基于尺度变换的碧塔海自然保护区景观格局分析

郜燕芳 舒清态 张 艳

(西南林业大学林学院，云南 昆明 650224)

基于尺度变换的碧塔海自然保护区景观格局分析

郜燕芳 舒清态 张 艳

(西南林业大学林学院，云南 昆明 650224)

为更加深入地了解碧塔海自然保护区的景观格局特点及其尺度效应，制定更有效的生物多样性保护对策，为更好地进行生物多样性保护提供参考。基于2006年森林资源二类调查的小班空间属性数据，利用ArcGIS作为空间分析工具，借助地统计半变异函数理论，对4个尺度下香格里拉碧塔海自然保护区的景观多样性与斑块密度的空间变异进行分析。结果表明：在400、800、1 200、1 600 m 4个尺度下，景观多样性指数SHDI的块金值与基台值之比C0/(C+C0)值为0.482 87～0.785 22，且随着尺度的增加不断减小。斑块密度的块金值与基台值之比C0/(C+C0)由0.765 92减小到0.654 08，块金值C0随着尺度的增加而增大，当尺度为 1 600 m时，块金值C0骤降，不符合半变异函数的规律； 1 200 m为研究区景观格局研究的最优尺度，在该尺度下碧塔海自然保护区景观多样性指数呈环形分布，由最高值所在的保护区西部区域向边缘逐级递减；斑块密度最高值分布在保护区中部偏北地区，并以该区域为中心，向区域边缘逐级递减；整个研究区SHDI与PD分布较均匀，不存在两极化。

自然保护区；景观多样性；半变异函数；尺度；空间分异；香格里拉

碧塔海自然保护区为云南省省级自然保护区，该保护区以碧塔海为中心，湖泊周围植被有针叶林、阔叶林、灌丛和草甸，水禽湿地生态系统、亚高山针叶林生态系统为保护区的主要保护对象。景观格局主要是指大小和形状不一的景观斑块在空间上的排列，它是景观异质性的重要表现，同时也是各种生态过程在不同尺度上作用的结果[1-2]。景观格局分析是为了确定研究区的景观分布状态，在看似无序的景观中发现潜在的秩序和规律，并对景观结构未来的变化方向进行预测[3]。空间异质性是产生空间景观格局的主要原因，它是自然界最普遍的特征，也是景观生态学研究的核心所在[4-6]。随着景观生态学的发展，景观指数逐渐应用到景观格局分析中，面对较大尺度的区域性环境问题，将RS、GIS技术、景观生态学及地统计学等空间分析方法相结合得到了广泛的应用[7]。国内外学者在这方面已有许多相关研究：李晓琴等[8]利用RS技术，从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度角度，对北京山区植被覆盖区景观格局进行了动态分析；张利权等[9]、吴志峰等[10]分别利用GIS技术与景观指数相结合的方法对景观格局进行了定量分析;但是，研究大多没有将景观格局的时间和空间尺度变化相结合，而景观格局是在多尺度上存在的，尺度又是理解景观格局和生态过程相互作用的关键，在景观格局分析中必须考虑尺度问题[11-12]。对景观结构特征和空间配置关系等进行定性和定量分析，是揭示景观结构和景观功能之间的关系、研究景观变化规律和景观恢复的重要途径，具有重要的理论与实践意义。

针对碧塔海自然保护区进行景观格局多样性空间分异研究，可以更深入的认识碧塔海自然保护区景观格局的特点，对制定更有效的生物多样性保护对策，进行生物多样性保护规划具有重要的意义。本文以景观生态学理论为基础，采用GIS软件与景观分析软件相结合，通过对多样性和斑块密度在不同尺度上的空间变异特征比较，揭示碧塔海自然保护区景观格局的尺度效应，并在最佳尺度下对研究区景观多样性进行空间分异性分析。

1 研究区概况

碧塔海自然保护区位于香格里拉县境内，地处横断山脉上部的高原面上，属于青藏高原向云南高原的过渡地带，四周群山环抱，林木苍翠，雪峰连绵。保护区总面积840 km2，其中碧塔海为断层构造湖，湖面呈海螺形状，湖面海拔 3 539 m，东西长约 3 000 m，南北平均宽700 m，最宽处约 1 500 m，最窄处约300 m，水域面积159 hm2。

2 研究方法

2.1 数据处理

2.1.1 景观类型划分 以香格里拉县2006年森林资源规划设计调查(二类调查)数据为基础，结合保护区景观特性，将碧塔海自然保护区景观类型划分为有林地、灌木林地、无立木林地、疏林地、农地、未利用地、水域、其他非林地等，有林地植被主要为：高山松(Pinusdensata)、桦木(Betulaplatyphylla)、云杉(Piceaspp.)、落叶松(Larixgmelini)、冷杉(Abiesspp.)、栎类(Quercusspp.)、混交林。研究区景观分类见图1，其中共有小班218块，平均斑块面积3.832 km2，各斑块间面积变化较大。

2.1.2 景观指数选取 景观多样性是反映景观组分、类型构成和面积结构差异的重要格局特征，属于生命组建的一种宏观分异性状。根据研究目的结合研究区域特点，选用Shannon多样性指数(shannon′s diversity index，SHDI)和斑块密度(patch density，PD)[13]描述研究区的景观格局特征。

式中：Pi为某一景观类型占景观总面积的比例；n为景观类型数。

斑块密度：PD=N/A

式中：N为景观类型的斑块数；A为景观总面积。

2.1.3 尺度变化与景观指数计算 利用ArcGIS软件分别生成400、800、1 200、1 600m的网格矢量图，并用其对研究区景观分类图进行分割，分割得到的每一个子区域即为该空间尺度标准下的一个统计样方，4种尺度下对应的统计样方数分别为2 165、582、158、80个；利用景观分析软件Fragstats计算不同尺度下统计样方的多样性指数SHDI及斑块密度PD；检验结果的正态性后，利用地统计分析模块得出景观指数在不同尺度下的半变异函数拟合模型及参数，进行尺度分析，从而选取研究碧塔海自然保护区景观格局的最佳尺度。

2.2 半变异函数计算

区域化变量考虑系统属性在所有分离距离上任意两样本间的差异，并将此差异用其方差表示，这就是半变异函数，其主要用来探索和量化空间依赖性，即空间自相关性[14-15]。半变异函数记为γ(h)，假设区域化变量P(x)满足二阶平稳假设和本征假设，半变异函数表示区域化变量在点x和x+h处的值P(x)与P(x+h)差的方差的50%：

其中，变量P(x)的空间异质性可分解成2部分，一部分是随机误差SHR引起的，另一部分则为空间自相关SHA引起的，即：

SH(P)=SHA+SHR

式中：SHA和SHR可通过变异函数分解而定量化。

在半变异函数中，块金值表示随机部分SHR的空间异质性，其值较大表明小尺度上的某种过程不可忽视；基台值表示系统属性或区域化变量的最大变异，其值越大表示总的空间差异SH(P)越大。块金值与基台值的比例为空间相关度，表示SHR占总空间异质性SH(P)的比重，如果比值接近于1，则景观中某一变量在整个尺度上具有恒定的变异[15]。

3 结果与分析

3.1 不同尺度下景观指数的空间变异特征

在半方差函数分析前，验证数据的正态性，采用球状模型，步长大小分别为400、800、1 200、1 600m，得到多尺度下的景观指数变异函数拟合模型及其参数。

3.1.1 多样性指数的空间异质性及其尺度效应 计算多样性指数在4个尺度下的半变异函数结果，得到半变异函数的相应特征，结果见图2。

图2表明：景观格局的多样性指数空间自相关性与尺度成反比；多样性指数随着尺度的增大，相似性减小，多样性指数在空间上的差异增加；半变异函数值随尺度增加而增大，半变异函数的斜率表征空间变异的速度。400 m 尺度下，半变异函数变化最复杂且斜率最大，即空间格局变化最复杂，变异速度最快；随着尺度增大，半变异函数的曲线趋于简单，空间变异的细节特征逐渐被掩盖。其在不同尺度下半变异函数参数如表1所示。

表1 不同尺度下多样性指数的半变异函数参数

由表1可看出，块金值和基台值随着尺度的增加不断增大，而块金值与基台值之比C0/(C+C0)则随着尺度的增加逐渐降低。块金值C0由400 m尺度下的0.117 56增加到 1 600 m尺度下的 0.552 71，反映出随机部分的空间异质性随着尺度增加不断变大；C0/(C+C0)值为0.482 87～0.785 22，并且随着尺度的增加不断减小，表明随机部分引起的多样性指数的空间异质性比重不断减小，空间自相关的程度不断增大。

以上结果表明，400 m和800 m尺度对碧塔海区域来说划分过细，而 1 600 m 尺度下多样性指数的半变异函数过于简单，考虑到半变异函数模型的拟合结果，选 1 200 m尺度为最优。

3.1.2 斑块密度指数的空间异质性及其尺度效应 参考多样性指数半变异函数计算方法，不同尺度下斑块密度指数半变异函数的拟合效果见图3。

图3表明：斑块密度的空间自相关性中等。尺度越小则自相关的存在范围相应较小，空间自相关越强，空间变异较小。在一定的距离范围内，斑块密度也与距离成正相关；当距离增加时，自相关减小，斑块密度指数在空间上的差异也增加，半变异函数增大。

对比不同尺度下斑块密度的半变异函数特征，斑块密度随着尺度的变异特征具有一定的变化规律，不同尺度下斑块密度半变异函数拟合的参数见表2。

表2 不同尺度下斑块密度指数的半变异函数参数

表2表明，尺度从400 m到 1 200 m，斑块密度的块金值C0随着尺度的增大而增大，当尺度为 1 600 m，块金值骤降，不符合半变异函数的规律，表明 1 600 m的尺度对于研究区划分过大；400 m到 1 200 m 尺度变化中，C0/(C+C0)由0.765 92减小到0.654 08，反映出随机部分引起的空间异质性占总空间异质性的比重随着尺度的增大而减小；当尺度为 1 600 m时，C0/(C+C0)增大为0.872 72，随机性引起的空间差异对总体变异的贡献骤增，验证了 1 600 m尺度的不适用。结合上述研究结果 1 200 m是研究碧塔海斑块密度空间变化的一个较为合适的尺度。

3.2 最优尺度下研究区景观多样性指数空间变异特征分析

利用普通克里格法对 1 200 m尺度下的景观多样性指数SHDI和斑块密度指数PD进行空间插值，绘制出研究区的景观多样性指数和斑块密度指数的空间分布图，结果见图4～5。

图4表明， 1 200 m尺度下景观多样性指数呈环形分布，由保护区西部的最高值分布区域向区域边缘逐级递减；整个研究区两极化不明显，最高值和最低值分布的区域很小；对比研究区景观分类图研究区边缘区域以落叶松、云杉为主，景观面积较大，地类较为单一，多样性指数较小，表明该尺度下景观多样性指数空间插值与景观分类图保持一致。

图5表明， 1 200 m尺度下，斑块密度最高值区大部分分布在保护区的中部偏北地区，对比保护区景观分类图得出，在斑块密度较高的相应区域内斑块较破碎，斑块数目较多。

对比研究区景观分类图与图4～5得出：景观多样性最高值区域出现在研究区中心区域，并以此为中心向区域边缘逐级递减，斑块密度指数主要是受到人类活动的影响，其空间分布较多样性指数的空间分布复杂，保护区大部分区域的斑块密度指数较高，直观表现出了研究区的景观多样性，定量描述了碧塔海自然保护区景观类型的丰富程度，反映出人类活动对研究区景观的影响。

4 结论与讨论

采用地统计学空间分析的方法，对碧塔海自然保护区的景观格局尺度效应进行分析。结果表明：景观多样性指数具有中等的自相关性，由空间自相关引起的空间异质性占总空间异质性的比重随着尺度的增大而增大；斑块密度指数对应半变异函数的块金值随着尺度的增大而增大，在 1 600 m尺度下块金值骤降，不符合半变异函数的规律；块金基台比变化与其相似，在 1 600 m 尺度下，其值骤降，验证了 1 600 m尺度的不适宜性；综合分析， 1 200 m 为碧塔海自然保护区景观多样性研究的最佳尺度。

在最佳尺度下，景观多样性指数呈环形分布，由最高值分布的保护区西部区域，向区域边缘逐级递减。保护区大部分区域，多样性指数处于中间等级且各等级面积大致均等；斑块密度指数因受到人类活动的影响，其空间分布较复杂，整体呈环形分布，以中心区域的最高值分布区向研究区边缘逐级递减，其分布情况与碧塔海自然保护区的景观类型分布情况基本一致。

本文在对研究区景观分析尺度进行研究的基础上选择了400 m、800 m、 1 200 m 及 1 600 m，4个尺度对研究区景观格局进行分析，尽管400 m的尺度跨越，可能景观指数的一些变化会被忽略，但也可为碧塔海自然保护区景观格局分析的最优尺度选择提供一定参考。

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(责任编辑 赵粉侠)

Study on Space Differentiation Based Landscape Pattern Diversity at Bitahai Nature Reserve

GAO Yan-fang, SHU Qing-tai, ZHANG Yan

(College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming Yunnan 650224, China)

In order to formulate effective countermeasures for biodiversity conservation and provide biodiversity conservation with better theoretical reference, the characteristics of landscape pattern and its scale effect of Bitahai Nature Reserve were studied. Based on the spatial attribute database of sub-compartment from class II forest resource survey in Shangri-la County, Yunan Province in 2006, the spatial variation in landscape diversity and patch density of Bitahai Nature Reserve was analyzed at 4 different scales with the help of ArcGIS analysis and the semi-variation functions in geostatistics. The results showed that as the scale changed from 400 m to 800 m, 1 200 m and 1 600 m, the value ofC0/(C+C0) for landscape diversity index SHDI changed from 0.482 87 to 0.785 22, and the ratio value decreased along with the increase of the scale. The ratio value ofC0/(C+C0) for patch density index decreased from 0.765 92 to 0.765 92, theC0value increased as the scale increased. When the scale was 1 600 m, theC0value dropped suddenly, whose change was not in conformity with the law of semi-variable function. 1 200 m was the optimal scale for the specific study, under which the SHDI of the nature reserve was distributed in a circular form, whose maximum value ofC0dropped gradually from the west part of the nature reserve to the peripheral zones. The maximum value of patch density appeared in the northern area of the reserve center, which was also decreased gradually from the central part of the nature reserve to the peripheral areas. The distribution of SHDI and PD values was comparatively even, and not polarized.

nature reserve; landscape diversity; semi-variation function; scale; space differentiation; Shangri-la

2013-10-21

国家自然科学基金项目(31060114)资助；国家林业公益性行业科研专项(200904045)资助；云南省自然科学基金项目(2008ZC094M)资助。

舒清态(1970—)，男，博士，副教授。研究方向：3S技术及森林景观经营研究。Email：shuqt@163.com。

10.3969/j.issn.2095-1914.2014.02.011

S759.9

A

2095-1914(2014)02-0055-06

第1作者：郜燕芳(1988—)，女，硕士生。研究方向：资源环境遥感。Email：gyf_gis@163.com。