引言

西藏阿里地区位于青藏高原西部，素有“世界屋脊的屋脊”之称，更是维系青藏高原乃至整个亚洲气候稳定与生态安全的重要屏障。区域内分布着独特的高寒草原、高寒荒漠及冰川系统，其生态系统的完整性对于保障下游人口的水资源安全和生物多样性延续具有不可替代的战略意义。

生境质量是指生态系统为个体和种群的持续生存与发展提供适宜条件的能力，是衡量区域生物多样性水平与生态系统服务功能的重要综合指标。在当前全球生物多样性丧失的背景下，量化生境质量的空间格局及其演变特征，已成为生态遥感研究的核心课题。InVEST模型作为评估生境质量的成熟工具，通过整合土地利用变化与威胁因子干扰，能够有效地刻画区域生态环境的健康状况，为生态保护决策提供空间精准的科学依据。

然而，阿里地区生态环境极度脆弱且敏感，对全球气候变化及人为干扰的响应异常剧烈。近年来，全球变暖导致的冰川退缩、多年冻土退化以及植被覆盖度波动，正深刻改变着该区的生态格局。与此同时，随着区域经济的发展、城镇化进程的加速以及旅游资源的深度开发，人类活动对自然生境的扰动强度日益增强。如何在保障区域发展与生态保护之间平衡，已成为阿里地区可持续发展面临的重要问题。

2019年至2024年是衔接我国“十三五”规划收官与“十四五”规划深入实施的关键窗口期，也是我国全面推进“碳达峰、碳中和”目标及加强青藏高原生态保护立法的重要时段。通过对比分析这一时期阿里地区生境质量的时空演变，不仅可以客观评估退牧还草、自然保护地体系建设等重大生态修复工程的阶段性成效，更能揭示在气候变暖与人类活动双重驱动下，高寒生态系统的演化逻辑。为此，本研究基于2019–2024年土地利用数据等多源数据，利用InVEST模型量化阿里地区生境质量的空间特征。研究结果旨在为阿里地区国土空间规划的科学编制、生态保护红线的精准划定以及高寒脆弱区的差异化管理提供决策支持。

1 材料与方法

1.1研究区

阿里地区位于中国西藏自治区西部，地理范围约在78°24′E~86°20′E，30°00′N~35°50′N之间，北接昆仑山脉，南依喜马拉雅山脉，中横冈底斯山脉，平均海拔在4500米以上，是青藏高原海拔最高的区域之一。在气候特征方面，该区属典型的高原寒冷干旱气候。年平均气温较低，昼夜温差大；年降雨量极其稀少，且由东南向西北递减，蒸发量大，气候干燥。区域内植被类型以高寒荒漠和高寒草原为主，生态系统结构简单且极其脆弱，对气候变化和人类活动干扰高度敏感。

1.2 数据来源

土地利用数据来源于CLCD（China Land Cover Dataset），是由武汉大学研究团队结合中国土地利用/覆盖数据集 (CLUDs) 中提取的稳定样本，以及从卫星时间序列数据、Google Earth Engine（GEE）平台和 Google Maps 中通过目视解译获得的样本，收集了训练样本。利用 GEE 上超过30万景 Landsat 卫星影像，构建了多个时间指标并输入随机森林分类器以获取分类结果。最终，基于目视解译样本，CLCD的总体精度达到了79.31%。基于第三方测试样本的进一步评估表明，CLCD 的总体精度优于MCD12Q1、ESACCI_LC、FROM_GLC 和 GlobeLand30。此外，将 CLCD 与多种基于 Landsat 的专题产品进行了互比较，结果显示其与全球森林变化、全球地表水以及三种不透水面产品具有良好的一致性。

1.3 InVEST模型生境质量模块

本研究采用 InVEST 模型中的生境质量模块（Habitat Quality）对阿里地区的生境现状进行制图与定量评估。该模型将生境质量视作反映生物多样性的关键指标，其基本假设为：优质的生境具备更高的物种承载力，而生境质量的恶化则是导致物种多样性衰减的核心诱因。在核算过程中，模型综合集成了四类关键参数：威胁因子的相对破坏力、不同土地覆被对威胁源的敏感性、生境与威胁源的空间距离以及法律保护的约束力。模型的核心逻辑在于：生境质量取决于其与威胁源（如城镇、农田、道路等）的距离、威胁因子的影响强度以及生境本身对威胁的敏感程度。主要分为以下三个步骤：

1.3.1 威胁因子空间效应计算

其中，d_xy为生境单元x与威胁单元y之间的直线距离；d_rmax为威胁因子r的最大影响距离。

1.3.2 生境退化度计算

生境退化度反映了生境单元受威胁因子干扰的累积程度。退化度越高，表明该区域受人类活动干扰越严重。计算公式如下：

式中，D_xj表示土地利用类型j中单一x的生境退化度指数；R表示威胁因子个数；w_r表示威胁因子r的权重（0-1之间）；r_y表示单元y的威胁因子强度；rxy表示威胁因子的栅格数和栅格上威胁因子的值；i_xy表示栖息地与威胁源之间的距离及威胁对空间的影响；是通过各种保护政策来减轻威胁对栖息地影响的程度（即法律保护程度，受法律保护的区域为0，其余区域为1）；S_jr为生境类型j对威胁因子r的敏感度；d_xy为栅格x与栅格y的直线距离；d_max为威胁源r的最大威胁距离。计算得到的分值越高，说明威胁因子对生境造成的威胁程度越大，生境退化度越高。

1.3.3 生境质量指数计算

最后，模型基于生境退化度与生境适合度，通过半饱和函数计算最终的生境质量指数：

式中，Q_xj为土地利用类型j中单元x的生境质量指数（数值范围为0-1，越接近1表示质量越好）；H_j为生境类型j的生境适宜度，取值范围0-1；k为半饱和常数，一般为生境退化度最大值的1/2；z为归一化常量，通常设置为2.5。具体设置参数参考[8]。

2结果分析

2.12019-2024 生境质量空间分布特征

从2019年和2024年的分布图来看，高值区（橙红色，>0.75）集中分布在阿里南部（如普兰县、噶尔县部分区域）及中部湖泊湿地周边。这些区域海拔相对较低，水热条件较好，植被以高寒草甸和灌丛为主，生境连通性良好。低值区（深紫色/黑色，<0.25）大面积分布在北部羌塘高原及高海拔山脊。这些区域多为永久冰雪、裸岩或高寒荒漠，自然条件极端，生境适宜性天然较低。中值区（粉紫色，0.25-0.50）广泛分布于全区，构成了阿里的生态底色，多为高寒草原地带（图1）。

2.2 生境质量时空演变动态

通过计算2019年与2024年的差值，研究发现，绝大部分区域颜色为灰色未发生剧变，说明阿里地区在宏观尺度上维持了生态平衡，并未出现大面积、成片式的生态退化。日土县、改则县北部及扎达县、普兰县南部部分区域呈现生境质量增加的趋势，反映出暖湿化带来的植被上行和生境质量的提升。在狮泉河镇等城镇节点及交通干线两侧，生境质量呈现线性或点状的低值波动，生境质量降低的特征，这与城镇化建设和基础设施扩建密切相关（图2）。

3讨论

3.1 气候变化和人类活动对生境的影响

阿里地区对水分极其敏感。2019-2024年间，青藏高原整体呈现暖湿化趋势。这种趋势在短期内有助于提升高寒草原的盖度，从而改善生境质量（体现为图2绿色增多）；但长期看，冰川退缩（图中深黑色区域的变化）可能导致远期水源稳定性下降，这是未来需关注的潜在风险。另外一方面，高生境质量区域与阿里地区的自然保护区边界高度吻合。这证明了通过减少人为干扰（如围栏封育、禁牧措施），有效保护了核心生境斑块，防止了优质生境的破碎化。

3.2 不足与展望

本研究虽然在空间上定量展示了生境变化，但InVEST模型对季节性变化（如冬季干旱与夏季返青）的敏感度有限。未来可结合MODIS等时间序列数据，更深层次地分析生境质量的季节性演变。

4结论

研究表明，2019–2024年西藏阿里地区生境质量总体处于基本稳定、局部改善、点状退化的状态。南部湿润区依然是生物多样性保护的核心，而北部荒漠区则是生态修复的难点。在未来的发展中，应协调好生态旅游、边境建设与环境保护的关系，确保阿里地区生态系统的原真性。

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