曾欣怡

宋鈺紅*

近年來，全球生物多樣性正在迅速喪失[1]，生物多樣性熱點分布區(qū)域的識別逐漸成為一個重要的問題[2]。人類活動和土地利用變化是導致生物多樣性水平下降的最主要因素[3-4]。而城市是人類活動的高強度區(qū)域，其通過對土地利用、景觀格局、局部小氣候、水文過程的改變，對生物多樣性產生影響[5]。云南是生物多樣性極其豐富的省份，昆明中心城區(qū)作為滇中最大的城市區(qū)域，其快速的發(fā)展將對城市生物多樣性產生巨大的影響。再加上城市生物多樣性對城市的生態(tài)安全與人居環(huán)境改善有著重要意義[6]，并且其所轉化的生態(tài)系統服務對城市居民的健康與福祉有著顯著的促進作用[7]。因此，亟須對城市生物多樣性進行保護。同時，一些研究表明，城鎮(zhèn)化對生物多樣性的影響顯著小于對其他生態(tài)系統服務的影響[8]，而在城鎮(zhèn)化過程中，通過對相關綠色空間規(guī)劃的改變，可以減小對生物多樣性的影響，甚至起到正面作用[9]。因此，基于城市中生物多樣性分布情況對城市綠色空間進行規(guī)劃將成為城市生物多樣性保護的關鍵課題。

目前，對生物多樣性的分布主要從以下幾個方面來研究。1)對生境質量的評估，如高周冰[10]、胡豐[11]、唐嬌嬌[12]等采用土地利用預測模型結合InVEST模性在多情景下對生境質量進行預測；耿建偉[13]等基于InVEST模性對福州市生境質量進行評價，并進行綠色基礎設施網絡規(guī)劃的研究，這種方法在缺乏物種數據時，可在一定程度上作為生物多樣性的代替指標，但其難以反映重點物種的分布。2)對物種水平的評估，如Farinha-Marques[14]等提出記錄城市生境分類和制圖的標準化程序對城市棲息地生物多樣性進行評估(UrHBA)，評估以實地考察記錄的植被層與物種數據為基礎進行單元制圖來表示生物多樣性水平；Tzoulas[15]提出一種快速評估城市生物多樣性的方法；劉文平[16]基于遙感影像解譯與實地調研數據對北京市海淀區(qū)生物多樣性進行評估。此方法較為準確，但所需人力與時間成本較大且需要研究人員具有專業(yè)背景。3)對生物分布區(qū)域進行預測，如胡文佳[17]、姜志誠[18]等基于最大熵模型(MaxEnt)對單個物種適生區(qū)的預測；張巖[19]、董笑語[20]、武曉宇[2]等對多種保護物種適生區(qū)域進行預測，此方法使用的物種觀測數據量較少，已有較為廣泛的應用。但通過MaxEnt模型對生物多樣性分布區(qū)域進行預測時，土地利用的真實狀態(tài)可能會被忽略，導致預測范圍被高估[21-22]。因此，本研究將MaxEnt模型與InVEST模型結合，對昆明中心城區(qū)綠色空間生物多樣性分布進行評估。旨在：1)探究研究區(qū)綠色空間關鍵物種如何分布；2)探究研究區(qū)域生境質量空間格局；3)將關鍵物種分布與生境質量分布進行綜合分析。一方面，避免只進行生境質量評估時對關鍵物種分布的忽視；另一方面，避免在使用最大熵模型對關鍵物種分布區(qū)域進行預測時，對預測范圍的高估及對非關鍵物種的忽視，以此探究相對準確的生物多樣性分布格局。綜上，以期為昆明市中心城區(qū)綠色空間未來規(guī)劃中的保護與發(fā)展提供理論參考與新的視角。

1 研究區(qū)域概況與數據來源

1.1 研究區(qū)域概況

昆明市中心城區(qū)位于云南省中部，滇池北岸，有多條河流穿境而過匯入滇池。該區(qū)域分布著豐富的物種種類，包括優(yōu)先保護生態(tài)系統名錄中的云南松與華山松，重點保護野生植物紅豆杉、攀枝花蘇鐵等，重點野生動物黑頸鶴、黑鸛、白腹錦雞等，生物多樣性較為豐富[23]。研究范圍包括五華區(qū)、官渡區(qū)、盤龍區(qū)、西山區(qū)及呈貢區(qū)的部分區(qū)域，總面積1754.3km2，土地利用分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域土地利用

1.2 數據來源

1.2.1 關鍵物種分布數據

1)具有滅絕危險的物種對自然棲息地的干擾和變化較為敏感，其生境能夠代表生物多樣性保護的需要[24-25]，并且作為替代指標可有效反映生物多樣性水平[26-27]。因此，選擇研究區(qū)觀測到的《IUCN全球紅色名錄》中近危、易危、瀕危、極危物種，數據來源于GBIF(www.gbif.org)。包括13個綱、36個目、50個科的物種。2)《優(yōu)先保護生態(tài)系統名錄》中的物種。該名錄內的物種所構成的生態(tài)系統有著較高的原真性與完整性[28]，對當地具有重要保護價值[29]和較高的生物多樣性水平[30]。在研究區(qū)域內有華山松與云南松2個物種，通過手持GPS設備進行實地調研以確定其分布點位。因此，選擇這2類物種作為關鍵物種，物種數據以Species-Latitude-Longitude為標題保存為csv格式。

1.2.2 環(huán)境數據

1)19個具有生物學意義的生物氣候變量(BIO1-BIO19)，分辨率為30″，來源于WorldClim(https://www.worldclim.org)。2)土地利用數據，分辨率為10 m，來源于ESRI(esri.maps.arcgis.com)。并基于哨兵2號衛(wèi)星遙感影像與昆明市總體規(guī)劃(2011—2020)對土地利用數據進行修正，將土地利用分類為水、建成區(qū)、裸地、林地、灌木、灘涂濕地、其他綠地、農田、公園綠地9種土地利用類型。3)DEM數據來源于地理空間數據云，分辨率為30m，坡度、坡向、海拔數據通過DEM數據計算得出。4)哨兵2號衛(wèi)星遙感影像，分辨率為10m，來源于地理空間數據云。5)1:25萬道路矢量、河流、水體數據，來源于全國地理信息資源目錄服務系統。6)建筑、采石場分布矢量數據，通過爬取百度地圖獲取。最后，基于模型對數據格式的要求，將所有柵格數據重采樣為相同空間分辨率10m。

2 研究方法

1)將研究區(qū)域的綠色空間進行解譯，識別出植被覆蓋率較高的區(qū)域。2)通過MaxEnt模型基于關鍵物種分布數據對關鍵物種適生區(qū)進行識別，同時分析影響物種分布的環(huán)境因子。3)使用InVEST模型對生境質量進行評估。4)將綠色空間、關鍵物種適生區(qū)、生境質量分布進行疊加，分析出昆明市中心城區(qū)生物多樣性分布格局與分布規(guī)律。研究框架如圖2所示。

2.1 綠色空間解譯

研究基于哨兵2號衛(wèi)星遙感影像對中心城區(qū)綠色空間進行解譯[31]。首先，將L1C級別的衛(wèi)星遙感影像進行大氣校正，得到L2A級別的遙感影像。通過紅外波段與近紅外波段計算出NDVI(歸一化植被指數)，選取95%置信區(qū)間，計算FCV(植被覆蓋率)，根據城市綠色空間相關定義[32]結合研究區(qū)實際情況，將植被覆蓋率大于0.6的區(qū)域提取為綠色空間，計算公式如下：

式中，NDVI為歸一化植被指數；NIR為近紅外波段像素值；RED為紅波段像素值；NDVImin為歸一化植被指數最小值；NDVImax為歸一化植被指數最大值。

2.2 關鍵物種適生區(qū)分布預測

采用MaxEnt 3.4.4對昆明市中心城區(qū)關鍵物種潛在分布熱點進行預測，最大熵模型是一種從不完全信息進行預測或推斷的通用方法，通過利用物種已有分布數據和相關環(huán)境變量來進行預測[33]。將關鍵物種分布數據(.csv文件)和環(huán)境數據(表1，19個生物氣候數據、坡度、坡向、海拔、距河流、水體距離及NDVI數據轉換為.asc文件)，導入軟件。隨機選擇25%的數據作為測試數據，驗證方法為Bootstrap。重復次數為10次，迭代次數為1000次[34]。利用刀切法(Jackknife)來檢測環(huán)境因子的重要性[20]。并使用受試工作特征(ROC)曲線下面積(AUC)評估模型預測的準確度，0.75＜AUC＜0.85為準確性良好，0.85＜AUC＜1為高度準確[35]。

表1 MaxEnt模型環(huán)境變量

2.3 生境質量評估

采用InVEST模型中的生境質量(Habitat Quality)模塊對生境質量及其分布進行分析，進而根據生境質量的優(yōu)劣評估生物多樣性[36]。模型假設生境質量好的地區(qū)，其生物多樣性也高[37-38]。此模塊以土地利用數據為研究基礎，并結合各種威脅因子的權重、影響距離、影響方式及各種生境的適宜性、威脅因子源對其的影響程度進行綜合評估，以分析生境質量[10]。生境質量評估模塊首先對生境退化度進行計算，隨后再根據生境退化度及生境適宜度對生境質量進行計算[39]。生境退化度計算公式如下：

式中，Dxj為生境質量類型j中生境像元x的生境退化度；r為生境的威脅因子；y為威脅因子r中的柵格；Wr為威脅因子r的權重；irxy為威脅因子r對每個柵格產生的影響；Sjr為每種生境對不同威脅因子的相對敏感程度。

生境質量的計算公式如下：

式中，Qxj為生境質量類型j中生境像元x的生境質量得分，范圍為0～1；Hj為生境類型j的生境適宜度；k和z采用模型默認參數。

由于昆明花卉產業(yè)的發(fā)達，在昆明中心城區(qū)存在的農田上大多為大棚，在這種情況下農田難以為生物提供食物與庇護所。因此，根據研究地實際情況與前人研究[10，40-41]，將土地利用水、林地、灘涂濕地、灌木、公園綠地、其他綠地作為生境，農田、建成區(qū)、裸地作為非生境。威脅源為農田、建成區(qū)、建筑物[42]、道路、采石場[43]。參考相關文獻[10，40-41，44]，確定最大影響距離、權重、生境適宜度、敏感度參數，具體內容如表2、3所示。

表2 威脅因子影響距離及權重[10，40-41，44]

表3 生境適宜度及各用地類型對威脅因子的相對敏感度[10，40-41，44]

2.4 生物多樣性分布格局綜合分析

將綠色空間中關鍵物種出現概率大于0.6且生境質量大于0.6的綠色空間設置為核心綠色空間，生境質量大于0.6且關鍵物種出現概率小于0.6的綠色空間設置為高生境質量綠色空間，關鍵物種出現概率大于0.6且生境質量小于0.6的綠色空間設置為關鍵物種分布綠色空間，關鍵物種出現概率小于0.6且生境質量小于0.6的綠色空間設置為無適生區(qū)綠色空間(表4)。

表4 綠色空間分類方法

3 結果與分析

3.1 綠色空間分布

基于哨兵2號衛(wèi)星影像對研究區(qū)域的綠色空間進行解譯，昆明市中心城區(qū)綠色空間分布如圖3所示。其中綠色空間面積約為749.1km2，占研究區(qū)域總面積的42.7%。其分布特點為：1)綠色空間整體格局呈現出“中部低，周邊高，中部分散，周邊集中”的特點，大量成片綠色空間環(huán)繞分布于建成區(qū)周圍，而東北部由于是長水機場，其綠色空間分布較少；2)建成區(qū)周邊的綠色空間大多為水源保護區(qū)、郊野公園、森林公園與風景名勝區(qū)，包括松華壩水源保護區(qū)、金殿風景名勝區(qū)、呼馬山森林公園、寶象河水庫水源保護區(qū)、松茂郊野公園、橫沖水庫水源保護區(qū)、馬金鋪郊野公園、西山風景名勝區(qū)、筇竹寺、郊野公園、長蟲山森林公園、西北沙郊野公園等；3)中心城區(qū)中部的綠色空間主要為城市綠地，包括公園綠地：翠湖公園、大觀公園、海埂公園、云南民族村等，濱水綠地：盤龍江沿岸、滇池沿岸、金汁河沿岸、明通河沿岸等，以及各種廣場綠地、附屬綠地、防護綠地和區(qū)域綠地。

圖3 研究區(qū)域綠色空間分布

3.2 關鍵物種適生區(qū)分布預測

使用最大熵模型對研究區(qū)關鍵物種分布區(qū)域進行預測，其AUC值為0.944，模型準確度為高度準確。將出現概率大于0.8的區(qū)域設置為關鍵物種高適生區(qū)，0.6～0.8設置為中適生區(qū)，小于0.6的區(qū)域設置為非適生區(qū)[45]，具體分布如圖4所示。其中高適生區(qū)面積為40.4km2，占研究區(qū)面積的2.3%，中適生區(qū)面積為72.7km2，占研究區(qū)面積的4.1%。關鍵物種的分布整體上呈現北高南低的特點，具體有以下幾方面。

圖4 研究區(qū)域關鍵物種適生區(qū)分布

圖5 研究區(qū)域生境質量分布

1)在北部長蟲山、松華壩水源保護區(qū)等距離建成區(qū)較遠的區(qū)域成片分布。2)在建成區(qū)其分布特點為：(1)草海周邊-大觀公園-翠湖公園沿線及周邊；(2)盤龍江沿岸的月牙潭公園與龍江公園周圍；(3)清水河沿岸的寶海公園周圍；(4)呈貢區(qū)關山水庫-云南民族大學呈貢校區(qū)-呈貢中央公園沿線及周圍；(5)滇池沿岸的城市綠地周圍。3)研究區(qū)西部的西山風景名勝區(qū)周圍。4)研究區(qū)東南部的梁王山與橫沖水庫周圍。5)研究區(qū)東部的老爺山及寶象河水庫周圍。整體上大多分布于河流、湖泊、水庫周邊的綠地，以及遠離建成區(qū)的山地區(qū)域。

關鍵物種分布影響因素分析?；诘肚蟹ǚ治龈鳝h(huán)境因子對關鍵物種分布的影響，從表5中可以看出：貢獻率前3名的環(huán)境因子為歸一化植被指數、距河流距離及等溫條件，這3個環(huán)境因子的累計貢獻率為52.58%，置換重要性的前3名為歸一化植被指數、海拔及平均氣溫日較差，而這3個環(huán)境因子總貢獻率僅為24.98%。通過以上分析可以發(fā)現，對關鍵物種影響較大的因素為歸一化植被指數、距河流距離、等溫條件及海拔4項。

表5 各環(huán)境因子貢獻率與置換重要性

模型通過假設其他環(huán)境變量保持其平均樣本值，僅改變當前變量來生成生境適宜性對主要環(huán)境變量的響應曲線，結果如圖6所示，可以看出：1)NDVI指數在低于0.2時分布概率基本不變，在0.2～0.5之間時分布概率隨著NDVI值的增大而增大，大于0.5時分布概率最大且不變；2)整體上分布概率隨這個海拔高度的增大而增大，當海拔在2500m以上時，分布概率達到最大且基本不變；3)等溫條件在小于47%時，分布概率基本不變，在47%～48%之間時突然降低，在48%～49%時又突然增高，大于49%時分布概率最大且不變；4)分布概率在河流附近時較大，隨著遠離河流有小幅下降，而在距河流1000～3900m時，分布概率隨著距河流距離的增加而增加；距河流3900～10000m時，分布概率隨著距河流距離的增加而減少，距河流大于10000m時，則趨于平穩(wěn)。

圖6 生境適宜性對主要環(huán)境變量的響應曲線

3.3 生境質量分布

通過InVEST模型對中心城區(qū)的生境質量進行了模擬與分析，將生境質量大于0.8的區(qū)域設置為高生境質量區(qū)域，0.6～0.8的區(qū)域設置為中生境質量區(qū)域，小于0.6的低生境質量區(qū)域設置為非適生區(qū)[46]，其結果如圖5所示。其中高適生區(qū)面積為642.1km2，占研究區(qū)面積的36.6%；中適生區(qū)面積為280.9km2，占研究區(qū)面積的16%。生境質量分布整體上呈“中部低，周圍高”的特點，大部分高生境質量區(qū)域分布于建成區(qū)周邊的山地區(qū)域，中生境質量大多為城市綠地。

3.4 綠色空間生物多樣性分布格局

通過綜合疊加綠色空間、Max Ent和InVEST模型結果得到昆明中心城區(qū)綠色空間生物多樣性分布格局(圖7)，其分布規(guī)律有以下幾方面。1)核心綠色空間面積為78.1km2，占綠色空間面積的10.4%，整體上零散分布于建成區(qū)周邊的河流、水庫周圍及山地區(qū)域，建成區(qū)內也有少量分布，具體包括：建成區(qū)外北部的松華壩水源保護區(qū)、金殿風景名勝區(qū)及背陰山周邊，東北部的寶象河水庫水源保護區(qū)周邊，東南部的橫沖水庫水源保護區(qū)及馬金鋪郊野公園，西北部的扁擔山、大鐵帽、安卷山周邊，西部的筇竹寺周邊，西南部的西山風景名勝區(qū)。在建成區(qū)中零散分布于城市公園內，包括西華公園、大觀公園、蓮花池公園、翠湖公園、龜龍湖公園、官渡森林公園等，以及靠近水的城市綠色空間。2)高生境質量綠色空間面積為580.7km2，占綠色空間面積的77.6%，建成區(qū)外部主要分布于植被覆蓋率較高的區(qū)域。建成區(qū)內則主要分布于面積較大的城市綠色空間，包括公園綠地與城市中的山地區(qū)域，如龍寶山、營盤山等。3)關鍵物種分布綠色空間的面積為11.15km2，占綠色空間面積的1.5%。主要分布于盤龍江沿岸、翠湖至草海周邊、蓮華寺周邊及關山水庫周邊，滇池周邊與北部山區(qū)建成區(qū)附近也有分布。整體上沿河流、大面積水域周圍及建成區(qū)與高生境質量區(qū)域中間地帶分布。4)無適生區(qū)綠色空間面積為79.13km2，占綠色空間面積的10.5%。主要為行道樹、小區(qū)綠地等靠近道路與居民區(qū)、商業(yè)區(qū)的城市綠色空間。

圖7 研究區(qū)域不同類型綠色空間分布

4 討論

4.1 昆明市中心城區(qū)綠色空間城市生物多樣性空間分布格局及分布規(guī)律

通過以上研究可以發(fā)現，昆明中心城區(qū)綠色空間仍存在相當大面積的生物多樣性熱點區(qū)域，無適生區(qū)綠色空間面積僅為79.13km2，絕大分布區(qū)域為高生境質量、關鍵物種分布或兩者兼具的核心綠色空間，其中大部分的綠色空間為高生境質量。

分析其分布規(guī)律：整體上城郊綠色空間生境質量較高，大部分的核心綠色空間也分布于城郊遠離建成區(qū)的區(qū)域。建成區(qū)大部分高生境質量綠色空間為面積較大且植物層次較為豐富的城市綠地，而低生境質量綠色空間多為行道樹與大部分居民區(qū)綠化此類園林植物品種較為單一的區(qū)域。建成區(qū)核心綠色空間則主要分布于靠近河流的城市綠地。值得注意的是，河流附近的零碎綠色空間有著大量的關鍵物種分布。

綜合來講，昆明市中心城區(qū)綠色空間生物多樣性質量較好，其熱點區(qū)域大多位于建成區(qū)周邊海拔較高的山區(qū)，以及建成區(qū)的河流、水庫附近。

4.2 昆明市中心城區(qū)生物多樣性問題分析與保護建議

通過昆明市中心城區(qū)生物多樣性分布的情況可以發(fā)現：1)盡管建成區(qū)分布著較多的生物多樣性熱點，但整體上分布較為分散，缺少連接綠色空間的綠廊；2)與現有中心城區(qū)綠地系統規(guī)劃基本一致，但建成區(qū)內部分關鍵物種分布綠色空間未被考慮在公園綠地等城市綠地范圍內，城郊部分核心綠色空間及高生境質量綠色空間未被納入風景名勝區(qū)、保護區(qū)等區(qū)域綠地的管理，現有保護體系存在不足；3)NDVI值與河流對關鍵物種的分布有著較大影響，而城市中部分河流周圍缺少濱水綠地，本應為城市生物多樣性熱點的空間被城市建設侵占；4)存在一定的保護空缺，研究區(qū)存在較多具有關鍵物種分布但生境質量較低的區(qū)域，不利于關鍵物種尤其是瀕危物種的保護。

因此，提出如下保護建議：1)建設昆明市中心城區(qū)城市生物多樣性保護生態(tài)網絡，規(guī)劃線性綠色空間，將建成區(qū)的生物多樣性熱點進行串聯；2)健全昆明市中心城區(qū)生物多樣性保護體系，將更多的生物多樣性熱點綠色空間納入風景名勝區(qū)、城市綠地或各類保護區(qū)中，以保持城市生物多樣性；3)對城市中適當區(qū)域實施再野化、建設城市綠地等生態(tài)修復策略，擴大高生境質量、關鍵物種分布及核心綠色空間范圍；4)擴大低生境質量區(qū)域綠色空間的范圍并豐富其園林植物層次，以提升其生境質量；5)重點提升具有關鍵物種分布但生境質量較低區(qū)域的生境質量，加強對關鍵物種的保護，彌補保護空缺。

4.3 研究的優(yōu)勢與局限性

本研究將InVEST模型與MaxEnt模型相結合，對生物多樣性分布格局進行綜合研究。一方面，可以避免使用InVEST模型時，缺乏物種實測數據而產生難以反映關鍵物種分布的問題；另一方面，又可以避免MaxEnt模型對物種分布的高估，以此可以得到精度較高的生物多樣性分布格局。

同時，由于部分物種數據來自標本館或博物館，其采集地數據相較于實地收集的物種數據可能存在偏差，以及環(huán)境因子數據準確性與精度的限制，使得MaxEnt模型與InVEST模型的模擬結果具有不確定性。在以后的研究中將實地收集更多的物種數據，并采用更為精準的環(huán)境數據進行模擬分析，為城市生物多樣性保護提供理論支撐。

5 結論

本研究通過MaxEnt模型和InVEST模型對昆明市中心城區(qū)綠色空間生物多樣性分布格局與影響因素進行了全面的評估。結果表明：1)綠色空間占研究區(qū)面積的42.7%，主要在建成區(qū)周邊的城郊區(qū)域集中分布及在建成區(qū)內零散分布；2)高生境質量綠色空間占綠色空間面積的77.6%，主要分布于城郊高植被覆蓋區(qū)域及建成區(qū)面積較大的城市綠地；3)關鍵物種分布綠色空間占綠色空間面積的1.5%，主要分布于河流、水庫周圍，在建成區(qū)與高生境質量綠色空間的中間地帶也有少量分布；4)核心綠色空間占綠色空間面積的10.4%，主要分布于建成區(qū)周圍的山區(qū)，在建成區(qū)河流、水庫周邊質量較好的綠色空間也有分布；5)影響因素從大到小為：NDVI指數、距河流距離、海拔和等溫條件。整體上，昆明市中心城區(qū)生物多樣性水平較高，研究結果為城市生物多樣性保護與城市綠色空間規(guī)劃提供了新的思路。

注：文中圖片均由作者繪制。