基于HSI模型的吉林省东部地区生境质量动态评价

图1 研究区地理位置示意图

Fig.1 Geographic map of the research area

2 数据源与研究方法

2.1 数据源及其预处理

土地覆被解译所用遥感数据来源于中国地理空间数据云的Landsat TM/OLI遥感影像(空间分辨率为30 m),包括2000年及2015年5—10月份的TM/OLI遥感数据,每期共9景; 数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据(空间分辨率为30 m)通过国际科学数据服务平台获得; 河流和道路等基础信息来源于国家基础地理信息中心,比例尺为1:25万; 归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据利用NDVI公式计算得到; 人口经济数据来源于2001年和2016年吉林省统计年鉴; 气温降水数据来源于中国气象数据网中国地面累年值数据集。利用ENVI5.2软件对遥感影像进行影像融合、拼接和裁剪等操作,得到研究区遥感数据,利用ArcGIS软件基于DEM数据提取坡度和坡向信息。数据采用统一的投影和坐标系,且转换为250 m空间分辨率的Grid格式。

2.2 土地覆被信息提取

参考国内土地资源分类体系^[12],根据研究目的将土地覆被类型分为林地、草地、耕地、湿地、建设用地、裸地等6类。运用面向对象分类方法进行土地覆被分类,主要包括2个步骤: 影像分割和分类规则的设定。分割过程基于eCognition软件平台实现,影像分割参数设置如下: 分割尺度为10,颜色权重为0.8,形状权重为0.2; 分类规则采用决策树分析方法,根据不同土地覆被类型的特征和光谱规律对节点、指标和阈值进行设定,包括NDVI、亮度指数和形状比等。分割后的影像根据分类规则进行自动分类,再结合野外调查确立解译标志,通过目视解译对分类结果进行修改验证,得到土地覆被数据。

通过野外实地调查,取得了1 679个验证点,采用混淆矩阵^[13]对分类结果进行精度验证,2000年的总体分类精度为90%,2015年的总体分类精度为95.6%,分类结果精度较高,满足本研究需求。

2.3 研究方法

2.3.1 评价因子选取

合理选取评价因子对生境质量评价至关重要^[14]。根据以下2个原则选取评价因子: ①环境因素对生境质量是否有直接影响; ②气候、地形等大尺度因素对生境质量的影响程度。结合研究区特点及以上原则,选取了4个对生境质量具有直接影响的生存环境控制因子作为评价指标,具体包括:

1)水源状况。水源是任何生物生存的基础,是维持生物多样性的前提,在本研究中主要采用河流和湖泊的密度来反映,基于土地覆被数据通过ArcGIS10.2软件中的Density模块得到研究区河流、湖泊的密度图。

2)干扰因子。人为活动严重影响着生物的存在,本研究从人类影响程度较高的居民点和道路2方面进行评价,居民点和道路密度越大,干扰越强,生境质量越低,密度数据同样通过Density模块获得。

3)遮蔽条件。生物依存与周围环境,良好的植被条件可以为动物提供隐藏场所来躲避天敌和人类捕杀,主要从土地覆被类型和坡度2方面进行评价,坡度数据基于DEM数据通过ArcGIS软件获得。

4)食物来源。充足的食物可以保证物种的生存。NDVI可以体现植被的生长状况,反映初级生产力的大小,已成功应用于食物来源的评价^[15]。NDVI计算公式为

(1)

NDVI = (NIR - R) / (NIR + R)

式中NIR和R分别代表Landsat影像的近红外和红光波段亮度值。

2.3.2 评价因子权重确定

由于每种因子对生境质量影响程度不同,需要对每个因子设置权重。结合熵值法和层次分析法^[16]确定每个因子权重,有效避免了人为主观因素干扰。

生境质量HSI计算公式为^[11]

(2)

HSI = \overset{n}{\sum_{i = 1}} w_{i} f_{i}

式中: w_i为评价因子权重; f_i为各评价因子得分; n为评价因子的个数。具体评价因子权重如表1所示。

表1 生境质量评价因子权重及分级标准

Tab.1 Habitat quality evaluation factor weight and grading standard

目标层	准则层		决策层		生境质量分级标准
目标层	影响因子	权重	影响因子	权重	最好	较好	一般	差
生境质量	水源状况	0.3	河流密度/(km/ km²)	0.35	[1.2,+∞)	[0.8,1.2)	[0.4,0.8)	[0,0.4)
	水源状况	0.3	湖泊密度/(个/km²)	0.65	[1.8,+∞)	[1.2,1.8)	[0.6,1.2)	[0,0.6)
	干扰因子	0.2	道路密度/(km/ km²)	0.45	[0,0.3)	[0.3,0.6)	[0.6,0.8)	[0.8,+∞)
	干扰因子	0.2	居民点密度/(个/km²)	0.55	[0,0.9)	[0.9,1.8)	[1.8,2.7)	[2.7,+∞)
	遮蔽条件	0.2	土地覆被类型	0.75	林地、湿地	草地	耕地	建设用地、裸地
	遮蔽条件	0.2	坡度/(°)	0.25	[0,23)	[23,40)	[40,60)	[60,90)
	食物来源	0.3	NDVI	1	[0.5,1)	[0.3,0.5)	[0.1,0.3)	[-1,0.1)

采取百分制形式对各个二级因子打分^[15],再进行极差标准化处理,计算公式为

(3)

F = (x - x_{\min}) / (x_{\max} - x_{\min})

式中: F为标准化因子值; x为某因子得分; x_min和x_max分别为该因子得分最小值和最大值。结合各层权重进行叠加分析,得到各因子分布和生境质量分布,运用自然断点法将评价结果分为生境质量最好、生境质量较好、生境质量一般、生境质量差4个等级,数值范围分别为[75,100],[50,75),[25,50),[0,25),得到2000—2015年间生境质量分布情况。

3 结果与讨论

3.1 生境质量单因子评价

2000年和2015年生境质量评价因子分布情况如图2所示。

图2

图2 2000年和2015年生境质量评价因子分布

Fig.2 Distribution of habitat quality assessment factors in 2000 and 2015

从空间上来看,研究区西部地区水源状况明显好于东部,这是由于西部降水量多于东部且水库河流密度大; 从干扰因子可以看出,研究区中心地带人为干扰较强,得分较低,主要分布在延边州境内,该地区旅游业较为发达,人口比较集中; 由于研究区内林地分布较广,遮蔽条件与林地分布具有明显相关性,食物来源由NDVI赋值获得,林地的NDVI值高于其他覆被类型,其次为草地和耕地,从分布上来看也与林地分布有着直接关系,所以研究区的遮蔽条件和食物来源比较好。

将2000—2015年间各评价因子得分变化数据进行叠置显示如图3所示。

图3

图3 各评价因子得分增加的空间分布

Fig.3 Spatial distribution of increasing scores of evaluation factors

研究区内水源状况增加不明显,且干扰因子在西部变强、东部变弱,变强的地区大于变弱的地区,但研究区内遮蔽条件和食物来源显著提高,西南部变化较明显于东北部且零散地分布于整个研究区。从空间分布上来看,4种评价因子的变化没有存在明显的协同关系,说明生境质量的变化是受多种评价因子共同影响的。

3.2 生境质量动态评价

研究区生境质量评价结果及不同级别生境质量面积统计情况分别如图4和表2所示。

图4

图4 研究区生境质量评估结果

Fig.4 Results of habitat quality assessment in study area

表2 2000年和2015年生境质量面积统计情况

Tab.2 Habitat suitability area in 2000 and 2015

年份	差		一般		较好		最好
年份	面积/km²	比例/%	面积/km²	比例/%	面积/km²	比例/%	面积/km²	比例/%
2000年	1 437.69	1.63	12 160.63	13.80	41 296.56	46.88	33 202.88	37.69
2015年	1 460.69	1.66	10 999.56	12.48	39 343.75	44.66	36 292.19	41.20

从图4中可以看出,研究区的生境质量西部好于东部,是因为东部较西部人为干扰程度较高,水源状况较差。研究区生境质量最好和较好的部分所占比重较大,2000年占研究区总面积的84.57%,2015年为85.86%,生境质量总体较好,且与林地、湿地具有较强的空间一致性。对比图2可以看出,这部分区域遮蔽条件和食物来源较好,其土地覆被类型为林地,这是研究区内生境质量较好的基础。生境质量一般和差的区域占研究区的比重较小,主要分布在各个城市建设用地周围,生境质量一般的区域大都为耕地和草地,主要分布在研究区的东部,受人类干扰较为严重,不利于大型野生动植物生存; 生境质量差的区域为建设用地和裸地,是人类干扰程度最严重的区域,不能为野生动植物提供良好的生存环境,生境质量差区域呈零星分布且面积所占比重最小。综上说明研究区内生境质量普遍较好。

对比2000年和2015年生境质量的变化情况,生境质量差的区域所占比重变化不大,有少量增加,占研究区总面积的0.03%,生境质量一般和生境质量较好的区域有所减少,一共减少了3 113.88 km²,占研究区总面积的3.54%; 而生境质量最好的区域增加了3 089.31 km²,占研究区总面积的3.51%。变化情况如图5所示。

图5

图5 2000—2015年间生境质量变化情况

Fig.5 Change in habitat suitability from 2000 to 2015

2000—2015年间生境质量变好的区域主要集中于研究区西部,分布于白山市、通化市和敦化市北部地区,面积为9 414.19 km²,占比10.69%,因为该部分区域遮蔽条件和食物来源变好。生境质量变差的区域集中于桦甸市、蛟河市和敦化市3市接壤地区,面积为5 627.5 km²,占比6.39%,该区水源状况变差,人为干扰的影响增多,最终导致生境质量变差。综上所述研究区内生境质量总体上由生境质量一般和生境质量较好转化为生境质量最好,进一步证明2000—2015年间研究区生境质量呈变好状态。

3.3 驱动力分析

3.3.1 评价因子变化

评价因子的变化是研究区内生境质量变化的根本原因,本研究通过将2000年和2015年的4个评价因子和生境质量数据进行比值运算,对其结果进行相关分析(表3),发现生境质量变化与水源状况和食物来源的变化呈正相关性,与遮蔽条件变化有较弱的正相关性,而与人为干扰因子的变化呈负相关性,说明干扰因子是影响生境质量的胁迫因素,生境质量的变化是由多个因子变化叠加造成的。

表3 评价因子相关系数

Tab.3 Evaluation factor correlation coefficient

评价因子	水源状况	干扰因子	遮蔽条件	食物来源
生境质量	0.204 1	-0.215 6	0.054 7	0.340 4

注: 所有相关系数的检验p<0.05。

通过对研究区15 a间每年最大NDVI的均值变化进行分析(图6),结果表明研究区内NDVI呈增加的趋势且2015年最大,证明研究区2000—2015年间的生境质量明显变好。

图6

图6 研究区NDVI变化趋势

Fig.6 Change trend of NDVI in the study area

3.3.2 土地覆被变化

土地覆被的变化直接影响着植被的分布,2000年和2015年研究区内主要的土地覆被类型为林地,遮蔽条件优越,食物来源丰富,分别占研究区总面积的80.49%和80.75%,且2015年比2000年增加了230.57 km²,是生境质量变好的原因之一,其次为耕地,分别占研究区总面积的15.77%和15.57%,15 a间面积减少了178.77 km²,这是在退耕还林政策的影响下,改善了自然环境,提高了生境质量(表4)。

表4 2000—2015年间土地利用状态转移矩阵

Tab.4 Land-use status transition matrices from 2000 to 2015(km²)

土地覆被类型		2015年
土地覆被类型		林地	草地	耕地	湿地	建设用地	裸地	总计
2000年	林地	69 151.14	19.49	1 384.63	95.65	105.86	14.58	70 771.36
	草地	90.66	168.76	46.99	0.86	5.40	0.18	312.85
	耕地	1 541.50	6.26	11 977.39	112.45	229.61	0.61	13 867.82
	湿地	137.15	0.36	215.08	1 208.66	16.99	1.80	1 580.04
	建设用地	6.78	0.19	2.80	5.90	1 108.96	0.49	1 125.12
	裸地	34.70	0.02	2.15	2.46	0.42	225.10	264.85
总计		71 001.93	195.09	13 689.05	1 425.98	1 367.25	242.76

其他土地覆被类型占研究区总面积的比重较小,建设用地向外扩张,侵占了部分林地和耕地,使遮蔽条件变差,食物来源减少,导致生境质量变差,由于基数较小,对整个研究区的总体生境质量变好影响不大。湿地、草地和裸地分别呈不同程度减少的趋势,湿地主要转化为耕地,造成了一定区域生境质量变差,这是导致生境质量较好区域减少的原因之一。3.3.3 社会经济因素社会经济因素的变化主要影响干扰因子的变化(表5),吉林省东部地区各市国民生产总值(gross domestic product,GDP)显著增长,经济建设需要大量的城市建设用地^[17],侵占耕地和林地是城市扩张的主要来源,15 a间面积增加了242.13 km²,干扰因子加强,导致生境质量变差; 当地居住人口变化不大,但旅游人数大幅度增长,对该地区的交通、餐饮和住宿等基础设施压力增大,进一步加快了建设用地扩张和道路完善。延边州旅游业相对较好,这是研究区内干扰因子东部高于西部的原因之一。

表5 吉林省东部各市GDP、人口和旅游人数变化

Tab.5 Change of GDP, population and tourist population by cities in the east of Jilin Province

地区	GDP/亿元		人口/万		旅游人数/万人次
地区	2000年	2015年	2000年	2015年	2000年	2015年
通化市	158.1	1034.45	137.4	882.8	225.25	221.1
白山市	93.6	690.15	90.2	769.2	132.74	125.4
延边州	171.5	886.06	207.2	1595.7	218.57	213.6

同时吉林省旅游业发展十二五规划提出了“生态化”原则,以长白山区域为核心,建设东部绿色生态旅游产业发展区^[18]。截止2012年研究区内共建立了25个自然保护区,其中国家级10个,省级7个,市级3个,县级5个^[19],自然保护区的建立提高了遮蔽条件和食物来源,生境质量得到提高; 自1998年实施“天保工程”和1999年实施“退耕还林”工程以来,在吉林省东部地区取得了显著效果^[20,21],不仅增加了林地面积,改善了生态环境,提高了吉林省东部地区整体生境质量,还增加了当地生物量,为保持生物多样性提供了保障。

3.3.4 气候变化

气候条件影响植被的分布^[22],气温和降水量是影响气候变化的重要因素,影响着研究区内水源状况、遮蔽条件和食物来源的变化。1952—2015年间年均气温呈波动上升的趋势(图7),气候逐渐变暖,直接促进了植被的生长,研究发现年最大NDVI均值与年均气温呈正相关,相关系数为0.31,且通过0.05水平的一致性检验,说明NDVI值的提高,使生境质量变好; 研究区内1952—2015年间年降水量有稍微下降的趋势,导致研究区内水源状况下降,但年降水量均在400 mm以上,属于半湿润地区,满足森林植被的生长需要。“封山育林”等措施更加有利于森林植被生长,使遮蔽条件和食物来源变好,为吉林省东部地区的生境质量提供了良好基础。

图7

图7 研究区气温、降水量年际变化

Fig.7 Temperature and precipitation changes of the study area

4 结论

本文基于HSI模型,选取水源状况、干扰因子、遮蔽条件和食物来源4个评价指标,对吉林省东部地区进行生境质量评估,分析2000—2015年间该区域生境质量的动态变化特征,并从评价因子、土地覆被变化、经济政策和气候条件等方面进行了驱动力分析。结果表明:

1)2000年和2015年研究区整体生境质量都较好,且西部生境质量均高于东部,林地为主要土地覆被类型,遮蔽条件和食物来源因子较好,这是2000年和2015年生境质量整体较好的基础。2000—2015年间研究区生境质量变好的区域面积为9 414.19 km²,占研究区总面积的10.69%,生境质量变差的区域面积为5 627.5 km²,占研究区总面积的6.39%。

2)土地覆被变化直接影响着生境质量的变化,城市建设用地的扩张是生境质量变差的主要原因; 随着“退耕还林”、“天保工程”等国家政策的提出,耕地变为林地,林地得到保护,生境质量提高; 研究区内气候条件适宜,同时吉林省推进绿色发展生态旅游建设,为吉林省东部地区生境质量的提高提供了有利保障。

3)今后研究区要加强生境质量最好和较好区域的生态保护力度,合理恢复生境质量一般区域的生态环境,严格控制生境质量差区域的城市扩张。

4)本研究突破了局部尺度和特定物种研究的局限性,实现了HSI模型在区域尺度的应用,不足之处在于详细的物种统计信息较难获得,且缺少实地验证,这也是本研究未来需更加关注的方向。

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<div style="line-height: 150%">白洋淀湿地自然保护区是东方大苇莺在华北地区的重要繁殖栖息地之一.于2011年6—7月采用样线法在保护区内开展东方大苇莺巢位调查，累计记录巢位112处，在此基础上，采用生态位因子分析模型对保护区内东方大苇莺的繁殖生境质量进行分析评价.结果表明：东方大苇莺偏好在高程相对较高、远离人类活动干扰的旱地芦苇景观内营巢，而避免在其他景观内营巢；2011年，白洋淀湿地自然保护区内东方大苇莺繁殖适宜生境总面积2474.69 hm<sup>2</sup>，占保护区总面积的7.6%，其中最适宜生境面积1131.19 hm<sup>2</sup>，仅占保护区总面积的3.5%.最适宜生境呈圈层状结构分布，集中分布于现分隔2处的白洋淀东部的大麦淀、烧车淀核心区及其周边区域.为保护东方大苇莺繁殖生境，建议将大麦淀和烧车淀核心区合并，形成一个面积更大、分布相对集中的核心区，并以最大限度地保护和维持白洋淀湿地自然景观的规模为目标，合理设置缓冲区.</div><div style="line-height: 150%"></br> </div>

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河流生境是河流生态系统的重要组成部分，是河流生物赖以生存的基础。以位于三峡库区腹心区域的典型山区河流东河为研究对象，采用河流生境调查（RHS）方法调查河流生境，选择河流生境质量评价指数（HQA）、河流生境退化指数（HMS）评估河流生境现状，分析生境质量和人为干扰的空间分布规律。结果表明，51个河段的HQA值介于24-66之间。29.4%河段的HQA为优，29.4%为良，23.5%为中，9.8%为较差，7.8%为差。从HMS看，7.8%的河段保持较自然状态，19.6%受到轻微的破坏，41.2%退化明显，27.5%退化严重，3.9%受到剧烈破坏。HQA与HMS存在显著的负相关关系。东河上、中、下游河段的HQA无明显差异，但HMS差异显著。从干扰来源看，东河上游和中游河流生境主要受引水式小水电、沿河公路、河道采砂影响。东河下游河流生境受高强度的土地开发（农业用地、建设用地），河道采砂，河堤、排污管、桥梁等水工构筑物的修建和三峡水库水位的波动影响。RHS评价结果能较直观地反映河流生境状况，以及导致河流生境质量衰退的原因。

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政策制定者在制定土地利用相关政策时需要权衡各方面的利益关系,协调资源保护和经济发展之间的关系。由于缺乏有效的评价与权衡办法,目前对这方面研究还较少。采用InVEST模型,评价了白洋淀流域7种服务功能指标,分析了其空间分布特征。通过情景(政策情景与保护情景)分析,较好的反映了农业直接经济收入与服务功能之间的关系。结果表明:生物多样性、水源涵养、土壤保持和固碳重要区域主要分布在流域西部、北部和流域中部山区;水质保护和授粉重要区域主要分布于流域东部、南部和中部平原区。政策情景下,产水量第二,农业产出有所下降,固碳能力较保护模式差,N/P输出最少。保护情景下产水量最大,农田产出价值不变,氮磷保持与政策情景差不多,但固碳效果最好。通过权衡不同情景下服务功能得失,筛选既不损害流域居民实际经济收入,又能使得水文服务功能得到提高的管理模式。研究表明InVEST模型可以很好的用于对自然资本评估和空间化特征分析,通过建立不同情景,评价结果可以用于权衡不同管理策略下服务功能得失,是一种评价和预测自然资本变化的有效方法,对政策制定和策略筛选具有重要的指导意义。

Bai

, Zheng

, Zhuang C

, et al.

Ecosystem services valuation and its regulation in Baiyangdian Baisn:Based on InVEST model

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013,33(3):711-717.

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金龙如, 孙克萍, 贺红士 , 等.

生境适宜度指数模型研究进展

[J]. 生态学杂志, 2008,27(5):841-846.

DOI: Magsci [本文引用: 2]

<FONT face=Verdana>生境适宜度指数（habitat suitability index, HSI）模型作为一种生境评价方法<BR>，在土地管理规划和评估中得到大量应用。本文总结了HSI模型在野生动物生境评价中的开<BR>发及应用，重点介绍了利用3S技术进行HSI建模及与其他模型耦合进行生境评价的现状；阐<BR>述了利用多种统计方法对HSI模型的评估和验证；探讨了HSI模型在主观性和非通用性等方面<BR>存在的问题和局限性，最后，就HSI模型在野生动物生境评价中的发展前景进行了展望。<BR></FONT>

Jin L

, Sun K

, He H

, et al.

Research advances in habitat suitability index model[ J]

Chinese Journal of Ecology, 2008,27(5):841-846.

Magsci [本文引用: 2]

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吴炳方, 苑全治, 颜长珍 , 等.

21世纪前十年的中国土地覆盖变化

[J]. 第四纪研究, 2014,34(4):723-731.

DOI:10.3969/j.issn.1001-7410.2014.04.04 URL Magsci [本文引用: 1]

土地覆盖变化是陆地生态系统变化的重要组成部分与驱动因素。在全球变化、生态环境建设、经济高速发展等因素的影响下，21世纪前十年中国土地覆盖发生了显著变化，对此变化的监测和分析不但能支持中国碳源/汇的评估和碳收支估算，还可为生态环境变化评估提供基础数据。本研究在面向对象（object-based）的分类技术支持下，利用LandsatTM/ETM数据和HJ-1卫星数据，结合大量外业调查数据生产了30m分辨率的2000年、2010年中国土地覆盖数据（ChinaCover）；采用像元二分法生产了植被覆盖度数据。利用这两个数据集对中国土地覆盖10年的变化特点进行了分析。结果表明，人工表面和林地呈增加趋势，而耕地、湿地和草地面积呈减少的趋势；人工表面的快速增加和耕地面积的大规模减少是这一时期中国土地覆盖变化的最主要特点；土地覆盖类型转换中，耕地转换为人工表面的区域主要集中在我国中东部地区，耕地转换为林地和草地的区域主要分布在退耕还林还草的重点区域，耕地的扩张主要来自三江平原和新疆绿洲的农业开发。以植被覆盖度为评估指标显示森林、灌丛和草地质量总体呈上升趋势，但在汶川地震重灾区、横断山以及武夷山等局部地区的森林质量呈退化趋势；塔里木盆地周围、青藏高原东部、太行山、吕梁山等地区的灌丛植被覆盖度有所下降；内蒙古中部、青藏高原西南部、新疆天山南部、呼伦贝尔等地区的草地出现退化现象。

Wu B

, Yuan Q

, Yan C

, et al.

Land cover changes of China from 2000 to 2010

[J]. Quaternary Sciences, 2014,34(4):723-731.

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基于面向对象分类土地利用分析

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海峡西岸经济区景观格局10年变化及驱动力

[J]. 生态学报, 2015,35(18):6138-6147.

DOI:10.5846/stxb201401180141 Magsci [本文引用: 1]

海峡西岸经济区是在国家区域发展战略引领下的我国未来发展的重点区域之一,分析其景观格局的变化有利于促进经济区的可持续发展。基于2000、2005、2010年的土地覆被分类数据,采用空间分析、主成分分析、景观指数分析的方法,研究海峡西岸经济区景观格局特征及其变化的驱动力。研究结果表明,由于城市用地面积的扩张,导致耕地、湿地、草地的面积下降,其中面积减少最多的为耕地,10年间减少了约14.0%,与此同时建设用地面积增长了38.6%。除建设用地外,各类景观的最大斑块指数(LPI)值均降低,建设用地的LPI值由0.1增至0.4,成为除林地外的优势景观。耕地的景观形状指数(LSI)由325.1下降到315.9,而其他各类景观的LSI值为上升趋势。林地的平均斑块面积(AREA_MN)急剧增加,由560.6增长到787.6,其他各类型景观AREA_MN值变化甚微。选取经济因素和政策因素分析海峡西岸经济区景观变化的驱动因子,结果表明,海峡西岸经济区景观格局的变化是两个因素共同作用的结果。海峡西岸经济区未来的经济发展需要与该区域耕地缩减的情况相平衡。

Hu D

, Tang L

, Qiu Q

, et al.

Decadal temporal changes in landscapes and their driving forces for West-bank Economic Zone of Taiwan Straits

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015,35(18):6138-6147.

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