1980s—2016年科尔沁沙地景观时空格局演变特征分析

赵珍珍，冯建迪

(山东理工大学 建筑工程学院, 山东 淄博 255049)

景观生态学作为一门以地理学和生态学为主体的综合交叉学科，近年来在生态环境变化评价中得到广泛应用。生态环境变化的过程也是景观结构在不断改变的过程，可以通过相关模型去描述景观的空间结构和时空关系等。在国外，景观生态学的研究很早就引起了重视，早在1939年，Troll[1]就提出了景观生态学的概念，由此建立了地理学和生态学之间的联系。之后各国政府和学者在推动景观生态学发展方面做出了不懈努力，代表性的国家包括前苏联、澳大利亚、德国、荷兰、捷克、加拿大、北美等，代表学者包括Zonneveld、Naveh、Forman等[2-4]。景观生态学的理论基础愈加牢固，有关景观生态学的专著、杂志不断出现，且成立了国际景观生态协会(International Association of Landscape Ecology，IALE)[5-7]。中国关于景观生态学的研究起步较晚，通过借鉴国外政府和学者的研究成果，从1988年开始中国开始了系统的景观生态学研究，相继建立了景观生态学研究室，召开了全国景观生态学学术讨论会[8-9]。

早期景观生态学的研究重点在于对景观格局变化的描述[10-11]，后来，学者们开始对景观格局变化机制和变化过程模拟进行研究[12-15]。景观格局，亦指景观空间格局，是指景观要素的结构和空间分布[16-18]。其中，土地利用景观格局表征的是不同土地利用类型的斑块之间镶嵌的空间表现形式，随外界环境的干扰而发生变化。常用景观生态学的方法定量地描述景观格局的动态变化，根据描述的景观要素的不同，可将景观格局指数分为三类：斑块水平(patch level)、类型水平(class level)和景观水平(land level)[19-20]。由于对单个斑块进行描述缺乏地理学意义，实践中常以类型为单位对斑块结构进行分析。因此，通常把斑块水平并入到类型水平，景观指数则简化为景观类型水平指数和景观水平指数。

将景观格局变化及其机制的研究应用于生态环境变化中，有助于更加全面地认识生态环境变化的过程，为生态环境变化地区的资源与环境规划提供科学依据[21-25]。景观格局变化与生态环境变化之间的关系是景观生态学研究的重要内容，两者之间相互作用。现有的研究中缺乏对景观格局和生态环境变化的综合研究，单一描述景观格局的变化已不能满足需求。随着遥感技术、地理信息系统技术、全球导航定位技术以及景观格局分析软件的发展，探讨景观格局与生态环境变化之间的关系成为可能。

因此，本文构建能够反映生态环境变化的景观格局指数集，注重景观格局与生态环境之间的响应关系，阐明长时间序列下的科尔沁沙地景观时空演变特征。同时，在方法和技术方面，除了利用常用的景观格局分析软件Fragstats，还要加强遥感监测手段，以此促进景观格局变化研究的发展，使研究成果在科尔沁沙地生态环境改善方面发挥作用。

1 研究区概况

科尔沁沙地的地理位置为42°30′-45°30′N，119°-124°E，行政上主要隶属于内蒙古自治区的科尔沁左翼中旗、通辽市、科尔沁左翼后旗、开鲁县、库伦旗和奈曼旗，如图1所示。科尔沁沙地北邻大兴安岭南麓余脉，南抵黄土丘陵，东起东北平原，西至内蒙古高原，是中国最大的沙地，面积约为4.23万km2。该地区从第四纪以来沉积了深厚的松散沙质沉积物，这些沙质主要以大于0.001 mm的结构松散、黏性很差的中沙和细沙为主，为土地沙化提供了物质基础[26-27]。科尔沁沙地的土壤可分为地带性土壤和非地带性土壤，前者以栗钙土为主，后者以风沙土和草甸土为主[28]。由于该地区风速大，沙含量高，且人类干扰程度大，故风沙土成为科尔沁沙地分布范围最广的土壤，主要分布在科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、库伦旗和开鲁县。该类土壤的质地粗，保肥储水能力差，不适合植被生存，因此风沙土的植被覆盖度低，以裸沙为主。

图1 科尔沁沙地的地理位置Fig.1 Location of Horqin Sandy Land

气候为半干旱温带大陆性季风区，年均降水量为300～400 mm，且多集中于夏季，年平均风速约为3.7 m/s，风大是该地区气候的最突出特点之一，区内以西辽河水系为主。植被以草原植被为主，森林植被次之，根据土壤基质，可分为盐生植被和沙生植被，前者以盐爪爪、盐角草、芨芨草等旱生植物为主，后者以骆驼刺、梭梭、仙人掌等耐沙埋、抗沙侵蚀的植物为主。

2 研究方法

2.1 数据源与数据信息提取

选取科尔沁沙地1980s、1990年、2000年、2010年、2014年和2016年共六期遥感影像为数据源，于“地理空间数据云”平台下载(http://www.gscloud.cn/)。其中，1980s采用分辨率为80 m的Landsat MSS，1990年、2000年和2010年均采用分辨率为30 m的Landsat TM，2014年和2016年均采用分辨率为30 m的Landsat OLI，其条带号/行编号为(120,29)、(120,30)、(121,29)和(121,30)，各时期影像获取时间为植被生长状态良好的7至9月中下旬，且云量小于1%。联合ENVI和ArcGIS软件，进行影像辐射定标、大气校正、几何校正、镶嵌和裁剪等处理，获取各时期科尔沁沙地遥感影像。

根据研究区、数据源的特点以及分析精度的要求，参照GB/T 21010-2007《土地利用现状分类》，将科尔沁沙地景观类型划分为5类：植被、水体、建筑用地、沙地和耕地。通过建立影像解译标志，基于监督分类和人工目视解译相结合的方法，获取各时期科尔沁沙地景观空间分布图(图2)，建立科尔沁沙地景观空间数据库。该方法在提高解译速度的同时，又能够保证解译精度。基于科尔沁沙地景观空间数据库，借助Fragstats软件，计算各时期景观格局指数，以此来揭示科尔沁沙地近35年来景观空间格局的演变特征。

2.2 景观格局指数的选取

景观格局指数高度浓缩了景观格局信息，可以从不同角度定量地、概括地反映景观格局[29-30]。随着对景观格局研究的深入，景观格局指数的数量高达60个，但有些格局指数相互之间表征的生态学意义相似，或者某些格局指数代表的生态学意义不明确[31-32]。本文以反映科尔沁沙地景观格局变化及其生态环境响应为应用背景，根据各指数的生态学意义，将7个指数划分为4类：景观面积类指数、景观多样性指数、景观破碎度指数、景观干扰度指数，见表1。

图2 1980s—2016年科尔沁沙地景观空间分布图Fig.2 Landscape spatial distribution of Horqin Sandy Land from 1980s to 2016

表1 景观格局指数计算方法及其生态学含义
Tab.1 Calculating method of landscape pattern index and its ecological implication

指数类型指数名称计算方法及含义景观面积类指数斑块数目(NP)NPi=Ni;其值为某类景观斑块数量,能够用来反映景观的结构,同时也能简单直观的反映景观要素的破碎度平均斑块面积(MPS)MPSi=∑nj=1aij/Ni;其值反映景观异质性的关键指标,同时也能够很好的表征景观要素的破碎度景观多样性指数Shannon多样性(SHDI)SHDIi=-∑mk=1(RilnRi);其值主要用来度量景观的均匀度和丰富度,尤其对发现景观要素不规则分布最为敏锐,突出非优势景观要素对信息的贡献Shannon均匀度(SHEI)SHDIi=-∑mk=1(RilnRi)/lnm;其值衡量景观多样性与优势度景观破碎度指数斑块密度(PD)PDi=Ni/A;其值反映景观要素的破碎度和景观结构的复杂度聚集度(CONTAG)CONTAGt=[1+∑mk=1∑nj=1(pijlnpij)/2lnm]×100;其值反映研究区景观内各类型景观斑块的聚集和延展程度,是研究景观空间格局的重要指标之一景观干扰度指数面积加权平均斑块分维数(AWMPFD)AWMPFDi=∑nj=1(2ln0.25pij/lnaij×(aij/∑nj=1)]);其值衡量景观空间格局总体特征,同时也能衡量人类活动的干扰强度,其值越大,景观受到人类干扰的程度越小;反之,景观受到人类干扰的程度则越大

表1中，Ni为景观类型i的累计斑块数量；MPSi的平均斑块面积，aij为景观类型i的第j个斑块的面积；SHDIt为t时期的多样性指数，Rk为景观类型k的面积与景观总面积的比值，m为景观类型的取值；SHEIt为t时期的均匀度指数；PDi为景观类型i的斑块密度，A为研究区景观总面积；CONTAGt为t时期的景观聚集度，pij为景观类型i的第j个斑块的周长，n为景观类型i的斑块数目；AWMPFDi为景观类型的面积加权平均斑块分维数，aij为景观类型i的第j个斑块的面积。

3 科尔沁沙地景观格局变化分析

3.1 景观类型构成比例及面积的动态变化

1980s—2016年期间，科尔沁沙地各景观类型构成比例波动性较大(图3)。植被景观和沙地景观呈现出相反的变化趋势，分别表现为“减少-增加-减少-增加-增加”和“增加-减少-增加-减少-减少”。2010年以前，植被景观面积持续性减少，这一现象与当地土地开发政策、人口增长和放牧业发展有关，与此同时，沙地景观不断扩张，生态环境不断恶化。2010年以后，植被景观不断恢复，沙地景观也得到了控制，生态环境有所好转。研究期内，耕地景观和建筑用地景观面积稳步提升，自2010年起，耕地所占比重超过植被，成为该地区最大的景观。水体景观面积持续性减少，2016年水体景观的比重仅为1.72%，这一现象与该地区气候变化及社会经济因素密切相关。

表2 1980s—2016年科尔沁沙地景观类型构成比例
Tab.2 The proportion of landscape types in Horqin sandy land from 1980s to 2016 %

景观类型1980s年1990年2000年2010年2014年2016年植被43.0736.8838.6934.6435.5438.32水体2.862.602.511.911.741.72建筑用地2.562.612.672.873.013.07沙地21.0627.4522.3224.7219.9716.02耕地30.4530.4633.8135.8639.7440.87

景观类型的斑块个数和平均斑块面积可以定量的反映对应景观类型的破碎程度以及景观的异质性。植被景观的斑块个数与平均斑块面积成负相关，因为MPS是由某一类型景观面积与该类型景观斑块个数的比值得到，当NP增大，景观面积不变的情况下，MPS的值减小，反之则增大。NP与景观破碎度基本上呈正相关，MPS与景观破碎度呈负相关。1980s—2016年，NP总体上增加，MPS总体上减少，表明植被景观在这一时期的景观破碎度增大。

与植被景观的动态变化过程不同，研究期间，水体景观NP和MPS指数均呈现减少的趋势。近35的时间内，水体景观的斑块数量一直在减少，从1980s的877个直接减少到2016年的715个，同时水体景观的面积也在一直减少，所以MPS也同样地表现出减少状态，从1980s的129.5 km2减少到2016年的95.5 km2。建筑用地斑块个数呈现减少趋势，平均斑块面积呈现增加的趋势。由于建筑用地景观斑块个数不断减少以及该类景观面积不断增加，所以MPS在不断地快速的增长。沙地景观的斑块个数和平均斑块面积波动性非常大，且两者呈现负相关。NP的动态变化过程为“减少-增加-减少-增加”，MPS的动态变化过程为“增加-减少-增加-减少”。耕地景观的斑块个数先增加后减少，平均斑块面积的变化趋势与NP变化过程正好相反，表现出“减少-增加”的特点。

图3 1980s—2016年科尔沁沙地景观面积类指数动态变化Fig.3 Dynamic change of landscape area index in Horqin Sandy Land from 1980s to 2016

3.2 景观多样性的变化

科尔沁沙地景观水平上的Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数变化趋势基本上一致，均呈现出“增加-减少-不变-减少”。SHDI和SHEI指数值的动态变化反映了科尔沁沙地在1980s—2016年期间景观空间格局越来越简单，且各景观类型越来越不平衡，少数景观(耕地和植被)的支配地位越来越高，使得研究区内景观多样性降低。

图4 1980s—2016年科尔沁沙地景观Shannon多样性指数与Shannon均匀度指数动态变化Fig.4 Dynamic change of diversity and evenness indexes in Horqin Sandy Land from 1980s to 2016

3.3 景观破碎度分析

从景观类型水平上分析，1980s到2016年，植被景观的PD值由0.103 3增大至0.115 8，说明单位面积的植被斑块数量增多，植被景观破碎度增大。水体景观PD值从1980s的0.022，减少到2016年的0.018，按照NP、MPS和PD指数与景观破碎度的关系，可以判定水体景观的破碎度并没有增强。建筑用地景观的PD值由0.075减少到0.074，根据NP、MPS和PD指数值得变化，可以发现建筑用地景观的破碎程度在减弱，说明科尔沁沙地由20世纪八十年代放牧时期的分散式流动性居住，到二十一世纪逐渐转为集中定居。沙地景观的PD值从0.050减少到0.042，期间其破碎度经历了“减弱-增强-减弱-增强-增强”，总体来说，沙地景观的破碎度是减弱的。耕地景观的PD值由0.097先增加到0.138最后减少到0.093，根据NP、MPS和PD指数值得变化，可以发现耕地景观的破碎程度呈现出“增大-减小”的趋势。

图5 1980s—2016年科尔沁沙地斑块密度和聚集度指数动态变化Fig.5 Dynamic change of patch density and aggregation indexes in Horqin Sandy Land from 1980s to 2016

从景观水平上分析，1980s—2016年期间，CONTAG总体变化趋势为不断增大，从1980s的55.76，增大到2016年的57.71。聚集度指数的增大反映了科尔沁沙地景观的破碎度减弱，优势景观的连通性增大。

3.4 景观干扰度分析

干扰是自然界中广泛存在的一种现象，影响着生态系统的演变过程，重塑景观空间格局。某类景观的面积加权平均斑块分维数变化情况能够反映该类景观空间格局的复杂程度以及受到外界环境干扰的程度。1980s—2016年期间，植被景观的AWMPFD变化趋势为“增加-减少-减少-增加-增加”，反映了植被景观形状复杂程度总体上呈现先增大后减小再增大最后增大的趋势，以及植被景观受到自然环境和人类干扰程度的变化为先减小后增大再减小。水体景观的AWMPFD呈现为“增加-减少-增加”，且总体上增加。由此可以发现：研究期间，水体景观形状复杂度总体增强，水体景观受到自然环境和人类的干扰程度减少。建筑用地景观的AWMPFD表现为持续增长，由1980s的1.069增加到2016年的1.086，AWMPFD指数值与景观形状复杂程度呈正相关，因此，研究期内，建筑用地景观形状复杂度逐渐增大。

图6 1980s—2016年科尔沁沙地干扰度指数动态变化Fig.6 Dynamic change of interference index in Horqin Sandy Land from 1980s to 2016

沙地景观的AWMPFD呈现为先增大后减小，从1990年开始，该指数一直减小。由此可以发现1980s—2016年期间，沙地景观形状复杂度总体上减小，沙地景观受到自然环境和人类的干扰程度增大。耕地景观的AWMPFD与建筑用地走势相同，表现为不断增长的趋势，由1980s的1.26增加到2016年的1.29。表明：耕地景观形状复杂度逐渐增大，受到自然环境和人类活动的干扰程度逐渐减弱。

4 结论

以1980s、1990、2000、2010、2014和2016年6期Landsat系列卫星影像为数据源，借助影像预处理方法、影像监督分类方法、景观格局指数构建方法，对科尔沁沙地近35年间景观时空演变特征进行了分析，得到以下结论及讨论：

1)1980s—2016年，科尔沁沙地耕地景观和建筑用地景观所占比重持续性增长，水体景观持续性减少，而沙地景观和植被景观呈现波动性变化，且二者变化趋势相反。

2)研究期内，科尔沁沙地的景观空间格局越来越简单，景观类型越来越不平衡，耕地景观和植被景观的优势度不断增强，尤其是耕地景观在该地区的影响越来越大，且分布越来越集中。由此，景观多样性降低，且不同斑块之间的联系也降低。

3)总体上，科尔沁沙地的景观破碎度减弱，优势景观的连通性增大。其中，沙地景观、水体景观、耕地景观和建筑用地景观的破碎度减弱，与其20世纪80年代放牧时期的分散式流动性居住，到21世纪逐渐转为集中定居密切相关。而植被景观破碎度增强，该现象与当地土地开发和过度放牧等政策密切相关。

4)人类干扰对该地区景观空间格局演变影响深远，早期的垦荒政策、人口增长以及经济发展等政策，造成该地区植被破坏、沙地和耕地扩张，生态环境变的极其脆弱。进入21世纪以后，国家越来越重视生态环境保护，先后实施了一系列保护和恢复措施，使得植被覆盖面积不断恢复、沙地得以控制。总体上，人类的干扰度减弱。

本文在进行景观干扰度分析时，未考虑人口、GDP等人文因素以及气温、降水等自然因素对景观的影响，在以后的研究中会将其引入，并且考虑各因子之间的交互作用及其对景观干扰度的交互影响。