潜在生态网络构建方法，城市与区域规划空间分析实验教程

大型生境斑块为区域尺度上的生物多样性保护提供了重要的空间保障，是区域生物多样性的重要源地（source）。然而，快速城市化使得生境斑块不断地被侵占和蚕食，破碎化程度日益增加，连接性不断下降，严重威胁着生物多样性的保护。为了减少破碎生境的孤立，生态学家和生物保护学家开始重视生境斑块之间的空间相互作用，并提出“在景观尺度上，通过发展生态廊道来维持和增加生境的连接，保护生物多样性”。景观水平的生境连接通过基因流动、协助物种的迁移并开拓新的生存环境，对种群的繁育起着极其重要的作用，生境的空间组成与分布在很大程度上决定着物种的分布和迁移。因此，在景观尺度上构建和发展景观生态网络被认为是改善区域自然生态系统价值的一种极其有效的方法。

增加生境斑块的连接性已被认为是生态网络设计的关键原则；设计功能整合的景观生态网络被认为是有效保护生物多样性、生态功能和进化过程的非常重要的途径。因此，改善与提高重要生境斑块之间的连接强度，构建区域景观生态网络，对保护生物多样性、维持与改善区域生态环境具有重要意义。

城市与区域规划应有效地应用生物多样性信息，特别是在规划初期应注重对生物多样性价值的整合，这对于保护和管理城市与区域中残余的自然生境非常重要。通过定量分析，构建较为合理的生态“斑块-廊道-基质”镶嵌的网络结构，能有效保护城市与区域生物多样性，提高绿地景观生态系统功能，并为城市与区域规划提供理论与方法支撑。

本实验中基于最小费用路径的生态网络构建过程大致可以分为生态源地辨识、景观阻力评价、消费面制作及生态网络构建4个步骤。

▷　步骤1：生态源地辨识。

大型生境斑块为区域生物多样性提供了重要的空间保障，是区域生物多样性的重要源地。通过构建生态廊道系统来连接这些大型的核心斑块，对保护生物多样性、维持与改善区域生态环境具有重要意义。

根据冀中南区域的自然生态特点，将自然保护区、森林公园、风景林、大型林地等生境较好的斑块确认为源（Sources）或目标（Targets）。同时结合面积大小和空间分布格局，选取了9个斑块作为区域生物多样性的“源地（Sources）”（图6-1）。这些斑块是区域生物物种的聚集地，是物种生存繁衍的重要栖息地，具有极为重要的生态意义。

图6-1　选取的冀中南的生态源地

为了便于操作，直接将源地矢量文件（sources.shp）作为实验的初始数据。而在实际的工作中，需要大量的数据资料作为生态源地辨识的支撑。斑块的提取方法参见实验5可达性分析中源地的选择与提取。

▷　步骤2：景观阻力评价。

生境适宜性是指某一生境斑块对物种生存、繁衍、迁移等活动的适宜性程度。景观阻力是指物种在不同景观单元之间进行迁移的难易程度，它与生境适宜性的程度呈反比，即斑块生境适宜性越高，物种迁移的景观阻力就越小。

潜在的生态网络是由源（Sources）或目标（Targets）的质量、源与目标之间不同土地利用类型的景观阻力决定的，而植被群落特征如覆盖率、类型、人为干扰强度等对于物种的迁移和生境适宜性起着决定性的作用。因此，景观阻力主要由植被覆盖率、植被类型、人为干扰强度3个因子构成。

根据冀中南的土地利用现状情况，结合数据的可获得性，确定了不同土地利用类型或生境斑块的生境适宜性和景观阻力大小（表6-2）。

表6-2　不同土地利用类型的景观阻力值

对于大多数生物，特别是陆生物种来说，建设用地、道路与水域是物种迁移扩散的重要障碍。因遭受强烈的人为干扰，城市建设用地景观阻力赋值最大；高速公路与铁路对生态斑块的阻隔作用较大，因而道路的景观阻力赋值也较大；大的水域可能更多的是对物种的阻隔作用，而小的水域则可能对物种存在一定的适宜性，是动物迁徙过程中的重要水源，因此本例中将水域分为两类且分别赋予不同的景观阻力值。

▷　步骤3：消费面制作。

首先，按照表6-2中的8类不同土地利用类型的景观阻力赋值，分别制作成本栅格文件。具体操作过程参见实验5可达性分析中的消费面制作部分。NDVI的计算参见实验2中第六节的相关内容。

然后，将自然保护区、森林公园、风景名胜区、林地按照取最小值的方法进行镶嵌；农业用地、水域、建设用地和交通用地按照取最大值的方法进行镶嵌。

最后，将前面两次镶嵌的结果再次进行镶嵌，方法为取最大值方法，得到最终的成本面栅格数据（图6-2）。

图6-2　冀中南区域最终的成本面数据

需要进行说明的是，实验中使用的是由2009年TM数据解译获取的冀中南土地利用现状图（2009landuse.img）。林地（编码为1）、农业用地（编码为3）、水域（编码为4）、建设用地（编码为2），这四类用地用户可以使用ArcToolbox中的“Spatial Analyst工具”—“提取分析”—“按属性提取”工具来分别进行提取。

下面以农田的提取为例加以演示说明。

点击ArcToolbox中的“Spatial Analyst工具”—“提取分析”—“按属性提取”工具，弹出“按属性提取”对话框（图6-3），定义“输入栅格”为2009landuse.img，“Where子句”为"Value"＝3（可以通过点击后面的SQL图标，弹出“查询构建器”对话框，在该对话框中设置查询条件，参见图6-4）；点击“确定”按钮，执行按属性提取命令，得到农田的栅格数据文件（nongtian）。然后，可以使用重分类命令将nongtian中的字段值重新赋值为定义的cost值50，生成农田图层成本值栅格数据文件（nongtiancost）。

当然，用户也可以直接使用重分类命令将农田（编码为3）提取出来并进行cost赋值，在重分类中将原始唯一值非3的类别全部设为NoData，将原始值为3的设置为50即可（图6-5）。

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图6-3　“按属性提取”对话框

图6-4　“查询构建器”对话框

图6-5　使用“重分类”进行数据提取与赋值

由于交通用地（高速、铁路、国道、省道）是线要素图层，首先需要分别在道路两侧各做30m、20m、20m、15m的缓冲区，然后将得到的面要素矢量文件转换为栅格大小为30m的栅格文件，并使用重分类方法进行cost值的赋值，得到每一个道路图层的成本值文件。最后，采用镶嵌工具按照取最大值方法进行交通图层的镶嵌，得到交通用地的成本值栅格文件（具体操作过程请参见实验5中的可达性分析一节）。

▷　步骤4：潜在生态网络构建。

基于ArcGIS软件平台，采用最小路径（Least-Cost Path method，LCP）方法可以确定源和目标之间的最小消耗路径，该路径是生物物种迁移与扩散的最佳路径，可以有效避免外界的各种干扰。最终得到了连接9个绿地斑块的36条潜在廊道，组成了规划研究区的潜在生态网络。

其具体操作过程如下：

首先，在ArcMap中加载源文件（sources.shp）和成本消费面文件（costsurface）；在生态源地数据图层文件（sources.shp）中增加一个短整型的字段“bianhao”，以记录生态斑块的编号信息；提取编号为1的源地另存为source1.shp文件；提取除编号为1的生态斑块以外的斑块另存为targets1.shp。

图6-6　“成本距离”对话框

然后，使用“Spatial Analyst工具”—“距离分析”—“成本距离”工具进行成本距离和方向、位置的生成。

在“成本距离”对话框中做如下设置（图6-6）：“输入栅格数据或要素源数据”为source1.shp；“输入成本栅格数据”为costsurface；“输出距离栅格数据”为distance1；“最大距离（可选）”采用默认设置；“输出回溯链接栅格数据”为fangxiang1。

需要特别注意分析区域的设定。可以直接在ArcToolbox窗口中设置，也可在“成本距离”对话框中点击“环境”，在弹出的“环境设置”对话框中定义处理范围。我们将处理范围设定为与costsurface范围一致。点击“确定”按钮，执行成本距离命令，得到累积成本距离文件distance1和距离方向文件fangxiang1。

其次，使用“Spatial Analyst工具”—“距离分析”—“成本路径”工具进行最短路径（最小累积费用路径）的计算。

图6-7　“成本路径”对话框

在“成本路径”对话框中做如下设置（图6-7）：“输入栅格数据或要素目标数据”为targets1.shp；“目标字段（可选）”为bianhao；“输入成本距离栅格数据”为distance1；“输入成本回溯链接栅格数据”为fangxiang1；“输出栅格”为path1；“路径类型（可选）”为EACH＿ZONE（即为每一个源寻找一条成本最小路径，源中所有栅格共享同一条路径）。点击“确定”按钮，执行成本路径命令，得到最小路径文件path1。

路径类型（可选）还有另外两个选项：EACH＿CELL（为源中每一个栅格寻找一条成本最小路径）和BEST＿SINGLE（为所有源寻找一条成本最小路径，此时，只有一个源与一个相应的目标点或目标组相连）。

最后，使用“编辑器”工具条上的工具对得到的最小路径文件path1进行编辑整理，得到最终以编号为1的斑块作为源地、其他斑块为目标的潜在生态廊道（图6-8）。

采用同样的方法，得到编号为2的斑块作为源地的所有潜在生态廊道（斑块2为源，斑块3～9为目标）；依此类推，直到得到所有的潜在生态廊道（图6-9）。

图6-8　斑块1为源的潜在生态廊道

图6-9　规划研究区潜在生态廊道图

通过最小路径方法可以获取从一个源或一组源出发，到达一个目标点或一组目标点的最小费用路径或最小成本路径。因而，用户也可以进行多对多（多个源地斑块与多个目标点斑块）的潜在廊道的模拟。