京津冀地區景觀穩定性評價

徐秋陽,王巍巍,莫 罹

中國城市規劃設計研究院, 北京 100044

景觀穩定性在景觀生態學中是一個復雜與重要的論題,其緣起于生態穩定性,但具體的概念、研究與表征方式在學界并不統一[1]。Forman用抗性、持續性、惰性、彈性[2],鄔建國用抗變性、復原性、持續性和變異性[3],徐化成用持久性、恢復力和抵抗力等屬性來總結生態系統的穩定性[4]。

由于景觀穩定性尚沒有統一的概念,其研究與表征方法也各異,因此近年來國內外與景觀穩定性相關的研究呈現出多種研究方式、研究對象、研究尺度及計算公式。由于景觀平衡中的干擾和恢復在時間、空間尺度上關系十分復雜[5],Skopek[6]、Ivan[7]、Gobattoni[8]等對生態穩定性、景觀穩定性的評價方式進行了探索。一些研究將景觀穩定性應用于城市或某類生態系統的景觀生態質量、景觀格局的分析與評價中,采用的研究方法多為選取衡量景觀穩定性的各類指標,通過主成分分析法來確定各指標的權重,構建景觀穩定性評價模型。然而,各個研究的景觀穩定性評價模型中所采用的各類指標、指數或因子都不盡相同,朱永恒等選取土地利用結構指數、自然景觀多度指數、農業土地利用多樣性等指數[9];彭保發等選取斑塊數、形狀指數、優勢度等12個景觀指數[10];彭建等采用景觀多樣性、景觀破碎度、景觀聚集度及景觀分維度4個景觀指數[11]來評價城市的景觀穩定性;Crews-Meyer采用斑塊散布于并列指數(IJI,Interspersion/Juxtaposition Index)、景觀面積比例(PCT,Percentage landscape area)、平均斑塊分維數(MPFD,Mean Patch Fractal Dimension)等指標在不同年代間的差異大小來衡量景觀穩定性[12];王旭麗等構建山地基質的比例穩定性及斑塊特征穩定性公式來表征景觀穩定性[13];羅格平等則認為綠洲景觀的穩定性與香農多樣性指數和均勻性指數密切相關[14];胡文英等則用景觀斑塊面積和比例的變化來評價梯田的景觀穩定性[15];崔文舉等選取邊緣密度、景觀形狀指數、最大斑塊密度等10個景觀指數;肖化順等選取森林生態系統的12個景觀指數,張洪云等選取濕地生態系統的溫度、水文、人類居住農業活動、香農多樣性等因子,同樣通過主成分分析得到各指數、因子權重,構建表征熱帶森林、森林和濕地景觀的穩定性的模型[16- 18]。此外,一些研究將景觀指數的分析應用到區域規劃、生態功能區劃定中,根據等級斑塊動態理論,以及認為景觀破碎化程度越高,景觀穩定性越差,選取蔓延度(CONTAG,Contagion Index)、斑塊密度(PD,Patch Density)和總邊緣對比度指數(TECI,Total Edge Contrast Index)構建景觀穩定性的指數表達公式[19- 20]。

目前,國內雖然已經對城市、小區域及某一特定生態系統等進行了景觀穩定性的研究,但京津冀區域景觀穩定性的研究相對較少,因此,本文將研究范圍選定在尺度較大的京津冀地區,探究如何利用景觀指數構建景觀穩定性計算公式,以及如何對不同年份的景觀穩定性分析、對比與評價,以期為今后相似尺度的景觀穩定性定量分析與時空對比提供參考。

1 研究區概況

京津冀地區包含兩市一省,即北京市、天津市兩個直轄市和河北省,是我國最重要的政治和文化中心,大部分地區屬于海河流域,隨著城市化的快速發展,區域內部資源、環境、與生態問題也日益凸顯[21]。在京津冀協同發展的背景下,京津冀城市群迅速發展,在區域層面研究環境、生態問題是具有現實意義的。本文以京、津、冀三者行政區邊界為研究范圍,研究1980、2000和2010三個年份的景觀穩定性。

2 研究方法

2.1 數據處理

基礎數據為經過ArcGIS 10.2校核糾正的中科院遙感所解譯的1980、2000和2010三年的京、津、冀土地利用數據,數據精度為30 m,總面積為21.6萬km2。由于數據來源與解譯方式一致,能夠保證各期數據包含同樣的水田、旱地、有林地等24種地類(圖1),便于橫向、縱向對比。京津冀地區耕地類(水田、旱地)與林草類(有林地、灌木林地、高中低覆蓋度草地等)面積占比較高,其次為建設用地(城鎮建設用地、農村居民點及其他建設用地)及水域濕地類(河渠、湖泊、水庫坑塘等)。

圖1 三期京津冀土地利用圖Fig.1 Land use of Beijing-Tianjin-Hebei region in three times

2.2 景觀穩定性模型構建

由于景觀指數能夠高度濃縮景觀格局信息,定量反映其結構組成和空間配置[22],因此,本文也同樣選擇景觀指數來構建衡量景觀穩定性的模型。

由于很多景觀指數之間不滿足相互獨立的統計性質[23],且大多指數之間有極高的相關性[24],因此,在選擇景觀指數時,單個景觀指數應當能較好地描述景觀格局,反映景觀格局與過程之間的聯系,指數體系中的各個景觀指數應當具有相互獨立性,實際應用時景觀指數應具有較強的縱向和橫向比較能力[25]。此外,模型的構建不是越復雜越冗雜越好[24- 26],此外,由于盡管指數作為描述性量度不能直接用于統計檢驗,在整個景觀需要作為一個樣本分析時,需要景觀所屬變量總體的特征數(平均數和方差)[22]。故結合京津冀實際情況,選擇景觀鑲嵌體層面的密度指標——斑塊密度(PD)、形狀指標——面積加權平均形狀指數(AWMSI,Area-Weighted Mean Shape Index)、邊緣指標——總邊緣對比度指數(TECI)、多樣性指標——香農多樣性指數(SHDI,Shannon′s Diversity Index)、聚散性指標——聚集度指數(AI,Aggregation Index)、蔓延度指數(CONTAG)六種相關性相對較小的指數來表征景觀穩定性[19],其中,景觀穩定性的計算公式為:

式中,S代表景觀穩定性(Landscape Stability),C代表蔓延度指數(CONTAG),P代表斑塊密度(PD),T代表總邊緣對比度指數(TECI)。景觀鑲嵌體的蔓延度越高,斑塊密度、總邊緣對比度越小,則景觀穩定性越高,當前的景觀系統土地類型越不容易因干擾或擾動發生改變。其余3種景觀指數的總體特征數(即平均數、極值、方差等)可作為比較不同時期景觀穩定性是否發生顯著變化的依據。

2.3 分析過程

首先,以京津冀行政邊界為研究范圍,利用ArcGIS 10.2的Fishnet工具將其劃分為20 km×20 km的網格,裁去研究范圍以外的多余網格,最終形成629個采樣方格,并為其編號。然后,利用ArcGIS 10.2的分析工具中的提取分析將土地利用的矢量數據按方格批量分割,利用轉換工具批量將分割的矢量數據轉為柵格數據,形成629個TIF格式的柵格數據。接著,將柵格數據批量導入Fragstats 4.2中,輸入類別描述(Class description)及邊緣對比度(Edge Contrast,表1)文件,選擇所需的景觀鑲嵌體層面的6項景觀指數進行批量分析,得到LAND文件形式的分析結果,導入Excel表中進行綜合分析,得到景觀穩定性的矢量結果。最后,利用漁網格生成網格點,將景觀穩定性歸一化后的數值連接進入網格點,通過樣條函數(Spline)插值法得到京津冀景觀穩定性的漸變曲面分布圖。

表1 邊緣對比度權重設置

漁網分割方格選擇20 km×20 km的大小有3種考慮:研究面積的大小,基礎數據的精度,以及每個方格內包含數量適中的各類斑塊,以使得后期利用Fragstats 4.2分析各網格柵格時能夠較為準確、充分地分析景觀鑲嵌體層面的密度、形狀、邊緣、多樣性及聚散性。

因斑塊具有不同的邊界類型:曲線或直線、漸變或突變、硬或軟,具有直線、突變和硬的邊界的斑塊與其他斑塊之間具有較高的對比度[27],即具有相對整齊邊界的人工斑塊(例如旱地、城鎮用地)與其他斑塊之間具有較高的對比度。據此,在設置不同地類斑塊間的邊緣對比度時,遵循以下原則:硬邊界(建設用地、水田、旱地等)與軟邊界(各類林地與草地等)之間>硬邊界與中性硬度邊界(河渠、湖泊、水庫坑塘等)之間>軟邊界與軟邊界之間。此外,生態功能相似的地類之間,例如湖泊與水庫坑塘之間的邊緣對比度相對較低(表1)。

3 結果與分析

綜合1980、2000和2010年3期的土地利用類型變化(圖2),將629個柵格方格作為6項景觀指數的總體而統計特征數的表格(表2),以及三期景觀穩定性分布圖(圖3),分析京津冀地區景觀穩定性。

近三十年京津冀建設用地不斷增加,水域、濕地和耕地先減少后上升,而林草經歷了先增加后減少。從景觀指數上來看,PD和AWNSI的平均數上升、PD方差的小幅上升都表明地類斑塊更加破碎,形狀更加不規則;而TECI平均數、方差皆持續上升表明人工的高對比度“硬邊界”增加;CONTAG平均數的上升和AI平均數的下降表明地類斑塊的聚集度在下降,更加趨于分散、擴展和蔓延,柵格內斑塊之間聚集及蔓延程度的差異在逐步減小;SHDI平均數的不斷上升表明柵格內的斑塊豐富度上升,分布更加均勻。雖然水域濕地、耕地及林草的總面積在波動,但顯然這三十年間它們的分布呈現更加破碎化的狀態。

圖2 三期京津冀土地利用變化圖Fig.2 Land use change of Beijing-Tianjin-Hebei region in three times

景觀指數Landscape index198020002010趨勢 Trend斑塊密度PD平均數1.05 1.05 1.19 先持平后上升→↑Patch Density方差42.77 42.79 44.41 持續上升↑面積加權平均形狀指數AWMSI平均數5.91 5.96 6.14 持續上升↑Area-Weighted Mean Shape Index方差4.77 4.69 4.47 持續下降↓總邊緣對比度指數TECI平均數25.85 26.15 27.02 持續上升↑Total Edge Contrast Index方差16.57 16.71 22.82 持續上升↑蔓延度指數CONTAG平均數69.17 68.62 68.98 持續上升↑Contagion Index方差110.98 97.10 89.30 持續下降↓香農多樣性指數SHDI平均數1.13 1.15 1.17 持續上升↑Shannon's Diversity Index方差0.24 0.22 0.22 下降后持平↓→聚集度指數AI平均數96.20 96.18 96.17 持續下降↓Aggregation Index方差4.64 4.41 4.15 持續下降↓

圖3 三期京津冀景觀穩定性分布圖Fig.3 Landscape stability of Beijing-Tianjin-Hebei region in three times

從景觀穩定性分布圖來看,地類斑塊相對完整、邊界清晰的區域景觀穩定性更高。山地至平原,林、草、田、水、城等多種地類交錯分布的過渡地帶景觀穩定性較低,如河北東北部、西北部和西南部;而河北中部及東南部主要為平原,地類主要為田與城,其景觀穩定性相對較高。

從1980年至2010年,極穩定及極不穩定的區域面積在不斷擴大,例如河北南部、西北部和東部景觀極不穩定區域和北京、天津、河北西南及河北東部的極穩定區域面積在增加。尤其北京、天津、唐山等城市隨城市建成區面積的不斷增加,人工邊界越發明顯,其中心城區的景觀穩定性逐步增強;而河北西北部(萬全縣、懷安縣、陽原縣、淶水縣、涿鹿縣等)、東北部(寬城滿族自治縣、遵化市、昌黎縣等)與南部(武安市、寧晉縣、故城縣等)部分區域處于林、草、耕地、城市交界的位置處,因城鎮建設用地的不斷擴張,或林、草、耕地的破碎化,導致地類斑塊聚集度下降,蔓延度上升,邊界愈發復雜,景觀穩定性逐步降低(圖4)。

圖4 三期京津冀景觀穩定性變化圖Fig.4 Landscape stability change of Beijing-Tianjin-Hebei region in three periods

4 討論與應用

從景觀穩定性變化的結果來看,城市等級較高,建設用地相對集中連片發展的城市的總體景觀穩定性在提高,典型城市為北京和天津;而城市等級較低,建設用地相對分散布局與發展的縣級市、縣城總體景觀穩定性在降低,典型縣城為文安縣、逐鹿縣。城市集約存量的發展有助于周邊森林、水系、耕地等的完整保護與修復,減少人工干預,使得區域景觀斑塊相對完整,提高景觀穩定性;而縣城內分散的城鄉用地在用地擴張過程中更易干擾周邊完整的森林、水系、耕地斑塊,發生斑塊破碎化,降低區域景觀穩定性。

因此,從提高京津冀景觀穩定性,增強區域抗干擾能力的角度,建議城鄉在未來發展中采用以下建設、保護與修復方式:

在城鄉建設過程中,集約緊湊布局建設用地,存量發展,控制城市開發邊界,劃定“三區三線”,避免城市無序蔓延;

嚴格保留林、草、水域濕地等相對完整的斑塊,劃定生態紅線,同時修補破碎的斑塊,加強水系連通,使其構成相對穩定的生態系統;同時構建生態廊道加強斑塊之間的聯系,促進生物的遷徙、物質與能量的交換;整理、集中破碎化的耕地;

針對景觀穩定性較差或持續變差的區域,形成流域修復、治理方案。

5 結語

盡管景觀指數在景觀生態學中已經廣泛應用,但是其在不同分析尺度上對景觀特征的反映及與生態學的過程聯系在很大程度上尚未得到解答,因此,準確地解釋景觀指數、分析結果,并建立格局指數與生態過程之間的聯系,以及確定同一研究范圍內不同時期的景觀特征是否存在統計學和生態學上的顯著差異并不總是很容易的[22,26]。這需要通過緊密結合研究對象的實際情況,合理篩選景觀指數構建模型進行表征。此外,后期可通過實地調研輔以多樣的研究方法以驗證其準確性。