王朗自然保护区大熊猫生境适宜性及潜在活动区域1)

林玲 王卫红 冉茂莹 耿诗画 杨元继

(西南科技大学，绵阳，621010)

大熊猫是我国独有的古老珍稀动物，是世界生物多样性保护的旗舰物种，被称为“国宝”和“活化石”[1-2]。大量研究表明，频繁的地质灾害和人类活动是造成大熊猫数量减少和栖息地退缩、破碎化的主要原因[3-4]。目前，大熊猫主要分布在我国四川、陕西、甘肃三省，涉及四川境内的岷山、邛崃山、大小相岭及凉山山系，陕西秦岭和甘肃白水江片区[5]。

自然灾害和人类活动的干扰是栖息地退缩和破碎化加剧的主要原因，研究其对大熊猫生境的影响对保护大熊猫及其栖息地具有重要意义[6-7]。早期生境研究技术手段不成熟，主要是定性分析；随3s技术和数理模型的引入，研究大熊猫生境的方法、方向、技术手段层出不穷[8-10]。目前，较常用的生境评价模型主要分为3类：机理模型、回归模型、生态位模型[11-12]。其中层次分析法(AHP)、逻辑回归模型结合GIS技术从环境角度综合评价生境运用较成熟，单独使用AHP较单一，部分研究者采用逻辑回归结合其他数学模型综合评价生境更有优势[13-15]。近年来，Maxent模型是最具有代表、结果精度较高、最常用的生态位模型，根据少量物种分布点和环境变量就可以较准确预测物种分布概率，但其结果受物种分布限制[16-18]。良好的预测能力使其广泛的运用在濒危珍惜物种、物种入侵、植物病虫害的潜在分布区域预测和评价，在地质灾害评价中也有较好的运用[19-21]。

王朗位于断裂地层之上，其外围地质构造复杂，运动强烈，地震活动频繁发生。境内动植物丰富，属于岷山山系九寨—白马局域种群的核心组成部分，也是大熊猫国家公园的重要组成部分[22]。本文考虑地质灾害影响，引入灾害点密度为评价指标，完善王朗大熊猫生境评价指标体系；克服单一使用AHP评价生境缺陷，采用AHP-PCA熵权法评价生境，评价地质灾害影响下大熊猫生境适宜性，同时结合Maxent模型预测生境适宜性结果，探讨AHP-PCA熵权法准确性和实用性；基于两种方法所得结果分析大熊猫栖息地可能的扩张区域，以期为大熊猫生境评价和栖息地建设提供新思路，为大熊猫等珍稀动物的保护提供数据参考和相关建议。

1 研究区概况

王朗国家自然保护区位于四川省绵阳市平武县西北部，总面积322.97 km2，地处东经103°50′～104°58′，北纬32°49′～33°2′，西南临松潘县黄龙寺，东南接壤于平武县白马藏族乡，东北临九寨沟县，北临勿角。位于横断山北缘的川西高山峡谷地区，青藏高原与四川盆地的接合部。保护区地势由西北向东南倾斜，海拔高度为2 300～4 980 m。境内气候呈垂直分布趋势，随海拔升高依次表现为暖温带、温带、寒温带、亚寒带、冰冻带。保护区内水资源丰富，动植物资源丰富，主要有大熊猫、金丝猴等珍稀保护动物。保护区内森林面积约169.40 km2，约占保护区总面积的52.1%。

2 研究方法

2.1 数据来源及处理

整理搜集相关研究资料及图件资料，基于ArcGIS10.2得到相关矢量化成果，统一所有数据坐标系。(1)利用王朗矢量图裁剪出境内的河流、道路矢量数据，并对其进行缓冲区分析和依据表1重分类；(2)基于历史资料和Google Earth解译获取保护区地质灾害点共24个，对其进行核密度分析，获得灾害点密度并重分类；(3)大熊猫踪迹分布和竹子分布数据主要来源于全国大熊猫第三次调查报告和张巍巍[14]资料；(4)数字高程模型为SRTM 30m的DEM数据，拼接、裁剪出王朗的DEM数据，提取研究区海拔、坡度、坡向栅格图层，根据表1对其重分类；(5)植被分布：结合Google影像，采用最大似然法对2014年6月的landsat8遥感影像监督分类，采用混淆矩阵对分类结果进行精度评定，总体分类精度达到97.16%，其中Kappa系数值为96.34%。

2.2 构建评价指标体系

对大熊猫生境质量评价的准确度取决于评价指标的选取，评价指标越具有代表性，生境质量评价结果越好。参考相关大熊猫历史记载和调查资料[23-24]，结合王朗实际生态地质环境情况，最后确定海拔、坡度、坡向、距河流距离、植被类型、竹子分布、距道路距离、自然灾害点密度共8类评价指标。参考张巍巍[14]等指标分级原则和王朗实际情况，划分各评价因子分级原则，依据不同分级范围，将各因子划分为最适宜、适宜、次适宜、不适宜4类，评价指标体系及分级原则见表1。评价指标分级图见图1。

表1 评价指标体系分级范围及准则

2.3 基于AHP-PCA确定指标权重

权重值大小体现评价指标对生境的影响程度，权重值越大，说明影响越大，反之越小。考虑到指标的复杂多样和自相关性，首先采用层次分析法(AHP)和主成分分析法(PCA)确定各自权重值，然后建立最小信息熵权模型计算综合权重。其一，利用AHP确定权重，基于上述评价指标体系和指标分级原则，构造判断矩阵，采用1～9的标度来表示指标重要性，对同层次因子两两比较赋值，得到各层次比较矩阵。采用方根法[14]，结合MATLAB计算指标权重，并进行一致性检验，计算出一致性比例(RC)值均小于0.1，均满足要求。AHP评价指标权重见表2。其二，利用PCA确定权重，基于ArcGIS和指标分级处理的基础，提取各指标的栅格值，在SPSS中进行主成分分析，最后选择特征值大于1(累计贡献率≥80%)的3个代表主成分，将其作为影响王朗生境质量的主导因素，利用Excel统计功能，结合特征值和成分矩阵计算出各指标的归一化权重。其初始特征值、各主成分得分系数矩阵如表3、4所示。通过表4可知，第一主成分结果体现出竹子分布、植被分布、海拔以及距河流距离和距道路距离的贡献率较大；第二主成分中体现了灾害点密度和坡向贡献率较大；第三主成分中体现了坡度贡献率较大。

最后，基于最小信息熵原理将AHP和PCA得到的组合权重作为最终权重，利用最终权重在ArcGIS中对各指标图层进行线性加权叠加，得到基于AHP-PCA熵权法的大熊猫生境适宜度结果。该方法克服了AHP的主观影响，又避免了单一方法计算权重的弊端。最小相对信息熵原理模型[25]为：

(1)

(2)

式中：W1i为AHP计算权重值；W2i为PCA计算权重值；Wi为各指标组合权重。

图1 各指标分级图

2.4 最大熵模型(Maxent)

将大熊猫足迹分布数据和上述8个环境变量因子按照Maxent要求格式导入，随机选取75%的足迹分布点作为实验集，25%的足迹分布点作为验证集，采用刀切法，受试者工作特征曲线(ROC)下的面积(AUC)值曲线下面积为结果精度，以10次重复模拟平均值作为最终结果。通过模型计算，得到训练集AUC值为0.896，验证集AUC值为0.872，说明模型对大熊猫生境适宜性的预测结果良好。

表2 评价指标及权重值

表3 各成分初始特征值

表4 指标成分矩阵及权重

通过Maxent模型自带刀切法检验各单一环境指标对物种分布的重要性。通过逐一剔除环境变量，利用剩余的变量参与运算，以柱状图(图3)形式表示各变量对模型的贡献。可知，海拔、竹子、植被对模型的影响较大，其中海拔表现出了最大的增益，说明海拔独立使用时比其他因子体现出更多有用的信息，对大熊猫生境的影响最大；其次，竹子分布、植被分布也提供了较大的增益，其对大熊猫生境的影响较大。距道路距离、地质灾害点密度、坡度对模型的影响一般，有适度增益，单独使用时包含信息一般；坡向、距河流距离单独使用时提供增益最低，对生境的影响最小。可知保护区内的海拔、竹子分布、植被分布是影响大熊猫生境质量的主要影响因子，道路、地质灾害、坡度对生境质量有一定影响。

图2 各环境变量预测结果ROC曲线验证

图3 刀切法检验的8个环境变量的重要性

3 结果与分析

3.1 生境适宜性分析

在ArcGIS中对AHP-PCA熵权法评价结果按照自然间断点分级法(Jenks)进行重分类，将适宜度划分为不适宜、次适宜、适宜、最适宜4类，并通过SPSS进行结果精度验证，其ROC曲线值为0.765，说明其预测结果良好，将大熊猫足迹分布点与适宜度分布结果叠置分析，得到大熊猫的生境适宜度分布(图4)。将Maxent模型输出结果导入ArcGIS，转化为可处理的栅格数据，根据Maxent模型输出的最低存在阈值(TH)、最大测试灵敏度和特异性的逻辑阈值及平衡训练遗漏率、预测面积和阈值的逻辑阈值对模型结果进行重分类[19，26]，将王朗大熊猫生境适宜性划分为不适宜、次适宜、适宜、最适宜(图5)。经计算，得到两种方法生境适宜性相关统计结果(表5)。

图4 AHP-PCA生境适宜性结果

图5 Maxent生境适宜性结果

表5 各生境适宜区面积及占研究区总面积统计

从上述图表可知两种方法得到的生境适宜性分布、面积及所占比例。Maxent模型在小样本量下的优秀预测能力基本保证了大熊猫栖息地适宜性模型的准确性和可靠性。AHP-PCA得到的最适宜、适宜区域与Maxent模型所预测的面积及占比相近，说明AHP-PCA也能够较好、较准确评价王朗大熊猫生境适宜分布状况。整体来说，两种方法得到的适宜、最适宜区域重叠度较高，主要位于王朗东部、东北部及大窝函、竹根岔、长白沟区域，该区域植被覆盖度较高、林下植被丰富，靠近水源，受干扰较小，是大熊猫等珍稀动物的优势聚集地；AHP-PCA与Maxent模型得到的次适宜区域面积大小接近，但分布范围有一定差异，主要是AHP-PCA预测得到在西南地区有部分次适宜区域，次适宜区域主要分布在三大主沟往上的中高海拔处，分布着少数针叶林、亚高山灌丛和草地，大熊猫等动物分布较少；不适宜区域主要在西、南部高海拔区域，主要分布冰川、高山流石滩、草甸等，是极为不适合大熊猫生存之地，既无食物，也无躲避敌害的容身之所，没有大熊猫的存在。

3.2 大熊猫潜在活动区域

AHP-PCA得到的结果仅与该区域的环境指标相关，与该区域是否有大熊猫无关，是从环境角度评价可能适宜大熊猫分布区域；Maxent模型结果受大熊猫分布影响，预测大熊猫的分布概率更加准确。

本文利用两方法各自的优势性，考虑将Maxent模型预测结果以外的AHP-PCA预测的最适宜、适宜区域作为大熊猫的潜在活动区域，该范围存在大熊猫出现的可能，在该区域做一定保护工作和相关措施是非常有必要的。在ArcGIS中分别提取出AHP-PCA和Maxent模型预测的最适宜和适宜结果，经栅格计算器对提取结果进行差值运算，得到图6浅黄色区域，面积约为30.36 km2，主要是大窝函及竹根岔沟的西南方向延伸区域，该区域海拔较低，植被丰富、靠近水源；其次，少数区域分布在东北部的道路、河流附近，可能存在熊猫下山喝水的情况。故从环境角度出发，浅黄色区域也是适合大熊猫的生存活动，大熊猫存在一定的出现概率，该区域在栖息地扩张划定、大熊猫保护方面具有一定参考价值。

图6 潜在扩张区域范围

4 结论与讨论

大熊猫数量、栖息环境、活动区域的研究相对成熟，在保护大熊猫安全的同时研究其生存环境对大熊猫的影响也不容忽视[27]。近年来，对大熊猫的研究逐渐转向生境质量、生境适宜性、气候、其他物种等对大熊猫生存活动的影响[28-29]。目前，关于生境研究体系中，考虑地质灾害对大熊猫的生存活动影响类研究相对缺乏，本文以王朗自然保护区为例，在生境评价模型中引入地质灾害潜在影响，确定海拔、坡度、坡向、距河流距离、植被、竹子分布、道路干扰、地质灾害点8类评价指标，综合评价王朗大熊猫生境适宜性。其结论如下：

其一，引入地质灾害点密度的AHP-PCA法确定评价指标综合权重，考虑因素更全面，完善了已有的王朗生境评价指标体系。通过AHP-PCA法和Maxent模型所得结果对比分析，可知AHP-PCA法能够较好、较准确的评价王朗大熊猫生境适宜性。其二，结合大熊猫分布和上述环境指标，利用Maxent模型预测大熊猫分布概率和生境适宜性。结果表明：受海拔、竹子、植被分布的影响，大熊猫主要分布在王朗东北部海拔较低、食物充足的林下竹丛。该预测结果与历史调查中大熊猫喜欢在海拔较低、植被丰富郁闭度较高的林下竹林生活相吻合[30]。其中地质灾害和道路对大熊猫活动有一定影响，大熊猫会主动远离人类活动频繁区域和地质灾害较多区域[31]。其三，ArcGIS差值分析得到了潜在可能的大熊猫活动区域，主要为大窝函及竹根岔沟的西南方向延伸区域。此外，鉴于上述成果，从方法应用适宜性的角度考虑，AHP-PCA法评价生境适宜度不受物种限制，只与环境指标相关，若考虑栖息地的监测、保护以及栖息地的扩张方面，运用AHP-PCA法评估研究区的生境适宜度不失为一种好方法。