环青海湖区20年来沙漠化土地景观格局空间变化分析＊

郭丽红 沙占江 马燕飞 张慧超 张婷婷

(青海师范大学,青海西宁 810008)

环青海湖区20年来沙漠化土地景观格局空间变化分析＊

郭丽红 沙占江 马燕飞 张慧超 张婷婷

(青海师范大学,青海西宁 810008)

本文选取我国第一大内陆湖泊—青海湖的环湖区域为试验区,借助遥感手段获取试验区1987年和2006年的景观格局基础数据,并利用ARCGIS9.2、FRAGSTATS3.3作分析工具,ERDAS I MAGI NE9.1作图像处理工具。通过景观指数对沙漠化土地景观格局进行研究分析,揭示沙漠化土地的动态变化过程。结果表明:20年来环湖区的沙漠化土地景观破碎化程度在不断增加,通过对各个等级的沙漠化土地斑块面积和最大斑块指数的对比分析,可以得到沙漠化土地正过程的发展趋势。通过对景观形状指数和平均斑块分维数的分析得到沙漠化土地景观的斑块形状较为规则,不易受到周边景观斑块的影响。

青海湖环湖区;沙漠化土地;景观格局;景观指数

景观生态学是一门研究空间格局对生态过程相互作用的新兴交叉学科[1-3],是以景观为研究对象,注重研究景观空间格局的形成、动态以及生态学过程之间的相互关系,对景观空间格局与景观生态过程相互关系的研究是其主要特色和理论核心之一[4-5]。近年来,随着景观生态学的发展,借助景观指数分析方法,通过对景观格局的变化分析来反映沙漠化土地的变化过程,并且对研究沙漠化的发生机制,发展原因以及沙漠化生态系统恢复重建都具有重要的意义[6]。蔡明玉,常学礼等运用景观指数对科尔沁沙地典型地区土地利用景观格局变化进行了分析[7],郭红、龚文锋等运用景观指数对嫩江下游土地沙漠化景观格局变化特征进行分析[4]等等,这些研究均为环湖区沙漠化土地景观格局的空间变化分析提供了参考依据。

1 研究区概况

青海湖地处青藏高原的东北部,界于东经99°36′-100°16′,北纬36°32′-37°15之间,是我国第一大内陆湖泊,也是我国最大的咸水湖。且湖面的海拔约为3 260m,是世界上海拔最高的湖泊之一。青海湖具有高原大陆性气候,光照充足,日照强烈;冬寒夏凉,暖季短暂,冷季漫长,春季多大风和沙暴;雨量偏少,雨热同期,干湿季分明。湖区全年日照时数大部分都在3000小时以上,湖区东部和南部气温稍高,西部和北部气温稍低,平均最高气温在6.7℃-8.7℃之间,平均最低气温在-6.7℃-4.9℃之间。湖区全年降水量偏少,但东部和南部稍高于北部和西部。湖区降水量季节变化大,年均降水量在300-400 mm,全年蒸发量达1 502mm,蒸发量远远超过降水量。降水多集中在5-9月份,雨热同期。湖区大风、沙暴日数是全省较多的地区之一,年平均风速在3.2-4.4 m/s。注入青海湖的河流有70余条,其中布哈河是最大的一条。

青海湖区是青海省境内人类活动相对较为集中的地区之一。据统计,2004年青海湖流域总人口数为8.56万。其中,农牧户总数1.38万户,人口7.09万;牧业户1.26万户。人口6.50万。农业户(含半农半牧户)0.12万户,人口0.59万。陆地人口平均密度3.4人每平方公里。湖区人口主要集中分布在环湖的狭长地带以及湖周交通相对发达的湖盆地带,特别是以刚察县为中心的青海湖北岸湖滨三角地带。本文以环青海湖13 835.22km2为研究区。

2 资料的获取与遥感数据处理

2.1 资料的选取

本研究选取轨道号为134/34、133/34的1987年和2006年两个时期的Landsat T M影像为基础数据。同时以青海湖流域的植被图、土地利用图、1:50 000的地形图、DEM图作为辅助资料。

2.2 信息提取

基于光谱特征的分析方法是从分析地物的光谱曲线入手,挖掘谱间特征,从而提取如需地物信息的.该方法无法克服异物同谱和同物异谱的现象,许多地物无法准确区分.因此,刘文娟等在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDV I)和差值指数等,提出了分层信息提取方案,利用该方案分步提取地表覆被信息,避免了将各个波段光谱值作为同等重要的量来参与信息提取而引起的异物同谱和同物异谱现象,提高了分类精度[8]。

在数据处理过程中,首先在ERDAS I MAGI N 9.1中对两期影像分别进行波段合成、校正,以及根据环湖区域的流域界线进行切割处理,利用543RGB假彩色作为训练样区选择的目标图像,进行监督分类。为了提高监督分类训练样区选择的质量,对原始T M影像进行了增强处理,包括线性拉伸以及彩色合成。然后在Interpreter模版中选择GISAnalysis对监督分类好的数据重新编码(执行Recode命令)。通过叠加原数据比较发现碎斑块比较多,根据实验要求的精度,选取了10-20个像元对其进行Sieve运算,最后在ARCGIS9.2中将解译好的单一地物类别信息与原数据进行叠加分析,通过人工解译的方法进行修改,对沙漠化土地每一个类别彻底分类,生成最终分类的图像[8](见图1、图2)。

3 研究方法

3.1 沙漠化土地等级划分

由获取的数据资料和野外实地考察的结果,将研究区的景观类型划分为14个类别:耕地、山地灌丛、河谷灌丛、高寒草甸、温性草原、高寒沼泽、湖滨沼泽、河谷沼泽、基岩、裸土地、石砾地、沙地、湖泊、河流。根据本文的研究需要,将其重新合并为两个大类:沙漠化土地和非沙漠化土地。其中河谷沼泽、湖滨沼泽、河谷灌丛、耕地、温性草原、石砾地、裸土地、沙地归为沙漠化土地,水体、基岩、高寒沼泽、山地灌丛、高寒草甸归为非沙漠化土地。沙漠化土地类型的等级划分各不相同,分类系统有一定的差别。根据青海湖环湖区域各地风沙活动的强度不同,参考已有的划分标准,将环湖区沙漠化土地划分为四个等级(见表1)[9]。

表1 青海湖环湖区沙漠化土地景观分级系统

3.2 景观指数的确定

景观中任何一点都是属于斑块、廊道和基质的,它们构成了景观的基本空间单元。斑块-廊道-基质的组合是最常见、最简单的景观空间格局构型,是景观功能、格局和过程随时间发生变化的主要决定因素。景观的这种简单空间构型模型是进行景观生态学研究的基础[1]。

本文从景观学的角度对各景观类型进行空间格局的分析,分别从斑块类型水平指数和景观水平指数两个方面进行研究。根据研究需要所涉及到的景观指数见表2[2,4]。

4 计算结果与分析

本文通过对景观类型的划分,在景观软件FRAGSTATS3.3的支持下对选取的景观指标进行计算,进而对环湖区沙漠化土地景观的空间格局进行分析。

表2 本研究所用到的景观指数及其生态意义

表3 1987年沙漠化土地斑块类型水平指数

表4 2006年沙漠化土地斑块类型水平指数

4.1 斑块类型水平指数分析

(CA):景观斑块面积;(PLAND):某一类型斑块所占的百分比;(PD):斑块密度;(LPI):最大斑块指数;(LSI):景观形状指数;(AREA-MN):平均斑块面积;(SHAPEMN):平均形状指数;(CLUMPY):斑块丛生指数;(COHESI ON):斑块聚合度指数。

由表3和表4可得:

(1)1987年和2006年研究区内沙漠化土地的面积分别是:5 330.87 km2和5 330.95km2,其中潜在沙漠化土地的面积分别为4 680.14 km2和4 618.28 km2,正在发展的沙漠化土地面积分别为42.72km2和58.50 km2,强烈发展中沙漠化土地面积为120.12 km2和152.46 km2,严重沙漠化土地面积为487.89 km2和501.63 km2,非沙漠化土地的面积为8 504.35 km2和8 504.27 km2。在20年的时间里潜在沙漠化土地和非沙漠化土地的面积分别减少了61.77 km2和0.08 km2,而正在发展的沙漠化土地面积增加了15.78 km2,严重发展的沙漠化土地面积增加了13.74 km2,强烈发展中沙漠化土地的面积增加了32.34 km2,从总体趋势来看,环湖区沙漠化土地的过程呈现正过程的发展趋势。

(2)研究区内潜在沙漠化土地和强烈发展中沙漠化土地的平均斑块面积均增加0.17 km2,正在发展的沙漠化土地和严重发展的沙漠化土地的平均斑块面积均减少了2.49 km2,从总体景观趋势来看,景观内平均斑块的面积呈递减趋势。而景观斑块的大小是研究景观组成结构的主要参数,它直接影响单位面积景观的生物量、生产力、养分贮量以及物种组成和多样性。

(3)从表3和表4中也可以得到沙漠化土地的最大斑块指数数值呈递增趋势,从1987年的28.17%,0.05%、0.14%、1.78%到2006年的33.00%、0.06%、0.25%、1.83%。而最大斑块指数是确定景观的优势种等类型,所以从这一角度也可以看出沙漠化正过程的发展趋势。

(4)斑块密度是景观组分的斑块数与景观组分面积的比例,它更直接反映景观破碎化程度。斑块密度越大,破碎化程度就越高。从表3也可以看出正在发展的和严重发展的沙漠土地景观斑块的密度从1987年到2006年分别是:0.57个/km2、1.63个/km2,斑块密度都增大,相应的破碎化程度高。而潜在沙漠化土地的斑块密度从1987年的3.79个/km2减少到2006年的3.6个/km2,强烈发展中沙漠化土地的斑块密度从1987年的2.28个/km2减少到2006年的2.01个/km2,这两类景观的斑块密度减小了,说明破碎化程度有所降低[2,4]。

4.2 景观类型水平指数分析

由表5可知:

(1)从1987-2006年研究区内沙漠化土地景观的斑块密度从10.67个/km2增大到11.46个/km2,而斑块密度反映的是整个景观的破碎化程度,密度越大,景观斑块的破碎化程度越高,所以20年来沙漠化土地景观的破碎化程度在增加[4]。

(2)景观的形状指数反映景观组分斑块的复杂程度,形状指数越大,斑块形状就越不规则,曲折程度就越高;形状指数越小,斑块形状越规则越平滑。从表中可以得到1987年和2006年的形状指数分别是12.92%和12.71%,景观形状指数变小了,说明景观斑块的形状较为规则,不易受到周边景观的影响,因此沙漠化土地的治理比较困难[2]。

(3)从1987-2006年整个景观平均斑块分维数的值从1.09%减少到1.07%。而平均斑块分维数描述的是景观斑块的形状指数,且值越大形状越不规则。所以说本研究区的景观斑块形状趋于规则化。这是从另一个角度反映沙漠化土地的治理比较困难[4]。

(4)Shannon多样性指数从1987年的0.84%增大到2006年的0.86%,这一指数反映的是景观异质性,破碎化程度越高,其不定性的信息含量也越大,SHD I的值也就越高。因此从这一角度也可反映研究区内整个景观的破碎化程度在增加[2,4]。

5 结 论

根据1987年和2006年两期遥感数据,利用景观指数的方法研究分析,可以得出青海湖环湖区沙漠化土地景观格局发生了显著的变化。

表5 1987-2006年沙漠化土地在景观水平上的景观指标

通过对研究区内的沙漠化土地景观斑块类型水平分析可以得到:正在发展的和严重发展的沙漠化土地破碎化程度高,从各个等级的沙漠化土地斑块面积和最大斑块指数的对比分析,可以得到沙漠化土地的正过程的发展趋势。

通过对研究区内沙漠化土地景观类型水平分析可以得到,该研究区内整个沙漠化土地景观的破碎化程度在不断增加。从景观形状指数和平均斑块分维数可以说明沙漠化土地景观的斑块形状较为规则,不易受到周边景观斑块的影响,沙漠化的治理比较困难。

(编辑:刘文政)

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AbstractThispaper selected the largest inland lake in China-QinghaiLake region as the pilot area.The landscape pattern of basic data used remote sensing to obtain experimental area in 1987 and 2006,and ARCGIS9.2,FRAGSTATS3.3 were used for analysis tools,ERDAS I MAGI NE9.1 for image processing tool.Through landscape pattern index the landscape of land desertification was analyzed,to conduct the dynamic changes of land desertification processwas revealed.Rresults show that:the degree of landscape fragmentation of land desertification in this area has been increasing bypast20 years,through the various levelsof desertified land plaque area andmaximum plaque index of comparative analysis,the paper obtained the process of land desertification trends.Through the landscape shape index and mean patch fractal dimension analysis,the land desertification landscape patch shape ismore credible,and less susceptibly impacted by surrounding landscape patches.

Key wordsQinghaiLake area;land desertification;landscape pattern;landscape index

The Past 20 Years of Land Desertification Landscape Pattern Analysis of Spatial Variation of Qingha iLake Area

GUO Li-hong SHA Zhan-jiang MA Yan-fei ZHANG Hui-chao ZHANG Ting-ting
(College ofLife and Geography Science,QinghaiNormalUniversity,XiningQinghai 810008,China)

X171.1

A

1002-2104(2010)03专-0119-05

2010-02-20

郭丽红,硕士生,研究方向为环境遥感与地理信息系统。

＊青海省科技厅项目“环青海湖区土地沙漠化现代过程研究”(No.2008-z-613);科技部国家科技支撑计划“青海湖流域生态和环境治理技术集成与示范研究”之子课题“临水湖滨带湿生植被封育保护与培植技术”(No.2007BAC30B02-02)。