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题 目: Moving in the landscape: Omnidirectional connectivity dynamics in China from 1985 to 2020
图1. 论文首页
1.成果简介
生态功能连通性数据有利于增强对区域生态系统破碎化的认知，然而高时空分辨率数据依然缺乏。近日，南京大学杜培军教授课题组制作了1985至2020年间中国的景观全向连通性数据，并揭示了连通性变化的驱动因素与机制。全向连通性作为功能连通性的延伸，表示任意空间单元之间无障碍连接的能力，考虑了网络中每个单元的地理位置、邻接关系和相对方向对整体连接性和功能的影响。研究成果以“Moving in the landscape: Omnidirectional connectivity dynamics in China from 1985 to 2020”为题，发表在期刊《Environmental Impact Assessment Review》（IF: 9.8）上，论文第一作者为博士生慕号伟，通讯作者为郭山川博士。
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论文导读
栖息地破碎化对生态系统的完整性和物种的自然迁徙构成了重大威胁。同时，生态系统管理正在从孤立式的保护转向综合性的生态治理。然而，高时空分辨率的功能连通性数据的缺乏，使得决策者在理解区域生态系统时面临挑战，进而影响可持续管理战略的制定。在此背景下，研究绘制了1985至2020年间中国的全向连通性数据。研究结果表明，全向连通性受到景观核心区碎片化程度的显著影响。同时，中国全向连通性和景观核心区面积分别下降了1.2%和2.5%，而核心区内部的连通性则增加了0.3%。森林减少和农田扩张被发现是导致连通性下降的主要驱动因素。全向连通性对于维持生态系统的完整性至关重要，为区域空间规划提供了科学依据。
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研究方法
图2. 全向连通性制图和分析框架
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研究结果
连通性受景观要素影响，特别是核心区的面积和空间形态（图3）。具体而言，破碎化的核心区显著降低了全向连通性。在中国，景观要素主要由核心区（45%）和开放区（43%）组成，斑块区和连接体分别占7%和5%（图3a）。在西南流域（SWB），核心区占前景土地覆盖率的73%，而在淮河流域（HuaiRB），开放区占背景土地覆盖率的90%。在海河流域（HaiRB）和内陆流域（CB），核心区比例低于全国平均水平，导致连通性较低（图3b）。特别是在CB，荒地对全向连通性形成较大阻力。空间分析显示，连续核心区域的连通性较高（≥50），破碎核心区的连通性较低（10–50）（图3），研究强调了全向连通性与景观核心区破碎程度之间的密切关系。
通过1985至2020年中国全向连通性数据揭示了连通性增加与减少的热点区域（图4）。燕山、太行山、秦岭、大巴山、天山等地的连通性显著上升（图4a），但2010年后，尤其是燕山东麓地区，连通性下降明显，每5年下降3（图4gh）。秦岭、大巴山等地自2000年后连通性有所上升，特别是在2005-2010年和2015-2020年，部分地区上升超过10。总体来看，中国的连通性和核心区面积分别下降了1.2%和2.5%，核心区内连通性微增0.3%（图4i），表明连通性退化主要发生在核心区边缘，内部受影响较小。
连通性变化模式在不同流域表现出明显的区域差异。例如，黄河流域（YRB）、海河流域（HaiRB）和内陆流域（CB）的连通性显著增加，而珠江流域（PRB）、长江流域（YZRB）则没有表现出显著变化（图5）。在连通性显著增加的流域中，核心连通性总体呈上升趋势。西南流域（SWB）整体连通性和核心区面积显著下降，但核心区连通性有所上升，表明生态系统具备抵御连通性下降的适应力。相比之下，珠江流域（PRB）的连通性、核心区连通性和核心面积同时下降。总体来看，区域异质性导致不同流域的连通性和核心区连通性的趋势各异，并且核心区连通性的变化滞后于流域。
森林和农田的变化显著影响全向连通性，并且不同流域之间存在差异（图6）。在中国，森林和农田变化对连通性的影响分别为0.50和0.28，且两者表现出协同增强作用，表明不同土地利用类型的组合比单一类型更能解释连通性的变化（图6c）。此外，森林与其他因素的相互作用使其对连通性的影响增大至0.5以上。森林与农田对连通性的相关系数分别为0.71和-0.46，表明森林对连通性有正向影响，而农田则有负向影响（图6d）。尽管不同流域内土地覆盖类型的变化对连通性的影响存在差异，森林和农田仍是大多数流域中连通性变化的主要驱动因素。
图6. 1985至2020年土地覆盖类型的变化对全向连通性动态的因子探测、交互探测及皮尔逊相关系数
土地覆盖变化强度对全向连通性的影响存在差异（图7）。例如，农田变化对连通性产生显著的负面影响，变化范围为10.9%到88.7%，平均影响为-10（图7a）。相反，森林变化对连通性有正向影响，变化范围为16.7%到57.1%，平均影响为13。当森林面积大幅减少（-69.8%到-13.3%）时，负面影响达到最大，平均为-20（图7b）。森林、农田和荒地变化对连通性的影响呈线性关系，表明这些变化对连通性有直接影响。灌木丛变化（0.84%到1.95%）略微降低了连通性，可能是因为灌木丛侵占了部分森林面积（图7c）。草地变化（12%到72.6%）则增强了连通性，平均值为3.4，促进了物种迁移并支持了地面生物多样性（图7d）。
图7. 1985至2020年分层土地覆盖变化比率对全向连通性的影响
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研究结论
本研究分析了1985至2020年间中国全向连通性变化，揭示了各区域连通性变化的热点及其主要驱动因素。景观结构，特别是核心区的大小和形态，对连通性有显著影响。破碎化的核心区显著降低了连通性，而完整的森林和核心区则在维持连通性方面起着关键作用。值得注意的是，中国南方大部分流域的连通性下降区域逐渐扩大，表明景观破碎化加剧。燕山、太行山、秦岭、大巴山和天山是连通性显著增加的热点区域；而小兴安岭、长白山及长江流域西南部则由于人为土地利用导致连通性下降。农田与森林的过渡，尤其是边界变化，对连通性影响显著。农田增加（10.9%至88.7%）显著降低了连通性；森林减少（-69.8%至-13.3%）对连通性产生了最大的负面影响，而16.7%至57.1%的森林增加则提高了全向连通性。这些结果强调了结合全向连通性制定针对性保护策略的重要性，能促进中国生态系统的完整性和适应力。
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基金资助
国家自然科学基金重点项目（42330106）
论文信息
供稿：慕号伟
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