化特征，既可以預測未來土地的空間形態變化，又能實現未來生境質量的長期預測。具體而言，本文的詳細研究目標是：(1) 預測將來的土地利用格局并闡釋歷史、現狀和未來的土地利用變化特征；(2) 評價和預測生境質量的時空演變特征；(3) 總結出優化區域土地利用格局和改善生態環境的警示和舉措，為區域國土空間規劃和生態文明建設提供更為有效和關鍵的參考信息。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

南昌市(東經115°27′—116°35′，北緯28°10′—29°11′)作為江西省省會，全境大部為平原，東南部地形較為平緩，西北部為丘陵地帶，平原、水域以及山地丘陵分別占其1/3左右。全市總面積7 402 km2。水網密布，水域面積占2 204 km2。研究區屬于亞熱帶季風氣候，四季分明，降水豐沛。作為我國中部承東啟西、縱貫南北的主要交通要道和南方主要生態屏障，南昌經歷了急劇的人口增長和建設用地擴張，因此優化當前生態環境是未來的工作重點。

1.2 研究數據來源和處理

本研究的土地利用數據源來自于通過美國地質調查局平臺(https:∥www.usgs.gov/)獲取的Landsat TM/ETM+影像，分辨率為30 m，時段分別為1995年、2005年、2015年，月份為7—8月。通過ENVI軟件對這3期遙感影像進行預處理。根據南昌市土地資源利用的實際情況，將區內用地類別劃為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6大類。DEM數據從地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn/)獲取，并采用ArcGIS的Slope功能提取獲得坡度。各年份的1 km分辨率人均GDP、人口密度數據和其他道路交通數據均通過中國科學院資源與環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn/)獲得。

1.3 研究方法

1.3.1 CA-Markov模型 馬爾柯夫(Markov)預測思想出自數學家馬爾柯夫的隨機過程研究。當前馬爾柯夫預測原理已普遍運用于土地格局演變研究中[24]。在土地覆蓋演變研究中，某時期的用地類別可以與Markov過程中的可能狀況對照起來，它只與其前一時期的用地類別相關。因此，以下公式可對土地演化狀況進行預測[25]：

S(t+1)=Pij×S(t)

(1)

式中:S(t),S(t+1)分別為t,t+1時刻的土地利用狀態;Pij為土地利用類型轉移概率矩陣,可用下列公式表達:

(2)

元胞自動機模型(Cellular Automata，簡稱CA)是空間的相互影響及時間上的聯系均為局部，并且時空關系、形態狀況都分散的網格動力學理論[26]。其公式如下：

S(t+1)=f[S(t),N]

(3)

式中:S為元胞有限離散的集合狀態;t,t+1為不同的時刻;N為元胞的領域;f為局部空間的元胞轉化規則。

Markov模型具有時間序列推演的能力，而CA模型則具備預測復雜系統時空動態演進的優勢，故綜合兩種模型能科學合理地推演景觀格局的空間變化[20]。

本文采用Kappa系數[27]對土地格局演變預測的精度進行檢測。其計算公式為：

Kappa=(P0-Pc)/(Pp-Pc)

(4)

式中:P0為正確模擬的比例;Pc為模型隨機情況下的正確預測比例;Pp為理想情況下正確預測的比例。經IDRISI軟件評估,2015年的Kappa系數為0.86，印證該模型具有良好的預測效果，預測成果可信。基于此,進一步開展研究區2025年土地格局演變預測。

1.3.2 MCE模型 多準則評價(Multi-criteria evaluation，簡稱MCE)是在不同的運籌法則下從一連串備選的策略里挑選出最優解的分析方法。其核心思想是如何統籌適宜性因子和約束條件兩種決策規則[28]。將MCE模型引入CA-Markov模型，利用MCE綜合量化多種自然和社會經濟因素，以補充CA轉換規則的約束條件，改善模擬效果。本研究運用MCE模型中的加權線性合并法，其公式如下：

S=∑wixi∏cj

(5)

式中:S為適宜性指數;wi為第i個適宜性因子的權重指數;xi為第i個適宜性因子的得分。通過IDRISI軟件中的Fuzzy功能,將適宜性因子全部歸一化至0～255數值內,數字越大代表適宜度越大;cj為約束條件j的數值,其值為0或1,表示不流轉或可流轉。本文根據研究區的自然地理和社會經濟現狀,選擇高程、坡度、與道路距離、與水域距離、與建設用地距離、GDP和人口密度作為適宜性因子,參與制作后期的轉移適宜性圖。因為篇章限制,本文以建設用地為例,設置2015年的建設用地適宜性圖集。具體如下:

基于研究區實際調查狀況，選取模糊隸屬度函數中的S型遞減函數拉伸高程區間為[20，60] m，距建設用地距離區間為[500，3 000] m，人口密度區間為[750，900]人/km2；選取J型遞減函數拉伸坡度區間為[5°，15°]，距道路距離區間為[200，1 000] m；選取S型遞增函數拉伸距水域距離區間為[100，1 000] m，人均GDP區間為[3 000，7 800]元/km2。

1.3.3 InVEST模型 InVEST模型的全稱是生態系統服務和權衡的綜合評估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)，其重點是運用各種土地覆被類別的脅迫因子敏感度和外界威脅強度，根據脅迫因子的影響距離、空間權重等因素，將生境質量看作一個連續變量，以衡量生物多樣性。具體計算過程如下[29]：

(6)

(7)

(8)

(9)

式中:dxy為柵格單元x與柵格單元y之間的直線距離;drmax為脅迫因子r的最大影響距離;wr為脅迫因子r的權重;βx為柵格單元x的合法可達性,1表示極容易達到;Sjr為土地覆被類型j對脅迫因子r的敏感性,取值0～1,該值越接近1表示越敏感。

運行生境質量模型需要的主要參數包括威脅因子影響的距離及其權重、生境對各威脅因子的適宜度和敏感性。結合相關文獻[30-31]，選擇對生態景觀影響較大的耕地、居民點、其他建設用地、城鎮用地、鐵路、高速公路定義為生態脅迫因子，并參考前人研討[32-33]對各威脅因子的適宜度與敏感性進行賦值，見表1—2。

表1 威脅因子屬性

表2 景觀類型及景觀類型對威脅的敏感性

2 結果與分析

2.1 研究區土地利用及其轉移變化

研究區土地利用類型以耕地、林地及水域為主，共占據研究區全部面積的90%左右，其中耕地占比最大，約占55%(圖1)。1995—2015年，區內景觀格局演變十分顯著，其中變動最大的是耕地和建設用地。各地類面積上的變化主要體現在耕地、林地和草地逐年削減，其中，耕地面積以每年0.2%的速度不斷縮減，共縮減2.935 5萬hm2，耕地占補工作任重道遠。林地和草地也出現縮減的情況，縮減速度比較平緩。建設用地逐年擴張，20 a間漲幅高達96.44%，增長面積為2.951 5萬hm2，說明在城鎮化規模不斷擴大、人口劇增、經濟水平提高的現實環境下，建設用地擴張的需求不斷增加。未利用地縮減速度較為平緩。水域面積總體上升(圖2)。

圖1 南昌市1995年、2005年、2015年景觀類型的空間分布

圖2 1995年、2005年、2015年各景觀類型的面積

由表3可知，1995—2005年，耕地是研究區轉出最多的土地利用類型，凈轉出5.840 3萬hm2，主要轉向水域(3.287 8萬hm2)和建設用地(4.761 2萬hm2)，退耕還湖和城市建設用地擴張是耕地轉出的主要緣故；轉出面積次之的土地利用類型是林地，凈轉出1.747 5萬hm2，主要凈轉向耕地(0.420 2萬hm2)和建設用地(1.429 1萬hm2)，表明毀林開荒的現象仍然存在。面積明顯擴增的地類為水域1.665 7萬hm2和建設用地5.951 3萬hm2，水域擴增的面積大多來自于耕地(3.287 8萬hm2)，反映出退耕還湖工作行之有效；同時，轉入最多的土地利用類型是建設用地，建設用地的轉入中69.9%的面積來自耕地，反映出建設用地的擴張主要是通過侵占耕地實現的。草地和未利用地面積輕微波動。

表3 研究區土地利用轉移矩陣 hm2

2005—2015年，轉出面積最大的地類依舊是耕地，凈轉出3.534 4萬hm2，減幅趨小，大部分轉向建設用地(4.697 6萬hm2)，其次轉向水域(1.166 9萬hm2)和林地(0.987 3萬hm2)，其和草地之間的轉化基本相互抵消。林地減幅也趨小，共縮減0.889 4萬hm2，主要轉向耕地(1.581 5萬hm2)和未利用地(0.651 9萬hm2)。草地面積微弱減小；水域較上一時段發生顯著變化，由凈轉入3.287 8萬hm2變為凈轉出0.182 3萬hm2，鄱陽湖水面萎縮是首要原因，從而使得轉出為未利用地的面積增加；建設用地繼續擴張，凈轉入5.699 3萬hm2，但增速低于上一時段，建設用地的首要來源依舊是耕地，凈轉入4.697 7萬hm2。未利用地凈轉入0.260 5萬hm2，和水域之間的相互轉移顯著。

2.2 生境退化度分析

生境退化度的大小表達了該地類在目前監管水準下，受到脅迫因子作用水平的大小，從而反映出其生境退化與生境質量降低的概率大小。生境退化指數的取值范圍為0～1，表示了當前土地利用的相對生境退化水平，其中1為高退化，0為低退化。

如圖3所示，1995年、2005年及2015年生境退化指數的最大值依次為0.141 1，0.142 2，0.147 3，呈逐年增長態勢。在空間格局上，城市周邊和各個流域的生境退化度相對較高，表明其生境具有較高潛在退化的可能性，建設用地的擴張侵噬城市周邊的耕地，對生態形成了不可逆的毀壞。流域周邊的生態狀況尤其不堪一擊，易遭受外部侵擾，生境退化狀況更為嚴峻。此外，平原與梅嶺接壤處的生境退化非常明顯，幾乎連成一線。生境退化度相對較低的地區主要位于研究區東北部鄱陽湖區，該地區的主要景觀類型是水域和灘涂沼澤，景觀類型相對單一，受人類干擾少，故生境質量退化并不突出。總的來說，南昌市1995—2015年城市化發展迅速，導致生境退化的趨勢不斷加劇。

圖3 1995年、2005年、2015年生境退化指數的空間分布格局

2.3 生境稀缺度分析

生境稀缺度可用來表征一個地區生態系統的穩定性水平。生境稀缺性數值越大，表明該地區土地利用格局演變越頻繁，生態系統越不穩定，極易受到外界侵擾；生境稀缺性數值越小，體現出該地區生態系統較為穩定，不易受到外界侵擾。

從圖4中可看出，研究區兩個時期生境稀缺性分值的最低值由-0.688 8降為-0.964 4，最高值由0.066 3上升至0.209 4，表明研究區的生境稀缺性數值范圍擴大，即生境斑塊的破碎化水平差別變大。

圖4 1995-2005年、2005-2015年生境稀缺度的空間分布格局

將圖4和圖1景觀類型分布圖對比分析可知，區內生境稀缺性分值最高的土地利用類型主要是耕地，由于建設用地擴張，致使耕地遭受侵占的可能性變大，耕地的景觀整體性被打破，穩定性降低；研究區西部和東南部林地景觀的生境稀缺度較高，主要是遭到附近人工景觀及人類活動的影響，林地的破碎化水平增高，穩定性下降。生境稀缺性較低的土地利用類型主要是建設用地和水域；此外，研究區東北部鄱陽湖的灘涂沼澤等未利用地的生境稀缺性由中等變為較低，該地區生境稀缺性分值的下降反映了近年來鄱陽湖自然保護區生態恢復與建設的成效。為避免生境繼續退化，政府和生態管理者對耕地、林地和草地進行統籌規劃和生態建設迫在眉睫。

2.4 生境質量分析

生境質量指數是指環境提供給適合物種和種群持續生存和繁衍所需條件和資源能力的大小。生境質量指數的范圍是0～1，其值越大，生境質量越高，生物多樣性越高。為深入探究區內土地利用格局演變對生境質量的作用，將運行模型得到的3期生境質量結果劃定為低(0～0.2)、較低(0.2～0.3)、中等(0.3～0.4)、較高(0.4～0.8)和高(0.8～1)5個級別，依次計算3個時期各級別生境質量面積和其所占百分比(表4，圖5)。

表4 各等級生境質量的面積和百分比

圖5 1995年、2005年、2015年生境質量的空間分布格局

結果表明：(1) 從時間變化來看，低等級生境占比在20 a內一直增加，而較低等級生境占比在20 a內一直下降，但這兩種生境后10 a的變化幅度均要大于前10 a；中等級生境占比先大范圍減少后微弱增加，整體上表現縮減的局面；較高等級生境占比也出現縮減態勢；高等級生境占比經歷了一個先增加后減少的輕微波動，總體變化不明顯。以上變化是一個較高、中、較低等級生境向低等級生境過渡的過程，生境質量處于退化的過程中，且前10 a的退化比后10 a更為嚴重。(2) 從空間格局來看，其空間格局演變存在明顯的規律性，生境質量高等區所占面積比重較小，主要分散在南昌市西北部的梅嶺、東北部的鄱陽湖以及東南部的軍山湖、青嵐湖等。著名的梅嶺國家森林公園就位于梅嶺，該地帶以林地為主，層巒疊嶂，人跡罕至，生物多樣性豐富，因此其生境質量較高；鄱陽湖、軍山湖以及青嵐湖具備保護景觀生物多樣性、補充地下水的作用和優勢，在當地政府的保護下，此區域的生境質量也較好。生境質量低等區主要分布于南昌中部贛江兩岸的紅谷灘區、東湖區、西湖區以及青山湖區，上述地區與南昌市中心緊密相連，是南昌市的經濟繁華地帶，人類活動頻繁，建設用地恣意蔓延，大面積耕地被侵占，致使該地區生境質量差；生境質量較差區連片散布在大部分平原區，該區域的主要土地利用類型是耕地，農村居民點聚集于此，生態環境毀壞嚴重。

2.5 土地利用格局預測

經IDRISI軟件評估，2015年的Kappa系數分別為0.86，印證該模型具有良好的預測效果，預測成果可信。基于此，本研究進一步開展研究區2025年土地格局演變預測。

對南昌市2025年土地利用格局(圖6)進行分析，得到土地利用類型預測結果。由表5可以看出，南昌市2015—2025年主要土地類型的演變與2005—2015年的演變趨勢基本一致，耕地、林地、草地、水域面積持續下降，建設用地和未利用地面積持續增長。其中，耕地變化率較2005—2015年時段增長顯著，耕地占補工作還將面臨較大的壓力；建設用地在所有景觀類型中變化率最大，2015—2025年的變化率為73.54%，增速顯著高于2005—2015年時段，建設用地擴張形勢嚴峻；未利用地面積略微增加，2015—2025年時段的變化率為7.54%。

圖6 南昌市2025年景觀類型預測

表5 南昌市2005-2025年景觀類型變化特征

2.6 生境質量預測

基于CA-Markov和InVEST模型獲得南昌市2025年的生境質量等級分布(圖7)和生境質量等級占比(表6)。由表6可以看出，南昌市2015—2025年生境質量的演變規律與2005—2015年基本一致，但總體生境質量降低幅度增加。至2025年，高等級及較高等級生境占比持續減少，分別降低了1.57%，0.17%，主要向低等級和中等級生境轉變。低生境質量等級區域多為建設用地，聚集在南昌中部贛江兩岸的紅谷灘區、東湖區、西湖區以及青山湖區，該地區生境質量進一步下降；盡管較低等級生境占比較2015年有所下降，但不可小覷的是低等級生境占比大幅上升至19.67%，增加面積為6.74%，上述現象反映出2015—2025年區內生境質量明顯惡化，主要是由于2015—2025年建設用地和未利用地等生境適宜性較差的土地利用類型急劇擴張，而生境適宜性較好的林地以及草地面積縮減。

圖7 南昌市2025年生境質量分布預測

表6 2015-2025年不同等級生境質量面積和百分比的變化

3 討 論

3.1 生境質量變化原因

隨著南昌市城市化進程加快，人地矛盾不斷加大、城鎮擴張等問題會對區域生態環境帶來一定的破壞。謀求社會繁榮和經濟發展的同時也要關注維護生態系統穩定，而生境質量是權衡某一區域生態系統是否穩定的關鍵因素。分析生境質量的未來趨勢，可以為政府制定維護生態環境，防止區域生態惡化的土地利用政策提供科學依據。本文運用CA-Markov模型以及InVEST模型模擬了南昌市內各土地利用類型的演變特征，評價了南昌市歷史、現狀及未來的生境質量，剖析了景觀格局演變對生境造成的影響。本研究發現，研究區1995—2025年期間生境質量顯著下降。

在土地利用方面，研究區的演化規律體現為生境適宜度較高的林地、草地和水域的大幅縮減和生境適宜度較高的建設用地的急劇擴張。建設用地作為生境質量威脅源在1995—2025年顯著擴張，特別是以贛江兩岸的東湖區、西湖區、紅谷灘區以及青山湖區為代表的中心城區的擴張尤為明顯，上述地區繼續侵擾生境適宜性較優的林地、水域和草地，進而造成威脅源規模和影響范圍持續擴大，致使區內生境質量持續惡化。

在地形方面，南昌市地貌以平原為主，遼闊的水域和低丘為輔，研究區內僅有西北部的梅嶺國家森林公園內是丘陵地區，整體地形較為平緩。從地形地貌的角度來看，南昌市建設用地開發利用難度較低，政府若不對其進行管控極易形成混亂擴張的局面，而丘陵地區由于人跡罕至及非自然景觀少，故其生境質量較好。

從生境質量的空間分布來看，生境質量指數在0.8以上的區域主要出現在西北部的梅嶺、東北部的鄱陽湖、貫穿研究區的贛江、撫河等流域以及東南部的軍山湖、青嵐湖，特別是梅嶺國家森林公園，生物多樣性豐富。鄱陽湖、軍山湖以及青嵐湖為南昌市重要的濕地區域，具有得天獨厚的優良生態環境，同時上述地區一直是生態保護的重點監管區域，故具有較高的生境質量。

南昌市在追求社會經濟發展的同時，如果不改變現有的土地利用模式和結構，工業化和城市化的加快，建設用地的劇增，林地和草地的縮減，生境質量將持續下降。到2025年，南昌市低等級生境占比大幅上漲至19.67%，且低等級生境區域多是建設用地，今后，這些領域需要重點監測和防范，盡量避免生境惡化。

3.2 對策與建議

研究南昌市土地利用演變對生境質量的影響，對優化南昌市景觀格局及維護區域生態安全至關重要。隨著城市化進程加速，南昌市生境質量顯著下降。為防止區域生態惡化，應采取措施平衡好經濟發展與生態保護之間的矛盾，維護南昌地區生態安全。

(1) 建設用地的急劇擴張是生境質量下降的首要原因，應通過規劃方式科學管控建設用地規模，在符合國土空間規劃的規模、布局及城鎮開發邊界管控要求的原則上，大力挖掘現有建設用地潛力，嚴控建設用地供應，防止城市建設用地的“攤大餅”式擴展。

(2) 生境退化與林地、草地的縮減息息相關，因此設立“林長制”，落實劃片監管林地、草地等生境適宜度較高的地類，健全生態屏障區資源責任系統；在嚴守耕地紅線的基礎上大力開展退耕還林、還草等生態修復工作，改善當前生態環境。

(3) 從生境退化度的角度來說，城市附近和流域周圍的生境退化狀況不容樂觀，在嚴格管控城市建設用地規模的基礎上，也要加強流域保護，推進生產方式、生活方式綠色化，建立健全流域綠色發展機制，實現流域社會經濟與生物多樣性保護的協調發展，以達到生態平衡及永續發展的目標。

4 結論與展望

(1) 1995—2015年，研究區耕地、林地和草地表現為逐年縮減態勢，其中，耕地縮減速率較大。建設用地增長速度最快，20 a間增長率高達96.44%，說明在城鎮化規模不斷擴大、人口劇增、經濟水平提高的現實環境下，建設用地需求量躍升，耕地占補與建設用地擴張之間沖突將會日益顯著。

(2) 南昌市2015—2025年主要景觀類型的演變與2005—2015年的演變規律基本一致，耕地、林地、草地、水域面積持續減少，建設用地和未利用地面積不斷擴張。耕地變化率較2005—2015年時段增長顯著，耕地占補工作還將面臨較大的壓力。建設用地增速顯著高于2005—2015年，建設用地擴展形勢日益嚴峻。

(3) 1995—2025年研究區生境質量明顯退化，建設用地等生境適宜度較低的地類高速擴張，進而侵擾林地、水域和草地等生境質量優質地區，致使威脅源規模和影響范疇急劇擴大，景觀破碎度水平升高，穩定性降低，這將引起研究區生境質量持續下降。

由于土地利用格局演變是一個復雜的歷程，不僅受到該區域地理條件的影響，而且受到土地利用政策等人類干預的作用，未來有必要探究政策干預對土地格局演變的作用，以提高預測精度。此外，InVEST模型只考慮了研究區內部各脅迫因子對生境的影響，而處于研究區邊沿地帶的生境還受到研究區邊界以外其他脅迫因子的影響，這可能使評估結果存在一定誤差；未來應重視采集研究區邊沿地帶的威脅因子數據。盡管如此，本研究為改善當前生態環境、推動南昌地區可持續發展提供了科學借鑒。