滇西北地区自然村对滇金丝猴生境质量的影响

文章信息

朱淑娴, 李丽, 邢璐, 吴巩胜, 国洪艳, 王翔, 包广静

ZHU Shuxian, LI Li, XING Lu, WU Gongsheng, GUO Hongyan, WANG Xiang, BAO Guangjing

Impact of the villages on habitat quality of Yunnan snub-nosed monkey in northwest Yunnan

生态学报. 2022, 42(3): 1213-1223

Acta Ecologica Sinica. 2022, 42(3): 1213-1223

http://dx.doi.org/10.5846/stxb202102100427

文章历史

收稿日期: 2021-02-10

网络出版日期: 2021-10-11

Abstract

PDF

Figures

Tables

引用本文

朱淑娴, 李丽, 邢璐, 吴巩胜, 国洪艳, 王翔, 包广静. 滇西北地区自然村对滇金丝猴生境质量的影响. 生态学报, 2022, 42(3): 1213-1223.

Zhu S X, Li L, Xing L, Wu G S, Guo H Y, Wang X, Bao G J. Impact of the villages on habitat quality of Yunnan snub-nosed monkey in northwest Yunnan. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(3): 1213-1223.

滇西北地区自然村对滇金丝猴生境质量的影响

朱淑娴^1,2 , 李丽^1,2 , 邢璐¹ , 吴巩胜^1,2 , 国洪艳^1,2 , 王翔^1,2 , 包广静¹

1. 云南财经大学城市与环境学院, 昆明 650221;
2. 云南财经大学野生动植物管理与生态系统健康研究中心, 昆明 650221

收稿日期: 2021-02-10; 网络出版日期: 2021-10-11

基金项目: 国家自然科学基金项目（31100351）

^*通讯作者Corresponding author. 李丽, E-mail: 601336244@qq.com.

摘要: 在社会经济发展与生态环境发展逐渐失调的背景下，滇金丝猴作为中国特有的珍稀濒危物种，其生境质量的研究是平衡经济发展与物种保护的重要基础。选取滇西北地区2572个自然村的社会经济数据和344个样地运用GIS空间分析法的主成分分析和InVEST模型，研究滇西北地自然村发展对滇金丝猴分布区生境质量的影响，结果如下：（1）研究区南部自然村发展优于北部；（2）研究区北部的生境质量比南部高，北部自然村对滇金丝猴生境质量的影响比南部的自然村小；北部的生境稀缺性比南部高，生态稳定性差，需要制定优先保护策略；（3）猴群分布区内存留12个自然村，自然村发展对第3、6和14猴群（C3、C6和C14）的生境质量影响大，生境质量比较低；猴群C1、C12和C13分布区内的生境稀缺性较高，生境脆弱，需要优先加强规划；划定滇金丝猴优质生境、中等生境和低质生境区域，占比分别为26.85%、20.44%和52.71%。

关键词: 滇西北地区自然村滇金丝猴生境质量

Impact of the villages on habitat quality of Yunnan snub-nosed monkey in northwest Yunnan

ZHU Shuxian^1,2 , LI Li^1,2 , XING Lu¹ , WU Gongsheng^1,2 , GUO Hongyan^1,2 , WANG Xiang^1,2 , BAO Guangjing¹

1. School of Urban and Environment, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221, China;
2. Wildlife Management and Ecosystem Health center, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming 650221, China

Abstract: Improvement of villages' economies in and around the Yunnan snub-nosed monkey's habitats continues to come at the cost of decreasing ecological quality of the habitats. These areas are rich in natural resources and their biodiversity is among the richest in China. This paper uses the Principal component analysis and InVEST model of GIS spatial analysis to study the impact of villages' economic growth on the habitat quality of the Yunnan Snub-nosed monkey. The analysis included 2, 575 villages and 344 sample plots in the monkey's northwest Yunnan habitat. There were 12 groups of monkeys in this study. The results are as follows: (1) The economic development of villages in the south was better than that in the north. (2) The habitat quality in the northern region was higher than that in the southern part. The impact of villages in the north of the Yunnan snub-nosed monkey's habitat quality was smaller than that in the south of the region. The northern habitat rarity was higher than that in the south, necessitating priority protection strategies due to the ecological stability weakening. (3) There were 12 villages in the monkey habitats. Three groups (Groups 3, 6, and 12) had low habitat quality, which affected the development of the villages. Three other groups (Groups 1, 12, and 13) had scarce (fragile bio-diversity) habitats, which needed to be prioritized for protection and repair. Over half the habitat area (52.71%) was low-quality, about one-quarter (20.44%) was medium quality, only about one-quarter (26.85%) was high quality.

Key Words: northwest Yunnan villages Yunnan snub-nosed monkey habitat quality

生境质量是生态系统服务的基础, 是指生态系统为生物提供生存、繁殖和发展的能力^[1-4]。生境质量取决于一个斑块生境对人类土地利用和这些土地利用强度的接近性, 其退化被看作是附近的土地利用强度增加的结果^[5]。随着人类对土地利用强度的增加, 生境丧失、生境破碎化和生境质量下降^[6-7], 导致生境多样性和生物多样性丧失^[8]。因此, 通过保护生境质量, 能够维护生态系统服务的持久性和稳定性, 从而保护生物多样性^[9-10]。

随着城镇化水平不断提升, 人类对自然资源的干扰越来越大, 在生物多样性极其丰富的滇西北地区, 不仅形成复杂的生态系统与多样化的生境条件, 而且孕育了丰富的动植物资源, 滇金丝猴就是其中最濒危的物种之一^[11]。由于环境变化和种群的自然迁移等原因, 滇金丝猴部分生境与人类居民点发生重叠^[12]。在这些重叠的区域内, 由于居民滥砍滥伐, 占用耕地发展经济, 使滇金丝猴生境日渐减少, 生境破碎化程度加深, 生境质量也出现不同程度的衰退, 加剧滇金丝猴种群数量减少的风险^[12]。因此, 关于滇金丝猴生境质量的研究, 将成为保护生境多样性和生物多样性的重要途径之一^[13]。在生境质量的研究中, InVEST-Habitat Quality模型是基于生境适宜性, 结合土地覆被和生物多样性威胁因素评估生境质量, 使保护物种数目的最大化, 可以替代详细的方法来迅速检验生境的质量和数量的变化, 具有方便性、普适性和动态性^[14]。目前关于滇金丝猴生境研究较多关注于潜在生境模拟^[15]、生境适宜性的预测与评价^[16], 景观格局分析^[17-18], 生境的连通性分析^[19-24]等, 但较少有研究关注社会经济发展对滇金丝猴的生境质量的影响, 因此定量研究社会经济对滇金丝猴生境质量的影响, 可为滇金丝猴种群提出有效的保护措施。

本文选取滇西北地区约2572个自然村的社会经济数据和344块样地, 运用GIS空间分析法的主成分分析和InVEST模型, 研究滇西北地区自然村发展对滇金丝猴分布区生境质量的影响, 旨在探讨以下3个问题: (1)如何评估自然村发展现状；(2)基于此现状, 定量评估滇金丝猴分布区生境质量；(3)探讨自然村发展对滇金丝猴群的影响, 规划滇金丝猴生境保护的关键区域及提出保护策略。

1 研究区概况

本研究区位于滇西北三江并流区域, 以澜沧江、金沙江和川、滇、藏省域为界限, 大约有16400km², 主要分布于迪庆藏族自治州、大理白族自治州、怒江傈傈族自治州和丽江市, 具体包括在7个县域在内, 分别为德钦县、维西县、兰坪县、香格里拉县、丽江县、剑川县和云龙县^[25](图 1)。

图 1 研究区域 Fig. 1 Study area C1-15为滇金丝猴种群编码

图选项

2 数据来源和研究方法 2.1 数据来源

研究区数据采用研究区内2000年和2018年的SPORT遥感影像图, 利用1∶50000地形图配准, 通过ENVI 4.6对遥感影像进行几何校正, 通过ArcGIS 10.4进行人机交互目视解译, 得到2期土地覆盖图, 生境植被的解译已经综合考虑了地形、气候等相关因素, 经检验, 满足研究精度要求^[26]；2572个自然村点和社会经济数据从国家地理信息资源目录服务系统和云南省数字乡村网下载；344块样地数据来自云南省林业调查设计院2017年样地资源调查数据(样地是按6 m×8 km布设的边长28.28 m、面积0.08 hm²的正方形固定样地), 经检验, 满足研究精度要求^[25]。

2.2 研究方法 2.2.1 主成分分析法

选取位于研究区内的2572个自然村, 依据自然资源、人口、经济、基础设施、能源和教育因素选取其中30项指标作为主成分分析(PCA)^{[25, 27-28]}的基础(表 1)。利用PCA在SPSS 26.0计算, 在满足检验精度的要求下, 分析选取特征值>1的因子作为主成分, 并将各主成分作为自然村发展因子, 得到自然村综合得分, 用于评价自然村的发展等级。依据自然村发展等级划分标准, 将其等级划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ和Ⅶ, 自然村等级越高表示自然村发展越好(表 2)。

表 1 自然村社会经济数据指标 Table 1 Social-economic data index of villages

一级指标 Primary index	二级指标 Secondary index	代码 Code	一级指标 Primary index	二级指标 Secondary index	代码 Code
自然资源(X₁) Natural resources	常用耕地面积/hm²	X₁₁	经济(X₃) Economics	经济总收入/万元	X₃₁
	水田面积/hm²	X₁₂		种植业收入/万元	X₃₂
	旱地面积/hm²	X₁₃		畜牧业收入/万元	X₃₃
	人均耕地面积/hm²	X₁₄		林业收入/万元	X₃₄
	经济果林地面积/hm²	X₁₅		二三产业收入/万元	X₃₅
	人均果林地面积/hm²	X₁₆		人均收入/元	X₃₆
人口(X₂) Population	乡村人口/人	X₂₁	基础设施(X₄) Infrastructures	距离最近车站/km	X₄₁
	农业人口/人	X₂₂		距离最近市场/km	X₄₂
	劳动力/人	X₂₃		汽车/辆	X₄₃
	第一产业人数/人	X₂₄		农用运输车/辆	X₄₄
	大专及以上人数/人	X₂₅		拖拉机/辆	X₄₅
	中学人数/人	X₂₆		摩托车/辆	X₄₆
	小学人数/人	X₂₇	能源(X₅) Energy resources	沼气池农户/户	X₅₁
	未上学人数/人	X₂₈		太阳能农户/户	X₅₂
			教育(X₆) Education	小学入学率/%	X₆₁
				中学入学率/%	X₆₂

表选项

表 2 自然村发展等级划分标准 Table 2 Classification standard of villages development grades

综合得分范围(Z) Comprehensive score range	(-∞, -0.5]	(-0.5, 0]	(0, 0.5]	(0.5, 1]	(1, 1.5]	(1.5, 2]	(2, +∞)
自然村规模等级 Scale grades of villages	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ	Ⅵ	Ⅶ

表选项

2.2.2 样地处理

利用样地分类标准(表 3), 基于样地生态质量公式, 计算344块样地综合得分, 式中X_i为第i项评价因子的类型得分值(类型I、II和III分别取1、2和3), W_i为各评价因子的权重^[25]。根据样地综合得分值, 按下表评定为4个生态质量等级(表 4)。

表 3 样地分类标准 Table 3 Classification standard of plots

评价因子 Evaluation factors	类型划分标准Classification criteria			权重 Weight
评价因子 Evaluation factors	I	II	III	权重 Weight
森林自然度Forest naturalness	1, 2	3, 4	5	0.19
森林群落结构Forest community structure	1	2	3	0.18
树种结构Tree species structure	6, 7	3, 4, 5	1, 2	0.16
植被总覆盖度Total vegetation coverage	≥70%	[50%, 70%)	<50%	0.15
郁闭度Crown density	≥0.7	[0.40-0.70)	[0.20-0.40)	0.14
平均树高Average tree height	≥15.0 m	[5.0-15.0) m	< 5.0 m	0.12
枯枝落叶厚度等级Litter depth grade	1	2	3	0.06

表选项

表 4 样地生态等级评价 Table 4 Ecological grade evaluation of plots

生态等级 Ecological grades	综合生态质量得分值 Comprehensive ecological quality score	代码 Codes	生态等级 Ecological grades	综合生态质量得分值 Comprehensive ecological quality score	代码 Codes
优Excellent	< 1.4	1	中Medium	1.8-2.2	3
良Good	1.4-1.8	2	差Poor	>2.2	4

表选项

2.2.3 基于InVEST模型的生境质量评价

InVEST模型的Habitat Quality模块以土地利用/覆被和生物多样性胁迫因素为基础进行生境质量评价, 通过某一地区各种土地利用/覆被(LULC)类型的范围和这些类型各自的退化度来表达, 并且该模型中生境质量和生境稀缺性作为生物多样性的反映^[29-31]。生境质量的评价指标包括生境退化度(Habitat degradaton)、生境质量和生境稀缺性(Habitat rarity), 具体计算公式参见文献^[31-35]。根据InVEST模型的建模指标, 生境退化度和生境质量是基于当前2018年的土地利用/覆被图进行分析, 而生境的稀缺性是用相对的2000年和2018年的土地利用/覆被图的基本斑块来评估, 本文以2000年土地利用/覆被图作为基准的LULC, 2018年土地利用/覆被图为当前的LULC, 并选取自然村、乡道、其他非林地、人工经济林、农牧地和人工建筑作为生境质量的威胁因子^{[24-25, 36]}, 静态估算获得2018年的生境稀缺性。

用ArcGIS 10.6分别以1、1.5、2、2.5、3、3.5 km和4 km为半径对做不同生态质量等级的样地做缓冲区, 并分别计算缓冲区内自然村和乡道的平均数量, 利用Eviews 10.0分别做自然村和乡道与样地的相关性分析^[27], 分析得出自然村和乡道的最大距离阈值分别为2 km和4 km。对威胁因子权重、土地利用类型的适宜性和敏感性相关参数进行专家打分, 最终确定参数值, 得到威胁因子属性(表 5)和土地利用类型对威胁的敏感性(表 6)。运行InVEST模型, 得到滇西北滇金丝猴分布区生境退化度、生境质量和生境稀缺性指数的结果, 并与县级行政区划图进行叠加, 统计各个县域的均值情况。

表 5 威胁因子属性 Table 5 Attributes of threat factors

威胁因子 Threat factors	最大影响距离 Maximum effective distance of threats	权重 Weights	退化类型 Decay type
自然村I Village I	2	0.4	指数相关
自然村II Village II	2	0.5	指数相关
自然村III Village III	2	0.6	指数相关
自然村IV Village IV	2	0.7	指数相关
自然村V Village V	2	0.8	指数相关
自然村VI Village VI	2	0.9	指数相关
自然村VII Village VII	2	0.95	指数相关
乡道Village road	4	0.7	线性相关
其他非林地Other non-forestry land	1	0.6	指数相关
人工经济林Economic forest	1	0.7	指数相关
农牧地Agricultural land	1	0.5	指数相关
人工建筑Artifical construction	3	0.8	指数相关

表选项

表 6 土地利用类型对威胁的敏感性 Table 6 Sensitivity of land use types to threats

土地利用类型代码 Land use type code	土地利用类型 Land use types	生境适宜性 Habitat suitability	Vil1	Vil 2	Vil 3	Vil 4	Vil 5	Vil 6	Vil 7	Vr	Onfl	Ef	Al	Ac
1	其他非林地	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	高山针叶林	0.6	0.7	0.75	0.8	0.9	0.9	0.9	0.9	0.95	0.4	0.3	0.4	0.8
3	灌木林地	0.8	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.5	0.3	0.4	0.8
4	华山松	1	0.9	0.9	0.9	0.9	0.9	0.9	0.9	0.9	0.5	0.4	0.5	0.9
5	荒山荒地	0.2	0.5	0.5	0.5	0.5	0.5	0.5	0.5	0.5	0.2	0.1	0.1	0.2
6	积雪	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.1	0.1	0.2
7	阔叶林	0.6	0.6	0.6	0.6	0.6	0.7	0.7	0.8	0.9	0.4	0.3	0.4	0.8
8	农牧地	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
9	人工经济林	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
10	水体	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.3	0.4	0.2	0.1	0.1	0.2
11	硬叶常绿阔	0.8	0.7	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.5	0.3	0.4	0.8
12	云冷杉林	1	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.5	0.4	0.5	0.9
13	云南松林	0.2	0.3	0.3	0.3	0.3	0.4	0.4	0.4	0.4	0.2	0.3	0.1	0.2
14	针阔混	1	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8	0.85	0.85	0.5	0.4	0.5	0.9
15	人工建筑	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Vil1:自然村I Village I；Vil2:自然村II Village II；Vil3:自然村III Village III；Vil4:自然村IV Village IV；Vil5:自然村V Village V；Vil6:自然村VI Village VI；Vil7:自然村VII Village VII；Vr: 乡道Village road；Onfl: 其他非林地Other non-forestry land；Ef: 人工经济林Economic forest；Al: 农牧地Agricultural land；Ac: 人工建筑Artifical construction

表选项

2.2.4 GIS空间分析法

利用ArcGIS的缓冲区、叠加、重分类、核密度和空间统计功能^[37-38]等研究滇西北地区自然村发展对滇金丝猴分布区生境质量的影响。通过ArcGIS把自然村的发展等级可视化分布, 并利用核密度功能制作空间格局图, 准确反映自然村发展的空间特征^[37-39]。通过其缓冲区、叠加、重分类和空间统计功能评估滇金丝猴分布区生境质量, 分析滇金丝猴群生境质量受自然村影响和划定滇金丝猴生境保护的关键区域。

3 结果与分析 3.1 自然村发展分析

从空间上分析, 由图 2可看出, 研究区南部自然村发展优于北部, 研究区域南部自然村密度比北部大, 人为干扰程度大。从数量上分析(表 7), 等级II的自然村分布最多, 其中等级I的自然村占比为4.20%；等级II的自然村占比为59.83%；等级III的自然村占比为24.49%；等级IV的自然村占比为6.26%；等级V的自然村占比为2.45%；等级VI的自然村占比为2.18%；等级VII的自然村占比为0.58%。总的来说, 研究区域南部自然村发展相对较好, 发展趋势呈现多中心辐射现象。

图 2 滇金丝猴群与自然村发展等级分布和空间格局 Fig. 2 Grade distribution and spatial pattern of villages development and Yunnan Snub-nosed monkey groups

图选项

表 7 自然村发展等级的数量 Table 7 The quantities of development grades of villages

等级 Grade	等级I Grade I	等级II Grade II	等级III Grade III	等级IV Grade IV	等级V Grade V	等级VI Grade VI	等级VII Grade VII
数量Quantities	108	1539	630	161	63	56	15
比重Weights/%	4.20	59.84	24.49	6.26	2.45	2.18	0.58

表选项

3.2 自然村对滇金丝猴生境质量的影响分析

生境稀缺性反映研宄区内生境的土地利用类型斑块的破碎化程度和区域生态安全格局的稳定性^[36]。生境稀缺性系数越高, 反映该生境斑块内的土地利用类型变化程度大, 如果破坏该土地利用类型的生境斑块, 区域内的生境质量和生态安全格局的稳定性可能受到剧烈的影响^[37-38]。从总体分析(图 3), 研究区北部的生境质量比南部高, 北部自然村发展对滇金丝猴生境质量比南部的自然村小；北部的生境稀缺性比南部高, 生态稳定性差, 需要优先保护生态环境。从各个县域空间分布情况分析(表 8), 德钦县的生境质量最高, 均值为0.5042；兰坪县的生境质量最低, 均值为0.1630。兰坪县的生境稀缺性最高, 均值为0.0143；香格里拉县的生境稀缺性最低, 均值为-0.0335。

图 3 生境质量和生境稀缺性分布 Fig. 3 The distribution of habitat quality and habitat rarity 由于本文的生境退化度均值-1.512, 差异性趋于相同, 故不单独分析

图选项

表 8 各县生境质量和生境稀缺性的均值 Table 8 Mean value of habitat quality and habitat scarcity in each county

县 County	生境质量 Habitat quality	生境稀缺性 Habitat rarity	县 County	生境质量 Habitat quality	生境稀缺性 Habitat rarity
德钦县	0.5042	-0.0256	剑川县	0.4248	-0.0247
丽江县	0.3610	-0.0008	云龙县	0.2721	-0.0193
维西县	0.2243	-0.0005	香格里拉	0.3312	-0.0335
兰坪县	0.1630	0.0143

表选项

3.3 滇金丝猴群分布区受自然村影响的空间分析

由图 4和表 9分析可知, 在猴群分布区内还存留着12个自然村, 分别是咱爪罗村、阿木史光村、木光阿吉村、塞布怕哈村、糟坡村、归龙村、粗丁村、增打村、义都设村和力利农村；研究区分布有12个猴群, 其生境质量的均值为0.7408, 总体生境比较高, 其中, 第11(C11)猴群生境质量最高, 均值为0.9047, 第3、6和14(C3、C6和C14)猴群生境质量比较低, 自然村发展对生境质量影响大, 并且自然村的发展等级越高, 猴群生境质量越低；12个猴群的生境稀缺性的均值为-0.0125, 生境保持比较稳定状态, C1、C12和C13猴群生境稀缺性比较高, 生境脆弱, 需要优先加强规划, C4、C6和C10猴群生境稀缺性比较低, 均值为负数。

图 4 各猴群分布区自然村与生境质量和生境稀缺性分布 Fig. 4 Distribution of villiages, habitat quality and habitat scarcity in each monkey reserve

图选项

表 9 各猴群分布区生境质量和生境稀缺性的均值 Table 9 Mean value of habitat quality and habitat scarcity in each monkey reserve

猴群编号 Code of monkey	生境质量 Habitat quality	生境稀缺性 Habitat rarity	猴群编号 Code of monkey	生境质量 Habitat quality	生境稀缺性 Habitat rarity
C1	0.8107	0.0466	C10	0.8074	-0.0260
C2	0.7113	-0.0252	C11	0.9047	-0.0068
C3	0.5943	-0.0298	C12	0.7653	0.0059
C4	0.7139	-0.0769	C13	0.8238	0.0078
C5	0.7723	-0.0102	C14	0.6943	-0.0113
C6	0.4982	-0.0268	C15	0.7931	0.0029
C7-9不在研究区内, 故不在表内分析

表选项

3.4 滇金丝猴生境保护的关键区域分析

如图 5和表 10分析可知, 划分出4410.32 km²滇金丝猴优质生境区域, 占总面积的26.85%, 高质量的生境有利于滇金丝猴群的活动、休憩和繁殖, 因此将生境优良区域作为滇金丝猴生境保护的关键区域；划分出3356.30 km²滇金丝猴中等生境区域, 占总面积的20.44%, 该区域的生境是滇金丝猴活动的边缘区域, 因此需要关注该区域的自然村对生境质量的影响。其中需要对在猴群分布区内存留着12个自然村进行重点关注和规划, 使中等生境转化为优质生境；划分出8657.64 km²低质生境区域, 占总面积的52.71%。该区域生境质量低, 需要形成既保护生境质量又能促进当地社会经济发展的模式, 通过植被恢复, 改善生境质量。

图 5 滇金丝猴生境保护的区域 Fig. 5 Habitat protection region for Yunnan snub-nosed monkey

图选项

表 10 滇金丝猴生境保护区域的面积 Table 10 Area of habitat protection region for Yunnan snub-nosed monkey

等级 Grade	面积/km² Area	比重/% Weights	等级 Grade	面积/km² Area	比重/% Weights
优质生境High quality habitat	4410.32	26.85	低质生境Low quality habitat	8657.64	52.71
中等生境Medium quality habitat	3356.30	20.44

表选项

4 讨论

生境变化被认为是基因、物种或生态系统变化的代表, 滇西北地区滇金丝猴生境质量高的区域将更好的支持滇金丝猴物种的多样性^[13]。自然村发展伴随着对生境的破坏, 使生境破碎化和生境质量降低, 这将导致滇金丝猴物种的多样性的可持久性、弹性、恢复性的降低, 加剧物种数量的减少的风险。本文选用代表自然村用地的土地利用类型, 如农牧地、人工建筑、人工经济林和其他非林地, 间接反映自然村变化, 通过对2000年和2018年土地利用/覆被图相交处理(图 6), 从数量上, 发现由非自然村用地转化为自然村用地的面积占总土地面积的7.42%、由自然村用地类转化为非自然村用地的面积占6.10%, 因此, 间接反映自然村面积增加了, 占总面积的1.32%；从空间上, 发现研究区南部的自然村扩张程度比北部要大。

图 6 自然村用地变化 Fig. 6 Villages land use change

图选项

生境稀缺性可以反映生境的稳定性, 有利于指导未来土地利用规划^[34-35], 对生物多样性保护非常重要。北部区域的生境稀缺性总体较高, 是因为其他非林地图斑面积变得稀缺, 这样有利于猴群的保护, 需要优先加强规划；南部区域的生境稀缺性总体较低, 是因为南部地区受社会经济影响大, 为了发展自然村经济, 增加建设用地、农牧地和人工经济林的面积, 生境质量较低。C1、C12和C13猴群生境稀缺性的均值比较高, 是由于其他非林地图斑面积减少造成的；C4、C6和C10猴群生境稀缺性的均值比较低, 是因为人为的开垦农牧地导致农牧地增加的, 这不利于猴群的保护。

依据研究结果, 从滇金丝猴种群保护、生境质量保护和恢复的角度提出以下三点建议: (1)加强滇金丝猴种群分布区的连接和生境质量保护；(2)协调自然村社会经济发展与生境质量保护的关系, 促进人与滇金丝猴协同发展, 对在C6、C13和C14猴群内的12个自然村合理规划和布局；(3)对生境稀缺性低的猴群, 如C4、C6和C10退耕还林^[24], 进行植被恢复工程, 促进适宜生境的恢复。

依据物种生境本身的特点, 分析生境质量, 从而提出物种保护措施, 为物种保护提出了一个新的研究方向, 本文是初步的研究和探索, 已经初步研究自然村的发展等级越高, 猴群生境质量越低, 将在下一步的工作中定量研究自然村对猴群生境质量的范围和时空演变: (1)由于数据保护和获取途径有限, 研究区只有滇西北地区的滇金丝猴分布区, 缺少西藏省内部分的区域, 研究缺少整体性和全面性, 比如高精度和具有时间序列的土地利用数据和社会经济数据的获取；(2)InVEST模型相对较为成熟, 在空间表达、动态研究等方面优于传统方法, 但计算中的参数设置存在一定的主观性, 参数验证及更多有效的可获取的变量有待探讨；(3)将进一步完善反映自然村社会经济发展的变量, 比如各级道路、人口空间分布公里网格数据、集夜间灯光数据和GDP空间分布公里网格数据集等。

参考文献

[1]	Nelson E, Mendoza G, Regetz J, Polasky S, Tallis H, Cameron D, Chan K M, Daily G C, Goldstein J, Kareiva P M, Lonsdorf E, Naidoo R, Ricketts T H, Shaw M. Modeling multiple ecosystem services, biodiversity conservation, commodity production, and tradeoffs at landscape scales. Frontiers in Ecology and the Environment, 2009, 7(1): 4-11. DOI:10.1890/080023

[2]	He J H, Huang J L, Li C. The evaluation for the impact of land use change on habitat quality: a joint contribution of cellular automata scenario simulation and Habitat quality assessment model. Ecological Modelling, 2017, 366: 58-67. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2017.10.001

[3]	刘春芳, 王川. 基于土地利用变化的黄土丘陵区生境质量时空演变特征--以榆中县为例. 生态学报, 2018, 38(20): 7300-7311.

[4]	王耕, 常畅, 韩冬雪, 白天骄. 老铁山自然保护区景观格局与生境质量时空变化. 生态学报, 2020, 40(6): 1910-1922.

[5]	Vistnes I, Nellemann C, Jordhøy P, Strand O. Effects of infrastructure on migration and range use of wild reindeer. The Journal of Wildlife Management, 2004, 68(1): 101-108. DOI:10.2193/0022-541X(2004)068[0101:EOIOMA]2.0.CO;2

[6]	Haddad N M, Brudvig L A, Clobert J, Davies K F, Gonzalez A, Holt R D, Lovejoy T E, Sexton J O, Austin M P, Collins C D, Cook W M, Damschen E I, Ewers R M, Foster B L, Jenkins C N, King A J, Laurance W F, Levey D J, Margules C R, Melbourne B A, Nicholls A O, Orrock J L, Song D X, Townshend J R. Habitat fragmentation and its lasting impact on Earth's ecosystems. Science Advances, 2015, 1(2): e1500052. DOI:10.1126/sciadv.1500052

[7]	Newbold T, Hudson L N, Hill S L L, Contu S, Lysenko I, Senior R A, Börger L, Bennett D J, Choimes A, Collen B, Day J, De Palma A, Díaz S, Echeverria-Londoño S, Edgar M J, Feldman A, Garon M, Harrison M L K, Alhusseini T, Ingram D J, Itescu Y, Kattge J, Kemp V, Kirkpatrick L, Kleyer M, Correia D L P, Martin C D, Meiri S, Novosolov M, Pan Y, Phillips H R P, Purves D W, Robinson A, Simpson J, Tuck S L, Weiher E, White H J, Ewers R M, Mace G M, Scharlemann J P W, Purvis A. Global effects of land use on local terrestrial biodiversity. Nature, 2015, 520(7545): 45-50. DOI:10.1038/nature14324

[8]	McKinney M L. Urbanization, biodiversity, and conservation: the impacts of urbanization on native species are poorly studied, but educating a highly urbanized human population about these impacts can greatly improve species conservation in all ecosystems. Bioscience, 2002, 52(10): 883-890. DOI:10.1641/0006-3568(2002)052[0883:UBAC]2.0.CO;2

[9]	Vögeli M, Serrano D, Pacios F, Tella J L. The relative importance of patch habitat quality and landscape attributes on a declining steppe-bird metapopulation. Biological Conservation, 2010, 143(5): 1057-1067. DOI:10.1016/j.biocon.2009.12.040

[10]	邓越, 蒋卫国, 王文杰, 吕金霞, 陈坤. 城市扩张导致京津冀区域生境质量下降. 生态学报, 2018, 38(12): 4516-4525.

[11]	Fu R, Li L, Yu Z H, Afonso E, Giraudoux P. Spatial and temporal distribution of Yunnan snub-nosed monkey, Rhinopithecus bieti, indices. Mammalia, 2018, 83(2): 103-109.

[12]	李慧, 李丽, 吴巩胜, 周跃, 李雯雯, 梅泽文. 基于电路理论的滇金丝猴生境景观连通性分析. 生态学报, 2018, 38(6): 2221-2228.

[13]	何春光, 崔丽娟, 石川忠晴, 盛连喜, 姜海波. 基于丹顶鹤营巢生境保护的水量调配研究. 东北师大学报: 自然科学版, 2009, 41(1): 105-111.

[14]	吴娜, 宋晓谕, 康文慧, 邓晓红, 胡想全, 石培基, 刘玉卿. 不同视角下基于InVEST模型的流域生态补偿标准核算--以渭河甘肃段为例. 生态学报, 2018, 38(7): 2512-2522.

[15]	李丽. 滇金丝猴分布区植被特征与潜在生境模型. 北京: 中国大地出版社, 2009: 220-225.

[16]	Su X K, Han W Y, Liu G H. Potential priority areas and protection network for Yunnan snub-nosed monkey (Rhinopithecus bieti) in Southwest China. Journal of Geographical Sciences, 2019, 29(7): 1211-1227. DOI:10.1007/s11442-019-1654-6

[17]	代云川, 李丽, 吴巩胜, 周跃, 李雯雯. 滇金丝猴分布区景观格局现状分析--基于全球30m地表覆盖数据. 资源开发与市场, 2016, 32(1): 37-40, 45-45.

[18]	邓凯, 李丽, 吴巩胜, 周跃, 赵如. 景观空间格局对滇金丝猴猴群分布的影响. 生态学报, 2014, 34(17): 4999-5006.

[19]	薛亚东, 李丽, 李迪强, 吴巩胜, 周跃, 吕玺喜. 基于景观遗传学的滇金丝猴栖息地连接度分析. 生态学报, 2011, 31(20): 5886-5893.

[20]	李雯雯, 李丽, 吴巩胜, 张宇, 代云川, 周跃. 评估不同尺度下农牧地对滇金丝猴景观连接度的影响. 生态学报, 2016, 36(24): 8136-8144.

[21]	张宇, 李丽, 吴巩胜, 周跃, 覃顺萍, 王小明. 基于生境斑块的滇金丝猴景观连接度分析. 生态学报, 2016, 36(1): 51-58.

[22]	梅泽文. 基于图论的滇金丝猴栖息地景观连通性动态研究. 林业调查规划, 2018, 43(1): 52-56.

[23]	Li W W, Clauzel C, Dai Y C, Wu G S, Giraudoux P, Li L. Improving landscape connectivity for the Yunnan snub-nosed monkey through cropland reforestation using graph theory. Journal for Nature Conservation, 2017, 38: 46-55. DOI:10.1016/j.jnc.2017.06.002

[24]	Clauzel C, Deng X Q, Wu G S, Giraudoux P, Li L. Assessing the impact of road developments on connectivity across multiple scales: application to Yunnan snub-nosed monkey conservation. Biological Conservation, 2015, 192: 207-217.

[25]	邢璐. 滇金丝猴分布区的社会经济对生态质量的影响研究[D]. 昆明: 云南财经大学, 2020.

[26]	李武, 李丽, 吴巩胜, 周跃, 王鹤. 白马雪山国家级自然保护区景观动态变化研究. 海南师范大学学报: 自然科学版, 2015, 28(3): 298-302, 320-320.

[27]	王鹏, 况福民, 邓育武, 田亚平, 易锋. 基于主成分分析的衡阳市土地生态安全评价. 经济地理, 2015, 35(1): 168-172.

[28]	谢飞, 顾继光, 林彰文. 基于主成分分析和熵权的水库生态系统健康评价--以海南省万宁水库为例. 应用生态学报, 2014, 25(6): 1773-1779.

[29]	Terrado M, Sabater S, Chaplin-Kramer B, Mandle L, Ziv G, Acuña V. Model development for the assessment of terrestrial and aquatic habitat quality in conservation planning. Science of the Total Environment, 2016, 540: 63-70.

[30]	Bhagabati N K, Ricketts T, Sulistyawan T B S, Conte M, Ennaanay D, Hadian O, McKenzie E, Olwero N, Rosenthal A, Tallis H, Wolny S. Ecosystem services reinforce Sumatran tiger conservation in land use plans. Biological Conservation, 2014, 169: 147-156.

[31]	黄木易, 岳文泽, 冯少茹, 张嘉晖. 基于InVEST模型的皖西大别山区生境质量时空演化及景观格局分析. 生态学报, 2020, 40(9): 2895-2906.

[32]	Lindenmayer D, Hobbs R J, Montague-Drake R, Alexandra J, Bennett A, Burgman M, Cale P, Calhoun A, Cramer V, Cullen P, Driscoll D, Fahrig L, Fischer J, Franklin J, Haila Y, Hunter M, Gibbons P, Lake S, Luck G, MacGregor C, McIntyre S, Nally R M, Manning A, Miller J, Mooney H, Noss R, Possingham H, Saunders D, Schmiegelow F, Scott M, Simberloff D, Sisk T, Tabor G, Walker B, Wiens J, Woinarski J, Zavaleta E. A checklist for ecological management of landscapes for conservation. Ecology Letters, 2008, 11(1): 78-91.

[33]	冯舒, 孙然好, 陈利顶. 基于土地利用格局变化的北京市生境质量时空演变研究. 生态学报, 2018, 38(12): 4167-4179.

[34]	Li H P, Qi Y N, Qu Y Y. Use a spatial analysis model to assess habitat quality in lashihai watershed. Journal of Resources and Ecology, 2018, 9(6): 622-631.

[35]	杨海军, 李营, 洪运富, 朱海涛. 县域尺度生物多样遥感监测与评价研究. 遥感技术与应用, 2015, 30(6): 1138-1145.

[36]	Czech B, Krausman P R, Devers P K. Economic associations among causes of species endangerment in the United States: associations among causes of species endangerment in the United States reflect the integration of economic sectors, supporting the theory and evidence that economic growth proceeds at the competitive exclusion of nonhuman species in the aggregate. BioScience, 2000, 50(7): 593-601.

[37]	Brewer M J, Deleon L, Esquivel I L. Geographic information system (GIS)-based mapping and spatial analyses applied to risk assessment and resource allocation for boll weevil (Coleoptera: Curculionidae) detection. Annals of the Entomological Society of America, 2020, 113(2): 71-78.

[38]	翟健, 金晓春. 城市规划中的GIS空间分析方法. 城市规划, 2014, 38(S2): 130-135.

[39]	张刚, 杨昕, 汤国安. GIS软件的空间分析功能比较. 南京师范大学学报: 工程技术版, 2013, 13(2): 41-47.