陕西省生境质量时空演变及驱动机制分析

2022-10-26 09:43王琦琨杨雪琪桑国庆
干旱区研究 2022年5期
关键词:陕南生境土地利用

王琦琨, 武 玮, 杨雪琪, 桑国庆

(济南大学水利与环境学院,山东 济南 250022)

随着人口增长和城镇化发展加速,使得土地利用格局发生显著变化,区域景观高度破碎化,空间异质性明显,进而造成自然生境破碎、生物栖息地受损,生境质量面临严峻考验[1-2]。生境质量是生态系统为个体与种群提供可持续生存发展的能力[3],较高的生境质量有利于实现生物多样性的恢复和保护,是区域生态安全的重要保障[4]。因此,探究生境质量的时空演变规律,识别影响生境质量的主要驱动因子,有助于制定科学的可持续发展对策,对保护生物多样性和稳定生态系统具有重要意义[5]。

目前,评价生境质量的方法主要有两大类,第一类是基于实地调查数据和物种分布模型预测特定物种生境的变化,该方法需花费巨大的人力和物力,更适合较小尺度的研究;第二类是利用生境质量模型对生境进行评估,常用模型有适宜性模型[6]、多尺度集成模型[7]和InVEST模型[8]等,其中InVEST模型根据土地利用变化对生境质量进行评价,具有数据收集方便、操作简单和结果可视化等优点,在国内外得到了广泛的应用[9]。生境质量受自然环境、地理区位和社会经济等多个因素的影响,而地理探测器是分析各种现象的驱动力与影响因子以及多因子交互作用的有效方法[10],广泛应用于土地利用变化、环境、生态、经济等多个领域。已有研究多从省域、流域和县域等尺度评估生境质量[11-13],对于具有明显空间地域性特征的省域来说,其内部不同分区生境质量演化的影响因素及其作用机制更为复杂,因此有必要从不同空间尺度研究省域生境质量时空演变及驱动机制。

陕西省南北跨度较大,自南向北分为陕南地区、关中地区和陕北地区,受地理位置和经济社会发展等影响,三大地区的地形、植被、气候、水文等要素存在显著差异,其生境质量也具有典型的空间异质性,因此从区域尺度探究生境质量时空演变并识别主要驱动因子,对陕西省区域经济社会发展具有重要的指导意义。本研究利用InVEST模型评价陕南、陕北和关中三大地区的生境质量变化,并采用地理探测器识别引起生境变化的主要驱动因子,以期为全省和地区生态文明建设提供一定的参考依据。

1 研究区概况与方法

1.1 研究区概况

陕西省位于105°29′~111°15′E,31°42′~39°35′N,是我国西北地区主要经济中心,下设10 个地级市107 个县市区,总面积为2.056×105km2。全省南北跨度大,自北向南分为陕北、关中和陕南3 个地区(图1)。陕北地区主要为黄土高原区,海拔在900~1900 m,为半干旱季风气候,年均气温为8~12 ℃[14];该区域降水量少,主要分布有榆林和延安2个城市,榆林位于农牧交错带,植被稀疏,是典型的生态脆弱区和生态治理重点区域;延安南部森林覆盖率较高,是重要的生态功能区。关中地区以平原为主,海拔在460~850 m,为温带季风气候,年均气温为12~13 ℃,年降水量为500~800 mm[15];该区域是陕西省的主要经济、政治和文化中心,自东向西分布有西安、咸阳和宝鸡等多个大中型城市,人口密集,是城镇和工农业发展的集中区。陕南地区主要为秦巴山区,以山地为主,海拔在1000~3000 m,为亚热带季风气候,年均气温为14~16 ℃,年降水量为800~1000 mm[16];该区域降水量大、植被茂密,是全省主要的林区和重要的生态屏障,承担着水源涵养、生物多样性保护等多种生态功能。由于陕西省特殊的地理位置和自然环境,形成了自北向南典型的地理分布和生态格局。

图1 陕西省地形示意图Fig.1 Topographic map of Shaanxi Province

1.2 数据来源与处理

影响生境质量变化的因素较多,其中气候、地形和植被等是主要的自然环境因素,人口经济和土地利用则是主要的社会经济因素[17-20]。结合研究区现状和数据可获取性,本研究选取了自然环境和社会经济作为一级指标,选取6个二级指标和13个三级指标作为生境质量的影响因子。将指标进行栅格化处理,并按1 km 网格进行重采样,得到205600个评价单元构成地理探测器驱动因子集。数据系列分别来自2000 年、2010 年和2020 年,详细指标、数据来源及处理方法[21-23]如表1所示。

表1 生境质量主要影响因子Tab.1 Main influencing variables on habitat quality

1.3 研究方法

1.3.1 InVEST 模型 采用InVEST 模型中的生境质量模块进行评估,该模块基于土地利用数据以及生物多样性的威胁因素等计算生境质量[24]。结合研究区现状及已有文献[13],选择受人类活动影响较大的工矿用地、交通用地、农村用地、城镇用地、旱地和水田作为胁迫因子,建立土地利用类型和胁迫因子的敏感度关系(表2),结合不同生境与胁迫因子的距离、权重和衰退方式(表3)计算生境质量指数,该指数在0~1之间,数值越大,表示生境越好。利用自然断点法[25]将生境质量划分为[0,0.16]、(0.16,0.43]、(0.43,0.60]、(0.60,0.77]和(0.77,1]5 个等级,分别代表低、较低、中等、较高和高生境质量。生境质量指数计算公式和原理见相关文献[26]。采用泰尔指数定量分析地区的空间差异性和不均衡性,指数越大,表示空间差异性越大,具体指数公式见文献[27]。

表2 不同土地利用类型对胁迫因子的敏感度Tab.2 Sensitivity of different land use types to stress factors

表3 胁迫因子及其胁迫距离、权重和衰退方式Tab.3 Stress factors,stress distance,weight and decline mode

1.3.2 地理探测器 地理探测器是探测空间分异性并揭示驱动因子的一种统计学方法,本研究主要采用因子探测和交互作用探测分析不同因子对生境质量的解释力[10],并识别主要驱动因子。因子探测主要分析自变量X对因变量Y的影响程度,解释力用q值表示,计算公式如下:

层和全区Y的方差。

2 结果与分析

2.1 生境质量时空变化特征

陕西省2000 年、2010 年和2020 年生境质量指数依次为:0.487、0.477 和0.509,均为中等生境质量水平,且呈现微弱上升趋势,陕南和陕北地区生境质量分别提升了4%和8%,关中地区下降了10%。整体来看,2010年之后全省生境质量的变化程度大于2010 年前,区域尺度变化大于全省尺度(表4)。从不同生境质量占比来看,全省3 个年度不同生境质量面积变化不大,均以较低、较高和中等生境质量为主,三者占总面积的82%左右,较低和中等生境质量呈现减少趋势,较高生境质量呈增加趋势,高和低生境质量均呈增加趋势,但前者增速远大于后者,说明生境质量逐渐得到改善。

表4 2000—2020年陕西省及各地区生境质量面积占比Tab.4 Proportion of habitat quality area in Shaanxi Province and the region from 2000 to 2020

从空间分布来看(图2a),全省生境质量呈现南北高中部低的分布格局,三大地区的主要生境质量类型占比差距较大。陕南地区以较高生境质量最多,主要位于森林覆盖率较高的秦岭山区,其次是较低、中等和高生境质量,三者占比相差不大,较低生境质量主要位于汉中、安康等城市区域,低生境质量占比极少;陕北地区以较低生境质量占绝对优势,主要位于榆林东部和南部,其次是中等生境质量,较高生境质量在2010 年后显著增加,达到20.08%,高生境质量和低生境质量占比很少;关中地区以较低生境质量占比最高,集中分布在西安、宝鸡和咸阳等城市中心,其次是高和较高生境质量,中等和低生境质量占比较少。根据泰尔指数计算结果(图2b),20 a内全省和地区间泰尔指数均呈上升趋势,分别上升了18.64%和32.16%,地区间泰尔指数变化较大,尤其是2020 年,而地区内差异很小,表明全省和生境质量的空间差异性的扩张主要与地区间空间差异有关;关中地区的泰尔指数略大于陕南地区,大于陕北地区,表明关中地区内部生境质量空间差异性最大,其次是陕南地区,陕北地区空间差异性较小。

图2 2020年陕西省生境质量空间分布(a)及2000—2020年陕西省生境质量泰尔指数(b)Fig.2 Spatial distribution of habitat quality in Shaanxi Province in 2020(a)and Spatial Index of habitat quality in Shaanxi Province from 2000 to 2020(b)

2.2 生境质量变化主要驱动因子分析

通过地理探测器分析得到单因子对生境质量变化的解释力(图3),根据显著性检验结果(P<0.01)可知,受空间尺度影响,不同因子对生境质量的解释程度存在差异。综合3 a平均值,对陕北地区解释力较高的因子依次为:NDVI、土地利用强度、LAI、NPP和年降水量,关中地区主要因子依次为:土地利用强度、NDVI、LAI、起伏度、NPP 和地形位,陕南地区主要因子是土地利用强度,降水、气温、人口密度和GDP的解释力反而不高。相对三大地区,全省尺度的单因子解释力下降,前6 个因子依次为:LAI、地形位、起伏度、NDVI、土地利用强度和NPP,气候等其他因子解释力小于0.15。综合来看,土地利用、植被因子和地形因子是影响全省和三大地区生境质量的主要因子,但在省尺度下植被因子和地形因子的作用高于土地利用,而区域尺度下土地利用较强。随着时间推移,省尺度下地形因子q值相对稳定,但植被因子和土地利用呈下降趋势,区域尺度下土地利用q值明显上升。由此可见,土地利用是影响三大地区生境质量的首要驱动因子,而植被和地形因子对陕北地区和关中地区的影响同样不可忽视,气候因子和人口等经济社会因子影响较小。

图3 2000—2020年全省及三大地区各因子解释力Fig.3 Explanatory power of factors in province and three regions during 2000 to 2020

通过交互作用分析得到(图4),除陕南地区2000年土地利用强度与其他因子、陕北地区的路网密度和到市中心距离与地形位呈非线性减弱外,其他地区各因子间交互作用均大于单因子影响,表现为双因子增强和非线性增强,说明各因子之间均呈现协同增强的特征。全省尺度下,2000—2020年植被因子和地形因子与其他因子的交互作用最强,q均值均为0.34,土地利用和其他因子交互作用略低,q均值为0.33。从地区尺度看,土地利用与其他因子交互作用最强,陕南、陕北和关中地区的q均值分别为0.44、0.49和0.67,其次是植被因子与其他因子交互作用,三大地区的q均值分别为0.20、0.39和0.56,第三是地形因子与其他因子交互作用,三大地区的q均值为0.21、0.47和0.23。从交互前后解释力变化程度来看,气候因子和到县中心距离与其他因子交互后变化程度最大,省尺度下由交互前的0.09 和0.12变为交互后的0.26和0.24,地区尺度下q均值由交互前的0.1 和0.04 增大到交互后的0.27 和0.29。自2000—2020年,省尺度下各因子之间的交互作用变化不大,区域尺度下土地利用强度与其他因子的交互作用均呈现逐渐增强的趋势,植被因子、地形因子与其他因子的交互作用较为稳定,而气候因子和交通区位与其他因子结合后解释力明显上升也会影响生境质量。

图4 全省及其三大地区主要交互因子解释力Fig.4 Explanatory power of main interaction factors in the province and its three regions

3 讨论

影响生境质量的因子较多,其中土地利用是影响全省和三大地区生境质量的首要驱动因子,结合生境质量评价结果,全省生境质量具有明显的区域差异,这与土地利用类型分布具有较大的一致性。低生境质量主要分布在西安市城区、汉中市汉台区等城镇用地区,耕地面积较大的关中平原区则为较低生境质量,高质量生境主要分布在秦岭山区,森林覆盖率较高。自2000—2020年,土地利用强度对三大地区生境质量的解释力变大,说明人类活动导致的土地利用变化对生境质量影响逐渐加强。但是,土地利用强度对全省生境质量的解释力却有所减弱,这主要与退耕还林和城市扩张的“双向”作用有关[28]。2000—2020 年以西安为中心的关中城市群高速扩张,对邻近地区产生“虹吸效应”,致使大量林草地和耕地转为城镇居民用地,导致关中地区生境质量变差[29]。而陕南和陕北地区大力开展“封山育林”、“退耕还林”等生态修复工程,大量耕地转化为林草地,使得生境质量变好,因此全省不同地区的生境质量向好和退化的趋势共存。“双向”作用下,陕西省2020 年城镇居民用地较2000 年增加了96.18%,但是生境质量上升了4.5%,主要是封山育林等生态修复措施弥补了城市群扩张对生境的负面影响,也证明了退耕还林是保护生境质量的有效手段,而城市区域如何在经济发展的同时修复受损生境,也是城市发展亟需解决的问题。LAI和NDVI也是影响全省生境质量的第二类驱动因子,该类指数是反映植被生长状态的重要参数,受到气候变化和人类活动的双向影响[30]。气候变暖的环境延长了植物生长周期,加速了土壤有机质的分解,导致植物生长加快[31],而退耕还林政策和农业水平提高等人类活动加速了植被恢复[32]。但气温升高蒸发量增大又导致水资源短缺问题加剧,进而制约植被生长[33],城镇化等人类活动侵占大量的耕地、林草地,也导致植被覆盖度下降,谢宝妮[34]研究得出,气候变化对NDVI 增加的贡献率达到70%。由此可见,降水和气温等气候因子虽然对生境质量空间异质性解释力不高,但通过影响植被变化也间接影响生境质量。此外,高程和坡度等地形因子是影响全省生境质量的第三类驱动因子,主要通过限制人类活动影响生境质量[31]。本研究发现,高程超过1400 m的秦岭山区植被覆盖率高,且地形较陡,人类活动小,生境质量较好;高程500~1000 m 的区域内分布有西安、宝鸡、汉中等大中型城市,人类活动强度大,多为低生境质量;高程1000 m 区域内有沙化较为严重的毛乌素沙地,因此生境质量较低,这与Wu等[35]的研究结果基本一致。

随着研究区地理尺度改变,驱动因子对生境质量的解释力也发生变化,三大地区驱动因子解释力的方差明显大于全省,原因是全省尺度均质化地区间驱动因子的差异,这与刘春芳等[27]的研究结论一致。除土地利用强度外,受地区自然环境条件和经济社会发展的影响,其他驱动因子存在差异。陕南地区主要为秦巴山区,地形整体变化不大,植被覆盖率整体较高且受气候变化影响相对较小,因此生境质量受地形和植被因子影响较小。陕北干旱区植被脆弱,对气候变化响应敏感[36],同时该地区也是退耕还林的主要区域,在气候和土地政策影响下植被增加明显。关中地区南依秦岭山脉,北临黄土高原,中部为平原,最大高程差为2000 m[37],气候上南北差异较大导致植被类型多样,中部有关中城市群,人类活动剧烈,因此生境质量受自然环境和社会经济发展的共同影响。

在制定生境质量保护对策中,需依据不同地区制定不同生境质量保护策略,从而使整体得到提升。生境质量在省尺度和区域尺度的交互探测中都表现为双因子增强和非线性增强,表明各因子之间联系密切。对于三大地区来说,土地利用强度与植被指数和叶面积指数的交互作用增强,说明以土地利用为代表的经济社会因素与自然环境因素的叠加作用显著影响生境质量,其中,关中地区土地利用强度和植被因子交互作用解释率达0.81 以上。对于陕南地区,土地利用强度与人口密度和地形位的叠加作用影响次之,说明生境质量的影响主要受到土地利用强度与植被因子的共同作用,经济社会因子的内部交叉作用影响较低。因此提高该地区生境质量需着重考虑土地利用和植被因子这2个因素。受方法限制本研究仅分析了双因子叠加对生境质量的影响,而多因子对生境质量的影响仍需进一步探讨。

4 结论

本文基于陕西省2000年、2010年和2020年3期土地利用数据,利用InVEST 模型评价分析了全省、陕南、陕北和关中地区的生境质量及时空演变趋势,并采用地理探测器识别了影响生境质量变化的主要驱动因子。主要结论如下:

(1)全省生境质量平均为中等水平,且20 a 间逐渐得到改善。全省生境质量呈现显著的空间分布格局,以陕南地区质量最好,关中地区最差,陕北地区居于二者之间。20 a间全省生境质量的空间差异性变大,主要受地区间空间差异影响,三大地区以陕南地区和关中地区差异性较大。

(2)植被因子、地形因子和土地利用强度是影响全省生境质量变化的主要驱动因子,且土地利用强度的影响逐年增强,其余因子逐年减弱。三大地区的主要驱动因子除受土地利用强度影响外,陕北地区还受植被因子的影响,关中地区受植被因子和地形因子影响,气候因子和人口、GDP 等经济社会因子对其影响较小。

(3)双因子交互作用显示,省尺度下各因子之间的交互作用变化不大,区域尺度下土地利用强度与其他因子的交互作用均呈现逐渐增强的趋势,植被因子、地形因子与其他因子的交互作用较为稳定。气候因子和到县中心距离与其他因子交互后变化程度最大也应重点关注。

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