1.文章信息
文章题目：Identifying priority areas for biodiversity conservation
based on Marxan and InVEST model
发表期刊：Landscape Ecology
时间：2022
作者：Liqing Zhang
2.研究方法
2.1研究数据
本研究使用的基本地理数据集包括：
（1）先前工作中的保护区空间分布（Zhang L, Peng J, Liu Y, Wu J (2017) Coupling ecosystem services supply and human ecological demand to identify landscape ecological security pattern: a case study in Beijing–Tianjin–Hebei region, China. Urban Ecosyst 20(3):701–714）;
（2）从中国寒区干旱区科学数据中心下载的数字高程模型（DEM）数据;
（3）从MODIS国际地圈生物圈计划（IGBP）土地覆盖数据下载的植被数据;
（4）中国地理科学与资源研究所提供的道路和河流空间分布。
所有数据资源均来自2010年。
2.2基于系统保护规划的方法框架
图2.方法论框架
2.3使用Marxan模型进行成本效益分析
基于模拟退火算术的原理，通过迭代运算和反复筛选，Marxan模型能够以最低的成本，以最少的计划单元数选出满足保护目标的最佳规划单元（Watts et al. 2009）。为了达到这个目标，Marxan公式最小化如下：
式中，Cost为每个规划单元(PU)的养护成本，Boundary为储备系统边界的长度，Boundary length Modifier (BLM)为决定储备系统集合的参数，Penalty表示养护目标未达到而造成的惩罚，通过计算规划单元的保护成本，利用保护特征惩罚因子(CFPF)来强调不同保护特征的相对重要性。
该目标公式包含三个部分:(1)保护区系统的总保护成本，即所有选定规划单位的总保护成本之和;(2)保护区系统边界的总修正长度;(3)不同保护特征对保护目标不达标的补偿。在运行马克思模型之前，必须预先设定好几个输入参数。
保护规划的过程包括四个主要阶段：
第一阶段，确定保护对象及规划单位。采用生态系统评价(生物多样性服务、水土保持服务和水安全)、景观连通性分析和人类生态需求分析相结合的方法识别生态源。
图3.生态源区分布
第二阶段，根据 InVEST 模型估算保护成本。将建筑用地、铁路、高速公路和主要道路确定为威胁源，威胁源权重和每种土地覆盖类型的相对权重见下表：
使用以下公式计算保护成本：
其中C是保护成本，Q是栖息地质量的值。
第三阶段，确定边界长度修改器的值。为了确定最佳BLM值，作者结合保护成本和边界长度对BLM进行了敏感性分析。作者将BLM的值分别设置为 0、0.00001、0.00003、0.00006、0.00009、0.00012、0.00015、0.00018、0.00021、0.00024、0.00027、0.0003、0.0001、0.001、0.01、0.02、0.04、0.06、0.08、0.1、0.2 和 0.5。对于每个BLM值，使用Marxan模型计算了已确定保护系统的相应边界长度和保护系统内所有选定规划单元的保护成本。使用这些值，能够绘制一条曲线，显示保护成本如何随着不同BLM值的边界长度而变化。根据曲线的形状，选择一个拐点作为最佳BLM值。
第四阶，不同保护目标的多目标情景分析。利用前三个阶段获得的输入参数，和ArcGIS中的Zonal Statistics as Table工具，可以获得每个规划单元内PAs的面积，并确定相应的保护成本。设置BLM的值为第三步确定的值。通过设定保护区面积占保护区总面积的比例(10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%和90%)，分析了9种情景下的保护目标。每个场景经过100次迭代后，计算出相应的选定规划单元总数、保护成本、边界长度和保护效率。这里，保护效率是指每单位保护成本所选择的规划单位数。根据这些变量的变化，确定了最优保护目标。
不可替代性值(I)为80 ~ 100 (80 < I≤100)、60 ~ 80 (60 < I≤80)、40 ~ 60 (40 < I≤60)、20 ~ 40 (20 < I≤40)、0 ~ 20 (0 < I≤20)的规划单元分别视为第一、第二、第三、第四、第五优先区域。
3.结果
图4.BTH地区生境质量和保护成本的空间格局
图5. BLM的敏感性分析显示了不同BLM值的保护成本如何随边界长度而变化
图6. 不同保护目标的空间优先级
图7.多目标情景的边界长度和保护成本
图8.选定的规划单位总数和多目标情景下的保护效率
图9.基于50%保护目标的保护优先区域
图10.基于县行政单位和流域单位的保护优先区域分类。优先保护区主要位于北京西北部、承德北部、张家口东部。第一优先区主要在北京市怀柔区、丰宁满族自治县、龙华县、威昌满族蒙古族自治县、承德兴隆县、张家口赤城县、邢台县。
4.讨论
保护成本估算是SCP的核心步骤，其准确性直接影响空间保护优先级。当栖息地质量较低时，保护成本较高的假设需要更多的测试来验证和确认。由于保护成本高昂，一些遭受更大人为干扰的地区可能被排除在优先地区之外，尽管这些地区具有很高的生态意义。为了防止这种情况的发生，在估算保护成本时应考虑更全面的生态和社会经济背景条件。此外，使用InVEST模型评估栖息地质量需要确定许多输入参数的值。尽管在以前的研究之后仔细分配了这些值，但该过程不可避免地是主观的，并可能导致偏差。
由于数据可访问性，本文所有数据源都来自2010年。然而，生态条件在过去十年中可能已经发生了变化。未来的研究可以使用更新的数据进行分析，以便更好地支持规划。由于缺乏这些数据，作者没有考虑生物多样性热点和重要物种的栖息地。当涉及到某些物种的保护时，本研究中提出的方法可以通过用特定物种的栖息地代替ES的供应来用于确定保护优先级。保护目标或濒危物种的优先区域可以补充本研究的结果，因为通过结合一般和特定的生物多样性保护，可以增加已确定区域的代表性。
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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