梅昭容，李云駒，康 翔，魏善寶,潘劍君

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210095；2.國家磷資源開發(fā)利用工程技術(shù)研究中心，昆明 650500；3.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，南京 210095)

0 引言

礦產(chǎn)資源開采在給地區(qū)帶來巨大經(jīng)濟(jì)利益的同時(shí)，也造成了土地不斷被采場(chǎng)、排土場(chǎng)、堆占區(qū)等工礦用地取代，使得礦區(qū)成為景觀要素在空間上變化最劇烈的地區(qū)之一。景觀生態(tài)學(xué)將地表景觀要素在空間上的排列描述為景觀格局，認(rèn)為其在很大程度上影響了生態(tài)學(xué)過程，可以用來推測(cè)生態(tài)學(xué)過程的特征[1-3]。我國礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量豐富，近年來隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的工業(yè)原料需求增加造成了采礦規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，對(duì)地區(qū)生態(tài)環(huán)境及后續(xù)土地利用規(guī)劃均造成了明顯影響。在此背景下，深入研究景觀格局的時(shí)空變化規(guī)律，對(duì)發(fā)掘自然與人類活動(dòng)影響下景觀的變化走向，動(dòng)態(tài)調(diào)控景觀過程的演變模式，以及為礦區(qū)的環(huán)境評(píng)估及政府部門制定土地利用與生態(tài)保護(hù)計(jì)劃提供依據(jù)均有重要意義[4-6]。

隨著地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)等數(shù)字化技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用，利用特征指數(shù)分析區(qū)域景觀格局變化與驅(qū)動(dòng)機(jī)制的研究得以迅速發(fā)展，在不同時(shí)間與空間尺度均取得了許多成果[7-8]。其中，Whittaker[9]提出的移動(dòng)窗口分析法有效實(shí)現(xiàn)了特征指數(shù)的可視化，在河谷沿岸的景觀格局空間梯度[10]、水電站開發(fā)對(duì)景觀梯度的影響[11]、城鎮(zhèn)景觀的異質(zhì)性與空間格局變化[12-15]等研究中取得了一系列成果。由此可見將移動(dòng)窗口分析法與時(shí)間序列上的景觀指數(shù)相結(jié)合，不僅有助于直觀了解景觀格局的變化過程，也有利于進(jìn)一步分析采礦等人類密集活動(dòng)對(duì)周邊景觀格局的影響機(jī)制。但是目前針對(duì)礦區(qū)景觀的研究仍以依靠景觀指數(shù)進(jìn)行宏觀分析為主[4-6，16-17]，景觀格局時(shí)空演變的分析十分缺乏。

本研究以位于昆明市附近的某露天磷礦區(qū)為研究區(qū)，基于2007—2017年3期遙感影像，結(jié)合移動(dòng)窗口分析法與GIS技術(shù)，在確定窗口合理分析尺度的基礎(chǔ)上，獲取10 a來研究區(qū)景觀破碎化與多樣性指數(shù)的空間分布圖。隨后分析區(qū)域在露天采礦背景下的景觀格局時(shí)空變化模式，及不同強(qiáng)度的采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局改變的影響機(jī)制，以期為礦區(qū)的景觀格局時(shí)空分析提供參考，并為環(huán)境監(jiān)測(cè)與制定后續(xù)工作計(jì)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于昆明市西南部，緊鄰滇池南岸，地理位置在N24°40′～24°47′，E102°28′～102°35′之間，總面積約98.74 km2。區(qū)域內(nèi)山地與高原盆地交錯(cuò)分布，地勢(shì)中間高而四周低，中部山地保存著較為完整的大面積林地；城鎮(zhèn)集中分布在南北兩側(cè)海拔較低地區(qū)，耕地較為破碎地分布其間。研究區(qū)地處亞熱帶高原季風(fēng)氣候帶，年平均氣溫在16.5 ℃左右，年降雨量為1 450 mm。區(qū)域內(nèi)磷礦資源豐富，開采條件優(yōu)越，現(xiàn)有昆陽磷礦、?？诹椎V與尖山磷礦3個(gè)主要礦區(qū)。其中規(guī)模最大的昆陽磷礦于1965年建礦，自滇池西岸向西，被劃分為6個(gè)采區(qū)，目前主要開采第3—5采區(qū)，排土場(chǎng)與尾礦庫復(fù)墾工作是后續(xù)工作的重點(diǎn)；?？诹椎V始建于1966年，初建規(guī)模為4個(gè)采區(qū)，第3采區(qū)是目前主要的采礦段；規(guī)模最小的尖山磷礦建于2003年，自滇池西岸向西至白塔山，共由數(shù)十家大小不一的國營與民營礦山組成。自2007年以來的10 a間，在區(qū)位、政策與自然條件的影響下，各礦區(qū)均處在開采作業(yè)持續(xù)穩(wěn)定的中期階段，到2017年，已實(shí)現(xiàn)年原礦開采820萬t，采剝總量3 500萬m3的規(guī)模。礦山規(guī)模的擴(kuò)大在帶動(dòng)了采礦及其衍生產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展的同時(shí)，也造成了地區(qū)生態(tài)壓力的日趨加大。

1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

本研究選擇的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為2007年11月6日的CBERS-02B、2013年4月4日的資源三號(hào)(ZY-3)與2017年3月19日的高分二號(hào)(GF-2)衛(wèi)星影像(下載自中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站http://www.cresda.com.cn)。將3景影像的全色波段與多光譜波段分別進(jìn)行精確地理配準(zhǔn)后，采用Gram-Schmidt法進(jìn)行融合處理[18-19]，融合后影像的空間分辨率分別為2.36 m，2.1 m與1 m。參考國家土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)，并利用面向?qū)ο蠓诸惙╗20]，將研究區(qū)分為灌草地、林地、工礦用地、耕地、居民地以及水體6類主要景觀，得到景觀類型矢量圖(圖1(a)—(c))。為確保分類精度，選取650個(gè)有代表性的樣本點(diǎn)(圖1(d))與分類結(jié)果進(jìn)行混淆矩陣分析(表1)，以評(píng)估分類結(jié)果。

(a)2007年景觀類型 (b)2013年景觀類型

(c)2017年景觀類型 (d)樣本點(diǎn)分布情況

圖1 研究區(qū)2007年、2013年和2017年景觀類型圖、剖面線設(shè)置與樣本點(diǎn)分布情況
Fig.1Landscapetype,transectsettingandsamplepointdistributioninstudyareain2007,2013and2017

表1 分類精度評(píng)價(jià)Tab.1 Precision evaluation of classified results

樣本點(diǎn)由Google Earth影像目視解譯得到，盡量保證其分布均勻且覆蓋全區(qū)。將目視解譯、全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)實(shí)地定位采樣結(jié)果與企業(yè)提供的土地規(guī)劃圖等數(shù)據(jù)相結(jié)合，確定樣本點(diǎn)的實(shí)際景觀類型。由于灌草地與耕地、工礦用地與居民地容易被相互錯(cuò)分，因此選取樣本點(diǎn)較多，650個(gè)樣本點(diǎn)中，共選取150個(gè)灌草地樣本點(diǎn)、120個(gè)耕地樣本點(diǎn)、100個(gè)林地樣本點(diǎn)、120個(gè)工礦用地樣本點(diǎn)、120個(gè)居民地樣本點(diǎn)及40個(gè)水體樣本點(diǎn)。驗(yàn)證結(jié)果顯示，面向?qū)ο蠓诸惙▽?duì)各景觀類型的分類精度均高于75%，3期景觀類型圖Kappa系數(shù)均大于0.85，顯示出分類結(jié)果與實(shí)際景觀的良好一致性，能夠滿足研究需要。隨后在景觀類型矢量圖的基礎(chǔ)上，利用景觀指數(shù)粒度效應(yīng)分析法[3，21-22]，確定最適宜分析粒度，將3幅景觀類型矢量圖轉(zhuǎn)化為柵格大小為10 m×10 m的柵格圖，進(jìn)行后續(xù)分析。

2 研究方法

2.1 景觀指數(shù)選取

根據(jù)該礦區(qū)的景觀類型及分布特點(diǎn)，本文選擇從景觀破碎化與多樣性2個(gè)角度衡量區(qū)域景觀格局時(shí)空演變情況。參考前人研究[3，12-14]，選取斑塊密度(patch density，PD)和最大斑塊指數(shù)(largest patch index，LPI)衡量景觀破碎化程度。其中：PD表示單位面積內(nèi)的斑塊總數(shù)，是景觀異質(zhì)性的直接反映；LPI用景觀中最大斑塊的面積除以景觀總面積得出，其數(shù)值反映出景觀中是否存在優(yōu)勢(shì)斑塊。計(jì)算公式分別為

(1)

(2)

式中：A為景觀總面積；i為斑塊數(shù)量；an為景觀中每個(gè)斑塊的面積；Ni為景觀中的斑塊數(shù)量。

選取香農(nóng)多樣性指數(shù)(Shannon’s diversity index，SHDI)反映景觀多樣性程度，其值反映了景觀要素的多少及各要素占景觀的比例，具體公式為

(3)

式中：Pi為第i種景觀類型占景觀總面積的比例；m為景觀類型總數(shù)。

2.2 移動(dòng)窗口分析法

本文采用移動(dòng)窗口分析法生成景觀指數(shù)柵格圖。先設(shè)定一個(gè)窗口半徑，從左上角開始移動(dòng)，每移動(dòng)一格，計(jì)算窗口范圍內(nèi)的景觀指數(shù)數(shù)值，并賦予中心柵格，形成景觀指數(shù)柵格圖。因此窗口半徑，即分析尺度十分重要。此前有關(guān)研究表明，當(dāng)窗口幅度過小時(shí)，相鄰像元間的景觀指數(shù)差距較大，使部分地區(qū)結(jié)果失真[12]。因此本研究分別以550 m，750 m，950 m，1 200 m和1 500 m為半徑，在Fragstats4.2軟件中進(jìn)行篩選。

2.3 剖面線分析

為定量反映不同規(guī)模與強(qiáng)度的采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局變化的影響機(jī)制，本研究兩兩連接3個(gè)露天礦區(qū)的采礦中心，建立3個(gè)剖面線，利用ArcGIS10.3軟件中的Spatial Analysis模塊將景觀指數(shù)圖中的信息提取至剖面線中進(jìn)行分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀格局基本特征

分析研究區(qū)不同時(shí)期各景觀類型的斑塊面積(total area，TA)與斑塊所占景觀總面積比例(percentage of landscape，PLAND)，有助于反映區(qū)域整體景觀格局的分布現(xiàn)狀及演變規(guī)律[10,12]，具體如表2所示。由表2可知，研究區(qū)內(nèi)林地的面積較大，且其面積占比在10 a間始終保持在30%以上，是區(qū)域優(yōu)勢(shì)景觀；灌草地則為面積變化最劇烈的景觀類型，其面積呈明顯的先減小后增加趨勢(shì)；工礦用地面積在10 a間迅速增加，面積占比也在2017年超過了20%；其余景觀類型面積較小且相對(duì)穩(wěn)定。結(jié)合圖1，本研究認(rèn)為研究區(qū)內(nèi)灌草地與林地的相互轉(zhuǎn)化，以及工礦用地持續(xù)侵占周邊灌草地，是景觀構(gòu)成變化的主要原因。

表2 2007—2017年間各類景觀面積及所占比例Tab.2 Area of each landscape types and their percentages during 2007—2017

3.2 景觀格局時(shí)空變化模式

3.2.1 特征尺度的選取

根據(jù)景觀指數(shù)曲線的波動(dòng)情況來選取特征尺度。由于景觀指數(shù)在各剖面線中具有相似變化趨勢(shì)，本研究選擇其中一條剖面線進(jìn)行分析。從圖2中看出，曲線的波動(dòng)幅度隨窗口的減小而增大，當(dāng)半徑減少至550 m時(shí)，曲線出現(xiàn)明顯的鋸齒狀波動(dòng)，當(dāng)半徑增加至950 m時(shí)曲線趨于平滑。由于隨著窗口半徑的增加，數(shù)據(jù)量迅速加大，且窗口半徑在1 500 m時(shí)景觀指數(shù)曲線的波動(dòng)幅度與950 m時(shí)差距不大，因此本研究選擇將950 m作為移動(dòng)窗口特征尺度。

(a)PD (b)LPI (c)SHDI

圖2 不同尺度下的景觀指數(shù)曲線

Fig.2Landscapeindexunderthedifferentscales

3.2.2 特征尺度下的景觀破碎化時(shí)空演變

研究區(qū)2007—2017年間景觀破碎化空間分布及變化狀況如圖3和圖4所示。

(a)2007年P(guān)D分布 (b)2013年P(guān)D分布 (c)2017年P(guān)D分布

(d)2007—2013年P(guān)D變化情況 (e)2013—2017年P(guān)D變化情況

圖3 2007—2017年間研究區(qū)PD分布及變化

Fig.3DistributionandchangeofPDinstudyareaduring2007—2017

(a)2007年LPI分布 (b)2013年LPI分布 (c)2017年LPI分布

(d)2007—2013年LPI變化情況 (e)2017—2013年LPI變化情況

圖4 2007—2017年間研究區(qū)LPI分布及變化

Fig.4DistributionandchangeofLPIinstudyareaduring2007—2017

由圖3—4可知，10 a間區(qū)域景觀破碎化的高值區(qū)從四周向中心遷移，破碎化程度逐年顯著，在前6 a間的增幅較為劇烈，后4 a的分布模式則趨于穩(wěn)定。2007—2013年間，PD增加最迅速的地區(qū)為西部草地與?？诹椎V、尖山磷礦周邊，受陡坡種植、城鎮(zhèn)擴(kuò)張及磷礦開采侵占周邊土地的影響，這2個(gè)區(qū)域的斑塊被分割得十分破碎；PD降低最迅速的地區(qū)位于長期開展同類建設(shè)活動(dòng)的昆陽磷礦與南部城鎮(zhèn)。2013—2017年間，礦區(qū)的排土與運(yùn)輸工作造成的森林資源破壞導(dǎo)致位于3個(gè)礦區(qū)間的中部林地PD迅速增加，?？诹椎V與尖山磷礦由于仍處于持續(xù)開采擴(kuò)張中，PD也呈小幅上升趨勢(shì)；昆陽磷礦則由于用地類型趨于穩(wěn)定，PD持續(xù)降低。LPI計(jì)算結(jié)果表明，采礦活動(dòng)強(qiáng)度加大導(dǎo)致3個(gè)工礦用地中心逐漸形成LPI高值區(qū)，斑塊團(tuán)聚效應(yīng)逐年顯著。區(qū)域LPI整體顯著下降的趨勢(shì)則可能與該地除采礦活動(dòng)外，缺乏其他明顯的經(jīng)濟(jì)建設(shè)活動(dòng)有關(guān)。

3.2.3 特征尺度下的景觀多樣性時(shí)空演變

SHDI空間分布及變化情況如圖5所示，總體呈現(xiàn)出中間低而四周高的分布格局，整個(gè)研究區(qū)的景觀多樣性逐漸變得十分顯著。

(a)2007年SHDI分布 (b)2013年SHDI分布 (c)2017年SHDI分布

(d)2013—2007年SHDI變化情況 (e)2017—2013年SHDI變化情況

圖5 2007—2017年內(nèi)研究區(qū)景觀多樣性空間分布圖

Fig.5Spatialdistributionmapoflandscapediversityinstudyareaduring2007—2017

2007—2013年間受農(nóng)業(yè)與采礦活動(dòng)侵占土地的影響，西部的耕地與尖山、昆陽磷礦邊緣處的景觀復(fù)雜程度迅速增加；2013—2017年間SHDI增加最劇烈的地區(qū)則主要分布于昆陽磷礦北部林地。而長期開展同類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的露天礦區(qū)內(nèi)部、南部建城區(qū)以及人類干擾少的山地最深處，景觀多樣性程度在10 a間持續(xù)降低，生態(tài)狀況穩(wěn)定。

3.3 采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局變化的影響

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，10 a間3個(gè)主要礦山的采礦規(guī)模均有明顯增加，其中昆陽磷礦的面積由約5.8 km2增加至約8.5 km2，漲幅為46 %；?？诹椎V的面積由約3.7 km2增加至約5.8 km2，漲幅為56 %；尖山磷礦的面積由3.5 km2增加至約5.7 km2，漲幅為62 %。到2017年，3個(gè)礦山的年磷礦石產(chǎn)量分別為260萬t，250萬t與100萬t。目前開采規(guī)模最大的昆陽磷礦開始進(jìn)入開采穩(wěn)定期，擴(kuò)張速度相對(duì)穩(wěn)定；而規(guī)模最小，正處在作業(yè)中前期的尖山磷礦，采礦強(qiáng)度增加迅速。為進(jìn)一步探究不同強(qiáng)度采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局影響的異同，本文采用剖面線分析法進(jìn)行后續(xù)分析。

3.3.1 采礦活動(dòng)對(duì)景觀破碎化的影響

如圖6所示，PD在各剖面線上的數(shù)值與波動(dòng)幅度均逐年大幅提高，表明采礦活動(dòng)對(duì)景觀異質(zhì)性程度的影響大幅上升。昆陽—?？谄拭婢€與尖山—昆陽剖面線上，PD在采場(chǎng)與林地交界處達(dá)到最大值后開始減小，在約2～3 km處的林地中心達(dá)到最小值。?？凇馍狡拭婢€上的PD走勢(shì)在各年份間有較大變化，2007年P(guān)D的最高值出現(xiàn)在距?？诹椎V2 km處的灌草地，與采礦活動(dòng)無明顯關(guān)系，2013與2017年，PD的最高值則出現(xiàn)在尖山磷礦周邊1 km左右地區(qū)。與此同時(shí)，LPI的走勢(shì)與PD大致相反。海口—尖山剖面線上破碎化程度顯著，無明顯的斑塊團(tuán)聚中心，昆陽—?？谄拭婢€與尖山—昆陽剖面線上，則在2013年后在中心林地形成大面積LPI高值區(qū)。本研究認(rèn)為，采礦活動(dòng)是造成礦區(qū)周邊地區(qū)景觀破碎化的重要原因，從范圍上看，擴(kuò)張速度緩慢的昆陽磷礦的影響范圍僅在周邊1.5 km，而正處于采礦活動(dòng)中、前期的?？谂c尖山磷礦的影響范圍在2 km以上；從強(qiáng)度上看，昆陽磷礦的影響強(qiáng)度最大，?？诹椎V則最小。各礦區(qū)對(duì)2.5 km以外區(qū)域的影響較小，區(qū)域內(nèi)景觀異質(zhì)性最低，斑塊面積較大，生態(tài)質(zhì)量較好。

(a)?？凇馍狡拭婢€PD (b)?？凇馍狡拭婢€LPI

(c)昆陽—?？谄拭婢€PD (d)昆陽—海口剖面線LPI

(e)尖山—昆陽剖面線PD (f)尖山—昆陽剖面線LPI

圖6 景觀破碎化指數(shù)沿剖面線的變化趨勢(shì)

Fig.6Changeoflandscapefragmentationindexalongtranscets

3.3.2 采礦活動(dòng)對(duì)景觀多樣性的影響

如圖7所示，10 a間SHDI的上下波動(dòng)程度在2007—2013年間增加明顯，在2013—2017年間保持穩(wěn)定，總體而言采礦活動(dòng)對(duì)多樣性的影響半徑小于破碎化。在昆陽—?？谄拭婢€與尖山—昆陽剖面線上，SHDI均在距礦區(qū)中心約1～1.5 km左右與林地的交界處出現(xiàn)第一個(gè)最高值拐點(diǎn)，隨后迅速降低，在距各礦區(qū)約3 km處的中心林地達(dá)到最小值，最高值與礦區(qū)中心的距離隨時(shí)間增加而增加。該走勢(shì)表明采礦活動(dòng)對(duì)景觀組成的影響主要集中在礦區(qū)邊緣，且影響范圍隨采礦規(guī)模的擴(kuò)大而增加。在?？凇馍狡拭婢€上無明顯SHDI低值區(qū)，最高值在2013年后出現(xiàn)在距離尖山磷礦1.8 km左右的居民地，整條剖面線的多樣性程度十分顯著?？傮w而言，昆陽磷礦與?？诹椎V的開采活動(dòng)對(duì)區(qū)域景觀構(gòu)成的影響半徑在1 km內(nèi)，尖山磷礦的持續(xù)開采則對(duì)其周邊2 km左右區(qū)域的景觀組成均造成影響。

(a)?？凇馍狡拭婢€ (b)昆陽—海口剖面線 (c)尖山—昆陽剖面線

圖7 SHDI沿剖面線的變化趨勢(shì)

Fig.7ChangeofSHDIalongtranscets

4 結(jié)論與討論

本研究在GIS技術(shù)與景觀生態(tài)學(xué)理論的支持下，結(jié)合移動(dòng)窗口法空間分析技術(shù)，以昆明市某露天磷礦區(qū)為例，探討了采礦背景下，區(qū)域景觀格局在2007—2017年間的時(shí)空演變趨勢(shì)，及采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局變化的影響。與此前針對(duì)礦區(qū)景觀的研究相比[4-6,16-17]，該方法有助于直觀了解區(qū)域景觀格局的演變模式并定量分析人類活動(dòng)對(duì)其的干擾。

1)從景觀整體構(gòu)成上看，林地是該礦區(qū)最主要的景觀類型，灌草地的面積變化劇烈，工礦用地面積持續(xù)增加，而其余景觀類型的面積則相對(duì)穩(wěn)定。由此認(rèn)為灌草地與林地間的相互轉(zhuǎn)化，以及工礦用地持續(xù)侵占周邊灌草地是區(qū)域景觀組成變化的主要原因。

2)從景觀格局指數(shù)空間分布情況來看，研究區(qū)在2013年前后形成穩(wěn)定的景觀格局，受缺乏其他明顯經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響，10 a間除露天礦區(qū)與山體林地內(nèi)部斑塊團(tuán)聚效應(yīng)顯著，景觀類型單一外，整個(gè)研究區(qū)的景觀破碎化與多樣性程度增加明顯。

3)分析采礦活動(dòng)對(duì)景觀格局的影響發(fā)現(xiàn)，采礦活動(dòng)的影響取決于距離礦區(qū)中心的距離與采礦強(qiáng)度的大小。昆陽磷礦在1 km半徑內(nèi)對(duì)景觀格局造成劇烈影響，海口磷礦與尖山磷礦的影響半徑與影響程度則逐年增加。因此在后續(xù)工作中，尖山磷礦應(yīng)注意對(duì)擴(kuò)張速度的監(jiān)控，海口磷礦應(yīng)以實(shí)現(xiàn)礦山擴(kuò)張與生態(tài)穩(wěn)定為目標(biāo)，昆陽磷礦則應(yīng)注意保護(hù)外排土場(chǎng)邊緣的林地，各礦均應(yīng)減少對(duì)2.5 km外林地的侵?jǐn)_。

研究結(jié)果的精度通常受諸多因素的影響?？紤]到研究區(qū)大小，本研究僅依照一級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)分類，更為細(xì)致的分類標(biāo)準(zhǔn)是否會(huì)影響景觀格局的精度仍值得進(jìn)一步研究。移動(dòng)窗口的尺度對(duì)研究結(jié)果也十分重要，隨著窗口半徑的增加，景觀曲線趨于平滑，但是各斑塊間的差異性有所降低，是否存在一個(gè)能使曲線更平滑，并精確反映區(qū)域景觀異質(zhì)性的窗口幅度，也有待進(jìn)一步發(fā)掘。