人類活動的景觀生態(tài)響應(yīng)
——以個舊市為例

安 毅,劉世梁,侯笑云,成方妍,趙 爽,武 雪

北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院水環(huán)境模擬國家重點實驗室, 北京 100875

隨著經(jīng)濟和社會的發(fā)展,區(qū)域人類活動日益加劇,重大工程的生態(tài)干擾受到了越來越多的關(guān)注。在礦產(chǎn)資源富集區(qū),礦產(chǎn)資源開采由于社會需求增加呈現(xiàn)加劇趨勢[1-2],特別是露天礦從地表開采出大量的礦石,破壞了地表和巖石圈的自然平衡,影響山體的穩(wěn)定,甚至引發(fā)一些地質(zhì)災(zāi)害[3]；而相伴而來的道路建設(shè)作為一種主要的人類活動因素,會對部分生態(tài)過程造成影響[4],總體來看,道路建設(shè)速度之快是其他建設(shè)工程所無法相比的[5]。土地利用是最基本的人類活動之一,土地利用類型的變化是人類活動的直接體現(xiàn)[6],可對區(qū)域的生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響[7],如生物多樣性等。礦產(chǎn)資源開發(fā)、道路建設(shè)以及土地利用變化等人類活動對區(qū)域的景觀格局會產(chǎn)生顯著的影響,因而景觀連接度的變化成為人類活動過程中需要考慮的一個重要因素[8- 10]。

景觀連接度描述的是景觀促進或阻礙資源斑塊之間運動的程度,受景觀要素及其空間分布格局、生態(tài)過程以及研究目的和對象等因素的影響,是景觀要素中生態(tài)過程進行相對順利程度的測度指標[4, 11-12]。目前,景觀連接度已經(jīng)成為景觀生態(tài)學(xué)領(lǐng)域中的研究熱點[13],對于景觀連接度的研究主要集中于道路建設(shè)[14]、礦產(chǎn)資源開發(fā)[15]、土地利用變化[16]等對景觀的影響,其相關(guān)研究結(jié)果可為生物多樣性保護及區(qū)域景觀規(guī)劃提供科學(xué)的參考[17]。

近年來,生態(tài)廊道在景觀連接度研究中的作用受到了越來越廣泛的關(guān)注。生態(tài)廊道具有包括改善景觀格局和生態(tài)過程等在內(nèi)的許多優(yōu)勢[18],作為景觀規(guī)劃的一個至關(guān)重要的要素,廊道是生物多樣性保護的主要考慮因素[19]。對于很多野生物種來說,廊道網(wǎng)絡(luò)在其季節(jié)性遷徙和日常移動中起到了十分重要的作用[20-21]。因此,近年來很多研究人員已經(jīng)開始用生態(tài)廊道網(wǎng)絡(luò)的好壞作為評估景觀連接度好壞的一個指標。

云南省個舊市的礦田是一個以錫銅為主的世界上規(guī)模最大的超大型多金屬礦田,總面積約1200 km2。開采時間較早,研究時間長,因此積累的研究資料多,為深入分析個舊礦產(chǎn)資源開發(fā)對景觀連接度的影響提供了一個科學(xué)的參考和良好的研究基礎(chǔ)[22-23]。

自1990年至2015年,云南個舊礦產(chǎn)總開采面積與開采點數(shù)量連年增加,礦區(qū)的增加也帶動了個舊各級道路的建設(shè),使得道路數(shù)目增多或道路級別提升。而道路作為貫穿于各類景觀的一類景觀要素,所產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)也越發(fā)受到關(guān)注[24-25]。道路的擴展,一方面可以影響景觀格局的變化,另一方面對于生態(tài)過程也有影響[26]。因此研究區(qū)道路擴展產(chǎn)生的生態(tài)效應(yīng)以及對景觀連接度的影響受到了越來越多的關(guān)注[27]。

由于人類活動的過程復(fù)雜多樣、規(guī)模較大等特點,經(jīng)常會對區(qū)域的景觀格局產(chǎn)生不可預(yù)估的影響,并引發(fā)社會經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境等一系列的問題[28]。因此,評估人類活動的景觀生態(tài)效應(yīng)顯得十分重要[29]。過去的研究往往只是集中于礦區(qū)擴展或土地利用變化等單一因素對景觀的影響,而很少將各項單一人類活動因素進行全面綜合考慮。目前評估人類活動對景觀連接度的影響還沒有形成一個成熟的評估體系,評估的方法往往比較片面,不能很好地反映出景觀連接度的變化[30]。

本文選取云南省個舊市為研究區(qū)域,運用移動窗口法量化景觀格局指數(shù),分析研究區(qū)景觀格局的變化。綜合考慮礦區(qū)擴展、道路建設(shè)以及土地利用變化等因素,從景觀連接度變化的角度,采用基于多物種電流理論的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型方法并借助Zonation模型分析了人類活動的景觀生態(tài)效應(yīng),旨在探討以下兩個問題：(1)在景觀尺度上分析人類活動對個舊市景觀格局的影響,定量評價個舊市景觀格局的變化；(2)分析人類活動所導(dǎo)致的景觀連接度在不同時期的變化以及空間上不同區(qū)域的差異性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

圖1 個舊市位置圖Fig.1 Spatial location of Gejiu City

個舊位于中國云南省(圖1),地處云貴高原的南端,為亞熱帶高原季風(fēng)氣候。年平均氣溫16.4℃,最冷月(1月):10.1℃,最熱月(7月)：20.5℃。最高海拔2740 m,最低海拔150 m,市區(qū)海拔1688 m。由于海拔差異大,立體氣候明顯,動植物資源也十分豐富。個舊的森林覆蓋率達到32.3%,有喬木420種,經(jīng)濟林11種,竹子5種,野生藥材200多種,野生花卉270余種,珍稀植物有云南金花茶Camelliafascicularis、望天樹Parashoreachinensis、桫欏Alsophilaspinulosa、董棕Caryotaurens、云南穗花杉Amentotaxusyunnanensis、柄翅果Burretiodendronesquirolii、多歧蘇鐵Cycasmultipinnata等9種,珍稀動物有長臂猿Hylobatidae、云豹NeofelisnebulosaGriffith、麝NoschusnoschiferusLinnaeus、巨蜥Stelliosalvator等11種。

個舊市高等級公路和窄軌鐵路直達昆明,南至緊鄰越南的邊境重鎮(zhèn)河口,境內(nèi)公路網(wǎng)四通八達。但個舊西南部鄉(xiāng)鎮(zhèn)因地勢偏僻,公路等級低且交通條件較差。個舊是以生產(chǎn)錫為主并產(chǎn)鉛、鋅、銅等多種有色金屬的冶金工業(yè)城市,是中外聞名的“錫都”。當(dāng)?shù)亻_采錫礦的歷史有約2000年,是中國最大的產(chǎn)錫基地,同時是世界上最早的產(chǎn)錫基地。但隨著長期簡單的擴張式開采,個舊的礦產(chǎn)資源不僅面臨枯竭的情況,而且包括重金屬污染及景觀破壞的生態(tài)困局正在逼近,對于礦區(qū)擴展影響的研究及環(huán)境治理迫在眉睫。

1.2 數(shù)據(jù)來源

土地利用數(shù)據(jù)(1990年和2015年)來自于TM遙感影像解譯。礦區(qū)邊界用Google Earth 2015年的遙感影像,采用人工目視解譯勾繪。1990年的礦區(qū)邊界結(jié)合TM遙感影像與歷史資料核查結(jié)合的方法獲得。數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(DEM)(分辨率為30 m)下載自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站 (http://www.gscloud.cn/),該數(shù)據(jù)直接提供研究區(qū)海拔信息。基于DEM數(shù)據(jù),借助ArcGIS軟件提取得到研究區(qū)坡度信息。研究區(qū)1990年道路矢量數(shù)據(jù)利用1∶25萬中國基礎(chǔ)地理信息中的道路要素圖,2015年的道路數(shù)據(jù)下載自O(shè)penStreetMap (http://www.openstreetmap.org/),并結(jié)合最新的交通圖進行校正。

2 研究方法

2.1 景觀格局分析

土地利用等的變化常會造成景觀格局及功能的變化[31]。根據(jù)研究目的,將土地利用、道路以及礦區(qū)進行疊加,獲得格局變化信息。利用Fragstats軟件中的移動窗口法量化研究區(qū)的景觀格局指數(shù)分布,從景觀水平分析研究區(qū)的景觀格局變化,本次研究矩形窗口邊長為2 km。本文從景觀尺度上選取分離度指數(shù)(SPLIT, Splitting Index)、聚合度指數(shù)(AI, Aggregation Index)、蔓延度指數(shù)(CONTAG, Contagion index)3個指數(shù)評價人類活動對景觀格局的影響。其中分離度指數(shù)指景觀中不同斑塊個體分布的分離程度,一定程度上可以反映景觀的破碎化情況；聚合度指數(shù)表征了景觀斑塊間的連通性,值越小則景觀越離散；蔓延度指數(shù)描述景觀里不同斑塊類型的團聚程度,高蔓延度值說明景觀中某種優(yōu)勢斑塊類型形成了良好的連接性,反之則表明景觀是具有多種要素的密集格局,景觀的破碎化程度較高。

2.2 阻力面的確定

2.2.1 景觀要素阻力層的確定

在研究區(qū)內(nèi),高程和坡度是影響景觀要素空間分布的基本因素。同時,采礦區(qū)和道路的空間分布以及動態(tài)變化對于景觀連接度的變化也有著非常大的影響。過去的研究往往只是集中于礦區(qū)擴展這樣單一因素對景觀的影響,而實際上道路建設(shè)以及土地覆被變化所造成的影響同樣是不可忽略的,對于區(qū)域景觀連接度同樣會產(chǎn)生很大的影響。個舊屬于亞熱帶區(qū)域,降水的變化影響植被的覆蓋率變化,從而對實際的阻力產(chǎn)生一定的影響,本研究主要是基于土地利用、道路以及礦區(qū)開發(fā)等開展的賦值,植被覆蓋率的差異相對于這些因素影響較弱,因而未將降水作為阻力因子。因此,本研究選擇土地利用類型、道路、高程、坡度和礦區(qū)五個因素作為景觀阻力因子[32],以此構(gòu)建景觀要素阻力層。

2.2.2 不同景觀阻力要素阻力值的確定

景觀要素阻力值是指多物種穿越該景觀要素的一種難易程度,阻力值越大則說明多物種越難通過該區(qū)域,反之則說明越容易通過[33]。根據(jù)個舊的實際情況以及文獻資料,把研究區(qū)域的土地利用類型分為林地、草地、耕地、濕地、人工表面、未利用土地共6個類型。個舊市道路按照級別劃分為高速公路、國道省道、縣鄉(xiāng)道共3個級別。景觀連接度受到道路的影響主要是隨著距離道路遠近的不同而發(fā)生變化,不同級別道路的影響范圍也大不相同,影響范圍按高速公路、國道省道、縣鄉(xiāng)道逐級遞減。此外,考慮到地形要素對于生態(tài)過程也會產(chǎn)生阻力,因此對坡度和高程也分別按不同的范圍進行分類后賦阻力值。礦區(qū)對景觀連接度的影響按照距離礦區(qū)遠近賦阻力值。

本文中研究區(qū)的景觀阻力值是通過借鑒相關(guān)研究資料以及考慮研究區(qū)的具體情況最終確定的。具體阻力值賦值情況見表1。

表1 景觀要素阻力賦值表

2.2.3 景觀阻力面的生成

各景觀阻力要素分別賦阻力值后,形成單個阻力要素的阻力面,然后將五個阻力圖層數(shù)據(jù)分別轉(zhuǎn)為90 m×90 m的柵格文件。利用ArcGIS軟件中的疊加命令,將每一時期的五個阻力柵格數(shù)據(jù)進行等權(quán)疊加,形成1990年和2015年兩個時期的景觀阻力面。

2.3 電流理論原理及方法

電流理論是用于模擬物種穿越一個阻力表面的難易情況,并且可以表示出對于物種移動至關(guān)重要的廊道(密集高電流值區(qū)域)情況。電流理論中各要素都有其生態(tài)學(xué)意義,其中電阻表示對物種移動的阻礙程度,電阻越大則表示該區(qū)域?qū)ξ锓N移動的阻礙越大；電流表示物種在斑塊間隨機遷移時的可能性,描述了景觀連接度的情況,電流越大則物種在此遷移的可能性越大,此區(qū)域景觀連接度情況越好。

Koen等[34]基于電流理論探究出一種新方法,以用于識別面向多物種的潛在遷徙廊道。這種新方法具有面向多物種的特點,且能夠表示出整個研究區(qū)的景觀連接度情況,打破了過去只能研究固定棲息地之間景觀連接度的限制。此方法利用隨機選取的位于不同寬度緩沖區(qū)的棲息地進行電流密度分析,確定了在保持潛在遷徙廊道分布格局基本保持不變且可以基本消除節(jié)點邊緣效應(yīng)的情況下,需要設(shè)置的緩沖區(qū)范圍大致為研究區(qū)寬度的20%左右,且緩沖區(qū)邊界上隨機分布的棲息地數(shù)量為15個[34]。因此,本次研究緩沖區(qū)寬度設(shè)置為8000 m,然后將阻力面與緩沖區(qū)合并為最終輸入Circuitscape軟件中運算的阻力面,在緩沖區(qū)邊緣隨機選取15個斑塊作為棲息地斑塊(Focal node文件)。選擇成對模式和八鄰近法,輸入Circuitscape軟件中進行運算,輸出電流密度圖。為了聚焦在研究區(qū)的電流情況,在電流密度圖產(chǎn)生之后,緩沖區(qū)區(qū)域會被裁剪掉。裁剪后的電流密度圖可以描述在上述五個阻力要素影響下的研究區(qū)的多物種遷移格局,電流即表示物種的擴散移動,電流值越高則表示物種移動更為容易、該區(qū)域可利用的潛在廊道越多、景觀連接度越大。將兩個時期的電流圖進行對比分析。

為更好地描述景觀連接度的變化,在本次研究中,Zonation 4.0軟件被用來在電流密度圖中進行像元級別的排序工作,它可以根據(jù)最小化邊際損失從景觀中迭代移除一定數(shù)量的柵格,本研究中移除法則選擇附加效益函數(shù)移除法則。在本次研究中,Zonation軟件排序的前20%的柵格被確定為廊道區(qū)域,借助該模型識別的廊道區(qū)域是基于像元單元相對重要性排序的結(jié)果。

3 研究結(jié)果

3.1 人類活動對個舊景觀格局變化的影響分析

選擇研究區(qū)1990年和2015年兩個時期不同利用類型土地的面積進行對比(表2),以此表示研究區(qū)土地利用變化情況。由表2可以看出,2015年與1990年相比,個舊市不同利用類型土地的變化是：林地、濕地及未利用土地面積均增加；而草地和耕地面積有所減少,且草地面積減少較多。從土地面積變化比例來看,人工表面的增加比例最大。

表2 不同類型土地面積比較/km2

圖2是1990年與2015年的土地利用及礦區(qū)分布圖。從圖中可以明顯看出,2015年與1990年相比,新增礦區(qū)主要占用土地利用類型是耕地和草地,而林地、濕地等的面積基本沒有受到礦區(qū)擴展的影響。因而,礦產(chǎn)資源的開發(fā)會使研究區(qū)部分原有的景觀結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,一定程度上影響與景觀類型和格局密切相關(guān)的生物學(xué)、生態(tài)學(xué)過程。

圖2 1990年與2015年的土地利用及礦區(qū)分布圖Fig.2 Land use and mining area maps in 1990 and 2015

人類活動對研究區(qū)景觀格局產(chǎn)生了一定的影響,通過對比不同時期的景觀格局指數(shù)(表3)可知,分離度指數(shù)(SPLIT)及聚合度指數(shù)(AI)變化較大。其中分離度指數(shù)(SPLIT)無論是最大值還是研究區(qū)的平均值都有明顯的增加,說明在這段時間內(nèi)斑塊之間的分離程度加大,景觀破碎為更小的斑塊,這主要是由于新增礦區(qū)及道路等占用或分割了其他利用類型的土地；聚合度指數(shù)(AI)最小值降幅較大,區(qū)域平均值也有所下降,說明同類型斑塊集中程度減小,聚合度降低,斑塊間連通性有所下降；蔓延度指數(shù)(CONTAG)變化較小,不過研究區(qū)平均值仍有所下降,說明研究區(qū)中優(yōu)勢斑塊類型連接性稍有下降。

SPLIT：分離度指數(shù),Splitting index；CONTAG：蔓延度指數(shù),Contagion index；AI：聚合度指數(shù),Aggregation index

圖3為1990年和2015年兩個時期的SPLIT指數(shù)圖。無論在1990年還是2015年,礦區(qū)附近的SPLIT指數(shù)均為較高值,說明礦區(qū)對于周圍景觀的分離度產(chǎn)生明顯影響,破碎化程度加重。

為了更直觀表現(xiàn)出兩個時期的變化,將2015年的SPLIT指數(shù)與1990年的SPLIT指數(shù)相減,得到結(jié)果如圖3所示。圖中藍色為負值,即藍色區(qū)域為2015年的SPLIT值小于1990年,反之紅色區(qū)域則是2015年的SPLIT值大于1990年。

礦區(qū)周圍主要分布為紅色區(qū)域,即2015年礦區(qū)周圍SPLIT值要大于1990年,礦區(qū)周圍分離度指數(shù)增大,說明礦區(qū)對周邊區(qū)域連通性影響明顯,礦區(qū)周邊景觀被分為更小的斑塊,斑塊間分離程度增加,景觀破碎化情況加重。

圖3 1990年及2015年的SPLIT指數(shù)對比圖Fig.3 Comparison of SPLIT indexes in 1990 and 2015SPLIT：分離度指數(shù),Splitting index

總而言之,人類活動對研究區(qū)景觀格局產(chǎn)生了一定的影響,改變了景觀的連通性和破碎情況。相較于1990年,2015年研究區(qū)景觀尺度上各景觀格局指數(shù)均發(fā)生了一定程度的變化,主要表現(xiàn)為景觀的分離程度增加,聚合度減小,破碎化程度加重。

3.2 人類活動對研究區(qū)景觀阻力的影響

圖4為研究區(qū)的坡度及高程的阻力面。這兩種阻力屬于自然因素阻力,不會隨時間變化而有所改變。如圖4所示,研究區(qū)的中部地區(qū)海拔較高,但地形較為平緩；南部及北部區(qū)域海拔高度均較低,但北部區(qū)域地形平緩而南部區(qū)域地形則起伏較大。

圖4 坡度及高程阻力面Fig.4 Slope and elevation resistance surfaces

圖5為1990年和2015年兩個時期的土地利用、礦區(qū)以及道路的阻力面對比圖。土地利用的改變主要受到人類活動的影響,而礦區(qū)與道路的建設(shè)則更是人類活動的直接結(jié)果,因此這3個阻力因素受人類活動干擾較大,3個阻力要素不同時期的阻力面差別明顯。中部礦區(qū)的密集程度明顯增加,北部區(qū)域也新增多處采礦點,南部區(qū)域礦區(qū)稍有增加。路網(wǎng)密集程度大幅提升,大量不同等級的道路被修建,其中中部區(qū)域尤為明顯。

景觀阻力是自然因素與人為因素的綜合作用結(jié)果,將五個阻力面進行等權(quán)疊加,得到研究區(qū)疊加后的阻力面。如圖6所示,2015年研究區(qū)最大景觀阻力值約為1990年時的1.75倍,且道路分布密集區(qū)與礦區(qū)周圍的阻力值一直處于較高水平,線狀特征明顯。從空間分布上來看,研究區(qū)中部地區(qū)以及北部部分區(qū)域?qū)ξ锓N遷移擴散的阻力作用明顯；西部地區(qū)路網(wǎng)密集程度低,礦區(qū)分布極少,因此阻力作用較小。研究區(qū)各區(qū)域的阻力變化程度相差較大,主要與區(qū)域礦區(qū)建設(shè)以及道路密度和土地利用的具體變化有關(guān)。

3.3 景觀連接度的時空變化

3.3.1 研究區(qū)景觀連接度的空間分布

圖7為1990年和2015年的電流密度圖,可以描述基于多物種的景觀連接度在時間和空間分布上的變化。圖中紅色區(qū)域是電流值較高的區(qū)域,往往呈線狀或窄帶狀分布,實際上這些高電流值區(qū)域即被認為是廊道區(qū)域。

空間上個舊市不同區(qū)域的景觀連接度差異化表現(xiàn)十分顯著,中東部地區(qū)維持景觀連接度的功能始終較低,很難為多物種提供有效的遷徙擴散路徑。至2015年,中東部區(qū)域已經(jīng)基本沒有可供物種遷移的有效廊道,相比之下,研究區(qū)東南部地區(qū)的景觀連接度則一直較好,但2015年時較1990年也有所下降。從兩個時期電流圖中的線狀區(qū)域來看,道路對于景觀連接度的影響較為明顯。而在礦區(qū)周圍,尤其是新增礦區(qū)周圍,這種對景觀連接度的影響則更加顯著,呈面狀影響周邊區(qū)域的景觀連接度。

圖7 1990年和2015年研究區(qū)的累積電流密度圖Fig.7 Cumulative current density maps of the study area in 1990 and 2015

3.3.2 不同時期景觀連接度變化分析

從圖7中可以獲取的直接有效信息為電流分布的大致情況以及高電流密度聚集區(qū)等。1990年和2015年兩個時期的最高電流密度值分別為9.39A、6.35A,減少近三分之一,下降十分明顯,說明1990年時研究區(qū)還可以提供條件更為優(yōu)越的廊道區(qū)域,而到2015年時廊道質(zhì)量下降較大；電流平均值分別為0.3655A、0.3599A,說明到2015年研究區(qū)整體區(qū)域的景觀連接度都有所下降。

為了更為直觀和清晰地反映出不同時期的景觀連接度變化,在本次研究中,Zonation 4.0軟件被用來在電流密度圖中進行柵格級別的排序工作。Zonation軟件提供了一個專門表示電流隨景觀損失而變化的曲線(圖8),以幫助我們理解電流隨景觀移除的變化。如圖8所示,兩個時期電流隨景觀移除變化趨勢基本一致。當(dāng)景觀移除比例達80%(即圖中剩余景觀為20%)時,剩余電流比例約為45%,即等級排序在前20%的景觀支撐著區(qū)域內(nèi)約一半的景觀連接度,而剩余80%的景觀占據(jù)的電流為一半左右。因而在本次研究中,Zonation軟件中排序前20%的柵格被確定為廊道區(qū)域。

圖8 電流損失曲線圖Fig.8 Current loss curve

圖9為利用Zonation模型運算產(chǎn)生的排序結(jié)果圖,圖中的0.8—1即為排序的前20%,被視為廊道區(qū)域。即等級排序圖分為：非廊道區(qū)域(0≤等級排序<0.8)和廊道區(qū)域(0.8≤等級排序<1.0)。

兩個時期研究區(qū)中均分布有很多廊道,從空間分布來看,廊道主要分布區(qū)域為南部大部分區(qū)域、中部及北部的少部分區(qū)域。由于研究區(qū)南部基本無礦區(qū)建設(shè),北部礦區(qū)也相對較少,且兩個區(qū)域路網(wǎng)密度較中東部而言相對較小,因此景觀連接度情況較中東部區(qū)域情況更好,廊道也主要分布于此。而中部區(qū)域路網(wǎng)極為密集,且中東部尤其受到礦區(qū)建設(shè)的影響,廊道寬度以及質(zhì)量情況較差,景觀連接度較低。

從不同時期的變化來看,1990年與2015年廊道區(qū)域的分布及質(zhì)量變化非常明顯。總體上廊道的破碎化趨勢十分顯著,質(zhì)量有所下降。分區(qū)域而言,由于新增礦區(qū)主要位于中東部及北部,因此研究區(qū)中東部及北部廊道受影響較為嚴重。如圖9所示,1990年時中部區(qū)域有一條較寬的廊道從北部幾乎延伸至南部,自北向南貫穿整個研究區(qū),而到2015年時,廊道已經(jīng)基本無法從北部完整連接到南部,一條完整的寬廊道破碎為很多較窄且面積較小的廊道,對于物種的遷移運動產(chǎn)生了極大的阻礙作用。而在研究區(qū)中東部,人類活動對于景觀連接度的影響則表現(xiàn)得更為明顯,該區(qū)域不僅廊道極少,且?guī)缀跽麄€區(qū)域都從排序等級的0.2—0.4級降為0—0.2級,意味著此區(qū)域整體的景觀連接度都受到了極大的影響,景觀連接度情況進一步惡化。在研究區(qū)北部,除面積較大的廊道破碎為很多較小的廊道外,原本的廊道區(qū)域已經(jīng)有很大面積退化為非廊道區(qū)域,不能為多物種的遷移活動提供有效的路徑。南部區(qū)域廊道寬度及破碎情況雖然也受到些許影響,但影響不大,這主要是由于礦區(qū)在南部區(qū)域幾乎沒有分布且該區(qū)域道路分布較其他區(qū)域更少。

圖9 1990年和2015年生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的廊道示意圖Fig.9 Corridors of ecological network in 1990 and 2015

4 結(jié)論與討論

本研究以云南省個舊市作為研究區(qū)域,在區(qū)域土地利用改變以及礦山開采面積、路網(wǎng)密度不斷增加的背景下,針對人類活動產(chǎn)生的景觀生態(tài)效應(yīng),運用量化景觀格局指數(shù)分布的移動窗口法以及基于電流理論的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型,并借助Zonation模型等開展分析。綜合上述的結(jié)果,可以得到以下幾點認識：

首先,人類活動對于研究區(qū)的景觀格局影響較大。礦區(qū)的增加占用了部分草地和耕地,一定程度上影響了與景觀類型和格局密切相關(guān)的生物學(xué)、生態(tài)學(xué)過程。由移動窗口法計算所得的景觀格局指數(shù)表明,人類活動對研究區(qū)整體尤其是礦區(qū)周邊的景觀格局影響顯著。由于新增礦區(qū)和道路占用并分割其他類型土地,致使分離度指數(shù)增加,聚合度指數(shù)減小,表明研究區(qū)景觀的破碎化程度加劇。

第二,空間上研究區(qū)各區(qū)域的阻力變化程度相差較大,這主要與區(qū)域礦區(qū)及道路的建設(shè)以及土地利用的具體變化有關(guān)。中東部區(qū)域海拔較高且礦區(qū)大部分布于此,因此與其他區(qū)域相比,中東部區(qū)域阻力值較高。1990年后該區(qū)域新增大量礦區(qū)且道路建設(shè)較其他區(qū)域更為密集,因而該區(qū)域阻力變化程度較大。而西部區(qū)域由于幾乎一直沒有礦區(qū)存在,且道路密度變化相對較小,因此阻力變化不明顯。

第三,基于多物種電流理論的電流密度圖顯示,景觀連接度受影響較為嚴重。1990年和2015年兩個時期的最高累積電流密度值分別為9.39A、6.35A,降幅較大,說明1990年時研究區(qū)還可以提供條件更為優(yōu)越的廊道區(qū)域,而到2015年時廊道質(zhì)量下降較大；電流平均值分別為0.3655A、0.3599A,表明研究區(qū)整體的景觀連接度都有所下降。借助Zonation模型確定的廊道表明,廊道的空間分布及質(zhì)量變化十分明顯。2015年與1990年相比,廊道總體上破碎程度加大,質(zhì)量下降。由于新增礦區(qū)主要位于研究區(qū)中東部及北部,因而這些區(qū)域廊道受影響更為嚴重。中部原本一條完整的寬廊道破碎為很多較窄且面積較小的廊道,對于物種的遷移會產(chǎn)生極大的阻礙作用；在研究區(qū)北部,礦區(qū)開發(fā)對于景觀連接度的影響則表現(xiàn)得更為明顯,除廊道破碎程度加大外,大面積的原廊道區(qū)域已經(jīng)退化為非廊道區(qū)域；南部區(qū)域由于礦區(qū)及道路分布較少,廊道寬度及破碎情況雖然也受到些許影響,但影響不大。

到目前為止,已經(jīng)有很多方法和軟件被用于景觀格局和景觀連接度的研究。總體景觀格局指數(shù)能夠分析研究區(qū)的整體特征,但是很難反映出景觀格局的細節(jié)特征及內(nèi)部空間上的差異,本次研究所采用的移動窗口法可以有效解決這個問題。與過去往往針對單一物種開展的景觀連接度研究不同,本次研究面向多物種,所產(chǎn)生的電流密度圖可以展示所有的可能遷移路徑,而不只是一條最小耗費路徑,分析結(jié)果可以為多物種的遷移運動以及相關(guān)保護區(qū)的建設(shè)提供科學(xué)的參考。作為一種有意義的嘗試,本次研究采用移動窗口法和基于電流理論的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法,更具體地分析了研究區(qū)景觀格局和景觀連接度的變化,但仍然存在一些問題：

(1) 電流理論方法基于隨機游走理論,即動物的運動和遷移會被假設(shè)為隨機游走方式。而事實上,這個假設(shè)忽略了一個非常重要的事實：在很多情況下,野生動物會根據(jù)它們以往的經(jīng)驗或運動路徑上的植物等特殊標記來遷移。而且這種方法產(chǎn)生的電流密度圖雖然可以展示所有的可能遷移路徑,卻無法量化每條路徑的具體貢獻。

(2) 阻力值的確定采用野外實地觀測方法為最佳,但受制于時間成本和可操作性等原因,其參數(shù)化往往會基于專家經(jīng)驗及研究區(qū)實際情況來確定。