最佳粒度下的七臺河市景觀格局分析

葉欣 董倫 呂利娜 管海棠

摘要 為了探究資源型城市轉(zhuǎn)型背景下景觀格局的變化趨勢，以七臺河市2010、2015年2期土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用景觀粒度效應(yīng)分析和面積損失評價方法，分析不同粒度下景觀指數(shù)的變化和區(qū)域土地面積精度的變化，并確定景觀格局分析的最佳粒度為50 m。在該粒度的支持下，分別從斑塊類型水平和景觀水平對七臺河市景觀格局變化特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明，2010—2015年研究區(qū)整體景觀破碎度高，連通性呈下降趨勢，景觀類型更加豐富;耕地和林地為研究區(qū)主要景觀類型，各類型呈現(xiàn)規(guī)則化發(fā)展的趨勢。

關(guān)鍵詞 最佳粒度;七臺河市;景觀格局;資源型城市

中圖分類號 TU 984.2? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611（2021）21-0227-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.21.058

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Analysis of Landscape Pattern of Qitaihe City under Optimal Grid Sizes

YE Xin，DONG Lun，L Li-na et al

（College of Mining Engineering，Heilongjiang University of Science and Technology，Harbin，Heilongjiang 150022）

Abstract In order to explore the changing trend of landscape pattern under the background of resource-based city transformation，based on the land use data of Qitaihe City in 2010 and 2015，the landscape granularity effect analysis and area loss evaluation methods were used to analyze the changes in landscape index and regional land area accuracy under different granularities，and determine the optimal granularity of landscape pattern analysis to be 50 m.With the support of this granularity，the characteristics of the landscape pattern change in Qitaihe City were analyzed from the patch type level and the landscape level.The results showed that from 2010 to 2015，the overall landscape fragmentation degree in the study area was high，the connectivity showed a declining trend，and the landscape types were more abundant.Cultivated land and forest were the main landscape types in the study area，and each type showed a trend of regular development.

Key words Optimum granularity;Qitaihe City;Landscape pattern;Resource-based city

基金項目 黑龍江省省屬高等學(xué)?；究蒲袠I(yè)務(wù)費科研項目（2018-KYYWF-1178）。

作者簡介 葉欣（1986—），男，黑龍江哈爾濱人，講師，博士，從事土地信息技術(shù)應(yīng)用和地理信息系統(tǒng)研究。

*通信作者，講師，博士，從事土地信息技術(shù)應(yīng)用和地理信息系統(tǒng)研究。

收稿日期 2021-07-02;修回日期 2021-07-19

城市化會對土地利用和景觀格局產(chǎn)生重要的影響，為了維持區(qū)域生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展，就必須了解城市景觀格局現(xiàn)存的問題或現(xiàn)狀[1-3]。景觀格局指數(shù)是景觀格局分析中最常用的一種定量化方法[4-5]，其具有高度濃縮景觀信息，反映景觀格局結(jié)構(gòu)組成和空間配置狀況的優(yōu)勢[6-7]。然而，景觀格局指數(shù)的尺度效應(yīng)使其結(jié)果隨著柵格像元的粒度變化而產(chǎn)生差異[8]。因此，研究景觀格局的最佳粒度可提升景觀格局分析的可信度。

七臺河市作為煤炭資源型城市，工業(yè)活動傳統(tǒng)且單一。近年來，隨著對煤炭資源的持續(xù)開采，研究區(qū)礦產(chǎn)資源的耗竭引發(fā)了一系列影響城市發(fā)展的問題。研究七臺河市景觀格局特征，進(jìn)而分析景觀格局變化的動因，提出城市景觀結(jié)構(gòu)調(diào)整及優(yōu)化方向，可為城市景觀生態(tài)安全格局的構(gòu)建、城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的構(gòu)建提供參考依據(jù)，有利于合理利用和保護(hù)土地資源，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展。

1 研究數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理

該研究以七臺河市2010、2015年2期Landsat遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的分辨率為30 m×30 m。通過幾何校正、圖像融合、圖像裁剪等方法對影像進(jìn)行預(yù)處理，并根據(jù)景觀生態(tài)實際，利用ArcGIS 10.2軟件通過目視解譯將研究區(qū)地類劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6種景觀類型，得到研究區(qū)2期土地利用數(shù)據(jù)，如圖1所示。

2 最佳分析粒度的選取

2.1 不同粒度土地利用數(shù)據(jù)的獲取

在ArcGIS 10.2軟件的支持下，將初始柵格單元為30 m的2010和2015年土地利用數(shù)據(jù)，以10 m為間隔，依次轉(zhuǎn)換為30、40、…、180 m共計16幅不同粒度等級的柵格圖。

2.2 最佳景觀粒度分析

景觀指數(shù)的粒度效應(yīng)是選擇景觀最佳觀察尺度的重要量化依據(jù)[9]，能夠充分發(fā)揮定性分析的作用;在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析各個柵格粒度下的區(qū)域土地面積精度的變化，綜合分析選取適合該研究的最佳粒度，能夠充分發(fā)揮定量評價的優(yōu)勢，同時也是保證、提升景觀格局分析準(zhǔn)確性的關(guān)鍵[10-11]。

2.2.1 景觀格局指數(shù)粒度效應(yīng)分析。

該研究參考前人的研究成果[12-14]，從斑塊類型水平和景觀類型水平共選取了11種有代表性的景觀格局指數(shù)，如表1所示。通過Fragstats 4.2軟件對不同粒度下景觀指數(shù)的計算，遴選出6個對粒度變化較為敏感的景觀指數(shù)進(jìn)行粒度效應(yīng)分析，包括斑塊密度（PD）、分離度指數(shù)（DIVISION）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、景觀總面積（TA）、周長-面積分維數(shù)（PAFRAC）和香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI），如圖2所示。

從圖2可以看出，景觀格局指數(shù)隨粒度變化呈現(xiàn)出明顯的拐點，在拐點之間的區(qū)域內(nèi)，景觀指數(shù)的變化相對比較平穩(wěn)，且在平穩(wěn)區(qū)域內(nèi)計算出的景觀指數(shù)可以較好地反映出區(qū)域景觀格局特征，因此在這個區(qū)域內(nèi)選取適宜粒度域。根據(jù)圖2的結(jié)果，2010年的適宜粒度域為50～80和140～160 m，2015年的適宜粒度域為30～70和130～160 m。因此，綜合2期的適宜粒度域為50～70和140～160 m。

2.2.2 面積損失評價。

粒度變換的過程常常會伴隨著面積的損失，通過定量計算的方法找出面積損失最小的粒度域，可以在適宜粒度域內(nèi)選擇出最佳景觀格局分析粒度。面積損失評價方法采用區(qū)域土地面積變化評價指數(shù)模型[15]，公式如下：

Li=Ai-AbiAbi×100

Si=ni=1L2in

式中，Ai表示i類景觀柵格面積;Abi表示該類型在尺度轉(zhuǎn)換前的矢量面積;Li表示面積損失的相對值;Si表示區(qū)域土地面積變化指數(shù);n表示景觀類型數(shù)目。

利用該模型計算適宜粒度域下的區(qū)域土地面積變化指數(shù)，得到研究區(qū)景觀格局粒度為50、60、70、140、150和160 m的面積損失（圖3）。由圖3可知，當(dāng)景觀格局粒度為50 m時，2010和2015年的區(qū)域土地面積變化指數(shù)均為最小，即粒度變換過程損失的面積最少，因此選取50 m作為該研究分析七臺河市景觀格局的最佳粒度。

3 七臺河市景觀格局變化分析

為了對七臺河市景觀格局進(jìn)行分析，該研究先從景觀水平上分析研究區(qū)整體景觀格局變化特征，再從景觀類型水平上分析各景觀組分的變化。

3.1 景觀水平格局分析

考慮到景觀格局指數(shù)間的相關(guān)性，采用斑塊密度（PD）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、斑塊數(shù)量（NP）、蔓延度指數(shù)（CONTAG）、周長-面積分維數(shù)（PAFRAC）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）和香農(nóng)均勻度指數(shù)（SHEI）對研究區(qū)景觀水平格局進(jìn)行分析。通過Fragstats 4.2軟件計算出景觀格局指數(shù)的結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，在2010—2015年，由于多年的采礦活動產(chǎn)生了大量的工礦廢棄地和采煤塌陷地，導(dǎo)致研究區(qū)形成了多個獨立斑塊，使得研究區(qū)斑塊數(shù)量和斑塊密度增加。最大斑塊指數(shù)變化幅度較小，說明原有集中的自然景觀斑塊并未受到采礦影響而變得更加破碎。蔓延度指數(shù)反映了城市景觀的連通性，研究期間連通性的下降，體現(xiàn)研究區(qū)景觀破碎程度加劇。

香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）和香農(nóng)均勻度指數(shù)（SHEI）可以表征區(qū)域的景觀多樣性。由表2可知，2010—2015年研究區(qū)的SHDI和SHEI均較低，表明在該時段內(nèi)某種景觀類型處于優(yōu)勢地位;2種指數(shù)呈現(xiàn)出增加的趨勢，表明研究區(qū)景觀類型變得更加豐富且景觀類型趨于對等化。

3.2 景觀類型水平分析

該研究選取的景觀類型水平景觀格局指數(shù)為斑塊密度（PD）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、景觀面積占比（PLAND）、景觀形狀指數(shù)（LSI）和周長-面積分維數(shù)（PAFRAC），各景觀格局指數(shù)的計算結(jié)果如表3所示。

3.2.1 耕地類型景觀格局分析。

從表3可以看出，耕地景觀面積占比較大，斑塊密度較高，為研究區(qū)優(yōu)勢景觀類型之一。耕地的最大斑塊指數(shù)在2010—2015年變化較小，反映出研究期間農(nóng)業(yè)用地并未發(fā)生顯著變化，對耕地的保護(hù)效果較好。周長-面積分維數(shù)和景觀形狀指數(shù)略有下降，說明耕地景觀變得更加規(guī)整，斑塊邊界趨于規(guī)則化。這體現(xiàn)出在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展需求下，礦區(qū)土地復(fù)墾、土地開發(fā)整治項目的實施對研究區(qū)耕地景觀的發(fā)展起到了促進(jìn)作用。

3.2.2 林地類型景觀格局分析。

林地景觀面積占比大，也是研究區(qū)的優(yōu)勢景觀類型之一。然而林地景觀的斑塊密度和最大斑塊指數(shù)相比耕地較小，反映出林地的破碎化程度相

對較高，這主要是由于林地多分布于不適宜作物生長的山地丘陵地帶，整體分布較為分散。2010—2015年林地周長-面積分維數(shù)和景觀形狀指數(shù)有所下降，這是由于在人類活動的影響下，部分區(qū)域出現(xiàn)了退耕還林現(xiàn)象，使得林地景觀更加規(guī)整。

3.2.3 草地、水域和未利用地景觀格局分析。

草地、水域和未利用地的景觀面積占比較小，各類型斑塊密度較小，景觀格局分散。2010—2015年3種類型的周長-面積分形維數(shù)都有較明顯的下降。隨著七臺河市煤炭資源的枯竭，采煤活動的減少，煤炭開采對景觀的影響逐漸下降。同時各種土地復(fù)墾項目的開展，使得各類型土地景觀斑塊呈現(xiàn)出高連通性、斑塊規(guī)則化的趨勢。

3.2.4 建設(shè)用地景觀格局分析。

2010—2015年建設(shè)用地的景觀面積占比、最大斑塊指數(shù)均呈現(xiàn)增大的趨勢，城市建設(shè)用地呈現(xiàn)出“攤大餅”的擴(kuò)張模式，這符合一般城市擴(kuò)張的基本規(guī)律。農(nóng)村居民點和新增的工礦用地布局分散，導(dǎo)致建設(shè)用地斑塊密度低?？傊?，隨著交通設(shè)施的不斷完善，建設(shè)用地將持續(xù)連片發(fā)展，并趨于規(guī)則化，這是周長-面積分形維數(shù)逐漸下降的主要原因。

4 結(jié)論與討論

該研究采用景觀粒度效應(yīng)分析和面積損失評價法，分析了七臺河市2010和2015年不同景觀粒度下的景觀指數(shù)變化，確定了研究區(qū)景觀格局分析的最佳粒度為50 m，并基于此分析了景觀格局演變特征。結(jié)果表明，耕地和林地是七臺河市的主體景觀，研究期間城市景觀格局整體破碎度較高，連通性較低，景觀類型豐富度升高且分布更加均勻，受人類活動的影響，景觀形狀呈現(xiàn)簡單化、規(guī)則化的發(fā)展趨勢。

七臺河市作為礦業(yè)資源型城市，長期的煤炭開采形成大面積采煤塌陷區(qū)，給城市土地利用帶來了一定困難，對土地造成較強(qiáng)烈的破壞，使得采煤沉陷區(qū)治理的任務(wù)十分繁重。推進(jìn)綠色開采、土地復(fù)墾工程的實施，將有利于礦區(qū)土地整治與景觀生態(tài)格局的優(yōu)化。另外，七臺河市因煤而生，城市建設(shè)多依礦而建。受煤炭分布的影響，城市格局分散，人均建設(shè)用地面積大，土地集約利用水平低。持續(xù)、充分挖掘七臺河市城鎮(zhèn)建設(shè)用地現(xiàn)有土地潛力，提高土地利用集約程度，可有效提高城鎮(zhèn)建設(shè)用地集約利用水平。

七臺河市作為黑龍江省重點產(chǎn)糧地區(qū)，耕地面積占全市40%以上，耕地集中分布，便于集約經(jīng)營和綜合開發(fā)利用。隨著國家實行拉動內(nèi)需的刺激性經(jīng)濟(jì)政策，煤化工基地建設(shè)等重點項目用地需求增多，工礦用地逐漸侵占耕地，導(dǎo)致土地供需矛盾進(jìn)一步突出，耕地保護(hù)工作面臨較大壓力。通過統(tǒng)籌規(guī)劃各類用地，實施退耕還林、生態(tài)建設(shè)及農(nóng)業(yè)用地結(jié)構(gòu)調(diào)整等工作，可使耕地和基本農(nóng)田得到有效保護(hù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 常小燕，李新舉，刁海亭.采煤塌陷區(qū)景觀格局演變的驅(qū)動力分析[J].農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報，2020，37（2）：169-178.

[2] 侯湖平，張紹良，李明明，等.基于遙感的潞安礦區(qū)土地利用及景觀格局演變研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)（學(xué)術(shù)版），2008（2）：337-340.

[3] 李保杰，顧和和，紀(jì)亞洲.礦區(qū)土地復(fù)墾景觀格局變化和生態(tài)效應(yīng)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，201 28（3）：251-256.

[4] 梁保平，雷艷，覃業(yè)努，等.快速城市化背景下廣西典型城市景觀空間格局動態(tài)比較研究[J].生態(tài)學(xué)報，2018，38（12）：4526-4536.

[5] 陳喜東，石培基，王川，等.不同情景下河谷型城市建設(shè)用地擴(kuò)張的景觀生態(tài)格局響應(yīng)：以蘭州市為例[J].生態(tài)學(xué)雜志，2018，37（11）：3381-3389.

[6] 李保杰，渠愛雪，紀(jì)亞洲.基于最佳分析粒度的礦區(qū)景觀格局分析[J].武漢大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版），2016，41（7）：939-945.

[7] 魏緒英，蔡軍火，葉英聰，等.基于GIS的南昌市公園綠地景觀格局分析與優(yōu)化設(shè)計[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2018，29（9）：2852-2860.

[8] 常小燕，李新舉，萬紅，等.采煤塌陷區(qū)景觀格局尺度效應(yīng)及變化特征分析[J].煤炭學(xué)報，2019，44（S1）：231-242.

[9] 葉均艷，王亞娟，劉小鵬，等.基于最佳粒度的生態(tài)移民安置區(qū)土地利用景觀格局分析：以寧夏紅寺堡區(qū)為例[J].水土保持研究，2018，25（2）：300-306，314.

[10] 熊惠波，周燕芳，江源，等.扎魯特旗土地利用變化中的生態(tài)損益估算[J].干旱區(qū)研究，200 20（2）：98-103.

[11] COSTANZA R，DARGE R，DE GROOT R，et al.The value of the worlds ecosystem services and natural capital[J].Ecological economics，1998，25（1）：3-15.

[12] 陳鑄，黃雅冰，朱志鵬，等.基于地形梯度特征的福州市景觀格局演變[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2018，29（12）：4135-4144.

[13] 任瓊，佟光臣，張金池.鄱陽湖區(qū)域景觀格局動態(tài)變化研究[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2016，40（3）：94-100.

[14] 齊笑，陳誠，何夢男，等.深圳市土地利用景觀格局演變分析與情景模擬[J].地理空間信息，2018，16（12）：88-91.

[15] 徐芝英，胡云鋒，劉越，等.空間尺度轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)精度評價的準(zhǔn)則和方法[J].地理科學(xué)進(jìn)展，201 31（12）：1574-1582.