全 文 ：第 36 卷第 3 期
2016年 2月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.36,No.3
Feb.,2016
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:中国博士后基金特别资助项目(2010003592)
收稿日期:2014鄄05鄄19; 摇 摇 网络出版日期:2015鄄06鄄12
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail:mhou@ njau.edu.cn
DOI:10.5846 / stxb201405191026
吴未, 张敏, 许丽萍, 欧名豪.基于不同网络构建方法的生境网络优化研究———以苏锡常地区白鹭为例.生态学报,2016,36(3):844鄄853.
Wu W, Zhang M, Xu L P, Ou M H.Habitat network optimization based on different network building methods:a case study of Egretta garzetta in the Su鄄Xi鄄
Chang area.Acta Ecologica Sinica,2016,36(3):844鄄853.
基于不同网络构建方法的生境网络优化研究
———以苏锡常地区白鹭为例
吴摇 未, 张摇 敏, 许丽萍, 欧名豪*
南京农业大学土地管理学院, 南京摇 210095
摘要:生境网络在支持物种长期存活中具有重要意义,由于受人类社会经济频繁活动的影响,迫切需要优化。 选取城市化快速
发展的苏锡常地区为研究区域,以湿地代表性鸟类白鹭为目标物种,利用 2000、2010 年土地利用 /覆被数据,采用两种不同的网
络构建方法,识别出恢复或新建生境节点或斑块,以及基于网络连接度并兼顾了集合覆盖问题遴选出重要新增生境节点,得到
生境网络优化方案。 结果表明:(1)恢复型生境节点对应的生境斑块面积在 10—50 hm2之间,以乔木林地为主;新建型生境节
点对应的生境斑块是乔木林地和湖泊水库与河流兼而有之,均满足白鹭生境地类要求;优化的生境网络连接度较高、整体结构
状况最好,兼顾了资源有限性下经济效益和生态效益最大化,与历史观测点实际情况较为吻合,可作为优化方案。 (2)相同的
生境斑块格局受生境格局时空变化、生态过程模拟方法及网络优化评判标准的影响,在采用不同网络构建方法时,会得到不同
的网络结构及网络优化结果。 采用时空格局变化与不同生态过程模拟相结合的网络优化方法,有助于分析格局鄄生态过程及网
络结构变化情况,其思路为网络优化方法进一步深入研究提供了借鉴。
关键词:网络优化; 生境网络; 时空格局变化; 网络构建方法; 方法论; 白鹭; 苏锡常地区
Habitat network optimization based on different network building methods:
a case study of Egretta garzetta in the Su鄄Xi鄄Chang area
WU Wei, ZHANG Min, XU Liping, OU Minghao*
College of Land Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China
Abstract:Habitat networks are important to the long鄄term survival of many species. However, due to frequent human
disturbance, the habitat networks in most developing urban regions of China desperately need rebuilding or optimization.
Identification of potential conservation areas is usually based on land use and land cover data from a single year; multiple
years of data are rarely used. Additionally, in majority of the studies, only one network building method is applied to
optimize networks; for example the least鄄cost path method, the Spatial Links Tool or the LARCH model. Furthermore,
studies which combine spatio鄄temporal analysis and different network building methods to optimize networks are rare. The
aim of this study was to determine:how spatio鄄temporal analysis and different network building methods affect network
optimization and how combining spatio鄄temporal analysis and different network building methods can contribute to the
methodology of network optimization. In this case study, the Su鄄Xi鄄Chang area of the Yangtze River Delta Region was taken
as the study area and Egretta garzetta was selected as a representative species of wild animal. Egretta garzetta distribution
was identified and recorded in a grid using ArcGIS software along with land use / land cover data from 2010 and 2000.
Potential corridors were identified using the least鄄cost path method and a 10 km鄄radial鄄line path method, based on land
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use / land cover data from 2010 and 2000, respectively. The potential corridors and habitats identified using these two
methods and years were overlaid. Habitats that existed in 2000 but not in 2010, and were linked by both types of potential
corridors were identified. These were named Rebuild Potential Habitats (RP habitats) . Habitats that did not exist in either
2000 or 2010, but were at the junctions of potential corridors were also identified; these were named Newly鄄added Potential
Habitats (NP habitats) . The landscape connectivity indices of RP habitats, NP habitats and their comprehensive values
were calculated and arranged. The habitats that had higher comprehensive values were selected from the perspective of a Set
Covering Problem. These selected habitats along with habitats from 2010 formed the optimized habitat network. 17 RP
habitats and 18 NP habitats were identified. The identified potential habitats and the existing habitats from 2010 formed
network scenarios 域, 芋 and 郁, respectively. The RP habitats had areas of approximately 10—50 hectares. The land鄄use
type for most RP habitats was arboreal forest. The land鄄use types for most NP habitats were arboreal forest, lakes, ponds,
and rivers. These have suitable conditions for Egretta garzetta. There were 14 RP habitats and 12 NP habitats left after
selection. The selected potential habitats and the existing habitats in 2010 formed network scenario 吁. Comparison of three
network structure indices (琢, 茁, and 酌) for network scenarios 域, 芋, 郁, and 吁 showed that scenario network 吁 offered
the maximum economic and ecological benefits from a limited land area. The network structure connectivity in 2010 could
emulate that of 2000, even if RP habitats were rebuilt in the same pattern as 2010. This indicates that spatio鄄temporal
changes had an obvious effect on ecological processes and patterns. Network structure is not necessarily optimized even if all
RP habitats and NP habitats meet the conditions of the different network construction methods. This suggested that the
chosen ecological process model or network optimization criteria have important influences on the results. The method
developed in this study was helpful in analyzing the relationships among spatio鄄temporal patterns, changes in network
structure and ecological processes and patterns. Our analysis also highlights on the methodology of network structure
optimization.
Key Words: network optimization; habitat network; spatio鄄temporal pattern change; network building method;
methodology; Egretta garzetta; Su鄄Xi鄄Chang area
生境是物种的天然栖息场所和物种生存的最基本条件,它的破坏会导致物种濒危乃至灭绝。 生境网络是
物种在不同生境间物质、能量和信息交流的重要空间保障[1鄄2],支持着物种的长期存活[3],保护生境网络比单
纯保护生境更具有意义和价值。 在城市化快速发展地区,人为干扰不断加剧,物种适宜生境面积减小,生境质
量下降,生境隔离效应增强,都会危及到物种多样性的维持,因此迫切需要优化生境网络。
已有网络优化研究多从扩大斑块面积、建立踏脚石或设置缓冲区、提升景观异质性等方面入手[4],通过
提高网络连接度实现网络优化。 增设踏脚石或缓冲区,如识别生态断裂点[5]、暂息地[5]、生态节点[6]等是提
高网络连接度的关键。 识别时,常采用某一特定时间节点进行研究[5鄄8];类似的通过分析墨西哥山猫和猫熊
多时段生境格局变化情况识别区内潜在适宜性生境斑块[9]的研究不多。 构建廊道时,常采用同一种方法模
拟物种迁移的生态过程,如最小成本路径法、修正的 Spatial Links Tool[10]、以及 Graphab 1.0 软件[11]、UNICOR
(UNIversal CORridor network simulator)模型[12]等新方法;同时采用数种不同构建廊道方法的研究不多。 因
而,将时空格局变化分析与不同生态过程模拟相结合的方法进行网络优化的研究更少。
本文以土地资源紧缺、城市化快速发展的苏锡常(苏州—无锡—常州)地区为研究区域,湿地代表性鸟类
白鹭为目标物种,2010 年白鹭生境斑块为现状,与 2000 年白鹭生境斑块初始状态变化情况比照,通过采用两
种不同的网络构建方法,提出恢复、新建生境节点与斑块的方法,以及基于网络连接度并兼顾保护成本效益的生
境网络节点的优先性评估,实现白鹭生境网络优化。 本文着眼于生境网络结构优化的方法论研究,试图回答:生
境斑块时空格局变化对网络优化的影响是什么? 不同网络构建方法对网络优化的影响是什么? 时空格局变化
与生态过程相结合的方法对网络优化研究的作用和意义是什么? 等问题,以拓展网络优化方法论的研究。
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图 1摇 研究区位置示意图
Fig.1摇 Location of the study area
1摇 研究区概况
苏锡常地区位于江苏省南部太湖之滨(图 1),属长
江冲积平原,区内地势平坦,河湖众多,属北亚热带季风
气候。 区内物种丰富,鸟类、兽类和两栖爬行类 200 多
种,湿地鸟类为优势野生物种。 区内鹭鸟主要有白鹭
(Egretta garzetta)、夜鹭 ( Nycticoraxnycti corax)、池鹭
(Ardeola bacchus)和牛背鹭(Bubulcus ibis)4 种[13],其中
白鹭作为优势物种被列入《濒危野生动植物种国际贸
易公约,CITES》名单。 中国观鸟记录中心(http: / / www.
birdtalker.net / )数据显示,2003—2014 年区内发现白鹭
活动的观测点 77处(图 2 中黑色标注点),其中无锡斗
山茶场和常熟尚湖风景区观测数量最多达到 200 只。
摇 图 2摇 苏锡常地区观测到白鹭活动的 77 个观测点(2003—2014
年)
Fig.2摇 Sites where Egretta garzetta have been eye鄄witted in Su鄄Xi鄄
Chang area during the period of 2003 to 2014
苏锡常地区总面积 1.75 万 km2,其中水域面积占
32.47%;地区以占江苏省约 17%的国土面积和人口,实
现了约 40%的 GDP 和地方财政收入。 2000—2010 年
地区农用地比重从 56.69%降至 44.41%、建设用地比重
从 14.71%增至 27.82%,区域土地利用结构和空间布局
发生了显著变化。
2摇 数据与研究方法
2.1摇 数据来源及处理
采用中国科学院国际科学数据服务平台 2000、
2010 年两期 TM影像数据、DEM数据;中国县级行政区
划矢量数据。 TM 影像经解译得到苏锡常地区土地利
用 /覆被数据,地类划分为水田、旱地、园地、乔木林地、
灌木林地、草地、城乡建设用地、交通用地、滩涂沼泽、湖
泊水库、河流、沟渠 /运河和其他未利用地共 13类。
2.2摇 研究方法
2.2.1摇 评判假设与研究思路
从识别新增生境斑块、考虑在人为干扰强烈地区恢复生境斑块难易程度、物种对新增生境斑块接受程度
及迁徙可能性等入手,提出以下两点假设作为网络优化的评判标准:
(1)假设一摇 识别的新增生境斑块与生境斑块初始状态比照,假设恢复初始存在但现状失缺的生境斑块
(特指因干扰致使面积减少而不符合生境斑块条件的适宜地块)优于增添初始和现状都不存在的生境斑块,
即恢复的生境斑块是生境网络优化的优选方案。
(2)假设二摇 不同网络构建方法的构建条件不同。 假设同时满足不同网络构建条件的新增生境斑块优
于不能同时满足不同网络构建条件的新增生境斑块,即新增生境斑块满足的网络构建条件越多,其重要性越
高,是生境网络优化的优选方案。
以上述假设为基础,以 2010 年白鹭生境斑块为现状,通过方法 a得到对应的白鹭生境网络 A,与 2000 年
生境斑块初始状态比照:(1)凡初始存在但现状失缺,并被生境网络 A 与现状生境斑块连接到一起的生境斑
块,即符合假设一条件的生境斑块,为恢复型新增生境斑块。 (2)凡初始和现状都不存在,但被生境网络 A与
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现状生境斑块连接到一起的生境斑块,即为新建型新增生境斑块。 将上述两类新增生境斑块置放到 2010 年
生境斑块现状中,采用方法 b构建对应的白鹭生境网络 B,当新增生境斑块被生境网络 B 与现状生境斑块连
接到在一起,或符合假设二条件的生境斑块,其重要性更高。 从以最少土地实现对物种保护的视角[14]对遴选
出的新增生境斑块进行优先性评价,从而实现生境网络的优化。
2.2.2摇 识别现有生境斑块
参照已有成果[15],白鹭生境斑块为符合以下 4个基本约束条件的地块集合:(1)乔木林地为筑巢地,沼泽
滩涂、湖泊水库为觅食地,筑巢地与觅食地相距不超过 10 km;(2)面积不小于 10 hm2;(3)高程在 5—70 m之
间;(4)至市区和主要对外交通用地距离不小于 400 m和 300 m。 通过 ArcGIS 10.1完成生境斑块的识别。
2.2.3摇 构建现状生境网络
白鹭迁移行为包括空中飞行和陆地行走两种方式[16]。 空中飞行时受地类变化影响较小,路径可设为直
线,生境网络以觅食半径不超过 10 km[9]为依据,由 10 km范围内的生境斑块直线连接构成;陆地行走时受地
类变化影响较大,路径可设为曲线,生境网络可采用最小成本路径法构成;由此得到两种不同方法构建的白鹭
空中飞行和陆地行走生境网络。
影响白鹭陆地迁移的因素很多,如生境质量、水质情况、人为干扰强度等[17]。 采用最小成本法模拟时,可
选取典型因素类型[18鄄19]或直接通过考察土地利用类型适宜性或景观类型异质性[8,20鄄21],设定阻力值简化研
究。 本文着眼于网络结构优化的方法论研究,依据数据获得性和可操作性原则,以土地利用类型为直接影响
因素,参照类似研究成果[21鄄22],结合白鹭生活习性,设定了不同土地利用类型对白鹭陆地迁移影响在 1—100
之间的相对阻力值(表 1)。 借助 ArcGIS中 Cost Path工具生成、Feature to point工具将所有生境斑块转换为生
境节点,将生境网络转化为点和线的集合[23]。
表 1摇 不同土地利用类型对白鹭陆地迁移的阻力值
Table 1摇 Resistance values of Egretta garzetta忆s migration on land caused by different land鄄use type
土地利用类型
Land鄄use type
阻力值
Resistance
土地利用类型
Land鄄use type
阻力值
Resistance
生境地类
Habitat
乔木林地
Arboreal forest 1
主要人为干扰地类
Main human disturbance
交通用地
Transportation 80
滩涂沼泽
Marsh land 1
城乡建设用地
Building area 100
湖泊水库
Lake 1
其他地类
Others
园地
Garden 30
类生境地类
Similar habitat
河流
River 3
草地
Grassland 50
沟渠 /运河
Canal 5
旱地
Dry land 70
水田
Paddy field 10
其他未利用地
Other unutilized land 90
灌木林地
Shrub land 20
2.2.4摇 识别新增生境斑块 /节点
在评判假设与研究思路(2.2.1)中构建的恢复型和新建型新增生境斑块,对应着恢复型和新建型生境节
点,具体识别方法分别为:(1)在 ArcGIS 10.1中通过最小成本路径法获得 2010 年白鹭现状生境网络,与 2000
年白鹭生境节点初始状态叠加,得到恢复型生境节点。 (2)在 2010 年白鹭现状生境网络中,遴选路径间的相
交点或转折点[5鄄6],其中穿过节点路径数量逸3(不考虑太湖内部生成的交点)且不属于恢复型生境节点的为
新建型生境节点。
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2.2.5摇 新增斑块 /节点重要性排序
新增生境斑块设计过程中尤其是在土地资源稀缺、城市化快速发展地区通常面临着一个严峻挑战,即在
资源有限条件下,需要用最少的土地面积 /资金实现对一组物种的保护或用给定的资金实现对尽可能多的物
种 /面积的保护,即物种的“集合覆盖问题(Set Covering Problem,SCP)冶和“最大覆盖问题(Maximal Covering
Problem,MCP)冶 [14]。 从集合覆盖问题出发,优选出最重要最迫切需要恢复或新建的新增生境斑块,可体现资
源有限性下兼顾经济效益和生态效益的最大化。
斑块重要性可通过景观连通性指标(如 IIC 和 PC) [24鄄25]或景观中心度指标(如节点度、中介度、紧密度、
特征向量度和子图度) [26]反映。 连通性指标侧重于斑块分析,受网络结构影响较小;中心度指标侧重于网络
分析,受网络结构影响较大。 本文旨在通过提高网络连接度优化网络,故选用中心度指标测算斑块重要性。
中心度指标中,节点度和中介度较为常见,分别反映斑块功能性连接的整体特征和斑块在景观流传递过程中
的重要程度[26]:(1)节点度也称中心集中度,指网络结构中与某一节点相连的连接线的数量。 节点度越高,对
应节点在所处局部景观中的中心位置越重要[26]。 数据获取借助 UCINET软件 Degree工具完成[27]。 (2)中介
度又称关联度,指某个斑块处于其他斑块对之间的频度,是通过网络中某个点的最短路径与所有节点间(不
包括该点)最短路径的数量比[26]。 中介度越高,对应节点控制穿越网络景观流的能力越强,在维持景观连接
度中的作用越重要。 重要节点的缺失将造成网络结构的分裂和景观破碎化。 数据获取借助 UCINET 软件
Node Betweenness工具完成[27]。 本文将两个指标反映的功能列为同等重要,对得到的指标计算结果按照极差
标准化法归一化处理之后进行等权叠加排序。
2.2.6摇 评价网络优化结果
网络优化结果可通过测算景观连接度来评价。 选择反映网络复杂性的 琢、茁、酌 3个网络结构指数,分别反
映网络中回路出现的程度、每个节点的平均连线数和所有节点被连接的程度[28鄄29]。
摇 图 3摇 恢复型生境节点与新建型生境节点分布及基于最小成本路
径法的白鹭生境网络 A
摇 Fig.3摇 The distribution of restorative and new habitat nodes and
Egretta garzetta忆s habitat Net鄄A based on the least鄄cost path model
3摇 结果与分析
3.1摇 识别的新增生境节点
图 3为由最小成本路径法识别得到的恢复型和新
建型生境节点分布情况及构建的白鹭生境网络 A。 恢
复型生境节点 17 个,主要在太湖周边及宜兴—溧阳片
区。 新建型生境节点 18个,主要在太湖东、西两侧。 与
影像图对照,恢复型生境节点对应的生境斑块面积在
10—50 hm2之间,以乔木林地为主;新建型生境节点对
应的生境斑块是乔木林地(宜兴—溧阳片区为主)和湖
泊水库与河流(苏州境内为主)兼而有之;均满足白鹭
生境地类要求、为容易恢复的小面积生境斑块。
3.2摇 新增生境节点重要性排序
图 4 为上述 35个新增生境斑块和 2010 年现状生
境斑块通过直线路径法构建的白鹭生境网络 B。 表 2
为新增生境节点在图 4中标准化后的节点度、中介度及
其综合评价值。 图 5 为新增生境节点综合评价值分布
情况。 图中,横轴为生境节点重要性的降序排列号;纵轴为生境节点在 1.00—0.00 之间标准化的重要性综合
值,值越大重要性越高。 35个散点组成的折线中,第 27处为折线拐点,出现明显下降,故设定前 26 个新增生
境节点为重要节点,分别得到恢复型和新建型生境节点 14个和 12个。
在重要性排序中,位于前 10的新增生境节点中新建型生境节点有 8 个,其中 7 个占据了前 7 位,与假设
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图 4摇 基于直线路径法的白鹭生境网络 B
Fig.4摇 Egretta garzetta忆s habitat Net鄄B based on the linear path model
图 5摇 新增生境节点综合评价值分布情况
Fig.5摇 Comprehensive values of new habitat nodes
一不符;遴选掉的 9个新增生境节点中,除 92号节点未
连入生境网络 B 不符合假设二条件外,其余节点均满
足假设二条件。 其中 62、72和 74号 3个恢复型生境节
点同时满足假设一、二的前提条件,但都被筛选掉,与假
设不符。 文中假设的两种情况均没有实现预期的优化
结果,表明受人为干扰影响,生境斑块格局变化对生态
过程、网络优化结果均产生显著影响。
3.3摇 网络优化结果
图 6为白鹭生境网络现状及优化情景:1 是现状网
络玉;2是增添了恢复型生境节点的网络域;3是增添了
新建型生境节点的网络芋;4 是由网络域和芋叠加得到
的网络郁,即网络 B;5是由遴选的重要生境节点构建的网络吁,即网络郁的优化结果。 网络玉破碎化明显,
相互之间孤立。 网络域与网络玉相比,增加了节点数和廊道数,但网络连接度改善不明显。 网络芋与网络玉
相比,宜兴—溧阳片区及苏州中部的网络连接度得到较明显改善,说明新建型生境节点比恢复型生境节点在
提高网络连接度上成效明显。 网络郁和吁与网络芋相比,无明显差别。
表 3是网络玉—吁的网络结构指数情况。 与网络玉相比,网络域、芋、郁、吁的 3 个网络结构指数值均得
到不同程度的增加、网络实现了不同程度的优化;网络芋的节点数略多于网络域,但廊道数、3 个网络结构指
数值均低于网络域,优化成效不明显;网络吁的节点数和廊道数均低于网络郁,但 3个网络结构指数值均高于
网络吁,网络整体结构状况最好,说明满足了“集合覆盖问题冶的同时实现了提高网络连接度的网络优化目
的,是最优方案。 综合上一节结论说明,在网络郁被优化为网络吁时,被筛选掉的新增生境节点在不同网络中
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的重要性不同,或者说不同网络构建方法对新增生境节点的需求是不同的,即不同的网络构建方法对网络优
化的结果存在影响。
表 2摇 新增生境节点类型及其标准化节点度值、中介度值及其综合评价值
Table 2摇 Types of new habitat nodes and their values of standardized degree and betweenness, comprehensiveness
图中节点编号
Node number
节点类型*
Type
节点度标准化值
Standardized Degree
中介度标准化值
Standardized Betweenness
综合评价值
Comprehensive value
重要性序号
Rank number
82 N 1.00 1.00 1.00 1
80 N 0.89 0.72 0.81 2
86 N 0.56 0.92 0.74 3
84 N 0.89 0.49 0.69 4
89 N 0.56 0.80 0.68 5
75 N 0.56 0.54 0.55 6
88 N 0.22 0.86 0.54 7
65 R 1.00 0.06 0.53 8
91 N 0.78 0.19 0.48 9
59 R 0.78 0.17 0.48 10
71 R 0.67 0.24 0.45 11
73 R 0.89 0.02 0.45 12
69 R 0.78 0.05 0.41 13
68 R 0.78 0.05 0.41 14
64 R 0.78 0.04 0.41 15
63 R 0.78 0.04 0.41 16
60 R 0.67 0.08 0.37 17
83 N 0.67 0.06 0.37 18
85 N 0.67 0.04 0.35 19
78 N 0.67 0.02 0.35 20
77 N 0.67 0.02 0.34 21
70 R 0.67 0.02 0.34 22
58 R 0.67 0.01 0.34 23
66 R 0.67 0.00 0.33 24
67 R 0.67 0.00 0.33 25
61 R 0.67 0.00 0.33 26
72 R 0.56 0.00 0.28 27
90 N 0.33 0.13 0.23 28
62 R 0.33 0.02 0.18 29
76 N 0.33 0.02 0.18 30
81 N 0.33 0.00 0.17 31
74 R 0.22 0.00 0.11 32
79 N 0.11 0.00 0.06 33
87 N 0.11 0.00 0.06 34
92 N 0.00 0.00 0.00 35
摇 摇 *R代表恢复型生境节点;N代表新建型生境节点
表 3摇 不同情形下优化的白鹭生境网络结构指数结果
Table 3摇 Results of Egretta garzetta忆s habitat network structure indexes in different scenarios
网络
Network
节点个数
Nodes
廊道数量
Corridors
琢指数值
琢 index
茁指数值
茁 index
酌指数值
酌 index
网络玉 (Net鄄玉) 58 109 0.47 1.88 0.65
网络域 (Net鄄域) 75 192 0.81 2.56 0.88
网络芋(Net鄄芋) 76 173 0.67 2.28 0.78
网络郁(Net鄄郁) 93 262 0.94 2.82 0.96
网络吁 (Net鄄吁) 84 241 0.97 2.87 0.98
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图 6摇 苏锡常地区白鹭生境网络现状及优化情景
Fig.6摇 Egretta garzetta忆s current habitat network and its optimized scenarios in Su鄄Xi鄄Chang area
4摇 结论
本文以白鹭生境网络为例,利用苏锡常地区 2000、2010 年土地利用 /覆被数据,通过与两种不同网络构建
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方法相结合的思路,识别出需要恢复、新建的生境节点或斑块,并从资源有限性出发对新增生境节点重要性进
行排序,得到生境网络优化方案。 结果表明:(1)恢复型生境节点对应的生境斑块面积在 10—50 hm2之间,以
乔木林地为主;新建型生境节点对应的生境斑块是乔木林地和湖泊水库与河流兼而有之,均满足白鹭生境地
类要求。 优化后的生境网络连接度较高、整体结构状况最好,能兼顾资源有限性下经济效益和生态效益的最
大化,为优化方案。 (2)与图 2比照,77个观测点覆盖了大部分优化后的生境网络节点,即新增和现有生境斑
块与实际情况较为吻合。 但是环太湖地区观测点密集,数量多于现有和新增生境节点数量,存在一定偏差,可
能与同一生境节点覆盖了多个观测点有关;部分有白鹭活动的观测点,如常州中、西部,无锡东北部,苏州东
部,尚未被识别出,有待进一步研究。 (3)结果与假设一不符,说明即使将 2010 年生境斑块格局恢复到 2000
年状态,也因其它地类变化影响无法还原出原有生境网络,反映出生境网络变化受格局—生态过程影响明显。
结果与假设二不符,说明即使能够同时满足不同网络构建条件的新增斑块形成的网络也不一定得到网络优化
的最优结果,反映出在相同生境斑块情况下,不同网络构建方法会得到不同的网络及优化结果,即网络优化结
果受生态过程模拟方法和网络优化评判标准选择的影响明显。 时空格局变化与不同生态过程模拟相结合的
网络优化方法,有益于还原和分析格局鄄生态过程以及网络结构的变化情况,其思路和方法有助于网络优化的
进一步深入研究。
物种迁徙模拟是一个非常复杂的过程,需要大量的物种分布和生境结构数据。 本文选择不同土地利用类
型为影响因素通过最小成本路径法模拟,设定阻力值时,存在主观性;计算时,栅格数据粒度效应[30]所造成的
信息传递丢失现象会影响结果的准确性。 将生境斑块简化为景观类型,再进一步简化为节点,忽略了斑块面
积效应、边缘效应等因素,会导致模拟结果与实际状况之间的显著偏差。 以上都应在后续研究中不断完善。
网络优化旨在完善景观格局,而景观格局是实现景观可持续过程中至关重要的一环。 优化网络可以更好
的反映出景观格局、景观服务和人类福祉之间的动态关系[31]。 同时,也可依据景观格局鄄过程鄄服务鄄福祉机理
系统研究成果,为景观格局或网络优化提供新的研究思路和理论基础。
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