Spatio-temporal evolution of habitat quality in Haikou from 2000 to 2020 based on InVEST model

海口市(19°31′32″~20°04′52″N，110°07′22″~110°42′32″E)是海南省政治、经济、科技和文化中心，陆域面积为2 296.8 km²，下辖美兰、龙华、秀英、琼山等4个区。本研究选取海口市陆域(不含周边岛屿)为研究区(图1)，常住人口为290.8万。全市地势平缓，水系发达，河流湖泊众多，在海口市东部沿海分布着红树林湿地，生境质量优良，生物多样性丰富。据海南省第三次森林资源调查统计，海口市森林覆盖率为39.60%，林木绿化率为40.08%。近20 a来，随着城镇化加速，以及海南国际旅游岛和自由贸易港政策的相继出台，海口市经历了人口大量涌入、城市建设持续蔓延、土地利用类型不断变化的过程，城市生态格局和生境质量也发生了相应的变化。

Figure 1.  Location and topography of study area

所用数据包括海口市行政边界数据、土地利用数据(2000、2010、2020年)、数字高程数据(DEM)及道路矢量数据等。其中，海口市行政边界数据来源于海南测绘地理信息局网站(http://hism.mnr.gov.cn/sjkf/)；数字高程数据和道路矢量数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)；土地利用数据来源于国家基础地理信息中心全球地表覆盖数据产品服务网站(http://www.globallandcover.com/)，分辨率为30 m×30 m，总体精度达0.8以上。依据全国土地利用遥感监测分类体系，研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、湿地、水体、建设用地等6类一级类型。

土地利用转移矩阵是研究各种土地利用类型相互转换的方法之一，不仅可以定量研究不同土地利用类型之间的转化情况，还可以揭示不同土地利用类型之间的转移速率^[20]。本研究通过ArcGIS软件对海口市2000和2020年2个时期的土地利用类型进行分析，建立2000—2020年海口市土地利用类型转移矩阵。计算公式如下：

式(1)中：$ {\boldsymbol{S}} $为面积，$ n $为土地利用类型的数量；$ i $为研究初期土地利用类型；$ j $为研究末期土地利用类型。

InVEST模型可利用土地覆被和生物多样性威胁因素等信息生成生境质量地图，直观反映出研究区的生物多样性。本研究采用InVEST3.2.0模型中的生境质量模块(Habitat Quality)对海口市生境质量水平进行定量评估。计算公式如下：

式(2)~(3)中：$ {Q_{xj}} $为土地利用类型$ j $中栅格单元$ x $的生境质量指数大小；$ {H_j} $为土地利用类型$ j $的生境适宜度；$ {D_{xj}} $为土地利用类型$ j $中栅格单元$ x $的生境退化程度；$ z $为归一化常量，模型中设置为2.5；$ k $为半饱和系数，模型中设置为0.5；$ R $为威胁因子个数；$ {Y_r} $为威胁因子$ r $栅格单元的总数；$ {\omega _r} $为威胁因子$ r $的权重；$ {r_y} $为威胁因子$ r $在栅格$ y $的胁迫值；$ {i_{rxy}} $为栅格$ y $中的威胁因子$ r $对栅格$ x $的胁迫程度；$ {\beta _x} $为所有威胁因子在栅格单元$ x $的可达性；$ {S _{jr}} $为土地利用类型$ j $对威胁因子$ r $的敏感度。

式(4)为线性衰减，式(5)为指数衰减。$ {i_{rxy}} $为栅格$ y $中的威胁因子$ r $对栅格$ x $的胁迫程度；$ {d_{xy}} $为栅格$ x $和栅格$ y $之间的线性距离；$ {d_{r\max }} $为威胁因子$ r $的最大作用距离。

根据海口市地理环境和土地利用类型，参考文献[21]将耕地、建设用地、道路等人类活动密集区作为威胁因子，并进行比对校正，最终确定各相关数据及参数(表1和2)。

在模型中输入土地利用及威胁因子的栅格数据，并输入上述参数(格式为.csv)，运行模型输出生境质量结果图。生境质量指数取值范围为0~1.0，利用自然间断点分级法将其分为4个等级：0~0.4(差)、＞0.4~0.7(中)、＞0.7~0.9(良)、＞0.9~1.0(优)。

生境退化度(生境质量)变化率表示在某一时间段内，区域生境退化度(生境质量)时期末值相较于初始值的变化百分比^[22]，其计算公式为：

式(6)中：$ v $为生境退化度或生境质量的变化率(%)，正值表示生境退化度或生境质量上升，负值表示下降；$ {P_{{t0}}} $、$ {P_{{t1}}} $分别为生境退化度或生境质量的初始值、末尾值。

由图2可知：研究区土地利用格局以林地和耕地为主。其中，林地主要分布在西南部和东南部区域；耕地广布于中南部区域；草地主要集中在秀英区北部和美兰区东部；水体主要由流经城市中部的南渡江及其支流，和分布各区的湖泊、水库组成；湿地主要为东北部的沿海红树林湿地；建设用地主要集中在北部平原区，且呈逐年扩张趋势。

Figure 2.  Spatial distribution of land use types in the study area from 2000 to 2020

由表3可知：林地各期占比均最大，为海口市主要土地利用类型；其次是耕地，平均占比为30.54%；其他土地利用类型占比相对较少。2000—2020年间，海口市耕地面积逐期下降，从2000年的871.32 km²下降到2020年的580.17 km²，占比从37.73%下降到25.12%；林地面积在2010年明显回升，但到2020年，林地面积回落到1 125.74 km²，占比为48.75%；湿地呈逐年上升趋势，面积从2000年的19.17 km²上升到2020年的39.38 km²，占比从0.83%上升到1.71%；建设用地面积增量最大，从2000年的133.58 km²增加到2020年的363.95 km²，占比从5.78%上升到15.76%，尤其是2010—2020年，建设用地面积增加了约1.5倍。

由表4可知：耕地的转出面积最大，为311.10 km²，主要转为林地(200.36 km²)和建设用地(89.48 km²)；其次是林地，转出面积为185.40 km²，主要转为建设用地和水体；其他土地利用类型的转出面积相对较小。建设用地的转入面积最大，为234.22 km²，主要来自于林地、耕地、水体；其次是林地，转入面积为220.87 km²，主要来自耕地。

由表5所示：2000—2020年海口市生境退化度平均值先下降后升高。2000—2010年，生境退化度变化率为−1.77%，主要与该时期实施的退耕还林政策有关；2010—2020年，生境退化度变化率为12.20%，主要与国际旅游岛建设和海南自由贸易港政策落地所带动的经济发展和城市建设有关，该时期人类活动程度加强，导致研究区建设用地大量增加，生态系统遭受到的人为干扰增大，生境退化程度增强。

利用自然间断点分级法对生境退化度进行分级，将其分为5个等级(图3)：无退化(0)、轻度退化(＞0~＜0.02)、中度退化(0.02~＜0.05)、高度退化(0.05~＜0.09)和严重退化(≥0.09)。

Figure 3.  Habitat quality degradation grade in the study area from 2000 to 2020

总体上看，海口市生境退化度呈现出3个圈层递变的分布态势。第1个圈层的中心位于海口市主城区，土地利用类型为建设用地，人为干扰强度大，生境退化度等级为无退化。中心建城区边界周围，受城市扩张影响，生境退化等级为严重退化的范围逐期扩大，随后高度退化和中度退化穿插着往主城区外围扩散，呈递减现象；第2个圈层的中心在海口市秀英区休眠火山群周围的城镇建设区，该中心2000年为轻度退化，并与龙华区、琼山区、美兰区的轻度退化区域连成片，后退化等级逐期加强，到2020年演变为中度退化和高度退化；第3个圈层分布在琼山区东南角，该区域受台地和火山地貌影响，且离主城区较远，其生境质量难以受到干扰，故生境退化度等级由轻度退化到中度退化，再到高度退化。

由表6所示：海口市生境质量在2000—2010年处于上升趋势，生境质量变化率为6.92%，2010—2020年为下降趋势，生境质量变化率为−10.44%。从各区生境质量来看，2000年龙华区的生境质量指数最低，为0.525 1，2000—2010年该区大面积退耕还林，使得其生境质量指数大幅提高，为0.717 1，生境质量指数变化率为36.56% ；2010和2020年这2个时期，美兰区生境质量指数都最低，分别为0.697 8和0.598 7，这与美兰区建设用地大面积增加有关；琼山区各期生境质量指数都最高，分别为0.738 9、0.777 6和0.741 2，主要由于琼山区离主城区相对较远，且多火山丘陵地貌，林地面积占比高。

由图4可知：生境质量等级为差的区域主要分布在海口市北部建城区，随着城市扩张逐期扩大。生境质量等级为优的区域主要分布在秀英区、龙华区和琼山区，尤其是秀英区火山地质公园所处的马鞍岭—雷虎岭火山群一带，以及琼山区的旧州岭—日晒岭一带。从时空变化来看，2000—2010年，龙华区大面积耕地转化为林地，且建设用地扩张较为缓慢，使得研究区生境质量总体水平上升。2010—2020年，城市建设突飞猛进，导致海口市主城区周边生境质量等级为中的区域逐渐被等级为差的区域吞并。主城区外围，随着高铁、高速公路网等基础交通设施的修建，生境频繁被分割，破碎化程度加重。在南渡江、湖泊、水库等水域周边，人为建设量增加，导致生境质量逐期下降，生境破碎化程度同样加重。

Figure 4.  Spatial distribution of habitat quality grades in the study area from 2000 to 2020

由表7所示：海口市2000—2020年生境质量等级为差的占比从5.33%上升到16.83%，但生境质量等级为优的区域占比各期均在50.00%左右，表明区域整体生境质量水平较高，生态环境较好。从4个区的变化上看，生境质量等级为差的面积均逐年增加，增幅最大的为美兰区，从2000年的23.13 km²增加到2020年的140.49 km²，增加了约5倍。琼山区生境质量等级为优的土地面积各期占比均最大，表明海口市4个区中琼山区的生境质量最好。

由图5所示：海口市生境质量等级转换频繁的区域主要在主城区外围，南渡江流域周边，美兰区沿海湿地，以及龙华区大面积耕地范围内；生境质量由中转为差的区域主要集中在海口市主城区周边、美兰区及秀英区长流镇，这与海口市城市发展建设的重点区域相吻合。生境质量由中转为良和优的区域主要集中在龙华区和秀英区，这是由于该区域分布着火山口地质公园，生境质量较高；生境质量由良转为中和优的区域，主要集中在海口市东北部和北部的滨海湿地内。

Figure 5.  Spatial distribution of habitat quality changes in study area from 2000 to 2020

自然地理环境和人类社会经济活动是区域生境质量空间分布格局的主要影响因素。本研究通过InVEST模型对海口市的生境质量进行评估，结果显示海口市生境质量整体呈现出北部主城区低，西部和东南部台地区域高的空间分布格局，与全市“核心城区—城乡交错带—乡村”的土地利用格局相契合，说明生境质量空间分布与地貌形态和土地利用类型有关。海口市作为海南“三区一中心”战略定位和“中国特色自由贸易港”建设的前沿阵地，城市发展向西拓展长流组团，向东建设江东新区，并加强建设城际铁路、区域快线等高效便捷的交通网络。与此同时，与澄迈、文昌协同打造“海澄文”经济圈。密集的社会经济活动导致土地利用强度提高，给城市生态环境带来巨大挑战，如城市热岛、洪水、环境污染、废弃物和野生动物栖息地缺失等问题，也对主城区生境质量产生巨大威胁，因此海口市主城区以及重点乡镇区域的生境质量有所降低。

2000—2020年，海口市生境质量总体呈先上升后下降的态势。自2002年起，海南省实施了大面积的退耕还林政策，土地利用向高质量生境类型转变，使区域生境质量指数有较为明显的提升；2010—2020年，海口市生境质量总体下降10.44%，随着该时段社会经济发展，由于人口增加、城市化建设等因素，尤其是2010年海南国际旅游岛政策提出后，全市建设用地面积从133.58 km²激增到363.95 km²，增加了172.46%，城市发展和土地开发“摊大饼”式扩张引起自然生境斑块丧失，生境破碎化加剧，导致区域生境质量退化。这与同处沿海地区的福建省^[23]、京津冀区域^[24]生境质量的演变规律一致，也说明了海口市生境质量变化与城市土地利用类型及地表覆盖物变化有关，且随着海南自由贸易港建设的持续推进，未来海口市建设用地仍将有巨大增量，生态环境将面临更为严峻的考验。

城市的生态系统极为脆弱，各种基础设施占据了城市中大量面积，并挤压着城市自然空间的范围，导致局部生境质量退化甚至丧失^[25]。海口市规划建设应以其自然地理格局为基础，立足海南自由贸易港核心城市和国际化滨江滨海花园城市，统筹国土空间开发与生态系统保护制度，突出优质生态产品供给、生态价值实现、绿色发展成果共享的生态经济模式，进一步提升生态安全保障和生态系统服务功能。首先，要以生态优先的规划方法指导城市建设，建立蓝绿生态网络，强化城市建设集约化用地，避免建设空间无序蔓延；北部主要建设区采用组团发展、绿地楔入的空间模式；培育滨海生态绿带，保护滨水生态廊道，优化湿地自然公园等生态斑块。其次，加强城区生态修复和综合治理。注重绿化植物选材本土化，构建以提高生态服务功能为导向的生态修复体系，通过自然恢复、生态修复等措施改善生境质量，提高城市生态韧性及生态安全自我保障能力。

2000—2020年，研究区各土地利用类型面积占比从大到小为：林地、耕地、建设用地、水体、草地、湿地，建设用地增幅最大，主要由林地、耕地和草地转变而来；海口市生境退化度先下降后上升，在空间上呈圈层递进分布规律；海口市生境质量总体呈先升后降趋势，与城市建设强度密切相关。本研究从生境退化度和生境质量两方面阐释了海口市生境的变化情况，可为该区域生境保护政策的制定提供参考，为长时间序列的生境质量研究提供了思路。