基于土地利用轉型的山地城市生境質量時空演變及驅動力因素分析
——以三明市為例

曾 真,吳天杰,陳凌艷,何天友,鄭郁善

(福建農林大學 風景園林與藝術學院,福建 福州 350002)

生境質量的高低代表著生態系統對生物個體、生物種群提供適宜性棲息環境能力的強弱[1-2]。人類活動對地表空間的影響主要體現在區域土地利用的變化[3],土地利用轉型是城市發展轉型最為直觀的表征指標[4-5]。當前,土地利用轉型生態效應研究主要采用生態環境質量指數和生態系統服務價值當量等方法,獲得的生態環境質量的時空變化[6-8]能較好體現與土地利用變化直接關聯的效應。土地利用變化意味著各類用地在空間分布上呈現了增減,森林、濕地等生態用地增減以及建設用地的擴張與收縮都會對區域生態系統造成很大的影響,進而區域生境質量的空間分布產生變化,這直接影響著生物多樣性保護與棲息地選擇。因此,深入探究不同土地類型的轉型對生境質量變化的影響程度對區域的生態保護與可持續發展尤為重要[9]。

目前對生境質量變化的評估主要以2個方面為主,一方面是對研究區域進行實地調研,從而構建相關的生境質量評價體系[10],另一方面則是選用生態評估模型對研究區域的生境質量進行分析[11],在多種生態評估模型中,InVEST模型由于基礎數據獲取簡單,操作方便得到了廣泛的應用。相關學者在流域[12]、省域[13]、市域[14]、保護區[15]等不同尺度上均采用InVEST模型進行生境質量評估,但較少以山地城市為研究對象。當前的研究方向多集中于生境質量的時空變化[16]、土地利用轉變引起生境質量的變化[17]以及未來生境質量的預測分析[18]。從分析的角度來看,大部分研究在探討土地利用變化與生境質量之間的關系時,主要還是分開描述兩者的數值變化。僅有部分研究將一定時期內的土地類型變化特征進行量化,引入生境貢獻度指數,測算研究區域中不同土地類型的變化對生境質量的影響程度[19]。

三明市作為典型的山地城市,具有良好的生態條件,但由于周邊密集的山地分布與地形的影響,城市的外拓發展受到限制,不可避免地顯現出內聚化的發展特征[20],資源開發與生態保護的矛盾在快速城市化進程中日顯突出。因此,本研究采用InVEST模型,系統分析三明市2000、2010、2020年生境質量的時空演變特征,引入生境貢獻度指數探究土地利用轉型對生境質量的影響,同時結合地理探測器探究不同因素對生境質量的影響程度。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

三明市是福建省轄地級市,位于福建省中部連接西北隅(25°30′-27°07′N、116°22′-118°39′E),位于武夷山脈與戴云山脈之間,素有“八山一水一分田”之稱,是典型的山地城市。其森林資源資產價值與服務價值合計已達5 340億元。以低山及丘陵為主,溪流密布,河谷與盆地錯落分布于其間。三明市氣候溫暖濕潤,四季特征明顯,降雨量充足。作為中國最綠省份的最綠城市,三明市被授予“國家森林城市”“第五批國家生態文明建設示范區”等多項榮譽(圖1)。

圖1 研究區域Fig.1 Research region

1.2 數據來源與研究方法

1.2.1 數據來源 所用數據主要有:1)全球地表覆蓋產品GlobeLand30(http://www.globallandcover.com/)提供的2000、 2010、2020年3個時期30 m分辨率土地利用覆被數據(圖2);2)中國科學院地理空間數據云(https://www.gscloud.cn/)提供的30 m分辨率的高程數據;3)NDVI數據來源于國家生態科學數據中心(http://www.nesdc.org.cn/);4)人口數據源于Landscan(https://landscan.ornl.gov/); 5)年均溫度、年均降雨量、年均PM2.5均源于國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn/index.html); 6)GDP數據來源于資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/Default.aspx)。

圖2 3期土地利用類型Fig.2 Types of land use in the three stages

1.2.2 研究方法 InVEST模型作為一款可以對生態系統服務進行評估的科學工具,能夠模擬評估區域的生境質量并呈現出良好的可視化效果[21]。通過輸入研究區域的土地分類數據,設定脅迫因子以及敏感度的相關參數等,可以模擬生成所需區域的生境質量柵格數據,取值范圍為0～1。模型主要運算公式如下

(1)

式中:Qxj為某種土地利用類型j中的柵格x的生境質量;K為半飽和常數;Hj為第j種景觀類型的生境適宜性分值;Dxj是某種土地利用代表的生境類型j中柵格x的生境脅迫水平。Dxj滿足如下公式

(2)

式中:R為脅迫因子的個數;Wr為權重;Yr為脅迫因子的柵格單元個數;ry為柵格單元上的脅迫因子個數;βx為柵格x的可達性水平;Sjr表示景觀j對脅迫因子的敏感性;irxy為脅迫因子的影響距離。

參考相關文獻[21-22]并結合三明地區的實際情況,確定了模型中脅迫因子的各類指標設定(表1)、各類用地的生境適宜性以及對威脅源的敏感度(表2)。運行生境質量模型后得到2000、2010、2020年三明市生境質量分布圖,為能更好地展示三明市生境質量時空變化,將其分5個等級。

表1 脅迫因子的指標設定Table 1 Index setting of threat factors

表2 不同土地利用類型對脅迫因子的敏感度Table 2 Habitat suitability of various land uses and sensitivity to threats

1.3 土地利用轉型對生境質量的影響分析

運用生境貢獻率公式探究研究區土地利用轉型過程中影響生境質量變化的主導因素。生境貢獻率公式參考相關文獻[19]。其表達式為

(3)

式中:Cit為t時間段內i種土地利用變化類型生境貢獻率;HQCit為t時間段內i種土地利用變化類型區塊內生境質量變化平均值;LAit為t時間段內i種變化類型面積;TA為區域總面積;n為土地利用變化類型數量。

1.3.1 空間自相關 空間自相關反映了空間上某一變量的分布特征及其關聯集聚程度,包括全局空間自相關和局部空間自相關,常用測度指標為Moran'sI指數和局部空間關聯指數LISA。Moran'sI指數主要體現出研究區域的某項指標的空間相關性以及存在的規律,LISA用來進一步將研究區域的某項指標的局部空間分布特征進行可視化,識別出某項指標的高數值-高數值的聚落、低數值-低數值的聚落,高數值-低數值的聚落,低數值-高數值的聚落。

1.3.2 地理探測器 地理探測器可以對空間異質性及其驅動因子進行有效探測[23],借助地理探測器可用來分析各設定的驅動力因子對某項指標的影響力,其計算公式為

(4)

式中:q為某項驅動力因子對所測指標的影響力度,取值范圍0～1,q越大,說明該驅動力因子對所測指標的影響力越強;N為研究區樣本數;σ2為指標方差;h為指標分級,L為分級層數,h=1,2,…,L。

選取高程、坡度、年均降水量、年均溫度、年均PM2.5、NDVI、GDP、人口密度8個指標作為自變量,并選用自然斷點法將自變量的數值分為5級制的分類變量。

2 結果與分析

2.1 土地利用變化

由表3可見,從2000、2010、2020年三明市的同土地利用類型面積占比來看,森林始終占據著最大面積比,均超過總面積的70%。耕地、草地的面積占比也均超過了總面積的10%,其次為人造地表、水體、裸地、濕地。由表4可見,2000-2010年,三明市的土地利用變化趨勢非常小,土地利用類型轉化最為明顯的是耕地轉為人造地表、森林轉為草地,轉移面積分別為2.325 km2和2.152 km2。2010-2020年,三明市的土地利用變化呈現出明顯的變動,森林、草地、裸地的面積減小,耕地、水體、濕地、人造地表的面積增加。從土地利用轉移來看,森林的主要來源為草地和耕地,耕地的主要來源為森林和人造地表以及草地,草地的主要來源為森林和耕地,濕地的主要來源為水體、水體的主要來源為森林、耕地以及草地,人造地表的主要來源為耕地、森林以及草地,裸地的主要來源為森林、草地以及耕地。

表3 2000-2020不同土地類型面積Table 3 Area of different types of land from 2000 to 2020

表4 研究區土地利用轉移矩陣Table 4 Land use transfer matrix in the study area

2.2 生境質量變化

運用InVEST模型對三明市2000、2010、2020年的生境質量進行分析,3個時期的平均生境質量指數分別為0.806 49、0.806 54、0.774 88,生境質量水平總體處于較高水平,2000-2010年三明市的生境質量變化非常小,處于穩定階段。2010-2020年生境質量出現了下降趨勢。利用ArcGIS中的重分類功能,將其劃分為5個等級,等級越高,生境質量越高(表5),從各級生境所占面積比來看,4、5級生境所占面積比在2000、2010、2020年3個時期均排前2位,2級生境所占面積比排在第3位,在3個時期均超過13.5%。由于2000-2010年三明市的土地利用變化趨勢非常小,因此各級生境質量的面積占比變化也不明顯。2010-2020年生境質量變化趨勢相對明顯,5級生境的面積占比減少了5%,1～4等級生境的面積占比都有小范圍的增加。從生境質量的空間分布(圖3)來看,研究區域的中部及西部存在較為集中的人造地表和耕地,生境質量較差。隨著與人造地表及耕地集中區域的距離逐步增大,可以發現生境質量逐步升高,研究區域內的土地利用類型以森林為主,豐富的植被資源決定了三明市良好的生境質量。從表6來看,2000-2010年4級生境轉化為5級生境和5級生境轉化為4級生境相對明顯,分別為9.798 km2和4.926 km2。2010-2020年,生境質量的轉移出現明顯的變化,1級生境的主要來源是2、4、5級生境,2級生境的主要來源是4、5級生境,3級生境的主要來源是4、2級生境,4級生境的主要來源是5、2、3級生境,5級生境的主要來源是5、2級生境。其中5級生境向4級生境轉化、4級生境向5級生境轉換的面積最高,達到了1 544.873 km2和617.853 km2。

表5 不同等級生境面積及比例Table 5 Habitat area and proportion of different levels

表6 研究區生境質量轉移矩陣Table 6 Habitat quality transfer matrix in the study area

圖3 2000-2020年三明市生境質量分布Fig.3 Habitat quality distribution in Sanming from 2000 to 2020

2.3 空間自相關

采用GeoDa軟件,對三明市2000、2010、2020年的生境質量結果進一步分析。結果顯示,在顯著性水平達標的情況下,2000、2010、2020年生境質量的Moran'sI值分別為0.445、0.444、0.462,說明三明市的生境質量在空間上呈現出較為明顯的集聚特征。采用局部自相關LISA識別局部空間的生境質量(圖4)。2000-2020年三明市生境質量的空間集聚特征表現明顯:集聚狀態以高數值與高數值集聚和低數值與低數值集聚為主,高低和低高數值集聚類型分布較少。高數值與高數值集聚區域連續分布在研究區中部、南部、東部,低數值與低數值集聚區域主要集中在研究區域西部及中東部。2000-2010年的聚集格局變化很小,2010-2020年的聚集格局發生了一定的變化,2010年研究區域的中間部分還有零散區域呈現出高數值與高數值集聚,到2020年這些區域發生一定程度的縮減,從中可以發現城市區域的擴張對生境空間的集聚產生很大影響。低數值與低數值集聚區域主要集中于三明市的人造地表及大面積耕地的區域。

圖4 三明市生境質量的集聚特征Fig.4 Agglomeration characteristics of habitat quality in Sanming

2.4 土地利用轉型對生境質量的影響分析

2000-2020年三明市的區域生境質量有退化也有提升,土地利用變化帶來了生境質量不同面積、不同程度的退化和提升,使得整體生境質量發生改變。由表7可知,2000-2010年生境質量較為穩定的時期,土地類型變化較少,森林轉為草地、耕地轉為草地、人造地表轉為森林是生境質量提升的主要原因,貢獻率分別為36.245%、25.279%、16.729%。耕地轉為人造地表、森林轉為草地是生境質量退化的主要原因,貢獻率分別為55.394%和34.527%。2010-2020年生境質量提升主要是因為耕地、草地轉化為森林,兩者對生境質量提升的貢獻度達到了73.5%。森林向耕地、草地、人造地表的轉換,草地向耕地的轉換是生境質量退化的主要原因,其中森林轉換為耕地、草地、人造地表的貢獻率分別為38.647%、22.302%、10.825%,草地轉換為耕地的貢獻率為16.499%。

表7 影響生境質量的主要土地變化類型及貢獻率Table 7 Major types of land change affecting habitat quality and their contribution

2.5 生境質量驅動力分析

運用地理探測深入分析2000-2020年三明市的生境質量演變驅動力機制。由表8可知,根據影響力的大小,2000年各因子的排序依次為NDVI(0.166)>坡度(0.105)>高程(0.102)>PM2.5(0.075)>溫度(0.050)>降雨量(0.035)>人口密度(0.027)>GDP(0.011); 2010年各因子的排序依次為NDVI(0.158)>坡度(0.105)>高程(0.101)>PM2.5(0.091)>溫度(0.049)>人口密度(0.033)>GDP(0.023)>降雨量(0.004);2020年各因子的排序依次為NDVI(0.301)>高程(0.125)>坡度(0.103)>人口密度(0.099)>PM2.5(0.078)>溫度(0.072)>降雨量(0.023)>GDP(0.017)?？傮w來看,研究區的自然環境因子影響力明顯高于社會因素因子,NDVI、高程等自然因素在生境質量驅動力分析中產生了主要作用。

表8 2000-2020年各類因子對生境質量的影響力Table 8 Influence of various factors on the habitat quality of Sanming from 2000 to 2020

從不同因子的兩兩組合產生的交互作用來看(圖5):任意2個因子的組合對于生境質量的影響程度均高于單一因子的影響力。2000年,NDVI與坡度(0.225)的組合影響力最大,2010年NDVI與坡度(0.217)的組合影響力最大,2020年,高程與NDVI(0.351)的組合影響力最大。除此之外,高程與坡度跟其他類別的因子組合,都具有相對較高的影響力。不同年份的從單個因子的影響力來看,NDVI、高程、坡度對三明地區生境質量分布的影響較為明顯。

X1.溫度;X2.PM2.5;X3.坡度;X4.NDVI;X5.人口密度;X6.降雨量;X7.GDP;X8.高程

3 討論

如何科學地協調生態環境保護與社會經濟發展之間的關系是土地利用轉型的重要目標。我國山地面積約占陸地國土總面積的70%,山地生態系統的保護對我國生態系統保護至關重要。在山地城市的發展過程中,為了解決城鎮化發展與城市現有土地資源在空間分布上的矛盾[24],山地城市往往采取向周邊更高的坡地擴張和延伸的爬坡模式,這一模式成本較低[25],但在爬坡的過程中可能造成空氣污染、生物棲息地被破壞、生物多樣性減少等問題[26]。本研究通過分析三明市土地利用轉型、生境質量評估,量化不同土地利用類型之間的轉型對生境質量的貢獻率,剖析各類自然因素和社會因素對于區域生境質量的影響,對于山地城市的生態環境修復、促進物種多樣性保護工作提供了科學參考。城市土地利用類型決定了生境質量的高低,相關研究表明影響著區域土地利用轉型的主要3個驅動力為自然條件、社會經濟和政策因素[27-29]。自然驅動因素是土地利用轉型的基礎,自然條件決定了區域土地利用覆被。政策因素和社會經濟因素能夠直接或間接影響土地利用轉型。三明市的森林覆蓋率極高,地域的自然條件決定了三明市有較好生境質量的基礎。政策因素不僅可以通過制定區域生態保護紅線、劃定城市新區建設用地的范圍等政策直接作用于土地利用轉型,還可以通過影響經濟的發展間接影響土地利用轉型,政策因素是土地利用轉型的核心驅動力。

后續對市域范圍的生態保護與修復中,參考生境質量轉變的空間分布,對生境質量退化嚴重的區域,例如對發生跳躍式生態質量退化的區域,優先開展生態恢復工作。對于城市擴張的區域,由于用地已被城市占據,考慮到城市發展的社會經濟因素,開展大面積的生態重建工作不符合實際的發展規劃。應采取保障城市基本的生態安全格局與生態系統服務功能為基礎,有針對性地進行生態重建措施,例如增設城市口袋公園、設置禁止開發邊界、推動城市生態廊道的建設等。推進部分低等級生境區域向高等級生境區域進行升級轉型,提升區域生境質量。

本研究采用InVEST模型進行生境質量評估,優勢在于模型所需的數據要求不高、可視化效果好。模型中威脅因子的選擇、影響范圍等參數的設定受限于經驗系數或者參考文獻,存在一定的主觀性。精確參數驗證的評估以及不同情境下的生境質量模擬與預測在未來的研究中值得更深入地探討。

4 結論

2000-2020年森林始終在三明市土地利用類型中占據著最大面積比,均超過總面積的70%。2000-2010年土地利用變化趨勢非常小,最為明顯的是耕地轉為人造地表、森林轉為草地。2010-2020年土地利用變化趨勢明顯,部分森林、草地轉化為耕地,森林、草地、耕地成為人造地表的主要來源。三明市2000、2010、2020年3個時期的平均生境質量指數分別為0.806 49、0.806 54、0.774 88,生境質量水平總體處于較高水平。2000-2010年,三明市的生境質量變化很小,處于非常穩定的階段;2010-2020年期間,生境質量有所下降,除了相鄰等級生境的轉換,也出現了明顯的跳躍式生境退化和生境質量提升。對三明市2000、2010、2020年的生境質量結果進行全局自相關分析。表明在顯著性水平P<0.05情況下,2000、2010、2020年的Moran'sI值分別為0.445、0.444、0.462,表明了三明市的生境質量在空間上呈現出明顯的集聚特征。集聚狀態以高數值、高數值集聚和低數值與低數值集聚為主,高低和低高數值集聚類型分布較少。耕地、草地、人造地表向森林轉換是生境質量提升的主要原因,森林向耕地、草地、人造地表轉換,耕地轉為人造地表是生境質量降低的主要原因。森林對于保持高水平生境質量起到了非常重要的作用。NDVI是三明市生境質量空間分布的最大影響因素,坡度和高程的重要性也高于其他影響因素。從影響因素的類別來看,自然環境類因子影響力明顯高于社會因素類因子,任何2種影響因素對生境質量空間分異的交互作用都大于單個因素的單獨作用。