基于土地利用转型的山地城市生境质量时空演变及驱动力因素分析——以三明市为例

曾 真,吴天杰,陈凌艳,何天友,郑郁善

(福建农林大学 风景园林与艺术学院,福建 福州 350002)

生境质量的高低代表着生态系统对生物个体、生物种群提供适宜性栖息环境能力的强弱[1-2]。人类活动对地表空间的影响主要体现在区域土地利用的变化[3],土地利用转型是城市发展转型最为直观的表征指标[4-5]。当前,土地利用转型生态效应研究主要采用生态环境质量指数和生态系统服务价值当量等方法,获得的生态环境质量的时空变化[6-8]能较好体现与土地利用变化直接关联的效应。土地利用变化意味着各类用地在空间分布上呈现了增减,森林、湿地等生态用地增减以及建设用地的扩张与收缩都会对区域生态系统造成很大的影响,进而区域生境质量的空间分布产生变化,这直接影响着生物多样性保护与栖息地选择。因此,深入探究不同土地类型的转型对生境质量变化的影响程度对区域的生态保护与可持续发展尤为重要[9]。

目前对生境质量变化的评估主要以2个方面为主,一方面是对研究区域进行实地调研,从而构建相关的生境质量评价体系[10],另一方面则是选用生态评估模型对研究区域的生境质量进行分析[11],在多种生态评估模型中,InVEST模型由于基础数据获取简单,操作方便得到了广泛的应用。相关学者在流域[12]、省域[13]、市域[14]、保护区[15]等不同尺度上均采用InVEST模型进行生境质量评估,但较少以山地城市为研究对象。当前的研究方向多集中于生境质量的时空变化[16]、土地利用转变引起生境质量的变化[17]以及未来生境质量的预测分析[18]。从分析的角度来看,大部分研究在探讨土地利用变化与生境质量之间的关系时,主要还是分开描述两者的数值变化。仅有部分研究将一定时期内的土地类型变化特征进行量化,引入生境贡献度指数,测算研究区域中不同土地类型的变化对生境质量的影响程度[19]。

三明市作为典型的山地城市,具有良好的生态条件,但由于周边密集的山地分布与地形的影响,城市的外拓发展受到限制,不可避免地显现出内聚化的发展特征[20],资源开发与生态保护的矛盾在快速城市化进程中日显突出。因此,本研究采用InVEST模型,系统分析三明市2000、2010、2020年生境质量的时空演变特征,引入生境贡献度指数探究土地利用转型对生境质量的影响,同时结合地理探测器探究不同因素对生境质量的影响程度。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

三明市是福建省辖地级市,位于福建省中部连接西北隅(25°30′-27°07′N、116°22′-118°39′E),位于武夷山脉与戴云山脉之间,素有“八山一水一分田”之称,是典型的山地城市。其森林资源资产价值与服务价值合计已达5 340亿元。以低山及丘陵为主,溪流密布,河谷与盆地错落分布于其间。三明市气候温暖湿润,四季特征明显,降雨量充足。作为中国最绿省份的最绿城市,三明市被授予“国家森林城市”“第五批国家生态文明建设示范区”等多项荣誉(图1)。

图1 研究区域Fig.1 Research region

1.2 数据来源与研究方法

1.2.1 数据来源 所用数据主要有:1)全球地表覆盖产品GlobeLand30(http://www.globallandcover.com/)提供的2000、 2010、2020年3个时期30 m分辨率土地利用覆被数据(图2);2)中国科学院地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)提供的30 m分辨率的高程数据;3)NDVI数据来源于国家生态科学数据中心(http://www.nesdc.org.cn/);4)人口数据源于Landscan(https://landscan.ornl.gov/); 5)年均温度、年均降雨量、年均PM2.5均源于国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn/index.html); 6)GDP数据来源于资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/Default.aspx)。

图2 3期土地利用类型Fig.2 Types of land use in the three stages

1.2.2 研究方法 InVEST模型作为一款可以对生态系统服务进行评估的科学工具,能够模拟评估区域的生境质量并呈现出良好的可视化效果[21]。通过输入研究区域的土地分类数据,设定胁迫因子以及敏感度的相关参数等,可以模拟生成所需区域的生境质量栅格数据,取值范围为0～1。模型主要运算公式如下

(1)

式中:Qxj为某种土地利用类型j中的栅格x的生境质量;K为半饱和常数;Hj为第j种景观类型的生境适宜性分值;Dxj是某种土地利用代表的生境类型j中栅格x的生境胁迫水平。Dxj满足如下公式

(2)

式中:R为胁迫因子的个数;Wr为权重;Yr为胁迫因子的栅格单元个数;ry为栅格单元上的胁迫因子个数;βx为栅格x的可达性水平;Sjr表示景观j对胁迫因子的敏感性;irxy为胁迫因子的影响距离。

参考相关文献[21-22]并结合三明地区的实际情况,确定了模型中胁迫因子的各类指标设定(表1)、各类用地的生境适宜性以及对威胁源的敏感度(表2)。运行生境质量模型后得到2000、2010、2020年三明市生境质量分布图,为能更好地展示三明市生境质量时空变化,将其分5个等级。

表1 胁迫因子的指标设定Table 1 Index setting of threat factors

表2 不同土地利用类型对胁迫因子的敏感度Table 2 Habitat suitability of various land uses and sensitivity to threats

1.3 土地利用转型对生境质量的影响分析

运用生境贡献率公式探究研究区土地利用转型过程中影响生境质量变化的主导因素。生境贡献率公式参考相关文献[19]。其表达式为

(3)

式中:Cit为t时间段内i种土地利用变化类型生境贡献率;HQCit为t时间段内i种土地利用变化类型区块内生境质量变化平均值;LAit为t时间段内i种变化类型面积;TA为区域总面积;n为土地利用变化类型数量。

1.3.1 空间自相关 空间自相关反映了空间上某一变量的分布特征及其关联集聚程度,包括全局空间自相关和局部空间自相关,常用测度指标为Moran'sI指数和局部空间关联指数LISA。Moran'sI指数主要体现出研究区域的某项指标的空间相关性以及存在的规律,LISA用来进一步将研究区域的某项指标的局部空间分布特征进行可视化,识别出某项指标的高数值-高数值的聚落、低数值-低数值的聚落,高数值-低数值的聚落,低数值-高数值的聚落。

1.3.2 地理探测器 地理探测器可以对空间异质性及其驱动因子进行有效探测[23],借助地理探测器可用来分析各设定的驱动力因子对某项指标的影响力,其计算公式为

(4)

式中:q为某项驱动力因子对所测指标的影响力度,取值范围0～1,q越大,说明该驱动力因子对所测指标的影响力越强;N为研究区样本数;σ2为指标方差;h为指标分级,L为分级层数,h=1,2,…,L。

选取高程、坡度、年均降水量、年均温度、年均PM2.5、NDVI、GDP、人口密度8个指标作为自变量,并选用自然断点法将自变量的数值分为5级制的分类变量。

2 结果与分析

2.1 土地利用变化

由表3可见,从2000、2010、2020年三明市的同土地利用类型面积占比来看,森林始终占据着最大面积比,均超过总面积的70%。耕地、草地的面积占比也均超过了总面积的10%,其次为人造地表、水体、裸地、湿地。由表4可见,2000-2010年,三明市的土地利用变化趋势非常小,土地利用类型转化最为明显的是耕地转为人造地表、森林转为草地,转移面积分别为2.325 km2和2.152 km2。2010-2020年,三明市的土地利用变化呈现出明显的变动,森林、草地、裸地的面积减小,耕地、水体、湿地、人造地表的面积增加。从土地利用转移来看,森林的主要来源为草地和耕地,耕地的主要来源为森林和人造地表以及草地,草地的主要来源为森林和耕地,湿地的主要来源为水体、水体的主要来源为森林、耕地以及草地,人造地表的主要来源为耕地、森林以及草地,裸地的主要来源为森林、草地以及耕地。

表3 2000-2020不同土地类型面积Table 3 Area of different types of land from 2000 to 2020

表4 研究区土地利用转移矩阵Table 4 Land use transfer matrix in the study area

2.2 生境质量变化

运用InVEST模型对三明市2000、2010、2020年的生境质量进行分析,3个时期的平均生境质量指数分别为0.806 49、0.806 54、0.774 88,生境质量水平总体处于较高水平,2000-2010年三明市的生境质量变化非常小,处于稳定阶段。2010-2020年生境质量出现了下降趋势。利用ArcGIS中的重分类功能,将其划分为5个等级,等级越高,生境质量越高(表5),从各级生境所占面积比来看,4、5级生境所占面积比在2000、2010、2020年3个时期均排前2位,2级生境所占面积比排在第3位,在3个时期均超过13.5%。由于2000-2010年三明市的土地利用变化趋势非常小,因此各级生境质量的面积占比变化也不明显。2010-2020年生境质量变化趋势相对明显,5级生境的面积占比减少了5%,1～4等级生境的面积占比都有小范围的增加。从生境质量的空间分布(图3)来看,研究区域的中部及西部存在较为集中的人造地表和耕地,生境质量较差。随着与人造地表及耕地集中区域的距离逐步增大,可以发现生境质量逐步升高,研究区域内的土地利用类型以森林为主,丰富的植被资源决定了三明市良好的生境质量。从表6来看,2000-2010年4级生境转化为5级生境和5级生境转化为4级生境相对明显,分别为9.798 km2和4.926 km2。2010-2020年,生境质量的转移出现明显的变化,1级生境的主要来源是2、4、5级生境,2级生境的主要来源是4、5级生境,3级生境的主要来源是4、2级生境,4级生境的主要来源是5、2、3级生境,5级生境的主要来源是5、2级生境。其中5级生境向4级生境转化、4级生境向5级生境转换的面积最高,达到了1 544.873 km2和617.853 km2。

表5 不同等级生境面积及比例Table 5 Habitat area and proportion of different levels

表6 研究区生境质量转移矩阵Table 6 Habitat quality transfer matrix in the study area

图3 2000-2020年三明市生境质量分布Fig.3 Habitat quality distribution in Sanming from 2000 to 2020

2.3 空间自相关

采用GeoDa软件,对三明市2000、2010、2020年的生境质量结果进一步分析。结果显示,在显著性水平达标的情况下,2000、2010、2020年生境质量的Moran'sI值分别为0.445、0.444、0.462,说明三明市的生境质量在空间上呈现出较为明显的集聚特征。采用局部自相关LISA识别局部空间的生境质量(图4)。2000-2020年三明市生境质量的空间集聚特征表现明显:集聚状态以高数值与高数值集聚和低数值与低数值集聚为主,高低和低高数值集聚类型分布较少。高数值与高数值集聚区域连续分布在研究区中部、南部、东部,低数值与低数值集聚区域主要集中在研究区域西部及中东部。2000-2010年的聚集格局变化很小,2010-2020年的聚集格局发生了一定的变化,2010年研究区域的中间部分还有零散区域呈现出高数值与高数值集聚,到2020年这些区域发生一定程度的缩减,从中可以发现城市区域的扩张对生境空间的集聚产生很大影响。低数值与低数值集聚区域主要集中于三明市的人造地表及大面积耕地的区域。

图4 三明市生境质量的集聚特征Fig.4 Agglomeration characteristics of habitat quality in Sanming

2.4 土地利用转型对生境质量的影响分析

2000-2020年三明市的区域生境质量有退化也有提升,土地利用变化带来了生境质量不同面积、不同程度的退化和提升,使得整体生境质量发生改变。由表7可知,2000-2010年生境质量较为稳定的时期,土地类型变化较少,森林转为草地、耕地转为草地、人造地表转为森林是生境质量提升的主要原因,贡献率分别为36.245%、25.279%、16.729%。耕地转为人造地表、森林转为草地是生境质量退化的主要原因,贡献率分别为55.394%和34.527%。2010-2020年生境质量提升主要是因为耕地、草地转化为森林,两者对生境质量提升的贡献度达到了73.5%。森林向耕地、草地、人造地表的转换,草地向耕地的转换是生境质量退化的主要原因,其中森林转换为耕地、草地、人造地表的贡献率分别为38.647%、22.302%、10.825%,草地转换为耕地的贡献率为16.499%。

表7 影响生境质量的主要土地变化类型及贡献率Table 7 Major types of land change affecting habitat quality and their contribution

2.5 生境质量驱动力分析

运用地理探测深入分析2000-2020年三明市的生境质量演变驱动力机制。由表8可知,根据影响力的大小,2000年各因子的排序依次为NDVI(0.166)>坡度(0.105)>高程(0.102)>PM2.5(0.075)>温度(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为NDVI(0.158)>坡度(0.105)>高程(0.101)>PM2.5(0.091)>温度(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为NDVI(0.301)>高程(0.125)>坡度(0.103)>人口密度(0.099)>PM2.5(0.078)>温度(0.072)>降雨量(0.023)>GDP(0.017)。总体来看,研究区的自然环境因子影响力明显高于社会因素因子,NDVI、高程等自然因素在生境质量驱动力分析中产生了主要作用。

表8 2000-2020年各类因子对生境质量的影响力Table 8 Influence of various factors on the habitat quality of Sanming from 2000 to 2020

从不同因子的两两组合产生的交互作用来看(图5):任意2个因子的组合对于生境质量的影响程度均高于单一因子的影响力。2000年,NDVI与坡度(0.225)的组合影响力最大,2010年NDVI与坡度(0.217)的组合影响力最大,2020年,高程与NDVI(0.351)的组合影响力最大。除此之外,高程与坡度跟其他类别的因子组合,都具有相对较高的影响力。不同年份的从单个因子的影响力来看,NDVI、高程、坡度对三明地区生境质量分布的影响较为明显。

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

3 讨论

如何科学地协调生态环境保护与社会经济发展之间的关系是土地利用转型的重要目标。我国山地面积约占陆地国土总面积的70%,山地生态系统的保护对我国生态系统保护至关重要。在山地城市的发展过程中,为了解决城镇化发展与城市现有土地资源在空间分布上的矛盾[24],山地城市往往采取向周边更高的坡地扩张和延伸的爬坡模式,这一模式成本较低[25],但在爬坡的过程中可能造成空气污染、生物栖息地被破坏、生物多样性减少等问题[26]。本研究通过分析三明市土地利用转型、生境质量评估,量化不同土地利用类型之间的转型对生境质量的贡献率,剖析各类自然因素和社会因素对于区域生境质量的影响,对于山地城市的生态环境修复、促进物种多样性保护工作提供了科学参考。城市土地利用类型决定了生境质量的高低,相关研究表明影响着区域土地利用转型的主要3个驱动力为自然条件、社会经济和政策因素[27-29]。自然驱动因素是土地利用转型的基础,自然条件决定了区域土地利用覆被。政策因素和社会经济因素能够直接或间接影响土地利用转型。三明市的森林覆盖率极高,地域的自然条件决定了三明市有较好生境质量的基础。政策因素不仅可以通过制定区域生态保护红线、划定城市新区建设用地的范围等政策直接作用于土地利用转型,还可以通过影响经济的发展间接影响土地利用转型,政策因素是土地利用转型的核心驱动力。

后续对市域范围的生态保护与修复中,参考生境质量转变的空间分布,对生境质量退化严重的区域,例如对发生跳跃式生态质量退化的区域,优先开展生态恢复工作。对于城市扩张的区域,由于用地已被城市占据,考虑到城市发展的社会经济因素,开展大面积的生态重建工作不符合实际的发展规划。应采取保障城市基本的生态安全格局与生态系统服务功能为基础,有针对性地进行生态重建措施,例如增设城市口袋公园、设置禁止开发边界、推动城市生态廊道的建设等。推进部分低等级生境区域向高等级生境区域进行升级转型,提升区域生境质量。

本研究采用InVEST模型进行生境质量评估,优势在于模型所需的数据要求不高、可视化效果好。模型中威胁因子的选择、影响范围等参数的设定受限于经验系数或者参考文献,存在一定的主观性。精确参数验证的评估以及不同情境下的生境质量模拟与预测在未来的研究中值得更深入地探讨。

4 结论

2000-2020年森林始终在三明市土地利用类型中占据着最大面积比,均超过总面积的70%。2000-2010年土地利用变化趋势非常小,最为明显的是耕地转为人造地表、森林转为草地。2010-2020年土地利用变化趋势明显,部分森林、草地转化为耕地,森林、草地、耕地成为人造地表的主要来源。三明市2000、2010、2020年3个时期的平均生境质量指数分别为0.806 49、0.806 54、0.774 88,生境质量水平总体处于较高水平。2000-2010年,三明市的生境质量变化很小,处于非常稳定的阶段;2010-2020年期间,生境质量有所下降,除了相邻等级生境的转换,也出现了明显的跳跃式生境退化和生境质量提升。对三明市2000、2010、2020年的生境质量结果进行全局自相关分析。表明在显著性水平P<0.05情况下,2000、2010、2020年的Moran'sI值分别为0.445、0.444、0.462,表明了三明市的生境质量在空间上呈现出明显的集聚特征。集聚状态以高数值、高数值集聚和低数值与低数值集聚为主,高低和低高数值集聚类型分布较少。耕地、草地、人造地表向森林转换是生境质量提升的主要原因,森林向耕地、草地、人造地表转换,耕地转为人造地表是生境质量降低的主要原因。森林对于保持高水平生境质量起到了非常重要的作用。NDVI是三明市生境质量空间分布的最大影响因素,坡度和高程的重要性也高于其他影响因素。从影响因素的类别来看,自然环境类因子影响力明显高于社会因素类因子,任何2种影响因素对生境质量空间分异的交互作用都大于单个因素的单独作用。