蘇 凱 于 強(qiáng) YANG Di 張啟斌 楊 斕 孫小婷

(1.北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點實驗室， 北京 100083； 2.佛羅里達(dá)大學(xué)地理系， 蓋恩斯維爾 FL 32611)

0 引言

生態(tài)系統(tǒng)是人類生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是人類的生命支持系統(tǒng)[1]。人類的生存和發(fā)展取決于生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和健康。在干旱地區(qū)，沙漠-綠洲生態(tài)交錯帶作為缺水沙漠和富水農(nóng)田系統(tǒng)之間的過渡區(qū)，在確保區(qū)域生態(tài)安全和維護(hù)區(qū)域內(nèi)部穩(wěn)定方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而，沙漠-綠洲生態(tài)交錯帶也是脆弱的，其狀態(tài)極易受發(fā)展策略的影響[2]。當(dāng)發(fā)展策略以經(jīng)濟(jì)優(yōu)先時，景觀實現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但導(dǎo)致了地下水位下降，森林遭受破壞，荒漠化加速，濕地退化等生態(tài)問題日益嚴(yán)重[2-3]，使區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)不平衡且難以恢復(fù)[4]。如何有效管理荒漠化和遏制沙漠?dāng)U張一直是一個世界性的問題。

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)通過帶狀植被、河流等形成的線性廊道或者是潛在線性生態(tài)廊道將荒漠綠洲交錯區(qū)相互孤立的生態(tài)斑塊連接，形成“點、線、面”相結(jié)合的空間生態(tài)安全格局，提升景觀的自我調(diào)節(jié)能力，維持區(qū)域生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定，抵御沙漠化風(fēng)險[5]。從生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的視角來看，土地沙漠化及其造成的一系列影響的過程實際是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中生態(tài)節(jié)點與生態(tài)廊道不斷被破壞與消失的過程[6]。在這一過程中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的完整性不斷降低，生態(tài)功能逐步下降，網(wǎng)絡(luò)中生態(tài)、物質(zhì)與能量的交換逐漸受阻。

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建已經(jīng)形成基本的研究范式：生態(tài)源地的識別與潛在生態(tài)廊道的提取。識別生態(tài)源地，主要是通過評估生態(tài)適宜性、生態(tài)重要性或生態(tài)連通性。其中基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)重要性評估最為常見[7]。提取生態(tài)廊道的方法通?；谕恋馗采w的價值分配構(gòu)建阻力面，阻力面描述了物種穿越不同生境斑塊的難度，反映了物種對生態(tài)過程的水平阻力。阻力面表征了景觀異質(zhì)性對生態(tài)過程流量的影響。最小成本分析通常用于提取生態(tài)走廊。但這種方法忽略了生態(tài)源地之間的引力，沒有考慮生態(tài)源地之間的相互作用。引力模型早期被應(yīng)用于城市間的空間結(jié)構(gòu)和零售市場研究[8]，后來也被廣泛用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系[9]、城市間相互作用結(jié)構(gòu)，以及城市間貿(mào)易、物流聯(lián)系等研究[10]。目前引力模型廣泛應(yīng)用于度量區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量或空間相互作用量。

然而，沙漠-綠洲生態(tài)交錯帶的森林-草地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)(FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò))是一個動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，而且是一個脆弱的系統(tǒng)，受自然條件和經(jīng)濟(jì)活動的影響。因此，本文以中國西北地區(qū)典型的沙漠-綠洲交錯帶為研究對象，提出林草生態(tài)網(wǎng)絡(luò)(FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò))構(gòu)建的綜合模型，該模型包括兩個子模型，利用改進(jìn)的生態(tài)阻力模型獲取生態(tài)流流動的最小累計阻力面，利用改進(jìn)的生態(tài)引力模型計算生態(tài)源地之間的引力。通過逐一比較各生態(tài)源地之間的合力，利用最小成本分析提取生態(tài)廊道，構(gòu)建連接生態(tài)源地的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。同時，制定多種發(fā)展戰(zhàn)略，探討發(fā)展戰(zhàn)略中生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比例對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)演變的影響。采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，對研究區(qū)林草生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浞治龊涂臻g結(jié)構(gòu)分析。旨在為干旱區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)研究提供新的視角，為干旱區(qū)可持續(xù)發(fā)展提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域(106°7′～107°23′E，39°56′～40°56′N)位于烏蘭布和沙漠東北緣，面積5 923.9 km2，海拔968～1 338 m。研究區(qū)東部是中國的母親河——黃河；東北部的平原是中國重要的糧食產(chǎn)區(qū)——河套平原；西側(cè)是狼山；西南部是烏蘭布和沙漠的腹地。根據(jù)1983—2016年磴口沙漠生態(tài)站的氣象資料，該地區(qū)年平均降水量為144.5 mm，年平均蒸發(fā)量為2 398 mm。研究區(qū)域的位置如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of research area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

使用2018年夏季的Sentinel 2遙感影像，分辨率為20 m。數(shù)據(jù)集由歐洲航天局提供(http:∥www.esa.int/ESA)。通過輻射定標(biāo)、大氣校正、圖像增強(qiáng)和幾何校正等進(jìn)行圖像的預(yù)處理。利用最大似然監(jiān)督分類方法對遙感圖像進(jìn)行分類，并提取研究區(qū)域內(nèi)的土地利用類型信息。從土地利用數(shù)據(jù)中提取水網(wǎng)和道路網(wǎng)，通過多緩沖分析獲取距離因子數(shù)據(jù)。從土地利用數(shù)據(jù)中提取住宅區(qū)、道路網(wǎng)和水網(wǎng)，通過密度分析獲取密度因子數(shù)據(jù)。從處理后的圖像中提取歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)、修正歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)和溫度植被干旱指數(shù)(TVDI)。DEM由中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn)提供。地下水埋深的空間分布數(shù)據(jù)來源文獻(xiàn)[11]。

1.3 方法

1.3.1生態(tài)網(wǎng)絡(luò)多場景仿真模型

FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)多場景仿真模型由兩個子模型組成。其中利用生態(tài)阻力模型模擬不同發(fā)展策略中生態(tài)源地之間的最小累計耗費(fèi)生態(tài)阻力，利用生態(tài)引力模型模擬生態(tài)源地之間的相互作用。通過比較不同發(fā)展方案時生態(tài)源的綜合受力情況，分析FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的變化。

在干旱地區(qū)，盡管水資源稀缺，但仍然可以自然形成相對穩(wěn)定的生態(tài)系統(tǒng)[12]。一些研究認(rèn)為，生態(tài)資源地之間存在相互依賴的關(guān)系，通過生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在干旱地區(qū)建立了較為穩(wěn)定的生態(tài)格局，維護(hù)了區(qū)域生態(tài)安全。FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)由生態(tài)源和連接生態(tài)源的生態(tài)廊道組成[13]。在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，生態(tài)源是提供各種物質(zhì)和能量的空間單元或生態(tài)系統(tǒng)，生態(tài)廊道是能量和物質(zhì)流動的重要通道。在FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，生態(tài)源地之間的相互作用會產(chǎn)生生態(tài)引力，但同時也會受到來自基質(zhì)的阻力，生態(tài)源地之間互作用的示意圖如圖2所示，圖中F12=F21，為生態(tài)引力，fmin表示生態(tài)源地之間的最小累積生態(tài)阻力。

圖2 生態(tài)源地間作用力示意圖Fig.2 Schematic of interaction forces between ecological sources

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)多場景仿真模型的詳細(xì)算法步驟如下：

(1)計算生態(tài)源地之間的最大生態(tài)引力和最小累積阻力。當(dāng)生態(tài)引力大于生態(tài)阻力時，源地之間將形成生態(tài)廊道，生態(tài)流將通過廊道在源地之間傳遞。當(dāng)生態(tài)引力小于生態(tài)阻力時，源地之間就沒有生態(tài)廊道。當(dāng)生態(tài)引力等于生態(tài)阻力時，源地之間的生態(tài)廊道將非常脆弱，基質(zhì)的微小變化可能導(dǎo)致生態(tài)廊道斷裂。

(2)重復(fù)計算，直至遍歷完成整個FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的源地，最終獲得FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)空間分布網(wǎng)格模擬結(jié)果。然后模擬下一個開發(fā)計劃中FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的空間分布，直到所有發(fā)展策略模擬結(jié)束。

由于政策的實施是統(tǒng)一的，因此往往不適合當(dāng)?shù)貤l件。本文通過調(diào)整發(fā)展策略中經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)的比例，設(shè)定了11個方案。其中2個是極端發(fā)展計劃：沒有經(jīng)濟(jì)發(fā)展的純生態(tài)保護(hù)模式和沒有生態(tài)保護(hù)的純經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。實際上，研究區(qū)的發(fā)展既是生態(tài)保護(hù)，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是，該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境極其脆弱，是控制荒漠化的重要區(qū)域。我國政府頒布了更為嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)政策，嚴(yán)格限制了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，重點是改善和保護(hù)生態(tài)。因此，研究區(qū)目前的發(fā)展模式可以看作是一種純粹的生態(tài)保護(hù)模式。不同情景的發(fā)展模式將導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境條件的差異。每個發(fā)展計劃的發(fā)展策略定義為1，生態(tài)保護(hù)的比例用m表示，而n代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比例，則m+n=1。當(dāng)m=1.0時，n=0，(1.0，0)代表純生態(tài)保護(hù)模式，即以生態(tài)保護(hù)為重點的研究區(qū)發(fā)展策略。當(dāng)m=0，n=1.0時，(0,1.0)代表純經(jīng)濟(jì)發(fā)展模型，即研究區(qū)域優(yōu)先考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展。最后，獲得了11個開發(fā)方案：(0,1.0)、(0.1,0.9)、(0.2,0.8)、(0.3,0.7)、(0.4,0.6)、(0.5,0.5)、(0.6,0.4)、(0.7,0.3)、(0.8,0.2)、(0.9,0.1)、(1.0,0)。

1.3.2生態(tài)阻力模型

生態(tài)資源具有向外擴(kuò)展的能力[14]。在擴(kuò)張過程中，由于土地利用和景觀的差異，會遇到生態(tài)障礙，受到生態(tài)阻力的影響。荷蘭生態(tài)學(xué)家KNAAPEN提出了最小累積阻力(MCR)[15]，本研究根據(jù)研究區(qū)性質(zhì)對MCR模型進(jìn)行改進(jìn)。本文認(rèn)為不同源地具有不同的生態(tài)能量，它們輻射和傳遞能量的能力不僅與其面積有關(guān)，而且與源的類型和形狀有關(guān)。目前，一些學(xué)者對此進(jìn)行了研究和討論[16]。生態(tài)源的大小將對物質(zhì)交換或能量流產(chǎn)生強(qiáng)烈影響，其邊緣也會影響物質(zhì)、能量和未來的物種分布。因此本文增加了形狀指數(shù)(Li)和NDVI、MNDWI來描述生態(tài)資源的特征。由于研究區(qū)位于干旱地區(qū)，藍(lán)源(河流、湖泊)水平高于綠源(森林、草地)水平，本文提出了生態(tài)源地質(zhì)量的概念，并改進(jìn)了MCR模型。生態(tài)源地質(zhì)量的定義是任何生態(tài)源地都具有向外輻射，傳遞能量或接收能量的特性，其生態(tài)源地質(zhì)量與生態(tài)源地的面積、形狀、屬性有關(guān)。

(1)

式中Ei——生態(tài)源地i的周長

Ai——生態(tài)源地i的面積

(2)

式中mi——生態(tài)源地i的生態(tài)源地質(zhì)量

本研究將基質(zhì)阻力分為兩類：①建設(shè)用地集中區(qū)和農(nóng)田等生態(tài)屏障。②地形坡度、植被覆蓋度、土地利用類型、地下水埋深、土壤干旱程度等生態(tài)障礙。一般來說，當(dāng)?shù)乇碜兊枚盖蜁r，植被覆蓋度和土壤干旱指數(shù)會降低，地下水埋藏得更深，阻力系數(shù)會越大，這將阻止生態(tài)資源的擴(kuò)大。建設(shè)用地集中區(qū)和耕地是人類活動的主要集中區(qū)，土地利用方式難以改變。通過對研究區(qū)域的分析，改進(jìn)的MCR模型更適合于研究區(qū)域的生態(tài)阻力模擬，改進(jìn)的公式為

(3)

式中VMCR-m——生態(tài)源地擴(kuò)展的最小累積生態(tài)阻力

Dij——生態(tài)源地i和j的空間距離

Ri——生態(tài)源地i運(yùn)動過程中的阻力系數(shù)

1.3.3生態(tài)引力模型

生態(tài)引力模型是研究兩個物體或空間相互作用的模型，源于牛頓萬有引力定律[17]。19世紀(jì)，學(xué)者研究城市系統(tǒng)的相互作用時將引力模型引入到地理空間的研究中。后來，地理學(xué)家對引力模型進(jìn)行了廣泛的研究，并用于分析城市之間貿(mào)易的相互作用，以及國家之間貿(mào)易交流形式的研究。2010年，KEUM[18]證明了引力模型在國際貿(mào)易和旅游業(yè)的可用性。

本文嘗試將引力模型引入景觀生態(tài)領(lǐng)域，計算生態(tài)源地之間的生態(tài)引力。生態(tài)引力與最小累積耗費(fèi)距離的平方成反比，并且與生態(tài)源地質(zhì)量成正比。生態(tài)引力模型為

(4)

式中Fij——生態(tài)源地i和生態(tài)源地j之間的生態(tài)引力

αi、αj——生態(tài)源地i、j的類型

G——常數(shù)，通常為1

mj——生態(tài)源地j的生態(tài)源地質(zhì)量

1.3.4生態(tài)網(wǎng)絡(luò)性能分析

本文選擇復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中衡量網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點重要性的6個圖論指標(biāo)揭示各發(fā)展策略下FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連接特征，為FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供重要參考[19]。從網(wǎng)絡(luò)整體性與節(jié)點的重要性角度對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行分析，其中連通性c(G)[20]、核數(shù)k(G)[21]、網(wǎng)絡(luò)密度d(G)[22]、平均節(jié)點連接數(shù)a(G)4個指標(biāo)評價網(wǎng)絡(luò)的整體特征，而介數(shù)、PageRank值則評價節(jié)點的的重要性程度[23]。

表1 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)性能分析指標(biāo)Tab.1 Indicators for ecological network performance analysis

1.3.5骨架廊道識別

克魯斯卡爾(Kruskal)算法是骨架廊道識別的常見算法[24]，其主要思想是將初始最小生成樹邊為0，在迭代中，每次選擇最小代價邊(即本文中的生態(tài)廊道)加入最小生成樹集合，最終提取出骨架廊道[25]。記原網(wǎng)絡(luò)Graph中有v個節(jié)點，e條邊，將Graph中的頂點提取，形成新的網(wǎng)絡(luò)Graph(new)，此時該網(wǎng)絡(luò)中沒有邊，將原圖中的e條邊按照邊權(quán)從小到大排序，以邊權(quán)最小的邊開始，遍歷原網(wǎng)絡(luò)中的所有邊，直到v個節(jié)點都在同一個連通分量中。循環(huán)的條件為：若某條邊兩側(cè)的節(jié)點在Graph(new)中不在同一個連通分量中，將該邊增加到Graph(new)中。Kruskal算法的圖例描述如圖3所示，圖3a為原始的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，圖3b～3i為骨架廊道的提取過程。

圖3 Kruskal算法圖例描述Fig.3 Legend description of Kruskal algorithm

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)源地識別與提取

生態(tài)源地提取是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)提取的第一步。根據(jù)景觀生態(tài)學(xué)中的“源-匯”理論:生態(tài)源地是多種生態(tài)服務(wù)的源頭，具備景觀連續(xù)性與完整性，對于維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定具有重要作用。選取對烏蘭布和沙漠東北緣具有重要生態(tài)意義的林地、草地、水體3種景觀類型斑塊，通過各斑塊面積、NDVI平均值、MNDWI平均值及斑塊形狀指數(shù)篩選生態(tài)源地。利用ArcMap軟件對各斑塊面積進(jìn)行統(tǒng)計，利用Zonal Statics工具提取NDVI平均值、MNDWI平均值，采用Fragstats軟件計算斑塊形狀指數(shù)。通過熵值法確定斑塊面積、斑塊NDVI平均值、MNDWI平均值及斑塊形狀指數(shù)的權(quán)重，綜合評價各生態(tài)景觀斑塊的生態(tài)功能重要性程度，根據(jù)各斑塊生態(tài)功能重要性程度的統(tǒng)計分布特征，選取重要性排序中從高到低占據(jù)重要性總和前60%的生態(tài)用地斑塊作為生態(tài)源地。最終獲得研究區(qū)生態(tài)源地共481個，細(xì)碎及孤立的斑塊在篩選過程中被大量去除，景觀單元中的核心斑塊得到了保留，提取結(jié)果如圖4所示。

圖4 研究區(qū)生態(tài)源地分布Fig.4 Distribution of ecological sources in study area

其中水體型源地共37個，面積占所有生態(tài)用地斑塊的25.47%，水體型源地主要分布在研究區(qū)東部，西部區(qū)域也有零星水體分布。黃河是研究區(qū)最大面積的水域，黃河、奈倫湖等面積較大的水域均由黃河水引流形成。林草地型源地與水體型源地相比更加破碎，生態(tài)源地總數(shù)為439個，占全部生態(tài)源地的91.26%，而面積僅占全部源地的74.52%，林草地分散分布在研究區(qū)中部農(nóng)田集中區(qū)、沙漠交錯地帶、狼山南麓以及黃河?xùn)|岸，其他區(qū)域也有少量分布。

2.2 生態(tài)阻力模型構(gòu)建

景觀生態(tài)流從源向外流動需要克服阻力，受多種因素的影響。研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境特征由12個因素評估，包括地形因子(海拔、坡度)、植被覆蓋因子、水文因子(MNDWI、TVDI、地下水埋深)、景觀因子和密度因子(居民點密度、路網(wǎng)密度、水網(wǎng)密度)等。每個因子的阻力根據(jù)評估系統(tǒng)設(shè)定，如表2所示。

此外，發(fā)展策略將影響某些因素的阻力，并最終影響研究區(qū)域中基質(zhì)的最小累積消耗阻力。例如，植被覆蓋度越高，水網(wǎng)越近，生態(tài)保護(hù)模式中的生態(tài)阻力越小，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式則相反。純生態(tài)保護(hù)模式((1.0,0)模式)和純經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式((0,1.0)模式)的生態(tài)阻力如圖5所示。在(1.0,0)模式下，基質(zhì)的生態(tài)阻力為17～32，從東北向西南逐漸增大。阻力較低的地區(qū)主要位于東北部，由于黃河附近水資源豐富；而阻力較大的地區(qū)位于烏蘭布和沙漠、狼山和黃河的東岸，這里是庫布其沙漠的西緣。在這種發(fā)展模式下，嚴(yán)格限制經(jīng)濟(jì)發(fā)展，優(yōu)先考慮生態(tài)保護(hù)的發(fā)展策略，使得水資源和林草地得到較好的保護(hù)。研究區(qū)的生態(tài)源地及其周邊區(qū)域的生態(tài)阻力都較低。在(0,1.0)模式中，水資源主要用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和工業(yè)制造，而很少用于生態(tài)建設(shè)和保護(hù)，這使得在東北地區(qū)引起較高的基質(zhì)阻力。在中部的烏蘭布和沙漠地區(qū)以及狼山的前沖積扇中，基質(zhì)阻力相對較低。以上情況表明，在現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)將嚴(yán)重阻礙生態(tài)流在源地之間的流動，影響生態(tài)的發(fā)展。

最小累積生態(tài)阻力是生態(tài)流從一個生態(tài)源地到另一個生態(tài)源地，克服生態(tài)阻力面的最小累積成本。在改進(jìn)的MCR模型的基礎(chǔ)上，采用成本距離模型計算不同生態(tài)源地之間的累積生態(tài)阻力。(1.0,0)模式和(0,1.0)模式的最小累積生態(tài)阻力如圖6所示。由圖6a可知，在(0,1.0)模式中，累計生態(tài)阻力最大值是380 727，最小值是28 459。累計阻力較大的區(qū)域主要位于南部的烏蘭布和沙漠。一方面是因為該區(qū)域生態(tài)環(huán)境條件較為惡劣，地下水埋深、水體密度、NDVI等多因子的阻力均較高。另一方面，該區(qū)域生態(tài)景觀斑塊較少，且與現(xiàn)存的生態(tài)用地距離較遠(yuǎn)，生態(tài)阻力的累積作用較為明顯。研究區(qū)北部同樣出現(xiàn)了累積阻力較大的區(qū)域，盡管該位置生態(tài)條件較好，但這個區(qū)域是耕地，為生態(tài)屏障，阻力較大。且在該發(fā)展模式中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大量從地下水、地表水中使用水資源，導(dǎo)致生態(tài)源地的供水水量較少，這也導(dǎo)致了在(0,1.0)發(fā)展模式中基質(zhì)有比較大的生態(tài)累積阻力。這表明，在研究區(qū)內(nèi)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)將嚴(yán)重阻礙生態(tài)流在源地之間的流動，嚴(yán)重影響生態(tài)源的發(fā)展。由圖6b可知，在(1.0,0)發(fā)展模式中，累積生態(tài)阻力最大值是346 774，最小值是17 467。由于生態(tài)條件惡劣，累積阻力較大的區(qū)域同樣主要位于南部的烏蘭布和沙漠。不同于(0，1.0)模式，在該模式中生態(tài)阻力較小的區(qū)域顯著增加。

表2 生態(tài)阻力評價指標(biāo)體系Tab.2 Ecological resistance evaluation index system

圖5 (0,1.0)模式和(1.0,0)模式的生態(tài)阻力Fig.5 Ecological resistance in (0, 1.0) mode and (1.0, 0) mode

圖6 (0,1.0)模式和(1.0,0)模式的最小累積生態(tài)阻力Fig.6 Minimum cumulative ecological resistance in (0, 1.0) mode and (1.0, 0) mode

2.3 生態(tài)引力模型

通過將生態(tài)源地的質(zhì)量和其間的最小累積耗費(fèi)距離代入生態(tài)引力模型，可以計算出任何生態(tài)源地之間的生態(tài)引力。雖然生態(tài)源地會受到基質(zhì)的阻礙作用，但它們之間仍然可能通過生態(tài)廊道形成聯(lián)系。生態(tài)引力越大，生態(tài)源地之間的聯(lián)系越緊密，它們之間的生態(tài)流傳遞能量、物質(zhì)就越頻繁。而且當(dāng)生態(tài)引力足夠大時，生態(tài)源地會通過不斷吸收和合并外部資源的方式，擴(kuò)大其自身規(guī)模。但如果生態(tài)引力很小，在生態(tài)源地之間形成生態(tài)廊道的可能性不大，除非基質(zhì)發(fā)生變化，否則它們之間將不會形成聯(lián)系。

以1號生態(tài)源地為例，表3顯示了1號生態(tài)源地與其他生態(tài)源地之間的生態(tài)引力。由于生態(tài)引力在1號生態(tài)源地和342號生態(tài)源地或233號生態(tài)源地之間引力最大，因此在它們之間形成生態(tài)廊道的可能性最高。相比之下，由于在1號生態(tài)源地和35號生態(tài)源地或66號生態(tài)源地之間生態(tài)引力最小，形成生態(tài)廊道最困難。

表3 生態(tài)源地之間的生態(tài)引力(源地1)Tab.3 Ecological gravitation between ecological sources (source 1)

2.4 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)多場景模擬

圖7 (0.1,0.9)模式到(0.9,0.1)模式的最小累積生態(tài)阻力Fig.7 Minimum cumulative ecological resistance from (0.1, 0.9) mode to (0.9, 0.1) mode

生態(tài)引力由生態(tài)源地的性質(zhì)和其間的引力半徑?jīng)Q定，并且不隨著基質(zhì)的變化而波動。相比之下，源地之間的最小累積生態(tài)阻力與基質(zhì)密切相關(guān)。通過使用柵格計算器模塊獲得本研究中其他9個發(fā)展策略的累積生態(tài)阻力。如圖7所示，9種模式的累積生態(tài)阻力范圍為27 743～379 056、27 064～377 915、26 132～375 922、25 875～373 169、23 509～270 376、22 205～368 743、21 413～363 205、19 976～359 492和18 603～352 301。累積阻力大的區(qū)域位于南部的烏蘭布和沙漠以及北部河套平原附近的農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性增加，生態(tài)保護(hù)的重要性逐漸降低，生態(tài)積累阻力較小的灰色地帶逐漸減少，這將使生態(tài)資源地之間能源和物質(zhì)交換的可能性變小。

通過模擬不同開發(fā)方案中基質(zhì)的最小累積阻力，比較生態(tài)源地之間的生態(tài)阻力和引力，確定其是否能形成生態(tài)廊道，然后利用Python腳本語言模擬生態(tài)引力與生態(tài)源阻力之間的相互作用，構(gòu)建FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。模擬結(jié)果如圖8所示。

圖8中FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分布不均勻。例如，北方生態(tài)源地之間的生態(tài)廊道數(shù)量較多，生態(tài)網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，而南方的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)則具有相反的特征。(1.0,0)模式的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)比(0,1.0)模式更復(fù)雜，(1.0,0)模式下生態(tài)源地之間的聯(lián)系更緊密。在(1.0,0)模式向(0,1.0)模式的轉(zhuǎn)變中，發(fā)展策略中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比例增加，一些地區(qū)的生態(tài)阻力逐漸增加。生態(tài)源地之間的最小累積生態(tài)阻力大于生態(tài)引力，這導(dǎo)致生態(tài)廊道破裂并導(dǎo)致FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的破壞。

2.5 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)性能分析

采用Matlab計算不同情景下FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性，核心數(shù)和密度、平均節(jié)點連接數(shù)以及介數(shù)和PageRank值。計算結(jié)果如表4所示。(1.0,0)模式是目前研究區(qū)域的發(fā)展模式，其網(wǎng)絡(luò)連通性最大，為329，占網(wǎng)絡(luò)生態(tài)資源總量的68.24%。結(jié)果表明，去除329個生態(tài)源地可以將(1.0,0)模型的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為平凡圖，從而完全喪失網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)功能。

圖8 (0,1.0)模式和(1.0,0)模式中的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)Fig.8 Forest-grass ecological network in (0, 1.0) mode and (1.0, 0) mode

表4 11個模擬場景下FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征Tab.4 Structure characteristics of forest-grass ecological network in 11 simulated scenarios

從網(wǎng)絡(luò)的整體特征來看，隨著發(fā)展策略中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比重增加、生態(tài)保護(hù)的比重減小，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性逐漸降低，并且FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性隨著連通性的降低而惡化。在純粹經(jīng)濟(jì)發(fā)展的(0,1.0)模式下，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性最低。僅需要去除265個生態(tài)資源可以將(0,1.0)模式的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為平凡圖。核數(shù)的變化趨勢與連通性的相同。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比重逐漸增大，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的核數(shù)減少，同時網(wǎng)絡(luò)的連通性和穩(wěn)健性也在逐漸減弱。網(wǎng)絡(luò)平均節(jié)點連接數(shù)的變化趨勢與核數(shù)和連通性相同。就網(wǎng)絡(luò)密度而言，網(wǎng)絡(luò)密度在從(1.0,0)到(0,1.0)模式的演變過程中先增加后減小。FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的密度在(0.9,0.1)模式中最大。從節(jié)點的重要性程度來看，節(jié)點的最大介數(shù)在(0.9,0.1)模式中最大，隨著發(fā)展策略中經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比重增加而持續(xù)減小。隨著發(fā)展策略中經(jīng)濟(jì)發(fā)展比重的增加、生態(tài)保護(hù)的比重減小，節(jié)點的最大PageRank值逐漸降低。

2.6 關(guān)鍵節(jié)點及骨架廊道識別

提取研究區(qū)生態(tài)節(jié)點的介數(shù)、PageRank值，統(tǒng)計分布中前10%的生態(tài)節(jié)點作為關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點，利用最小生成樹算法，提取研究區(qū)潛在生態(tài)廊道中的骨架廊道，結(jié)果如圖9所示。

圖9 研究區(qū)關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點及骨架廊道Fig.9 Key ecological nodes and skeleton corridors of study area

研究區(qū)識別出36個關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點。關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點是研究區(qū)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的核心組成部分，其生態(tài)功能的完好，有利于區(qū)域生態(tài)物質(zhì)、能量和信息的交換，對于維持區(qū)域物種多樣性、保持生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定、防止沙漠?dāng)U張具有至關(guān)重要的作用，應(yīng)著重加強(qiáng)對關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點的生態(tài)建設(shè)與保護(hù)，實行較嚴(yán)格的生態(tài)管控措施，防止關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點被破壞。絕大部分關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點位于研究區(qū)中部，如扎木溫多爾、嘎咕塔拉、阿茨嘎查以及納林湖附近，少量位于東部如奈倫湖國家濕地公園及黃河附近，南部僅有個別點位分布，位于哈拉特爾瑞輝附近。

經(jīng)提取的骨架廊道基本保留了研究區(qū)生態(tài)廊道的骨架部分，細(xì)碎部分在提取過程中被舍棄。對研究區(qū)骨架廊道的長度分布進(jìn)行統(tǒng)計可知，骨架廊道總長度為1 236.89 km。因此應(yīng)對骨架廊道進(jìn)行重點建設(shè)與保護(hù)，尤其是廊道110、160、235、297、304、311、457、487。

3 結(jié)論

(1)考慮了生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的相互作用，并使用引力模型來量化生態(tài)源地之間的相互作用?；谝δＰ秃蚆CR模型，構(gòu)建了沙漠-綠洲交錯帶FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)多場景模擬模型，用于提取不同情景下的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

(2)從(1.0,0)模式到(0,1.0)模式，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展比例的增加和生態(tài)保護(hù)比例的下降，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)逐漸被破壞。在(0,1.0)模型中，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)被破壞，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性、穩(wěn)定性和核數(shù)達(dá)到最低水平。這表明，在目前的自然條件下，干旱地區(qū)的大規(guī)模經(jīng)濟(jì)發(fā)展將對FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)造成巨大破壞。研究發(fā)現(xiàn)(0.9,0.1)模式的FG生態(tài)網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和連通性指標(biāo)更大。然而，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，F(xiàn)G生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)遭到越來越嚴(yán)重的破壞。這表明研究區(qū)可能有經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間，但空間不大。在干旱地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)破壞之間存在平衡。應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)貤l件發(fā)展經(jīng)濟(jì)，避免過度開采造成的生態(tài)惡化，加劇荒漠化。

(3)根據(jù)潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，識別出36個關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點；利用最小生成樹算法，識別出研究區(qū)骨架廊道總長度為1 236.89 km。對于關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點的生態(tài)建設(shè)，應(yīng)實行較嚴(yán)格的生態(tài)管控措施，防止因關(guān)鍵生態(tài)節(jié)點被破壞導(dǎo)致的區(qū)域生態(tài)惡化。骨架廊道是研究區(qū)生態(tài)廊道的主體部分，是網(wǎng)絡(luò)其他部分連通的基本保障，因此應(yīng)對骨架廊道進(jìn)行重點建設(shè)與保護(hù)。