松花江流域(哈尔滨段)景观格局粒度效应

张利平,曲建光

(黑龙江工程学院 测绘工程学院，黑龙江 哈尔滨 150050)

研究景观格局变化是探讨生态状况、空间变异规律以及与生态过程相关的区域资源环境问题的重要途径[1-2]。而进行景观格局变化研究前必须进行尺度推绎，尺度的选择直接关系到研究区域土地利用景观特征研究的可靠性[3]。尺度多以粒度和幅度来描述[4]，空间粒度指最小可辨识单元所代表的特征长度、面积或体积[5]。本研究中景观格局粒度效应即代表景观格局特征的景观指数随着空间粒度大小的变化而产生的变化[6]。目前国内外对景观格局指数粒度效应已有较多研究[5-11],但多是基于一期研究数据，当景观格局动态变化研究时，需要确定长时间序列下多期景观格局分析的适宜尺度。而且已有研究表明：不同的研究区景观格局及社会经济属性( 空间异质性) 、数据源、图形比例尺等因素下，景观格局粒度效应有所不同[12]，其它研究区域的景观格局尺度效应并不适合本研究区域，在进行本研究区域景观格局时空变化分析前，有必要进行景观格局力度效应研究，进行最佳尺度的确定。

松花江流域(哈尔滨段)土地肥沃、地域辽阔,是重要的粮食生产基地。尽管区域开发较晚，人口少，但随着区域经济快速的发展，环境问题已日益突出:近20年，流域内草地减少，盐碱地增加，自然植被用地转化频繁，土地利用结构趋于不稳定状态[13]，不合理的土地利用方式必然导致不合理的景观格局分布的改变。目前，松花江流域(哈尔滨段)的土地利用与景观格局动态变化特征对粒度变化的效应仍不清楚，揭示流域土地利用格局动态变化的粒度效应将为区域景观格局、生态服务价值、生态风险等景观生态研究热点问题提供重要的基础。

鉴于此，本文以松花江流域(哈尔滨段)为研究对象，基于近20年三期遥感影像，从类型和景观两个水平选取多个景观格局指数，通过比较分析景观指数随空间粒度变粗、时间推移的变化响应差异，综合指数-粒度拟合曲线拐点识别和栅格化信息损失评价方法，确定本研究区域景观格局分析的最适宜空间粒度，为统一生态服务价值评估、生态风险评价尺度，实现区域生态保护、景观调整等提供参考和依据。

1 研究区域概况及研究方法

1.1 研究区域概况

松花江流域是我国一级流域,其中哈尔滨段位于黑龙江省中南部，地处E125°40′17″～E129°33′2″, N45°12′6″～N49°40′18″，属北温带季风气候区，大陆性气候特点明显，多年平均降水量一般在500 mm左右，汛期6～9月的降水量占全年的60%～80%，冬季12～2月的降水量仅为全年的5%左右。总面积5.31万km2，包括主城区(南岗区、双城区、呼兰区、平房区、松北区、道外区、道里区、阿城区、香坊区9个辖区)和依兰县、宾县、巴彦县、方正县、木兰县、通河县6个县，具体位置见图1。

图1 研究区域位置

1.2 数据来源及处理

从地理空间数据云(www.gscloud.cn)下载松花江流域(哈尔滨段)1995年、2005年和2015年三期Landsat TM/ETM+遥感影像为遥感数据源,轨道号为116/28、117/28、117/29、118/28、118/29 ,影像拍摄时间为6月份、8月份和9月份,含云量控制在5%内,非遥感数据包括行政区划图、土地利用现状图、野外调查数据、哈尔滨年鉴统计数据等。根据国家一级土地利用分类标准,结合松花江流域(哈尔滨段)主要土地利用方式,将研究区的景观划分为建设用地、水域、林地、草地、耕地和未利用地6 种景观类型。以ENVI 5.3软件为平台,对研究区域三期影像进行辐射定标、大气校正、几何校正、镶嵌裁剪等数据处理工作,根据野外考察及相关资料,利用最大似然法进行监督分类,获得松花江流域(哈尔滨段)三期景观类型分布图(见图2),三期影像的总体分类精度分别为87.06%、86.17%和88.76%。

图2 景观类型分布图

1.3 研究方法

1.3.1 粒度推绎

粒度推绎包括上推和下推，其中较为常用的是粒度上推，即通过放大栅格尺寸、降低景观格局的空间分辨率进行研究成果的“粗粒化”[14]。粒度上推改变斑块边界、融合斑块，从而改变原有的景观格局，致使描述景观格局的指数也随之发生变化[15]。本研究借助ArcGIS10.3平台空间分析工具以 30 m 为起点，600 m 为终点，30 m 为步长，对松花江流域(哈尔滨段)1995、2005和2015年3个时期的景观类型数据通过最近邻元重采样，得到60个不同粒度大小的景观类型栅格文件。

1.3.2 景观格局指数的选取与数据分析

针对景观的面积、密度、形状、聚散性、分布状态和多样性等分别从斑块类型水平和景观水平上选择独立性强、生态学意义明显的景观指数。具体包括8个斑块类型水平景观格局指数： NP、AREA、PD、ED、LSI、SHAPE、FRAC、AI；13个景观水平景观格局指数： NP、LPI、AREA、PD、ED、LSI、SHAPE、FRAC、CONTAG、AI、PR、SHDI、SHEI。通过景观指数计算软件Fragstats4.2进行各指数的计算，各指数生态学意义及计算公式参见Fragstats4.2软件使用说明。

1.3.3 景观指数-粒度函数拟合及变异特征计算

对不同粒度下3期指数求平均值，在SPSS中以粒度为自变量，3期指数平均值为因变量构建拟合函数，并利用 R2检验其相关性。在SPSS中计算不同粒度下景观指数的标准差与平均数，通过变异系数(CV)，即标准差与平均数之比，来判定各景观指数对空间粒度变化的敏感程度，判定依据见表1[16-17]。

表1 景观指数对空间粒度变化的敏感程度判定依据

1.3.4 尺度效应分析与最佳粒度选取

在Excel中，以粒度为横轴，不同粒度下景观指数为纵轴绘制景观指数-粒度折线，根据折线形状分析景观指数粒度效应。并利用曲线拐点法和景观面积信息损失评价方法，确定最佳的景观格局分析粒度，面积信息损失评价模型[18]。

Lik=(Aij-Ai before)/Ai before，

(1)

(2)

式中：Aij表示i类景观在第k种粒度下的面积;Aibefore表示i类型景观在原始粒度(30 m)下的面积，Lik表示i类景观在第k种粒度下的面积损失的相对值;n表示景观类型数目；Skloss在第k种粒度下面积信息损失值。

2 结果与分析

2.1 松花江流域(哈尔滨段)斑块类型水平景观格局指数随粒度的变化特征

斑块类型水平景观指数随空间粒度增大呈现出一定的变化趋势(见图3、图4)，其中NP，PD，ED和LSI随空间粒度增加单调下降，尤其在30～150 m粒度范围内，下降速度非常快，在150 m处出现转折点。AREA随空间粒度增加整体上升，只有耕地景观2015年在480～510 m和林地景观1995年在510～540 m出现局部波动现象。FRAC在粒度30～120 m范围内逐渐减小，且速度较快，大于120 m后整体仍在减小，但速度非常缓慢，且不断出现波动现象。SHAPE在整个粒度变化区间变化幅度较小，但波动现象较频繁。不同景观AI随空间粒度变化趋势差异较大，草地和未利用地AI在粒度30～90 m范围内，减小速度非常快，大于90 m后，减小速度缓慢，其中未利用地AI在2015年出现明显波动现象，耕地林地AI在整个粒度变化区间呈现出不明显的减小趋势，建设用地和水域AI在整个粒度变化区间逐渐减小，但未出现明显转折点。

图3 生态用地景观的景观指数随粒度变化

图4 非生态用地景观的景观指数随粒度变化

2.2 松花江流域(哈尔滨段)景观水平景观格局指数随粒度的变化特征

景观水平上景观指数随空间粒度增大呈现出不同的变化趋势(见图5)，其中NP，PD，ED， LSI和FRAC随空间粒度增加单调下降，NP，PD，ED和LSI在30～150 m粒度范围内，下降速度非常快，在150 m粒度处出现转折点；FRAC在30～90 m粒度范围内，下降速度非常快，在90 m粒度处出现转折点。AREA随空间粒度增加逐渐变大。SHAPE在30～150 m粒度范围内有所减小，但变化幅度不大，大于150 m粒度后变化幅度非常小，出现极小幅度波动现象。CONTAG和AI在30～90 m粒度范围内有所减小，变化幅度不大，大于90 m粒度后趋于平稳。SHDI和SHEI受粒度影响非常小，曲线趋于水平直线。PR不受粒度影响。LPI在30～150 m粒度范围和大于390粒度范围受粒度影响变化很小，但在150～390 m粒度范围受粒度影响波动很大，未呈现规律变化。

图5 景观水平指数随粒度变化

2.3 景观格局指数随粒度变化的拟合函数

由图4、5可以看出，斑块类型水平和景观水平的同名景观格局指数随粒度变化具有相似的景观指数-粒度折线图，所选取的景观水平指数中包含了同名的斑块类型水平指数，限于篇幅，本文中未将斑块类型水平指数的拟和PD合函数列出，只列出了景观水平指数拟合函数及各函数拟合度R2(见表2)。

表2 景观格局指数随粒度变化拟合函数

NP随粒度的增加呈三次多项式下降，有明显的拐点，随后变化较平稳，说明流域各多数景观斑块小于拐点粒度。ED，LSI，SHAPE和FRA随粒度的增加呈三次多项式下降，存在不明显的拐点，说明小面积景观斑块形状相对复杂，随着粒度增大，斑块形状变得简单。CONTAG和AI随粒度增加呈幂函数下降，且无明显拐点，表明尽管粒度增加可改变松花江流域(哈尔滨段)景观斑块的形状，融合小斑块，降低不同景观类型的聚集程度，但却不会使其发生急剧的变化，这与以往研究区域结果类似[17]。PR主要取决于景观类型个数，在30～600 m粒度范围内，研究区域未发生某种景观消失现象，因此，PR在30～600 m粒度范围内不受粒度大小影响。SHDI反映了景观内斑块类型的丰富度和斑块类型的相对分布，SHEI主要指景观中各斑块在面积分布上的均匀程度[19]。在30～600 m粒度范围内，松花江流域(哈尔滨段)的 SHEI 与 SHDI 均呈小幅波动的复杂变化，无粒度效应，说明松花江流域(哈尔滨段)不同景观类型在整个景观中所占的比例不受粒度大小影响。SHEI与SHDI随粒度变化呈现出的波动相似，这与以往的研究结论相同[17,20]。

2.4 景观格局指数对粒度变化的敏感程度分析

斑块类型水平上，1995—2015年研究区域各景观格局指数的敏感性差异较大(见表3)，表明不同景观格局指数受粒度变化的影响不同。总体上，NP和PD对粒度响应最敏感，随着粒度增大，NP和PD快速减小；AREA对粒度响应高敏感，随粒度增加，大面积斑块增加，小面积斑块被融合；FRAC对粒度响应不敏感，粒度由30～150 m增加时，FRAC略有减小，粒度继续增大时，FRAC数值基本维持不变；SHAPE对粒度响应低敏感，随着粒度增大，SHAPE总体略有减小，局部出现波动现象。ED、AI、LSI三个指数受粒度的影响因景观不同而异，但主要处于低敏感、中敏感和高度敏感范围。草地、未利用地景观ED对粒度响应高敏感，原因为这两种景观斑块面积小，随着粒度增大，易被其他景观融合，ED迅速变小；建设用地、耕地、林地景观ED对粒度变化随着年份的变化有所不同。耕地、林地AI对粒度响应低敏感，这两种景观面积大，是研究区域优势景观，斑块面积大，聚集度高，粒度的增加不会对斑块聚集度产生较大影响。未利用地、草地AI对粒度响应高敏感，这两种景观斑块面积小，整体在区域分布面积也小，呈零散分布，粒度的增加会使这些小斑块逐渐被其他景观融合，聚集度逐渐降低；建设用地、水域AI对粒度响应中等敏感，原因为这两种景观虽然面积分布不大，但建设用地景观比较集中分布，水域景观成条带状连续分布。未利用地、草地LSI对粒度响应高敏感，随着粒度增加，景观斑块迅速减小，形状趋于简单；其他景观LSI对粒度响应中等敏感，随着粒度增加，形状逐渐变得简单。

表3 不同景观类型格局指数对粒度响应的变异系数

景观水平上，1995—2015年研究区域各景观格局指数的敏感性(见表4)中，ED和LSI在1995年对粒度响应的敏感性为高敏感，2005年和2015年都为中等敏感。其他指数对粒度响应的敏感性等级并未随着时间变化而改变。其中，NP和PD对粒度响应最敏感，AREA对粒度响应高度敏感，LPI对粒度响应中等敏感，SHAPE，CONTAG和AI对粒度响应低敏感，FRAC，SHDI和SHEI对粒度响应不敏感。

表4 景观水平的景观格局指数对粒度响应的变异系数

2.5 最佳分析粒度的选取

随着粒度的增加，各景观格局指数值出现了不同尺度的转折点。斑块类型水平上，NP，PD，ED和LSI在粒度150 m处出现转折点，FRAC在粒度120 m处出现转折点，草地和未利用地AI在粒度90 m处出现转折点。景观水平上NP，PD，ED，LSI和SHAPE在150 m粒度处出现转折点，FRAC，CONTAG和AI在90 m粒度处出现转折点，LPI在150 m粒度和390 m粒度各出现一个转折点。结合拐点分布情况，选定150 m为适宜尺度。

计算三期不同粒度下面积信息损失(见图6)，1995年和2005年，面积信息受粒度影响损失较小，2015年，不同粒度下景观面积信息损失差异较大。总体来看，当粒度为30 m，150 m和240 m时，土地面积精度损失指数较小。

图6 面积信息损失粒度变化图

综合指数-粒度拟合曲线拐点识别和栅格化面积信息损失评价方法的结果表明： 150 m为研究区景观格局的适宜分析粒度，既能保证景观描述精确度，又能降低冗余数据。

3 结论与讨论

不同的景观指数随粒度变化趋势不同。斑块类型水平上：NP，PD，ED和LSI随空间粒度增加单调下降， AREA随空间粒度增加整体上升，只有耕地景观2015年在480～510 m和林地景观1995年在510～540 m出现局部波动现象；FRACI随空间粒度增加单调下降，在粒度30～120 m范围速度较快，大于120 m后速度非常缓慢；SHAPE随粒度变化幅度较小，但波动现象频繁；不同景观AI随空间粒度变化趋势差异较大。景观水平上：NP，PD，ED， LSI和FRAC随空间粒度增加单调下降，NP，PD，ED和LSI在30～150 m粒度范围内，下降速度非常快，在150 m粒度处出现转折点；FRAC在30～90 m粒度范围内，下降速度非常快，在90 m粒度处出现转折点。AREA随空间粒度增加逐渐变大。SHAPE在30～150 m粒度范围内有所减小，但变化幅度不大，大于150 m粒度后变化幅度非常小，出现极小幅度波动现象。CONTAG和AI在30～90 m粒度范围内有所减小，变化幅度不大，大于90 m粒度后趋于平稳。SHDI和SHEI受粒度影响非常小。PR不受粒度影响。LPI在30～150 m和大于390m粒度范围受粒度影响很小，在150～390 m粒度范围未呈现规律变化。

不同指数随粒度变化拟合函数不同。NP随粒度的增加呈三次多项式下降，有明显的拐点，随后变化较平稳。ED，LSI，SHAPE和FRA随粒度的增加呈三次多项式下降，存在不明显的拐点。CONTAG和AI随粒度增加呈幂函数下降，且无明显拐点。PR在30～600 m粒度范围内不受粒度大小影响。SHEI 与 SHDI 均呈小幅波动的复杂变化，无粒度效应。

各景观格局指数的敏感性差异较大。斑块类型水平上：NP和PD对粒度响应最敏感；AREA对粒度响应高敏感；FRAC对粒度响应不敏感；SHAPE对粒度响应低敏感；ED，AI，LSI三个指数受粒度的影响因景观不同而异，但主要处于低敏感、中敏感和高度敏感范围。景观水平上：ED和LSI在1995年对粒度响应的敏感性为高敏感，2005年和2015年都为中等敏感；NP和PD对粒度响应最敏感；AREA对粒度响应高度敏感；LPI对粒度响应中等敏感；SHAPE，CONTAG和AI对粒度响应低敏感；FRAC，SHDI和SHEI对粒度响应不敏感。

综合指数-粒度拟合曲线拐点识别和栅格化面积信息损失评价方法的结果表明： 150m为研究区景观格局的适宜分析粒度，既能保证景观描述精确度，又能降低冗余数据。

本研究讨论了松花江流域(哈尔滨段)部分斑块类型水平和景观水平景观指数在30～600 m粒度范围的响应，当相邻粒度大小发生变化，或者粒度范围进一步加大，所产生的效应会有所变化。