基于地形梯度的阜平縣景觀格局演變與熱環境效應分析

黨怡雯， 劉景剛， 張家琛， 陳亞恒

(1.河北農業大學國土資源學院，河北 保定 071000； 2.天津市濱海新區土地發展中心，天津 300457)

土地是人類生存、生產、建設不可或缺的要素和載體，在全球氣候與環境變化的研究領域中，土地利用/土地覆蓋變化 (LUCC) 是其中的重點內容。它直接反映人類活動作用于地球陸地表面生態系統產生的結果，是人類社會經濟活動行為與自然生態過程交互和鏈接的紐帶[1-2]。2005年全球土地計劃(Global land Project，GLP)將土地利用/土地覆蓋動態監測與模擬列為核心內容之一[3]。地形作為重要的地理環境要素，對區域內光照、降水等氣候資源以及養分等土壤資源的再分配起著主導作用，直接影響著生態系統的物質流動和能量循環，制約著土地利用的方式和程度，進而影響區域土地利用的空間格局[4-5]，也因此成為了山區貧困化的主要自然因素之一[6]。

近年來，探究不同地形梯度下土地利用方式、土地景觀格局的轉變已經趨于成熟。學者們將目光聚焦于不同研究視角：城市、山區、流域、森林等[6-11]以及不同研究尺度：省、市、縣層面[7,12-13]。在此基礎上，也有眾多學者運用景觀生態學原理，以空間粒度為切入點，對景觀格局進行深入探究[14-15]。研究結果表明景觀格局的演變與熱環境效應也有密不可分的聯系[16-18]。但目前鮮有人針對地形因素，將景觀格局的演變與熱環境效應結合起來進行系統分析。

河北省阜平縣地形起伏較大，地形梯度明顯，地勢由東南向西北逐漸升高，自然生物分布也呈現一定的垂直地帶性。區內生態環境較為脆弱，水土流失嚴重，裸地面積廣。縣內景觀類型多樣，其熱量資源的分布也受到地形、地勢的影響，深刻影響著土地利用的方式和格局。為了加快推進鄉村振興戰略的實施，需要利用好阜平縣的地形特色優勢，掌握資源脈絡，因地制宜進行生產、旅游建設。本研究以河北省阜平縣為研究區，探究阜平縣景觀格局和熱環境效應的地形梯度時空變化特征以及二者的相關性，揭示地形因子對景觀格局和熱環境效應的影響，為該區域推進鄉村振興戰略、生態文明建設，景觀格局的優化以及農業生產、旅游業的發展提供一定的理論依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

阜平縣位于河北省中西部，保定地區西部，地處太行山中北部東麓，屬暖溫帶半干旱和半濕潤地帶。下轄4鎮9鄉，209個行政村，1 208個自然村，處于東經113°45′～114°32′、北緯38°39′～39°08′，總面積達2 494 km2。全境地形復雜多樣，山巒起伏，由于海拔高度的差異熱量資源呈現階梯狀分布，西部深山區氣候寒冷，溫度較低，東部淺山區溫度較高。境內流域面積200 km2以上的中小河流6條，大都是季節性河流。年平均氣溫12.7 ℃，無霜期約191 d，地區年降水量為440～650 mm。境內景觀類型多樣，礦產資源豐富，動植物資源有800余種。

1.2 數據來源及處理

本研究所用數據均來源于地理空間數據云，包含分辨率為30 m的DEM數字高程數據和Landsat TM和Landsat OLI_TIRS的2009年7月2日、2014年7月25日、2019年7月23日3期遙感影像數據，成像時間均為7月，云量均低10%，成像質量較好，且無極端異常天氣。通過監督分類與人機交互式解譯生成，同時，進行野外實地考察驗證進行修正，將土地利用類型劃分為耕地、園地、林地、草地、建設用地、水體、其他土地，共計7類。

1.3 地形位指數和分布指數

單一分析地形因子不足以科學體現地形因素對土地利用方式和景觀格局的影響程度。因此，引入地形位指數，綜合高程與坡度雙因子對地形特征進行綜合描述，其計算公式如下[19]：

T=ln[(E/E0+1)×(S/S0+1)]

(公式1)

式中，T為地形位指數，E、S分別表示研究區內任意點的高程值和坡度值，E0、S0分別表示計算單元內的平均高程和平均坡度。高程越高、坡度越大的區域地形位指數越大，反之則越小。

采用分布指數來描述研究區各景觀類型在地形梯度上的空間分布情況，確定優勢分布區間，其計算公式如下[20]：

P=(Sie/Si)/(Se/S)

(公式2)

式中，P為分布指數，Sie表示在e級地形內第i種景觀類型的分布面積，Si表示第i種景觀類型總面積，Se表示研究區內e地形區間的總面積，S表示研究區總面積。當P>1時，表示該類型景觀在e級地形上呈優勢分布，P值越大，表示分布優勢越明顯[21]。

1.4 土地利用圖譜分析法

土地利用圖譜法是揭示土地利用時空變化過程的重要方法[19,22-23]。借助ArcGIS10.2軟件進行空間疊加，得到變化信息圖譜，可直觀反映各個景觀類型的演變過程，其計算公式：

Y=(G1)×10n-1+(G2)×10n-2+…+(Gn)×10n-n

(公式3)

式中，Y表示變化圖譜，n為土地利用變化時期數目，Gn表示第n期數據中的景觀類型。

1.5 景觀格局指數

景觀格局指數反映景觀格局的空間結構信息。剔除指標的冗余度，本研究選取景觀水平上的斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(LPI)、景觀形狀指數(LSI)、蔓延度(CONTAG)、邊緣密度(ED)、香農多樣性指數(SHDI)共6個指標，應用Fragstats4.2軟件進行計算，可較為全面地反映景觀格局的特征。

1.6 地表溫度反演

借鑒覃志豪等[24]提出的單窗算法對Landsat TM 5和Landsat OLI 8的熱紅外波段進行地表溫度反演。對于Landsat TM 5(波段6)數據，計算公式如下：

T6=1 260.560 0/ln[1+60.776 0/(0.123 8+0.005 632 56DNTM6)]

(公式4)

式中，T6為亮度溫度值，單位為K；DNTM6為TM6的像元DN值，取值范圍為[0,255]。

LST6={-67.355 351(1-C6-D6)+[0.458 606(1-C6-D6)+C6+D6)]T6-D6Ta}/C6

(公式5)

Ta=17.976 90+0.917 15T0

(公式6)

C6=ε6τ6

(公式7)

D6=(1-ε6)[1+(1-ε6)τ6]

(公式8)

式中，LST6為地表溫度，單位為K，地表溫度取值范圍通常在0～70 ℃；Ta表示大氣平均作用溫度；C6、D6為中間變量；T0為地面附近氣溫，單位為K；τ6表示大氣透射率；ε6表示地表輻射率。

對于Landsat OLI 8(波段10)數據，計算公式如下：

Lλ=MLDN+AL

(公式9)

式中，Lλ為波段λ的輻射亮度值，ML為波段λ的增益值，AL為波段λ的偏移值。

Tk=K2/ln(K1/Lλ+1)

(公式10)

式中，Tk表示亮溫，是運算過程中一個重要參數；K1和K2為定標常數，Lλ為上述輻射定標后的影像波段。其中K1=774.89 W/(m2·sr·μm)，K2=1 321.08 K。

LST10={-67.355 351(1-C10-D10)+[0.458 606(1-C10-D10)+C10+D10)]Tk-D10Ta}/C10

(公式11)

C10=ε10τ10

(公式12)

D10=(1-ε10)[1+(1-ε10)τ10]

(公式13)

式中，C10、D10為中間變量，ε10表示地表輻射率，τ10表示大氣透射率。

t=LST-273.15

(公式14)

式中，LST為開氏溫度，單位為K；t為攝氏溫度，單位為℃。

2 結果與分析

2.1 阜平縣景觀類型空間分布的地形梯度效應

2.1.1 不同等級地形位指數的分布 借助ArcGIS10.2軟件提取研究區的高程和坡度，進行疊加分析，得到阜平縣地形位指數圖(圖1)。參考路昌等[9]、孫丕苓等[19]的研究結果，結合阜平縣實際地貌特征，采用等間隔的方法進行重分類[9,25-27]，將地形位指數分為10級，界定低、中低、中高和高地形位指數4個不同梯度[20]。研究區內地形梯度以中低等級為主，低等級和中高等級次之，高等級面積僅占0.05%。在地形位指數等級分布上，集中分布在3～6級，其中4級地形區面積占比18.21%，5級地形區和3級地形區次之，分別占17.66%和17.28%(表1)。

圖1 阜平縣地形梯度分布圖Fig.1 Topographic gradient distribution map of Fuping County

表1 阜平縣地形位指數分級及其面積占比

2.1.2 不同景觀類型在地形梯度上的分布特征 景觀類型的空間分布呈現出地帶差異性，不同地形位等級上各景觀類型優勢分布區間有所不同(圖2)。時間序列上，各景觀類型的優勢分布區間不變，且總體曲線形態基本相似。空間序列上，耕地、草地、建設用地、園地優勢區段分布在1～3級地形區，水體優勢分布區段分布在1～2級地形區，分布指數跨度大，一級地形區優勢明顯，說明其分布嚴格受地形位的限制，水體的優勢分布區域也體現出研究區河流和水庫的分布。其他土地優勢分布區段分布在4～6級地形區，林地優勢分布區段分布在6～10級地形區。阜平縣全境森林覆蓋率較高，林地對各種地形具有較強的適應性，高程越高、坡度越大的地區，林地的分布優勢越為明顯。

圖2 各景觀類型在地形梯度上的分布指數Fig.2 Distribution index of each landscape type on topographic gradient

2.2 景觀格局時空變化的地形梯度效應

2.2.1 景觀格局變化圖譜 景觀格局變化圖譜可深入剖析連續時間序列內景觀類型的動態變化過程，明確地類轉換的先后次序，從側面反映人類活動的作用結果及程度。2009-2019年2個等時間間隔內，耕地、建設用地均以轉入為主，其余土地利用類型以轉出為主。基于土地利用轉移矩陣(表2、表3)，對景觀格局圖譜進行分析。在ArcGIS10.2中進行空間疊加處理，得到阜平縣連續2個時間間隔內的土地景觀格局演變軌跡(圖3)。在景觀類型圖譜變化模式中，穩定型面積占比達到98.489%，其余類型面積占比極小(表4)。穩定型中最大變化圖譜類型為其他土地-其他土地-其他土地，其次為建設用地-建設用地-建設用地。其他土地為研究區內的主導景觀類型，占據重要地位。阜平縣境內存在大量裸地，占其他土地景觀類型的絕大部分，未來應該進一步合理開發利用。前期變化型中，有其他土地-耕地-耕地、草地-建設用地-建設用地、耕地-建設用地-建設用地、其他土地-建設用地-建設用地，其中其他土地-耕地-耕地占比57.73%，說明在該時段內阜平縣的耕地需求量增加。后期變化型中，以其他土地-其他土地-耕地和草地-草地-耕地為主，其中，其他土地-其他土地-耕地所占該類型比重較大，達57.42%，凸顯了耕地的重要戰略地位，進一步體現了糧食安全的重要性，阜平縣其他土地仍有較大利用空間。反復變化型中主要以水體-建設用地-水體為主，占比95.68%，水源保護對區域的可持續發展起著重要的作用，反映出當地政府管控建設用地無序隨意擴增政策的推進。持續變化型面積占比僅0.001%，主要由耕地-其他土地-建設用地和林地-其他土地-建設用地構成。

表2 2009-2014年土地利用轉移矩陣

表3 2014-2019年土地利用轉移矩陣

2.2.2 景觀格局信息圖譜的地形梯度 將景觀類型變化圖譜與地形位指數進行空間疊加處理，景觀格局信息圖譜的地形梯度效應如圖4所示。穩定型變化圖譜對于地形等級高的地區具有較好的適應性，優勢區間為4～10級區，其分布指數在地形區間內始終保持相對穩定。低地形梯度區間內，前期、后期變化型圖譜分布優勢明顯。反復變化型隨地形位指數增加呈現急速下降的趨勢，人類活動主要集中在地勢平坦，地形起伏小的1級區，優勢度明顯。持續變化型隨地形位增加呈減小趨勢，尤其在1～2級地形梯度間呈現急速下降狀態，優勢分布區間在1～2級區。

圖4 各類型圖譜在地形梯度上的分布指數Fig.4 The distribution index of each type of map on the topographic gradient

2.3 景觀格局的地形梯度效應

借助Fragstats4.4軟件完成對阜平全縣景觀格局指數的測算，由圖5可知，時間序列上，景觀格局指數最終都保持穩定不變的狀態。斑塊密度(PD)隨時間推移保持小幅上升的趨勢,最大斑塊指數(LPI)隨時間推移保持小幅下降狀態,景觀形狀指數(LSI)隨時間推移保持小幅上升的趨勢，蔓延度(CONTAG)隨時間推移保持下降狀態，邊緣密度(ED)隨時間推移保持上升趨勢，香農多樣性指數(SHDI)總體保持相對穩定且呈微幅上漲的趨勢。

空間序列上，PD值在1～7級地形位區段呈現下降狀態，7～8級地形位區段保持相對穩定，8～10級地形位區段呈現上升趨勢。PD值在地形梯度內變化跨度較大，景觀格局破碎化現象集中發生在低、高等級地形位區域，這些地區景觀破碎度較高，低等級地形區間主要是受到人類活動的強烈干擾所致，高等級地形區間主要受復雜地貌的影響。LPI值在1～2級地形區急劇下降，在2～7級地形區保持相對穩定，在7～10級地形區呈現增長的趨勢，表明優勢景觀主要分布在自然質量較好的低等級地形區和人類活動破壞少、保持原始自然風貌的高等級地形區。LSI值在1～4級地形區保持上升趨勢，在4～10級地形區呈現下降狀態，峰值出現在第4級地形區上，表明景觀形狀指數高的區域分布在海拔低、坡度較小的低和中低等級地形區。中高和高等級地形區的景觀形狀指數較小，表明在該地區分布形狀較為規則，集中連片。CONTAG值隨地形位梯度的升高呈現下降-上升-相對穩定-上升-下降的趨勢，表明隨地形梯度的升高，景觀格局的完整性越高。ED值在1～2級地形區處于上升狀態，2～10級地形區處于下降狀態，且2～5級地形區下降速度明顯大于5～10級地形區，隨時間推移，各時點ED峰值均出現在1級地形區上，反映出低和中低地形梯度區域的景觀類型易受到人類活動的影響，被分割的程度高，布局較為分散。SHDI值的高低反映其景觀異質性，其值越高，表明各景觀類型在景觀水平上分布越均衡。SHDI值隨著地形位指數的增加呈現下降-上升-下降的趨勢，景觀類型表現更為多樣化，1～2級地形區下降緩慢，2～5級地形區急速下降，5～7級地形區緩慢上升，7～10級地形區穩步下降。表明景觀格局受地形因子和人類活動的雙重影響。

圖5 景觀格局指數在地形梯度上的變化圖Fig.5 Changes of landscape pattern index on terrain gradient

2.4 熱環境分布的地形梯度效應

以夏季7月為例，運用反演手段，得到阜平縣2009年7月、2014年7月、2019年7月全域地表溫度分布狀況(圖6)，并與地形位指數分級區間進行空間疊置，得到地表溫度在不同等級地形區間上的空間分布情況。剔除3期地表溫度反演結果的0.01%的最高和最低異常值，經空間分析計算，得到各級地形區地表溫度的平均值(表5)。時間尺度上，夏季1～7級地形區的平均地表溫度隨時間的推移均呈現先上升后下降的趨勢；8～10級地形區的平均地表溫度呈現上升態勢。生產活動中產生的氣體排放量，在人類活動較為頻繁的低、中低、中高等級地形，2014年后產生的熱環境效應較2014年前逐漸減弱。空間尺度上，2009年夏季地表溫度平均值隨地形梯度的提升呈現下降-上升-下降的走勢，臨界區間出現在2級地形區；2014年、2019年夏季地表溫度平均值均隨地形梯度的提升呈現上升-下降的走勢，臨界區間也出現在2級地形區。平均地表溫度的分布狀況在一定程度反映了地形因子和人類活動對地表溫度的影響程度。

圖6 2009-2019年7月阜平縣全域地表溫度分布圖Fig.6 The global surface temperature distribution from July 2009 to July 2019 in Fuping County

表5 不同梯度地形平均地表溫度變化

2.5 景觀格局與地表溫度相關性的地形梯度效應

運用SPSS 26軟件計算研究期內各梯度地形內地表溫度的平均值和景觀格局指數的相關性系數。結果(表6)顯示，斑塊密度(PD)和最大斑塊指數(LPI)與地表溫度的相關性較低。景觀形狀指數(LSI)與地表溫度的相關性隨時間推移呈現先上升后下降的走勢，2009年和2019年在0.05的置信水平上呈現顯著正相關性，2014年在0.01的置信水平上呈現極顯著正相關性。表明景觀類型不規則性越高，熱環境效應就越顯著。蔓延度(CONTAG)與地表溫度的相關性保持上升狀態，2009年和2014年在0.05的置信水平上呈現顯著負相關性，2019年在0.01的置信水平上呈現極顯著負相關性，反映景觀格局的完整度越高，其對應的地表溫度越低。邊緣密度(ED)與地表溫度的相關性呈現隨時間推移先上升后穩定的趨勢，在0.01的置信水平上呈現極顯著正相關性，表明景觀格局布局越分散，其對應的地表溫度值越高。香農多樣性指數(SHDI)與地表溫度的相關性隨時間推移不斷加強，2009、2014、2019年均在0.01的置信水平上呈現極顯著正相關性。表明景觀組合類型越豐富，整體上其對應的地表溫度越高。

表6 地表溫度與景觀格局指數的相關系數

3 結論與討論

本研究以阜平縣2009年7月、2014年7月 、2019年7月3期遙感、DEM影像為基礎，借助地形分析、信息圖譜分析、景觀格局指數和地表溫度反演等方法，探究地形因子對阜平縣景觀格局與熱環境效應時空演變的影響程度，對其進行綜合分析。結果表明：(1)地形因子對各景觀類型優勢分布區間產生較大的影響，呈現出明顯的時空分異特征。研究區內耕地、草地、建設用地、園地、水體主要集中分布在自然環境條件良好的1～3級或1～2級的低地形梯度區域，為人類生存提供生活空間以及從事各項生產建設活動的生產空間。其他土地優勢區分布在4～6級中低地形梯度區域，林地優勢區分布在6～10級中高地形梯度區域，林地對各種地形具有較強的適應性，林地為優勢景觀類型，分布范圍逐漸向高地形位指數區域拓展，且地形位指數越高區域的分布指數越大。(2)景觀類型的演變上，穩定型占絕對主導分布，其主要分布于中低、中高和高等級地形梯度區域。其余演變類型全部分布于低等級地形梯度區域。穩定型變化圖譜中主要類型以其他土地-其他土地-其他土地以及林地-林地-林地為主。(3)景觀格局水平上，低、高等級地形位指數區域的景觀格局破碎化現象顯著，優勢景觀也主要分布其中。隨地形梯度的升高，景觀格局的完整性越高。低和中低地形梯度區域的景觀類型受到人類活動的影響，被分割的程度高，布局較為分散。中高和高等級地形區域的景觀類型分布形狀較為規則，集中連片。在低、中低地形梯度內景觀類型表現更為多樣化。(4)地表溫度在時間序列上呈現先上升后下降的趨勢，在空間序列上隨地形位指數的升高呈現階梯狀分布，且隨地形位指數的升高，地表溫度呈現下降趨勢。地表溫度與景觀格局存在一定空間相關性，在空間分布上地表溫度與PD、LPI相關性較低。地表溫度2009年和2019年與LSI在0.05的置信水平上呈現顯著正相關性，2014年在0.01的置信水平上呈現極顯著正相關性；地表溫度2009年和2014年與CONTAG在0.05的置信水平上呈現顯著負相關性，2019年在0.01的置信水平上呈現極顯著負相關性。地表溫度與ED在2009、2014、2019年在0.01的置信水平上均呈現極顯著正相關性。香農多樣性指數(SHDI)與地表溫度2009、2014、2019年均在0.01的置信水平上呈現極顯著正相關性。

景觀格局的形成和演變受到人類活動和地形因子的共同作用[28-30]，而熱環境效應也深受景觀格局變化的影響。阜平縣地處太行山區，土地利用方式受地形因子的制約，2020年2月剛剛“脫貧摘帽”，因此未來要夯實脫貧成果，進一步擴大發展空間和加大發展力度。要利用好地形梯度跨度大這一地理特性，遵循景觀生態學原理和可持續發展原則，因地制宜制定發展戰略。土地利用結構的形成是一個長期的過程，轉變并不能依靠一朝一夕，在掌握生態發展要義的前提下，要深入挖掘土地潛力，有針對性地開發、配置土地資源，摸清資源稟賦，在保障資源環境承載力和穩定生態的前提下，充分利用好當地的“紅色資源”和“綠色資源”培育特色產業，進一步帶動農業、林果業和旅游業的發展，進而實現鄉村振興。