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福州市生境质量评估及其影响因素分析

2025-05-09 34 上传者：管理员

摘要：福州市作为中国东南沿海重要城市之一，近年来城市化进程发展迅速，其城市化对生态环境的影响引起了广泛关注。了解生境质量变化规律及其影响因素，对于制定生态保护和城市规划政策具有重要意义。采用In VEST模型对2000-2020年福州市的生境质量进行评估，并基于地理加权回归模型（Geographically weighted regression,GWR）分析生境质量与年均气温、年均降水量、人口密度和夜间灯光等影响因素之间的关系。结果表明，福州市生境质量逐年下降，低值区主要分布在城市化更为迅速的福州市中部和东部沿海地区，高值区主要分布在福州市西部；各影响因素与生境质量间的关系存在时空异质性，年均气温与生境质量为负相关，而在2015-2020年负相关的范围缩小；年均降水量对生境质量主要产生正向影响，但在罗源县、马尾区、闽侯县等部分地区存在负向影响，且呈增强趋势；人口密度、夜间灯光与生境质量主要呈负相关。研究结果揭示了城市化发展对生态环境的挑战，可为制定生态保护和城市规划政策提供参考。

关键词：
InVEST模型
可持续发展
地理加权回归模型
生境质量
生态系统
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生境质量是指生态系统为个体和群体的可持续发展提供适宜条件的能力[1],是影响生物多样性的重要因素,也是维持生态系统健康和维系人类福祉的关键[2]｡随着工业化和城市化进程的加速,城市土地利用发生了变化,生境破碎化加剧,导致区域生境质量退化､脆弱性增加和适宜性降低,进而影响生态系统生产力和服务能力,对人类福祉和生态系统的可持续发展造成威胁[3]｡因此,评估生境质量的演变特征并分析其驱动因素,对于保持生态系统的稳定至关重要｡

研究表明,生境质量的分布格局受到气温､降雨等自然地理因素以及人口密度､夜间灯光等社会因素的影响[4]｡在生境质量及其影响因素的相关研究中,多元线性回归模型被广泛应用｡如,韩依纹等[5]采用多元线性回归模型拟合林地生境质量与景观格局指数间的关系,结果表明“核心生境”的生物多样性主要受到生境形状以及斑块分布的影响｡虽然多元线性回归模型能够定量评价生境质量与驱动因子之间的关系,但其基于全局思想,更适用于数据在空间上保持稳定的情况｡实际上,生境质量的分布存在空间异质性[6],采用多元线性回归无法探究生境质量与其驱动因素之间的空间关系｡因此,许多学者借助地理加权回归(GeographicallyWeightedRegression,GWR)模型[7]分析生境质量及其影响因素间的空间非平稳性｡例如,严莉等[8]采用GWR模型挖掘共和县的生境质量及其驱动因素的关系,结果表明年平均气温对生境质量产生负向影响,主要影响区域集中在共和县北部和东部地区;NDVI呈正向影响,影响区域主要在中部与南部地区｡这表明GWR模型能够允许局部参数随空间位置变化,可以反映出因素间的空间异质性,其在揭示生境质量变化的驱动因素方面具有独特的优势｡

福州作为福建省的省会,是近40年来中国东南地区发展较快的城市之一｡城市化进程的快速推进显著提升了福州市的经济水平和现代化程度,但也导致了城市地表覆盖模式的显著变化,严重影响了生境质量｡因此,选取福州市为研究对象,基于InVEST模型评估该市2000年､2005年､2010年､2015年和2020年的生境质量,并运用GWR模型探讨其驱动机制｡研究结果旨在为福州市的生态系统管理提供科学参考,同时也期望为其他地区的生境质量相关研究提供借鉴｡

1、研究区概况及数据处理

1.1研究区概况

福州地处中国东南沿海(118°08′~120°31′E､25°15′~26°39′N),总面积为11968.53km2｡自然资源丰富,物种繁多,地貌多样,地势为东南低､西北高｡位于亚热带气候区,气候较为温暖湿润,年降水量充沛,为900~2100mm,夏季高温频发,常出现热岛效应｡由于数据获取的限制,本研究区的范围不包括平潭及部分岛屿｡

1.2数据源

所使用的基本数据主要包括:年均气温､年均降水量数据,源于国家地球系统科学数据中心;人口数据,源于橡树岭国家实验;夜间灯光数据,源于Harvarddataverse｡

2、研究方法

2.1基于InVEST模型的生境质量评估

生境质量可由生境质量指数表示,InVEST模型的生境质量模块允许对生境质量进行定量评估｡该模块的核心是评估威胁源对生境的负面影响程度,进而计算出生境的退化程度,并分析生境质量与生境适宜性之间的关系[9]｡具体的计算公式如下:

式中,Qxj表示土地利用类型下j区域的生境质量指数;Hj表示土地利用类型j的生境适宜度;z表示尺度常数,设置为2.5;k表示半饱和常数,设置为50;Dxj表示土地利用类型j下区域x的威胁等级;Wr表示威胁源的权重;yr表示威胁源强度;irxy表示区域y下威胁源r对区域x的影响;βx表示生境抗干扰水平;Sjr表示各威胁源的敏感性｡其中,生境质量评估所的生境种类､威胁源､生境适宜度､各生境类型对威胁源的敏感性等参数的设置主要参考杜峯屹等[10]研究｡

2.2GWR模型

GWR模型是一种考虑了数据的空间非平稳关系的统计方法[7],借助该方法可以分析不同地理位置下生境质量与影响因素之间的关系｡其计算公式为:

式中,yi､xik分别表示观测点i的因变量和自变量,β0表示观测点(ui,v)i的回归系数,W(ui,v)i表示对角距离权重矩阵,表示误差项｡

3、结果分析

3.1生境质量的时空特征分析

福州市生境质量的平均值呈现逐年下降的趋势,从2000年的0.779下降至2020年的0.719,这可能与城市化进程中福州市的生态环境受到人类活动的干扰程度逐渐增大有关｡根据生境质量的空间分布(图1)可知,生境质量的低值区主要集中在福州市中部的晋安区､鼓楼区､台江区和仓山区,以及东部沿海地区的长乐市和福清市｡其中,低值区呈现一定的扩张趋势,表明城市化扩张对生境质量造成威胁｡而高值区则主要分布在福州市的西部地区｡其中,永泰县和闽清县､罗源县的部分地区生境质量有所增加,这可能与其较高的森林覆盖有关｡

图1生境质量空间分布情况

3.2生境质量与影响因素的时空异质性分析

3.2.1年均气温｡从年均气温回归系数的空间分布(图2)可知,福州市年均气温对生境质量主要产生负向影响,尤其集中在长乐､福清､马尾､仓山和闽侯县东部地区｡在2010-2020年,年均气温显著负向影响的范围有所减小｡值得注意的是,在2015年年均气温对生境质量产生正向影响的区域范围相比于负向影响较大,2020年该正向影响范围减小｡正相关主要分布在晋安区和闽侯县北部､罗源县和连江县西部等区域｡

图2年均气温系数分布情况

3.2.2年均降水量｡2000-2020年间,福州市年均降水量对生境质量的影响主要产生正向影响(图3),影响较为强烈的区域主要分布在晋安区､闽侯县和闽清县中部以及连江县西部｡而负向影响区域则集中在永泰县､罗源县､闽侯县和闽清县北部等部分区域｡其中,在2015-2020年,罗源县､马尾区､闽侯县北部以及长乐东部等地区的负向影响程度有所增强｡

图3年均降水量系数分布情况

3.2.3人口密度｡人口密度与生境质量主要呈现负相关(图4),表明随着人口密度的上升,在一定程度上会导致生境质量下降｡具体而言,负向影响较强的区域主要集中在永泰县､连江县及晋安区､闽侯县和闽清县北部｡从时间变化来看,2010年人口密度对生境质量的负向影响相比于2000年和2005年有所增加｡而到2020年,连江县和罗源县西部以及晋安､闽侯和闽清县北部地区的人口密度对生境质量的负向影响程度显著增强｡

图4人口密度系数分布情况

3.2.4夜间灯光｡根据夜间灯光回归系数的空间分布(图5)可知,福州市的夜间灯光对生境质量的总体表现为负面影响｡其中,显著负向影响的区域主要分布于永泰县西部以及罗源县和闽侯县的部分地区｡在2000-2020年期间,这些负向影响区域的范围有所扩大,表明这些地区的生态系统正承受更大的压力,夜间灯光强度的增加通常与城市化程度的提高相关｡城市化发展和夜间活动的增加会对生态环境产生更多干扰,导致生境退化和质量下降｡

图5夜间灯光系数分布情况

4、结论

基于2000-2020年福州市的栅格数据,采用InVEST模型评估生境质量,并借助GWR模型分析生境质量与影响因素的关系,得出以下结论:福州市生境质量呈逐年下降趋势,生境质量低值区主要分布在福州市中部和东部沿海地区｡年均气温对生境质量的负向影响主要集中在福州市的东部地区,而正向影响主要分布在晋安区和闽侯县北部｡年均降水量主要对生境质量产生正向影响,但在部分地区负向影响有所增强｡人口密度与生境质量呈负相关,表明人口密度上升可能导致生境质量下降｡夜间灯光对生境质量主要呈现负面影响,尤其分布在福州市西部和北部地区｡

为了确保生境质量的持续改善,提出以下建议:①生态保护与修复｡加强福州市中部和东部沿海地区的生态保护和修复工作,特别是晋安区､鼓楼区､台江区､仓山区､长乐市和福清市等地,通过增加绿化覆盖和恢复湿地等措施,保护和改善生境质量｡此外,制定严格的自然保护区和生态红线,防止高人口密度区域的过度开发;优先保护森林､湿地和水源地等关键生态系统｡②控制城市化扩张｡合理规划城市化进程,控制城市扩张的速度和范围,避免过度开发和建设对生态环境造成的负面影响;加强土地利用管控,保护原有的生态系统和绿地空间｡③提高环境监测和管理水平｡加强对气候因素､人口密度和夜间灯光等影响因素的监测和管理,及时采取有效的措施应对生境质量变化;建立健全的环境保护法律法规和政策,加强环境监测和评估工作｡

参考文献:

[5]韩依纹,李英男,李方正.城市绿地景观格局对“核心生境”质量的影响探究[J].风景园林,2020,27(02):83-87.

[6]汪勇政,梁哲,余浩然,中部快速城镇化地区生境质量时空演变及影响因素研究[J].安徽建筑大学学报,2022,30(04):53-60.

[8]严莉,曹广超,康利刚,等.基于InVEST模型的共和县生境质量时空变化及驱动因素[J].干旱区研究,2024,41(02):314-325.

[10]杜峯屹,陈松林,蒲佳豪,等.2000-2020年闽东南地区土地利用变化及生境质量时空演变[J].水土保持研究,2023,30(06):345-356.

基金资助:福建省科技创新重点项目(2021G02007);福建省科技创新项目资金资助(东南生态修复[2021]4号KY-090000-04-2021-013); 福建农林大学科技创新专项基金(KFB23150);

文章来源:陈瑞娟,丁晓婷,邹昕彦,等.福州市生境质量评估及其影响因素分析[J].现代园艺,2025,48(13):41-43.