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白颈长尾雉Syrmaticus ellioti为中国特有种，国家Ⅰ级重点保护动物和世界受胁物种，主要分布在长江以南，24°～31°N的华东和华南地区[1-2]，为地栖性森林鸟类，飞翔与扩散能力较弱，躲避天敌能力较差，对周围环境的依赖性强，因此所面临的威胁日趋严重[3]。其中，生境的丧失与片断化已成为白颈长尾雉最主要胁迫因子[4]。许多学者曾对白颈长尾雉开展了多方面的研究，取得许多成果。其生境利用和选择已进行过一些报道，但这些研究多针对于某一地区进行研究[5-8]。或在受人为干扰影响较大的人工针叶林中进行[7-8]，难以全面地反映该雉对生境选择的要求。迄今为止，尚缺乏专门对白颈长尾雉冬季生境选择的相关报道。冬季是一年中觅食最困难的时期，它们不仅不能获得足够的食物供应，随着天气逐渐变凉、变寒、食物极度缺乏和天气寒冷迫使动物表现出对不同生境的选择和利用模式，动物所表现出的各种行为都与其特定的生境条件相适应[9]。因此，生境选择在该时期显得尤为重要，直接影响其存活率[10-11]。适宜的生境是野生动物赖以生存的基本条件[12]。已有研究表明，白颈长尾雉以阔叶林为其最适生境，针阔混交林等为次适生境[5]。官山自然保护区是国内白颈长尾雉最主要集中分布地之一，植被群落结构完整，原生性强，人为干扰很低[13]。为此，我们于2009年11月-2010年2月在官山国家级自然保护区对白颈长尾雉冬季生境进行了研究，为阐述白颈长尾雉不同林型下对生境利用与选择的差异性，同时为了解白颈长尾雉在不同地点的生存状况提供科学依据，以期为白颈长尾雉的保护提供依据。
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江西官山国家级自然保护区位于江西西北部的宜春市，28°30′～28°40′N，114°19′～114°45′E，地跨宜丰、铜鼓2县，地处九岭山脉西段，区内最低海拔为200 m，最高海拔1 480 m，总面积11 500.5 hm2。该保护区总体上属于中山山地面貌，属中亚热带温暖湿润气候区，四季分明，阳光充足，无霜期长，年均气温为16.2 ℃，年均降水量1 950～2 100 mm。研究区域植被以常绿阔叶林和落叶阔叶林为典型，区内还有发育良好针阔混交林、针叶林、竹林等植被类型，保护区森林覆盖率高达93.8％，地形地貌复杂[13]。
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采取样线法对白颈长尾雉的活动位点进行调查，参照官山国家级保护区的地形图和林相图，根据保护区的地形、植被、水文及土地利用状况等特征，在研究区内选取不重复样线6条，样线宽为25 m。样线覆盖了白颈长尾雉的所有生境类型。每天调查时间为8：00-10：00，16：00-18：00，至少重复3次·样线-1。在样线上发现白颈长尾雉的实体或羽毛作为其活动点，利用全球卫星定位仪（GPS）定位，以它为中心，设置10 m × 10 m的大样方，在大样方内的中心及四角取5个1 m × 1 m小样方，对样方内的生境特征进行记录。大样方内记录的项目包括海拔、坡度、坡向、乔木盖度、乔木种类、乔木数量、灌木盖度、灌木种数、灌木数量、距水源距离、林型等11个特征参数，小样方内记录的项目为草本盖度、草本种类、草本数量，取其均值作为该因子在10 m × 10 m大样方中的特征。
各生境的因子变量的测定参照文献[14-15]，生境变量的测量及划分如下：（1）海拔。用全球卫星定位仪（GPS）直接测定高度。可将海拔划分为≤600 m和＞600 m等2个等级。（2）坡度。 DQL-5型罗盘仪记录看到白颈长尾雉实体或痕迹的所在地的坡面倾斜度。将坡度分为2个等级：缓坡≤30°，陡坡＞30°。（3）坡向。用DQL-5型罗盘仪将其划分3种类型：阳坡S67.5°E～S22.5°W，半阴半阳坡N22.5°E～S67.5°E和S22.5°W～N67.5°W，阴坡N67.5°W～N22.5°E。（4）乔木盖度。以观察点为中心的10 m × 10 m范围内对乔木盖度测量。可划分为3个等级：＞70%为高，40%～70%为中，≤40%为低。（5）乔木种类。在10 m × 10 m范围内记录乔木种类，划分为＞3种和≤3 种2个等级。（6）乔木数量。在10 m × 10 m范围内记录乔木数量，划分为＞11株和≤11株等2个等级。（7）灌木盖度。在10 m × 10 m范围内对乔木盖度测量，划分为3个等级：＞70%为高，30%～70%为中，≤30%为低。（8）灌木种类。跟乔木种类测量和划分标准一样。（9）灌木数量。在10 m × 10 m范围内记录灌木数量，分为＞20株和≤20株等2个等级。（10）草本盖度。在10 m × 10 m范围内分别在其中心和四角取1 m × 1 m的小样方。并取其平均值，划分3个等级：＞60%为高，20%～60%为中，≤20%为低。（11）草本种类。测量方法和草本盖度相同，划分为＞2种和≤2种等2个等级。（12）草本数量。测量方法同上，划分＞10株和≤10株等2个等级。（13）水源距离。距白颈长尾雉实体或痕迹最近水源的垂直距离，划分为3个级：＞150 m，50～150 m，≤50 m。（14）林型。根据优势乔木的种类，分为阔叶林、针阔混交林、针叶林等3个大类。
对白颈长尾雉冬季生境各种生态因子分析，根据各因子出现频次的百分比（Po）确定白颈长尾雉在冬季对不同生态因子的偏爱。Po=[（各因子出现的次数）/（记录到的活动痕迹总数）]×100%。Po值越大表明白颈长尾雉对这种生态因子越偏爱。
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采用SPSS for Windows 12.0对有关变量进行统计。对冬季生境特征的有关变量，计算各种生态因子在所调查的样方出现的频次及所占百分比；以聚类分析法对样方进行分类，分析各样方组的重要生态因子差异情况。
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对34个白颈长尾雉活动痕迹周围的生态因子统计发现（表 1），生境选择主要特征为：海拔≤600 m（91.2％），坡度在0～30°（94.1％）的缓坡范围内，水源距离≤150 m（79.4％），乔木种类＞3种（76.5％），乔木数量＞11株（70.6％），灌木数量＞20株（67.6％），灌木种类＞3种（88.2％），草本数量＞10株（82.4％），草本种类＞2种（76.5％）的生境中活动。在坡向上多选择阳坡（52.9％）或半阴半阳（41.9％），只有2处白颈长尾雉的活动痕迹在阴坡发现，对于林型多选择阔叶林（55.9％）或针阔混交林（35.3％）中活动。初步分析认为：白颈长尾雉在冬季偏爱低海拔、缓坡、乔木盖度和灌木盖度较高、乔木数量和灌木数量以及种类较多、水源距离较近、林型多选择阔叶林或针阔混交林、坡向位于阳坡或半阴半阴坡的生境作为冬季生境。不喜欢高海拔、陡坡、阴坡、乔木盖度和灌木盖度低、乔木数量和灌木数量及种类少、水源距离远、草本数量和种类少的生境。不喜欢在针叶林中活动。
表 1 白颈长尾雉冬季生境各生态因子分布频数
Table 1. Distribution frequency of ecological factors about winter habitat of Syrmαticus ellioti
项目 频数 百分比/% 海拔/m ＞600 3 8.8 ≤600 31 91.2 坡度/(°) ＞30 2 5.9 ≤30 32 94.1 坡向/(°) 阳坡 18 52.9 半阴半阳 14 41.2 阴坡 2 5.9 乔木盖度/% ＞70 9 26.5 40-70 19 55.9 ≤40 6 17.6 灌木数量/株 ＞20 23 67.6 ≤20 11 32.4 草本种类/种 ＞2 26 76.5 ≤2 8 23.5 水源距离/m ＞150 7 20.6 50-150 18 52.9 ≤50 9 26.5 乔木种类/种 ＞3 26 76.5 ≤3 8 23.5 乔木数量/株 ＞11 24 70.6 ≤11 10 29.4 灌木盖度/% ＞70 3 8.8 30-70 17 50 ＜30 14 41.2 灌木种类/种 ＞3 30 88.2 ≤3 4 11.8 草本盖度/% ＞60 3 8.8 20-60 16 47.1 ≤20 15 44.1 草本数量/株 ＞10 28 82.4 ≤10 6 17.6 林型 阔叶林 19 55.9 针阔混交林 12 35.3 针叶林 3 8.8 -
在分析各生态因子分布频数的基础上，用聚类分析法对白颈长尾雉冬季生境样本进行分组，按组分析各个生态因子在白颈长尾雉冬季生境选择中的重要性[16-18]，得出白颈长尾雉对冬季生境选择的倾向。图 1显示了34个冬季生境样本对于14个生态因子的聚类结果，在欧氏距离10的水平上将34个样本分为A，B，C，D 等4个类群。
图 1 白颈长尾雉冬季生境选择的聚类分析
Figure 1. Cluster analysis of winter habitat selection of Syrmaticus ellioti
A类共有3个样本，样本号为4，5，6； B类共有13个样本，样本号为19，20，26，31，33，11，30，27，12，29，1，13，14；C类共有13个样本，样本号为23，28，10，21，25，8，16，17，18，9，22，24，2；D类共有5个，样本号为3，32，34，15，7。其中B类和C类共有样本26个，占总样本的76.5％，基本反应了白颈长尾雉对生境选择的类型，它们的共同特征是海拔≤600 m，坡度≤30°，乔木盖度40%～70％，灌木数量＞20株，灌木种类＞3种，草本数量＞10株，水源距离≤150 m，草本盖度＞20％。A，D 2类包含的样本数为8个，占总样本数的23.5％，这2组的共同特征是：海拔≤600 m，坡度≤30°，灌木种类＞3种，草本数量＞10株，水源距离＞150 m，草本盖度≤20%。由此看出草本盖度≤20%和水源距离＞150 m与B和C 2类明显不同，由此可知白颈长尾雉对生境的选择中避免草本盖度≤20％，水源距离＞150 m的生境。在海拔、坡度、灌木种数、草本数量等因子方面与B和C类的共同特征一致，可以作为B和C类的补充。除了B组外，其他各组中，灌木盖度都显示了较高的频次。
聚类结果分析表明：白颈长尾雉冬季生境选择的重要因子是坡度、海拔、乔木盖度、灌木数量、灌木种类、草本数量、水源距离、草本盖度等8个生态因子。与各生态因子分布频数的分析结果基本相似。而在灌木盖度因子上有差异，分组频次分析没有显示为各组共有高频次特征。
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对所有样本14个生态因子的主成分分析见表 2。由于前5个主成分的特征值均大于1，其累积贡献率达70.9％。表明前5个主成分基本包含了这14个生态因子所具有的信息。因此取前5个主成分进行分析。
由表 2可知：第1主成分的特征值为2.883，贡献率达到22.175％。其中相关系数绝对值较大的为草本种数、草本数量和海拔，其特征值分别为0.647，0.735和0.681，反映了白颈长尾雉对生境食物有很高的要求。
表 2 各生态因子主成分分析结果
Table 2. Principal components of 14 ecological factors for Syrmaticus ellioti selection
变量 主成分 1 2 3 4 5 乔木盖度 0.068 0.252 0.79 0.120 0.046 乔木种类 0.142 0.244 0.03 0.032 0.209 乔木数量 0.541 -0.197 -0.378 0.311 -0.245 灌木盖度 0.012 0.432 0.79 0.062 -0.002 灌木种数 0.519 0.52 0.178 0.808 0.336 灌木数量 0.106 0.403 0.322 0.132 -0.078 草本盖度 0.255 -0.659 0.177 0.509 -0.069 草本种数 0.647 0.049 0.448 0.091 0.156 草本数量 0.735 0.118 -0.026 0.383 -0.116 水源距离 0.093 0.78 -0.153 0.153 0.103 林型 0.176 0.020 -0.211 0.713 -0.136 海拔 0.681 0.159 -0.315 -0.461 0.149 坡度 0.091 -0.022 -0.104 0.520 -0.709 坡向 -0.005 0.058 -0.035 -0.018 0.945 特征值 2.883 2.299 1.78 1.222 1.040 贡献率/% 22.175 17.682 13.692 9.401 7.998 累积贡献率/% 22.175 39.857 53.549 62.950 70.948 在第2个主成分中载荷系数绝对值较大的是草本盖度和水源距离，其特征值分别为-0.659和0.780；第3个主成分载荷系数绝对值较大的是乔木盖度和灌木盖度，其特征值分别都为0.790；第4个主成分载荷系数绝对值较大的是灌木种数和林型，其特征值分别为0.808和0.713；第5主成分载荷系数绝对值较大的是坡度和坡向，其特征值分别为-0.709和0.945。该结果与各生态因子分布频次分析的结果基本一致，在支持聚类分组分析结果的基础上，进一步明确了灌木盖度对生境选择的作用。
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决定动物的生境选择因素是复杂的，包括要考虑生境本身特性，动物本身特性，食物有效性，捕食和竞争等因素[19]。白颈长尾雉是典型的地栖性森林鸟类，主食木本植物果实（种子）、草本植物的茎叶、苔藓和蕨类等植物性食物，所以与食物和隐蔽程度有关的植被和地形因子成了影响白颈长尾雉生境选择的主要因子。
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地形因子主要包括坡度、海拔和水源距离等。白颈长尾雉选择的坡度较缓（≤30°），由于较大的坡度不利于白颈长尾雉的活动所致。在坡向方面，大多偏向阳坡，避免阴坡。与其他雉类冬季生境选择的研究报道一致[20-22]，在于研究区域的南向和北向之间所存在的差异，朝南的山坡相对比较温暖，并且地面也相对干燥，这对于白颈长尾雉抵御较为寒冷的冬季，以及在落叶层里寻找落果和小型节肢动物等食物比较有利。由表 1可知：冬季大约91.2％的白颈长尾雉在低于600 m的海拔活动，其平均海拔高度为503 m，与徐言朋等[23]对江西省官山白颈长尾雉活动区海拔高度季节变化中冬季海拔平均高度研究相似。这是因为气温在低海拔比在高海拔要高，利于白颈长尾雉抵御冬季寒冷，而且海拔较低的地方食物丰富度也高。但在浙江省开化县水坞山区和浙江省泰顺县乌岩岭的白颈长尾雉海拔高度的研究结果不一，这与所栖息的地区环境差异有关，水坞山区海拔高度较低（200~600 m）[5-6]，而浙江省泰顺县乌岩岭的海拔区域虽然较高，但由于低海拔区域干扰较大，高海拔区域干扰相对较小，所以，白颈长尾雉主要栖居在1 000~1 200 m的区域[24]。
同时白颈长尾雉越冬期生境选择中对水源的距离较近（≤150 m）。水源是野生动物生境选择的三大要素之一，直接影响着野生动物对生境的选择[25]。本研究显示：水源距离在第2 成分中载荷量相对较大，在白颈长尾雉冬季生境选择中有着重要的作用。我们在野外的调查发现，白颈长尾雉多在溪流附近的生境中活动，可能与官山自然保护区冬季干旱少雨有关[26]，水源距离太远又会增加人为影响的程度。
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植被主要包括乔木盖度、灌木盖度、草本盖度、草本种类、草本数量等生态因子。草本种类、草本数量为白颈长尾雉提供食物来源。有报道认为：鸡形目鸟类一般喜欢选择食物较为丰富的区域活动[27-29]，食物是影响鸟类生境利用的重要因素[30]。主成分表明：草本种类和数量在第1主成分中载荷量相对较大。因此，在冬季白颈长尾雉生境选择中，食物因素是其冬季生境选择最主要的因素，这与石鸡Alectoris chukar研究结果一致[22]，隐蔽条件则是影响白颈长尾雉夜栖息地选择的最主要因子[7]。白颈长尾雉冬季生境选择中，灌木层因子的作用大于草本层因子[6]；这可能是研究地点的林型几乎为人工杉木Cunninghamia lanceolata林，而研究显示针叶树种不能为白颈长尾雉提供食物，只是在提供隐蔽条件方面起一定作用。因此，作为白颈长尾雉生境的针叶林其植被灌木层发育良好，并且有较多种类的阔叶灌木树种构成灌木层[31]。本研究发现：在冬季，过高盖度的生境对白颈长尾雉是不利的。相反，太低的盖度对隐蔽程度要求较高的白颈长尾雉也是不利的。随着盖度逐渐升高，林下灌草层变得稀疏，且盖度越高，林下小生境的温度就越低[32]，白颈长尾雉便会逐渐退出这个生境。因而在冬季，白颈长尾雉多选择乔木盖度适中（40%～70%），灌木盖度适中（30％～70％），草本盖度中等（20％～60％），较多草本种类（＞2种）和数量（＞10种）的生境。因此，有一定乔木盖度、灌木盖度、草本盖度、草本数量和种类的生境能给白颈长尾雉提供良好的食物来源，并且可以增加其栖息生境的隐蔽度，还可以防止天敌的侵害，有利于行动和躲避天敌。在林型上，主要选择在阔叶林和针阔混交林，偏向于阔叶林，避免针叶林中的活动，一是白颈长尾雉为地栖性鸟类，阔叶林、针阔混交林下生境均比较开阔，适宜其活动。二是阔叶林和针阔混交林隐蔽性高，在冬季食物资源相对短缺，白颈长尾雉要增加活动量来寻求获取食物，丰富的食物来源提供了白颈长尾雉日常所需。这就要求白颈长尾雉对其生境的隐蔽性要高。研究显示：白颈长尾雉冬季主要在食物更为丰富的阔叶林中生活[24]。三是可能与官山国家级自然保护区植被类型有关，植被以常绿阔叶林和落叶阔叶林为典型，针叶林在官山国家级自然保护区主要分布在海拔800～1 100 m。而且面积比例小[13]。白颈长尾雉能对不同的环境因子做出选择，表明它能够识别生境中微环境的变化。
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为了维持江西省官山国家级自然保护区白颈长尾雉种群的长期稳定和发展，在保护工作中，应针对生境关键因子进行相应管理，加强对生境的保护与科学管理，制定切实可行的保护计划。①首先，应采取措施保护好白颈长尾雉现存的适宜生境，应注意控制好保护区内阔叶林和针阔混交林的生长。②水源是白颈长尾雉冬季生境选择的重要因子之一。官山国家级自然保护区冬季干旱少雨[26]，应加强对水源的管理，重点加强中低海拔及阔叶林和针阔混交林周边水源管理。③减少人为干扰。调查发现，冬季农户进山采集野生食用菌和冬笋活动，冬季白颈长尾雉主要在600 m以下活动，农户采集行为干扰了该雉的正常觅食。因此，应加大野生动物保护宣传，增强当地人的保护意识。④应对白颈长尾雉的生境选择特征进行长期研究，以综合分析白颈长尾雉生境选择年际变化，为白颈长尾雉保护提供科学的依据。
Winter habitat selection for elliot's pheasant in Guanshan National Nature Reserve,Jiangxi Province
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摘要: 2009年11月-2010年2月,采用野外直接观察法和样方法对江西省官山国家级自然保护区白颈长尾雉Syrmaticus ellioti冬季生境进行调查,运用聚类分析和主成分分析法,对白颈长尾雉冬季生境选择因子进行了分析。结果表明:白颈长尾雉越冬期多选择低海拔(≤600 m),缓坡(坡度≤30°),乔木盖度适中(40%~70%),灌木数量偏高(＞20株),灌木种类较多(＞3种),草本盖度中等(20%~60%),草本种类(＞2种)和草本数量较多(＞10株),水源距离近(≤150 m)的生境,偏爱阳坡和阔叶林,较少选择草本盖度≤20%和水源距离较远(＞150 m)的生境,避开陡坡(＞30°)和阴坡的活动。影响白颈长尾雉冬季生境选择的主要因子为草本种数、草本数量和海拔高度;次要因子为草本盖度、水源距离、乔木盖度、灌木盖度、灌木种数、林型、坡度和坡向。
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关键词:
- 动物学 /
- 白颈长尾雉 /
- 官山国家级自然保护区 /
- 冬季 /
- 生境
Abstract: Syrmaticus ellioti (elliot's pheasant),is endemic to China and regarded as "Vulnerable" in the 2004 IUCN Red List of Threatened Species. Its population size believed to be declining because of ongoing habitat loss and hunting. From November 2009 to February 2010,direct observation and plot sampling in the field were utilized to survey the winter habitat selection of elliot's pheasant in Guanshan National Nature Reserve of Jiangxi Province. We collected 14 ecological factors from 34 sites used of elliot's pheasants in 6 transects throughout the study area. Cluster analysis and principal component analysis were employed to analyze the data. Results showed that S. ellioti preferred environmental factors of low elevation(≤600 m),shallow slope(≤30°),medium tree coverage(40%-70%),high shrub quantity (＞20 trees),greater shrub diversity (＞3 species),medium herbage coverage (20%-60%),greater herbage diversity (＞3 species),greater herbage quantity (＞ 10 herbs),and close proximity to water (≤150 m). Sunny slopes and broadleaf forests were their favorite. Habitats with herbage cover of ≤20% and far from water(＞150 m) were not suitable. S. ellioti avoided were steep(＞30°) or shady slopes. A rotated matrix of the eigenvectors for S. ellioti habitat selection in winter revealed all 14 ecological factors grouped into three main factors and eight secondary factors. The main factors included herbage species,herbage quantity,and elevation;the secondary factors were herbage coverage, distance to water,tree coverage,shrub coverage,shrub species diversity,vegetation type, slope degree,and slope orientation.-
Key words:
- zoology /
- Syrmaticus ellioti /
- Guanshan National Nature Reserve /
- winter /
- habitat
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在城市化快速发展的背景下，城镇建设用地的扩张导致生态空间衰减、系统结构失衡、生态功能下降等问题凸显[1]，生态环境面临多重压力和干扰，引起的景观生态风险值得关注。绿色空间是城镇地域范围内对于改善区域生态环境、维持生态系统物质能量循环具有重要作用的生态空间，是由耕地、林地、草地、水域等不同土地单元镶嵌而成的复合生态系统[2−4]。当前，国内外学者对绿色空间的研究主要集中在绿色空间结构与功能[5]、景观格局动态演化[6−7]及生态环境效益[8−9]等方面。景观生态风险评价用于评估自然或人为因素干扰对生态系统及其组分产生不利影响的可能性及损失[10]，基于景观格局指数构建景观生态风险评价模型能够定量揭示生态环境健康程度及风险压力的时空分布特征[11]。现有研究主要集中于景观生态风险的静态分析，对时空动态分析视角下景观生态风险演变特征的分析相对薄弱，且研究尺度集中在城市[12−13]、城市群[14−15]、流域[16−17]等典型地区，对具有特殊地域特征的苏南水网地区的研究相对较少。
苏南水网地区位于经济发达、人口密集的长江三角洲，河流、湖荡众多，水系纵横交错，形成了独特的地域生态空间特征。随着城镇建设用地的迅速扩张，苏南水网地区绿色空间日趋破碎化，生态系统稳定性下降。本研究以苏南水网地区江苏省昆山市为研究对象，利用2000、2010、2020年土地利用数据，定量测度其绿色空间景观格局变化引起的景观生态风险，并探究景观生态风险时空演变特征，依据风险等级转移变化特征划定绿色空间管控分区，提出分区调控策略，为优化水网地区空间景观布局，保护地区生态安全，合理开发绿色空间资源提供理论依据，也为地区景观生态风险管理提供决策支持。
1. 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
昆山市位于长江三角洲地区江苏省苏州市东部，31°06′~31°32′N，120°48′~121°09′E，全市下辖周庄镇、锦溪镇、淀山湖镇等10个镇，总面积为931 km2。根据《昆山市统计年鉴》，2000—2020年昆山市户籍总人数增加47.3万人，城镇化率由57.31%提升至78.95%，国内生产总值(GDP)增长4 075.96亿元，经济建设水平居于全国经济百强县首位。昆山市境内地势平坦，属北亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨量充沛。境内河港纵横交错，湖荡星罗棋布，水域面积占16.4%，包含白莲湖、傀儡湖、明镜荡等湖荡，水网地区风貌特征明显。
1.2 数据来源及处理
采用2000、2010、2020年3期 Landsat TM/OLI 遥感影像，数据集来源于地理空间数据云平台(
http://www.gscloud.cn/ )，空间分辨率为30 m×30 m。利用ENVI 5.3软件对各期遥感影像数据进行校准、图像拼接裁剪等处理。参考中国科学院土地利用/土地覆盖分类系统及GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》相关标准，结合苏南水网地区地域特点，将研究区划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类土地利用类型，其中耕地、林地、草地和水域为绿色空间，建设用地和未利用地为非绿色空间。对解译后的土地利用类型数据进行精度验证，Kappa系数均＞0.85，符合解译精度要求。2. 研究方法
2.1 风险小区的划分
为了便于景观生态风险指数的空间化表达，本研究基于ArcGIS的渔网分析功能划分景观生态风险小区。依据研究区面积大小及数据精度，采用等间距采样的方法将研究区划分为1.5 km×1.5 km正方形格网，共划分景观生态风险样本小区489个(图1)，利用 Fragstats 4.2软件计算各个样本小区内的生态风险指数，作为每个风险小区中心点的景观生态风险值。
2.2 景观生态风险评价模型
景观格局指数是反映景观结构组成和空间配置特征的定量指标[18]。基于景观格局指数的生态风险评价方法能够有效评估生态系统受到外部干扰的强弱和内部抵抗力的大小[19]。根据相关研究成果[20−21]，依据景观格局与生态风险之间的关联，选取景观干扰度指数($ {E}_{i} $)、景观脆弱度指数($ {V}_{i} $)和景观损失度指数($ {R}_{i} $)来构建景观生态风险评价模型。
各景观格局指数计算方法及生态学含义详见表1。
表 1 景观格局指数及计算方法Table 1 Landscape pattern index and their calculation methods指数名称 计算方法 生态学含义 土地利用生态风险指数
(IERk)${I_{{\text{ER}}k}} = \displaystyle \sum \limits_{i = 1}^N \dfrac{{{A_{ki}}}}{{{A_k}}} \times {R_i} $ Aki为第k个风险小区内土地利用类型i的面积；Ak为第k个风险小区的面积；Ri为第i类景观的景观损失度指数 景观损失度指数(Ri) Ri=Ei×Vi Ei为景观干扰度指数，Vi为景观脆弱度指数 景观干扰度指数($ {E}_{i} $) $ {E}_{i}={aC}_{i}+{bN}_{i}+{cD}_{i} $ 表示不同类型景观生态系统所受外界干扰的程度，主要与人类的开发活动有关。其中：$ a、b、c $分别为$ {C}_{i} $、$ {N}_{i}{\mathrm{、}D}_{i} $的权重，且$ a+b+c= $1，参考前人研究[11, 22]，将$ a、b、c $分别赋值为0.5、0.3和0.2 景观破碎度指数($ {C}_{i} $) $ {C}_{i}=\dfrac{{n}_{i}}{{A}_{i}} $ 表示景观被分割的破碎化程度，值越大表明景观破碎程度越高 景观分离度指数($ {N}_{i} $) $ {N}_{i}=\dfrac{A}{2{A}_{i}}\sqrt{\dfrac{{n}_{i}}{A}} $ 表示某一景观类型中不同斑块间的分离程度，值越大表明景观空间分布越离散，景观结构稳定性越低。$ {n}_{i} $为景观类型$ i $的斑块个数；$ {A}_{i} $为景观类型$ i $的面积；$ A $为景观总面积 景观优势度指数($ {D}_{i} $) $ {D}_{i}=\dfrac{\left(\dfrac{{n}_{i}}{N}+\dfrac{{q}_{i}}{Q}\right)}{4}+\dfrac{{A}_{i}}{2A} $ 表示斑块在景观中的地位，值越大代表斑块对景观格局演变影响越大。$ {q}_{i} $为景观类型$ i $斑块出现的样方数；$ Q $为样方总数；$ N $为斑块总数 景观脆弱度指数($ {V}_{i} $) $ {V}_{i}={I}_{{\mathrm{LS}}}\times \left(1-{I}_{{\mathrm{LA}}}\right) $ 表示不同景观类型抵抗外界干扰的敏感程度。其中：ILS为景观敏感度指数，可通过景观干扰度指数和景观易损度指数相乘而得，景观易损度指数根据前人研究成果[23−24]，结合研究区实际情况赋以权重：未利用地为6，水域为5，耕地为4，草地为3，林地为2，建设用地为1；ILA为景观适应度指数，由斑块丰富密度指数、香农多样性指数、香农均匀度指数相乘而得。3种指数均由Fragstats软件计算而得 3. 结果与分析
3.1 昆山市绿色空间演变特征分析
3.1.1 绿色空间面积组成对比分析
通过ArcGIS软件对遥感影像图进行分类处理，得到昆山市2000、2010和2020年3个时期土地利用类型图(图2)，并统计得到各土地利用类型面积与占比(表2)。从分析结果来看：2000—2020年昆山市各绿色空间类型面积发生了较大变化，其中耕地面积下降明显，减少20 203.11 hm2，占比下降21.70%；水域面积在2000—2010年小幅增加，占比上升2.24%，2010—2020年水域面积明显下降，减少了
5905.17 hm2，占比下降6.34%；林地面积共减少72.90 hm2，而草地面积则增加了143.64 hm2，两者在绿色空间中占比很小。总体而言，研究期间昆山市绿色空间总面积明显减少，反映了建设用地扩张不断侵占市域内的绿色空间，以耕地面积的缩减最为突出。
图 2 2000—2020年昆山市土地利用类型示意图Figure 2 Land use type map of Kunshan City from 2000 to 2020表 2 2000—2020年昆山市各用地类型面积变化Table 2 Changes in the area of various land types in Kunshan City from 2000 to 2020土地利用类型 2000年 2010年 2020年 面积/hm2 百分比/% 面积/hm2 百分比/% 面积/hm2 百分比/% 绿色空间 耕地 68 884.11 73.98 51 240.51 55.03 48 681.00 52.28 林地 122.85 0.13 112.59 0.12 49.95 0.05 草地 36.36 0.04 78.66 0.08 180.00 0.19 水域 15 156.36 16.28 17 247.87 18.52 11342.70 12.18 合计 84 199.68 90.43 68 679.63 73.75 60253.65 64.70 非绿色空间 建设用地 8 833.95 9.49 24 386.49 26.19 32828.04 35.26 未利用地 81.36 0.09 48.96 0.05 33.39 0.05 合计 8 915.31 9.58 24 435.45 26.24 32861.43 35.31 3.1.2 绿色空间面积转移矩阵分析
为了进一步揭示昆山市绿色空间用地类型的时空演变规律，本研究采用土地利用转移矩阵对昆山市各用地类型之间的转移方向和转换数量进行分析，结果如表3所示。2000—2020年昆山市各绿色空间类型转移存在明显差异：耕地净转出量最大，总量达33 918.84 hm2，主要流向建设用地，转出面积达26 327.86 hm2，转出贡献率为77.62%，反映出建设用地侵占耕地现象普遍；水域面积整体呈现先小幅增加后逐渐减少的趋势，其中2000—2010年水域面积小幅增加了2 091.51 hm2，主要由耕地转入，2010—2020年，水域面积持续减少，主要向耕地和建设用地转出，转出总面积为7 150.64 hm2。总体来看，2000—2020年昆山市绿色空间类型转移以耕地和水域的转出为主，均主要转向建设用地。这反映出昆山市在经济社会快速发展下人为开发建设活动对绿色空间侵占现象较为明显，耕地和水域等绿色空间面临较大生态压力。
表 3 2000—2020年昆山市地类转移矩阵Table 3 Land class transfer matrix in Kunshan City from 2000 to 2020时间段 土地利用类型 绿色空间/hm2 非绿色空间/hm2 转出合
计/hm2面积变化
合计/ hm2耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地 2000—2010 绿色空间 耕地 46 613.56 41.62 71.57 6 168.10 15 825.59 6.48 68 726.91 −17 577.88 林地 46.23 41.28 0.07 29.54 5.62 0.00 122.74 −10.60 草地 14.15 0.00 0.16 15.64 6.29 0.11 36.36 42.30 水域 3 464.97 28.70 5.97 10 742.95 853.90 2.02 15 098.51 2 033.98 非绿色空间 建设用地 975.40 0.53 0.90 174.01 7 672.25 0.20 8 823.28 15 544.60 未利用地 34.72 0.00 0.00 2.25 4.23 40.15 81.36 −32.40 转入合计 51 149.03 112.14 78.66 17 132.48 24 367.89 48.96 92 889.16 − 时间段 土地利用类型 绿色空间/hm2 非绿色空间/hm2 转出合
计/ hm2面积变化
合计/ hm2耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地 2010—2020 绿色空间 耕地 39 356.15 8.54 127.00 1 161.04 10 502.27 6.64 51 161.64 −2 650.12 林地 65.13 25.78 0.13 17.69 3.57 0.00 112.30 −62.47 草地 2.17 0.00 1.46 0.00 74.73 0.30 78.66 101.34 水域 6 482.98 14.97 37.18 9 906.54 667.66 6.89 17 116.24 −5 812.93 非绿色空间 建设用地 2 592.59 0.53 14.22 217.65 21 538.87 1.19 24 365.05 8 439.75 未利用地 12.50 0.00 0.00 0.38 17.71 18.37 48.96 −15.57 转入合计 48 511.52 49.82 180.00 11 303.31 32 804.80 33.39 92 882.85 − 说明：−表示无此项。 3.2 昆山市绿色空间景观生态风险时空演变分析
3.2.1 绿色空间景观格局指数时序变化
运用Fragstats软件计算得到昆山市2000、2010、2020年各绿色空间类型景观格局指数。统计结果表明：2000—2020年昆山市绿色空间景观格局发生了较大变化(表4)。①研究期间耕地破碎度和分离度指数显著上升，表明建设用地快速扩张，促使耕地空间分布趋于离散，破碎化程度加剧，景观优势度不断降低，受外界干扰程度增加。景观损失度逐年上升。②水域破碎度指数先下降后上升，总体呈上升趋势，景观优势度降低，且水域周边城镇较为密集，易受人为活动干扰，使景观脆弱程度不断增加，损失度上升。③林地破碎度、干扰度、脆弱度指数均先下降后上升，总体呈下降趋势，表明林地斑块分布逐渐聚集，景观结构稳定性提升。④草地破碎度指数先上升后下降，表明草地斑块在空间上趋于集聚与整合，抗外界干扰能力提高，景观脆弱度与损失度有所降低。
表 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观格局指数变化Table 4 Change of green space landscape pattern index in Kunshan City from 2000 to 2020土地利用类型 年份 斑块数量 斑块面积/hm2 破碎度 分离度 优势度 干扰度 脆弱度 损失度 耕地 2000 1378 68 884.11 0.020 0.973 0.647 0.431 0.082 0.035 2010 4401 51 240.51 0.086 0.987 0.602 0.459 0.087 0.040 2020 4667 48 681.00 0.096 0.992 0.597 0.465 0.088 0.041 林地 2000 494 122.85 4.021 1.000 0.092 2.329 0.222 0.516 2010 355 112.59 3.153 1.000 0.076 1.892 0.180 0.340 2020 172 49.95 3.443 1.000 0.046 2.031 0.193 0.392 草地 2000 56 36.36 1.540 1.000 0.025 1.075 0.153 0.165 2010 195 78.66 2.479 1.000 0.017 1.551 0.221 0.343 2020 123 180.00 0.683 1.000 0.047 0.651 0.093 0.060 水域 2000 4128 15 156.36 0.272 1.000 0.417 0.520 0.124 0.064 2010 3566 17 247.87 0.207 1.000 0.399 0.483 0.115 0.056 2020 3770 11 342.70 0.332 1.000 0.365 0.539 0.128 0.069 3.2.2 绿色空间景观生态风险时空分布格局
基于景观生态风险评价指标计算结果，在ArcGIS 10.2中利用克里金插值法对昆山市生态风险值进行空间插值，得到昆山市绿色空间景观生态风险空间分布图，使用自然断点法将景观生态风险值(IERk)划分为5个等级：低生态风险(0＜IERk≤0.026)、较低生态风险(0.026＜IERk≤0.031)、中生态风险(0.031＜IERk≤0.037)、较高生态风险(0.037＜IERk≤0.041)和高生态风险(IERk＞0.041)，结果如图3，并统计得到不同景观生态风险等级的面积及占比(表5)。
图 3 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险空间分布示意图Figure 3 Spatial distribution of ecological risks in green space landscape of Kunshan City from 2000 to 2020表 5 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级面积及比例Table 5 Area and proportion of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 2020年份 低风险区 较低风险区 中等风险区 较高风险区 高风险区 面积/hm2 比例/% 面积/hm2 比例/% 面积/hm2 比例/% 面积/hm2 比例/% 面积/hm2 比例/% 2000 1 116.90 25.66 1 830.87 42.06 918.09 21.09 345.15 7.93 141.48 3.25 2010 642.78 19.94 1 210.41 37.55 745.56 23.13 409.32 12.70 215.82 6.69 2020 452.70 15.93 961.02 33.81 692.64 24.37 455.58 16.03 280.26 9.86 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险整体呈上升趋势，呈现“南北高，中间低”的空间分布特征。高、较高风险区面积明显上升，面积占比分别增加8.10%、6.61%，主要分布于淀山湖、白莲湖等湖荡密集地区，且不断向湖荡周围辐射扩张。该区域绿色空间类型以水域为主，由于围网养殖等人为活动对水域干扰程度加大，景观损失度逐年增加，使区域风险等级不断升高。中风险区面积小幅上升，面积占比增加3.28%，集中分布于渡头村、双洋潭等地区，并逐步沿较高风险区外围向四周扩散，区域内耕地、水域交错分布，受人为活动干扰较大，生态稳定性下降。较低、低风险区面积明显缩减，占比分别减少8.25%和9.73%，主要分布于研究区中部白渔潭村、荣家厍及北部范潭村、横泾等地区，且分布逐渐变得零散破碎，人为开发建设活动频繁，绿色空间不断减少，抗干扰能力减弱，景观生态风险值有增强趋势。
3.2.3 绿色空间景观生态风险等级空间变化
借助景观生态风险等级变化分布(图4)分析2000—2020年期间研究区各风险等级的变化情况。①风险等级升高区域的面积为21 503.12 hm2，占绿色空间总面积的36.69%，其中较低风险区域上升为中风险的区域面积最大，为6 413.09 hm2，其次为中风险区域上升为较高风险区域。主要分布在白莲湖、明镜荡、汪洋荡等地区，区域内湖荡、耕地镶嵌分布，城镇建设用地的扩张使生态斑块破碎化程度加剧，生态结构和功能受到损害，生态系统稳定性和恢复力下降。②风险等级基本不变区域的面积为31 026.25 hm2，占绿色空间总面积的52.61%，其中较低风险区域面积最大，为13 102.74 hm2。主要分布在白渔潭村、荣家厍、范潭村片区等。该区域生态环境相对较好，生态系统结构和整体格局较为完整，对外界干扰具备一定的抵御能力，可维持基本的生态功能。③风险等级降低区域的面积为5 241.88 hm2，占绿色空间总面积的10.70%，其中中风险区域下降为较低风险区域面积最大，为2 925.90 hm2，其次为较低风险区域下降为低风险区域。在空间上集中在大渔新村、朱家湾村、黄家埭等地区。区域内具有较好的生态基底，生态斑块间连续性较强且受经济建设活动干扰较小，生态系统稳定性提高，能够提供较好的生态服务效益。
图 4 2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化示意图Figure 4 Change of landscape ecological risk level of green space in Kunshan City from 2000 to 20203.3 基于景观生态风险评价的昆山市绿色空间分区调控策略
基于2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级变化特征，将风险等级升高、不变和降低的区域分别划定为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。依据《苏州市“十四五”生态环境保护规划》《昆山市生态环境保护“十四五”规划》《昆山市国土空间总体规划(2021—2035)》等规划政策，结合调控分区的景观生态风险水平，提出有针对性的空间分区调控策略。
3.3.1 重点修复区实施生态保育，降低绿色空间生态风险
重点修复区为景观生态风险等级升高的区域，主要表现为较低风险向中风险、中风险向较高风险转移。片区内绿色空间破碎度增加，生态系统稳定性下降，景观生态风险水平不断上升。应加强生态保育与生态修复，对淀山湖、白莲湖等主要核心水域开展生态治理与修复工程，提升水域生态涵养功能；系统梳理、串通河网水系，在河网沿线严格管控开发强度大的建设活动；对破碎的绿色空间斑块进行整合，特别是南部长白荡、明镜荡等水域密集地区，着力提升水网景观的连通性和抗干扰能力，维护绿色空间的完整性与稳定性。
3.3.2 协调缓冲区加强缓冲区建设，筑牢绿色空间生态安全屏障
协调缓冲区为景观生态风险等级基本不变的区域，片区内绿色空间生态稳定性较强，能够抵御一定程度的外界干扰，景观生态风险维持在稳定水平。这些区域可作为生态缓冲地，提升绿色空间抗风险能力。通过强化河流水系、滨水绿带等生态廊道结构连通性[25]，串联湖荡、农田大型生态斑块，构建水陆联动的网络化生态空间格局；加强傀儡湖、阳澄湖等生境敏感区的缓冲区建设，构建区域生态安全屏障，维护生态保护网络边界，增强区域景观生态风险缓冲能力。
3.3.3 优化利用区优化生态建设，发挥绿色空间生态效益
优化利用区为景观生态风险等级降低的区域，主要表现为中风险向较低风险、较低风险向低风险转换。片区内绿色空间生态系统结构较为完整，对外界干扰具有较强的适应能力，景观生态风险水平有所下降。应依托片区内良好的生态优势，适度优化建设，提升水网空间活力，维护生态系统的稳定性。首先明确生态保护红线边界，保护绿色空间健康稳定发展；其次对绿色空间进行分级分类管控，加强对城市生态森林公园、夏驾河湿地公园等核心生态资源的保护与管理，定期监测与评估生态用地的环境状况；同时在生态保护基础上优化建设，结合黄家埭等地区独特的水网空间优势开展科普教育、休闲游憩等服务，提升绿色空间的生态效益。
4. 讨论与结论
4.1 讨论
本研究表明：绿色空间用地类型转变与景观生态风险具有关联性。研究期间昆山市南部水域及周边地区由于城镇用地扩张，耕地、水域等绿色空间面积持续减少，生态系统结构稳定性下降，景观生态风险等级呈上升趋势。这与于淑会等[26]、陈斌等[27]的研究结论一致。水网地区以纵横交错的河流、湖荡为主体，水域面积较大，易受外界城镇建设用地扩张的干扰而破碎化，景观脆弱度高。本研究结果表明：水域范围内的景观生态风险指数普遍较高。这与何钊全等[28]对延安市的研究存在一定差异。延安市地处黄土丘陵区，林地和耕地是优势景观类型，受经济发展和建设用地扩张影响较大，林地、耕地破碎化程度加剧，抗干扰能力下降，景观损失度增加，使林地与耕地的景观生态风险值较高。
本研究在快速城镇化背景下，基于景观生态风险评价，加强绿色空间分区规划调控，对提升区域生态安全水平，优化国土空间结构，促进区域可持续发展具有一定理论指导意义。但研究仍存在一定局限性：①研究侧重从景观空间结构变化视角来评价绿色空间景观生态风险状况，对社会、经济等层面影响因素研究不足，还需进一步完善景观生态风险影响因素和驱动机制研究。②生态过程具有复杂性和抽象性，其具体演变过程很难做到定量表述。需要对生态风险展开多尺度分析，深入探讨景观格局生态风险和生态过程的耦合关系，为区域风险管理提供更加科学的依据。
4.2 结论
①2000—2020年昆山市绿色空间总面积持续减少，其中耕地面积缩减最多；水域面积先小幅增加后持续减少，总体呈减少趋势；林地、草地面积占比较小，维持相对平稳。研究区用地类型转换主要表现为耕地和水域转向建设用地。②2000—2020年昆山市绿色空间景观格局变化特征明显，耕地空间分布在建设用地扩张影响下趋于分散，破碎化程度加大，损失度增加；水域破碎度指数先下降后上升，总体破碎度呈增大趋势，景观受外界干扰增加；林地破碎度、干扰度和脆弱度呈下降趋势，斑块分布呈集聚态势；草地破碎度指数先上升后下降，总体破碎度呈下降趋势，空间分布趋于集聚，景观损失度降低。③2000—2020年昆山市绿色空间景观生态风险等级总体呈上升趋势，其中高风险区、较高风险区面积显著扩大，占比分别增加8.10%、6.61%，空间分布上主要集中在南部淀山湖、白莲湖等水域密集地区，并有进一步向外围蔓延发展的趋势；较低风险区、低风险区面积缩减明显，占比分别下降8.25%和9.73%；景观生态风险以低风险等级向更高一级转变为主，绿色空间受人工建设干扰生态风险不断增强。④依据景观生态风险等级变化特征将研究区划分为重点修复区、协调缓冲区和优化利用区。
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图 1 白颈长尾雉冬季生境选择的聚类分析
Figure 1 Cluster analysis of winter habitat selection of Syrmaticus ellioti
表 1 白颈长尾雉冬季生境各生态因子分布频数
Table 1. Distribution frequency of ecological factors about winter habitat of Syrmαticus ellioti
项目 频数 百分比/% 海拔/m ＞600 3 8.8 ≤600 31 91.2 坡度/(°) ＞30 2 5.9 ≤30 32 94.1 坡向/(°) 阳坡 18 52.9 半阴半阳 14 41.2 阴坡 2 5.9 乔木盖度/% ＞70 9 26.5 40-70 19 55.9 ≤40 6 17.6 灌木数量/株 ＞20 23 67.6 ≤20 11 32.4 草本种类/种 ＞2 26 76.5 ≤2 8 23.5 水源距离/m ＞150 7 20.6 50-150 18 52.9 ≤50 9 26.5 乔木种类/种 ＞3 26 76.5 ≤3 8 23.5 乔木数量/株 ＞11 24 70.6 ≤11 10 29.4 灌木盖度/% ＞70 3 8.8 30-70 17 50 ＜30 14 41.2 灌木种类/种 ＞3 30 88.2 ≤3 4 11.8 草本盖度/% ＞60 3 8.8 20-60 16 47.1 ≤20 15 44.1 草本数量/株 ＞10 28 82.4 ≤10 6 17.6 林型 阔叶林 19 55.9 针阔混交林 12 35.3 针叶林 3 8.8 
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表 2 各生态因子主成分分析结果
Table 2. Principal components of 14 ecological factors for Syrmaticus ellioti selection
变量 主成分 1 2 3 4 5 乔木盖度 0.068 0.252 0.79 0.120 0.046 乔木种类 0.142 0.244 0.03 0.032 0.209 乔木数量 0.541 -0.197 -0.378 0.311 -0.245 灌木盖度 0.012 0.432 0.79 0.062 -0.002 灌木种数 0.519 0.52 0.178 0.808 0.336 灌木数量 0.106 0.403 0.322 0.132 -0.078 草本盖度 0.255 -0.659 0.177 0.509 -0.069 草本种数 0.647 0.049 0.448 0.091 0.156 草本数量 0.735 0.118 -0.026 0.383 -0.116 水源距离 0.093 0.78 -0.153 0.153 0.103 林型 0.176 0.020 -0.211 0.713 -0.136 海拔 0.681 0.159 -0.315 -0.461 0.149 坡度 0.091 -0.022 -0.104 0.520 -0.709 坡向 -0.005 0.058 -0.035 -0.018 0.945 特征值 2.883 2.299 1.78 1.222 1.040 贡献率/% 22.175 17.682 13.692 9.401 7.998 累积贡献率/% 22.175 39.857 53.549 62.950 70.948
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