最佳粒度下的七台河市景观格局分析

叶欣 董伦 吕利娜 管海棠

摘要 为了探究资源型城市转型背景下景观格局的变化趋势，以七台河市2010、2015年2期土地利用数据为基础，采用景观粒度效应分析和面积损失评价方法，分析不同粒度下景观指数的变化和区域土地面积精度的变化，并确定景观格局分析的最佳粒度为50 m。在该粒度的支持下，分别从斑块类型水平和景观水平对七台河市景观格局变化特征进行分析。结果表明，2010—2015年研究区整体景观破碎度高，连通性呈下降趋势，景观类型更加丰富;耕地和林地为研究区主要景观类型，各类型呈现规则化发展的趋势。

关键词 最佳粒度;七台河市;景观格局;资源型城市

中图分类号 TU 984.2  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2021）21-0227-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.21.058

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Analysis of Landscape Pattern of Qitaihe City under Optimal Grid Sizes

YE Xin，DONG Lun，L Li-na et al

（College of Mining Engineering，Heilongjiang University of Science and Technology，Harbin，Heilongjiang 150022）

Abstract In order to explore the changing trend of landscape pattern under the background of resource-based city transformation，based on the land use data of Qitaihe City in 2010 and 2015，the landscape granularity effect analysis and area loss evaluation methods were used to analyze the changes in landscape index and regional land area accuracy under different granularities，and determine the optimal granularity of landscape pattern analysis to be 50 m.With the support of this granularity，the characteristics of the landscape pattern change in Qitaihe City were analyzed from the patch type level and the landscape level.The results showed that from 2010 to 2015，the overall landscape fragmentation degree in the study area was high，the connectivity showed a declining trend，and the landscape types were more abundant.Cultivated land and forest were the main landscape types in the study area，and each type showed a trend of regular development.

Key words Optimum granularity;Qitaihe City;Landscape pattern;Resource-based city

基金項目 黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目（2018-KYYWF-1178）。

作者简介 叶欣（1986—），男，黑龙江哈尔滨人，讲师，博士，从事土地信息技术应用和地理信息系统研究。

*通信作者，讲师，博士，从事土地信息技术应用和地理信息系统研究。

收稿日期 2021-07-02;修回日期 2021-07-19

城市化会对土地利用和景观格局产生重要的影响，为了维持区域生态安全和可持续发展，就必须了解城市景观格局现存的问题或现状[1-3]。景观格局指数是景观格局分析中最常用的一种定量化方法[4-5]，其具有高度浓缩景观信息，反映景观格局结构组成和空间配置状况的优势[6-7]。然而，景观格局指数的尺度效应使其结果随着栅格像元的粒度变化而产生差异[8]。因此，研究景观格局的最佳粒度可提升景观格局分析的可信度。

七台河市作为煤炭资源型城市，工业活动传统且单一。近年来，随着对煤炭资源的持续开采，研究区矿产资源的耗竭引发了一系列影响城市发展的问题。研究七台河市景观格局特征，进而分析景观格局变化的动因，提出城市景观结构调整及优化方向，可为城市景观生态安全格局的构建、城市生态系统服务功能的构建提供参考依据，有利于合理利用和保护土地资源，实现经济社会的可持续发展。

1 研究数据及数据处理

该研究以七台河市2010、2015年2期Landsat遥感影像为基础数据，数据的分辨率为30 m×30 m。通过几何校正、图像融合、图像裁剪等方法对影像进行预处理，并根据景观生态实际，利用ArcGIS 10.2软件通过目视解译将研究区地类划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种景观类型，得到研究区2期土地利用数据，如图1所示。

2 最佳分析粒度的选取

2.1 不同粒度土地利用数据的获取

在ArcGIS 10.2软件的支持下，将初始栅格单元为30 m的2010和2015年土地利用数据，以10 m为间隔，依次转换为30、40、…、180 m共计16幅不同粒度等级的栅格图。

2.2 最佳景观粒度分析

景观指数的粒度效应是选择景观最佳观察尺度的重要量化依据[9]，能够充分发挥定性分析的作用;在此基础上进一步分析各个栅格粒度下的区域土地面积精度的变化，综合分析选取适合该研究的最佳粒度，能够充分发挥定量评价的优势，同时也是保证、提升景观格局分析准确性的关键[10-11]。

2.2.1 景观格局指数粒度效应分析。

该研究参考前人的研究成果[12-14]，从斑块类型水平和景观类型水平共选取了11种有代表性的景观格局指数，如表1所示。通过Fragstats 4.2软件对不同粒度下景观指数的计算，遴选出6个对粒度变化较为敏感的景观指数进行粒度效应分析，包括斑块密度（PD）、分离度指数（DIVISION）、最大斑块指数（LPI）、景观总面积（TA）、周长-面积分维数（PAFRAC）和香农多样性指数（SHDI），如图2所示。

从图2可以看出，景观格局指数随粒度变化呈现出明显的拐点，在拐点之间的区域内，景观指数的变化相对比较平稳，且在平稳区域内计算出的景观指数可以较好地反映出区域景观格局特征，因此在这个区域内选取适宜粒度域。根据图2的结果，2010年的适宜粒度域为50～80和140～160 m，2015年的适宜粒度域为30～70和130～160 m。因此，综合2期的适宜粒度域为50～70和140～160 m。

2.2.2 面积损失评价。

粒度变换的过程常常会伴随着面积的损失，通过定量计算的方法找出面积损失最小的粒度域，可以在适宜粒度域内选择出最佳景观格局分析粒度。面积损失评价方法采用区域土地面积变化评价指数模型[15]，公式如下：

Li=Ai-AbiAbi×100

Si=ni=1L2in

式中，Ai表示i类景观栅格面积;Abi表示该类型在尺度转换前的矢量面积;Li表示面积损失的相对值;Si表示区域土地面积变化指数;n表示景观类型数目。

利用该模型计算适宜粒度域下的区域土地面积变化指数，得到研究区景观格局粒度为50、60、70、140、150和160 m的面积损失（图3）。由图3可知，当景观格局粒度为50 m时，2010和2015年的区域土地面积变化指数均为最小，即粒度变换过程损失的面积最少，因此选取50 m作为该研究分析七台河市景观格局的最佳粒度。

3 七台河市景观格局变化分析

为了对七台河市景观格局进行分析，该研究先从景观水平上分析研究区整体景观格局变化特征，再从景观类型水平上分析各景观组分的变化。

3.1 景观水平格局分析

考虑到景观格局指数间的相关性，采用斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、斑块数量（NP）、蔓延度指数（CONTAG）、周长-面积分维数（PAFRAC）、香农多样性指数（SHDI）和香农均匀度指数（SHEI）对研究区景观水平格局进行分析。通过Fragstats 4.2软件计算出景观格局指数的结果如表2所示。

从表2可以看出，在2010—2015年，由于多年的采矿活动产生了大量的工矿废弃地和采煤塌陷地，导致研究区形成了多个独立斑块，使得研究区斑块数量和斑块密度增加。最大斑块指数变化幅度较小，说明原有集中的自然景观斑块并未受到采矿影响而变得更加破碎。蔓延度指数反映了城市景观的连通性，研究期间连通性的下降，体现研究区景观破碎程度加剧。

香农多样性指数（SHDI）和香农均匀度指数（SHEI）可以表征区域的景观多样性。由表2可知，2010—2015年研究区的SHDI和SHEI均较低，表明在该时段内某种景观类型处于优势地位;2种指数呈现出增加的趋势，表明研究区景观类型变得更加丰富且景观类型趋于对等化。

3.2 景观类型水平分析

该研究选取的景观类型水平景观格局指数为斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、景观面积占比（PLAND）、景观形状指数（LSI）和周长-面积分维数（PAFRAC），各景观格局指数的计算结果如表3所示。

3.2.1 耕地类型景观格局分析。

从表3可以看出，耕地景观面积占比较大，斑块密度较高，为研究区优势景观类型之一。耕地的最大斑块指数在2010—2015年变化较小，反映出研究期间农业用地并未发生显著变化，对耕地的保护效果较好。周长-面积分维数和景观形状指数略有下降，说明耕地景观变得更加规整，斑块边界趋于规则化。这体现出在现代农业发展需求下，矿区土地复垦、土地开发整治项目的实施对研究区耕地景观的发展起到了促进作用。

3.2.2 林地类型景观格局分析。

林地景观面积占比大，也是研究区的优势景观类型之一。然而林地景观的斑块密度和最大斑块指数相比耕地较小，反映出林地的破碎化程度相

对较高，这主要是由于林地多分布于不适宜作物生长的山地丘陵地带，整体分布较为分散。2010—2015年林地周长-面积分维数和景观形状指数有所下降，这是由于在人类活動的影响下，部分区域出现了退耕还林现象，使得林地景观更加规整。

3.2.3 草地、水域和未利用地景观格局分析。

草地、水域和未利用地的景观面积占比较小，各类型斑块密度较小，景观格局分散。2010—2015年3种类型的周长-面积分形维数都有较明显的下降。随着七台河市煤炭资源的枯竭，采煤活动的减少，煤炭开采对景观的影响逐渐下降。同时各种土地复垦项目的开展，使得各类型土地景观斑块呈现出高连通性、斑块规则化的趋势。

3.2.4 建设用地景观格局分析。

2010—2015年建设用地的景观面积占比、最大斑块指数均呈现增大的趋势，城市建设用地呈现出“摊大饼”的扩张模式，这符合一般城市扩张的基本规律。农村居民点和新增的工矿用地布局分散，导致建设用地斑块密度低。总之，随着交通设施的不断完善，建设用地将持续连片发展，并趋于规则化，这是周长-面积分形维数逐渐下降的主要原因。

4 结论与讨论

该研究采用景观粒度效应分析和面积损失评价法，分析了七台河市2010和2015年不同景观粒度下的景观指数变化，确定了研究区景观格局分析的最佳粒度为50 m，并基于此分析了景观格局演变特征。结果表明，耕地和林地是七台河市的主体景观，研究期间城市景观格局整体破碎度较高，连通性较低，景观类型丰富度升高且分布更加均匀，受人类活动的影响，景观形状呈现简单化、规则化的发展趋势。

七台河市作为矿业资源型城市，长期的煤炭开采形成大面积采煤塌陷区，给城市土地利用带来了一定困难，对土地造成较强烈的破坏，使得采煤沉陷区治理的任务十分繁重。推进绿色开采、土地复垦工程的实施，将有利于矿区土地整治与景观生态格局的优化。另外，七台河市因煤而生，城市建设多依矿而建。受煤炭分布的影响，城市格局分散，人均建设用地面积大，土地集约利用水平低。持续、充分挖掘七台河市城镇建设用地现有土地潜力，提高土地利用集约程度，可有效提高城镇建设用地集约利用水平。

七台河市作为黑龙江省重点产粮地区，耕地面积占全市40%以上，耕地集中分布，便于集约经营和综合开发利用。随着国家实行拉动内需的刺激性经济政策，煤化工基地建设等重点项目用地需求增多，工矿用地逐渐侵占耕地，导致土地供需矛盾进一步突出，耕地保护工作面临较大压力。通过统筹规划各类用地，实施退耕还林、生态建设及农业用地结构调整等工作，可使耕地和基本农田得到有效保护。

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