浙江省生境质量时空演变与生态红线评估

岳文泽,夏皓轩,吴 桐,熊锦惠,钟鹏宇,陈 阳

1 浙江大学土地管理系, 杭州 310058 2 宁波大学法学院, 宁波 315211

21世纪以来,人类活动对自然生境的胁迫日益增加,改变了生态系统物质循环的总量或效率,致使生境破碎化严重,生物多样性的降幅相较以往更大,并对人类福祉产生不利影响[1- 3]。自联合国于2015年提出了可持续发展目标后[4],生态环境评估在可持续发展领域受到了更多关注。步入新时代,我国正处于迈向高质量发展的转型期[5],提升空间治理能力、解决国土空间开发与保护之间的结构性矛盾是当前亟需研究的重点。生境质量作为衡量生态环境的重要指标,是指生态系统所能提供适宜个体或种群生存条件的能力[6],一定程度上反映了区域生物多样性状况以及生态系统服务功能[7]。对于生物多样性维护[8]、生态系统服务权衡与协同[9]、生态安全格局构建[10]等研究具有重要意义。

国内外生境质量评估研究主要可以分为生态学视角与地理学视角的两个方面。早期研究重点关注野生动植物的生境质量以及人类活动对生境质量造成的影响[11],研究方法与内容更偏向于生态学范畴,主要以单一物种的生境条件入手,分析影响其生存的自然或人为因素,通常采用野外调查方法获取生境质量的相关参数,并构建指标体系进行综合评价[12—14]。此类评估方法多适用于微观地理单元,囿于时间与人力成本,往往较难获取大尺度、动态性的数据进行分析[15]。随着土地利用/覆被(LULC)变化成为全球变化研究的焦点,不少学者重点关注LULC对生境质量的影响[16],利用遥感、GIS等技术的定量化、可视化、精细化评估生境质量的模型被广泛应用于实践[17],基于地理学视角的研究范式逐渐形成。现有研究对生境质量评估主要集中于流域[18]、自然保护区[19]、都市区[20]、城市群[16]、省域[21]等尺度,而在省域层面的研究大多围绕生境质量的时空演变特征[22—24],对于其影响因素的分析相对较少,且未能结合新时代空间治理的新需求。

十八大提出加快生态文明建设的战略性目标,2017年全国开始划定生态保护红线并制定配套的生态保护政策,以生态保护红线为抓手的生态空间管控机制备受重视。浙江省作为首批划定的生态保护红线的省区,于2018年完成划定方案并获批。《生态保护红线划定指南》的重点是识别生态功能重要性与生态脆弱性地区,高生境质量区域在逻辑上应该优先划入生态红线,因此生境质量可作为评估生态红线政策效度的重要指标。因此,本研究首先基于2000、2005、2010、2015 年四期土地利用数据,应用InVEST模型对全省生境质量开展定量评估,通过热点分析和地理探测器模型探究生境质量的时空分异与驱动因素,在此基础上,对生态红线区域的生境质量进行评估,以期识别红线布局优化的区域,为国土空间生态管理提供科学支撑。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

浙江省位于中国东南沿海,长江三角洲南翼,下辖11个地级市、90个县级区划,陆域面积10.55万km2,仅占全国的1.1%(图1)。地势呈现西南高东北低的特征,地形复杂,由平原、山地、丘陵、盆地、岛屿构成。地处亚热带中部,属季风性湿润气候[25]。浙江是“两山理论”的发源地与实践地,不仅拥有“百湖千峰四湾千岛”等丰富的自然生境,并且在生态环境治理与保护方面处于国际先进水平,目前已成为全国首个生态省,对全国生态文明建设具有重要借鉴意义。与此同时,由于“七山一水二分田”的资源禀赋约束,浙江省形成了资源、环境、人口、经济的空间结构失衡,导致生境质量变化,对生态空间的管控提出了全新挑战。

图1 研究区概况Fig.1 Location of study area

1.2 数据来源与处理

本研究采用2000、2005、2010、2015年共4期浙江省土地利用数据,来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn),空间分辨率为30m,通过ArcGIS10.2将其重新分为耕地、有林地、灌木林地、疏林地、其它林地、高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地、水域、城镇用地、农村居民点、其它建设用地、未利用地共13类。另外,归一化植被指数(NDVI)、国内生产总值(GDP)数据也来源于中国科学院资源环境科学与数据中心。浙江省行政边界矢量数据与2017年生态保护红线数据来自浙江省自然资源厅。降水量、气温数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn),通过投影和克里金插值得到年降水量和平均气温的栅格数据。数字高程模型(DEM)数据来源于地理空间数据云(www.gscloud.cn/)。植被净初级生产力(NPP)和人口密度数据分别采用MODIS的MOD17A3数据产品和WorldPOP人口网格数据集。最终将多源栅格数据精度统一至100m。

1.3 研究方法

1.3.1基于InVEST模型的生境质量评估

InVEST模型是由美国斯坦福大学、大自然保护协会(TNC)和世界自然基金会(WWF)联合开发的用于评估生态系统服务功能量及其经济价值、支持生态系统管理与决策的模型系统[26]。生境质量模块是通过结合不同土地利用类型对威胁源的敏感程度和外界威胁强度来计算生境退化度,进一步计算生境质量,根据生境质量高低评估生物多样性服务功能[27—29],计算公式[30]如下：

(1)

(2)

式中,Dxj为生境类型j中x栅格的生境退化度；r为威胁源个数；y为威胁源r中的栅格；ωr为不同威胁源的权重；ry为栅格y的胁迫值；βx为生境抗干扰水平；Sjr为不同生境对不同威胁因子的相对敏感程度；irxy为栅格y中的威胁源r对栅格x的影响；dxy为栅格x与栅格y之间的距离；drmax为威胁因子的最大影响距离。

在此基础上计算生境质量,公式如下：

(3)

式中,Qxj为生境类型j中栅格x的生境质量；Hj为生境类型j的生境适宜度；z为归一化常量,通常取2.5；k为半饱和系数,一般为最大生境退化度的一半[31]。

本研究中InVEST模型生境质量模块的主要参数包括土地利用类型栅格图、威胁源数据图、威胁源因子权重和最大影响距离、土地利用类型对威胁源的敏感度参数等数据,重点参考InVEST模型手册[30]和相关研究[15,21,32—33],结合研究区实际情况确定相关参数,如表1和表2所示。

表1 研究区威胁因子权重与影响距离

表2 研究区不同土地利用类型生境适宜度及对威胁因子的敏感性

1.3.2热点分析

为探究浙江省生境质量与生境退化度的空间聚类分布特征,本研究采用热点分析方法,识别生境质量和生境退化度在空间分布上是否存在统计上显著的高值区(热点)与低值区(冷点)[34]。通过ArcGIS10.2的空间统计工具,采用Getis-Ord Gi指数进行计算,在乡镇尺度上统计生境质量与生境退化度的均值,分析其空间集聚特征。

1.3.3地理探测器

地理探测器是探测空间分层异质性,揭示其背后驱动因子的一种统计学方法,主要包括分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测四个工具,主要用于分析各种现象的驱动因子以及多因子的交互作用[35]。本研究主要采用分异及因子探测和交互作用探测,通过ArcGIS10.2按5km×5km对研究区进行网格化采样,避免根据乡镇尺度采样导致的样点分布不均匀,共采集评价单元4813个,采用自然断点法将高程、坡度、年降水量、年平均气温、NDVI、NPP、GDP、人口密度等自变量的原始数据分为5类,探究驱动因子对生境质量(因变量)结果变化的解释程度,并通过交互作用探测识别各因子相互叠加对生境质量的影响[36—37]。计算公式如下：

(4)

交互作用探测主要是判断不同驱动因子之间的交互作用,评估两个因子共同作用时是否会增加或减弱对生境质量的解释程度,或因子之间不存在相互影响[35],具体如下(表3)：

表3 两个驱动因子对生境质量交互作用的类型

2 结果分析

2.1 生境质量与生境退化度的时空演变

结果表明,浙江省生境质量空间格局呈现明显的分异特征(图2),浙西北、浙西南以及浙中东生境质量较高,浙东北、浙中地区的生境质量较低。从时间变化上看,浙江省2000、2005、2010、2015年生境质量均值分别为0.7915、0.7803、0.7727、0.7655,总体呈下降趋势,但是下降率逐渐放缓,2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年的生境质量下降率为1.41%、0.97%和0.93%。从空间上来看,生境质量下降的区域主要集中在浙北平原、金衢盆地以及东南沿海平原,这些区域人类活动相对频繁,城镇化程度较高,而浙西中山丘陵、浙南山地和浙东丘陵主要以林地为主,生境质量较好且相对稳定。

为进一步了解生境质量的变化,参考已有研究[15,29,32]将其划分为低、较低、中等、较高和高共五个等级(表4)。浙江省超50%的区域位于高生境质量区域,但总体上呈减少趋势,占比从2000年的55.54%下降到2015年的53.89%。而低生境质量区域的面积显著增加,从2000年的3534.37km2增加到2015年的7859.49km2。相较于2000年,2015年浙江省生境质量空间分异特征进一步凸显,产生变化的主要原因是杭州、宁波、温州三大都市区的扩张使低生境质量区域呈现蔓延式发展,同时,耕地、林地、草地分别有3583.38km2、495.73km2、36.49km2被占用为建设用地,威胁因子的变化影响了生境质量的空间格局。

表4 2000—2015年浙江省生境质量各等级面积与占比变化

生境退化度反映了生境类型受威胁因子的影响程度,根据自然断点法对浙江省生境退化度划分为弱退化、较弱退化、中等退化、较强退化和强退化5个等级,浙江省生境退化度分布格局呈现了时空尺度上的异质性特征(图3)。浙江省生境退化度的等级呈现明显的圈层辐射结构,主要以杭州市、宁波市、温州市、金华市为“辐射中心”,对周边的生境产生一定影响,并且这种结构随着时间推移有逐渐扩大的趋势,尤其以2000—2005年最为明显,城镇用地快速扩张,增加了威胁因子分布,导致生境退化加剧。

图3 2000—2015年浙江省生境退化度时空演变Fig.3 Spatial-temporal evolution of habitat degradation in Zhejiang Province from 2000 to 2015

2.2 生境质量与生境退化度热点分析

在时间序列上,2000—2015年生境质量与生境退化度热点的空间格局总体相似。以2015年为例(图4),研究发现生境质量与生境退化度在乡镇尺度上的空间分布表现出明显的集聚特征。生境质量的热点分析中,热点区域包括浙西北中山丘陵、浙南山地与浙东丘陵,包括601个乡镇(街道),面积占全省面积的44.93%,该区域受人类干扰程度较小,植被覆盖度高；冷点区域主要位于浙北平原、金衢盆地以及温台平原,包括522个乡镇(街道),面积占全省面积的22.12%,这些区域地势平坦,分布有大量城镇、农村居民点与其他建设用地,形成低值集聚区。生境退化度的热点分析中,冷点与热点区域的空间分布与生境质量呈现有相反的趋势,热点区域大部分集聚在浙北平原,另外在金华、台州和温州也有形成小型集聚,包括547个乡镇(街道),中部区域不显著,而冷点区域则集中于浙西北与浙南地区,包括468个乡镇(街道)。

图4 浙江省生境质量与生境退化度热点分析(2015年)Fig.4 Study on hot spots of habitat quality and habitat degradation in Zhejiang Province (2015)

2.3 生境质量差异的影响因素分析

生境质量演化存在明显的时空分异特征,利用地理探测器模型进一步探究浙江省生境质量变化的驱动因子及演化机制。因子探测的结果显示,不同年份各驱动因子的p值均通过0.01水平的显著性检验,并且不同驱动因子对浙江省生境质量的解释程度q值存在一定差异(图5)。就各因子的q均值来看,解释程度从大到小依次为坡度>高程>NDVI>单位面积GDP>人口密度>NPP>年降雨量>平均气温。综合而言,地形因素(坡度、高程)显著影响了研究区生境质量空间分布格局,相较于植被(NDVI、NPP)、社会经济(单位面积GDP、人口密度)、气象(年降雨量、平均气温)等因素对生境质量空间分布的解释程度更大。在时间维度上,高程、坡度、年降雨量、平均气温、单位面积GDP与人口密度等6个因子的q值相对稳定,而NDVI与NPP的q值呈波动上升的趋势。由此可见,研究区的地形因素是影响生境质量空间分异特征的主导方面,同时社会经济因素对生境质量空间格局有重要影响,植被因素对于生境质量的提升起到一定作用。

图5 2000—2015年浙江省生境质量因子探测结果 Fig.5 Detection results of driving factors of habitat quality in Zhejiang Province from 2000 to 2015

进一步研究不同因子间的交互作用对浙江省生境质量的影响,结果表明(图6),四个年份各因子之间对生境质量变化均呈现协同增强的特征,即任意两个驱动因子的交互作用均大于单因子的影响,交互关系表现为双因子增强型和非线性增强型。总体来看,地形因素(高程、坡度)与其他因子的交互作用相对较大,气象因素(年降雨量、平均气温)与其他因子的交互作用相对较小。时间维度上,2000年、2005年、2010年交互作用对生境质量空间分异影响最强的是坡度∩单位面积GDP,q值分别为0.444、0.459、0.447；2015年交互作用影响程度最高的为坡度∩NDVI,q值为0.482；植被因素(NPP和NDVI)的交互作用及其与社会经济(单位面积GDP、人口密度)的交互作用逐渐增强。由此可见,地形因素、植被因素与社会经济因素的交互作用增强了对生境质量变化的解释程度,主要是由于浙江省“七山一水两分田”的自然地理格局,山区的地势起伏大、植被覆盖程度高,为动植物提供适宜生存的环境,形成了生境质量高、物种丰富的生态空间。与此同时,社会经济活动造成耕地和建设用地侵占了部分生态空间,影响了城镇周边地区的生境质量,使因子间交互作用更为凸显。

图6 2000—2015年浙江省生境质量交互探测结果Fig.6 Interactive detection results of driving factors of habitat quality in Zhejiang Province from 2000 to 2015X1: 高程；X2: 坡度；X3: 年降水量；X4: 平均气温；X5: NPP；X6: NDVI；X7: 单位面积GDP；X8: 人口密度

2.4 生态红线区生境质量空间分布

为探究浙江省生态红线区生境质量时空分布特征,首先统计分析2000—2015年不同类型生态红线的生境质量变化情况(表5),结果表明：15年来,浙江省生态红线整体生境质量均值大于0.9,并且处于一个相对稳定的范围内。从不同类型的生态红线来看,地质公园的生境质量均值最高,其次是自然保护区,二者在时间序列上均稳定在0.96以上,而湿地公园的生境质量均值相较于其他类型生态红线明显偏低,主要原因是红线中不同的生境类型影响到生境质量大小。此外,风景名胜区和饮用水源保护地的生境质量均值也小于整体生境质量均值,主要是因为此类区域中人为扰动相对密切,对生境质量产生一定影响。

表5 2000—2015年浙江省不同类型生态红线生境质量均值

结合前述的生境质量影响因素对生态红线中不同等级区域进行分析,从北至南识别出四个典型区域(图7)。嘉兴市的典型区域中,红线中存在较多生境质量等级中等和低的区域,主要原因是典型区地处杭嘉湖平原,区内中间斑块的红线类型为风景名胜区,上下两个斑块为湿地公园,周边存在大量建设用地与耕地,人类活动相对频繁；杭州市的典型区域中,红线中局部存在生境质量等级中等和低的区域,主要原因是该区域位于富春江与浦阳江交汇处的丘陵地带,红线类型为饮用水源保护地,但同时存在乡镇与农田生境类型,故生境质量等级较高和高的区域呈环绕状的分布；台州市的典型区域中,红线中局部存在中等级区,主要原因是在华顶国家森林公园东部存在部分农田生境类型,这种具有浙江特色的梯田兼具农业功能和生态功能,从而影响生境质量评估结果；丽水市的典型区域中,红线中有零星的生境质量低等级区和分散状的中等级区,主要原因是该区域属于自然保护区,总体生境质量较高,然而其中分布有少量村庄和农田。

图7 浙江省生态红线的生境质量等级分布及典型区概况 Fig.7 Distribution of habitat quality grades of ecological red line in Zhejiang Province and overview of typical areas

进一步将生态红线与生境质量高等级区进行叠加分析,并在乡镇尺度上统计二者错位区域面积(即属于生境质量高等级区但是暂未划入生态红线的面积),根据分位数法将错位区域占乡镇面积的比例划分为五个等级(图8),以期在乡镇尺度上探讨生态红线的调整。从错位面积的空间格局来看,主要分布在浙西北和浙西南山区,而在杭嘉湖平原、金衢盆地以及浙东沿海平原的分布较为匮乏。在乡镇尺度上形成错位面积占比的分级,可以在一定程度上反映生态红线调整的潜力区域,其空间分异特征与错位面积的空间格局相似。值得注意的是,淳安县下辖乡镇的调整潜力较低,主要原因是区域内已分布有大量红线,故错位面积相对较少；浙南区域存在大量的人工商品林以及国家级、省级公益林,导致该区域具有较大调整潜力,后续可结合实地情况与管控要求进行重点乡镇的再评估。

图8 浙江省生境质量高等级区与生态红线的空间关系分析Fig.8 Analysis of the spatial relationship between the high-grade habitat quality areas and the ecological red line in Zhejiang Province

3 结论与讨论3.1 结论

本研究运用InVEST模型评估2000—2015年浙江省生境质量时空格局,并通过空间冷热点分析和地理探测器模型对其演变特征与驱动因素进行分析,并结合生态红线探讨二者的关系,得到以下结论：

(1)15年来,浙江省生境质量均值总体呈减速下降趋势,并且形成了浙西北、浙西南、浙中东高与浙东北、浙中低的生境质量空间分异特征。生境退化度空间格局呈现明显的以都市区为中心向周围蔓延的圈层辐射结构,并且该结构有逐渐扩大的趋势。

(2)生境质量与生境退化度在乡镇尺度上表现出集聚明显、趋势相反的特征。整体上,生境质量热点区域(高—高集聚区)主要位于浙西北中山丘陵、浙南山地与浙东丘陵,冷点区域(低—低集聚区)主要位于浙北平原、金衢盆地以及温台平原。

(3)基于地理探测器模型的因子探测和交互作用探测分析表明,地形(高程、坡度)是影响浙江省生境质量的主要因素,气象因素(年降水量、平均气温)对其影响程度相对较低,从时间尺度来看,植被因素(NPP、NDVI)的贡献度在逐渐扩大。浙江省生境质量空间分异是自然因子与社会经济因子协同增强共同作用的结果。

(4)浙江省生态红线内生境质量均值整体较高,且相对稳定；不同红线类型中,地质公园整体生境质量最高,湿地公园相对较低；红线内或周边存在的乡镇、农田会导致生境质量的下降；高生境质量区域与生态红线的错位面积呈现明显的空间分异特征,浙江省西南、西北部山区较多,而北部、中部以及东部较少,应结合实地情况采取差异化红线调整策略。

3.2 讨论

生境质量不仅是生物多样性维护与生态系统稳定的基础前提,更是影响区域可持续发展与维系人类福祉的重要因素[11,31]。传统的综合生态指标方法适配于小范围内的生境质量评估,本研究在全域、全要素统筹的价值取向下,采用大尺度、动态性、空间化的评估范式,为生态环境评估与决策提供全局性视角。根据研究结论,未来浙江省生态红线管控应当重点把握以下三点：首先,建立差异化的生态红线管制制度,尤其是对于杭州、宁波等中心城市,生态红线内开发建设活动管理应严格审批。其次,坚持以自然修复为主、人工干预为辅的生态保护修复,持续提升植被覆盖度和净初级生产能力,降低人类活动对自然格局的改造。最后,强化自然保护地体系建设,维护生物多样性网络与生态安全格局。此外,研究的不足与未来可改进的方向主要包括三个方面：其一,尽管InVEST模型的应用已相对广泛[17],但是其中关键参数的确定大多基于前人研究,后续应结合实地调研的数据来优化胁迫因子的参数设置,提高区域生境质量评估的精确性；其二,生态保护成效评估是当前国际生态学领域的前沿问题,生态红线的划定管控、成效评估与可持续性因而受到国内外的广泛关注,因此,构建多维生态红线政策评估框架是优化红线布局的有力抓手[38],本研究对生态红线的生境质量时空演变与典型区域展开分析,后期可结合其他生态系统服务开展更为系统性的研究；其三,目前生态红线管控遵循“自上而下”的治理逻辑,而布局优化实践中采用“自下而上”的调整策略,下一步研究可以从尺度理论的视角切入[39],从功能空间、实体空间、管理空间三个维度厘清生境质量优化生态红线布局的治理模式[40],并且可以从更为宏观的尺度如城市群尺度[41]考虑跨区域生态红线布局优化的路径。