三江平原孤立湿地景观空间结构

刘吉平， 马海超，赵丹丹

吉林师范大学 旅游与地理科学学院, 四平　136000



三江平原孤立湿地景观空间结构

刘吉平*， 马海超，赵丹丹

吉林师范大学 旅游与地理科学学院, 四平136000

受人类活动的影响，近几十年来三江平原大片连续湿地逐渐破碎化，形成了大量孤立湿地。湿地景观格局分析已成为湿地生态和全球变化研究领域的热点，因此以三江平原遥感影像为数据源，利用GIS技术和景观指数模型，在60m分析粒度下，对三江平原孤立湿地景观空间结构进行分析。结果表明: ①研究区的中南部孤立湿地的斑块数量较多，而中东部孤立湿地的斑块面积较大，且孤立湿地斑块之间的邻近程度和连接度较高，三江、洪河自然保护区及研究区西部孤立湿地斑块的形状较复杂；②随着湿地斑块数量的递减，非孤立湿地在景观连接中起到的作用逐渐增加，孤立湿地在景观连接中起到的作用逐渐减小，但面积相对较大的孤立湿地斑块重要值一直处于较高水平，在景观连接中起着重要作用；③三江平原孤立湿地景观空间结构是地形地貌、农业开发活动、国家政策等因子综合作用的结果，应加强对孤立湿地的保护。

孤立湿地；空间结构； 景观连接度；斑块重要值；三江平原

湿地是地球表层生态系统的重要组成部分，是由水陆相互作用而形成的具有特殊功能的自然综合体[1]。近几十年来，随着全球气候变化和人类活动的加剧，湿地景观结构正在发生严重变化，除保护区和人类活动较少的地区外，大面积湿地已严重破碎化，破碎化后的湿地面积较小、相对分散，与大面积湿地形成最明显的对比，形成相对孤立的湿地[2]。在国外，术语“孤立湿地”(isolated wetland)提出较早，各学科学者对孤立湿地做出了相应的定义。从景观学和地貌学的角度，Tiner认为，孤立湿地就是周围被高地所包围的湿地[3]；从水文学角度看，孤立湿地被定义为与其他湿地或水体没有表层水或地下水联系的湿地[4]。在国内，与“孤立湿地”相关的研究较少，仅局限于对“环形湿地”[5-6]、“碟型洼地”[7]和湿地的“景观破碎化”[8]等方面的探索，本文把“孤立湿地”定义为与其他水体缺乏联系且在景观上相对孤立的湿地[2]。孤立湿地在保持全球碳平衡、调节小气候、均化洪峰、保护生物多样性等方面具有重要作用。

对景观空间结构的研究是湿地生态学的重要内容之一，众多学者对湿地景观空间结构进行了大量研究[9-19]，而对孤立湿地景观空间结构的研究较少，因此本文以三江平原为研究区域，对孤立湿地的景观空间结构进行研究。论文在确定孤立湿地景观指数最佳分析粒度的基础上，分析三江平原孤立湿地景观空间结构，探索不同数量孤立湿地的景观指数的变化规律，从空间上分析孤立湿地景观空间结构的变化过程，为湿地的保护与管理提供科学依据。

1　研究区域与方法

1.1研究区概况

图1　研究区域示意图Fig.1　Location of the study area

本研究区位于三江平原东北部，黑龙江省抚远县和同江市境内，黑龙江和乌苏里江汇流的三角地带，位于47°19′47″—48°27′56″N，132°49′59″—135°05′26″E(图1)，选取该区域为研究区主要原因是：本区河流众多(如黑龙江、乌苏里江、鸭绿河、浓江、别拉洪河等河流)形成河流冲积低平原，在自然因子作用下地势低洼地区形成大量湿地，为本文的湿地研究提供了客观条件。该研究区面积为12800km2，人口15.5 万，属于温带湿润半湿润大陆性季风气候，多年平均降雨量为595.7mm，降雨量年内分配不均，主要集中在7、8 月，盛行偏西风。研究区域以低冲积平原为主，地势由西南向东北倾斜，地貌类型包括河谷、台地、低山、丘陵等。主要的湿地土壤类型为潜育化白浆土、沼泽土和泥炭土。植物区系组成属于长白植物区系，主要景观类型为沼泽、灌丛、林地、河流、湖泊、农田、居民点等。研究区内有3个国家级湿地自然保护区: 洪河湿地自然保护区、三江湿地自然保护区和八岔岛湿地自然保护区。该区经历了四次农业大开发，湿地面积由2000年的4788km2变为2010年的1890km2，减少了2898km2。

1.2数据预处理

为了分析孤立湿地的景观空间结构，本文利用遥感影像提取孤立湿地，选取的是2010年6月份的SPOT5卫星影像，该影像时段选择适当，空间信息清晰，空间分辨率为5 m，能满足孤立湿地信息的提取需要。对2010年SPOT5遥感影像进行人工解译，制作2010年孤立湿地分布现状图，经野外调查验证其准确率达到95%，可以满足本文研究需要。为了直观的分析三江平原孤立湿地景观指数的空间变化，运用网格分析法分析景观指数的空间变化。为了避免网格化的尺度效应及网格划分对孤立湿地景观格局分析的影响，本文采用移动窗口法来探究研究区孤立湿地空间分布格局的适宜研究尺度。参照前人研究[20-21]与研究区的大小范围，通过对5、10、15、20、25 km的窗口进行调试，15 km窗口范围能较清晰的展示孤立湿地的景观指数密度，同时15km×15km网格的计算量适中，能保证每个网格单元中都有一定数量的孤立湿地，且15km×15km所划分的网格数量能满足Kring插值方法对样本数的要求，因此本文网格大小采用15km×15km。

首先，运用ArcGIS 9.3的create fishnet命令生成大小为15km×15km的网格55个。其次，运用Fragstats 3.3软件对每个网格进行景观指数计算，然后将计算结果赋值到对应网格中心点上，得到景观指数点图层。再次，利用ArcGIS 9.3的Geostatistical Analyst模块，采用Kring插值方法对景观指数进行插值，得到三江平原孤立湿地景观指数的空间分布图。

1.3景观指数的选取

参考相关文献[12-17]，结合研究区的实际情况，本文分析的景观指数主要包括破碎度指标、多样性指标、聚集度指标和形状指标，具体选取的景观指数包括：(1)面积指标，选用斑块所占景观面积比例(PLAND)和最大斑块指数(LPI)；(2)密度大小指标，选用斑块数量(NP)和斑块密度(PD)；(3)形状指标，选用景观形状指数(LSI)和周长面积比(PARA)；(4)邻近度指标，选用邻近指数(PROXIM)和欧氏邻近距离(ENN)；(5)聚散性指标，选用分离度(SPLIT)和连接度(CONNECT)。各景观指数模型的计算公式参见文献[22]。景观指数是基本栅格数据而计算的，栅格单元的大小会直接影响到景观指数的精度[23]。为保证选取的栅格单元能有效准确的反映研究区孤立湿地景观格局特征，在计算景观格局指数之前，要进行最佳分析粒度的选取。本文借鉴于磊等所提出的最佳分析粒度选取方法，采用景观指数粒度效应分析和改进后的信息损失评价方法进行最佳分析粒度的选取[24]。

景观连接度是研究景观促进或阻碍生物体或某种生态过程在斑块间运动的程度[25]。景观连接度于1984 年首次被应用到景观生态学后，对于破碎景观中动植物栖息地和物种保护具有重要意义。本文以研究区内的浓江农场为例，选用整体连通性指数和斑块重要值，研究孤立湿地在景观连接中的作用。

整体连通性指数(Integral Index of Connectivity，IIC) 其计算式如下:

(1)

式中，ai和aj分别为斑块i和j的面积；nlij为斑块i与斑块j间最短路径上的链接数；AL为景观的总面积。0≤IIC≤1。IIC= 0，表示各生境斑块之间没有连接；IIC= 1，表示整个景观均为生境斑块[26]。

为了分析孤立湿地斑块数量对整体连通性指数的影响，以浓江农场的湿地为例，从362个湿地斑块随机抽取316、273、233、190、141、101、54、27、18、10和4个湿地斑块(一直包含2个非孤立湿地)，利用美国杜克大学研发的Conefor Sensinode 2.2 软件，在斑块距离阈值1000、2500、5000m下，分别计算湿地整体连接度指数。

斑块重要值(dI)，其计算式如下:

(2)

式中,I为某一景观的连接度指数值；Iremove为将斑块i从该景观中剔除后景观的连接度指数值。

指数的计算需要指定景观中孤立湿地斑块连通的距离阈值。当斑块间的距离大于阈值，认为斑块间不连通；当斑块间的距离小于或等于阈值，则认为它们是连通的。斑块是否连通与不同生态过程发生的尺度相关，因此，在计算中需设定不同的斑块距离梯度[27]。浓江农场有362个湿地斑块，其中非孤立湿地2个，孤立湿地360个，从360个孤立湿地中随机选取188、52、25个，利用Conefor Sensinode 2.2 软件，在斑块距离阈值2500m下计算其斑块重要值指数。

2　结果与分析

2.1孤立湿地景观指数最佳分析粒度的选取

从划分的55个网格中选择1个具有代表性的网格进行孤立湿地景观指数的最佳粒度分析。以粒度5、10、20 、30、40 、50、60 、70、80 、90 、100、110、120m，利用Fragstats 3.3分别计算所选取的10个景观指数，以不同粒度为横坐标，景观指数为纵坐标，制作孤立湿地景观指数粒度效应曲线。筛选出对粒度变化敏感且有明显粒度拐点的指数4个(图2)，根据适宜粒度域的标准[24]，分析表明40—60m 是适宜粒度域。

图2　研究区孤立湿地景观指数粒度效应图Fig.2　 Grain effect curves of landscape indices in the study area

选取孤立湿地的斑块周长、斑块数和斑块面积3个指标，按于磊等[24]所提出粒度信息损失评价方法，计算不同粒度下各指标信息损失量，结果见图3所示。信息损失评价结果表明，60m粒度下斑块周长、斑块数和斑块面积的误差率都相对较小，而且是明显的拐点。因此，60m粒度是景观指数分析的适宜粒度。

图3　不同粒度下各指标信息损失评价结果Fig.3　The results of data loss assessment under different grain sizes

根据研究区孤立湿地景观指数粒度效应和不同粒度下各指标信息损失评价结果，本文以60m粒度作为研究区孤立湿地景观格局的最佳分析粒度。

2.2孤立湿地景观指数分析

各网格孤立湿地斑块所占景观面积比例(PLAND)值介于0.4%—98.2%之间，最大斑块所占景观面积的比例(LPI)值介于0—98%之间，其整体空间分布规律是自东向西减少，自中心向西向北减少(图4)，说明面积较大的孤立湿地主要分布在研究区的中东部。

图4　研究区湿地斑块所占景观面积比例和最大斑块指数空间分布图Fig.4　Spatial distribution map of wetland landscape patch area ratio and maximum plaque index

孤立湿地斑块数量(NP)和斑块密度(DP)分别介于2—331个和0.01—1.47 个/100ha之间，其空间分布规律是自西向东、自南向北逐渐减少(图5)，说明研究区的中南部孤立湿地的数量较多。

图5　研究区湿地斑块数量和斑块密度空间分布图Fig.5　Spatial distribution map of wetland plaque number and density

各网格孤立湿地景观形状指数(LSI)和周长面积比(PARA)分别介于2.5—22.6和36—507之间，景观形状指数(LSI)的空间分布规律是东部和西北部较低，周长面积比(PARA)是研究区东南部、西部和三江、洪河自然保护区较高(图6)。整体上看，三江、洪河自然保护区及研究区西部孤立湿地斑块形状较复杂。

图6　研究区湿地景观形状指数和周长面积比空间分布图Fig.6　Spatial distribution map of wetland landscape shape index and perimeter area ratio

平均邻近指数(PROXIM)和欧氏邻近距离(ENN)分别介于1—7669和120—1393m之间，平均邻近指数(PROXIM)自东向西逐渐减少，而欧氏邻近距离(ENN)自东向西逐渐增加(图7)，说明研究区的中、东部孤立湿地斑块之间的邻近程度较高。

图7　研究区湿地邻近指数和欧氏邻近距离空间分布图Fig.7　Spatial distribution map of wetlands neighboring index and Euclidean distance neighboring

孤立湿地分离度(SPLIT)和连接度(CONNECT)分别介于1—1794351和5%—100%之间，分离度自东向西逐渐增加，而连接度自东北向西南逐渐减小(图8)，说明研究区的中东部孤立湿地的连接度较高，而西部孤立湿地的连接度较低。

图8　研究区湿地分离度和连接度空间分布图Fig.8　Spatial distribution map of wetland separating degree and the connection degree

2.3三江平原孤立湿地的景观连接度

图9　湿地整体连接度指数与湿地斑块数量的关系　Fig.9　The relation of wetland overall connection degree index and plaque number

随着湿地斑块数的增加，湿地整体连接度指数逐渐增加，以斑块距离阈值5000m变化较大，斑块距离阈值2500m变化居中，而斑块距离阈值1000m变化不明显(图9)。在湿地斑块数量为4、10、18、27个情况下，湿地整体连接度指数变化不大，在湿地斑块数量为54个时，湿地整体连接度指数发生了突变，说明浓江农场应至少保留50个左右的湿地斑块，才能维持较高的景观连接度。

由图10可以明显看出，2个非孤立湿地斑块重要值一直处于较高水平，随着斑块数量的递减，最大的湿地斑块(位于研究区的东南部)的斑块重要值由91.53一直上升到99.78，说明非孤立湿地在景观连接中起到重要的作用，随着斑块数量的减少，其在景观连接中所起的作用越来越大。随着斑块数量的递减，面积较小孤立湿地的斑块重要值逐渐减小，其平均值由0.08下降到0.01，但一些面积相对较大的孤立湿地斑块重要值也一直处于较高水平，如位于最大湿地斑块北面的一块孤立湿地，其斑块重要值由3.76下降到2.58，在景观连接中起着重要作用。

2.4三江平原孤立湿地景观空间结构的成因分析

三江平原孤立湿地景观空间结构是各种因子综合作用的结果。其中地形地貌是影响湿地形成和空间分布的主要因素，它影响着孤立湿地的景观空间结构，并对孤立湿地空间格局的变化起到控制作用[28]。研究区西北部为小兴安岭，地形主要为山地，而中、东部地区河流较多(分布着黑龙江、鸭绿河、浓江、别拉洪河、乌苏里江等)，在河流改道所形成的古河道遗迹和地势低洼地区形成沼泽湿地。在地形地貌因素影响下，研究区的西、北部湿地分布较少，而中、东部地势低洼地区的湿地分布较多，虽然受人类活动影响湿地景观不断破碎化，孤立湿地数量也不断增加，但湿地的空间分布格局并未改变，因此造成孤立湿地斑块所占景观面积比例和最大斑块指数的空间分布规律与原始湿地分布规律基本类似，呈现自东向西减少、自中心向西向北减少的趋势。

从三江平原孤立湿地景观空间结构的影响因子上看，人为因素在三江平原沼泽湿地格局变化过程中起到关键性作用[10]。由于三江平原人口数量的不断增多，耕地需求量随着人口的增加而不断上涨，为了保证国家的粮食安全，国家在政策上鼓励对“北大荒”湿地进行开发，而研究区中南部地区，地形平坦、土壤肥沃利于大规模的农业开发活动，结果导致大片湿地破碎化，使得湿地面积不断减少，景观上由原来的湿地基质变为现在的农田基质，同时网络化的道路、堤坝和沟渠加剧了湿地的破碎化，湿地景观破碎化后致使孤立湿地的数量增多，因此造成大量孤立湿地集中分布在研究区的中南部。

研究区西部没有设立自然保护区，而研究区东部设立了三江、八岔岛、洪河自然保护区，保留了许多大块的孤立湿地，同时受湿地保护政策影响，在保护区周边农田当中残留了大量的孤立湿地，因此从聚散性指标上看，研究区中东部孤立湿地的连接度较高，而西部孤立湿地的连接度较低。

图10　不同斑块数量下湿地斑块重要值的空间分布图Fig.10　Spatial distribution map of wetland patches important value under different number of plaques

3　结论与讨论

本文以三江平原遥感影像为数据源，利用GIS技术和景观指数模型，结合网格分析法对三江平原孤立湿地景观空间结构进行分析。研究结果表明：(1)综合利用景观指数粒度效应分析和信息损失评价，确定了三江平原孤立湿地景观格局的最佳分析粒度为60m；(2)研究区的中南部孤立湿地的斑块数量较多，而中东部孤立湿地的斑块面积较大，且孤立湿地斑块之间的邻近程度和连接度较高，三江、洪河自然保护区及研究区西部孤立湿地斑块形状较复杂；(3)随着斑块数量的递减，非孤立湿地在景观连接中起到的作用逐渐增加，孤立湿地在景观连接中起到的作用逐渐减小，但面积相对较大的孤立湿地斑块重要值一直处于较高水平，在景观连接中起着重要作用。

湿地景观格局分析已成为湿地生态和全球变化研究领域的热点，国内外学者应用景观模型对不同时期湿地景观空间结构的动态变化进行了研究。如Royle等利用了遥感和 GIS 技术对美国草原沼泽地区的湿地环境进行空间建模研究，并进行了湿地景观变化预测[29]，Koneff等分析美国大西洋沿岸(1950—1970)和(1970—1990)两个时期内湿地景观演变情况[30]。我国学者利用景观指数模型系统分析了三江平原、若尔盖高原、东部沿海区、西北干旱区等地区的湿地景观格局的变化过程及其驱动机制[9-19]。通过比较不同时间段的区域景观格局指数，分析景观格局动态演变特征与趋势，已成为国内外学者普遍采用的研究方法，用景观格局指数能够高度浓缩湿地空间格局信息，反映其结构组成和空间配置等方面特征的定量指标。这些研究都是对整个区域的不同时段湿地景观指数的动态变化进行研究，但对湿地景观指数的区域内差异研究相对较少，对孤立湿地的景观空间结构变化研究更少。本文利用网格法和插值法对孤立湿地景观格局指数的区域内差异进行研究，是研究景观格局指数空间变异状况的有效手段。在以后的进一步研究中，通过将孤立湿地的景观指数与有关环境因素相联系，能更好地将孤立湿地的景观格局与自然、社会经济过程连接起来。

在地质因子、气候因子和人为干扰因子等因子的共同作用下，三江平原形成大量的孤立湿地，孤立湿地是三江平原湿地的一种主要类型[28]。针对一些面积相对较大且在景观连接中起着重要作用的孤立湿地，建议在三江平原设立保护小区，作为自然保护区的重要补充[31]，或者构建保护区外的孤立湿地保护模式[32]。由于保护小区主要分布在大片农田之中，这些孤立湿地中间低洼，排水不畅，因涝无法开垦，所以把这一部分孤立湿地恢复至自然状态，并加以保护，为湿地野生动物提供栖息场所[33]。构建保护区外的孤立湿地保护模式，主要是对农田中的孤立湿地采用开发与保护相结合的立体生态农业种养模式，这种模式是指：“稻-苇-鱼系统”、“湿地养蟹系统”等生态农业模式。开展立体生态农业种养不仅可以使当地人增加经济收入，而且在水产养殖利益的驱动下，使许多残留在农田中的孤立湿地将得到保留，这样既可以防止农田中的孤立湿地被开发成耕地，也提高了农民保护孤立湿地的积极性，以达到更好的生态效益。

孤立湿地景观格局指数是有尺度效应的，景观格局指数本身的尺度效应是怎样的? 在表征景观异质性时，随尺度的变化又是怎样的? 这些问题在理解孤立湿地景观异质性特征特别是借用景观格局指数来分析时，是急待解决的。

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Analysis on the spatial structural of isolated wetland landscapes in the Sanjiang Plain

LIU Jiping*, MA Haichao, ZHAO Dandan

CollegeofTouristandGeoscience,JilinNormalUniversity,Siping136000,China

In the Sanjiang Plain of northeastern China, extensive amounts of continuous wetlands have been fragmented gradually over time as a result of human activities. This has led to the formation of a large number of isolated wetlands over the past few decades. Analyses on the spatial structural of isolated wetland landscapes has become a hot topic in the area of wetland ecology and global change. In this paper, we analyze the spatial structure of isolated wetland landscapes in the Sanjiang Plain. The analyses were based remote sensing images of the Sanjiang Plain taken in 2010, and the detailed landscape spatial structure of the isolated wetlands was created by using geographic information system (GIS) technology and a landscape model, under a resolution of 60 m. The results show that there are a number of isolated wetlands in the central-southern part of the plain, and the larger isolated wetlands are mainly distributed in the Middle East, at the same time, the adjacent degree and connection degree are higher between the isolated wetland patches, what′s more, the shapes of the isolated wetland patches are more complex in Sanjiang and Honghe nature reserves as well as the study area in the west. With the reduce number of the wetland patches, non isolated wetlands increase gradually and play a role in landscape connection, on the contrary, the isolated wetlands′ effect is gradually reduce, however, the isolated wetland patche value always in a higher level, and it also plays an important role in landscape connection. Overall, the landscape spatial structure of isolated wetlands in the Sanjiang Plain appears to be the result of comprehensive effects from the topography, agricultural development, national policy, and other factors.

isolated wetland; spatial structure; landscape connectivity; patch value; Sanjiang Plain

教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-0730)；国家自然科学基金资助项目(41071037)；吉林省科技厅项目(20130101097JC)；吉林省教育厅项目(吉教科合字2013第201号)；吉林师范大学研究生创新科研计划项目(2013036)

2014-12-05; 网络出版日期:2015-10-30

Corresponding author.E-mail: liujpjl@163.com

10.5846/stxb201412052417

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