本文摘要：摘要：拉薩市城關區(qū)建設用地緊鄰拉魯濕地國家級自然保護區(qū)，導致城市發(fā)展與自然生境保護間的矛盾十分突出。全面揭示該地區(qū)城市擴展過程對自然生境質量的影響對于優(yōu)化城市景觀格局、保護生物多樣性具有重要意義。為此，定量評價了該地區(qū)19682019年城市擴展過程對自然生
摘要：拉薩市城關區(qū)建設用地緊鄰拉魯濕地國家級自然保護區(qū)，導致城市發(fā)展與自然生境保護間的矛盾十分突出。全面揭示該地區(qū)城市擴展過程對自然生境質量的影響對于優(yōu)化城市景觀格局、保護生物多樣性具有重要意義。為此，定量評價了該地區(qū)1968—2019年城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響。首先，基于鎖眼衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、Landsat系列遙感影像和GoogleEarth遙感數(shù)據(jù)獲取了該地區(qū)土地利用/覆蓋變化信息。然后，結合空間疊加和模型模擬量化了城市擴展過程對自然生境質量的影響。結果表明，拉薩市城關區(qū)近50年城市擴展過程不斷加快，城鎮(zhèn)建設用地面積從9.82km2增加到67.71km2，增加了近6倍。城市擴展過程導致自然生境質量加速下降，近50年下降了8.14%。自然生境質量同時受到城市擴展過程的直接影響和間接影響。在各類自然生境中，林地和濕地的生境質量下降尤為明顯，分別下降了80.20%和41.03%。其中，林地主要被城鎮(zhèn)建設用地直接占用，濕地則主要受城市擴展過程的間接影響。因此，需要同時關注城市擴展過程對自然生境的直接占用和間接影響，采取有效措施協(xié)調城市建設與生物多樣性保護，促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。
關鍵詞：青藏高原;旱區(qū);城市景觀可持續(xù)性;生態(tài)系統(tǒng)服務;遙感;InVEST模型;生物多樣性
城市擴展過程是指由于土地利用方式的改變，導致空間上城市規(guī)模的擴大，使得非城市土地轉化為城市土地的過程[1]。自然生境質量是指森林、草地和濕地等自然生境能夠提供適合于物種與種群的資源與環(huán)境的能力，對于維持和提高區(qū)域生物多樣性至關重要[2]。伴隨著全球正在經(jīng)歷的快速城市化進程，城市擴展過程已經(jīng)成為影響自然生境質量的重要因素[3⁃4]。一方面，城市擴展過程會通過改變當?shù)氐耐恋乩?覆蓋情況直接導致自然生境的喪失和破碎化[5]。
環(huán)境工程論文：紅樹林人工濕地-養(yǎng)殖耦合系統(tǒng)構建與凈化效果
另一方面，城市擴展過程還會通過加劇環(huán)境污染與人類活動干擾、增加自然資源占用量和促進外來物種入侵間接造成自然生境質量下降[6⁃7]。近年來，已有研究在全球、國家和局地尺度上評價了城市擴展過程對自然生境質量的影響[8]。這些研究均表明，雖然在全球和國家尺度上城市擴展過程對自然生境質量的影響還較小，但在部分快速城市化熱點地區(qū)和生物多樣性保護熱點地區(qū)，城市擴展過程對自然生境質量的影響已不可忽視[3，5，9]。因此，深入理解這些熱點地區(qū)城市擴展過程對自然生境質量影響的格局、過程和機制對于當?shù)氐纳锒鄻有员Ｗo和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。拉薩市城關區(qū)不僅是青藏高原主要的城市化地區(qū)，而且是至關重要的高寒濕地保護地[10⁃12]。
作為西藏自治區(qū)行政中心，拉薩市城關區(qū)在西部大開發(fā)、新型城鎮(zhèn)化和“一帶一路”倡議的帶動下，正在經(jīng)歷快速的城市化進程[13⁃14]。城鎮(zhèn)人口從1980年的38.63萬增長到了2018年的55.44萬，增長了近50%;城鎮(zhèn)建設用地面積也隨之快速增加[15]。該區(qū)域內的拉魯濕地國家級自然保護區(qū)是青藏高原重要的高寒濕地生態(tài)系統(tǒng)保護區(qū)，蘊藏著大量珍貴的野生動植物資源[16]。隨著城鎮(zhèn)建設用地的不斷擴張，拉魯濕地面積不斷萎縮，已經(jīng)從歷史上超過1000hm2下降到2005年設立國家級自然保護區(qū)時的核心面積660hm2[17]。
目前，區(qū)域內建設用地已經(jīng)緊鄰保護區(qū)，致使該地區(qū)成為青藏高原城市擴展與生物多樣性保護之間矛盾最為突出的地區(qū)。量化該地區(qū)城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響是優(yōu)化城市擴展格局和生物多樣性保護策略的基礎，有助于實現(xiàn)當?shù)啬酥琳麄�青藏高原生態(tài)文明建設。目前，已有學者在拉薩市城關區(qū)開展了城市擴展過程對自然生境影響評估的相關研究工作。例如，張鐿鋰等[12]基于地形圖與多源遙感數(shù)據(jù)獲取了該地區(qū)1951—1999年土地利用信息，分析了城市擴展過程對自然生境的占用情況。次仁等[18]分析了距城市距離與拉魯濕地的鳥類生物多樣性之間的關系。
稅燕萍等[19]評估了該地區(qū)1995—2015年城鎮(zhèn)建設用地增加對自然生境質量的影響。已有研究為認識該地區(qū)城市擴展過程對自然生境的影響提供了良好的基礎。但是，現(xiàn)有研究在獲取長時間序列的城市擴展過程信息以及綜合評估城市擴展過程對自然生境的綜合影響等方面還有待進一步完善。長時間序列遙感數(shù)據(jù)和生境模型的結合應用，為全面評估該地區(qū)城市擴展過程對自然生境的影響提供了新途徑。鎖眼衛(wèi)星提供1960—1975年期間全色波段、空間分辨率為1.8m至12.2m的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，能反映清晰的地物光譜信息、紋理特征和空間分布情況[20]。
在1995年免費向公眾開放后，該套數(shù)據(jù)已經(jīng)在1960年代濕地的空間恢復、土地利用/覆蓋信息提取等方面得到了較好的應用[21⁃23]。1970年代至今的Landsat系列遙感影像和近期具有米級空間分辨率的GoogleEarth遙感影像也可用于準確識別城市與自然生境范圍[24⁃25]。
此外，InVEST(IntegratedValuationofEnvironmentalServicesandTradeoffs)模型的生境質量模塊也被廣泛用于城市擴展過程對自然生境質量綜合影響的評價研究中[9，26]。因此結合鎖眼衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、Landsat系列遙感數(shù)據(jù)、GoogleEarth遙感數(shù)據(jù)與InVEST模型能實現(xiàn)近50年城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響評估。
本研究目的是揭示拉薩市城關區(qū)近50年城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響。擬回答以下3個科學問題：(1)該地區(qū)近50年城市擴展過程對自然生境質量影響的時空動態(tài)是怎樣的?(2)不同自然生境受到的影響有何差異?(3)該地區(qū)城市擴展過程導致的自然生境質量下降會對哪些物種的生存構成威脅?為了回答上述問題，首先結合鎖眼衛(wèi)星、Landsat和GoogleEarth遙感影像量化區(qū)域土地利用/覆蓋變化情況。其次，基于InVEST模型中的生境質量模塊模擬量化城市擴展過程對自然生境質量的直接和間接影響。最后，進一步分析了自然生境質量下降對區(qū)域生物多樣性帶來的威脅。
1研究區(qū)和數(shù)據(jù)
1.1研究區(qū)
本文研究區(qū)為拉薩市城關區(qū)(東經(jīng)91°06′至91°56′，北緯29°24′至29°36′)，位于青藏高原腹地拉薩河下游，總面積520.51km2。當?shù)仄骄０?650m，是世界上海拔最高的城市之一。區(qū)域地勢北南高、中間低，南北為山地;中部為雅魯藏布江支流拉薩河中游河谷平原，地勢平坦。該地區(qū)為高原溫帶半干旱季風氣候，年平均氣溫7.8℃，年均降水量200—510mm，全年日照時長3000小時以上，被稱為“日光城”[12]。
拉魯濕地國家級自然保護區(qū)位于研究區(qū)西北部，總面積1220hm2，核心面積660hm2，是當?shù)刂匾淖匀簧砙17]。1980—2018年，拉薩市城關區(qū)總人口從38.63萬增長到55.44萬，增長了43.52%[15]，是青藏高原地區(qū)主要的人口聚集區(qū)。
1.2數(shù)據(jù)
研究所用數(shù)據(jù)主要包括遙感影像數(shù)據(jù)、物種數(shù)據(jù)以及地理信息輔助數(shù)據(jù)。遙感影像數(shù)據(jù)包括鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)、Landsat系列遙感數(shù)據(jù)、GoogleEarth遙感數(shù)據(jù)。其中，鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)來自北京攬宇方圓信息技術有限公司，空間分辨率為2.7m，已進行幾何校正和正射校正，用于提取拉薩市城關區(qū)1968年土地利用信息。
Landsat系列遙感數(shù)據(jù)來自于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺，空間分辨率為30m，用于提取區(qū)域1984、1990、2000、2010年土地利用信息。GoogleEarth遙感數(shù)據(jù)來自于谷歌地球，空間分辨率為1.91m，用于提取2019年土地利用信息。此外，物種分布數(shù)據(jù)來自國際自然保護聯(lián)盟瀕危物種紅色名錄(IUCNRedListofThreatenedSpecies)。研究區(qū)的行政邊界、行政中心等基礎地理信息輔助數(shù)據(jù)來源于國家基礎地理信息中心。為了保證數(shù)據(jù)一致性，所有柵格數(shù)據(jù)采用Albers等積圓錐投影并重采樣至30m分辨率。
2方法
2.1量化區(qū)域自然生境質量空間格局
首先，通過目視解譯，基于1968—2019年間的6期(1968年、1984年、1990年、2000年、2010年、2019年)遙感數(shù)據(jù)獲取城鎮(zhèn)建設用地、農(nóng)村建設用地、耕地、沼澤、林地、河漫灘、草地和水體等8類土地利用/覆蓋信息。
通過實地考察和混淆矩陣分析，對目視解譯提取的土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)進行精度驗證。首先，筆者于2020年夏季進行了實地考察，分別在城鎮(zhèn)建設用地、林地、濕地(包括沼澤、河漫灘和水體)和草地等土地利用類型中選取了118個、40個、60個、43個樣本點，獲取了真實的土地利用/覆蓋信息。其次，在實地考察的基礎上對分類結果進行精度驗證。結果表明，全區(qū)2019年的數(shù)據(jù)分類總體精度為92.80%，Kappa系數(shù)為0.90。
其中，城鎮(zhèn)建設用地生產(chǎn)者精度為93.22%，用戶精度為95.65%;林地的生產(chǎn)者精度為90.00%，用戶精度為76.60%;濕地生產(chǎn)者精度為97.67%，用戶精度為97.67%;草地生產(chǎn)者精度為90.48%，用戶精度為98.28%。由此可見，獲取的拉薩市城關區(qū)土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)準確性較高。然后，參考國際自然保護聯(lián)盟發(fā)布的生境分類標準[27]，選取林地、草地、沼澤、河漫灘、水體作為自然生境，城鎮(zhèn)建設用地作為威脅源[9]。
2.2評估區(qū)域城市擴展過程對自然生境質量的影響
通過量化城市擴展過程對自然生境質量的總影響、城市擴展過程對自然生境質量的直接與間接影響等三個方面，綜合評估拉薩市城關區(qū)城市擴展過程對區(qū)域自然生境質量的影響。城市擴展過程對自然生境質量的總影響是指城市擴展過程導致的自然生境質量變化率[30]。
2.3評估區(qū)域生境質量變化對生物多樣性的影響
通過統(tǒng)計區(qū)域內城鎮(zhèn)建設用地最大影響范圍內物種的分布情況評估拉薩市城關區(qū)生境質量變化對生物多樣性的影響。物種分布數(shù)據(jù)來自國際自然保護聯(lián)盟瀕危物種紅色名錄，其給出了全球12萬余種物種的潛在空間分布范圍、適宜生境和瀕危程度等信息。
參考He等[3]的研究，通過空間疊加的方式篩選出拉薩市城關區(qū)城鎮(zhèn)建設用地最大影響范圍內可能存在的物種，統(tǒng)計了物種名稱、物種類型、受威脅情況、適宜的生境類型和是否為本地種等關鍵信息，進而量化了各物種潛在分布范圍內自然生境質量受城市擴展過程的影響情況。以上方法通過IDL語言編程、Python語言編程和ArcGIS10.2軟件操作實現(xiàn)。
3結果
3.1區(qū)域
1968年自然生境質量空間格局拉薩市城關區(qū)自然生境面積大，生境質量整體水平中等。1968年，拉薩市城關區(qū)自然生境面積為476.58km2，占區(qū)域總面積的91.57%;自然生境質量為0.60，屬于中等水平。
其中，高質量自然生境面積為20.12km2，占全區(qū)自然生境總面積的4.22%，主要分布在區(qū)域城鎮(zhèn)建設用地的南北兩側，多為河流、沼澤和林地。較高質量的自然生境面積為305.31km2，占全區(qū)自然生境總面積的64.10%，主要分布在遠離城市區(qū)域的南北兩側山地和拉薩河兩岸，多為草地與河漫灘。中等質量的自然生境面積為151.18km2，占全區(qū)自然生境總面積的31.71%，分布在靠近城市的城關區(qū)南北兩側，以草地為主。3.2區(qū)域1968—2019年城市擴展過程拉薩市城關區(qū)城鎮(zhèn)建設用地呈指數(shù)型增長。
1968—2019年，全區(qū)城鎮(zhèn)建設用地總面積從9.82km2增長到的67.71km2，增長了6.91倍，年均增長1.14km2。在1968—1984年期間，城市擴展過程相對緩慢。全區(qū)城鎮(zhèn)建設用地面積增加了10.58km2，增長率為108.16%，年均增長0.66km2。而在2010—2019年，該區(qū)城鎮(zhèn)建設用地迅速增加，增加了23.20km2，增長率為391.10%，年均增長2.58km2。
相比1968—1984年，2010—2019年的城鎮(zhèn)建設用地增長速度增加了3.91倍。從空間上看，拉薩市城關區(qū)的城鎮(zhèn)建設用地主要在拉薩河北岸呈“倒L形”分布。1968—1984年城鎮(zhèn)建設用地主要向西、北方向擴展，1984—2000年城鎮(zhèn)建設用地轉為向西擴展，2000—2019年城鎮(zhèn)建設用地沿著拉薩河向東、北方向擴展。
4討論
4.1長時間序列遙感數(shù)據(jù)與InVEST模型
為評估城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響提供了可靠途徑現(xiàn)有用于評估城市擴展過程對自然生境質量影響的數(shù)據(jù)主要為實地調查數(shù)據(jù)與短時間序列遙感數(shù)據(jù)[32⁃34]。其中，實地調查數(shù)據(jù)需要依賴可靠的數(shù)據(jù)獲取方式和獲取地點。因此，實地調查數(shù)據(jù)具有高花費、短時間、小范圍等缺陷。更重要的是，青藏高原地區(qū)缺乏大量的實地調查數(shù)據(jù)。短時間序列遙感數(shù)據(jù)只能反映近期的城市擴展過程，無法獲得長時間序列城市擴展信息與自然生境本底情況[8]。
結合鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)、Landsat遙感數(shù)據(jù)和GoogleEarth遙感數(shù)據(jù)能夠彌補上述數(shù)據(jù)的不足。具有2.7m空間分辨率的鎖眼衛(wèi)星高分遙感影像可以清晰展現(xiàn)地物的光譜、紋理特征和空間分布情況，因此可以使用該數(shù)據(jù)準確識別區(qū)域的自然生境和城市建成區(qū)范圍[20，35]。例如，Brinkmann等[21]使用鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)恢復了1960年西非四個城市地區(qū)的土地利用情況。Hepcan等[36]通過鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)與航片恢復了1963年土耳其伊茲密爾地區(qū)的土地利用情況。劉志鋒等[23]基于鎖眼衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取了1964年圖們江下游地區(qū)濕地分布情況。
Landsat系列遙感影像和具有米級空間分辨率的GoogleEarth遙感影像也可用于準確識別城市與自然生境范圍。例如，牛振國等[25]基于Landsat系列遙感影像和GoogleEarth遙感影像提取了2000年中國濕地的分布范圍。Gong等[24]基于Landsat系列遙感影像和GoogleEarth遙感影像提取出了中國1978—2017年城市不透水面分布范圍。
結合以上三類遙感數(shù)據(jù)能夠準確量化長時間序列城市擴展過程和揭示歷史自然生境質量本底信息。此外，InVEST模型生境質量模塊可以同時量化城市擴展過程對生境質量的直接影響和間接影響。模型通過結合土地覆被和生物多樣性威脅因素的信息生成生境質量地圖，土地利用/覆被變化會導致自然生境的減少和鄰近生境的退化[37]，其中，自然生境減少為直接影響，鄰近生境退化的邊緣效應即為間接影響。因此，InVEST模型生境質量模塊可以通過評估生境適宜性變化和生境受威脅程度變化同時量化直接和間接影響[37]。
例如，韓艷莉等[28]基于InVEST模型模擬結果發(fā)現(xiàn)2005—2015年青海湖流域內的建成區(qū)和交通用地面積增加直接占用了自然生境，最終導致自然生境質量不斷下降。稅燕萍等[19]以拉薩河流域為例，使用InVEST模型量化了城市擴展過程對自然生境的間接影響，研究發(fā)現(xiàn)，1995—2015年間拉薩河流域內社會經(jīng)濟發(fā)展間接影響導致當?shù)刈匀簧迟|量下降。綜上所述，本文基于鎖眼衛(wèi)星影像、Landsat系列遙感影像和GoogleEarth遙感影像長時間序列遙感數(shù)據(jù)，結合InVEST模型的生境質量模塊同時量化直接影響和間接影響，能夠全面地揭示拉薩市城關區(qū)長時間尺度的城市擴展過程對區(qū)域自然生境質量的影響。
4.2拉薩市城關區(qū)城市擴展過程導致的自然生境質量下降已對生物多樣性造成威脅
拉薩市城關區(qū)的自然生境對于生物多樣性保護、當?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)的維持等具有重要作用。緊鄰拉薩城鎮(zhèn)建設用地的拉魯濕地國家級自然保護區(qū)是青藏高原十分重要的高寒濕地保護區(qū)。
作為雅魯藏布江最大的支流，拉薩河有25km長的河道在研究區(qū)內橫穿而過。研究表明，拉魯濕地內有針尾鴨(Anasacuta)、斑嘴鴨(Anaszonorhyncha)、斑頭雁(Anserindicus)等鳥類62種，拉薩河內有包括拉薩裂腹魚(Racomawaltoni)、尖裸鯉(Oxygymnocyprisstewarti)、雙須葉須魚(Ptychobarbusdipogon)等魚類24種[16，38]。城市擴展過程導致的自然生境質量下降已經(jīng)對當?shù)匚锓N生存造成了威脅。區(qū)域內鳥類和哺乳類生物主要的棲息地為濕地，而城市擴展過程對區(qū)域濕地造成了嚴重的影響。
本文發(fā)現(xiàn)，1968—2019年，拉魯濕地生境質量從0.90下降到0.40，下降了55.42%。已有學者在拉魯濕地開展了相關研究，也得到了類似的發(fā)現(xiàn)。例如，劉曉曼等[17]研究表明發(fā)現(xiàn)，由于人類活動加劇等的影響，拉魯濕地面積在1989—2009年期間從942.45hm2下降到685.33hm2，減少了27.30%。
范麗卿等[39]相關研究表明濕地內分布有5種土著魚類和7種外來魚類，隨著拉薩城市化過程與人類活動加劇，拉魯濕地內的土著魚類數(shù)量幾近滅絕，外來魚類成為優(yōu)勢種。田瀚鑫等[40]對拉魯濕地水質開展的研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)內枯水期水質主要為V類，豐水期水質主要為I和III類，水質污染區(qū)位于區(qū)內東北部和中南部，靠近城市道路，受到人類活動影響極大。周生靈等[41]研究發(fā)現(xiàn)拉魯濕地猛禽的觀察量減少，主要原因在于城市擴展過程導致的濕地周邊適宜猛禽營巢的生境持續(xù)減少。本研究與相關研究結果均表明拉魯濕地生境質量的下降對拉魯濕地內生物多樣性造成了嚴重的威脅。
4.3政策啟示
拉薩市城關區(qū)的城市擴展過程對自然生境質量的影響具有三個特征：快速的城市擴展過程導致區(qū)域自然生境質量加速下降;在不同自然生境類型中，林地和濕地的生境質量下降幅度大;城市擴展過程對不同自然生境類型的直接和間接影響存在差異，林地主要受到直接影響，濕地主要受到間接影響。
本研究在拉薩市城關區(qū)發(fā)現(xiàn)的現(xiàn)象普遍存在于青藏高原地區(qū)。青藏高原自然生境本底相對脆弱，對城市擴展過程等人類活動具有高度敏感性[42⁃46]。Pan等[44]的研究發(fā)現(xiàn)，青藏高原地區(qū)的城市正在經(jīng)歷加速的城市擴展過程。Wang等[10]研究結果表明，西寧、拉薩、香格里拉和格爾木等地是青藏高原地區(qū)快速城市擴展過程的熱點地區(qū)，這些地區(qū)大多分布于青藏高原上的河谷或綠洲地區(qū)。同時，這些地區(qū)也是濕地和森林廣泛分布、生物多樣性較為豐富的區(qū)域。因此，青藏高原上的城鎮(zhèn)發(fā)展勢必會對濕地和森林生態(tài)系統(tǒng)構成嚴重威脅。
4.4未來展望
拉薩市城關區(qū)位于青藏高原腹地，生態(tài)環(huán)境本底脆弱，快速的城市擴展過程對當?shù)刈匀簧硯韲乐赝{。本文結合長時間序列遙感數(shù)據(jù)與生境質量模型，全面評估了拉薩市城關區(qū)近50年的城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響，對保護區(qū)域生物多樣性、促進城市景觀可持續(xù)、緩解人地矛盾具有參考價值。研究仍存在不足。一方面，在生境質量模型參數(shù)設置方面，生境質量賦值與威脅因子權重等均參考現(xiàn)有研究確定，模型參數(shù)本地化還需要結合實地考察數(shù)據(jù)進一步完善。另一方面，沒有考慮自然生境斑塊破碎化等進一步導致的連通性下降等問題，導致評價結果可能存在低估。
另外，在拉薩市城市擴展過程中，當?shù)赜嘘P部門采取了植樹造林和濕地恢復等一系列措施來提高自然生境質量，在文中還未體現(xiàn)。未來研究將通過多尺度融合與多技術結合，進一步聚焦青藏高原城市擴展過程對自然生境的綜合影響評估。通過實地調查、遙感技術、空間統(tǒng)計和模型模擬等多方法結合，結合青藏高原區(qū)域特征進行模型本地化處理，預估未來城市擴展過程以及城市周邊生態(tài)保護與恢復措施對區(qū)域自然生境的可能影響，為青藏高原城市景觀可持續(xù)與生態(tài)安全屏障建設提供科學建議。
5結論
本文結合鎖眼衛(wèi)星、Landsat和GoogleEarth在內的長時間序列遙感數(shù)據(jù)，應用InVEST模型生境質量模塊，有效地評估了拉薩市城關區(qū)近50年城市擴展過程對自然生境質量的綜合影響。研究區(qū)1968—2019年城市擴展過程導致區(qū)域自然生境質量加速下降，共下降了8.14%。自然生境質量同時受到城市擴展過程的直接影響和間接影響。在不同自然生境類型中，林地和濕地受到城市擴展過程影響明顯，生境質量分別下降了80.20%和41.03%。
其中，林地主要被城鎮(zhèn)建設用地直接占用，濕地則主要受城市擴展過程的間接影響。該地區(qū)城市擴展過程導致的自然生境質量下降已經(jīng)對16種瀕危物種構成了威脅。因此，在青藏高原的城市擴展過程中，需同時關注新增城鎮(zhèn)建設用地對林地和濕地的直接占用和間接影響。建議在自然保護區(qū)等重要自然生境周邊建立緩沖區(qū)，在控制緩沖區(qū)內城市擴張和人類活動強度的同時積極推行生態(tài)恢復措施，協(xié)調城市建設與生物多樣性保護，以促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。
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作者：聶宇1，2，楊彥敏3，王一航1，2，劉志鋒1，2，∗，何春陽1，2，陳歆4
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