基于GIS和Fragstats的台安县景观格局现状分析

Analysis of Landscape Pattern in Taian County Based on GIS and Fragstats

摘要: 经济的快速发展，人口数量的急剧增加，城市化进程的加快，使得城乡景观格局发生大规模变化。本研究以台安县为例，基于二调矢量，以GIS、Fragstats4.2和GS + 7.0为技术支撑，分别在景观水平和斑块类型水平上选取5类10个景观指数，定量分析台安县景观格局现状。研究表明：1) 台安县整体景观水平上破碎度较高；斑块的空间连接程度高；景观多样性水平较高，景观类型分布较均匀，异质性水平较高。2) 台安县景观类型中，水域及水利设施用地、林地和城镇及工矿用地景观空间破碎度较大，斑块分布较离散，耕地景观为研究区的基质景观类型，耕地和园地景观斑块空间链接度高。

Abstract: With the rapid development of economy, the sharp increase of population and the acceleration of urbanization, the urban and rural landscape pattern has undergone large-scale changes. Taking Tai’an County as an example, based on binary vector, with GIS, Fragstats4.2 and GS + 7.0 as technical support, 10 landscape indices of 5 categories were selected at landscape level and patch type level to quantitatively analyze the current situation of landscape pattern in Tai’an County. The research shows that: 1) the overall landscape level of Tai’an County is high in fragmentation; the spatial connectivity of patches is high; landscape diversity level is high; landscape type distribution is uniform; heterogeneity level is high. 2) In the landscape types of Tai’an County, the landscape space fragmentation of water area and water conservancy facilities land, forest land and urban and industrial and mining land is large, and the patch distribution is discrete; cultivated land landscape is the matrix landscape type in the study area; cultivated land and garden landscape patches have high spatial connectivity.

1. 引言

景观内涵丰富，不仅包括农田、村落和沟渠等显性内容，也包括农耕文化等隐性内容，既是一种自然景观，也是一种人工景观 [1] [2] [3] [4] [5]。景观的规模、形状、结构和质地各异，是各种复杂的自然和社会条件相互作用的结果 [6] [7] [8] [9]。景观格局的形成有其历史、自然、人文等原因，比较复杂。改革开放以来，随着我国经济的快速发展，人口数量急剧增加，城市化进程不断加快，人口不断向城区集中，市区发展与农地之间的矛盾突出，“摊大饼式”的发展造成土地资源的大量浪费，优质农田被占用，使得用于农业生产的土地数量减少和质量下降，尤其在经济发展中未充分考虑资源与生态的协调性，致使环境和生态状况不断恶化。另外，家庭联产承包责任制的实施，使得景观格局发生大规模变化，集中连片的大规模景观逐渐消失，景观破碎化、均质化及多样性降低现象频频出现，生态系统逐渐被破坏 [10] - [15]。

因此，本研究以台安县为例，通过对研究区整体景观水平和斑块类型水平上景观格局现状分析，了解目前研究区景观格局异质性水平，为景观格局的构建、优化，生态网络的构建、优化，生态系统的保护以及农业生产的管理提供意见和建议。

2. 区域概况与数据来源

2.1. 研究区概况

台安县位于辽宁省鞍山市西北部，地理坐标介于东经122˚11'~122˚40'，北纬41˚01'~41˚34'之间。全境南北纵长75 km，东西横距50 km，总面积为1388 km²。台安县地处辽河平原腹地，水资源十分丰富，境内无山，地势平坦，属暖温带大陆性季风气候，且四季分明，雨热同期，干冷同季，温暖适宜，日照充足，春季风大，冬季寒冷。全县辖11个镇，15个社区居委会、204个村委会，人口35.47万。同时处于沈阳、辽阳、鞍山、营口、盘锦、锦州等大中城市经济圈之中，是辽宁沿海经济带的重要节点和东北连接华北的交通要塞。

2.2. 数据来源

本研究数据基于二调土地利用现状矢量数据，主要类型为点状矢量数据、线状矢量数据和面状矢量数据。

3. 研究方法

3.1. GIS技术

研究中利用ArcCatalog建立空的土地利用数据库，然后建立其组成项，包括建立关系表、要素类、要素数据集等，最后向空的土地利用数据库各项加载数据。本次土地利用现状调查数据库主要包含线状和面状数据，投影坐标系为Xian_1980_3_Degree_GK_Zone_41。同时，参照《土地利用现状分类标准》(GBT 21010-2017)，将台安县景观划分为耕地、园地、林地、草地、交通运输用地、水域及水利设施用地、城镇村及工矿用地和其他用地8种景观类型 [6] [8] [16]。

3.2. Fragstats技术和景观指数法

景观格局指数是景观格局信息的高度浓缩，可以定量地反应景观格局的特征。Fragstats (景观格局分析软件)技术是景观指数集成分析环境，可以计算多种景观格局指数。景观格局指数通常包含3个层次，即斑块水平(patch level)、斑块类型水平(class level)和整体景观水平(landscape level)。在选取景观指数时，需要充分考虑指数之间的关系和表达的生态学意义，避免指数重复。因此，本研究在选取景观指数时，参考众多学者的研究过程，明确景观指数的含义，在景观水平和斑块类型水平上共选取了5类10个景观指数 [17] [18] [19] [20]，详见表1。

Table 1. Landscape Pattern Index

表1. 景观格局指数

1) 斑块数(NP)

生态学意义：斑块数通常可用来描述空间景观格局异质性，取值范围为NP ≥ 1。斑块数的大小与景观破碎度有很好的正相关性。一般而言，斑块数越大破碎度高；相反，斑块数越小破碎度越低。

计算公式：

$\text{NP}=N_i$ (1)

式中：N_i表示i类景观斑块数。

2) 斑块密度(PD)

生态学意义：斑块密度可用来描述空间景观的破碎化程度，也可以反应景观空间异质性，取值范围为PD > 0。一般而言，斑块密度越大，破碎化越严重。

计算公式：

$\text{PD}=N_i/A$ (2)

式中：N_i表示i类景观斑块数；A表示景观总面积。

3) 斑块占景观面积百分比(PLAND)

生态学意义：等于某一斑块类型的总面积占整个景观面积的百分比。度量的是景观的组分,是确定优势景观的依据之一。其值趋于0时，说明景观中此斑块类型变得十分稀少；其值等于100时，说明整个景观只由一类斑块组成。

计算公式:

$\text{PLAND}=CA/A$ (3)

式中：CA表示某一斑块类型总面积；A表示景观总面积。

4) 景观形状指数(LSI)

生态学意义：景观形状指数可以反应景观斑块要素的规则程度，同时也是斑块聚合或离散程度的量度，取值范围为LSI ≥ 1。景观形状指数值越大，说明斑块越离散聚合程度越差。

计算公式：

$\text{LSI}=\frac{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{e}_{ik}}}{4\sqrt{A}}$ (4)

式中：m表示斑块类型数； $e_{ik}$ 表示类型i与k的斑块之间相邻的总长度。

5) 聚合指数(AI)

生态学意义：描述景观中不同斑块的团聚度。

计算公式：

$\text{AI}=\frac{g_{ii}}{\max g_{ii}}\times 100$ (5)

式中： $\max g_{ii}$ 表示斑块类型i到达最大聚集时同类相邻栅格的边数。

6) 分散和并列指数(IJI)

生态学意义：IJI是描述景观空间格局最重要的指标之一。山区的各种生态系统严重受到垂直地带性的作用，其分布多呈环状，IJI值一般较低；而干旱区中的许多过渡植被类型受制于水的分布与多寡，彼此邻近，IJI值一般较高。

计算公式：

$\text{IJI}=\frac{-{{\displaystyle \sum }}^{\text{}}\left[\frac{e_{ik}}{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{e}_{ik}}}\ln \left(\frac{e_{ik}}{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{e}_{ik}}}\right)\right]}{\ln \left(m-1\right)}$ (6)

式中： $e_{ik}$ 表示类型i与k的斑块之间相邻的总长度。

7) 聚集度指数(CONTAG)

生态学意义：一般来说，高聚集度值说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性；反之则表明景观是具有多种要素的密集格局，景观的破碎化程度较高。

计算公式：

$\text{CONTAG}=\left[1+\frac{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m\left[P_i\left(\frac{g_{ik}}{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{g}_{ik}}}\right)\right]\left[\ln \left(P_i\left(\frac{g_{ik}}{{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{g}_{ik}}}\right)\right)\right]}}}{2\ln m}\right]\times 100$ (7)

式中： $g_{ik}$ 表示斑块类型i与j相邻的栅格边数。

8) 斑块凝聚指数(COHESION)

生态学意义：景观中相同类型斑块的空间连接程度。其取值范围为：0 < COHESION < 100，当该数值趋近于0时，表明景观中的核心斑块类型逐渐减少，并且逐渐被分为其他类型的斑块，同时这些类型的斑块在结构上并不连续，如果景观是由一种斑块类型组成，那么该值为0。

计算公式：

$\text{COHESION}=\frac{\left[1-\frac{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{p}_{ij}}}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{p}_{ij}}\sqrt{a_{ij}}}\right]}{\left[1-\frac{1}{\sqrt{z}}\right]}\times 100$ (8)

式中：Z表示栅格总数。

9) 香农多样性指数(SHDI)

生态学意义：香农多样性指数可以反应景观要素的多少和各类景观所占比例的变化。其取值范围为SHDI ≥ 0，景观多样性指数值越大，说明景观类型越多样化，景观异质性程度越高。当SHDI = 0时，表明景观由单要素构成，景观是均质的。

计算公式：

$\text{SHDI}=-{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{p}_i\ln \left(p_i\right)}$ (9)

式中： $p_i$ 表示斑块类型i在景观中出现的概率；m表示假设景观中有m种斑块。

10) 香农均匀度指数(SHEI)

生态学意义：香农均匀度指数可以描述不同景观要素的分配均匀程度，其取值范围为0 ≤ SHEI ≤ 1。香农均匀度指数值越趋近于1，表明斑块分布越均匀；相反，表明斑块分布均匀程度较差。

计算公式：

$\text{SHEI}=\frac{-{\displaystyle {\sum }_{i=1}^m{p}_i\ln \left(p_i\right)}}{\ln m}$ (10)

式中： $p_i$ 表示斑块类型i在景观中出现的概率；m表示假设景观中有m种斑块。

3.3. 面积信息守恒评价法

面积信息守恒评价法主要是以尺度转换前后的各类型数据作为基础进行比较分析，得到不同转换尺度下的面积损失绝对值或者相对值，无论是绝对值还是相对值，其值越小，说明该尺度下面积损失最少，为最佳研究粒度 [3]。

计算公式：

$L_i=\left(A_i-A_{bi}\right)/A_{bi}\times 100$ (11)

$S_i=\sqrt{\frac{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{L}_i^2}}{n}}$ (12)

式中： $A_i$ 表示某一景观类型转换后的面积； $A_{bi}$ 表示某一景观类型转换前的面积； $L_i$ 表示面积转换损失相对值；n表示景观类型的种类； $S_i$ 表示面积信息损失指数。

3.4. GS + 7.0技术和半方差函数

1) GS + 7.0技术和半方差函数

GS + 7.0技术是地统计学(geostatistics)中主要使用的软件之一。本研究中使用GS + 7.0技术，同时基于半方差函数确定研究区的最佳分析粒度。

半方差函数计算公式：

$\gamma \left(h\right)=\frac{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n\left(h\right)}{\left[Z\left(X_i\right)-Z\left(X_i+h\right)\right]}^2}}{2n\left(h\right)}$ (13)

式中： $\gamma \left(h\right)$ 表示间距为h时的半方差函数；h表示采样点间距；X表示空间上样点； $Z\left(X_i\right)$ 和 $Z\left(X_i+h\right)$ 分别表示随机函数Z在空间X和X + h的取值； $n\left(h\right)$ 表示间距为h时样点对总数 [4] [5]。

球形模型计算公式：

$\gamma \left(h\right)=C_0+C_1\left[\frac{3h}{2a}-\frac{1}{2}{\left(\frac{h}{a}\right)}^3\right]\left(0\le h\le a\right)$ (14)

$\gamma \left(h\right)=C_0+C_1\left(h\ge a\right)$ (15)

式中： $\gamma \left(h\right)$ 表示间距为h时的半方差函数； $C_0$ 表示块金方差； $C_1$ 表示结构方差；a表示半方差达到基台值时对应的第一个取样间距；h表示采样点间距； $C_0+C_1$ 表示半方差基台值 [4] [5] [6]。

依据研究区的土地利用现状和研究的需要，本次研究以10 m为起点，间隔为10 m，将矢量数据转为栅格数据(*.tif)，共得到15幅不同粒度等级的栅格图。通过对比各景观格局指数在不同粒度效益下的变化，在粒度为30 m时，出现拐点，并且研究区景观面积损失相对最少。因此，选取30 m为本研究区最佳分析粒度 [21] [22] [23] [24]。

在30 m分析粒度的基础上的，以30 m的偶数倍为固定间隔，分别获取窗口半径为60 m、120 m、180 m……1200 m的栅格图。通过GIS中的Spatial Analyst模块，用点提取蔓延度指数(CONTAG)和香农均匀度指数(SHEI)栅格图栅格值，利用地统计软件GS + 7.0统计和分析不同移动窗口半径下块基比的变化趋势，确定本研究区域的最佳分析幅度为360 m [25] [26]。

4. 结果与分析

4.1. 景观水平上景观格局现状分析

台安县景观水平上的斑块个数(NP)是13999个，斑块密度(PD)为10.04个/100hm²，依据斑块个数和斑块密度所表达的生态学含义可知，研究区整体景观水平上破碎度较高，同时景观性状指数(LSI)为67.37，也说明研究区整体景观水平上破碎度较高。台安县景观水平上蔓延度指数(CONTAG)为68.33，数值较高，说明研究区优势景观空间链接性较好，斑块凝聚指数(COHESION)为99.40，数值较高，说明研究区景观中相同类型斑块的空间连接程度高，由此说明研究区整体景观水平上斑块的空间链接度较好。台安县景观水平上香农多样性指数(SHDI)为0.90，其值处于较高水平，说明研究区景观类型多样性程度较高，香农均匀度指数(SHEI)为0.43，其值处于中等水平，说明研究区景观类型分布均匀水平一般，由此表明，研究区整体景观水平多样性水平较高，异质性较高。总体而言，台安县整体景观水平破碎度较高，优势斑块明显，空间链接性较好，景观多样性水平较高，异质性也处于相对较高水平。计算结果详见表2。

Table 2. Landscape pattern index at landscape level

表2. 景观水平上景观格局指数值

4.2. 斑块类型水平上景观格局现状分析

台安县景观类型组成中，耕地占景观面积百分比(PLAND)为75.01%，占比最大，说明耕地是研究区的基质景观；其次是城镇及工矿用地，数值为10.35%，主要因为研究区是以农业为主导产业。

斑块数(NP)最大是水域及水利设施用地，指数值为5137个，说明该景观类型的破碎度较高；其次是林地、城镇及工矿用地和交通运输用地，分别为3053个、2433个和1693个；耕地斑块数为791个，园地斑块数为67个，草地斑块数为462个，数值较小，说明该三种景观类型的聚集度较好，破碎度较低。水域及水利设施用地斑块密度(PD)最大，为3.68个/100hm²，说明研究区该种景观类型分布较分散，耕地、园地和草地斑块密度分别为0.56个/100hm²、0.04个/100hm²和0.33个/100hm²，数值较小，说明研究区该三种景观类型分布相对集中。

景观形状指数(LSI)最大为水域及水利设施用地，其指数值为112.95，说明水域及水利设施用地斑块分布较离散；其次是林地和交通运输用地，景观形状指数分别为81.75和76.94，数值相对较高，分布相对较分散；其余景观类型景观形状指数大小依次是城镇及工矿用地、耕地、草地、其他用地和园地，其中园地景观形状指数最小，数值为9.41，说明园地斑块分布较为集中，聚合程度较好。

景观类型中耕地的分散和并列指数值(IJI)最大，为73.23，说明耕地景观在空间上聚集性较差；园地、草地、交通运输用地和其他用地分散和并列指数较耕地小，说明该四种景观类型的空间聚集性较耕地好；水域及水利设施用地分散和并列指数最小，为47.86，说明该种景观类型较其他景观类型聚集性较高，连通性较好。

聚合指数(AI)中耕地、园地和城镇及工矿用地景观指数值较高，分别为94.54、85.85和84.21，说明该三种景观类型斑块内部的链接度较高；交通运输用地的聚合指数最小，指数值为42.79，说明该种景观类型斑块内部的链接程度较其他景观类型差。

斑块凝聚指数(COHESION)值最大为耕地，最小为草地，其指数值分别为99.79和75.95，说明耕地景观空间连接度较高，草地景观的空间连接度较差；园地、林地、草地、交通运输用地和水域及水利设施用地斑块凝聚指数也相对较高，说明研究区景观中相同类型斑块的空间链接程度较好。

综上所示，研究区景观类型中，水域及水利设施用地、林地和城镇及工矿用地景观空间破碎度较其他景观大；耕地景观为研究区的基质景观类型；水域及水利设施用地、交通运输用地和林地斑块分布较离散，主要是由于自身的分布特点所决定；耕地和园地聚合指数和斑块凝聚指数较高，说明耕地和园地景观斑块空间链接度高。计算结果详见表3。

Table 3. Landscape pattern index at patch type level

表3. 斑块类型水平上景观格局指数值

5. 结论

本研究以台安县土地利用现状矢量数据为基础，在GIS、Fragstats4.2和GS + 7.0技术支撑下，将研究区景观类型进行划分为8种，分别在整体景观水平和斑块类型水平上选取5类10个景观格局指数，定量分析台安县景观空间格局现状，主要得到以下结论：

1) 通过分析计算，本研究确定台安县景观格局现状最佳分析粒度为30 m，最佳分析幅度为360 m。

2) 在整体景观水平上，从斑块个数(NP)、斑块密度(PD)和景观形状指数(LSI)可以看出研究区整体景观水平上破碎度较高；从蔓延度指数(CONTAG)和斑块凝聚指数(COHESION)可以看出研究区斑块的空间连接程度高；从香农多样性指数(SHDI)和香农均匀度指数(SHEI)可以看出研究区景观多样性水平较高，景观类型分布均匀水平一般，异质性水平较高。

3) 在斑块类型水平上，研究区景观类型中，水域及水利设施用地、林地和城镇及工矿用地景观空间破碎度较其他景观大；耕地景观为研究区的基质景观类型；水域及水利设施用地、交通运输用地和林地斑块分布较离散，主要是由于自身的分布特点所决定；耕地和园地聚合指数和斑块凝聚指数较高，说明耕地和园地景观斑块空间链接度高。