基于土地利用变化的山东沿海地区生境质量时空演变

殷婷婷， 程琳琳， 田 超

(中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院， 北京 100083)

生境质量是指生态系统为潜在规模的个体和种群的生存和繁殖提供必要条件的能力[1]。生境质量指数可以表征生境质量的好坏[2]，反映地域的生态环境，是维护区域生态系统稳定的重要指标。中国共产党第十九次全国代表大会报告中提出加快生态文明体制改革，建设美丽中国新的目标、任务、举措，将保护生态环境质量放在更为突出的位置。为了加快推进生态文明建设的决策部署，中共中央、国务院提出了“全面加强生态环境保护，坚决打好污染防治攻坚战”的实施意见，以改善生境质量为核心实施各项环境保护任务，将生态环境保护提到了一个新的战略高度，因此，研究生境质量对于完善环境治理体系具有重要意义。

国内外学者借助模型对生境质量展开了相关研究，多采用生态系统服务和权衡的综合评估模型(InVEST)、全球生物圈统一元模型(GUMBO)、生态系统服务的社会价值模型(SolVES)、最大熵模型模型(MAXENT)。目前，应用最广泛的是借助InVEST模型评估生境质量。Sallustio等[3]利用InVEST模型评估意大利保护区土地利用对生境质量的影响及对生境质量时空变化进行分析。Sulistyawan等[4]利用InVEST模型对印度尼西亚野生动物栖息地进行生境质量评估，并探讨土地利用对其影响。Yohannes等[5]利用InVEST模型对埃塞俄比亚高地蓝尼罗河流域生境质量时空变化进行分析， 人为因素是影响生境质量变化的重要部分。Aneseyee等[6]利用InVEST模型对西南埃塞俄比亚30 a的生境质量时空变化进行分析，结果表明人为影响的压力逐渐增大。 江伟康等[7]运用InVEST模型对粤港澳大湾区进行生境质量评估，认为土地利用变化和人类活动强度是影响生境质量变化的因素。 邓楚雄等[8]运用InVEST模型对土地利用和景观格局的变化下的生境质量进行分析，得出土地利用是引起生境质量变化的最大影响因素。冯舒等[9]基于北京市不同土地利用类型的分布特征和区域差异的视角下，并结合InVEST模型对北京市的生境质量时空变化进行研究。以往研究主要集中在借助InVEST模型定量评估生境质量方面，对于开展影响生境质量变化的驱动力较少，同时，研究对象多集中于省域、市域等大尺度地区及生态保护区和流域等区域，仍缺乏对沿海地区驱动力的研究。

山东沿海地区作为山东省重要的经济板块， 具有资源丰富和交通便利的优势， 生态区位极其重要[10]。 该地区处于海陆交界处， 易受海水侵蚀、 湿地退化、 风潮暴等事件的影响[11]， 生物多样性受到破坏， 是典型的生态脆弱区。 此外， 该地区人口密集和高聚集的城市集约化程度致使土地利用方式和土地覆被不断发生变化， 给原本脆弱的生态环境带来巨大的挑战[12]。 本文基于InVEST模型评估山东沿海地区的生境质量， 利用地理探测器研究驱动力响应机制， 并且进一步定量探明土地利用程度和生境质量在空间分布上的相关性， 以期为山东沿海地区的生态环境保护提供参考， 对其他沿海地区生态保护提供借鉴。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

本文中选取山东沿海地区(地理位置为东经35°48′—38°12′、北纬117°32′—119°21′)作为研究区域，该地区位于山东省东部(见图1)，包含威海、烟台、青岛、日照、潍坊、东营和滨州市[13]，占地面积为67 578 km2， 位于长江三角洲和京津、 辽中南之间，是我国东部沿海重要组成部分[14]。研究区以耕地为主要用地类型，占研究区面积的60%，同时也分布着大量的建设用地。气候类型属于暖温带湿润气候，沿岸天气不稳定，年均温度为11～14 ℃，降水分配不均匀，年降水量为650～850 mm，整体地势处于东部和南部高、西部和中部低，以低丘陵地貌为主，海拔为0～1 090 m。土地覆被以耕地、建设用地、林地、草地和沿海滩涂为主。2018年总人口达3 787.7万，地区生产总值为36 602.56 亿元， 占山东省地区生产总值的37.6%，年均增幅达到23%。研究区经济发展和人口数量受到人类活动的影响[15]，导致区域生境质量下降，因而开展区域生境质量研究具有重要意义。

山东省地图从国家标准地图网站下载，地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html? picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图1 研究区概况

1.2 数据来源

本文中的主要研究数据包括： 1)土地数据，来源于中国科学院资源环境科学与数据中心数据平台(http://www.resdc.cn)空间分辨率为30 m×30 m的遥感卫星图像，通过ArcGIS软件对土地利用数据进行重分类，提取出农业用地、 城镇用地、 其他建设用地、农村居民点作为InVEST模型影响生境质量的威胁源； 2)山东沿海地区边界矢量图，来源于国家地球系统科学数据共享平台(http://www.geodata.cn/)； 3)归一化植被指数(NDVI)数据，来源于美国国家航空航天局(NASA)16 d合成的MODIS13Q1NDVI产品，分辨率为250 m×250 m； 4)地形数据，通过ArcGIS软件的表面分析功能提取出坡度、坡度和坡向； 5)气象数据，来源于中国气象网； 6)经济社会数据，来源于统计年鉴。为了保证数据的一致性和可靠性，首先所有数据投影成WGS_1984_UTM_Zone_50N坐标，并且将所有数据提取到3 km×3 km(长度×宽度)的格网上进行运算。

2 研究方法

2.1 生境质量计算方法

InVEST模型中的生境质量(habitat quality)模块将不同土地利用类型与威胁源建立相应的联系[16]，利用土地利用数据划定不同生境类型对威胁源的响应程度分析[17]。利用InVEST模型对2005、 2010、 2015、 2018年土地利用数据进行生境质量计算[18]，相关公式为

(1)

(2)

该模块需要的参数参考InVEST模型用户指南和相关文献[8,19]并结合研究区的实际情况，对威胁源的最大影响距离、权重和生境适宜度进行赋值，如表1、 2所示。

表1 威胁源的最大影响距离

2.2 生境质量影响因素与机制分析

地理探测器(geographic detector)是探测空间分异、揭示其背后驱动力的一种统计学方法，能够探测因子对生境质量的贡献率[20]。计算公式为

(3)

研究区属于沿海地区，生态环境相对脆弱，经济发展较快。生态系统的生境质量是由水、土、生等各个因素的相互作用形成的结果[21]。在自然因素方面，主要考虑气候、地形等影响，不同地形处植被状况有一定差异，同时影响生境质量的分布，因此在地形因素方面选择坡度、高程、坡向作为影响因子[22]。土地覆被影响着生境质量空间分布格局，因此选择土地利用数据作为影响因子。降水、温度、湿度等气候因素通过影响土地覆盖作用于生境质量； NDVI反映植被生长情况的重要指标，植被在一定程度上反映了生境质量水平[23]；在社会经济发展方面，国内生产总值(GDP)和人口分布代表了人类活动程度对生境质量的影响；降水、温度、湿度作为气候因素通过改变地表温度影响土地利用变化，从而影响生境质量。将驱动因素进行离散化作为自变量，生境质量作为因变量，可以是连续型变量，具体过程在GeoDetector_2018模型中实现。

表2 不同生境类型生境适宜性及对威胁因子敏感度

表3 双因子交互作用类型

2.3 双变量空间自相关分析

空间自相关模型反映变量之间的依赖性[24]，通过GeoDa软件在莫兰(Moran)指数的基础上在进一步拓展了双变量自相关和局部自相关，分析不同要素空间分布的相关性。

2.4 土地利用程度指数

土地利用程度是人类开发土地的干扰水平，随着人类活动土地属性也会发生改变[25]。计算公式为

(4)

式中：L为土地利用综合程度指数；n为土地利用类型的数量；Ai为第i类土地利用类型的面积；AT为研究区域土地总面积；Pi为不同类型的土地利用程度参数(见表4)，参考已有文献[26]对本文中的土地利用类型参数进行取值。

表4 不同类型的土地利用程度参数

3 结果和分析

3.1 土地利用变化分析

InVEST模型评估的生境质量主要是基于土地利用的结果[27]，因此生境质量主要受土地利用类型的影响。研究区土地利用转移矩阵见表5。从各个土地利用类型面积得知，耕地为山东沿海地区的主要土地利用类型，而建设用地是次要用地类型。耕地面积的增加主要由草地和建设用地转化而来，而耕地面积减少最显著的是有4 389.773 km2转化为建设用地和水域，占耕地转出总面积的10%，水域面积的增加与该地的水域保护政策有关，耕地向建设用地转化相比建设用地转向耕地更多。林地面积的增加量多于减少量，林地转化为耕地的面积为581.054 km2，占林地转出面积的64%；草地面积中有1 964.723 km2主要转化为耕地，占草地转出总面积的64%。水域面积的增加量和减少量都不明显，水域面积减少的部分主要是转化成耕地。新增的建设用地主要来源于耕地。未利用地面积的增加主要来源于耕地、草地和水域，占未利用地的转入总面积的87%，而未利用地面积减少的部分主要转化为耕地。总而言之，城市化的发展增大对土地资源和水资源的需求，从而带动当地的水域和建设用地面积增加。建设用地面积的急剧扩张，草地，耕地、林地面积快速减少是山东沿海地区近13 a土地利用变化的主要特点，表明经济社会发展对土地利用结果影响较大。

表5 山东沿海地区土地利用转移矩阵 km2

3.2 生境质量时空变化分析

运用InVEST模型计算出2005、 2010、 2015、 2018年的山东沿海地区各城市生境质量， 采用ArcGIS软件中自然断点法将其分为5个等级： 低， [0, 0.2)； 较低， [0.2, 0.4)； 中等， [0.4, 0.6)； 较高， [0.6, 0.8)； 高[0.8, 1]。 2005、 2010、 2015、 2018年山东沿海地区的生境质量平均值分别为0.304、 0.297、 0.295、 0.314， 生境质量整体呈先降后升的V型变化趋势。 根据研究区生境质量不同等级所占比例(表6)可知， 生境质量低的区域面积均先增大后减小， 生境质量较低的区域面积呈减小趋势， 生境质量较高、 高的区域面积总体上先小幅度增长， 基本保持不变， 在后3 a大幅度增长。 总体而言， 生境质量水平相对较低的面积呈现减少趋势， 生境质量水平较高的区域呈增加的趋势， 表明山东沿海地区的生境质量得到相对的改善。 2005、 2010、 2015、 2018年研究区不同生境质量等级空间分布见图2。 由图可知， 研究区生境质量整体上处于较低水平等级， 尤其是西北部的滨州、 东营和潍坊市分布较多耕地和建设用地[28]， 城市扩张侵占原有生境用地， 致使林地呈减少趋势， 造成生态环境的破坏。由图2可知，研究区的东部和西南地区的生境质量处于中等水平等级，包括烟台、青岛市北部和潍坊市西南部，由研究区不同年份的土地类型空间分布图(见图3)可知，这些地区主要分布有林地和草地，不易受人类活动影响，生物多样性比较丰富，因此生境质量较高。研究区北部与渤海相接的区域都有较高的生境质量，原因是这些地区分布的是水库、坑塘和草本沼泽[29]，地形的限制使得它们受人为干扰较少，所以生态系统保护性高。

表6 山东沿海地区不同年份的各生境质量等级所占比例

由2005—2018年山东沿海地区生境质量变化(图4)可知，山东沿海地区的生境质量大部分保持不变，等级升高的区域集中在研究区的西北部和西南部，等级降低的区域零散分布在研究区内。2015年生境质量低等级区域所占比例与2005年相比上升了约3个百分点(表6)，等级降低的区域主要分布在烟台、日照、东营和滨州市，由研究区土地利用类型转移空间分布(图5)可知，与这些地区草地转向耕地密切相关；2018年生境质量较低等级区域所占比例与2005年相比下降了约2个百分点，由图4可见，较低等级生境质量区域转化为低等级生境质量区域；生境质量中等级区域所占比例下降了3个百分点，归因于中等级生境质量区域转向较高等级生境质量区域，尤其是研究区西北部，这些地区主要分布有较多的水库、坑塘等湿地，2013年山东省实施了《山东省湿地保护办法》和《湿地保护修复制度实施方案》，加大了对山东省境内的湿地保护的力度，生物多样性丰富，湿地生境质量得到修复[30]。高等级生境质量区域占比变化不大。

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山东沿海地区地图从国家标准地图网站下载,地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图2 不同年份山东沿海地区生境质量等级空间分布

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山东沿海地区地图从国家标准地图网站下载,地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图3 不同年份山东沿海地区土地利用类型空间分布

山东沿海地区地图从国家标准地图网站下载，地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图4 2005—2018年山东沿海地区生境质量变化

CD—草地； GD—耕地； LD—林地； JSYD—建设用到； SY—水域； HY—海洋； WLYD—未利用地； LXWB—类型未变。 山东沿海地区地图从国家标准地图网站下载，地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图5 山东沿海地区土地利用类型转移空间

3.3 生境质量空间差异驱动因素分析

山东沿海地区生境质量空间差异驱动因素决定因子探测结果见表7。由表得知，不同因子(显著性水平p<0.001)的决定力不同。决定力从高到低依次排序依次是土地利用、NDVI、人口密度、温度、湿度、GDP、坡向、降雨。其中，土地利用是第一主导因素，解释力达93%，说明土地利用变化是生境质量空间变化的基础和关键性因素。其次是高程、坡度，表明自然环境因素也极大影响区域生态系统的整体分布。社会经济因素在山东沿海地区生境质量的贡献率里，解释力相对较低。

研究区生境质量交互探测与生态探测结果如表8所示。可以看出，不同因子的交互作用大于单因子q值，说明不同因子作用相互增强[16]。土地利用分别与坡向(0.947)、高程(0.945)、NDVI(0.944)、坡度(0.943)、湿度(0.943)、温度(0.942)的交互作用较大，高程分别与NDVI(0.289)、坡度(0.246)，坡度与NDVI(0.242)，降雨与坡向(0.023)交互作用最低。由此得知，土地利用与其他因子的交互作用相对较明显，原因在于土地利用是生境质量的最大驱动因素，同时土地利用也受高程、海拔、坡度等自然因子的影响，说明不同土地利用类型结构决定着生境质量的空间分布格局，从而在自然因子的交互作用下影响更加明显。社会因子的交互作用中，人口密度与GDP的交互作用较低(0.052)，说明社会经济因素的影响次之，人口的压力致使耕地和建设用地不断侵占其他生境用地，使得两者作用相叠加[31]。

3.4 土地利用程度与生境质量相关性分析

为了进一步探明生境质量对土地利用的响应程度， 本文中基于GeoDa软件平台构建6 180个网格空间权重矩阵， 对土地利用程度与生境质量进行双变量相关分析， 通过建立空间滞后模型， 计算某单元因变量属性值与相邻近的单元自变量属性值是否存在集聚效应， 从而判定双变量之间的空间关联性[32]。 依据空间分布的关系将集聚类型分为[33]高-高型、 低-高型、 低-低型、 高-低型。图6所示为山东沿海地区不同年份生境质量和土地利用程度的Moran指数散点图。由图可以看出，2005、 2010、 2015、 2018年的Moran指数分为-0.562、 -0.591、 -0.599、 -0.648，表明土地利用程度与生境质量存在越来越显著的负相关。该地区不同年份生境质量和土地利用程度的空间关联局部指标聚类分布如图7所示。由图可见，高-高型表示生境质量高值与土地利用指数高值呈集聚效应，低-高型表示生境质量低值与土地利用指数高值呈集聚效，高-低型表示生境质量高值与土地利用指数低值呈集聚效应，低-低型表示生境质量低值与土地利用指数低值呈集聚效应。生境质量和土地利用程度的空间关联局部指标聚类方式主要呈低-高型、 高-低型聚集。 低-高型聚集主要分布在烟台市，潍坊市北部、 南部，日照市中部。高-低型主要分布在潍坊市中部、 东营市北部、 滨州市北部、 青岛市东南部的建成区。总之，在城市化水平高的地区，生境质量聚集程度明显，城市化水平低的地区的生境质量聚集程度相对较弱。

表7 山东沿海地区生境质量空间差异驱动因素决定因子探测结果

表8 山东沿海地区生境质量交互探测与生态探测结果

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年图6 山东沿海地区不同年份生境质量和土地利用程度的Moran指数I散点图

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山东沿海地区地图从国家标准地图网站下载,地图审批编号为GS(2019)3333号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),经过ArcGIS 10.4软件数字化处理后得到。图7 不同年份山东沿海地区生境质量和土地利用程度的空间关联局部指标聚类图

4 结论

本文中利用地理探测器模型构建了山东沿海地区生境质量与多因子的耦合驱动机制，并通过利用双变量自相关模型探索生境质量对土地利用的响应，得出结论如下：

1)山东沿海地区生境质量空间分布与土地利用类型有一定的关联性，土地利用整体水平较低。部分高等级生境分布于水域充足和林地类型多的地区，低等级生境则分布于耕地、建设用地聚集区。2005—2018年，区域生境质量有一定程度的提高，主要分布于研究区北部的湿地区域。

2)地理探测器探索生境质量的多要素驱动机制表明，山东沿海地区土地利用是第一主导因素，高程、坡度和NDVI也是重要影响因素。各因子对生境质量空间分布的差异性显著，并且因子两两相互作用比单个因子对生境质量的影响力度更强。

3)双变量自相关模型结果表明，山东沿海地区土地利用程度指数与生境质量存在越来越强的负相关，说明土地利用程度显著改变生境质量，土地利用程度越大，生境质量相对越差。

针对山东沿海地区生境质量高的地区， 要加强林地、 草地和水域等自然景观的保护力度， 将其纳入生态保护红线内， 同时大力推进退耕还林、 退耕还草等绿化工程， 特别是加强境内湿地资源的保护， 建立自然保护区对境内生态系统进行保护， 维持生态系统的稳定。 针对低等级生境质量地区， 要严格控制土地利用开发强度及生态修复环境， 确定建设用地的合理扩张范围， 防止建设用地的无序扩张， 可以通过加大城市内部与周边的生态绿化措施， 增加城市的植被覆盖率。 除此之外， 可以在该地区推行集体林权制度， 落实生态效益补偿政策和管护措施， 使林地得到有效保护； 加大对未利用地的开发力度， 协调各个用地的分配， 在分配的过程中优先考虑林地类型。

由于InVEST模型自身存在一些缺点，因此本文中只考虑了胁迫因子对生境质量的累积影响，并未考虑胁迫因子的综合影响。此外，由于数据获取的有限性，本文中仅考虑了2015年山东沿海地区生境质量影响因素，时间年限为1 a，是一种静态分析，因此无法掌握生境质量随时间变化的规律。未来将研究不同时间内山东沿海地区生境质量的影响因素的变化。