郭 傲，張玉紅，于萬輝

（哈爾濱師范大學黑龍江省普通高等學校地理環(huán)境遙感監(jiān)測重點實驗室）

0 引言

濕地是陸地和水生生態(tài)系統(tǒng)相互作用形成的一種獨特的生態(tài)系統(tǒng)，因其巨大的環(huán)境功能被譽為“地球之腎”，是人類最重要的生存環(huán)境之一.分析和研究濕地景觀變化及其特征，對濕地的保護具有重要意義.20 世紀以來，遙感技術快速發(fā)展，相較于人工調(diào)查濕地信息，具有獲取信息范圍廣、周期短等優(yōu)點，故在濕地狀況調(diào)查中表現(xiàn)出重要作用，并逐步成為濕地監(jiān)測中的重要工具［1］.國內(nèi)外學者在濕地研究領域所用的遙感數(shù)據(jù)及信息提取方法越來越豐富，應用較多的遙感數(shù)據(jù)包括Landsat TM 系列、MODIS、SPOT 等；應用較多的濕地信息提取方法包括監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類、支持向量機、決策樹等.也有許多學者在研究中將多源影像融合使用［2－5］，或結合多種方法提取濕地信息［6－9］，以達到更好的研究效果.

根據(jù)提取的濕地信息結合不同的研究方法可以更好的研究濕地景觀格局的變化特征.主要的研究方法有景觀格局指數(shù)和景觀動態(tài)變化模型［10］，其中景觀指數(shù)是指能夠高度濃縮景觀格局信息并反映其結構組成和空間配置某些方面特征的定量指標［11］.近年來，國內(nèi)外學者們利用景觀格局指數(shù)分析景觀格局組成特征，空間配置關系和變化特征，從而揭示濕地景觀的內(nèi)在聯(lián)系，均取得了較好的效果［12－15］.

呼倫貝爾西部濕地是中國北方生態(tài)安全的重要屏障，同時也是內(nèi)蒙古草原生態(tài)功能的核心區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū).該文以呼倫貝爾西部濕地為研究區(qū)，在遙感和GIS 技術的支持下，以多時期的MODIS影像作為數(shù)據(jù)源，獲取景觀分類信息，進行濕地景觀格局分析；并利用景觀動態(tài)度、轉移矩陣及重心轉移模型等多角度分析濕地景觀在時間和空間上的變化，為呼倫貝爾西部濕地管理和保護提供基礎數(shù)據(jù)和科學的決策依據(jù).

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

呼倫貝爾西部濕地位于中國內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市西部，北部毗鄰俄羅斯、西南接壤蒙古國（如圖1 所示）.地處東經(jīng)115°31′29″～121°9′29″，北緯47°19′56″ ～50°12′34″，總面積約8.32 萬km2.該區(qū)是草原、濕地、森林等重要生態(tài)系統(tǒng)較為集中的分布區(qū)，屬寒溫帶大陸性季風氣候.冬季寒冷漫長，降水量少，夏季溫暖短暫，降水量大，雨熱同期，年平均氣溫為－2 ～1℃.區(qū)域內(nèi)水系較多，河網(wǎng)密布，水源主要為雨水和融雪，是中國北方寒旱區(qū)重要的濕地生態(tài)區(qū)域，包括了呼倫湖國家級自然保護區(qū)、額爾古納濕地、根河濕地、莫日格勒河濕地、輝河國家級自然保護區(qū)等為代表的濕地景觀，成為了國內(nèi)遷徙水禽的重要棲息地.濕地區(qū)域內(nèi)部具有豐富的生物多樣性且生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定，濕地植被在保持水土、涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)區(qū)域微氣候等方面也具有非常重要的作用.

圖1 呼倫貝爾西部地濕地分布圖

1.2 數(shù)據(jù)與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

該研究利用的遙感數(shù)據(jù)主要包括：NASA Worldview Snapshots網(wǎng)站（https：／ ／wvs.earthdata.nasa.gov）提供的350 m 分辨率的MODIS 數(shù)據(jù)，時間為2004 ～2020 年每年5 月末至6 月初，共17 景影像；NASA 對地觀測系統(tǒng)網(wǎng)站（http：／ ／www. nasa. gov）提供的MOD13Q1 數(shù)據(jù)集中250 m分辨率16 d 合成的MODIS NDVI數(shù)據(jù)，時間序列為2004 ～2020 年每年第97 d至第289 d，共612 景影像；地理空間數(shù)據(jù)云（http：／ ／www.gscloud.cn）提供的90m 分辨率的SRTM SLOPE數(shù)據(jù).同時收集2018 年5 月和6 月的Landsat8 OLI影像數(shù)據(jù)，拼接裁剪后作為驗證數(shù)據(jù).

1.2.2 濕地景觀分類系統(tǒng)

該文根據(jù)2017 年國土資源部組織修訂的國家標準《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB／T 21010－2017）和1999 年國家林業(yè)局濕地資源監(jiān)測中心提出的中國濕地分級式分類系統(tǒng)，在對呼倫貝爾地區(qū)進行實地調(diào)查后結合影像特點，將該地區(qū)景觀劃分為7 種類型，包括明水、沼澤濕地、草地、耕地、林地、沙地、城工用地，其中明水、沼澤濕地為濕地景觀.

1.2.3 數(shù)據(jù)處理

在ENVI5.3 平臺中，利用ISODATA 算法將MODIS遙感影像進行非監(jiān)督分類，并將ISODATA 算法的聚類結果，作為CART 算法的分類依據(jù)之一，即利用ISODATA 算法與CART 算法結合對研究區(qū)進行景觀分類.

將ISODATA 算法的聚類結果、EVI ＋NDVI組合植被指數(shù)的時間序列、坡度數(shù)據(jù)及MODIS原始影像合并為一個多波段的文件作為分類依據(jù)，結合實地考察及Goole Earth 高清影像作為參考數(shù)據(jù)，選取具有代表性的訓練樣本，利用CART算法自動建立分類規(guī)則，構建決策樹，實現(xiàn)呼倫貝爾西部濕地的景觀分類.

1.3 研究方法

1.3.1 動態(tài)度模型

該文將研究分為2004 ～2008、2008 ～2012、2012 ～2016、2016 ～2020 年共4 個時間段，利用景觀動態(tài)度模型分析不同時間段內(nèi)研究區(qū)景觀面積的變化程度.濕地動態(tài)度模型包括單一景觀動態(tài)度和綜合景觀動態(tài)度兩種統(tǒng)計模型，濕地景觀單一動態(tài)度的表達式為：

式中，LC為研究區(qū)綜合景觀動態(tài)度；LU為研究區(qū)總面積；ΔLUi－j為第i類景觀轉化為非i類景觀的總面積；T 為研究時段的間隔年數(shù)［17］.該文還在ArcMap10.7 平臺中，統(tǒng)計不同時間段各景觀類型的面積和轉移矩陣，分析各景觀類型間的轉移過程和程度.

1.3.2 濕地重心轉移

濕地重心轉移分析可以反映濕地的空間演變過程［18］.該文通過考察濕地重心轉移的距離、速度及方向，揭示濕地在空間變化的總體特征.重心轉移模型為：

式中，X 和Y 為濕地的重心坐標，Ci為第i 個濕地斑塊面積，Xi、Yi分別表示第i個濕地斑塊的重心坐標.

1.3.3 景觀格局指數(shù)法

參考已有研究，該文在斑塊類型水平上選擇了斑塊密度（PD）、最大斑塊指數(shù)（LPI）、面積加權平均斑塊形狀指數(shù)（AWMSI）、斑塊面積標準差（PSSD）；在景觀水平上選擇景觀聚合度（AI）、蔓延度指數(shù)（CONTAG）、及Shannon 多樣性指數(shù)（SHDI）共7 種景觀格局指數(shù)，得到研究區(qū)整體景觀水平變化以及2004、2008、2012、2016、2020 年的濕地景觀（明水、沼澤濕地）水平變化.

2 結果與分析

2.1 CART決策樹分類結果

分類結果如圖2 所示，研究區(qū)內(nèi)草地景觀面積極廣，這是由于研究區(qū)包含了世界第三大草原—呼倫貝爾草原；林地主要分布在研究區(qū)的東南角及東側邊緣，呈規(guī)則片狀分布；沙地景觀主要分布于海拉爾河的正下方，形狀呈“勺”形，其余沙地主要分布于烏爾遜河與輝河之間，年際間變化較大；耕地景觀多分布于林地、草地與河流之間，還分布于城工用地附近，由于耕地景觀極易受天氣影響，有些年份的耕地在影像中，光譜特征不明顯，與草地景觀混淆較為嚴重；濕地景觀中明水景觀基本與河流、湖泊范圍一致，但由于研究區(qū)內(nèi)的河流大多細長蜿蜒，故在分類結果中明水景觀與沼澤濕地混淆嚴重；沼澤濕地多分布于明水周圍，由于烏爾遜河與哈拉哈河河道極細，且MODIS影像分辨率較低，所以分類結果中這兩條河流未能分出明水景觀，幾乎全部分為沼澤濕地.

圖2 呼倫貝爾西部濕地景觀分類圖

2.2 景觀類型動態(tài)變化

如圖3 所示，不同時間段內(nèi)明水動態(tài)度排序為：2004 ～2008 年（－ 9.57%）＞2012 ～2016 年（4.83%） ＞ 2016 ～ 2020（1.92%）年＞2004 ～2008年（－0.30%），說明2004 ～2008年明水景觀向其它景觀流轉最為頻繁，2008 后明水動態(tài)度呈下降趨勢，2012年后明水景觀的動態(tài)度皆為正值，說明有其他景觀向明水景觀流轉，但總體數(shù)值為負值.不同時間段沼澤濕地動態(tài)度呈穩(wěn)定下降趨勢，排序為：2004 ～2008 年（12.31%）＞2004 ～2008 年（－ 4.97%）＞2016 ～2020 年（1.50%）＞2012 ～2016（0.02%）年；與明水動態(tài)度相比，在2004 ～2008 年內(nèi)動態(tài)度雖然也是最高值，但為正值，說明該時間段有其它景觀向沼澤濕地流轉，且流轉程度非常高；2008 ～2012年內(nèi)為負值但絕對值小于5%，說明雖有沼澤濕地向其他景觀流轉的現(xiàn)象，但流轉程度不高；2012 ～2016、2016 ～2020 年這兩個時間段動態(tài)度很低，說明沼澤濕地景觀動態(tài)十分穩(wěn)定.從濕地總體景觀（明水、沼澤濕地）來看，各時間段動態(tài)度都很穩(wěn)定，絕對值都小于4%，且總體數(shù)值為正值.從景觀綜合動態(tài)度來看，4個時間段都很穩(wěn)定，且數(shù)值呈下降趨勢，說明研究區(qū)17 年間整體景觀動態(tài)越來越穩(wěn)定.

圖3 景觀動態(tài)度

2.2.2 不同時期景觀格局轉移特征分析

該文景觀格局轉移矩陣采用?；鶊D（如圖4所示）表示，左右兩側柱狀圖分別表示2 個時刻不同類型的比例，中間弦圖的寬度表示該變化所占的比例［91］.

圖4 不同時間段內(nèi)轉移矩陣?；鶊D

如圖4a ～ d 所示，2004 ～2008、2008 ～2012、2012 ～2016、2016 ～2020 年這4個時間段內(nèi)各景觀類型間均出現(xiàn)了不同程度的相互轉化.草地與耕地、林地、沙地、沼澤濕地一直相互轉移，草地向林地轉移較明顯的時間段為2004 ～2008 年及2016 ～2020 年，2016 ～2020 年有較大部分耕地轉向林地，說明林地的面積在逐步穩(wěn)定的擴大；耕地、城工用地的主要轉移來源為草地，2012 ～2016年間也有林地轉向耕地的情況，說明城市建設及農(nóng)業(yè)發(fā)展主要占用草地和林地，但草地轉向耕地的面積值在4 個時間段內(nèi)都不是很大，且每個時間段內(nèi)也有較大面積的耕地轉為草地；沙地的主要轉移來源也是草地，這是由于研究區(qū)范圍內(nèi)的沙地大多為移動型沙丘，且土壤沙化問題一直存在.對于濕地景觀來說，變化最劇烈的是2004 ～2008年時間段內(nèi)的明水景觀向沼澤濕地的轉移，在2008 ～2012、2012 ～2016及2016 ～2020年這3個時間段內(nèi)明水景觀與沼澤濕地相互轉換，且面積相當.

為了分析17 年間呼倫貝爾地區(qū)景觀轉移的總體特征，制作了2004 ～2020 年的轉移矩陣桑基圖4e，從圖4e可以看出，17年間景觀變化主要是從草地向林地、沙地、沼澤濕地轉移、明水向沼澤濕地轉移及耕地、沼澤濕地向草地轉移.在所有景觀格局中，草地的變化最為劇烈，究區(qū)有序進行綠化工作，898.82 km2的草地轉化為耕地且有1018.42 km2的耕地轉化為草地，說明草地轉化受農(nóng)業(yè)開發(fā)活動的影響較大，還有少量草地轉化為沙地，說明某些地區(qū)草原沙化.沼澤濕地是明水景觀轉移的主要去向，面積達1416.15 km2，但沼澤濕地轉移為明水的面積僅5386.41 km2的草地被開發(fā)為林地，這是由于研有373.27 km2.草地轉換為沼澤濕地的面積為2228.07 km2，主要位于輝河流域、海拉爾河流域、克魯倫河入湖口.草地轉換為城工用地多位于原景觀邊緣，主要由城市擴張及工業(yè)發(fā)展引起.總的來說，研究區(qū)存在一定的退耕還林還草現(xiàn)象，且沼澤濕地與草地相互轉換頻繁.

2.3 濕地景觀重心轉移變換分析

通過軟件統(tǒng)計、計算得到研究區(qū)濕地景觀類型重心轉移的距離、速度及方向，見表1.

表1 濕地景觀重心轉移變換過程

從重心轉移方向分析，5 個時間段內(nèi)均發(fā)生了較明顯的重心轉移，其中明水景觀與沼澤濕地的重心轉移方向在2012 ～2016、2016 ～2020年這兩個時段內(nèi)均與濕地總體景觀的重心轉移方向一致，分別為向西北、東南方向轉移；明水景觀、沼澤濕地的重心轉移方向還在2004 ～2008年間一致向西南方向，但濕地總體景觀卻呈現(xiàn)向東南轉移的趨勢；在2008 ～2012年間，沼澤濕地景觀的轉移方向與濕地總體景觀轉移方向一致向西南，而明水景觀的重心卻向西北轉移；在2004 ～2020 年這個總時間段來看，明水景觀的重心向西南轉移，沼澤濕地和濕地總體重心向東南轉移.

礦區(qū)受控于桐柏—商城斷裂帶，次級構造破碎帶較為發(fā)育，多呈北東—南西向、近南北向、近東西向產(chǎn)出，形成規(guī)模不等的構造角礫巖脈。構造內(nèi)以角礫巖、破碎石英為主，巖石硅化、褐鐵礦化發(fā)育。區(qū)內(nèi)鉬礦脈形態(tài)和產(chǎn)狀均受構造角礫巖帶控制。

從重心轉移距離及速度分析，在2004 ～2008、2008 ～2012、2012 ～2016、2016 ～2020年這4 個連續(xù)時間段內(nèi)，景觀的轉移速度和距離隨著時間的推進不斷變大，但從2004 ～2020 年這個總體時間段來看，各個景觀的重心轉移距離和速度都相對較小.明水景觀的轉移距離是最小的，這是由于呼倫湖常年穩(wěn)定；沼澤濕地的重心轉移距離是最大的，說明沼澤濕地的重心在17 年間變化較明顯；濕地景觀總體的重心轉移距離和速度介于明水景觀與沼澤濕地之間.

2.4 景觀格局指數(shù)分析

景觀類型水平上的相關指數(shù)變化規(guī)律如圖5 所示，景觀整體水上相關指數(shù)的變化規(guī)律如圖6所示.該文研究著重偏向濕地景觀，所以在分析景觀類型水平上的相關指數(shù)時，只對明水、沼澤濕地這兩類景觀格局詳細描述.

圖5 景觀類型水平上的景觀指數(shù)變化

圖6 景觀水平上的景觀指數(shù)變化

斑塊密度越大，意味著景觀破碎度越高，從圖5a可以看出，明水景觀的PD值在17年期間變化不大，雖然2004 ～2008年及2012 ～2016年的值有所下降，但總體呈穩(wěn)定增長趨勢，最大值出現(xiàn)在2020 年為0.04，說明明水的景觀破碎度變高；沼澤濕地的PD 值在2004 年高于明水為0.08，2004 ～2008 年間，斑塊密度呈快速下降趨勢，在2008 ～2012年有所回升，但增長的數(shù)值不大且趨勢與明水景觀相似，2012 ～2020 年持續(xù)下降到0.03，低于明水景觀在2020 年的斑塊密度，說明沼澤濕地的景觀破碎度持續(xù)降低.

最大斑塊指數(shù)值越大，意味著在研究區(qū)內(nèi)，此景觀優(yōu)勢度越高.從圖5b 可以看出在兩種濕地景觀中在明水景觀的LPI值在17 年間一直比較穩(wěn)定，說明研究區(qū)內(nèi)面積最大的湖泊呼倫湖一直生態(tài)良好，沒有出現(xiàn)干涸等情況；沼澤濕地的LPI最低值出現(xiàn)在2004 年為7.03，2004 ～2008年快速增長，在2008 年達到了17 年間的最大值為44.87，而后的2008 ～2020 年間沼澤濕地的LPI值又平穩(wěn)回落到14.77，總體來看沼澤濕地的景觀優(yōu)勢度在17 年間有所升高.

斑塊面積標準差值越大，代表斑塊間差異增大.圖5c與圖5b的總體趨勢相似，明水景觀的趨勢有細微不同，明水景觀的PSSD值在17年間呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，說明明水景觀斑塊間差異減小；沼澤濕地的PSSD 值變化較大，先是在2004 ～2008 年快速增長，在2008 年達到最大值39519.30，隨后又一直快速降低，總體呈現(xiàn)明顯的增長趨勢，說明沼澤濕地的斑塊間差異顯著增大.

面積加權平均斑塊指數(shù)形狀隨著斑塊形狀不規(guī)則程度的增加而增加.由圖5d可以看出，在濕地景觀中，明水景觀出現(xiàn)AWMSI 緩慢減少的趨勢，數(shù)值一直在1 ～4 輕微浮動，2020 年與2004年對比變化值不大，AWMSI值減小了1.14，說明明水景觀的斑塊形狀不規(guī)則程度有所減?。徽訚蓾竦氐腁WMSI總體表現(xiàn)為增大－減?。龃螅?008 年達到了17 年間的最大值，說明在2008 年沼澤濕地的斑塊形狀最不規(guī)則，2020 年與2004 年對比變化相對明顯，AWMSI值增大了1.51，說明沼澤濕地的斑塊形狀不規(guī)則程度增大.由圖6可以看出，研究區(qū)的SHDI值在4個時間段內(nèi)除2008 ～2012 年有所下降，其余時間段均增長，最低值出現(xiàn)在2004年為0.99，最高值出現(xiàn)在2020 年為1.15，總體來看，研究區(qū)的SHDI值呈現(xiàn)增長趨勢，說明景觀整體的均勻度、多樣性都在不斷變好；研究區(qū)的AI 值相對穩(wěn)定，在2004 ～2008年間增長趨勢明顯，在2008 ～2020年間先減小后增大，但上下浮動的值很小，使得研究區(qū)的AI值在2004年與2020年區(qū)別不大，這說明研究區(qū)不同景觀類型在景觀層次上的聚集度沒有發(fā)生太大變化.理論上，CONTAG 值較小時表明景觀中存在許多小斑塊，約趨于100 時表明景觀中有連通度極高的優(yōu)勢斑塊類型存在，研究區(qū)的CONTAG 值總體呈現(xiàn)出下降趨勢，雖然2008 ～ 2012 年間有所回升，且峰值出現(xiàn)在2012 年為68.88，相比于初始年份2004年的66.8高了2.08，但最低值出現(xiàn)在2020年為64.94，且在2004 ～2008、2012 ～2016及2016 ～2020年這3 個時間段均呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢，所以從景觀整體水平來看，小斑塊變多，且優(yōu)勢斑塊的連通度變低.由于景觀分類體系的不同會造成景觀格局指數(shù)結果的差異，以上分析結果僅適用于該文中的景觀分類體系.

3 結論與討論

結合景觀類型時空動態(tài)變化、景觀格局指數(shù)變化，對呼倫貝爾西部濕地現(xiàn)狀做出評價，得到如下結論：

（1）2004 ～2020 年間，濕地面積總體呈現(xiàn)擴張趨勢.其中明水景觀萎縮面積較大；而沼澤濕地的面積在總體上呈擴張趨勢.

（2）17 年內(nèi)研究區(qū)景觀類型間的轉化以草地的轉出和轉入最為劇烈.這與當?shù)剞r(nóng)業(yè)政策及草地沙化等環(huán)境問題有關；就濕地景觀而言，明水景觀大面積向沼澤濕地轉移，沼澤濕地的轉出和轉入較為劇烈，且與草地在面積上互為消長.

（3）濕地重心在17 年間總體向東南方向轉移，轉移距離較大，轉移速度也較快.其中沼澤濕地重心轉移最為劇烈，明水景觀則相對穩(wěn)定.重心轉移的主要動力來源于過渡放牧等人類對濕地資源的占用、破壞.

（4）景觀格局指數(shù)分析結果顯示，17 年間明水的景觀破碎度升高，斑塊間差異度逐年增大；沼澤濕地的景觀破碎度明顯降低，且景觀優(yōu)勢度升高.從景觀整體水平上看，研究區(qū)內(nèi)優(yōu)勢斑塊的連通度變低.

呼倫貝爾西部濕地發(fā)生以上變化主要原因是人類對濕地資源不合理的開發(fā)利用，以及由此產(chǎn)生的一系列濕地生態(tài)環(huán)境惡化問題.利用這些變化趨勢可以有針對性地為呼倫貝爾西部濕地的生態(tài)恢復、管理及景觀的優(yōu)化提供科學的理論依據(jù).