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        成都市城市景觀格局時空演變特征及生態(tài)效應(yīng)驅(qū)動研究

        2022-09-22 13:01:24黃琴何江林郭海銘余水孟常來王鑫
        四川林業(yè)科技 2022年4期
        關(guān)鍵詞:人造成都市格局

        黃琴, 何江林, 郭海銘, 余水, 孟常來, 王鑫*

        1.四川省林業(yè)科學(xué)研究院,四川 成都 610081;

        2.成都中成科創(chuàng)環(huán)??萍加邢薰?,四川 成都 610081;

        3.鄰水縣萬峰山國有林場,四川 廣安 638500

        隨著經(jīng)濟社會、城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展,加速了對地表環(huán)境造成的破壞程度,導(dǎo)致城市生態(tài)環(huán)境問題日益凸顯,嚴重威脅城市的生態(tài)安全[1-4]。景觀格局是景觀異質(zhì)性的具體體現(xiàn),又是各種生態(tài)過程在不同尺度上作用的結(jié)果。它影響著生物動態(tài)和物質(zhì)交換等多方面的生態(tài)過程[5,6]。陳利頂?shù)萚7]研究認為景觀變化是人類社會經(jīng)濟活動與地域環(huán)境間相互干擾、相互作用的復(fù)雜動態(tài)過程。土地利用是人類活動最直接的表現(xiàn)形式,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變、新興經(jīng)濟的進入、地方政策等都能促使人類對土地的利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)變,直接影響景觀格局的空間結(jié)構(gòu)[8-10]。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展和人類活動的不斷增強,自然生態(tài)環(huán)境演變越來越劇烈[11-13]。徐涵秋研究發(fā)現(xiàn)近年來,利用多時期遙感影像研究分析城市景觀格局演變以及驅(qū)動機制已成為主流[14]。

        楊利,易阿嵐和王鈞等分別研究了濕地景觀格局時空演變與驅(qū)動機制[15-19]。張瀟,郭少壯等研究了景觀格局變化對旅游等人為干擾的響應(yīng)[20-22]。GIS技術(shù)和景觀結(jié)構(gòu)分析軟件Fragstats的發(fā)展應(yīng)用,為研究者從大尺度掌握區(qū)域生態(tài)質(zhì)量、制定生態(tài)管理策略提供了有力的技術(shù)手段。

        運用GIS技術(shù),在分析土地利用/覆被格局時空變化特征的基礎(chǔ)上,利用Fragstats評價中國西部地區(qū)重要的中心城市成都市景觀格局的時空特征,剖析土地利用/覆被變化對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,揭示土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng),以期促進人與自然和諧,維護城市生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性、國土空間格局優(yōu)化和公園城市建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)[23-25]。

        1 材料和方法

        1.1 土地利用/地表覆被數(shù)據(jù)來源及處理

        主要數(shù)據(jù)包括:①全球地表覆被數(shù)據(jù)GlobeLand 30(30 m分辨率)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(http://http://www.ngcc.cn)提供的(2000年、2010年、2020年)3期土地利用/地表覆被解譯數(shù)據(jù)。根據(jù)研究需要,將土地利用數(shù)據(jù)分類為耕地、林地、草地、水體濕地、人造地表、冰川和永久積雪6類;②其他數(shù)據(jù)包括研究區(qū)行政邊界矢量數(shù)據(jù)、氣象情況、社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料等。

        在ArcGIS10.7中將矢量圖層轉(zhuǎn)出為30 m×30 m的柵格圖層待用。再利用Fragstats4.2.1計算景觀格局指數(shù),將計算出的結(jié)果采用Excel2020軟件處理,提高結(jié)果的可視化。

        1.2 景觀格局指標(biāo)的選取

        選取主要反映破碎化、形狀和異質(zhì)性特征等方面的相關(guān)指數(shù),在類型水平上選取5種景觀格局指數(shù),包括平均形狀指數(shù)(SHAPE_MN)、平均斑塊分維數(shù)(FRAC_MN)、聚集指數(shù)(AI)、整體性指數(shù)(COHESION)、分離度指數(shù)(SPLIT);景觀水平上選取5種景觀格局指數(shù),包括蔓延度(CONTAG)、散布與并列指數(shù)(IJI)、分離度指數(shù)(SPLIT)、香濃多樣性(SHDI)、香濃均勻度(SHEI)[26]。軟件為Fragstats4.2.1,基于ArcGIS10.7,采用景觀轉(zhuǎn)移矩陣分析研究區(qū)各景觀類型的面積轉(zhuǎn)移關(guān)系[26-29]。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 景觀類型時空變化特征

        從不同時期土地利用/地表覆被類型面積特征可以看出(見表1和圖1)。20年間成都市土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化,農(nóng)業(yè)用地占主導(dǎo)的土地利用格局逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦?、林地和人造地表占?yōu)勢的局面。2000年成都市土地利用/地表覆被類型以耕地、林地占絕對優(yōu)勢,分別占研究區(qū)總面積的66.96%和21.42%;其次為草地和人造地表,分別占研究區(qū)總面積的6.26%和4.04%。到2010年,耕地、林地依然占絕對優(yōu)勢,分別占研究區(qū)總面積的66.17%和23.41%,林地面積較2000年增長了9.33%;其次為人造地表和草地,分別占研究區(qū)總面積的5.41%和3.84%,人造地表面積上升為第三位。到2020年,人造地表面積進一步擴大,土地利用格局轉(zhuǎn)變?yōu)楦?、林地和人造地表占絕對優(yōu)勢,分別占研究區(qū)總面積的58.41%、23.28%和13.03%,草地面積進一步縮小,占研究區(qū)總面積的3.59%。20年間成都市土地利用結(jié)構(gòu)由耕地>林地>草地>人造地表>水體>濕地>冰川和永久積雪>灌木地轉(zhuǎn)變?yōu)楦兀玖值兀救嗽斓乇恚静莸兀舅w>濕地>灌木地>冰川和永久積雪,耕地、林地和人造地表約占94.71%,成為成都市的主導(dǎo)土地利用/地表覆被類型。從土地利用/地表覆被類型的變化速度來看,20年間增速最快的是人造地表,單一動態(tài)度達44.58%,其次為水體和林地;增速最慢的為草地和濕地。

        表1 成都市3期土地利用/地表覆蓋類型面積比例及變化Tab.1 Area ratio and change of different land use/cover types in Chengdu (2000, 2010, 2020)

        圖1 成都市3期土地利用/地表覆蓋類型空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of land use/land cover types in Chengdu (2000, 2010, 2020)

        2.2 土地利用/地表覆被轉(zhuǎn)移矩陣變化特征

        疊加分析成都市3期土地利用的空間變化特征可以看出(見表2和圖2):2000—2020年間,成都市土地利用空間變化面積達237 303.17 hm2,占研究區(qū)總面積的16.56%,表現(xiàn)出耕地、草地和林地的大量轉(zhuǎn)出和人造地表和林地大量轉(zhuǎn)入的特征。其中:耕地主要轉(zhuǎn)出為人造地表、林地和草地,分別占耕地總轉(zhuǎn)出面積的84.06%、6.31%和4.99%;草地主要轉(zhuǎn)出為林地、耕地和人造地表,分別占草地總轉(zhuǎn)出面積的59.26%、18.92%和13.64%;林地主要轉(zhuǎn)出為草地和耕地,分別占林地總轉(zhuǎn)出面積的54.73%和39.87%。人造地表主要由耕地和草地轉(zhuǎn)入,分別占人造地表總轉(zhuǎn)入面積的92.94%和5.65%;林地主要由草地和耕地轉(zhuǎn)入,分別占林地總轉(zhuǎn)如面積的77.20%和21.94%。其他土地利用類型之間也有不同程度的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出,但轉(zhuǎn)換率均相對較低。林地的正增長與草地的負增長可能與出臺的政策有關(guān)[30,31]。

        2.3 景觀格局變化分析

        研究區(qū)域景觀類型以耕地為主,2000—2020年整體占比均超過50%,但耕地面積總體上呈現(xiàn)波動下降趨勢;林地為區(qū)域內(nèi)第二大景觀類型,2000—2020年整體占比均超過20%;草地、人造地表、水體、濕地、灌木地及冰川和永久積雪景觀類型占比均較小。人造地表景觀類型是2000—2020年變化最大的景觀類型,以市內(nèi)5區(qū)為中心向周邊15區(qū)縣輻射帶動,形成了較大的集聚斑塊且逐年擴大。水體、草地和濕地受氣候與人類活動影響較大,占比波動幅度顯著,斑塊分布較為零散。

        2.3.1 類型水平

        從類型水平景觀格局指數(shù)計算結(jié)果來看(見表3),耕地的COHESION和AI最高,SPLIT最低,體現(xiàn)出耕地作為區(qū)域內(nèi)的優(yōu)勢景觀分布最為集中、連片,但COHESION和AI均呈下降趨勢,說明耕地的景觀優(yōu)勢度和完整性受到一定破壞;林地和草地的SHAPE_MN和FRAC_MN值最低,表明其形狀最為簡單,這與其人工起源性質(zhì)有很大關(guān)系,另外草地的COHESION和AI最低,SPLIT較高,反映出草地景觀斑塊較為破碎,易受外界環(huán)境影響;由于市域內(nèi)有岷江、沱江等12條干流及幾十條支流及都江堰水利工程等,濕地水體的SHAPE_MN和FRAC_MN值最高,表明其斑塊形狀最為復(fù)雜,另外濕地水體的SPLIT最高,反映出濕地水體景觀斑塊最為破碎,庫、塘、堰、渠星羅棋布。人造地表的COHESION和AI曲線上升,SPLIT下降趨勢顯著,表明其在近20年中迅速擴張,且表現(xiàn)為集聚化、連片化的發(fā)展趨勢。

        2.3.2 景觀水平

        從景觀水平來看(見表4),蔓延度CONTAG在近10年下降趨勢顯著,反映出景觀多樣性提升,景觀破碎化程度加??;散布與并列指數(shù)IJI先下降后微升,表明在2000年景觀類型間的相鄰程度和混合程度最高;分離度指數(shù)SPLIT值在2020年最高,表明景觀中同類型斑塊越來越分散破碎;SHDI和SHEI指數(shù)呈升高趨勢,表明景觀多樣性與異質(zhì)性增高,優(yōu)勢景觀減弱,景觀組分更趨均衡,這與人類活動增強,人工景觀組分增多有關(guān)。

        表2 2000—2020年成都市土地利用/地表覆被類型轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 Transition matrix of different land use/cover types in Chengdu from 2000 to 2020

        表3 研究區(qū)類型水平的景觀格局指數(shù)分析表Tab. 3 Analysis of landscape pattern index at type level of the study area

        圖2 成都市3期土地利用/地表覆被類型轉(zhuǎn)移圖譜Fig.2 Transfer map of land use/land cover types in Chengdu (2000, 2010, 2020)

        表4 研究區(qū)景觀水平的景觀格局指數(shù)分析表Tab.4 Analysis of landscape pattern index at landscape level of the study area

        3 結(jié)論與討論

        (1)2000—2020年,20年間成都市土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化,農(nóng)業(yè)用地占主導(dǎo)的土地利用格局逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦?、林地和人造地表占?yōu)勢的局面。其中,耕地面積減少約122 516 hm2,林地面積增加約26 653 hm2,人造地表面積增加約128 878 hm2。20年間增速最快的是人造地表,其次為水體和林地;增速最慢的為草地和濕地。

        (2)2000—2020年,20年間成都市土地利用空間變化明顯,總體表現(xiàn)為耕地、草地的大量轉(zhuǎn)出和人造地表、林地大量轉(zhuǎn)入的特征。土地利用時空格局的變化體現(xiàn)出生態(tài)保護與城市化發(fā)展雙重驅(qū)動的結(jié)果。

        (3)成都市域以耕地為主要優(yōu)勢景觀,且景觀集聚度最高,但總體呈下降趨勢;林地和草地復(fù)雜性最為簡單,且草地景觀斑塊較為破碎,易受外界環(huán)境影響;濕地水體最為復(fù)雜,最為破碎;人造地表在近20年中迅速擴張,且表現(xiàn)為集聚化、連片化的發(fā)展趨勢??傮w景觀格局受人為干擾的程度逐年加劇,優(yōu)勢景觀不斷受到侵蝕,景觀分離度增加,景觀異質(zhì)性提升,景觀組分趨于均衡發(fā)展。

        但在景觀破碎化、空間異質(zhì)性趨勢以及快速旅游城鎮(zhèn)化對景觀生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性風(fēng)險評價等方面的研究還需進一步深入探索。尤其在20年間成都市常住人口由1 110萬人增加到1 658萬人,城鎮(zhèn)化率由53.72%提高到74.41%,建成區(qū)面積由208 km2增加到950 km2,旅客運輸量由46 459萬人增加到164 563萬人。同時,本研究區(qū)巨大的垂直落差,復(fù)雜的小氣候效應(yīng)更加劇了全面揭示影響因子的難度,未來可提高研究精度,考慮人文地理多方面因素,對局部環(huán)境指標(biāo)進行監(jiān)測等。

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