基于四象限模型煤糧復合區景觀生態質量時空變化及影響因素

馬守臣，謝放放，丁 翠,2，張合兵

基于四象限模型煤糧復合區景觀生態質量時空變化及影響因素

馬守臣1，謝放放1，丁 翠1,2，張合兵1

（1. 河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作 454000；2. 河南省地質物探測繪技術有限公司，鄭州 450000）

在煤糧復合區，煤炭開采通過影響區域的景觀格局，不斷地沖擊著原有農業景觀生態系統的功能和過程，對該區域的景觀生態質量及其影響因素進行分析對于礦區生態治理具有重要的理論意義和實踐價值。該研究以河南省輝縣市趙固煤礦為例，以行政村為評價單元，采用四象限模型對研究區景觀生態質量進行了綜合評價。結果表明：1）受煤炭開采活動和土地生態整治的影響，2008—2016年，研究區耕地面積總體上呈現先減少后增加的變化趨勢，耕地主要向建設用地和水域轉移。建設用地呈現先增加后減少的變化趨勢，建設用地主要向水域和耕地轉移。2）研究區的景觀穩定性指數呈現先減少后增加的變化趨勢，而景觀干擾性指數呈現先增加后減少的變化特征。3）研究區景觀生態質量在時間尺度上呈現“良好—較差—較好”的變化特征。2008年，礦井建設及開采初期研究區景觀生態質量整體上較好。隨著開采活動增強，到2011年研究區景觀干擾程度增加和穩定程度降低，造成區域景觀生態質量下降。2014年后大規模土地復墾使研究區土地利用率增加，大面積沉陷水域改善了區域景觀結構，景觀系統穩定性增加。4）在空間尺度上，受開采活動和土地生態整治的影響，礦區采點附近村莊景觀生態質量呈現先變差后好轉的變化趨勢，遠離礦區開采點的村莊有略微變差的趨勢。總體上，與2011年相比，2016年質量為優的村莊數量和面積增加，質量為差的村莊數量和面積減少，但與2008年相比，2016年質量為優的村莊數量和面積仍是減少，質量為差的區域的村莊數量和面積仍是增加，表明研究區景觀生態質量雖有所改善，但仍未恢復到受擾動前的景觀生態質量水平。

土地利用；景觀；生態；煤糧復合區；四象限模型；景觀穩定性；景觀干擾

0 引 言

中國煤炭生產大省中有12個是糧食主產區，煤炭與糧食復合生產區（簡稱“煤糧復合區”）是國家安全戰略體系中的重要區域，它關系國家的糧食安全、能源安全和生態安全[1]。礦區建設和開采活動不但會改變原有的土地利用方式，也將對區域景觀格局將產生重要影響[2-3]。在煤糧復合區，煤炭開采活動不斷的沖擊著原有農業景觀生態系統，改變著生態系統的功能和過程，從而造成植被覆蓋度降低、生物多樣性下降、土地質量退化、環境惡化等嚴重的生態問題[4-5]。此外，開采沉陷不但改變了區域地形、地貌，而且對礦區耕地和居民點造成嚴重破壞[6]。耕地遭到破壞無疑會影響到耕地的生產功能，從而造成大量耕地棄耕荒蕪，而居民點的破壞則造成大量村莊廢棄地，從而對區域農業景觀造成嚴重干擾，使礦區原有農業景觀生態系統組分及其結構遭到嚴重破壞，造成景觀破碎化程度加大，景觀穩定性降低、景觀生態質量嚴重下降[7-8]。這些環境問題的存在，使礦區成為資源、環境與人口矛盾相對集中顯現的區域。因此，對煤糧復合區的景觀生態質量及其影響因素進行分析對于礦區生態治理具有重要的理論意義和實踐價值。

景觀生態質量是指景觀尺度生態系統維持自身結構與功能穩定性和抵御外界干擾的能力，景觀生態系統的穩定性主要取決于景觀生態系統受干擾程度和穩定程度[9]。當前國內外學者對景觀生態質量的研究主要集中于在評價指標體系[10]、空間格局和時空變化[11-12]等方面，且多是進行景觀生態質量的定性描述。近年來不同學者從靜態或動態角度對不同區域景觀生態質量進行了研究。在靜態方面，周利軍等[13]運用ArcGIS的空間分析工具，從植被覆蓋度、生物豐富度、外界干擾指數、土壤侵蝕度和景觀破碎度等方面研究了綏化市生態環境質量狀況。唐樂樂[14]從景觀生態功能、生態結構、生態效應之間的協調性出發，對開封市景觀生態質量進行了評價。張暉等[15]選取干旱指數、植被類型、降水侵蝕力值、地形等評價指標，對水土流失嚴重的黑河流域的景觀生態進行了評價。孟偉[16]選取邊緣密度、斑塊密度、草地超載率、受保護區域面積比例等指標，對黃河源區的景觀生態質量進行了評價。在動態研究方面，安靜等[17]利用遙感、地理信息技術從景觀穩定和干擾程度方面建立評價模型，評價了南京仙林新市區城市化進程中的景觀生態質量的時空變化。許洛源等[18]基于土地利用角度從景觀受干擾度、景觀穩定性和產出功能三方面構建評價指標體系對福建海壇島景觀生態進行了評定。此外，一些學者也將景觀生態質量評價方法應用于土地整理項目區的生態效應研究中，如Bonfanti等[19]選用斑塊密度、平均斑塊面積大小、景觀多樣性指數以及各土地利用類型的百分比等指標研究了意大利北部的土地整理區景觀生態質量變化；Sklenicka等[20]選取了斑塊面積、邊緣密度、異質性和連通性等景觀指數，對捷克土地整理區的景觀生態質量進行了評價。安晨[21]運用網絡分析、空間分析、景觀格局分析等方法，研究貴州道真縣土地整理區整理前后景觀生態效應的變化情況。可見，針對不同的評價區域，不同研究者采用了不同的指標與方法對區域的景觀生態質量進行評價，從而為區域的生態治理提供了重要指導作用。

在煤糧復合區，農業景觀和礦區景觀并存且相互影響，煤炭開采沉陷會使區域景觀斑塊發生顯著變化，從而影響區域的景觀生態效應。然而，當前針對煤糧復合區景觀生態質量時空變化及其影響因素方面的研究較少。近年來，一些學者從礦區尺度對景觀格局變化、景觀生態評價[22-23]以及土地復墾前后土地利用景觀格局變化[11]和復墾景觀的生態質量[8]進行了研究，且取得了較好的研究成果，但這些研究大都以空間宏觀尺度定性分析為主導，而忽視影響因素的時空變化分析，從而造成評價結果科學性不高。在煤糧復合區，村莊密集開采活動造成的村莊塌陷和搬遷導致村域之間景觀要素呈現不同狀態，進而在村域間呈現出景觀生態質量時空差異。區域景觀生態質量的主要衡量標準為景觀生態系統穩定性，它取決于生態系統本身的穩定程度與外部干擾程度[10]。因此，本研究以河南省焦煤集團趙固煤礦的煤糧復合區為研究區，從景觀穩定程度、干擾程度兩個方面構建研究區景觀生態質量評價指標體系，基于四象限模型以行政村為評價單元對研究區景觀生態質量進行評價，不僅可為區域土地生態整治和生態景觀規劃提供切實可行的理論依據，而且對區域未來農業可持續發展也具有重要的指導意義。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

河南省焦作煤業集團趙固煤礦位于新鄉市輝縣市南部（35°23′～35°28′ N，113°33′～113°57′ E），圖1為研究區示意圖。礦區影響范圍涉及趙固鄉、占城鎮、北云門鎮、冀屯鎮、峪河鎮、大塊鎮和孟莊鎮7個鄉鎮，1個街道辦事處，共95個村莊，面積18 547.85 hm2。研究區屬暖溫帶大陸性季風氣候，年平均氣溫14 ℃，年平均降水量603～713 mm，年均蒸發量2 039 mm。該區域的主要土壤類型為褐土，土壤以壤土為主。2018年開始建礦，趙固一礦平均煤層厚度5.29 m，趙固二礦平均煤層厚度6.16 m。礦區潛水位較高，地表沉陷后，會迅速出現積水區。近年來，大規模的煤炭開采嚴重破壞了當地的耕地資源，大量耕地出現了地表沉降。已造成塌陷區面積約2 000 hm2，其中穩定塌陷區約1 200 hm2，動態塌陷區約800 hm2。為了改善礦區生態狀況，當地政府自2013年來對部分沉陷區和村莊廢棄地進行了土地充填復墾，并對沉陷水域進行了生態整治，其中趙固一礦采煤沉陷區，一期、二期生態治理工程已達200 hm2以上，趙固二礦采煤沉陷區，生態治理工程已達350 hm2以上。復墾后土地主要用于農業生產，整治后水域主要用于水產養殖和休閑觀光。

1.2 數據來源

文章數據主要來源于多時相遙感影像，根據趙固煤礦開采時間及生產周期，選擇2008年、2011年、2014年和2016年的4期遙感影像數據作為數據源（數據源類型及獲取時間見表1），利用ENVI5.1對影像進行輻射定標、大氣校正和幾何校正等預處理，采用監督分類將研究區景觀類型分為耕地、建設用地、林地、水域及未利用地等5種類型，對監督分類結果進行分類后處理，結合Google Earth歷史影像及輝縣市2013年土地利用變更調查數據對分類結果進行校核。遙感影像分類后，對分類精度進行評價，確定分類結果的準確性和可靠性，以檢驗分類結果是否能夠滿足研究需要。本次精度評價采用整體分類精度和Kappa系數對分類結果進行整體衡量。結果顯示4 期遙感影像分類結果的整體分類精度、Kappa 系數均在 0.85以上，分類結果能夠滿足研究需要。景觀生態質量評價所需的基礎地理數據包括村級、鄉級、縣級行政邊界數據、礦區范圍界限等數據。

表1 遙感影像數據來源

圖1 研究區示意圖

2 礦區景觀生態質量評價方法

2.1 評價單元及其指標體系

科學選擇評價單元和評價指標體系對評價結果至關重要。本研究綜合考慮數據獲取的難易程度及區域受影響特征，選取以行政村為評價單元。景觀生態質量取決景觀生態系統的穩定性，而穩定性的高低又取決于系統自身的穩定程度及受外界干擾程度[18]。因此，本研究根據煤糧復合區自然概況和特殊的區域干擾特征，從景觀穩定程度、干擾程度兩個方面構建評價指標體系，并采用層次分析法和熵權法相結合的主客觀賦權法計算各指標相應的權重（表2）。

表2 景觀生態質量評價指標體系及其權重

2.2 礦區景觀生態質量評價模型

2.2.1 指標標準化及指數計算

各評價指標的單位往往不一致，為了消除評價指標數據的單位限制，使指標之間具有可比性，常需要對獲取指標的原始數據進行標準化處理，使其轉化為無量綱的純數值。本文選取Min-max標準化方法處理原始數據。Min-max標準化方法的計算公式如下

式中Y為標準化后的標準值，X為原指標值，max為最大值，min為最小值。

景觀穩定性指數LSI和景觀干擾性指數LDI計算公式分別為

式中：Q、R分別為標準化后的各穩定程度、干擾程度指標值；W、W分為穩定程度、干擾程度各指標權重；為評價指標的個數，LSI、LDI值在0～1之間。

2.2.2 四象限模型

四象限模型是將定性與定量分析結合起來研究房地產市場變化的一種工具。隨著學科的融合和發展，該模型也逐漸應用于其他領域[24]。本研究將四象限模型應用到景觀生態質量評價中，旨在以動靜相結合的方式全面分析景觀生態質量的變化特征。該模型以景觀穩定程度為橫軸，景觀干擾程度為縱軸，劃分出4個象限，構建出四象限模型，以指標值所在象限的位置反映不同評價單元內景觀生態質量的差異程度（如表3），并基于ArcGIS中的自然斷點法，對95個評價單元中的景觀穩定程度和景觀干擾程度的各指數進行區間劃分，得到景觀指數的四象限分區表（表4）。

表3 景觀生態質量的四象限評價

表4 景觀指數的四象限分區表

3 結果與分析

3.1 土地利用類型變化分析

煤炭開采造成區域各土地利用類型之間相互轉換。利用ArcGIS10.1對研究區4個時期的土地利用圖層進行疊加，得到土地利用類型轉移矩陣表（表5）。由表5可知，2008—2011年，有297.38 hm2耕地轉換為其他地類，其中244.27 hm2耕地轉化為建設用地；有27.40 hm2其他地類轉化為耕地，耕地總體呈現下降趨勢。建設用地主要向水域和耕地轉移，建設用地減少69.70 hm2，其中有28.98 hm2建設用地轉換為水域；建設用地增加255.99 hm2，95%來源于耕地。水域變化趨勢也較明顯，共有69.26hm2其他地類轉換為水域，其中耕地39.96 hm2、建設用地28.98 hm2。2011—2014年，有148.84 hm2耕地轉化為其他地類，其中有97.53 hm2耕地轉化為建設用地。有109.98 hm2其他地類轉化為耕地，耕地面積小幅度降低。有141.69 hm2建設用地轉換為其他地類，其中97.99 hm2建設用地轉換為耕地。有109.52 hm2其他地類轉換為建設用地，主要是耕地轉換為建設用地，建設用地總體上呈現遞減的趨勢。2011—2014年，水域面積繼續擴大，大部分水域仍是由耕地和建設用地轉化而來。2014—2016年，只有28.32 hm2耕地轉化為其他地類，89.26 hm2其他地類轉化為耕地，耕地面積增加；有84.57 hm2建設用地轉換為其他地類，只有11.39 hm2其他地類轉換為建設用地，建設用地總面積減少。有37.51 hm2其他地類轉換為水域，其中有16.54 hm2耕地轉換為水域，有16.22 hm2建設用地轉換為水域；有43.84 hm2水域轉換為其他地類，其中大部分水域轉換為耕地，水域面積減少?？傮w來看，2008—2016年，耕地面積總體上呈現先減少后增加的變化趨勢，耕地主要向建設用地和水域轉移。建設用地呈現先增加后減少的變化趨勢，建設用地主要向水域和耕地轉移。研究區林地總體變化幅度不大，未利用地面積逐年增多，到2016年未利用地增加到61.28 hm2。

3.2 景觀穩定性指數和景觀干擾性指數變化特征

景觀干擾度是生態系統受外界干擾的程度，對研究區景觀干擾性進行研究，可反映開采活動對景觀生態效應的影響程度，也可以指出采礦活動對景觀生態質量的潛在威脅。受煤炭開采和土地整治活動的影響，研究區2008—2016景觀干擾性指數呈現先增加后減少的變化特征（圖2）。在影響景觀干擾度指標體系中建設用地干擾度指數、單一化土地利用優勢度指數、景觀破碎度指數與景觀干擾性指數呈現相同的變化趨勢，均表現出先增加后降低的變化趨勢；景觀穩定程度是生態系統對外界干擾所表現出來的一種自身的反應能力，對景觀穩定性進行研究，能更直觀的體現出系統自身能力對生態效應的影響程度。通過分析研究區的景觀穩定性指數表明，研究區2008—2016年景觀穩定性指數呈現先減少后增加的變化趨勢（圖3），與干擾度指數呈現相反的變化趨勢。在影響景觀穩定性指標體系中水域面積指數在評價周期內呈增加趨勢，而景觀多樣性指數、土地利用結構指數、植被覆蓋度指數與景觀穩定性指數的變化趨勢一致。2011—2014年，受開采活動的影響研究區景觀多樣性指數、土地利用結構指數、植被覆蓋度指數均呈降低趨勢。2014年后，受礦區生態整治的影響，研究區景觀多樣性指數、土地利用結構指數、植被覆蓋度指數則又呈增加趨勢。各穩定性指數的增加有利于增強生態系統的穩定性。因此，景觀干擾性和穩定性指數變化特征表明，研究區景觀生態效應整體上呈現出先變差后好轉的變化趨勢。

表5 2008—2016年土地利用轉移矩陣

注：LDI景觀干擾性指數；R1建設用地干擾度指數；R2單一化土地利用優勢度指數；R3景觀破碎度指數。

注：LSI景觀穩定性指數；Q1景觀多樣性指數；Q2土地利用結構指數；Q3植被覆蓋度指數；Q4水域面積指數。

3.3 基于四象限模型的礦區景觀生態質量評價

利用四象限模型以動靜相結合的方式來評價研究區景觀生態質量，可全面分析區域景觀生態質量的變化特征。由景觀質量時間變化的四象限分布表（表6）可知，2008年分布在第Ⅰ象限（景觀穩定程度高、干擾程度低）、景觀生態質量為優的行政村數為29個，土地面積為6 187.52 hm2，占土地總面積的33.36%；分布在第Ⅱ象限（景觀穩定程度低、干擾程度低）、景觀質量一般的行政村數為27個，土地面積為5 616.91 hm2，占土地總面積的30.30%；分布在第Ⅲ象限（景觀穩定程度低、干擾程度高）景觀質量差行政村數為10個，土地面積最小，為1 474.34 hm2，占土地總面積的7.95%；分布在第Ⅳ象限（景觀穩定程度高、干擾程度高）、景觀質量為良的區域包含29個行政村，其土地面積為5 257.17 hm2，占土地總面積的28.36%。隨著時間的推移，質量為優的行政村數及其面積均呈現先減后增的趨勢，到2016年，分布在第Ⅰ象限的行政村較2008年減少7個，面積減少2 132.49 hm2。景觀質量差的區域呈先增后減的趨勢，在2011年，分布在第Ⅲ象限的行政村最多（26個），面積達到4 259.86 hm2，占評價區域土地總面積的23.05%。景觀質量為良的區域（第Ⅳ象限）也呈先增后減的變化趨勢，在2011年，受干擾區域達到最大值；景觀質量一般的區域（第Ⅱ象限）村數及其面積呈先減后增的變化趨勢；在2011年，景觀穩定程度低的區域（第Ⅲ象限）村數及其面積達到最小值，生態系統不穩定區域逐漸增多。

利用ArcGIS10.1軟件，分別將2008—2011年、2011—2014年、2014—2016年的景觀生態四象限進行聯合，依據景觀質量的變化情況將其變化分為5個等級（如表7）。由表7可知，2008—2011年時間里，研究區景觀生態質量變化較大，基本不變的區域為67.13%；略微變差和變差的區域分別占景觀總面積的24.17%、7.48%。略微變差和變差的區域比例較大，表明景觀生態系統處于不穩定狀態，景觀生態質量逐漸變差。2011—2014年間，基本穩定的區域提升到69.88%，變好和略微變好的區域增加、變差和略微變差的區域有所減少，景觀生態系統發生變化并朝著穩定的趨勢發展，景觀生態質量逐漸變好。2014—2016年間，基本不變的區域達到83.30%，逐漸變好的區域約為2.16%，變差的區域僅為1.13%，表明景觀生態系統基本處于穩定狀態，景觀生態質量較2011—2014年有很大的提升，景觀生態質量進一步得到改善。但與2008年相比，2016年分布在第Ⅰ象限的村莊數量和面積仍是減少，分布在第Ⅲ象限的區域的村莊數量和面積仍是增加，表明研究區景觀生態質量雖有所改善，但仍未恢復到受擾動前的景觀生態質量水平。

表6 時間維度下景觀生態質量變化

表7 景觀生態質量變化的面積與比例

3.4 礦區景觀生態質量的時空變化及其影響分析

景觀生態質量是景觀自身穩定程度和受干擾程度的綜合體現。景觀穩定度越高、干擾度越低的區域其景觀生態系統越穩定，景觀生態質量越好[12]。根據景觀穩定程度指數和干擾程度指數分布規律，采用ArcGIS10.1做出景觀生態質量的四象限分布圖（圖4）。由圖4所示，研究區景觀生態質量是一個動態變化的過程，其變化趨勢受時間、空間的影響，且呈現明顯的區域性，越靠近開采點的村莊，景觀生態受影響程度越大，景觀生態質量變化越大。景觀生態質量與土地破壞程度、景觀破碎化程度、景觀多樣性等呈較大相關[25-26]。2008年，受礦井建設及煤炭開采活動的影響，礦區采點周邊區域景觀受干擾程度較大，景觀穩定程度降低，景觀生態質量變差。如：趙固一礦周邊的西北流、東北流及范屯，趙固二礦的西木莊等村受影響程度較大，村莊搬遷造成大量的村莊廢棄地，土地利用率下降，使得這些村莊景觀生態質量分布在第Ⅲ象限（圖4a）。礦區采點附近其他大部分的區域受擾動程度較輕，景觀類型變化不大，景觀穩定程度不變，景觀干擾程度略微升高，景觀生態質量分布在第Ⅳ象限。遠離采點的區域受煤炭開采影響小，大部分區域的景觀生態質量分布在第Ⅰ象限。2011年，礦區周邊景觀受影響的區域以開采點為中心向外擴散。如：分布在趙固一礦采點附近的文莊、麻小營、南坦等村，分布在趙固二礦采點周邊的大羅召、小羅召、北小營、大梁冢等村因煤炭開采造成地表沉陷干擾，導致景觀穩定性下降，景觀生態質量變差（圖4b）。但遠離開采點的村莊受影響程度較小，整體變化不大。這些變動導致區域景觀生態質量分布逐漸由第Ⅰ象限向第Ⅱ象限、第Ⅳ象限轉移，第Ⅱ、Ⅳ象限逐漸向第Ⅲ象限轉移，分布在第Ⅰ象限的區域逐漸減少、分布在第Ⅲ象限的區域逐漸增多，研究區景觀生態質量整體呈現下降趨勢。

林地、水域等生態用地能提高區域景觀穩定性，通過土地生態整治與景觀修復，增加生態用地，能改善區域景觀格局，從而形成新的、穩定的景觀生態系統[26-27]。隨著人們對礦區生態環境的重視，自2014年起，研究區開始進行村莊廢棄地及塌陷耕地的土地復墾、沉陷積水區的綜合利用等生態整治工作，從而使有利于景觀穩定的景觀類型增多，景觀穩定程度逐漸提升。尤其礦區復墾耕地、大面積水域的出現也有效緩解了景觀破碎化程度，增強了景觀穩定性，一定程度上改善了區域的景觀生態質量。如趙固一礦開采點附近的東北流、馮官營，趙固二礦開采點附近的宋坦、東丁莊、姬家寨等村的景觀生態質量分布逐漸由第Ⅱ象限向第Ⅰ象限轉移，景觀生態質量呈現變好的趨勢。但是，遠離開采點的評價單元受礦井排水的影響，淺中層地下水被疏干，造成遠離采點區域的植被受到影響，景觀生態質量呈現變差的趨勢（圖4c）。2016年，隨著國家能源政策調整和市場需求影響，煤炭生產放緩，煤炭開采對區域干擾程度的減輕，再加上礦區土地生態整治和穩定沉陷區域土地的再利用，使部分受干擾區域逐漸穩定，礦區附近的村莊生態環境得以改善，景觀生態質量逐漸恢復（圖4d）。因此，與2014年相比，分布在第Ⅰ象限的村莊增多，分布第Ⅲ象限的村莊減少，區域景觀生態質量有了較大的提高。但是遠離礦區沉陷區的村莊，受礦井排水和地勢的影響，其地下水位持續下降，間接影響了植物的生長，植被覆蓋度降低，景觀生態質量持續下降。

圖4 2008—2016年景觀生態質量四象限分布圖

4 討 論

土地利用是景觀空間格局的主要決定因素，不斷變化的土地利用過程，使區域景觀生態系統的結構及其組分也發生變化，并使景觀破碎化程度加大，從而造成景觀生態質量的下降[28]，但通過合理的規劃和管理土地資源，也會形成較好的景觀生態環境[29-30]。煤炭大規模開采導致地面塌陷和耕地損毀使礦區景觀破碎化程度加大，但隨著礦區土地復墾和生態治理，景觀破碎化程度減小，對礦區景觀起到一定的修改作用[4]。本研究結果也表明，煤炭開采初期景觀破碎化程度指數增加，但后期的土地復墾和水域的生態治理使研究的耕地、水體面積增大，從而降低了區域的景觀破碎度指數。因此，分析不同土地利用結構和人為干擾下的景觀生態質量差異性，可為土地規劃、利用和生態管理提供理論基礎。煤礦區作為一個特殊的復雜地理區域，長時間、大規模和高強度煤炭開采不可避免地占用和破壞大量土地，使礦區原有生態景觀遭到嚴重破壞，從而造成一系列嚴重的生態環境問題[7,31]。一些學者采用不同評價指標和方法，從景觀格局[4,11]、植被覆蓋[32]等角度對礦區景觀進行了評價研究，由于不同區域礦區的復雜性，某種方法往往不能全面地反映區域生態環境狀況，因此，選擇合適的評價指標和方法成為景觀生態質量評價研究的關鍵。景觀生態系統的穩定性取決于景觀生態系統穩定程度和系統干擾程度兩大方面，徐嘉興等[8]從生態系統穩定與干擾程度兩方面構建景觀生態質量評價模型，并分析評價了區徐州市賈汪礦區的景觀生態質量變化，研究結果表明采礦影響了礦區景觀生態質量，但通過復墾，使采煤塌陷區的景觀生態環境發生了改善，又成為新的相對穩定的生態系統，礦區生態質量總體上呈變好趨勢。本研究也依據影響景觀生態系統受干擾程度和穩定程度的相關因素選取評價指標，并利用四象限模型來評價研究區景觀生態質量，研究結果表明，煤炭開采初期由于建設用地和沉陷區面積增多使區域的景觀干擾性指數增加，景觀穩定性指數降低，從而使區域景觀生態質量下降，但通過后期的土地復墾和對塌陷積水區域的生態治理，降低了區域的景觀干擾性指數，并增加景觀穩定性指數，區域生態功能增強，生態效應逐漸變好，從而使區域景觀生態質量好轉。此外，本研究利用四象限模型以動靜相結合的方式來評價研究區景觀生態質量不但從時間尺度上分析區域景觀生態質量變化，而且也從空間尺度分析了景觀生態質量時間變化，因此，本研究更全面反映了區域景觀生態質量的變化特征。

5 結 論

基于2008—2016 年間的4 期遙感影像，采用四象限模型對研究區景觀生態質量進行綜合評價表明，受開采活動和土地生態整治的影響，研究區景觀生態質量在不同時空尺度表現出不同的變化趨勢。

1）隨煤炭開采活動的時空變化，研究區的景觀穩定性指數呈現先減少后增加的變化趨勢，而景觀干擾性指數則呈相反趨勢，呈現先增加后減少的變化特征。

2）在時間尺度上，研究區景觀生態質量呈現“良好—差—較好”的變化特征。2008—2011年，煤炭開采活動使區域景觀干擾度增加、穩定度降低，造成區域景觀生態質量下降。2014年后大規模的土地復墾和沉陷水域生態治理使區域土地利用率增加，改善了區域景觀結構，景觀系統穩定性增加，景觀生態質量呈現好轉的趨勢。

3）在空間尺度上，礦區采點附近村莊景觀生態質量呈現先變差后好轉的變化趨勢，遠離礦區采點的村莊有略微變差的趨勢。2008年景觀生態質量為優的區域分布在遠離采點的村莊，景觀生態質量差的區域主要分布在采點附近的村莊。受開采活動的影響，2011年景觀生態質量差的區域開始向開采點附近集中。2014年后，受研究區地下、地表水賦存條件改變和土地生態整治工作的影響，采點附近村莊景觀生態質量開始變好，遠離采點的村莊景觀生態質量開始變差。

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Spatio-temporal change of landscape ecological quality and influencing factors based on four-quadrant model in overlapped area of cropland and coal production

Ma Shouchen1, Xie Fangfang1, Ding Cui1,2, Zhang Hebing1

(1.,,454000,; 2.,450000,)

The overlapped area of cropland and coal production is an important region in the national security strategy system, which is related to the country's food security, energy security and ecological security. In this area, coal mining continuously changes the function and process of the original agricultural landscape ecosystem by influencing the landscape pattern of the area, and the analysis of the landscape ecological quality and its influencing factors has important theoretical significance and practical value for the ecological governance of the mining area. The overlapped area of cropland and coal production of Zhaogu coal mine in Huixian city of Henan province was taken as the research area, and the administrative village was the evaluation unit. This study comprehensively evaluated the landscape ecological quality of the research area by using the four-quadrant model. The results showed that: 1) under the influence of coal mining activities and land ecological regulation, the cultivated land area of the study area generally presented a trend of decreasing first and then increasing from 2008 to 2016, and the cultivated land was mainly transferred to construction land and water area. The construction land increased first and then decreased, and the construction land was mainly transferred to water area and cultivated land. 2) The landscape stability index of the study area first decreased and then increased, while the landscape disturbance index first increased and then decreased. 3) The landscape ecological quality of the study area presented the change characteristics of “good - bad - good” on the time scale. In 2008, in the initial stage of mine construction and mining, the landscape ecological quality of the study area was better as a whole. In 2011, the degree of landscape disturbance increased and the degree of stability decreased with the increase of mining activities, resulting in the decline of regional landscape ecological quality. After 2014, large-scale land ecological reclamation increased the land utilization rate of the research area. The large area of water area formed by mining subsidence improved the regional landscape structure and the stability of the landscape system. Therefore, the landscape ecological quality of the research area showed a trend of improvement. 4) On the spatial scale, under the influence of mining activities and subsequent land reclamation, the landscape ecological quality of the villages near the mining area showed a change trend of first getting worse and then getting better, while the villages far away from the mining area showed a trend of slight deterioration. In general, the number and area of the villages with excellent quality increased in 2016, while the number and area of the villages with poor quality decreased compared with 2011. However, compared with 2008, the number and area of the villages with excellent quality were still smaller, while the number and area of the villages with poor quality were still larger in 2016, which indicated that although the landscape ecological quality of the research area had improved, it has not yet recovered to the level of landscape ecological quality before the disturbance.

land use; landscape; ecology; overlapped areas of crop and coal production; four-quadrant model; landscape stability; landscape disturbance

馬守臣，謝放放，丁 翠，張合兵. 基于四象限模型煤糧復合區景觀生態質量時空變化及影響因素[J]. 農業工程學報，2020，36(4)：259－268. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.031 http://www.tcsae.org

Ma Shouchen, Xie Fangfang, Ding Cui, Zhang Hebing.Spatio-temporal change of landscape ecological quality and influencing factors based on four-quadrant model in overlapped area of cropland and coal production[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(4): 259－268. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.031 http://www.tcsae.org

2019-06-24

2019-11-28

國家自然基金項目（31871553）；河南理工大學創新型科研團隊資助（T2017-4；T2018-4）；河南省高校教師科技創新團隊（18IRTSTHN008）

馬守臣，副教授，主要從事礦區土地復墾和生態重建研究。Email：mashouchen@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.031

F301.24；X171.1

A

1002-6819(2020)-04-0259-09