基于土地利用變化的山東沿海地區生境質量時空演變

殷婷婷， 程琳琳， 田 超

(中國礦業大學(北京)地球科學與測繪工程學院， 北京 100083)

生境質量是指生態系統為潛在規模的個體和種群的生存和繁殖提供必要條件的能力[1]。生境質量指數可以表征生境質量的好壞[2]，反映地域的生態環境，是維護區域生態系統穩定的重要指標。中國共產黨第十九次全國代表大會報告中提出加快生態文明體制改革，建設美麗中國新的目標、任務、舉措，將保護生態環境質量放在更為突出的位置。為了加快推進生態文明建設的決策部署，中共中央、國務院提出了“全面加強生態環境保護，堅決打好污染防治攻堅戰”的實施意見，以改善生境質量為核心實施各項環境保護任務，將生態環境保護提到了一個新的戰略高度，因此，研究生境質量對于完善環境治理體系具有重要意義。

國內外學者借助模型對生境質量展開了相關研究，多采用生態系統服務和權衡的綜合評估模型(InVEST)、全球生物圈統一元模型(GUMBO)、生態系統服務的社會價值模型(SolVES)、最大熵模型模型(MAXENT)。目前，應用最廣泛的是借助InVEST模型評估生境質量。Sallustio等[3]利用InVEST模型評估意大利保護區土地利用對生境質量的影響及對生境質量時空變化進行分析。Sulistyawan等[4]利用InVEST模型對印度尼西亞野生動物棲息地進行生境質量評估，并探討土地利用對其影響。Yohannes等[5]利用InVEST模型對埃塞俄比亞高地藍尼羅河流域生境質量時空變化進行分析， 人為因素是影響生境質量變化的重要部分。Aneseyee等[6]利用InVEST模型對西南埃塞俄比亞30 a的生境質量時空變化進行分析，結果表明人為影響的壓力逐漸增大。 江偉康等[7]運用InVEST模型對粵港澳大灣區進行生境質量評估，認為土地利用變化和人類活動強度是影響生境質量變化的因素。 鄧楚雄等[8]運用InVEST模型對土地利用和景觀格局的變化下的生境質量進行分析，得出土地利用是引起生境質量變化的最大影響因素。馮舒等[9]基于北京市不同土地利用類型的分布特征和區域差異的視角下，并結合InVEST模型對北京市的生境質量時空變化進行研究。以往研究主要集中在借助InVEST模型定量評估生境質量方面，對于開展影響生境質量變化的驅動力較少，同時，研究對象多集中于省域、市域等大尺度地區及生態保護區和流域等區域，仍缺乏對沿海地區驅動力的研究。

山東沿海地區作為山東省重要的經濟板塊， 具有資源豐富和交通便利的優勢， 生態區位極其重要[10]。 該地區處于海陸交界處， 易受海水侵蝕、 濕地退化、 風潮暴等事件的影響[11]， 生物多樣性受到破壞， 是典型的生態脆弱區。 此外， 該地區人口密集和高聚集的城市集約化程度致使土地利用方式和土地覆被不斷發生變化， 給原本脆弱的生態環境帶來巨大的挑戰[12]。 本文基于InVEST模型評估山東沿海地區的生境質量， 利用地理探測器研究驅動力響應機制， 并且進一步定量探明土地利用程度和生境質量在空間分布上的相關性， 以期為山東沿海地區的生態環境保護提供參考， 對其他沿海地區生態保護提供借鑒。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

本文中選取山東沿海地區(地理位置為東經35°48′—38°12′、北緯117°32′—119°21′)作為研究區域，該地區位于山東省東部(見圖1)，包含威海、煙臺、青島、日照、濰坊、東營和濱州市[13]，占地面積為67 578 km2， 位于長江三角洲和京津、 遼中南之間，是我國東部沿海重要組成部分[14]。研究區以耕地為主要用地類型，占研究區面積的60%，同時也分布著大量的建設用地。氣候類型屬于暖溫帶濕潤氣候，沿岸天氣不穩定，年均溫度為11～14 ℃，降水分配不均勻，年降水量為650～850 mm，整體地勢處于東部和南部高、西部和中部低，以低丘陵地貌為主，海拔為0～1 090 m。土地覆被以耕地、建設用地、林地、草地和沿海灘涂為主。2018年總人口達3 787.7萬，地區生產總值為36 602.56 億元， 占山東省地區生產總值的37.6%，年均增幅達到23%。研究區經濟發展和人口數量受到人類活動的影響[15]，導致區域生境質量下降，因而開展區域生境質量研究具有重要意義。

山東省地圖從國家標準地圖網站下載，地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html? picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖1 研究區概況

1.2 數據來源

本文中的主要研究數據包括： 1)土地數據，來源于中國科學院資源環境科學與數據中心數據平臺(http://www.resdc.cn)空間分辨率為30 m×30 m的遙感衛星圖像，通過ArcGIS軟件對土地利用數據進行重分類，提取出農業用地、 城鎮用地、 其他建設用地、農村居民點作為InVEST模型影響生境質量的威脅源； 2)山東沿海地區邊界矢量圖，來源于國家地球系統科學數據共享平臺(http://www.geodata.cn/)； 3)歸一化植被指數(NDVI)數據，來源于美國國家航空航天局(NASA)16 d合成的MODIS13Q1NDVI產品，分辨率為250 m×250 m； 4)地形數據，通過ArcGIS軟件的表面分析功能提取出坡度、坡度和坡向； 5)氣象數據，來源于中國氣象網； 6)經濟社會數據，來源于統計年鑒。為了保證數據的一致性和可靠性，首先所有數據投影成WGS_1984_UTM_Zone_50N坐標，并且將所有數據提取到3 km×3 km(長度×寬度)的格網上進行運算。

2 研究方法

2.1 生境質量計算方法

InVEST模型中的生境質量(habitat quality)模塊將不同土地利用類型與威脅源建立相應的聯系[16]，利用土地利用數據劃定不同生境類型對威脅源的響應程度分析[17]。利用InVEST模型對2005、 2010、 2015、 2018年土地利用數據進行生境質量計算[18]，相關公式為

(1)

(2)

該模塊需要的參數參考InVEST模型用戶指南和相關文獻[8,19]并結合研究區的實際情況，對威脅源的最大影響距離、權重和生境適宜度進行賦值，如表1、 2所示。

表1 威脅源的最大影響距離

2.2 生境質量影響因素與機制分析

地理探測器(geographic detector)是探測空間分異、揭示其背后驅動力的一種統計學方法，能夠探測因子對生境質量的貢獻率[20]。計算公式為

(3)

研究區屬于沿海地區，生態環境相對脆弱，經濟發展較快。生態系統的生境質量是由水、土、生等各個因素的相互作用形成的結果[21]。在自然因素方面，主要考慮氣候、地形等影響，不同地形處植被狀況有一定差異，同時影響生境質量的分布，因此在地形因素方面選擇坡度、高程、坡向作為影響因子[22]。土地覆被影響著生境質量空間分布格局，因此選擇土地利用數據作為影響因子。降水、溫度、濕度等氣候因素通過影響土地覆蓋作用于生境質量； NDVI反映植被生長情況的重要指標，植被在一定程度上反映了生境質量水平[23]；在社會經濟發展方面，國內生產總值(GDP)和人口分布代表了人類活動程度對生境質量的影響；降水、溫度、濕度作為氣候因素通過改變地表溫度影響土地利用變化，從而影響生境質量。將驅動因素進行離散化作為自變量，生境質量作為因變量，可以是連續型變量，具體過程在GeoDetector_2018模型中實現。

表2 不同生境類型生境適宜性及對威脅因子敏感度

表3 雙因子交互作用類型

2.3 雙變量空間自相關分析

空間自相關模型反映變量之間的依賴性[24]，通過GeoDa軟件在莫蘭(Moran)指數的基礎上在進一步拓展了雙變量自相關和局部自相關，分析不同要素空間分布的相關性。

2.4 土地利用程度指數

土地利用程度是人類開發土地的干擾水平，隨著人類活動土地屬性也會發生改變[25]。計算公式為

(4)

式中：L為土地利用綜合程度指數；n為土地利用類型的數量；Ai為第i類土地利用類型的面積；AT為研究區域土地總面積；Pi為不同類型的土地利用程度參數(見表4)，參考已有文獻[26]對本文中的土地利用類型參數進行取值。

表4 不同類型的土地利用程度參數

3 結果和分析

3.1 土地利用變化分析

InVEST模型評估的生境質量主要是基于土地利用的結果[27]，因此生境質量主要受土地利用類型的影響。研究區土地利用轉移矩陣見表5。從各個土地利用類型面積得知，耕地為山東沿海地區的主要土地利用類型，而建設用地是次要用地類型。耕地面積的增加主要由草地和建設用地轉化而來，而耕地面積減少最顯著的是有4 389.773 km2轉化為建設用地和水域，占耕地轉出總面積的10%，水域面積的增加與該地的水域保護政策有關，耕地向建設用地轉化相比建設用地轉向耕地更多。林地面積的增加量多于減少量，林地轉化為耕地的面積為581.054 km2，占林地轉出面積的64%；草地面積中有1 964.723 km2主要轉化為耕地，占草地轉出總面積的64%。水域面積的增加量和減少量都不明顯，水域面積減少的部分主要是轉化成耕地。新增的建設用地主要來源于耕地。未利用地面積的增加主要來源于耕地、草地和水域，占未利用地的轉入總面積的87%，而未利用地面積減少的部分主要轉化為耕地。總而言之，城市化的發展增大對土地資源和水資源的需求，從而帶動當地的水域和建設用地面積增加。建設用地面積的急劇擴張，草地，耕地、林地面積快速減少是山東沿海地區近13 a土地利用變化的主要特點，表明經濟社會發展對土地利用結果影響較大。

表5 山東沿海地區土地利用轉移矩陣 km2

3.2 生境質量時空變化分析

運用InVEST模型計算出2005、 2010、 2015、 2018年的山東沿海地區各城市生境質量， 采用ArcGIS軟件中自然斷點法將其分為5個等級： 低， [0, 0.2)； 較低， [0.2, 0.4)； 中等， [0.4, 0.6)； 較高， [0.6, 0.8)； 高[0.8, 1]。 2005、 2010、 2015、 2018年山東沿海地區的生境質量平均值分別為0.304、 0.297、 0.295、 0.314， 生境質量整體呈先降后升的V型變化趨勢。 根據研究區生境質量不同等級所占比例(表6)可知， 生境質量低的區域面積均先增大后減小， 生境質量較低的區域面積呈減小趨勢， 生境質量較高、 高的區域面積總體上先小幅度增長， 基本保持不變， 在后3 a大幅度增長。 總體而言， 生境質量水平相對較低的面積呈現減少趨勢， 生境質量水平較高的區域呈增加的趨勢， 表明山東沿海地區的生境質量得到相對的改善。 2005、 2010、 2015、 2018年研究區不同生境質量等級空間分布見圖2。 由圖可知， 研究區生境質量整體上處于較低水平等級， 尤其是西北部的濱州、 東營和濰坊市分布較多耕地和建設用地[28]， 城市擴張侵占原有生境用地， 致使林地呈減少趨勢， 造成生態環境的破壞。由圖2可知，研究區的東部和西南地區的生境質量處于中等水平等級，包括煙臺、青島市北部和濰坊市西南部，由研究區不同年份的土地類型空間分布圖(見圖3)可知，這些地區主要分布有林地和草地，不易受人類活動影響，生物多樣性比較豐富，因此生境質量較高。研究區北部與渤海相接的區域都有較高的生境質量，原因是這些地區分布的是水庫、坑塘和草本沼澤[29]，地形的限制使得它們受人為干擾較少，所以生態系統保護性高。

表6 山東沿海地區不同年份的各生境質量等級所占比例

由2005—2018年山東沿海地區生境質量變化(圖4)可知，山東沿海地區的生境質量大部分保持不變，等級升高的區域集中在研究區的西北部和西南部，等級降低的區域零散分布在研究區內。2015年生境質量低等級區域所占比例與2005年相比上升了約3個百分點(表6)，等級降低的區域主要分布在煙臺、日照、東營和濱州市，由研究區土地利用類型轉移空間分布(圖5)可知，與這些地區草地轉向耕地密切相關；2018年生境質量較低等級區域所占比例與2005年相比下降了約2個百分點，由圖4可見，較低等級生境質量區域轉化為低等級生境質量區域；生境質量中等級區域所占比例下降了3個百分點，歸因于中等級生境質量區域轉向較高等級生境質量區域，尤其是研究區西北部，這些地區主要分布有較多的水庫、坑塘等濕地，2013年山東省實施了《山東省濕地保護辦法》和《濕地保護修復制度實施方案》，加大了對山東省境內的濕地保護的力度，生物多樣性豐富，濕地生境質量得到修復[30]。高等級生境質量區域占比變化不大。

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區地圖從國家標準地圖網站下載,地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖2 不同年份山東沿海地區生境質量等級空間分布

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區地圖從國家標準地圖網站下載,地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖3 不同年份山東沿海地區土地利用類型空間分布

山東沿海地區地圖從國家標準地圖網站下載，地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖4 2005—2018年山東沿海地區生境質量變化

CD—草地； GD—耕地； LD—林地； JSYD—建設用到； SY—水域； HY—海洋； WLYD—未利用地； LXWB—類型未變。 山東沿海地區地圖從國家標準地圖網站下載，地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖5 山東沿海地區土地利用類型轉移空間

3.3 生境質量空間差異驅動因素分析

山東沿海地區生境質量空間差異驅動因素決定因子探測結果見表7。由表得知，不同因子(顯著性水平p<0.001)的決定力不同。決定力從高到低依次排序依次是土地利用、NDVI、人口密度、溫度、濕度、GDP、坡向、降雨。其中，土地利用是第一主導因素，解釋力達93%，說明土地利用變化是生境質量空間變化的基礎和關鍵性因素。其次是高程、坡度，表明自然環境因素也極大影響區域生態系統的整體分布。社會經濟因素在山東沿海地區生境質量的貢獻率里，解釋力相對較低。

研究區生境質量交互探測與生態探測結果如表8所示。可以看出，不同因子的交互作用大于單因子q值，說明不同因子作用相互增強[16]。土地利用分別與坡向(0.947)、高程(0.945)、NDVI(0.944)、坡度(0.943)、濕度(0.943)、溫度(0.942)的交互作用較大，高程分別與NDVI(0.289)、坡度(0.246)，坡度與NDVI(0.242)，降雨與坡向(0.023)交互作用最低。由此得知，土地利用與其他因子的交互作用相對較明顯，原因在于土地利用是生境質量的最大驅動因素，同時土地利用也受高程、海拔、坡度等自然因子的影響，說明不同土地利用類型結構決定著生境質量的空間分布格局，從而在自然因子的交互作用下影響更加明顯。社會因子的交互作用中，人口密度與GDP的交互作用較低(0.052)，說明社會經濟因素的影響次之，人口的壓力致使耕地和建設用地不斷侵占其他生境用地，使得兩者作用相疊加[31]。

3.4 土地利用程度與生境質量相關性分析

為了進一步探明生境質量對土地利用的響應程度， 本文中基于GeoDa軟件平臺構建6 180個網格空間權重矩陣， 對土地利用程度與生境質量進行雙變量相關分析， 通過建立空間滯后模型， 計算某單元因變量屬性值與相鄰近的單元自變量屬性值是否存在集聚效應， 從而判定雙變量之間的空間關聯性[32]。 依據空間分布的關系將集聚類型分為[33]高-高型、 低-高型、 低-低型、 高-低型。圖6所示為山東沿海地區不同年份生境質量和土地利用程度的Moran指數散點圖。由圖可以看出，2005、 2010、 2015、 2018年的Moran指數分為-0.562、 -0.591、 -0.599、 -0.648，表明土地利用程度與生境質量存在越來越顯著的負相關。該地區不同年份生境質量和土地利用程度的空間關聯局部指標聚類分布如圖7所示。由圖可見，高-高型表示生境質量高值與土地利用指數高值呈集聚效應，低-高型表示生境質量低值與土地利用指數高值呈集聚效，高-低型表示生境質量高值與土地利用指數低值呈集聚效應，低-低型表示生境質量低值與土地利用指數低值呈集聚效應。生境質量和土地利用程度的空間關聯局部指標聚類方式主要呈低-高型、 高-低型聚集。 低-高型聚集主要分布在煙臺市，濰坊市北部、 南部，日照市中部。高-低型主要分布在濰坊市中部、 東營市北部、 濱州市北部、 青島市東南部的建成區。總之，在城市化水平高的地區，生境質量聚集程度明顯，城市化水平低的地區的生境質量聚集程度相對較弱。

表7 山東沿海地區生境質量空間差異驅動因素決定因子探測結果

表8 山東沿海地區生境質量交互探測與生態探測結果

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年圖6 山東沿海地區不同年份生境質量和土地利用程度的Moran指數I散點圖

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區地圖從國家標準地圖網站下載,地圖審批編號為GS(2019)3333號(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經過ArcGIS 10.4軟件數字化處理后得到。圖7 不同年份山東沿海地區生境質量和土地利用程度的空間關聯局部指標聚類圖

4 結論

本文中利用地理探測器模型構建了山東沿海地區生境質量與多因子的耦合驅動機制，并通過利用雙變量自相關模型探索生境質量對土地利用的響應，得出結論如下：

1)山東沿海地區生境質量空間分布與土地利用類型有一定的關聯性，土地利用整體水平較低。部分高等級生境分布于水域充足和林地類型多的地區，低等級生境則分布于耕地、建設用地聚集區。2005—2018年，區域生境質量有一定程度的提高，主要分布于研究區北部的濕地區域。

2)地理探測器探索生境質量的多要素驅動機制表明，山東沿海地區土地利用是第一主導因素，高程、坡度和NDVI也是重要影響因素。各因子對生境質量空間分布的差異性顯著，并且因子兩兩相互作用比單個因子對生境質量的影響力度更強。

3)雙變量自相關模型結果表明，山東沿海地區土地利用程度指數與生境質量存在越來越強的負相關，說明土地利用程度顯著改變生境質量，土地利用程度越大，生境質量相對越差。

針對山東沿海地區生境質量高的地區， 要加強林地、 草地和水域等自然景觀的保護力度， 將其納入生態保護紅線內， 同時大力推進退耕還林、 退耕還草等綠化工程， 特別是加強境內濕地資源的保護， 建立自然保護區對境內生態系統進行保護， 維持生態系統的穩定。 針對低等級生境質量地區， 要嚴格控制土地利用開發強度及生態修復環境， 確定建設用地的合理擴張范圍， 防止建設用地的無序擴張， 可以通過加大城市內部與周邊的生態綠化措施， 增加城市的植被覆蓋率。 除此之外， 可以在該地區推行集體林權制度， 落實生態效益補償政策和管護措施， 使林地得到有效保護； 加大對未利用地的開發力度， 協調各個用地的分配， 在分配的過程中優先考慮林地類型。

由于InVEST模型自身存在一些缺點，因此本文中只考慮了脅迫因子對生境質量的累積影響，并未考慮脅迫因子的綜合影響。此外，由于數據獲取的有限性，本文中僅考慮了2015年山東沿海地區生境質量影響因素，時間年限為1 a，是一種靜態分析，因此無法掌握生境質量隨時間變化的規律。未來將研究不同時間內山東沿海地區生境質量的影響因素的變化。