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    張家界市景觀格局時空演變及未來情景模擬

    2022-10-15 03:53:26楊雪青張雄一李悅豐
    水土保持通報 2022年3期
    關(guān)鍵詞:張家界市格局林地

    楊雪青, 張雄一, 寧 佳, 李悅豐

    (1.吉首大學(xué) 土木工程與建筑學(xué)院, 湖南 張家界 427000; 2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所, 陸地表層格局與模擬院重點實驗室, 北京 100101; 3.中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049)

    景觀格局是不同形狀、大小的景觀要素或景觀斑塊在空間上的分布狀況,是景觀生態(tài)學(xué)中重要的組成部分[1]。景觀格局同時也是一個動態(tài)變化的過程,探究景觀格局的演變過程有助于把握區(qū)域景觀的演變特征和規(guī)律,是決策者制定合理、科學(xué)城市規(guī)劃的基礎(chǔ)和重要支撐[2]。國外有關(guān)景觀格局的研究從20世紀(jì)中后期就已經(jīng)開始出現(xiàn),Troll[3]1968年從生物群落在區(qū)域的空間分布方面闡述景觀格局的復(fù)雜性;Forman等[4]通過對不同景觀的分析提出景觀的結(jié)構(gòu)單元是由“斑塊(patch)—廊道(corridor)—基底(matrix)”構(gòu)成,此后景觀格局的研究大多基于“斑塊(patch)—廊道(corridor)—基底(matrix)”進行分析,并且研究內(nèi)容逐漸完善,研究方法更加成熟,研究從早期的簡單定性定量分析到利用3S技術(shù)、數(shù)學(xué)模型等多學(xué)科融合交叉分析[5]。中國從20世紀(jì)末期才逐漸開展景觀格局的相關(guān)研究,并且早期主要分析國外的相關(guān)文獻(xiàn)。肖篤寧等[6]首次利用景觀格局指數(shù)探究了沈陽西郊1958—1988年景觀格局變化狀況;李哈濱等[7]提出的景觀生態(tài)學(xué)的數(shù)量研究方法和傅伯杰[8-9]的黃土區(qū)農(nóng)業(yè)景觀空間格局分析、景觀多樣性分析及其制圖研究等成果進一步促進了景觀格局研究的發(fā)展。景觀格局逐漸成為生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等多學(xué)科的熱點,研究成果也越來越豐富。目前,景觀格局主要從時空格局動態(tài)演變[10-11]、驅(qū)動力分析[12]、格局優(yōu)化[13-14]、作用及影響等[15-16]方面進行探究,近幾年來,對未來景觀格局的模擬與優(yōu)化[17-18]也成為研究的重要方向。

    土地利用作為直接影響景觀格局的主要因素,其利用方式的變化直接改變景觀格局狀況。當(dāng)前對景觀格局的研究大多基于土地利用數(shù)據(jù),如楊苗等[19]探究了白洋淀景觀格局的動態(tài)變化過程及其主要驅(qū)動因素,并對白洋淀未來景觀格局變化及影響進行了預(yù)測;劉希朝等[20]分析了生態(tài)脆弱的黃河流域景觀格局及生態(tài)風(fēng)險狀況;馬帥等[21]分析了2000—2015年江淮經(jīng)濟區(qū)的景觀格局時空演變狀況;趙軒等[22]運用景觀格局指數(shù)和FLUS模型對武漢大都市區(qū)城鎮(zhèn)邊界的劃定進行了分析。

    隨著全國旅游市場的繁榮發(fā)展,國內(nèi)的旅游需求日益激增,作為旅游主導(dǎo)型城市,以自然風(fēng)貌為主的張家界市迎來了重要的發(fā)展機遇,近幾年提出了“提質(zhì)張家界打造升級版”“對標(biāo)提質(zhì),旅游強市”等一系列發(fā)展戰(zhàn)略,促進了張家界市經(jīng)濟高速發(fā)展,張家界市的土地利用狀況也因此發(fā)生了較大變化。早期在武陵源地質(zhì)公園內(nèi),為了擴大經(jīng)濟效益,將部分生態(tài)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,聯(lián)合國教科文組織就此對武陵源發(fā)出了“城市化將破壞自然界”的警告。2001—2004年,張家界市在地質(zhì)公園內(nèi)完成了3.40×105m2的生態(tài)拆遷工程,花費近1.00×109元。因此,厘清土地利用帶來的景觀格局變化及影響,最大程度降低對景觀格局的負(fù)面影響,降低生態(tài)安全風(fēng)險,實現(xiàn)社會、生態(tài)、經(jīng)濟協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展,仍然是當(dāng)前張家界市面臨的重要問題。本研究以2000—2020年張家界市土地利用/覆被數(shù)據(jù)、經(jīng)濟數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探究其景觀格局的時空動態(tài)變化,并對2030年土地利用空間分布進行模擬,探究其2030年景觀格局狀況,厘定張家界市土地利用變化對景觀格局的影響,以期為張家界市國土空間規(guī)劃及未來發(fā)展提供借鑒意義。

    1 研究區(qū)概況

    張家界市地處湖南的西北部,澧水的中上游地帶,屬于武陵山腹地,位于東經(jīng)109°40′—111°20′,北緯28°52′—29°48′之間,擁有中國第一個國家森林公園——張家界森林公園,以自然景觀為主,是典型的自然觀光型旅游城市。張家界市總面積為9 516 km2,常住人口為1.48×106人。張家界市屬亞熱帶山原型季風(fēng)濕潤氣候,四季分明。全市森林覆蓋率達(dá)66.98%,核心景區(qū)為98%。隨著2000年以來經(jīng)濟的快速發(fā)展,城鎮(zhèn)化水平的迅速提升,城鄉(xiāng)建設(shè)用地需求日益增大,侵占了大量的草地,同時給生態(tài)環(huán)境帶來很大的壓力。

    2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括土地利用/覆被數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)、坡向數(shù)據(jù)、高程(DEM)數(shù)據(jù)、禁止開發(fā)邊界數(shù)據(jù)等。其中土地利用模擬主要應(yīng)用的驅(qū)動因子為人口密度、道路、坡度、坡向、高程,主要限制因子為禁止開發(fā)邊界數(shù)據(jù)。其中GDP數(shù)據(jù)來源于張家界市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報數(shù)據(jù),土地利用/覆被數(shù)據(jù)主要選取2000,2005,2010,2015,2020年5期數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m,該數(shù)據(jù)基于遙感數(shù)據(jù),采用人工目視交互解譯,數(shù)據(jù)精度高解譯精度超過90%[23],來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn);高程(DEM)數(shù)據(jù)來源NASA的ASTER GDEM數(shù)據(jù),分辨率為30 m;人口密度數(shù)據(jù)來自WorldPoP網(wǎng)站,分辨率為1 km;道路矢量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源自O(shè)penStreetMap(OSM)。張家界市矢量數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)。禁止開發(fā)邊界數(shù)據(jù)是根據(jù)張家界市總體規(guī)劃《2006—2030(2017修編版)》及其他相關(guān)政策文件整理而成的矢量數(shù)據(jù),再經(jīng)過面轉(zhuǎn)柵格(PolygonToRaster)工具將其轉(zhuǎn)化為30 m的柵格數(shù)據(jù);道路數(shù)據(jù)是利用ArcGIS 10.2的空間分析工具中歐式距離(Euclidean distance)計算出到各個主道路的距離。坡度和坡向數(shù)據(jù)是根據(jù)高程(DEM)數(shù)據(jù)利用ArcGIS 10.2的坡度(slope)坡向(aspect)工具計算生成30 m柵格數(shù)據(jù)。人口密度數(shù)據(jù)利用重采樣(Resample)工具,將分辨率重采樣為30 m。

    2.2 研究方法

    2.2.1 ArcGIS空間分析 利用ArcGIS 10.2的空間分析功能,根據(jù)中科院CNLUCC分類體系[23],運用重分類(reclassify)工具,將5期張家界市土地利用覆被數(shù)據(jù)劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地等6大類(張家界市未利用地面積僅占6.93 hm2,在2010年后未利用地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡?,因此本研究在景觀格局分析方面未考慮未利用地的變化狀況);運用柵格計算器(spatial analyst)工具對張家界市各土地利用類型的空間轉(zhuǎn)移進行分析;運用分區(qū)統(tǒng)計(zonal statistics)工具對變化的區(qū)域進行統(tǒng)計分析。

    2.2.2 土地利用變化分析 土地利用動態(tài)度,不同土地利用類型變化狀況用動態(tài)度來表示[24],其計算公式為:

    (1)

    式中:K為某一評估時間段的變化率;S2,S1為評估末期和評估基期的某一土地利用類型;T為評估時長。

    土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,以矩陣形式呈現(xiàn)不同土地利用類型面積變化,能夠相對直觀地反映研究期內(nèi)不同土地利用類型的轉(zhuǎn)變方向[25],其表達(dá)式為:

    (2)

    式中:Smn為區(qū)域內(nèi)第m種和第n種土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的數(shù)量,利用ArcGIS 10.2柵格計算器(raster calculator)工具對張家界市2000—2020年5期土地利用數(shù)據(jù)進行空間疊加,生成各地類的轉(zhuǎn)移矩陣。

    2.2.3 景觀格局指數(shù) 景觀格局指數(shù)主要從斑塊、類型和景觀3個尺度上衡量區(qū)域破碎化、異質(zhì)性、連通性等方面[26]。本研究從類型水平和景觀水平兩方面,利用Fragstats 4.2軟件分析張家界市景觀格局狀況。在類型水平方面初步選擇斑塊密度(PD)、聚集度指數(shù)(CONHESION)、最大斑塊指數(shù)(LPI),在景觀水平方面選擇香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、聚集指數(shù)(AI)、斑塊個數(shù)(NP)、景觀形狀指數(shù)(LSI),經(jīng)過計算剔除重疊度較高的指標(biāo)后保留斑塊密度(PD)、斑塊個數(shù)(NP)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和聚集指數(shù)(AI)來分析張家界市景觀格局狀況。

    2.2.4 GeoSOS-FLUS模型 選取Liang等[27]開發(fā)出的GeoSOS-FLUS未來土地利用變化情景模擬模型,該模型首先采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)根據(jù)土地利用數(shù)據(jù)及其驅(qū)動因子數(shù)據(jù)獲得各類用地在研究區(qū)的適宜性范圍及概率,其次基于輪盤賭選擇的自適應(yīng)慣性競爭機制,結(jié)合各類用地適宜性范圍和概率,在限制因子(條件)下,模擬出未來土地利用的空間分布狀況。

    適宜性概率計算公式如下:

    (3)

    (4)

    式中:p(p,k,t)為k類型土地利用方式在設(shè)定時間t,柵格p下的適宜性概率;ωj,k是輸出層與隱藏層之間的權(quán)重; sigmoid( )是隱藏層到輸出層的激勵函數(shù); netj(p,t)表示第j個隱藏層?xùn)鸥駊在時間t上所接到的信號。

    在GeoSOS-FLUS模型中土地利用轉(zhuǎn)化概率不僅取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分布概率,還需要結(jié)合鄰域密度、慣性系數(shù)、轉(zhuǎn)換成本及地類競爭等要素。

    (5)

    (6)

    (7)

    3 結(jié)果與分析

    3.1 模擬結(jié)果驗證

    根據(jù)張家界市土地利用狀況及張家界市城市總體規(guī)劃和國土空間規(guī)劃要求,通過GeoSOS-FLUS模型中人口密度、道路、坡度、坡向、高程等驅(qū)動因子、各地類間轉(zhuǎn)化規(guī)則及限制因子設(shè)置,利用2010年土地利用數(shù)據(jù)模擬2015年和2020年的土地利用數(shù)據(jù),通過對比已有的2015年和2020年的土地利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),模擬2015年各地類的kappa系數(shù)分別為:耕地0.984,林地0.993,草地0.979,水域0.996,建設(shè)用地0.799;模擬2020年土地利用各地類的kappa系數(shù)分別為:耕地0.953,林地0.983,草地0.924,水域0.856,建設(shè)用地0.701。利用2015年土地利用數(shù)據(jù)模擬2020年的土地利用數(shù)據(jù),通過對比已有的2020年的土地利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),模擬的2020年各地類的kappa系數(shù)分別為:耕地0.950,林地0.985,草地0.927,水域0.865,建設(shè)用地0.770。研究均表明模擬結(jié)果具有較高的可信度,GeoSOS-FLUS模型中驅(qū)動因子、各地類轉(zhuǎn)化規(guī)則及其他參數(shù)的設(shè)置均具有科學(xué)性和合理性,對于利用2020年土地利用數(shù)據(jù)模擬2030年土地利用空間分布具有較高的可信度。

    3.2 土地利用變化分析

    由表1和附圖5a—5e(見封3)得出張家界市主要以林地為主,其次為耕地和草地。2020年林地占總面積的64.58%,耕地占23.73%,草地占9.76%。2000—2020年張家界市土地利用變化主要表現(xiàn)為草地面積的大幅減少和建設(shè)用地的明顯增加。研究期內(nèi),草地面積減少5 176.98 hm2,耕地面積減少759.33 hm2,分別減少了5.28%和0.34%;建設(shè)用地增加3 876.12 hm2,林地增加1 052.64 hm2,水域增加1 013.67 hm2,分別增加了96.44%,0.17%和10.67%;未利用地占的面積較小,僅占6.93 hm2,在研究后期全部轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡悺?000—2010年受城鄉(xiāng)發(fā)展和城市擴張的影響,占用了較多的耕地和林地,土地利用變化主要表現(xiàn)為耕地的大量減少,建設(shè)用地、草地和水域的增加,在此階段,未利用地逐漸全部轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾筒莸亍?010—2020年受經(jīng)濟發(fā)展需求和退耕還林政策的影響,耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾徒ㄔO(shè)用地,草地也大面積轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地和林地,土地利用變化主要表現(xiàn)為草地的大面積減少,建設(shè)用地和林地的大面積增加。

    表1 2000—2020年張家界市土地利用類型面積及變化狀況

    2000—2020年張家界市林地、耕地和草地發(fā)生的變化最為明顯。草地主要轉(zhuǎn)變?yōu)榱值兀D(zhuǎn)變面積為4 904.01 hm2,其次為耕地和水域,面積分別為1 907.55,306.18 hm2。草地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值刂饕l(fā)生在桑植縣的人潮溪鎮(zhèn)北部,轉(zhuǎn)變?yōu)楦刂饕l(fā)生在桑植縣的西部河口鄉(xiāng),轉(zhuǎn)變?yōu)樗蛑饕l(fā)生在慈利縣江埡水庫周邊區(qū)域。耕地主要轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?3 329.55 hm2)和建設(shè)用地(2 867.13 hm2),其次為草地(827.10 hm2)和水域(658.98 hm2)。耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值氐膮^(qū)域廣泛分散在張家界市全域,轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地主要集中在永定區(qū)主城區(qū),其次為武陵源區(qū)、桑植縣和慈利縣的主城區(qū),轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸刂饕植荚诖壤h的零溪河下游區(qū)域,轉(zhuǎn)變?yōu)樗蚣性诖壤h的江埡水庫周邊區(qū)域。林地主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦?,其次為草地、水域和建設(shè)用地,轉(zhuǎn)變的面積分別為4 568.04,1 162.89,1 034.91,980.91 hm2。其中轉(zhuǎn)變?yōu)楦刂饕l(fā)生在桑植縣的西部和東北部,轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸亓闵⒎植荚谟蓝▍^(qū)中部和慈利縣的東部區(qū)域,轉(zhuǎn)變?yōu)樗蛑饕性谏V部h的溇水周邊區(qū)域,轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地主要集中在城鄉(xiāng)道路建設(shè)區(qū)域。

    3.3 景觀格局動態(tài)變化分析

    3.3.1 景觀水平分析 由表2可知,研究期內(nèi)張家界市斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)經(jīng)歷了2000—2010年先增加到2010—2020年再減少的變化狀況,說明整體上景觀異質(zhì)性和破碎程度先增加后降低。最大斑塊指數(shù)(LPI)在2000—2015年呈穩(wěn)定狀態(tài),但2015—2020年降低明顯,說明研究區(qū)受到外部擾動,優(yōu)勢景觀(林地)最大斑塊的面積呈減少態(tài)勢。景觀形狀指數(shù)(LSI)先增加后降低,說明張家界市景觀斑塊形狀趨于規(guī)則狀態(tài)。香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)在2000—2010年呈快速上升態(tài)勢,在2010—2020年呈穩(wěn)定上升態(tài)勢,說明張家界市景觀中沒有較明顯的優(yōu)勢類型并且各類型分布較為均勻。聚合指數(shù)(AI)每年數(shù)值基本相同,說明城市景觀趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

    表2 2000—2020年張家界市景觀指數(shù)狀況

    3.3.2 類型水平分析 由圖1可知2000—2020年張家界市各土地利用類型景觀指數(shù)及變化表明:耕地的斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)在2000—2015年處于增加狀態(tài),在2015年均處于峰值,到2020年又略有下降,說明耕地的破碎化程度從2000—2015年不斷增加的狀態(tài)到2020年破碎化程度降低的態(tài)勢扭轉(zhuǎn),耕地的保護成效在不斷顯現(xiàn)。耕地的最大斑塊指數(shù)(LPI)在2000—2005年下降幅度較大,但2005年以后保持相對穩(wěn)定狀態(tài),說明雖然前期耕地斑塊數(shù)在增加,但大的斑塊數(shù)卻在減少,耕地的破碎化在加劇,到2005年以后,LPI保持較穩(wěn)定的狀態(tài),進一步說明耕地的景觀穩(wěn)定性提高。研究期內(nèi)景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合指數(shù)(AI)比較穩(wěn)定,說明張家界市耕地景觀分布的規(guī)則性和聚集性保持相對穩(wěn)定狀態(tài)。

    圖1 2000—2020年張家界市各土地利用類型景觀指數(shù)及變化

    林地的斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)和最大斑塊指數(shù)(LPI)均呈現(xiàn)先小幅度上升再下降的趨勢,說明研究期內(nèi)林地的景觀破碎化呈現(xiàn)降低的態(tài)勢,隨著林地的增加,主要表現(xiàn)為小斑塊面積增加變?yōu)榇蟀邏K,但部分大斑塊由于城鄉(xiāng)建設(shè)被分割開,與鄰近的其他小斑塊融合,因此導(dǎo)致林地景觀變得規(guī)則,即景觀形狀指數(shù)(LSI)下降。林地的聚合指數(shù)(AI)保持相對穩(wěn)定且在2015—2020年有較小幅度上升,說明張家界市的林地景觀變得更加聚集。

    草地的斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)在2000—2010年基本保持不變,在2010—2020年先增大后減小,說明草地的景觀破碎度先保持不變后加劇再到減緩的狀態(tài)。最大斑塊指數(shù)(LPI)在2000—2010年同樣保持不變,在2010—2020年先減小后增大,說明草地的最大的斑塊面積先保持不變,再受加劇破碎化期的影響,最大面積降低,再到研究期末的最大斑塊面積增大,景觀優(yōu)勢度得以提升。景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合指數(shù)(AI)在2000—2015年基本保持不變,在2015—2020年呈下降態(tài)勢,說明草地在2000—2015年的景觀聚集性和景觀規(guī)則性基本不變,在2015—2020年隨著草地面積的大幅度減少,景觀的聚集性降低,景觀規(guī)則性也略有下降。

    水域的斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)和景觀形狀指數(shù)(LSI)總體呈降低趨勢,說明張家界市水域的景觀破碎化降低,斑塊呈均衡化發(fā)展、水域的景觀優(yōu)勢略有下降,但聚合指數(shù)(AI)指數(shù)有上升態(tài)勢,說明水域景觀朝更加聚集方向發(fā)展。

    建設(shè)用地的斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)在2000—2010年小幅度增加,在2010—2020年大幅降低,說明建設(shè)用地的破碎度先略微增加后大幅度降低。最大斑塊指數(shù)(LPI)在2000—2010年保持不變,在2010—2020年增加比較明顯,說明建設(shè)用地的景觀優(yōu)勢度在早期處于穩(wěn)定狀態(tài),在后期轉(zhuǎn)變?yōu)檠杆偬嵘隣顟B(tài)。景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合指數(shù)(AI)有先增加后減少的趨勢,說明隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展,建設(shè)用地的開發(fā)越來越合理化、規(guī)范化,聚集程度越來越高。

    3.4 未來情景模擬分析

    3.4.1 土地利用模擬分析 通過GeoSOS-FLUS模擬張家界市2030年土地利用空間分布,結(jié)果見附圖5f(封3)。建設(shè)用地呈現(xiàn)較明顯的集中擴張狀態(tài),較2020年增加15.17%,主要集中分布在永定區(qū)、桑植縣、慈利縣和武陵源區(qū)的中心城區(qū);耕地、林地和水域處于較穩(wěn)定狀態(tài),分別增加了0.22%,0.07%和0.48%,增加的區(qū)域分散在整個市域內(nèi);草地的面積進一步減少,較2000—2020年減少的幅度有所下降,減少的面積主要集中在城鄉(xiāng)發(fā)展較為迅速的區(qū)域,主要轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。

    3.4.2 景觀格局分析 基于2030年土地利用數(shù)據(jù),運用Fragstats4.2軟件,計算2030年張家界市景觀格局指數(shù),分析景觀格局狀況,研究結(jié)果(圖2)表明:2030年斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)較2020年均有所增加,說明張家界市景觀的破碎度和異質(zhì)性均呈增長態(tài)勢;最大斑塊指數(shù)(LPI)略有增加,說明優(yōu)勢景觀的最大斑塊面積,從2015年以來不斷減小的趨勢中得到緩解;景觀形狀指數(shù)(LSI)為2000年以來的最大值,說明研究區(qū)的景觀形狀變得更加不規(guī)則;香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)基本保持不變,說明研究區(qū)的斑塊分布狀態(tài)較為穩(wěn)定;聚合指數(shù)(AI)為2000年以來的最低值,說明研究區(qū)景觀聚集性降低,有分散趨勢。

    圖2 張家界市2000—2030年景觀格局指數(shù)

    2030年張家界市各土地利用類型景觀指數(shù)(表3)〔耕地的斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)和最大斑塊指數(shù)(LPI)〕較2020年略有增加,說明張家界市雖然耕地面積增加,但景觀的破碎度有進一步上升趨勢。景觀形狀指數(shù)(LSI)上升比較明顯,且為2000年以來的峰值,而聚合指數(shù)(AI)降低,說明耕地景觀變得分散和不規(guī)則。

    表3 2030年張家界市土地利用類型景觀指數(shù)

    林地和水域的斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)基本保持不變,但最大斑塊指數(shù)(LPI)較2020年均有小幅度增加,說明林地和水域的景觀破碎度基本保持不變,最大的斑塊面積有所增加。兩種土地利用類型的景觀形狀指數(shù)(LSI)較2020年均小幅度增加,聚合指數(shù)(AI)均有所降低,說明張家界市林地和水域的景觀形狀向不規(guī)則趨勢發(fā)展,景觀聚集性有分散趨勢。

    草地的斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)增加明顯,最大斑塊指數(shù)(LPI)降低明顯,說明草地的斑塊被分割較多,景觀破碎化進一步加劇。景觀形狀指數(shù)(LSI)為2000年以來的最高值,聚合指數(shù)(AI)為2000年以來的最低值,說明雖然草地的景觀聚集程度有所增加,但加劇的破碎化導(dǎo)致了景觀形狀變得更加不規(guī)則。

    建設(shè)用地的斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)有所降低,張家界市建設(shè)用地景觀破碎化有減緩趨勢。最大斑塊指數(shù)(LPI)、景觀形狀指數(shù)(LSI)和聚合指數(shù)(AI)較2020年有小幅度增加,說明建設(shè)用地的面積持續(xù)增加,造成了景觀不規(guī)則程度提高,但景觀的聚合程度更高,斑塊分布變得更加合理。

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討 論

    張家界市作為以山水自然景觀為主的旅游城市,土地利用變化帶來的景觀格局變化影響著城市發(fā)展進程。張家界市景觀格局主要受到自然因素、社會經(jīng)濟因素和政策因素的影響。在自然因素驅(qū)動方面,張家界市景觀格局受地形影響最為明顯,在地形起伏較大區(qū)域,人為干擾較小,土地利用開發(fā)強度較小,景觀格局的變化不明顯;在地形起伏緩和,適宜開發(fā)建設(shè)區(qū)域,如永定城區(qū)、武陵源城區(qū)、桑植縣中心城區(qū)和慈利縣中心城區(qū),隨著建設(shè)用地需求激增,開發(fā)建設(shè)活動的強度明顯上升,導(dǎo)致景觀格局發(fā)生較明顯變化;張家界地貌雖然復(fù)雜多樣,有山地、巖溶、丘陵、崗地和平原,但山地面積占76%,耕地資源零散分布,隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)進程加快,部分開墾難度較大的耕地向其他用地類型流轉(zhuǎn)明顯,導(dǎo)致耕地和其他用地類型景觀格局發(fā)生變化。

    在社會經(jīng)濟因素驅(qū)動方面,人口持續(xù)增長對張家界市土地利用景觀格局產(chǎn)生重要影響,2000年以來張家界市人口增長迅速,在有限的土地資源下,新增的人口帶來了住房、就業(yè)等新的需求,人地矛盾持續(xù)增長,加快了城鎮(zhèn)化發(fā)展進程的同時也間接影響了土地利用類型的流轉(zhuǎn),改變了景觀格局。2000年以來張家界市GDP由6.04×109元增長到5.57×1011元,跨越式的經(jīng)濟發(fā)展帶來的城市擴張侵占了周邊耕地、林地、草地等,建設(shè)用地呈現(xiàn)快速增長狀態(tài),交通、水利等基礎(chǔ)設(shè)施的增加一方面侵占了其他用地,另一方面也導(dǎo)致景觀異質(zhì)性和破碎化呈加劇態(tài)勢。

    在政策因素驅(qū)動方面,張家界市在退耕還林(草)、自然保護區(qū)體系建設(shè)、耕地保護等國家和地方的生態(tài)保護政策引導(dǎo)下,草地、耕地、林地的面積減緩速度有所降低,耕地和林地在研究后期略有上升趨勢,但受城鎮(zhèn)化建設(shè)影響,依然存在部分區(qū)域草地面積萎縮現(xiàn)象,這些都影響著張家界市景觀異質(zhì)性和破碎化的穩(wěn)定性。

    基于對張家界市土地利用和景觀指數(shù)時空演變分析,未來張家界市應(yīng)以保護、優(yōu)化景觀格局和山水格局為主要目標(biāo),加強林、草、濕地(水域)等優(yōu)良生態(tài)系統(tǒng)管控和保護;提高城鄉(xiāng)用地、工業(yè)用地等建設(shè)用地侵占生態(tài)用地的管控能力,優(yōu)化建設(shè)用地布局,控制城鎮(zhèn)擴張規(guī)模,提高城鎮(zhèn)發(fā)展質(zhì)量;以張家界索溪峪、天子山、楊家界、八大公山等自然保護區(qū)為主體構(gòu)建自然保護地體系,解決保護地孤島化問題,加強生態(tài)廊道建設(shè),完善生態(tài)系統(tǒng)完整性和景觀連通性;保持林地優(yōu)勢景觀,嚴(yán)格保護地質(zhì)公園的生態(tài)環(huán)境及原有樣貌;進一步降低林地和建設(shè)用地的破碎化,提高景觀聚集度和規(guī)則度,同時注重保護草地生態(tài)系統(tǒng)的完整性。

    土地利用變化是由經(jīng)濟、社會、政策等多方面共同影響,其本身具有多主體性和復(fù)雜性,如何科學(xué)合理模擬土地利用的未來變化,是當(dāng)前學(xué)界的重要研究內(nèi)容。本研究雖然利用土地利用/覆被數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)、坡向數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)、禁止開發(fā)邊界等數(shù)據(jù),并且參考了張家界市城市總體規(guī)劃、國土空間規(guī)劃及相關(guān)規(guī)劃和資料,模擬出2030年張家界市土地利用空間分布狀況,分析出2030年景觀格局狀況,但受限于人口密度、GDP等空間數(shù)據(jù)精度和上位規(guī)劃的執(zhí)行情況,研究可能存在一定的誤差,未來需要提高數(shù)據(jù)的精度,并進行“自然保護情景”“生態(tài)保護情景”和“快速發(fā)展情景”等多情景未來模擬[28-29]。同時本研究及大部分有關(guān)景觀格局的研究,僅僅基于土地利用數(shù)據(jù)在二維的視角進行時空分析,但其實就城市而言,尤其是在城市主城區(qū),用土地利用來涵蓋景觀格局狀況,略有不足。在未來的研究中應(yīng)考慮三維的景觀格局,把城市的垂直景觀融入到景觀格局分析中。人作為城市的主體,要充分考慮城市景觀的人眼可達(dá)性(可視性)[30],考慮城市天際線的景觀格局狀況。

    4.2 結(jié) 論

    本文分析了2000—2020年張家界市土地利用和景觀格局的時空變化特征,并利用GeoSOS-FLUS模型模擬了2030年張家界市的土地利用空間分布狀況,進而分析其2030年景觀格局狀況。

    (1) 2000—2020年張家界市土地利用以林地為主,其次為耕地和草地;土地利用變化主要表現(xiàn)為草地面積的大幅減少和建設(shè)用地的顯著增加,其中草地減少主要是轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾透貙?dǎo)致,建設(shè)用地的增多主要來自于耕地和林地的轉(zhuǎn)變。

    (2) 2000—2020年土地利用變化導(dǎo)致張家界市景觀格局發(fā)生了較明顯的改變。張家界市景觀的整體異質(zhì)性和破碎度先增加后降低,斑塊形狀趨于規(guī)則,景觀類型分布較均勻,景觀聚集程度也逐漸趨于穩(wěn)定狀態(tài)。各地類的破碎化程度到2020年均有所減緩,建設(shè)用地的破碎化程度降低最明顯;林地和水域的最大斑塊面積減少明顯,建設(shè)用地增加顯著;各地類的斑塊形狀均變得更加規(guī)則,景觀聚集性除草地略微下降外,都有不同程度的提升。

    (3) 2030年張家界市土地利用主要表現(xiàn)為建設(shè)用地的集中擴張和草地的進一步減少,耕地、林地和水域基本保持不變。建設(shè)用地的增多主要來自永定區(qū)、桑植縣、慈利縣和武陵源區(qū)的中心城區(qū),草地減少主要集中在城鄉(xiāng)發(fā)展迅速區(qū)域。2030年張家界市景觀破碎化和異質(zhì)性較2020年呈增長態(tài)勢,雖然優(yōu)勢景觀的最大斑塊面積增加,但景觀形狀變得不規(guī)則,景觀的聚集性也有所降低,有分散的趨勢。耕地和草地的景觀破碎化進一步加劇,建設(shè)用地的景觀破碎化有所改善,且建設(shè)用地的布局較其他地類更加合理,景觀形狀的規(guī)則程度和景觀的聚合度有進一步提升。

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