基于GIS的雅鲁藏布大峡谷景观格局与生态敏感性分析

李江荣 卢 杰 郑维列 陈甲瑞 杨文凤 牛 腾

(1.西藏农牧学院高原生态研究所， 林芝 860000； 2.西藏高原森林生态教育部重点实验室， 林芝 860000；3.西藏农牧学院资源与环境学院， 林芝 860000； 4.北京林业大学林学院， 北京 100083)

0 引言

西藏高寒山区是青藏高原自然生态系统的主体，由于海拔高、干旱、寒冷等特点，该地区自然属性十分脆弱[1]。作为全球中低纬度地区海拔最高、面积最大的多年冻土分布区，青藏高原被称为世界“第三极”，其热力和动力作用将对区域气候和全球环境产生重要影响[2]。同时，西藏是我国重要的生态功能调节区、气候变化敏感区和生物多样性高度集中区，其生态战略地位极为重要[3-4]。近年来，随着人类活动和旅游开发建设的推进，导致景观斑块破碎化、生态功能日益下降。因此，亟需对西藏重点生态建设区进行相关研究。

景观格局是景观异质性的具体体现，是大小不同、形状各异、功能不一的景观组分斑块在空间上参差分布的结果[5-6]。景观生态学重点关注景观格局与生态过程的相互作用，随着地理空间信息技术的发展，ArcGIS与 Fragstats 综合运用的方法已逐渐成熟，景观指数成为景观格局数量分析的一种主要手段，它可以高度概括量化景观结构、空间配置等格局特征信息，是景观生态状况的集中体现[7-8]。目前，相关研究主要用到景观格局指数中的斑块密度、平均形状指数、聚集度指数、蔓延度指数、香农多样性指数等[9-10]。生态敏感性是指在不损失或不降低环境质量的情况下，生态因子对外界压力或变化的适应能力[11]。深入分析和评价区域生态敏感性、了解其空间分布状况，可为生态环境治理和相关区域政策的制定提供科学依据。生态敏感性分析评价已广泛应用于土地生态敏感性评价、自然保护区的生态敏感性评价、湿地保护开发利用规划、城市生态敏感性分析、景区生态规划等生态环境研究领域[12]。将景观格局指数应用于生态敏感性的分析中，可有效解释人类活动导致的景观斑块变化对生态系统和环境的影响[13]。

本文选取近年来旅游开发明显的林芝市大峡谷地区作为研究区，利用面向对象多尺度分类算法，对研究区内景观类型进行精细化分类，在此基础上，利用Fragstats软件计算该地区的景观格局指数，并对研究区进行景观格局空间分析。分别选取自然要素和人为要素共6种敏感性因子，通过专家评价法加权划分出重点敏感区，对重点敏感区内景观类型及景观格局指数进行分析，从斑块的角度解释不同景观生态敏感性的变化规律。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

大峡谷核心区位于林芝市米林县派镇(东经94°52′，北纬29°30′，海拔2 980 m)，距林芝市市区约130 km(图1)。以派镇派村为入口，沿江北上约20 km至直白村为终点。雅鲁藏布大峡谷旅游区南以高尤拉与丹巴江北部分水岭为界，北抵纳雍嘎簸雪山、帕龙藏布江与哽日嘎布山脉主脊，西至东喜马拉雅山脉主脊线、白努巴和则巴弄巴西侧分水岭，东达更日嘎布主峰。总面积达916 800 hm2。

1.2 数据来源与处理

生态敏感性分析所用数据主要来源于统计、遥感和规划3类。统计类数据包括林芝市统计年鉴(2012—2015年)、林芝市旅游统计年鉴(2012—2015年)、中华人民共和国植被图集等；遥感类数据包括：大峡谷Landsat-TM影像数据，获取时间为2015年4月20日，并参考2014年12月29日和2008年11月10日的Landsat-TM数据，以及研究区DEM数据等；规划类数据包括：林芝市行政区划图、西藏植被区划图、大峡谷规划图等。

采用面向对象分类的技术，引入非影像光谱信息强化目标的识别能力，特别是空间关系信息的判别，技术流程主要包括分类系统的建立、解译标识库建立、影像预处理、尺度分割、层次分类、数据质量检查与验证等步骤。野外考察工作是解译人员积累先验知识的重要途径，通过考察可掌握各类土地覆被类型的空间分布区域、形状、大小等特征及其与周边地物之间的联系，通过野外考察有助于建立验证点数据库，验证解译分类结果。

1.3 基于面向对象的分类方法

面向对象多尺度分割算法综合考虑遥感影像的纹理、形状、紧实度以及光谱信息，通过多次递归判断合并前后斑块的多特征加权准则指标值来合并分割斑块，使“分割斑块内的一致性达到最大，分割斑块与相邻斑块之间的异质性达到最大”[14]。与邻域绝对均值差分方差比(Ratio of mean difference to neighbors to standard deviation，RMAS)既能反映斑块对象内部“均质”，又能反映与邻域斑块之间的外部“异质”[15]。

(1)基本原理

面向对象多尺度分割算法的基本原理为：首先，仅利用色调信息进行多种子点区域生长，然后以光谱、形状及纹理等多特征加权准则为区域生长算法分割后合并的指数指标，将分割斑块逐步合并，进行多尺度分割，提取大尺度分割对象多边形的节点，建立Vorior图，并提取泰森多边形与Vorior图的交点，依次循环，直到满足停止生长条件，停止生长[16-17]。分割尺度F直接影响通过面向对象分割算法分割生成的分割对象的大小，它决定了分割对象所允许的最大限度，主要由光谱异质性Hcolour和形状异质性Hshape及纹理参数Htexture共同决定[18]。

(2)分割尺度选择

分割斑块对象的标准差代表了种内同质性，分割斑块对象与邻域均值差分绝对值表示分割对象与邻近分割斑块对象的异质性，以“种内同质性最大、类间异质性最大”的原则为依据，通过最优分割尺度选择方法，定量选择最优分割尺度[19]。本文根据不同地物不同波段分割对象与邻域绝对均值差分值标准差标准化的方法，计算不同分割尺度对应的RMAS。

(3)影像分类

在充分利用高分辨率遥感影像空间及光谱特征信息基础上，采用面向对象多尺度分割(Multiresolution segmentation)算法分割影像[20]。通过RMAS指数选取特定地物的最优分割尺度，结合加权对象匹配度指数(ASFI)确定适合整个研究区域的最适分割尺度，并以棋盘分割法(Chessboard segmentation)为最适分割尺度的补充分割策略，使得对遥感影像分割后的影像达到最佳分割效果，实现“种内异质性最小、种间异质性最大”的目的，进而建立地物提取参数规则集，如光谱、纹理、拓扑以及分割对象的形状、面积、大小等信息参数，对研究区进行分类。

具体分类流程如图2所示。

1.4 景观格局指数

景观是由形态各异的斑块相互作用并以一定的规律布局形成的具有空间异质性的区域。景观空间格局包括空间异质性、空间相关性和空间规律性等，是生态系统属性空间变异性的综合表现[21]。土地利用的景观空间格局决定着地理生态环境的组分和分布形式，制约着各种生态过程，与生物多样性和生态系统的稳定性有着紧密联系[22-23]。对于区域土地利用景观空间格局的分析有助于深入理解土地利用景观格局的特征和形成以及与生态过程的相互关系。景观由形状各异的斑块组成，斑块是景观的基本空间单元，各种不同类型斑块的空间分布与组合构成区域的景观格局[24-26]。景观斑块是影响景观功能和过程的主要决定因子[27]。形状、大小各不相同的各种土地利用类型的斑块分散或集聚，从而在空间上形成了独具特色的土地利用景观格局，这是生物、自然和社会综合作用的产物[28]。

本文在土地利用现状图的基础上，运用景观生态学数量研究方法，对地区景观斑块的组合结构和特征，以及景观格局的变化进行定量描述和分析。将土地利用类型重新分类，归入相应的景观类型中，建立景观类型分类标准，如表1所示。

表1 基于土地利用类型的景观类型分类

通过景观格局分析软件Fragstats计算，得到大峡谷不同景观类型和整个景观水平上的景观指数，根据计算结果从各景观类型的斑块类型面积、斑块面积比例、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、最大斑块指数、景观分离度、破碎度等方面，分析研究区的景观空间格局。本文主要用到了多样性指数、优势度指数、均匀度指数、聚合度指数4个景观指数，并着重对其进行分析。

1.5 敏感性因子选取与敏感等级划分

大峡谷是林芝市最具代表性人为干预地之一，所处的地理位置、土壤植被、地质地貌条件、水文气候条件以及社会经济条件构成了其独特的生态环境[29]。以大峡谷生态敏感性为研究切入点，针对社会经济和生态环境现状，对各种生态环境问题和生态因子进行有效的筛选和分析，为更好地对研究区生态敏感性状况进行科学准确的判断服务，从而为建设资源环境和经济社会协调发展提供科学依据。参照2003年国家环保总局制定的《生态功能区划暂行规程》，选择合理的评价指标和方法，将各类敏感性因子划分为5级，敏感度从高到低依次为极敏感、高度敏感、中度敏感、轻度敏感和不敏感，首先得到各类因子的敏感性分布图，然后在此基础上进行加权叠置分析，进一步得到研究区的自然影响要素、社会影响要素和综合影响要素敏感性分布图，对其进行评价并给出相应对策。

造成生态敏感性区域差异的因素可概括为人为因素和自然因素两种。自然因素所造成的生态环境的敏感性主要是指由于自然环境的变化，区域内某类系统的生态平衡被打破，从而使系统向不利的方向演化发展。人为因素引起的生态系统敏感性是指由于人类各种不合理的社会、经济活动所导致的生态失衡，其表现形式如不合理的建设开发、乱排乱放、乱砍滥伐、过度垦殖、过度放牧以及人口膨胀所造成的资源环境的超负荷压力等。通过查阅文献以及对研究区生态环境的实地调查和分析，并考虑数据的可获得性，选取高程、坡度、坡向、土地利用、土地覆盖、景观格局6个因子，将生态敏感性分为极敏感、高度敏感、中度敏感、轻度敏感和不敏感5个等级，分布赋值为9、7、5、3、1分，在单因子评价的基础上，采用专家评价法加权如表2所示，进一步制作综合敏感性分布图，对其进行评价并给出相应对策。生态综合敏感性分级如表3所示。对于生态敏感性评价指标阈值的划定，高程和坡度通过ArcGIS软件中的自然断点法进行界定，高程越高，坡度越大，生态稳定性越低，越敏感；坡向敏感性主要表现对植被类型的影响上，研究区阴坡、阳坡植被类型差异显著，形成了较为丰富的景观类型；土地利用和景观格局评价指标的划定主要依据生态保护情况；植被类型依据植被覆盖程度，植被覆盖度越高，生态敏感性越高，需要进行相应的保护。

表2 生态敏感性评价指标及其分级

表3 生态环境综合敏感性评价分级

2 结果与分析

2.1 大峡谷空间格局分析

大峡谷研究区10种景观类型共有1 761个斑块，其中林地景观面积占比最大，所占比例达48.84%，此外，草地景观所占比例为22.68%，冰雪/冰川景观所占比例为17.39%，灌木林景观占比5.21%，水域湿地景观占比2.84%，农田景观占比2.41%，其余景观占比均未达到1%。从景观指数来看，研究区景观多样性指数为1.374(参考最大值为2.302)，优势度指数为0.982(参考最小值为0)，均匀度指数0.597(参考最大值为1)，聚合度指数97.374。大峡谷研究区拥有较高的多样性，单一景观优势度相对较低，不同景观空间分配情况好，与实地调查情况基本吻合，如图3、4所示。不难看出，大峡谷是一个以林地景观、草地景观为景观基质的地区，山顶有较多冰雪/冰川覆盖。草地景观占比较大，畜牧业相对发达。水域湿地景观、农田景观主要集中在河谷地带，但占比较小，说明农业、工业(占比0.01%)在当地经济组成中贡献率较低。道路景观占比0.29%，道路可达性较高，但交通仍不发达，可能会对当地经济发展起到抑制作用。

如图5所示，大峡谷研究区斑块数以草地景观为最多(614个)，林地景观次之(394个)，道路景观(3个)和裸地景观(3个)。农田景观斑块面积占比与水域湿地景观斑块面积占比相当，斑块数比值为91∶34，说明水域湿地的连通性、整体性更好，农田景观成片性较差，分布较为分散。另外，裸地景观斑块数较少，说明该区域土地覆盖较好。

如图6所示，林地景观、冰雪/冰川景观、道路景观、水域湿地景观斑块平均面积较大，说明其同质性相对较好，斑块面积较大，分布相对集中；居住景观和工矿景观斑块平均面积较小，说明居住地、工矿企业未能成片分布，相对较为分散。此外，农田景观斑块平均面积相对较小，说明农田分布整体性较差，不利于耕种和集约化生成。

如图7所示，工矿景观、居住景观斑块密度极大，破碎度相对较高；林地景观、冰雪/冰川景观斑块密度较小，破碎度相对较低，该类景观绝对分布面积较大、单一斑块面积较高，分布相对集中，具有较高的景观价值，这与实地调查情况基本一致。

如图8所示，冰雪/冰川景观最大斑块指数较高，说明该类景观分布更为集中；林地景观、草地景观、水域湿地景观也形成了较为集中的分布区域，是该区域主要的景观类型，可作为该区域旅游开发的优先选择景观类型。

如图9所示，工矿景观分离度较高，说明工矿企业在整个区域分布较为分散，未能形成规模化、集约化生产。其次，居住景观分离度相对较高，这与实地调查的该区域地广人稀、村落分布分散相吻合。

如图10所示，大峡谷研究区斑块破碎度以工矿景观为最高。居住景观、道路景观、农田景观次之，说明该类型景观在研究区分布较为分散。林地景观、水域湿地景观、冰雪/冰川景观破碎度较小，具有更大的斑块面积和更多的斑块数量，抗干扰能力较强。这与实地调查结果相吻合。

综上所述，在大峡谷景观结构中，以大斑块为主体(面积均值1 830 hm2)的空间格局和基本构型，具有较好的景观多样性，优势景观优势度明显。其中，林地景观面积占比最大，所占比例达48.84%，其次为草地景观，冰雪/冰川景观、农田景观占比不足3%。按照斑块—廊道—基质模式结构，大峡谷是以林地、草地为基质，道路和河流为廊道连接，冰雪/冰川景观、灌木林景观、居住景观、水域湿地景观为重要斑块，以林、草景观为主景观区域，具有一定的景观异质性和丰富度。当前已开发的旅游景区与区域优势景观较为吻合。农田景观与居住景观较为分散，并与草地景观、水域湿地景观相互混杂，主要集中在河谷地带低海拔区域。冰雪/冰川景观、林地景观、草地景观、农田景观、水域湿地景观在海拔上形成一个由高到低的总体分布趋势，垂直分布较为明显。该区域裸地景观占比较少，地被覆盖较好，工矿景观较少，工业基础薄弱，旅游接待设施较少，接待能力欠佳。此外，该区域道路景观占比较少，交通用地的比重较小，主要有国道318，其余为县、乡级公路，乡镇间连通性较差，派镇—米瑞—鲁朗环线暂未连通，交通对整个旅游区发展限制较大。总体上该区域景观以原始森林、高山草甸和冰川为主，人类活动干扰较小，且主要集中在河谷地带农田和草地连接区域。

2.2 生态敏感性分析

2.2.1自然影响因子评价

如表4所示，自然要素(高程、坡度、坡向)综合不敏感区域占比为3.46%，轻度敏感区域占比8.13%，中度敏感区域占比26.96%，低敏感区域(不敏感、轻度、中度)主要分布于河谷低海拔、缓坡区域，以雅鲁藏布江河谷和鲁朗河河谷地带为代表。高度敏感区域占比53.54%，极度敏感区域占比7.91%，高度敏感区域、极度敏感区域主要分布于山地高海拔区域，坡度更为陡峭的阴坡、半阴坡区域。敏感性分布图如图11所示。

表4 大峡谷自然影响因子分区面积统计结果

2.2.2人为影响因子评价

如表5所示，与自然要素综合相比，轻度、极度敏感区域占比减少明显，中度敏感区域占比增加显著。低敏感区域空间分布与自然要素的低海拔、缓坡度区域重叠较大，主要用地类型为耕地和草地。水域湿地则呈相反趋势，受干扰破坏的可能性较大，成为极度敏感区域。高敏感区域主要为林地、水域湿地等景观类型，植被类型为各类针叶林、阔叶林，其敏感性很大程度上表现为人类活动干扰。大峡谷人为因素敏感性分级如图12所示。

表5 大峡谷人为影响因子分区面积统计结果

2.2.3综合评价

大峡谷研究区6类影响因子加权分析结果如表6所示，生态敏感性区域主要集中在中度和高度敏感区域，合计面积占比为95.71%，并以高度敏感为主。从空间分布来看，轻度敏感区域主要分布在谷地低海拔缓坡区域，用地类型以耕地、草地为主，植被类型主要为农作物植被、草地类植被，景观类型以居住景观、农田景观为主。敏感性主要表现为耕地用地性质的转变，住宅、工业、旅游设施侵占，草场过载等方面。中度敏感区域集中分布于河谷周边低海拔、低坡度区域，用地以水域、草地、灌木林为主，植被类型主要为草地、灌木林、低海拔类森林植被，景观以草地、灌木林、水域湿地景观为主，敏感性主要表现为水域湿地污染与破坏、草地用地性质的转变和畜牧业过载等方面。高度敏感区域集中分布于山地高海拔区域，山高坡陡，用地类型以林地为主，植被类型为森林类植被，景观以林地景观、冰雪/冰川景观为主；敏感性主要表现为高海拔水土流失和植被破坏，特别是植被破坏后受高寒、陡坡、植物生长缓慢等因素影响很难恢复，且极易形成泥石流、水土流失等不可挽回的生态破坏问题。大峡谷综合敏感度分级如图13所示。

表6 大峡谷多因子分区面积统计结果

3 结论

(1)采用面向对象的分类方法对大峡谷研究区划分为10个景观类型，包括冰雪/冰川景观、草地景观、灌木林景观、道路景观、林地景观、工矿景观、居住景观等。10种景观类型共有1 761个斑块，其中林地景观面积占比最大，达48.84%，草地景观占比22.68%，冰雪/冰川景观占比17.39%，灌木林景观占比5.21%，水域湿地景观占比2.84%，农田景观占比2.41%，其余景观占比均未达到1%。大峡谷是一个以林地景观、草地景观为景观基质的地区，山顶有较多冰雪/冰川覆盖，畜牧业相对发达。

(2)从景观指数来看，研究区景观多样性指数为1.374，优势度指数为0.982，均匀度指数0.597，聚合度指数97.374。大峡谷研究区拥有较高的多样性，单一景观优势度相对较低，不同景观空间分配情况更好。按照斑块—廊道—基质模式结构，大峡谷是以林地、草地为基质，道路和河流为廊道连接，冰雪/冰川景观、灌木林景观、居住景观、水域湿地景观为重要斑块，以林、草景观为主的景观区域，具有一定的景观异质性和丰富度。

(3)综合6类影响因子对大峡谷研究区生态敏感性进行加权分析，不敏感区域占比0.35%，轻度敏感区域占比3.93%，中度敏感区域占比45.44%，高度敏感区域占比50.27%，极度敏感区域占比0.01%，其生态敏感性主要集中在中度和高度敏感区域，合计95.71%，并以高度敏感为主。中度敏感区域集中分布于河谷周边低海拔、低坡度区域，以水域、草地、灌木林为主，敏感性主要表现为水域湿地污染与破坏、草地用地性质的转变和畜牧业过载等方面。高度敏感区域集中分布于山地高海拔区域，以林地景观、冰雪/冰川景观为主，敏感性主要表现为高海拔水土流失和植被破坏，特别是植被破坏后，受高寒、陡坡、植物生长缓慢等因素影响生态很难恢复，且极易导致泥石流、水土流失等不可挽回的生态破坏问题。