昆明市中心城区绿色空间生物多样性分布格局研究

基于关键物种与生境质量评估的昆明市中心城区绿色空间生物多样性分布格局研究

 

摘要：随着城市化进程的加快，城市生物多样性受到严重威胁，生物多样性热点分布区域的识别在城市生物多样性保护方面起着重要作用。以昆明市中心城区为例，首先对绿色空间进行解译，再运用MaxEnt模型识别关键物种分布区域，同时使用InVEST模型对生境质量进行评估，最后将绿色空间、关键物种适生区、生境质量分布进行叠加，分析昆明中心城区绿色空间的生物多样性分布格局。

结果显示：生物多样性热点分布区占中心城区面积的38%，占中心城区绿色空间面积的89.5%。高生境质量绿色空间及核心绿色空间主要分布在城郊山地区域，整体性较强。关键物种分布绿色空间主要分布在建成区内城市绿地、河流或水面周围，分布较为零散。研究结果为城市绿色空间未来规划中的保护与发展提供了新的思路和理论支撑。

 

近年来，全球生物多样性正在迅速丧失[1]，生物多样性热点分布区域的识别逐渐成为一个重要的问题[2]。人类活动和土地利用变化是导致生物多样性水平下降的最主要因素[3-4]。而城市是人类活动的高强度区域，其通过对土地利用、景观格局、局部小气候、水文过程的改变，对生物多样性产生影响[5]。云南是生物多样性极其丰富的省份，昆明中心城区作为滇中最大的城市区域，其快速的发展将对城市生物多样性产生巨大的影响。再加上城市生物多样性对城市的生态安全与人居环境改善有着重要意义[6]，并且其所转化的生态系统服务对城市居民的健康与福祉有着显著的促进作用[7]。

因此，亟须对城市生物多样性进行保护。同时，一些研究表明，城镇化对生物多样性的影响显著小于对其他生态系统服务的影响[8]，而在城镇化过程中，通过对相关绿色空间规划的改变，可以减小对生物多样性的影响，甚至起到正面作用[9]。因此，基于城市中生物多样性分布情况对城市绿色空间进行规划将成为城市生物多样性保护的关键课题。

 

目前，对生物多样性的分布主要从以下几个方面来研究。

 

1)对生境质量的评估，如高周冰[10]、胡丰[11]、唐娇娇[12]等采用土地利用预测模型结合InVEST模性在多情景下对生境质量进行预测；耿建伟[13]等基于InVEST模性对福州市生境质量进行评价，并进行绿色基础设施网络规划的研究，这种方法在缺乏物种数据时，可在一定程度上作为生物多样性的代替指标，但其难以反映重点物种的分布。

 

2)对物种水平的评估，如Farinha-Marques[14]等提出记录城市生境分类和制图的标准化程序对城市栖息地生物多样性进行评估(UrHBA)，评估以实地考察记录的植被层与物种数据为基础进行单元制图来表示生物多样性水平；Tzoulas[15]提出一种快速评估城市生物多样性的方法；刘文平[16]基于遥感影像解译与实地调研数据对北京市海淀区生物多样性进行评估。此方法较为准确，但所需人力与时间成本较大且需要研究人员具有专业背景。

 

3)对生物分布区域进行预测，如胡文佳[17]、姜志诚[18]等基于最大熵模型(MaxEnt)对单个物种适生区的预测；张岩[19]、董笑语[20]、武晓宇[2]等对多种保护物种适生区域进行预测，此方法使用的物种观测数据量较少，已有较为广泛的应用。但通过MaxEnt模型对生物多样性分布区域进行预测时，土地利用的真实状态可能会被忽略，导致预测范围被高估[21-22]。因此，本研究将MaxEnt模型与InVEST模型结合，对昆明中心城区绿色空间生物多样性分布进行评估。旨在：1)探究研究区绿色空间关键物种如何分布；

 

2)探究研究区域生境质量空间格局；

 

3)将关键物种分布与生境质量分布进行综合分析。一方面，避免只进行生境质量评估时对关键物种分布的忽视；另一方面，避免在使用最大熵模型对关键物种分布区域进行预测时，对预测范围的高估及对非关键物种的忽视，以此探究相对准确的生物多样性分布格局。综上，以期为昆明市中心城区绿色空间未来规划中的保护与发展提供理论参考与新的视角。

 

1研究区域概况与数据来源

 

1.1研究区域概况

 

昆明市中心城区位于云南省中部，滇池北岸，有多条河流穿境而过汇入滇池。该区域分布着丰富的物种种类，包括优先保护生态系统名录中的云南松与华山松，重点保护野生植物红豆杉、攀枝花苏铁等，重点野生动物黑颈鹤、黑鹳、白腹锦鸡等，生物多样性较为丰富[23]。研究范围包括五华区、官渡区、盘龙区、西山区及呈贡区的部分区域，总面积1754.3km2，土地利用分布如图1所示。

 

1.2数据来源

 

1.2.1关键物种分布数据

 

1)具有灭绝危险的物种对自然栖息地的干扰和变化较为敏感，其生境能够代表生物多样性保护的需要[24-25]，并且作为替代指标可有效反映生物多样性水平[26-27]。因此，选择研究区观测到的《IUCN全球红色名录》中近危、易危、濒危、极危物种，数据来源于GBIF(www.gbif.org)。包括13个纲、36个目、50个科的物种。

 

2)《优先保护生态系统名录》中的物种。该名录内的物种所构成的生态系统有着较高的原真性与完整性[28]，对当地具有重要保护价值[29]和较高的生物多样性水平[30]。在研究区域内有华山松与云南松2个物种，通过手持GPS设备进行实地调研以确定其分布点位。因此，选择这2类物种作为关键物种，物种数据以Species-Latitude-Longitude为标题保存为csv格式。

 

1.2.2环境数据

 

1)19个具有生物学意义的生物气候变量(BIO1-BIO19)，分辨率为30″，来源于WorldClim(https://www.worldclim.org)。

 

2)土地利用数据，分辨率为10m，来源于ESRI(esri.maps.arcgis.com)。并基于哨兵2号卫星遥感影像与昆明市总体规划(2011—2020)对土地利用数据进行修正，将土地利用分类为水、建成区、裸地、林地、灌木、滩涂湿地、其他绿地、农田、公园绿地9种土地利用类型。

 

3)DEM数据来源于地理空间数据云，分辨率为30m，坡度、坡向、海拔数据通过DEM数据计算得出。

 

4)哨兵2号卫星遥感影像，分辨率为10m，来源于地理空间数据云。5)1:25万道路矢量、河流、水体数据，来源于全国地理信息资源目录服务系统。

 

6)建筑、采石场分布矢量数据，通过爬取百度地图获取。最后，基于模型对数据格式的要求，将所有栅格数据重采样为相同空间分辨率10m。