海口市滨海旅游区LUCC景观格局特征和演变规律

苏 珊，李鹏山，张明湖，谢跟踪*，周小梅

（1.海南师范大学 地理与旅游学院，海南 海口571158；2.海南工商职业学院 旅游系，海南 海口570203）

海口市滨海旅游区LUCC景观格局特征和演变规律

苏 珊1，李鹏山2，张明湖1，谢跟踪1*，周小梅2

（1.海南师范大学 地理与旅游学院，海南 海口571158；2.海南工商职业学院 旅游系，海南 海口570203）

选取海口市滨海旅游区作为研究对象，以1991，2001，2008年遥感影像为主要数据源，采用面向对象信息提取技术，提取了海口市滨海旅游区1991-2001-2008年土地利用/土地覆盖信息，并结合GIS技术手段、景观格局指数及景观格局分析软件FRAGSTATS，分析土地利用变化，结合景观格局指数分析了LUCC景观格局特征以及景观空间格局的时空动态变化，结果表明:海口市滨海旅游区多样性指数有所增加，景观破碎化程度有所降低，部分景观类型斑块在空间分布上总体趋向于聚集，部分景观要素类型斑块在空间分布上总体又趋向于分散.

土地利用/覆盖变化（LUCC）；海口市滨海旅游区；景观格局特征；演变规律

随着滨海旅游业的发展，城市化进程的加快，不合理的开发建设和土地利用导致生态环境的破坏和景观特色的丧失，最基本的表现就是区域土地利用/覆被变化（land use and land cover change，LUCC）.LUCC研究成为目前全球变化研究的前沿和热点.景观空间结构与生态过程之间的密切关系及景观空间格局是景观生态学的主要研究焦点之一[1].土地利用是景观空间格局的主要决定因素，土地利用动态及其对生态学过程的影响也是许多学者关心的问题[2].以定量分析的方法研究土地利用变化与景观空间格局的时空动态变化是土地利用变化与景观生态学研究的重要问题[3].因此，对海口市滨海旅游区土地利用景观格局动态变化进行深入研究，对维持生态平衡，促进经济发展与保护生态环境有重要意义.

1 研究区概况

海口市滨海旅游区主要是指西起盈滨半岛东至东寨港，南到海口绕城高速，北至琼州海峡海岸线的整个海口市滨海地带.该研究区域的总面积为61 419.41 hm2，主要包括西部滨海休闲娱乐度假区、中部滨海综合商务旅游区和东部滨海自然生态度假区.该区地处低纬度热带北缘，属于热带海洋性气候，年平均气温23.8℃，年平均降水量1664 mm，年平均蒸发量1 834 mm，平均相对湿度85%.常年以东北风和东南风为主，年平均风速3.4 m/s.研究区绝大部分为海拔100 m以下的台地和沿海小平原.地表主要为第四纪基性火山岩和第四系松散沉积物大面积分布，地貌以滨海台阶式地貌为主，西部以典型的火山地貌为主.研究区北面临海，海域面积830 km2，海岸线长约130 km.大部分海岸坡度平缓，岸线开阔连绵，沙岸带沙细洁白.港湾与近海还有少许岛礁和潮滩，近海海域有多处较为适宜的傍岸泳区.

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

遥感影像数据是本研究的主要数据来源.目前TM/ETM+影像在土地利用变化监测中已有较多的应用[4-6].海南省于1988年建省，建省后，海口市作为海南省省级行政中心得到了空前的发展，然而滨海旅游区的发展最为迅速，土地利用格局变化最为显著.为此选用了海南省建省初期（20世纪80年代末90年代初）、21世纪初期和建省20年之际三个时期的空间分辨率均为30m的TM影像数据，分析该区土地利用格局的变化趋势.

此次研究过程中，遥感数据预处理包括遥感影像的格式转换、波段选择、几何校正、配准、镶嵌、裁切、图像增强等.利用1∶50000地形图对3个时期影像数据分别选取40个相同地物作为地面控制点（GCP），采用二次多项式进行位置纠正，灰度采样选择邻近点差值法（Nearest Neighbor）计算，获得各时期的影像，校正的误差控制在1个像元之内[7].影像数据的预处理在ENVI4.4中完成.

本研究参照全国最近土地利用分类标准，结合当地具体情况，综合应用监督分类、聚类分析、去除分析和分类重编码的方法完成滨海旅游区影像解译与分类，将研究区分为建设用地、有林地、耕地、湿地、水域、未利用地6类.影像分类经Kappa系数检验，其Kappa分别为 0.7984（1991年），0.8331（2001年），0.8571（2008年），均超过最低允许判别精度0.7的要求[8]，3个时期分类总精度分别为85.2%、88.86%和89.14%，均超过85%.但由于判读误差，从ENVI4.4中解译出来的数据和实际情况有一定差距，因此需要进行分类后处理，在ArcGIS中修改明显错误的图斑，并最终完成影像解译和分类（见图1）.

2.2 研究方法

本研究应用景观生态学理论，结合GIS技术及FRAGSTATS软件，选择合理的景观指数，对海口市滨海旅游区土地利用景观格局的时空变化研究，揭示了土地利用景观的变化趋势.

景观空间格局可以通过有关空间格局的各种指数来表征.本文参考相关文献[9-16]共选取13项指标来描述研究区土地利用/土地覆盖景观格局的动态演变，具体如下：

1）景观类型面积（CA）描述景观组成，特别是景观中所包含的特定斑块类型多少.

2）斑块数量（number of patches，NP）描述景观中斑块总个数.

3）斑块密度（Patch density，PD）反映景观的破碎化程度，同时也反映景观空间异质性程度.PD愈大，破碎化程度愈小，空间异质性程度也愈小.

4）最大斑块指数（Largest patch index，LPI）最大斑块占景观的面积，用来简单测定景观优势度的指标.

5）边缘密度（Edge density，ED）边缘密度指景观中单位面积的边缘长度，反映景观的破碎程度，边缘密度的大小直接影响边缘效应及物种组成.

6）形状指数（landscape shape index，LSI）景观形状指数主要反映斑块形状的复杂程度，它是景观空间格局中一个很重要的特征.LSI取值范围≥1，其值越大，说明景观中不同斑块类型的集合程度越低.

7）面积加权分维数（FRAC_AM）通过一定的空间尺度范围来反应斑块形状的复杂性，用来测定斑块形状影响内部斑块的生态过程，FRAC_AM愈靠近1，斑块形状愈简单；相反，FRAC_AM愈靠近2，斑块形状越复杂.

8）相似毗邻百分比（PLADJ）反映斑块类型在景观中的比例多大，如果该斑块类达到最大程度的散布，PLADJ最小，反之亦然；如果斑块类型极度分散，则PLADJ最小.

9）聚集度（AI）0＜AI≤100描述的是景观里不同生态系统的团聚程度.AI的取值大，则代表景观由少数团聚的大斑块组成，AI取值小，则代表景观由许多小斑块组成.当斑块类型高度聚集成一个单一而紧密的斑块，AI等于100.

10）斑块结合度指数（CONESION）斑块结合度指数可衡量相应景观类型自然连接性程度，其取值范围为0～100.在低于渗透极限值的情况下，它对关键类型的聚集度很敏感.当景观类型分布变得聚集，其值增加.在高于渗透极限值的情况下，则该值对斑块形状不够敏感.关键类型占景观的比例减少并分割成不连接的斑块，CONESION趋近于0；关键类型占景观的比例增加，CONESION增加.

11）蔓延度（contagion）蔓延度是描述景观中不同类型成分团聚程度的指标，取值在0～100之间.CONTAG接近0时表示斑块类型在很大程度上的不聚集并且分散（所有类型斑块相邻程度一致），其值等于100表示斑块类型最大程度的聚集，即景观只包含单个斑块.蔓延度受到斑块间散布和分散程度的影响，程度低的分散（即高比例的相邻同类像元）和程度低的散布（即像元分布的不均匀）都将导致程度较高的蔓延度.

12）香浓多样性指数（shannon diversity index，SDI）香农多样性也就是景观多样性，指景观元素或生态系统在结构、功能以及时间变化方面的多样性，它反应了景观的复杂性.SHDI=0，它是描述斑块类型在景观中出现的概率，当景观中各类型面积比例相当时，该指数达到最大值；当只有一种类型时，其值为0.

13）香农均度指数（shannon evenness index，SEI）香农均度指数是表示景观镶嵌体中不同景观类型在其数目或面积方面的均匀程度，取值范围为0-1，其值越低，各个景观类型所占面积比例差异越大；越接近1，则类型间的面积比例越接近.

上述指标均通过景观格局分析软件FRAG⁃STATS3.3计算获得，这些指标被分为三组级别，分别代表三种不同的应用尺度：（1）斑块水平（patch-level）指标，反映景观中单个斑块的结构特征，也是计算其他景观水平指标的基础；（2）斑块类型水平（class-level）指标，反映景观中不同斑块类型各自的结构特征；（3）景观水平（landscape-level）指标，反映景观的整体结构特征.

3 结果与讨论

3.1 土地利用/覆盖景观格局特征

1）景观要素类型的斑块面积、斑块数目、斑块密度比较.

通过FRAGSTATS 3.3计算，海口市滨海旅游区土地利用/覆盖变化景观指数：景观类型面积，斑块数量，斑块密度和最大斑块指数见表1和图2.

从表1和图2可以看出，1991年，2001年和2008年CA的变化趋势和LPI值的变化趋势是一致的；NP和PD的特征是一致的.各景观要素类型中建设用地的CA增幅最大，未利用地的减幅最大；NP增幅最大的是水域，减幅最大的为有林地；建设用地在2001—2008年面积在增加，可是NP在减少，说明建设用地的破碎化程度有所降低，从PD值也可以看出；有林地面积降低的幅度不大，但是NP和PD值的减小明显，虽然破碎化程度在减小，但是说明受到人为活动的干扰使得小斑块有林地转化为其他用地类型；PD值在三个时期都比较高的为建设用地，及建设用地的破碎化程度高，至2008年，PD值最高的为水域；在过去近20年的时间里有林地、耕地、湿地和未利用地的破碎化程度都在降低.

表1和图2显示，1991年，2001年和2008年耕地的LPI值最大，其次为建设用地，说明耕地景观结构简单，建设用地结构比较简单；同时也说明耕地在三个时期中最具优势的景观要素，其次为建设用地；其他用地LPI值均较低，最低的湿地，结构较为复杂，优势度最低.

表1 不同时期研究区各景观要素类型的CA，NP，PD，LPI值Lab.1The CA，NP，PD，LPI values of various types of landscape elements in the study area in different periods

2）景观要素类型的形状特征比较.

景观要素类型的形状特征主要由边缘密度，形状指数，及面积加权分维数进行对比分析，见表2和图3.

由表2和图3可知，1991年，ED值最大的景观类型为耕地，达到21.775 8 m/hm2，其次为有林地；在2001—2008年，耕地的ED值仍然保持最大，居次位的是建设用地；1991年，LSI最大的是未利用地，2001年，LSI最大的是建设用地，2008年，LSI最大的是水域；三个时段，FRAC_AM最大的景观要素类型依然为耕地，FRAC_AM、ED和LSI最小的是湿地.综合分析，1991—2001—2008年，耕地的边缘长度最大，形状最为复杂，受到各种干扰的强度也最大，其次为建设用地、水域和未利用地，形状较为简单受干扰程度低的为有林地和湿地.

表2 不同时期研究区景观要素类型形状特征指标Lab.2 The shape index of landscape elements of the study area in different periods

3）景观要素类型的聚集散布比较.

表述景观要素聚集和散布的指标较多，文中选取相似毗邻百分比（PLADJ）和聚集度（AI）来进行研究区景观聚集散布特征的分析，见表3和图4.

从表3和图4可以看出，研究区三个时段各个景观要素类型PLADJ和AI的变化步调一致，三个时段PLADJ值最小的为未利用地，并且逐年降低，说明未利用地散布程度最大，而耕地的PLADJ值最大，说明耕地的连接性较好，分布集中；与此同时，耕地的AI值最大，而未利用地的AI值最小，说明耕地聚集程度高，由少数团聚的大斑块组成，未利用地则由多数小斑块组成，连接性差.

表3 不同时期研究区景观要素类型聚集散布指标Tab.3 The aggregation or dispersion index of landscape elements of the study area in different periods

4）景观要素类型的连通性比较.

斑块结合度指数（CONESION）量化相应景观类型的自然连通性.在低的渗透极限值的情况下，它对关键类型的聚集度很敏感.当斑块类型的分布变得聚集，其值增加.当关键类型占景观的比例减少并分割成不连接的斑块，CONESION趋近于0；当关键类型占景观的比例增加，CONESION增加[13].研究区各个景观要素类型的CONESION见表5和图5.

表4 不同时期研究区景观要素类型连通性指标Lab.4 The connectivity index of landscape elements of the study area in different periods

表4和图5显示：斑块结合度指数耕地和建设用地较高，说明他们的连通性较好，并且在景观中占有较大比重，类型间的物质和能量迁移比较通畅；而在1991—2001年有林地和2008年未利用地的CONESION较低，说明了有林地和未利用地斑块之间相对分散，连通性明显低于其他景观要素类型.

3.2 土地利用/覆盖景观格局演变

1）景观均衡性分析.景观类型斑块在空间分布上的均衡性其实是斑块在空间上的聚集程度，通过蔓延度指数（CONTAG）可以衡量.如果一个景观由许多离散的小斑块组成，其聚集度的值最小，表明各景观类型斑块在分布上趋向于均衡，当景观中以少数大斑块为主或同一类型斑块高度连接时，其聚集度的值较大，则表明该地区在景观类型斑块的空间分布上趋向于集中.通过FRAGSTATS 3.3计算，研究区1991年，2001年和2008年的CONTAG分别为57.5495，55.5425和56.5089，则说明1991—2001年，研究区各景观类型斑块在空间分布上总体趋向于均衡；在2001—2008年，研究区各景观类型斑块在空间分布上总体又趋向于集中.

2）景观多样性分析.景观多样性指景观元素或生态系统在结构、功能以及时间变化方面的多样性，它反应了景观的复杂性.文中采用香农多样性指数（SHDI）来分析海口市滨海旅游区景观多样性，同时采用香农均度指数（SHEI）来表示景观镶嵌体中不同景观类型在其数目或面积方面的均匀程度.结果见图6.

图6显示，海口市滨海旅游区SHDI和SHEI总体上变化不大；1991—2001年，SHDI由1.2831增加至1.3454，SHEI由0.7161增加至0.7509，说明在该时段各景观类型分布不均，景观斑块数量增大，单个景观斑块面积减小，景观类型组成复杂程度增大.优势度减小、多样性增大的趋势在一定程度上表明研究区景观类型正从单一景观向多样化景观过渡；在2001—2008年，SHDI和SHEI都有所降低，分别为1.3289和0.7416，说明这种景观的多样化趋势有所减缓和降低.

4 结论

1）在1991年，2001年和2008年三个时期中，耕地景观结构简单，是最具优势度的景观要素，受干扰强度大，连续性好，集聚程度高，连通性较好；建设用地结构比较简单，优势度较低，受干扰程度较低，连通性较好；其他用地中，湿地的结构较为复杂、优势度最低，受干扰程度较低；林地受干扰程度较低，连通性较低；未利用地连接性差，连通性较低.

2）根据以上分析，海口市滨海旅游区多样性指数有所增加，景观破碎化程度有所降低，部分景观类型斑块在空间分布上总体趋向于聚集，部分景观要素类型斑块在空间分布上总体又趋向于分散.

对海口市滨海旅游区土地利用格局变化进行动态分析，揭示该区自海南省建省到21世纪初期土地利用景观动态与景观要素类型空间格局变化的特征和规律，对维持区域生态平衡，改善区域生态环境，加强土地资源的保护，制止不合理的土地开发利用活动及实现土地资源利用的可持续发展都具有重要意义.

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Study on the LUCC Landscape Index and Evolution of the Coastal Resorts of Haikou City

SU Shan1，LI Pengshan2，ZHANG Minghu1，XIE Genzong1＊，ZHOU Xiaomei2
（1.College of Geography and Tourism，Hainan Normal University，Haikou571158，China；2.Department of Tourism，Hainan Technology and Business College，Haikou570203，China）

This paper selects the coastal resorts of Haikou City as the research object and remote sensing image of 1991,2001,2008 as the main data source.The object-oriented information extraction technology as well as the Land us⁃age and cover information of the coastal tourist areas in Haikou City from 1991 to 2008 were also used in this paper.Combined with GIS techniques,Landscape Index and Evolution and landscape analysis software FRAGSTATS,the land use change and the dynamic changes of landscape spatial structure were analysed.The results showed that:the land⁃scape diversity index of the coastal resorts of Haikou City increased in some level,landscape fragment reduced in some level,some landscape types tend to gather,and some Landscape elements tend to dispersed.

land usage and cover change（LUCC）；the coastal resorts in Haikou City；Landscape Pattern；Evolution Rule

F 301

A

1674-4942（2011）02-0216-08

2011-03-12

海南省自然科学基金项目（80688）

*通讯作者

黄 澜