閩江流域生境質量時空演變特征與預測研究

王 軍,嚴有龍,王金滿,應凌霄,唐 倩

1 自然資源部國土整治中心,自然資源部土地整治重點實驗室, 北京 100035 2 中國地質大學(北京)土地科學技術學院, 北京 100083

流域作為自然地理和經濟發展的復合型區域,兼有重要的資源、生態、經濟和文化功能[1]。流域生態系統服務囊括了人類從流域系統獲得的供給、調節、文化與支持服務等所有惠益[2]。流域生境是生物用于生長、發育、繁殖與分布的資源與條件,是區域生物多樣性最重要的體現[3- 4],生境質量是基于生存資源可獲得性,生態系統提供適合于生物生長、發育、繁殖與分布條件的能力[5-7]。進入工業社會以來,人類活動導致了生境破碎、退化甚至消失[7-8],而土地利用變化程度體現了人類活動的強度,成為生境質量最重要的威脅因子[9]。因此,基于土地利用變化研究區域生境質量格局,對區域可持續發展具有重要意義。

由于人們對土地利用變化的持續關注,土地利用模擬模型研究隨之興起。元胞自動機(Cellular Automata, CA)作為諸多模型中最主要且應用較廣泛的方法之一,是諸多模型研究的基礎[10],譬如Logistic-CA模型[11]、ANN-CA(Artificial Neural Network-Cellular Automata)模型[12]、CLUE-S(the Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent)模型[13]與FLUS(Future Land Use Simulation)模型[14]。而CA-Markov模型是其衍生的較為成功的模擬方法,綜合了CA模型模擬復雜系統空間變化的能力和Markov模型的長期預測優勢,能有效預測土地利用類型相互轉化概率并模擬其空間轉化模式[15-17]。土地利用模擬也逐漸從單一用地擴展為多地類模擬[16-17]。例如Han等采用CA-Markov模型較好的模擬了佛山地區不同發展情景下土地利用空間格局[16]。目前國內外有關流域生境質量研究主要集中在兩方面：對單點、樣地尺度生境質量評價[18-19]和區域整體生境質量評價[20-21]。研究方法較多采用水文水力法、河流地貌法、生境預測模擬法和綜合評估法[18-27]。例如Kail等使用土壤和水文評估工具(Soil and Water Assessment Tool, SWAT),結合河流水力學與2D水動力學模型探索生境質量空間分布信息[26-27]；陳淼等對三峽庫區36條重要支流的多個樣點進行了綜合評價等[28]。諸多學者將生態系統服務評估與權衡模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs, InVEST)應用于區域生境質量評估,取得了明顯成效[23-24,28- 29]。隨著土地利用模型技術的成熟,對歷史時期與未來生境質量的探索逐漸成為研究熱點[7,30]。但目前利用這些技術預測不同情景下生境質量變化特征的研究尚不多見。

福建省是我國東南沿海的天然屏障,閩江是省內第一大河,生態功能十分重要,為多種動植物提供繁殖、生活的棲息生境,也是我國流域生態補償重要試點之一[31]。本文選用InVEST模型,并結合CA-Markov模型模擬未來不同情景下土地利用狀況,分析2000—2040年閩江流域生境質量的時空演變規律,為閩江流域土地資源可持續利用與生物多樣性保護提供科學依據和決策參考。

1 數據源與研究方法

1.1 研究區概況

閩江發源于福建省建寧縣均口鎮,總長2872 km,干流全長577 km,年徑流量達621億m3,流域面積6萬多km2,90%以上位于福建省內,占全省陸域面積48.87%,地理位置約為116°—120°E,25°—29°N。考慮到研究區域完整性及特殊性,結合閩江流域自然邊界最終確定上游(浦城縣、武夷山市、光澤縣、松溪縣、建陽市、邵武市、順昌縣、建甌市、政和縣、南平市、連城縣),中游(寧化縣、清流縣、永安市、大田縣、建寧縣、明溪縣、三明市、泰寧縣、將樂縣、沙縣、尤溪縣)與下游(德化縣、古田縣、閩清縣、閩侯縣、永泰縣、福州市、長樂市)為研究范圍(圖1)。流域內地形復雜,盆地、山地丘陵與峽谷相互交錯,主要土壤類型為紅壤與黃壤；該區為亞熱帶海洋性季風氣候,降雨量及產水量豐富,植被覆蓋率高,主要植被類型為常綠闊葉林、常綠針葉林與竹林,區內武夷山具有我國東南現存面積最大、保留最完整的中亞熱帶常綠闊葉林森林生態系統。流域內動植物資源豐富；閩江口濕地和三明市沙溪流域明溪段等地還是全球性的候鳥遷徙通道[31]。

圖1 閩江流域位置圖Fig.1 Location map of Min River Basin

1.2 數據源

研究數據源包括InVEST模型“Habitat Quality”模塊所需數據與IDRISI模型數據,本文中CA模型的元胞大小為1 km2,統一調整圖像柵格為1 km×1 km。土地利用與土地覆被數據為2000年、2005年、2010年與2015年地理空間數據云平臺下載Landsat系列遙感圖通過鑲嵌、校正、裁剪、解譯等處理獲得,解譯精度達95%以上,劃分為13個地類(圖2)。在地理空間數據云下載研究區30 m分辨率數字高程數據,通過鑲嵌、裁剪與填洼處理獲得高程、坡度與坡向等數據。距水域、道路與居民點距離利用GIS提取的研究區水域、道路與居民點進行歐氏距離分析獲取。土壤質地來源于世界土壤數據庫(HWSD)。人口密度與國內生產總值來源于資源環境科學與數據中心已發布的公里網格GDP和人口密度數據。夜間的燈光指數來源于資源環境科學與數據中心與NOAA網站下載獲得1 km柵格數據。半飽和參數K參照模型參數與學者研究獲取[32-33]。

圖2 閩江流域2015年土地利用現狀數據Fig.2 Land use data of Min River Basin in 2015

1.3 研究方法

1.3.1土地利用模擬預測

CA模型被廣泛應用于城市空間擴展和土地利用模擬,模擬結果為合理利用土地和區域經濟發展規劃提供理論依據；Markov模型是將馬爾科夫鏈理論模型和方法研究應用于概率論中,以分析隨機事件的變化并預測未來趨勢[15-17]。

(1)Logistic模型

Logistic模型屬于非線性模型,主要應用于對多因素綜合影響下的事件概率進行預測,近年來廣泛運用于土地利用變化的因子分析中[15-17]。每個柵格可能出現某種土地利用類型的概率可以通過將因變量與自變量的數據采取Logistic回歸分析得出。ROC(Relative Operating Characteristic)是驗證Logistic回歸方程擬合度的一個精度指標,一個完整的隨意模型確定的ROC值為0.5,而滿意適合結果的ROC值為1。

(2)CA-Markov模型

CA是一種基于不連續的時空動態模擬模型。其特點是時間、空間和狀態都是離散狀態,復雜系統可以由一些很簡單的局部規則來產生[15-17]。通常包括單元、狀態、鄰近范圍和轉換規則4個要素,可用如下表達式表示：

S(t+1)=f(St,N)

(1)

式中,S為元胞離散、有限的狀態集合,N為元胞的鄰域,t、t+1分別表示2個不同的時刻,f為元胞狀態轉化規則。

Markov模型可實現系統由一種狀態轉移至另一種狀態,預測結果由初始狀態向量和轉移概率矩陣決定,其特點為無后效性和穩定性,土地利用變化滿足該模型使用條件[5,26,30]。運用Markov模型進行土地利用預測的關鍵在于確定在n時刻的轉移概率Pij。其表達式為：

(2)

利用此概率建立土地利用Markov預測模型為：

S(k+1)=S(k)Pij=S(0)Pij(k+1)

(3)

式中,S(k+1)為預測地類在t=k+1時的狀態向量,即預測結果；S(0)為初始狀態量,即預測初期各土地利用類型的面積；S(k)為預測地類在t=k時刻的狀態向量；Pij為研究時段內土地利用類型i轉換為j的概率。

(3)模擬精度檢驗

模擬精度檢驗包括數量與空間精度檢驗[15-17]。數量精度檢驗公式定義如下：

(4)

式中,Ei為第i類土地利用類型的數量精度；miy為第i類土地利用類型的模擬面積；mix為第i類土地利用類型的實際面積。Ei的值越小說明模擬精度越高。

IDRISI模型中Kappa系數是一個空間精度檢驗系數,在評價空間模擬精度時,計算得出的Kappa系數>0.80時,精度通過檢驗；當0.4

1.3.2生境質量測算

InVEST模型由美國斯坦福大學聯合世界自然基金會等開發,初衷是為了權衡區域發展與保護間的關系,尋求最優自然資源管理和經濟發展模式。模型中“Habitat Quality”可作為生境質量的反映,結合土地利用和土地覆被與生境質量威脅因素的信息生成生境質量地圖,將不同的土地利用和土地覆被類型視為相應的生態系統類型或人類活動的干擾因子,依據各生態系統類型對動植物的生境適宜度和人類干擾因子的威脅強度來模擬生境質量的空間分布[3,29,32,34]。生境質量計算公式如下：

(5)

(6)

式中,Qij指土地利用類型j中柵格i的生境質量,處于0—1區間內,值越高生境質量越好；Dij是柵格i的生境脅迫水平；Hj為土地利用類型j的生境適合度；k是半飽和常數；Z為模型默認參數的歸一化常量；R表示脅迫因子；y表示脅迫因子r柵格圖層的柵格數；r表示圖層的柵格數；Yi表示脅迫因子所占柵格數；Wi表示脅迫因子的權重,介于0—1之間；ry表示柵格y的脅迫因子值(0或1)；iriy表示柵格y的脅迫因子值ry對生境柵格i的脅迫水平；Sjr表示生境類型j對脅迫因子r的敏感度。

閩江流域作為福建省工農業的重要生產基地,人類活動與工農業生產等為區內生境的主要脅迫因子。研究選取受到人類干擾較大的建設用地、交通用地、采礦場、裸地、水田與旱地作為生態環境的威脅源頭。模型通過空間距離這一變量計算生態威脅因子對各個土地利用類型的影響程度,鑒于空間關系的復雜性,提供了線性衰退與指數衰退兩種威脅因子對土地利用類型影響距離的方法。參照模型參數與相關學者研究進行賦值(表1與表2)[3,7,20,29,32-34]。

表1 閩江流域脅迫因子的最大影響距離及其權重

表2 閩江流域不同生境類型對不同脅迫因子的敏感度

1.3.3土地利用預測情景設置

基于2000—2015年的土地利用變化數據,設立2025—2040年現有發展與生態保護兩種情景。現有發展情景下根據研究區土地利用特點選擇高程、坡度、坡向、到水域距離、土壤質地、人口密度、夜間燈光指數、國內生產總值、到公路距離、到居民點距離10個驅動因子為自變量,因變量為各地類分布圖,通過Logistic回歸分析制作土地適宜性圖集。

生態保護情景下遵從全國國土規劃綱要設立的目標：堅持集聚開發與均衡發展相協調、提高土地利用效率、加強重點生態功能區保護、強化耕地資源保護等,嚴格限制未利用地增長,控制建設用地增長,保護耕地、林地、水域等,基本限制其他地類轉為未利用地,水田、水域和濕地限制其轉為建設用地,利用MCE模型加入限制因子更新土地利用適宜性圖集,模擬土地利用變化。

2 結果與分析

2.1 閩江流域土地利用變化

2.1.1現狀土地利用變化分析

由圖2與圖3可知,2000—2015年間研究區土地利用有如下規律：耕地面積呈下降趨勢,降速有所擴大,其中耕地利用以水田為主,沿山腳平原與河漫灘地勢平坦區域零散分布；林地是主要用地類型,占流域總面積的87%左右,面積保持在相對穩定的狀態,以針葉林與闊葉林為主,面積有所增長,生態用地保護的較好；針闊混交林面積占比相對較小且不斷縮減,零散分布在上游和下游區域,表明研究區森林類型相對單一；灌木林的占比較大且面積較穩定,林質林相有很大提升空間；草地占比較小且面積呈不斷縮減趨勢,主要集中在上游地勢相對平坦的區域與現有城市綠化區域,現狀條件下減幅最大,達44.64%；流域用地主要為水域,同時有相對規模的濕地分布于水域附近,面積有所擴展,其中以水域增長為主,生態建設至關重要,構成了閩江流域的生命線；工礦、交通與建設用地占比相對較小,但面積在不斷擴展,建設用地在流域下游福州、長樂等區域分布集中,交通用地是連接各大城市的樞紐,采礦場零散分布于流域上中游區域,現狀條件下建設用地增長面積最大,但交通用地漲幅最大,達到227.27%；裸地規模相對較大,現狀條件下有緩慢增長趨勢。

圖3 閩江流域2000—2040年土地利用面積統計圖Fig.3 Land use area statistics in Min River Basin from 2000 to 2040

2.1.2閩江流域土地利用變化模擬分析

(一)模擬精度檢驗

研究利用Logistic模型制作土地利用適宜性圖集,模擬單項土地利用變化,ROC檢驗結果均大于等于0.83,表明所選驅動因子具有較好的模擬精度。為驗證CA-Markov模型模擬精度,首先基于2005、2010年兩期土地利用數據和2010年土地利用驅動因子預測2015年土地利用圖,再與實測數據進行對比分析。面積檢驗結果見表3,除草地與采礦場外其余各地類模擬的數量精度均小于15%,具有較好的模擬精度。

表3 2015年土地利用模擬面積精度檢驗表

(二)土地利用變化模擬分析

據圖3可知,在現有發展情景下,耕地面積總體表現出波動下降的趨勢；林地總面積基本能保持穩定,針葉林面積減至相對穩定的數值,針闊混交林與灌木林面積在波動狀態下緩慢上升；草地面積則下降到相對穩定的水平；水域總面積基本能保持穩定,存在部分水域向濕地及建設用地轉換的現象；受經濟建設影響,工礦、交通與建設用地面積都表現出一定程度增加,其中建設用地增速最高；裸地面積表現為先增加后減少的趨勢,主要分布于流域上中游區域。

據圖3與圖4可知,在生態保護情景下,實現集聚開發與均衡發展相協調,耕地面積總體表現出波動下降的趨勢,較現有發展情景降幅小；林地總面積基本能保持穩定,其中針葉林面積減少至相對穩定的數值,闊葉林、針闊混交林與灌木林面積在波動狀況下緩慢上升,較現有發展情景下林地受到較好保護；草地面積則下降到相對穩定的水平,在未來保護實施中草地應作為重點關注對象；水域總面積基本能保持穩定,存在部分水域向濕地及建設用地轉換的現象,向建設用地轉換的幅度較現有發展情景要小；工礦、交通與建設用地面積都表現出一定程度的增加,其中建設用地增速最高,生態保護情景并沒有限制建設用地增長；裸地面積逐漸減小,分布也較為規律,生態保護情景能有效控制裸地增加。

圖4 閩江流域土地利用預測圖Fig.4 Land use forecast map of Min River Basin

2.2 閩江流域生境質量時空動態分析

根據圖5可知,工礦建設用地區域為研究區生境質量低值的主要分布區,下游的福州與長樂市分布有最大的生境質量低值聚集區,同時生境質量分布與地形條件存在極大相關性,低值區多為海拔較低的區域,沿流域附近的河谷盆地零散分布,高海拔地區多為生境質量良好的區域；土地利用規劃及有效的建設開發與保護行為導致未來生境破碎度減小,生境質量的聚集效應更為明顯,而且生態保護情景下的生境質量分布最為規律,也體現出其較好保護了生境質量。

圖5 2000—2040年閩江流域生境質量時空分布與變化Fig.5 Temporal-spatial distribution and change of habitat quality in Min River Basin from 2000 to 2040

據統計結果圖6可知,2000、2005、2010和2015年閩江流域生境質量的均值分別為0.83、0.83、0.82、0.82,生境狀況良好,2005—2015年3期的生境質量降幅分別為0.13%、0.23%和0.24%,其中2010—2015階段下降最快,與生境質量現實結果變化規律剛好相反,生境質量總體呈現衰退趨勢,且衰退變化率逐期升高。2015—2025年在現有發展情景下降幅達0.81%,生態保護情景下降幅僅為0.38%；同時,現有發展情景下,2025—2040年閩江流域生境質量的變化率為0.01%,生境質量下降的趨勢未得到有效緩解；生態保護情景下,2025—2040年閩江流域生境質量的變化率為0.03%,生境質量下降的趨勢得到有效緩解,呈V字型波動增長。參照已有研究的劃分標準[5],按照生境質量每0.2分劃分一個級別,劃分為差、較差、一般、良好、優等五個級別,2000、2005、2010與2015年閩江流域生境質量為優等等級的柵格個數占比分別為86.87%、86.89%、86.69%、87.06%,呈現出波動上升的態勢；現有發展情景下,2025、2030、2035與2040年閩江流域生境質量為優等等級的柵格個數占比分別為86.93%、86.98%、87.06%、87.00%,呈現倒V型波動態勢,較2015年略有降低；生態保護情景下,2025、2030、2035與2040年閩江流域生境質量為優等等級的柵格個數占比分別為87.36%、87.39%、87.41%、87.42%,呈現緩慢上升的態勢。

圖6 2000—2040年閩江流域生境質量變化 Fig.6 Habitat quality changes in the Min River Basin from 2000 to 2040

通過與研究區行政區劃圖疊加(圖7)分析可知,2000—2015年上中游區域生境水平整體較高,均高于0.8的水平；下游區域整體水平較低,尤其是靠近閩江口的福州與長樂市,但生境質量水平與區位分布并不是簡單的線性關系,比如下游也存在永泰縣生境質量達0.84的水平,該區域分布有藤山自然保護區。現有發展情景下,發現蒲城、光澤、松溪、建寧、福州與長樂等生境質量下降最為明顯,區域生境質量差距呈現擴張趨勢；生態保護情景下基本維持2015年的生境質量水平,值得注意的是三明市生境質量明顯降低,其原因可能是三明市建設用地在未來的擴張潛力較大；研究區整體水平較現有發展情景略有提高。

圖7 閩江流域2000—2040年各縣域生境質量時空變化Fig.7 Temporal-spatial change in habitat quality of counties in Min River Basin from 2000 to 2040

3 討論

研究區土地利用格局受到地形、區位、氣候、社會經濟、人口與政策等多重因素影響。根據土地利用現狀分析結果可知,林地在閩江流域占據了絕對的優勢,以針葉林及闊葉林為主,南方丘陵山地帶土壤肥沃,降雨充沛,適宜林木生長,生態用地保存較為完整,但林地結構有待提升,對殘次林的改造是下一步保護的重點；自建國以來福建省在擴大耕地面積方面做了很多努力,但耕地為補充建設用地潛力的主要來源,新增耕地面積依然不及被占用的耕地面積,耕地面積減小的態勢明顯,此外區內低海拔的耕地以水田為主；濕地與水域為研究區提供了良好的生境,維持在較高的水平,是流域生態補償重點關注對象,構成了閩江流域的生命線；草地也是高生境質量分布的區域,但規模不斷減小,原因在于其轉變的彈性較大；建設用地與裸地是低生境質量分布的主要區域,均存在一定程度擴展,其中以建設用地為主,這與閩江流域依托東南沿海經濟帶優勢大力發展經濟及人口擴展密切相關,這些結論與白健、鐘莉娜等研究相似[10,20, 35-37]。現有發展情景下耕地與林地等由于未受到嚴格保護,縮減的態勢明顯,同時,隨著經濟社會發展與人口增長,建設用地與裸地等增長明顯,基于規劃設立的生態保護情景,通過設置限制條件有效的緩解了該類問題,保護了耕地、林地與水域等,建設用地向著更加有序的方向擴展,裸地得到有效遏制,土地利用效率提高,滿足社會發展與生態保護的需求,但設計的保護策略也存在對草地關注度不足的問題,草地占比依然保持在較低水平。

研究區生境質量與土地利用格局密切相關。生境質量總體良好得益于研究區高植被覆蓋度、水域、濕地及相應的生態保護措施,維持生境是流域生態補償政策設計的重要目的[38-39]。流域上中游是經濟欠發達的南平、三明等地區,山地面積占比大,是重要的生態功能區,而流域下游河流入海口地區地勢相對平坦,作為海峽西岸的重要口岸,是經濟較為發達的福州、長樂市,生態環境相對較差,同時低海拔區域人為擾動更為劇烈,導致空間上表現出上中游區域生境質量較下游區域高,呈現出高海拔地區總體生境質量比低海拔地區高的變化規律[1]。經濟發展與城市擴展導致區域土地利用類型轉變,區域自然生境被進一步分割,低生境區域擴展上升,整體來看閩江流域生境質量有降低的趨勢,這種趨勢在經濟發達區域尤為明顯,原因是這些區域社會經濟與人為活動更為激烈,需要采取必要措施,防止生境的進一步惡化。現有發展情景下由于保護力度較弱致使生境質量進一步降低,生態保護情景下強化了相應保護措施,生態用地得到有效保護,建設用地有序擴張,生境質量得到良好維持。

本研究綜合了CA-Markov模型與InVEST模型分析閩江流域過去與未來長時間序列的生境質量格局,為閩江流域生境質量的維護與優化提供科學依據和決策參考,探索了回溯歷史時期和預測未來長時間序列的生境質量研究思路。研究佐證了生態保護的重要性,區域上中下游存在明顯的生態質量差異,在未來發展中應繼續保持生態補償策略,提升林質林相,嚴格保護流域范圍內的耕地、草地與水域等,特別是關注有限的草地,在下游區域加強對建設用地與未利用地的管控,促進流域上中下游共建共治共享流域生態環境。基于CA-Markov模型模擬的土地利用精度經檢驗其Kappa系數為89.09%,精度較高,滿足了較大尺度的研究需要,小尺度上則需要更高的精度,同時對柵格尺度的探索也值得深化研究。

4 結論

作為海峽西岸的重要生態屏障,閩江流域森林覆蓋率較高,生態用地保存較為完整,但伴隨著經濟發展與人口增長,建設用地占用耕地、草地與濕地等現象依然存在,現狀條件下水田、旱地、針闊混交林、灌木林、草地與濕地面積呈下降的趨勢,其中草地減幅最大,達44.64%,針葉林、闊葉林、水域、建設用地、交通用地、采礦場與裸地面積呈上升的趨勢,其中交通用地漲幅最大,達到227.27%。本文構建的CA-Markov模型模擬土地利用變化精度較高,設立現有發展與生態保護兩種情景對照分析,基于生態保護情景在未來土地利用格局優化上表現良好,可為研究區未來發展提供決策參考。

本研究利用InVEST模型中的“Habitat Quality”模塊模擬閩江流域生境質量空間格局,探究研究區從2000—2040年由柵格到整體再到縣域的生境質量空間格局。閩江流域總體呈現較高的生境質量,基本維持在0.82的水平,工礦、交通與建設用地區域為研究區生境質量低值的主要分布區,下游的福州與長樂分布有最大的生境質量低值聚集區。2000—2015年閩江流域生境質量總體呈現衰退趨勢,且降幅逐期升高,最高達0.24%；現有發展情景下生境質量下降的趨勢未得到有效緩解,生態保護情景下生境質量下降的趨勢得到有效緩解,同時生境質量為優等級的柵格個數占比最大,最高達87.42%。總體看上中游區域生境水平較下游高,2000、2005、2010與2015年上中游區域平均生境質量均高于0.8的水平,下游區域整體水平較低,尤其是靠近閩江口的福州與長樂市,但下游也存在永泰縣生境質量達0.84的水平。現有發展情景下區域生境質量差距出現擴張趨勢,生態保護情景下各區域則基本維持了2015年的生境質量水平,但也存在例如三明市生境質量明顯降低的情況出現,整體水平較現有發展情景有明顯提高。