基于国家重点保护野生动植物的云南保护优先区识别与保护地体系优化

发布时间：2019-05-10 07:37

【摘要】：确定区域保护优先区(PCAs-Priority Conservation Areas)、优化区域保护地体系,以最小的代价将有限的保护资源分配到最值得保护的地区,是实现区域生物多样性保护的最佳有效途径。云南是中国陆地生物多样性最丰富和独特的区域,是全球生物多样性保护热点地区之一,其保护受到国内外高度关注。尽管云南己建成以自然保护区(NRs-Nature Reserves)为核心的保护类型齐全、不同级别的保护地体系,但是还有一些重点保护物种、热点地区未被纳入保护地体系而存在保护空缺。而日益加剧的人为干扰又显著增加了云南生物多样性的保护压力,迫切需要开展保护优先区的识别来完善和优化以自然保护区为主体的云南生物多样性保护地体系。本研究选择国家重点保护野生植物、动物和耦合的动植物为指示物种类群和保护对象,在云南县域行政单元(县、县级市、区等),设定75%和100%的保护水平,运用Dobson筛选算法,识别三个类型的保护优先县(PCCs-Priority Conservation Counties);基于保护效率分析,确定保护效率最高的最佳优先县(OPCCs-Optimal Prioity Conservation Counties),并判识其合理性；利用环境信息识别最佳优先县内的保护优先生境(PCHs-Priority Conservation Habitats);利用已建自然保护区的空间分布和面积等信息,开展保护空缺分析、云南省宏观层面的保护地体系格局优化和中观层面的自然保护区优化。主要结论如下：(1)云南省国家重点保护野生植物(NPWPs-National Protected Wild Plants)和国家重点保护野生动物(NPWAs-National Protected Wild Animals)的物种多样性分布格局有差异。相对于保护动物而言,保护植物更多地分布于滇东南；而保护动物则更多分布在滇西。总的保护物种丰富度较高区域为滇西北、滇西、滇西南、滇南到滇东南的沿边境地带,呈半环分布,并在滇中高原和哀牢山山脉区域体现较高的保护物种丰富度。(2)基于保护植物识别的植物保护优先县(PPCs-Plant Priority Counties)比基于保护动物识别的动物保护优先县(APCs-Animal Priority Counties)具有更高的总物种保护效率,但两者无法替代。相较于PPCs、APCs以及两者组合保护优先县(MPCs-Merged Priority Counties),基于耦合保护动植物识别出的动植物保护优先县(PAPCs-Plant and Animal Priority Counties)具有最佳的保护效果。(3)在100%保护水平上,基于耦合保护动植物识别的动植物保护优先县共有34个优先县单元(PCU-Priority County Unit),其宏观空间分布格局能很好地表征云南省生物多样性的空间分布特征,并与分布在云南的全球、国家和省级层面的优先区或保护热点区域有很好的空间关联性。因此,100%保护水平上的动植物保护优先县为最佳优先县(OPCCs-Optimal Prioity Conservation Counties)。(4)利用最佳优先县的34个县域单元环境信息(土地利用、植被类型、坡度等),剔除人为干扰强度高的环境单元,识别出最佳优先县内每个优先县单元的保护优先生境(PCHs)。各最佳优先县内的PCHs面积差别较大,每个优先县单元内PCHs面积百分比变化于0.83%～47.03%,平均为25.99%。(5)本研究识别的最佳优先县存在明显的保护空缺,有4个优先县单元无自然保护区覆盖、有10个优先县单元的自然保护区覆盖率低于5%,这14个优先县单元急需建设或优化自然保护区。(6)将最佳优先县的宏观分布格局概化为三个相连的条带,即沿边境条带(CBB-C-shaped border belt)、从滇东北到滇西南的过渡条带(CTB-central transition belt)和连接CBB东南区域和CTB中间区域的条带(CLB-centrallinking belt),这3个条带可为云南省生物多样性保护地体系的宏观格局优化提供直接参考,需加强CTB、CLB条带沿线保护地建设。(7)利用保护空缺和人为干扰分析,在14个优先县单元基础上筛选两类情景共9个优先县单元,利用景观格局特征、构建两类情景的优先县单元的自然保护区优化模式。总之,本研究认为耦合的指示物种类群具有更好的指示意义；将生物多样性和相关环境信息、行政单元和生物地理单元相结合,是探索区域生物多样性保护地优化的重要发展方向；区域生物多样性保护地体系优化需要自上而下实现宏观和中观两个尺度优化的结合。
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【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：Q16

【引证文献】