漓江流域2000—2020年土地利用和覆被变化时空分异特征

张军民, 李昱桥, 荣 城

(广西师范大学 环境与资源学院, 广西 桂林 541000)

作为连接自然地域分异和人类空间活动的基本单元，景观具有重要的经济、社会、生态、美学及文化等价值，是研究人地关系和生态安全的适宜尺度[1-3]。景观研究主要研究土地利用/覆被变化(land use and land cover change, LUCC)过程、格局及其驱动、响应、适应等[4-7]，合理有效的景观结构、稳定的生态过程、多样的生态服务是区域可持续发展评价的重要依据，关注景观格局与生态过程的交互作用[8]，强调景观生态风险是景观格局与生态过程反馈作用的系统表达，通过景观指数评价景观类型及结构的空间格局、变化趋势，分析景观变化的环境效应和生态风险等；分析单元包括等间距采样的格网分析法，或基于流域、行政区或干扰源来划分风险评价单元[9-11]，从斑块、类型与景观3个尺度计算斑块数量、形状指数、分维数和多样性、邻接性指数等，基于“3S”平台进行空间属性融合、叠加以达到综合评价，再用空间差值或计量模型进行集聚或离散分析以实现可视化表达[12-13]。由于各指数的生态含义存在信息冗余和不对称性，实证研究中常用土地利用评价方法进行修正，如动态度(变化速度)、延展强度(变化强度)、空间差值、冷热点识别(空间聚散效应)等，最终实现景观格局分析与生态过程耦合、生态服务适应。如薛嵩嵩等[14]从斑块和景观水平，用GIS和景观指数方法研究了乌伦古河流域景观格局变化特征；唐常春等[15]基于GIS平台的地学信息图谱方法，研究了城市群LUCC数量结构与时空格局一体化耦合机理；张秋梦等[16]用GAEZ模型、景观格局指数及GIS空间分析方法探讨了中国粮食生产空间重构问题。众多学者用景观指数和空间分析方法研究了景观格局时空分异规律。如王菊等[17]研究了昆明市国土“三生空间”结构特征及演变规律；焦庚英等[18]研究了县域“三生空间”功能转换的分异特征；田甜等[19]分析了重庆主城区土地利用类型和结构变化对地表径流的影响机制；张镜锂等[20]研究了青藏高原典型区域及类型的景观变化过程；张彪等[21]分析了北京绿色空间格局动态变化特征；谢高地等[22]研究了北京城市扩张的资源环境效应；郑博福等[23]研究了赣南地区景观格局变化过程及趋势及其生态效应。目前，针对漓江流域景观格局分异的研究较为薄弱，大多基于景观指数方法从单一尺度分析土地利用或景观结构变化规律，少有多尺度融合的时空分析格局研究。如林增学等[24]认为1985—2014年漓江流域土地利用类型变化不大；向芸芸等[25]分析了旅游开发对漓江景观格局的时空扰动特征；何毅等[26]研究了漓江流域土地利用结构优化模式；陆丹丹等[27]研究了漓江流域土地利用结构变化趋势。综上所述，景观格局研究主要依赖遥感数据和地理信息系统平台，但在尺度依赖性和可解释性方面存在不足，多数景观格局指数的数理统计和几何表达缺少生态学意义，需要更多集成多维景观指数的综合性实证研究。因此，本项目基于3S空间分析平台，借助扩张强度、转移矩阵、统计分析等动态指标，研究漓江流域景观类型时空分异格局，用空间差值、空间自组织分析等探索时空分异的异质性，从标准格网、地形分异、行政区划3个分析单元，揭示了漓江景观结构时空变化和分异规律，旨在为认识流域景观生态价值及生态城市建设提供科学依据。

1 研究区概况

漓江流域位于广西壮族自治区(广西)东北部的桂林市境内(地理坐标为110°07′39″—110°42′57″E，24°38′10″—25°53′59″N)，属珠江流域西江水系桂江上游主要支流，发源于南岭西北部越城岭主峰猫儿山湿地，从北往南流经桂林市的兴安县、灵川县、桂林市、阳朔县，在平乐县平乐镇与荔浦河、恭城河汇合成桂江，有桃花江、小东江、南溪江、相思江等大小19条支流，全长约295.27 km，多年平均径流量408.9 m3/s，流域面积约6 353.62 km2。漓江流域属于典型的岩溶区和亚热带季风湿润气候，终年高温多雨，年均温19 ℃，年降水量1 838～1 941 mm；流域峰丛林立、山峰陡峭，山高谷深、沟谷狭长、地形破碎。山地主要分布在北部及东西两侧，其中北部上游山势较高、中部山地低缓；中间为狭窄的岩溶侵蚀谷地，山地、丘陵面积占50%以上。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源

本研究使用的2000，2010和2020年3期土地利用/覆被(LUCC)数据来源于中华人民共和国自然资源部提供的30 m全球地表覆盖数据Globeland 30数据源(www.globallandcover.com)，数据合成经过了辐射定标、大气校正、几何校正等处理，数据的总体精度为85.72%，kappa系数0.82。基础地理数据来源于中国国家基础地理信息中心(http:∥ngcc.sbsm.gov.cn)和地理空间数据云(www.gscloud.cn)，部分数据来自桂林市经济社会统计年鉴，从中提取研究区流域界限、高程坡度、行政界限及人口经济等数据。根据中国土地利用/覆被遥感监测数据分类系统和《土地利用现状分类(GB/T21010-2007)》，结合研究区实际，将土地利用/景观类型分为耕地、林地、草地、湿地、水域、建设用地、裸地等7类，编码分别设置为1—7，并以此建立LUCC变化景观类型数据库，开展流域系统LUCC时空变化分析，各类景观要素分级标准详见表1。

表1 各类景观要素分级标准

2.2 研究方法

2.2.1 景观指数计算 根据漓江流域景观结构特征，从景观类型、景观格局两个维度选择具有典型生态指向的景观指数。类型尺度选择NP，PD，LPI指数，景观尺度选择CONTIG，CONTAG，CONNECT，SHEI，SHDI指数[22]；用Fragstats 4.2在标准参数设置下计算各类景观指数，用移动窗口法获得空间信息。

2.2.2 结构动态变化 用ArcGIS计算各类景观2000—2020年变化的转移矩阵，用转移率计算各类景观变化的数量、方向及趋势特征。

(1)

式中：Cij为类型转移率；Tij为初期第i种景观类型转移到末期第j种类型的面积；n为景观类型。

用变化强度模型计算景观数量、类型及面积变化速度，以表征各类景观转移或变化的活跃程度：

V=(Pb-Pa)/T

(2)

式中：V为某类景观变化的扩张度；Pb，Pa分别表示该地类末期、初期的面积；T为研究时段，以表示某地类年变化率，反映各地类的变化强度及方向差异。

2.2.3 时空分异格局 用ArcGIS将景观指数、动态变化等数据添加到空间单元中并经融合、叠加、统计计算后，用GeoDa空间自组织分析、IDW反距离权重差值方法，实现对景观结构时空分异格局的特征分析和分异探测。

(1) 反距离权重差值分析。反距离权重差值是根据空间单元的距离来估算空间点群平滑值的一种方法，待差值点的取值可用周围若干距离内样点值的加权和来估算，其权重与两点间距离成反比。空间任一点p的属性估计值为[28]。

(3)

(2) 空间自相关分析。空间自相关性是由地理区位或邻接关系产生的空间依赖性和空间异质性表达，是对地域体系内各要素空间分布结构的统计学测度[28]。

全局莫兰指数(GISA)：

(4)

式中：Wij为i要素相当于j的权重；S2为所有素权重的集合；xi，xj是要素i，j值I全局莫兰指数，是具有空间依赖的一组地理要素在研究区域内表现出的整体空间集聚、分散模式。I的取值为0表示空间结构呈随机分布形态，各单元不存在空间相互作用；I取值为1则表示空间结构完全依赖距离变化，具有显著的地域分异特性。

3 结果和分析

3.1 景观类型及结构特征

对2000，2010，2020年3期土地利用分类数据进行统计分析得到漓江流域景观结构现状及变化数据(表2)。

表2 漓江流域2000—2020年景观类型面积及变化

(1) 景观结构现状特征。分析表2得出，漓江流域土地总面积6 353.62 km2，土地利用/覆被类型包括耕地、林地、草地、湿地、水域、建设用地、裸地等7个1级类型，其中林地面积最大，占流域总面积超过65%，其次是耕地，占25%以上，二者合计占流域总面积的90%以上，是景观结构的主体和景观生态的核心；其他类型面积都较小，建设用地仅占4.39%，草地仅占2.16%，水域占1.58%，湿地、裸地占比小于0.05%。

(2) 景观结构变化趋势。计算LUCC面积及变化强度，可掌握各类景观的变化方向、强度及趋势。分析2000—2020年各类景观面积变化可以看出(表2，图1)，林地、耕地变率小于0.37%，主体地位十分稳定外，其他景观类型变化较大，景观结构变化不显著；其中建设用地、水域分别增长了163.41%，39.13%，而裸地、湿地分别减少了98.71%，59.46%。这反映了漓江流域以林地、耕地为主体，景观结构相对稳定，景观生态质量较好。分析面积扩张强度(图1)可以看出，建设用地扩张最剧烈，且呈持续快速增长趋势，2010—2000年和2020—2010年分别年均扩张1.22%，13.48%，裸地面积减少最明显，但减势减弱。这表明建设用地快速增长是景观结构变化的主要方向，城镇化是其变化的主要胁迫。

图1 漓江流域各地类面积变化及变化强度

分析各地区景观结构及变化趋势(图2)可以看出，漓江流域各市县均以林地、耕地为主，其中位于流域上游的兴安县、灵川县林地占比分别为79.33%，73.68%，旅游中心阳朔县也高达68.05%；城镇化中心桂林市及临桂区林地仅占42.92%，35.34%，但桂林市、临桂区、阳朔县耕地占比却分别高达36.32%，46.31%，29.92%，耕地后备充足。分析扩张度(图2)可以看出，建设用地变化总强度(正负变化总和)达到年均72.98%，其中桂林新区临桂区年均增长达37.79%，兴安县的水体年均增长31.81%，阳朔的草地年均增长30.45%。其次是水体、草地分别为45.44%，42.75%，而主体景观耕地、林地变化总强度仅为年均3.59%，1.36%，变化稳定。这表明流域上游森林覆盖明显高于中心城镇桂林市，但耕地占比较低；旅游中心阳朔县林地、耕地占比均较高，桂林市建设用地扩张明显。

图2 漓江流域各县域景观结构现状及变化趋势

(3) 土地利用类型转移趋向。用式1计算土地利用转移矩阵得到表3。采用公式(2)计算各类型变化强度得到表4。分析表3可以看出，2020—2000年漓江流域耕地、林地转出总量较大。耕地共转出200.97 km2，其中61.67%转为建设用地，23.18%转为林地、12.33%转为水域；林地转出192.88 km2，分别转为耕地、建设用地、草地的比例为52.26%，22.33%，17.80%。转入数量最大的是林地，共转入207.52 km2，其中分别由裸地、耕地、草地转入的比例为59.87%，22.44%，13.97%；其次是耕地共转入194.99 km2，主要由林地(占51.69%)、裸地(占29.89%)转入；建设用地共转入182.11 km2，主要由耕地(占68.06%)、林地(23.65%)转入。从转移强度分析(表4)，林地、耕地和建设用地转换强度最大，景观类型变化面积大，频次高，而水域、湿地变化最不活跃，流域水系生态系统保持较好；从转移方向看，建设用地的转入远大于转出，裸地转出远大于转入，其他景观变化基本平稳。这表明城镇化建设活跃，对景观结构动态变化影响并不大。

表3 漓江流域2000—2020土地利用面积转移矩阵 km2

表4 漓江流域2000—2020土地利用转移方向 %

3.2 景观指数结构及其变化特征

在Fragstate 4.2上选择景观类型及格局层次分别计算NP，PD，LPI和CONTIG，CONTAG，CONNECT，SHEI，SHDI指数，在Excel中计算各类指数结构。比较和分析3期数据变化特征得到图3和表4。

3.2.1 斑块类型层次

(1) CA，LPI指数。斑块面积CA是各种土地利用类型面积占总面积的比例，优势度LPI是最大斑块面积占比，二者都是度量景观结构及其生态意义的基础，是反映景观组分在斑块结构中的作用的重要指标，其值越大表示该景观类型越稳定，在景观结构中的地位越重要。分析图3可以看出，林地、耕地斑块面积和优势度最大，具有重要的生态稳定价值，而其他地类CA，LPI值都极小，且2000—2020年变化非常平稳，表明漓江流域生态环境质量较好、变化稳定，景观结构及质量受人类活动干扰不显著。

(2) NP，PD指数。斑块数NP和斑块密度PD指数集中反映了景观结构的破碎化程度，其值越大表明景观分布越离散，其生境的异质性越大、稳定性越差。分析图3可以看出，草地的NP，PD值始终最大，其次是林地，其余类型均较小，2000—2020年变化极小，表明草地、林地分布破碎，建设用地、耕地较完整，城镇化对景观结构扰动较小，水域特别是湿地生态保持良好。

图3 漓江流域斑块类型指数及其变化

3.2.2 景观格局尺度

(1) SHDI，SHEI指数。香农多样性指数SHDI、香农均匀度SHEI，都是反映景观生态系统多样性和异质性的正向指标，其值越大表明景观类型越丰富、分布越均衡，景观生态系统抗干扰能力越强。

分析图4可以得出，漓江流域SHDI值明显大于SHEI值，2000—2020年分别年均减少0.17%和0.42%，其中2000—2010年降幅较大，2010—2020年略有上升，表明流域景观类型多样性丰富，景观分布不均衡；2000—2020年来指数变化极小。

图4 漓江流域景观类型指数及其变化

(2) LPI，CONTAG指数。景观优势度LPI反映了景观类型的团聚或集聚程度，而连通性指数CONTAG表达了各景观类型的延展或贯通程度，其值高表明景观结构集聚而连续，生态环境良好，抗干扰能力较强；反之则分散而碎碎，系统稳定性较差。分析图4可以看出，漓江流域的景观连通性指数明显大于景观优势度指数，2000—2020年连通度略年均增加了0.13%，而优势度年均减少了0.29%。表明流域各景观格局连通性或延展性较好，而空间分布较分散或离散，人类扰动使其差异趋大。

3.3 景观指数格局时空分异

3.3.1 景观格局分异过程 采用滑动窗口法对景观类型和格局尺度指数进行空间分析，经反复测试后选择 3 km×3 km格网计算均值，再将景观指数空间数据添加到Fishnet格网中，用ArcGIS的反距离权重法(公式3)对其进行空间差值计算，经多次验证后，设置输出像元大小为30 m，搜索最大相邻要素数为12，幂值取2，再用动态度模型计算各类指数的变化强度。分析图5和表5可以看出： ①连通性指数CONTAG、优势度LPI指数都在桂林、阳朔形成低值中心，而在上游山地区为高值连片、中游山地区高值离散分布，形成城镇及旅游活跃区低值集聚，山地区高值连片分布格局。2000—2020年变化较小，仅分别累计增长了0.71%，0.35%，景观格局稳定。2000—2020年CONTAG、LPI低值中心面积分别扩大了232.61和209.13 km2，年均扩张度分别为1.52%，0.98%；而CONTAG，LPI高值中心面积分别减少了91.06和49.35 km2，年均收缩0.49%和0.25%，收减最大的中值区面积分别减少了190.69和205.14 km2，分别年均减少0.50%和0.58%。表明城镇地区景观结构的稳定性和适应性显著弱于周边山地区；2000—2020年城镇景观结构趋向紧凑，而周边景观趋于破碎，景观结构适应性减弱，这种变化在城市周边(中值区)表现最明显。 ②香农多样性指数SHDI、香农均匀性指数SHEI都在桂林市、阳朔县形成高值中心，而兴安、灵川县为低值中心，城镇周边区低值散布，形成城镇及旅游活跃区高值集聚，山地区低值连片分布格局。2000—2020年变化较小，SHDI，SHEI值累计分别增长了3.53%和0.20%，景观格局稳定；SHDI，SHEI高值中心面积分别扩大了450.58和31.85 km2，年均扩张度分别为4.67%，0.19%；而SHDI，SHEI低值中心面积分别减少了93.46和47.66 km2，年均收缩0.34%和0.18%，收减最大的中值区面积分别减少了478.42和227.60 km2，分别年均减少1.30%和0.71%。表明城镇景观多样性、均匀度显著高于周边山地区，景观结构较稳定，向周边特别是上游山地区逐渐减小，景观稳定性减弱；2000—2020年景观结构稳定性趋于增强，这种变化在城市周边(中值区)表现最明显。

图5 漓江流域2020年各类景观指数空间IDW差值

表5 漓江流域2000—2020年各景观指数面积及扩张度变化

3.3.2 景观格局分异特征 为精确识别景观结构分异特征，进一步采用空间探索性分析方法求解全局莫兰指数得到景观连通性、优势度及多样性、均匀性指数全局Moran’I指数分别为0.466，0.466，0.665和0.651，Z值分别为16.80，16.80，26.27和26.68，p值均小于置信度0.05，计算结果都通过了Z值检验，说明漓江流域景观格局指数存在较显著的空间依赖性，表现为正向相关性，即高值区与高值区相邻、低值区与低值区相随，多样性、均匀性指数表现更为显著。表明漓江流域景观指数结构受相似的发生环境和分异因素影响而具有空间集聚性分布特征，景观尺度较类型尺度的表现更为明显。采用公式(4)测度局部莫兰指数得到图6。

分析图6可以看出，连接性指数CONNECT和延展性指数CONTAG都在山区形成高—高相邻的热点，而在桂林市和阳朔县形成低—低相伴的冷点；而多样性、均匀性指数却在中心城市桂林及阳朔风景区形成高—高相伴的热点，而在上游及周边山区低—低相随的冷点，表明城镇扩张及旅游活动是漓江流域景观格局分异的主要驱动。

图6 漓江流域2020年各类景观局部Moran’I指数分布

4 讨论与结论

4.1 讨 论

景观类型、结构及格局时空分异是景观生态学研究的基础，是提高景观变化预测及其生态环境效应评价精度的关键。本研究从标准格网和自然、行政区域三维空间一体化视角，计算了漓江流域LUCC景观类型总量结构及其变化特征，度量景观指数结构、分异格局及其变化趋势，结合城镇化及区域发展地域特征，探索了漓江流域LUCC变化过程、格局，用多尺度景观指数及空间结构动态分析方法诊断了漓江流域LUCC时空分异规律，探究了其地域分异规律和主要影响因子，得出了漓江流域景观类型丰富、景观生态良好、结构变化稳定，城镇化与非城镇化地区景观格局分异显著，人类活动扰动不明显，生态文明建设潜力较大等结果，丰富和拓展了漓江流域相关研究领域[24-26]。但同时还存在数据丰度和精度不够、影响因素及机理不准、结构关系及效应不明等问题；需要进一步开发适用高效的时空分析平台和智能计算模型，提高LUCC分类识别、空间赋值、过程反演及格局量化的针对性和有效性使LUCC研究成果更好地服务于漓江流域生态城市及生态旅游建设规划。

4.2 结 论

(1) 漓江流域以林地、耕地为主体景观，占景观面积的比例超过90%，2000—2020年其面积变率小于0.37%，扩张强度小于年均3.59%，表明流域景观生态良好，景观结构稳定。建设用地增长最快、扩张显著，2000—2020年其面积增长了163.41%，年均变化率72%，其中临桂新区面积年均扩张37.79%，城镇化是流域景观类型及结构变化的主要驱动。2000—2020年漓江建设用地扩张剧烈，林地、耕地转换频次高但强度低，水系生态系统保持较好，表明城镇化建设活跃，对景观结构及其质量影响不显著。

(2) 林地、耕地斑块面积和优势度最大，具有重要的生态稳定价值，而其他景观类型的CA，LPI值都极小，且2000—2020年变化非常平稳，景观结构及质量受人类活动干扰不显著。草地的NP，PD值始终最大，其破碎化和离散性最显著，人类活动对草地景观形态的扰动最显著，对耕地的干扰也较明显，而对水域特别是湿地影响较小，水生态保持良好。景观尺度上：流域景观类型多样性丰富，景观分布也较均衡，景观结构稳定，2000—2020年虽略有下降，但降幅收窄。景观格局连通性或延展性较好，空间分布较分散或离散，人类扰动使其差异趋大。

(3) 连通性和优势度指数在山地区形成高值中心，在城镇形成低值中心，城镇化增加了景观结构的脆弱性；多样性和均匀度指数在桂林、阳朔形成高值中心，而在兴安、灵州区形成低值中心，城镇化地区景观结构趋向稳定，但使山区景观稳定性减弱，这种变化在城市周边(中值区)表现最明显。流域景观格局指数存在较显著的空间依赖性，表现为高值区与高值区相邻、低值区与低值区相随的正相关性，多样性、均匀性指数表现更为显著。其中延展性指数、连接性指数都在山区形成高高相邻的热点，而在桂林市和阳朔县形成低低相伴的冷点；而多样性、均匀性指数却相反，表明漓江流域景观指数结构受相似的发生环境和分异因素影响而具有空间集聚性分布特征，城镇扩张及旅游活动是漓江流域景观格局分异的主要驱动，景观尺度较类型尺度的表现更为明显。