黃河流域河南段森林鄉村景觀格局的空間分布特征及其對人為干擾的響應

摘 要：以黃河流域河南段的99個國家森林鄉村為研究對象，基于4類指數量化景觀格局，選取社會經濟因素表征不同半徑緩沖區內的人為干擾強度，排除地理氣候的影響，分析景觀格局的空間分布特征及其對人為干擾的響應。結果顯示：①黃河流域河南段中游西部和北部森林鄉村的景觀破碎度高，連通性和聚集度低；斑塊及其核心區面積小，邊緣密度大、斑塊形狀復雜，且景觀多樣性高。②偏相關分析顯示，以上分布特征與人為干擾強度呈正相關，而與生態系統服務價值呈負相關。③景觀格局對人為干擾強度的響應存在尺度效應，景觀形狀及多樣性指數隨著緩沖區半徑的增加，相關性增強；而景觀面積指數則隨著緩沖區半徑的增加，相關性減弱。這表明人類活動可能對景觀格局產生負面影響，進而產生嚴重的生態問題。未來，在森林鄉村建設過程中，該區域應尋求基于景觀規劃的解決辦法，以實現社會經濟發展和生態保護相統一。

關鍵詞：景觀指數；社會經濟因素；河南省；國家森林鄉村；尺度效應

中圖分類號：TU982.29；F327" "文獻標志碼：A" "文章編號：1674-7909（2025）4-112-11

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.04.023

0 引言

景觀指數在描述土地利用/覆被變化引起的景觀結構/格局變化中起著至關重要的作用［1］。隨著遙感（RS）、地理信息系統（GIS）和全球定位系統（GPS）構成的3S技術體系成為獲取土地利用/覆被數據的標準來源，土地利用/覆被數據的獲取變得更加高效、精準且全面；與此同時，FRAGSTATS這類專業景觀計算軟件應運而生。在3S技術和FRAGSTATS這類專業景觀計算軟件的共同推動下，景觀指數的應用迎來了爆發式增長［2］。為避免景觀指數的誤用［3］，應結合研究區域的自身特點，盡可能全面選取景觀指數，基于其生態學意義進行分類，才能更加客觀真實地反映一個區域景觀格局的空間特征［4］。人類活動是驅動景觀格局發生變化的主要因素，40%以上的景觀破碎化主要是由建設用地的增長引起的［5］。目前，隨著越來越多的遙感數據變得易于獲取，道路密度、不透水面面積等社會經濟因素越來越多被用于表征人類活動/干擾強度［6］。

近年來，隨著我國城鎮化進程的加快，黃河流域河南段的生產生活用地面積逐年增加，土地利用呈現較大的空間變異［7］，鄉村也開始暴露在人為干擾之下。在國家林業和草原局的組織與指導下，各地遵循統一且科學的評價辦法、量化指標及評價標準，針對行政村這一特定對象，就其鄉村綠化美化狀況展開全面、綜合的評價［8］，當行政村的綠化美化成效達到所設定的評價標準時，即被認定為國家森林鄉村。河南省共有503個村莊入選，位列全國第一。河南省未來將繼續沿黃建設國家、省、市、縣級森林鄉村6 000個，建設森林鄉村示范村1 800個。

在此背景下，以黃河流域河南段的國家森林鄉村為研究對象，選取景觀指數和社會經濟因素，分析森林鄉村景觀格局的空間分布特征，并揭示其對人為干擾的響應，為未來該區域森林鄉村建設過程中景觀格局的優化及社會經濟政策的制定提供數據支撐。

1 研究區域概況

黃河流域河南段位于東經110°33′9″～116°3′47″、北緯33°43′14″～36°2′20″，整體地勢西高東低，海拔在26.4～1 352.1 m。黃河自陜西潼關流入河南境內，西起靈寶市，東至臺前縣，流經三門峽、洛陽、濟源、鄭州、焦作、新鄉、開封、濮陽等8個省轄市28個縣（市、區），河道總長為711 km，流域面積為3.62 萬 km2，占全流域總面積的5.1%，占河南省總面積的21.7%。該區域屬大陸性季風氣候區，年均氣溫為13.8 ℃，年均降水量為661.8 mm，降雨集中在6—9月，且降水量南多北少，東西部降水量差異較小。整個區域各景觀類型占比為農田（52.70%）gt;森林（26.90%）gt;不透水面（10.90%）gt;草地（7.13%）gt;水體（1.49%）gt;裸地（0.62%）gt;灌木（0.15%）gt;濕地（0.04%）。

2 材料與方法

2.1 景觀指數的選取與計算

研究對象為森林鄉村，而非整個區域，研究旨在揭示景觀格局空間變化的普遍規律。因此，研究最終選擇了分辨率更高、由清華大學宮鵬教授團隊發布的2017 年分幅柵格數據（空間分辨率為10 m×10 m，精度為72.76%）［9］，而非大多數時間序列景觀格局研究中使用的分辨率為30 m［10］或100 m［11］的多期土地利用數據。該數據自發布以來，已經被國內外研究學者引用1 000多次，用于揭示土地利用變化及景觀格局變化的普遍規律［9］。

基于土地利用柵格數據，在ArcGIS軟件中，以99個森林鄉村坐標為中心，設定半徑為5 km的緩沖區，在Fragstats 4.2軟件中計算景觀指數。為了更全面地反映景觀格局的特征，結合黃河流域河南段的土地利用概況，綜合考慮各景觀格局指數的生態學意義，共選取了24個使用頻率較高、針對黃河流域河南段具有實際意義的景觀指數，分析破碎化與連通性、面積、形狀及多樣性等景觀特征（見表1）。

2.2 人為干擾強度的量化

以99個森林鄉村坐標為中心，在ArcGIS軟件中設定半徑分別為10 km、20 km、30 km、40 km、50 km的緩沖區，進行人為干擾強度的量化。人為干擾強度選取農田生產潛力（HD11）、人口密度（HD12）、國內生產總值密度（HD13）、生態系統服務價值（HD14）、不透水面面積（HD15）、夜間燈光指數（HD16）等6個社會經濟指標的柵格數據進行表征。其中，農田生產潛力、人口密度、國內生產總值密度及生態系統服務價值為柵格數據，分辨率為1 km，來自資源環境科學與數據中心網站（https：//www.resdc.cn/）；不透水面面積基于2.1中景觀指數的計算結果；夜間燈光指數來自地理資源與生態專業知識服務系統（http：//geo.ckcest.cn）。

2.3 數據分析方法

利用SPSS 26.0（IBM，USA）進行偏相關分析，從而排除地理氣候因素（經度、緯度、年均氣溫、年降水量）的影響，量化人為干擾強度對景觀格局的影響。其中，經度、緯度數據來自百度坐標拾取系統；年均氣溫和年降水量數據為1980—2020年逐年數據的平均值，來源于資源環境科學與數據中心網站（https：//www.resdc.cn/）。

3 結果與分析

3.1 森林鄉村景觀格局的空間變化

3.1.1 景觀破碎化與連通性指數的空間分布

研究選取斑塊密度（PD）、分裂度指數（SPLIT）、歐式最近鄰近距離（ENN_MN）表征景觀破碎化特征，數值越大表示景觀破碎化程度越高。選取鄰近指數（CONTIG_MN）、連接度指數（CONNECT）、凝聚力指數（COHESION）、聚集度指數（AI）表征景觀連通性和聚集度特征，后3個景觀指數的數值越大，表示景觀連通性和聚集度越高，而鄰近指數（CONTIG_MN）反映的是景觀斑塊像元之間的空間連通性。以上景觀指數的空間分布特征見圖1。

由圖1可以看出，中游的斑塊密度（PD）為118.50～365.61 個/hm2，高于下游的斑塊密度（26.70～108.64 個/hm2）；中游的分裂度指數（SPLIT）為3.50～24.41，整體高于下游的分裂度指數（1.06～3.25），表明中游的斑塊數目更多，景觀更破碎。中游西半部的鄰近指數（CONTIG_MN）為0.20～0.24，雖然低于中游東部及下游地區，但只能表示中游西部某一景觀類別斑塊內部像元之間的連通性更低，并不代表斑塊之間連通性的高低。中游南端及下游的連接度指數（CONNECT）為0.68%～1.64%，整體高于其他區域；中游南端及下游的聚集度指數（AI）高于其他區域，表明中游南端及下游的景觀斑塊之間的連通性和聚集程度更高。而中游的歐式最近鄰近距離（ENN_MN）為24.23～53.23 m，下游的歐式最近鄰近距離為31.29～53.23 m，中游的凝聚力指數（COHESION）為98.18～99.86，下游的凝聚力指數為99.39～99.86，它們在分布上沒有表現出明顯的空間變異。綜合來看，中游西部和北部的景觀破碎度高于其他區域，景觀的連通性和聚集度低于其他區域。

3.1.2 景觀面積指數的空間分布

景觀面積的空間分布特征主要通過最大斑塊指數（LPI）、平均斑塊面積（AREA_MN）、核心區總面積（TCA）、平均核心斑塊面積（CORE_MN）和平均核心區指數（CAI_MN）共5個指數來反映。其中，最大斑塊指數（LPI）可以簡單測量景觀的優勢度，而其余4個景觀指數表示的是斑塊平均面積或核心面積的大小。黃河流域河南段國家森林鄉村景觀面積指數的空間分布變化特征見圖2。

由圖2可以看出，研究區中游南端、北部及下游東部的最大斑塊指數（LPI）為66.61%～97.20%，大于其他區域，表明中游南端、北部及下游東部景觀優勢度明顯。中游的平均斑塊面積（AREA_MN）和平均核心斑塊面積（CORE_MN）整體上小于下游，說明中游景觀斑塊的完整性比下游更差。中游南端、北部及下游東部的核心區總面積（TCA）為4 302.70～6 041.83 hm2，大于其他區域，表明中游南端、北部及下游東部的斑塊核心面積之和更大，完整性更好。而中游的平均核心區指數（CAI_MN）主要分布在0.02%～2.26%，下游的平均核心區指數（CAI_MN）主要分布在0.02%～8.13%，在空間分布上沒有明顯的變化。整體來看，中游南端、北部及下游東部的斑塊和斑塊的核心區面積均較大，且斑塊較為完整。

3.1.3 景觀形狀指數的空間分布

景觀形狀的空間分布特征主要通過邊緣密度（ED）、景觀形狀指數（LSI）、平均形狀指數（SHAPE_MN）、平均分維指數（FRAC_MN）和周長面積比（PARA_MN）來表征。邊緣密度（ED）和景觀形狀指數（LSI）主要表征斑塊邊緣長度，數值越大，表示斑塊邊緣越長；其余3個景觀指數主要表征景觀形狀的復雜程度，但需要注意的是，平均形狀指數（SHAPE_MN）和平均分維指數（FRAC_MN）不受斑塊面積的限制，周長面積比（PARA_MN）則會隨著斑塊面積的變化而變化。黃河流域河南段國家森林鄉村景觀形狀指數的空間分布特征見圖3。

由圖3可以看出，研究區中游除最南端外，其余區域的邊緣密度（ED）均在120.10～356.87 m/hm2，遠高于下游的邊緣密度（29.21～115.23 m/hm2）。景觀形狀指數（LSI）與邊緣密度（ED）類似，中游除最南端外，其余區域的LSI均在25.17～73.14，整體上大于下游的景觀形狀指數（7.06～24.30），說明中游除最南端外，其余區域的斑塊形狀復雜度更高。平均形狀指數（SHAPE_MN）、平均分維指數（FRAC_MN）和周長面積比（PARA_MN）的變化區間分別為1.11～1.17、1.03～1.04和2 943.22～3 269.98，且它們在空間分布上的變化不明顯。整體來看，中游除最南端外，其余區域的斑塊邊緣長度較下游更長，形狀也比下游更復雜。

3.1.4 景觀多樣性指數的空間分布

研究共選取7個景觀指數來量化黃河流域河南段國家森林鄉村景觀多樣性的空間分布特征。其中，斑塊豐富度（PR）、斑塊豐富度密度（PRD）和斑塊相對豐富度（RPR）反映景觀斑塊的豐富度；香農多樣性指數（SHDI）、辛普森多樣性指數（SIDI）、香農均勻度指數（SHEI）和辛普森均勻度指數（SIEI）反映景觀異質性，數值越大，景觀破碎化程度越高，景觀多樣性越高。

結果顯示（見圖4），研究區中游除南端外，其余區域的香農多樣性指數（SHDI）、辛普森多樣性指數（SIDI）、香農均勻度指數（SHEI）及辛普森均勻度指數（SIEI）均呈現大于下游的空間分布格局，表明該區域景觀類型更豐富，景觀多樣性更高。而斑塊豐富度（PR）、斑塊豐富度密度（PRD）及斑塊相對豐富度（RPR）在整個研究區域內的變化不大，變化范圍分別為6～8、0.09～0.13、60～80，它們在空間分布上沒有表現出明顯的異質性。整體來看，中游除南端外，其景觀多樣性要高于下游。

3.2 森林鄉村景觀格局對人為干擾的響應

3.2.1 景觀破碎化與連通性指數對人為干擾的響應

景觀破碎化與連通性指數在20～50 km尺度上與森林鄉村的景觀格局有顯著的相關性（見表2）。斑塊密度（PD）與50 km尺度上的生態系統服務價值呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），斑塊數目越多，生態系統服務價值越低。歐式最近鄰近距離（ENN_MN）與30～50 km尺度上的生態系統服務價值存在顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的不透水面百分比有顯著的負相關關系（Plt;0.01）。鄰近指數（CONTIG_MN）與30～50 km尺度上的GDP均呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01、Plt;0.01、Plt;0.001），與30 km尺度上的農田生產潛力呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），與30 km、40 km尺度上的生態系統服務價值呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），表明農田生產潛力越大，某一類別景觀斑塊中像元之間的空間連通性越低，生態系統服務價值越低。連接度指數（CONNECT）與20～40 km尺度上的不透水面百分比、GDP存在顯著的負相關關系（Plt;0.01），與30 km尺度上的夜間燈光指數呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），與30 km、40 km尺度上的人口密度呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），表明不透水面百分比、GDP、夜間燈光指數和人口密度越大，斑塊連接度越低，景觀作為生物廊道的機會越小。整體來看，人為干擾強度越大，景觀中斑塊的連通性越低，破碎度越高，生態系統服務價值越低，且相關性隨尺度的變化不明顯。

3.2.2 景觀面積指數對人為干擾的響應

景觀面積指數的空間分布在10～50 km尺度上與森林鄉村的景觀格局均有顯著的相關性（見表2）。核心區總面積（TCA）與10～50 km尺度上的不透水面百分比呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），與10 km、30～50 km尺度上的人口密度呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），與10～30 km尺度上的生態系統服務價值呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），說明不透水面百分比、人口密度越大，景觀中所有斑塊的核心面積之和越小，生態系統服務價值越低。平均核心斑塊面積（CORE_MN）與10～30 km尺度上的不透水面百分比呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），與30 km尺度上的GDP和人口密度呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），說明不透水面百分比、GDP和人口密度越大，平均核心斑塊面積越小。從10 km到50 km，核心區總面積（TCA）與不透水面百分比的相關系數由0.41減小到0.32，與人口密度的相關系數由0.39減小到0.30，與生態系統服務價值的相關系數由0.35減小到0.31，且相關個數減少。整體來看，人為干擾強度越大，斑塊的核心區面積越小，生態系統服務價值越低，且隨著研究尺度的增加相關性降低。

3.2.3 景觀形狀指數對人為干擾的響應

景觀形狀指數的空間分布在30～50 km尺度上，與森林鄉村的景觀格局有顯著的相關性（見表2）。平均形狀指數（SHAPE_MN）與50 km尺度上的GDP呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），說明GDP越大，斑塊變得越不規則。平均分維指數（FRAC_MN）與30～50 km尺度上的夜間燈光指數呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的GDP和人口密度呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），說明夜間燈光指數、GDP和人口密度越大，斑塊的形狀越不接近正方形，斑塊形狀越復雜。周長面積比（PARA_MN）與30～50 km尺度上的GDP呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），GDP越大，周長面積比（PARA_MN）越小；周長面積比（PARA_MN）與30 km尺度上的農田生產潛力呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與30 km、40 km尺度上的生態系統服務價值呈現顯著的負相關關系（Plt;0.01），說明農田生產潛力越大，周長面積比（PARA_MN）越大，生態系統服務價值越低。從30 km到50 km，平均分維指數（FRAC_MN）與夜間燈光指數的相關系數由0.31增加到0.35；周長面積比（PARA_MN）與GDP的相關系數由0.33增加到0.36，與生態系統服務價值的相關系數由0.32增加到0.33。整體來看，隨著人為干擾強度的增大，景觀形狀更加復雜，越不接近于長條形，生態系統服務價值越低，且隨著研究尺度的增加相關性增強。

3.2.4 景觀多樣性指數對人為干擾的響應

景觀多樣性指數的空間分布僅在40～50 km尺度上與森林鄉村的景觀格局有顯著的相關性（見表2）。香農多樣性指數（SHDI）與40 km、50 km尺度上的不透水面百分比呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的GDP和人口密度呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），表示不透水面百分比、GDP和人口密度越大，景觀類型越豐富，破碎化程度越高。辛普森多樣性指數（SIDI）與40 km、50 km尺度上的不透水面百分比和GDP呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的人口密度呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），表示不透水面百分比、GDP和人口密度越大，景觀豐富性和多樣性增加。香農均勻度指數（SHEI）與40 km、50 km尺度上的不透水面百分比呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的GDP和人口密度呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），表示不透水面百分比、GDP和人口密度越大，各類型斑塊所占面積比例差異越大，景觀多樣性越高。辛普森均勻度指數（SIEI）與40 km、50 km尺度上的不透水面百分比和GDP呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），與50 km尺度上的人口密度呈現顯著的正相關關系（Plt;0.01），表示不透水面百分比、GDP和人口密度越大，景觀多樣性越高。具體而言，當空間尺度從40 km拓展至50 km時，相關性系數及相關個數均增加。整體來看，人為干擾強度僅在較大的空間尺度上作用于景觀多樣性，且隨著人為干擾強度的增加，景觀多樣性增加，且隨著研究尺度的增加相關性增強。

4 討論

研究表明，黃河流域（河南段）中游西部和北部森林鄉村的斑塊密度（PD）、多樣性指數（SHDI、SIDI、SHEI及SIEI）整體高于下游，且連接度指數（CONNECT）、聚集度指數（AI）低于中游南端及下游。這表明中游西部和北部的景觀破碎度和多樣性高于中游南端和下游地區，景觀的連通性低于中游南端和下游地區。另外，中游西部和北部的斑塊及斑塊的核心區面積均小于其他區域，斑塊的形狀更加狹長且不規則（LSI和ED高），這與王雪彥［12］對河南省黃河流域整體景觀格局的研究結果一致。中游南端為欒川縣，森林覆蓋率為82.70%，綠化率為85.05%，均位于河南省第一位［13］，優勢景觀由大而團聚的森林斑塊組成；而下游為典型的農業景觀區，農田的景觀優勢度十分明顯［14］，且景觀形狀更加規則［12］；而中游西部和北部的三門峽市，景觀形態結構不穩定，雖然其森林覆蓋率高達50.7%，但其景觀損失度大，自然生態系統的抗風險能力較弱，景觀生態風險較高［12］。

偏相關分析顯示，人為干擾越強烈及生態系統服務價值越低，森林鄉村的景觀破碎度越高、景觀中斑塊的連通性越低，斑塊的核心區面積越小，景觀形狀越復雜，景觀多樣性越高。前人針對景觀格局對人為干擾強度的響應進行了大量研究。首先，在時間變化上，隨著人為干擾強度的增加，景觀破碎化程度、景觀多樣性和空間異質性增加，景觀形狀變得復雜，景觀連通性降低［15-16］。在空間變化上，劉佳琦等［17］發現，隨著人類活動強度的增強，黃河三角洲景觀破碎度、景觀多樣性和空間異質性增加，景觀整體連通性降低；而莫素芬等［18］對2020年桂西南喀斯特北部灣地區的研究表明，人為干擾強度與景觀破碎度和形狀復雜度呈負相關，與景觀多樣性呈正相關。可見，由于研究區域、時間尺度及空間尺度不同，人為干擾強度與景觀格局的相關關系也不同。尤其是空間尺度的變化會導致二者相關性的正負和強弱發生改變［11，19］。該研究驗證了這一發現，即人為干擾強度與景觀面積指數的相關性隨著研究尺度的增加而減弱。與之相反的是，人為干擾強度與景觀形狀及多樣性指數的相關性隨著研究尺度的增加而增強。在未來的研究、景觀管理及社會經濟政策制定中，應重點關注這種尺度效應。

此外，該研究揭示了黃河流域河南段中下游森林鄉村景觀格局空間變化對人為干擾的響應尺度效應。王雪彥［12］發現，在景觀整體水平上，1990—2020年河南省黃河流域各景觀指數的變化幅度較小，整體較為穩定。然而，該區域森林鄉村景觀格局隨時間序列的變化是否服從河南省黃河流域這一整體，仍未可知。2023年，河南省城鎮化率為58.08%，低于全國平均水平（66.16%），這意味著河南省的城鎮化進程仍將繼續，鄉村會進一步受到城鎮化的沖擊。未來，選取更新的、更具有時效性的土地利用數據，探究長時間序列下人為干擾強度變化對該區域森林鄉村景觀格局的影響，對該區域的鄉村振興及生態保護具有重要的現實意義。

5 結論

①黃河流域河南段中游西部和北部森林鄉村的景觀格局與中游南端地區和下游地區相比，景觀更加破碎化，連通性和聚集度低，斑塊的核心區面積較小，邊緣長度更長、形狀更加復雜，且景觀多樣性更高。

②人為干擾強度越大，森林鄉村的景觀更加破碎化，景觀中斑塊間的連通性越低，斑塊的核心區面積越小，景觀形狀越復雜，景觀多樣性越高，生態系統服務價值降低。

③在排除地理氣候因素的遮蔽效應后，景觀格局與人為干擾強度之間有著顯著的相關性。其中，景觀形狀及多樣性指數隨著緩沖區半徑的增加相關性增強，而景觀面積指數則隨著緩沖區半徑的增加相關性減弱。

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Spatial Distribution Characteristics of Forest Village Landscape Pattern and Its Response to Human Disturbance in the Henan Province Section of the Yellow River Basin

CHEN Kaili XU Shanshan ZHANG Xiaofang LI Xueping WEI Chenhui

College of Horticulture and Plant Protection， Henan University of Science and Technology， Luoyang 471000， China

Abstract： A total of 99 national forest villages in the Henan Section of the Yellow River Basin （the section in Henan Province） were taken as the research objects， the landscape pattern was quantified based on four types of landscape metrics. Socioeconomic factors were selected to represent the human disturbance intensity in buffers of different radii. After excluding the influence of geographical and climatic factors， the spatial distribution characteristics of landscape pattern and its response to human disturbance were analyzed. The results showed： ①The Western and northern middle reaches of the Yellow River Basin （Henan section） exhibited high fragmentation， low connectivity and aggregation， small patch area and patch core area， high edge density， complex patch shape， and high landscape diversity. ②The partial correlation analysis showed that the above distribution characteristics were positively correlated with human disturbance intensity， but negatively correlated with ecosystem service value. ③There was a scale effect on the response of landscape pattern to human disturbance intensity. The correlation of landscape shape and diversity metrics increased with the buffer radius， while the correlation of landscape area metrics decreased with the buffer radius. These results indicated that human activities may have negative impacts on landscape pattern， and then lead to serious ecological problems. In order to realize a balance between the social and economic development and the ecological protection， the forest village construction of this region should prioritize landscape planning solutions in the future.

Key words： landscape metrics; socio-economic factors; Henan Province; national forest village; scale effect

基金項目：國家自然科學基金（42207272）。

作者簡介：陳凱莉（1999—），女，碩士生，研究方向：景觀生態規劃與修復；徐珊珊（1985—），女，碩士，講師，研究方向：園林植物造景；張曉芳（1997—），女，碩士，研究方向：風景園林學；李雪萍（1980—），女，博士，副教授，研究方向：園林植物發育生物學、瀕危植物保護生物學。

通信作者：魏晨輝（1989—），女，博士，講師，研究方向：景觀生態規劃與修復。