基于MSPA的平潭岛生态网络构建

高雅玲， 黄 河， 李治慧， 陈凌艳， 何天友， 郑郁善

(1.福建农林大学园林学院；2.福建农林大学金山学院，福建 福州350002)

岛屿生物地理学理论认为在同一区域，绿地面积越大、越集中、越接近圆形则质量越好，绿地斑块连通性越佳则越有利于物种的扩散和生物的多样化[1].城市用地的不平衡发展导致生态景观格局破碎，快速的城市化进程加剧了这一过程的发展，使得城市绿地日趋变小和零碎，斑块连通性逐渐变差.为了保护城市生态环境，改进城市绿地生态的发展模式，众多学者提出了生态网络规划的概念[2].

生态网络主要由生态斑块和生态廊道构成，是以景观生态学、岛屿生物地理学、种群理论为基础，强调绿地的生态连接、物种保存与扩散、生物多样性维护和景观格局优化的网络系统[3-4].针对当前突出的生态问题，国内外学者利用景观格局指数与相关模型对生态网络进行了模拟[3].生态网络规划与构建的本质是“点—线—面”的规划，其关键是点（源斑块）的选取与线（廊道）的连接.目前，生态网络构建方法主要利用图论、景观适宜性、最小消费路径、电流理论等模型[5-6]，该类方法用于城市生态网络的构建已有报道[7-11].传统的斑块源的选取较为主观，常以生态价值较高的自然地作为源斑块，未考虑斑块的连通性；当前有学者运用形态学空间格局分析与连通性分析定量评价斑块的连通性，使得斑块源的选择更为科学[9].廊道的规划常用最小消费路径方法，其利用生态适宜性原理构建研究区阻力面，通过计算物种在源斑块与目标斑块间迁移所需的最小阻力来提取廊道，由此构成了研究区的生态网络格局（面）[12]；但由最小消费路径获得的廊道较多，无法体现源斑块间廊道的重要程度，因此引入重力模型定量评价斑块间相互作用力的大小，以确定重要廊道，进而构建生态网络[9].

形态空间格局分析（morphological spatial pattern analysis，MSPA）方法是运用一系列形态变换的图形学原理，将图像经腐蚀、扩张、开运算、闭运算等过程进行分割、识别、分类等的处理方法，它将二值图像分割成互不重叠的 7 种类型：核心区（core）、孤岛（islet）、桥接（bridge）、环道（loop）、边缘（edge）、穿孔（perforation）、支线（branch）（表1）[13-14].MSPA方法较早用于森林景观格局的研究，之后还用于绿色基础设施网络时空格局变化分析、绿色基础设施网络的构建、生态网络连通性分析、生态网络源斑块的确定、生态网络的构建等方面[15-18].

本研究以平潭主岛（海坛岛）为研究区，以Envi、Guidos、Conefor和GIS为软件平台，基于MSPA方法，运用连通性分析、最小耗费距离模型、重力模型等对研究区生态网络要素进行识别、提取、筛选及网络构建，以期为我国海岛型城市生态保护、景观安全格局、绿地系统等的规划与建设提供参考.

1 研究区概况

平潭，简称“岚”，俗称海坛，地处福建省东部海域，位于 25°15′N-25°45′N、119°32′E-120°10′E，西接海坛海峡，东临台湾海峡，气候属南亚热带海洋性季风气候，季风明显，雨量充沛，阳光充足，四季常青.平潭由以海坛岛为主的126个岛屿组成，选择面积最大的岛屿——海坛岛为研究区.海坛岛有三十六脚湖、六桥水库、玉井库、三桥水库等，但淡水资源仍显匮乏.岛内地貌类型以海积平原为主，中部多海滨平原，北部的平潭君山是岛内最高山，海拔为434.6 m，南部多低丘，海拔在100～250 m之间.海岸线蜿蜒曲折，海岸类型丰富，包括基岩侵蚀海岸、红土侵蚀海岸、沙质沉积海岸等.

2 数据来源与处理

2.1 数据来源

本研究采用的数据为2017年4月ETM数据（分辨率30 m，全色波段为15 m）和DEM数据（地理空间数据云），基础道路为2016年OSM矢量数据.

2.2 数据处理

先利用Envi软件将ETM数据进行影像预处理，其步骤为辐射定标—大气校正—多光谱融合—裁剪.然后，利用监督分类与目视解译方法获取研究区土地利用现状图.按照研究区自然现状与研究目的将平潭岛土地利用类型划分为林地、农田、未利用地、水体、建设用地5类，最终得到栅格大小15 m×15 m的土地利用类型图（图1）.

3 研究方法

3.1 生态网络源斑块的识别

3.1.1 基于MSPA的景观格局分析 景观格局的形成与变化是由人类活动干扰与自然状况双重作用的结果.基于MSPA的景观格局分析能够精确地分辨出对生态保护具有重要作用的结构性要素.

Guidos软件是MSPA的重要工具，该软件参数设置为邻域规则8和边缘宽度1，对栅格数据进行分析，将得到互不重叠的7类景观[14].其结果能直接表现核心区面积及廊道的数量等结构性要素，核心区面积越大表明生态条件越好，廊道越多则连通性越好.

图1 土地利用类型图Fig.1 Map of land use types

根据岛屿生物地理学理论及其相关研究成果，以及国际自然与自然资源保护联盟（IUCN World Conservation Strategy）相关观点，核心区的选择应考虑斑块面积和连通性两个方面[1].因此，提取大于1 hm2的核心区作为后续连通性分析的生态斑块.

3.1.2 景观连通性评价 景观连通性是研究斑块之间的物种迁移、物质能量交换、信息流通的生物运动能力，景观连通性好则对维持整个生态系统稳定和保护生物多样性具有重要意义[19].景观连通性评价方法较多，总体上可分为结构与功能的评价，图论方法既可量化结构性连接也可量化功能性连接，是目前用于景观连通性评价的常用方法[3-4].基于图论的连通性评价常采用整体连通性指数（integral index of connectivity， IIC）、可能连通性（probability of connectivity， PC）及斑块重要性（importance， dI）3个景观指数来衡量景观中结构性与功能性连接的重要指标[20].

式中，n表示景观中斑块总数量，ai和aj是斑块i和斑块j的贡献值（本研究中指面积），AL指景观总面积，nlij指i和j之间的连接数量，pij是物种在i与j之间扩散的最大可能性.I为景观连接度值，Iremove为某斑块移除后景观的连接度值.

利用Conefor 2.6软件进行连通性分析，将连接距离阈值设为500 m[21].

3.2 生态网络廊道的提取

3.2.1 基于最小耗费距离模型的潜在廊道提取 最小耗费距离模型是通过计算源与目标间各栅格单元的景观阻力总和，从中选择最小累积阻力路径作为物种扩散的最佳路径的一种方法[21].利用最小耗费距离模型提取潜在生态廊道的步骤：（1）阻力因子的确定；（2）基于专家打分法的阻力因子权重的确定与阻力值的确定；（3）创建各类型阻力栅格，并构建研究区景观阻力面；（4）计算各核心区间栅格数据的最小消费成本；（5）潜在生态廊道的提取.

3.2.2 基于重力模型的重要廊道提取 潜在生态廊道的重要性是通过重力模型定量评价源斑块间作用力的大小来表征[22]，作用力越大表明廊道越重要.重力模型的计算方法如下：

式中，Gab为核心斑块a、b之间的相互作用力，Ma和Mb为a和b两斑块的权重值，Dab是a、b两斑块潜在廊道阻力的标准化值，Sa和Sb为斑块a和b的面积，Pa和Pb为斑块a和b的阻力值，Lab为斑块a、b之间的阻力值，Lmax为所有廊道累积阻力的最大值.

4 平潭岛生态网络的构建

4.1 生态网络源斑块的分析与识别

4.1.1 基于MSPA的景观格局分析 根据研究区土地利用类型图，将林地和水体作为MSPA的前景，其他土地利用类型为背景，将其转化成二值栅格图像.由于研究区面积较小，为27100 hm2，将栅格设为15 m×15 m，经验证，该尺度能够较好地保留研究区重要的景观要素，满足研究精度要求.运用Guidos软件，对栅格数据进行分析，得到互不重叠的7类景观（图2）.

图2 基于MSPA的景观类型图Fig.2 Landscape type pattern based on MSPA

对分析结果进行统计（表2）可知，研究区内对生态保护具有重要作用的景观面积共16320 hm2，占总面积的55.14%，生态基底较好.研究区核心区面积12567.5 hm2，占景观面积的77.00%.核心区在研究区南、北部分布较为密集且均匀，景观连通性好；东部分布相对较少且分散，景观破碎严重且连通性较差，与其他核心区间的生物信息交流机会较少.桥接面积为187.4 hm2，占景观面积的1.15%，在中部地区分布较多，说明其景观破碎较严重.孤岛面积为206.3 hm2，占景观面积的1.27%.穿孔和边缘区具有边缘效应，研究区内穿孔面积为453.8 hm2，边缘区为 2256.4 hm2，分别占景观面积的 2.78%和 13.82%.环道面积为186.9 hm2，占景观面积的 1.15%.支线面积为 461.9 hm2，占景观面积的 2.83%（表 2）.

表2 基于MSPA的景观类型统计1)Table 2 Statistics of landscape type based on MSPA

4.1.2 连通性分析 将MSPA结果中大于1 hm2的303个核心区进行连通性分析，结果见图3.选择面积不小于50 hm2且dPC≥4的区域作为源斑块，共提取出10个源斑块（表3）.

图3 斑块连通性分析Fig.3 Connectivity analysis of patches

图3 显示，研究区内连通性最好的斑块分布于研究区东北部和南部，表明该区域有利于物种的扩散与保护；北部和西部次之；中部和东部连通性较差，景观破碎较为严重，其主要原因是东部受台湾海峡海风影响严重，植被生长状况较差，而中部地区海拔较低，较为平坦，是建城区，受人为干扰严重.总体而言，研究区南北两侧景观连通性呈两极分化状态，不利于两侧物种交流与扩散，需要在中部建立踏脚石以加强南北的连接；而东部是风口，应加大防风林带的建设.此外，本研究选取的10个源斑块大多分布于研究区的南部和北部，且主要为自然山体或风景名胜区，如君山风景名胜区和海岛国家森林公园（斑块5）、南寨山风景名胜区（斑块9）、龙头山（斑块2）和牛绩山（斑块10）等.

表3 核心区10个源斑块的连通性指数Table 3 Connectivity index of 10 source areas in the core region

4.2 生态网络廊道的识别与分析

4.2.1 潜在生态廊道的识别 将提取的10个源斑块作为廊道连接的源与目标，根据不同景观类型对物种生存、繁衍和迁徙的阻力不同，设置MSPA景观类型、土地利用类型、坡度、高程、主干道长度和次干道长度6个方面33个因子，制定5个定级变量（很大、较大、一般、较小、小）.先通过向15位生态规划领域的专家发放问卷并收集数据，分析得出各阻力层权重系数（表4）；然后结合平潭岛生态状况、相关生态因子特征、相关研究分别对33个因子赋值（5、4、3、2、1）；最后将各权重系数与因子阻力值加权叠加，利用GIS空间叠加分析构建研究区景观阻力面（图4），并利用最小耗费距离模型计算出45条潜在生态廊道.

表4 各景观类型权重与阻力值Table 4 Weight and resistance value of each landscape type

图4 研究区景观阻力面Fig.4 Resistance surface of the study area

4.2.2 重要生态廊道的识别 运用重力模型计算10个源斑块相互作用力的大小，并构建作用力矩阵（表5）.根据矩阵表与研究区现状，选择源斑块间相互作用力大于500的廊道作为重要廊道，共18条，其他作为一般廊道，得到研究区生态网络（图5）.

表5显示，斑块1与3相互作用力最强，表明研究区内这两个源斑块关联性最强，物种在两斑块间扩散运动所克服的阻力最小，物质交换与流通最为便利，物种迁移可能性较大.因此，加强源斑块1与3之间的廊道建设与保护，可以较好地促进研究区生态网络的连通性和物种保护.斑块3与10相互作用力最小，表明这两个源斑块之间景观阻力较大，不利于物种的扩散，因此应加大两斑块间生态适宜性的建设，加强其连通性.由表5、图5可知，源斑块2与目标斑块1、3、4、5、6均有连接，在所有斑块中规划廊道连接数量最多，因此该斑块最为稳定.斑块10由于地理位置的问题，规划廊道仅连接斑块8和9，因此，除加强新廊道的保护与建设外，应注重斑块10周边用地的生态适宜性，以增加其连通性.

表5 基于重力模型的斑块间的相互作用矩阵Table 5 Interaction matrix between patches based on gravity model

图5 研究区潜在生态廊道Fig.5 Potential ecological corridor in the study area

5 讨论与结论

5.1 讨论

（1）边缘效应是生态学中的重要概念，尺度问题也是当前生态学研究的重点，研究尺度不同获得的结果就不同.不同的研究对象与物种，其栖息地边缘效应的宽度不同，应根据相关的数据设置研究尺度和边缘宽度[23].MSPA方法可以快速获取生态源斑块，但对研究的景观尺度较为敏感，在相同研究区域内栅格大小设置不同其结果也不同，增大栅格会使部分孤岛消失，较小的核心区变成孤岛，从而影响分析结果和景观格局[21].本研究经过多次对比后选用15 m×15 m的栅格大小，基本满足研究要求.另外，利用MSPA方法时边缘宽度设置也会影响分类结果，且其影响更大（相对栅格大小的变化幅度），但边缘宽度的变化不会改变MSPA景观格局.本研究区域相对较小，斑块栖息地生态物性和物种差别不大，因此将边缘宽度设定为15 m[20].

（2）在利用Conefor 2.6进行连通性分析时，需要设置连通的距离阈值，该值的大小会影响dIIC和dPC的结果.当斑块间距离大于该阈值时，表示两斑块间不连通，所以增大距离阈值会提高研究区的连通性[8].距离阈值的设置需考虑物种的扩散距离，不同物种扩散的距离也不同.本研究使用500 m作为距离阈值，连通概率为 0.5[24].

（3）景观阻力的赋值对廊道的选取影响较大，目前国内外对景观阻力值的设置还没有统一标准，且研究区的物种详细资料不易获取，难以根据不同物种的生态特性进行阻力赋值[23].因此，本研究根据研究区自然地理状况，利用可获取且具代表性的高程、坡度、土地利用类型、MSPA景观类型、道路等因素作为赋值依据，通过专家打分法进行赋值，构建了综合阻力面，弥补了研究地物种信息不详的缺陷，是目前应用较广的方法，但科学性与精确性有待加强.

5.2 结论

（1）本研究引入MSPA方法、景观连通性分析、最小耗费距离模型及重力模型，对研究区的源斑块进行提取、识别，构建了生态网络，同时优化了研究区景观格局.

（2）本研究利用MSPA方法分析了研究区景观格局，识别出构成景观格局的7类景观，定量分析了其现状.该方法利用图形学理论，用较少的数据获得较为精确的景观分布状况，是景观格局分析的有益探索.

（3）结合MSPA与连通性分析，依据dPC和dIIC两个指标及斑块面积提取了10个重要源斑块.其选取过程定量化，避免了传统的人为选择源斑块的主观性；同时，避免了连通性好但面积较小的斑块被漏选的情况，该类绿地亦是物种重要的栖息地.

（4）运用专家打分法与GIS空间分析法得到研究区综合阻力面，利用最小消费路径模型规划出45条潜在生态廊道，进而构建生态网络；基于重力模型定量评价了源斑块间的相互作用力，从而确定生态廊道的重要性，优化研究区的生态网络.最小消费路径模型能定量分析物种迁移的最佳路径，重力模型能推断斑块间物种扩散的可能性，进而科学规划生态廊道和判断廊道建设的必要性.