平原农业区生物多样性规划方法
2.1研究区域与数据来源
黑山县位于辽宁省西部，隶属锦州市，全县面积2497.09km2，是“全国商品粮基地县”。境内河流皆为绕阳河水系，水资源丰富；林地面积较小。县域西部为医巫闾山余脉，多低山、丘陵，中部及东南部为冲积平原。研究所用数据及来源包括遥感影像、土地利用类型图、林地植被类型图(黑山县自然资源局/林业局，时间2019年)，DEM数字高程(美国地质勘探局Landsat8，时间2020年1月，空间分辨率30m)，夜间灯光数据(美国国家环境信息中心网站NPP-VIIRS，时间2020年1月，空间分辨率500m)。
2.2多样化生境的识别
农田景观是由农田和自然生境(如林地、河流、草地、沟渠等)斑块形成的镶嵌体[14]。研究显示，高强度、集约化生产的农田景观，自然斑块较小，界定和保护难度较大，如何识别其范围与类型显得十分重要。现有主要识别方法包括：
1)土地覆盖分析法；
2)农业系统分析法，通过对农业数据的分析提取潜在生态空间指标；
3)物种信息分析法，通过区域指示性物种识别生境的空间范围[15]。同时不同的生境类型对生物多样性的影响各不相同，如水田和灌溉时期的水浇地，通常被视为人工湿地，相比旱地具有较丰富的物种类型。农田景观中的林地所具有的不同树种搭配、林龄及更新周期、林分演替、林地面积等特征对生物多样性影响不同[16]。
本文选用土地覆盖分析法，根据实地调研和土地覆盖遥感数据，将区域内生境按照各自特征精细划分，本文生境可分为6个一级生境和23个二级生境(表1)。
2.3平原农田生境综合质量评估
现有研究将景观异质性(LandscapeHeterogeneity)作为定量评估农业生物多样性的重要指标，景观空间结构与组成是在区域和景观尺度上主导生物多样性格局的重要因子。在评估空间异质性时一般从3个方面进行，包括空间尺度、景观单元、要素的结构与特征[17]。本文选用景观格局指数(LandscapeIndicesorMetrics)来量化在区域和景观尺度的异质性[18]。
区域尺度异质性主要体现在景观空间组成多样性即人工、半自然、自然空间比例，选取指标为香农多样性指数(Shannon'sDiversityIndex，SHDI)、香农平均指数(Shannon'sEvennessIndex，SHEI)，景观分离度(DIVISION)和蔓延度指数(LandscapeContagionIndex，CONTAG)；景观尺度上的空间结构影响生物多样性，即景观元素的空间密度、形状、位置等，选取指标为斑块密度(PatchDensity，PD)、散布与并列指数(IntersprsionJuxtapsitionIndex，LJI)、最大斑块指数(LargestPatchIndex，LPI)、斑块数量(NumberofPatches，NP)。使用Fragstats4.2软件中的移动窗口法(MovingWindows)，
区域尺度异质性主要体现在景观空间组成多样性即人工、半自然、自然空间比例，选取指标为香农多样性指数(Shannon'sDiversityIndex，SHDI)、香农平均指数(Shannon'sEvennessIndex，SHEI)，景观分离度(DIVISION)和蔓延度指数(LandscapeContagionIndex，CONTAG)；景观尺度上的空间结构影响生物多样性，即景观元素的空间密度、形状、位置等，选取指标为斑块密度(PatchDensity，PD)、散布与并列指数(IntersprsionJuxtapsitionIndex，LJI)、最大斑块指数(LargestPatchIndex，LPI)、斑块数量(NumberofPatches，NP)。使用Fragstats4.2软件中的移动窗口法(MovingWindows)，
经过测试选取粒度为30m、幅度1000m为最优参数[14]。
在地块尺度选取生境质量(HabitatQualityIndex，HQI)指数来表示斑块之间相互作用的权衡，该指数通过InVEST模型的生境质量模块(HabitatQualityModule)计算，根据现有研究成果并参考InVEST说明书[19-20]，确定生境威胁因子影响距离与生境适宜性及敏感性矩阵。将以上数据作均一化处理(1~100)，构建多尺度生境质量指数(MultiscaleHabitatQualityIndex，MHQI)，即：式中，LHa为区域空间异质性指数；LHb为景观空间异质性指数；*为归一化后的值；α、β、γ为贡献度常数，一般根据研究区域的景观现状，通过层次分析法确定，本研究中α=0.2，β=0.2，γ=0.6。
在地块尺度选取生境质量(HabitatQualityIndex，HQI)指数来表示斑块之间相互作用的权衡，该指数通过InVEST模型的生境质量模块(HabitatQualityModule)计算，根据现有研究成果并参考InVEST说明书[19-20]，确定生境威胁因子影响距离与生境适宜性及敏感性矩阵。将以上数据作均一化处理(1~100)，构建多尺度生境质量指数(MultiscaleHabitatQualityIndex，MHQI)，即：式中，LHa为区域空间异质性指数；LHb为景观空间异质性指数；*为归一化后的值；α、β、γ为贡献度常数，一般根据研究区域的景观现状，通过层次分析法确定，本研究中α=0.2，β=0.2，γ=0.6。
2.4平原农业区生态廊道与生境斑块识别
在区域尺度下识别潜在生态廊道，构建生态网络，对于物种在栖息地之间的移动和多样性的提升具有重要的作用[21]。现有研究中利用最小成本路径(Leastcost-pathMethod，LCP)来确定斑块间潜在廊道的重要性，但该方法被多个研究指出，其模型限制于单个最优路径，计算较为烦琐，且不能完全反映物种或基因的随机流动性[9]。电路模型结合随机迁移理论和图论的优点，通过将电阻、电流、电导率等物理量赋予生态学含义后运用于生态网络的识别，在一定程度上解决了以上问题[22]。
因此，本文以生境识别为基础，使用基于图论的Conefor2.6软件计算生境斑块的整体连通度指数(IntegralIndexofConnectivity，IIC)和可能连通度指数(ProbabilityofConnectivity，PC)来量化生境间维持或改善连通性的相对重要性，按照当地常见的鸟类的飞行半径作为连通距离阈值(DistanceThreshold，DT)，如凤头??(Podicepscristatus)、白鹭(Egrettagarzetta)[23]，选择1~15km为鸟类搜索半径，1km为间隔，共15个距离阈值进行测试计算，经过计算与比较，选择4km为最佳阈值[9]，引入斑块重要性指数dI均分权重，其计算公式为[24]：式中，dI为斑块重要性指数；dIIC为斑块整体连通度指数；dPC为可能连通度指数。
选取因子构建阻力面(表2)，使用linkageMapperV2.0中的PathwaysTool识别潜在廊道，CentralityMapper计算斑块中心度和廊道电流密度，PinchpointMapper识别廊道中关键夹点[23]。
因此，本文以生境识别为基础，使用基于图论的Conefor2.6软件计算生境斑块的整体连通度指数(IntegralIndexofConnectivity，IIC)和可能连通度指数(ProbabilityofConnectivity，PC)来量化生境间维持或改善连通性的相对重要性，按照当地常见的鸟类的飞行半径作为连通距离阈值(DistanceThreshold，DT)，如凤头??(Podicepscristatus)、白鹭(Egrettagarzetta)[23]，选择1~15km为鸟类搜索半径，1km为间隔，共15个距离阈值进行测试计算，经过计算与比较，选择4km为最佳阈值[9]，引入斑块重要性指数dI均分权重，其计算公式为[24]：式中，dI为斑块重要性指数；dIIC为斑块整体连通度指数；dPC为可能连通度指数。
选取因子构建阻力面(表2)，使用linkageMapperV2.0中的PathwaysTool识别潜在廊道，CentralityMapper计算斑块中心度和廊道电流密度，PinchpointMapper识别廊道中关键夹点[23]。
3研究结果
3.1生境识别结果
研究区域内生境分布如图2，具体为人工生境，农田类总面积为1976.15km2，占总面积的79.1%，是区域中最主要的生境类型；建设用地类总面积为263.81km2，该区域中人为活动的扰动较大。自然生境、林地类总面积为138.33km2，仅西北具有较大成片的林地，其他区域孤立分布；东北部防风林网较多，总长883.21km，沿农田和道路分布，宽度约10m左右，其可作为连通栖息地的重要廊道。农田内具有大量用来灌溉的沟渠，总长度约为874.5km，其两侧可作为生物栖息的场所；坑塘主要存在于农田或靠近农村居民点，用来旱季储水或养殖，其可作为生物迁徙和流动中的踏脚石(stepping-stone)[11]。
3.2整体生境质量评价
基于景观格局指数的空间异质性评价显示，在区域尺度上空间异质性较高的区域主要在人口集中的西南部、防风林与农田组合的东北部，以及林地较多的西北山地(图3-1)；在景观尺度上，异质性较高的区域主要是中部和东北部农田区，该区域农田生境斑块占据主导地位，造成了斑块散布程度、密度和数量的指数较高(图3-2)。由以上可知，景观指数在一定程度上可以评价景观空间的异质性，但缺乏对于生境之间相互作用程度的考量。
在基于InVEST模型的生境质量评价中，耕地和建设用地作为主要的威胁，生境质量较高的区域主要为面积较大的水库区，部分河道、林地及东部的水田(图3-3)。同时，公式(1)统筹以上的评价结果得到区域生境质量(图3-4)，区域内大面积的农田拉低了整体生境质量，生境质量较高的区域孤立分布且面积较小，其位置与已识别的自然生境位置较为吻合，结果具有一定的可信度。
在基于InVEST模型的生境质量评价中，耕地和建设用地作为主要的威胁，生境质量较高的区域主要为面积较大的水库区，部分河道、林地及东部的水田(图3-3)。同时，公式(1)统筹以上的评价结果得到区域生境质量(图3-4)，区域内大面积的农田拉低了整体生境质量，生境质量较高的区域孤立分布且面积较小，其位置与已识别的自然生境位置较为吻合，结果具有一定的可信度。
3.3研究区生境格局优化
在最优距离阈值4km下，以区域生境质量评价为基础，选取dI值大于0.5、面积大于5hm2的自然斑块80个，总面积为34.42km2，作为生物迁徙和栖息的生态源地；识别源地间潜在廊道208条，长度为42~34975m，其主要沿河流、沟渠、林网分布(图4-1)。
基于斑块中心度和廊道电流密度，对所识别的廊道和斑块进行分级(图4-2)，其中，廊道电流强度集中在33~474A之间，选取大于177.62A的为重要廊道，共34条，总长度为68.88km；选取大于127.93A的为一般重要廊道，共44条，总长度为244.22km；同时选取中心度大于200的33个斑块为重要生态源地，同时发现中心度越高的斑块其所连接的生态廊道越多。
重要生态源地主要分布在西北丘陵区，以中心度最高的龙湾水库为中心，向北连接蛇盘山风景区、老官水库，向东连接黑山子，向西连接医巫闾山，形成了密集的生态网络；高密度电流的生态廊道主要集中在东北、西北、东南3个区域范围内，南北虽有连通，但廊道电流密度相对较低，也同时说明由于中部区域生态源地的缺乏。夹点区域的识别结果显示(图4-3)，关键夹点区域主要分布在农田边缘区且靠近农村居民点，对照遥感影像发现，80%以上的重要夹点区域与河道、沟渠、坑塘或防风林网位置重合(图4-4)，说明农村居民点的建设对于原有廊道空间的干扰对物种迁移造成了一定的阻力，同时沟渠、坑塘和防风林可以作为生态廊道的重要载体。
基于斑块中心度和廊道电流密度，对所识别的廊道和斑块进行分级(图4-2)，其中，廊道电流强度集中在33~474A之间，选取大于177.62A的为重要廊道，共34条，总长度为68.88km；选取大于127.93A的为一般重要廊道，共44条，总长度为244.22km；同时选取中心度大于200的33个斑块为重要生态源地，同时发现中心度越高的斑块其所连接的生态廊道越多。
重要生态源地主要分布在西北丘陵区，以中心度最高的龙湾水库为中心，向北连接蛇盘山风景区、老官水库，向东连接黑山子，向西连接医巫闾山，形成了密集的生态网络；高密度电流的生态廊道主要集中在东北、西北、东南3个区域范围内，南北虽有连通，但廊道电流密度相对较低，也同时说明由于中部区域生态源地的缺乏。夹点区域的识别结果显示(图4-3)，关键夹点区域主要分布在农田边缘区且靠近农村居民点，对照遥感影像发现，80%以上的重要夹点区域与河道、沟渠、坑塘或防风林网位置重合(图4-4)，说明农村居民点的建设对于原有廊道空间的干扰对物种迁移造成了一定的阻力，同时沟渠、坑塘和防风林可以作为生态廊道的重要载体。
