2025, Vol. 45文章信息
- 韩用顺, 杨鑫, 王云, 孔亚平, 李岳烽, 杨艳刚, 陈济丁, 方军, 马开森
- HAN Yongshun, YANG Xin, WANG Yun, KONG Yaping, LI Yuefeng, YANG Yangang, CHEN Jiding, FANG Jun, MA Kaisen
- 公路路域亚洲象生态廊道构建方法
- A method for establishing ecological corridors for roadside Asian elephants
- 生态学报. 2025, 45(2): 615-628
- Acta Ecologica Sinica. 2025, 45(2): 615-628
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202403260638
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文章历史
- 收稿日期: 2024-03-26
- 网络出版日期: 2024-10-16
2. 昆明理工大学 公共安全与应急管理学院, 昆明 650093;
3. 交通运输部科学研究院, 北京 100029
2. School of Public Safety and Emergency Management, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China;
3. China Academy of Transportation Sciences, Beijing 100029, China
思小高速公路(简称“思小高速”)和思澜高速公路(简称“思澜高速”)横跨中国野生亚洲象分布密集区, 研究区内生物资源丰富, 气候温暖湿润, 沟谷纵横且溪流密布, 生态系统较完整[1]。亚洲象不仅是我国Ⅰ级重点保护的野生动物, 也是世界自然保护联盟(IUCN)红色濒危物种(EN)[2], 属于迁移能力较强的大型哺乳动物, 取食与繁殖均需要大面积的连续栖息地[3]。但思小-思澜高速沿线农田垦殖、交通建设、城镇建设等类活动日益增强, 导致路域亚洲象栖息地退化且破碎化加重, 保护区岛屿化日趋明显, 进而阻碍了亚洲象种群间的基因交流[4]。同时, 栖息地破碎化及其“岛屿”内食物的日益缺乏, 导致野生亚洲象进入保护区外的农田甚至村庄取食[5], 加剧人象冲突, 严重威胁到当地居民生命财产安全和亚洲象种群的保护[6]。对于生活在人类主导的破碎化生境中的野生亚洲象, 种群长期生存的关键取决于能否保证其在大型景观中自由穿行的能力[7]。因此, 构建路域亚洲象生态廊道已成为亚洲象保护的重要举措之一。而道路交通建设会对亚洲象的生存与活动等造成影响[8], 目前国内外道路建设与亚洲象保护的关系研究主要集中在公路对亚洲象及其栖息地的影响研究[9], 主要研究方向有道路致死[10]、道路阻隔效应[11]、生境连通性[12]以及边缘效应等方面, 同时还制定了许多道路建设与亚洲象保护的指南, 如：国际自然保护联盟IUCN发布的《公路、铁路对亚洲象影响之缓解手册》与《在线性交通基建中保护亚洲象》, 我国在陆生野生动物廊道研究方面正式发布国家标准《陆生野生动物廊道设计要求》[13]。
近年来, 生态廊道与生态安全格局的研究已成为国内外栖息地保护研究热点[14], 在欧洲和北美等发达地区, 学者们将重点放在生态网络[15]和城市绿道上[16], 侧重于确定栖息地保护和连通性恢复的关键区域[17], 以实现关键区域的生态保护和可持续发展[18]。例如, Modica等根据66种重点动物的觅食要求和运动路线, 在意大利卡拉布里亚构建了多物种生态网络[19]；Beaugeard等以法国尼奥尔为例, 评估了生态廊道对城市鸟类多样性的影响[20]；在美国, 城市绿道具有环境保护和休闲服务等多种功能[21]。
我国生态廊道研究起步较晚[22]。Yu提出的“生态源地识别-阻力面构建-廊道提取”生态廊道构建方式具有代表性[23], 并被学者们广泛借鉴[24]。生态源地和生态阻力面作为生态廊道构建的两个重要条件, 不仅影响着生态廊道的数量和走向, 还会影响整个生态网络的构建[25]。然而, 在生态源地识别和阻力面构建方面仍存在如下局限性：1)现有的生态源地识别方法, 侧重考虑生境斑块的内在功能属性[26], 而对斑块在景观中的空间结构缺少关注, 忽视了其与周围环境之间的联系, 且对重要物种迁移过程考虑不足, 甚至直接将自然保护区等特定生态功能区视为生态源地, 具有较强的政策性和主观性, 缺乏定量分析[27]；2)构建生态阻力面选取的阻力因子缺少客观标准和科学分级赋值方法, 例如同一土地利用类型无差别的赋值方式既疏忽了其内部的自然属性差异, 也无法体现同一土地利用类型下人类活动干扰的差别[28]。早期的生态廊道识别大多采用野外观测法, 但该方法所需数据量大和耗时长。随着测绘、遥感、地理信息技术的发展, 图论、阻力模型、电路理论等被广泛应用于生态廊道识别研究[29], 使得“源地-阻力面-廊道”相结合的研究方式成为生态廊道识别的主流范式, 有效促进了大尺度生态廊道识别研究[30]。总体而言, 大尺度生态廊道构建研究较多, 而线性路域尺度的生态廊道构建研究较少, 鲜有路域亚洲象生态廊道构建的研究成果。
本文以思小高速和思澜高速路域为典型区, 结合生态系统服务重要性评价与亚洲象栖息地适宜性评价进行路域生态源地识别与修正, 选取土地利用类型、植被覆盖度、海拔、坡度、距水源距离5个自然因子和人类活动强度、道路综合干扰指数2个人为因子构建路域生态综合阻力面计算方法, 应用最小累积阻力模型进行生态廊道识别, 利用重力模型集训生态源地之间的重要性, 在此基础上, 将生态廊道分为关键生态廊道和一般生态廊道, 并将生态廊道与公路的交点作为亚洲象迁移阻碍点, 将生态廊道之间的交点以及生态廊道与部分生态源点的交点作为关键节点, 从而构建出亚洲象迁移廊道网络。本研究可以为亚洲象种群保护、栖息地修复、迁移廊道建设提供依据和参考。
1 数据源及其处理 1.1 研究区思小高速和思澜高速位于云南省西南部, 东经100°25′42″—101°10′58″、北纬21°55′19″—22°56′4″(图 1)。其中, 思小高速全长97.75 km, 是我国唯一一条穿越国家级热带雨林自然保护区(西双版纳国家级自然保护区勐养子保护区)的生态高速公路, 约有13 km穿越保护区路段[31], 交通部门在保护区路段设置了25处亚洲象穿越通道, 包括23座桥梁通道和2座隧道通道；思澜高速是首条通往中国唯一拉祜族自治县的高速公路, 于2021年1月通车, 主线全长124.686 km, 桥隧比63.3%, 在曼歇坝至南邦河约16 km路段设置了17座亚洲象穿越通道, 包括16座桥梁和1座隧道。选择思小高速和思澜高速两侧10 km范围为研究区, 该区地处北回归线以南, 属于南亚热带山地季风气候, 年均气温18℃, 年降雨量1000—2000 mm, 5月至9月为雨季、炎热多雨, 10月至次年4月为旱季、温暖干燥；研究区位于热带雨林常绿阔叶林地带, 森林植被种类丰富, 针阔叶林地域分布明显；土地利用以林地为主, 道路、城镇、村庄、农田等人类活动区多位于河谷和中低起伏地带；道路穿越野象谷, 附近经常有亚洲象出没, 是人象冲突热区。
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| 图 1 研究区概况 Fig. 1 Overview of the study area |
研究所需的八类数据如表 1所示。Landsat 8影像来源于United States Geological Survey(USGS), 并利用波段计算出植被覆盖度和归一化焚烧指数, 通过两期归一化焚烧指数计算出归一化焚烧指数变化率, 提取出归一化焚烧指数变化率＞0的部分得到橡胶林等数据。土地利用数据采用中国科学院空天信息创新研究院刘良云团队发布的全球30 m地表覆盖精细分类产品, 通过ArcGIS重分类为农用地、林地、灌丛、草地、湿地、水域、建设用地、未利用地。DEM数据来源于地理空间数据云, 通过地形分析, 得到海拔、坡度、坡向数据。气象数据来源于国家青藏高原科学数据中心, 下载逐月的气温、降水和蒸散量数据, 其中降水数据单位为0.1 mm, 需乘系数10得到以毫米为单位的气象数据；将逐月的气象数据累加, 再除以12, 得到月均气象数据。土壤数据来源于世界土壤数据库。道路、水系、行政界线等矢量数据来源于OpenStreetMap, 通过欧氏距离分析得到距道路距离和距水源距离等数据。人类足迹数据来源于UEMM团队研发的全球人类足迹数据集(GHF)。亚洲象痕迹数据是通过野外调查, 用GPS实地采集的亚洲象脚印、粪便和出没点等点位数据以及研究区红外相机监测的亚洲象出没数据, 2018年4月至2023年10月, 共调查记录亚洲象位点150个, 由于野外红外相机布设的点位主要位于公路两侧500 m范围内, 导致亚洲象点位数据过于密集, 不符合随机取样的要求。因此, 本文对亚洲象监测点位数据进行了疏化处理(同一红外相机拍摄到的数据仅算作一个点), 再加入野外调查GPS记录的亚洲象痕迹点数据(踪迹、粪便等), 形成了本文的样本点数据(图 2)。将所有数据统一为WGS84坐标系。
| 数据名称 Data name |
来源 Source |
分辨率 Resolution |
| Landsat 8遥感影像 Landsat 8 remote sensing images | https://www.usgs.gov/ | 30m |
| 土地利用数据 Land use data | https://data.casearth.cn/sdo/detail/ | 30m |
| 数字高程模型 Digital Elevation Model(DEM) | https://www.gscloud.cn/ | 30m |
| 气象数据 Meteorological data | https://data.tpdc.ac.cn/home | 1km |
| 土壤数据 Soil data | https://www.fao.org/soils-portal/ | 1km |
| 道路、水系、行政界线等矢量数据 Vector data on roads, water systems, administrative boundaries, etc. |
https://www.openstreetmap.org/ | — |
| 人类足迹数据 Human footprint data | https://www.x-mol.com/ | 30m |
| 亚洲象痕迹数据 Asian elephant trace data | 野外调查 |
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| 图 2 研究区亚洲象及其痕迹点位图 Fig. 2 Map of Asian elephants and their trace points in the study area |
采用广泛应用于物种生境适宜性预测与评价的MaxEnt模型评价亚洲象栖息地适宜性[32]。将亚洲象样点数据和路域生境特征变量数据导入MaxEnt 3.3中, 随机选取75%的亚洲象位点作为训练样本用来建立路域亚洲象栖息地适宜性评价模型, 将剩余的25%亚洲象位点用于评价结果的精度验证。使用交叉验证对模型重复进行10次模拟, 将10次结果的平均值作为最终的预测结果, 以得到可靠的预测结果。在建立模型过程中, 通过Jackknife刀切法对模型中各个评价因子的重要性和贡献率进行检测。AUC为模型自带的受试者工作特征曲线(Receiver Operator Characteristic, ROC)与横坐标轴的面积(Area Under Curve, AUC), 不同的值代表不同的重要性级别：0.5—0.6, 不及格；0.6—0.7, 较差；0.7—0.8, 一般；0.8—0.9, 良好；0.9—1.0, 优秀[33]。
2.1.2 橡胶林提取利用Landsat-8 OLI影像, 建立基于橡胶成林物候特征的归一化焚烧指数变化率判识模型来提取橡胶成林的可能像元。归一化焚烧指数NBR[34]及其变化率CRNBR的计算公式如下：
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式中, ρNIR与ρSWIR2分别表示Landsat-8 OLI影像对应的近红外(NIR)与短波红外波段(SWIR)的地表反射率；NBR新和NBR落分别是指新叶萌生期和落叶期相应影像的归一化焚烧指数；CRNBR表示落叶期到新叶萌生期内的归一化焚烧指数变化率。
以CRNBR>0来确定研究区橡胶成林的可能分布(图 3), 而其他地类相应的CRNBR ≤0。结合当年新叶萌生期内归一化植被指数(NDVI>0.6)与橡胶林适宜种植海拔(HDEM)范围(600 m＜HDEM < 1200 m)作为掩膜条件, 以确定橡胶林最终分布信息[35]。
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| 图 3 研究区橡胶林分布图 Fig. 3 Rubber forest distribution map in the study area |
生态源地是指生态系统相对稳定的区域, 通过提供生态供给服务并贡献生态服务功能, 维持区域生态总体安全, 促进生态系统服务功能的良性发展[36]。根据环境保护部发布的《生态保护红线划定技术指南》, 结合研究区生境特征, 选取水源涵养、生境质量、碳存储和土壤保持四类指标构建生态系统服务重要性评价体系, 提取生态系统服务重要性高的斑块作为初始生态源地。同时, 将路域亚洲象适宜栖息地、保护区和国家森林公园等三类区域纳入到生态源地, 然后剔除亚洲象栖息地适宜性评价结果中的非适宜区和亚洲象回避的橡胶林地, 得到最终的路域亚洲象生态源地。
2.2.1 生态系统服务功能重要性评价生态系统服务功能重要性评价指标体系包括水源涵养、生境质量、碳存储和土壤保持四类指标。采用InVEST模型对各类指标进行计算, 计算方法如表 2所示[37]。
| 生态系统服务 Ecosystem services |
计算模型 Computational model |
公式 Equation |
模型解释 Model explanation |
| 生境质量 Habitat quality |
Habitat quality 模型 |  |
Qxj为土地利用类型生境质量值；Hj为土地利用类型j的生境适宜度；Dxj为土地利用类型j中栅格x的生境退化程度；K为半饱和常数；z为模型默认参数。 |
| 碳存储 Carbon storage |
Carbon 模型 | Cs=Csabove+Csbelow+Csdead+Cssoil | Cs为总碳储量(t/hm2)；Csabove为地上碳储量；Csbelow为地下碳储量；Csdead为死亡有机质碳储量；Cssoil为土壤碳储量。 |
| 土壤保持 Soil retention |
RUSLE 模型 | S=R×K×LS×(1-C-P) | S为土壤保持量(t hm2 a-1)；R为降雨侵蚀力；K为土壤侵蚀因子；LS为坡长坡度因子；C为植被覆盖因子；P为水保措施因子。 |
| 水源涵养 Water conservation |
Water yield 模型 |  |
Yx为单位栅格x上的年产水量(mm)；Px为年降水量；AETx为年蒸散量。 |
将生态系统服务功能重要性评价的各分量结果进行加权叠加(生境质量、碳存储、土壤保持和水源涵养的权重依次为0.2、0.2、0.3和0.3[38], 得到综合评价结果, 按自然间断法对评价结果进行分级区划, 共分为初始生态源地、一级生态用地、二级生态用地和非生态用地等四种生态地类。亚洲象的活动范围通常在184—500 km2[39], 提取面积大于10 km2的初始生态源地作为目标生态源地。研究区内种植的大量人工橡胶树林是亚洲象回避地带, 不适合作为生态源地。因此, 在对生态源地进行修正时, 将面积大于10 km2亚洲象适宜栖息地、自然保护区以及国家森林公园也作为生态源地, 并剔除各类生态源地中的人工橡胶林, 从而得到最终的生态源地。
2.3 阻力面构建 2.3.1 道路干扰指数道路对野生动物的干扰程度主要受路网密度、道路等级、交通量、动物距道路距离和路域环境等多种因素共同影响。结合已有研究成果[40]和研究区实际, 建立了道路交通强度指数模型和道路距离干扰指数模型, 并在此基础上计算道路干扰指数。
1) 道路权重
研究区道路可分为高速公路与国道、省道、县道和其它道路4个等级, 其通行能力自高速公路与国道向其他道路依次递减。一般认为道路等级越高, 其通行能力越大, 对路域两侧野生动物及栖息地的干扰强度也越大。据此确定不同类型道路的权重系数分别为：高速公路与国道0.4、省道0.3、县道0.2、其它道路0.1[41]。
2) 道路交通强度指数
道路交通强度是指在某一区域单位面积内所有道路长度总和与对应道路等级权重的乘积, 能够反映出道路密度和等级对路域环境的影响程度[[42]。道路对生物多样性的影响研究表明, 道路影响范围在1 km左右较为适当[43]。因此, 本研究将研究区划分为1 km×1 km的格网单元, 将区内路网和格网单元进行叠置分析, 计算每个格网单元内道路长度与道路等级权重的乘积。具体计算方法如下：
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式中, Tk表示第k个景观格网内的交通强度；Lk, i表示道路i在景观格网中的长度(km), Ci表示道路i权重系数；Si表示格网面积(km2)；nk第k个景观格网中路段的数量。
3) 道路距离干扰指数
道路距离干扰指数表征道路对距离其最近的网格中心样点的干扰程度, 能够反映出距道路不同距离区域所受到的不同干扰程度[44]；距道路越远, 所受到的干扰影响则越小。以格网为研究单元, 利用ArcMap中欧氏距离分析工具, 计算出每个格网中心点到最近道路的距离, 再以相反数乘上最近道路的权重系数, 得到各格网单元的综合道路距离干扰指数。其具体计算方法如下：
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式中, Nk指第k个格网单元的最近道路距离干扰指数；Dk, i指第k个格网单元中心样点至最近道路i的距离。
4) 道路综合干扰指数
道路干扰指数能综合反映路网分布密度高低、景观邻域交通干扰大小和各路段对景观生态干扰强弱。将道路交通强度指数和道路距离干扰指数的计算结果采用自然间断法均分为强烈干扰、较强干扰、中等干扰、轻度干扰、极轻度干扰等5个级别, 并等权相加, 得到最终的道路干扰指数。具体计算方法如下：
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式中, WT、WN分别为TK、NK在空间道路干扰指数中的权重, WT=WN=0.5。
2.3.2 综合阻力面构建物种的扩散和生态因子在空间尺度下的流通, 其受阻碍程度的差异化很大程度上源于自然和人为干扰因素的影响, 生态阻力越大, 则物种的扩散过程越迟缓, 生态服务及功能在流动中损失也越多[45]。研究区内地貌类型多样, 地形变化大, 考虑到亚洲象对食物和水源的需求, 选取了植被覆盖度、海拔、坡度和距水源距离作为自然地理因素指标。道路及其周边环境受到强烈的人类扰动, 本文选取了人类活动强度和道路综合干扰指数作为人为干扰因素指标, 用来修正阻力面。运用AHP层次分析法得到各因子权重, 利用ArcGIS软件对各阻力面加权叠加得到综合阻力面, 生态阻力因子分级赋值如表 3所示[46]。
| 阻力因素 Resistance factor |
权重 Weights |
指标 Targets |
阻力值Resistance value | ||||
| 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | |||
| 自然地理因素 | 0.251 | 土地利用类型 | 未利用地、水域 | 建设用地 | 草地 | 灌木 | 林地、湿地 |
| Physical and geographic factors | 0.071 | 植被覆盖度 | 0—0.2 | 0.2—0.4 | 0.4—0.6 | 0.6—0.8 | 0.8—1.0 |
| 0.035 | 海拔 | 1474—2124 m | 1239—1474 m | 1040—1239 m | 805—1040 m | 499—805 m | |
| 0.143 | 坡度 | ＞30° | 23°—30° | 16°—23° | 9°—16° | ＜9° | |
| 0.107 | 距水源距离 | >2000 m | 1000—1500 m | 500—1000 m | 200—500 m | 0—200 m | |
| 人类活动因素 | 0.179 | 人类活动强度 | 35.6—49.9 | 25—35.6 | 16.9—25 | 9.8—16.9 | 3.1—9.8 |
| Anthropogenic factors | 0.214 | 道路干扰强度 | 4—5 | 3—4 | 2.5—3 | 1.5—2.5 | 1—1.5 |
生态廊道既是物种迁徙的重要通道, 又是生态源地之间物质循环和能量流动的载体, 也是维护路域生态安全的基本骨架。最小累计阻力模型(Minimum Cumulative Resistance, MCR)能很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, 从而提取生态廊道。考虑到生态廊道为两个生态源地之间拥有最小生态阻力通道的特点, 本文采用MCR模型, 以生态源地质心作为生态源点, 以修正后的生态阻力面作为成本, 通过成本路径工具, 计算出各生态源点到其它生态源点的最小成本路径, 进而构建出两两之间的潜在生态廊道。其计算方法如下[47]：
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式中, RMC为第j块生态源斑块到达相邻某点的最小累积阻力值；fmin为最小累积阻力距离；Dij为物种从生态源地j到景观单元i的空间距离；Ri则定义为第i个景观单元的阻力系数。
在生态廊道的基础上, 基于重力模型计算各廊道所连接的生态源地间的相互作用力, 关键生态廊道与一般生态廊道是以生态廊道所连接的生态源地间的相互作用力平均值为分界值, 大于平均值的视为关键生态廊道, 小于平均值的则为一般生态廊道。迁移阻碍点是将生态廊道与思澜高速和思小高速相交所得的交点。关键生态节点是生态廊道与生态廊道、部分生态源点的交点。
3 结果与分析 3.1 路域亚洲象生态源地识别(1) 亚洲象栖息地适宜性评价
采用MaxEnt模型评价研究区路域亚洲象栖息地适宜性, 将适宜性分为非栖息地、边际栖息地、较适栖息地、最适栖息地共4种类型[48], 结果显示最适栖息地面积最小, 约占研究区面积的18%, 主要分布在南邦河流域、西双版纳保护区。较适栖息地和边际栖息地面积最大, 占研究区面积的58%, 主要集中在道路交通和人类活动干扰强度较低的地区。模型AUC值为0.924, 表明MaxEnt的预测结果精度达到优秀水平。Jackknife刀切法结果表明, 坡度和海拔在亚洲象栖息地适宜性评估和预测中的重要性和贡献率最大。
(2) 生态系统服务重要性分析
研究区生态系统服务功能重要性评价结果如图 4所示, 水源涵养、土壤保持、生境质量和碳固持功能等四种生态系统服务功能重要性特征在空间分布上具有明显的同质性。其中, 较高重要性区域均广泛分布于整个研究区, 这是由于研究区内植被覆盖度高, 生物多样性丰富, 对降水的截留、渗透和蓄积能力较强；一般重要和不重要区则集中分布在思茅、南屏、普文、勐养、景洪、嘎洒等区域, 该区大多位于城镇区或路网密集区, 植被覆盖度低, 不透水面对降水的截留、渗透和蓄积能力弱, 不能有效控制土壤沙化、降低水土流失, 不适合野生动物栖息。但四种生态系统服务功能重要性分布特征也存在一定的差异性。其中, 水源涵养和生境质量的不同重要性分布区基本都是连续的、整体的成块聚集, 而土壤保持和碳固持的不同重要性分布区则相对破碎, 呈斑块化、孤岛状离散分布。
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| 图 4 研究区生态系统服务重要性评价 Fig. 4 Map showing the evaluation results of ecosystem services importance in the study area |
(3) 生态源地识别与修正
将生态系统服务功能重要性评价中的较重要、重要、极重要三类区域, 以及亚洲象最适宜栖息地、研究区内自然保护区和森林公园一起作为亚洲象初始生态源地(图 5), 再从中剔除人工橡胶林地和不适宜栖息地区域, 得到修正后的生态源地(图 6), 其面积为1349.30 km2, 占研究区总面积的37.59%, 这说明研究区内生态环境较好, 存在较大面积的生态源地。由图 6可知, 除了保护区和森林公园外, 生态源地主要分布在思澜高速沿线, 区内河流小溪密布, 生物资源丰富, 植被类型以常绿阔叶林、混交林为主, 满足了亚洲象饮水和觅食需求, 且河流小溪两侧的沟谷、平地也为亚洲象的栖息迁移提供了便利；非生态用地则集中分布在思小高速起始段和终点段附近, 其周边城镇、村寨、农田分布较为密集, 主要为人口、社会经济、工程建设的集聚区, 人口众多, 路网发达, 人类活动强烈, 不适合亚洲象的栖息和迁移。
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| 图 5 研究区初始生态源地空间分布图 Fig. 5 Spatial distribution of initial ecological source sites in the study area |
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| 图 6 研究区修正生态源地空间分布图 Fig. 6 Spatial distribution of modified ecological source sites in the study area |
由表 4可知, 在距离道路200 m内, 生态源地面积为10.93 km2, 仅占所有生态用地类型的14.74%；而随着距离道路越远, 生态源地面积和占比都逐步增加, 且其他三类生态用地类型占比都在减小, 当距道路距离大于5 km时, 生态源地面积达到了823.94 km2, 占总面积的45.33%, 说明随着距道路越远, 生态源地面积占所有生态用地类型的比例越大(图 7)。
| 距离 Distance/m |
类型 Types |
生态用地类型 Ecological land types | 总计 Total |
|||
| 生态源地 | 一级生态用地 | 二级生态用地 | 非生态用地 | |||
| 0—200 | 面积/km2 | 10.93 | 29.28 | 19.85 | 14.05 | 74.11 |
| 占比/% | 14.74 | 39.51 | 26.79 | 18.96 | 100 | |
| 200—500 | 面积/km2 | 18.46 | 39.22 | 28.95 | 20.42 | 107.05 |
| 占比/% | 17.25 | 36.64 | 27.04 | 19.07 | 100 | |
| 500—1000 | 面积/km2 | 39.00 | 64.48 | 45.40 | 29.31 | 178.19 |
| 占比/% | 21.89 | 36.18 | 25.48 | 16.45 | 100 | |
| 1000—2000 | 面积/km2 | 89.92 | 127.20 | 88.61 | 48.16 | 353.89 |
| 占比/% | 25.41 | 35.94 | 25.04 | 13.61 | 100 | |
| 2000—5000 | 面积/km2 | 367.05 | 375.67 | 225.55 | 90.44 | 1058.71 |
| 占比/% | 34.67 | 35.48 | 21.30 | 8.54 | 100 | |
| 5000—10000 | 面积/km2 | 823.94 | 536.18 | 366.72 | 90.75 | 1817.60 |
| 占比/% | 45.33 | 29.50 | 20.18 | 4.99 | 100 | |
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| 图 7 研究区生态用地面积占比 Fig. 7 Percentage of ecological land area in the study area |
通过土地利用类型、植被覆盖度、海拔、坡度和距水源距离等五个自然环境因子以及人类活动强度和道路干扰强度构建的生态综合阻力面(图 8), 其结果在空间分布上呈现明显的区域差异性和道路聚集性。在区域差异性上, 研究区东北部人类活动密集的生态综合阻力值明显高于其他区域, 主要原因在于：该区为普洱市区及其周边毗邻区, 区内人口、社会经济、道路交通、工程建设等人类活动相对集中, 路网密集, 人类干扰强度大, 对生态系统物质和能量流通的阻碍作用较强。在道路干扰聚集性上, 路域生态阻力值总体上随着距道路的距离增大而减少, 且道路沿线区域的生态阻力值明显高于距道路较远的区域。
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| 图 8 研究区生态阻力面 Fig. 8 Ecological resistance surfaces in the study area |
采用MCR模型提取研究区潜在的生态廊道, 并剔除重复路径和经过生态源地内部的无效路径, 最终得到34条生态廊道, 其总长度为674.02 km。其中, 最长生态廊道长度为32.76 km, 最短生态廊道长度为7.94 km。利用重力模型计算得到各生态源地之间的相互作用力, 以34条生态廊道所连接的生态源地之间的相互作用力平均值作为标准, 对研究区生态廊道的重要性进行等级划分。其中, 相互作用力值大于平均值的生态廊道视为关键生态廊道；反之, 则视为一般生态廊道, 共得到研究区关键生态廊道14条、其总长度为189.72 km, 一般生态廊道20条、其总长度为484.30 km。
将生态廊道与道路的交点, 作为亚洲象迁移的阻碍点, 共提取出17个亚洲象迁移阻碍点(图 9)。其中, 关键生态廊道与道路交点有6个, 一般生态廊道与道路交点有11个。亚洲象迁移阻碍点是造成生态廊道连通性降低的敏感点, 亦是亚洲象与交通发生冲突的焦点, 需要采取适当防护措施, 如建设动物通道、建立防象栅栏以及诱导设施等。亚洲象喜欢吃玉米、芭蕉、苞谷等农作物, 且喜欢泥浴、澡浴, 关键生态节点可以看作亚洲象的迁移能量补给点以及中转点, 在这些地方可建设“大象食堂”和“大象澡堂”, 从而更好地引导亚洲象按设定好的路线迁移, 减少人象冲突。
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| 图 9 研究区生态廊道 Fig. 9 Ecological corridors in the study area |
本研究将生态系统服务重要性评价和亚洲象栖息地适宜性评价结果进行耦合, 将生物多样性和种群两种角度结合来识别生态源地, 既能提取出亚洲象迁移廊道, 又能顾及全局的生态网络。相比于单从生态风险和生物多样性的角度构建生态廊道, 顾及亚洲象习性的廊道能更好地对当地珍稀物种亚洲象进行保护[49]。而对于单纯将某物种适宜栖息地作为生态源地, 本研究能在尽量不影响全局生态网络的情况下, 构建出亚洲象迁移“走廊”, 更加符合可持续发展的需求[50]。除此之外, 本研究在进行亚洲象栖息地适宜性评价时, 由于野外调查的亚洲象踪迹点很多分布在农用地与林地交界处及其周边, 将这些点作为MaxEnt模型的训练样本, 就造成了农用地被当作适宜栖息地的结果。但从实际来看, 农用地只是亚洲象为了获取食物而经常活动的地区, 且农用地及其周边一般人类活动强度较大, 并不适合亚洲象栖息。由此可知, 这种情况下评价出的适宜栖息地是在人为干扰模式下的亚洲象栖息地状况[51]。因此, 后续还需对调查的踪迹点进行亚洲象潜在栖息地点位筛选。
4.1.2 综合阻力面构建在生态阻力面构建过程中, 以往研究所构建的生态阻力面与土地利用类型的生态阻力值没有较大区别。本研究为进一步识别生态阻力的差异, 以人类活动强度与道路干扰强度两个指数来修正生态阻力面。相比于单一使用夜间灯光数据进行修正[52], 人类活动强度综合考虑了建筑环境、人口密度、夜间灯光、农田、牧场、公路、铁路、通航水道等人类活动不同方面, 可弥补夜间灯光指数过度饱和的缺陷[53], 能更精细地反映人类活动干扰强度的空间分布特征, 修正效果更好。而道路干扰强度能综合反映路网分布密度高低, 景观邻域交通干扰大小和各路段对景观区域直接干扰强弱等道路干扰[54]。
4.1.3 生态廊道提取本研究虽然基于生态廊道构建的理论提取出了亚洲象生态廊道, 但因各生态要素和物种对生态廊道的宽度要求不同, 目前尚未形成统一的划定标准[55]。因此, 本研究未对生态廊道的宽度做进一步分析, 今后将针对这一问题进行深入探究。我国亚洲象集中分布在云南省, 而西双版纳和普洱市是亚洲象活动热区[56], 本研究从思澜高速和思小高速两条典型的高等级公路来探究道路对亚洲象迁移的影响, 虽然提取出道路对生态廊道的阻碍点, 但仍缺乏对每个阻碍点附近的亚洲象监测, 从而未能在每个阻碍点提出针对性的亚洲象保护对策措施, 后续可以将亚洲象迁移走廊作为宏观指导, 并吸收借鉴其他国家在亚洲象保护方面所实行的相关政策和保护措施[57], 来进行亚洲象保护措施设计与规划研究。
4.2 结论研究区内亚洲象栖息地质量总体较好, 生态源地主要分布在思澜高速路段和大部分的自然保护区与森林公园(约76.39%), 且生态源地面积占所有生态用地类型总面积的比例随距离道路距离的增加而增大。生态阻力面空间分布上呈现出明显的区域差异性和道路聚集性。东北部人类活动密集区域的阻力值和道路沿线附近区域的阻力值明显高于其他地区, 说明人类活动及道路交通对亚洲象具有较大影响。共提取出研究区关键生态廊道14条, 一般生态廊道20条, 17个亚洲象迁移障碍点, 8个关键生态节点, 这些点位对于亚洲象迁移具有重要意义。
人类活动与交通建设会对亚洲象迁移及栖息地造成负面影响。因此, 在道路建设前, 需进行道路规划选线, 首先应尽量避开生态敏感区, 如果不能避开必须穿越, 那么应修建野生动物通道, 为亚洲象安全穿越公路提供生命通道。针对已建道路, 如对周边亚洲象栖息地造成了影响, 要及时进行修复和治理, 降低道路带来的负面影响, 包括增设动物通道、建立防象栅栏以及诱导设施等。在野生动物通道附近, 还可建设“大象食堂”和“大象澡堂”, 从而更好地引导亚洲象按设定好的路线移动, 靠近并穿越通道, 减少大象上路风险, 避免人象冲突。
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