萬寧市景觀格局對生境質(zhì)量的影響

陸禹 魏甫 羅改改

（1. 國家林業(yè)和草原局中南調(diào)查規(guī)劃院 湖南長沙 410000；2. 湖南省第一測繪院 湖南長沙 410000）

生境質(zhì)量是生態(tài)系統(tǒng)為物種的生存和發(fā)展提供適宜環(huán)境的能力，對維持生物多樣性起著重要作用，可作為評估生物多樣性保護狀態(tài)的替代指標(biāo)[1-2]。盡管近幾十年來生物多樣性保護不斷加強，但由于全球氣候變化、物種入侵和人類活動的干擾，生物多樣性保護仍面臨巨大的挑戰(zhàn)[3]，迫切需要對生境質(zhì)量進行高效評估并探究其影響因素，以維持區(qū)域生態(tài)環(huán)境和保護生物多樣性。

目前，生境質(zhì)量評估的方法可分實地調(diào)查法和模型法[4]。由于實地調(diào)查法需要較高的時間和人力成本，在實際應(yīng)用中受到較多的限制。相反，模型法具有操作簡單、快速、成本低等顯著優(yōu)勢，得到了廣泛的應(yīng)用。近年來生境質(zhì)量評估模型主要有HIS 模型、SolVES 模型、GLOBIO 模型、SDMs模型及INVEST 模型等[1,5]。在眾多生境質(zhì)量評估模型中，InVEST 模型是目前較為成熟且應(yīng)用廣泛的工具，模型中的生境質(zhì)量模塊可在缺乏物種分布數(shù)據(jù)條件下，基于土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)，通過將生境適宜性與人為威脅相結(jié)合來評估生境質(zhì)量[6]。景觀格局是大小和形狀各不相同的景觀斑塊在空間上的排列，不僅體現(xiàn)了景觀的異質(zhì)性，也是自然和人為因素在不同時空尺度下作用的最終結(jié)果[7]。人類對生物多樣性的影響是生境質(zhì)量下降的關(guān)鍵因素，尤其是人類活動帶來的土地利用變化改變了地表景觀格局，生境的組成和配置也隨之產(chǎn)生變化，進而影響區(qū)域生境的分布格局和功能[8-9]。

迄今為止，關(guān)于景觀格局對生境質(zhì)量的影響，有關(guān)學(xué)者已經(jīng)開展了大量研究，集中于探索二者的空間關(guān)聯(lián)特征。如賈艷艷等[10]利用灰色關(guān)聯(lián)度模型揭示二者的關(guān)聯(lián)性，龐惠心等[11]采用Spearman 相關(guān)系數(shù)探索二者的局部差異性。也有部分學(xué)者建立了生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)之間的線性回歸模型，以揭示景觀格局對生境質(zhì)量的影響。如韓依紋等[12]采用因子分析法對得到的主因子進行線性回歸分析，以模擬林地生境質(zhì)量和影響其變化的主導(dǎo)景觀格局因子。但對于地理現(xiàn)象來說，多數(shù)研究未考慮生境質(zhì)量與景觀格局關(guān)系的空間非平穩(wěn)性，即空間異質(zhì)性。因此，本研究以海南省萬寧市為研究對象，基于生境質(zhì)量評估和景觀格局分析，利用OLS 和GWR 分別對生境質(zhì)量和景觀格局指數(shù)進行建模，分析景觀格局對生境質(zhì)量的影響，以期為區(qū)域生態(tài)保護和景觀管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 研究區(qū)概況萬寧市位于海南島東南部沿海， 地 理 范 圍 18°35′～19°06′N 和 110°00′～110°34′E，陸 地 面 積 1 883.5 km2，海 域 面 積2 550.1 km2，海岸線長109 km。地勢西高東低，兼有多種地貌，由中山、低山、高丘、低丘、臺地和階地平原組成。屬熱帶海洋性季風(fēng)氣候，年平均氣溫24.8℃，年平均雨量沿海地區(qū)2 100～2 200 mm、西部山區(qū)2 600～2 700 mm。主要河流有太陽河、龍滾河、龍頭河和龍尾河。植被類型主要為熱帶山地雨林、熱帶次生林、灌叢和人工林等4 個植被類型[13]，森林覆蓋率66.7%。

1.1.2 數(shù)據(jù)來源土地利用矢量數(shù)據(jù)：將萬寧市林草濕數(shù)據(jù)與國土“三調(diào)”數(shù)據(jù)對接融合成果數(shù)據(jù)庫，將其轉(zhuǎn)換為30 m×30 m 柵格數(shù)據(jù)集，重分類后將土地利用類型劃分為9 類，即耕地、園地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民用地、工礦用地和未利用土地，其中水域包括河流、湖泊和灘涂，城鎮(zhèn)用地包括各類建筑區(qū)和工礦開發(fā)的建設(shè)用地。道路數(shù)據(jù)：以O(shè)penStreetMap（OSM）2019 年中國區(qū)域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合百度PIO 交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)修正后得到主要道路數(shù)據(jù)集，包括鐵路、高速公路、國道、省道和縣道矢量數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為與土地利用相匹配的柵格數(shù)據(jù)。將上述數(shù)據(jù)統(tǒng)一至CGCS2000 坐標(biāo)系統(tǒng)。

1.2 方法

1.2.1 生境質(zhì)量評估使用InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊進行生境質(zhì)量評估，該模型的前提假設(shè)為較高生境質(zhì)量的區(qū)域能夠支持增加生物多樣性，較低生境質(zhì)量表示生物多樣性支持減少，景觀出現(xiàn)退化[14]。模型評估取決于每種威脅對生境的相對影響、各種生境對不同威脅因素的相對敏感性以及生境與威脅源之間的距離[15]。采用線性和指數(shù)距離衰減函數(shù)描述威脅源傳播到生境的速度（irxy），如公式（1）和（2）：

其中，dxy為柵格x和柵格y之間的線性距離，drmax表示威脅因素r跨越空間的最大影響距離。

然后計算生境類型j的柵格x的生境退化度，如公式（3）：

其中，R為威脅因素數(shù)量，Yr為威脅因素r的柵格數(shù)量，wr為威脅因素r的權(quán)重，ry表示柵格y的威脅強度，xβ為柵格x的可達性水平，Sjr為生境類型j對威脅因素r的相對敏感性。

基于土地利用的生境質(zhì)量指數(shù)計算如公式（4）：

其中，Hj為生境類型j的生境適宜性，Z 為歸一化常量，k 為半飽和常數(shù)。

參考相關(guān)文獻[16-17]并結(jié)合研究區(qū)實際，選取耕地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民用地、工礦用地、鐵路及主要道路（包含高速公路、國道、省道、縣道）作為生境威脅因素。各威脅因素最大影響距離、權(quán)重、距離衰減函數(shù)及不同生境類型對6種威脅因素的敏感性參數(shù)設(shè)置見表1 和2。

表1 威脅因素參數(shù)設(shè)置

表2 生境類型對威脅因素的敏感性

生境質(zhì)量的最終輸出范圍為0～1，值越大表示生境質(zhì)量越高。進一步將研究區(qū)生境質(zhì)量劃分為5 個等級，即Ⅰ級（0～0.2）、Ⅱ級（0.2～0.4）、Ⅲ級（0.4～0.6）、Ⅳ級（0.6～0.8）以及Ⅴ級（0.8～1.0）。將研究區(qū)劃分為1 km×1 km 網(wǎng)格，為避免邊緣效應(yīng)，選取全部位于研究區(qū)范圍內(nèi)的網(wǎng)格作為研究樣本，共獲取1 716 個1 km×1 km網(wǎng)格樣本，經(jīng)分區(qū)統(tǒng)計后得到各網(wǎng)格平均生境質(zhì)量指數(shù)，并將其作為各網(wǎng)格生境質(zhì)量表征。

1.2.2 景觀格局指數(shù)選取在景觀水平上選取4個相關(guān)性相對較低的指標(biāo)來表示景觀格局[18-19]，具體指數(shù)及含義如表3 所示。提取網(wǎng)格樣本內(nèi)的土地利用柵格數(shù)據(jù)，并利用Fragstats 4.0 軟件計算各網(wǎng)格景觀指數(shù)。

表3 景觀指數(shù)選取

1.2.3 普通最小二乘法（OLS）將網(wǎng)格樣本平均生境質(zhì)量作為因變量，對應(yīng)各網(wǎng)格景觀格局指數(shù)作為自變量，選擇OLS 對研究區(qū)生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)之間的整體關(guān)系進行建模，模型如式（5）所示：

其中，Y為平均生境質(zhì)量指數(shù)，0β為截距項，iβ為第i個景觀格局指數(shù)的回歸系數(shù)，Xi為第i個景觀格局指數(shù)值，ε為模型殘差。

1.2.4 地理加權(quán)回歸（GWR） GWR 能夠有效檢測因變量與自變量之間的空間非平穩(wěn)性，模型如式（6）所示[20]：

其中，yi為第i個網(wǎng)格的平均生境質(zhì)量指數(shù)，(ui,vi)為第i個網(wǎng)格的地理中心坐標(biāo)，β0(ui,vi)為第i個網(wǎng)格的截距項，βk(ui,vi)為第i個網(wǎng)格的回歸系數(shù)，xik（k= 1,2...n）為第i個網(wǎng)格的景觀格局指數(shù)，εi為模型的殘差。

2 結(jié)果與分析

2.1 生境質(zhì)量空間分布格局

研究區(qū)土地利用分類和生境質(zhì)量的空間分布格局如圖1 所示。結(jié)果顯示，研究區(qū)生境質(zhì)量的分布格局具有顯著的空間差異，整體表現(xiàn)為“西高東低”，并呈現(xiàn)出由西向東逐漸降低的梯度變化格局。各等級生境質(zhì)量面積比例為Ⅲ級（48.69%）＞Ⅱ級（18.52%）＞Ⅴ級（17.88%）＞Ⅰ級（9.56%）＞Ⅳ級（5.35%）。其中，Ⅲ級生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為0.54，占土地總面積比例最高。由于研究區(qū)園地占土地總面積比例最高（48.82%），與Ⅲ級生境分布格局趨于一致，是導(dǎo)致Ⅲ級生境占比最高的主要因素。Ⅴ級生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為0.93，主要分布在研究區(qū)西南部和西北部，此區(qū)域林地分布最為集中。Ⅳ級生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)為 0.71，零星分布于研究區(qū)“東北—中部—南部”軸線上，林地為主要的土地利用類型，由于受周邊建設(shè)用地和耕地的脅迫，這部分林地的生境質(zhì)量處于中等水平。Ⅰ級和Ⅱ級生境區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)分別為0.02 和0.32，主要分布在研究區(qū)東部沿海地區(qū)，此區(qū)域為城鎮(zhèn)化建設(shè)集中區(qū)域，周邊集中連片分布有大量的城鎮(zhèn)用地、耕地和園地，人為活動頻繁，且交通網(wǎng)絡(luò)更加密集，如環(huán)島鐵路、環(huán)島高速及萬洋高速集中穿越此區(qū)域。

圖1 研究區(qū)土地利用分類（a）和生境質(zhì)量空間分布格局（b）

2.2 基于OLS 的景觀格局影響分析

使用OLS 量化各景觀指數(shù)對生境質(zhì)量的影響程度，選擇各網(wǎng)格生境質(zhì)量平均值作為因變量，表3 中各景觀指數(shù)作為自變量。OLS 方差分析結(jié)果（表4）顯示，OLS 具有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。OLS 回歸結(jié)果（表5）表明，PD、PARA_MN、IJI及SHDI四個景觀指數(shù)作為自變量均通過檢驗并進入回歸模型，4 個變量的VIF值均小于7.5，自變量間不存在多重共線性，模型AdjustedR2為0.526，AICc為3 597.712。各影響因素標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)顯示，4 個景觀指數(shù)具有顯著的負(fù)向影響，其中PD的負(fù)向影響相對較大，PARA_MN的負(fù)向影響相對較小。

表4 OLS 方差分析結(jié)果

表5 OLS 回歸結(jié)果

2.3 基于GWR 的景觀格局影響分析

進一步檢查OLS 殘差，全局Moran’sI為0.682（p＜0.001），表明殘差具有顯著的正向空間自相關(guān)性，OLS 估計有偏，有必要進一步采用GWR探索自變量的空間異質(zhì)性影響。GWR 采用Gaussian 模型類型和AICc 優(yōu)化準(zhǔn)則，選擇自適應(yīng)核函數(shù)，黃金分割搜索最佳帶寬為53.000。GWR殘差平方和為63.913，有效參數(shù)個數(shù)為367.894，σ估計值為0.218，AICc為164.285，R2為0.963，AdjustedR2為0.953。通過與表5 比較發(fā)現(xiàn)，GWR的Adjusted R2（0.953）明顯高于OLS（0.526），AICc 值較OLS 顯著降低（＞3），表明GWR 擬合效果明顯優(yōu)于OLS，能夠更好地解釋4 個景觀格局指數(shù)空間異質(zhì)性影響。GWR 標(biāo)準(zhǔn)化殘差的空間自相關(guān)檢驗結(jié)果顯示，全局Moran’sI為0.051，即空間自相關(guān)顯著降低。因此，GWR 較好地解釋了因變量的空間分異并減少模型殘差的空間自相關(guān)。

GWR 結(jié)果顯示了1 716 個網(wǎng)格內(nèi)景觀指數(shù)的回歸系數(shù)，表6 為4 個景觀指數(shù)回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計。PD、IJI及SHDI回歸系數(shù)的平均值與中位數(shù)接近，其對生境質(zhì)量的影響在空間上趨于同質(zhì)。PARA_MN回歸系數(shù)的平均值與中位數(shù)差異較大，其對生境質(zhì)量的影響在空間上具有較強的異質(zhì)性。各景觀指數(shù)回歸系數(shù)的變化范圍較大，表明其在空間上的影響方向和強度的差異較大。圖2 顯示，各景觀指數(shù)對生境質(zhì)量的影響具有顯著的空間異質(zhì)性。4 個景觀指數(shù)對研究區(qū)不同區(qū)域的生境質(zhì)量都具有正向或負(fù)向的影響。其中，PD對生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)大部分區(qū)域，占總面積的83.4%。整體上PD對林地及水域生境質(zhì)量負(fù)向影響最大，對園地負(fù)向影響次之，對建設(shè)用地和耕地集中分布區(qū)呈正向影響。PARA_MN對生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的49.5%，具有較高正向影響的區(qū)域與建設(shè)用地和耕地集中分布區(qū)趨于一致，表明在這些區(qū)域景觀斑塊形狀越復(fù)雜，生境質(zhì)量相對會更高。尤其值得關(guān)注的是，在研究區(qū)西南部林地集中分布區(qū)域，PARA_MN對生境質(zhì)量起著正向影響作用，即在這片集中分布的林地區(qū)域，林地斑塊形狀越復(fù)雜，意味著其生境質(zhì)量越高。IJI 對生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的53.5%，具有較高正向影響的區(qū)域與林地集中分布區(qū)趨于一致，表明在這些區(qū)域景觀斑塊類型間分布越均衡，生境質(zhì)量相對更高。負(fù)向影響的區(qū)域與建設(shè)用地、耕地和園地分布狀態(tài)趨于一致，表明在這些區(qū)域，景觀斑塊類型間分布越不均衡，生境質(zhì)量相對會更高。SHDI對生境質(zhì)量的負(fù)向影響占研究區(qū)總面積的60.7%，總體上以“東北—西南”為中心軸線分別向西北和東南逐漸遞增。具有較高正向影響的區(qū)域主要分布在建設(shè)用地和西部地區(qū)園地集中分布區(qū)域，表明在這些區(qū)域，景觀多樣性越高，生境質(zhì)量相對更高。負(fù)向影響的區(qū)域主要分布在“東北—西南”中軸線上的耕地與園地交錯地帶以及西南部的林地分布區(qū)，表明在這些區(qū)域，景觀多樣性越高，生境質(zhì)量相對會更低。

圖2 景觀格局指數(shù)回歸系數(shù)的空間格局

表6 GWR 回歸系數(shù)的描述性統(tǒng)計

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

（1）整體上，生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)呈顯著的負(fù)向關(guān)系。在空間上，生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)間呈現(xiàn)顯著的空間分異，即呈現(xiàn)出顯著的空間非平穩(wěn)關(guān)系。為了維持或提高區(qū)域生境質(zhì)量，應(yīng)加強以下管理：一是加強對林地的集約管理，避免林地斑塊破碎化；二是加強對林地與園地交錯地帶的林地用途管制，防止園地對林地的無序侵蝕；三是將林地集中分布區(qū)范圍內(nèi)的園地有序恢復(fù)為林地，加強林地集約經(jīng)營。

（2）許多關(guān)于景觀格局對生境質(zhì)量影響的研究側(cè)重于定性分析二者的關(guān)聯(lián)關(guān)系，假定生境質(zhì)量與景觀指數(shù)之間的關(guān)系具有空間一致性。然而，OLS 不能處理生境質(zhì)量與景觀格局之間關(guān)系的局部變化。與OLS 相比，GWR 在解釋生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系方面更具優(yōu)勢，且在解釋關(guān)系的局部變化和減少模型殘差的空間自相關(guān)方面具有顯著優(yōu)勢。OLS 在模型殘差中檢測到具有統(tǒng)計意義的空間自相關(guān)，說明OLS 在建立生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系時違反了殘差獨立性假設(shè)。GWR 殘差的全局Moran’sI顯著降低，更好地解決了空間自相關(guān)問題。因此，GWR 局部特定系數(shù)能夠有效滿足獲取局部景觀格局影響的信息需求，從而為生態(tài)管理者和景觀規(guī)劃師解決生態(tài)景觀問題提供科學(xué)參考。

（3）景觀格局的特征取決于分析尺度，即景觀生態(tài)學(xué)中空間和時間維度上的粒度和范圍，本研究是在30 m×30 m 土地利用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用1 km×1 km 網(wǎng)格進行景觀格局分析和模型構(gòu)建。因此，不同尺度下GWR 獲得的空間變化系數(shù)的方向及強度和顯著水平有待進一步研究。

3.2 結(jié)論

本研究使用InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊評估了區(qū)域的生境質(zhì)量及空間分布格局，選取PD、PARA_MN、IJI及SHDI等4 個景觀格局指數(shù)作為自變量，利用OLS 研究生境質(zhì)量與各景觀格局指數(shù)間的整體關(guān)系，并利用GWR 探究各景觀指數(shù)對生境質(zhì)量影響的空間異質(zhì)性。主要結(jié)論如下：

（1）研究區(qū)生境質(zhì)量的分布格局具有顯著的空間差異，整體表現(xiàn)為“西高東低”，生境質(zhì)量等級為Ⅲ級（48.69%）＞Ⅱ級（18.52%）＞Ⅴ級（17.88%）＞Ⅰ級（9.56%）＞Ⅳ級（5.35%）。

（2）生境質(zhì)量與景觀格局指數(shù)間呈現(xiàn)出顯著的空間非平穩(wěn)關(guān)系。與OLS 相比，GWR 在解釋生境質(zhì)量與景觀格局之間的關(guān)系方面表現(xiàn)出更強大和有效的解釋能力，并減少了模型殘差的空間自相關(guān)性。

（3）整體上，PD、PARA_MN、IJI及SHDI對生境質(zhì)量呈負(fù)向影響，但在空間上對生境質(zhì)量的影響方向和強度的差異較大，具有顯著的空間異質(zhì)性。PD、SHDI及IJI對生境質(zhì)量的負(fù)向影響大于區(qū)域總面積的50%，其中PD負(fù)向影響范圍最大。