姜坤, 戴文遠,3,*, 胡秋鳳, 歐慧, 黃康

基于移動窗口法的海島型城市景觀破碎化及其驅動機制分析——以福建省平潭島為例

姜坤1,2, 戴文遠1,2,3,*, 胡秋鳳1,2, 歐慧1,2, 黃康1,2

1. 福建師范大學地理研究所, 福州 350007 2. 福建師范大學地理科學學院, 福州 350007 3. 福建師范大學濕潤亞熱帶生態(tài)地理過程教育部重點實驗室, 福州 350007

海島型城市景觀破碎化時空演變規(guī)律分析, 可以為海島景觀管理及生態(tài)城市建設提供科學依據。利用平潭島2000、2009和2015年3期Landsat ETM+和SPOT_遙感影像數據及社會經濟數據, 基于ArcGIS10.2和Fragstats3.4軟件, 采用移動窗口法、轉移矩陣、主成分分析等對平潭島景觀破碎化及其驅動機制進行研究。結果表明: (1)耕地和林地是平潭島的景觀基質, 各地類之間變化主要表現為居住地和工礦交通用地的空間擴張。(2)15年間平潭島景觀破碎化的空間分布主要體現在中心商務區(qū)、科教文化區(qū)、海壇灣及壇南灣附近; 在不同地類尺度上, 工礦交通用地的斑塊數和景觀形狀指數差值最大,最大斑塊指數和聚集度指數最大的是居住地; 在不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度上, 中樓鄉(xiāng)的斑塊數和斑塊密度差值最大, 最大斑塊指數負向差值最大的是幸福洋。(3)政策因素是平潭島景觀破碎化的根本原因; 社會經濟活動則對各景觀類型變化產生直接影響。

海島型城市; 景觀破碎化; 移動窗口法; 驅動機制; 平潭島

0 前言

景觀破碎化導致自然生境破碎, 生物多樣性降低, 進而影響生態(tài)系統(tǒng)服務功能[1-3], 是當前景觀生態(tài)學研究的熱點之一。近年來隨著我國城鎮(zhèn)化進程快速發(fā)展, 特別是城市的無序發(fā)展, 導致景觀格局強烈變化[4-6], 城市及其周邊地區(qū)的景觀呈現出“高度破碎化”和“景觀空間異質性顯著”的特征[7-8], 即景觀由單一、均質和連續(xù)的整體趨向復雜、異質和不連續(xù)的斑塊鑲嵌體[9], 嚴重影響城市景觀的結構、功能及生態(tài)過程, 不利于其持續(xù)健康發(fā)展[10-12]。因此, 對城市景觀破碎化及其影響因素進行研究, 可以為生態(tài)城市建設提供科學參考。

隨著“3S”技術的發(fā)展, 很多學者認為景觀破碎化具有一定的分異規(guī)律, 并針對不同地理單元相繼開展了一系列深入研究, 如生物多樣性及棲息地[13-14]、河谷綠洲[15-16]、耕作區(qū)[17-18]和采礦區(qū)[19]等, 但對全球變化和陸海各種動力作用最迅速最敏感的海島景觀破碎化的研究卻鮮有報道。平潭島是福建省第一大島, 2009年福建省成立平潭綜合試驗區(qū), 2011年平潭開放開發(fā)上升為國家戰(zhàn)略, 海島城鎮(zhèn)化進程進入加速期, 生態(tài)環(huán)境遭到了不可逆轉的破壞。本文聚焦快速城鎮(zhèn)化背景下的平潭島, 基于移動窗口法對研究區(qū)開發(fā)前后景觀破碎化空間分布格局及其內部水平差異進行研究, 并以此為基礎探討景觀破碎化與社會經濟發(fā)展的關系, 為海島型城市的生態(tài)系統(tǒng)保護與可持續(xù)發(fā)展提供理論與決策參考。

1 研究區(qū)概況

平潭島亦稱海壇島, 位于福建省福州市境內, 東臨臺灣海峽, 西隔海壇海峽, 與長樂市、福清市、莆田市為鄰, 南北長29 km, 東西寬19 km, 面積為267.13 km2, 是中國第五大島, 福建省第一大島。平潭島屬于南亞熱帶海洋季風氣候, 年平均氣溫為19.6℃, 年平均降水量為1172 mm, 夏長冬短, 氣候濕潤, 地勢以平原、丘陵為主, 南北高, 中間低(見圖1)。平潭島地理位置優(yōu)越, 距福州128 km, 東南與臺灣省新竹港相距僅68海里, 是中國大陸距臺灣最近處, 也是中國東南海疆對臺經貿和人文交往的重要窗口。

圖1 平潭島地理位置圖

Figure 1 Location map of Pingtan Island

2009年福建省成立平潭綜合試驗區(qū)以來創(chuàng)新體制機制, 突出先行先試功能, 城鎮(zhèn)化進程快速發(fā)展, 兩岸交流合作日益密切, 由此掀起了大開發(fā)的序幕。地區(qū)生產總值從2000年的30.98億元增長到2009年的73.58億元, 到2015年的189.62億; 人口城鎮(zhèn)化率也由2000年的12.92%增至2009年的25.70%, 到2015年的44.30%, 先后實現了兩次飛躍發(fā)展, 但大規(guī)模開發(fā)建設亦對平潭島景觀破碎化產生了深遠影響。

2 研究方法

2.1 數據來源與處理

本研究所使用數據包括: 國際科學數據服務平臺下載的30 m′30 m的DEM數據, 遙感數據來源于平潭島2000年Landsat7_ETM+、2009年SPOT_5和2015年SPOT_7三期遙感影像, 利用ERDIS IMAGINE9.2對Landsat ETM+遙感影像進行幾何校正、配準等預處理后, 結合土地利用分類, 采用eCognition軟件提取園地、耕地、水域、未利用地、林地、草地、居住地和工礦交通用地等八種景觀類型(見圖2)。利用ArcGIS 隨機選點的功能, 選取500個點, 得到2000年、2009年和2015年三期數據, 解譯精度總體在90%以上, 符合解譯數據精度要求。社會經濟數據主要來源于《福州統(tǒng)計年鑒(2001-2016年)》和官方數據報表等。

2.2 平潭島景觀破碎化分析

2.2.1 土地利用變化情況分析

采用總變化率(式1)和年變化率(式2)定量分析土地利用結構的動態(tài)變化情況[20---------21], 其式如下:

式中: P為研究期內某一土地類型的總變化率;S為研究期內某一土地類型的年變化率;Ua, Ub分別為研究期初及研究期末某一土地類型的數量; t為研究時段。

2.2.2 土地利用類型轉移矩陣

土地利用類型轉移矩陣能夠定量說明各地類間的相互轉換情況, 揭示他們之間相互轉化的比例和速率等特征[22-23]。

式中: S代表面積, n代表土地類型數, i、j分別代表研究期初和研究期末的土地類型。

2.2.3 移動窗口法

本文選取斑塊數(、斑塊密度()、最大斑塊指數()、聚集度()、分離度指數() 和香濃多樣性指數(), 采用移動窗口法對研究區(qū)景觀破碎化空間分布格局及內部差異進行研究。根據研究區(qū)范圍大小, 通過對200 m、300 m、400 m和600 m的窗口進行調試, 300 m窗口能更好的反映出研究區(qū)景觀破碎化情況。各柵格景觀指數計算和移動窗口分析利用Fragstats3.4軟件完成。

圖2 平潭島土地利用類型圖

Figure 2 Land use type map of Pingtan Island

3 結果分析

3.1 平潭島景觀時空變化分析

3.1.1 土地利用變化分析

由表1可得, 耕地、林地是平潭島的景觀基質, 其中耕地所占比重最大(28.23%), 園地所占比重最小(0.15%)。近15年來平潭島土地利用結構特征大致可分為三種類型: (1)持續(xù)增加型, 包括工礦交通用地和居住地, 且2009—2015年增加的幅度和規(guī)模均高于2000—2009年; (2)先增后減型, 包括水域、未利用地和園地; (3)持續(xù)減少型, 包括草地、林地和耕地。這主要是因為2009年福建省成立平潭綜合試驗區(qū)以來, 作為海峽兩岸交流合作的重要前沿平臺, 平潭島突出先行先試的功能, 城鎮(zhèn)化進程快速發(fā)展, 導致大量的耕地、園地和草地被工礦交通用地和居住地侵占, 對重大項目用海的圍填海計劃給予傾斜, 導致水域面積也不斷減少。

3.1.2 土地利用轉移分析

基于ArcGIS10.2平臺獲得研究區(qū)2000—2009年和2009—2015年兩期土地利用轉移矩陣(表2、表3)及土地利用類型轉移圖(圖3), 可知近15年來平潭島各地類之間的轉換具有明顯的時間階段性。2000—2009年平潭島土地利用變化以居住地、工礦交通用地、水域和未利用地的擴張為主, 其中居住地擴張主要發(fā)生在潭城鄉(xiāng)東部和南部以及嵐城鄉(xiāng)東部地區(qū), 因為這里臨近龍鳳頭海濱度假區(qū), 環(huán)境優(yōu)美, 適宜居住; 工礦交通用地的快速擴張在各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有分布, 得益于“村村通”工程和環(huán)島路的修建; 水域擴張主要發(fā)生在中樓鄉(xiāng)和嵐城鄉(xiāng)南部及龍鳳頭海濱地帶, 主要源于這些地區(qū)水產養(yǎng)殖、坑塘建設、灘涂開發(fā); 未利用地擴張分布于沿海地帶及三十六角湖附近。2009—2015年平潭島土地利用變化主要表現為居住地和工礦交通用地的擴張, 因為2009年平潭綜合試驗區(qū)成立以來, 城鎮(zhèn)化進程快速發(fā)展, “一環(huán)兩縱三橫”交通路網的規(guī)劃修建, 侵占大量耕地和林地, 同時也加快了平潭國際知名旅游島的建設。

表1 平潭島土地利用類型變化情況

表2 2000-2009年平潭島土地利用類型轉移矩陣(hm2)

表3 2009—2015年平潭島土地利用類型轉移矩陣(hm2)

圖中: 1代表園地; 2代表居住地; 3代表工礦交通用地; 4代表未利用地; 5代表林地; 6代表水域; 7代表耕地; 8代表草地

Figure 3 Land use type transition map of Pingtan Island

3.2 平潭島景觀破碎化分析

3.2.1 類型水平上景觀破碎化分析

2009年福建省成立平潭綜合試驗區(qū)以來, 平潭島景觀破碎化加劇且呈現明顯階段性差異(圖4)。2000—2009年林地具有最大的和值, 但林地由593個減少為579個,由1.829個·hm?2下降為1.760個·hm?2;卻有小幅度增長, 這主要是因為沿海以木麻黃為主的防護林和山區(qū)水土保持林建設的內部填充及整合所導致。2009—2015年, 林地有小幅度下降,和最大的是工礦交通用地, 其中由551個增加為591個,由1.678個·hm?2上升為1.797個·hm?2, 表明這一階段平潭島城鎮(zhèn)化進程加快, 交通設施的修建使斑塊之間不斷分割, 景觀破碎化加劇。

圖4 平潭島土地利用類型斑塊特征

Figure 4 Types of land use patterns in Pingtan Island

此外, 15年間,最大的是水域, 這主要是由于水域的連續(xù)性所導致;最大的是耕地, 這主要是耕地內部填充和零星小規(guī)模耕地合并結果; 園地的、和最小, 這與平潭島土地類型中園地所占面積最小相關。

3.2.2 景觀破碎化的時空分布特征分析

2000年高值和高值呈組團狀集中分布在平潭島中心商務區(qū)、科教文化區(qū)、海壇灣及壇南灣附近; 2015年中部商務區(qū)和科教文化區(qū)和表現為減小, 壇南灣組團呈連片擴大, 主要因為這些地區(qū)旅游資源豐富, 平潭島為打造國際知名海島旅游目的地大開發(fā)建設所導致。

和指數在2000年的分布表現為港口經貿區(qū)、幸福洋及君山景區(qū)為高值區(qū), 這是由于地形復雜導致的; 2015年和高值在港口經貿區(qū)有所減少, 而在潭城組團附近表現增加態(tài)勢。與2000相比, 2015年和指數整體呈下降趨勢, 表明平潭島的大規(guī)模開發(fā)尤其是串聯城市各片區(qū)及相關組團交通網的建設, 導致景觀優(yōu)勢種逐漸被分割, 斑塊趨向復雜。

2000年和高值主要分布在科教文化區(qū)—竹嶼組團、海壇灣和壇南灣附近, 主要是由于這些地區(qū)土地利用類型多樣化造成的; 2015年和指數在原有分布基礎上呈內部填充式擴張, 但整體指數值呈下降趨勢。表明平潭島快速的城鎮(zhèn)化進程及旅游開發(fā)使土地利用豐富, 斑塊之間逐漸分離, 破碎化程度提高(見圖5)。

3.2.3 基于不同地類的景觀破碎化分析

景觀指數的差值直接反應了各地類景觀指數變化量和態(tài)勢, 正向和負向分別表示斑塊指數的增加和減少。以平潭島各地類為樣點, 計算出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2000年和2015年景觀指數差值, 由圖6可見, 15年間平潭島各地類景觀指數變化差異顯著, 大致可分為三種類型: (1)整體正向型, 包括差值、差值和差值, 其中差值和差值表現為工礦交通用地最大, 耕地和居住地次之, 園地最小(負值), 其余地類變化較小,差值除居住地和林地為負向變化外, 其余地類均正向變化, 說明15年間平潭島的斑塊數不斷增多, 斑塊之間分離度加劇, 土地類型趨向破碎化; (2)整體負向型, 包括差值和差值, 這兩類景觀指數在各地類中均有較大變化, 其中居住地表現最大, 園地最小, 表明自2009年平潭綜合試驗區(qū)成立以來, 大規(guī)模的房地產開發(fā)導致各地類不斷分割, 斑塊趨向不穩(wěn)定; (3)平穩(wěn)趨向型, 主要指差值, 除園地正向差值較大外, 其余地類變化較小。

圖5 平潭島景觀破碎化時空分布特征

Figure 5 Temporal and spatial distribution of landscape fragmentation in Pingtan Island

圖6 平潭島各土地利用類型景觀破碎化差值

Figure 6 Landscape fragmentation difference of land use types in Pingtan Island

3.2.4 基于不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的景觀破碎化分析

以平潭島各鄉(xiāng)鎮(zhèn)為樣點, 計算出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2000年和2015年景觀指數差值, 由圖7可見, 15年間平潭島各鄉(xiāng)鎮(zhèn)景觀指數變化差異明顯, 大致可分為三種類型: (1)完全正向型, 包括差值和差值, 其中差值表現為中樓鄉(xiāng)最大, 流水鎮(zhèn)和北厝鎮(zhèn)次之,差值在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的變化均較大, 其中排名前三的依次是: 中樓鄉(xiāng)、白青鄉(xiāng)、蘇奧鎮(zhèn), 表明15年間平潭島值和值均在不斷增加, 景觀趨向破碎化。(2)整體正向型, 包括差值和差值, 其中差值除潭城鎮(zhèn)和平原鎮(zhèn)為負向變化外, 其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)均正向變化;差值除潭城鎮(zhèn)為負向變化外, 其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為正向變化, 說明15年間平潭島斑塊之間不斷被分割, 空間異質性顯著。(3)整體負向型, 包括差值和差值,負向差值最大的是幸福洋, 嵐城鎮(zhèn)和中樓鄉(xiāng)次之;差值除潭城鎮(zhèn)為正值外, 其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為負值, 且變化幅度均較大, 表明快速的城鎮(zhèn)化進程及國際旅游島的建設使平潭島斑塊之間逐漸分離, 斑塊類型趨于復雜化。

3.3 平潭島景觀破碎化的驅動機制

景觀破碎化驅動力的研究對人類活動與景觀格局演化關系有重要影響[24-25]。海島型城市景觀破碎化過程具有比其他任何景觀類型都更加復雜的驅動機制, 自然和人為因素均可對城市景觀空間結構及斑塊特征產生顯著影響, 但人為活動無疑占據著重要地位[26]。

圖7 平潭島各鄉(xiāng)鎮(zhèn)景觀破碎化差值

Figure 7 The fragmentation difference of the townships in Pingtan Island

3.3.1 政策因素

2009年7月福建省正式成立平潭島綜合實驗區(qū), 作為海峽西岸經濟區(qū)先行先試的突破口, 率先實施更加靈活特殊的政策措施。在旅游政策方面, 加強規(guī)劃引導, 重點發(fā)展以壇南灣、海壇灣為主的濱海旅游度假區(qū); 以石牌洋、仙人井為主的海蝕地貌觀光區(qū); 以君山、南寨山為主的生態(tài)旅游觀光區(qū); 以長江澳、山岐澳為主的海上運動旅游區(qū); 建設大型購物中心、臺灣精品購物街, 形成區(qū)域特色鮮明的濱海旅游格局。在交通設施方面, 加快建設福州長樂至平潭高速公路、鐵路, 將平潭納入福州經濟圈, 分步驟建設平潭島內交通體系, 形成環(huán)島公路網絡。在產業(yè)布局方面, 通過組團推進, 分時序開發(fā), 逐步構建起中心商務區(qū)、港口經貿區(qū)、高新技術產業(yè)區(qū)、科技研發(fā)區(qū)、文化教育區(qū)、旅游休閑區(qū)等五大空間開發(fā)格局。在土地配套政策方面, 優(yōu)先保證平潭綜合實驗區(qū)開發(fā)建設用地; 并允許合理開發(fā)利用周邊附屬海島及海域, 對重大項目用海的圍填海計劃給予傾斜。這一系列的政策措施, 在掀起平潭島大開發(fā)的同時, 不可避免的對當地生態(tài)環(huán)境帶來巨大壓力, 導致海島景觀破碎化。

3.3.2 社會經濟因素

在15年尺度上, 自然因素引起的環(huán)境變化幅度相對較小, 而人類活動產生的環(huán)境變化成為主要因素[27-29]。研究表明, 在環(huán)境敏感區(qū), 土地利用在人文方面的驅動因素有: 人口、技術水平、富裕程度、政治經濟結構等[30]。因此, 本文利用2000-2015年平潭島統(tǒng)計年鑒資料。在SPSS21.0中對選取的15個指標進行主成分分析, 得到各因子方差貢獻及累積貢獻率。按照特征值>1以及累積貢獻率>85%的原則提取主因子, 前2個主成分方差貢獻率分別為83.66%和7.12%, 累積貢獻率已達90.78%, 其特征值分別為12.55和1.07。方差極大化旋轉后前2個主成分在各變量上的載荷見表4。

表4 指標特征值與貢獻率

由表5可以看出, 第一主成分在生產總值、消費品零售總額、第二產業(yè)和建筑業(yè)總產值等指標上載荷較大, 可概括為社會經濟因子; (2)第二主成分在農業(yè)人口、糧食產量載荷大, 可概括為農業(yè)生產因子。2000—2015年平潭島生產總值和第二產業(yè)增幅較為顯著, 其中生產總值由2000年的30.98億元增加到2015年的189.62億元, 年均增長率為34.14%; 第二產業(yè)由3.47億元增加到58.47億元, 期間公路里程增加了2.89倍, 建筑業(yè)總產值增長了20倍, 說明平潭島快速的城鎮(zhèn)化進程增加了對居住地、工礦交通用地的需求。15年間平潭島農業(yè)人口由34.73·104人下降到32.13·104人, 農作物面積由13.81·104hm2減少到11.99·104hm2, 降幅為13.18%, 糧食產量減少了9513 t, 表明農業(yè)生產因子對平潭島景觀結構的影響逐漸減弱, 人們對生活環(huán)境要求的提高以及國際旅游島的開發(fā)建設需要大量住房及公共基礎設施。居住地及工礦交通用地依賴于園地、耕地、林地和草地等景觀的轉化, 因而間接導致海島景觀破碎化。

表5 主成分載荷矩陣

4 討論與結論

4.1 討論

平潭島景觀破碎化受社會經濟因素和政策因素的雙重影響。2009年平潭綜合試驗區(qū)成立以來, 工業(yè)用地快速增加, 交通網絡不斷完善, 旅游休閑設施興建, 對研究區(qū)景觀破碎化產生深遠影響。未來若干年內, 隨著平潭島城鎮(zhèn)化進程加快, 特別是“一環(huán)兩縱三橫”主干路網的形成, 景觀結構將會引起較大變化, 林地、耕地和草地會進一步減少, 居住地和工礦交通用地會進一步擴大, 景觀破碎化有加劇的可能。建議加強對三十六角湖水源地、風口防護林帶、海壇灣和壇南灣生態(tài)環(huán)境保護, 減少人類活動破壞; 對流水鎮(zhèn)北部、北厝鎮(zhèn)西部和白青鎮(zhèn)等地形復雜的山地丘陵地帶應退耕還林, 因地制宜發(fā)展農業(yè); 鼓勵城鎮(zhèn)及農村的建設由土地擴張轉變?yōu)閮炔拷ㄔO和填充, 盤活存量用地, 實現可持續(xù)發(fā)展。

4.2 結論

(1)耕地、林地是平潭島的景觀基質。近15年來平潭島土地利用結構的變化主要表現為居住地、工礦交通用地的空間擴張以及對耕地、林地和草地的侵占, 各土地類型的動態(tài)變化依次為工礦交通用地> 居住地>未利用地>園地>水域>耕地>林地>草地。

(2)15年間平潭島土地利用類型的景觀破碎化呈現明顯階段性差異, 2009年平潭綜合實驗區(qū)成立之前, 林地的斑塊數和斑塊密度最大, 2009年之后由于平潭島的大規(guī)模開發(fā)建設, 導致工礦交通用地的斑塊數和斑塊密度不斷增大。平潭島景觀破碎化區(qū)域性差異顯著, 斑塊破碎化趨勢主要表現在中心商務區(qū)、科教文化區(qū)、海壇灣和壇南灣附近; 而在港口經貿區(qū)、幸福洋和君山景區(qū)景觀結構相對穩(wěn)定。在不同地類尺度上, 斑塊數和景觀形狀指數的最大差值主要集中在工礦交通用地; 最大斑塊指數和聚集度差值最大的是居住地; 斑塊密度差值在各地類中變化平穩(wěn)。不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度上, 中樓鄉(xiāng)的斑塊數和斑塊密度差值最大; 最大斑塊指數負向差值最大的是幸福洋; 聚集度差值除潭城鎮(zhèn)為正值外, 其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為負值。

(3)平潭島景觀破碎化是社會經濟因素和政策因素綜合作用的結果。社會經濟活動的加劇直接對海島居住地、工礦交通用地、林地和耕地等景觀類型產生重要影響; 2009年平潭綜合實驗區(qū)成立以來, 在旅游開發(fā)、交通設施建設、產業(yè)布局和土地配套等方面支持政策, 從根本上推動了平潭島景觀破碎化。

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Analysis of island-type urban landscape fragmentation and its driving mechanism based on moving window method——a case study of Pingtan Island, Fujian Province, China

Jiang Kun1,2, Dai Wenyuan1,2,3,*, HU Qiufeng1,2, OU Hui1,2, HUANG Kang1,2

1. Institute of Geographic Research, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China 2. School of Geographical Sciences, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China 3. Key laboratory for Humid Subtropical Eco-geographical Processes of the Ministry of Education Fujian Normal University Fuzhou 350007, China

The analysis of spatio-temporal evolution of island-type urban landscape fragmentation can provide a scientific basis for island landscape management and eco-city construction. This paper is based on Landsat ETM+ and SPOT_ remote sensing image data and socio-economic data of Pingtan Island in 2000, 2009 and 2015, using ArcGIS10.2 and Fragstats3.4 software. The fragmentation of Pingtan Island and its driving mechanism were studied using the moving window method, transfer matrix and principal component analysis. The results are as follows. (1) The cultivated land and woodland are the landscape bases of Pingtan Island. The changes between various types of land are mainly represented by the spatial expansion of residential land and land for industrial and mining traffic. (2) The spatial distribution of landscape fragmentation of Pingtan Island in the past 15 years has been mainly reflected in the Central Business District, the Science and Education Culture District, Haitan Bay, and Tanan Bay. The difference between the number of patches and the landscape shape index of the land for industrial and mining traffic is the largest in different land types. The largest patch index and the index of aggregation is residence. At the different township and township scales, the difference between the number of patch and patch density in Zhonglou Township is the largest. The greatest negative value of the largest patch index is the happiness of the ocean. (3) The policy factor is the fundamental reason for the fragmentation of Pingtan Island. Social and economic activities have a direct impact on the changes in landscape types.

island-type city; landscape fragmentation; moving window method; drive mechanism; Pingtan Island

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.04.015

K903

A

1008-8873(2019)04-99-12

2018-08-26;

2019-03-10

福建省科技廳公益類重點項目(017R1034-2); 福建省自然科學基金(2018J01741)

姜坤(1992—), 男, 河南洛陽人, 碩士生, 研究方向為區(qū)域規(guī)劃與國土整治。E-mail: 1226532184@qq.com

戴文遠(1972—), 男, 福建莆田人, 副教授, 主要從事土地資源利用與土地覆被變化方向研究。E-mail: dwygeo@fjnu.edu.cn

姜坤, 戴文遠, 胡秋鳳,等. 基于移動窗口法的海島型城市景觀破碎化及其驅動機制分析——以福建省平潭島為例[J]. 生態(tài)科學, 2019, 38(4): 99-110.

Jiang Kun, Dai Wenyuan, HU Qiufeng, et al. Analysis of island-type urban landscape fragmentation and its driving mechanism based on moving window method——a case study of Pingtan Island, Fujian Province, China[J]. Ecological Science, 2019, 38(4): 99-110.