CN116523336A - 一种生态修复空间识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种生态修复空间识别方法，包括：通过结合生态系统服务重要性评价和形态学空间格局分析识别生态源地；以土地利用类型、坡度、高程构建生态阻力面，进而通过人类居住合成指数进行修正；采用最小累积阻力模型构建生态廊道，并基于重力模型进行相对重要性分析。在上述结果的基础上识别生态节点和障碍点，并叠加形态学空间格局分析得到的孤岛和核心区，从而得到研究区的生态修复空间。本发明进一步优化和完善了生态修复空间的识别方法，提高了生态修复空间识别的准确性和全面性。
Description
技术领域
本发明涉及生态修复领域，尤其涉及一种生态修复空间识别方法。
背景技术
随着“山水林田湖草生命共同体”理念的提出，生态修复的关注点逐渐由局部、单要素修复向整体保护、系统修复和综合治理转移。然而，目前基于这一理念的生态修复空间识别仍处于初期探索阶段，相关研究较为薄弱。基于提升生态系统服务和生态安全的修复目标，多数学者从生态系统服务视角或生态安全格局视角来识别生态修复空间。前者关注的重点在于生境斑块自身的功能是否受到损害，后者更能从整体上把握各生态斑块之间的联系，但识别方法不尽完善。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种生态修复空间识别方法。
具体方案如下：
一种生态修复空间识别方法，包括以下步骤：
S1：通过结合生态系统服务重要性评价和形态学空间格局分析法进行生态源地的识别，并选取识别结果中重叠部分等级较高的区域作为生态源地；
S2：以土地利用类型、坡度、高程构建生态阻力面，并通过人类居住合成指数对生态阻力系数进行修正；
S3：采用最小累积阻力模型，基于ArcGIS提取每一个生态源地的中心点为生态源点，以修正后的生态阻力面为成本，通过成本路径工具，模拟每一个生态源点到其他生态源点的最小成本路径，构建两两之间的潜在生态廊道；
S4：基于重力模型构建生态源地之间的相互作用矩阵，以此量化潜在生态廊道的相对重要性；
S5：将生态廊道列为生态修复区，并基于生态廊道识别对应的生态节点和生态障碍点；将生态障碍点及未与生态障碍点重合的处于生态廊道交叉处的生态节点视为生态修复区；结合形态学空间格局分析法的分析结果，将生态廊道途经的孤岛以及不属于生态源地的核心区也列入生态修复区，将所有生态修复区组成生态修复空间。
进一步的，生态系统服务重要性评价中采取NPP定量指标法进行评价，并选择水源涵养、水土保持以及生物多样性保护作为生态系统服务重要性的评价指标。
进一步的，在生态系统服务重要性评价中，主要的评价因子包括：多年植被净初级生产力平均值、坡度因子、海拔因子、多年年平均降水量、多年年平均气温、土壤可蚀性因子、土壤渗流因子；针对各重要性等级区的主导因素分析的计算公式如下：
其中，di表示某一评价因子在i重要性等级区内的相对偏差；xi表示某一评价因子在i重要性等级区内的平均值；表示某一评价因子在整个研究区内的平均值。
进一步的，步骤S1中将生态系统服务中度及以上重要性区域与潜在的生态源地进行叠加分析，提取重叠的核心区斑块作为生态源地。
进一步的，步骤S1还包括以形态学空间格局分析法分析得到的核心区斑块作为评价对象，通过景观连通性对核心区斑块的连通性进行分析，如果两个斑块的之间的距离小于或等于距离阈值，判定具有连通性；否则，判定不具有连通性。
进一步的，在生态节点识别中，以生态廊道之间、生态廊道与生态源地的连接点为生态节点。
进一步的，在生态障碍点识别中，将生态廊道与生态阻力面等级为极高和高的2个区域进行叠加，从而获得生态障碍点。
本发明采用如上技术方案，基于生态安全格局，进一步优化和完善了生态修复空间的识别方法，提高了生态修复空间识别的准确性和全面性。
附图说明
图1所示为本发明实施例一的流程图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
本发明实施例提供了一种生态修复空间识别方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
S1：通过结合生态系统服务重要性评价和形态学空间格局分析法进行生态源地的识别，并选取识别结果中重叠部分等级较高的区域作为生态源地。
生态源地在促进生态过程和维持生态系统稳定方面具有重要作用，作为生态安全格局构建的第一环节，生态源地能否准确识别至关重要，直接影响了生态廊道构建和生态修复空间识别的结果。
生态源地的识别方法可分为定性识别和定量识别。定性识别，如直接选取斑块较大、生物多样性丰富度较好的水域、山体、自然保护区等，方法较为简单便捷，但主观性强，且只考虑斑块面积，忽略了斑块功能，时效性也较为滞后，难以体现现实情况。相较于定性识别，定量识别更加为广大学者所采纳。在单一定量识别中，通过生态系统服务重要性评价识别生态源地的方式较为常见。而综合评价法既考虑了斑块内部的差异性以及与其他斑块之间的联系，也可避免因采取定性识别或单一定量识别而导致部分生态源地被错选或遗漏，识别结果更为严谨、科学，越来越受到学者的重视。例如，通过生境质量和景观连通性指数识别生态源地；基于形态学空间格局分析法(Morphological Spatial PatternAnalysis,MSPA)和景观连通性指数识别生态源地；或者将生态系统服务重要性与生态敏感性、生态系统脆弱性、生态需求重要性、生境质量、景观连通性等方法多重组合进行生态源地识别。
综合考虑生态功能和景观类型之间的联系，本实施例采用基于生态系统服务重要性评价和形态学空间格局分析法来进行生态源地的识别，进而选取识别结果重叠部分等级较高的区域为生态源地，进一步提高生态源地选择的准确性。
(1)生态系统服务重要性评价方法
常用的生态系统服务重要性评价方法主要有模型评估法和NPP定量指标法。模型评估法评估结果较为准确，但所需参数较多；NPP定量指标法主要以NPP数据为主，其他相关数据较容易获取，且计算简便。因此，本实施例中根据研究区域的数据获取情况，采取NPP定量指标法进行评价，并根据研究区域生态环境特点，选择水源涵养、水土保持以及生物多样性保护作为生态系统服务重要性的评价指标。
a).水源涵养服务重要性评价方法
生态系统水源涵养服务是指生态系统内多个水文过程、水文效应的综合表现，包括拦蓄降水、调节径流、影响降雨量、净化水质等功能，是维持和保障水资源的基础，对自然界和人类社会影响重大。通过计算生态系统水源涵养服务能力指数评价研究区的水源涵养服务重要性。计算公式如公式(1)：
WR＝NPPmean×Fsic×Fpre×(1slo)(1)
式中，WR为生态系统水源涵养服务能力指数；NPPmean为多年植被净初级生产力平均值；Fsic为土壤渗流能力因子；Fpre为多年平均降水量因子；Fslo为坡度因子。
b).水土保持服务重要性评价方法
生态系统水土保持服务主要体现在生态系统通过其结构和过程保持土壤肥力、减少和缓解降水、径流等对土壤的侵蚀，减少水体中泥沙的淤积量等，是生态系统主要的调节服务之一。通过计算生态系统水土保持服务能力指数评价研究区的水土保持服务重要性。计算公式如公式(2)：
Spro＝NPPmean×(1)×(1Fslo)(2)
式中，Spro为水土保持服务能力指数；NPPmean和Fslo含义与计算方法同上；K为土壤可蚀性因子。
c).生物多样性保护服务重要性评价方法
生物多样性包括遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性，是地球生命系统的基本特征，也是人类生存和可持续发展的物质基础。生物多样性事关人类福祉，当前已成为全球共同关注的重点问题之一。通过计算生物多样性保护服务能力指数评价研究区的生物多样性保护服务重要性。计算公式如公式(3)：
Sbio＝NPPmean×Fpre×Ftem×(1-Falt) (3)
式中，Sbio为生物多样性保护服务能力指数；NPPmean和Fpre参数的计算方法同上；Ftem为多年平均气温因子；Falt为海拔因子。
d).生态系统综合服务重要性评价方法
相较于单一的生态系统服务重要性评价，综合评价更能代表生态系统服务的重要性水平。因水源涵养、水土保持以及生物多样性保护对于研究区均具有不可替代的作用，为避免主观赋值导致研究结果有所偏倚，本实施例中默认3种服务同等重要，即权重一致。
运用分位数法(Quantiles)将水源涵养服务能力指数、水土保持服务能力指数以及生物多样性保护服务能力指数进行分级后再等权叠加，得到研究区域的生态系统综合服务能力指数，并将其划分为5个等级。
e).生态系统综合服务重要性划分的主导因素分析方法
从生态系统综合服务的评价结果难以直观地识别各评价因子对生态系统综合服务空间异质性的影响程度。当前针对主导因素分析的研究相对较少，在生态修复空间识别研究中，学者们也未重视对主导因素的分析。然而，主导因素的识别有助于决策者综合考虑正向主导因素和负向主导因素的影响，从而精准施策，提高生态修复的成效。因此，本实施例中认为在生态修复空间识别中，有必要对各重要性等级区的主导因素进行分析。在生态系统服务重要性评价中，主要的评价因子包括：多年植被净初级生产力平均值NPP、坡度因子Fslo、海拔因子Falt、多年年平均降水量Fpre、多年年平均气温Ftem、土壤可蚀性因子K、土壤渗流因子Fsic，因此，对其进行主导因素分析，计算公式如公式(4)：
式中，di表示某一评价因子在i重要性等级区内的相对偏差；xi表示某一评价因子在i重要性等级区内的平均值；表示某一评价因子在整个研究区内的平均值。
(2)形态学空间格局分析
形态学空间格局分析法是一种基于数学形态学原理对二值化的栅格图像进行分类的方法，可高效地识别景观类型和结构。具体而言，是将土地利用栅格数据重分为2类，需要进行分析的数据设为前景，不作分析的数据作为背景，进而通过一系列的数学运算将前景数据划分为7类不同的景观类型。该方法简单，且不受研究尺度的限制，可快速准确地提取景观类型和结构。MSPA主要使用土地利用数据，本实施例中使用Globeland 30数据集，该数据集是全球第一套30m分辨率的全球地表覆盖数据集，影像信息量较为丰富，地面分辨率也较高。依据Globeland 30数据集所提供的各地类代码，土地利用类型可分为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体以及建设用地7类。进一步地通过重分类工具将其转换为二值数据，选取受人类干扰较大的耕地、建设用地作为背景，选取林地、草地、灌木地、湿地、水体等自然生态要素作为前景。基于GuidosToolbox软件进行形态学空间格局分析，采用默认的八领域分析法进行计算，得到景观类型，即核心区(core)、孤岛(islet)、边缘区(edge)、孔隙(perforation)、桥接区(bridge)、环道区(loop)以及支线(branch)，具体生态学含义详见表1，进而提取生境斑块最大的核心区作为潜在的生态源地。
表1
(3)生态源地确定
在生态系统服务重要性和形态学空间分析结果的基础上，将生态系统服务中度及以上重要性区域与潜在的生态源地进行叠加分析，提取重叠的核心区斑块作为生态源地，进而运用景观连通性对其连通性进行分析。
景观连通性是指同一类型的两个斑块在空间结构上的联系，主要体现在斑块的大小和形状、同一类型各斑块之间的距离、廊道的存在与否等几个方面，对于构建景观生态安全格局、保护生物多样性、维持生态系统稳定具有重要意义。作为衡量景观格局的重要指标，可能连通性指数(PC)和斑块重要性指数(dPC)反映了景观的连通性以及各斑块对景观连通性的重要程度。PC的值(0≤PC≤1)越大，代表景观的连通性越强，越有利于物种的迁徙和扩散；dPC的值越大，说明该斑块对维持较高的景观连通性发挥的作用越大，计算公式如公式(5)和(6)：
式中，n为研究区景观斑块总数；ai和aj分别为斑块i、j的面积；Pij为物种在斑块i和斑块j之间迁徙和扩散的最大可能性；AL为研究区景观斑块总面积；PCremove为剔除某一斑块后其余斑块的景观可能连通性指数。
基于Conefor和Conefor Inputs for ArcGIS 10.x插件进行景观连通性计算，以MSPA分析得到的核心区斑块作为评价对象。将两个斑块之间的距离阈值设为1km，即两个斑块之间的距离若小于或者等于1km，表明具有连通性，反之则不存在连通性。因斑块距离与景观连通性具有显著的负相关，为使不同景观类型指数计算结果具有可比性，将斑块距离为距离阈值(1km)情况下斑块之间的连通概率设为0.5。
S2：以土地利用类型、坡度、高程构建生态阻力面，进而通过人类居住合成指数进行修正。
物种在生态源地之间的迁移和扩散在一定程度上会受到土地覆被状态和人类活动的阻扰，生态阻力越大，物种迁移和扩散以及生态功能的流动和传递就越困难。作为生态廊道能否准确识别的关键，构建生态阻力面模拟生态要素流动和传递的难易程度对生态安全格局的构建至关重要。
传统的生态阻力面构建通常把土地利用类型作为主要的阻力因子，并根据专家经验进行赋值，但同一土地利用类型无差别的赋值方式疏忽了其内部自然属性的差异，也无法体现同一土地利用类型下人类活动有差别的干扰。
本实施例在综合考虑了各土地利用类型的内部差异和外部影响后，选取土地利用类型、高程、坡度这3个影响较大的自然环境因子构建生态阻力面，并对各因子赋予权重且对各等级的生态阻力系数进行赋值(如表2)。
表2
一般而言，土地利用生态功能越强，生态阻力越小，系数越低，而坡度越陡、高程越高，则生态阻力越大，系数越高。进一步地通过人类居住合成指数HSI对生态阻力系数进行修正(如公式(7)～(9))，减小主观赋值的影响，并细化各土地利用类型内部的阻力差异。相较于夜间灯光指数，人类居住合成指数HSI可有效解决夜间灯光过度饱和的缺陷，从而使生态阻力面的构建更具准确性。
式中，NTL、NTLmax、NTLmin分别为原始的夜间灯光数据及其最大值和最小值；NTLnor为归一化的夜间灯光数据；NDVImax为归一化植被指数的最大值；HSI为人类居住合成指数。
式中，Ri为基于人类居住合成指数修正的生态阻力系数；HSIi为栅格i的人类居住合成指数；HSIa为栅格i对应的景观类型a的平均人类居住合成指数；R为栅格i的景观类型的综合生态阻力系数。
S3：采用最小累积阻力模型构建生态廊道，并基于重力模型进行相对重要性分析。
生态廊道作为生态要素在生态源地之间流动和传递的重要途径，具有维持生态系统运转、维护区域生态安全的重要功能，也是生态修复中最有可能改善和提高连通性的关键区域。当前，生态廊道构建已有多种方法，如最小累积阻力模型(Minimum CumulativeResistance,MCR)、蚁群算法、电路理论、小波变换等。其中，MCR模型被广为采用。该模型相较于其他模型，可以更好地模拟和量化物种、能量和信息在生态源地之间流动的最小成本路径。因此，本实施例中采用MCR模型，基于ArcGIS提取每一个生态源地的中心点为生态源点，以修正后的生态阻力面为成本，通过成本路径工具，模拟每一个生态源点到其他n-1个生态源点的最小成本路径，构建两两之间的潜在生态廊道，共计条。计算公式如公式(10)。
式中，MCR为物种从生态源地扩散到其他生态源地的最小累积阻力值；Dij为物种从生态源地j到景观单元i的空间距离；Ri为景观单元i对应的生态阻力系数，即前文所述的基于人类居住合成指数修正后的生态阻力系数。
S4：基于重力模型构建生态源地之间的相互作用矩阵，以此量化潜在生态廊道的相对重要性。
一般认为，生态廊道越多，物种、能量、信息流动和传递可供选择的途径就越多，生态安全格局就越完善。但实际上生态网络的构建既要考虑生态安全也要考虑经济成本，因此，如何提取较为重要的生态廊道成为必然选择。本实施例中基于重力模型(gravitymodel,GM)构建生态源地之间的相互作用矩阵，以此量化潜在生态廊道的相对重要性。
相互作用力越大说明生态源地之间的联系越紧密，生态要素流动和传递越频繁，生态源地之间的生态廊道重要性等级越高，计算公式如公式(11)。
式中，Gij为斑块i和斑块j之间的相互作用力；Ni和Nj分别为斑块i和斑块j的权重值；Dij为斑块i和斑块j之间潜在生态廊道的标准化累积阻力值；Pi和Pj分别为斑块i和斑块j的阻力值；Si和Sj分别为斑块i和斑块j的面积；Lij为斑块i和斑块j之间潜在生态廊道的累积阻力值；Lmax为研究区所有潜在生态廊道的最大累积阻力值。
S5：将生态廊道列为生态修复区，并基于生态廊道识别对应的生态节点和生态障碍点；将生态障碍点及未与生态障碍点重合的处于生态廊道交叉处的生态节点视为生态修复区；结合形态学空间格局分析法的分析结果，将生态廊道途经的孤岛以及不属于生态源地的核心区也列入生态修复区，将所有生态修复区组成生态修复空间。
生态修复既要重视对关键区域的修复，也要综合考虑生态网络的安全性以及各生态源地之间的连通性。本实施例中以生态安全和生态系统服务提升为目标导向，从系统性和整体性的角度出发进行生态修复空间的识别。
生态廊道从本质上讲是生态源地退化或被自然、人为因素分割后，连通生态源地并且生态系统服务仅次于生态源地的区域。本实施例将生态系统服务中度及以上重要性区域划为生态源地，扩大了生态保护的范围，因此，生态廊道多途经生态系统服务为轻度重要的区域，且生态阻力多为中等水平。为提高生态网络的连通性和安全性，将生态廊道列为生态修复区。基于生态修复的重要性和紧迫性，识别对生态廊道具有重要影响的生态节点以及生态障碍点。将生态障碍点及未与生态障碍点重合的处于生态廊道交叉处的生态节点视为生态修复区。结合MSPA的分析结果，将生态廊道途经的孤岛以及不属于生态源地的核心区也列入生态修复区，以期提升其生态系统服务，为生态要素的流动和传递提供踏脚石作用或成为良好的栖息环境。
(1)生态节点识别方法
生态节点是生态廊道上具有战略性地位的关键区域，发挥着至关重要的连通作用，对其进行优先保护或修复可进一步加强生态源地之间的联系，对促进生态系统完整性、稳定性具有重要意义。生态节点的识别方式具有多元化，当前，多数学者提取生态廊道之间的连接点作为生态节点，或将生态廊道之间、生态廊道与生态源地的连接点视为生态节点，基于电路理论提取的生态节点，经分析也多处于生态廊道之间或生态廊道与生态源地的连接点。因此，本实施例中以生态廊道之间、生态廊道与生态源地的连接点为生态节点，并根据生态节点所处的生态廊道的重要性等级，将其划分为关键生态节点和一般生态节点。
(2)生态障碍点识别方法
生态障碍点是指生态廊道中生物不易通行的区域，对其进行修复可进一步提升生态廊道的连通性。本实施例中将生态廊道与综合阻力面等级为极高和高的2个区域进行叠加，从而获得生态障碍点。根据生态障碍点所处的生态廊道的重要性等级，将其划分为关键生态障碍点和一般生态障碍点。
本发明实施例具有以下有益效果：
(1)生态安全格局构建方法更为合理。在生态源地识别方面，结合生态系统服务和MSPA识别生态源地，兼顾了生态系统的功能和结构。同时，保留了景观连通性较差的生态源地，使生态源地更具有完整性。生态阻力面的构建综合考虑了自然因素和人为因素，以人类居住合成指数HSI修正生态综合阻力面，使阻力面的构建更具有全面性和准确性。基于最小累积阻力模型构建的生态廊道，存在位于生态源地内部延伸至生态源点的区域，从而导致生态廊道长度被高估，本实施例对其进行删除，从而提高了生态廊道长度的合理性。
(2)生态修复空间识别更加全面。多数研究通常只将生态廊道上的某些关键点作为待修复的生态空间，本实施例既识别了重要的点状生态修复空间，也将生态廊道列入生态修复范围，兼具了针对性和全局性。在重要的点状生态修复空间识别中，本实施例除提取生态节点、生态障碍点外，将MSPA分析得到的孤岛和核心区也纳入分析，使生态修复空间更具有完整性。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种生态修复空间识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过结合生态系统服务重要性评价和形态学空间格局分析法进行生态源地的识别，并选取识别结果中重叠部分等级较高的区域作为生态源地；
S2：以土地利用类型、坡度、高程构建生态阻力面，并通过人类居住合成指数对生态阻力系数进行修正；
S3：采用最小累积阻力模型，基于ArcGIS提取每一个生态源地的中心点为生态源点，以修正后的生态阻力面为成本，通过成本路径工具，模拟每一个生态源点到其他生态源点的最小成本路径，构建两两之间的潜在生态廊道；
S4：基于重力模型构建生态源地之间的相互作用矩阵，以此量化潜在生态廊道的相对重要性；
S5：将生态廊道列为生态修复区，并基于生态廊道识别对应的生态节点和生态障碍点；将生态障碍点及未与生态障碍点重合的处于生态廊道交叉处的生态节点视为生态修复区；结合形态学空间格局分析法的分析结果，将生态廊道途经的孤岛以及不属于生态源地的核心区也列入生态修复区，将所有生态修复区组成生态修复空间。
2.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：生态系统服务重要性评价中采取NPP定量指标法进行评价，并选择水源涵养、水土保持以及生物多样性保护作为生态系统服务重要性的评价指标。
3.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：在生态系统服务重要性评价中，主要的评价因子包括：多年植被净初级生产力平均值、坡度因子、海拔因子、多年年平均降水量、多年年平均气温、土壤可蚀性因子、土壤渗流因子；针对各重要性等级区域的主导因素分析的计算公式如下：
其中，di表示某一评价因子在i重要性等级区内的相对偏差；xi表示某一评价因子在i重要性等级区内的平均值；表示某一评价因子在整个研究区内的平均值。
4.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：步骤S1中将生态系统服务中度及以上重要性区域与潜在的生态源地进行叠加分析，提取重叠的核心区斑块作为生态源地。
5.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：步骤S1还包括以形态学空间格局分析法分析得到的核心区斑块作为评价对象，通过景观连通性对核心区斑块的连通性进行分析，如果两个斑块的之间的距离小于或等于距离阈值，判定具有连通性；否则，判定不具有连通性。
6.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：在生态节点识别中，以生态廊道之间、生态廊道与生态源地的连接点为生态节点。
7.根据权利要求1所述的生态修复空间识别方法，其特征在于：在生态障碍点识别中，将生态廊道与生态阻力面等级为极高和高的2个区域进行叠加，从而获得生态障碍点。
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|---|---|---|---|---|
| CN117973887A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-05-03 | 深圳市城市规划设计研究院股份有限公司 | 区域生态修复决策生成方法和装置、电子设备及存储介质 |
| CN117974401A (zh) * | 2024-03-29 | 2024-05-03 | 南京大学 | 基于多源数据和模型集成的生态修复区域智能识别方法 |
| CN118411280A (zh) * | 2024-07-02 | 2024-07-30 | 浙江省测绘科学技术研究院 | 基于生物多样性综合保护价值的生态源地分级评价方法 |
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2023
- 2023-04-28 CN CN202310479696.XA patent/CN116523336A/zh active Pending
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