基于隨機(jī)森林模型的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別

金 宇,周可新,高吉喜,穆少杰,張小華

1 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院, 南京 210044 2 環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042

基于隨機(jī)森林模型的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別

金 宇1,周可新2,高吉喜2,*,穆少杰2,張小華1

1 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院, 南京 210044 2 環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所, 南京 210042

準(zhǔn)確可靠地識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū),是生物多樣性保護(hù)的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。采用隨機(jī)森林(random forests)模型,基于12個(gè)環(huán)境變量,對(duì)中國(guó)263種國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物建模,并預(yù)測(cè)各個(gè)物種在背景點(diǎn)的適生概率,迭加計(jì)算得到國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的生境適宜性指數(shù)。此外,基于對(duì)生境適宜性指數(shù)的空間自相關(guān)分析,識(shí)別和確定國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū),并對(duì)優(yōu)先保護(hù)區(qū)目前的被保護(hù)情況進(jìn)行分析。結(jié)果表明,國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)的面積為103.16萬(wàn)km2,約占我國(guó)國(guó)土面積的10.90%。優(yōu)先保護(hù)區(qū)主要分布在我國(guó)的西部地區(qū),包括西南地區(qū)的秦嶺-大巴山山區(qū)、云南省與印度及緬甸的交界地區(qū)、武陵山山區(qū)、喜馬拉雅山-橫斷山脈山區(qū)、阿爾泰山脈山區(qū)、天山山脈山區(qū)、昆侖山山脈山區(qū);東北的大、小興安嶺、東北-華南沿海地區(qū)及長(zhǎng)江中下游地區(qū)有少量分布。優(yōu)先保護(hù)區(qū)中被保護(hù)的面積為50.40萬(wàn)km2,占優(yōu)先保護(hù)區(qū)總面積的48.86%,保護(hù)率偏低,未被充分保護(hù)。利用系統(tǒng)聚類(lèi)分析,將未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)劃分成3 種優(yōu)先保護(hù)順序,以期為相關(guān)部門(mén)的決策提供科學(xué)依據(jù),更好地保護(hù)生物多樣性。

物種分布模型;空間自相關(guān);優(yōu)先保護(hù)區(qū);空缺分析;生物多樣性

近年來(lái),隨著全球氣候變化的加劇和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,生物多樣性也受到強(qiáng)烈的影響：一方面,氣候變化(全球溫度升高、降水模式改變)使物種的地理分布(適生區(qū)域)發(fā)生了遷移(改變)[1- 2],另一方面,人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致棲息地破碎化程度加劇,而采集和捕獵等活動(dòng)也使野生動(dòng)植物種群數(shù)量銳減。近年來(lái)的研究表明,全球生物多樣性正以前所未有的速度喪失[3]。世界自然保護(hù)聯(lián)盟(International Union for Conservation of Nature, IUCN)發(fā)布的《受威脅物種紅色名錄》表明,全球約有1/4哺乳動(dòng)物,1200多種鳥(niǎo)類(lèi)以及3萬(wàn)多種植物面臨滅絕危險(xiǎn)[4]。如何有效保護(hù)生物多樣性已成為全世界共同面臨的幾大環(huán)境問(wèn)題之一。

中國(guó)生物多樣性豐富,是全球12個(gè)“巨大多樣性國(guó)家”之一[5],在全球的生物多樣性保護(hù)事業(yè)中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。目前,中國(guó)政府已經(jīng)采取一系列有效措施應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),如成立了中國(guó)生物多樣性保護(hù)國(guó)家委員會(huì),制定了《中國(guó)生物多樣性保護(hù)戰(zhàn)略與行動(dòng)計(jì)劃》等[6]。2013年,中國(guó)提出了生態(tài)紅線(xiàn)戰(zhàn)略,使生物多樣性保護(hù)工作邁上了一個(gè)新臺(tái)階。生態(tài)紅線(xiàn)是指對(duì)維護(hù)國(guó)家和區(qū)域生態(tài)安全及社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義的關(guān)鍵生態(tài)保護(hù)區(qū)域[7]。生態(tài)紅線(xiàn)的劃定能夠維持關(guān)鍵物種、生態(tài)系統(tǒng)與種質(zhì)資源生存的最小面積,有效地保護(hù)生物多樣性。中國(guó)國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)是生態(tài)紅線(xiàn)的重要組成部分,包含在生態(tài)紅線(xiàn)中。如何準(zhǔn)確地識(shí)別和確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)是生物多樣性保護(hù)研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題之一[8],也是進(jìn)行保護(hù)活動(dòng)的前提條件。準(zhǔn)確的識(shí)別和確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)能夠指導(dǎo)資源的合理分配,使保護(hù)效益達(dá)到最大化[9-10]。目前,世界上許多國(guó)家和地區(qū)已經(jīng)開(kāi)展了生物多樣性?xún)?yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別和確定研究,并在保護(hù)中取得了很好的效果[11- 14]。

準(zhǔn)確有效地獲取物種的適宜分布區(qū)對(duì)于識(shí)別和確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)至關(guān)重要[15-16],物種分布預(yù)測(cè)技術(shù)和地理信息系統(tǒng)(GIS)為生物多樣性?xún)?yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別提供了一個(gè)可靠的方法[17]。該方法基于物種分布相關(guān)數(shù)據(jù)和環(huán)境因素,利用物種分布預(yù)測(cè)模型來(lái)獲取物種的適宜分布區(qū)域,這在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用[18-19]。Austin和Meyers[20]通過(guò)廣義線(xiàn)性模型和廣義加法模型對(duì)森林樹(shù)種的適宜分布區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè),提出了森林生物多樣性的保護(hù)與管理措施。Godoy-Bürki等[21]利用MAXENT模型對(duì)安第斯山脈的505種原生植被物種的適宜分布區(qū)進(jìn)行預(yù)測(cè),并劃分不同的保護(hù)優(yōu)先級(jí),得到了安第斯山脈原生植被的優(yōu)先保護(hù)區(qū),并指出優(yōu)先保護(hù)區(qū)與生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)重合度不高。Stockman等[22]利用GARP模型對(duì)42種無(wú)脊椎動(dòng)物的適宜分布區(qū)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)學(xué)者在這方面的研究也很多。畢迎鳳[23]運(yùn)用組合模型對(duì)鐵杉在中國(guó)的分布進(jìn)行了預(yù)測(cè),得到了鐵杉的適宜分布區(qū),并對(duì)不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。LI等[24]利用組合模型預(yù)測(cè)了未來(lái)氣候變化對(duì)我國(guó)208種特有或?yàn)l危動(dòng)物物種適宜分布區(qū)的影響,發(fā)現(xiàn)其中一半動(dòng)物物種的潛在生境面積將逐漸下降,另外一半物種的潛在生境面積將有所增加,135個(gè)物種當(dāng)前適宜分布區(qū)的留存率將低于50%。目前已使用的有很多物種分布模型,包括回歸模型、生態(tài)位模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型等。不同研究者對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)行了比較,均認(rèn)為隨機(jī)森林(random forests)模型整體表現(xiàn)最佳[25-27]。

本研究選擇了國(guó)家一、二級(jí)保護(hù)動(dòng)物物種中的263種國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種作為研究對(duì)象,采用隨機(jī)森林模型對(duì)每個(gè)物種進(jìn)行建模,預(yù)測(cè)各個(gè)物種在背景點(diǎn)的適生概率。在此基礎(chǔ)上,得到國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的生境適宜性指數(shù),并對(duì)其進(jìn)行空間自相關(guān)分析,實(shí)現(xiàn)國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別和確定,最后對(duì)優(yōu)先保護(hù)區(qū)進(jìn)行保護(hù)空缺分析。準(zhǔn)確可靠地識(shí)別和確定國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū),有助于明確最急需保護(hù)的區(qū)域,為政府部門(mén)的決策提供科學(xué)依據(jù),使有限的資源得到合理分配和充分利用。

1 材料和方法

1.1 物種的分布數(shù)據(jù)

動(dòng)物物種的分布數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所開(kāi)發(fā)的中國(guó)物種信息系統(tǒng)(CSIS)( http://monkey.ioz.ac.cn/bwg-cciced/chinese/cesis/csispage.htm)[28],該系統(tǒng)中記錄了一萬(wàn)多種動(dòng)物物種,包括物種的歷史分布點(diǎn)、受威脅狀況、在我國(guó)的分布狀況及保護(hù)等級(jí)等信息。本研究選擇物種的標(biāo)準(zhǔn)是重要性、特有性以及數(shù)據(jù)的完整性,選擇了其中的國(guó)家一、二級(jí)保護(hù)動(dòng)物362種,剔除魚(yú)類(lèi)等水生、半水生物種以及分布點(diǎn)數(shù)據(jù)不足的物種共99種(表1),保留了263種動(dòng)物物種作為研究對(duì)象,并根據(jù)中國(guó)物種紅色名錄[29]對(duì)物種的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢查,以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。其中,86種物種為國(guó)家一級(jí)保護(hù)動(dòng)物,177種為國(guó)家二級(jí)保護(hù)動(dòng)物,26種為中國(guó)特有物種。本研究選取的263種物種中,被IUCN《受威脅物種紅色名錄》評(píng)定為極危(CR)物種的有18種,瀕危(EN)物種58種,易危(VU)物種50種,受到不同程度威脅的物種占所選物種的47.9%。

表1 分布點(diǎn)不足的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生動(dòng)物物種

1.2 環(huán)境變量

環(huán)境變量是隨機(jī)森林模型進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)的依據(jù)。本研究選擇了12個(gè)能夠反映氣候特征、棲息地和人類(lèi)影響的環(huán)境變量(表2)來(lái)預(yù)測(cè)物種的適宜分布區(qū)[18,24,30- 31]。其中年平均溫度、最冷月份最低溫度、最暖月份最高溫度、溫度的季節(jié)性變異、年降水量和降水的季節(jié)性變異為生物氣候變量;土地利用類(lèi)型、生物群落區(qū)和濕地類(lèi)型為地表類(lèi)型變量;海拔為地形變量;人類(lèi)足跡指數(shù)和凈初級(jí)生產(chǎn)力為人文、生態(tài)指數(shù)變量。所有的變量中除了3個(gè)地表類(lèi)型變量為分類(lèi)型變量,其它9個(gè)變量均為連續(xù)型變量。

表2 環(huán)境變量的含義及來(lái)源

1.3 模型預(yù)測(cè)

隨機(jī)森林模型是由Breiman在2001年開(kāi)發(fā)出來(lái)的一種匯總式自學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理方法,是一種現(xiàn)代分類(lèi)與回歸技術(shù),同時(shí),它也是一種組合式的自學(xué)習(xí)技術(shù)[32]。隨機(jī)森林模型是基于分類(lèi)樹(shù)算法進(jìn)行模擬和迭代,在變量和數(shù)據(jù)的使用上進(jìn)行隨機(jī)化,生成若干分類(lèi)樹(shù),再匯總分類(lèi)樹(shù)的結(jié)果[33],從而進(jìn)行判別。隨機(jī)森林模型對(duì)多元共線(xiàn)性不敏感;對(duì)于大量數(shù)據(jù)的處理效率較高,可以預(yù)測(cè)多達(dá)幾千個(gè)解釋變量的作用;在數(shù)據(jù)缺失時(shí)(如變量個(gè)數(shù)遠(yuǎn)大于樣本量)仍然有很高的精度。該模型可以通過(guò)多種工具實(shí)現(xiàn),如FORTRUN、SAS(Statistics Analysis System)、R語(yǔ)言等,本文采用R語(yǔ)言作為模型運(yùn)行的平臺(tái)。

將中國(guó)大陸地區(qū)作為研究區(qū)域,采用公里網(wǎng)格選取預(yù)測(cè)背景點(diǎn),每隔0.2經(jīng)度和緯度選擇一個(gè)點(diǎn),共計(jì)11968個(gè)背景點(diǎn)。通過(guò)地理信息系統(tǒng)(ArcGIS)軟件提取每個(gè)物種的分布點(diǎn)和背景點(diǎn)的所有環(huán)境變量值。將每個(gè)物種的分布數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中訓(xùn)練集分別由隨機(jī)抽取的各75%的物種分布數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)組成,測(cè)試集是由剩余的各25%的物種分布數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)組成。訓(xùn)練集用于建模,測(cè)試集用作檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途?。建模?對(duì)每個(gè)物種進(jìn)行預(yù)測(cè),得到背景點(diǎn)的物種的適生概率,將每個(gè)背景點(diǎn)上所有物種的適生概率進(jìn)行迭加并利用公式(1)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,得到國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種生境適宜性指數(shù)。

(1)

式中,Yij為第i個(gè)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化后的生境適宜性指數(shù)值,Xi為第i個(gè)點(diǎn)的生境適宜性指數(shù)值,Xmin為第生境適宜性指最小值,Xmax為生境適宜性指最大值。

模型的預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)是基于模型測(cè)試集數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)能力,采用接收工作機(jī)特征曲線(xiàn)下的面積(AUC)和真實(shí)技巧統(tǒng)計(jì)值(TSS)來(lái)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)精度。AUC的值為0.90—1.00,說(shuō)明模型表現(xiàn)很好;0.80—0.90,模型表現(xiàn)好;0.70—0.80,模型表現(xiàn)一般;0.60—0.70,模型表現(xiàn)差;0.50—0.60,模型預(yù)測(cè)失敗[34]。TSS是靈敏度和特異度的函數(shù)[35],公式簡(jiǎn)單,易于理解。TSS值的范圍是-1到1,值越大,說(shuō)明預(yù)測(cè)的精度越高。TSS的值為0.85—1,說(shuō)明模型表現(xiàn)很好;0.7—0.85,模型表現(xiàn)好;0.55—0.7,模型表現(xiàn)一般;0.4—0.55,模型表現(xiàn)差;<0.4,說(shuō)明預(yù)測(cè)失敗[36]。

1.4 優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別及空缺分析

在ArcGIS 9.3中將生境適宜性指數(shù)進(jìn)行反距離加權(quán)插值運(yùn)算,得到1km分辨率的生境適宜性指數(shù)圖。將生境適宜性指數(shù)圖中的每個(gè)像元轉(zhuǎn)換成1km×1km的矢量網(wǎng)格,一個(gè)正方形就是一個(gè)評(píng)價(jià)單元。我們采用GeoDa軟件中空間自相關(guān)分析的方法探測(cè)生境適宜性指數(shù)的空間聚集狀況,識(shí)別生境適宜性指數(shù)的高值聚集區(qū),每個(gè)評(píng)價(jià)單元的空間鄰接關(guān)系創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣,鄰接方式為共邊或共點(diǎn)鄰接。進(jìn)而得到國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū),以保證大部分物種的長(zhǎng)期存活。同時(shí),在ArcGIS軟件中分別將優(yōu)先保護(hù)區(qū)與自然保護(hù)區(qū)及生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)進(jìn)行疊加,對(duì)優(yōu)先保護(hù)區(qū)的被保護(hù)情況進(jìn)行分析。自然保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)截止到2013年底,包括國(guó)家級(jí)、省級(jí)和市縣級(jí)自然保護(hù)區(qū)。生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)生物多樣性保護(hù)戰(zhàn)略與行動(dòng)計(jì)劃》中的內(nèi)陸陸地和水域生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)域[37]。為了降低空間尺度對(duì)空間自相關(guān)分析的影響[38],我們按照陸生動(dòng)物的地理分區(qū)[39],將生境適宜性指數(shù)圖劃分為東北區(qū)、華北區(qū)、蒙新區(qū)、西南區(qū)、華中區(qū)、青藏區(qū)以及華南區(qū),共7個(gè)陸生動(dòng)物地理分布區(qū)。

空間自相關(guān)性使用全局和局部?jī)煞N指標(biāo)來(lái)度量,首先使用全局指標(biāo)探測(cè)7個(gè)地理分布區(qū)生境適宜性指數(shù)的空間模式,確定整個(gè)區(qū)域是否具有空間自相關(guān)性以及相關(guān)性的顯著水平。再對(duì)7個(gè)地理分布區(qū)進(jìn)行局部空間自相關(guān)性分析,進(jìn)一步考慮是否存在觀測(cè)值的高值或低值的局部空間聚集,并識(shí)別高值區(qū)與低值區(qū)。表示空間自相關(guān)的指標(biāo)和方法很多,其中較為常用的是Moran′sI指數(shù)[40- 41]。Moran′sI指數(shù)是用于衡量空間要素間的相互關(guān)系,值的范圍在-1到1 之間。1表示有強(qiáng)烈的空間正相關(guān),-1則表示有強(qiáng)烈的空間負(fù)相關(guān),0表示不存在空間相關(guān)性[42-43]。

(2)

(3)

式中,xi和xj分別是i和j所在位置的觀測(cè)值,wij為權(quán)重,δ為xi標(biāo)準(zhǔn)差。

通過(guò)SPSS系統(tǒng)聚類(lèi)方法對(duì)未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)進(jìn)行分析,選擇面積、國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種數(shù)、生境適宜性指數(shù)、植被類(lèi)型數(shù)以及人類(lèi)干擾指數(shù)這5個(gè)指標(biāo),對(duì)未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)的保護(hù)順序進(jìn)行劃分,將未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)劃分為3類(lèi),即最優(yōu)先保護(hù)、優(yōu)先保護(hù)和中等優(yōu)先保護(hù)[44]。

2 結(jié)果

2.1 模型精度檢驗(yàn)

計(jì)算AUC和TSS這2個(gè)模型精度檢驗(yàn)指標(biāo)的值,AUC的最小值為0.813,最大值為0.981,平均值為0.896;TSS的最小值0.735,最大值為0.929,平均值為0.807。說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)能力較好,預(yù)測(cè)精度較高。

2.2 優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別

通過(guò)全局Moran′sI的計(jì)算公式(式2)計(jì)算得到7個(gè)地理分布區(qū)生境適宜性指數(shù)的全局Moran′sI指數(shù)(表3)。結(jié)果表明,各地理分布區(qū)生境適宜性指數(shù)的全局空間自相關(guān)系數(shù)均大于0.90,(P<0.05)。說(shuō)明7個(gè)地理分布區(qū)中評(píng)價(jià)單元的生境適宜性指數(shù)存在顯著的空間自相關(guān),可以對(duì)其進(jìn)行空間自相關(guān)聚類(lèi)分析。

通過(guò)局部Moran′sI的計(jì)算公式(式3)探測(cè)7個(gè)地理分布區(qū)生境適宜性指數(shù)的空間聚集情況并通過(guò)ARCGIS軟件繪制高值聚集區(qū),得到了國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)(圖1)。優(yōu)先保護(hù)區(qū)是生境適宜性指數(shù)高值聚集的區(qū)域,生境適宜性指數(shù)高說(shuō)明該區(qū)域的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)動(dòng)物物種數(shù)量多、分布相對(duì)集中、人類(lèi)干擾弱,是國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種分布較多的地區(qū)。國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)主要分布在我國(guó)的西部地區(qū),包括西南地區(qū)的秦嶺-大巴山山區(qū)、云南省與印度及緬甸的交界地區(qū)、武陵山山區(qū)、喜馬拉雅山-橫斷山脈山區(qū)、阿爾泰山脈山區(qū)、天山山脈山區(qū)、昆侖山山脈山區(qū);東北的大、小興安嶺、東北—華南的沿海地區(qū)及長(zhǎng)江中下游地區(qū)有少量分布。通過(guò)計(jì)算,優(yōu)先保護(hù)區(qū)的面積為103.16萬(wàn)km2,約占我國(guó)中國(guó)國(guó)土面積的10.90%。優(yōu)先保護(hù)區(qū)的斑塊個(gè)數(shù)為355個(gè),其中面積最大的為9.67萬(wàn)km2,面積最小的為1.37km2,平均斑塊面積為2153.75km2。

表3 7個(gè)陸生動(dòng)物地理分布區(qū)的全局Moran′s I指數(shù)

圖1 國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)Fig.1 Priority conservation areas of the key national protected terrestrial vertebrate species

2.3 保護(hù)空缺分析

將優(yōu)先保護(hù)區(qū)與我國(guó)中國(guó)現(xiàn)有的自然保護(hù)區(qū)及中國(guó)陸地生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)的面狀數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,得到了優(yōu)先保護(hù)區(qū)目前的被保護(hù)情況。如圖2所示,優(yōu)先保護(hù)區(qū)被自然保護(hù)區(qū)覆蓋的面積為18.51萬(wàn)km2,占保護(hù)區(qū)總面積的14.54%;優(yōu)先保護(hù)區(qū)在我國(guó)陸地生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)中的面積為44.54萬(wàn)km2,占生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)總面積的19.17%。綜合來(lái)看,優(yōu)先保護(hù)區(qū)中被保護(hù)的面積為50.40萬(wàn)km2,占優(yōu)先保護(hù)區(qū)總面積的48.86%,說(shuō)明國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)受自然保護(hù)區(qū)和生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)的被保護(hù)率不高,未被充分保護(hù)。

圖2 優(yōu)先保護(hù)區(qū)的被保護(hù)狀況Fig.2 The protected status of priority conservation areas

2.4 保護(hù)優(yōu)先順序

圖3 未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)保護(hù)的優(yōu)先順序Fig.3 The protected order of the unprotected priority conservation areas

對(duì)未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)進(jìn)行保護(hù)優(yōu)先順序劃分,結(jié)果如圖3所示。最應(yīng)優(yōu)先保護(hù)的是國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種較豐富、生境適宜性較高、植被類(lèi)型復(fù)雜、面積較小、人類(lèi)活動(dòng)干擾強(qiáng)度大的斑塊,主要分布在我國(guó)中東部以及西南地區(qū)。最優(yōu)先保護(hù)區(qū)域大多分布在自然保護(hù)區(qū)或生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)周?chē)?與自然保護(hù)區(qū)或生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)的自然條件相似。同時(shí),我國(guó)中東部地區(qū)的自然保護(hù)區(qū)本身面積較小、分布分散、覆蓋率較低,具有大量的保護(hù)空缺[45]。建議將未被保護(hù)的優(yōu)先保護(hù)區(qū),特別是其中最優(yōu)先保護(hù)的區(qū)域,作為生物多樣性保護(hù)的重點(diǎn)地區(qū),通過(guò)優(yōu)化升級(jí)自然保護(hù)區(qū)加以保護(hù)。

3 討論

國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)主要分布在中國(guó)西部山脈的山區(qū),分布較為集中,斑塊面積較大。這可能是由于山區(qū)地形復(fù)雜,海拔的差異形成了不同的氣候梯度,造成生態(tài)位的重疊,有利于不同物種生存。此外,山區(qū)人類(lèi)干擾的強(qiáng)度相對(duì)較低,導(dǎo)致這些地區(qū)的生物多樣性極其豐富,擁有大量的特有動(dòng)植物物種。目前,全球34個(gè)生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)中有4個(gè)在中國(guó)有分布,分別是喜馬拉雅山脈、印緬地區(qū)、中亞山區(qū)和中國(guó)西南山區(qū)[46],本文的研究結(jié)果表明國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)與4片生物多樣性保護(hù)熱點(diǎn)地區(qū)在中國(guó)境內(nèi)的部分均有重疊,說(shuō)明優(yōu)先保護(hù)區(qū)與生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)的一致性較高,具有很高的保護(hù)價(jià)值和保護(hù)潛力。東北的大、小興安嶺、東北—華南的沿海及長(zhǎng)江中下游地區(qū)分布較少,分布較為分散且斑塊面積小,破碎化程度高,這可能是由于這些地區(qū)多海拔變化小,無(wú)法形成多樣的地形及氣候條件;同時(shí),又處在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū),人類(lèi)干擾強(qiáng)度大。但這些地區(qū)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)大多處在鳥(niǎo)類(lèi)的中部和東部遷徙路線(xiàn)上[47],鳥(niǎo)類(lèi)遷徙過(guò)程中的停歇地是遷徙鳥(niǎo)類(lèi)在繁殖地和非繁殖地之間的聯(lián)系樞紐,對(duì)于遷徙鳥(niǎo)類(lèi)完成其完整的生活史過(guò)程具有重要作用[48]。針對(duì)這些地區(qū)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)開(kāi)展保護(hù)工作,對(duì)我國(guó)的生物多樣性保護(hù)意義重大。

圖4 優(yōu)先保護(hù)區(qū)在重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)及全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃中的分布情況Fig.4 Distribution of priority conservation areas in key ecological function zoning and the national ecological function zoning

通過(guò)將國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)與主體功能區(qū)劃中的重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)及全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃進(jìn)行比較分析(圖4),發(fā)現(xiàn)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)在重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)和全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃的很多地區(qū)有一定重疊,特別是在生物多樣性較高的秦嶺-大巴山山區(qū)、武陵山山區(qū)、喜馬拉雅山-橫斷山脈山區(qū)、阿爾泰山脈山區(qū)、天山山脈山區(qū)及東北的大、小興安嶺地區(qū)。說(shuō)明這些地區(qū)在生態(tài)功能發(fā)揮和生物多樣性維護(hù)方面均具有較高的保護(hù)價(jià)值。然而,由于劃定目的和劃定方法的不同,優(yōu)先保護(hù)區(qū)與重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)及全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃雖有重疊,但重疊的范圍不大。以南嶺山脈為例,南嶺山脈不僅屬于水源涵養(yǎng)功能區(qū),還是生物多樣性保護(hù)生態(tài)功能區(qū),在重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)和全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃中劃定的面積分別為1.23萬(wàn)km2和7.59萬(wàn)km2,優(yōu)先保護(hù)區(qū)在重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)及全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃中的分布面積分別為0.13萬(wàn)km2和0.54萬(wàn)km2。在對(duì)與主體功能區(qū)劃中的重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)及全國(guó)生態(tài)功能區(qū)劃重疊,但未加保護(hù)的斑塊進(jìn)行保護(hù)時(shí),需要綜合考慮多個(gè)不同方面及層次的保護(hù)需求,兼顧不同生態(tài)功能、生物多樣性保護(hù)生態(tài)功能中的不同類(lèi)別及國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的保護(hù)。

當(dāng)然,中國(guó)關(guān)鍵陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)也不是一成不變的,本文選擇了263種動(dòng)物物種,其中被優(yōu)先保護(hù)區(qū)保護(hù)的物種數(shù)為256種,保護(hù)率達(dá)97.34%。對(duì)于未被優(yōu)先保護(hù)區(qū)保護(hù)的物種以及由于缺少數(shù)據(jù)未被納入到分析中的物種,可以結(jié)合這些物種的分布情況,對(duì)優(yōu)先保護(hù)區(qū)作適當(dāng)?shù)难a(bǔ)充和調(diào)整。同時(shí),影響動(dòng)物物種分布的環(huán)境因素(如氣候、人類(lèi)干擾、土地利用、植被演替以及潛在的災(zāi)難性事件等)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及國(guó)家政策的改變,可能引起動(dòng)物的適生區(qū)域發(fā)生遷移和變化,需要對(duì)物種的分布情況進(jìn)行調(diào)查更新,優(yōu)先保護(hù)區(qū)的地理位置和范圍也應(yīng)該進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和變更,從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、長(zhǎng)效的保護(hù)與管理。

本文采用隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)了263種國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的適生概率,通過(guò)迭加及標(biāo)準(zhǔn)化方法得到生境適宜性指數(shù),采用空間自相關(guān)方法確定了國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)。我們認(rèn)為國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種的優(yōu)先保護(hù)區(qū)對(duì)于我國(guó)的生物多樣性保護(hù)具有重要意義,優(yōu)先保護(hù)區(qū)的確定明確了保護(hù)行動(dòng)中急需關(guān)注和保護(hù)的區(qū)域,為相關(guān)政府部門(mén)更有效地分配和利用有限的保護(hù)資源提供科學(xué)依據(jù)。

[1] Wuethrich B. How climate change alters rhythms of the wild. Science, 2000, 287(5454): 793- 795.

[2] Hughes L. Biological consequences of global warming: is the signal already apparent?. Trends in Ecology & Evolution, 2000, 15(2): 56- 61.

[3] McCarthy D P, Donald P F, Scharlemann J P W, Buchanan G M, Balmford A, Green J M H, Bennun L A, Burgess N D, Fishpoo L D C, Garnett S T, Leonard D L, Maloney R F, Morling P, Schaefer H M, Symes A, Wiedenfeld D A, Butchart S H M. Financial costs of meeting global biodiversity conservation targets: current spending and unmet needs. Science, 2012, 338(6109): 946- 949.

[4] 薛達(dá)元. 《名古屋議定書(shū)》的主要內(nèi)容及其潛在影響. 生物多樣性, 2011, 19(1): 113- 119.

[5] Hilton-Taylor C. 2000 IUCN Red List of Threatened Species. IUCN, 2000.

[6] 薛達(dá)元. 《中國(guó)生物多樣性保護(hù)戰(zhàn)略與行動(dòng)計(jì)劃》的核心內(nèi)容與實(shí)施戰(zhàn)略. 生物多樣性, 2011, 19(4): 387- 388.

[7] Lü Y H, Ma Z M, Zhang L W, Fu B J, Gao G Y. Redlines for the greening of China. Environmental Science & Policy, 2013, 33: 346- 353.

[8] Kati V, Devillers P, Dufrêne M, Legakis A, Vokou D, Lebrun P. Hotspots, complementarity or representativeness? Designing optimal small-scale reserves for biodiversity conservation. Biological Conservation, 2004, 120(4): 471- 480.

[9] Brooks T M, Mittermeier R A, da Fonseca G A B, Gerlach J, Hoffmann M, Lamoreux J F, Mittermeier C G, Pilgrim J D, Rodrigues A S L. Global biodiversity conservation priorities. Science, 2006, 313(5783): 58- 61.

[10] Linke S, Kennard M J, Hermoso V, Olden J D, Stein J, Pusey B J. Merging connectivity rules and large-scale condition assessment improves conservation adequacy in river systems. Journal of Applied Ecology, 2012, 49(5): 1036- 1045.

[11] Naoe S, Katayama N, Amano T, Akasaka M, Yamakita T, Ueta M, Matsuba M, Miyashita T. Identifying priority areas for national-level conservation to achieve Aichi Target 11: a case study of using terrestrial birds breeding in Japan. Journal for Nature Conservation, 2015, 24: 101- 108.

[12] Huang J H, Lu X H, Huang J H, Ma K P. Conservation priority of endemic Chinese flora at family and genus levels. Biodiversity and Conservation, 2016, 25(1): 23- 35.

[13] Mittermeier R A, van Dijk P P, Rhodin A G J, Nash S D. Turtle hotspots: an analysis of the occurrence of tortoises and freshwater turtles in biodiversity hotspots, high-biodiversity wilderness areas, and turtle priority areas. Chelonian Conservation and Biology, 2015, 14(1): 2- 10.

[14] Brooks T M, Cuttelod A, Faith D P, Garcia-Moreno J, Langhammer P, Pérez-Espona S. Why and how might genetic and phylogenetic diversity be reflected in the identification of key biodiversity areas?. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 2015, 370(1662): 20140019.

[15] Gray D, Scarsbrook M R, Harding J S. Spatial biodiversity patterns in a large New Zealand braided river. New Zealand Journal of Marine and Freshwater Research, 2006, 40(4): 631- 642.

[16] Lira-Noriega A, Soberón J, Navarro-Sigüenza A G, Nakazawa Y, Peterson A T. Scale dependency of diversity components estimated from primary biodiversity data and distribution maps. Diversity and Distributions, 2007, 13(2): 185- 195.

[17] Rodríguez J P, Brotons L, Bustamante J, Seoane J. The application of predictive modelling of species distribution to biodiversity conservation. Diversity and Distributions, 2007, 13(3): 243- 251.

[18] Ko C Y, Lin R S, Ding T S, Hsieh C H, Lee P F. Identifying biodiversity hotspots by predictive models: a case study using Taiwan′s endemic bird species. Zoological Studies, 2009, 48(3): 418- 431.

[19] Wan J Z, Wang C J, Yu J H, Han S J, Wang L H, Wang Q G. The ability of Nature Reserves to conserve medicinal plant resources: a case study in northeast China. Ecological Informatics, 2014, 24: 27- 34.

[20] Austin M P, Meyers J A. Current approaches to modelling the environmental niche of eucalypts: implication for management of forest biodiversity. Forest Ecology and Management, 1996, 85(1/3): 95- 106.

[21] Godoy-Bürki A C, Ortega-Baes P, Sajama J M, Aagesen L. Conservation priorities in the Southern Central Andes: mismatch between endemism and diversity hotspots in the regional flora. Biodiversity and Conservation, 2014, 23(1): 81- 107.

[22] Stockman A K, Beamer D A, Bond J E. An evaluation of a GARP model as an approach to predicting the spatial distribution of non-vagile invertebrate species. Diversity and Distributions, 2006, 12(1): 81- 89.

[23] 畢迎鳳, 許建初, 李巧宏, Guisan A, Thuiller W, Zimmermann N E, 楊永平, 楊雪飛. 應(yīng)用BioMod集成多種模型研究物種的空間分布——以鐵杉在中國(guó)的潛在分布為例. 植物分類(lèi)與資源學(xué)報(bào), 2013, 35(5): 647- 655.

[24] Li X H, Tian H D, Wang Y, Li R Q, Song Z M, Zhang F C, Xu M, Li D M. Vulnerability of 208 endemic or endangered species in China to the effects of climate change. Regional Environmental Change, 2013, 13(4): 843- 852.

[25] Thuiller W, Lafourcade B, Engler R, Araújo M B. BIOMOD-a platform for ensemble forecasting of species distributions. Ecography, 2009, 32(3): 369- 373.

[26] 張雷, 劉世榮, 孫鵬森, 王同立. 氣候變化對(duì)馬尾松潛在分布影響預(yù)估的多模型比較. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2011, 35(11): 1091- 1105.

[27] 翟天慶, 李欣海. 用組合模型綜合比較的方法分析氣候變化對(duì)朱鹮潛在生境的影響. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 32(8): 2361- 2370.

[28] 解焱, 李典謨, MacKinnon J. 中國(guó)生物地理區(qū)劃研究. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2002, 22(10): 1599- 1615.

[29] 汪松, 解焱. 中國(guó)物種紅色名錄. 北京: 高等教育出版社, 2004.

[30] Olson D M, Dinerstein E, Wikramanayake E D, Burgess N D, Powell G V N, Underwood E C, D′amico J A, Itoua I, Strand H E, Morrison J C, Loucks C J, Allnutt T F, Ricketts T H, Kura Y, Lamoreux J F, Wettengel W W, Hedao P, Kassem K R. Terrestrial ecoregions of the world: a new map of life on earth: a new global map of terrestrial ecoregions provides an innovative tool for conserving biodiversity. BioScience, 2001, 51(11): 933- 938.

[31] Sanderson E W, Jaiteh M, Levy M A, Redford K H, Wannebo A V, Woolme G. The human footprint and the last of the wild. Bioscience, 2002, 52(10): 891- 904.

[32] Breiman L. Random forests. Machine Learning, 2001, 45(1): 5- 32.

[33] 李欣海. 隨機(jī)森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應(yīng)用. 應(yīng)用昆蟲(chóng)學(xué)報(bào), 2013, 50(4): 1190- 1197.

[34] Fielding A H, Bell J F. A review of methods for the assessment of prediction errors in conservation presence/absence models. Environmental Conservation, 1997, 24(1): 38- 49.

[35] Allouche O, Tsoar A, Kadmon R. Assessing the accuracy of species distribution models: prevalence, kappa and the true skill statistic (TSS). Journal of Applied Ecology, 2006, 43(6): 1223- 1232.

[36] Monserud R A, Leemans R. Comparing global vegetation maps with the Kappa statistic. Ecological Modelling, 1992, 62(4): 275- 293.

[37] 環(huán)境保護(hù)部. 中國(guó)生物多樣性保護(hù)戰(zhàn)略與行動(dòng)計(jì)劃. 北京: 中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 2011.

[38] 齊麗麗, 柏延臣. 社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)熱點(diǎn)探測(cè)的MAUP效應(yīng). 地理學(xué)報(bào), 2012, 67(10): 1317- 1326.

[39] 張榮祖, 趙肯堂. 關(guān)于《中國(guó)動(dòng)物地理區(qū)劃》的修改. 動(dòng)物學(xué)報(bào), 1978, 24(2): 196- 202.

[40] Zhang C S, Luo L, Xu W L, Ledwith V. Use of local Moran′s I and GIS to identify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of the Total Environment, 2008, 398(1/3): 212- 221.

[41] Hughey K F D, Cullen R, Moran E. Integrating economics into priority setting and evaluation in conservation management. Conservation Biology, 2003, 17(1): 93- 103.

[42] Moran P A P. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 1950, 37(1/2): 17- 23.

[43] Li H F, Calder C A, Cressie N. Beyond Moran′s I: testing for spatial dependence based on the spatial autoregressive model. Geographical Analysis, 2007, 39(4): 357- 375.

[44] 劉吉平, 呂憲國(guó). 三江平原濕地鳥(niǎo)類(lèi)豐富度的空間格局及熱點(diǎn)地區(qū)保護(hù). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2011, 31(20): 5894- 5902.

[45] 趙廣華, 田瑜, 唐志堯, 李俊生, 曾輝. 中國(guó)國(guó)家級(jí)陸地自然保護(hù)區(qū)分布及其與人類(lèi)活動(dòng)和自然環(huán)境的關(guān)系. 生物多樣性, 2013, 21(6): 658- 665.

[46] Myers N, Mittermeier R A, Mittermeier C G, da Fonseca G A B, Kent J. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, 2000, 403(6772): 853- 858.

[47] Ma Z J, Melville D S, Liu J G, Chen Y, Yang H Y, Ren W W, Zhang Z W, Piersma T, Li B. Rethinking China′s new great wall: massive seawall construction in coastal wetlands threatens biodiversity. Science, 2014, 346(6212): 912- 914.

[48] 馬志軍, 李博, 陳家寬. 遷徙鳥(niǎo)類(lèi)對(duì)中途停歇地的利用及遷徙對(duì)策. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2005, 25(6): 1404- 1412.

Identifying the priority conservation areas for key national protected terrestrial vertebrate species based on a random forest model in China

JIN Yu1, ZHOU Kexin2, GAO Jixi2,*, MU Shaojie2, ZHANG Xiaohua1

1CollegeofAppliedMeteorology,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China2NanjingInstituteofEnvironmentalSciences,MinistryofEnvironmentalProtection,Nanjing210042,China

The accurate and reliable identification of key national protected terrestrial vertebrate species in China is vital to biodiversity conservation. In this research, 12 environmental variables were used to model the 263 key national protected terrestrial vertebrate species with a random forest model, to predict the probability of occurrence of each species in background points. The habitat suitability index of the key national protected terrestrial vertebrate species was calculated by superimposing the data. Furthermore, spatial autocorrelation analysis performed on the habitat suitability index to identify priority conservation areas for these key species, with the protection status of these priority conservation areas analyzed using gap analysis. The results show that priority conservation areas account for 10.90% of China′s land area (1031600 km2). These priority conservation areas are distributed primarily in western China, including in the Qinling-Daba mountain area in southwestern China, the Yunnan and India-Burma border region, the Wuling mountain area, the Himalayas-Hengduan mountain area, the Altai mountain area, the Tian Shan mountain area, and the Kunlun mountain area. Some distribution is also found in the Daxing′anling and Xiaoxing′anling mountain areas in northeast China, the northeast-south China coastal areas, and the middle and lower reaches of the Yangtze River. The protected areas found within the priority conservation areas account for 48.86% of the priority conservation areas (504 000 km2). The rate of protection is relatively low, meaning that the priority conservation areas are not sufficiently protected. Using a hierarchical cluster analysis, a priority protection order for the unprotected priority conservation areas was presented, to serve as a scientific basis for decision-making for relevant departments and provide better protection of biodiversity in this region

species distribution models; spatial autocorrelation analysis; priority conservation areas; gap analysis; biodiversity

環(huán)保公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)資助項(xiàng)目(201409055);環(huán)境保護(hù)部資助項(xiàng)目;江蘇省自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(BK20140117)

2015- 12- 08;

2016- 04- 25

10.5846/stxb201512082454

*通訊作者Corresponding author.E-mail: gjx@nies.org

金宇,周可新,高吉喜,穆少杰,張小華.基于隨機(jī)森林模型的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)陸生脊椎動(dòng)物物種優(yōu)先保護(hù)區(qū)的識(shí)別.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(23):7702- 7712.

Jin Y, Zhou K X, Gao J X, Mu S J, Zhang X H.Identifying the priority conservation areas for key national protected terrestrial vertebrate species based on a random forest model in China.Acta Ecologica Sinica,2016,36(23):7702- 7712.