黑龙江省大庆地区景观动态变化及预测研究

于 兵，邸雪颖*，臧淑英

(1.东北林业大学，哈尔滨 150040;2.哈尔滨师范大学，哈尔滨 150025)

资源型城市是指因当地的资源开发而形成、发展，并且资源型产业在当地经济结构中仍占有重要地位的城市［1］。它既有一般城市的功能，成为区域经济发展的中心，又由于对资源的过分依赖性和脆弱生态环境的制约，表现出独特的城市发展特征［2，3］。把握资源型城市景观格局特征变化的规律，对于资源型进行产业结构调整，实施可持续发展战略，具有重要的理论与实践意义［4］。景观生态学强调时空变化特征，同时也注重人类活动对生态系统的影响［5］。因而景观生态学广泛地应用于景观动态和自然资源管理等方面。但专门研究城市景观动态及其预测的文献尚少［6，7］，尤其探讨资源型城市景观动态及其预测的文献尚未见报道。因此本文采用转移概率方法［8］及马尔可夫模型预测方法，对大庆地区的景观动态变化进行了分析和预测。

1 研究地区和研究方法

1.1 自然概况

大庆地区位于北纬 45°23'～47°28'，东经 123°45'～125°47';地处松嫩平原西部，黑龙江省西部。全区包括4县5区70个乡镇，总面积为212.19万hm2，占全省土地面积的4.7%。根据行政区划把大庆市分为市区、杜尔伯特、林甸、肇州和肇源5个子区。大庆地区地处北温带欧亚大陆、东缘大陆季风气候区，受蒙古内陆冷空气和海洋暖流季风的共同影响，多年平均气温2.4～4.4℃。大庆地区地处温带半干旱草原区，地带性土壤类型为黑钙土，占土地总面积的33.0%;大庆地区天然植被主要由草甸草原、低地盐化草甸和沼泽构成。由于大庆是我国北方生态环境脆弱带的一部分，又是欧亚沙碱带的东端，加之大庆从1959年打出第一眼油井起，至2003年累积打井共4万口，占用了草原、耕地、林地和水域等，使地表覆被发生了巨大变化，生态环境也由此恶化。研究这一地区的景观动态变化及其生态影响具有重要意义。

1.2 研究方法

1 .2 .1 遥感影像的处理

包括波段合成和几何纠正。在土地覆盖景观类型的研究中采用5、4和3波段的合成方案。这是因为5波段对植物的水分较为敏感，叶绿素在4波段上反映强烈，3波段则能较好地分辨无植被覆盖的地物，这三个波段包含的独立信息很多，能使图像解译更为精细。几何纠正采用二项式几何纠正方法。该方法的基本思想是利用影像与地形图的同名地物点对，通过最小二次乘法求解多项式，得到纠正系数。公式为:

式中:x、y为像元在TM影像中的坐标，X、Y为在地形图中的坐标，多项式展开式为:

式中:a，b为几何纠正系数，n为多项式次数。

选取控制点时尽量在堤坝、公路和水渠的交汇处。而且，控制点标准误差控制在2～3之间，像元误差控制在0.5个以内。再通过Geometry＞:image→image进行两幅图像配准。最后实现不同分辨率遥感影像数据的融合。

1 .2 .2 景观嵌块体分类

目前嵌块体分类的人为性很强［9］。但在农业景观中大多以土地利用现状分类系统为主。考虑到资源型城市大庆地区的具体情况，本次景观嵌块体包括耕地、林地、草地、湿地、盐碱地、沙地、水域和建设用地等8类。各自的内在含义与我国的土地利用分类系统相同。

1 .2 .3 景观数据获取

根据影像特征建立判读标志并进行人机交互判读，将解译结果导入到ARCGIS8.3进行投影变换和编辑输出。为保证解译数据的准确性和精确性，本研究在2001年遥感解译数据中采集了50个不同区域不同地物的坐标，用手持GPS到大庆地区进行实地验证，经验证只有两处解译数据与实地不符，经考察是由于季节不同造成的，回到室内对所解译数据进行适当纠正，保证了数据的可靠性。修改无误后拼接为一幅完整的2001年景观现状图。之后，以2001年的TM影像为基准，纠正其余影像，在ARCVIEW9支持下对比2001年影像解译出其余各期影像景观图。

1 .2 .4 景观动态变化分析方法

应用景观组分保留率、景观组分转入/转出贡献率、特定转移过程贡献率分析景观组分的动态变化［8］;应用马尔可夫模型对大庆地区景观动态变化进行预测。

表1 研究时段内景观组分变化情况Tab.1 Changing situation of landscape components in study period

(1)马尔可夫过程转移概率其数学表达式为:

式中:Pij为景观类型i转化为景观类型j的转移概率。转移矩阵的每一项元素有以下特点:

马尔可夫过程的基本方程:

(2)马尔可夫过程稳定方程组

马氏过程稳定方程组如下:

本问题中N=8，其方程组为:

2 结果与分析

2.1 景观组分动态变化分析

2 .1 .1 景观组分年变化率分析

从表1可以看出，整个大庆地区耕地、林地、盐碱地、沙地、水域和建设用地面积逐渐增加，草地和湿地面积逐渐下降。耕地增加主要来源于草地和山地的开垦，林地则是由于近些年植树造林的结果，城市化过程引起的建设用地扩张是建设用地增长的主要原因。从中可以看出大庆地区沙化盐碱化不断加剧，草地不断退化。导致生态环境恶化。

2 .1 .2 景观组分保留率分析

表2 不同时段景观类型保留率 %Tab.2 Preserving ratio of landscape types in different periods%

由表2可以看出，在4个比较时段内耕地和建设用地的保留率较高，都在90%以上。耕地的保留率较高是由于面积比重对于景观组分的保留率具有显著影响，优势景观组分的保留率显著高于非优势景观组分类型。人为活动也是某些景观组分保留率得以维持的主要原因，特别是建设用地和耕地的保留率能够维持比较高的水平，主要是城市建设和农业发展需求的结果。沙地和盐碱地的保留率也比较高，充分显示了沙地和盐碱地转化成其它景观类型的面积比较少，说明沙地和盐碱地有增无减。草地和湿地的保留率相对来说比较低，也充分说明了草地和湿地的减少。组分的保留率表现出明显的波动性，反映出研究区内的景观结构调整过程是不均匀的。

2 .1 .3 景观组分转入/转出贡献率分析

计算结果见表3，耕地的转入贡献率大于转出贡献率，这是由于农业发展的需求。草地和湿地的转出贡献率大于转入贡献率，在这里同样也反映了草地和湿地的大面积减少。沙地和盐碱地的转入贡献率都大于转出贡献率，显示出盐碱化的面积不断增加，这些都反映了生态环境的恶化。建设用地和林地的转入和转出贡献率都比较小，但它们的转入贡献率显著大于转出贡献率，体现出城市化的发展引起建设用地的不断增加，林地面积也呈现出不断增加的趋势。

表3 景观类型的转入和转出贡献率 %Tab.3 Contribution rates of conversion－in and conversion－out for different landscape types%

2 .1 .4 景观组分特定转移过程贡献率分析

表4 不同阶段的景观优势转移过程及其贡献率 %Tab.4 Conversion processes and its contributions of landscape advantage in different periods%

特定转移过程的贡献率分析可以进一步印证组分转移贡献率的分析结果，且可以更加清晰地揭示景观动态变化的主要驱动机制。优势转移过程的组分来源及过程的阶段性分布特征可以折射出研究区内景观动态变化的一些细节特征。从表4可以看出，大庆地区的优势景观转移过程占总转移过程的40%左右，主要表现在草地→耕地、草地→湿地、湿地→草地、草地→盐碱地和湿地→盐碱地5个主要类型 (如图1所示)。其中草地→耕地转移过程的贡献率最大，4个阶段分别为16.46%、10.96%、9.00%和10.91%。说明农业的发展导致大面积草地被开垦，使草地逐年锐减，严重影响了畜牧业的发展。草地→湿地和湿地→草地两者互相转化，而且转化的贡献率也差不多。最为重要的就是草地→盐碱地和湿地→盐碱地的转化，这个过程引起了草地的退化和湿地的减少，并且导致了盐碱地的增多，是大庆地区土地盐碱化的主要驱动机制。虽然城市化的发展引起居民用地的增加，但由于居民用地组分本身占土地总面积的比率比较小，导致和它有关的转入和转出过程构不成优势转移过程。林地也是一样，虽然逐年增长，但它也不能构成大庆地区的优势景观转移过程。

图1 1978～2001年大庆地区的优势景观转移过程Fig.1 Dominant landscape conversion processes in Daqing area from 1978～2001黑色为发生变化的景观组分 Black means landscape component changes

2.2 景观动态变化预测

2 .2 .1 大庆地区景观转移概率的确定

以1978－1996年时间段为例来确定转移概率。初始状态矩阵At=0，以1978年各景观类型所占的面积百分比表示:

由1978～1996年时间段各景观类型面积的转化情况，求出各景观类型面积的平均转化情况(见表5)，再由平均转化情况求出1978～2001年各景观类型的转移概率矩阵 (步长为1 a)，该矩阵为初始状态转移矩阵 (见表6)。初始状态经过n=23步转移到2001年的转移概率见表7。

同时借助计算机求出1978年后各景观类型的转移概率矩阵P(n)中，任何一年的各元素Pij(n)及各景观类型所占比例，因此可以模拟出各景观类型所占比例变化情况。例如，从初始状态经过n=23步转移到2001年的转移概率预测2001年各景观类型所占比例为:

耕地所占比例=初始状态耕地占的比例×P(23)11+初始状态林地占的比例×P(23)21+初始状态草地占的比例×P(23)31+初始状态水域占的比例×P(23)41+初始状态居民用地占的比例×P(23)51+(初始状态未利用土地占的比例) ×P(23)61=35.57×0.9142+2.68×0.2130+23.97×0.2607+25.43×0.1019+7.81×0.0422+0.02×0.0670+1.04×0.0270+3.46×0.0156=42.34%。

表5 1978－1996年各景观类型的平均转化情况Tab.5 The average conversion situation of landscape types from 1978 ～1996/hm2·a－1

表6 初始状态各景观类型的转移概率矩阵Tab.6 Landscape types transition probability matrix in initial state(n=0)

表7 1978－2001年各景观类型的转移概率矩阵Tab.7 Landscape types transition probability matrix from 1978～2001(n=23)

依此类推:林地3.50%，草地20.70%，湿地17.80%，盐碱地 10.52%，沙地 0.27%，水域1.14%，建设用地3.85%。

2 .2 .2 对马氏过程模拟景观动态变化的检验

对马氏过程模拟的各景观类型的模拟值与实测值的比较及检验表明二者差异不明显 (见表8)，即模拟结果与实际情况基本吻合。这说明根据景观类型面积的转化速率所确定的转移概率是正确的，通过马氏过程模拟预测景观格局变化的方法是可行的。从表8可以看出，沙地、水域和盐碱地的模拟效果较好，对图斑判读正确，量算精确;建设用地、林地、草地和耕地次之。对湿地而言，由于该地区多为坑塘，面积较小，按规程规定大多数坑塘难以在图上显示，加之受气候影响，不同年份能在图上显示的坑塘不一致，因此，从图上统计的面积与实际有些出入。

表8 2001年马氏过程模拟景观类型的检验Tab.8 Testing on Markov process simulation landscape types in 2001

2 .2 .3 大庆地区景观变化的预测结果

将初始状态下转移概率矩阵各元素代入马氏过程稳定方程组后得:

解方程组得:

利用1978～1996年间转移概率，预测了在保持当前人为干扰不变的情况下，2010年后各景观类型面积比例变化 (见表9)。结果表明，大庆地区2010年后景观类型变化的趋势是耕地、林地、盐碱地、沙地和建设用地在逐年增加，草地、湿地和水域逐年减少，这种变化将持续很长时间，直到相对稳定状态时，耕地占53.45%，林地5.89%，草地12.25%，湿地7.67%，盐碱地13.56%，沙地0.71%，水域1.01%，建设用地5.46%。

3 结论与讨论

(1)大庆地区耕地、林地、盐碱地、沙地、水域和建设用地面积呈正增长趋势，草地和湿地面积逐渐下降。从中可以看出大庆地区沙化、盐碱化不断加剧，草地不断退化，导致生态环境恶化。

(2)大庆地区的优势景观转移过程主要表现在草地→耕地、草地→湿地、湿地→草地、草地→盐碱地和湿地→盐碱地5个主要类型。其中最为重要的就是草地→盐碱地和湿地→盐碱地的转化，这个过程引起了草地的退化和湿地的减少，并且导致了盐碱地的增多，是大庆地区土地盐碱化的主要驱动机制。

(3)预测结果表明，大庆地区景观类型变化的趋势是耕地、林地、盐碱地、沙地和建设用地在逐年增加，草地、湿地和水域逐年减少，这种变化将持续很长时间，直到相对稳定状态。

(4)模型本身可以根据需要的复杂性程度应用。这里应用的是比较简单的版本，很容易理解，但是应用动态马尔可夫模型也是可取的，在动态模型中，转移概率全时段假定为变化的。这样的一个程序是由Vandeveer等创建的，他们分别应用静态和动态模型对建造水库导致的景观变化进行了预测［10－16］。通过对比发现，动态模型预测的景观变化典型特征要比静态转移概率矩阵预测的少很多，这可能是由于估计动态转移概率时应用了几何校正的结果。

(5)由于马尔可夫模型假定整个时段转移概率矩阵不发生变化，也就是说，假定影响构建转移矩阵的整个时段景观变化的因素在未来时期内保持不变。由于实际上影响景观变化的因素是变化的，所以马尔可夫模型不能够准确地预测未来景观的变化［13－15］。马尔可夫模型的主要价值在于它提供了未来景观变化形式的结果，并且可以用作一种为了达到具体景观目标而制定相关政策的分析工具。

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