随着近年来人类对自然资源不合理开发利用的不断加剧, 全球生物多样性资源正以前所未有的速度丧失^[1-3]。自20世纪90年代以来, 全球平均每年约有1000个野生物种灭绝^[4], 而近几年灭绝的速度仍在加剧。同时, 生物多样性资源有着不可替代的价值, 它不仅可以被直接用作食物、药物、能源、工业原料, 更可以间接的调节地区气候、改善环境质量等, 对人类自身的发展有着至关重要的作用^[5]。

由于全球生物多样性所面临丧失的严峻现状, 很多国家对此越来越加以重视, 并将其上升为影响全人类的全球问题之一^[6]。针对生物多样性保护的措施主要分为就地保护和迁地保护, 其中以就地保护为主要保护手段^[7]。目前, 全球陆地表面的10%—11%已经建立为自然保护地^[5]。但是, 由于缺乏系统的保护分区规划工作, 很多自然保护地的保护效率较为低下^[8-9], 特别是在发展中国家。主要原因一方面是保护规划主观性强, 很多规划仅依靠经验, 没有系统的保护价值评价体系做支撑。另一方面由于生物多样性本身分布具有的不均匀性, 而用于投入保护的资源有限, 使得保护规划工作的难度加大, 尤其是在考虑到对生态系统完整性的保护和涉及经济成本时, 大多数自然保护地的规划方案都过于简单粗放^[10-12], 保护地规划亟待寻找新的途径。

为了弥补以往保护地规划不合理的缺陷, 对生物多样性保护的关键地区做到全面有效的保护, 各国学者都在尝试寻找一种客观的, 定量的, 并能综合考虑生态保护与人类活动之间关系的保护规划方法, 为决策提供保护优先区域序列作为参考。其中以Myers提出生物多样性热点地区为较早期的代表性研究^{[10, 13-14]}, 生物多样性热点地区理论强调对地区特有物种和受威胁严重的物种加以优先保护。热点地区以占全球陆地3.4%的面积涵盖了超过60%的陆生物种^[15], 其划分能够有效帮助人们确定保护行动的优先序列, 对于有效使用和节省人力、物力和时间具有重要的意义^[16-17]。但是由于热点地区是基于全球尺度上的研究, 并且其主要是基于物种层面上的保护价值判断, 不能适应区域尺度上复杂保护地规划问题^[16]。因此在热点地区理论框架之上, 逐渐发展了其他的一些定量研究方法。其中应用较广的有系统保护规划方法(Systematic Conservation Planning, SCP)^[18-21], 保护空缺分析方法(Geographic approach to protect biological diversity, GAP)^{[12, 22-23]}以及多准则决策分析方法(Multi-criteria decision analysis, MCDA)等^[24-27]。

SCP引用选址优化算法从保护成本与保护目标两方面出发, 研究目标区域内有限的保护资源应当如何配置^[18], 是目前应用较为广泛的一种保护地规划方法。其充分考虑从基因、物种和景观尺度上选择保护目标；同时量化保护规划实施的成本, 并对规划结果进行可靠性评估, 能够有效对保护地进行规划^[5]。GAP主要是利用物种分部信息模拟物种的最适宜生境, 并与已建立保护地进行对比寻找保护空缺的区域^{[9, 28-29]}。很多国家都较早的使用了这一类规划方法, 并取得一定成果。MCDA是决策学领域一套较为成熟的研究方法, 能够有效应对于总体受多个因子之间权衡问题进行复杂决策制定^[24], 它将保护目标和经济成本都试做决策因子, 通过对决策因子赋予不同的权重形成多套决策方案, 再进行多方案评价选择最佳方案。最近10年来它被广泛应用于森林资源管理^[30-31]和保护地规划^[32-33]的应用当中。目前SCP和GAP应用较为广泛, 但也存在一定的缺陷, 尤其是GAP。它基于的是传统的图层叠加, 对生态系统完整性、社会、经济因素考虑不全面, 并且忽视了保护成本的分析^{[16, 29]}。而SCP方法中对于保护目标的确定一直以来都是一个难点, 缺少实地数据的积累, 使得其还存在很多的不确定性^[5]。MCDA通过选择多尺度多属性的生物多样性评价指标筛选替代了SCP中直接确定保护目标的程序, 使得确定需要保护的目标更加客观；同时通过量化环境地理条件模拟出保护的经济成本, 避免了GAP研究方法的不足。就近年来MCDA应用来看, Valente等人选取森林邻近度、大斑块覆盖度, 地表水临近度、距道路距离、距城市距离和土壤侵蚀性6个方面数据作为影响因子, 确定了巴西圣保罗东部地区进行生物多样性关键保护区域^[34]。Poti等人选用空间环境状况、生物多样性和生境质量3个方面的15个因子, 基于GIS的多准则决策分析, 对美国南加利福尼亚州的乔治城日趋城市化现状进行了生物多样性敏感区划分, 并确定需优先保护的区域^[35]。

滇西北处在全球34个生物多样性热点地区^[14]和233个优先保护生态区之上^[11], 是中国生物多样性资源最为丰富的地区之一。根据中华人民共和国环境保护部颁布的《全国自然保护区名录》记载, 截止到2012年底, 滇西北共建有自然保护区22个, 总面积7100 km², 占总面积的10.69%^[36]。但是由于滇西北处在中国西南山区, 当地15个县市中有12个是贫困县, 居民的生产方式较为粗犷, 而政府的发展战略也比较落后, 导致的生物多样性遭受破坏的现状特别严峻^[37], 现有保护体系不足以应对生物多样性保护面临的各种挑战^[38]。此前针对滇西北地区已有相关方面研究, 张燕妮等基于层次分析法选择了物种和群落层次上6个指标评价了滇西北优先保护的植物群落类型及其分布^[39]。Zhang等基于MCDA方法对梅里雪山植被保护、旅游开发以及社区发展3个决策目标进行了功能区划^[40]。但是就整个滇西北而言还没有明确的保护地规划方面的研究, Zhang等基于物种分布模型的云南省优先保护地研究^[41]和杨飞龄等基于国家重点保护植物种为指示种的保护优先区分析均表明目前滇西北自然保护区仅能够代表当地少部分生物多样性^[42], 因此急需构建滇西北自然保护地规划方案。而制定保护规划方案的前提基础是确定保护地的保护等级, 在识别优先保护区的基础上才能进行有效的保护规划。

本研究以滇西北15个县市为研究区, 结合张燕妮等^[39]开展的滇西北优先保护的植物群落类型及其分布的基础上, 进行植被保护价值和保护成本分析, 以确定优先保护区, 为将来进行保护规划提供基础工作, 为此需要达到以下3个具体研究目标：1)从物种、植被和生境方面搜集数据并确定了6个指标, 确定滇西北24种植被亚型的保护价值；2)以海拔、距居民点距离、距道路距离和距河流距离为因子分析研究区的保护成本格局；3)根据保护价值和保护成本利用MCDA理论方法分析确定保护等级和优先保护区。利用本文取得的研究结果, 期望对当前滇西北的保护方案提出改进意见, 并对今后国内其他地方类似研究提供一定的借鉴价值。

1 研究区概况

本研究区位于云南省西北部(图 1)。其地理位置是25°33′—29°16′N和98°7′—100°19′E之间。研究区内包括迪庆藏族自治州的中甸、德钦和维西；怒江傈僳族自治州贡山、福贡、兰坪和泸水；大理白族自治州的大理、宾川、剑川、洱源和鹤庆和云龙；丽江地区的丽江和宁蒗共15个县市。海拔从700 m左右的怒江河谷到6742 m的梅里雪山最高峰, 高差达6000m之多, 地形起伏巨大, 生境变化极为复杂, 有近7000种高等植物, 占云南省高等植物的31.25%, 特有种有910多种, 国家级和省级濒危植物70种、动物130余种^[43]。根据滇西北植被图计算得知研究区总面积66383 km²。

2 研究方法

多准则决策分析方法(MCDA)包含两大主要部分, 多目标决策和多属性决策^[44]。本研究利用多属性分析中的层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)构建评价指标体系来评价滇西北24种植被亚型的保护价值。同时融合ArcGIS 10.0软件将保护价值与保护成本视作两个对立的决策目标进行叠加分析, 并对叠加结果进行K-means聚类分析, 根据聚类结果进行分区规划并确定优先保护区。

2.1 数据来源及处理

本研究的样方数据主要根据《云南植被》^[45]中的分类情况, 结合《高黎贡山植物》^[46]、《干热河谷植被》^[47]、《梅里雪山植被研究》^[48]等研究资料, 选出其中共有样方数据的群落71个, 归入16种植被亚型。濒危物种数据来源于中国稀有濒危保护植物名录(I)^[49]、中国植物红皮书——稀有濒危植物(1-册)^[50]、《云南省第一批省级重点保护野生植物名录修订》^[51]、《滇西北生物、文化多样性保护与经济社会可持续协调发展研究》^[43]、中国植物物种信息数据库^[52]等, 统计了滇西北珍稀濒危植物种分为国家级和省级, 分别为33种和37种, 濒危等级分为濒危、渐危和稀有3个级别。

空间数据主要包括本单位根据分辨率为30m的TM影像解译制成的1:10万的Shape file格式的滇西北植被图^[53]。此外还有滇西北的数字高程数据(DEM, 30m)^[54]。

2.2 AHP方法构建保护价值评价体系

美国运筹学家Saaty于20世纪70年代初提出层次分析法(AHP), 它的主要步骤是先把系统各因素之间的隶属关系由高到低排成若干层次, 建立不同层次因素之间的相互关系, 然后对每一层次因素的权重给予定量表示, 最后根据因素排序对问题进行分析和决策^[55]。

以往不同研究中所使用的评价单元不一致, 主要是基于物种^[56-57]、群落^[39]、群系^[20]、生态系统^[57]及生态区^[58]等几个层面。本研究以植被亚型作为评价单元, 共24种。如表 1所示是保护价值评价体系, 该体系由“目标层”, “准则层”和“指标层”3个层次构成^[59]。

参考前人相关研究方法, 不同指标的权重设置采用判断矩阵方法计算^[39-40], 如表 2所示, 是本研究构建的判断矩阵以及根据矩阵计算所得各指标的权重。判断矩阵中各指标的相对重要性度量规则选用“1—9”标度法^[39](表 3)。最后对指标权重进行一致性检验, 一致性值(CR) < 0.1表示构建矩阵合理。

各指标内涵及度量方法：

(1) 物种丰富度反映了各植被亚型中物种的丰富程度。物种丰富度高是植物群落、生态系统健康的重要表现, 也是保护价值高的体现^{[3, 57]}。本研究选用物种丰富度 R=物种数 N/面积 S来统计。

(2) 植被稀有性是指某种植被亚型在该地区的分布面积比, 比例越小稀有性越高, 潜在的保护价值就较高^[39]。本研究采用某种植被亚型分布面积占滇西北总的面积比来衡量该植被亚型稀有性。

(3) 国家级濒危植物种数珍稀濒危物种是保护工作的重点, 植被中珍稀濒危植物物种数是衡量植被保护价值的一个重要依据^[60], 以各植被亚型中所含国家级濒危植物的种类数来度量。

(4) 省级濒危植物种数以各植被亚型所含省级濒危植物种数来度量。

(5) 濒危等级不同等级濒危物种的保护紧迫程度不同^[39], 根据所统计的濒危植物物种数据, 参考中国植物红皮书将国家级濒危植物分为濒危(Endangered)、渐危(Vulnerable)、和稀有(Rare)3个级别^[50], 同时根据《云南省第一批省级重点保护野生植物名录修订》将省级濒危植物也分为1、2、3三个级别^[51]。

(6) 生境特殊性：特殊生境为特殊物种, 尤其是为珍稀濒危物种提供栖息环境, 特别是高山生态系统和高原湖泊生态系统包含了大量的濒危物种^[43]和维持了滇西北特有的景观异质性以及文化价值, 这些特殊生境的保护价值巨大^[40]。具体评分征求相关专家意见, 无确定的分值度量方法。

2.3 植被亚型保护价值确定

本研究采用Corel Draw X7画图软件制作阿米巴平面图(Amoeba-polts)来计算不同植被亚型的保护价值分值。图 2是阿米巴平面图, 其构建于一个极坐标系内, 有一个圆心和多个不同方向坐标轴, 一般用在环境质量评价和气象服务信息系统等多指标影响下的最终决策方向问题研究当中^[61-63]。传统的对于多指标下的总得分计算问题通常采取加权求和的方式^{[3, 23, 61]}, 阿米巴平面图和传统的加权求和方法无本质区别；但是较加权求和方法而言, 其更能够直观反映全指标下得分受何指标所影响^[62-63], 并且在一定程度上可以突出重要目标的分值和削弱非重要目标分值。

根据所收集数据的特征, 同时参考Zhang^[40]等对于梅里雪山国家公园功能区规划评分方法, 拟采用100分制对各个指标进行赋值。即在指标数据统计后按照100进行标准化处理, 即可得100分值下得分。图(3)是本研究构建的阿米巴平面图, 其中C₁至C₆是各指标乘以相应权重所得的数值大小；即C_i=S_i×W_i, S_i为各指标在100分制下的度量值, W_i为各指标权重值。连接C₁至C₆构成封闭六边形, 计算此六边形面积来表示不同植被亚型在全指标下的保护价值分值。

2.4 保护成本格局分析

保护生物多样性要求购置土地, 投入人员管理和建立保护设施等^[5]。而其中最为主要的就是被保护的土地不能再直接用以其他经济目的, 只有少部分的生态服务功能可利用。保护成本较大的地方通常被认为是人为干扰强度较大的地区, 迁走当地居民或者禁止和限制居民利用自然资源都会加大保护工作的难度^{[23, 40]}。本研究根据所掌握资料, 同时结合专家意见, 以海拔、距居民点距离、距道路距离、距河流距离来模拟人为干扰强度^{[34, 40, 64]}, 干扰强度越大则保护成本越高。

人为干扰因子内涵：

(1) 海拔(ALT)   滇西北处在三江并流和横断山脉并行的复杂地形之上, 从河谷至高山草甸之间人为活动的可达性递减^[40], 以海拔高度可以有效反映人为干扰强度的分布规律。

(2) 距居民点距离(DVI)   居民点是人类生产生活的聚集区, 人为活动干扰的强弱以居民点为中心而递减^[64], 随着人口增长, 人们对建筑用材、薪材、耕地等的需求增加, 而距离居民点越近, 受到的潜在威胁也就越大^[65]。保护成本也就越高。

(3) 距道路距离(DRO)  道路会对生态系统产生直接和间接的影响。直接的影响包括动植物生境的丧失和生境破碎化；间接的影响可能会致使生态系统退化^[66]。道路附近人为活动强度明显增大, 保护成本越大。

(4) 距河流距离(DRI)  河流具有涵养水源和改善地区小气候的作用^[3]；但同时也是居民活动的聚集区；针对滇西北地区而言, 其居民点主要是围绕着河流分布^[43], 所以距河流越近, 人为干扰强度越大。

本研究采用IDRISI制图软件中的Distance模块和Fuzzy模块实现人为干扰因子标准化^[40](图 4)。干扰因子权重设置采取判断矩阵法来确定, 如表 4所示。

2.5 保护分区规划及优先保护区确定

将保护价值与保护成本进行叠加分析, 然后再进行K-means聚类分析。本研究将保护价值高同时保护成本低的地区作为最终保护优先地区。

K-means聚类是利用欧式距离原理将n个数据对象通过迭代运算聚成设定的k个类别。相同类别之内的数据差异性小而不同类别之间的差异性大, 以达到对数据对象进行归类的目的^{[40, 67]}。本研究拟将研究区土地分成4个等级, 不同等级保护优先性不同, 称为保护优先序列, 优先级别最高的则为最终的优先保护区。

3 研究结果 3.1 植被亚型的保护价值

根据所统计数据对有样方数据的16个植被亚型进行指标得分计算(表 5)。

通过Amoeba-plots构建的六边形得到各植被亚型的保护价值分值(图 5)。16种植被亚型有样方数据可采用此方法计算, 剩余8种植被亚型以专家经验进行赋值, 本研究制作28份专家调查表, 取专家赋分的平均值。其中多数专家认为积雪和高原湖泊具有较高的保护价值。因为积雪是滇西北较为独特的自然景观和地质遗产；而高原湖泊为很多高原动物提供栖息地, 特别是珍稀濒危禽类, 因此这两类的植被亚型保护价值很高。竹林由于其海拔较高, 保存度较好, 因此也具有一定保护价值。剩余5种植被亚型都是人为活动较大或是植被覆盖度较低地区, 保护价值低。

滇西北保护价值得分较高的植被亚型主要为季风常绿阔叶林、高山亚高山草甸、寒温性灌丛、寒温性针叶林、山地湿性常绿阔叶林以及亚高山沼泽草甸等。

利用滇西北植被图将不同植被亚型的保护价值得分进行数字化处理(图 6)。保护价值较高的为西北部高海拔地区, 这些地区通常植被完整度较高, 有着大面积的寒温性针叶林和高山生态系统。得分较低的地区位于滇西北南部和东南部的低海拔地区。

3.2 保护成本格局

将经过标准化后人为活动因子进行加权叠加得到保护成本格局图(图 7)。保护成本较大的地区位于研究区南部的低海拔地区以及西北部高海拔地区的河谷地带, 并有着河谷向高山递减的趋势；在研究区南部的低海拔地区, 大部分地区的保护成本都较大。

3.3 滇西北保护分区规划

通过对保护价值和保护成本进行叠加分析, 确定滇西北植被保护优先值(图 8)。将保护优先值进行聚类分析得到保护优先等级(图 9)。

等级1是保护优先性最高的一个区, 面积16983km², 占滇西北总面积的25.58%。基本上可分为6个片区, 第1片区位于中甸县的东北部, 该区域整体海拔较高, 主要为中甸大雪山和小雪山。第2片区是以德钦县澜沧江两边的高山为主, 主要是白马雪山和梅里雪山。第3片区为贡山县和福贡县的高黎贡山。第4片区为怒江与澜沧江之间的怒山和碧罗雪山。第5片区落在中甸县的南部、丽江的东北部和宁蒗西北部的部分区域, 但是分布较为零散, 其中以中甸哈巴雪山、丽江玉龙雪山以及宁蒗绵绵山为代表。第6片区为大理洱海。等级1的分布区域是滇西北植被保护的核心区域, 这一地区包含了滇西北主要的高山生态系统、湿地生态系统和部分森林生态系统。

等级2的保护优先性仅次于等级1, 其面积23250 km², 占总面积的35.02%。等级2所占的面积较大, 包含了滇西北大部分的森林植被, 保护优先性略低于等级1, 其对维持滇西北典型的地带性植被具有重要作用。

等级3面积16694 km², 占总面积的25.15%, 其是介于植被保护和当地居民生产生活的过度区域, 相当于我国自然保护区规划中缓冲区的作用。

等级4面积9456 km², 占总面积的14.25%, 其主要位于研究区东南部低海拔地区, 是当地居民开展生产活动较为聚集的地区, 保护价值低同时保护成本高。其在西北部高海拔地区的河谷地带也分布着一定面积的, 主要是位于河谷地带。

利用分区结果将等级1的区域作为本研究最终确定的优先保护区, 其保护优先性最高, 应施与最高的保护力度并限制人为开发活动。

3.4 保护空缺分析

利用本研究所确定的优先保护区与目前滇西北现存的自然保护区进行叠加对比分析, 确定了目前保护体系的保护空缺地区(图 10)。优先保护区16983 km², 其中被当前自然保护保护的面积3651 km², 占总面积的21.50%, 则未被保护的面积占78.50%。未受到保护的地区主要是位于中甸县和德钦县境内。这部分地区目前也面临急剧增加的旅游开发和矿产开发, 保护生物多样性工作刻不容缓, 需要扩增当地自然保护区面积。

4 讨论

高山积雪和高原湖泊是滇西北较为特殊的两类生境。滇西北有积雪的山体多被藏族人民视为神山, 当地人禁止人为对其植被的破坏^[68-69], 所以雪山有着较高的物种丰富度和生境完整性, 因此保护价值较高, 例如白马雪山就属于国家级自然保护区。本研究中将海拔作为中重要的人为干扰因子也是考虑对滇西北雪山的保护, 同时参考了Zhang对于梅里雪山国家公园功能区规划评分方法^[40]以及相关专家的意见, 对积雪这个植被亚型值赋予较高保护价值。另外, 高原湖泊是很多珍稀濒危禽类的栖息地, 例如昆明动物所对于拉市海1999年10月至2000年7月的3期调查中, 统计得到158种鸟类名录^[43]。同时考虑到高原湖泊在地区水源涵养方面具有重要的作用, 所以对于其赋予较高的保护价值得分。

河流在水源涵养和地区气候调节方面有着积极的作用, 在地区生物多样性保护方面应优先考虑其保护价值^[3]。目前也有很多研究强调对河流湿地优先保护^{[57, 70]}, 对于滇西北地区而言, 河流处在干热的河谷地带, 气候干燥, 植被稀缺。由于落石落沙等原因, 河内水环境很不稳定, 同时由于强烈的人为干扰加大了保护成本。所以本研究中河流的保护优先性并不高, 这是与相关研究的不同之处。

此前, 国内已有学者采用层次分析法从物种、植被和生态系统多个层面上选取评价指标来确定某一地区生物多样性保护价值和优先保护区, 不同研究选取不同指标进行保护价值评价, 这些研究对全指标下得分的计算主要采取加权累加的方式^{[3, 39, 57]}。本研究较之前研究不同的是利用Amoeba-polts构建多边形, 以六边形面积表示全指标下得分, 和之前计算方法结果相近, 但更能够直观反映全指标下得分受单个指标影响的趋势并且在一定程度上突出重点保护目标的分值, 这是本研究的创新之处。本研究是基于张燕妮等对滇西北优先保护群落研究之后的进一步研究, 主要解决了其未考虑的人为干扰因子方面的影响, 对其因数据受限未判定11种植被亚型进行了判定, 并对滇西北进一步做了较为具体的功能区划分。

生物多样性保护策略制定与人为活动干扰强度之间的关系一直是保护规划工作中的一个热点问题^[71]。一些保护地评价研究中强调保护地的自然性, 对活动弱的地区赋予较高的保护优先性, 同时也降低的保护成本^{[40, 72]}。而另外一些研究中强调保护物种受威胁的程度, 将人为活动强的区域赋予较高的优先度^{[21, 60, 73]}。特别是系统保护规划理论强调保护目标的受威胁程度, 并给予威胁程度高的优先保护^{[5, 20]}。实际上就中国的保护区建设而言, 东部地区保护地数量多而面积小, 较为零碎化。而西部保护区平均面积较东部大, 保护区的整体性高^[74]。东部人口密度大, 人为干扰强度大, 西部反之；对比东西部保护区可知东部多为抢救式保护而西部为前瞻性的保护。本研究对保护价值高而人为干扰弱的地区赋予高优先度。主要是出于保护的前瞻意识, 因为目前滇西北地区目前人口密度相对较低但开发速度快, 特别是旅游业和矿产采集业。对目前未开发的同时保护价值较大的地区建立保护区进行就地保护可积极避免后期经济发展带来的生物多样性破坏。

需要注意的是, 要确定滇西北濒危物种数和濒危等级需要从濒危植物和濒危动物两个方面来进行考虑, 但是由于本研究所能搜集到的数据有限, 无法提供濒危动物方面的研究数据作为支撑。另外, 在对濒危物种生境确定时, 主要依据濒危物种信息库中提供的该濒危物种生境条件为主要信息, 比对不同植被类型的生境条件, 生境相同则认为该植被亚型中含有此濒危物种, 而未能去野外进行实地考证, 所以这方面的结果与现实可能有一定差距。