基于Boltzmann熵的生态脆弱区景观可持续性模拟及评估

梁小英，徐婧仪，耿 雨

(西北大学 城市与环境学院/陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,陕西 西安 710127)

20世纪中叶以后,社会经济与人口数量持续剧增,能源短缺、环境污染与气候变化等问题愈发严重,可持续发展成为中国乃至全世界共同面临的巨大挑战。景观作为研究可持续性最可操纵的空间尺度,其构成及配置既深切作用于人类生产生活,又同时受到人类各项活动的反作用。景观可持续性是“特定景观所具有的、能够长期而稳定地提供生态系统服务、从而维护和改善本区域人类福祉的综合能力”[1]。因此,如何定量地评估“可持续性”成为地理学、生态学等学科的学者们共同探讨的研究内容[2]。

目前,可持续性科学的相关研究主要集中于城市可持续性研究,对乡村研究较少。学者大多采用基于信息熵(香农熵)构建评价指标体系的方法评估区域景观可持续性[3-10],该方法可较为准确地确定指标权重,也可反映城市生态系统的结构、功能和演化机制[4]。探究景观组成和配置是景观可持续性科学的核心问题[11],但香农熵只考虑概率而未考虑配置信息[12],如两个不同的DEM只要具有相同的高程组成,即使空间分布差异较大,其熵值也相同[13]。与香农熵相比,Boltzmann熵可在组成和配置方面表征无序程度[12-17],为景观可持续性科学研究提供了新的视角及方法,目前鲜有相关案例研究。

土地利用/土地覆被变化(LUCC)可直接导致景观的结构组成和空间配置发生变化[18]。目前,LUCC研究着重于模型的构建与模拟,常见模型有3类:数量预测模型、空间预测模型和耦合模型。其中,数量预测模型在预测土地利用变化数量方面优势明显,但在空间变化方面有所欠缺;空间预测模型[19-21]能较好模拟土地类型的空间变化,但在量化空间变化程度方面略显不足;而耦合模型兼具上述两类模型的优势,且以CA模型和其他模型耦合居多[22-23]。其中,CA-Markov模型在模拟时空变化的同时保留了长期预测这一优势,广泛应用于LUCC的模拟研究[24]。

黄土高原丘陵沟壑区长期饱受极其严重的水力侵蚀,属于我国高度敏感生态脆弱区[25]。当前有关景观可持续性的模拟评估研究多聚焦于城市区域,鲜有针对黄土高原生态脆弱区的研究。本文以该区域米脂县为例,通过定量化评价米脂县的景观可持续性,模拟土地利用空间格局变化对可持续性的影响,分析可持续性时空动态及演变规律,可为该类地区的规划建设发展提供参考,对乡村生态文明建设以及促进生态脆弱区的可持续发展具有一定意义。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

米脂县(109°49′E ～ 110°29′E, 37°39′N ～ 38°5′N),位于陕西省北部,地处黄土高原腹地(见图1)。地形起伏较大,东西两侧地势明显高于中部川道地区,平均海拔1 049 m。由于该区域降水多为大雨或暴雨,再加上黄土本身土质疏松,土壤侵蚀明显,地表支离破碎,水土流失问题严重[26]。属于中温带半干旱季风气候,气候干燥,夏季雨水偏多但全年雨量不足。山地苹果虽在米脂县发展起步较晚,却已作为米脂县第一产业大力发展。现阶段,山地苹果已成为该县全民致富的主导产业,政府决定将其全力打造成陕西省一流苹果产业转型升级示范县。1999年,陕西作为全国首批试点实施退耕还林(草)工程,米脂县原有耕地大面积转变为生态林和经济林,致使其近20年的景观格局发生较大变化。截止2020年,米脂县耕、林、草面积分别为452.63 km2、586.87 km2、151.49 km2。研究区整体景观格局复杂多样,景观斑块破碎,这为基于Boltzmann熵探讨生态脆弱区景观可持续性提供了良好的研究平台。

图1 研究区概况图Fig.1 Location of the study area

1.2 数据来源及预处理

本文所使用的基础数据包括数字高程模型DEM、土地利用类型数据以及实地调研数据。其中:①DEM数据来源于地理空间数据云(http:∥www.Gscloud.cn/)ASTER GDEM数据集,分辨率为30 m。利用 ArcGIS 10.2水文分析提取子流域范围,共划分216个子流域作为评价单元。②2010年米脂县土地利用来源于2009年第二次全国土地调查数据1∶10 000土地利用类型图,结合实地调研对地类进行人工修改,精度达到85%;2015年土地利用来源于该年高分一号影像数据,在ENVI 5.3中进行图像校正、配准等预处理,并结合二调数据以及实地调研进行监督分类,分类精度86.2%;2020年米脂县土地利用来源于该年Google Earth影像18级数据(精度0.47m),在ENVI 5.3软件中进行图像校正、配准等预处理,并结合实地调研进行监督分类,分类精度87.3%;三期土地利用数据均达到景观可持续性评价的精度标准。

2 研究方法

2.1 CA-Markov模型

本文采用CA-Markov模型在数量和空间上对LUCC进行更为精确的预测[27]。基于IDRISI软件的CA-Markov模块,使用米脂县2010年、2015年、2020年三期等间隔年份土地利用数据。首先,将2010年、2015年土地利用分别作为基期与末期图像,模拟2020年土地利用空间格局;其次,将上述模拟结果与2020年解译土地利用进行对比并做精度检验,验证CA-Markov模型的模拟精度;最后,在模型通过验证的基础上,以2015年、2020年土地利用数据分别作为新的基期与末期图像,综合2015—2020年土地利用空间格局转移矩阵以及土地利用空间格局适宜性图集,预测米脂县2025年土地利用空间格局。CA-Markov模型中元胞尺寸为30 m×30 m,邻域为5×5扩展的摩尔型邻域,循环次数设置为5。

2.2 基于Boltzmann熵的景观可持续性评价

2017年,Gao等人提出有关景观梯度Boltzmann熵的计算方法[12]。2018年,Nowosad在Gao等人的基础上对算法的边界效应进行优化,允许在计算Boltzmann熵时存在空值[16]。

本文在Gao等人研究的基础上,首先,邀请该研究领域的11位专家,其中包含米脂县农业局局长1位，米脂县村长2位,生态学专家2位,其他6位为熟悉研究区景观特征的学者。专家们分别对米脂县不同自然条件下土地利用类型的景观可持续性进行打分,最终获得研究区景观可持续性的打分结果——景观可持续性评价矩阵(表1);其次在ArcGIS 10.2中提取米脂县DEM的坡度,并将其与高程、土地利用进行叠加,并按照评价矩阵结果赋值给每个叠加后的栅格,即为其在当前高程、坡度和土地利用类型下的景观可持续性分数。其中,高程划分为3类、坡度划分为3类、土地利用划分为7类,通过叠加生成63种组合;再次,使用渔网工具分别对每个子流域生成30行×30列的格网,每个格网均可完整包含每个子流域的范围。单元格内可能出现3种情况:①单元格没有对应的栅格值;②单元格包含一个栅格值;③单元格包含多个栅格值。根据单元格内的不同情况对每个单元格赋值,情况①将单元格定义为NA[16],情况②将对应的栅格值赋给单元格,情况③将单元格内面积占比最大的栅格的值赋给单元格,每个单元格有且仅有一个值。最后,利用Nowosad开发的软件包[16]在RGui3.6.0环境下计算每个子流域对应格网的Boltzmann熵。计算得到的Boltzmann熵能够直接反映可持续性的强弱,可直接对景观可持续性进行评价[28]。

3 结果与分析

3.1 土地利用空间格局模拟及预测

3.1.1 2020年土地利用空间格局模拟及精度评价 利用软件IDRISI Selva中的CA-Markov模块,输入米脂县2015年的土地利用数据、2010—2015年土地利用空间格局转移矩阵、 以及土地利用空间格局适宜性图集, 并设置循环次数为5, 模拟得到米脂县2020年土地利用空间格局图(见图2)。

图2 2020年米脂县土地利用解译与模拟对比图Fig.2 Land use interpretation and simulation contrast map of Mizhi County in 2020

由图2可知,CA-Markov模型对研究区的7种景观的数量及空间位置模拟效果较好:对于川道附近耕地与建设用地的模拟准确度较高,川道地势相对平坦,且位于该区域的耕地和建设用地皆为整齐块状地块,模拟准确性高;草地模拟在大部分区域相对准确,除川道西侧,该区域的实际景观是林、草地混合生长,但模拟结果中没有精确的体现出“混合生长”,可能存在较大地块吞并较小地块的情况。为进一步验证模型对土地利用空间格局模拟的准确性,本文从数量、空间两个方面对米脂县2020年的模拟结果进行检验。

表2中模拟误差、Kappa系数分别表示数量精度和空间精度。整体模拟误差为5.39%,7类土地利用模拟误差均在15%以内;整体Kappa系数为0.82,7类土地利用Kappa系数均大于0.75;说明模型对土地利用数量变化与空间变化的模拟结果可信,达到精度要求。其中,水域的模拟误差最小且Kappa系数最高,原因是水域作为米脂县水资源的重要获取途径,现有水域大多维持当前的数量及空间位置;未利用地的模拟误差最大且Kappa系数最小,其关键在于未利用地的演化受人类主观意识所制约,当地农户根据个人意愿自由选择要撂荒的土地,而CA-Markov模型难以预测变化趋势不规律的土地利用类型,加之其在米脂县面积占比很小,其模拟结果不足以影响整体模拟效果。耕地、林地、果园作为米脂县的三大优势地类,均具有良好的数量精度与空间精度。

表2 2020年米脂县土地利用空间格局模拟精度

3.1.2 2025年土地利用空间格局预测 基于米脂县2020年土地利用格局,综合2015—2020年土地利用空间格局转移矩阵以及土地利用空间格局适宜性图集,循环次数为5,模拟米脂县2025年土地利用空间格局(见图3)。

图3 2025年米脂县预测土地利用图Fig.3 Forecast of land use in Mizhi County in 2025

由图3可知,2025年研究区中部川道地区的建设用地进一步扩大,果园基本按照原有的空间位置向四周“辐射”发展,符合米脂县近年来的发展规划。相较于2020年,2025年研究区川道东西两侧的耕地分布更为集中,北部和西部地区林草地覆盖面积较广,东部和南部地区的空间格局变化相对较小。

由表3中可知,相较于2020年,研究区2025年耕地、草地、未利用地面积有所减少;果园、林地、建设用地、水域面积出现不同程度的增加。其中,耕地面积的减少以及林地面积的增加符合米脂县近20年来实施的退耕还林政策,另外耕地减少也与该区域农户近年来逐渐增多的撂荒行为有关。果园面积的增加主要是由于像苹果这样的经济类作物其收入要高于传统农作物,加之米脂县政府对于山地苹果的一系列补贴优惠政策,当地农户大多愿意将自家耕地转化为果园改种苹果。建设用地面积有小幅度的增加,原因是米脂县除了中部的川道地区存在城镇,其余地区均为乡村,其城镇化水平远不及大城市那样发展迅速。

表3 2020年与2025年米脂县土地利用类型面积占比Tab.3 Proportion of land use types in Mizhi County in 2020 and 2025

据表4可知,2020—2025年间,耕地减少的面积主要转化为林地(1 620.92 hm2)和果园(2 363.43 hm2), 转移概率分别为3.58%和5.22%; 林地有1 080.32 hm2转化为果园,转移概率为2.53%;草地有431.99 hm2转化为耕地,转移概率为2.85%;果园接受其余地类向它转化而几乎不转化为其余地类,实现果园面积的增长;建设用地的增长主要是由耕地转化而来;水域转化为其他地类的面积和概率均为0,原因在于建立CA-Markov模型时将水域作为限制性约束条件,禁止其转化为其他地类。其余土地利用景观类型之间的转移面积及转移概率相对较小,绝大多数保持现有情况,原因可能是5年的时间序列较短,米脂县的土地利用空间格局并未产生较大变动。

表4 2020—2025年米脂县土地利用空间格局面积转移矩阵Tab.4 Land use area transfer matrix of Mizhi County from 2020 to 2025

3.2 景观可持续性结果

3.2.1 2020年与2025年景观可持续性时空分异 计算2020年与2025年米脂县216个子流域的景观可持续性并在ArcGIS 10.2中将其空间化,利用自然间断点法(Jenks)将可持续性分为5个等级(Ⅰ～Ⅴ级),等级越高代表景观可持续性越差。

由图4可知,米脂县2020—2025年间景观可持续性具有显著的空间分异特征,在空间分布上两年的整体趋势大致相同,即米脂县东、西部地区的景观可持续性整体优于中部地区。

据图4A可知,2020年研究区景观可持续性Ⅱ级和Ⅲ级的流域较多且空间上呈连片状分布,Ⅰ级的流域最少且空间上呈零星分布。其中,景观可持续性最差(Ⅴ级)的子流域有19个,面积8 516.18 hm2, 占研究区总面积的7.03%, 在城郊镇分布较为集中, 其余呈零散分布;Ⅳ级的子流域有55个, 占总面积的25.55%, 基本沿Ⅴ级子流域的周围分布, 在研究区南部、 中部以及东北部分布较多; Ⅲ级的子流域有71个, 面积较大为44 093.13 hm2,占总面积的36.38%,呈均匀分布;Ⅱ级的子流域有58个,占26.47%,主要分布在中东部以及西部地区;景观可持续性最好(Ⅰ级)的子流域有13个,面积5 541.54 hm2,其面积占比最小,仅有4.57%。

由图4B可知,2025年研究区北部区域,中部区域以及南部城郊镇的景观可持续性相对较差。同2020年结果相同,景观可持续性Ⅲ级的流域最多且面积占比最大,Ⅰ级的流域最少且面积占比最小。其中,景观可持续性最差(Ⅴ级)的子流域有25个,面积10 855.67 hm2,占总面积的8.96%,主要集中在研究区北部、中部及南部城郊镇;Ⅳ级的子流域有57个,占27.68%,在中部与东北部分布较为集中;Ⅲ级的子流域有71个,面积41 470.98 hm2,占34.22%,广泛分布在研究区内且多为连片状,该等级的子流域数量及面积占比在研究区内最多,说明大部分子流域的景观可持续性属于中等水平;Ⅱ级的子流域有53个,占25.29%,均匀分布在研究区内;景观可持续性最好(Ⅰ级)的子流域有10个,面积4 676.96 hm2,其面积占比最小,仅有3.86%。

图4 2020—2025年米脂县景观可持续性空间分布图Fig.4 Spatial distribution of landscape sustainability in Mizhi from 2020 to 2025

3.2.2 2020年到2025年景观可持续性变化 根据表5可知,2020—2025年米脂县景观可持续性等级除自身转化外,还有8类(Ⅰ-Ⅱ、Ⅰ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅳ、Ⅱ-Ⅴ、Ⅲ-Ⅳ、Ⅲ-Ⅴ、Ⅳ-Ⅴ)等级上升及5类(Ⅱ-Ⅰ、Ⅲ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅲ、Ⅴ-Ⅳ)等级降低转移类型,总转移面积56 190.73 hm2,占研究区面积的46.36%。研究期间景观可持续性Ⅰ级和Ⅱ级的子流域数量和面积均有不同程度的减少,二者面积共减少2 304.16 hm2,占研究区面积的1.90%;Ⅲ级的子流域数量虽没有发生变化,但其面积减少了2 622.15 hm2;Ⅳ级和Ⅴ级的子流域数量和面积有所增加,二者面积共增加4 926.31 hm2,占研究区面积的4.06%。说明相较于2020年,研究区2025年的景观可持续性呈现出下降的趋势,可能与建设用地的扩建有关。

表5 2020—2025年米脂县景观可持续性子流域面积转移矩阵Tab.5 Transition matrix of landscape sustainability of sub-basins area in Mizhi from 2020 to 2025 hm2

由图5可知,米脂县216个子流域在2020—2025年景观可持续性等级的变化情况。其中,景观可持续性变好,即等级降低的子流域有38个,其面积为21 554.03 hm2, 占研究区总面积的17.78%, 在研究区各处皆有分布, 并在川道东西两侧分布较为集中;景观可持续性基本不变即等级保持不变的子流域有126个, 其面积为71 795.83 hm2,占总面积的59.24%,说明在研究期间米脂县约一半子流域的景观可持续性能够维持现状;景观可持续性变差即等级升高的子流域有52个,其面积为27 846.66 hm2,占总面积的22.98%,在研究区多数区域呈小型连片状分布,说明研究区约有1/5面积的子流域景观可持续性在研究期间内变差。

图5 2020—2025年米脂县景观可持续性等级变化图Fig.5 Landscape sustainability grade changes in Mizhi from 2020 to 2025

4 结论与讨论

4.1 结论

以黄土高原丘陵沟壑区陕西省米脂县为研究区,首先构建CA-Markov模型,预测研究区2025年的土地利用空间格局;其次基于Boltzmann熵定量评估景观可持续性;最后,分析研究区2020—2025年216个子流域景观可持续性的时空演变规律。主要结论如下:

1) 经验证,本文构建的CA-Markov模型能较为精确地模拟及预测米脂县土地利用空间格局。

2) 根据预测得到的米脂县2025年土地利用空间格局,相较于2020年耕地、草地、未利用地面积有所减少;果园、林地、建设用地、水域面积出现不同程度的增加;但整体上土地利用空间格局并未发生较大变动。其中,米脂县的优势地类为耕地和林地,主要的景观类型转移也主要发生在耕地、林地与果园之间,并且预测结果较好的反映出了近几年米脂县大力发展山地苹果这一政府政策。

3) 2020年与2025年景观可持续性结果时空分异显著,景观可持续性Ⅲ级的子流域占比在两年中均为最高,说明研究期内多数子流域的景观可持续性处于中等水平。通过对比2025年以及2020年结果发现,研究区未来5年存在潜在的景观可持续性变差趋势,需要对此引起重视。

4.2 讨论

生态脆弱区作为可持续发展的薄弱环节,无可避免地会拉低区域整体可持续发展水平,因此聚焦生态脆弱区的可持续发展状况,具有研究意义和实践价值。本研究与先前研究相比,主要区别有两处[25]:首先研究方法上,将Boltzmann熵应用于景观生态学取代了传统的香农熵；其次,以流域为尺度,相较于行政单元尺度能尽可能保证单元内自然元素的相似性[30]以及景观生态系统的完整性。在模拟土地利用空间格局方面,本文仅对单一尺度(栅格大小为30 m×30 m)进行模拟,且只使用5×5的滤波器;然而,CA-Markov模型对于不同的栅格单元大小和不同的滤波器会具有不同的模拟精度[29]。未来会进一步探究不同尺度栅格单元和不同大小滤波器对于土地利用空间格局模拟的影响。