叶晶萍,刘士余,*,盛 菲,刘 政,杨 敏,李 俊

1 江西农业大学国土资源与环境学院, 南昌 330045

2 江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室, 南昌 330045

土地利用/覆被变化是当前土地变化科学和景观生态学研究的热点和前沿问题,也是导致景观格局演变和生态系统变化的重要因素。经济社会的高速发展和人类生产活动的日益频繁深刻地影响着下垫面的变化,使得景观格局发生改变,同时也影响着生态系统结构、功能和生态过程,最终导致水土流失、生态恶化和环境污染等一系列生态环境问题[1]。

国内外学者开展了大量土地利用变化、景观格局演变和生态环境效应的研究。吕乐婷等[2]分析了东江流域1990—2016年土地利用和景观格局时空演变特征。结果表明,流域土地利用类型的变化引起了景观格局的改变,景观破碎化和多样性程度随之增加。奚世军等[3]的研究揭示,频繁的人类活动会引起景观结构组分、功能及景观类型的演变,最终导致流域景观生态风险增高。涂小松等[4]探究了鄱阳湖地区2000—2010年生态系统服务价值空间格局及其动态演化特征。结果显示,相对粗放的土地开发利用会威胁到区域的生态安全和可持续发展。Watanabe[5]的研究显示,土地利用变化过程会影响水文和碳相关生态系统服务的产生。温仲明等[6]对黄土丘陵区纸坊沟流域近60年来土地利用景观变化的环境效应研究发现,流域环境与土地利用景观变化密切相关。随着林草植被占优的景观格局演变为坡耕地占优的景观格局,流域环境状况逐步恶化。随着后期流域治理工作的开展,林草植被在景观中优势度逐渐增加,生态环境质量也随之得到恢复。Gao[7]在黄土丘陵区长川流域的研究表明,优化后的土地利用空间格局能够有效起到减少土壤侵蚀、提高水资源利用效率和保护生态环境的作用。

目前,相关研究多集中在土地利用和景观格局的时空格局变化及驱动力分析、生态环境效应对土地利用变化/景观格局演变的响应以及土地利用系统和生态服务系统之间的相互作用关系等方面,而土地利用变化引起的景观格局演变和生态环境效应研究相对较少,值得进一步深入探讨。寻乌水流域为东江发源地和重要水源补给区,生态地位十分重要。近几十年来,该流域景观格局和生态环境变化十分显著,但相关研究鲜见报道。因此,及时开展其景观格局演变和生态环境质量评价研究十分必要,研究成果可为流域的土地利用规划、良好的生态格局建立和生态环境保护提供重要科学依据。

1 研究区概况

寻乌水为珠江流域东江水系源头,是东江水两大主要水系之一,发源于寻乌县三标乡桠髻钵山,自北向南流经寻乌县三标、水源、澄江、吉潭、南桥、留车、文峰7乡镇,出斗晏水库下行120 m入广东省境,主河道长115.4 km,江西省境内流域面积1841km2。寻乌水流域地势呈东北、西北与东南高,向西南倾斜,地形似掇箕状,中山、低山、丘陵、岗地呈阶梯状分布。土壤类型主要有水稻土、潮土、紫色土、红壤、山地黄壤和山地草甸土等6种,其中红壤面积最大。植被类型以马尾松和杉木为主。流域属亚热带季风气候类型,多年平均降水量约1600mm,多年平均气温18.9℃,年水面蒸发量1090 mm,年径流量15.1亿m3,悬移质年输沙量43.4万t。寻乌县经济总量明显扩张,2015年实现生产总值558144万元。2015年末,寻乌县常住人口为32.82万人。

水背水文站(115°40′39.6″E, 24°47′57.2″N)位于寻乌县南桥镇,为寻乌水流域的主要控制站点,本研究选取该水文站的控制范围作为研究区,其控制流域范围约为987 km2,河长86 km。

图1 研究区地理位置及高程示意图

2 数据来源及研究方法

2.1 数据获取及处理

本研究所需气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网,水文数据来源于江西省水文局,人口、经济数据从寻乌统计年鉴中获取。遥感数据来源于美国地质调查局(USGS)网站,选取3景Landsat遥感影像为数据源,轨道号为121/43,影像获取时间分别为1995-01-05(TM)、2005-01- 16(TM)和2015-02- 13(OLI/TIRS),如图2所示。3期影像数据云量低,季相一致,质量较好。

图2 1995—2015年研究区遥感影像

遥感数据预处理过程如下：①采用Envi 5.5.1遥感处理软件对三景影像使用二次多项式和最邻近像元法进行几何校正,使其均方根误差小于0.5个像元以满足精度要求；②对影像进行辐射定标操作,将DN 值转换为传感器处的反射率；③对辐射定标后的影像进行大气校正,消除大气和光照等因素对地物反射的影响；④利用流域边界矢量数据裁剪提取出研究区内多波段遥感图像。⑤在综合考虑遥感影像数据光谱信息和纹理特征的基础上,运用随机森林算法将研究区土地利用类型分为耕地、林地、园地、建设用地、水域和未利用地等6类。分类后的影像进行分类精度评估,Kappa系数均大于85%,满足精度要求。

2.2 研究方法

2.2.1土地利用转移分析

本文借助转移矩阵进行土地利用类型内部转移分析,转移矩阵通用形式为[8]：

2.2.2景观格局分析法

景观格局分析对于研究景观的生态过程和功能变化具有重要意义[9]。诸多景观格局分析法中,景观指数的应用最为广泛,景观指数可以体现其结构组成和空间配置等特征,能高度浓缩景观格局信息。利用ArcGIS10.2的空间分析模块将土地利用类型图转换为Grid格式, 然后采用景观格局分析软件Fragstats4.2进行各景观组分的相关景观指数计算。本文选取景观面积比(PLAND)、斑块密度(PD)、景观形状指数(LSI)、周长面积分维数(PAFRAC)、斑块凝聚度(COHESION)、香农多样性(SHDI)、景观聚集度指数(CONTAG)以及修正Simpson均匀度指数(MSIEI),以上指标可以反映各景观类型面积占比、形状复杂度、破碎度和异质性等,各景观格局指数计算公式和意义可参阅相关文献[10- 11]。

2.2.3遥感生态指数(RESI)

随着3S技术的不断发展,诸多学者在生态环境评价中引入基于遥感反演的生态环境指标,不断地改进和发展着生态环境评价的指标和方法[12- 13]。2013年徐涵秋首次提出的新型遥感生态指数(RSEI)[14-16]可完全依靠遥感技术,具有资料获取方便、适用性强、受人为影响较小及研究结果更具客观性和科学性的优点。许多学者应用该方法在流域[17]、湿地[18]、城市[19- 22]、自然保护区[23]和农牧交错带[24]开展过研究。

遥感生态指数(RSEI)通过主成分分析技术耦合了湿度(WET)、绿度(NDVI)、温度(LST)和干度(NDSI)等4个生态评价的重要指标。湿度指标选取经过缨帽变换的湿度分量来表示；绿度指标选取应用最广泛的归一化植被指数代表；干度指标采用建筑指数(IBI)和土壤指数(SI)两者相结合生成的“建筑-裸土指数”来表示；热度指标采用地表温度表示,先从Landsat用户手册的模型计算亮度温度,再通过比辐射率校正计算而得。由于4个指标的量纲不一致,先对4个指标进行归一化,使其结果映射到[0,1]区间。对归一化处理的指标进行主成分分析,通过主成分变换的结果构建原始的生态指数RSEI0,公式为RSEI0=PC [f(WET, NDVI, NDSI, LST)]。为便于指标的度量与比较,对RSEI0进行归一化处理,最终得到遥感生态指数RSEI,其值介于[0,1]之间,RSEI值越大,代表生态环境质量越好,反之则生态差。为进一步对RSEI进行定量化和可视化分析,将各年份的RSEI指数以0.2为间隔,划分为优、良、中等、较差、差5个等级。遥感生态指数RSEI计算流程详见图3。

图3 RSEI指数计算流程图

3 结果分析

3.1 土地利用变化特征

从流域的总体土地利用类型动态变化过程可知,园地用地比例快速增加,由2.34%增加至42.48%,自2005年之后,上升趋势趋缓；林地用地比例持续大幅下降,自2005年之后,下降趋势渐缓,林地是园地扩张的主要来源；建设用地增速相对较快,建设用地总量涨幅近2%,且2005年之后的增速较前一段更快；耕地、未利用地比例出现小幅下降,且自2005年之后有加剧趋势,水域面积小幅下降后又波动上升,总体相对稳定。总而言之,1995—2015年寻乌水流域土地利用变化极其显著,整体处于不平衡态,以林地、耕地转出与园地转入为主要变化形式,前十年土地利用变化趋势比后十年的更剧烈。

表1 1995 —2015年寻乌水流域土地利用类型总体构成及变化

经土地利用转移矩阵计算(表2),寻乌水流域1995—2015年期间各类土地利用类型都有转入和转出,且类型间相对转移量比较大。按绝对量计算,土地利用转出面积最多的是林地34697.74hm2,其次是耕地8650.96 hm2,最少的是建设用地57.98 hm2,转出面积大小排序为：林地>耕地>未利用地>水域>园地>建设用地。转入面积最大的为园地39651.52hm2,其次是建设用地1785.38 hm2,最少的水域310.77 hm2,转入面积大小排序为：园地>建设用地>林地>耕地>未利用地>水域。

表2 1995—2015年寻乌水流域土地利用类型转移矩阵

3.2 景观格局变化特征

3.2.1类型水平上景观格局变化特征

由图4可知,在类型水平上,各土地利用类型的景观指数呈现出不同的变化趋势。从1995—2015年的景观百分比数据来看,林地景观组分对流域的控制作用减弱,由1995年的79.04%减少到2015年的45.13%,后期园地也成为了流域的优势景观组分。流域中耕地的斑块密度相对较高,未利用地则呈现持续下降趋势,园地和建设用地在2005年前后呈现先增加后减少的趋势,而林地和水域则呈现相反的变化趋势,表明流域内景观生态过程较活跃。从景观形状指数变化趋势可知,耕地、园地的景观形状指数较大且总体呈现上升趋势,林地和建设用地呈现增加趋势且增速较快,未利用地和水域的景观形状指数呈现持续下降趋势。周长-面积分维数理论值范围为[1,2],值越大代表景观形态越复杂,值越接近1.5代表景观类型处于越不稳定的状态。从1995—2015年的周长-面积分维数变化趋势可知,各景观类型的周长-面积分维数值较接近,均介于[1.2—1.5]区间内,耕地、林地、未利用地周长-面积分维数值呈现下降趋势,表明其景观形态呈现简单化趋势,且越来越趋于稳定,建设用地、园地和水域景观形态越来越复杂,且处于不稳定状态。从1995—2015年的斑块凝聚度变化趋势可知,各景观类型的空间凝聚度指数都较大,表明流域内各景观类型的团聚程度较高。其中耕地、林地、园地最高,建设用地、未利用地次之,水域空间连通性最小。

图4 寻乌水流域类型水平、景观水平上景观格局指数变化特征

3.2.2景观水平上景观格局变化特征

由图4可知,1995—2015年期间,流域的景观结构发生了显著变化。寻乌水流域的香农多样性指数总体上呈现增加趋势,表明流域景观类型所占比例差异呈现减小趋势。流域的修正Simpon均匀度指数不高,但呈上升趋势,表明流域不同景观斑块分布均匀程度不高,各景观斑块之间差异较大。1995年以来流域聚集度指数呈减少趋势,说明研究区内多元景观聚集程度一般,但景观异质性有所增强,破碎化程度有所升高。流域的景观结构变化在1995—2005年期间变化幅度更显著,2005—2015年期间变化幅度更小,更加趋于稳定。

3.3 生态环境质量评价

3.3.1遥感生态指数(RSEI)构建

本研究通过主成分分析技术集成绿度、湿度、干度和温度4个指标,以单一变量耦合多个指标,根据各指标对主成分的贡献率来客观地确定权重。先将各期标准化后的各指标进行波段合成,然后对合成后的图像进行主成分变换,得到各指标主成分分析结果。

由表3可知：①1995—2015年,3个时期各指标的第一主成分贡献率分别达到65.08%、80.56%和81.55%,说明第一主成分已集中了4个指标的大部分特征,且3个时期湿度的系数均为最大,说明湿度对生态环境质量的影响最大；②第一主成分中,湿度(WET)和绿度(NDVI)呈正值,说明它们对生态环境质量起到正面作用；反之,代表热度的LST和代表干度的NDSI对生态环境的影响是负面的。③除第一主成分之外,其他主成分的符号和大小不稳定,难以解释生态现象。因此使用第一主成分构建RSEI。

3.3.2寻乌水流域生态环境时空变化分析

从3期遥感生态指数图(图5)相比较来看,相较于1995年,2005年红色区域(生态环境质量差)明显增加,再到2015年,研究区中部生态环境质量明显得到改善,大部分红色区域已经被橙黄色和黄色所替代。同时,研究区深绿色区域(生态环境质量优)也有所增加。

图5 寻乌水流域遥感生态指数图

由表4可知,RSEI均值由1995年的0.550下降到2005年的0.544,下降了1.09%；再由2005年的0.544增加到2015年的0.554,增加了1.84%。寻乌水流域的遥感生态指数呈现出先下降再上升的特征,说明其生态环境变差后又有所改善。

表4 各年份4个指标和遥感生态指数RSEI的均值变化

经统计(表5),寻乌水流域生态状况为优、良面积占比由1995年的47.40%降至2005年的47.33%再降至2015年的45.13%,20年间共下降2.27%,下降幅度不大；与此同时,研究区生态状况为较差、差的区域占比由1995年的28.83%上升到2005年35.15%再到2015年的35.09%,20年间共上升6.26%,这都说明了流域20年间的生态状况总体上呈现下降趋势。同时,寻乌水流域生态环境质量为优的面积占比明显增多,由1995年的19.80%到2005年的25.65%再到2015年的28.06%。

表5 研究区1995—2015年期间各RSEI等级面积统计

3.3.3生态环境变化归因分析

生态环境是在自然因素和人类活动的综合作用下变化的。以湿度、绿度、干度和热度4个指标耦合的生态指数可较好地反映寻乌水流域生态环境质量状况。

(1)自然因素对生态环境的影响

研究时段内,与生态环境呈正相关的湿度与生态环境呈负相关的温度对流域的遥感生态环境指数(RSEI)的贡献率最大。从年降水量和年均气温变化特征可以看出,寻乌水流域1995—2015年期间年降水和年均气温均呈下降趋势。从年径流变化特征可以看出,径流深呈上升趋势,一定程度上增加了研究区的水汽含量,提高了土壤湿度。这与表4中各年份湿度、热度指标的RSEI均值变化趋势是一致的。

图6 寻乌水流域年降水量、年均气温和年径流深变化趋势

(2)人类活动对生态环境变化的影响

研究表明,经济发展、产业结构、农业生产水平都有可能影响到生态环境的变化[26]。寻乌县是名副其实的果业大县和果业强县,自20世纪90年代以来,寻乌果业大开发,果园规模扩张速度极快,率先在全省实现了农业人口人均果园0.13hm2。据相关数据显示[27],1995年、2005年和2015年寻乌县的果业总产值分别为0.50亿元、4.56亿元和16.62亿元。果业总产值更是一度超过粮食总产值,成为县城潜力最大、分量最重的第一支柱产业。诸多研究表明,单位面积林地在气候调节、水源涵养、保土固碳、生物多样性保护等方面的生态系统服务价值远远高于园地[28-30]。研究期间内寻乌水流域的大量林地转换为园地,其生态系统服务价值和生态环境质量都会大大降低。

与此同时,寻乌水流域生态环境质量为优的面积占比越来越多,由1995年的19.80%提高至2015年的28.06%,从图5中可以看出,深绿色区域(生态环境质量优)面积明显增加,这些区域多为林地,这与寻乌县政府所做的一系列生态环保举措有着密不可分的联系。寻乌县先后出台实施了关于生态建设和环境保护的“十五”、“十一五”和“十二五”规划和《寻乌县生态县建设规划(2011—2020)》,并取得了一定的成效。经统计,全县近年来共完成造林面积10323.9hm2,建设珠江防护林2160 hm2,退耕还林1666.7 hm2,退果还林400.9hm2,矿山治理及生态修复面积达14km2。这些环保举措都为寻乌水流域的生态修复做出了巨大贡献。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过获取1995、2005和2015年三期影像,首先通过遥感解译得到相应的土地利用数据,再通过土地利用转移矩阵模型分析出土地利用动态变化特征,同时利用景观格局分析法计算类型水平和景观水平上景观格局指数,得到流域景观格局演变特征,最后利用RSEI对寻乌水流域的生态环境质量进行评价。主要结论如下：

(1)1995—2015年期间,园地(增加40.14%)和林地(减少33.91%)面积占比变化幅度最大,耕地(减少7.38%)其次,水域(减少0.1%)变化幅度最小。研究时段内园地“涨势”和林地“落势”十分明显,建设用地增速相对较快,耕地和未利用地呈小幅下降趋势。丰富的山地资源和独特的气候为寻乌果业的发展提供了优越的自然条件。自90年代以来,寻乌果园规模迅速扩张,这也是寻乌水流域土地利用变化显著且处于单向转换的不平衡状态的原因。

(2)景观水平上,流域的香农多样性指数(SHDI)、修正Simpon均匀度指数(MSIEI)分别由1995年的0.7083、0.2423上升至2015年的1.114、0.5247,说明斑块类型趋于多样化,景观丰富度在增加,各景观类型占比趋于均衡化,作为优势景观的林地对流域的控制作用减小,景观异质性增强。景观聚集度指数(CONTAG)由1995年的72.93下降到2015年的58.13,说明其景观连通性变差,景观破碎化程度提高。可知,近20年来寻乌水流域土地利用变化深刻地影响着景观格局。

(3)寻乌水流域1995、2005和2015年RSEI均值分别为0.554、0.544和0.550,呈先下降后上升趋势,说明生态环境状况恶化后得到改善。寻乌果业发展引起的园地快速扩张对林地的占用是生态环境恶化的主因,后期退果(耕)还林、保护生态林及植树造林等是生态环境改善的主因。

4.2 讨论

土地利用变化蕴含着大量人类活动的信息,通过改变景观格局和生态系统结构、功能及生态过程直接影响生态环境状况,是景观格局演变和生态环境变化的重要驱动力[31- 32]。井云清等[33]在艾比湖湿地的研究表明,当土地利用/覆被变化对生态环境改善的贡献率高于对生态环境恶化的贡献率时,生态环境质量有一定的提高,反之降低。即流域内生态环境状况是恶化和改善两种趋势相互抵消后的结果。这与本文寻乌水流域生态环境恶化后得到改善、但其生态环境质量总体上呈下降趋势的研究结果相吻合。

陈万旭等[34- 35]的研究显示,土地利用程度对生态环境质量指数影响力显著高于其他因子,土地利用变化是生态系统结构和功能变化的直接原因。毁林开荒及建设用地占用林地和耕地是导致生态系统功能恶化的重要原因,退耕还林是生态系统功能改善的主要原因。欧维新等[36]的研究表明,土地利用变化是生态系统健康时空演变的主导因子,且林地和水域对维持生态系统健康起着决定性作用。这与寻乌水流域土地利用变化深刻地影响着景观格局和生态环境状况的研究结果相一致。