基于不同粒度的濕地土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)及其景觀指數(shù)動(dòng)態(tài)1)

張長勤 李鑫 孫力 董斌 李欣陽 汪慶 盛書薇 楊李 楊少文 汪濤

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，合肥，230036)

景觀生態(tài)學(xué)中，時(shí)間粒度是指某一現(xiàn)象或事件發(fā)生的頻率或時(shí)間間隔;空間粒度是指景觀中最小的可辨識單元所代表的特征長度、面積或體積［1］。景觀指數(shù)在土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測中具有重要的指示作用，傳統(tǒng)的景觀指數(shù)計(jì)算大多通過Fragstats軟件進(jìn)行運(yùn)算;但是，空間數(shù)據(jù)因聚合而改變其粒度或柵格單元的大小時(shí)，分析結(jié)果也會(huì)隨之改變［2］。粒度往往反映了不同的生態(tài)學(xué)過程在不同空間尺度上所起的主導(dǎo)作用，由于生態(tài)系統(tǒng)的等級性、生態(tài)過程中的多尺度特征及土地利用景觀格局對生態(tài)過程的影響，均隨尺度的變化而表現(xiàn)出不同的特征，因此，相同的景觀格局在不同的景觀尺度下可能得出不同的結(jié)果［3］。濕地，被稱為“地球之腎”。按照《國際濕地公約》定義，廣義的濕地不僅是指天然或人工、常久或暫時(shí)的沼澤地、濕原、泥炭地或水域地帶，還指靜止或流動(dòng)、或?yàn)榈胂趟蛳趟w者，包括低潮時(shí)水深不超過6m 的水域。由于濕地的原生性和脆弱性，導(dǎo)致濕地土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)對粒度效應(yīng)的響應(yīng)更為劇烈。近年來，粒度效應(yīng)越來越廣泛的應(yīng)用于土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等景觀格局研究領(lǐng)域。殷賀等［4］指出，傳統(tǒng)的研究框架，已經(jīng)不能適應(yīng)區(qū)域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的要求，需要分析尺度特征才能實(shí)現(xiàn)不同尺度下的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)調(diào)和對接。傅麗華等［5］指出，要借助景觀粒度效應(yīng)，在區(qū)域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)研究中建立新的土地利用評價(jià)體系。冀亞哲等［6］運(yùn)用GIS 和景觀分析手段，研究不同粒度和矢量數(shù)據(jù)之間的變化特征和機(jī)理。徐麗等［7］運(yùn)用變異函數(shù)和擬合函數(shù)，對合肥市2002年土地利用景觀指數(shù)進(jìn)行了分析。此外，在國際上，Almo Farina［8］最早提出的景觀等級與結(jié)構(gòu)理論是景觀尺度分析的主要理論之一。Xu Shenlai［9］等將景觀指數(shù)運(yùn)用到城市景觀強(qiáng)度中，并分析不同的時(shí)間粒度下景觀指數(shù)對城市景觀強(qiáng)度的影響。傳統(tǒng)的粒度研究，大多集中于對不同空間粒度景觀指數(shù)的簡單的比較，很少將空間和時(shí)間粒度結(jié)合，引入到濕地土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。鑒于此，本文以安徽省升金湖國家自然保護(hù)區(qū)(以下簡稱保護(hù)區(qū))為研究對象，運(yùn)用ArcGIS 軟件和Fragstats 軟件，將保護(hù)區(qū)的土地利用分類模板進(jìn)行30、50、100、300、500 m 的柵格重采樣，分析景觀指數(shù)變化情況，構(gòu)建土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)綜合模型，提高綜合模型準(zhǔn)確性，為保護(hù)區(qū)的土地資源利用及管理提供科學(xué)依據(jù)。根據(jù)粒度調(diào)整后的評價(jià)模型得出的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢。生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的上升導(dǎo)致過冬的鳥類數(shù)量減少，據(jù)統(tǒng)計(jì)，1986—2011年間，保護(hù)區(qū)內(nèi)白頭鶴的數(shù)量由517 只減少到了494 只，白鶴由32只減少到了0 只。

1 研究區(qū)域概況

升金湖國家自然保護(hù)區(qū)，位于安徽省池州市境內(nèi)，瀕臨長江(116°55' ～117°15'E，30°15' ～30°30'N)。1986年，升金湖保護(hù)區(qū)經(jīng)安徽省人民政府批準(zhǔn)建立，1997年晉升為國家級自然保護(hù)區(qū)，是以保護(hù)淡水湖泊系統(tǒng)和珍稀、瀕危鳥類為主體的濕地類型保護(hù)區(qū)。保護(hù)區(qū)總面積為33 340 hm2，其中升金湖湖面面積13 300 hm2。升金湖是長江中下游極少受到污染的淺水湖泊，水質(zhì)優(yōu)良。保護(hù)區(qū)以升金湖為主體，由升金湖及周圍的灘地組成，區(qū)內(nèi)生物資源極其豐富，生物種類繁多。

2 研究方法

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為1986、2002、2011年的Landsat TM時(shí)相相近的遙感數(shù)據(jù)。輔助數(shù)據(jù)包括SPOT5、1∶ 1萬地形圖、保護(hù)區(qū)功能區(qū)劃圖、DEM 數(shù)字高程、土壤圖以及1986、2002、2011年保護(hù)區(qū)土地利用分類圖(見圖1)、保護(hù)區(qū)景觀數(shù)據(jù)。

遙感數(shù)據(jù)處理:以Landsat TM 遙感數(shù)據(jù)為基本數(shù)據(jù)源，利用Edras 圖像處理軟件對Landsat TM 遙感影像(1986、2002、2011年)進(jìn)行遙感影像裁剪、校正、掩膜等預(yù)處理，建立保護(hù)區(qū)土地利用分類圖。將土地利用類型分為8 類:建設(shè)用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、園地，并對解譯精度進(jìn)行kappa 系數(shù)驗(yàn)證和野外實(shí)測驗(yàn)證。經(jīng)檢驗(yàn)，建立的土地利用分類模板kappa 系數(shù)均達(dá)到85%以上。野外實(shí)測驗(yàn)證共采集208 個(gè)點(diǎn)，其中有183 個(gè)點(diǎn)與分類結(jié)果相一致，相一致系數(shù)達(dá)到87.98%，符合遙感影像監(jiān)督分類精度要求。

圖1 1986—2011年研究區(qū)土地利用分類

粒度劃分及評價(jià)模型建立:運(yùn)用ArcGIS 軟件對1986、2002、2011年的土地利用分類圖進(jìn)行柵格重分類，將每年的土地利用分類模板劃分粒度為30、50、100、300、500 m 的土地利用分類圖;運(yùn)用Fragstats 軟件求解不同粒度不同年份的景觀數(shù)據(jù)，分析景觀數(shù)據(jù)變化情況;運(yùn)用層次分析法及線性回歸法建立土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。

馬爾科夫鏈模型:馬爾科夫鏈?zhǔn)菙?shù)學(xué)中具有馬爾科夫性質(zhì)離散的時(shí)間隨機(jī)過程。運(yùn)用馬爾科夫鏈模型，根據(jù)土地分類后的景觀數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，預(yù)測2015、2020年保護(hù)區(qū)的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)狀況，為土地利用及管理提供科學(xué)依據(jù)，防止土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)惡化［10］。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀指數(shù)在不同粒度下的變化特征

通過ArcGIS 軟件對分類后的土地利用柵格圖進(jìn)行柵格重分類，將研究區(qū)域劃分為粒度為30、50、100、300、500 m 的柵格圖，并運(yùn)用Fragstats 軟件和Excle 軟件進(jìn)行景觀數(shù)據(jù)分析(見圖2)和變異系數(shù)分析(見表1)。通過統(tǒng)計(jì)分析，本文共選取了10 個(gè)與土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性較大的景觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，包括邊緣密度(ED)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、拼塊平均大小(MPS)、香農(nóng)多樣性指標(biāo)(SHDI)、香農(nóng)均勻度指標(biāo)(SHEI)、Simpson 多樣性指標(biāo)(SIDI)、Simpson 均勻度指標(biāo)(SIEI)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)(MSIEI)、修正Simpson 多樣性指標(biāo)(MSIDI)、邊緣面積分維(PFARC)。

由圖2，結(jié)合表1可知，隨著時(shí)間和空間粒度的變化，研究區(qū)各景觀指數(shù)也表現(xiàn)出不同的變化趨勢，說明粒度的變化對景觀指數(shù)的變化具有明顯的作用。其中邊緣密度和景觀形狀指數(shù)，總體呈現(xiàn)下降趨勢，并且在300 m 處有較明顯的拐點(diǎn)。拼塊平均大小、香農(nóng)多樣性指標(biāo)、香農(nóng)均勻度指標(biāo)、Simpson 均勻性指標(biāo)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)和修正Simpson多樣性指標(biāo)，總體呈現(xiàn)上升趨勢，且在50 m 處有較為明顯的拐點(diǎn)。Simpson 多樣性指標(biāo)及邊緣面積分維，隨時(shí)間和空間粒度的波動(dòng)較大，隨著時(shí)間粒度和空間粒度的變化呈現(xiàn)先增后降的趨勢，且在100 m處有明顯的拐點(diǎn)。此外，從景觀指數(shù)的變異系數(shù)上分析得出，邊緣密度、景觀形狀指數(shù)、拼塊平均大小、香農(nóng)多樣性指標(biāo)、修正Simpson 多樣性指標(biāo)、邊緣面積分維，對粒度變化較為敏感;而香農(nóng)均勻度指標(biāo)、Simpson 多樣性指標(biāo)、Simpson 均勻度指標(biāo)以及修正Simpson 均勻度指標(biāo)，對粒度變化的反應(yīng)不敏感。

圖2 1986—2011年研究區(qū)域景觀指數(shù)隨粒度變化

表1 研究區(qū)域景觀指數(shù)在粒度變化下的變異系數(shù)

3.2 土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

不同的景觀指數(shù)，對土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)具有不同的指向作用，其對土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的意義也不同;因此，建立土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)與景觀指數(shù)之間的關(guān)系模型，有利于科學(xué)合理的預(yù)測土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的變化情況［11］。但傳統(tǒng)意義上的綜合模型，只是簡單的考慮了單一粒度或者是多種空間粒度情況下的景觀指數(shù)與土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，并沒有將空間粒度與時(shí)間粒度相結(jié)合，建立土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。由于濕地系統(tǒng)的原生態(tài)性和多樣性，因此，建立合適的空間粒度有利于科學(xué)合理的預(yù)測濕地的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。

通過相關(guān)性分析可知，在所選擇的景觀因子中，邊緣密度和景觀形狀指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān);而拼塊平均大小、香農(nóng)多樣性指標(biāo)、香農(nóng)均勻度指標(biāo)、Simpson 均勻性指標(biāo)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)、修正Simpson多樣性指標(biāo)，與粒度呈現(xiàn)正相關(guān)。通過統(tǒng)計(jì)分析可知，在所有景觀因子中，除拼塊平均大小與粒度之間的關(guān)系較小，其他景觀指數(shù)相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.884，大于0.5;故將粒度因素引入綜合模型中，有利于提高土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的評價(jià)精度，提高土地利用決策的科學(xué)性。基于此，本文選取了粒度影響下的邊緣密度(X1)、景觀形狀指數(shù)(X2)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(X3)、香農(nóng)均勻度指數(shù)(X4)、Simpson 多樣性指標(biāo)(X5)、Simpson 均勻度指標(biāo)(X6)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)(X7)、修正Simpson 多樣性指標(biāo)(X8)、邊緣面積分維(X9)，為土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)(Y)綜合評價(jià)模型的影響因子;通過層次分析法可得出各因子所占權(quán)重(見表2)，且各因子的隨機(jī)一致性比率小于0.1，層次單排序結(jié)果有滿意的一致性。

通過線性回歸方法將粒度引入景觀指數(shù)。由統(tǒng)計(jì)分析可知，在選擇的9 個(gè)景觀因子中，邊緣密度與景觀形狀指數(shù)的特征值大于1，且主成分累積貢獻(xiàn)率達(dá)到91.9%，故選取邊緣密度與景觀形狀指數(shù)作為第一和第二主成分［12］。由此可得出，在粒度影響下的調(diào)整后的景觀指數(shù)綜合模型(Y1):

將所有調(diào)整后的景觀指數(shù)，乘以其在土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的權(quán)重，可得出研究區(qū)域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)(Y)的綜合評價(jià)模型:

對綜合模型進(jìn)行回歸平方和分析，因變量土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的觀測值，主要受土地利用景觀因子X1～X9的影響;故需要由回歸方程進(jìn)行方差分析，以確保綜合模型的科學(xué)性。由統(tǒng)計(jì)分析可知，其回歸平方和為0.575 6，且其置信水平在0.01 以下，說明建立的回歸模型是顯著的。

表2 土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)景觀因子權(quán)重

3.3 土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

根據(jù)研究區(qū)域不同年份不同粒度的景觀指數(shù)，選擇適宜的粒度對研究濕地土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)尤為重要。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用馬爾科夫鏈可以得到以5 a為一個(gè)步長的不同粒度下的景觀指數(shù)，本文僅以2015年和2020年為例(見表3)，并由圖2得出研究區(qū)域的適宜粒度，分析粒度對應(yīng)的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。由圖2可知，本文選取的景觀指數(shù)的第一尺度域多集中在30 ～50 m 和300 ～500 m;但由于香農(nóng)均勻度指標(biāo)、Simpson 多樣性指標(biāo)、Simpson 均勻度指標(biāo)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)，對粒度變化的反應(yīng)不敏感，故在選取適宜粒度時(shí)偏向于選取30 ～50 m。

由研究區(qū)域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型及圖3可知，研究區(qū)域的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)先降后升的趨勢。土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，從198 6年的1.31 下降到了2002年的1.29，隨后又上升到2011年的2.01;且高土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，主要集中在研究區(qū)域的西北角和東北角，這與研究區(qū)域的越冬鳥類數(shù)量變化相一致。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1986—2011年間，保護(hù)區(qū)內(nèi)白頭鶴的數(shù)量由517 只減少到了494 只，白鶴由32 只減少到0 只;而白頭鶴與白鶴，主要集中在研究區(qū)域的東北角和西北角。這與研究區(qū)域，對土地利用生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)的重視程度以及研究區(qū)域土地資源開發(fā)狀況有關(guān)。最近幾年，由于研究區(qū)域土地利用生態(tài)系統(tǒng)的重視程度有所下降、土地資源的管理權(quán)利不集中、土地資源開發(fā)不合理、土地管理體系不健全，導(dǎo)致研究區(qū)域，特別是研究區(qū)域西北角和東北角的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)有所提高。通過馬爾科夫鏈的運(yùn)算，可以預(yù)測出2015年和2020年的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，將分別達(dá)到2.32 和2.72。由于研究區(qū)域?qū)儆诘湫偷臐竦厣鷳B(tài)系統(tǒng)，生態(tài)環(huán)境具有脆弱性和破壞后不易修復(fù)的特性，土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的上升也必將引起整個(gè)濕地生態(tài)系統(tǒng)的破壞［13］。

表3 2015—2020年升金湖濕地保護(hù)區(qū)景觀指數(shù)

圖3 1986、2002、2011年研究區(qū)域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)插值

4 討論

土地利用景觀數(shù)據(jù)取值與研究區(qū)域的景觀粒度選擇密切相關(guān)，一般研究區(qū)域范圍越小的地區(qū)對于粒度的精準(zhǔn)度要求越高。在本文中，研究區(qū)域的邊緣密度和景觀形狀指數(shù)與景觀粒度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而拼塊平均大小、香農(nóng)多樣性指標(biāo)、香農(nóng)均勻度指標(biāo)、Simpson 均勻性指標(biāo)、修正Simpson 均勻度指標(biāo)、修正Simpson 多樣性指標(biāo)與粒度呈現(xiàn)正相關(guān)。這與徐麗等［7］運(yùn)用變異函數(shù)和擬合函數(shù)，對合肥市2002年土地利用景觀指數(shù)進(jìn)行分析得出的結(jié)論相一致，即空間粒度變化對景觀指數(shù)的影響是顯著的。景觀指數(shù)，不僅是作為土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的一個(gè)重要指標(biāo)因子，同時(shí)也是最能反映土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的表征。傳統(tǒng)意義上的研究，大多僅限于對單一時(shí)間粒度下的空間粒度的研究，或者是單一空間粒度下的時(shí)間粒度的研究，很少將時(shí)間粒度與空間粒度相結(jié)合進(jìn)行研究。本研究在評價(jià)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，根據(jù)總體的粒度變化特征以及升金湖濕地的狀況，對升金湖國家自然保護(hù)區(qū)進(jìn)行土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)分析的適宜粒度為30 ～50 m。

研究區(qū)域的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)，呈現(xiàn)先降后升的趨勢;從1986年的1.31 下降到2002年的1.29，到2011年上升到2.01。這與研究區(qū)域，在不同時(shí)期對土地資源的管理力度以及對濕地土地利用生態(tài)系統(tǒng)的重視程度密切相關(guān)。早期，研究區(qū)域，對土地資源等其他農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)，多采用粗放型的發(fā)展模式;對土地和漁業(yè)資源的無節(jié)制開發(fā)和利用，也直接導(dǎo)致了21 世紀(jì)初該區(qū)生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化，魚類和鳥類數(shù)量急劇下降;隨后，該區(qū)加大了對研究區(qū)域土地資源和其他農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)管理力度，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)也隨之有所下降，生態(tài)環(huán)境得到一定程度的改善。但由于生產(chǎn)生活的需要，研究區(qū)域的管理力度、管理設(shè)施無法與該區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)，特別是對保護(hù)區(qū)管理權(quán)限的劃定不合理，使該區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)面臨較為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。到2011年，研究區(qū)域的土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)不降反升，生態(tài)環(huán)境面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

本文選取了9 個(gè)景觀數(shù)據(jù)，作為土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)因子，并將景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)引入模型中，有利于提高土地利用評價(jià)模型的準(zhǔn)確性與科學(xué)性。但并非所有的景觀指數(shù)與土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)線性關(guān)系，故在今后的研究中需要予以區(qū)別對待。

本文選取了9 個(gè)景觀指數(shù)，作為土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的因子，但其中有3 個(gè)對粒度的變化不是很敏感。此外，不同的景觀指數(shù)對粒度的反應(yīng)各不相同。因此，在研究粒度對土地利用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)時(shí)，要分不同情況進(jìn)行分析。

［1］ 肖篤寧，李秀珍，高俊，等.景觀生態(tài)學(xué)［M］.北京:科學(xué)出版社，2003.

［2］ Fu Bojie，Liang Di，Lu Nan.Landscape ecology:coupling of pattern，process，and scale［J］.Chinese Geographical Science，2011，21(4):385－391.

［3］ 趙文武，傅伯杰，陳利項(xiàng).景觀指數(shù)的粒度變化效應(yīng)［J］.第四紀(jì)研究，2003，23(3):326－333.

［4］ 殷賀，王仰麟，蔡佳亮，等.區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究進(jìn)展［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2009，28(5):969－975.

［5］ 傅麗華，張曄，彭淑華.景觀尺度土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建［J］.湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2011，34(2):89－94.

［6］ 冀亞哲，張小林，吳江國，等.聚落景觀格局的空間粒度轉(zhuǎn)換響應(yīng)及其機(jī)理分析:以江蘇省鎮(zhèn)江地區(qū)為例［J］.長江流域資源與環(huán)境，2013，22(3):322－330.

［7］ 徐麗，卞曉慶，秦小林，等.空間粒度變化對合肥市景觀格局指數(shù)的影響［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2010，21(5):1167－1173.

［8］ Almo Farina.Principles and methods in landscape ecology［M］.London:Hanson Science，1998:153－208.

［9］ Xu Shenlai.An approach to analyzing the intensity of the daytime surface urban heat island effect at a local scale［J］.Environment Monitoring and Assessment，2009，151(1/4):289－300.

［10］ 羅格平，張百平.干旱區(qū)可持續(xù)土地利用模式分析:以天山北坡為例［J］.地理學(xué)報(bào)，2006，61(11):1160－1170.

［11］ 劉瓊，歐名豪，彭曉英.基于馬爾柯夫過程的區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測研究:以江蘇省昆山市為例［J］.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，28(3):107－112.

［12］ 黎聰，李曉文.衡水湖濕地恢復(fù)預(yù)案空間模擬及生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)［J］.環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，30(6):1312－1321.

［13］ 周利軍，張雪萍，陳設(shè).扎龍自然保護(hù)區(qū)土地利用變化與生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2009，18(2):186－190.