花胡硕苏木沙地景观变化驱动力分析及景观格局变化预测

摘 要：本文以花胡硕苏木为研究对象，对其2009-2016年林地保护、森林资源清查和遥感影像数据进行整理解析，得到相应的景观类型分布图，在此基础上分析造成研究区域内景观变化的原因，并利用Markov模型对花胡硕苏木进行了景观动态模拟，为该地区的景观规划提供依据。

关键词：科尔沁沙地;景观格局;景观动态模拟

一、研究区域概况

花胡硕苏木是科尔沁左翼中旗中西端，地理坐标为东经121°08′～123°32′，北纬43°32′～44°32′，东临大兴安岭边缘，西靠辽河，是内蒙古高原与松辽平原的过渡地带。花胡硕苏木属温带大陆性季风气候、四季分明。花胡硕苏木原景观为半干旱地带的温带疏林草原，由于几十年来不当的土地利用致使土地沙化，形成了沙地。对其进行景观格局分析可以更好的解析沙地景观现状和沙地生态过程间的相互作用。

二、研究方法

1.数据来源与处理方法

以研究区域2009年、2016年林地数据库以及两个年度的8-10月份覆盖研究区域的经过正射投影、多波段融合增强处理的高分辨率（不低于5米）遥感影像为主要数据，通过投影变换将数据统一为2000坐标系，以第二次全国土地调查成果资料、森林资源规划设计调查（二类调查）成果及小班数据、固定样地数据、2013年国家级公益林落界（落实边界）成果图等属性因子内容齐全的矢量图层为辅助材料。

在ArcGIS10.2技术的支持下，对图像进行矢量化处理，并在属性库中添加输入小班号和与外部二类调查数据相连接的通用字段，通过通用字段，实现林相图的属性库和外部空间数据库的连接，在此基础上进一步完善其属性信息，从而实现主要土地的自然生态和利用属性划分[1]。

2.马尔科夫模型

马尔柯夫模型（Markov Model）是在某一系统中利用现在状况及其各项指标的发展趋势来预测该系统未来状况的一种概率预测分析方法与技术[2]。在一定条件下，景观动态变化符合马尔科夫过程：在一定区域内，不同景观类型有相互转化的可能;各类型之间的转化过程有一些难以用函数关系准确描述的事件[4]。

三、景观格局数据与驱动力分析

1.研究区域景观格局图

参照两期遥感影像，利用计算机解译或和人工目视判读区划出林地发生变化的图斑，再将整理好的研究区域林业经营矢量图和国土数据叠加，确定研究区域的2009年度、2016年度景观格局分布对比图，见图1。

研究区域在2009年到2016年的7年时间里，为了应对沙化所采取的如退耕还林（还草）、三北防护林营造等生态工程对于沙化起到了一定的遏制作用，使得沙化速度明显减慢，绿化总面积大于沙化总面积。

2.景观空间格局变化及轨迹特征

景观格局变化：某种景观要素在整个景观中所占的面积比重、斑块数量多少和分布范围广阔程度决定了该景观要素在景观中可能起较大的作用大小，面积大、斑块多、分布广的景观要素对景观整体的结构、功能和变化特征有更大的控制作用[5]。胡花硕苏木2009年和2016年各景观类型面积及斑块变化见表1。

从表1可知，景观总面积减少了79.1hm2，斑块个数却增加了2450个，这反映出了2016年区域景观破碎化程度相较2009年增加很多，空间异质性增大，景观格局的稳定性有所降低。在7年的时间里，荒山荒地面积大幅度减少。该区域景观格局仍然呈现出耕地景观为主导，乔木林地、疏林地、灌木林地、未成林造林地、荒山沙地、牧草地、采伐迹地等景观格局呈补丁状散布之中的景观格局现状。

景观转移的轨迹及特征：表2表明荒山沙地和疏林地为主要的面积输出景观，而且其他景观皆为面积转入，荒山沙地、耕地向其中转移最多为别为2358.41hm2、1736.46hm2; 295.54hm2的疏林地由于合理的经营管理变为乔木林，但也有483.34hm2的天然疏林地由于林地退化不得不规划成完全受人类活动控制的耕地;牧草地对研究区域的自然因素的适应性最好，4378.03hm2的还草工程牧草地景观全部成活并且涨势良好。

3.景观变化驱动力分析

研究区域土质松散且呈沙性，在天然植被的调节下，保持沙地生态系统相对平衡状态，自然环境不会产生剧烈的退化，然而人为干扰过度，沙性土壤潜在的自然因素便会激化与活化，产生沙地[5]，通过分析林政记录材料、实地踏查验证，总结出了以下8种主要的引起景观类型变化的原因，结果见表3

2009-2016年期间景观变化面积总计16431.50hm2，景观斑块变化个数总计2713个。在研究区域的各种灾害类型之中由于干旱和沙化引发的景观类型变化占主导，分别为2024.21hm2和1017.65hm2占变化面积总量的12.32%和6.19%，与这两种相比包括虫灾、白灾、鼠灾、火灾在内的其他自然因素所引起的景观类型变化总计只有266.31hm2占1.62%。

四、景观格局预测

通过对2009年-2016年各个时段景观变化面积数据的叠加分析，研究区域景观类型转移概率表（见表4）。

已知2009年转化到2016年的转移矩阵A和2016年的状态向量B，假设在2016-2023年这段时间内，各土地利用类型的转移概率保持不变，那么就可以通过A×B，算出2023年的各种土地利用类型的面积向量以及2016-2023年研究区域的土地利用转移矩阵，利用转移概率矩阵，使用马尔科夫模型可以预测未来相同时间间隔内的土地利用变化，并与得到的2023年景观类型面积用初始状态矩阵，与第7年的转移概率相乘，得到第7年末的状态矩阵。在该研究中可以算出第7年末各景观的预测面积（见表5）。

由表5可知，未来7年胡花硕地区主要土地类型的变化趋势，荒山沙地面积将进一步减少，这是沙地生态结构进一步优化的趋势，将有利于当地生态环境的改善，面积增加最快的是牧草地，由4378.03hm2增加7241.60hm2，这不但有利于区域沙地生态系统优化，还有利于景觀空间结构与功能的优化;值得注意的是疏林地的面积继续降低，作为研究区域原有自然景观类型，天然榆树林是疏林地的主要成分，预测结果表明其面积将进一步下降，这将导致生物多样性降低、珍稀动植物资源丧失以及抗干扰（包括人为和自然干扰）能力的降低。倘若保持现有的转移方式不加以干预，研究区域未来景观结构并不令人满意，维持现有内、外条件的前提下，虽然研究区域植被覆盖率整体是上升趋势，但以树种单一的人工林、结构简单的牧草地为主体的景观结构令人担忧，如不加以干预，该区域景观格局将向一个非常危险的方向发展，这种景观格局发展趋势不利于区域生态系统的稳定。

五、总结

对研究区域景观变化进行驱动力分析发现2009-2016年期间景观面积变化16431.50hm2，景观斑块变化2713个，其中自然原因造成的景观变化为3308.17hm2，占20.13%，人为原因造成的景观变化为13123.33hm2，占79.87%。通过预测得出2023年沙地景观格局，如果保持现有的转移方式，未来景观结构并不令人满意，现有的景观格局发展趋势不利于沙地生态系统的恢复，如果按此转移概率继续模拟，景观格局将不能满足科学发展的总方针和生态恢复的目标。

参考文献：

[1]王韶泽、姜乐平.地物波谱特性及实例[J].内江科技，2017（1）：136-136

[2]李书娟、曾辉等.景观空间动态模型研究现状和应重点解决的问题[J].应用生态学报，2004.15（4）：701-706

[3]杨学军、姜志林.状态空间模型在区域森林景观生态经济研究中的应用[J].系统工程理论与实践，2001（12）：111-116

[4]李德成、徐彬彬、石晓日.利用马氏过程模拟和预测土壤侵蚀的动态演变——以安徽省岳西县为例[J].环境遥感，1995.10（2）：89-96

[5]王涛、赵哈林、肖洪浪.中国沙漠化研究的进展[J].中国沙漠，1999.19（4）：299-311

作者简介：

王梁泓（1994—），毕业于东北林业大学林学系，硕士研究生学历。研究领域：林业信息工程。