馬孟梟,張 慧,2,*,高吉喜,鞠昌華,王延松,劉德天

1 生態(tài)環(huán)境部南京環(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,地理科學(xué)學(xué)院, 南京 210044 3 生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心, 北京 100094 4遼寧省環(huán)境科學(xué)研究院, 沈陽 110015 5盤錦市黑嘴鷗保護(hù)協(xié)會, 盤錦 124000

生物多樣性維護(hù)功能重要性評估是生態(tài)保護(hù)紅線劃定中至關(guān)重要的環(huán)節(jié),科學(xué)的生物多樣性維護(hù)功能重要性評估能為生態(tài)保護(hù)紅線的劃定提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐,根據(jù)《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》[1],生物多樣性維護(hù)功能重要性評估有物種分布模型法和NPP(凈初級生產(chǎn)力,Net Primary Productivity)法兩種方法, NPP法因其所需參數(shù)因子較少,因子獲取較為容易,公式計(jì)算更為簡捷而被廣泛應(yīng)用[2]。物種分布模型法是通過將物種分布信息和對應(yīng)的環(huán)境變量信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)得出物種分布與環(huán)境變量之間的關(guān)系,并將這種關(guān)系應(yīng)用于所研究的區(qū)域,對目標(biāo)物種的分布進(jìn)行估計(jì)的模型[3],近年來也逐漸受到許多學(xué)者的關(guān)注,目前廣泛應(yīng)用于物種的潛在分布地分析[4-5]、氣候變化對物種分布的影響[6-7]、人為干擾對物種分布適宜性的影響[8-9]等研究。

盤錦市在《全國生態(tài)功能區(qū)劃(修編版)》[10]中處于遼河三角洲濕地生物多樣性保護(hù)區(qū),在《中國生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)域范圍》中盤錦遼東灣海域位于黃渤海生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)域。盤錦市擁有中國高緯度地區(qū)面積最大的濱海蘆葦沼澤區(qū),被譽(yù)為“國際重要濕地、中國最美濕地”,是世界上生態(tài)系統(tǒng)保存最完好的濕地之一,濕地上生長著蘆葦、翅堿蓬、香蒲等維管束植物120余種,分布脊椎動(dòng)物415種,鳥類有263種,生物多樣性維護(hù)功能是盤錦市最重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。然而隨著城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張、旅游開發(fā)活動(dòng)加劇,濕地生態(tài)系統(tǒng)受到顯著干擾,面積呈減小趨勢,且因歷史原因,濕地內(nèi)油氣開采用地面積較大且分布分散,對盤錦市生物多樣性維護(hù)功能造成一定的影響[11, 12]。本研究應(yīng)用MaxEnt模型和NPP法,預(yù)測重點(diǎn)保護(hù)物種的生境適宜性以及生物多樣性功能重要性分布,并據(jù)此分析2種方法在生物多樣性維護(hù)生態(tài)保護(hù)紅線劃定中的優(yōu)缺點(diǎn),以期為生態(tài)保護(hù)紅線劃定提供理論支撐與決策依據(jù)。

1 研究區(qū)及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

盤錦市位于遼寧省西南部,遼河三角洲中心地帶,南臨渤海遼東灣,北緯40°39′—41°27′、東經(jīng)121°25′—122°31′之間,總面積4061.9km2,處于暖溫帶半濕潤大陸季風(fēng)氣候,氣候溫和,雨量適中,四季分明,無霜期長。區(qū)域內(nèi)多年平均降水量為579—669mm,多年平均氣溫為8.73—9.80℃,地貌類型為由遼河、大遼河、大凌河及其支流沖積而成的沖積平原,海拔平均高度2—4m,地勢低洼平坦,由北向南逐漸傾斜,坡度在2°以內(nèi)。多水無山,境內(nèi)河流21條,擁有豐富的濕地資源。物種資源豐富,主要珍稀野生動(dòng)植物分布在遼河口國家級和省級自然保護(hù)區(qū),國家Ⅰ類保護(hù)鳥類有東方白鸛、黑鸛、丹頂鶴、白鶴、白頭鶴、遺鷗等9種,國家Ⅱ類保護(hù)鳥類有白琵鷺、黑臉琵鷺、大天鵝、鴛鴦、白枕鶴、灰鶴、小杓鷸等40種。盤錦土地利用類型包括耕地、濕地、人工建設(shè)用地、林地、灘涂等,其中耕地分布廣泛,濕地主要集中在自然保護(hù)區(qū)以及羊圈子濕地,屬于蘆葦濕地,為鳥類分布的主要場所(圖1)。

圖1 研究區(qū)土地利用類型及鳥類分布圖Fig.1 The land use types of study area and distribution of birds

1.2 數(shù)據(jù)與方法

1.2.1研究方法

(1) 物種分布模型法

MaxEnt(最大熵,Maximum Entropy)模型是一種基于最大熵理論的物種分布模型,通過訓(xùn)練物種分布點(diǎn)數(shù)據(jù),結(jié)合物種所在區(qū)域的環(huán)境數(shù)據(jù),可預(yù)測整個(gè)區(qū)域中每個(gè)點(diǎn)的生境適宜度[4-5, 13- 16]。近幾年MaxEnt模型以其模擬準(zhǔn)確度較高、計(jì)算效率高和簡單易用,被廣范應(yīng)用于物種潛在適宜生境預(yù)測[6, 17- 20]。SDM 工具包(Species Distribution Model, SDM)是基于ArcGIS的工具插件,可以調(diào)用并高效執(zhí)行MaxEnt模型,其工具包中的物種分布點(diǎn)自動(dòng)篩選、環(huán)境變量空間自相關(guān)分析等功能,可以提高M(jìn)axEnt模型的應(yīng)用效率[21]并自動(dòng)生成圖示結(jié)果。其實(shí)際操作過程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理(將物種分布點(diǎn)位和環(huán)境變量數(shù)據(jù)處理為規(guī)范格式數(shù)據(jù))、環(huán)境變量的主成分分析、環(huán)境變量的空間異質(zhì)性計(jì)算、物種分布點(diǎn)位空間篩選、物種分布點(diǎn)位背景選擇、MaxEnt模型運(yùn)行[21]。

1)物種分布模型建立

本研究以盤錦市國家一、二級保護(hù)物種和其他具有重要保護(hù)價(jià)值的物種為研究對象,收集區(qū)域重要物種的鳥類分布點(diǎn)作為樣點(diǎn)輸入模型中。由于不同鳥類分布較為集中,為模型實(shí)際操作方便,將不同鳥類統(tǒng)一看作一個(gè)鳥類種群進(jìn)行模擬。盤錦市不同區(qū)域海拔、氣溫、降水等因子基本一致,其對鳥類適宜生境選擇的影響較小,故考慮對鳥類生境選擇有較大影響的環(huán)境現(xiàn)狀因素,最終選取的環(huán)境變量數(shù)據(jù)包括：植被覆蓋度、土地利用類型、距水域距離、距居住地距離、距高等級公路(縣級及以上道路)距離、距低等級公路(鄉(xiāng)鎮(zhèn)和林間道路)距離。利用SDM工具包中的Remove Highly Correlated Variables工具,設(shè)置最大允許相關(guān)系數(shù)為0.8,剔除相關(guān)性過高(r>0.8)的環(huán)境變量,檢驗(yàn)結(jié)果表明本研究的5個(gè)環(huán)境變量均符合要求。分別將鳥類分布數(shù)據(jù)及環(huán)境變量導(dǎo)入,隨機(jī)選取75%的鳥類分布數(shù)據(jù)用于建模,剩余25%的鳥類分布數(shù)據(jù)用于模型檢驗(yàn)。設(shè)模型運(yùn)行次數(shù)為10次[9],取10次模擬結(jié)果的平均值作為最終模擬結(jié)果。選擇創(chuàng)建每個(gè)環(huán)境變量的響應(yīng)曲線,評價(jià)每個(gè)環(huán)境變量對模型的貢獻(xiàn)率,采用Jackknife檢驗(yàn)對環(huán)境因子的重要性進(jìn)行分析,并用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC曲線)下面積即AUC值(area under curve)對模型的精度進(jìn)行評價(jià)。AUC值越大,表示環(huán)境變量與預(yù)測物種分布模型之間相關(guān)性越大,預(yù)測效果也就越好,一般認(rèn)為AUC值在0.5—0.6,失?。?.6—0.7,較差；0.7—0.8,一般；0.8—0.9,好；0.9—1.0,非常好[6, 18- 23]。

2)鳥類分布適宜性分析

ROC曲線是以靈敏度(sensitivity)為縱坐標(biāo),1-特異度(specificity)為橫坐標(biāo)繪制的曲線。本研究中靈敏度即為模型能正確預(yù)測適宜分布點(diǎn)的個(gè)數(shù)與實(shí)際所有適宜分布點(diǎn)的個(gè)數(shù)的比值；特異度即為模型能正確預(yù)測非適宜分布點(diǎn)的個(gè)數(shù)與實(shí)際所有非適宜分布點(diǎn)個(gè)數(shù)的比值。一般根據(jù)最大約登指數(shù)為最佳臨界點(diǎn)[9, 24]對應(yīng)到模擬結(jié)果概率值,以該概率值作為判定是否為適宜生境的閾值。約登指數(shù)(Youden′s index)定義為：靈敏度與特異度之和減去1。本文利用模型輸出結(jié)果確定最大約登指數(shù)并確定其對應(yīng)閾值,根據(jù)該閾值利用ArcGIS重分類,判定大于該閾值為鳥類適宜分布區(qū),小于該閾值為鳥類非適宜分布區(qū)。

(2) NPP法

NPP法是以生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù)作為評估指標(biāo)劃定生物多樣性維護(hù)功能生態(tài)保護(hù)紅線,計(jì)算公式為[1]：

Sbio=NPPmean×Fpre×Ftem×(1-Falt)

式中,Sbio為生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù),NPPmean為多年植被凈初級生產(chǎn)力平均值,Fpre為多年平均降水量,Ftem為多年平均氣溫,Falt為海拔因子。

將各因子數(shù)據(jù)重采樣至250m柵格,在ArcGIS柵格計(jì)算器中,采用最大最小值法將重采樣數(shù)據(jù)歸一化到0—1之間,根據(jù)公式計(jì)算得到生物多樣性維護(hù)服務(wù)能力指數(shù)。導(dǎo)出柵格數(shù)據(jù)屬性表,屬性表記錄了每一個(gè)柵格像元的生物多樣性服務(wù)能力值,將服務(wù)值按從高到低的順序排列,計(jì)算累加服務(wù)值。將累加服務(wù)值占生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總值比例的50%與80%所對應(yīng)的柵格值,作為生物多樣性維護(hù)功能評估分級的分界點(diǎn),利用重分類工具,將生物多樣性維護(hù)功能重要性分為3級,即極重要、重要和一般重要,將極重要區(qū)域劃定為生物多樣性維護(hù)生態(tài)保護(hù)紅線。

1.2.2數(shù)據(jù)來源與處理

(1) 物種分布模型中數(shù)據(jù)來源

本研究鳥類分布點(diǎn)位來自盤錦市林業(yè)局與黑嘴鷗保護(hù)協(xié)會提供的2015年盤錦鳥類分布數(shù)據(jù),共收集區(qū)域重要物種的鳥類分布點(diǎn)408個(gè),通過物種分布點(diǎn)位空間篩選,最終保留169個(gè)鳥類分布點(diǎn)位。環(huán)境變量中植被覆蓋度數(shù)據(jù)由遙感影像計(jì)算得到,從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(www.gscloud.cn)下載覆蓋研究區(qū)范圍的Landsat8遙感影像數(shù)據(jù),選出2016年晴朗無云、質(zhì)量好的影像經(jīng)幾何校正、大氣校正后波段運(yùn)算得出；土地利用類型由2016年Landsat8影像遙感解譯得到,包括林地、耕地、水域、人工表面、蘆葦濕地、灘涂等土地利用類型,其中人工表面包括城鎮(zhèn)、村莊、道路、采礦用地等；在ArcGIS 10.2中通過歐式距離分析算得研究區(qū)各個(gè)像元距道路距離、距水域距離、距居住地距離。所有環(huán)境變量轉(zhuǎn)化為90m×90m柵格數(shù)據(jù),統(tǒng)一到WGS_1984_UTM_ Zone_51N投影坐標(biāo)系,利用SDM工具包中的Raster to ASCII工具將所有環(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為ASCII格式。

表1 NPP法數(shù)據(jù)來源表

(2) NPP方法中數(shù)據(jù)來源

多年平均降水量因子Fpre：在Excel中計(jì)算出區(qū)域所有氣象站點(diǎn)的多年平均降水量,將這些值根據(jù)相同的站點(diǎn)名與ArcGIS中的站點(diǎn)(點(diǎn)圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在Spatial Analyst工具中選擇Interpolate to Raster選項(xiàng),選擇相應(yīng)的插值方法得到多年平均降水量柵格圖。

多年平均氣溫因子Ftem：在Excel中計(jì)算出區(qū)域所有氣象站點(diǎn)的多年平均氣溫,將這些值根據(jù)相同的站點(diǎn)名與ArcGIS中的站點(diǎn)(點(diǎn)圖層)數(shù)據(jù)相連接(Join)。在Spatial Analyst工具中選擇Interpolate to Raster選項(xiàng),選擇相應(yīng)的插值方法得到多年平均氣溫柵格圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 物種分布模型法

2.1.1精度評價(jià)

模擬結(jié)果的AUC平均值為0.822,表明模型的預(yù)測結(jié)果精準(zhǔn)度較好,所建模型可用于研究區(qū)鳥類分布適宜性研究(圖2)。

圖2 ROC曲線圖Fig.2 ROC curve graph

2.1.2鳥類分布地適宜性與環(huán)境因子的關(guān)系

各環(huán)境變量對模型的綜合貢獻(xiàn)率結(jié)果顯示(圖3),距水域距離對模型的貢獻(xiàn)率最為顯著,貢獻(xiàn)率為54.1%；土地利用類型對模型的貢獻(xiàn)率也較大,為32.5%；該兩種環(huán)境變量是影響鳥類分布最主要的因素；其他因素對模型的貢獻(xiàn)率均小于10%,其中距高等級公路距離的貢獻(xiàn)率為7.9%；植被覆蓋度和距居住地距離的貢獻(xiàn)率相近,分別為2.6%、2.5%；而距低等級公路距離的貢獻(xiàn)率僅為0.4%,說明其對鳥類分布地選擇的影響微乎其微。

圖3 各環(huán)境變量對Maxent模型的貢獻(xiàn)率 Fig.3 The contribution of each environmental variable to the Maxent model1)距水域距離 Distance to water； 2)土地利用類型 Land use type；3)距高等級公路距離 Distance to high-grade roads；4)植被覆蓋度 Vegetation coverage；5)距居住地距離 Distance to domicile；6)距低等級公路距離 Distance to low-grade roads

2.1.3鳥類適宜生境分布

基于MaxEnt模型模擬得到盤錦市鳥類分布適宜性指數(shù)分布圖,根據(jù)最大約登指數(shù)確定生境適宜性閾值為0.299。利用ArcGIS得到鳥類生境適宜性分布如圖4所示。適宜生境面積為1019.21km2、 不適宜生境面積為3043.32km2, 分別占研究區(qū)總面積的25.09%和74.91%。從圖中可以看出: 鳥類適宜生境主要分布在遼河口國家級和省級自然保護(hù)區(qū)、羊圈子濕地以及沿海部分區(qū)域,遼河口國家級和省級自然保護(hù)區(qū)是盤錦市濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)及珍稀鳥類的重要保護(hù)地,羊圈子濕地為遼寧省重要濕地,具有生物多樣性保護(hù)、水源涵養(yǎng)重要功能,這些區(qū)域由于大面積的自然蘆葦濕地受到保護(hù),人類干預(yù)較少,適宜鳥類棲息；不適宜生境主要分布在人類活動(dòng)頻繁,干擾較大的地區(qū)?；诖私Y(jié)果,劃定適宜生境區(qū)域?yàn)樯锒鄻有跃S護(hù)生態(tài)保護(hù)紅線。

2.2 NPP方法

通過前文的公式和方法,得到盤錦市生物多樣性維護(hù)功能重要性分布圖(圖5),其中極重要區(qū)面積為286.5km2、重要區(qū)面積為2645.62km2、一般重要區(qū)面積為554.62km2,分別占盤錦市面積的8.22%、75.88%、15.91%。從圖中可以看出：生物多樣性維護(hù)功能極重要區(qū)集中在濱海的遼河口自然保護(hù)區(qū),以及東部的大遼河區(qū)域；一般重要區(qū)主要分布在城鎮(zhèn)等人為活動(dòng)集中的區(qū)域；其余的大部分區(qū)域均為重要區(qū),涵蓋村莊、農(nóng)田等土地利用類型?；诖私Y(jié)果,劃定極重要區(qū)域?yàn)樯锒鄻有跃S護(hù)生態(tài)保護(hù)紅線。

2.3 物種分布模型法與NPP法結(jié)果對比

NPP方法和MaxEnt模型法都顯示遼河口國家級自然保護(hù)區(qū)和省級自然保護(hù)區(qū)部分地區(qū)為生物多樣性極重要區(qū)(圖6),但NPP方法得到的適宜區(qū)范圍較小,沒有覆蓋保護(hù)區(qū)大部分范圍。此外,NPP方法顯示盤錦東部大遼河濕地也是生物多樣性維護(hù)極重要區(qū),而MaxEnt模型法顯示該區(qū)域?yàn)轼B類分布非適宜區(qū),通過高清遙感影像和野外實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn),該區(qū)域現(xiàn)狀為耕地,種植大面積的玉米等農(nóng)作物,由于玉米相對于蘆葦有更高的NPP值,從而判定該區(qū)域?yàn)樯锒鄻有跃S護(hù)功能極重要區(qū)域,但根據(jù)野外調(diào)查結(jié)果,該區(qū)域人為干擾較大,鳥類對人類活動(dòng)有一定的回避距離,該區(qū)域鳥類分布遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于蘆葦濕地和沿海灘涂；此外NPP方法顯示,羊圈子濕地為生物多樣性維護(hù)功能一般重要區(qū)域,而MaxEnt模型顯示大部分羊圈子濕地為鳥類適宜區(qū),根據(jù)野外調(diào)查以及歷史資料,該區(qū)域也分布有大量的保護(hù)鳥類。因此,通過兩種方法結(jié)果與實(shí)際鳥類分布情況進(jìn)行對比,從城市尺度來看,MaxEnt模型法模擬結(jié)果更準(zhǔn)確,與實(shí)際現(xiàn)狀更相符。

圖4 鳥類生境適宜性分布圖Fig.4 The distribution of the suitable habitat of birds

圖5 NPP方法評估結(jié)果Fig.5 NPP method evaluation results

圖6 兩種評估方法結(jié)果對比圖 Fig.6 Comparison between two results of two different assessment methods

圖7 盤錦生物多樣性維護(hù)生態(tài)保護(hù)紅線劃定結(jié)果圖 Fig.7 Ecological protection red line delineation result chart of biodiversity conservation in Panjin

相對于NPP法,物種分布模型法需獲取現(xiàn)有的物種分布數(shù)據(jù),所需環(huán)境變量較多,實(shí)際計(jì)算較為復(fù)雜,在生態(tài)保護(hù)紅線劃定中應(yīng)用較少,但本研究表明,選用物種分布模型的結(jié)果更為科學(xué)合理,在選擇環(huán)境變量時(shí),應(yīng)選擇對物種分布變化影響較大的環(huán)境變量,對于分布集中的不同保護(hù)物種,也可視作同一物種進(jìn)行模擬,從而使模型操作得到簡化。因此,物種分布模型應(yīng)用于城市尺度的生態(tài)保護(hù)紅線劃定中更有實(shí)際意義。

2.4 生態(tài)保護(hù)紅線的劃定

基于Maxent模型結(jié)果,根據(jù)生態(tài)保護(hù)紅線整體性、系統(tǒng)性的原則要求,劃定盤錦生物多樣性維護(hù)功能生態(tài)保護(hù)紅線面積1050.17km2,占盤錦市陸域面積的25.85%,如圖7所示,生態(tài)保護(hù)紅線基本覆蓋了境內(nèi)東方白鸛、丹頂鶴、黑嘴鷗、震旦鴉雀等所有重點(diǎn)珍稀野生物種的棲息地和遷移路徑的停歇地,該結(jié)果能為盤錦珍稀瀕危鳥類的保護(hù)與管理提供科學(xué)支撐。

3 結(jié)論

本文以盤錦市為研究區(qū)域,分別采用《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》中的物種分布模型法和NPP法進(jìn)行生物多樣性維護(hù)功能重要性評價(jià),進(jìn)而對兩種方法進(jìn)行對比,研究發(fā)現(xiàn)兩種方法劃定結(jié)果差異顯著,從城市尺度來看,物種分布模型法劃定的生物多樣性極重要區(qū)比NPP方法結(jié)果更準(zhǔn)確,與實(shí)際現(xiàn)狀更相符。因此基于物種分布模型法,最終劃定盤錦市生物多樣性保護(hù)紅線面積1050.17km2,占盤錦市陸域面積的25.85%。研究結(jié)果表明除自然保護(hù)區(qū)外,盤錦西北部的羊圈子濕地、繞陽河濕地、遼河濕地、沿海灘涂等也是保護(hù)鳥類的重要棲息地和遷徙停歇地,可見,保護(hù)鳥類適宜生境應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于現(xiàn)有遼河口自然保護(hù)區(qū)的范圍。本研究對于生態(tài)保護(hù)紅線劃定中的方法選擇具有重要的指導(dǎo)意義,同時(shí)也為生態(tài)格局構(gòu)建中的生態(tài)源地識別[25,26]提供了新思路和新方法。