曹銘昌，龔 溪，孫孝平，樂志芳，吳 翼，徐海根①

(1.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；2.南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044；3.南京林業(yè)大學(xué)江蘇省南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037)

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江蘇鹽城自然保護(hù)區(qū)濕地景觀格局空間優(yōu)化模擬

曹銘昌1，龔 溪2，孫孝平3，樂志芳1，吳 翼3，徐海根1①

(1.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042；2.南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇 南京 210044；3.南京林業(yè)大學(xué)江蘇省南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210037)

江蘇鹽城自然保護(hù)區(qū)是中國最大的海岸帶保護(hù)區(qū)，主要保護(hù)對象為丹頂鶴(Grusjaponensis)等珍稀鳥類和灘涂濕地生態(tài)系統(tǒng)。如何協(xié)調(diào)生物多樣性保護(hù)與資源利用的矛盾，保護(hù)丹頂鶴賴以生存的濕地生境，是保護(hù)區(qū)管理者急需解決的問題。設(shè)計了3種考慮保護(hù)區(qū)協(xié)調(diào)丹頂鶴生境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情景模式，并采用土地利用空間優(yōu)化(LUPO)模型，模擬實現(xiàn)了各情景模式下的保護(hù)區(qū)濕地景觀格局空間優(yōu)化配置。模擬結(jié)果表明：情景A將保護(hù)區(qū)大面積的光灘和米草灘轉(zhuǎn)換為堿蓬灘，實現(xiàn)了使丹頂鶴適宜生境面積增加80%以上的生態(tài)目標(biāo)，但區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益顯著下降。情景B將大面積的光灘、農(nóng)田和米草灘轉(zhuǎn)換為養(yǎng)殖塘，實現(xiàn)了使區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長40%以上的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，但付出了丹頂鶴適宜生境面積減少的代價。情景C通過將米草灘和蘆葦灘轉(zhuǎn)換為堿蓬灘，將農(nóng)田和光灘等轉(zhuǎn)換為養(yǎng)殖塘，既實現(xiàn)了使丹頂鶴適宜生境面積增加40%以上，又使區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長20%以上的情景目標(biāo)，是一種雙贏的情景方案。

鹽城自然保護(hù)區(qū)；LUPO模型；空間優(yōu)化；生境適宜性模型；丹頂鶴

江蘇鹽城國家級珍禽自然保護(hù)區(qū)是全球野生丹頂鶴(Grusjaponensis)遷徙種群主要的越冬棲息地之一[1]。自20世紀(jì)90年代以來,受濕地圍墾、填海造陸和互花米草(Spartinaalterniflora)入侵的影響,鹽城沿海灘涂濕地面積逐漸減少,丹頂鶴種群數(shù)量和棲息地質(zhì)量呈下降趨勢[2-5]。如何協(xié)調(diào)生物多樣性保護(hù)與資源開發(fā)利用的矛盾,以及保護(hù)丹頂鶴賴以生存的濕地生境是保護(hù)區(qū)管理者急需解決的問題。

近年來,基于最優(yōu)化理論的空間優(yōu)化模型逐漸被應(yīng)用到生物多樣性保護(hù)領(lǐng)域,并在保護(hù)區(qū)選址、生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)域規(guī)劃和物種生境保護(hù)等研究中表現(xiàn)出較強(qiáng)的應(yīng)用潛力[6-11]。為加強(qiáng)鹽城保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境保護(hù),諸多專家學(xué)者從丹頂鶴承載力、種群動態(tài)和濕地環(huán)境變遷關(guān)系、棲息地保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系以及資源開發(fā)的閾值管理等方面做了有益探索,提出了一系列有針對性的保護(hù)區(qū)管理措施[4,12-15]。然而,有關(guān)將保護(hù)區(qū)管理目標(biāo)和措施融入到空間優(yōu)化模型中,探尋一種使相互矛盾的目標(biāo)達(dá)到平衡的最優(yōu)化空間規(guī)劃方案,以獲得最大的環(huán)境經(jīng)濟(jì)效益方面的研究尚鮮見。為此,該研究擬以鹽城自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū)域,以協(xié)調(diào)丹頂鶴生境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo),利用土地利用空間優(yōu)化(land use pattern optimization,LUPO)模型[16]開展保護(hù)區(qū)濕地景觀格局空間優(yōu)化模擬,探尋折中不同管理目標(biāo)的濕地景觀格局空間優(yōu)化配置方案,為保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境保護(hù)與管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

江蘇鹽城國家級珍禽自然保護(hù)區(qū)(32°48′47″～34°29′28″ N, 119°53′46″～121°18′12″ E)地處江蘇省鹽城市沿海地區(qū)(圖1)。

圖1 研究區(qū)地理位置

研究區(qū)為中國第1個也是最大的海岸帶濕地類型保護(hù)區(qū),轄東臺、大豐、射陽、濱海、響水和亭湖6個縣(市、區(qū))的灘涂,海岸線長582 km,總面積為247 260 hm2,主要保護(hù)對象是丹頂鶴等珍稀野生動物及其賴以生存的濱海灘涂濕地生態(tài)系統(tǒng)。保護(hù)區(qū)1983年經(jīng)江蘇省人民政府批準(zhǔn)建立省級自然保護(hù)區(qū),1992 年經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)晉升為國家級自然保護(hù)區(qū),同時,被聯(lián)合國教科文組織接納為“國際生物圈保護(hù)區(qū)網(wǎng)絡(luò)”成員,1996 年被納入“東北亞鶴類保護(hù)網(wǎng)絡(luò)”,1999年被納入“東亞—澳大利亞遷徙涉禽保護(hù)區(qū)網(wǎng)絡(luò)”,2002 年被列入《國際重要濕地名錄》。研究區(qū)域選定在丹頂鶴種群分布和活動的區(qū)域,包含核心區(qū)及其相鄰的緩沖區(qū)和部分實驗區(qū)(圖1)。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理

2.1.1 丹頂鶴分布數(shù)據(jù)

于2013年12月中旬至2014年1月在保護(hù)區(qū)核心區(qū)和緩沖區(qū)進(jìn)行3次保護(hù)區(qū)丹頂鶴種群分布情況調(diào)查。采用的觀測方法為定點觀察與路線調(diào)查相結(jié)合,即對保護(hù)區(qū)內(nèi)所有可能到達(dá)的地方進(jìn)行線路調(diào)查,在某個地方發(fā)現(xiàn)有丹頂鶴分布后進(jìn)行記錄,用GPS進(jìn)行定位,并對經(jīng)常出現(xiàn)的地點進(jìn)行定點觀察。通過3 a觀察,并剔除重復(fù)觀測到的丹頂鶴分布點,采集到50個有丹頂鶴分布點。再利用ArcGIS 9.3軟件在保護(hù)區(qū)內(nèi)隨機(jī)選擇50個無丹頂鶴分布點,形成100個有/無分布點數(shù)據(jù)。

2.1.2 環(huán)境變量數(shù)據(jù)

利用2013年12月1日的Landsat 8遙感影像獲取保護(hù)區(qū)濕地景觀類型圖、水源分布圖和道路分布圖。利用影像融合方法,將Landsat 8影像的多光譜波段(空間分辨率為30 m)和全色波段(空間分辨率為15 m)融合成15 m空間分辨率的多光譜影像。在實地調(diào)查基礎(chǔ)上,采用監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類相結(jié)合的方法,輔以人工目視解譯,生成2013年保護(hù)區(qū)濕地景觀類型分布圖。經(jīng)實地驗證,濕地景觀類型解譯準(zhǔn)確率在90%以上,能夠滿足研究需求。主要濕地景觀類型包括養(yǎng)殖塘、農(nóng)田、堿蓬灘、米草灘、蘆葦灘、光灘和海水水域等。同時,利用監(jiān)督和非監(jiān)督分類相結(jié)合的方法,提取保護(hù)區(qū)內(nèi)水源信息,生成保護(hù)區(qū)水源分布圖。最后,在實地調(diào)查基礎(chǔ)上,利用目視解譯提取生成保護(hù)區(qū)的道路分布圖。為提高模型的運算效率,將所有環(huán)境變量的柵格大小統(tǒng)一存儲為100 m×100 m。

基于濕地景觀類型、水分和道路圖層,提取丹頂鶴分布點上的環(huán)境變量。環(huán)境變量可分為距離變量和百分比變量。距離變量(如居民點距離、道路距離和水源距離)不受尺度影響,可直接利用ArcMap 9.3提取。百分比變量(如堿蓬灘面積百分比、蘆葦灘面積百分比和養(yǎng)殖塘面積百分比等)在不同空間尺度取值不同,需要變換尺度來獲取對丹頂鶴分布影響最大的尺度,設(shè)置50、100、200、350、500、750和1 000 hm27個尺度。利用Fragstats 4.0的移動窗口功能計算7個尺度的百分比變量,即以每個100 m×100 m柵格為中心,以1個假想樣圓為移動窗口,統(tǒng)計樣圓內(nèi)堿蓬灘、蘆葦灘和養(yǎng)殖塘等面積百分比,并賦值到該柵格單元[17-18]。

2.2 空間優(yōu)化模擬

2.2.1 LUPO模型簡介

LUPO模型是一套耦合遺傳算法的、可拓展的土地利用格局空間優(yōu)化配置模型,主要應(yīng)用于實現(xiàn)1個或多個目標(biāo)的土地利用格局空間優(yōu)化配置[16]。該模型的主要特點是將土地利用斑塊定義為基本單元,每個基本單元的土地利用類型可按照設(shè)定的進(jìn)化概率隨機(jī)改變?yōu)槠渌我馔恋乩妙愋蚚16]。該模型還將物種生境適宜性模型和成本效益模型融入目標(biāo)函數(shù)中,適用于多物種生境保護(hù)目標(biāo)的土地利用格局空間優(yōu)化配置和保護(hù)管理行動的成本-效益最優(yōu)化研究[8-9]。LUPO模型算法流程見圖2。

圖2 LUPO模型算法流程

具體流程如下：(1)將濕地景觀類型圖轉(zhuǎn)變?yōu)榛締卧狪D代碼圖,即每個基本單元按斑塊拓?fù)鋵W(xué)關(guān)系分配1個ID代碼;(2)以每個基本單元上的土地利用類型代表1個基因,則基本單元ID代碼圖就按順序排列成1個基因組,即將土地利用圖基因化;(3)以基本單元的靜態(tài)屬性、土地面積和經(jīng)濟(jì)效益損失等作為模型進(jìn)化和約束條件,以目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)值作為最優(yōu)基因組的選擇條件,利用遺傳算法進(jìn)行基因的優(yōu)化配置;(4)滿足目標(biāo)函數(shù)設(shè)定的目標(biāo)值后,將最優(yōu)基因組轉(zhuǎn)化為濕地景觀格局優(yōu)化空間配置圖。

2.2.2 LUPO模型的實現(xiàn)

LUPO模型的優(yōu)化目標(biāo)是綜合考慮保護(hù)區(qū)的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益,以最小的經(jīng)濟(jì)損失盡可能增加丹頂鶴的適宜生境面積,實現(xiàn)濕地景觀格局空間優(yōu)化配置,該模型的目標(biāo)函數(shù)為

J(M)=Ih,s(M)-P(M)。

(1)

式(1)中,J(M)為最優(yōu)化目標(biāo);Ih,s(M)為保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境適宜性,代表保護(hù)區(qū)的生態(tài)效益;P(M)為保護(hù)區(qū)濕地景觀經(jīng)濟(jì)效益損失。

利用二項邏輯斯蒂回歸模型構(gòu)建丹頂鶴生境適宜性模型:

(2)

式(2)中,ih,s(x,y)為(x,y)點上的生境適宜性值;d0為截距;dk為系數(shù);vk為(x,y)點上的環(huán)境變量值。通過計算平均生境適宜性值(由柵格生境適宜性值總和除以柵格數(shù)得到)來量化丹頂鶴生境適宜性,計算公式為

基于保護(hù)區(qū)內(nèi)每年的土地經(jīng)濟(jì)效益評估,經(jīng)濟(jì)效益損失P(M)計算公式為

(3)

式(3)中,p0(x,y)為優(yōu)化模擬前(x,y)點的土地經(jīng)濟(jì)效益;pM(x,y)為優(yōu)化模擬后的土地經(jīng)濟(jì)效益。參考顧蓉等[19]的研究結(jié)果來量化研究區(qū)域各濕地景觀類型的經(jīng)濟(jì)效益(表1)。

2.3 丹頂鶴生境適宜性模型實現(xiàn)

采用曹銘昌等[17]的丹頂鶴生境適宜性模型構(gòu)建方法,選用100個有/無分布點數(shù)據(jù)作為響應(yīng)變量,以7個尺度上的濕地景觀類型百分比變量和距離變量作為預(yù)測變量,利用二項邏輯斯蒂回歸模型構(gòu)建各尺度上的丹頂鶴生境適宜性模型。利用Kappa值[20]和ROC曲線[21]來評估模型預(yù)測精度。經(jīng)比較,選擇預(yù)測精度較高的100 hm2尺度丹頂鶴生境適宜性模型代入LUPO模型計算丹頂鶴生境適宜性。參與構(gòu)建模型的環(huán)境因子有:堿蓬灘面積百分比、蘆葦灘面積百分比、米草灘面積百分比、養(yǎng)殖塘面積百分比、農(nóng)田面積百分比和道路距離。

由于模型預(yù)測結(jié)果為0～1之間的概率值,采用最大化Kappa值法將模型預(yù)測結(jié)果轉(zhuǎn)為丹頂鶴適宜/不適宜生境圖,即對模型預(yù)測值取不同閾值,得到不同的Kappa值。取使Kappa值最大化時的閾值作為分類臨界值,概率值大于等于閾值的賦值為1(適宜生境),小于閾值的賦值為0(不適宜生境)[22]。

表1 鹽城保護(hù)區(qū)濕地景觀類型的經(jīng)濟(jì)效益[19]

Table 1 Economic benefits of Yancheng Nature Reserve relative to wetland landscape type

濕地景觀類型模擬前面積/hm2經(jīng)濟(jì)效益/(元·hm-2)光灘109131000養(yǎng)殖塘3310675000農(nóng)田1750631500米草灘64771255堿蓬灘18761255蘆葦灘87303000

2.4 情景模式設(shè)計

通過設(shè)計不同情景模式,尋找協(xié)調(diào)保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展矛盾的可能途徑,以丹頂鶴生境保護(hù)為主,經(jīng)濟(jì)發(fā)展為輔,實現(xiàn)保護(hù)區(qū)內(nèi)生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)化。

約束條件:海水水域、河流水域和內(nèi)陸道路不發(fā)生變化。情景A:不考慮經(jīng)濟(jì)效益,丹頂鶴適宜生境面積增加80%以上；情景B:不考慮生態(tài)效益,區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長40%以上；情景C:綜合考慮生態(tài)與經(jīng)濟(jì)效益,丹頂鶴適宜生境面積增加40%以上,區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長20%以上。

2.5 模型運行

模型的編程語言是C++,運行系統(tǒng)要求是基于Windows操作系統(tǒng)下的Cygwin環(huán)境。模型通過主程序“l(fā)upo.c”調(diào)用WALL[23]編寫的GAlib(V. 2.4.6)函數(shù)庫和HOLZKMPER等[16]編寫的LUPOlib(V. 1.0)函數(shù)庫完成模型的運算。

模型利用參數(shù)文件來控制最優(yōu)化、模擬的土地利用變化、目標(biāo)權(quán)重、約束條件以及輸入數(shù)據(jù)設(shè)置,只有基于案例研究的目標(biāo)函數(shù)需要在源代碼中設(shè)定。為此,通過C++語言進(jìn)行二次開發(fā)設(shè)置模型的目標(biāo)函數(shù),同時在參數(shù)文件中設(shè)置好各情景模式的相關(guān)參數(shù),運行模型輸出不同情景模式下的保護(hù)區(qū)濕地景觀格局空間優(yōu)化模擬結(jié)果。

3 結(jié)果分析

3.1 優(yōu)化前后濕地景觀類型面積變化

當(dāng)前狀態(tài)下,研究區(qū)內(nèi)濕地景觀類型以養(yǎng)殖塘、農(nóng)田和光灘為主,其中,養(yǎng)殖塘面積最大,達(dá)33 106 hm2,堿蓬灘面積最小,僅為1 876 hm2〔表2,圖3(a)〕。情景A表現(xiàn)出農(nóng)田和堿蓬灘面積增加,光灘、養(yǎng)殖塘和米草灘等面積減少的趨勢。其中,堿蓬灘面積增加最多,達(dá)22 464 hm2,主要由光灘和米草灘轉(zhuǎn)變而成,養(yǎng)殖塘面積減少最多,達(dá)26 105 hm2,主要轉(zhuǎn)為農(nóng)田〔表2,圖3(b)〕。情景B表現(xiàn)出大面積的光灘、農(nóng)田和米草灘轉(zhuǎn)變?yōu)轲B(yǎng)殖塘的趨勢,其中,光灘和農(nóng)田面積分別減少10 250和10 166 hm2,養(yǎng)殖塘面積增加23 456 hm2〔表2,圖3(c)〕。情景C表現(xiàn)出養(yǎng)殖塘和堿蓬灘面積增加,光灘、農(nóng)田、米草灘和蘆葦灘面積減少的趨勢,其中,堿蓬灘面積增加最多,達(dá)17 097 hm2,主要由米草灘和蘆葦灘轉(zhuǎn)變而成,光灘面積減少最多,達(dá)10 586 hm2,主要轉(zhuǎn)為養(yǎng)殖塘〔表2,圖3(d)〕。

表2 3個情景模式下的濕地景觀類型面積變化

Table 2 Variation of Yancheng Nature Reserve in area of wetland landscape type relative to scenario

hm2

情景A、B和C含義見2.4節(jié)。

情景A、B和C含義見2.4節(jié)。

3.2 優(yōu)化前后生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益變化分析

經(jīng)統(tǒng)計,當(dāng)前研究區(qū)丹頂鶴適宜生境面積為21 516 hm2,主要集中分布于核心區(qū)的堿蓬灘和蘆葦灘中,區(qū)域年經(jīng)濟(jì)收益為30.82億元,主要由養(yǎng)殖塘和農(nóng)田提供〔圖4(a)〕。在情景A下,丹頂鶴適宜生境面積為40 387 hm2,比當(dāng)前面積擴(kuò)大約87.71%;區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益為16.96億元,比當(dāng)前水平減少44.97%。在情景B下,丹頂鶴適宜生境面積為19 401 hm2,比當(dāng)前面積減少9.83%,區(qū)域年經(jīng)濟(jì)收益為45.15億元,比當(dāng)前水平增加46.50%。在情景C下,丹頂鶴適宜生境面積為30 595 hm2,比當(dāng)前面積增加42.20%;區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益為37.82億元,比當(dāng)前水平增加22.71%。

從丹頂鶴適宜生境的空間分布格局來看,情景A增加的丹頂鶴適宜生境主要集中分布在東部沿海區(qū)域,情景B的適宜生境主要集中分布在核心區(qū)及其以北的緩沖區(qū),但生境斑塊更為破碎化;情景C的適宜生境主要是在原有適宜生境斑塊上進(jìn)行擴(kuò)張,模擬結(jié)果更為合理〔圖4(b)～(d)〕。

4 討論與結(jié)論

采用LUPO模型,以協(xié)調(diào)丹頂鶴生境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo),模擬實現(xiàn)了3種情景模式下的保護(hù)區(qū)濕地景觀格局空間優(yōu)化配置。從模擬結(jié)果來看,情景A將光灘和米草灘等轉(zhuǎn)化為更適宜丹頂鶴棲息的堿蓬灘,使丹頂鶴適宜生境面積顯著增加,實現(xiàn)了使丹頂鶴適宜生境面積增加80%的生態(tài)目標(biāo),但卻付出了一定的經(jīng)濟(jì)代價,區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益比當(dāng)前水平減少44.97%。情景B雖然通過將大面積的光灘、農(nóng)田和米草灘轉(zhuǎn)為養(yǎng)殖塘,實現(xiàn)了使區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長40%以上的經(jīng)濟(jì)目標(biāo),但卻付出了使丹頂鶴適宜生境面積減少、生境更為破碎化的代價,不利于保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境保護(hù)和恢復(fù)。情景C將米草灘和蘆葦灘轉(zhuǎn)為堿蓬灘來提高丹頂鶴的生境適宜性,將農(nóng)田和光灘等轉(zhuǎn)換為養(yǎng)殖塘來提高區(qū)域的經(jīng)濟(jì)收益,實現(xiàn)了既使丹頂鶴適宜生境面積增加40%以上、又使區(qū)域年經(jīng)濟(jì)效益增長20%以上的情景目標(biāo)?？偟膩砜?3種情景均實現(xiàn)了設(shè)定的情景目標(biāo),但從模擬結(jié)果的實踐意義來看,情景C在未較大改變原有的濕地景觀格局的前提下,實現(xiàn)了生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益雙增長的目標(biāo),更有利于協(xié)調(diào)保護(hù)區(qū)丹頂鶴生境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,是一種雙贏的情景方案。

情景A、B和C含義見2.4節(jié)。

近年來,空間優(yōu)化模型在生物多樣性保護(hù)管理和空間規(guī)劃研究中得到廣泛應(yīng)用。例如,多個研究機(jī)構(gòu)開發(fā)了諸如C-Plan、Maxran和Zonation等一系列嵌入優(yōu)化算法的空間優(yōu)化軟件,用于實現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)有限保護(hù)資源的空間優(yōu)化配置,為保護(hù)區(qū)選址和生物多樣性保護(hù)優(yōu)先區(qū)域規(guī)劃提供最優(yōu)化的解決方案[11,24-26]。然而,以上方法也存在一些不足,例如不能將潛在的管理決策和保護(hù)行動融入到空間優(yōu)化過程中,也未能將土地利用變化影響耦合到空間優(yōu)化算法中[27]。

LUPO模型在解決上述問題上具有突出優(yōu)勢。LUPO模型不僅可以將管理決策和保護(hù)行動通過目標(biāo)函數(shù)和約束條件的形式融入到空間優(yōu)化過程中,而且可以解決多目標(biāo)、多決策的空間規(guī)劃問題,為管理者制定保護(hù)政策提供多種替代方案。同時,LUPO能將土地利用空間優(yōu)化配置和物種生境適宜性評價耦合在一起,因而在協(xié)調(diào)物種保護(hù)和資源利用的沖突中表現(xiàn)出突出優(yōu)勢[8-9]。然而,LUPO模型自身也存在如下缺陷:(1)所有土地利用類型之間的轉(zhuǎn)換概率是相同的,沒有考慮土地利用類型之間的轉(zhuǎn)換成本和可能性[28]。如建設(shè)用地或養(yǎng)殖塘的經(jīng)濟(jì)價值高,轉(zhuǎn)為光灘或堿蓬灘等自然灘涂濕地需要較高的轉(zhuǎn)換成本,蘆葦灘轉(zhuǎn)為堿蓬灘為逆向演替,也需要較高轉(zhuǎn)換成本,在現(xiàn)實情況下均難以實現(xiàn);(2)模型尚未考慮當(dāng)前不同土地利用類型之間的相互影響,例如互花米草擴(kuò)散過程對堿蓬灘、光灘和蘆葦灘的影響等[29];(3)模型的基本單元為土地利用斑塊,而非柵格單元,初始斑塊大小確定后,便不能改變。這樣雖然極大提高了模型運算效率,但卻降低了模型的靈活性和適用性。為此,在今后的研究中,應(yīng)通過程序的二次開發(fā),針對以上不足開展模型優(yōu)化設(shè)計,加強(qiáng)模型驗證環(huán)節(jié),從而提高模型模擬結(jié)果的可靠性、準(zhǔn)確性和可操作性,這也是今后進(jìn)一步努力的方向。

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(責(zé)任編輯： 李祥敏)

Spatial Optimization of Wetland Landscape Pattern in Jiangsu Yancheng Nature Reserve.

CAO Ming-chang1, GONG Xi2, SUN Xiao-ping3, LE Zhi-fang1, WU Yi3, XU Hai-gen1

(1. Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China; 2. School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 3. Jiangsu Provincial Collaborative Innovation Center of Southern China Sustainable Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

The Jiangsu Yancheng Nature Reserve (YNR) is the largest coastal reserve in China, deeming red-crowned cranes (Grusjaponensis) and tidal wetland ecosystems as its main protection targets. It is an urgent task to effectively manage and control resource utilization activities and protect the wetland habitat of red-crowned cranes in the YNR. Three target-driven scenarios of harmonized ecological protection and economic development in YNR were designed, and a land use pattern optimization (LUPO) model was used to simulate spatially optimized wetland landscape patterns in YNR once the scenarios were realized. The simulation reveals as follows: (1) Under Scenario A, the reserve has turned large areas of mudflats and smooth cordgrass tidal flats into seepweed tidal flats, thus achieving the ecological target of expanding over 80% suitable habitat for red-crowned crane in the reserve, but has to face a drastic fall of regional annual economic benefit. (2) Under Scenario B, the reserve has large tracts of mudflats, farmlands, and smooth cordgrass tidal flats converted into fishponds, thus realizing the economic goal of raising its regional annual economic benefit by over 40%, but at the cost of decrease of suitable habitat for red-crowned cranes; (3) Under Scenario C, the reserve has converted smooth cordgrass and reed tidal flats in seepweed tidal flats and mudflats and farmlands into fish ponds, thus achieving the ecological target of expanding the area of suitable habitat for red-crowned crane over 40% as well as the economic goal of increasing its regional annual economic benefit by over 20%. Obviously Scenario C is an optimal win-win option.

Yancheng Nature Reserve;LUPO model;spatial optimization;habitat suitability model;red-crowned crane

2016-03-30

國家自然科學(xué)基金(41101424, 31461143033)；江蘇省自然科學(xué)基金(BK2011083)

X36；F301.2

A

1673-4831(2016)05-0743-07

10.11934/j.issn.1673-4831.2016.05.009

曹銘昌(1979—),男,江西安福人,副研究員,博士,主要從事大尺度生物多樣性監(jiān)測、評估和預(yù)警研究。E-mail: caomingc@163.com

① 通信作者E-mail: xhg@nies.org