秦岭生物多样性优先区植物保护重要区识别与空缺分析

马 琪，张 园，袁家根

(1.西安外国语大学 旅游学院/人文地理研究所，陕西 西安 710128；2.陕西省环境科学研究院，陕西 西安 710061)

生物多样性是人类赖以生存和发展的重要物质基础，珍稀濒危植物是生物多样性的重要组分，对揭示物种起源、遗传育种、生态系统演化以及气候环境变迁等具有重要价值[1]。面对人类活动干扰不断加剧和全球气候变化的影响，生境破碎和丧失导致的植物物种灭绝加剧已经引起国际社会和学术界的广泛关注[2-3]。20世纪70年代起，国际上开始关注珍稀濒危植物的保护[4]，识别具有生物多样性突出贡献的重要区进行优先保护成为各地现实可行的保护路径[3]。最初N.Myers[5]、E.M.Canadas等[6]提出的生物多样性“热点地区”概念受到广泛认可。此后诸多学者针对不同种类的重要区识别进行了大量探索和实践，如：鸟类重要区(IBAs)[7]、蝴蝶重要区(PBAs)[8]和植物重要区(IPAs)[9]的识别等。世界自然保护联盟(IUCN)于2016年正式提出生物多样性重要区域(KBAs)的全球标准[3,10]，系统考虑了遗传、物种和生态系统不同层面KBAs的划分指标和阈值[3,11-12]。中国生物多样性保护工作起步虽晚，但发展较快，在区域生物多样性保护实践方面，较早提出了确定优先保护物种和区域的方法，如：翟惟东等[13]提出了生物多样性自然保护区功能区划方法，李义明等[14]系统梳理了自然保护区设计的主要原理和方法。此外众多学者围绕生物多样性热点地区分析和优先区识别开展了大量的探索和实践，如：研究者在太行山区[15]、秦岭山区[16]、三江源地区[17]、长江流域[18]、东北和西南地区[19-20]等地开展的生物多样性优先区识别工作。国家层面也已确认并公布重点保护物种名录和生物多样性保护优先区，并通过立法、行政和司法等方式加强保护。在识别技术和方法层面，学者们多采用空间保护优先化的定量工具(Zonation、C-PLAN、MARXAN)[18-21]、NPP定量指标法[16]，同时结合地理信息系统(GIS)等现代信息技术手段进行物种适宜分布区的预测和识别[17]，以服务于区域生物多样性的保护和管理实践。综合来看识别生物多样性重要区和空缺分析的思路和方法具有普遍适用性，但适合中国国情的重要区域识别指标体系和标准需要进一步研究[3]，现有区域性研究存在识别方法选择多样、数据指标不统一、研究尺度不一致等问题致使识别的重要区结果亦有所差异；即使针对同一生物多样性优先区，诸多研究结果之间可比性较低。

秦岭生物多样性优先区作为全国35个生物多样性保护优先区之一，拥有极其丰富的野生植物资源，如何进一步准确可靠地识别优先区内的植物重要区，优化保护网络成为亟待解决的现实问题。为此，本研究筛选确定秦岭优先区71种珍稀濒危植物作为目标物种，建立重要植物生境数据库，运用物种生境适宜性评估方法识别秦岭植物保护的重要区和空缺区，进而分析土地利用人为活动对不同重要区域的影响，以期为秦岭优先区有限保护资源的精准分配和自然保护地体系的规划建设提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

秦岭生物多样性优先区位于我国中部的秦岭山地，涉及甘肃省、陕西省和河南省3个省46个区县，是中国南北方的分界线，属于亚热带与暖温带的交汇处。本研究涉及的秦岭生物多样性保护优先区陕西段属于秦岭山地的主体，覆盖陕西省宝鸡市、汉中市、西安市、安康市、渭南市、商洛市在内的31个区县，总面积为49 330.5 km2。境内山体高大雄伟，地形复杂，由东向西山势逐渐升高；山峰多在2 000～3 000 m，主峰太白山海拔3 771 m[22]。复杂多样的地貌和气候环境，孕育了秦岭山地丰富的动植物资源，是全国乃至全球珍稀濒危动植物保护的关键区域，其中拥有种子植物3 436种，约1/2植物是中国特有植物[16]。目前境内已有35个自然保护区，其中国家级21个，省级14个。

1.2 研究方法

1.2.1 物种生境适宜性模型 根据物种的生境需求建立物种生境数据库，主要包括物种分布区县信息、海拔分布范围以及生态系统类型[15-16]。首先，将重要植物的区县分布、海拔分布和适宜生态系统类型数据进行叠加，其公共区域为重要植物的适宜生境范围。其次，根据目标保护物种的重要性(表1)采用赋值求和法进行物种生境适宜性评价，最终得到秦岭优先区植物重要性的空间分布[16]。

表1 物种重要性等级分级标准

基于秦岭植物保护重要性分布数据，与秦岭35个自然保护区的数据通过ArcGIS空间分析工具，分析自然保护区与植物保护重要性空间关系，并将自然保护区外围的极重要区作为保护空缺区。

1.2.2 人为干扰率 为探究人为因素对秦岭生物多样性优先区的影响，本研究通过人为干扰率指标来测算不同植物重要区人为活动强度的变化，以城乡、工矿、居民用地和耕地等类型作为人为直接干扰因素[23]。公式如下

(1)

式中:I为人为干扰率；M为人为直接干扰面积；A为保护区总面积。

1.3 数据来源

1.3.1 珍稀濒危植物的筛选 本研究通过《国家重点保护野生植物第一批和第二批》《中国生物多样性红色名录(高等植物卷)》《中国植物红皮书》《陕西省地方重点保护植物名录(第一批修订)》(2009)、《秦岭植物志》《秦岭植物志增补》等文献资料梳理和植物科学数据中心(https://www.plantplus.cn/)信息检索[16,24]，结合专家意见确定71种重点保护植物及其生境信息。

1.3.2 重要植物分布数据、海拔分布上下限范围及适宜生境类型的数据库建立 依据重要物种生境特征，结合行政区划数据分别提取目标物种的县域分布范围，每种珍稀濒危植物的海拔分布范围通过30 m空间分辨率的数字高程数据(DEM)提取，适宜生境类型由生态系统数据提取，该数据来源于全国生态状况变化(2010-2015年)遥感调查评估。

1.3.3 土地利用数据 来源于中国科学院资源环境科学与数据中心平台(http://www.resdc.cn)，该数据以各期Landsat TM/ETM(1980-2010年)以及Landsat 8(2015年)遥感影像为主要数据源，基于地学知识的人机交互解译方法生成2000、2005、2010、2015年4期土地利用现状遥感监测数据。包括耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地和未利用地在内的6个一级土地利用类型，为1∶10万比例尺数据，一级类型综合评价精度达到93%以上[25]。

1.4 重要性分级标准

按物种重要性得分对生境斑块从高到低排序，对物种重要性得分和其生境斑块面积求积后，将累加得分值占识别区总得分值的50%和80%所对应的重要性分值作为植物保护极重要区、重要区和一般重要区的分界点[26]。

2 结果与分析

2.1 珍稀濒危植物

经过数字植物标本信息检索和植物分类鉴定，筛选出重点保护植物71种隶属于37科65属。主要分为国家重点保护植物和省级珍稀濒危植物两类[27]。国家重点保护野生植物共有16种，分属13科15属；其中国家Ⅰ级4种，分属3科3属：独叶草(Kingdoniauniflora)、红豆杉(Taxuswallichianavar.chinensis)、南方红豆杉(T.var.mairei)、华山新麦草(Psathyrostachyshuashanica)；国家Ⅱ级12种，分属10科12属：翅果油树(Elaeagnusmollis)、大果青扦(Piceaneoveitchii)、红豆树(Ormosiahosiei)、厚朴(Magnoliaofficinalis)、金荞麦(Fagopyrumdibotrys)、连香树(Cercidiphyllumjaponicum)、秦岭红杉(Larixpotaniniivar.chinensis)、秦岭冷杉(Abieschensiensis)、秦岭石蝴蝶(Petrocosmeaqinlingensis)、水青树(Tetracentronsinense)、水曲柳(Fraxinusmandschurica)、香果树(Emmenopteryshenryi)；省级珍稀濒危植物有55种(略)，分属于27科50属。

按世界自然保护联盟(IUCN)濒危物种红色名录中的物种保护级别划分，极危物种(CR)共2种，分属于2科2属；濒危物种(EN)共17种，分属于7科15属；易危物种(VU)共21种，分属于15科20属；近危物种(NT)共14种，分属9科13属；无危物种(LC)共15种，分属于15科15属；未予评估(NE)或数据缺乏(DD)有2种，分属于2科2属。

2.2 物种重要性空间分布格局

由秦岭植物保护重要性空间分布可知(图1)，秦岭植物保护重要性得分在2～184。极重要区面积约5 655.8 km2，占秦岭植物保护重要识别区的比例最小，约为17.9%，集中分布于西秦岭的中高海拔地区，主要涉及宝鸡市凤县和太白县，汉中市留坝县、洋县和佛坪县，西安市周至县和长安区，安康市宁陕县，商洛市山阳县和丹凤县北部地区。重要区面积约为6 642.31 km2，占比约为21.1%，主要分布于宝鸡市的凤县、太白县和眉县，汉中市城固县、洋县、佛坪县和留坝县，西安市周至县、鄠邑区和长安区，安康市宁陕县，商洛市柞水县、山阳县和丹凤县等地；一般重要区面积占比最大，约为19 273.7 km2，约占61.0%；广布于秦岭优先区境内，主要集中在秦岭中低山区域。

2.3 保护空缺分析

植物保护极重要区是秦岭优先区生物多样性保护的关键。根据保护空缺分析图(图2)，目前秦岭已建立的自然保护区仅覆盖了786.01 km2的极重要区，其中626.73 km2的区域位于国家级自然保护区内，受到国家级自然保护区的保护；主要涉及摩天岭自然保护区、丹江武关河国家级自然保护区、佛坪国家级自然保护区等18个国家级自然保护区。省级自然保护区约覆盖了159.28 km2极重要区，主要包括陕西皇冠山省级自然保护区、陕西牛尾河省级自然保护区等6个省级自然保护区，覆盖范围不足。受到自然保护区保护的极重要区主要集中在海拔较高的西秦岭地区，位于宝鸡市、西安市、汉中市和安康市的交汇区域，是自然保护区连片集中区域。然而，仍有4 869.79 km2约86.10%的极重要区处于自然保护区之外，尚未建立相应的自然保护区，受到良好保护，保护空缺区面积分布较广，主要涉及宝鸡市的凤县、太白县，汉中市的留坝县、洋县、佛坪县，安康市的宁陕县，商洛市的山阳县和丹凤县。

2.4 优先区土地利用变化分析

通过对2000-2015年秦岭优先区土地利用覆被变化分析可以看出(表2)，2000-2005年秦岭优先区内林地、草地和城乡工矿居民用地的土地转化面积增加，耕地面积减少。2005-2010年是秦岭优先区土地覆被变化最显著的时期，耕地、林地和城乡工矿居民用地的面积增加伴随着草地的面积减少，具体表现为草地被耕地和林地占用，林地被城乡工矿居民用地占用。2010-2015年是秦岭优先区土地覆被变化最小的时期，人工表面和耕地的增加伴随着林地和草地面积的减少。整体上，2000-2015年秦岭优先区林地和城乡工矿居民用地面积增加，耕地和草地面积减少，且在一般重要区这一变化最明显，其次为重要区和极重要区，特别是2000-2010年时段。这一时期研究区土地利用变化状况与秦岭地区退耕还林政策初期的生态恢复转变为后期的自然生态养护、保护有关，并与秦岭2000-2010年国土空间开发的时间和空间相匹配。

表2 秦岭优先区2000-2015年土地利用面积变化

从秦岭生物多样性优先区不同重要区的人为活动干扰变化来看(表3)，15 a来人为干扰率在2000-2005年略有减小，在2005-2015年逐渐增加，但整体变化幅度较小，生态系统格局基本稳定。不同重要区之间的人为干扰率相差较大，极重要区人类活动最小，一般重要区最大，这也从侧面印证此分级标准的合理性。

表3 秦岭优先区人为干扰率

3 结论与讨论

3.1 结论

秦岭优先区植物保护极重要和重要区主要分布于海拔较高的西秦岭地区，东部的山阳县、丹凤县和柞水县有少量分布，其余区域为一般重要区，分布范围较广，主要处于秦岭的中低山范围。

秦岭优先区已建立的自然保护区存在一定的保护空缺。仅有786.01 km2的极重要区处于自然保护区内，仍有4 869.79 km2的极重要区尚未得到自然保护区覆盖保护，重要植物的保护空缺较大，集中分布于西秦岭地区。

2000-2015年，秦岭优先区内林地面积增加、耕地和草地面积减小，土地流转方式与秦岭生态保护政策的转变有关。生物多样性优先区一般重要区、重要区和极重要区内人类活动强度依次降低。

3.2 讨论

秦岭优先区植物保护的高值区主要集中在海拔较高的中西部地区，这与房志等[28]的研究结果较为一致，但存在局部差异。如空间分布上，本研究识别出在秦岭东部山阳县和丹凤县等亦属于重要性高值区；在面积占比方面，本研究中极重要区面积比略低于前人研究结果，这主要是由于物种筛选标准和数量不同，引起重要区识别的差异[24]。从研究方法上看，Zhang等[24]基于重点保护植物数量多寡识别秦岭植物丰富度及热点地区，数量指标作为识别标准，但对重点保护植物的保护等级和重要性程度考虑不足，可能导致热点区域与实际情况有所出入。马琪等[16]提出的修正NPP定量指标法具有参数少，识别效率高的优点，但识别范围较大。在生态保育资金和资源有限的情况下，本研究充分考虑物种保护的重要性等级，并结合物种生境特征，识别的西秦岭植物保护极重要区分布格局与已有研究不谋而合[24,28]，在野外实地勘验的基础上可进一步调整阈值提高识别精度。

从秦岭国家级和省级自然保护区的分布来看，主要集中在宝鸡市、西安市、汉中市和安康市的交汇处，自然保护区群与珍稀濒危植物极重要区的空间分布格局基本吻合，但仍有较大面积的保护空缺区域亟待保护。一是在现有自然保护区基础上补充扩建和新建自然保护地，如陕西省牛尾河自然保护区与长青国家级自然保护区之间的植物保护极重要区，可以考虑扩大自然保护区范围，将“岛屿化”的自然保护区连接起来，实现生境斑块的互联互通，并建立和完善“保护区—社区”共管机制[29]。二是建立以国家公园为主体的自然保护地体系。由于植物保护极重要区在空间上并非均匀分布，因此需要在已建各类保护地的基础上，寻求目标保护物种空缺区与其的精准匹配。联合森林公园、风景名胜区、地质公园、湿地公园以及保护小区、生态保护红线等多功能保护地建立秦岭国家公园，形成多种类型保护地支撑的自然保护地体系，进而实施刚性和弹性的差异化保育措施维护生态系统、物种及其遗传多样性，提升自然保护地的保护效率。

致谢：感谢西安科技大学李婷博士、西安外国语大学高智艳女士在此次研究中给予的帮助和支持。