太行山不同地形梯度生境质量空间分异及其影响因素研究——以河北省阜平县为例
田佳博,杜哲,贾启建,何玲,3
(1河北农业大学 国土资源学院,河北 保定 071000;
2河北农业大学 农村发展学院,河北 保定 071000;
3国土资源部环渤海土地利用-河北沧州野外基地,河北 沧州 061000)
在全球范围内,在人类活动以及气候变化的影响下,生物多样性危机已经成为了全球性的生态问题,生境质量水平退化是生物多样性保护工作中最为棘手的问题之一[1-3]。中国作为生物多样性最为丰富的国家之一,面临的生境质量问题也更为严峻[4]。生境质量是评价生物多样性的重要指标,指生态系统中能够为个体或种群提供适宜的生存条件的能力,是研究生物多样性的基本途径[5-8]。随着社会发展速度的加快以及城市化和工业化的逐渐深入,生境所受干扰不断增强,生境斑块之间的物质流和能量流循环交换过程出现紊乱[9]。因此,对生境质量水平与自然因素及人类活动之间的响应过程和作用机制进行探究是当前生态领域重要的研究方向。
生境质量评价受研究尺度、数据来源等多种因素的影响,国内外学者的评价方法存在相应差异。研究方法上,国内外生境质量评价方法主要有2种:一是采用熵权法、主成分分析法以及层次分析法等构建生境的指标体系来评估生境质量,如刘世梁等在构建海拔高度、植被类型和水源地距离生境因子等指标的基础上对漫湾库区生境质量进行评估[10-13]。该方法对评价目标和研究问题的各方面进行了较全面的考虑,灵活地表现出单个指标对综合评价的反映,但仅考虑了生境质量适宜度而忽略了威胁源且指标数量要求较多、数据获取难度较大。二是基于模型法对生境质量进行评估。主要包括:InVEST、ARIES以及SolVES等[14-15]。其中,InVEST模型具有运用成本低、评估结果准确以及空间可视化等特点,在生境质量评估方面应用最为广泛。刘春芳等采用InVEST模型对榆中县1995年、2005年以及2015年的生境质量变化进行评估,并对生境质量变化的原因进行了系统的分析[16-17]。李晴等基于1980-2018年长江中下游地区土地利用覆被数据,对研究区生境质量时空变化进行评估[18]。研究尺度上,主要包括国家尺度、省域尺度、市域尺度以及县域尺度等。Sallustio等采用InVEST模型对意大利生境质量进行评估,确定国家级生物多样性保护区并提出保护和治理方案[19]。梁晓瑶等基于InVEST模型对黑龙江省生境质量空间格局及其影响因素进行探究[20]。彭建等基于综合生境质量评估模型,从地类、区域以及外部威胁3个角度对黄山市生境质量进行评估[21]。郝月等对河北省唐县生境质量进行评估,在生态质量评估的基础上构建生态安全格局[22]。研究内容上,国内外现有研究多集中于土地利用变化、景观格局与生境质量的响应机制研究。Mushet等对美国中部平原区不同土地利用类型的生境质量进行评估[23]。刘孟竹等以中国北方农牧交错带为研究区,对土地利用变化与生境质量之间关联机制展开研究[24]。常玉旸等以京津冀为研究区,对其生境质量与景观格局演变进行探究[25]。地形作为最重要的自然地理要素之一,其与生境质量存在密不可分的关系,是影响生境质量空间格局分异的重要因子[26]。同时在已有的生境质量地形梯度相关研究中,大多从高程、坡度以及地形起伏度等单一地形因子角度对生境质量地形梯度效应进行探讨[27-28],对于生境质量与多地形因子之间的变化关系研究较少,存在一定的局限性。山区具有复杂的生态环境,其生物多样性维持状况是地理学和生态学领域的关注重点,相比于平原地区,山区生境分布受地形因素影响更为明显。因此,从地形角度对山区生境质量展开评价有助于进一步探究生境质量空间格局分异机制[29-30]。
不同地区由于具有不同的社会和自然环境,生物多样性水平必然有所差异,因此导致了生境质量空间格局的异质性,对生境质量空间异质性驱动因素的识别也成为了一项亟待解决的问题[31-32]。目前对生境质量空间异质性驱动因子的研究方法主要包括相关分析、地理加权回归分析、情景模拟、以及地理探测器[33-35]。其中,地理探测器是用来分析数据空间异质性的有力工具,可用于揭示数据空间异质性背后的主要驱动因子,并定量分析单个驱动因子及因子交互对因变量的解释力度[36]。
整体来看,现有研究大多侧重于对土地利用、景观格局等与生境质量之间的关系进行研究,缺少对地形较为复杂的山区生境质量空间分布特征、梯度效应以及生境质量空间分布的驱动因子探究。基于此,本研究选取太行山区不同梯度地形地貌的典型区域——河北省阜平县为研究区,基于InVEST模型评估其生境质量,引入地形位指数对阜平县生境质量空间分布特征及其梯度效应进行分析,同时从地形、社会活动以及气候条件等角度入手,采用地理探测器模型对生境质量空间分异主要驱动因素进行探究,研究结果可为保护阜平县及太行山区生物多样性及生态安全,提升生态环境质量以及经济发展提供参考。
1.1 研究区概况
太行山脉位于中国地形第二阶梯的东缘,山势东陡西缓,海拔北高南低,是中国东部地区的地理分界线和京津冀的重要生态屏障。河北省阜平县(E 113°45′~114°37′,N 38°39′~39°08′)地处太行山脉中段,河北省西部,县域面积2 527.14 km2,县域内地形地貌特点与太行山区的地形地貌基本一致,地势呈西北—东南倾斜,西北部最高海拔为2 282 m,东南部最低海拔192 m。地形主要以中山、高山为主,东南部海拔较低,地形主要以低山和丘陵为主。阜平县属暖温带半湿润半干旱大陆性季风气候,年均气温12.6 ℃,年均降水量550~790 mm,无霜期平均225 d。县域内水系发达,平均年径流量5.72亿m3,但由于山地土壤保水性较差,降水大多以地表径流形式流失,地下水相对匮乏。县域内土壤类型丰富,主要包括棕壤、褐土以及亚高山草甸土等。县域生物资源丰富,陆生野生动物多达154种,野生高等植物多达685种,植被类型主要包括寒温性针叶林、温性针叶林、灌草丛、草地和亚高山草甸等,是我国重点生态功能区。
1.2 数据来源
研究使用的土地利用数据以及道路数据来源于阜平县2018年土地变更调查数据库,土地利用现状分布图如图1所示,DEM数据来源于地理空间数据云(http: ∥www.gscloud.cn/)中的数字高程模型(digital elevation model,DEM),空间分辨率为30 m;
降水、气象数据来源于2018年阜平县16个气象站点实测数据;
人口、农作物产量数据来源位于2018年《河北省农村统计年鉴》。
图1 阜平县土地利用现状图
2.1 InVEST模型
研究表明,随着人类土地利用强度的提升,对生态环境造成的干扰性也随之增强[37]。基于此,斯坦福大学伍兹环境研究所团队在世界自然基金会与大自然保护协会支持下,基于土地覆被与生物多样性威胁因素开发了InVEST模型生境质量模块。
2.1.1 生境质量计算方法 InVEST模型中生境质量模块在对不同土地覆被适宜性定义的基础上,将人类集中利用的土地类型定义为威胁源,同时依据某一个生境栅格与威胁源之间的距离及相对敏感性来对生境质量进行计算。在土地利用覆盖图中,类型j中的斑块x的生境质量Qxj计算公式为:
(1)
式中:Qxj为土地利用类型j中栅格x的生境质量,取值为[0,1];
Hj土地利用类型j的生境适宜度;
Dxj是土地利用类型j中栅格x所受的生境胁迫程度;
K为半饱和系数,一般为栅格单元的一半;
Z为归一化常数,通常为2.5。其中,Dxj的计算公式为:
(2)
式中:R为威胁因子个数;
Wr为威胁因子r的权重;
Yr为威胁因子r在土地利用图中的栅格个数;
ry为土地利用图中每个栅格上胁迫因子的个数;
Sjr为土地利用类型j对威胁因子r的敏性;
βx为生境保护程度。
2.1.2 模型数据准备 将2018年土地利用/土地覆盖数据、威胁因子、威胁因子图层、半饱和参数、威胁因子敏感度5类数据输入到InVEST模型中的Habitat Quality模块中。结合阜平县的土地利用状况,参考InVEST模型应用手册以及已有的研究成果,将水浇地、旱地、村庄、公路以及裸地5种土地利用类型设置为威胁因子,并提取出胁迫因子图层[8,38-40]。同时确定胁迫因子的权重、威胁源的最大影响距离(表1)以及不同生境类型对不同胁迫因子的敏感度(表2),半饱和参数设置为0.5。
表1 生态胁迫因子属性
表2 不同生境类型对不同胁迫因子的敏感度
2.2 地形梯度效应测算方法
2.2.1 地形起伏度 地形起伏度指某一分析区域内点与点之间的最大高差,其能够对地形形态进行定量描述,也是地貌类型划分的重要指标。其计算公式为[41]:
地形起伏度=Cmax-Cmin
(3)
式中:Cmax为研究单元的最大高程(m);
Cmin为研究单元的最小高程(m)。
2.2.2 地形位指数 地形位指数是某一分析区域内任意一点高程坡度的综合属性,其能够对地形条件的复杂程度进行综合反映。其计算公式为[42]:
T=ln[(E/E0+1)×(S/S0+1)]
(4)
式中:E、E0分别表示高程及平均高程值;
S及S0表示坡度和坡度均值。坡度和高程增加时,T随之增大,相反则会减小,而当坡度增大高程减小,或者高程增加坡度减小时,T则处于前二者的中间。
2.2.3 地形梯度分级 结合阜平县实际地形条件及已有研究,采用ArcGIS中分位数法将高程、坡度、地形起伏度和地形位指数分别分为5级,即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ级(表1)[26]。
2.3 地理探测器
地理探测器是王劲峰等提出的一种适用于测量空间分层非均质性程度的空间分析方法,近年来在许多领域得到了广泛的应用[36,43-45]。地理探测器的基本原理是将总样本划分为若干个子样本,然后通过方差对其空间异质性和变量关系进行判断。如果各个子样本的方差总和小于样本的总方差,则表明存在空间异质性。如果2个变量的空间分布趋于一致,则表明2个变量之间存在统计相关性[36]。本研究采用地理探测器对生境质量空间分布特征的影响因素及各影响因素与生境质量之间的相关程度进行探测,以q值来反映影响因子对生境质量空间分布的解释力,计算公式为:
(5)
3.1 阜平县地形特征分析
采用ArcGIS软件,从DEM数据中提取高程、坡度数据,并对地形起伏度和地形位指数进行计算,获得阜平县地形特征图,见图2。
图2 阜平县地形特征图
由图2可知,阜平县域内地形具有明显的空间分异特征,地形因子低值主要集中于东南区域,该区域主要以低山和丘陵地形为主,高程较小,坡度较缓。地形因子高值主要集中于西北区域,该区域主要以中山和高山地形为主。总体来看,阜平县高程由西北向东南呈递减趋势,最大高程为2 282 m,最小高程为192 m。阜平县东南部坡度较缓,西北部最陡处坡度达75.23°,地形起伏度最大值为559,地形位指数最大值为2.95,表明阜平县地形具有局部地区坡度大、高程大的特征。
3.2 阜平县生境质量空间分异
采用InVEST模型对2018年阜平县生境质量进行评估,结果表明西部、北部以及中南部生境质量较高,生境质量分布具有明显的空间分异现象。生境质量的评价结果为0~1之间的连续变化值,值越高表示当地的生境质量状况越好。借助ArcGIS中的等间距法将阜平县生境质量划分为4个等级,即低生境质量区域(0~0.22)、较低生境质量区域(0.22~0.45)、较高生境质量区域(0.45~0.67)以及高生境质量区域(0.67~0.9)(图3)。结合阜平县土地利用现状图(图1)可以发现,阜平县生境质量水平较低,生境质量均值为0.243,其中高生境质量区域面积占比达12.92%,主要分布在阜平县西部和北部以及东南少部分区域,阜平县西部、北部地形主要以高山区和中山区为主,海拔800 m以上,林地覆盖率较高且建设用地和耕地较少。较高生境质量区域面积占比达16.9%,主要分布在阜平县西部及中南部,西部地区为高海拔深山区,林地较多,中南部草地覆盖率较高,土地利用类型主要以园地和草地为主。较低生境质量区域的面积占比为7.55%,主要分布于阜平县域内河流周边,空间分布格局以网状为主。低生境地区的面积占比为62.62%,大面积分布于阜平县北部、中部以及东部,中部区域土地类型主要以裸地、沙地等未利用地为主,植被覆盖度较低(图1),东部区域海拔较低,适宜于人类发展,耕地和建设用地数量较多。
图3 阜平县生境质量
3.3 阜平县生境质量地形梯度效应
阜平县生境质量地形梯度效应明显,生境质量高值区主要分布于V级梯度,生境质量低值区主要分布于III级梯度,且随梯度等级增加呈现先递减后递增的趋势。
地形是非常关键的一项自然要素,与生境质量有直接影响。结合阜平县地形位指数计算,阜平县地形位指数分布区间为0.21~0.95,借助ArcGIS中的分位数分级法将高程、坡度、地形起伏度以及地形位指数划分为I~V级(表3),并将生境质量与各地形梯度进行叠加分析,获取生境质量在各地形梯度上的面积占比(图4)和分布趋势(图5)。
表3 高程、坡度、地形起伏度和地形位指数分级标准
图4 生境质量在不同地形因子中分布情况
结合图4、图5可以看出,随着各地形梯度等级的提升,各等级内生境质量所占面积比例呈现明显差异。较低生境质量区域和较高生境质量区域在I、II级高程梯度占有主导地位,低生境质量区域在III级梯度上占有主导地位,高生境质量区域在V级梯度上占有主导地位。其中,高生境质量区域呈现出随地形梯度增加而增加的趋势,低生境质量区域在I~III级高程梯度内呈递增趋势,在III~V级高程梯度内呈递减趋势。
图5 生境质量随地形梯度变化趋势图
从整体上来看,阜平县各地形因子空间分布规律基本一致,地形因子高值区主要分布在阜平县的西北部以及北部小部分区域,低值区主要分布于研究区的东南部及中南部区域,中值区主要分布于研究区中部地区。其中,中值区人类活动较为频繁,对生态系统干扰性较大。地形因子低值区地形情况相对简单,但是土地利用类型主要以水库水面和园地、林地等为主且农村居民点较少,生物多样性水平较高。地形位指数高值区地形复杂,但是森林覆盖率较高,人类活动较少,同样具有较高的生物多样性水平。因此,生境质量空间分布随地形因子等级的增加呈明显规律性,在I~III级别研究区生境质量呈现出递减趋势,III~V级别研究区生境质量呈现出递增趋势。
3.4 阜平县生境质量影响因素分析
为探究不同因子对研究区生境质量空间分布的影响,结合对现有文献的总结,兼顾数据的质量和可获取性,选取6种因子进行地理探测器分析,得到影响因子的解释力q值(见表4),取值为[0,1],q值越大表明该影响因子对生境质量空间分异影响程度越大。
表4 生境质量因子探测器结果
由表4可知,解释力(q值)从大到小依次排序为高程>坡度>人口密度>道路密度>粮食单产>年均温度>年均降水,其中高程与坡度的影响显著,q值分别为0.172和0.160,解释力在15%以上。粮食产量、年均温度以及年均降水影响较小,q值依次为0.032、0.030以及0.017。由此得知,高程相对其他因素对全区生境质量空间分布影响力最大,其次为坡度,人口密度与道路密度对生境质量空间分布具有一定程度的影响,粮食单产、年均温度以及年均降水对生境质量空间分布的影响最小。
阜平县生境质量影响因子交互探测显示各因子变化对生境质量空间分布均起交互增强作用,生境质量交互探测与生态探测结果见图6。
图6 生境质量交互探测与生态探测结果
由图6可知,除高程∩年均降水呈非线性增强之外,其他因子两两之间均呈双因子增强。从交互产生的作用大小来看,高程∩坡度(0.209),高程∩年均降水(0.193),高程∩人口密度(0.193),高程∩道路密度(0.193),高程∩年均温度(0.191),高程∩粮食单产(0.187)作用力较高,而年均降水∩粮食单产交互作用最低为0.055 8。与单因子探测结果相印证,可以看出,相比于其他影响因子,高程对生境质量空间分布的影响力最大,且在同其他影响因子的交互作用下,对生境质量空间分布的交互作用最强。
总体来看,高程、坡度对于研究区生境质量的影响力高于人口密度、粮食单产、道路密度、年均温度以及年均降水等社会经济因素和气候因素。高程和坡度除对生境质量有直接影响,还通过人类活动、植被覆盖等对生境质量产生间接影响,故确定高程为阜平县生境质量的根本因素即第一主导因素,坡度为第二主导因素。受高程和地形因素影响,在县域西部及北部地区,植被覆盖度较高,生境质量水平较强;
在县域中部和东部大面积区域主要为低山和丘陵,植被覆盖度相对差,荒山面积较大,水土流失现象发生较多,人类活动相对频繁,生境质量水平较弱。对生境质量低值区,应该结合高程、坡度等重要影响因素,采用生物与工程措施相互结合的形式,积极促进自然生境的恢复,提升研究区生境质量水平。
阜平县生境质量空间分异显著。借助InVEST模型对阜平县2018年生境质量进行评估,结果发现阜平县生境质量整体偏低,生境质量均值为0.243,生境质量高值区主要分布在西部及西北部高中山地区,原始次生林、人工林及灌木林分布都较为广泛,植被覆盖度较高且人类活动较少。生境质量低值区分布于中部、北部以及东部的低山和丘陵地区,人类活动较为频繁。造成阜平县生境质量整体偏低的原因为阜平县土地利用类型以裸地为主,生物多样性水平整体较差。裸地大面积集中分布于县域的中部、北部及东部等区域。
阜平县生境质量等级分布梯度效应显著。在地形梯度I~III级内,生境质量呈递减趋势;
地形梯度III~V级内,生境质量呈递增趋势。在I级地形梯度,土地类型主要以水库水面、园地及林地等为主,农村居民点较少,生物多样性相对较高,随着地形梯度等级的增加,人类活动逐渐频繁,耕地、农村居民点以及建设用地数量逐渐增多,同时中部和北部区域大面积土地为荒山区,土地利用类型以裸地为主,生态环境较为脆弱,故生境质量呈现递减趋势;
随着地形梯度等级继续增加,高程、坡度较大,地形较为复杂,不利于人类活动且植被覆盖率较高,因此生境质量出现递增趋势。
高程为阜平县生境质量空间分异的第一主导因素,第二主导因素为坡度。贡献率从大到小依次排序为高程>坡度>人口密度>道路密度>粮食单产>年均温度>年均降水;
从交互作用探测结果来看,除高程∩年均降水呈非线性增强外,其他因子两两之间均呈现出双因子增强。表明阜平县生境质量空间分异主要受制于高程、坡度变化。针对阜平县不同区域的高程、坡度特点,针对性的选择植物种类,提升植被覆盖率,进一步提升自然保护力度,积极促进自然生境的恢复,有助于生境质量的提高。
阜平县地处太行山脉中段,全县地形因素复杂。其西北地区以中山区和高山区为主,东南地区以低山区和丘陵为主,中部地区大面积为荒山。阜平县生境质量空间分布更多是受到高程和地形因素的影响,随着阜平县发展战略由脱贫攻坚向乡村振兴战略的转移,县内旅游资源开发速度不断加快,在未来的发展过程中阜平县经济水平必然会得到显著的提升。与此同时,必须要结合阜平县生境质量的空间分异特点及其影响因素,以高程、坡度等特点为核心,制定针对性的生态恢复策略,提升阜平县生境质量的水平,为今后阜平县生态水平的提升以及生态-经济协同发展的实现奠定坚实基础。
生境质量空间分布受到多种因素的影响,本研究仅选取高程、坡度、年均温度、年均降水等根本因素对阜平县生境质量空间分异的直接影响进行研究,对生境质量的间接影响因素考虑较少,势必会对研究结果的全面性造成一定的影响。同时,本研究仅针对2018年地处太行山东麓的阜平县的生境质量展开研究,无法对太行山脉生境质量时空分布情况进行综合展现。因此,提升影响因素分析的全面性,进一步拓展研究区,对太行山脉生境质量及其空间分布特征进行时空演变研究是今后的重要研究方向。
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