高寒草甸草原景觀格局動態演變及其驅動機制

張起鵬,王 建,張志剛,顧洪亮

1 南京師范大學, 南京 210023 2 甘肅民族師范學院, 合作 747000

青藏高原高寒草甸處在氣候變化的敏感區和生態環境脆弱帶,在長期的自然選擇和適應過程中,成為高寒區域最重要的生命支持系統,發揮著“生態屏障”、“草地畜牧業基地”等重要功能[1],然而,氣候變化和人類活動的干擾極易使其脆弱的生態環境失衡,往往造成景觀的逆向演替。

景觀是由自然、半自然和人工生態系統的部分或全部空間鑲嵌所構成的地表綜合體[2],景觀功能通過景觀格局以及鑲嵌在景觀結構中的生態系統過程進行體現[3]。通過大量的空間度量指標,景觀格局研究被廣泛應用于景觀結構特點的研究中[4- 5],景觀格局在演變過程中會受到來自景觀內部、外部的多種作用力,它們可導致景觀中各類資源的改變和景觀結構的重組[6]。對于高寒草甸景觀格局變化的驅動力存在著區域差異,惡劣的區域氣候變化背景下的超載過牧是藏北高原[7- 8]和黃河源區[9- 10]主要驅動力;水分條件成為峻河流域[11]和甘南瑪曲[12]高寒草甸景觀演變的主要驅動力;氣候變化對可可西里景觀分布具有重要影響[13];地形因子是限制疏勒河源區高寒草甸植被分布變化的主要因子[14]等。因此,對不同區域的高寒草甸景觀格局演變進行研究,能夠進一步了解其演變的復雜性及其驅動力的地域獨特性。

合作市位于青藏高原的東北邊緣地帶,域內高寒草甸廣泛分布,是黃河上游區重要的生態屏障,在維護黃河流域水資源和生態安全方面具有十分重要的作用[15- 16],該區高寒草甸主要以亞高山草甸和灌叢草甸為優勢類型,是當地畜牧業經濟發展的基礎。近年來,在自然因素和人類活動共同作用下,該區景觀發生了很大的變化,特別是1998年建市以來,隨著人們生活水平的提高,對草原開發利用能力水平亦進一步加強,逐漸形成了草原開發利用和草原保護之間的矛盾。研究該區景觀的演變能夠揭示高寒草甸草原在干擾因素作用下的景觀格局變化規律,對掌控區域景觀行為,制定合理的景觀生態管理對策,提高人們的生活質量與水平和維護民族地區的穩定具有十分重要意義。基于此,本文以合作市為研究區,利用景觀格局指數和Logistic回歸分析等方法對高寒草甸景觀格局的演變及其驅動力進行分析,以期為區域可持續發展策略的制定提供科學依據和理論支撐。

1 研究區概況

研究區位于甘南藏族自治州北部州府所在地合作市(33°06′30″—35°32′35″N, 100°44′45″—104°45′30″E),地處青藏高原和黃土高原的交匯過渡地帶,黃河重要的水源補給生態功能區。全市轄6個鄉4個街道辦事處,即佐蓋多瑪鄉、佐蓋曼瑪鄉、卡加道鄉、卡加曼鄉、勒秀鄉、那吾鄉、通欽街道、當周街道、堅木克爾街道、伊合昂街道,總人口9.33×104人,總面積2670 km2,高原大陸性季風氣候特征明顯,冷季漫長,年均氣溫零下0.5—3.5℃,極端最高氣溫28℃,極端最低氣溫-24℃。年均降水量545 mm,年蒸發量1222 mm,平均無霜期48天,屬典型的高寒區域。植被條件良好,以牧業為主,草場以亞高寒草甸和灌叢草甸為優勢類型。土壤主要為高山草甸土和亞高山草甸土。市域地形復雜,地勢高亢,自東北向西南傾斜,東北部為山原夷平面草甸區,包括佐蓋多瑪、佐蓋曼瑪和卡加道3鄉,海拔高度在3000—4000 m之間,此區地勢平坦,植被優良,是良好的天然牧場;西南部是低山山區,包括卡加曼、那吾和勒秀鄉3鄉,此區山川相間,山勢平緩,農田、草地交織,部分山體陰坡有森林分布,農、牧、林業均有發展。

2 研究數據與方法

2.1 數據來源與處理

為了更加準確的研究景觀格局動態演變特征,遙感影像盡量選擇無云且植被生長較好的7、8、9月份。另外考慮到遙感影像的質量和易獲取性,最終選取景號為LT51310362000265BJC00、LT51310362009209IKR00和LC81310362016229LGN00的TM數據(分辨率為30 m),LT5是TM,LC8是OLI數據,采集時間分別為2000年、2009年和2016年,數據來源網站http://www.gscloud.cn(表1)。圖像預處理主要包括輻射校正、地面控制點幾何校正及影像裁剪。以2016年7月15日Landsat OLI為基準影像,對研究所使用的影像進行幾何校正,總誤差控制在1個像元內;最后利用合作市政區邊界矢量圖對影像進行裁剪。所有的空間數據的投影參考系統都統一使用橫軸墨卡托投影,參考橢球體為WGS84。

為制定適用于合作市的景觀分類系統,綜合考慮遙感數據、研究區土地利用現狀和歷史調查資料情況后,參照《全國土地利用分類》(試行)[17]劃分景觀類型,將研究區高寒草甸景觀類型劃分為林地Forest(有林地Forest land、其他林地Other woodland、灌木林地Shrub land)、草地Grassland(灌叢草甸Shrub meadow、其他草甸Other meadow)、耕地Farmland(水澆地Irrigable land和旱地Dry land)、水域Water body、建設用地/裸地Built/bare areas 共5大類9小類(表2)。該功能分區能夠較好的區分出研究區景觀單元,每個景觀單元具有相近的景觀格局影響因素,而對于數據的搜集與應用,更具有便利性。

利用ENVI5.1軟件選擇能較好表現植被信息的5、4、3波段組合對2000—2016年的3期遙感影像實施了最大似然法監督分類[18- 19],完成對不同時期合作市景觀類型的解譯,然后在ENVI 5.1中,通過混淆矩陣,用已知的地物類型建立感興趣區域,對分類結果進行驗證,總體精度、Kappa系數等分類精度指標評價。結果表明,3期影像總體精度均高于85%,經實地考察、高分辨率影像及歷史資料的對比驗證后,對數據進行修正,分類總體精度達到90%以上,提取景觀圖及相應的景觀屬性數據。

研究中驗證數據來源于實地調查及搜集、查閱的相關資料,氣象、人口和國民經濟等數據來源于甘南州統計年鑒、合作市統計年鑒和《數說甘南60年》。

2.2 研究方法

2.2.1景觀格局動態分析

基于研究區3期景觀類型空間數據庫,利用ArcGIS 10.2軟件對各景觀面積、空間分布及其面積比例變化進行分析。

采用單一土地利用類型動態度和綜合土地利用變化率來分析研究區不同時段內某種景觀類型變化的劇烈程度,其計算公式如下[20- 22]：

式中,K為單一土地利用類型動態度(%),Ua、Ub分別為研究初期、研究末期某一土地利用類型的數量(hm2),T為研究時間長(a)。

對景觀格局的分析主要從景觀水平和斑塊類型兩個水平上進行。在景觀水平上選取的指數有斑塊數量(NP,Number of patches)、最大斑塊指數(LPI,Largest patch index)、總邊緣長度(TE,Total edge)、邊緣密度(ED,Edge density)、Simpson多樣性指數(SIDI,Simpson′s diversity index)、聚集指數(AI,Aggregation index)、蔓延度指數(CONTAG,Contagion)和景觀分離度指數(DIVISION,Landscape division index);斑塊類型水平上選取的指數有斑塊密度(PD,Patch density)、邊緣密度(ED)、平均斑塊面積(AREA_MN,Patch area distribution)、聚集指數(AI)、斑塊內聚力指數(COHESION,Patch cohesion index)和最大斑塊指數(LPI),所有指數計算在景觀格局分析軟件Fragstats 4.2中完成。

2.2.2景觀格局驅動機制分析

研究區的景觀格局驅動機制主要從自然驅動力和人文驅動力兩個方面來分析。

Logistic回歸分析適用于二元數據的建模,能確定各因素的重要性,且包含空間信息[23- 24],本文運用Logistic回歸模型對景觀格局演變的自然驅動機制進行分析。由景觀演變分析可知,研究區以草地景觀為主且變化明顯,同時,該區亦是典型的純牧業縣,草地畜牧業在國民經濟發展中占主導地位,因此,以草地類型斑塊的變化作為因變量。遵循景觀自然驅動因子的全面性、可獲取性、相關性和區域差異性為主的原則,結合已有學者的研究成果,選取了高寒草甸景觀格局演變有較大聯系的指標作為自變量進行數據統計與分析。自然驅動因子體系中(表3),海拔和坡度因子通過數字高程模型,利用ArcGIS 10.2的空間分析模塊進行數據提取;到公路的距離、到鄉鎮駐地距離和到耕地距離則利用景觀分類圖提取主要道路和鄉鎮級別居民點后再在ArcGIS 10.2中計算獲得;植被覆蓋度由歸一化植被指數計算獲得;最后,將每個驅動因子矢量圖全部轉化為分辨率為30 m的柵格圖。

表3 草地景觀變化自然驅動因子分析指標體系

自然驅動機制分析主要從一級分類的草地景觀及其二級分類的灌叢草甸、其他草甸兩個尺度的景觀演變情況進行分析。Logistic回歸模型的應用過程中,在保證抽樣數量足夠多,使數據具有統計性,且避免數據的空間自相關的基礎上,本文選用隨機抽樣方法在研究區選取了10000個觀測點進行分析。首先,利用ArcGIS 10.2軟件提取景觀二級分類下的灌叢草甸和其他草甸斑塊,并由斑塊合并獲得一級分類下的草地類型斑塊;然后,通過空間分析功能,將2000、2009和2016年3期草地斑塊的解譯柵格圖分別進行疊加,獲得草地類型斑塊兩個階段的變化圖(2000—2009年和2009—2016年),將獲得的變化圖與隨機點數據進行疊加處理,提取不同時期草地景觀變化圖的樣本值作為因變量的值(草地景觀發生變化的以編碼“1”表示,沒有發生變化的以編碼“0”表示)。同樣,提取所有自然驅動因子柵格圖上10000個樣本值作為自變量的值。為了去除量綱對分析結果的影響,將ArcGIS中提取出來所有因變量和自變量數據經過標準化處理后再導入到SPSS統計分析軟件中,通過Logistic的回歸模型,采用正向逐步回歸方法對研究區草地景觀格局演變的相關驅動因子進行分析和診斷,篩選出對其變化有顯著影響的因素,進而分析其驅動機制,該研究中使用Hesmer-Lemeshow檢驗。利用同樣的方法完成對二級分類中的灌叢草甸和其他草甸景觀演變的驅動因子分析。

作為一個高原地區的縣級市,研究區社會經濟條件的內部差異可能很大程度都是被自然條件所影響。社會經濟因子獲取的最小級別為鄉鎮級別,而社會經濟數據在鄉鎮內部是沒有自變量差異的。考慮到樣本量與地理位置匹配問題,本文以定性分析方法對人文驅動力進行分析。

3 結果與分析

3.1 高寒草甸景觀類型變化特征

對合作市3個時期的遙感影像景觀分類結果研究表明,研究區2000、2009年和2016年的主要景觀類型是林地(有林地、灌木林地、其他林地)和草甸(灌叢草甸、其他草甸),面積所占比例持續維持在80%以上,耕地(水澆地和旱地)面積所占比例維持在15%左右,建設用地/裸地和水域面積很小,均未超過2%(圖1)。各景觀類型空間分布特征明顯,有林地主要分布在南部、北部山區及合作市郊且狀態很穩定;灌木林與其他林地主要分布于有林地周圍,但空間波動較大;灌叢草甸空間分布較為穩定,但分布面積有所減少;其他草甸分布范圍最廣且面積有逐漸增大趨勢;建設用地/裸地和耕地主要分布于山谷低地,且存在狀態穩定;水域主要集中在溝谷和低地區域但面積遞減明顯。

圖1 合作市2000、2009和2016年景觀分類結果示意圖Fig.1 Landscape classification map of the Hezuo City in 2000,2009 and 2016

根據表4,統計9類景觀面積發現：2000年至2016年間,景觀類型面積變化特征明顯：其他林地和灌木林地的縮減致使林地總面積減少1.88×104hm2;灌叢草甸面積減少2.477×104hm2,而其他草甸面積增加了3.506×104hm2,使草甸總面積增大;耕地面積略有增加,其中旱地面積增加明顯;建設用地/裸地持續小幅遞增;水域面積呈持續遞減趨勢。

表4 合作市2000—2016年景觀類型面積變化/104hm2

根據單一土地利用類型動態度和綜合土地利用動態度公式計算結果顯示(圖2)：2000年以來研究區其他草甸、旱地和建設用地/裸地景觀類型的面積持續增加,并且年變化速率加快。灌木林地、灌叢草甸和水域景觀類型的面積持續減少,其中,灌木林地和水域面積減少速率加快,灌叢草甸面積減少速率減緩,2000—2009年,每年發生各類型景觀轉化面積約為0.474×104hm2,2009—2016年約為0.875×104hm2。整個研究區景觀面積年變化率呈增大趨勢,2000—2009年景觀面積年變化率為1.118%,2009—2016年增加到2.067%。研究時段內,每年發生轉化的景觀面積平均約為0.691×104hm2。

圖2 合作市不同時期土地利用動態度Fig.2 The Land use dynamic index of Hezuo City from 2000 to 2016 FL: 有林地 Forest land; OW: 其他林地 Other woodland; SL: 灌木林地 Shrub land; SM: 灌叢草甸 Shrub meadow; OM: 其他草甸 Other meadow; IL: 水澆地 Irrigable land; DL: 旱地 Dry land; WB: 水域 Water body; CL: 建設用地/裸地 Built/bare areas

整體上,研究時段內5大類景觀地物的轉移變化量不大,但各小類景觀地物的轉換現象很明顯。根據研究區不同時段內轉移面積矩陣可知(圖3)：有林地主要由其他林地和灌木林地轉入,凈轉入量為 4.763×103hm2,其中,2000—2009年其他林地轉入量最為明顯,面積為2.425×103hm2,有林地2009—2016年向其他林地和灌木林地轉出較多,分別為1.140×103hm2和0.758×103hm2;其他林地主要由2000—2009年的灌木林地和灌叢草甸轉入,共8.327×103hm2,而在2009—2016年其他林地主要向灌叢草甸和其他草甸轉出,共轉出9.404×103hm2;灌木林地面積的減少主要發生在2009—2016年,其中向其他草甸轉出面積為1.745×104hm2;灌叢草甸面積持續減少并主要向其他草甸轉化,在2000—2009年轉到其他草甸面積達1.913×104hm2;研究時段內,其他草甸面積持續增加,主要由灌木林地和灌叢草甸轉入,但在2000—2009年曾有0.703×104hm2轉化成旱地。

水澆地面積波動較大,2000—2009年面積增加顯著,主要原因是由于其他草甸和水體轉化成耕地,面積分別為2.309×103hm2和0.736×103hm2,在此過程中亦有1.765×103hm2轉化成旱地。2009—2016年水澆地面積減少,主要向旱地和其他草甸轉出,轉出面積分別為3.998×103hm2和1.378×103hm2;2000—2009年時段內的其他草甸和水澆地轉入以及2009—2016年時段內3.276×103hm2的灌叢草甸和水澆地的轉入致使旱地景觀面積持續增長,由旱地轉出面積較少,主要包括2000—2009年轉向其他草甸以及2009—2016年轉向建設用地/裸地,面積分別為1.774×103hm2和0.900×103hm2;水域面積在研究時段內持續減少,并未有明顯的景觀類型向其轉化,2000—2009年主要向水澆地、灌叢草甸和其他草甸轉移,其中灌叢草甸和其他草甸面積分別為1.922×102hm2和2.019×102hm2,2009—2016年主要向建設用地/裸地、水澆地和其他草甸轉出,面積分別為3.313×102hm2、3.114×102hm2和2.995×102hm2;建設用地/裸地持續緩慢增長,2000—2009年共有5.655×102hm2的耕地轉成建設用地/裸地,2009—2016年除1.2526×103hm2的耕地和水體轉化成建設用地/裸地外,亦有3.242×102hm2的灌木林地轉化成建設用地/裸地。建設用地/裸地轉出主要向耕地和其他草甸轉化。

圖3 合作市不同時期各景觀類型轉移面積堆積圖Fig.3 The stacked plot of landscape types in Hezuo City from 2000—2016

3.2 景觀層次上格局分析

研究區景觀多樣性指數的變化,能夠表現出景觀受到干擾強弱,表5為2000—2016年期間合作市景觀水平上的景觀指數變化,可以看出研究區的景觀格局發生了明顯變化,9類景觀斑塊的數量(NP)由2000年是9.315×104個增加到2016年的9.935×104個,最大斑塊面積(LPI)都出現在其他草甸景觀類型中,其所占面積的比例由2000年的7.503%增加到2016年的29.376%,說明草甸景觀類型為優勢類型,并且其他草甸正在不斷的得到整合,異質性減弱。

表5 2000—2016年間合作市景觀水平指標特征

NP: 斑塊數量 Number of patches; LPI: 最大斑塊指數 Largest patch index; TE: 總邊緣長度Total edge; ED: 邊緣密度 Edge density; SIDI: Simpson多樣性指數 Simpson′s diversity index; AI:聚集指數 Aggregation index; CONTAG: 蔓延度指數 Contagion; DIVISION: 景觀分離度指數 Landscape division index

Simpson多樣性指數(SIDI)由0.696增加到0.751后減少為0.682,所呈現的波動反映出景觀整體性在2009年破碎化較為嚴重,然后斑塊得到一定的整合,景觀復雜性先增大后減少。總邊緣長度(TE)和邊緣密度(ED)的變化亦說明在2000—2016年過程中景觀破碎化程度一度加強,而2009—2016年過程中破碎化程度減弱。蔓延度指數(CONTTAG)的變化,也反映出研究區2000—2009年斑塊破碎化程度增加,使得整個景觀的連通度減小,2009—2016年這種狀態得到一定改善。景觀分離度(DIVISION)的變化則表明景觀破碎性變化不劇烈,且整體趨向于整合。

3.3 斑塊類型層次上的格局變化

圖4 研究區景觀斑塊水平指數變化Fig.4 Changes of patch type level indices in Hezuo City from 2000 to 2016

研究區各景觀類型斑塊密度、聚集度和面積分布不均衡,差異明顯(圖4)。從研究區斑塊的總體變化特征來看,研究時段內有林地、其他林地和耕地斑塊密度(PD)和邊緣密度(ED)增大,平均斑塊面積(AREA_MN)和聚集指數(AI)減小,表明它們的斑塊數量不斷增加,聚集程度不斷減少,破碎化程度上升,而灌木林地、灌叢草甸建設用地和水域斑塊密度和邊緣密度趨于減小,平均斑塊面積和聚集指數趨于增大,表明景觀類型中由分散趨向于集中,斑塊空間分布散落性減少,小斑塊得到整合,景觀趨向于大型化和集中化,斑塊之間的連接性有所增強,破碎程度降低。

其他草甸、旱地和建設用地/裸地內聚力指數(COHESION)值增大,在分布上趨向集聚,自然連通度得到提高,灌叢草甸變化趨勢與之相反,水澆地斑塊的自然連通度最差,水域的自然連通度提高的最為明顯。最大斑塊指數(LPI)是對景觀優勢度的度量,反映景觀中多大比例的景觀面積是由該斑塊的最大斑塊組成的,從LPI的動態特征來看,有林地、其他草甸、旱地和建設用地/裸地的最大斑塊指數不斷增大,其中其他草甸增長趨勢十分明顯,其他林地和灌木林地最大斑塊指數明顯減少,優勢度減弱。

3.4 景觀格局演變的驅動機制

3.4.1自然驅動力分析

2000—2009年間,在草地景觀及其二級分類灌叢草甸、其他草甸演變的Logistic回歸模型中,“HL檢驗”指標中sig.值分別為0.075、0.625和0.450,大于0.05,故統計結果不顯著,檢驗通過,模型的擬合效果較好,模型預測正確率分別為70.2%、75.8%和71.1%,模型較為穩定;2009—2016年間,“HL檢驗”指標中sig.值分別為0.235、0.550和0.632,大于0.05,統計結果不顯著,通過檢驗,模型的擬合效果較好,模型預測正確率分別為67.4%、71.1%和74.8%,模型較為穩定,相關估計結果見表6。

表6 合作市草地景觀變化驅動因子模型估計結果

2000—2016年間,自然驅動因子中海拔與坡度對草地景觀及其二級分類灌叢草甸和其他草甸演變的影響較為顯著,植被覆蓋度因子對一級分類草地景觀演變存在顯著影響,而距離因子對二級分類的灌叢草甸和其他草甸演變的影響較為顯著。

2000—2009年間,草地景觀的坡度、植被覆蓋度、海拔和到鄉鎮駐地距離因子進入模型,回歸系數分別為0.141、-0.094、-0.082和0.028,坡度和到鄉鎮駐地距離系數為正,表明坡度越大對草地變化的影響越大,到鄉鎮駐地距離越遠草地的轉化概率越大,植被覆蓋度和海拔系數為負,說明植被覆蓋度越低草地的轉化概率越大,海拔越低草地的轉化概率越大,由Wald統計量可知,坡度對草地變化的貢獻量最大,貢獻率為98.922;灌叢草甸景觀的自然驅動因子進入模型的有坡度、海拔、到鄉鎮駐地距離和到公路距離,回歸系數分別為0.082、-0.104、0.027和0.031,表明坡度越大對灌叢草甸變化的影響越大,到鄉鎮駐地距離和到公路距離越遠灌叢草甸的轉化概率越大,海拔系數為負,說明海拔越低灌叢草甸的轉化概率越大,由Wald統計量可知,坡度對灌叢草甸的變化貢獻量最大,貢獻率為29.502;到耕地的距離和海拔因子對其他草甸景觀的影響較為顯著,回歸系數分別為-0.094和0.075,表明到耕地的距離越近,海拔越高,其他草甸景觀的轉化概率越大,由Wald統計量可知,到耕地的距離對其他草甸的變化貢獻量最大,貢獻率為87.137。

圖5 不同年份實施的生態環境保護政策和草原生態治理工程Fig.5 Ecological environmental protection policies and grassland ecological management projects implemental in different years

2009—2016年間,草地景觀演變的植被覆蓋度、海拔和坡度因子進入模型,回歸系數分別為-0.078、-0.085和0.030,表明植被覆蓋度越低,海拔越低的區域草地轉化概率越大,坡度越大的區域草地轉化成其他景觀類型概率越大。由Wald統計量可知,該時段植被覆蓋度對草地變化的貢獻量最大,貢獻率為62.314;灌叢草甸景觀演變的海拔、坡度及到公路的距離因子進入模型,回歸系數分別為0.038、0.043和0.028,表明海拔越高,坡度越大,到公路的距離越遠的區域灌叢草甸轉化成其他景觀類型概率越大,由Wald統計量可知,該時段海拔因子對草地變化的貢獻量最大,貢獻率為17.029;其他草甸景觀演變的坡度、海拔和到耕地的距離進入模型,回歸系數分別為-0.258、0.174和-0.077,表明坡度越小,到耕地的距離越近的區域其他草甸轉換概率越大,由Wald統計量可知,該時段坡度因子對其他草甸變化的貢獻量最大,貢獻率為231.483。

3.4.2人文驅動力分析

人文因素不僅包括人類活動的干擾,還包括政策、經濟等因素,隨著經濟的發展,人類活動的擾動對景觀格局的穩定產生了影響。合理的管理政策有助于整合區域景觀,緩解植被退化態勢。由于歷史原因,研究區低山區草地、灌木林地和疏林地基本被開墾為耕地,受高寒氣候的影響,耕地不僅產量低,而且這種盲目的開墾也破壞草原的水源涵養功能,加劇了水土流失。2000年以來,其他草甸斑塊面積持續增加,有林地的穩定出現等現象得益于研究區實施了多項生態環境保護政策和草原生態治理工程(圖5),在植被天然生態功能修復方面取得明顯成效,促進了植被的修復。

研究區土地資源利用上已形成了以牧為主的結構,放牧對草原生態及景觀形成了重要影響,也是對草原生物多樣性最重要的干擾機制之一,牧業產值由2000年的0.21×108元增長到2016年的1.743×108元,農牧民人均純收入亦連年遞增[25]。據測算,全市天然草地理論載畜量為38.9×104個羊單位,而實際飼養量為58.1×104個羊單位,超載約19.2×104個羊單位,超載率達33%[26],有72.4%的草地出現了不同程度的退化[27]。雖然高寒草甸景觀面積在研究區占絕對優勢,但在發展畜牧業的同時,往往會對草地帶來壓力,草原斑塊化、毒雜草滋生、草地生產力下降及水土流失等問題不容忽視。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以甘南藏族自治州合作市為研究對象,基于多時期遙感影像以及相關相關政策、經濟數據經濟數據,分析了2000—2016年的景觀格局演變特征,并利用了定性和定量的方法對景觀演變的驅動機制進行了探討,主要結論如下：

(1)研究區主要景觀類型是林地(有林地、灌木林地、其他林地)和草甸(灌叢草甸、其他草甸),面積所占比例始終維持在80%以上,耕地(水澆地和旱地)面積所占比例維持在15%左右,建設用地/裸地和水域面積很小,均未超過2%。在研究時段內,林地總體分布比較穩定,其他林地和灌木林地的縮減致使林地總面積減少1.88×104hm2;草甸分布范圍最廣,灌叢草甸面積減少2.477×104hm2,而其他草甸面積增加了3.506×104hm2,使草甸總面積增大;建設用地/裸地和耕地主要分布于山谷低地,耕地面積略有增加,其中,旱地面積增加明顯;建設用地/裸地持續小幅遞增;水域主要集中在溝谷和低地區域,水域面積呈持續遞減趨勢。

(2)整個研究區景觀面積年變化率呈增大趨勢,2000—2009年景觀面積年變化率為1.118%,2009—2016年增加到2.067%,研究時段內,每年發生轉化的景觀面積約為0.691×104hm2。整體上,5大類景觀地物的轉移變化量不大,但各小類景觀地物的轉換現象很明顯。林地與草甸相互轉入、轉出為其主要的轉換現象;耕地面積的增加主要來源于草甸的轉化;建設用地/裸地持續緩慢增長,主要源于耕地和水體的轉化;水域面積在研究時段內持續減少,但并未發現有明顯的景觀類型向其轉化。

(3)在景觀層次上,2000—2016年期間研究區的景觀格局發生了明顯變化,景觀復雜性與破碎化呈現先增大后減少的現象,高寒草甸景觀得到不斷的整合,異質性減弱。在斑塊層次上,各景觀類型指數變化不一,差異明顯。有林地、其他林地和耕地破碎化程度上升,但有林地和耕地的最大斑塊指數不斷增大。灌木林地、草甸、旱地、建設用地/裸地和水域由分散趨向于集聚,景觀趨向于大型化和集中化,破碎程度降低。

(4)研究時段內,自然驅動因子海拔與坡度對草地景觀及其二級分類灌叢草甸和其他草甸演變的驅動較為明顯,植被覆蓋度因子對草地景觀演變影響顯著,而距離因子較多出現在二級分類的景觀中。不同驅動因子對景觀演變的貢獻量大小不一;畜牧業生產過程是高寒草甸景觀格局變化的主要經濟驅動因子,對草原生態及景觀演替起到了加速推動作用,政策因素在保護和修復高寒草甸生態系統上起到了至關重要作用。

4.2 討論

采用同一日期或更近日期的遙感影像,在不同植被生長期對研究區進行完整的實地調查能夠獲得較好的分類結果[28],分類精度亦對數據的精確性存在一定的影響。本研究中存在其他林地由于樹種類別較為復雜,分類精度較低的問題;受“異物同譜”的影響,部分植樹造林區域在分類過程中被分為草甸,建設用地/裸地歸納為一類等問題影響了總體分類精度,相關問題會在下一步研究中得到較好的處理。

草地景觀格局的演變始終受到自然和人文因素的影響,通過Logistic回歸模型對研究區景觀格局演變的自然驅動力進行定量分析,草地景觀類型變化在各個階段具有不同的驅動因素。總體來講,在特定階段草地景觀與其二級分類灌叢草甸和其他草甸景觀的驅動因素具有密切關聯,如海拔與坡度對不同級別的景觀都具有顯著影響,同時,由于景觀級別的區分,灌叢草甸和其他草甸景觀的類型自然驅動因子也具有獨特性,如距離因子成為其演變的主要因子。畜牧業生產過程對草原生態及景觀演變起到了加速推動作用,政策因素直接和間接的在保護和修復高寒草甸生態系統上起到了重要作用。

景觀格局演變是一個具有階段性、多樣性以及復雜性的動態過程,不同景觀類型在演變過程中具有不同的驅動因子,而不同類型的驅動因子對景觀格局演變的作用強度也各有不同,并且在不同的時間或空間尺度上,各種因子的作用方式亦存在較大的差異。本文僅選取研究區主要景觀類型草地進行分析,并且在驅動因子的選取上,也受限于數據的可獲取性與可量化性,致使本文景觀格局演變的驅動指標評價體系不夠完善,如何更全面的構建景觀驅動模型并且簡化評價體系,有待進一步研究。