黔中喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)與特征分析

張 欣,王志杰

1 貴州大學(xué)林學(xué)院, 貴陽 550025

2 貴州大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院, 貴陽 550025

3 山地生態(tài)與農(nóng)業(yè)生物工程協(xié)同創(chuàng)新中心, 貴陽 550025

干擾是自然界中無時(shí)無處不在的一種現(xiàn)象,是在不同時(shí)空尺度偶然發(fā)生且不可預(yù)知的事件,直接影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能演替[1]。自20世紀(jì)50年代Elton[2]和MacArthur[3]提出生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性理論后,景觀穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)研究成為生態(tài)學(xué)領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)問題之一。等級(jí)斑塊動(dòng)態(tài)范式理論認(rèn)為生態(tài)系統(tǒng)是由不同性質(zhì)、不同大小且相互兼容的斑塊鑲嵌體所組成的等級(jí)系統(tǒng),從狀態(tài)上強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)不斷變化的動(dòng)態(tài)過程,并由斑塊鑲嵌體所組成的等級(jí)系統(tǒng)的總體變化體現(xiàn)出來,景觀結(jié)構(gòu)特征則在很大程度上描述了景觀發(fā)生變化的可能性,斑塊在各尺度上的動(dòng)態(tài)變化反映了景觀系統(tǒng)中總體的動(dòng)態(tài)變化特征,進(jìn)而影響景觀穩(wěn)定性水平[4]。而以往景觀穩(wěn)定性研究多是借用生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的一些概念,如抗性、持久性、振幅、韌性、彈性、脆弱性、惰性等,但由于在景觀平衡中各種干擾因素下景觀恢復(fù)能力在時(shí)空尺度上具有較強(qiáng)的復(fù)雜性,景觀穩(wěn)定性程度往往取決于各類型景觀斑塊的穩(wěn)定性程度及其組成結(jié)構(gòu)能否保持景觀生態(tài)過程的連續(xù)性與功能穩(wěn)定性[5—8]。

近年來,國內(nèi)外學(xué)者從景觀結(jié)構(gòu)和格局角度,在景觀格局變化對(duì)景觀穩(wěn)定性的影響開展了大量的研究。Hermosillaa等[9]對(duì)加拿大森林景觀穩(wěn)定性研究發(fā)現(xiàn),景觀破碎化增加的區(qū)域表現(xiàn)出森林覆蓋和平均森林斑塊面積減少、森林斑塊數(shù)量和森林與非森林的連接數(shù)量增加的狀態(tài),進(jìn)而導(dǎo)致景觀穩(wěn)定性降低；Sharma等[10]在吉美多吉國家公園森林景觀穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)中也證實(shí)了森林斑塊數(shù)量增多、邊緣對(duì)比度高且整體呈支離破碎的森林區(qū)域,資源壓力加大,生態(tài)系統(tǒng)和山區(qū)生物多樣性受到影響,景觀穩(wěn)定性水平降低；同時(shí),大量在城市、流域、森林、濕地、荒漠、綠洲等景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)研究也證實(shí)景觀破碎化程度的加劇,會(huì)導(dǎo)致景觀穩(wěn)定性水平的降低[11—17]。然而,不同研究對(duì)景觀穩(wěn)定性的研究尺度、計(jì)算方法或表征方式多樣,景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型所采用的指標(biāo)、因子及各類指數(shù)都有所不同[18—20]。李余等[21]以聚集指數(shù)、最大斑塊指數(shù)、斑塊密度和形狀指數(shù)為基礎(chǔ),采用自組織地圖(SOM)與k均值聚類相結(jié)合的方法識(shí)別森林空間格局,并從空間格局變化結(jié)果得出空間格局相對(duì)完整的林區(qū)具有最大穩(wěn)定性；張?jiān)赖萚22]利用斑塊密度、最大斑塊指數(shù)、景觀形狀指數(shù)和鄰接度指數(shù)識(shí)別森林空間格局類型,采用頻繁序列模式挖掘方法對(duì)其時(shí)間序列進(jìn)行檢測,汾河流域森林景觀在相對(duì)完整的景觀單元具有較高的穩(wěn)定性,其演變過程多表現(xiàn)為聚集且空間位置相對(duì)接近的狀態(tài)。而在政策與建設(shè)開發(fā)影響較大的城市區(qū)域,城市土地利用的變化導(dǎo)致斑塊數(shù)量與小斑塊數(shù)量增多,加劇城市景觀破碎化程度,是導(dǎo)致景觀穩(wěn)定性變化重要原因[11—12,23—24]。并且大規(guī)模支離破碎的城市景觀相較于連通的相對(duì)穩(wěn)定的景觀系統(tǒng)而言,其抵御能力與恢復(fù)能力更弱[25—26]。高強(qiáng)度干擾下形成的景觀破碎化很大程度會(huì)導(dǎo)致生物多樣性喪失,降低生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)頻率和能力,威脅生態(tài)系統(tǒng)的演化進(jìn)程[27—29]。總體上,從景觀破碎化與景觀穩(wěn)定性的關(guān)系出發(fā),篩選具有代表性的景觀格局指數(shù),構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型,近年來在基于景觀尺度進(jìn)行穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方面得到普遍共識(shí)和廣泛應(yīng)用。

黔中喀斯特山地城市貴陽市地處我國西南喀斯特片區(qū)腹地,地貌類型以山地、丘陵為主,城市景觀表現(xiàn)為“城中有山、山中有城”的“山—城”鑲嵌特征。喀斯特山地景觀破碎化和復(fù)雜性程度高是影響喀斯特山地城市景觀生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性水平的典型因素[30]。尤其是隨著近年來城市化進(jìn)程不斷加快,黔中喀斯特山地城市景觀格局發(fā)生劇烈變化,景觀的破碎化程度進(jìn)一步加劇,對(duì)脆弱的喀斯特生態(tài)環(huán)境造成巨大影響,進(jìn)而對(duì)城市景觀穩(wěn)定性造成極大威脅[31—32]。如何在快速城市化導(dǎo)致喀斯特山地城市景觀破碎化加劇的過程中,守住生態(tài)和發(fā)展兩條底線,保障喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性,已成為現(xiàn)階段喀斯特山地城市亟待解決的重要科學(xué)問題。因此,非常有必要從景觀生態(tài)學(xué)的角度,系統(tǒng)評(píng)價(jià)城市化發(fā)展和生態(tài)保護(hù)耦合背景下喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性及其時(shí)空異質(zhì)性特征,以科學(xué)指導(dǎo)喀斯特山地城市景觀空間格局的優(yōu)化與生態(tài)安全格局的構(gòu)建,為喀斯特山地城市景觀生態(tài)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

基于此,本研究以典型的黔中喀斯特山地城市貴陽市為對(duì)象,以生態(tài)文明城市建設(shè)和快速城市化發(fā)展為節(jié)點(diǎn),依據(jù)景觀生態(tài)學(xué)、GIS空間信息技術(shù)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)等理論和方法,采用2008年、2013年和2017年Landsat遙感圖像,系統(tǒng)分析貴陽市快速城市化和生態(tài)文明示范城市建設(shè)雙重影響下景觀穩(wěn)定性時(shí)空變化特征與演變規(guī)律,以期為喀斯特山地城市景觀生態(tài)修復(fù)、國土空間規(guī)劃與生態(tài)文明城市建設(shè)提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

貴陽市(106°07′—107°17′E,26°11′—27°22′N)是貴州省省會(huì)城市,位于云貴高原黔中山原丘陵中部,平均海拔約1100m。氣候?qū)儆趤啛釒駶櫆睾托蜌夂?年平均氣溫15.3℃,夏季平均氣溫24℃,年平均相對(duì)濕度77%。貴陽市下轄6區(qū)3縣和1個(gè)縣級(jí)市,國土總面積約8034km2,2020年森林覆蓋率達(dá)55%。2000年至今,貴陽市城鎮(zhèn)化率不斷上升,在巖溶地貌城市強(qiáng)烈發(fā)育的過程中,其城鎮(zhèn)化過程中的環(huán)境問題發(fā)生顯著的變化[33]。

1.2 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究采用貴陽市2008年的Landsat- 5 TM、2013年和2017年的Landsat- 8 OLI遙感圖像為主要數(shù)據(jù)源,圖像來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/),行列號(hào)為127/041和127/042,不同時(shí)期影像獲取季相一致,且含云量小于5%,圖像質(zhì)量良好,空間分辨率為30m×30m,所有圖像坐標(biāo)系統(tǒng)統(tǒng)一為高斯-克呂格投影CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_36。

基于ENVI5.3軟件平臺(tái),對(duì)各時(shí)期遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、圖像裁剪等預(yù)處理,依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010—2017)標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合研究區(qū)實(shí)際,運(yùn)用支持向量機(jī)監(jiān)督分類方法,將景觀類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地等6類,得到研究區(qū)2008—2017年景觀類型空間分布圖(圖1),運(yùn)用隨機(jī)抽樣法在各時(shí)期景觀類型分布圖中分別選取150個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)(共450個(gè)驗(yàn)證點(diǎn)),通過野外調(diào)查和Google地球高分辨率圖像,采用混淆矩陣和Kappa系數(shù)精度驗(yàn)證的方法對(duì)分類結(jié)果精度進(jìn)行評(píng)價(jià),精度驗(yàn)證結(jié)果表明3期圖像分類結(jié)果總體精度均達(dá)到90%以上,Kappa系數(shù)大于0.86,分類結(jié)果精度滿足研究需要。

圖1 貴陽市2008—2017年景觀類型空間分布圖Fig.1 Landscape type spatial distribution map of Guiyang City from 2008 to 2017

1.3 研究方法

1.3.1景觀格局指數(shù)計(jì)算

景觀指數(shù)高度濃縮景觀格局信息,能夠有效地反應(yīng)景觀結(jié)構(gòu)組成與空間配置[34],可以通過相應(yīng)的景觀格局指數(shù)定量反映不同水平上的景觀格局演變趨勢(shì)[35—36]。綜合考慮研究區(qū)實(shí)際情況,從景觀結(jié)構(gòu)、形狀與異質(zhì)性三個(gè)方面,選取反映土地利用景觀格局特征斑塊密度(PD)、總邊緣對(duì)比度指數(shù)(TECI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)和Shannon均勻度指數(shù)(SHEI)等6個(gè)指標(biāo)。利用ArcGIS 10.8軟件的Fishnet工具,為保障景觀樣本大小、數(shù)量足夠反映研究區(qū)景觀信息的前提下,依據(jù)景觀樣本面積應(yīng)為斑塊平均面積2—5倍的原則[37—38],按4km×4km大小劃分評(píng)價(jià)單元,剔除邊緣碎小格網(wǎng),共得到587個(gè)規(guī)則格網(wǎng)單元。進(jìn)而,基于Fragstats 4.2景觀格局分析軟件,分別計(jì)算2008年、2013年和2017年景觀格局指數(shù),各指數(shù)的計(jì)算公式及生態(tài)學(xué)意義詳見文獻(xiàn)[39—42]。

1.3.2景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

在利用景觀指數(shù)建立評(píng)價(jià)模型時(shí),單個(gè)指數(shù)并不能較全面的反映系統(tǒng)景觀穩(wěn)定性,各指數(shù)應(yīng)當(dāng)具有相互獨(dú)立性且單個(gè)指數(shù)能夠較好的描述景觀格局特征[40,43—44]。本研究采用Spearman秩相關(guān)分析方法,選取相關(guān)性較小的景觀指數(shù)構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型,結(jié)果表明各指數(shù)間的相關(guān)性均通過雙側(cè)顯著性檢驗(yàn)(P=0.000<0.05),并且CONTAG和TECI、PD和TECL的相關(guān)系數(shù)在2008年、2013年和2017年均為最小(圖2)。因此,選取CONTAG、TECI和PD指數(shù),并依據(jù)等級(jí)斑塊動(dòng)態(tài)理論,景觀鑲嵌體的蔓延度越高、斑塊密度和總邊緣對(duì)比度越小,景觀系統(tǒng)越不容易因干擾或擾動(dòng)而發(fā)生改變,景觀穩(wěn)定性水平越高[11],構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型公式如下：

式中,S代表景觀穩(wěn)定性(Landscape Stability),C代表蔓延度指數(shù)(CONTAG),P代表斑塊密度(PD),T代表總邊緣對(duì)比度指數(shù)(TECI)。S值越高越趨于穩(wěn)定狀態(tài),反之則趨于不穩(wěn)定狀態(tài)。

圖2 不同景觀格局指數(shù)斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)Fig.2 Spearman correlation coefficient of different landscape pattern indices橫坐標(biāo)軸的1,2,3,......,21分別代表PD與PD；PD與SHEI；PD與SHDI；PD與CONTAG；PD與TECI；PD與LSI；SHEI與SHEI；SHEI與SHDI；SHEI與CONTAGI；SHEI與TECI；SHEI與LSI；.SHDI與SHDI；SHDI與CONTAG；SHDI與TECI；SHDI與LSI；CONTAG與CONTAG；CONTAG與TECI；CONTAG 與LSI；TECI與TECI；TECI與LSI；LSI與LSI的偏相關(guān)系數(shù)校正為斯皮爾曼相關(guān)系數(shù);斑塊密度(PD)、總邊緣對(duì)比度指數(shù)(TECI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)和Shannon均勻度指數(shù)(SHEI);r系數(shù)取值范圍介于-1到1之間;正值表示正相關(guān)；負(fù)值表示負(fù)相關(guān);絕對(duì)值越接近1,表示兩個(gè)變量之間關(guān)系越密切；越接近0,表示兩個(gè)變量之間關(guān)系越不密切

1.3.3景觀穩(wěn)定性等級(jí)劃分

借鑒羅攀[45]對(duì)景觀穩(wěn)定性等級(jí)的劃分方法,將2008年、2013年和2017年研究區(qū)587個(gè)評(píng)價(jià)單元的景觀穩(wěn)定性指數(shù),運(yùn)用樣條插值法插值分析并歸一化處理,得到貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布圖(圖3),采用自然斷點(diǎn)法,將景觀穩(wěn)定性分為不穩(wěn)定、較不穩(wěn)定、較穩(wěn)定、穩(wěn)定、極穩(wěn)定5個(gè)等級(jí)(圖4)。

圖3 貴陽市 2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of landscape stability in Guiyang City from 2008 to 2017

圖4 貴陽市2008—2017年不同等級(jí)景觀穩(wěn)定性空間分布圖Fig.4 Spatial distribution map of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

1.3.4數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

采用SPSS 25.0多元統(tǒng)計(jì)分析軟件,不同年份各景觀指數(shù)進(jìn)行Shapiro-Wilke test正態(tài)性檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)各年份的PD、TECI和CONTAG指數(shù)呈非正態(tài)分布(P=0.000<0.05),而Kruskal-Wallis H非參數(shù)檢驗(yàn)方法的分析結(jié)果表明拒絕零假設(shè),三組數(shù)據(jù)之間至少存在一組及以上有顯著差異(P=0.000<0.05),因此,對(duì)2008、2013和2017年3組獨(dú)立樣本進(jìn)行Kruskal-Wallis H多重比較中的成對(duì)比較,分析不同年份間各指數(shù)變化特征。同時(shí),本研究基于ArcGIS 10.8軟件平臺(tái),采用探索性空間數(shù)據(jù)分析的全局空間自相關(guān)分析(Moran′sI指數(shù))、局部自相關(guān)分析(LISA指標(biāo))和空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Getis-Ord Gi*分析[46—47],揭示景觀穩(wěn)定性的空間差異和空間關(guān)聯(lián)程度,識(shí)別不同景觀穩(wěn)定性等級(jí)的冷熱點(diǎn)時(shí)空聚集分布特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀格局指數(shù)變化特征

結(jié)合貴陽市2008—2017年景觀類型空間分布圖(圖1),統(tǒng)計(jì)分析不同時(shí)期各景觀格局指數(shù)的變化(圖5)。由圖1可以知：10年間,貴陽市景觀結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)為耕地面積的大量減少(1543.85km2)和林地、建設(shè)用地的持續(xù)增加(分別增加787.29km2和619.20km2),優(yōu)勢(shì)景觀類型由2008年的耕地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)?017年的林地主導(dǎo)型景觀格局。

從各景觀指數(shù)的變化來看(圖5),2008—2017年,PD指數(shù)值呈小幅減小(P>0.05)和顯著增大的趨勢(shì)(P<0.05),且2017年P(guān)D指數(shù)離散化程度增加,數(shù)據(jù)波動(dòng)大,景觀破碎化程度加劇；TECL指數(shù)持續(xù)增大,且2017年顯著高于2008年和2013年(P=0.00<0.05),說明研究區(qū)人工化的高對(duì)比度斑塊邊界增加且更加分散,但其數(shù)值分布呈集中化趨勢(shì),變異程度有所減緩；CONTAG指數(shù)呈先增后降的變化特征,且2013—2017年變異系數(shù)有明顯增大的趨勢(shì)(P=0.00<0.05),說明這一時(shí)期景觀破碎化程度有減弱的趨勢(shì)。

圖5 貴陽市2008—2017年景觀格局指數(shù)變化Fig.5 Change of landscape pattern index in Guiyang City from 2008 to 2017相同小寫字母表示相同指數(shù)不同年份間差異不顯著,不同小寫字母表示相同指數(shù)不同年份間差異顯著(P<0.05)

2.2 景觀穩(wěn)定性總體變化特征

統(tǒng)計(jì)分析2008—2017年景觀穩(wěn)定性時(shí)空變化特征(表1)。結(jié)果表明：2008—2017年研究區(qū)景觀穩(wěn)定性等級(jí)主要以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定為主,二者占研究區(qū)總面積的86%—97%,不同時(shí)期景觀穩(wěn)定性水平變化趨勢(shì)不同,呈現(xiàn)出“先降低后升高”的總體變化趨勢(shì),其中：2008—2013年以景觀穩(wěn)定性減弱為主要特征,表現(xiàn)為較不穩(wěn)定及以上等級(jí)面積均不同程度減小,共減小801.46km2；2013—2017年景觀穩(wěn)定性水平得到極大提高,較穩(wěn)定及以上等級(jí)面積大幅增加,并基本恢復(fù)至研究初期2008年的景觀穩(wěn)定性水平,其中較穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級(jí)增幅最大,分別增加111.57%和123.98%。總體上,2017年較穩(wěn)定及以上等級(jí)的面積比例由2008年的9.65%增加至2017年的13.89%,增幅達(dá)43.92%,景觀穩(wěn)定性水平呈現(xiàn)逐漸好轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。

從各等級(jí)景觀穩(wěn)定性空間分布圖可知(圖4)：研究區(qū)北部和中東地區(qū),該時(shí)期穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級(jí)面積最大,約為10年間穩(wěn)定和極穩(wěn)定等級(jí)面積變化的47.03%—56.11%。2013年較穩(wěn)定以上等級(jí)同比增長-73.48%,零散分布于研究區(qū)南部的烏當(dāng)區(qū)、東南部的花溪區(qū)和中西部的觀山湖區(qū)；2017年較穩(wěn)定及以上等級(jí)的分布范圍劇增,同比2013年增幅達(dá)442.59%,且主要集中分布于貴陽市東部和南部各區(qū)縣。

表1 貴陽市2008—2017年不同等級(jí)景觀穩(wěn)定性面積統(tǒng)計(jì)

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析不同時(shí)期各景觀穩(wěn)定性等級(jí)的面積轉(zhuǎn)移特征,可以看出(圖6)：2008—2013年以不穩(wěn)定等級(jí)的大量轉(zhuǎn)入和其他穩(wěn)定性等級(jí)的大量轉(zhuǎn)出為主要特征,其中,極穩(wěn)定等級(jí)全部轉(zhuǎn)為不穩(wěn)定等級(jí),較不穩(wěn)定、較穩(wěn)定和穩(wěn)定等級(jí)轉(zhuǎn)入不穩(wěn)定等級(jí)的面積達(dá)1858.63km2；2013—2017年以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定景觀的轉(zhuǎn)出,其他各景觀穩(wěn)定性等級(jí)不同程度的轉(zhuǎn)入為主,其中：不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級(jí)分別轉(zhuǎn)出面積約1354.12km2、1603.14km2,約占這一時(shí)期總轉(zhuǎn)出面積的98%；此外,除較穩(wěn)定等級(jí)向不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級(jí)的少量轉(zhuǎn)移外,其它各景觀穩(wěn)定性等級(jí)均表現(xiàn)出低穩(wěn)定性等級(jí)向高穩(wěn)定性等級(jí)轉(zhuǎn)化的趨勢(shì)。

圖6 貴陽市2008—2017年不同等級(jí)景觀穩(wěn)定性面積轉(zhuǎn)移弦圖Fig.6 Area transfer chord map of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

2.3 景觀穩(wěn)定性時(shí)空異質(zhì)性特征

2.3.1空間自相關(guān)分析

采用ArcGIS 10.8空間統(tǒng)計(jì)工具M(jìn)oran′sI對(duì)貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性空間分布進(jìn)行空間自相關(guān)分析,結(jié)果顯示：2008—2017年三期的全局自相關(guān)Moran′sI指數(shù)分別為0.4005、0.2008、0.2499,Z值分別為13.5350、7.2531、8.3219,且通過5%的顯著性檢驗(yàn),表明貴陽市近10年景觀穩(wěn)定性具有一定的空間正相關(guān)性,并存在明顯的集聚性。但10年間Moran′sI指數(shù)呈先降后升、總體下降的變化,2008—2013年景觀穩(wěn)定性的空間聚集性下降,空間自相關(guān)程度減小,空間趨同性減弱,2013—2017年的變化則與之相反,景觀穩(wěn)定性聚集狀態(tài)逐漸增強(qiáng)。

圖7 貴陽市2008—2017年景觀穩(wěn)定性局部指標(biāo)空間聚集圖Fig.7 Local indicators of spatial aggregation map of landscape stability in Guiyang City from 2008 to 2017

為進(jìn)一步探測貴陽市不同等級(jí)景觀穩(wěn)定性聚集區(qū)的位置和空間演化規(guī)律,采用ArcGIS10.8軟件的Anselin Local Moran′sI工具得到2008年、2013年和2017年的局部自相關(guān)LISA聚集圖(圖7)。由圖7可知：2008—2017年貴陽市景觀穩(wěn)定性空間聚集狀態(tài)以無明顯聚集為主,均占研究區(qū)總面積的82%以上,2008年景觀穩(wěn)定性水平的“高-高”聚集區(qū)主要分布在息烽縣北部、烏當(dāng)區(qū)中東部和開陽縣東北部區(qū)域,面積約392.34km2,占研究區(qū)總面積的約4.88%；2013年“高-高”聚集區(qū)面積大幅減小,面積約259.17km2,較2008年減少133.17km2,且分布區(qū)域發(fā)生明顯變化,息烽縣北部和開陽縣東北部的“高-高”聚集轉(zhuǎn)為“低-低”聚集,烏當(dāng)區(qū)“高-高”聚集區(qū)分布范圍縮小,而花溪區(qū)中東部和西南部出現(xiàn)“高-高”聚集；2017年的“高-高”聚集區(qū)在2013年的基礎(chǔ)上有所擴(kuò)大,面積增至302.19km2,并在開陽縣東南部新增零散分布的“高-高”聚集區(qū),進(jìn)一步說明這一時(shí)期貴陽市景觀穩(wěn)定性水平有所回升。“低-低”聚集區(qū)的分布在2008—2017年呈現(xiàn)由零散分布向相對(duì)集中分布的變化趨勢(shì),2008年“低-低”聚集區(qū)面積約516.88km2,零星散布于研究區(qū)西部和南部各區(qū)縣內(nèi)；2013年“低-低”聚集區(qū)相對(duì)聚集分布于清鎮(zhèn)市西部、開陽縣東北部、息烽縣北部和中心城區(qū)大部,面積增至1009.39km2；至2017年“低-低”聚集區(qū)面積約1087.72km2,分布范圍再次發(fā)生變化,息烽縣北部分布擴(kuò)大,清鎮(zhèn)市西部“低-低”聚集區(qū)消失,中心城區(qū)的“低-低”聚集狀態(tài)呈零散分布,但在清鎮(zhèn)市中部、東南部和花溪區(qū)西部出現(xiàn)相對(duì)集中的“低-低”聚集。

2.3.2穩(wěn)定性熱點(diǎn)分布與變化分析

圖8 貴陽市2008—2017年不同等級(jí)景觀穩(wěn)定性熱點(diǎn)空間分布圖Fig.8 Spatial distribution of hot-pots of landscape stability at different levels in Guiyang City from 2008 to 2017

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

景觀是由許多干擾形成的不斷演替變化的斑塊集合,除自然形成的干擾外,人類活動(dòng)對(duì)景觀演替的方向具有很大影響[43]。在城市化建設(shè)中,不同土地利用的決策引導(dǎo)景觀類型的發(fā)展方向,使得景觀格局的演替途徑在不同時(shí)期發(fā)生變化,進(jìn)而導(dǎo)致景觀穩(wěn)定性的時(shí)空異質(zhì)性[30]。貴陽市在生態(tài)文明示范城市建設(shè)和快速城市化發(fā)展雙重影響下,景觀類型發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)出城市化和生態(tài)化趨勢(shì),這與王志杰等[47]、韓會(huì)慶等[48]、任紅玉等[32]人的研究結(jié)果一致,反映了貴陽市快速城市化和生態(tài)保護(hù)與修復(fù)雙重影響的結(jié)果。相關(guān)研究表明,景觀斑塊相對(duì)集中,斑塊完整性較好,連通性較強(qiáng),有助于提高總體景觀穩(wěn)定性[49—50]。而景觀結(jié)構(gòu)的變化,加之喀斯特山地城市本底景觀的破碎性,10年間貴陽市景觀破碎化程度加劇,景觀斑塊密度增大,斑塊蔓延度和聚集度降低,人工景觀邊界愈發(fā)明顯,導(dǎo)致研究區(qū)景觀穩(wěn)定性整體處于較低水平。

等級(jí)斑塊動(dòng)態(tài)理論認(rèn)為,景觀破碎化程度越高,景觀穩(wěn)定性越差,而景觀斑塊相對(duì)完整的區(qū)域,景觀穩(wěn)定性越高[11—12]。本研究中,景觀穩(wěn)定性熱點(diǎn)區(qū)主要集中在城鎮(zhèn)建設(shè)用地或林地斑塊相對(duì)集中連片、完整的區(qū)域,這與京津冀地區(qū)景觀穩(wěn)定性研究的結(jié)果基本一致[11]。另外,受不同時(shí)期城市景觀時(shí)空格局及其驅(qū)動(dòng)因素的差異影響,不同時(shí)期景觀穩(wěn)定性冷熱點(diǎn)分布也隨著城市化的強(qiáng)度及生態(tài)保護(hù)工程的實(shí)施在空間上發(fā)生變化。2008—2013年間,貴陽市處于快速城市化發(fā)展階段和生態(tài)保護(hù)修復(fù)相關(guān)措施的實(shí)施階段,導(dǎo)致景觀類型之間的轉(zhuǎn)移頻繁,尤其是城鎮(zhèn)區(qū)域建設(shè)用地面積快速增加,但受喀斯特山地城市開發(fā)利用空間不足的限制,建設(shè)用地以地勢(shì)相對(duì)平坦的山間壩地或谷地以點(diǎn)綴式或跳躍式擴(kuò)展[51],空間分布相對(duì)分散,加劇了景觀破碎化程度,并且在退耕還林等生態(tài)保護(hù)與修復(fù)區(qū)域(如清鎮(zhèn)市西部和開陽縣東北部區(qū)域),在相關(guān)工程措施的實(shí)施期,耕地和林地兩種景觀類型交織,分散分布的耕地和尚未連通連片的林地導(dǎo)致這些區(qū)域景觀破碎化加劇,使該區(qū)域景觀穩(wěn)定性水平明顯降低；2013年以后,隨著城市化進(jìn)程不斷深入,相關(guān)生態(tài)保護(hù)工程相繼完成,城鎮(zhèn)化水平較高的區(qū)域建設(shè)用地相對(duì)集中連片,林地斑塊趨于完整和連通,景觀破碎化趨勢(shì)有所減緩,景觀穩(wěn)定性水平有所提高,但同一時(shí)期,城市化擴(kuò)展強(qiáng)度較大的息烽縣北部、清鎮(zhèn)市中部和東南部、以及花溪區(qū)西南部,城市建設(shè)用地斑塊增加且鑲嵌于自然景觀基質(zhì)中,導(dǎo)致景觀破碎化程度加劇,穩(wěn)定性水平降低(圖1,圖3)。因此,基于喀斯特山地城市自然景觀背景的破碎性,在快速城市化和生態(tài)文明建設(shè)的耦合時(shí)期,為提高喀斯特山地城市景觀穩(wěn)定性水平,增強(qiáng)景觀抗干擾能力,在今后的城市化建設(shè)、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)過程中,應(yīng)著重加強(qiáng)景觀斑塊的相對(duì)完整性,集約化建設(shè)用地和耕地,修補(bǔ)破碎的斑塊,強(qiáng)化生態(tài)用地斑塊連通性,提高景觀蔓延度或聚集度,減緩景觀破碎化程度,提升景觀穩(wěn)定性水平,為構(gòu)建喀斯特山地城市景觀生態(tài)安全和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)格局奠定穩(wěn)定的景觀基礎(chǔ),促進(jìn)喀斯特山地地區(qū)生態(tài)與發(fā)展的協(xié)調(diào)與平衡。

景觀穩(wěn)定性是景觀生態(tài)學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜又重要的命題,科學(xué)的評(píng)價(jià)模型構(gòu)建是景觀穩(wěn)定性研究的關(guān)鍵內(nèi)容[11,52]。雖然景觀格局指數(shù)在景觀生態(tài)學(xué)研究的應(yīng)用廣泛,但準(zhǔn)確解釋景觀格局指數(shù)的生態(tài)學(xué)涵義,建立景觀格局指數(shù)與生態(tài)過程的聯(lián)系,依然是景觀生態(tài)學(xué)研究亟待解決的難題[10,45]。由于景觀的時(shí)空異質(zhì)性特征,不同區(qū)域反映景觀穩(wěn)定性的指標(biāo)會(huì)有所差異。景觀生態(tài)學(xué)理論認(rèn)為景觀格局的破碎化和復(fù)雜性是衡量景觀穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之一,一般可以利用景觀破碎度、聚集度等指標(biāo)來刻畫[53]。本研究依據(jù)等級(jí)斑塊動(dòng)態(tài)理論的相關(guān)原理,采用秩相關(guān)分析方法,篩選出景觀蔓延度、總邊緣對(duì)比度和斑塊密度等3個(gè)指數(shù)構(gòu)建景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型,其中景觀蔓延度指數(shù)主要反映景觀組分的空間配置特征和某種優(yōu)勢(shì)景觀類型的連續(xù)性,是衡量景觀斑塊類型空間聚集特征的重要指標(biāo)；而斑塊密度和總邊緣對(duì)比度指數(shù)直接反映景觀被分割的破碎化程度和景觀空間異質(zhì)性特征,一定程度上反映了人為活動(dòng)對(duì)景觀的干擾程度[53]。因此,綜合景觀蔓延度、總邊緣對(duì)比度和斑塊密度3個(gè)指數(shù)構(gòu)建的景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型,對(duì)于揭示景觀破碎化及其變化與景觀穩(wěn)定性的關(guān)系具有一定的代表意義。但時(shí)空異質(zhì)性是景觀穩(wěn)定性的典型特征,并且景觀指數(shù)對(duì)不同異質(zhì)性景觀的表征意義不同,本研究針對(duì)典型的黔中喀斯特山地城市所篩選出的景觀格局指數(shù),雖能較好地表征喀斯特破碎景觀的穩(wěn)定性,但其普適性及其科學(xué)內(nèi)涵尚需在不同區(qū)域景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)的研究中進(jìn)一步驗(yàn)證。同時(shí),景觀穩(wěn)定性具有抽象性的特征,景觀穩(wěn)定與否是其內(nèi)部斑塊之間物質(zhì)流動(dòng)、能量流動(dòng)和信息交換綜合作用的結(jié)果,因此,需結(jié)合研究目標(biāo)和研究對(duì)象的實(shí)際情況,輔以多種研究方法,揭示景觀格局特征與生態(tài)過程的關(guān)系,基于景觀格局角度構(gòu)建科學(xué)合理的景觀穩(wěn)定性評(píng)價(jià)模型亟需進(jìn)一步深入研究。

3.2 結(jié)論

2008—2017年貴陽市景觀格局發(fā)生劇烈變化,主導(dǎo)型優(yōu)勢(shì)景觀類型由2008年的耕地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)?017年的林地為主導(dǎo)類型,且建設(shè)用地面積持續(xù)增加。在研究時(shí)段內(nèi),貴陽市景觀穩(wěn)定性整體水平較低,以不穩(wěn)定和較不穩(wěn)定等級(jí)為主,表現(xiàn)出“先快速降低、后緩慢提高,總體略有降低”的變化趨勢(shì)。此外,貴陽市景觀穩(wěn)定性的空間分布與演變具有明顯的空間聚集效應(yīng),全局Moran′sI指數(shù)介于0.2008—0.4005之間,但聚集趨勢(shì)呈“總體減弱,小幅提高”的特征。