青藏高原城市擴展過程的區位因素
——基于隨機森林的多尺度分析

毛誠瑞,任 強,李 磊,何春陽,*

1 北京師范大學環境演變與自然災害教育部重點實驗室,北京 100875 2 北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室,北京 100875 3 應急管理部-教育部減災與應急管理研究院,北京 100875 4 北京師范大學地理科學學部,北京 100875

青藏高原是我國乃至全球生物多樣性保護的熱點地區[1]。然而,由于生態系統結構單一且對人類活動極為敏感,青藏高原也是我國最大的生態脆弱區[2]。近年來,在“西部大開發”與“一帶一路”倡議的共同推動下,青藏高原城市經歷了快速的城市擴展過程[3]。這導致了土壤流失、草地退化和水質污染等一系列生態環境問題[4—5],使得區域社會經濟的發展與脆弱的高原生態系統保護之間的矛盾日益突出。城市的區位因素是指促使城市區位地理特征和功能形成及變化的條件,包括自然區位因素(例如,地形、氣候和河流等)和社會經濟區位因素(例如,交通、政治和宗教等)[6—7]。區位因素會影響城市擴展的空間格局,從而改變城市擴展對區域生態環境的影響[8]。未來,青藏高原的城市還會進一步擴展[9]。認識青藏高原城市擴展過程的區位因素特征是優化高原城市土地空間格局的基礎,對實現高原可持續發展目標和生態文明建設具有重要意義。

目前,已有學者揭示了青藏高原典型城市的擴展過程區位因素特征。這些研究定性或定量的分析了地形、交通和河流等區位因素對青藏高原城市擴展的重要性[10—14]。例如,唐艷等[10]和蒲光昕等[11]采用定性的方式分析了西寧市城市擴展過程的區位因素特征,發現地質地貌條件限制了西寧市的城市擴展。Pan等[12]和Tang等[13]采用定量的方式分別分析了西寧市和拉薩市的城市擴展過程的區位因素特征,發現交通因素對兩個城市的擴展具有重要的推動作用。這些局地尺度的研究為認識青藏高原城市擴展的區位因素特征提供了良好的基礎,然而對于青藏高原全域尺度的城市擴展過程區位因素特征的分析還有待進一步研究。此外,已有區位因素研究的分析尺度集中于行政區劃尺度,缺乏基于生態學尺度的區位因素研究。然而,生物群區和生態區是生態學尺度的重要組成單元,具有相似的生境類型和生物多樣性的屬性,是分析城市擴展過程對自然生境和生物多樣性影響的重要尺度[15—16]。基于生態學尺度進行區位因素研究,可以與生物多樣性保護相結合,進一步分析區位因素影響下的城市擴展對生物多樣性的影響,進而為青藏高原的生物多樣性保護提供政策建議。

隨機森林為從生態學尺度分析青藏高原城市擴展過程區位因素提供了有效的方法。隨機森林是一種機器學習算法,可以很好地擬合與城市擴展密切相關的區位因素間的線性關系,進而準確評估各區位因素的相對重要性。目前,已有學者使用隨機森林的方法在不同地區開展了城市擴展區位因素研究。例如,Zhang等[17]采用隨機森林方法分析了惠州市惠城區2000—2010年城市擴展區位因素的特征,發現交通因素對惠城區城市擴展具有重要的影響。宋世雄等[18]利用隨機森林分析了呼包鄂榆城市群城市擴展的主要區位因素,發現到城市中心的距離是影響區域城市擴展最重要的因素。

本文的目的是從生態學尺度分析青藏高原城市擴展過程的區位因素特征。首先,基于高分辨率長時間城市土地數據集(GAIA),通過目視解譯的方法提取青藏高原1990—2020年城市土地,并分析區域30年來的城市擴展過程。然后,利用隨機森林方法在全區、生物群區和生態區3個尺度上分析青藏高原城市擴展的區位因素特征。本研究的結果有利于全面認識青藏高原城市擴展區位因素特征,進而為該地區生物多樣性保護和可持續發展提供政策建議。

1 研究區與數據

1.1 研究區

青藏高原位于25°59′—40°1′N、67°40′—104°40′E之間,北起西昆侖山-祁連山山脈北麓,南抵喜馬拉雅山等山脈南麓,西自興都庫什山脈和帕米爾高原西緣,東抵橫斷山等山脈東緣,跨中國、印度、巴基斯坦和尼泊爾等9個國家。總面積為308.3萬km2,平均海拔約4320 m[19](圖1)。由于地域廣闊且地形復雜,青藏高原具有熱帶、亞熱帶、溫帶和寒帶等多種氣候類型[20]。高原多年平均溫度為1.37℃,降水量在300—400 mm之間[21]。

圖1 研究區Fig.1 Study area圖中羅馬數字為生物群區編號;Ⅰ: 山地草原和灌叢群區;Ⅱ:溫帶針葉林群區;Ⅲ:溫帶闊葉和混交林群區;Ⅳ:荒漠和干旱灌叢群區;Ⅴ:熱帶和亞熱帶濕潤闊葉林群區;Ⅵ:溫帶草原、稀疏草原和灌叢群區;Ⅶ:熱帶亞熱帶針葉林群區

青藏高原獨特的地質歷史與豐富的自然環境孕育了眾多特有的動植物物種,形成了具有高海拔特征的生態系統和物種多樣性中心,被譽為“珍稀野生動植物天然園和高原物種基因庫”[1]。根據世界自然基金會(WWF)的劃分,青藏高原一共有40個生態區,隸屬于7個生物群區[15]。從生物群區尺度看,山地草原和灌叢群區的面積最大,約為232.8萬km2,占青藏高原總面積的75.5%。從生態區尺度上看,青藏高原中部高山草原生態區的面積最大,約為62.9 km2,占青藏高原總面積的20.4%(圖1)。根據世界自然保護聯盟(IUCN)紅色名錄,青藏高原共有1193種瀕危物種[22]。其中,山地草原和灌叢群區有1157種,占青藏高原瀕危物種總數的96.98%。青藏高原中部高山草原生態區有330種,占青藏高原脊椎動物總數的18.72%。

2000—2020年,青藏高原經歷了快速的城市化進程。青海省城鎮人口從180萬增長到337萬,增長了87.2%。西藏自治區城鎮人口從50萬增長到110萬,增長了1.2倍。同期,青海省國內生產總值(GDP)從263.7億元增長到3005.9億元,增長了近10倍。西藏自治區GDP從117.8億元增長到1902.7億元,增長了近16倍[23—24]。

1.2 數據

本文使用的數據主要包括長時間序列城市土地數據、高程數據和地理信息輔助數據。其中,城市土地數據來源于清華大學數據平臺發布的全球人造不透水層數據集(GAIA)(http://data.ess.tsinghua.edu.cn/gaia.html)。GAIA數據基于Sentinel-1數據和夜間燈光數據,采用改進后的“排除/包含”算法提取,總體精度為89%,空間分辨率為30 m[25]。高程數據來源于地理空間數據云平臺(https://www.gscloud.cn/),空間分辨率為90 m。地理信息輔助數據包括研究區邊界、河流和公路等。其中,研究區邊界來源于國家青藏高原科學數據中心(https://data.tpdc.ac.cn/)。河流數據來源于全球水文數據集(HydorSHEDS)提供的全球河流數據(https://www.hydrosheds.org/),主要公路和鐵路等交通數據來源于中科院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn)。生物群區和生態區邊界來源于WWF發布的全球陸地生態區劃(https://www.worldwildlife.org/publications/wildfinder-database)。該區劃以生物多樣性保護為目標,屬于生物地理區劃范疇[26]。以生物的地域分異規律作為核心劃分依據,該區劃將生物群區和生態區劃分為具有相似屬性的自然生境和生物多樣性聚集的地理單元[15]。為了保證數據一致性,將所有數據轉換為統一的阿爾伯斯(Albers)等積圓錐投影,并將柵格數據重采樣為30 m分辨率。

2 研究方法

本研究的研究流程見圖2,共分為2個步驟。首先,結合GAIA數據和目視解譯提取青藏高原1990—2020年城市土地信息,在此基礎上多尺度分析青藏高原的城市擴展過程。其次,采用隨機森林的方法分析區域1990—2020年城市擴展過程的區位因素。

圖2 流程圖Fig.2 Flow chartGAIA: 全球人工不透水層數據集Global artifical impervious area

2.1 提取區域1990—2020年城市土地信息

由于青藏高原城市化率低且城市土地異質性較大,GAIA數據獲取的城市土地信息與青藏高原實際的城市土地存在一定的誤差。因此,本研究首先基于谷歌地球高分辨率遙感影像對GAIA數據進行目視解譯,獲取1990—2018年的青藏高原城市土地。然后,在2018年青藏高原城市土地的基礎上,通過目視解譯的方式獲取2020年城市土地數據,得到1990—2020年青藏高原城市土地。

參考Liu[27]的研究,基于城市土地不會轉化為其它土地利用類型的假設,對城市土地數據進行時間序列訂正,具體公式如下:

(1)

式中,UL(n-1,i)、UL(n,i)和UL(n+1,i)分別表示第n-1年、第n年和第n+1年像元是否為城市土地,1表示城市土地,0表示非城市土地。

2.2 分析區域1990—2020年城市擴展過程

參照Pan等[12]的研究,選擇景觀擴展指數(LEI)、斑塊密度(PD)和景觀形狀指數(LSI)3個指標,分別表征城市擴展模式、城市景觀的破碎度以及形狀。其中景觀擴展指數的計算公式如下:

(2)

式中,LEI表示景觀擴展指數,其取值范圍為0—100[28]。當LEI=0時,新增城市土地為蛙躍型。當0

斑塊密度的計算公式如下:

PD=N/A

(3)

式中,PD表示斑塊密度。PD值越大,表示斑塊的破碎化程度越高,反之則破碎化程度越小。N表示景觀中城市斑塊的總數,A為景觀的總面積。

景觀形狀指數的計算公式如下:

(4)

式中,LSI表示景觀形狀指數。E表示景觀中城市斑塊邊界的總長度,A為景觀總面積。LSI值越大,表示斑塊的形狀越不規則。

2.3 分析區域1990—2020年城市擴展過程的區位因素

根據Pan等[12]的研究和數據的可獲取性,本研究從自然和人文兩個方面選擇了7個對青藏高原城市擴展過程影響較大的區位因素,并使用隨機森林的方法分析了青藏高原城市擴展的區位因素。選取的區位因子包括高程、坡度、坡向、到河流距離、到公路距離、到鐵路距離和到城市中心距離。值得注意的是,本研究在像元層面對各區位因素的重要性進行計算,文章中所采用的“距離”是指任意像元距離目標源(河流、公路和鐵路等)最短的歐式幾何距離。

基于隨機森林的區位因素影響分析包括以下4個步驟。第一,在區位因素數據集中隨機選取66%的數據為訓練樣本,其余34%的數據作為袋外數據。第二,基于訓練樣本構建決策樹,通過與袋外數據對比評估模型精度,當袋外得分大于0.85時認為模型精度符合要求。第三,利用袋外數據與每個決策樹計算誤差(e1),然后隨機調換袋外數據中某個因素j的順序得到新的袋外數據,再次計算誤差(e2)。第四,將每個決策樹e1和e2的差值標準化,得到因子j的重要性。本研究以區位因素的重要性作為指標,來確定該因素對城市擴展的影響程度。區位因素的重要性越大,說明該因素對城市擴展的影響越大。

最后,在全區、生物群區和生態區3個尺度上計算了1990—2020年青藏高原城市擴展各區位因素重要性。同時,本研究還計算了1990—2000年和2010—2020年青藏高原城市擴展各區位因素的重要性,并基于此分析了區位因素重要性的變化。

3 結果

3.1 1990—2020年城市擴展過程

青藏高原1990—2020年期間經歷了快速的城市擴展過程。全區城市土地面積由277.4 km2增長到974.9 km2,增長了697.5 km2,增長了2.5倍。各生物群區中,山地草原灌叢群區城市擴展面積最大。該群區城市擴展面積為467.5 km2,占全區城市擴展總面積的67.0%。在山地草原灌叢群區中,藏東南灌叢草甸生態區城市擴展面積最大,為244.3 km2,占山地草原灌叢群區擴展總面積的52.3%(表1、表2、圖3)。

表1 1990—2020年青藏高原各群區城市土地擴展過程Table 1 The urban expansion in Qinghai Tibet Plateau from 1990 to 2020

表2 1990—2020年山地草原和灌叢群區各生態區城市擴展過程Table 2 The urban expansion of each ecoregions in the montane grassland and shrubland biome from 1990 to 2020

圖3 1990—2020年青藏高原城市擴展過程Fig.3 The urban expansion on the Qinghai Tibet Plateau from 1990 to 2020

青藏高原城市擴展過程以邊緣型為主。全區邊緣型擴展面積為382.2 km2,占城市擴展總面積的54.8%。蛙躍型和內填型擴展面積分別為222.8 km2和92.5 km2,分別占總擴展面積的32.0%和13.2%。在各生物群區中,有5個群區以邊緣型城市擴展為主。其中,山地草原和灌叢群區邊緣型擴展面積最大,為284.2 km2,占該生物群區擴展總面積的60.8%。在山地草原和灌叢群區中,75%的生態區以邊緣型城市擴展為主。其中,藏東南灌叢草甸生態區邊緣型擴展面積最大,為154.4 km2,占該生物群區擴展總面積的63.2%(表1、表2)。地形的限制是青藏高原城市擴展過程呈現以邊緣型為主的可能原因。青藏高原的城市土地主要集中在河湟谷地、“一江兩河”地區和克什米爾谷地等河谷地區。這些地區地勢較低,光照充足,水資源豐富且土壤肥沃,為城市擴展提供了良好的自然區位條件[29]。然而,受周邊地形的限制,這些河谷地區的城市擴展主要沿著河流主干道向外線性延伸,導致以邊緣型擴展為主[10—11]。

青藏高原城市景觀呈破碎化趨勢。1990—2020年,青藏高原城市的斑塊密度和景觀形狀指數不斷增加。其中,斑塊密度從0.009增長至0.021,增長了1.33倍。景觀形狀指數從1.46增加至4.20,增加了1.88倍。各生物群區中,斑塊密度和景觀形狀指數也呈增加趨勢。其中,山地草原和灌叢群區的斑塊密度和景觀形狀指數增加最多。斑塊密度從0.006增加到0.016,增加了1.67倍。景觀形狀指數從0.88增加到 2.92,增加了2.32倍。在山地草原和灌叢群區,雅魯藏布江干旱草原生態區的斑塊密度增加最多,增加了2.55倍。藏東南灌叢草甸生態區的景觀形狀指數增加最多,增加了1.98倍(表1、表2)。青藏高原城市景觀呈現破碎化是多種因素綜合作用的結果。一方面,在河谷城市發展的過程中會規避山體與水體的阻隔,從而新增不連續的城市土地斑塊[30]。另一方面,受交通因素輻射帶動作用的影響,青藏高原城市土地易沿著交通干線增長,加大了城市斑塊的破碎化[31]。

3.2 城市擴展過程區位因素重要性

高程是影響青藏高原城市擴展最主要的區位因素。在全區尺度上,高程對青藏高原城市擴展的重要性為32.81%。到城市中心距離、公路和坡向等區位因素的重要性次之,分別為19.39%、14.98%和10.77%。鐵路、坡度和河流因素對城市擴展的重要性均小于10%。各生物群區中,高程均是影響青藏高原城市擴展最主要的區位因素。其中,山地草原和灌叢群區高程的重要性最大。該群區高程的重要性為31.93%。到城市中心距離、公路和坡度的重要性分別為21.63%、13.22%和11.14%。鐵路、坡度和河流等因素的重要性小于10%(圖4)。在山地草原和灌叢群區的各生態區中,高程也均是影響青藏高原城市擴展最主要的區位因素。其中,青藏高原中部高寒草原生態區的高程重要性最大,重要性為30.59%。到城市中心距離、公路、坡向和鐵路的重要性次之,分別為22.29%、13.36%、12.25%和11.92%。坡度和河流等因素的重要性小于10%(圖5)。

圖4 1990—2020年不同生物群區城市擴展過程區位因素的重要性Fig.4 The importance of location factors of urban expansion in different biomes from 1990 to 2020圖中縮寫代表7個不同的生物群區;分別為MGS:山地草原和灌叢群區 montane grasslands and shrublands;TBMF:溫帶闊葉和混交林群區 Temperate broadleaf and mixed forests;TCF:溫帶針葉林 Temperate conifer forests;DXS:荒漠和干旱灌叢群區 Deserts and xeric shrublands; TSMBF:熱帶亞熱帶濕潤闊葉林群區 Tropical and subtropical moist broadleaf forests;TGSS:溫帶草原和灌叢群區 Temperate grasslands, savannas and shrublands;TSCF:熱帶亞熱帶針葉林群區 Tropical and subtropical coniferous forests

圖5 1990—2020年山地草原和灌叢群區內不同生態區城市擴展過程區位因素的重要性Fig.5 The importance of location factors of urban expansion in different ecoregions of montane grasslands and shrublands from 1990 to 2020圖中縮寫代表6個不同的生態區;分別為CTPAS:青藏高原中部高寒草原生態區 Central Tibetan Plateau alpine steppe;YTAS:雅魯藏布江干旱草原生態區 Yarlung Tsangpo arid steppe;STSM:藏東南灌叢草甸生態區 Southeast Tibet shrublands and meadows; TPASM:青藏高原高寒灌叢草甸生態區 Tibetan Plateau alpine shrublands and meadows;KWTPAS:喀喇昆侖-青藏高原西部高寒草原生態區 Karakoram-west Tibetan Plateau alpine steppe; WHASM:喜馬拉雅西部高山灌叢草甸生態區 Western Himalayan alpine shrub and Meadows

在不同擴展模式下,高程也都是對城市擴展影響最大的區位因素。全區尺度上,在城市擴展面積最大的邊緣型擴展模式中,高程的重要性為30.62%。第二重要的區位因素是到城市中心距離,為19.67%。在蛙躍型和內填型擴展模式中,高程的重要性分別為32.03%和25.21%(圖6)。在城市擴展面積最大的山地草原灌叢群區中,高程對蛙躍型、邊緣型和內填型三種城市擴展模式的重要性分別為32.04%、29.25%和25.78%,也都是不同擴展模式下重要性最大的區位因素(圖7)。在山地草原灌叢群區城市擴展面積最大的藏東南灌叢草甸生態區中,高程對蛙躍型、邊緣型和內填型三種城市擴展模式的重要性分別為27.07%、31.33%和27.43%,同樣均為不同擴展模式下重要性最大的區位因素(圖8)。

圖7 山地草原和灌叢群區不同城市擴展模式下區位因素的重要性Fig.7 The importance of location factors in different urban expansion modes on montane grasslands and shrublands

圖8 藏東南灌叢草甸生態區不同城市擴展模式下區位因素的重要性Fig.8 The importance of location factors in different urban expansion modes on southeast Tibet shrublands and meadows

3.3 城市擴展過程區位因素重要性的變化

高程對城市擴展的重要性在1990—2020年期間減小。全區尺度上,高程重要性由1990—2000年的35.10%減小到2010—2020年的31.06%。在生物群區尺度上,高程重要性也呈現減小的趨勢。其中,山地草原和灌叢群區的高程重要性減小最多,由35.77%減小到31.46%(表3)。在山地草原和灌叢生物群區中,各生態區高程重要性減小了1.72%—5.49%。其中,該生物群區城市擴展面積最大的藏東南灌叢草甸生態區的高程重要性減小4.04%(圖9)。已有研究發現青藏高原的城市土地正在不斷地往高海拔地區擴展[12],這也意味著高程對青藏高原城市擴展的限制作用正在減小。由于國家與地方對高質量生境和耕地的保護,青藏高原用于建設的土地資源受限。然而,城市土地的需求仍不斷增長,這一定程度上導致城市不斷往高海拔地區發展[32]。

表3 高程和到鐵路的距離對青藏高原城市擴展的重要性Table 3 Importance of elevation and distance to railways for urban expansion in Qinghai Tibet Plateau

圖9 青藏高原1990—2020城市擴展區位因素重要性變化Fig.9 Changes in the importance of location factors for urban expansion on the Qinghai Tibet Plateau from 1990 to 2020

1990—2020年,到鐵路的距離是重要性增加最多的區位因素。全區尺度上,到鐵路的距離對城市擴展的重要性從2.15%增長到10.56%,增加了3.9倍。到城市中心的距離和坡向的重要性分別增加了1.08%和0.05%。在生物群區尺度上,山地草原與灌叢群區到鐵路的距離的重要性增加最多,增加了6.62%。山地草原和灌叢生物群區中有超過70%生態區,到鐵路的距離是區域內重要性上升最多的區位因素,重要性增加了1.36%—9.17%。其中,在城市擴展面積最大的藏東南灌叢草甸生態區中,到鐵路的距離重要性增加了2.21%(圖9)。

4 討論

4.1 目視解譯的城市土地數據和隨機森林模型可以準確反映青藏高原城市擴展過程的區位因素特征

青藏高原城市土地空間異質性較強,城市斑塊易出現“同物異譜”的現象,這導致該地區城市土地的識別精度低于全球平均水平[25]。因此,本研究結合GAIA數據和目視解譯方法訂正青藏高原城市土地數據,從而提高城市土地信息的準確性。參考Liu[27]的研究,本文基于社會經濟數據和高分辨率遙感影像評估了青藏高原1990—2020年的城市土地提取精度。首先,基于統計年鑒數據分別分析了GDP年均增長量、城鎮人口年均增長量與城市土地年均增長量之間的相關關系。研究發現,本文獲取的青藏高原城市土地信息與GDP和城鎮人口數據均顯著相關,Pearson相關系數分別為0.90(P<0.001)和0.87(P<0.001),高于其它城市土地數據(圖10、圖11)。其次,采用等量分層隨機抽樣的方法選取了1000個樣本點,結合谷歌地球高分辨率影像(4 m)評估了本文獲取的城市土地信息與已有其它城市土地信息[25,33—34]的精度。考慮其他城市土地數據的時間范圍,本文對比了1990—2010年各城市土地數據的精度。研究發現,本文獲取的青藏高原城市土地信息更加可靠,青藏高原1990—2010年城市土地動態信息的Kappa系數和總體精度分別為0.76和85.47%,高于其它城市土地信息。在西寧、拉薩和山南等不同城市化水平的城市中,本文獲取的城市土地斑塊的錯分誤差和漏分誤差更小(圖12)。

圖10 2000—2020年青藏高原城市土地年均增長量與國內生產總值(GDP)年均增長量的相關性Fig.10 Correlation between the average annual growth of urban land and the average annual growth of GDP in the Qinghai-Tibet Plateau from 2000 to 2020

圖11 2000—2020年青藏高原城市土地年均增長量與城鎮人口年均增長量的相關性Fig.11 Correlation between the average annual growth of urban land and the average annual growth of urban population in the Qinghai-Tibet Plateau from 2000 to 2020

現有研究主要采用Logistic回歸模型分析城市擴展區位因素重要性[35—37]。因此,參考宋世雄等[18]的研究,本文基于曲線下面積(AUC)指數對比了兩個模型對城市土地的模擬精度,進而驗證兩個模型分析青藏高原城市擴展區位因素的可靠性。AUC指數是機器學習領域中判斷分類和檢測結果好壞的常用指標,AUC值越大表示該模型的精度越高[38]。研究發現,隨機森林方法比Logistic回歸擁有更高的模擬精度,二者的AUC值分別為0.98和0.84(圖13)。一方面,隨機森林模型具有較強的泛化能力。模型在進行數據訓練的過程中,采用無偏估計計算泛化誤差,減小了模型的過擬合,從而提高模型的泛化能力。另一方面,隨機森林模型還具有較強的模擬能力。該模型在構建決策樹的過程中采用有放回的隨機抽樣,這種隨機性提高了模型的抗噪聲能力,從而提高了模型的模擬能力。因此,隨機森林方法可以準確揭示青藏高原區位因素的基本特征。

圖13 隨機森林和Logistic回歸的ROC曲線 Fig.13 The ROC curves of random forest and logistic regressionROC:接受者操作特性曲線Receiver operating characteristic curve;AUC:曲線下面積 Area under curve

4.2 鐵路的建設推動了青藏高原的城市擴展過程

研究發現,雖然高程在1990—2020年是青藏高原城市擴展最重要的區位因素,但其重要性正在下降。在此期間,到鐵路的距離這一要素的重要性迅速上升,這與青藏高原鐵路工程的建設有關。2000年,青藏高原鐵路僅有西寧至格爾木段建成通車,鐵路里程共1134公里。2000—2020年,青藏高原鐵路不斷發展,不但實現了西寧至拉薩的全線通車,還建設了敦格鐵路、拉日鐵路和拉林鐵路等,鐵路總里程達到4416 km,是2000年鐵路總里程的近4倍。這改善了青藏地區的交通運輸條件,提升了區域發展能力,加快了青藏高原地區城市化進程[13]。

一方面,鐵路促進了青藏地區工業的發展,從而提升區域的城市化率。受能源供應不足和交通不便的制約,工業一直是青藏地區經濟的短板[39]。青藏鐵路建成后,能源運輸的制約因素減弱,工業在經濟中的地位隨著制約的減少而逐步上升,區域的城市化率也隨之提升[40]。此外,青藏高原鐵路的建設,進一步加強了高原與內地之間的經濟社會聯系,推動了高原礦產業和特色農副產品加工業的發展[41—42]。另一方面,鐵路促進旅游業的發展,從而提升區域的城市化率。青藏高原獨特自然和人文景觀對國內外的旅游者具有很強的吸引力。青藏高原鐵路網絡未完善之前,由于交通不便,使得游客難以到達。鐵路交通完善后,青海省和西藏自治區的客運量由2006年的389萬增長至2019年的1527萬,旅游業收入同比增長了近18倍,青藏高原旅游業得到了快速的發展[23,24]。本結果與已有研究一致。這些研究發現青藏鐵路促進了青藏高原城市與內地之間的聯系,增強了城市經濟的發展,對高原城市的擴展過程具有明顯的推動作用[13,43—44]。

4.3 青藏高原鐵路的建設對區域瀕危物種產生影響

在城市擴展的區位因素研究中,本研究發現鐵路因素的重要性迅速增加,這意味著鐵路因素對青藏高原的城市擴展具有重要的推動作用。然而,鐵路的建設會帶來生境破碎化[45],進而影響區域的生物多樣性[46]。參考連新明等[47]的研究,本研究將鐵路周圍500 m的緩沖區作為鐵路對瀕危物種的影響范圍,并與瀕危物種最適宜生境進行疊加分析,從而量化青藏高原新增鐵路對瀕危物種的影響,以期為高原的城市擴展提供政策建議。

新增鐵路對青藏高原內380種瀕危物種造成了威脅,占IUCN紅色名錄公布的青藏高原瀕危物種總數的31.85%(380種/1193種)[22]。其中,鳥類353種、哺乳動物25種和爬行動物2種。在所有的生態區中,藏東南灌叢草甸生態區的鐵路建設對瀕危物種的影響最大,該生態區共有335種瀕危物種受到鐵路的影響,占藏東南灌叢草甸生態區瀕危物種總數的52.5%,占青藏高原瀕危物種總數的21.29%。其中,鳥類313種、哺乳動物20種和爬行動物2種(表4)。已有學者也發現青藏高原鐵路的建設對瀕危物種產生了影響。例如,夏霖等[48]研究發現,青藏鐵路高聳的路基對可可西里藏羚羊的季節性遷徙造成影響。殷寶法等[49]研究發現,青藏鐵路對藏羚羊、藏原羚、藏野驢等蹄類動物的日常活動均有不同程度的影響。王云等[50]發現,青藏鐵路對藏羚羊的遷移具有明顯的阻隔作用。

表4 受鐵路影響的瀕危物種數量Table 4 The number of endangered species affected by railway

在“一帶一路”的背景下,未來青藏高原還將進一步推進鐵路的建設,發揮鐵路對城市擴展的輻射帶動作用。這將進一步增加城市擴展與區域生物多樣性保護之間的矛盾。為了實現青藏高原的可持續發展,建議在加強鐵路建設帶動區域城市發展的同時,也要采用有效措施減小鐵路建設對瀕危物種的影響。首先,在野生動物經常出沒的地方構建廊道,確保自然生境間的連通性,減小鐵路建設帶來的生境破碎化對野生動物的影響。其次,嚴格規劃鐵路的建設路線,避免鐵路建設占用高質量的自然生境。同時,借助鐵路對城市擴展的輻射作用,引導未來城市有方向性的擴展,避免對區域草甸和濕地等重要生境的占用。最后,調整鐵路的運行時間,在鐵路兩側動物活動的高峰時段控制火車的過往頻次,減小鐵路對動物活動的影響。同時,加快青藏高原鐵路的電氣化改造工程,減小鐵路污染物排放而對野生動物帶來的間接影響。

4.4 未來展望

本研究的貢獻主要體現在兩個方面。首先,本研究分析了青藏高原全域城市擴展的區位因素特征,為理解青藏高原地區城市擴展過程提供了整體視角。其次,本研究基于生態學尺度,分析了區位因素對區域內瀕危物種的影響,為青藏高原的生物多樣性保護提供了理論基礎。

然而,本研究仍存在一定的不足。首先,在基于隨機森林模型量化區位因素重要性過程中,忽略了目標像元鄰域區位因素的影響。目標像元轉化為城市像元是受該像元所處位置以及該位置一定鄰域范圍內區位因素綜合影響的結果[8]。其次,本研究僅分析了各區位因素對青藏高原城市擴展的重要性及其變化,沒有分析各區位因素之間的聯系。最后,在分析鐵路對瀕危物種影響時,只簡單的將鐵路周圍500 m緩沖區作為鐵路對瀕危物種的影響區域,忽略了鐵路對500 m范圍外瀕危物種的影響。然而,500 m范圍已經覆蓋了大部分鐵路對周邊物種影響的區域[51—52]。雖然本研究可能低估了鐵路對青藏高原瀕危物種的影響,但是研究結果仍然可以為區域生物多樣性保護提供依據。

在未來研究中,可以結合全卷積網絡方法,通過添加卷積核來量化目標像元一定鄰域范圍內區位因素對城市擴展的綜合影響。其次,采用多變量分析的方法進一步分析各區位因素之間的相關性,結合區位因素之間的相關性提出更加全面性的政策建議。最后,結合物種分布模型和實測的野外站點數據綜合分析鐵路對瀕危物種的影響,從而提高評估結果的精度。

5 結論

1990—2020年,青藏高原經歷了快速的城市擴展過程。全區城市土地面積由277.4 km2增加到974.9 km2,增長了697.5 km2,增長了2.5倍。其中,青藏高原城市擴展過程以邊緣型為主。邊緣型模式擴展382.2 km2,占擴展總面積的54.8%。快速的城市擴展過程使得城市景觀變得破碎化。其中,斑塊密度從0.009增長至0.021,增長了1.33倍。景觀形狀指數從1.46增加至4.20,增加了1.88倍。

高程是影響青藏高原城市擴展最主要的區位因素。然而,其對新增城市土地的重要性正在減小。全區尺度上,高程重要性由1990—2000年的35.10%減小到2010—2020年的31.06%,減小了4.04%。在城市擴展面積最大的山地草原和灌叢群區中,其重要性減小了4.31%。在山地草原和灌叢群區城市擴展面積最大的藏東南灌叢草甸生態區中,其重要性減小了4.04%。

1990—2020年,到鐵路的距離對青藏高原城市擴展的重要性增大。在全區尺度上,到鐵路的距離的重要性由2.15%增加到10.56%,重要性增加了8.41%。在城市擴展面積最大的山地草原與灌叢群區中,到鐵路的距離的重要性增加了6.62%。在該生物群區城市擴展面積最大的藏東南灌叢草甸生態區中,鐵路重要性增加了2.21%。

青藏高原鐵路的建設對區域瀕危物種造成威脅。青藏高原鐵路對區域內近三成(380種/1193種)的瀕危物種造成了威脅。其中,鳥類353種、哺乳動物25種和爬行動物2種。因此,在發揮鐵路對區域城市擴展輻射作用的同時,還要通過建立野生動物廊道和限制鐵路運行時間段等方式減小鐵路對瀕危物種的影響,實現區域的可持續發展。