王天宇, 惠怡安, 師 瑩, 芮盼盼, 劉 琨

(1.西北大學 城市與環(huán)境學院, 陜西 西安 710127; 2.武漢大學 資源與環(huán)境科學學院, 湖北 武漢 430079)

隨著我國城鎮(zhèn)化進程的推進，城鄉(xiāng)社會經(jīng)濟的重構(gòu)，由此造成的土地利用轉(zhuǎn)型帶來了新的生態(tài)與環(huán)境問題[1]，提高了生態(tài)風險的不確定性。陜西省延長縣屬于典型黃土丘陵溝壑區(qū)，同時也是生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)[2-3]，生態(tài)系統(tǒng)對人類活動的擾動尤為敏感。近年來，大規(guī)模的城鄉(xiāng)建設(shè)加速了其土地利用方式和配置格局的改變。土地利用轉(zhuǎn)型實質(zhì)上也是景觀格局的變化[4]，區(qū)域景觀格局同時影響生態(tài)功能發(fā)揮和生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)、能量、生物移動，維持著區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)[5]，并在一定程度上反映了生態(tài)系統(tǒng)受到人類活動干擾的程度。對景觀格局的分析可以揭示生態(tài)系統(tǒng)的演化方向，在此基礎(chǔ)上，優(yōu)化景觀格局對于維持和控制生態(tài)過程，防范生態(tài)風險具有重要意義。

目前針對黃土高原土地利用景觀格局的研究涉及格局演化的過程特征[6-7]，格局與生態(tài)過程、自然環(huán)境要素的作用關(guān)系[8-10]，格局模擬預測等方面，模擬方法包CA-Markov[11-13]和CLUE-S等[14]。這些研究多從單一視角即自然地理出發(fā)，關(guān)注景觀格局的變化、模擬。而在景觀格局優(yōu)化方法中，基于累計耗費距離理論構(gòu)建安全格局的研究較多[15-19]。表征阻力參數(shù)的方法為綜合評價，包括生態(tài)服務功能價值評價[20-22]，生態(tài)安全評價[18,23]、土地綜合評價等[24]。綜合評價指標的選取具有一定主觀性，影響阻力表征的準確度。比如生態(tài)服務價值評價包含娛樂文化指標，這與景觀單元阻力相關(guān)性較低。人為干擾度又叫生態(tài)干擾度，是指生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各組分的天然性受到人類活動干擾的程度[25]，因此可以表征生態(tài)流阻力大小。本文以延長縣為例，在傳統(tǒng)景觀生態(tài)學研究基礎(chǔ)上，從人為干擾這一人文視角出發(fā)，結(jié)合人為干擾度預測并分析景觀變化強度，構(gòu)建了景觀安全格局，以期豐富地理學綜合研究，并為延長縣生態(tài)環(huán)境建設(shè)和管理提供借鑒。

1 研究概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

延長縣屬于陜西省延安市，東西長73 km，南北寬55 km，總面積2 368.7 km2。研究區(qū)屬于黃土丘陵溝壑區(qū)，部分地區(qū)有寬梁殘塬，生態(tài)環(huán)境脆弱。1999年實行退耕還林還草政策以來，林地、草地數(shù)量迅速增加，但是仍然面臨水土流失和人均耕地少的情況[26]?；谶@一情況，延長縣開始采取治溝造地的措施，人均耕地有所提高。與此同時，隨著城市化進程加深，一方面農(nóng)村人口外流，造成村莊空心化、耕地撂荒，部分壩地閑置；另一方面，由于蘋果產(chǎn)業(yè)發(fā)展，園地面積增加，產(chǎn)生了廢棄套袋等生產(chǎn)污染問題；最后，城鄉(xiāng)建設(shè)、自然災害如泥石流、冰雹等都對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了一定程度的影響。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究采取的數(shù)據(jù)有研究區(qū)2008和2013年Landsat TM和2017年Landsat8OLI夏季遙感影像，延長縣1弧秒分辨率SRTM數(shù)字高程數(shù)據(jù)。遙感影像和SRTM地理坐標系為WGS84。依次對影像進行幾何校正、輻射定標和大氣校正。提取研究區(qū)行政邊界裁剪鑲嵌后的影像，參考土地利用現(xiàn)狀分類標準(GB/T21010-2017)和研究區(qū)實際情況，通過支持向量機的監(jiān)督分類方法將研究區(qū)景觀劃分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地、灘涂6種類型，由于遙感影像分辨率較低，因此解譯存在誤差(表1)。經(jīng)過精度檢驗，分類精度分別達到87.5%，83.2%和86.7%，滿足研究要求。

表1 研究區(qū)景觀類型劃分

2 研究方法

2.1 景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)可以用來定量描述景觀格局及其變化，一般包括斑塊面積指數(shù)、形狀指數(shù)、構(gòu)型指數(shù)、多樣性指數(shù)等[27]。本文從4個層面選取指標，即面積、形狀、構(gòu)型和多樣性。面積層面選取最大斑塊指數(shù)LPI，LPI范圍為0～100，表示某景觀類型最大斑塊占總面積比重，用于衡量景觀類型的優(yōu)勢度。當景觀只有一種類型時，LPI等于100，該指數(shù)降低表明人類活動對主導景觀類型的負向擾動增強，即導致生態(tài)系統(tǒng)的惡化。形狀層面選取形狀指數(shù)SHAPE，該指數(shù)等于斑塊周長1/4除以斑塊面積的平方根，沒有取值限制，用于衡量斑塊形狀復雜程度。SHAPE=1表明形狀為正方形，SHAPE指數(shù)增加形狀復雜程度相應增加，斑塊形狀越復雜表明受到的人為干擾越低[28]，同時利于斑塊邊緣的物質(zhì)、能量交換和生物多樣性維持，表明生態(tài)系統(tǒng)朝良性發(fā)展。構(gòu)型層面選取蔓延度指數(shù)CONTAG和連接度指數(shù)CONNECT。其中CONTAG指數(shù)表示不同斑塊類型的聚集程度，范圍為0～100，該值為0表示斑塊類型多樣并且分布分散，值越大斑塊類型越單一，分布越集中，而生物多樣性越低；CONNECT指數(shù)是景觀內(nèi)特定數(shù)量斑塊之間連接度與最大可能連接度的百分比，范圍為0～100，該值越高表明景觀連通度越高。景觀類型不同，連通度意義也有所不同，高連通度的林地景觀有利于物質(zhì)能量交換和生物遷徙，高連通度的裸地則揭示生態(tài)系統(tǒng)的惡化。多樣性層面選取香農(nóng)均度指數(shù)SHEI，該指數(shù)用來表示景觀中斑塊分布的均勻程度，范圍為0～1，SHEI指數(shù)越高，表明面積在景觀各類型斑塊中分布越均勻，相應的生物多樣性也越高，生態(tài)系統(tǒng)朝良性發(fā)展。

2.2 CA-Markov模型

元胞自動機—馬爾科夫(CA-Markov)模型是預測土地變化的一個綜合模型，能夠同時考慮空間因素和轉(zhuǎn)移概率。本文采用IDRISI軟件中的CA-Markov模塊。Markov模塊利用土地利用數(shù)據(jù)可以生成土地轉(zhuǎn)移概率矩陣和多準則評估(MCE)，結(jié)合CA模塊對未來n年的土地利用情況進行模擬。Markov鏈和CA分別可用公式(1)—(2)表示[29]：

S(i+1)=Pij·Si

(1)

S(i+1)=f(St,N)

(2)

式中：S(t+1)，St分別表示t+1時刻和t時刻的土地利用狀態(tài);Pij是土地轉(zhuǎn)移概率矩陣;f表示局部空間元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則;N表示元胞濾波器的大小。

2.3 人為干擾度

人為干擾度(HI)是指生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各組分的天然性受到干擾的程度[30]。目前，確定人為干擾度的方法主要有專家判別法及問卷調(diào)查。由于研究區(qū)所處區(qū)域缺少相關(guān)研究，而景觀類型與其他區(qū)域接近，因此本文借鑒相關(guān)學者對其他區(qū)域的研究成果[31-32]，確定不同景觀類型人為干擾度的值(表2)。HI值在0～1之間，HI接近1則說明該景觀類型受到人類活動干擾程度大，極難恢復自然狀態(tài)；HI接近0則說明該景觀類型處于完全自然狀態(tài)。根據(jù)HI的大小，可以將景觀類型分為輕度干擾(HI<0.3)、中度干擾(0.3≤HI≤0.6)和重度干擾(HI>0.6)[32]。

表2 不同景觀類型人為干擾度數(shù)值

2.4 景觀變化強度

為了定量描述景觀類型變化強度和方向，借鑒HI構(gòu)建景觀變化強度，以HI的差值表征兩種景觀類型之間自然狀態(tài)的差距。HI差值的絕對值表征絕對變化強度，而差值的符號表示變化的方向。負值表示朝生態(tài)惡性循環(huán)方向轉(zhuǎn)變，而正值表示朝生態(tài)良性循環(huán)方向轉(zhuǎn)變，即景觀類型從高干擾向低干擾轉(zhuǎn)變，比如退耕還林(表3)。具體計算公式為：

(3)

Gk=100(Hi-Hj)

(4)

式中：TI為變化強度；Gk為景觀類型轉(zhuǎn)移梯度；k為某一網(wǎng)格內(nèi)的像元總數(shù)；Hi為前一時態(tài)該像元的人為干擾度值；Hj為變化后該像元的人為干擾度值。

表3 景觀類型轉(zhuǎn)移梯度矩陣

2.5 累計耗費距離

區(qū)域內(nèi)的物質(zhì)、能量和生物移動是從“源地”向外擴散，“源地”是指那些能促進過程發(fā)展的景觀類型，比如大面積的林地、水域[33]。累計耗費距離是指生態(tài)流通過阻力面到達最近“源地”的累計耗費距離。本文采用人為干擾度評價和成本距離分析的方法，構(gòu)建景觀累計耗費距離表面。其邏輯是，景觀人為干擾度越高，生態(tài)系統(tǒng)中的物質(zhì)、能量、生物在該類型景觀的流動阻力越大。計算公式為：

(5)

式中：Rk表示第k個網(wǎng)格的阻力大??；Ni表示第k個網(wǎng)格內(nèi)，第i種景觀類型的像元數(shù)； HIi表示第i種景觀類型的人為干擾度值。

(i=1,2,3,…,n;k=1,2,3,…,m)

(6)

式中：Ci表示網(wǎng)格i到“源地”的累計耗費距離；Di(km)表示網(wǎng)格i到“源地”的距離；Rk表示網(wǎng)格k的阻力值；n代表網(wǎng)格總數(shù)；m表示網(wǎng)格i到“源地”跨越的網(wǎng)格數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用類型面積變化

延長縣屬于黃土丘陵溝壑區(qū)，總面積2 361.4 km2，景觀類型以耕地、林地和草地為主。建設(shè)用地主要沿中部的延河兩岸分布，耕地主要沿溝道分布，在縣域范圍內(nèi)分布較為均勻，林地和草地分別集中在延長縣東南部和北部(附圖1)。

2008年的土地利用類型中，建設(shè)用地9.8 km2，占總面積0.41%；耕地483.43 km2，約占20.47%；林地700.94 km2，約占29.68%；草地1 147.47 km2，約占48.59%；灘涂和水域共19.79 km2，約占總面積0.84%。2013年與2008年相比，建設(shè)用地增加了65.7%，約6.44 km2；耕地和草地面積下降較多，分別減少了73.81 km2,278.35 km2，約占原來面積的15.3%和24.3%；林地面積增加了348.5 km2，約49.7%；水域面積下降了4.25 km2，約21.9%。2017年和2013年相比，耕地、水域和灘涂面積變化程度不大，建設(shè)用地和草地分別增加了4.37,143.18 km2，林地減少了151.25 km2(表4)，減少的林地集中在延長縣西部和縣城附近。林地面積增加主要受退耕還林政策的影響，面積減少的原因有很多，2013年延長縣發(fā)生了一次大規(guī)模泥石流，作者在安溝鄉(xiāng)調(diào)研時發(fā)現(xiàn)除部分塬上村莊以外其余村莊均受到影響，災后雖然進行了生態(tài)保育，但林地恢復緩慢，灌草地恢復較快；延長縣西北部長延高速的建設(shè)也造成了周邊林地的減少；此外，縣城及其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的建設(shè)活動也導致了林地面積的下降。耕地減少受退耕還林政策影響較大，2013年以后耕地略有增加除了解譯的誤差，主要受到延長縣治溝造地的影響。

表4 延長縣2008-2017年各景觀類型面積km2

3.2 景觀格局指數(shù)分析

從景觀格局類型水平來看，從2008—2017年，建設(shè)用地的LPI指數(shù)持續(xù)增加，表明建設(shè)用地呈集聚擴展，新增建設(shè)用地集中在縣城。耕地和草地該指數(shù)先減少后增加，結(jié)合上文對面積變化的分析，耕地和草地LPI降低說明面積減少的斑塊為核心斑塊，后核心斑塊面積又有所增加。林地由于退耕還林的影響，核心斑塊面積增加，因此LPI升高，后略微降低是受到自然災害、建設(shè)活動的影響；建設(shè)用地和水域的SHAPE_MN指數(shù)增加較多，表明建設(shè)用地的擴展在邊界處不規(guī)則，主要受到地形的限制，水域的形狀變化主要受天氣影響。林地SHAPE_MN指數(shù)先增加后減少，表明林地的形狀的復雜程度先增加后減少，減少是因為受到的人為干擾增加，這可能與災后重新種植的人工林有關(guān)，邊界的規(guī)則化進而會影響林地斑塊與周圍環(huán)境之間的物質(zhì)、能量交換(表5)。

表5 研究區(qū)2008，2013，2017年景觀格局類型指數(shù)

從景觀水平來看，LPI和CONNECT指數(shù)先減少，后略微增加，總體上景觀格局呈現(xiàn)輕微破碎化、核心斑塊面積減少趨勢；CONTAG指數(shù)持續(xù)減少，優(yōu)勢斑塊的連接性降低，結(jié)合實際來看主要是林地的連通性降低；SHEI指數(shù)持續(xù)增加，景觀優(yōu)勢度降低，表明景觀類型分布更加分散和均勻，主要原因是由于草地、林地和耕地之間的相互轉(zhuǎn)化(表6)。

表6 研究區(qū)2008，2013，2017年景觀指數(shù)

3.3 景觀格局演化分析

3.3.1 CA-Markov預測結(jié)果與分析 以2017年為基年，分別對延長縣未來5和10 a的景觀格局演化進行預測。先使用2008和2013年的解譯結(jié)果對2017年的景觀格局進行預測，與實際解譯結(jié)果對比，預測精度達到78.6%，證明CA-Markov預測結(jié)果可信。在此基礎(chǔ)上，使用2013—2017年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和相應的適宜性圖集，通過元胞自動機模擬2022和2027年延長縣景觀格局。模擬結(jié)果是根據(jù)過去6 a的景觀類型變化趨勢及規(guī)則生成，因此在模擬生態(tài)系統(tǒng)長時間序列演變的同時會放大短期工程性因素造成的誤差。從模擬結(jié)果來看，未來5和10 a，延長縣北部、西部林地面積減少，林地破碎化程度提高，該結(jié)果可看成生態(tài)系統(tǒng)自然演變所致，減少的林地多轉(zhuǎn)化為草地(圖1)。

耕地延現(xiàn)狀向外擴展，主要由草地轉(zhuǎn)變而來，屬于治溝造地工程造成的誤差。建設(shè)用地增加符合現(xiàn)狀，增加部分集中在長延高速及北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)，水域和灘地面積變化不大。

圖1 陜西省延長縣景觀格局模擬結(jié)果

3.3.2 景觀變化強度分析 為了更直觀分析景觀類型的變化強度及方向，利用2027和2017年景觀格局構(gòu)造景觀變化強度。使用自然斷點法將景觀絕對變化值分為4級。輕度或無變化區(qū)定義為絕對變化值處于總變化值的7%以下，其臨界變化值為199；中度變化區(qū)的絕對變化值在總變化值的7%～18%之間，即199～514；高度變化區(qū)絕對變化值在18%～42%之間，其范圍為514～1 178；極度變化區(qū)其絕對變化值大于42%，即1 178。從變化強度來看，景觀類型變化強度從西北向東南呈階梯狀分布，變化最劇烈區(qū)域集中在西北部和延河兩岸，這與建設(shè)用地和水域分布大致重合。此外，延長縣北部和東北部一些區(qū)域生態(tài)環(huán)境有良性發(fā)展的趨勢，即該區(qū)域景觀類型從高干擾度向低干擾度轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變與退耕還林、治溝造地有關(guān)(圖2)。

對于預測結(jié)果中生態(tài)惡化程度不同的地區(qū)，采用自然斷點法將其分為從極度惡化區(qū)到輕度惡化區(qū)的4個級別。輕度惡化區(qū)其相對變化值范圍為0～-198，占總惡化程度的0～9%；中度惡化區(qū)其范圍為-198～-540，占9%～21.5%；高度惡化區(qū)相對變化值范圍為-540～-1 474，占21.5%～59%；極度惡化區(qū)為相對變化值小于-1 474的像元點，惡化程度大于59%。

由于各級別惡化區(qū)域其程度和原因不同，分別對不同級別的生態(tài)惡化區(qū)域提出分級管控要求。 ①一級控制區(qū)。此類區(qū)域?qū)儆跇O度惡化區(qū)，景觀類型變化極度劇烈，約占總面積0.3%，主要在延長縣延河流域上游，還有長延高速附近，呈點狀、線狀分布。對于這類區(qū)域，要控制長延高速和延河緩沖區(qū)內(nèi)建設(shè)用地規(guī)模，治溝造地應該以生態(tài)修復為主，生產(chǎn)為輔。新增淤地壩可以轉(zhuǎn)變成林地等生態(tài)價值較高的景觀類型。 ②二級控制區(qū)。這類區(qū)域?qū)儆诰坝^類型中度或高度惡化區(qū)域，約占23.3%，包括延長縣北部大片面狀區(qū)域和中部部分區(qū)域。這些區(qū)域的主要生態(tài)問題是林地轉(zhuǎn)變成草地。這些區(qū)域要加強對于核心林地斑塊的保護，保育水土，防止核心林地斑塊面積進一步減少。 ③三級控制區(qū)。該類區(qū)域?qū)儆诰坝^類型輕度惡化或沒有變化區(qū)域，約占48.4%，在延長縣境內(nèi)分布較為零散和均勻，但存在耕地撂荒的情況。因此，這些區(qū)域要通過遷村并點的方式，提高基礎(chǔ)設(shè)施利用效率，縮小生產(chǎn)半徑，合理布置生態(tài)空間。

圖2 陜西省延長縣景觀類型變化強度分區(qū)

3.4 景觀安全格局構(gòu)建

根據(jù)現(xiàn)狀分析及CA-Markov的預測結(jié)果，延長縣生態(tài)環(huán)境的突出問題是景觀整體連通性降低以及林地面積減少。因此，一方面需要對高干擾區(qū)域?qū)嵭蟹旨壙刂?，?guī)范人類活動；另一方面需要構(gòu)建生態(tài)節(jié)點、廊道、源地結(jié)合的生態(tài)安全格局，提高生態(tài)系統(tǒng)韌性和格局連通性。生態(tài)源地是指那些能促進過程發(fā)展的景觀類型，具有空間擴展性、連續(xù)性[33]?？紤]到草地是研究區(qū)分布最廣的景觀類型且林地有更強的生態(tài)功能，因此草地作為基質(zhì)比較合適，而大面積的林地是研究區(qū)的生態(tài)源地。根據(jù)研究區(qū)林地的實際分布情況，提取面積大于2 km2的林地斑塊作為生態(tài)源地。生態(tài)源地主要在延長縣南部呈面狀分布，總共596.5 km2，其中最大的塬地位于東南部，共268.2 km2，北部源地較少，共計11.9 km2。地形包括溝地(在則溝8.58 km2，崖窯溝4.3 km2等)、山峰和公園(八峁九連山5.72 km2，翠屏山7.2 km2等)。生態(tài)廊道是連接生態(tài)源地，維持生物流、物質(zhì)流、能量流的重要通道?？紤]到生態(tài)廊道的連通性和脆弱性，將生態(tài)廊道劃分為兩級：核心生態(tài)廊道用以維持生物多樣性，對區(qū)域整體生態(tài)流起到制約作用的同時部分節(jié)點具有脆弱性；一般生態(tài)廊道供鳥類、小型哺乳動物遷徙，并影響局部地區(qū)的生物、物質(zhì)流動。廊道寬度采取相關(guān)學者研究[34]，核心廊道寬100～200 m，研究區(qū)共5條111.4 km，主要分布在西南部；一般生態(tài)廊道寬30～60 m，研究區(qū)共18條240.8 km，在西南部和東北部呈對稱分布。生態(tài)節(jié)點指在景觀格局中連接相鄰生態(tài)源地(附圖2)，對生態(tài)流運行起關(guān)鍵作用的區(qū)域[23]。把最大耗費距離路徑和生態(tài)廊道的交點作為生態(tài)節(jié)點。根據(jù)生態(tài)節(jié)點所處廊道等級，將生態(tài)節(jié)點分為核心生態(tài)節(jié)點和一般生態(tài)節(jié)點。研究區(qū)共有核心生態(tài)節(jié)點9個，分別位于雷赤鄉(xiāng)、安溝鄉(xiāng)、七里村鎮(zhèn)(3個)、張家灘鎮(zhèn)、黑家堡鎮(zhèn)、郭旗鄉(xiāng)、鄭莊鎮(zhèn)；一般生態(tài)節(jié)點21個，分別位于羅子山鄉(xiāng)、安河鎮(zhèn)(2個)、張家灘鎮(zhèn)(4個)、交口鎮(zhèn)、安溝鄉(xiāng)(3個)、七里村鎮(zhèn)(4個)、劉家河鄉(xiāng)、郭旗鄉(xiāng)、黑家堡鎮(zhèn)、鄭莊鎮(zhèn)(3個)。

4 討論與結(jié)論

(1) 根據(jù)景觀格局指數(shù)分析和CA-Markov模型預測結(jié)果，延長縣生態(tài)問題體現(xiàn)為林地面積減少，景觀格局整體連通性降低1.2%，進而影響斑塊邊界與環(huán)境之間的物質(zhì)流、能量流和生物流。

(2) 基于HI指數(shù)和景觀轉(zhuǎn)移梯度矩陣構(gòu)建的景觀變化TI指數(shù)，能夠較好表現(xiàn)景觀變化強度和方向，且符合研究區(qū)實際的景觀類型分布，長延高速和延河兩岸是研究區(qū)景觀變化最劇烈的區(qū)域。

(3) 本文嘗試利用HI指數(shù)建立景觀阻力面以構(gòu)建累計耗費距離表面，通過計算最大/最小耗費距離路徑建立景觀安全格局。研究區(qū)共規(guī)劃了5條核心廊道和18條一般廊道，以串聯(lián)9個核心節(jié)點，21個一般節(jié)點。

(4) HI指數(shù)只能從總體上判斷地區(qū)生態(tài)環(huán)境變化方向，對于一些干擾度相近的景觀類型，生態(tài)功能的強弱還需要另外進行研究。比如景觀類型從低干擾的草地轉(zhuǎn)變成耕地，這兩者之間的生態(tài)功能強弱僅憑HI值的高低無法判斷，因此對于該像元屬于生態(tài)優(yōu)化或惡化難以判斷；其次，相比于生態(tài)服務價值評價，以HI指數(shù)構(gòu)建阻力面能夠避免一些非生態(tài)功能對于阻力值評價的干擾。但是，人為干擾度的確定缺少定量研究，目前多采用專家問詢法等方法確定該數(shù)值，存在主觀性。因此，未來需要研究如何通過定量的方法確定人為干擾度數(shù)值。