基于MCR-LM-HY模型的绿色生态网络识别与优化——以徐州市贾汪区为例

周 茜,褚作勇,季 翔

(1.安徽理工大学 土木建筑学院,安徽 淮南 232001;2.中国矿业大学 力学与土木工程学院,江苏 徐州 221116;3.江苏省建筑节能与建筑技术协同创新中心,江苏 徐州 221116)

城镇化的迅速发展和城乡土地利用模式的转变,造成了城市生境斑块减少和孤岛化,削弱了城市生态系统服务价值,不利于城乡生态环境的可持续发展[1-2]。在2019年发布的《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》中明确提出了“构建生态廊道和生态网络,推进生态系统保护和修复”,指出通过构建完整、连续的生态网络将破碎的生态斑块进行连接,有利于缓解快速城镇化地区的生境斑块破碎化问题、保护生物多样性、提升生态系统服务效率,对保护城乡环境及其可持续发展具有重要意义,如何构建生态网络已成为亟待解决的重要命题[3-7]。

目前对于生态网络的研究已有诸多成熟的规划模式和常用方法[8],主要包括生态源地选取与生态廊道构建两部分[9-10]。形态学空间格局分析(MSPA)方法通过分析区域的土地利用数据来识别景观连通性高的生态区域[11],能够客观识别生态栖息斑块。MSPA分析法主要通过斑块面积及其空间拓扑关系等空间形态属性识别生态源地,未考虑各斑块生境质量的差异性;生态系统服务评估与权衡(InVEST)模型基于斑块功能属性选取生境质量较好的生态源地,未考虑面积、空间形态等属性,也具有一定的局限性。MSPA和InVEST模型具有一定的互补性,将二者结合应用可兼顾斑块生境质量差异性和面积、空间形态等属性,克服单一模型识别源地的弊端[12]。生态廊道是物质交流的重要通道,提取生态廊道的方法较多,最小累积阻力模型(MCR)和linkage mapper(LM)工具是两种最常见的构建生态廊道的方法[13-14]。将最小累积阻力模型(MCR)和重力模型相结合,可以判断不同生态源地相互作用力强弱;电路理论利用电子在电路中随机游走的特性,与生物实际迁徙更接近,能够保留生态廊道多路径扩散的可能性[15-17]。将二者结合应用于构建生态廊道,既强调了生态源地的相互作用关系,也能保留生态廊道多路径扩散的可能性。

基于此,本研究利用MSPA方法、InVEST模型Habitat Quality模块结合景观联通性指数(DPC)综合识别生态源地,基于MCR模型构建综合阻力面,采用最小累积阻力模型(MCR)、重力模型和电路理论(LM)进行生态廊道识别和分级;通过Barrier Mapper、Pinch point和水文分析(HY)工具识别生态节点、生态障碍点和辐射廊道进行生态网络优化,基于空间句法量化分析廊道结构和生态效益,最终构建了徐州市贾汪区生态网络。为未来贾汪区城乡生态可持续发展、生物多样性保护研究提供科学依据。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区域概况

徐州市贾汪区(34°17′N～34°32′N,117°17′E～117°42′E)位于城市东北部,区域总面积为612.13 km2,常住人口为45.35万(2020年11月),地貌特征表现为西高东低、北高南低,主要包括低山、丘陵、山前平原和冲积平原。作为徐州市发展最快的城区,快速城镇化使贾汪区生态系统服务功能降低,生态系统受到一定威胁。贾汪区拥有潘安湖、大洞山、督公湖等重要生态景点,因此,构建贾汪区生态网络体系显得尤为重要。

1.2 数据来源与处理

图1 研究区范围

数据来源见表1,通过ArcGIS10.8软件将源数据进行处理,得到对应的栅格数据。包括对2020年贾汪区的土地利用数据进行镶嵌和提取,进一步将其分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种土地利用类型。处理过程中将数据统一至WGS_1984_UTM_Zone_50N坐标系中。

表1 数据来源

2 研究方法

2.1 生态网络分析

2.1.1 生态源地筛选

基于2020年徐州市贾汪区土地利用数据,采用MSPA分析法[18-19],将用地类型中的林地、草地、水域作为前景,其他用地作为背景,选择八邻域法分析识别景观格局的核心区域,利用InVEST模型Habitat Quality模块评估景观核心区的生境质量[20],提取出受威胁影响较小的核心区,并进一步对其进行景观连通性分析,筛选出重要生态源地。

(1)InVEST生境质量模型是一种基于土地利用类型和生物多样性威胁综合评估的有效方法和手段,适用于提升区域生态源地筛选的精度和准确性,根据人类活动密集程度和范围,合理选取耕地、农村居民点、城镇用地、公路和铁路作为徐州市贾汪区生境威胁因子。参考InVEST模型使用手册及相关文献资料中生境适宜性、生境威胁因子有关设定要求,得到生境威胁因子权重(表2)及各地类生境敏感性(表3)。

表2 威胁因子及其威胁强度

表3 生境威胁因子敏感度

(2)常用的MSPA景观连通性评价指标通常包括以下三个指标:①整体连通性指数(IIC)、②可能连通性指数(PC)、③斑块重要性指数(DPC)[21-22]。本文选择斑块重要性指数(DPC)来衡量生态斑块在整体生态景观格局的重要性,在Conefor2.6软件中进行景观联通性分析,连接概率值设置为0.5,距离阈值设置为5000m,将DPC>1的生态斑块提取出作为重要生态源地,具体指数公式如下:

(1)

(2)

(3)

2.1.2 生态阻力面构建

基于MCR模型,选取生境质量、土地利用类型、NDVI、高程、坡度和地形起伏度6个阻力因子[23-24],利用层次分析法确定各因子阻力权重值(表4),在ArcGIS10.8中将各阻力因子进行加权叠加得到贾汪区生态综合阻力面,其计算公式为:

表4 阻力面权重及因子阻力值

(4)

式(4)中:阻力函数—f,反映最小累计阻力模型与变量Dij、Ri之间的正相关关系;斑块i、j间的距离—Dij;斑块i自身扩展阻力值—Ri;斑块i、j间的最小阻力值—min。

2.1.3 生态廊道识别、分级和优化

最小累积阻力模型(MCR)和重力模型构建的生态廊道经过生态源地质点,未考虑多路径扩散的可能性[25];电路理论构建的生态廊道是生态源地之间的最小耗费路径,不存在质点,通过模拟生态系统中物种运动的轨迹,能有效地实现物种多路径表达的可能性[26]。本文将MCR模型、重力模型和电路理论相结合识别和构建生态廊道,首先利用ArcGIS10.8中的成本距离、成本路径工具提取生态廊道,并绘制斑块相互作用力矩阵表;其次通过Linkage mapper工具识别基于电路理论的潜在生态廊道,进一步结合生态斑块的相互作用矩阵,判断电路理论识别的生态廊道的重要性,将相互作用力大于3的生态源地间的廊道选作重要生态廊道,其他作为一般生态廊道;然后通过LM工具箱中的Pinchpoint Mapper、Barrier Mapper和水文分析工具识别生态夹点、生态障碍点和生态辐射道[27-28],优化生态网络;最后基于空间句法理论选用选择度和整合度两个指标,量化分析优化前后生态廊道的连通性和整体生态效益[29]。具体的计算公式如下:

(5)

(5)式中:斑块i、j间的相互作用力大小—Gij;斑块i、j的权重值—Ni、Nj;斑块i、j间廊道的标准阻力值—Dij;研究区廊道的阻力最大值—Lmax;斑块i、j的面积—ai、aj;斑块i、j间的累积阻力值—Lij;斑块i、j的平均阻力值—Pi、Pj[30]。

(6)

其中

(7)

(6)～(7)式中:整合度—Ii;平均深度值—MDi;连接总数—n。整合度越大,表示生态网络的集聚性和连通性越强。

(8)

(8)式中:线段ax标准化后的选择度—CH(ax);线段总数—n;线段x到i的最小转角距离—d(x,i);线段i途经x到j的最小路径长度—σ(x,i,j)。选择度越高,表示研究区生态网络被选择穿行的可能性越大,生态网络的生态效益越高。

3 结果分析

3.1 生态源地识别

基于MSPA分析得到7种不同景观类型(图2),并计算得到各类景观类型的面积和比例(表5)。结果发现7种景观类型的总面积为131.04 km2,占研究区总面积的18.99%。核心区面积最大为80.44 km2,占7种景观类型总面积的61.39%,主要分布在贾汪区中、西北部,贾汪区东、南部生态景观核心区缺乏,生境斑块破碎化程度较高,景观连通性较差,不利于物种的迁移扩散和物质循环;孔隙区与边缘区作为核心区与其他景观类型的过渡区域,是核心区的保护屏障,面积为0.433 km2和33.167 km2,占7种景观类型总面积的0.33%和25.31%,说明核心斑块稳定性较高,能较好抵御外界因素干扰带来的冲击;桥接区作为连接核心区的线性通道,面积为8.92 km2,仅占所有景观类型的6.81%,桥接区面积相对较小且分布较为破碎,表明核心区斑块之间的物质流动通道联通性较差;此外作为生物迁徙扩散暂息地的岛状斑块面积为1.31 km2,仅占所有景观类型总面积的1.00%,不利于提高生态斑块的连通性。

表5 MSPA景观类型数量特征统计

图2 MSPA景观类型

通过InVEST模型Habitat Quality模块对贾汪区进行生境质量分析(图3),发现研究区高质量生境区域与MSPA分析识别的潜在生态源地高度一致,低生境质量区域主要分布在研究区中、西南部人类活动密集的城镇用地区域。但徐州市贾汪区高质量生境区域占比较低未超过50%,表明有待进一步修复和提升贾汪区的生境质量。

图3 生境质量

在conefer2.6中进行景观连通性分析,计算出面积排名前20、生境质量较好的生态斑块景观连通性指数(DPC)(表6),将DPC>1的14个生态斑块筛选出作为重要生态源地(图4)。可以看出,贾汪区中、西北部低山地带源地大而密,东、南部平原地区源地少而稀,生态斑块较为破碎,需注重生态斑块修复,提升斑块完整性;中部地区核心源地斑块重要性、斑块面积大于西北部,东、南部景观连通性低,物质流动存在很大阻隔,亟待增加生态源地并形成连接通道。

表6 景观连通度指数及面积统计

图4 重要生态源地

3.2 阻力面及生态廊道提取

3.2.1 阻力面构建

根据各因子阻力面(图5),经过加权叠加分析得到生态综合阻力面(图6)。发现研究区综合阻力分布呈现出西高东低状,研究区东、西北部阻力值较小,高阻力区域主要位于研究区中、西南部。由于受到城镇建设用地和农村居民点的影响,研究区东部和西部之间的景观连通性较低,不利于区域间的信息交流和物种迁移。

图5 各因子阻力面

图6 综合阻力面

3.2.2 生态廊道提取

基于MCR和重力模型,利用ArcGIS10.8中的成本距离、成本路径工具,识别出潜在生态廊道(图7(a-c)),并绘制出研究区重要生态源地相互作用矩阵表(表6);通过Linkage Mapper工具箱中的Linkage Pathways Tool工具,识别基于电路理论的生态廊道(图7-d),并分别和MCR、重力模型相结合识别出重要生态廊道(图7-(e-f));并利用MCR-重力模型-LM模型,将电路理论识别的生态廊道进行分级,将其中相互作用力大于3的生态廊道筛选出作为重要廊道,其他廊道作为一般生态廊道,共得到26条生态廊道。其中包括14条重要生态廊道,长度为80.23 km,12条一般生态廊道,长度为82.20 km(图7-g)。通过表7和图7可知,贾汪区生态源地集中分布在研究区中、西北部两个版块,其中西北部的1～4号、8-10-13-14号和中部5～9号、7-11-12号生态源地间的相互作用力较大,区域内部生态源地之间的物种和能量流动更为密切,应作为重要的生态廊道。

表7 斑块相互作用力矩阵

表8 优化前后空间句法指标值统计表

图7 生态廊道构建

3.3 生态网络优化

生态网络优化主要包括提升生态源地质量、拓宽生态廊道宽度和保护生态节点三个方面。因此徐州市贾汪区生态廊道的优化包括以下三点:(1)保证生态源地质量,其关键在于增加生态源地数量、面积;(2)尽量拓宽廊道宽及增加生态节点以提升网络连通性及抗干扰的能力;(3)确立生态保护区域建设的优先级,提高廊道保护的针对性。

3.3.1 生态修复区域识别

运用Pinchpoint Mapper工具,将宽度阈值设置为2000m,得到生态夹点累积电流值(图8-a),其中最高电流密度为2.845。采用自然断点法,将累积电流值较高的区域作为生态“夹点”,识别生态“夹点”14处;从空间区位上看,生态“夹点”主要分布在研究区中部建设用地区以及北部海拔地势较高的区域。进一步叠合阻力面数据可知,生态“夹点”多位于各廊道的交叉重叠处,对维持景观连通性起着关键作用,应当有针对性地对其进行保护,以保障研究区的生态完整性。

图8 基于Pinchpoint Mapper电流密度分析

采用Barrier Mapper工具,将最小探索距离设为150,最大探索距离设置200,半径设置为200,得到障碍点累积电流值(图8-b),其中生态障碍点最高电流密度为2.901。采用自然断点法划分为5级,将最高级别部分作为生态障碍点,识别生态障碍点5处。从空间区位上看,生态障碍点主要分布在生态“夹点”附近和城镇用地周边,且多数呈块状分布。

3.3.2 生态源地与生态廊道优化

贾汪区重要生态源地之间被有效串联,但在景观结构稳定性上尚有不足,生态网络呈现出西北强东南弱的不稳定状。因此,应进一步保护和改善生态网络的稳定性和连通度,首先要保护现有的生态资源;其次修复破碎的生态空间,采取植树造林、适当退耕还林等手段将分散斑块连接,提高乡镇森林资源,扩大城镇绿地面积。通过分析发现,3、4、5、6、9、12和14号源地附近生态“夹点”较多,此类区域是生物流动的关键位置;6、8、9、12和14号源地附近生态障碍点较多,此类区域生态用地破坏受损严重,生态敏感性强,缺乏维护和治理。结合水文分析(HY)提取贾汪区生态辐射道(图9-a),为提升贾汪区景观生态结构的连续性,形成点、线、面相互交织的复合型生态网络空间结构。建议新增东、南部生态源地3处,改善研究区东部、南部源地匮乏现状,满足物种迁移需要;修复受损的12和14号生态用地间的1处生态源地,使其成为原有生态源地连接的中转位置。同时为加强研究区东部、南部生态环境的建设和维护,建议增设10条生态廊道(图9-b),加强东、南侧的生态网络连接。最终构建生态廊道36条,其中包括18条重要生态廊道,18条一般廊道,形成较为完整的生态网络结构(图9-c)。对比分析优化前后生态网络的选择度和整合度,发现优化后生态网络的平均选择度和全局整合度分别增大2886.93和0.005872,说明优化后生态网络的集聚性和被选择穿行的可能性增强,有利于提升贾汪区生态网络的连通性和稳定性,增加贾汪区的整体生态效益。

图9 生态廊道优化

图10 优化前后生态网络的连通性

4 讨论与结论

4.1 讨论

城市化的快速发展,导致徐州市贾汪区生态破碎化、景观连通性差等问题日益加剧。本文从区域尺度视角,基于MCR-LM-HY模型进行生态网络识别、构建与优化,对生物多样性保护及城乡环境的可持续发展具有重要意义。MSPA-InVEST模型结合景观联通性指数(DPC)的方法,既考虑了斑块面积,又兼顾了生境斑块的结构特征及连通性,能更加科学、客观地提取生态源地;考虑生境质量、土地利用类型、NDVI等多因素评价指标构建综合阻力面,强调了空间结构和生态系统服务功能的优点;MCR-重力模型和电路理论相结合构建生态网络的方法,既强调了生态源地的相互作用关系,又能够保留生态廊道多路径扩散可能性的优点;通过Pinchpoint Mapper、Barrier Mapper和水文分析(HY)工具识别生态夹点、生态障碍点和生态辐射廊道,明确待修复的关键生态区域,进行生态廊道的优化,并通过空间句法量化分析了优化前后廊道的结构和生态效益,验证了优化方案的可行性。但本文仍有不足之处,如在景观阻力面的构建上,有关人为干扰层面的因素考虑较为欠缺,后续仍有待进一步深入研究。

4.2 结论

研究结果表明:(1)徐州市贾汪区生态空间破碎化显著、景观连通性较低,生境质量高值区域与MSPA分析识别的潜在生态源地高度一致;(2)14处重要生态源地主要位于贾汪区中、西北部生境质量较高、连通性较好的地区,东、南部生态源地匮乏;(3)高阻力景观空间主要分布在研究区中、西南部人类活动密集的城镇用地区域,整体阻力空间呈现出西高东低的特征;(4)26条生态廊道主要分布在研究区中、西北部,研究区东、南部生廊道缺失,不利于物种迁移和能量流动,建议在保护现有核心斑块的基础上修复破碎生态空间、强化斑块间的联系,完善生态网络;(5)通过Pinchpoint Mapper、Barrier Mapper和水文分析工具识别生态夹点14处、生态障碍点5处,明确待修复生态源地4处,新增10条生态廊道,形成较为完整的生态网络,发现优化后生态廊道的连通性和生态效益增强,有利于贾汪区的生态多样性保护和城乡环境的可持续发展。