挠力河流域景观生态健康时空演变

宋 爽,许大为,石梦溪，胡珊珊

(东北林业大学园林学院，黑龙江 哈尔滨 150040)

景观生态健康是景观生态学与生态系统健康学领域的一个交叉新生生态学概念，主要研究在人为强烈干扰下被严重影响或退化，乃至会消失的景观生态系统健康问题[1]。Rapport最先将生态健康定义为“生态系统所具有的稳定性和可持续性”，但此定义略显宽泛[2]。因此，Glibert[3]进一步将生态系统健康概括为生态系统本身的体质、外环境对生态系统的影响、生态系统的服务功能3个方面。当前，对生态健康的研究已经较为成熟,但有关特定区域的景观生态健康研究较缺乏[4]。景观的空间尺度界于生态系统与区域之间，是与人类联系最为密切的宽广空间尺度。同时，景观尺度下自然调节过程具有较高的稳定性，更能反映生态系统的发生、发展规律。因此，从景观尺度研究生态健康更具意义[2-4]。

现有景观生态健康的研究从时间演进来看，大致经历了从宏观论述到微观调研、从整体趋势架构到具体驱动因素分析的转变。以往研究成果主要为宏观论述、研究进展及成果综述等[5-9]。目前，学者们将研究重点逐渐转向特定类型的景观生态系统[7]。国外关于景观生态健康的研究主要关注景观生态学理论规划质量的提升、生态健康与景观间的平衡、景观美感度与生境质量、城市景观生态综合指数构建等方面[3,9-10]。国内研究则主要从稳定性和干扰度方面选择指标，采用景观格局指数或生态要素等方法对生态敏感或脆弱区开展景观生态健康评价、空间格局及演变特征等研究，研究尺度以流域或市域为主，研究对象多为湿地、海岛与公园等。综合国内外现有景观生态健康相关研究，要么过分强调景观远离生态综合胁迫的平衡状态，要么忽视景观结构与格局对景观整体状态的作用机理[6-8,11-13]，研究结果多数是通过评价系统外在功能发挥指数反映其健康发展趋势，均忽视空间异质性对景观生态健康状况的作用机理[11-12]。

本研究旨在从景观生态学角度将生态系统结构格局、过程与功能在空间上联系起来构建科学指标评价体系，实现数据融合和可视化，揭示流域景观生态健康时空演变特征，并明确其空间分异性与集聚性。笔者从景观生态结构、景观生态过程和景观生态功能方面选取景观干扰度、景观连接度和景观适应度等指标；采用层次分析法(AHP)与熵权法(EWM)集成确定指标权重；通过ArcGIS10.7平台从指标、等级分布和等级转化方面解析挠力河流域2010—2018年生态健康在景观尺度的时空间演变特征；基于探索性空间分析明确研究区景观生态健康的空间分异性与集聚性，为流域景观生态资源管护及可持续发展提供针对性建议和数据参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

挠力河流域是三江平原最大的流域，面积为22 542.88 km2，占整个三江平原面积近1/4，是乌苏里江中国境内的一级支流，东南部以完达山为界，东部与乌苏里江相连，河流全长596 km。流域行政区划包括饶河县、宝清县、友谊县全部,双鸭山市、富锦市、七台河市、集贤县部分[14]。研究区南部为山区，海拔为200～845 m，北部为平原，海拔在100 m以下，地形自西南向东北倾斜(图1)。属寒温带大陆性湿润季风气候，年平均降水量518 mm左右，降水年内分配不均，6—9月降水量占全年降水量的70%以上。流域年平均气温在3 ℃左右，年平均相对湿度为66%，夏季相对湿度为70%～80%[15]。土地利用类型主要为耕地、林地、草地、湿地等，土壤以棕壤土、草甸土和沼泽土为主[16-17]。

原图审图号：GS(2019)3333号。下同。图1 研究区地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 数据来源与处理

土地利用类型为Landsat系列遥感影像的解译结果，气象数据来源于中国气象数据共享服务网(http://data.cma.cn/)，DEM来源为地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)，土壤类型数据取自中国土壤数据库(http://vdb3.soil.csdb.cn/)，NDVI数据来自国家综合地球观测数据共享平台(http://www.chinageoss.org/)，ET数据集来自NASA-USGS(https://lpdaac.usgs.gov/)平台。

本研究所用的数据包括研究区2010年9月的Landsat 5 TM影像，以及2018年8月的Landsat 7 ETM+影像。分别对其4、3、2 波段和5、4、3 波段进行标准假彩色合成。利用 ENVI 5.2 对遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理，参考《土地利用分类》(GB/T 21010—2007)标准[18]，采用人机交互解译对研究区土地利用类型进行分类。基于Google Earth 历史高空间分辨率影像，在整景影像中均匀随机选取80个样点，将解译结果与验证点叠加，对分类结果进行精度评价，分类精度结果分别为88.75%、86.25%，可满足本研究的分析要求。将土地利用数据引入Fragstats 4.2进行相关景观指数计算[19]，根据景观格局指数粒度效应分析，90 m为最佳分析粒度单元。气温降雨数据均采用ArcGIS10.7进行克里金插值，所有研究数据归一化后重采样为90 m。

1.3 景观生态健康评价方法

1.3.1 评价指标构建及权重的确定

景观生态健康是景观尺度下对生态系统自身平衡状态、生态过程的可持续性与生态功能的综合性评价[5-7]。李春晖等[4]认为生态健康的景观必须兼具合理的结构与格局、高效的生态过程和必要的生态服务功能。换言之，生态健康是指生态系统处于良好状态，不仅能保持化学、物理及生物过程的完整性，还能维持其对人类社会提供各种服务功能。谢春华[2]认为景观生态健康主要包括景观结构与格局健康、景观生态过程健康、景观生态功能健康3个方面的内涵。基于生态健康的本意和景观生态学理论，笔者认为，景观生态健康不仅是指景观结构不受生态综合胁迫，其在生态过程与功能方面要处于完好状态，应包括景观生态结构、景观生态过程和景观生态功能健康3个方面。

在此基础上，本研究选择一系列能够表征景观主要特征的参数指标，并保证各个指标具有生态健康意义。同时指标必备条件为：指标间具有可比性，即指标按照统一的原则和标准进行筛选；指标表达形式尽量简化处理同时包含最大信息量；指标之间具有联系性，指标内涵明确，并能综合于一个体系中。综合上述条件，本研究指标体系及计算方式见表1。

考虑各指标对流域景观生态系统健康水平的影响程度存在差异，需要科学构建指标权重体系。目前指标权重构建方法较多，考虑到各类方法的利弊，采用主客观集成赋权更为合理[6]。因此，采用层次分析法(AHP)与熵权法(EWM)混合模型确定各指标权重(表2)，既能反映客观数据信息，又可满足主观经验[7]。指标权重(wj)计算公式如下：

wj=αwjAHP+(1-α)wjEWM；

(1)

(2)

dj=1-ej；

(3)

(4)

(5)

其中：α为第j项指数的层次分析法权重系数；wjAHP为层次分析法第j项指数的权重；Xij为第j项指数第i个样本的标准化值。wjEWM为熵权法第j项指数的熵权法权重；dj为第j项指数的信息熵；ej为第j项指数的熵值；fij是第j项指数第i个样本指数值的比重；n为样本数；m为指数个数。

综合权重随着α变化而变化，参考以往生态健康评价权重体系构建情况，本研究取α=0.5。

表1 景观生态健康评价指标及计算方法Table 1 Landscape ecological health evaluation indexes and calculation methods

表2 景观生态健康评价指标权重Table 2 Weight of landscape ecological health evaluation index

1.3.2 指标归一化及健康等级划分

由于指标体系中各指标量纲不同，需对指标量纲进行统一，避免直接计算造成误差使评价结果不准确。本研究采用极差标准化对指标数据进行归一化，将其值界定在[0，1]区间。指标体系中包含正负向两种指标，为便于研究将负向指标正向化处理，使其方向一致，正负向指标标准化处理公式见文献[13]。

正向指标：

Aij=(Xij-Xj，min)/(Xj，max-Xj，min)。

(6)

负向指标：

Aij=(Xj，max-Xij)/(Xj，max-Xj，min)。

(7)

景观生态健康综合指数(E)：

(8)

式中：Aj为归一化处理后的指标值；Wj为各指标的权重；xj,min为第j项指数下样本的标准化最小值；Xj,max为第j项指数下样本的标准化最大值。

参考已有生态系统健康研究，结合本研究实际情况，笔者将景观生态健康综合指数按照等间距划分为5个等级[8,11-13]，分别为[1～0.8)健康、[0.8，0.6)亚健康、[0.6，0.4)中等、[0.4，0.2)不健康、[0.2，0]病态，对应等级为Ⅴ、Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ，以统计各等级间转化及空间演变特征。

1.4 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析能够深入研究数据在空间上的分布特征，展现评价结果的空间依赖性和异质性，包括全局空间自相关和局域空间自相关。全局空间自相关用Moran’sI反映某属性值在整个研究区空间上的聚集模式。局部空间自相关用局部Moran’sI统计量LISA图表征研究区局部区域与相邻区域属性值之间的空间关联性，评估其空间集聚位置与范围[9-10,19]。

2 结果与分析

2.1 景观生态健康评价指标特征分析

从2010、2018年景观生态健康评价指标状况空间分布(图2)可以看出，景观干扰度呈西南高于东北，中部高于东部、西部的空间分布,高值区主要分布在研究区南、西南方向，低值区主要位于饶河县和富锦市，2010年较2018年流域景观干扰度整体上升。

图2 2010、2018年景观生态健康评价指标空间分布Fig.2 Spatial distribution of landscape ecological health evaluation indicators in 2010，2018

景观连接度东北部低于南、西南部，2010年景观连接度高值区分布在宝清县西南部、七台河市东北部及双鸭山市大部，低值区主要分布在宝清县北部、富锦市大部。2018年景观连接度较2010年改善区分布在宝清县南部、富锦市和饶河县的东南部、双鸭山市大部分区域及集贤县西南部，而退化区分布在七台河市东北方向。景观适应性整体呈降低趋势，高值区为富锦市西北部、宝清县南部及饶河县东南部，而低值区集中在流域中部及周边区域。2010—2018年流域当地出现了大量的湿地开垦为耕地、水利工程修建和农业结构调整等现象[27-28]，导致湿地大面积丧失、结构破坏和功能退化，水稻面积和结构比率持续上升[29]，这可能是使流域景观干扰度整体上升和适应度整体降低的主要原因。

敏感性指数整体为低水平，高值区为地势较高、植被覆盖较低、降雨量较丰富的山地丘陵区[25]，主要分布于研究区南部及友谊县和集贤县境内，呈带状分布。2018年较 2010年敏感性普遍降低，改善区集中位于富锦市南部，退化区集中在宝清县西部。恢复力指数则呈南高北低的趋势，2018年与2010年相比富锦市东南部与宝清县东部退化最为显著，这些区域主要受当地水田化作用的影响，部分低洼易涝旱地逐渐改造为水田，旱地、林地分布趋于离散化，最终导致恢复力指数降低[30]。流域两时期的适宜性指数整体偏低，高值区主要集中在宝清县。该指数2018年与2010年相比下降趋势较为明显，这与挠力河流域常年处于气候水分亏缺状态直接相关，且研究区西部的亏缺程度显著大于中南部地区，气候水分盈亏量自西向南呈递减趋势[27]。

生态服务价值时空变化取决于土地利用类型的动态变化[26]，流域整体服务价值指数东南部及南部偏高，因这一区域主要以森林植被为主。中部区域则主要分布旱田及水田，服务价值指数较低，具体包括富锦市北部、宝清县东南部和饶河县南部。

综合以上指标，分析两期景观生态健康空间分布(图3)，挠力河流域景观生态健康指数2010年和2018年大致都呈东高西低空间分布。2018年较2010年生态健康指数均值由0.67下降为0.59，标准差由0.242变为0.234。Ⅴ级在东部部分退化为Ⅳ、Ⅲ级。Ⅳ级在研究区中部退化为Ⅲ、Ⅱ级。Ⅲ级占比升高，集中分布于研究区西部、西北部及零星分布在东北部，Ⅱ级则由研究区西部向东转移。Ⅰ级集中分布于研究区东部的富锦市与饶河县交界及宝清县东北，零散分布于研究区西南部。

图3 2010年、2018年景观生态健康空间分布Fig.3 Spatial distribution of landscape ecological health in 2010，2018

研究区景观生态健康整体处于下降趋势，仅在宝清县北部和集贤县大部分区域、友谊县东北部存在较小程度的改善。其中，景观生态结构指数两时期都是东部高于西部、南部高于北部的格局。2010年和2018年流域景观生态结构健康最大值分别为0.862和0.843，2010年与2018年相比，友谊县与集贤县大部及宝清县中部退化最为明显。景观生态过程指数呈现东部和东南部高、南部及西北部较低的分布。2018年景观生态过程健康指数的最小值、最大值和均值均低于2010年。其中宝清县大部分区域和友谊县全部区域、饶河县东北部地区有所改善，富锦市北部、七台河市西南部、宝清县西部部分地区则出现退化。

2.2 景观生态健康等级时空演变特征分析

2.2.1 景观生态健康评价等级时间变化

2010年和2018年挠力河流域景观生态健康等级转化类型中，稳定型占比40.95%，面积为 9 232.30 km2。退化型占比34.37%，面积7 748.86 km2，比改善型占比多9.69%，面积多2 184.42 km2。由等级转化矩阵(表3)可知，Ⅴ、Ⅳ和Ⅱ等级面积下降，Ⅰ、Ⅲ等级面积升高。Ⅳ级面积减少最显著，相应面积减少2 347.58 km2，其转化方向主要为Ⅱ、Ⅲ级。相邻等级的转化偏多，占等级转化总面积的55.36%，较跨级转化高出10.72%。其中，相邻等级改善型总面积为4 498.90 km2，占改善型总面积的80.85%，相邻等级退化型总面积为2 871.91 km2，仅为下降型总面积的30.06%。总体而言，挠力河流域景观生态健康以稳定为主，退化面积大于改善面积，且改善幅度小于退化幅度，研究区整体景观生态健康较2010年有所退化。

表3 2010与2018年景观生态健康等级面积转移矩阵Table 3 Landscape ecological health level transfer matrix from 2010 to 2018 km2

图4 2010—2018年景观生态健康等级变化类型空间分布Fig.4 Spatial distribution of landscape ecological health level change types from 2010 to 2018

2.2.2 景观生态健康等级转化类型空间变化

2010—2018年挠力河流域景观生态健康等级转化类型空间变化(图 4)显示，退化型与改善型分布方向相反，稳定型均匀分布在整个流域。

改善型呈西集东疏、东南部零散分布的格局。其中，Ⅱ—Ⅲ占比最大，达71.82%，集中分布在友谊县和集贤县大部分区域、富锦市西南部、宝清县西部及七台河市东北部。这些地区大多为冲积扇平原，地势低平、水域丰富、土地利用变化相对缓慢[30]，促使景观连接度、恢复力指数及适宜性指数都有所改善。Ⅰ—Ⅴ、Ⅱ—Ⅴ、Ⅰ—Ⅳ和Ⅳ—Ⅴ占比较小，4种等级转换面积共计120.77 km2，仅占流域总面积的0.54%，集中分布在饶河县东南部及宝清县东南部。该区景观生态健康改善主要得益于其水资源充足，地势相对平坦，生态措施较为合理[31-33]。

退化型主要分布在研究区东部及西南部，西北部也有零散分布，面积占比34.37%。这与中南部湿地分布广、土地利用开垦强烈、水利工程的大规模修建、粗放型土地治理及建设用地扩张等干扰活动密切相关[34]。其中，Ⅳ—Ⅱ和Ⅳ—Ⅲ占比最大，集中分布于研究区宝清县东北部、富锦市西南部，零散分布于七台河市中部和宝清县西南部，这些地区以水田和旱田等农事活动干扰为主[35]，2018年较2010年景观干扰度和敏感度指数增强，景观生态结构和景观生态过程退化而使景观生态健康下降明显。Ⅴ—Ⅰ、Ⅳ—Ⅰ、Ⅲ—Ⅰ和Ⅴ—Ⅲ退化占比较小，面积共为2 272.25 km2，主要分布于饶河县西部和富锦市南部，零星分布在集贤县西南部、七台河市中部等区域，这些区域存在大量的垦殖活动导致该地区湿地退化，土地利用变化极其剧烈[31]。

稳定型中Ⅲ—Ⅲ、Ⅴ—Ⅴ占比较高，这两种等级变化集中分布在流域东部与西南部、北部。这些区域地形起伏大,耕作困难，恢复性和适宜性指数平衡景观干扰度和敏感性指数的负面影响，连接度与生态服务价值在研究期间变化微弱而使其健康等级不变。Ⅰ—Ⅰ的面积187.34 km2，占比最低，主要分布于研究区西南的山地及饶河县的中东部，主要因以上区域景观干扰度、敏感性指数较低，而景观恢复力指数、适宜性指数和生态服务价值较高，植被覆盖度高和人为干扰活动少[15]，其2010—2018年景观生态健康水平维持原等级。

2.3 景观生态健康探索性空间数据分析

本研究借助GeoDa1.14软件，采用Queen contiguity建立空间权重矩阵，对挠力河流域两期的景观生态健康等级分布规律进行全局和局部空间自相关分析[27](图5)。

图5 景观生态健康等级LISA图Fig.5 LISA diagram of landscape ecological health level

分析结果显示：2010年流域全局 Moran’sI指数为0.454，空间呈显著正相关，呈较强的空间集聚性。2010年流域局部LISA图高—高、低—高和高—低类型面积占比较大，低—低类型分布零散。其中，高—高类型位于研究区东部，主要分布在饶河县及富锦市北部区域。低—高类型位于研究区北部，包括集贤县大部分区域、友谊县东北部、宝清县北部及富锦市西南部。高—低类型主要分布在宝清县和双鸭山市。2018年全局Moran’sI指数为0.380，景观生态健康的空间集聚下降。局部LISA图中较2010年高—高和高—低类型数量分别增加13和5个，低—高减少24个。2018年研究区以高—低聚集为主，集中分布在研究区西部。

对2010—2018年挠力河流域景观健康空间自相关转移类型(图5C)进行分析，提出针对性景观生态规划建议。

高—高集聚区：主要集中于研究区东部的饶河县、宝清县及富锦市北部。因其位于生态条件好、人为干扰小和区域景观生态健康的山地或平原区，故需秉承“生态优先、科学利用”的原则，加强当地生态用地保护和水土保持治理，有效维护和提高生态系统健康水平。

低—低集聚区:位于宝清县、集贤县、友谊县及双鸭山市。在经济快速发展的背景下，研究区2010—2018年建设用地增加19.32%，建设用地的扩张与开发等人类活动干扰强度的加大是以上区域健康等级相对较低的主要原因，故今后应严格控制土地开发强度和建设用地扩张，减少人类破坏性干扰；加强植被恢复工程、退耕还湿工程及污染净化工程等的营建，促进生态系统功能恢复和修复，重建生态保护屏障；注重绿色空间规划和景观生态安全格局的建设。

低—高或高—低集聚区:局域空间呈负相关关系，低—高区零星分布于研究区富锦市北部、七台河市中部及宝清县和饶河县零星分布；高—低区主要位于七台河市境内，在宝清县也有零星分布。该区应积极引导景观生态资源的合理配置，优化用地布局；建设绿色廊道、生态流通道，提升区域景观斑块连通性和恢复力；加强维护区域内生物多样性及生态系统结构和功能的完整性，最终将全面改善其景观生态健康水平。

3 结 论

1)挠力河流域景观生态健康整体以中等Ⅲ为主，2018年较2010年生态健康综合指数均值由0.67下降为0.59，标准差由0.242变为0.234。流域景观生态健康指数2010、2018年空间分布大致都为东高西低。2010—2018年研究区整体呈现西部改善、东部和西南部退化的演变格局。

2)2010—2018年挠力河流域景观生态健康等级转化中相邻等级的转化偏多，其中，相邻等级改善型占改善型总面积的80.85%，相邻等级退化型仅为退化型总面积的30.06%。景观生态健康转化类型以稳定型为主，退化型占比较改善型占比多9.69%，面积多2 184.42 km2。改善型在研究区呈西集东疏，东南部零散分布的格局，Ⅱ—Ⅲ占比最大，Ⅰ—Ⅴ、Ⅱ—Ⅴ、Ⅰ—Ⅳ和Ⅳ—Ⅴ占比较小。退化型主要分布在研究区东部及西南部，西北部也有零散分布，Ⅳ—Ⅱ和Ⅳ—Ⅲ占比最大，Ⅴ—Ⅰ、Ⅳ—Ⅰ、Ⅲ—Ⅰ和Ⅴ—Ⅲ占比较小。稳定型占研究区40.95%，较为均匀分布在整个流域。其中，Ⅲ—Ⅲ、Ⅴ—Ⅴ占比较高。

3)挠力河流域景观生态健康等级分布在2010年呈较强的空间集聚性，2018年空间集聚性有所减弱。笔者针对高—高、低—低、低—高和高—低的空间集聚特征，从生态用地保护、水土保持治理、土地开发与建筑用地管制、生态修复工程、绿色空间与景观格局优化建设等方面提出针对性景观生态规划建议。