梁野山国家级自然保护区景观生态风险评价

李 峥

（福建省林业调查规划院 自然保护地监测中心，福建 福州 350003）

自然保护区建设作为自然保护地体系建设的重要组成部分，面临着自然资源保护和开发和谐统一的问题。人类活动在一定范围和程度上影响着景观格局和生态过程的变化，在不同尺度下，通过景观生态风险的评价和空间表征，直观地表达出人类活动因素所产生的风险影响[1]，张甜[2]等研究不同尺度下景观生态风险关联的显著性变化，提出多尺度综合风险防范的城市管理需求；李谢辉等[3]基于不同尺度下研究渭河下游河流沿线区域的景观生态特征，揭示生态风险的空间分布特征,建立在人类干扰下景观结构与区域生态风险的有机联系,为区域环境管理提供数量化的决策依据和理论支持；张莹等[4]研究不同空间尺度下扎龙自然保护区景观格局时空变化特征和演变规律，构建景观生态风险指数，对研究区不同时期空间尺度变化过程中景观生态风险时空变化特征进行分析，为自然保护区的管理提供有效的科学支撑，为制定自然资源管理和降低生态风险措施提供有力的决策支持，对自然保护区自然资源保护、利用和可持续发展具有重要的意义[5-8]。

以梁野山国家级自然保护区为例，通过分析研究区不同空间粒度下景观指数的变化情况，确定适宜的空间粒度；以景观指数为基础，构建研究区景观生态风险评指数；通过对比不同空间尺度下景观生态风险评价结果和空间分布情况，确定适宜的空间尺度，为制定自然保护区保护管理工作奠定坚实的理论基础。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

梁野山国家级自然保护区位于福建武平县境内，山系为武夷山脉最南端，南岭山脉东头，属中亚热带、南亚热带过渡区域，地理坐标为：东经116°07'～116°19'，北纬25°04'～25°20'，研究区总面积16 640 hm2。最高海拔1 538.4 m，最低海拔273 m，相对高差1 265.4 m。

1.2 数据来源

依据研究区2018年12月的资源三号卫星（ZY-3）高分影像，按照国家土地利用现状分类标准，对2018年研究区森林资源二类数据进行土地利用分类，生成2018年研究区土地利用现状本地数据库；30 m分辨率的数字高程数据，下载自地理空间数据云网站。

1.3 研究方法

1.3.1 空间粒度的选取

空间粒度的选择要以研究区景观类型的特征为依据，空间粒度选择过小，不利用对景观生态风险评价的总体把握；空间粒度选择过大，容易丢失相关景观类型信息，景观生态风险评价准确性降低。因此，需要在不同的空间粒度大小下，分析景观指数的变化趋势，从而确定适宜的空间粒度，是保证景观生态风险评价准确性的重要前提[9-10]。

1.3.2 多尺度的选择

选取样方尺度、生态单元尺度和行政村尺度3种空间尺度。样方尺度的评价单元，利用GIS软件将研究区生成正方形的渔网格作为评价单元，由于样方单元划分的大小与其景观生态风险值存在一定的相关性，因此，需要对不同大小的样方单元进行适宜度分析，分析其景观生态风险区的分布情况，进而确定适宜的样方单元大小；利用GIS软件的水文分析工具，以研究区内子流域的分水岭的边界范围作为生态单元尺度的评价单元；以研究区内涉及的26个行政村的范围作为行政村尺度的评价单元。依据不同空间尺度下评价单元代表的景观信息特征，计算评价单元的景观生态风险值，利用地统计方法进行空间表征，得出3种空间尺度下的景观生态风险区的分布状况。

1.3.3 景观生态风险指数

根据已有研究成果[11-14]，选取景观破碎度（Ci）、景观分离度（Ni）、景观优势度（Di）3个景观指标来构建景观生态风险指数，用于反映研究区各景观类型受干扰的风险程度，其计算公式为：

式中:ERIk为第k个评价单元的景观生态风险指数；Aki为第k个风险小区内景观类型i的面积；Ak为第k个风险小区的总面积；n为评价单元内景观类型种数；Ri为i类景观的景观损失度指数。

Ri的计算公式为：式中：Si为景观干扰度指数；Vi为景观脆弱度指数。

Si的计算公式为：

式中：a、b、c为景观指数的权重，分别为0.5、0.3、0.2。

Vi表示不同景观类型对外界干扰的敏感性，值越大，生态风险越大。采用专家打分归一化方法获取[4，11-14]。结合研究区特点，将研究区景观类型分别赋值：建设用地1、林地2、草地3、耕地4、园地5、水域6、其他用地7，并进行归一化处理。

1.3.4 地统计分析

地统计学，是指以具有空间分布特点的区域化变量理论为基础，研究自然现象的空间变异与空间结构的一门学科。地统计是一系列检测、模拟和估计变量在空间上的相关关系和格局的统计方法[15-16]。景观生态风险指数作为一种典型的区域化变量，依据评价单元及其风险值，利用GIS软件的克里金插值功能模块对景观生态风险指数进行空间插值运算，得出研究区景观生态风险的空间分布。

1.4 数据处理

景观类型划分：按照国家土地利用类型分类标准，将研究区的景观类型进行划分为建设用地、林地、草地、耕地、园地、水域、其他用地等7种景观类型。

行政村界线：依据研究区的本地数据库中的村代码，提取行政村界线。

地形地貌分布图：按照福建省地形地貌分类，依据30 m分辨率数字高程数据，将研究区的地貌形态进行划分，得到地形地貌分布图。

分水岭分布图：依据30 m分辨率数字高程数据，在GIS软件中进行水文分析，得到子流域的分水岭分布图。

2 结果与分析

2.1 空间粒度的适宜度分析

选择反应景观水平的8个景观指数：斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块数(LPI)、景观形状指数(LSI)、聚集度(AI)、香农多样性指数(SHDI)、周长面积分维数(PAFRAC)、蔓延度指数(CONTAG)作为空间粒度适宜度分析的指标。在12种空间粒度(5、10、15、20、25、30、35、40、45、50、55、60 m)下计算8个景观指数，并分析景观指数的变化趋势，结果如表1和图1所示。最大斑块数(LPI)在空间粒度10 m上波动很大；斑块数量(NP)和斑块密度(PD)在空间粒度10 m后值变得平稳变化，随后在20 m后出现规律性递减；香农多样性指数(SHDI)基本没有变化；其他景观指数出现线性规律性变化，没有明显的转折点。因此，选择10 m作为本次研究适宜的空间粒度，同时，研究区属于森林生态系统类型的自然保护区，人工活动少，人工设施建设受到一定限制，选择此空间粒度，可较好的保留研究区的人为干扰景观信息。利用GIS软件，把研究区的地类本地数据库按划分的景观类型转成栅格数据，像元大小为10 m，生成研究区景观类型分布图。

表1 12种空间粒度下的景观指数Tab.1 Landscape index under 12 spatial granularity

图1 12种空间粒度下的景观指数变化趋势Fig.1 Trend of landscape index changeunder 12 spatial granularity

2.2 多尺度下的景观风险评价

2.2.1 样方尺度

以景观类型分布图为基础，利用GIS软件创建4种渔网类型 （0.5 km×0.5 km，1.0 km×1.0 km，1.5 km×1.5 km，2 km×2 km）作为样方尺度，以生成的渔网格作为样方单元，分别计算其景观生态风险值，以渔网格的几何中心点作为地学统计分析的插值点。为了便于各样方尺度下景观生态风险程度的对比，以0.5 km×0.5 km的样方尺度为基础，采用自然间断点法，进行景观生态风险程度划分，并确定划分区间：低生态风险区[0.135 4,0.156 0）、较低生态风险区[0.156 0,0.179 0）、中生态风险区[0.179 0,0.209 9）、较高生态风险区[0.209 9,0.252 0）、高生态风险区[0.252 0,0.337 6]。对其他样方尺度的景观生态风险程度进行分类，结果如图2所示。

由图2可得，随着渔网格面积的增大，其表征的景观生态风险的精度随之降低。在1.0 km×1.0 km的样方尺度下，高生态风险区的信息丢失，北部的中生态风险区和较低风险区信息丢失严重；在1.5 km×1.5 km的样方尺度下，北部的中生态风险区和较低风险区信息丢失，南部的较低风险区和中生态风险区信息丢失严重；在2.0 km×2.0 km的样方尺度下，高生态风险区和较高生态风险区的信息丢失。所以采用0.5 km×0.5 km的渔网格作为样方尺度，能较好的保证景观生态风险区空间表征的信息量和精度。

在0.5 km×0.5 km的样方尺度下，研究区高生态风险区面积768.18 hm2，占总面积的4.62%；较高生态风险区面积1 430.82 hm2，占总面积的8.60%；中生态风险区面积3 392.43 hm2，占总面积的20.39%；较低生态风险区面积5 212.73 hm2，占总面积的31.33%；低生态风险区面积5 835.60 hm2，占总面积的35.06%。研究区景观生态风险平均值为0.180 6，处于中生态风险区间。高生态风险区和较高生态风险区主要分布在居民聚集区及周边耕地集中区，低生态风险区主要分布在连片的森林分布区，中生态风险区和较低生态风险区主要分布在以上3个区的中间过渡带。

图2 4种样方尺度下景观生态风险区域分布Fig.2 Regional distribution of landscape ecological risk at four sample scales

2.2.2 生态单元尺度

研究区地势从北至南中间高，分别向东西两方向逐渐降低。在GIS软件中，对30 m分辨率的数字高程数据进行水文分析，得到分级的河网和河流链接数据，依据河网生成子流域节点，依据河流链接生成分水岭。以分水岭为生态单元计算景观生态风险值，并将生态单元的值赋值给子流域节点，并进行研究区景观生态风险的空间表征（图3）。

图3 生态单元尺度下景观生态风险区域分布Fig.3 Regional distribution of landscape ecological risk areas at ecological scale

生态单元尺度下，研究区包含5种景观生态风险类型：高生态风险区面积624.73 hm2，占总面积的3.75%；较高生态风险区面积1 602.53 hm2，占总面积的9.63%；中生态风险区面积4 090.86 hm2，占总面积的24.58%；较低生态风险区面积5 330.78 hm2，占总面积的32.04%；低生态风险区面积4 990.86 hm2，占总面积的30.00%。全区景观生态风险平均值为0.180 8，处于中生态风险区间。高生态风险区和较高生态风险区主要分布在研究区南部的居民聚集区及周边耕地集中区，低生态风险区主要分布在北部和中部连片的森林分布区，中生态风险区和较低生态风险区主要分布在以上3个区的中间过渡带。

2.2.3 行政村尺度

研究区涉及武平县26个行政村，以研究区内的村界为评价单元边界，对研究区进行评价单元的划分，得到26个评价单元，并利用GIS软件生成各评价单元的几何中心点，将各评价单元的景观生态风险值赋值给几何中心点，进行地统计空间表征。如图4所示。

图4 行政村尺度下景观生态风险区域分布Fig.4 Regional distribution of landscape ecological risk areas at administrative village scale

在行政村尺度下，研究区包含较低生态风险区和低生态风险区2种景观生态风险类型。较低生态风险区面积313.56 hm2，占总面积的1.88%；低生态风险区面积16 326.20 hm2，占总面积的98.12%。全区景观生态风险平均值为0.143 7，处于低生态风险区间。较低生态风险区主要分布在靠近研究区东南边界附近。

2.3 多尺度下景观生态风险结果对比分析

研究区3种尺度下的景观生态风险评价结果如表2所示，可以看出，在不同类型尺度下，景观生态风险评价的结果存在一定的差异。样方尺度和生态单元尺度的风险区划分种类和面积基本一致，从综合风险等级划分来看，样方尺度和生态单元尺度下一致，属于中生态风险区，而行政村尺度属于低生态风险区。所以行政村尺度的结果可靠性低、科学性差，不适用于研究区。

表2 3种空间尺度下景观生态风险区面积及其占比Tab.2 Area and proportion of landscape ecological risk area in three spatial scales

对样方种尺和生态单元尺度的景观生态风险区的分布情况进行空间叠加，结果如表3所示。可以看出，样方尺度与生态单元尺度在5种景观生态风险区类型种都有重叠区域。提取景观生态风险区一致的部分，其重叠面积7 944.84 hm2，占研究区总面积的47.75%。

表3 样方尺度与生态单元尺度下景观生态风险区分布对比情况Tab.3 Comparison of the distribution of landscape ecological risk areas between quadrat scale and eco unit scale hm2

3 讨论

通过3种尺度下结果的对比分析，样方尺度（0.5 km×0.5 km）和生态单元尺度比较符合研究区景观生态风险评价，而行政村尺度以村行政边界作为评价单元进行评价，采样点密度不够，其信息丢失严重，不适宜用于研究区景观生态风险评价。如图2所示，在样方尺度下，随着评价单元逐级增大（采样点密度降低），其景观生态风险信息丢失情况逐渐加剧，评价单元的大小（采样点的密度）与景观生态风险评价精度存在相关性，需要对评价单元的大小进行适宜度分析和选择。所以对于研究区，采用生态单元尺度比样方尺度和行政村尺度更加适宜：①避免了样方尺度下人为选取样方单元大小是否适宜的不确定因素；②避免了行政村尺度下评价单元划分的人为因素，取而代之的是以自然地形地貌为特点划分的评价单元。

结合研究区景观类型分布图，生态单元尺度下景观生态风险区的分布与人类活动频繁程度存在较高的相关性。高生态风险区和较高生态风险区主要分布在景观格局稳定性低的区域，其景观破碎化程度高，耕地、住宅、园地和水域景观类型分布比较密集，人类活动频繁程度最高；低生态风险区主要分布在景观格局稳定性高的区域，其景观破碎化程度低，主要以林地景观类型为主，研究区内森林保护管理严格，人类活动频繁程度最低；较低生态风险区和中生态风险区主要分布在其他风险区的过渡地带，其景观格局稳定性一般，景观破碎化程度较低，主要以林地、耕地景观类型为主，人类活动频繁程度中等。同时，人类活动频繁程度与人类居住地聚集程度有关，居住地的选址又与生产条件（水源、土地、气候等）是否满足人类生活需求相关，生产条件又与研究区的地形地貌（汇水区、坡度、坡向、海拔）有直接关系，本文采用的生态单元尺度是基于研究区地形地貌中地表自然界线（河网子流域和分水岭）进行景观生态风险评价，既能充分反映自然成因为主的景观类型（林地、草地等）特征，也能间接反映出以人为活动成因为主的景观类型（住宅、耕地等）特征。综上所述，生态单元尺度下的景观生态风险评价更加符合研究区景观类型特点和实际情况。

4 结论

以景观指数在不同空间粒度下的变化趋势为依据进行空间粒度的确定；利用景观指标构建景观生态风险指数模型，在3种空间尺度下进行景观生态风险评价结果的分析与对比，得到如下结论:

(1)空间粒度适宜度分析：通过计算不同空间粒度下景观格局指数，分析其变化情况，结合研究区景观类型的特点，确定10 m为研究区适宜的空间粒度。

(2)样方尺度下样方单元适宜度分析：计算和分析4种评价单元下景观生态风险结果，根据所表达信息的完整性和准确度来看，确定0.5 km×0.5 km样方尺度为适宜尺度。

(3)通过3种尺度下的景观生态风险结果对比分析，风险类型、面积和空间分布有所不同。行政村尺度，由于采样密度不够，信息流失严重，此方法不适合研究区的景观生态风险评价；样方尺度 （0.5 km×0.5 km）与生态单元尺度空间重叠区域最大，风险类型较全，风险区空间分布更加合理，研究区整体景观生态风险等级为中生态风险。但是，除0.5 km×0.5 km样方尺度与生态单元尺度下风险分布结果相似度最高。其他样方尺度信息量丢失严重和空间分布差异较大，所以，采用生态单元尺度进行研究区景观生态风险评价可避免人为选择评价单元大小所带来的影响，同时，以地表特征（河网子流域和分水岭）为评价单元的生态单元尺度，即直接反映出了自然因素成因的景观类型特征，又间接反映出了人类因素成因的景观类型特征，具有一定的全面性。

通过空间粒度适宜度分析，确定了研究区适宜的空间粒度；通过多尺度下景观生态风险评价结果的分析，确定了适宜的空间尺度。研究方法和成果对同类型的研究区开展景观生态风险评价具有指导意义，对制定保护管理措施提供坚实的理论依据。本研究以景观为风险受体，人类干扰为风险源，在景观脆弱度指数的量化上，采用以往学者的研究成果，可能不够确切。同时，本文只考虑了空间尺度，未对时间尺度展开研究，这将在后续的研究中完善，并进行综合的分析与讨论。