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2021 , Vol. 36 >Issue 8: 1937 - 1948

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20210803

“生态系统评估”专栏

生物多样性维护功能评估及其空间尺度效应分析——以陕西省为例

  • 马琪 , 1 ,
  • 潘秋玲 , 1 ,
  • 涂纯 2
展开
  • 1.西安外国语大学旅游学院·人文地理研究所,西安 710128
  • 2.中国地质科学院岩溶地质研究所自然资源部岩溶生态系统与石漠化治理重点实验室,桂林 541004
潘秋玲（1969- ）,女,新疆石河子人,博士,教授,主要从事地理学方面的教学与科研工作。E-mail:

马琪（1987- ）,男,陕西榆林人,博士,讲师,主要从事综合自然地理学和生态评估研究。E-mail:

收稿日期: 2020-04-06

  修回日期: 2020-10-16

  网络出版日期: 2021-10-28

基金资助

陕西省教育厅科研计划项目(20JK0315)

陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ-769)

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
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Spatial scale effect analysis and evaluation of biodiversity maintenance function: Case study of Shaanxi province

  • MA Qi , 1 ,
  • PAN Qiu-ling , 1 ,
  • TU Chun 2
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  • 1. School of Tourism & Research Institute of Human Geography, Xi'an International Studies University, Xi'an 710128, China
  • 2. Institute of Karst Geology, Chinese Academy of Geological Sciences, Key Laboratory of Karst Ecosystem and Rocky Desertification Treatment, Guilin 541004, Guangxi, China

Received date: 2020-04-06

  Revised date: 2020-10-16

  Online published: 2021-10-28

Copyright

Copyright reserved © 2021.
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摘要

生物多样性维护功能评估是生态系统综合评估的重要内容。基于物种丰富度的海拔梯度格局规律来修正生物多样性维护服务能力指数模型,并探讨该模型在省级、市级和生物多样性优先区三种不同尺度水平的评估响应。结果显示：（1）三种尺度识别的生物多样性极重要区面积和空间分布差异较大,省级尺度评估的极重要区集中于秦巴山地,市级尺度评估时极重要区分布广泛且布局分散,优先区尺度评估时极重要区与自然保护区重叠面积最大。（2）三种尺度评估识别的精准度由大到小依次为：优先区尺度（19.5%）>省级尺度（11.7%）>市级尺度（11.2%）,优先区尺度评估识别的精准度明显高于行政区尺度的评估。（3）优先区尺度评估识别的极重要区面积为28032.3 km2,占陕西省国土面积的13.7%;极重要区内土地利用结构和物种重要性综合评估结果优于行政区尺度的评估结果。

关键词： 生物多样性重要区; 海拔梯度格局; 尺度选择; 识别精准度; 陕西省

本文引用格式

马琪 , 潘秋玲 , 涂纯 . 生物多样性维护功能评估及其空间尺度效应分析——以陕西省为例[J]. 自然资源学报, 2021 , 36(8) : 1937 -1948 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20210803

Abstract

Evaluation of biodiversity maintenance function is an essential precondition for ecosystem assessment. In this study, we modified and improved the biodiversity maintenance service capability model based on the law of species richness vertical zonality. Then, we further quantified the responses among three spatial scales of provincial, municipal and priority zones. The main conclusions in this study are as follows: (1) There are significant distribution differences in the scales of provincial, municipal and priority areas of biodiversity conservation (PABC). The most important areas in the provincial scale are concentrated in the Qinling-Daba mountains, while they are scarcely distributed at the municipal scale. There is a high consistency of distribution between nature reserves and the most important areas at the priority area scale. (2) The accuracy of identification from high to low in the three scales was: the priority area scale (19.5%), provincial scale (11.7%), and municipal scale (11.2%). The priority area scale assessment is more accurate than that of the administrative area scale. (3) The most important area identified by the scale assessment of the priority area is 28032.3 km2, accounting for 13.7% of Shaanxi province. Comprehensive evaluation results of land use structure and species importance in extremely important areas are superior to those in the administrative area scale.

Key words： key biodiversity areas (KBAs); pattern of elevation gradient; scale selection; the recognition accuracy; Shaanxi province

全球经济和城镇化的快速发展,导致物种栖息地丧失,生境割裂,生物多样性的保护越来越受到国际社会和各国政府的关注[1]。面对有限的生物多样性保护资金预算,生物多样性重要区（Key Biodiversity Areas,KBAs）的识别和保护成为一种高效可行的途径,为生物多样性保护计划的制定和生态系统的综合评估提供了支持[2,3,4]。不同国家和地区已经开展重要鸟类区[5]、重要植物区[6,7]、重要蝴蝶区[8]等生物多样性重要区[9]的评估识别工作。近年来,中国政府认真履行《生物多样性公约》,通过划定生物多样性优先区（Priority Areas of Biodiversity Conservation,PABC）、生态保护红线（Ecological Red Line,ERL）[10,11],建立国家公园[12]等措施保护生物多样性,以减少稀有和濒危物种、种群及生态系统的威胁[13]。
目前,系统保护规划模型MARXAN[14,15]、Zonation[16]、C-PLAN[17]以及物种分布预测模型MaxEnt[18]等广泛应用于生物多样性热点地区及优先保护区域的识别。但这些模型多基于小尺度上物种调查的数据和环境变量进行识别评估,对于大尺度、数据资料缺乏地区的生物多样性重要区准确识别存在困难。近年来,随着遥感技术的发展,以净初级生产力（NPP）[19]、增强植被指数（EVI）、生物量[20]等生物多样性遥感监测指标的发展为生物多样性重要区识别评估提供了一种可行而有效的途径[21],能够直接或间接反映支持生物多样性的能力[19],已广泛应用于全球及国内各地区。国内多从全国尺度[22]、省级尺度[23,24]和市县（区）尺度[25,26]开展生物多样性维护功能的快速评估,并服务于各地生物多样性保护红线的划分和国土空间规划的实践。然而,这些研究中往往忽略了评估模型与生物多样性海拔梯度格局规律的匹配性[27];其次评估的尺度选择经常按照感知能力或技术的、逻辑的限制来完成[28],往往造成评估识别范围过大或重要区域发生遗漏[29],进而影响管理决策实施的空间范围和效果。因此,多尺度的评估分析研究显得非常必要和重要[30]。生物多样性重要区准确识别直接关系到能否形成切实可行的生态保护体系。本文基于物种丰富度的海拔梯度格局修正生物多样性维护指数模型,从省级尺度、市级尺度和生物多样性优先区尺度（以下简称优先区尺度）三个尺度水平进行生物多样性重要区的评估识别,从重要性分级、识别精准度、土地利用结构和物种重要性综合评估四个方面分析不同尺度对生物多样性维护功能评估的影响,以期更好地为今后生物多样性评估尺度的选择和生物多样性重要区准确识别提供参考,以利于不同行政决策层面对生物多样性的保护与管理。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

陕西省位于中国西北内陆,地处第二级阶梯,介于105°29′~111°15′E、31°42′~39°35′N之间,下辖10个地市107个区县,总面积20.5万km2。地域南北长、东西窄,地形南北高、中部低,由北向南依次可划分为黄土高原、关中平原和秦巴山地三大地貌单元;以秦岭为界分属黄河、长江两大流域。气候南北差异较大,地跨中温带、暖温带和北亚热带三个气候带,整体上属于大陆性季风气候,多年平均气温11.6 ℃,多年平均降雨量653 mm。复杂的地貌形态和气候环境孕育了陕西丰富多样的动植物栖息环境[31,32],是全国珍惜濒危野生动植物分布的重要省份之一①(①陕西省生物物种资源调查报告,2005年。)。根据生态环境部发布的《中国生物多样性保护优先区域范围》公告,陕西省共涉及秦岭、大巴山、六盘山—子午岭（以下简称子午岭）、岷山—横断山北段（以下简称岷山）共四个陆域生物多样性保护优先区域。

1.2 研究方法

本文选择省级、市级和优先区三种不同尺度水平进行生物多样性维护功能评估,文中尺度是指评估适用性的空间范围,属于研究对象范畴[33];省级尺度评估的范围为陕西省域行政区,市级尺度和优先区尺度是分别选择10个地市行政区和4个生物多样性优先区作为评估单元开展评估。省级和市级尺度具有测量尺度和决策尺度的性质,优先区尺度兼有测量尺度和本征尺度的特征[33]。三种不同尺度重要区的评估识别实质是生态阈值的分区细化过程,具体差异在于采用生物多样性维护指数模型评估时因子归一化按照特定尺度水平下不同评估单元范围分别进行归一化,各评估单元阈值判断依据累加服务值占生态系统服务总值的比例确定。不同评估尺度的精准程度以极重要识别区内自然保护区的面积占比进行评价,即识别精准度[34];识别精准度越大,评估识别的极重要区相对越精确。
（1）生物多样性维护服务能力指数
本文利用《生态保护红线划定指南》（以下简称《指南》）中的生物多样性维护服务能力指数模型[35],根据公式指标显示植被净初级生产力高低、降雨充沛程度、气温以及海拔分布的适宜范围对生物多样性维持具有重要影响[27,36]。已有研究表明物种丰富度随海拔的升高呈单调下降的格局仅占25%,中海拔峰值的单峰模式最为常见,约占45%~50%[37,38,39]。陕西秦岭地区物种丰富度的海拔梯度格局呈中峰模式[40,41,42,43,44],低海拔和中海拔段递增区面积覆盖最大[45,46],中海拔段是物种丰富度的峰值区,将原方程中海拔因子负相关调整为正向的海拔修正系数,修正后的模型呈先增加后下降的单峰曲线,与秦岭地区物种丰富度的海拔梯度格局较为匹配[27],同时可适应于局地单调递增型的山区[47],计算公式如下：
S bio = NP P mean × F pre × F tem × F alt
式中：Sbio为生物多样性维护服务能力指数;NPPmean为多年植被净初级生产力平均值;Fpre为多年平均降水量;Ftem为多年平均气温;Falt为海拔修正系数;各因子为归一化值。
将不同尺度水平下各评估单元运算得到的生物多样性维护能力指数归一化到0~100,然后按维护能力指数由大到小排序后计算栅格的累加服务值;将累加服务值占生物多样性维护能力总值比例的50%与80%所对应的栅格值,作为生物多样性重要性分级的分界点;利用ArcGIS重分类工具,将生物多样性维护能力重要性分为三级,即极重要、重要和一般重要[35]。
（2）物种生境适宜性分析方法
本文采用生境适宜性模型开展重要物种适宜生境范围和重要性程度的评价,以检验不同尺度评估结果的物种重要性得分响应。通过对重要物种所分布县区、海拔梯度和生境类型适宜区域叠加,确定每一种物种适宜的分布区,进而采用赋值求和法进行物种重要性综合评价[48,49]。
重点保护物种选择标准：① 国家、省级或地方重点保护物种;② 世界自然保护联盟（IUCN）易危、濒危和极危物种;③ 中国、区域或地方特有物种;④ 物种稀有性;⑤ 科学研究和经济价值高的物种[48]。不同保护对象等级的赋值主要参考《生物多样性保护优先区域规划技术方案》和相关文献[27,48]从保护等级、IUCN濒危等级、特有性和稀有性四个方面属性对物种重要性进行分级赋值（表1）。
表1 不同保护对象等级的赋值

Table 1 Valuation of the target species in different categories

序号 类别 分类
1 保护等级 国家I级 国家II级 省级
2 IUCN濒危等级 极危 濒危 易危
3 特有性 地方特有 区域特有 中国特有
4 稀有性 分布范围狭窄且种群数量极少 种群数量极少,分布范围较广 分布范围狭窄,种群数量较多
5 赋值 10 5 2

1.3 数据来源及处理

（1）数据来源：NPP数据来源于陕西省生态环境十年变化（2000—2010年）遥感调查与评估项目,该数据基于MODIS TERRA/AQUA卫星的NDVI产品利用遥感光能利用率模型CASA计算获得,空间分辨率为250 m。气象数据来源于国家气象科学数据中心和陕西省气象局,主要包括92个气象站点（其中邻省31个,陕西境内61个）近30年的年降水量和年平均气温值。SRTMDEM 90 m分辨率数字高程数据来源于地理空间数据云（ http://www.gscloud.cn）。2015年土地利用数据和生态系统分类数据分别来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ http://www.resdc.cn）和全国生态状况变化（2010—2015年）遥感调查评估数据集,Ⅰ级分类均为6类,空间分辨率均为30 m[27]。自然保护区矢量数据来源于陕西省生态环境厅,截至2017年底陕西省自然保护区共61个,其中省级以上55个,面积为10030.3 km2。生物多样性优先区和行政区划图根据地图矢量化获得。珍稀濒危和特有的重点保护物种主要根据IUCN濒危物种红色名录、中国生物多样性红色名录、国家和省级重点保护野生动植物名录等筛选出重要保护价值的物种共185种（含旗舰物种,其中动物85种,植物100种）;物种分布区县、适宜生境类型及海拔分布的上下限范围等信息根据相关动植物志书[48]、动植物资源调查报告②(②陕西省陆生野生脊椎动物资源调查报告,2001年。)及国家植物标本资源库（ http://www.cvh.ac.cn）获取。
（2）数据处理：生物多样性维护指数模型中NPPmean根据2000—2010年年度NPP值求平均获得;Fpre采用多元回归+残差分析法（AMMRR）获得年均降水量的栅格运算图层[50];Ftem通过基于DEM的辅助插值方法进行栅格化[51],气温垂直递减率修正按照0.6 ℃/100 m。模型各因子和海拔修正系数重采样至250 m后按不同尺度下评估单元分别进行归一化处理（0~1）,在同一坐标系统下完成生物多样性维护服务能力指数的计算。生境适宜性模型中每一物种的适宜生境类型及海拔分布范围根据生态系统分类数据和DEM数据分别进行提取;每一物种县域分布范围根据行政区划矢量图逐一提取。

2 结果分析

2.1 不同尺度评估的重要性分级响应

生物多样性重要区评估识别的结果显示（图1）,省级尺度评估的极重要区面积41247.8 km2,占到全省国土面积的20.2%,主要分布于秦岭和大巴山,其中53.1%的极重要区位于1500 m以下的一般保护区③(③陕西省秦岭生态环境保护条例,2019年。),优先区之外的极重要区面积占比为11.5%;重要区和一般重要区主要分布于秦岭以北的黄土高原地区。市级尺度评估的极重要区面积47763.9 km2,占比为23.3%;各地市均有分布,但布局分散,连续性和完整性较差,其中优先区之外的极重要区面积占比为31.1%。优先区尺度评估的极重要区面积最小,仅有28032.3 km2,占比为13.7%,主要分布于西秦岭、大巴山东南部以及子午岭、桥山、黄龙山等地;各生物多样性优先区域重要区的面积排序均呈现出：重要区<极重要区<一般重要区。自然保护区的空间叠加校验发现,不同尺度评估的极重要区涵盖的自然保护区数量呈现出：优先区尺度（41个）>市级尺度（40个）>省级尺度（34个）;优先区尺度评估识别的极重要区与现有自然保护区重叠面积最大,重叠面积达5470.2 km2,54.5%的自然保护区面积位于识别的极重要区内,省级和市级尺度评估时这一比例分别为47.9%和53.2%。
图1 生物多样性保护重要性分级

Fig. 1 The hierarchical system of biodiversity protection service ability

2.2 不同尺度评估识别的精准度响应

不同尺度评估识别的极重要区内自然保护区面积占比显示,识别精准度由大到小依次为：优先区尺度（19.5%）>省级尺度（11.7%）>市级尺度（11.2%）。从各优先区看,自然保护区面积占优先区面积比例的背景值差异明显（表2）,岷山优先区比例最大为61.6%,大巴山优先区最小仅为4.7%,秦岭和子午岭优先区分别达到10.3%和14.3%。各优先区在不同尺度评估识别的精准度整体呈现出：岷山优先区>子午岭优先区>秦岭优先区>大巴山优先区的特征,与各优先区自然保护区面积占比的背景值水平相吻合。其中,秦岭和大巴山在优先区尺度评估识别的精准度最高,分别为21.2%和8.7%;市级尺度评估识别的精准度次之,省级尺度评估时最小。子午岭优先区在市级尺度和优先区尺度评估时,识别精准度相当,分别为21.1%和21.0%。岷山地区在市级尺度评估识别的精准度最大,高达92.2%,但自然保护区和极重要区识别的面积占比仅为15.3%和10.2%;省级尺度和优先区尺度评估识别的精准度相当,分别为79.7%和79.6%。从各优先区纵向比较来看,优先区尺度评估识别的精准度优于两种行政区尺度的评估。
表2 各优先区不同尺度识别的精准度

Table 2 The recognition accuracy of different scales in each of the PABCs

类型 子午岭 秦岭 大巴山 岷山
优先区面积/km2 23746.7 48433.7 13850.9 149.9
自然保护区面积及占优先区比例/(km2/%) 3397.9/14.3 4966.2/10.3 652.7/4.7 92.3/61.6
省级尺度
自然保护区识别面积及占已有保护区比例/(km2/%) 0.1/0 4091.3/82.4 651.3/99.8 64.5/69.9
识别极重要区面积及占优先区比例/(km2/%) 0.4/0 25998.8/53.7 10413.7/75.2 80.9/54.0
识别精准度/% — 15.8 6.3 79.7
市级尺度
自然保护区识别面积及占已有保护区比例/(km2/%) 2065.4/60.8 2555.8/51.5 643.8/98.6 14.1/15.3
识别极重要区面积及占优先区比例/(km2/%) 9772.4/41.2 14048.9/29.0 9070.7/65.5 15.3/10.2
识别精准度/% 21.1 18.2 7.1 92.2
优先区尺度 自然保护区识别面积及占已有保护区比例/(km2/%) 1658.6/48.8 3452.1/69.5 329.0/50.4 30.4/32.9
识别极重要区面积及占优先区比例/(km2/%) 7902.9/33.3 16288.3/33.6 3802.8/27.5 38.2/25.5
识别精准度/% 21.0 21.2 8.7 79.6

2.3 不同尺度评估的土地利用结构响应

不同尺度评估分级的土地类型构成中（图2）,耕地面积占比随重要性程度的增加而减小;优先区尺度评估的极重要区内耕地面积占比最小仅为7.7%,其次是省级尺度（10.8%）,最大是市级尺度（21.4%）。林地面积占比则恰好相反,重要性等级越高,林地的面积占比越大;优先区尺度评估的极重要区内林地面积占比高达59.9%,省级和市级尺度评估这一比例分别为53.2%和41.9%。草地在三种尺度评估的极重要区内面积占比相当,介于32.2%~35.9%。城乡、工矿、居住用地的面积占比规律特征与耕地相似,在各尺度评估的一般重要区内面积占比最大,重要区次之;极重要区内的城乡、工矿、居住用地面积占比最小,在优先区和省级尺度评估的极重要区内占比均为0.1%,市级尺度评估时为0.4%。三种尺度评估的极重要区内土地类型的面积占比均呈现为：林地>草地>耕地>城乡、工矿、居住用地>未利用地>水域;其中优先区尺度评估时林草地等自然生态空间面积占比高达92.2%,耕地、城乡、工矿、居住用地等人类生产生活空间面积占比仅为7.8%。综合来看,优先区尺度评估的土地利用结构优于行政区尺度的评估结果。
图2 重要性分级及其土地利用构成

Fig. 2 Components of importance hierarchy and land use composition

2.4 不同尺度评估的物种重要性程度响应

从各优先区物种重要性得分来看（图3）,物种综合重要性得分整体呈现高（秦岭优先区）、中（大巴山和岷山优先区）、低（子午岭优先区）三个层级水平。秦岭优先区物种重要性得分明显高于其他优先区,物种重要性面积加权平均得分统计显示,市级尺度评估难以覆盖西秦岭大范围的高值区,极重要区内平均得分最小,仅为145.8;而省级尺度评估时却覆盖了更大范围的低值区,所以平均得分（147.4）略高于市级尺度评估的结果;优先区尺度评估识别的极重要区与物种重要性得分的高值区较为吻合,故平均得分最高,达到153.3。省级和市级尺度评估识别的大巴山极重要区面积较大,覆盖了较多的低值区域,二者平均得分均为105.0,低于优先区尺度评估的结果（109.9）。岷山优先区的高值区主要位于自然保护区内,优先区尺度评估识别的极重要区内平均得分为113.0,高于省级尺度评估的结果（98.2）。子午岭优先区物种重要性得分相比最小,市级尺度评估识别的极重要区内平均得分为65.3,高于优先区尺度评估的结果（58.5）,主要是由于尺度选择引起阈值判定范围发生相应变化。综合来看,优先区尺度物种重要性综合评估结果优于行政区尺度的评估。
图3 各优先区物种重要性分布

Fig. 3 Importance scores of species in PABCs

3 结论与讨论

3.1 讨论

空间尺度的选择在直接影响生物多样性重要区识别结果的同时,还会间接影响生物多样性保护与管理决策实施的空间范围和效果[33]。能否准确识别生物多样性重要区在很大程度上取决于研究者对研究尺度的选择和把握[52]。不恰当的尺度选择,直接会影响识别结果的科学性和准确性。许多环境问题都是由于制订决策的尺度与有关生态过程的尺度不匹配而引起[53,54]。尺度的存在根源于地球表层自然界的等级组织和复杂性[28],加之生态过程作用范围和影响幅度的不确定和不明显,往往不能直接从省级或更大的单一尺度层面识别各地区的生物多样性重要区,而是需要借助适当的多尺度空间格局分析方法或结合其他小尺度的模型方法[30]。因此,有学者提出有必要同时使用两种或两种以上的方法进行评估和比较[30]。本文结果显示,省级尺度的评估造成陕北子午岭、黄龙山和桥山地区的生物多样性重要区被忽略,而秦巴山区53.1%的极重要区处于1500 m以下的一般保护区,造成生态本底较好区域识别面积过大的问题。各优先区物种重要性空间差异进一步阐释了尺度选择的本质原因。中峰模式的物种丰富度峰值多处于中海拔地带,中海拔段以上物种丰富度下降的区域可直接采用《指南》中原评估模型,然而实际评估中难以把握这一苛刻的评估尺度,直接应用于行政区决策尺度的评估结果往往与实际保护情况不符[29,34]。模型修正前后均有适用的范围和条件,但二者识别的目标范围均是中海拔地段物种最丰富的地区,相比修正后的模型适用范围更广且评估尺度的选择也更加容易。修正后的模型可根据各地物种丰富度海拔梯度规律实现转移应用,本文不同优先区的评估结果验证了这一点。综合三种不同尺度的识别结果,优先区尺度评估无论从自然保护区识别的面积、数量,还是极重要区内土地利用结构、识别精准度方面均优于行政区尺度评估的结果。这一结果说明生态系统评估在尺度上须与客观问题相匹配,评估测量尺度应与本征尺度相匹配,通过适宜的测量尺度来揭示和把握本征尺度中的规律性,将有利于生态系统评估的顺利开展与可持续的管理[28]。
不同自然地域单元,生物多样性在物理环境和社会经济复杂景观系统的综合作用下存在空间异质性,生物多样性重要区阈值选择亦不相同;生态系统综合评估中生态阈值与尺度的选择密切关联,多尺度的评估虽然实现阈值的分区细化,但“累加服务值占比”的阈值划分,或利用ArcGIS机械的自然断点、分位数法等过度概化的阈值进行划分[55],往往会造成重要区识别结果不符合实际情况,造成过度保护或被低估的问题,难以使有限的保育资源得到合理而高效的配置。因此,这就需要各地结合生物多样性保护能力的实际,分析自然地域单元内部差异和地区特点,进一步探索确定最优阈值的范围[56,57]。综上所述,不同尺度的选择可形成不同的生物多样性重要区识别效果。NPP定量指标评估方法在生态保护红线划分和国土空间生态安全控制线划分的实际应用时,尺度选择需要慎重,不同尺度下生态阈值确定也需要谨慎结合研究区的生物多样性保护实际。同理在水源涵养、防风固沙和水土保持等生态系统服务功能评估时,亦需要根据不同的评估目的和要求选择恰当的尺度和适宜的分级阈值。

3.2 结论

本文在多尺度的分析评估中揭示生物多样性重要区识别的空间尺度效应,进而判定修正生物多样性指数模型依赖于尺度的特点,主要结论如下：
（1）省级、市级和优先区尺度评估的极重要区面积和空间分布差异较大。省级尺度评估时,子午岭优先区被遗漏,秦巴山区极重要区识别范围过大。市级尺度评估识别的极重要区分布广泛且布局分散,优先区以外的区域被大量误识。优先区尺度评估识别的极重要区面积为28032.3 km2,占陕西省国土面积的13.7%,空间上与已有自然保护区重叠面积最大。
（2）林地在不同尺度评估的极重要区中面积占比均为最大,其次为草地和耕地;优先区尺度评估的极重要区内林草地等自然生态空间面积占比最高达到92.2%,生产生活空间面积占比最小仅为7.8%。秦岭优先区物种重要性得分明显高于其他优先区,子午岭优先区相比最小;优先区尺度评估识别的极重要区物种重要性评价结果优于行政区尺度的评估。
（3）修正生物多样性维护指数模型可适用于物种丰富度随海拔梯度呈中峰型或单调递增型的山区。多尺度识别精准度的综合比较来看,优先区尺度评估识别的精准度优于两种行政区尺度的评估结果;可见,尺度选择对生物多样性重要区识别结果有较大的影响,是生物多样性重要区准确识别的关键环节。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
马克平. 生物多样性科学的热点问题. 生物多样性, 2016, 24(1): 1-2.

DOI

[MA K P. Hot topics for biodiversity science. Biodiversity Science, 2016, 24(1): 1-2.]

[2]
POLASKY S, NELSON E, CAMM J, et al. Where to put things? Spatial land management to sustain biodiversity and economic returns. Biological Conservation, 2008, 141: 1505-1524.

DOI

[3]
武建勇, 薛达元, 王爱华, 等. 生物多样性重要区域识别: 国外案例、国内研究进展. 生态学报, 2016, 36(10): 3108-3114.

[WU J Y, XUE D Y, WANG A H, et al. Case studies on the identification of key biodiversity areas (KBAs) in foreign countries and progress and prospects in China. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(10): 3108-3114.]

[4]
侯鹏, 王桥, 申文明, 等. 生态系统综合评估研究进展: 内涵、框架与挑战. 地理研究, 2015, 34(10): 1809-1823.

DOI

[HOU P, WANG Q, SHEN W M, et al. Progress of integrated ecosystem assessment: Concept, framework and challenges. Geographical Research, 2015, 34(10): 1809-1823.]

[5]
SMITH M A, WALKER N J, FREE C M, et al. Identifying marine Important Bird Areas using at-sea survey data. Biological Conservation, 2014, 172: 180-189.

DOI

[6]
MARIGNANI M, BLASI C. Looking for important plant areas: Selection based on criteria, complementarity, or both?. Biodiversity and Conservation, 2012, 21(7): 1853-1864.

DOI

[7]
DARBYSHIRE I, ANDERSON S, ASATRYAN A, et al. Important plant areas: Revised selection criteria for a global approach to plant conservation. Biodiversity & Conservation, 2017, 26(8): 1767-1800.

[8]
SWAAY C A M A, WARREN M S. Prime butterfly areas of europe: An initial selection of priority sitesfor conservation. Journal of Insect Conservation, 2006, 10(1): 5-11.

DOI

[9]
IUCN. A global standard for the identification of key biodiversity areas, version 1.0. Gland, Switzerland: IUCN. 2016.

[10]
侯鹏, 杨旻, 翟俊, 等. 论自然保护地与国家生态安全格局构建. 地理研究, 2017, 36(3): 420-428.

DOI

[HOU P, YANG M, ZHAI J, et al. Discussion about natural reserve and construction of national ecological security pattern. Geographical Research, 2017, 36(3): 420-428.]

[11]
侯鹏, 王桥, 杨旻, 等. 生态保护红线成效评估框架与指标方法. 地理研究, 2018, 37(10): 1927-1937.

DOI

[HOU P, WANG Q, YANG M, et al. China's ecological protection redlines: Evaluation framework and method of protection effect. Geographical Research, 2018, 37(10): 1927-1937.]

[12]
魏钰, 雷光春. 从生物群落到生态系统综合保护: 国家公园生态系统完整性保护的理论演变. 自然资源学报, 2019, 34(9): 1820-1832.

[WEI Y, LEI G C. From biocenosis to ecosystem: The theory trend of conserving ecosystem integrity in national parks. Journal of Natural Resources, 2019, 34(9): 1820-1832.]

[13]
XU X B, TAN Y, YANG G S, et al. China's ambitious ecological red lines. Land Use Policy, 2018, 79: 447-451.

DOI

[14]
徐卫华, 欧阳志云, 张路, 等. 长江流域重要保护物种分布格局与优先区评价. 环境科学研究, 2010, 23(3): 312-319.

[XU W H, OUYANG Z Y, ZHANG L, et al. Spatial distribution and priority areas analysis for key protection species in Yangtze Basin. Research of Environmental Sciences, 2010, 23(3): 312-319.]

[15]
史雪威, 张路, 张晶晶, 等. 西南地区生物多样性保护优先格局评估. 生态学杂志, 2018, 37(12): 3721-3728.

[SHI X W, ZHANG L, ZHANG J J, et al. Priority area of biodiversity conservation in Southwest China. Chinese Journal of Ecology, 2018, 37(12): 3721-3728.]

[16]
KARIMI A, BROWN G, HOCKINGS M. Methods and participatory approaches for identifying social-ecological hotspots. Applied Geography, 2015, 63: 9-20.

DOI

[17]
栾晓峰, 黄维妮, 王秀磊, 等. 基于系统保护规划方法东北生物多样性热点地区和保护空缺分析. 生态学报, 2009, 29(1): 144-150.

[LUAN X F, HUANG W N, WANG X L, et al. Identification of hotpots and gaps for biodiversity conservation in Northeast China based on a systematic conservation planning methodology. Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(1): 144-150.]

[18]
武晓宇, 董世魁, 刘世梁, 等. 基于MaxEnt模型的三江源区草地濒危保护植物热点区识别. 生物多样性, 2018, 26(2): 138-148.

DOI

[WU X Y, DONG S K, LIU S L, et al. Identifying priority areas for grassland endangered plant species in the Sanjiangyuan Nature Reserve based on the MaxEnt model. Biodiversity Science, 2018, 26(2): 138-148.]

[19]
BARRAL M P, OSCAR M N. Land-use planning based on ecosystem service assessment: A case study in the Southeast Pampas of Argentina. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2012, 154: 34-43.

DOI

[20]
CARREÑO L, FRANK F C, VIGLIZZO E F. Tradeoffs between economic and ecosystem services in Argentina during 50 years of land-use change. Agriculture Ecosystems & Environment, 2012, 154: 68-77.

DOI

[21]
栗忠飞, 高吉喜. 生物多样性评估方法的综述与评价. 中国发展, 2018, 18(2): 1-13.

[LI Z F, GAO J X. A review on assessment methods of biodiversity. China Development, 2018, 18(2): 1-13.]

[22]
张立伟, 傅伯杰, 吕一河, 等. 基于综合指标法的中国生态系统服务保护有效性评价研究. 地理学报, 2016, 71(5): 768-780.

DOI

[ZHANG L W, FU B J, LYU Y H, et al. The using of composite indicators to assess the conservational effectiveness of ecosystem services in China. Acat Geographica Sinica, 2016, 71(5): 768-780.]

[23]
邓伟, 齐静, 孙荣, 等. 生态功能保护条件下的重庆市生态保护红线划分. 水土保持通报, 2018, 38(5): 154-160.

[DENG W, QI J, SUN R, et al. Division of ecological protection redlines in Chongqing municipality under protection of ecological function. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2018, 38(5): 154-160.]

[24]
杨姗姗, 邹长新, 沈渭寿, 等. 基于生态红线划分的生态安全格局构建: 以江西省为例. 生态学杂志, 2016, 35(1): 250-258.

[YANG S S, ZOU C X, SHEN W S, et al. Construction of ecological security patterns based on ecological red line: A case study of Jiangxi province. Chinese Journal of Ecology, 2016, 35(1): 250-258.]

[25]
王丽霞, 邹长新, 王燕, 等. 基于GIS识别生态保护红线边界的方法: 以北京市昌平区为例. 生态学报, 2017, 37(18): 6176-6185.

[WANG L X, ZOU C X, WANG Y, et al. Methods to identify the boundary of ecological protection red regions using GIS: A case study in Changping, Beijing. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(18): 6176-6185.]

[26]
王燕, 高吉喜, 邹长新, 等. 生态保护红线划定及其生态资产变化研究. 中国环境科学, 2017, 37(6): 2369-2376.

[WANG Y, GAO J X, ZOU C X, et al. Study on the ecological protection redlines delimitation and ecological assets dynamics. China Environmental Science, 2017, 37(6): 2369-2376.]

[27]
马琪, 王鹏涛, 杨晓俊, 等. 秦岭生物多样性保护红线划分研究. 长江流域资源与环境, 2020, 29(3): 634-642.

[MA Q, WANG P T, YANG X J, et al. Research on delineation of ecological protection red line in Qinling Mountains. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2020, 29(3): 634-642.]

[28]
吕一河, 傅伯杰. 生态学中的尺度及尺度转换方法. 生态学报, 2001, 21(12): 2096-2105.

[LYU Y H, FU B J. Ecological scale and scaling. Acta Ecologica Sinica, 2001, 21(12): 2096-2105.]

[29]
马孟枭, 张慧, 高吉喜, 等. 生物多样性维护生态保护红线划定方法对比. 生态学报, 2019, 39(19): 6959-6965.

[MA M X, ZHANG H, GAO J X, et al. Different methods comparison of delineating the ecological protection red line for biodiversity conservation. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(19): 6959-6965.]

[30]
张娜. 生态学中的尺度问题: 内涵与分析方法. 生态学报, 2006, 26(7): 2340-2355.

[ZHANG N. Scale issues in ecology: Concepts of scale and scale analysis. Acta Ecologica Sinica, 2006, 26(7): 2340-2355.]

[31]
曹明明, 丘海军. 陕西地理. 北京: 北京师范大学出版社, 2018: 1-20.

[CAO M M, QIU H J. Shaanxi Geography Beijing: Beijing Normal University Press, 2018: 1-20.]

[32]
刘胜涛, 牛香, 王兵, 等. 陕西省退耕还林工程生态效益评估. 生态学报, 2018, 38(16): 5759-5770.

[LIU S T, NIU X, WANG B, et al. An ecological benefit assessment of the Grain for Green Project in Shaanxi province. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(16): 5759-5770.]

[33]
张宇硕, 吴殿廷, 吕晓. 土地利用/覆盖变化对生态系统服务的影响: 空间尺度视角的研究综述. 自然资源学报, 2020, 35(5): 1172-1189.

[ZHANG Y S, WU D T, LYU X. A review on the impact of land use/land cover change on ecosystem services from a spatial scale perspective. Journal of Natural Resources, 2020, 35(5): 1172-1189.]

[34]
刘世梁, 赵爽, 成方妍, 等. 市域尺度两种生态系统服务评价方法对比研究. 中国生态农业学报, 2018, 26(9): 1315-1323.

[LIU S L, ZHAO S, CHENG F Y, et al. Comparative study on two evaluating methods of ecosystem services at city-scale. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(9): 1315-1323.]

[35]
环境保护部, 国家发展和改革委员会. 生态保护红线划定指南. http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgt/201707/t20170728_418679.htm 2017-07-20.

[Ministry of Environmental Protection, National Development and Reform Commission. Technical Guidelines for the Demarcation of Ecological Protection Red Lines. http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgt/201707/t20170728_418679.htm 2017-07-20.]

[36]
赵峰侠, 徐明. 生产力与生物多样性关系的研究进展. 自然资源学报, 2018, 33(11): 2046-2056.

[ZHAO F X, XU M. Research progress on the relationship between productivity and biodiversity. Journal of Natural Resources, 2018, 33(11): 2046-2056.]

[37]
RAHBEK C. The role of spatial scale and the perception of large-scale species-richness patterns. Ecology Letters, 2005, 8(2): 224-239.

DOI

[38]
MCCAIN C M . Global analysis of reptile elevational diversity. Global Ecology & Biogeography, 2010, 19(4): 541-553.

[39]
吴永杰, 雷富民. 物种丰富度垂直分布格局及影响机制. 动物学杂志, 2013, 48(5): 797-807.

[WU Y J, LEI F M. Species richness patterns and mechanisms along the elevational gradients. Chinese Journal of Zoology, 2013, 48(5): 797-807.]

[40]
郑智, 龚大洁, 孙呈祥, 等. 秦岭两栖、爬行动物物种多样性海拔分布格局及其解释. 生物多样性, 2014, 22(5): 596-607.

DOI

[ZHENG Z, GONG D J, SUN C X, et al. Elevational pattern of amphibian and reptile diversity in Qinling Range and explanation. Biodiversity Science, 2014, 22(5): 596-607.]

[41]
池秀莲, 唐志尧. 面积、温度及分布区限制对物种丰富度海拔格局的影响: 以秦岭太白山为例. 植物生态学报, 2011, 35(4): 362-370.

DOI

[CHI X L, TANG Z Y. Effects of area, temperature and geometric constraints on elevational patterns of species richness: A case study in the Mountain Taibai, Qinling Mountains, China. Chinese Journal of Plant Ecology, 2011, 35(4): 362-370.]

[42]
唐志尧, 柯金虎. 秦岭牛背梁植物物种多样性垂直分布格局. 生物多样性, 2004, 12(1): 108-114.

DOI

[TANG Z Y, KE J H. Altitudinal patterns of plant species diversity in Mt. Niubeiliang, Qinling Mountains. Biodiversity Science, 2004, 12(1): 108-114.]

[43]
李晟, 张晓峰, 陈鹏, 等. 秦岭南坡森林有蹄类群落组成与垂直分布特征. 动物学杂志, 2014, 49(5): 633-643.

[LI S, ZHANG X F, CHEN P. The community structure and evelvational patterns of forest ungulates at the southern slope of the Qinling Mountains, China. Chinese Journal of Zoology, 2014, 49(5): 633-643.]

[44]
郜旭鸽. 秦岭山地珍稀濒危保护植物及地理分布格局研究. 杨凌: 西北农林科技大学, 2017.

[GAO X G. Study on rare and endangered plants and geographical distribution pattern in Qinling Mountain. Yangling: Northwest A & F University, 2017.]

[45]
王娟, 卓静, 何慧娟, 等. 2000—2013年秦岭林区植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素. 西北林学院学报, 2016, 31(5): 238-245.

[WANG J, ZHUO J, HE H J, et al. Changes of vegetation net primary productivity and its driving factors from 2000 to 2013 in Qinling Mountainous Area. Journal of Northwest Forestry University, 2016, 31(5): 238-245.]

[46]
张大才, 孙航. 大尺度空间上植物物种丰富度沿海拔梯度分布格局的研究进展. 西南林学院学报, 2009, 29(2): 74-80.

[ZHANG D C, SUN H. Research advances in altitudinal gradient distribution pattern of plant species richness at a broad spatial scale. Journal of Southwest Forestry University, 2009, 29(2): 74-80.]

[47]
王焜. 秦岭地区生态保护红线划定研究: 以陕西省凤县为例. 西安: 长安大学, 2018.

[WANG K. Study on delineation of ecological protection red line in Qinling Mountains province: A case study of Fengxian county, Shaanxi province. Xi'an: Chang'an University, 2018.]

[48]
陈龙, 刘春兰, 马明睿, 等. 太行山生物多样性保护优先区(北京区域)急需保护物种的空间分布、热点识别及保护成效评价. 生态与农村环境学报, 2019, 35(4): 451-458.

[CHEN L, LIU C L, MA M R, et al. Spatial distribution, hot spots identification and protection effectiveness evaluation of urgently protected species in priority area of Taihang Mountains Biodiversity Conservation (Beijing region). Journal of Ecology and Rural Environment, 2019, 35(4): 451-458.]

[49]
ZHANG Y B, WANG Y Z, PHILLIPS N, et al. Integrated maps of biodiversity in the Qinling Mountains of China for expanding protected areas. Biological Conservation, 2017, 210: 64-71.

DOI

[50]
王红霞, 柳小妮, 李纯斌, 等. 甘肃省近42年降水量变化时空分布格局分析. 中国农业气象, 2013, 34(4): 384-389.

[WANG H X, LIU X N, LI C B, et al. Spatialtemporal distribution of precipitation in gansu province last 42 years. Chinese Journal of Agrometeorology, 2013, 34(4): 384-389.]

[51]
白红英, 马新萍, 高翔, 等. 基于DEM的秦岭山地1月气温及0 ℃等温线变化. 地理学报, 2012, 67(11): 1443-1450.

[BAI H Y, MA X P, GAO X, et al. Variations in january temperature and 0 ℃ isothermal curve in Qinling Mountains based on DEM. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(11): 1443-1450.]

[52]
张明海, 李言阔. 动物生境选择研究中的时空尺度. 兽类学报, 2005, 25(4): 395-401.

[ZHANG M H, LI Y K. The temporal and spatial scales in animal habitat selection research. Acta Theriologica Sinica, 2005, 25(4): 395-401.]

[53]
陈睿山, 蔡运龙. 土地变化科学中的尺度问题与解决途径. 地理研究, 2010, 29(7): 1244-1256.

[CHEN R S, CAI Y L. Progress in the study of scale issues in land change science. Geographical Research, 2010, 29(7): 1244-1256.]

[54]
MA (Millennium EcosystemAssessment). Ecosystems and Human Well-Being: A Framework for Assessment. Washington D C: Island Press, 2003.

[55]
XU X B, YANG G S, TAN Y. Identifying ecological red lines in China's Yangtze River Economic Belt: A regional approach. Ecological Indicators, 2019, 96: 635-646.

DOI

[56]
唐海萍, 陈姣, 薛海丽. 生态阈值: 概念、方法与研究展望. 植物生态学报, 2015, 39(9): 932-940.

DOI

[TANG H P, CHEN J, XUE H L. Ecological thresholds: Concept, methods and research outlooks. Chinese Journal of Plant Ecology, 2015, 39(9): 932-940.]

[57]
HUGGETT A J. The concept and utility of 'ecological thresholds' in biodiversity conservation. Biological Conservation, 2005, 124(3): 301-310.

DOI

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