2005-2018年澜沧江下游流域景观生态安全时空变化及其驱动因素

和春兰,普军伟,沈金祥

(1.云南国土资源职业学院,云南 昆明 652501;2.云南大学 地球科学学院,云南 昆明 650500)

生态系统为人类的生存与发展提供了必不可少的物质资源，景观则是由不同生态系统组成的地表综合体。生态安全是生态系统健康和完整状况的表征[1]。近半个世纪以来，随着人口持续增长、城市快速扩张，人类活动已造成了全球与区域的植被减少、土地退化、气候变暖、生产力减弱、生物多样性下降等问题，严重威胁着生态系统的健康发展[2]，生态安全难以有效保障。景观生态安全，是指一定时空范围内，由不同景观类型空间镶嵌而成的地表综合体，在维持自身健康的前提下，提供生态服务功能的稳定性和可持续性[3]。景观生态安全是生态安全概念在尺度上的进一步细化，强调不同景观类型的空间镶嵌格局和邻接关系，是从景观质量、数量和空间角度对生态安全评价的综合。景观生态结构和功能的演变是影响生态安全的关键[4-5]，是生态学、地球科学及相关领域研究的基本前提。因此，在社会经济发展影响生态系统健康的背景下，景观生态安全时空变化研究为了解区域生态系统健康状态提供了重要的基础信息[6]，成为促进景观生态结构稳定与加强生态服务功能的直接有效途径[7]。目前景观生态安全已经受到学者们的重视，分别在城市群[8-9]、海岸带[10-11]、水系流域[12-13]、高原山区[14-15]及其他重要区域[16-17]开展了相关研究，奠定了较好的理论基础。在方法上，目前研究多采用各类景观指数评价区域的景观生态安全，其中以景观格局的干扰度和脆弱度分析为主[6,16]。这些研究强调了景观生态安全的稳定性，但往往忽视了景观所发挥的生态服务功能[18-19]。并且当前研究大多分析土地利用变化情况下景观生态安全的响应[20]，而忽视了其他因素对景观生态安全的影响状况，不能较好地识别区域景观生态安全变化的驱动机制。同时，流域是生态安全研究的一个重要尺度，流域内景观生态安全具有明显的地域特征和空间外溢性[18]。尤其澜沧江作为国际河流，其生态安全对流经国家的生态系统管理、资源环境保护至关重要。澜沧江下游流域地处云贵高原西南部，生物多样性丰富，但高原山区生态环境脆弱，一旦遭到破坏就难以恢复。随着中国西部开发战略的实施，区域发展与环境保护的矛盾日益突出。目前各级政府部门已经认识到生态系统的重要性，提出“生态文明”理念并大力加强生态保护；同时云南省是中国构建西南生态安全屏障的重要省份，其中澜沧江下游流域又处于西南边境，更是这一屏障的先决战略地点[21]。但当前关于澜沧江流域景观生态安全的研究较少，以往研究的时间尺度仍停留在上个世纪，难以对今后的生态系统健康发展提供支持；并且流域尺度下景观生态安全的影响机制研究鲜有见到，难以支持河流流域生态系统和景观格局的科学管理。因此，本文进行澜沧江下游流域的景观生态安全时空变化及驱动因素分析，旨在有效解决这一问题，为该区及其他流经国家的人与自然协调可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况

澜沧江下游流域位于中国西南地区(21°11′—26°47′N，99°42′—101°50′E)，面积为73 221.30 km2，占澜沧江流域总面积的43.74%；涉及18个县市，占云南省国土总面积的18.77%(见图1)。区域为典型的高山峡谷到低山盆地过渡区，地势由北向南逐渐下降；受西风带环流控制，气候类型多样，大部分地区的年降雨量在1 000 mm以上，且季节分配不均，5—10月份雨量集中。同时，该区也是云南少数民族分布最有代表性的地区，有傣族、白族、彝族、哈尼族等18个少数民族沿河谷聚居，产业结构以农业为主，经济发展相对落后。

图1 澜沧江下游流域位置

2 研究方法

2.1 数据来源及处理

本研究共收集了澜沧江下游流域2005，2010，2015和2018年4期遥感影像(分辨率30 m)，其中2005年，2010年采用Landsat 5-TM卫星影像，2015年，2018年采用Landsat8-OLI卫星影像，数据均来源于中科院地理空间数据云网站(http:∥www.gscloud.cn/)。为保障数据质量，尽量下载使用云量在5%以内、拍摄时间在雨季(5—7月)的影像，并运用ENVI5.1软件对筛选好的影像进行多波段合成、大气校正、几何校正以及图像镶嵌、裁剪、增强等数据处理。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2017)，结合研究区特点与研究目的，将研究区的景观划分为林地、草地、耕地、水域、建设用地和裸地6种类型。在实地考察的基础上，参考Google Earth软件建立解译标志，采用监督分类及人工目视解译相结合的方法分别对4期遥感影像进行解译。经野外实地验证、高空间分辨率Google影像以及局部高比例尺景观现状分类图检验，采用误差矩阵法对分类结果进行精度评价，4期遥感影像的总体分类精度(overall accuracy)在90%以上，结果可靠，满足本研究的分析要求[22-23]。从政府部门收集了澜沧江下游流域的城市行政中心、主要道路和水系数据，通过ArcGIS 10.5软件中欧氏距离分析工具计算得到研究区距城市距离、距道路距离、距河流距离空间数据；区域数字高程模型DEM(分辨率30 m)数据由中科院地理空间数据云网站下载，通过镶嵌、裁剪等处理后得到研究区范围的高程数据，并通过ArcGIS 10.5软件空间分析功能计算得到坡度数据；基于全球气象数据网站(https:∥en.tutiempo.net/climate)，收集了流域及附近区域的21个气象站2005，2010，2015和2018年降水和气温数据，通过ArcGIS 10.5软件的Kriging插值功能计算得到整个流域降水和气温的空间分布数据。所有数据处理后统一到30 m×30 m栅格尺度，根据澜沧江下游流域2005，2010，2015和2018年景观分类数据，研究运用Fragstats 4.2软件提取各景观类型的景观指数；按照景观生态安全评价模型，运用ArcGIS 10.5软件进行景观生态安全度的叠加计算分析；由于整个流域数据量较大，因此通过采样得到3 000 m×3 000 m网格的景观生态安全度和驱动因素空间数据，并使用GeoDa 1.14软件计算双变量空间自相关的Moran’sI指数，进行驱动因素分析。

2.2 景观生态安全评价模型构建

借鉴前人的研究成果[18-20]，选用景观生态安全结构指数和功能指数构建景观生态安全度指标，对景观生态安全进行综合性评价。

2.2.1 景观生态安全结构指数 景观生态安全结构指数通过景观干扰度与景观脆弱度来表示。景观干扰度指景观所受到自然和人类活动的影响程度，与景观破碎度、分离度、优势度有关；景观脆弱度指景观受外界干扰时的敏感程度，值越大说明抗干扰能力越弱。景观生态安全结构指数公式为：

EIi=1-10×Ui·Vi

(1)

Vi=aFi·bSi·cDi

(2)

Ci=NPi/CAi

(3)

(4)

Di=(NPi/TN+CAi/TA+mi/M)

(5)

式中：EIi为第i类景观类型的结构安全指数；Ui为景观干扰度；Vi为景观脆弱度；Fi，Si，Di分别为第i类景观的破碎度、分离度、优势度(计算Ui时需要对这3个景观指数进行标准化)，其中Di通过某景观类型在景观中出现的频率、密度、盖度表示；NPi为第i类景观的斑块数；CAi为第i类景观的面积；TN为斑块总数目；mi为第i类景观类型在样本中出现的斑块数目；TA为景观总面积；M为样本景观斑块总数目；a，b，c为破碎度、分离度、优势度的权重，根据前人研究[19,24]将其赋值为a=0.5；b=0.3；c=0.2；Vi根据前人研究成果及澜沧江流域实际情况，对各类景观类型的脆弱度指数进行赋值(表1)。

2.2.2 景观生态安全功能指数 研究区2005—2018年来景观类型相互转变，不但导致景观结构发生变化，景观功能也相应变化。景观功能是指景观作为一个复杂的生态系统，其与周围环境、信息和能量之间存在相互作用，使得景观内部物质流、物种流和能量流发生各种复杂变化[25]。生态系统服务是对生态系统功能的定量表达[26]，指生态系统直接或间接为人类生存与发展提供服务的能力，因此将单位面积生态服务价值当量作为各景观类型的生态安全功能指数。参考前人研究结果[27-29]，结合区域实际情况，构建澜沧江下游各景观类型的生态安全功能指数(表1)。

2.2.3 景观生态安全度综合模型 景观是一个具有特定结构与功能的整体系统[3]。将景观生态安全结构指数与景观生态安全功能指数的几何平均值作为景观类型生态安全值，再进行空间化得到每个栅格单元的景观生态安全度。计算公式为：

(6)

(7)

式中：LESi为第i类景观的生态安全度；LESn为第n栅格单元的景观生态安全度；Ani为第i类景观在第n栅格单元内所占的面积；An为第n栅格单元的总面积；m为第n栅格单元中景观类型总数目。SIi为景观生态安全结构指数；EVi为景观生态安全功能指数。

2.3 时空变化驱动分析方法

景观生态安全具有一定的空间特征，因此采用双变量空间自相关分析刻画多个变量之间的相关特征，识别地形、气象等各因素对景观生态安全时空变化的驱动作用。计算公式为：

(8)

3 结果与分析

3.1 景观生态安全时空变化特征

通过ArcGIS 10.5和Fragstats 4.2软件计算，得到2005，2010，2015和2018年澜沧江下游的景观生态安全指数及景观生态安全度(见表1，图2)，进行空间化后得到每个栅格单元的景观生态安全度(见图3)。同时，为进一步表示研究区的景观生态安全时空变化特征，依据四期评价结果的自然断点分类值，整合分类后将景观生态安全度划为5个等级(见表2)。在时序上，流域4个时期的整体生态安全度分别为3.341，3.448，4.019和3.900，呈先增后减的变化趋势，但总体上有所提升(图2)。其中，2005—2018年期间，林地的生态安全度先减后增，草地的生态安全度先增后减，耕地和水域的生态安全度一直上升，而建设用地和裸地的生态安全度持续下降(表1)。从景观类型上看，4期生态安全度都呈现同样的比较关系：水域>林地>草地>耕地>建设用地>裸地，与各景观类型的生态安全功能指数大小排序相同。说明各景观类型间功能指数差距显著，是影响景观生态安全度的重要指数，景观类型的生态系统服务功能是决定区域景观生态安全的重要因素。相对而言，景观类型的功能指数没有考虑时间变化，因此需要从结构指数变化方面进一步分析研究区各景观类型的生态安全时间变化特征。澜沧江下游地区的景观生态安全结构指数在4个时期有所差别，2005和2010年表现为：建设用地>林地>水域>草地>裸地>耕地，2015年时表现为：林地>建设用地>水域>草地>耕地>裸地，2018年变为：林地>水域>建设用地>草地>耕地>裸地(见表1)。13 a间，建设用地的结构指数逐年降低，主要由于澜沧江下游地区社会经济发展、人类活动增强，建设用地面积不断增加，使得景观破碎度和分离度显著上升，景观干扰度提高，导致建设用地景观生态安全的结构稳定性下降；林地的结构指数先减小，主要由于2010年前后云南省遭受连年旱灾，林地面积减少，景观分离度增加所导致，而旱灾过后，在生态保护等政策支持下，林地面积增加，景观破碎度和分离度明显降低，优势度整体增强，结构指数又不断增大；水域的结构指数一直较高，且不断增加，说明流域内澜沧江和洱海的水文调节使整体水域景观结构具有较强的稳定性，尤其2014年糯扎渡水电站建成蓄水后，研究区内水域面积明显增加，景观破碎度和分离度都明显降低，导致景观结构稳定性得到进一步增强；耕地的结构指数不断上升，说明随着基本农田政策出台，增强了耕地归并与整治的力度，其景观破碎度和分离度在2010年以后明显降低，结构稳定性增强；草地的结构指数先增后减，与草地景观类型面积波动性大，以及草地与林地、耕地间的相互转化有关；裸地的结构指数不断下降，主要由于其面积增加且景观分离度不断上升导致(见表1)。

表1 澜沧江下游2005-2018年景观生态安全指数

图2 澜沧江下游2005-2018年整体景观生态安全度变化

在空间上，澜沧江下游地区的景观生态安全格局极不平衡，2005和2010年，生态安全度较低的区域主要分布在北部和中西部。同时，除洱海附近由于建设用地较多、城镇化率较高而生态安全等级较低外，其余生态安全度较低的区域大多分布于澜沧江以西。景观生态安全度较高的区域则主要分布在东部、南部及东南部，以及洱海水域范围；2015和2018年，澜沧江下游流域除东部与南部有部分区域生态安全降低外，景观生态安全的整体空间分布与前两个时期相比并未发生明显变化。主要由于13 a来区域社会经济不断发展，景洪、思茅、勐海、勐腊、宁洱和景谷6个县市城镇化水平提高，其周边区域生态安全度降低，导致澜沧江下游的南部和东部有较低生态安全等级零星分布(见图3)。

图3 澜沧江下游2005-2018年景观生态安全等级分布

景观生态安全分级方面，2005—2018年期间，较安全等级的面积都最大，占澜沧江下游地区总面积的30%以上；其次为高安全和中安全等级，占区域总面积的18%到30%之间；低安全等级面积较少，占区域总面积的10%左右；而不安全等级面积最低，仅占区域总面积的3%左右。由表2可以看出，澜沧江下游地区13 a间景观生态安全以较高安全等级为主，高安全、较安全和中安全等级占全区总面积的85%以上，生态安全状况相对良好，在人为干扰较少的情况下，能发挥重要的生态服务功能与作用；但由于社会发展、土地开垦、城市扩张等原因，仍有部分不安全和低安全等级分布。尤其原本生态安全状况最好的东部、南部和东南部区域存在恶化趋势，应当加以重视。整体上，澜沧江下游的景观生态安全呈现出较明显的时空变化特征。因此，要进一步了解澜沧江下游地区景观生态安全的时空变化规律，需要进行时空变化的驱动分析。

表2 澜沧江下游景观生态安全分级面积比例 %

3.2 景观生态安全时空变化驱动分析

澜沧江下游流域属于高山峡谷到低山盆地过渡区，复杂的地形地貌、多变的气候条件、脆弱的生态环境、丰富的生态系统种类，导致区域内景观生态安全发生变化的原因复杂。

综合参考以往景观生态安全研究[30-31]，选取距城市距离、距道路距离、距河流距离、高程、坡度、气温和降水共7个因素(见图4)，分析研究区景观生态安全时空变化的驱动机理(见表3)。其中，由于气温与降水4个时期空间分布规律相似，只采用2018年数据成图显示。2005—2018年期间，澜沧江下游地区景观生态安全与各因素之间呈现一定的规律，与距城市距离、距道路距离、距河流距离、气温和降水呈正相关关系，而与高程和坡度呈负相关关系。说明距城市、道路和河流越远的地方，景观生态安全度越高；气温较高、降水丰富的区域景观生态安全也相对较好；而高程和坡度较大的地区则景观生态安全趋弱。其中，距城市距离、距道路距离、气温和降水的Moran’sI指数最大，并呈显著相关，对景观生态安全度时空变化的驱动作用最强；距河流距离的Moran’sI指数次之，部分年份呈显著相关，对景观生态安全的时空变化具有一定的解释作用；而高程和海拔的Moran’sI指数最小，对景观生态安全的影响能力较弱，并非澜沧江下游地区景观生态安全时空变化的主要驱动因素。

表3 景观生态安全与各因素的Moran’s I指数

图4 澜沧江下游景观生态安全驱动因素空间分布

从不同年份看，研究区景观生态安全与各因素之间的相关性有所差别。2005，2010，2015和2018年4个时期中，距城市距离与景观生态安全度的Moran’sI指数分别为0.125，0.114，0.227和0.211，说明距城市距离对景观生态安全的驱动作用愈发明显，并且散点图中以第Ⅲ象限分布居多，处于“低—低”状态，大部分距离城市较近的区域景观生态安全度较低，人类活动使景观生态安全逐渐恶化；距道路距离与景观生态安全度的Moran’sI指数分别为0.119，0.122，0.176和0.218，散点图中同样以第Ⅲ象限分布居多，说明距道路距离对景观生态安全的驱动作用也是逐年增强，并且与距城市距离有相似的作用机制；距河流距离与景观生态安全度的Moran’sI指数分别为0.121，0.099，0.028和0.025，除2005年显著相关外，后3个时期对景观生态安全的影响作用并不明显，说明河流对景观生态安全的影响逐年减弱；气温与景观生态安全度的Moran’sI指数分别为0.099，0.148，0.127和0.164，除2005年外其他时期显著相关，说明气温对于景观生态安全的影响逐渐增加；降水与景观生态安全度的Moran’sI指数分别为0.173，0.131，0.168和0.222，均处于显著相关状态，说明降水对景观生态安全有较明显的影响作用，相对而言2010年云南省旱灾发生时对景观生态安全的驱动较弱，其他时期降水都能使生态安全向好发展；高程和坡度对景观生态安全的影响则不明显，4个时期的驱动作用波动较小。

4 讨 论

澜沧江作为中国与东南亚共有的重要国际河流，其景观生态安全的重要性不言而喻。2005—2018年期间，澜沧江下游流域的整体景观生态安全度呈先升后降的变化特征，总体上呈向好发展的趋势。王娟等研究1985—2000年澜沧江流域的景观生态安全变化，认为景观生态安全指数呈下降趋势[21]。这与其研究结果综合可以得出，比起上个世纪，澜沧江下游流域的生态安全状况得到一定改善。这说明在生态文明建设过程中，加大生态保育力度、倡导生态文明行为，为景观生态安全的改善提供了良好的条件。同时，流域内景观生态安全空间分布具有一定的规律性，北部和中西部的景观生态安全状况明显比东部、南部和东南部差，但东部、南部和东南部也有恶化趋势，并且与区域内重要城市的发展区域吻合。从景观类型上看，林地和草地的景观生态安全度有所波动，耕地和水域的景观生态安全度上升，建设用地和裸地的景观生态安全度下降，与相关研究结果类似[6,32]。这说明人类活动过程中导致的景观类型变化对生态安全具有明显的扰动作用。澜沧江下游流域的景观生态安全主要受到距城市距离、距道路距离、距河流距离、气温和降水等因素的驱动，与其他河流流域的研究结果相似[4,30]。尤其距城市距离、距道路距离、气温和降水因素对流域的景观生态安全影响最为显著。城市、道路的建设能直观表现人类活动的强弱程度，以及对生态环境的扰动作用[33-35]。距城市距离和距道路距离对景观生态安全驱动作用明显，是人类活动干扰生态环境的一个重要体现，其影响能力超过了所有的自然因素，能在短时间内直接作用于景观类型的覆被变化，最终导致景观生态安全不断恶化。因此在社会经济发展过程中，应加强规划与管理，减弱这种人为扰动的负面效应。同时，气温相对较高、降水相对充沛的南方地区植物生长条件较好，生态系统结构较为稳定，并且能向人类活动提供较强的生态服务，因此气象因素成为影响景观生态安全的重要自然驱动因素[30]。距河流距离的影响作用相对较弱，并且逐渐降低，主要由于交通尚未发展时，耕地、建设用地等对生态安全扰动较大的景观类型需要沿河发展，因而距离河流较近的区域生态安全度较低，但交通等基础设施发展后，河流的重要性逐渐减弱，对景观生态安全的影响作用也慢慢变小。高程、坡度等地形地貌因素对景观生态安全有负向驱动作用，但影响力极低。澜沧江下游流域是由高山峡谷到低山盆地的过渡区，地形地貌变化较大，南北呈现不同的特点，因而地形地貌方面的高程、坡度因子对景观生态安全影响较弱。总体上看，距城市距离、距道路距离、气温和降水等社会、气象因素对景观生态安全的作用最为明显，在生态开发与管理时应多加注意。同时，澜沧江筑有多级水电站，亦是人为工程干扰自然生态环境的一种方式，但由于缺乏基础数据，因而难以探讨水电站建设对景观生态安全的正向或负向驱动机制。今后在开展流域尺度景观生态安全时空变化驱动分析的研究时，应当加强对这一内容的深入探讨。

5 结 论

(1) 2005—2018年期间，澜沧江下游流域整体景观生态安全度呈先增后减的变化特征，总体上有所提升。空间上呈现北部和中西部景观生态安全较差，而东部、南部和东南部较好的状况，同时由于城市不断建设发展，邻近景洪、思茅、勐海、勐腊、宁洱和景谷6个县市的区域景观生态安全有所恶化。

(2) 各景观类型中，澜沧江下游流域的景观生态安全度从大到小依次为：水域>林地>草地>耕地>建设用地>裸地，景观生态安全功能具有主导作用。其中，13 a间林地的生态安全度先减后增，草地的生态安全度先增后减，耕地和水域的生态安全度一直上升，而建设用地和裸地的生态安全度持续下降，则与景观生态安全的结构指数变化相关。

(3) 澜沧江下游流域景观生态安全的时空变化主要受距城市距离、距道路距离、距河流距离、气温和降水等因素的驱动，尤其社会因素和气象因素的影响作用最为显著。在进行资源环境开发、社会经济发展时，应尽量降低由人类活动引起的生态环境负荷，同时积极发挥气象因素对生态安全的正向效应，避免在生态文明建设过程中因决策失误而带来的重大生态、经济损失。