雁鸣湖自然保护区土地利用与景观格局变化研究

刘家福，申 琳，纪明秀，祝 悦，白淑夏

(吉林师范大学 旅游与地理科学学院，吉林 四平 136000)

湿地作为自然界重要的生态系统，其综合功能不可替代.湿地科学早期发展较为缓慢，近现代以来发展逐渐加快.2000年以来，其研究领域扩大，成为重点学科和研究领域.我国自加入《湿地公约》后，积极响应湿地保护等工作，为全球湿地保护和合理利用湿地作出了重要贡献[1].雁鸣湖自然保护区湿地类型丰富，沼泽、湖泊、河流及水库等均属于湿地，参照我国目前湿地调查监测所采用的湿地分类系统，结合实际情况，科学分析研究区景观分布[2-5].遥感可大面积同步观测，数据综合性、可比性强，且机械收集地物信息，能一定程度上避免对观测地物的人为主观干扰，运用遥感进行土地利用研究，不仅可以获得较高的实用价值，还能节省人力物力，获得较高的经济价值.本文利用四期遥感影像数据提取研究区景观信息，分析其景观格局分布特征及景观转移的规律和驱动力，得出研究区景观的变化情况及演变规律，分析湿地景观动态变化主要影响因素[6-9]，为雁鸣湖自然保护区可持续发展提供有力支持.

1 研究区概况

雁鸣湖自然保护区地处吉林和黑龙江两省的交界，地理位置为128°11′0″E至128°45′30″E，43°39′20″N至43°51′28″N，东西隔45 km，南北隔24 km.研究区地处温带季风气候带，年平均气温4.3 ℃，无霜期约120 d.保护区冬季寒冷，春秋较短，夏季气温较高，降水量充沛，主要集中在7—8月.

2 数据处理与研究方法

2.1 数据获取与处理

采用Landsat-TM/ETM遥感影像解译，选取2000年、2005年、2010年和2015年四期影像数据，主要采用eCognition软件自动分类及人机结合的目视解译方法，在季相方面控制云量在10%以内，数据主要选择6—9月无云图像.数据以1995年和1996年几何精校正后的遥感图像作为基础，位置为两个像元左右.标准假彩色合成方法是整景和分县图像采用统一标准，其纠正后的图像均保存为Geotiff格式，利用ERDAS IMAGINE软件的Image Geometric Correction 模块完成数据校正中的几何精校正.

图1 雁鸣湖自然保护区概况图Fig.1 Overview of Yanming Lake Nature Reserve

2.2 研究方法

从景观类型角度定量分析土地利用变化，以生态学的角度进行分析与研究.景观格局指数可以反映景观格局变化特点，由于指数繁多，选择时需结合研究区自然环境状况和社会经济状况，简洁、高效地选取符合研究区实情的景观格局指数.为充分体现景观的生态意义，本文选取多样性指数(SHDI)、均匀度数(SHEI)、斑块内聚力指数(COHESION)、连接度数(CONNECT)、蔓延度(CONTAG)、聚合度(AI)、斑块密度(PD)、分离度(DIVISION)，这几种景观格局指数对景观格局进行定量分析[10].

3 结果与分析

3.1 雁鸣湖自然保护区土地利用变化

利用ArcGIS对研究区遥感影像解译，得到图2，由解译结果(图2)分析计算得到表1.

由解译结果(图2和表1)分析，2000—2005年研究区旱地面积同比增加0.371 km2，林地面积下降到279.194 km2，灌木林面积减少至27.412 km2，中覆盖度草地面积减少至12.795 km2，居民点面积为3.956 km2；湿地面积为52.849 km2，其中沼泽占比最大，其次为河渠、湖泊，面积分别为24.545 km2、7.023 km2和6.599 km2；水库坑塘面积为4.715 km2，较2000年增大0.012 km2，水田面积1.590 km2，较2000年减少0.123 km2.

图2 2000—2015年研究区景观类型分布图Fig.2 Landscape type distribution map of research area from 2000 to 2015

表1 2000—2015年研究区景观遥感解译面积Tab.1 Area of landscape remote sensing interpretation in the study area from 2000 to 2015

2010年，研究区面积为531.343 km2，非湿地面积较2005年减少3.724 km2，较2000年减少3.569 km2，其中林地面积最大为295.046 km2，较2005年增长了15.852 km2，旱地面积较2005年减少了6.70 km2，中度覆盖草地由2005年的12.795 km2，减少至0.613 km2，新增高覆盖度草地19.176 km2，居民点比2005年面积扩大了2.388 km2；湿地面积较2005年增加了4.399 km2，占研究区面积的10.69%；非人工湿地中，沼泽面积最大为27.077 km2，占研究区的5.13%，较2005年增加了2.532 km2，其次是河渠较2005年增大1.368 km2，滩地较2005年减少了0.416 km2，湖泊较2005年减少了4.237 km2；人工湿地中水田较2005年减少了0.103 km2，水库坑塘较2005年增长了4.537 km2.

2015年，研究区的面积为527.799 km2，非湿地面积为471.391 km2，其中林地较2010年减少了3.560 km2，旱地面积较2010年增加0.001 km2，高覆盖度草地较2010年增加了0.008 km2，灌木林增加了0.014 km2，中覆盖草地较2010年减少了0.002 km2，居民点面积较2010年相比变化不大；湿地景观中，河渠减少最多，较2010年减少0.013 km2，其次为湖泊、水田和沼泽，分别减少0.006 km2、0.004 km2和0.001 km2，滩地较2010年增加0.012 km2，水库坑塘较2010年增加0.009 km2.

3.2 景观格局指数分析

基于景观水平的景观格局指数计算结果见表2.

表2 2000—2015年研究区景观水平格局指数Tab.2 Landscape horizontal pattern index of the study area from 2000 to 2015

(1)景观多样性：研究期间保护区SHDI与SHEI变化一致，均呈减小趋势，SHPI由2000年1.356 8降至2015年的1.324 4，SHEI由2000年0.565 8降至2015年的0.533 4.以5年为一阶段，分三个时段，SHPI分别减少0.001 6、0.030 9和增加0.000 1，SHEI分别减少0.020 4、0.012 4和0，二者下降趋势均减缓.这表明，破碎化程度随其丰富度的下降而降低，各景观类型呈现显著的不均衡趋势.

(2)景观连通性：研究期间斑块聚力指数COHESION一直保持在99%以上，保护区各斑块内部非常凝聚.景观类型间研究指数CONNECT 2000年、2005年、2010年和2015年分别为70.05%、69.63%、48.21%和49.37%，连通性指数不断下降，但下降趋势减缓.

(3)景观聚集度：研究期间，景观蔓延度指数CONTAG不断上升，从2000年的68.14%上升至70.13%，但增幅不大，这表明，景观中优势斑块类型的链接性上升，景观细化程度下降.研究时段内聚合度指数AI总体变大，由2000年的96.94%降至2005年的96.92%，此后不断增长，2015年增长至97.26%.研究表明，该时间段内，破碎化在一定程度上得到改变，凝聚状况也在不断增加.

(4)景观破碎度：分析因子主要采用斑块密度(PD)和景观分离度指数(DIVISION)进行深度研究.2000—2015年期间PD先升后降，2015年PD高于2000年.可以看出研究区景观斑块数上升，景观整体破碎化加强.2000—2015年，DIVISION小幅增大并趋于稳定，表明研究区景观整体破碎化略有加强，斑块的细化程度亦小幅增加.

4 景观格局变化特征驱动机制分析

4.1 自然因素

4.1.1 气温变化

气温升高对世界湿地的面积和质量有着重要的决定作用，经研究气温越高湿地面积越小，反之，低气温有利于湿地的发育.气温升高，水面蒸发量和植物蒸腾量亦会升高，土壤吸收热量增多，土壤水蒸发加剧，湿地环境遭到严重破坏.综合分析，气温是制约湿地发育的最基本因素，研究期间研究区气温波状上升1.8 ℃，从2000年平均气温3.3 ℃升至2015年平均气温5.1 ℃，如图3所示.气温的升高使饱和水汽压升高，蒸发量增加，湿地水量和湿地补给水量均减少，进而湿地面积减小，质量下降.气温升高会引起湿地水文特征改变，湿地水位下降，调节径流能力减弱.湿地的能量平衡受土壤温度影响，土壤气温升高会使湿地汛期缩短，枯水期时间增长，水位下降，进而导致湿地生态系统失衡[11].

图3 2000—2015年研究区年平均气温Fig.3 Annual average temperature in the study area from 2000 to 2015

4.1.2 降水变化

湿地水文特征深受补给水源影响，大部分地区湿地补给水源以降水为主，因而降水多的年份湿地面积呈扩大趋势，降水少的年份湿地面积减少，降水量的多少直接影响着湿地的面积变化.保护区湿地径流主要来自大气降水和地下水，地下水补给相对比较稳定，因此大气降水对保护区湿地面积变化影响更明显.且研究区位于温带季风气候区，降水集中在夏季，且年际、季节变化大，湿地补给水源的变化明显地影响和改变湿地面积.2000—2015年，研究区降水量呈减少趋势，如图4所示[12-13].

图4 2000—2015年研究区年平均降水量Fig.4 Annual average precipitation in the study area from 2000 to 2015

4.1.3 植被变化

研究区内除湿地景观外，森林对保护区生态环境同样起到重要维持作用.森林与湿地不是独立存在的，二者间物质与能量的交换共同维持着保护区的生态平衡.森林繁茂，树冠密集，截留降水增多，高森林覆盖率可以增加下渗，复杂的森林系统具有发达的根系，可以较好的固定土壤，减轻水土流失，因此森林同样具有保护湿地的重要作用.经济发展需求日益膨胀，不合理的人为活动使保护区内植物群落演替加快，天然林的毁坏导致植被结构变化，树冠密度的下降致使植被截留水分能力下降，根系密度改变使土壤下渗能力减弱.加强植被的保护，可提高植被对水文的调节作用，利于保护湿地系统，对湿地的面积和质量变化有着重要的影响.

4.2 人为因素

4.2.1 耕地变化

耕地的变化不仅仅是耕地数量的增长或减少，更多的体现在耕地质量的转变，对比上次土地普查，敦化市耕地结果明显发生改变.当地中、高产田面积不断扩大，低产田面积大幅降低，耕地质量得到较大提升，政府根据实际情况评估土地，宜耕土地制定合理的耕作方式，不适宜的土地退耕还林还草，恢复其自然演替.耕地质量的转化实际是土壤质量的上升，土壤结构合理稳定有利于改善耕作区的水文状况，对湿地生态环境平衡的维持具有深远影响[14].

4.2.2 居民点变化

2000—2015年农村居民点面积不断扩大，研究期间农村居民点由3.970 km2，扩大到6.343 km2，扩大了45%，占研究区比例显著上升；2005—2010年，滩地、水库坑塘和沼泽地向农村居民点分别转移3.06%、2.58%和1.25%；2010—2015年，滩地、沼泽和水库坑塘分别向农村居民点转入，同时湿地景观不断向农村居民点转换，但湿地各景观类型向居民点转入的强度不同.湿地景观向居民点的转入会导致湿地面积的减少，居民点的扩大，人为活动的增强会对各类湿地景观的面积和质量产生直接或间接的影响[15-16].

4.2.3 旅游业

雁鸣湖自然保护区地理位置优越，交通便利，附近旅游资源众多，景观集群状况好，与周围景区互补性强，作为生态体验游的目的地，对周围城市客源吸引力大.为推动区域经济的可持续发展，当地政府积极发展生态旅游，旅游业的发展会带动基础设施的建设，在基础设施建设时要尽可能少的破坏自然景观，减少对自然环境的干扰.旅游业的繁荣吸引大量游客，游客的数量与自然环境承载力相适应，超过自然承载力会对环境造成破坏.为推进旅游业可持续发展，当地政府出台了相应的法令法规，对景区内的服务个体进行审查，减少不利于景区良性发展的企业，在提高旅游服务能力的同时，更加注重旅游服务的环保.为推进生态旅游的建设，设立相关管理部门，加强对景区的管理和保护，对破坏湿地、毁坏植被、捕杀动物等行为进行严格的管理和处罚.生态旅游的开发提高了人们对湿地景观的重视，有利于湿地生态系统的恢复.研究期间保护区湿地景观面积有所增大，质量有所提升[17].

5 结论

通过对雁鸣湖保护区四期遥感影像解译，得出景观演变趋势并进行分析.结果发现：与2000年相比，2015年湿地景观比例上升，非湿地面积占比下降，但各景观变化幅度明显不同.基于景观指数分析得出：研究时段内研究区景观类型丰富度下降，破碎化程度降低，研究区景观优势度趋于稳定，大斑块不断分裂成小斑块，斑块离散程度和形状复杂程度有所增加.保护区湿地面积较大，质量高，类型多样，在景观类型上，本文分为12个二级分类，对湿地景观的解译为：河渠、湖泊、水库坑塘、滩地、沼泽和水田.在后续研究中可将湿地类型进一步细化为：灌丛沼泽、森林沼泽和草本沼泽等，湿地景观类型的细化可以更加具体地反映研究区域的湿地系统组成和演化.本文研究区面积狭小，数据选取30 m分辨率，精度仍存在一定误差，在后续研究中，可选更高分辨率遥感影像进行解译，提高对地物的辨识水平，减小解译误差，从而减小后续驱动力分析误差.