張 欣,王志杰

1 貴州大學林學院, 貴陽 550025

2 貴州大學生命科學學院, 貴陽 550025

3 山地生態(tài)與農(nóng)業(yè)生物工程協(xié)同創(chuàng)新中心, 貴陽 550025

干擾是自然界中無時無處不在的一種現(xiàn)象,是在不同時空尺度偶然發(fā)生且不可預知的事件,直接影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能演替[1]。自20世紀50年代Elton[2]和MacArthur[3]提出生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性理論后,景觀穩(wěn)定性的評價研究成為生態(tài)學領域備受關注的熱點問題之一。等級斑塊動態(tài)范式理論認為生態(tài)系統(tǒng)是由不同性質(zhì)、不同大小且相互兼容的斑塊鑲嵌體所組成的等級系統(tǒng),從狀態(tài)上強調(diào)生態(tài)系統(tǒng)是一個不斷變化的動態(tài)過程,并由斑塊鑲嵌體所組成的等級系統(tǒng)的總體變化體現(xiàn)出來,景觀結(jié)構(gòu)特征則在很大程度上描述了景觀發(fā)生變化的可能性,斑塊在各尺度上的動態(tài)變化反映了景觀系統(tǒng)中總體的動態(tài)變化特征,進而影響景觀穩(wěn)定性水平[4]。而以往景觀穩(wěn)定性研究多是借用生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的一些概念,如抗性、持久性、振幅、韌性、彈性、脆弱性、惰性等,但由于在景觀平衡中各種干擾因素下景觀恢復能力在時空尺度上具有較強的復雜性,景觀穩(wěn)定性程度往往取決于各類型景觀斑塊的穩(wěn)定性程度及其組成結(jié)構(gòu)能否保持景觀生態(tài)過程的連續(xù)性與功能穩(wěn)定性[5—8]。

近年來,國內(nèi)外學者從景觀結(jié)構(gòu)和格局角度,在景觀格局變化對景觀穩(wěn)定性的影響開展了大量的研究。Hermosillaa等[9]對加拿大森林景觀穩(wěn)定性研究發(fā)現(xiàn),景觀破碎化增加的區(qū)域表現(xiàn)出森林覆蓋和平均森林斑塊面積減少、森林斑塊數(shù)量和森林與非森林的連接數(shù)量增加的狀態(tài),進而導致景觀穩(wěn)定性降低；Sharma等[10]在吉美多吉國家公園森林景觀穩(wěn)定性的評價中也證實了森林斑塊數(shù)量增多、邊緣對比度高且整體呈支離破碎的森林區(qū)域,資源壓力加大,生態(tài)系統(tǒng)和山區(qū)生物多樣性受到影響,景觀穩(wěn)定性水平降低；同時,大量在城市、流域、森林、濕地、荒漠、綠洲等景觀穩(wěn)定性評價研究也證實景觀破碎化程度的加劇,會導致景觀穩(wěn)定性水平的降低[11—17]。然而,不同研究對景觀穩(wěn)定性的研究尺度、計算方法或表征方式多樣,景觀穩(wěn)定性評價模型所采用的指標、因子及各類指數(shù)都有所不同[18—20]。李余等[21]以聚集指數(shù)、最大斑塊指數(shù)、斑塊密度和形狀指數(shù)為基礎,采用自組織地圖(SOM)與k均值聚類相結(jié)合的方法識別森林空間格局,并從空間格局變化結(jié)果得出空間格局相對完整的林區(qū)具有最大穩(wěn)定性；張岳等[22]利用斑塊密度、最大斑塊指數(shù)、景觀形狀指數(shù)和鄰接度指數(shù)識別森林空間格局類型,采用頻繁序列模式挖掘方法對其時間序列進行檢測,汾河流域森林景觀在相對完整的景觀單元具有較高的穩(wěn)定性,其演變過程多表現(xiàn)為聚集且空間位置相對接近的狀態(tài)。而在政策與建設開發(fā)影響較大的城市區(qū)域,城市土地利用的變化導致斑塊數(shù)量與小斑塊數(shù)量增多,加劇城市景觀破碎化程度,是導致景觀穩(wěn)定性變化重要原因[11—12,23—24]。并且大規(guī)模支離破碎的城市景觀相較于連通的相對穩(wěn)定的景觀系統(tǒng)而言,其抵御能力與恢復能力更弱[25—26]。高強度干擾下形成的景觀破碎化很大程度會導致生物多樣性喪失,降低生態(tài)系統(tǒng)服務頻率和能力,威脅生態(tài)系統(tǒng)的演化進程[27—29]。總體上,從景觀破碎化與景觀穩(wěn)定性的關系出發(fā),篩選具有代表性的景觀格局指數(shù),構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評價模型,近年來在基于景觀尺度進行穩(wěn)定性評價方面得到普遍共識和廣泛應用。

黔中喀斯特山地城市貴陽市地處我國西南喀斯特片區(qū)腹地,地貌類型以山地、丘陵為主,城市景觀表現(xiàn)為“城中有山、山中有城”的“山—城”鑲嵌特征。喀斯特山地景觀破碎化和復雜性程度高是影響喀斯特山地城市景觀生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性水平的典型因素[30]。尤其是隨著近年來城市化進程不斷加快,黔中喀斯特山地城市景觀格局發(fā)生劇烈變化,景觀的破碎化程度進一步加劇,對脆弱的喀斯特生態(tài)環(huán)境造成巨大影響,進而對城市景觀穩(wěn)定性造成極大威脅[31—32]。如何在快速城市化導致喀斯特山地城市景觀破碎化加劇的過程中,守住生態(tài)和發(fā)展兩條底線,保障喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性,已成為現(xiàn)階段喀斯特山地城市亟待解決的重要科學問題。因此,非常有必要從景觀生態(tài)學的角度,系統(tǒng)評價城市化發(fā)展和生態(tài)保護耦合背景下喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性及其時空異質(zhì)性特征,以科學指導喀斯特山地城市景觀空間格局的優(yōu)化與生態(tài)安全格局的構(gòu)建,為喀斯特山地城市景觀生態(tài)安全和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供科學依據(jù)。

基于此,本研究以典型的黔中喀斯特山地城市貴陽市為對象,以生態(tài)文明城市建設和快速城市化發(fā)展為節(jié)點,依據(jù)景觀生態(tài)學、GIS空間信息技術和地統(tǒng)計學等理論和方法,采用2008年、2013年和2017年Landsat遙感圖像,系統(tǒng)分析貴陽市快速城市化和生態(tài)文明示范城市建設雙重影響下景觀穩(wěn)定性時空變化特征與演變規(guī)律,以期為喀斯特山地城市景觀生態(tài)修復、國土空間規(guī)劃與生態(tài)文明城市建設提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

貴陽市(106°07′—107°17′E,26°11′—27°22′N)是貴州省省會城市,位于云貴高原黔中山原丘陵中部,平均海拔約1100m。氣候?qū)儆趤啛釒駶櫆睾托蜌夂?年平均氣溫15.3℃,夏季平均氣溫24℃,年平均相對濕度77%。貴陽市下轄6區(qū)3縣和1個縣級市,國土總面積約8034km2,2020年森林覆蓋率達55%。2000年至今,貴陽市城鎮(zhèn)化率不斷上升,在巖溶地貌城市強烈發(fā)育的過程中,其城鎮(zhèn)化過程中的環(huán)境問題發(fā)生顯著的變化[33]。

1.2 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預處理

研究采用貴陽市2008年的Landsat- 5 TM、2013年和2017年的Landsat- 8 OLI遙感圖像為主要數(shù)據(jù)源,圖像來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/),行列號為127/041和127/042,不同時期影像獲取季相一致,且含云量小于5%,圖像質(zhì)量良好,空間分辨率為30m×30m,所有圖像坐標系統(tǒng)統(tǒng)一為高斯-克呂格投影CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_36。

基于ENVI5.3軟件平臺,對各時期遙感影像進行輻射定標、大氣校正、圖像裁剪等預處理,依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010—2017)標準,結(jié)合研究區(qū)實際,運用支持向量機監(jiān)督分類方法,將景觀類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地等6類,得到研究區(qū)2008—2017年景觀類型空間分布圖(圖1),運用隨機抽樣法在各時期景觀類型分布圖中分別選取150個驗證點(共450個驗證點),通過野外調(diào)查和Google地球高分辨率圖像,采用混淆矩陣和Kappa系數(shù)精度驗證的方法對分類結(jié)果精度進行評價,精度驗證結(jié)果表明3期圖像分類結(jié)果總體精度均達到90%以上,Kappa系數(shù)大于0.86,分類結(jié)果精度滿足研究需要。

圖1 貴陽市2008—2017年景觀類型空間分布圖Fig.1 Landscape type spatial distribution map of Guiyang City from 2008 to 2017

1.3 研究方法

1.3.1景觀格局指數(shù)計算

景觀指數(shù)高度濃縮景觀格局信息,能夠有效地反應景觀結(jié)構(gòu)組成與空間配置[34],可以通過相應的景觀格局指數(shù)定量反映不同水平上的景觀格局演變趨勢[35—36]。綜合考慮研究區(qū)實際情況,從景觀結(jié)構(gòu)、形狀與異質(zhì)性三個方面,選取反映土地利用景觀格局特征斑塊密度(PD)、總邊緣對比度指數(shù)(TECI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)和Shannon均勻度指數(shù)(SHEI)等6個指標。利用ArcGIS 10.8軟件的Fishnet工具,為保障景觀樣本大小、數(shù)量足夠反映研究區(qū)景觀信息的前提下,依據(jù)景觀樣本面積應為斑塊平均面積2—5倍的原則[37—38],按4km×4km大小劃分評價單元,剔除邊緣碎小格網(wǎng),共得到587個規(guī)則格網(wǎng)單元。進而,基于Fragstats 4.2景觀格局分析軟件,分別計算2008年、2013年和2017年景觀格局指數(shù),各指數(shù)的計算公式及生態(tài)學意義詳見文獻[39—42]。

1.3.2景觀穩(wěn)定性評價模型構(gòu)建

在利用景觀指數(shù)建立評價模型時,單個指數(shù)并不能較全面的反映系統(tǒng)景觀穩(wěn)定性,各指數(shù)應當具有相互獨立性且單個指數(shù)能夠較好的描述景觀格局特征[40,43—44]。本研究采用Spearman秩相關分析方法,選取相關性較小的景觀指數(shù)構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評價模型,結(jié)果表明各指數(shù)間的相關性均通過雙側(cè)顯著性檢驗(P=0.000<0.05),并且CONTAG和TECI、PD和TECL的相關系數(shù)在2008年、2013年和2017年均為最小(圖2)。因此,選取CONTAG、TECI和PD指數(shù),并依據(jù)等級斑塊動態(tài)理論,景觀鑲嵌體的蔓延度越高、斑塊密度和總邊緣對比度越小,景觀系統(tǒng)越不容易因干擾或擾動而發(fā)生改變,景觀穩(wěn)定性水平越高[11],構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評價模型公式如下：

式中,S代表景觀穩(wěn)定性(Landscape Stability),C代表蔓延度指數(shù)(CONTAG),P代表斑塊密度(PD),T代表總邊緣對比度指數(shù)(TECI)。S值越高越趨于穩(wěn)定狀態(tài),反之則趨于不穩(wěn)定狀態(tài)。

圖2 不同景觀格局指數(shù)斯皮爾曼相關系數(shù)Fig.2 Spearman correlation coefficient of different landscape pattern indices橫坐標軸的1,2,3,......,21分別代表PD與PD；PD與SHEI；PD與SHDI；PD與CONTAG；PD與TECI；PD與LSI；SHEI與SHEI；SHEI與SHDI；SHEI與CONTAGI；SHEI與TECI；SHEI與LSI；.SHDI與SHDI；SHDI與CONTAG；SHDI與TECI；SHDI與LSI；CONTAG與CONTAG；CONTAG與TECI；CONTAG 與LSI；TECI與TECI；TECI與LSI；LSI與LSI的偏相關系數(shù)校正為斯皮爾曼相關系數(shù);斑塊密度(PD)、總邊緣對比度指數(shù)(TECI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)和Shannon均勻度指數(shù)(SHEI);r系數(shù)取值范圍介于-1到1之間;正值表示正相關；負值表示負相關;絕對值越接近1,表示兩個變量之間關系越密切；越接近0,表示兩個變量之間關系越不密切

1.3.3景觀穩(wěn)定性等級劃分

借鑒羅攀[45]對景觀穩(wěn)定性等級的劃分方法,將2008年、2013年和2017年研究區(qū)587個評價單元的景觀穩(wěn)定性指數(shù),運用樣條插值法插值分析并歸一化處理,得到貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布圖(圖3),采用自然斷點法,將景觀穩(wěn)定性分為不穩(wěn)定、較不穩(wěn)定、較穩(wěn)定、穩(wěn)定、極穩(wěn)定5個等級(圖4)。

圖3 貴陽市 2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of landscape stability in Guiyang City from 2008 to 2017

圖4 貴陽市2008—2017年不同等級景觀穩(wěn)定性空間分布圖Fig.4 Spatial distribution map of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

1.3.4數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

采用SPSS 25.0多元統(tǒng)計分析軟件,不同年份各景觀指數(shù)進行Shapiro-Wilke test正態(tài)性檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn)各年份的PD、TECI和CONTAG指數(shù)呈非正態(tài)分布(P=0.000<0.05),而Kruskal-Wallis H非參數(shù)檢驗方法的分析結(jié)果表明拒絕零假設,三組數(shù)據(jù)之間至少存在一組及以上有顯著差異(P=0.000<0.05),因此,對2008、2013和2017年3組獨立樣本進行Kruskal-Wallis H多重比較中的成對比較,分析不同年份間各指數(shù)變化特征。同時,本研究基于ArcGIS 10.8軟件平臺,采用探索性空間數(shù)據(jù)分析的全局空間自相關分析(Moran′sI指數(shù))、局部自相關分析(LISA指標)和空間關聯(lián)指數(shù)Getis-Ord Gi*分析[46—47],揭示景觀穩(wěn)定性的空間差異和空間關聯(lián)程度,識別不同景觀穩(wěn)定性等級的冷熱點時空聚集分布特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀格局指數(shù)變化特征

結(jié)合貴陽市2008—2017年景觀類型空間分布圖(圖1),統(tǒng)計分析不同時期各景觀格局指數(shù)的變化(圖5)。由圖1可以知：10年間,貴陽市景觀結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)為耕地面積的大量減少(1543.85km2)和林地、建設用地的持續(xù)增加(分別增加787.29km2和619.20km2),優(yōu)勢景觀類型由2008年的耕地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)?017年的林地主導型景觀格局。

從各景觀指數(shù)的變化來看(圖5),2008—2017年,PD指數(shù)值呈小幅減小(P>0.05)和顯著增大的趨勢(P<0.05),且2017年PD指數(shù)離散化程度增加,數(shù)據(jù)波動大,景觀破碎化程度加??；TECL指數(shù)持續(xù)增大,且2017年顯著高于2008年和2013年(P=0.00<0.05),說明研究區(qū)人工化的高對比度斑塊邊界增加且更加分散,但其數(shù)值分布呈集中化趨勢,變異程度有所減緩；CONTAG指數(shù)呈先增后降的變化特征,且2013—2017年變異系數(shù)有明顯增大的趨勢(P=0.00<0.05),說明這一時期景觀破碎化程度有減弱的趨勢。

圖5 貴陽市2008—2017年景觀格局指數(shù)變化Fig.5 Change of landscape pattern index in Guiyang City from 2008 to 2017相同小寫字母表示相同指數(shù)不同年份間差異不顯著,不同小寫字母表示相同指數(shù)不同年份間差異顯著(P<0.05)

2.2 景觀穩(wěn)定性總體變化特征

統(tǒng)計分析2008—2017年景觀穩(wěn)定性時空變化特征(表1)。結(jié)果表明：2008—2017年研究區(qū)景觀穩(wěn)定性等級主要以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定為主,二者占研究區(qū)總面積的86%—97%,不同時期景觀穩(wěn)定性水平變化趨勢不同,呈現(xiàn)出“先降低后升高”的總體變化趨勢,其中：2008—2013年以景觀穩(wěn)定性減弱為主要特征,表現(xiàn)為較不穩(wěn)定及以上等級面積均不同程度減小,共減小801.46km2；2013—2017年景觀穩(wěn)定性水平得到極大提高,較穩(wěn)定及以上等級面積大幅增加,并基本恢復至研究初期2008年的景觀穩(wěn)定性水平,其中較穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級增幅最大,分別增加111.57%和123.98%?？傮w上,2017年較穩(wěn)定及以上等級的面積比例由2008年的9.65%增加至2017年的13.89%,增幅達43.92%,景觀穩(wěn)定性水平呈現(xiàn)逐漸好轉(zhuǎn)的趨勢。

從各等級景觀穩(wěn)定性空間分布圖可知(圖4)：研究區(qū)北部和中東地區(qū),該時期穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級面積最大,約為10年間穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級面積變化的47.03%—56.11%。2013年較穩(wěn)定以上等級同比增長-73.48%,零散分布于研究區(qū)南部的烏當區(qū)、東南部的花溪區(qū)和中西部的觀山湖區(qū)；2017年較穩(wěn)定及以上等級的分布范圍劇增,同比2013年增幅達442.59%,且主要集中分布于貴陽市東部和南部各區(qū)縣。

表1 貴陽市2008—2017年不同等級景觀穩(wěn)定性面積統(tǒng)計

進一步統(tǒng)計分析不同時期各景觀穩(wěn)定性等級的面積轉(zhuǎn)移特征,可以看出(圖6)：2008—2013年以不穩(wěn)定等級的大量轉(zhuǎn)入和其他穩(wěn)定性等級的大量轉(zhuǎn)出為主要特征,其中,極穩(wěn)定等級全部轉(zhuǎn)為不穩(wěn)定等級,較不穩(wěn)定、較穩(wěn)定和穩(wěn)定等級轉(zhuǎn)入不穩(wěn)定等級的面積達1858.63km2；2013—2017年以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定景觀的轉(zhuǎn)出,其他各景觀穩(wěn)定性等級不同程度的轉(zhuǎn)入為主,其中：不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級分別轉(zhuǎn)出面積約1354.12km2、1603.14km2,約占這一時期總轉(zhuǎn)出面積的98%；此外,除較穩(wěn)定等級向不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級的少量轉(zhuǎn)移外,其它各景觀穩(wěn)定性等級均表現(xiàn)出低穩(wěn)定性等級向高穩(wěn)定性等級轉(zhuǎn)化的趨勢。

圖6 貴陽市2008—2017年不同等級景觀穩(wěn)定性面積轉(zhuǎn)移弦圖Fig.6 Area transfer chord map of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

2.3 景觀穩(wěn)定性時空異質(zhì)性特征

2.3.1空間自相關分析

采用ArcGIS 10.8空間統(tǒng)計工具Moran′sI對貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布進行空間自相關分析,結(jié)果顯示：2008—2017年三期的全局自相關Moran′sI指數(shù)分別為0.4005、0.2008、0.2499,Z值分別為13.5350、7.2531、8.3219,且通過5%的顯著性檢驗,表明貴陽市近10年景觀穩(wěn)定性具有一定的空間正相關性,并存在明顯的集聚性。但10年間Moran′sI指數(shù)呈先降后升、總體下降的變化,2008—2013年景觀穩(wěn)定性的空間聚集性下降,空間自相關程度減小,空間趨同性減弱,2013—2017年的變化則與之相反,景觀穩(wěn)定性聚集狀態(tài)逐漸增強。

圖7 貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性局部指標空間聚集圖Fig.7 Local indicators of spatial aggregation map of landscape stability in Guiyang City from 2008 to 2017

為進一步探測貴陽市不同等級景觀穩(wěn)定性聚集區(qū)的位置和空間演化規(guī)律,采用ArcGIS10.8軟件的Anselin Local Moran′sI工具得到2008年、2013年和2017年的局部自相關LISA聚集圖(圖7)。由圖7可知：2008—2017年貴陽市景觀穩(wěn)定性空間聚集狀態(tài)以無明顯聚集為主,均占研究區(qū)總面積的82%以上,2008年景觀穩(wěn)定性水平的“高-高”聚集區(qū)主要分布在息烽縣北部、烏當區(qū)中東部和開陽縣東北部區(qū)域,面積約392.34km2,占研究區(qū)總面積的約4.88%；2013年“高-高”聚集區(qū)面積大幅減小,面積約259.17km2,較2008年減少133.17km2,且分布區(qū)域發(fā)生明顯變化,息烽縣北部和開陽縣東北部的“高-高”聚集轉(zhuǎn)為“低-低”聚集,烏當區(qū)“高-高”聚集區(qū)分布范圍縮小,而花溪區(qū)中東部和西南部出現(xiàn)“高-高”聚集；2017年的“高-高”聚集區(qū)在2013年的基礎上有所擴大,面積增至302.19km2,并在開陽縣東南部新增零散分布的“高-高”聚集區(qū),進一步說明這一時期貴陽市景觀穩(wěn)定性水平有所回升?！暗?低”聚集區(qū)的分布在2008—2017年呈現(xiàn)由零散分布向相對集中分布的變化趨勢,2008年“低-低”聚集區(qū)面積約516.88km2,零星散布于研究區(qū)西部和南部各區(qū)縣內(nèi)；2013年“低-低”聚集區(qū)相對聚集分布于清鎮(zhèn)市西部、開陽縣東北部、息烽縣北部和中心城區(qū)大部,面積增至1009.39km2；至2017年“低-低”聚集區(qū)面積約1087.72km2,分布范圍再次發(fā)生變化,息烽縣北部分布擴大,清鎮(zhèn)市西部“低-低”聚集區(qū)消失,中心城區(qū)的“低-低”聚集狀態(tài)呈零散分布,但在清鎮(zhèn)市中部、東南部和花溪區(qū)西部出現(xiàn)相對集中的“低-低”聚集。

2.3.2穩(wěn)定性熱點分布與變化分析

圖8 貴陽市2008—2017年不同等級景觀穩(wěn)定性熱點空間分布圖Fig.8 Spatial distribution of hot-pots of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

景觀是由許多干擾形成的不斷演替變化的斑塊集合,除自然形成的干擾外,人類活動對景觀演替的方向具有很大影響[43]。在城市化建設中,不同土地利用的決策引導景觀類型的發(fā)展方向,使得景觀格局的演替途徑在不同時期發(fā)生變化,進而導致景觀穩(wěn)定性的時空異質(zhì)性[30]。貴陽市在生態(tài)文明示范城市建設和快速城市化發(fā)展雙重影響下,景觀類型發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)出城市化和生態(tài)化趨勢,這與王志杰等[47]、韓會慶等[48]、任紅玉等[32]人的研究結(jié)果一致,反映了貴陽市快速城市化和生態(tài)保護與修復雙重影響的結(jié)果。相關研究表明,景觀斑塊相對集中,斑塊完整性較好,連通性較強,有助于提高總體景觀穩(wěn)定性[49—50]。而景觀結(jié)構(gòu)的變化,加之喀斯特山地城市本底景觀的破碎性,10年間貴陽市景觀破碎化程度加劇,景觀斑塊密度增大,斑塊蔓延度和聚集度降低,人工景觀邊界愈發(fā)明顯,導致研究區(qū)景觀穩(wěn)定性整體處于較低水平。

等級斑塊動態(tài)理論認為,景觀破碎化程度越高,景觀穩(wěn)定性越差,而景觀斑塊相對完整的區(qū)域,景觀穩(wěn)定性越高[11—12]。本研究中,景觀穩(wěn)定性熱點區(qū)主要集中在城鎮(zhèn)建設用地或林地斑塊相對集中連片、完整的區(qū)域,這與京津冀地區(qū)景觀穩(wěn)定性研究的結(jié)果基本一致[11]。另外,受不同時期城市景觀時空格局及其驅(qū)動因素的差異影響,不同時期景觀穩(wěn)定性冷熱點分布也隨著城市化的強度及生態(tài)保護工程的實施在空間上發(fā)生變化。2008—2013年間,貴陽市處于快速城市化發(fā)展階段和生態(tài)保護修復相關措施的實施階段,導致景觀類型之間的轉(zhuǎn)移頻繁,尤其是城鎮(zhèn)區(qū)域建設用地面積快速增加,但受喀斯特山地城市開發(fā)利用空間不足的限制,建設用地以地勢相對平坦的山間壩地或谷地以點綴式或跳躍式擴展[51],空間分布相對分散,加劇了景觀破碎化程度,并且在退耕還林等生態(tài)保護與修復區(qū)域(如清鎮(zhèn)市西部和開陽縣東北部區(qū)域),在相關工程措施的實施期,耕地和林地兩種景觀類型交織,分散分布的耕地和尚未連通連片的林地導致這些區(qū)域景觀破碎化加劇,使該區(qū)域景觀穩(wěn)定性水平明顯降低；2013年以后,隨著城市化進程不斷深入,相關生態(tài)保護工程相繼完成,城鎮(zhèn)化水平較高的區(qū)域建設用地相對集中連片,林地斑塊趨于完整和連通,景觀破碎化趨勢有所減緩,景觀穩(wěn)定性水平有所提高,但同一時期,城市化擴展強度較大的息烽縣北部、清鎮(zhèn)市中部和東南部、以及花溪區(qū)西南部,城市建設用地斑塊增加且鑲嵌于自然景觀基質(zhì)中,導致景觀破碎化程度加劇,穩(wěn)定性水平降低(圖1,圖3)。因此,基于喀斯特山地城市自然景觀背景的破碎性,在快速城市化和生態(tài)文明建設的耦合時期,為提高喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性水平,增強景觀抗干擾能力,在今后的城市化建設、生態(tài)保護與修復過程中,應著重加強景觀斑塊的相對完整性,集約化建設用地和耕地,修補破碎的斑塊,強化生態(tài)用地斑塊連通性,提高景觀蔓延度或聚集度,減緩景觀破碎化程度,提升景觀穩(wěn)定性水平,為構(gòu)建喀斯特山地城市景觀生態(tài)安全和生態(tài)網(wǎng)絡格局奠定穩(wěn)定的景觀基礎,促進喀斯特山地地區(qū)生態(tài)與發(fā)展的協(xié)調(diào)與平衡。

景觀穩(wěn)定性是景觀生態(tài)學領域復雜又重要的命題,科學的評價模型構(gòu)建是景觀穩(wěn)定性研究的關鍵內(nèi)容[11,52]。雖然景觀格局指數(shù)在景觀生態(tài)學研究的應用廣泛,但準確解釋景觀格局指數(shù)的生態(tài)學涵義,建立景觀格局指數(shù)與生態(tài)過程的聯(lián)系,依然是景觀生態(tài)學研究亟待解決的難題[10,45]。由于景觀的時空異質(zhì)性特征,不同區(qū)域反映景觀穩(wěn)定性的指標會有所差異。景觀生態(tài)學理論認為景觀格局的破碎化和復雜性是衡量景觀穩(wěn)定性的評價標準之一,一般可以利用景觀破碎度、聚集度等指標來刻畫[53]。本研究依據(jù)等級斑塊動態(tài)理論的相關原理,采用秩相關分析方法,篩選出景觀蔓延度、總邊緣對比度和斑塊密度等3個指數(shù)構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評價模型,其中景觀蔓延度指數(shù)主要反映景觀組分的空間配置特征和某種優(yōu)勢景觀類型的連續(xù)性,是衡量景觀斑塊類型空間聚集特征的重要指標；而斑塊密度和總邊緣對比度指數(shù)直接反映景觀被分割的破碎化程度和景觀空間異質(zhì)性特征,一定程度上反映了人為活動對景觀的干擾程度[53]。因此,綜合景觀蔓延度、總邊緣對比度和斑塊密度3個指數(shù)構(gòu)建的景觀穩(wěn)定性評價模型,對于揭示景觀破碎化及其變化與景觀穩(wěn)定性的關系具有一定的代表意義。但時空異質(zhì)性是景觀穩(wěn)定性的典型特征,并且景觀指數(shù)對不同異質(zhì)性景觀的表征意義不同,本研究針對典型的黔中喀斯特山地城市所篩選出的景觀格局指數(shù),雖能較好地表征喀斯特破碎景觀的穩(wěn)定性,但其普適性及其科學內(nèi)涵尚需在不同區(qū)域景觀穩(wěn)定性評價的研究中進一步驗證。同時,景觀穩(wěn)定性具有抽象性的特征,景觀穩(wěn)定與否是其內(nèi)部斑塊之間物質(zhì)流動、能量流動和信息交換綜合作用的結(jié)果,因此,需結(jié)合研究目標和研究對象的實際情況,輔以多種研究方法,揭示景觀格局特征與生態(tài)過程的關系,基于景觀格局角度構(gòu)建科學合理的景觀穩(wěn)定性評價模型亟需進一步深入研究。

3.2 結(jié)論

2008—2017年貴陽市景觀格局發(fā)生劇烈變化,主導型優(yōu)勢景觀類型由2008年的耕地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)?017年的林地為主導類型,且建設用地面積持續(xù)增加。在研究時段內(nèi),貴陽市景觀穩(wěn)定性整體水平較低,以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級為主,表現(xiàn)出“先快速降低、后緩慢提高,總體略有降低”的變化趨勢。此外,貴陽市景觀穩(wěn)定性的空間分布與演變具有明顯的空間聚集效應,全局Moran′sI指數(shù)介于0.2008—0.4005之間,但聚集趨勢呈“總體減弱,小幅提高”的特征。