姚 欣 ，常 禹 ，劉 淼 ，朱君君 ，胡遠滿 ，賀紅仕 ，郗鳳明

（1.中國科學院沈陽應用生態(tài)研究所，遼寧 沈陽 110016；2.中國科學院研究生院，北京 100039）

渾河太子河流域位于10個城市群之一的遼中南城市群，是我國最重要的經(jīng)濟區(qū)和重工業(yè)基地之一，渾河太子河流域同時也是遼寧省重要的產(chǎn)糧區(qū)，是人類活動最為強烈的區(qū)域。城市群擴展及其區(qū)域景觀格局變化和生態(tài)環(huán)境影響已成為當前研究的熱點和前沿[1]。研究渾河太子河流域景觀格局的演變，分析其變化的趨勢對于研究城市群擴展導致的生態(tài)效應具有重要意義，同時能夠為城市群的區(qū)域規(guī)劃和發(fā)展決策提供科學依據(jù)。

景觀格局時空變化的研究是景觀生態(tài)學研究的基礎，也是核心問題之一，目前仍是景觀生態(tài)學研究的熱點[2]。景觀格局的研究方法最為常用且有效的是景觀指數(shù)法，并得到越來越廣泛的應用[3]。通過景觀指數(shù)描述景觀格局，不但可以使空間數(shù)據(jù)獲得統(tǒng)計性質(zhì)，而且還可以針對不同空間尺度上的景觀格局特征進行比較分析，定量描述和檢測景觀空間結(jié)構(gòu)的時空變化[4]，用景觀指數(shù)成功描述景觀結(jié)構(gòu)及動態(tài)的研究很多[5]。然而，單純依靠基于數(shù)理統(tǒng)計或拓撲計算公式所產(chǎn)生的各類景觀指數(shù)對于揭示真實景觀的結(jié)構(gòu)組成和時空變化還有欠缺[6]。筆者在應用傳統(tǒng)景觀指數(shù)和轉(zhuǎn)移矩陣分析方法的基礎上引入kappa指數(shù)系列方法，對渾河—太子河流域景觀時空變化進行研究，從不同角度對景觀變化進行綜合研究，旨在更全面、更客觀地反映研究區(qū)景觀時空變化的情況。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

渾河太子河流域位于遼寧省中部，是遼河的子流域，地理坐標在 122.00°E～125.30°E、40.45°N～42.30°N 之間，流域面積 2.73 ×104km2，河流長 415 km，集水區(qū)面積1.15×104km2。氣候類型屬于溫帶大陸性季風氣候，全年日照充足，年平均氣溫5～10℃，多年平均降水量500～800 mm，雨熱同季。流域東北部為低山丘陵區(qū)，土壤類型主要為棕壤，森林茂密，植被覆蓋率高；西南部為平原，土壤類型主要為水稻土和草甸土，區(qū)內(nèi)分布有沈陽、鞍山、撫順、本溪、遼陽、營口6個城市，是遼寧乃至東北亞地區(qū)的經(jīng)濟核心，但經(jīng)濟發(fā)展的同時也對區(qū)域的生態(tài)環(huán)境造成了較大的影響。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源及處理 采用的遙感數(shù)據(jù)為1988年8月（Landsat TM），1997年 8月（Landsat TM）和2004年8月（Landsat TM）遙感影像，行列號為11831、11931、11932。以研究區(qū) 1∶5 萬地形圖作為參照對原始影像進行幾何精校正，誤差控制在0.5個象元以內(nèi)。坐標系統(tǒng)采用Transverse Mecator投影，Krasovsky橢球體，中央經(jīng)線為123°E。采用人工目視解譯方法來保證解譯精度。分別對1988、1997、2004年影像進行解譯得到相應年份的土地利用圖。應用研究區(qū)實地采樣的2 680個采樣點數(shù)據(jù)中的1 300個作為目視解譯的參考，余下的1 380個采樣數(shù)據(jù)對三期的解譯結(jié)果進行精度評價，三期的kappa指數(shù)精度分別為86.20%，88.52%和90.32%。

1.2.2 土地利用類型分類 根據(jù)2007年8月10日中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局和中國國家標準化管理委員會聯(lián)合發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類》，同時結(jié)合渾河太子河流域的地表覆蓋特征和影像分辨率，將研究區(qū)分為10類土地利用類型，分別是有林地、灌木林、水田、旱地、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點、水域、草地、濕地、裸地。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀空間格局分析方法 景觀指數(shù)是生態(tài)學研究的常用方法，它是用來反映景觀結(jié)構(gòu)組成和空間配置特征的定量指標[7]，能有效地反映研究區(qū)的整體變化情況，特別是反映景觀的破碎化程度和多樣性的變化[8]。根據(jù)各景觀指數(shù)的生態(tài)學意義和研究目的，本研究選取以下指數(shù)：形狀指數(shù)（LSI）、斑塊密度（PD）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）、分維數(shù)（PAFRAC）、蔓延度指數(shù)（CONTAG）和聚集度（AI），各景觀格局指數(shù)的計算公式與生態(tài)學意義可參見相關文獻[7，9]。指數(shù)計算用美國俄勒岡州立大學森林科學系開發(fā)的景觀指數(shù)計算軟件FRAGSTATS version3.3中以grid文件格式（網(wǎng)格為30×30 m）在景觀水平上進行運算。

1.3.2 轉(zhuǎn)移矩陣分析方法 轉(zhuǎn)移矩陣可以清楚地觀察流域不同景觀類型之間的轉(zhuǎn)移變化情況。在ArcGIS9.0支持下將3個年份的矢量土地利用圖轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，柵格大小為30×30 m，然后在空間分析模塊中計算轉(zhuǎn)移矩陣。

1.3.3 kappa指數(shù)系列分析方法 地學中常用的Kappa系數(shù)主要用來評價兩圖件的一致性和遙感解譯的精度[10]。Kappa系數(shù)已被引入到景觀變化分析中來，它們能夠從空間位置、數(shù)量角度定量地揭示景觀變化的空間信息、數(shù)量信息和空間與數(shù)量的綜合信息[11]。把前一期和后一期的景觀類型圖進行空間疊加，得到景觀類型在兩幅圖上的轉(zhuǎn)移矩陣（表1），以此計算Kappa指數(shù)，公式為：

表1 兩圖件的轉(zhuǎn)移矩陣（Cj代表景觀類型j）

式中，Po=P11+P22+…+PJJ，兩期圖件上類型一致部分的百分比，即觀測值（見表1）；Pc=R1×S1+R2×S2+…+RJ×SJ，后一期景觀類型圖上的期望值（見表1）；Pp=R1+R2+…+RJ，前一期與后一期景觀類型變化程度，即真實值，兩個圖完全相同的情況下等于1。通常，當Kappa≥0.75時，兩圖件間的一致性較高，變化較??；當0.4≤Kappa≤0.75時，一致性一般，變化明顯；當Kappa≤0.4時，一致性較差，變化較大。

由于以上的標準kappa指數(shù)沒有說明錯誤產(chǎn)生的原因，Pontius等人進一步發(fā)展了Kappa系數(shù)家族，主要包括標準kappa指數(shù)、隨機kappa指數(shù)、位置kappa指數(shù)、數(shù)量Kappa指數(shù)，它們可以量化數(shù)量錯誤（Quantity Error）和位置錯誤（Location Error）[17]，詳細意義和計算公式參見相關文獻[14]。

2 結(jié)果與分析

2.1 面積統(tǒng)計分析

渾河太子河流域主要的土地利用類型是有林地、灌木林、旱地和水田。水田和旱地主要分布于西南部，3個年份占整個研究區(qū)面積的比例保持在37%左右；有林地和灌木林主要分布于東北部山區(qū)，3個年份占整個研究區(qū)面積的比例都保持在49%左右，其中面積最大的是有林地，占總面積的30%以上（圖1），其面積和質(zhì)量的好壞直接關系到整個流域經(jīng)濟的發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境的改善。城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民點占地也很多，總比例在3個年份分別為8.68%、9.07%、10.75%。渾河太子河流域這種以林地和耕地為主導、城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民點占地比例高的格局與其處于我國東北高植被覆蓋區(qū)和悠久的工農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史密切相關。

圖1 渾河太子河流域1988～2004年間各景觀類型面積

結(jié)合土地利用圖和轉(zhuǎn)移矩陣分析可知，土地利用類型面積變化存在4個明顯的特征：

（1）旱地、水田和草地面積持續(xù)減少，并且均為1997年到2004年減少得更快，其中水田減少的幅度較大。1988～1997年間水田減少了249.95 km2，其主要轉(zhuǎn)化為有林地和農(nóng)村居民點，1997～2004年間水田減少了377.59 km2，不同的是其主要轉(zhuǎn)化為農(nóng)村居民點、有林地和水域（表2和表3），轉(zhuǎn)化為水域主要是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的結(jié)果，特別是后一時期。

表2 渾河太子河流域1988～1997年各景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣 （km2）

表3 渾河太子河流域1997～2004年各景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣 （km2）

（2）有林地和灌木林雖有增減的變化，但增減幅度較小。有林地面積先增加51.47 km2，后減少61.29 km2，增幅分別為0.17%和-0.21%；灌木林面積兩個時期都在增加，年均增加量不到0.4 km2（表2和表3）。在流域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展的同時森林面積沒有減少主要歸功于天然林保護工程[12]和封山育林的實施，以及政府堅持不懈地加強森林資源保護管理工作。

（3）城鎮(zhèn)用地和農(nóng)村居民點用地一直處于增加的狀態(tài)，這主要是由人口增加和快速城市化導致的。由表2和表3可以看出，農(nóng)村居民點在兩個時期主要都是由水田和有林地轉(zhuǎn)化而來。城鎮(zhèn)用地的增長在兩個時間段來源不同：1988～1997年間的增長主要由農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)化而來；1997～2004年間的增長主要由水田和有林地轉(zhuǎn)化而來，這反映出兩個時期城鎮(zhèn)擴張方式有差異。兩個時期城鎮(zhèn)面積增加的速率都高于農(nóng)村居民點，這主要是因為農(nóng)村居民用地雖有增長但以內(nèi)部填充為主，并且還有一部分農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)用地，而我國的城市化進程正處于高速發(fā)展時期，城市化過程引起了劇烈的景觀格局變化，在“振興東北老工業(yè)基地”等政策的驅(qū)動下，遼寧省城市化速度在不斷加快，特別是以沈陽為中心的遼寧省中部城市群快速發(fā)展，導致城市大面積擴張。

（4）水域面積大幅增加。在研究時段內(nèi)渾河太子河流域水域面積年均增加20.5 km2，增加的原因主要有3個：一是1990以來流域內(nèi)降水持續(xù)增加[13]和渾河綜合治理方針的實施在一定程度上保證了河流的補給；二是大量水利設施的修建（例如觀音閣水庫）和農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉措施的推廣應用使得許多小河流和湖泊的蓄水量有一定的增加；三是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展占用了大片的水田和旱地（表2、表3）。

2.2 景觀指數(shù)分析

由表4可以看出，景觀形狀指數(shù)和斑塊密度指數(shù)在研究時段內(nèi)不斷增長，表明斑塊形狀越來越不規(guī)則，更加破碎，景觀被斑塊邊界切割嚴重，連通性減小。研究區(qū)形狀特征的這種趨于復雜的變化將會對景觀中物種的擴散、能量的流動、物質(zhì)的遷移產(chǎn)生影響[14]。分維數(shù)指數(shù)的數(shù)值中等[15]表明研究區(qū)斑塊形狀復雜程度中等，自相似性高，受干擾的程度較高。研究區(qū)景觀蔓延度指數(shù)16年來呈下降趨勢，且整體處于較低的水平[15]，表明景觀由大量小斑塊組成，破碎化程度越來越高。聚集度指數(shù)數(shù)值較大，表明研究區(qū)內(nèi)少數(shù)幾種土地利用類型分布集中，16年來略有升高，但變化不大。香農(nóng)多樣性指數(shù)在研究時段內(nèi)有所增加，且數(shù)值均較大，表明研究區(qū)內(nèi)各土地利用類型所占比例越來越均勻，景觀由一個或少數(shù)幾個要素控制的程度在減弱，景觀異質(zhì)性增加，各類景觀斑塊呈均衡化趨勢發(fā)展，表明人類對研究內(nèi)的景觀影響在不斷加劇?？傊陨?種景觀指數(shù)從不同的方面反映了渾河太子河流域景觀變化的總體趨勢是異質(zhì)性增加，破碎度增大，景觀形狀的復雜性和不規(guī)則性增加。

表4 研究區(qū)各景觀指數(shù)

2.3 kappa指數(shù)系列分析

如表5所示，不同的時間段kappa指數(shù)值差異較大。1988～2004年2個時間段的數(shù)量kappa指數(shù)分別為98.2%和97.3%，表明在不考慮空間位置變化的情況下，研究區(qū)內(nèi)土地利用數(shù)量分別有1.8%和2.7%的變化，即研究范圍內(nèi)分別有相應的象元發(fā)生類型變化。位置kappa指數(shù)分別為94.4%和94.5%，說明在各景觀類型面積比固定的情況下，景觀在空間位置上有5.6%和5.5%的信息發(fā)生了變化，即渾河太子河流域內(nèi)有相應的象元發(fā)生了空間位置的變化。數(shù)量kappa指數(shù)和位置kappa指數(shù)能夠分別說明景觀在數(shù)量和位置上的變化，并且數(shù)量kappa指數(shù)與位置kappa指數(shù)的乘積等于標準kappa指數(shù)。隨機kappa指數(shù)和標準kappa指數(shù)分別綜合了位置和數(shù)量的變化，能夠?qū)C合信息的變化進行量化。2個時段的隨機kappa指數(shù)分別為94.2%和93.6%，表明景觀在沒有保持數(shù)量和位置的能力情況下2個時期分別有5.8%和6.3%的空間信息發(fā)生變化。標準kappa指數(shù)在2個時段的值分別為92.7%和92.0%，說明如果景觀具有中等的保持面積的能力，丟失的信息將為7.30%和8.00%。

表5 kappa指數(shù)計算結(jié)果

總體來看，兩個時段的標準kappa指數(shù)和隨機kappa指數(shù)變化較大，并且后一時段的變化大于前一時段的變化。這主要有兩個原因：一是后一時段內(nèi)國家提出了振興東北老工業(yè)基地的政策，遼寧中部城市群的快速發(fā)展，渾河太子河流域內(nèi)城市化進程不斷加快，城市面積擴張以及維持城市正常運作的各種配套設施占用了大量城市周邊的農(nóng)業(yè)和林業(yè)用地，引起土地利用類型的變化；二是水產(chǎn)養(yǎng)殖利潤高，見效快，近幾年需求不斷增長，沿海地區(qū)大量水田已轉(zhuǎn)做水產(chǎn)養(yǎng)殖基地。同時也可以看到，兩個時段內(nèi)均是位置變化稍大于數(shù)量變化。隨著經(jīng)濟的發(fā)展和政策的轉(zhuǎn)變，流域內(nèi)各景觀類型之間轉(zhuǎn)換頻繁，使得景觀在空間位置和數(shù)量上變化較大，但數(shù)量上可以抵消，位置上卻不可能完全重合。因此，建議在使用kappa指數(shù)研究土地利用變化時盡可能選用位置kappa指數(shù)。

3 結(jié)論與討論

1988到2004年間研究區(qū)土地利用方式一直以有林地、灌木林、水田和旱地為主；有林地和灌木林面積基本保持穩(wěn)定；水田、旱地和草地面積持續(xù)減少；水域、城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民點用地一直處于增長的趨勢，且城鎮(zhèn)面積增加的速度更快；裸地和濕地面積變化不大。借助于轉(zhuǎn)移矩陣可以清楚地看到各種景觀類型的轉(zhuǎn)移：水域主要由草地和水田轉(zhuǎn)化而來，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民點用地主要由水田和有林地轉(zhuǎn)化而來。景觀指數(shù)分析得到渾河太子河流域景觀變化的總趨勢是：形狀更加復雜，異質(zhì)性增加，破碎化程度不斷加劇。由kappa指數(shù)的計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，1988～2004年間渾太流域景觀變化不大（各種kappa指數(shù)都大于0.9），這主要是由于研究區(qū)面積大，作為其主要土地利用方式的有林地、灌木林、旱地和水田變化幅度不是很大，而數(shù)量和位置變化大的水域、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點用地因其在研究區(qū)所占比例較小沒有被表現(xiàn)出來。同時可以得出，1988～2004年間渾河太子河流域景觀位置變化大于數(shù)量變化，主要原因是經(jīng)濟、政策導致的景觀類型之間頻繁的轉(zhuǎn)換使面積得到一定的補償。

本研究表明，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)移矩陣方法能有效地反映景觀類型面積變化的數(shù)量和速率；景觀指數(shù)分析方法能夠很好地檢測景觀的整體變化和空間格局的演變；kappa指數(shù)分析方法能夠反映景觀數(shù)量變化、空間變化和綜合信息變化，而且能夠計算在有或無保持數(shù)量能力下景觀空間信息的變化，是傳統(tǒng)的景觀指數(shù)和轉(zhuǎn)移矩陣方法全面反映景觀變化的有效補充。因此，建議在以后研究景觀變化時根據(jù)研究區(qū)特點選擇合適的方法或采用多種方法相結(jié)合來分析。

[1] 肖華茂.循環(huán)經(jīng)濟下中國城市群生態(tài)發(fā)展問題及對策研究[J].科技進步與對策，2009，26（3）：112-120.

[2] 曹 宇，歐陽華，肖篤寧，等.額濟納天然綠洲景觀變化及其生態(tài)環(huán)境效應[J].地理研究，2005，24（1）：130-139.

[3] 吳曉青，胡遠滿，賀紅士，等.SLEUTH城市擴展模型的應用與準確性評估[J].武漢大學學報：信息科學版，2008，33（3）：293-296.

[4] 陳文波，肖篤寧，李秀珍.景觀空間分析的特征和主要內(nèi)容[J].生態(tài)學報，2002，22（7）：1135-1142.

[5] 龔建周，夏北成，陳健飛，等.基于3S技術的廣州市生態(tài)安全景觀格局分析[J].生態(tài)學報，2008，28（9）：4323-4333.

[6] 林孟龍，曹 宇，王 鑫.基于景觀指數(shù)的景觀格局分析方法的局限性：以臺灣宜蘭利澤簡濕地為例 [J].應用生態(tài)學報，2008，19（1）：139-143.

[7] 鄔建國.景觀生態(tài)學：格局、過程、尺度與等級[M].北京：高等教育出版社，2000.

[8] 劉 淼，胡遠滿，常 禹.岷江上游汶川縣耕地景觀變化及空間驅(qū)動力[J].應用生態(tài)學報，2007，18（3）：569-574.

[9] 傅伯杰，陳利頂，馬克明.景觀生態(tài)學原理及應用[M].北京：科學出版社，2001.

[10] Congalton R，Mead R A.A quantitative method to test for the consistency and correctness in photo interpretation [J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，1983，49 （1）：69-74.

[11] Pontius R G.Quantification error versus location error in comparison of categorical maps[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，2000，66（8）：1011-1016.

[12] 王秋平.自費天保托起新遼東——遼寧省東部山區(qū)天然林禁伐五年回眸[J].中國林業(yè)，2005，（12）：28-29.

[13] 孫 瑩，萬麗巖，江 靜.遼寧降水分區(qū)變化特征及夏季降水影響因子分析[J].氣象與環(huán)境學報，2008，24（3）：18-23.

[14] 陳 智，黃乘明，周歧海，等.白頭葉猴（Trachypithecus leucocephalus）棲息地景觀格局的時空變化[J].生態(tài)學報，2008，28（2）：587-594.

[15] 甄 霖，謝高地，楊 麗，等.涇河流域分縣景觀格局特征及相關性[J].生態(tài)學報，2005，25（12）：3343-3353.