崔楊林,董 斌,位慧敏,徐文瑞,楊 斐,彭 亮,方 磊,王裕婷
(1. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,安徽 合肥 230036;2. 中國科學(xué)院 測量與地球物理研究所 環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測評估湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430077;3. 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049)
尺度的合理選擇對研究區(qū)土地利用景觀變化和生態(tài)效應(yīng)的分析具有科學(xué)的指導(dǎo)意義,也是目前景觀生態(tài)學(xué)和地理學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一。尺度的選擇是進(jìn)行生態(tài)學(xué)研究的基礎(chǔ),通常由空間粒度和幅度來描述??臻g粒度是指景觀中可以辨別的最小單元,所代表的特征長度、面積和體積,在空間數(shù)據(jù)和圖像資料中通常對應(yīng)于最大分辨率和像元的大小[1]。進(jìn)行生態(tài)學(xué)研究的位置不同,粒度的劃分方法、劃分范圍、步長的選擇等均不相同[2?4];數(shù)據(jù)源大多采用遙感影像人工解譯法獲得的解譯圖或土地利用現(xiàn)狀圖等[5?7],研究區(qū)域多集中于城市熱島[8?10]、典型區(qū)域[11]、生態(tài)脆弱區(qū)[12?13]、流域或交通沿線等[14?18]。地形和地貌的差異會(huì)造成景觀指數(shù)不同的粒度響應(yīng),只有當(dāng)測量尺度、研究對象及本質(zhì)特征與研究區(qū)符合時(shí),景觀指數(shù)才能將研究區(qū)的景觀格局特征顯示和反映出來[2]。因此,適宜空間粒度的選擇,是反映景觀格局狀況和景觀生態(tài)研究的關(guān)鍵。縣域不僅是行政區(qū)劃的重要單元,更是連接城市與鄉(xiāng)村的重要節(jié)點(diǎn)。目前,景觀指數(shù)粒度效應(yīng)多以大尺度區(qū)域?yàn)檠芯繉ο?,如孟楠等[19]研究發(fā)現(xiàn):中國澳門城市生態(tài)系統(tǒng)格局分析的最佳粒度為25 m,張玲玲等[20]研究得出:沂蒙山區(qū)景觀指數(shù)最佳粒度為35 m,馬勝等[13]研究表明:黃土高原生態(tài)脆弱區(qū)景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析的最佳粒度為120 m。而對縣域尺度等中小區(qū)域的案例研究較少。鑒于此,本研究分析了安徽省宿松縣不同景觀指數(shù)在類型和景觀水平下的粒度效應(yīng),以探討長江中下游縣域景觀的粒度效應(yīng)問題,對揭示縣域景觀生態(tài)規(guī)律具有一定的指導(dǎo)意義。
宿松縣 (29°47′~30°26′N,115°52′~116°35′E)位于安徽省西南方向,是長江中下游北岸的頂端。全縣東西寬約67 km,南北長約72 km,總面積達(dá)2 394 km2。東北接壤太湖縣,西邊緊鄰湖北省的蘄春縣和黃梅縣,東南角連接望江縣,南邊隔江相望于江西省的湖口縣和彭澤縣,是皖、鄂、贛三省的交界處,也是八縣結(jié)合部。宿松縣地勢高低起伏明顯,呈階梯形式自西北向東南方向地勢逐漸降低,屬北亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,四季分明,季風(fēng)性明顯,光照充足,雨水多,平均無霜期為255 d,植物生長期長。
1.2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理 以宿松縣研究區(qū)2017年的地理國情普查成果為依據(jù),結(jié)合研究目標(biāo),參考GB/T 21010?2017《土地利用現(xiàn)狀分類》,根據(jù)土地實(shí)際用途以及地物意義,將地理國情普查數(shù)據(jù)中的地表覆蓋分類重新劃分為耕地、園地、林地、草地、建筑用地(房屋建筑區(qū)、構(gòu)筑物、人工堆掘地)、交通用地(道路)、水域、未利用地(荒漠與裸露地表)等8個(gè)土地利用類型[21]。通過ArcGIS對劃分后的土地斑塊類型進(jìn)行分類合并處理。
1.2.2 粒度推繹 研究區(qū)范圍以及景觀格局的不同,粒度范圍及步長的選擇也大小不一,通常大步長會(huì)掩蓋小步長的變化規(guī)律,小步長則可重演大步長的尺度變化規(guī)律[22]。因此,本研究以篩選合并的景觀類型專題圖為基礎(chǔ),參考前人粒度范圍及步長的劃分案例[8?12],結(jié)合研究區(qū)實(shí)際概況,運(yùn)用ArcToolbox中的Feature to Raster工具和重采樣工具,將源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為20~150 m以10 m為步長的14個(gè)數(shù)據(jù),150~500以50 m為步長的7個(gè)數(shù)據(jù),共21幅不同景觀類型柵格圖。
1.2.3 土地利用景觀格局指數(shù)篩選 本研究根據(jù)實(shí)際需要從景觀面積、形狀復(fù)雜程度、聚集和散布狀況、優(yōu)勢度、多樣性等方面選取對粒度變化敏感且能較全面反映整個(gè)景觀格局特征的景觀指數(shù)。其中:在類型水平上選取斑塊類型面積、斑塊密度、斑塊形狀指數(shù)、平均分維數(shù)、最大斑塊面積比例、斑塊數(shù)量、斑塊類型面積比例、平均斑塊面積、有效網(wǎng)格大??;在景觀水平上,面積邊緣指標(biāo)選取了景觀總面積、景觀總周長、邊緣密度、周長面積分維數(shù),密度大小及差異指標(biāo)選取了斑塊密度、斑塊數(shù)量、平均斑塊面積,形狀指標(biāo)選取了平均形狀指數(shù)、平均分維數(shù)、景觀形狀指數(shù)。聚散性指標(biāo)選取了散布與并列指數(shù)、景觀聚合度、景觀聚集度、景觀凝聚度。多樣性指標(biāo)選取了斑塊豐富度、Simpson多樣性指數(shù)、Simpson 均勻度指數(shù)[13?15,23?25]。
1.2.4 最佳景觀粒度效應(yīng)分析 利用Fragstats 4.2軟件計(jì)算景觀格局指數(shù),并在Origin 2018下繪制不同空間粒度下的景觀指數(shù)曲線,最后建立景觀格局指數(shù)與粒度之間的函數(shù)關(guān)系,用擬合度(R2)檢驗(yàn)其相關(guān)性,R2最大為1,R2越接近于1,表明回歸直線對景觀指數(shù)曲線的擬合程度越高,反之,回歸直線對景觀指數(shù)曲線擬合程度越差。然后利用拐點(diǎn)法和景觀面積損失評價(jià)法[26],確定研究區(qū)土地利用景觀最佳適宜粒度。景觀面積損失評價(jià)模型為:
式(1)中:P表示區(qū)域景觀面積損失值;Li表示i類景觀面積損失相對值;Ai表示i類景觀類型粒度變化后景觀面積;Abi表示第i類景觀粒度變化前的景觀面積;n表示景觀類型的總數(shù)目。
類型水平下宿松縣的景觀指數(shù)隨著粒度的變粗呈不同的變化趨勢(圖1)。根據(jù)各種土地利用類型景觀指數(shù)對粒度變化的響應(yīng)差異,可以將宿松縣類型水平指數(shù)分為以下4種類型。
指數(shù)類型1包括斑塊密度、斑塊形狀指數(shù)、斑塊個(gè)數(shù)和平均分維數(shù),呈逐漸減小的趨勢,“L”型變化,與粒度的變化具有明顯的響應(yīng)關(guān)系。隨著粒度的變粗,斑塊個(gè)數(shù)、斑塊密度、斑塊形狀指數(shù)下降幅度均比較劇烈,明顯拐點(diǎn)為70 m,表明粒度的增加造成景觀破碎度明顯下降,景觀異質(zhì)性減小。其中草地、交通用地的斑塊個(gè)數(shù)、斑塊密度下降的最為劇烈,未利用地、園地變化幅度相對較小,這與研究區(qū)中草地分布較分散,交通用地相互交錯(cuò)、復(fù)雜分散,未利用地、園地面積較少,且分布較集中有關(guān)。水域、園地、未利用地景觀形狀指數(shù)變化不明顯,與研究區(qū)中水域集中分布,耕地、水域、林地逐漸融合周圍景觀類型造成小斑塊逐漸消失,斑塊形狀趨于單一有關(guān)。平均分維數(shù)明顯的拐點(diǎn)為60 m,未利用地、園地、耕地、林地的下降的幅度較顯著,建筑用地和園地降幅較大,未利用地變化趨勢較復(fù)雜,與未利用地的斑塊數(shù)目最少及呈聚集狀態(tài)分布有關(guān)。
指數(shù)類型2包括斑塊類型面積和斑塊類型面積比例指數(shù),無明顯變化趨勢,與粒度的變化具有明顯的響應(yīng)關(guān)系。隨著粒度的增大,景觀指數(shù)值均基本保持不變,粒度>350 m后,林地的斑塊類型面積和斑塊類型面積比例上下波動(dòng),但變化較小,整體基本不變。研究區(qū)中土地利用類型的面積比例從大到小依次為耕地、水域、林地、草地、建筑用地、園地、交通用地、未利用地。
指數(shù)類型3包括最大斑塊面積和有效網(wǎng)格大小指數(shù),呈現(xiàn)“無規(guī)則”變化趨勢,與粒度變化不具有明顯的響應(yīng)關(guān)系。林地、交通用地、未利用地、園地的景觀指數(shù)變化幅度很小,且無明顯拐點(diǎn);草地明顯拐點(diǎn)為70 m,在20~70 m內(nèi)呈單調(diào)下降趨勢,降幅明顯;水域明顯拐點(diǎn)為130 m,>130 m后發(fā)生劇烈的浮動(dòng)變化;建筑用地和耕地明顯拐點(diǎn)為100 m,整體呈劇烈的不規(guī)則變化,但100~130 m呈輕微的波動(dòng)變化,這與耕地、建筑用地分布較分散,130 m后景觀異質(zhì)性發(fā)生了變化有關(guān);其他土地利用類型粒度效應(yīng)響應(yīng)不明顯,這與自身斑塊類型面積少且破碎度較大有關(guān)。
指數(shù)類型4包括平均斑塊面積指數(shù),呈現(xiàn)“J”上升趨勢,與粒度的變化具有明顯的響應(yīng)關(guān)系。在不同的粒度范圍內(nèi)呈現(xiàn)出不同程度的增加趨勢,轉(zhuǎn)折點(diǎn)為150 m,20~70 m幅度增加很小;70~150 m幅度增加較大,但相對來說變化不大,>150 m各土地利用類型的平均斑塊面積指數(shù)急劇增大。這說明粒度的增大會(huì)引起大斑塊奪取周圍小斑塊造成各土地類型的破碎度逐漸降低。
分別對不同的景觀指數(shù)進(jìn)行擬合,選取擬合程度最高的函數(shù)作為該景觀指數(shù)的擬合函數(shù)(表1)。從圖2可以看出:景觀水平下的景觀指數(shù)隨著粒度的增大具有明顯的響應(yīng)關(guān)系。
指數(shù)類型1包括景觀總周長、斑塊數(shù)量、景觀形狀指數(shù)、景觀聚集度、景觀聚合度、邊緣密度和斑塊密度,總體呈“L”型單調(diào)下降變化趨勢,景觀指數(shù)擬合度高,可預(yù)測性強(qiáng)。斑塊數(shù)量、斑塊密度、景觀總周長、景觀形狀指數(shù)的粒度響應(yīng)曲線變化規(guī)律相似,明顯拐點(diǎn)為70 m,70~200 m景觀指數(shù)值下降幅度較小,>200 m后景觀指數(shù)值逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)。據(jù)此可知隨著粒度的增大整個(gè)景觀內(nèi)的小斑塊逐漸被優(yōu)勢斑塊融合,景觀破碎化程度降低,整體景觀形狀趨于單一,小的斑塊被融合,不同土地利用類型的分散程度逐漸增大。
指數(shù)類型2包括散布與并列指數(shù)、平均分維數(shù)、平均形狀指數(shù)和景觀凝聚度,總體呈單調(diào)下降后出現(xiàn)不同程度的波動(dòng)變化,但整體依然呈下降趨勢,其中:散布與并列指數(shù)、景觀凝聚度擬合度高可預(yù)測性強(qiáng),平均分維數(shù)、平均形狀指數(shù)擬合度一般。景觀凝聚度隨著粒度的增大而下降,整體變化范圍不大,值接近于100 m說明整個(gè)景觀的連通性比較好,>300 m后呈單調(diào)下降趨勢,且降幅增大,表明景觀的連通性降低且程度增加。散布與并列指數(shù)曲線明顯拐點(diǎn)為70 m,70~300 m為適宜粒度域,>300 m呈不同程度的波動(dòng)變化,并且波動(dòng)程度逐漸加劇但總體呈下降趨勢,表明粒度的增大導(dǎo)致斑塊類型周圍的小斑塊被優(yōu)勢斑塊融合,鄰接的斑塊類型逐漸降低,景觀的形狀越來越簡單。平均分維數(shù)、平均形狀指數(shù)的適宜粒度為70~400 m,>400 m呈現(xiàn)波動(dòng)變化的趨勢,表明隨著粒度的增大斑塊形狀逐漸變得規(guī)則。
指數(shù)類型3包括周長面積分維數(shù)和平均斑塊面積,總體呈上升趨勢,景觀指數(shù)擬合度高可預(yù)測性強(qiáng)。周長面積分維數(shù)的明顯拐點(diǎn)為70 m,適宜粒度為70~200 m,>200 m呈波動(dòng)變化且變化強(qiáng)度逐漸增強(qiáng);粒度>200 m后平均斑塊面積指數(shù)呈急劇增長趨勢,表明在200 m下景觀格局發(fā)生了劇烈的變化,且對平均斑塊面積指數(shù)影響較大。據(jù)此可知:隨著粒度的增大,斑塊間相互融合引起斑塊周長不斷的減小,周長面積分維數(shù)值增大,整體景觀內(nèi)的斑塊形狀復(fù)雜性增大。
指數(shù)類型4包括景觀總面積、斑塊豐富度、Simpson多樣性和Simpson均勻度,整體呈無變化或復(fù)雜變化趨勢,擬合度整體一般。Simpson多樣性和Simpson均勻度指數(shù)變化幅度很小;>110 m后變化程度增強(qiáng),但是變化依然很小,表明隨著粒度的增大斑塊之間會(huì)不斷進(jìn)行分割和融合;>110 m后Simpson多樣性和Simpson均勻度指數(shù)的變化強(qiáng)度加劇且總體景觀值呈降低趨勢,說明隨著粒度的增大景觀的破碎化程度逐漸降低,斑塊類型在景觀中的均衡化趨勢分布逐漸降低。斑塊豐富度在所選的粒度范圍內(nèi)一直未變,說明在所選的粒度范圍內(nèi),隨著粒度的增大整個(gè)景觀的空間組分未消失。
對同一縣域景觀進(jìn)行景觀格局分析,空間粒度的選取直接影響結(jié)果的科學(xué)性和合理性,因此,適宜粒度的選取對研究縣域的景觀格局具有重要意義。景觀指數(shù)曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)附近景觀特征會(huì)發(fā)生較大的變化,在適宜粒度域內(nèi)選取最佳的景觀分析粒度,以保證空間的邊界信息損失值降到最小。適宜粒度域內(nèi)的景觀指數(shù)變化相對平穩(wěn),沒有劇烈的波動(dòng)變化,景觀格局特征保持相對穩(wěn)定狀態(tài)[27]。根據(jù)景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線所對應(yīng)不同轉(zhuǎn)折點(diǎn),將第1個(gè)變化相對穩(wěn)定的區(qū)域作為適宜粒度區(qū)域,過大的粒度會(huì)造成交通用地、園地、未利用地等比較分散,且會(huì)讓較小的斑塊丟失邊界空間信息,造成空間內(nèi)部的景觀特征發(fā)生改變,粒度越小越接近真實(shí)的景觀特征。在類型水平下主體景觀類型耕地景觀指數(shù)的適宜粒度域?yàn)?00~130 m,林地適宜粒度域?yàn)?00~110 m,水域適宜粒度域?yàn)?0~130 m。據(jù)此可知:類型水下景觀指數(shù)的適宜粒度域?yàn)?00~130 m。景觀水平下指數(shù)類型4在粒度為110 m后開始出現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的變化,因此,景觀水平下的適宜粒度域?yàn)?00~130 m。
根據(jù)不同水平下對應(yīng)的景觀指數(shù)粒度效應(yīng)曲線的拐點(diǎn)分布,以及適宜粒度域,表明宿松縣內(nèi)部景觀格局的最佳適宜粒度為100~110 m。從圖3可見:在粒度為100~110 m內(nèi),景觀面積損失值由0.7%上升到3.4%,呈現(xiàn)出逐漸增高的趨勢。綜合可知:宿松縣縣域水平下適宜的景觀粒度為100 m。
圖3 景觀面積損失值的粒度變化Figure 3 Grain sizes change of landscape area loss value
數(shù)據(jù)源、研究對象、粒度變化方式、空間數(shù)據(jù)聚合方式、景觀類型的不同均會(huì)造成景觀結(jié)構(gòu)組成的不同空間特征[11]。目前,大尺度區(qū)域的粒度效應(yīng)研究[2?3,9,14],數(shù)據(jù)源多采用人工解譯的遙感數(shù)據(jù),存在人工目視解譯誤差大、地物類別判定等問題,而本研究采用的地理國情數(shù)據(jù)源是高分辨率的影像,具有精度高、要素全、尺度精細(xì)等優(yōu)點(diǎn)[5]。本研究區(qū)位于大別山南麓,位于長江中下游北岸,西北向東南依次地跨大別山山脈、丘陵崗地和平原、湖畈區(qū),自然條件的差異形成了資源的多樣性,林地、耕地、水域?yàn)檠芯繀^(qū)的主體類型。不同地貌下相同景觀指數(shù)的拐點(diǎn)不同,如在景觀水平下,施英俊等[25]研究發(fā)現(xiàn):森林景觀地貌下景觀指數(shù)拐點(diǎn)為120 m,翟俊等[15]研究認(rèn)為:青海湖流域地貌下的景觀指數(shù)拐點(diǎn)集中于60和90 m,張韌瓔[9]研究認(rèn)為:天水市景觀指數(shù)拐點(diǎn)集中于10、15和35 km,任梅等[11]研究表明:喀斯特山地城市安順市的景觀指數(shù)拐點(diǎn)集中于20和100 m,本研究表明:宿松縣景觀指數(shù)曲線的拐點(diǎn)主要集中于70和110 m,說明不同研究區(qū)地貌、土地類型的分布特征對確定區(qū)景觀格局分析的粒度有較大影響。丁雪姣等[24]認(rèn)為:安徽省省域尺度下的合適粒度為100~125 m,但并未確定粒度值,且選擇粒度步長為25 m。本研究選擇粒度步長為10和50 m,確定宿松縣最佳粒度為100 m,這為研究整個(gè)安徽省的景觀格局提供了一定的參考,也表明了粒度劃分粗細(xì)的重要性。在景觀水平下大部分景觀指數(shù)均可用冪函數(shù)來對景觀指數(shù)進(jìn)行擬合,且擬合程度高,這與翟俊等[15]的研究結(jié)果類似,表明隨著粒度的增大,部分景觀指數(shù)粒度效應(yīng)可預(yù)測性強(qiáng)。為減少粒度效應(yīng)引起的誤差,需要根據(jù)研究區(qū)特有的地形、地貌景觀組成成分、面積大小來選擇合適的粒度區(qū)間及景觀指數(shù)。
本研究表明:在類型水平上,宿松縣耕地景觀指數(shù)的適宜粒度域?yàn)?00~130 m,林地適宜粒度域?yàn)?00~110 m,水域適宜粒度域?yàn)?0~130 m。研究區(qū)草地、耕地、建筑用地分布比較分散,交通用地相互交錯(cuò),復(fù)雜分散,未利用地、園地面積較少且分布比較集中。在景觀水平上,景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)曲線呈現(xiàn)4種不同的變化趨勢,且大部分景觀指數(shù)粒度效應(yīng)可用擬合函數(shù)來進(jìn)行預(yù)測,包括冪函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、二次多項(xiàng)式、常數(shù)函數(shù)4種,主要函數(shù)類型為冪函數(shù),且冪函數(shù)擬合程度高(R2>0.92)。隨著粒度的變化,景觀指數(shù)的粒度響應(yīng)也各不同,綜合不同水平下各個(gè)景觀指數(shù)的拐點(diǎn)信息確定了宿松縣景觀格局的最佳粒度域?yàn)?00~110 m,結(jié)合景觀面積損失模型,確定宿松縣景觀格局分析的最佳粒度為100 m。