基于InVEST模型的山地流域生境質量時空分異研究

劉純軍　周國富　黃啟芬　蔡雄飛

摘要：生境質量是生態系統服務研究中的重要組成模塊，分析景觀格局變化引起的生境質量變化可為景觀優化以及生態文明建設提供科學依據。以貴州省境內赤水河流域為例，基于InVEST模型探討了流域1990～2015年的生境質量時空特征及其與景觀格局的耦合關系。結果顯示：① 1990～2015年，研究區的土地利用變化特征主要表現為耕地、林地與草地的相互轉化以及建設用地對三者的擠占，該變化導致流域的破碎度增加，景觀連通性降低;② 研究區的生境質量與生境退化分別從1990年的0.697 96，0.133 96下降到2015年的0.695 62，0.113 15;熱點分析表明，生境質量的冷點區域主要分布于研究區的上游及城鎮周邊，生境質量的熱點區域主要分布于流域的下游植被分布的區域;③ 流域的生境質量、生境退化與景觀格局指數表現出明顯的相關性，并且兩者與景觀格局指數的相關性各異。

關鍵詞：生境質量; InVEST模型; 景觀格局; 赤水河流域; 山地流域

中圖法分類號： F301.1

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.10.010

0引 言

景觀格局是形狀大小各異的景觀斑塊在景觀空間上的排列，是景觀異質性的具體表現，是眾多自然與人為因素在不同時空尺度上作用的最終結果[1-2]，其研究內容主要包括景觀格局的演變及其驅動力[3-4]、景觀格局動態變化模擬與預測[5-7]等，主要涉及景觀格局時間與空間異質性的問題[1]。目前，從景觀格局的視角出發，選取具有生態學意義的景觀指標探討區域生態風險[8-9]、生態效應[10-11]等問題已成為當下研究的熱點議題。

生境質量指生態系統為生物的生存與發展提供適宜條件的能力[12]，其值的大小與區域生態系統服務能力有直接的關系。伴隨著工業化和城鎮化進程的加快，頻繁的人類社會生產活動導致區域的結構與組成要素發生改變，尤其是景觀格局的變化影響著斑塊之間的物質、能量流動與信息傳遞等過程，進而改變了區域的生產能力與服務功能[13]。目前，有關生境質量的研究內容已從早期對野生動物生境質量的研究[14-15]逐步過渡為土地利用變化[16-18]與景觀格局變化[19-20]對區域生境質量的影響。其評價方法主要有兩類：① 通過實地調查獲取研究區生境質量參數，構建指標體系的評價方法[21-22];② 基于模型的評價方法，包括InVEST模型[16]、HSI模型[23]、SolVES模型[24]。其中由斯坦福大學等機構研發的InVEST模型因其空間分析能力強等優點而備受廣大學者的青睞，獲得了廣泛的應用。如劉智方[17]、張大智[25]、鞏杰[26]、劉園[27]等運用InVEST模型分別評價了行政區域、自然區域、經濟帶等不同區域的生境質量。學術界基于InVEST模型評估結果，探討喀斯特地區流域景觀格局變化對生境質量的影響及其時空特征的研究尚不多見。

赤水河流域是長江流域的重要組成部分，是典型的喀斯特流域，同時也是烏蒙山集中連片特殊困難地區。流域內由于其特殊的地形地貌特征，加之社會經濟因素的相互作用，造成了水土流失、石漠化以及植被退化等生態環境問題，導致生態環境所面臨的壓力逐漸增加[28-29]?；诖?，本文以貴州省境內赤水河流域為例，運用InVEST模型探究流域1990～2015年的生境質量時空特征，同時在小流域的尺度下探討流域的生境質量與景觀格局的耦合關系，一方面為探索流域生境質量提供新的思路，另一方面為流域土地資源的可持續利用以及生態文明建設提供科學依據。

1研究區概況

赤水河是國內唯一一條沒有被開發的長江支流，是長江上游的重要生態屏障，發源于云南省鎮雄縣，流經云南、貴州、四川3省，在貴州境內流經七星關區、大方縣與赤水市等8個縣（區、市），其上、中、下游的分界點分別在茅臺鎮與丙安古鎮。貴州省境內赤水河流域（以下簡稱“赤水河流域”）位于貴州省北部（27.23°～28.84°N，105.22°～107.03°E），地勢復雜，南高北低，海拔在198～2 108 m。流域面積11 363.81 km2，亞熱帶季風氣候，年平均氣溫13.1～17.6 ℃，年平均降水量749～1 286 mm。

2數據來源與研究方法

2.1數據來源

本文選取1990，2000，2010年與2015年4個時段的遙感影像作為基礎數據，這些影像均來自于地理空間數據云（http：∥www.gscloud.cn）提供的Landsat TM/OLI影像，利用ENVI 5.3對影像進行輻射定標、幾何校正的處理后，通過監督分類結合目視解譯獲取研究區空間分辨率為30 m的土地利用矢量圖，最后運用Google Earth并結合實地調查進行校正，統一采用Krasovsky_1940_Albers投影坐標系，四期數據的精度均大于90%。土地利用分類參照國際IGBP的LUCC分類，將研究區的土地利用分類系統分為耕地、林地、草地、水域、未利用地、建設用地6個一級分類以及16個二級分類（見表1）。

筆者在1∶50 000的地形圖上繪制了753條小流域（見圖1），其中最大的小流域面積為32.8 km2，最小的小流域面積為4.21 km2，小流域平均面積為15.09 km2。本文對小流域進行采樣，同時將赤水河流域劃分為上、中、下游地區，提取相應小流域單元的生境質量與景觀指數，進行分區對比分析，探討生境質量與景觀格局的相關關系。

2.2研究方法

2.2.1景觀格局指數計算

本文利用Fragstats軟件計算研究區與研究區在小流域單元上的景觀格局指數。通過對比分析，結合研究區的特點，最終選擇了10個景觀格局指數。分別是：斑塊數量（Number of Patches，NP）、最大斑塊指數（Largest Patch Index，LPI）、邊緣密度（Edge Density，ED）、平均斑塊面積（Mean of Patch Area，AREA_MN）、平均斑塊分維數（Mean Patch Fractal Dimension，FRAC_MN）、蔓延度指數（Contagion Index，CONTAG）、景觀豐度（Patch Richness，PR）、香農多樣性指數（Shannon′s Diversity Index，SHDI）、香農均勻度指數（Shannon′s Evenness Index，SHEI）、破碎度（Fragmentation Index，FN）。其中破碎度需要通過公式（1）[30]計算得到：

FN=（NP-1）/NC（1）

式中：FN為景觀破碎度，NP為景觀中各類斑塊總數，NC為景觀總面積。

2.2.2生境質量評估

本文在InVEST 3.8.2中的Habitat Quality模塊的基礎上，利用研究區土地利用信息、威脅源脅迫距離和權重、各景觀的生境適宜度以及對各類威脅源的敏感度計算研究區的生境質量指數，評估研究區生境質量的優劣。其原理是假設研究區生境質量好的地區，生物多樣性也高，具體計算公式[31-33]如下：

3結果與分析

3.1土地利用變化分析

1990～2015年，林地、草地與耕地構成了赤水河流域土地利用類型的主體，三者面積之和占比在90%以上。從各階段來看，1990～2000年流域內草地與耕地的面積分別增加了82.41，13.15 km2，增幅分別為10.93%，0.4%，林地面積減少了96.35 km2，減少幅度為1.39%;2000～2015年，流域內草地、耕地的面積持續減少，分別減少了98.85～70.73 km2，林地增加了149.15 km2?？傮w來看，25 a來，流域的建設用地持續增加，增加了40.58 km2，林地的變化特征表現為先減后增，耕地與草地的變化特征表現為先增后減。

采用轉移矩陣來描述赤水河流域1990～2015年土地利用類型的轉移情況（見表4）。1990～2015年，耕地、林地與草地向建設用地轉移了41.43 km2，其中耕地轉入的面積最多，說明耕地是建設用地增加的重要來源;耕地向林地轉移了188.90 km2，是林地轉入最多的土地利用類型，說明流域內退耕還林還草工程的實施發揮了重要作用?？傮w上看，1990～2015年赤水河流域土地利用的總體特征表現為耕地、林地與草地之間的轉化以及建設用地對三者的擠占，水域、未利用地與其他地類之間有不同程度的轉化。

3.2景觀格局變化分析

由類型水平分析可知：1990～2015年，流域內林地與耕地的NP、AREA_MN、LPI值較大，說明兩者是流域的優勢景觀。研究期內林地與草地的NP增加而AREA_MN減小，表明兩者的破碎程度增加;耕地的NP減小、AREA_MN增大，但耕地的AREA_MN值較林地、草地的更大，表明耕地的破碎程度較林地與草地更高，主要是由于受到喀斯特地區特殊的地形地貌特點的影響;2015年，建設用地NP較1990年增加了1.73倍、LPI增加了1倍、ED擴大了2倍以及AREA_MN增加了22%，說明建設用地受人類活動影響最大，呈集聚性的擴張趨勢;未利用地與水域的NP、AREA_MN均較小，表明兩者數量較小且呈零星分布。

由景觀水平分析可知（見表5）：1990～2015年，流域的NP與FN分別增加了1.46%與1.28%，AREA_MN下降了1.26%，說明流域整體的破碎化程度有增加的趨勢;研究期內的CONTAG下降了0.48%，其平均值為69.7%，說明流域中的景觀形成了良好的連接性，但連接性有下降的趨勢;SHDI與SHEI分別增加了1.42%，說明研究區的景觀異質性在增強;FRAC_MN與ED均有不同程度的下降，說明人類活動對流域的自然景觀存在一定的影響。

3.3生境時空演變分析

運用InVEST模型獲取研究區的生境質量變化情況，在ArcGIS中利用自然斷點法將研究區的生境質量等級劃分為低（0～0.2）、較低（0.2～0.4）、中（0.4～0.6）、高（0.6～0.8）、較高（0.8～1.0）5個等級。從空間格局來看（見圖2），高質量與較高質量等級的區域主要位于赤水河下游地區，質量較低等級的區域主要分布于流域的上游地區，質量低等級的區域零星分布于流域的城鎮周邊，并且受到喀斯特地區地形地貌特點的影響形成了以城鎮為核心的不規則形狀向外擴散。從時序特征來看（見表6），赤水河流域生境質量指數從1990年的0.697 96下降到2015年的0.695 62，表明流域的生境質量在下降;生境質量指數的標準差由0.234 59增加到0.236 20，說明流域空間上柵格單元之間生境質量的差異在擴大?？傮w上看，赤水河流域生境質量的降低與土地利用類型的變化有關。一方面，1990～2015年，流域的建設用地增加40.58 km2，主要源于對耕地、林地與草地擠占，這會導致生境受損且周圍的生境受到脅迫，同時城鎮化與工業化得到迅速發展，特別是上游地區的仁懷市工業化的發展，帶動了周邊城市經濟的發展，使得流域的生境質量有降低的趨勢;另一方面，流域的斑塊數量與破碎度增大，平均斑塊面積與蔓延度指數在降低，表明流域的破碎化程度與分離度在增加，景觀連通性在降低，流域所面臨的生態壓力在增加。

1990～2015年，赤水河流域生境退化空間分布特征明顯（見圖3）。弱退化與較弱退化的區域主要分布于赤水河下游地區;較強退化與強退化的區域主要位于研究區的中上游以及城鎮周邊。從時序特征來看（見表6），流域生境退化的平均值從1990年的0.020 76下降到2015年的0.017 48，最大值也從0.133 96下降到0.113 15，說明流域生境退化在蔓延的同時，其強度在逐漸降低。究其原因，得益于流域近年來開展的生態文明建設，實施了退耕還林還草工程、石漠化綜合治理工程等生態治理工程，致使流域的生境退化強度呈現下降的趨勢。

3.4生境變化的空間探索及相關性分析

3.4.1生境質量空間熱點分析

本研究采用全局Moran′s I與熱點分析進一步探究赤水河流域生境質量與生境退化的空間分布特征與規律。研究表明（見表7），1990～2015年，赤水河流域生境質量的全局Moran′s I由0.611 1下降到0.563 9，說明流域的生境質量表現出一定的空間集聚性，但空間集聚性有分散的趨勢。另一方面，生境退化程度的全局Moran′s I由0.619 3下降為0.615 8，說明流域的生境退化程度表現出一定的空間集聚性，并且空間集聚性同樣有分散的趨勢。

對2015年赤水河流域進行空間上的熱點分析。研究表明，赤水河流域的生境質量與生境退化在空間上具有顯著的冷熱點分布特征（見圖4）。生境質量在流域的上游以冷點與次冷點分布為主，在流域的下游以熱點與次熱點分布為主;生境退化在流域的上游區域以熱點與次熱點分布為主，在流域的下游區域以冷點與次冷點分布為主，生境質量與生境退化在中游地區的分布不顯著。造成流域冷熱點分布特征差異的主要原因是土地利用的分布，植被分布較為密集的下游是生境質量的熱點區域以及生境退化的冷點區域，耕地分布較為集中的上游和城鎮周邊則是生境質量的冷點區域以及生境退化的熱點區域。

3.4.2生境變化與景觀格局的相關性分析

在流域生境質量與生境退化的熱點分析的基礎上，采用分區法提取流域上游、中游與下游地區的小流域單元，進一步探討生境質量、生境退化與景觀格局指數的相關性。從各區域來看（見表8～9），流域上游地區的生境質量、生境退化與景觀格局達到極顯著水平的指數中，LPI與二者的相關性質各異;流域下游地區的生境質量、生境退化與景觀格局達極顯著水平的指數中，NP、LPI、ED、AREA_MN、CONTAG、SHDI、SHEI、FN與兩者的相關系數的指示性相反;流域中游地區的生境質量、生境退化與景觀格局達到極顯著水平的指數中，LPI、ED、AREA_MN、FRAC_MN、CONTAG、PR、SHDI、SHEI、FN與兩者的相關性相反。上述分析表明，同一景觀格局指數在不同區域與生境質量、生境退化表現出不同強度的相關關系，同時兩者與該景觀格局指數的相關關系受到不同區域的主導優勢景觀類型及其格局的影響而趨于相反。

從整體來看，生境質量、生境退化與各景觀格局指數均達極顯著水平，同時生境質量與各景觀格局指數的相關性與生境退化的情況趨于相反（見圖5）。這主要是由于流域內人類不合理的耕種以及“縣縣通高速”等政策的實施，加之喀斯特地貌的廣泛分布，導致耕地景觀斑塊破碎度與分離度嚴重，其NP與FN值增大，致使景觀連通性降低，生態系統服務功能減弱，從而影響了生態系統的氣候調節能力與養分保持能力，導致受到脅迫的生境質量變差，生境退化強度增強。與此同時，流域內退耕還林還草工程、石漠化治理工程等生態治理工程的實施，對生態系統的修復起到了關鍵性的作用，導致流域林地與草地景觀斑塊的面積增加，其AREA_MN、LPI值越大，生態系統服務價值越大，從而對生境質量的提高起到了積極作用，對生境退化的擴散表現出了抑制作用。此外，生境質量、生境退化與其他景觀格局指數的相關性也因有類似的原因從而表現出相反的趨勢。上述分析說明，區域景觀格局受到自然因素、人類活動以及政策因素的影響而發生變化，生境質量、生境退化亦隨之發生改變，兩者與景觀格局具有顯著的相關關系并且表現出不同的趨勢。

4討 論

生境質量是生態系統服務研究中的重要組成模塊，與人類的生存與發展息息相關。近年來，為牢筑長江上游這一重要生態屏障，貴州省生態環境廳在建立省內生態補償機制的同時，也積極推進赤水河跨省生態補償機制的建設，對流域生境質量的提高發揮了重要作用，但流域的生境質量受城鎮化與工業化發展、地形地貌等因素的影響仍呈現下降的趨勢，因此在積極推進流域生態文明建設時，應充分考慮流域生境質量的時空特征。赤水河流域上游作為生境質量的冷點區域，在合理布局兩岸產業結構的同時，應加強兩岸植被資源的保護，合理利用土地資源，做好生境質量低且退化熱點區的生態優化;下游作為生境退化的冷點區域，在重點保護森林草地等生態源地的同時，應積極推進流域的退耕還林草工程、石漠化治理工程等生態治理工程的建設，將生境質量弱退化與較弱退化的區域連接成片，降低生境退化強度，提高斑塊之間的連通性以及區域生態系統服務價值，進而提高流域的生境質量。

本文基于InVEST模型的評估成果，以小流域為采樣單元構建生境質量與景觀格局耦合關系的橋梁，在熱點分析的基礎上探討了赤水河流域的生境質量時空演變特征、與景觀格局的耦合關系。相比于其他學者以網格為采樣單元[22]，本文考慮了異質性的問題，以小流域為采樣單元對流域生態系統的修復具有一定的指導意義。但是運用InVEST模型評估區域生境質量過程中參數的設置略帶主觀性，并且目前運用InVEST模型探究喀斯特地區生境質量的研究尚不多見，可借鑒成果較少，因此參數設置的合理性需進一步探討。

5結 論

本文以典型的喀斯特山區流域——貴州省境內赤水河流域為例，運用InVEST模型揭示了流域1990～2015年的生境質量時空變化特征，同時以小流域單元為采樣單元，探討了生境變化與景觀格局的相關關系，為今后類似區域生境質量的研究提供參考與借鑒以及對區域景觀格局的優化有著積極作用。分析表明：

（1） 1990～2015年，流域的土地利用變化特征主要表現為耕地、林地與草地的相互轉化以及建設用地對三者的擠占，該變化導致流域的破碎度增加與景觀異質性增強，景觀連通性降低。

（2） 1990～2015年，流域的生境質量與生境退化呈下降趨勢，同時流域上游的生境質量小于下游的生境質量，上游的生境退化強度要高于下游的生境退化強度;熱點分析表明，流域的上游是生境質量的冷點以及生境退化的熱點區域，流域的下游是生境質量的熱點以及生境退化的冷點區域。

（3） 流域的景觀格局受自然因素、人類活動以及政策因素的影響而發生改變，生境質量與生境退化亦隨之改變，兩者與景觀格局表現出明顯的相關關系并且其相關性質各異。

參考文獻：

[1]張秋菊，傅伯杰，陳利頂.關于景觀格局演變研究的幾個問題[J].地理科學，2003（3）：264-270.

[2]張金屯，邱揚，鄭鳳英.景觀格局的數量研究方法[J].山地學報，2000，18（4）：346-352.

[3]胡學東，鄒利林.生態優先導向下長江經濟帶土地利用景觀格局演變及其驅動機制研究：以武漢市為例[J].地域研究與開發，2020，39（3）：138-143，149.

[4]雷金睿，陳宗鑄，陳毅青，等.1990～2018年海南島濕地景觀格局演變及其驅動力分析[J].生態環境學報，2020，29（1）：59-70.

[5]蘇凱，王茵然，孫小婷，等.基于GIS與RS的東北森林帶景觀格局演變與模擬預測[J].農業機械學報，2019，50（12）：195-204.

[6]蒙金華，張正棟，袁宇志，等.基于CA-Markov模型的流溪河流域景觀格局分析及動態預測[J].華南師范大學學報（自然科學版），2015，47（4）：122-127.

[7]吳曉旭，鄒學勇，錢江.基于馬爾科夫模型的烏審旗景觀格局模擬與預測[J].干旱區資源與環境，2010，24（2）：158-162.

[8]奚世軍，安裕倫，李陽兵，等.基于景觀格局的喀斯特山區流域生態風險評估：以貴州省烏江流域為例[J].長江流域資源與環境，2019，28（3）：712-721.

[9]婁妮，王志杰，何嵩濤.基于景觀格局的阿哈湖國家濕地公園景觀生態風險評價[J].水土保持研究，2020，27（1）：233-239.

[10]于興修，楊桂山，李恒鵬.典型流域土地利用/覆被變化及其景觀生態效應：以浙江省西苕溪流域為例[J].自然資源學報，2003，18（1）：13-19.

[11]侯鵬，王橋，王昌佐，等.流域土地利用/土地覆被變化的生態效應[J].地理研究，2011，30（11）：2092-2098.

[12]HALL L S，KRAUSMAN P R，MORRISON M L.The Habitat Concept and a Plea for Standard Terminology[J].Wildlife Society Bulletin，1997，25（1）：173-182.

[13]歐陽志云，鄭華.生態系統服務的生態學機制研究進展[J].生態學報，2009，29（11）：6183-6188.

[14]ENGEL D W，THAYER G W，EVANS D W.Linkages between fishery habitat quality，stressors，and fishery populations[J].Environmental Science & Policy，1999，2（6）：465-475.

[15]何利軍，丁由中，李秀洪，等.南陵縣揚子鱷的種群數量及棲息地質量[J].動物學雜志，2002，37（1）：31-35.

[16]包玉斌，劉康，李婷，等.基于InVEST模型的土地利用變化對生境的影響：以陜西省黃河濕地自然保護區為例[J].干旱區研究，2015，32（3）：622-629.

[17]劉智方，唐立娜，邱全毅，等.基于土地利用變化的福建省生境質量時空變化研究[J].生態學報，2017，37（13）：4538-4548.

[18]任涵，張靜靜，朱文博，等.太行山淇河流域土地利用變化對生境的影響[J].地理科學進展，2018，37（12）：1693-1704.

[19]褚琳，張欣然，王天巍，等.基于CA-Markov和InVEST模型的城市景觀格局與生境質量時空演變及預測[J].應用生態學報，2018，29（12）：4106-4118.

[20]黃木易，岳文澤，馮少茹，等.基于InVEST模型的皖西大別山區生境質量時空演化及景觀格局分析[J].生態學報，2020，40（9）：2895-2906.

[21]李衛明，陳求穩，劉德富，等.基于景觀生態學指標的魚類生境質量評價方法研究[J].長江科學院院報，2014，31（6）：7-11.

[22]劉世梁，尹藝潔，楊玨婕，等.漫灣庫區景觀破碎化對區域生境質量的影響[J].生態學報，2017，37（2）：619-627.

[23]孟慶林，李明玉，任春穎，等.基于HSI模型的吉林省東部地區生境質量動態評價[J].國土資源遙感，2019，31（3）：140-147.

[24]高艷，劉康，馬橋，等.基于SolVES模型與游客偏好的生態系統服務社會價值評估：以太白山國家森林公園為例[J].生態學雜志，2017，36（12）：3564-3573.

[25]張大智，孫小銀，袁興中，等.南四湖流域1980-2015年土地利用變化及其對流域生境質量的影響[J].湖泊科學，2018，30（2）：349-357.

[26]鞏杰，馬學成，張玲玲，等.基于InVEST模型的甘肅白龍江流域生境質量時空分異[J].水土保持研究，2018，25（3）：191-196.

[27]劉園，周勇，杜越天.基于InVEST模型的長江中游經濟帶生境質量的時空分異特征及其地形梯度效應[J].長江流域資源與環境，2019，28（10）：2429-2440.

[28]程東亞，李旭東.西南山地流域林地和草地保護評價研究：以貴州赤水河流域為例[J].水土保持研究，2019，26（4）：328-335.

[29]趙衛權，楊振華，蘇維詞，等.基于景觀格局演變的流域生態風險評價與管控：以貴州赤水河流域為例[J].長江流域資源與環境，2017，26（8）：1218-1227.

[30]鄭新奇，付梅臣.景觀格局空間分析技術及其應用[M].北京：科學出版社，2010.

[31]姚云長.基于InVEST模型的三江平原生境質量評價與動態分析[D].北京：中國科學院大學，2017.

[32]王蓓，趙軍，胡秀芳.基于InVEST模型的黑河流域生態系統服務空間格局分析[J].生態學雜志，2016，35（10）：2783-2792.

[33]劉春芳，王川.基于土地利用變化的黃土丘陵區生境質量時空演變特征：以榆中縣為例[J].生態學報，2018，38（20）：7300-7311.

[34]SHARP R，TALLIS H T，RICKETTS T，et al.InVEST 3.2.0 Users Guide.The Natural Capital Project，Stanford University，University of Minnesota，https：∥www.docin.com/p-2129732985.html.

[35]MORAN P A.Notes on continuous stochastic phenomena[J].Biometrika，1950，37（1/2）：17-23.

[36]GETIS A，ORD J K.The analysisof spatial association by use of distance statistics[J].Geographical Analysis，1995，27（4）：286-306.

（編輯：黃文晉）

Abstract：Habitat quality is an important component in the study of ecosystem services.Analyzing spatial and temporal characteristic in habitat quality caused by landscape patterns change can provide a scientific basis for landscape optimization and ecological civilization construction.Taking the Chishui River Basin in Guizhou Province as an example，the spatio-temporal characteristics of habitat quality and the coupling relationship with the landscape pattern based from 1990 to 2015 were discussed based on the InVEST model.The results showed that：① From 1990 to 2015，the characteristics of land use change in the study area were mainly manifested in conversion among cultivated land，forest land and grassland，and the occupation of construction land.These changes led to an increase in the fragmentation of the watershed and a decrease in landscape connectivity.② Habitat quality and habitat degradation in the study area decreased from 0.697 96 and 0.133 96 in 1990 to 0.695 62 and 0.113 15 in 2015.Hot spot analysis showed that the cold spot areas of habitat quality were mainly distributed in the upper reaches of the study area and around towns，and the hot spots of habitat quality were mainly distributed in the lower reaches of the basin where vegetation was distributed.③ The basins habitat quality and habitat degradation showed obvious correlation with and landscape pattern index in different ways.

Key words：habitat quality;InVEST model;landscape pattern;Chishui River Basin;mountainous watershed