殷婷婷， 程琳琳， 田 超

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院， 北京 100083)

生境質(zhì)量是指生態(tài)系統(tǒng)為潛在規(guī)模的個(gè)體和種群的生存和繁殖提供必要條件的能力[1]。生境質(zhì)量指數(shù)可以表征生境質(zhì)量的好壞[2]，反映地域的生態(tài)環(huán)境，是維護(hù)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定的重要指標(biāo)。中國(guó)共產(chǎn)黨第十九次全國(guó)代表大會(huì)報(bào)告中提出加快生態(tài)文明體制改革，建設(shè)美麗中國(guó)新的目標(biāo)、任務(wù)、舉措，將保護(hù)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量放在更為突出的位置。為了加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的決策部署，中共中央、國(guó)務(wù)院提出了“全面加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)”的實(shí)施意見(jiàn)，以改善生境質(zhì)量為核心實(shí)施各項(xiàng)環(huán)境保護(hù)任務(wù)，將生態(tài)環(huán)境保護(hù)提到了一個(gè)新的戰(zhàn)略高度，因此，研究生境質(zhì)量對(duì)于完善環(huán)境治理體系具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者借助模型對(duì)生境質(zhì)量展開(kāi)了相關(guān)研究，多采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評(píng)估模型(InVEST)、全球生物圈統(tǒng)一元模型(GUMBO)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的社會(huì)價(jià)值模型(SolVES)、最大熵模型模型(MAXENT)。目前，應(yīng)用最廣泛的是借助InVEST模型評(píng)估生境質(zhì)量。Sallustio等[3]利用InVEST模型評(píng)估意大利保護(hù)區(qū)土地利用對(duì)生境質(zhì)量的影響及對(duì)生境質(zhì)量時(shí)空變化進(jìn)行分析。Sulistyawan等[4]利用InVEST模型對(duì)印度尼西亞野生動(dòng)物棲息地進(jìn)行生境質(zhì)量評(píng)估，并探討土地利用對(duì)其影響。Yohannes等[5]利用InVEST模型對(duì)埃塞俄比亞高地藍(lán)尼羅河流域生境質(zhì)量時(shí)空變化進(jìn)行分析， 人為因素是影響生境質(zhì)量變化的重要部分。Aneseyee等[6]利用InVEST模型對(duì)西南埃塞俄比亞30 a的生境質(zhì)量時(shí)空變化進(jìn)行分析，結(jié)果表明人為影響的壓力逐漸增大。 江偉康等[7]運(yùn)用InVEST模型對(duì)粵港澳大灣區(qū)進(jìn)行生境質(zhì)量評(píng)估，認(rèn)為土地利用變化和人類活動(dòng)強(qiáng)度是影響生境質(zhì)量變化的因素。 鄧楚雄等[8]運(yùn)用InVEST模型對(duì)土地利用和景觀格局的變化下的生境質(zhì)量進(jìn)行分析，得出土地利用是引起生境質(zhì)量變化的最大影響因素。馮舒等[9]基于北京市不同土地利用類型的分布特征和區(qū)域差異的視角下，并結(jié)合InVEST模型對(duì)北京市的生境質(zhì)量時(shí)空變化進(jìn)行研究。以往研究主要集中在借助InVEST模型定量評(píng)估生境質(zhì)量方面，對(duì)于開(kāi)展影響生境質(zhì)量變化的驅(qū)動(dòng)力較少，同時(shí)，研究對(duì)象多集中于省域、市域等大尺度地區(qū)及生態(tài)保護(hù)區(qū)和流域等區(qū)域，仍缺乏對(duì)沿海地區(qū)驅(qū)動(dòng)力的研究。

山東沿海地區(qū)作為山東省重要的經(jīng)濟(jì)板塊， 具有資源豐富和交通便利的優(yōu)勢(shì)， 生態(tài)區(qū)位極其重要[10]。 該地區(qū)處于海陸交界處， 易受海水侵蝕、 濕地退化、 風(fēng)潮暴等事件的影響[11]， 生物多樣性受到破壞， 是典型的生態(tài)脆弱區(qū)。 此外， 該地區(qū)人口密集和高聚集的城市集約化程度致使土地利用方式和土地覆被不斷發(fā)生變化， 給原本脆弱的生態(tài)環(huán)境帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)[12]。 本文基于InVEST模型評(píng)估山東沿海地區(qū)的生境質(zhì)量， 利用地理探測(cè)器研究驅(qū)動(dòng)力響應(yīng)機(jī)制， 并且進(jìn)一步定量探明土地利用程度和生境質(zhì)量在空間分布上的相關(guān)性， 以期為山東沿海地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供參考， 對(duì)其他沿海地區(qū)生態(tài)保護(hù)提供借鑒。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

本文中選取山東沿海地區(qū)(地理位置為東經(jīng)35°48′—38°12′、北緯117°32′—119°21′)作為研究區(qū)域，該地區(qū)位于山東省東部(見(jiàn)圖1)，包含威海、煙臺(tái)、青島、日照、濰坊、東營(yíng)和濱州市[13]，占地面積為67 578 km2， 位于長(zhǎng)江三角洲和京津、 遼中南之間，是我國(guó)東部沿海重要組成部分[14]。研究區(qū)以耕地為主要用地類型，占研究區(qū)面積的60%，同時(shí)也分布著大量的建設(shè)用地。氣候類型屬于暖溫帶濕潤(rùn)氣候，沿岸天氣不穩(wěn)定，年均溫度為11～14 ℃，降水分配不均勻，年降水量為650～850 mm，整體地勢(shì)處于東部和南部高、西部和中部低，以低丘陵地貌為主，海拔為0～1 090 m。土地覆被以耕地、建設(shè)用地、林地、草地和沿海灘涂為主。2018年總?cè)丝谶_(dá)3 787.7萬(wàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值為36 602.56 億元， 占山東省地區(qū)生產(chǎn)總值的37.6%，年均增幅達(dá)到23%。研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口數(shù)量受到人類活動(dòng)的影響[15]，導(dǎo)致區(qū)域生境質(zhì)量下降，因而開(kāi)展區(qū)域生境質(zhì)量研究具有重要意義。

山東省地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載，地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html? picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中的主要研究數(shù)據(jù)包括： 1)土地?cái)?shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)平臺(tái)(http://www.resdc.cn)空間分辨率為30 m×30 m的遙感衛(wèi)星圖像，通過(guò)ArcGIS軟件對(duì)土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，提取出農(nóng)業(yè)用地、 城鎮(zhèn)用地、 其他建設(shè)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)作為InVEST模型影響生境質(zhì)量的威脅源； 2)山東沿海地區(qū)邊界矢量圖，來(lái)源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(http://www.geodata.cn/)； 3)歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)16 d合成的MODIS13Q1NDVI產(chǎn)品，分辨率為250 m×250 m； 4)地形數(shù)據(jù)，通過(guò)ArcGIS軟件的表面分析功能提取出坡度、坡度和坡向； 5)氣象數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)氣象網(wǎng)； 6)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)，來(lái)源于統(tǒng)計(jì)年鑒。為了保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，首先所有數(shù)據(jù)投影成WGS_1984_UTM_Zone_50N坐標(biāo)，并且將所有數(shù)據(jù)提取到3 km×3 km(長(zhǎng)度×寬度)的格網(wǎng)上進(jìn)行運(yùn)算。

2 研究方法

2.1 生境質(zhì)量計(jì)算方法

InVEST模型中的生境質(zhì)量(habitat quality)模塊將不同土地利用類型與威脅源建立相應(yīng)的聯(lián)系[16]，利用土地利用數(shù)據(jù)劃定不同生境類型對(duì)威脅源的響應(yīng)程度分析[17]。利用InVEST模型對(duì)2005、 2010、 2015、 2018年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行生境質(zhì)量計(jì)算[18]，相關(guān)公式為

(1)

(2)

該模塊需要的參數(shù)參考InVEST模型用戶指南和相關(guān)文獻(xiàn)[8,19]并結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，對(duì)威脅源的最大影響距離、權(quán)重和生境適宜度進(jìn)行賦值，如表1、 2所示。

表1 威脅源的最大影響距離

2.2 生境質(zhì)量影響因素與機(jī)制分析

地理探測(cè)器(geographic detector)是探測(cè)空間分異、揭示其背后驅(qū)動(dòng)力的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能夠探測(cè)因子對(duì)生境質(zhì)量的貢獻(xiàn)率[20]。計(jì)算公式為

(3)

研究區(qū)屬于沿海地區(qū)，生態(tài)環(huán)境相對(duì)脆弱，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快。生態(tài)系統(tǒng)的生境質(zhì)量是由水、土、生等各個(gè)因素的相互作用形成的結(jié)果[21]。在自然因素方面，主要考慮氣候、地形等影響，不同地形處植被狀況有一定差異，同時(shí)影響生境質(zhì)量的分布，因此在地形因素方面選擇坡度、高程、坡向作為影響因子[22]。土地覆被影響著生境質(zhì)量空間分布格局，因此選擇土地利用數(shù)據(jù)作為影響因子。降水、溫度、濕度等氣候因素通過(guò)影響土地覆蓋作用于生境質(zhì)量； NDVI反映植被生長(zhǎng)情況的重要指標(biāo)，植被在一定程度上反映了生境質(zhì)量水平[23]；在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和人口分布代表了人類活動(dòng)程度對(duì)生境質(zhì)量的影響；降水、溫度、濕度作為氣候因素通過(guò)改變地表溫度影響土地利用變化，從而影響生境質(zhì)量。將驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行離散化作為自變量，生境質(zhì)量作為因變量，可以是連續(xù)型變量，具體過(guò)程在GeoDetector_2018模型中實(shí)現(xiàn)。

表2 不同生境類型生境適宜性及對(duì)威脅因子敏感度

表3 雙因子交互作用類型

2.3 雙變量空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)模型反映變量之間的依賴性[24]，通過(guò)GeoDa軟件在莫蘭(Moran)指數(shù)的基礎(chǔ)上在進(jìn)一步拓展了雙變量自相關(guān)和局部自相關(guān)，分析不同要素空間分布的相關(guān)性。

2.4 土地利用程度指數(shù)

土地利用程度是人類開(kāi)發(fā)土地的干擾水平，隨著人類活動(dòng)土地屬性也會(huì)發(fā)生改變[25]。計(jì)算公式為

(4)

式中：L為土地利用綜合程度指數(shù)；n為土地利用類型的數(shù)量；Ai為第i類土地利用類型的面積；AT為研究區(qū)域土地總面積；Pi為不同類型的土地利用程度參數(shù)(見(jiàn)表4)，參考已有文獻(xiàn)[26]對(duì)本文中的土地利用類型參數(shù)進(jìn)行取值。

表4 不同類型的土地利用程度參數(shù)

3 結(jié)果和分析

3.1 土地利用變化分析

InVEST模型評(píng)估的生境質(zhì)量主要是基于土地利用的結(jié)果[27]，因此生境質(zhì)量主要受土地利用類型的影響。研究區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表5。從各個(gè)土地利用類型面積得知，耕地為山東沿海地區(qū)的主要土地利用類型，而建設(shè)用地是次要用地類型。耕地面積的增加主要由草地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化而來(lái)，而耕地面積減少最顯著的是有4 389.773 km2轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地和水域，占耕地轉(zhuǎn)出總面積的10%，水域面積的增加與該地的水域保護(hù)政策有關(guān)，耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化相比建設(shè)用地轉(zhuǎn)向耕地更多。林地面積的增加量多于減少量，林地轉(zhuǎn)化為耕地的面積為581.054 km2，占林地轉(zhuǎn)出面積的64%；草地面積中有1 964.723 km2主要轉(zhuǎn)化為耕地，占草地轉(zhuǎn)出總面積的64%。水域面積的增加量和減少量都不明顯，水域面積減少的部分主要是轉(zhuǎn)化成耕地。新增的建設(shè)用地主要來(lái)源于耕地。未利用地面積的增加主要來(lái)源于耕地、草地和水域，占未利用地的轉(zhuǎn)入總面積的87%，而未利用地面積減少的部分主要轉(zhuǎn)化為耕地。總而言之，城市化的發(fā)展增大對(duì)土地資源和水資源的需求，從而帶動(dòng)當(dāng)?shù)氐乃蚝徒ㄔO(shè)用地面積增加。建設(shè)用地面積的急劇擴(kuò)張，草地，耕地、林地面積快速減少是山東沿海地區(qū)近13 a土地利用變化的主要特點(diǎn)，表明經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)土地利用結(jié)果影響較大。

表5 山東沿海地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

3.2 生境質(zhì)量時(shí)空變化分析

運(yùn)用InVEST模型計(jì)算出2005、 2010、 2015、 2018年的山東沿海地區(qū)各城市生境質(zhì)量， 采用ArcGIS軟件中自然斷點(diǎn)法將其分為5個(gè)等級(jí)： 低， [0, 0.2)； 較低， [0.2, 0.4)； 中等， [0.4, 0.6)； 較高， [0.6, 0.8)； 高[0.8, 1]。 2005、 2010、 2015、 2018年山東沿海地區(qū)的生境質(zhì)量平均值分別為0.304、 0.297、 0.295、 0.314， 生境質(zhì)量整體呈先降后升的V型變化趨勢(shì)。 根據(jù)研究區(qū)生境質(zhì)量不同等級(jí)所占比例(表6)可知， 生境質(zhì)量低的區(qū)域面積均先增大后減小， 生境質(zhì)量較低的區(qū)域面積呈減小趨勢(shì)， 生境質(zhì)量較高、 高的區(qū)域面積總體上先小幅度增長(zhǎng)， 基本保持不變， 在后3 a大幅度增長(zhǎng)。 總體而言， 生境質(zhì)量水平相對(duì)較低的面積呈現(xiàn)減少趨勢(shì)， 生境質(zhì)量水平較高的區(qū)域呈增加的趨勢(shì)， 表明山東沿海地區(qū)的生境質(zhì)量得到相對(duì)的改善。 2005、 2010、 2015、 2018年研究區(qū)不同生境質(zhì)量等級(jí)空間分布見(jiàn)圖2。 由圖可知， 研究區(qū)生境質(zhì)量整體上處于較低水平等級(jí)， 尤其是西北部的濱州、 東營(yíng)和濰坊市分布較多耕地和建設(shè)用地[28]， 城市擴(kuò)張侵占原有生境用地， 致使林地呈減少趨勢(shì)， 造成生態(tài)環(huán)境的破壞。由圖2可知，研究區(qū)的東部和西南地區(qū)的生境質(zhì)量處于中等水平等級(jí)，包括煙臺(tái)、青島市北部和濰坊市西南部，由研究區(qū)不同年份的土地類型空間分布圖(見(jiàn)圖3)可知，這些地區(qū)主要分布有林地和草地，不易受人類活動(dòng)影響，生物多樣性比較豐富，因此生境質(zhì)量較高。研究區(qū)北部與渤海相接的區(qū)域都有較高的生境質(zhì)量，原因是這些地區(qū)分布的是水庫(kù)、坑塘和草本沼澤[29]，地形的限制使得它們受人為干擾較少，所以生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)性高。

表6 山東沿海地區(qū)不同年份的各生境質(zhì)量等級(jí)所占比例

由2005—2018年山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量變化(圖4)可知，山東沿海地區(qū)的生境質(zhì)量大部分保持不變，等級(jí)升高的區(qū)域集中在研究區(qū)的西北部和西南部，等級(jí)降低的區(qū)域零散分布在研究區(qū)內(nèi)。2015年生境質(zhì)量低等級(jí)區(qū)域所占比例與2005年相比上升了約3個(gè)百分點(diǎn)(表6)，等級(jí)降低的區(qū)域主要分布在煙臺(tái)、日照、東營(yíng)和濱州市，由研究區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移空間分布(圖5)可知，與這些地區(qū)草地轉(zhuǎn)向耕地密切相關(guān)；2018年生境質(zhì)量較低等級(jí)區(qū)域所占比例與2005年相比下降了約2個(gè)百分點(diǎn)，由圖4可見(jiàn)，較低等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域轉(zhuǎn)化為低等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域；生境質(zhì)量中等級(jí)區(qū)域所占比例下降了3個(gè)百分點(diǎn)，歸因于中等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域轉(zhuǎn)向較高等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域，尤其是研究區(qū)西北部，這些地區(qū)主要分布有較多的水庫(kù)、坑塘等濕地，2013年山東省實(shí)施了《山東省濕地保護(hù)辦法》和《濕地保護(hù)修復(fù)制度實(shí)施方案》，加大了對(duì)山東省境內(nèi)的濕地保護(hù)的力度，生物多樣性豐富，濕地生境質(zhì)量得到修復(fù)[30]。高等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域占比變化不大。

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區(qū)地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載,地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖2 不同年份山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量等級(jí)空間分布

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區(qū)地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載,地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖3 不同年份山東沿海地區(qū)土地利用類型空間分布

山東沿海地區(qū)地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載，地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖4 2005—2018年山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量變化

CD—草地； GD—耕地； LD—林地； JSYD—建設(shè)用到； SY—水域； HY—海洋； WLYD—未利用地； LXWB—類型未變。 山東沿海地區(qū)地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載，地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22)，經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖5 山東沿海地區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移空間

3.3 生境質(zhì)量空間差異驅(qū)動(dòng)因素分析

山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量空間差異驅(qū)動(dòng)因素決定因子探測(cè)結(jié)果見(jiàn)表7。由表得知，不同因子(顯著性水平p<0.001)的決定力不同。決定力從高到低依次排序依次是土地利用、NDVI、人口密度、溫度、濕度、GDP、坡向、降雨。其中，土地利用是第一主導(dǎo)因素，解釋力達(dá)93%，說(shuō)明土地利用變化是生境質(zhì)量空間變化的基礎(chǔ)和關(guān)鍵性因素。其次是高程、坡度，表明自然環(huán)境因素也極大影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的整體分布。社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素在山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量的貢獻(xiàn)率里，解釋力相對(duì)較低。

研究區(qū)生境質(zhì)量交互探測(cè)與生態(tài)探測(cè)結(jié)果如表8所示。可以看出，不同因子的交互作用大于單因子q值，說(shuō)明不同因子作用相互增強(qiáng)[16]。土地利用分別與坡向(0.947)、高程(0.945)、NDVI(0.944)、坡度(0.943)、濕度(0.943)、溫度(0.942)的交互作用較大，高程分別與NDVI(0.289)、坡度(0.246)，坡度與NDVI(0.242)，降雨與坡向(0.023)交互作用最低。由此得知，土地利用與其他因子的交互作用相對(duì)較明顯，原因在于土地利用是生境質(zhì)量的最大驅(qū)動(dòng)因素，同時(shí)土地利用也受高程、海拔、坡度等自然因子的影響，說(shuō)明不同土地利用類型結(jié)構(gòu)決定著生境質(zhì)量的空間分布格局，從而在自然因子的交互作用下影響更加明顯。社會(huì)因子的交互作用中，人口密度與GDP的交互作用較低(0.052)，說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響次之，人口的壓力致使耕地和建設(shè)用地不斷侵占其他生境用地，使得兩者作用相疊加[31]。

3.4 土地利用程度與生境質(zhì)量相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步探明生境質(zhì)量對(duì)土地利用的響應(yīng)程度， 本文中基于GeoDa軟件平臺(tái)構(gòu)建6 180個(gè)網(wǎng)格空間權(quán)重矩陣， 對(duì)土地利用程度與生境質(zhì)量進(jìn)行雙變量相關(guān)分析， 通過(guò)建立空間滯后模型， 計(jì)算某單元因變量屬性值與相鄰近的單元自變量屬性值是否存在集聚效應(yīng)， 從而判定雙變量之間的空間關(guān)聯(lián)性[32]。 依據(jù)空間分布的關(guān)系將集聚類型分為[33]高-高型、 低-高型、 低-低型、 高-低型。圖6所示為山東沿海地區(qū)不同年份生境質(zhì)量和土地利用程度的Moran指數(shù)散點(diǎn)圖。由圖可以看出，2005、 2010、 2015、 2018年的Moran指數(shù)分為-0.562、 -0.591、 -0.599、 -0.648，表明土地利用程度與生境質(zhì)量存在越來(lái)越顯著的負(fù)相關(guān)。該地區(qū)不同年份生境質(zhì)量和土地利用程度的空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)聚類分布如圖7所示。由圖可見(jiàn)，高-高型表示生境質(zhì)量高值與土地利用指數(shù)高值呈集聚效應(yīng)，低-高型表示生境質(zhì)量低值與土地利用指數(shù)高值呈集聚效，高-低型表示生境質(zhì)量高值與土地利用指數(shù)低值呈集聚效應(yīng)，低-低型表示生境質(zhì)量低值與土地利用指數(shù)低值呈集聚效應(yīng)。生境質(zhì)量和土地利用程度的空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)聚類方式主要呈低-高型、 高-低型聚集。 低-高型聚集主要分布在煙臺(tái)市，濰坊市北部、 南部，日照市中部。高-低型主要分布在濰坊市中部、 東營(yíng)市北部、 濱州市北部、 青島市東南部的建成區(qū)。總之，在城市化水平高的地區(qū)，生境質(zhì)量聚集程度明顯，城市化水平低的地區(qū)的生境質(zhì)量聚集程度相對(duì)較弱。

表7 山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量空間差異驅(qū)動(dòng)因素決定因子探測(cè)結(jié)果

表8 山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量交互探測(cè)與生態(tài)探測(cè)結(jié)果

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年圖6 山東沿海地區(qū)不同年份生境質(zhì)量和土地利用程度的Moran指數(shù)I散點(diǎn)圖

(a)2005年(b)2010年(c)2015年(d)2018年 山東沿海地區(qū)地圖從國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)地圖網(wǎng)站下載,地圖審批編號(hào)為GS(2019)3333號(hào)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=%224o28b0625501ad13015501ad2bfc0638%22),經(jīng)過(guò)ArcGIS 10.4軟件數(shù)字化處理后得到。圖7 不同年份山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量和土地利用程度的空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)聚類圖

4 結(jié)論

本文中利用地理探測(cè)器模型構(gòu)建了山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量與多因子的耦合驅(qū)動(dòng)機(jī)制，并通過(guò)利用雙變量自相關(guān)模型探索生境質(zhì)量對(duì)土地利用的響應(yīng)，得出結(jié)論如下：

1)山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量空間分布與土地利用類型有一定的關(guān)聯(lián)性，土地利用整體水平較低。部分高等級(jí)生境分布于水域充足和林地類型多的地區(qū)，低等級(jí)生境則分布于耕地、建設(shè)用地聚集區(qū)。2005—2018年，區(qū)域生境質(zhì)量有一定程度的提高，主要分布于研究區(qū)北部的濕地區(qū)域。

2)地理探測(cè)器探索生境質(zhì)量的多要素驅(qū)動(dòng)機(jī)制表明，山東沿海地區(qū)土地利用是第一主導(dǎo)因素，高程、坡度和NDVI也是重要影響因素。各因子對(duì)生境質(zhì)量空間分布的差異性顯著，并且因子兩兩相互作用比單個(gè)因子對(duì)生境質(zhì)量的影響力度更強(qiáng)。

3)雙變量自相關(guān)模型結(jié)果表明，山東沿海地區(qū)土地利用程度指數(shù)與生境質(zhì)量存在越來(lái)越強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，說(shuō)明土地利用程度顯著改變生境質(zhì)量，土地利用程度越大，生境質(zhì)量相對(duì)越差。

針對(duì)山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量高的地區(qū)， 要加強(qiáng)林地、 草地和水域等自然景觀的保護(hù)力度， 將其納入生態(tài)保護(hù)紅線內(nèi)， 同時(shí)大力推進(jìn)退耕還林、 退耕還草等綠化工程， 特別是加強(qiáng)境內(nèi)濕地資源的保護(hù)， 建立自然保護(hù)區(qū)對(duì)境內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行保護(hù)， 維持生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定。 針對(duì)低等級(jí)生境質(zhì)量地區(qū)， 要嚴(yán)格控制土地利用開(kāi)發(fā)強(qiáng)度及生態(tài)修復(fù)環(huán)境， 確定建設(shè)用地的合理擴(kuò)張范圍， 防止建設(shè)用地的無(wú)序擴(kuò)張， 可以通過(guò)加大城市內(nèi)部與周邊的生態(tài)綠化措施， 增加城市的植被覆蓋率。 除此之外， 可以在該地區(qū)推行集體林權(quán)制度， 落實(shí)生態(tài)效益補(bǔ)償政策和管護(hù)措施， 使林地得到有效保護(hù)； 加大對(duì)未利用地的開(kāi)發(fā)力度， 協(xié)調(diào)各個(gè)用地的分配， 在分配的過(guò)程中優(yōu)先考慮林地類型。

由于InVEST模型自身存在一些缺點(diǎn)，因此本文中只考慮了脅迫因子對(duì)生境質(zhì)量的累積影響，并未考慮脅迫因子的綜合影響。此外，由于數(shù)據(jù)獲取的有限性，本文中僅考慮了2015年山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量影響因素，時(shí)間年限為1 a，是一種靜態(tài)分析，因此無(wú)法掌握生境質(zhì)量隨時(shí)間變化的規(guī)律。未來(lái)將研究不同時(shí)間內(nèi)山東沿海地區(qū)生境質(zhì)量的影響因素的變化。