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Journal of Geo-information Science >

2019 , Vol. 21 >Issue 8: 1183 - 1195

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2019.190059

Assessing the Impacts of China's Road Network on Landscape Fragmentation and Protected Areas

  • HUANG Mengna 1, 2 ,
  • MA Ting , 1, 2, *
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
* MA Ting, E-mail:

Received date: 2019-02-14

  Request revised date: 2019-04-30

  Online published: 2019-08-25

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Foundation item: National Natural Science Foundation of China(41771418)

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Copyright reserved © 2019.
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Abstract

Road construction often leads to landscape fragmentation and damages ecosystem functions, such ecological impacts and consequences have been widely studied in the field of road ecology and geospatial analysis. This paper aims at exploring the influences of the road network in China. With spatial data analysis and the data set of nationwide roads in 2015, we characterized the landscape fragmentation patterns caused by paved roads, estimated the impacts on protected areas, and then explained the relationship between the degree of impacts and multiple environmental variables. The results show that: (1) The area affected by the paved roads in China have reached 10% of the terrestrial areas. The land surface have been cut into over 30 000 patches. The number of small patches is numerous, and the number of large patches is less. The extent of land surface fragmentation presents obvious east-west differentiation, and the spatial pattern of the roadless patches is similar to the population distribution and economic development level. (2) About 58% of the protected areas suffer from road influences. The degree of influence increases as the level of establishment of the protected areas decreases. The national parks have been interfered stronger than the unprotected areas. (3) The main human activity factors were positively correlated with the degree of disturbance on the protected areas, and the size of protected areas and topographic factors were negatively correlated with the degree of interference. Small areas, low level protected areas, plain areas, climate-friendly protected areas are susceptible to road disturbances and are in a state of being affected seriously by human activities. Therefore, China's road construction should achieve a balance between social development and ecological protection. Road disturbances are affected by natural and human factors, which should be considered comprehensively in the study of relevant impact mechanisms and the formulation of environmental protection policies.

Key words： road network; landscape fragmentation; spatial patterns; protected areas; influence factors; China

Cite this article

HUANG Mengna , MA Ting . Assessing the Impacts of China's Road Network on Landscape Fragmentation and Protected Areas[J]. Journal of Geo-information Science, 2019 , 21(8) : 1183 -1195 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2019.190059

1 引言

道路作为交通出行的基础设施,是人类改造自然进行生产活动的重要手段,已经成为目前陆地上分布最广、影响巨大的人工建筑[1]。为促进经济发展,道路网络的不断建设和完善是必然趋势。20世纪90年代以来,中国交通网络建设发展迅速,根据2013年《中国交通运输统计年鉴》[2],全国公路总里程超过400万km,已提前完成预计在2050年达到的里程数。而道路这类叠加在自然生态系统上的人造景观,一方面会为促进信息流动、社会经济建设的发展带来极大地推动,另一方面也会对自然景观带来由于占用导致生态系统面积减少、密集路网分布导致原始景观破碎、并干扰物种间信息传播、降低物种丰富度等负面影响[3,4]。研究表明,当前全球20%的陆地被道路网络直接影响,未被影响的区域中一半被路网切割成小于1 km2的斑块[5]。道路对陆表的破碎化与影响机制研究是区域道路修建、自然生态保护政策制定的基础,已成为地理学、景观生态学的研究热点[6,7,8,9]。
在量化破碎化影响的研究方法上,Forman等[10,11]首先提出可定义的道路影响域概念,以美国马塞州的高速公路为对象研究得出其带来的交通噪声、破碎生境对周围1 km范围内的动植物活动产生影响,并估算出了美国国土受道路系统影响的面积。在此理论基础上,部分研究者通过影响阈值分析法探究了中国市域尺度上道路的影响范围[12,13];沈毅等[14]发展了通过跨界有效栅格方法来度量破碎程度,并在省域尺度上探讨了全国陆表破碎格局;李双成等[15]参考国际道路生态影响标准,计算得出2002年中国道路网覆盖了全国18%的陆地,但其选择了包括等外公路在内的所有道路,估算结果存在偏高问题。影响域分析法相比跨界有效栅格方法在空间分析上具有更好的适用性。道路对陆表造成的破碎效应也通过景观指数度量。部分研究以重要自然景观区域如青藏公路沿线、保护湿地、特殊地貌与森林等为对象,计算得出道路叠加后当地景观格局呈现斑块密度增大、连接度降低等变化特征[16,17,18,19]。
在研究内容上,除对破碎化程度进行定量描述与空间分布的刻画,近年来少部分研究者对相关因素的作用模式进行了探讨。道路带来的系列人类活动会对自然生态区域产生干扰,国内外学者针对用地类型改造、游客访问和经济水平等因素展开了定量探究[20,21,22,23];此外,不同地貌与气候条件也直接影响道路网的建设与区域分布[24,25],以及道路网所引起的陆表景观破碎化特征。国外部分研究分析了以斑块为单元的无路区域的保护状态,并结合生态功能数据,探讨无路区的生态服务价值[26,27,28,29],为自然保护区的设立与管理给出建议。目前国内研究多主要集中在对破碎化程度的定量描述上,且多在小范围内进行,全国范围的研究较少。已有的关于全国陆表破碎特征的刻画尚不明确,规律分析尚不系统,研究结果也需要更新,同时缺少全国自然保护区受道路网络影响的研究[14-15,35]。
本文基于全国路网数据,利用缓冲区分析等空间分析方法,通过叠加分析使道路缓冲区切割陆表得到无路斑块,借助景观指数在全国范围内刻画当前道路网络对陆表景观所形成的破碎化格局。在此基础上,针对全国保护区受道路影响状况进行分析,并探讨陆表景观破碎特征与自然背景要素和人类活动要素间的空间关系,研究结果为道路规划与建设及与其相关的生态环境的可持续发展问题提供参考。

2 研究区概况、数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

目前中国道路网络已经覆盖到全国绝大部分的人类居住区和各种景观类型,道路网络的空间分布整体上呈现东部地区密集,由东向西逐渐稀疏的特征。城市景观中的路网形态规则,道路系统趋于完善;自然景观（如耕地、森林等）也受到道路进入的破碎化干扰[30,31]。中国拥有多类型的陆地生态系统和自然生态群落,物种丰富,分布广泛[32],截至2017年底已经设立了2700多个自然保护区,覆盖面积达陆地总面积的15%,对防止生物多样性丧失起着重要作用[33]。由于经济发展起步阶段的道路建设忽略了环境生态的影响,且中国保护区建设起步晚,管理制度尚不完善,因此道路等系列人类活动的生态负面影响仍然比较显著[34]。

2.2 数据来源

研究数据主要分为3类,基础地理信息数据,自然地理环境数据与人类活动大数据。
（1）基础地理信息数据包括全国道路网数据、行政边界数据与全国自然保护区数据。全国道路网数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心的2015年数据集（http://www.resdc.cn/）,按照行政类别将道路划分为13级[35]。由于铺装路面建设包含复杂的水泥沥青铺设等过程,是导致景观隔离与破碎的关键性元素[36],而中国县道级别以下道路铺装率较低,生态影响不显著,所以本文提取县道及以上级别的道路进行研究。另外,收集了中国自然保护区矢量数据,包括更新至2015年的国家级自然保护区,部分国家公园与部分低等级（省级、市级）自然保护区[33],筛选出了陆域保护区进行研究。行政边界数据来源于1:400万基础地理信息底图,包括中国省级、市级尺度的行政边界[36]。
（2）自然地理环境数据包括地形数据、气候数据与土地利用分类数据。地形数据来源于地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn）的STRM3地形数据[37],空间分辨率为90 m,用于提取高程、坡度等地形信息。气候数据来自全球气候数据网（http://www.worldclim.org）,包含1970-2000年19个年平均气候信息值[38],空间分辨率为1 km。本研究采用年平均温度、年平均降水量表征研究区内气候条件。土地利用分类数据来源于中科院资源环境数据中心（http://www.-resdc.cn/）的2015年全国土地利用现状数据集,覆盖全国陆地区域1:10万比例尺土地利用现状[39],空间分辨率为100 m,用于提取研究区内土地利用类型信息。本研究基于二级类型划分对用地类型进行了重分类,如表1所示。
表1 土地利用类型重分类标准

Tab. 1 Reclassification schema of land-use types

原始一级类型 重分类类型
林地、草地、水域、未利用土地 自然用地
耕地 农耕用地
城乡、工矿、居民用地 人工用地
（3）人类活动大数据包括腾讯定位请求数据与夜光遥感数据。腾讯定位请求数据来自腾讯大数据平台（https://heat.qq.com/index.php）,该平台拥有超过8亿用户,提供包含实时定位请求量的数据集,空间分辨率为1 km,可以提供有关人类活动量的代表性描述[40]。本研究收集了2017年3月份数据,将请求量在格网上按每天进行统计后计算3月内的平均值。夜光遥感数据采用NOAA-NGDC发布的2015年VIIRS年合成数据（https://www.ngdc.noaa.gov）,影像采集时间范围为2015年1月31日至12月31日,空间分辨率为15弧秒。本文选择65o S-75o N空间覆盖范围,为保证研究结果准确,对其进行了交叉辐射校正[41]。夜光遥感数据用来代理测量区域的社会经济发展情况。

2.3 研究方法

2.3.1 无路斑块获取
铺装路面的空间影响范围远远超过道路直接占据的土地面积,为了能定量表达其影响范围,研究中通常通过建立缓冲区定义道路影响域。借鉴Ibische等[5]在全球范围内的研究思路,使道路缓冲区叠加切割陆表得到无路斑块,如图1所示。由于本文相对全球范围内的研究对精度提出更高要求,因此参考李双成等[15]在研究使用的国际标准按表2对道路网建立缓冲区。
图1 获取无路斑块方法示意

Fig. 1 Schematic diagram of obtaining roadless patches

表2 各级道路特征及影响范围缓冲带宽

Tab. 2 Features and buffer widths of different grades of road

道路级别 道路特征 缓冲带宽/m
高速公路 4个或4个以上车道,中央有分隔带 1000
一级公路 连接重要政治经济文化中心干线公路 500
二级公路 连接政治、经济中心的干线公路 250
三级公路 沟通县或县以上城市的支线公路 100
四级公路 沟通县或乡镇的支线公路 50
等外公路 乡或乡级一下道路 12.5
最终高速公路建立1000 m缓冲区;其中国道是指具有全国性政治、经济意义的主要干线公路,建立500 m缓冲区;省道与县道分别沟通省、县级政治中心,省道为干线公路,县道为支线公路,按国际标准分别建立250 m、100 m缓冲区。
2.3.2 破碎化度量指标计算
本研究考虑各景观格局指数表达意义[42],选择如表3内共7个景观指数刻画道路网络引起的全国陆表破碎化特征及全国自然保护区受道路影响情况。所使用的景观指数由Fragstats软件计算得到。
表3 本研究选用的景观指数

Tab. 3 Landscape metrics used in this study

景观指数 计算公式 含义
斑块数量 N 表征区域内无路斑块的个数
斑块面积 A 表征无路斑块的面积。一般来讲,大斑块能够为动植物提供栖息地,生态服务价值高
面积占比 P 表征区域内道路缓冲区或无路区的面积占比
平均斑块面积 A̅=AiNi 表征区域内无路斑块的平均面积。其中Ai为区域总面积;Ni为区域内无路斑块数量。A̅越小,道路网越密集,破碎化程度越高
人工干扰指数 HD=AHAN 反映道路对该区域的干扰程度。其中,AH为区域内人工景观—道路网络的面积,AN为区域内自然保护区面积。HD值越大,该保护区被道路干扰程度越深
斑块密度 PD=∑NiA 反映单位面积上无路斑块的数量。Ni为区域内无路斑块数量,A为区域总面积。PD值越大,陆表被道路切割破碎化程度越高
形状指数 D=2×logP4log(A) 表征斑块周长的复杂性。描述斑块的几何形状特征,一定程度上表征人类活动对景观斑块的干扰强度。干扰强度大时,斑块几何形状趋于简单,形状指数较低;自然形成的斑块形状趋于曲线化,形状指数较高。一般取值在1~1.5之间
2.3.3 多尺度空间分析
为了逐层深入刻画全国道路网络引起陆表破碎化的空间格局,本文进行了研究尺度划分（图2）。首先得到全国无路斑块的基本数量特征,全局描述陆表的破碎现状;然后按照东中西的地理分区,在区域尺度上统计斑块的景观指数,探索破碎化程度的空间分异特征;最后以中国14个城市群为单位,选择大斑块集中分布的4个省份,在更细尺度上进行分析。
图2 无路斑块空间分布的研究尺度分级结构

Fig. 2 Hierarchical framework for studying the spatial distribution of roadless patches

2.3.4 回归分析
为了探索不同地理要素对自然保护区受道路干扰程度的响应模式、识别脆弱保护区的特征,参考已有研究,收集了与道路网分布、保护区景观格局变化相关的多源地理空间数据[23,24,25,26,27,28]。利用ArcGIS的栅格计算器工具计算保护区内各项数据的平均值,作为保护区内地理环境变量（表4）,通过基本统计与简单线性回归进行定量分析。
表4 保护区受干扰程度的影响因素

Tab. 4 Factors related to the degree of interference in protected areas

变量类型 变量名称 含义
因变量 保护区受干扰程度 保护区受道路网络干扰强度
保护区内
地理环境变量		 保护区面积 保护区面积
坡度 保护区地形条件
高程 保护区地形条件
降水量 保护区气候条件
温度 保护区气候条件
保护区内
人类活动强度		 人口活跃度 保护区人类访问密度
夜光辐射强度 保护区社会经济水平
耕地开发强度 保护区内农耕用地占比

3 结果与分析

3.1 全国道路网引起的陆表破碎格局

3.1.1 全国陆表破碎化基本数量特征
对叠加分析结果进行基本统计,被道路影响的面积占全国陆地表面积的10%,剩余90%的无路区域被路网切割成32 000多个斑块。全球尺度上的研究表明,20%的陆地面积被道路占据[5],从道路影响域来看,中国道路网络对陆表造成的破碎化影响低于全球平均水平。剔除由路网内部形态切割得到的面积值小于0.01 km2的极小斑块后,统计得出无路斑块的最大面积为816 268 km2,平均面积为267.7 km2。
斑块面积反映破碎程度,面积值越小,道路网越密集,破碎越严重,对无路斑块的面积值进行统计,如图3所示。随着面积值与分段区间的增大,斑块数量不断减少。其中面积小于1 km2的小斑块共6198个,占斑块总数的20%;5~10 km2区间的斑块个数锐减到3052个,仅为1 km2的斑块数的一半;20~100 km2各分段区间内,斑块个数相当,共占斑块总数的25%;500~1000 km2的斑块个数为967个;而大于10 000 km2的斑块在全国仅有85个。总体上,20 km2以下斑块占总数一半以上,100 km2以上的斑块占总数的15%左右。整体呈现小面积斑块数量众多、大面积斑块数量较少的特征,表明全国破碎化程度空间分异明显,部分区域路网密集、陆表破碎严重。在全球研究中,100 km2以上面积值的无路斑块被认为是具有较高生态价值的区域[5],以此为标准,中国能够作为完整自然物种栖息地、提供稳定生态服务功能的斑块相对较少。
图3 无路斑块面积分布直方图

Fig. 3 Frequency of roadless patches by different size classes

3.1.2 全国陆表破碎化基本空间格局
（1）全国区域尺度的破碎化情况
中国东中西三大区域按照经济发展水平差异与自然地理条件不同进行划分,从空间上看,斑块分布状况整体也呈现东西分异格局。陆表破碎化程度在三大区域内呈明显的梯度差异,自东向西呈现斑块数量减少、道路影响面积减小、斑块平均面积增大、斑块密度减小的规律。
东部无路斑块平均面积最小（图4（a））,仅为6.2 km2,西部无路斑块平均面积则是全国的近4倍。从道路影响面积占比来看（图4（b））,东部道路影响占比最高,与全球水平相当;西部则为全国水平均值的1/2。中部这两项指数与全国平均值基本相等。斑块数量与斑块密度共同反映区域的破碎化程度（图4（c）-（d））,斑块数量越大、斑块密度越高,该地区的破碎化程度越高。东部斑块数目为16 741个,占全国总量的50%以上,斑块密度远高于全国平均值;西部斑块数目仅占全国的17%,斑块密度较低;中部破碎程度处于全国平均水平,斑块数目占全国总量30%左右。这表明中国东部地区路网密集、聚集了大量小面积斑块、陆表破碎化程度最高;西部地区路网稀疏、存在大面积斑块;东西差异明显,破碎化程度的分异线出现在中部地区。
图4 中国三大区域陆表破碎化景观指数

Fig. 4 Landscape metrics of land surface fragmentation in the three main regions of China

（2）全国城市群及省域尺度的破碎化情况
在城市群与省级尺度上,从斑块平均面积来看（图5（a））,全国城市群的斑块平均面积由东至西越来越高,大部分城市群斑块平均面积低于全国平均值,仅中部地区的哈长、呼包鄂榆城市群与西部地区的兰西城市群的无路斑块平均面积高于全国平均值。全国大面积无路斑块集中分布在内蒙古、青海、新疆与西藏,这些地区保有中国主要大面积沙漠、水域等自然生态景观,其中青藏高原的存在使西藏省斑块平均面积远高于其他省份。由图5（c）-（d）可看出,东部长江三角洲与中部中原城市群是全国破碎化最严重的区域,东部京津冀与中部长江中游城市群次之。特殊的是,西部地区的成渝城市群也表现出较高的破碎化程度。此外,北方相较南方城市群破碎化程度更低,同样在东部的辽中南相比于粤港澳、海峡西岸城市群破碎化程度较低。内蒙、新疆、青海与西藏四省整体破碎化水平显著低于其他地区。斑块的形状指数表征其形状复杂程度,反映人为改造强度,该值越小,道路网络对地表的改造强度越高。如图5（b）,山东半岛、京津冀与中原城市群平均形状指数最低,这些地区整体斑块形状更为规则,道路网对自然陆表的改造强度最高。相对而言,成渝城市群、长江三角洲与长江中游城市群虽然破碎化程度高,但斑块平均形状指数反映的道路网对陆表改造程度却较低。西北地区的兰西城市群、内蒙古、青海、新疆与西藏四省形状指数较高,不规则形状的大面积斑块分布于这些地区（图6）。
图5 中国主要城市群与西北省份陆表破碎化景观指数

Fig. 5 Landscape metrics of land surface fragmentation in urban agglomerations and the northwestern provinces of China

图6 全国部分城市群与省份内无路斑块空间分布

Fig. 6 Spatial distribution of roadless patches in major urban agglomerations and provinces in China

（3）全国破碎化格局内在规律分析
对全国陆表的破碎状况的空间格局进行分析,可以发现破碎化程度与经济水平及人口的空间分布规律趋同。全国主要城市群中,中原、长三角城市群分别是中国人口与经济两项指标的最高区域,同时斑块数量最多、密度最高;大面积斑块集中分布的4个省份,均具有地域辽阔、人口密度低,工业基础极其薄弱的特点。其次,地形与水热条件的不同,也造成了破碎化程度的局部分异。高海拔、复杂地貌会加大道路建设难度,中国西北地区深居内陆,气候干旱,地形相对东南地区也更复杂,东南地区相比西北地区城市群整体破碎化程度更高。地形与水热因素也影响着无路斑块的形状特征,广阔的平原陆地区域,斑块形状更趋规则,山地、盆地与水域丰富的地区,斑块多呈现不规则的几何形状。最后,道路建设在一定程度上要考虑维护生态环境的多样性,要避开国家为保护稀有物种、湿地景观、地质遗址等专门设立的保护区,局部零星分散大面积斑块的分布特征由此导致,如长江三角洲城市群中央大斑块（图6（b））,为中国东洞庭湖自然保护区。

3.2 道路对保护区的影响分析

3.2.1 全国保护区受影响评价
将收集得到的全国自然保护区矢量面数据与道路缓冲区进行叠加分析,定义被道路缓冲区面覆盖的保护区范围为道路干扰区域（AH）,保护区面积为自然景观区域（AN）,计算道路对保护区的人工干扰程度（HD）。得出道路网络对全国保护区造成干扰程度总和为1.88%。收集的750个保护区中,共438个保护区受到道路干扰,占总数的58%。保护区受干扰程度的数据分布如图7所示。随受干扰程度的增大,对应的保护区数量快速减少;受干扰程度在0~0.1之间保护区数量最多,占到受干扰保护区数量的44.15%;受干扰程度在0.1~0.25之间数量开始下降;受干扰程度在0.25以上的保护区占总数的17%,其中受干扰程度在0.5以上的保护区占总数的8%,0.75以上仅占3%。
图7 2015年全国保护区受道路干扰程度分布密度

Fig. 7 Density of road disturbance degree on national protected areas

整体来看,道路对保护区的干扰范围较广,全国一半以上保护区受道路干扰,其中大部分保护区受干扰程度尚浅。这主要因为中国自然保护区空间上聚集于西北地区,该地区路网尚不密集;后续支持西部开发的道路建设需要对生态保护加以重视,防止保护区受干扰程度加深。
3.2.2 不同等级保护区受影响评价
在所有受道路干扰的保护区中,计算了中国各等级保护区内受道路影响干扰面积的总和,与未设立保护区的区域进行对比,如图8所示。结果显示设立保护区的陆地受干扰程度低于未设立保护区的陆地,且存在设立等级越高、受干扰程度越低的规律,表明保护政策对生态保护发挥了重要作用。其中国家级自然保护区受干扰程度最低,为2%,低等级保护区受干扰程度为4%。而国家公园类保护区例外,受干扰影响程度高达18%,强于未设立保护区的陆地区域,高达18%。国家公园于美国最先设立以来,虽然已经在IUCN保护区体系中具有重要地位[43],但中国统一管理国家公园从2008年才开始起步,主要为了保护国家特有自然风景、遗迹及珍稀物种,兼有供国民观赏娱乐及辅助科学研究的作用,因此对其周围交通条件提出更高要求;同时,道路修建未进行科学的生态影响评估。因此国家公园类保护区受到更严重的干扰。
图8 不同保护等级的区域受道路干扰情况

Fig. 8 Road disturbance conditions in areas with different levels of protection

3.2.3 道路干扰结果的影响因素分析
从景观指数的生态意义来看,受干扰程度（HD）反映了道路对保护区的影响情况,既与系列人类活动相关联,也受到保护区自身地理环境条件的制约。人类活动变量与保护区受道路干扰程度均体现正相关关系（图9（b）-（d））,人口活跃度表征保护区的人类访问量,主要来自保护区内居民、外来游客的访问。这种正相关反映了道路修建提升当地交通便利性,增大游客数量,加速人口流动;同时,人类对保护区的访问需求也会带动当地的道路修建。夜光辐射强度可以很好地反映社会经济发展水平[44],保护区内夜光辐射主要来自生态旅游修建的人工基础设施。该值与保护区受干扰程度呈正相关,反映出道路建设与保护区内旅游设施开发的互相促进。这主要由于许多自然保护区具有极高观赏价值,当地政府会通过修建道路及其他基础设施,发展生态旅游来带动地区经济的增长。自然保护区内存在耕地开发主要有：① 土地确权与管理工作滞后,耕地所有权仍属周边社区居民;② 保护区内存在违规的农业开发活动两方面原因[45]。耕地开发强度是所有因素中与保护区受干扰程度相关性最显著的,这种正响应模式说明道路进入保护区比例越高、带来的人为土地改造活动强度越高。耕地作为半自然、半人工的用地类型,通过直接占据地表、占用水资源、影响当地自然物质循环等作用改变景观基质,加剧景观的破碎化。由此可见,道路的直接干扰与其间接带来的包括人口活跃度增加、光污染、基础设施修建与覆被变化等活动共同对保护区内自然生态产生威胁。
图9 各变量与保护区受道路网干扰程度的关系

Fig. 9 Relationships between social-environmental variables and the disturbance degree of the road network on protected areas

自然地理环境变量中,保护区面积、高程以及坡度3个变量与保护区受道路干扰程度呈现出负相关（图9（a）,（e）-（f））。首先,保护区面积与道路影响的负相关关系表明,面积越小的保护区越易受道路影响。这主要因为大面积保护区往往受保护等级高、目标明显,道路修建时被避开的可能性更高。同时,大面积斑块具有生态功能完整、自身调节能力强的优势。小面积保护区则处于易受道路进入的干扰、自身脆弱的双重危险状态。其次,高程与坡度和受干扰程度的正响应表明海拔越高、坡度越大的保护区越不易受到干扰。这主要因为地形条件越复杂,道路建设难度越高。而广大平原地区道路建设难度低,路网密集,保护区更容易受到道路干扰。最后,温度与降水2个变量与受干扰程度的关系较为随机（图9（g）-（h））。温度变量体现出较弱的正响应,年平均温度在0 oC以下的保护区受干扰程度普遍较低,受干扰程度高的保护区温度条件较集中在12~25 oC范围内。保护区的降水条件对其受干扰程度基本不存在制约。

4 结论与建议

4.1 结论

本文以缓冲区定义道路对陆地表面的影响范围,利用叠加分析获取无路斑块,计算斑块的景观指数,通过统计分析来刻画道路网络引起的陆表破碎化格局,并描述了全国自然保护区受道路干扰的情况,通过分析干扰程度的影响因素,提取脆弱保护区特征。主要结论如下：
（1）当前全国道路网影响着陆地表面10%的面积,将陆表切割成3万多个斑块。其中以小斑块占据大多数,18%的斑块面积小于1 km2,将近50%面积小于10 km2;大斑块数目较少,主要集中分布在西藏、新疆、青海与内蒙古4个省区。陆表破碎化程度呈现明显的东西分异规律,空间分布格局与中国人口分布、经济发展水平分布规律趋同,并与地形、水热条件存在局部相关关系。
（2）道路对全国自然保护区造成广泛干扰,影响了全国约58%的保护区。虽然其中大部分保护区受干扰程度尚浅,受干扰程度的空间分布与路网密度呈正相关。同时,保护区受道路影响情况表现出受保护等级越高、受干扰越轻的规律,但国家公园类保护区受干扰程度高于未设立保护区的无路区域。其中,国家公园类保护区由于功能定位与管理政策等问题,受到了强于未受保护区域的道路干扰,将来的道路建设与国家公园维护需要对此加以重视。
（3）回归分析结果表明人类活动要素包括人口活跃度、社会经济活动水平及耕地开发强度与保护区受道路干扰保护区程度呈正相关。自然要素包括坡度、高程、保护区面积与受干扰程度呈负相关;温度与降水未表现明显的相关关系,但存在水热条件适宜地区受干扰程度高的规律。反映出道路给保护区带来了一系列人为干扰,并且显示出具有受保护等级低、面积小、地形简单特征的保护区更易受到干扰,处于较脆弱状态。

4.2 建议

中国道路网络对陆地表面造成了破碎化影响,并对自然保护区产生了广泛干扰。以往追求经济水平的提升主导了中国道路建设,后续需要对道路建设和保护区建设加以协调,以追求社会发展与生态保护双平衡。对具有易受到道路干扰的脆弱保护区要引起重视,在道路修建中加以规避,适当降低对当地旅游业的开发,控制人类访问强度。另外,本研究虽然对全国无路斑块的数量与空间分布特征进行了刻画与分析,但尚未实现深入挖掘无路区的生态价值,这也是今后研究的重点。许多无路区域往往具有提供自然栖息地、提升物种丰富度、维持生态平衡的生态服务功能[46],将来可以通过设立保护区更大限度地发挥其价值。

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