黃河源區1990—2020年景觀格局動態及驅動因素分析

摘要：分析黃河源區景觀格局的時空變化特征，為源區生態恢復和環境保護提供科學依據。基于近30年7期的土地利用數據，從類型水平和景觀水平上分析黃河源區景觀格局的時空變化特征并分析其驅動因素。結果表明：從類型水平指數上看，黃河源區耕地、水域和建設用地散布與并列指數大幅降低，各類型的形狀逐漸復雜化；林地景觀類型正處于被其他地類逐漸分割擴張的狀態；草地是所有景觀類型中優勢度最高的類型，自然連通性最好。1990—2005年未利用地的形狀指數（LSI）值最大，其景觀整體形狀較其他景觀復雜。從景觀水平指數上看，斑塊密度、最大斑塊指數、散布與并列指數和香農多樣性指數總體呈現降低趨勢，周長-面積比總體呈現增大趨勢，斑塊連通度指數基本保持不變，表明源區整體破碎化程度低，空間異質性減小。黃河源區景觀格局變化主要受到社會經濟因素和自然因素的共同影響，其中社會經濟發展、人口增加和產業結構調整是景觀格局變化的主要驅動因素；年均溫、年均蒸發量和年均降水量等自然因素是影響景觀格局變化的次要因素。

關鍵詞：景觀格局；土地利用；景觀水平；驅動因素；黃河源區

中圖分類號：P931.7" " " " 文獻標志碼：A" " " " 文章編號：1674-3075（2025）01-0020-14

景觀格局研究是當前景觀生態學的核心主題，研究區域景觀格局的動態變化特征及演變趨勢，有助于區域景觀的保護修復和規劃管理（Hulshoff，1995；鄭新奇和付梅臣，2010），是構建區域生態安全格局的重要基礎（楊苗等，2020）。景觀形態的演化是空間和時間上最直接的反映（岳東霞等，2009），準確分析景觀格局及驅動力有助于深刻認識景觀的空間結構和產生變化的因素，進而比較景觀格局下不同的生態效應，為資源保護和景觀規劃提供依據（田世民等，2022）。此外，景觀變化的驅動因素研究可了解土地利用變化成因與過程，并對未來變化發展趨勢進行預測。

黃河流域生態安全與高質量發展是國家生態文明建設戰略的重要組成部分，而黃河源區是黃河流域至關重要的水源涵養源（王根緒等，2001；顧明林，2019）。近幾十年來，在自然和人為因素影響下，黃河源區的生態環境和水源補給系統發生了顯著變化，出現水源涵養功能降低、降水量增加、極端天氣頻發、雪線上升、冰川凍土消融、濕地退化、水土流失等現象（Zhang et al，2012；Si et al，2022；李林等，2011；賈慧聰等，2011）。源區生態環境變得十分敏感脆弱，源區生態、社會和經濟的可持續發展受到阻礙（梁文濤等，2022；劉彩紅等，2021；劉垚等，2017）。

目前，黃河源區景觀格局研究多集中在高寒草地、高寒濕地及荒漠化土地的景觀生態結構和格局變化（胡小柯等，2012；潘耀等，2022；朱剛等，2021）。相關研究成果對黃河源區空間分布特征及演化進行了探討，但尚未闡明黃河源區景觀時空的整體演變規律及源區景觀格局動態變化的驅動因素，尤其針對黃河源區景觀格局變化驅動因素的研究較少。因此本文基于Landsat（TM/ETM+/OLI）系列遙感數據，利用1990、1995、2000、2005、2010、2015和2020年7期的土地利用數據，從類型水平上和景觀水平上分析黃河源區景觀格局的時空變化特征，開展近30年景觀格局變化的驅動因素研究，為黃河源區的生態恢復和環境保護提供科學依據，對促進源區生態可持續發展具有重要意義。

1" "材料與方法

1.1" "區域概況

黃河源區（圖1）位于青藏高原東北腹地，具體指黃河唐乃亥水文站斷面以上區域，地理坐標為32°09′～36°34′ N，95°54′～103°24′ E，面積9.8×104 km2，平均海拔3 000 m以上（李開明等， 2013）。研究區是典型的高原大陸性氣候，亞寒帶半濕潤和半干旱區，降水主要受西南季風和區域內氣候系統影響，季節降水變化差異較大，夏秋季降水約占全年降水量75%以上。年氣溫差異小，年均氣溫較低，早晚溫差大（楊建平等， 2004）。年日照約2 400～2 800 h，輻射較強，氣候系統較不穩定。黃河源區的植被以高寒草原和高寒草甸為主（王根緒等，2009）。

1.2" "數據來源

本研究所用到的土地利用相關數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn/），基于Landsat（TM/ETM+/OLI）系列遙感數據（分辨率30 m），結合野外實測資料，按照國家土地利用分類方法，劃分土地利用類型（表1），經專家目視解譯，結合野外實測，精度達85%。每隔5年選1期共1990、1995、2000、2005、2010、2015和2020年7期遙感數據。黃河源區平均氣溫、年降水量和年均蒸發量等氣象數據來源于青海省氣象局，社會經濟數據來源于《青海統計年鑒》，數據用于景觀格局變化驅動因素分析。

1.3" "研究方法

選取5個類型水平和7個景觀水平上的景觀指標，使用 Erdas 9.2和ArcGIS10.6軟件，建立1990、1995、2000、2005、2010、2015和2020年源區7期的景觀格局空間數據庫，進行黃河源區1990—2020年景觀格局變化分析。利用GraphPad Prism 9進行繪圖，利用FRAGSTATS 4.2軟件計算不同景觀層級的景觀指數（見表2）（Sakieh et al， 2015；郭曉妮等，2016；姜亮亮等，2014；楊欽等，2020）。利用ArcGIS空間分析技術和時空統計分析方法計算5個類型水平上的景觀格局指數，建立源區類型水平上景觀格局空間動態分布圖，分析1990—2020年源區景觀格局空間變化。利用SPSS對自然因子和社會因子進行主成分分析，找出影響黃河源區景觀格局變化的驅動因素。

2" "結果與分析

2.1" "類型水平上的景觀格局分析

2.1.1" "時序變化" "斑塊數量（NP）反映景觀的異質性和破碎化程度（Sakieh et al，2015）。表3顯示，1990—2020年，未利用土地的斑塊數量變化最明顯，呈現先增加后減少的趨勢。2005—2020年，草地、林地、水域、未利用地的斑塊數目均呈現減少趨勢，其中未利用地斑塊數目變化最為顯著，景觀破碎度逐漸降低，而耕地和建設用地景觀破碎度增加。在1990—2000年，黃河源區草地斑塊數目從1990年的1 375減少到2020年的686，表明黃河源區草地景觀的異質性降低，景觀破碎化程度降低。表4中，各景觀類型中，林地、水域、建設用地、未利用地的面積比例在1990—2000年呈先減少后增加的趨勢。1990—2020年優勢景觀類型是草地，且草地的斑塊比例（PLAND）從1990—2020年呈現增加趨勢。草地的斑塊比例最高達到81.197%，其次是林地，最高為8.3367%，說明源區景觀類型以草地和林地為主。2005—2020年，源區草地、林地、水域、耕地、建設用地的斑塊比例總體上呈增加趨勢，而未利用地斑塊比例呈減少趨勢，可能是由于退耕還林還草的實施使得未利用地斑塊比例減少。形狀指數（LSI）值越低，則越具規律性，規則的形態有利于保護物種的純度（郭曉妮等，2016）。表5中，1990—2000年林地的LSI最大，表示其地形形態最復雜，其次是未利用地，建筑用地和耕地的LSI最小，說明其形狀相對簡單。1990—2020年，耕地和建設用地的形狀指數呈現整體增加的趨勢，草地和未利用地的形狀指數呈下降趨勢。散布與并列指數（IJI）反映各斑塊類型之間的散布與并列情況（郭曉妮等，2016）。表6顯示，1990—2000年耕地、草地、建設用地Ⅲ數值大于其他土地利用類型，表明在1990—2000年建筑用地與耕地的分離程度都比較高，兩種景觀中各區域之間的相鄰關系比較均勻。IJI逐年增大的是草地和未利用地兩類景觀，林地、水域、建設用地的IJI從2010年開始，基本上呈現減小趨勢，其中建設用地的變化趨勢最明顯，表明由于產業結構、土地利用變化等的影響，建設用地的分布趨于合理化。連通度指數（COHESION）越高的景觀，空間連接度越大，景觀分布越集中（楊欽等，2020）。1990—2000年，草地的連通度指數最高，都大于99.99，說明草地是黃河源區的主要地貌類型，其天然連通性較好（表7）。建設用地連通度指數最低，分布比較分散，空間聯系不強，但是從1990年的93.724增長到2020年的95.870，表明產業條件等的改善以及土地利用結構的變化，提高了建設用地的連通度指數。整體上各景觀類型的連通度指數變化較小，表明源區各景觀類型的分布較集聚，空間連接度較高。

綜合來看，近30年來耕地NP值是6個地類中最小的，但其IJI值在1990—2000年較大，說明景觀類型與多種其他類型相鄰接，其LSI值的增加，說明耕地無序不規則的擴張，使景觀類型形狀復雜化。林地PLAND、NP和COHESION保持平穩趨勢，LSI整體略有增加，而IJI大幅減小；30年來林地LSI一直較大，NP也是最大的，說明其景觀整體形狀復雜，景觀破碎化現象較為嚴重，表明林地景觀類型正處于被其他地類逐漸分割擴張的狀態。草地是景觀類型中優勢度最高的類型，其PLAND是近30年來所有類型中最高的。1990—2020年草地PLAND和IJI呈增長趨勢，NP和LSI大幅度降低，表明景觀形狀變得簡單化；COHESION值最高且保持平穩，說明其自然連通性最好。水域PLAND值略微增加，NP略微減少，IJI呈較大幅度降低；建設用地PLAND、NP、LSI和COHESION值均呈增加趨勢，而IJI值大幅度降低，表明景觀形狀更為復雜，但其景觀連通性增強，這主要是由于人口增加以及城市化的發展所致。7個年份中建設用地分布相對零散，斑塊之間的空間連接性較低；1990?2020年未利用地的PLAND、NP和LSI減小幅度明顯；1990?2005年未利用地LSI值較大，說明在此期間景觀整體形狀較其他景觀復雜。

2.1.2" "空間變化" "NP高值集中在整個源區范圍的中部（圖2），表明其中部景觀破碎化程度相對其他地區而言較高，斑塊成分更加多樣化；NP低值主要分布在東北部。1990年總的斑塊數目最大。1990、1995、2000年3期黃河源區斑塊數目變化較為明顯的為中部地區。1990—2000年源區NP 先減后增，表明源區受水文變化和人類活動干擾的影響，破碎化程度增大。草地的斑塊數目在2010年明顯減少，2010年之后，基本上保持不變。各景觀要素的斑塊數目在2005—2010年變化最明顯，NP高值從2005年的源區中上部縮減到源區中部。圖3顯示，PLAND高值集中在源區南部和東部，各種景觀交錯分布，破碎化程度較高，景觀類型受人類活動影響較大；PLAND低值集中在西部和東北部。1990—2000年黃河源區斑塊比例變化較為明顯的為中部和東北部。2005—2010年西北部的PLAND指數變化較大，2010年未利用地的斑塊比例明顯減少，林地，水域所占斑塊比例變化幅度較小。2005—2010年PLAND低值變化明顯，源區西北部的PLAND值逐漸增加。2005—2020年草地的斑塊比例保持最大，約占整個源區的80%，多分布于西南部。總體上，源區整個斑塊比例格局未發生特別明顯的變化。

圖4中，LSI高值集中在黃河源區中部，地勢平坦，人為干擾程度大；LSI的低值集中在西部和東北部，表明這些地區的景觀類型分布趨于平衡，景觀異質性逐漸增強。圓度較好，形狀簡單，耕地是低值集中的景觀類型。1990、1995、2000年黃河源區LSI變化最為明顯的是東北部和中部。2005—2020年，源區形狀指數最高值的景觀要素主要為林地，在2005年最高值主要分布于源區北部和西北部，從2010年開始，主要集中于東部。南部和西南部斑塊形狀變化不明顯，景觀結構較穩定；西北部和東部逐漸趨于復雜化和不規則化，這些變化主要在地形結構變化與人類活動的共同影響下形成。圖5中，IJI高值集中在黃河源區東北部，IJI低值主要分布在黃河源區北部和中部，說明黃河源區北部和中部景觀破碎程度低。1995年相較于1990年黃河源區中部IJI為16的區域逐漸減少；2000年相較于1995年源區中部IJI為16的區域逐漸增多，造成其他景觀的分離度增大。2005—2020年，黃河源區IJI最大的為草地，呈現不斷增大的趨勢，表明土地利用變化使其他幾類景觀要素對草地不斷切割，導致其趨于分散的格局。耕地的IJI在2005年最大，2010年開始次于草地。

2005—2010年黃河源區草地景觀類型的IJI增加，導致其 空間分布圖顏色變化較大。林地的IJI一直保持較小值，說明林地是源區優勢地類。

圖6表明，1990—2000年黃河源區斑塊連通度指數沒有顯著變化。斑塊連通度指數中高值主要集中于黃河源區的西南部和南部，表明該區域存在連通性強的優勢斑塊。1995年，黃河源區東部出現了斑塊連通度指數的中值；到2000年，相較于1995年，斑塊連通度指數中部有所降低，表明該區域的景觀連通性下降，優勢斑塊逐漸減少，景觀趨于破碎。2005—2020年，黃河源區各景觀要素連通度都較高，源區南部的連通度變化最小，主要景觀類型為草地。在2010年，西北部的連通度發生了明顯變化，源區連通度最大值主要分布在南部和中部，這里連通度一直都較高，主要以林地和水域為主，說明這些區域存在連通度較高的優勢斑塊。

2.2" "景觀水平上的景觀格局分析

黃河源區近30年7期基于景觀水平的7個景觀指標計算結果見圖7和圖8。PD總體為降低趨勢。近30年PD由1990年的0.30降為2020年的0.26，2005—2010年降低程度較為明顯，隨后在2010—2015年及2015—2020年出現了較低程度的增長趨勢，表明源區各種景觀或整體景觀的空間異質性程度減小。縣域水平下，瑪多縣、興海縣和達日縣的PD值波動幅度較明顯，尤其在2005—2010年期間降低程度最大。同德縣PD值相對較大，表明景觀破碎化程度較大。LPI總體呈現降低變化。在1990—1995年其增加幅度最大，增幅為2.80，但在1995—2000年又出現了大幅度降低的趨勢，隨后呈平穩變化，表明優勢景觀類型控制力增大，LPI值不斷下降表明隨著時間推移斑塊被擴張分割。縣域水平下，瑪多縣LPI最小且波動最大，表明近30年瑪沁縣景觀格局受自然和人類活動的影響較大。PARA_MN由1990年153.43增加到2020年163.24。其中，2005年以后PARA_MN變化較大。不同縣域中，瑪多縣波動較大，各縣域PARA_MN均呈增加趨勢，波動趨勢相對一致。IJI總體呈現降低趨勢，2005—2010年下降幅度最大。整體來看，瑪多縣、興海縣和澤庫縣的景觀斑塊形狀比同德縣、河南縣和甘德縣的復雜。河南縣、澤庫縣和久治縣的變化相對平穩外，興海縣、同德縣、瑪沁縣、瑪多縣、甘德縣和達日縣變化幅度相對較大。COHESION基本保持不變，其變化幅度處于±0.001之間，表明各景觀類型整體連通性良好，聚集程度基本保持不變。9個縣域中，達日縣和河南縣的COHESION與源區變化情況一樣，基本穩定在一定范圍內，表明達日縣和河南縣連通性較好；但其他縣域變化較為明顯，呈現出不穩定的狀態。SPLIT總體保持穩定，只在1995年發生了較為明顯的下降趨勢，下降幅度達37.91，2000—2020年基本未發生任何變化。在不同縣域內，瑪多縣SPLIT指數大幅度下降，同德縣、達日縣、河南縣和澤庫縣近30年變化程度較小，說明在源區和縣域尺度下景觀分散程度變化較小。SHDI總體呈下降趨勢。近30年景觀SHDI降低了0.18，在2005—2010年SHDI下降幅度較大，而后呈現趨于穩定，表明源區各斑塊類型呈非均衡化分布狀況，并且其類型空間分布的異質性在減小。近30年的9個縣域中，除河南縣保持穩定不變狀態外，其余8個縣域的景觀斑塊類型和異質性變化較大。

2.3" "驅動因素分析

黃河源區景觀格局變化受到自然因子和社會因子的影響。基于黃河源區社會經濟發展和氣候變化特點，選取對景觀格局有影響的指標共12項進行分析，尋找影響黃河源區景觀格局變化的主要驅動因子。其中自然因子包括年均溫、年降水、年蒸發量，社會因子包括人口、GDP、人均GDP、第一產業產值、第二產業產值、第三產業產值、能源生產總量、人口、城鎮人口和農村人口。通過主成分分析篩選特征值大于１的成分，篩選的2個成分特征值為9.460和1.447（表8），2個成分的累計貢獻率為90.896，大于80%，因此可以反映影響因子的絕大部分信息，滿足成分提取要求。

根據表9所示，旋轉后主成分因子載荷指數中，第 1 主成分中第二產業產值、人均 GDP、GDP、第三產業產值、第一產業產值、城鎮人口等因子載荷相對較大，且主要為社會經濟因素。因此主成分1可以概括為社會經濟因素，第二產業產值、人均GDP、GDP、第三產業產值、第一產業產值等因子的相關性均在0.99及以上，說明社會經濟的發展是導致黃河源區景觀格局變化的主要原因。主成分2中年均蒸發量和年均降水量的相關性較大，且都為氣候因素，主成分2可以概括為自然因素，表明氣候環境因素是驅動黃河源區景觀格局變化的次要影響因素。1990—2020年人均GDP、GDP、各產業產值和能源生產總量均呈現上升趨勢，推動城市化進程，導致建設用地不斷增加，從而大量占用耕地、林地，未利用地的開發力度也隨之增加，影響景觀格局的變化。近30年第三產業和第二產業比重增幅遠大于第一產業，產業結構逐漸從第二產業主導轉變為第三產業主導，這種調整深刻影響景觀格局變化。人口數量與城鎮人口逐年增加，人口的增長導致對基礎公共設施的需求增大，促使未建設用地擴張，未利用地的斑塊數目減少，景觀破碎化程度加劇。

3" "討論

3.1" "黃河源區類型水平上景觀格局變化

從PLAND和COHESION的分析結果來看，草地是景觀類型中優勢度最高的類型，且自然連通性最好，這與潘競虎和劉菊玲（2005）對1986—2000年黃河源區景觀時空變化特征研究結果一致；林地、未利用地的景觀破碎化較為嚴重，主要因為2005年前當地保護制度監管力度較小、建設用地擴張侵占土地（黃琦，2012）。本研究中2005年后未利用地的NP和PLAND明顯下降，IJI有所上升，這與胡光印等（2011）研究結果一致。本文中2005—2020年草地是黃河源區主要景觀類型，其次是林地，這與吳曉全（2018）的研究結果具有相似性。源區未利用地斑塊比例逐漸減少，耕地、林地、草地、水域、建設用地幾類景觀的斑塊比例逐漸增加，表明未利用地逐漸向其他類型轉化。2005—2020年耕地和建設用地的景觀破碎化程度增加，其余景觀破碎化程度逐漸降低，草地和未利用地在2010年景觀破碎化程度大幅度降低，這與胡光印等（2011）和吳曉全（2018）對景觀破碎化程度的研究結果有差異。本文中破碎化程度加深的是耕地、建設用地，這可能與當地耕地保護制度監管力度較小、居民生產生活對耕地的分割有關，且黃河源區城市化進程的推進使建設用地擴張。水域和建設用地的斑塊形狀從2010年起變得更加復雜，而草地與未利用地的斑塊形狀趨于簡單，草地、林地的斑塊形狀變化小。在2010年，草地、未利用地散布與并列指數增大，其他景觀要素的散布與并列指數都減小，與孫姝博等（2021）所研究的運城黃河濕地景觀格局變化結果有一定的相似性，這可能與2010年前后水土保持宣傳教育方案的實施有關。

3.2" "黃河源區景觀水平上景觀格局變化

本研究中，從黃河源區整體景觀格局變化來看，受人類活動的干擾，最大斑塊指數（LPI）持續減少，使源區的優勢度減弱（張帥等，2007），這與薛鵬飛等（2021）對黃河首曲瑪曲縣高寒濕地的研究結果有出入，二者在研究時間和對象上都存在差異。牛天林等（2013）對瑪多縣草地研究表明，1990—2009年該草地經歷了從高覆蓋度高寒草原退化再經過治理逐步恢復的過程，與本文研究結果相符，反映出高原草地系統具有高恢復力穩定和低抵抗力穩定的特點，同時說明黃河源區部分縣生態治理已取得一定成效。周華坤等（2007）研究發現瑪多縣2000年各類沙漠化土地面積為2 388.06 km2，與本文研究結果一致，受氣候持續干旱化和人為原因如人類過度放牧的影響，源區一些縣草地嚴重退化，造成全縣沙漠化態勢加劇。2005—2010年，黃河源區的斑塊密度（PD）減少，說明源區的NP減少，景觀破碎化程度較弱，且在此期間景觀的空間異質性程度減少（潘竟虎和劉菊玲，2005）；2005—2010年SHDI呈降低趨勢，在此期間耕地面積增加，但在2010—2020年景觀類型多樣性和豐富度逐漸增長，這是因為未利用地減少，建設用地、林地和水域面積增加，各景觀類型所占比例差異逐步減小（孫夢蝶和王小德，2021）。王根緒等（2002）研究發現，黃河源區20世紀70—90年代NP和PD增大，景觀趨于破碎化，與本研究結果存在差異，主要是由于研究時間序列的不同，文獻中分析了黃河源區20世紀70—90年代的景觀格局變化，而本文則研究了源區最近30年的景觀格局變化，隨著時間的推移，自然因素和社會人文因素都會對景觀格局造成影響（洪冬晨，2015）。

源區總體景觀格局特征顯現了人類活動、人口和經濟增長對景觀格局變化的影響（劉希朝等，2021）。本研究中，由于受到人類活動的干擾，導致LPI持續減少，使源區的優勢度減弱。2005年以后，黃河源區的PD減少，景觀破碎化程度較弱，且在此期間景觀的空間異質性程度降低（潘竟虎和劉菊玲，2005）；2005—2010年SHDI呈降低趨勢，這是因為源區逐漸縮小了不同景觀類型之間的比例差距（師江瀾等，2007）。在縣域尺度下，各縣域PARA_MN和IJI呈相反變化趨勢，其中PARA_MN呈增加趨勢，IJI呈下降趨勢，說明源區各縣域景觀斑塊形狀趨復雜化。從相關指數（PD、LPI、SHDI）來看各縣域景觀破碎化程度和空間異質性總體上在減小，這與張帥等（2007）對瑪多縣景觀格局變化的研究結果一致。三江源國家公園重大生態保護項目的實施，優化了黃河源區的土地利用結構，使源區景觀格局變化趨于平穩，有效保護了黃河源區的生態環境（陳瓊等，2020）。

3.3" "景觀格局演變驅動因素

景觀格局變化是一個長期的過程，并且受到社會經濟因素和自然因素共同作用的影響（張紫滟等，2022）。驅動因素主成分分析結果表明，社會經濟發展、人口增加和產業結構調整等社會經濟因素是影響黃河源區景觀格局變化的主要原因。主要表現形式為GDP、人均GDP、人口和城鎮人口的增長，產業結構逐漸從第二產業主導轉變為第三產業主導。張紫滟等（2022）對杭嘉湖平原景觀驅動力分析研究認為，社會經濟發展和產業結構調整是主要影響因素；楊陽等（2021）對長江流域景觀格局變化驅動因素的研究認為，經濟發展、城鄉人口結構和城鎮建設是主要影響因子；高杰等（2018）對七里海潟湖濕地景觀驅動研究認為，社會經濟因素，尤其是生產總值和第一產業產值對景觀格局演變影響顯著。這些與本文研究結論基本一致，但人為影響因素的表現形式存在差異，這可能是由于不同地區經濟發展特點和氣候環境以及研究的時間尺度不同所致。黃河源區植被覆蓋條件好，存在大面積濕地，且年均蒸發量較大（鄭子彥等，2020），可能會導致地表干旱、地表徑流量減少和植被稀疏或死亡等現象發生，從而影響該地區的景觀格局。黃河源區處于高海拔地區，氣候較為寒冷，凍土資源豐富（趙靜，2009），但是隨著全球變暖，溫度上升，導致冰川積雪消融和凍土層融化，促使景觀格局發生變化。通過主成分分析發現，年均溫與主成分1的相關性為0.963，年均蒸發量與主成分2的相關性為0.883，由此可見，在黃河源區內溫度和蒸發量變化是影響景觀格局變化的主要自然因素。

參考文獻

陳瓊， 張鐿鋰， 劉峰貴， 等， 2020. 黃河流域河源區土地利用變化及其影響研究綜述[J].資源科學， 42（3）： 446-459.

CHEN Q， ZHANG Y L， LlU F G， et al， 2020. A review of land use change and its influence in the source region of the Yellow River[J]. Resources Science， 42（3）： 446-459.

郭曉妮， 劉曉農， 宋亞斌， 等， 2016. 基于Fragstats的海南省東方市景觀格局動態研究[J].中南林業調查規劃， 35（1）；30-33， 52.

高杰， 高敏， 趙志紅， 等， 2018. 1987-2015年七里海潟湖濕地景觀格局變化及驅動力分析[J].水生態學雜志， 39（4）： 8-16.

GAO J， GAO M， ZHAO Z H， et al， 2018.Wetland landscape pattern changes and driving forces in Qilihai Lagoon， 1987-2015[J].Journal of Hydroecology， 39（4）： 8-16.

顧明林， 2019. 黃河源區生態環境保護與水資源可持續利用分析[J].甘肅農業， （9）： 76-77.

胡小柯， 魏懷東， 陳芳， 等， 2012. 黃河源區瑪曲縣高寒濕地景觀動態變化[J].西南林業大學學報， 32（6）： 43-47， 111.

胡光印， 董治寶， 逯軍峰， 等， 2011. 黃河源區沙漠化及其景觀格局的變化[J].生態學報， 31（14）： 3872-3881.

HU G Y， DONG Z B， LU J F， et al， 2011. Desertification and change of landscape pattern in the Source Region of Yellow River[J]. Acta Ecologica Sinica， 31（14）： 3872-3881.

黃琦， 2012. 基于GIS的三江源地區生態環境變化與人類活動影響研究[D].北京： 中央民族大學.

洪冬晨， 2015. 哈薩克斯坦土地利用景觀格局演變及驅動因素分析[D].杭州： 浙江大學.

賈慧聰， 曹春香， 馬廣仁， 等， 2011. 青海省三江源地區濕地生態系統健康評價[J].濕地科學， 9（3）： 209-217.

JIA H C， CAO C X， MA G R， et al， 2011. Assessment of wetland ecosystem health in the Source Region of Yangtze， Yellow and Yalu Tsangpo Rivers of Qinghai Province[J]. Wetland Science， 9（3）： 209-217.

姜亮亮， 劉海隆， 包安明， 等， 2014. 瑪納斯河流域景觀格局演變特征與驅動機制分析[J].水土保持研究，" "21（4）： 256-262.

JANG L L， LIU H L， BAO A M， et al， 2014. Analysis on landscape pattern change and driving mechanism in Manas River Watershed[J]. Research of Soil and Water Conservation， 21（4）： 256-262.

李林， 申紅艷， 戴升， 等， 2011. 黃河源區徑流對氣候變化的響應及未來趨勢預測[J].地理學報， 66（9）： 1261-1269.

LI L， SHEN H Y， DAI S， et al， 2011. Response to climate change and prediction of runoff in the Source Region of Yellow River[J]. Acta Geographica Sinica， 66（9）： 1261-1269.

李開明， 李絢， 王翠云， 等， 2013. 黃河源區氣候變化的環境效應研究[J].冰川凍土， 35（5）： 1183-1192.

LI K M， LI X， WANG C Y， et al， 2013. Research on the environmental effect caused by climate change in the Source Region of the Yellow River[J]. Journal of Glaciology and Geocryology， 35（5）： 1183-1192.

劉彩紅， 王朋嶺， 溫婷婷， 等， 2021. 1960—2019年黃河源區氣候變化時空規律研究[J].干旱區研究， 38（2）： 293-302.

LIU C H， WANG P L， WEN T T， et al， 2021. Spatio-temporal characteristics of climate change in the Yellow River source area from 1960 to 2019[J]. Arid Zone Research， 38（2）： 293-302.

劉垚， 梅剛， 曹園園， 2017. 以水利風景區建設促進三江源水生態環境保護：以玉樹州通天河水利風景區建設為例[J].中國水利， （17）： 36-38.

LIU Y， MEI G， CAO Y" Y， 2017. Water ecology and environment conservation for Three-River-Source region： a case study of Tongtianhe Water Conservancy Scenic Area in Yushu Prefecture[J].China Water Resources（17）：36-38.

劉希朝， 李效順， 蔣冬梅， 2021. 基于土地利用變化的黃河流域景觀格局及生態風險評估[J].農業工程學報，" "37（4）： 265-274.

LIU X Z， LI X S， JIANG D M， 2021. Landscape pattern identification and ecological risk assessment usingland-use change in the Yellow River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 37（4）： 265-274.

梁文濤， 衛林勇， 劉懿， 等， 2022. 近20年黃河源區陸地水儲量增加及其可能原因分析[J].中國農村水利水電， （9）：70-74.

LIANG W T， WEI L Y， LIU Y， et al ， 2022. Increase in terrestrial water storage and possible causes over the source region of the yellow river in recent two decades[J].China Rural Water and Hydropower， （9）：70-74.

牛天林， 劉雪華， 李周園， 等， 2013. 1990—2009年間黃河源區瑪多縣草地格局時空變化[J].環境科學與技術， 36（增刊2）： 438-442.

潘耀， 尹云鶴， 侯文娟， 等， 2022. 基于土地利用及植被覆蓋變化的黃河源區生境質量時空變化特征[J].生態學報， 42（19）： 7978-7988.

PAN Y， YIN Y H， HOU W J， et al， 2022. Spatiotemporal variation of habitat quality in the Source Region of theYellow River based on land use and vegetation cover changes[J]. Acta Ecologica Sinica， 42（19）： 7978-7988.

潘竟虎， 劉菊玲， 2005. 黃河源區土地利用和景觀格局變化及其生態環境效應[J].干旱區資源與環境， （4）： 69-74.

PAN J H， LIU J L， 2005. Land use change and its impact in the eco-environment on the Yellow River Source region dring the past 15 years[J].Journal of Arid Land Resources amp; Environment， （4）：69-74.

孫夢蝶， 王小德， 2021. 蚌埠市1995—2015年土地利用及景觀格局變化特征[J]. 浙江林業科技， 41（4）： 70-76.

孫姝博， 孫虎， 徐崟堯， 等， 2021. 運城黃河濕地景觀空間格局變化及其驅動因素[J].水生態學雜志， 42（1）： 17-25.

SUN S B， SUN H， XU Y Y， et al， 2021. Analysis of landscape pattern changes and driving forces in the Yellow River wetland of Yuncheng City[J]. Journal of Hydroecology， 42（1）： 17-25.

師江瀾， 史紀安， 楊改河， 等， 2007. 黃河源區瑪多縣土地利用時空格局分析[J].西北農林科技大學學報（自然科學版）， 35（5）： 147-153， 158.

SHI J L， SHI J A， YANG G H， et al， 2007. Analyzing on the spatial-temporal pattern of land-use change in maduo county of the riverhead area of the yellow river[J]. Journal of" Northwest A amp; F University（Natural Science Edition）35（5）：147-153， 158.

田世民， 韓冰， 梁帥， 等， 2022. 黃河源區水源涵養有關問題探討[J].水利水運工程學報， （1）： 19-27.

TIAN S M， HAN B， LIANG S， et al， 2022. Discussion on water conservation capacity in the source area of the Yellow River[J].Hydro-Science and Engineering， （1）：19-27.

王根緒， 李琪， 程國棟， 等， 2001. 40a未來江河源區的氣候變化特征及其生態環境效應[J].冰川凍土， 23（4）： 346-352.

WANG G X， LI QI， CHENG G D，et al， 2001. Climate change and its impact on the eco-environment in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers in recent 40 years[J]. Journal of Glaciolgy and Geocryology， （4）：346-352.

王根緒， 李娜， 胡宏昌， 2009. 氣候變化對長江黃河源區生態系統的影響及其水文效應[J].氣候變化研究進展， 5（4）： 202-208.

WANG G X， LI N， HU H C， 2009. Hydrologic effect of ecosystem responses to climatic change in the Source Regions of Yangtze River and Yellow River[J]. Climate Change Research， 5（4）： 202-208.

王根緒， 郭曉寅， 程國棟， 2002. 黃河源區景觀格局與生態功能的動態變化[J].生態學報， 22（10）： 1587-1598.

WANG G X， GUO X Y， CHENG G D， 2002. Dynamic variations of landscape pattern and the landscape ecological functions in the source area of the Yellow River[J]. Acta ecologica Sinica， （10）：1587-1598.

吳曉全， 2018. 氣候變化對三江源地區生態景觀格局的影響及其模擬[D].南京： 南京信息工程大學.

薛鵬飛， 李文龍， 朱高峰， 等， 2021. 黃河首曲瑪曲縣高寒濕地景觀格局演變[J].植物生態學報， 45（5）： 467-475.

XUE P F， LI W L， ZHU G F， et al， 2021. Changes in the pattern of an alpine wetland landscape in Maqu County in the first meander of the Yellow River[J]. Chinese Journal of Plant Ecology， 45（5）： 467-475.

楊欽， 胡鵬， 王建華， 等， 2020. 1980—2018年扎龍濕地及烏裕爾河流域景觀格局演變及其響應[J].水生態學雜志， 41（5）： 77-88.

YANG Q， HU P， WANG J H， et al， 2020. Landscape pattern change and response analysis in Zhalong Wetland and the Wuyuer River basin，1980-2018[J]. Journal of Hydroecology， 41（5）： 77-88.

楊苗， 龔家國， 趙勇， 等， 2020. 白洋淀區域景觀格局動態變化及趨勢分析[J].生態學報， 40（20）： 7165-7174.

YANG M， GONG J G， ZHAO Y， et al， 2020. Analysis of dynamic changes and trends in the landscape pattern of the Baiyangdian Region[J]. Acta Ecologica Sinica， 40（20）： 7165-7174.

楊建平， 丁永建， 沈永平， 等， 2004. 近40a來江河源區生態環境變化的氣候特征分析[J].冰川凍土， 26（1）： 7-16.

YANG J P， DING Y J， SHEN Y P， et al， 2004. Climatic features of ecoenvironment change in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers in recent 40 years[J]. Journal of Glaciology and Geocryology， 26（1）：7-16.

楊陽， 唐曉嵐， 李哲惠， 等， 2021. 長江流域土地利用景觀格局時空演變及驅動因子： 以 2008—2018 年為例[J].西北林學院學報， 36（2）： 220-230.

YANG Y， TANG X L， LI Z H， et al， 2021. Spatial-temporal evolution of landscape pattern of land use in the Yangtze River basin and analysis of its driving factors： a case study from 2008 to 2018[J]. Journal of Northwest Forestry University， 36（2）： 220-230.

岳東霞， 馬金輝， 鞏杰， 等， 2009. 中國西北地區基于GIS的生態承載力定量評價與空間格局[J].蘭州大學學報（自然科學版）， 45（6）： 68-75.

YUE D X， MA J H， GONG J， et al， 2009. Quantitative estimation and spatial pattern analysis of ecological carrying capacity in northwestern China based on GIS[J].Journal of Lanzhou University（Natural Sciences） ， 45（6）： 68-75.

趙靜， 2009. 基于RS和GIS技術三江源生態環境演變及驅動力分析[D].長春： 吉林大學.

鄭新奇， 付梅臣， 2010. 景觀格局空間分析技術及其應用[M].北京： 科學出版社.

鄭子彥， 呂美霞， 馬柱國， 2020. 黃河源區氣候水文和植被覆蓋變化及面臨問題的對策建議[J].中國科學院院刊， 35（1）： 61-72.

ZHENG Z Y， LYU M X， MA Z G， 2020. Climate， hydrology， and vegetation coverage changes in Source Region of Yellow River and countermeasures for challenges[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences， 35（1）： 61-72.

朱剛， 高會軍， 曾光， 2021. 近45a來黃河源區沙質荒漠化土地景觀格局變化[J].干旱區資源與環境， 35（12）： 79-85.

ZHU G， GAO H J， ZENG G， 2021. Landscape pattern change of sandy desertification land in the source region of the Yellow River during the past 45 years[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 35（12）： 79-85.

張帥， 邵全琴， 劉紀遠， 等， 2007. 黃河源區瑪多縣土地利用/覆被及景觀格局變化的遙感分析[J].地球信息科學， （4）： 109-115， 128， 141.

ZHANG S， SHAO Q Q， LIU J Y， et al， 2007. Land use and landscape pattern change in Madoi county， the source region of" Yellow River[J]. Geo-Information Science，（4）： 109-115， 128， 141.

張紫滟， 陳雨琪， 劉占宇， 2022. 杭嘉湖平原景觀格局演變及驅動力分析研究[J].杭州師范大學學報（自然科學版）， 21（5）： 553-560.

周華坤， 韓發， 李英年， 等， 2007. 青海省瑪多縣草地沙化成因及其防治對策[J].安徽農業科學， （32）： 10397-10399.

ZHOU H K， HAN F， LI Y N， et al， 2007. Causes and controlling strategies of grassland desertification of" Maduo County in Qinghai Province[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences， （32）：10397-10399.

HULSHOFF R M， 1995. Landscape indices describing a Dutch landscape[J]. Landscape Ecology， 10（2）： 101-111.

SI J H， LI J M， YANG Y， et al， 2022. Evaluation and prediction of groundwater quality in the source region of the Yellow River[J]. Water， 14（23）： 3946.

SAKIEH Y， AMIRI B J， DANEKAR A， et al， 2015. Scenario-based evaluation of urban development sustainability： an integrative modeling approach to compromise between urbanization suitability index and landscape pattern[J]. Environment， Development and Sustainability， 17（6）： 1343-1365.

ZHANG J F， LI G M， LIANG S， 2012. The response of river discharge to climate fluctuations in the source region of the Yellow River[J]. Environmental Earth Sciences， 66（5）： 1505-1512.

Landscape Pattern Dynamics and Driving Forces in the Yellow

River Source Area， 1990-2020

Abstract：The landscape pattern of the source region of the Yellow River has changed due to natural and anthropogenic factors， and the study of landscape dynamics is important for building regional ecological security. In this study， we analyzed the spatial and temporal changes of land use in the source region of Yellow River， and forces driving landscape dynamics were analyzed. The study was based on land use data collected each 5 years （1990， 1995， 2000， 2005， 2010， 2015 and 2020） over a 30 year period. Land use designations included arable land， woodland， grass land， water， construction land， and un-used land. Results show that the interspersion and juxtaposition index （IJI） of arable land， water and construction land in the study area decreased significantly from the type level index， and the shapes of each type became more complex. Over the 30 year study period， the patch number （NP） of woodlands increased the most， indicating that woodlands were being gradually fragmented by other land use types. The patch landscape area density （PLAND） and cohesion of grasslands was the highest over the 30 years， with the highest dominance among landscape types and the best natural connectivity. During 1990-2005， the landscape shape index （LSI） of unused land was the highest， indicating that its overall landscape shape was more complex compared to other landscapes. In terms of landscape level indices， the patch density， maximum patch index， IJI and Shannon diversity index of the landscape displayed overall decreasing trends， while the perimeter-area ratio increased and the patch connectivity index changed little， indicating that overall fragmentation of the source area was low， and spatial heterogeneity decreased. Landscape pattern changes in the Yellow River source area were primarily influenced by socio-economic factors， among which economic development， population increase， and industrial restructuring were the main driving factors of land use change. Annual average temperature， annual average evaporation， and annual average precipitation were the primary natural factors affecting the landscape pattern. Our study provides a scientific basis for ecological restoration， environmental protection and land use management in the Yellow River source area and is crucial for promoting ecologically sustainable development.

Key words： landscape pattern; land use; landscape level; driving factor; Yellow River source region