陳舒玲，莫惠萍，王升紅，闕元燕，林仕宇，陸東芳

（福建農(nóng)林大學(xué)藝術(shù)學(xué)院 園林學(xué)院（合署），福建 福州350000）

城市的景觀格局變化是由自然因素和人為因素共同影響作用的結(jié)果， 影響著景觀內(nèi)物種的豐富度、分布、種群的生存能力及抗干擾能力，同時(shí)影響到該景觀的生態(tài)過(guò)程和邊緣效應(yīng)[1]。 伴隨著人類對(duì)自然界的干涉不斷增強(qiáng)，景觀格局愈發(fā)受到人為因素的影響[2]。 城市景觀格局的研究，對(duì)規(guī)劃和管理城市的土地利用、改善城市生態(tài)環(huán)境起有著舉足輕重的意義[3]。

目前景觀格局變化動(dòng)態(tài)模擬模型主要包括兩種類型[4]。 一是回顧性宏觀模型，包括Markov 模型[5]、CLUE-S[6]、Logistic 回歸[7]等，這類模型注重從宏觀視角上開(kāi)展分析，通過(guò)探究時(shí)空尺度上的變化規(guī)律來(lái)模擬預(yù)測(cè)；二是前瞻性微觀模型，包括多智能體系統(tǒng)[8]、元胞自動(dòng)機(jī)[9]等，這類模型注重從微觀視角進(jìn)行探索，通過(guò)分析地塊單元與驅(qū)動(dòng)因子之間的微觀作用得到宏觀整體上景觀格局變化模擬結(jié)果。 在此基礎(chǔ)上，衍生出了上述各類模型的耦合模型。 其中，MEC-Markov-CA 耦合模型有效結(jié)合了Markov 長(zhǎng)時(shí)間序列模擬的優(yōu)勢(shì)和CA 良好的復(fù)雜空間預(yù)測(cè)能力，同時(shí)結(jié)合了多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn)，綜合量化多種因素，達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果，被廣泛應(yīng)用于景觀格局模擬預(yù)測(cè)中[10]。

本文以武夷山市為研究對(duì)象， 對(duì)武夷市2000—2020年景觀格局的特點(diǎn)及其動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析研究，基于2005、2015年的景觀格局分類圖對(duì)2020年景觀格局進(jìn)行預(yù)測(cè)， 并與實(shí)際數(shù)據(jù)利用Kappa 系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)，在可信度較高的情況下，對(duì)2030年武夷山市景觀格局進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析其景觀格局變化與特征，意在為城市未來(lái)規(guī)劃提供一定的參考依據(jù)。

1 研究地概況與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究地概況

武夷山市地處中國(guó)福建省西北部，位于東經(jīng)117°37'22—118°19'44、北緯27°27'31—28°04'49，轄區(qū)總面積為2813 km2。境內(nèi)東、西、北部群山環(huán)繞，中南部為山地丘陵區(qū)，地貌呈梯狀分布，地勢(shì)由西北向東南傾斜。武夷山市為亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候區(qū)，年平均降雨量1926.9 mm，多年平均氣溫18.3℃。擁有豐富的森林資源。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究區(qū)2000、2010、2015年景觀格局分類數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，分辨率均為30m。 研究區(qū)2020年景觀格局分類數(shù)據(jù)來(lái)源于全球地理信息公共產(chǎn)品網(wǎng)（http://www.globallandcover.com）。 遙感影像高程數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云 （http://www.gscloud.cn/search）， 分辨率為30m，對(duì)遙感影像進(jìn)行影像鑲嵌、影像裁剪預(yù)處理后進(jìn)行使用。 坡度數(shù)據(jù)由高程數(shù)據(jù)通過(guò)arcgis 軟件處理后得到，道路、河流的矢量數(shù)據(jù)來(lái)自于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)云平臺(tái)（http://www.dsac.cn/）。

2 研究方法

2.1 轉(zhuǎn)移矩陣

利用轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)分析景觀格局動(dòng)態(tài)變化能夠有效地表現(xiàn)出某一時(shí)段內(nèi)景觀組分之間數(shù)量變化的關(guān)系，通過(guò)分析研究區(qū)域景觀變化的結(jié)構(gòu)特征和各類型景觀變化的方向[11,12]，能直觀反映研究初期階段和末期階段的景觀分類結(jié)構(gòu)，并體現(xiàn)研究期間內(nèi)各景觀類型的轉(zhuǎn)變情況[13]。

2.2 景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)能定量描述景觀的信息。 根據(jù)研究需求，同時(shí)借鑒前人的研究方法[14-16]，本研究的景觀格局指數(shù)從景觀類型水平上選取了斑塊數(shù)量（NP）、斑塊密度（PD）、斑塊類型百分比（PLAND）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、聚集度（AI）、邊緣密度（ED）、平均斑塊面積（AREA-MN），從景觀水平選取香農(nóng)多樣性指數(shù)（SHDI）、香農(nóng)均勻度指數(shù)（SHEI）、蔓延度指數(shù)（CONTAG）、聚集度（AI）、分維數(shù)（PAFRAC），共11 個(gè)景觀指數(shù)，對(duì)武夷山市景觀格局進(jìn)行研究。

2.3 MCE-CA-Markov 模型

MCE-CA-Markov 模型結(jié)合了Markov 模型和CA 模型的特點(diǎn)，以及多準(zhǔn)則（MCE）的土地分配原則結(jié)合起來(lái)進(jìn)行景觀格局的預(yù)測(cè)方法[17]，具有較大的科學(xué)性和實(shí)用性[16]。 基于IDRISI 軟件和GIS 平臺(tái)進(jìn)行MCECA-Markov 模型的構(gòu)建。 其中，景觀類型轉(zhuǎn)移適宜性圖集指的是某一種景觀類型轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌坝^類型的概率圖[3]。本研究根據(jù)武夷山市景觀特點(diǎn)及前人的研究[14,18-20]，選取了高程、坡度、道路、河流、居民點(diǎn)五個(gè)影響因子，將水域作為約束條件。 構(gòu)建適應(yīng)性圖集。 運(yùn)用IDRISI 軟件的CA-Markov 模塊進(jìn)行，得到2020年景觀格局預(yù)測(cè)圖。 通過(guò)對(duì)2020年景觀格局預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相比較，精度檢驗(yàn)可行性較高后。 同理，獲得2030年的景觀格局預(yù)測(cè)圖。

2.4 模擬進(jìn)度檢驗(yàn)

2020年武夷山市景觀格局預(yù)測(cè)圖與實(shí)際情況做比較，需要用數(shù)據(jù)計(jì)算預(yù)測(cè)合理性。 本研究引入Kappa 系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。 通過(guò)IDRIS 軟件中的Crosstab 模塊進(jìn)行計(jì)算。 當(dāng)0.75≤Kappa≤1，表示兩個(gè)景觀格局圖像一致性較高[21]。

3 結(jié)果與分析

3.1 武夷山市景觀類型及其變化

武夷山市景觀類型中，林地是研究區(qū)內(nèi)面積占比最大的景觀類型，占比70%左右；耕地為研究區(qū)內(nèi)占比第二大的景觀類型，主要分布于武夷山市東南部較平坦地區(qū)；主要河流從北部向南部流經(jīng)武夷山市；建設(shè)用地主要集中于市區(qū)中心地帶的地形平坦地區(qū)，其余的建設(shè)用地零星分布在耕地之中；未利用用地占比極小。武夷山市西北部主要以林地、耕地、草地分布為主，其中林地占比最高，耕地次之；東南部分景觀格局多樣性較西北部大。

2000—2020年期間，建設(shè)用地、的面積逐年遞增，且增加的速率逐年增加；耕地、林地的面積整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。 為了更加直觀的觀察到各類景觀的轉(zhuǎn)移變化，利用轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)解釋各類景觀之間的流動(dòng)方向及空間過(guò)程。由表1 可知，2000—2010年間，耕地主要流向了林地和草地；林地的轉(zhuǎn)出量是各類景觀中最大的，為37.03 km2，主要流向了耕地和草地；草地主要流向了耕地和林地。 同時(shí)建設(shè)用地增加的來(lái)源主要從耕地和林地轉(zhuǎn)化而來(lái)。 可以看出，2000—2010 景觀類型的變化主要存在于耕地、林地和草地之間。

圖1 武夷山市景觀格局分布Figure 1 Landscape pattern in Wuyishan City

表1 2000—2020年武夷山市景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣Table 1 Landscape Type transfer Matrix of Wuyishan City from 2000 to 2020 km2

在2010—2020年間，耕地的轉(zhuǎn)出量最大，為44.28 km2，主要向林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)換，其中轉(zhuǎn)換為林地的面積最大；林地轉(zhuǎn)出量位居各類景觀第二，主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦睾筒莸?；草地主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦睾土值?；建設(shè)用地的增加主要來(lái)源于耕地?？梢钥闯觯?010—2020年間土地類型的變化依舊主要存在于耕地、林地和草地之間的變化，且相互變換的流動(dòng)量較前10年的更大；與此同時(shí)，其他各類景觀的變化量也較前10年增大。 總體而言，在武夷山市發(fā)展的過(guò)程中，將不可避免導(dǎo)致居民住宅用地和路網(wǎng)的擴(kuò)大，導(dǎo)致耕地、林地、草地和未利用用地面積日益減少；但隨著人們?cè)絹?lái)越重視保護(hù)生態(tài)環(huán)境，林地、草地的減少速度得到了緩解，且水域的面積得以增加。

3.2 武夷山市景觀格局指數(shù)

3.2.1 類型水平

景觀在類型水平上的變化，可以從表2 看出2000—2020年武夷山市景觀斑塊類型水平的主要特征。

表2 武夷山市類型水平景觀指數(shù)值Table 2 The class-level landscape index value in Wuyishan city

2000—2020年間，林地為第一優(yōu)勢(shì)景觀，林地呈片狀分布，連通性較好，最大斑塊指數(shù)和邊緣密度的的變化表明隨著人類活動(dòng)的影響，導(dǎo)致林地景觀的布局和形狀更加的復(fù)雜化；耕地為第二優(yōu)勢(shì)景觀，其整體的破碎化程度增加，同時(shí)耕地景觀的連片集中區(qū)域的面積整體在減少，破碎化日益加重導(dǎo)致；草地為武夷山的第三優(yōu)勢(shì)景觀，破碎化程度較大，但是總體變化不明顯；水域的斑塊類型百分比逐漸增大，結(jié)合其他指數(shù)的變化表明，在2000—2020年間，武夷山對(duì)其水域范圍進(jìn)行了一系列的保護(hù)和管理，使水域的破碎度降低，連通性增強(qiáng)，但其形狀的復(fù)雜度也隨之增加。 建設(shè)用地主要在原有的基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)張，同時(shí)破碎度增加，人類的干擾較強(qiáng)。 而未利用用地的破碎化程度降低，且景觀邊界復(fù)雜度逐漸降低，但整體變化不明顯。

3.2.2 景觀水平

通過(guò)景觀水平來(lái)分析景觀類型的分布情況。 由表3 可看出，武夷山市景觀格局各類指標(biāo)變化不大，整體景觀格局變化相對(duì)穩(wěn)定。 研究區(qū)各類景觀異質(zhì)性有所增加，景觀聚集度下降，景觀破碎化程度略有上升，景觀幾何形狀的復(fù)雜程度略有上升。

表3 武夷山市景觀水平景觀指數(shù)值Table 3 The landscape-level landscape index value in Wuyishan city

3.3 武夷山市景觀格局演變模擬及預(yù)測(cè)

以武夷山市2010年景觀格局分類圖為初始年，預(yù)測(cè)得到2015年的景觀格局分類模擬圖，見(jiàn)圖2。將2015年的景觀格局分類模擬圖與實(shí)際分類圖進(jìn)行模擬精度評(píng)估，Kappa系數(shù)為0.8754， 表明CA-Markov 的模擬預(yù)測(cè)效果較好， 具有可信度。 后以武夷山市2020年景觀格局分類圖為初始年，進(jìn)行2030年景觀格局分類圖的模擬，見(jiàn)圖3。

圖2 2020年景觀格局模擬

圖3 2030年景觀格局模擬

由表4 可知，2020—2030年間林地面積面積變化最大，減少了205.19 km2；耕地、草地、建設(shè)用地面積有所增加；而水域和建設(shè)用地的面積變化較小。 耕地的用地轉(zhuǎn)化主要轉(zhuǎn)變?yōu)榱私ㄔO(shè)用地；林地轉(zhuǎn)出量是各類景觀中最多的，主要轉(zhuǎn)變成耕地和草地；轉(zhuǎn)入量最大的為草地，其中來(lái)源最大的為林地。

表4 2020-2030年武夷山市景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣Table 4 Landscape Type transfer Matrix of Wuyishan City from 2020 to 2030 單位：km2

由表5 可知，在景觀類型水平上，與2000—2020年相比較，耕地的破碎化趨勢(shì)增大，同時(shí)耕地的成片集中優(yōu)勢(shì)較強(qiáng)；林地的各指標(biāo)變化表明林地的景觀破碎度在加深；草地景觀的連通性增加，同時(shí)隨著人類的干擾，使得景觀的復(fù)雜性增加；水域的連通性有所下降，且景觀斑塊的邊界及形狀在變得更加復(fù)雜；建設(shè)用地景觀破碎化程度在降低，人類的干擾性增強(qiáng)，建設(shè)用地在擴(kuò)張，尤其集中在主城區(qū)部分；而未利用用地的破碎化增加，且對(duì)于未利用用地，人類干擾性很大。

表5 2030年武夷山市類型水平景觀指數(shù)值Table 5 The class-level landscape index value of Wuyishan city in2030

由表6 得，在景觀水平上，各類指標(biāo)同上一年相比較，變化不大。 各指數(shù)表明，研究區(qū)各類景觀異質(zhì)性有所增加，景觀聚集度下降，景觀破碎化程度略有上升，景觀幾何形狀的復(fù)雜程度略有下降。

表6 2030年武夷山市景觀水平景觀指數(shù)值Table 6 The The landscape-level landscape index value of Wuyishan city in2030

4 結(jié)論與討論

（1） 2000—2020年間，武夷山市的景觀類型以林地、耕地、草地為主。 耕地、林地、未利用用地的面積減少，建設(shè)用地、水域、草地面積增加。 同時(shí)，耕地和建設(shè)用地的破碎化增加，水域、林地、未利用用地和草地的連通性增加。 各類景觀異質(zhì)性有所增加，景觀聚集度下降，景觀破碎化程度略有上升，景觀幾何形狀的復(fù)雜程度略有上升。

（2） 2015年的景觀格局分類模擬圖與實(shí)際分類圖相對(duì)比，進(jìn)行模擬精度評(píng)估，Kappa 系數(shù)為0.8754，表明CA-Markov 的模擬預(yù)測(cè)效果較好，具有可信度。

（3） 2020—2030年間，耕地、草地和建設(shè)用地的面積較大幅度增加，同時(shí)林地的面積大幅度減少。 耕地、林地、水域、未利用用地、草地的破碎化趨勢(shì)增大；建設(shè)用地的連通性增強(qiáng)。 研究區(qū)各類景觀異質(zhì)性有所增加，景觀聚集度下降，景觀破碎化程度略有上升，景觀幾何形狀的復(fù)雜程度略有下降。 對(duì)于以上的潛在情況，應(yīng)更加注意各類用地的發(fā)展，協(xié)調(diào)好發(fā)展與保護(hù)的關(guān)系，對(duì)未來(lái)的建設(shè)進(jìn)行長(zhǎng)遠(yuǎn)的考慮，注重可持續(xù)的發(fā)展。