基于人为干扰评价的东莞市自然保护地空间优化

李海韵 王洁 燕翃翔 徐瑾

近年来，随着人类活动强度的增大和城市化的推进，生态环境面临的压力与日俱增。自然保护地空间规划中存在的一系列问题加剧了生态保护与资源合理利用的矛盾，使得保护地外部边界与城镇开发界线冲突、保护地内部区划不科学等空间问题逐渐凸显[1]。自然保护地是由各级政府依法划定或确认，对重要的自然生态系统、自然遗迹、自然景观及其所承载的自然资源、生态功能和文化价值实施长期保护的陆域或海域[2]。虽然从2017年开始，中国国家公园体制的建立带动了首批重点自然保护地的规范化建设，但全国自然保护地数量与面积数据并不能完全真实地反映有效保护现状[3]。东莞市作为中国改革开放的前沿阵地和南方林区的代表区域，自20世纪开始的持续高强度城镇建设直接导致了激烈的人地冲突，自然保护地面临的空间问题尤为突出[4]。

中国“十四五”规划纲要明确指出应科学划定自然保护地保护范围。自然保护地空间规划的核心环节是识别出具有高保护价值的地区[5]，以该目标为导向，如今的保护规划策略倾向于兼顾生物多样性、保护成本以及其他社会经济因素[6]，高效益低成本区域的识别逐渐受到相关研究者的重视[7]，如Yang等[8]利用荒野制图研究，按照人类干扰程度将自然景观分级，低干扰区域被划定为高质量荒野区，并可作为高效益低成本自然保护地。建立自然保护地的主要目的是使该区域内的自然资源免受人为干扰[9]，而如何在以东莞市为代表的高密度建设城镇开展自然保护地空间范围优化，是值得深入探讨的问题。相对于以实现全国荒野保护目标为导向的大尺度荒野识别而言，东莞市生态空间的小尺度和建设用地的高密度决定了因地制宜展开自然保护地空间优化的重要性，即建立指标类型与权重赋值科学准确的人为干扰评价指标体系，进行自然保护地的保护现状评估和保护空缺分析，科学衡量人类活动带来的影响，明确自然保护地的空间优化方向。

人为干扰是在人为行动影响下对自然造成的干扰，即人类由于生产、生活和其他社会活动，在有目的的行为指导下对自然环境和生态系统施加的各种影响[10]。与自然干扰相比，人为干扰的方式更为复杂[11-12]，因此，合理辨识人为干扰的作用方式和强度大小，分析人为干扰加剧所导致的生态系统异化过程，对于维持生态系统结构与功能的持续性和完整性具有重要意义[13]。人为干扰度（hemeroby）的概念于1955年由植物学家Jalas首次引入，用于量化人类对植被的影响[14]。20世纪70年代，这个概念被应用于整个生态系统的人类影响评估，人为干扰度成为衡量所有人类干扰对生态系统影响的综合指标。

随着卫星图像数据集的开放使用[15]和景观指数软件包的大量开发[16]，景观生态学视角下的人为干扰研究得到了广泛开展，通常以地理空间技术定量并图示人为干扰的影响范围及程度。当前，基于土地覆被类型的生态环境人为干扰度分析，被认为可以综合评估各种人为影响的累积性结果，并准确显示出人为影响程度的空间分布和梯度变化特征[17]。其中最为常用的人为干扰量化方法来源于Steinhardt等[18]提出的人为干扰度计算公式，其原理是土地覆被类型的空间分异可直观反映人为干扰度的空间分异。目前已有研究将其应用于辽宁省营口市南部海岸[19]、山东省烟台市庙岛群岛北五岛[20]、北京城区[21]、湖南省长株潭主城区[22]等区域尺度生态环境的人为干扰度评价研究，并表明人为干扰度考虑了不同人类活动的影响程度差异，同时具有计算简便、数据可获取性强以及普适性等优点。然而现有人为干扰评价方法主要是从对海岸、滩涂等海拔平缓地区的研究演变而来，且诸多研究表明地形因子的分异对人为活动具有约束性影响[23-25]，如低海拔地区土地利用程度相对较高，人为影响因素较强；坡度越陡、地形起伏度越大的区域人类活动越少等[26-27]，因此现有方法在地形地貌复杂且海拔坡度跨度较大的地区具有一定局限性，有必要尝试借助三维空间来量化地形因子对人为干扰的地理影响。东莞市生态空间多分布在山地区域，林地、草地、水体所处的地形位置也在一定程度上决定了其是否易受人为干扰，所以地形因子对人为干扰的地理影响不容忽视[28]。

本研究以东莞市现有以及潜在的自然保护地为研究对象，综合研判研究区特征，从人为干扰评价的视角出发，以地形因子修正基于土地覆被类型的单一评价体系，通过三维视角评估东莞市人为干扰的空间分布强度，科学评估自然保护地保护现状，并结合空间自相关分析方法，识别可能存在的保护空缺区域，为有效保护生态环境、合理开发自然资源、推动自然经济社会良性发展、调控人类行为提供重要的决策依据。

1 研究区概况

东莞市位于广东省中南部，地处珠江口东岸，全市陆地面积2 460.1 km2，海域面积82.6 km2，属于典型的南亚热带季风气候。东莞市自然山水格局可概括为“东山、西水、南海、北江”，地势东南高、西北低，地貌以丘陵台地、冲积平原为主，最高峰银瓶山海拔898.2 m，位于东莞市东部山区（图1）。全市森林生态系统分布广泛，森林覆盖率41.83%，集中分布在东部和南部的低山丘陵区域。现有区、县级以上自然保护地36处（图2），批复总面积46 958.91 hm2，占东莞市国土面积的18.46%，其中各个自然保护地之间的空间重叠面积高达10 339.12 hm2，自然保护地空间规划体系亟待更新完善。

1 东莞市海拔分布Altitude distribution in Dongguan City

2 东莞市现有自然保护地分布Distribution of existing protected areas in Dongguan City

2 研究方法

2.1 数据来源与处理

2.1.1 土地覆被分类与整合

本研究使用中国科学院资源环境科学与数据中心（www.resdc.cn）提供的2018年东莞市土地覆被数据（空间分辨率为30 m），该数据依据国家土地覆被分类方法，结合已建立的土地利用和土地覆被变化（land use and land cover change, LUCC）分类系统，通过卫星图像遥感解译将中国土地覆被类型划分为林地、草地、耕地、建设用地、水域、未利用地6种一级类型和25种二级类型，东莞市土地覆被类型包括5种一级类型和14种二级类型。

由于东莞市位于亚热带常绿阔叶林区，有林地（郁闭度＞30%的天然林和人工林）分布面积广泛，因此为得到尽可能精确的研究结果，本研究保留已获取的东莞市土地覆被数据中草地、耕地、建设用地、水域的分类，并参照前人对南方林区的研究[29]，结合东莞市土地覆被特点，将该数据中的林地分为有林地和其他林地（即非有林地），有林地按照最大似然法分为常绿阔叶林、针叶林、针阔混交林，其他林地直接保留现有数据分类，即分为灌木林、疏林和园地、苗圃。有林地分类使用的遥感影像图获取网站为地理空间数据云（www.gscloud.cn），首先根据研究时间、尺度需要，选择地面站接收时间为2020年2月且云量低于10%的Landsat 8遥感数据，其次利用ENVI 5.3软件将有林地进行二次分类，分类步骤包括图像预处理（精确配准、镶嵌裁剪、正射校正、辐射定标以及大气校正等），并结合目视解译进行监督分类，最后根据现场调研进行修正，得到有林地分类结果，经整合得到最终的东莞市土地覆被分类结果。

2.1.2 地形因子选取与分级

本研究需综合考量并选择合理的地形因子修正基于土地覆被类型的人为干扰评价。基于前人对人为干扰与地形因子的关系研究[23-25]，并通过对东莞市地形地貌的研判可知，海拔、坡度等单一因子虽然能够在一定程度上反映人为干扰的难易程度，但单一因子缺乏评价的针对性，无法直观地反映地貌类型，因而无法直观地体现人为干扰影响。综合以上判断，结合有关专家建议，本研究选择坡位和地形起伏度2种与人为干扰直接相关的地形因子。坡位是指研究点所处地形纵剖面的上下位置[30]，该因子在地形位置的基础上综合了坡度信息，通过地形、地貌划分，消除了绝对高程特征在区域尺度范围的影响[31]，分为山谷、下坡、平坡、中坡、上坡、山脊6种类型；以地貌受人为干扰的难易程度来说，平坡、下坡、山谷极易受干扰，中坡较易受干扰，上坡不易受干扰，山脊极不易受干扰。地形起伏度是指在所指定的分析区域内所有栅格中最大高程与最小高程的差[26]，其数值取决于栅格大小，并在宏观层面反映了研究区地貌被人为开发建设的难易程度，在等面积的栅格中，数值越大，代表该栅格所在区域越不易被人为开发建设。

本研究拟构建三维人为干扰评价体系，数据来源于国家测绘局的数字高程模型（digital elevation model, DEM），分辨率为30 m×30 m。具体利用ArcGIS 10.2软件从DEM数据中分别提取研究所需的地形因子，根据划分尺度和研究区地形特征，结合自然间断点分级法确定数量分级梯度。

2.2 人为干扰度计算

2.2.1 人为干扰评价指标体系构建

人为干扰指数的确定依据是人类活动频率和人类活动程度对生态系统或景观的综合影响程度[9]。本研究基于对各项土地覆被指标天然性的整体判断并参考前人研究结果[9,21,32]构建人为干扰评价指标体系，该指标体系的权重赋值主要采用层次分析法结合专家打分法[33]。首先构造判断矩阵，分为目标层、准则层、因素层、指标层，利用1～9标度选择方法建立指标体系权重赋值调查问卷，并发放给12位具有自然保护地研究背景的专家；其次将调查结果导入Yaahp 10.2软件并进行层次总排序及一致性检验；最后由此确定各项评价指标权重。

2.2.2 研究网格构建

本研究主要应用网格分析法进行人为干扰度的计算。网格应用中需要强调指出的是，景观格局中尺度效应的存在已被诸多研究证实[34-35]，即网格选择的科学性直接关系到人为干扰度的计算结果，因此由地图空间模式分析软件Fragstats 4.2来确定网格尺度[36]。具体以东莞市土地覆被分类图进行景观斑块面积的计算，并根据景观指数计算中获得的斑块平均面积，以其2～5倍设置自然保护地的人为干扰分析网格面积。

2.2.3 人为干扰度计算和分级

人为干扰度计算方法来源于Steinhardt等[18]提出的人为干扰度M计算公式。根据式（1）计算自然保护地每个网格单元的人为干扰度[21]，并绘制空间分异图：

式中：M为人为干扰度，Hi为第i类土地覆被类型或地形因子类型的干扰指数，Si为第i类土地覆被类型或地形因子类型的面积，S为网格总面积。

在计算网格单元人为干扰度的基础上，本研究使用ArcGIS 10.2软件的自然间断点分级法进行人为干扰度的数量分级。

2.3 空间自相关分析

确定保护优先区的方法因研究区尺度而异，利用空间自相关分析确定小尺度范围内保护优先区是目前较为公认的方法[7,37]。空间自相关是指同一变量在不同空间位置上的相关性，可使用局部空间自相关分析计算每一单元与其邻近单元就某一属性的相似性，用以确定和识别空间聚集的分布[7]。本研究使用局部空间自相关分析中的Getis-Ord Gi*系数，该系数是基于距离权矩阵识别高值或低值要素在空间上发生聚类的位置，即具有统计显著性的热点与冷点空间聚类的指标[7]。热点应具有高值，且被其他同样具有高值的要素所包围，冷点反之。该系数可用来检测人为干扰在空间上表现的聚集程度[38]。本研究利用ArcGIS 10.2软件对人为干扰热点与冷点的区域分布特征进行识别与分析，并与东莞市现有自然保护地空间分布进行对比，从而提出东莞市自然保护地范围调整的相关建议（图3）。

3 研究技术路线Technical route for this research

3 结果与分析

3.1 数据处理结果

3.1.1 土地覆被分类与整合结果

通过数据的分类与整合，得到东莞市土地覆被类型有6个大类和16个小类（图4）。由分类结果可知，东莞市北部、中部、西南、东南遍布城镇用地，而林地集中分布在南部及东部，西部则多河渠、水田、园地等类型，并与工交建设用地交叉分布。

3.1.2 地形因子提取与分级结果通过ArcGIS 10.2软件对东莞市坡位和地形起伏度分布进行提取与分级（图5、6）。对照东莞市海拔分布图（图1）可知，坡位成片分布地区与地形起伏度高值区域集中在中西部和东部2座山脉，即大岭山和银瓶山；此外，2种地形因子的分布与土地覆被类型分布模式基本相似，尤其是天然程度高的类型，如有林地一般分布在中坡、上坡、山脊集中的区域和地形起伏度高的区域。

5 东莞市坡位分布Distribution of slope position in Dongguan City

6 东莞市地形起伏度分布Distribution of topographic relief in Dongguan City

3.2 东莞市人为干扰评价指标体系及权重赋值

本研究在前人研究基础上，针对东莞市自然特征，建立2个维度、4个层次（目标层、准则层、因素层、指标层）的人为干扰评价指标体系（表1）。

指标层的权重赋值均有相关依据，如常绿阔叶林作为东莞市最主要的植被类型，大多为天然植被；而针叶林多为人工种植的马尾松林等次生林，抗干扰能力低于常绿阔叶林；其他林地整体人为干扰指数高于有林地，而灌木林由于多为天然形成的矮林地和灌丛林地，且郁闭度大于40%，因此人为干扰指数较低；东莞市高山丘陵地区的草地主要为天然形成，而平原区域大面积草地多为高尔夫球场内人工种植的草地，存在一定人为干扰；东莞市水系发达，西北区域天然河网密布，中部人工开挖水库、坑塘较多，总体来说河渠的人为干扰指数小于水库、坑塘。结合专家打分结果，利用Yaahp 10.2软件计算各层次判断矩阵，目标层判断矩阵的最大特征值λ=2，一致性比率CR=0（＜0.1），一致性检验通过。最终建立人为干扰评价指标体系（表1）。

3.3 东莞市人为干扰评价结果

根据Fragstats 4.2软件的计算，研究区景观斑块平均面积为0.527 km2，取其2倍的整数值1 km2，利用ArcGIS 10.2软件将东莞市划分为1 km×1 km的等面积栅格后对各评价指标进行赋值，再叠加权重得到最终人为干扰度分布结果，按照自然间断点分级法进行人为干扰度7级划分（图7）。

7 东莞市人为干扰度分布Distribution of human disturbance in Dongguan City

整体来看，东莞市人为干扰度呈现北高南低的分布模式。根据东莞市行政区域（图2）可知，最为明显的差异是分布在北部大片城区的城镇用地和分布于南部大岭山镇、樟木头镇、清溪镇等山地丘陵区的林地，其人为干扰度分别为最高和最低水平；西部麻涌镇、沙田镇天然水域较多，但由于其主要处于下坡和平坡等易受人为干扰的坡位，且地形起伏度较低，因此人为干扰度基本处于中间水平；南部低人为干扰度区域主要呈现出东西向的连续成片分布，其中每一片区域人为干扰度由中心向外围呈现由低到高的趋势。总体上，地形起伏度高、坡位复杂的山区人为干扰度低于平原地区，城市南部人为干扰度明显高于北部，城市中部人为干扰度高于东西两侧的城市边缘。

3.4 基于人为干扰评价的东莞市自然保护地空间优化策略

就自然保护地的保护目的而言，可以认为其人为干扰越少，保护状态越好。在得到东莞市人为干扰度分布结果的基础上，进一步通过局部空间自相关分析得出人为干扰冷热点区域分布，并将其与东莞市现有自然保护地进行空间叠加（图8），进行自然保护地的保护状态分析与空间优化策略探讨。

8 东莞市现有自然保护地边界叠加人为干扰冷、热点分布Distribution of the boundaries of existing protected areas superimposed with areas featuring little and much human disturbance in Dongguan City

由人为干扰冷、热点的区域分布可知，人为干扰热点区域集中成片分布在东莞市主城区以及周边寮步镇、横沥镇，加上西南部厚街镇、虎门镇、长安镇和东南部塘厦镇等城镇建设区域；冷点区域集中于南部大岭山镇、大朗镇、黄江镇、樟木头镇、清溪镇等山林地区，总体上热点区域在冷点区域四周环绕分布。结合东莞市及其周边的土地覆被格局分析可知，东莞市西部为平原地区，虽然水域分布较广，可带来生态效益，但其地形特点及地理位置决定了周边建设用地极易扩张，人为干扰可能进一步向东蔓延；此外，虽然东莞市南部、东部山脉向外延伸，可形成一大生态屏障，但其周围遍布广州、深圳、惠州等一系列粤港澳大湾区的经济发展重镇，城镇扩张无疑会加大生态屏障承载的环境压力，使得自然保护地边界进一步受到蚕食。

通过叠加东莞市现有自然保护地边界可知，目前的自然保护地空间分布基本位于人为干扰冷点区域，说明目前自然保护地的保护现状基本良好。但仍存在部分未重叠的空间，主要集中于大朗镇东部、樟木头镇南部的山林区域中间位置，总面积约60 km2，占东莞市现有自然保护地总面积的12%，是东莞市单个自然保护地平均面积的4.38倍，若可纳入自然保护地范围，将为筑牢区域生态屏障提供重要价值。进一步分析可知，未处于自然保护地范围的人为干扰冷点区域现状用地为广东省樟木头林场等国有林场，且基本已纳入生态公益林，管理与保护条件较成熟；现状林地类型主要为南亚热带季风常绿阔叶林，具有较高保护价值；另外，该区域周边紧邻巍峨山森林公园和黄牛埔森林公园，二者均位于黄江镇，且部分边界范围与黄江镇行政边界重合，可见早期自然保护地的范围划定在一定程度上受行政边界影响。

此外，本研究还叠加得出一些未处于人为干扰冷点区域的现有自然保护地，一方面与研究尺度有关，由于本研究采用的网格为1 km×1 km，因此零星散布的小面积自然保护地所处网格无法成为人为干扰冷点区域；另一方面可能表示现有自然保护地存在一定问题，如中西部和中南部少量区域以及东南部带状区域都位于山地边缘，且紧邻大面积城镇建设用地，其处于人为干扰冷点区域边缘以外，说明目前可能已存在建设用地边界扩张倒逼自然保护地边界后退的风险。

因此，对东莞市自然保护地提出3个方面的空间优化策略。1）可遵循“应保尽保”的原则，将具备自然保护地设立条件的南部大面积人为干扰冷点区域纳入自然保护地体系，使其连通东西两侧的大岭山地区和银瓶山地区，为区域生态屏障的功能加强和自然保护地的整合优化提供基础；2）应进一步综合评估现有自然保护地边界的保护情况，并对接国土空间规划进行进一步研究，叠加生态红线、基本农田等划定，优化调整自然保护地边界，严控城镇开发边界；3）对于散布的小面积自然保护地，可进一步评估其人为干扰程度，并确定其自然保护等级。

4 结论与展望

本研究构建了三维层面的东莞市人为干扰评价体系，并将人为干扰冷、热点区域与现有、自然保护地边界进行空间叠加，为东莞市自然保护地空间规划的更新、完善提供了新的思路。本研究的创新点在于将普遍应用的人为干扰研究方法精细化、三维化，并基于此进行自然保护地空间优化。1）基于对研究区域特性的研判，进行了林地二级分类与图像解译；2）基于对地形因子的研究，确定了坡位和地形起伏度2种影响人为干扰的指标，从而构建了更为完善的人为干扰评价指标体系，科学权衡并进行指标赋值，得到研究结果；3）基于人为干扰冷点区域分布，对自然保护地保护现状进行科学评估，提出自然保护地空间优化策略。

本研究的不足之处在于以土地覆被类型为主要依据的人为干扰评价并未将建设用地类型进行具体细分，如未将道路交通及其辐射范围等因素纳入考虑，人为干扰评价指标的综合性、全面性有待提升；同时该指标体系在应用于大面积林地时存在林下人为干扰无法识别的情况（例如为林荫所覆盖的道路、居民点、景点等），需进一步结合实地调研，细化空间网格单元，区分人为干扰的类型、位点和影响范围，进一步提高人为干扰评价的精度和准确度。此外，尽管本研究证明了人为干扰评价可以作为自然保护地范围划定的重要辅助工具，但仍然存在使用单一评价体系无法识别空间生态价值高低的弊端。未来研究需综合考虑生态系统完整性、生态系统服务价值、生态系统脆弱性等与自然保护地生态保护与资源利用密切相关的评价指标，进一步完善自然保护地空间优化的科学依据。

致谢(Acknowledgments)：

感谢东莞市林业局对本研究的大力支持。

图表来源(Sources of Figures and Table)：

文中图表均由作者绘制，其中图1、2、4～8的地图底图来源于天地图平台的东莞市标准地图，审图号为粤S（2018）016，图1的高程数据由国家测绘局提供，图2、8的自然保护地数据由东莞市林业局提供。