盧向美，彭雙云*，蔡福誠，彭世仙，項(xiàng)文廣

(1.云南師范大學(xué)地理學(xué)部，云南昆明 650500；2.西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心，云南昆明 650500)

濕地是水陸相互作用形成的自然界生產(chǎn)力最高的生態(tài)系統(tǒng)之一，為人類提供了多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，在蓄洪防旱、維護(hù)生態(tài)安全等方面發(fā)揮著重要的生態(tài)價(jià)值與功能[1]。隨著工業(yè)發(fā)展及城市擴(kuò)張，濕地大量流失，1700—2020年全球濕地面積凈損失21%[2]，濕地保護(hù)成為眾多學(xué)者和決策者的核心議題[3-4]。濕地景觀格局是濕地景觀組成單元在空間上的布局樣式、分布特征及相互組合規(guī)律，能夠反映濕地景觀要素在一定時空范圍內(nèi)的配置和組合方式[5]。受人類活動和氣候變化的共同驅(qū)動[6]，濕地景觀形狀變化的復(fù)雜度增加、景觀異質(zhì)性增加，從而引起濕地相關(guān)生態(tài)過程的改變[7]。同時，濕地景觀變化引起的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)影響著人類的生產(chǎn)生活[8]，并在一定程度上影響著區(qū)域的氣候變化[9]。因此，研究人類活動與氣候變化對濕地景觀格局的影響有著重要現(xiàn)實(shí)意義。

近年來，針對濕地景觀格局演變的研究多關(guān)注氣候變化[10-11]或人類活動[12-13]的影響，研究區(qū)域主要聚焦于北部平原[14]、長江中下游流域[15]、東部濱海地區(qū)[16-17]及氣候地形條件特殊的青藏高原[18-19]等。例如，通過研究氣候變化對可可西里景觀分布的影響，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)濕地景觀的變化與氣候變化的波動周期一致，且氣候變化對濕地景觀產(chǎn)生的影響越來越強(qiáng)烈[20]；人類活動強(qiáng)度對長江流域濕地景觀格局的影響劇烈，人類活動強(qiáng)度越高的區(qū)域，濕地景觀格局演變越明顯[21]。濕地景觀演變是多種因素共同作用的結(jié)果，從長期來看，氣候變化對濕地景觀格局演變的影響更深遠(yuǎn)[16]，其能改變景觀格局的穩(wěn)定性甚至發(fā)展方向，而人類活動則能在短期內(nèi)直接改變局部濕地的景觀格局[22]。從社會環(huán)境和氣候環(huán)境兩方面選取驅(qū)動因子，分析各因子與濕地景觀格局的相關(guān)程度，發(fā)現(xiàn)人類活動干擾是濕地景觀變化的關(guān)鍵驅(qū)動因子[23-24]。選擇人類活動和氣候因子作為濕地景觀格局演變的驅(qū)動因子，發(fā)現(xiàn)影響濕地景觀格局變化的主要因素為氣候因素[18,25]。由此可見，人類活動與氣候變化是導(dǎo)致濕地景觀格局變化的主要驅(qū)動因素，然而當(dāng)前的研究多將濕地作為一個統(tǒng)一整體進(jìn)行探索，未考慮濕地空間異質(zhì)性導(dǎo)致的驅(qū)動力差異。云南九大高原湖泊(以下簡稱九湖[26])散落于昆明、大理、玉溪、麗江和紅河5個州/市的17個縣(市、區(qū))，分屬于長江水系、珠江水系和瀾滄江水系，流域內(nèi)濕地的發(fā)育受不同自然地理環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)的影響，將九湖流域濕地作為一個整體開展研究無法準(zhǔn)確反映各湖泊的特點(diǎn)，難以客觀揭示其驅(qū)動力。因此，考慮到濕地景觀格局變化影響因子的異質(zhì)性，本研究在對九湖流域濕地分類的基礎(chǔ)上，結(jié)合自然因素和人文因素分類探索其景觀格局演變的驅(qū)動機(jī)制。

九湖流域濕地是發(fā)育在云貴高原上的特殊高原濕地類型，流域內(nèi)濕地主要位于各大水系和支流的源頭，具有獨(dú)特的地域性[27-28]。湖泊水質(zhì)的好壞直接影響江河下游城市以及周邊國家的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，湖濱沼澤濕地是各種污染物進(jìn)入湖泊前的最后一道生態(tài)屏障[29]，其緩沖帶功能在九湖流域生態(tài)保護(hù)中具有重要作用。由于特殊的地理環(huán)境，云南高原濕地生態(tài)系統(tǒng)具有變異敏感度高、穩(wěn)定性差、生態(tài)脆弱等特點(diǎn)[30]。流域內(nèi)濕地分布區(qū)域大多與農(nóng)田區(qū)接壤，農(nóng)用地盲目開墾造成“田進(jìn)濕退”的現(xiàn)象，同時由于城市擴(kuò)張、沿湖改造、修建防護(hù)堤等人類活動造成濕地面積萎縮、濕地結(jié)構(gòu)和功能嚴(yán)重退化等問題。目前針對九湖流域濕地的研究，多局限于短時序的單個湖泊流域[31]，且多集中于小區(qū)域的濕地景觀格局演變[32]、濕地自然保護(hù)區(qū)的分布與保護(hù)[29]、濕地現(xiàn)狀與變化趨勢[27]、濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評價(jià)及生境適宜性評價(jià)[33]等方面，缺乏分類型的長時序濕地演變研究，同時，在此基礎(chǔ)上對濕地景觀格局驅(qū)動機(jī)制的分區(qū)域定量化研究較為缺乏。

本研究基于景觀生態(tài)學(xué)原理，在提取九湖流域濕地的基礎(chǔ)上，借助ArcGIS 10.6和Fragstats 4.2軟件，分析了近30 年來九湖流域濕地景觀格局的演變特征。根據(jù)該區(qū)地形地貌、氣候及社會經(jīng)濟(jì)等因素，采用灰度關(guān)聯(lián)分析，探討了人類活動與氣候變化對不同類型濕地景觀格局的影響程度，旨在為九湖流域濕地景觀格局的優(yōu)化與恢復(fù)提供決策支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)

云南九湖是中國斷裂構(gòu)造型湖泊的典型代表，多為封閉、半封閉型，是云南省水體面積大于30 km2的滇池、陽宗海、異龍湖、撫仙湖、星云湖、杞麓湖、洱海、瀘沽湖和程海共9個湖泊的總稱(圖1)。九大湖泊都位于壩區(qū)，湖面面積1 042 km2，占全省總面積的0.26%，流域面積8 110 km2，占全省總面積的2.05%，面積雖然不大，但功能極其重要，流域內(nèi)承載著人口700多萬，是重要的生態(tài)系統(tǒng)和生命系統(tǒng)。九湖流域內(nèi)的濕地以湖泊濕地和湖泊邊緣的湖濱沼澤濕地為主，還有部分河流漲落形成的河流濕地、大型水庫淹沒的山澗濕地和耕作形成的季節(jié)性濕地。受人類活動干擾與氣候變化的雙重脅迫，湖泊濕地面積萎縮、湖泊水資源質(zhì)量下降，湖濱沼澤濕地被無節(jié)制地開發(fā)成農(nóng)田，結(jié)構(gòu)和功能嚴(yán)重退化。濕地的保護(hù)和恢復(fù)事關(guān)區(qū)域生態(tài)安全、經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展和人類生存福祉[34]，因此，對九湖流域濕地進(jìn)行客觀、有效、科學(xué)的評價(jià)，具有實(shí)際價(jià)值和重要意義。

圖1 云南九大高原湖泊流域位置圖Fig.1 Location map of the nine plateau lake basins in Yunnan Province

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要包括九湖流域界線、土地利用數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。采用來源于美國地質(zhì)勘探局(http://glovis.usgs.gov/)的30 m 分辨率的數(shù)字地面高程模型(Digital Elevation Model，DEM)數(shù)據(jù)，在ArcGIS平臺的Hydrology 模塊提取九湖流域的矢量邊界。土地利用數(shù)據(jù)主要篩選云量較少的云南干季(11月至次年4 月)遙感影像，合成1990 年、1995 年、2000年、2005年、2010年、2015年和2020年共7期的Landsat5/8 影像，基于Google Earth Engine(GEE)平臺，采用隨機(jī)森林分類算法結(jié)合歸一化水體指數(shù)(MNDWI)、歸一化建筑指數(shù)(NDBI)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)等光譜指數(shù)，提取土地利用類型，輸出數(shù)據(jù)格式為TIF，數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m，分類結(jié)果的總體分類精度(Overall Accuracy，OA)和Kappa系數(shù)(Kappa Coefficient)均高于0.8。分類結(jié)果數(shù)據(jù)與第三次全國土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)做對比驗(yàn)證，對錯分漏分區(qū)域做人工校正，以提高分類精度。參考土地利用分類系統(tǒng)(GB/T201010-2017)和云南省九湖流域?qū)嶋H情況，將研究區(qū)分為湖泊濕地、林地、耕地、建筑用地、沼澤濕地、草地和裸地7種土地利用類型，根據(jù)2010年1月正式實(shí)施的《濕地分類》國家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 24708-2009)，湖泊濕地和沼澤濕地為九湖流域的主要濕地類型。地形數(shù)據(jù)主要是DEM 數(shù)據(jù)，來源于NASA SRTM Digital Elevation 數(shù)據(jù)集，空間分辨率為30 m。氣候數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，由站點(diǎn)的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)過插值得到。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括人口和GDP數(shù)據(jù)，1990—2015年人口數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心，2020 年人口數(shù)據(jù)來源于WorldPop(https://www.worldpop.org/)，其空間分辨率為100 m，1995—2020 年的GDP 數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為100 m。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)能夠定量分析景觀的空間分布特征[35]。景觀大小、形狀、數(shù)量、類型和空間格局對生態(tài)安全有重要影響[36]，由于各種景觀指標(biāo)之間具有一定的關(guān)聯(lián)，景觀格局的綜合評價(jià)趨向于采用較少數(shù)量的指標(biāo)來表征景觀空間分布特征。為全面反映景觀空間格局特征和避免景觀格局信息冗余，參考相關(guān)研究[37-40]，綜合考慮研究目的、景觀特征描述需求、數(shù)據(jù)可獲取性、指數(shù)間的獨(dú)立性和互補(bǔ)性等因素，結(jié)合九湖流域?qū)嶋H情況，從斑塊數(shù)量、形狀復(fù)雜性、連通性、聚集與破碎化程度4個維度在斑塊水平和景觀水平2個層次上共選取了5個景觀格局指數(shù)：斑塊密度(Patch Density，PD)、形狀指數(shù)(Shape Index)、連 通 性 指 數(shù)(Connectivity Index，CONNECT)、聚 合 度 指 數(shù)(Aggregation Index，AI)、蔓延度指數(shù)(Contagion Index，CONTAG)。其中，斑塊密度是描述景觀破碎化程度的重要指標(biāo)，形狀指數(shù)用于描述斑塊形狀的復(fù)雜性，連通性指數(shù)描述景觀組分之間的功能連接性，聚合度指數(shù)描述景觀中斑塊的聚集程度，蔓延度指數(shù)描述的是景觀中不同斑塊類型的團(tuán)聚程度或延展趨勢。選擇的指數(shù)盡量從不同角度描述景觀的格局、結(jié)構(gòu)、連通性、動態(tài)變化等特征，有效揭示研究區(qū)域的景觀格局特征和變化。選取的各景觀指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義及其計(jì)算公式如下：

斑塊密度(PD)是指某一景觀斑塊的個數(shù)占斑塊總面積的比例，反映了斑塊在景觀中的密度。

公式(1)中，NP(個)為斑塊數(shù)量；A(hm2)為斑塊的總面積。

形狀指數(shù)(SHAPE_MN)表示斑塊周長與面積之間的關(guān)系，反映了斑塊形狀的復(fù)雜程度，形狀指數(shù)越高，斑塊的形狀越不規(guī)則和復(fù)雜。

公式(2)中，Cij(m)為第i個斑塊中第j個邊界像素或單元的周長；aij(hm2)為第i個斑塊中第j個邊界像素或單元的面積；N(個)為所有斑塊的總邊界像素或單元數(shù)。

連通性指數(shù)(CONNECT)反映了景觀組分之間的功能連接性，連通性指數(shù)越高，斑塊之間的連通性越好。

公式(3)中，Cijk(個)為第i個斑塊類型中第j個斑塊和第k個斑塊之間的連接數(shù)；ni(個)為第i個斑塊類型中的斑塊數(shù)量。

蔓延度指數(shù)(CONTAG)反映了不同斑塊類型的團(tuán)聚程度或延展趨勢，蔓延度指數(shù)越大，斑塊連接性越好。

公式(4)中，Pi為第i種類型斑塊所占面積的百分比；gik(個)為第i種類型斑塊與第k種類型斑塊毗鄰的數(shù)目；m(個)為斑塊類型總數(shù)目。

聚合度指數(shù)(AI)反映了每一種景觀類型斑塊間的聚集與連接程度，其值越大斑塊聚合越緊密。

公式(5)中，gii(個)表示相應(yīng)景觀類型的相似鄰接斑塊數(shù)量。

1.3.2 熱點(diǎn)分析

熱點(diǎn)分析是通過計(jì)算要素的Getis-OrdGi*指數(shù)，分析地理要素單元屬性的空間分布格局，以識別要素空間變化是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性的高值(熱點(diǎn))和低值(冷點(diǎn))的空間聚類[41]。本研究利用熱點(diǎn)分析來揭示九湖流域濕地與其他地類之間用地類型轉(zhuǎn)換變化在空間上形成的高值聚類(熱點(diǎn))和低值聚類(冷點(diǎn))的分布格局。計(jì)算公式為：

公式(6)～(8)中，n為空間網(wǎng)格數(shù)量；xi和xj分別表示要素i和要素j的轉(zhuǎn)換量觀測值；wi,j是要素i和j之間的空間權(quán)重。

1.3.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析

灰色關(guān)聯(lián)度分析(Grey Relation Analysis，GRA)是根據(jù)關(guān)聯(lián)度來定量描述和比較不同事物之間相關(guān)程度的一種灰色統(tǒng)計(jì)理論方法[42]。其基本思想是通過確定參考數(shù)據(jù)列和若干個比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密。本質(zhì)是了解其中某個變量受其他自變量因素影響的相對強(qiáng)弱。在九湖流域濕地景觀格局演變與影響因素間形成的灰色系統(tǒng)中，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度探討影響因子對流域景觀格局影響的相對強(qiáng)弱，找出景觀格局演變的主導(dǎo)因素。在氣候變化和人類活動與景觀格局的關(guān)聯(lián)度分析中，氣溫、降水、經(jīng)濟(jì)水平、人口、高程、建筑和耕地都會影響濕地景觀。其中，氣溫和降水是氣候變化的核心指標(biāo)，氣候變化直接影響生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而影響景觀格局；經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口變化會影響土地利用分布，從而影響景觀格局；高程影響水流、土壤侵蝕、沉積等地理過程，間接影響景觀形成和變化；人類活動如建筑和耕地利用，也是影響景觀格局的重要因素。在選擇影響因子時，應(yīng)充分考慮其代表性、數(shù)據(jù)可得性、易度量性、與景觀格局的關(guān)聯(lián)性、敏感性、綜合性等重要因素，確保所選指數(shù)的有效性、可靠性和準(zhǔn)確性。

通過景觀格局指數(shù)與景觀格局演變影響因子之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)定量表征景觀格局演變對氣候變化和人類活動的響應(yīng)，以x(i,j)為灰色關(guān)聯(lián)因子的原始數(shù)據(jù)矩陣，x′(i,j) 為x(i,j) 無量綱化矩陣，x(a,j)為參考序列，則灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算如下：

公式(9)中，R(i)為灰色關(guān)聯(lián)度；i為樣本；j為關(guān)聯(lián)因子；n為總樣本；ρ為分辨系數(shù)，取值區(qū)間為[0 ,1] ，其值越小分辨率越大，本研究取值為0.5。

1.4 分類方法

國內(nèi)外相關(guān)研究主要基于湖泊流域濕地的水文、地貌以及社會經(jīng)濟(jì)特征進(jìn)行分類。綜合考慮以上分類方法并結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際情況和研究目的，建立九湖流域濕地景觀格局驅(qū)動因素的數(shù)量化綜合評價(jià)方法。該方法通過計(jì)算1990—2020年間各湖泊流域濕地景觀格局驅(qū)動因子(人口、GDP、氣溫、降水、高程、耕地面積、建筑用地面積)與景觀格局指數(shù)(PD、SHAPE_MN、CONTAG、AI)之間的相關(guān)性，分別統(tǒng)計(jì)各等級的相關(guān)性數(shù)量，參考評價(jià)體系的建立方法[43]，對不同相關(guān)性等級分級進(jìn)行打分賦值(表1)，計(jì)算各湖泊的評價(jià)得分。根據(jù)評價(jià)結(jié)果，將九大高原湖泊流域濕地分為3種類型：人文因素主導(dǎo)型(人文因素評價(jià)得分＞自然因素評價(jià)得分)、自然因素主導(dǎo)型(自然因素評價(jià)得分＞人文因素評價(jià)得分)、人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型(人文因素評價(jià)得分=自然因素評價(jià)得分)。評價(jià)得分及評價(jià)結(jié)果如表2所示。

表1 相關(guān)性等級分值Table 1 Score of relevance ranking

表2 九大高原湖泊流域評價(jià)得分和評價(jià)結(jié)果Table 2 Evaluation score and results of the nine plateau lake basins

2 結(jié)果與分析

2.1 濕地空間分布格局的變化特征

2.1.1 濕地分布的時空特征

近30年來九湖流域濕地面積總體呈波動上升趨勢，1990—1995 年和2005—2015 年兩個時期濕地面積增長顯著，其他時期呈下降態(tài)勢，其中2015—2020 年九湖流域濕地總面積下降最為迅速，5.69%的濕地在此階段流失(圖2)。

圖2 1990—2020年九湖流域不同類型濕地面積變化Fig.2 Area changes of different types of wetlands in the nine lake basins from 1990 to 2020

1990—2020 年，九湖流域濕地主要分布在湖泊水體及湖濱地帶，湖泊濕地主要由九大湖泊水體組成，沼澤濕地主要分布在洱海流域北部、異龍湖流域西北部、瀘沽湖流域東北部以及滇池北部，其余沼澤濕地零星分布于各湖泊邊緣。30年間流域內(nèi)濕地時空分布發(fā)生了不同程度的演化，但不同類型濕地在各湖泊流域的演變程度不同。湖泊濕地的面積變化顯示，杞麓湖、異龍湖面積變化最大，面積增幅與減幅均超過10%；其次是滇池，其面積在2015年擴(kuò)張明顯，漲幅達(dá)到10%；其他湖泊濕地的面積在不同時期變化幅度不大，增幅與減幅均在5%以內(nèi)。沼澤濕地年平均面積為236.79 km2，占九湖流域濕地總面積的19.12%。相比湖泊濕地，各流域沼澤濕地面積變化較大，面積增減幅度在20%以上。其中，2000 年瀘沽湖流域沼澤濕地的擴(kuò)張超過該流域年平均沼澤濕地面積的184.78%，增加了12.51 km2；2020 年陽宗海沼澤濕地的擴(kuò)張超過該流域年平均沼澤濕地面積的183.07%，增加了8.84 km2；而瀘沽湖流域沼澤濕地面積在1995年縮減最明顯，面積縮減到該流域年平均沼澤濕地面積的67%(圖3)。

圖3 1990—2020年云南九大高原湖泊流域濕地分布圖Fig.3 Distribution map of wetlands in the nine plateau lake basins in Yunnan Province from 1990 to 2020

2.1.2 濕地類型轉(zhuǎn)換

基于流域濕地?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算并統(tǒng)計(jì)不同階段九湖流域濕地的轉(zhuǎn)換面積，可以反映不同時期流域內(nèi)濕地的流入和轉(zhuǎn)出情況，各時期濕地的轉(zhuǎn)換情況見表3。1990—2020年，九湖流域湖泊濕地面積基本保持穩(wěn)定，濕地總面積的變化主要發(fā)生在沼澤濕地，其中以湖泊濕地-沼澤濕地、沼澤濕地-耕地、沼澤濕地-林地之間的轉(zhuǎn)變最為顯著。沼澤濕地面積在1990—1995年和2015—2020年兩個階段變化最大，其中前一階段濕地面積增加速度最快，而后一階段濕地面積流失最為劇烈。從轉(zhuǎn)變情況來看，沼澤濕地與耕地之間的轉(zhuǎn)換最為劇烈，其中2015—2020年有85.21 km2的沼澤濕地轉(zhuǎn)換為耕地，2000—2005年期間轉(zhuǎn)換最弱，但仍有32.79 km2的沼澤濕地轉(zhuǎn)換為耕地。沼澤濕地與林地之間的轉(zhuǎn)換僅次于耕地，2005—2010 年、2015—2020 年分別有15.37 km2、63.49 km2的沼澤濕地轉(zhuǎn)為林地。大量沼澤濕地轉(zhuǎn)換為耕地主要是因?yàn)榱饔騼?nèi)沼澤濕地多沿水體分布，受沿湖村莊人類活動影響大，人類盲目開墾、圍湖造田等活動直接改變了用地類型。

表3 1990—2020年不同時期九湖流域濕地轉(zhuǎn)入面積和轉(zhuǎn)出面積Table 3 Transferred in areas and transferred out areas of wetlands in the nine lake basins in different periods from 1990 to 2020

沼澤濕地的主要轉(zhuǎn)入用地類型在每個階段略有不同：1990—1995年，建筑用地轉(zhuǎn)為沼澤濕地的面積最大，在轉(zhuǎn)入沼澤濕地的6種用地類型中占比達(dá)30.01%；1995—2000 年和2000—2005 年，湖泊濕地是沼澤濕地最大的轉(zhuǎn)入用地類型，有33.91%的沼澤濕地來自于湖泊濕地；2010—2015年，沼澤濕地轉(zhuǎn)入的最大地類為耕地,此階段超過65.34 km2的沼澤濕地來自于耕地，湖泊濕地轉(zhuǎn)為沼澤濕地的面積為32.72 km2。2010 年起云南發(fā)生了大范圍持續(xù)干旱天氣，2012 年“生態(tài)文明”作為國家戰(zhàn)略開始實(shí)施，退耕還林還草等政策措施落地，受極端天氣和宏觀政策的影響，2010—2015年是九湖流域濕地面積變化最大的時期。

2.1.3 濕地空間格局演變

冷熱點(diǎn)分析表明，近30 年來九湖流域濕地類型變化存在顯著的空間異質(zhì)性和年度差異性(圖4)。1990—1995 年，熱點(diǎn)區(qū)域集中分布在滇池流域、撫仙湖流域和異龍湖流域；1995—2000 年，熱點(diǎn)區(qū)域集中出現(xiàn)在瀘沽湖流域和洱海流域，冷點(diǎn)區(qū)域集中在滇池流域和異龍湖流域，滇池、撫仙湖和星云湖流域冷熱點(diǎn)空間位置轉(zhuǎn)換明顯，瀘沽湖流域熱點(diǎn)明顯增加；2000—2005年，熱點(diǎn)主要聚集在瀘沽湖、洱海和異龍湖流域，冷點(diǎn)主要集中在滇池流域，異龍湖流域冷熱點(diǎn)空間位置轉(zhuǎn)換明顯，瀘沽湖流域熱點(diǎn)分布減少，其他流域冷熱點(diǎn)變換不大；2005—2010 年，熱點(diǎn)主要集中在滇池流域，冷點(diǎn)分布在瀘沽湖、程海和異龍湖流域，洱海流域冷熱點(diǎn)分布均勻，滇池和異龍湖流域冷熱點(diǎn)空間位置轉(zhuǎn)換明顯；2010—2015年，洱海和異龍湖流域熱點(diǎn)增多且分布面積較廣，冷點(diǎn)集中在滇池和杞麓湖流域，滇池流域北部冷熱點(diǎn)空間位置轉(zhuǎn)換明顯；2015—2020年，洱海流域冷點(diǎn)范圍大且分布均勻，且該流域熱點(diǎn)分布區(qū)域基本轉(zhuǎn)換為冷點(diǎn)分布區(qū)域，異龍湖流域熱點(diǎn)集中在該流域中心，陽宗海流域首次出現(xiàn)熱點(diǎn)聚集。不同流域山地氣候的差異和湖濱帶居民對濕地干擾程度的差異，導(dǎo)致九湖流域濕地轉(zhuǎn)換情況復(fù)雜。

圖4 1990—2020年九湖流域濕地轉(zhuǎn)換熱點(diǎn)圖Fig.4 Hotspot map of wetland conversion in the nine lake basins from 1990 to 2020

2.2 濕地景觀格局變化特征

從濕地景觀格局的整體變化來看，1990—1995 年九湖流域濕地斑塊密度不斷下降，蔓延度指數(shù)、聚合度指數(shù)不斷上升，表明濕地斑塊越來越聚集，斑塊間的連通性增加。與之相反，2005—2015年，斑塊密度持續(xù)劇增，表明流域內(nèi)濕地在這10 年間越來越破碎化，濕地斑塊被分割得越來越細(xì)，流域內(nèi)濕地間的連接越來越分散。表征景觀斑塊聚集程度的聚合度指數(shù)也在此階段呈現(xiàn)相同變化趨勢，這進(jìn)一步說明流域內(nèi)濕地在2005—2015年間不斷破碎化，值得注意的是，表征斑塊形狀復(fù)雜程度與規(guī)則程度的形狀指數(shù)在此階段呈現(xiàn)下降趨勢，表明濕地的形狀在此期間正不斷變得規(guī)則。2015—2020 年，流域濕地的斑塊密度下降，蔓延度指數(shù)和聚合度指數(shù)都有所上升，表明流域內(nèi)濕地破碎化有所緩解，且此階段形狀指數(shù)小幅下降，說明斑塊形狀仍有向規(guī)則方向發(fā)展的態(tài)勢(圖5)。

圖5 1990—2020年九湖流域景觀格局指數(shù)的變化Fig.5 Changes of landscape pattern indices of the nine lake basins from 1990 to 2020

不同因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀變化趨勢相似，但在年際變化上存在差異。1990年，人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型濕地景觀破碎化、景觀斑塊形狀復(fù)雜，但聚合度相對緊密，同時期其他因素主導(dǎo)型濕地開始出現(xiàn)景觀破碎化趨勢。1995—2005 年，不同因素主導(dǎo)型濕地景觀變化趨勢相同且景觀變化波動不大。2005—2015 年，不同因素主導(dǎo)型濕地景觀變化劇烈，主要表現(xiàn)為斑塊數(shù)量劇增，斑塊形狀變得復(fù)雜，斑塊間的連通性和聚集性不同程度地減弱，其中人文因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀破碎程度相對較小，表明2010 年云南省連續(xù)干旱的自然災(zāi)害對此類型湖泊的影響相對弱一些。2015—2020 年，不同因素主導(dǎo)型濕地景觀破碎化程度緩解，其中人文因素主導(dǎo)型濕地斑塊密度下降幅度最大，表明此類型濕地景觀破碎化情況恢復(fù)迅速，但其景觀斑塊的形狀、連通性、聚合形態(tài)等與其他因素主導(dǎo)型濕地相差不大，說明濕地質(zhì)量恢復(fù)還有待提升(圖5)。

從不同類型濕地的景觀格局指數(shù)變化來看，自然因素主導(dǎo)型、人文因素主導(dǎo)型、人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型湖泊濕地的斑塊密度、連通性指數(shù)和形狀指數(shù)在1990—2010 年間呈小幅波動，在2010—2020年間變化劇烈，在2015年達(dá)到變化的極值，到2020年恢復(fù)到常年水平，聚合度指數(shù)總體上呈小幅度上升趨勢。其中人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型湖泊流域景觀年際變化差異較大；自然因素主導(dǎo)型湖泊流域的湖泊濕地景觀在2010—2020 年發(fā)生較大幅度變化，其他時期景觀變化幅度不大；人文因素主導(dǎo)型湖泊濕地景觀在斑塊密度上與其他流域類似，在斑塊形狀、景觀斑塊連通性方面年際變化差異較大(圖6)。

圖6 1990—2020年九湖流域湖泊濕地景觀格局指數(shù)變化Fig.6 Changes of landscape pattern indices of lake wetlands in the nine lake basins from 1990 to 2020

沼澤濕地的景觀格局變化態(tài)勢較為復(fù)雜，其斑塊密度、連通性指數(shù)和聚合度指數(shù)均在1990—2005年呈小幅度波動，在2015年發(fā)生轉(zhuǎn)折并達(dá)到極值，表明沼澤濕地從2005 年開始變得越來越破碎化，這一變化態(tài)勢在2015 年后得到緩解。形狀指數(shù)在1990—1995 年間急劇增大，說明在此階段沼澤濕地斑塊形狀開始變得不規(guī)則，2000 年左右沼澤濕地斑塊形狀趨于規(guī)則，2005 年沼澤濕地斑塊形狀再次向不規(guī)則方向發(fā)展，2010 年后沼澤濕地斑塊形狀的復(fù)雜程度逐步恢復(fù)至1990 年水平(圖7)。其中人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型流域的沼澤濕地在2005 年以前呈現(xiàn)斑塊聚集、連通性增加的趨勢，這主要是由于2000 年前后政府在滇池流域進(jìn)行生態(tài)建設(shè)，恢復(fù)了流域內(nèi)的濕地景觀。2005年后此類型湖泊流域的沼澤濕地景觀不斷破碎化，斑塊形狀日趨復(fù)雜，景觀斑塊連通性和聚合性不斷變差，這主要由于2005 年以后年降水量不斷減少，氣候變化對濕地景觀造成了一定的影響；人文因素主導(dǎo)型流域的沼澤濕地景觀在2015年以前的年際變化與人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型沼澤濕地相似，其最大不同在于2015—2020年間人文因素主導(dǎo)型湖泊流域的沼澤濕地景觀破碎化情況緩解，表明2012 年以來“生態(tài)文明”國家戰(zhàn)略的實(shí)施在一定程度上改變了沼澤濕地景觀；1990—2005年，自然因素主導(dǎo)型湖泊流域沼澤濕地景觀的斑塊密度、連通性指數(shù)和聚合度指數(shù)均不斷波動，2005 年以后其景觀不斷破碎化且景觀斑塊的連通性和聚集度不斷下降，但在2015 年后得到小幅度緩解，主要由于2014 年云南省降水量增加，促進(jìn)了濕地恢復(fù)(圖7)。

2.3 氣候變化與人類活動對濕地景觀格局的影響

選取氣溫、降水、人均生產(chǎn)總值、人口、高程、建筑用地和耕地共7 個影響因子與4 個濕地景觀格局指數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，結(jié)果顯示，關(guān)聯(lián)度值在0.719～0.997之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.908，表明選取的影響因子自變量與景觀格局指數(shù)因變量之間有著緊密的聯(lián)系。其中自然因素主導(dǎo)型流域濕地景觀格局與各驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)較強(qiáng)，平均關(guān)聯(lián)度比人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型流域高0.090，比人文因素主導(dǎo)型流域高0.087。

人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型湖泊流域景觀格局演變驅(qū)動因子與濕地景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度在0.722～0.995 之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.877(圖8)。其中，斑塊密度與高程的平均關(guān)聯(lián)度最高，說明地形條件是濕地景觀斑塊數(shù)量變化的重要影響因子；形狀指數(shù)和聚合度指數(shù)與降水的平均關(guān)聯(lián)度最高，說明降水是影響濕地景觀形態(tài)的最主要驅(qū)動因素。人文因素主導(dǎo)型湖泊流域景觀格局演變驅(qū)動因子與濕地景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度在0.719～0.981 之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.880(圖9)。選取的4個人文因子(人均生產(chǎn)總值、人口、建筑用地和耕地)與濕地景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度在0.719～0.946 之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.848，其中人口數(shù)量與斑塊密度和形狀指數(shù)的關(guān)聯(lián)度最高，說明人口數(shù)量是影響人文因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀斑塊數(shù)量與形態(tài)的重要因素，而聚合度指數(shù)則與降水的關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)。自然因素主導(dǎo)型湖泊流域景觀格局演變驅(qū)動因子與濕地景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度在0.802～0.997 之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.967(圖10)。選取的3個自然因子(氣溫、降水和高程)與濕地景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度在0.912～0.997之間，平均關(guān)聯(lián)度為0.971，且在多數(shù)年份降水與景觀格局指數(shù)的關(guān)聯(lián)度最高，說明降水是影響自然因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀格局的主要因子。

圖8 人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型湖泊流域景觀格局指數(shù)與各驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)度Fig.8 Correlation between landscape pattern indices and driving factors in lake basins dominated by human and natural factors

圖9 人文因素主導(dǎo)型湖泊流域景觀格局指數(shù)與各驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)度Fig.9 Correlation between landscape pattern indices and driving factors in lake basins dominated by human factors

圖10 自然因素主導(dǎo)型湖泊流域景觀格局指數(shù)與各驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)度Fig.10 Correlation between landscape pattern indices and driving factors in lake basins dominated by natural factors

3 討 論

本研究表明，云南九湖流域沼澤濕地的最大轉(zhuǎn)出地類為耕地，這與其他學(xué)者關(guān)于內(nèi)陸濕地面積的喪失主要是因?yàn)檗D(zhuǎn)為耕地的研究結(jié)論相一致[2]。九湖流域沼澤濕地主要分布在湖濱地帶，與沿湖耕地接壤，而沼澤濕地地表形態(tài)在旱季和雨季有較大差異，這也是耕地轉(zhuǎn)變?yōu)檎訚蓾竦氐目陀^條件。從主觀上來看，過去對濕地的認(rèn)識不足，濕地保護(hù)意識淡薄，濕地保護(hù)相關(guān)立法不明確，導(dǎo)致無節(jié)制開墾沼澤濕地，造成“田進(jìn)濕退”的格局。加強(qiáng)濕地相關(guān)研究并揭示其驅(qū)動因子，有利于深入理解濕地的生態(tài)功能、演變規(guī)律、影響因素及其相互作用機(jī)制。加強(qiáng)濕地保護(hù)宣傳，退耕還濕，保障濕地的數(shù)量和質(zhì)量，才能最大限度地發(fā)揮濕地的生態(tài)功能和環(huán)境效益，促進(jìn)地區(qū)人與自然的和諧發(fā)展。

九湖流域濕地景觀呈階段性變化且差異明顯，這一特征與其他學(xué)者的研究結(jié)論相似[44-46]，不同之處在于不同階段變化的差異及變化的誘因存在明顯的地域性。例如，1990—1995 年研究初期，滇池流域濕地景觀破碎化初顯，而其他8個湖泊流域濕地景觀狀態(tài)良好，這是因?yàn)?0世紀(jì)80年代開始昆明市城市化進(jìn)入快車道，非農(nóng)人口首次超過100 萬[47]，湖盆區(qū)人口密集，流域空間開發(fā)利用和水資源利用強(qiáng)度高，大規(guī)模圍湖造田等人類活動干擾使?jié)竦仄扑榛?005—2015年，云南省大面積持續(xù)干旱，致使九湖流域濕地破碎化嚴(yán)重，其中人文因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀破碎程度比其他兩種主導(dǎo)類型的湖泊流域輕，這進(jìn)一步驗(yàn)證了撫仙湖和洱海流域濕地景觀演變主要受人文因素主導(dǎo)，而在2015—2020年，九湖流域濕地景觀破碎化程度得到一定恢復(fù)，其中人文因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地恢復(fù)面積最大，這可能與2016 年洱海開啟“搶救式”保護(hù)[48]、2014 年撫仙湖流域“退田、退塘、退房”還湖生態(tài)工程建設(shè)有關(guān)。

在本研究中，利用灰度關(guān)聯(lián)量化分析各個驅(qū)動因子對濕地景觀格局演變的貢獻(xiàn)，彌補(bǔ)了以往對景觀格局演變的驅(qū)動機(jī)制研究多停留在定性分析層面的不足。分析結(jié)果顯示，整體上自然類因素(氣溫、降水和高程)是濕地景觀格局演變的主要驅(qū)動力，其中降水與九湖流域濕地景觀格局變化的聯(lián)系最密切，其次是氣溫。研究表明，人類活動是影響白洋淀濕地景觀格局變化的主要因素[49]，而氣候因素是導(dǎo)致雙陽河流域濕地景觀變化的主要因素[25]，這主要是由區(qū)域自然和人文條件的差異造成的。在中國城市化進(jìn)程較快的地區(qū)，頻繁的人類活動導(dǎo)致景觀格局變化較大，而云南省城市化發(fā)展進(jìn)程緩慢，氣候變化對景觀格局的變化起到了更為重要的作用。首先，結(jié)合流域地理?xiàng)l件分析發(fā)現(xiàn)，高原地區(qū)的局地氣候差異對濕地的形成和分布具有很大影響，山谷地形的濕潤氣候條件有利于濕地的形成，而山坡地形的干燥氣候限制了濕地的擴(kuò)展，從而導(dǎo)致九湖流域濕地多分布于盆湖區(qū)、壩區(qū)等山谷地帶。其次，九湖流域濕地的水源補(bǔ)給主要來自于降水、山區(qū)融雪和地表水補(bǔ)給，而濕地的形成和維持依賴于水源供應(yīng)，高原干燥的氣候條件可能導(dǎo)致濕地水位降低、水源減少，最終導(dǎo)致濕地面積減少或濕地干旱化。流域內(nèi)森林資源多次遭到過度砍伐，森林被破壞，植被覆蓋率不高，林種單一，植被蓄水保土性能差，降水多以地表徑流的形式向壩區(qū)匯集，影響了流域濕地水流分布和水系形成，進(jìn)而對濕地景觀產(chǎn)生影響。最后，九湖流域地處高海拔地區(qū)，云層較薄，太陽輻射強(qiáng)度大，日間溫度較高，高溫和強(qiáng)日照導(dǎo)致水分蒸發(fā)速率增加，濕地水體的蒸發(fā)蒸騰增加，水體循環(huán)速率加快，從而對濕地景觀產(chǎn)生顯著影響。因此，不同類型的湖泊流域在不同階段主要驅(qū)動因素的差異，導(dǎo)致其景觀格局演變在時間和空間上呈現(xiàn)異質(zhì)性和動態(tài)性。2010 年，云南省發(fā)生連續(xù)大面積干旱災(zāi)害，九湖流域濕地景觀斑塊密度顯著上升，濕地景觀破碎化程度加劇。2012年以來，隨著國家“生態(tài)安全”宏觀政策的實(shí)施以及第二次全國濕地資源調(diào)查的開展，對九湖流域濕地進(jìn)行“搶救性”保護(hù)，濕地面積持續(xù)增加。因此，未來濕地保護(hù)與規(guī)劃應(yīng)嚴(yán)格控制人類活動對濕地的干擾，制定濕地保護(hù)政策時，不僅應(yīng)考慮受保護(hù)濕地的數(shù)量，更應(yīng)該考慮提升濕地的質(zhì)量，以提高濕地應(yīng)對未來極端氣候的能力。

4 結(jié) 論

1990—2020 年間，九湖流域濕地年平均濕地面積為1 238.40 km2，主要分布在九大湖泊及其湖濱地帶。30 年間湖泊濕地整體上保持穩(wěn)定，沼澤濕地不斷與其他用地類型發(fā)生轉(zhuǎn)換，有31.36%的沼澤濕地與其他用地類型發(fā)生頻繁轉(zhuǎn)換，其中轉(zhuǎn)出面積最多的地類為耕地。

1990—1995 年早期階段，九湖流域濕地發(fā)育較好，濕地斑塊聚集、斑塊間的連通性增加且濕地面積有所增加；1995—2005年，濕地景觀出現(xiàn)斑塊破碎化、斑塊形狀復(fù)雜化趨勢；2005—2015 年，流域濕地斑塊數(shù)量不斷增加，濕地斑塊間的連接越來越分散，濕地斑塊不斷破碎化，這一不斷惡化的情況在2015—2020年間得到好轉(zhuǎn)。

云南省九湖流域濕地景觀格局異質(zhì)性是人類活動與自然因素綜合作用的結(jié)果，其中自然因素是濕地景觀格局演變的主要驅(qū)動力，但在不同類型濕地之間存在差異，降水是人文因素與自然因素主導(dǎo)相當(dāng)型及自然因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀格局變化的最關(guān)鍵因子，而政策因素是影響人文因素主導(dǎo)型湖泊流域濕地景觀變化的重要因素，其中人口數(shù)量是導(dǎo)致濕地不斷破碎化的重要驅(qū)動因子。