研究区域和方法
1.1研究区概况和目标物种选择
大山包(东经103°14′55″～103°23′49″，北纬27°18′38″～27°29′15″)位于云南省昭通市(图1)。为保护国家Ⅰ级保护动物黑颈鹤及其越冬栖息地，于1994年被建立为省级自然保护区；2003年被国务院批准晋升为国家级自然保护区；2004年被列入“国际重要湿地”名录；2016年曾被云南省政府列为云南省国家公园试点项目。保护地内社区多，居住有110个自然村，人口密度大(约99人/km2)，是全国野生动物型自然保护地社区人口密度的9倍[4]。
在大山包生态系统中，黑颈鹤属于食物链的二级消费者，没有动物天敌；除黑颈鹤外，另有鸟类14目18科47种，多是黑颈鹤的伴生种，包括7种国家Ⅱ级重点保护动物，如灰鹤(Grusgrus)、黑鸢(Milvusmigrans)等。黑颈鹤不仅是大山包生态系统中的旗舰物种，也是该生态系统中的伞护物种(umbrellaspecies)，其个体最大，活动范围和生境范围要求也最广，综合了灰鹤、黑鸢等其他物种的生境需求。因此在保护黑颈鹤生境的同时，还能够保护大山包生态系统中的其他伴生和低等生物，最大限度地实现对整个生态系统的保护。
1.2适宜性评估框架与空间分析
中国诸多保护地融合了生态保护和当地社区生产生活功能。在大山包，黑颈鹤及其越冬栖息地是最重要的保护空间。农耕和放牧是大山包居民两大主要生计行为，也是与黑颈鹤越冬最密切相关的行为空间。农田生态系统和草甸生态系统构成了大山包居民的生产空间，居民点则是主要的生活空间。本研究选取子流域单元作为大山包保护地评价和分析的基本生态单元。
1.2.1黑颈鹤栖息地适宜性评价
黑颈鹤栖息地适宜性评价采用目前性能最佳、运用最广泛的物种分布模型之一——MaxEnt模型[12-13]。该模型是一种基于生态位原理的模型，采用机器学习技术，利用物种“出现点”数据和与物种分布相关的环境预测因子来建立物种栖息地适宜性分布的概率模型[12，14]。通过野外调查样线法，记录到1102只黑颈鹤和114个出现位点[10]。调查中发现，保护区外东北处也有黑颈鹤分布，为了保证栖息地评价的完整性，将该区域也纳入黑颈鹤栖息地评价。环境变量选择与黑颈鹤分布密切相关的物理环境因素和人类干扰因素等11个变量[10]。
1.2.2社区生产-生活空间适宜性评价体系
研究区内生产空间主要涉及耕地和牧场。由于耕地和牧场的建立均受土壤自然条件的限制，并受到利用条件和区位条件影响[15]，因此统一考虑耕地和牧场适宜性评价指标体系。耕地和牧场适宜性评价指标的选择参照前人研究[15-17]、《耕地后备资源调查与评价技术规程》(TD/T1007—2003)和美国农业部“土地评价与立地评价”(LESA)等规范，从土壤理化性质、利用条件和区位条件3个方面构建准则层和11个指标层(表1)。
土地利用数据从国家林业和草原局昆明勘察设计院提供的2017年大山包土地利用数据库中提取。土壤数据取自昭通地区第二次土壤普查和相关科研报告，坡度、坡向和地形位置指数利用DEM数据提取。利用条件考虑到道路通达性、中心城镇、镇农贸市场对区域农产品和生产资料的影响，生产地道路通达性越高、离中心城镇和农贸市场越近，越利于农业生产。道路、中心城镇和农贸市场等数据以土地利用数据库为基础，运用GIS欧氏距离法计算距道路、中心城镇及镇农贸市场的距离。为了保证评价过程规范和数据统一性，将耕地和牧场适宜性评价指标分为5个等级，并赋予相应的作用分值，分值为0~100分(表1)，等级越高(一级)分值越高。
社区生活空间适宜性评价参照国内外前人研究[18-20]，同时考虑大山包高原山地特有的自然和区位特征，最终从自然条件、社会经济条件和社区价值三方面筛选出9个指标构建大山包居民点用地适宜性综合评价指标体系。自然条件选择坡度、海拔、水土流失风险3个因素。水土流失风险采用美国农业部(USDA)的通用水土流失方程USLE模型估算土壤流失量。社会经济条件考虑人口密度、道路通达性、教育资源可达性和中心村镇影响，并参照《传统村落评价认定指标体系(试行)》，从大山包居民点的审美和游憩价值、研究和文化价值、精神和遗产价值对社区价值进行评价。
1.2.3权重和综合值计算
采用层次分析法根据重要性排序建立判断矩阵，确定权重系数。生产空间评价指标权重得分如表1所示。所有评价指标层进行栅格化处理转换为30m×30m的栅格网格单元。运用栅格计算器，计算每个指标层和该图层对应权重的加权综合分，最终计算得出适宜性综合值S，计算公式如下：
式中，Wi表示第i个指标/指数的权重；Ci表示第i个指标/指数的评价作用分。
根据naturalbreak将各适宜性综合值划分为4个等级：一级，最适宜区；二级，适宜区；三级，较适宜区；四级，不适宜区。
1.2.4多功能空间的格局分析
采用空间自相关分析的Moran?sI指数表征研究区内的平均集聚程度，采用Gi*系数识别各功能空间适宜综合值的热点地区。以上分析采用ArcGIS10.6软件中的SpatialAutocorrelation(GlobalMoran?sI)和HotSpotAnalysis(Getis-OrdGi*)工具完成。采用标准差椭圆探测每种功能空间的方向分布，并计算平均中心、空间范围和主导方向。椭圆标准差的计算公式如下：式中，xi和yi表示要素i的坐标；{x,y}表示要素的平均中心；n表示要素总数。
