高精度遙感影像下農牧交錯帶小流域景觀特征的粒度效應

張慶印，樊 軍，2，*

(1.西北農林科技大學資源環境學院，楊凌 712100;2.中國科學院水利部水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農業國家重點實驗室，楊凌 712100)

20世紀80年代開始，為了測定景觀格局對生態過程的影響［1-2］，必須用簡單數字描述復雜的景觀格局，因而產生了景觀格局指數，而尺度問題一直是景觀生態學界研究的核心問題之一，特別是對于景觀格局分析而言，尺度選擇直接關系到結果的可靠性［3-4］。利用景觀格局指數進行土地利用類型、土地利用格局空間分析的方法得到了廣泛應用［5-8］，很多學者對景觀格局指數的尺度效應研究表明景觀指數尺度依賴性的普遍存在［9-13］。前人研究結果已經證明，不同的景觀有不同的格局特征，對尺度變化的響應也不一樣，因此并不存在景觀格局分析的最佳尺度，只有針對特定景觀的合適尺度［9］，并且基于粒度效應的景觀格局研究成了目前的研究熱點，因為在對尺度研究時需對數據信息進行聚合以及各尺度之間信息轉移［14］。尺度域是指大多數格局和過程發生的尺度范圍［15］，同一尺度域內格局及過程相似，推繹比較容易，當跨越多個尺度域時，由于過程在不同尺度上起作用，尺度推繹會變得復雜甚至不可能［16-17］。陳利頂等［18］指出，通過對多種景觀格局指數的聯合應用及定量研究景觀格局演變與生態過程之間的關系，可以有效的解釋景觀生態過程。

遙感技術的飛速發展為相關研究提供了不同空間分辨率的影像數據資料，但合適空間分辨率的選擇卻成了一個棘手問題［19-21］。對粒度效應的研究主要集中在低分辨率下景觀格局指數隨粒度的變化［22-23］，而對于農牧交錯帶小流域，高精度遙感影像下景觀格局指數的粒度效應及其相關性研究較少。鑒于此，本研究綜合相關景觀格局指標選取的研究成果，從類型與景觀2個水平上選取多個經典景觀格局指數，主要測度農牧交錯帶小流域景觀格局指數的粒度效應，并對所選景觀指數分類后進行相關性分析。總結相同景觀在不同粒度尤其是小粒度下的景觀特征差異，驗證景觀格局指數在測度過程中的說服力。本研究可為高精度影像下農牧交錯帶小流域景觀指數計算的適宜粒度選擇及粒度推繹提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

六道溝小流域位于毛烏素沙地邊緣和黃土丘陵區的過渡地帶，屬于典型的蓋沙黃土丘陵地貌，處于晉、陜、蒙水蝕風蝕交錯帶強烈侵蝕中心區。該流域屬窟野河水系二級支流，其主溝道長為4.21 km，流域面積為7.28 km2。該流域屬于中溫帶半干旱氣候區，年均氣溫為8.4℃，多年平均降雨量為437.4 mm。植被成分十分復雜，即以森林草原，灌叢草原成分為主，也有荒漠草原和沙地植被，這些成分均為地帶性植被，是流域自然狀況的體現。

1.2 數據來源與處理

以六道溝小流域全色波段遙感衛星影像(World View-1衛星，2010年2月拍攝，0.5 m分辨率)為遙感數據，在Erdas Imagine 9.2中對遙感影像進行幾何精校正，然后結合六道溝小流域的邊界圖對幾何校正后的圖像進行裁剪，從而得到研究區的數字影像地圖。

根據研究區的地理特征和影像質量，結合實地勾繪和調查，本文將研究區土地分類為:1)耕地，包括坡耕地、梯田、溝壩地及溝谷地;2)荒草地;3)林地，包括果園用地、有林地和疏林地;4)人工草地;5)灌木地;6)建設用地，包括居民地和煤炭開采用地;7)水域;8)未利用地，包括沙地和裸露基巖等8種地類。分類采用計算機自動分類和人工分類相結合的方法，在Erdas Imagine 9.2環境下，先對影像進行監督分類，再結合地形圖等輔助資料，人工目視解譯修改分類結果，提高解譯精度。經過精度評價，研究區2010年分類圖總體分類精度為88.5%，可以滿足本文的精度要求。最后，在ArcGIS 9.3支持下，通過格式轉換、空間疊加等處理，進行數據統計分析。

1.3 粒度與景觀指數選擇

常用的粒度推繹方法是把精微尺度上的觀察、試驗及模擬結果外推到較大尺度［24］，它是研究成果的“粗粒化”，即不斷降低景觀格局的空間分辨率［23］。利用ArcGIS9.3軟件中的空間分析模塊，把研究區的土地利用類型圖轉為不同粒度的柵格數據，由于研究區面積較小，所以采用的粒度大小為1—50 m，即1、5、10、15、20、25、30、35、40、45、50 m，然后用 Fragstats 3.3 軟件計算景觀格局指數。

目前描述景觀格局的指數很多，參考前人研究并結合研究區的景觀特征，本文按照景觀格局指數生態學意義(Fragstats 3.3的分類標準)在類型水平上選取的景觀指數包括5個面積/周長/密度指數，7個形狀指數，8個蔓延度指數;景觀水平上選取的景觀指數包括4個面積/周長/密度指數，4個形狀指數，3個蔓延度指數和4個多樣性指數。各指數計算公式及生態學意義見參考文獻［25］

2 結果與分析

2.1 景觀指數的空間粒度變化行為

2.1.1 類型水平景觀指數的空間粒度變化行為

利用Fragstats 3.3軟件分析的結果，進行類型水平上的土地景觀特征對比分析。2010年類型水平上土地景觀類型特征的粒度效應如圖1。

空間粒度變化對一些景觀格局指數有明顯的影響，即同一景觀不同粒度時，用同一種景觀格局指數表示的結果不同。根據景觀指數對空間粒度的響應情況和粒度效應關系，選取20個指數中的14個經典景觀指數，分為3類，從地類景觀單個指標特征曲線來看，其粒度效應有以下特征:

(1)第1類景觀指數隨著粒度的增加而減小，且具有比較明顯的粒度效應關系，可預測性較強。這類景觀指數主要有平均分維數、景觀形狀指數、平均形狀指數、聚集度指數、相似臨近比和聚合指數(圖1)。以聚合指數為例，聚合指數表示景觀類型內部的團聚程度［22］，如果一個景觀由許多離散的小斑塊組成，其聚合指數較小;當景觀中以少數大斑塊為主或同一類型斑塊高度相連時，其聚合指數較大［26］。從聚合指數的變化趨勢來看(圖1)，除了未利用地，其它地類景觀指數下降較為明顯，其中下降最明顯的是荒草地和水域，其次是耕地、林地，可見隨著粒度的增加，類型景觀的形狀愈加簡單，并且在40 m粒度時，建設用地、耕地和水域都出現了拐點。

(2)第2類景觀指數隨著粒度的增加呈現增加的趨勢，同樣具有比較明顯的粒度效應關系，代表性指數有散步與并列指數和歸一化形狀指數(圖2)。散步與并列指數對那些受到某種自然條件嚴重制約的生態系統的分布特征反映顯著，從圖2可以看出，水域、灌木地和人工草地的散步與并列指數值較低，而林地、耕地、建設用地和荒草地的分散指數值相對較高。隨粒度變化最明顯的是耕地，增加幅度最大。而歸一化形狀指數隨著粒度的增加，其曲線呈逐漸上升的趨勢，可見隨著粒度的增加景觀類型的形狀便越來越簡單，由圖2可以看出，荒草地的歸一化形狀指數都小于0.1，表明研究區荒草類型景觀形狀比較復雜，而其他類型景觀隨著粒度的增加邊界曲線趨于平滑、規則。

圖1 類型水平景觀特征指數的粒度變化曲線(減小趨勢)Fig.1 Change curves of land metrics of different types to grain sizes(Decreasing trend)

圖2 類型水平景觀特征指數的粒度變化曲線(增大趨勢)Fig.2 Change curves of land metrics of different types to grain sizes(Increasing trend)

(3)第3類景觀格局指數隨粒度的變化曲線差異較大，無明顯規律，代表性指數如周長面積變異系數、斑塊密度、景觀形狀變異系數、最大斑塊指數、有效粒度面積和平均周長面積比(圖3)。有效粒度面積用于比較斑塊的平均面積大小。景觀總面積不變時，有效粒度面積變大，反映該類型景觀面積增加，其在景觀中的比例加大［9］。通過分析，粒度變化對荒草地、人工草地和灌木地的有效粒度面積指數影響最大，尤其在20—40 m粒度其值變化較為劇烈，而其它地類的有效粒度面積指數隨粒度的增加變化不明顯。其他幾類景觀指數隨粒度同樣表現出不規律的變化。

2.1.2 整體水平景觀指數的空間粒度變化行為

利用Fragstats 3.3軟件分析的結果，進行整體水平上的景觀特征對比分析。六道溝小流域2010年整體景觀特征的粒度效應如圖4所示。

圖3 類型水平景觀特征指數的粒度變化曲線(無規則)Fig.3 Change curves of land metrics of different types to grain sizes(Irregularity)

圖4 整體水平景觀特征指數的粒度變化曲線Fig.4 Change curves of different landscape metrics to grain sizes

在整體水平上，選取特征較明顯的10個景觀指數進行分析，其粒度變化曲線如圖4所示，2010年六道溝小流域的類型景觀指數大部分隨著粒度的增加呈現減小的趨勢。圖2中可以看出，平均形狀指數、聚合指數和蔓延度指數的粒度效應曲線形狀受空間格局特征的影響不大，主要表現為冪函數下降，也有少數情況下指數的粒度效應曲線表現為直線下降，如凝聚度、平均分維數和景觀形狀指數，可見景觀中斑塊形狀逐漸規則，在10 m時，其曲線出現拐點，以上分析表明景觀格局特征對這類指數值的大小有明顯影響且有一定的規律。另外，景觀形狀變異系數隨粒度的增加分階段下降，但總體是下降趨勢，只有景觀豐度、香農多樣性和香農均勻度指數隨著粒度的增加基本無變化。

2.2 景觀形態的自相似性及其對粒度效應的響應

在各種粒度下，六道溝小流域2010年各類景觀斑塊的平均分維數都大于1(表1)，這說明各類景觀形態都具有分形特征，呈現出一定的自相似性和復雜性。

表1 各類景觀斑塊的分維數對粒度變化的響應Table1 Fractal dimension of different landscape types within different grains

從平均水平來看，耕地、林地和水域景觀相對比較規則簡單，荒草地和人工草地景觀比較復雜，而建設用地、灌木地和未利用地景觀介于他們之間，這也符合研究區的實際情況，因為:1)神木縣六道溝流域地處毛烏素沙地邊緣和黃土丘陵區的交錯過渡地帶，環境惡劣，該區的荒草地主要位于各侵蝕溝的邊緣地帶，隨著侵蝕溝的加速發展，荒草地的管理隨之減少，從而導致草地景觀比較復雜的格局;2)1999年退耕還林(草)政策的實施，使得耕地大面積減少，林草地大面積增加，并且得到了有序的種植和管理;3)六道溝流域內由于居民點的轉移和煤礦的建設，使得建設用地景觀的形態格局復雜化程接近于荒草地。表1還表明，各類景觀斑塊的分維數對粒度變化的響應不同，它們的分維數隨著粒度的變化呈非線性下降趨勢;在粒度較小時，各類景觀斑塊之間的分維數差異較大，而隨著粒度增大，各類景觀斑塊之間的分維數差異減小。其中，荒草地和水域的分維數在1—30 m粒度內，具有明顯的隨粒度增加而減小的趨勢，而超過30 m范圍后則表現出在一定水平上的波動。其它類型景觀的分維數在1—40 m粒度范圍內變化較小，說明這些景觀的形態結構在這一粒度范圍內具有自相似性，當超過40 m粒度時各類型景觀分維數略有波動，但整體呈下降趨勢。

2.3 類型景觀指數與粒度的相關分析

采用相關性分析，獲得了2010年六道溝流域各地類景觀指數與粒度的相關性(表2)。

表2 2010年各地類景觀指數與粒度的相關性Table 2 Correlation between landscapes metrics and sizes at pattern scale in 2010

從表2看出，聚集度指數、相似臨近比和聚合指數與粒度的相關性在類型水平上呈現極顯著負相關，散步與并列指數和歸一化形狀指數與粒度呈正相關。其中，各地類的歸一化形狀指數與粒度都呈極顯著正相關，水域、建設用地的斑塊數量與粒度的相關性不高，而且斑塊數量與粒度的相關性既有正相關也有負相關。

對于農牧交錯帶六道溝小流域而言，耕地、建設用地和林草地之間的轉化頻繁。此次重點研究三者在斑塊數量、歸一化形狀指數、聚集度指數與粒度之間的相關性。如表2所示，從耕地和林地類型景觀指數與粒度的相關性來看，斑塊數量與粒度為顯著負相關，歸一化形狀指數與粒度極顯著正相關，聚集度指數與粒度則呈現極顯著負相關。從建設用地類型景觀指數與粒度的相關性來看，斑塊數量與粒度呈顯著正相關，而歸一化形狀指數和聚集度指數與粒度的相關性則與耕地類似。通過相關性分析，一方面定量反映了所選景觀指數受粒度變化影響的相關性程度，另一方面可為后續六道溝流域因“退耕還林(草)”工程引起的景觀格局變化的研究提供參考。

3 結論與討論

通過對高精度遙感影像下農牧交錯帶六道溝小流域2010年景觀格局指數的粒度效應研究，分析了六道溝小流域景觀格局的粒度效應。從景觀的類型水平和整體水平分別進行分析，實現了農牧交錯帶小流域景觀格局研究從部分到整體的結合。與熱島格局的粒度效應相似［13］，“臨界粒度”現象在農牧交錯帶小流域景觀格局也普遍存在。在高分辨率遙感影像下，農牧交錯帶小流域景觀格局指數的“臨界粒度”現象較為明顯。在1—50 m粒度范圍內，0.5 m分辨率下六道溝小流域的景觀格局指數的“臨界粒度”為10 m。在粒度選擇時，若想既保證計算的質量、體現比例尺的特征信息，又不使計算過程中工作量過大，應當在第一尺度域內選擇中等偏大的粒度［27］。所以，小流域適宜計算的粒度范圍為5—10 m，從而得知，在利用高分辨率遙感影像對農牧交錯帶小流域景觀進行預測、對比和評價等研究時，需注意粒度的影響并進行一定的粒度轉換。

景觀形態自相似性的研究可以很好的反映景觀格局的邊界特征，研究中，小流域景觀形態具有分形特征，并且呈現出一定的自相似性和復雜性。各類景觀斑塊的分維數對粒度變化的響應不同，分維數隨粒度的增大呈非線性下降趨勢，表明景觀類型邊界趨于簡單化。在粒度較小時，各類景觀斑塊之間的分維數差異較大，而隨著粒度增大，各類景觀斑塊之間的分維數差異減小。從平均水平看，耕地、林地和水域景觀相對比較規則簡單，荒草地和人工草地景觀比較復雜，而建設用地、灌木地和未利用地介于它們之間。徐建華等［28］對城市景觀的研究表明，廊道景觀在5—70 m的粒度范圍內，分維數具有明顯隨粒度增加而減小的趨勢，與本研究相比，六道溝流域以廊道基質景觀為主，分維數隨粒度的增加而減小，這與徐建華的研究結果類似。

開展景觀指數與粒度的相關性研究也是本次粒度效應研究的一部分。通過相關性分析，一方面定量反映了所選景觀格局指數受粒度變化影像的相關性程度，另一方面可為后續農牧交錯帶小流域因“退耕還林(草)”工程引起的景觀格局變化研究提供參考。

格局與過程之間的相互作用具有強烈的尺度依賴性，而尺度又可分為測量尺度和本征尺度。只有當測量尺度和本征尺度相符時，格局或過程才能被可靠的揭示［29-30］。景觀格局直屬對尺度敏感性的原因在于測量尺度與研究對象的本征尺度存在差異，因而，使測量尺度不斷接近于本征尺度是深刻而準確地揭示自然現象和規律的必然選擇。本文在對景觀指數的粒度效應研究中，針對從測量尺度向本征尺度的過度進行了說明，但文章只從空間上分析了各地類景觀指數的粒度效應，并沒有從時間變化角度分析景觀指數的粒度效應，這一點還需深入研究。因為景觀格局是不同景觀單元和生態過程在一定時間和一定空間內相互作用的表現，它在空間或時間單方面的特征都不能代表其本質的規律性。判別景觀格局的特征尺度是進行格局分析的前提［4］，而這個特征尺度不僅包括空間尺度，還應包含時間尺度，二者缺一不可。

目前在我國開展的大量景觀格局分析中，更多的側重于景觀格局指數的計算與分析，而將景觀格局分析與實際問題相結合的研究相對較少。但仍有生態學工作者作了很好的嘗試，如:傅伯杰、趙文武等針對黃土高原地區的土壤侵蝕，建立了多尺度景觀格局評價指數［31-32］;李秀珍、劉紅玉等分別研究了濕地景觀格局在污水凈化方面和濕地景觀破碎化對珍禽棲息環境的影響［33-34］，所有這些工作為探討景觀格局與生態過程之間的關系奠定了基礎。

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