基于MSPA模型的登封市生态网络构建与优化
2022-06-11姚新治王立涛何鹏飞田国行
姚新治, 杨 航, 王立涛, 许 磊, 何鹏飞, 田国行
(1.中国建筑第七工程局有限公司,郑州 450000; 2.河南农业大学风景园林与艺术学院,郑州 450000;3.洛阳市绿化管理中心,河南洛阳 471000)
近年来,城市化进程不断加快,人口与产业迅速向城镇区域转移,庞大的规模和惊人的速度成为区域生态环境变化的推动力,导致中小型城市区域性生境遭到破坏. 伴随着各类生境的破碎化以及生态斑块的分割、穿孔的过程[1],会对物质、能量流动造成影响,极大程度上阻碍了生态流的自由扩散,最终致使区域性生态服务价值降低以及生物多样性功能丧失,严重威胁着区域景观生态安全[2-3]. 目前,世界普遍采取生态学原理对生态系统进行分析与优化[4-5]. 构建生态网络、加强生态斑块间的连通性和稳定性是应对城市化进程中生境斑块孤岛化的有效手段[6],通过生态网络的构建不仅能实现生态环境的稳定,还能促进生态系统物质循环,对城市发展有积极意义[7-8].
生态网络构建是基于地理分析理论的探索生态空间结构和优化的方法[9-10],是由态源斑块出发,穿越破碎化的生态系统的路线所形成的保护系统. 近年来,基于生态安全格局构建的生态学规划方式已得到学术界普遍认可和关注. 欧洲学者对生态网络研究主要集中在土地高度集约化利用和农业生产对生态环境的影响[11];美洲学者则更大程度关注国家公园和自然保护地等区域生态网络构建[12];而国内学者对生态网络得研究集中在区域空间结构优化、生态廊道建设以及城市生态保护策略的研究[13].
登封市作为省会郑州国家中心城市重要的生态涵养区、郑州西南山林生态区、郑州国家中心城市后花园,如何把保护与经营从对立转为互利是当前面临的重要问题. 按照《郑州市森林生态系统规划(2018—2025)》的建设目标,登封市将建成具有生态景观林带、生态廊道等生态空间连接的卫星森林城市.因此,本文以登封市全域为研究对象,从景观连通性角度入手,采用MSPA法和最小耗费路径法提取登封市生态要素的空间分布,以此提出生态网络优化策略,为登封市生态建设提供参考.
1 研究区概况
登封市位于河南省中部,处于34°15′~34°35′N,112°49′~113°19′E之间,与新密、伊川、汝州、巩义等地毗邻相接,距离省会郑州76 km. 登封市总面积1219 km2,地形复杂,海拔在160~1459 m 之间,呈现出北高南低、西高东低的总体趋势,属于温带大陆性季风气候,四季分明,昼夜温差大,年平均气温14.2 ℃,多旱少雨,水资源短缺. 登封市正处于对外大开放、大发展的重要时期,随着城市化发展和矿产资源的无序开采,导致登封市林地、湿地景观遭到破坏,景观连通性、完整性受到极大影响,如何维持景观生态安全稳定是当前亟须解决的关键问题.
2 材料与方法
2.1 数据来源与处理
基础数据来源于清华大学全球10 m 土地利用数据(2017)结合2020 年谷歌影像进行土地利用人工修正,最终得到登封市耕地、林地、草地、灌木、水体、建设用地、未利用地7 类生态景观类型,并对主要数据(表1)进行处理.
表1 主要数据来源Tab.1 Main date sources
2.2 基于MSPA法的空间形态格局分析
MSPA分析法可以通过土地类型特征之间的关系创造结构,运用形态学的序列运算的方法将图像分成互斥的类别[14]. 对研究区的土地利用数据进行重分类,提取林地景观斑块为前景数据并赋值为2,其他地类设为背景数据并赋值为1,Nodata缺失数据赋值为0. 将数据导入GuidosToolbox 软件转换为二值栅格数据,通过八邻域法进行分析,得到具有核心区、桥接区、孔隙、边缘区、孤岛斑块、支线、环道区7大类景观类别的栅格数据,通过ArcGIS10.2对生成的栅格数据进行统计处理.
2.3 景观连通性分析
景观连通性是测定生态运动过程并反应景观功能的定量指标[15]. 本文将斑块面积大于20 000 m2定义为景观性较好的生态斑块,选取整体连通性指数IIC、可能连通性指数PC和斑块维持连通性重要值dX(X代表PC或IIC)3 个指标基于图论对景观连通性进行分析评价. 利用软件Conefor2.6,设定800、1000、1500、3000、5000、8000 m六个不同的距离阈值,同时将连通概率设置为0.5. 根据2018年《郑州市野生动物调查报告》显示登封市多分布为小型哺乳动物和小型鸟类,以动物分布种类的活动范围和不同距离阈值下的计算结果比较,最终选取5000 m为连通距离阈值. 其公式如下:
其中:i、j为两个不同的斑块;n为景观中斑块的总数;ai、aj分别表示两个斑块的面积;nlij表示斑块i与斑块j之间的连通数,即斑块内部和斑块间的连通数总和;AL表示林地景观栅格的总面积;IIC表示整体连通性指数的值,介于0和1之间,当数值为1时表示整个范围内为整体生境斑块,当数值为0时则表示研究区内生境斑块互相不连通.
其中:Xinitial表示初始景观连通性;Xremove表示去除特定斑块后剩余斑块的景观连通性.
为了减小对斑块重要性评价的误差,本文将计算得到的斑块dIIC和dPC指标指数进行平均综合评价得到各个斑块重要值dI,将dI指数分为极重要、非常重要、重要、一般重要和不重要五个等级对斑块进行连通性评价.
2.4 基于最小耗费路径的生态安全格局构建
2.4.1 生态源地的识别
生态源地是保证生态安全的重要组成部分,是生态流向外扩散和维持的源区[17]. 为保证生态源地的选取具有生态服务的可持续性[18-19]、维护景观连续性和完整性的功能[20],本文选取由面积因子提取的林地斑块重要性dPC值大于0.1 的斑块,即面积大于20 000 m2且连接度大于0.1 的核心区斑块,最终识别出138块核心斑块作为生态源地(图1).
图1 生态源地分布Fig.1 Distribution of ecological source areas
2.4.2 阻力面构建
生态流在迁移的过程中会受到不同大小阻力的影响,阻碍了能量的自由流动与扩散,阻力的大小不仅与自然生态类型有关,还受人类活动和地形要素的影响[21]. 本文根据潘竞虎[22]等的研究以及研究区范围内数据的可获得程度,从地形、生态和干扰三个方面选取了高程、坡度、起伏度、土地类型、NVDI、距离道路距离、距离铁路距离、距离水体距离共计8 项阻力影响因子,并参考《生态红线划定指南》根据不同层级标准对各项因子进行阻力等级分类(表2). 通过咨询专家和相关研究[23-24]对各影响因子采取层次分析法(AHP)确定各个因子权重,通过ArcGIS10.2对各个权重因子进行叠加计算,从而构建阻力体系获得研究区综合阻力面,采用Cost Distance工具生成累积耗费距离表面,即最小阻力累计耗费面.
表2 阻力因子与等级划分Tab.2 Resistance factors and their classifications
2.4.3 潜在廊道模拟
生态廊道是生态流向外扩散的重要通道,在生态源地之间起到纽带连接的作用. 生态廊道是维持生态安全格局稳定性的重要组成部分,同时对水源涵养、水土保持、防风固沙、生物多样性维持等生态服务功能具有促进作用[25]. 识别并提取生态廊道是加强区域生态安全网络建设的重要手段,对增强区域生态完整性具有重要意义[26]. 结合ArcGIS10.2水文分析,对累积耗费距离表面进行填洼、流向分析、累计汇流量计算,并以2000为阈值,通过栅格计算器提取大于2000汇流量的值且赋值为1,采用栅格河网矢量化工具对其进行矢量化,并对矢量化后的河网进行平滑河网处理,从而获得登封市潜在生态廊道的空间分布位置.
2.4.4 生态节点识别
生态节点是生态网络连接的关键区域,同时也是生态相对脆弱的薄弱点,在生态迁徙的过程中充当生物流动的栖息场所,因此应多加保护生态节点. 生态节点位于生态廊道的汇集处,本文采用相交工具提取最小耗费路径的交点为生态节点.
2.5 生态网络评价
采用网络分析法对提取的生态网络连接度进行评价,可以定量分析生态网络的复杂性以及有效性. 其过程是将生态源地斑块抽象为连接点,将生态廊道抽象视为连接线,以图论的方法系统分析点与线的拓扑关系,并探究生态系统的内部结构[27]. 本文选取闭合度指数(α)、点线率指数(β)、连接度指数(γ)和成本比指数(Cr)为网络评价指标,以此选区最佳廊道长度阈值.
闭合度指数(α)表示网络中出现的回路程度,其表达式为:
其中:L为生态廊道,即抽象连接线的数目;V为抽象连接点的数目.α的取值为0~1,当α=0时,不存在回路程度;当α=1时,回路程度达到最大.
网络点线率指数(β)表示生态网络中连接点平均连接线的数目,反映了其复杂程度,其表达式:
其中:β的取值为0~3,当β=0时,不存在网络,连接复杂度随着β值的变大而增加.
连接度指数(γ)表示连接点被连接的程度,反映了所有连接点实际的连接线数目与最大可能连接线的数目比,其表达式为:其中:γ的取值为0~1,取值越大,表示生态网络的连接程度越高.
α、β、γ共同反映了网络中抽象点与线的结构关系,而成本比(Cr)能反映出不同廊道建设的花费情况,其表达式为:
Cr=1-(廊道长度/廊道数量).
基于α、β、γ三个指数和成本比对网络连接度进行详细评价,并能探索出连接度和成本花费最优的廊道长度阈值,为廊道建设提供最佳方案.
3 结果与分析
3.1 基于MSPA景观格局分析
根据MSPA 分析法的登封市前景景观类型统计结果可知(图2、表3),核心区面积18 294.77 hm2,占林地总面积的68.33%,是所有景观类型中占比最大的景观类型,占土地总面积的15.03%,表明登封市生态环境良好. 但从分布来看,核心区分布不均匀,多集中分布在南部具茨山和北部嵩山,中部多为建成区和农田,核心区占比极少,且不成规模,斑块分离度大,不利于南北核心景观空间的连通. 边缘区是分布在核心区外围边缘具有缓冲功能的过渡空间,同时具有连接核心区与背景区并保护核心区不受外界干扰的作用,边缘区面积4 521.43 hm2,占林地总面积的16.89%,占比较大,表明核心区具有一定的抗干扰能力. 桥接区是连接不同核心区的狭长斑块[21],在运输能量流的同时维持核心区斑块的稳定性. 桥接区面积713.97 hm2,占林地总面积的2.67%. 环道区、孔隙区同样具有连通性和边缘效应,与桥接区共同维护景观稳定性,两者面积分别为481.29 hm2、678.96 hm2,分别占林地总面积的1.80%、2.54%,其中环道区是面积最小的景观类型. 支线区是与其他区域只有一端相接的线型斑块,面积为1 175.6 hm2,占林地总面积的4.39%. 孤岛斑块面积907.12 hm2,占林地面积的3.39%,占土地总面积的0.75%,在景观中表现为互相孤立、破碎程度较高的林地斑块,连通性较低,主要分布在登封市建成区,呈分散状态且单个面积较小,可作为生态流动的跳板区.
图2 MSPA景观格局分布Fig.2 Distribution of MSPA landscape pattern
表3 景观类型统计表Tab.3 Statistical table of landscape types
3.2 连通性分析
结合图表可知(图3、表4),登封市景观斑块连通性较高区域主要集中在北部嵩山和南部具茨山地区,表明南北生境质量高;北部嵩山景观斑块的完整性高于南部具茨山,表明南部景观斑块连通性低于北部地区.从斑块重要值(dI)前十位斑块的分布情况来看,北部极重要斑块占比(60%)大于南部地区,且重要值前三的斑块均为北部地区,其dI值分别为49.81、49.61、15.25;而南部斑块重要值最大的仅为6.69,表明北部核心区重要性远高于南部地区. 研究区中部和东部地区连通性较低,是物种迁移和能量流动的高阻区,不利于物质循环. 因此,需要提高中部和东部地区生态建设.
图3 景观连通重要性分布Fig.3 Distribution of importance of landscape connectivity
表4 前十位景观连通重要斑块统计表Tab.4 Statistical table of the top ten important patches of landscape connectivity
3.3 生态安全格局的识别分析
在各阻力因子(图4)权重叠加的基础上获得综合阻力面,结合成本距离分析、水文分析提取潜在生态廊道、生态节点,并对各要素进行叠置组合,构建了登封市生态安全格局(图5). 基于最小耗费距离模型共得到347条可能连接的路径,可作为生态廊道建设的重点空间,共提取到生态节点149个.
图4 阻力因子等级分布Fig.4 Distribution of resistance factor grade
图5 生态网络布局Fig.5 Layout of ecological network
整体来看,登封市潜在生态廊道数量较多,但不连贯.主要集中在君召乡北部、三黄寨景区、嵩北森林公园、石道乡龙潭沟、东华镇土门口村、大冶镇申家沟以及石道乡部分农田区域. 中部多为建设用地,林地资源较少且受人为干扰程度高,因此成为自然生态廊道的阻断区. 从潜在生态廊道的分布来看,既有与现状廊道重叠的部分,也有现实中不存在但适宜生态廊道建设的路径. 因此,可以根据潜在廊道的布局修正现状生态廊道的建设. 生态节点多分布在生态源地与其他景观介质的交接处,部分农田也有分布,属于生态薄弱的区,易受外界干扰的影响.
3.4 生态网络构建分析
本文根据生态网络分析法对不同长度区间生态廊道的连接度和花费成本比进行评价. 登封市潜在生态廊道的长度为0~7691 m,研究设定0~8000为长度区间,选取14个长度阈值为研究对象,通过α(闭合度指数)、β(点线率指数)、γ(连接度指数)变化,结合花费成本比指数Cr,确定登封市潜在生态廊道最佳阈值. 基于不同阈值的分析(图6)可以看出,随着廊道长度的增加,4个指数呈现递增的趋势,长度阈值在4500 m时α、β、γ指数出现增长率拐点,长度在4500~8000 m范围内,增长速率明显下降. 根据闭合度指数、点线率指数、连接度指数的变化速率结合成本比指数可知,在5000 m长度阈值时是登封市潜在生态廊道生态连接度最优长度,此时生态廊道为340条,α指数为0.663,β指数值为2.297,γ指数值为0.776,成本比指数Cr为0.999.
图6 生态网络连接度指标Fig.6 Indexes of ecological network connectivity
4 登封市生态网络优化建议
4.1 保护生态源斑块和生态节点
核心生态斑块具有较高的生态服务价值,通常作为生态源地和重要的生物栖息地,对能量流、信息流的扩散和传递具有重要作用,同时也是生态网络构建的核心部分. 登封市南部具茨山和北部嵩山地区拥有大量的大面积林地斑块,是生态系统良好的本底区域,对维持区域生境质量具有重要作用,应加强对核心林地斑块的保护,尽量避免高强度人为干扰,优化其他林地斑块,保持其他斑块与核心斑块的连通. 同时,生态节点处于生态廊道的高级别汇集处,属于生态薄弱区,往往不具备稳定性,易受外界干扰的影响,因此也要加强对生态节点的保护,以此增强区域生态景观的完整性.
4.2 修复生态断裂点
交通路网与生态廊道的交叉点是生态流动容易断裂的脆弱点,在此区域交通路网会阻碍生态流,造成生态功能受损,使景观断裂,因此被认作生态断裂点[28]. 通过对研究区交通路网和生态廊道的空间叠加,共识别73 个生态断裂点(图7),主要分布在省道S85、颍河路、省道S323等与生态廊道的相交区域. 建议对改造成本较低的断裂点进行生态改建工程,营造“踏脚石”斑块,形成生态预留空间;对铁路、国道等高强度基础设施建议通过生态工程措施进行修复,可增加生态栈道、涵洞等多层次通道为物种迁移提供便利,同时减少人为活动,保证生态过程正常运行.
图7 生态断裂点分布Fig.7 Distribution of ecological fracture sites
4.3 增加生态源地,完善生态廊道网络
研究区生态源地分布主要集中在南北部,中部地区多为建设用地和农田,缺乏大型绿色斑块作为生态源地,导致景观连通性较差. 为增强区域间物种信息交流,需要在中部地区增加新的生态源地斑块,实施水土保持、生态治理恢复等工程,以增建绿色基础设施、植树造林等手段扩大生态斑块面积. 通过补充新的生态源斑块,连接中断廊道,实现南北廊道的贯通,有助于登封市生态网络优化.
5 讨论与结论
5.1 讨论
经营与保护并不是对立的,如何协调城市发展与生态保护是当今社会面临的重大问题[29]. 基于MSPA和最小路径法构建生态网络已经成为国内外研究的热点,但也仅停留在理论发展阶段[30]. 在本文的分析中对部分研究过程进行了优化,但并未得到规划实践的反馈和验证,仍有诸多因素值得探讨.
1)生态源地的选择是生态网络构建的重要部分,研究者通常直接选取面积较大的林地斑块作为生态源地. 一方面,在不同研究过程中选取的林地斑块大小也各不相同,孔阳和王思元[4]选取面积大于2 hm2的林地斑块作为生态源地,而祁巍锋和董剑利[31]选取了面积大于6 hm2的林地斑块作为生态源地. 另一方面,将大面积选定为生态源地斑块仅考虑到斑块内部的生态服务价值,并未对斑块向外部扩散的区域条件做出评价.本文根据研究区林地斑块大小及分布提取了面积大于2 hm2的林地斑块,结合斑块间的连通性,选取斑块重要性dPC值大于0.1的斑块作为生态源地. 在今后的研究中还要对生态源地斑块尺度大小进一步探讨.
2)在景观连接度的评价中,连通距离阈值对连通性的结果存在影响. 本文以小型哺乳动物和鸟类的活动范围为参照指标,选取5000 m为连通距离,侧重于生物多样性保护. 在以后的研究中还需根据研究区及服务对象的不同,进一步定论.
3)本研究中生态廊道的最佳阈值长度为5000 m,是由于研究区内林地分布不均以及中部生态阻力过高,生态流动受阻导致生态廊道容易中断. 因此,在规划过程中应通过踏脚石斑块连通中断廊道,以优化生态网络. 此外,在生态网络构建的过程中只针对研究区现状进行分析,缺乏对未来用地规划的考虑,可能会与城市建设以及基本农田发生冲突,因此在生态廊道的规划建设过程中可结合城市用地扩张等因素进一步做出调整,使生态廊道建设更具有实际意义.
5.2 结论
本文借助MSPA和最小阻力模型的空间分析方法,结合水文分析识别生态空间并为生态网络优化提供措施,对构建登封市生态安全格局具有指导意义,其主要结论包括:
1)登封市景观核心区面积18 294.77 hm2,占林地总面积68.33%,重要值前十位斑块均分布在南北地区,表明登封市生态质量总体良好,但分布不均,南北连通性较高,中部地区阻力大,不利于生态流动,连通性较低.
2)通过对登封市生态现状分析,建立生态阻力体系提取生态廊道、生态节点等要素,构建登封市生态网络. 共识别生态源地138个,生态廊道347条,生态节点149个,生态断裂点73个. 生态廊道、生态节点、生态断裂点数量较多,表明登封市生态廊网络结构较复杂,生态断裂点较多是生态廊道数量多但单体长度较小的主要原因. 同时生态廊道分布主要受景观类型和人类干扰的影响.
3)因受阻力因素和其他干扰因子的不同程度影响,登封市潜在生态廊道的长度在0~7691 m 的不等范围,长度跨度较小,建设花费成本较高. 通过α、β、γ三个指数的计算可知,随着廊道条数的增加,生态网络可供流动的回路也越多,越利于物质、能量、信息的交换.