基于景觀格局和生態敏感性的右玉縣景觀脆弱度分析

盛曉雯，周 偉,2*，曹銀貴,2，成 陸

(1.中國地質大學 土地科學技術學院(北京)，北京 100083；2．國土資源部 土地整治重點實驗室，北京 100035)

景觀格局與景觀系統的穩定性、抗干擾能力、恢復力和生物多樣性等密切相關[1]。隨著社會經濟的發展，人類活動和自然因素不斷影響著景觀格局的分布面積和空間結構[2]。當外界對景觀系統進行干擾時，景觀脆弱反映出了對環境的敏感程度和適應能力。因此有必要對景觀格局的脆弱度進行研究，了解景觀系統的敏感度和適應度，為土地資源的利用和管理提供指導決策。

目前，國內外學者針對景觀研究的方向大多集中在景觀格局變化[3-4]、景觀生態研究[5-6]等領域，對景觀脆弱度的研究較少。Komal Choudhary[7]等基于植被、土壤、地質和地貌對俄羅斯阿斯特拉罕市的脆弱度進行評估；Craig R.Nitschke[8]等模擬了加拿大不列顛哥倫比亞省的某區域氣候變化的景觀脆弱性；王介勇[9]等建立了位于黃河三角洲的墾利縣的景觀脆弱度指數和生態脆弱度指數；盧遠[10]等構建了西南喀斯特發育區的左江流域的生態脆弱度評價體系。在借鑒前人研究的基礎上，以全國造林綠化先進縣——山西省右玉縣為例，通過分析景觀格局變化、景觀脆弱性的時空演變和空間關聯，為右玉縣的景觀規劃和建設提供科學依據，以促進環境的可持續發展。

1 研究區概況

右玉縣位于山西省朔州市，縣轄有4鎮6鄉，人口超過11萬。境內屬黃土丘陵緩坡區，氣候干寒多風沙，年均氣溫為4℃，年降雨量450 mm，礦產資源豐富，境內有煤、鐵礦石和黃金等。解放初期，右玉縣自然環境惡劣，生態環境極其脆弱，森林覆蓋率僅有0.3%。通過60多a的植樹造林活動，右玉縣的生態環境得到顯著改善，境內森林覆蓋面積廣，65%以上的土地保住了水、肥、土，沙塵暴天數比解放前減少了50%，昔日的“不毛之地”變成聞名全國的“塞上綠洲”。

2 研究方法

2.1 數據來源

以地理空間數據云為平臺(http://www.gscloud.cn)，所下載的數據包括2002年9月16日、2016年9月14日分辨率為30 m的右玉縣Landsat TM影像和30 m分辨率的DEM數據，疊加右玉縣矢量行政邊界，生成2期研究區的圖像，這兩個時期時相統一，能保證遙感解譯結果的可對比性。根據《土地利用現狀分類(GB/T21010-2007)》，結合研究區的實際情況，將地類劃分為耕地、林地、草地、城鎮用地、工礦用地、水域和未利用地，因為右玉縣為礦產資源縣，因此將工礦用地單獨分類出來[11-12]。以ENVI軟件為平臺，采用監督分類下的最大似然法進行分類，參照Google Earth的高清影像圖校正，得到右玉縣2002年和2016年的土地利用現狀圖，分類的總體精度達到85%以上。

2.2 研究方法

2.2.1 景觀格局指數 景觀指數可以反映景觀格局的變化和特征[13-14]，以Fragstats4.2軟件為平臺，選取斑塊類別(class)和景觀水平(landscape)2個尺度進行景觀格局分析，其中斑塊類別中選擇斑塊數目(NP)、斑塊密度(PD)、邊緣密度(ED)和平均斑塊面積(AREA_MN)；景觀水平上選擇景觀形狀指數(LSI)、多樣性指數(SHDI)、均勻度指數(SHEI)、聚集度指數(CONTAG)和連通度指數(CONNECT)。

2.2.2 景觀脆弱度指數的建立

2.2.2.1 生態敏感度指數 生態敏感性指數可以說明景觀受到人類活動的敏感程度。通過文獻分析和指標獲取的難易程度[15]，選取海拔、坡度、景觀類型作為生態敏感性的評價因子，并將敏感度劃分成為5個等級(表1)。海拔分級參照研究區實際情況，坡度分級參照研究區實際情況和土壤侵蝕分類分級標準，景觀類型參照景觀類型的易損程度。

通過各因子加權得到生態敏感性指數(FS):

(1)

式中，m為評價因子的個數，Ui為評價因子i的生態敏感性等級，Vi為評價因子i的權重值。權重值在參考他人研究的基礎上[16-17]，將海拔、坡度和土地利用類型的權重分別設定為0.3、0.5和0.2。

2.2.2.2 景觀敏感度指數 景觀敏感度表示景觀系統在自然和人為干擾下的變化速率。本文在計算生態敏感性的基礎上，結合破碎度指數(FN)、優勢度(DO)和分維倒數(FD)構建景觀敏感性指數(LSI)[18]:

表1 生態敏感性影響因子等級分布Table 1 The hierarchy of ecological sensitivity impact factor

LSI=aFN+bFD+cDO+dFS

(2)

式中，a、b、c、d為各指標的權重。根據研究區的實際情況和在他人研究成果的基礎上[9,15]，破碎度、分維數倒數、優勢度和生態敏感性指數的權重分別設置為0.4、0.2、0.1和0.3。

2.2.2.3 景觀適應度指數 景觀適應度由景觀結構、景觀類型的豐富度與復雜度等決定，反映景觀對外界環境變化的適應能力。本文選取斑塊豐度密度指數(PRD)、香濃多樣性指數(SHDI)和香濃均勻性指數(SHEI)建立景觀適應度指數(LAI)：

LAI=PRD+SHDI+SHEI

(3)

2.2.2.4 景觀脆弱度指數 根據景觀敏感度指數和景觀適應度指數建立景觀脆弱度指數(LVI)，LVI與生態系統的恢復力成反比。

LVI=LSI×(1-LAI)

(4)

2.2.3 地統計學分析方法 變異函數是以區域化變量理論為基礎建立的，能同時描述區域化變量的隨機性和結構性，進行空間變異規律分析和空間結構分析[19]?；_值、變程和塊金值是變異函數重要的參數，可以決定變異函數的形狀和結構。本文采用變異函數和半方差函數對右玉縣的景觀脆弱性空間特征進行分析。

2.2.4 空間自相關分析方法 空間自相關是指分布在不同地點的地理事物的某一屬性值存在統計相關性，通常距離越近的兩個值之間相關性越大[20]?？臻g自相關分為全局空間自相關和局域空間自相關。全局空間自相關是通過整個空間來描述變量的觀測值特征，檢驗聚集效應是否存在于整個空間區域。計算全局空間自相關的方法有很多，目前Moran's I應用最為廣泛。局部空間自相關分析是研究局部區域內的空間相關性、局部特征變異和相鄰單元間的空間聯系方式，推算聚集地的空間位置和范圍，最常用Local Moran's I 指數來表示局域空間自相關性，衡量單元之間的空間差異程度和顯著性。

3 結果與分析

3.1 景觀類型變化分析

根據監督分類的結果顯示，耕地和林地廣泛分布在研究區內(圖1)；未利用地主要分布在西部和東部山地區域；草地分布較為分散，破碎度較大；2002年，城鎮用地主要分布在中心城區，隨著經濟的高速發展，2016年城鎮用地的分布在縣域內大量擴張。2002年，右玉縣的優勢景觀主要為耕地、林地和未利用地，分別占土地總面積的33.54%、33.36%和29.86%(表2)。2016年，優勢景觀為林地和耕地，占比為40.29%和29.27%。耕地作為優勢景觀比重有所下降，林地和草地的面積呈增長趨勢，這與右玉縣的退耕還林還草、大力發展旅游業和林業政策相關。同時，城鎮用地和工礦用地的面積也得到顯著增長。

表2 右玉縣景觀類型結構變化Table 2 Structure change of landscape type in Youyu %

3.2 景觀格局變化分析

3.2.1 斑塊類別水平格局變化 耕地、林地、水域、草地、城鎮用地和未利用地的斑塊密度、斑塊數目增加，斑塊平均面積下降，表明這6種地類在破碎的同時平均規模有所減少(表3)。城鎮用地斑塊密度、邊緣密度的增加，說明土地利用開發過程中，城鎮用地被其他景觀類型分割、離散。耕地在面積增長的同時，平均面積減少，反映出耕地的空間格局利用相對分散，李洪義[21]等學者的研究表明，農道或溝渠的分割也會導致的農地細碎化和景觀破碎化，造成耕地呈現不規則的塊狀分散分布，在一定程度上影響農田生態系統的服務價值，需要進行布局整合與優化、整合斑塊以降低其破碎度。

3.2.2 景觀水平格局變化 2002-2016年研究區的斑塊密度增加(表4)，表明景觀破碎化的加深，一定程度上反映出近幾年該區域的景觀空間格局在人為用地干擾的過程中日趨破碎化，即區域內景觀結構復雜性上升。景觀多樣性指數反映了景觀類型的豐富度和復雜度，均勻度是描述景觀由主要景觀類型控制的程度。研究區的多樣性指數和均勻度指數均增長，表明景觀趨于多樣化，各景觀類型的分布更加均勻。景觀形狀指數的提高表明景觀格局在自然和人為影響作用下，形狀趨于復雜。而聚集度和景觀連通度指數下降，說明景觀在趨于復雜化的變化下，結構的不穩定性也在增加。

3.3 基于地統計學的理論模型擬合分析

綜合考慮右玉縣的面積和樣本區的數量，以2 km×2 km對研究區域進行正方形網格劃分，采樣方式為等間距，劃分出的每一個區域為景觀脆弱度的樣本區，根據上述公式計算中心點的景觀脆弱度值。采用地統計學軟件GS+實現樣本變異函數理論模型的擬合分析，選取決定系數R2大，殘差RSS系數小的模型作為最優模型。在球形模型、指數模型、線性模型和高斯模型中，2002年球形模型擬合的結果最好，2016年指數模型擬合的結果最好(表5)。研究區的塊金值在上升(表5)，景觀受不確定因素即人為活動和自然因素的影響程度在加深；基臺值指數有所下降，說明隨機變異的情況有所改善；塊金值/基臺值表示變量的空間相關性程度，2002年和2016年的空間相關性程度都為一般，2002年為2.196 0 km，2016年為2.076 0 km，說明景觀脆弱度在2 km采樣區內有較高的空間相關性。

表3 斑塊類別的景觀指數變化Table 3 The landscape index change on patch type level

表4 景觀水平的指數變化Table 4 The landscape index change on landscape level

表5 景觀格局脆弱度理論變異函數Table 5 The variogram of landscape patterns vulnerability degree

3.4 景觀脆弱度的時空演變分析

依據ArcGIS10.2提取劃分網格的中心點，得到樣本區景觀脆弱度指數，在此基礎上采用地統計模塊中的普通克里格插值法得到右玉縣景觀脆弱度的空間分布圖。采用自然間斷法將研究區景觀脆弱度分為5個等級：低脆弱區、較低脆弱區、中等脆弱區、較高脆弱區和高脆弱區。景觀脆弱度高的區域位于右玉縣西部和東部的山地地區(圖2)，那里海拔高、坡度陡，景觀類型多為格局敏感的未利用地和林地，且脆弱程度從四周向中心逐漸減小，中心區域大多是地勢平穩的城鎮用地。

從2002年到2016年，研究區景觀脆弱度分布的位置變化不大，但是脆弱程度減輕，具體表現為低脆弱區、較低脆弱區和中等脆弱區的面積增加，較高脆弱區和高脆弱區的面積減少(表6)，表明隨著時間的變化，人為活動和自然因素對景觀脆弱度干擾的程度在減輕。與2002年相比，2016年的城鎮用地從中心向四周擴張，城鎮用地多為生態敏感性低的區域，因此研究區中心的低脆弱區的面積范圍有所增加。研究區的林地和草地面積在增加，一般認為，生態用地的數量與環境的正面影響成正比。景觀脆弱程度的減輕表明景觀類型變化對區域各種自然生態環境要素產生了積極的、正向的環境影響。如在土地結構調整中，實施的退耕還林、退耕還草等，有助于維系區域生態系統健康發展[22-23]；在土地整治過程中，進行河道疏浚，能降低整治區洪澇災害的危害[24]；農田生態防護林帶的布設，有利于形成良好的農田小氣候及降低臺風等自然災害[25]。作為全國造林綠化先進縣和小雜糧基地縣之一，研究區在政府的政策支持下大力推進生態旅游和農業的發展，建設用地向有序的方向發展，使得生態系統和生態系統的穩定性得到增強，生態適宜性得到提高。

圖1 右玉縣 2002年和2016年景觀類型分布Fig.1 Distribution patterns of landscape types in Youyu from 2002 to 2016

表6 右玉縣景觀脆弱度分區統計Table 6 Partition statistics of landscape vulnerability degree in Youyu %

3.5 景觀脆弱度的空間相關性分析

3.5.1 全局空間自相關 為了深入了解景觀脆弱度的空間關聯格局和發展趨勢，應用GeoDa軟件，根據2002年和2016年的景觀脆弱度繪制了Moran's I散點圖(圖3)。2002年的全局Moran's I指數為0.410 4，2016年的全局Moran's I指數為0.440 3，說明研究區景觀脆弱度的空間分布不是隨機的，而是呈正相關，且正相關的趨勢隨著時間在增強。第1象限(HH 象限)內散點較為分散且風險值差距較大，說明高風險的區域內部差異較大；第3象限(LL 象限)內散點較為密集且風險值差距較小，說明低風險的區域內部差異不明顯。

3.5.2 局域空間自相關 根據圖4的LISA集聚圖，2002年和2016年，高-高值主要分布在研究區的西部和東北部地區，未利用地和林地較多，與人們開墾荒地、導致景觀破碎度程度加深有關，景觀類型頻繁轉換，景觀脆弱度格局呈集群現象。低-低值主要分布在縣域中部地區，林地、耕地、草地、城鎮用地和水域集中分布，景觀格局的多樣性豐富，系統內部穩定性有所提高。根據圖5的LISA顯著性水平圖，高-高值地區大多達到0.05顯著水平，部分達到0.01顯著水平；低-低值地區通常達到了0.01顯著水平。與2002年相比，2016年顯著水平的分布范圍有所擴大，但顯著性水平有下降趨勢。

圖3 2002年(左)和2016年(右)景觀脆弱度Moran's I散點圖Fig.3 The Moran's I scatter of landscape vulnerability degree in 2002 (left) and 2016 (right)

圖4 2002年(左)和2016年(右)景觀脆弱度局域空間自相關LISA集聚圖Fig.4 The LISA cluster graph of local spatial autocorrelation in 2002 (left) and 2016 (right)

圖5 2002年(左)和2016年(右)景觀脆弱度局域空間自相關LISA顯著性水平Fig.5 The LISA significance level graph of local spatial autocorrelation in 2002 (left) and 2016 (right)

4 討論

利用2002和2016兩期遙感影像圖，得到右玉縣景觀類型變化，通過計算景觀格局指數，將景觀敏感性指數和景觀適應度指數相結合構建景觀脆弱度分布圖，采用地統計學和空間自相關模型對景觀脆弱性的時空演變和空間關聯進行分析，得出：2002-2016年，右玉縣景觀脆弱度在空間上是成正相關的，且正相關性在加強，景觀脆弱度呈下降趨勢，景觀環境呈現正向演替。

景觀脆弱度高的區域說明該區域的景觀系統受到景觀類型變化的影響較大，該區域的景觀在進行開發、利用時應得到重點規劃。從空間分布上看，2002-2016年，景觀脆弱度高的地區分布在右玉縣的西部和東北部的山地地區，那里海拔高、坡度陡，景觀脆弱度低的地區分布在右玉縣中部地區，中部地區大多數為海拔低的平原地區，建設用地、林地和耕地分布面積較廣。這與孫才志[18]等對下遼河平原和董雅雯[15]等對三亞市景觀脆弱度的研究結果類似，在景觀脆弱度高的地區，地形主要為山地和丘陵，在進行耕地耕種和森林種植時，易發生水土流失，并且未利用地較多，生態環境敏感。在景觀脆弱度低的地區，人口布局集中，城市發展朝著有序化和規?；l展，耕地種植方式較為科學，林地分布廣闊，景觀格局趨向穩定，使該區域景觀脆弱度維持較低水平。從右玉縣2期的景觀類型分布圖中也可以看出，在政府退耕還林還草和發展生態旅游的政策影響下，研究區的林地和草地面積增加，增加的面積主要分布在中部地區，同時位于中部的建設用地有序擴張，這與景觀脆弱度的變化情況是相符合的。

通過景觀格局指數的計算，在斑塊類型上，耕地和林地作為右玉縣的優勢景觀，其斑塊數目和斑塊平均面積下降，說明斑塊處于被分割的狀態。在景觀水平上，右玉縣景觀多樣性和均勻度指數增加，表明各景觀類型之間差異性減少，均勻程度和異質性增加。研究結果與馬亞鑫[14]等對西安市長安區的景觀格局分析相同，隨著人類活動的增強，城鎮用地和工礦用地面積增加，優勢景觀與其他景觀面積差異縮小，因此多樣性和均勻度指數增加。右玉縣景觀聚集度和連通度指數下降，說明景觀類型分布分散。陳頤[11]等對莆田市的景觀格局研究也得到類似結論，景觀破碎化程度加深，空間聚集度下降，人類活動對景觀的擾動呈現出相同的趨勢。

在今后發展中，應著重提高村鎮建設用地的集約節約率，減少空心村、鎮的現象，對耕地的破碎斑塊進行綜合整治，因地制宜推行耕地規?；a業。為了繼續保持環境的正向演替，保持景觀脆弱度的降低趨勢，應整合耕地、林地、草地，著眼于改善生態環境，推進農田林網、道路林網、河道林網建設，有序的發展建設用地，控制建設用地的無序擴張。根據研究區自然生態屬性、現有開發密度和發展潛力，統籌考慮未來右玉縣地區人口分布、經濟發展、生態保護和資源開發，按區域分工和協調發展的原則調整完善區域土地利用格局，針對西部和東部地區未利用地占比高、脆弱性指數高的特點，減少對未利用地的人為擾動，開發利用時以優先開墾為林地、草地等生態用地為主，實現經濟和生態的協調發展。

5 結論

右玉縣的優勢景觀為耕地和林地，2002年，耕地和林地分別占總面積的33.54%和33.36%，2016年，耕地和林地分別占總面積的29.27%和40.29%。耕地面積減少4.27%，林地面積增長6.93%。

由于林地、草地、城鎮用地和工礦用地面積在增加，使得右玉縣景觀多樣性指數和景觀均勻度指數從2002年的1.239 2和0.636 8提高到2016年的1.399 7和0.719 3。但耕地、林地和草地等優勢景觀類型的斑塊數目和斑塊平均面積逐年下降，表明景觀的分布較為分散，景觀破碎度提高。景觀類型被分割，景觀之間連通性較差，因此景觀聚集度指數和連通度指數由2002年的63.148 1和0.490 4下降到2016年的57.681 3和0.297 1。

右玉縣的景觀脆弱度呈正相關性，高風險區域內部差異大，低風險區域內部差異小。景觀脆弱度在降低，景觀環境有所改善，低脆弱區和較低脆弱區面積占比從2002年的56.07%增長到2016年的57.49%，高脆弱區和較高脆弱區面積占比從2002年的22.57%減少到2016年的19.54%。

景觀脆弱度關系到人類社會經濟活動對景觀系統的影響，本文通過計算右玉縣的景觀格局指數和景觀脆弱度指數的變化，識別景觀脆弱度分布區域，為右玉縣的可持續發展提供決策依據，同時也可為類似地區景觀脆弱度分析提供參考。