基于人为压力和保护优先生境分析的云南省保护地体系优化研究
胡金明, 杨飞龄, 刘锋, 邱成, 左潇潇
云南大学 国际河流与生态安全研究院,云南省国际河流与跨境生态安全重点实验室,云南 昆明 650091
通信作者:杨飞龄(1982-),男,云南人,博士,助理研究员,主要从事生物多样性系统保护规划的研究.E-mail:flyang@ynu.ecu.cn.

作者简介:胡金明(1973-),男,安徽人,博士,研究员,主要从事综合自然地理学研究.E-mail:hujm@ynu.edu.cn.

摘要

人为压力是生物多样性系统保护规划和自然保护区设置的重要影响因素.在确定34个保护优先县基础上,耦合物种分布环境信息,进一步识别了保护优先生境.结合优先县的人为压力指数和保护空缺分析,根据保护优先生境的景观格局分析结果,对云南省保护地体系进行优化.结果表明:34个优先县自然保护区覆盖率为12.04%,其中有14个优先县自然保护区覆盖率小于5%,自然保护区覆盖率总体偏小;优先县内81.75%的保护优先生境面积还未被自然保护区覆盖而未受到保护,保护地体系优化存在较大空间;34个优先县人为压力指数总体较低,自然保护区覆盖率小于5%的优先县人为压力指数较大;无保护区分布的昆明等4个优先县,以及有保护空缺和 IHP值等级低的玉龙等3个优先县均存在未来保护区范围调整的潜在保护优先生境.因此需将更多保护优先生境纳入就地保护体系中,特别应重视以上7个优先县的保护地体系的优化.

关键词: 保护优先区; 人为压力; 保护空缺; 保护地体系; 优化
中图分类号:X36 文献标志码:A 文章编号:0258-7971(2018)06-1159-12
Optimizing the protected areas based on the analysis of human pressure and priority conservation habitats in Yunnan,China
HU Jin-ming, YANG Fei-ling, LIU Feng, QIU Cheng, ZUO Xiao-xiao
Yunnan Key Laboratory of International Rivers and Transboundary Eco-security, Institute of International Rivers and Eco-security,Yunnan University,Kunming 650091,China
Abstract

Human pressure is a key factor in the conservation planning for biodiversity systems and the setting of nature reserves.The species distribution environment information is coupled and the priority conservation habitats are further identified,after 34 optimal priority conservation counties are chosen.The human pressure index being combined with the conservation gap analysis in the 34 counties,the system of the protected areas of Yunnan Province is optimized according to the analysis of the landscape pattern of priority conservation habitats.The results show: The nature reserves only occupy 12.04% of the 34 priority counties,which is generally less than expected.Besides,the coverage rate of 14 of the 34 counties is less than 5%.Meanwhile,81.75% of the priority habitats areas have not been included in nature reserves,nor have they been protected,either; therefore there is still large space for optimizing the system of the protected areas.The overall value of human pressure index of the 34 priority counties is low,while IHP of the mentioned 14 counties is relatively high.In 4 priority counties of Kunming without nature reserves,exist the potential priority habitats in the future planning for protected areas,and so is it with 3 other counties,including Yulong,with conservation gap and a low IHP value.Therefore,more priority conservation habitats should be covered in the system of protected areas,especially the above-mentioned 7 counties.

Keyword: priority conservation areas; human pressure; conservation gaps; protected areas system; optimizing

各种类型的生物多样性在地球上不均匀分布[1], 且日益加剧的人类活动干扰威胁物种赖以生存的生境.识别生物多样保护价值高的区域(即保护优先区)并加以保护是抑制生物多样性损失速度的有效途径.识别保护优先区不仅将有限的保护资源高效地利用, 而且能最大限度地保护区域生物多样性.目前, 相关研究在不同空间尺度提出的各类型保护优先区[2, 3]指导保护地体系的建设和优化, 以自然保护区为主体的各类型的已建保护地体系对全球生物多样性保护起到了重要作用[4, 5].然而, 已建保护地体系存在保护空缺且需进一步优化和完善.保护优先区如何指导保护地体系的优化和完善, 成为保护生物学领域的研究热点之一[6, 7].

相关研究常常运用具有指示作用较高的物种(旗舰种、特有种等)和维度来确定保护优先区 [8, 9].物种作为生物分类学研究的基本单元, 而且在已知的生物多样性信息中, 物种水平的数据信息最丰富[10].因此, 相关研究基于物种水平识别保护优先区[6, 11, 12].但是, 由于人类对生物多样性认知的有限, 很多物种分布信息基于行政单元(乡镇、县等)统计分析.因此, 相关研究基于行政单元确定保护优先区[6, 12], 这也有利于保护行动计划的开展, 因为生物多样性保护资源的配置主体、保护决策主体也是行政单元[13, 14].但是, 行政单元无生态学意义, 指示物种的分布、演化发育、交流更遵循具有生态学意义生物地理单元(生态区、生境单元)[15, 16], 生物地理单元的优先区更具有代表性.因此, 结合行政单元和生物地理单元识别保护优先区进而优化和完善保护地体系, 可为区域保护资源更高效配置提供科学参考.

目前, 全球1/3保护地正在受到高强度的人类活动干扰 [17].人类活动干扰在保护地设置和系统保护规划中是关键因素[8], 区域内的人类活动干扰大, 意味着设置为保护地的阻力随之增大, 需付出更大的保护成本(代价), 平衡保护成本和保护成效之间的关系至关重要.目前相关研究在保护区体系设置和优化中考虑人类活动干扰因素较少.加之, 建国以来, 保护区采用“ 抢救式” 的方式建立, 缺少对保护区整体的布局和系统的规划而存在保护空缺[18].而且, 很多保护对象经历社会经济长期发展, 其栖息地受到较为严重的人为活动干扰.因此, 保护地体系优化应考虑人类活动干扰的影响.

云南是我国生物多样性最丰富的省份, 全国约50%的高等植物和脊椎动物分布于云南[19].此外, 聚集分布 243种国家重点保护野生物种, 占全国总数的72.5%[20].云南省分布2个全球生物多样性保护热点区域[2]、2个全球优先生态区[3]以及4个全国生物多样性保护优先区[21], 云南省生物多样性保护倍受相关研究的关注.自然保护区是保护区域生物多样性和减少人类活动干扰的最直接有效的模式[22].至2014年底, 云南省已建成以自然保护区为核心的就地保护体系, 159个自然保护区占云南省国土面积的7.4%[23], 但保护区面积比低于全国平均水平(15.13%), 也低于2010年全球植物保护战略设定的保护目标[24], 这与云南生物多样性“ 王国” 的地位和重要性明显不匹配.另外, 自然保护区体系缺少系统性的规划使一些保护物种分布的生境、优先保护生态系统未纳入保护区网络而存在保护空缺[19]; 近年, 云南省社会经济飞速发展带来的人类活动不断加剧, 威胁保护对象的生境, 保护地体系与社会发展矛盾日益加剧[20].因此, 云南省保护地体系亟待优化.

本研究在Yang等[12]基于国家重点保护野生动植物物种确定保护优先县(Optimal Priority Conservation Counties, OPCCs)的基础上, 进一步确定保护优先生境(Priority Conservation Habitats, PCHs).根据优先县的保护空缺分析和人为压力指数(Human Pressure Index, IHP)分析结果, 设立2种情景对优先生境进行景观格局分析, 识别将来保护区范围调整的潜在保护优先生境, 为云南省保护地体系的优化提供科学参考.

1 数据和方法
1.1 数据来源

本研究基于以下数据确定保护优先生境.根据ASTER GDEM[25]在ArcGIS10.3软件平台生成的坡度和海拔图, 提取坡度和海拔数据进行空间分析.2014年研究区土地利用类型数据通过室内解译Landsat8 ETM+影像[26], 并结合野外校验, 建立研究区土地利用类型空间属性数据库.植被类型数据来源于文献[27].

研究自然保护区空间分布数据来源于《2014年云南省自然保护年报》[23]和《云南省生物多样性保护规划研究》[28]图纸, 基于ArcGIS10.3软件平台, 对图纸进行校正和矢量化, 构建国家级和省级自然保护区空间分布数据库, 并查阅相关文献统计信息[23], 获取县级和州(市)级自然保护区的分布县域和面积, 完善保护区空间属性数据库.

本研究运用人为压力指数(IHP)表示人类活动干扰强度, 选取人均GDP等6个指标来计算IHP.其中, 县域单元的人均GDP、人口密度和农民人均收入数据来自于《云南省统计年鉴》[29]; 县域单元的城镇化率、耕地比率和道路密度基于土地利用类型矢量数据分析获取.

1.2 研究方法

1.2.1 保护优先生境的识别 本研究结合Yang等[12]开展的云南省动植物保护优先县(OPCCs)研究的基础上, 利用OPCCs单元内植被类型、地形地貌、土地利用类型等相关环境信息, 将识别受人类活动干扰强度高的空间单元并剔除, 余下的空间单元则是可能用来设置成自然保护区的保护优先生境(PCHs).

首先, 剔除OPPCs单元内人类活动干扰强度高的植被类型和土地利用类型空间单元, 保留人类活动强度相对低的空间单元; 其次, 提取坡度大于25° 的空间单元, 这是因为云南省规定退耕还林还草的临界坡度为25° , 即25° 以上的空间单元因退耕还林还草而使人类活动干扰强度逐渐降低, 且易发生地质灾害、人类活动可达性差[30].最后, 剔除小于10km2的斑块, 这是因为相关研究认为小于10km2的斑块易受农业生产等人类活动影响而被“ 同质” [8].将上述各个图层空间叠加, 并保留湿地生态等重要生态系统, 最终得到保护优先生境空间单元.

1.2.2 保护空缺分析 首先, 利用已建自然保护区与OPCCs单元进行空间叠加, 分析各优先县的自然保护区覆盖率, 设立5%的自然保护区覆盖率目标.若OPCCs相关单元的自然保护区覆盖率低于5%, 本研究认为该OPCCs单元保护区覆盖率太低而存在保护空缺, 需通过新建或扩建自然保护区的方式优化保护地体系.

1.2.3 人为压力指数分析 参阅文献[31], 本研究选取城镇化率(%)、人口密度(人/km2)、人均GDP(元)、道路密度(km/km2)、农民人均收入(元)和耕地比率(%)6个指标来综合加权计算县域IHP指数.

首先, 运用SPSS22.0软件构建县域单元6个指标矩阵, 样本数据通过KMO 和 Bartlett 检验, 采用主成分分析法确定权重, 得到6个指标的权重分别为0.11、0.22、0.15、0.22、0.16、0.14.

其次, 采用极差变量法对指标进行无量纲化(式1), 本研究选取的6个指标均为正向指标, 即指标值越大, IHP值越大.无量纲化的公式为:

aij= xij-xminjxmaxj-xminj(i=1, 2, …, m), (1)

其中, aij为第i个县域单元指标j的无量纲化的值, xij为第i个县域单元指标j的原始数值, xmaxj为指标j的最大值, xminj为指标j的最小值.

再次, 运用综合加权法将每个县域单元的6个指标的无量纲化值和对应的权重相乘并进行综合加权(公式2), 得到每个县域单元的IHP值.

M= j=1nxjwj(j=1, 2, 3, …, n), (2)

其中, xj为第j个指标无量纲化值, wj为第j个指标的权重.

最后, 在ArcGIS 10.3平台, 构建县域单元的IHP空间属性数据库, 运用自然断点法对IHP值属性字段进行分级, 定义不同等级的人为干扰强度(表1), 进而开展保护区、优先县和优先生境的IHP分析.

表1 县域单元IHP值分级 Tab.1 The five classes for IHP of county unit

1.2.4 优先生境景观格局分析 为识别OPCCs单元中的PCHs可作为潜在自然保护区空间单元, 本研究运用Fragstats4.2软件, 对OPCCs单元的PCHs进行景观格局分析, 选取景观连接度高、破碎度较低的PCHs作为潜在保护区的空间单元, 使OPPCs的自然保护区覆盖率达到或接近5%的保护目标.

2 结 果
2.1 保护优先区及保护空缺

在Yang等[12]开展研究的34个OPCCs的基础上, 耦合物种适宜分布的环境信息, 得到OPCCs的PCHs, 其分布如图1所示.本研究确定的34个优先县自然保护区覆盖率为12.04%, 其中有14个OPCCs的自然保护区覆盖率小于5%, 与大于5%的OPCCs单元数量相当.总体来看, 34个OPCCs单元自然保护区覆盖率偏小, 高于云南省自然保护区覆盖率, 但低于全国平均水平.34个OPCCs单元的PCHs覆盖率为28.75%, 其中有4个优先县内PCHs覆盖率小于或接近5%, 30个大于5%优先县的PCHs总体覆盖率大于云南省自然保护区覆盖率, PCHs面积是自然保护区面积的2倍多.但是针对具体OPCCs单元PCHs覆盖率略有差异, 30个OPCCs单元的PCHs覆盖率比自然保护区覆盖率高, 而有4个OPCCs单元的自然保护区覆盖率高于PCHs覆盖率(图2).此外, 34个OPCCs单元内的PCHs自然保护区覆盖率仅为18.25%, 意味81.75%面积比的PCHs未被自然保护区覆盖而未得到保护.这表明云南省的保护地体系还有足够大的潜在空间单元可以进行优化.

图1 云南省保护优先县内保护优先生境分布Fig.1 The spatial distribution of the PCHs in OPCCs in Yunnan

图2 优先县的自然保护区覆盖率和保护优先生境覆盖率与IHP关系Fig.2 The relationship between the area coverage rate of nature reserves and PCHs and IHP in OPCCs

2.2 人为压力指数与保护空缺相关性分析

基于云南省县域单元的IHP值的空间分布如图3所示, 总体来看, 社会经济较发达的滇中和滇东区域IHP值等级较高, 滇西北、滇东南和滇南较为偏远区域IHP值等级较低.有24个OPCCs单元位于IHP值低和较低的区域; 有6个OPCCs单元位于IHP值中等的区域; 有4个OPCCs单元位于IHP值高或较高的区域(图3).总体来看, 34个OPCCs的平均值为0.21, 略低于云南省平均水平, 70.58%的OPCCs单元人类活动干扰强度较低, 优先县IHP等级整体较低.

图3 云南省优先县IHP分布图Fig.3 The IHP of the OPCCs in Yunnan

保护区覆盖率等于0和< 5%的OPCCs的IHP平均值分别0.33为0.27, 远大于保护区覆盖率> 5%的OPCCs的IHP平均值0.18.此外, 随着IHP值的减小, OPPCs的自然保护区和优先生境的覆盖率呈增加趋势(图2).

3 讨 论
3.1 保护空缺的判识

云南省已经建立了以国家级和省级自然保护区为主体的保护区体系, 90%的典型自然生态系统和重点保护野生动植物得到有效保护, 但是仍然有重点保护物种栖息地和生物多样性热点区域还未被保护而存在保护空缺, 摸清保护优先区的保护现状成为当务之急[32].本研究涉及的34个OPCCs的自然保护区覆盖率为12.04%, 虽然高于云南省自然保护区覆盖率, 但低于全国平均水平, 而且也未达到2010年生物多样性保护公约提出17%的陆地和内陆水域得到有效保护的战略目标[33].尤其是34个OPCCs单元中还有昆明等14个优先县无保护区分布或保护区覆盖率小于5%, 但这些单元存在与其他OPCCs单元互补的重点野生物种, 具有不可替代性[12].因此, 应加强这些OPCCs单元的保护区建设.

由于自然保护区空间数据较难获取, 州(市)级和县级自然保护区没有矢量边界只有面积, 在计算PCHs的自然保护区覆盖率过程中, 本研究认为州(市)级和县级自然保护区内全部为PCHs分布, 假如能确定州(市)级和县级自然保护区的矢量边界且能摸清PCHs分布, PCHs的保护区覆盖率将更低.本研究结果显示仅有18.25%的PCHs得到保护, 这离《生物多样性保护公约》提出到2020年每个生态区内75%的重要的植物多样性区域得到有效保护的战略目标相距甚远[24].因此, 需将更多PCHs纳入就地保护体系中.根据分析结果显示, PCHs面积总体远大于自然保护区面积, 说明有足够的PCHs来补充当前的就地保护体系.如富宁、玉龙、西盟等县分布较大面积的PCHs, 然而其自然保护区分布面积较小, 将来这些优先县的自然保护区调整需优先关注.

3.2 保护优先区的人为压力指数

近年, 日益增强的人为压力威胁以自然保护区为主体的保护地体系的保护和发展, 需要对保护地体系进行系统保护规划和优化.人为压力的强度在系统保护规划中表现为保护成本的高低[31], 优先区作为就地保护地体系优化的重要补充区域, 因此摸清保护优先区的人为压力强度对现有保护区体系的建设和优化有指导意义.根据结果显示, 本研究涉及的34个OPCCs单元总体IHP值较低, 低于云南省IHP平均水平, 意味着在这34个OPCCs单元的自然保护区的保护和发展将受到不小的阻力.但是, 各个优先县IHP值差异较大, 保护区覆盖率< 5%的优先县的IHP平均值大于云南省IHP平均水平, 甚至远大于保护区覆盖率> 5%的优先县IHP平均值, 这些OPCCs单元的保护区体系的建设和发展将花费更高的保护成本.但是, 由于每个OPPCs单元均有重要的保护物种分布, 且对其它OPPCs单元具有物种的互补性[12], 需增加这些OPPCs单元的保护面积.因此, 应结合考虑保护空缺和IHP分析来优化保护地体系.

此外, OPCCs单元内的自然保护区的覆盖率随IHP的减小呈增加的趋势, 这是由于保护区往往建立在偏远的人为压力较小的区域.同时表明, 在生物多样性系统保护规划中人为压力是一个关键因素[8], 人为压力较小的区域设置保护区意味更少的保护成本.因此, 保护区体系的优化应当重视人为压力因素.另一方面, 本研究中优先县的PCHs的覆盖率随IHP的减小也呈增加的趋势, 因为PCHs剔除了人类活动干扰较大的空间单元, 为保护物种提供了适宜生境, 所以PCHs覆盖率随IHP的减小而增加.同时, 相关研究认为人类活动干扰小的“ 荒野地” [34]和生境地理单元也常常作为替代保护物种的保护对象来进行优先区的筛选[7, 16].因此, 本研究人类活动干扰强度低的PCHs空间单元具有代表性.

3.3 保护区体系优化

为了达到OPCCs的自然保护区覆盖大于5%的保护目标, 进而优化保护地体系.本研究根据每个OPCCs单元的保护空缺分析结果, 结合IHP分别设置2种情景.对符合情景条件的OPCCs单元内的PCHs斑块进行景观格局分析.选择与保护区相邻相近、景观连通性高、破碎度低的斑块来确定潜在保护区(表2), 为将来保护区的范围调整提供备选地.

表2 保护优先县内保护优先生境景观指数分析 Tab.2 The landscape pattern index analysis of PCHs in OPPCs

3.3.1 情景1:无自然保护区分布优先县的保护区体系优化 根据Yang等[12]的研究结果, 昆明、威信、芒市和泸西4个优先县无自然保护区分布.尽管这4个OPPCs单元IHP值高于云南省平均水平, 保护成本较高, 但这些OPCCs具有不可替代的保护价值, 需建相当面积的保护区对其加以保护.本研究结合PCHs的景观格局指数分析, 识别上述4个优先县适合建立自然保护区的潜在保护区.

昆明社会经济发达, 人为压力强度大.但是, 昆明地处滇中高原湿地核心区, 分布有金线鲃等8种保护物种.昆明境内6个PCHs区域中区域2和3面积较大(图4a), 斑块破碎度低, 面积共计108.51km2, 占昆明市国土面积的5.08%, 这2个PCHs区域可作为保护区调整的备选区; 威信县位于乌蒙山山脉腹地, 分布有白冠长尾雉等保护物种, 如图4b所示, 威信县的4个PCHs区域总面积为62.04km2, 占威信县国土面积的4.38%, 接近保护目标, 因此这4个区域应视为潜在保护区; 芒市分布有灰背隼等特有物种, 西南区域与分布在瑞丽市的铜壁关省级自然保护区相连, 因此首选与分布于瑞丽市的铜壁关自然保护区相连的PCHs区域3、4、5作为潜在保护区, 面积较大、景观连通性较好的区域1、2补充为潜在保护区(图4c), 这5个PCHs区域占芒市国土面积比为6.91%, 达到保护目标; 泸西县分布4个PCHs区域总面积为91.21km2, 占泸西县国土面积的5.45%, 刚好达到目标, 因此考虑把4个PCHs区域均作为潜在保护区(图4d), 其中景观连通性好、破碎度低的区域2可作为首选的潜在保护区.

3.3.2 情景2:基于人为压力指数和保护空缺的保护区体系优化 情景2设自然保护区覆盖率小于5%、IHP值为等级1的条件, 有玉龙、富宁、西盟3个优先县.

玉龙县生物多样性丰富, 聚集分布了多个生物多样性保护热点.境内分布玉龙雪山和拉市海2个省级自然保护区, 玉龙县自然保护区覆盖率较低, 仅为4.25%.根据与保护区相连的11个PCHs区域的景观格局分析结果, 首选景观连通性好、破碎度低的区域3、5、9作为潜在保护区, 最终使玉龙县的自然保护区覆盖率达到保护目标(图5a); 西盟县分布着佛殿山和勐梭龙潭县级自然保护区, 保护区等级低且面积小, 不足以对境内的短尾鹦鹉等保护物种及重要的生态系统形成有效保护, 需增加保护区面积.西盟县共分布5个PCHs区域, 区域3位于南卡江流域, 两岸植被覆盖率高, 且斑块破碎度低、连通性好(图5b), 可作为将来保护区范围调整的首选地而达到保护目标; 富宁县位于滇东南特有物种聚集分布“ 古特有” 中心区域, 区域保护价值高, 而境内仅分布驮娘江省级自然保护区, 面积较小, 需扩展保护区的范围.与驮娘江自然保护区相连区域2和斑块破碎度较低的区域5对于驮娘江自然保护区是很好的补充(如图5c), 优化后的富宁县保护区网络达到保护目标.

图4 情景1涉及的保护优先县保护区体系优化图Fig.4 Optimizing pattern of nature reserves system according to scenarios 1

图5 情景2涉及的保护优先县保护区体系优化图Fig.5 Optimizing pattern of nature reserves system according to scenarios 2

4 结 论

本研究基于保护优先县人为干扰和保护空缺分析, 通过识别保护生境及其景观格局分析来优化保护地体系, 得到以下结论:

(1) 34个优先县自然保护区覆盖率总体偏低, 自然保护区和优先生境分别占云南省国土面积的12.04%和28.75%.保护优先生境的自然保护区覆盖率仅为18.25%, 存在较大的保护地体系优化空间.

(2) 云南省34个优先县总体人为压力指数较低.有保护空缺的优先县的IHP大于其他的优先县和云南省的IHP平均水平.优先县的自然保护区和优先生境覆盖率随IHP的减小而增加.

(3)昆明、威信、泸西、芒市4个优先县没有自然保护区分布, 境内均有符合作为潜在保护区的保护优先生境.IHP等级低和有保护空缺的玉龙、西盟、富宁3个优先县也有与保护区相连或相近的景观连通性高、破碎度低的优先生境作为将来保护区调整的潜在区域.这些可作为潜在保护区的优先生境单元为云南省保护地体系的优化提供了科学参考.

The authors have declared that no competing interests exist.

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