InVEST模型 | HAbitat quality模块计算生境质量

  本文详细介绍使用InVEST模型中HAbitat quality模块计算生境质量,包含各个参数的含义、所需数据及处理、处理各参数时需要注意的地方等过程。


1. 概述

  当前土地利用InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)中HAbitat quality模块,栖息地质量模型结合了 LULC 信息和生物多样性威胁来制作栖息地质量地图。
  生境质量是指生态环境能够提供适合自然生态条件的能力,高低能反映区域生境的破碎程度以及对生境退化的抗干扰能力。
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式中,Qxj表示土地利用类型j中的栅格x的生境质量;Hj表示土地利用类型J的生境适合性;Dxj表示土地利用类型j中的栅格x所受胁迫水平;Z表示归一化常量;k是缩放常数。
   其中,式中Dxj的计算公式如下:
在这里插入图片描述
式中,R为胁迫因子数量;r为胁迫因子;y为胁迫因子r的栅格数;Yr为胁迫因子所占栅格数;Wr为胁迫因子权重,取值范围为0 - 1;irxy为胁迫因子r对生境的每个栅格产生的影响(指数或线性);βx为生境抗干扰水平;Sjr为不同生境对每种胁迫因子的相对敏感性。

1.1 涉及参数

   HAbitat quality模块所设计到的参数有以下:

  • Current Land Cover:当前土地利用
  • Future Land Cover (optional):未来土地利用
  • Baseline Land Cover (optional):基线土地利用
  • Threats Data:威胁因子
  • Threats Table:威胁表
  • Accessibility To Threats (optional):胁迫可达性
  • Sensitivity Table:敏感性表
  • Half-Saturation Constant:半包和参数

参考

1.http://releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/habitat_quality.html
2.https://storage.googleapis.com/releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/habitat_quality.html
3.https://www.bilibili.com/video/BV1VK4y1T7tx
4.Parameter assignment for InVEST habitat quality module based on principal component analysis and grey coefficient analysis

2. 处理流程

  使用HAbitat quality模块计算生境质量是InVEST应用最为广泛的功能,点击HAbitat quality进入操作界面,点击左侧User’s Guide 可进入该模块的帮助文档,有详细的说明。模型需要输入的元素有9个,其中5个必选,4个可选。
  第一类输入(第一个红框)主要是确定输出路径,和定义文件后缀;后两类输入(后两个红框)是所需的各项数据,下面将对各个参数进行详细介绍。HAbitat quality模块界面如下图所示:
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2.1土地利用LULC数据(raster)

① Current Land Cover
  当前土地利用:必须有地类编码字段value;有投影;其分辨率和范围决定了最终结果的分辨率与范围;

②Future Land Cover (optional)
  未来土地利用:具有相同的LULC代码value字段
③Baseline Land Cover (optional)
  基线土地利用:具有相同的LULC代码value字段

2.2威胁与敏感性数据

注:旧版本中,Threats Data需要输入一个文件夹:包含威胁源数据和威胁表;
  新版本中,Threats Data变为Threats Table,需要输入一个csv表,但需要在表中CUR_PATH==写入各个威胁源数据的路径。

④Threats Data(raster)
  威胁源数据:表示对生境质量有威胁的地类的空间分布和强度的二值化栅格数据;如将旱地(crop)、水田(wat)、工矿用地(mine)、农村居民点(ru)、城镇建设用地(urb)、道路(road)等威胁源赋值为1,其余赋值为0。

  在模型界面没有输入位置,该数据需要放在工作空间路径下,且和威胁表处于统一路径下,并在威胁表中写入对应威胁源的路径;No Data的空值区域、某个区域没有威胁需设置为0。

  处理方法:重分类、栅格计算器来提取威胁源。

  本次以crops、railroad、urban、timber、roads1、roads2、roads3共7种地类作为威胁源。如下,通过重分类将威胁源赋值为1,其余赋值为0,NoData也需要设置为0。(一般是通过“value”地类编码字段分类,因自带的数据分类太细,所以新建了name字段来提取,且自带railroad数据有误)

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  如果考虑多LULC情景状态的生境质量,威胁源的命名要注意加后缀以区分:“_b”(基准),“_c”((当前),或 “_f”(未来)表明威胁地图的时间段;

⑤Threats Table
  威胁表:MAX_DIST最大影响距离、WEIGHT权重、THREAT威胁因子、DECAY距离衰减函数(线性、指数);后三列对应基准、当前、未来时间段下胁迫源的路径,具体如下表所示:

  THREAT列和威胁源数据名字对应,并在CUR_PATH写入对应威胁源的路径(不一致会报错)。

  处理方法:咨询专家、参考相关文献等确定。
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⑥Accessibility To Threats (optional)
  胁迫可达性:矢量数据,为每一个多边形对退化源的相对合法可达程度。值为0-1之间,可达性最小的面,如自然保护区、森林公园、湿地、生态红线等,赋值为0;可达性最大的赋值为1;没有被多边形覆盖的栅格单元我们就假定是完全可达的并赋予1值。

  处理方法:部分保护类数据难以获取。
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⑦Sensitivity Table
  敏感性表:威胁源对现有地类的威胁程度和现有地类有多大的适宜性,为逆向缓冲。表中LCLC要与①土地利用地类数据中value编码一致,表中地类顺序任意但需均有,即权重为0的不能省略(缺少地类不会报错,但对结果有影响);要与威胁源表中的威胁因子一直(不一致会报错);nodata需设置为0。

注:新版本的InVEST模型LULC威胁因子的命名不需要在地类前加“L_”,按“L_crops”格式。

  处理方法:咨询专家、参考相关文献等确定。

  • 第一列和第二列必须和栅格数据对应;
  • 第三列为生境适宜程度,地类生境越好,适宜程度越高;
  • 第四列为威胁源对现有地类的影响程度,需查阅文献,或调参,结果应满足区域生境质量规律(如果出现非生态用地比生态用地的生境质量高,则结果有可能是错的);
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⑧Half-Saturation Constant*
  半包和参数:默认0.05,影响栖息地质量值的扩散和分布,但不改变生境质量的分级,便于结果分级可视化。

  k值校准:需要运行模型两次,首先设置为0.5,然后运行第二次将该值设置为最大退化分数的1/2。

注:k值默认是0.05,不是0.5,如果设置为0.5,则需要做两遍,网上部分教程写的是默认0.5,而不提及第二次调参。所以要注意辨别,多看官方文档。
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3. 结果

  各参数输入完成后,且不提示报错,运行即可:
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  输出的结果主要有:deg_sum_c生境退化结果和quality_c生境质量结果( habitat rarity生境稀有性结果,若有基准);以及intermediate中间变量,各个威胁源的威胁、敏感、可达性等结果;所得到的结果均是相对值。
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  第一次:将k设置为0.5。
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  第二次:将k设置为最大退化值的一半0.048,结果如下,比如第一次可视化效果更明显。但由于威胁数据的缘故,存在许多线条,散点。这通过道路威胁数据进行适当的缓冲,可以使结果更好看些。
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总 结

  建议将空间数据的实际范围大于研究区范围进行分析,得到结果会使研究区边界处的值更加准确;关于威胁表、敏感性表的等参数的设定,大多数都是参考文献、专家经验等,也有采用PCA等方法来研究参数设定:
Parameter assignment for InVEST habitat quality module based on principal component analysis and grey coefficient analysis.
  本文详细介绍使用InVEST模型中HAbitat quality模块计算生境质量,包含各个参数的含义、所需数据、数据处理等过程。


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