基于景观破碎化指数的西双版纳生态安全格局构建与优化

沈 润，史正涛，何光熊,2，林燕华，徐 瑞

（1. 云南师范大学地理学部低纬高原环境变化云南省高校重点实验室，昆明 650500；2. 云南省农业科学院热区生态农业研究所，云南元谋 651300）

热带森林是生物多样性最丰富的陆地生态系统（漆良华等，2014），在生物物种保护等方面具有重要作用（Laurance et al.,2009）。当前热带森林面积迅速减少，生物栖息地遭到破坏，生物多样性保护面临严峻挑战（Cook,2002），成为全球关注的重要生态问题。如何协调开发和保护之间的关系，识别出关键的生物栖息地以进行保护，明确生态安全格局的核心环节和合理规划生态空间布局，对区域生态文明建设具有重要意义（孙鸿烈等，2012；王媛等，2019）。

生态安全格局是基于景观的格局与过程相互作用，识别生物所需要的保护空间格局（MacArthur et al.,1987）。自俞孔坚（1999）提出基于源地、廊道、缓冲区的生物保护格局基本思路以来，现已发展完善为以“提取源地—构建阻力面—识别廊道”为核心的生态安全格局基本框架（何玲等，2016）。其中，生态源地提取和阻力面校正成为生态安全格局构建需要解决的重要问题。对于生态源地的选取，直接选取面积较大的水体区域、林地斑块或空间连续的大型斑块的方法较为常见（朱敏等，2018），但缺点是偏重于生态斑块本体的性质而忽略了生态源地与区域生态环境的联系。因此，基于生态系统服务（陈昕等，2017）以及生态敏感性（汤峰等，2020）等多项指标构建综合指数并通过热点分析法确定生态源地（何娟等，2020）的方法得到广泛的应用，该方法综合考虑了斑块的属性及其相互关系，多项指标的综合运用使得计算结果更加科学。在阻力面的构建和修正上，现通过对不同的土地利用类型进行人为赋值构建基础阻力面，难以很好地体现生态阻力面的空间异质性（杜悦悦等，2017）。由于不同研究区阻力面修正方法的普适性较低，灵活性较强，为了考虑自然因素或人为因素对于阻力值的影响，则通过景观连接度指数（杨彦昆等，2020）、夜间灯光数据（黄苍平等，2018）和湿润度指数（彭建等，2018a）等方法对景观阻力面进行修正。

西双版纳是中国生物多样性功能保护区和重点生态功能区，同时也是云南省生态空间格局“三屏两带”的重要组成部分（Liu et al.,2020）。但由于人类活动无序的扩张和热带雨林斑块快速消失，生物多样性受到威胁（魏莉莉等，2018；孙玉梅等，2020），迫切需要构建与优化区域生态安全格局，以促进区域可持续发展。因此，本文基于生态系统服务和生态敏感性，采用热点分析法提取生态源地，构建景观破碎化综合指数修正地物赋值的阻力系数，识别出生态廊道和生态节点，构建和优化西双版纳的生态安全格局，以期为西双版纳的生态保护和生态空间规划提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

西双版纳傣族自治州位于中国西南边陲，范围在21°10′—22°40′N、99°55′—105°50′E，由景洪市、勐腊县、勐海县3个行政单元组成，总面积为19 124.5 km2（图1）。西双版纳州东西横跨长度为190 km，南北纵跨长度为160 km，国境边界线共长966.3 km（王宇等，2006）。其东北部、北部和西北部分别与江城县、普洱市思茅区、澜沧县相连，西南部与缅甸、南部与老挝一线之隔，西部与印度洋海域的空间距离约600 km，东南部与中国的北部湾海域空间距离超过400 km。西双版纳是中国热带雨林生物多样性保护区、热带雨林分布区和水土保持功能区，可提供大量的生态系统服务，在西南地区乃至全国的生态地位都十分重要（Huang et al.,2020）。

图1 西双版纳傣族自治州区位Fig.1 Location of Xishuangbanna Dai Autonomous Prefecture

1.2 数据来源

主要数据来源包括：1）2019年Landsat-8遥感数据，根据土地利用现状分类标准（GB-T 21010—2007）（国家质量监督检验检疫总局，2007），利用RF 分类器，将研究区的景观类型分为自然林、耕地、橡胶林、水体和建筑用地5类，总体分类精度为85.95%，Kappa 系数为0.81，满足研究需要；2）DEM 数据，来源于GDEM①https://earthdata.nasa.gov/，地理坐标系为WGS-1984，空间分辨率30 m；3）气象数据，来源于中国气象数据共享网②http://data.cma.cn/，包括西双版纳及周围站点的气温和降水量数据，用于产水模块中潜在蒸散量和降雨量的插值计算；4）土壤数据，来源于世界土壤数据库中西双版纳土壤数据集③http://www.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database；5）自然保护区数据，来源于自然保护区标本资源共享平台④https://www.protectedplanet.net/en；6）基础地理数据，包括主要道路、河流等数据集，来源于基础地理数据共享平台⑤https://www.openstreetmap.org/；7）夜间灯光数据，采用NPP-VIIRS 数据，来源于NOAA 数据中心⑥http://www.ngdc.noaa.gov/，该平台上可以获取到空间分辨率为1 km的夜间灯光影像数据，用于基础阻力面校正对比；8）NDVI数据，通过在GEE 平台下载得到2019 年西双版纳地区Landsat 数据空间分辨率30 m 的年平均NDVI 指数，用于生态敏感性评价。为了方便模型的像元叠加运算，同时考虑各栅格像元的图层匹配程度，将数据的空间分辨率统一调整为30 m×30 m，地理坐标统一为WGS_1984，投影方式为WGS_1984_UTM_Zone_47N。

2 研究方法

2.1 生态源地选取

生态源地是指能够提供较多生态功能的斑块，在维持生态系统结构和提供生物栖息地方面发挥着重要作用（梁发超等，2018）。通过热点分析分别选取热点值为10%以上的热点区域作为生态服务和生态敏感性的源地备选区域，并将二者提取出的热点区域取并集作为综合热点生态源地。在此基础上，考虑生物物种的活动范围，绿孔雀、印度野牛等濒危动物栖息地的保护可以依托于亚洲象栖息地的保护，亚洲象活动空间为50～500 km2（陈颖等，2019），提取面积＞50 km2的栖息地作为重要生态源地。

2.1.1 生态系统服务 生态系统服务是指人类可以从生态系统环境空间中获取得到的生态服务产品（傅伯杰等，2009）。选取生境质量、碳存储、土壤保持和产水量4 项指标（表1），采用InVEST 模型对指标进行计算，具体参数设置参考自文献（Fang,2020），并通过图层叠加的方法得到综合生态系统服务。

表1 生态系统服务计算模型及公式Table 1 Calculating model and formula of ecosystem services

2.1.2 生态敏感性 生态敏感性是指生态系统在受到自然灾害和人类生产生活干扰与破坏后，容易诱发生态环境问题的程度。生态敏感性计算采用多因子叠加分析法（朱东国等，2015）。考虑数据的综合性、代表性和适用性，并结合西双版纳地区的生态本底条件，选取高程、坡度、NDVI 指数、土地分类、水体区域、自然保护区6个因子作为生态敏感性的评价指标（表2）。参考已有研究（李益敏等，2017，2018；张玥等，2020），将单因子的敏感性划分为极度、重度、中度、轻度和不敏感，并分别赋值为9、7、5、3、1。

表2 生态敏感性评价体系Table 2 Ecological sensitivity evolution system

2.2 生态阻力面

生态阻力是生态源地之间进行物质交换、能量传输或者生物迁徙等生态过程所受到的阻碍，阻力值受到自然条件和人类活动的共同影响（李青圃等，2019）。以土地覆被类型设立基础阻力系数，采用相对的阻力值的方法，将值设定为1～9，1表示不会受到景观阻力值的影响，9 表示受到阻力值影响最大（黄鑫等，2019）。随着人地矛盾的不断加剧和城市化快速发展，人类活动对景观斑块的改造作用越来越明显，人类活动迅速改变着景观的结构和组成，而景观破碎化综合指数可在一定程度上反映人类活动对区域的干扰作用。因此，本文采用景观破碎化综合指数对基础阻力值进行校正。从破碎化的空间密度层次中选取斑块密度（PD）、景观破碎度指数（CI）；复杂性与优势性中选取景观形状指数（LSI）、最大斑块指数（LPI）；聚散性中选取聚集度指数（AI）、分离度指数（DIVISION）；景观多样性选取景观多样性指数（SHDI）、景观均匀度指数（SHEI），共8 个景观破碎化指数。基于Pearson相关性分析法得到8个指数的两两相关性均为0.8 以上，可用于破碎化综合指数的构建。具体计算公式（杨彦昆，2020）为：

2.3 生态廊道判别

生态廊道是不同源地斑块之间生态流交换的阻力值较小路径通道，对于生态物质的流动具有重要作用（李航鹤等，2020）。生态廊道可分为关键廊道和潜在廊道，关键廊道为源地斑块间在阻力面中所形成的最小成本路径，潜在廊道是指源地斑块间在阻力面上可能生成的最小成本路径（倪庆琳等，2019）。采用Linkage Mapper 工具（Mcrae et al.,2012）计算从源地到目标源地之间的景观生态廊道。

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2.4 生态节点

生态节点是连接不同源地斑块之间生态功能最为薄弱的地方，是生态流通过的脆弱地带，对生态能量流动具有重要作用（彭建等，2018b），可分为战略节点、断裂节点和暂歇节点（张玥等，2020）。战略节点可分为资源战略点和生态战略点。其中，资源战略点为生态环境脆弱性较大的大型生态斑块的几何中心点；生态战略点通常指生物物种移动过程中需要克服生态廊道上的最大阻力值节点，一般提取景观阻力面上的最强阻力通道与生态廊道的交点为生态战略点。生态断裂点为生态廊道需要穿越的受到人类干扰的区域，与之形成的交点，可以将生态廊道和主要交通干道、人类居住点的交点作为生态断裂点。生态暂歇点是指生态廊道之间相互连接的交点，作为生物物种进行中转、暂歇的交点，起“脚踏石”作用。

3 结果分析

3.1 单一生态系统服务

西双版纳地区生态功能较为完善，对于区域的气候调节、水源涵养以及提升生态保护功能，乃至保障云南省的生态安全都具有不可替代的作用。本文采用自然间断法将生境质量、碳存储、土壤保持和产水量分为低、较低、中、较高、高5 个等级（图2）。

图2 西双版纳各生态要素空间分布（a.生境质量；b.碳存储；c.土壤保持；d.产水量；e.生态系统服务；f.生态敏感性）Fig.2 Spatial distribution of single ecological elements of Xishuangbanna(a.habitat quality;b.carbon storage;c.soil conservation;d.water production;e.ecosystem services;f.ecological sensitivity)

生境质量方面，西双版纳地区的生境质量平均指数为0.87，总体上属于较高生境质量水平，其中高生境质量占比最大（56.74%）；空间上主要分布在景洪市北部大部分地区、勐海县西南部以及勐腊县北部、中部和东南部地区。碳存储方面，西双版纳大部分地区以高等级生态碳存储为主，高等级碳存储面积占研究区面积的84.43%，丰富的森林资源是库区重要的碳汇和氧源。土壤保持方面，除了自然保护区地界内，研究区大部分地区土壤保持量较低，主要分布在勐海县中部、景洪市中部坝区至勐龙镇坝区、勐腊县县城中部和南部地区，这部分地区受人类活动影响较大，大量的种植活动破坏了热带雨林，导致水土保持能力减弱。产水量方面，西双版纳地区产水量为105.42～1 289.22 mm，由于林地土壤的下渗能力强且所需要的生长水量较多，地表径流减少，表层产水量较少，因而其水源涵养的能力较强。生态系统服务方面，生态系统服务均值为2.12，最高值为3.53，最低值为0.83；高值区域在林地和自然保护区内，低值区域位于城镇所在区。生态敏感性方面，西双版纳地区平均生态敏感性指数为4.84，高值区分布在森林覆盖度较高的热带雨林山区，低值区主要位于地形平坦开阔、人为活动影响比较大的坝区城镇以及澜沧江两岸河谷地带。

3.2 重要生态源地识别

基于热点分析法提取的生态系统服务热点源地面积为7 267.64 km2，占区域面积的38.02%（图3-a）；生态敏感性热点源地面积为5 021.95 km2，占区域面积的26.27%（图3-b）。综合2个热点源地并集的面积为8 511.28 km2，占区域面积的44.52%。提取并集面积＞50 km2的斑块，得到西双版纳地区最终生态源地20 个，面积为7 709.56 km2，占区域面积的40.33%。将自然保护区与生态源地叠加进行重合性检验，得到的生态源地范围与8个自然保护区的重合面积为3 458.73 km2；自然保护区总面积为3 846.24 km2，重合度较高，为89.92%，表明通过生态系统服务和生态敏感性选取的生态源地较为合理。从空间分布上看（图3-c），生态源地分布于自然保护区边界范围内，主要集中在景洪市中北部勐养镇和勐腊县中东部、南部地区的自然保护区，勐海县北部、东南部地区的自然保护区空间分布则较为孤立。

图3 西双版纳综合生态源地识别（a.生态系统服务热点区；b.生态敏感性热点区；c.重要生态源地提取）Fig.3 Identification comprehensive ecological source and extract impotent ecological source of Xishuangbanna(a.ecosystem service hotspots;b.ecologically sensitive hotspots;c.extract from important ecological sources)

3.3 生态阻力面校正

与夜间灯光数据校正的阻力面（图4-a）相比，基于景观破碎化综合指数校正的阻力值计算结果（图4-b），可以清晰地看出景观阻力面的空间异质性较为显著，阻力的高低值分布大体上呈现从南向北递减的趋势。除了受到人类活动影响较大的城市建成区出现高值外，耕地农业区域和橡胶林种植区域受人类种植活动影响也大，景观破碎化程度高，生态阻力大，阻力值变化的空间异质性也较为客观全面，能够较好地反映人类活动对景观生态斑块的影响作用，从侧面反映人类活动对区域的干扰作用。而夜间灯光数据空间分辨率较低且无法较好地反映人类活动对于地表空间的干扰状况，其构建的景观阻力面在该区域整体效果较差。

图4 西双版纳景观阻力面结果对比（a.夜间灯光阻力面；b.景观破碎化阻力面；c.基础阻力面）Fig.4 Comparison of landscape resistance surface results of Xishuangbanna(a.night light resistance surface;b.Landscape fragmentation resistance surface;c.base resistance surface)

3.4 生态廊道的判别

为进一步探究基于景观破碎化综合指数校正阻力面在本区域的适用性，比较分析基于景观破碎化综合指数和夜间灯光数据校正识别的生态廊道（图5）。

图5 基于景观破碎化（a）与夜间灯光数据（b）的生态廊道分布Fig.5 Distribution of ecological corridors based on landscape fragmentation and night light data(a.landscape fragmentation;b.night light data)

2）从2种阻力校正模型中生态廊道与人类活动的冲突点（模拟生态廊道与道路、建设用地的交点）看（见图5），基于夜间灯光数据校正的阻力面识别出的生态廊道与建设用地的冲突点有10个，与道路的交叉冲突点有31个；而基于景观破碎化指数校正的阻力面识别出的生态廊道与建设用地的冲突点有2个，与道路交叉冲突点有21个。由于夜间灯光数据在灯光强度低的区域无法全面地反映出人类活动的强度，进而导致阻力面校正产生误差，故在识别冲突点上数量多于景观破碎化指数的识别结果。

3）从网络结构连接度看（表3），2种阻力面的生态网络结构在空间中都形成较为完整的闭合结构。相较于基于夜间灯光数据校正的阻力面，基于景观破碎化综合指数校正的阻力面的空间结构闭合度较高，α指数提高了0.12，表明区域范围内生态廊道连通度较高，物种迁移更顺畅；β指数提高了0.20，表明网络复杂程度更高，且2种方法校正的β指数值均＞1，表明其网络结构均为网状结构；γ指数提高了0.07，表明节点连接度也相应提高；2 种指数校正的阻力面形成的廊道网络连接度有效性程度（Cost_ratio）均＞0.99，可见廊道有效性较高。

表3 2种校正模型下生态网络结构指数Table 3 Ecological network structure index under two correction models

4）从与已有生态廊道结果的对比看，将Yin等（2019）基于亚洲象、绿孔雀2种生物物种的实测数据识别出的西双版纳生态廊道作为参考，与本文结果进行对比验证（见图5）。结果显示，基于景观破碎化指数构建的生态廊道与实测物种分布模拟的生态廊道重合度较高，重合廊道的总里程为165.18 km，重合度为86.11%；而基于夜间灯光数据构建的生态廊道的重合廊道总里程为17.60 km，重合度为10.22%。

综上，基于景观破碎化综合指数校正的生态阻力面得到的效果优于夜间灯光数据，更适用于夜间灯光数据较弱的区域。

3.5 生态节点

西双版纳地区识别出的生态节点共75 个（图6）。其中，资源型战略点有20个，位于大型生态斑块的中心位置，是生态源地的核心保护区地带；生态战略点有4个，位于大型生态源地斑块的外围交接处，是生态流和生物迁徙过程中较难通过的地区，可通过采取建设生态源地绿带的方式，增强生态源地的连通性以保护战略点；生态暂歇点有27个，主要位于林地中间位置或者人类活动较为频繁的农业种植区域，这部分区域属于生态薄弱区，可适当增加“脚踏石”小斑块形成小型生态源地，帮助物种进行短暂的停留；生态断裂点有24个，主要分布在2个生态源地的中间位置。由于部分道路基础设施的建设切断了原有的大型生态斑块，在很大程度上会干扰到生态廊道上生态流的顺畅程度，可采用修建野生动物桥梁、地下通道、桥下涵洞等工程手段建立野生动物通道，保持生态廊道的连通性。

3.6 生态空间布局的优化：“一带一廊四组团”空间结构

基于西双版纳地区本底的自然生态状况与现有的生态安全格局，在生态阻力面的基础上，本文将还未连接在一起的相邻生态源地作为新的源地，提取阻力面上的全部最低阻力路径，剔除已构建的生态廊道，得到2条优化生态廊道（见图6），并构建出“一带一廊四组团”的空间结构布局（图7）。其中，一带是指以澜沧江为主心轴，加上河流两侧的流沙河、纳板河、勐养河等支流综合构成的22条生态河流廊道带；该带的河流廊道主要发挥着生态水文连通性（输沙、泄洪）以及水生生物迁移通道的作用，需要在河流两侧建立绿色林地缓冲带，加强对河流生态的保护，提高河流的生态水文效应。一廊道是指从勐养自然保护区的生态源地中心点开始，沿保护区内部贯穿澜沧江，至纳板河自然保护区并连接至曼稿自然保护区为一线，大致形成一条连接3个国家自然保护区的主心廊道结构；该生态廊道穿越天然林内部，以森林廊道为主，现存的廊道较多，需要对保护区内部进行保护。四组团以现有自然保护区为基础，划分为布龙—曼稿自然保护区组团、勐仑3个子保护区组团、勐腊—易武—勐养—勐仑自然保护区大组团、勐腊—尚勇自然保护区组团。这部分区域受到自然保护区政策的影响，内部生态源地破碎化不显著，是大量生物物种的首选栖息地；但保护区外部雨林斑块受到开发干扰后破碎化严重，大面积的天然林被破坏，导致自然保护区孤岛化效应显著，可依托区域内岛屿化的自然保护区为小核心区，通过生态廊道将孤立的生态源地连接成一个个子组团，促进生物物种的交流和生态系统环境的稳定性。

图6 西双版纳景观生态安全空间格局构建Fig.6 Construction of landscape ecological security spatial pattern in Xishuangbanna

图7 西双版纳生态安全空间布局优化Fig.7 Optimization of ecological security space layout in Xishuangbanna

4 结论与讨论

以西双版纳地区为例，通过InVEST 模型和GIS空间分析方法，基于热点分析法选取生态源地，构建出景观破碎化综合指数并对阻力面进行校正，识别出生态廊道和生态节点，并优化生态安全格局。得出的结论主要有：1）西双版纳地区最终生态源地为20 个，总面积为7 709.56 km2，主要分布于西双版纳景洪市北部、勐海县南部和勐腊县中部与南部；2）基于景观破碎化指数修正的阻力面在空间分异结果、廊道空间分布、避开人类活动冲突区、网络连接度和廊道对比验证5个方面均优于夜间灯光数据校正的阻力面，且与实际情况更符合，说明基于景观破碎化校正的阻力面在夜间灯光数据较弱的区域具有较强的适用性；3）基于景观破碎化综合指数构建的潜在廊道有631.73 km，关键廊道有278.59 km，生态节点中包括20个资源战略点、4个生态战略点、27个生态暂歇点和24个生态断裂点。4）在现有生态安全格局的基础上优化出“一带一廊四组团”的生态空间结构布局。一带是以澜沧江为主心轴，加上河流两侧的支流综合构成的生态河流廊道带，一廊道是一条连接勐养、纳板河、曼稿自然保护区3个国家自然保护区的中心廊道结构，四组团以现有自然保护区为基础，划分为布龙—曼稿自然保护区组团、勐仑3 个子保护区组团、勐腊—易武—勐养—勐仑自然保护区大组团、勐腊—尚勇自然保护区组团。

本文从生态安全格局的角度出发，考虑到西双版纳生态系统功能的重要性，并结合当地的特殊物种亚洲象的活动空间选取出生态源地，既能够满足生物多样性保护的最低生态用地，保护好当地的生物物种，同时又能够较好地进行生态源地的精准划定，降低保护地的保护成本。此外，本文发现在灯光数据较弱的区域，可以通过构建综合景观指数法反映人类活动对区域的干扰作用，有利于更好地进行生态流预测。本文生态安全国土空间格局构建顺应了国土空间“多规合一”的理念，在自然保护区基础上提出了“一带一廊四组团”的生态空间结构布局，可为西双版纳地区的生态空间布局和规划提供一定参考。由于西双版纳地处云南省边陲，与他国接壤，研究容易受到行政边界的限制，但生物物种的活动空间不会受到人为行政边界（国界线）的影响，可能存在一个物种活动范围界线（自然界线）。在今后的研究中，可以开展区域间大范围内生态安全格局构建，更好地促进生物多样性的保护。