北京明长城沿线景观与生态风险分布格局分析

龚俊杰，杨 华，邓华锋

（北京林业大学 省部共建森林培育与保护教育部重点实验室，北京 100083）

北京明长城沿线景观与生态风险分布格局分析

龚俊杰，杨 华，邓华锋

（北京林业大学 省部共建森林培育与保护教育部重点实验室，北京 100083）

为了分析北京明长城周边的森林景观格局与生态风险状况，以北京市长城普查数据和近期森林资源调查数据为主要数据源，以北京境内明长城沿线两侧3 000 m范围为研究区域，在选取常用景观指数分析了研究区森林景观格局的基础上，引入景观结构指数(Ei)和景观生态风险指数(Ri)，结合趋势分析和Kriging插值方法，定量直观地描述了研究区生态风险的分布格局特点。结果表明：（1）研究区森林覆盖率较高，以有林地和灌木林地为优势景观类型，二者面积比重之和占总面积的83.38%。其中，有林地中又以阔叶林比重为最高，达21.64%。疏林地和无立木林地二者面积较少，均不到总面积的1%，属于绝对弱势的景观类型。（2）阔叶林、灌木林地以及未成林林地等3种景观斑块面积较大，且斑块分布相对较集中，斑块连接性好，破碎化现象较轻。针叶林、疏林地、无立木林地及其他用地等4种景观斑块面积则相对较小，斑块连接性差，破碎化现象严重。（3）研究区主要以0.5 km2以下的中小型斑块居多，大型斑块及以上等级斑块数量急剧减少，部分景观甚至没有超大及巨型斑块，斑块较为零碎，完整性和连通性较差，存在一定的破碎化现象。（4）研究区景观生态风险分布格局具有明显的区域分异特点。高风险区域主要分布于延庆、怀柔和密云3个区县的一些较著名长城段，整体上呈中部高、四周低分布。

明长城；景观；生态风险；分布格局

长城不仅仅是一座防御工程，同时也是与自然融为一体的自然文化景观。然而，当前不论是长城本身还是其周边的自然环境仍面临着来自自然和人为因素的双重威胁。长城的保护，不仅是长城本身的保护，应连同它周边的自然环境作为一个整体进行保护和建设。目前，有关长城的研究已有不少，如孔繁德[1]、胡平平[2]、申红宝[3]对长城及其周边自然地理环境的关系进行了探讨，并提出了相应的保护管理策略；张汉雄等[4]通过建立长城沿线农牧交错带生态环境恢复与重建SD模型，对3种典型治理模式进行了仿真研究；袁秀等[5]则主要对长城北京段风景区的植被特征及植物多样性进行了详细调查，并提出了保护建议；而刘磊[6]则从长城北京段的展示利用入手，提出了对长城及周围景观环境的保护利用及管理建议。然而，目前从景观层面上对于长城周边生态环境状况的研究却很少，对于森林景观格局和生态风险状况及其分布特点也知之甚少。因此，为了进一步了解长城周边的景观格局特征，掌握生态风险分布特点，本研究引入区域生态风险评价方法，从景观层面上对长城周边的生态状况进行分析。

区域生态风险评价是在区域尺度上描述和评价环境污染、人为活动或自然灾害对区域内的生态系统结构与功能等产生不利作用的可能性和危害程度[7-9]。而景观既是自然社会的资源又是人类开发利用的对象，人类经济开发活动主要也是在景观层次上进行，因此，景观尺度被认为是研究人类活动对环境影响的适宜尺度[10-11]。根据北京市文物局在京文物[2003]428号《关于划定长城临时保护区的通知》的规定，将长城墙体两侧500 m范围内划分为非建设区，长城墙体两侧500～3 000 m范围划分为限制建设区。在此背景下，本研究以北京境内明长城沿线两侧3 000 m范围为研究对象，在选用常用景观指数对景观格局进行描述分析的基础上，参照前人研究成果[12-14]，从已提出的许多定量描述景观格局特征的判别指标[15]中，选取破碎度、分离度以及优势度构建景观结构指数和景观生态风险指数，结合趋势分析和Kriging插值方法定量直观地描述了研究区生态风险的分布格局特点。通过对研究区森林景观格局以及生态风险格局的探讨分析，了解及掌握它们的分布特点，以期为日后研究区森林景观格局优化以及生态风险防御工作提供参考。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

北京地区的明长城从东到西横跨平谷、密云、怀柔、延庆、昌平和门头沟等6个区县，沿燕山和太行山内侧山脊而行，整体走势呈比较连续完整的不规则半环形。北京地貌景观总体是西北高，东南低，地势垂直高差大。西部、北部及东北部三面环山，东南部是向渤海缓倾的平原。研究区位于 40°10′08″～ 41°11′09″N、115°55′51″～ 117°57′53″E 之间，基本处在北京山区地带，属于暖温带半湿润大陆性季风气候，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。年平均气温10～12 ℃，全年无霜期180～200 d，年平均降水量600 mm左右，为华北地区降雨最多的地区之一。土壤一般呈垂直地带性分布，主要有山地棕壤、山地褐土、砂壤土、壤土砂土以及潮土等类型。基岩主要有石灰岩、大理岩、熔砾岩、花岗岩等，基本可分为3类：岩浆岩（又称火成岩）、变质岩和沉积岩。主要的地带性植被类型为暖温带落叶阔叶林和温带针叶林，主要乔木树种有油松Pinus tabuliformis、蒙古栎Quercus mongolica、侧柏Platycladus orientalis、山杨Populus davidiana等，灌丛植被以酸枣Ziziphus jujuba var. spinosa、山杏Armeniaca sibirica、荆条Vitex negundo var.heterophylla等灌丛为主。

1.2 数据处理

本次研究以北京市长城普查数据和近期森林资源调查数据为主要数据源，1/10万地形图、TM（123-32、123-33）遥感数据以及林相图等为辅助材料，应用ArcGIS 10.0的缓冲区功能，以北京明长城为主体中心，向其两侧建立3 km缓冲区作为研究区域（部分长城段缓冲范围超出北京地界的，选取北京境内部分）。在参考《森林资源规划设计调查主要技术规程》的基础上，选用地类和优势树种两个因子进行森林景观分类，将研究区的景观类型分为11种类型：阔叶林、针叶林、经济林、混交林、疏林地、灌木林地、未成林林地、无立木林地、宜林地、农地和其他用地，具体如表1所示。

表1 景观分类系统Table 1 Landscape classification system

2 研究方法

2.1 景观综合指数的构建

2.1.1 基于景观格局的景观结构指数Ei

景观结构指数Ei用以反映和描述不同景观生态系统所受干扰（主要是人为活动）的程度。公式为：

式中：Ei为景观结构指数；Ci为类型斑块破碎度；Si为类型斑块分离度；Di为类型斑块优势度；a、b、c为各指标的权重，且a + b + c= 1。

破碎度指数Ci：景观破碎化分析可以在一定程度上反映景观稳定性以及人类活动对景观的影响程度。其公式为：

分离度指数Si：斑块个体分离程度可用来分析各景观类型的空间分布特征。其公式为：

优势度指数Di：优势度分析可直接反映斑块对景观格局形成和变化的影响程度。其公式为：

式中：Ci为景观类型i的破碎度；Ni为景观类型i的斑块数；Ai为景观类型i的总面积；Si为景观类型i的分离度；pi为景观类型i的面积占景观总面积的比例；Di为景观类型i的优势度；Mi为斑块i的数目与斑块的总数目之比；Qi为斑块i出现的样方数与总样方数之比；Pi为斑块i的面积与样方的总面积之比。

根据式（2）～式（4）分别计算出Ci、Si、Di等指标，由于三者量纲不同，先进行归一化处理，然后结合研究区的实际情况，根据重要性对破碎度、分离度和优势度分别赋予权值0.5、0.3、0.2。

2.1.2 基于景观组分的景观脆弱度指数

（1）选取背景：脆弱度指数是用以描述生态系统受到外界干扰后的脆弱程度，跟生态风险与景观组分之间的作用方式以及景观组分自身在自然演替过程中所处的阶段有关[16-18]。因此，不同的景观类型抵抗外界干扰能力及对外界敏感程度存在差别，要准确确定某类景观类型的脆弱程度存在困难。所以，本研究对各景观类型脆弱度（Fi）的赋值更多强调的是不同景观类型之间相对的脆弱程度。

（2）赋值方法：不少前人研究[19-20]中根据不同景观类型之间相对的脆弱程度进行赋值，最后将所赋数值进行归一化作为对应景观的脆弱度。虽然这种方法能够直观地反映不同景观类型在脆弱程度上的差别，但所赋数值的确定带有较大主观性。本研究在此基础上，结合层次分析法[21]将各景观类型脆弱度赋值分为两层，并根据赋值结果，构造判断矩阵并进行一致性检验，最后以所求特征向量作为各景观类型的脆弱度权重。检验结果所得两层一致性指标分别为CR1=0.029 2，CR2=0.043 3，二者均小于0.1，说明所建判断矩阵通过一致性检验，并具有满意的一致性。各景观脆弱度权重分别为：有林地为0.023 1（阔叶林为0.006 1，针叶林为0.013 1，经济林为0.002 7，混交林为0.001 3），疏林地为0.032 7，灌木林地为0.106 5，未成林林地为0.071 3，无林木林地为0.158 5，宜林地为0.231 9，农地为0.047 9，其他用地为0.328 0。表明其他用地最为敏感，有林地最稳定，而受人为作用强，可以通过管理输入负熵的生态系统类型，如农地、经济林往往比其他生境类型较稳定[22]。

2.2 区域景观生态风险指数的构建

2.2.1 区域景观生态风险指数

为建立景观结构与区域综合生态环境状况之间的联系，利用景观组分的面积比重，引入景观生态风险指数，用于描述一个样地内综合生态损失的相对大小，以便通过采样方法将景观空间结构转化成空间化的生态环境变量[23]。其计算公式如下：

式中：Ri为区域景观生态风险指数；n为景观组分类型数量；Ski为第k个风险小区i类景观组分的面积；Sk为第k个风险小区总面积；Ei和Fi分别为i类景观的结构指数和脆弱度指数。

2.2.2 风险小区的划分

采样化处理是将数据空间化的必要手段，根据景观斑块的面积情况，以1 000 m为半径的样圆作为一个风险小区进行评价，在研究区范围内均匀布设样圆。布设时相邻样圆间不能相交（相切最好），且尽量减少跨出研究区边界的样圆数量，对于有跨出的样圆应尽量使样圆一半以上面积处于研究区内。通过样圆采样，将景观空间结构转换为空间化的生态环境变量。最后根据式(1)～式(5)计算各个风险小区的相关指标，并以此作为样圆圆心处的指标进行分析。以上操作由ArcGIS 10.0操作实现，共划分得367个风险小区，所有风险小区所覆盖面积占研究区总面积的80%以上，符合抽样要求，能够较好地表征研究区的情况。

2.3 GIS空间分析方法

常用的GIS空间分析方法有许多，本研究主要选用趋势分析以及Kriging插值来进行探讨分析。

趋势分析能够提供一个三维视图，根据空间抽样数据分别在xz和yz两个平面上进行投影，进而对投影数据进行多项式拟合，得出一个数学曲面，通过该数学曲面来反映空间分布的变化状况。

Kiring插值法适用于存在空间自相关的区域化变量，根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在考虑样本点的形状、大小及空间方位与未知样点的相互空间位置关系基础上，对未知样点进行一种线性无偏最优估计，进而实现对研究区的预测模拟分析。本研究以各风险小区中心点的生态风险指数作为已知样本数据，通过正态QQ图检测发现经过LOG处理后的数据最为接近正态分布，同时利用半方差法测试确定指数模型拟合效果为最优。在以上基础上，选用普通Kriging插值法进行插值得到生态风险的预测分布图。

3 结果与分析

3.1 研究区森林景观格局指数分析

根据景观分类系统的划分，选取常用的景观格局指数对各景观类型进行统计分析，从而了解研究区森林景观的结构状况（如表2所示）。

表2 各景观类型景观格局指数统计Table 2 Landscape pattern index statistics of different landscape types

由面积指标可以明显看出，研究区森林覆盖率较高，有林地面积比重达56.8%，而有林地中又以阔叶林为主要类型，混交林比重则较低。此外，灌木林地也在研究区中占有相当大比重，达26.58%，远高于其它景观类型，和阔叶林一样为优势景观类型。相反，疏林地和无立木林地相对较少，均不足1%，处于绝对弱势，离散分布于森林景观中。综合斑块数量、平均斑块面积、斑块密度、破碎度及分离度等指标分析，可以发现，阔叶林、灌木林地以及未成林林地三者斑块面积较其它景观要大，且斑块分布相对较集中，斑块连接性好，破碎化现象较轻，其中以灌木林地最为明显。不同于以上3种景观，针叶林、疏林地、无立木林地及其他用地等4种景观斑块面积则相对较小，除针叶林斑块数量较多，分布较密集外，其余3种景观斑块分布均较离散；但四者均表现出斑块连接性差、破碎化现象严重的特征，其中，以无立木林地表现最为突出严重。而剩余的经济林、混交林、宜林地及农地则处于中等水平，其中经济林和混交林景观格局相近，而宜林地与农地景观格局相近。

3.2 研究区森林景观斑块结构特征分析

为了更为直观地反映研究区各景观类型的格局结构情况，现根据斑块面积大小将斑块分为：小型班块（＜0.05 km2）、中型斑块（0.05～0.5 km2）、大型斑块（0.5～1 km2）、超大斑块（1～5 km2）以及巨型斑块（＞5 km2）等5个等级进行统计分析，具体统计情况如表3所示。

表3 各景观类型斑块等级频率分布Table 3 The frequency distribution of each landscape patch level

表3显示，研究区主要以0.5 km2以下的中小型斑块居多，大型和超大型斑块较少，而巨型斑块最少。观察发现，除其他用地以小型斑块为主外，其余景观均以中型斑块为最多。同时，所有景观均表现出大型及以上等级斑块数量急剧减少甚至消失的现象，说明研究区斑块较为零碎，完整性和连通性较差，存在一定的破碎化现象。就景观类型而言，灌木林地景观结构较为完整，破碎化程度最低，而无立木林地斑块最为破碎，分布零星。此外，根据无立木林地的斑块数量及其等级分布，不难看出研究区中存在一些采伐迹地或者火烧迹地，或是因地形地貌因素限制产生的其他无林地，但也从侧面说明研究区森林覆盖率较高，森林保护状况较好，同时有望进一步提高森林覆盖率。

3.3 研究区森林景观生态风险分布格局分析

通过对森林景观类型格局状况的分析，可以初步判断出研究区森林景观潜在的生态问题，而这些生态问题综合作用的结果就可能引起生态风险。为了定量度量生态风险状况，引入景观结构指数和生态风险指数，借助趋势分析和Kriging插值方法，对研究区森林景观生态风险分布格局进行较为直观的分析和预测。

从图1中可以看出，研究区生态风险在东西和南北两个方向上的变化趋势线均表现出中间高两边低的凸型曲线发展趋势，其中南北方向上趋势线凸度较为明显，即表明研究区中部地区景观结构较差，斑块破碎化与分离现象严重，生态系统较脆弱，风险程度较高，而四周相对较好。

图1 景观生态风险指数趋势分布Fig.1 The trend distribution of landscape ecological risk index

图2的插值预测结果较为直观地体现了研究区生态风险的分布格局特征。不难看出，研究区多数地区生态风险程度较高，主要分布于延庆南部的八达岭、水关，怀柔的黄花城、箭扣、慕田峪和大水峪，密云西北部的五座楼、北石城、石塘路以及北部的古北口、司马台和五道梁等长城段一带。其中，以怀柔与密云接壤处的大水峪附近生态风险程度最高。低风险区域则主要分布于三处区域：怀柔“北京结”偏北的九眼楼，延庆的四海等长城段区域、密云西北角的白马关长城段以及密云和平谷的东部长城线。总之，研究区生态风险空间分布整体上表现出明显的区域分异特点。

4 结 论

综合全文分析，可得以下几点结论：

（1）研究区森林景观以有林地和灌木林地为优势景观类型，二者面积比重之和占总面积的83.38%。其中，有林地中又以阔叶林比重为最高，而混交林面积较少。相反，疏林地和无立木林地二者面积较少，均不到总面积的1%，属于绝对弱势的景观类型。整体反映出研究区森林覆盖率较高，森林保护较为完好，并仍有望进一步提高森林面积。

（2）阔叶林、灌木林地以及未成林林地三者斑块面积较其他景观要大，且斑块分布相对较集中，斑块连接性好，破碎化现象较轻。而针叶林、疏林地、无立木林地及其他用地等4种景观斑块面积则相对较小，除针叶林斑块数量较多、分布较密集外，其余3种景观斑块分布均较离散；但四者的斑块连接性均较差，破碎化现象严重。

（3）研究区主要以0.5 km2以下的中小型斑块居多，大型和超大型斑块数量较少，巨型斑块最少。说明研究区斑块较为零碎，完整性和连通性较差，存在一定的破碎化现象。

（4）研究区景观生态风险分布格局具有明显的区域分异特点。从整体趋势上看，表现为中部高、四周低的分布特点。局部分布而言，生态风险指数高值区主要分布于延庆、怀柔和密云三个区县，且多分布在一些比较著名的长城段，如延庆的八达岭、怀柔的黄花城和慕田峪以及密云的五座楼古北口和司马台等。

图2 景观生态风险指数Kriging插值Fig.2 Kriging interpolation of landscape ecological risk index

5 讨 论

长城北京段基本处于华北平原北界燕山山脉，属于中国北方半干旱农牧交错地带，同时也是两种自然环境的过渡地带。一方面，自然环境的过渡性质决定了长城周边生态环境的脆弱性，生态环境越脆弱，对外界的变化越敏感；另一方面，在山区，长城大部分位于分水岭或山脊地带，还有少量地段位于断层崖顶部，长期以来自然灾害与人为破坏严重，周边环境多为灌木林地或退化严重的次生林，特殊的地形地貌也导致了长城周边生态环境变得敏感而脆弱。研究区虽然森林覆盖率较高，但树种结构较为单调，且纯林比重较大，其中又以落叶阔叶林居多。针叶林多为人为改造或植树造林等措施后天补植，虽已具有一定面积，但斑块规模较小，斑块间连通性差。混交林面积比重较少，削弱了有林地整体维持生态稳定的能力，林种改造和树种结构调整措施应当赶上。

由于长城北京段处于过渡带上，特殊的地质地貌使得该区域容易发生水土流失和泥石流，半湿润与半干旱气候过渡地带降水集中，又易引发洪水，导致水蚀严重。而研究区中部分森林景观结构不合理，如有些景观类型斑块分布密度大，但斑块规模却较小，连通性差，容易加剧了破碎化进程，进而使得森林整体在抵抗外部干扰时的抵御能力降低。内外因素相结合，加之人为活动的干扰，就容易引发一系列生态风险。结合生态风险分布格局来看，相对于低值区域，高值区一方面多已被人为开发，受到人为活动干扰较大；另一方面，这些地区地形地貌特殊，多处于平原与山区的过渡区域，有的地段甚至处于断裂带上，地势险峻。自然和人为的双重作用促使了这些地区生态环境更为脆弱和严峻。

张煜星等[24]在对我国西南部典型的生态脆弱区三峡库区的破碎化演变研究中认为，人工造林对森林景观格局的变化具有重要作用，破碎化是森林生态系统变化的逆向过程，涉及到森林的空间结构分布，但大规模造林带的形成，并不意味着森林破碎化趋势的变好。因此，针对北京明长城脆弱带的实地情况，在进行森林景观恢复或者景区开发时，应因地制宜，区别对待，宜林则林，宜草则草。同时，在进行荒山绿化、或退耕还林、或封山育林等人为改造过程中，应进一步考虑基于自然地理条件的人为干扰措施的合理性，进而保障保护长城生态防线的修筑工作顺利完成，有效控制长城两侧的生态恶化。

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Analysis of landscape and ecological risk distribution pattern along Ming Great Wall in Beijing

GONG Jun-jie, YANG Hua, DENG Hua-feng
(Key Laboratory for Silviculture and Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China)

This paper analyzed the characteristics of the landscape pattern distribution and ecological risk distribution along the Ming Great Wall in Beijing using the Beijing Great Wall census data and recent forest resource survey data as the main data source, at a 3 000 m corridor on both sides of the Ming Great Wall in Beijing. The forest landscape pattern of the study area was analyzed using the commonly used landscape index. Then combined with trend analysis and Kriging interpolation method, the landscape structure indices(Ei) and landscape ecological risk index (LERi) were used, and the distribution pattern of ecological risk in the study area was described quantitatively and intuitively. The results showed that: (1) There was a high forest coverage rate in the study area. Forest land and shrub land was the dominant landscape types with a sum area proportion accounted for 83.38% of the total area. Among them, broad-leaved forest was the highest one in forest land with proportion of 21.64% of the total area. However, both open forest land and no stumpage forest were the absolute weak landscape types less as only 1% of the total area respectively.(2) The patch area of broad-leaved forest,shrub land and immature forest land was larger, with a relatively concentrated patch distribution, good patch connectivity and lighter fragmentation phenomenon. In comparison, the patch size of coniferous forest, open forest land, no stumpage forest, and other land was relatively small, which had a poor patch connectivity and serious patch fragmentation phenomenon. (3) The study area was in the majority of small and medium-sized patches below 0.5 km2. The number of large patches and above grade was drastically reduced.Part of landscape types which were not even exist very large and giant patches, showing a more fragmented patches, less integrity and connectivity, and a higher patch fragmentation phenomenon. (4) There was an obvious regional different characteristics in the pattern of ecological risk distribution. High risk areas were mainly located in some of the more famous Great Wall sections in Yanqing, Miyun and Huairou in Beijing. The whole distribution shows high in the central and low around.

Ming Great Wall; landscape; ecological risk; distribution pattern

S718.57；F301.24

A

1673-923X(2016)05-0114-07

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.05.021

2015-02-18

林业公益性行业科研专项（201104051）

龚俊杰，硕士研究生 通讯作者：杨 华，副教授，博士，硕士生导师；E-mail：huayang@bjfu.edu.cn

龚俊杰，杨 华，邓华锋. 北京明长城沿线景观与生态风险分布格局分析[J].中南林业科技大学学报,2016,36(5):114-120.

[本文编校：谢荣秀]