安徽省生态保护红线的生境质量分析

潘丽丽 吴楠

摘 要：基于InVEST模型的生境质量模块，采用2017年安徽省有关数据，定量评价了全省和生态保护红线内生境质量指数及空间分布。结果表明：由于红线内的生境退化风险较低，使得红线内生境质量指数远高于全省平均值，占全省国土面积15.15%的红线，生境质量指数总和占全省的26.54%。皖西皖南山区和沿江沿淮湖泊湿地区的红线斑块生境质量指数普遍较高;沿江5市城区周边、沿淮蓄滞洪区、砀山和萧县林区、阜阳城区周边以及六安至合肥的淠河-滁河干渠的红线斑块生境质量指数则相对较低。保护空缺指数较高的县（市、区）为皖南山区的旌德县、祁门县、宁国市和休宁县以及皖西山区的岳西县、太湖县和潜山市，建议结合生态补偿政策，有条件的将高生境质量人工商品林逐步调整为生态公益林增补进红线，以更好地维护国家和省域生态安全。

关键词：生态保护红线;InVEST模型;生境质量指数;空间分布;保护空缺;安徽省

中图分类号 X321文献标识码 A文章编号 1007-7731（2020）06-0139-06

Abstract： Based on the habitat quality module of Invest model and relevant data of Anhui Province in 2017， the habitat quality index and spatial distribution in the whole province and Eco-redline region were quantitatively evaluated. The results show that the habitat quality index in the Eco-redline region is much higher than the provincial average due to the low risk of habitat potential degradation. Accounting for 15.15% of the total land area of the province， the total habitat quality index of Eco-redline region accounts for 26.54% of the province. The habitat quality index of Eco-redline patches is generally high in the mountainous areas of West and South Anhui and the wetland and lakes along the Yangtze River and Huaihe River; The habitat quality index of Eco-redline patches is relatively low in the surrounding areas of five cities along the Yangtze River， the flood storage and detention areas along the Huaihe River， the forest areas of Dangshan County and Xiaoxian County， the urban areas of Fuyang， and the main canal of the Pihe-Chuhe River from Lu'an to Hefei. Jingde County， Qimen County， Ningguo City， Xiuning County in the mountainous area of Southern Anhui Province as well as Yuexi County， Taihu County and Qianshan City in the mountainous area of Western Anhui Province with higher conservation gaps index. It is suggested that the planted commercial forest with higher habitat quality should be gradually adjusted into the ecological protection forest and added into the Eco-redline region with the ecological compensation policy support， so as to better maintain the national and provincial ecological security.

Key words： Eco-redline region; InVEST model; Habitat quality index; Spatial distribution; Conservation gaps; Anhui Province

自2008年起，我國生态保护的重心逐渐转为“生态功能上的划区保护”[1]，通过划定生态保护红线战略，固定最重要的生态空间，禁止开发、保护和修复红线内的国土空间，体现了强化生态保护的政策导向与坚定决心。根据《生态保护红线划定指南》（环办生态〔2017〕48号），生态保护红线对于保障区域生境安全及维持区域生态平衡起到了重要作用，所划定的区域必须实行严格的保护[2]。因此，在红线划定过程中，不仅应遵循生态系统服务评估的科学性和自然生态系统的整体性原则，还需要兼顾部门事权和地方政府管理诉求，确保红线“划得准、能落地、管得住”。按照中办、国办《关于划定并严守生态保护红线的若干意见》（厅字〔2017〕2号）要求[3]，截至目前，包括安徽省在内的长江经济带沿线各省（直辖市）生态保护红线已经国务院批准，由各省（直辖市）正式发布。

维护和改善生态系统生物多样性是保育和发挥生态系统中所有功能和服务的基本措施，也是提升人类福祉的关键[4]。生境质量客观表征为生态系统时空实体、演化周期的可度量性[4-5]。稳定的生境质量不仅是维持生态系统生物多样性的重要基础[6-7]，也是保护成效在生态效益方面最直接的体现。作为国家和区域生态安全的底线和生命线的生态保护红线，维护了省内最优质生境质量的生态系统和最重要的生态系统服务功能。因此，定量测算发布红线在保护生境质量方面的生态效益，以此检验红线的划定成效就显得尤为必要和重要。

生境质量的研究方法经历了由早期局域尺度野外调查获取数据的单一指标静态评价[8-10]，到多评价指标和评分标准的生境质量指数的综合测算[11-13]，再到基于分布式模型对区域（流域、省域）生境质量时空差异动态模拟的发展过程[5，14-15]。InVEST模型中的生境质量模块（Habitat Quality Model），将生物对于不同土地覆被的适宜性与威胁源建立联系，根据不同生境对威胁源的敏感程度，评估不同景观格局下的生境质量分布和退化情况[16]。该方法不关注物种分布的绝对量，仅求序为本，可快速评价区域尺度上生境质量相对高低的空间变异情况，近年来得到了广泛的应用[17-21]。

根据《安徽省生态保护红线》（皖政秘〔2018〕120号），全省红线总面积为21233.32km2，主要分布在皖西山区及皖南丘陵区，包含3大类16个片区，约占安徽省国土总面积的15.15%，主要分布在皖西山地和皖南山地丘陵区，长江干流及沿江湿地、淮河干流及沿淮湿地[22]。本研究基于InVEST模型，以安徽省为例，采用2017年有关数据定量评价全省和红线内生境质量指数及空间分布，为红线内生态效益维护与提升提供参考;同时，分析模拟出生境质量较高的非红线区，作为保护空缺、丰富红线增补的后备资源。

1 研究区概况

安徽省地处中国华东地区，经纬度区间为114°54′～119°37′E，29°41′～34°38′N，位于长江、淮河中下游，省内多生态要素以秦岭-淮河地理分界线为界呈纵横双向过渡式（图1）。全省地势呈西南-东北降低的趋势，地貌类型齐全，主要包括沿江、淮河平原区，皖西、皖南丘陵区以及江淮间台地丘陵区。安徽省气候上主要呈現为湿润季风气候，属暖温带与亚热带过渡区，全年平均气温14～17℃，年平均降水量为773～1670mm，有南多北少的特点。截至2019年末，安徽省常住人口约7119万人，常住人口城镇化率55.81%。经济总量突破3万亿元，三产结构8.8∶46.1∶45.1。常住居民人均可支配收入23984元[23]。

2 研究方法和数据

2.1 数据来源及处理 2017年，安徽省土地覆被数据来源于世界首套10m空间分辨率的全球土地覆盖产品（FROM-GLC10）。该数据基于“少量全球样本稳定地表覆盖分类”理论，将2015年采集的30m分辨率样本迁移到2017年10m分辨率，进行全球地表覆盖制图[24]。数据地理坐标系为GCS_WGS_1984，土地覆被类型包括1农田Cropland、2林地Forest、3草地Grassland、4灌丛Shrubland、5湿地Wetland、6水体Water、7冻原Tundra（安徽无此类）、8建设用地Impervious surface、9荒地Bareland、10冰雪Snow/Ice（安徽无此类）共10个类型（图2）。

安徽省内共包括8大类禁止开发区，仅涉及省级（含）以上级别[25]，区域边界数据均来源于各自归口的省直管理部门：自然保护区、水产种质资源保护区、湿地公园、森林公园、地质公园、自然遗产地和风景名胜区的边界范围分别来源于林业、农业农村、自然资源、住建及生态环境部门。对于部分未能提供矢量边界的禁止开发区，采用扫描经批复后的相关规划图件，再配准、矢量化的方法得到，空间参考与土地覆被数据保持一致。

安徽省最新高速公路、国省道和铁路网数据取自天地图数据库，来源于测绘部门。各类采矿权和矿产地边界的矢量数据来源于自然资源部门（图2（b））。参考《公路工程项目建设用地指标》[26]和《新建铁路工程项目建设用地指标》[27]，将线状的道路数据分高速公路（宽度取60m）、国省道（宽度取30m）和铁路（宽度取60m）类型进行缓冲带构建，转换成面状道路数据。对道路与矿区面状数据统一转换成栅格数据，像元大小和空间参考与土地覆被数据保持一致，均为10m。

数据预处理及叠加、统计分析等基于ArcGIS 10.6平台实现;模型运行及数据模拟基于InVEST 3.5实现，参数设置参考自国内外现有研究结果;其他相关数据的统计及计算等基于Excel实现。

2.2 基于InVEST模型的生境质量评估 InVEST模型中生境是指为生命体提供生产生活所需的资源的空间[16]。设定模型运行所需的风险源及生境类型时，需考虑到建设用地（包括城镇和乡村）是人类活动最为频繁的地表类型，而采矿区、各类公路和铁路则人类活动较为集中，农田作为半人工半自然地类，也常受到人为干扰。故结合数据的可获得性，将建设用地、农田、采矿权和矿产地、高速公路、国省道、铁路6类土地覆被设定为影响区域生境质量的风险源，其余不同的地类代表了不同的生境类型。基于下式计算生境退化度：

式中，Dxj为生境类型j中x栅格的生境退化度（退化风险指数）;R为风险源个数;Wr为风险源r的权重;Yr为风险源的栅格数;ry为栅格y的胁迫值;irxy为栅格y的胁迫值ry对栅格x的胁迫水平;βx为风险源对栅格x的可达性（受法律保护的区域内，该值大于0小于1，保护越严，值越小;其余区域为1）;Sjr为生境类型j对风险源r的敏感度;dxy为栅格x与栅格y的直线距离;drmax为风险源r的最大胁迫距离。

式中，Qxj为生境类型j中x栅格的生境质量指数;Hj为生境类型j的生境适宜度，值域为[0，1];k为半饱和常数，取最大生境退化度（由模型运算一次得到）的一半;z为归一化常量，通常设为2.5[17-18]。

模型中相关参数需要结合安徽省具体情况进行调整，风险源在相应保护区域内的可达性、各风险源最大胁迫距离及权重、不同生境类型对胁迫因子的敏感程度等参数的设置结合InVEST模型的实例，参照省内高校和科研院所生态领域专家的建议以及刘智方等[28]、吴健生等[29]和戴云哲等[30]的研究进行赋值（表1和表2）。将8类禁止开发区叠加后取并集，综合赋可达性参数βx值为0.2。

3 结果与分析

3.1 各土地覆被的生境质量指数 运行InVEST模型，得到安徽省2017年生境质量指数空间分布。生境质量指数呈现在栅格图层上0～1之间连续变化的值，值越靠近1，生境质量越好，就相对越完整，并具有相应的结构和功能，有利于生物多样性的维持。将模型模拟得到的全省生境质量指数图层，分别按照全省和红线内各类土地覆被进行分区统计（Zonal Statistics），平均单位面积生境质量指数见表3。全省层面来看，由于农田属于半人工半自然地类，作为生境的同时本身又受到一定程度的人类干扰，加之本身农田的生境适宜性最低（除建设用地和荒地外），因此得到全省农田的生境质量指数最低（0.23）。由于草地退化风险和生境适宜性仅次于农田，草地的生境质量指数其次（0.46）。考虑到人类有“倚江而居，择水而憩”的居住习惯，湿地和和水体的退化风险也较高，相比原生的很高的生境适宜性指数（分别为1和0.7）来说，二者生境质量指数下降幅度较大，分别达到0.93和0.66。全省退化风险最低的地类是林地和灌丛，生境质量指数相比原生生境适宜性指数（分别为0.8和0.65）下降幅度很小，均只下降0.01，分别为0.79和0.64。

红线内各地类的平均单位面积生境质量指数高低关系与全省一致，整体较全省生境质量指数更高，主要因为红线区域本身的退化风险较低。从生境质量指数总和来看，占全省国土面积15.15%的红线区，生境质量指数总和占全省的26.54%，通过划定生态保护红线保育良好生境质量的生态效益比达1.75。

在ArcGIS 中使用自然断点法（Natural Breaks）将生境质量指数分类为0～0.4，0.4～0.6，0.6～0.8，0.8～1共计4个区间，并据此将生境质量划分为低、中、良和优等4个级别，统计全省和紅线内各等级生境所占面积百分比和生境质量指数平均值（见表4）。全省层面来看，主要是低等级生境占据主导，面积占比63.15%，其次是良等级，占35.05%，优等和中等面积占比都较少。生态保护红线内与全省的分等面积占比差异主要体现在良等和低等的差异，红线内以良等生境为主导，占据了88.81%的面积比例，优等面积占比相较于全省也有提升，说明红线的划定对于优良生境区域的保护识别较为准确。红线内生境质量指数的平均值为0.723，同样也是全省平均值（0.413）的1.75倍。

3.2 生境质量指数空间分布格局 从全省生境质量指数空间格局来看（图2c），全省生境质量整体表现为皖南、皖西山区高，沿淮沿江居中，皖北和江淮分水岭低的态势。生境质量分布与土地覆被类型一致性较高，林草区和湿地生境质量较高，农田和裸地生境质量较低。将县（市、区）行政界线套叠生境质量指数，分区统计（Zonal Statistics）其平均值。平均生境质量为优等（0.8～1）的县（市、区）没有，最高值0.772为石台县（红线面积占比也为全省最高）。良等（0.6～0.8）的县（市、区）有17个，主要分布在皖西六安和安庆境内大别山南北麓的山区县，皖南的黄山、宣城和池州境内。中等（0.4～0.6）的县（市、区）有15个，主要分布在大别山山前丘陵地区、除芜马城区外的沿江一线和宣城境内。低等（0～0.4）的县（市、区）有73个，广泛分布在皖北6市、江淮分水岭地区的合肥、滁州境内和芜马城区。

从生态保护红线内的生境质量指数空间格局来看（图2d），红线集中分布的皖西皖南山区和沿江沿淮湖泊湿地的生境质量指数普遍较高。中低生境质量等级的红线斑块与干扰退化风险较高的红线斑块分布具有较高一致性，主要分布在沿江5市的城区周边、沿淮各蓄滞洪区、省域最北端砀山和萧县林区、阜阳城区周边以及六安至合肥的淠河—滁河干渠一线。

3.3 红线增补备选区分析 将全省生境质量指数由低到高按照五分位数（Quantile）划分5个级别，确保每一等级分布面积基本相当，将最高等级的区域（占省域面积的22.73%）与生态保护红线区域（占省域面积的15.15%）进行叠加对比分析，识别出高生境质量且暂未划入红线的区域（保护空缺区）分布，作为后期红线布局优化调整增补的备选区域（参见图2e）。

从总体空间格局来看，由于全省生境质量最高等级的区域分布在皖西、皖南山区的林区，虽然红线划定的重点（两屏两轴）也同样分布于此，但经分析后，上述区域内的人工商品林经营管理与红线的管控要求不相匹配，暂不适合划入红线，故目前识别出的保护空缺区较大程度上为皖西、皖南山区的人工商品林区。

将保护空缺区的栅格单元值设为1，其余栅格单元值设为0，按县（市、区）域行政单元分区统计（Zonal Statistics）其平均值，得到各县（市、区）平均保护空缺指数为0～0.6。指数值越大，表明红线保护空缺在该县域内分布越多，红线调整增补的潜力越大。全省105个县（市、区）保护空缺指数最高的为皖南山区的旌德县、祁门县、宁国市和休宁县以及皖西山区的岳西县、太湖县和潜山市，几乎全部都是国家重点生态功能区县（图2f）。虽然全省两批共15个重点生态功能区县的红线面积平均占比已经达到37.93%，超过全省平均占比（15.15%）的1倍以上，达到2.50倍，但根据模型模拟分析识别出的保护空缺（红线调整增补的潜力）仍然较大。下一步，建议在国家重点生态功能区综合生态补偿政策的大力支持下，将林木所有权及使用权收归国有，通过赎买、租赁、置换等方式，将区域内高生境质量的人工商品林有条件的调整为生态公益林，进一步优化调整增补重点生态功能区的红线面积和占比，以更好的维护国家和省域生态安全。

4 小结与讨论

生态保护红线内生境质量指数整体较全省高，主要原因是红线区域本身的退化风险較低。占全省国土面积15.15%的红线，生境质量指数总和占全省的26.54%，通过划定红线保育良好生境质量的生态效益比达1.75。

红线集中分布的皖西皖南山区和沿江沿淮湖泊湿地的生境质量指数普遍较高。全省保护空缺指数最高的县（市、区）为皖南山区的旌德县、祁门县、宁国市和休宁县以及皖西山区的岳西县、太湖县和潜山市。后期应结合国家重点生态功能区生态补偿政策，逐步将高生境质量的人工商品林有条件的调整为生态公益林增补进红线，以更好的维护国家和省域生态安全。

本研究采用与生态保护红线划定同年的2017年10m分辨率的全省土地覆被数据以及当期的多种风险源分布数据，较为精准全面的模拟出了各红线斑块生境质量指数的基线（baseline）值。随着红线外开发活动推进和红线内保护修复项目实施，红线生境质量指数必将随红线内外土地覆被的变化而改变，未来将积极跟踪评价红线内的生境质量状况，根据指数相对于基期的变化及时调整生态保护修复方案。

InVEST模型提供了一种基于栅格数据的分布式生境退化风险和生境质量的快速评估方法框架，但由于人类干扰风险源对于各种生境受体胁迫的内在机制研究相对滞后，采用专家知识的参数赋值会增加结果的主观性。另外，采用单一风险源胁迫作用的简单累加来代替多风险源对生境受体的综合胁迫作用也具有一定的局限性。

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（责编：张宏民）