汶川地震灾区生物多样性热点地区分析

徐 佩，王玉宽，杨金凤，彭 怡

(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，成都 610041)

生物多样性是人类赖以生存的物质基础［1］。但目前生物多样性正面临严重威胁。世界自然保护联盟(IUCN)发布的“2004年濒危物种红色名录”表明，1/3的两栖类动物、1/2以上的龟类、1/8的鸟类和1/4的哺乳动物正面临生存威胁。目前，全球15000多个物种正在消失［2］。《千年生态系统评估——生物多样性综合报告:生态系统与人类福祉》中指出，自工业化初期至今全球渔业资源减少了90%，1/3的两栖动物、1/5的哺乳动物和1/4的针叶林濒临灭绝;大自然调节气候、空气和水源的能力下降;自然灾害对人类的冲击越来越多［3］。因此保护生物多样性实际就是保护人类自身，是实现区域可持续发展战略的重要保证［4］。

用于生物多样性保护的人力和财力都是有限的，对所有区域采取同一水平的保护策略和投资，既不现实也无必要［5-6］。为使有限的资源得到最佳配置和利用，必须找出一些具有显著生物多样性，同时正受到严重威胁的区域，即所谓的生物多样性热点地区(hotspot)。生物多样性热点地区被认为是本地物种多样性最丰富的地区或是特有物种集中分布地区［7-9］，该概念最早是由英国著名生态学家Norman Myers于1988年在分析热带雨林受威胁程度的基础上提出的［10］，并于2000年根据物种特有程度和受威胁程度提出了全球生物多样性保护的25个优先的热点地区［11］。近年来，生物多样性热点区成为国内外研究的热点。许多学者从全球、区域及地区等不同尺度，开展了相关研究［12-19］。提出了系统保护规划［20］，生态位模型等新的方法［21］，并引入了地质学等其他学科的理论［22］。总体来看，热点区的识别需要考虑生物多样性的现状以及未来的发展趋势，结合物种分布与生境质量两方面，并尽量采用空间分析、数理分析等定量化研究方法。目前基于地理信息系统的统计方法的运用是热点分析的重要趋势，但在对热点的空间识别过程中，还主要依靠专家知识，仅对不同空间要素进行简单叠加，缺乏对热点区特征的准确描述。

汶川地震灾区位于长江上游地区，被保护国际认定的25个全球生物多样性热点地区之一，同时提供了栖息地保护、水源涵养、水土保持等多重功能。但受汶川地震的影响，区域内植被破坏严重，生物多样性受到极大威胁。交通、定居点、工矿设施的重建使生物多样性保护的压力进一步增大。识别生物多样性热点地区，将生物多样性保护纳入灾后重建是恢复和保护该地区生态环境的重要内容。本文采用空间相关方法识别汶川地震灾区的生物多样性保护的热点区，为灾区生物多样性保护、减少灾后恢复重建对生物多样性的影响提供决策依据，同时也是对生物多样性保护规划的有益探索。

1 研究区概况

汶川地震重灾区位于四川省西北部，川西高原向盆地过渡地带(图1)。由于地势变化明显，立体气候显著，生物多样性极为丰富。据不完全统计，该区域仅高等植物多达5000种以上，拥有国家一级保护植物10种，国家二级保护植物29种，各类资源植物2000多种，拥有国家一级保护动物14种，国家二级保护动物69种，也是我国大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)的主要分布区。

2 研究方法

2.1 生物多样性指数

选取物种生境质量、植被景观多样性指数和物种多样性指数作为评价指标。其中生境质量采用InVEST生物多样性模型计算［23-24］，关系式如下:

模型使用Quality_1-Quality_2差值作为生境质量相对得分(Quality_3)

式中，name分别代表道路、居民点、铁路、农田和地质灾害威胁因子;sen_name表示威胁因子的敏感性值;name_prox表示威胁因子的威胁值;legal_access表示合法可达性;(W_threat name/W)威胁因子相对权重。

根据灾区物种的生存状况和受威胁的程度，本文利用李文迪对指示物种的选择和赋值标准［12］，选择灾区的指示物种并计算指示物种的丰富度指数。

图1 汶川地震灾区地理位置示意Fig.1 The geographical location of Wenchuan earthquake area

景观多样性指数采用Shannon-Weiner多样性指数，其表达式为:

式中，H'x表示评估单元x的植被群系多样性指数，其值越大表明评估单元内的植被群系统越丰富;Pi表示评估单元x内的植被群系i的面积比例;n为植被群系的数目。

在此基础上，以栅格为统计单元，计算生物多样性综合指数，公式如下:

式中，BIx表示栅格单元x的生物多样性指数。

将综合得分指数进行最大值标准化，使得综合得分值指数取值在0—1之间。最后利用ArcGIS软件以图形的形式将生物多样性指数表现出来，分析灾区生物多样性空间分布特点。

2.2 热点地区识别

在疾病和人口的热点区的分析中，空间相关分析的方法已被应用于分析疾病的高发区或人口密集区［25-31］，这与生物多样性热点地区分析具有很大的相似性。因此本文利用空间相关分析进行热点地区分析，使用空间统计中最常用的系数，它是一种基于距离权矩阵的局部空间自相关指标，能探测出高值聚集和低值聚集(热点分析)。由 Ord 和 Getis［32］提出:

式中，xj表示局部范围内的空间单元的属性值;Wij是i，j单元之间的距离权重，Wi表示所有距离权之和;表示给研究区域内所有斑块属性的平均值。其中，

3 结果与讨论

3.1 生物多样性指数

图2绘出了地震灾区生物多样性综合指数。综合指数高值区集中在龙门山区各县，其中汶川、宝兴、北川、平武以及青川的生物多样性指数较高;西部高原边缘区的松潘与小金的多样性指数较高;山前平原与盆地低山丘陵区的多样性指数普遍较低。其中崇州、都江堰、彭州、什邡、绵竹和安县等各县(市)的平原区生物多样性水平很低，而山区的生物多样性指数较高，界线非常清晰，说明了山区与平原在生物多样性保护功能方面有着较大的差异。

3.2 生物多样性热点区

利用ArcGIS热点分析功能对综合指数进行热点分析，结果如图3。热点区主要分布在龙门山一带，基本上可以分为北部的岷山高值区和南部邛崃山高值区两部分。而Z(G*i)＜-2.0的低值区主要分布在山前平原和平原丘陵区。造成这种差异的原因在于:一是山区地形起伏较大，在地形的控制下形成的各种小生境为生物多样性提供了物理基础，二是平原区人类活动剧烈，生物生境受到人为的干扰强烈。

图2 地震灾区生物多样性指数Fig.2 Spatial distribution of biodiversity index in Wenchuan earthquake area

图3 地震灾区指数Fig.3 Spatial distribution of in Wenchuan earthquake area

3.3 热点地区与自然保护区的一致性

根据图4计算得到的生物多样性热点区的面积28874.68 km2，占汶川地震灾区总面积的37.9%，热点区面积比例较高的原因是山区与平原丘陵区在物种丰度、景观多样性和生境质量方面的差异都很大。导致山区的生物多样性丰富的优势就会在热点分析时明显地体现出来。其中位于各类保护区内的热点区面积8377.49 km2，占整个热点区面积的29.01%，占灾区所有保护区面积的55%。在全部34个保护区中，热点区涉及到26个保护区。没有划到热点区的保护区，如睢水海绵礁、闻溪西河湿地、翠云廊古柏和九龙山自然保护区由于其保护级别相对较低，且位于人为干扰较强烈的平原和丘陵地区，其周围地区的生境质量以及生物多样性指数较低，这些因素共同作用影响了它们进入热点区。海拔较高的保护区由于植被覆盖度低，影响了其进入热点区范围内。

3.4 热点地区与物种分布的关系

虽然热点区面积仅占整个灾区面积37.9%，但对指示物种生境的覆盖比例却比较高，在选取的69个指示物种中有60个物种，其位于热点区的生境面积占其位于灾区的总生境面积的50%以上，包括了全部的13种国家一级保护动植物物种，有32个物种热点区生境面积比例在80%左右，热点区内的所有指示物种生境总面积占整个灾区指示物种生境总面积的70%以上。

本文选取了10个指示植物种，热点区覆盖了全部指示物种的生境范围，有7个物种的热点区生境比例在55%以上。热点区内生境面积比例最高的物种是圆叶玉兰(Magnolia sinensis)、珙桐(Davidia involucrata var.involucrata)和香果树(Emmenopterys henryi)，分别为94.6%、89.1%和86.0%。峨眉含笑(Michelia wilsonii)、西康玉兰(Magnolia wilsonii)和红豆树(Ormosia hosiei)在热点区内生境面积比例较低(图5)。西康玉兰(Magnolia wilsonii)主要分布在灾区的边缘地区，范围狭小，而空间分析对边缘区的探测不是很敏感，峨眉含笑(Michelia wilsonii)与红豆树(Ormosia hosiei)分布离散，且峨眉含笑(Michelia wilsonii)的生境面积较小，因此本文热点区没有很好反映它们的分布信息。

图4 灾区生物多样性热点区与保护区分布Fig.4 Distribution of biodiversity hotspots and Nature Reserve in Wenchuan earthquake area

鸟类指示物种共有24种，热点区涉及到了所有鸟类指示物种的生境(图6)。其中有23个物种在热点区生境面积比例50%以上，有16个物种在热点区生境面积比例80%以上。仅有绿尾虹雉(Lophophorus lhuysii)位于热点区生境面积比例为24.4%(图6)，但是绿尾虹雉(Lophophorus lhuysii)在灾区的生境分布范围较广，虽然其热点区面积比例较低，但其在热点区内的面积仍然有1881.432km2。

图5 指示植物种在热点区与保护区内的生境面积比例Fig.5 The proportion of indicator species habitat area in hotspots and nature reserve

图6 鸟类指物种热点区与保护区内的生境面积比例Fig.6 The proportion of birds indicator species habitat area in hotspots and Nature Reserve

哺乳类指示物种有35种，其中有30种在热点区内的生境面积占其灾区总生境面积的比例在50%以上，有14种在热点区生境面积比例在80%左右(图7)。热点区内面积比例较低的几个物种，其位于热点区内的生境面积也都在50km2以上。仅猞猁(Lynx lynx)的热点区内生境面积为35.7km2，原因与西康玉兰(Magnolia wilsonii)相似，鼬獾(Melogale moschata)、貉(Nyctereutes procyonoides)的分布范围较广，它在人为干扰强烈的平原丘陵区有2/3左右的生境面积，因此只有1/3的生境面积进入热点区，这是合理的。林麝(Moschus berezovskii)则是由于指示物种选取的数量还不够，物种丰度信息不是很准确造成的。

3.5 热点地区与Marxan模型优先区的比较

2008年6月大自然保护协会(TNC)利用Marxan模型确定了四川省省生物多样性保护的优先地区。本文基于空间分析的生物多样性热点区主要分布在龙门山区，与Marxan模型得到的生物多样性优先区分布基本一致，但在西部高原边缘区的黑水县和理县存在较大差异(图8)。原因可能是:一方面可能由于本文指示物种的数目较少，代表性不够强引起的;另一方面可能是在计算综合指数时考虑了植被覆盖度的影响，而高海拔区由于植被覆盖度低所以没有纳入热点区。同时发现基于空间分析方法获得的热点区几乎没有离散的点状区域的分布，克服了Marxan优先区分布过于离散，孤岛效应明显的缺点，因为在保护区划时一般不会设立一个孤立的与原保护区没有联系的保护区，优先区虽然从理论上讲具有很重要的意义，考虑到保护区之间的连接度和保护区内物种的长远发展，优先区可能并不是最佳的选择。同时，由空间分析方法划分的热点区的不仅要求本身物种丰富、景观多样、生境质量高，还要满足其周围的地区也具有此特点才能够被划分为热点区。因此，从长远来看这种方法划分的热点区更具保护意义。此外，Marxan模型计算的优先区包含的范围较小，只能用于指导保护区的规划，不能指出需要对生态破坏严重的产业进行限制的区域。在实际工作中可以将空间分析获取的热点区与Marxan模型输出的最优区相结合，提出生物多样性的最佳保护方案。

图7 哺乳类指示物种热点区与保护区内的生境面积比例Fig.7 The proportion of mammals indicator species habitat area in hotspots and Nature Reserve

图8 空间相关方法划分的热点地方与TNC优先保护区比较Fig.8 Comparison of hotspots based on spatial correlation method and the TNC priority conservation areas

4 结论

汶川地震对区域的生物多样性造成极大影响。识别生物多样性热点地区是将生物多样性保护纳入灾区重建的基础。本文利用InVEST模型对灾区生境质量进行定量评价，然后采用空间分析方法识别了生物多样性热点地区。并与现有保护区分布、物种生境分布以及Marxan模型得到的优先区进行了对比。识别出的热点地区基本上与Marxan模型结果一致。识别出的岷山区域生物多样性热点区和南部邛崃山区生物多样性热点区之间可以考虑建立生态廊道保护区。基于空间分析得到的热点地区也存在不足，包括对评估区域边缘的探测不是很敏感，考虑因素较多，有些特有种分布区等可能会因其他因素的影响而不能进入热点区，这些都是进一步需要解决的问题。

致谢:本文使用了美国斯坦福大学与世界自然基金会(WWF)以及大自然保护协会(TNC)联合开发的综合生态系统服务评估模型(InVEST)，在模型调试与验证过程中得到了Gretchen Daily教授，Erik博士，Driss博士的帮助，特此致谢。

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