时间:2024-05-22
吴际通 颜伟 霍达
摘要 以黔中喀斯特山地城市贵阳市为研究对象,选取2005年度、2017年度两期林地数据,结合ArcGIS和Fragstats软件,依据景观生态学原理分析森林景观在不同城市开发强度下景观格局指数动态变化情况。结果表明,贵阳市林地基本由森林斑块构成,且近12年来面积处于扩张趋势,森林斑块逐渐集中连片,斑块间连通性不断增强,形状趋于复杂,景观破碎度下降;从城市外围区、城市规划区、中心城区到建成区,随城市开发强度的加大,区域森林景观连通性不断变差,说明森林景观格局的变化与城市开发强度关系紧密。
关键词 喀斯特山地城市;森林景观;城市开发强度
中图分类号 S757.2 文献标识码 A
文章编号 0517-6611(2020)10-0099-03
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2020.10.027
Abstract Taking Guiyang City in Karst mountainous urban of Central Guizhou as the research object, we selected two forest land data of 2005 and 2017,combined ArcGIS and fragstats software to analyze the dynamic change of landscape pattern index under different city development intensities based on the theory of landscape ecology. The results showed that the forest land of Guiyang City was basically composed of forest speckle, and the area was increasing in the past 12 years. The forest speckle was gradually concentrated, the connectivity between patches was increasing, the shape was complicated, and the landscape fragmentation was decreasing.From the outskirts of cities, urban planning areas, central urban areas to builtup areas, with the increase of urban development intensity, regional forest landscape connectivity continued to deteriorate, indicating that the changes in forest landscape patterns are closely related to the intensity of urban development.
Key words Karst mountainous urban;Forest landscape;Urban development intensity
森林景觀是某一特定区域内数个异质森林群落或森林类型构成的复合生态系统,是以森林生态系统为主体所构成的景观[1]。由于森林景观斑块组成(如类型、形状、面积等)的复杂性以及受各种自然因素(道路、河流、林火等)和人为因素(人为活动、森林采伐等)的共同干扰,森林景观的空间异质性及相互关联性往往较其他景观系统(如农业系统)更为复杂,是景观生态学的重要研究对象[2-3]。喀斯特山地城市是以喀斯特地貌为背景的城市,在城市发展过程中一些体量较大、植被较好的喀斯特山峰或峰丛被城市隔离,形成“城在山中,山在城中”的城-山镶嵌性山地城市景观格局特征[4]。针对喀斯特山地城市景观格局的研究,主要集中在粒度效应[4]、城市绿地[5-6]、土地利用[7-8]、湿地景观[9]等方面,在森林景观格局方面仅刘国海等[10]针对安顺市西秀区进行初步分析。笔者以贵阳市第三次森林资源规划设计调查成果(2005年)及2017年林地年度变更成果为数据源,利用ArcGIS和Fragstats软件,依据景观生态学原理对镶嵌于山地城市中的森林生态系统景观格局空间分布特征进行分析,以期了解在喀斯特山地城市中城市扩张对森林生态系统的影响,揭示不同开发强度区域森林景观差异和现实意义,进而为城市科学发展、有效保护森林资源提供科学依据。
1 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况 贵阳市(106°07′~107°17′E,26°11′~27°22′N)是贵州省的省会,位于贵州省中部、西南云贵高原东部,横跨长江上游和珠江上游,是两江上游重要生态屏障(图1)。辖南明、云岩、花溪、乌当、白云、观山湖6个区,开阳、息烽、修文3个县及清镇市,国土总面积7 859.53 km2(不含贵安新区托管范围)。贵阳市地层褶皱强烈,碳酸盐岩与碎屑岩相间展布,岩溶水文地质条件复杂[11],属于典型喀斯特山地城市。气候属于亚热带湿润温和型气候,平均海拔为1 200 m 左右,具有较明显的高原性季风气候特点,年相对湿度80%左右,年平均气温15.3 ℃,平均年降水量1 200 mm,享有“爽爽贵阳,中国避暑之都”的美誉,是全国首个国家森林城市[12]。区域地带性植被类型为中亚热带常绿阔叶林,其他植被类型有阔叶混交林、落叶阔叶林、亚热带常绿针叶林、针阔叶混交林、亚热带竹林、常绿灌丛、常绿落叶灌丛和石灰岩藤刺灌丛以及亚热带灌草丛。贵阳市近年来通过大力实施林业生态建设工程,持续强化森林资源保护管理,形成了“林在城中、城在林中”的山地森林城市景观格局,森林覆盖率达52.16%,为贵阳建设全国生态文明示范城市筑牢了绿色屏障。
1.2 数据来源与处理 该研究基础数据来源于贵阳市第三次森林资源规划设计调查成果(2005年)及2017年林地年度变更成果,利用ArcGIS 10.3软件在林地中分别提取森林斑块和非森林斑块,并将研究区森林斑块按空间位置分为城市外围区[13]、城市规划区、中心城区、建成区,重采样为30 m空间分辨率的栅格数据,借助Fragstats 4.2软件计算研究区4个斑块类型层面上的景观格局指数。其中,城市规划区、中心城区、建成区边界来源于《贵阳市城市总体规划(2011—2020年)》(2017年修订版)。
1.3 景观格局指数选取
景观格局指数是能够高度浓缩景观格局信息的简单定量化指标,是对景观格局定量描述最常用的工具,迄今为止,已经提出大量景观格局指数,但很多景观指数之间信息重复、不满足相互独立的统计性质[14-16],因此景观格局分析前需要筛选出独立性强、能够对景观格局做出真实描述的景观格局指数。通过借鉴前人研究结果[17-21],选用的景观格局指数有斑块所占景观面积比例(PLAND),描述某一斑块类型占整个景观面积的比例,值越高则景观优势越大;有效粒度尺寸(MESH),描述景觀破碎化程度,值越大则景观破碎化程度越低,单位为hm2;平均欧式邻近距离(ENN),描述景观连通性,值越大则景观连通性越强,单位为m;面积加权平均分维数(FRAC)描述景观形状指标,取值1~2,值越大则形状趋于复杂。相关景观格局指数的计算公式详见Fragstats 4.2软件帮助文件。
2 结果与分析
2.1 林地景观格局特征
林业用地按地类分为乔木林地、竹林地、疏林地、灌木林地、苗圃地、无立木林地、宜林地和林业辅助生产用地八大类型,其中乔木林地、竹林地和灌木林地中的特殊灌木林地为森林斑块,疏林地、一般灌木林地、苗圃地、无立木林地、宜林地和林业辅助生产用地为非森林斑块。从斑块所占景观面积比例(PLAND)来看,森林斑块在研究区林地中占绝对优势,构成林地的本底,森林斑块PLAND值由2005年的82.35%增加到2017年的97.42%,非森林斑块PLAND值由17.65%降到2.58%(表1),说明研究区森林斑块的比例近12年来有较大提高,相应的森林覆盖率得到极大提升。
从有效粒度尺寸(MESH)来看,森林斑块的MESH值远大于非森林斑块,说明森林斑块破碎化程度远低于非森林,景观连续性较好。2005—2017年森林斑块MESH值由3 154.38 hm2提高到38 593.87 hm2,说明近12年来的森林斑块破碎度逐渐降低,森林景观连通性增强。
从平均欧式邻近距离(ENN)来看,森林斑块ENN值均低于非森林斑块,说明森林斑块景观连通性强于非森林斑块,从而利于物种交流及依托于森林生存的动植物繁衍。2005—2017年森林斑块ENN值由82.08 m降低至76.54 m,非森林斑块ENN值由146.72 m增加到234.46 m,反映了由于非森林斑块逐渐向森林斑块转变,使森林斑块间的距离缩小,景观连通性增强。
从面积加权平均分维数(FRAC)来看,森林斑块FRAC值均高于非森林斑块,说明森林斑块较非森林斑块形状更为复杂,受人为活动干扰较小。2005—2017年森林斑块FRAC值由1.29提高到1.35,反映出森林斑块形状趋于复杂。
2.2 森林景观空间分布特征
将研究区划分为城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区4个区域,以此代表不同城市开发强度。斑块所占景观面积比例(PLAND)显示(表2),建成区PLAND值最低,随后依次是中心城区、城市规划区、城市外围区,说明研究区森林斑块主要集中在城市外围区。2005—2017年,建成区、中心城区、城市规划区PLAND值均处于下降趋势,下降幅度分别为37.63%、7.61%和2.81%,说明随着城市开发强度的加强,城市规划区范围内森林减少幅度也在提高。城市外围区PLAND值由65.04%提高到67.19%,说明研究区森林拓展空间主要来自城市外围区,这也与贵阳市近年来实施的建设项目使用林地“占一补一”政策吻合,由于城区建设项目使用林地后无新增林地来源,采取异地实施占补平衡从而促进了城市外围区森林资源比重增加。
从有效粒度尺寸(MESH)来看,城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区,森林斑块MESH值下降明显,2005年从城市外围区的2 633.22 hm2下降到建成区的1.13 hm2,2017年则从27 938.49 hm2下降至0.48 hm2,反映出城市开发强度越大则森林景观越破碎。2005—2017年,建成区、中心城区MESH值不断下降,城市外围区MESH值不断提升,与PLAND指数规律一致;而城市规划区虽然PLAND值下降,但MESH值增加,说明城市规划区虽然森林占比下降,但森林斑块破碎程度降低。
从平均欧式邻近距离(ENN)来看,城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区,森林斑块ENN值逐渐加大,森林景观的连通性也下降。2005—2017年,建成区ENN值增加,中心城区、城市规划区和城市外围区ENN值不断下降。
从面积加权平均分维数(FRAC)来看,城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区,随着人为活动影响的加强森林斑块FARC值逐渐下降,森林景观形状趋于简单。2005—2017年,建成区FRAC值下降0.01,中心城区保持不变,城市规划区和城市外围区FRAC值增加,说明建成区森林景观形状变得更加简单,而城市规划区和城市外围区森林景观形状趋于复杂。
3 结论与讨论
3.1 结论
(1)作为典型的喀斯特山地城市,贵阳市林地基本由森林斑块构成,森林面积占林业用地比例达97.42%。2005—2017年,通过各类营造林、森林抚育工程的开展,森林斑块面积处于扩张趋势,森林斑块逐渐集中连片,森林斑块间连通性不断增强,形状趋于复杂,景观破碎度下降,从而更有利于森林生态系统功能的发挥。
(2)森林景观格局的变化与城市开发强度关系紧密。从城市外围区、城市规划区、中心城区到建成区的森林斑块空间分布来看,森林斑块主要集中在城市外围区。随着人为活动、城市开发强度的增大,森林斑块间连通性不断下降,形状趋于简单,景观破碎度逐渐提升。2005—2017年,城市开发强度最大的建成区森林面积比例、景观连通性均大幅下降,森林破碎度提升,景观形状越发简单;城市开发强度最弱的城市外围区森林景观格局变化与建成区正好相反,森林面积比例、森林斑块间景观连通性均增加,形状趋于复杂,景观破碎度处于下降趋势;城市开发强度中等的中心城区、城市规划区森林景观变化处于建成区和城市外围区二者之间,森林斑块的连通性趋于下降。
3.2 讨论
2005—2017年,贵阳市近年来通过大力实施封山育林、低产低效林改造等森林经营措施,同时实施建设项目使用林地“占一补一”政策,即在建设项目占用征收林地导致林地灭失的同时,通过就地或异地植树造林等措施,恢复不少于被占用征用林地面积的以乔木为主的森林植被,弥补森林资源损失,从而不断优化森林空间布局和森林质量,研究区森林景观逐步向好的方向发展,尤其是城市开发强度最小的城市外围区优化最明显。在城市开发过程中,势必会有建设项目使用林地,在建设项目使用林地“占一补一”过程中,尽量在靠近森林斑块边缘处进行补进,从而使森林集中连片,增加森林景观的连通性和异质性。
参考文献
[1]孟超,王计平,支晓蓉,等.乡镇尺度森林景观格局特征与影响因素定量分析[J].农业机械学报,2019,50(3):212-220.
[2] 孙云霞,刘兆刚,董灵波.帽儿山地区1983—2016年森林景观空间点格局及其关联动态性[J].应用生态学报,2018,29(8):2601-2614.
[3] 徐志扬,胡建全,徐旭平.基于GIS的华安县林地景观格局特征分析[J].西部林业科学,2017,46(2):88-91.
[4] 任梅,王志杰,王志泰,等.黔中喀斯特山地城市景观格局指数粒度效应:以安顺市为例[J].生态学杂志,2018,37(10):3137-3145.
[5] 罗杰,龙翠玲.贵阳城市绿地景观格局分析[J].湖北农业科学,2014,53(1):89-92.
[6] 任梅,包玉,何立影.喀斯特山地城市绿地景观格局研究:以安顺市为例[J].山地农业生物学报,2018,37(6):54-62.
[7] 王后阵,蔡广鹏,张朝琼.贵阳市土地利用景观的社会经济梯度变化分析[J].四川农业大学学报,2015,33(3):306-313.
[8] 王罗娟,安裕伦,许璟,等.不同喀斯特区域土地覆被及其景观格局变化特征:以贵州省安顺市为例[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2016,34(4):23-31.
[9] 张蒙,赵宇鸾,董顺舟,等.贵阳市湿地时空演变及驱动因素分析[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2015,33(5):8-14.
[10] 刘国海,陈华江,罗多,等.基于GIS技术的森林景观空间格局分析:以贵州省安顺市西秀区为例[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2011,29(3):19-24.
[11] 李雪冬,杨广斌,周越,等.基于3S技术的岩溶地区城市景观生态安全评价:以贵阳市为例[J].中国岩溶,2016,35(3):340-348.
[12] 但新球,程红,但维宇,等.中国国家森林城市的发展历程[J].中南林业调查规划,2017,36(1):65-70.
[13] 胡志良,许倩瑛,高相铎,等.以区域视角破解城市外围区发展困境的规划实践:以天津市蓟县为例[J].规划师,2009(4):72-76.
[14] 吕一河,陈利顶,傅伯杰.景观格局与生态过程的耦合途径分析[J].地理科学进展,2007, 26(3):1-10.
[15] 陈文波,肖笃宁,李秀珍.景观指数分类、应用及构建研究[J].应用生态学报,2002,13(1):121-125.
[16]吴际通,顾卿先,喻理飞,等.贵州草海湿地景观格局变化分析[J].西南大学学报(自然科学版),2014,36(2):28-35.
[17] 何鵬,张会儒.常用景观指数的因子分析和筛选方法研究[J].林业科学研究,2009,22(4):470-474.
[18] 焦利民,肖丰涛,许刚,等.武汉都市区绿地破碎化格局对城市扩张的时空响应[J].资源科学,2015,37(8):1650-1660.
[19] 李佩伶,刘艳芳,李庆玲,等.基于空间异质性的湖北平原、湖南丘陵和贵州高原多尺度景观指数筛选[J].生态科学,2016,35(6):53-61.
[20] 钟海智.望云山森林公园森林景观稳定性评价[J].林业调查规划,2018,43(3):40-46.
[21] 施英俊,高健,雷亚君,等.阿尔泰山森林景观特征及其适宜粒度分析[J].西部林业科学,2019,48(1):63-69.
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