海南省五指山市林地景观异质性研究
2015-12-21佘宇晨陈彩虹陈冬洋
佘宇晨,陈彩虹,陆 禹,陈冬洋
(中南林业科技大学,湖南 长沙 410004)
海南省五指山市林地景观异质性研究
佘宇晨,陈彩虹,陆 禹,陈冬洋
(中南林业科技大学,湖南 长沙 410004)
运用海南省五指山市1998年、2003年、2007年3期遥感影像数据,2010年森林资源二类调查数据和1993年、1998年、2003年、2008年4期森林资源一类清查数据,应用景观生态学、森林可持续经营和地统计学理论和方法,选取聚合度(AI)、景观形状指数(LSI)、边缘密度(ED)、破碎度指数(FN)、连接度指数(CONNECT)、斑块密度(PD)等6个景观格局指数,利用景观fragstats4.0软件计算五指山市不同林地景观类型的景观格局指数,在此基础上对五指山市林地景观的异质性进行综合分析与研究。研究结果表明,近20年内五指山市的林地景观类型分布一直较为均匀,复杂度基本较少改变; 各林地景观类型的斑块密度,均呈明显的增加趋势,形状指数与边缘密度变化方向一致,各斑块间相互影响及转化较小,景观斑块间类型的改变主要是通过林地与非林地间的转化完成,景观聚合度的年变化不大。研究成果对林地景观动态评价、生态脆弱性分析和林地综合管理具有较大的理论与实践指导意义。
林地景观异质性;遥感影像;景观格局指数;海南省五指山市
对于“景观异质性”这个概念国内外有较多定义,相对一致的观点认为,“景观异质性是指在景观中对一个物种或高级生物组织的内在决定作用的资源(或某种形状)在空间(时间)上的变异程度(强度)”[1]。许多学者在景观异质产生的机理上的观点有所分歧[2-3]。产生景观异质性的机制正是基于热力学原理,即在开放系统中,能量由当前状态转化为另一种状态,伴随着新结构的建立而使此系统增加了异质性[4-6]。景观异质性起源于系统与系统要素之间的原生差异,同时也来源于外界干扰(如人类错误生态行为的影响)与系统运动的不平衡,是随着其中某一项景观要素出现的相对频率变化而产生变化的[7]。当景观中存在≤1种景观要素时,可以认为该景观是均质的,由于人为干扰或是自然演变,产生另外一种景观要素并占据有一定比例的时候,可以认为景观的同质性受到了破坏,产生了异质性。景观异质性会伴随着该要素出现频率的增加而不断增加,直到达到某一临界阈值占据主导地位的时候,此要素的相对频率继续增加而景观异质性开始下降,景观则趋于均质化[8]。
景观异质性使得各个景观个体之间产生内部与边缘的差异,这种格局会对有机体的运动、物质流、能量流等产生影响,而且对生态系统功能的维持有着非常重要的意义[9]。景观异质性的研究主要有空间异质性(Spatial heterogeneity)、时间异质性(Temporal heterogeneity)、功能异质性(Functional heterogeneity)等3个方面。近年来,由于空间统计学的蓬勃发展,出现了一系列用来统计、度量变量在空间上的分布特征和影响程度的方法[10]。目前,景观异质性的分析方法主要是采用景观格局指数法。本文的研究成果对林地景观动态评价、生态脆弱性分析和林地综合管理具有较好的理论与实践指导意义,对景观格局的评价分析具有一定的现实意义。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
五指山市地处海南岛中南部腹地,经纬度介于 109°19′~ 109°44′E、18°38′~ 19°02′N, 东 邻琼中县、西接乐东县、南临保亭县、北至白沙县。全境东西宽43.1 km,南北长45.0 km,总面积1 128.87 km2,占海南岛面积的3.5%。境内地势东、南、北三面高、西面低,地貌类型分为:中山、低山、高丘、低丘、台地和河流谷地,主要山脉为五指山山脉,自东经阿陀岭向西延伸,把本市分成南北两片。大小河流120多条,年均径流量1.3×1010m3。气候类型属热带雨林季风气候。土壤类型多样,既有地带性土壤,也有非地带性土壤,其垂直分布规律为:海拔750 m以上为山地黄壤;海拔400~750 m为赤红壤;海拔150~400 m为砖红壤。非地带性土壤有水稻土,分为潴育型水稻土、淹育型水稻土、沼泽型水稻土、潜育型水稻土、渗育型水稻土等5个亚类。全市土地总面积112 886.67 hm2,其中:林地102 015.35 hm2,占土地总面积的90.37%;非林地10 871.31 hm2,占土地总面积的9.63%。全市活立木总蓄积9 694 617 m3,其中:林分蓄积9 686 463 m3,占总蓄积的99.92%;散生木蓄积2 391 m3,占总蓄积的0.02%;四旁树蓄积5 763 m3,占总蓄积的0.06%。全市森林覆盖率为86.44%。但是近年来随着社会经济发展和人为干扰程度加深,五指山市林地景观破碎化程度增大,生态系统呈现脆弱化趋势,生态环境保护迫在眉睫。
1.2 数据来源与处理
采用1998年、2003年和2007年3期海南省五指山市TM遥感影像数据为研究基础,分别为1998年、2003年两期SPOT数据(空间分辨率为10 m),以及2007年的ALOS数据(空间分辨率为2.5 m);另外由于SPOT数据为全色波段数据,在部分地区判读中存在困难,辅以1998年、2003年2期的TM数据(假彩色,空间分辨率为30 m)加以判读;海南省五指山市在1993年、1998年、2003年和2008年四期森林资源连续清查资料,数据格式为 shape file 文件,包括属性数据和空间数据; 2010年森林资源二类调查数据,以小班为单元,包括地类、林种、优势树种、龄组、起源、林龄、郁闭度、可及度、自然度、蓄积量等详细信息;2000~2013年五指山市统计年鉴资料。同时采用北京54坐标系配准各类数据,对3期TM遥感影像数据进行实地调查解译,并获得林地景观类型的矢量数据。
图1 固定样地分布Fig.1 Distribution of fixation plots
1.3 景观指标的计算
(1)聚合度(AI)
式中:gij为基于单倍法的斑块类型像元之间的节点数;maxgij为基于单倍法的斑块类型i像元之间的最大节点数。等于gij的实际值除以该类型最大限度聚集在一起时的gij最大值。
(2)景观形状指数LSI
式中:ei指类型i的边缘长度或周长(用栅格表面数目表示),包括涉及斑块类型i的所有景观边界线和背景边缘;min为ei的最小可能值。LSI就等于相关斑块类型的总边缘长度除以总边缘长度最小可能值[11]。
(3)边缘密度ED
式中:eik为景观中相应斑块类型的总边缘长度,包括涉及该斑块类型的景观边界线和背景部分;A为景观总面积。ED就等于总边缘长度除以景观总面积,乘以10 000,单位为:米/公顷。
(4)破碎度指数(FN)
破碎度表示景观中斑块被分割的破碎程度,反映了景观空间结构的复杂性[11]。
公式如下:
式中:Ci为景观i的破碎度,Ni为景观i的斑块数,Ai为景观i的总面积。
(5)连接度指数CCONNECT
式中:cijk为与用户指定临界距离范围内的,和斑块类型i有关的斑块j与k的连接情况;ni为景观中斑块类型i的斑块数量。连通度等于某类型斑块中所有斑块之间的节点数目再除以所有可能的节点数目乘以100转化为百分比[11]。
(6)斑块密度PD
式中:N等于景观斑块中斑块的总数;A等于总景观面积(m2);PD等于景观斑块中斑块数除以总景观面积,在乘以10 000,再乘以100(转化100 hm2)。注:总景观面积包括任何内部背景。单位:斑块数/100 hm2[11]。
2 结果与分析
通过Fragstats4.0计算可以得出五指山市1998年、2003年、2007年的林地景观指标值,结果见表1。
由表1可知,各景观类型中阔叶混交林的形状指数最大为57.901 7,而非林地的形状指数最小为2.707 7。因形状指数LSI值越大,斑块周边越发达,表明1998年各景观类型中,阔叶混交林周边最发达,非林地周边最不发达。阔叶混交林面积最大,从而导致混交林分布较为广泛。非林地的破碎度FN最小为0,而针叶类破碎度FN最大为14 959.64,表明非林地斑块在给定距离范围内没有与它类型相同的斑块,而针叶类则较多。连接度指数中,非林地连接度最大为30,竹林类的连接度最小为0.418 1,说明非林地类与周边斑块的连通性最大,因为本文研究的主要是林地景观,因该数据处理时将非林地(水域、建设用地、未利用地等)合并成为非林地,因而非林地斑块较为分散,分布比较均匀,与周边的连通性较好。在9类景观类型中,聚合度指数差别不大,且聚合度均大于60,表明五指山市景观较为聚集,各景观类型之间排列较为紧密。阔叶混交林斑块密度PD最大为1.055 5,表明阔叶林出现频数较大,为五指山市主要的景观基质。针叶林的为边缘密度ED最大为31.082 1,其他灌木类的边缘密度ED最小为0.4404。表明,针叶林斑块与其他类型斑块接触面较大,不易受到危害。而其他灌木林则相反,易遭到破坏,稳定性较差。景观分离度指标中,它的单位是比率,取值范围为[0,1),当景观只有一个斑块时,DIVISION=0;当景观最大限度的细化时,DIVISION取得最大值。说明:DIVISION的基础是累计斑块面积的分布,可以理解为在景观中随机选择的两个像元,这两个像元不属于同一个斑块类型的概率。同理:求出2003年、2007年五指山市景观类型指标值。
由图2可知,五指山各景观类型的边缘密度ED多数呈明显的增加趋势,硬阔类与软阔类景观的增加较为明显。阔叶混交林、竹林类、乔经济林类的边缘密度ED则呈减小的趋势。各景观类型的边缘密度ED大小排序为:针叶类>软阔类>阔叶混交林>硬阔类>其他灌木类>灌经济林类>竹林类>乔经济林类>非林地。
表1 五指山市1998、2003、2007年各景观类型指数Table 1 All kinds of landscape indexes of Wuzhishan City in 1998, 2003 and 2007
图2 1998,2003,2007年边缘密度动态变化Fig.2 Dynamic changes of edge density in 1998, 2003, 2007
由图3可知,五指山市各景观类型的斑块密度PD,除竹林类、乔经济林类均呈明显的增加趋势,其中软阔类变化幅度最为明显。同年中,各林地景观类型斑块密度PD大小排序为:阔叶混交林>软阔类>针叶类>硬阔类>其他灌木类>竹林类>灌经济林类>乔经济林类>非林地。
由图4可知,五指山市各景观类型的聚合度AI指数大多呈减小趋势,只有硬阔类、乔经济林类、灌经济林类、其他灌木类呈减小趋势。表明这四种景观类型斑块的发展和其他景观类型有所不同,抵抗外界干扰的能力与其他景观类型有所区别。
由图5可知,除非林地之外的各景观类型的连接度均较小,说明所计算的景观类型存在3种可能:1)仅由1个或少数几个斑块组成;2)该景观中所有斑块类型只含有1个或少数几个斑块数量;3)斑块连通性较小。同时各景观类型的连接度CONNECT动态变化幅度较小,不存在明显变化。
图3 1998,2003,2007年斑块密度动态化Fig.3 Dynamic changes of patch density in 1998, 2003 and 2007
图4 1998,2003,2007年聚合度动态变化Fig.4 Dynamic changes of polymerization degree in 1998, 2003 and 2007
图5 1998,2003,2007年连接度动态变化Fig.5 Dynamic changes of connectivity degree in of 1998, 2003 and 2007
由图6可知,五指山市各景观类型的形状指数LSI多呈增加的趋势,竹林类、乔经济林类呈下降的趋势。在1998~2007年年间,软阔类的形状指数LSI上升幅度最大,竹林类下降幅度最大。
图6 1998,2003,2007年形状指数动态变化Fig.6 Dynamic changes of landscape shape index in 1998, 2003 and 2007
3 结论与讨论
3.1 结 论
(1)通过分析1998、2003、2007年连续3期的五指山市林地景观,由图1,得1998年阔叶混交林的形状指数LSI最高,非林地类最低;针叶林类的破碎度FN最大,非林地类最小;由图4,非林地类的连接度CCONNECT最大,阔叶混交林最小;针叶林的聚合度AI最大,乔木经济林的最小,阔叶混交林的斑块密度PD最大,非林地的最小;针叶林的边缘密度ED最大,其他灌木林类最小。2003年阔叶混交林的形状指数LSI最高,非林地类最低;针叶林类的破碎度FN最大,非林地类最小;非林地类的连接度CCONNECT最大,竹林类最小;针叶林的聚合度AI最大,乔木经济林的最小,阔叶混交林的斑块密度PD最大,非林地的最小;针叶林的边缘密度ED最大,非林地类最小。2007年,阔叶混交林的形状指数LSI最高,非林地类最低;针叶林类的破碎度FN最大,非林地类最小;非林地类的连接度CCONNECT最大,阔叶混交林最小;针叶林的聚合度AI最大,竹林类的最小,阔叶混交林的斑块密度PD最大,非林地的最小;针叶林的边缘密度ED最大,非林地类最小。
(2)近10年内五指山市林地景观类型分布较为均匀,复杂度基本没变。各景观类型的斑块密度,均呈明显的增加趋势,形状指数与边缘密度变化方向一致,各斑块间相互影响及转化较小,景观斑块间类型的改变主要是通过林地与非林地间的转化完成,景观聚合度的年变化不大。
3.2 讨 论
(1)运用目视解译进行判读,人为主观影响较大,将五指山市的景观类型分为阔叶混交类、乔木经济林类、硬阔类、针叶类、软阔类、竹林类、灌木经济林类、其他灌木类、非林地类等九大景观类而非小班类型的研究尺度,研究尺度相对较大,因此将会给所预测结果造成一定的误差[12]。
(2)景观格局的变化是受人为因素、自然条件因素、社会发展因素等众多驱动力所影响的。本文主要是对景观格局的变化进行分析及预测,鲜有讨论对引起景观因素变化的驱动力的分析,在今后的研究过程中,可尝试从此方面着手进行分析[13-14]。
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Study on heterogeneity of forest landscape in Wuzhishan city, Hainan province
SHE Yu-chen, CHEN Cai-hong, LU Yu, CHEN Dong-yang
(Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, Hunan, China)
Based on the data of Wuzhishan city’s 1998, 2003, and 2007 three period remote sensing images, 2010 forest resources II class investigation data and 1993, 1998, 2003, and 2008 four period category inventory data, by adopting applying landscape ecology,sustainable forest management and geostatistical statistics theory and method, six landscape pattern indexes, including degree of polymerization (AI), landscape shape index(LSI), Edge density(ED), Fragmentation index(FN), Connectivity index(CONNECT) and patch density index (PD) were selected, the landscape pattern indexes of different woodland landscape types of Wuzhishan city were computed by using software of landscape fragstats 4.0. On the basis of above results, Wuzhishan forest landscape heterogeneity was comprehensive analyzed and studied. The results show that in recently 20 years, the distribution of Wuzhishan city forest landscape types have been relatively uniform, and less complexity basic changed; Various types of forest landscape patch density all showed a trend of obvious increase and shape index and edge density changed in the same direction, the mutual influence and transformation between the plaques and were smaller, the landscape type changes were accomplished mainly through the transformation of forest-land and nonforestland, the annual change of landscape polymerization degree didn’t changed much. The research findings have great theory and practical guiding significance in dynamic evaluation of forest landscape, ecological vulnerability analysis andfForest land comprehensive management.
woodland landscape heterogeneity; remote sensing image; forest landscape pattern index; Wuzhishan city of Hainan province
S718.55+1.1
A
1673-923X(2015)11-0136-06
10.14067/j.cnki.1673-923x.2015.11.024
2015-01-10
湖南省软科学重点项目(2013ZK2031);国家林业公益性行业项目(201004032);海南省林业厅重点科研项目(201108478)
佘宇晨,硕士研究生
陈彩虹,教授; E-mail:chencaihong056@163.com
佘宇晨,陈彩虹,陆 禹,海南省五指山市林地景观异质性研究[J].中南林业科技大学学报, 2015, 35(11): 136-141.
[本文编校:吴 毅]