溫勝強, 劉小鵬, 王亞娟, 葉均艷, 韓曉佳

(1.寧夏大學 資源環(huán)境學院，寧夏 銀川750021; 2.寧夏(中阿)旱區(qū)資源評價與環(huán)境調(diào)控重點實驗室，寧夏 銀川 750021)

土地利用變化最直觀的表現(xiàn)就是景觀格局的時空演變，景觀格局是景觀異質(zhì)性的具體體現(xiàn)，是對景觀動態(tài)變化過程的及時準確的反映[1-3]。土地利用變化一般通過景觀格局來表現(xiàn)，景觀格局穩(wěn)定性主要通過景觀異質(zhì)性來表現(xiàn)，景觀異質(zhì)性和景觀穩(wěn)定性相互依存并相互影響[4]，對景觀穩(wěn)定性的研究能很好的反映景觀景觀格局的變化。

目前國內(nèi)外對土地利用景觀格局穩(wěn)定性的研究主要集中在與人類關(guān)系密切的城市(建設(shè)用地)的景觀穩(wěn)定性的研究方面[5-7]，特別是對景觀格局穩(wěn)定性的空間表征、優(yōu)化、指數(shù)構(gòu)建、驅(qū)動力等的研究較多[8-13]，具體表現(xiàn)為：景觀格局的穩(wěn)定性研究逐漸從靜態(tài)的描述轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)化研究；從單一指數(shù)到多種指數(shù)的綜合評價；更加注重與地理信息技術(shù)(GIS，GPS和RS)的結(jié)合。對耕地、林地、草地、濕地、園地及未利用地的關(guān)注較少[14-16]，而對大規(guī)模人口空間演變造成的土地利用景觀格局穩(wěn)定性變化的研究更是缺乏，生態(tài)移民是為了緩解區(qū)域生態(tài)承載容量和減輕遷出區(qū)生態(tài)環(huán)境壓力，改善貧困人口生存狀態(tài)，對遷出地的生物多樣性進行有效保護而開展的有目的、有規(guī)劃、有組織、有秩序的集體型人口遷移[17-18]，是對生態(tài)環(huán)境影響深刻的人地過程，生態(tài)移民的增加實際上使安置區(qū)的景觀格局發(fā)生了重大變化，理論上也會對景觀格局穩(wěn)定性產(chǎn)生擾動和影響。因此，本研究擬以安置區(qū)不同時期的土地利用變化為基礎(chǔ)，通過景觀格局指數(shù)分析，并根據(jù)景觀格局指數(shù)對保持景觀結(jié)構(gòu)與功能的能力，探討景觀格局穩(wěn)定性的變化，以期為生態(tài)移民后續(xù)發(fā)展提供借鑒和參考。

1 研究區(qū)概況

紅寺堡區(qū)(105°43′45″—106°42′50″,北緯37°28′08″—37°37′23″)位于寧夏回族自治區(qū)中部，全區(qū)南北長40 km，東西寬80 km，地勢南高北低、平均海拔1 345 m，土地面積2 767 km2，占自治區(qū)總面積的4.17%。該區(qū)屬于典型的溫帶干旱氣候，常年干旱少雨，晝夜溫差大，年平均氣溫8.7 ℃，年平均降水量為251 mm，年日照時數(shù)約為2 900～3 550 h，紅寺堡區(qū)水資源短缺，是寧夏回族自治區(qū)水資源最少的地區(qū)之一，也是國家大型水利樞紐工程—寧夏扶貧揚黃灌溉工程(“1236”工程)的主戰(zhàn)場。紅寺堡區(qū)周圍被羅山、牛首山和煙筒山環(huán)抱，是典型的山間盆地型城市。紅寺堡區(qū)現(xiàn)轄3鄉(xiāng)(大河鄉(xiāng)、柳泉鄉(xiāng)、新莊集鄉(xiāng))2鎮(zhèn)(紅寺堡鎮(zhèn)、太陽山鎮(zhèn))和一個街道(新民街道)、有5個城鎮(zhèn)社區(qū)和62個行政村。紅寺堡區(qū)是全國最大的異地生態(tài)移民扶貧開發(fā)區(qū)，自1999年開發(fā)建設(shè)以來，累計搬遷安置寧南山區(qū)8縣移民23萬人，譜寫了“沙丘起高樓、荒漠變綠洲”的生態(tài)移民建設(shè)奇跡。近年來，隨著移民的不斷遷入和經(jīng)濟的快速發(fā)展，紅寺堡區(qū)土地利用景觀格局發(fā)生了較大變化。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

土地利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以Landsat-ETM遙感影像(空間分辨率為30 m×30 m)為基本數(shù)據(jù)源，利用ENVI軟件對研究區(qū)影像進行幾何校正，采用基于對象的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類及目視解譯的方法，運用ArcGIS 10.0軟件建立紅寺堡區(qū)土地利用類型分布數(shù)據(jù)庫，參照紅寺堡區(qū)二調(diào)數(shù)據(jù)和《土地利用現(xiàn)狀分類標準(GB/T 21010-2007)》，結(jié)合實地調(diào)研、紅寺堡區(qū)土地利用現(xiàn)狀圖和紅寺堡區(qū)土地利用景觀類型結(jié)構(gòu)特點，將紅寺堡區(qū)土地利用類型劃分為：耕地、林地、草地、水域、沙地、建設(shè)用地和未利用地7類(附圖16)。

2.2 景觀格局指數(shù)的確定與計算

景觀指數(shù)數(shù)量多，表征的生態(tài)意義各有側(cè)重，隨著新理論在景觀生態(tài)學中的應(yīng)用，景觀指數(shù)也在不斷推陳出新，但對景觀指數(shù)的分類還尚未形成統(tǒng)一的標準，目前比較常用的是美國俄勒岡州立大學森林科學系開發(fā)的一個景觀指標計算軟件。本研究從景觀結(jié)構(gòu)、斑塊特征及景觀異質(zhì)性3個方面選取景觀指數(shù)，對景觀指數(shù)兩兩計算相關(guān)系數(shù)，并在給定置信度0.05條件下進行相關(guān)性檢驗，最后篩選出景觀面積、面積比、斑塊數(shù)、斑塊數(shù)比、斑塊密度、斑塊面積平均值、斑塊面積標準差、斑塊變動系數(shù)、斑塊邊緣、斑塊形狀指數(shù)、分維系數(shù)、分離度、優(yōu)勢度、聚集指數(shù)、景觀分割指數(shù)和破碎度16個指標，采用Fragstats 3.3計算景觀格局指數(shù)[19]。

2.3 土地利用景觀格局穩(wěn)定性評價模型

對于選取土地利用景觀格局格局指標，需要從景觀指數(shù)是有利于還是不利于格局穩(wěn)定性作為標準，進行無綱量化，計算公式為：

(1)

式中：Xi——無量綱化指標；xi——原始指標；ximin——指標最小值；ximax——指標最大值。下同。

(2)

當Xi為越大越好型，即所謂正指標時，對系統(tǒng)的功效貢獻為正；當Xi為越小越好型，即所謂逆指標時，對系統(tǒng)的功效貢獻為負。

依據(jù)標準化的景觀格局指數(shù)，采用主成份分析構(gòu)建土地利用景觀格局的穩(wěn)定性評價指標體系，進行土地利用景觀格局穩(wěn)定性評價。以土地類型的因子得分系數(shù)矩陣可求得公因子得分，以各公因子的方差貢獻率為權(quán)重，可得各土地類型的加權(quán)因子綜合得分，并建立景觀穩(wěn)定性評價模型如式(3)。

M=b1q1+b2q2+b3q3+b4q4

(3)

式中：M——樣本土地類型綜合得分，即土地利用景觀穩(wěn)定性指數(shù)；qi——4個主因子得分；bi——q1—q4在總方差中的貢獻率。M值與景觀穩(wěn)定性成正相關(guān)。

2.4 等間距法

將全部數(shù)據(jù)以最小值和最大值為端點，按照相等的距離間隔進行劃分。這種方法強調(diào)總量的大小，優(yōu)勢在于簡單快速，且當數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布時效果較好，但缺陷為：沒有考慮數(shù)據(jù)的局部分布情況，分類間斷點僅僅依賴整個的數(shù)據(jù)范圍和分類數(shù)。

2.5 地理探測器

地理探測器是王勁鋒等[20]基于空間分異理論，結(jié)合地理信息技術(shù)和結(jié)合論，探測空間分異性并揭示其背后驅(qū)動力的一中統(tǒng)計學方法。其核心思想是基于這樣的假設(shè)：如果某個自變量對某個因變量有重要影響，那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性[21-22]。地理分異既可以用分類算法來表達，也可以根據(jù)經(jīng)驗確定。地理探測器擅長分析類型量，而對于數(shù)值量、比值量等非類型量，可通過離散化處理[23]，就可利用地理探測器對其進行分析，這正是地理探測器的一大優(yōu)勢。地理探測器模型既可檢驗單變量的空間分異性，也可通過檢驗兩個變量空間分布的一致性，來探測兩變量可能的因果關(guān)系，在分析地理要素格局演變和地域空間分異等方面應(yīng)用非常廣泛。

本研究借鑒地理探測器模型[24]，引人景觀穩(wěn)定性分異決定力指標q。假定研究區(qū)域景觀穩(wěn)定性存在差異，并將景觀穩(wěn)定性記為y，由采樣單元i(i=1，2，3，…，n，n為總采樣單元數(shù))組成的格點系統(tǒng)，假設(shè)A={Ah}是可能存在的一種影響景觀穩(wěn)定性的因素，h=1，2，3，…，L，L為因素分類數(shù)，Ah代表因素A不同的類型。一個類型h對應(yīng)不同的景觀類型，為了探測因素A與景觀穩(wěn)定性指標y的相關(guān)程度，將景觀穩(wěn)定性指標y圖層與因素A圖層疊置，在因素A的第h類型(對應(yīng)一個或多子區(qū)域)，y的離散方差被記為心，因素A對景觀穩(wěn)定性指標y的決定力大小為q。

(4)

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用的景觀格局特征

3.1.1 景觀組成結(jié)構(gòu)特征 景觀類型組成結(jié)構(gòu)包括組成單元的類型、數(shù)量、多樣性以及所占比例。從表1可見，從2005—2015年，草地和耕地是紅寺堡區(qū)的主要景觀類型，構(gòu)成研究區(qū)域的優(yōu)勢景觀，2005年所占比例為58.77%，27.12%，2010年所占比例為58.57%，29.22%，2015年所占比例為57.80%，32.52%，其次是沙地、未利用地和林地，水域和建設(shè)用地所占比例很??；斑塊數(shù)目及斑塊數(shù)比來看，耕地的斑塊數(shù)目最多，達到46.28%，草地、沙地、未利用地和建設(shè)用地次之，最少的是林地和水域；從斑塊密度來看，耕地和草地的斑塊密度最大，水域和林地的斑塊密度最小。

表1 紅寺堡區(qū)景觀組成結(jié)構(gòu)

3.1.2 景觀格局的斑塊特征 土地利用類型的斑塊特征主要通過平均值、標準差、變動系數(shù)、斑塊邊緣、形狀指數(shù)和分維系數(shù)來反映。2005—2015年土地利用類型斑塊特征如表2所示。

表2 2005-2015年紅寺堡區(qū)土地利用類型斑塊特征

通常采用面積來反映景觀類型的比重，故選取了景觀面積的平均值和標準差反映景觀斑塊特征，各景觀類型中，3個時期草地的斑塊平均面積和標準差都是最大，占據(jù)絕對優(yōu)勢，遠遠大于其他景觀類型，建設(shè)用地最小；3個時期變動系數(shù)和斑塊邊緣最大的都是耕地和草地，最小的是均是水域，反映了水域的斑塊大小均勻，破碎化程度較低；3個時期形狀指數(shù)最大的是耕地，最小的是建設(shè)用地，分維系數(shù)最大的是草地，最小的是建設(shè)用地。

3.1.3 土地利用景觀異質(zhì)性 景觀異質(zhì)性主要指景觀內(nèi)部資源或性狀的時空變異程度，是由于環(huán)境要素的時空差異及各種自然和人為干擾做的時空不均勻性所導致的，反映土地利用程度的不均勻性和復雜程度。大多數(shù)學者將景觀異質(zhì)性分為四類：空間異質(zhì)性、時間異質(zhì)性、時空耦合異質(zhì)性和邊緣效應(yīng)異質(zhì)性，通常用景觀異質(zhì)性指數(shù)來表現(xiàn)(表3)。綜合分析表明，3個時期建設(shè)用地的分離度變化最為顯著，草地和耕地的優(yōu)勢度最為明顯，水域和建設(shè)用地的聚集指數(shù)最低，而建設(shè)用地的集聚指數(shù)變化明顯，林地和水域的分割指數(shù)較穩(wěn)定，3期均為1，建設(shè)用地和水域的破碎度最大，未利用地的破碎度變化較為劇烈。從研究區(qū)域來看，景觀總體空間格局表現(xiàn)了較高的異質(zhì)性。

表3 2015年紅寺堡區(qū)景觀異質(zhì)性特征

3.2 土地利用景觀格局的穩(wěn)定性

3.2.1 景觀格局穩(wěn)定性評價模型參數(shù)

(1) 對評價指標進行標準化處理。以2015年景觀格局指數(shù)為例，將選取的16個指標進行標準化處理。

(2) 因子初始特征值、貢獻率和累計貢獻率的計算和旋轉(zhuǎn)平方載荷總和的計算。以SPSS 20.0為工具，運用因子分析法計算主因子的特征值和貢獻率，經(jīng)bartlett球體檢驗，顯著性概率為0.000，檢驗樣本KMO系數(shù)為0.741，效果較好。選取16個因子總方差中特征值大于1且累計百分率大于等于85%的因子，以這些因子為評價主因子反映原評價指標(其總方差累計貢獻率為97.57%，表4)。

表4 景觀格局穩(wěn)定性評價模型參數(shù)總方差解釋

注：抽取方法為主成分分析。

(3) 因子載荷矩陣及公因子的提取和解釋。因子載荷表示公因子與原始指標相關(guān)性的大小，其絕對值越大，說明變量的相關(guān)程度越高。本研究運用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法得到旋轉(zhuǎn)因子的載荷矩陣，通過主成份分析取前3個主成份，累計貢獻率達97.65%，3個主成份權(quán)重能夠反映格局指數(shù)對保持結(jié)構(gòu)與功能的能力(表5)。

表5 方差極大正交旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

注：提取方法為主成分分析。旋轉(zhuǎn)法指具有Kaiser 標準化的正交旋轉(zhuǎn)法。旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂。

分析可知：第1主成分在斑塊個數(shù)、斑塊數(shù)比、斑塊密度、變動系數(shù)和形狀指數(shù)上都大于80%，這5個變量的變異信息從景觀組成結(jié)構(gòu)、斑塊特征2個方面綜合反映了土地利用類型的景觀特征。第2主成分在破碎度、聚集指數(shù)和分離度3個因子上的載荷較大，反映了土地利用景觀異質(zhì)性特征。第3主成分分維系數(shù)、景觀分割指數(shù)、景觀斑塊面積、景觀面積比、景觀斑塊平均值和標準差6個因子上的載荷較大，都超過了70%，表現(xiàn)了土地利用景觀類型的斑塊分散和破碎化特征。

2010年前3個主成分方差貢獻率分別為75.53%，14.00%，8.69%，累計貢獻率為98.22%，特征值分別為12.09，2.24，1.39；2005年前3個主成分方差貢獻率分別為69.89%，16.13%和11.18%，累計貢獻率為97.19%，特征值為11.18，2.58，1.79。以上2 a計算方法與2015年的一樣，受篇幅限制，故不再一一列出載荷分布表。

(4) 穩(wěn)定性得分。以土地類型的因子得分系數(shù)矩陣可求得公因子得分，以各公因子的方差貢獻率為權(quán)重，可得各土地類型的穩(wěn)定性指數(shù)及得分(表6)。

表6 生態(tài)移民安置區(qū)土地利用類型的穩(wěn)定性得分

3.2.2 景觀格局穩(wěn)定性評價

(1) 同一時期景觀格局穩(wěn)定性評價。從同一時期的景觀穩(wěn)定性指數(shù)分析(表6)可知，土地利用類型的景觀穩(wěn)定性在總體上差異明顯。2015年，耕地的穩(wěn)定性得分最高，得分為1.640 51，說明這一時期耕地的變動性較小，建設(shè)用地的溫度性得分最低，表明該時期建設(shè)用地的變化明顯，其他依次為草地、林地、未利用地、水域和沙地；2010年穩(wěn)定性得分最高的是草地，其他依次為耕地、建設(shè)用地、沙地、林地、水域，未利用地的得分最低，僅為-0.440，說明該時期未利用的變化最大，向其他類型的轉(zhuǎn)置最大；2005年穩(wěn)定性得分最高的是草地，得分最低的是水域，其他依次為耕地、沙地、建設(shè)用地、未利用地、林地和水域，說明這一時期草地比較完整，變化不大，開發(fā)力度不強，而水域面積變化。

(2) 不同時期景觀格局穩(wěn)定性評價。從不同時期的景觀穩(wěn)定性指數(shù)分析(圖1)可知，土地利用類型的景觀穩(wěn)定性變化具有階段性特征。從2005—2010年，各土地類型總體變化不大，變化最大的為沙地，變化率為13.26%，變化率最小的是草地，僅為0.01%，其他依次為水域、建設(shè)用地、未利用地、林地和耕地；從2010—2015年，土地類型變化較明顯，且各種類型差異較大，變化最大的是耕地和草地，變化率分別為154%和152%，其他依次為林地、建設(shè)用地、沙地和未利用地，水域的變化率較小，僅為4%。

圖1 2005-2015年紅寺堡區(qū)景觀穩(wěn)定性指數(shù)變化

3.3 土地利用格局的景觀穩(wěn)定性影響因素探測

地理探測器針對類別數(shù)據(jù)的算法優(yōu)于連續(xù)數(shù)據(jù)，首先通過ArcGIS 10.0軟件，采用等間距法對探測因子值進行類型劃分，將數(shù)值型因子通過離散化處理轉(zhuǎn)化為類型量，然后利用地理探測器測算方法，通過GeoDetector軟件分別計算3個時期各因子對景觀穩(wěn)定性得分的貢獻值(表7)。

表7 2005-2015年紅寺堡區(qū)景觀穩(wěn)定性影響因子探測結(jié)果

為了便于比較和分析探測因子在不同時期景觀穩(wěn)定性影響因素的變化情況，對不同時期的探測因子進行排序，排序結(jié)果用決定力(D)表示,根據(jù)數(shù)值的分布情況進行排序(表8)。

地理探測器分析結(jié)果如下。

(1) 從同一時期來看，探測因子的D值差異較大，2015年D值最大的為形狀指數(shù)，說明其對景觀穩(wěn)定性的影響較大，排序第2的因子占到9個，達到1/2以上，且各因子得分都高于0.9，說明這些指標對穩(wěn)定性的影響較大，其他指標對景觀穩(wěn)定性的影響相對較??；2010年D值最大的為聚集指數(shù)，指標得分大于0.9的指標有10個，這些指標對景觀穩(wěn)定性有較大影響；2005年D值最高的為變動系數(shù)，得分達到0.998，說明該指標對景觀穩(wěn)定性影響較大，得分在0.9以上的指標有12個，其他指標對景觀穩(wěn)定性的影響較弱。

(2) 從不同時期來看，面積(C1)、面積比(C2)、斑塊個數(shù)(C3)、斑塊數(shù)比(C4)、斑塊密度(C5)、平均值(C6)和標準差(C7)在3個時期的得分均在0.9以上，變化不大，說明這些指標對景觀穩(wěn)定性的影響較大且穩(wěn)定，其中，面積、面積比、斑塊個數(shù)、斑塊數(shù)比和斑塊密度反映了景觀組成的結(jié)構(gòu)特征，直觀的表明該類指標對景觀穩(wěn)定性有較大影響，而平均值和標準差屬于景觀格局的斑塊特征，這2個指標對單個斑塊的景觀穩(wěn)定性影響較大，說明單個斑塊對景觀穩(wěn)定性也有重要影響，而其他指標的變動較明顯，波動較大，整體上對景觀穩(wěn)定性的影響較小。

表8 2005-2015年紅寺堡區(qū)景觀穩(wěn)定性影響因素變化

4 討論和結(jié)論

生態(tài)移民工程實施以來，特別是2005—2015年10 a多，紅寺堡區(qū)的土地利用景觀格局發(fā)生了較大變化，主要土地利用類型間的轉(zhuǎn)換頻繁，且表現(xiàn)出明顯的單向轉(zhuǎn)換特征。

(1) 對于土地利用景觀格局，草地和耕地是紅寺堡區(qū)主要的景觀類型，是調(diào)控土地利用景觀穩(wěn)定性的主要組分，構(gòu)成研究區(qū)域優(yōu)勢景觀。土地利用景觀整體格局中草地和耕地占據(jù)優(yōu)勢，斑塊相對較均勻，對景觀總體空間格局的影響較大，建設(shè)用地斑塊形狀最復雜。從總體來看，紅寺堡區(qū)的土地景觀格局具有較高的異質(zhì)性。

(2) 通過同一時期不同景觀斑塊土地利用穩(wěn)定性的分析，紅寺堡區(qū)土地利用景觀穩(wěn)定性整體上具明顯差異。其中草地、耕地、林地、建設(shè)用地在景觀穩(wěn)定性的得分較高，尤其應(yīng)該得到重視，在以后生態(tài)移民過程中，在擴大建設(shè)用地增加移民人口的同時，也需要合理規(guī)劃移民安置點的布局和位置，還需要合理開發(fā)利用草地和耕地，根據(jù)資源綜合承載力合理確定移民數(shù)量和規(guī)模，確保土地利用景觀類型的穩(wěn)定。

(3) 通過不同時期不同景觀斑塊土地利用穩(wěn)定性的分析，紅寺堡區(qū)土地利用景觀穩(wěn)定性表現(xiàn)為明顯的階段性特征，且斑塊內(nèi)部差異較大，尤其是2010—2015年，耕地和草地的變化率都超過了100%，景觀的穩(wěn)定性發(fā)生很多的變化，說明這一時期對耕地和草地的開發(fā)利用廣泛，耕地的穩(wěn)定性大為增強，而草地的穩(wěn)定性受到很大干擾甚至破壞，在今后的生態(tài)移民中，要合理謀劃產(chǎn)業(yè)類型，宜農(nóng)則農(nóng)，宜牧則牧，農(nóng)牧結(jié)合，

(4) 景觀格局穩(wěn)定性除受到自然景觀格局影響外，還受到人口、建設(shè)用地、糧食、城市化進程、政府投資行為及社會消費導向等方面的影響，因此政府調(diào)控在提高景觀格局穩(wěn)定性方面占據(jù)著重要影響。本文是基于結(jié)構(gòu)決定功能，從單一尺度上對同一時期和不同時期的不同景觀斑塊類型的穩(wěn)定性功能進行研究，存在一定的局限性，對其結(jié)構(gòu)驅(qū)動生態(tài)過程的機制與效應(yīng)及其與社會經(jīng)濟發(fā)展的耦合機理的研究和認識，有待于進一步研究，紅寺堡區(qū)內(nèi)部各鄉(xiāng)鎮(zhèn)景觀結(jié)構(gòu)和類型也存在較大差異，需要進一步深入持續(xù)的研究。

(5) 對景觀穩(wěn)定性影響指標的探測表明，某些指標對景觀穩(wěn)定性的影響較大且很穩(wěn)定，而有些指標的影響在變化，各指標對景觀穩(wěn)定性的影響差異較大。分析發(fā)現(xiàn)，變化較明顯的指標都是通過其他指標間接計算得到的次級指標，指標本身的影響因素較多且很復雜，在今后的研究中對該指標的影響因素有待進一步去探測。

[1] 王震,閆文德,劉曙光,等.基于MODIS數(shù)據(jù)的中國三種主要土地類型變化的空間特征分析[J].生態(tài)學報,2017,37(10):1-7.

[2] 楊俊,解鵬,席建超,等.基于元胞自動機模型的土地利用變化模擬:以大連經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)為例[J].地理學報,2015,70(3):461-475.

[3] 彭文甫,周介銘,徐新良,等.基于景觀生態(tài)安全格局的成都平原與龍門山脈過渡帶土地資源開發(fā)利用[J].水土保持通報,2017,37(2):65-74.

[4] 王敏,阮俊杰,王卿,等.快速城鎮(zhèn)化地區(qū)景觀生態(tài)風險變化評估:以上海市青浦區(qū)為例[J].水土保持通報,2016,36(5):185-190,197.

[5] 陽文銳.北京城市景觀格局時空變化及驅(qū)動力[J].生態(tài)學報,2015,35(13):4357-4366.

[6] 胡艷興,潘竟虎.基于土地利用空間格局的蘭州市景觀穩(wěn)定性[J].中國沙漠,2016,36(2):556-563.

[7] 楚純潔,安春華.平頂山市土地利用景觀格局及其穩(wěn)定性分析[J].水土保持研究,2011,18(1):224-235.

[8] Turner M G, Gardner R H. Quantitative Methods in Landscape Ecology[M]. New York: Springer-verlag, 1991.

[9] Forman R T T, Moore P N. Toward a theory of boundaries in land scape mosaics[M]∥Landscape boundaries: Consequences for Biotic Diversity and Ecological Flows. New York: Springer-Verlag, 1990.

[10] 紀遠,匡文慧,張增祥,等.20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學報,2014,69(1):3-14.

[11] 吳琳娜,楊勝天,劉曉燕,等.1976年以來北洛河流域土地利用變化對人類活動程度的響應(yīng)[J].地理學報,2014,69(1):54-63.

[12] 杜國明,匡文慧,孟凡浩,等.巴西土地利用/覆蓋變化時空格局及驅(qū)動因素[J].地理學報,2015,34(1):73-82.

[13] 呂建樹,吳泉源,張祖陸,等.基于RS和GIS的濟寧市土地利用變化及生態(tài)安全研究[J].地理科學,2012,32(8):928-935.

[14] 馬泉來,高鳳杰,張志民,等.東北農(nóng)林交錯區(qū)土地利用景觀及生態(tài)服務(wù)價值變化[J].水土保持通報,2016,36(1):265-271.

[15] 劉延國,王青,王軍.九寨溝自然保護區(qū)景觀格局及其斑塊穩(wěn)定性[J].東北林業(yè)大學學報,2012,40(4):31-40.

[16] 孫才志,閆曉露,鐘敬秋.下遼河平原景觀格局脆弱性及空間關(guān)聯(lián)格局[J].生態(tài)學報,2014,34(2):247-257.

[17] 劉小鵬,王亞娟.我國生態(tài)移民與生態(tài)環(huán)境關(guān)系研究進展[J].寧夏大學學報:自然科學版,2013,34(2):173-176.

[18] 張飛,塔西甫拉提·特依拜,曹鑫,等.干旱區(qū)內(nèi)陸艾比湖流域景觀格局時空變化及生態(tài)安全評價[J].水土保持通報,2015,35(1):249-255.

[19] 張金屯,邱揚,鄭鳳英.景觀格局的數(shù)量研究方法[J].山地學報,2000,18(4):346-352.

[20] 王勁峰,徐成東.地理探測器:原理與展望[J].地理學報,2017,72(1):116-134.

[21] 王勁峰,李新虎, Christakos G,等.基于地理探測器的健康風險評估及其在神經(jīng)管缺陷的應(yīng)用:以中國和順地區(qū)為例[J].國際地理信息科學雜志,2010,24(1):107-127.

[22] 王勁峰,胡藝.基于地理探測器的環(huán)境健康風探測[J].環(huán)境建模與軟件,2012,33(7):114-115.

[23] Cao Feng, Ge Yong, Wang Jingfeng. Optimal discretization for geographical detectors-based risk assessment[J]. GIScience & Remote Sensing, 2013,50(1):78-92.

[24] 劉彥隨,楊忍.中國縣域城鎮(zhèn)化的空間特征與形成機理[J].地理學報,2012,67(8):1011-1020.