李健, 賈翔, *, 陳蜀江, 許超宗, 劉逸豪, 羅青青, 黃鐵成, 陳孟禹

吉爾格朗河流域塞威氏蘋果53年來景觀格局動態(tài)變化

李健1,2,3, 賈翔1,2,3, *, 陳蜀江1,2,3, 許超宗1,2,3, 劉逸豪4, 羅青青5, 黃鐵成4, 陳孟禹4

1. 新疆干旱區(qū)湖泊環(huán)境與資源實驗室, 新疆 烏魯木齊 830054; 2. 新疆師范大學地理科學與旅游學院, 新疆 烏魯木齊 830054; 3. 烏魯木齊空間遙感應(yīng)用研究所, 新疆 烏魯木齊 830054; 4. 北京林業(yè)大學精準林業(yè)北京市重點實驗室, 北京 100083; 5. 新疆工程學院土木工程學院，新疆 烏魯木齊 830023

以景觀生態(tài)學理論和遙感技術(shù)為基礎(chǔ), 基于1964年、1980年、2000年、2017年四期遙感影像數(shù)據(jù)充分利用GIS、RS、景觀格局方法、空間地統(tǒng)計學等方法對影像進行解譯, 結(jié)合野外實地調(diào)查資料等其他信息源, 分析研究區(qū)景觀格局動態(tài)變化特征, 結(jié)果發(fā)現(xiàn): (1)1964—2017年塞威氏蘋果斑塊數(shù)、斑塊密度、邊界密度較大, 且呈逐漸增加的趨勢, 其景觀生態(tài)過程較活躍, 2000年以前受到人類活動的干擾較強。塞威氏蘋果的面積減少, 斑塊數(shù)增加, 破碎化加大, 斑塊破碎化程度增加, 受到人為和自然環(huán)境的干擾程度變多。(2)1964—2017年斑塊數(shù)、斑塊密度、邊界密度等指數(shù)總體呈增加趨勢, 斑塊形狀趨于不規(guī)則, 邊界區(qū)域不規(guī)則性。(3)蔓延度指數(shù)、香農(nóng)多樣性指數(shù)、景觀均勻度指數(shù)雖然總體變動不夠明顯, 但存在部分波動變化, 景觀的異質(zhì)性程度在增加, 這可能是人為干擾使塞威氏蘋果消亡面積比例降低所致。塞威氏蘋果面積從1964年到2017年減少了3870.81 hm2, 年均動態(tài)度為-1.20%。

吉爾格朗河; 塞威氏蘋果; 景觀格局; 動態(tài)變化

0 前言

新疆野蘋果又稱塞威氏蘋果[(Ldb.) Roem], 系薔薇科蘋果屬落葉小喬木, 為第三紀孑遺植物之一[1]。一般認為我國長期栽培的本土原產(chǎn)的蘋果, 由新疆天山西部的野蘋果馴化而來[2]。塞威氏蘋果具有重要的潛在利用價值、科學研究價值和種質(zhì)資源價值, 對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境和社會發(fā)展具有重要的意義[3-4], 已越來越多的引起社會各界的廣泛關(guān)注[5]。目前, 對塞威氏蘋果的研究多集中在通過外部形態(tài)對塞威氏蘋果的描述、對塞威氏蘋果保護措施的探討、對塞威氏蘋果種群特征研究、以及種子的萌發(fā)特性研究等方面, 有關(guān)塞威氏蘋果林多年分布規(guī)律及其地理分布格局的研究較少[6]。

本文選擇吉爾格朗河流域塞威氏蘋果作為研究對象, 基于1964年、1980年、2000年和2017年四期遙感影像數(shù)據(jù)和其他非遙感數(shù)據(jù)為信息源, 結(jié)合野外實地調(diào)查資料, 在地理信息系統(tǒng)軟件的支持下, 運用景觀格局指數(shù)和空間分析技術(shù), 定量分析53年來吉爾格朗河流域塞威氏蘋果動態(tài)變化特征, 加深對研究區(qū)塞威氏蘋果物種多樣性和生態(tài)多樣性保護問題的認識, 為合理科學地制定生態(tài)修護與保護政策提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于新疆西北部伊犁哈薩克自治州的鞏留縣, 鞏留縣地理位置為東經(jīng)81°34′—83°35′、北緯42°54′—43°38′, 新疆西部吉爾格朗河流域[7]。研究區(qū)域氣候?qū)贉貛Т箨懶詺夂? 年降水量270— 280 mm。依據(jù)特殊的高寒氣候、優(yōu)質(zhì)黑鈣土、豐富的地熱資源和草地, 研究區(qū)內(nèi)分布的樹種除了野蘋果外, 還包括野杏()、山楂()、花楸()、稠李()、薔薇()、樺樹()等野生果樹植物資源, 野果林與野杏林、樺樹林相鄰, 且在各林分中分布有野蘋果幼苗。

Figure 1 Location distribution of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與預處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 遙感影像

結(jié)合研究區(qū)的實際情況和數(shù)據(jù)的可獲取性, 選取1964年和1980年CORONA影像(分辨率分別為2.5 m和10 m, 來自澳大利亞莫納什大學)、2000年SPOT影像(分辨率為2.5 m, 供應(yīng)商處購買)和2017年GF-2影像(分辨率為1 m, 供應(yīng)商處購買)等四期遙感影像數(shù)據(jù)進行解譯。由于研究對象比較特殊, 對于影像的分辨率要求較高, 因此本研究選用的影像分辨率都在10 m以內(nèi), 云量較少, 具有可比性, 綜合來看, 雖四期影像的獲取時間存在稍許不一致情況, 但在實際工作中發(fā)現(xiàn), 對于大面積的塞威氏蘋果林動態(tài)變化而言, 不會影響結(jié)論的準確性, 選取的2000年和2017年秋季的遙感影像數(shù)據(jù)無雪等其他干擾因素, 可以滿足本研究需要, 遙感數(shù)據(jù)解譯的精度也能夠滿足本研究需要。

2.1.2 其他數(shù)據(jù)

主要包括縣志、林地調(diào)查數(shù)據(jù)、水文水資源數(shù)據(jù)、行政區(qū)域的社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及植被類型圖等專題數(shù)據(jù), 森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)。其中各圖件數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來源于統(tǒng)計年鑒和相關(guān)部門, 專題數(shù)據(jù)主要來源于中國科學院科學數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)本研究需要, 研究團隊分別于2016年7月、2017年5月、2017年7月、2017年10月、2018年4月、2018年7月先后六次赴研究區(qū)進行實地調(diào)查, 研究區(qū)的全部區(qū)域都已被實地調(diào)查, 因此獲得的資料比較詳實。

2.2 景觀類型信息提取

2.2.1 景觀類型分類體系

景觀分類體系是按照一定時期的景觀類型分為若干的類別, 由于分類系統(tǒng)是景觀格局研究的先決條件, 本研究為了保證解譯的精度以及解譯的工作量, 綜合考慮滿足自身研究的需要和遙感影像自身分辨率的特點, 參考2017年全國土地利用現(xiàn)狀分類系統(tǒng)(GB/T21010—2017)和中科院土地分類系統(tǒng)的分類標準[8-9]分類, 并匯總相關(guān)文獻資料, 把研究區(qū)的景觀類型分為塞威氏蘋果、山杏、其他闊葉林、針葉林、崩塌區(qū)、耕地、居民建設(shè)用地(居民區(qū)和道路)、水體(河流和水域)和草地(天然草地和人工草地)9種景觀類型。

2.2.2 景觀類型解譯及精度驗證

各類影像經(jīng)過不同的融合方法后對于地物植被類型顏色表征不同, 需結(jié)合實地調(diào)查數(shù)據(jù)和不同影像的色彩表現(xiàn)特征建立植被分類標志, 以比對要分類影像中不同顏色所對應(yīng)的景觀類別。本文在綜合分析研究區(qū)域地形特征和影像特征的基礎(chǔ)上, 依據(jù)其分類體系, 并結(jié)合實地調(diào)查獲取的樣點和樣地資料, 在充分了解實際景觀類別的基礎(chǔ)上, 制定了本研究區(qū)域的遙感圖像解譯標志。

本文采用監(jiān)督分類和人工解譯相結(jié)合的方法對影像進行分類, 分類方法采用最大似然法進行, 最大似然法是以貝葉斯準則為分類依據(jù), 在非線性分類中是錯誤概率最小的一種方法[10]。貝葉斯準則假設(shè)每一個波段的每一類都呈正態(tài)分布, 建立的依據(jù)是最小誤判率或最大后驗概率[11], 它的表達式如下:

在對影像進行初步分類之后, 此結(jié)果一般難以達到最終的應(yīng)用目的, 還需要對影像進行聚類、濾波、邊界清理等分類后處理工作, 清除一些分類后的小碎圖斑, 并修正分類過程產(chǎn)生的一些錯誤, 以達到最終理想的分類結(jié)果, 完成1964年、1980年、2000年和2017年等四個時期遙感解譯分類(圖2)。

遙感圖像在進行分類的過程中必然存在著誤判、漏判的現(xiàn)象, 所以在具體使用影像進行后期分析時, 還必須對分類后的影像進行精度評價, Kappa系數(shù)法采用離散多元技術(shù), 綜合考慮了誤差矩陣的所有可能因素, 能較為客觀的反映分類精度[12]。分類精度評價的參考資料主要包括: 通過實地野外調(diào)查, 利用GPS儀器獲取到的大量實測景觀類型, 以及相關(guān)的文獻資料和一些有關(guān)輔助圖件、專題地圖等, 在此基礎(chǔ)上加以目視判讀檢驗。分類精度和Kappa指數(shù)如表1所示:

圖2 研究區(qū)1964年、1980年、2000年和2017年影像解譯結(jié)果

Figure 2 Image interpretation results for the study areas in 1964, 1980, 2000 and 2017

從精度評價表可以看出, 符合程度比較高, 可以滿足研究的需要。

2.3 景觀格局指數(shù)

景觀格局是由各種復雜的生物、物理和社會原因形成的形狀、大小、排列不同的景觀要素結(jié)果。通過對一些景觀格局指數(shù)的定量分析, 不僅能夠在一定程度上從空間格局反應(yīng)景觀系統(tǒng)功能的變化和空間結(jié)構(gòu)的度量化, 而且還能夠建立景觀結(jié)構(gòu)與生境之間的聯(lián)系[13]。隨著GIS技術(shù)的普及和發(fā)展, 量化景觀格局變得更為方便容易?；谀壳暗难芯? 用以描述景觀格局的景觀指數(shù)很多, 但許多景觀指數(shù)之間不滿足相互獨立的統(tǒng)計原則, 即相關(guān)性很強。本文考慮到總體性、簡化、常用性等原則, 選取斑塊數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)、斑塊邊界總長度(TE)、斑塊平均面積(Area-MN)、最大斑塊面積(LPI)、多樣性指數(shù)(SHDI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、均勻度指數(shù)(SHEI)和散布與并列指數(shù)(IJI)等部分景觀指標, 定量分析53年間吉爾格朗河流域的景觀格局動態(tài)變化。

表1 分類結(jié)果總精度和Kappa指數(shù)

2.4 景觀類型時間動態(tài)變化

景觀類型動態(tài)度包括單一景觀類型變化和綜合景觀類型變化, 均可以用動態(tài)度表示[14]。動態(tài)度指數(shù)綜合考慮了研究時段內(nèi)類型間的轉(zhuǎn)移情況, 反映研究區(qū)類型變化的劇烈程度和變化速率, 對預測未來變化趨勢和解釋時空分布變化也具有積極的作用。

單一景觀類型動態(tài)度反映了一定時間和范圍內(nèi)單一景觀類型在面積上的變化情況, 表達式為:

綜合景觀類型動態(tài)度用于表征整個區(qū)域景觀類型變化的速度, 反映了某個地區(qū)景觀類型整體的狀態(tài), 該公式為:

2.5 驅(qū)動力因子指標體系構(gòu)建

景觀格局變化是自然因素和人文因素相互作用的結(jié)果[15], 本文結(jié)合吉爾格朗河流域的實際情況, 并在定性定量研究區(qū)域塞威氏蘋果變化驅(qū)動力因素的基礎(chǔ)上, 將各指標整理、歸納、總結(jié), 考慮到數(shù)據(jù)的可操作性和可靠性, 將其分為4個大類和14個指標(表2)。

3 景觀格局時空變化分析

3.1 斑塊類型水平指數(shù)分析

斑塊類型水平指數(shù)選取的指標為: 斑塊數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、斑塊平均面積(Area-MN)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、斑塊邊界總長度(TE)、邊界密度(ED)和散布與并列指數(shù)(IJI), 并對吉爾格朗河流域各景觀類型動態(tài)變化趨勢進行分析, 以下為四個時期的斑塊類型水平指數(shù)(表3、表4、表5、表6)。

斑塊數(shù): 吉爾格朗河流域耕地、居民建設(shè)用地、山杏和水體的斑塊數(shù)較小, 而草地和塞威氏蘋果的斑塊數(shù)較大。從變化趨勢上看, 1964—2017年, 居民建設(shè)用地、其他闊葉林的斑塊數(shù)呈逐漸減少的趨勢; 草地、耕地、塞威氏蘋果、針葉林、崩塌區(qū)、山杏、水體的斑塊數(shù)呈逐漸增加的趨勢; 其中針葉林和耕地的增加幅度較大, 分別從1964年的109變?yōu)?017年的583和從1964年的55變?yōu)?017年的255。斑塊密度: 1964—2017年, 草地和塞威氏蘋果的斑塊密度較大。居民建設(shè)用地、其他闊葉林的斑塊密度在1964—2017年間逐漸降低; 而草地、耕地、塞威氏蘋果、針葉林、崩塌區(qū)、山杏、水體的斑塊密度在1964—2017年間逐漸增大; 其中針葉林和耕地景觀的增加程度最明顯, 這表明其景觀生態(tài)過程較活躍。

表2 吉爾格朗河流域塞威氏蘋果驅(qū)動力因子指標體系

表3 吉爾格朗河流域類型水平景觀指數(shù)

注: 1-塞威氏蘋果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建設(shè)用地; 5-針葉林; 6-崩塌區(qū); 7-其他闊葉林; 8-山杏; 9-水體。

表4 吉爾格朗河流域類型水平景觀指數(shù)

注:1-塞威氏蘋果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建設(shè)用地; 5-針葉林; 6-崩塌區(qū); 7-其他闊葉林; 8-山杏; 9-水體。

1964—2017年, 草地的最大斑塊指數(shù)最大, 說明草地景觀是流域的主要景觀類型, 而且對流域整體景觀的影響較大。從隨時間的變化看, 草地、耕地、塞威氏蘋果景觀呈現(xiàn)先增加后減少再增加趨勢, 而居民建設(shè)用地、針葉林、崩塌區(qū)、其他闊葉林、水體景觀的最大斑塊指數(shù)呈逐漸增加趨勢, 而山杏景觀的最大斑塊指數(shù)呈減小趨勢。

邊界密度: 斑塊的邊界密度一方面反映了斑塊的優(yōu)勢度, 另一方面邊界密度也反映斑塊形狀的復雜程度。從邊界密度總體來看, 除了草地的邊界密度最大外, 以塞威氏蘋果的邊界密度較大, 其他景觀類型的邊界密度都相對較小和平均。草地、塞威氏蘋果景觀的邊界密度呈現(xiàn)先減少后增加趨勢, 耕地、崩塌區(qū)、水體景觀的邊界密度呈現(xiàn)先增加后減少趨勢, 而居民建設(shè)用地、山杏、其他闊葉林景觀的邊界密度呈逐漸增加趨勢, 而針葉林景觀的最大斑塊指數(shù)呈減小趨勢。塞威氏蘋果的邊界密度值較大, 說明其在全部類型中所占的比重大, 是優(yōu)勢地類, 2000年以前邊界密度值小, 形狀趨于規(guī)則、簡單, 表明其受到人類活動的干擾較強。

反映各種擴散過程的可能性, 對生物物種的擴散有直接的反映。斑塊邊界總長度: 從1964年到2017年, 草地的斑塊邊界總長度最大, 其次是塞威氏蘋果景觀, 水體的斑塊邊界總長度最小。草地、塞威氏蘋果景觀的邊界總長度呈現(xiàn)先減少后增加趨勢, 耕地、其他闊葉林、水體景觀的邊界總長度呈現(xiàn)先增加后減少趨勢, 居民建設(shè)用地景觀的邊界總長度呈先增加后減少再增加趨勢, 而山杏景觀的邊界總長度呈逐漸增加趨勢, 而針葉林、崩塌區(qū)景觀的邊界總長度呈減小趨勢。

平均斑塊面積: 1964—2017年, 耕地的平均斑塊面積較大較平均, 其中1964和1980年針葉林的平均斑塊面積最大, 2000—2017居民建設(shè)用地的平均斑塊面積最大。崩塌區(qū)和水體的平均斑塊面積從1964年到2017年逐漸增加; 而塞威氏蘋果的平均斑塊面積從1964年到2017年逐漸減少; 平均斑塊面積的減少表示斑塊破碎化程度增加。其中, 塞威氏蘋果景觀破碎度增加, 證明塞威氏蘋果林更加破碎, 受到人為和自然環(huán)境的干擾程度變多, 增加了塞威氏蘋果林的復雜程度。

表5 吉爾格朗河流域類型水平景觀指數(shù)

注:1-塞威氏蘋果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建設(shè)用地; 5-針葉林; 6-崩塌區(qū); 7-其他闊葉林; 8-山杏; 9-水體。

表6 吉爾格朗河流域類型水平景觀指數(shù)

注:1-塞威氏蘋果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建設(shè)用地; 5-針葉林; 6-崩塌區(qū); 7-其他闊葉林; 8-山杏; 9-水體。

散布與并列指數(shù)反映各個斑塊類型間的總體散布與并列狀況, 是景觀分散與相互混雜信息的測度, 是描述景觀空間格局最重要的指標之一。草地的散布與并列指數(shù)在四期數(shù)據(jù)中都是最大, 其他景觀類型在時間尺度上都較平均, 其中, 塞威氏蘋果的散布與并列指數(shù)相對較小, 說明塞威氏蘋果景觀僅與少數(shù)幾種其他類型相鄰接, 受到各種自然、社會條件制約明顯。

3.2 景觀水平指數(shù)分析

景觀水平指數(shù)選用斑塊數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、斑塊平均面積(Area-MN)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、邊界密度(ED)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和均勻度指數(shù)(SHEI)8個指標, 對吉爾格朗河流域景觀格局動態(tài)變化進行分析(表6)。

由表7可以看出: 1964、1980、2000至2017年期間吉爾格朗河流域景觀格局發(fā)生了很大的變化。

斑塊數(shù)的變化趨勢為: 1964年到1980年斑塊數(shù)稍減少, 由2548塊減少到2436塊, 1980年以后斑塊個數(shù)開始逐漸增加, 到2000年斑塊數(shù)為5410塊, 2000年到2017年斑塊數(shù)稍作減少, 2017年為5397塊, 總體來看, 斑塊數(shù)總體呈增加趨勢, 說明吉爾格朗河流域的景觀趨于破碎化。

吉爾格朗河流域斑塊密度的變化趨勢和斑塊數(shù)的變化趨勢相似, 1980年較1964年有所下降, 由1964年的9.9956減少到9.5562, 而在1980年后呈增加的趨勢, 其中2000年為21.2229, 2000年到2017年又稍作減少, 到2017年為21.1719塊?？傮w來看, 斑塊密度總體呈增加趨勢, 這同樣也說明了由于景觀斑塊密度的增加導致了整個吉爾格朗河流域的景觀破碎化程度在增加。

斑塊平均面積從1964年到1980年呈增加趨勢, 由10.0045公頃增加到10.4644公頃, 1980年以后斑塊平均面積開始逐漸減少, 到2000年斑塊平均面積減少為4.7119公頃, 2000年到2017年斑塊平均面積稍作增加, 2017年為4.7233公頃, 總體來看, 斑塊平均面積總體呈減少趨勢, 說明吉爾格朗河流域景觀斑塊破碎化程度加重, 每一個斑塊所占的面積變小, 相應(yīng)的斑塊數(shù)一般會增多。

表7 吉爾格朗河流域景觀水平指數(shù)表

最大斑塊指數(shù)從1964年到1980年呈逐漸上升趨勢, 從1964年的37.2204增加到1980年的43.2660, 1980年以后最大斑塊指數(shù)開始逐漸降低, 到2000年斑塊平均面積降至24.2314, 2000年到2017年最大斑塊指數(shù)微升, 2017年為24.3629, 總體來看, 最大斑塊指數(shù)總體呈下降趨勢, 表明吉爾格朗河流域優(yōu)勢景觀類型蔓延的趨勢逐漸減弱。

邊界密度的變化趨勢為先減小后增加, 其值由1964年的101.6796減小到1980年的93.7764, 變化幅度相對不明顯, 然后逐漸增加, 到2017年邊界密度變?yōu)?34.8312, 表明吉爾格朗河流域景觀格局邊界形狀總體上趨于復雜, 邊界趨于不規(guī)則性。

1964—2017年, 1964年到1980年蔓延度值稍增加, 由1964年的64.6579增加到1980年的65.4854, 1980年以后蔓延度值開始逐漸減少, 到2000年蔓延度值為63.7672, 2000年到2017年蔓延度值稍作增加, 2017年為63.9887, 總體來看, 蔓延度值總體呈減少趨勢, 表明吉爾格朗河流域景觀斑塊之間的連接性一般, 斑塊之間團聚程度減弱, 揭示了景觀的破碎化程度的上升。

香農(nóng)多樣性指數(shù)的變化趨勢為1964年到1980年香農(nóng)多樣性指數(shù)稍減少, 由1.4116減少到1.3835, 1980年以后香農(nóng)多樣性指數(shù)開始逐漸增加, 到2000年香農(nóng)多樣性指數(shù)為1.4114, 2000年到2017年香農(nóng)多樣性指數(shù)稍作減少, 2017年為1.4002, 總體來看, 香農(nóng)多樣性指數(shù)總體呈降低趨勢, 表明不同景觀斑塊面積的分布趨于不均勻發(fā)展, 景觀的異質(zhì)性程度在增加。

景觀均勻度指數(shù)的變化趨勢為1964年到1980年景觀均勻度指數(shù)稍減少, 由0.6425減少到0.6297, 1980年以后景觀均勻度指數(shù)開始逐漸增加, 到2000年景觀均勻度指數(shù)為0.6423, 2000年到2017年景觀均勻度指數(shù)稍作減少, 2017年為0.6373, 總體來看, 景觀均勻度指數(shù)總體呈降低趨勢, 這說明整個區(qū)域各斑塊類型在景觀中分布趨于不均勻, 各景觀類型分布更加多元化。

3.3 景觀格局時空變化分析

3.3.1 單一景觀類型變化動態(tài)度分析

根據(jù)遙感解譯結(jié)果, 通過統(tǒng)計各景觀類型面積和結(jié)合公式(2)計算吉爾格朗河流域各時段單一類型變化動態(tài)度。

塞威氏蘋果變化狀況: 塞威氏蘋果面積從1964年到2017年減少了3870.81 hm2, 年均動態(tài)度為-1.20%, 1964年到1980年面積減少了1841.18 hm2, 年均動態(tài)度為-1.89%, 1980年到2000年面積減少了1970.39 hm2, 年均動態(tài)度為-2.32%, 2000年到2017年面積減少了59.24 hm2, 年均動態(tài)度為-0.15%。從表中看出, 從1964到2017年塞威氏蘋果面積持續(xù)減少, 減少速度減慢, 其中1964年到1980年之間年減少速率最大, 破壞最嚴重時期, 1980年到2000年減少速率次之, 此時期已進行一些相應(yīng)保護, 破壞形勢有所緩解, 但塞威氏蘋果仍大面積消亡, 2000年到2017年之間, 保護政策起到效果, 雖受到病蟲害的一些影響, 但總體上形勢趨向好轉(zhuǎn)。

表8 吉爾格朗河流域單一景觀類型動態(tài)度

表9 吉爾格朗河流域綜合景觀類型動態(tài)度

3.3.2 綜合景觀類型變化動態(tài)度分析

根據(jù)遙感解譯結(jié)果, 通過統(tǒng)計各景觀類型面積和結(jié)合公式(3)計算吉爾格朗河流域1964—1980年、1980—2000年、2000—2017年和1964—2017年綜合景觀類型動態(tài)度。

根據(jù)公式得出吉爾格朗河流域1964—2017年、1964—1980年、1980—2000年、2000—2017年的綜合景觀類型動態(tài)度分別為4.6213%、1.8057%、2.7344%、0.0006%, 這表明53年期間流域景觀類型變化速度先加快后趨于平緩, 總體上看變化是比較劇烈的。1964—1980年主要是原始的一些人為干擾造成的類型交換, 但由于經(jīng)濟發(fā)展相對緩慢, 干擾有限, 景觀類型相對于1980—2000年仍轉(zhuǎn)換不夠頻繁。而1980—2000年經(jīng)濟社會快速發(fā)展階段, 林地和草地被大量開墾, 以及建設(shè)用地與其他類型之間轉(zhuǎn)換頻繁, 造成綜合景觀類型動態(tài)度升高明顯。2000—2017年, 政策和經(jīng)濟原因決定了此時期主要類型間的轉(zhuǎn)換較慢, 景觀類型結(jié)構(gòu)逐步穩(wěn)定, 因此綜合景觀類型動態(tài)度呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢。從1964—2017年全局來看, 景觀類型間轉(zhuǎn)換頻繁, 受到自然、人為因素和社會因素的影響前期變化大, 受到干擾嚴重, 所以應(yīng)該采取一些措施和方法更好的保護以塞威氏蘋果為代表的物種多樣性與生物多樣性。

4 討論與結(jié)論

本文以景觀生態(tài)學理論和遙感技術(shù)為基礎(chǔ), 基于1964年、1980年、2000年、2017年四期遙感影像數(shù)據(jù)充分利用GIS、RS、景觀格局方法、空間地統(tǒng)計學等方法對影像進行解譯, 結(jié)合野外實地調(diào)查資料等其他信息源, 分析研究區(qū)景觀格局動態(tài)變化特征, 結(jié)論如下:

從類型水平指數(shù)方面看, 1964—2017年塞威氏蘋果斑塊數(shù)、斑塊密度、邊界密度較大, 且呈逐漸增加的趨勢, 說明其景觀生態(tài)過程較活躍, 其在景觀中所占的比重大, 為優(yōu)勢地類, 2000年以前邊界密度值小, 形狀趨于規(guī)則、簡單, 表明其受到人類活動的干擾較強。塞威氏蘋果最大斑塊指數(shù)表明, 其在流域中是較為優(yōu)勢的類型, 占據(jù)相當重要的作用, 受到人類活動影響較多。從斑塊面積可以看出塞威氏蘋果的面積在減少, 斑塊數(shù)在增加, 雖斑塊邊界總長度變化幅度不夠顯著, 但正說明了破碎化加大的狀況。平均斑塊面積的減少表示斑塊破碎化程度增加。其中, 塞威氏蘋果景觀破碎度增加, 證明塞威氏蘋果林更加破碎, 受到人為和自然環(huán)境的干擾程度變多, 增加了塞威氏蘋果林的復雜程度。其中, 塞威氏蘋果的散布與并列指數(shù)相對較小, 說明塞威氏蘋果景觀僅與少數(shù)幾種其他類型相鄰接, 受到各種自然、社會條件制約明顯。

從景觀水平指數(shù)方面看, 1964—2017年斑塊數(shù)、斑塊密度、邊界密度這幾個指數(shù)總體呈上升趨勢, 說明由于景觀指數(shù)的上升導致了整個吉爾格朗河流域的景觀破碎化程度在增加, 斑塊形狀趨于不規(guī)則, 邊界區(qū)域不規(guī)則性。斑塊平均面積、最大斑塊指數(shù)大體為減少趨勢, 說明吉爾格朗河流域景觀斑塊破碎化程度加重, 每一個斑塊所占的面積變小, 相應(yīng)的斑塊數(shù)一般會增多, 蔓延的趨勢逐漸減弱。塞威氏蘋果就是其中比較突出的景觀, 其幾十年來面積變化較大, 減少嚴重, 而且平均斑塊面積變小, 破碎化程度尤其嚴重。蔓延度值、香農(nóng)多樣性指數(shù)、景觀均勻度指數(shù)雖然總體變動不夠明顯, 但存在部分波動變化, 整個區(qū)域各斑塊類型在景觀中分布趨于不均勻, 各景觀類型分布更加多元化, 不同景觀斑塊面積的分布趨于不均勻發(fā)展, 景觀的異質(zhì)性程度在增加, 這可能主要是草地類型流入較多, 使面積比例增加, 而人為干擾使塞威氏蘋果消亡面積比例降低所致。

自然災害、人為嫁接、病蟲害、過度放牧、管理粗放等因素都是新疆野蘋果種群走向衰退的主要因素[16-18]。首先, 應(yīng)建立新疆野蘋果種子資源庫, 從新疆野蘋果各種群搜集健壯樹木種子, 區(qū)分保存; 其次, 應(yīng)建立新疆野蘋果種質(zhì)資源苗圃, 大量進行人工育苗, 為后續(xù)種群撫育工作奠定基礎(chǔ)[19]; 再次, 由于新疆野蘋果基因資源獨特而珍貴, 在科學研究和開發(fā)利用上意義重大, 應(yīng)該盡量保護現(xiàn)有資源, 間伐應(yīng)有度; 最后在對種群及群落管理與保護中, 不僅要對種群本身進行管理與保護, 對環(huán)境的管理與保護同等重要[20]。伊犁地區(qū)作為新疆野蘋果分布的重要地區(qū)之一, 加大對該地區(qū)新疆野蘋果的撫育, 有利于營造該地區(qū)良好的生態(tài)環(huán)境, 有利于為其他野蘋果分布地區(qū)的保護與恢復提供借鑒與經(jīng)驗, 同時對于野果林的持續(xù)經(jīng)營、合理開發(fā)、促進森林生長和加強森林保護也具有一定的意義。

[1] 劉華, 臧潤國, 丁易, 等. 天山西部新疆野蘋果種群特征[J]. 林業(yè)科學, 2010, 46(11): 1–7.

[2] 羅桂環(huán). 蘋果源流考[J]. 北京林業(yè)大學學報(社會科學版), 2014, 13(2): 15–25.

[3] 李杰軍, 袁朝. 依托新疆野蘋果資源培育特色經(jīng)濟林產(chǎn)業(yè)[J]. 內(nèi)蒙古林業(yè)調(diào)查設(shè)計, 2007(4): 62–63.

[4] 劉淑瓊. 基于規(guī)則格網(wǎng)DEM地形特征提取研究[D]. 撫州: 東華理工大學, 2014.

[5] 韓海輝. 基于SRTM-DEM的青藏高原地貌特征分析[D]. 蘭州: 蘭州大學, 2009.

[6] 吳照柏. 森林資源規(guī)劃設(shè)計調(diào)查中地形因子自動提取初探[J]. 中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃, 2007(3): 51–53.

[7] 張鮮花, 朱進忠, 王特, 等. 天山北坡東西部山地野生鴨茅部分生理生化指標分異性的研究[J]. 草地學報, 2013, 21(0): 534–538.

[8] 唐雙娥, 鄭太福. 法學視角下我國土地分類之完善[J]. 湖南師范大學社會科學學報, 2011, 40(6): 69–72.

[9] 趙松婷. 黔東南州土地利用變化及驅(qū)動力分析[D]. 北京: 中央民族大學, 2011.

[10] 孟慶偉, 張韜, 劉佳慧, 等. 內(nèi)蒙古西部濕地類型TM影像解譯標志的建立[J]. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學學報(自然科學版), 2007(2): 35–40.

[11] 胡勇. 多時相遙感影像土地覆蓋自動分類研究[D]. 西安: 西安科技大學, 2011.

[12] 王彥閣. 密云水庫流域土地利用時空變化及景觀恢復保護區(qū)劃[D]. 北京: 中國林業(yè)科學研究院, 2010.

[13] 郭憲友. 近15年黃河流域山東中段景觀格局變化研究[D].濟南: 山東大學, 2014.

[14] 劉德彬, 李逸凡, 王振猛, 等. 1983—2014年來黃河三角洲景觀類型與景觀格局動態(tài)變化及驅(qū)動因素[J]. 山東林業(yè)科技, 2017, 47(4): 1–8.

[15] 王耕, 常暢, 韓冬雪, 等. 老鐵山自然保護區(qū)景觀格局與生境質(zhì)量時空變化 [J]. 生態(tài)學報, 2020, 40(6):1910—1922．

[16] 田潤煒, 蔡新斌, 劉麗燕, 等. 新疆野蘋果種群年齡結(jié)構(gòu)特征與動態(tài)分析[J]. 西北植物學報, 2016, 36 (4): 811– 817.

[17] 馬闖, 楊美玲, 張云秀, 等. 新疆野蘋果() 種群年齡結(jié)構(gòu)及其動態(tài)特征[J]. 干旱區(qū)研究, 2018, 35 (1): 156–164.

[18] 宋益學. 新疆野蘋果的管理現(xiàn)狀和保護措施[J]. 新疆林業(yè), 2006(6): 34–35.

[19] 孔維亨, 劉立強, 秦偉，等. 新源縣野蘋果林種群的衰退與天然更新狀況分析[J]. 新疆農(nóng)業(yè)大學學報, 2018, 41(5): 323–330.

[20] 蘇志豪, 李文軍, 曹秋梅，等. 新疆野蘋果的種群年齡結(jié)構(gòu)與數(shù)量動態(tài)[J]. 干旱區(qū)研究, 2019, 36(5):1153–1160.

Dynamic changes of landscape pattern of the(Ldb.) Roem in the Gilgrand River Basin in the past 53 years

LI jian1,2,3, JIA Xiang1,2,3,*, CHEN Shujiang1,2,3, XU Chaozong1,2,3, LIU Yihao4, LUO Qingqing5, HUANG Tiecheng4, CHEN Mengyu4

1. Xinjiang Laboratory of Lake Environment and Resources in Arid Zone, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China 2. College of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China 3. Urumqi Institute of Spatial Remote Sensing Applications, Urumqi 830054, China 4. Key Laboratory of Precision Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China 5. College of Civil Engineering, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi 830023, China

Based on landscape ecology theory and remote sensing technology, this paper used GIS, RS, landscape patterns method and spatial geostatistics to interpret images based on 1964, 1980, 2000, and 2017 remote sensing image data. Combined with other information sources such as field investigation data, the paper analyzed the dynamic changes of landscape pattern in the study area. The conclusions were as follows: (1) The number of plaques, plaque density, and boundary density of(Ldb.) Roem from 1964 to 2017 were large and showed increasing trend, the landscape ecological process was more active, and the interference from human activities was stronger before 2000. The area of(Ldb.) Roem was reduced, the number of plaques was increased, the fragmentation was increased, the degree of plaque fragmentation was increased, and the degree of interference from human and natural environment was increased. (2) The index of plaque, plaque density, and boundary density generally increased, the shape of plaque tends to be irregular, and the boundary area was irregular from 1964 to 2017. (3) Although the overall changes of the spread value, Shannon diversity index, and landscape evenness index were not obvious enough, there were some band changes, and the degree of heterogeneity of the landscape was increasing. This may be the proportion of the dead zone of the severe apples caused by human disturbance.From 1964 to 2017, the areadecreased by 3870.81hm2, with an average annual dynamic degree of -1.20%.

gilgrand river;(Ldb.) Roem; landscape pattern; dynamic change

李健, 賈翔, 陳蜀江, 等. 吉爾格朗河流域塞威氏蘋果53年來景觀格局動態(tài)變化[J]. 生態(tài)科學, 2021, 40(3): 174–183.

LI jian, JIA Xiang, CHEN Shu-jiang, et al. Dynamic changes of landscape pattern of the(Ldb.) Roem in the Gilgrand River Basin in the past 53 years[J]. Ecological Science, 2021, 40(3): 174–183.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.03.021

P49

A

1008-8873(2021)03-174-08

2019-11-24;

2019-12-24

國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0501500); 新疆維吾爾自治區(qū)高校科研計劃(XJEDU2019Y031)

李健(1989—), 男, 碩士研究生, 主要從事資源環(huán)境遙感研究, E-mail:283586705@qq.com

賈翔, 男, 經(jīng)濟師, 碩士, 主要從事資源環(huán)境遙感研究, E-mail:jiaxiang19891204@126.com