王小慧 陳 阜

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)作制度重點實驗室，北京 100193)

現(xiàn)代化和集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過量使用化肥和農(nóng)藥的同時，單一作物連片生產(chǎn)規(guī)模逐漸增大，不僅降低了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)多樣性、穩(wěn)定性和抗干擾能力，也降低了農(nóng)田景觀的空間異質(zhì)性。作物是農(nóng)田景觀的核心組成，作物組成和配置直接影響農(nóng)田景觀格局和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。復(fù)種、輪作、條帶種植、間套作、混作以及農(nóng)林復(fù)合種植等可以提升農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性和配置異質(zhì)性，異質(zhì)性的提升有利于保持和提高土壤肥力，加速養(yǎng)分循環(huán)，減少磷流失量和水徑流量，并增加授粉昆蟲和鳥類的數(shù)量。

作物和半自然生境面積是農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性的具體表現(xiàn)，逐漸受到國內(nèi)外許多學(xué)者的關(guān)注。前人研究表明，過高或過低的農(nóng)田景觀多樣性均會導(dǎo)致物種喪失和豐富度降低，半自然生境面積比例為10%～20%的農(nóng)田景觀具有最高的作物產(chǎn)量，而當(dāng)作物面積比例為20%～40%時作物產(chǎn)量最低；當(dāng)不同的作物或品種占據(jù)不同的時空生態(tài)位時，作物多樣性的增加有利于作物產(chǎn)量提升，雖然半自然生境減少了農(nóng)田邊界的作物產(chǎn)量，但提高了農(nóng)田內(nèi)部的作物產(chǎn)量。農(nóng)田景觀中較高的半自然生境比例和破碎度，有利于提高授粉昆蟲多樣性，并提升生態(tài)系統(tǒng)授粉功能，進(jìn)而極大地減弱單一化景觀對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的負(fù)面影響。對歐洲和加拿大的432個1 km×1 km景觀樣方采樣結(jié)果顯示，在作物面積比例高于60%的農(nóng)田景觀中，作物田塊邊界長度的增加有利于田塊內(nèi)植物多樣性的提升；但是對法國西部的20個1 km×1 km景觀樣方采樣顯示，在作物比例為30%～60%的農(nóng)田景觀中，農(nóng)田景觀的作物比例提升卻減少了植物豐富度。

景觀格局指數(shù)是量化景觀異質(zhì)性的重要工具，不僅應(yīng)用于描述景觀格局變化，也可用于量化景觀格局變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的影響。前人研究表明，斑塊數(shù)量、斑塊密度、平均斑塊面積、最大斑塊指數(shù)、景觀百分比、景觀形狀指數(shù)和有效網(wǎng)格尺寸等景觀格局指數(shù)可以有效表征不同生態(tài)系統(tǒng)和土地利用類型的景觀格局變化，同時也是研究農(nóng)地細(xì)碎化的重要指標(biāo)。對農(nóng)田、林地、草地和建設(shè)用地結(jié)構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究發(fā)現(xiàn)，散布和并列指數(shù)、最大斑塊指數(shù)、聚集度指數(shù)、平均斑塊面積和景觀百分比與總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈極顯著相關(guān)性，而景觀百分比與不同類型農(nóng)用地凈初級生產(chǎn)能力和供給功能的相關(guān)性最為顯著，而最大斑塊指數(shù)、平均形狀、散布和并列指數(shù)有助于研究不同類型農(nóng)用地的農(nóng)業(yè)保護(hù)研究。

前人研究大多集中于作物和半自然生境對作物產(chǎn)量、授粉功能和害蟲防治的影響，而極少關(guān)注對農(nóng)田景觀作物和非作物空間結(jié)構(gòu)的影響，且大部分研究不區(qū)分農(nóng)田景觀中的不同作物和種植模式，缺乏量化農(nóng)田景觀多樣性、破碎度和配置異質(zhì)性等方面的依據(jù)，國內(nèi)的相關(guān)研究尤其貧乏。本研究基于遙感解譯的農(nóng)田景觀影像，以移動窗口的方法獲取1 km景觀樣方，明確研究區(qū)農(nóng)田景觀作物和半自然生境面積比例；進(jìn)一步選取不同作物面積比例梯度的景觀樣方，采用景觀格局指數(shù)法，從農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性、破碎度和配置異質(zhì)性3個角度，分析不同作物面積比例對研究區(qū)農(nóng)田景觀結(jié)構(gòu)和主體模式分布特征的影響，以期為未來農(nóng)田景觀的作物布局優(yōu)化和可持續(xù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供理論支撐。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)前處理

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為河北省吳橋縣 (37°41′ N, 116°37′ E)，位于我國三大糧食主產(chǎn)區(qū)之一的華北平原(圖1(a))。全縣總面積583 km，其中耕地面積占比65%以上，主要種植模式為麥玉兩熟。2019年全縣小麥播種面積25 580 hm，玉米播種面積28 265 hm，且基本實現(xiàn)“種管收”全過程機(jī)械化；其他作物類型包括棉花、辣椒、紅薯和花生等，但播種和收獲的機(jī)械化程度極低。研究區(qū)海拔14～22 m，是暖溫帶季風(fēng)氣候，光熱資源充足，年平均氣溫12.6 ℃，年平均日照時數(shù)2 340 h，無霜期213 d；研究區(qū)位于地下水“漏斗區(qū)”的深層超采區(qū)，平均降水量530 mm，而麥玉兩熟需水量約750 mm，水資源較為緊缺。

(a)研究區(qū)位置；(b)土地利用圖；(c)種植模式圖；(d)農(nóng)田景觀格局圖。(a) Location of research area; (b) Land-use; (c) Cropping pattern and (d) Farmland landscape pattern and sample distribution.圖1 研究區(qū)農(nóng)田景觀格局圖和樣方分布Fig.1 Farmland landscape pattern and sample distribution

1.2 數(shù)據(jù)獲取與前處理

1

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2

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1

土地利用數(shù)據(jù)提取

從GF-2影像挑選成像質(zhì)量較高的3景數(shù)據(jù)(成像時間為2015-05-28)用于研究區(qū)土地利用類型和田間道路的識別和提取，并用ENVI 5.5進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正的預(yù)處理獲得0.8 m融合影像。通過參考中科院LUCC分類體系和研究區(qū)實際土地利用情況，構(gòu)建了涵蓋耕地、林地、草地、建筑用地、道路、河流、坑塘和設(shè)施農(nóng)業(yè)的土地利用分類體系。最后，采用目視解譯法提取土地利用和田間道路分布情況，其中識別的道路包括高速公路、省道、縣道、鄉(xiāng)道和田間車道等寬度大于1 m的交通用地(圖1(b))。對比吳橋縣國土資源局公開發(fā)布的2016年土地利用數(shù)據(jù)，各土地利用類型誤差控制在10%以內(nèi)。

1

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2

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2

種植模式提取

以2019年全覆蓋且無云的15景Landsat 8 OLI影像和2景Sentinel 2 MSI影像，經(jīng)輻射定標(biāo)、大氣校正和圖像融合預(yù)處理后獲得時間序列的融合影像。在獲取的17景遙感影像中，3—10月共14景，分別為03-26、04-04、05-06、05-22、05-29、06-07、06-14、06-29、08-17、08-28、09-02、09-18、09-27和10-29；其他月份共4景。然后，以145個地塊共19 385個柵格作為訓(xùn)練樣本，將歸一化差異植被指數(shù)、植被增強(qiáng)指數(shù)、藍(lán)波段對比度和紅波段對比度4個指標(biāo)作為特征指標(biāo)，用隨機(jī)森林分類法解析研究區(qū)7類種植模式分布情況，以74個地塊共8 741個柵格作為驗證樣本進(jìn)行精度驗證的總體精度為91.17%，Kappa系數(shù)為0.864 4，分類結(jié)果較好。解析的7類種植模式包括麥玉兩熟、糧林復(fù)合兩熟、糧林復(fù)合一熟、棉花一熟、辣椒一熟、玉米一熟和花生一熟(圖1(c))。

1

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2

.

3

農(nóng)田景觀格局獲取

將土地利用圖和種植模式分布圖合并，獲得空間分辨率為15 m的研究區(qū)農(nóng)田景觀格局圖(圖1(d))，包含14類土地利用類型。

2 研究方法

2.1 樣方選取

用移動窗口法，在農(nóng)田景觀格局以1個柵格為步長獲取了2 596 802個1 km景觀樣方，統(tǒng)計每個景觀樣方不同地類面積比例，包括作物斑塊、林地斑塊、水體斑塊和其他斑塊。其中麥玉兩熟、棉花一熟、辣椒一熟、玉米一熟和花生一熟5類為作物斑塊；糧林復(fù)合兩熟和糧林復(fù)合一熟具有明顯區(qū)別于作物的冠層結(jié)構(gòu)和復(fù)雜的調(diào)節(jié)功能，與林地合并作為林地斑塊，是研究區(qū)農(nóng)田景觀最主要的半自然生境；河流和坑塘作為水體斑塊；其余要素為其他斑塊，包括建設(shè)用地、道路和設(shè)施農(nóng)業(yè)等。

本研究以農(nóng)田景觀中作物面積比例為衡量指標(biāo)，設(shè)置1 km景觀樣方中作物面積比例為45%、55%、65%、75%、85%和95%這6個梯度，每個梯度至少3次重復(fù)。為了使樣方更具代表性，各樣方還應(yīng)滿足以下條件：1)樣方內(nèi)河流和湖泊等地表水體的比例應(yīng)≤2%；2)樣方間距離≥2 km；3)樣方完全落在研究區(qū)域內(nèi)，且與研究區(qū)邊界距離≥500 m。本研究在2 596 802個1 km景觀樣方中共選取了24個用于梯度研究(圖1(c))。

24個樣方的不同處理間，林地面積比例最小為1%，最大為40%，平均值為16%；水域比例最高為2%，最低為0%，平均值為0%；其他類型比例最高28%，最低為3%，平均值為15%(表1)。

表1 景觀樣方各類型組分面積比例
Table 1 Proportion of all compositions of the landscape samples %

序號No.處理Treatment作物面積比例Proportion ofcrop area林地面積比例Proportion offorest area水域面積比例Proportion ofwater area其他類型面積比例Proportion ofothers1454525～401～214～282555522～310～114～23365657～25010～284757512～1609～13585857～1005～869593～951～203～5

2.2 景觀指數(shù)計算

2

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2

.

1

組分異質(zhì)性

香農(nóng)多樣性指數(shù)(Shannon’s diversity index, SHDI)反映景觀的組分異質(zhì)性，廣泛應(yīng)用于生態(tài)學(xué)和生物多樣性研究，等于各斑塊類型的面積比乘以其自然對數(shù)和的負(fù)值，該指標(biāo)用于景觀尺度。其計算公式為：

(1)

式中：

p

為第

i

類斑塊面積與景觀面積之比；

m

為斑塊類型數(shù)量，個。SHDI對景觀中各斑塊類型不均衡分布情況反映強(qiáng)烈，強(qiáng)調(diào)稀有斑塊對景觀異質(zhì)性的貢獻(xiàn)度。一般來說，景觀破碎度越高，土地利用越豐富，SHDI越大。SHDI的范圍為[0,∞)，SHDI越大，組分異質(zhì)性越強(qiáng)；若SHDI=0，說明景觀中只有1類斑塊或者1個斑塊，不具備多樣性。

香農(nóng)均勻度指數(shù)(Shannon’s evenness index, SHEI)反映不同景觀中不同斑塊類型面積分布的均勻度，是優(yōu)勢度的補(bǔ)充，該指標(biāo)用于景觀尺度。其計算公式為：

(2)

SHEI的取值范圍為[0,1]。當(dāng)SHEI=1時，景觀中不同類型斑塊的面積分布非常均勻；當(dāng)SHEI=0時，說明景觀中只有1類或者1個斑塊，不具備多樣性,同時不同斑塊的面積分布非常不均勻。

景觀百分比(Percentage of landscape, PLAND)反映不同類型斑塊在景觀中的面積比例，量化了景觀中每類斑塊的比例豐度，是重要的景觀組分的度量指標(biāo)。該指標(biāo)用于景觀尺度。其計算公式為：

(3)

式中：

a

為第

i

類第

j

個斑塊的面積，m；

A

為景觀面積，m。景觀百分比是1個相對值，相比于斑塊類型面積，更適用于比較不同大小景觀的景觀組分。PLAND的取值范圍為(0,100]，PLAND趨近于0，說明該類型斑塊在景觀中極其罕見；若PLAND=100，說明整個景觀只有1種斑塊類型。

2

.

2

.

2

景觀破碎度

邊界密度(Edge density, ED)為單位面積的斑塊邊界長度，等于景觀中所有斑塊邊界總長度除以景觀總面積，一般用于不同尺度景觀的比較。該指標(biāo)可應(yīng)用于斑塊和景觀尺度。其計算公式為：

(4)

式中：ED為邊界密度，m/hm；TE為景觀中斑塊邊界總長度，m。ED取值范圍≥0，沒有上限限制。當(dāng)ED=0時，說明景觀中不存在斑塊邊界。

景觀形狀指數(shù)(Landscape shape index, LSI)是最常用的景觀形狀指數(shù)之一，表征景觀中斑塊形狀與正方形的偏移距離，該指標(biāo)用于景觀尺度。其計算公式為：

(5)

式中：0.25為正方形校正常數(shù)。LSI取值≥1，沒有上限限制。LSI=1時，景觀中只有1個正方形斑塊；LSI>1時，景觀中斑塊形狀不規(guī)則或偏離正方形。

斑塊數(shù)量(Number of patches, NP)反映景觀中或某一類型斑塊的斑塊數(shù)量，是景觀或某一特定類型斑塊的破碎度的簡單度量指標(biāo)，該指標(biāo)可用于斑塊和景觀尺度。其計算公式為：

NP=

n

(6)

式中：

n

為景觀中第

i

類斑塊的斑塊數(shù)量，個。當(dāng)景觀面積或者各類型斑塊面積保持不變時，該指標(biāo)傳達(dá)的含義與斑塊密度和平均斑塊大小相似。NP取值≥1，當(dāng)NP=1時，說明景觀中只有1個斑塊，或一類斑塊只有1個斑塊。

2

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2

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3

配置異質(zhì)性

有效粒度尺寸(Effective mesh size, MESH)可以有效反映景觀面積權(quán)重和結(jié)構(gòu)上的差異性特征，可以表達(dá)景觀組分和空間格局特點，該指標(biāo)用于景觀尺度。其計算公式為：

(7)

MESH的范圍介于柵格面積和景觀總面積之間。當(dāng)每個柵格都為單獨的1類斑塊時，MESH與柵格面積相同；當(dāng)整個景觀只包含1類斑塊時，MESH等于景觀總面積。有效粒度尺寸越小，配置異質(zhì)性約高。

分離度指數(shù)(Splitting index, SPLIT)指在保持分割度不變的基礎(chǔ)上把景觀分成均勻斑塊大小時的斑塊數(shù)，是表征集約化用地景觀配置異質(zhì)性的最具代表性指數(shù)之一。其計算公式為：

(8)

式中：

n

為第

m

類斑塊個數(shù)，個。SPLIT=1表示景觀中只有1個斑塊，斑塊面積越小，SPLIT越大。當(dāng)斑塊面積最小，景觀被細(xì)分至極致時，SPLIT最大，每個柵格就是1個斑塊。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)田景觀作物和半自然生境比例

研究區(qū)農(nóng)田景觀總體呈現(xiàn)高作物面積比例、低半自然生境比例和極低水體比例的特點(圖2)。2019年研究區(qū)2 596 802個1 km景觀樣方的作物面積比例呈負(fù)偏態(tài)分布，具有眾數(shù)>中位數(shù)>平均值的特點，平均值為53%，偏度系數(shù)為-0.53，說明有相當(dāng)比例的農(nóng)田景觀具有較高的作物面積比例，以此獲取可觀的作物產(chǎn)量(圖2(b))。林地面積比例呈正偏態(tài)分布，具有平均值>中位數(shù)>眾數(shù)的特點，平均值為22%，偏度系數(shù)為0.49，說明研究區(qū)大部分的1 km農(nóng)田景觀具有較低的半自然生境比例(圖2(c))。絕大部分的1 km景觀樣方的水體比例低于2%，地表水體比例極低(圖2(a))。

(a)景觀樣方特征；(b)作物面積比例頻率分布圖；(c)林地面積比例頻率分布圖。(a) Characteristics of the landscape samples, (b) and (c) Frequency distribution of the proportion of crop and forest area， respectively.圖2 研究區(qū)2019年1 km2景觀樣方特征Fig.2 Characteristics of landscape sample of study area

3.2 作物面積比例對農(nóng)田景觀多樣性的影響

農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性隨著作物面積比例的增加而顯著降低，麥玉兩熟斑塊面積比例隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的增加而顯著上升。從農(nóng)田景觀角度來看，作物面積比例為45%的SHDI和SHEI分別為1.69和0.67，顯著高于其他處理(

P

<0.05)；作物面積比例為95%的SHDI和SHEI分別為0.33和0.20，顯著低于其他處理(

P

<0.05)(圖3(a)和(b))。隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的增加，SHDI和SHEI均呈下降趨勢，說明農(nóng)田景觀中作物面積比例提升后導(dǎo)致多樣性顯著下降，各類斑塊間面積分布更加不均勻。

SHDI為香農(nóng)多樣性指數(shù)，SHEI為香農(nóng)均勻度指數(shù)，PLAND為景觀百分比。圖中小寫字母表示處理間差異達(dá)顯著水平(P<0.05)。下同。SHDI is Shannon’s diversity index, SHEI is Shannon’s evenness index, PLAND is percentage of landscape.Treatments labeled by lowercases in the figure are significantly different at 0.05 probability level。The same below.圖3 農(nóng)田景觀和麥玉兩熟斑塊組分異質(zhì)性Fig.3 Compositional heterogeneity of farmland landscape and wheat-maize double cropping patches

從麥玉兩熟斑塊來看，作物面積比例為45%的PLAND為42.20%，作物面積比例為95%的PLAND為92.72%。隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的增加，麥玉兩熟斑塊的PLAND顯著上升(

P

<0.05)，說明農(nóng)田景觀中作物面積比例的提升可能是研究區(qū)麥玉兩熟斑塊面積比例上升的原因之一(圖3(c))。

3.3 作物面積比例對農(nóng)田景觀破碎度的影響

農(nóng)田景觀破碎度隨著作物面積比例的增加而顯著下降，但麥玉兩熟斑塊的差異性稍弱。從農(nóng)田景觀角度來看，作物面積比例為45%的ED和LSI分別為338.53和9.51，顯著高于65%、75%、85%和95%；作物面積比例為95%的ED和LSI分別為106.78和3.68，顯著低于45%、55%、65%和75%(

P

<0.05)(圖4(a)和(b))。隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的提升，ED和LSI均呈下降趨勢，說明農(nóng)田景觀中作物面積比例的提升導(dǎo)致景觀破碎度顯著降低，斑塊形狀變得更加趨于正方形。

ED為邊界密度，NP為斑塊數(shù)量，LSI為景觀形狀指數(shù)。ED is edge density, NP is number of patches, LSI is number of patches.圖4 農(nóng)田景觀和麥玉兩熟斑塊破碎度Fig.4 Fragmentation of farmland landscape and wheat-maize double cropping patches

從麥玉兩熟斑塊角度來看，作物面積比例為45%的NP和LSI分別為11.75和6.22，作物面積比例為95%的NP和LSI分別為1.33和3.51，前者顯著高于后者(

P

<0.05)，而其他作物面積比例的NP和LSI都沒有顯著差異(圖4(c)和(d))。因此，只有農(nóng)田景觀作物面積比例差異非常大時，麥玉兩熟斑塊的破碎度才會表現(xiàn)出顯著差異。

3.4 作物面積比例對農(nóng)田景觀空間異質(zhì)性的影響

農(nóng)田景觀配置異質(zhì)性隨著作物面積比例的增加而顯著下降。從農(nóng)田景觀角度來看，作物面積比例為45%的MESH為14.14，顯著低于75%、85%和95%，而和55%和65%沒有顯著差異；作物面積比例為45%的SPLIT為7.74，顯著高于95%，但55%～95%之間沒有顯著差異(圖5(a)和(b))。隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的提升，MESH呈上升趨勢，而SPLIT則呈下降趨勢。因此，農(nóng)田景觀中作物面積比例的提升增加了集中連片的同質(zhì)地塊，景觀配置異質(zhì)性降低。

MESH為有效粒度尺寸，SPLIT為分離度指數(shù)。MESH is effective mesh size, SPLIT is splitting index.圖5 農(nóng)田景觀和麥玉兩熟斑塊配置異質(zhì)性Fig.5 Configurational heterogeneity of farmland landscape and wheat-maize double cropping patches

從麥玉兩熟斑塊來看，作物面積比例為45%的MESH為11.57，顯著低于65%、75%、85%和95%，而和55%沒有顯著差異；作物面積比例為45%的SPLIT為10.40顯著高于95%，但55%～95%之間沒有顯著差異(圖5(c)和(d))。與農(nóng)田景觀角度結(jié)果相似，隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的提升，MESH呈上升趨勢，而SPLIT則呈下降趨勢。因此，農(nóng)田景觀中作物面積比例的提升也導(dǎo)致麥玉兩熟斑塊出現(xiàn)集中連片的同質(zhì)地塊。

4 討 論

研究區(qū)農(nóng)田景觀總體呈現(xiàn)出高作物面積比例的特點，這與李鵬山等研究結(jié)果相似。李鵬山等利用核密度估計法對京津冀耕地分布特征進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，該研究區(qū)屬于耕地高密度區(qū)，而結(jié)果相似的原因主要是研究區(qū)是典型的華北平原糧食生產(chǎn)區(qū)域，絕大部分耕地用于作物生產(chǎn)。

本研究結(jié)果表明，隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的提升，農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性降低的同時，破碎度也降低，配置異質(zhì)性隨之降低，這一結(jié)果證實了前人觀點。Fahrig等認(rèn)為，景觀中作物種類越多，平均田塊面積越小，即農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性越高，破碎度越高。在此基礎(chǔ)上，本研究進(jìn)一步對研究區(qū)主體種植模式的分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)田景觀作物面積比例的提升導(dǎo)致麥玉兩熟斑塊面積顯著增加，斑塊數(shù)量顯著減少，集中連片的麥玉兩熟地塊增多。因此，本研究認(rèn)為導(dǎo)致華北平原農(nóng)田景觀異質(zhì)性降低的原因可能是主體種植模式影響下的農(nóng)田景觀中作物面積比例的提升。相比于其他作物，華北平原麥玉生產(chǎn)較高的機(jī)械化和規(guī)?；瘜?dǎo)致麥玉兩熟在農(nóng)田景觀的面積比例增大，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)田景觀作物面積比例升高；同時，麥玉模式的規(guī)模化發(fā)展導(dǎo)致麥玉兩熟斑塊數(shù)量減少，促進(jìn)了麥玉兩熟集中連片同質(zhì)地塊的產(chǎn)生，加劇了農(nóng)田景觀的同質(zhì)性。

華北平原生物多樣性服務(wù)價值低于全國平均水平，耕地破碎度較低，而農(nóng)田景觀異質(zhì)性評估相對比較困難。前人研究結(jié)果表明，通過提升半自然生境比例提高農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性，或縮小田塊面積提升農(nóng)田景觀配置異質(zhì)性，可以促進(jìn)授粉昆蟲和天敵昆蟲數(shù)量，從而提升生物多樣性服務(wù)價值。本研究結(jié)果顯示，較低的農(nóng)田景觀作物面積比例具有較高的組分異質(zhì)性。因此，通過降低作物面積比例和提升半自然生境比例，提升農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性在研究區(qū)是可行的；同時可通過縮小田塊面積，增強(qiáng)農(nóng)田景觀破碎度和配置異質(zhì)性有利于華北平原的農(nóng)田景觀優(yōu)化。

5 結(jié) 論

本研究通過設(shè)置不同梯度的作物面積比例農(nóng)田景觀樣方，采用景觀格局指數(shù)法，探究農(nóng)田景觀作物面積比例對景觀異質(zhì)性的影響。結(jié)果表明，研究區(qū)農(nóng)田景觀總體呈現(xiàn)高作物面積比例、低林地面積比例和極低水體比例的特點；隨著農(nóng)田景觀作物面積比例的增加，農(nóng)田景觀組分異質(zhì)性顯著降低，破碎度和配置異質(zhì)性顯著下降；麥玉兩熟面積顯著上升和斑塊數(shù)量減少是導(dǎo)致農(nóng)田景觀異質(zhì)性降低的原因。因此，通過降低作物面積比例和縮小田塊面積提升農(nóng)田景觀異質(zhì)性是可行的。