景观格局是指由自然或人为形成的，一系列大小、形状各异，排列不同的景观镶嵌体在景观空间的排列，它既是景观异质性的具体表现，同时又是包括干扰在内的各种生态过程在不同尺度上作用的结果^[1]。景观格局决定着资源和环境的分布形式^[2]，与景观中的各种生态过程密切相关，对于抗干扰能力、恢复能力、系统稳定性和生物多样性有着深刻的影响^[3]。然而进入21世纪以来，社会经济的迅速发展加剧了景观格局属性的变化，土壤沙化、生物多样性减少等生态问题相继出现在世界上各个地区，造成的经济损失也日益加大。这些对景观格局的可持续发展提出了挑战，在这种背景下开展景观格局脆弱性的研究就显得尤为重要。

当前，国内外关于景观格局的研究大多集中在景观格局变化^{[4, 5, 6]}、景观生态安全^{[7, 8]}、景观生态风险^{[9, 10]}等领域，并形成了比较完善的评价方法，然而对于景观格局脆弱性的研究尚不多见。在国外，研究较多是生态环境脆弱性、景观敏感性等，例如Thomas^[11]从时间和空间的角度探讨景观的敏感性，他表明不稳定的景观有时会表现出一定的自我组织性，然而稳定的景观受到扰动的程度超过其承受的阈值范围，也会变得不稳定。在我国，关于景观格局的研究主要集中于生态安全、生态风险，但研究角度多侧重于基于景观格局的角度评价生态问题。高宾等^[12]构建景观生态风险指数，利用GIS和地统计学对研究区的生态风险空间分异规律进行探究，为该区域的生态环境管理及保护、经济建设提供理论依据。但是在整个研究过程中，没有考虑区域的自然和社会经济等因素，未能建立起景观格局与相应生态问题之间的直接关系，在一定程度上影响了评价的可靠性和说服力；高杨等^[13]利用投影寻踪模型对所选取的景观格局指数计算得出最优解，并将其作为景观生态安全指数，对研究区15a的景观生态安全状况进行综合评价。投影寻踪方法与景观生态安全的首次结合是该研究的特色之一，但是仅根据最优化解并不能说明景观生态安全在空间上的变异规律。景观格局是随着时间和空间的变化而变化的，具有高度的空间变异性和空间关联性。对景观格局的空间变异性和关联性进行研究，不仅可以揭示其内在的变化规律及驱动机制，而且对景观格局的内部资源整合、调整空间结构等具有重要的意义和作用。鉴于此，本文以下辽河平原景观格局本身为评价对象，综合考虑景观格局指数的生态学意义，构建较为合理的综合指数，利用地统计学和空间自相关模型的分析方法，对下辽河平原景观格局脆弱性的空间分异规律及关联格局进行分析。研究成果对于丰富景观格局的评价具有一定的理论意义。

下辽河平原地处东北地区南部的老工业基地区，近年来，随着区域社会经济的高速发展，本区的景观格局也发生了剧烈变化，为更合理的开发和优化管理景观格局，下辽河平原景观格局脆弱性的研究变得尤为重要。本文通过对下辽河平原1989年、2001年和2010年Landsat TM影像的遥感解译，在科学界定景观格局脆弱性的概念及内涵基础上，首次通过景观敏感度和景观适应度构建景观格局脆弱度指数，利用GS⁺、ArcGIS、Geoda095i软件对研究区景观格局脆弱度进行了空间变异及关联性的时空演变分析，研究成果对景观格局的合理开发利用具有一定的应用价值。

1 景观格局脆弱性的概念及内涵

景观格局的脆弱性取决于人类活动对景观系统的外在影响和系统本身的应对能力，目前对景观格局脆弱性尚无准确定义，笔者在查阅大量资料^{[14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]}基础上，给予景观格局脆弱性如下定义：景观格局脆弱性是指由于景观格局在受到外界扰动(自然条件的变化和人类活动的影响)时所表现出来的敏感性以及缺乏适应能力从而使景观系统的结构、功能和特性容易发生改变的一种属性。这种属性是与生俱来的，只有当系统受到外界扰动时才表现出来。

景观作为一个复杂的系统，一般具有潜在的脆弱性和自我恢复力的双重功能，景观格局脆弱性内涵主要包含以下两方面的属性：敏感性，即在不同时间和空间尺度上系统对于干扰的反应^[21]；适应性，即景观系统对外界的干扰产生敏感性响应之后，其最终受到干扰后的适应性调整能力。景观格局的敏感性响应越大，并且对于敏感性响应的适应调整能力越小，那么景观格局的脆弱性就越大，反之，越小。

2 研究方法 2.1 数据来源及处理方法

本研究选取季相较为一致，质量较好，轨道号为119/31、119/32、120/31、120/32的3期Landsat TM(1989-07-20、2001-08-25、2010-09-25)影像为基础数据，以2000年辽宁省的行政区划图(1 ∶ 50 万)、2010 年土地利用现状图(1 ∶ 10 万)、地形图(1 ∶ 5 万)等为辅助数据。景观类型的划分以国家级土地利用一级分类标准为基础，将研究区的景观划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6 种景观类型。以ENVI 4.7软件为平台，选择 TM 4，3，2 波段进行假彩色合成，对研究区各期的的遥感影像进行几何纠正，图像增强等处理，根据野外考察及相关资料，利用最大似然法进行监督分类，最后根据研究区的土地利用现状图对分类后影像进行修正，得到3 期下辽河平原的景观类型分布图。

2.2 景观综合指数的构建

本文根据景观脆弱性的概念及内涵，在对多项指标基本判别的基础上，利用目前国际上流行的FRAGSTATS软件计算各景观指数，通过景观敏感度指数、景观适应度指数构建景观脆弱度指数。

2.2.1 景观敏感度指数

不同的景观类型在维护生物多样性、保护物种、完善整体结构和功能、促进景观结构自然演替等方面的作用是有差别的；同时,不同景观类型对外界干扰的抵抗能力也是不同的^{[22, 23]},本文选取相应指数构建景观干扰度指数并结合景观类型易损度，通过两个指数的叠加来反映景观格局受外界干扰后的敏感响应程度。景观敏感度指数LSI表达式为:

式中，n为景观类型数目，i为景观类型。

(1)景观干扰度指数(U_i) 本文采用具有代表性并且与干扰密切相关的景观类型破碎度、分维数倒数和优势度3种指数为基础指标构建景观类型干扰度指数：

式中，FN_i为破碎度指数，FN_i∈[0,1]，其数值越小，破碎度越小。FD_i为分维数倒数，分维数一般处于1—2之间，其值愈趋近于1，则斑块的几何形状愈趋于简单，表明受干扰的程度愈大；反之，愈趋近于2，斑块的几何形状愈复杂，自然度越强。DO_i为优势度指数，表明景观受一种或少数几种景观类型控制的程度。

权重反应了各指数对景观敏感度贡献的大小，借鉴前人相关的研究成果并结合研究区的实际情况，将破碎度、分维数倒数和优势度的权重分别设定为为0.5、0.3 和 0.2；但对于未利用地来说(本区主要为盐碱地和沙地)，破碎度和分维数倒数相对贡献较小，而优势度较大，所以对3个指数权重的赋值分别为0.3、0.2和0.5^[24]。

(2) 景观类型易损度(V_i)研究中把景观类型与土地利用易损度联系起来，借鉴他人研究成果^[25]，将景观类型赋以权重，反应各景观类型的易损程度；未利用地-7、林地、草地-5、耕地-3、建设用地、水域-1，未利用地最为敏感，建设用地和水域最为稳定。

2.2.2 景观适应度指数

脆弱性不仅与敏感性有关，而且与系统的适应性有密切关系^[26]。适应能力首先与系统的结构和功能有关，一般景观系统的多样性越多，结构越复杂且分布越均匀，系统越稳定，抗干扰的适应恢复能力越强，反之亦然。因此，本文选取斑块丰度密度指数PRD、香农多样性指数SHDI和香农均匀性指数SHEI构建景观适应度指数LAI：

研究发现斑块丰度密度与物种丰度之间存在很好的正相关；SHDI在生态学中应用很广泛，景观生态学中的多样性与生态学中的物种多样性有紧密的联系，但并不是简单的正比关系，研究发现在某一景观中二者的关系一般呈正态分布。SHEI表示景观中不同生态系统的分配均匀程度，其值越高，表明景观格局越均匀，系统越稳定。

2.2.3 景观脆弱度指数

根据所建立的景观敏感度指数和景观适应度指数，引入景观脆弱度指数LVI，其值的大小是研究区景观格局脆弱状况的定量化表达：

2.3 空间统计学方法 2.3.1 地统计学分析方法

地统计学是一系列监测、模拟和估计变量在空间上的相关关系和格局的统计方法，是空间统计学的一部分^{[1, 27, 28, 29]}。半方差分析是地统计学中的一个重要组成部分，它具有3个重要参数：块金值、基台值、变程，其函数公式及参数意义详见相关文献^[30]。半方差函数是地统计学解释景观特性空间变异结构的基础，通常可以被某些曲线方程所拟合，这些曲线方程称为半方差函数的理论模型。变异函数理论模型的最优选择用决定系数R²来决定，并综合考虑RSS、块金值和有效距离^[31]。

2.3.2 空间自相关分析方法

空间自相关分析是一系列空间数据分析方法和技术的集合^[32]，应用到景观格局脆弱性评价中，可以发现脆弱性的空间集聚特征，揭示其内在变化的驱动机制。空间自相关性的指标可分为全局指标和局部指标两种：全局Moran′s I指数用于验证整个研究区域某一要素的空间相关关系，而局部Moran′s I指数则用于大区域中的一个局部小区域上的某一属性与相邻小区域同一属性的相关程度^[33]。全局空间自相关指数的计算公式如下：

式中，，x_i表示第i地区的观测值，n为栅格数，W_ij为二进制的邻接空间权重矩阵，表示空间对象的邻接关系。i=1,2,…，n;j=1,2,…，m;当区域i和区域j相邻时，W_ij=1；当区域i和区域j不相邻时，W_ij=0。Moran′s I一般在-1—1之间，小于0为负相关，等于0为不相关，大于0为正相关。

局部空间自相关是将Moran′s I分解到各个空间单元，其公式为：

式中,，正的I_i值表示该空间单元周围相似值(高值或低值)的空间集聚，负的I_i值表示非相似值之间的空间集聚。

3 实证研究 3.1 研究区概况

下辽河平原是辽宁省最大的平原，位于辽东丘陵与辽西丘陵之间，铁岭—彰武之南，直至辽东湾，呈东北—西南方向宽带状斜卧在辽宁省的中部。地理坐标为东经 120°42′至 124°45′，北纬40°43′至 43°27′之间，东西宽120—140km，南北长240km。本区属于温带半湿润季风气候，多年平均气温7.1—8.9℃,多年平均降水量自东南向西北递减，由700—750 mm降至550 mm，蒸发量为700—1200mm，并由东南向西北增加。该区有两大独立水系，即辽河—双台子河水系、浑河—太子河水系。本区土地总面积约 2.65万km²，行政区划隶属于辽宁省铁岭市、沈阳市、抚顺市、辽阳市、鞍山市、营口市、盘锦市、锦州市和阜新市,总跨9市22县(图 1)。

3.2 单元网格的划分

尺度划分问题是本研究非常重要的一部分，为了保证每个尺度内信息的完整性及定量评价的准确性，在参考文献^[12,23]基础上，综合考虑研究区景观面积的大小和采样区的工作量，将研究区划分为2.5 km×2.5 km的正方形单元网格，即景观脆弱度小区，采样方式为等间距，共有样区4081个，计算每一个采样区的景观脆弱度大小，并把这个值作为采样区中心点的属性值。

3.3 基于地统计学的理论模型拟合分析

根据公式(4)，计算采样区的景观格局脆弱度值，采用地统计学软件GS⁺完成样本变异函数理论模型的拟合，结果见表 1。1989年景观格局脆弱度线性模型拟合效果最好，而2001年和2010年均为指数模型拟合效果最佳。

空间异质性主要受结构性因素与非结构性因素影响，结构性因素主要包括气温、降水、地形地貌、土壤类型等；而非结构性因素主要包括各种自然灾害以及人类活动。如表 1所示，块金值C₀的大小表明景观格局变化受非结构性因素影响的程度。本研究中，C₀/(C₀+C)在1989年、2001年和2010年分别为20.1%、30.3%和32.4%，呈不断上升趋势，说明在2.5km的采样间距内，人类活动对景观格局的影响程度在不断加深。从表 1中可以看出，1989年、2001年和2010年研究区景观格局脆弱度空间分异的变程分别为3.62、4.25km和3.32km，表明2.5km采样间距内研究区景观格局脆弱度具有高度的空间相关性。

3.4 区域景观格局变化及脆弱度的时空演变分析 3.4.1 景观类型变化特征分析

本文利用RS和GIS技术得到下辽河平原1989年、2001年和2010年的景观类型图(图 2)，并对研究区面积进行统计与分析(表 2)。

从图 2及表 2可知，耕地、建设用地是下辽河平原的主要两种景观类型，分布在研究区的大部分地区，且耕地在各年的面积比例分别为50.91％、53.36％和45.99％，先增加后减少，而建设用地在各年的面积呈不断增长的趋势。林地、草地均减少，其中从图 2中较为明显的可以看出，林地主要分布于辽西、辽东山地丘陵地区，而草地分布则较为分散，破碎度较大。

3.4.2 脆弱度的时空演变及驱动因素分析

基于地统计学半方差函数的理论模型拟合分析，运用ArcGIS地统计模块中的普通克里格法(Ordinary Kriging)进行插值生成1989年、2001年和2010年的连续空间分布图(图 3)。

由于景观格局受自然与人文因素的影响存在不同差异，因此，为了能更好地表现研究区景观格局脆弱度的时空变化特征，采用ArcGIS的等距重分类方法，将研究区划分为5个等级分区，即Ⅰ级低脆弱区、Ⅱ级较低脆弱区、Ⅲ级中等脆弱区、Ⅳ级较高脆弱区和Ⅴ级高脆弱区，并最终对5个分区进行分级统计(表 3)。

如表 3和图 3所示，从整体水平上看，研究区景观格局脆弱度整体呈下降趋势，其中低脆弱区和较低脆弱区的面积变大，并且空间格局变化较为显著，由内陆逐渐向沿海地区扩散。而较高脆弱区面积的比例从1989年的35.09%减小到2010年的8.59%，分布范围由研究区的中—东南部逐渐缩小到北部地区。中等脆弱区和高脆弱区的面积大小基本未变，但空间格局却有显著变化。

从各分级区的变化来看，表 3中1989年研究区内处于低脆弱区和较低脆弱区的面积比例分别为13.21%、17.79%，主要分布于辽宁省的大中型城市，这些区域社会经济较发达，人均GDP较高，基质景观类型主要以耕地和建设用地为主，其从较无序状态到较有序方向演变，系统的自稳定性逐步提高，形成了以沈阳市为中心，向南北扩散的低脆弱区域。凌海市的南部地区流经大凌河，大面积的未利用滩涂地被开发为盐田、虾蟹养殖场等，景观适宜度提高，敏感性降低。处于中等脆弱区的面积比例为31.79%，主要分布于生活方式以农耕为主的地区，斑块较为破碎，人类干扰程度较大。处于较高脆弱和高脆弱的地区占全区的面积比例分别为35.09%、2.12%，主要分布于新民市中部和研究区的东南地区。新民市为辽河冲积平原，未利用地面积较大，土地后备资源充足，然而由于近几十年来的土地利用结构不尽合理，沙化问题较为严重。

与1989年相比，2001年研究区内处于低脆弱区和较低脆弱区的面积有所增加，图 3所示其空间位置变动由盘锦市向内陆地区延伸扩展，占据部分原来的中等脆弱区域。人们对土地资源的有效整理，合理布置田间道路，建立配套的水利设施，是其变化的主要原因。处于较高脆弱区和高脆弱区的面积大幅减少，空间结构变化较为明显的是新民市，近些年来沙化土地整理项目的大力推进，有效地调整过去土地的不合理利用，提高了本区的景观适宜性。但是恰恰相反的是高脆弱区面积比例较1989年增加了5.86%，以北宁市、盘山县西部沿海地区表现最为突出。盘山县的双台子河入海口地区生长着被誉为“红海滩”的赤碱蓬植物，是丹顶鹤、黑嘴鸥等国家重点保护或濒危鸟类的主要生境，然而由于近些年来，旅游开发的强度不断扩大，各种旅游设施(停车场、商业网点、“水上乐园”等项目)占用了大量的芦苇湿地，生物多样性逐年降低，破坏其自然的景观格局。

2010年，研究区内处于低脆弱区和较低脆弱区的面积比例增加较为显著，形成以沈阳—盘锦两市为核心，向四周辐射的呈不规则形状的“两心两带”特征区域。下辽河平原主要有两大水系(图 1)，流经城市构成分别为：盘锦(双台子河)—台安县—辽中县(辽河)—新民市(柳河)；营口(大辽河)—辽阳市(太子河)—沈阳市(浑河)。对比分析后表明低脆弱区和较低脆弱区的空间分布格局与水系分布格局的客观实际相吻合，这也表明稳定性较强的水域景观对整个地区景观格局的构成具有重要影响。另外变化较为明显的是原本2001年的高脆弱区在2010年几乎消失，这些地区主要包括盘山县和北宁市部分地区。盘山县因其拥有得天独厚的“红海滩”资源，旅游开发、房地产建设规模的扩张，势必会引起生物多样性的降低，因此生态旅游在近十年的时间里大力发展，生态适宜性逐步提高，但是人类干扰后所造成的生态失衡问题依然比较突出。北宁市在政策的支持下，以102国道沿线为杠杆的哑铃型带状城市已初具规模，连通性逐步提高，区域景观格局的稳定性也逐渐增强。

3.5 区域景观格局脆弱度的空间关联格局分析 3.5.1 全局自相关分析

本文利用Geoda095i软件，根据1989年、2001年和2010年景观格局脆弱度的空间分布数据得出Moran′s I散点图(图 4)。全局Moran′s I值在各时期分别为0.8859、0.8871和0.8699，整体呈略微下降趋势，表明研究区景观格局脆弱度存在较强的正的相关现象，其空间分布并不是随机的，存在一定内在联系，即脆弱度在空间上存在趋于集群的现象(图 4)。

3.5.2 局部自相关分析

全域空间自相关指标可以检验整个区域某一要素的空间分布模式，但全局Moran′s I不能用来测度相邻区域之间要素或属性的空间关联模式，也没有反映出景观格局脆弱度的局域显著性水平的具体数值^[33]，因此需要讨论局部小区的某一地理要素或属性与相邻局部小区上的同一要素或属性的相关程度。为此，本文进一步对研究单元的景观格局脆弱度进行局域空间关联格局分析，得出LISA集聚图(图 5)及LISA显著性检验图(图 6)。

从图 5中可以看出，1989年“高—高”值区分布较为分散，其中分布范围较大的新民中部，受人们长期形成的“开垦—弃耕—荒芜—再开垦”的土地利用方式的影响，使得大部分土地利用变化较为频繁，特别是林草地与耕地、耕地与建设用地之间的频繁转换，导致这一区域景观破碎度加大，景观格局脆弱度呈不断增强的趋势。另外分布范围较大的大石桥市因其拥有着得天独厚的矿产资源，长期人类的开山凿矿，破坏了本身稳定的山地景观，其景观格局的脆弱度逐渐增大。“低—低”值区则位于研究区的东部及西南角地区，这与同期的克里格插值分布格局较为一致。

1989—2001年研究区景观格局脆弱度集群结构发生了明显变化，“高—高”值区向研究区的西部及西南部地区转移，而“低—低”值区分别向研究区的北部及西南部分散。位于“高—高”值区内的北宁市地处低山丘陵一带，作为基质景观的林地，受到人们长期的开荒毁林，并且受到地形的影响，农村居民点的规模一般呈较小且分散的集聚形式，景观的连通度低，系统的自稳定性下降。在“低—低”值区内的新民市、台安县两地区，受国家退耕还林、“三北防护林”和薪炭林工程的优惠政策之势，各县营林方式多样化，营林面积不断扩大，景观格局的多样性逐步提高，系统内部的稳定性逐渐增强。

2010年，位于研究区西部及西南部的“高—高”值区基本消失，而在其北部地区出现“高—高”值的集聚现象，高值区内的法库县位于辽宁省北部，科尔沁沙地南缘，是辽宁省沙化县之一，地势北高南低，丘陵平原起伏交错，构成了“三山一水六分田”的自然格局，虽然地表径流较为丰富，但是由于其地势低洼，耕地内涝灾害频繁发生，沙化和内涝问题已经让本身地形复杂的法库县变得更为脆弱。研究区的“低—低”值的大部分面积从随机分布格局转变为集群的分布格局。

从图 6中可以看出，1989年景观格局脆弱度“高—高”值区域绝大部分达到了0.05显著水平，部分区域甚至达到了0.01显著水平，而“低—低”值区分布区域一般达到了0.01显著水平。2001年景观格局脆弱度“高—高”值区和“低—低”值区发生了明显的变化，显著性水平明显增强，一般达到0.01显著水平。到了2010年，景观格局脆弱度的显著性水平有下降趋势，位于研究区北部的“高—高”值区只有部分区域达到了0.01显著水平，而“低—低”值区显著性水平相对较强，一般达到0.01显著水平。

4 结论

本研究以下辽河平原为研究对象，在充分理解景观格局脆弱性的概念及内涵基础上，首次从景观敏感性和景观适应性两个维度构建景观脆弱性指数，利用GS⁺软件和ArcGIS的地统计模块，对研究区景观格局脆弱度指数变异函数的理论模型进行了最优拟合并对其进行了空间插值，最后在此基础上利用Geoda095i软件进行景观格局脆弱度的空间关联格局分析，研究结果表明：

(1)利用GS⁺软件对采样区进行模型拟合分析，结果表明1989年线形模型拟合效果最好，而2001年和2010年均为指数模型拟合效果最佳。C₀在3a期间的比例虽然有不断上升的趋势，但是结构性因素仍对景观格局脆弱度的空间分布起着决定性作用。变程的趋势变化表明，本文选取的2.5km采样间距恰好能说明空间自相关的尺度，具有较强的说明性。

(2)利用ArcGIS的地统计模块，对研究区景观格局脆弱度进行了空间插值，结果表明1989—2010年间研究区景观格局脆弱度整体呈下降的趋势，低脆弱区和较低脆弱区的分布范围逐渐扩大，形成了以沈阳—盘锦两市为核心，向四周辐射的呈不规则形状的“两心两带”特征区域，水域景观对整个地区景观格局的构成具有重要影响。而较高脆弱区和高脆弱区的分布范围由研究区的中—东南部地区逐渐缩小到北部的彰武县、法库县和铁岭县部分地区。

(3)全局Moran′s I值在1989年、2001年和2010年分别为0.8859、0.8871和0.8699，表明研究区景观格局脆弱度存在较强的正的相关现象，其空间分布并不是随机的，存在一定内在联系，即脆弱度在空间上存在趋于集群的现象。

(4)研究区局部空间自相关表明，景观格局脆弱度的集群结构在1989—2010年间发生了明显变化，“高—高”值区由中—东南部逐渐向北部地区集聚，而“低—低”值区由研究区的东北—西南部逐渐向中部地区集聚。景观格局脆弱度集群分布的显著性水平均发生了明显改变。

受研究者经验和知识水平等主观因素的限制，本文首次通过优势度、干扰度、敏感度、适应度等指数构建景观格局脆弱度，对于其脆弱性的解释能力以及权重的赋值还有待于提高。景观格局敏感度中易损度的赋值更多是反映研究区内景观类型间的相对易损程度，因此，如何采用更加科学的方法研究景观格局易损度等有待进一步完善。景观格局指数是反映景观结构及组织的特征指标，目前对于景观格局指数的生态学意义的解释还不够完善，建立基于生态过程机理表达的景观格局指数是本研究今后努力的主要方向。