廣州林地生態網絡構建

何 蕾

(廣東省嶺南院勘察設計有限公司，廣東 廣州 510030)

近年來，城鎮化進程速度加快，人與自然對于土地的爭奪競爭關系愈發緊張，人類活動對于自然生境斑塊的侵占，導致了生態景觀破碎化、生物物種多樣性降低、生態環境彈性減小、生態服務功能質量降低等一系列的生態問題[1]。在資源緊約束下如何建立人與自然生態之間的和諧關系，成為近年來學者研究討論的熱點方向[2]，通過生態網絡的構建，對城市生態格局的建立、進一步提高景觀連接度、增強生態景觀彈性、促進山水林田湖草生態保護修復工程的進程具有重要意義[3]，可為紓解當下生態環境問題提供重點治理地段、區域和方向的指導。

生態網絡這一理念最早是在19世紀50年代北美提出，作為生態保護的基本框架[4]，但生態網絡研究正式開始是在1973年，Hannon利用模型法對生態系統中的物質能量的流動進行分析[5]。我國在生態網絡構建方面的研究起步較晚，近年來隨著生態修復理念的深入，利用地理信息系統對景觀生態學中生態環境現狀和預測評價的定性、定量分析等方面的應用逐漸趨于成熟[6]。目前，生態網絡的構建主要是運用形態學空間格局分析(MSPA)對生態源進行識別與分類[7,8]，通過Conefor Sensinode等軟件對構建后的斑塊區域可能連接指數進行計算，在此基礎上利用最小耗費距離模型(MCR)進行生態網絡的構建[7,8]，通過重力模型進定量評價構建生態網絡之間的相互作用強度[9]，判斷潛在生態網絡對整個生態結構的影響重要程度。吳晶晶通過設置4種不同景觀阻力面方案構建潛在生態廊道，綜合4個生態網絡特征提出黃河三角洲濕地生態網絡規劃方案[10]。齊松等通過綜合地形、景觀類型和人類活動干擾的影響等因素構建阻力面，進而對袁州區進行生態廊道模擬、構建生態網絡，提高模擬準確度[11]。梁艷艷等利用重力模型對西安市生態網絡進行構建并通過評估提出優化策略[9]。朱捷等通過“屬性—功能—結構”三位一體的源地綜合識別指標體系的構建，探索解決傳統生態網絡構建中因缺乏尺度嵌套結構因素的影響而易造成在上下級尺度間生態網絡錯位的情況[12]。

本研究基于GlobeLand30全球地理信息中2020年廣州市地表覆蓋影像數據[13]，構建廣州市生態網絡并進行分析。具體包括：利用MSPA方法將本研究對象林地作為前景數據，進行生態源的識別與分類，確定生態網絡構建核心區，通過Conefor Sensinode 2.6軟件評價，篩選出連接指數最佳的若干個區域作為生態源，運用MCP模型構建生態網絡，提出生態保護建議。

1 研究區概況

廣州市位于廣東省中南部、珠江三角洲中北緣，E112°57′～114°3′，N22°26′～23°56′，見圖1。屬于丘陵地帶，西江、北江、東江三江匯合處，背山面海，整體地勢呈東北高、西南低；東北部有白云山中低山地，中部為丘陵盆地，南部則為沿海沖積平原、河網密布、水域面積廣闊，具有得天獨厚的地理環境優勢，植被資源豐富；市轄11個區，包括越秀區、荔灣區、海珠區、天河區、白云區、黃浦區、番禺區、花都區、南沙區、增城區、從化區，總面積7434km2，2019年末，廣州市常住人口達1530.59萬人，是廣東省省會城市、國家中心城市、中國的“南大門”，粵港澳大灣區高質量發展的重要動力源，國家物流樞紐、歷史文化名城，具有重要的國家戰略地位。

圖1 研究區地理位置

2 數據來源與研究方法

圖2 研究技術路線

2.1 數據來源及預處理

本研究所用影像分析數據為2020年廣州地表覆蓋數據[13]，從GlobeLand30全球地理信息公共產品中下載(http://www.globallandcover.com/)，是由中國研制的30m空間分辨率全球地表覆蓋數據，數據共包括10個一級類型，分別是耕地、林地、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久積雪，目前數據更新到2020年，數據研制所用分類影像主要是使用30m多光譜影像，包括美國陸地資源衛星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光譜影像和中國環境減災衛星(HJ-1)多光譜影像，2020版數據還使用了16m分辨率高分一號(GF-1)多光譜影像。中國科學院空天信息創新研究院對GlobeLand30 V2020數據精度進行了總體評價，結果顯示數據的總體精度為85.72%，Kappa系數0.82，符合本研究實驗探究的需求。

GlobeLand30數據分類系統中10個一級分類類型滿足本次研究需求，因此無需進行二次分類處理。

2.2 研究方法

2.2.1 生態源地的選取

生態源地是保證生物物種棲息擴散的生境斑塊，是生物物種聚集的重要場所。生態源地的選取需基于MSPA方法對林地空間格局進行分類，MSPA是一種確定圖像中景觀類型及其結構的處理方法[14]，本研究選擇30m×30m的柵格作為研究單元；將林地作為MSPA分析的前景數據，其他類型用地作為背景數據，對2020年廣州地表覆蓋數據進行重分類，對結果根據面積大小進行由大到小排序，選取面積排名前30個區域作為核心區斑塊，利用Conefor Sensinode 2.6軟件對這30個核心區斑塊的可能連接指數(PC)進行計算，選取可能連接指數的變化量(dPC)較大的前15個核心區斑塊作為本研究生態源地[8]。

(1)

(2)

式中，n為斑塊數；ai和aj為斑塊，其中i≠j；A為景觀總面積；Pij*表示斑塊i和斑塊j之間所有路徑的最大乘積概率；PC值范圍在0～1閉合區間內，PC值越小，表示景觀連接度越低；PCremove表示去除某斑塊后剩余斑塊的整體指數值；dPC即用于評價某斑塊對于整體連接性的重要程度的指數，值越大表示重要性程度越高。

2.2.2 景觀阻力面構建

景觀阻力面是用以反映物質、能量、信息在環境中流動的阻礙程度，其影響因素包括地質、地貌、水文等自然要素和人類活動影響因素，如道路、居民點等[15]。目前，阻力面的構建大多采用疊加分析地形、景觀類型和人類活動等影響因素得到綜合阻力面，結合研究區域范圍大小、參考相關研究資料以及咨詢專家意見來確定各阻力因子權重。本研究由于研究時間有限，在大量閱讀相關文獻的基礎上，綜合參考前人研究阻力值賦值[8]，結合廣州地區地形地貌特征，確定土地利用類型各阻力因子阻力值，見表1。

表1 廣州土地利用類型阻力因子賦值

2.2.3 生態廊道構建

生態廊道作為生態斑塊連接載體，具有物質交換、能量輸送、信息傳遞等重要的生態功能，是生態網絡構建中必不可少的組成部分。本研究基于MCP模型在構建的景觀阻力面基礎上，對生態源地相互連接之間最小阻力路徑進行構建。MCP模型通過對斑塊間阻力成本矩陣的構建，計算出能串聯所有斑塊的最小成本路徑，見圖3。

從圖3可知，需要從阻力矩陣的左上角到達右下角，通過對所有潛在路徑累疊阻力值的計算比較，最終確定最小阻力路徑。

圖3 MCP模型構建阻力矩陣構建(a)、

3 結果分析

3.1 土地利用類型分析

從圖4可知，廣州林地主要分布在北部、西北部，中北部的從化、花都、白云以及增城等區域，人造地表主要集中分布在中部的荔灣、越秀、天河、海珠、番禺等；各土地利用類型中前景數據林地面積為2592.85km2，占比最大，占總面積的35.01%，其次是耕地1940.64km2和人造地表1940.64km2，分別占26.21%和25.43%。圖4數據表明，廣州土地資源利用程度高，可看出廣州林地生境較為破碎，受其他類型用地割裂情況較嚴重，林地生態網絡尚未構建[16]。

圖4 2020年廣州土地利用類型分布及各類型面積占比

3.2 生態網絡的構建

3.2.1 生態源地提取

基于MSPA方法借助Arcgisl pro 2.5軟件，利用2020年廣州土地利用類型數據，對前景數據林地進行分析。結果可知，核心區面積為2432.79km2，占前景數據的83.48%，見表2，主要分布在北部、東部，其北部分布較為集聚，東部地區斑塊較小、呈分散狀分布，南部、中西部只有少數核心區斑塊，見圖5b。孔隙和邊緣區面積較小，分別占前景數據的3.73%和9.41%，對核心區起保護作用，表明核心區抗外界干擾能力較弱，主要是由生態斑塊小而分散造成的；橋街區在生態網絡中起結構聯通性作用，占前景數據的0.77%，面積少，表明景觀連通性較差。

表2 廣州林地MSPA法分類統計結果

基于MSPA方法的研究數據分析，賈振毅對網絡連接閾值設定進行了最優驗證，本研究參考其研究成果，結合廣州土地利用情況，設置連接距離閾值為500m，聯通概率為0.5，利用Conefor 2.6軟件對廣州林地類型核心區斑塊進行dPC計算，見表3，選取dPC數值較大的前15個區域作為研究的生態源地，見圖5。

表3 生態源地景觀連通性指數

3.2.2 景觀阻力面構建

利用ArcGIS對不同土地利用類型進行景觀阻力值進行分級賦值，共分為7個層級，見圖5c，由圖5c可看出，高阻力值區域主要集中在南沙區、番禺區、荔灣區、越秀區等，從化區、白云區、增城區生態阻力值較小。造成的原因主要是中心城區人口密集、居民點密布、生態綠化用地較少加上道路交通的阻隔嚴重制約著生物遷移和能量流動。

3.2.3 潛在生態廊道模擬

利用MCP模型共模擬出210條生態廊道，廊道的分布呈現不均衡狀態，主要集中在中北部，而研究區南部沒有較好的連接，見圖5d。主要是由于研究區南部即番禺、南沙等區域，林地斑塊小，造成其核心區對于整體連接度影響重要程度低，數據計算生態源地選取中研究區南部無生態源地分布。線密度分析工具能用于計算柵格圖像中鄰域內線狀要素的密度，反映線性覆蓋密集程度，常用于道路交通可達性分析方面的研究，利用線密度模型對MCP模擬出的生態廊道進行計算分析，得出模擬生態廊道的密度情況，見圖5e，為生態網絡的構建提供更為明確的指導區域。

圖5 廣州林地景觀分類圖(a)、生態源地空間分布圖(b)、土地利用類型阻力面(c)、潛在生態網絡(d)、潛在生態網絡線密度分析(e)

4 討論與結論

4.1 結論

城市的發展為人們提供更加便利的生活條件以及更優質生活質量的同時，也造成了城市生態環境惡化的趨勢，大規模的城鎮化建設割裂了城市生態景觀結構，導致景觀生態效能降低，密集的城市人口需要耗費大量的能源并產生各種廢物，給自然生態以沉重的“消化負擔”，人類活動對自然生態的過度干擾，也帶來了一系列的生態環境問題[18,19]，生態環境的破壞已嚴重危害到城市人居環境[17]，生態修復問題具有時代緊迫性和必要性。近年來，國內學者積極探索將景觀生態學的理念引入城市建設中的手段和路徑[20-25]，生態網絡的構建是基于景觀生態學基本概念與城市景觀格局建設相結合的探索研究，對修復城市生態體系具有重要指導意義，是應對生境破碎化問題的有效途徑。本研究以廣州市作為研究區，利用ArcGIS、Conefor Sensinode等軟件通過MSPA方法、MCP模型、線密度模型等分析構建廣州林地生態網絡，為廣州城市生態格局的構建提供參考，相關結論如下。

廣州市城市景觀構成以林地、耕地為主，主要分布在北部和中東部即從化、增城、白云等區域，林地景觀區域分布不平衡狀況較為嚴重，斑塊破碎化，景觀整體性待提高；對整體景觀格局起到較為重要作用的斑塊主要分布在研究區中部，南部因地勢低，處在珠江入海口處，林地生態斑塊小，因此難以與中部、北部林地斑塊構成連接；土地利用類型阻力大致呈現北低南高，中東部低西部高的情況，需要建立景觀生態縱向聯系，強化橫向連接度；生態廊道模擬情況中，顯示中部區域應加強連接橋、邊緣區和支線景觀的構建，以提高中部斑塊的內部穩定性提升生態源地間的連通性。

4.2 討論

本研究是廣州生態網絡模型構建的初步探索，為廣州生態網絡構建提供初步參考依據，還存在許多方面的不足有待進一步完善，主要體現在以下幾個方面。

未對廣州景觀格局現狀，以及模擬構建的生態網絡進行分析評價，因此無法對構建模擬生態網絡前后景觀連接度進行比較分析，定量闡述生態網絡構建對于廣州生態修復的重要程度；在生態阻力面的構建上，只是利用2020年廣州土地利用分類影響因子，尚未綜合坡度、距道路距離、距水體距離、距居民點距離等多重因素，區域劃分不夠嚴謹，在阻力值的選取上，本研究參考已有研究成果賦值，且目前學界的研究成果基本停留在專家意見值的層面上，具有一定的主觀性，尚未形成客觀的定量化指標劃定；在分析核心區景觀聯通性指數時，本研究參考前人研究成果設定閾值，具體運用有必要根據具體情況做進一步的確定探究；受研究時間的限制，本研究未采用重力模型定量評價生態源地間的相互作用強度，因此沒有對產生的眾多生態廊道進行重要性評價進而篩選優化生態網絡，提供更為準確的參考。