曹應(yīng)舉 邢英梅 曹 琳 王 娜 郝雪景

(河北水文工程地質(zhì)勘察院 石家莊 050000)

景觀是由多個生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成的異質(zhì)性地域或不同土地覆被方式的鑲嵌體[1]；景觀格局是大小和形狀各異的不同景觀要素在空間上的分布與組合，是自然、生態(tài)過程和人為因素相互作用的結(jié)果[2-3]。景觀格局變化能夠體現(xiàn)空間上的斑塊和景觀變化，與區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化密切相關(guān)[4]。因此，對景觀格局動態(tài)變化的研究成為當今學者研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的必要前提。多年來，不少學者通過景觀格局的數(shù)量和空間變化分析景觀的演變特征，通過結(jié)合多種生態(tài)敏感性因子構(gòu)建景觀脆弱性指數(shù)來評價景觀生態(tài)的好壞[5]。例如，曾光[6]等借助RS和GIS技術(shù)，對山西省1975～2014年間四個時間段的多源遙感數(shù)據(jù)采用景觀指數(shù)的方法，進行濕地景觀格局變化特征分析。結(jié)果表明，40年來山西省濕地面積減少、退化速率加快，濕地景觀的破碎度指數(shù)先增后減，山西省濕地景觀格局的變化歸根于人類活動的影響。張榮天[7]等借助Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)，以鎮(zhèn)江市為研究案例地，運用CA-Markov模型、動態(tài)度模型、景觀指數(shù)以及PCA方法，對1994～2012年研究區(qū)景觀格局演變特征、驅(qū)動機制以及變化趨勢進行研究，通過定量化分析了解了區(qū)域土地利用景觀格局演變的基本特征。董雅雯[8]等基于克里金插值法，通過構(gòu)建的景觀脆弱度指數(shù)對三亞市景觀脆弱度進行評價，結(jié)果以不同等級景觀脆弱區(qū)的分布特征和數(shù)量大小反映出三亞市整體受外界干擾的適應(yīng)程度大小。李慧穎[9]等以吉林省長吉示范區(qū)為例，利用1976～2015年多源遙感數(shù)據(jù)的景觀分類結(jié)果，對研究區(qū)森林景觀的變化特征以及驅(qū)動因素進行分析，結(jié)果表明人類活動是導致研究區(qū)森林景觀破碎化程度加劇的主要原因。

總結(jié)前人的研究成果，發(fā)現(xiàn)景觀格局變化的研究大多是對人口、經(jīng)濟和氣候等外在變化驅(qū)動力的分析，通過景觀格局變化進行景觀脆弱性評價的研究還略顯不足?；诖?，本研究以遷西縣為例，基于土地利用動態(tài)度模型、景觀格局指數(shù)分析方法，對2009年、2013年以及2017年遙感影像景觀分類結(jié)果進行空間疊置對比分析，構(gòu)建景觀脆弱性指數(shù)對三期數(shù)據(jù)的景觀脆弱性進行綜合評價，旨在進一步分析研究區(qū)景觀變化的動態(tài)特征以及發(fā)展方向。

1 材料與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

遷西縣位于河北省東北部，地處東經(jīng)118°6′～118°37′，北緯39°57′～40°27′，東西橫距39 km，南北縱距51 km，四季分明，屬于暖溫帶大陸性半濕潤的季風氣候。遷西縣是唐山市山區(qū)較多的縣，地勢南北高中間低，海拔70～831.3 m，境內(nèi)有灤河、灑河、長河、清河等7條河流分布其中，土地利用類型多樣，林地覆蓋率達68 %，蘊含豐富的水資源、林地資源和礦產(chǎn)資源，其地貌呈典型的低山丘陵景觀，因其獨特的地形地貌特征被評選為國家級生態(tài)示范縣。該縣屬環(huán)渤海經(jīng)濟圈，毗鄰北京、天津、秦皇島、承德等市，優(yōu)越的地理位置和便捷的交通使得遷西縣經(jīng)濟得以快速發(fā)展(圖1)。

圖1 研究區(qū)位置及高程

1.2 研究數(shù)據(jù)

研究所采用的數(shù)據(jù)來源于USGS美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站的Landsat TM/OLI影像，時段分別為2009年、2013年和2017年，獲取月份分別為8月、7月和6月，云量覆蓋率均小于1%且研究范圍內(nèi)無云量覆蓋，影像投影分度帶為UTM Zone 50N，基準面為WGS-84。其他輔助數(shù)據(jù)包括遷西縣矢量邊界確定研究區(qū)精確范圍，Google Earth高分辨率歷史影像用于目視解譯選取高精度驗證樣本，ASTER GDEM 30 m分辨率高程數(shù)據(jù)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來源于2010～2016年《唐山統(tǒng)計年鑒》，用于對研究區(qū)土地利用分類結(jié)果進行對照分析。

為了精確反演地表輻射亮度值和反射率值，在ENVI5.1軟件中對遙感影像進行輻射定標和大氣校正，Landsat8-OLI影像的大氣校正結(jié)果與全色波段利用Gram-Schmidt變換方法進行圖像融合，再利用遷西縣矢量文件進行邊界裁剪，最終得到研究區(qū)范圍。后期為達到增強和提取有用信息的目的，對研究區(qū)影像進行了分段線性拉伸和主成分分析，主成分分析保留了最大主成分波段。

1.3 景觀分類及精度評價

為了系統(tǒng)分析遷西縣景觀格局動態(tài)特征，參照《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010-2017)，結(jié)合遷西縣景觀格局的實際情況，將研究區(qū)景觀類型分為：居民地、工礦用地、林地、水體、耕地、園地和其他用地七大景觀類型。研究以eCognition軟件為平臺，運用面向?qū)ο蠛蜎Q策樹相結(jié)合的分類方法，通過建立分類規(guī)則，區(qū)分開特征參數(shù)差異較大的地類，之后從易到難依次進行分類，根據(jù)制定的分類標準和分類規(guī)則，綜合考慮影像的光譜、紋理、形狀等特征，對遷西縣的3期遙感影像進行多尺度分割與分類，最后對分類結(jié)果進行后處理(圖2)。

圖2 2009～2017年遷西縣景觀分類結(jié)果

借助谷歌地球高分辨率歷史影像，隨機選取足夠數(shù)量且分布均勻的樣本點對2009～2017年分類結(jié)果逐一進行精度評價。精度驗證結(jié)果表明，遷西縣土地利用總體分類精度分別為91.3 %(2009年)、92.0 %(2013年)和90.6 %(2017年)，均達到最低允許判讀的精度，滿足研究需要。

1.4 研究方法

(1)土地利用動態(tài)度模型

土地利用動態(tài)度反映的是研究區(qū)在一定時間范圍內(nèi)，土地利用類型變化的數(shù)量和速度[10]。應(yīng)用土地利用動態(tài)度分析土地利用類型的動態(tài)變化，可以真實反映區(qū)域土地利用類型的變化快慢程度[11]。根據(jù)研究對象，可將土地利用動態(tài)度分為單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度。

單一土地利用動態(tài)度表達的是在特定時期內(nèi)某一土地利用類型變化的程度和速率[12]，其計算公式如式1所示。

(1)

式中：K為研究時段內(nèi)某一土地利用類型的動態(tài)度，ua和ub分別為該研究時段初期和末期的土地利用類型面積，t為研究時間間隔，土地利用動態(tài)度K反映了研究區(qū)在t時間間隔內(nèi)的土地利用變化速率。

綜合土地利用動態(tài)度表達的是土地利用變化的劇烈程度[13]，其計算公式如式2所示。

(2)

式中：LC為研究區(qū)土地利用類型的綜合土地利用動態(tài)度，Si為研究初期第i類土地利用類型的面積，ΔSi-j為研究時段內(nèi)第i類土地利用類型轉(zhuǎn)為非i類土地利用類型面積的絕對值，t為研究時間間隔。

(2)景觀格局指數(shù)的選擇

景觀格局指數(shù)能夠高度濃縮景觀空間格局信息，并且能夠反映景觀結(jié)構(gòu)組成和空間配置等方面的特征，是研究景觀格局時空變化的關(guān)鍵數(shù)據(jù)[14]。根據(jù)研究需要同時結(jié)合研究區(qū)特點，篩選出適合本研究的多種景觀指數(shù)。在斑塊類型水平上選取斑塊數(shù)量、最大斑塊指數(shù)、邊緣密度、斑塊密度、景觀形狀指數(shù)以及分散和并列指數(shù)；在景觀水平上選取蔓延度指數(shù)、景觀連接度指數(shù)、聚合指數(shù)和香農(nóng)多樣性指數(shù)。以期對研究區(qū)的景觀破碎程度進行簡單度量，同時計算出豐度密度指數(shù)、景觀均勻度指數(shù)、面積加權(quán)平均分維數(shù)、斑塊類型面積4個重要的景觀指數(shù)，用以對研究區(qū)脆弱性進行時空變化分析。研究所用的指數(shù)通過景觀結(jié)構(gòu)分析軟件Fragstats 4.2計算得到。

(3)景觀干擾度指數(shù)

景觀干擾度指數(shù)由景觀類型破碎度、分維數(shù)倒數(shù)和優(yōu)勢度共同決定，其計算公式如式3所示。

Si=aFNi+bFDi+cDOi

(3)

式中：景觀類型破碎度FNi，分維數(shù)倒數(shù)FDi，優(yōu)勢度DOi，a,b,c分別為各個指數(shù)對景觀干擾度指數(shù)的貢獻量大小，本研究三個參數(shù)分別賦值為0.5、0.3和0.2。

(4)景觀敏感性指數(shù)

景觀敏感性指數(shù)是通過景觀干擾度指數(shù)和景觀類型易損度指數(shù)的乘積相疊加，用來表征景觀受外界干擾敏感程度的指標[16]，景觀敏感性指數(shù)的計算公式如式4所示。

(4)

式中：LSI為景觀敏感性指數(shù)，i為景觀類型，n為景觀類型數(shù)目，Si為景觀干擾度指數(shù)，Vi為景觀類型易損度指數(shù)。參考他人研究成果[17]，將各景觀類型按易損程度由低到高分別賦值：居民地為1，工礦用地為2，林地為3，園地為4，耕地為5，水體為6，其他用地為7，最后進行標準化處理得到每個景觀類型的易損度指數(shù)。

(5)景觀適應(yīng)性指數(shù)

景觀脆弱性不僅與景觀敏感性有關(guān)，還與景觀的適應(yīng)和恢復能力有關(guān)。一般情況下，景觀多樣性越大，結(jié)構(gòu)分布越均勻，其景觀適應(yīng)性越強。本文借鑒孫才志[18]等的研究，引入景觀適應(yīng)性指數(shù)用來描述景觀的抗外界干擾及適應(yīng)能力，景觀適應(yīng)性指數(shù)LAI計算公式如式5所示。

LAI=PRD×SHDI×SHEI

(5)

式中：PRD為斑塊豐度密度指數(shù)，SHDI為香農(nóng)多樣性指數(shù)，SHEI為香農(nóng)均勻性指數(shù)。

(6)景觀格局脆弱性評價指數(shù)

為了直觀反映研究區(qū)2009～2017年三個時期的景觀格局空間變化對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的負面影響，利用Fragstats 4.2軟件計算出的景觀指數(shù)構(gòu)建景觀脆弱性指數(shù)。

系統(tǒng)的脆弱性通過系統(tǒng)面對外界干擾的敏感程度與適應(yīng)能力來體現(xiàn)，根據(jù)引入景觀敏感性指數(shù)和景觀適應(yīng)性指數(shù)構(gòu)建可以評價景觀生態(tài)安全的景觀脆弱性指數(shù)LVI[15]，其計算公式如式6所示。

LVI=LSI×(1-LAI)

(6)

式中：LSI表示景觀敏感性指數(shù)，LAI表示景觀適應(yīng)性指數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀格局變化特征分析

基于獲得的土地利用分類結(jié)果，采用GIS空間分析功能統(tǒng)計各時期土地利用類型的變化面積，根據(jù)公式(1)和公式(2)，可以得出2009～2013年、2013～2017年遷西縣單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度(表1)。

表1 2009～2017年遷西縣土地利用結(jié)構(gòu)及其變化

從遷西縣土地利用動態(tài)變化表可以看出：2009～2013年間，遷西縣土地利用空間變化面積最大的地類是工礦用地，變化總量為2489.37 hm2，其次是林地，變化總量為-2375.29 hm2，其他用地面積變化最小，變化總量為-44.96 hm2。在單一動態(tài)度方面，工礦用地動態(tài)度最大，其數(shù)值為14.44%，其次分別是園地、水體、居民地、耕地和其他用地，其數(shù)值分別為10.50%、3.92%、3.91%、-2.36%和-1.35%，由于林地面積比重最大，使得其面積變化量較高、單一土地利用動態(tài)度最小，林地的單一土地利用動態(tài)度為-0.59%。2013～2017年間，面積變化最大的地類是水體，變化總量為-2033.35 hm2，其次是其他用地，變化總量為1916.06 hm2，居民地面積變化最小，變化總量為-254.52 hm2。在單一動態(tài)度方面，其他用地動態(tài)度最大，其數(shù)值為61.02%，其次分別是水體、園地、工礦用地、耕地和居民地，其數(shù)值分別為-8.77%、-3.91%、-3.16%、1.05%和-0.4%，林地的單一土地利用動態(tài)度最小為0.21%。以上數(shù)量變化表明在2009～2013年期間工礦用地增加速度最快，園地減少速度最快，工礦用地和居民地面積的大幅增加，主要由林地、耕地和園地轉(zhuǎn)化而來，其轉(zhuǎn)化原因與經(jīng)濟增速發(fā)展和人口數(shù)量的增加有關(guān)。在2013年到2017年期間其他用地增加速度最快，水體減少速度最快。

從總體來看：2009～2017年間，遷西縣各土地利用類型之間變化較為頻繁，綜合土地利用動態(tài)度為1.64%。其中，耕地、水體、林地、園地的面積呈減少趨勢，且減少量依次上升，工礦用地、其他用地、居民地的面積呈增加趨勢，且增加量依次上升。從變化數(shù)量看，居民地的大幅增加和園地的大幅減少最為顯著，8年來居民地面積凈增1911.68 hm2，年變化量為238.96 hm2，園地凈減少1611.94 hm2，年變化量為201.49 hm2；從變化速度來看，其他用地的變化速度最快，平均每年增加28.18%，其次是園地，平均每年減少6.39%，工礦用地平均每年增加4.73%，水體平均每年減少3.11%，居民地平均每年增加1.72%，耕地平均每年減少0.7%，林地由于占總體面積比重較大，是變化速度最小的用地類型，平均每年減少0.19%。就整個研究區(qū)而言，2009～2013年土地利用行為相對穩(wěn)定有序，2013～2017 年土地利用類型間流轉(zhuǎn)程度較為劇烈。

2.2 景觀指數(shù)分析

利用ArcGIS將土地利用分類結(jié)果轉(zhuǎn)化為柵格圖，為了保留原有數(shù)據(jù)的細節(jié)信息，柵格數(shù)據(jù)的像元大小設(shè)置為原始影像數(shù)據(jù)的分辨率大小，利用Fragstats 4.2軟件進行景觀指數(shù)的計算，最終繪制斑塊類型水平下各景觀指數(shù)的雷達圖(圖3)。

圖3 斑塊類型指數(shù)雷達變化圖

(1)林地

在研究時段內(nèi)，林地的最大斑塊指數(shù)和邊緣密度最大，并且在2017年達到峰值，而林地的分散和并列指數(shù)變化不大，說明林地景觀一直是遷西縣的優(yōu)勢景觀。同時，林地與其他斑塊類型的鄰接程度較高，斑塊數(shù)量持續(xù)增加說明林地景觀的破碎化程度也在增加。

(2)耕地

耕地的斑塊數(shù)量、邊緣密度、斑塊密度和景觀形狀指數(shù)一直上升，而分散和并列指數(shù)一直下降，表明耕地圖斑受地形起伏的影響形狀更加復雜，與其它景觀類型的嵌合度大，分散性強，團聚性差，破碎化程度逐年增加，相比較耕地與林地，雖然耕地的占有面積較少，但是由于整體破碎度高，空間結(jié)構(gòu)更復雜，所以景觀形狀指數(shù)高于林地。

(3)水體

水體的分散和并列指數(shù)最大并且保持上升趨勢，表明水體景觀的破碎化程度較低，人類活動對水體景觀的影響不明顯，水體景觀維持在一個較為穩(wěn)定的狀態(tài)，其他類型的斑塊受水體分布廣的影響，與水體斑塊鄰接程度很高，其分散和并列指數(shù)值也普遍較高。另外，2009年到2013年研究區(qū)內(nèi)斑塊密度和邊緣密度都有所增加，主要是因為研究所用的2013年遙感影像獲取時間正值雨量充沛的7月份，溝渠、水庫蓄水量增大，淹沒了周圍區(qū)域，使得該景觀斑塊面積增大。從2013年分類圖上可以看出水體形狀變得狹長曲折，且比較復雜，這使得水體的景觀形狀指數(shù)增大；而2013年到2017年研究區(qū)內(nèi)斑塊密度和邊緣密度都有所降低，形狀指數(shù)轉(zhuǎn)而減小，說明水體自身形成了較大的斑塊，水體的形狀趨于規(guī)則和簡單。

(4)居民地和工礦用地

居民地和工礦用地的斑塊數(shù)量、邊緣密度、斑塊密度和景觀形狀指數(shù)先上升后下降總體趨于上升，但分散和并列指數(shù)先下降后上升總體趨于下降，說明人類活動的干擾造成不同斑塊間的相互鑲嵌。居民地和工礦用地的破碎化程度一直在增加、斑塊形狀越來越復雜。但從2013年開始，居民地和工礦用地的破碎化程度有降低的趨勢，斑塊形狀趨向規(guī)則、簡單，說明城鎮(zhèn)化發(fā)展中經(jīng)過合理的規(guī)劃引導和空間資源的有序配置，居民地和工礦用地景觀格局朝著向好的方向發(fā)展。

(5)指數(shù)分析

景觀水平指數(shù)主要識別整個景觀鑲嵌體的空間特征，為了了解遷西縣的整體景觀空間構(gòu)型，計算2009、2013和2017年的景觀水平指數(shù)如表2所示。

表2 不同時期的景觀水平指數(shù)

從景觀水平上來看，研究時段內(nèi)蔓延度指數(shù)呈遞減趨勢，在2017年達到最小，其值為65.083，說明研究區(qū)中林地景觀斑塊類型連接性減弱，研究區(qū)內(nèi)不同斑塊類型的團聚程度在下降，空間分布逐漸趨向分散，研究區(qū)景觀的異質(zhì)性增強；景觀連接度指數(shù)均在99.4%以上，并呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢，說明整個研究區(qū)是以少數(shù)大斑塊為主體構(gòu)建起來的，其他不同斑塊之間的連接度較為緊密，研究區(qū)內(nèi)景觀破碎度有所改善；2009年到2013年聚合指數(shù)和Shannon多樣性指數(shù)呈增長趨勢，2013年以后呈降低趨勢，說明2013年前遷西縣景觀類型趨于豐富多元化，各種景觀類型的發(fā)展變化，使得景觀中存在較多的小斑塊，景觀破碎化程度增加；2013年后景觀格局連通性向好的趨勢發(fā)展，景觀中不同斑塊類型聚集程度有所減小，各種景觀類型之間逐漸形成較好的連接性，且景觀格局破碎度緩和，朝著均勻化和多樣化方向發(fā)展。

2.3 景觀脆弱性分析

利用網(wǎng)格分析法對研究區(qū)景觀脆弱性進行評價，綜合考慮研究區(qū)的大小和采樣區(qū)的工作量，將研究區(qū)分割為4 km*4 km的單元格網(wǎng)，按照從上到下從左至右的順序依次編號，生成編號為1-119的119個景觀類型圖文件。同時，每個方格網(wǎng)中的景觀類型圖在ArcGIS中批量轉(zhuǎn)換為柵格文件，在Fragstats 4.2中導入前期在Excel中制作好的batch文件批量計算景觀指數(shù)，計算每個格網(wǎng)的脆弱性指數(shù)并將其作為每個格網(wǎng)中心點的脆弱性值，以每個格網(wǎng)中心點的ID標識碼和格網(wǎng)編號為連接字段建立屬性連接關(guān)系，利用統(tǒng)計學中的克里金空間插值法繪制景觀格局脆弱性分布圖，最后按照相等間隔將研究區(qū)劃分為5個等級分區(qū)：低脆弱區(qū)、較低脆弱區(qū)、中等脆弱區(qū)、較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)。該尺度下的景觀脆弱性分布如圖4所示，統(tǒng)計研究區(qū)5個等級分區(qū)所占面積比例見表3。

圖4 4 km*4 km采樣區(qū)景觀格局脆弱性分布圖

表3 景觀脆弱分區(qū)面積比例

結(jié)合圖4和表3可以看出：2009～2017年研究區(qū)景觀脆弱性整體呈現(xiàn)出以較低脆弱區(qū)、中等脆弱區(qū)和較高脆弱區(qū)分布較多，而低脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)分布較少的空間布局，且整體脆弱性程度從西北到東南大致呈現(xiàn)降低趨勢。

從景觀脆弱性不同等級來看，研究區(qū)2009年低脆弱區(qū)和較低脆弱區(qū)都不具優(yōu)勢，占整個研究區(qū)的面積比例分別為5.72%、17.86%，主要分布在研究區(qū)東部及南部邊緣區(qū)域，該區(qū)域零散分布有林地、耕地、居民地和工礦用地，景觀適應(yīng)性提高，敏感性和脆弱性較低；中等脆弱區(qū)占研究區(qū)面積比例為21.71%，主要呈半包圍狀分布于研究區(qū)中部地區(qū)，該區(qū)域林地、居民地和工礦用地相互嵌套，耕地景觀較為聚集，景觀適應(yīng)性處于一般水平，多樣性不明顯，導致該區(qū)域有一定的脆弱性；較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)占研究區(qū)面積比例分別為37.34%、17.37%，主要分布在研究區(qū)北部、西北部及中部地區(qū)，以林地為主，耕地為輔，其景觀類型相對單一，該區(qū)域也是灤河流經(jīng)的區(qū)域，灘涂等其他用地面積變化較大，導致景觀脆弱性值較大。

與2009年相比，研究區(qū)2013年低脆弱區(qū)和較低脆弱區(qū)面積比例都有所增加，空間分布從研究區(qū)東部及東南部邊緣區(qū)域向中部及南部擴展，占據(jù)2009年部分中等脆弱區(qū)和較高脆弱區(qū)；中等脆弱區(qū)面積比例較2009年有所增加，其變化走向朝西擠壓并向東北方向延伸，占據(jù)了一些景觀較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)；處于較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)的面積比例大幅減少，較高脆弱區(qū)空間位置整體向西部靠攏，高脆弱區(qū)變動劇烈，由北部及西北部區(qū)域遷移至西南區(qū)域，在東南部區(qū)域也出現(xiàn)小范圍的較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)。

2017年，研究區(qū)內(nèi)處于低脆弱區(qū)面積比例較2013年大幅下降，由14.67%下降至3.10%，較低脆弱區(qū)面積比例有所增加，由23.34%上升到25.19%，兩者的空間位置從中部及南部區(qū)域逐步向東部邊緣地區(qū)擴展，出現(xiàn)在2013年東南部區(qū)域的較高脆弱區(qū)和高脆弱區(qū)完全消失，被低脆弱區(qū)和較低脆弱區(qū)占據(jù)。結(jié)合景觀分類圖可以發(fā)現(xiàn)，造成該片區(qū)域景觀脆弱性發(fā)生劇烈變化的原因是水體景觀和耕地景觀變化導致的生態(tài)環(huán)境失衡、脆弱性升高，經(jīng)過綜合整治后的水體景觀和耕地景觀朝向好的方向發(fā)展，景觀適應(yīng)性提高，從而脆弱性降低；研究區(qū)中等脆弱區(qū)的面積比例較2013年持續(xù)增加，由27.48%上升到29.69%，造成該變化的原因是，自2013年以來耕地景觀的合理規(guī)劃加上對土地資源的高效整合，造成中等脆弱區(qū)面積增大，空間分布呈半包圍趨勢朝西南方向擴展；相較2013年、2017年研究區(qū)處于較高脆弱區(qū)的面積比例減小，由30.22%下降至21.16%，高脆弱區(qū)面積比例大幅增加，由4.29%上升到20.86%，遷西縣中西部山巒環(huán)抱，灤河干流縱貫遷西縣境，兩山夾一河的地形條件在加快當?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展的同時也在影響著各類景觀要素的穩(wěn)定性，該區(qū)域受人類活動的影響較大。因此，對外界的干擾較為敏感，較高脆弱區(qū)大多分布于該區(qū)域；同時結(jié)合景觀分類圖可以看出，研究區(qū)高脆弱區(qū)域分布有大量的其他用地景觀，景觀類型的頻繁更替導致該區(qū)域的景觀脆弱性達到最高。

3 結(jié)語

對遷西縣景觀變化及脆弱性分析應(yīng)考慮以下方面：雖然描述景觀格局的指數(shù)有很多，但許多景觀指數(shù)之間存在很大的相關(guān)關(guān)系，因而在景觀格局研究中，選取信息不重復的景觀指數(shù)是值得探討的問題。自然因素和人為因素是遷西縣景觀格局脆弱性發(fā)生變化的主要原因，隨著一系列生態(tài)保護政策的實施，遷西縣景觀脆弱性會逐漸穩(wěn)定。此外，本文所構(gòu)建的景觀脆弱性評價指標中，低脆弱性并不表示生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量優(yōu)良，僅代表了區(qū)域生態(tài)處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，可恢復性較好。

遷西縣土地利用從變化數(shù)量來看，以居民地的大幅增加和園地的大幅減少最為顯著；從變化速度來看，其他用地的變化速度最快，然后依次為園地、工礦用地、水體、居民地、耕地、林地，林地是變化速度最小的用地類型。但大體上遷西縣耕地、水體、林地和園地的面積仍呈逐漸減少趨勢，工礦用地、其他用地和居民地的面積逐步增加。

通過斑塊水平和景觀水平對遷西縣景觀特征進行分析，遷西縣林地景觀和耕地景觀的斑塊數(shù)量一直處于上升趨勢，景觀邊界越來越復雜，破碎化程度逐漸增長；水體景觀受降雨量等的影響，形狀趨于簡單和規(guī)則，破碎化程度逐漸降低；居民地景觀和工礦用地景觀在人類活動的干預(yù)下，形狀呈現(xiàn)出由復雜向簡單過渡的趨勢，破碎化程度逐漸得到緩和；其它景觀破碎化程度變化不大。在景觀水平上，連接度指數(shù)和Shannon多樣性指數(shù)增加，蔓延度指數(shù)和聚合指數(shù)減少，表明遷西縣景觀趨于豐富多元化，景觀異質(zhì)性減少，破碎化程度朝著均勻化和多樣化方向發(fā)展。

遷西縣景觀脆弱性呈現(xiàn)出由西北到東南逐步降低的趨勢，且脆弱性西部高于東部，北部高于南部，中西部分布有大量的其他用地景觀，景觀類型的頻繁更替導致高脆弱區(qū)面積有所擴張。但從整體來看，較低脆弱區(qū)和中等脆弱區(qū)面積比例上升，較高脆弱區(qū)所占面積比例下降，景觀脆弱性較嚴重的地區(qū)趨于分散，逐漸被脆弱性較低的區(qū)域所占據(jù)，遷西縣景觀脆弱性整體有所緩和，但局部區(qū)域仍需加強治理，保證該區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。