王慶孝, 栗云召, 曲芷程, 于君寶, 王雪宏, 周迪, 王書文

黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與評價

王慶孝, 栗云召, 曲芷程, 于君寶*, 王雪宏, 周迪, 王書文

魯東大學(xué)濱海生態(tài)高等研究院, 煙臺 264025

構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)能夠有效連接破碎的生境, 對保護(hù)物種多樣性具有重要意義。以黃河口為研究區(qū)域, 利用最小耗費(fèi)距離模型和重力模型構(gòu)建黃河口濕地“三橫兩豎”的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)框架, 并基于景觀連通性指數(shù)法、廊道土地利用類型分析法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析法對黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了評價。研究結(jié)果表明: (1)通過構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 生境源地的的和分別提高到之前的4.5倍和8.6倍, 各生境源地的斑塊重要性較為均衡。(2)不同生境源地之間相互關(guān)系密切程度隨著距離和面積的變化存在差異。(3)黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的指數(shù)為0.4396,指數(shù)為1.8125,指數(shù)為0.6304, 具有較大優(yōu)化提升空間。(4)草本沼澤和灌叢濕地是生境源地主要景觀組成, 鹽沼濕地、草本沼澤和灌叢濕地是構(gòu)成生態(tài)廊道的優(yōu)勢景觀, 分別占生態(tài)網(wǎng)絡(luò)景觀組成的31.23%、23.86%和17.30%。黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建對黃河口濕地生態(tài)保護(hù)和保護(hù)區(qū)規(guī)劃有重要的參考價值。

黃河口濕地; 景觀連接度; 生態(tài)網(wǎng)絡(luò); 破碎化

0 前言

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)是基于景觀生態(tài)學(xué)基礎(chǔ)和圖論基礎(chǔ), 采用最小耗費(fèi)距離模型構(gòu)建的由棲息地以及連通廊道構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。通過構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 可以改變生態(tài)系統(tǒng)不同層次的結(jié)構(gòu)與功能[1-3], 減小生境破碎化帶來的影響[4], 為區(qū)域生態(tài)恢復(fù)提供借鑒。黃河三角洲濕地是我國典型的新生河口濕地, 是濕地動植物天然的棲息地和鳥類的天堂, 在保護(hù)環(huán)渤海和黃河下游生態(tài)環(huán)境, 促進(jìn)環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展等方面具有重要的戰(zhàn)略地位[5-7]。黃河口濕地突出的生態(tài)問題主要表現(xiàn)為在自然和人為因素的影響下, 自然濕地不斷退化、萎縮, 植被覆蓋逐漸下降, 濕地生境趨于破碎化[8-11], 濕地的生態(tài)功能受到嚴(yán)重威脅, 黃河口亟需濕地保護(hù)和生態(tài)修復(fù)措施, 而生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建可以作為區(qū)域生態(tài)修復(fù)的有效方法。目前, 相關(guān)研究有利用GIS方法將生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的連通性納入到區(qū)域規(guī)劃[12], 探討水系阻力對黃河三角洲濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的影響[13], 識別黃河三角洲生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的重要生態(tài)節(jié)點(diǎn)[14], 這些研究對生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建進(jìn)行了不同程度的探究, 為黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建提供了方法和理論基礎(chǔ)。從生態(tài)學(xué)的角度出發(fā), 合理構(gòu)建黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 可以增加黃河口濕地不同景觀斑塊之間的連通性, 提高河口濕地食物供給功能和棲息地隱蔽功能[15], 維持黃河口濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康與穩(wěn)定[16], 對黃河口濕地主體功能的發(fā)揮及濕地整體管理具有重要的理論意義[17]。

1 區(qū)域概況和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河口緊鄰渤海灣和萊州灣, 為近代黃河河口的扇形堆積平原, 地勢低平, 平均海拔在15 m以下, 范圍位于37°34′—37°53′N和118°53′—119°21′E之間(圖1), 氣候?qū)儆跍貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候, 四季分明, 年平均氣溫12.1 ℃, 年平均降水量為530—630 mm[18], 雨熱同期。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究以黃河口2017年9月Landsat遙感影像為底圖, 依據(jù)《拉姆薩爾公約》, 將黃河口土地利用類型分為草本沼澤、灌叢濕地、森林濕地、灘涂、鹽沼濕地、河流、積水洼地、池塘、堤壩、工礦區(qū)、公路、溝渠、旱地、居民區(qū)、水庫、水田、鹽田、養(yǎng)殖池18種類型。利用ENVI軟件, 對遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正和圖像增強(qiáng)等處理, 運(yùn)用目視解譯法進(jìn)行遙感解譯。通過實(shí)地考察進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn), 總體遙感解譯精度為83.7%。并與黃河三角洲保護(hù)區(qū)范圍圖、河流分布圖等建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

2 研究方法

2.1 景觀連通性分析

景觀連通性分析采用整體連接度指數(shù)和可能連接度指數(shù)[19, 20]。其公式如下:

整體連接度指數(shù)()

式中,表示景觀中斑塊總數(shù);a和a分別表示斑塊和斑塊的面積;NL表示斑塊和斑塊之間的連接數(shù);A表示整個景觀的面積。0≤≤1, 當(dāng)=0, 生境斑塊之間沒有連接; 當(dāng)=1, 整個景觀都為生境斑塊。

可能連接度指數(shù)(Probability of connectivity, PC)

圖1 研究區(qū)地理位置

Figure 1 The location of Yellow River Estuary

計(jì)算整體連接度指數(shù)和可能連接度指數(shù)時, 需要指定景觀斑塊間的阻力距離閾值和斑塊之間的可能連接性。當(dāng)斑塊之間的距離成本小于設(shè)置的阻力閾值時才認(rèn)為斑塊之間是連通的, 根據(jù)研究區(qū)的范圍、以往的研究經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際模擬計(jì)算嘗試, 本研究將距離閾值設(shè)置為2 km, 可能連接性設(shè)置為0.5[19]。

斑塊重要性指數(shù)d

式中:表示景觀中所有斑塊的整體指數(shù)值;remove是去除單個斑塊后剩下的斑塊的整體指數(shù)值。

2.2 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分為三步: 選取生境源地、構(gòu)建阻力面、根據(jù)最小耗費(fèi)距離模型生成潛在生態(tài)廊道。

2.2.1 選取生境源地

在研究區(qū)內(nèi)根據(jù)2017年景觀分類數(shù)據(jù), 利用斑塊重要性指數(shù)(d)法計(jì)算灌叢濕地、森林濕地和草本濕地的斑塊重要性(圖2中), 參考保護(hù)區(qū)范圍、植被覆蓋度等選取生境源地。選取面積大于2 km2, 斑塊重要性大于2.45, 適宜生物長期生存的斑塊作為生境源地[21, 22], 為了保持研究區(qū)內(nèi)景觀的整體性和連通性, 不考慮行政界線, 將相鄰較小的圖斑與相近較大的圖斑合并[23], 并根據(jù)實(shí)地考察, 共篩選出10個生境源地(圖2右)。

2.2.2 構(gòu)建阻力面

本研究綜合以往的研究經(jīng)驗(yàn)與實(shí)地的情況, 利用德爾菲法, 咨詢專家后選取景觀分類、水文連通性、道路-堤壩阻隔、保護(hù)區(qū)分區(qū)等綜合確定阻力面[12, 24], 分別將以上因素賦阻力值, 最終綜合生成生態(tài)網(wǎng)絡(luò)阻力面(分辨率30 m×30 m)。

將研究區(qū)道路-堤壩劃分為主要和次要兩類, 參考道路對生物的影響范圍, 構(gòu)建道路-堤壩兩側(cè)200 m的緩沖區(qū)[25], 將主要道路-堤壩和次要道路-堤壩分別賦予100和50阻力值。

濕地水文連通性與阻力值成負(fù)相關(guān)關(guān)系, 據(jù)此, 將黃河口劃分為30 m×30 m的網(wǎng)格, 并進(jìn)行重分類賦值。

保護(hù)區(qū)分區(qū)阻力設(shè)置中, 核心區(qū)、緩沖區(qū)、實(shí)驗(yàn)區(qū)阻力設(shè)置依次增大[21], 分別賦予1、50、100的阻力值。

不同阻力類型設(shè)置如表1所示, 生成一個完整的綜合阻力面(圖3)。

2.2.3 構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)

利用基于GIS的網(wǎng)絡(luò)分析工具生成源地到其他源地的最短路徑, 去除重復(fù)路徑, 得到黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

2.3 重要廊道的提取

利用重力模型計(jì)算提取的10個生境源地之間潛在生態(tài)廊道的重要性, 對廊道的重要性進(jìn)行分析與評價。

重力模型計(jì)算公式為:

式中,D是生境源地和之間的相互作用力,N、N是兩生境源地的權(quán)重值,D為生境源地和間潛在廊道阻力的標(biāo)準(zhǔn)化值,P為生境源地阻力值,S是生境源地的面積,L是生境源地、之間廊道的累積阻力值,max是研究區(qū)中全部廊道累積阻力的最大值。

2.4 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價

生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評估通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指數(shù), 將景觀生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的“斑塊-廊道-基質(zhì)”轉(zhuǎn)化為點(diǎn)和線的相結(jié)合形式, 計(jì)算研究區(qū)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的(閉合度)指數(shù)、(線點(diǎn)率)指數(shù)以及(網(wǎng)絡(luò)連接度)指數(shù)[26]。公式如下:

(閉合度)指數(shù): 主要反映生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)回路的程度。

式中,為生態(tài)廊道數(shù)量,為生態(tài)節(jié)點(diǎn)數(shù)量。取值范圍為0≤≤1, 當(dāng)=0時, 說明網(wǎng)絡(luò)不存在回路, 當(dāng)=1時, 表示網(wǎng)絡(luò)存在最大可能回路數(shù)?；芈窋?shù)量越大表示網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部生態(tài)過程的連通性越順暢。

圖2 景觀分類與生境源地

Figure 2 Landscape classification and habitat source

表1 不同阻力類型阻力值賦值

圖3 單因子及綜合阻力面

Figure 3 Single factor and composite resistance surface

指數(shù)(線點(diǎn)率): 表示網(wǎng)絡(luò)中廊道與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系, 衡量廊道的通達(dá)程度。

式中線點(diǎn)率的取值范圍為0≤≤3, 當(dāng)=0 時, 表示研究區(qū)域中網(wǎng)絡(luò)不存在; 當(dāng)取值越大, 表示網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度越高。

指數(shù)(網(wǎng)絡(luò)連接度): 反映網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)被連接的程度。

式中,的取值范圍為 0≤≤1, 當(dāng)=0, 表示網(wǎng)絡(luò)中沒有節(jié)點(diǎn)相連接, 當(dāng)=1 時, 表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)相連。

3 結(jié)果與分析

3.1 黃河口濕地生境源地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)連通性評價

3.1.1 整體連通性和可能連通性

黃河口濕地生境源地的整體連接度指數(shù)()和可能連接度指數(shù)()在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建后有很大提高, 連通性水平得到明顯提高(圖4)。通過生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,提高到構(gòu)建前的4.5倍,提高到構(gòu)建前的8.6倍, 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建增加了生境源地之間的連通性, 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建能增加對生境源地的保護(hù)。

3.1.2 斑塊重要性評價

生境源地的斑塊重要性(表2)在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前后的順序變化較大, 生境源地5在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前的斑塊重要性最高, 但通過構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò)重要性變小, 而源地9和10在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前斑塊重要性較小, 但在構(gòu)建后重要性變大。生境源地9和10位于黃河口較深處位置, 生態(tài)較好, 對于物種的生存和遷移的重要性較高, 而生境源地5位于景區(qū)入口處, 受到人為影響較大。通過構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 各斑塊之間的重要性差距也逐漸縮小, 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以平衡各斑塊之間的重要性, 使各斑塊之間的功能作用相對平衡, 有利于優(yōu)化整個濕地的功能。

圖4 生境源地景觀連通性指數(shù)

Figure 4 Landscape connectivity index of habitat source

表2 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中生境源地重要性變化

3.2 重要廊道的提取

通過構(gòu)建的生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 依據(jù)重力模型構(gòu)建10個生態(tài)源地之間的相互作用矩陣(表3)。通過相互作用矩陣分析得知, 源地9與源地10之間的相互作用最大, 為235.18, 兩斑塊位于1996年黃河故道兩側(cè),兩源地之間的距離較小, 物種在兩源地之間生存遷移的阻力較小。源地9與源地10之間的廊道在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中占有重要地位, 有利于生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中物種間的信息交流, 在生態(tài)保護(hù)過程中對兩斑塊要更加保護(hù)。源地1和源地8之間的相互作用最小, 為0.56, 兩源地位于東西兩側(cè), 距離較遠(yuǎn), 兩源地間的阻力較大, 物種在兩源地之間相互遷移較困難。因此在未來的生態(tài)保護(hù)規(guī)劃中, 需要加強(qiáng)對于相互作用較大的斑塊之間的保護(hù), 對于相互作用較小的源地之間要加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)建設(shè), 降低兩源地之間的阻力, 提升整體生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的活性與穩(wěn)定性, 促進(jìn)物種之間的遷移和擴(kuò)散。選取斑塊相互作用大于4的廊道為重要廊道(圖5)。

3.3 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)框架

黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過去除重復(fù)路徑簡化后的廊道有87條, 節(jié)點(diǎn)有48個, 黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)閉合度(指數(shù))為0.4396, 線點(diǎn)率(指數(shù))為1.8125, 連接度(指數(shù))為0.6304, 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提升還有較大空間。

表3 源地斑塊相互作用矩陣

基于潛在生態(tài)廊道和重要廊道, 并結(jié)合黃河口景觀格局現(xiàn)狀、地形特點(diǎn)和自然保護(hù)區(qū)空間布局, 提出黃河口濕地“三橫兩豎”的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)框架(圖5)。三橫: 黃河北岸源地1、2、3, 源地5、6、7、8, 源地5、9、10。兩豎: 源地3、4、5, 源地7、8、9、10。

3.4 生態(tài)網(wǎng)絡(luò)景觀組成結(jié)構(gòu)分析

黃河口濕地總面積為787.64 km2, 潛在生態(tài)廊道的總面積為48.79 km2, 占黃河口總面積的6.19%。其中, 生態(tài)廊道景觀組成分析(表4)得知, 廊道的景觀組成中鹽沼濕地占31.23%, 鹽沼濕地在動物的遷移路徑中具有重要作用, 以在動物的遷移過程中發(fā)揮食物供給的作用, 為動物提供覓食和休憩場所。草本沼澤和灌叢濕地在生態(tài)廊道中占23.86%和17.30%, 草本沼澤和灌叢濕地不僅在生境源地中占有重要地位, 而且在動物的遷移過程中也發(fā)揮較大作用, 也可以提供覓食和隱蔽的功能。居民區(qū)和公路等景觀類型占比最少, 人為建設(shè)用地對于物種的遷移阻力較大, 不適宜物種的生存, 作為潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)景觀類型的作用與意義不大。

圖5 黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)框架

Figure 5 Framework of wetland ecological network in the Yellow River Estuary

表4 黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)景觀組成

圖6 黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)

Figure 6 Wetland ecological network of the Yellow River Estuary

4 討論

利用最小耗費(fèi)距離模型生成生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 可以為物種的遷移和擴(kuò)散模擬良好的生態(tài)廊道, 并為優(yōu)化濕地生境提供依據(jù)。生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建起初相對比較簡單, 由河流和道路等自然廊道構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)[27, 28], 現(xiàn)在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建多借助軟件進(jìn)行廊道模擬研究, 例如基于最小耗費(fèi)距離模型[29]、電路理論等[30], 本研究利用比較成熟的最小耗費(fèi)距離模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模擬。最小耗費(fèi)距離模型可以比較真實(shí)的模擬物種在生境中遷移的路徑, 被廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、土地利用、生態(tài)評價等問題的研究中。

利用斑塊重要性定量選取生境源地, 避免了在生境源地選擇中人為的主觀性, 參考多因子構(gòu)建綜合阻力面[24], 使阻力面更能反映物種在不同景觀之間遷移的阻力。在生態(tài)廊道寬度的選取中并沒有確切的定論, 生物保護(hù)學(xué)家認(rèn)為廊道越寬越好[31], 但也有學(xué)者認(rèn)為過寬的廊道會使物種在廊道內(nèi)部活動, 從而減緩物種到達(dá)目的地的速度[32], 有學(xué)者研究得出廊道的寬度由多因素決定, 可以用公式來計(jì)算[25]。鳥類是黃河口濕地中最重要的保護(hù)目標(biāo), 研究表明50—80 m是鳥類所需要的最小生境寬度[33], 200 m是保護(hù)鳥類種群的最適宜寬度[34]。

在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)評價中, 多應(yīng)用景觀連接度指數(shù)法、廊道土地利用類型分析法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析法來評價生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。景觀連接度指景觀空間組成單元之間的連續(xù)性程度, 反映了促進(jìn)或阻礙物種在生境源地之間的運(yùn)動程度[35]; 廊道土地利用分析可以了解到生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu), 通過分析, 可以有根據(jù)的進(jìn)行后期生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究[29]; 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析可以了解到生態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度, 可以有依據(jù)的規(guī)劃廊道[36]。潛在生態(tài)廊道之間的阻力會影響物種在不同源地之間的遷移速度[37], 通過重力模型計(jì)算生境源地到其他源地之間的相互作用強(qiáng)度, 可以識別潛在生態(tài)廊道構(gòu)建的有效性和重要性。本研究對比生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建前后生境源地斑塊重要性的變化, 可以更直觀了解到生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建對生境源地的影響, 根據(jù)斑塊重要性對不同生境源地采取不同的方法加以保護(hù)。利用重力模型來評價生態(tài)廊道的重要性程度, 可以更直觀的了解到不同生境源地之間的聯(lián)系程度, 為區(qū)域生態(tài)規(guī)劃提供依據(jù)。

雖然生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法較為成熟, 但生態(tài)網(wǎng)絡(luò)是基于圖論基礎(chǔ)進(jìn)行模擬研究, 黃河口濕地的生態(tài)恢復(fù)需要多方面的共同努力, 才能進(jìn)行多尺度的生態(tài)恢復(fù), 改善黃河口濕地的生境破碎化狀況。

5 結(jié)論

1)通過構(gòu)建生態(tài)網(wǎng)絡(luò), 生境源地的和分別提高到之前的4.5倍和8.6倍濕地的景觀連接度有較大提升, 生境源地的斑塊重要性相對平衡, 有利于黃河口濕地整體功能的發(fā)揮。

2)面積較大, 距離較近的生境源地間的相互作用力較大, 兩生境源地之間的廊道重要性高, 物種通過重要廊道在兩生境源地之間遷移阻力小, 有利于物種的遷移。

3)鹽沼濕地、草本沼澤和灌叢濕地是構(gòu)成生態(tài)廊道的優(yōu)勢景觀, 分別占生態(tài)網(wǎng)絡(luò)景觀組成的31.23%、23.86%和17.30%, 草本沼澤和灌叢濕地不僅是生境源地的主要景觀組成, 而且在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著重要作用。

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Construction and evaluation of the Yellow River Estuary wetland ecological network

WANG Qingxiao, LI Yunzhao, QU Zhicheng, YU Junbao*, WANG Xuehong, ZHOU Di, WANG Shuwen

The Institute for Advanced Study of Coastal Ecology, Ludong University, Yantai 264025, China

The construction of ecological network can effectively connect fragmented habitats and is of great significance to the protection of species diversity. In this study, we constructed the ecological network framework of the Yellow River Estuary(YRE) wetland by using the minimum cost distance model and the gravity model. Then, we evaluated the quality of wetland ecological network in the YRE by using landscape connectivity index, corridor land use type analysis and network structure analysis. The research results showed that: (1) The closeness of the relationship between different habitat sources varied with distance and area. (2) The alpha index of the Yellow River Estuary wetland ecological network was 0.4396, the beta index was 1.8125, and the gamma index was 0.6304, which had a lot of room for optimization and improvement. (3) Herb swamps and shrub wetlands were the main landscape components of the habitat source. Salt marsh wetlands, herb swamps and shrub wetlands were the dominant landscapes that constitute ecological corridors, accounting for 31.23%, 23.86% and 17.30% of the ecological network landscape composition respectively. (4) Through the construction of an ecological network, the IIC and PC of natural wetlands had been increased by 4.5 times and 8.6 times respectively. The importance of patches in each habitat source was relatively balanced. Our study is expected to contribute to the protection and planning of ecology of the YRE.

Yellow River Estuary wetland; landscape connectivity; ecological network; fragmentation

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.06.013

P901

A

1008-8873(2022)06-105-09

2020-10-05;

2020-12-04

國家自然科學(xué)基金(U1806218, 41871087, 41301052, 41871091); 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2017YFC0505900)

王慶孝(1994—), 男, 山東泰安人, 碩士研究生, 主要從事濱海濕地生態(tài)與環(huán)境研究, E-mail:1065771995@qq.com

通信作者:于君寶, 男, 博士, 教授, 主要從事濕地生物地球化學(xué)與生態(tài)修復(fù)研究, E-mail: junbao.yu@gmail.com

王慶孝, 栗云召, 曲芷程, 等. 黃河口濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與評價[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(6): 105–113.

WANG Qingxiao, LI Yunzhao, QU Zhicheng, et al. Construction and evaluation of the Yellow River Estuary wetland ecological network[J]. Ecological Science, 2022, 41(6): 105–113.