1990~2000年昆明市景观格局变化研究
基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别——以昆明市为例
第 40 卷 ，第 3 期 2023 年6 月15 日国土资源科技管理Vol. 40，No.3Jun. 15，2023 Scientific and Technological Management of Land and Resourcesdoi：10.3969/j.issn.1009-4210.2023.03.002基于生态安全格局的高原城市生态修复关键区域识别——以昆明市为例刘凤莲，刘 艳（云南财经大学 国土资源与持续发展研究所，云南 昆明 650221）摘 要：构建区域生态安全格局，识别生态修复关键区域，是在生态文明建设背景下，实施区域生态修复、维护区域生态安全、提高区域生态环境质量的重要举措。
本文以典型的高原城市——昆明市为研究区，利用形态学空间格局分析和景观连通性识别生态源地，通过成本路径工具提取生态廊道，运用电路理论确定生态“夹点”、生态障碍点等生态修复关键区域。
研究表明：（1）昆明市生态源地面积总计6721.78km2，占全市总面积的31.99%，主要土地利用类型为林地和水域。
（2）共提取出91条生态廊道，其中重要廊道19条，重要生态廊道集中分布在昆明市的北部。
（3）共识别生态“夹点”75处，面积66.06km2；生态障碍点4处，面积49.24km2；生态断裂点41处。
研究可为昆明市国土空间生态修复关键区域识别和区域生态保护修护工作的开展提供参考。
关键词：生态安全格局；生态修复分区；形态学空间格局分析；电路理论；昆明市中图分类号：X171.4 文献标志码：Ａ 文章编号：1009-4210-（2023）03-017-14 Identification of Key Areas for Ecological Restoration in Plateau Cities Based on the Ecological Security Pattern: A Case Study of KunmingLIU Feng-lian，LIU Yan(Institute of Land & Resources and Sustainable Development，Yunnan University of Finance andEconomics，Kunming 650221，Yunnan，China)Abstract: Constructing a regional ecological security pattern and identifying key areas for ecological restoration were important measures to pursue regional ecological restoration，maintain regional ecological security，and improve the regional ecological environment quality under the context of ecological civilization construction. This paper, taking Kunming，a typical plateau city，as the study area，applied morphological spatial pattern analysis and landscape connectivity to identify ecological source areas，extracted the ecological corridors with the cost path as a tool，and identified the key areas for ecological restoration based on the circuit theory，such as ecological pinch points and ecological barrier points. The 收稿日期：2023-03-16；改回日期：2023-03-30基金项目：云南省教育厅科学研究基金项目（2021J0592）；云南财经大学引进人才项目（2022D13）作者简介：刘凤莲（1981—），女，博士，硕士生导师，从事土地利用与区域可持续发展研究。
219443706_基于LUCC_的滇中城市群三生空间格局演变研究
doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.02.005基于LUCC的滇中城市群三生空间格局演变研究杨 磊，刘凤莲*（云南财经大学国土资源与持续发展研究所，云南·昆明650221）摘 要：明晰三生空间格局演变过程及特征，对优化国土空间布局，促进区域可持续发展具有重要意义。
以2000—2020年的五期滇中城市群土地利用数据为基础，根据土地利用主导功能划分三生空间类型，采用土地利用动态度、转移矩阵等方法探究了三生空间格局演变特征。
得出如下结论：生态空间是滇中城市群三生空间的主要类型，研究期内草地生态空间和农业生产空间面积缩减较为严重，分别减少738.51 km2与505.50 km2；研究期内林地、草地生态空间和农业生产空间相互转移频繁，城镇生活空间和工业生产空间受其他三生空间类型转入影响，规模显著扩大；研究期内滇中城市群中东部地区的开发强度和人为干扰较为剧烈，林地、草地生态空间和农业生产空间的景观破碎化程度不断加深。
关键词：三生空间；土地利用动态度；土地利用转移矩阵；景观格局指数；滇中城市群中图分类号：F301.24 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2023)02-0028-08自改革开放以来，我国工业化和城镇化水平不断提高，社会经济发展迅速。
然而快速城镇化、工业化引发诸多问题，如社会经济对资源的需求量、环境的破坏性与资源环境储量及所能承受开发强度之间的矛盾愈发突出；人口向城市集聚引发农村空心化和“城市病”；土地资源过度开发与粗放利用并存，尤其是城乡建设用地近年来急剧扩张，大量挤占农业生产空间和生态空间[1]。
如何协调社会经济发展与生态环境保护已是我国可持续发展研究的核心议题[2]。
自2012年党的十八大提出构建“生产高效集约，生活宜居宜业，生态山清水秀”的“三生空间”以来[3]，我国已有大量学者开始从多尺度多视角对“三生空间”展开研究，主要涉及三生空间格局演化及优化[4-5]，三生空间识别、划定、评价及冲突[6-9]，三生空间耦合协调及影响因素研究[10-11]。
旅游业发展调研报告
旅游业发展调研报告篇一：关于全市旅游业发展情况的调研报告关于全市旅游业发展情况的调研报告（讨论稿）为了进一步贯彻落实市委二届八次全委扩大会议和全市旅游发展大会精神，使旅游业成为发展生态经济的先导产业和建设通道经济特色市的重要内容，提升旅游业带动经济社会发展的总体水平，根据市政协常委会会议安排，市政协组织部分政协委员并邀请相关部门和单位的负责同志，通过实地察看、查阅资料、座谈讨论、赴外考察等形式，对全市旅游业发展情况进行了专题调研。
现将调研情况报告如下：一、现状和特点我市旅游业发展经历了外事接待（1980年前）、外事接待型向经济创汇型过渡（1980年至1990年）、开发起步（1990年至2000年）和快速发展（2000年以来）四个阶段。
2000年以来，市委、市政府出台了《关于进一步加快旅游业发展的实施意见》和《张掖市旅游业管理暂行办法》，编制并批转实施了《张掖市旅游业发展规划》和《张掖丹霞地貌旅游区发展规划》，县（区）及主要景区发展详规逐步制定与实施。
特别是近年来，在市委、市政府领导下，全市各级各部门认真贯彻国务院《关于加快发展旅游业的意见》、市委二届八次全委扩大会和全市旅游发展大会精神，旅游业的组织领导进一步加强，目标定位更加准确，宣传氛围更加浓厚，项目建设不断加强，基础设施逐步改善，旅游业呈现出快速、健康发展势头。
止目前，全市已建立国家A级旅游景区15家，其中4A级景区3家，3A级景区4家，2A级景区8家，国家级水利名胜景区6家，省级风景名胜区3家，省级森林公园5家，省级地质公园1家，国家级观光农业示范点1家。
各类宾馆206家（其中星级宾馆9家），接待床位总数达10020张，100个餐位以上的酒店餐厅178家，娱乐场所120多家，旅行社14家。
同时，形成了以石岗墩国家级高科技农业旅游观光示范点为龙头，全市20多家休闲度假村为骨干，城郊400多家“农家乐园”为主体的乡村休闲旅游。
2009年，全市共接待国内外游客116万人次，旅游综合收入4.15亿元，占全市GDP的比重达到2.16％，旅游行业从业人数达到1.05万人。
基于GeoSOS-FLUS_模型的河北省土地利用景观格局模拟
江苏农业学报(ＪｉａｎｇｓｕＪ.ｏｆＡｇｒ.Ｓｃｉ.)ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５ｈｔｔｐ://ｊｓｎｙｘｂ.ｊａａｓ.ａｃ.ｃｎ王雪然ꎬ潘佩佩ꎬ王晓旭ꎬ等.基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟[Ｊ].江苏农业学报ꎬ２０２１ꎬ３７(３):６６７￣６７５.ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣４４４０.２０２１.０３.０１５基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟王雪然１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀潘佩佩１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀王晓旭４ꎬ㊀王晓萌１ꎬ２ꎬ３(１.河北师范大学资源与环境科学学院ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ２.河北省环境变化遥感识别技术创新中心ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ３.河北省环境演变与生态建设实验室ꎬ河北石家庄０５００２４ꎻ４.河北雄安新区管理委员会规划建设局ꎬ河北雄安０７１７９９)收稿日期:２０２０￣１１￣０１基金项目:河北省自然科学基金项目(Ｄ２０２０２０５００９)ꎻ河北师范大学基金项目(Ｌ２０１９Ｚ０９㊁Ｌ２０２１Ｂ２２)ꎻ国家自然科学基金项目(４１４０１６４６)ꎻ河北师范大学在读研究生创新能力培养资助项目(ＣＸＺＺＳＳ２０２００６６)作者简介:王雪然(１９９４－)ꎬ女ꎬ河北邯郸人ꎬ硕士研究生ꎬ主要从事土地利用变化研究ꎮ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ａｕｇｘｕｅｒａｎ＠１６３.ｃｏｍ通讯作者:潘佩佩ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｐａｎｐｅｉｐｅｉ６２６＠１６３.ｃｏｍ㊀㊀摘要:㊀揭示土地利用景观格局演变特征ꎬ不仅有助于明确其与自然㊁人类活动影响因素的关系ꎬ还可为当前国土空间规划及生态文明建设提供依据ꎮ本研究以面临新发展机遇的河北省为研究区ꎬ利用ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟２０３０年土地利用情况ꎬ基于景观生态学软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ探讨区域景观格局演变态势ꎮ结果表明:(１)在模拟结果层面ꎬ河北省未来建设用地占比增至１１ ９４％ꎬ林地㊁草地面积略有增加ꎬ耕地㊁水域和未利用地占比降至４６ ３５％㊁２ ６２％㊁０ ７１％ꎬＫａｐｐａ系数和ＦｏＭ系数的计算结果均说明ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的模拟结果具有较高可信度ꎮ(２)在景观格局层面ꎬ耕地平均斑块面积下降明显ꎬ林地㊁建设用地优势度提升ꎬ草地㊁水域被不断分割ꎻ区域整体蔓延度指数降低ꎬ分裂指数由１９９０年的９ ３７增至２０２０年的１２ ７１ꎬ景观格局变化具有空间异质性ꎮ在现行土地政策机制下ꎬ２０３０年景观格局虽向良性态势发展ꎬ但依然面临建设用地无序扩张ꎬ耕地破碎化严重等问题ꎮ本研究结果对于合理规划㊁高效利用土地资源ꎬ平衡经济发展和土地利用具有重要的现实意义ꎮ关键词:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型ꎻ模拟预测ꎻ景观格局ꎻ河北省中图分类号:㊀Ｋ９０３㊀㊀㊀文献标识码:㊀Ａ㊀㊀㊀文章编号:㊀１０００￣４４４０(２０２１)０３￣０６６７￣０９ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｆｏｒｌａｎｄｕｓｅｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌＷＡＮＧＸｕｅ￣ｒａｎ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＰＡＮＰｅｉ￣ｐｅｉ１ꎬ２ꎬ３ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｘｕ４ꎬ㊀ＷＡＮＧＸｉａｏ￣ｍｅｎｇ１ꎬ２ꎬ３(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＨｅｂｅｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＨｅｂｅｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＲｅ￣ｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＨｅｂｅｉＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＣｈａｎｇｅａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＣｏｎ￣ｓｔｒｕｃｔｉｏｎꎬＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００２４ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＢｕｒｅａｕｏｆＨｅｂｅｉＸｉｏｎｇ ａｎＮｅｗＡｒｅａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｍｍｉｔｔｅｅꎬＸｉｏｎｇ ａｎ０７１７９９ꎬＣｈｉｎａ)㊀㊀Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀Ｒｅｖｅａｌｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｆｏｒｌａｎｄｕｓｅｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｈｅｌｐｔｏｃｌａｒｉｆｙｉｔｓｒｅｌａ￣ｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｏｆｎａｔｕｒｅａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓꎬｂｕｔｃａｎａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅｂａｓｉｓｆｏｒｃｕｒｒｅｎｔｔｅｒｒｉｔｏｒｉａｌｓｐａｃｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ.ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｔｏｏｋＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅꎬｗｈｉｃｈｗａｓｆａｃｉｎｇｎｅｗｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｐｐｏｒｔｕ￣ｎｉｔｉｅｓꎬａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａꎬａｎｄｕｓｅｄＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｉｔｓｌａｎｄｕｓｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｉｎ２０３０.ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｅｃｏｌｏｇｙｓｏｆｔｗａｒｅＦｒａｇｓｔａｔｓｔｏｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｏ１１ ９４％ꎬｔｈｅａｒｅａｏｆｗｏｏｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｄｓｌｉｇｈｔｌｙꎬａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｃｕｌ￣ｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄꎬｗａｔｅｒａｒｅａａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｔｏ７６６４６ ３５％ꎬ２ ６２％ꎬ０ ７１％ꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.ＢｏｔｈＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄＦｏＭｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌｓｉｍｕｌａｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｗａｓｈｉｇｈ.Ｆｒｏｍｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎａｓｐｅｃｔꎬｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐａｔｃｈａｒｅａｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄｈａｄｄｒｏｐｐｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙꎬａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｌａｎｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｗｅｒｅｉｍｐｒｏｖｅｄꎬｇｒａｓｓｌａｎｄａｎｄｗａｔｅｒｓｗｅｒｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｄｉｖｉｄｅｄ.Ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｒｅｇｉｏｎａｌｓｐｒｅａｄｉｎｇｉｎｄｅｘｄｅｃｒｅａｓｅｄꎬａｎｄｔｈｅｓｐｌｉｔｉｎｄｅｘｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ９ ３７ｉｎ１９９０ｔｏ１２ ７１ｉｎ２０２０.Ｔｈｅｓｐａｃｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅｓｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ.Ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｌａｎｄｐｏｌｉｃｙｍｅｃｈａｎｉｓｍꎬａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔ￣ｔｅｒｎｆｏｒ２０３０ｄｅｖｅｌｏｐｅｄｉｎａｐｏｓｉｔｉｖｅｔｒｅｎｄꎬｉｔｓｔｉｌｌｆａｃｅｄｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｄｉｓｏｒｄｅｒｌｙｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｎｄｓｅｒｉ￣ｏｕｓｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ.Ｔｈｅｓｅｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｒａｔｉｏｎａｌｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｓｅｏｆｌａｎｄｒｅ￣ｓｏｕｒｃｅｓａｓｗｅｌｌａｓｂａｌａｎｃｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｌａｎｄｕｓｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳｍｏｄｅｌꎻｓｉｍｕｌａｔｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎꎻＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ㊀㊀随着社会经济的快速发展ꎬ土地利用矛盾日益突出[１]ꎬ关于土地利用变化的研究成为国际热点课题之一[２]ꎮ景观格局是景观形成因素和景观生态过程共同作用的结果[３]ꎬ其演化过程和生态特征的分析结果可应用于国土空间规划与治理[４]ꎮ未来土地利用模拟预测可增强景观生态以及国土空间规划的前瞻性[５]ꎬ土地利用变化模型则为模拟预测提供了技术支持ꎮ以往国内外针对土地利用景观格局的研究ꎬ多集中在景观格局演变的现状及驱动力分析[６￣９]ꎮ从研究方法看ꎬ多将ＧＩＳ空间分析与景观指数相结合ꎬ如何华春等[７]借助ＧＩＳ技术ꎬ定量分析了盐城海岸带的景观格局特征ꎬ从研究视角看ꎬ土地利用景观时空演变[８]㊁驱动机制[９]等都有涉及ꎮ有学者分析单个地类景观格局的演变过程ꎬ车通等[１０]深入剖析扬州市在城市扩张中建设用地景观格局的演变及驱动机制ꎬ以期为建设用地结构优化提供科学依据ꎮ有学者指出ꎬ明确当前景观格局演变的过程和机制固然重要ꎬ但预测未来土地利用景观格局的情形具有更重要的科学价值和实践意义[１１]ꎮ王明常等[１２]以长白山为研究区ꎬ基于Ｍａｔｌａｂ平台ꎬ结合地理元胞自动机模型(ＣＡ)ꎬ建立了景观格局信息模拟与预测模型ꎮ张剑等[１１]以山东半岛海洋经济带核心区为研究区域ꎬ基于转移矩阵和ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型构建并模拟了该区土地利用的时空动态演变过程ꎮ然而ꎬ广泛应用的元胞自动机模型只能模拟单类用地的演变ꎬ而耦合ＣＡ￣Ｍａｒｋｏｖ模型未能充分考虑土地利用的多因素驱动影响ꎮ土地利用模拟领域应用较多的ＣＬＵＥ￣Ｓ模型对土地类型之间微小转化的概率考虑不足[１３]ꎬ增加了模拟的不确定性ꎮＬｉｕ等[１４]研究出的ＦＬＵＳ模型(Ｆｕｔｕｒｅｌａｎｄｕｓｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ)ꎬ成功耦合了系统动力学(ＳＤ)与神经网络ＣＡꎬ能有效处理在自然㊁人类活动共同作用下的土地转化概率问题ꎬ为深入剖析景观格局演变提供了有力工具ꎬ该模型也已成功应用于多项研究[１５￣１７]ꎮ综上所述ꎬ当前研究多突出土地利用模拟和景观格局演变的单点研究ꎬ结合土地利用模拟结果ꎬ预测未来发展下景观格局变化态势的研究较少ꎬ将景观格局演变和未来土地利用结构相结合的研究还不够深入ꎮ在京津冀一体化国家重大发展战略及雄安新区建设不断推进的背景下ꎬ河北省也迎来经济发展的重要契机ꎬ景观格局变化日益剧烈ꎬ如何协调景观生态保护与经济发展的关系是当前面临的重要课题ꎮ因而ꎬ本研究拟以河北省为研究区ꎬ预测未来土地利用景观格局发展态势并分析其演变过程ꎬ针对研究结果提出土地资源合理利用及景观格局优化的相关建议ꎬ以期为决策者实施国土空间规划ꎬ优化土地利用结构ꎬ促进生态环境的可持续发展提供理论基础和实际参考ꎮ１㊀材料与方法１.１㊀研究区概况河北省地处中纬度沿海与内陆交接地带ꎬ环抱京津ꎬ共辖１１个地市(图１)ꎬ总面积１.８８８ˑ１０５ｋｍ２ꎮ地势自西北向东南呈递减趋势ꎬ是全国地形地貌最为齐全的省份之一ꎮ区域内自然地理要素差异大ꎬ西北部山地面积约占全省面积的３５ ０％ꎬ生态环境脆弱ꎻ东南部平原连片分布ꎬ约占全省面积的４３ ４％ꎬ是全国重要的粮食产地ꎮ受自然条件及经济发展水平影响ꎬ土地景观格局演变空间异质性显著ꎮ１.２㊀数据来源地面高程数据来自地理空间数据云(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/)ꎬ土地利用数据(１９９０年㊁２０００年㊁２０１０年)及铁路㊁公路㊁行政区划等矢量数据来自中国科学院资源与环境数据中心(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｒｅｓｄｃ.８６６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图１㊀河北省区位和高程Ｆｉｇ.１㊀Ｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ(ＤＥＭ)ｏｆＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅｃｎ/)ꎬ以ＬａｎｄｓａｔＴＭ/ＥＴＭ遥感影像为主要数据源ꎬ分辨率为３０ｍꎮ２０２０年土地利用数据来自ＧｌｏｂｅＬａｎｄ３０(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｌｏｂｅｌａｎｄ３０.ｃｏｍ/ＧＬＣ３０Ｄｏｗｎｌｏａｄ/ｉｎｄｅｘ.ａｓｐｘ)ꎮ根据本研究需要ꎬ将研究区土地分为耕地㊁建设用地㊁林地㊁水域㊁草地和未利用地６种类型ꎮ１.３㊀研究方法１.３.１㊀ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型１.３.１.１㊀基于人工神经网络(ＡＮＮ)的驱动概率㊀人工神经网络是一种为模仿生物大脑神经元结构而设计的智能算法ꎬ多用于有多种输入非线性函数的估计[１４]ꎮ输入的驱动因素越多ꎬ获得的结果越准确ꎬ也能更好地体现土地类型间的相互作用和竞争关系ꎮ土地景观格局演变受自然因素㊁社会因素和经济因素的综合驱动影响ꎬ地形从本质上决定了土地利用类型ꎬ交通和社会经济因子对其有重要影响ꎬ因此本研究选取数字高程模型(ＤＥＭ)㊁坡向㊁坡度㊁人口㊁ＧＤＰ㊁距铁路距离㊁距公路距离㊁距城市中心距离作为演变驱动力因素ꎮ结合本研究所需要的数据及模拟的可行性ꎬ将分辨率统一为１００ｍꎮ１.３.１.２㊀基于自适应惯性机制的ＣＡ模拟㊀在ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型中ꎬ用地转化概率既取决于神经网络输出的驱动因素概率ꎬ还受到表示扩张能力强弱的邻域密度(公式１)㊁惯性系数(公式２)㊁转换成本以及土地之间竞争的影响ꎬ最终确定土地类型转换的总概率(公式３)ꎮΩｔｐꎬｋ＝ðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)ＮˑＮ－１ˑｗｋ(１)式中:Ωｔｐꎬｋ表示领域密度ꎻðＮˑＮｃｏｎ(ｃｔ－１ｐ＝ｋ)表示在ＮˑＮ的窗口上ꎬ上一次迭代(ｔ－１)结束后第ｋ种用地类型的像元总个数ꎻｗｋ表示各类用地邻域作用的权重ꎮＩｎｅｒｔｉａｔｋ＝Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋ㊀㊀㊀ｉｆ｜Ｄｔ－２ｋ｜ɤ｜Ｄｔ－１ｋ｜Ｉｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－２ｋＤｔ－１ｋ㊀ｉｆ０>Ｄｔ－２ｋ>Ｄｔ－１ｋＩｎｅｒｔｉａｔ－１ｋˑＤｔ－１ｋＤｔ－２ｋ㊀ｉｆＤｔ－１ｋ>Ｄｔ－２ｋ>０ìîíïïïïïïïï(２)式中:Ｉｎｅｒｔｉａｔｋ表示第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻＤｔ－１ｋ㊁Ｄｔ－２ｋ分别表示上一次㊁上两次迭代时ꎬ第ｋ种用地类型像元数与需求数目的差ꎮＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ＝ｓｐｐꎬｋˑΩｔｐꎬｋˑｉｎｅｒｔｉａｔｋˑ(１－ｓｃｃңｋ)(３)式中:ＴＰｒｏｂｔｐꎬｋ为像元ｐ在迭代次数ｔ时转化成用地类型ｋ的总概率ꎻｓｐｐꎬｋ为神经网络输出的适宜性概率ꎻΩｔｐꎬｋ为邻域作用ꎻｉｎｅｒｔｉａｔｋ为第ｋ种用地在迭代时间ｔ上的惯性系数ꎻｓｃｃңｋ为土地利用类型ｃ转为类型ｋ的成本ꎬ１－ｓｃｃңｋ表示发生转化的难易程度ꎮ１.３.１.３㊀模型精度检验㊀许文宁等[１８]认为Ｋａｐｐａ系数(公式４)能有效验证预测模型精度ꎻＰｏｎｔｉｕｓ等[１９]认为品质因数ＦｏＭ(公式５)常用于模型准确性验证ꎮＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型将两者结合ꎬ以增强模拟准确性的科学依据ꎮＫａｐｐａ＝(ｐ－ｐｅ)/(１－ｐｅ)(４)式中:Ｋａｐｐａ为Ｋａｐｐａ系数ꎻｐ为总精度ꎻｐｅ＝(ａ１ˑｂ１＋ａ２ˑｂ２＋ ＋ａｎˑｂｎ)/(ＳˑＳ)ꎬ其中ｎ为类别数ꎬａ１ꎬａ２ꎬ ꎬａｎ为真实结果中每一类土地的面积ꎬｂ１ꎬｂ２ꎬ ꎬｂｎ为模拟结果中每一类土地的面积ꎬＳ表示样本数量ꎮＦｏＭ＝Ｂ/(Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ)(５)式中:ＦｏＭ表示品质因数ꎻＡ表示实际发生转化而模拟未发生转化的面积ꎻＢ表示实际和模拟均发生转化的面积ꎻＣ表示实际发生转化ꎬ但模拟转化结果与实际不同的面积ꎻＤ表示实际无变化ꎬ但模拟发９６６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟生转化的面积ꎮ综上ꎬ河北省土地景观格局模拟框架示意图见图２ꎮ图２㊀河北省土地利用预测框架示意图Ｆｉｇ.２㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｌａｎｄｕｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ１.３.２㊀景观格局演变研究㊀景观指数是景观格局信息的高度浓缩[２０]ꎮ由于景观指数有较多类别且相似度较高ꎬ本研究结合前人研究成果及自身研究需要ꎬ从类别水平以及景观水平出发ꎬ选取适宜指标(表１)ꎬ通过软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ揭示景观类型面积比例㊁区位优势形态㊁空间布局和集聚程度[２１]ꎮ表１㊀景观格局指数及含义Ｔａｂｌｅ１㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｍｅａｎｉｎｇｓ项目指标名称㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀取值范围景观意义㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀类别水平景观面积比例(ＰＬＡＮＤ)０<ＰＬＡＮＤɤ１００值越大ꎬ景观中此类斑块面积越大平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)ＡＲＥＡ＿ＭＮ>０值越大ꎬ单个斑块面积越大最大斑块指数(ＬＰＩ)０<ＬＰＩɤ１００值越大ꎬ斑块优势越明显景观形状指数(ＬＳＩ)ＬＳＩȡ１值越大ꎬ斑块越分离斑块密度(ＰＤ)ＰＤ>０值越大ꎬ斑块分割越细景观水平香农多样性指数(ＳＨＤＩ)ＳＨＤＩȡ０值越大ꎬ多样性越丰富香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)０ɤＳＨＥＩɤ１值越大ꎬ各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布分裂指数(ＳＰＬＩＴ)ＳＰＬＩＴȡ１值越大ꎬ主导斑块分裂程度越高蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)０<ＣＯＮＴＡＧɤ１００值越大ꎬ斑块连接性越好２㊀结果与分析２.１㊀模拟及结果验证以２０１０年实际情况为初始状态ꎬ随机选取１０ ００％的样本点进行训练ꎮ结合河北省近年来出台的关于土地利用政策ꎬ经不断调试ꎬ邻域密度设定为:耕地０ ９㊁建设用地１ ０㊁林地０ ５㊁草地０ ７㊁水域０ １㊁未利用地０ ３ꎻ在限制成本矩阵中禁止水域向建设用地转移ꎻ默认加速因子０ １ꎬ控制转化速率ꎮ利用Ｍａｒｋｏｖ链预测２０２０年各景观类型数量ꎬ将模拟生成的２０２０年结果(图３ｂ)与２０２０年现状比较ꎬＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型计算出的Ｋａｐｐａ系数为９２ １０％ꎬＦｏＭ系数为０ １２８ꎬ表明模型模拟结果与实际情况的一致性较强ꎮ在保持参数不变的情况下ꎬ通过模型计算模拟生成适宜性概率图(图３ａ)以及２０３０年土地利用结果(图３ｃ)ꎮ０７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期图３㊀景观格局转移概率及模拟结果Ｆｉｇ.３㊀Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ２.２㊀景观类型面积比例变化表２显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ河北省各类景观相对优势面积比例基本保持不变ꎮ耕地㊁草地和未利用地占比由５２ ８０％㊁１８ １３％㊁１ １３％降至４７ ５９％㊁１７ ３５％㊁０ ７３％ꎻ林地㊁建设用地及水域占比由１９ ５９％㊁６ １１％㊁２ ２４％增至２０ ２２％㊁１１ ４８％㊁２ ６３％ꎬ呈现耕地减少和建设用地增加这一现象ꎮ随着城镇化进程的加快ꎬ建设用地在２０００－２０１０年增长最为明显ꎮ在坚持生态优先的原则下ꎬ林地面积总体呈缓慢增长ꎮ１９９０－２０２０年ꎬ未利用地作为河北省的后备储蓄用地ꎬ其经济功能不断被挖掘ꎬ加之缺乏合理有效的管控ꎬ面积减少较多ꎮ模拟结果显示ꎬ与２０２０年相比ꎬ至２０３０年林地㊁建设用地分别增至２０ ４６％㊁１１ ９４％ꎻ耕地㊁草地㊁未利用地减少至４６ ３５％㊁１７ ３６％㊁０ ７１％ꎬ水域面积占比变化不大ꎬ建设用地增加和耕地减少格局并未发生明显改变ꎮ另外ꎬ图３ｃ显示ꎬ城镇周围的建设用地呈向外扩张趋势ꎬ持续侵占周边耕地ꎬ导致耕地面积进一步缩小ꎮ２.３㊀类别水平演变特征对类别水平景观指数进行分析ꎬ有助于明确河北省不同景观类型的格局变化ꎮ表３显示ꎬ１９９０－２０２０年林地斑块密度(ＰＤ)和平均斑块面积(ＡＲＥＡ＿ＭＮ)整体上升ꎬ最大斑块指数(ＬＰＩ)下降ꎬ景观形状指数(ＬＳＩ)无明显变化ꎬ表明林地面积虽有增加ꎬ但斑块优势度降低ꎻ草地除ＡＲＥＡ＿ＭＮ有所上升外ꎬ其他指数均下降ꎬ对景观格局的控制作用减弱ꎮ表４显示ꎬ１９９０－２０２０年耕地ＬＰＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬＰＤ㊁ＬＳＩ明显增加ꎬ耕地景观面积比例降低ꎬ破碎化严重ꎬ是受人类干扰较大的景观类型ꎻ建设用地ＰＤ㊁ＬＳＩ和ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体呈现不同程度的增加ꎬ仅ＬＰＩ下降ꎬ表明建设用地平均斑块面积增加ꎬ向周边扩张现象明显ꎬ斑块密度增加ꎬ在区域内的优势性明显增强ꎮ表５显示ꎬ１９９０－２０２０年水域ＬＳＩ㊁ＬＰＩ整体增加ꎬＰＤ上升明显ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ呈现分离倾向ꎬ受人为影响干扰较大ꎻ未利用地ＡＲＥＡ＿ＭＮ整体增加ꎬ其余指数下降ꎬ表明未利用地斑块被不断分割㊁蚕食ꎬ优势度降低ꎮ表２㊀各土地类型比例Ｔａｂｌｅ２㊀Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｔｙｐｅｓ土地景观类型景观面积比例(％)１９９０年２０００年２０１０年２０２０年２０３０年林地１９.５９１９.５８１９.８７２０.２２２０.４６草地１８.１３１７.９７１７.４７１７.３５１７.３６耕地５２.８０５１.８７４９.７２４７.５９４６.３５建设用地６.１１７.３６１０.２２１１.４８１１.９４水域２.２４２.１７２.０４２.６３２.６２未利用地１.１３１.０６０.６８０.７３０.７１１７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟㊀㊀对比２０２０年景观格局现状ꎬ２０３０年林地ＬＰＩ增加ꎬ优势度有所显现ꎬ这是持续加强植树造林的结果ꎻ但ＡＲＥＡ＿ＭＮ降低ꎬ平均斑块面积减小ꎬ因此后期应加强对无序破坏植被景观现象的治理ꎻ草地ＰＤ增加ꎬＡＲＥＡ＿ＭＮ下降ꎬ是破碎化较严重的生态用地ꎬ其生态效益势必受到影响ꎬ应重点加以保护ꎻ耕地平均斑块面积减少严重ꎬ斑块数量增加ꎬ应重点保护并进行整治ꎬ避免在经济发展中因耕地面积减少㊁破碎化引起质量下降ꎬ影响到区域粮食安全ꎻ建设用地的景观面积比例增加ꎬ斑块优势度提升明显ꎬ但斑块有所分离ꎬ并未向集聚方向发展ꎬ是城镇化无序扩张的结果ꎬ因此应合理管控建设用地ꎬ使其有序发展ꎻ水域和未利用地的平均斑块面积减小ꎬ斑块分割也越来越细ꎮ综上ꎬ区域类别水平景观格局依然面临较为严峻的态势ꎮ表３㊀林地㊁草地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ３㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ年份林地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ草地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０５９８１.９０２１０.１３３２７.３３０.１００６１.４６３２６.５０１８０.２６２０００年０.０５９９１.９０２０９.８０３２６.７８０.１００４１.４６３２５.９０１７８.８５２０１０年０.０６０５１.９０２１１.０３３２８.３８０.０９６５１.３３３１２.４９１８１.０５２０２０年０.０６０４１.４６２１０.２０３３４.７８０.０９２６１.１９３１３.９０１８７.３９２０３０年０.０７０５２.１７１７７.２５２９１.１８０.１２４３１.２２２６７.４０１３９.７２ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表４㊀耕地㊁建设用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ４㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间耕地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ建设用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０６３１３１.６０２３７.９９８３６.５００.１９０７０.２９２１８.８８３２.０３２０００年０.０６３２３０.６４２４４.５７８２０.６００.１８４３０.３１２１３.０４３９.９１２０１０年０.０７０９２８.９３２５８.１４７０１.７９０.２４４９０.２８２６０.３３４１.７２２０２０年０.０８０５２６.９９２７５.２０５９１.２８０.２５２５０.２０２７１.３３４５.４８２０３０年０.１９７８２８.０５２８０.５６２４０.６１０.４２５２０.３３３３４.３８２６.３４ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ表５㊀水域㊁未利用地景观类别水平景观指数演变Ｔａｂｌｅ５㊀Ｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｓａｎｄｕｎｕｓｅｄｌａｎｄａｔｃａｔｅｇｏｒｙｌｅｖｅｌ时间水域ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ未利用地ＰＤＬＰＩＬＳＩＡＲＥＡ＿ＭＮ１９９０年０.０２４８０.１７１４２.７９９０.５００.００５６０.０７６５.２９２０１.６７２０００年０.０２５１０.１８１４５.１６８６.５２０.００５６０.０７６７.０５１８９.０７２０１０年０.０２７２０.２９１２８.６２７５.０３０.００２６０.０６４５.１９２６０.６２２０２０年０.０６０６０.４６１５４.５１４３.４６０.００３４０.０６４８.５７２１４.４３２０３０年０.０９９００.４９１４６.７４２６.４４０.００４５０.０７４４.７１１５６.２９ＰＤ㊁ＬＰＩ㊁ＬＳＩ㊁ＡＲＥＡ＿ＭＮ见表１ꎮ２.４㊀景观水平时序演变特征对景观水平指数进行分析ꎬ可以整体把握区域景观格局动态演化ꎮ图４显示ꎬ１９９０－２０２０年ꎬ用以表征斑块连接性的蔓延度指数(ＣＯＮＴＡＧ)由５１ ９７持续下降至４８ ３２ꎬ斑块连接性减弱ꎬ以２０１０－２０２０年最为明显ꎻ表征斑块多样性的香农多样性指数(ＳＨＤＩ)和表征各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布的香农均匀度指数(ＳＨＥＩ)呈同步２７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期增长ꎻ分裂指数(ＳＰＬＩＴ)加强ꎬ由９ ３７增至１２ ７１ꎮ意味着在人类活动的影响下ꎬ景观破碎化程度升高ꎬ优势度下降ꎬ向均匀状态发展ꎬ景观格局更加分散化ꎮ对经由ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型模拟的２０３０年土地景观格局进行分析ꎬ与２０２０年相比ꎬＣＯＮＴ￣ＡＧ略有增加ꎬ而ＳＰＬＩＴ㊁ＳＨＤＩ㊁ＳＨＥＩ均呈下降趋势ꎬ其中分裂指数下降明显ꎬ由１２ ７１降至１１ ８３ꎮ表明景观格局斑块优势度上升ꎬ斑块连接性增强ꎬ向良性态势发展ꎬ但区域景观优势度依然不明显ꎬ分离破碎化水平也较高ꎮ图４㊀１９９０－２０３０年河北省景观水平指数变化Ｆｉｇ.４㊀ＩｎｄｅｘｃｈａｎｇｅｓｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０３０２.５㊀景观水平空间演变特征河北省自然因素㊁社会经济水平空间异质性显著ꎬ因此将景观水平指数进行空间化表示ꎬ可辨析景观特征空间差异性ꎬ对土地资源的管控也更具针对性ꎮ图５显示ꎬ空间形态上景观格局变化呈现明显差异ꎮ１９９０－２０２０年ＳＰＬＩＴ变化较为明显ꎬ整体呈现增加趋势ꎬ河北省东南部地区尤为明显ꎮ２０２０－２０３０年ＣＯＮＴＡＧ和ＳＰＬＩＴ变化空间差异明显ꎮ从空间形态上看ꎬ河北省西北部地区斑块连接性更好ꎬ优于河北省东南部地区ꎬ随着城镇化的发展ꎬ河北省东南部地区蔓延度不平衡化显现并且未来将延续这一态势ꎮ１９９０－２０３０年ꎬ整体区域的ＳＨＤＩ和ＳＨＥＩ呈增长趋势ꎬ２０３０年与２０２０年相比略有下降ꎬ尤其是燕山山脉及太行山脉地区下降明显ꎬ表明其与平原地区多样性差异减小ꎬ增强了河北省整体景观的均衡化ꎮ１９９０－２０２０年ꎬＳＰＬＩＴ变化明显的区域位于平原地带ꎬ因而平原地区景观的破碎化是河北省景观呈破碎倾向的主要原因ꎬ２０３０年河北省西北部地区ＳＰＬＩＴ有所降低ꎬ而南部平原地区及河北省东北部地区增加ꎬ因此未来河北省应根据景观异质性进行差异化的国土空间优化布局与管理ꎮ３㊀讨论在生态文明建设推进的背景下[２２￣２３]ꎬ建设用地空间扩张受限ꎬ但未来河北省建设用地增加趋势不可避免ꎬ因此提高用地效率是城镇化发展的主要方向ꎮ有学者提出ꎬ高密度发展是解决城市空间诉求增长的重要措施[２４]ꎬ因此建设用地应由扩张型向内涵型转变ꎬ提高建设用地内部的利用效率ꎬ避免无序发展ꎮ河北省作为重要的粮食产区ꎬ耕地面积不断减少并且破碎度增加ꎬ模拟结果也表明耕地分离演化还将持续ꎮ耕地破碎化影响农民规模投入的比较收益ꎬ加剧了农民退出农业生产或改变种植结构的想法ꎬ粮食作物种植面积明显降低[２５]ꎬ影响区域粮食安全ꎬ因而河北省应继续加强对耕地的保护力度ꎮ林地是保持区域景观优势度的重要生态用地ꎬ也是河北省乃至京津冀的重要生态屏障ꎮ自２０１０年以来林地面积缓慢增加ꎬ模拟结果表明这一趋势也将延续ꎬ但未来优势度依然较低ꎬ需继续实施退耕还林ꎬ尤其是河北西北部林地覆盖面积较大的山区ꎬ需要提升其在区域中的优势度ꎮ本研究结果表明草地和水域景观格局破碎是加剧河北省景观破碎的因素ꎮ３７６王雪然等:基于ＧｅｏＳＯＳ￣ＦＬＵＳ模型的河北省土地利用景观格局模拟图５㊀河北省景观水平指数空间分布Ｆｉｇ.５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｄｉｃｅｓａｔｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌｉｎＨｅｂｅｉｐｒｏｖｉｎｃｅ草地多分布在西北地区ꎬ由于其是重要的生态用地ꎬ景观破碎度增加使其难以保持原有的生态功能ꎬ从而对区域生态环境造成影响ꎬ因此应针对草地退化严重地区实行退耕还草等措施ꎮ鉴于河北省水资源紧缺ꎬ同时也是地下水漏斗区ꎬ因此应避免在经济发展过程中侵占河㊁湖㊁水库ꎬ降低水域景观格局变化带来的生态风险ꎮ未利用地多分布在张承地区ꎬ模拟结果表明其面积呈下降趋势ꎬ对未利用地不合理的开发利用可能导致不可挽回的生态问题ꎬ如次生盐碱化㊁水土流失等[２６]ꎬ因此应合理评估张承地区４７６江苏农业学报㊀２０２１年第３７卷第３期未利用地开发利用的生态风险ꎬ并根据风险高低开展合适的土地整治修复或开发利用策略ꎮ㊀㊀本研究对河北省土地景观格局及其动态演变进行模拟分析ꎬ发现随着社会经济发展ꎬ区域景观格局变化明显ꎬ因此要警惕经济发展等带来的景观破碎以及对生态环境的长远影响ꎮ随着京津冀协同发展战略以及雄安新区建设的推进ꎬ未来土地景观格局仍将持续变化[２７]ꎬ土地景观格局变化对生态环境影响的研究应继续开展ꎮ同时ꎬ本研究也存在着一定的不足ꎬ模拟过程中未考虑城市发展规划等因素ꎬ可能会影响模拟精度ꎮ根据研究区的特点从不同视角出发探究土地景观格局变化对生态环境的影响ꎬ将是今后重点关注的方向ꎮ参考文献:[１]㊀陈佑启ꎬ杨㊀鹏.国际上土地利用/土地覆盖变化研究的新进展[Ｊ].经济地理ꎬ２００１ꎬ２１(１):９５￣１００.[２]㊀刘纪远ꎬ张增祥ꎬ庄大方ꎬ等.２０世纪９０年代中国土地利用变化时空特征及其成因分析[Ｊ].地理研究ꎬ２００３ꎬ２２(１):１￣１２. 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1990～2000年昆明市景观格局变化研究
１９ ２ ０９ ０— ０ ０年 昆 明 市 景 观 格 局 变 化 研 究
余 茂 源 覃 家科 付 小 勇 ， ，
（ ． 南省 林 业 调 查 规 划 院 营林 分 院 ， 南 昆 明 ６ ０ ２ ；２ 广 西 林 业勘 测 设 计 院 ， 西 南 宁 ５ ０ １ ； １云 云 ５０１ ． 广 ３ ０ １ ３ 西 南林 业 大 学 ， 南 昆 明 ６ ０ ２ ． 云 ５ ２ ４）
（ ． ｏｅ ｔ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ａ ｃ ｆＹｕ ｎ ｎＩ ｓ ｔｔ ｆＦ ｒｓ ｎ ｅ ｔｒ ｎ ｌｎ ｉｇ １ Ｆ ｒｓ ａ ｅ ｎ ｎ ｈ ｏ ｎ ａ ｎ ｔｕｅｏ ｏｅｔ ｖ ｎｏｙａ ｄＰａ ｎｎ ，Ｋｕ ｍｉｇ６ ０ ３ Ｃ ｉａ ． ａ ｇ ｉ ｎ ｔｕｅ Ｍａ Ｂｒ ｉ Ｉ ｎ ｎ ５ ０ ２， ｈｎ ；２ Ｇｕ ｎ ｘ ｓ ｔｔ Ｉ ｉ ｏ ｏｅｔＩｖ ｎｏｙａ ｄ Ｐａ ｎｎ ，Ｎ ｎ ｉｇ５ ０ １ ，Ｃ ｉａ ３ Ｓ ｕｈ ｅｔＦ ｒｓ ｙＵｎｖｒｉ Ｋ ｎ ｎ ５ ２ ４， ｉａ ｆＦ ｒｓ ｎ ｅ ｔｒ ｎ ｌｎ ｉｇ ａ ｎｎ ３ ０ １ ｈｎ ； ． ｏ ｔ—ｗ ｓ ｏｅ ｔ ｉｅｓｔ ｕ ｍｉｇ６ ０ ２ Ｃｈｎ ） ｒ ｙ，
Ｌａ ｓ ａ ｔｅ ｎ Ｃｈａ ｇ ｓ ｏ ｎｄ ｃ ｐｅ Ｐａ ｔ ｒ ｎ ｅ ｆ Ｋｕｎ ｉ ｔ ｔ ｅ ９ ０ ａ ｄ ２ ０ ｍ ｎｇ Ｃｉｙ Ｂｅ ｗｅ ｎ １ ９ ｎ ０ ０
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居 住 用地 、 地 和 旱地 ， 草 增加 最 大 的是 城 镇 居 住 用 地 ， 加 了 ｌ ． ２ ｋ 增 ０ ９ ｍ ， １ ９ 比 ９ ０年 增 加 了 ５ ５ ； ． ％ 面积 减 少 的 有 水
景观格局研究综述
• 4.4 地统计学法
• 在研究早期，景观指数法在揭示格局的多尺度特征方面发 挥了重要作用，但景观指数尺度图的突变和转折很少，不 能准确预示景观等级结构的存在(Wu，2000)。 • 而地统计学法在景观尺度的研究工作中则应用相对广泛得 多(王政权，1999；吕一河和傅伯杰，2001)，如空间自相 关分析(Spatial autocorrelation analysis ) ( Pierre, 1998 ; Fortin, 1999 )、半方差分析(semivariogram analysis ) C Rossi et al，1992)、谱分析(Spectral analysis ) (Rensahaw et al,1984)、小波分析(Wavelet analysis ) ( Bradshaw, 1992; Monica, 1999;祖元刚等，1999；孙 丹峰，2003)、分形分析(Fractals ) ( Sugihara et al, 1990 )、尺度方差分析(Cullinan, 1997 )、点格局分析 (Point pattern analysis ) ( Ripley BD, 1976; Diggle PJ， 1983；张金屯，2004)等。
• 李秀珍等(2004)应用景观中性模型对常用景观指数进行了 评价，认为值得推荐的指标有总板块数目、平均斑块大小、 总边界密度，分维数，这几种指标都可应用于类型水平和 景观水平。 • 陈文波等(2002)认为平均周长面积比、蔓延度、相对斑块 面积、分维数和斑块类型数几个指标间独立性较好，又能 比较全面的描述景观格局。
• Dietzel （2005）比较了不同时期景观指数的差异，揭示 了城市增长存在“分散一融合”的震荡过程；
• Luck and Wu ( 2002)以空间代时间，研究了城市化梯度 上景观指数的变化，从而揭示了城市景观格局随着城市化 过程发展的变化规律。
昆明城市空间形态
昆明城市空间形态演变10级建筑学3班程轶学号 ************一：空间形态演变历程1．点状积聚期(从南诏至清末民初)昆明城始建于唐广德二年，其“城际滇池，三面皆水”，形成了昆明的雏型。
元中庆城在拓东城的基础上，向北扩展，形成一座南北长、东西窄的土城。
明洪武十五年改中庆城为云南府，城池北移，将圆通山、五华山、祖遍山、翠湖纳入城中，形成“三山一水”的城市格局，直到清末民初，昆明城基本保持这一空间特征。
2.块状发展期(民国初年至1937 年)1905 年昆明自辟商埠对外开放，在“明城”外围东南部形成近2km2 的商埠，1910 年滇越铁路全线开通，打通了昆明东南方向对外联系的通道，1922年在昆明东南部建立了当时中国第二个飞机场—巫家坝机场。
借助对外交通条件改善、对外经济兴起等外力作用，城市空间由“点”扩展到“面”，具有沿主要外向经济流和交通流方向的外溢趋势，表现为紧凑的块状积聚形态。
3. 组团跳跃发展期(1937 年～1978 年)1937 年～1949 年抗战时期，众多的沿海和内地工厂、机关、学校相继内迁，昆明城市人口激增，经济高度增长，城市迅速扩张，成为昆明近代史上城市发展最快的时期。
城市空间的拓展形成两种趋势：城市内部在“明城”基础上向四周连片扩张，具有明显的向心集中趋势；城市外部的工业布局有意避开中心区，按分工协作关系安排在郊区或周围城镇。
这种布局形式既保护了昆明古城原有的空间格局，又在远离城市中心区北、西、西南三个方向上形成独立的工业组团，城市空间表现出组团跳跃式发展的趋势。
4.放射组团式发展期(1978 年～1990 年)20 世纪80 年代中期，昆明城市基本形成了“二环九出口”的环形放射状道路系统，加强了昆明对周边地区的辐射作用，为昆明城市20 世纪90 年代的迅速扩张奠定了基础。
城市内部空间以旧城改造和填空补缺为主，呈现同心圆的扩张趋势；城市近郊八个工业区沿放射路向心拓展，大多数工业区逐步与中心区连在一起，20 世纪80年代末城市空间形态表现为“一主八片”放射组团状的星形结构。
1990年以来中国城乡功能研究综述
1990年以来中国城乡功能研究综述贺艳华;王伟;范曙光;周国华【摘要】城乡功能研究主要包括城市功能研究、乡村功能研究以及城乡功能关系研究。
借助Citespace V软件,利用其关键词共现分析功能探讨了城市功能与乡村功能研究的热点领域;基于文献阅读对城市与乡村功能类型、功能评价与功能分区、功能转型与功能演化、功能结构与空间分异以及城乡功能关系研究等内容进行梳理,归纳了相关研究进展与不足;并对后续城乡功能研究进行了展望,认为应加强城乡功能之间的内在关系与作用机制的研究,为城乡功能协同转型提供基础。
【期刊名称】《可持续发展》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P296-303)【关键词】城市功能;乡村功能;综述;Citespace【作者】贺艳华;王伟;范曙光;周国华【作者单位】[1]湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙;[1]湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙;[1]湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙;[1]湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言改革开放以来，中国的城镇和乡村都获得了迅速的发展，当前城镇化正以前所未有的速度推进，2016年城镇化率达到57.35%。
工业化、城镇化、信息化的快速发展，促进了城市与乡村的快速转型[1]。
城市由以往的封闭的局面形成了以特大城市为核心，大中小城市协调发展的局面，并在此基础上，形成了城市群；乡村由以往的粗放型农业生产转换为现代新型农村，表现在经济上从农业向非农业转型，社会构成上农民的分化，聚落从乡村型向城镇型转化，乡村文化的转型等[2]。
无论城市转型还是乡村转型，都是一个动态的复杂过程，涉及到社会、经济、文化、生态等综合要素的转型与更新[3]，其内容包括形态转型、制度转型与功能转型等，而功能的转型是城乡转型的内在要求与根本动力，形态与制度的转变最终是为了功能的完善。
功能是指有特定结构的事物或系统在内部和外部的联系与关系中表现出来的特性和能力[4]；而城市功能是城市所提供的产品和服务的功效与作用，或者说城市功能是指具有特定结构的城市系统在内部和外部的物质、信息、能量相互作用的关系或联系中，所表现出来的属性、能力、功效和作用[5]；乡村功能是指乡村为满足乡村居民各种需求所提供的各类服务的总和，涉及生态、经济、社会、文化等多方面[6]。
景观生态学的起源与发展解读
景观⽣态学的起源与发展解读景观⽣态学的起源与发展景观⽣态学是本世纪70年代以后蓬勃发展起来的⼀门新兴的交叉学科。
它以⽣态学理论框架为依托，吸收现代地理学和系统科学之所长，研究景观和区域尺度的资源、环境经营与管理问题，具有综合整体性和宏观区域性特⾊，并以中尺度的景观结构和⽣态过程关系研究见长（肖笃宁等，1997）。
⾃80年代后期以来，逐渐成为世界上资源、环境、⽣态⽅⾯研究的⼀个热点。
现在普遍的看法是，这门新兴学科是地理学与⽣态学相互结合的产物。
要想能够对其来龙去脉有更全⾯的了解，这就必然要涉及以上两门学科中的⼀些相关思想的发展。
地理学中，由于其学科跨度很⼤，并不是每⼀分⽀都与现代景观⽣态学有着直接的必然联系。
对景观⽣态学的发⽣、发展意义重⼤的仅是其中的综合⾃然地理学，其中与景观学的关系更为直接和密切。
1、发展历史地理学中的景观学产⽣于德国，19世纪末叶，由近代地理学的创始⼈之⼀、德国的洪堡（Alexander Von Humboldt）将景观的概念引⼊地理学中，他认为景观的地理学含义是“⼀个地理区域的总体特征”。
作为⼀门研究景观形成、演变和特征学科的景观学产⽣于19世纪后期⾄20世纪初期。
德国地理学家Seigfried Passarge 于1919―1920年出版了三卷本《景观学基础》之后，⼜于1921―1930年出版了四卷本的《⽐较景观学》。
在这两部著作中，他认为景观是相关要素的复合体，并系统地提出了全球范围内景观分类、分级的原理；并认为划分景观的最好标志是植被，同时，他还提出了城市景观的概念。
作为景观学说的提出者之⼀的德国⼈⽂地理学家Otto Schluter 于本世纪初发表了《⼈类地理学的⽬的》⼀书，在该书中他提出了⽂化景观形态学和景观研究是地理学的主题的观点。
在1952-1958年间先后完成的三卷本《早期中欧聚落区域》⼀书中，他提出了⾃然景观与⼈⽂景观的区别，并最早把⼈类创造景观的活动提到了⽅法论原理上来。
昆明市商业步行街园林景观特征分析
昆明市商业步行街园林景观特征分析敖明舒唐岱*（西南林业大学园林学院昆明650224）摘要：对昆明市主城区南屏街和东寺街两条主要商业步行街包含的园林景观进行调查与分析，认为其园林景观主要体现为以下几个特征①两条街道的街道空间基本宜人。
②园林小品和铺装很好地反映了城市历史和风土文化。
③街道景观色彩主体由青灰色、白色和红色组成，体现了公共空间的色彩美感④两条街道的景观也还存在一些不足之处，如过于注重平面空间而忽略了立面空间、一些富有内涵的园林建筑和小品没有相关说明文字等问题。
关键词：商业步行街；园林景观；特征分析；昆明市Abstract:the main street and nanping kunming east temple street two main commercial pedestrian street of landscape garden contains investigation and analysis,think that landscape is mainly embodied in the following features(1)two streets street space of basic and delightful.(2)the garden sketch and shop is very well reflect the city history and local conditions and culture.(3)the street landscape main body colour by green gray,white,and red composition,reflected the public space of colour aesthetic feeling(4)of the two streets landscape still exist some disadvantages,such as too much stress on the plane space and neglect the facade space,some rich connotation garden architectural and sketch no related instructions.Keywords:commercial pedestrian street;Landscape;Characteristic analysis;kunming中图分类号：K928.73文献标识码：A文章编号：Analysis on the Landscape Architecture Features of the Main Commercial Pedestrian Streets in the Kunming CityAo Mingshu(Faculty of Landscape Architecture,Southwest Forestry University,Kunming,,650224)Abstract:This paper involves the Landscape Architecture Features investigation and analyses of Nanping Street and Dongsi Street,two main commercial pedestrian streets in the centre of the Kunming City.Its Landscape Architecture is mainly reflected in the following features:①the space of the two streets is nearly pleasant.②Pavement and sketch reflects urban history and local culture.③The using of color is Composed by the Green gray,white、red,and they reflects the beauty of color of the public space.④There are some shortcomings concerning the designing of the two streets,for example:seeming prefer horizontal space to the vertical space,with the latter reflecting no characteristics of the landscape.Furthermore,no verbal description accompanies the rich landscape architectures and sketches for average visitors to understand connotation behind.Key words:Commercial Pedestrian Street;Landscape Architecture Features;Kunming City昆明市为云南省会城市，国家级历史文化名城。
基于GEE的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化
第44卷第1期2024年2月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .44,N o .1F e b .,2024收稿日期:2023-03-19 修回日期:2023-09-06资助项目:国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项 利用地理空间技术监测和评估土地利用/土地覆被变化对区域生态安全的影响 (2018Y F E 0184300);云南省自然科学资助项目 生态文明建设排头兵引领下的云南省三线协调与优化研究 (202101A T 070052);云南省教育厅项目 基于深度学习的滇中城市群L U L C 遥感信息提取 (2022J 0139) 第一作者:冯婧文(1998 ),女(汉族),甘肃省华亭市人,硕士研究生,研究方向为生态环境遥感智能信息提取㊂E m a i l :2387478740@q q .c o m ㊂ 通信作者:丁雪(1983 ),男(汉族),云南省陆良县人,副研究员,主要从事资源环境遥感㊁遥感智能信息处理等方面的研究㊂E m a i l :d i n gx u e _1983@163.c o m ㊂基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化冯婧文1,丁雪2,3,4,易邦进5(1.云南师范大学信息学院,云南昆明650500;2.云南师范大学地理学部,云南昆明650500;3.云南省高校资源与环境遥感重点实验室,云南昆明650500;4.云南省地理空间信息技术工程技术研究中心,云南昆明650500;5.云南省地质科学研究所,云南昆明650051)摘 要:[目的]研究区域生态系统服务价值和生态风险变化及影响,为土地资源合理利用及国土空间生态修复提供决策支持㊂[方法]以L a n d s a t 遥感影像为数据源,使用G E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )平台随机森林分类方法对云南省昆明市1990 2020年的土地利用变化信息进行提取,基于解译结果进行空间动态变化分析,采用当量因子法估算生态系统服务价值,运用生态风险模型揭示生态风险变化趋势,并借助双变量空间自相关模型计算二者的相关性㊂[结果]①1990 2020年,昆明市土地利用类型中林地和草地占地面积最大,建设用地面积明显增加,耕地㊁草地和林地面积减少㊂②昆明市生态系统服务价值总体呈逐年上升趋势,共上升3.08ˑ108元,生态保护政策的有效实施对生态系统服务价值的提升有积极作用;研究期间生态风险以中㊁低风险为主,占总面积的79%,生态风险总体均值下降了0.12,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂③生态风险对生态系统服务价值变化具有一定的影响㊂随着时间的推移,高价值 高风险区面积逐渐减少,低价值 低风险区面积逐渐增加,无明显极值㊂[结论]将区域生态系统服务价值和生态风险结合,能够较好地刻画昆明市人类活动所引起的生态环境状况的改变,为环境保护和高质量的可持续发展提供决策管理参考,有效防范生态风险,使昆明市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂关键词:土地利用土地覆盖;生态系统服务价值;生态风险;相关性;昆明市文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2024)01-0335-11中图分类号:F 301,X 24文献参数:冯婧文,丁雪,易邦进.基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化[J ].水土保持通报,2024,44(1):335-345.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .2024.01.033;F e n g J i n g w e n ,D i n g X u e ,Y iB a n g ji n .C h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e a n de c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y ba s e do nG E E [J ].B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,44(1):335-345.C h a n g e s o fE c o s y s t e mS e r v i c eV a l u e a n dE c o l o gi c a l R i s k i nK u n m i n g C i t y Ba s e do nG E E F e n g J i n g w e n 1,D i n g X u e 2,3,4,Y i B a n g ji n 5(1.S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;2.F a c u l t y o f G e o g r a p h y ,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;3.Y u n n a nP r o v i n c i a lK e y L a b o r a t o r y o nR e s o u r c e s a n dE n v i r o n m e n tR e m o t eS e n s i n g o f U n i v e r s i t y ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;4.G e o s p a t i a l I n f o r m a t i o nT e c h n o l o g y E n g i n e e r i n g R e s e a r c hC e n t e r o f Yu n n a nP r o v i n c e ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650500,C h i n a ;5.Y u n n a nI n s t i t u t e o f G e o l o g i c a lS c i e n c e s ,K u n m i n g ,Y u n n a n 650051,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ec h a n g e sa n di m p a c to fr e g i o n a le c o s y s t e m s e r v i c e sa n de c o l o gi c a lr i s k s w e r e s t u d i e d i no r d e r t o p r o v i d e d e c i s i o n -m a k i n g s u p p o r t f o r t h e r a t i o n a l u t i l i z a t i o n o f l a n d r e s o u r c e s a n d e c o l o gi c a l r e s t o r a t i o no f t e r r i t o r i a l s p a c e .[M e t h o d s ]L a n d s a t r e m o t e s e n s i n g i m a g e sw e r eu s e dw i t h t h e r a n d o mf o r e s t c l a s s i f i c a t i o nm e t h o do f t h eG E E (G o o g l eE a r t hE n g i n e )p l a t f o r mt o e x t r a c t l a n du s e c h a n ge i nf o r m a t i o n f o r K u n m i ng C i t y ,Y u n n a nP r o v i n c e f r o m1990t o 2020.As p a t i a l d y n a m i c ch a n g e a n a l y si sw a s c a r r i e d o u t b a s e d o n t h e i n t e r p r e t a t i o n r e s u l t s .T h e e q u i v a l e n t f a c t o rm e t h o dw a s u s e d t o e s t i m a t e e c o s ys t e ms e r v i c e v a l u e s .A ne c o l o g i c a l r i s km o d e lw a s u s e d t od e t e r m i n e t h e c h a n g e i n e c o l o g i c a l r i s ko v e r t i m e.T h e c o r r e l a t i o nb e t w e e n e c o s y s t e ms e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a lr i s k w a sc a l c u l a t e d w i t hab i v a r i a t es p a t i a la u t o c o r r e l a t i o n m o d e l. [R e s u l t s]①A m o n g t h el a n du s et y p e si n K u n m i n g C i t yf r o m1990t o2020,f o r e s t l a n da n dg r a s s l a n d o c c u p i e d th e l a r g e s ta r e a,t h ea r e ao fc o n s t r u c ti o nl a n di n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y,a n dt h ea r e ao fc u l t i v a t e d l a n d,g r a s s l a n d,a n d f o r e s t l a n dd e c r e a s e d.②T h ev a l u eo f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nK u n m i n g C i t y s h o w e da n o v e r a l l u p w a r d t r e n do v e r t i m e,w i t hat o t a l i n c r e a s eo f3.08ˑ108y u a n.T h ee f f e c t i v e i m p l e m e n t a t i o no f e c o l o g i c a l p r o t e c t i o n p o l i c i e si n c r e a s e dt h ev a l u eo fe c o s y s t e m s e r v i c e s.E c o l o g i c a lr i s k sd u r i n g t h es t u d y p e r i o dw e r em a i n l y c l a s s i f i e d a sm e d i u ma n d l o wr i s k s,a n d a c c o u n t e d f o r79%o f t h e t o t a l a r e a.T h e o v e r a l l a v e r a g ee c o s y s t e m s e r v i c e v a l u e d e c r e a s e d b y0.12,i n d i c a t i n g t h a t u r b a n e c o n o m i c d e v e l o p m e n t h a dd e v e l o p e dw i t h l i t t l e i m p a c to nt h ee n v i r o n m e n t.③E c o l o g i c a l r i s kh a dac e r t a i ni m p a c to nt h ec h a n g eo fe c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e,a n dw i t ht h e p a s s a g eof t i m e,t h e a r e ao f h ig h-v a l u e a n dhi g h-r i s ka r e a s g r a d u a l l y d e c r e a s e d,a n d t h e a r e a o f l o w-v a l u e a n d l o w-r i s k a r e a s g r a d u a l l y i n c r e a s e d,w i t h o u t o b v i o u s e x t r e m e s.[C o n c l u s i o n] T h e c o m b i n a t i o no f r e g i o n a l e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u ea n de c o l o g i c a l r i s kc a nb e t t e rc h a r a c t e r i z ec h a n g e s i n e c o l o g i c a le n v i r o n m e n to f K u n m i n g C i t y c a u s e d b y h u m a n a c t i v i t i e s,a n d p r o v i d e d e c i s i o n-m a k i n g a n d m a n a g e m e n t r e f e r e n c e sf o re n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o na n dh i g h-q u a l i t y s u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n t.e f f e c t i v e l y p r e v e n t e c o l o g i c a l r i s k s,a n dm a k e t h e e c o n o m i c d e v e l o p m e n t a n d e n v i r o n m e n t a l p r o t e c t i o no fK u n m i n g C i t y d e v e l o p t o ab e n i g n s i t u a t i o n.K e y w o r d s:l a n du s e l a n d c o v e r(L U L C);e c o l o g i c a l s e r v i c e v a l u e;e c o l o g i c a l r i s k;r e l e v a n c e;K u n m i n g C i t y土地资源承载着人类社会经济发展[1],与人类生存发展息息相关[2],土地利用变化作为人类活动与自然演变的重要纽带[3],影响了生态系统的结构和功能转变[4],进而影响了其服务价值和风险程度,需要指出的是,不合理的土地利用会导致生态系统结构恶化和生态风险加剧[5],同时给生态环境的可持续发展带来极大挑战㊂生态系统服务价值(e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u e, E S V)是人们对土地进行开发利用过程中的经济价值和环境价值总称,是生态系统服务内容的市场化表现形式㊂C o s t a n z aR.等[6]较早地提出了E S V的原理和计算方法㊂近年来,H a q u eM.N.等[7]对孟加拉国达卡都市区土地利用和E S V的关系进行了研究,发现水体㊁植被和农业用地覆盖面积的下降会导致E S V 下降㊂谢高地等[8]根据中国实际情况对E S V进行了更全面㊁更客观的模型构建㊂许多学者在此基础上展开了研究,J i a n g W e i等[9]对青藏高原E S V的研究表明,河流㊁湖泊和裸露冰川的减少导致E S V降低,气候变化和人类活动对其也有一定影响㊂Y u a nK e y u e 等[10]发现陕西省商洛市商州区土地利用类型中林地对当地E S V的贡献率最高㊂严长安等[11]通过探究滇池流域土地利用变化与E S V的定量响应关系对区域生态环境保护提供重要借鉴㊂上述研究表明,生态系统服务价值评价已形成相对完善的研究范式㊂生态风险(e c o l o g i c a l r i s k,E R)是指自然因素及人类活动对生态系统结构的稳定性所产生负面影响的可能程度[12],用来评价生态安全情况㊂D a s M.等[13]利用E R对印度加尔各答城市区域进行研究,结果表明过去20a间加尔各答及周边城市的E R都大幅增加;N e m a t o l l a h i S.等[14]研究发现伊朗中部和东部大约10%~25%研究区域属于高风险和中风险类别;S h e n J i a n x i u等[15]指出虽然退耕还林政策实施使得甘肃省正宁县东㊁中㊁西部的E R均减小,但是E R防范仍然是研究的重点方向㊂重视生态风险评价对于化解潜在生态危害,建设生态文明具有现实意义[16]㊂国内外学者已经对E S V和E R展开了大量研究,多数学者把二者作为两个独立的主题开展研究,并取得丰富成果,为E S V和E R相关性的研究奠定了扎实基础㊂蒋伟峰等[17]以淮河流域安徽段的土地利用数据为基础,探讨E S V与E R时空演化过程中的异质性和相关性㊂李辉等[18]核算近30a三峡库区E S V和E R的时空分布特征及二者相关性,属于为数不多进行E S V和E R相关性研究的文献㊂现有研究中,针对生态系统服务价值和生态风险的评估主要表现为将生态系统服务价值引入到生态风险中对其进行应用实践,虽极大程度地提高了评价的时效性,但缺乏两者评价的整体性,对二者的关系影响尚不明确,同时大多数传统评价框架停留在探讨阶段,针对长时期同一区域的相互作用机理研究较少[19-20]㊂E S V和E R的相关性研究是两门独立学科走进融合的综合性研究,两者相结合可以将生态系统服务价值的供需关系融合在一起,及时监测生态环境的变化情633水土保持通报第44卷况,精准地对生态风险区开展生态资源保护和国土空间修复,减少生态环境恶化的概率,提高生态系统服务价值,进一步通过构建有效的生态保护模式找寻两者的整体联系[21]㊂目前针对长时序生态系统服务价值和生态风险的相关性研究还相对较少,二者的融合可以推动区域生态经济协调发展,是实现关联生态过程和风险评估的重要途径㊂土地利用数据是E S V和E R核算的基础,谷歌地球引擎(G o o g l eE a r t hE n g i n e,G E E)的出现为准确快速地提取土地利用信息提供可能[22]㊂昆明市作为云南省省会城市,过去30a来经济快速发展,人口急剧增长,城市不断扩张,及时掌握该区域土地覆被变化引起的生态系统服务价值和生态风险变化,对土地资源的可持续利用与生态环境保护具有至关重要的现实意义,因研究区地处高原城市,不仅对高原相对发达城市具有借鉴意义,更可为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂基于此,本文以G E E为依托平台,使用随机森林分类算法(R F)提取了昆明市1990 2020年的土地利用信息,并对其30a来生态系统服务价值㊁生态风险及其空间动态变化进行分析,旨在可为昆明市乃至全国未来经济国土空间规划提供决策支持[23]㊂1材料与方法1.1研究区概况云南省昆明市位于东经102ʎ10' 103ʎ40',北纬24ʎ23' 26ʎ22'(图1),地处中国西南㊁云贵高原中部,是云南省省会㊁滇中城市群中心,属于亚热带高原气候,四季如春,素有春城之美誉,总面积为21012.54k m2,全市下辖7个区,3个县,并且代管1个县级市和3个自治县,常住人口为8.46ˑ106人,占全省人口的17.92%,年平均气温17.0ħ,年降水量522.8mm(降水㊁气温数据来源于国家气象科学数据共享服务平台,其他数据来源于2021,2022年云南省统计年鉴和昆明市政府网)㊂1.2数据来源本文研究使用的遥感数据来源于G o o g l eE a r t h E n g i n e平台的1990 2020年的L a n d s a t系列影像数据,其中1990 2012年使用的是空间分辨率为30m 的L a n d s a t5遥感影像,2013 2020年使用的是空间分辨率为30m的L a n d s a t8遥感影像,除2012年遥感数据采用1 4月均值合成数据外,其余年份均采用1 12月均值合成数据㊂行政区边界数据来源于地理国情监测平台(h t t p:ʊw w w.d s a c.c n/),计算单位面积生态系统服务价值均值包含的玉米㊁小麦和水稻等主要作物的单位面积粮食产量来源于国家统计局(w w w.s t a t s.g o v.c n)和云南省统计年鉴(w w w. s t a t s.y n.g o v.c n)㊂其中生态系统服务价值核算模型和生态风险核算模型是在A r c G I S10.4软件中将研究区域按500mˑ500m进行格网化得到85551个评价单元来核算㊂图1昆明市地形F i g.1T o p o g r a p h y o fK u n m i n g C i t y1.3研究方法1.3.1随机森林分类随机森林分类算法(r a n d o mf o r e s t,R F)是由B r e i m a n[24]于2001年提出的结合决策树㊁B ag g i n g法和随机子空间理论[25]的一种基于多颗决策树依赖独立采样随机向量值的监督学习算法,是对传统决策树的算法改进㊂其利用b o o t s r a p方法抽取多个样本构造多颗决策树[26],通过多颗决策树对样本进行训练依靠训练模型对样本类别进行预测[27],即通过投票产生结果 式(1) ㊂C(x)=a j a r g m a xðn i=1b j i(x)(1)式中:C(x)表示随机森林模型;b i表示第i个决策树;a j为类别标记㊂与单颗决策树相比较,R F训练样本的随机性很好地避免了过拟合的缺点;与其他机器学习算法相比,R F具有较强的稳定性,每颗决策树和树中结点特征属性的选择随机性亦使R F具有泛化能力强㊁精度高和速度快等优点㊂根据昆明市的实际情况,参考国家标准‘土地733第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化利用现状分类“(G B /T21010 2017),将研究区的土地利用类型分为6类,分别为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地㊁未利用土地,为保证样本点的数据精度,采用G o o gl eE a r t h P r o 软件对1990 2020年昆明市地物类型进行目视解译,样本点满足均匀分布原则[28]㊂基于G o o g l e e a r t he n gi n e 云平台进行A P I 编程,为提升分类精度,加入了光谱指数㊁植被指数㊁地形特征进行训练,并对训练样本点和验证样本点按照7ʒ3的比例采用R F 算法进行土地利用分类,得到各个年份分类总体精度和k a p p a 系数(表1)㊂实验结果表明分类结果良好,分类数据能满足后续研究需要㊂表1 昆明市土地利用分类精度T a b l e 1 L a n du s e c l a s s i f i c a t i o na c c u r a c y i nK u n m i n g C i t y年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数年份总体精度/%k a p pa 系数199080.040.81200183.560.80201285.930.83199180.650.80200285.770.82201383.020.80199280.400.81200383.690.80201485.110.82199382.120.82200484.530.81201586.050.83199481.960.81200584.150.80201687.720.85199580.200.85200684.800.81201785.100.82199680.050.82200784.400.80201888.140.86199781.140.82200884.180.80201987.040.84199882.930.83200986.670.84202087.750.85199982.780.82201085.500.82200083.010.80201183.760.801.3.2 生态系统服务价值核算模型 目前,E S V 的计算方法主要有基于单位价值的价值功能法和基于单位面积的当量因子法两种,昆明市耕地以水田和旱地为主㊂本文研究尺度较小,属性近似,自然地理特征表现一致,可以直接采用当量赋值的方法进行核算㊂根据谢高地等[8]于2007年提出的生态系统服务价值当量表 式(2),根据徐丽芬等[29]地区修正公式 式(3,4) ,对研究区生态系统服务价值进行修正,计算结果见表2㊂E a =1/7ðni =1m i p i q iM(i =1,2 n )(2)式中:E a 表示单位经济价值;i 表示农作物类型;m i ,p i ,qi 表示对应粮食类型的面积㊁均价㊁单产;M 表示对应粮食的总面积㊂φ=QQ 0,E n =φˑE n 0(3)式中:φ表示修正因子;Q 和Q 0分别表示昆明市和全国单位面积的平均产量;E n 表示第n 类地类修正后的当量因子;E n 0表示谢高地等[8]已经确定的同种地类当量因子㊂E S V=ðnm =1(A m ˑV C m )(4)式中:E S V 表示生态系统服务价值;A m 表示地类m 所占的面积;V C m 表示生态系统服务价值的系数㊂表2 昆明市单位面积生态系统服务价值均值T a b l e 2 A v e r a g e e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a i nK u n m i n g C i t y104yu a n /k m 2生态服务类型单位面积生态系统服务价值耕地林地草地建设用地水域未利用地食物生产18.316.047.870.009.704.21原材料生产7.1454.566.590.006.413.66气体调节13.1879.1027.470.009.3414.28气候调节17.7674.5228.560.0037.7215.56水文调节14.1074.8927.830.00343.6814.65废物处理25.4531.4924.170.00271.9014.46保持土壤26.9273.6141.010.007.5122.16维持生物多样性18.6882.5834.240.0062.8020.87提供美学景观3.1138.0815.936.7781.3010.25合计144.65514.88213.686.77830.36120.11833 水土保持通报 第44卷1.3.3 土地利用生态风险核算模型 土地利用生态风险用于描述土地结构和风险程度的关系,不同的土地利用类型拥有不同的价值和功能,计算公式为:E R=ðnm =1C n D nC(5)式中:E R 表示生态风险;C 表示土地总面积;D 表示土地生态风险强度,根据文献[18],将耕地赋值为0.36,林地赋值为0.17,草地赋值为0.05,水域赋值为0.05,建设用地赋值为0.04,未利用土地赋值为0.02㊂运用空间插值法中指数克里金(K r i g i n g)插值法对研究区网格进行插值可得到土地利用生态风险分布情况,基于等间隔分类法(e q u a l i n t e r v a l )将1990 2020年研究区生态风险划分为Ⅰ(低生态风险)㊁Ⅱ(较低生态风险)㊁Ⅲ(中等生态风险)㊁Ⅳ(较高生态风险)和Ⅴ(高生态风险)5种模式㊂1.3.4 双变量空间自相关模型 空间自相关模型反映各个地类在空间中的聚集性㊁随机性等相关程度,分为局部自相关和全局自相关[30]㊂本文通过G e o d a软件使用双变量空间分析模型,利用M o r a n s I 指数反映土地利用类型的空间关联性,M o r a n s I <0,表示空间关联程度为负相关,M o r a n s I =0,表示空间关联程度为不相关,M o r a n s I >0,表示空间关联程度正相关,计算公式为:I i j =k ðkm =1ðkn =1L m n (x m ,i -y i )/γi (x m ,j -y j )/γj (n -1)ðk m =1ðkn =1L m n (6)式中:I i j 为单位面积的双变量全局自相关系数;L m n 表示地理单元相互邻接关系的权重矩阵,空间权重能根据邻接标准和距离标准度量,邻接标准将空间单元定义为1,不连接的定义为0,距离标准将一定范围内定义为1,距离之外定义为0;i 表示生态系统服务价值;j表示生态风险;X m ,i 和X m ,j 分别表示第m 个单元内的生态系统服务价值和生态风险;γ表示方差㊂运用斯皮尔曼(S pe a r m a n )相关分析E S V 与E R 间的相关关系,参考文献[18],显著性系数定为0.01,依据空间分布关系具体分为不显著和显著两种模式,显著又细分为高价值 高风险㊁低价值 低风险㊁低价值 高风险和高价值 低风险4种模式㊂2 结果与分析2.1 昆明市土地利用类型变化分析1990 2020年,林地和草地均为昆明市土地利用占比最大的部分,截至2020年林地和草地分别占全市总面积的44.96%,27.64%(表3 4)㊂30a 间,昆明市耕地面积不断减少,减少了8.78%,建设用地大幅度增加,增加了195.79%,水域和未利用地分别增加了44.85,2.5k m 2㊂由于受气候变化和人类活动影响,1990 2020年昆明市各用地类型变化明显,草地主要转换为林地,转换面积为263.48k m 2,对应的转移率为4.29%,林地大面积增加的原因在于积极响应国家植树造林㊁生态修复政策,将草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型;耕地主要转换为建设用地,转换面积为442.95k m 2,对应的转移率10.16%,林地主要转换为建设用地和耕地,转换面积为116.47,118.48k m 2,对应的转移率为1.22%和1.24%,主要与森林退化㊁毁林开荒有关;水域和未利用地变化不明显㊂2.2 生态系统服务价值空间分布特征1990 2020年,昆明市E S V 在空间分布上基本是相似的,但局部存在差异(图2)㊂1990 2020年,昆明市E S V 总体呈上升趋势,由1990年的7.21ˑ1010元上升至2020年的7.68ˑ1010元,上升了4.70ˑ109元㊂生态服务价值增长速率逐年加快,增幅为6.8%㊂从空间分布来看,昆明市E S V 高值区以滇池㊁阳宗海等水域周围为主,禄劝县北部E S V 也较高,云龙水库处E S V 上升最为明显;低值区主要位于建设用地密集区㊁昆明市主城区及东川植被覆盖较低区域,从土地利用的角度来看,昆明市有效地实施了生态保护政策,使得土地结构分配更加合理,生态得到改善,为城市可持续规划提供了科学参考㊂表3 1990—2020年昆明市土地利用面积及土地利用动态变化度T a b l e 3 L a n du s e a r e a a n dd y n a m i c c h a n g e s d e g r e e o f l a n du s e i nK u n m i n g C i t y fr o m1990t o 2020土地类型面积/k m 21990年2000年2010年2020年土地变化动态度/%1990 2000年2000 2010年2010 2020年耕地4360.144254.874223.453977.78-0.50-0.15-1.17林地9552.719580.949560.839441.030.13-0.10-0.57草地6146.716137.795967.235803.68-0.04-0.81-0.78水域466.90471.30486.17511.750.020.070.12建设用地403.37484.81688.841193.110.390.972.40未利用地68.7368.7472.1971.230.000.020.00933第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化表41990 2020年昆明市土地利用转移矩阵T a b l e4L a n du s e t r a n s f e rm a t r i x o fK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020k m2项目2020年面积草地耕地建设用地林地水域未利用地总计积面年0 9 9 1草地5427.82194.06236.51263.4819.174.466145.50耕地118.113636.92442.95136.9124.390.484359.75建设用地7.2514.11376.132.023.660.19403.37林地244.01118.48116.479033.2836.561.139549.93水域3.3813.0720.872.84426.470.14466.77未利用地2.110.770.130.490.4764.7568.72总计5802.673977.421193.069439.02510.7271.1520994.04图21990 2020年昆明市生态系统服务价值空间分异及其变化F i g.2S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020研究期间,耕地是昆明市生态系统服务价值构成的主体结构(表5),所占的比例最重,其次为水域和建设用地,草地和林地的E S V比例相当,未利用地比例最少㊂水域的E S V呈逐年上升趋势,这主要得益于昆明市水环境治理取得的显著成效;草地㊁耕地建设用地E S V逐年下降,这是由于森林退化以及昆明市经济快速发展,人口急剧增长和城市不断扩张所导致的㊂043水土保持通报第44卷表5 1990 2020年昆明市土地利用类型生态系统服务价值变化T a b l e 5 C h a n g e s i n e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e o f l a n du s e t y p e s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o 2020土地利用类型1990年E S V/元比例/%2000年E S V/元比例/%2010年E S V/元比例/%2020年E S V/元比例/%草地6.31ˑ1098.756.16ˑ1098.466.11ˑ1098.265.75ˑ1097.49耕地4.92ˑ101068.234.93ˑ101067.824.92ˑ101066.594.86ˑ101063.30建设用地1.31ˑ101018.221.31ˑ101018.031.28ˑ101017.251.24ˑ101016.15林地3.20ˑ1070.043.20ˑ1070.043.30ˑ1070.043.50ˑ1070.05水域3.35ˑ1094.654.03ˑ1095.535.72ˑ1097.749.91ˑ10912.90未利用地8.30ˑ1070.118.30ˑ1070.118.70ˑ1070.128.60ˑ1070.11总计7.21ˑ1010100.007.27ˑ1010100.007.39ˑ1010100.007.68ˑ1010100.002.3 生态风险变化分析1990 2020年昆明市生态风险整体以低风险㊁较低风险和中等风险区为主(表6),其所占比例分别19%,22%和38%,30a 来生态风险值持续降低,总体下降0.12,研究区生态安全状况有所改善㊂从空间分布来看,1990 2020年昆明市生态风险降低区域主要分布在滇池周围,生态风险升高区域较为分散,生态风险降低区域面积占比明显高于生态风险升高区域(图3)㊂低生态风险区主要分布在滇池周围和研究区北部及中东部地区,研究期内低生态风险区面积呈上升趋势,主要表现为昆明市主城区城市化较其他区域更快,建设用地聚集成片,稳定性强,人为及外界干预较少,此外,人们环境保护意识增强,早年间违法砍伐山林破坏山体的现象有所抑制,生态风险得到有效改善,较低风险区面积逐渐上升㊂中等生态风险区主要分布于研究区植被覆盖密集区,多分布于耕地和林地地带,研究期内面积变化整体稳定㊂较高生态风险区分布较为分散,多位于中等风险区和高风险区的过渡地带,面积占比趋于稳定㊂高生态风险区主要分布在城市边缘地带,人为景观和生态景观的交错阻断了生态系统的完整性,一定程度上加大了生态风险,随着时间的推移,高生态风险区面积逐步降低,城市经济发展与环境保护向良性态势发展㊂表6 1990 2020年昆明市生态风险等级所占比例T a b l e 6 P r o p o r t i o no f e c o l o g i c a l r i s k l e v e l s i nK u n m i n g C i t yf r o m1990 2020y e a r s 等级E R各等级E R 在不同年份所占比例/%1990年2000年2010年2020年1990 2020平均值Ⅰ[0.00,0.20)0.200.210.210.230.19Ⅱ[0.20,0.40)0.200.190.200.200.22Ⅲ[0.40,0.60)0.380.390.380.370.38Ⅳ[0.60,0.80)0.100.100.100.100.10Ⅴ[0.80,1.00]0.120.110.110.100.102.4 生态系统服务价值与生态风险相关性分析1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性以不显著为主,不显著区域面积大于显著区域面积,且在研究期内E S V -E R 自相关性不显著区与显著区变化幅度都不大,不显著区域面积所占比例在58.14%~58.83%之间,显著区域所占比例均在41.17%~41.86%㊂显著区域面积以低价值 低风险区㊁低价值 高风险区为主,但这4种模式的变化特点不一样㊂高价值 高风险区所占面积呈持续缓慢增加,低价值 低风险区呈波浪式微幅增加,低价值 高风险区所占面积持续缓慢减少,高价值 低风险区呈先减少后增加再减少趋势(表7)㊂表7 1990 2020年昆明市E S V -E R 自相关性各类型面积及所占比例T a b l e 7 A r e a a n d p r o p o r t i o no f v a r i o u s t y p e s o fE S V -E Ra u t o c o r r e l a t i o n i nK u n m i n g C i t yf r o m1990t o 2020E S V -E R 自相关性1990年面积/k m2比例/%2000年面积/k m2比例/%2010年面积/k m 2比例/%2020年面积/k m 2比例/%不显著12517.5058.5312434.5058.1412582.0058.8312501.7558.45高价值 高风险1046.254.891125.505.261147.255.361305.006.10显著低价值 低风险3601.0016.843732.2517.453599.2516.833747.2517.52低价值 高风险3022.7514.132951.2513.802901.2513.572784.2513.02高价值 低风险1200.255.611144.255.351158.005.411049.504.91143第1期 冯婧文等:基于G E E 的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化图31990—2020昆明市生态风险空间分异及其变化F i g.3S p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o na n d c h a n g e s o f e c o l o g i c a l r i s k s i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020自相关性区域离散分布于研究区整个区域(图4),高价值 高风险区主要零星分布在昆明市西南部和中部地区,由于昆明市积极响应植树造林㊁生态修复政策,该区域面积逐渐减少㊂高价值 低风险区主要分布于低价值 低风险区和不显著区的过渡地带,主要表现在滇池和阳宗海等水域区域,由于昆明市生态环境质量有所提高,该区域面积逐渐增加㊂低价值 高风险区期初主要分布于高价值 高风险区毗邻区域,由于高风险地类的聚类效应,该模式面积逐年减少㊂低价值 低风险区以林地和草地为主,主要分布在东川区人类活动干扰较低的区域,其E S V主要受生态环境影响,处于相对稳定的状态㊂不显著区主要分布在研究区北部,土地覆盖以大面积林地和草地为主,土地利用无明显波动㊂4种类型的E S V-E R自相关性可以用于反映其空间聚集差异,分析整体空间关联性与差异性,在区域整体生态评估中呈现实践价值㊂高价值 高风险区的生态质量改善对区域综合治理开发有明显积极作用,应注意保护,减少人为干扰;高价值 低风险及低价值 高风险区受城市土地利用开发影响,在带来较好社会经济效益的同时,也会导致E S V退化,应增加人造自然景观面积,坚持生态保护和修复,提升部分耕地向林草地转化的概率,维持人口密度较低现状;低价值 低风险区生态系统结构稳定,分布均衡无明显聚集中心㊂3讨论昆明市是云南省的省会城市,作为云南省唯一的特大城市,过去30a来发展迅速㊂随着城镇化的快243水土保持通报第44卷速推进,城镇化率不断提高,城市扩张显著,土地利用变化剧烈,土地资源比较紧张,资源环境承受着较大压力,土地利用生态风险加剧,城市生态系统服务价值和生态风险受着不同程度的影响,其中高等级生态风险区面积增长则需要引起特别关注,伴随着新发展理念的贯彻,土地资源的可持续利用与生态环境保护的协同发展能力将日渐增强,对昆明市今后的发展而言,避免出现不合理的土地利用,不断提高城市土地利用效率,降低土地利用生态风险,减少土地利用高风险区覆盖的面积,实现高质量可持续发展;在此基础上,本文研究结果将为高原相对发达城市提供借鉴意义,为具有相似环境背景的大中城市提供新的研究思路㊂图41990—2020年昆明市单位面积生态系统服务价值与生态风险自相关分布F i g.4A u t o c o r r e l a t i o nd i s t r i b u t i o no f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e p e r u n i t a r e a a n d e c o l o g i c a l r i s k i nK u n m i n g C i t y f r o m1990t o2020生态系统服务价值高低是生态环境质量好坏的主要依据,高生态系统服务价值也是生态环境保护的重要方向,昆明市应注重滇池和阳宗海 两湖 生态保育,强化高原湖泊保护治理㊂生态风险是生态可持续发展的重要评价指标,本研究中昆明市生态风险整体以低㊁中生态风险为主,生态安全相对整体稳定,与已有研究相契合[31-32],侧面验证了昆明市生态保护措施实施有效㊂可以看出,生态系统服务价值和生态风险都与生态环境密不可分,现有研究主要运用已有模型对二者进行独立研究或者将生态系统服务价值引入到生态风险中进行应用实践,双变量空间自相关模型为生态系统服务价值和生态风险二者的整体联系提供了具体量化标准,对于建立完善的生态评价体系具有重要价值㊂将生态系统服务价值和生态风险有机结合并分析其相关性,可以较好地刻画生态环境变化区域,分析生态功能和风险变化,为区域生态保护和可持续发展提供决策依据,考虑现有研究成果多基于简单的货币量化修正当量因子,未涉及对社会需求㊁经济发展等变化因素的综合考量,对研究成果有一定影响,针对自然本底脆弱的高原地区生态风险存在的空间复杂性导致二者的空间相关性难以明确其关联机理;同时生态系统服务价值和生态风险均通过土地利用进行评估,两者评价针对各个地物类型缺乏明显独立性和稳定性,虽有研究表明将二者相关性融入某一固定识别框架对区域生态安全的识别精度有所提升,但其整体影响尚不明确,怎样准确评估还需进一步摸索㊂目前,从生态系统服务价值 生态风险相关性角度开展研究在研究深度和方法上还处于不断探索阶段,本文侧重于二者研究结果的相互关系研究,厘清两者的内在影响因素同时开展交叉性研究是今后的重点研究方向㊂4结论(1)1990 2020年昆明市土地利用变化显著,耕地大幅退化为草地,减少了8.77%;建设用地占用耕地现象大幅增加,增幅为195.79%;草地逐步转换为更适宜当地发展的土地类型,主要流向为林地,转移率为4.29%㊂(2)昆明市生态系统服务价值和生态风险分布各异㊂生态系统服务价值呈上升,生态风险呈下降趋势,其中生态系统服务价值上升了4.70ˑ109元,生态风险总体均值下降0.12;低生态系统服务价值和高生态风险呈局部聚集但聚集程度逐年下降趋势;生态质量整体向好,研究区生态安全状况有所改善㊂(3)生态风险和生态系统服务价值变化具有一定关联㊂由双变量空间自相关模型分析可知,研究期343第1期冯婧文等:基于G E E的昆明市生态系统服务价值与生态风险变化。
1996年-2008年昆明城市建成区景观格局梯度动态变化研究
关键 词 城 市景 观 梯度格 局 动 态变化 驱动机 制
Ａｂｔ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｒａｎｌ ｄ ｕ ｅ ｍａｐ ｉ Ｉ９ ｄ ２ ０ ． ｔ ｈ ｎ ｃ ｐ ｎ ｌ ｉ ｓ ｆ ｒ （Ｒ ｓｒ ａ ｅ ｎｕｂ ａｃ ａｎ —ｓ ６ａｎ ０ ８ ｗｉ ｔｅ ｌ ｄｓ ａ ｅ ａ ａｙ ｓ ｏｔ ｅ ＦＡＧＳ Ａ Ｓ３３。 ｈ ｄ ｃ ｅ ｇａ ｉｎ ｎ ９ ｈ ａ ｓ ｗａ Ｔ Ｔ ．ｌ ｔｅ ｌ ｓ ａｐ ｒｄｅ ｔ ａｎ
城 乡 规划 ・ 林 景 观 园
・
Ｕ ｂ ｎ Ｐ ｎ ｉ Ｇ ｒｅ ｓ Ｌｎ ｓａ ｅ ｒａ ｌ ｎ ｇ・ ａ ｎ ａ ｄｃｐ ａ ｎ ｄ
国家 自然科学基金项 目 （ 编号：５ ０８ ６ ） ・ １０２３ 云南省应 用基础研究项 目 （ 编号：２ ０ ｚ ｏ ６ ） ・ ０ｇｃｏＭ 云南大学 中青年骨干教师培养计划项 目 （ 编号：２ １２ １ ） １ ３ ０ ４
中图分类 号 Ｔ ８ Ｕ９ ４
文 献标识码 Ｂ
文章编号 １０ － ３Ｘ （ ０２ ０— ０８ ０ ０ ３ ７９ ２１ ） ４ ０ ９－ ５
摘 要 以１９ 年和 ２０年 的 昆明城 市土地 利 用 图为数据 源 ，运 用景观格 局 指数 对城 市景观 梯度 格局 进行 定量 分析 和比较 ，研 究表 明城 市景 观格局 梯 度 变化 与城 ９６ ０８
市建设 开 发强 度 密切 相 关 ，１９ 年 环城路 内是 城市 建设 的核心 区域 ，一 、二 环 间开发 建设的 力度 较小 ，二 环以 外城 市建设 用地较 为 分散 ；２０年 一 、二环之 间的 ９６ ０８
开发 力度 为 最 大 ，一 、二环 间 的景观 格局 梯 度 变化幅 度最 大 ，表 明此 时期 昆 明城 市空 间扩 张进入 快 速 的 “ 外延 式” 扩张 阶段 。快 速城 市化 是 推动 昆 明市景 观格
西南地区文化多样性时空格局
西南地区文化多样性时空格局沈园;毛舒欣;邱莎;李涛;邓红兵【摘要】我国西南地区少数民族类别众多,各民族在历史发展中形成了许多优秀的文化传统和独特的生态意识.本研究以县级行政区为基本研究单元,基于民族类别及其人口定量测度了西南地区的文化多样性指数,并比较了1990年、2000年与2010年的动态变化.西南地区文化多样性指数具有明显的空间异质性,整体上呈现西北低东南高的格局.虽然文化多样性指数在时间序列上有一定程度的增加,但总体上县域尺度的文化多样性水平偏低.此外,随着空间尺度的扩大,文化多样性指数逐渐增加,即西南地区整体上表现为“大杂居,小聚居”的分布格局.省域尺度上,文化多样性的差异总和与各组分差异均随时间的推移而减少,同时,其民族构成的相似性趋于增加,表明西南地区各民族人口的分布更加融合,民族交融成为趋势.在西南地区的生态环境背景下,文化多样性的空间分布与平均坡度密切相关.研究探讨了民族融合的社会历史背景,分析了阶梯过渡带具有较高文化多样性的原因,并呼吁加强对西南地区优秀传统文化的重视与保护.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2018(038)021【总页数】11页(P7596-7606)【关键词】文化多样性;民族;分布格局;生态要素;西南地区【作者】沈园;毛舒欣;邱莎;李涛;邓红兵【作者单位】中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院大学,北京100049;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院大学,北京100049;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院大学,北京100049;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085;中国科学院大学,北京100049;中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085【正文语种】中文“文化多样性”在《保护和促进文化表现形式多样性公约》中被定义为“各群体和社会借以表现其文化的多种不同形式,这些表现形式在他们内部及其间传承”[1]。
211013496_基于PLUS模型和InVEST模型的昆明市生境质量研究
基于PLUS 模型和InVEST 模型的昆明市生境质量研究胥丽，国朝胜*，罗绍龙（西南林业大学林学院，昆明650000）摘要：城镇化发展导致的土地利用变化是影响生境质量的首要因素，而生境质量对生物多样性保护和生态环境修复具有重要意义。
以昆明市为研究区，通过获取2000—2020年土地利用数据，利用PLUS 模型模拟2030年土地利用变化情况，再结合InVEST 模型对昆明市生境质量进行研究。
结果如下：（1）昆明市主要地类为耕地、林地和草地。
2000—2020年耕地、林地、水体面积分别减少926.18km 2、28.03km 2、30.05km 2，建设用地和草地分别增加了925.36km 2和95.24km 2。
（2）2000—2020年昆明市生境质量持续降低，处于中上水平且呈现两极化趋势。
低生境分布在昆明市南部城市群；较低生境聚集在昆明市东部，与较高生境相互交错分布在整个研究区；高生境主要分布在西面的山区。
同时，低生境面积不断增加，高生境面积逐渐减少。
（3）PLUS 模型模拟出来的2030年昆明市土地变化中，建设用地进一步扩张，耕地、林地、草地面积持续减少；模拟得到的平均生境质量相较于2020年整体下降0.02，生境质量逐渐降低，且低生境质量面积表现出扩张的趋势。
研究结果对昆明市坚持生态优先、绿色发展理念，统筹城市发展规划具有参考价值。
关键词：土地利用；生物多样性；生态环境修复；生境质量模型中图分类号：X821文献标志码：A文章编号：2096-2347（2023）01-0102-11收稿日期：2022-10-20作者简介：胥丽，硕士研究生，主要从事激光雷达方面研究。
E-mail:******************通信作者：国朝胜，硕士研究生，主要从事林业资源监测方面的研究。
E-mail:****************引用格式：胥丽，国朝胜，罗绍龙.基于PLUS 模型和InVEST 模型的昆明市生境质量研究[J].三峡生态环境监测，2023，8（1）：102-112.Citation format:XU L,GUO C S,LUO S L.Predicted habitat quality of Kunming city based on PLUS and InVEST model[J].Ecology and Envi⁃ronmental Monitoring of Three Gorges ，2023，8（1）：102-112.Predicted Habitat Quality of Kunming City Based on PLUS and InVEST ModelXU Li,GUO Chaosheng *,LUO Shaolong(College of Forestry ,Southwest Forestry University,Kunming 650000,China)Abstract :The land use change caused by urbanization development was the primary factor affecting the habitat quality.The study in this field is of great significance to the biodiversity protection and ecological environment restoration.Taking Kunming City as the research area and based on its land use data from 2000to 2020,the PLUS model was used to simulate the land use change in2030,then the results were combined with the InVEST model to study the habitat quality of Kunming City.The results were as fol⁃lows:(1)The main land types in Kunming were cultivated land,forest land and grassland.From 2000to 2020,the areas of cultivat⁃ed land,forest land,and water bodies decreased by 926.18km 2,28.03km 2,and 30.05km 2,respectively,while construction land and grassland increased by 925.36km 2and 95.24km 2,respectively.(2)From 2000to 2020,the habitat quality of Kunming contin⁃ued to decline,which was at the upper-middle level and showed a two-level trend.The low habitats were distributed in the south⁃ern urban agglomeration of Kunming;the lower habitats were concentrated in the east of Kunming while interlaced with and the higher habitats were alternately distributed in the whole study area;the high habitats were mainly distributed in the western moun⁃tainous areas.At the same time,the area of low habitats increased continuously,and the area of high habitats gradually decreased.(3)As for the land change of Kunming in 2030simulated and predicted by the PLUS model,the construction land would further ex⁃DOI ：10.19478/ki.2096-2347.2023.01.13三峡生态环境监测Ecology and Environmental Monitoring of Three Gorges2023年3月Mar.2023第8卷第1期V ol.8No.1□生境质量研究第8卷第1期103 pand,and the cultivated land,forest land and grassland would continue to decline;the simulated average habitat quality as a whole would decrease by0.2compared with that in2020,and the habitat quality would gradually decrease with an expanding trend of low habitat quality area.The results can provide a reference for Kuming municipal administration to adhere to the concept of eco⁃logical priority and green development,and to make comprehensive planning for urban development.Key words:land use;biodiversity;ecological environment restoration;habitat quality model生物多样性通常指的是生物及其环境形成的生态复合体，以及与此相关的各种生态过程的综合，包括动物、植物、微生物和它们所拥有的基因，以及它们与其生存环境形成的复杂生态系统[1]。
云南大石林风景区景观格局变化研究
云南大石林风景区景观格局变化研究陈有君;李玉辉;周涛【摘要】风景游览区土地利用/覆被变化与景观演变是自然保护与风景旅游业协调发展状况的直接表现.以云南石林世界自然遗产地的大石林景区为例,应用遥感技术和GIS空间分析技术,分析了1990年和2006年土地利用/覆被与景观格局变化.结果表明,天然灌草在研究期内减少了近50％,耕地减少了7.81％,石林地减少了4.15％,云南松林、交通用地、水体、建筑、滇青冈林、柏树林、人工草地、香樟树林8种景观类型均有所增加.景观类型呈现出不稳定和频繁变化的特点,地类间的转化呈多向交叉转移转化,除建筑、水体、滇青冈林保有率较高外,其余各地类均有超过50％的比重发生转入和转出.景观间的连通性降低,多样性增加,异质性增强.%Land utilization, vegetation change and landscape change of excursion area represented coordinated development in nature conservation and landscape tourism. Take Yunnan Great Stone Forest Scenic Spot, World Natural Heritage Site for example, and using remote sensing and GIS spatial analysis techniques, land utilization, vegetation change and landscape change of excursion area in 1996 and 2006 have been analyzed. The results showed that natural shrub land, arable land and stone forest land decreased up to 50% , 7. 81% and 4. 15% respectively, but eight kinds of forest landscape types including Yunnan pine , traffic land, body of water, construction, Cyclobalanopsis glaucoides forest, cypress forest, artificial grassland, camphor forest have increased. Landscape types was showing instability and frequent changes in the characteristics, the conversion of land type was showing cross-transfer,except construction, water, Cyclobalanopsis glaucoides forest, more than 50% of rest of landscape pattern have been transferred. Connectivity of landscapes was reduced, and diversity and heterogeneity were increased.【期刊名称】《林业调查规划》【年(卷),期】2012(037)005【总页数】6页(P22-27)【关键词】景观格局;土地利用;覆被类型;大石林风景区【作者】陈有君;李玉辉;周涛【作者单位】大理学院,云南大理671003;云南师范大学,云南昆明650092;广西师范大学出版社,广西桂林541001【正文语种】中文【中图分类】S731.3;Q149岩溶水文地质过程产生了特殊地貌景观和水土资源格局，既有非岩溶区所没有的独特景观资源和为人类提供最早期的栖息场所，也是世界上生态最脆弱区之一［1］。
景观格局研究综述进展及分析
2019年3月第5期缘2科枚Journal of Green Science and Technology景观格局研究综述进展及分析齐 f 1，2,3'4(1.陕西省土地工程建设集团有限责任公司，陕西西安710075；2.陕西地建土地工程技术研究院有限责任公司，陕西西安710075；3.陕西省土地整治工程技术研究中心，陕西西安710075；4.国土资源部退化及未利用土地整治工程重点实验室，陕西西安710075)摘要：指出了随着景观生态学在国内的发展，景观格局作为热点和核心问题引起了大家的关注。
景观时概念和景观格局研究的发展，体现了学者们对于自然与人关系认识的不断加深。
简要介绍了景观格局的概 念，并试图从横向和纵向探讨景观这一概念的发展历史，从发表年限、研究方法、发表刊物等方面，概括了我国景观格局的研究方向。
对景观格局理论的研究进展及其在不同领域的应用进行了分析和论述，提出了其研究热点和发展趋势，为我国学者今后的研究提供参考。
关键词：聚落；乡村；景观格局中图分类号:TU986文献标识码：A 文章编号：1674-9944(2019)3-0039-021引言景观格局是指景观的空间状况，是形状、大小、属性不一样的景观空间单元在空间上的组合和分布规律。
景观格局是景观异质性的具体表达形式，针对景观格局进行分析时，必须要考虑景观和其单元的拓扑特点。
当前，针对于景观格局的研究较多的是局限在二维平面范围上，对于景观格局的三维模型还很少见。
针对于景观格局的研究分析，其目的是为了在看似没有规律的景观中发现潜在的有意义的规律或者是秩序针对于景观格局的研究，是当前景观生态学研究的核心问题。
国外景观格局研究始于20世纪50年代，较早对其 进行研究的国家主要是在欧洲.例如.德国、捷克、荷兰等国家，经过数十年的发展，其理论和方法体系在不断 完善，这对于整个世界的景观规划以及农业发展都起到 了很好的推动作用。
随着科学的进步，目前景观格局演变与其动力机制已经成为了学术界研究的焦点。
阳宗海流域土地利用景观格局时空变化分析
阳宗海流域土地利用景观格局时空变化分析孙晓莉;郑毅;赵然;沈金祥;田淑静;费丽娜【期刊名称】《西南农业学报》【年(卷),期】2022(35)10【摘要】【目的】探究云南省阳宗海流域土地利用景观格局时空变化,促进湖泊流域生态环境的有效保护、合理利用与可持续发展。
【方法】利用2005年、2010年、2015年、2020年4期数据,基于ArcGIS、Fragstats 4.2等软件,采用地学信息图谱、土地利用转移矩阵、景观格局指数、景观质心量测等对研究区土地利用景观格局、湖泊质心变化等进行分析。
【结果】2005—2020年,建设用地和林地面积分别增加809.31、627.23 hm^(2),耕地和未利用地面积分别减少816.45、707.92 hm^(2),园地、草地等地类面积变化不大;从地学信息图谱和土地利用转移矩阵来看,新增建设用地除了道路等基础配套设施外,主要分布于阳宗海北部和西南侧,增加来源地类主要为耕地、未利用地和林地等。
林地增加来源地类主要为耕地和未利用地,整个研究区均有分布,主要受到“退耕还林”政策影响及开垦未利用地等;从景观格局指数来看,2005—2010年研究区受人类社会经济活动等因素干扰,景观破碎化程度增加。
2010年以后,随着当地实施一系列政策治理和保护阳宗海流域,景观格局逐步向着聚集方向发展,且研究区景观多样性和景观优势度虽有小幅变化,但相对稳定;阳宗海湖泊面积2005—2015年出现减少,但2010—2015年与2005—2010年相比,湖泊面积缩小趋势减缓,2015—2020年湖泊面积出现增加,增加70.24 hm^(2)。
阳宗海湖泊形状指数和分维数呈现越来越复杂的趋势,说明当地“退耕还湖”“河道治理”等举措成效显著,阳宗海湖泊质心2005—2010年、2010—2015年向东北方向分别偏移3.51、15.92 m, 2015—2020年向西南方向偏移22.74 m。
【结论】摸清了阳宗海流域2005—2020年土地利用数量、转移矩阵及景观格局变化、阳宗海湖泊面积及质心偏移方向,为阳宗海湖泊及流域内土地利用、生态安全体系构建等提供数据支撑和决策依据。
昆明官渡古镇建筑空间形态分析
昆明官渡古镇建筑空间形态分析摘要：建筑的品质主要来自于其中凝结的劳动量，包括脑力和体力的数量质量，这种难以准确量化但是一般人又很容易切身体会的东西。
古代创作者尽心尽力整体构造出优美的事物。
需要我们去更加详细更加认真的去研究，当今社区形态都会参照古代的建筑格局所以这让对于官渡古镇建筑空间形态的研究更为重要。
本文从官渡古镇建筑空间形态进行探究，对古镇建筑空间的构成、含义以及空间形态作了简要的介绍和分析，为下一步保护古镇建筑和改造古镇建筑提供一些参考意义。
关键词：昆明官渡古镇；空间形态分析昆明官渡古镇文化底蕴深厚，充满历史厚重感，是昆明地区少有的著名历史文化古镇之一。
官渡曾经是誉满滇中的古渡口，唐宋时期古镇已成为滇池东昆岸的集镇，元代设县，到了明清时期，古镇已成为商业和手工业十分发达的乡镇了。
官渡古镇的人文景观极为丰富，历史文化古迹虽有一定程度的损毁，但官渡古镇重要的历史文化遗存都得以保存至今。
1 古镇的总体布局官渡区既是主城的重要组成部分，更是联结昆明主城区和呈贡新城区的枢纽，具有其他县区无可比拟的区位优势。
区内交通发达,基础设施完善，新老昆明国际机场、昆明火车站都仍然坐落在区内，是昆明市乃至云南省重要的客运、货运窗。
形成了以城市快捷干道为骨架、以规划片区道路为支脉、四通八达的交通网络。
这为官渡古镇成为一个旅游景点打下了坚实的基础。
官渡古镇处于滇池之畔，地势平坦，位于昆明的南入口。
官渡古镇文化古迹众多，人文景观丰富，在不到1.5平方公里的面积内就有唐、宋、元、明、清时期的五山、六寺、七阁、八庙等多处景观。
官渡古镇在多年的开发下形成了一个比较合理的整体空间结构布局。
我国古代传统建筑，不管是哪个流派都自成体系，拥有自己独特建构方式。
古镇建筑跟西方古典建筑相比，并没有西方建筑体积庞大，期望气势恢宏给人以华丽壮大的感觉，古镇建筑另辟蹊径，低调却不失优雅，以院落的形式用多个单体建筑组合到一起，达到一种精妙和博大的平衡和谐，从实际出发满足了对建筑的空间需求和使用需求，又表现出了中国渊远文化的智慧和内涵。
昆明市五华区城市绿地景观格局分析研究
响， 日照长、 霜期短 、 年平均气温 １℃。 ５ 气候温和， 夏无酷暑 ， 冬不严寒 ， 四季如春 ， 气候宜人 ， 是极负 盛名 的 “ 春城 ”。 五华区是昆明市的中心城 区之一 ，辖区位于 市区西部 ， 是全省 的政治 、 经济 、 教育 、 文化 中心 ， 可谓 “ 聚春城 山水 灵 气 ， 会名 城 文化精 粹 ”。五华
２１ ０ ０年第 ５期
现代 园艺
昆明市五华 区城 市绿地景 观格 局 分析研 究
赵 晓静 杜松 翠 魏 开 云 （ 西南 林 学 院 ， 云南 昆 明
摘
６０２ ５２ ４）
要： 本文采 用 １ｍ 分辨率的卫 星遥 感图像 ， ０ 结合现 场调 查收集的资料 ， 用景观 生态学理论 ， 运 选取 了王 块 ｉ ￡
统的核心生态效应 。 在 五华 区城市 绿 地斑块 的分 布 中 ，其 大型 的 斑 块主要分 布在普 吉 、红云 以及 黑林 铺 ３ 街道 个
办 事处 ， 布极化 的现 象 比较 严重 ， 分 不利 于改 善 昆 明市五华 区的城市 环境 。
表２
类型 指标
景观破碎度
根据调查 ，昆明市五华区城区原始森林植被 已经 破坏 ，城 市绿地 斑块 内的植 物群 落 多数 为人 工栽 植而 成 ， 多为乔 、 草或灌 、 两层结 构 ， 草 群落 结
昆明市 五华 区城 市绿地斑 块 的形状 多数 比较
工 整 ， 计 比较 简单 、 一 ， 种形 状 的城 市绿 地 设 单 这 斑 块不 利 于 五华 区生 物 多样 性 的建 立 和保 持 ， 同 时 ， 以形 成 特色 的城市 景观 。 难
地 ， 主城 区则 多 以小型斑 块 为主 ， 终 导致城 市 而 最 绿 地分 布失衡 ， 城市绿 地 系统 整 体性差 ， 利于 形 不 成 优 良的小 区域 环境 ，不能 充分 发挥 城市 绿地 系
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1990~2000年昆明市景观格局变化研究利用昆明市1990年和2000年2期遥感影像解译数据，结合GIS和统计软件，对昆明市10年间景观格局变化特征进行分析.结果表明：1990～2000年昆明市各景观要素之间变化显著，景观要素面积增加的有建设用地、城镇居住用地、草地和旱地，增加最大的是城镇居住用地，增加了10.92 km2，比1990年增加了5.5%；面积减少的有水田、林地和湿地；各景观要素之间相互转化，其主要特征：①城区外水田、旱地等生产用地向城市居住用地和建设用地转移，其中水田在10年间向城镇居住用地转化了1 134.25hm2，占1990年水田的5.81%；②林地、旱地和草地之间相互转化，林地向草地转化的面积最大，为1 694.19hm2.对昆明市景观格局分析结果为，随着城市化的快速发展，城市居住用地景观破碎度减少，斑块形状趋于规则化；林地、草地和旱地景观破碎度增大、斑块形状复杂化；景观总体格局趋向于多样化、复杂化.Key words:landscape pattern change; landscape elements; transfer characteristics; Kunming city景观生态学是地理学与生态学之间的交叉学科,它是以景观为对象,通过能量流、物质流、信息流和物种流在地球表层的交换,研究景观的空间结构、内部功能及各部分之间的相互关系［1］.在景观生态学研究中，景观格局变化是整个景观生态学研究的核心内容.景观格局变化是指在自然和人为影响下引起的景观结构、功能的改变.研究土地利用景观格局变化以及导致这些变化的因素等则成为景观生态学、环境规划和自然资源管理学等领域里的重要课题［2］.随着遥感(RS)、全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)技术的发展，国内学者与专家们采用“3S”技术结合景观指数软件Fragstats，在湿地景观、区域景观、城市景观、土地利用与保护等方面展开了深入而广泛的研究［3,9］.1990前昆明市城市变化不大，城区面积较小，1990年开始昆明市建设进入加速阶段，经过10年城市化建设，至2000年昆明市由市区中心向城区周边迅速扩张，城区面积增大，城市景观空间分布格局也发生了较大变化.本研究运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术，研究昆明市1990~2000年城市化过程中景观时空演变和景观格局变化，旨在探讨昆明市城市化过程中的景观格局变化规律.1 研究区概况昆明市地处云南省中部偏北，北纬24°23′～26°22′，东经102°10′～103°40′，属于云贵高原中部，地势北高南低，海拔1 500～2 800 m，城区在滇池盆地北部，南濒滇池，三面环山.昆明市属低纬高原山地季风气候，年均气温14.5℃，最热月(7月)均温19.7℃，最冷月(1月)均温7.5℃，年温差12～13℃.全年降水量约1 031 mm，全年无霜期近年均在240 d以上.植被具有滇中高原的典型性，主要有常绿阔叶林、硬叶阔叶林、落叶阔叶林、暖性针叶林、温性针叶林、稀树灌草丛、灌丛、草甸、湖泊水生植被等［10］.2 数据源及分析方法2.1 数据源数据源有中国科学院地理科学与资源研究所提供的美国陆地卫星（LandStat）1990年和2000年2期遥感影像图TM(空间分辨率为30 m)解译而形成的shp格式矢量数据，以及云南1∶10万的地形图、土壤图、土地利用图和行政区划图.中国科学院地理科学与资源研究所参照1984年全国农业区划委员会《土地利用调查技术规程》的分类系统，采用2层结构将土地利用与土地覆被分为：1—耕地、2—林地、3—草地、4—水域、5—城乡工矿居民用地、6—未利用地等6个Ⅰ级类，25个Ⅱ级类，其中耕地在Ⅱ级地类基础上又再分4个Ⅲ类［11］.根据昆明市景观构成要素的特点，在研究的过程中为了便于景观格局变化分析，景观要素的划分以生态系统要素为基础，结合土地利用现状分类系统，把昆明市的景观要素分成水田、旱地、林地、草地、湿地、城镇居住用地、建设用地7种类型.2.2 分析方法运用ArcGIS 9.2软件clip功能，通过昆明市行政区划图把昆明市范围的土地利用矢量格式图提取出来.在ArcGIS 9.2下把1990年和2000年昆明市土地利用图的空间属性进行叠加分析，获取昆明市景观转移矩阵及2期景观变化图.在ArcGIS 9.2下把1990年和2000年昆明市土地利用/覆盖变化图矢量格式转换为栅格式，导入景观格局指数计算软件Fragstats 3.3中，计算出景观格局指数.3 结果分析3.1 景观结构变化特征昆明市景观的要素结构是：林地＞草地＞湿地＞城镇居住用地＞水田＞旱地＞建设用地.林地是昆明市优势景观类型，面积为1 003.97 km2，约占整个昆明市的42.18%；其次是草地和湿地,面积分别为459.73 km2、324.90 km2，占昆明市的面积比例分别为19.32%和13.65%（表1）.林业调查规划第35卷第5期余茂源,等：1990～2000年昆明市景观格局变化研究1990～2000年期间，研究区内景观要素结构变化明显，各景观要素面积呈现一定的增减，其中增加的有建设用地、城镇居住用地、草地和旱地，减少的有水田、林地和湿地；面积增加最大的是城镇居住用地，增加了10.92 km2，比1990年增加了5.5%；其次是草地，面积增加了9.18km2，增长2.0%；水田面积减少最大，减少了11.37 km2，每年以0.58%的速度在减少；建设用地景观变化率最大，比1990年增加了15.2%.3.2 景观要素的转移特征利用ArcGIS 9.2的叠置分析功能Overlay将2期矢量格式的数据导入，经过叠加分析即可获得T时期Aij状态的景观要素转移到T＋1时期Cij状态的景观要素［12］.由T时期到T＋1时期的景观变化空间数据Cij，可求得反映景观类型相互转化定量关系的转移矩阵，由此获得景观要素间的转移数量信息(表2).从表2可以分析出昆明市从1990~2000年10年间景观要素内部之间相互转化的关系，水田景观在这10年间向城镇居住用地转换了1 134.25 hm2，占1990年水田的5.81%，是1990年水田转化为2000年其它景观最多的一个，其次是向建设用地转换，面积为27.14 hm2，表明昆明市城市化过程中，大量水田向城镇居住及建设用地转移，同期也有少量面积的其它景观要素转入水田，主要转入源是城镇居住用地和草地；旱地景观主要转化为城镇居住用地和建设用地，面积分别为43.4 hm2和21.76 hm2.旱地转移方向与水田相似，表明昆明市城市化过程主要为向较平坦的水田和旱地的扩张，而在这时期，转入旱地的景观要素是林地和草地.林地主要向草地和旱地方面转化，转化为草地的面积最大，为1 694.19 hm2.由于城市化过程中城镇向外扩张，部分林地也转化为城镇居住用地和建设用地，在同一时期转入林地的是草地和湿地.草地主要分布于林间与城市边缘地带，这一方面是由于植树造林的影响向林地转化，另一方面由于城市化和工业化加快，建设用地向城市郊外扩张，迫使草地向建设用地转化.昆明以滇池为主的湿地，因滇池面积较大，因而湿地总体变化较小.由于加大河岸绿化，部分湿地转化成林地；另一方面，城市建设扩大，也使湿地转化成了建设用地.城镇居住用地景观转化为其它景观的比例很低，只占1990居住用地景观的0.39%，1990~2000年期间加快城区绿化，使小部分城镇居住用地转化为林地，同期转入城镇用地景观的主要是水田和林地，其面积分别占2000年城镇居住用地景观总和的5.4%和0.25%；建设用地景观基本上没有转化为其它景观类型，同期转入建设用地的有草地、林地和水田等. 3.3 景观格局变化分析景观格局是景观要素在景观空间的配置和组合形式，是景观结构和生态过程相互作用的结果［12］.在长期的景观生态过程中，景观各要素在空间上组织、排列、分布与配置呈现一定特征规律.本研究从宏观尺度上和时空尺度上研究昆明市的景观格局动态变化［13］，故选取以下指数：①优势度指数；②斑块密度；③边界密度；④分维数；⑤景观形状指数；⑥香农多样性指数；⑦香农均匀度指数；⑧蔓延度指数；⑨聚集度指数；⑩散布与并列指数.3.3.1 景观破碎化程度变化景观破碎化是研究景观格局变化的一个重要的指标，景观的破碎化过程是景观格局变化的一个显著特征，也是城市化过程对景观格局影响的最主要表现之一.各景观要素破碎化指数变化如表3所示.从表3可见，1990~2000年10年间，昆明市林地、草地之间相互转化、互相分割，草地、林地和旱地破碎度增加；城市化建设使昆明市城镇居住用地向周边村庄、水田、湿地等扩张、延伸，主城区逐渐与周边的村、镇连接成片，因而城镇居住用地、水田和湿地的破碎化程度变小；建设用地的斑块个数增加，破碎化程度变大.3.3.2 景观形状变化景观形状指数（LSI）与分维数(PAFRAC)2个指数均用于描述景观要素的形状的复杂程度.从表4可以看出，1990~2000年10年间，昆明市城镇居住用地、湿地的形状指数和分维数均有所下降，水田、旱地、草地、林地及建设用地的形状指数和分维数则呈增大趋势.原因是昆明市在城市化进程中，城镇居住用地不断向城市周边延伸，把周边的村、镇吞并，逐渐连成一片，所以城镇居住用地斑块形状趋于规则化、简单化；滇池周边的池塘或小湖10年来不断地向滇池靠拢收缩，所以湿地的斑块形状也趋向简单化、规整化；林地、草地、旱地和水田在10年间相互转化，互相分割，相互影响，使其斑块的形状越来越复杂，其中草地的形状指数增幅最大，增幅达1.465 2，原因是草地由林地或其它斑块转化而来，转化而来的草地面积大小与形状的不确定性使草地形状变得复杂化.3.3.3 景观异质性变化景观多样性、均匀性、聚集度和蔓延度指数变化见表5.由表5可见，1990～2000年，研究区景观总体的多样性指数和均匀度指数都有一定程度的上升，景观的异质性程度增强，景观受少数几类景观要素控制的程度减弱，生态系统趋于稳定.景观多样性和异质性变化并不十分显著，但景观总体趋向多样化和均匀性可以从景观要素面积变化情况得到反映（表1）.从景观蔓延度指数变化看，蔓延度变小，表明有原来连通性高的优势斑块受到削弱.优势斑块林地的面积在减少，受其它景观类型所分割.研究区的聚集度指数略有下降，不很明显，表明昆明市在景观水平上斑块类型之间离散性改变很小.综上所述，研究区景观总体上趋向多样化、复杂化，优势斑块减弱.3.3.4 景观空间关系变化散布与并列指数(IJI)测量的是与某要素相邻的其它要素数量的多少，以此反映不同景观要素空间分布关系［14］，其值越高，则与该要素相邻的要素越多.从表6可见，城镇居住用地景观散布与并列指数变化最为明显，增值最大，由69.481 7增加到71.013，其聚集度指数也在增大，表明城市居住用地由较为分散的环状分布逐渐变为片状分布，连通性变好.1990～2000年昆明市向外扩张，缩短了以滇池为中心的水系湿地景观与城市及其它景观之间的距离，因而湿地的空间位置关系指数均呈上升趋势.随着昆明市城市向外扩张，吞并水田，改变了各景观要素空间距离关系，本来呈近环状分布于城周围的水田变成带状分布于城区外，而林地、旱地和建设用地越来越呈环状分布于城区外；因此，草地和水田的散布与并列指数增大，旱地、建设用地和林地的散布与并列指数减少.水田、旱地、林地、草地和建设用地的聚集度减少，表明水田、旱地、林地、草地和建设用地斑块自身连通性减少，受城市建设和人文活动干扰明显.4 结论在地理信息系统（GIS）支持下，对昆明市1990～2000年景观格局变化进行分析，1990~2000年10年间昆明市景观格局发生了显著变化，主要有以下特点：1)1990～2000年昆明市建设用地、城镇居住用地、旱地和草地面积迅速增加，面积增加最大的是城镇居住用地，增加了10.92 km2;水田、林地和湿地面积减少，水田在研究期间面积减少最大，减少了11.37 km2，林地仍然是昆明市优势景观.2)1990～2000年昆明市景观各要素发生明显的相互转换，其中最显著的特点是：林地、旱地和水田向城镇居住用地及建设用地转移，水田向城镇居住用地转移了1 134.25 hm2，占1990年水田的5.81%；林地与草地相互转换，林地向草地转移的面积要大于草地向林地转移的面积.3)1990～2000年昆明市城市化建设速度加快，城镇居住用地不断向城市周边延伸，把周边的村、镇吞并，逐渐连成一片，城镇居住用地斑块形状趋于规则化、简单化，破碎度变小；城区外的林地、草地和旱地相互转化、互相影响，斑块破碎度增大，形状趋向复杂化.4）昆明市迅速扩张，城市居住用地之间由分散分布而逐渐变为集中连片，城市居住用地之间连通性增强；由于城市的发展而改变了城市周边景观要素的空间格局，最明显的是水田，由环状分布格局变成带状分布格局；城市周边的林地、草地和旱地等受城市发展影响，斑块间连通性减少.1990～2000年昆明市景观总体上趋向于多样化、复杂化，景观异质性增强，优势景观受到削弱.参考文献:［1］李春燕，宋娟.浅析大比例尺的农村景观生态问题——以郭兴庄村为例［J］.安徽农学通报，2007，13(6)：36-37.［2］曾加芹，欧阳华，牛树奎，等.1985～2000年西藏地区景观格局变化及影响因子分析［J］.干旱区资源与环境，2008，22(1)：137-143.［3］王宪礼，胡远满，布仁仓.辽河三角洲湿地的景观变化分析［J］.地理科学，1996，16(3)：260-265.［4］蒋文伟，姜志林，刘安兴，等.浙江安吉山区森林景观空间格局动态分析［J］.福建林学院学报，2002，22(2)：150-153.［５］魏丹，唐代生，唐嘉锴，等.基于3S技术的土地利用景观格局研究［J］.森林工程，2008，24（2）：5-8.［６］杨丽，谢高地，甄霖，等.泾河流域土地利用格局的时空变化分析［J］.资源科学，2005，27(4)：26-32.［７］郭晋平，张芸香，薛俊杰.关帝山林区景观要素空间分布及其动态研究［J］.生态学报，1999，19(4)：468-473.［8］李团胜，肖笃宁.沈阳市城市景观分区研究［J］.地理科学，1999，19(3)：233-236.［9］谈文琦，徐建华，岳文泽，等.上海城市土地利用格局的景观生态学分析［J］.生态科学，2004，23(2)：114-117.［10］孙亚杰，王清旭，陆兆华.城市化对北京市景观格局的影响［J］.应用生态学报，2005，16(7)：1366-1369.［11］郭红，李凤日，龚文峰.基于GIS的白河林业局景观格局演变研究［J］.森林工程，2009，25（4）：1-5.［12］昆明市林业局.昆明植被［M］.昆明：云南科技出版社，1994.［13］肖鹏峰，刘顺喜，冯学智，等.基于遥感的土地利用与覆被分类系统评述及代码转换［J］.遥感信息，2003（4）：54-57.［14］郭晋平，周志翔.景观生态学［M］.北京：中国林业出版社，2007.［15］史培军，陈晋，潘耀忠.深圳市土地利用变化机制分析［J］.地理学报，2000，55(2)：151-160.［16］O’Neillr 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