袁 媛, 羅志軍, 趙 杰, 齊 松

(1.江西農(nóng)業(yè)大學 國土資源與環(huán)境學院, 南昌330045; 2.江西省鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點實驗室, 南昌330045)

城市是人類在改造和適應自然環(huán)境的過程中建立起來的“自然—經(jīng)濟—社會”復合生態(tài)系統(tǒng)。隨著城市化進程的快速發(fā)展，城市景觀格局受到愈來愈強的人為干擾，原本單一、連續(xù)的自然景觀逐步趨向于復雜、異質(zhì)和不連續(xù)的混合斑塊鑲嵌體[1]，由此帶來的生態(tài)環(huán)境影響變得更為突出。因此，在工業(yè)化、城市化快速發(fā)展背景下，開展景觀生態(tài)安全評價研究，分析城市景觀格局演變特征和景觀生態(tài)安全時空演變規(guī)律，對調(diào)控城市空間格局，提升城市發(fā)展水平具有重要意義。

景觀格局變化是自然與人為多種因素或生態(tài)過程作用在某尺度上的生態(tài)環(huán)境體系的綜合反映[2]。傳統(tǒng)的景觀生態(tài)安全評價模型多以景觀格局指數(shù)構建，忽視了景觀組分變化對生態(tài)環(huán)境狀況的影響，因此，不能完全反映該區(qū)域的景觀生態(tài)安全狀況?；诖?，有較多學者通過引入生態(tài)服務價值理論或生態(tài)質(zhì)量指數(shù)對傳統(tǒng)景觀生態(tài)安全評價模型進行完善，如Zhou K[3]、趙筱青[4]等以景觀干擾度和景觀脆弱度作為景觀結構安全指數(shù)，引入生態(tài)系統(tǒng)服務價值作為景觀功能安全指數(shù)，通過構建的評價模型分別分析了武漢市、云南省西盟縣景觀生態(tài)安全時空變化特征；于瀟等在景觀格局安全指數(shù)的基礎上，引入生態(tài)質(zhì)量指數(shù)，構建了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)區(qū)景觀生態(tài)安全評價模型，對我國三江平原現(xiàn)代農(nóng)業(yè)區(qū)國營友誼農(nóng)場近30 年來研究區(qū)的景觀生態(tài)安全時空分異進行分析[5]。景觀生態(tài)安全評價模型的完善，及其與空間統(tǒng)計學方法的結合，能夠更加直觀、全面的反映城市景觀生態(tài)安全的時空演變特征。

本文以南昌市為研究區(qū)域，基于土地利用變化數(shù)據(jù)，運用城市生態(tài)學和景觀生態(tài)學的原理及方法，通過分析南昌市2000年、2005年、2010年、2015年、2017年5個時期的景觀格局演變特征，構建景觀生態(tài)安全評價模型，對2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全進行評價，探究南昌市景觀生態(tài)安全時空演變規(guī)律，以期為調(diào)控南昌市空間格局、優(yōu)化土地資源利用、保障可持續(xù)發(fā)展提供理論參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

南昌市是江西省省會，位于江西中部偏北，地處115°27′—116°35′E，28°09′—29°11′N，面積為7 402.36 km2，是聯(lián)動“長珠閩”地區(qū)和長江中游地區(qū)的重要經(jīng)濟中心之一，也是鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)核心城市，其地理位置如圖1所示。南昌市屬于亞熱帶濕潤季風氣候，氣候濕潤溫和，日照充足。全境山、丘、崗、平原相間，東南平坦，西北丘陵起伏，水資源、森林資源及礦產(chǎn)資源豐富。截至2017年末，南昌常住人口達546.35萬人。近年來，南昌市經(jīng)濟發(fā)展迅猛，全市生產(chǎn)總值達到5 003.19億元，全年完成農(nóng)林牧漁及服務業(yè)現(xiàn)價總產(chǎn)值321.39億元。

圖1 南昌市地理位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文所需的數(shù)據(jù)大致分為兩類：

(1) 南昌市2000年、2005年、2010年、2015年、2017年五期土地利用數(shù)據(jù)。主要來自Landsat5 TM，Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，空間分辨率均為30 m，選擇成像時間范圍為8月中下旬至10月上中旬且平均云量較低的影像數(shù)據(jù)。使用ENVI 5.0對影像數(shù)據(jù)進行預處理工作。根據(jù)南昌市土地利用實際以及研究需要，將研究區(qū)景觀類型分為：耕地、林地、草地、水域及濕地、建設用地以及其他用地共6類。最后，利用Kappa系數(shù)進行精度驗證，并與Google Earth高分辨率衛(wèi)星影像作為參考對五期分類結果進行采樣驗證，解譯精度達到90%以上，符合研究要求。

(2) 其他數(shù)據(jù)。DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺。NDVI數(shù)據(jù)在Envi 5.0軟件平臺利用遙感數(shù)據(jù)不同波段之間的關系得到，植被覆蓋度采用基于NDVI的像元二分模型估算得到。

2 研究方法

2.1 評價單元劃分

為使景觀生態(tài)安全指數(shù)更直觀地在空間上表達，也使研究結果更為科學可信，依據(jù)研究區(qū)景觀斑塊平均面積2～5倍的原則[6]，采用等間距法[7-8]在ArcGIS平臺上將研究區(qū)劃分為1.5 km×1.5 km共計3 192個評價單元，計算每個評價單元內(nèi)綜合景觀生態(tài)安全指數(shù)并將此作為評價單元中心點的景觀生態(tài)安全指數(shù)值[7-9]，進而得到2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)值的空間分布情況。

2.2 指標體系構建

在景觀生態(tài)安全評價研究中，較多學者采用以干擾度指數(shù)和脆弱度指數(shù)構建的景觀生態(tài)安全評價模型[10-11]，沒有考慮到因景觀組分變化而導致的區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況變化。因此，本文基于研究區(qū)實際情況和相關研究成果[12]，構建更為完善的景觀生態(tài)安全評價指標體系，并采用層次分析法確定指標權重(表1)，評價結果可以較真實、全面地反映區(qū)域景觀生態(tài)安全程度。

各評價指標的計算方法及過程如下：

(1) 景觀干擾度與脆弱度指數(shù)反映各景觀類型在人類活動或自然脅迫作用下生態(tài)環(huán)境的變化情況[13-14]。其中，景觀干擾度指數(shù)(Ii)用于反映不同景觀所代表的生態(tài)系統(tǒng)受到干擾的程度[15]，計算公式見表2。Vi為第i類景觀的脆弱度指數(shù)，參考相關研究成果[16-17]，依據(jù)景觀指數(shù)的重要性及其對景觀干擾度的貢獻率，將6類景觀脆弱程度由高到低進行賦值。其中，建設用地賦值為1，林地為2，草地為3，耕地為4，水域為5，未利用地為6，并進行歸一化處理，得到各景觀類型脆弱度指數(shù)[18-19]。

表1 南昌市景觀生態(tài)安全評價指標體系

表2 景觀結構指數(shù)計算方法

(2) 植被覆蓋度采用基于NDVI的像元二分模型進行估算[20-22]，主要包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)計算和利用NDVI反演植被覆蓋度。

歸一化植被指數(shù)又稱標準化植被指數(shù)，具有消除地形以及大氣條件有關輻照度的變化等優(yōu)點[23-24]，計算公式為：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

式中：NDVI為歸一化植被指數(shù)；NIR為近紅外波段的反射率；R為可見光紅光波段的反射率。NDVI數(shù)值越大代表植被的覆蓋狀況越好，植被的生物量越多[25]。

在NDVI的基礎上進一步計算研究區(qū)的植被覆蓋度FVC，公式如下：

FVC=(DNVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

(2)

式中：NDVIsoil為裸土覆蓋像元的NDVI值；NDVIveg為純植被覆蓋像元的NDVI值。

(3) 本文在借鑒相關學者[26]的基礎上結合南昌市實際情況，使用當量因子法來確定南昌市不同景觀類型生態(tài)服務價值。基于實際情況的考慮，將不同景觀類型生態(tài)服務價值當量因子代替相對應的生態(tài)服務價值系數(shù)，計算公式如下：

(3)

UESV=ESV/A

(4)

式中：ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務價值；i為景觀類型；j為生態(tài)系統(tǒng)服務功能的類型；Ai為第i種景觀類型的面積；VCij為第i種景觀類型第j種生態(tài)服務價值的系數(shù)；UESV為單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值；A為所有景觀類型總面積。

城市建設用地擴張是快速城市化過程中的城市面臨的首要景觀生態(tài)壓力，也是引起區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)退化的主要因素[27-29]，因此，景觀壓力指數(shù)由城市開發(fā)利用強度及城市擴展強度共同確定。其中，城市開發(fā)利用強度以建設用地面積/土地總面積表征；城市擴展強度指數(shù)用于衡量城市擴展的速度，計算公式為：

Ulli,t～t+n=[(ULAi,t+n-ULAi,t)/n]×100/TLAi

(5)

式中：Ulli，t～t+n分別為空間單元i在t～t+n時段內(nèi)的城市擴展強度指數(shù)以及t+n及t年時的城市土地利用面積；TLAi空間單元i的面積。

2.3 空間統(tǒng)計學方法

(1) 空間自相關。空間自相關分析是通過計算空間自相關系數(shù)來分析某一變量是否在空間上相關及其相關程度，以發(fā)現(xiàn)研究對象間的空間相互作用現(xiàn)象[28-29]。本研究使用全局空間自相關(Moran′sI)以及局部空間自相關(LISA)分析景觀生態(tài)安全指數(shù)的空間模式。

(1) 全局空間自相關(Moran′sI)。Moran′sI系數(shù)反映空間鄰近區(qū)域單元屬性值的相關程度，計算公式如下：

(6)

式中：n為柵格數(shù)；xi，xj是變量x在相鄰配對空間單元(或柵格細胞)的取值(或?qū)傩?；x是研究對象x的均值；Wij是空間權重矩陣。

(2) 局部空間自相關(LISA)。LISA反映的是局部小區(qū)域單元上的屬性值與相鄰局部小區(qū)域單元上同屬性值的相關程度[30]，計算公式為：

(7)

Moran′sI值一般在[-1,1]區(qū)間內(nèi)，小于0為負相關，大于0為正相關，等于0則表示不相關。通常采用Z檢驗法對Moran′sI值進行統(tǒng)計檢驗，其公式為：

(8)

式中：Z(I)、E(I)分別為Moran′sI的Z法檢驗值和數(shù)學期望。

(2) 地統(tǒng)計學分析方法。地統(tǒng)計學分析的半變異函數(shù)法不僅能解釋屬性或現(xiàn)象的空間相關，而且可以模擬和估計空間上的未知變量[31-33]，計算公式為：

(9)

式中：h為樣本間隔距離；N(h)為相隔距離為h時的樣點對數(shù)，Z(xi)；Z(xi+h)分別為變量在位置xi，xi+h處的值。

3 結果與分析

3.1 景觀類型變化分析

3.1.1 景觀類型數(shù)量和結構變化 依據(jù)土地利用數(shù)據(jù)，對南昌市2000—2017年景觀類型變化進行分析。圖2和表3可反映南昌市2000—2017年景觀類型結構及其變化情況。由表3可知，南昌市景觀類型以耕地、林地、水域為主，不同景觀類型之間的面積變化差異較大。2000—2017年，南昌市耕地面積由391 890.94 hm2減少為311 872.22 hm2，減少了80 018.72 hm2，在各景觀類型中所占的比例減少了11.12%。期間建設用地面積逐年增加，2017年比2000年增加了78 843.51 hm2，在各景觀類型中所占的比例由6.28%提高至17.23%，表明南昌市城市化進程不斷提速。其他景觀類型面積在研究期內(nèi)呈現(xiàn)出不同程度地波動，2000—2017年，南昌市林地面積減少了7 450.09 hm2，減幅為6.14%，草地面積減少了1 688.22 hm2，水域面積增加了4 357.27 hm2，增幅為2.92%，其他景觀類型面積增加了5 955.39 hm2。

表3 2000-2017年南昌市景觀類型結構

3.1.2 景觀類型空間轉(zhuǎn)移矩陣 從表4可以看出，2000—2017年，耕地、林地、水域和建設用地的轉(zhuǎn)移面積較大。耕地景觀主要與林地、建設用地、水域景觀發(fā)生面積轉(zhuǎn)移，其中耕地轉(zhuǎn)為建設用地的面積最大，轉(zhuǎn)移面積達71 601.02 hm2，表明快速城市化發(fā)展會導致耕地面積減少；林地占流入耕地面積比例最大，占46.02%；林地景觀流出以耕地和建設用地為主，兩者占林地景觀流出總量的88.66%，林地景觀流入的主要來源為耕地，達到26 858.77 hm2，占流入總量的76.17%；水域主要與耕地進行轉(zhuǎn)移，與其他景觀類型轉(zhuǎn)移的比例都較小，流向耕地面積為13 648.64 hm2，且總體流入面積遠大于流出面積。其他景觀主要與水域及耕地發(fā)生面積的轉(zhuǎn)移，與其他景觀類型的面積變化不明顯。

圖2 2000-2017年南昌市景觀類型分布

表4 2000-2017年南昌市景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

景觀類型2017年耕地林地草地建設用地水域其他合計耕地257388.8026858.774254.1071601.0227573.664214.56391890.94林地25075.4678584.091980.6212793.622441.00423.07121297.852000年草地2523.854756.42228.41894.22623.04225.069251.01建設用地12499.791216.55316.5828433.862339.51364.4645170.79水域13648.641836.12729.499877.57119626.963456.80149175.50其他735.68595.8253.61414.95928.60121.772850.32合計 311872.22113847.777562.80124014.30153532.778805.71719636.40

3.2 景觀生態(tài)安全空間分異特征

為探究南昌市不同時期景觀生態(tài)安全的空間分異特征，利用GS+9.0軟件進行半方差函數(shù)的擬合，得到不同時期景觀生態(tài)安全指數(shù)的半方差函數(shù)擬合模型及其相關參數(shù)(表5)。

從表5可以看出，2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)的最優(yōu)模型均為球狀模型，其決定系數(shù)分別為0.866，0.843，0.890，0.989，0.970，表明模型具有較好的擬合效果。塊金基臺比可以反映區(qū)域變量空間自相關程度的強弱。2000—2017年，南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)的塊金基臺比呈波動變化趨勢，其中，2010年的塊金基臺比最大，達到35.37%，但總體上在25%左右，表明南昌市景觀生態(tài)安全程度具有較強的空間自相關性，結構性因素對生態(tài)安全指數(shù)的空間分異具有顯著的影響作用。變程反映區(qū)域化變量空間自相關的尺度。2000—2017年研究區(qū)景觀生態(tài)安全度空間分異的變程在23 300.00～33 000.00 m之間，具有高度的空間自相關性。

在ArcGIS 10.2軟件的支持下，對各時期南昌市景觀生態(tài)安全空間變量進行趨勢分析，將景觀生態(tài)安全指數(shù)值投影到x,z 平面和y,z 平面上，并在此基礎上分析2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全空間分布變異趨勢。

各時期南昌市景觀生態(tài)安全水平總體上表現(xiàn)為中部生態(tài)安全值較低，四周生態(tài)安全值較高的空間格局。在南北方向上，5個時期均呈凹型曲線，凹型程度不斷加大。2000年與2005年的南北趨勢線較平緩，表明區(qū)域景觀生態(tài)安全變異程度較低，2005年以后變異程度逐漸變大；在東西方向上，2000年與2005年景觀生態(tài)安全的趨勢線為平緩，2010—2017年景觀生態(tài)安全值的趨勢線均呈明顯的凹型曲線?？傮w來看，各時期南北、東西兩條趨勢線呈向下降趨勢，表明區(qū)域景觀生態(tài)安全狀況逐步惡化，景觀生態(tài)安全值降低的部分聚集在中部地區(qū)并且聚集程度不斷加大，表明南昌市中部地區(qū)景觀結構、活力及功能等受到人類活動影響較大，其生態(tài)功能進一步弱化。

表5 不同時期景觀生態(tài)安全指數(shù)半變異函數(shù)理論模型及參數(shù)

3.3 景觀生態(tài)安全空間相關性分析

3.3.1 全局空間自相關分析 借助Geoda以及ArcGIS 10.2軟件對2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)數(shù)據(jù)進行處理，建立空間權重矩陣，得到Moran′sI和相關檢驗結果(表6)。

表6 Moran′s I指數(shù)及驗證值統(tǒng)計

由表6可知，2000—2017年南昌市區(qū)域景觀生態(tài)安全指數(shù)的全局Moran′sI指數(shù)均為正值且均在0.65以上，標準化Z值大于1.96，且均通過p=0.05的顯著性水平檢驗，表明在研究期間南昌市區(qū)域景觀生態(tài)安全水平存在著正空間相關性，且相關性較高。Moran′sI指數(shù)的增長及標準化Z值的不斷增大表明區(qū)域景觀生態(tài)安全指數(shù)在空間上的集聚現(xiàn)象進一步顯化。

3.3.2 局部空間自相關分析 全域空間自相關指標用于檢驗全區(qū)域各要素的空間分布模式，但無法測度相鄰區(qū)域之間要素或?qū)傩缘目臻g關聯(lián)狀況[28]，因此，本文在ArcGIS軟件支持下進行聚類分析，以反映2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)在局部空間上的集群格局，結果見圖3。

由局部空間自相關集聚圖(圖3)可知，各時期南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)的高值—高值區(qū)和低值—低值區(qū)集聚現(xiàn)象突出，低高或高低離群“奇異點”相對較少。與景觀生態(tài)安全分布圖(圖4)相結合可以看出，總體上高值—高值區(qū)、低值—低值區(qū)的分布與景觀生態(tài)安全度的分布基本一致，高值—高值區(qū)主要分布在以高生態(tài)安全度為核心的區(qū)域，大多分布在灣里區(qū)全境、安義縣北部以及下新建西部，該地區(qū)景觀類型以林地為主，森林覆蓋度高，景觀生態(tài)功能優(yōu)勢明顯，且地勢較高、交通通達度低、人為活動干擾少；低值—低值區(qū)主要分布在以低生態(tài)安全度為核心的區(qū)域，主要分布在南昌市城區(qū)及城區(qū)周邊、進賢縣縣城，該區(qū)域受人類活動影響大，景觀生態(tài)功能基本喪失，且隨著城市化的快速推進，低值—低值區(qū)的分布范圍明顯擴大，景觀生態(tài)安全面臨巨大壓力。高低或低高離群點分布零散，特征不明顯。

2000—2005年，高值—高值區(qū)以及低值—低值區(qū)分布面積在縮減，可能是由于經(jīng)濟發(fā)展改變了原有景觀生態(tài)系統(tǒng)結構，且新的景觀生態(tài)安全格局尚未形成，致使高值—高值區(qū)及低值—低值區(qū)分布格局發(fā)生改變；到2010年，進賢縣軍山湖周邊以及南部區(qū)域高值—高值明顯聚集，并且高值—高值區(qū)有向進賢縣東南部聚集的明顯趨勢。2017年的分布格局與2015年相近?？梢?，研究期間南昌市總體格局在空間上變化明顯，且呈現(xiàn)出由隨機分布向集群分布格局轉(zhuǎn)變的趨勢。

3.4 景觀生態(tài)安全時空演變分析

根據(jù)構建的景觀生態(tài)安全評價模型，計算得到研究區(qū)景觀生態(tài)安全指數(shù)，借鑒已有研究的標準劃分方法[32-33]并結合研究區(qū)實際情況，采用自然斷點法將區(qū)域的景觀生態(tài)安全分為5個等級，分別為：低安全區(qū)(0.00 ≤LESI≤0.36)、中低安全區(qū)(0.36

在分析南昌市不同時期景觀生態(tài)安全的空間分異特征的基礎上，根據(jù)半變異函數(shù)擬合最優(yōu)模型及其參數(shù)，采用普通克里金插值法得到南昌市景觀生態(tài)安全的空間分布(圖4)，并進一步進行景觀生態(tài)安全指數(shù)的統(tǒng)計以及各安全等級區(qū)面積統(tǒng)計，描述性統(tǒng)計結果見表7。

從表7可以看出，2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全狀況總體上呈惡化趨勢，景觀生態(tài)安全指數(shù)平均值不斷減小，由2000年的0.632降低到2017年的0.573，景觀生態(tài)安全指數(shù)的最大、最小值呈波動變化，總體上最小值從0.118減小到0.090，最大值從1.000降低到0.964，表明南昌市景觀生態(tài)安全整體向低值區(qū)發(fā)展。從各年份景觀生態(tài)安全值的變異系數(shù)來看，2000—2017年變異系數(shù)總體上不斷增大，表明期間人為因素對景觀類型影響較大，導致空間上的生態(tài)安全度異質(zhì)性不斷增加。

圖3 2000-2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)局部空間自相關圖

圖4 2000-2017年南昌市景觀生態(tài)安全空間分布

表7 南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)描述性統(tǒng)計分析

參數(shù)2000年2005年2010年2015年2017年最大值1.0000.9150.9100.9380.964最小值0.1180.0000.0580.1020.090平均值0.6320.6130.6170.5820.573變異系數(shù)/%16.24019.26018.74022.32023.340

由不同時期南昌市各景觀生態(tài)安全等級區(qū)面積比例表(表8)可知，2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全格局發(fā)生了較大變化，主要表現(xiàn)為：高安全區(qū)面積所占比例基本不變，中高安全區(qū)面積所占比例不斷減少，中度安全區(qū)、中低安全區(qū)以及低安全區(qū)面積所占比例有不同幅度的增加。其中，高安全區(qū)面積所占比例由2000年的6.14%增加至2017年的7.27%，增幅為1.12%；中高安全區(qū)面積所占比例由56.72%減小至24.33%，減少了32.39%；中度安全區(qū)的面積持續(xù)增加，其面積所占比例從30.70%增長到47.03%；中低安全區(qū)的面積在2 000至2010年基本不變，2010—2017年明顯增加，所占比例從2000年的5.50%增加至2017年的14.45%，變化量居其他安全等級之首；低安全區(qū)面積所占比例除2010年略有降低外，研究時段內(nèi)呈增加趨勢，到2017年其所占比例為6.93%。且2000年、2005年、2010年以中高安全區(qū)和中度安全區(qū)為主，平均占總面積的85%；2015年、2017年整體景觀生態(tài)安全水平有惡化趨勢，以中高安全區(qū)、中度安全區(qū)和中低安全區(qū)為主，約占總面積的86%。

從表8也可以看出，不同時間段內(nèi)的景觀等級間的轉(zhuǎn)化情況不同：2 000至2005年，景觀生態(tài)安全狀況主要由中高安全區(qū)向中度安全區(qū)以及低安全區(qū)轉(zhuǎn)化，中度安全區(qū)、低安全區(qū)面積比例分別增加了6.53%，2.61%，中高安全區(qū)減小的比例達到9.78%；2005—2010年，各安全等級所占面積比例變化不大，主要為其他安全區(qū)向中度安全區(qū)以及中低安全區(qū)轉(zhuǎn)化，中度安全區(qū)、中低安全區(qū)比例分別增加了2.12%，0.51%；2010—2015年，南昌市景觀生態(tài)安全等級結構發(fā)生了較大變化，中高安全區(qū)比例減小了17.82%，其他4個等級區(qū)的面積比例不同程度增加，其中，中低安全區(qū)面積比例增加最大，增加了9.59%；2 015至2017年的變化情況不明顯，但總體呈惡化趨勢。

4 結論與討論

南昌市景觀類型以耕地、林地、水域為主。2000—2017年，南昌市耕地面積不斷減少，減少了80 018.72 hm2，建設用地面積逐年增加，共增加78 843.51 hm2。其他景觀類型的面積呈現(xiàn)出不同程度地波動變化。景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣表明主要以耕地、林地、水域和建設用地景觀的面積轉(zhuǎn)移為主。半方差函數(shù)的擬合結果顯示，2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全指數(shù)的最優(yōu)模型均為球狀模型，塊金基臺比在25%左右，存在較強的空間自相關性。研究期間，南昌市各時期景觀生態(tài)安全水平總體上表現(xiàn)為中部生態(tài)安全值較低，四周生態(tài)安全值較高的空間格局，同時呈現(xiàn)出惡化趨勢?？臻g自相關分析結果顯示，南昌市生態(tài)安全指數(shù)聚集現(xiàn)象突出，總體上高值—高值區(qū)、低值—低值區(qū)的分布與景觀生態(tài)安全度的分布基本一致。通過構建景觀生態(tài)安全評價模型對南昌市景觀生態(tài)安全水平進行定量評價，結果顯示：2000—2017年南昌市景觀生態(tài)安全狀況總體上呈惡化趨勢，景觀生態(tài)安全指數(shù)平均值不斷減小，由2000年的0.632降低到2017年的0.573，景觀生態(tài)安全指數(shù)的變異系數(shù)升高，表明人類活動對景觀影響增大，研究期間中高安全區(qū)面積減少明顯，主要向中度安全區(qū)、中低安全區(qū)和低安全區(qū)轉(zhuǎn)移。

表8 不同時期各景觀生態(tài)安全等級區(qū)面積比例變化 %

本文基于南昌市五期遙感影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，利用ArcGIS平臺，在分析其景觀格局演變的基礎上，通過構建評價模型并運用地統(tǒng)計學、空間相關性分析等方法定量評價了南昌市景觀生態(tài)安全水平。在參考相關研究以及遙感數(shù)據(jù)源的分辨率后，本文將柵格粒度值設定為30 m，未考慮到景觀指數(shù)在不同粒度下的粒度效應，可能會使研究成果與實際情況存在微小差別，這在今后的研究中需要進一步改善。與傳統(tǒng)的景觀生態(tài)安全評價指標體系相比，本文所建立的評價指標體系更為全面，能在一定程度上體現(xiàn)景觀組分變化及城市化進程對景觀生態(tài)安全的影響。但在景觀指標選取及權重設定上仍存在一些不足：在景觀指數(shù)選擇上可能存在一定的冗余，且存在景觀指數(shù)的解釋力不夠深入問題；在評價指標的權重設定上所采用的層析分析法，會使評價結果存在一定的主觀性，在今后的研究中應采用主、客觀相結合的權重賦值法，盡量減小人為因素的影響。