黑龍江省大慶地區景觀動態變化及預測研究

于 兵，邸雪穎*，臧淑英

(1.東北林業大學，哈爾濱 150040;2.哈爾濱師范大學，哈爾濱 150025)

資源型城市是指因當地的資源開發而形成、發展，并且資源型產業在當地經濟結構中仍占有重要地位的城市［1］。它既有一般城市的功能，成為區域經濟發展的中心，又由于對資源的過分依賴性和脆弱生態環境的制約，表現出獨特的城市發展特征［2，3］。把握資源型城市景觀格局特征變化的規律，對于資源型進行產業結構調整，實施可持續發展戰略，具有重要的理論與實踐意義［4］。景觀生態學強調時空變化特征，同時也注重人類活動對生態系統的影響［5］。因而景觀生態學廣泛地應用于景觀動態和自然資源管理等方面。但專門研究城市景觀動態及其預測的文獻尚少［6，7］，尤其探討資源型城市景觀動態及其預測的文獻尚未見報道。因此本文采用轉移概率方法［8］及馬爾可夫模型預測方法，對大慶地區的景觀動態變化進行了分析和預測。

1 研究地區和研究方法

1.1 自然概況

大慶地區位于北緯 45°23'～47°28'，東經 123°45'～125°47';地處松嫩平原西部，黑龍江省西部。全區包括4縣5區70個鄉鎮，總面積為212.19萬hm2，占全省土地面積的4.7%。根據行政區劃把大慶市分為市區、杜爾伯特、林甸、肇州和肇源5個子區。大慶地區地處北溫帶歐亞大陸、東緣大陸季風氣候區，受蒙古內陸冷空氣和海洋暖流季風的共同影響，多年平均氣溫2.4～4.4℃。大慶地區地處溫帶半干旱草原區，地帶性土壤類型為黑鈣土，占土地總面積的33.0%;大慶地區天然植被主要由草甸草原、低地鹽化草甸和沼澤構成。由于大慶是我國北方生態環境脆弱帶的一部分，又是歐亞沙堿帶的東端，加之大慶從1959年打出第一眼油井起，至2003年累積打井共4萬口，占用了草原、耕地、林地和水域等，使地表覆被發生了巨大變化，生態環境也由此惡化。研究這一地區的景觀動態變化及其生態影響具有重要意義。

1.2 研究方法

1 .2 .1 遙感影像的處理

包括波段合成和幾何糾正。在土地覆蓋景觀類型的研究中采用5、4和3波段的合成方案。這是因為5波段對植物的水分較為敏感，葉綠素在4波段上反映強烈，3波段則能較好地分辨無植被覆蓋的地物，這三個波段包含的獨立信息很多，能使圖像解譯更為精細。幾何糾正采用二項式幾何糾正方法。該方法的基本思想是利用影像與地形圖的同名地物點對，通過最小二次乘法求解多項式，得到糾正系數。公式為:

式中:x、y為像元在TM影像中的坐標，X、Y為在地形圖中的坐標，多項式展開式為:

式中:a，b為幾何糾正系數，n為多項式次數。

選取控制點時盡量在堤壩、公路和水渠的交匯處。而且，控制點標準誤差控制在2～3之間，像元誤差控制在0.5個以內。再通過Geometry＞:image→image進行兩幅圖像配準。最后實現不同分辨率遙感影像數據的融合。

1 .2 .2 景觀嵌塊體分類

目前嵌塊體分類的人為性很強［9］。但在農業景觀中大多以土地利用現狀分類系統為主。考慮到資源型城市大慶地區的具體情況，本次景觀嵌塊體包括耕地、林地、草地、濕地、鹽堿地、沙地、水域和建設用地等8類。各自的內在含義與我國的土地利用分類系統相同。

1 .2 .3 景觀數據獲取

根據影像特征建立判讀標志并進行人機交互判讀，將解譯結果導入到ARCGIS8.3進行投影變換和編輯輸出。為保證解譯數據的準確性和精確性，本研究在2001年遙感解譯數據中采集了50個不同區域不同地物的坐標，用手持GPS到大慶地區進行實地驗證，經驗證只有兩處解譯數據與實地不符，經考察是由于季節不同造成的，回到室內對所解譯數據進行適當糾正，保證了數據的可靠性。修改無誤后拼接為一幅完整的2001年景觀現狀圖。之后，以2001年的TM影像為基準，糾正其余影像，在ARCVIEW9支持下對比2001年影像解譯出其余各期影像景觀圖。

1 .2 .4 景觀動態變化分析方法

應用景觀組分保留率、景觀組分轉入/轉出貢獻率、特定轉移過程貢獻率分析景觀組分的動態變化［8］;應用馬爾可夫模型對大慶地區景觀動態變化進行預測。

表1 研究時段內景觀組分變化情況Tab.1 Changing situation of landscape components in study period

(1)馬爾可夫過程轉移概率其數學表達式為:

式中:Pij為景觀類型i轉化為景觀類型j的轉移概率。轉移矩陣的每一項元素有以下特點:

馬爾可夫過程的基本方程:

(2)馬爾可夫過程穩定方程組

馬氏過程穩定方程組如下:

本問題中N=8，其方程組為:

2 結果與分析

2.1 景觀組分動態變化分析

2 .1 .1 景觀組分年變化率分析

從表1可以看出，整個大慶地區耕地、林地、鹽堿地、沙地、水域和建設用地面積逐漸增加，草地和濕地面積逐漸下降。耕地增加主要來源于草地和山地的開墾，林地則是由于近些年植樹造林的結果，城市化過程引起的建設用地擴張是建設用地增長的主要原因。從中可以看出大慶地區沙化鹽堿化不斷加劇，草地不斷退化。導致生態環境惡化。

2 .1 .2 景觀組分保留率分析

表2 不同時段景觀類型保留率 %Tab.2 Preserving ratio of landscape types in different periods%

由表2可以看出，在4個比較時段內耕地和建設用地的保留率較高，都在90%以上。耕地的保留率較高是由于面積比重對于景觀組分的保留率具有顯著影響，優勢景觀組分的保留率顯著高于非優勢景觀組分類型。人為活動也是某些景觀組分保留率得以維持的主要原因，特別是建設用地和耕地的保留率能夠維持比較高的水平，主要是城市建設和農業發展需求的結果。沙地和鹽堿地的保留率也比較高，充分顯示了沙地和鹽堿地轉化成其它景觀類型的面積比較少，說明沙地和鹽堿地有增無減。草地和濕地的保留率相對來說比較低，也充分說明了草地和濕地的減少。組分的保留率表現出明顯的波動性，反映出研究區內的景觀結構調整過程是不均勻的。

2 .1 .3 景觀組分轉入/轉出貢獻率分析

計算結果見表3，耕地的轉入貢獻率大于轉出貢獻率，這是由于農業發展的需求。草地和濕地的轉出貢獻率大于轉入貢獻率，在這里同樣也反映了草地和濕地的大面積減少。沙地和鹽堿地的轉入貢獻率都大于轉出貢獻率，顯示出鹽堿化的面積不斷增加，這些都反映了生態環境的惡化。建設用地和林地的轉入和轉出貢獻率都比較小，但它們的轉入貢獻率顯著大于轉出貢獻率，體現出城市化的發展引起建設用地的不斷增加，林地面積也呈現出不斷增加的趨勢。

表3 景觀類型的轉入和轉出貢獻率 %Tab.3 Contribution rates of conversion－in and conversion－out for different landscape types%

2 .1 .4 景觀組分特定轉移過程貢獻率分析

表4 不同階段的景觀優勢轉移過程及其貢獻率 %Tab.4 Conversion processes and its contributions of landscape advantage in different periods%

特定轉移過程的貢獻率分析可以進一步印證組分轉移貢獻率的分析結果，且可以更加清晰地揭示景觀動態變化的主要驅動機制。優勢轉移過程的組分來源及過程的階段性分布特征可以折射出研究區內景觀動態變化的一些細節特征。從表4可以看出，大慶地區的優勢景觀轉移過程占總轉移過程的40%左右，主要表現在草地→耕地、草地→濕地、濕地→草地、草地→鹽堿地和濕地→鹽堿地5個主要類型 (如圖1所示)。其中草地→耕地轉移過程的貢獻率最大，4個階段分別為16.46%、10.96%、9.00%和10.91%。說明農業的發展導致大面積草地被開墾，使草地逐年銳減，嚴重影響了畜牧業的發展。草地→濕地和濕地→草地兩者互相轉化，而且轉化的貢獻率也差不多。最為重要的就是草地→鹽堿地和濕地→鹽堿地的轉化，這個過程引起了草地的退化和濕地的減少，并且導致了鹽堿地的增多，是大慶地區土地鹽堿化的主要驅動機制。雖然城市化的發展引起居民用地的增加，但由于居民用地組分本身占土地總面積的比率比較小，導致和它有關的轉入和轉出過程構不成優勢轉移過程。林地也是一樣，雖然逐年增長，但它也不能構成大慶地區的優勢景觀轉移過程。

圖1 1978～2001年大慶地區的優勢景觀轉移過程Fig.1 Dominant landscape conversion processes in Daqing area from 1978～2001黑色為發生變化的景觀組分 Black means landscape component changes

2.2 景觀動態變化預測

2 .2 .1 大慶地區景觀轉移概率的確定

以1978－1996年時間段為例來確定轉移概率。初始狀態矩陣At=0，以1978年各景觀類型所占的面積百分比表示:

由1978～1996年時間段各景觀類型面積的轉化情況，求出各景觀類型面積的平均轉化情況(見表5)，再由平均轉化情況求出1978～2001年各景觀類型的轉移概率矩陣 (步長為1 a)，該矩陣為初始狀態轉移矩陣 (見表6)。初始狀態經過n=23步轉移到2001年的轉移概率見表7。

同時借助計算機求出1978年后各景觀類型的轉移概率矩陣P(n)中，任何一年的各元素Pij(n)及各景觀類型所占比例，因此可以模擬出各景觀類型所占比例變化情況。例如，從初始狀態經過n=23步轉移到2001年的轉移概率預測2001年各景觀類型所占比例為:

耕地所占比例=初始狀態耕地占的比例×P(23)11+初始狀態林地占的比例×P(23)21+初始狀態草地占的比例×P(23)31+初始狀態水域占的比例×P(23)41+初始狀態居民用地占的比例×P(23)51+(初始狀態未利用土地占的比例) ×P(23)61=35.57×0.9142+2.68×0.2130+23.97×0.2607+25.43×0.1019+7.81×0.0422+0.02×0.0670+1.04×0.0270+3.46×0.0156=42.34%。

表5 1978－1996年各景觀類型的平均轉化情況Tab.5 The average conversion situation of landscape types from 1978 ～1996/hm2·a－1

表6 初始狀態各景觀類型的轉移概率矩陣Tab.6 Landscape types transition probability matrix in initial state(n=0)

表7 1978－2001年各景觀類型的轉移概率矩陣Tab.7 Landscape types transition probability matrix from 1978～2001(n=23)

依此類推:林地3.50%，草地20.70%，濕地17.80%，鹽堿地 10.52%，沙地 0.27%，水域1.14%，建設用地3.85%。

2 .2 .2 對馬氏過程模擬景觀動態變化的檢驗

對馬氏過程模擬的各景觀類型的模擬值與實測值的比較及檢驗表明二者差異不明顯 (見表8)，即模擬結果與實際情況基本吻合。這說明根據景觀類型面積的轉化速率所確定的轉移概率是正確的，通過馬氏過程模擬預測景觀格局變化的方法是可行的。從表8可以看出，沙地、水域和鹽堿地的模擬效果較好，對圖斑判讀正確，量算精確;建設用地、林地、草地和耕地次之。對濕地而言，由于該地區多為坑塘，面積較小，按規程規定大多數坑塘難以在圖上顯示，加之受氣候影響，不同年份能在圖上顯示的坑塘不一致，因此，從圖上統計的面積與實際有些出入。

表8 2001年馬氏過程模擬景觀類型的檢驗Tab.8 Testing on Markov process simulation landscape types in 2001

2 .2 .3 大慶地區景觀變化的預測結果

將初始狀態下轉移概率矩陣各元素代入馬氏過程穩定方程組后得:

解方程組得:

利用1978～1996年間轉移概率，預測了在保持當前人為干擾不變的情況下，2010年后各景觀類型面積比例變化 (見表9)。結果表明，大慶地區2010年后景觀類型變化的趨勢是耕地、林地、鹽堿地、沙地和建設用地在逐年增加，草地、濕地和水域逐年減少，這種變化將持續很長時間，直到相對穩定狀態時，耕地占53.45%，林地5.89%，草地12.25%，濕地7.67%，鹽堿地13.56%，沙地0.71%，水域1.01%，建設用地5.46%。

3 結論與討論

(1)大慶地區耕地、林地、鹽堿地、沙地、水域和建設用地面積呈正增長趨勢，草地和濕地面積逐漸下降。從中可以看出大慶地區沙化、鹽堿化不斷加劇，草地不斷退化，導致生態環境惡化。

(2)大慶地區的優勢景觀轉移過程主要表現在草地→耕地、草地→濕地、濕地→草地、草地→鹽堿地和濕地→鹽堿地5個主要類型。其中最為重要的就是草地→鹽堿地和濕地→鹽堿地的轉化，這個過程引起了草地的退化和濕地的減少，并且導致了鹽堿地的增多，是大慶地區土地鹽堿化的主要驅動機制。

(3)預測結果表明，大慶地區景觀類型變化的趨勢是耕地、林地、鹽堿地、沙地和建設用地在逐年增加，草地、濕地和水域逐年減少，這種變化將持續很長時間，直到相對穩定狀態。

(4)模型本身可以根據需要的復雜性程度應用。這里應用的是比較簡單的版本，很容易理解，但是應用動態馬爾可夫模型也是可取的，在動態模型中，轉移概率全時段假定為變化的。這樣的一個程序是由Vandeveer等創建的，他們分別應用靜態和動態模型對建造水庫導致的景觀變化進行了預測［10－16］。通過對比發現，動態模型預測的景觀變化典型特征要比靜態轉移概率矩陣預測的少很多，這可能是由于估計動態轉移概率時應用了幾何校正的結果。

(5)由于馬爾可夫模型假定整個時段轉移概率矩陣不發生變化，也就是說，假定影響構建轉移矩陣的整個時段景觀變化的因素在未來時期內保持不變。由于實際上影響景觀變化的因素是變化的，所以馬爾可夫模型不能夠準確地預測未來景觀的變化［13－15］。馬爾可夫模型的主要價值在于它提供了未來景觀變化形式的結果，并且可以用作一種為了達到具體景觀目標而制定相關政策的分析工具。

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