陜北黃土高原林草景觀破碎化時(shí)空演變特征分析

杜雨瀟，閆佳博，卜元坤，顧 麗,2*

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)，陜西 楊陵 712100；2.陜西秦嶺森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，陜西 楊陵 712100)

景觀破碎化是景觀格局演變的重要特征參數(shù)之一[1]，對(duì)景觀格局的結(jié)構(gòu)、功能及生態(tài)過(guò)程都有一定的影響[2]，景觀破碎化程度加劇必然會(huì)導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步惡化，影響正常生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能及生態(tài)過(guò)程，導(dǎo)致區(qū)域生境質(zhì)量不高，進(jìn)而影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[3]，不利于生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)與修復(fù)[4]，難以適應(yīng)社會(huì)日益增長(zhǎng)的生態(tài)產(chǎn)品需求，與區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)有相當(dāng)大的因果關(guān)系[5]，成為我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的瓶頸之一。

黃土高原是維系我國(guó)生態(tài)平衡不可缺少的重要生態(tài)屏障[6]。退耕還林還草工程實(shí)施以來(lái)，陜北黃土高原地區(qū)因地制宜，將不良耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值鼗虿莸兀脖桓采w率顯著增加，生態(tài)環(huán)境得到改善，創(chuàng)造了世界生態(tài)建設(shè)史上的奇跡[7]，政策的實(shí)施對(duì)區(qū)域景觀格局帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響。2011年對(duì)陜西省吳起縣182戶(hù)家庭的調(diào)查結(jié)果顯示，平均每戶(hù)擁有林地面積僅為2.2 hm2，但是卻分布在13個(gè)不同的地塊[8]。這與美國(guó)自然保護(hù)區(qū)計(jì)劃(CRP)規(guī)定的每個(gè)林場(chǎng)的面積規(guī)模平均為30.4 hm2形成鮮明對(duì)比[9]。正是因?yàn)榇罅考彝ニ鶕碛型烁氐拿娣e微小且分散，所以研究區(qū)已經(jīng)呈現(xiàn)出典型退化景觀的空間破碎化和異質(zhì)性特征。同時(shí)，當(dāng)前黃土高原地區(qū)景觀情況的研究多數(shù)以林地為主，然而退耕還林還草工程的實(shí)施共使陜北地區(qū)耕地減少了29.71×104hm2，其中28.82×104hm2耕地轉(zhuǎn)化為了草地；9.96×104hm2耕地轉(zhuǎn)化為了林地[10]，草地的生態(tài)效益較林地更大。

通過(guò)研究土地利用動(dòng)態(tài)變化特征，定量分析影響土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子，可為景觀破碎化分析奠定基礎(chǔ)[11]。其中，F(xiàn)LUS模型可用于模擬人類(lèi)活動(dòng)與自然影響下的土地利用變化以及預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用情景[12]。FLUS模型可以在土地變化模擬過(guò)程中，利用輪盤(pán)賭算法選擇的自適應(yīng)慣性競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，有效處理多種土地利用類(lèi)型在自然作用與人類(lèi)活動(dòng)共同影響下發(fā)生相互轉(zhuǎn)化時(shí)的不確定性與復(fù)雜性，使其具有較高的模擬精度并且能獲得與現(xiàn)實(shí)土地利用分布相似的結(jié)果[13]。為精細(xì)化模擬陜北黃土高原未來(lái)林地與草地的景觀破碎化及時(shí)空動(dòng)態(tài)演變情況，本研究集成FLUS模型與景觀破碎化模型，把林地和草地作為一個(gè)整體研究景觀破碎化的時(shí)空動(dòng)態(tài)格局，揭示區(qū)域林地與草地的景觀破碎化動(dòng)態(tài)演變，為改善脆弱區(qū)域生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

陜北黃土高原(34°49′-39°35′N(xiāo)，107°10′-111°14′E)，總面積達(dá)8.03×104km2，轄內(nèi)榆林市和延安市的25個(gè)縣(區(qū))，占全省面積的39.05%。研究區(qū)地勢(shì)西北高、東南低，北部為風(fēng)沙區(qū)，南部是丘陵溝壑區(qū)，海拔高度500～2 000 m(圖1)，屬于暖溫帶大陸性季風(fēng)半濕潤(rùn)氣候向溫帶半干旱氣候的過(guò)渡區(qū)，年平均氣溫8～12 ℃；降水多集中在7-9月，年平均降水量350～600 mm；土壤以黃綿土和草原風(fēng)沙土為主。由于其處于農(nóng)牧交錯(cuò)地帶，長(zhǎng)期過(guò)度毀林開(kāi)荒等不合理土地利用措施，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境脆弱，成為我國(guó)水土流失和風(fēng)沙災(zāi)害嚴(yán)重的地區(qū)之一。陜西省在1999-2018年20 a累計(jì)完成國(guó)家下達(dá)的退耕還林還草計(jì)劃任務(wù)269.31×104hm2，其中退耕還林還草124.5×104hm2；荒山造林128.85×104hm2；封山育林15.967×104hm2，陜北黃土高原生態(tài)環(huán)境得到了極大的改善[14]。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

使用的土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(www.resdc.cn)，包括1980、2000年和2015年3期，空間分辨率為30 m。該數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生是以對(duì)應(yīng)年份遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過(guò)人工目視解譯生成。并經(jīng)過(guò)實(shí)地驗(yàn)證，誤差修正后的土地利用以及類(lèi)型綜合評(píng)價(jià)精度>94.3%[15]。土地利用類(lèi)型基于中國(guó)土地資源分類(lèi)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)中的一級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)[16]，將3期數(shù)據(jù)分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類(lèi)(圖2)。研究區(qū)矢量邊界數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)黃土高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(loess.data.ac.cn)。使用的SRTM SLOPE 坡度數(shù)據(jù)集，下載于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(www.gscloud.cn)，數(shù)據(jù)分辨率為90 m。

2.2 研究方法

2.2.1 FLUS模型 FLUS模型不僅可以模擬各土地利用類(lèi)型在自然條件和人類(lèi)活動(dòng)影響下的土地利用情景，而且其模擬結(jié)果具有較高的顯示精度，可以獲得與現(xiàn)實(shí)土地利用分布相似的結(jié)果[17]。本研究采取表1的參數(shù)值，在2000年土地利用空間分布情況的基礎(chǔ)上模擬了2015年的土地利用情景，對(duì)比2015年實(shí)際土地利用狀況，模擬結(jié)果在10%隨機(jī)采樣時(shí)Kappa系數(shù)0.753 2，總體精度達(dá)到0.825 3；20%隨機(jī)采樣時(shí)的Kappa系數(shù)0.752 4，總體精度達(dá)到0.824 7。2次不同采樣率的Kappa系數(shù)均>0.75。通常當(dāng)0.75

表1 鄰域權(quán)重參數(shù)Table 1 Neighborhood weight parameter table

2.2.2 景觀破碎化模型 為了更清楚地分析研究區(qū)林草景觀破碎化時(shí)空動(dòng)態(tài)演變特征，利用ArcGIS空間分析工具中的重分類(lèi)將土地利用數(shù)據(jù)重新聚合為森林和非森林2類(lèi)：林地和草地重新聚合成森林；耕地、水域、建設(shè)用地和未利用地重新聚合成非森林。

景觀破碎化模型可以從柵格土地覆蓋圖中量化森林碎片[23]。非森林類(lèi)型在森林區(qū)出現(xiàn)是造成森林破碎化的原因，該模型將土地利用類(lèi)型分為4個(gè)主要類(lèi)別：塊、邊緣、穿孔和核心，根據(jù)核心區(qū)域進(jìn)一步分為小核心、中核心和大核心。主要類(lèi)別基于邊寬度參數(shù)定義：小核心補(bǔ)丁面積<101.17 hm2，中等核心補(bǔ)丁的面積在101.17～202.34 hm2，大型核心補(bǔ)丁面積>202.34 hm2?！斑吘壭?yīng)”的寬度隨所研究的物種或問(wèn)題而變化，范圍從25 m到幾百米不等，100 m的邊緣寬度常用于通用分析[24]。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀特征和類(lèi)型轉(zhuǎn)化

近35 a陜北黃土高原各土地利用類(lèi)型面積均發(fā)生顯著變化。1980-2000年耕地、草地、林地和建設(shè)用地的面積均有不同程度的增加，其中耕地面積的增加主要集中在農(nóng)灌區(qū)(黃土高原南部)、土石山區(qū)，水域和未利用地面積明顯減少。2000年后耕地面積減少，林草的總體面積明顯增長(zhǎng)，水域面積減少幅度較小，趨于穩(wěn)定，建設(shè)用地面積增幅巨大，而未利用地減少。

退耕還林還草政策實(shí)施之前，耕地有45.355 8×104hm2轉(zhuǎn)為其他用地類(lèi)型，轉(zhuǎn)化率為16.12%，主要流向林地、草地和建設(shè)用地(表2)；草地的轉(zhuǎn)化面積為49.765 9×104hm2，轉(zhuǎn)化率為15.50%。水域、建設(shè)用地和未利用地的轉(zhuǎn)化更為明顯，轉(zhuǎn)化率分別為19.87%、23.73%和27.75%，主要轉(zhuǎn)化為耕地和草地，水域轉(zhuǎn)化成耕地的面積為0.508 1×104hm2、草地的面積為0.526 8×104hm2，建設(shè)用地轉(zhuǎn)化為耕地和草地的面積分別為0.419×104hm2和0.137 2×104hm2，未利用地轉(zhuǎn)化成耕地和草地的面積分別為1.141×104hm2和15.084 7×104hm2。此外，各土地利用類(lèi)型之間也有不同程度的相互轉(zhuǎn)化。

表2 1980-2000年研究區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣Table 2 The transfer matrix of land use types in the study area from 1980 to 2000 (×104 hm2)

由于國(guó)家大面積實(shí)施退耕還林政策，2000年和2015年耕地空間變化明顯，分別占35.28%、31.63%(表3)，林地面積呈逐步增加的態(tài)勢(shì)，主要是由耕地和草地轉(zhuǎn)化而來(lái)；草地仍處優(yōu)勢(shì)地類(lèi)，占區(qū)域總面積約40.0%以上，同期建設(shè)用地呈明顯增長(zhǎng)，而未利用地面積逐步減少。建設(shè)用地動(dòng)態(tài)度較大，反映了區(qū)域內(nèi)城市化進(jìn)程的加快；發(fā)生轉(zhuǎn)移的未利用地主要流向草地，其中還有部分轉(zhuǎn)為耕地和建設(shè)用地。

表3 2000-2015年研究區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 The transfer matrix of land use types in the study area from 2000 to 2015 (×104 hm2)

3.2 林草消失與恢復(fù)面積

表4展示了陜北黃土高原各個(gè)時(shí)間段的森林損失狀況，1980-2000年，研究區(qū)林草總面積減少量約為面積凈增長(zhǎng)量的4.61倍，年增長(zhǎng)率為-18.06%，林草消失嚴(yán)重；而1999年開(kāi)始實(shí)施退耕還林還草工程后，2000-2015年的林草面積總共增加了8.278 5×104hm2，面積凈增長(zhǎng)量約是面積減少量的1.51倍，年增長(zhǎng)率為2.25%，林草得到恢復(fù)。以上對(duì)比說(shuō)明2000-2015林草呈現(xiàn)恢復(fù)態(tài)勢(shì)，同時(shí)其恢復(fù)速度也相對(duì)較快。

表4 林草恢復(fù)和消失面積Table 4 Forest and grass restoration and disappearance area

3.3 基于FLUS模型土地利用變化的模擬結(jié)果與精度驗(yàn)證

3.3.1 2030年各土地利用類(lèi)型適應(yīng)性概率分布特征 基于FLUS模型模擬出2030年陜北黃土高原各土地利用類(lèi)型的適應(yīng)性概率分布，再利用ArcMap數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將多波段的影像分布圖按所對(duì)應(yīng)的土地利用類(lèi)型在單一波段下顯示發(fā)現(xiàn)(圖3)，高適應(yīng)性區(qū)域大多分布在該用地類(lèi)型原有分布范圍的周邊區(qū)域，并隨著分布的減少其適應(yīng)性也隨之下降[25]。耕地和草地的高適應(yīng)性分布區(qū)域在地域上有高度的重合性，主要分布在中部和東西部平坦的地區(qū)；林地的高適應(yīng)性分布區(qū)域則集中在南部丘陵溝壑區(qū)；水域的高適應(yīng)性分布區(qū)域則主要在地勢(shì)較低的山谷地帶；建設(shè)用地的高適應(yīng)性區(qū)域主要分布在水域兩側(cè)，北部的建設(shè)用地相對(duì)較多且集中，但整體仍呈零星分布；未利用地的適應(yīng)性分布區(qū)域自西北向東南逐步遞減，在研究區(qū)西北部分布有較大面積的未利用地。

3.3.2 2030年各土地利用類(lèi)型像元總量 根據(jù)2000-2015年土地利用轉(zhuǎn)移概率，假設(shè)相同間隔年間的各用地類(lèi)型需求為平穩(wěn)增長(zhǎng)，利用Markov鏈確定未來(lái)像元總量的參數(shù)。在上述鄰域權(quán)重參數(shù)和適應(yīng)性概率分布的基礎(chǔ)上，通過(guò)FLUS模型運(yùn)行得到自然演化狀態(tài)下2015年和2030年土地利用模擬分布圖(圖4)，統(tǒng)計(jì)各用地類(lèi)型的像元總量見(jiàn)表5。從表5可見(jiàn)，2015年預(yù)測(cè)像元數(shù)與實(shí)際像元數(shù)相差不大，證明其轉(zhuǎn)移概率能較準(zhǔn)確預(yù)測(cè)2030年土地利用數(shù)量。

表5 2015年及2030年各用地類(lèi)型圖像像元總量Table 5 The total number of image pixels of each land use type in 2015 and 2030

通過(guò)與2015年實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，Markov鏈對(duì)2015年各土地類(lèi)型像元總量的平均預(yù)測(cè)精度為99.53%，其中建設(shè)用地預(yù)測(cè)誤差最大(-5.66%)，且面積呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，分析發(fā)現(xiàn)該增長(zhǎng)主要由以下的因素造成：城市化進(jìn)程的推進(jìn)、人工灘涂濕地建設(shè)、坑塘水庫(kù)開(kāi)發(fā)等活動(dòng)一定程度增加了建設(shè)用地的面積。

3.4 林草景觀破碎化動(dòng)態(tài)分析

利用1980、2000年和2015年3期森林—非森林的重分類(lèi)數(shù)據(jù)，景觀破碎化模型準(zhǔn)確地捕捉1980-2015年景觀破碎化的動(dòng)態(tài)過(guò)程見(jiàn)圖5。分別統(tǒng)計(jì)3期的斑塊類(lèi)型、邊界類(lèi)型、孔洞類(lèi)型、小核心類(lèi)型、中核心類(lèi)型和大核心類(lèi)型6個(gè)破碎化成分的面積比例，由圖5和圖6可知，研究區(qū)由大核心類(lèi)型和邊界類(lèi)型占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)(大核心類(lèi)型所占比例均超過(guò)45%，邊界類(lèi)型面積約為35%)，其中大核心類(lèi)型主要分布在西北部和南部，而邊界森林集中分布在中部；中核心類(lèi)型和小核心類(lèi)型所占比例相對(duì)較少；斑塊類(lèi)型和孔洞類(lèi)型所占比例均<2%。1980-2015年核心類(lèi)型面積所占比例逐年增加，特別是大核心類(lèi)型面積；而斑塊類(lèi)型、邊界類(lèi)型和孔洞類(lèi)型面積逐漸減少。由圖4可以推測(cè)出2030年研究區(qū)核心類(lèi)型面積將進(jìn)一步增加，其他景觀類(lèi)型面積將大幅減小。且隨著斑塊類(lèi)型、邊界類(lèi)型和孔洞類(lèi)型面積的減小，陜北黃土高原景觀異質(zhì)性降低，空間格局的連通性增強(qiáng)，破碎化程度明顯下降?？傮w表明，研究區(qū)自1999年實(shí)施退耕還林還草工程，經(jīng)過(guò)數(shù)十年的植被恢復(fù)，植被覆蓋率呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，景觀破碎化程度逐年降低，生態(tài)環(huán)境得到明顯改善。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

景觀格局的動(dòng)態(tài)變化與人類(lèi)活動(dòng)密切相關(guān)[26]。自1999年陜北黃土高原實(shí)施退耕還林還草工程以后，在自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的共同驅(qū)動(dòng)下，耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類(lèi)主要景觀格局均發(fā)生較大的變化。1999年退耕還林還草工程實(shí)施之后，林草呈現(xiàn)恢復(fù)態(tài)勢(shì)，同時(shí)其恢復(fù)速度也相對(duì)較快，林草呈現(xiàn)凈增長(zhǎng)，以草地面積增加為主，表明退耕還林還草政策有效地實(shí)施并取得了良好的成效。

基于FLUS模型預(yù)測(cè)，2030年研究區(qū)耕地將明顯減少，建設(shè)用地顯著增加，林草面積也有大幅增加，水域和未利用地面積有所減少。從精度驗(yàn)證的指標(biāo)觀察可知，Kappa指數(shù)與FOM系數(shù)數(shù)值均表明FLUS模型精度較高，可適用于對(duì)陜北黃土高原未來(lái)土地利用情景模擬。

景觀空間格局上，陜北黃土高原的景觀破碎化呈現(xiàn)以“大核心類(lèi)型為主導(dǎo)，邊界類(lèi)型集中分布”的特點(diǎn)。1980-2015年的35 a間研究區(qū)整個(gè)核心類(lèi)型面積均一直處在增加的趨勢(shì)，且大核心類(lèi)型所占比例逐年增加，破碎化程度也逐漸減緩，區(qū)域生態(tài)環(huán)境得到改善。

4.2 討論

基于FLUS模型與景觀破碎化模型的“交互耦合”模型，明確了陜北黃土高原林草景觀破碎化在空間和時(shí)間上的動(dòng)態(tài)過(guò)程，與傳統(tǒng)破碎化分析方法相比更直觀，符合景觀變化包含不同空間過(guò)程的觀點(diǎn)[27-29]。本研究采用的空間分辨率為90 m，得出內(nèi)部類(lèi)型林草面積占研究區(qū)總面積的比例全都在60%左右，斑塊景觀比例<5%，林草破碎化程度較低，此破碎化程度與孫飛等[30]、李瑤等[31]的研究相比明顯偏小，這可能與本研究的過(guò)程中把林地與草地作為一個(gè)整體進(jìn)行分析有關(guān)。本研究的結(jié)果對(duì)改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論意義。在指導(dǎo)實(shí)踐中，需要考慮研究區(qū)半干旱的氣候條件下，難以形成大規(guī)模的天然喬木林，人工林由于受到環(huán)境的限制，只適宜在水分條件較好的地方發(fā)展，應(yīng)按照“因地制宜，宜林則林，宜灌則灌，宜草則草”的原則，實(shí)施退耕還林還草工程[32]。