沅江源自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量變化遙感監(jiān)測(cè)

顧羊羊，黃賢峰，鄒長新，葉 鑫①，林乃峰②，張衛(wèi)民（.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇南京004；.貴州省環(huán)境科學(xué)研究設(shè)計(jì)院，貴州貴陽 55008；.貴州省黔西南州林業(yè)局，貴州興義 56400）

生境質(zhì)量能夠有效反映區(qū)域生物多樣性維持能力的高低。評(píng)估生境質(zhì)量是制定有效的生物多樣性保護(hù)措施的基礎(chǔ)。生境質(zhì)量主要受土地利用/覆被變化影響，比如大型工程建設(shè)[1]、城市規(guī)模擴(kuò)張[2-3]、耕地面積增加[4]等。生境質(zhì)量評(píng)估方法主要有基于景觀格局指數(shù)的指標(biāo)體系法[5]和基于數(shù)學(xué)模型的方法[6-7]。王巍淇等[5]基于土地利用景觀指標(biāo)構(gòu)建生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，分析云南省生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化。閆瑞強(qiáng)等[8]采用生境適宜性等指數(shù)評(píng)估雅魯藏布江地區(qū)黑頸鶴生境適宜性。以上方法對(duì)研究區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)要求較高，針對(duì)保護(hù)區(qū)多年生境質(zhì)量評(píng)估較難執(zhí)行。近年來InVEST-Habitat Quality模型由于數(shù)據(jù)容易獲取、無需野外詳細(xì)物種調(diào)查、能夠快速評(píng)估區(qū)域生境質(zhì)量等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于生境質(zhì)量評(píng)價(jià)[7，9]。該模型可以將土地利用/覆被類型與脅迫源聯(lián)系起來，通過估算威脅源對(duì)生境的負(fù)作用來計(jì)算生境質(zhì)量。國外學(xué)者通過InVEST模型評(píng)估流域生境質(zhì)量并預(yù)測(cè)不同保護(hù)情景對(duì)生境質(zhì)量的影響[9]。劉智方等[10]運(yùn)用InVEST模型研究福建省土地利用變化對(duì)生境質(zhì)量的影響。自然保護(hù)區(qū)物種資源豐富，可以有效保護(hù)區(qū)域生物多樣性，促進(jìn)物質(zhì)流、能流及信息流的傳遞。我國從1956年開始進(jìn)行自然保護(hù)區(qū)建設(shè)，由于野外調(diào)查數(shù)據(jù)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息嚴(yán)重缺乏，難以用傳統(tǒng)方法對(duì)生境質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)評(píng)估。遙感影像具有時(shí)效性、覆蓋面積廣、真實(shí)性、獲取方便等特點(diǎn)[11-12]。美國國家航空航天局自1972年7月23日起共發(fā)射8顆陸地衛(wèi)星（Landsat系列），已經(jīng)對(duì)地球進(jìn)行46 a遙感監(jiān)測(cè)，并成功運(yùn)用于城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境、防災(zāi)減災(zāi)等領(lǐng)域[13]。包玉斌等[14]基于InVEST模型計(jì)算黃河濕地自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量變化并分析影響因素。黃賢峰等[12]通過多期遙感影像對(duì)喀斯特自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)。目前采用遙感影像對(duì)自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)的研究較少，同時(shí)自然保護(hù)區(qū)生態(tài)質(zhì)量的變化過程、趨勢(shì)及驅(qū)動(dòng)力尚不清楚，嚴(yán)重影響了自然保護(hù)區(qū)功能劃定、持續(xù)保護(hù)及動(dòng)態(tài)管理。

筆者以貴州省沅江源自然保護(hù)區(qū)為例，基于4期Landsat系列影像數(shù)據(jù)，通過人機(jī)交互式解譯獲得土地利用數(shù)據(jù)，運(yùn)用Fragstats 4.2和InVEST 3.4.4軟件分析1990—2018年保護(hù)區(qū)土地利用變化與景觀格局特征，探討保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量動(dòng)態(tài)過程，并模擬生態(tài)保護(hù)情景下的生境質(zhì)量變化趨勢(shì)，解析生境變化的驅(qū)動(dòng)力，以期為自然保護(hù)區(qū)功能區(qū)劃合理性評(píng)價(jià)提供依據(jù)，為自然保護(hù)區(qū)科學(xué)管理提供決策支持。

1 研究區(qū)概況

貴州沅江源省級(jí)自然保護(hù)區(qū)位于黔南布依族苗族自治州都勻市西北部。2018年都勻市政府?dāng)M將螺絲殼自然保護(hù)區(qū)和斗篷山自然保護(hù)區(qū)整合并建設(shè)沅江源自然保護(hù)區(qū)。該自然保護(hù)區(qū)位于北緯26°13'12″～ 26°24'18″，東經(jīng) 107°19'29″～ 107°26'51″，保護(hù)區(qū)總面積87.96 km2（圖1）。保護(hù)區(qū)平均海拔1 200～1 500 m，土壤以黃壤為主，石灰土次之。研究區(qū)屬中亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均氣溫16.1℃，≥10℃積溫在4 800.2～5 710.8℃范圍內(nèi)。年日照時(shí)數(shù)為1 200 h左右，年降水量為868.6～1 443.9 mm，保護(hù)區(qū)降水充沛，但時(shí)空分布不均。由于水熱條件較好，區(qū)內(nèi)生物多樣性豐富。保護(hù)區(qū)主要森林植被為以殼斗科（Fagaceae）、樟科（Lauraceae）、山茶科（Theaceae）、薔薇科（Rosaceae）、槭樹科（Aceraceae）等為代表的地帶性常綠闊葉林和山地常綠落葉闊葉混交林，以及次生性喀斯特非地帶性常綠落葉闊葉混交林、灌木灌叢林。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

選用中高分辨率的Landsat系列遙感影像（來源http：//glovis.usgs.gov）研究沅江源自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化。為獲取研究區(qū)1990—2018年間生境質(zhì)量的動(dòng)態(tài)變化，選取1990、2000、2010和2018年4個(gè)不同時(shí)期作為代表年份，每個(gè)時(shí)期選擇2景云量覆蓋率較低影像（表1）。根據(jù)文獻(xiàn)[15]，將研究區(qū)土地覆被類型分為林地、草地、濕地、耕地、人工表面和其他用地。利用ENVI 5.1遙感軟件對(duì)4個(gè)時(shí)期的遙感影像進(jìn)行裁剪和重采樣等預(yù)處理。根據(jù)實(shí)地采樣結(jié)合紋理信息[16]，采用支持向量機(jī)分類方法對(duì)影像分布進(jìn)行監(jiān)督分類，然后通過人工目視判讀方式對(duì)錯(cuò)分的類型進(jìn)行校正，最終得到研究區(qū)4期土地覆被類型結(jié)果。

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖Fig.1 Location of the study area

表1 遙感影像信息Table 1 Remote sensing information

2.2 土地利用程度

土地利用程度綜合指數(shù)可以有效反映人類活動(dòng)對(duì)區(qū)域土地利用變化的影響水平[17]。其計(jì)算公式為

式（1）～（2）中，I為研究區(qū)的土地利用程度綜合指數(shù)；Ai為第i級(jí)土地利用程度分級(jí)指數(shù)，取值詳見文獻(xiàn)[18]；Bi為第i級(jí)土地利用程度面積占比；ΔIb-a為土地利用程度綜合變化指數(shù)，正值表示該區(qū)域b時(shí)間土地利用程度指數(shù)大于a時(shí)間，否則相反；Ia和Ib分別為時(shí)間a和時(shí)間b對(duì)應(yīng)的第i等級(jí)土地利用程度面積占比。

2.3 景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)反映了景觀要素在空間格局上形狀、比例和空間配置等特征。根據(jù)需要在類型水平上選取斑塊面積比例（PLAND）、斑塊密度（PD）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、景觀形狀指數(shù)（LSI）、聚集度（CLUMPY），在景觀水平上選取斑塊數(shù)（NP）、斑塊密度（PD）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、景觀形狀指數(shù)（LSI）、蔓延度（CONTAG）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）和香農(nóng)均勻度指數(shù)（SHEI）。景觀指數(shù)的計(jì)算方式及意義見文獻(xiàn)[19-20]。

2.4 生境質(zhì)量模型

選用InVEST模型中Habitat Quality模塊估算研究區(qū)生境質(zhì)量[21]。假設(shè)生境為不同土地利用類型（即林地、草地、濕地、耕地、農(nóng)村居民點(diǎn)、交通用地和裸土/裸巖），同時(shí)將交通用地、耕地和農(nóng)村居民點(diǎn)作為生境威脅源。生境退化度計(jì)算公式[22]為

式（3）～（4）中，Dxj為土地利用類型j中柵格x的生境退化度；r為生境的威脅源；y為威脅源r中的柵格；ωr為不同威脅源的權(quán)重；dxy為柵格x（生境）與柵格y（威脅源）的距離；dr，max為威脅源r的影響范圍；ry為威脅源強(qiáng)度；irxy為威脅源對(duì)生境每個(gè)柵格的影響；βx為生境抗干擾水平；Sjr為每種生境對(duì)不同威脅源的相對(duì)敏感度。假設(shè)威脅源的影響隨距離增加呈現(xiàn)線性衰減趨勢(shì)。

基于生境退化度Dxj值，生境質(zhì)量計(jì)算公式為

式（5）中，Qxj為土地利用類型j中柵格x的生境質(zhì)量；Hj為土地利用類型j的生境適宜度；k為半飽和常數(shù)，取Dxj最大值的一半；z為模型默認(rèn)參數(shù)。

生境模型輸入?yún)?shù)根據(jù)《InVEST模型指導(dǎo)手冊(cè)》及文獻(xiàn)[7，21-22]取值，威脅源參數(shù)值見表2，不同生境類型對(duì)威脅因子的敏感性參數(shù)值見表3。

表2 威脅源的屬性表Table 2 Threats attribute table

表3 不同生境類型對(duì)威脅因子的敏感性參數(shù)值Table 3 Sensitivity of habitat types to each threat

2.5 土地利用變化類型生境貢獻(xiàn)率

土地利用變化類型生境貢獻(xiàn)率指某一種土地利用類型發(fā)生變化從而導(dǎo)致區(qū)域生境質(zhì)量發(fā)生改變的比率[23]，其表達(dá)式為

式（6）中，QCLH為土地利用變化類型生境貢獻(xiàn)率；QH,t和QH,t+1分別為變化初期和末期某種土地利用變化類型的生境質(zhì)量指數(shù)；L為該變化類型面積，km2；T為保護(hù)區(qū)總面積，km2。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化分析

圖2 1990—2018年不同功能分區(qū)各土地利用類型面積變化Fig.2 Changes of land use areas in different functional zones from 1990 to 2018

2018年沅江源自然保護(hù)區(qū)林地、草地和耕地面積分別為60.86、18.97和4.85 km2，3者占整個(gè)保護(hù)區(qū)面積的96.27%。其他用地面積為0.42 km2，占保護(hù)區(qū)面積比例僅為0.48%。人工表面（農(nóng)村居民點(diǎn)和交通用地）和濕地面積分別為2.72和0.14 km2，分別占保護(hù)區(qū)面積的3.09%和0.16%。1990—2018年沅江源自然保護(hù)區(qū)的林地和人工表面面積呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，草地、其他用地和耕地面積呈現(xiàn)減少趨勢(shì)。以裸巖、裸土為主的其他用地面積減少量最大，與1990年相比減少92.29%。對(duì)比不同功能分區(qū)的土地利用類型面積變化發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)區(qū)變化較大，核心區(qū)和緩沖區(qū)變化較小。其中，實(shí)驗(yàn)區(qū)林地面積增加6.84 km2，人工表面增加1.46 km2，草地減少4.11 km2，其他用地減少3.61 km2（圖2）。

研究區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移?；鶊D見圖3所示。1990—2000年土地利用轉(zhuǎn)移主要表現(xiàn)為草地轉(zhuǎn)林地、林地轉(zhuǎn)草地、耕地轉(zhuǎn)林地和草地，分別有10.39 km2草地轉(zhuǎn)為林地，7.81 km2林地轉(zhuǎn)為草地，3.74 km2耕地分別轉(zhuǎn)為林地和草地。2000—2010年分別有6.15 km2草地轉(zhuǎn)為林地，4.70 km2林地轉(zhuǎn)為草地，3.72 km2草地轉(zhuǎn)為耕地。2010—2018年土地利用轉(zhuǎn)移主要發(fā)生在草地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)草地和林地轉(zhuǎn)草地之間，分別轉(zhuǎn)移13.72、5.44和5.30 km2?？傮w來看，1990—2018年保護(hù)區(qū)土地轉(zhuǎn)移主要發(fā)生在草地轉(zhuǎn)林地、林地轉(zhuǎn)草地和耕地轉(zhuǎn)林地之間，分別轉(zhuǎn)移14.79、3.82和2.14 km2。

圖3 1990—2018年保護(hù)區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移?；鶊DFig.3 The Sankey diagram of land use transformation in nature reserve from 1990 to 2018

3.2 土地利用程度分析

根據(jù)沅江源自然保護(hù)區(qū)不同功能分區(qū)4期土地利用數(shù)據(jù)，將研究區(qū)6種土地利用類型對(duì)應(yīng)的土地利用程度分級(jí)指數(shù)和各級(jí)面積比例帶入計(jì)算公式，得到1990、2000、2010和2018年保護(hù)區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)分別為 201.68、205.89、214.04和211.22（表4）。自然保護(hù)區(qū)1990—2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化值為12.36，該時(shí)期土地利用綜合水平增加，人類活動(dòng)對(duì)保護(hù)區(qū)土地利用影響逐漸加大，主要表現(xiàn)為草地面積減少，耕地和人工表面面積增加。2010—2018年土地利用程度綜合指數(shù)變化值為2.82，土地利用程度綜合指數(shù)減小，這一時(shí)段人類活動(dòng)對(duì)土地利用類型的影響主要表現(xiàn)為林地增加和耕地減少。對(duì)比多期不同功能分區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)，核心區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)最小，其次是緩沖區(qū)，實(shí)驗(yàn)區(qū)最大。

3.3 土地利用景觀格局變化

3.3.1 景觀類型水平特征分析

1990—2018年沅江源自然保護(hù)區(qū)林地斑塊面積比例呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，景觀形狀指數(shù)呈現(xiàn)先減少后增加趨勢(shì)（表5）。草地斑塊面積比例降低，斑塊密度先減少后增加。耕地斑塊面積比例先增加后減少，聚集度指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì)，保護(hù)區(qū)內(nèi)人類開墾使用耕地的形狀趨于規(guī)則，斑塊聚集度提高，斑塊的連通性增強(qiáng)。人工表面斑塊類型面積呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，斑塊密度持續(xù)增加，景觀形狀指數(shù)增加。隨著居民生活水平提高，實(shí)驗(yàn)區(qū)道路改擴(kuò)建，保護(hù)區(qū)內(nèi)原有居民房屋維修和生產(chǎn)生活范圍擴(kuò)大，景觀破碎化增加。其他用地斑塊面積持續(xù)降低，裸土/裸巖等其他用地得到有效利用。

表4 1990—2018不同功能分區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)Table 4 The integrated degree of land use change in dif?ferent functional zones from 1990 to 2018

3.3.2 景觀級(jí)別水平特征分析

從景觀級(jí)別水平來看，保護(hù)區(qū)景觀形狀指數(shù)在1990—2000年降低幅度達(dá)12.77%，2000—2018年呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢(shì)（表6）。保護(hù)區(qū)最大斑塊指數(shù)和蔓延度在研究期間內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，19 a間蔓延度上升33.30%，景觀整體優(yōu)勢(shì)斑塊形成良好的連接，景觀破碎化程度較低。香農(nóng)多樣性指數(shù)表現(xiàn)為波動(dòng)降低趨勢(shì)，香農(nóng)多樣性指數(shù)減少表明各景觀類型在景觀分布中均衡化程度較低，景觀異質(zhì)性減弱。香農(nóng)均勻度指數(shù)減少，說明區(qū)域內(nèi)景觀優(yōu)勢(shì)度在增加，景觀優(yōu)勢(shì)類別對(duì)景觀整體的控制作用在增強(qiáng)，主要是林地斑塊面積增加對(duì)景觀控制作用增強(qiáng)和草地斑塊面積減少對(duì)景觀控制作用減少所致。

表5 1990—2018年保護(hù)區(qū)景觀類型水平指數(shù)Table 5 Index at landscape class level in different functional zones from 1990 to 2018

表6 1990—2018年保護(hù)區(qū)景觀級(jí)別水平指數(shù)Table 6 Index at landscape level in different functional zones from 1990 to 2018

3.4 生境質(zhì)量變化分析

沅江源自然保護(hù)區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)從1990年的0.81波動(dòng)增加到2018年的0.88，29 a平均生境質(zhì)量提高8.64%（表7），生境質(zhì)量整體呈現(xiàn)改善趨勢(shì)。其中實(shí)驗(yàn)區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)提高幅度最大，從1990年的0.76增加到2018年的0.83，變化率為9.21%。其次是核心區(qū)，從1990年的0.87增加到2018年的0.93，變化率為6.90%。緩沖區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)提高較慢，從1990年的0.85增加到2018年的0.89，變化率為4.71%?？傮w來看，1990—2018年保護(hù)區(qū)核心區(qū)平均生境質(zhì)量最好，其次是緩沖區(qū)，最后是實(shí)驗(yàn)區(qū)。

3.5 土地利用變化類型對(duì)生境質(zhì)量的影響

根據(jù)土地利用類型變化數(shù)據(jù)結(jié)合式（6）計(jì)算各土地利用類型變化對(duì)區(qū)域生境質(zhì)量影響的貢獻(xiàn)度。由表8可知，提高沅江源自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量的土地利用變化類型主要發(fā)生在草地轉(zhuǎn)林地、其他用地轉(zhuǎn)草地和其他用地轉(zhuǎn)林地之間，轉(zhuǎn)化面積分別為14.79、2.23和1.78 km2，而草地向林地轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)率最高，達(dá)2.88%；此外，耕地轉(zhuǎn)林地、其他用地轉(zhuǎn)耕地和耕地轉(zhuǎn)草地也對(duì)保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量提高有積極作用。降低沅江源自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量的土地利用轉(zhuǎn)型主要發(fā)生在林地轉(zhuǎn)草地和草地轉(zhuǎn)耕地之間，轉(zhuǎn)化面積分別為3.82和2.08 km2；此外，草地轉(zhuǎn)人工表面以及林地轉(zhuǎn)耕地也可降低保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量。

表7 1990—2018年不同功能分區(qū)平均生境質(zhì)量變化Table 7 Changes of average habitat quality in different functional zones from 1990 to 2018

表8 主要土地利用轉(zhuǎn)移類型及貢獻(xiàn)率Table 8 Major land use transformation and contribution rate

保護(hù)區(qū)土地利用變化的主要原因是2002年起貴州省全面實(shí)行退耕還林還草工程，包括荒山造林、封山育林、改變居民生活方式等措施。截至2018年，沅江源保護(hù)區(qū)林地面積增加13.65 km2，其他用地面積減少5.03 km2，耕地面積減少0.2 km2，2018年森林覆蓋率達(dá)69.19%，生境質(zhì)量呈現(xiàn)提高趨勢(shì)。但隨著保護(hù)區(qū)人類活動(dòng)逐漸增加，29 a間人工表面面積共增加1.78 km2，該區(qū)域生境質(zhì)量也同步呈現(xiàn)降低趨勢(shì)?？傮w而言，沅江源自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量提高與生境質(zhì)量降低2種趨勢(shì)同時(shí)存在，但生境質(zhì)量提高的趨勢(shì)遠(yuǎn)大于生境質(zhì)量降低的趨勢(shì)，保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量明顯提高。

3.6 生態(tài)保護(hù)情景下生境質(zhì)量變化

近29 a土地利用類型變化對(duì)生境質(zhì)量影響貢獻(xiàn)度的研究表明，保護(hù)區(qū)采取的退耕還林還草工程、封山育林以及減少柴薪砍伐等措施取得積極成效，但保護(hù)區(qū)內(nèi)道路改擴(kuò)建和耕地面積增加也威脅著保護(hù)區(qū)的生境質(zhì)量。因此，有針對(duì)性地采取退耕還林還草工程以及控制人類活動(dòng)規(guī)模可以提高生境質(zhì)量，從而維護(hù)區(qū)域生物多樣性。筆者對(duì)生態(tài)保護(hù)情景進(jìn)行定義，假設(shè)區(qū)域人類活動(dòng)規(guī)模維持現(xiàn)狀，將地形坡度大于25°以上的耕地全部轉(zhuǎn)為林地，坡度小于25°的耕地轉(zhuǎn)為草地。運(yùn)用Habitat Quality工具模擬生態(tài)保護(hù)情景下對(duì)自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量的提升效果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)研究區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)從當(dāng)前情景的0.88提高到保護(hù)情景下的0.90，平均生境質(zhì)量指數(shù)提高2.27%，生境質(zhì)量改善。其中實(shí)驗(yàn)區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)改善最明顯，從當(dāng)前情景的0.83提高到保護(hù)情景下的0.87，而核心區(qū)和緩沖區(qū)改善幅度較小。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

研究選用Landsat系列遙感影像數(shù)據(jù)，識(shí)別區(qū)域土地利用/覆被變化和景觀格局，對(duì)自然保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量變化進(jìn)行長期監(jiān)測(cè)，并評(píng)估不同功能分區(qū)生境質(zhì)量變化情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)1990—2018年保護(hù)區(qū)核心區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)最小，其次是緩沖區(qū)，實(shí)驗(yàn)區(qū)最大。生境質(zhì)量為核心區(qū)最高，其次是緩沖區(qū)，最后是實(shí)驗(yàn)區(qū)，擬建沅江源自然保護(hù)區(qū)功能分區(qū)劃定合理。該研究時(shí)間跨度較長，目前能夠長期穩(wěn)定監(jiān)測(cè)地表覆被變化以及被廣泛運(yùn)用的是Landsat系列遙感影像，高分辨率遙感影像由于時(shí)間跨度較短，無法為長時(shí)間的地面遙感監(jiān)測(cè)提供適用數(shù)據(jù)。李艷忠等[16]和王艷芳等[24]均使用 Landsat系列衛(wèi)星影像作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)來源開展相關(guān)研究，結(jié)果證實(shí)Landsat系列影像能夠滿足自然保護(hù)區(qū)研究需要。在以后研究中需要引入高分辨率的Sentinel-2衛(wèi)星和SPOT-5衛(wèi)星，增加土地利用/覆被的用地類型和提高分類精度。估算生境質(zhì)量所用的InVEST模型參數(shù)設(shè)置主要來源于相關(guān)參考文獻(xiàn)，若能在實(shí)地測(cè)算實(shí)驗(yàn)參數(shù)與驗(yàn)證，評(píng)估結(jié)果將更加科學(xué)可靠。

4.2 結(jié)論

（1）1990—2018年沅江源自然保護(hù)區(qū)林地、人工表面和濕地面積呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，草地、其他類型和耕地面積呈現(xiàn)減少趨勢(shì)。保護(hù)區(qū)土地轉(zhuǎn)移主要發(fā)生在草地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)林地和耕地轉(zhuǎn)草地之間。土地利用程度綜合指數(shù)增加，當(dāng)?shù)鼐用裢恋乩梅秶鷶U(kuò)大。核心區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)最小，其次是緩沖區(qū)和實(shí)驗(yàn)區(qū)。

（2）保護(hù)區(qū)耕地斑塊聚集度提高，人工表面斑塊密度增加，其他用地斑塊面積持續(xù)減少，人類對(duì)土地開發(fā)強(qiáng)度增加。景觀整體優(yōu)勢(shì)斑塊連通性增加，破碎化程度降低，林地斑塊對(duì)景觀控制作用增強(qiáng)，景觀異質(zhì)性減弱。

（3）1990—2018年保護(hù)區(qū)平均生境質(zhì)量提高8.64%，呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì)，整體生境質(zhì)量得到改善。29 a間保護(hù)區(qū)核心區(qū)平均生境質(zhì)量最高，其次是緩沖區(qū)，最后是實(shí)驗(yàn)區(qū)。

（4）保護(hù)區(qū)生境質(zhì)量改善的主要原因是退耕還林還草工程實(shí)施引起的草地向林地以及其他用地向草地和林地的轉(zhuǎn)化，生境質(zhì)量退化的主要是保護(hù)區(qū)內(nèi)人類活動(dòng)的增加導(dǎo)致的林地向草地和草地向耕地的轉(zhuǎn)化，生態(tài)環(huán)境改善趨勢(shì)大于退化趨勢(shì)。在生態(tài)保護(hù)情景下，沅江源自然保護(hù)區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)從當(dāng)前情景的0.88提高到0.90，生境質(zhì)量明顯改善。