基于MSPA-Linkage Mapper的福州滨海长乐区生态网络构建与优化

廖剑威,闫淑君,叶佳伟,杨 丽,纪 霜,尤泽欣

(福建农林大学 风景园林与艺术学院,福建 福州 350002)

快速的城市化进程,伴随着高密度的土地开发,不断侵占生态斑块,景观破碎化加剧,直接影响城市区域尺度的生态空间格局,导致一系列生态安全问题的发生,威胁城市人居安全[1]。景观破碎化过高致使内部生境斑块连通性降低,影响物种栖息、繁衍、迁徙和扩散等生态过程,阻碍了生态系统的健康发展。生态网络可以通过廊道和节点连接破碎化生境斑块,确立生境的缓冲区和核心区,维持斑块内部遗传交换能力和物种迁徙,保证区域生态网络的生态安全[2-3]。如何构建有效的生态网络、识别生态节点,实现对区域生态网络结构功能的提升尤为重要。

生态网络思想源于18世纪欧洲绿色空间规划的景观与轴线,如今其理念逐渐演变为保护生物多样性、维持生态服务功能[4]。目前,我国越来越多学者对生态网络构建、生态节点的提取及优先级划分进行相关研究。在生态网络构建方面,生态网络已经形成“斑块-廊道-基质”的构建范式,其构建方式主要包括图论法[5]、电流理论连接度模型[6]、最小累计阻力模型(MCR)[7]以及利用水文分析法提取最小费用路径。生态节点作为斑块间连接的关键部分,是对生态过程起关键作用的生态地段,对促进区域内各景观组分生态流贯通具有重要的节点价值[8]。依据现有研究对生态节点的提取方法,生态节点是等环绕相邻的阻力线的相切点[9],也有将与最小耗费路径的交点作为生态节点[10],还有将不同等级廊道的交点作为生态节点。传统生态网络研究忽视生态网络和节点的空间及区域属性,在廊道构建与节点提取中存在一定的局限。而形态空间格局分析(morphological spatial pattern,MSPA)在核心源地的选取中能避免综合分析法、主观判断法的主观性,从空间形态与结构连接对源地进行分类。Linkage Mapper工具通过筛选的核心源地数据和阻力栅格来绘制核心区域之间的最低成本路径,无需繁杂的手工剔除廊道过程,通过阈值设定等操作得出具有空间、宽度信息的生态廊道;通过调用电路理论的连接度模型Circuitscape可以生成带有明确区域信息的“夹点”与生态“障碍点”。MSPA与Linkage Mapper两者结合能在一定程度上弥补了网络构建和节点选择中的不足。

本研究以福州市长乐区为例,通过形态空间格局分析(MSPA)方法辨识并提取出核心源地,结合景观连通性和景观要素构建综合阻力面,再运用Linkage Mapper、重力模型工具提取各级潜在生态廊道,同时结合Barrier Mapper、Pinch point识别有效改善区域及生态节点,最终构建福州长乐区生态网络,为未来长乐生态可持续发展、生物多样性保护研究提供较为科学的依据。

1 研究区概况

福州市长乐区(25°40′-26°04′N,119°23′-119°59′E)地处闽江口南岸,北部临江,东部、南部临海,西面靠山,海拔2～650 m。属于亚热带海洋季风气候区,气候暖热湿润,年平均气温19.3 ℃,植被类型属亚热带常绿阔叶林,年均降水量1 382.3 mm。境内西南与西北部地势较高,中部地势平坦,东部沿海为低山丘陵地貌及冲积海积平原区,西部为闽江冲积平原。截至2020年,全区陆地总面积729 km2,海域面积3 248 km2,常住人口79.02万。

2 材料与方法

2.1 数据来源

所用的土地利用(LUCC)数据来源于欧洲航天局(http:// www.esa.int),土地利用类型划分为林地、草地、灌木林地、耕地、湿地、水体、建设用地、裸地7大类;数字高程数据来源于地理空间数据云 (https://www.gscloud.cn/),分辨率为30 m。

2.2 生态源地确定

2.2.1 基于MSPA方法的景观要素识别 形态学空间格局分析法(MSPA)对栅格图像空间格局进行度量、分割并解译,能够有效地对研究区域精准分类[11-13]。本研究参考前人的成果[14],将林地、草地要素作为前景数据,其他土地利用类型作为背景数据;在此基础上,通过Guidos Toolbox软件识别出前景数据中互斥的7类景观要素,景观类型划分参考文献[15]。

2.2.2 核心生态源地识别 核心生态源地是物质交换、能量流动充分的区域,对其准确识别是构建生态网络的关键。为避免主观地将核心生态源地定义为大面积斑块,综合考虑斑块面积大小及景观连通性指数筛选核心源地[16]。选取可能连通性指数(PC,式1)、斑块重要性指数(dPC,式2)2种指标,分别评价区域景观连通性、斑块对景观连通性的重要程度,计算公式如下。

(1)

图1 研究区位置示意Fig.1 Location map of the study area

式中:AL为景观总面积;n表示斑块总数;ai与aj是斑块i、j的面积;pij表示斑块在i与j之间可能连通性指数,取值范围为0～1,PC越大,表明斑块之间的连通性越好。

(2)

式中:PCremove为剔除某一斑块后整体斑块连接度的值,dPC越大,代表斑块对维持景观连通性的重要性越高。

2.3 基于自然条件下阻力值确定及阻力面的构建

阻力值的确定是构建阻力面的关键,物种迁徙与能量交换需要克服阻力,常见的阻力因子有土地覆盖类型[17]、坡度高程、人为活动[18]。考虑到研究区域内主要的生态源地为林地,且生物类型以陆生爬行动物为主,其生态过程主要受到不同景观类型的影响。因此本文选取高程、坡度、土地利用类型、MSPA景观类型构建阻力面(表1)。结合相关文献资料[19-21],通过专家意见,采用序关系分析法确定各阻力因子权重,构建综合阻力面数据[22]。

表1 阻力因子权重及赋值Table 1 Weight and assignment of resistance factor

2.4 生态廊道的模拟

2.4.1 生态廊道提取 Linkage Mapper工具核心原理与最小累计阻力模型(MCR)相同能通过核心源地斑块数据和阻力栅格识别并提取潜在的生态廊道,其运算过程:使用ArcGIS软件和Python函数识别相邻的核心生态源地;在源地之间创建核心区生态源地网络;计算成本加权距离和最小阻力成本路径。

2.4.2 生态廊道分级 重力模型(gravity model)通过构建核心生态源地相互作用矩阵,能判断核心源地斑块的相对重要性,相互作用力越大表明重要性程度越高,廊道之间联系越紧密[23],以此为廊道分级提供科学的依据[24]。计算公式如下。

(3)

式中:Gij是斑块i和j的相互作用力;Ni、Nj是斑块i、j的权重值;Dij是i与j之间潜在廊道阻力值;Pi、Pj分别为源地i和j的总阻力值;Lij为斑块i与j之间潜在廊道的累积阻力值;Lmax为研究区内所有潜在廊道累积最大阻力值。

2.4.3 基于Linkage mapper的生态节点识别 生态节点是生态网络中连接相邻源地并对生物迁移扩散起“踏脚石”作用的位置,是对区域生态过程起关键促进或抑制作用的生态地段[17],本研究中生态节点为生态障碍点、生态夹点2类,利用Barrier Mapper、Pinch point工具可以对其进行识别,从而进一步明确关键生态节点的区域属性。

Pinch point Mapper工具基于电路理论的连接度模型,对生态夹点识别时,将景观格局抽象为一个导电面,物种作为游走着,将有利于生物生态过程的土地覆被类型赋予低电阻值,反之阻碍生物生态过程的土地覆被类型赋予高电阻值。当物种流经某个区域时,电阻值越大,则电流密度越小,即生物迁徙过程途经此地的可能性较小有较多其他可替代路线;当途径区域电阻值低,电流密度大时,即生物迁徙过程途经此地的可能性较大,有较多其他可替代路线,若被破坏则对区域生态过程稳定性产生较大影响,此区域被称作“夹点区域”。在Pinch point Mapper中使用多对一(all-to-one)模式识别最小成本廊道内的“夹点”,将“夹点”区域识别作为生态节点,已有研究结果表明,廊道宽度不会影响夹点位置与区域连通性,为了更好显示夹点位置,设置1 km为廊道宽度[25]。

在Barrier Mapper工具中对障碍点识别时,可选模式分为2种:选定改进得分相对于最小耗费距离百分比,当最小成本耗费距离变小时,改进得分百分比则变大,选择改进得分百分比较高的区域,表明此区域原本具有较好的联通性,具有一定的障碍,但并非完全障碍,可作为重要的生态节点,维持区域的生态廊道稳定性;未选定改进得分相对于最小耗费距离百分比时,即可得到改进到得分高的节点,其数值越大,则说明此处的修复和保护能比其他区域更好提高整体区域的连通性,可将此区域作为重要的生态节点进行修复增强区域内景观连通性。2种模式的分析既能够找出完全障碍的节点,也可以得到具有一定障碍但并不完全阻碍生态流动的节点。

3 结果与分析

3.1 生态源地确定

3.1.1 基于MSPA识别结果与分析 通过MSPA分析,得到7类景观类型(图2),并计算不同景观类型的面积和比例(表2)。结果表明,长乐区7种景观类型总面积333.34 km2。其中核心区面积最大(245.36 km2),占所有景观类型的73.60%,最小的为桥接区8.25 km2,仅占所有景观类型的2.47%。核心区主要分布在研究区的南部和北部, 整体连通性良好,在北部呈组团状,包括天台岭、大寨山、鼎乾山;南部呈条带状分布,包括崩山、旗山、风洞、御国诸山;董奉山、龙腰山横贯中部;东西部核心区斑块较少、破碎化程度高,连通性较差,不利于物种的迁移扩散和物质循环。作为核心区与其他景观类型的过渡区域的穿孔与边缘区是核心区的保护屏障,分别占所有景观类型的4.79%和8.69%,说明核心斑块稳定性较高,能很好抵御外界因素干扰带来的冲击;桥接区是连接核心区的线性通道,其面积为8.25 km2,占比2.47%,面积相对较小,且分布较为破碎,表明核心区斑块之间的物质流动通道联通性较弱;此外作为生物迁徙扩散暂息地的岛状斑块面积14.3 km2,占比4.29%,有利于提高生态斑块的连通性。

表2 MSPA景观类型数量特征统计Table 2 The quantitative characteristics of MSPA landscape type

图2 MSPA景观类型分析Fig.2 MSPA landscape types

3.1.2 核心生态源地连通性评价 进行核心源地筛选时,运用conefer2.6量化连通性指标,计算得出生态源地的景观连通性指数(dPC)(表3),综合考虑计算结果并参考相关研究[26],将dPC>0.5的生态斑块作为核心生态源地(图3)。结合图3、表3可以看出,长乐区生态源地主要分布在西南部、西北部,以猴屿洞天岩、鳌峰山、大象山构成生态源地主体部分,面积较大;中部地区核心源地面积小,斑块较为破碎,需要注重生态斑块修复,提升斑块完整性;西部地区核心源地斑块重要性、斑块面积大于东部,同时东部地区景观连通性低,物质流动存在很大阻隔,亟待增加生态源地并形成连接通道。

表3 重要生态源地重要性指数Table 3 Connectivity index of important ecological sources

图3 核心源地分布图Fig.3 Distribution map of core sources

3.2 阻力面及生态网络构建

3.2.1 阻力面构建 根据各因子阻力面,加权叠加分析得到综合阻力面(图4),通过分析可知,研究区西南、西北部阻力值较小,也存在部分地区阻力值较高,比如吴航街道、航城街道、营前街道等地区。高阻力区域主要位于研究区东部、中部(包括漳港街道、松下镇、漳港街道、湖南镇以及金峰镇等地区),这是由于该地区受到耕地、建设用地的影响。阻力分布呈西低东高,导致连通性降低,影响东部与西部区域信息交流和物种迁移。

图4 综合阻力面Fig.4 Comprehensive resistance surface

3.2.2 生态网络的模拟与等级划分 以综合阻力面数据为基础,借助Linkage mapper工具提取最小成本路径和识别生态廊道,得到研究区源地间生态廊道55条。利用重力模型对11个生态源地的相互作用力进行计算,构建潜在廊道相互作用矩阵(表4)。由结果可以看出,核心源地4与5之间的相互作用最强,分别位于漳港街道的林地、龙角峰公园,表明源地的连通性最强,生物迁徙的阻力最小,信息交流与物质交换的程度最高,应作为保护重点之一。源地1与11相互作用力最小,两地生物迁徙的阻力最大,物质交换困难。源地1与源地4、5位于福州市长乐区建成区边缘,相互作用力较小,同时在城市东部建成区内部没有一定数量的生态源地,无法形成廊道的连接。因此,在潜在廊道的规划中,根据已提取的廊道基础上,可以增加城市建成区内生态节点数量与面积,促进东西部物质交换与生物交流。

表4 斑块相互作用力矩阵Table 4 The matrix of patch interaction force

按照引力值将源地间生态廊道分为3级(图5)。引力值>1 000的定义为1级廊道,共计11条,位于研究区南北部,将区域内南北部相连接,形成密集的1级廊道骨架;引力值500～1 000的定义为2级廊道,共计10条,主要分布在长乐区中部区域,承接北部源地,并与南部源地相连接,较为密集地分布在董奉山国家森林公园、龙腰山;引力值200～500的定义为3级廊道,共计11条,主要分布在长乐区边缘,连接部分景观作用力较小的斑块,以水牛山、东湾后为中心连接松下镇域内的山脉水系,在一定程度上抵御周边的危害风险,形成较好的生态屏障保护中心城区的生态安全。因此,1级廊道和2级廊道是保护工作的重点,3级廊道作为保护源地不受损害的屏障也需形成网络连接。此外,研究区内的松下镇,文武砂镇,漳港街道、湖南镇廊道连接较为分散,生态网络不够完善,未形成区域的完整网状连接,需要补充生态源地加强内外部联系,促进土地资源合理规划利用。

图5 生态网络Fig.5 Ecological network

3.3 长乐区绿色生态网络格局优化路径

已有研究表明,生态网络格局优化的显性表征即生态源地质量提升、生态廊道宽度的拓展、生态节点的保护[27]。因此长乐区生态廊道的优化着眼于3个方面,其一,保证生态源地质量是潜在廊道的形成关基础,关键在于生态源地数量、面积的增加;其二,就廊道空间属性而言,尽量拓宽廊道宽及增加生态节点以提升网络连通性及抗干扰的能力;其三,确立生态保护区域建设的优先级,提高廊道保护的针对性。

3.3.1 生态源地与生态廊道优化与提升 目前长乐区生态源地之间被有效串联,但在景观结构稳定性上尚有不足。因此,在保护和改善生态网络的稳定性和连通度时,首先要保护现有的生态资源,诸如鼎乾山、鳌峰山、凤凰山位于南北纵向廊道,这类生态源地森林覆盖率高、生物多样性丰富,需要加强对其原有生态功能的保护。其次,修复破碎生态空间,采取植树造林、适当退耕还林等手段将分散斑块连接,提高乡镇森林资源,扩大城区绿地面积。最后,在东部区域新增4个生态源地作为补充,使其成为原有生态源地连接的中转位置,同时增加9条规划廊道,形成环网状链路的布局,进一步增强生态网络稳定性。即以董奉山国家森林公园为区域生态核心,重点关注区域东部与西部、东北与东南部的廊道连接,将东北部梅花镇、金峰镇;东南部的古槐镇、江田镇、松下镇的生态源地连接至并入市域生态网络,并与4、5、6、9、10等源地连接,增加长乐区生态网络的连接效率与稳定性,促使形成闭合网络格局。

3.3.2 关键生态节点识别与优化 运用Pinchpoint Mapper工具,在“成对模式”与“多对一”2种模式下识别长乐区生态夹点,成对模式下最高电流密度为1.833(图6a),研究区南部电流密度较高,主要集中区域有6处;与成对模式相比,多对一模式下最高电流密度为0.294(图6b)且高密度区域转移到中部地区,主要集中区域有4处。结合2种模式下识别的生态夹点区域,提取出36个生态节点。叠合阻力面数据可知,这些生态节点多位于各廊道的交叉重叠处,此类区域对维持景观连通性有关键作用,应当有针对性地保护,保障其生态完整性。

a.成对模式;b.“多对一”模式图6 基于Pinchipoint Mapper生态节点分析Fig.6 Eco-nodes analysis based on Pinchipoint Mapper

运用Barrier Mapper工具对生态节点进行分析可知(图7),改进得分较高区域集中分布在中部(图7a),紧邻生态源地,在整个网络体系中,呈现明显的中转、集聚作用,对区域整体联通性发挥关键作用。而改进得分相对LCD百分比高值区域在廊道分布较为均衡,集中在北部核心生态源地与中部城区廊道重叠处(图7b),以人类活动影响较大的斑块为主,且此处景观破碎化明显,此类区域有较好的联通性,具有一定的障碍,但并非完全障碍,根据此分布共提取生态节点51个。

a.未选定改进得分相对于LCD百分比;b.改进得分相对于LCD百分比图7 基于Barrier Mapper生态节点分析Fig.7 Eco-nodes analysis based on Barrier Mapper

综合Linkage Mapper工具箱得到的生态节点共计87个,其中生态夹点36处,生态障碍点51处。结合研究区1、2、3级潜在生态廊道分布,借鉴相关学者的研究[7],将研究区生态节点划分为3个等级,识别区域内优先改善的范围,能够清晰地指明未来生态改善工作的重点。最后提取出1级生态节点17个,2级生态节点12个、3级生态节点8个(图8)。将1、2级生态节点划分为优先保护区域,严格控制对节点区域的生态侵扰,保护基本农田的基础上,可采取适当的退耕还林、退耕还湿等方式,合理规划建设用地数量,保证公园绿地建设;建立完善的监测体系,有效了解修复过程存在的问题,及时调整修复策略。

4 结论与讨论

4.1 结论

基于MSPA识别出福州市长乐区7种景观类型,其中核心区面积面积最大为245.36 km2,占所有景观类型面积的73.61%,类型以林地为主;综合选取dPC连通性指数和斑块面积筛选出11个生态源地,主要分布在南部、西北部的低山丘陵、中部平原区域,东西两侧分布稀疏,生态源地连通性较差,并未形成核心源地的合理分布。

运用Linkage-mapper工具提取潜在廊道55条,并引入重力模型对廊道进行分级,其中1级廊道11条,2级廊道10条,3级廊道11条,集中分布在长乐区中西部地区,且与东部连接的生态廊道较为缺乏,需在东部区域加强生态源地建设,以促进东部与西部生物的生态交流,增强网络稳定性;通过Pinch point和Barrier Mapper模块提取生态节点共计87个,结合不同等级廊道分布提取1级生态节点17个、2级生态节点12个,3级生态节点8个,可在廊道中起踏脚石作用,对于提高生态网络的连通性具有重要意义。

关键生态廊道、关键生态节点等级的划分对于长乐区绿色生态网络的未来规划建设时序优先级判定具有重要意义,通过关键生态节点分布重新界定生态源地范围,在研究区东部增加4个生态源地和9条规划廊道,结果可知,东西部物种扩散路径增加,生态连通性有大幅度提升,整体生态网络的稳定性更强。

4.2 讨论

本研究主要是从生态网络保护角度探讨区级范围内潜在廊道保护的可持续性,基于Linkage Mapper工具识别生态“夹点”、生态“障碍点”为生态节点优化提供新的思路和方法,其思路也能在特定物种保护区优化选址方面提供一定的参考。

同时,本次研究也存在不足之处。在生态源地的识别中,MSPA对于研究区域像元大小十分敏感,不同粒度、边缘宽度对生态网络格局影响尚未纳入考虑范围之内;在连通性评价中,confor软件参考操作手册设定连通概率为0.5,设置1 000 m的宽度阈值,用以评价源地的重要程度,宽度阈值的大小对连通性评价结果影响的大小还可以进一步研究。阻力面构建是生态网络的关键步骤,本次借鉴已有的研究,选取的阻力因子侧重陆生物种生态网络构建,未考虑到水生物种对生态网络的敏感性。