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    2005-2018年黃河三角洲景觀格局脆弱性的時空變化規(guī)律

    2021-08-09 12:54:58宋雨桐張子璇牛蓓蓓李新舉
    水土保持通報 2021年3期
    關(guān)鍵詞:黃河三角洲脆弱性格局

    宋雨桐, 張子璇, 牛蓓蓓, 李新舉

    (1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院, 山東 泰安 271018; 2.土肥資源高效利用國家工程實驗室, 山東 泰安 271018)

    景觀格局變化是指由于土地利用方式不同導(dǎo)致的景觀類型和景觀格局的時空變化[1]。早期景觀格局的主要研究方法包括傳統(tǒng)的定性描述法、景觀生態(tài)圖疊置分析方法等。自20世紀(jì)90年代以來,隨著經(jīng)濟(jì)社會的不斷發(fā)展,人類活動強(qiáng)度增大,土地開發(fā)與土地利用方式的轉(zhuǎn)變都對景觀格局研究提出了新要求,同時3S技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用,使得景觀生態(tài)學(xué)的研究重點開始轉(zhuǎn)向景觀格局脆弱性及其動態(tài)變化的研究。景觀格局脆弱性研究起源于生態(tài)脆弱性研究,1905年由美國學(xué)者Clements提出,隨著相關(guān)研究的進(jìn)一步深入,生態(tài)脆弱性的內(nèi)涵也發(fā)生了變化,從單一研究方向轉(zhuǎn)向多元化,由此衍生出景觀格局脆弱性的研究[2]。景觀格局脆弱性反映景觀生態(tài)系統(tǒng)所受到的干擾及其脆弱程度[3]。國內(nèi)外學(xué)者從多個方面對不同區(qū)域景觀格局脆弱性展開了研究。主要從景觀脆弱度指數(shù)[4]、土地利用類型變化[5]、地形因子[6]、脆弱性評價體系構(gòu)建等[7]角度開展。目前針對黃河三角洲景觀格局脆弱性的國內(nèi)外研究較少,國外方面主要從3S技術(shù)[8-9]角度展開。國內(nèi)方面主要運(yùn)用景觀指數(shù)分析法、構(gòu)建生態(tài)環(huán)境評價體系等[10-12]方法對黃河三角洲景觀格局的演變趨勢及脆弱性展開研究,對探析景觀格局演變規(guī)律,開展生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)的保護(hù)研究做出了貢獻(xiàn)。景觀格局分析主要以柵格數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行研究[13]。因此,選擇適宜的粒度和尺度對景觀格局的分析十分重要。Benson等[14]、秦嶺等[15]、王朋沖等[16]通過不同粒度大小的柵格數(shù)據(jù)比較得出研究區(qū)景觀格局研究的最適宜分析粒度。王璐等[17]、張金茜等[18]通過變異系數(shù)、最佳研究尺度模型的構(gòu)建得出研究區(qū)最適宜分析尺度。但現(xiàn)有研究大都從粒度或尺度出發(fā),對于粒度尺度的綜合分析研究較少。

    黃河三角洲地理位置特殊,近年來受人類活動、黃河水沙變化、海水侵蝕等影響,生態(tài)環(huán)境較為脆弱,景觀類型變化復(fù)雜、劇烈,景觀演變速度逐漸加快[19]。因此,開展景觀格局及其脆弱性的研究能一定程度掌握區(qū)域景觀格局變化機(jī)制及脆弱性的區(qū)域特征,為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。

    鑒于此,本研究以Landsat遙感影像為數(shù)據(jù)源,以監(jiān)督分類得到的景觀類型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過計算景觀格局指數(shù),運(yùn)用變異系數(shù)和地統(tǒng)計方法,在確定最佳空間分析粒度和尺度基礎(chǔ)上,探究黃河三角洲地區(qū)景觀格局脆弱性時空分異特征及其空間關(guān)聯(lián)性,以期可為生態(tài)脆弱區(qū)景觀格局的研究提供一定的科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    黃河三角洲是中國三大河口三角洲之一,位于萊州灣西岸和渤海灣南岸,是黃河攜帶大量泥沙淤積所形成的沖積平原,是中國最年輕的土地。本文選擇黃河三角洲所處的東營市東營區(qū)、墾利區(qū)、河口區(qū)和利津縣為研究區(qū)(37°16′—38°0′N,118°06′—119°18′E),總面積為5 962.64 km2。黃河三角洲屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,雨熱同期,平均年降水量530~630 mm,多集中于夏季[20]。土壤類型受人為和自然因素影響存在較大差異,以潮土、鹽土為主。黃河入??谔庍€成立了國家級自然保護(hù)區(qū),該區(qū)具有中國最完整、最廣闊的河口新生濕地,在全球濕地生態(tài)系統(tǒng)和珍稀物種保護(hù)方面都有不可替代的作用。

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究所使用的2005,2012,2018年黃河三角洲Landsat遙感影像數(shù)據(jù)均下載自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn)。為保證分類的準(zhǔn)確性,選擇5月成像質(zhì)量好、地物層次豐富、無云的影像。后在ENVI 5.3中對三期影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精矯正,裁剪等預(yù)處理,參考黃河三角洲的區(qū)域特征和已有分類成果,采用最大似然法對預(yù)處理后的影像進(jìn)行監(jiān)督分類,將研究區(qū)劃分為耕地、林地、草地、未利用地(包括鹽堿地)、水域、建設(shè)用地、灘涂、鹽田和養(yǎng)殖池8種景觀類型。對不確定的圖斑進(jìn)行實地踏勘并修正,3期影像分類結(jié)果的kappa系數(shù)均在85%以上,符合精度要求,表明分類結(jié)果能夠為本次研究提供數(shù)據(jù)支持。

    2.2 研究方法

    2.2.1 景觀格局變化分析

    (1) 構(gòu)建景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣。景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣可以在時間上和空間上展示出景觀類型的轉(zhuǎn)移方向和變化幅度。將得到的景觀類型分布圖在ENVI中運(yùn)用change detection statistics分別獲取2005—2012年,2012—2018年景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣,利用轉(zhuǎn)移矩陣對黃河三角洲景觀類型變化過程進(jìn)行定量分析。

    (2) 計算景觀類型動態(tài)度。動態(tài)度常用來表示特定時間內(nèi)某種土地利用類型的數(shù)量變化情況,可以定量描述其變化幅度與變化速度[21]。動態(tài)度計算公式如下:

    (1)

    式中:i為第i類景觀類型;t1,t2為研究時間點,Ki為t1到t2時段內(nèi)第i類景觀類型的動態(tài)度;Sit1,Sit2為t1,t2時間第i類景觀類型的面積。

    2.2.2 景觀格局最佳分析粒度的確定

    (1) 變異系數(shù)法選取敏感性指數(shù)。變異系數(shù)是衡量序列觀測值離散程度的相對統(tǒng)計量[22]。本研究運(yùn)用變異系數(shù)法判定各景觀指數(shù)對空間粒度變化的敏感程度,隨著景觀空間粒度的增加,若某一景觀指數(shù)的變異系數(shù)隨之增加,則說明該景觀指數(shù)對空間粒度的敏感性較高,且變異系數(shù)越大,敏感性越高,反之亦然。本研究首先在ArcGIS中將研究區(qū)各年份景觀類型矢量數(shù)據(jù)柵格化,每個年份均得到28幅不同空間粒度大小(30~300 m)的景觀類型數(shù)據(jù)。然后從景觀水平和類型水平兩個層面,從面積—邊緣指數(shù)、形狀指數(shù)、多樣性指數(shù)、聚集度指數(shù)4個方面選取具有代表性的景觀格局指數(shù)進(jìn)行變異系數(shù)的計算并選出敏感指數(shù)。其中景觀水平選取了景觀面積(TA)、斑塊個數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、邊緣密度(ED)、斑塊相似度指數(shù)(LSI)、平均斑塊面積(SHAPE-MN)、面積周長分維數(shù)(PAFRAC)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、相似臨近比(PLADJ)、散布與并列指數(shù)(IJI)、斑塊凝聚度(COHESION)、景觀分裂指數(shù)(DIVISION)、分離度指數(shù)(SPLIT)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)、聚合度指數(shù)(AI)17個景觀指數(shù);類型水平上選取了斑塊類型面積(CA)、斑塊個數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、邊緣密度(ED)、斑塊相似度指數(shù)(LSI)、平均斑塊面積(SHAPE-MN)、面積周長分維數(shù)(PAFRAC)、相似臨近比(PLANDJ)、散布與并列指數(shù)(IJI)、斑塊凝聚度(COHESION)、景觀分裂指數(shù)(DIVISION)、分離度指數(shù)(SPLIT)、聚合度指數(shù)(AI)14個景觀指數(shù)。

    (2) 拐點識別法。拐點識別法是通過分析各景觀指數(shù)隨粒度變化的趨勢圖來確定景觀指數(shù)的適宜粒度的一種方法[23]。通過綜合分析敏感景觀指數(shù)隨粒度變化的趨勢圖確定適宜粒度區(qū)間,根據(jù)趨勢拐點來確定適宜的景觀粒度。

    2.2.3 景觀格局脆弱性研究

    (1) 半變異函數(shù)。半變異函數(shù)是指區(qū)域化變量考慮系統(tǒng)屬性在所有分離距離上任意兩樣本間的差異[24]。通常認(rèn)為區(qū)域化變量的空間異質(zhì)性是由空間自相關(guān)和隨機(jī)誤差所引起的。本研究分別計算3個研究年份4個不同網(wǎng)格大小下的景觀適應(yīng)性指數(shù)LAI,利用GS+軟件分別計算其半變異函數(shù),根據(jù)半變異函數(shù)擬合模型參數(shù)確定黃河三角洲地區(qū)景觀脆弱性分析的最適宜尺度。

    (2)

    式中:h為步長;N(h)是分隔距離為h時的樣本總數(shù),當(dāng)h=0時,γ(h)=C0;C0稱為塊金值,表示隨機(jī)因素產(chǎn)生的空間異質(zhì)性;A0為變程用于表示空間相關(guān)性的作用范圍,當(dāng)h增大到A0時,γ(h)從非零值達(dá)到一個相對穩(wěn)定的常數(shù);C是結(jié)構(gòu)方差,表示因空間自相關(guān)而產(chǎn)生的空間異質(zhì)性;C0+C為基臺值,表示自相關(guān)部分的空間異質(zhì)性,其值大小與空間差異性成正比。

    (2) 景觀脆弱度計算。本研究通過構(gòu)建景觀敏感度指數(shù)LSI和景觀適應(yīng)性指數(shù)LAI得到景觀脆弱度指數(shù)LVI[1],其計算公式見(3)—(5)。利用Fragstats和ArcGIS軟件計算處理后得到不同研究年份的黃河三角洲景觀脆弱度分布圖。

    (3)

    LAI=PRD×SHDI×SHEI

    (4)

    LVI=LSI×(1-LAI)

    (5)

    式中:n為景觀類型數(shù)目;i為景觀類型;Ui為景觀干擾度指數(shù);Vi為景觀類型易損度; PRD,SHDI,SHEI分別為斑塊豐富度指數(shù)、香農(nóng)多樣性指數(shù)、香農(nóng)豐富度指數(shù)。

    (3) 空間自相關(guān)分析??臻g自相關(guān)分析用來描述事物在空間上的依賴關(guān)系[25]。本研究借助GeoDa軟件,來進(jìn)行景觀空間自相關(guān)分析。首先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,再進(jìn)行全局自相關(guān)和局部自相關(guān)分析。通過Moran’sI指數(shù)和局部自相關(guān)LISA顯著圖[26],探究不同研究年份研究區(qū)各網(wǎng)格單元景觀脆弱度指數(shù)之間的空間相關(guān)性和某一網(wǎng)格單元與鄰近網(wǎng)格單元景觀脆弱度指數(shù)的空間關(guān)聯(lián)程度。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 景觀格局動態(tài)變化

    3.1.1 景觀類型轉(zhuǎn)移特征 黃河三角洲2005—2012年和2012—2018年的景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣見表1—2。2005—2012年,未利用地和灘涂的轉(zhuǎn)出面積,分別是555.90 km2,269.04 km2。占到了各自總面積的67.84%和57.56%,主要轉(zhuǎn)移方向是耕地、建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖池。耕地轉(zhuǎn)出面積為416.93 km2,占總變化面積的25.61%,主要轉(zhuǎn)移方向是建設(shè)用地。建設(shè)用地面積增加最多,7 a間增加321.32 km2,其次是鹽田和養(yǎng)殖池,增加了310.05 km2。2012—2018年,依舊是未利用地和灘涂的轉(zhuǎn)出面積最大,分別是236.13 km2,189.166 km2,鹽田和養(yǎng)殖池、耕地、建設(shè)用地分別占未利用地轉(zhuǎn)出的31.59%,40.05%,16.73%,而灘涂的主要轉(zhuǎn)移方向是鹽田和養(yǎng)殖池,占其總轉(zhuǎn)出面積的59.74%。面積增加最多的仍然是建設(shè)用地,增加了283.45 km2,占建設(shè)用地總面積的26.71%。鹽田和養(yǎng)殖池增加的面積僅次于建設(shè)用地為252.32 km2。綜合來看,建設(shè)用地的面積增加了2.33倍,這與近年來黃河三角洲城市化進(jìn)程加快以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求有關(guān)。2005—2018年黃河三角洲未利用地和灘涂的轉(zhuǎn)出幅度最大,兩者面積分別較2005年減少20.08%和41.51%,土地利用率提高。林地和草地的總面積基本保持不變,但轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出較為頻繁。水域面積基本穩(wěn)定。

    表1 2005-2012年黃河三角洲景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣 km2

    表2 2012-2018年黃河三角洲景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣 km2

    3.1.2 景觀動態(tài)度分析 黃河三角洲景觀類型在研究時段內(nèi)呈現(xiàn)出不同的變化特點,景觀類型動態(tài)度見圖1。由圖1可知建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖池面積大幅增加。建設(shè)用地在兩個研究時段內(nèi)的動態(tài)度分別為10.06%,10.01%,呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢,且增長速度最快。2018年鹽田和養(yǎng)殖池面積是2005年的2倍,增長速度先快后慢,其中灘涂和未利用地持續(xù)減少,減少速度加快,在2012—2018年,動態(tài)度分別達(dá)到了-6.84%和-9.40%。這表明黃河三角洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展使得城鎮(zhèn)化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn),土地利用效率提高。林、草地的總面積基本保持不變,草地面積的增加基本來自于林地的轉(zhuǎn)化,原因是研究區(qū)土地鹽漬化比較嚴(yán)重樹木相對難以存活往往轉(zhuǎn)化成荒草地或者沼澤。

    圖1 2005-2018年黃河三角洲單一景觀類型動態(tài)度

    耕地面積先增加后減少,動態(tài)度為0.74%和-1.4%,這與一開始的擴(kuò)大耕地規(guī)模以滿足生產(chǎn)需求為主要發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)槿伺c自然和諧發(fā)展的政策有關(guān)。水域動態(tài)度較小,為-1.70%和0.24%,研究時段初期水體轉(zhuǎn)出方向主要為耕地,但到后期耕地轉(zhuǎn)換為水體基本達(dá)到了一個動態(tài)的平衡。

    3.2 景觀格局最佳空間分析粒度

    3.2.1 景觀水平上最佳空間分析粒度確定 本研究通過變異系數(shù)法判斷各景觀指數(shù)對空間粒度的敏感程度,根據(jù)景觀指數(shù)的變異系數(shù)大小,將敏感度分為5個等級,分別為極高敏感度(變異系數(shù)>10%),高敏感度(變異系數(shù)7%~10%),中敏感度(變異系數(shù)4%~7%),低敏感度(1%~4%),不敏感(變異系數(shù)<1%)。變異系數(shù)計算結(jié)果見表3。

    由表3可知,NP,PD,LPI,ED,LSI,DIVISION,SPLIT這7個指數(shù)是景觀水平上的極高敏感指數(shù)。且3個年份中,2012年各個景觀指數(shù)的變異系數(shù)整體較高,因此選用2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究區(qū)最佳空間分析粒度的趨勢分析。

    表3 2005-2018年黃河三角洲景觀水平景觀指數(shù)隨粒度變化變異系數(shù) %

    2012年7個敏感指數(shù)隨粒度的變化趨勢見圖2??梢钥闯?,隨著空間粒度的增加,景觀指數(shù)的變化主要分為3類:第一類特征是隨著空間粒度的增加,景觀指數(shù)先快速降低然后緩慢降低,包括NP,PD;第2類是隨著空間粒度的增加基本保持同一斜率緩慢下降,包括ED,LSI;第3類是先基本保持平穩(wěn)然后隨著空間粒度的增加上下波動,達(dá)到到某一空間粒度時又恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài),包括LPI,DIVISION,SPLIT。

    圖2 2012年黃河三角州景觀水平上敏感景觀指數(shù)隨粒度的變化趨勢

    由圖2可知,NP,PD無明顯的“拐點”,但達(dá)到200 m粒度后下降的速率明顯降低;ED,LSI也沒有明顯的拐點;DIVISION,SPLIT,LPI在110~220 m粒度區(qū)間內(nèi)波動明顯。因此,從景觀水平上綜合分析景觀指數(shù)的拐點認(rèn)為,黃河三角洲整體的適宜粒度區(qū)間為220~300 m。

    3.2.2 類型水平上最佳空間分析粒度確定 為了保證研究的準(zhǔn)確性,類型水平上最佳分析粒度的確定同樣重要。與景觀水平的研究思路一致,以2012年為例,選取了CA,NP,PD,LPI,ED,LSI,SHAPE-MN,PAFRAC,PLANDJ,IJI,SPLIT,COHESION,DIVISION,AI這14個景觀指數(shù)進(jìn)行不同空間粒度大小下變異系數(shù)的計算。其變異系數(shù)計算結(jié)果見表4。

    由表4可知,類型水平上不同景觀類型的景觀格局指數(shù)表現(xiàn)出不同的敏感度,所有景觀類型均表現(xiàn)出極高敏感的指數(shù)有NP,PD,ED,LSI。同樣,將各景觀類型變異系數(shù)與空間粒度進(jìn)行趨勢分析,發(fā)現(xiàn)鹽田和養(yǎng)殖池、水體的適宜粒度區(qū)間為190~300 m;灘涂、建設(shè)用地、未利用地、林地和草地的適宜粒度區(qū)間為200~300 m;耕地的適宜粒度區(qū)間為220~300 m。

    表4 2005-2018年黃河三角洲不同類型水平景觀指數(shù)隨粒度變化變異系數(shù) %

    綜合景觀水平和類型水平的分析結(jié)果,黃河三角洲地區(qū)景觀分析的最佳粒度范圍為220~300 m,最終本研究選取220 m作為黃河三角洲最佳景觀分析粒度。

    3.3 黃河三角洲景觀格局脆弱性時空演變規(guī)律

    3.3.1 最優(yōu)尺度的確定 景觀格局脆弱性具有尺度效應(yīng),已有研究通常將網(wǎng)格劃分尺度設(shè)置為是平均斑塊面積的2~5倍[27],因此本研究將研究區(qū)劃分為1.5 km×1.5 km,2.0 km×2.0 km,2.5 km×2.5 km,3.0 km×3.0 km 4種尺度的單元網(wǎng)格,通過分析不同網(wǎng)格尺度下景觀適應(yīng)性指數(shù)(LAI)的半變異函數(shù)參數(shù)特征,篩選景觀格局脆弱性的最優(yōu)分析尺度。3個年份不同網(wǎng)格尺度下景觀適應(yīng)性指數(shù)的半變異函擬合參數(shù)見表5。

    表5 2005-2018年黃河三角洲不同網(wǎng)格尺度下景觀適應(yīng)性指數(shù)的半變異函數(shù)擬合模型

    整體來看,3個研究年份不同尺度下的最佳模型均為指數(shù)模型。2.5 km和3.0 km尺度下的塊金值較小,說明隨機(jī)部分造成的空間異質(zhì)性較少。由表5可知,2.5 km,3.0 km尺度下的空間變異程度較為合理,既能反映一定的差異性,又不會使差異性過于顯著。C是結(jié)構(gòu)方差,表示因空間自相關(guān)而產(chǎn)生的空間異質(zhì)性。C/(C0+C)是結(jié)構(gòu)方差與基臺值的比例,C/(C0+C)越大,表示因自相關(guān)造成的空間異質(zhì)性越多。由表5可知,各個尺度下的C/(C0+C)均大于75%,說明變量具有顯著的空間相關(guān)性。A0表示變程,只有當(dāng)網(wǎng)格大小小于變程時,才能保證研究區(qū)景觀格局脆弱性的高度相關(guān)關(guān)系。由此可知2.5 km和3.0 km尺度更適宜探討景觀格局的空間異質(zhì)性及關(guān)聯(lián)性。相比而言,3 km尺度下函數(shù)復(fù)相關(guān)系數(shù)R2更高,綜合殘差RSS更小,因此3 km×3 km的網(wǎng)格是黃河三角洲景觀格局脆弱性分析的最適宜尺度。

    3.3.2 景觀脆弱性時空特征分析 圖3展示了基于3 km×3 km尺度的黃河三角洲景觀格局脆弱度空間分布圖,各脆弱度等級所占比例見表6。由圖3可知,在研究時段內(nèi)研究區(qū)景觀脆弱度變化幅度不大,高度脆弱區(qū)大都分布在北部和東部沿海灘涂處,由于鹽田和養(yǎng)殖池連片式分布,且景觀類型以灘涂為主,使得景觀優(yōu)勢度較低,從而導(dǎo)致景觀敏感性較高。較高脆弱度分布在未利用地和建設(shè)用地上,其中以未利用地為主的較高脆弱區(qū)逐漸減少,而以城鎮(zhèn)為主的地區(qū)呈逐年擴(kuò)大趨勢。中等脆弱度地區(qū)分布較為均勻,較低脆弱度和低脆弱度地區(qū)主要分布在研究區(qū)的中部、西部和南部。

    圖3 2005-2018年黃河三角洲景觀格局脆弱度及其指數(shù)(LVI)分布特征

    由表6可知,低脆弱度地區(qū)呈逐年減少趨勢,研究時段內(nèi)比例從14.38%下降到6.99%。這是由于為滿足農(nóng)業(yè)和城市化的發(fā)展,土地利用開發(fā)程度增加,景觀破碎化增加。較低脆弱區(qū)、中等脆弱區(qū)呈增加趨勢,所占比例分別增加了2.0%和3.0%。此外,2005—2018年黃河三角洲景觀脆弱度呈現(xiàn)不同的空間變化特征,研究區(qū)北部的景觀格局脆弱度有變好的趨勢,但南部有惡化的趨勢,這是因為北部未利用地土地利用結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,景觀類型逐漸豐富,這對景觀格局脆弱度有一定的緩和作用;而研究區(qū)中部和南部的墾利縣、東營區(qū)和利津縣,近年來建設(shè)用地逐漸擴(kuò)張,破壞了原有的板塊連通性,因此導(dǎo)致景觀脆弱程度的提高。

    表6 2005-2018年黃河三角洲不同等級景觀格局脆弱度網(wǎng)格所占比例 %

    3.3.3 景觀格局脆弱性的空間關(guān)聯(lián)分析 2005,2012,2018年黃河三角洲的景觀脆弱度指數(shù)全局Moran’sI結(jié)果如表7所示,3個年份的全局Moran’sI系數(shù)分別為0.354,0.365,0.399,且顯著性水平均達(dá)到0.001,說明黃河三角洲景觀脆弱度呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)關(guān)系持續(xù)增強(qiáng),空間集聚現(xiàn)象日趨明顯。

    表7 2005-2018年黃河三角州景觀格局脆弱度全局Moran’s I指數(shù)

    選擇局部空間自相關(guān)系數(shù)LISA作為度量指標(biāo),探究黃河三角洲不同方向上景觀格局脆弱度的空間集聚模式(圖4)。由圖4可知,研究區(qū)以高—高集聚區(qū)、低—低集聚區(qū)為主。景觀格局脆弱度高—高區(qū)主要集中在研究區(qū)北部和東部,這是由于北部和東部對應(yīng)區(qū)域的中心單元均為高、較高脆弱區(qū),景觀類型主要以灘涂、鹽田和養(yǎng)殖池為主,相鄰單元正相關(guān)性強(qiáng),對周邊單元的輻射作用較強(qiáng)。高—高區(qū)分布范圍先縮小后增加,表明景觀格局脆弱性先有所緩解但又略微抬升。低—低脆弱區(qū)分布在中部和西南部,這與此區(qū)域景觀類型分布較為均勻有關(guān)。同時低—低脆弱區(qū)的減少,主要是因為經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、人為擾動增強(qiáng),導(dǎo)致景觀破碎度增加。

    圖4 2005-2018年黃河三角洲地區(qū)景觀脆弱度LISA集聚特征

    由圖5 LISA顯著性水平圖分析可知,景觀格局脆弱度高—高對應(yīng)的顯著性較強(qiáng),P大都在0.001,0.01水平上,中部和西南部的低—低區(qū)顯著性水平大都為0.5。

    圖5 2005-2018年黃河三角洲景觀脆弱度局部自相關(guān)LISA顯著特征

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討 論

    本研究以遙感影像為數(shù)據(jù)源,綜合變異系數(shù)法、網(wǎng)格法、地統(tǒng)計等方法在確定最佳分析粒度的基礎(chǔ)上選取最佳分析尺度,對黃河三角洲景觀格局脆弱性展開研究,并進(jìn)行空間自相關(guān)分析,從而揭示黃河三角洲景觀格局在時間上和空間上的演變規(guī)律。目前關(guān)于黃河三角洲景觀格局脆弱性的研究較少,本文能在一定程度上提高黃河三角洲景觀格局研究的準(zhǔn)確性,為景觀格局脆弱性研究提供了新的思路。

    數(shù)據(jù)源、空間粒度、尺度的不同都會對景觀格局的研究結(jié)果產(chǎn)生影響。因此,本研究選取了2005,2012,2018年相同月份的Landsat遙感影像,避免了數(shù)據(jù)源不同引起的差異。合理確定研究區(qū)最佳分析粒度和尺度是保證景觀格局脆弱性結(jié)果準(zhǔn)確的前提條件。相較于其他文章僅從最佳粒度或最佳尺度一個方面展開研究,本研究綜合確定了黃河三角洲分析的最佳粒度和尺度,提高了研究的準(zhǔn)確性。很多學(xué)者采用拐點法來選擇最佳分析粒度[18],也不乏有學(xué)者以信息損失最小為原則,運(yùn)用信息損失評價法確定最佳分析粒度[28]。然而在最佳分析尺度的選取方面,很多學(xué)者通過綜合分析研究區(qū)大小以及工作量的大小直接選取。同時,最佳粒度和尺度有很強(qiáng)的地域性,鑒于此,如何選取最佳空間粒度和空間幅度的方法仍需進(jìn)一步研究。

    影響景觀格局脆弱性的因素有很多,例如氣候條件、土壤類型、地形地貌、人類活動等。本研究受限于數(shù)據(jù)的可獲得性,僅以遙感影像為數(shù)據(jù)源來探討景觀格局的脆弱性,缺乏景觀脆弱性的影響因子方面的研究,研究結(jié)果尚不夠全面。在后續(xù)的工作中,將從氣候、地形、土壤類型、人類活動等多角度展開綜合研究,從而更加全面的揭示研究區(qū)景觀生態(tài)的演化特點和規(guī)律。

    4.2 結(jié) 論

    (1) 2005—2018年,黃河三角洲景觀類型發(fā)生了較大幅度的改變,建設(shè)用地面積增加2.33倍,未利用地和灘涂面積大幅減少,分別減少了各自總面積的20.08%和41.51%。

    (2) 景觀水平和類型水平上,高敏感性的景觀指數(shù)在粒度達(dá)到220 m后基本相對穩(wěn)定,確定220 m是研究區(qū)最適宜的空間分析粒度。根據(jù)不同網(wǎng)格尺度下的景觀適應(yīng)性指數(shù)的半變異函數(shù)參數(shù)對比,確定3 km×3 km尺度是研究區(qū)最適宜的景觀脆弱度分析尺度。

    (3) 2005—2018年,黃河三角洲地區(qū)景觀格局脆弱度逐漸增強(qiáng),脆弱地區(qū)大都分布在沿海地區(qū),主要是由于沿海地區(qū)景觀系統(tǒng)主要為灘涂、未利用地、鹽田和養(yǎng)殖池,景觀集中連片分布導(dǎo)致景觀適應(yīng)性較低。內(nèi)陸地區(qū)景觀脆弱度也有所增強(qiáng)。

    (4) 2005,2012,2018年景觀格局全局Moran’sI逐年上升,說明3個時期景觀格局脆弱度存在正相關(guān)現(xiàn)象。在總體空間分布上,2005—2018年黃河三角洲景觀格局脆弱度均以高—高脆弱區(qū)與低—低脆弱區(qū)的聚集為主,且顯著性水平相對較高。

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