基于MSPA与MCR模型的生态网络构建方法研究——以南充市为例

刘一丁,何政伟,陈俊华,谢 川,谢天资,慕长龙*

(1.成都理工大学地球科学学院，四川 成都 610051;2.四川省林业科学研究院/森林与湿地生态恢复与保育四川重点实验室,四川 成都 610081 )

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区为南充市整个市域。南充市位于四川盆地东北部、嘉陵江中游，地理范围介于东经105°27′～106°58′、北纬 30°35′～31°51′，幅员面积12 477 km2；东边为达州市，西边为绵阳市和遂宁市，北接广元市和巴中市，南连广安市，是成渝地区双城经济圈和成渝城市群的北部中心城市。研究区地貌类型以丘陵为主，属中亚热带湿润季风气候区，受四川盆地地形影响，气候温和、四季分明、冬暖春早，平均气温17.5 ℃。年均降水量为1012 mm，月季降水量分布不均[9]。

1.2 数据来源

本次研究采用的主要数据有：①2019年8月Sentinel-2B遥感数据(分辨率10 m，https://scihub.copernicus.eu/)；②2019年8月夜间灯光数据(https://www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_ut_mos.html)；③南充市自然保护地摸底调查情况、南充市2019年林地更新数据(四川省林业和草原局森林资源监测中心，内部资料)。

1.3 研究方法

1.3.1 基于MSPA的景观格局提取 形态学空间格局分析(MPSA)是由Vogt等[10]基于开运算、闭运算等一系列数学形态学原理对栅格图像的空间格局进行识别、分割的一种具有结构灵活性倾向的图像分析方法，目前较多地运用于构建生态网络中的生态源地选择[11-13]。

为了确保景观分类的精度要求，使用通过Sentinel-2B遥感影像解译得到分辨率为10 m的研究区土地利用现状图为基础数据。MSPA分析需要前景和背景2种类型的二值栅格图像，将10 m×10 m的研究区土地利用现状图在ArcGIS 10.5中林地、水域、草地自然生态要素作为前景，赋值为2，耕地、建设用地等其他用地类型作为背景，赋值为1，缺失值为0。运用GuidosToolbox软件，将赋值后的二值栅格文件运用八领域方法进行MSPA分析，提取出7种景观[13](表1)：核心区(core)，桥接区(bridge)，环道区(loop)，支线(branch)，边缘区(edge)，孔隙(perforation)和岛状斑块(islet)，并对7种景观分类结果进行统计。将提取出的核心区进行连通性分析，为筛选生态源地做准备。

表1 MSPA的景观类型及生态学含义

1.3.2 景观连通性评价和生态源地的提取 景观连接度大小是生态源地之间物种迁移能力的一个量化指标，也是决定生态系统和生物多样性的稳定影响因素之一[14]。目前评价景观连通性的指数有整体连通性指数IIC(IntegralIndex of Connectivity)、可能连通性指数PC(Probability ofConnectivity)、景观格局分析指数中的连通性指数CI(Connectance Index)、基于最小成本距离模型的生态连通性指数ECI( Ecological ConnectivityIndex)。本文采用整体连通性指数(IIC，公式1)、可能连通性指数(PC，公式2)以及斑块重要性(dI，公式3)[15-17]，这3种景观连接度指数基于图论和景观关联度理论来衡量景观格局的重要指标。

(1)整体连通性指数(IIC)、可能连通性指数(PC)：

（三）重师权，轻民主。在实验操作的过程中，会出现很多的实验数据记录和处理，这些数据直接决定了实验的结论，教师进行实验数据和结论的时候，经常会出现教师霸权主义，教师缺乏科学的精神。

(1)

(2)

(2)斑块的重要值(dI):

(3)

其中，为本文的整体连通性指数(IIC)，Ir是去除某个斑块或廊道后的整体连通性指数。

面积大的生态源地即核心区具有较好的生境质量，使生物在迁徙交流过程中尽量减少所受的外界阻力，同时核心区的高连通性也能够增加生物扩散的存活率[18]。因此提取出面积大于5 km2的核心区，使用景观连通性分析软件ConeforSensinode 2.6和其在ArcGIS 10.5上的插件Conefor inputs，设置连通概率为0.5，取25 000 m距离阈值计算分析每个核心区斑块的dIIC和dPC。根据每个斑块的面积、dIIC和dPC进行重新排序，在ArcGIS上采用Jenks自然间断点分级法将核心区斑块划分为重要、一般两个等级，分别作为重要生态源地、一般生态源地。

1.3.3 生态阻力面的构建 不同景观类型影响着生物迁徙交流的能力，有些是阻挡作用，有些是促进作用，同时还会受到人类活动等因素的阻扰。本文在参考已有研究[3，19]的不同土地类型下的基础阻力值(表2)，通过夜间灯光数据对阻力值进行修正(公式4)。夜间灯光数据能够有效反应人类活动、能源消耗情况等因素，最终修正后的生态阻力面具有一定的客观性[20]。

(4)

其中，R′为斑块i修正后的阻力值，TLIi是a土地利用类型中斑块i的夜间灯光值，TLIa为a土地利用类型在整个研究区中夜间灯光平均值，Ri为斑块i的基础阻力值。

1.3.4 基于MCR的潜在生态廊道构建 最小累计阻力模型(MCR)是在GIS的基础上，以生态源地作为出发点，通过建立阻力面计算生态源地之间通过阻力值不同的景观所克服阻力所作的功[21-22]，最终得到生物迁徙交流避免外界干扰的最佳路径。目前已有研究[23-24]可见，基于ArcGIS开发的Linkage Mapper插件能够模拟提取出生态源地间生态廊道。在生态源地确定和生态阻力面构建的基础上，通过Linkage Mapper 1.1.0插件计算出生态廊道并进行统计。最小累积阻力模型的基本公式如下：

表2 各景观类型的基础阻力值

(5)

F为空间中任一点的最小阻力与其到其他所有点的距离和景观基面特征的正相关函数。Dij是物种从点j到某一点经过景观基面的i空间距离；Ri是景观i的阻力值。

1.3.5 基于重力模型的重要生态廊道提取 生态源地之间的相互关系能够用生态廊道的可达性和有效性反应，两生态源地相互作用越强，则之间的生态廊道越重要。基于重力模型(Gravity Model)生成生态源地之间的相互作用矩阵，从中分析出各生态源地之间的作用关系，并将相互作用强度划分等级，大于100阈值的提取作为相对重要的生态廊道[3]，剔除其他冗余的廊道，得到最终的重要生态廊道。重力模型公式如下：

(6)

式中，Gab为斑块a、b之间的相互作用力，Sa和Sb为斑块a、b的面积，Pa和Pb为斑块a、b的平均阻力值，Lmax为斑块a、b之间廊道累积阻力值，Lab为所有廊道累积阻力的最大值。

2 结果与分析

2.1 生态源地识别分析

2.1.1 基于 MSPA 的景观格局分析 Sentinel-2B遥感数据基于易康(eCognition)面向对象模式解译以及野外实地调查，对解译结果进行反复修正，解译整体精度为95.40 %，Kappa系数为0.86，最终得到研究区的土地利用现状图(图1)。

经过MSPA进行景观空间格局分析(图2、表3)，核心区的面积约为4148.51 km2，占研究区面积的33.23 %。整体上看，以嘉陵江水域作为核心区的纽带分布于两侧，呈破碎状，连通性较差，主要聚集在研究区的东北，东南部分核心区呈带状分布有一定的连通。桥接区面积约为126.26 km2，占研究区面积的1.01 %，桥接区对生物的迁徙交流有连通结构作用，因核心区较为破碎，所以从图1可见桥接区分部零散，说明斑块之间连通性差。边缘区作为生态景观的边缘，面积约为1096.53 km2，占研究区面积的8.78 %；孔隙面积约为77.00 km2，占研究区面积的0.62 %，边缘区和孔隙的面积较大，表明核心区稳定性较高，抗击外界因素干扰能力较强。环道区为生物在景观斑块内流动的区域，面积约为21.92 km2，占研究区面积的0.18 %;支线面积约为142.27 km2，占研究区面积的1.14 %；岛状斑块作为孤立的生态景观斑块，面积小、破碎分布，能作为生态网络中的踏脚石，面积约为19.47 km2，占研究区面积的0.16 %。研究区南北由嘉临江水域作为

表3 景观类型分类统计

大型条带状核心区，同时也具有较高的连通性，作为生态廊道连接南北生态源地，也能作为东西向生物迁徙交流的暂时栖息地。

2.1.2 重要生态源地提取分析 由Conefor 2.6计算分析出的景观连通性和根据每个斑块的dIIC和dPC筛选以及面积大小筛选出重要核心区有16个(表4、图3)，占核心区面积的25.57 %。生态源斑块分布较均匀，整体上16个重要生态源地将研究区大型的森林湿地以及自然保护地均包括了进去，1号生态源地包含四川构溪河国家湿地公园，2号包含四川阆中国家森林公园和蓬安相如湖国家湿地公园，4号有升钟湖国家湿地自然公园，四川太和湿地自然公园位于9号生态源地，10号同时包含太蓬山国家森林自然公园和蓬安国家森林自然公园，12号有凌云山国家森林自然公园，朱德故里-琳琅山风景自然公园位于16号源地。研究区中部偏东空白较多，缺少面积较大的生态源斑块分布，破碎且连通性较差，生物迁徙流动容易受到阻碍干扰，需要增加或扩大生态源的建设，也可以利用破碎的生态源斑块作为生物流动扩散的踏脚石；2号生态源地为嘉陵江，贯穿整个南北方向，斑块连通度最高，能连通南北生态源地，同时也能作为生物迁徙交流在东西向的踏板，是最重要的生态源地；研究区东北部、西北部以及西部有成片、连接度好的生态源地，说明这3个区域生境质量高，适宜生物迁移生存。

表4 16个核心区斑块的连通性指数

表5 生态源地间的相互作用矩阵

2.2 生态网络构建分析

2.2.1 基于MCR的潜在生态廊道提取分析 如图4所示，阻力值为4.82～998.65。由于土地类型以耕地为主，研究区的阻力值分布均匀，阻力值整体不大；高阻力值的部分主要集中在各区县建城范围内，研究区南部(顺庆区建城区)高阻力值最为集中。基于Linkage Mapper工具模拟提取出120条潜在生态廊道。

2.2.2 重要生态廊道识别分析 基于重力模型对潜在生态廊道进一步分类，提取出相互作用强度大于100的作为重要廊道，得到重要廊道12条，一般廊道108条。源地1和源地2之间的相互作用强度最强(表5、图5)，且两地距离近，之间的景观阻力小，生境质量较高，物种在这两源地间的迁徙交流可能性较大，源地1、2间生态廊道需要着重维护管理；源地8与源地14之间相互作用最小，由图5可见，两生态源地分别位于研究区的东西两侧，相距较远，景观阻力值较大，两地生物交流迁徙较为困难。整体上可看出，重要廊道大部分均与源地2连接，源地2嘉陵江作为研究区重要的生态源地之一，对鱼类以及浮游生物迁徙交流有着重要作用，同时江边生态环境也能为陆生生物提供良好的迁徙环境，在生态网络规划建设中应该重点对嘉陵江以及周边环境进行保护，使其在整个生态网络中既能提高南北两地生态源地间的连通度，又能为生物东西向迁移提供临时栖息环境，达到增强整个生态网络稳定性的目的。而在研究区的中部和南部缺少生态廊道，因此后期生态网络规划中，基于重要廊道在研究区中

部和南部规划新增生态源地和生态廊道，从而进一步完善生态网络。

2.3 南充市生态网络的优化

2.3.1 生态源地的维护和新增 研究区的中部和南部缺少连通，因此在原有的生态源地基础上，结合整个研究区重要生态源地的分布情况，将其中连通性较大的3个核心区作为新增重要生态源地(图6)，对这3个斑块进行生态环境建设保护提升生境质量。同时，重要生态源地作为物种栖息地，是生态网络中的重要节点。研究区中嘉陵江作为重要生态源地之一贯通南北，也是天然的生态廊道，应该着重维护，加强河道的保护和周围绿道的建设，从而增强整个生态网络的完整性和连通性。研究区东部、北部、西南部重要生态源地面积大、连通性好，同时包含许多大型森林湿地、重点国家保护区等，应该在维护的基础上加强与周边小型森林湿地斑块进行连接，从而扩大生态源地面积，促进周围生物的相互交流。但是南充市西南部缺少大型的生态源地，从土地利用现状图(图1)可以发现，该区域绝大部分为耕地，后期生态建设需要加强对林地、水域等自然生态要素的修护、提升生境质量，稳定整个研究区生态环境。

2.3.2 踏脚石的建设 踏脚石在生态网络中有着重要作用。距离较长的生态廊道的踏脚石是生物的短暂休息地，增加踏脚石数量既能提高生物迁徙交流过程中的存活率，又能增强生态网络的稳定性[25-26]。一般生态廊道的交叉点和阻力值相对较小的地方是踏脚石首选点，同时桥接区是核心区的重要衔接点，也是踏脚石选择之一，对于整个生态网络的连通性和生物迁徙交流有着重要意义。根据研

究区生态源地和生态廊道的分布情况以及实际生态环境，选取25个踏脚石(图7)。其中位于土地类型为林地的踏脚石有15个，大部分零散分布于研究区，可通过中幼林抚育和低产林改造等措施提升踏脚石处的森林质量；水域上有2个踏脚石，可选择合适植物根据水域周边立地条件和生态功能提升水域生境质量，为生物提供暂时的栖息地；位于耕地和其他土地类型上有8个踏脚石，需加强限制人类活动，完善绿色设施。

2.3.3 生态断裂点的修复 生态网络中交通建设用地的影响不能忽视，交通建设用地会阻碍生物迁徙交流的过程，与生态廊道的相交处容易产生网络断裂，形成生态断裂点[27-28]。本文结合研究区交通路网，提取生态断裂点59个(图8)。整体上生态断裂点集中分布于研究区中部和北部，在铁路上的生态断裂点有9个；位于高速公路上的生态断裂点有20个，其中在兰海高速上分布最多，共7个；其余的生态断裂点分布在国道和省道上，位于仪陇县境内的G245连续有5个生态断裂点分布，阆中市境内有6个生态断裂点集中分布在G347、兰渝铁路和兰海高速上。在后期规划中通过在断裂点处预留充足的生态环境空间，提升绿地面积，减少人类活动干扰，建设生物通行的通道，如地下通道、隧道、天桥等，达到减少生物因交通车辆导致的死亡概率[29]。

3 讨 论

(1)生态源地是指面积大、比较完整的斑块。这些斑块不仅能保护生物多样性，还有利于物种的生存、繁衍、迁徙[18]。有关生态源地确定，目前研究的方法大致有两种：一是直接选取自然保护区、风景名胜区等直接作为生态源地[9]，二是构建综合指标体系评价识别生态源地[30-31]。前者具有较强的主观性，并且忽略了相同地类的内部差异，后者则由于区域面临生态安全问题的具体差异导致研究方案所选取的指标大不相同[32]。本文使用的MSPA方法，目前被引入生态源地的识别中，仅利用土地利用数据，根据图像处理和形态学分析，提取在像素水平上对连接景观方面发挥重要作用的生境斑块[13]。MSPA处理后整体上核心区分部均匀，与南充市林地、水域等自然生态元素分布情况相符，且自然保护地也涵盖在大型集中的生态斑块里面，与常用的生态源地识别方法相比，MSPA更加具有客观性和合理性。

(2)Conefor 2.6景观连通性评价中，IIC和PC两个指数会受到因连通距离阈值大小设置而变化。若两生态源地间的距离大于设置的距离阈值，则表示两地不连通[33-34]。此距离阈值反映生物扩散距离大小，而考虑到研究区为整个南充市市域，面积较大，以及生态网络的合理性，本文设置距离阈值为25 000 m，连通率为0.5[35]。

(3)生态廊道是指不同于周围景观基质的线状或带状景观要素[36]。它具有保护生物多样性、防止水土流失、过滤污染物、调控洪水等生态服务功能。关于生态廊道的提取，目前采用的方法有：综合评价指标体系[37]、重力模型[38]、最小累积阻力模型[22]、最小路径方法[13]。本文采用的是最小累积阻力模型，相比其他模型能更好地反映景观格局和生态过程的相互作用关系。最小累积阻力模型的重点在于生态阻力面的建立，目前大多数研究都利用土地利用类型，根据专家打分的方法赋予景观基础阻力值。孔繁花等[3,18]对不同景观类型设置阻力值为水体10000、城市建成区50000，道路则根据宽度和交通流量设置为1000～5000；许文雯等[19]着重于绿地系统的类型不同构建生态阻力面，风景园林0.3、公园绿地7、防护绿地8、道路绿地20、交通用地300、水域500、建设用地1000。刘珍环等[39]和Liqing Zhang等[40]分别利用不透水表面指数和夜间灯光数据对生态阻力面修正，能够在一定程度上解决土地类型划分精度不同，以及目前研究中心对生态阻力面没有统一的阻力赋值标准的问题。本文参考相关研究，对不同土地利用类型设置基础阻力值：林地1、草地和园地50、水域500、耕地100、住宅用地和交通用地600、其他土地类型为1000，并结合夜间灯光数据能够反映同一用地类型内人类影响水平的特点修正景观基础阻力值，处理后阻力值范围为4.82～998.65，整体上阻力值分布均匀，高阻力值的部分主要集中在各区县建城范围内，研究区南部(顺庆区建城区)高阻力值最为集中，符合南充市主要以耕地为主的地类利用现状特征，一定程度上提升也了生态廊道提取的客观性与合理性。

4 结 论

本文结合MSPA方法与MCR构建南充市生态网络，并通过对重要生态源地和重要廊道的提取、增加生态源地、建立踏脚石、修复生态断裂点对南充市整个生态网络进行优化，增强景观连通性，促进生物迁徙交流，提高整个生态环境的稳定性。研究结果表明：南充市整体以嘉陵江生态源地南北贯通，东西连接其他生态源地，景观连通度较高部分主要集中在北部、东部和西南部。由MSPA模型识别出南充市景观空间格局核心区的面积为4148.51 km2，占研究区面积的33.23 %，且较为破碎、连通性较差。接合景观连通性指数dIIC、dPC和Id综合筛选出16个重要生态源地，面积为1060.61 km2，集中分布于南充市东部、北部以及西南部，而中部和南部缺少大型生态源地；基于MCR模型和重力模型提取得到重要廊道12条，一般廊道108条。进一步优化生态网络增强网络稳定性，在南充市中部以及南部新增3个重要生态源地加以保护，并对整个生态网络设置25个踏脚石以及修护59个生态断裂点。嘉陵江作为研究区重要的生态源地之一，为生物提供良好的迁徙环境，在生态网络规划建设中应该重点对嘉陵江以及周边环境进行保护，使其在整个生态网络不仅发挥出连通南北生态源地的桥梁作用，而且为生物东西向迁移提供良好的暂栖地，增强整个生态网络的稳定性。后期生态建设需要在维护原有16个重要生态源地的基础上，加强对新增3个生态源地和南充市东南部的林地、水域等自然生态要素的修护，提升生境质量，稳定整个研究区生态环境。研究结果能为南充市及类似区域生态网络体系的建立提供客观科学合理的参考，同时也为城市总体规划，国家森林城市建设规划等生态专项规划提供指导。