兴国县生态源地识别及其保护分级

陆禹，毛旭鹏

1.国家林业和草原局中南调查规划院，湖南长沙 410014；

2.江西省林业资源监测中心，江西南昌 330046

随着城镇化进程推进，大量人为活动不断侵蚀生态用地，导致生境破碎化加剧，由此产生生物多样性降低等一系列问题[1]。科学构建生物多样性保护空间网络是保障并提升生物多样性水平的必要措施[2]。目前关于生态网络建设的相关研究趋于成熟，逐步形成了“生态源地识别—生态阻力面构建—生态廊道提取”的基本模式[3]。生态源地识别对于生态网络构建具有重要的基础作用，也是重点关注的对象。当前生态源地识别主要有两种方法[4]：一种是直接法，即直接选择自然保护区[5]、城市绿地[6]和生态用地类型[7]等作为生态源地；另一种是模型方法，即通过研究生态系统供需评估[8]、生态敏感性评价[9]和形态学空间格局分析(morphological spatial pattern analysis，MSPA)方法[10]等识别生态源地。MSPA 是一种基于土地利用栅格像元的成像方法，能够客观地识别景观的类型和结构，并定量识别生态源地，近年来被广泛用于生态源地的识别[11]。以往研究常根据面积和景观格局指数对生态源地进行分级，主观性较强。生态源地分级不仅要关注其在整个生态系统的连通重要性及数量，也要关注其内部的生态资源价值，相关研究[12]已将InVEST 模型用于生态资源价值的定量评估，其中InVEST 模型中的生境质量（InVEST-HQ）模块被广泛用于区域生境质量评估。InVEST-HQ 模块能够在物种分布数据不足的条件下，使用土地利用/覆盖数据和威胁源信息生成生境质量分布地图[13]。兴国县位于罗霄山脉以东，武夷山以西雩山山区，生态区位重要，但同时也曾因水土流失严重被称为“江南沙漠”，生态环境较为脆弱。因此，该研究以兴国县作为研究区，采用直接法和MSPA 相结合方法识别生态源地，并基于生态源地景观连通性和生境质量评估结果，利用矩阵法对生态源地进行保护分级，以期为后续研究区生态网络的构建和生态保护管理提供科学参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

兴国县位于江西省中南部，赣州市北部，地处罗霄山脉以东，武夷山以西雩山山区，地理范围介于26°03′N～26°41′N 和115°01′E～115°51′E 之间，总面积3215km2（图1a）。境内东、西、北三面群山环绕，逐渐向中、南方向倾斜，海拔介于127.9m～1204.0m 之间（图1b）。地貌类型以低山、丘陵为主，丹霞地貌地质遗迹资源丰富。属亚热带季风湿润气候，年平均气温18.8℃，年平均降水量1560mm。河网密度达0.23km/km2。植被种类丰富，品种繁多，地带性植被为亚热带常绿阔叶林，森林覆盖率72.2%，森林蓄积量296×104m3。

图1 研究区位置及地形Fig.1 Location and Topography of the Study Area

1.2 数据来源及处理

该研究使用的基础数据包括土地利用类型、高程及自然保护地范围等数据。其中，土地利用类型基准数据为兴国县国土“三调”成果数据，参照最新遥感影像采用目视判读对疑似变化地类进行标注，经实地验证更新后得到该研究使用的土地利用类型数据。根据《土地利用现状分类GB/T21010-2017》，将土地利用类型划分为耕地、园地、林地、草地、水域、建设用地和其他土地等7 种景观类型（图3a），并转化为30m 分辨率的栅格数据。DEM 数据来自中国科学院地理空间数据云（http://www.gscloud.cn）ASTER GDEM 30m 分辨率数字高程数据，经掩膜提取后得到研究区范围内高程数据。使用自然保护地整合优化前范围矢量数据作为生境质量威胁源可达性数据，添加ACCESS 字段并赋值0，表示自然保护地受法律保护条件下的不可达。上述数据经投影和变换、坐标转换等处理之后统一至CGCS2000 坐标系统。

1.3 研究方法

1.3.1 生态源地识别

首先，基于MSPA 方法识别基础生态源地。在研究区各土地利用类型中，林地、园地和水域受人为干扰相对较小且生态价值较高，作为前景，其他几种类型作为背景，经重分类后进行数据二值化，即前景为2、背景为1。将二值图像导入Guidos Toolbox 软件，参数设置为八邻域规则，边缘宽度为1，得到核心区、岛状斑块、孔隙、边缘、环道、桥接区及分支互不重叠的7 种景观要素[14]。其中，核心区具有较好的生态条件，能够为野生动物提供栖息地或迁徙场所，面积越大表明生态条件越好[15-16]。因此，将核心区斑块按面积由大到小排序，依次选取累积面积大于85%的核心区斑块作为基础生态源地。其次，采用直接法即直接将各类自然保护地作为补充生态源地。最后，将基础生态源地和补充生态源地叠加后得到研究区完整的生态源地。

1.3.2 景观连通性分析

首先选定景观连通性分析最佳距离阈值。在100m～2500m 距离范围内，以300m 为步长共设置9个距离阈值，使用Conefor Inputs 插件和Conefor2.6 软件计算各距离阈值下生态源地斑块的景观组分数（NC）和最大组分斑块数，根据NC 随距离阈值的变化规律确定最佳距离阈值。然后在最佳距离阈值下，利用Conefor2.6 软件计算的概率连通指数（PC）来反映生态源地景观连通性和各斑块对景观连通性的重要性，计算公式为：

其中，n 为生态源地斑块数量，ai和aj分别为斑块i 和j 的面积，P*ij为斑块i 和j 之间所有连通路径概率的乘积最大值，AL为研究区总面积。PC 值越大，生态源地斑块间的连通度越高；DPC 值越大，生态源地斑块对景观连通性影响越大。

1.3.3 生境质量评估

使用InVEST-HQ 模块对基于直接法和MSPA 方法识别的生态源地斑块进行生境质量评估。生境质量高的地区生物多样性水平高，生境质量低和生境范围小的则意味着生物多样性低[17]。计算公式为：

其中，Qxj为生境类型j 的栅格x 的生境质量指数；Hj生境类型j 的生境适宜性；Dxj表示生境类型j的栅格x 的生境退化度；Z 为归一化常量，通常设为2.5；k 为半饱和常数，取在默认值0.5 下运行一次最大生境退化度的一半；R 为威胁源的数量；Yr为威胁源r 栅格图层的栅格数量；wr为威胁源r 的权重；ry表示栅格y 的威胁强度；irxy为栅格y 的威胁强度ry对生境栅格x 的胁迫水平；βx为栅格x 的可达性水平；Sjr为生境类型j 对威胁源r 的敏感性。该研究生境类型为生态源地，j=1。irxy的线性和指数距离衰减函数为：

其中，dxy为栅格x 和栅格y 之间的线性距离，drmax表示威胁源r 最大影响距离。

参考相关文献[18]并结合研究区实际，选取耕地、城镇用地、农村居民地、工业和交通用地作为生境威胁源。各威胁源最大影响距离、权重、距离衰减函数及生态源地斑块对4 种威胁源敏感性参数的设置见表1 和表2。

表1 威胁源参数设置Tab.1 Threat Source Parameter Settings

表2 生境类型对威胁源的敏感性Tab.2 Sensitivity of Habitat Types to Threats

1.3.4 生态源地保护分级

首先将生态源地斑块重要性和生境质量分别按照自然间断点分级法划分为5 类，分别赋值1～5分，分值越大表示其斑块在保持景观连通性方面越重要，生境质量越高。然后结合生态源地斑块重要性和生境质量评分值计算生态源地斑块综合保护价值得分（式7），使用矩阵法将生态源地划分为4 个等级（图2），即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级，等级越高表示生态源地斑块对于整个研究区生态支撑力度越大，其遭到破坏所引发的生态风险越高，综合保护价值越大。

图2 生态源地保护等级矩阵Fig.2 Matrix of Protection Grade for Ecological Sources

其中，为生态源地斑块综合保护价值得分，和分别为生态源地斑块重要性和生境质量得分。

2 结果与分析

2.1 生态源地识别

研究区MSPA 分析结果如图3b 所示，结果显示核心区总面积92807.82hm2，占前景总面积的36.67%，主要分布在研究区北部和中部，靠近县城的南部区域分布较少。因此，研究区整体核心区景观在靠近县城的南部区域联系较弱。边缘面积16359.84hm2，占总前景面积的6.46%，表明研究区生态景观具有较好的边缘效应。支线和孔隙面积分别占前景面积的2.51%和0.71%。桥接区面积在前景中所占比例最大，占前景总面积的48.67%，可以间接提高景观的连通性，表明研究区物质和能量的生态通道建设基础条件较好。岛状斑块面积仅占前景面积的1.67%。支持生态斑块中物质和能量循环的环道占前景总面积的3.31%。将累积面积大于85%的核心区斑块和自然保护地叠加后得到199 个生态源地斑块（图3c），总面积83383.79hm2，占研究区总面积的25.92%，主要分布在研究区北部和中部，与核心区景观类型分布状况趋于一致。

图3 生态源地识别Fig.3 Identification of Ecological Sources

2.2 生态源地分级

由图4 可以看出，生态源地斑块组分数（NC）随距离阈值的增加而呈先急剧下降后逐渐平稳的趋势。当距离阈值为1300m 时，NC 值为11，最大组分包含184 个生态源地斑块，分别占生态源地斑块总数量和总面积的92.4%和97.72%。表明在1300m 距离阈值下各生态源地斑块总体上呈组团状连接，景观连通性较强，1300m 为研究区生态源地斑块最佳连通性分析距离阈值。在最佳距离阈值下，利用Conefor2.6 软件计算得到生态源地斑块重要性指数（dPC），按自然间断点分级法划分为5 类（图5a）。运行InVEST 软件中的生境质量模块，得到研究区生态源地范围内各像元尺度下的生境质量指数，以生态源地斑块为单位经分区统计后得到各生态源地斑块尺度下的平均生境质量指数，按自然间断点分级法划分为5 类（图5b）。

图4 NC 随距离阈值的变化趋势Fig.4 Variation Trend of NC with Distance Threshold

图5 生态源地分级Fig.5 Classification of Ecological Sources

采用矩阵法得到研究区生态源地等级划分结果如图5c 所示。Ⅰ级生态源地4 个，面积25304.10hm2，占生态源地总面积的30.35%，包含除兴国丹霞地质公园宝石寨园区的所有自然保护地范围；Ⅱ级生态源地23 个，面积28735.72hm2，占生态源地总面积的34.46%；Ⅲ级生态源地88 个，面积17397.36hm2，占生态源地总面积的20.86%；Ⅳ级生态源地84 个，面积11946.61hm2，占生态源地总面积的14.33%。Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级生态源地平均斑块面积分别为6326.03hm2、1249.38hm2、197.70hm2、142.22hm2，表明随着生态源地等级的降低，其平均斑块面积随之降低，斑块破碎化加剧。

如图6 所示，Ⅰ级生态源地分布在研究区14 个乡镇，其中主要分布在长冈乡、崇贤乡、高兴镇、古龙冈镇、江背镇、南坑乡、鼎龙乡及兴江乡等8 个乡镇，总面积为22048.61hm2，占Ⅰ级生态源地总面积的87.13%；Ⅱ级生态源地分布在19 个乡镇，其中主要分布在均村乡、高兴镇、兴江乡、枫边乡、良村镇、茶园乡、崇贤乡、南坑乡及方太乡等9 个乡镇，总面积为23983.46hm2，占Ⅱ级生态源地总面积的83.46%；Ⅲ级生态源地分布在23 个乡镇，其中面积大于1000hm2的乡镇为枫边乡、高兴镇、茶园乡、崇贤乡、社富乡、樟木乡及良村镇等7 个乡镇，总面积为10453.15hm2，占Ⅲ级生态源地总面积的60.08%；Ⅳ级生态源地分布在24 个乡镇，其中面积大于500hm2的乡镇为城岗镇、梅窖镇、杰村乡、社富乡、良村镇、永丰镇、方太乡及均村乡等8 个乡镇，总面积为8360.56hm2，占Ⅳ级生态源地总面积的69.98%。

图6 生态源地各等级在乡镇的分布Fig.6 Distribution of Ecological Sources of Different Grades in Townships

3 结论与讨论

3.1 结论

该研究以兴国县为研究区，采用直接法和MSPA相结合的方法识别生态源地，并利用斑块重要性指数和生境质量指数对生态源地进行分级，研究结果能够为区域统筹乡镇发展，明确重点生态保护区域以及制定分类生态管理措施提供科学参考。主要结论如下：

（1）依据形态学原理确定研究区具有重要生态意义的各种景观类型：核心区（36.67%）、岛状斑块（1.67%）、孔隙（0.71%）、边缘（6.46%）、环道（3.31%）、桥接区（48.67%）和支线（2.51%）。共识别199 个生态源地斑块。

（2）生态源地斑块划分为4 个等级，其中Ⅰ级生态源地4 个、面积25304.10hm2；Ⅱ级生态源地23个、面积28735.72hm2；Ⅲ级生态源地88 个、面积17397.36hm2；Ⅳ级生态源地84 个、面积11946.61hm2。随着生态源地等级的降低，斑块分布更加广泛，破碎化程度加剧。

3.2 讨论

该研究以MSPA 方法提取核心区作为基础生态源地，同时将各类自然保护地范围作为补充生态源地，在很大程度上避免了单纯使用直接法选取生态源地的主观性。但在生境质量评估过程中，该研究参考相关文献设置生态源地对威胁源敏感性参数，而实地条件的差异会影响评估结果的准确性，因此有必要进一步研究符合区域实际的相关参数设置。另外对生态源地进行分级并实行差异化管理，对于提升生态源地质量，维持区域生态具有重要意义，下一步有必要根据不同的等级提出相应的管理措施。