基于GIS與RS的東北森林帶景觀格局演變與模擬預(yù)測(cè)

蘇 凱 王茵然 孫小婷 岳德鵬

(1.北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083； 2.臺(tái)灣大學(xué)地理環(huán)境資源學(xué)系， 臺(tái)北 10617)

0 引言

東北森林帶作為“兩屏三帶”的一部分，是我國(guó)典型的森林生態(tài)系統(tǒng)，其主要功能是發(fā)揮生態(tài)屏障作用，維持區(qū)域生態(tài)安全，對(duì)我國(guó)甚至世界生態(tài)環(huán)境的影響至關(guān)重要[1]。盡管隨著我國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策的深入實(shí)施及相關(guān)法律法規(guī)的逐步建立、健全，東北森林帶生態(tài)環(huán)境保護(hù)力度不斷加大，生態(tài)環(huán)境指標(biāo)逐年呈良好態(tài)勢(shì)，但是其壓力仍然很大，開展東北森林帶生態(tài)環(huán)境多年變化遙感調(diào)查與評(píng)估，分析各類生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化強(qiáng)度和動(dòng)態(tài)變化特征，可以更加清楚地認(rèn)識(shí)到人類活動(dòng)對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)的影響，對(duì)于屏障區(qū)的保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展具有重要作用[2]。

對(duì)景觀空間格局研究是掌握景觀生態(tài)功能和動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)。而景觀指數(shù)是指能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置某方面特征的簡(jiǎn)單定量指標(biāo)[3]。景觀指數(shù)在不同景觀之間的對(duì)比、土地利用變化和城市綠地系統(tǒng)布局等方面有重要意義。而景觀動(dòng)態(tài)模擬在野外進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)困難巨大，在許多情況下往往無(wú)法實(shí)現(xiàn)。因此，在研究景觀動(dòng)態(tài)變化時(shí)往往采用計(jì)算機(jī)模擬，分析景觀動(dòng)態(tài)過程[4]，并預(yù)測(cè)未來(lái)情況變化，為景觀管理和規(guī)劃提供依據(jù)。CA-Markov模型是景觀動(dòng)態(tài)模擬與預(yù)測(cè)中比較常用的模型，能有效地模擬各類景觀的空間變化，又可以通過制定不同轉(zhuǎn)移規(guī)則，預(yù)測(cè)不同情景的空間變化[5]。

自然資源部(環(huán)保部)曾開展“全國(guó)生態(tài)環(huán)境十年變化(2000—2010年)遙感調(diào)查與評(píng)估”項(xiàng)目[1]，進(jìn)行國(guó)家生態(tài)屏障帶生態(tài)環(huán)境10年評(píng)估，但在近10年中，屏障帶生態(tài)受全球變化及人類活動(dòng)的影響，已經(jīng)出現(xiàn)較大變化，已有研究結(jié)果不能反映現(xiàn)實(shí)生態(tài)狀況。本文以東北森林帶為研究區(qū)，利用GIS與RS技術(shù)，選取2000—2015年的MODIS遙感影像，提取6類景觀類型及其空間分布數(shù)據(jù)。對(duì)東北森林帶2000—2015年景觀格局變化進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換方向、景觀指數(shù)變化分析，運(yùn)用MCE-CA-Markov模型，和2015年?yáng)|北森林帶實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比驗(yàn)證模型的精確性；通過對(duì)模擬預(yù)測(cè)結(jié)果的比較分析，模擬東北森林帶2020年景觀格局變化趨勢(shì)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

東北森林帶位于118.48°～134.22°E、40.52°～53.34°N之間，是我國(guó)重要的森林資源和生物多樣性保護(hù)基地。覆蓋面積遼闊，約為67.09萬(wàn)km2。占地面積最廣的為森林，約有40萬(wàn)km2，占總面積高達(dá)60%以上，主要分布在大小興安嶺、長(zhǎng)白山和張廣才嶺，其總蓄積量約占全國(guó)的1/3。東北森林帶主要包括黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省的72個(gè)縣市[1]，具體范圍見圖1。東北森林帶土質(zhì)以黑土為主，是我國(guó)重要的糧食基地，也是農(nóng)林區(qū)、農(nóng)耕區(qū)、半農(nóng)半牧地區(qū)過渡區(qū)。東北森林帶內(nèi)礦產(chǎn)資源豐富，主要礦產(chǎn)完整，其中金屬礦產(chǎn)有鐵、錳、銅以及稀有金屬，非金屬礦產(chǎn)有煤、石油、油頁(yè)巖等[2]。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of research area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究使用的DEM數(shù)據(jù)為STRMDEM 90 m分辨率原始高程產(chǎn)品，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn)。土地覆蓋數(shù)據(jù)來(lái)源于MODIS的土地利用產(chǎn)品，來(lái)源于美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)官網(wǎng)(https:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/search)。在該土地覆蓋數(shù)據(jù)中基本的土地覆蓋分類包含了國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃(International geosphere biosphere programme，IGBP)定義的17類，其中包括11個(gè)自然植被類型、3個(gè)土地開發(fā)和鑲嵌的地類和3個(gè)非草木土地類型定義類。通過投影轉(zhuǎn)換、圖像鑲嵌、裁剪等進(jìn)行圖像的預(yù)處理，對(duì)IGBP的土地覆蓋分類體系進(jìn)行重分類，提取研究區(qū)域內(nèi)的景觀類型信息，見表1。

表1 東北森林帶一級(jí)生態(tài)系統(tǒng)分類體系Tab.1 Classification system of the first-class ecosystem in northeast forest belt

1.3 方法

1.3.1景觀格局轉(zhuǎn)移矩陣及轉(zhuǎn)移概率

景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣可以分析區(qū)域景觀變化的結(jié)構(gòu)特征和各類型變化的方向[6]。不僅能直觀反映研究初期階段和末期階段的景觀分類結(jié)構(gòu)，還能詳細(xì)體現(xiàn)研究期間內(nèi)各景觀類型的轉(zhuǎn)變狀況[7]。并采用景觀類型比例[8]、景觀各類型變化方向[9]、類型相互轉(zhuǎn)換強(qiáng)度[10]對(duì)景觀轉(zhuǎn)移進(jìn)行量化。

不同類別的景觀面積占比計(jì)算方法如下

(1)

其中

(2)

式中Pij——土地覆被分類系統(tǒng)中基于各級(jí)分類的第i類景觀在第j年的面積比例

Sij——土地覆被分類系統(tǒng)中基于各級(jí)分類的第i類景觀在第j年的面積

TS——評(píng)價(jià)區(qū)域總面積

n——景觀類型數(shù)

景觀類型轉(zhuǎn)移比例計(jì)算公式為

(3)

其中

(4)

(5)

式中aij——生態(tài)景觀的面積

Aij——研究初期第i種景觀類型轉(zhuǎn)變?yōu)檠芯磕┢诘趈種景觀類型的比例

Bij——研究末期第j種景觀類型由研究初期的第i種景觀類型轉(zhuǎn)變而來(lái)的比例

類相互轉(zhuǎn)換強(qiáng)度反映了特定時(shí)期景觀類型轉(zhuǎn)變的總體趨勢(shì)，參考莊大方等[11]提出的土地利用程度區(qū)域分異模型，將景觀類型依據(jù)一定生態(tài)意義進(jìn)行分級(jí)，將農(nóng)田和人工表面受干擾較為明顯劇烈的類型剔除。得出東北森林屏障區(qū)主要景觀類型的生態(tài)級(jí)別(表2)[12]。采用土地覆被轉(zhuǎn)類指數(shù)(Land cover change index， LCCI)對(duì)景觀類型的轉(zhuǎn)換強(qiáng)度進(jìn)行量化，當(dāng)LCCI值為正，表示此研究區(qū)總體上景觀類型轉(zhuǎn)好；LCCI值為負(fù)，表示此研究區(qū)總體上景觀類型轉(zhuǎn)差。計(jì)算公式為

(6)

式中LCCI——某研究區(qū)土地覆被轉(zhuǎn)類指數(shù)

t——景觀類型，t=1,2,…,n

Ct——某研究區(qū)景觀類型一次轉(zhuǎn)類的面積

Da——轉(zhuǎn)類前級(jí)別

Db——轉(zhuǎn)類后級(jí)別

表2 景觀生態(tài)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Classification standard of various ecosystems

1.3.2景觀格局指數(shù)

采用單一研究方法或單一指數(shù)不能全面客觀地反映景觀格局動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜性，同時(shí)不同景觀指數(shù)之間往往存在相關(guān)性[13]，因此本研究通過借鑒學(xué)者研究成果并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，選取平均斑塊面積(MPS)[14]、斑塊數(shù)量(NP)[15]、斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)[16]和聚集度指數(shù)(CONT)[17]等景觀格局指數(shù)對(duì)東北森林帶景觀格局特征變化進(jìn)行綜合分析，見表3，表中ni表示第i種景觀類型斑塊數(shù)量，A表示景觀總面積，Tij表示第i類景觀斑塊與相鄰第j類景觀斑塊長(zhǎng)度。

表3 景觀格局指數(shù)Tab.3 Landscape pattern indices

1.3.3MCE-CA-Markov模型

(1)MCE模型

MCE(Multi criteria evaluation)模型即多準(zhǔn)則評(píng)估模型，在管理科學(xué)基礎(chǔ)上發(fā)展至今已有50余年，仍在蓬勃發(fā)展。且以GIS為基礎(chǔ)的多準(zhǔn)則評(píng)估方法開始被廣泛用于土地潛力評(píng)估、土地適宜性評(píng)估、決策評(píng)估等，是當(dāng)前進(jìn)行土地適宜性評(píng)價(jià)中適宜性圖集生成的主流方法[18]。約束條件和因子條件二者可以在多準(zhǔn)則評(píng)估中結(jié)合，結(jié)合方法分為3種：布爾方法(Boolean intersection)、加權(quán)線性合并法(Weighted linear combination, WLC)和順序加權(quán)平均法(Order weighted average, OWA)[19]。對(duì)于約束條件本研究采用布爾法，對(duì)于因子條件選用加權(quán)線性合并法。

濕地是重要的受保護(hù)資源，因此考慮將濕地作為約束條件。同時(shí)考慮到人工表面的不可逆性，在短期內(nèi)不會(huì)發(fā)展為其他用地類型，因此將人工表面作為另一個(gè)約束條件。具體方法為將約束區(qū)域賦值為0，即不適宜用地區(qū)域，將約束區(qū)域以外賦值為1，即適宜用地區(qū)域。

結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)適宜性，將坡度分為0°～5°、5°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、>30° 7個(gè)等級(jí)。坡向?qū)τ诹值胤植季哂忻黠@影響。向南為最適宜，其次為東南、西南。距離條件主要考慮到與當(dāng)前景觀的距離。各個(gè)類型均為距離當(dāng)前景觀越近越適宜。

(2)CA模型

CA(Celluar automata)模型即元胞自動(dòng)機(jī)模型。元胞自動(dòng)機(jī)的組成分為4部分：元胞及其狀態(tài)、元胞空間、元胞鄰域、轉(zhuǎn)換規(guī)則，如圖2所示[20]。

CA模型具有時(shí)間、空間、狀態(tài)離散型，任意元胞變量只存在有限且離散狀態(tài)，并依據(jù)相同的轉(zhuǎn)變規(guī)定進(jìn)行同步修正，狀態(tài)改變的規(guī)則在時(shí)間、空間上均為局部特征，普通CA可用為

S(t+1)=f(S(t),N)

(7)

圖2 元胞自動(dòng)機(jī)組成結(jié)構(gòu)Fig.2 Cellular automata composition structure

式中S——元胞有限、離散狀態(tài)集合

N——元胞的鄰居

f——局部映射元胞的轉(zhuǎn)換規(guī)則

(3)Markov模型

Markov模型也稱為Markov鏈，是由前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家MARKOV提出的一種預(yù)測(cè)模型[21]，通過分析系統(tǒng)里每個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，可以預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)狀態(tài)。由于該模型的無(wú)后效性，Markov鏈廣泛用于模擬土地利用動(dòng)態(tài)變化[22]。在土地利用覆蓋變化研究中，利用Markov模型預(yù)測(cè)土地覆蓋變化的計(jì)算式為

S(T)=P+S(T0)

(8)

其中

(9)

式中S(T)、S(T0)——T、T0時(shí)刻土地利用結(jié)構(gòu)狀態(tài)

P——轉(zhuǎn)移概率矩陣，研究初期到末期由類型i轉(zhuǎn)移為j的概率，且0≤Pij≤1

2 結(jié)果與分析

2.1 東北森林帶景觀格局

根據(jù)東北森林帶2000—2015年的土地覆被類型數(shù)據(jù)，經(jīng)過空間統(tǒng)計(jì)分析得到景觀類型空間分布格局。從景觀類型構(gòu)成來(lái)看(表4)，東北森林屏障帶景觀類型以森林為主，其面積約為38萬(wàn)km2，占比高達(dá)61%以上。

表4 東北森林帶景觀類型構(gòu)成Tab.4 Statistics information of northeast forest belt

由圖3可知，森林主要分布在大興安嶺、小興安嶺、張廣才嶺和長(zhǎng)白山區(qū)域；其次是草地和農(nóng)田類型，兩者占比接近，在15%～20%之間，其中草地呈面狀分布在大興安嶺以西、內(nèi)蒙古高原一帶以及大、小興安嶺交界處的平原地區(qū)，農(nóng)田集中分布在中部的東北平原；人工表面以城鎮(zhèn)和建筑區(qū)為主，占比在1%～2%，零星分布于地勢(shì)平坦地區(qū)，少有分布于山區(qū)與平原交界處；濕地呈點(diǎn)狀離散分布，占0.1%～0.2%，以水系為主；其他用地類型主要包括裸地和灌叢，所占面積較少，在1%～2%，分布無(wú)明顯規(guī)律。

圖3 東北森林帶景觀格局分布圖Fig.3 Distribution maps of ecological sources in study area

2000—2015年間森林、濕地和其他用地面積占比略有增加，草地和農(nóng)田面積占比略有減少，東北森林帶景觀類型構(gòu)成變化趨勢(shì)較為明顯。其中森林類型持續(xù)保持高位，總體呈增加趨勢(shì)，在2000—2010年增幅明顯，總計(jì)面積擴(kuò)增了11 344.5 km2；草地雖只在2000—2005年、2010—2015年均呈上升趨勢(shì)，但由于其在2005—2010年間減幅非常劇烈，總體還是呈大幅減少趨勢(shì)，總計(jì)減少8 021 km2；濕地和人工表面所占面積比重雖小，但是變化率非常高，均呈持續(xù)增加趨勢(shì)；農(nóng)田面積持續(xù)減少，15年間減少8 476.5 km2，變化率穩(wěn)定(圖4)。

圖4 2000—2015年?yáng)|北森林帶景觀類型變化面積 與變化率Fig.4 Changing area and rate of landscape types in northeast forest belt from 2000 to 2015

2.2 東北森林帶2000—2015年景觀格局變化分析

2.2.1景觀類型轉(zhuǎn)換方向

受氣候變化、人類活動(dòng)等外界干擾因素作用，生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定變化，各類型之間產(chǎn)生了類型轉(zhuǎn)換。2000—2015年間，東北森林帶的生態(tài)系統(tǒng)整體呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。其中處于高位的森林類型共有4.5%轉(zhuǎn)出，主要流向?yàn)椴莸睾娃r(nóng)田，面積分別為12 000 km2和3 147.5 km2,轉(zhuǎn)向其他用地的類型較少，表明15年間森林的保護(hù)成效較好；最主要的轉(zhuǎn)換發(fā)生在草地，草地共有24.29%的面積發(fā)生了變化，主要轉(zhuǎn)為森林和農(nóng)田，轉(zhuǎn)換面積分別為21 761.75 km2和7 927.75 km2。農(nóng)田的轉(zhuǎn)出約占總面積的18.66%，其中主要流向草地和森林，面積分別為10 097.25 km2和5 164.5 km2，這表明重要生態(tài)功能區(qū)的退耕還林工程取得顯著效果。人工表面在逐年穩(wěn)定增加，且有轉(zhuǎn)換速度逐漸加快的趨勢(shì)，增加面積主要來(lái)自于農(nóng)田和草地。其他用地增加主要來(lái)源于森林，其余景觀類型幾乎沒有變化。其中，2005—2010年間草地與森林的轉(zhuǎn)換十分明顯，草地轉(zhuǎn)出率高達(dá)14.35%，其中大部分轉(zhuǎn)為了森林，面積多達(dá)13 217.5 km2，由此可以看出，該年份間生態(tài)保護(hù)開展效果顯著。東北森林帶景觀轉(zhuǎn)移矩陣見表5。

2.2.2景觀類型轉(zhuǎn)換強(qiáng)度

根據(jù)東北森林帶2000—2015年景觀類型轉(zhuǎn)換強(qiáng)度(表6)，東北森林帶內(nèi)的景觀在3個(gè)研究時(shí)段內(nèi)都有很強(qiáng)的轉(zhuǎn)換強(qiáng)度，在2000—2005年、2005—2010年兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)LCCI值為正，表示這兩個(gè)5年間生態(tài)系統(tǒng)在不斷變好，同時(shí)2005—2010年的土地覆被指數(shù)顯著高于2000—2005年，說(shuō)明“十一五”期間的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)好趨勢(shì)優(yōu)于“十五”期間，可能得益于退耕還林工程。然而在2010—2015年間LCCI值為負(fù)數(shù)，并且轉(zhuǎn)換強(qiáng)度低于前2個(gè)時(shí)段，表示在此期間生態(tài)系統(tǒng)有一定程度退化，說(shuō)明生態(tài)系統(tǒng)維護(hù)還需要持續(xù)開展，生態(tài)保護(hù)勢(shì)在必行。

表5 2000—2015年?yáng)|北森林帶轉(zhuǎn)移矩陣Tab.5 Transfer matrix of northeast forest belt in 2000—2015 km2

表6 東北森林帶景觀類型轉(zhuǎn)換強(qiáng)度Tab.6 Land cover change index of northeast forest belt %

2.3 景觀格局變化特征

2.3.1類型尺度指數(shù)

表7為在類型尺度上對(duì)東北森林帶景觀格局的分析。草地的斑塊數(shù)量最多，其余由大到小依次為人工表面、森林/農(nóng)田、其他用地、濕地，其中森林和農(nóng)田基本持平。斑塊密度上來(lái)說(shuō)，草地的斑塊密度較高，其次為人工表面，森林和農(nóng)田基本持平，其他用地和濕地密度最低。森林的平均斑塊面積最高(表8)，其余依次為農(nóng)田、草地、濕地、人工表面、其他用地。總體來(lái)講，草地的斑塊數(shù)量最多，斑塊密度又很高，基本為其余類型的兩倍，同時(shí)平均類斑面積也處于中等水平，草地的景觀破碎化程度最高；而森林的平均斑塊數(shù)量遠(yuǎn)高于其他用地景觀類型，同時(shí)斑塊數(shù)量和斑塊密度都處于較低水平，表明森林的破碎化程度低，景觀的整體性較為完整。

從2000—2015年?yáng)|北森林帶類斑塊數(shù)量、斑塊密度(表7)和平均類斑面積(表8)的變化可知，森林、草地、農(nóng)田、人工表面基本呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)，濕地和其他用地則持續(xù)增加。斑塊密度的變化與斑塊數(shù)量變化類似。草地的斑塊數(shù)量和斑塊密度均有所上升，且平均類斑面積有所下降，表明草地在15年間破碎化程度進(jìn)一步加劇，且多年的變化較為穩(wěn)定。森林大體呈現(xiàn)一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，說(shuō)明森林生態(tài)系統(tǒng)在15年間變動(dòng)較小。人工表面的斑塊數(shù)量和斑塊密度在2005—2015年間增幅較為明顯，表明這個(gè)時(shí)期的城市化進(jìn)程較為迅速，使得人工表面的數(shù)量增加。濕地和其他用地類的景觀斑塊數(shù)量少量增加，斑塊密度基本無(wú)明顯變化(圖5)。

2.3.2景觀尺度指數(shù)

利用斑塊數(shù)量、斑塊密度、邊界密度、平均類斑面積以及聚集度指數(shù)對(duì)東北森林帶景觀格局在景觀尺度上進(jìn)行分析，分析結(jié)果見表9。斑塊數(shù)量、斑塊密度的變化大致同步，在2000—2005年間有了同步下降，斑塊數(shù)量減少了4.50%，說(shuō)明該時(shí)段景觀破碎化程度降低。在2005—2015年間斑塊數(shù)量進(jìn)一步回升并且大幅超出了最初的水平。在2010—2015年間增幅尤為明顯，斑塊數(shù)量增加了12.82%，表明該時(shí)間段內(nèi)景觀破碎化程度加劇，景觀異質(zhì)性略有增強(qiáng)。邊界密度指標(biāo)直接反映了景觀破碎化程度，可以看出，在15年間邊界密度在逐漸增高，即代表景觀被邊界割裂的程度變高，說(shuō)明東北森林帶的生態(tài)過程活躍度有所增加(圖6)。聚集度指數(shù)則先增后減，表明在一段穩(wěn)定時(shí)期之后東北森林帶景觀格局趨于多種要素密集，景觀的破碎化程度變高，這與斑塊數(shù)量和斑塊密度的變化分析結(jié)果一致?？傮w來(lái)說(shuō)，2000—2015年間斑塊數(shù)量增加了13.94%，斑塊密度增加了14.25%，邊界密度增加了12.5%，聚集度指數(shù)增加了1.49%，景觀破碎化較為明顯。

表7 東北森林帶景觀類斑塊數(shù)量和斑塊密度Tab.7 Numbers of patches and patch density in northeast forest belt

表8 東北森林帶景觀平均類斑面積Tab.8 Mean patch size in northeast forest belt km2

圖5 2000—2015年?yáng)|北森林帶景觀類斑塊數(shù)量(NP)與斑塊密度(PD)變化Fig.5 Changes of number of patches and patch density in northeast forest belt from 2000 to 2015

圖6 2000—2015年?yáng)|北森林帶景觀邊界密度 與聚集度指數(shù)變化曲線Fig.6 Changing curves of edge density and CONTAG in northeast forest belt from 2000 to 2015

表9 東北森林帶景觀尺度指數(shù)Tab.9 Landscape index changes in northeast forest belt

2.4 東北森林帶景觀格局演變模擬

以東北森林帶2005年景觀格局圖為初始年，利用適應(yīng)性圖集以及結(jié)合2005—2010年土地利用變化轉(zhuǎn)移概率矩陣，對(duì)東北森林帶2015年景觀格局的模擬結(jié)果如圖7所示。

圖7 2015年?yáng)|北森林帶景觀格局分類結(jié)果與 模擬結(jié)果對(duì)比Fig.7 Comparison of classification results of landscape pattern with simulation results in northeast forest belt in 2015

圖7a為2015年?yáng)|北森林帶景觀類型解譯圖，圖7b為2014年?yáng)|北森林帶景觀類型模擬結(jié)果。由圖可知，2015年分類現(xiàn)狀景觀與模擬得出的景觀在空間上的布局大體一致。2015年分類現(xiàn)狀與模擬結(jié)果及模擬精度統(tǒng)計(jì)如表10所示。

表10 2015年?yáng)|北森林帶景觀格局模擬結(jié)果精度檢驗(yàn)Tab.10 Accuracy test of landscape pattern simulation results in northeast forest belt in 2015

通過結(jié)果可以看出除草地、其他用地以外，森林、濕地、農(nóng)田、人工表面的數(shù)量精度都在90%以上，說(shuō)明該模型具有較高的精度，同時(shí)也反映出精度較低的草地、其他用地和人工表面類型可能受人為影響較為明顯，變化波動(dòng)比較不穩(wěn)定。Kappa系數(shù)為0.918 1，認(rèn)為該模型可信度較高，可以用于預(yù)測(cè)2020年景觀格局分布。

2.5 東北森林帶景觀格局演變預(yù)測(cè)

通過對(duì)2015年?yáng)|北森林帶景觀格局模擬，得到模擬的平均相對(duì)精度為80.88%，確定各地類適宜性條件，并以此來(lái)對(duì)東北森林帶2020年土地利用進(jìn)行預(yù)測(cè)。以東北森林帶2015年土地利用布局圖為初始年，利用MCE-CA-Markov模型，結(jié)合生成的土地利用適宜性圖集和Markov模塊生成的景觀格局轉(zhuǎn)移概率矩陣，將循環(huán)次數(shù)設(shè)置為10，對(duì)東北森林帶2020年土地利用布局的模擬結(jié)果如圖8所示。

圖8 東北森林帶2020年景觀格局預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.8 Prediction of landscape pattern in northeast forest belt in 2020

由表11、12可知，2020年預(yù)測(cè)結(jié)果同2015年相比，森林面積有小幅減少，主要轉(zhuǎn)出為草地和農(nóng)田；草地有小幅面積上漲，主要轉(zhuǎn)出為森林和農(nóng)田；濕地有較為大幅度的上升，考慮可能是保護(hù)力度加強(qiáng)；農(nóng)田數(shù)量轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出基本保持了穩(wěn)定，沒有明顯的百分比變化，主要轉(zhuǎn)出方向?yàn)椴莸?；人工表面有小幅上漲，可能與城市化進(jìn)程有關(guān)，變化基本保持了穩(wěn)定；其他用地類型面積有所增加，主要來(lái)源于森林和草地的轉(zhuǎn)化。

由圖9可知，2000—2010年森林面積持續(xù)上升，而2010—2020年森林面積有所下降；草地面積在前10年有下降，后10年有所回升；農(nóng)田基本保持穩(wěn)定，有略微下降趨勢(shì)但不明顯；人工表面和濕地類型均在小幅上升，其他用地面積變化幅度不太穩(wěn)定，但放在總體中變化不明顯。說(shuō)明在耕地保護(hù)和環(huán)境保護(hù)之間還存在一定問題，森林生態(tài)保護(hù)面臨壓力。

表11 2015—2020年生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成Tab.11 Statistics information of northeast forest belt between 2015 and 2020

表12 2015—2020年景觀格局轉(zhuǎn)移矩陣Tab.12 Transfer matrix of northeast forest belt in 2015—2020 km2

圖9 2000—2020年?yáng)|北森林帶景觀類型構(gòu)成變化Fig.9 Changes of landscape type in northeast forest belt from 2000 to 2020

3 結(jié)論

(1)東北森林帶主要景觀類型以森林、草地和農(nóng)田為主。15年間生態(tài)系統(tǒng)整體呈穩(wěn)定狀態(tài)，森林整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，最主要的轉(zhuǎn)換發(fā)生在草地，2005—2010年間草地與森林的轉(zhuǎn)換明顯，農(nóng)田主要流入草地和森林，重要生態(tài)功能區(qū)退耕還林效果顯著。人工表面逐年增加，城市化進(jìn)程有所加快。

(2)東北森林帶內(nèi)草地的景觀破碎化程度最高，且草地的破碎化在15年間有加劇趨勢(shì)；森林的破碎化程度較低；人工表面受城市化進(jìn)程影響，景觀破碎化程度有所增加；濕地和其他用地類型最為穩(wěn)定，景觀指數(shù)無(wú)明顯變化。在2000—2005年總體景觀破碎化程度降低，而2005—2015年破碎化程度加劇，景觀異質(zhì)性略有增強(qiáng)，邊界割裂程度變高，生態(tài)過程活躍度增加。

(3)基于MCE-CA-Markov模型的模擬結(jié)果可以看出，盡管與2015年?yáng)|北森林帶屏障帶的實(shí)際現(xiàn)狀有一定誤差，但Kappa系數(shù)達(dá)到0.918 1，模擬相對(duì)精度80.88%，表明該模型可以用于景觀格局預(yù)測(cè)。2020年預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，同2015年相比，森林面積有小幅減少，主要轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸睾娃r(nóng)田；草地有小幅面積增加，主要轉(zhuǎn)變?yōu)樯趾娃r(nóng)田；濕地有較大幅度的上升；而農(nóng)田數(shù)量基本保持穩(wěn)定，沒有明顯的百分比變化，主要轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?；人工表面有小幅增加，這與城市化進(jìn)程有關(guān)，基本保持了穩(wěn)定變化；其他用地類型面積有所增加，主要源于森林和草地的轉(zhuǎn)換。