云南县域生物多样性指数空间连续化研究*

邓忠坚，李晓娜，甘淑

(1.昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093；2.西南林业大学 生物多样性保护学院，云南 昆明 650224；3.西南林业大学 地理与生态旅游学院，云南 昆明 650224)

生物多样性评价是通过构建评价指标体系，对区域内生物多样性的水平和空间分布状况进行客观评估，是开展生物多样性保护与管理工作的基础[1]。1992年联合国环境与发展大会签署《生物多样性公约》以来，中国对生物多样性评价的研究逐步开展，对生物多样性评价的方法、理论和实践都取得了较大进展[2-6]。然而，由于经费和时间上的限制，中国生物多样性调查与评估多以县级行政区为基本单元，无法体现县域内部由于不同地表覆盖类型，不同地形地貌，不同人为干扰程度等自然或人为因素导致的生物多样性在空间上的连续变化，极易导致一些局部生物多样性较为丰富的区域淹没于生物多样性总体水平一般的县域评价结果之中。所以，县域级别的生物多样性评估成果只能给人们提供区域生物多样性分布格局粗略的总体认识，对生态红线划定、自然保护区规划等对空间分辨率要求较高的生物多样性保护工作的指导意义有限。

为获得精细的连续化的生物多样性分布格局数据，学者们对其形成机理、模拟方法进行了大量研究[7-11]。然而，多数研究针对较为有限的物种种类和空间范围，根据抽样观测数据与环境背景数据之间的关联关系，构建模型预测物种分布，进而探讨研究区生物多样性格局。但是，物种空间分布现状的形成过程是物种与环境以及物种之间相互影响的极其复杂而微妙的过程，仅仅基于生物地理学或专家知识构建模型，往往由于忽略一些难以量化的生物过程而导致结果存在不确定性。县域物种分布数据属于统计型数据，可以弥补关于物种的非系统调查数据的不足，在此基础上结合生态位理论、专家知识进一步将这一统计型数据空间连续化，是研究区域生物多样性分布格局的创新方法。

云南省位于中国西南部，地处长江、珠江、澜沧江、怒江、红河等中国和东亚陆地国家主要河流的上游，是中国生物多样性的天然宝库和资源基地，是世界十大生物多样性热点地区之一的东喜马拉雅地区的核心区域[12]。2009年，云南省组织完成了县级行政区的生物多样性状况评估，首次从宏观角度向人们展示了全省生物多样性的空间分布格局；然而，县域尺度的生物多样性格局的成果，对支持进一步的科学研究或管理决策仍显不足。随着经济高速发展，城镇化和工业化进程加快，云南省生物多样性受到的威胁也不断增加，物种濒危程度加剧，遗传资源流失，生态系统功能退化，生物多样性总体下降的趋势尚未得到根本扭转[13]。因此，本研究基于生态系统生物多样性当量和人类足迹指数，提出一种将统计型的县域生物多样性指数量化为空间连续化的分布格局的方法，并将生物多样性指数模拟到1 km栅格单元的水平，以线性模型简化指数空间连续化模拟过程等方法研究云南省生物多样性空间连续化分布格局，对于加深和细化区域生物多样性分布格局的认识，指导生物多样性保护和管理工作具有十分重要的意义。

1 研究方法

1.1 数据来源

生物多样性数据来源于《云南省生物多样性调查与评估报告(2009)》[14]，主要使用报告中的县域生物多样性指数(BI)值统计表数据。该数据基于6大类评价指标，参照原国家环保部发布的中华人民共和国国家环境保护行业标准——《区域生物多样性评价标准》(HJ 623—2011)[15]计算得到。6大类评价指标分别是物种丰富度统计值(含县域动物、植物物种数量)、生态系统多样性统计值(含县域生态系统植被群系数量)、植被垂直层谱完整性统计值(含县域植被垂直层谱数)、物种特有性统计值(含县域动物、植物中国或云南特有种数量)和外来入侵物种种数。

生态系统类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)，该数据基于遥感解译获取的1︰10×104比例尺土地利用/土地覆盖数据，划分为7大生态系统类型：农田生态系统、森林生态系统、草地生态系统、水体与湿地生态系统、荒漠生态系统、聚落生态系统和其它生态系统，数据空间分辨率1 km，现势性为2010年。

人类足迹指数数据来源于美国国家宇航局(NASA)的社会经济数据和应用中心(https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/wildareas-v3-2009-human-footprint)。该数据综合了建筑环境、人口密度、电力基础设施、农田、牧场、道路、铁路和通航水道等8个变量来度量人类活动对环境的压力，数据值被标准化为1至50，数值越高人类活动强度越大。数据空间分辨率1 km，现势性为2009年。

1.2 生物多样性功能当量的确定

影响生物多样性水平的因素众多而复杂，难以用一个简单函数表达不同区域、不同生态系统生物多样性绝对值的高低，但研究表明，景观特征与生物多样性水平紧密相关[16]，生物多样性水平与生态系统服务的水平和质量具有正相关关系[17]。谢高地等[18]认为不同的生态系统单位面积的生态系统服务价值与生物多样性紧密相关，并基于生物量结合专家经验，构建不同类型生态系统生物多样性基础价值当量。该研究确定的生物多样性基础价值当量，表征的是不同生态系统之间生物多样性的相对价值量，因而在不同地区均具有适用性。本研究借鉴该研究成果，农田、森林、草地、水体与湿地、荒漠、聚落和其他生态系统的生物多样性功能当量分别为0.2、2.55、1.37、1.57、0.9、0.05和0.18。

1.3 各生态系统生物多样性指数值的计算

将县域生物多样性指数总值视为县域面积与县域生物多样性指数值的乘积。根据不同生态系统的生物多样性功能当量和面积，在维持县域生物多样性指数总值不变前提下，将县域的统计型生物多样指数值展布到不同的地表覆盖类型中，计算公式为：

BIi=ai×N/∑(Si×S×ai)

①

式中：BIi为生态系统i的生物多样性指数值，N为该生态系统所在县域生物多样性指数值，Si为县域内第i个生态系统的面积，S为县域总面积，ai为第i个生态系统的生物多样性功能当量。计算过程基于Arcgis Engine 10.5，利用其空间代数运算功能，通过编程实现。各县、各生态系统生物多样性值一起构成全省基于生态系统类型的生物多样性指数(BI)图层。

1.4 人类活动干扰下的生物多样性指数计算

人为干扰是生物多样性退化的重要原因之一[19-22]。人类修建道路、改变土地利用类型等行为，对生物多样性的影响存在一个“最远影响距离”，即在某一个距离上两者存在着均衡，在该距离以内，负面干扰强度越大，生物多样性降低越明显[24-25]，而在该距离以外，人类活动强度越小，生物多样性提高越明显。

借鉴赵国松等[26]，包玉斌等[27]、韩会庆等[28]和刘智方等[29]关于交通、工矿、居住地等对生物多样性影响的最远距离及距离递减率的研究，结合专家咨询，确定以居住地10 km、工矿用地6 km、道路5 km，农田3 km为人类影响的最远距离。在人类足迹指数图层中，求取该距离上的人类足迹指数值，平均值为14。本研究认为，人类足迹指数高于14的区域，生物多样性受人类活动负面影响，呈现线性下降趋势，最强人为活动影响处的生物多样性指数降低50%；人类足迹指数低于14的区域，生物多样性指数则呈线性上升趋势，最低人为活动影响处的生物多样性指数提高50%。对人类足迹指数与生物多样性降低或升高值进行线性拟合，得到生物多样性指数降低和升高的公式分别如②和③所示。

Pd=0.013 9×M-0.194 4

②

Pa=-0.0357×M+0.5

③

式中：Pd为生物多样性指数降低的比例，Pa为生物多样性指数升高的比例，M为人类足迹指数值。

据此，全省基于生态系统类型的生物多样性指数(BI)图层与人类足迹指数图层代数运算,即可得到受人为活动干扰下的连续化的生物多样性指数(BIC)图层，运算公式分别如④和⑤。

BIC=BI×(1-Pd)

④

BIC=BI×(1+Pa)

⑤

式中：BIC为生物多样性指数降低或增长后的生物多样性指数值。

2 结果与分析

2.1 空间连续化的生物多样性分布格局

基于生物多样性当量和人类足迹指数的生物多样性展布计算方法，对云南省县域生物多样性指数进行计算，得到空间连续化的云南省生物多样性分布格局。用自然断点分类，将指数划分为4级，数值越大代表生物多样性水平越高，各级取值和生物多样性等级为：2～25表示低；26～59表示一般；60～96表示中；97～166表示高(图1)。

图1 云南生物多样性空间连续化分布格局

生物多样性等级低、中、一般和高的区域面积分别占云南省国土面积的20.20%、29.32%、33.80%、16.68%。根据高生物多样性等级区的面积占所在县域的国土面积的比例降序排序，比例较高的县区主要位于滇西北(贡山县、香格里拉市、德钦县、玉龙县)、滇西(腾冲市、盈江县)和滇南(景洪市、勐腊县、勐海县)以及中部的景东县。前10县区内的高生物多样性等级区域面积之和占了全省高等生物多样性等级区域总面积的62.74%，可见生物多样性丰富的地区相对集中分布于滇西北、滇西和滇南的沿边地带以及中部的景东县，见表1。

表1 高/低生物多样性等级区占县区国土面积比例

根据低生物多样性等级区的面积占所在县域的国土面积的比例降序排序，比例较高的县区主要位于滇东北(昭阳区、镇雄县)、滇东(罗平县)、滇西(陇川县、云县)、滇中(呈贡区、官渡区、沾益区)和滇南(文山市、砚山县)。前10县区内的低生物多样性等级区域面积之和仅仅占全省低等生物多样性等级区域总面积的2.21%，可见云南省的低生物多样性区域广泛分布于除滇西北以外的非沿边区域。

2.2 对县域分布格局的改进

将本研究结果的高生物多样性等级区域(图2)与基于县域生物多样性评价的高生物多样性等级区域(图3)进行对比，两者总体格局类似，但空间连续化格局中的高生物多样性等级区更为精细地识别出了永善县、盈江县、隆阳区、龙陵县、芒市、永德县、耿马县、澜沧县、河口县、屏边县内的大片高生物多样性等级区域(图2)，而这些县市在县域生物多样性评估中仅仅被评为“中”等级，因此空间连续化的生物多样性指数格局能更精细表达云南省生物多样性富集区的空间分布，使一些原本淹没于较低等级的县域生物多样性评估结果中的富集区得以展露。

图2 空间连续化格局中的高生物多样性等级区

将本研究结果的低生物多样性等级区域(图4)与基于县域生物多样性评价的低生物多样性等级区域(图5)进行对比，两者总体格局差异极大。县域生物多样性评价中，仅有滇东及滇中的沾益区、麒麟区、马龙区、富源县、陆良县和华宁县(图5)。而在空间连续化的生物多样性指数格局中，低生物多样性区域，除了滇东、滇中的工业较为集中区有分布外，滇西、滇南、滇东南由于农业、交通、工矿以及城镇等人类活动干扰点多面广，整个生物多样性格局呈支离破碎的态势。

图4 空间连续化格局中的低生物多样性等级区

图5 县域生物多样性评估中的低生物多样性等级区

2.3 与原划定保护优先区对比研究

将《云南省生物多样性保护战略与行动计划(2012—2030年)》划定的云南生物多样性保护优先区与本研究结果的高生物多样性等级区域叠加分析(图6)，结果显示：本研究所识别的高生物多样性区域，有68.9%位于划定的保护优先区范围内，而仅有38.9%的保护优先区(其内存在大量的农地、集镇等区域)位于本研究结果划定的高生物多样性区域内。说明本研究结果将生物多样性指数落到山头地块，精度较高。

图6 高生物多样性等级区与保护优先区

3 讨论与结论

3.1 讨论

3.1.1 前人相关研究对比

杨宇明等[30]较早对云南生物多样性的景观多样性格局进行了系统研究，李昊民等[6]在杨宇明等研究的基础上，进一步把云南省物种多样性整体分布格局总结为“C .”格局，其中“C带”指云南省边境线分布的半环状生物多样性富集带，从“C带”向内生物多样性呈递减趋势，而“一点”指无量山和哀牢山地区这个孤立多样性富集区。本研究结果与李昊民等发现的格局大体一致，且将该格局首次量化到每个栅格单元。

王艳霞等[31]利用地形和水热指标研究了云南省生物富集区分布格局，其评估的格局亦与李昊民等[6]发现的格局一致，但更细致地量化了高黎贡山、怒山、云岭等高大山体以及怒江、澜沧江、金沙江等大的江河流域中干热河谷区生物多样性变化；但因为没有考虑人为干扰因素，这种由于地形及水热条件导致的生物多样性变化被简化了，仅仅表现干热河谷地带生物多样性降低。实际上除了河谷地带，河流两岸附近地势稍微平坦、水热条件较好的区域(如高黎贡山东坡的怒江州保山市内的河谷地带、元江上游元江县城所在河谷地带)，大多已经被开发为农业种植区，强烈的人为干扰已经使得这些区域的生物多样性急剧降低。相比之下本研究结果所量化的生物多样性连续变化格局则更为细致地体现了这些变化。

3.1.2 低生物多样性等级区分布格局的新认识

在县域生物多样性评估中，低生物多样性等级区(图5)集中分布于曲靖市麒麟区及其周边几个县区，占全省国土面积比例不高，全省生物多样性中等及高的区域面积广阔且连片分布，这容易给人造成生物多样性虚假安全的错觉。从本研究的低生物多样性等级区分布格局(图4)可见，随着经济社会发展，云南的生物多样性面临巨大的人类活动干扰压力，低生物多样性等级区在传统工业、农业较为发达的东部地区较为集中外，在西部、南部也存在大面积连片区域。这与《云南生物多样性保护战略与行动计划(2012—2030年)》[13]这一政府战略性文件中，对云南省生物多样性的“丰富性、特有性、脆弱性”三大特点并存的概括相一致，而本研究所展示的高、低生物多样性等级区交错分布的格局，更从空间上直观展现了这一丰富性与脆弱性的并存的特点。

3.1.3 云南生物多样性保护优先区尚需优化

2013年，云南省生物多样性保护联席会议组织编制《云南省生物多样性保护战略与行动计划(2012—2030年)》，结合云南生态系统类型的典型性、特有程度、特殊生态功能以及物种的丰富程度、珍稀濒危程度、受威胁因子、经济用途、科学研究价值等因素，划定了生物多样性保护的6个优先区域，总面积约95 000 km2。将划定的云南生物多样性保护优先区与本研究结果的高生物多样性等级区域叠加分析(图6)显示：本研究所识别的高生物多样性区域，有68.9%位于划定的保护优先区范围内，而仅有38.9%的保护优先区位于本研究结果划定的高生物多样性区域内。以目视判读高分辨率卫星影像并比对土地利用类型数据，发现生物多样性保护优先区的划定以尽量集中连片为原则，其内尚存在大量的人类活动强度大的农地、集镇等区域，而本研究结果将生物多样性指数落到山头地块，精度较高。因此，类似的地块不会被识别为高生物多样性区域。可见，目前划定的生物多样性保护优先区内部尚需细化，外部部分高生物多样性区域则尚待纳入，而本研究成果提供了优化的数据参考。

3.2 结论

基于生态系统生物多样性当量和人类足迹指数，提出了一种将统计型的县域生物多样性指数量化为空间连续化的分布格局的方法。以云南为研究区，实现了县域生物多样性指数的连续化模拟，获取了宏观区域尺度的生物多样性分布场。与其他学者研究成果相对比，本研究结果所展现的生物多样性分布格局总体上与杨宇明等[30]、李昊民等[6]、王艳霞等[31]学者研究结果一致，但在局部区域更细致表达了生物多样性指数的变化。

本文研究结果将生物多样性指数模拟到了1 km栅格单元的水平，为更精细认识云南省的生物多样性分布格局提供了可能，为缺乏系统野外调查、缺乏可靠生物学信息，仅有统计数据的区域，快速实现空间连续化的生物多样性分布模拟提供了可供借鉴的方法，研究结果可以与利用遥感等手段获取的连续化环境场数据相结合，为进一步研究生物多样性的形成及维持机制等问题提供必要的技术支持。

在人为干扰影响场的作用下，生物多样性指数的变化机制是个十分复杂的问题，目前尚无得到广泛验证的可量化的模型描述这一过程。在进行生物多样性指数空间连续化模拟时，本研究以线性模型简化了该过程。考虑到人为干扰对生物多样性的影响的重要性，下一步将研究更精确的生物多样性人为干扰模型，并将其应用于空间连续化的生物多样性分布模拟，将能极大提高模拟的精度，进而为实现通过监测人为活动的变化、动态监测生物多样性指数变化提供可能。