大尺度空间候鸟生态源地识别与网络格局优化方法及系统

本发明涉及生态保护，具体是大尺度空间候鸟生态源地识别与网络格局优化方法及系统。

背景技术：

1、旗舰鸟类（flagship species）是指在生态保护实践中具有极高社会知名度、号召力或象征意义的代表性鸟类，通常为濒危或极具区域特色的物种，其典型代表包括东方白鹳、丹顶鹤等。旗舰鸟类不仅能有效吸引公众关注并汇聚保护资源，更在生态系统中发挥着关键的“伞护效应”。由于此类物种往往具有较明确的生境需求和较大的活动空间，对其关键生境开展系统识别与连通性分析，可为同域生态系统及伴生物种的生境保护与网络优化提供参考，从而协同带动并辐射保护其赖以生存的整个生态系统及伴生物种。

2、随着全球气候变化及人类活动加剧，野生动物栖息地破碎化问题日益严峻。为应对这一挑战，构建生态网络（ecological network）已成为景观生态学与保护生物学领域维护区域生态安全、保障生物多样性的核心手段。生态保护网络通常由生态源地、生态廊道以及关键生态节点等空间要素交织而成，其根本目的在于克服景观碎化带来的生态阻隔，建立适宜生境斑块间的空间联系，从而保障物种的顺利迁徙、基因交流以及能量等自然生态过程的连续性。对于高度依赖连续湿地生境的长距离迁徙水鸟而言，科学构建高连通性的生态网络是维持其种群存续和繁衍的重要条件。

3、在初始生态网络构建的基础上，为进一步提升网络系统在面对外部环境胁迫和自然干扰时的恢复力与稳定性，通常需要开展生态网络的空间格局优化。现有的网络优化技术多聚焦于网络拓扑结构的完善或局部节点连通性指标的调整，旨在疏通生态流、降低物种迁移阻力并提升整体网络的鲁棒性。

4、然而，在针对长距离迁徙的大尺度候鸟生态网络构建与优化实践中，现有技术仍存在以下不足：

5、第一，现有生态源地提取方法在同时反映“物种适宜性”与“景观空间连贯性”方面仍存在不足。若仅依赖物种分布模型（如maxent模型）通过适宜度阈值提取适宜区，所得结果可能呈现空间离散和边界破碎；若仅采用形态学空间格局分析（mspa）等基于土地利用形态的方法，虽然能够提取结构较完整的核心景观斑块，但未必能够充分反映目标候鸟对特定生境条件的需求。因此，需要将物种适宜性信息与景观结构信息进行协同处理，以提高后续生态廊道与节点识别所用源地数据的适用性。

6、第二，现有生态网络针对长距离迁徙候鸟的优化仍存在不足。现有网络优化模型多应用于中小尺度的静态生境空间规划，对候鸟长途迁徙的动态特征考虑不足。长距离迁徙候鸟在跨越较大空间范围时具有较高的能量消耗，其迁徙过程依赖沿途的临时停歇地与生境补给区。现有方法对物种实际分布热点、长距离路径中的踏脚石节点以及高电流密度瓶颈区域的协同考虑不足，可能造成部分迁徙路径停歇间隔过大、网络局部连通性较弱，从而影响生态网络的整体稳定性与韧性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供大尺度空间候鸟生态源地识别与网络格局优化方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、大尺度空间候鸟生态源地识别与网络格局优化方法，所述方法包括：

4、获取并预处理多源地理空间基础数据，生成初始数据集；

5、基于物种分布模型结合形态学闭运算，划定目标候鸟的连续潜在分布范围；同时，协同形态学空间格局分析提取景观结构中的核心区斑块；将所述连续潜在分布范围与所述核心区斑块进行空间叠加与属性筛选，识别核心生态源地；

6、依据所述初始数据集中的自然与人为干扰因子，构建综合生态阻力面；

7、以所述核心生态源地为节点，以所述综合生态阻力面为成本表面，基于最小累积成本路径算法，构建初始候鸟生态保护网络；

8、针对所述初始候鸟生态保护网络，面向长距离迁徙候鸟协同执行多重优化策略，所述多重优化策略包括：基于种群分布覆盖的盲区生境增补优化、基于长距离迁徙连通性的踏脚石节点增补优化、以及基于电路理论的生态夹点识别与生境增补优化，以识别生态夹点，并增补关键踏脚石节点及生态夹点周边的潜在生境节点；

9、汇总所述多重优化策略的优化结果，输出优化后的候鸟生态网络空间模型。

10、作为本发明更进一步的改进方案，识别核心生态源地步骤进一步包括：

11、基于所述初始数据集，利用物种分布模型预测生境适宜度，生成连续的生境适宜度数据层；

12、对所述生境适宜度数据层进行二值化分割，得到生境适宜性二值化图层；

13、对所述生境适宜性二值化图层执行形态学闭运算，修复内部空洞并连接破碎斑块，生成空间连续的潜在分布范围；

14、根据目标候鸟的生境依赖特性，将土地利用数据二值化为前景与背景，设定边缘宽度参数后执行形态学空间格局分析，提取核心区斑块；

15、将所述潜在分布范围与所述核心区斑块进行空间叠加交集分析，并基于预设的最小存活区域面积阈值剔除碎小斑块，得到所述核心生态源地。

16、作为本发明更进一步的改进方案，构建综合生态阻力面步骤进一步包括：

17、选取多个生态阻力因子，所述阻力因子包括：土地利用类型、距离道路的欧氏距离、夜间灯光、建筑高度、坡位和地形起伏度；

18、对各阻力因子进行重分类，赋予初始的阻力值；

19、利用层次分析法确定各阻力因子的权重；

20、基于所述权重对各阻力因子的初始阻力面进行加权叠加，生成所述综合生态阻力面。

21、作为本发明更进一步的改进方案，所述盲区生境增补优化包括：

22、获取目标候鸟的有效观测样点数据，识别未被所述核心生态源地覆盖的盲区样点，生成盲区样点集合；

23、以所述盲区样点集合中的每个盲区样点为圆心，基于目标候鸟的日均活动距离设定搜索半径，构建空间缓冲区；

24、在所述空间缓冲区内筛选面积大于预设最小面积阈值的湿地斑块，作为新增生态源地。

25、作为本发明更进一步的改进方案，所述踏脚石节点增补优化包括：

26、提取所述初始候鸟生态保护网络中长度超过预设最长安全飞行距离阈值的长距离廊道；

27、以所述长距离廊道的中轴线为中心，构建预设宽度的周边搜索带；

28、在所述周边搜索带内提取备选湿地斑块，并构建踏脚石适宜性综合评价指数对各备选斑块进行量化排序；

29、将综合得分高于预设阈值的斑块增补为踏脚石节点。

30、作为本发明更进一步的改进方案，所述踏脚石适宜性综合评价指数的计算模型为：

31、；

32、式中，ssii为第i个备选斑块的综合得分；ddev,i为该斑块质心至迁徙路线中轴线的垂直空间偏移距离；ai为该斑块的几何面积；qi为该斑块的生境质量指数；下标norm表示对上述指标进行最大最小归一化处理至[0,1]区间；α、β、γ分别为对应指标的权重分配系数。

33、作为本发明更进一步的改进方案，所述生态夹点识别与生境增补优化包括：

34、将所述综合生态阻力面等效为电阻面，将所述核心生态源地等效为电流节点；

35、调用电路理论模型进行空间随机游走模拟，生成全域电流密度分布栅格图层；

36、将电流密度值高于预设截断阈值的连续高电流密度像元群，识别并界定为生态夹点；

37、在所述生态夹点的几何边界外围构建预设半径的空间缓冲区，将所述缓冲区内尚未被当前网络覆盖的优质潜在生境斑块提取为待优化的生态网络节点。

38、作为本发明更进一步的改进方案，所述汇总所述多重优化策略的优化结果，输出优化后的候鸟生态网络空间模型步骤进一步包括：

39、选取样点覆盖率、长距离迁徙路径平均连续飞行距离、生态夹点湿地数量和生态源地总数中的至少一个指标，对优化前后的生态网络进行量化对比评估；

40、将优化过程中新增补的生境斑块，根据其被所述盲区生境增补优化、踏脚石节点增补优化或生态夹点识别与生境增补优化中单一策略或多重策略同时识别的类型与数量，划分为不同优先级的新增优化斑块，并输出新增优化斑块的优先级分类结果；

41、其中，将生态夹点缓冲区生境斑块及同时被至少两种优化策略识别的斑块列为a类新增优化斑块；将仅由盲区生境增补优化策略识别的斑块列为b类新增优化斑块；将仅由踏脚石节点增补优化策略识别的斑块列为c类新增优化斑块。

42、本发明还提供了一种大尺度空间候鸟生态源地识别与网络格局优化系统，所述系统包括：

43、数据获取与预处理模块，用于获取并预处理多源地理空间基础数据，生成初始数据集；

44、核心生态源地识别模块，用于利用物种分布模型结合形态学闭运算划定连续潜在分布范围，协同形态学空间格局分析提取核心区斑块，并通过空间叠加与属性筛选输出核心生态源地；

45、综合阻力面构建模块，用于依据自然与人为干扰因子构建综合生态阻力面；

46、初始网络构建模块，用于以所述核心生态源地为节点、所述综合生态阻力面为成本表面，基于最小累积成本路径算法构建初始候鸟生态保护网络；

47、网络格局优化模块，用于针对所述初始候鸟生态保护网络，面向长距离迁徙候鸟协同执行基于种群分布覆盖的盲区生境增补优化、基于长距离迁徙连通性的踏脚石节点增补优化、以及基于电路理论的生态夹点识别与生境增补优化，识别生态夹点，并增补关键踏脚石节点及生态夹点周边的潜在生境节点；

48、结果输出模块，用于汇总优化结果，输出优化后的候鸟生态网络空间模型。

49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：提出一种“双重约束”与“多维优化”协同的技术架构。在源地识别阶段，通过物种分布模型、形态学闭运算与形态学空间格局分析的协同处理，兼顾生境适宜性与景观结构完整性；在网络优化阶段，分别从种群分布覆盖、长距离迁徙连通性和生态夹点三个方面进行节点增补与网络调整，从而改善长距离迁徙候鸟生态网络的空间覆盖、连通性和结构稳定性。