1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣濕地景觀格局變化與人為干擾的關(guān)系

季明明，孫虎

（陜西師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院，陜西西安 710119）

濕地是介于陸地和水體之間的生態(tài)過渡帶［1］，作為全球最重要的生態(tài)系統(tǒng)（海洋、森林和濕地）之一，濕地具有生產(chǎn)物質(zhì)產(chǎn)品、調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源、提供棲息地和旅游地等自然資產(chǎn)價值和人文價值［2］。然而在氣候變化和經(jīng)濟活動的雙重影響下，20 世紀(jì)中后期全球濕地率大幅度縮減。據(jù)世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）的統(tǒng)計，1900 年以來地球近50%的濕地已經(jīng)消失［3］。濕地景觀格局是指大小和形狀各異的濕地景觀鑲嵌體在地表上的排列和組合［4］。城鎮(zhèn)化建設(shè)、葦田開發(fā)和景點建造等土地利用方式發(fā)生轉(zhuǎn)變，直接或間接地改變著濕地景觀格局［5］，濕地被改造為農(nóng)田或者干化，所引起的周圍其他景觀變化對濕地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)動物遷移、植物種子擴散和生物與非生物之間的能量流動等都會產(chǎn)生很大影響，研究濕地景觀格局的動態(tài)變化［6］，分析其與人為干擾之間的空間關(guān)系，對于反映區(qū)域濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)水平、揭示生態(tài)過程，實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

目前，國內(nèi)外主要采用地理信息系統(tǒng)（GIS）和遙感（RS）技術(shù)與景觀指數(shù)相結(jié)合的方法，對景觀進行定性和定量的分析，如COUVILLION 等［7］利用多時相衛(wèi)星影像并選取景觀聚集指數(shù)（AI）分析路易斯安那州海岸景觀結(jié)構(gòu)隨濕地景觀破碎化的變化；劉吉平等［6］和ABDULLAH 等［8］采用GIS 網(wǎng)格空間分析法，選取類型水平上的景觀指數(shù)，分別揭示了人類活動導(dǎo)致的小三江平原濕地、馬來西亞半島的景觀格局變化。人為干擾度與自然度概念相對立，可用于景觀評價和動態(tài)監(jiān)測，由植物學(xué)家JALAS［9］提出的“Hemeroby”概念演變而來，最初作為森林生態(tài)系統(tǒng)受人類活動干擾的響應(yīng)指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，李邁和等［10］將“Hemeroby”翻譯為生態(tài)干擾度，并將其作為評價植被天然程度的方法，陳愛蓮等［11］首次將“Hemeroby”翻譯為人為干擾度。人為干擾度與生態(tài)過程結(jié)合，多被用于草地、森林、荒漠、綠洲等景觀的生態(tài)評價研究［4］，在獲取濕地景觀格局指數(shù)和人為干擾度的同時，分析人類活動對景觀變化的影響已成為濕地研究的熱點之一。陳愛蓮等［11］對雙臺子濕地進行了研究，結(jié)果表明河口和河道的人為干擾不平穩(wěn)，保護區(qū)景觀呈破碎化趨勢。呂金霞等［12］、肖翠等［13］均采用景觀指數(shù)法和GIS 空間分析法，得到各景觀指數(shù)和人為干擾度指數(shù)，揭示濕地景觀格局動態(tài)變化及其與人為干擾度在空間上的對應(yīng)關(guān)系。

松嫩平原位于我國農(nóng)牧交錯帶上，是我國鹽堿濕地的重要分布區(qū)。鎮(zhèn)賚縣位于松嫩平原西部，是半濕潤地區(qū)向半干旱地區(qū)過渡且對全球氣候變化響應(yīng)敏感的區(qū)域之一，自然地理條件兼具邊緣性和過渡性特點［14］。其植被類型從半濕潤森林草原逐漸向半干旱草原和沙漠轉(zhuǎn)變，屬于土地利用變化的一級敏感區(qū)［15］。鎮(zhèn)賚縣境內(nèi)的莫莫格自然保護區(qū)是吉林省最大的濕地保留區(qū)，自20 世紀(jì)80 年代以來，隨著人類活動的加劇，鎮(zhèn)賚縣濕地面積大幅縮減。景觀異質(zhì)性低，生態(tài)環(huán)境脆弱［16］，而關(guān)于鎮(zhèn)賚縣景觀格局變化的研究多關(guān)注結(jié)構(gòu)特征，本文基于地表覆蓋分類系統(tǒng)和景觀指數(shù)，采用網(wǎng)格分析法，揭示1980—2018 年研究區(qū)不同區(qū)域濕地景觀格局變化特征及其與人為干擾度之間的關(guān)系，以期為鎮(zhèn)賚縣生態(tài)環(huán)境建設(shè)、濕地資源保護和景觀格局優(yōu)化提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

鎮(zhèn)賚縣位于中緯度內(nèi)陸地區(qū)，吉林省西北部（122°47' E～124°04' E，45°28' N～46°18' N），其東部與南部由嫩江、洮兒河環(huán)繞，西北部與臺地相接，地勢較高，中部多漫崗地，地勢西北高東南低，平均海拔157 m。屬于溫帶大陸性氣候，年平均降水量約為402 mm，年平均氣溫約為4.9℃［17］。鎮(zhèn)賚縣是吉林省資源占有量最豐富的縣之一，耕地面積大且土地肥沃，人均耕地1 hm2，水資源豐富，境內(nèi)湖泊眾多；森林覆蓋率達10.1%，木材儲量大。此外，鎮(zhèn)賚縣生物資源豐富，據(jù)2021 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（http：//www.jlzhenlai.gov.cn），鎮(zhèn)賚縣有鳥類298 種、野生獸類29種、魚類52 種、鶴類7 種，濕地是其主要棲息地。鎮(zhèn)賚縣行政范圍及2015 年景觀類型分布如圖1 所示。

圖1 研究區(qū)行政范圍及2015 年景觀類型格局Fig.1 The location of study region and the landscape type in 2015

1.2 數(shù)據(jù)來源與方法

土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）提供的空間分辨率為1 km 的吉林省8 期（1980，1990，1995，2000，2005，2010，2015 和2018 年）土地利用數(shù)據(jù)集［18-20］。該數(shù)據(jù)集分類體系中共有6 個一級類型和26 個二級類型，其中，二級類型分類綜合精度達90%以上，滿足研究需求［21-22］。本文借鑒《濕地公約》中濕地分類系統(tǒng)，結(jié)合鎮(zhèn)賚縣實際情況和《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T21010—2017），選取二級類型中的河渠、湖泊、沼澤、灘地及水庫坑塘作為濕地景觀，其余為非濕地景觀。由于鎮(zhèn)賚縣2015年景觀類型分布與2018年相差不大，且限于篇幅，本文僅展示2015年景觀類型分布（圖1），景觀數(shù)據(jù)來源于GLOBALLANDCOVER（http：//www.globallandcover.com），空間分辨率為30 m。

高程數(shù)據(jù)來源于國家測繪局，空間分辨率為25 m；鎮(zhèn)賚縣基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)來源于1∶100 萬全國基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫；人口密度、公路里程、國內(nèi)生產(chǎn)總值等社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于1980—2018 年《吉林省統(tǒng)計年鑒》。

1.3 景觀指數(shù)法

選取濕地率（PLAND）、斑塊結(jié)合度指數(shù)（COHESION）、斑塊數(shù)量（NP）、邊緣密度（ED）和斑塊平均面積（AREA_MN）5 個景觀指數(shù)，分析1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣濕地景觀格局演變特征。景觀指數(shù)的計算公式及生態(tài)學(xué)意義參見文獻［23］。

參照文獻［12，24-25］與鎮(zhèn)賚縣的行政范圍，采用軟件ArcGIS 10.2的漁網(wǎng)功能生成大小為10 km×10 km的若干網(wǎng)格，采用軟件Fragstats 4.2 計算各網(wǎng)格景觀指數(shù)，并去除邊緣網(wǎng)格中由于景觀面積極小或公式原因所得的空值，將各網(wǎng)格的有效景觀指數(shù)賦予網(wǎng)格中心點，將呈偏正態(tài)分布的景觀指數(shù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，通過Kriging 插值得到鎮(zhèn)賚縣景觀指數(shù)的空間分布。

1.4 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和重心模型

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是度量景觀指數(shù)空間集聚特征的有效分析方法，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓扁率越大、面積越小，表明數(shù)據(jù)越集中，方向性越明顯，數(shù)值空間差異越大；橢圓的覆蓋區(qū)域為景觀指數(shù)高（低）值集中分布的空間位置。重心是指景觀指數(shù)空間分布的加權(quán)平均重心中心，通過與鎮(zhèn)賚縣幾何中心比較，判斷景觀指數(shù)空間分布的均衡狀態(tài)；若重心與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心位置接近，表明數(shù)據(jù)呈高值集聚狀態(tài)。重心模型計算式為

其中，（xi，yi）為i網(wǎng)格中心點坐標(biāo)，bi為權(quán)重值，即中心點上的景觀指數(shù)，Gj（x，y）為第j年景觀指數(shù)重心坐標(biāo)。以上2 種模型均通過ArcGIS 10.2 的空間分析實現(xiàn)。

1.5 人為干擾度

根據(jù)前人的研究成果［6，11-13］，結(jié)合鎮(zhèn)賚縣實際情況，對鎮(zhèn)賚縣12 種景觀類型進行人為干擾度賦值（表1）。

表1 景觀類型人為干擾度賦值Table 1 Human disturbance index assignment table of landscape types

各網(wǎng)格人為干擾度計算式為

其中，A為單個網(wǎng)格的人為干擾度，HIi為第i類景觀的干擾度，Di為網(wǎng)格內(nèi)第i類景觀的面積，D為網(wǎng)格的面積，n為網(wǎng)格內(nèi)景觀類型的個數(shù)，A的取值范圍為［0，1］。

人為干擾活動主要考慮公路里程、耕地面積、抗旱水源井以及人口密度和GDP，采用SPSS 軟件的Spearman 相關(guān)性分析探究鎮(zhèn)賚縣景觀格局變化對人為干擾的響應(yīng)。

1.6 土地利用類型轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)

采用ArcGIS 10.2 中的空間疊置功能，分別對鎮(zhèn)賚縣1980—1995 年、1995—2018 年土地利用類型的交互情況進行處理，得到各期土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣，并借助社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet 6 進行可視化［25］。

2 結(jié)果與分析

2.1 濕地面積變化

1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣各景觀類型面積變化如表2 所示，可知濕地面積呈波動下降趨勢，從1980年的1 327.6 km2減至2018 年的1 013.6 km2，共減少314 km2，水體（河渠、湖泊、水庫坑塘）、灘地和沼澤平均每年的減少量分別為0.45，2.97 和4.84 km2；非濕地景觀中，耕地（旱地、水田）、林地、草地和建設(shè)用地（居民用地、交通及工礦用地）面積呈增加趨勢。

表2 1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣各景觀類型面積Table 2 The different landscape type area of Zhenlai county during 1980 to 2018

由圖2 可知，濕地景觀中沼澤、灘地與水體間轉(zhuǎn)化密切，濕地景觀主要與非濕地景觀中的耕地、草地和鹽堿地轉(zhuǎn)化，說明鎮(zhèn)賚縣濕地景觀格局變化在依賴水資源空間配置的同時還受土地利用方式轉(zhuǎn)變的影響。1980—1995 年，濕地景觀向非濕地景觀轉(zhuǎn)化面積為373.8 km2，其中向耕地、草地和鹽堿地轉(zhuǎn)化面積分別為115.2，83.7 和106.1 km2；非濕地景觀向濕地景觀轉(zhuǎn)化面積為464.2 km2，其中草地和耕地分別轉(zhuǎn)出149 和144 km2。1995 年，濕地面積增至1 414.3 km2，濕地景觀中灘地增加，水體和沼澤較少。1995—2018 年，濕地景觀向非濕地景觀轉(zhuǎn)化面積為679.6 km2，其中向耕地、草地和鹽堿地轉(zhuǎn)化面積分別為339，99.9 和205 km2，而非濕地景觀向濕地景觀轉(zhuǎn)化面積僅194.7 km2。1980—2018 年，鎮(zhèn)賚縣不斷向“重農(nóng)業(yè)輕牧業(yè)”的土地利用方式轉(zhuǎn)變，濕地向耕地轉(zhuǎn)化明顯，2018 年耕地面積達2 363 km2，占研究區(qū)總面積的44.5%。

圖2 鎮(zhèn)賚縣濕地與非濕地類別面積（km2）動態(tài)轉(zhuǎn)換示意Fig.2 Area dynamic transition of wetland and non-wetland types in Zhenlai county

2.2 濕地景觀指數(shù)的時間變化

采用Fragstats 4.2 軟件計算1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣濕地景觀指數(shù)（表3），基于縣域尺度分析鎮(zhèn)賚縣濕地分布、破碎化程度、邊緣效應(yīng)和連通度的時間變化規(guī)律。

由表3 可知，1980—1995 年，鎮(zhèn)賚縣PLAND 增加1.60%，隨后濕地面積逐年萎縮，1995—2018 年，PLAND 下降7.70%。NP 和AREA_MN 呈螺旋式下降趨勢，NP 下降幅度較小，AREA_MN 由11.24 km2降至10.50 km2，表明濕地斑塊密度下降，濕地萎縮，鎮(zhèn)賚縣濕地景觀破碎化程度加劇。ED 呈波動式下降，2018 年達最小值2.27 m·hm?2，說明濕地景觀斑塊的邊緣處于簡單化過程，邊緣效應(yīng)減弱，導(dǎo)致研究區(qū)濕地生物多樣性降低，濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能水平下降。COHESION 變化不大，均值為92.40%，表明濕地連通度變化不大。

表3 1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣濕地景觀指數(shù)變化Table 3 The change of wetland landscape pattern index in Zhenlai county during 1980 to 2018

2.3 濕地景觀指數(shù)的時間分異

基于10 km×10 km 的網(wǎng)格尺度，以空間變化明顯的時間節(jié)點（1980 年、1995 年、2018 年）的Kriging插值圖為底圖，結(jié)合各期景觀指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和重心位置，分析PLAND、NP、AREA_MN 和COHESION 4 個典型景觀指數(shù)的空間分布（圖3），探究鎮(zhèn)賚縣濕地分布、破碎化、連通度的景觀格局時空演變。

如圖3（a）所示，1980—2018 年，PLAND 的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和重心在莫莫格蒙古族鄉(xiāng)和大屯鎮(zhèn)交界處移動，說明PLAND 高值區(qū)在東南部。PLAND 呈西北向東南逐漸增加的趨勢，東南部為73%～88%，西北大部分區(qū)域低于10%，坦途鎮(zhèn)西部與東屏鎮(zhèn)相接區(qū)，PLAND 下降明顯，約為15%。PLAND 的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積變大，說明高值空間集聚性減弱，東南部PLAND 下降。

圖3 1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣濕地景觀指數(shù)空間分布Fig.3 The distribution of wetland landscape index in Zhenlai county during 1980 to 2018

如圖3（b）和（c）所示，1980—2018 年，NP 呈同心圓式分布，其重心在中部，中部為NP 高值區(qū)，但NP 整體較小且標(biāo)準(zhǔn)差橢圓扁率小，說明中部濕地斑塊較分散。AREA_MN 重心穩(wěn)定于東南部，表明東南部是AREA_MN 高值區(qū)，AREA_MN 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積縮小并向東南部漸進，說明AREA_MN 的空間差異增大，西南部與東南部相差較大。

受濕地分布影響，西部因PLAND 低而NP 較小，靠近嫩江的東部和東南部PLAND 和COHESION 較高，同類型濕地斑塊相連接，形成面積大、數(shù)量少的較大斑塊。東南部AREA_MN 明顯減小，說明濕地斑塊在不斷細化，景觀破碎化程度加劇。坦途鎮(zhèn)西部、東屏鎮(zhèn)、莫莫格蒙古族鄉(xiāng)南部連接的多湖泡分布區(qū)的AREA_MN 隨NP 的下降而增大，說明濕地斑塊聚合趨勢加強，破碎斑塊連接成片，濕地景觀破碎化程度降低。西南部和東北部由于受人類活動的影響，大斑塊濕地分成多個小斑塊，且由于耕地面積不斷擴張，濕地被占用，剩余斑塊數(shù)量減少，零星分布于非濕地景觀，導(dǎo)致濕地處于破碎化狀態(tài)。

如圖3（d）所示，1980—1995 年，COHESION 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和重心穩(wěn)定，各地連通性呈西北向東南逐漸增加的穩(wěn)定趨勢，東南部為COHESION 高值區(qū)；1995—2010 年，COHESION 重心向東南部遷移，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積減小，人為干擾下COHESION 高值區(qū)面積縮小，COHESION 下降；2010—2018 年，COHESION 重心回遷，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積增加，連通度空間差異減小，主要是在人為干擾下多湖泡分布區(qū)連通度增強，COHESION 增加20%左右。

2.4 濕地景觀格局與人為干擾的關(guān)系

圖4 為1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣人為干擾度的空間分布情況，人為干擾度呈同心圓式分布，東北部和西南部人為干擾度較強。1980—1995 年，人為干擾度高值區(qū)由一個演變?yōu)? 個；高值區(qū)處于半干擾狀態(tài)，人為干擾度為0.45～0.53。1995—2018 年，人為干擾度高值區(qū)向東北部和西南部集聚，其值為0.55～0.74，處于全干擾狀態(tài)。

圖4 1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣人為干擾度的空間分布Fig.4 The distribution of human disturbance degree in Zhenlai county during 1980 to 2018

濕地景觀指數(shù)與人為干擾度的相關(guān)性分析（表4）結(jié)果表明，人為干擾度與PLAND 呈顯著負相關(guān)，且1995 年以后Spearman 相關(guān)系數(shù)逐漸增大，說明鎮(zhèn)賚縣濕地率受人為干擾增強。人為干擾度與NP呈顯著正相關(guān)，且與AREA_MN 呈負相關(guān)，說明人為干擾度增大導(dǎo)致濕地斑塊數(shù)量增加，平均斑塊面積下降，濕地景觀破碎化加??；1980—2018 年，人為干擾度與NP、AREA_MN 的相關(guān)性先逐漸減小后波動上升，說明人為干擾度對研究區(qū)濕地斑塊破碎化影響具有階段性。自1986 年上游新建水庫、攔壩蓄水，洮兒河、二龍濤河常出現(xiàn)斷流，除特大洪水年外幾乎無水注入濕地，又由于圍堤造田和人工設(shè)施增多，鎮(zhèn)賚縣東南部尤其是莫莫格濕地面積萎縮，破碎化程度加?。?7］。人為干擾度與COHESION 呈顯著負相關(guān)，說明濕地景觀連通度受人為干擾顯著。鎮(zhèn)賚縣西南部和東北部交通運輸網(wǎng)完善，濕地開墾為耕地的過程，導(dǎo)致交通網(wǎng)切割濕地、農(nóng)作物取代濕地植物和土壤性質(zhì)發(fā)生改變［28］，對于多數(shù)動物的效應(yīng)是降低其連通度，濕地景觀間物質(zhì)能量流通的便利度下降［29］；針對吉林省西部氣候暖干的特點，政府開通引嫩入白工程，補給城市濕地用水，結(jié)合“河湖連通”項目，逐漸形成河、湖、庫、沼澤連通的完整濕地體系［27］；2013 年，連通湖泊124 個，生態(tài)用水增加，中部濕地景觀連通度增加。

表4 濕地景觀指數(shù)與人為干擾度的相關(guān)性分析Table 4 Correlation between wetland landscape pattern index and human disturbance degree

結(jié)合鎮(zhèn)賚縣人為干擾因素變化（圖5），1980—1995 年，鎮(zhèn)賚縣人口數(shù)量增多，土地利用方式改變，1996 年，為滿足經(jīng)濟需求，大量濕地不斷被開墾為耕地，東北部發(fā)展旱地和水田，西南部發(fā)展旱地，到2018 年開發(fā)的水田和旱地集中連片，建設(shè)用地在耕地中呈斑塊狀均勻分布，導(dǎo)致東北部和西南部演變?yōu)槿藶楦蓴_度高值區(qū)。另外，為滿足農(nóng)業(yè)用水，大量打抗旱水源井，截至2017 年，已有水源井超過1.7 萬眼，導(dǎo)致地下水位下降，鑲嵌在農(nóng)田中的濕地斑塊萎縮甚至消失。自2004 年建設(shè)村村通公路，到2017年縣內(nèi)公路里程1 815 km，村村通基本完成，其中“四好農(nóng)村路”示范路超過50 km，網(wǎng)絡(luò)化的道路、堤壩和溝渠導(dǎo)致鑲嵌在農(nóng)田景觀中的濕地更加破碎。2000 年后，對莫莫格自然保護區(qū)實施修建渠道、鐵路、公路和石油開采等新的濕地開發(fā)工程［30］，這些工程割裂了濕地內(nèi)部的聯(lián)系，影響了區(qū)域內(nèi)水體的自由交換，導(dǎo)致東南部濕地面積縮減、連通度降低。

圖5 1980—2018 年鎮(zhèn)賚縣人為干擾因素變化Fig.5 Changes of human disturbance factors in Zhenlai county during 1980 to 2018

3 討論

在鎮(zhèn)賚縣景觀系統(tǒng)中，由于人們著眼于區(qū)域經(jīng)濟利益，不斷實施土地整改、砍伐森林和開采地下水等活動，導(dǎo)致水環(huán)境、土壤鹽堿度發(fā)生變化，進而引起景觀格局和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能演變。2000 年以來，眾多學(xué)者［15-17，31-32］對鎮(zhèn)賚縣短時間內(nèi)由土地利用變化引起的生態(tài)風(fēng)險、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值等景觀生態(tài)效應(yīng)進行了評價，且大多將鹽堿地、沼澤地和灘地合并劃分為未利用地，對濕地關(guān)注較少。已有濕地景觀與人類活動之間關(guān)系的研究［5-6，11-13］發(fā)現(xiàn)，人為干擾已導(dǎo)致濕地景觀整體異質(zhì)性、破碎化程度增強，濕地斑塊連通度下降等。本文結(jié)果與其不完全一致，主要體現(xiàn)在空間差異上，鎮(zhèn)賚縣湖泡分布較多的中部與其他區(qū)域相反，整體呈非一致性變化。原因是本文計算了多時間節(jié)點整體濕地景觀指數(shù)與人為干擾度的關(guān)系，而以往研究主要針對濕地系統(tǒng)中的單一類型對人為干擾的響應(yīng)，且將時間節(jié)點上的人為干擾度整體計算為一個值，濕地格局空間特征變化不明顯，說明人為干擾度同樣具有尺度效應(yīng)，這有助于對鎮(zhèn)賚縣濕地恢復(fù)提出針對性建議。

對已有抗旱水源井進行空間統(tǒng)計，去除無效水井，合理規(guī)劃未來水源井的位置和數(shù)量，保持地下水量平穩(wěn)，穩(wěn)定耕地中殘留濕地斑塊；加快河湖連通、引嫩入白等水利工程建設(shè)，減緩水環(huán)境問題，降低水井利用率，禁止私自圍墾、拆除私建建筑物、保護濕地植物和野生動物，進一步加強中部濕地連通性；完善東南部莫莫格自然保護區(qū)管理政策，并增加管理站點，禁止建設(shè)養(yǎng)殖場和違規(guī)旅游設(shè)施，減少核心區(qū)的人為干擾。

景觀指數(shù)和人為干擾度均有尺度效應(yīng)，在小格網(wǎng)和精細粒度下能否探究更多景觀生態(tài)信息，尚有待進一步研究。近40 a 來在人為干擾下，鎮(zhèn)賚縣濕地景觀退化明顯，而濕地功能恢復(fù)過程較長，因此穩(wěn)定農(nóng)田中的濕地斑塊，加強中部濕地連通性，逐步恢復(fù)中部與耕地中零散斑塊的連接，減少東南部核心區(qū)的人為干擾。全縣分區(qū)治理是當(dāng)前全球變暖環(huán)境下保護濕地生態(tài)環(huán)境、逐步恢復(fù)濕地的基本應(yīng)對措施。

4 結(jié)論

4.1 1980—2018 年，鎮(zhèn)賚縣濕地面積減少290.7 km2，濕地景觀主要向非濕地景觀中的耕地、草地和鹽堿地轉(zhuǎn)化。在濕地景觀中，水體、灘地、沼澤變化率分別為?0.45，?2.97 和?4.84 km2·a?1。

4.2 1980—2018 年，鎮(zhèn)賚縣濕地PLAND 下降6.1%，東南部為PLAND 高值區(qū)。NP 與AREA_MN 均呈先上升后下降趨勢，東南部NP 增多且AREA_MN 減小，景觀破碎化加??；中部AREA_MN 隨NP 的下降而上升，同類型濕地景觀聚合，濕地破碎化程度減小。從縣域尺度看，COHESION變化不大，均值為92.40%；從空間尺度看，連通度從西北部向東南部遞增，中部COHESION 顯著增加，東南部COHESION 緩慢降低。

4.3 1980—2018 年，鎮(zhèn)賚縣濕地人為干擾度逐漸增強，西南部和東北部為高值區(qū)。人為干擾對濕地景觀格局變化影響明顯，人為干擾度與PLAND、AREA_MN、COHESION 均呈顯著負相關(guān)，與NP呈顯著正相關(guān)。在人類活動中，耕地面積的增加和交通網(wǎng)的擴張是鎮(zhèn)賚縣濕地面積萎縮、景觀破碎化程度加劇和連通度降低的主要原因，人為干擾影響濕地景觀格局的空間分布。