基于MCR模型的輝河濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

范子君 張玉紅

（哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150025）

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)是指在一定空間范圍內(nèi)可以識(shí)別的線性生態(tài)廊道特征與各類生態(tài)斑塊之間的聯(lián)系，且能夠反映空間要素組合規(guī)律及結(jié)構(gòu)功能特征的空間組織體系研究（傅麗華等, 2019）。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)最早起源于國(guó)外景觀生態(tài)學(xué)規(guī)劃領(lǐng)域,被應(yīng)用于生物保護(hù)領(lǐng)域的研究。與歐美法學(xué)者相較，我國(guó)相關(guān)的研究起步較晚，但目前利用最小累積阻力模型（MCR)構(gòu)建生態(tài)安全格局的研究已經(jīng)日成熟，1999年俞孔堅(jiān)首次基于MCR模型提出了景觀生態(tài)安全格局的概念（俞孔堅(jiān), 1999），之后隨著不斷發(fā)展完善,研究主題和范式也逐漸趨向多元化及綜合發(fā)展，形成“生態(tài)源地識(shí)別—阻力面構(gòu)建—生態(tài)廊道和節(jié)點(diǎn)提取”的基本研究框架（姚材儀等, 2023）。

輝河濕地處于環(huán)境變化的敏感地帶，對(duì)維護(hù)我國(guó)東北地區(qū)生態(tài)平衡起著重要的作用；同時(shí)，輝河濕地自然保護(hù)區(qū)分布有大量的國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)動(dòng)植物資源，尤其是濕地為遷徙過(guò)境的鳥類提供舒適的棲息環(huán)境。近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，輝河濕地面臨著濕地面積萎縮、植被退化、生態(tài)服務(wù)功能下降和生態(tài)環(huán)境退化等諸多挑戰(zhàn)(張平安等, 2009)。本研究以輝河濕地為研究對(duì)象，以MCR模型為主要方法，利用“基質(zhì)-斑塊-廊道”理論構(gòu)建輝河濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，為輝河濕地生態(tài)空間規(guī)劃與生態(tài)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供理論支撐。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于內(nèi)蒙古呼倫貝爾市西南部輝河濕地(48°10'N—48°57'N，118°48'E—119°45'E)，總面積3 468.48 km2，海拔平均高度650～700 m。氣候類型為中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫-2.4～2.2℃，研究區(qū)有森林、草原、濕地多種類型生態(tài)系統(tǒng)，濕地占比較大，面積約1 167 km2（李興福等, 2018）。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究所采用的數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/search)提供的2020年7月Landsat8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)，軌道號(hào)為123/26，云量低于10%，空間分辨率為15 m×15 m；地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/search)提供的空間分辨率為30 m×30 m的DEM數(shù)據(jù)，道路數(shù)據(jù)來(lái)源于Open Street map(http://www.Openstreetmap.org)；歸一化植被指數(shù)(NDVI)從中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.Resdc.cn/)網(wǎng)站下載，通過(guò)“Spatial analyst工具—水文分析”進(jìn)行填充洼地、流向、流量、河網(wǎng)、河流鏈接等處理，經(jīng)優(yōu)化得到輝河水系數(shù)據(jù)。

根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/010-2017）標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況和影像地物特征，總結(jié)輝河相關(guān)研究將研究區(qū)用地類型歸為濕地、湖泊、草地、沙地、林地、耕地、城工用地7類（圖1）（李興福等,2018）。本文利用eCognition圖像處理軟件進(jìn)行信息提?。?）Landsat影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將原始影像數(shù)據(jù)借助ENVI5.6軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、波段融合、圖像裁剪等處理；2）將裁剪后的圖像進(jìn)行影像分割、特征空間構(gòu)建等處理后基于闕值分類提取水體，基于決策樹算法提取其他景觀；3）基于Landsat遙感影像，參考GoogleEarth高清衛(wèi)星地圖(https://www.earthol.com/），每類景觀選取50多個(gè)樣本點(diǎn)，借助ENVI5.6平臺(tái)進(jìn)行混淆矩陣計(jì)算，以驗(yàn)證分類精度，其整體精度達(dá)到90%以上。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the research area Reserve

2 研究方法

2.1 生態(tài)源地識(shí)別

本文將研究區(qū)內(nèi)重要濕地作為生態(tài)源地。根據(jù)景觀生態(tài)學(xué)理論，影響景觀生態(tài)過(guò)程與功能的景觀格局要素有很多，其中斑塊面積和連接度指數(shù)是維持景觀生態(tài)功能的主要載體（姚材儀等, 2023）。利用Conefor2.6和ArcGIS軟件統(tǒng)計(jì)濕地的面積，計(jì)算斑塊的重要性指數(shù)（dPC）。通過(guò)景觀連通性指數(shù)計(jì)算識(shí)別生態(tài)源地，參考前人研究（何柳燕等, 2023; Jinyao et al., 2021; Guan et al.,2023），結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，將景觀連通性閾值設(shè)為500 m，連接概率設(shè)定為0.5。最終，將面積大于0.5 km2和dPC值大于 0.1的13塊輝河濕地斑塊識(shí)別為生態(tài)源地。

2.2 阻力面構(gòu)建

最小累積阻力模型（MCR）是目前廣泛應(yīng)用的一種景觀連通性評(píng)估模型。其計(jì)算公式為：

式中：MCR表示物種從源頭i出發(fā)到景觀的下一個(gè)源j時(shí)所花費(fèi)的最少費(fèi)用距離；f是指在空間上任一點(diǎn)的最小阻力，與其到所有源頭的路徑和景觀基面特征之間的正相關(guān)關(guān)系；Dij代表物種從源j到空間中某點(diǎn)所經(jīng)過(guò)的某景觀的基面i空間距離；Ri代表斑塊i的阻力值(俞孔堅(jiān), 1998)。

通過(guò)景觀連通性分析，從研究區(qū)內(nèi)各重要濕地中選取重要生態(tài)源地，最終將13個(gè)重要生態(tài)源地提取為中心點(diǎn)，選取高程、與道路距離、與河流距離、與建設(shè)用地距離、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土地利用類型、坡度7個(gè)重要要素作為阻力因子，構(gòu)建阻力面體系。利用專家打分法和AHP層次分析法兩種方法對(duì)阻力值及權(quán)重進(jìn)行確定，構(gòu)建綜合阻力面，并結(jié)合綜合阻力面基于Arc GIS10.7平臺(tái)計(jì)算成本距離，通過(guò)成本路徑分析識(shí)別潛在生態(tài)廊道（姚材儀等, 2023）。

2.3 生態(tài)組分的識(shí)別

在已識(shí)別生態(tài)源地和綜合阻力面構(gòu)建的基礎(chǔ)上，基于ArcGIS的空間分析工具(Spatial Analyst Tools)中的cost-distance和cost-path模塊，獲取最小成本路徑,整合這些路徑可獲取源地之間的潛在生態(tài)廊道（Feng et al., 2023）。通過(guò)重力模型可量化源地間的相互作用力的大小，重力值越大代表生態(tài)源地間的相互作用力越大，表示生態(tài)廊道越重要。本文依據(jù)重力模型，構(gòu)建了13塊源地之間的相互作用關(guān)系矩陣。根據(jù)模型計(jì)算結(jié)果，將各源地間相互作用引力值大于2的路徑確定為重要廊道，其余為一般廊道，計(jì)算公式為：

式中：Gab為斑塊a、b之間的相互作用強(qiáng)度，N為斑塊所占的權(quán)重值，P為斑塊的阻力值，S表示斑塊面積，Lab為斑塊a到b的累積阻力值，Lmax是各廊道的最大阻力值（姚材儀等, 2023）。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)源地識(shí)別分析

利用conefor 2.6軟件，選用斑塊重要性指數(shù)（dPC）作為輝河濕地生態(tài)源地重要度排序指標(biāo)，將斑塊的連通距離閾值設(shè)置為500 m，將連通概率設(shè)置為0.5，對(duì)輝河濕地內(nèi)的濕地斑塊進(jìn)行重要度評(píng)價(jià)。通過(guò)景觀連通性評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)（表1），dPC值位于0.1以下的濕地斑塊面積較小，景觀連通性差，且大多距離建設(shè)用地較近，易受人為因素干擾，因此選取dPC值大于0.1的12塊濕地斑塊為生態(tài)源地。8號(hào)濕地斑塊dPC值接近0.1，且位于研究區(qū)中南部地區(qū)有助于各研究區(qū)之間的連通，將其選作生態(tài)源地。

表1 基于景觀連通性的核心區(qū)面積及dPC值Table 1 Based on the core area and dPC values of landscapeconnectivity

13塊生態(tài)源地總面積為790.75 km2（圖2），重要生態(tài)源地相對(duì)集中在研究區(qū)西部,研究區(qū)內(nèi)河流是主要的生態(tài)廊道，其重要性排序如表1所示。對(duì)比各生態(tài)源與此類景觀的關(guān)系，得到以下結(jié)果：9號(hào)源地占地面積最廣為665.4 km2，主要由研究區(qū)西部結(jié)構(gòu)較為完整的濕地斑塊組成。9號(hào)源地內(nèi)部水資源豐富，輝河穿過(guò)斑塊中心，呈南北走向，能夠給區(qū)域內(nèi)濕地供給足夠的水資源，dPC指數(shù)最高為97.981 78，表明9號(hào)源地為研究區(qū)最重要的生態(tài)源地，是物種生存的重要空間，適宜生物進(jìn)行遷徙與物質(zhì)能量交換，且生物多樣性較為豐富，保有比較好的水源涵養(yǎng)功能。12號(hào)源地占地面積為106.69 km2，dPC指數(shù)也相對(duì)較高。一般生態(tài)源地面積和dPC指數(shù)均較低，具有相對(duì)較高的生境質(zhì)量，主要原因是距離河流距離較遠(yuǎn)，分布較為分散，能夠在各源地之間發(fā)揮“踏腳石”功能，促進(jìn)各源地之間的連通（杜佳衡等, 2023）。

圖2 生態(tài)源地分布Fig.2 Distribution of ecological sources

3.2 阻力面構(gòu)建與綜合阻力值分析

綜合研究區(qū)實(shí)際情況和當(dāng)前可獲數(shù)據(jù)，參考相關(guān)研究(杜佳衡等, 2023; 李航鶴等, 2020;劉慶豪, 2023)，最終選取了高程、與道路距離、與河流距離、與建設(shè)用地距離、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土地利用類型、坡度7個(gè)阻力指標(biāo)用于構(gòu)建阻力面（圖3）。各阻力指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)以各單因子對(duì)濕地生態(tài)系統(tǒng)的影響程度為基礎(chǔ)，利用AHP決策分析法計(jì)算出各阻力因素的子權(quán)重，并在建立層次架構(gòu)模型后。根據(jù)專家打分法，對(duì)以上7個(gè)因素進(jìn)行重要程度標(biāo)準(zhǔn)化，再將文獻(xiàn)中不同賦值進(jìn)行同比例標(biāo)準(zhǔn)化處理（杜佳衡等, 2023; 李航鶴等, 2020; 劉慶豪,2023），結(jié)合專家訪談的結(jié)果和建議，以輝河濕地實(shí)際情況為基礎(chǔ)對(duì)多種阻力因子展開評(píng)估與打分。在對(duì)各阻力指標(biāo)進(jìn)行同一水平的比較后，選取相對(duì)可靠的判斷值，得出阻力因子及權(quán)重（表2）。基于上述 7 類生態(tài)阻力因子及權(quán)重值，運(yùn)用ArcGIS10.7中疊加分析工具得到研究區(qū)各類因子綜合阻力值(圖3h)。

表2 阻力指標(biāo)因子權(quán)重Table 2 Weight of resistance index fact

圖3 單因子阻力面和綜合阻力面圖Fig.3 Single factor resistance surface and composite resistance surface diagram

由圖3可知，阻力高值區(qū)集中分布于研究區(qū)中東部和西南部地區(qū)，距離生態(tài)源地較遠(yuǎn)，主要作物類型為草地，距離水源較遠(yuǎn)，建設(shè)用地相對(duì)較多，受人類活動(dòng)影響大，容易阻礙生物之間的信息交換，不利于生物活動(dòng)。阻力低值區(qū)分布于研究區(qū)西部和北部地區(qū)，濕地分布較廣，輝河的主要河流從研究區(qū)經(jīng)過(guò)，NDVI值較高，是生態(tài)環(huán)境較好的區(qū)域，生物更容易進(jìn)行遷徙（杜佳衡等, 2023）。綜合來(lái)看：研究區(qū)阻力值的高低主要受自然因素影響，人類的生產(chǎn)與開發(fā)等活動(dòng)在一定程度上降低了生態(tài)源地之間的互通(劉瑞寬等, 2023)，研究區(qū)中東部和西南部綜合阻力值較高，西部和北部較低，高值區(qū)和低值區(qū)連通過(guò)度區(qū)較少，不利于生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的疏散和物種的交流。

3.3 生態(tài)廊道識(shí)別與生態(tài)安全格局構(gòu)建結(jié)果

在 ArcGIS 10.7平臺(tái)上將13塊生態(tài)源地轉(zhuǎn)為生態(tài)源點(diǎn)，再基于輝河濕地保護(hù)區(qū)的最小累計(jì)阻力模型（如圖3h），利用 Distance工具的 costdistance 模塊，計(jì)算每個(gè)源點(diǎn)到其他生態(tài)源點(diǎn)間的成本距離并生成相應(yīng)的回溯鏈接，并將其輸入到cost-path 模塊，計(jì)算出每個(gè)源點(diǎn)到其他源點(diǎn)的成本路徑，并將柵格形式的成本路徑轉(zhuǎn)換為矢量的形式，就生成了輝河濕地的78條潛在生態(tài)廊道，廊道分布如圖4所示。

圖4 生態(tài)廊道Fig.4 Ecological corridors

重力模型可以量化源地間的相互作用力的大小，依此可評(píng)價(jià)廊道的相對(duì)重要性?；谥亓δＰ吞崛￡P(guān)鍵廊道，利用重力模型對(duì)13個(gè)生態(tài)源地的相互作用力進(jìn)行計(jì)算，構(gòu)建吸引力矩陣。將相互作用力強(qiáng)度大于2的廊道作為重要廊道,共篩選出20條廊道作為重要廊道,總長(zhǎng)度為378.99 km，剩余的58條廊道作為一般廊道。其中3號(hào)源地和5號(hào)源地的相互作用力最強(qiáng)，是由于兩個(gè)源地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好，有利于生物遷徙，可促進(jìn)物質(zhì)流動(dòng)和能量交換，在具體的規(guī)劃應(yīng)用中需進(jìn)行重點(diǎn)保護(hù)。7號(hào)源地和8號(hào)源地的相互作用力最弱，兩個(gè)源地之間的阻力值比較高，生物遷徙較為困難，后續(xù)應(yīng)在生態(tài)廊道間增加生態(tài)節(jié)點(diǎn)，為生物提供相應(yīng)的棲息地（杜佳衡等,2023）。由圖4可知：生態(tài)廊道呈現(xiàn)為北部和東部呈鏈條狀而中南部呈較為密集的網(wǎng)狀，并且輝河干流與眾多支流是物種遷徙擴(kuò)散重要的生態(tài)廊道(劉瑞寬等, 2023)。

4 討論

輝河濕地作為“鳥類的飛機(jī)場(chǎng)”，其豐富的景觀在維系東北亞地區(qū)的生態(tài)平衡起著重要的作用。依據(jù)輝河濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果，研究區(qū)西部、北部和中南部地區(qū)生態(tài)源地分布相對(duì)密集，應(yīng)以源地的保護(hù)為重點(diǎn)，可采取調(diào)蓄水源的方式增加濕地面積，提升景觀連通性和生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。東部和中部地區(qū)源地分布稀疏,距離河流水源距離較遠(yuǎn)，植被主要以草地為主，濕地?cái)?shù)量極少并主要分布在東南部，雖生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較低，但該區(qū)域城鎮(zhèn)密度小，受人為因素的干擾較少，可采取自然修復(fù)的措施，不必投入過(guò)多經(jīng)濟(jì)資源。中南部地區(qū)生態(tài)廊道尤其是重要廊道分布密集，將原本相互孤立的源地連接起來(lái)，多數(shù)小塊生態(tài)源地充當(dāng)“腳踏石”的作用，促進(jìn)了重要生源地9號(hào)源地和12號(hào)源地的連通，構(gòu)成了輝河濕地的生態(tài)屏障（晁云舒等, 2023）。在未來(lái)的規(guī)劃中需抓住核心保護(hù)區(qū)域，合理規(guī)劃生態(tài)廊道，同時(shí)注重研究區(qū)東部和中部的濕地建設(shè)和水源補(bǔ)給，增強(qiáng)研究區(qū)東西之間的連通性和東部較干旱地區(qū)的生態(tài)建設(shè)和物種的交流。

本文的研究思路和方法可為輝河濕地的生態(tài)建設(shè)布局模式提供一定的科學(xué)參考，但由于數(shù)據(jù)獲取等客觀原因仍存在不足。首先，本文在構(gòu)建阻力面主要運(yùn)用AHP決策分析法和專家打分法結(jié)合現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行阻力因子的確定與權(quán)重量化，存在一定的局限性和主觀性。其次，本文只是構(gòu)建了輝河濕地的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，缺少格局的具體優(yōu)化調(diào)整措施與驗(yàn)證，對(duì)各生態(tài)組分的具體保護(hù)措施還需深入研究（杜佳衡等, 2023）。

5 結(jié)論

本研究以輝河濕地自然保護(hù)區(qū)為對(duì)象，以2020年Landsat遙感數(shù)據(jù)影像為基礎(chǔ)，利用MCR模型、重力模型等方法，構(gòu)建了具有13個(gè)生態(tài)源地、78條生態(tài)廊道和20條重要廊道的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，主要結(jié)論如下：

1）運(yùn)用conefor2.6軟件識(shí)別出了13塊生態(tài)源地，總面積為790.75 km2，約占研究區(qū)總面積的22.8%。沿輝河流域分布的源地，是貫通網(wǎng)絡(luò)南北部的大型濕地斑塊，主要集中分布在研究區(qū)的西部、北部和中南部，其中，中南部分布密集,東部和北部分布稀疏。

2）基于MCR模型共提取出生態(tài)廊道共78條，利用重力模型選取重要廊道共20條，輻射影響范圍覆蓋研究區(qū)大部分地區(qū)，最長(zhǎng)距離達(dá)33.414 km，主要在研究區(qū)中南部地區(qū)呈現(xiàn)網(wǎng)狀分布，說(shuō)明輝河濕地中南部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)連通性和完整性最高。研究區(qū)東部和中部地區(qū)未有源地和廊道分布，景觀連通性較差。