李明陽 汪 輝 張密芳 胡 曼 余 超

(1.南京林業(yè)大學林學院，江蘇 南京 210037；2.南京林業(yè)大學風景園林學院，江蘇 南京 210037)

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基于景觀安全格局的濕地公園生態(tài)適應性分區(qū)優(yōu)化研究

李明陽1汪 輝2張密芳1胡 曼1余 超1

(1.南京林業(yè)大學林學院，江蘇 南京 210037；2.南京林業(yè)大學風景園林學院，江蘇 南京 210037)

以南京長江新濟洲國家濕地公園最大的洲灘新濟洲為研究對象，以2008年7月的高分辨率遙感圖像QuickBird、2008年13個鳥類聚集區(qū)的空間分布數(shù)據(jù)為主要信息源，在傳統(tǒng)“千層餅模式”生態(tài)適宜性分區(qū)基礎上，結合研究區(qū)域的鳥類景觀安全格局構建，對適宜性分區(qū)方案進行優(yōu)化調整。研究表明：研究區(qū)域鳥類的景觀安全格局由4個源、3條生態(tài)廊道、2個戰(zhàn)略點構成；生態(tài)適宜性分區(qū)優(yōu)化后，2條生態(tài)廊道所經(jīng)地段由低生態(tài)適宜區(qū)變?yōu)樯鷳B(tài)較適宜區(qū)；經(jīng)過優(yōu)化，研究區(qū)域建設用地、農(nóng)地、苗圃等低適宜區(qū)，面積比例下降7.34 %，草本沼澤、森林等較適宜區(qū)、高適宜區(qū)面積比例，分別上升了6.37%、0.37%。

濕地公園；生態(tài)適宜性；景觀安全格局；新濟洲

在濕地公園規(guī)劃過程中，生態(tài)適宜性分析是規(guī)劃的核心[1]。國內外先后發(fā)展的多種分析方法，如因子疊加法、因子加權評分法、生態(tài)因子組合法、限制因素法，基本都是在麥克哈格千層餅模式基礎上發(fā)展起來的[2]。這些方法多數(shù)只強調土地景觀單元的垂直過程，忽略了土地景觀單元的水平生態(tài)過程，即景觀單元之間的流動或相互作用，包括人的空間運動、物質和能量的流動、干擾過程的擴散等[3]。不同于一般的公園，濕地公園作為以濕地為主要載體的高生態(tài)敏感度旅游地，有其特殊性。在研究主體上，以往的公園設計大多以人為主題考慮對象，而濕地公園是以生物需求為主要考慮因素，而人類則作為其他生物的配角。因此，借助于GIS、遙感、GPS等現(xiàn)代信息技術，將土地景觀單元的垂直過程與景觀單元的水平生態(tài)過程結合起來，在此基礎上進行濕地公園的生態(tài)適宜性分區(qū)，從而協(xié)調濕地生態(tài)保護、觀光休閑、科普教育、科學研究多種規(guī)劃目標之間的矛盾，有可能探索出一條解決濕地開發(fā)與保護沖突的科學途徑。

長江中下游濕地類型多樣，分布面積大，主要以河流、湖泊和灘涂濕地為主，是“全球生態(tài)200佳地區(qū)之一[4]。在長江中下游地區(qū)開展洲灘濕地保護和生態(tài)恢復研究具有非常重要的現(xiàn)實意義和必要性。新濟洲國家濕地公園位于南京市區(qū)范圍內，地處長江江蘇段最上游，是“長江江蘇第一洲”。作為濕地公園面積最大的一個洲灘，新濟洲地處南京濕地生物多樣性保護敏感區(qū)的關鍵節(jié)點，同時也位于南京市西部山地保育、濕地保護生態(tài)區(qū)，是綠地結構中沿長江帶濕地保育的重要節(jié)點，是南京市“藍帶綠廊”生態(tài)保護策略的重要示范點[5]。

生態(tài)安全格局對維護和控制某種過程具有主動、空間聯(lián)系和高效的優(yōu)勢，對生物多樣性保護和景觀的改變有重要意義[6]。本文以濕地公園新濟洲為研究對象，在傳統(tǒng)“千層餅模式”生態(tài)適宜性分區(qū)基礎上，結合研究區(qū)域的鳥類景觀安全格局構建，對適宜性分區(qū)進行優(yōu)化調整，從而將濕地公園土地景觀單元的垂直過程與保護對象景觀單元的水平生態(tài)過程結合起來，為濕地公園功能分區(qū)規(guī)劃提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

江蘇長江新濟洲國家濕地公園位于南京市江寧區(qū)，屬江蘇省長江段最上游，主要包括長江低水位時的新濟洲、新生洲、再生洲、子母洲和子匯洲范圍。地處東經(jīng)118°29′15″～118°33′54″，北緯31°47′05″～31°53′24″，總面積58.6 km2。濕地公園距南京市中心35 km，距祿口國際機場 35 km，地理優(yōu)勢明顯。2011年3月25日，國家林業(yè)局“林濕發(fā)[2011]61號”文件批準，將濱江開發(fā)區(qū)新濟洲濕地公園命名為“江蘇南京長江新濟洲國家濕地公園”。

新濟洲地處公園中部，南北長，東西寬，總面積911.4 hm2，是濕地公園面積最大的一個洲灘。研究區(qū)年平均溫度為16.0 ℃，夏季洲上溫度比江寧城區(qū)低2.0～3.0 ℃；年日照總時數(shù)2 170 h，年降雨量1 000 mm左右，無霜期240 d。新濟洲四季分明，日照充足，土地肥沃，水源充沛。洲內土壤是由長江沖積物發(fā)育而成的旱地灰潮土，成土時間較短，分布高程3.0～10.0 m。研究區(qū)典型地帶性植被以殼斗科落葉樹種為主, 并有少量常綠闊葉混交林。洲灘以人工植被為主, 主要有楊樹(Populusspp.)、 垂柳(Salixbabylonica)和旱柳(Salixmatsudana)等。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理

本文所用基礎數(shù)據(jù)包括： 1) 2008年由南京新濟洲國家濕地公園管理處提供的13個鳥類聚集區(qū)空間分布數(shù)據(jù)(圖1)； 2) 2008年7月的QuickBird遙感數(shù)據(jù)包，全色波段空間分辨率為0.6 m，多光譜波段為2.4 m； 3) 2008年由江蘇省城市規(guī)劃設計研究院測量的研究區(qū)域高程數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.8 m。

利用ENVI 軟件對QuickBird遙感圖像進行幾何精校正、輻射增強、投影轉換、空間子集運算等數(shù)據(jù)預處理。在此基礎上，通過纓帽變換，將遙感圖像的4個多光譜波段壓縮成土壤亮度指數(shù)(brightness)、綠色植被指數(shù)(greenness)、土壤濕度指數(shù)(wetness)3個分量。借助于ENVI 5.0的Feature Extraction功能進行面向對象分類，將研究區(qū)域的土地利用類型分為水體、森林、草地沼澤、農(nóng)地、苗圃、建筑用地、道路7種。采用同期空間分辨率為0.3 m的航片進行分類精度驗證，總體分類精度為92%。

通過文獻閱讀了解到，影響鳥類生境的生態(tài)環(huán)境因子可以分為4類：食物狀況(沼澤水量、水質)、棲息地植被質量(沼澤植物的生長狀況)、地形因子(海拔、坡度)、人類干擾狀況(距離交通干線距離、居民點的密度)[7]。通過遙感數(shù)據(jù)預處理和分類圖像空間分析，生成研究區(qū)域土壤濕度指數(shù)(反映食物狀況)、綠色植被指數(shù)(反映沼澤植物生長狀況)、距離道路距離(反映廊道的囚籠效應)、距離建筑物距離(反映人類干擾強度)、距離水體距離、距離草本沼澤距離6個環(huán)境變量，與面向對象分類方法生成的土地利用柵格圖層一起，合計7個生態(tài)環(huán)境因子，作為研究區(qū)域生態(tài)適宜性分析、鳥類潛在生境建模的基礎數(shù)據(jù)。由于研究區(qū)域高差變化幅度小、地勢平坦，地形因子沒有被納入生態(tài)環(huán)境因子。

2.2 生態(tài)適應性分析方法

采用因子加權評分法進行生態(tài)適應性分析，該方法是為克服因子疊加方法中的不足而發(fā)展起來的[8]。其最重要的特點是在規(guī)劃目標與其相關因子的關系分析中，將不同因子視其重要性程度的不同而給予不同的權重，在最后疊加過程中，先將每個生態(tài)因素的適宜性等級乘以權重，最后得到綜合的適宜性分析值。

2.3 小樣本生態(tài)位建模方法

國內專家應用BIOCLIM、CLIMEX、DOMAIN、GARP、Maxent等5種生態(tài)位模型對相似穿孔線蟲(Radopholussimilis)適生分布進行了模擬預測，并用ROC(receiver operating characteristic)曲線對各個模型的預測結果進行比較，其中以Maxent模型的AUC(area under curve)值最大，表明Maxent模型的預測效果最好[9]。Richard等[10]采用小樣本數(shù)據(jù)，利用Maxent、GARP模型對馬達加斯加島的葉尾虎屬(uroplatus)13種行蹤隱蔽、痕跡點難尋的鄉(xiāng)土壁虎的潛在生境進行預測。結果表明，Maxent模型在研究區(qū)域野生動物調查數(shù)據(jù)缺乏、物種分布數(shù)據(jù)屬于高維小樣本的情況下性能優(yōu)于GARP[11]。綜合以上2個理由，本研究選取Maxent生態(tài)位模型進行鳥類潛在生境預測。

由于條件限制，課題組只收集到了2008年13個鳥類聚集區(qū)的空間分布數(shù)據(jù)。由于數(shù)量較少，構不成統(tǒng)計意義上的大樣本，所以在進行生態(tài)位建模時，參照Richard等人的小樣本建模方法，通過計算P值(拒絕原假設的最小概率)，來進行模型的顯著性檢驗，驗證模型精度。

2.4 景觀安全格局構建方法

根據(jù)《中國濕地陸棲動物名錄》，研究區(qū)域的濕地脊椎動物種類共有78種，其中魚類21 種，兩棲動物6 種，爬行動物7 種，鳥類40 種，哺乳動物4 種。因此，以物種數(shù)量最多的鳥類為研究對象，構建野生動物保護的景觀安全格局。

根據(jù)俞孔堅等[12]的研究成果，以生物保護為例，一個典型的安全格局包含源、緩沖區(qū)、源間聯(lián)接、輻射道、戰(zhàn)略點。將距離公路距離、距離水體距離、距離道路距離、綠度指數(shù)、濕度指數(shù)、土地利用類型等6個生態(tài)環(huán)境因子輸入Maxent模型，采用基于P值驗證的小樣本建模方法進行鳥類潛在生境建模。通過ArcGIS平臺上 Spatial Analyst中的柵格轉矢量工具，將模型輸出的鳥類潛在生境概率分布柵格圖層轉化為Point Shape文件，根據(jù)統(tǒng)計學原理，選擇生境概率>0.90的點作為鳥類的源。

阻力面模型考慮3個方面的因素，即源、距離和景觀介面特征，計算公式如下：

(1)

式中：f是一個未知的正函數(shù)，反映空間中任一點的最小阻力與其到所有源的距離和景觀基面特征的相關關系；Dij是物種從源j到空間某一點所穿越的某景觀的基面i的空間距離；Ri是景觀i對某物種運動的阻力。

本文中，Dij、Ri的計算通過ArcGIS 9.3的空間分析Spatial Analyst 模塊 中的Cost Weighted Distance工具實現(xiàn)。Dij通過計算成本Cost Distance距離獲得，R通過計算成本分配Cost Allocation獲得。

根據(jù)南京市規(guī)劃設計研究院有限責任公司的研究成果[13]，鳥類在研究區(qū)域運動的阻力與植被狀況、距離水源距離、距離道路距離密切相關，假設3者的權重分別為0.4、0.4、0.2，成本柵格圖層Cost計算公式如下：

Cost=(1-greeness)×0.4+dist_road×
0.4+(1-dist_water)×0.2

(2)

式中：greeness表示綠度指數(shù)；dist_road表示歸一化距離公路距離；dist_water表示歸一化距離水源距離；這2個變量的數(shù)值等于像素值除以對應柵格圖層像素最大值。

研究對象運動的阻力面建立以后，在ArcGIS平臺上，采用鼠標屏幕跟蹤的方式，連接低阻力的谷線，形成源間連接 的Polyline Shape文件，兩條以上的Polyline相交處，形成戰(zhàn)略點。

3 結果與分析

3.1 生態(tài)適應性結果分析

從土地覆蓋類型、距草本沼澤距離、距水體距離、距森林距離、距建筑物距離5個方面制定生態(tài)適宜性評價指標，其結果見表1。因子分級、權重的確定參考江蘇省城市規(guī)劃設計研究院的研究成果。在ArcGIS平臺上，通過空間分析工具箱中的Weighted Overlay模塊，進行研究區(qū)域生態(tài)適宜性分析(圖2)。

表1 生態(tài)適宜性評價指標Tab.1 Evaluation index of ecological suitability analysis

從圖2可以看出，高適宜生態(tài)區(qū)，主要為環(huán)洲大堤外圍洪泛平原濕地、洲內的淡水湖、草本沼澤和河流濕地。該類區(qū)域生態(tài)斑塊面積大，斑塊之間連貫性較好，生物系統(tǒng)和植被群落完整，對于保持濕地生態(tài)平衡有重要作用。較適宜生態(tài)區(qū)，主要為人工植被和半人工植被的森林。該類區(qū)域生物多樣性較高，有一定的人為活動，景觀類型較豐富，生態(tài)斑塊之間有一定的人為干擾，但是強度不高，對生態(tài)系統(tǒng)影響較小。 低適宜生態(tài)區(qū)，主要為新濟洲上的已開發(fā)建設用地、道路、苗圃和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地。由于人為干擾較大，該類區(qū)域原生濕地環(huán)境受到一定程度的影響，是濕地公園規(guī)劃的基礎設施、旅游服務設施的主要建設用地所在。

3.2 鳥類潛在生境分析

參照Richard等人的做法，將13個鳥類聚集區(qū)中心點坐標代入Maxent模型，進行鳥類潛在生境建模，生成生境適宜概率圖層(圖3)。計算結果表明，當風險的概率P<0.000 001時，成功率q=0.75，說明2008年研究區(qū)鳥類潛在生境的預測模型達到了良好的水平。

從圖3可以看出，新濟洲鳥類潛在生境適宜概率高的區(qū)域主要集中在覆蓋度較高的草本沼澤、苗圃地、森林3個主要土地利用類型，環(huán)島大堤外洪泛平原濕地及堤內的2個人工湖、河流的潛在生境概率較低，植被覆蓋度較低的草本沼澤、農(nóng)地、苗圃等土地類型的生境適宜概率居中。

3.3 景觀安全格局分析

從圖4可以看出，研究區(qū)鳥類有4個源(棲息地)，面積最大的一個源位于洲尾小圩附近的草本沼澤中，面積次之的一個源位于洲頭碼頭西北方向的江邊蘆葦灘涂上，其他2個規(guī)模較小的源分別位于新濟洲島的中部和南部。這些棲息地具有以下特征：植被覆蓋度較高，遠離公路、居民點，離長江、淡水湖等水體較近。

圖4顯示，新濟洲鳥類源間聯(lián)接通道共有3條：第一條是聯(lián)接島內2個人工淡水湖、4個源、南北走向的島內生態(tài)廊道，長度為7 423 m；第二條是東西走向、位于新濟洲北部勝利村附近，橫穿覆蓋度較低的草本沼澤、人工湖的鳥類越境通道，長度為1 228 m ；第三條是東西走向、位于新濟洲中南部，橫穿島中部公路、新濟村的越境通道，長度為2 170 m。

從圖4可以看出，對溝通相鄰源之間聯(lián)系有關鍵意義的戰(zhàn)略點(跳板)有2個：戰(zhàn)略點A位于源間連接1、源間連接2交叉點，地處北部人工半島的最北端，是新濟洲中部、北部的鳥類以及北部過境遷徙鳥的跳板。戰(zhàn)略點B位于源間連接1、源間連接3交叉點，地處島中部公路、人工湖、河流者交匯處，是在新濟洲南部、中部的鳥類以及中部過境鳥類遷徙的跳板。

3.4 生態(tài)適應性分區(qū)優(yōu)化結果分析

將圖2的生態(tài)適宜性分析結果與圖4的鳥類生態(tài)安全格局疊加，從垂直與水平2個方向進行生態(tài)適應性與景觀安全格局的綜合分析(圖5)。

從圖5可以看出，島內南北走向的源間聯(lián)接穿越生態(tài)低適宜區(qū)的苗圃用地，南部東西走向的源間聯(lián)接穿越生態(tài)低適宜區(qū)的建筑用地。3條生態(tài)廊道中的兩條穿越低生態(tài)適宜區(qū)的苗圃用地、建設用地，有可能造成鳥類棲息地的破碎化，從而對研究區(qū)域的鳥類景觀安全格局構成嚴重的威脅。因此，結合鳥類景觀安全格局，對生態(tài)適宜性分區(qū)方案進行優(yōu)化調整，是濕地公園可持續(xù)經(jīng)營規(guī)劃的基礎。

采用以下3條措施對生態(tài)適宜性分區(qū)結果進行優(yōu)化：1) 通過將研究區(qū)域北部苗圃地改造成森林的方式，將低生態(tài)適宜區(qū)轉化為較適宜生態(tài)適宜區(qū)；2) 對建設用地，采用大集中、小分散的方式，通過緩沖分析，將南部生態(tài)廊道跨越建筑區(qū)范圍道路兩邊50 m范圍內建設用地改造成園林綠地的途徑，將低生態(tài)適宜區(qū)轉化為較適宜生態(tài)適宜區(qū)；3)為避免分區(qū)的過于破碎化，將面積小于森林經(jīng)營管理單元空間尺度(1 000 m2)的小斑塊，合并到周圍適宜性分區(qū)類型中。優(yōu)化結果見圖6、表2。

表2 生態(tài)適應性分區(qū)優(yōu)化結果對比分析Tab.2 Comparison of ecological suitability partition after optimization %

從圖6可以看出，2條生態(tài)廊道穿越低生態(tài)適宜區(qū)的地段，經(jīng)過優(yōu)化，變成了較適宜地段，優(yōu)化后的生態(tài)適宜性分區(qū)圖中，建設用地已經(jīng)呈現(xiàn)出大集中、小分散的空間格局。從表2可以看出，經(jīng)過優(yōu)化，研究區(qū)域建設用地、苗圃地等低適宜區(qū)，面積比例下降了7.34%，森林、草本沼澤等較適宜區(qū)、高適宜區(qū)面積比例，分別上升了6.37%、0.37%。

4 結論與討論

2001年生態(tài)移民工程成功實施后，由于人為干擾活動減少、綠化率提高，新濟洲成為許多留鳥的理想繁殖棲息地。研究區(qū)四面環(huán)江，東西兩側江寬水闊、風大浪急，隔江相望的是工業(yè)用地占主導地位的南京市江寧區(qū)板橋新城與浦口區(qū)橋林新城，特殊的區(qū)位條件使新濟洲成為許多候鳥長途遷徙旅途中的重要踏腳石，南京濕地生物多樣性保護敏感區(qū)的一個關鍵節(jié)點。基于景觀安全格局有可能探索出一條解決洲灘型濕地開發(fā)與保護沖突的科學途徑。

研究表明，在鳥類源間聯(lián)接穿越的區(qū)域，通過將苗圃地改造成森林，將保護物種生態(tài)廊道跨越建筑區(qū)范圍道路兩邊建設用地改造成園林綠地的途徑，可以將研究區(qū)域的鳥類生態(tài)適應性分區(qū)優(yōu)化。經(jīng)過優(yōu)化，研究區(qū)域建設用地、苗圃地等低適宜區(qū)，面積比例下降了7.34 %，森林、草本沼澤等較適宜區(qū)、高適宜區(qū)面積比例，分別上升了6.37 %、0.37 %。

由于成立較晚，新濟洲濕地公園的濕地資源調查、生物多樣性監(jiān)測體系很不完善，缺乏主要保護對象詳盡的空間分布數(shù)據(jù)。根據(jù)課題組野外觀測，13個鳥類聚集區(qū)的物種主要由雉科(Phasianidae)中的灰胸竹雞(Bambusicolathoracica)、環(huán)頸雉(Phasianuscolchicus)等留鳥構成。不同鳥類對生態(tài)環(huán)境因子的反應機制有所不同，加之樣本數(shù)據(jù)有限，在一定程度上會影響研究結果的科學性。

我國現(xiàn)有的景觀安全格局研究，比如最小阻力模型，以國外案例介紹為主要內容的文獻綜述多，缺少針對某個物種尤其是濕地公園鳥類的景觀安全格局的實踐研究[14]。保護對象的源如何確定、源間連接、戰(zhàn)略點如何構建，都缺乏可供借鑒的成熟方法。最小累積阻力模型中各阻力因子權重的賦值對于研究結果具有較大影響，因子權重對于鳥類景觀安全格局的敏感性分析，需要課題組進一步深入研究。

致謝：感謝南京長江新濟州國家濕地公園及李全文主任對本課題的大力支持與幫助！

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(責任編輯 趙粉俠)

Optimization Method of Ecological Suitability Partition for Wetland Park Based on Landscape Security Pattern

Li Mingyang1, Wang Hui2, Zhang Mifang1, Hu Man1, Yu Chao1

(1. College of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing Jiangsu 210037, China; (2.College of Landscape Architecture, Nanjing Forestry University, Nanjing Jiangsu 210037, China)

The largest marshland Xinjizhou at Yangtze Xinjizhou National Wetland Park was chosen as the case study area, while the high resolution remote sensing image of QuickBird in July, 2008, and 13 spatial distribution data of birds gathering were collected as the main source of information. Then “l(fā)ayer-cake model” based ecological suitability was analyzed and bird landscape security pattern was constructed, followed by optimization of suitability partition. Studies show that: the bird landscape security pattern in study area birds is comprised of four sources, three ecological corridors, and two strategic points. After optimization, the crossed places by two ecological corridors has been transformed from the low ecological suitability area into the appropriate ecological zones. Compared with the original partition plan, the percent of low ecological suitability area of construction land, cropland and nursery land is decreased by 7.34%, the percent of appropriate and high suitable area such as herbaceous swamps, forests, is increased by 6.37 % and 0.37 %, respectively.

wetland park; ecological suitability; landscape security pattern; Xinjizhou

2015-03-19

國家自然科學基金項目(31170660)資助。

10.11929/j.issn.2095-1914.2015.05.010

S759.9

A

2095-1914(2015)05-0052-06

第1作者：李明陽(1967—)，男，教授。研究方向：風景林規(guī)劃、遙感與GIS應用。Email：lmy196727@126.com。