基于土地利用變化的廣東省生境質(zhì)量時空演變特征

鄭賤成, 謝炳庚,*, 游細斌

1 湖南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,長沙 410000 2 韶關(guān)學(xué)院南嶺振興發(fā)展研究院,韶關(guān) 521008

在一定時空范圍內(nèi),生態(tài)系統(tǒng)能夠提供給適宜個體與種群持續(xù)發(fā)展和生存條件的能力,被稱之為生境質(zhì)量[1—3]。它是生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)客觀存在的一種本質(zhì)屬性,這種本質(zhì)屬性的外部特征—生態(tài)環(huán)境狀態(tài),能用定性和定量的方法加以描述[4],已成為區(qū)域生物多樣性及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和水平的重要指示劑,生境質(zhì)量的高低成為測度地區(qū)生態(tài)健康及可持續(xù)狀態(tài)的關(guān)鍵因子[5]。城鎮(zhèn)化研究與實踐表明,以土地利用方式、強度為變化基礎(chǔ)的城市化和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型重構(gòu),極大改變了原有生境的完整性、結(jié)構(gòu)性和功能性,正在對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生嚴重的脅迫效應(yīng),甚至引起生態(tài)系統(tǒng)退化、環(huán)境污染嚴重、水土資源過度消耗等一系列生態(tài)和環(huán)境問題[6]。揭示生境質(zhì)量變化規(guī)律與空間分異特征,預(yù)測未來生境變化趨勢,必然且迫切地需要成為生態(tài)文明建設(shè)的基礎(chǔ),為人類改善生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提供科學(xué)依據(jù)。

進行生境質(zhì)量評價是區(qū)域生境質(zhì)量空間分異識別與預(yù)測的前提與基礎(chǔ)。已有的研究主要從兩個方面展開,一方面基于特定對象展開生境質(zhì)量評價,如Billionnet以生物多樣性保護為目標(biāo),進行了景觀破碎化和遺傳多樣性維持等方面的數(shù)學(xué)優(yōu)化研究[7]；Reeder等進行生境與魚產(chǎn)卵數(shù)量與質(zhì)量的模型模擬研究[8]。另一方面則從人類活動影響生境質(zhì)量視角,進行生境質(zhì)量評價與歸因剖析,探尋人類活動引起的生境質(zhì)量變化,以及進行未來變化趨勢預(yù)測。如周婷等借助模型進行神農(nóng)架林區(qū)人類活動與生境質(zhì)量關(guān)系的研究[9]；肖況博士展開了城鎮(zhèn)化與生態(tài)環(huán)境相互作用關(guān)系的案例研究[10]；江偉康等結(jié)合社會經(jīng)濟及人口分布數(shù)據(jù)探究各地區(qū)城市發(fā)展與生境質(zhì)量的權(quán)衡關(guān)系,以及預(yù)測2030年大灣區(qū)不同情景下生境質(zhì)量[11]。

在人類活動和生境質(zhì)量關(guān)系的研究方面,由于地表土地利用類型轉(zhuǎn)換變化是經(jīng)濟發(fā)展與人口向城市集聚引起生境變化最為直觀的表現(xiàn),由此引起生境破碎、退化甚至喪失,已被認為是生境質(zhì)量下降和生物多樣性喪失的最大驅(qū)動力[11],耦合土地利用變化及生境質(zhì)量變化關(guān)系,已成為生境質(zhì)量評價與預(yù)測研究的熱點[12—14]。研究范式從傳統(tǒng)構(gòu)建評價指標(biāo)體系的方法,逐漸趨向于耦合土地利用空間變化預(yù)測和生態(tài)模型,對生境質(zhì)量進行定量化的時空變化特征模擬預(yù)測分析[15]。總體上,這些研究主要是基于區(qū)域未來發(fā)展的情景假設(shè),預(yù)測未來土地利用變化,最后基于土地利用變化估算未來生境質(zhì)量變化,但缺乏土地利用變化與生境質(zhì)量響應(yīng)關(guān)系的研究；已有研究主要集中于中小尺度,省域及以上尺度的研究較為鮮見,耦合土地利用變化和生態(tài)模型進行廣東省生境質(zhì)量變化的研究缺乏。本文在綜合社會經(jīng)濟發(fā)展、自然地理和環(huán)境等影響因素的基礎(chǔ)上,耦合土地利用和生態(tài)模型,嘗試探測土地利用變化與生境質(zhì)量響應(yīng)的關(guān)系。

廣東省作為我國改革開放的先行地和試驗區(qū),已發(fā)展成為中國經(jīng)濟發(fā)展最快的省份之一,成為我國經(jīng)濟大省和工業(yè)強省[16],如今更是中國大陸與“一帶一路”沿線國家經(jīng)貿(mào)合作量最大、人文交流最密切的省份[17—18]。高強度的人類活動和快速城市化已對區(qū)域生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了巨大的影響,部分地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)功能下降,已成為經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的瓶頸[16]。隨著國家打造粵港澳一流灣區(qū)戰(zhàn)略和省委省政府實施《廣東省國土空間規(guī)劃(2020—2035年)》過程的推進,廣東省經(jīng)濟社會發(fā)展已迎來新的機會,生態(tài)環(huán)境必將面臨新的挑戰(zhàn)。區(qū)域土地利用變化與生境質(zhì)量之間存在怎樣的響應(yīng)關(guān)系？廣東省域已存在的明顯生態(tài)環(huán)境區(qū)域極差現(xiàn)象[19],是否會進一步加劇？是推進國土空間優(yōu)化方案需要首先認知的重要命題。

針對以上問題,基于研究區(qū)改革開放以來重要時間節(jié)點的土地利用空間數(shù)據(jù),本文開展以下研究：(1)借用FLUS模型,進行2035年土地利用空間分布的模擬預(yù)測；(2)借助InVEST生境質(zhì)量模塊,估算各時間節(jié)點的生境質(zhì)量,估算2035年生境質(zhì)量空間分布；(3)基于GIS空間分析技術(shù),探索生境質(zhì)量的時空異質(zhì)特性,探測土地利用變化對生境質(zhì)量的影響。目的在于認知研究區(qū)土地利用和生境質(zhì)量的時空演變規(guī)律,探究生境質(zhì)量對土地利用變化的響應(yīng),研究結(jié)果在一定程度上為推進廣東省國土空間規(guī)劃、緩解一流灣區(qū)日益增大的生態(tài)環(huán)境壓力提供研究支持。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)示意圖、行政區(qū)劃邊界及其四大功能區(qū) Fig.1 A diagram for the study area, adminstrative boundary and its zoning areas該圖是在廣東省地理信息公共服務(wù)平臺提供的標(biāo)準(zhǔn)地圖基礎(chǔ)上疊圖而成。標(biāo)準(zhǔn)地圖審圖號：粵S(2019)087號,底圖無修改。數(shù)字1、2、...、11分別代表粵港澳大灣區(qū)的中國香港、深圳、東莞、惠州、廣州、肇慶、佛山、中山、澳門、珠海和陽江共11市,12、13和14代表西翼的陽江、茂名和湛江共3市,15、16、...、19代表北部的云浮、清遠、韶關(guān)、河源和梅州共5市,20、21、22和23代表東翼的潮州、汕頭、揭陽和汕尾共4市

以廣東省、香港和澳門三地的陸域面積為研究區(qū)域(本文統(tǒng)稱廣東省),約17.97萬km2(見廣東省國土空間規(guī)劃(2020—2035年))[20]。地勢北高南低,北部多山地和高丘陵,南部為平原和山地[21]。屬于低緯度熱帶亞熱帶區(qū)域,年平均氣溫22.3℃,年平均降水量1300—2500mm。作為改革開放的先行地、試驗區(qū)、以及中國經(jīng)濟大省和工業(yè)強省,在自然條件和經(jīng)濟社會資源方面,其中的珠三角(廣州、深圳、佛山、東莞、中山、珠海、江門、惠州、肇慶共9市)、香港澳門(珠三角與香港澳門即粵港澳大灣區(qū))與沿海經(jīng)濟帶東翼(簡稱為東翼,共潮州、汕頭、揭陽和汕尾4市)、沿海經(jīng)濟帶西翼(后文簡稱為西翼,共陽江、茂名和湛江3市)、北部生態(tài)發(fā)展區(qū)(后文簡稱為北部,共云浮、清遠、韶關(guān)、河源和梅州5市)間的懸殊極大(圖1)[21]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文研究思路：基于土地利用及其變化的影響因子數(shù)據(jù),模擬2035年土地利用空間分布狀態(tài)；然后對1980、1990、2005、2020和2035年共5個時間節(jié)點的生境質(zhì)量進行模型估算；最后分析生境質(zhì)量變化、趨勢及空間異質(zhì)性,資料數(shù)據(jù)及其來源如表1所示。同時考慮FLUS模型和InVEST模型計算需求,將22類土地利用二級分類矢量數(shù)據(jù)合并成14類的矢量數(shù)據(jù)(表2),將土地利用、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、自然環(huán)境和社會經(jīng)濟等所有空間數(shù)據(jù)都統(tǒng)一到Krasovsky_1940_Albers投影坐標(biāo)系統(tǒng),將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成柵格數(shù)據(jù)(.tif)格式,空間分辨率為30m×30m。

2 研究方法

2.1 FLUS模型

FLUS由劉小平等于2017年提出,是一種綜合考慮人類活動與自然因子對土地利用變化的驅(qū)動影響,基于系統(tǒng)動力學(xué)(SD)和元胞自動機(CA)的集成土地利用空間分布模擬模型[22]。相對于傳統(tǒng)CA模型,FLUS模型得到了很大的改進與優(yōu)化,表現(xiàn)在可同時模擬多種土地利用空間分布,綜合了氣候因子對土地利用變化的影響,以及運用輪盤賭機制確定用地類型是否發(fā)生轉(zhuǎn)換等[23]。為此,FLUS已被大量運用于土地利用模擬與預(yù)測[23—24]。

表1 研究數(shù)據(jù)與資料

2.1.1模型構(gòu)建

FLUS模型包括SD和CA兩個模塊,分別用于預(yù)測土地利用數(shù)量需求和模擬該需求下的土地利用空間分布狀態(tài)。其中,SD模塊綜合考慮歷史土地利用、社會經(jīng)濟變化和氣候變化等方面,可預(yù)測每隔5年的土地利用數(shù)量需求。CA模塊包括土地利用適宜性概率計算和用地類型轉(zhuǎn)換CA決策兩個子模塊。其中：

(1)適宜性概率計算子模塊 是采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)的局域模擬程序,從一期土地利用數(shù)據(jù)與多種驅(qū)動因子之間關(guān)系入手,計算每一種用地類型在各計算單元(柵格像元)適宜性概率；用戶可從人類活動與自然環(huán)境多個方面構(gòu)建驅(qū)動力因子,如氣溫、降水、土壤、地形、交通、區(qū)位、政策、國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、人口等。參考文獻資料[17,23—24]、研究區(qū)的實際、兼顧資料數(shù)據(jù)的可得性和軟件運行條件,選取地形(DEM、坡度、坡向和地貌類型)、土壤類型、氣象(年均溫、年降雨量)、區(qū)位(到城市的距離、到居民點的距離、到國道的距離、到省道的距離、到縣道的距離、到鄉(xiāng)道的距離、到河流水庫的距離、到鐵路的距離)、社會經(jīng)濟(人口、GDP空間分布圖)共17個影響因子,用于計算各單元上每一種土地利用類型出現(xiàn)的適宜性概率,結(jié)果表現(xiàn)為包含適宜性概率的多波段圖像(14個波段,波段數(shù)等于土地利用類型數(shù))。

(2)CA決策子模塊 是基于輪盤賭機制用于確定元胞在下一時刻是否發(fā)生用地類型轉(zhuǎn)換的計算程序[23]。具體地講,一方面需要輸入如下數(shù)據(jù)：已運算得到的土地利用適宜性概率,SD預(yù)測的未來土地利用數(shù)量數(shù)據(jù)以限制土地利用變化數(shù)量目標(biāo),約束用地變化的限制圖層(如本文從水域中提取河流、水庫要素生成約束用地變化的限制圖層)。

另一方面,需要進行參數(shù)設(shè)置。①設(shè)置土地利用類型轉(zhuǎn)換成本矩陣。轉(zhuǎn)換成本是用于限定各土地利用類型之間的相互關(guān)系,是用0或1表示的矩陣(0為不能轉(zhuǎn)換,1為可以轉(zhuǎn)換)；②設(shè)置鄰域因子參數(shù)。該參數(shù)用于度量各類型土地利用擴張的能力(可能性大小),其值在0—1(0表示擴張能力極弱,1表示擴張能力極強),如城市用地的鄰域因子常被設(shè)定為1(表2)；③保留默認的分析參數(shù)設(shè)置,包括迭代次數(shù)、鄰域規(guī)則、加速因子和線程,分別為300、3、0.1和1。

表2 各土地利用類型間轉(zhuǎn)換成本系數(shù)及鄰域因子權(quán)重

2.1.2模型訓(xùn)練與驗證

軟件開發(fā)者劉小平等研究表明,FLUS模型在地理分區(qū)下的模擬精度更佳,模擬效果也優(yōu)于未分區(qū)下的模擬結(jié)果[23]；兼顧計算硬件性能,本文將廣東省劃分為17個分區(qū)(表3)。對每一個分區(qū),進行FLUS模型的模擬運算。具體步驟為：

表3 土地利用分區(qū)模擬精度驗證

基于2015年的土地利用及17個驅(qū)動因子數(shù)據(jù),首先生成各土地利用類型的適宜性概率空間分布；再從2020年土地利用數(shù)據(jù),獲取各土地利用類型的柵格數(shù)；接下來,基于2015年土地利用數(shù)據(jù),用CA模塊模擬2020年土地利用空間分布；最后,基于軟件內(nèi)嵌的總精度(OA/%)和FoM指標(biāo)模塊,將模擬與實際的2020年土地利用空間分布比較,計算模擬數(shù)據(jù)的總精度(OA/%)和FoM指標(biāo)值。其中,FoM(Figure of Merit)是由Pontius等提出評估模擬準(zhǔn)確性的指標(biāo),FoM僅取決于模擬過程變化元胞的數(shù)量,能夠更好地標(biāo)識模擬的精度,FoM精度值一般較小[23]。FoM的計算公式為[23,25]：

FoM=B/(A+B+C+D)

(1)

式中,A表示觀測為變化而預(yù)測為不變的誤差區(qū)域；B表示觀測為變化且預(yù)測也為變化的正確區(qū)域；C表示觀測變化與預(yù)測變化不一致的誤差區(qū)域；D表示觀測為不變而預(yù)測為變化的誤差區(qū)域。

表3的驗證結(jié)果顯示,所示分區(qū)的總精度值都大于70%,表明模擬結(jié)果與實際情況一致性較高,除東莞和深圳模擬結(jié)果的FoM值為1外,其余區(qū)域的FoM值都在0—0.1之間。

2.1.32035年土地利用模擬預(yù)測

利用構(gòu)建好的FLUS模型模擬2035年土地利用空間分布,包括三個步驟：①基于2005和2020年土地利用柵格圖層,利用FLUS模型的SD模塊,預(yù)測廣東省2035年土地利用結(jié)構(gòu)的數(shù)量；②基于2020年土地利用和17種影響因子?xùn)鸥駡D層(人口和GDP為2019年),利用ANN模塊計算各用地類型在各單元出現(xiàn)的適宜性概率；③以2020年土地利用圖層為起始數(shù)據(jù),以河流、水庫要素生成約束用地變化的限制圖層,運行CA決策模塊以完成預(yù)測。

2.2 InVEST模型

借助InVEST模型的生境質(zhì)量模塊(Habitat Quality)計算生境質(zhì)量指標(biāo),評估研究區(qū)生境質(zhì)量的優(yōu)劣,進而反映生態(tài)系統(tǒng)提供生物多樣性服務(wù)的功能(在InVEST模型中,開發(fā)者假設(shè)生境質(zhì)量好的地區(qū),生物多樣性也高)[26]。該模塊中,生境質(zhì)量指數(shù)是區(qū)域土地利用類型生境適宜性和生境退化程度的一個無量綱函數(shù)指標(biāo),數(shù)學(xué)函數(shù)如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,Q為某生境柵格的生境質(zhì)量指數(shù),H為生境適宜性分值,z為尺度常數(shù)(一般取2.5),k為半飽和常數(shù)(軟件默認取值為0.5)。D為該生境柵格的生境退化度指數(shù),表示生境受脅迫后呈現(xiàn)的退化程度,是威脅因子(ω,各威脅因子的相對重要性值；r,各威脅因子的柵格數(shù))、威脅與生境柵格之間距離的影響(i)、各種威脅因子對生境柵格的可達性(β)、生境柵格對威脅因子的敏感度(S)共4個因子的函數(shù)。其中,假設(shè)威脅對生境柵格的距離隨著距離衰減,并假設(shè)符合線性或指數(shù)距離衰減規(guī)律,分別用式(4)線性模型或式(5)指數(shù)衰減模型來估算這種影響(i)。基于以上原理和同區(qū)域已有成果[11],本文進行生境質(zhì)量估算的變量或參數(shù)如表4、5。

考慮到計算機硬件計算能力,采取分區(qū)估算生境質(zhì)量的方案,即將廣東省域按東翼、西翼、粵北和粵港澳大灣區(qū)共4個分區(qū)。具體地,為避免威脅因子產(chǎn)生邊緣效應(yīng),所有威脅因子不分區(qū),僅將土地利用類型圖進行分區(qū)剪裁。此外,除表4、5的參數(shù)外,其余未提及的參數(shù)都選用軟件默認值值。

3 結(jié)果與分析

3.1 廣東省土地利用變化

按土地利用一級分類統(tǒng)計面積(人工表面包括城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點和其他建設(shè)用地),繪制圖2。林地(有林地、灌木林地、疏林地和其它林地)、耕地(水田和旱地)為廣東省的主要土地利用類型(占比大于80%),構(gòu)成了地表覆蓋景觀基質(zhì)。在1980—2020年,各類型土地利用都有面積增加或減少變化,耕地從1980年的27.1%減至2020年的22.8%,草地從5.2%減至4.3%；人工表面從3.4%增加至7.6%,林地從59.7%增至60.4%；濕地面積比較穩(wěn)定,起伏變化值約0.2%。可見,建設(shè)用地面積已翻了1.2倍；耕減小的耕地占總面積的4.3%,幾乎與建設(shè)用地擴張面積比4.2%相當(dāng)。基于2020年土地利用現(xiàn)狀和2019年人口、GDP等17個驅(qū)動因子,假設(shè)土地利用繼續(xù)保持歷史變化速度,到2035年,林地面積仍會有少量增加,建設(shè)用地面積增至8.2%,耕地面積則減少至不足22%。

表4 威脅因子參數(shù)

表5 地利用類型及生境敏感性表

圖2 1980—2035年各土地利用類型的面積百分比/% Fig.2 Area percentage of land-use type in 1980, 1990, 2005, 2020 and 2035

廣東省土地利用結(jié)構(gòu)具有明顯的區(qū)域差異(圖3)。人工表面主要分布于粵港澳大灣區(qū)和東西沿海經(jīng)濟帶,林地全境內(nèi)都有分布,但集中連片區(qū)域主要在北部生態(tài)發(fā)展區(qū)；耕地集聚分布于東西兩翼,除幾個大的水庫圖斑外,濕地在整個研究區(qū)都有分布。從幾個時間節(jié)點來看,北部生態(tài)發(fā)展區(qū)內(nèi)的林地呈現(xiàn)破碎化趨勢；部分區(qū)域耕地、濕地都有減小和破碎化趨勢。如：到2005年,佛山、中山市內(nèi)的濕地圖斑破碎化、變小；到2020年,只有殘存的破碎化圖斑；2035年,境內(nèi)大塊濕地圖斑幾乎消失。

4大片區(qū)主要土地利用類型統(tǒng)計結(jié)果(表6)顯示,1980—2020年的40年間,4大片區(qū)林地和耕地面積都有減少趨勢,但耕地面積減少相對較少,其減小的比例在0.2%—0.5%之間；林地則在2.3%—9.5%,其中粵港澳大灣區(qū)減小比例高達9.5%,其次是東、西兩翼,減小值分別為4.8%、3.9%,北部生態(tài)發(fā)展區(qū)的值為2.3%。相應(yīng)地,粵港澳大灣區(qū)建設(shè)用地增幅最大,其值從4.9%增大至14.8%；其次是東、西兩翼,分別是4.5%—8.5%、5.3%—6.8%；北部生態(tài)發(fā)展區(qū)的建設(shè)用地僅從1.3%增至2.4%。總體看來,由于區(qū)域發(fā)展定位的差異,4個片區(qū)已具有不同的發(fā)展特征,使地表覆蓋及其變化都呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異；各區(qū)域資源優(yōu)勢差異,主要土地利用轉(zhuǎn)換變化關(guān)系也不同。

圖3 1980—2035年土地利用空間分布圖譜Fig.3 Land-use maps in 1980, 1990, 2005, 2020 and 2035

表6 分四個片區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)主要特征(1980—2035年)

3.2 生境質(zhì)量時空變化特征

3.2.1空間分布特征及其趨勢

基于生境質(zhì)量指數(shù)估算結(jié)果,采用等間距方法劃分5個等級,生成生境質(zhì)量評估等級圖譜(圖4)。可以看出,研究區(qū)高級(質(zhì)量指數(shù)為0.8—1)和低級別生境質(zhì)量(0—0.2)的區(qū)域占優(yōu)勢；生境質(zhì)量的區(qū)域差異也十分明顯,如粵港澳大灣區(qū)呈現(xiàn)大片低級別的生境質(zhì)量區(qū)域,西翼則呈現(xiàn)低級和中等級別生境質(zhì)量的區(qū)域集聚,北部生態(tài)發(fā)展區(qū)則為高級別生境質(zhì)量的主要集聚區(qū)域。隨著研究時間由遠及近,如粵港澳大灣區(qū)的局部區(qū)域較高級別生境圖斑(藍色)消失,低級別生境圖斑(紅色)有擴大之態(tài)勢(如珠三角核心區(qū)域)。總體來看,生境質(zhì)量及其變化呈現(xiàn)較明顯的區(qū)域差異,沿海經(jīng)濟帶生境質(zhì)量相對較差。

圖4 1980—2035年生境質(zhì)量評估等級空間分布圖譜Fig.4 Spatial distribution maps of habitat-quality class in 1980, 1990, 2005, 2020 and 2035

3.2.21980—2020、2020—2035年生境質(zhì)量變化

圖5 生境質(zhì)量變化(1980—2020、2020—2035)Fig.5 Spatial-temporal distribution maps of habitat quality from 1980 to 2035

將2020、1980年、2035、2020年的生境質(zhì)量指數(shù)柵格圖分別相減,得到兩個時段的生境質(zhì)量指數(shù)差值圖像,圖像值為“-”、“0”、“+”表示減小、未變化和增大,分別統(tǒng)計其面積比例,繪制成兩個餅圖5(圖中“增”代表增加,“減”代表減小,“未”代表未發(fā)生變化)。已經(jīng)過去的40年,生境質(zhì)量變好的區(qū)域面積占比最大(44%),生境質(zhì)量未變化和減小的區(qū)域面積分別達29%和27%。未來生境質(zhì)量有變差的趨勢,表現(xiàn)為生境質(zhì)量指數(shù)增大的區(qū)域面積將減到39%,減小的區(qū)域面積則升高到30%。

以盡可能挖掘生境質(zhì)量變化規(guī)律為原則,經(jīng)過對差值圖像進行自然斷點、等間距分類、分位數(shù)、直主圖分類等分段方法的反復(fù)試驗,將差值圖像劃分為9個級別,繪制圖5并統(tǒng)計各值域范圍的面積百分比(表7)。研究區(qū)生境質(zhì)量指數(shù)增減的幅度主要在-0.1—0、0—0.1之間,在1980—2020年里,其區(qū)域面積分別達23%和27.2%,即指數(shù)值變幅在-0.1—0.1之間的區(qū)域居絕對優(yōu)勢,面積達78.8%(包括未變化區(qū)域約28.6%)；變幅小于-0.2的區(qū)域占比不大,僅4%。在未來2020—2035的15年里,變幅小于-0.2的區(qū)域?qū)湛s至約1.9%,但是變幅在-0.1—0的區(qū)域?qū)U大至面積約29.3%；增幅為0.6—1的區(qū)域,其面積也將由前一段的3.2%減小為2%。

表7 1980—2020、2020—2035年生境質(zhì)量指數(shù)變化幅度及其比例

圖表都揭示生境質(zhì)量變化存在極明顯的區(qū)域異質(zhì)特征。過去40年間,北部生態(tài)發(fā)展區(qū)有約53%的區(qū)域指數(shù)變幅在-0.1—0之間(圖5大片紅色),如果保護歷史發(fā)展趨勢,未來15年里,仍將有約38%的區(qū)域繼續(xù)保持這個降幅,但是已開始從原來的成片大塊開始離散。粵港澳大灣區(qū)前一時段生境降幅在-0.6—1的區(qū)域也從原來的3.6%降到未來的2.4%,并且不再是成片集聚狀態(tài)(圖5中部的黑色斑塊,圖5中已消失)；-0.1—0的區(qū)域面積則由原來的0.1%,猛增至35.1%。其它經(jīng)濟帶區(qū)域也呈現(xiàn)出類似于粵港澳大灣區(qū)的這種降幅特征。總體來看,不管是過去還是未來,生境質(zhì)量有向好趨勢,局部也生境質(zhì)量下降；如果研究區(qū)發(fā)展按歷史趨勢下去,粵港澳大灣區(qū)未來生境質(zhì)量值得引起更多關(guān)注；承擔(dān)生態(tài)發(fā)展功能區(qū)的北部區(qū)域,需要采取措施進一步提升生境質(zhì)量。

3.3 生境質(zhì)量對土地利用變化的效應(yīng)

為探討土地利用變化對生境質(zhì)量變化的影響,特基于土地利用變化統(tǒng)計生境質(zhì)量指數(shù)變化。具體地做法如下：將對應(yīng)于生境質(zhì)量較高的林地、濕地、草地合并為一種類型(稱之為自然表面),轉(zhuǎn)移關(guān)系明顯的耕地單獨為一類,生境質(zhì)量較低的城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點和其他建設(shè)用地合并為一類(人工表面),生成包括其它共四種類型的土地利用圖；利用始末(1980、2020年)期土地利用圖像獲取土地利用類型轉(zhuǎn)換關(guān)系(如表8：耕地分別轉(zhuǎn)出為自然表面、人工表面、其它等)圖像,同期生境質(zhì)量指數(shù)圖像相差得到生境質(zhì)量增減變化圖像；最后基于轉(zhuǎn)移關(guān)系,分區(qū)統(tǒng)計生境質(zhì)量增、減或不變的區(qū)域面積及其百分比。在過去的40年里,耕地轉(zhuǎn)出為人工表面、自然表面的比例最大,占研究區(qū)總面積約達3%、2.3%；然后是自然表面轉(zhuǎn)出為人工表面(1.7%)、耕地(0.8%)；面積約0.6%的人工表面轉(zhuǎn)出到耕地、自然和其它三類地類；最后,約0.1%的其它類轉(zhuǎn)出。

表8 生境質(zhì)量指數(shù)變化與土地利用轉(zhuǎn)換的關(guān)系(1980—2020年)

土地利用與生境質(zhì)量指數(shù)增、減變化的關(guān)系較為復(fù)雜。一是,在生境質(zhì)量指數(shù)值不變化的區(qū)域(29%),也有耕地、自然、人工和其它類型之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系,其中耕地轉(zhuǎn)出為人工表面的比例最大,為區(qū)域總面積的3%；然后是人工表面轉(zhuǎn)出到耕地(0.4%)。二是,沒有發(fā)生土地利用類型轉(zhuǎn)換的區(qū)域(91.5%),仍然有生境質(zhì)量指數(shù)增大和減小變化,其中總面積41.5%區(qū)域的生境質(zhì)量增加,生境質(zhì)量減小的區(qū)域達24.7%；但是,相對于發(fā)生了土地利用轉(zhuǎn)換關(guān)系的區(qū)域,生境質(zhì)量指數(shù)增加或減小值都是最小的。三是,使生境質(zhì)量指數(shù)增加最大的是耕地→其它、人工表面→其它的轉(zhuǎn)移關(guān)系,指數(shù)增加均值接近1；其次是人工表面→自然表面、耕地→自然表面,指數(shù)增加均值分別為0.96、0.93；然后是自然表面→其它、其它→自然表面。使生境質(zhì)量指數(shù)減小最多的是人工表面→其它、其它→耕地和人工表面；然后是自然表面→耕地、耕地→人工表面、自然表面→人工表面。總的來看,耕地和自然表面轉(zhuǎn)換到人工表面是主要的土地利用轉(zhuǎn)換關(guān)系；雖然土地利用類型轉(zhuǎn)換影響到生境質(zhì)量指數(shù)變化,但是在沒有土地利用類型轉(zhuǎn)換的區(qū)域也存在生境質(zhì)量指數(shù)的變化,生境質(zhì)量對土地利用變化的響應(yīng)關(guān)系較為復(fù)雜。

4 討論

4.1 基于FLUS-InVEST耦合模型的生境質(zhì)量預(yù)測

本文利用FLUS-InVEST耦合模型進行生境質(zhì)量估算。其中,FLUS模型被用于模擬2035年研究區(qū)土地利用空間分布狀態(tài)。該模型是一種新型的土地利用變化模擬模型[24],與傳統(tǒng)預(yù)測模型不同,它基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法從一期土地利用數(shù)據(jù)與包含多種驅(qū)動力因子關(guān)系,計算各類用地類型在研究范圍內(nèi)的適宜性概率。傳統(tǒng)CA[22]、CLUE[27]等傳統(tǒng)的預(yù)測模型在進行土地利用預(yù)測時,需要基于歷史數(shù)據(jù),計算各土地利用類型的概率轉(zhuǎn)移矩陣,然后假設(shè)這種趨勢不發(fā)生改變,再對未來相等時間間隔的土地利用空間布局進行模擬預(yù)測。正是因為FLUS基于某用地類型在空間上出現(xiàn)的適宜概率而對未來分布狀態(tài)進行模擬,預(yù)測時的基準(zhǔn)土地利用及其驅(qū)動因子的時間越接近,預(yù)測模型的效果將會越好；相反,如果二者時間相關(guān)越遠,將影響到預(yù)測效果。

考慮到對構(gòu)建的模型訓(xùn)練及驗證需要,本文選取2015年土地利用數(shù)據(jù)及同年的驅(qū)動因子,預(yù)測2020年土地利用空間分布狀態(tài)；將其與2020年土地利用現(xiàn)狀圖層進行疊置進行驗證,然后調(diào)試模型參數(shù),直到精度滿足需求。最后,再基于2020年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)及相近年份人口、GDP等驅(qū)動因子,預(yù)測2035年土地利用的空間分布。預(yù)測表明,如果繼續(xù)保持歷史變化趨勢,至2035年建設(shè)用地面積將增至8.2%,耕地面積則減少至不足22%。從圖2、3的結(jié)果及其反映的土地利用變化趨勢來看,預(yù)測結(jié)果比較符合規(guī)律。盡管如此,由于驅(qū)動因子并非同年份的數(shù)據(jù),可能會對預(yù)測結(jié)果有一定影響。此外,2019年11月,中辦、國辦聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于在國土空間規(guī)劃中統(tǒng)籌劃定落實三條控制線的指導(dǎo)意見》,明確了“三條線”劃定的基本原則、具體要求和管制規(guī)則,這一指導(dǎo)意見的實施,必將對未來土地利用空間分布產(chǎn)生重要的影響,如果能將三條線的內(nèi)容或部分內(nèi)容作為約束條件,加入到CA決策模塊,定將使模擬結(jié)果更符合將來的實際情況。因此,本文土地利用預(yù)測結(jié)果僅僅是保持歷史趨勢的情況,并將之運用于生境質(zhì)量趨勢分析。其可靠性與科學(xué)性還等進一步提高。

InVEST的生境模塊假定生境質(zhì)量取決于一個生境對人類土地利用和這些土地利用強度的可接近性,模擬建模時假設(shè)一些土地利用類型是生境質(zhì)量退化的威脅源,并使用這些威脅源圖層來評估不同土地利用類型對應(yīng)的生境質(zhì)量退化程度,進而估算生境質(zhì)量。正因為此,研究區(qū)邊界源于屬于人工劃定的行政區(qū)劃邊界,研究邊界之外的生境威脅將會影響到研究區(qū)域的生境。出于計算機計算能力的緣故,利用InVEST模型估算生境質(zhì)量時,特按照研究區(qū)的四大片區(qū)(三大經(jīng)濟功能)剪裁土地利用類型現(xiàn)狀數(shù)據(jù),實施分片計算；所有驅(qū)動因子數(shù)據(jù)全部保持全域范圍的圖層,以最大可能地避免威脅因子邊緣效應(yīng)的影響。從圖4、5和表7展現(xiàn)的生境質(zhì)量時空變化特征來看,FLUS-InVEST耦合模型估算的生境質(zhì)量規(guī)律比較符合實情。由于廣東省域林地、耕地、濕地和草地面積占比較大,加上經(jīng)濟發(fā)展到一定水平后人們對美好生活的向往與需求,以及我國近二十年以來的生態(tài)環(huán)境保護措施,研究區(qū)生境質(zhì)量總體上并未向惡化趨勢轉(zhuǎn)化,但一定要注意局部區(qū)域生境質(zhì)量的下滑以及下滑區(qū)域面積集聚成片的現(xiàn)象。這一結(jié)論表明,本文采用的耦合模型及其運算結(jié)果具有一定可靠性。

4.2 生境質(zhì)量動態(tài)變化規(guī)律和區(qū)域差異

土地利用結(jié)構(gòu)中,林地持續(xù)保持絕對的優(yōu)勢比例(60%左右),耕地、草地和濕地等自然地表覆蓋類型也有相當(dāng)?shù)谋壤淖匀坏乇眍愋头植伎?林地全境內(nèi)都有分布,集中連片區(qū)域主要在北部生態(tài)發(fā)展區(qū)；耕地集聚分布于東西兩翼,除幾個大的水庫圖斑外,濕地在整個研究區(qū)都有分布,研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有獨特的優(yōu)勢和特色,不愧為中國資源大省[28]。

從1980—2020年生境質(zhì)量指數(shù)變化值來看,生境質(zhì)量變好的區(qū)域面積占比最大(44%),其次是未變化(29%)和減小的區(qū)域(27%),二者面積比較接近。其中,約79%的區(qū)域指數(shù)值增減在-0.1—0.1之間(表7)。如果區(qū)域社會經(jīng)濟保持歷史趨勢發(fā)展的話,未來15年里土地利用轉(zhuǎn)換關(guān)系仍然主要是耕地轉(zhuǎn)出和建設(shè)用地轉(zhuǎn)出,耕地和建設(shè)用地面積將占區(qū)域總面積的22%和8.2%。正是因為這個原因,生境質(zhì)量指數(shù)增大的區(qū)域面積減小至39%,質(zhì)量指數(shù)減小的面積將增大到31%。從幾個時間節(jié)點來看(圖4),北部生態(tài)發(fā)展區(qū)域內(nèi)的林地表現(xiàn)出破碎化特征；部分區(qū)域耕地、濕地都有減小和破碎化趨勢。隨著研究時間由遠及近,粵港澳大灣區(qū)的局部區(qū)域較高級別生境圖斑(藍色)消失,低級別生境圖斑(紅色)有擴大之態(tài)勢(如珠三角核心區(qū)域),沿海經(jīng)濟帶尤其是鄰海區(qū)域的低級別生境斑塊幾乎連片。景觀生態(tài)學(xué)認為格局和過程相互作用,結(jié)構(gòu)一般比功能更容易研究,我們可以通過研究景觀格局特征推測過程,從而認識景觀功能[29]。李永潔等[30]研究表明,廣東省生態(tài)系統(tǒng)退化過程及其空間格局復(fù)雜,同時受高強度人類活動和顯著氣候變化影響,生態(tài)系統(tǒng)退過程和驅(qū)動機制也愈加復(fù)雜。近年來,廣東省針對生態(tài)脆弱區(qū)和重點區(qū)域開展山水林田湖草沙生態(tài)保護修復(fù)工程試點建設(shè),已取得重要成績[29]；但是,由于生態(tài)系統(tǒng)本身的復(fù)雜性及社會經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異,未來還需進一步加強生態(tài)環(huán)境景格局異質(zhì)性、過程驅(qū)動機制及機理研究。

4.3 區(qū)域生境質(zhì)量對土地利用變化的響應(yīng)

以林地為主要土地覆蓋類型的北部生態(tài)發(fā)展區(qū)是高級別生境質(zhì)量集聚區(qū)域,大片低級別生境質(zhì)量主要分布于建設(shè)用地集聚的粵港澳大灣區(qū)域,東西翼是耕地的主要分布區(qū)域,也是低級和中等級別生境質(zhì)量的集聚地(圖3、4)。土地利用類型與生境質(zhì)量高低密切聯(lián)系[3]。生境質(zhì)量較高的土地利用類型有林地、河渠、湖泊水庫、草地,較低的土地利用類型有灘涂、灘地以及在生境質(zhì)量計算中作為威脅因子的水田、旱地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點和其他建設(shè)用地等。

由于當(dāng)?shù)卣畬嵤┼l(xiāng)村“萬村土地整治”、“村居整治”等國家工程以及城市“三舊改造”、“城市更新”等地方性政策[17—18],面積約0.6%的人工表面轉(zhuǎn)出到耕地、自然和其它三類地類；但是至2020年,研究區(qū)主要的土地利用轉(zhuǎn)換關(guān)系仍然是耕地轉(zhuǎn)出、人工表面的轉(zhuǎn)入以及少量林地的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出。土地利用類型轉(zhuǎn)換變化已被認為是生境質(zhì)量下降的最大驅(qū)動力[11, 31],本研究也顯示,有土地利用類型轉(zhuǎn)換的區(qū)域,生境質(zhì)量有較大值的增加或減小變化；部分沒有土地利用類型轉(zhuǎn)換的區(qū)域,生境質(zhì)量的變化值較小,生境質(zhì)量對土地利用類型轉(zhuǎn)換變化的響應(yīng)關(guān)系較為復(fù)雜。從公式(2)—(5)可知,生境質(zhì)量是各生境的適宜性、威脅因子及其數(shù)量、威脅因子與生境距離及可達性、生境對威脅的敏感性等的函數(shù),生境質(zhì)量與土地利用類型轉(zhuǎn)換變化的關(guān)系及其機理待進一步深挖。

5 結(jié)論

本文利用FLUS-InVEST耦合模型,進行1980—2020年廣東省生境質(zhì)量變化及未來2020—2035年生境質(zhì)量趨勢研究。得出以下主要結(jié)論：

研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)具有多樣性和復(fù)雜性,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀態(tài)總體良好。由于生態(tài)系統(tǒng)本身的復(fù)雜性及社會經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異,區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與生境質(zhì)量存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。林地是占絕對優(yōu)勢的用地類型,主要分布于北部山地,對應(yīng)的生境質(zhì)量較高；城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點和其它等建設(shè)用地對應(yīng)的生境質(zhì)量偏低,未來生境質(zhì)量降低的集聚區(qū)可能位于粵港澳大灣區(qū)。主要的土地利用轉(zhuǎn)換關(guān)系為耕地轉(zhuǎn)出、建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入以及少量林地的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出；不管是否存在土地利用類型轉(zhuǎn)換變化,區(qū)域生境質(zhì)量都可能隨時間而增加或減小,但存在土地利用類型轉(zhuǎn)換變化的區(qū)域,生境質(zhì)量變化的強度更大,生境質(zhì)量對土地利用轉(zhuǎn)換變化的響應(yīng)關(guān)系較為復(fù)雜。近年來,針對生態(tài)脆弱區(qū)和重點區(qū)域,廣東省正開展山水林田湖草沙生態(tài)保護修復(fù)工程試點建設(shè),如果同步加強全域生態(tài)環(huán)境景格局異質(zhì)性、過程驅(qū)動機制及機理研究,可促進生態(tài)修復(fù)工作的實施。