榮月靜, 張 慧，2, 王巖松

(1.環(huán)境保護(hù)部 南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042; 2.南京信息工程大學(xué)大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044； 3.遼寧省環(huán)境科學(xué)研究院, 沈陽 110015)

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基于Logistic-CA-Markov與InVEST模型對(duì)南京市土地利用與生物多樣性功能模擬評(píng)價(jià)

榮月靜1, 張 慧1，2, 王巖松3

(1.環(huán)境保護(hù)部 南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042; 2.南京信息工程大學(xué)大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044； 3.遼寧省環(huán)境科學(xué)研究院, 沈陽 110015)

針對(duì)目前國際上應(yīng)用比較廣泛的Logistic模型，在此基礎(chǔ)上加入空間自相關(guān)變量，應(yīng)用1985年、1995年、2005年、2015年4期土地利用數(shù)據(jù)，再結(jié)合CA-Markov模型模擬預(yù)測了南京市2025年3種不同情景(自然增長情景、生態(tài)保護(hù)情景和土地優(yōu)化情景)下的土地利用發(fā)展方向；進(jìn)一步結(jié)合InVEST模型，研究以上4年土地利用變化下的生物多樣性服務(wù)功能分布和變化，以及2025年不同模擬情景下的生物多樣性服務(wù)功能分布情況。結(jié)果表明：Logistic-CA-Markov模型精度Kappa值均在0.80以上，預(yù)測效果較好。在不同的情景設(shè)置下，土地利用存在明顯的空間差異：自然增長情景按原有速率變化，則建設(shè)用地快速發(fā)展并占用大量耕地，生物多樣性受到嚴(yán)重威脅，生態(tài)保護(hù)情景和土地優(yōu)化情景對(duì)未來土地調(diào)控效果較好，生物多樣性功能得到很好改善，可以為當(dāng)?shù)赝恋乩每傮w規(guī)劃提供科學(xué)決策參考。

Logistic-CA-Markov模型; InVEST模型; 生物多樣性

土地利用的變化時(shí)刻改變著區(qū)域乃至全球生態(tài)環(huán)境的變化，土地利用結(jié)構(gòu)的變化對(duì)區(qū)域景觀格局有重要的影響，并直接影響區(qū)域土地利用系統(tǒng)與生態(tài)系統(tǒng)之間的關(guān)系。當(dāng)前，土地利用變化可以通過多種模型模擬，其中地理學(xué)具有代表性的就是以元胞自動(dòng)機(jī)預(yù)測土地利用變化的模型。在國外元胞自動(dòng)機(jī)模型從20世紀(jì)90年代廣泛應(yīng)用于景觀生態(tài)學(xué)中[1-3]，GIS技術(shù)不斷推動(dòng)元胞自動(dòng)機(jī)模型在城市模擬中的應(yīng)用[4-6]。在國內(nèi)孫賢斌等[7]采用CA-Markov模型方法，研究撓力河流域不同時(shí)段土地利用對(duì)濕地干擾的程度，得到由于土地大規(guī)模開發(fā)，景觀格局發(fā)生巨大變化，致使?jié)竦鼐坝^大量喪失；黎夏等[8]首次將CA模型與邏輯回歸、主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等結(jié)合進(jìn)行城市擴(kuò)張模擬，模擬結(jié)果良好，對(duì)城市規(guī)劃提供科學(xué)的決策參考；何春陽等[9]基于CA和經(jīng)濟(jì)學(xué)Tietnebegr模型構(gòu)建了一個(gè)模擬和預(yù)測大都市區(qū)城市發(fā)展演變過程的城市擴(kuò)展模型。趙建軍等[10]采用CA-Markov模型，運(yùn)用1988年、1996年、2003年3期土地利用數(shù)據(jù)，結(jié)合海拔、交通、氣候等驅(qū)動(dòng)因子，預(yù)測向海保護(hù)區(qū)2010年、2018年的土地覆被類型，得到保護(hù)區(qū)濕地面積在大量減少，森林和草地呈減少趨勢，耕地、居民地、未利用地呈增加趨勢，其中未利用地面積增加最多。

土地利用變化后，將使生態(tài)系統(tǒng)組成發(fā)生改變，從而使生態(tài)系統(tǒng)多樣性發(fā)生變化。國外Forster等[11]從短期(5～10 a)和長期(10 a以上)尺度上分別研究英國加勒比海洋和沿海地區(qū)由于海鷗或海龜引起的生境損失、物種侵襲、資源的不可持續(xù)利用和珊瑚礁的破壞等生態(tài)環(huán)境問題。Rojas等[12]通過分析拉丁美洲2000—2010年影響土地利用的地理要素，來分析城市化影響土地利用變化，人造林、森林采伐、農(nóng)業(yè)廢棄對(duì)生物多樣性造成壓力，結(jié)果對(duì)拉丁美洲戰(zhàn)略環(huán)評(píng)和可持續(xù)管理提供參考。Billionnet[13]運(yùn)用數(shù)學(xué)優(yōu)化方法研究針對(duì)景觀破碎化、森林開發(fā)、入侵物種控制以及遺傳多樣性的維護(hù)等生物多樣性方面的保護(hù)。Corona等[14]基于森林資源數(shù)據(jù)，來研究植物物種豐富度、樹種類等，進(jìn)而通過森林資源潛力來評(píng)估景觀多樣性指標(biāo)。Barbati等[15]通過對(duì)歐洲森林監(jiān)測，得到2000—2010年歐洲森林面積顯著增加，但是森林生境和森林類型損失嚴(yán)重，從而研究森林可持續(xù)管理。楊德偉等[16]2006年基于景觀生態(tài)學(xué)的理論對(duì)生物多樣性進(jìn)行研究，指出要深入分析生物多樣性，就得研究所依存的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，尤其是它的富集區(qū)(如濕地、沼澤地等)，這樣才能達(dá)到其有效保護(hù)和景觀的優(yōu)化利用。劉振生等[17]2013年運(yùn)用MAXENT模型對(duì)賀蘭山巖羊生境適宜性進(jìn)行研究，得出巖羊偏愛于山勢陡峭地帶，并建議減少礦區(qū)和道路等人為干擾因素，以此來提高巖羊的生境質(zhì)量。

南京市位于長江下游中部富庶地區(qū)，江蘇省西南部。南京地處長江下游的寧鎮(zhèn)丘陵山區(qū)，位于北緯31°14′—32°37′，東經(jīng)118°22′—119°14′，總面積6 579 km2。屬亞熱帶季風(fēng)氣候，四季分明，地形復(fù)雜，近30年土地利用類型發(fā)生了很大的變化，因此本文將南京市作為研究區(qū)域，運(yùn)用前人的經(jīng)驗(yàn)，并加以創(chuàng)新，將Logistic-CA-Markov土地利用預(yù)測模型與生態(tài)服務(wù)功能軟件InVEST模型中的生物多樣性模型結(jié)合，深入探討土地利用變化對(duì)生物多樣性影響的原因，提出土地優(yōu)化的方案。

1　數(shù)據(jù)處理與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源與處理

本文主要數(shù)據(jù)源，分別來源于1985年、1995年、2005年和2015年4個(gè)時(shí)期的Landsat TM/ETM和MODIS數(shù)據(jù)影像，分辨率為30 m，遙感數(shù)據(jù)整體質(zhì)量較好，沒有大范圍云系覆蓋，地物信息豐富，為區(qū)域的景觀格局研究提供了充足的信息來源。數(shù)據(jù)處理平臺(tái)包括ENVI 5.0，ArcGIS 10.0，IDRISI軟件。通過進(jìn)行人機(jī)交互解譯的方法，對(duì)不同土地類型進(jìn)行監(jiān)督分類，得到南京市土地利用圖。以《土地利用現(xiàn)狀分類》標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，將南京市土地利用類型分為6大類，即森林、草地、濕地、耕地、建設(shè)用地和未利用地。由于元胞的大小會(huì)直接影響模型模擬的精度以及模型的運(yùn)算時(shí)間，并且研究區(qū)范圍較大，因此將元胞的大小確定為100 m×100 m。

1.2研究模型與研究方法

1.2.1Logistic回歸模型Logistic回歸模型[19]主要進(jìn)行二分類或多分類因子變量分析，目前被廣泛應(yīng)用于土地利用變化驅(qū)動(dòng)力的研究中。Logistic回歸模型的方程為：

(1)

式中：Pi——每個(gè)柵格可能出現(xiàn)某一土地利用類型i的概率；Xn——各影響因子；β0——常數(shù)項(xiàng)；βi——Logistic回歸的偏回歸系數(shù)。Logistic回歸模型可以對(duì)每一個(gè)柵格出現(xiàn)某一地類的概率進(jìn)行診斷，篩選出對(duì)土地利用類型格局影響較為顯著的因素，并確定它們間的定量關(guān)系和作用大小，通?？捎肦OC方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.2.2CA模型與Markov過程的耦合Markov與CA均為時(shí)間離散、狀態(tài)離散的動(dòng)力學(xué)模型。用Markov模型對(duì)土地利用變化進(jìn)行預(yù)測，由于沒有考慮各種土地利用類型的空間分布，所以得到的預(yù)測變化也只是在數(shù)量上的反映，無法反映在空間上的分布變化情況。而CA模型具有空間概念，狀態(tài)變量與空間位置緊密相連，能夠模擬空間系統(tǒng)的復(fù)雜變化。在Markov模型分析的基礎(chǔ)之上，加入具有空間模擬能力的CA模型，能夠綜合考慮各種因素的影響，同時(shí)考慮土地利用的歷史變化趨勢，對(duì)土地利用的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬，以獲取未來土地利用的狀況。Markov模型計(jì)算原理：

St+1=PijSt

(2)

式中：St，St+1——t，t+1時(shí)刻土地利用系統(tǒng)的狀態(tài)；Pij——狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。

CA模型只是一種建?？蚣?，而不是具體的模擬模型，它由離散的元胞、元胞空間、有限的狀態(tài)、領(lǐng)域和規(guī)則5部分構(gòu)成。可描述如下:

(3)

1.2.3InVEST模型—Biological模塊生物多樣性與生態(tài)服務(wù)功能直接相關(guān)，生物多樣性的空間分布格局與土地利用及其威脅有很深的聯(lián)系，InVEST模型的生物多樣性模型用棲息地的質(zhì)量好壞代表生物多樣性的持續(xù)性、恢復(fù)能力、廣度和深度的變化，得到生境質(zhì)量指數(shù)和退化指數(shù)，以達(dá)到平衡生物多樣性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。

Biodiversity模型運(yùn)行過程在ArcGIS中運(yùn)行InVEST模型，按照模型自帶參數(shù)設(shè)置情況在InVEST Toolbox下的Biodiversity模塊中設(shè)置相應(yīng)的數(shù)據(jù)。模型輸出生境質(zhì)量指數(shù)和生境退化度圖層。

Habitatindex為生境質(zhì)量指數(shù)，采用生境質(zhì)量指數(shù)評(píng)價(jià)：

(4)

Dxj為土地利用與土地覆蓋或生境類型j柵格x的生境脅迫水平，其計(jì)算公式如下：

(5)

柵格y中脅迫因子r對(duì)柵格x中生境的脅迫作用為irxy：

(6)

式中：dxy——柵格x與柵格y之間的直線距離；drmax——脅迫因子r的最大影響距離；Wr——脅迫因子的權(quán)重，表明某一脅迫因子對(duì)所有生境的相對(duì)破壞力；βx——柵格x的可達(dá)性水平，1表示極容易達(dá)到；Sjr——土地利用與土地覆蓋(或生境類型)j對(duì)脅迫因子r的敏感性，該值越接近1表示越敏感；

生境退化指數(shù)與生境中各地類距離生態(tài)威脅因子的遠(yuǎn)近空間位置關(guān)系、地類對(duì)于威脅因子的敏感程度以及威脅因子的數(shù)量等因素緊密相關(guān)。這主要是基于InVEST模型中這樣的假設(shè)，即認(rèn)為在一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中地類對(duì)于威脅因子的敏感性程度越高，則該威脅因子對(duì)地類退化程度的影響也就越大。生境退化程度的計(jì)算公式如下：

生境退化指數(shù)=敏感性分布圖層×威脅強(qiáng)度分布圖層×權(quán)重值

(7)

2　結(jié)果與分析

2.1土地利用變化現(xiàn)狀

2.1.1土地利用結(jié)構(gòu)分析1985—2015年各土地利用類型均發(fā)生著變化，主要表現(xiàn)為濕地、建設(shè)用地的增加，森林、草地和耕地的減少。建設(shè)用地增加幅度較大，從1985年的9.68%增加到2015年的25.09%，濕地從8.19%增加到14.80%；耕地降低幅度較大，耕地從1985年的71.06%減少到2015年的51.48%，森林從10.11%減少到8.54%，草地從0.91%減少到0.10%(表1)。

表1　1985-2015年南京市土地利用類型面積及比例

2.1.2土地利用轉(zhuǎn)移分析從表2可以得出，南京市1985—2015年耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的面積最大，為1 150.47 km2，這表明南京市近30 a城市化進(jìn)程飛速增長，其次是耕地轉(zhuǎn)化為濕地427.78 km2，建設(shè)用地轉(zhuǎn)化為耕地210.22 km2，森林轉(zhuǎn)化為耕地187.59 km2，耕地轉(zhuǎn)化為森林164.55 km2，森林轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地89.69 km2，這其中森林和耕地、森林和建設(shè)用地、耕地和建設(shè)用地相互轉(zhuǎn)化，是由于1985—2015年前期南京市經(jīng)濟(jì)快速增長，土地需求量增多，大量森林和耕地被建設(shè)用地占用，后期南京市在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)注重生態(tài)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)，進(jìn)行大規(guī)模的植樹造林所致。

表2　南京市1985-2015年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣　km2

2.2土地利用變化預(yù)測

2.2.1土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子分析總結(jié)已有的相關(guān)研究，根據(jù)研究區(qū)現(xiàn)狀，選取人文、自然和可達(dá)性3個(gè)方面16個(gè)驅(qū)動(dòng)因子(表3)，并且加入空間自相關(guān)因子，提取其柵格屬性信息并導(dǎo)入到IDRISI軟件的Logistic逐步回歸模塊，對(duì)南京市土地利用變化的相關(guān)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析。并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行ROC檢驗(yàn)，篩選出對(duì)土地利用變化有顯著影響的因子，進(jìn)而分析其驅(qū)動(dòng)機(jī)制，為元胞自動(dòng)機(jī)提供轉(zhuǎn)換規(guī)則。同時(shí)將耕地、森林、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地與各驅(qū)動(dòng)因子單獨(dú)成層，制成具有相同投影信息、相同分辨率、相同大小的柵格影像，并導(dǎo)出形成ASCⅡ文件，輸入IDRISI模型中editor-collector模塊，在IDRISI的Logistic模塊中，需要對(duì)所有的驅(qū)動(dòng)因子和土地利用類型進(jìn)行二值化處理。本研究結(jié)合以往學(xué)者研究，結(jié)合南京市實(shí)際情景，依據(jù)17個(gè)人文、自然、可達(dá)性驅(qū)動(dòng)因子和自相關(guān)因子圖，創(chuàng)建這些驅(qū)動(dòng)因子的二值化圖，即重分類為0，1值。最后計(jì)算得各地類ROC檢驗(yàn)值均達(dá)到了0.80左右，表明Logistic回歸模型對(duì)南京市土地利用類型的驅(qū)動(dòng)因子的分析較為準(zhǔn)確可信。

表3　邏輯回歸分析結(jié)果

2.2.2Kappa系數(shù)精度檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M土地利用空間變化的精度進(jìn)行檢驗(yàn)通常采用Kappa指數(shù)方法：

(8)

式中：P0——模擬正確的比例；Pc——模型隨機(jī)情況下模擬正確的比例；Pp——理想分類情況下正確模擬的比例。

運(yùn)用IDRISI軟件中GIS Analysis→Database Query→CROSSTAB，1表示第一幅影像數(shù)據(jù)，這里的2000年為模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；2表示第二幅影像數(shù)據(jù)，這里的2000年為實(shí)際數(shù)據(jù)。其實(shí)，上述二者的順序是可以調(diào)換的。如附圖11所示，模型運(yùn)行后得出2005年和2015年的kappa系數(shù)結(jié)果為0.82，0.85，模擬效果較好。

2.2.3土地利用結(jié)構(gòu)情景模擬分析將通過精度驗(yàn)證的CA-Markov模型對(duì)南京市2025年的土地覆被類型進(jìn)行模擬預(yù)測，通過改變模型中轉(zhuǎn)移矩陣的參數(shù)，得到南京市2025年自然增長、生態(tài)保護(hù)和土地優(yōu)化3種不同情景下的土地利用規(guī)劃(表4)。

在自然發(fā)展情景條件下，南京市土地利用需求不會(huì)受到較大規(guī)模的政策調(diào)整的影響，土地需求依然按照各地類2005—2015年的轉(zhuǎn)移概率矩陣變化，計(jì)算得到嘉興市2025年的各地類的面積，得到2025年耕地比2015年減少了261.10 km2，耕地面積僅占南京市土地面積的47.50%，建設(shè)用地增加了498.89 km2，建設(shè)用地將占南京市土地面積的32.65%左右。因此，如果按照此模式發(fā)展，建設(shè)面積將持續(xù)快速增長，危及糧食安全，是不可持續(xù)的。

在生態(tài)保護(hù)情景條件下，要求在嚴(yán)格保護(hù)森林和水域兩種生態(tài)用地面積的同時(shí)，加強(qiáng)耕地和建設(shè)用地向這兩種地類的轉(zhuǎn)變。設(shè)置如下：耕地到建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化概率由原來的17.81%下降到12.81%，轉(zhuǎn)化率降低5%；建設(shè)用地到耕地的轉(zhuǎn)化概率由原來的10.42%上升為13.42%，轉(zhuǎn)化率上升3%。此外，耕地到森林的轉(zhuǎn)化概率由原來的0.41%上升到0.91%，提高0.5%，建設(shè)用地到森林的轉(zhuǎn)化概率提高1%，森林到建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化概率降低2%，水域到耕地轉(zhuǎn)化概率降低5%，由10.56%降到5.56%；水域到建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化概率減少2%；得到2025年建設(shè)用地增加量顯著減少，耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地比在自然增長情景下少增加262.33 km2；森林、濕地和耕地在2015年的基礎(chǔ)上，分別少減少了45.15，84.30，132.85 km2,且水域面積也有一定增長，因此，如果按照此模式發(fā)展，將增加生物多樣性，改善生態(tài)環(huán)境，人與自然和諧發(fā)展。

在土地優(yōu)化情景條件下，綜合考慮社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境保護(hù)之間的相互利益，引入生態(tài)系統(tǒng)的整體服務(wù)意識(shí)，既不過分強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也不因?yàn)楸Ｗo(hù)生態(tài)環(huán)境而止步不前，要在實(shí)現(xiàn)GDP穩(wěn)步增長的同時(shí)保住青山綠水。設(shè)置如下：耕地到建設(shè)用地轉(zhuǎn)化概率由原來的17.81%下降到14.81%，轉(zhuǎn)化率降低3%；建設(shè)用地到耕地的轉(zhuǎn)化概率由原來的10.42%上升為12.42%，轉(zhuǎn)化率上升2%。此外，耕地到森林轉(zhuǎn)化概率提高0.1%，建設(shè)用地到森林轉(zhuǎn)化概率提高2%。森林到建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化概率降低1%，水域到耕地轉(zhuǎn)化概率降低4%，由10.56%降到6.56%，水域到建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化概率減少1%；得到2025年建設(shè)用地合理增加，增加量為319.33 km2，為自然增長量的64.00%，保證了工業(yè)生產(chǎn)的同時(shí)也為生態(tài)保護(hù)留下了足夠空間。森林面積減少量為67.64 km2，為自然減少量的61.29%，雖然小于生態(tài)保護(hù)情景，但是對(duì)當(dāng)?shù)匚锓N的保護(hù)和生存有巨大的促進(jìn)作用。

其次，學(xué)校應(yīng)制定一套完整的、與教師職業(yè)道德規(guī)范相配套的、可行性較強(qiáng)的師德考核制度，并將其作為評(píng)優(yōu)評(píng)先、職稱晉升的重要依據(jù)。將模范教師樹立為榜樣，大力宣傳其優(yōu)秀事跡，進(jìn)行正面引導(dǎo)；嚴(yán)肅處理違反職業(yè)道德規(guī)范而又屢教不改的教師，防微杜漸，力求在榜樣的引領(lǐng)、制度的約束及輿論的壓力之下，使其受到深刻教育。

2.3生物多樣性功能評(píng)價(jià)

2.3.1威脅因子敏感度生態(tài)系統(tǒng)中每一個(gè)土地利用類型受威脅的敏感度不同，敏感度的大小主要是依據(jù)生態(tài)學(xué)和景觀生態(tài)學(xué)的基本理論及保護(hù)生物多樣性的基本原則來確定的。本文查閱相關(guān)文獻(xiàn)，依據(jù)InVEST 2.6.5 Beta User′s Guide中生態(tài)威脅因子劃分標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合南京市的生態(tài)環(huán)境實(shí)際情況，在生物多樣性模型中將各土地利用類型劃分森林、草地、濕地、耕地、建設(shè)用地和未利用地，同時(shí)威脅因子敏感度的取值范圍取0～1，并且依照生態(tài)學(xué)和景觀生態(tài)學(xué)中生物多樣性保護(hù)的一般性要求，認(rèn)為森林、草地和濕地等天然地類敏感度較高，耕地、建設(shè)用地等人工地類敏感度較低，未利用地敏感度最低。對(duì)于各土地利用類型自然屬性(Habitat)一列的賦值是依據(jù)森林、草地和濕地均為生境地類，耕地、建設(shè)用地和未利用地為非生境地類而確定的,故將天然地類和人工地類分別賦值為1，0，具體如表5所示。

表4　南京市2025年不同情景土地利用變化 　 km2

表5　生境類型對(duì)生態(tài)威脅因子敏感度

注：Habitat：自然屬性；L_crp：耕地；L_nr：國道；L_pr：省道；L_railway：鐵路；L_urban：城鎮(zhèn)；L_highway：高速公路；L_industry：工業(yè)用地。

2.3.2威脅因子圖層對(duì)生物多樣性造成威脅的圖層包括耕地、城鎮(zhèn)、工業(yè)用地、鐵路、高速公路、國道和省道等因子，查閱相關(guān)文獻(xiàn)的研究分析，考慮研究區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)交通工具限制和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并參照InVEST 2.6.5 Beta User′s Guide中研究成果，定義威脅因子的最大影響距離、權(quán)重及衰退線性相關(guān)性指數(shù)，具體如表6所示。

表6　生態(tài)威脅因子屬性

2.3.3保護(hù)程度圖層國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)、森林公園、濕地公園等受到法律保護(hù)，地類的轉(zhuǎn)化和保護(hù)與否不以個(gè)人的意志為轉(zhuǎn)移，模型將其賦值為1。在本文中所提的法律保護(hù)程度表示的是在當(dāng)前的各項(xiàng)政策、法律、法規(guī)、條例及其實(shí)施辦法下，對(duì)于該地類的生態(tài)環(huán)境保護(hù)程度。

本文參照InVEST模型的設(shè)置辦法來設(shè)置保護(hù)程度等級(jí)分值，研究區(qū)域內(nèi)的自然保護(hù)區(qū)、自然與人文風(fēng)景名勝區(qū)域、地質(zhì)公園等保護(hù)程度要高，如止馬嶺保護(hù)區(qū)、石臼湖(溧水區(qū))風(fēng)景名勝區(qū)、湯山國家地質(zhì)公園設(shè)為1；水源水質(zhì)保護(hù)區(qū)域、濕地保護(hù)區(qū)域設(shè)為0.8，如三岔水庫飲用水水源保護(hù)區(qū)、中山水庫—方便水庫飲用水源保護(hù)區(qū)、南京固城湖省級(jí)濕地公園等；剩余的小片森林和草叢的地類，屬于既無人保護(hù)也無人管理的地類，設(shè)為0.2。本文以1985年土地利用類型矢量為基準(zhǔn)，在其屬性表對(duì)應(yīng)地類中設(shè)置保護(hù)性程度等級(jí)分值，再導(dǎo)出矢量層，得到保護(hù)程度因子層。

2.3.4生物多樣性時(shí)空分布

(1) 生境質(zhì)量指數(shù)。如表7所示，將生境質(zhì)量指數(shù)分為0，0～0.5，0.5～0.7，0.7～0.9，0.9～1共5個(gè)等級(jí)。其中生境質(zhì)量指數(shù)為0的比例最大，為75%以上，其次是0.9～1的，比例占18%以上，其他比例較?。荒暇┦猩迟|(zhì)量指數(shù)為0的比例降低，從1985年的80.68%降到2015年的76.31%，生境質(zhì)量指數(shù)為0.9～1的比例升高，從1985年的18.93%上升到2015年的23.14%，說明1985—2015年南京市的生境質(zhì)量普遍在提高，處于高水平的生境質(zhì)量逐年提高，生境質(zhì)量為0的面積在逐年減少。

如表8、附圖12所示，南京市1985—2015年生境質(zhì)量指數(shù)普遍在提高，處于高水平的生境質(zhì)量逐年提高，生境質(zhì)量為0的面積在逐年減少。其中生境質(zhì)量指數(shù)為0的比例最大，約為75%以上，其次是0.9～1的比例約占18%以上，其他比例較??；南京市生境質(zhì)量指數(shù)為0的比例降低，從1985年的80.68%降到2015年的76.31%，生境質(zhì)量指數(shù)為0.9～1的比例升高，從1985年的18.93%降到2015年的23.14%；基于預(yù)測的2025年3種不同情景的土地利用數(shù)據(jù)，通過InVEST模型得到：在自然情景下的生境質(zhì)量降低較明顯，高水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0.9～1)相比2015年比例升高3.56%，低水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0)比例降低3.85%，在生態(tài)保護(hù)情景下，高水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0.9～1)相比2015年比例升高1.73%，低水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0)比例降低1.89%，在土地優(yōu)化情景下，高水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0.9～1)相比2015年比例升高1.96%，低水平的生境質(zhì)量指數(shù)(值為0)比例降低2.20%。

表7　1985-2025年南京市生境質(zhì)量指數(shù)分級(jí)面積與比例

(2) 生境退化指數(shù)。如表9所示，將生境退化指數(shù)分為0～2.5，2.5～5，5～10，10～20，>20共5個(gè)等級(jí)。其中生境退化指數(shù)為0～2.5的比例最大，為90%以上，其他比例較小。南京市生境退化指數(shù)為0～2.5的比例升高，從1985年的90.70%升到2015年的94.69%，生境退化指數(shù)為2.5～5的比例降低，從1985年的4.67%降到2015年的2.87%，生境退化指數(shù)為5～10的比例降低，從1985年的3.48%降到2015年的1.59%，說明1985—2015年南京市的生境退化度普遍在減少，處于高水平的生境退化逐年減少，低水平的生境退化逐年增多，說明近年來對(duì)生態(tài)植被的保護(hù)收到了成效。

表8　2015-2025年南京市生境質(zhì)量指數(shù)分級(jí)面積與比例

表9　1985-2025年南京市生境退化度分級(jí)面積與比例

如表10、附圖13所示，近30年南京市的生境退化度普遍在減少，處于高水平的生境退化逐年減少，低水平的生境退化逐年增多，說明近年來對(duì)生態(tài)植被的保護(hù)收到了成效。其中生境退化指數(shù)為0～2.5的比例最大，約為90%以上，其他比例較小。南京市生境退化指數(shù)為0～2.5的比例升高，從1985年的90.70%升到2015年的94.69%，生境退化指數(shù)為2.5～5的比例降低，從1985年的4.67%降到2015年的2.87%，生境退化指數(shù)為5～10的比例降低，從1985年的3.48%降到2015年的1.59%。

基于預(yù)測的2025年3種不同情景的土地利用數(shù)據(jù)，通過InVEST模型，得到高水平的生境退化指數(shù)(值為2.5～5)比例降低0.32%，低水平的生境退化指數(shù)(值為0～2.5)比例升高0.99%；在生態(tài)保護(hù)情景下，高水平的生境退化指數(shù)(值為2.5～5)比例降低0.07%，低水平的生境退化指數(shù)(值為0～2.5)比例升高0.40%；在土地優(yōu)化情景下，高水平的生境退化指數(shù)(值為2.5～5)比例降低0.16%，低水平的生境退化指數(shù)(值為0～2.5)比例升高0.57%。

表10　2015-2025年南京市生境退化指數(shù)分級(jí)面積與比例

3　結(jié) 論

(1) 南京市1985—2015年近30年土地利用變化主要表現(xiàn)為濕地、建設(shè)用地的增加，森林、草地和耕地的減少。2025年整體生境質(zhì)量較2015年降低較多，生境退化明顯；生態(tài)保護(hù)情景下耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地的速率減緩了5%，對(duì)南京市的生態(tài)狀況轉(zhuǎn)變有極大好處，整體生境質(zhì)量較自然發(fā)展情景有所提高，生境退化較自然發(fā)展情景緩解較多；土地優(yōu)化情景兼顧發(fā)展對(duì)土地的需求，同時(shí)也注重保護(hù)生態(tài)環(huán)境，建設(shè)用地增加量為自然增長量的64%，整體生境質(zhì)量較自然發(fā)展情景有所提高，生境退化較自然發(fā)展情景緩解較多，但均低于生態(tài)保護(hù)情景，保證了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)的平衡。生態(tài)保護(hù)情景和土地優(yōu)化情景對(duì)生態(tài)用地的保護(hù)作用非常明顯，在一定程度上優(yōu)化了城市土地利用，改善了生活環(huán)境，對(duì)推進(jìn)城鎮(zhèn)用地有序擴(kuò)張，確保城鄉(xiāng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)、持續(xù)發(fā)展具有積極作用。

(2) 本研究在以往學(xué)者土地利用預(yù)測基礎(chǔ)上，添加人文空間因子，較好地反映了人文因素對(duì)土地利用的影響，是模型研究的創(chuàng)新點(diǎn)。同時(shí)引入空間自相關(guān)因子，擬合優(yōu)度高于傳統(tǒng)模型，使得耕地、水域、建設(shè)用地的擬合優(yōu)度有了較大的提升。將土地利用變化預(yù)警模型與生態(tài)服務(wù)功能模型結(jié)合起來，在研究思路上，將景觀變化和生態(tài)保護(hù)相結(jié)合，思路上有所創(chuàng)新，使得城市土地利用規(guī)劃加入生態(tài)服務(wù)功能評(píng)價(jià)，可實(shí)現(xiàn)土地利用開發(fā)與環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展、人與自然的和諧統(tǒng)一，同時(shí)模型相關(guān)參數(shù)的設(shè)定隨著地形、降雨和不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政策干預(yù)不同而不同，對(duì)于各個(gè)參數(shù)的設(shè)定，需要今后進(jìn)一步的改進(jìn)和深化。

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Assessment on Land Use and Biodiversity in Nanjing City Based on Logistic-CA-Markov and InVEST Model

RONG Yuejing1, ZHANG Hui1，2, WANG Yansong3

(1.NanjingInstituteofEnvironmentalScience,MEP,Nanjing210042,China; 2.CollaborativeInnovationCenterofAtmosphericEnvironmentandEquipmentTechnology(CICAEET),NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China; 3.LiaoningAcademyofEnvironmentalResearch,Shenyang110015,China)

Adopting the international widely used model: logistic model jointing the autocorrelation on the basis of traditional Logistic binary regression, and combining the CA-Markov model based on land use data of 1985, 1995, 2005 and 2015, the land use changes of three different scenarios (natural growth situation, ecological protection and land optimization scenario) of Nanjing City in 2025 were predicted, we further used InVEST model to examine the distribution of biodiversity service function and change under the land use changes in 1985, 1995, 2005, 2015, and the distribution of biodiversity service function of year 2025. The results showed that Logistic-CA-Markov regression model Kappa value was greater than 0.80, it was a good prediction effect. There was the obvious spatial difference of land use in the different scenarios, in natural growth situation, the construction land increased rapidly according to the original rate, farm land took up seriously, the overall environment quality reduced seriously, habitat degradation was obvious. Ecological protection and land optimization scenarios for the future land control effect are good, the biodiversity service function is improved, it can provide scientific decision-making reference for the local land use planning.

Logistic-CA-Markov model; InVEST model; biodiversity

2015-04-19

2015-06-14

國家環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(xiàng)“道路建設(shè)工程生態(tài)環(huán)境影響定量評(píng)價(jià)技術(shù)和方法”(201209029-1)

榮月靜(1989—),女,山西陽泉人,碩士,研究方向?yàn)閰^(qū)域生態(tài)恢復(fù)與資源可持續(xù)利用。E-mail:rongyuejing@126.com

張慧(1968—),女,江蘇南京人,研究員,主要從事區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、生態(tài)承載力和生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究。E-mail:zhnies@126.com

F301.24

A

1005-3409(2016)03-0082-08