尋烏水流域景觀格局演變及其生態環境效應

葉晶萍,劉士余,*,盛 菲,劉 政,楊 敏,李 俊

1 江西農業大學國土資源與環境學院, 南昌 330045

2 江西省鄱陽湖流域農業資源與生態重點實驗室, 南昌 330045

土地利用/覆被變化是當前土地變化科學和景觀生態學研究的熱點和前沿問題,也是導致景觀格局演變和生態系統變化的重要因素。經濟社會的高速發展和人類生產活動的日益頻繁深刻地影響著下墊面的變化,使得景觀格局發生改變,同時也影響著生態系統結構、功能和生態過程,最終導致水土流失、生態惡化和環境污染等一系列生態環境問題[1]。

國內外學者開展了大量土地利用變化、景觀格局演變和生態環境效應的研究。呂樂婷等[2]分析了東江流域1990—2016年土地利用和景觀格局時空演變特征。結果表明,流域土地利用類型的變化引起了景觀格局的改變,景觀破碎化和多樣性程度隨之增加。奚世軍等[3]的研究揭示,頻繁的人類活動會引起景觀結構組分、功能及景觀類型的演變,最終導致流域景觀生態風險增高。涂小松等[4]探究了鄱陽湖地區2000—2010年生態系統服務價值空間格局及其動態演化特征。結果顯示,相對粗放的土地開發利用會威脅到區域的生態安全和可持續發展。Watanabe[5]的研究顯示,土地利用變化過程會影響水文和碳相關生態系統服務的產生。溫仲明等[6]對黃土丘陵區紙坊溝流域近60年來土地利用景觀變化的環境效應研究發現,流域環境與土地利用景觀變化密切相關。隨著林草植被占優的景觀格局演變為坡耕地占優的景觀格局,流域環境狀況逐步惡化。隨著后期流域治理工作的開展,林草植被在景觀中優勢度逐漸增加,生態環境質量也隨之得到恢復。Gao[7]在黃土丘陵區長川流域的研究表明,優化后的土地利用空間格局能夠有效起到減少土壤侵蝕、提高水資源利用效率和保護生態環境的作用。

目前,相關研究多集中在土地利用和景觀格局的時空格局變化及驅動力分析、生態環境效應對土地利用變化/景觀格局演變的響應以及土地利用系統和生態服務系統之間的相互作用關系等方面,而土地利用變化引起的景觀格局演變和生態環境效應研究相對較少,值得進一步深入探討。尋烏水流域為東江發源地和重要水源補給區,生態地位十分重要。近幾十年來,該流域景觀格局和生態環境變化十分顯著,但相關研究鮮見報道。因此,及時開展其景觀格局演變和生態環境質量評價研究十分必要,研究成果可為流域的土地利用規劃、良好的生態格局建立和生態環境保護提供重要科學依據。

1 研究區概況

尋烏水為珠江流域東江水系源頭,是東江水兩大主要水系之一,發源于尋烏縣三標鄉椏髻缽山,自北向南流經尋烏縣三標、水源、澄江、吉潭、南橋、留車、文峰7鄉鎮,出斗晏水庫下行120 m入廣東省境,主河道長115.4 km,江西省境內流域面積1841km2。尋烏水流域地勢呈東北、西北與東南高,向西南傾斜,地形似掇箕狀,中山、低山、丘陵、崗地呈階梯狀分布。土壤類型主要有水稻土、潮土、紫色土、紅壤、山地黃壤和山地草甸土等6種,其中紅壤面積最大。植被類型以馬尾松和杉木為主。流域屬亞熱帶季風氣候類型,多年平均降水量約1600mm,多年平均氣溫18.9℃,年水面蒸發量1090 mm,年徑流量15.1億m3,懸移質年輸沙量43.4萬t。尋烏縣經濟總量明顯擴張,2015年實現生產總值558144萬元。2015年末,尋烏縣常住人口為32.82萬人。

水背水文站(115°40′39.6″E, 24°47′57.2″N)位于尋烏縣南橋鎮,為尋烏水流域的主要控制站點,本研究選取該水文站的控制范圍作為研究區,其控制流域范圍約為987 km2,河長86 km。

圖1 研究區地理位置及高程示意圖

2 數據來源及研究方法

2.1 數據獲取及處理

本研究所需氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網,水文數據來源于江西省水文局,人口、經濟數據從尋烏統計年鑒中獲取。遙感數據來源于美國地質調查局(USGS)網站,選取3景Landsat遙感影像為數據源,軌道號為121/43,影像獲取時間分別為1995-01-05(TM)、2005-01- 16(TM)和2015-02- 13(OLI/TIRS),如圖2所示。3期影像數據云量低,季相一致,質量較好。

圖2 1995—2015年研究區遙感影像

遙感數據預處理過程如下：①采用Envi 5.5.1遙感處理軟件對三景影像使用二次多項式和最鄰近像元法進行幾何校正,使其均方根誤差小于0.5個像元以滿足精度要求；②對影像進行輻射定標操作,將DN 值轉換為傳感器處的反射率；③對輻射定標后的影像進行大氣校正,消除大氣和光照等因素對地物反射的影響；④利用流域邊界矢量數據裁剪提取出研究區內多波段遙感圖像。⑤在綜合考慮遙感影像數據光譜信息和紋理特征的基礎上,運用隨機森林算法將研究區土地利用類型分為耕地、林地、園地、建設用地、水域和未利用地等6類。分類后的影像進行分類精度評估,Kappa系數均大于85%,滿足精度要求。

2.2 研究方法

2.2.1土地利用轉移分析

本文借助轉移矩陣進行土地利用類型內部轉移分析,轉移矩陣通用形式為[8]：

2.2.2景觀格局分析法

景觀格局分析對于研究景觀的生態過程和功能變化具有重要意義[9]。諸多景觀格局分析法中,景觀指數的應用最為廣泛,景觀指數可以體現其結構組成和空間配置等特征,能高度濃縮景觀格局信息。利用ArcGIS10.2的空間分析模塊將土地利用類型圖轉換為Grid格式, 然后采用景觀格局分析軟件Fragstats4.2進行各景觀組分的相關景觀指數計算。本文選取景觀面積比(PLAND)、斑塊密度(PD)、景觀形狀指數(LSI)、周長面積分維數(PAFRAC)、斑塊凝聚度(COHESION)、香農多樣性(SHDI)、景觀聚集度指數(CONTAG)以及修正Simpson均勻度指數(MSIEI),以上指標可以反映各景觀類型面積占比、形狀復雜度、破碎度和異質性等,各景觀格局指數計算公式和意義可參閱相關文獻[10- 11]。

2.2.3遙感生態指數(RESI)

隨著3S技術的不斷發展,諸多學者在生態環境評價中引入基于遙感反演的生態環境指標,不斷地改進和發展著生態環境評價的指標和方法[12- 13]。2013年徐涵秋首次提出的新型遙感生態指數(RSEI)[14-16]可完全依靠遙感技術,具有資料獲取方便、適用性強、受人為影響較小及研究結果更具客觀性和科學性的優點。許多學者應用該方法在流域[17]、濕地[18]、城市[19- 22]、自然保護區[23]和農牧交錯帶[24]開展過研究。

遙感生態指數(RSEI)通過主成分分析技術耦合了濕度(WET)、綠度(NDVI)、溫度(LST)和干度(NDSI)等4個生態評價的重要指標。濕度指標選取經過纓帽變換的濕度分量來表示；綠度指標選取應用最廣泛的歸一化植被指數代表；干度指標采用建筑指數(IBI)和土壤指數(SI)兩者相結合生成的“建筑-裸土指數”來表示；熱度指標采用地表溫度表示,先從Landsat用戶手冊的模型計算亮度溫度,再通過比輻射率校正計算而得。由于4個指標的量綱不一致,先對4個指標進行歸一化,使其結果映射到[0,1]區間。對歸一化處理的指標進行主成分分析,通過主成分變換的結果構建原始的生態指數RSEI0,公式為RSEI0=PC [f(WET, NDVI, NDSI, LST)]。為便于指標的度量與比較,對RSEI0進行歸一化處理,最終得到遙感生態指數RSEI,其值介于[0,1]之間,RSEI值越大,代表生態環境質量越好,反之則生態差。為進一步對RSEI進行定量化和可視化分析,將各年份的RSEI指數以0.2為間隔,劃分為優、良、中等、較差、差5個等級。遙感生態指數RSEI計算流程詳見圖3。

圖3 RSEI指數計算流程圖

3 結果分析

3.1 土地利用變化特征

從流域的總體土地利用類型動態變化過程可知,園地用地比例快速增加,由2.34%增加至42.48%,自2005年之后,上升趨勢趨緩；林地用地比例持續大幅下降,自2005年之后,下降趨勢漸緩,林地是園地擴張的主要來源；建設用地增速相對較快,建設用地總量漲幅近2%,且2005年之后的增速較前一段更快；耕地、未利用地比例出現小幅下降,且自2005年之后有加劇趨勢,水域面積小幅下降后又波動上升,總體相對穩定。總而言之,1995—2015年尋烏水流域土地利用變化極其顯著,整體處于不平衡態,以林地、耕地轉出與園地轉入為主要變化形式,前十年土地利用變化趨勢比后十年的更劇烈。

表1 1995 —2015年尋烏水流域土地利用類型總體構成及變化

經土地利用轉移矩陣計算(表2),尋烏水流域1995—2015年期間各類土地利用類型都有轉入和轉出,且類型間相對轉移量比較大。按絕對量計算,土地利用轉出面積最多的是林地34697.74hm2,其次是耕地8650.96 hm2,最少的是建設用地57.98 hm2,轉出面積大小排序為：林地>耕地>未利用地>水域>園地>建設用地。轉入面積最大的為園地39651.52hm2,其次是建設用地1785.38 hm2,最少的水域310.77 hm2,轉入面積大小排序為：園地>建設用地>林地>耕地>未利用地>水域。

表2 1995—2015年尋烏水流域土地利用類型轉移矩陣

3.2 景觀格局變化特征

3.2.1類型水平上景觀格局變化特征

由圖4可知,在類型水平上,各土地利用類型的景觀指數呈現出不同的變化趨勢。從1995—2015年的景觀百分比數據來看,林地景觀組分對流域的控制作用減弱,由1995年的79.04%減少到2015年的45.13%,后期園地也成為了流域的優勢景觀組分。流域中耕地的斑塊密度相對較高,未利用地則呈現持續下降趨勢,園地和建設用地在2005年前后呈現先增加后減少的趨勢,而林地和水域則呈現相反的變化趨勢,表明流域內景觀生態過程較活躍。從景觀形狀指數變化趨勢可知,耕地、園地的景觀形狀指數較大且總體呈現上升趨勢,林地和建設用地呈現增加趨勢且增速較快,未利用地和水域的景觀形狀指數呈現持續下降趨勢。周長-面積分維數理論值范圍為[1,2],值越大代表景觀形態越復雜,值越接近1.5代表景觀類型處于越不穩定的狀態。從1995—2015年的周長-面積分維數變化趨勢可知,各景觀類型的周長-面積分維數值較接近,均介于[1.2—1.5]區間內,耕地、林地、未利用地周長-面積分維數值呈現下降趨勢,表明其景觀形態呈現簡單化趨勢,且越來越趨于穩定,建設用地、園地和水域景觀形態越來越復雜,且處于不穩定狀態。從1995—2015年的斑塊凝聚度變化趨勢可知,各景觀類型的空間凝聚度指數都較大,表明流域內各景觀類型的團聚程度較高。其中耕地、林地、園地最高,建設用地、未利用地次之,水域空間連通性最小。

圖4 尋烏水流域類型水平、景觀水平上景觀格局指數變化特征

3.2.2景觀水平上景觀格局變化特征

由圖4可知,1995—2015年期間,流域的景觀結構發生了顯著變化。尋烏水流域的香農多樣性指數總體上呈現增加趨勢,表明流域景觀類型所占比例差異呈現減小趨勢。流域的修正Simpon均勻度指數不高,但呈上升趨勢,表明流域不同景觀斑塊分布均勻程度不高,各景觀斑塊之間差異較大。1995年以來流域聚集度指數呈減少趨勢,說明研究區內多元景觀聚集程度一般,但景觀異質性有所增強,破碎化程度有所升高。流域的景觀結構變化在1995—2005年期間變化幅度更顯著,2005—2015年期間變化幅度更小,更加趨于穩定。

3.3 生態環境質量評價

3.3.1遙感生態指數(RSEI)構建

本研究通過主成分分析技術集成綠度、濕度、干度和溫度4個指標,以單一變量耦合多個指標,根據各指標對主成分的貢獻率來客觀地確定權重。先將各期標準化后的各指標進行波段合成,然后對合成后的圖像進行主成分變換,得到各指標主成分分析結果。

由表3可知：①1995—2015年,3個時期各指標的第一主成分貢獻率分別達到65.08%、80.56%和81.55%,說明第一主成分已集中了4個指標的大部分特征,且3個時期濕度的系數均為最大,說明濕度對生態環境質量的影響最大；②第一主成分中,濕度(WET)和綠度(NDVI)呈正值,說明它們對生態環境質量起到正面作用；反之,代表熱度的LST和代表干度的NDSI對生態環境的影響是負面的。③除第一主成分之外,其他主成分的符號和大小不穩定,難以解釋生態現象。因此使用第一主成分構建RSEI。

3.3.2尋烏水流域生態環境時空變化分析

從3期遙感生態指數圖(圖5)相比較來看,相較于1995年,2005年紅色區域(生態環境質量差)明顯增加,再到2015年,研究區中部生態環境質量明顯得到改善,大部分紅色區域已經被橙黃色和黃色所替代。同時,研究區深綠色區域(生態環境質量優)也有所增加。

圖5 尋烏水流域遙感生態指數圖

由表4可知,RSEI均值由1995年的0.550下降到2005年的0.544,下降了1.09%；再由2005年的0.544增加到2015年的0.554,增加了1.84%。尋烏水流域的遙感生態指數呈現出先下降再上升的特征,說明其生態環境變差后又有所改善。

表4 各年份4個指標和遙感生態指數RSEI的均值變化

經統計(表5),尋烏水流域生態狀況為優、良面積占比由1995年的47.40%降至2005年的47.33%再降至2015年的45.13%,20年間共下降2.27%,下降幅度不大；與此同時,研究區生態狀況為較差、差的區域占比由1995年的28.83%上升到2005年35.15%再到2015年的35.09%,20年間共上升6.26%,這都說明了流域20年間的生態狀況總體上呈現下降趨勢。同時,尋烏水流域生態環境質量為優的面積占比明顯增多,由1995年的19.80%到2005年的25.65%再到2015年的28.06%。

表5 研究區1995—2015年期間各RSEI等級面積統計

3.3.3生態環境變化歸因分析

生態環境是在自然因素和人類活動的綜合作用下變化的。以濕度、綠度、干度和熱度4個指標耦合的生態指數可較好地反映尋烏水流域生態環境質量狀況。

(1)自然因素對生態環境的影響

研究時段內,與生態環境呈正相關的濕度與生態環境呈負相關的溫度對流域的遙感生態環境指數(RSEI)的貢獻率最大。從年降水量和年均氣溫變化特征可以看出,尋烏水流域1995—2015年期間年降水和年均氣溫均呈下降趨勢。從年徑流變化特征可以看出,徑流深呈上升趨勢,一定程度上增加了研究區的水汽含量,提高了土壤濕度。這與表4中各年份濕度、熱度指標的RSEI均值變化趨勢是一致的。

圖6 尋烏水流域年降水量、年均氣溫和年徑流深變化趨勢

(2)人類活動對生態環境變化的影響

研究表明,經濟發展、產業結構、農業生產水平都有可能影響到生態環境的變化[26]。尋烏縣是名副其實的果業大縣和果業強縣,自20世紀90年代以來,尋烏果業大開發,果園規模擴張速度極快,率先在全省實現了農業人口人均果園0.13hm2。據相關數據顯示[27],1995年、2005年和2015年尋烏縣的果業總產值分別為0.50億元、4.56億元和16.62億元。果業總產值更是一度超過糧食總產值,成為縣城潛力最大、分量最重的第一支柱產業。諸多研究表明,單位面積林地在氣候調節、水源涵養、保土固碳、生物多樣性保護等方面的生態系統服務價值遠遠高于園地[28-30]。研究期間內尋烏水流域的大量林地轉換為園地,其生態系統服務價值和生態環境質量都會大大降低。

與此同時,尋烏水流域生態環境質量為優的面積占比越來越多,由1995年的19.80%提高至2015年的28.06%,從圖5中可以看出,深綠色區域(生態環境質量優)面積明顯增加,這些區域多為林地,這與尋烏縣政府所做的一系列生態環保舉措有著密不可分的聯系。尋烏縣先后出臺實施了關于生態建設和環境保護的“十五”、“十一五”和“十二五”規劃和《尋烏縣生態縣建設規劃(2011—2020)》,并取得了一定的成效。經統計,全縣近年來共完成造林面積10323.9hm2,建設珠江防護林2160 hm2,退耕還林1666.7 hm2,退果還林400.9hm2,礦山治理及生態修復面積達14km2。這些環保舉措都為尋烏水流域的生態修復做出了巨大貢獻。

4 結論與討論

4.1 結論

本文通過獲取1995、2005和2015年三期影像,首先通過遙感解譯得到相應的土地利用數據,再通過土地利用轉移矩陣模型分析出土地利用動態變化特征,同時利用景觀格局分析法計算類型水平和景觀水平上景觀格局指數,得到流域景觀格局演變特征,最后利用RSEI對尋烏水流域的生態環境質量進行評價。主要結論如下：

(1)1995—2015年期間,園地(增加40.14%)和林地(減少33.91%)面積占比變化幅度最大,耕地(減少7.38%)其次,水域(減少0.1%)變化幅度最小。研究時段內園地“漲勢”和林地“落勢”十分明顯,建設用地增速相對較快,耕地和未利用地呈小幅下降趨勢。豐富的山地資源和獨特的氣候為尋烏果業的發展提供了優越的自然條件。自90年代以來,尋烏果園規模迅速擴張,這也是尋烏水流域土地利用變化顯著且處于單向轉換的不平衡狀態的原因。

(2)景觀水平上,流域的香農多樣性指數(SHDI)、修正Simpon均勻度指數(MSIEI)分別由1995年的0.7083、0.2423上升至2015年的1.114、0.5247,說明斑塊類型趨于多樣化,景觀豐富度在增加,各景觀類型占比趨于均衡化,作為優勢景觀的林地對流域的控制作用減小,景觀異質性增強。景觀聚集度指數(CONTAG)由1995年的72.93下降到2015年的58.13,說明其景觀連通性變差,景觀破碎化程度提高。可知,近20年來尋烏水流域土地利用變化深刻地影響著景觀格局。

(3)尋烏水流域1995、2005和2015年RSEI均值分別為0.554、0.544和0.550,呈先下降后上升趨勢,說明生態環境狀況惡化后得到改善。尋烏果業發展引起的園地快速擴張對林地的占用是生態環境惡化的主因,后期退果(耕)還林、保護生態林及植樹造林等是生態環境改善的主因。

4.2 討論

土地利用變化蘊含著大量人類活動的信息,通過改變景觀格局和生態系統結構、功能及生態過程直接影響生態環境狀況,是景觀格局演變和生態環境變化的重要驅動力[31- 32]。井云清等[33]在艾比湖濕地的研究表明,當土地利用/覆被變化對生態環境改善的貢獻率高于對生態環境惡化的貢獻率時,生態環境質量有一定的提高,反之降低。即流域內生態環境狀況是惡化和改善兩種趨勢相互抵消后的結果。這與本文尋烏水流域生態環境惡化后得到改善、但其生態環境質量總體上呈下降趨勢的研究結果相吻合。

陳萬旭等[34- 35]的研究顯示,土地利用程度對生態環境質量指數影響力顯著高于其他因子,土地利用變化是生態系統結構和功能變化的直接原因。毀林開荒及建設用地占用林地和耕地是導致生態系統功能惡化的重要原因,退耕還林是生態系統功能改善的主要原因。歐維新等[36]的研究表明,土地利用變化是生態系統健康時空演變的主導因子,且林地和水域對維持生態系統健康起著決定性作用。這與尋烏水流域土地利用變化深刻地影響著景觀格局和生態環境狀況的研究結果相一致。