盧 杰 王 戈 馬 駿 于 強 高 郯 牛 騰

(1.西藏農(nóng)牧學院高原生態(tài)研究所, 林芝 860000； 2.西藏高原森林生態(tài)教育部重點實驗室， 林芝 860000；3.北京林業(yè)大學精準林業(yè)北京市重點實驗室， 北京 100083)

0 引言

西藏巴宜區(qū)森林資源極為豐富，森林覆蓋率達到46%，是中國第三大林區(qū)，擁有藏西80%的森林蓄積量，豐富的森林資源構(gòu)成了西藏巴宜區(qū)獨有的森林景觀。西藏巴宜區(qū)雨量豐富，森林景觀作為重要的水源涵養(yǎng)系統(tǒng)，其削洪補枯能力以及防止水土流失、降低山體滑坡風險的作用日益凸顯。在較大的空間尺度上，森林景觀的空間結(jié)構(gòu)即空間分布格局決定其生態(tài)功能能否正常發(fā)揮。對區(qū)域森林景觀結(jié)構(gòu)進行準確評估是目前的研究熱點與重點，目前，許多學者利用GIS空間分析方法、地學信息圖譜法、景觀生態(tài)分析法和空間格局分析法等對區(qū)域植被格局、景觀生態(tài)格局和森林景觀格局等進行了研究，但研究方法主要側(cè)重于空間景觀結(jié)構(gòu)的分析，對景觀斑塊之間的關(guān)系缺乏定量化的表達，尤其是森林景觀斑塊之間的關(guān)聯(lián)[1-3]。雖有研究者利用耦合網(wǎng)絡(luò)模型研究森林小班之間的聯(lián)系，但利用相鄰小班建立聯(lián)系主觀性過強，并沒有從數(shù)據(jù)本身反映相鄰小班是否有信息的傳遞和能量的交換[4]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以將復(fù)雜系統(tǒng)簡化成節(jié)點和邊的集合，節(jié)點代表復(fù)雜系統(tǒng)的基本單元，邊代表單元之間的關(guān)系。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的分析方法可以很好地反映空間節(jié)點與空間節(jié)點之間的聯(lián)系，可以定量描述區(qū)域森林景觀斑塊之間的內(nèi)在聯(lián)系[5-7]。

本文以西藏巴宜區(qū)為研究區(qū)，針對該地區(qū)多發(fā)的水土流失和滑坡泥石流現(xiàn)象，從森林景觀網(wǎng)絡(luò)的連通性和抗破壞能力角度出發(fā)，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的分析方法，在區(qū)域整體尺度研究其森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜系統(tǒng)特性，旨在反映西藏巴宜區(qū)森林景觀空間的網(wǎng)絡(luò)特性，為后續(xù)的森林景觀結(jié)構(gòu)空間格局研究提供指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

巴宜區(qū)位于西藏東南部(35°2′～95°17′E，29°21′～30°15′N)，行政區(qū)域總面積為1.02×104km2。南鄰米林縣，西部和西北部與工布江達縣相連，東北部與波密縣接壤，東臨墨脫縣(圖1)。全區(qū)平均海拔3 300 m，巴宜區(qū)南部地區(qū)屬于岡底斯山脈的余脈，北部屬于念青唐古拉山支脈的高山地段。巴宜區(qū)的氣候類型為溫帶濕潤季風氣候，雨水充沛，日照時間較長。年平均溫差差異較小，但是日均溫差差異則較大。雅魯藏布江自西向東流經(jīng)林芝市東南部，雅魯藏布江支流帕隆藏布江和尼澤河由西北往東南匯入雅魯藏布江。巴宜區(qū)森林植被受海拔和氣候的影響，在分布上呈明顯的規(guī)律性變化特點。

2 數(shù)據(jù)及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

選取巴宜區(qū)夏季且少云的Landsat OLI影像(2018年)為研究素材，空間分辨率30 m的地面高程數(shù)據(jù)(DEM)作為輔助數(shù)據(jù)。利用ENVI 軟件對影像進行波段合成、圖像增強和幾何校正處理，選擇最大似然監(jiān)督分類法對遙感影像進行目視解譯，提取巴宜區(qū)的景觀類型信息，使用ArcMap軟件進行細碎斑塊處理，運用疊加分析工具進行空間數(shù)據(jù)分析，最終在Arc Info環(huán)境下完成拓撲和改錯處理，針對影像分類精度進行實地驗證，分類誤差在3個像元以內(nèi)。

2.2 森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)識別與構(gòu)建

區(qū)域內(nèi)森林景觀斑塊之間存在物質(zhì)和能量的流動，即各個森林景觀斑塊是相互聯(lián)系的，其聯(lián)系的緊密程度決定了區(qū)域森林景觀系統(tǒng)發(fā)揮生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能[8]。因此通過基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和生態(tài)阻力面模型識別西藏巴宜區(qū)森林景觀斑塊之間的聯(lián)系，進而構(gòu)建西藏巴宜區(qū)森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)。

2.2.1生態(tài)阻力面模型

生態(tài)阻力面模型能夠從宏觀上反映生態(tài)過程的趨勢，可以從地形坡度、植被覆蓋、水文分布、土地覆蓋類型4方面構(gòu)建森林景觀生態(tài)阻力評價體系。坡度越平緩、植被覆蓋度越高、距水體越近生態(tài)能量流動越暢通，農(nóng)田與建筑建設(shè)用地對生態(tài)能量流動具有剛性阻礙[9]。按照表1(表中NDVI為歸一化植被指數(shù)，MNDWI為歸一化差異水體指數(shù))將各項生態(tài)阻力劃分為5個等級，分別用1、3、5、7、9來表示阻力值，利用ArcGIS軟件制作各個因子的評價結(jié)果，進行疊加柵格計算得到生態(tài)阻力基面的綜合評價結(jié)果，利用ArcGIS軟件中cost-distance模塊完成累積阻力面計算。

2.2.2生態(tài)源地識別

生態(tài)源地一般是指物種棲息地，是生態(tài)安全格局中的核心區(qū)域，也是各種生態(tài)流的源頭，它的提取是生態(tài)安全格局構(gòu)建的第一步[10]。通過ArcMap軟件統(tǒng)計森林景觀斑塊面積，利用Zonal Statics工具進行平均NDVI/MNDWI提取以及采用Fragstats軟件計算斑塊的形狀指數(shù)，通過熵值法確定以上4個要素的權(quán)重，確定計算各景觀斑塊重要程度，將重要性統(tǒng)計結(jié)果中前15%的森林景觀斑塊識別為生態(tài)源地。

表1 阻力評價體系Tab.1 Resistance evaluation system

斑塊形狀指數(shù)用于衡量斑塊形狀的復(fù)雜程度[11]。將相同面積的規(guī)則圖形(圓形或正方形)作為參照物，通過計算斑塊形狀與參照之間的差異程度來判斷斑塊形狀的復(fù)雜程度。一般來說，景觀斑塊形狀越復(fù)雜，其物質(zhì)能量信息交換等生態(tài)過程越頻繁[12]。斑塊形狀指數(shù)計算公式為

(1)

式中Sshape——斑塊形狀指數(shù)

P——斑塊周長A——斑塊面積

2.2.3森林景觀生態(tài)廊道識別

森林景觀生態(tài)廊道是森林景觀斑塊之間的物質(zhì)傳遞和能量流動的通道，利用最小累積阻力模型提取西藏巴宜區(qū)森林景觀生態(tài)廊道[13-14]。森林景觀生態(tài)廊道具有提高生境連接度、保護生物多樣性、防止水土流失等作用。根據(jù)西藏巴宜區(qū)森林景觀生態(tài)阻力評價體系，構(gòu)建阻力面，提取最小阻力路徑，生成潛在生態(tài)廊道[15-16]。模型一般公式為

(2)

式中VMCR——最小累積阻力值

fmin——土地單元的累積阻力最小值

n——生態(tài)源地數(shù)目

m——土地單元數(shù)目

Dij——從生態(tài)源地j到土地單元i的空間距離

Ri——土地單元i對物種運動的阻力

2.2.4生態(tài)脆弱節(jié)點識別

生態(tài)節(jié)點是相鄰源地間連通的重要支撐點，是生態(tài)廊道中對于物質(zhì)、能量流動和促進生態(tài)功能的健康循環(huán)具有重要作用的景觀組分[17-18]。脆弱節(jié)點是生態(tài)廊道累積阻力最大的區(qū)域，也就是最薄弱的區(qū)域，其生態(tài)功能相對較弱，但對于保持景觀格局的連通度至關(guān)重要。本文將生態(tài)累積阻力面作為基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)，利用ArcGIS水文分析工具提取累積生態(tài)阻力柵格面的山脊線，累積生態(tài)阻力值最大的點就位于這條山脊線上，山脊線和生態(tài)廊道的交點就是生態(tài)廊道最薄弱的區(qū)域，即為生態(tài)脆弱節(jié)點[19]。

2.2.5空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，將西藏巴宜區(qū)森林景觀生態(tài)源地和生態(tài)脆弱節(jié)點作為森林景觀空間的節(jié)點，將森林景觀生態(tài)廊道作為森林景觀空間的連接邊，構(gòu)成了“點-線-面”交織的森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

2.3 森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)特性分析

2.3.1度及度分布

生態(tài)節(jié)點度是與該生態(tài)節(jié)點相連廊道數(shù)量，節(jié)點度越大表明該生態(tài)節(jié)點重要性越高。網(wǎng)絡(luò)平均度是網(wǎng)絡(luò)中每個生態(tài)節(jié)點度平均值[20]。

在復(fù)雜生態(tài)空間網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的度在統(tǒng)計學上服從一定分布函數(shù)，生態(tài)節(jié)點度分布p(k)代表在一個生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，度為k的節(jié)點占比，度分布函數(shù)p(k)是節(jié)點度為k的節(jié)點被抽到的概率。

說起從省城來到農(nóng)村，每天和老百姓同吃同住同勞動，“吃苦受累倒不怕，就怕做不出成績，3年時間一晃就過去了，我們更應(yīng)該齊心協(xié)力、只爭朝夕。找到合適的工作方法，為鄉(xiāng)村振興做一些實事，無愧于青春、無愧于事業(yè)，也就不枉駐村一場了?！绷盅嗔嵴f。

2.3.2聚類系數(shù)

復(fù)雜生態(tài)網(wǎng)絡(luò)平均聚類系數(shù)為0～1，C=0表明所有節(jié)點沒有任何邊連接；C=1表明網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點均直接相連；C越大，表明生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點聯(lián)系越緊密，聚集系數(shù)越大的網(wǎng)絡(luò)小世界特性越強，反之越弱[22]。

2.3.3空間網(wǎng)絡(luò)生態(tài)節(jié)點介數(shù)

網(wǎng)絡(luò)生態(tài)節(jié)點介數(shù)是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中任意兩個生態(tài)節(jié)點之間最短生態(tài)廊道路徑所通過的生態(tài)節(jié)點數(shù)量，生態(tài)節(jié)點介數(shù)可以反映生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中生態(tài)節(jié)點的重要性[23]。生態(tài)節(jié)點介數(shù)Bi計算公式為

(3)

式中njl——生態(tài)節(jié)點vj與vi之間的最短生態(tài)廊道數(shù)量

njl(i)——生態(tài)節(jié)點vj與vi之間最短生態(tài)廊道路徑經(jīng)過生態(tài)節(jié)點vi數(shù)量

N——節(jié)點個數(shù)

森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)是維持區(qū)域生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定的重要保障，完整的空間結(jié)構(gòu)能保證其發(fā)揮正常功能[24]。森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)魯棒性是用來衡量森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)在遭受到外界干擾破壞時，維持其正常結(jié)構(gòu)和功能的能力，即潛在森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)抵抗能力，與之相對應(yīng)的就是潛在森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)能力。在其空間結(jié)構(gòu)遭到破壞后，潛在森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)能夠恢復(fù)的能力即魯棒性。結(jié)構(gòu)魯棒性指數(shù)公式為

R=c/(N-Nr)

(4)

式中Nr——從森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)中去除的節(jié)點個數(shù)

c——當節(jié)點被去除后森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)最大連通子網(wǎng)絡(luò)中的生態(tài)節(jié)點數(shù)量

針對生態(tài)節(jié)點和生態(tài)廊道，恢復(fù)魯棒性指數(shù)計算公式分別為

D=1-(Nr-Nd)/N

(5)

E=1-(Mr-Me)/M

(6)

式中D——節(jié)點恢復(fù)魯棒性指數(shù)

Nd——通過某種策略恢復(fù)節(jié)點個數(shù)

E——邊恢復(fù)魯棒性指數(shù)

Mr——從網(wǎng)絡(luò)中去除的邊個數(shù)

Me——通過某種策略恢復(fù)的邊數(shù)量

M——初始網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)量

通過構(gòu)建實際森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)表示節(jié)點關(guān)系的鄰接矩陣來評價森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)魯棒性，制作無向無權(quán)網(wǎng)絡(luò)拓撲圖，并對網(wǎng)絡(luò)進行隨機攻擊和惡意攻擊[25]。隨機攻擊即從網(wǎng)絡(luò)中隨機去除若干個節(jié)點，惡意攻擊即從潛在森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)中，同時去除度最大的Nr個節(jié)點及其對應(yīng)邊。

3 結(jié)果與分析

3.1 森林景觀空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

3.1.1生態(tài)源地提取

基于2018年遙感影像分類結(jié)果共提取出森林景觀斑塊共453個，面積為3 085 km2，并根據(jù)熵值法計算得到影響森林生態(tài)源地的斑塊面積指數(shù)、斑塊形狀指數(shù)和NDVI的熵值權(quán)重分別為0.5、0.3和0.2。依據(jù)熵值法統(tǒng)計各景觀斑塊重要程度，確定出巴宜區(qū)森林生態(tài)源地68個(圖2)，巴宜區(qū)森林生態(tài)源地分布很不平衡，主要分布在尼洋河附近以及東北方向的山谷，海拔為1 000～2 600 m。

3.1.2累積阻力面構(gòu)建

基于研究區(qū)基本情況，選取高程、土地利用類型、歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)來構(gòu)建巴宜區(qū)生態(tài)阻力評價體系(圖3)。巴宜區(qū)高程為1 032～7 326 m，中部和南部海拔較高，東部海拔較低。巴宜區(qū)森林景觀主要分布在河流兩岸，尼洋河橫穿巴宜區(qū)在東南部匯入雅魯藏布江，未利用地主要為常年積雪的高海拔山地，積雪融化導(dǎo)致在未利用地周圍形成大量水體景觀。研究區(qū)內(nèi)高山積雪區(qū)MNDWI最高，尼洋河附近MNDWI較高，草地景觀MNDWI較低。巴宜區(qū)內(nèi)森林景觀NDVI較高，水體景觀與積雪區(qū)NDVI最低。

考慮4方面阻力因子進行森林生態(tài)阻力面模擬，并疊加生成巴宜區(qū)生態(tài)阻力面(圖4)，森林景觀生態(tài)阻力值較低，東部生態(tài)阻力值最低，為10，積雪區(qū)生態(tài)阻力值較高，最高為32。基于已識別的森林生態(tài)源地斑塊和生態(tài)阻力面，運用cost-distance模型進行生態(tài)能量最小累積阻力模擬。

3.1.3生態(tài)廊道提取

基于最小累積阻力面與森林生態(tài)源地，運用cost-path模型模擬生態(tài)能量從源地出發(fā)，克服生態(tài)阻力到達另一個生態(tài)源地的最大概率流動路徑。研究區(qū)內(nèi)共提取66條森林生態(tài)廊道(圖5)，在南部與東部源地斑塊距離較近、生態(tài)廊道較短，中部與西南部廊道較長。

3.1.4生態(tài)節(jié)點提取

生態(tài)廊道與最小累積阻力面的阻力值山脊線的交點即確定為生態(tài)節(jié)點，是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的最薄弱、最至關(guān)重要的點。研究區(qū)內(nèi)共提取出潛在生態(tài)節(jié)點22個(圖6)，主要分布在研究區(qū)中部與東南部附近。

3.2 森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價

3.2.1度及度分布

由圖7可知，該森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的度為1的節(jié)點最多，有38個，即該38個森林生態(tài)源地只與一條生態(tài)廊道連接。度最大值為19，僅有一個森林生態(tài)源地。對森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)度分布散點圖進行曲線擬合，擬合結(jié)果表明冪律分布特征更為明顯，Poisson分布特征不明顯，表明該森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)無標度性特征要強于均勻性特征。

3.2.2森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性分析

由圖8可知，該森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中大部分森林生態(tài)源地的介數(shù)較小，有38個森林生態(tài)源地介數(shù)為0，介數(shù)為0的森林生態(tài)源地度為1，當其中任意一個遭到破壞時不會對整個森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性造成影響。介數(shù)在0～400之間的森林生態(tài)源地有29個，介數(shù)大于400的森林生態(tài)源地有1個，其度為19，在整個森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中重要性最高。

3.2.3聚類系數(shù)

由圖9可知，該森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)為0的森林生態(tài)源地斑塊占95%，達到65個，這些森林生態(tài)源地與其他森林生態(tài)源地不具有集群特點。該網(wǎng)絡(luò)中聚類系數(shù)最大值為0.35，具有集群特點，表明該網(wǎng)絡(luò)具有非均勻特性，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性較差。

3.2.4森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)魯棒性分析

惡意攻擊和隨機攻擊下的邊恢復(fù)魯棒性均呈現(xiàn)下降趨勢(圖10)，隨機攻擊下，當去除的邊小于18時，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠恢復(fù)。而隨機攻擊下隨著邊去除數(shù)目的增加，邊恢復(fù)魯棒性的下降呈現(xiàn)增加的趨勢。在惡意破壞下，當除去的邊小于3時，網(wǎng)絡(luò)完全可以恢復(fù)，對森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)邊進行惡意攻擊對其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的破壞非常明顯。

當去除節(jié)點的數(shù)目較小時，遭到破壞的節(jié)點可以完全恢復(fù)。隨著破壞的節(jié)點數(shù)目的增加，惡意攻擊和隨機攻擊的節(jié)點恢復(fù)魯棒性均呈下降趨勢，且均為凸曲線。隨著網(wǎng)絡(luò)中隨機攻擊去除的節(jié)點數(shù)目超過58個，越來越多的丟失節(jié)點得不到恢復(fù)。而惡意攻擊下去除超過60個節(jié)點后丟失節(jié)點得不到恢復(fù)，隨機攻擊下的節(jié)點恢復(fù)魯棒性要優(yōu)于惡意攻擊。

4 結(jié)論

(1)基于西藏巴宜區(qū)具體情況，選取斑塊面積指數(shù)、斑塊形狀指數(shù)、NDVI和MNDWI 4方面指標，運用熵值法共篩出68個森林生態(tài)斑塊作為生態(tài)源地。

(2)選取高程、NDVI、MNDWI與土地利用類型作為阻力因子進行空間疊加分析，基于最小累積阻力模型提取66條森林生態(tài)廊道，識別森林生態(tài)廊道上脆弱生態(tài)節(jié)點22個，在縣域范圍內(nèi)構(gòu)成了“點-線-面”交織的森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

(3)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)原理構(gòu)建西藏巴宜區(qū)森林生態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，對森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行評價。結(jié)果表明，該地區(qū)森林生態(tài)網(wǎng)絡(luò)度分布呈現(xiàn)冪律分布，具有無標度性特征；該網(wǎng)絡(luò)具有非均勻特性，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性較差；在隨機攻擊下，邊與節(jié)點的恢復(fù)魯棒性優(yōu)于惡意攻擊下的恢復(fù)魯棒性。