陳春娣，吳勝軍,Meurk Colin Douglas，呂明權(quán)，溫兆飛，姜 毅，陳吉龍

1 中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院, 重慶 400714 2 新西蘭科學(xué)院土地保護(hù)研究所， 新西蘭基督城 7608

阻力賦值對(duì)景觀連接模擬的影響

陳春娣1,*，吳勝軍1,Meurk Colin Douglas2，呂明權(quán)1，溫兆飛1，姜 毅1，陳吉龍1

1 中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院, 重慶 400714 2 新西蘭科學(xué)院土地保護(hù)研究所， 新西蘭基督城 7608

景觀連接度是研究景觀結(jié)構(gòu)和生態(tài)過(guò)程互饋關(guān)系的重要內(nèi)容。在最小成本路徑模擬中整合圖論理論可有效辨識(shí)、評(píng)價(jià)斑塊之間的潛在連接，近些年逐步應(yīng)用于景觀連接模擬、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等研究中。理論上，模型的重要參數(shù)之一，生物體通過(guò)不同景觀單元的阻力系數(shù)應(yīng)根據(jù)觀測(cè)與實(shí)驗(yàn)等實(shí)證研究獲取，但大多數(shù)情況下簡(jiǎn)化為土地適宜性評(píng)價(jià)結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)為土地利用/覆蓋類型打分，存在一定主觀性與不確定性。因此，設(shè)計(jì)了1個(gè)三因素(阻力賦值方式、景觀粒度和景觀整體破碎度)的析因?qū)嶒?yàn)，以SIMMAP2.0景觀中性模型產(chǎn)生的8個(gè)模擬景觀為對(duì)象，研究不同的景觀格局下，阻力賦值方式對(duì)連接模擬的影響；探討、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)賦值帶來(lái)的不確定性。結(jié)果表明，這3個(gè)因素均對(duì)景觀連接模擬產(chǎn)生顯著影響，并存在一定交互作用；阻力賦值絕對(duì)大小不會(huì)對(duì)模擬產(chǎn)生影響；而賦值傾向性能夠顯著改變最小成本路徑的空間位置，并且這種影響程度依賴于景觀粒度大小，而與景觀整體破碎度交互關(guān)系不顯著。針對(duì)阻力賦值方式與景觀結(jié)構(gòu)特征交互作用下連接模擬的規(guī)律性變化，提出一些建議，以提高連接模擬的準(zhǔn)確性。

最小成本路徑；圖論；成本阻力面；景觀連接; 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)

在城市化進(jìn)程不斷加快，自然棲息地破碎與部分生境消失不可避免的背景下，通過(guò)研究景觀連接度，構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Ecological Networks)，以有限的生態(tài)用地保障城市區(qū)域生態(tài)安全[1]，是當(dāng)前景觀生態(tài)學(xué)及空間生態(tài)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)之一。景觀的連接度反映了景觀促進(jìn)或阻礙生物體或某種生態(tài)過(guò)程在斑塊間運(yùn)動(dòng)的程度[2]，如動(dòng)物遷移[3]、種子擴(kuò)散[4]，基因流動(dòng)[5-7]等，由景觀的結(jié)構(gòu)特征和生物體行為特性共同決定[8-9]。

常用的連接辨識(shí)方法包括歐氏距離(Euclidean Distance)[10]，即測(cè)量斑塊邊緣到邊緣之間的空間直線距離獲得，也是斑塊間的最小距離；適宜以鳥(niǎo)類飛行遷徙作為生態(tài)過(guò)程構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的研究[11]。但是對(duì)于依賴土地覆蓋、下墊面屬性的某些生態(tài)過(guò)程，歐氏距離則不能作為景觀連接的有效度量[12- 14]。相比之下，基于最小累計(jì)阻力模型(Minimum Cumulative Resistance model, MCR)的方法，即通過(guò)計(jì)算物種從源經(jīng)過(guò)不同阻力的景觀基質(zhì)所耗費(fèi)的費(fèi)用或克服阻力所作的功模擬最小成本路徑(Least-cost Path, LcP)，則較多考慮下墊面屬性以及生物體特征[10,15- 18]。該模型常與景觀圖論理論(Landscape Graph Theory)相結(jié)合，將景觀鑲嵌體中的斑塊、廊道等要素抽象為節(jié)點(diǎn)與連接[8]。通過(guò)簡(jiǎn)單、直觀的圖形方式來(lái)直接反映生態(tài)系統(tǒng)中復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系，分析網(wǎng)絡(luò)中最高效的連接路線，揭示能量、物質(zhì)、基因流關(guān)系[19]。近些年在景觀生態(tài)學(xué)、生物多樣性保護(hù)規(guī)劃中逐漸受到重視，被認(rèn)為是研究景觀連接，模擬網(wǎng)絡(luò)最有效的方法[20- 21]。該方法在國(guó)外已成為以野生動(dòng)物保護(hù)為目標(biāo)的農(nóng)田/森林棲息地質(zhì)量評(píng)估或空間保護(hù)規(guī)劃常用方法[22]。很多研究表明，最小成本距離比歐氏距離能夠更好詮釋物種在異質(zhì)景觀中的擴(kuò)散、定居過(guò)程，以及評(píng)估景觀的功能性連接度[4,23- 24]。在國(guó)內(nèi)該方法較多地應(yīng)用于城市環(huán)境[25-26]，如俞孔堅(jiān)等構(gòu)建了北京生態(tài)安全格局[27]，Kong等構(gòu)建了濟(jì)南城市綠網(wǎng)[28]，Teng等運(yùn)用于武漢城市綠道規(guī)劃[29]。

該模型應(yīng)用的關(guān)鍵步驟是確定阻力系數(shù)，即評(píng)估不同的土地利用/覆蓋類型對(duì)物種遷移的促進(jìn)或阻礙能力。理論上，阻力賦值應(yīng)基于調(diào)查、觀測(cè)與實(shí)驗(yàn)等實(shí)證研究；但是由于資金、技術(shù)和時(shí)間等限制，很多情況下，簡(jiǎn)化為土地適宜性評(píng)價(jià)結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)為土地利用/覆蓋類型打分，包括:(1)以植被覆蓋度或植物群落多樣性評(píng)價(jià)土地適宜性[28,30]。(2)選擇代理物種，如烏龜[31]，刺猬[32]，蝴蝶[33]，通過(guò)調(diào)研文獻(xiàn)資料獲取其生活習(xí)性，評(píng)估土地阻力值。

基于MCR模型的最小成本路徑辨識(shí)可在缺少觀測(cè)資料的情況下，在GIS平臺(tái)中較為快速地模擬斑塊間連接。但在阻力面賦值時(shí)，主觀性較強(qiáng)，如不同專家會(huì)對(duì)相同的研究區(qū)給出完全不同的阻力值[34- 35]。此外，尺度效應(yīng)一直是景觀生態(tài)學(xué)研究的核心問(wèn)題之一[36]。眾多研究表明，對(duì)景觀結(jié)構(gòu)特征與生態(tài)過(guò)程的度量，在不同尺度，包括幅度大小，景觀粒度大小，表現(xiàn)不同的敏感性，產(chǎn)生不同的變異程度[11,37]。尺度的選擇直接關(guān)系到對(duì)景觀描述與模擬的可靠性。認(rèn)識(shí)模型對(duì)經(jīng)驗(yàn)賦值及景觀自身格局特征的依賴關(guān)系是有效模擬連接的前提基礎(chǔ)。而目前較少有文獻(xiàn)系統(tǒng)地研究這種效應(yīng)[38]，絕大部分是在具體景觀中，研究某一物種運(yùn)動(dòng)或生態(tài)過(guò)程的連接度時(shí)，附帶探討不同賦值情況對(duì)模擬的影響[31,39]。因此本文借鑒析因?qū)嶒?yàn)方法，使用一系列代表不同空間格局特征的人工模擬景觀，在控制某些參數(shù)不變的前提下，比較分析不同的阻力賦值方式對(duì)景觀連接模擬的影響[38]，探討、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)賦值所帶來(lái)的不確定性與規(guī)律性，為模型應(yīng)用提出一些參考建議。

1 數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)方法

1.1 人工景觀模擬

本研究的模擬景觀由SIMMAP2.0 景觀中性模型/軟件來(lái)生成[40]。主要考慮5種決定景觀格局特征的基本因子(表1)，即景觀幅度、斑塊類型數(shù)、各類斑塊優(yōu)勢(shì)度、空間分布方式(即景觀破碎度)和景觀粒度。本研究設(shè)定模擬景觀幅度為300×300像元，粒度為1×1像元。因?yàn)槭悄M景觀，像元的面積單位可以是任意的，為便于計(jì)算與說(shuō)明，假定每個(gè)像元面積單位為1m2。斑塊類型的多少也即斑塊豐富度。斑塊優(yōu)勢(shì)度指某一類型斑塊的面積占景觀總面積的比例。本文以城市景觀為依據(jù)，設(shè)定五類，即斑塊類型S，A，B，C，U。S代表?xiàng)⒌?，即MCR模型中的源生境斑塊(Source)；U(Unsuitable)代表城市建筑/硬質(zhì)化鋪裝，是最不適宜保育物種的用地類型；A，B，C則是介于最適宜與最不適宜之間的中等適宜用地類型。通常情況下，一個(gè)城市的綠地率在30%，建筑區(qū)面積在40%。排除某些高度人工化、種植單一外來(lái)物種，不適宜做源生境的綠地，本文設(shè)定S為20%；U占40%；A，B，C比例分別在5%，15%，20%。

表1 生成模擬景觀時(shí)考慮的參數(shù)及不同水平組合Table 1 Parameters used to generate spatial patterns of simulated landscapes and their factorial combinations

空間分布方式主要指所有斑塊在整個(gè)景觀上的分布情況：聚集或破碎化。SIMMAP2.0中P值控制模擬景觀的破碎度，取值范圍在0—0.5929。值越大，景觀越趨于聚集，破碎度越小。本文取2個(gè)水平，0.575與0.3分別代表聚集和破碎[41]。SIMMAP2.0是隨機(jī)模擬景觀，即使在參數(shù)設(shè)定完全一致的情況下，每次軟件運(yùn)行所生成的景觀也完全是獨(dú)一無(wú)二的，為了檢驗(yàn)這種隨機(jī)性是否會(huì)影響分析，本研究對(duì)變量因素及水平組合重復(fù)5次模擬。

景觀粒度的變化在ArcGIS10中重采樣完成。按照多數(shù)原則，即在新生成的面積單元中，以占多數(shù)像元的屬性作為新像元屬性，若不同屬性像元數(shù)目相等時(shí)，程序隨機(jī)決定新像元類型。每次重采樣生成新景觀時(shí)，均依據(jù)最原始的景觀(即1×1分辨率的初始景觀)，分別產(chǎn)生5，10，20粒度大小的景觀。各因素及水平組合后，共產(chǎn)生8個(gè)幅度、類型數(shù)目、斑塊類優(yōu)勢(shì)度相同，但空間配置方式和粒度大小不同的景觀，每個(gè)重復(fù)運(yùn)行5次，實(shí)際上用于分析的景觀共有40個(gè)(圖1)。

1.2 最小成本路徑模擬

最小累計(jì)阻力模型MCR和景觀圖論相結(jié)合在生成網(wǎng)絡(luò)時(shí)有如下規(guī)定：①兩個(gè)源斑塊之間的連接不穿過(guò)其他源斑塊；②連接之間沒(méi)有交叉。本研究利用ArcGIS10空間分析模塊和Linkage Mapper Toolist[42]插件構(gòu)建景觀阻力面，提取最小成本路徑，其基本公式如下[15]：

式中，MCR為物種由源擴(kuò)散到空間某一點(diǎn)的最小累計(jì)阻力；Dij為物種從源j到景觀類型i的空間距離；Ri為景觀類型i對(duì)物種遷移運(yùn)動(dòng)阻力值，由景觀基質(zhì)的基本特征和物種本身的擴(kuò)散能力決定；n,m為源與景觀類型的數(shù)目。

圖1 本研究中所用模擬景觀舉例Fig.1 Examples of the simulated landscapes used in this study

1.3 阻力賦值方式

對(duì)5種土地利用/覆蓋類型(S, A, B, C, U)分別指定阻力值Ri。該值反映的是某一物種穿過(guò)某土地類型相比穿過(guò)棲息地S的相對(duì)難易程度[17]，因?yàn)槭窍鄬?duì)值，無(wú)量綱。S為最適宜的類型，成本值最低，恒定為1；A, B, C阻力依次增加；U類型最不適宜，阻力值最大。其他類型阻力值的選取依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，主要考慮3個(gè)要素：①數(shù)值的絕對(duì)大小，如1—10，1—100，1—1000之間；②數(shù)值的相對(duì)大小，如A類型阻力值是S類型的2倍，700倍等；③類型的偏向性，包括等距賦值Ⅰ、傾向于棲息地Ⅱ、傾向于最不適宜Ⅲ、傾向于中等適宜Ⅳ，解釋如表2(因整數(shù)型數(shù)值方便在GIS平臺(tái)中計(jì)算，因此對(duì)于Ⅰ_a，本研究并未采用與Ⅰ_b,Ⅰ_c并列的1, 2.5, 5, 7.5, 10的賦值方式，而是采用1, 2, 3, 4, 5單獨(dú)作為一種等級(jí)類型)?？偣?組12個(gè)阻力賦值水平，因此，共獲得480個(gè)景觀阻力面(40個(gè)模擬景觀×12個(gè)阻力賦值類型)。

1.4 最小成本路徑的空間偏差度量

不同的阻力賦值可能會(huì)在空間上產(chǎn)生不同的最小成本路徑。一般情況下，最小成本路徑是曲線，其實(shí)際長(zhǎng)度大于歐氏距離。本文構(gòu)建如下公式度量最小成本路徑所產(chǎn)生的空間偏差。

式中，Lcp_Devi表示最小成本路徑空間偏差；Lcp_legth最小成本路徑長(zhǎng)度；Euc_legth歐氏距離長(zhǎng)度；n為一個(gè)景觀中模擬的最小成本路徑總數(shù)量。Lcp_Devi值越大，表明某阻力賦值情景下，所產(chǎn)生的最小成本路徑越偏離直線距離，彎曲度越大，阻力賦值對(duì)景觀連接模擬的影響就越大。

表2 用于析因?qū)嶒?yàn)的阻力賦值方式Table 2 Sets of cost values used in the factorial experiment

圖2 不同阻力賦值下景觀連接模擬舉例Fig.2 Examples of the simulated LcPs under different cost values

2 結(jié)果

空間模擬結(jié)果顯示，即使在同一景觀格局下，不同的阻力賦值方式會(huì)影響最小成本路徑的位置(圖2)。以景觀粒度為1，聚集景觀(P_smap=0.575)為例，賦值方式Ⅱ_a (趨向于棲息地)比Ⅲ_a(趨向于最不適宜地)的空間彎曲大，最小成本路徑越偏離歐氏距離反映的景觀連接方式。

每個(gè)因素及水平組合下的景觀重復(fù)5次的計(jì)算結(jié)果之間沒(méi)有顯著差異，因此，多因素方差分析時(shí)采用每組重復(fù)的均值。表3顯示了阻力賦值、空間粒度和景觀破碎度對(duì)最小成本路徑空間偏差的影響。3個(gè)因素分別對(duì)連接模擬產(chǎn)生了顯著影響(P<0.001)；其中，阻力賦值與粒度之間存在顯著的交互作用，即阻力賦值對(duì)模擬的效應(yīng)依賴于不同的空間粒度(圖3和圖4)。無(wú)論何種方式的阻力賦值，所反映的增長(zhǎng)趨勢(shì)基本一致，即隨著粒度增大，空間偏差逐步增大，20m粒度下的平均偏差值是1m的4.2倍。并且在同一粒度下，2種破碎度水平對(duì)模擬的影響：隨著景觀破碎度增加，空間偏差值增大(附圖)。其中直線的傾斜度表示增長(zhǎng)程度，20 m粒度的斜率最小，表示在這一空間分辨率下，景觀空間分布差異對(duì)網(wǎng)絡(luò)模擬的影響最小。

本研究中阻力賦值分成4組類型，每組3個(gè)水平，共12個(gè)水平。每組內(nèi)部主要比較阻力賦值的絕對(duì)大小的影響；而組間主要考察不同賦值傾向?qū)B接模擬的影響。通常直觀認(rèn)為，絕對(duì)值大的阻力賦值會(huì)造成更大的空間偏差。然而圖5與圖6表明，組內(nèi)差異不顯著，即阻力賦值的絕對(duì)大小不會(huì)影響最小成本路徑偏離歐氏距離的程度；甚至出現(xiàn)同一組內(nèi)，不同的阻力賦值存在相同的空間偏差，如Ⅰ_b與Ⅰ_c，Ⅱ_b與Ⅱ_c，即使空間粒度改變，偏差值始終保持相等。

表3 阻力賦值、粒度和景觀破碎度因素對(duì)空間偏差的多因素方差分析Table 3 ANOVA test of effects of cost values, grain size and landscape fragmentation on the spatial deviation of LcPs

圖3 聚集景觀(P_smap=0.575), 最小成本路徑空間偏差隨景觀粒度的變化Fig.3 Spatial deviation of LcPschange with increasing spatial grain size in clumped configuration (P_smap=0.575)

圖4 破碎景觀(P_smap=0.3), 最小成本路徑空間偏差隨景觀粒度的變化Fig.4 Spatial deviation of LcPschange with increasing spatial grain size in fragmented configuration (P_smap=0.3)

圖5 聚集景觀(P_smap=0.575), 不同阻力賦值方式對(duì)最小成本路徑模擬的影響 Fig.5 The impact of different scenarios of costvalueson LcPs simulationwhen landscape fragmentation is low (P_smap=0.575)

圖6 破碎景觀(P_smap=0.3), 不同阻力賦值方式對(duì)最小成本路徑模擬的影響 Fig.6 The impact of different scenarios of costvalueson LcPssimulation when landscape fragmentation is high (P_smap=0.3)

組間比較發(fā)現(xiàn)阻力賦值的4組類型在不同景觀破碎度、不同景觀粒度下均呈現(xiàn)“√”形趨勢(shì)。在所有賦值類型中，產(chǎn)生最大偏差的是Ⅱ(中等適宜地阻力賦值趨向于棲息地)。最小的是Ⅲ中等適宜地阻力賦值趨向于最不適宜。而Ⅰ(按照一定等級(jí))與Ⅳ(中等適宜地阻力賦值)圍繞最大值與最小值的平均值之間則沒(méi)有顯著差異。并且隨著景觀粒度增加，網(wǎng)絡(luò)偏差的折線波動(dòng)幅度也逐步增加：當(dāng)景觀聚集，20m粒度時(shí)，折線波動(dòng)幅度為21.95%，相比之下，1m時(shí)該值為9.71%；同樣，當(dāng)景觀破碎，20m與1m粒度的折線波動(dòng)幅度分別為20.39%和15.81%。

3 討論與小結(jié)

本文重點(diǎn)研究不同的阻力賦值方式對(duì)基于最小累計(jì)阻力模型和圖論方法的景觀連接模擬的影響，這種影響可能與景觀格局特征存在一定相關(guān)性。因此，本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)三因素的析因?qū)嶒?yàn)，以檢驗(yàn)連接模擬對(duì)阻力賦值方式、景觀粒度和景觀破碎程度的響應(yīng)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)阻力賦值方式對(duì)模擬產(chǎn)生顯著影響，且影響程度取決于空間粒度和景觀破碎程度。

進(jìn)一步研究阻力賦值方式的組內(nèi)和組間差異，可以發(fā)現(xiàn)在同一類型的阻力賦值方式下，阻力值的絕對(duì)大小不會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)連接模擬。這一結(jié)論與Schadt等[43]針對(duì)猞猁野生動(dòng)物保護(hù)模擬的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)論完全相同。而組間差異則對(duì)模擬產(chǎn)生顯著影響，尤其在傾向于棲息地(組Ⅱ)比傾向于最不適宜地(組Ⅲ)表現(xiàn)更顯著(圖2)。這一結(jié)論與Gonzales等[44]和Rayfield等[38]的研究結(jié)論相一致，雖然這些研究的景觀結(jié)構(gòu)特征與阻力賦值方式完全不一樣。Rayfield等的研究對(duì)3種土地類型(棲息地H、適宜地HM、不適宜地IM)，分別在H與HM，以及HM與IM之間按照倍數(shù)關(guān)系進(jìn)行賦值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，增大H與HM之間的賦值差距(類似于本研究的傾向于不適宜地賦值方式)不會(huì)顯著改變連接模擬；而相同倍數(shù)下，增大HM與IM之間的差距(類似于本研究的傾向于棲息地賦值方式)，則會(huì)造成最小成本路徑空間偏差顯著增大。

景觀粒度對(duì)路徑模擬有顯著影響：整體上，隨著空間粒度粗化，不同阻力賦值方式對(duì)應(yīng)的最小成本路徑空間偏差增大；且波動(dòng)幅度也增大，表明網(wǎng)絡(luò)模擬對(duì)低分辨率的粗尺度越敏感。可能原因在于粒度變換，景觀重采樣的過(guò)程中，中等適宜斑塊(即A, B, C土地利用類型) 作為潛在棲息地，很多細(xì)小斑塊被歸并到最不適宜的景觀基質(zhì)(即U土地利用類型)中，阻力賦值方式的差異能夠引起更大的空間變動(dòng)。

本研究采用的破碎度是景觀整體破碎度，并未細(xì)分哪種土地類型的破碎度。Rayfield等學(xué)者的研究把破碎度分成棲息地破碎度和適宜地破碎度，其研究發(fā)現(xiàn)棲息地破碎度與阻力賦值有交互作用，會(huì)顯著影響空間偏差；而適宜地破碎度則與阻力賦值沒(méi)有交互作用，不會(huì)影響路徑模擬[38]。這也許可以解釋本研究中整體破碎度與阻力賦值不存在顯著交互作用。

結(jié)合圖論理論的最小成本路徑模擬基于GIS平臺(tái)，特點(diǎn)在于將空間規(guī)劃與某些生態(tài)過(guò)程聯(lián)系起來(lái)，且數(shù)據(jù)需求量較少，最終以地圖的直觀形式表達(dá)，在分析、模擬景觀連接方面具有很大優(yōu)勢(shì)，但普遍存在阻力賦值主觀性較強(qiáng)的問(wèn)題。很多基于實(shí)證、對(duì)比研究的文獻(xiàn)表明，具有生物學(xué)意義的阻力賦值可以模擬出與實(shí)際觀測(cè)發(fā)現(xiàn)較為一致的結(jié)果[6,13,21,44]。因此，阻力賦值，尤其是介于棲息地與最不適宜類型之間的中間適宜地的賦值，是連接模擬的最關(guān)鍵一環(huán)；在規(guī)劃等領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，應(yīng)更加注意這類用地的賦值情況。理想狀態(tài)下賦值是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的目標(biāo)，選擇合適的代理物種，基于觀察/實(shí)驗(yàn)研究獲取。如果不能進(jìn)行實(shí)證研究，有學(xué)者建議采用多套阻力賦值方案形成多條低阻力路徑共同形成景觀連接[38]，以增加生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的空間拓?fù)浣研?，降低?jīng)驗(yàn)賦值的不確定性。此外，本研究也發(fā)現(xiàn)不同的景觀有不同的格局特征，對(duì)阻力賦值方式的響應(yīng)也不一樣，因此并不存在最佳的賦值方式，只有針對(duì)特定景觀與特定研究目的相宜的賦值方式。本文建議在進(jìn)行相關(guān)研究時(shí)，應(yīng)針對(duì)研究區(qū)景觀做阻力賦值對(duì)路徑模擬的影響性分析；并結(jié)合研究目的，如為了更多地辨識(shí)跳腳石斑塊，讓中等適宜類型的賦值傾向于棲息地；同時(shí)可以結(jié)合城市規(guī)劃，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同需求來(lái)確定阻力賦值，更有針對(duì)性地辨識(shí)、構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

目前，僅有少量景觀連接文獻(xiàn)系統(tǒng)地研究最小成本路徑模擬對(duì)阻力賦值的響應(yīng)關(guān)系或敏感性變化。本研究以SIMMAP2.0景觀中性模型產(chǎn)生的8個(gè)模擬景觀為對(duì)象，主要考慮兩個(gè)方面：阻力賦值方式(包括4組12個(gè)水平的阻力賦值方式)和格局特征(4個(gè)水平的粒度大小和2個(gè)水平的破碎度)對(duì)最小成本路徑模擬的影響，比較系統(tǒng)地分析了阻力賦值方式對(duì)景觀連接模擬的影響，以及與某些景觀格局特征因素的交互關(guān)系；探討、總結(jié)了可能存在的規(guī)律性特征，部分結(jié)果驗(yàn)證了國(guó)外一些實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于結(jié)論的普遍性還有待更多的不同因素不同水平組合的實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)一步驗(yàn)證。此外，本文在定義景觀格局特征時(shí)，僅設(shè)置了景觀粒度和空間分布方式兩個(gè)因素作為變量，未來(lái)的研究可以考慮斑塊優(yōu)勢(shì)度等其他因素變化的情況下，進(jìn)一步研究阻力賦值方式對(duì)景觀連接模擬的影響。

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Effects of changing cost values on landscape connectivity simulation

CHEN Chundi1,*, WU Shengjun1, Meurk Colin Douglas2, Lü Mingquan1, WEN Zhaofei1, JIANG Yi1, CHEN Jilong1

1ChongqingInstituteofGreenandIntelligentTechnology,ChineseAcademyofSciences,Chongqing400714,China2LandcareResearch,Christchurch7608,NewZealand

Landscape connectivity is a critical concern for the study of interactive relationships between landscape structure and ecological processes. A combination of Least-cost Path (LcP) analysis and graph-theoretic techniques can provide a more efficient approach to identifying and assessing potential links in heterogeneous landscapes. This method has been increasingly used in landscape connectivity and ecological network simulation. In the modeling process, the evaluation of cost surfaces ideally should be based on field survey and/or experimental data; however, it is time-consuming and costly to collect these data. To simplify the process, many connectivity modeling studies rely entirely or in large part on collective expert knowledge together with land suitability assessment. Different experts may assign different values, affecting the reliability of network simulation. Therefore, this study was set up to examine how a range of cost values (representing variation in expert opinion) influence landscape connectivity simulation and how this impact reacts to landscape spatial configuration. We designed a factorial experiment with three factors: cost values, spatial grain size, and landscape fragmentation. Firstly, artificial landscapes were generated in SIMMAP2.0. They comprised five land cover types with controlled area coverage: 20% habitat sources (S), 40% unsuitable land (U), and 5%, 15%, and 20% moderately suitable land types (A, B, and C respectively). We then factorially set two levels of fragmentation, a clumped configuration (P_simmap=0.575) and fragmented landscape (P_simmap=0.3), and four levels of spatial grain size (1 m, 5 m, 10 m, and 20 m) in the factorial experiment. A total of 8 combinations were replicated 5 times for the simulation analysis. We generated 4 groups of cost value scenarios, Ⅰ: equidistant; Ⅱ: close to cost values of habitat sources (1 assigned as cost value of habitat sources); Ⅲ: close to cost values of the unsuitable landscape matrix; and Ⅳ: close to middle values. Each group scenario has 3 levels; for example, group Ⅳ has rankings of 1 to 10, 1 to 100, and 1 to 1000, respectively. Within each group, the values were assigned to test whether and to what extent the absolute values would change the spatial location of simulated LcPs. Between group scenarios, the cost values were set to investigate whether and to what extent the different scenarios would change the spatial location of simulated LcPs. Our study found that these three factors all have a significant impact on the pathways simulation, and, indeed, there are some interactions between factors. The spatial location of LcPs was insensitive to the absolute values or the range of cost values as long as the relative ranking scenarios remained constant. However, they were significantly affected by the four different group scenarios of cost values assigned to land use/cover types, and the degree of influence is highly dependent on the spatial grain size of the landscapes, but less so with landscape fragmentation. To deal with the uncertainty and subjectivity brought by cost values and their interactions with landscape structure factors, this study provided some suggestions for an appropriate selection of cost values in order to increase network modeling rigorousness.

Least-cost Path; Graph Theory; cost surface; landscape connectivity; ecological networks

附圖 同一景觀粒度下,網(wǎng)絡(luò)空間偏差隨景觀破碎度(P_smap=0.575, 0.3)的變化Attached map Spatial deviation of LcPs change with landscape fragmentation (P_smap=0.575, 0.3)

國(guó)家自然科學(xué)基金(51408584, 41401633); 中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院三峽生態(tài)環(huán)境研究海外高層次人才基地項(xiàng)目(Y33Z172N10); 重慶市應(yīng)用開(kāi)發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目重大(cstc2014yykfC20002) ; 2014年度中國(guó)科學(xué)院西部之光博士項(xiàng)目

2014- 04- 01;

日期:2015- 04- 20

10.5846/stxb201404010611

*通訊作者Corresponding author.E-mail: chenchundi@cigit.ac.cn

陳春娣，吳勝軍,Meurk Colin Douglas，呂明權(quán)，溫兆飛，姜毅，陳吉龍.阻力賦值對(duì)景觀連接模擬的影響.生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(22):7367- 7376.

Chen C D, Wu S J, Meurk C D, Lü M Q, Wen Z F, Jiang Y, Chen J L.Effects of changing cost values on landscape connectivity simulation.Acta Ecologica Sinica,2015,35(22):7367- 7376.