基于景观格局及生态敏感性的三亚市景观脆弱度研究

董雅雯　佘济云　陈冬洋　贺　丹　邓　榉

（中南林业科技大学林学院，湖南长沙410004）

基于景观格局及生态敏感性的三亚市景观脆弱度研究

董雅雯佘济云陈冬洋贺丹邓榉

（中南林业科技大学林学院，湖南长沙410004）

基于克里金插值法和移动窗口法，采用生态敏感度及景观多项指数对三亚市2015年景观的脆弱度进行评价。结果表明：三亚市重度和极重度景观脆弱区集中分布于北部及中部，敏感度为重度和极重度，该区域地形主要为山地和丘陵，占总面积的41.74%，其中重度景观脆弱区为28.47%，极重度景观脆弱区为13.27%，土地利用类型主要为高海拔的林地和与林地相邻的耕地；中度景观脆弱区的土地利用类型主要为大面积的林地或耕地，敏感度为中度，占总面积的25.70%，该区域的林地或耕地主要生长在低海拔的平原中，生长状况良好；微度及轻度景观脆弱区主要分布于三亚市南部市区及各乡镇城区周边，敏感度为微度及轻度，占总面积的32.56%，其中微度景观脆弱区为13.03%，轻度景观脆弱区为19.52%。土地利用类型主要为建筑用地和耕地，随着城市发展状态的有序化以及耕种方式的日渐科学化，使该区域的景观脆弱度将维持在一个较低水平。

景观格局；敏感度；脆弱度；评价；三亚

景观脆弱度指数表示在特定时空尺度下受外界干扰的景观生态系统所具有的敏感程度和适应程度［1］。目前，景观脆弱度的研究仍处于待发展阶段，研究方法还具有一定的提升空间［2-3］，现有的研究方法中，在进行脆弱度评价时，考虑的影响因子不够充分。本研究在前人研究的基础上将海拔、坡度等生态敏感性因子与景观敏感度指数以及景观适应度指数相结合构建景观脆弱度指数，以三亚市为研究对象对其景观脆弱度进行评价，以期为三亚市的规划整治、资源利用及旅游业的可持续发展提供理论依据，促进三亚市经济、政治、文化、社会、生态的五位一体发展。

1　研究区概况

三亚市是海南岛最南端的热带海滨旅游城市，地处北纬18°09′34″～18°37′27″、东经108°56′30″～109°48′28″，南北51.7 km，东西90.7 km，总面积为19.2万hm2，其中有林地为12.1万hm2，占总面积的63%，非林地为7.1万hm2，占总面积的37%。三亚地势北高南低，自北向南逐渐倾斜，形成一个狭长状的多角形，北部多为山地和丘陵，南部多为平原。三亚位于低纬度地区，属热带海洋性季风气候区，全年高温多雨，无明显干季，素有“天然温室”之称。

2　数据来源与研究方法

2.1数据来源与处理

在Envi 5.1软件中采用基于专家知识决策树分类的方法将Landsat 8遥感影像选取432波段组合进行解译，并结合二类调查数据检验遥感影像解译精度［4］。将景观类型分为6类，分别是林地、草地、耕地、建设用地、水域和未利用地。利用Arcgis 10.2将解译出的遥感数据按不同粒度输出栅格数据，并将输出的栅格数据导入Fragstas 4.2中用景观指数粒度效应和面积信息守恒法进行定量分析得出适宜景观粒度［5］。在Arcgis 10.2中采用增量空间自相关的方法来对空间数据进行分析并计算Z得分，由于幅度为2 040 m时Z得分最高，则适宜分析幅度为2 040 m×2 040 m。景观格局分析软件Fragstas 4.2中以2040 m×2040 m为移动窗口模型的大小，计算适宜分析幅度窗口下的景观指数，其中，部分指数无法直接计算出来则通过栅格计算器进行计算。将特定景观指数与地理因子综合分析景观敏感度指数和景观敏感度分布图［6-7］，最终，通过把景观敏感度指数与景观适应度指数相结合得到三亚市景观格局脆弱性的空间分布图［8］。

2.2研究方法

2.2.1生态敏感度指数

为构建生态敏感度指数计算体系，本研究将海拔、坡度和土地利用类型3个生态敏感性因子划分为5个等级，分别用1、3、5、7、9表示，其中：1代表微度敏感、3代表轻度敏感、5代表中度敏感、“7”代表重度敏感、“9”代表极重度敏感［9］。生态敏感性等级划分见表1。

表1　生态敏感性等级划分Tab1e 1　The hierarchy of eco1ogica1 sensibi1ity

对生态敏感性因子进行空间主成分分析得出各因子的权重值（ωi）：

式中：λi为主成分i的贡献率；m为主成分个数。

由各主成分方差贡献率计算权重从而得出生态敏感度指数（FS）：

式中：X′i为生态敏感性因子等级；ωi生态敏感性因子i的权重值。

2.2.2景观敏感度指数

景观敏感度是指在人为因素和自然因素综合作用下，景观生态系统出现生态环境问题的敏感程度。依据景观敏感度指标选取所应遵循可操作性、系统性、可比性以及科学性原则［10-11］，本研究选取海拔、坡度和土地利用类型3个生态敏感性因子和与敏感性密切相关的景观类型破碎度（FN）、优势度（DO）、聚合度（AI）、分维数倒数（FD）4个景观指数。

选取的4个景观指数，通过是否有利于景观敏感性的判别标准将其划分为正、负指标。其中，有利于景观敏感性的为正指标，不利于景观敏感性的为负指标。对正负指标无量纲化处理公式为：

式中：X′i是无量纲指标值；χi是原始指标值；χimax原始指标最大值；χimin原始指标最小值。

以生态敏感度指数、景观类型破碎度、优势度、聚合度以及分维数倒数4个景观指数为基础指标构建景观敏感度指数 （LSI）［12］：

式中：FN为破碎度指数；FD为分维数倒数；DO为优势度指数；AI为聚合度指数；FS为生态敏感度指数；a、b、c、d、e为各指标的权重，a+b+c+ d+e=1。其中，选取景观水平的斑块密度（PD）为景观破碎度指数（FN）。

基于ArcGIS 10.2地统计分析法，利用渔网工具创建单元格大小为2 040 m×2 040 m的渔网面，将不完整的鱼网面及质点剔除。运用景观敏感度评价模型，将每个渔网内的各指标的数值无量纲化，并进行加权求和，计算每个渔网的景观敏感度指数，再采用线性模型的普通克里金插值法进行空间分析。

2.2.3景观适应度指数

景观脆弱性与景观的敏感性和适应性都密切相关，其中景观适应性与景观生态系统的机构及其功能的多样性呈正相关的态势，因此，选取香农均匀度指数（SHEI）、香农多样性指数 （SHDI）以及斑块丰度指数（PRD）为基础指标构建景观适应度指数 （LAI），以实现景观适应度的定量化表示［8-14］。

2.2.4景观脆弱度指数

景观脆弱度指数表示在特定时空尺度下受外界干扰的景观生态系统所具有的敏感程度和适应程度。以景观敏感度指数无量纲化值和景观适应度指数无量纲化值为基础指标构建景观脆弱度指数（LVI），以实现景观脆弱度的定量化表示。

式中：LSIw为景观敏感度指数无量纲化值；LAIw为景观适应度指数无量纲化值。其中，景观敏感度指数为正指标，景观适应度指数为负指标［15-16］。

3　结果与分析

3.1生态敏感性分析

选取与生态敏感性评价密切相关的生态敏感性因子进行分析，通过空间主成分分析法进行评价因子权重计算，分析得出坡度、海拔和土地利用类型的权重依次为 0.545 820、0.270 997、0.183 183。利用Arcgis 10.2中的栅格计算器进行加权运算，得到三亚生态敏感性等级图（图1）。

如图1所示，微度和轻度敏感性区占总面积的41.47%，大多分布于三亚市南部和东部平原的建筑用地以及河流等非林地区域；而生态敏感性重度以及极重度敏感性区占总面积的6.63%，并集中分布于三亚市北部山地和丘陵地区等海拔较高、坡度较大的林地区域。区域生态敏感性是多因素综合作用的结果，因素与因素间均存在内在联系，如海拔、坡度不仅仅影响区域的气候差异，而且影响区域的植被生长，因此，同一种景观类型在不同海拔、坡度上生态敏感性存在明显差异。坡度较大、海拔较高的地区气温较低，植被生长缓慢，土壤发育缓慢易发生风蚀，当降雨量较多的季节，土壤还易受到水流的侵蚀，易造成水土流失，从而影响生态系统的稳定性。因此，该区域一般呈现出生态敏感性值较高的态势。

3.2景观敏感度分析

基于ArcGIS 10.2地统计分析法，对三亚景观敏感度进行研究，利用空间主成分分析法计算各指标权重从而降低主观意识对指标权重的影响，求得景观类型破碎度 （FN）、优势度 （DO）、聚合度（AI）、分维数倒数（FD）以及生态敏感性指标 （FS）的权重分别为0.128 951、0.252 756、0.193 895、0.249 434、0.174 963。依据普通克里金插值的结果，利用自然断裂法对其进行分类，将景观敏感度指数划分为5个等级：Ⅰ级（指数值为［0.108 5，0.257 7］），系微度景观敏感区；Ⅱ级（指数值为 ［0.257 7，0.311 4］），系轻度景观敏感区；Ⅲ级（指数值为［0.3114，0.3565］），系中度景观敏感区；Ⅳ级 （指数值为 ［0.356 5，0.401 6］），系重度景观敏感区；Ⅴ级 （指数值为［0.401 6，0.550 8］），系极重度景观敏感区。最终生成三亚景观敏感度的空间分异图（图2）。

图1　三亚生态敏感性等级图Fig.1　Eco-sensibi1ity 1eve1s of Sanya

图2　景观敏感度的空间分异图Fig.2　SPatia1 distribution maP of 1andscaPe suscePtibi1ity

如图2所示，重度和极重度景观敏感度区集中分布于未利用地、山地的林地区域以及平原的林地与农地相邻的区域。其中，未利用地大多为裸地，无植被覆盖易发生风蚀，则敏感度极高；高海拔山地中的林地受自然因素的影响导致气温较低，影响植被生长及土壤发育，易发生风蚀，造成水土流失，景观敏感度较大；而平原的林地与农地相邻的区域中人为因素起到了主导作用，该区域频繁的人类活动将影响林地的植被生长，政府实行的政策直接影响该区域林地与农用地的比重。中度景观敏感度区主要分布于低海拔的大面积林地和大面积的农业用地区域，其中，低海拔的大面积林地受自然因素和人为因素的影响较小，植被生长良好，景观敏感度值较小；大面积的耕地区域人类活动密集但植被有序种植，该区域虽受自然条件影响，但人为的定向干预还是能有效实现暂时的稳定。微度景观敏感度区及轻度景观敏感度区主要分布于三亚市区及各乡镇城区周边，主要景观类型为建筑用地和耕地，随着城市朝有序状态发展，景观生态系统的自稳定性逐步提高，景观敏感度值也随之降低。

3.3景观脆弱度分析

景观脆弱度指数表示受外界干扰的景观生态系统所具有的敏感以及适应程度的大小，以景观敏感度指数和景观适应度指数的无量纲化值为基础指标构建景观脆弱度指数，将三亚景观脆弱度指数划分为5个等级：Ⅰ级（指数值为［0，0.273 5］），系微度景观脆弱区；Ⅱ级 （指数值为 ［0.273 5，0.398 4］），系轻度景观脆弱区；Ⅲ级 （指数值为［0.398 4，0.507 4］），系中度景观脆弱区；Ⅳ级（指数值为［0.507 4，0.608 8］），系重度景观脆弱区；Ⅴ级（指数值为［0.6088，0.9583］），系极重度景观脆弱区。最终生成三亚景观脆弱度的空间分异图（图3）。

图3　景观脆弱度的空间分异图Fig.3　SPatia1 distribution maP of 1andscaPe vu1nerabi1ity

如图3所示，重度和极重度景观脆弱区集中分布于三亚市的北部及中部，占总面积的41.74%，其中，重度景观脆弱区为28.47%，极重度景观敏感度区为13.27%。该区域地形主要为山地和丘陵，而土地利用类型主要为林地和耕地，其中，林地多生长在高海拔的山地中，易发生风蚀，造成水土流失；而该区域的耕地均与林地相邻，农民劳作与生活都将影响自然环境，偷砍现象还屡有发生，政府实施“退耕还林”以及 “天保工程”后，林地生长状况日渐好转，但也不能忽略该地域自身脆弱性较强的现实情况。中度景观脆弱区的土地利用类型主要为林地或耕地，占总面积的25.70%。该区域的林地主要生长在低海拔的平原中，林地生长状况良好，所受自然因素影响较小且人类活动也较少；该区域的耕地主要为大面积的耕地且周围少有其他地类，农民日渐合理的耕种模式使此类地区的脆弱度逐渐降低，当极端天气到来时，人为的定向干预总是起到积极作用。微度及轻度景观脆弱区主要分布于南部的三亚市区及各乡镇城区周边，占总面积的 32.56%，其中，微度景观脆弱区为13.03%，轻度景观脆弱区为19.52%。土地利用类型主要为建筑用地和耕地，随着城市发展状态的有序化以及耕种方式的日渐科学化，使该区域的景观脆弱度将维持在一个较低水平。

4　结论与讨论

1）从构建景观格局敏感性的角度出发，选取与敏感性密切相关的景观类型破碎度 （FN）、优势度（DO）、聚合度（AI）、分维数倒数（FD）4个景观指数以及海拔、坡度和土地利用类型3个生态敏感性因子，以此为基础指标构建景观敏感度指数对三亚市景观敏感度进行分析，其中未利用地、山地的林地区域以及平原的林地与农地相邻区域敏感度最大。

2）从构建景观格局脆弱性的角度出发，选取与适应性密切相关的香农均匀度指数 （SHEI）、香农多样性指数（SHDI）以及斑块丰度指数（PRD）3个景观指数和景观敏感度指数，以此为基础指标构建景观脆弱度指数对三亚景观脆弱度进行分析，其中高海拔的林地区域以及林地与耕地相邻区域敏感度最大，主要原因是高海拔的林地易发生风蚀，造成水土流失，而对于林地与耕地相邻区域受人为活动影响较大。

通过对三亚市景观格局敏感性分析，找出三亚市景观脆弱性的原因和规律，为三亚市的生态建设提供较好的理论依据和数据支持。然而，本研究仅局限于景观格局指数研究，表征效果不够全面真实，因此对于景观格局脆弱性评价指标选取的科学性和合理性还有待进一步的深入探讨。

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（责任编辑曹龙）

LandscaPe Vu1nerabi1ity Ana1ysis of Sanya City Based on the LandscaPe Pattern and Eco1ogica1 Sensibi1ity

Dong Yawen，She Jiyun，Chen Dongyang，He Dan，Deng Ju
（Co11ege of Forestry，Centra1 South University of Forestry and Techno1ogy，Changsha Hunan 410004，China）

Based on the data of eco1ogica1 sensitivity and 1andscaPe area，eva1uating the 1andscaPe vu1nerabi1ity in Sanya，2015，by the Kriging InterPo1ation Method and the Moving Window Method.It is showed that the severe1y and extreme1y vu1nerab1e 1andscaPe areas concentrate in northern and centra1 Part，whose main terrain are mountains and hi11s，accounting for 41.74%of the tota1 area，inc1uding 28.47%of severe1y vu1nerab1e 1andscaPe area and 13.27%of extreme1y vu1nerab1e 1andscaPe area.The main 1and use tyPes of them are forest 1and at a high a1titude and farm1and adjacent to forest 1and.However，the main 1and use tyPe of moderate1y vu1nerab1e 1andscaPe area is 1arge areas of forest 1and or farm1and，accounting for 25.70%of the tota1.The forest 1and or farm1and，in a good growing condition，grows main1y in the P1ain at a 1ow a1titude.And the minor and mi1d vu1nerab1e 1andscaPe areas main1y distribute in the south of Sanya city and the surroundings of vi11ages and towns，accounting for 32.56%of the tota1，inc1uding 13.03%of minor vu1nerab1e 1andscaPe areas，and 19.52%of mi1d vu1nerab1e 1andscaPe areas. The main 1and use tyPes of them are construction 1and and farm1and.With the order1y deve1oPment of Sanya and of more scientific farming method，the vu1nerab1e degree of regiona1 1andscaPe wi11 maintain at a 1ow 1eve1.

1andscaPe Pattern，suscePtibi1ity，vu1nerabi1ity，eva1uation，Sanya

S771.8

A

2095-1914（2016）04-0103-06

10.11929/j.issn.2095-1914.2016.04.017

2015-12-29

国家林业行业公益性项目（201004032）资助；海南省林业厅重点科研项目（LK20118478）资助。
第1作者：董雅雯（1992—），女，硕士生。研究方向：林业遥感研究。Emai1：2402913478@qq.com。

佘济云（1966—），男，博士，教授，博士生导师。研究方向：森林经理和林业资源管理。Emai1：shejiyun@126.com。