李亞楠, 多玲花, 張 明

(1.東華理工大學 地質(zhì)資源經(jīng)濟與管理研究中心, 南昌 330013; 2.東華理工大學 測繪工程學院, 南昌 330013)

隨著城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進，土地利用在自然及人為等多方面影響下產(chǎn)生轉(zhuǎn)變[1]，對生態(tài)鏈中的物質(zhì)循環(huán)與能量交替形成潛移默化的作用，進而轉(zhuǎn)變生境質(zhì)量和生態(tài)變化歷程，最終影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能[2-4]。南昌市作為江西省省會城市，是長江經(jīng)濟帶的樞紐之一，其發(fā)展對于中國中部經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略起著不容小覷的作用。而近年來隨著經(jīng)濟迅速發(fā)展，南昌市城鎮(zhèn)化的進程加快，隨之帶來的是一系列有關(guān)城市擴展的問題，這些問題可能導致土地利用效率低下[5]、熱島效應(yīng)[6]及人居環(huán)境惡化等。因此，評價和預測土地利用演變視角下的生境演變特征，對于南昌市改善人居環(huán)境質(zhì)量、優(yōu)化生態(tài)環(huán)境、助力經(jīng)濟發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

初期學界研究生境多側(cè)重于靜態(tài)分析，一般通過確立生境評價指標系統(tǒng)來評價生境質(zhì)量，比如Valero等[7]將河岸植被指數(shù)(QBR)、河岸質(zhì)量指數(shù)(RQI)和河流生境指數(shù)(IHF)作為河流生境生態(tài)狀況的指標并研究其在生態(tài)恢復重建中的應(yīng)用；近年來多運用動態(tài)分析的方法研究生境，主要通過構(gòu)建模型定量分析，常見的模型有SolVES模型[8]、MIMES模型[9]、HSI模型[10]和InVEST模型[11]，其中由美國斯坦福大學和世界自然基金會等組織開發(fā)的InVEST模型具有量化精確、結(jié)果可視化、運用成本低等特性，故被廣泛運用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估研究中[12]。Nelson等[13]運用此模型研究北美俄勒岡州Willamette流域不同的土地利用情形，探討了不同情形下整個景觀中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值和分布方式。Leh等[14]探討了西非二國不同階段內(nèi)土地利用變化下的生境質(zhì)量演變，對這兩個國家的生境質(zhì)量水平進行了整體評估;高慶彥等[15]探討了大理州山地土地利用變化對生境質(zhì)量的影響，結(jié)果認為該區(qū)生境退化與低緩坡地帶城市擴張密不可分。而退耕還林、水果產(chǎn)業(yè)和旅游業(yè)的發(fā)展則促進該區(qū)生境質(zhì)量優(yōu)化。

然而，目前研究普遍側(cè)重評估研究區(qū)歷史和現(xiàn)狀的生境質(zhì)量，缺乏對土地利用變化影響下生境質(zhì)量變化趨勢的預測研究。當前預測用地變化的模型多種多樣[16-19]，而CA-Markov模型[20]既具有CA模型預測空間形態(tài)演變的特性，又具有Markov模型時間序列推演的能力，因此被普遍運用于土地利用模擬中。Jenerette等[21]在美國鳳凰城地區(qū)采用CA-Markov模型研究城市化和人口增長對該地區(qū)景觀變化的影響。Nourqolipour等[22]在馬來西亞瓜拉冷岳地區(qū)結(jié)合CA-Markov和MCE模型模擬當?shù)刈貦胺N植園的空間格局分布。在國內(nèi)，許小娟等[23]運用CA-Markov模型預測了3種情景下江蘇沿海用地演變特征，為維護區(qū)域生態(tài)安全提出了建議。上述研究都表明CA-Markov模型對用地發(fā)展趨勢的現(xiàn)實模擬具有較好的普適性。

綜上，上述兩種模型均在各自領(lǐng)域均取得了較好的評價結(jié)果，但鮮有學者結(jié)合CA-Markov和InVEST模型對未來土地利用變化影響下生境質(zhì)量進行模擬和預測研究。而預測未來的景觀格局和生境質(zhì)量演變對于理解土地利用格局的復雜動態(tài)演化機制，探索生態(tài)環(huán)境優(yōu)化發(fā)展方針和管理模式有重要理論意義。鑒于此，本文以江西省南昌市為例，基于1995年、2005年和2015年的土地利用數(shù)據(jù)，將CA-Markov模型的預測推演特性和InVEST模型的生境質(zhì)量評價優(yōu)勢綜合起來，評價和預測土地利用演變視角下的生境演化特征，既可以預測未來土地的空間形態(tài)變化，又能實現(xiàn)未來生境質(zhì)量的長期預測。具體而言，本文的詳細研究目標是：(1) 預測將來的土地利用格局并闡釋歷史、現(xiàn)狀和未來的土地利用變化特征；(2) 評價和預測生境質(zhì)量的時空演變特征；(3) 總結(jié)出優(yōu)化區(qū)域土地利用格局和改善生態(tài)環(huán)境的警示和舉措，為區(qū)域國土空間規(guī)劃和生態(tài)文明建設(shè)提供更為有效和關(guān)鍵的參考信息。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

南昌市(東經(jīng)115°27′—116°35′，北緯28°10′—29°11′)作為江西省省會，全境大部為平原，東南部地形較為平緩，西北部為丘陵地帶，平原、水域以及山地丘陵分別占其1/3左右。全市總面積7 402 km2。水網(wǎng)密布，水域面積占2 204 km2。研究區(qū)屬于亞熱帶季風氣候，四季分明，降水豐沛。作為我國中部承東啟西、縱貫南北的主要交通要道和南方主要生態(tài)屏障，南昌經(jīng)歷了急劇的人口增長和建設(shè)用地擴張，因此優(yōu)化當前生態(tài)環(huán)境是未來的工作重點。

1.2 研究數(shù)據(jù)來源和處理

本研究的土地利用數(shù)據(jù)源來自于通過美國地質(zhì)調(diào)查局平臺(https:∥www.usgs.gov/)獲取的Landsat TM/ETM+影像，分辨率為30 m，時段分別為1995年、2005年、2015年，月份為7—8月。通過ENVI軟件對這3期遙感影像進行預處理。根據(jù)南昌市土地資源利用的實際情況，將區(qū)內(nèi)用地類別劃為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6大類。DEM數(shù)據(jù)從地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn/)獲取，并采用ArcGIS的Slope功能提取獲得坡度。各年份的1 km分辨率人均GDP、人口密度數(shù)據(jù)和其他道路交通數(shù)據(jù)均通過中國科學院資源與環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)獲得。

1.3 研究方法

1.3.1 CA-Markov模型 馬爾柯夫(Markov)預測思想出自數(shù)學家馬爾柯夫的隨機過程研究。當前馬爾柯夫預測原理已普遍運用于土地格局演變研究中[24]。在土地覆蓋演變研究中，某時期的用地類別可以與Markov過程中的可能狀況對照起來，它只與其前一時期的用地類別相關(guān)。因此，以下公式可對土地演化狀況進行預測[25]：

S(t+1)=Pij×S(t)

(1)

式中:S(t),S(t+1)分別為t,t+1時刻的土地利用狀態(tài);Pij為土地利用類型轉(zhuǎn)移概率矩陣,可用下列公式表達:

(2)

元胞自動機模型(Cellular Automata，簡稱CA)是空間的相互影響及時間上的聯(lián)系均為局部，并且時空關(guān)系、形態(tài)狀況都分散的網(wǎng)格動力學理論[26]。其公式如下：

S(t+1)=f[S(t),N]

(3)

式中:S為元胞有限離散的集合狀態(tài);t,t+1為不同的時刻;N為元胞的領(lǐng)域;f為局部空間的元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則。

Markov模型具有時間序列推演的能力，而CA模型則具備預測復雜系統(tǒng)時空動態(tài)演進的優(yōu)勢，故綜合兩種模型能科學合理地推演景觀格局的空間變化[20]。

本文采用Kappa系數(shù)[27]對土地格局演變預測的精度進行檢測。其計算公式為：

Kappa=(P0-Pc)/(Pp-Pc)

(4)

式中:P0為正確模擬的比例;Pc為模型隨機情況下的正確預測比例;Pp為理想情況下正確預測的比例。經(jīng)IDRISI軟件評估,2015年的Kappa系數(shù)為0.86，印證該模型具有良好的預測效果，預測成果可信?；诖?進一步開展研究區(qū)2025年土地格局演變預測。

1.3.2 MCE模型 多準則評價(Multi-criteria evaluation，簡稱MCE)是在不同的運籌法則下從一連串備選的策略里挑選出最優(yōu)解的分析方法。其核心思想是如何統(tǒng)籌適宜性因子和約束條件兩種決策規(guī)則[28]。將MCE模型引入CA-Markov模型，利用MCE綜合量化多種自然和社會經(jīng)濟因素，以補充CA轉(zhuǎn)換規(guī)則的約束條件，改善模擬效果。本研究運用MCE模型中的加權(quán)線性合并法，其公式如下：

S=∑wixi∏cj

(5)

式中:S為適宜性指數(shù);wi為第i個適宜性因子的權(quán)重指數(shù);xi為第i個適宜性因子的得分。通過IDRISI軟件中的Fuzzy功能,將適宜性因子全部歸一化至0～255數(shù)值內(nèi),數(shù)字越大代表適宜度越大;cj為約束條件j的數(shù)值,其值為0或1,表示不流轉(zhuǎn)或可流轉(zhuǎn)。本文根據(jù)研究區(qū)的自然地理和社會經(jīng)濟現(xiàn)狀,選擇高程、坡度、與道路距離、與水域距離、與建設(shè)用地距離、GDP和人口密度作為適宜性因子,參與制作后期的轉(zhuǎn)移適宜性圖。因為篇章限制,本文以建設(shè)用地為例,設(shè)置2015年的建設(shè)用地適宜性圖集。具體如下:

基于研究區(qū)實際調(diào)查狀況，選取模糊隸屬度函數(shù)中的S型遞減函數(shù)拉伸高程區(qū)間為[20，60] m，距建設(shè)用地距離區(qū)間為[500，3 000] m，人口密度區(qū)間為[750，900]人/km2；選取J型遞減函數(shù)拉伸坡度區(qū)間為[5°，15°]，距道路距離區(qū)間為[200，1 000] m；選取S型遞增函數(shù)拉伸距水域距離區(qū)間為[100，1 000] m，人均GDP區(qū)間為[3 000，7 800]元/km2。

1.3.3 InVEST模型 InVEST模型的全稱是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)，其重點是運用各種土地覆被類別的脅迫因子敏感度和外界威脅強度，根據(jù)脅迫因子的影響距離、空間權(quán)重等因素，將生境質(zhì)量看作一個連續(xù)變量，以衡量生物多樣性。具體計算過程如下[29]：

(6)

(7)

(8)

(9)

式中:dxy為柵格單元x與柵格單元y之間的直線距離;drmax為脅迫因子r的最大影響距離;wr為脅迫因子r的權(quán)重;βx為柵格單元x的合法可達性,1表示極容易達到;Sjr為土地覆被類型j對脅迫因子r的敏感性,取值0～1,該值越接近1表示越敏感。

運行生境質(zhì)量模型需要的主要參數(shù)包括威脅因子影響的距離及其權(quán)重、生境對各威脅因子的適宜度和敏感性。結(jié)合相關(guān)文獻[30-31]，選擇對生態(tài)景觀影響較大的耕地、居民點、其他建設(shè)用地、城鎮(zhèn)用地、鐵路、高速公路定義為生態(tài)脅迫因子，并參考前人研討[32-33]對各威脅因子的適宜度與敏感性進行賦值，見表1—2。

表1 威脅因子屬性

表2 景觀類型及景觀類型對威脅的敏感性

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)土地利用及其轉(zhuǎn)移變化

研究區(qū)土地利用類型以耕地、林地及水域為主，共占據(jù)研究區(qū)全部面積的90%左右，其中耕地占比最大，約占55%(圖1)。1995—2015年，區(qū)內(nèi)景觀格局演變十分顯著，其中變動最大的是耕地和建設(shè)用地。各地類面積上的變化主要體現(xiàn)在耕地、林地和草地逐年削減，其中，耕地面積以每年0.2%的速度不斷縮減，共縮減2.935 5萬hm2，耕地占補工作任重道遠。林地和草地也出現(xiàn)縮減的情況，縮減速度比較平緩。建設(shè)用地逐年擴張，20 a間漲幅高達96.44%，增長面積為2.951 5萬hm2，說明在城鎮(zhèn)化規(guī)模不斷擴大、人口劇增、經(jīng)濟水平提高的現(xiàn)實環(huán)境下，建設(shè)用地擴張的需求不斷增加。未利用地縮減速度較為平緩。水域面積總體上升(圖2)。

圖1 南昌市1995年、2005年、2015年景觀類型的空間分布

圖2 1995年、2005年、2015年各景觀類型的面積

由表3可知，1995—2005年，耕地是研究區(qū)轉(zhuǎn)出最多的土地利用類型，凈轉(zhuǎn)出5.840 3萬hm2，主要轉(zhuǎn)向水域(3.287 8萬hm2)和建設(shè)用地(4.761 2萬hm2)，退耕還湖和城市建設(shè)用地擴張是耕地轉(zhuǎn)出的主要緣故；轉(zhuǎn)出面積次之的土地利用類型是林地，凈轉(zhuǎn)出1.747 5萬hm2，主要凈轉(zhuǎn)向耕地(0.420 2萬hm2)和建設(shè)用地(1.429 1萬hm2)，表明毀林開荒的現(xiàn)象仍然存在。面積明顯擴增的地類為水域1.665 7萬hm2和建設(shè)用地5.951 3萬hm2，水域擴增的面積大多來自于耕地(3.287 8萬hm2)，反映出退耕還湖工作行之有效；同時，轉(zhuǎn)入最多的土地利用類型是建設(shè)用地，建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入中69.9%的面積來自耕地，反映出建設(shè)用地的擴張主要是通過侵占耕地實現(xiàn)的。草地和未利用地面積輕微波動。

表3 研究區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

2005—2015年，轉(zhuǎn)出面積最大的地類依舊是耕地，凈轉(zhuǎn)出3.534 4萬hm2，減幅趨小，大部分轉(zhuǎn)向建設(shè)用地(4.697 6萬hm2)，其次轉(zhuǎn)向水域(1.166 9萬hm2)和林地(0.987 3萬hm2)，其和草地之間的轉(zhuǎn)化基本相互抵消。林地減幅也趨小，共縮減0.889 4萬hm2，主要轉(zhuǎn)向耕地(1.581 5萬hm2)和未利用地(0.651 9萬hm2)。草地面積微弱減??；水域較上一時段發(fā)生顯著變化，由凈轉(zhuǎn)入3.287 8萬hm2變?yōu)閮艮D(zhuǎn)出0.182 3萬hm2，鄱陽湖水面萎縮是首要原因，從而使得轉(zhuǎn)出為未利用地的面積增加；建設(shè)用地繼續(xù)擴張，凈轉(zhuǎn)入5.699 3萬hm2，但增速低于上一時段，建設(shè)用地的首要來源依舊是耕地，凈轉(zhuǎn)入4.697 7萬hm2。未利用地凈轉(zhuǎn)入0.260 5萬hm2，和水域之間的相互轉(zhuǎn)移顯著。

2.2 生境退化度分析

生境退化度的大小表達了該地類在目前監(jiān)管水準下，受到脅迫因子作用水平的大小，從而反映出其生境退化與生境質(zhì)量降低的概率大小。生境退化指數(shù)的取值范圍為0～1，表示了當前土地利用的相對生境退化水平，其中1為高退化，0為低退化。

如圖3所示，1995年、2005年及2015年生境退化指數(shù)的最大值依次為0.141 1，0.142 2，0.147 3，呈逐年增長態(tài)勢。在空間格局上，城市周邊和各個流域的生境退化度相對較高，表明其生境具有較高潛在退化的可能性，建設(shè)用地的擴張侵噬城市周邊的耕地，對生態(tài)形成了不可逆的毀壞。流域周邊的生態(tài)狀況尤其不堪一擊，易遭受外部侵擾，生境退化狀況更為嚴峻。此外，平原與梅嶺接壤處的生境退化非常明顯，幾乎連成一線。生境退化度相對較低的地區(qū)主要位于研究區(qū)東北部鄱陽湖區(qū)，該地區(qū)的主要景觀類型是水域和灘涂沼澤，景觀類型相對單一，受人類干擾少，故生境質(zhì)量退化并不突出?？偟膩碚f，南昌市1995—2015年城市化發(fā)展迅速，導致生境退化的趨勢不斷加劇。

圖3 1995年、2005年、2015年生境退化指數(shù)的空間分布格局

2.3 生境稀缺度分析

生境稀缺度可用來表征一個地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性水平。生境稀缺性數(shù)值越大，表明該地區(qū)土地利用格局演變越頻繁，生態(tài)系統(tǒng)越不穩(wěn)定，極易受到外界侵擾；生境稀缺性數(shù)值越小，體現(xiàn)出該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)較為穩(wěn)定，不易受到外界侵擾。

從圖4中可看出，研究區(qū)兩個時期生境稀缺性分值的最低值由-0.688 8降為-0.964 4，最高值由0.066 3上升至0.209 4，表明研究區(qū)的生境稀缺性數(shù)值范圍擴大，即生境斑塊的破碎化水平差別變大。

圖4 1995-2005年、2005-2015年生境稀缺度的空間分布格局

將圖4和圖1景觀類型分布圖對比分析可知，區(qū)內(nèi)生境稀缺性分值最高的土地利用類型主要是耕地，由于建設(shè)用地擴張，致使耕地遭受侵占的可能性變大，耕地的景觀整體性被打破，穩(wěn)定性降低；研究區(qū)西部和東南部林地景觀的生境稀缺度較高，主要是遭到附近人工景觀及人類活動的影響，林地的破碎化水平增高，穩(wěn)定性下降。生境稀缺性較低的土地利用類型主要是建設(shè)用地和水域；此外，研究區(qū)東北部鄱陽湖的灘涂沼澤等未利用地的生境稀缺性由中等變?yōu)檩^低，該地區(qū)生境稀缺性分值的下降反映了近年來鄱陽湖自然保護區(qū)生態(tài)恢復與建設(shè)的成效。為避免生境繼續(xù)退化，政府和生態(tài)管理者對耕地、林地和草地進行統(tǒng)籌規(guī)劃和生態(tài)建設(shè)迫在眉睫。

2.4 生境質(zhì)量分析

生境質(zhì)量指數(shù)是指環(huán)境提供給適合物種和種群持續(xù)生存和繁衍所需條件和資源能力的大小。生境質(zhì)量指數(shù)的范圍是0～1，其值越大，生境質(zhì)量越高，生物多樣性越高。為深入探究區(qū)內(nèi)土地利用格局演變對生境質(zhì)量的作用，將運行模型得到的3期生境質(zhì)量結(jié)果劃定為低(0～0.2)、較低(0.2～0.3)、中等(0.3～0.4)、較高(0.4～0.8)和高(0.8～1)5個級別，依次計算3個時期各級別生境質(zhì)量面積和其所占百分比(表4，圖5)。

表4 各等級生境質(zhì)量的面積和百分比

圖5 1995年、2005年、2015年生境質(zhì)量的空間分布格局

結(jié)果表明：(1) 從時間變化來看，低等級生境占比在20 a內(nèi)一直增加，而較低等級生境占比在20 a內(nèi)一直下降，但這兩種生境后10 a的變化幅度均要大于前10 a；中等級生境占比先大范圍減少后微弱增加，整體上表現(xiàn)縮減的局面；較高等級生境占比也出現(xiàn)縮減態(tài)勢；高等級生境占比經(jīng)歷了一個先增加后減少的輕微波動，總體變化不明顯。以上變化是一個較高、中、較低等級生境向低等級生境過渡的過程，生境質(zhì)量處于退化的過程中，且前10 a的退化比后10 a更為嚴重。(2) 從空間格局來看，其空間格局演變存在明顯的規(guī)律性，生境質(zhì)量高等區(qū)所占面積比重較小，主要分散在南昌市西北部的梅嶺、東北部的鄱陽湖以及東南部的軍山湖、青嵐湖等。著名的梅嶺國家森林公園就位于梅嶺，該地帶以林地為主，層巒疊嶂，人跡罕至，生物多樣性豐富，因此其生境質(zhì)量較高；鄱陽湖、軍山湖以及青嵐湖具備保護景觀生物多樣性、補充地下水的作用和優(yōu)勢，在當?shù)卣谋Ｗo下，此區(qū)域的生境質(zhì)量也較好。生境質(zhì)量低等區(qū)主要分布于南昌中部贛江兩岸的紅谷灘區(qū)、東湖區(qū)、西湖區(qū)以及青山湖區(qū)，上述地區(qū)與南昌市中心緊密相連，是南昌市的經(jīng)濟繁華地帶，人類活動頻繁，建設(shè)用地恣意蔓延，大面積耕地被侵占，致使該地區(qū)生境質(zhì)量差；生境質(zhì)量較差區(qū)連片散布在大部分平原區(qū)，該區(qū)域的主要土地利用類型是耕地，農(nóng)村居民點聚集于此，生態(tài)環(huán)境毀壞嚴重。

2.5 土地利用格局預測

經(jīng)IDRISI軟件評估，2015年的Kappa系數(shù)分別為0.86，印證該模型具有良好的預測效果，預測成果可信?；诖耍狙芯窟M一步開展研究區(qū)2025年土地格局演變預測。

對南昌市2025年土地利用格局(圖6)進行分析，得到土地利用類型預測結(jié)果。由表5可以看出，南昌市2015—2025年主要土地類型的演變與2005—2015年的演變趨勢基本一致，耕地、林地、草地、水域面積持續(xù)下降，建設(shè)用地和未利用地面積持續(xù)增長。其中，耕地變化率較2005—2015年時段增長顯著，耕地占補工作還將面臨較大的壓力；建設(shè)用地在所有景觀類型中變化率最大，2015—2025年的變化率為73.54%，增速顯著高于2005—2015年時段，建設(shè)用地擴張形勢嚴峻；未利用地面積略微增加，2015—2025年時段的變化率為7.54%。

圖6 南昌市2025年景觀類型預測

表5 南昌市2005-2025年景觀類型變化特征

2.6 生境質(zhì)量預測

基于CA-Markov和InVEST模型獲得南昌市2025年的生境質(zhì)量等級分布(圖7)和生境質(zhì)量等級占比(表6)。由表6可以看出，南昌市2015—2025年生境質(zhì)量的演變規(guī)律與2005—2015年基本一致，但總體生境質(zhì)量降低幅度增加。至2025年，高等級及較高等級生境占比持續(xù)減少，分別降低了1.57%，0.17%，主要向低等級和中等級生境轉(zhuǎn)變。低生境質(zhì)量等級區(qū)域多為建設(shè)用地，聚集在南昌中部贛江兩岸的紅谷灘區(qū)、東湖區(qū)、西湖區(qū)以及青山湖區(qū)，該地區(qū)生境質(zhì)量進一步下降；盡管較低等級生境占比較2015年有所下降，但不可小覷的是低等級生境占比大幅上升至19.67%，增加面積為6.74%，上述現(xiàn)象反映出2015—2025年區(qū)內(nèi)生境質(zhì)量明顯惡化，主要是由于2015—2025年建設(shè)用地和未利用地等生境適宜性較差的土地利用類型急劇擴張，而生境適宜性較好的林地以及草地面積縮減。

圖7 南昌市2025年生境質(zhì)量分布預測

表6 2015-2025年不同等級生境質(zhì)量面積和百分比的變化

3 討 論

3.1 生境質(zhì)量變化原因

隨著南昌市城市化進程加快，人地矛盾不斷加大、城鎮(zhèn)擴張等問題會對區(qū)域生態(tài)環(huán)境帶來一定的破壞。謀求社會繁榮和經(jīng)濟發(fā)展的同時也要關(guān)注維護生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定，而生境質(zhì)量是權(quán)衡某一區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)是否穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。分析生境質(zhì)量的未來趨勢，可以為政府制定維護生態(tài)環(huán)境，防止區(qū)域生態(tài)惡化的土地利用政策提供科學依據(jù)。本文運用CA-Markov模型以及InVEST模型模擬了南昌市內(nèi)各土地利用類型的演變特征，評價了南昌市歷史、現(xiàn)狀及未來的生境質(zhì)量，剖析了景觀格局演變對生境造成的影響。本研究發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)1995—2025年期間生境質(zhì)量顯著下降。

在土地利用方面，研究區(qū)的演化規(guī)律體現(xiàn)為生境適宜度較高的林地、草地和水域的大幅縮減和生境適宜度較高的建設(shè)用地的急劇擴張。建設(shè)用地作為生境質(zhì)量威脅源在1995—2025年顯著擴張，特別是以贛江兩岸的東湖區(qū)、西湖區(qū)、紅谷灘區(qū)以及青山湖區(qū)為代表的中心城區(qū)的擴張尤為明顯，上述地區(qū)繼續(xù)侵擾生境適宜性較優(yōu)的林地、水域和草地，進而造成威脅源規(guī)模和影響范圍持續(xù)擴大，致使區(qū)內(nèi)生境質(zhì)量持續(xù)惡化。

在地形方面，南昌市地貌以平原為主，遼闊的水域和低丘為輔，研究區(qū)內(nèi)僅有西北部的梅嶺國家森林公園內(nèi)是丘陵地區(qū)，整體地形較為平緩。從地形地貌的角度來看，南昌市建設(shè)用地開發(fā)利用難度較低，政府若不對其進行管控極易形成混亂擴張的局面，而丘陵地區(qū)由于人跡罕至及非自然景觀少，故其生境質(zhì)量較好。

從生境質(zhì)量的空間分布來看，生境質(zhì)量指數(shù)在0.8以上的區(qū)域主要出現(xiàn)在西北部的梅嶺、東北部的鄱陽湖、貫穿研究區(qū)的贛江、撫河等流域以及東南部的軍山湖、青嵐湖，特別是梅嶺國家森林公園，生物多樣性豐富。鄱陽湖、軍山湖以及青嵐湖為南昌市重要的濕地區(qū)域，具有得天獨厚的優(yōu)良生態(tài)環(huán)境，同時上述地區(qū)一直是生態(tài)保護的重點監(jiān)管區(qū)域，故具有較高的生境質(zhì)量。

南昌市在追求社會經(jīng)濟發(fā)展的同時，如果不改變現(xiàn)有的土地利用模式和結(jié)構(gòu)，工業(yè)化和城市化的加快，建設(shè)用地的劇增，林地和草地的縮減，生境質(zhì)量將持續(xù)下降。到2025年，南昌市低等級生境占比大幅上漲至19.67%，且低等級生境區(qū)域多是建設(shè)用地，今后，這些領(lǐng)域需要重點監(jiān)測和防范，盡量避免生境惡化。

3.2 對策與建議

研究南昌市土地利用演變對生境質(zhì)量的影響，對優(yōu)化南昌市景觀格局及維護區(qū)域生態(tài)安全至關(guān)重要。隨著城市化進程加速，南昌市生境質(zhì)量顯著下降。為防止區(qū)域生態(tài)惡化，應(yīng)采取措施平衡好經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)保護之間的矛盾，維護南昌地區(qū)生態(tài)安全。

(1) 建設(shè)用地的急劇擴張是生境質(zhì)量下降的首要原因，應(yīng)通過規(guī)劃方式科學管控建設(shè)用地規(guī)模，在符合國土空間規(guī)劃的規(guī)模、布局及城鎮(zhèn)開發(fā)邊界管控要求的原則上，大力挖掘現(xiàn)有建設(shè)用地潛力，嚴控建設(shè)用地供應(yīng)，防止城市建設(shè)用地的“攤大餅”式擴展。

(2) 生境退化與林地、草地的縮減息息相關(guān)，因此設(shè)立“林長制”，落實劃片監(jiān)管林地、草地等生境適宜度較高的地類，健全生態(tài)屏障區(qū)資源責任系統(tǒng)；在嚴守耕地紅線的基礎(chǔ)上大力開展退耕還林、還草等生態(tài)修復工作，改善當前生態(tài)環(huán)境。

(3) 從生境退化度的角度來說，城市附近和流域周圍的生境退化狀況不容樂觀，在嚴格管控城市建設(shè)用地規(guī)模的基礎(chǔ)上，也要加強流域保護，推進生產(chǎn)方式、生活方式綠色化，建立健全流域綠色發(fā)展機制，實現(xiàn)流域社會經(jīng)濟與生物多樣性保護的協(xié)調(diào)發(fā)展，以達到生態(tài)平衡及永續(xù)發(fā)展的目標。

4 結(jié)論與展望

(1) 1995—2015年，研究區(qū)耕地、林地和草地表現(xiàn)為逐年縮減態(tài)勢，其中，耕地縮減速率較大。建設(shè)用地增長速度最快，20 a間增長率高達96.44%，說明在城鎮(zhèn)化規(guī)模不斷擴大、人口劇增、經(jīng)濟水平提高的現(xiàn)實環(huán)境下，建設(shè)用地需求量躍升，耕地占補與建設(shè)用地擴張之間沖突將會日益顯著。

(2) 南昌市2015—2025年主要景觀類型的演變與2005—2015年的演變規(guī)律基本一致，耕地、林地、草地、水域面積持續(xù)減少，建設(shè)用地和未利用地面積不斷擴張。耕地變化率較2005—2015年時段增長顯著，耕地占補工作還將面臨較大的壓力。建設(shè)用地增速顯著高于2005—2015年，建設(shè)用地擴展形勢日益嚴峻。

(3) 1995—2025年研究區(qū)生境質(zhì)量明顯退化，建設(shè)用地等生境適宜度較低的地類高速擴張，進而侵擾林地、水域和草地等生境質(zhì)量優(yōu)質(zhì)地區(qū)，致使威脅源規(guī)模和影響范疇急劇擴大，景觀破碎度水平升高，穩(wěn)定性降低，這將引起研究區(qū)生境質(zhì)量持續(xù)下降。

由于土地利用格局演變是一個復雜的歷程，不僅受到該區(qū)域地理條件的影響，而且受到土地利用政策等人類干預的作用，未來有必要探究政策干預對土地格局演變的作用，以提高預測精度。此外，InVEST模型只考慮了研究區(qū)內(nèi)部各脅迫因子對生境的影響，而處于研究區(qū)邊沿地帶的生境還受到研究區(qū)邊界以外其他脅迫因子的影響，這可能使評估結(jié)果存在一定誤差；未來應(yīng)重視采集研究區(qū)邊沿地帶的威脅因子數(shù)據(jù)。盡管如此，本研究為改善當前生態(tài)環(huán)境、推動南昌地區(qū)可持續(xù)發(fā)展提供了科學借鑒。