溫竹韻，劉家福，，張 堯，毛德華，張 柏

(1.吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000；2.中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，吉林 長(zhǎng)春 130102)

生態(tài)安全是國(guó)家安全的重要組成部分，土地覆被變化能夠通過(guò)改變生境質(zhì)量影響區(qū)域生物多樣性和陸地生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而對(duì)生態(tài)安全造成影響.近年來(lái)，土地覆被變化依然是地學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[1-3].土地利用類(lèi)型演變能直接影響土壤性質(zhì)變化趨勢(shì)、生物生存環(huán)境發(fā)生改變等問(wèn)題，對(duì)區(qū)域的景觀格局、生物多樣性乃至生態(tài)系統(tǒng)功能都具有重要影響.對(duì)以地級(jí)市、縣級(jí)市為單位的小尺度區(qū)域而言，土地覆被變化研究可以為城市發(fā)展規(guī)劃提出更好方案，有助于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展；對(duì)以國(guó)家為單位的大尺度區(qū)域而言，關(guān)注土地覆被變化對(duì)土地利用格局優(yōu)化、自然資源可持續(xù)管理、生態(tài)系統(tǒng)功能維護(hù)均具有重要意義.

目前分析和模擬土地覆被類(lèi)型演變的主流模型包括CLUE-S土地利用動(dòng)態(tài)變化模型[4]、多智能體決策模型(Multi-Agent System，MAS)[5]和CA-Markov 模型[6]等，其中CA-Markov模型同時(shí)擁有CA(元胞自動(dòng)機(jī))對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的統(tǒng)籌能力和Markov鏈在長(zhǎng)時(shí)間序列上的預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)，這讓CA-Markov 模型在高效模擬土地覆被類(lèi)型空間變化的同時(shí)提高了預(yù)測(cè)精度，具有較好的科學(xué)性和實(shí)用性.在南昌市城市擴(kuò)張、喀斯特槽谷區(qū)土壤侵蝕時(shí)空演變、艾比湖濕地自然保護(hù)區(qū)土地覆被變化等相關(guān)研究[7-9]中均利用了該模型，并取得了良好的效果，表明該模型具有良好的普適性.

在衡量生態(tài)系統(tǒng)功能時(shí)，人工智能生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(artificial intelligence for ecosystem services，ARIES)模型和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)社會(huì)價(jià)值(social values for ecosystem services，SolVES)模型均受到學(xué)者們的青睞，兩者均由美國(guó)高等學(xué)府開(kāi)發(fā)，前者更側(cè)重于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的評(píng)估而后者在評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的社會(huì)價(jià)值上更為擅長(zhǎng)[10-12]；除此之外，InVEST模型以其免費(fèi)開(kāi)源、應(yīng)用范圍廣、適用地區(qū)不受限等原因而被廣泛使用.在生物多樣性和生態(tài)環(huán)境變化研究中使用較多的是InVEST 模型中的生境質(zhì)量(Habitat Quality)模塊，該模型適用范圍廣，在大小尺度上均有較高精度，輸入數(shù)據(jù)量少、輸出數(shù)據(jù)量大，具有刻畫(huà)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化、將評(píng)價(jià)結(jié)果可視化等優(yōu)勢(shì).相關(guān)學(xué)者分別在碳儲(chǔ)量、水源供給及水源涵養(yǎng)量、生境質(zhì)量變化研究等方面對(duì)InVEST模型進(jìn)行了應(yīng)用，結(jié)果證明該模型應(yīng)用范圍廣、模擬結(jié)果可靠[13-15].

目前，國(guó)內(nèi)在土地利用變化及其生境質(zhì)量變化研究中，主要聚焦在城市化步伐快速且土地類(lèi)型變化劇烈的東部發(fā)達(dá)地區(qū)，其他地區(qū)的相關(guān)研究鮮有報(bào)道.本文以吉林西部為研究區(qū)，從土地利用類(lèi)型、生境質(zhì)量得分和空間分布關(guān)系入手，通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)和計(jì)算結(jié)果的分析，探討了土地覆被變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的各方面影響，以為保護(hù)區(qū)域生態(tài)安全、構(gòu)建生態(tài)安全格局提供依據(jù)，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供參考[16].

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

吉林西部地區(qū)位于43°15′～46°18′N(xiāo)，121°38′～126°11′E之間，總面積4.689萬(wàn)km2，約占吉林省總面積的三分之一(見(jiàn)圖1).該地區(qū)處于農(nóng)牧交錯(cuò)地帶，在吉林省農(nóng)牧生產(chǎn)和能源生產(chǎn)中占有重要地位.隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，吉林西部地區(qū)開(kāi)發(fā)過(guò)快，生態(tài)環(huán)境惡化已經(jīng)成為不能忽視的問(wèn)題，長(zhǎng)此以往不僅對(duì)人們的生存環(huán)境、生活質(zhì)量造成影響，更不利于區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展.

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

選取吉林西部地區(qū)1989年、2003年和2017年3年的LANDSAT TM影像作為原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)最大分辨率為30 m×30 m.運(yùn)用假彩色合成和圖像增強(qiáng)的方法對(duì)數(shù)據(jù)的TM3、TM4、TM5三個(gè)波段進(jìn)行處理，以1∶100 000基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)為參照?qǐng)D對(duì)TM影像做精校正，并將遙感圖像與地形圖進(jìn)行配準(zhǔn)，校正精度小于一個(gè)像元.參考國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)的LUCC分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將研究區(qū)劃分成旱地、水田、草地、灌木林地、有林地、水域、交通用地、居民及工礦用地、沙地、裸地、鹽堿地和沼澤地共12種地類(lèi).進(jìn)行TM影像解譯時(shí)采用監(jiān)督分類(lèi)、目視判讀相結(jié)合的方法，得到1989年、2003年和2017年3期土地覆被類(lèi)型圖.

2 研究方法

2.1 CA-Markov模型

CA和 Markov 都是動(dòng)力學(xué)模型.CA 即元胞自動(dòng)機(jī)，多用于復(fù)雜空間系統(tǒng)的變化模擬實(shí)現(xiàn)，模型包括3個(gè)離散變量：狀態(tài)、領(lǐng)域空間和時(shí)間[17].

S(t+1)=f(S(t)，N).

式中:S為元胞狀態(tài)集合；t，t+1 代表兩個(gè)不同時(shí)刻；N為元胞的鄰域；f是局部空間的元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則.

Markov模型主要用來(lái)進(jìn)行數(shù)值預(yù)測(cè)，該模型能夠獲取和描述兩不同個(gè)時(shí)間狀態(tài)之間的土地覆被變化趨勢(shì)，將這個(gè)變化趨勢(shì)定為下一階段的演變規(guī)則可以預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)下的土地利用格局.

CA-Markov模型結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，可以均衡考慮土地格局演變的歷史趨勢(shì)，動(dòng)態(tài)模擬未來(lái)的土地利用格局.具體步驟如下：

(1)疊置分析2003年和2017年兩期的基礎(chǔ)解譯數(shù)據(jù)，得到土地類(lèi)型轉(zhuǎn)移概率矩陣、轉(zhuǎn)移面積矩陣和條件概率圖像.

(2)采用5×5濾波器，以研究區(qū)2003—2017 年土地覆被變化轉(zhuǎn)移矩陣為基礎(chǔ)，將 2017年作為初始年份，由于2017年與2003年相差14年，將迭代次數(shù)定為14.

(3)使用 Kappa 系數(shù)對(duì)CA-Markov模型預(yù)測(cè)精度進(jìn)行檢驗(yàn)：

Kp=(P0-PC)/(PP-PC).

式中:Kp為Kappa系數(shù)；P0表示模擬正確的比例；Pc表示模型隨機(jī)情況下模擬正確的比例；Pp表示理想分類(lèi)情況下正確模擬的比例.利用 1989，2003 年兩期土地覆被類(lèi)型圖用該模型對(duì)2017年土地覆被類(lèi)型進(jìn)行預(yù)測(cè)并與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析.

2.2 InVEST -Habitat Quality模型

InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型由美國(guó)斯坦福大學(xué)、世界自然基金會(huì)和大自然保護(hù)協(xié)會(huì)聯(lián)合開(kāi)發(fā).該模型可以刻畫(huà)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化并將評(píng)價(jià)結(jié)果可視化，在解決復(fù)雜地理問(wèn)題上具有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì).模型中的生境質(zhì)量(Habitat Quality)模塊綜合考慮各土地覆蓋類(lèi)型對(duì)威脅因子的敏感度和外界威脅強(qiáng)度評(píng)價(jià)研究區(qū)生境質(zhì)量分布，根據(jù)生境質(zhì)量的得分來(lái)衡量生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)功能[18-19].公式如下:

式中:y是指r威脅柵格圖上的所有柵格；Yr是指r威脅柵格圖上的某一組柵格；ωr是威脅因子的權(quán)重；βx是柵格x的可達(dá)性水平，值越趨近于1表示可達(dá)性越高；Sjr是土地覆被類(lèi)型j對(duì)威脅因子r的敏感性，值趨近于 1 表示敏感性越高.柵格y中威脅因子r對(duì)柵格x中生境的脅迫作用為irxy.

當(dāng)威脅因子r對(duì)柵格x的距離衰減影響呈線性函數(shù)時(shí)，則采用公式

當(dāng)威脅因子r對(duì)柵格x的距離衰減影響呈指數(shù)函數(shù)時(shí)，則采用公式

式中:dxy是柵格x與y之間的線性距離；drmax是威脅因子r的最大作用距離.

依據(jù)InVEST 3.2.0平臺(tái)中生態(tài)威脅因子劃分標(biāo)準(zhǔn)，并查閱相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合吉林西部地區(qū)實(shí)際情況，選取交通用地、居民工礦用地及農(nóng)業(yè)用地作為威脅因子(見(jiàn)表1).依照生態(tài)學(xué)與景觀學(xué)中生物多樣性保護(hù)一般原則劃分土地利用類(lèi)型敏感度，結(jié)果見(jiàn)表2.生境質(zhì)量得分的取值范圍是[0，1]，得分趨近于1表示該區(qū)域生境質(zhì)量高，得分趨近于0則含義相反.為了便于下一步的定量分析，根據(jù)模型運(yùn)算結(jié)果，利用自然斷裂法將生境質(zhì)量得分劃分為5 個(gè)等級(jí)：L2(生境質(zhì)量最差，等級(jí)最低)；L1(生境較差，等級(jí)較低)；M(生境質(zhì)量中等)；H1(生境質(zhì)量較好，等級(jí)較高)；H2(生境質(zhì)量?jī)?yōu)秀，等級(jí)最高).

表1 威脅因子權(quán)重

表2 土地利用類(lèi)型對(duì)生態(tài)威脅因子敏感度

2.3 空間自相關(guān)分析

在探究地理要素在空間分布上的關(guān)聯(lián)和特點(diǎn)時(shí)，空間自相關(guān)分析具有評(píng)價(jià)結(jié)果簡(jiǎn)單明了、易于衡量比較的優(yōu)勢(shì)，因此選取全局自相關(guān)和局部空間自相關(guān)作為評(píng)價(jià)模型[20-22].

(1)全局空間自相關(guān).用于描述生境質(zhì)量在總體研究空間內(nèi)是否存在相互影響以及生境質(zhì)量的相關(guān)程度.計(jì)算公式如下:

式中：IM為Moran′sI全局空間自相關(guān)指數(shù)值；m為區(qū)域個(gè)數(shù)；xi和xs分別為樣本i，s的指數(shù)值；ux為樣本指數(shù)平均值；wis為空間關(guān)系權(quán)重矩陣.

Moran′sI取值范圍在[-1，1]之間，0

(2)局部空間自相關(guān).將全局空間自相關(guān)指數(shù)(Ii)分解至各研究單元，以檢驗(yàn)各局部地區(qū)生境質(zhì)量在空間上的關(guān)聯(lián)模式和程度，直觀揭示吉林西部生境質(zhì)量等級(jí)的局部空間分異特征.

如果Ii為正，表明局部區(qū)域是同為低生境質(zhì)量或都是高生境質(zhì)量的相似值集聚區(qū)；Ii為負(fù)則表明局部區(qū)域是低生境質(zhì)量和高生境質(zhì)量混合分布區(qū).

3 結(jié)果與分析

3.1 土地覆被變化分析

研究結(jié)果顯示，Kappa系數(shù)Kp= 0.81 (Kp不小于 0.75，則認(rèn)為模擬的準(zhǔn)確度較高)，可用于模擬預(yù)測(cè)地區(qū)未來(lái)的土地利用狀況.

表3為2017—2031年吉林西部各類(lèi)土地覆蓋面積變化的預(yù)測(cè)情況.由表3可見(jiàn)，2017—2031年，研究區(qū)各類(lèi)土地覆蓋面積呈現(xiàn)“八減四增”狀態(tài)，其中，變化幅度較為明顯超過(guò)10%的地類(lèi)包括：水田面積大幅度增加，同比增長(zhǎng)44%；交通用地增加了18%；而草地、裸地、沙地、水域和沼澤地減幅明顯，分別減少了19.6%，20%，18.4%，11.2%以及15.9%.

除了總量上的變化，預(yù)測(cè)各土地利用類(lèi)型在空間變化上的特點(diǎn)有：(1)旱地面積始終占據(jù)吉林西部大部分地區(qū)，2031年旱地面積可達(dá)到總面積的59%.(2)水田面積大幅度增長(zhǎng)，2031年吉林西部水田總面積增加了1 724 780 hm2，同比增長(zhǎng)44%.松原地區(qū)周邊水田增加最為明顯；鎮(zhèn)賚以北地區(qū)水田圍繞水域進(jìn)行擴(kuò)張，同時(shí)該地區(qū)沼澤地轉(zhuǎn)化為水田，說(shuō)明耕地對(duì)沼澤地存在侵占現(xiàn)象；白城周邊呈現(xiàn)出水田與居民區(qū)共同擴(kuò)大且居民區(qū)聚集的趨勢(shì).(3)居民工礦用地及交通用地出現(xiàn)協(xié)同增長(zhǎng)趨勢(shì)，2031年城市周邊地區(qū)及城市間的交通網(wǎng)更加發(fā)達(dá)，受空間集聚效應(yīng)的影響，居民區(qū)面積擴(kuò)大，說(shuō)明吉林西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、城市空間擴(kuò)張明顯.(4)灌木林地、有林地、水域和沼澤均有不同程度的減少，雖然每種地類(lèi)變化都不明顯，但這些地類(lèi)對(duì)涵養(yǎng)土地水分、調(diào)節(jié)氣候和維持生物多樣性均具有重要作用.多種有益于生態(tài)環(huán)境的地類(lèi)減少可能會(huì)在環(huán)境惡化上呈現(xiàn)出更嚴(yán)重的疊加影響.

表3 2017—2031年吉林西部各類(lèi)土地覆蓋類(lèi)型預(yù)測(cè)變化情況

以上預(yù)測(cè)的土地變化趨勢(shì)也間接反映出吉林西部城市環(huán)境的基本狀況：限于地區(qū)資源稟賦，旱地面積過(guò)大導(dǎo)致該區(qū)域初始生態(tài)環(huán)境整體狀況并不理想；水田面積大幅度增加和交通用地、居民工礦用地的擴(kuò)大表明該地區(qū)還處在需要消耗大量自然資源換取經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段；林地、水域和沼澤面積的減小也能顯示出吉林西部對(duì)環(huán)境保護(hù)的欠缺.

3.2 生境質(zhì)量發(fā)展趨勢(shì)分析

生境質(zhì)量得分能夠評(píng)估一個(gè)地區(qū)的生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)功能，而土地覆被變化能夠直接影響地區(qū)生態(tài)環(huán)境，但這種影響往往難以被直接觀察到.利用InVEST模型評(píng)估吉林西部2017—2031年土地利用格局的生境質(zhì)量得分，可以量化土地覆被變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，為區(qū)域未來(lái)的土地利用規(guī)劃提供方向.研究區(qū)整體的生境質(zhì)量布局呈現(xiàn)出中部、北部生境得分高，東部、南部生境質(zhì)量得分低的趨勢(shì)(見(jiàn)圖2).為計(jì)算吉林西部平均生境質(zhì)量等級(jí)，將L2—H1等級(jí)的得分用1～5表示，通過(guò)生境質(zhì)量分級(jí)面積統(tǒng)計(jì)和加權(quán)計(jì)算，得到2017年、2031年吉林西部的平均生境質(zhì)量等級(jí)分別為2.04和2.03.這個(gè)得分表明吉林西部整體生境質(zhì)量處在較低等級(jí)，且生境質(zhì)量呈小幅下降趨勢(shì)，整體發(fā)展態(tài)勢(shì)不容樂(lè)觀.中等級(jí)以上區(qū)域僅占研究區(qū)總面積的29%.研究期間，雖然中等級(jí)以上生境區(qū)面積穩(wěn)定，但高等級(jí)生境區(qū)邊緣大面積向較高等級(jí)轉(zhuǎn)化、較低等級(jí)和低等級(jí)生境區(qū)面積增加的現(xiàn)象，說(shuō)明研究區(qū)生境質(zhì)量下滑、區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)功能減弱.

圖2 吉林西部2017年(左)和2031年(右)生境質(zhì)量等級(jí)分布圖

結(jié)合土地覆被變化分析生境質(zhì)量分布(見(jiàn)表4)及變化原因可知，研究區(qū)生境質(zhì)量整體等級(jí)不高的原因是旱地面積占比大.生境質(zhì)量得分較高的區(qū)域主要分布于研究區(qū)中部地區(qū)，即白城與松原之間，對(duì)應(yīng)的景觀類(lèi)型多為水田、林地和水域；研究區(qū)北部整體生境質(zhì)量也比較樂(lè)觀，對(duì)應(yīng)的景觀類(lèi)型是水域、草地和水田.低等級(jí)生境質(zhì)量區(qū)域多位于研究區(qū)東部和南部，對(duì)應(yīng)的主要景觀類(lèi)型為交通用地、居住地和工業(yè)用地.林地、水域和沼澤不同程度的減少?lài)?yán)重影響吉林西部的生態(tài)環(huán)境，這個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果說(shuō)明吉林西部在生態(tài)保護(hù)方面仍然任重道遠(yuǎn)，在制定地區(qū)發(fā)展規(guī)劃時(shí)需要平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)的關(guān)系，盡量減少城市發(fā)展對(duì)環(huán)境造成的負(fù)面影響.

表4 吉林西部各級(jí)生境質(zhì)量面積及百分比

3.3 空間自相關(guān)分析

為探究吉林西部生境質(zhì)量的分布關(guān)系和空間關(guān)聯(lián)特征，對(duì)生境質(zhì)量得分結(jié)果運(yùn)用全局Moran′sI指數(shù)進(jìn)行分析.由于吉林西部的土地利用類(lèi)型圖數(shù)據(jù)精度為30 m×30 m，但在評(píng)價(jià)生境質(zhì)量的空間關(guān)聯(lián)性時(shí)如果區(qū)域過(guò)小則不利于結(jié)果生成，參閱文獻(xiàn) [23-25]根據(jù)本文需要將研究區(qū)按照5 km×5 km的網(wǎng)格重新劃分成1 969個(gè)小格，并將每一小格內(nèi)所有柵格的生境質(zhì)量得分計(jì)算平均值后重新賦值，基于重新劃分后的研究區(qū)分析吉林西部生境質(zhì)量等級(jí)的空間格局分布特征.

研究結(jié)果表明，2017年、2031年全局Moran′sI指數(shù)分別為 0.631，0.630，此時(shí)P=0.05，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明生境質(zhì)量的分布存在強(qiáng)烈的正向空間關(guān)聯(lián)性.全局Moran′sI指數(shù)雖然能夠從整體上分析吉林西部生境質(zhì)量等級(jí)的空間集聚與分散程度，但不能直觀表現(xiàn)研究區(qū)的生境質(zhì)量在空間上的關(guān)聯(lián)模式和程度，而局部Moran′sI指數(shù)卻能較好地描述某一區(qū)域和相鄰域單元生境質(zhì)量等級(jí)的相似程度，能夠更直觀地揭示吉林西部生境質(zhì)量等級(jí)的局部空間分異特征.

局部空間自相關(guān)分析結(jié)果如圖3所示，紅色區(qū)域表示相鄰網(wǎng)格生境質(zhì)量等級(jí)均較高，空間上的關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為高水平類(lèi)型的空間集聚效應(yīng)；藍(lán)色區(qū)域表示相鄰區(qū)域生境質(zhì)量等級(jí)均不高，空間關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為低水平類(lèi)型的區(qū)域集聚區(qū)；而灰色區(qū)域則表示高低值組合分布區(qū).2017—2031年，吉林西部生境質(zhì)量空間分布大體趨勢(shì)沒(méi)有改變，紅色區(qū)域主要分布于吉林西部北部和中部，與生境質(zhì)量較高的區(qū)域吻合，對(duì)應(yīng)的主要土地利用類(lèi)型為水田和水域；藍(lán)色區(qū)域多分布于研究區(qū)東部和南部，可以看出該類(lèi)型地區(qū)生境質(zhì)量等級(jí)較低，對(duì)應(yīng)的主要土地覆被類(lèi)型為大面積的旱地.對(duì)比兩幅局部自相關(guān)分布圖可以發(fā)現(xiàn)，2017—2031年小面積的高值聚集區(qū)出現(xiàn)消失退化、面積縮減的情況.而零星分布的低值聚集區(qū)與之相反則出現(xiàn)了面積擴(kuò)大、相互聯(lián)通的情況.這也說(shuō)明了優(yōu)質(zhì)生境地區(qū)的不易維護(hù)、一旦惡化難以復(fù)原的問(wèn)題.

圖3 2017年(左)與2031年(右)單位面積生境質(zhì)量等級(jí)空間自相關(guān)

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以3期遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用CA-Markov 模型，以2017年為起始年預(yù)測(cè)了吉林西部2031年的土地覆被類(lèi)型變化情況.旱地面積始終占據(jù)吉林西部大部分地區(qū)，預(yù)測(cè)2031年旱地面積將達(dá)到吉林西部總面積的59%.水田面積漲幅明顯，松原地區(qū)周邊水田增加最為明顯，鎮(zhèn)賚以北地區(qū)水田圍繞水域進(jìn)行擴(kuò)張.居民工礦用地及交通用地出現(xiàn)協(xié)同增長(zhǎng)趨勢(shì)，城市空間擴(kuò)張明顯.灌木林地、有林地、水域和沼澤均有不同程度的減少，對(duì)生態(tài)環(huán)境可能產(chǎn)生負(fù)面影響.

InVEST模型的生境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果表明：研究區(qū)整體生境質(zhì)量等級(jí)不高.生境質(zhì)量得分較高區(qū)域主要分布于研究區(qū)中部，北部區(qū)域整體生境質(zhì)量較好，低生境質(zhì)量區(qū)域多位于研究區(qū)東部和南部.研究期間，出現(xiàn)高等級(jí)生境區(qū)向較高等級(jí)生境區(qū)轉(zhuǎn)化、低等級(jí)和較低等級(jí)生境區(qū)面積增加的現(xiàn)象，研究區(qū)整體生境質(zhì)量呈下降趨勢(shì).

2017年、2031年吉林西部生境質(zhì)量全局Moran′sI指數(shù)分別為0.631，0.630，生境質(zhì)量分布存在正向空間關(guān)聯(lián)性.局部空間自相關(guān)結(jié)果顯示，高生境質(zhì)量聚集區(qū)主要分布于吉林西部、北部和中部，對(duì)應(yīng)的主要土地利用類(lèi)型為草地、林地和水域；低生境質(zhì)量聚集區(qū)多分布于研究區(qū)東部和南部，對(duì)應(yīng)的主要土地覆被類(lèi)型為大面積的旱地.研究期間出現(xiàn)小面積的高值聚集區(qū)消失退化、面積縮減，低值聚集區(qū)面積擴(kuò)大、相互聯(lián)通的情況.

本文的研究結(jié)果表明，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，吉林西部地區(qū)的生態(tài)環(huán)境將遭到破壞，生境質(zhì)量下降，生態(tài)問(wèn)題將逐一出現(xiàn).環(huán)境惡化的趨勢(shì)一旦出現(xiàn)將難以遏制，生態(tài)脆弱的地區(qū)也難以恢復(fù)，吉林西部的生態(tài)保護(hù)問(wèn)題已刻不容緩.

4.2 討論

隨著吉林西部地區(qū)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的平衡問(wèn)題也越發(fā)突出.人地矛盾、資源稟賦限制和資源浪費(fèi)等問(wèn)題逐一顯現(xiàn).盡管目前只出現(xiàn)了小幅度、小區(qū)域的生境質(zhì)量下滑問(wèn)題，然而生態(tài)系統(tǒng)一旦遭到破壞，復(fù)原將要花費(fèi)數(shù)倍的代價(jià)，因此保護(hù)區(qū)域生境的最好辦法是主動(dòng)維護(hù)而非被迫修復(fù).在追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也應(yīng)重視生態(tài)環(huán)境保護(hù)問(wèn)題，加強(qiáng)對(duì)自然資源的保護(hù)和利用效率.在具體做法上可以有相應(yīng)的政策傾斜以鼓勵(lì)農(nóng)田、居民區(qū)以及交通用地的合理規(guī)劃建設(shè)，在發(fā)展方向上探尋發(fā)展經(jīng)濟(jì)和維持生態(tài)的平衡點(diǎn)，促進(jìn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展.

本文進(jìn)行生境質(zhì)量評(píng)價(jià)是利用InVEST模型中的生境質(zhì)量模塊進(jìn)行的，模型本身默認(rèn)高生境質(zhì)量區(qū)同時(shí)擁有高生物多樣性，但現(xiàn)實(shí)環(huán)境中不一定有這種絕對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系；同時(shí)，模型原理更加適用于對(duì)植被多樣性的評(píng)價(jià)，因此，研究方法稍有局限性，尚不能很好地描述和反映土地覆被類(lèi)型與生物多樣性的直接內(nèi)在聯(lián)系.在生境質(zhì)量的空間相關(guān)性分析上也只是進(jìn)行了初步嘗試.空間自相關(guān)分析適用范圍廣，但只能演示大致趨勢(shì)，要精確反映生境質(zhì)量分布空間關(guān)系，在研究的廣度和深度上還需進(jìn)一步進(jìn)行探索.