2016, Vol. 36文章信息
- 刘晓君, 李占斌, 李鹏, 张铁钢, 徐国策, 高海东
- LIU Xiaojun, LI Zhanbin, LI Peng, ZHANG Tiegang, XU Guoce, GAO Haidong.
- 基于土地利用/覆被变化的流域景观格局与水沙响应关系研究
- Land use/cover change based relationship between landscape, runoff, and sedimentation
- 生态学报[J]. 2016, 36(18): 5691-5700
- Acta Ecologica Sinica[J]. 2016, 36(18): 5691-5700
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201503190529
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文章历史
- 收稿日期: 2015-03-19
- 网络出版日期: 2016-01-05
2. 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室, 西安 710048
2. State Key Laboratory Base of Eco-Hydraulic Engineering in Arid Area at XAUT, Xi'an 710048, China
土地利用/覆被变化被认为是对流域水量平衡及水文循环过程造成影响的关键因素之一[1-2]。它通过拦截降雨、径流, 提供枯枝落叶[3], 改变地表蒸散发量等影响土壤性质及土地生产力, 从而直接干预或间接影响水文生态过程, 使水土资源在时空上发生数量及质量的变化[4]。特别是新中国以来, 人类活动日益频繁, 流域内不合理的土地利用如毁林开荒、陡坡开垦等都会引起或加剧水土流失、土地退化和地质灾害。研究土地利用覆被格局/变化, 对认识流域水沙变化特征及生态环境稳定性和水土资源可持续利用具有重要的现实意义。因此, 由土地利用/覆被变化引起的环境效应成为领域内的热点问题, 包括数理统计学[5-6]、GIS与RS技术[7]、景观生态学[8-9] 、模型[10]等方法的应用, 为该问题提供了丰富的实践与理论参考。而针对水土流失问题, 从景观格局的角度研究流域水沙问题的相对较少, 王兮之等人[11]分析了黄河中游泾河流域水沙变化特点和景观格局特征, 但并未建立景观指数与水沙的关系。
干旱半干旱地区受地理、气候和人类活动的影响, 生态环境脆弱, 水土资源稀缺, 景观格局分配不合理和人为干扰造成一系列生态环境负效应[12], 亟需加强对地区水土流失及景观格局方面的研究, 探讨其径流泥沙规律及影响因素, 为水土资源合理开发利用提供科学依据。为此, 我们选择黄河流域的典型流域(秃尾河和孤山川流域), 分析1956—2010年间流域土地利用及景观格局变化, 并建立其与年径流、泥沙的关系, 以期为流域生态环境问题和农业可持续发展提供理论支持。
1 研究区概况及研究方法 1.1 研究区概况秃尾河和孤山川是黄河中游右岸的两条一级支流(图 1), 在北纬38°18′—39°26′和东经109°26′和110°5′之间, 面积分别为4503.40km2和1263.11km2。在行政区划上, 秃尾河流域包括陕西省神木县、榆林市、佳县和内蒙古伊金霍洛旗的部分乡镇, 孤山川流域包括陕西省府谷县和内蒙古准格尔旗的部分乡镇。流域海拔为743—1517m, 均为西北高东南低, 受北温带干旱半干旱大陆性季风气候影响。秃尾河流域和孤山川流域年均气温分别为8.5℃和7.3℃, 多年平均降雨量分别为417.4 mm和430mm, 降雨集中于夏季, 且蒸发较大, 高强度暴雨是流域内产流产沙的主要原因。流域属黄土高原丘陵沟壑区, 第四纪黄土广泛分布, 水蚀风蚀都较严重, 发育成熟的沟谷被切割较深, 侵蚀模数分别达2244t km-2 a-1和3299t km-2 a-1。
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| 图 1 研究流域位置示意图 Fig. 1 Sketch map of study area |
DEM数据来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://datamirror.csdb.cn)；该数据集利用ASTER GDEM第一版本(V1)的数据进行加工得来, 是30m空间分辨率, 投影为UTM的数字高程数据产品。数据下载后利用ERDAS 9.1软件进行拼接和裁剪, 生成研究区DEM。对生成的流域DEM进行填挖预处理、水流流向生成、提取河网、生成控制流域。1985—2010年径流及泥沙数据来自于流域出口水文站点监测值。
本研究采用中国1:10万土地利用数据(1985年、1996年、2000年和2010年共4期), 下载于国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”(http://westdc.westgis.ac.cn), 该数据是在“八五”中国科学院重大项目“全国环境遥感宏观调查与动态研究”(96-B02-01)生产的, 应用Landsat MSS, TM和ETM信息源, 主要通过全国各地的相关专家根据对图像光谱、纹理、色调等的认识结合地形图目视解译而成。该数据库经过了野外实地考察验证, 精度达到95%[11-14]。
由于研究区域范围相对较大, 为了景观变化指标讨论的科学性和可操作性, 对土地利用分类中的二级地类进行合并, 建立了六大类土地景观类型的GIS数据库, 即把控制流域的土地景观类型分为耕地、林地、草地、水域、城镇居民建设用地和未利用地。随后运用ArcGIS系统, 在Spatial Analyst空间分析模块支持下, 将土地利用矢量数据转换为30m分辨率的栅格数据, 以备随后分析计算使用。
1.2.2 分析方法用景观指数描述景观格局及其变化, 建立格局与景观过程之间的联系, 是景观生态学最常用的定量化研究方法[15-16]。
影响景观格局指数有效性的因素不仅包括尺度效应、数据源准确度、生态意义可解释性和相关性等4个被普遍关注的方面, 还包括土地利用分类的不确定性, 即同一景观采用不同的土地利用分类方案将产生不同的景观格局, 从而导致景观格局指数相应发生变化[17]。
应用景观格局分析软件FRAGSTAT 3.3, 对流域的土地利用景观空间格局特征参数进行分析, 并计算相关的景观指标。计算方法参照了《FRAGSTATS 3.3操作手册》, FRAGSTATS是美国俄勒冈州立大学开发的一个景观指标计算软件, 可以计算50多种景观指标, 这些指标被分为3组级别, 分别代表 3种不同的应用尺度：①斑块级别：反映景观中单个斑块的结构特征, 是计算其他级别景观指数的基础；②斑块类型级别指数：反映景观中不同拼块类型的结构特征；③景观类型级别指斑块数：反映景观的整体结构特征。因此, 本文在景观级别上分析景观指标, 并选取斑块个数(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、最大形状指数(LSI)、周长-面积分维数(PAFRAC)、蔓延度指数(CONTAG)、斑块结合度(COHESION)、景观分割度(DIVISION)、Shannon多样性指数(SHDI)和聚集度(AI)等指标。上述指标分别反映了斑块的面积、密度、邻近度、多样性和聚散性, 具体指数的计算方法与生态学意义参见文献[18]和表 1。
| 景观指数 Landscape index |
计算公式 Formula |
物理意义 Physical significance |
生态学含义 Ecological significance |
| 斑块个数 Number of Patches |
NP=N | N为整个景观的斑块总数(个) | 景观中斑块的总个数 |
| 斑块密度 Patch Density |
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M为研究范围内某空间分辨率上景观要素类型总数；A为研究范围内景观总面积(个/km2) | 景观被分割的破碎化程度, 空间异质性程度, 在一定程度上反映人为对景观的干扰程度。 |
| 最大斑块指数 Largest Patch Index |
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ai为斑块i的面积, A为景观总面积(%) | 有助于确定景观的模地或优势类型等, 其值得大小决定着景观中优势种、内部种的丰度等生态特征, 其值的变化可以改变干扰的强度和频度率, 反映人类活动的方向和强弱 |
| 景观形状指数 Landscape Shape Index |
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E为斑块周长, A是斑块面积 | 值越大斑块的形状越复杂 |
| 周长-面积分维数 Perimeter Area Fractal Dimension |
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Pi为i类型在整个景观中所占的比例, gik为i和k类型中相邻的斑块数, m为总景观类型的数目 | 值越大斑块类型的形状越复杂, 斑块的破碎程度也就较大 |
| 蔓延度指数 Contagion Index |
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M为斑块类型总数, Pij为随机选择的两个相邻栅格细胞属于类型i和j的概率(%) | 景观里不同拼块类型的团聚程度或延展趋势 |
| 斑块结合度 Patch Cohesion Index |
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Pij为ij斑块周长, aij为ij斑块面积, A为景观总面积(%) | 某一种斑块类型和周围相邻斑块类型的空间连接程度 |
| 景观分割度 Landscape Division Index |
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aij为第i类景观j斑块的面积, A为总面积 | 景观的破碎化程度 |
| 香浓多样性指数 Shannon′s Diversity Index |
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P为斑块类型所占景观总面积的比例, i为斑块个数 | 景观中各类斑块的复杂性和变异性(即景观异质性), 强调稀有斑块类型对信息的贡献 |
对数据的显著性分析和相关性分析均在SPSS软件下实现。
2 结果与分析 2.1 流域土地利用及景观格局分析 2.1.1 土地利用年际变化特征秃尾河控制流域面积为4503.40km2, 其中占最大比例的景观为草地(38.13%—53.49%), 其次为未利用土地(23.08%—37.90%)。1985—2010年, 流域内未利用土地面积变化最剧烈, 减少了12.49%。25年间有35.18%(453.94km2)的未利用土地转化为草地(图 2，图 3), 其中仅1985—1996年就有67.28%(512.93km2)的未利用土地转化为草地；另外有34.75km2的耕地被退耕为林草地, 变化最剧烈的依然是1985—1996年间(变幅为35.40km2)。林地发生转移的面积比例最小, 25年间仅有5.46%的林地转化为其他景观, 这从其每个阶段占全部控制面积的比例都维持在5.40%—5.52%之间也可以看出。
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| 图 2 秃尾河土地利用年际变化图 Fig. 2 Variation of land use in Tuweihe watershed |
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| 图 3 孤山川流域土地利用变化图 Fig. 3 Variation of land use in Gushanchuan watershed |
孤山川控制流域面积为1263.11km2, 其中草地面积所占比例最大(61.00%—62.61%), 其次为耕地(30.37%—32.50%), 未利用土地面积占地最小, 仅为0.04%—0.08%。另外, 1985—2010年间, 耕地和未利用土地面积逐渐降低, 林地、草地及城乡工矿用地面积增加, 水域景观的面积在浮动中保持稳定。由表 2可以看出, 1985—2010年的25年间, 各景观中变化面积最大的为耕地, 共计52.85 km2面积转化为其他景观, 仅在2000—2010年间就有49.76 km2的耕地转化为林草地；而相对转移率最大的为未利用土地, 共有51.95%的未利用土地转化为其他景观。近年来, 不断的毁林开荒和退耕还林还草是2000—2010年间各景观间转移面积较大的原因。
| 土地利用 Land use |
秃尾河流域Tuweihe watershed | 孤山川流域Gushanchuan watershed | ||||||
| 1985年 | 1996年 | 2000年 | 2010年 | 1985年 | 1996年 | 2000年 | 2010年 | |
| 耕地Farmland | 1129.26 | 1134.52 | 1116.35 | 1086.42 | 410.49 | 405.94 | 409.21 | 383.59 |
| 林地Forest | 203.77 | 201.87 | 204.74 | 212.33 | 60.47 | 48.41 | 64.45 | 72.91 |
| 草地Grassland | 1681.02 | 2251.95 | 2124.38 | 2175.39 | 772.61 | 790.87 | 770.47 | 785.15 |
| 水域Water | 106.10 | 105.44 | 104.98 | 102.97 | 12.37 | 12.82 | 12.10 | 12.22 |
| 城乡工矿用地Urban and rural area | 8.70 | 8.62 | 9.03 | 18.65 | 6.12 | 4.51 | 6.32 | 8.53 |
| 未利用土地Unused land | 1374.55 | 801.00 | 943.91 | 909.61 | 1.05 | 0.56 | 0.56 | 0.55 |
1985—2010年4个时期秃尾河和孤山川流域景观指数如表 3所示。其中秃尾河LPI指数年际变化最大, 变异系数CV为27.29%, 属中等变异, 秃尾河其余指数及孤山川流域各景观指数均属弱变异。经过ANOVA分析得两流域景观指数变异系数无显著差异, 即各景观指数相对变化幅度相差不大。随着年份的增加, 秃尾河流域斑块数(NP)均逐渐减小, 相应的景观连接度(COHESION)和聚集度(CONTAG)增加, 这意味着相同景观类型的斑块经过物种迁移或其他生态过程逐渐融合, 形成了较好的连接性。最大斑块指数(LPI)的增加也证明了这一现象。另外, 景观形状指数(LSI)的减小表明越来越多的斑块受到人为活动干扰, 形成了规则简单的斑块形状, 而这一行为也导致了边缘面积分维数(PAFRAC)呈现缓慢减小的情况。由土地利用特征际转移矩阵知, 1996年各景观类型转移面积最大, 即形成了相当一部分面积的草地景观, 因而其香农多样性指数(SHDI)为最小。孤山川控制流域LPI、DIVISION值均在中等偏上水平, 即景观优势斑块优势度、分割度和聚集度等均处于中等偏上；较高的LSI值也说明斑块形状较为复杂；COHESION值均接近100, 即斑块与相邻斑块类型的空间连接度非常高；SHDI值均大于0.85, 说明研究区内土地利用丰富, 且各斑块类型分布状况相对均衡。1985—2010年间各景观指数相对稳定, 但SHDI及AI均有不同程度增加, 说明孤山川控制流域内景观多样性和聚集度逐渐增加, 整体向好。总之, 由于人为活动对流域影响越来越大, 景观类型趋于规则、高连通和高度聚集的方向发展。
| 流域 Watershed |
时期 Time |
NP/个 | PD/(个/hm2) | LPI/% | LSI | PAFRAC | CONTAG/% | COHESION/% | DIVISION | SHDI |
| 秃尾河Tuweihe | 1985 | 1393 | 0.31 | 20.30 | 36.48 | 1.60 | 36.47 | 97.79 | 0.91 | 1.32 |
| 1996 | 1332 | 0.30 | 41.04 | 35.32 | 1.58 | 39.82 | 98.72 | 0.80 | 1.24 | |
| 2000 | 1343 | 0.30 | 37.39 | 36.16 | 1.58 | 38.46 | 98.60 | 0.83 | 1.27 | |
| 2010 | 1340 | 0.30 | 34.03 | 35.94 | 1.57 | 38.36 | 98.44 | 0.86 | 1.27 | |
| 孤山川Gushanchuan | 1985 | 938 | 0.74 | 61.00 | 37.14 | 1.68 | 53.34 | 99.18 | 0.62 | 0.89 |
| 1996 | 909 | 0.72 | 62.50 | 36.34 | 1.69 | 55.22 | 99.21 | 0.61 | 0.85 | |
| 2000 | 959 | 0.76 | 60.81 | 37.27 | 1.69 | 53.07 | 99.17 | 0.63 | 0.89 | |
| 2010 | 928 | 0.74 | 61.79 | 35.73 | 1.68 | 52.59 | 99.14 | 0.62 | 0.91 |
两流域对比可知, 秃尾河流域PD、LPI、PAFRAC、CONTAG和COHESION值均比孤山川流域小, 说明较小的斑块密度及面积(由LPI反映)导致了分维数、景观聚集度和连通度均较低。相应的, 孤山川流域景观中各类斑块的复杂性和变异性就低于秃尾河流域, 即空间异质性及分割度(DIVISION)相对较低。另外, 系统结构的复杂组成使得秃尾河流域土地利用较为丰富, 破碎化程度也较高, 因而SHDI值高于孤山川流域。
2.1.3 景观稳定性从斑块稳定性指数来看, 秃尾河流域耕地、林地和水域的稳定性最高, 草地的平均景观稳定性指数最低。其中又以2000—2010年的稳定性指数最低, 这期间秃尾河流域城乡工矿用地的斑块特征稳定性指数仅为0.409, 密度稳定性指数为0.881；其次为1985—1996年秃尾河未利用土地景观密度稳定性指数(0.591)。城乡工矿用地的稳定性指数均呈现逐渐降低的趋势, 进一步说明其受人类活动影响越来越大。而草地和未利用土地稳定型指数的增加, 说明人类在2000年以前对该两种景观的干扰及其自身的发展均比较强, 导致其2000年前稳定性较低。孤山川流域林地的景观稳定性最差, 其次为未利用土地及城乡工矿用地, 这又以1985—1996年间景观稳定性最差。这可能与90年代大面积实行人工造林有关。总体来说, 秃尾河流域景观稳定性指数高于孤山川流域, 且随着年份的增加, 草地和未利用土地景观稳定性指数逐渐增加, 而耕地和城乡工矿用地景观受人类活动干扰越来越强烈, 其稳定性指数均逐渐减小。
| 景观 Landscape |
年份 Year |
秃尾河流域 Tuweihe watershed |
孤山川流域 Gushanchuan watershed |
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| 特征稳定性 | 密度稳定性 | 特征稳定性 | 密度稳定性 | ||
| 耕地Farmland | 1985—1996 | 0.996 | 0.995 | 0.981 | 0.973 |
| 1996—2000 | 0.982 | 0.978 | 0.989 | 0.987 | |
| 2000—2010 | 0.952 | 0.932 | 0.909 | 0.881 | |
| 1985—2010 | 0.938 | 0.914 | 0.914 | 0.893 | |
| 林地Forest | 1985—1996 | 0.973 | 0.954 | 0.621 | 0.441 |
| 1996—2000 | 0.965 | 0.943 | -0.089 | -0.845 | |
| 2000—2010 | 0.959 | 0.956 | 0.705 | 0.541 | |
| 1985—2010 | 0.952 | 0.948 | 0.482 | 0.169 | |
| 草地Grass land | 1985—1996 | 0.687 | 0.714 | 0.885 | 0.791 |
| 1996—2000 | 0.956 | 0.967 | 0.813 | 0.648 | |
| 2000—2010 | 0.936 | 0.896 | 0.910 | 0.841 | |
| 1985—2010 | 0.683 | 0.661 | 0.871 | 0.761 | |
| 水域Water | 1985—1996 | 0.951 | 0.912 | 0.962 | 0.959 |
| 1996—2000 | 0.984 | 0.969 | 0.961 | 0.978 | |
| 2000—2010 | 0.969 | 0.955 | 0.963 | 0.934 | |
| 1985—2010 | 0.932 | 0.898 | 0.994 | 1.000 | |
| 城乡工矿用地Urban and rural area | 1985—1996 | 0.995 | 1.000 | 0.835 | 0.934 |
| 1996—2000 | 0.968 | 0.985 | 0.738 | 0.880 | |
| 2000—2010 | 0.409 | 0.881 | 0.652 | 0.651 | |
| 1985—2010 | 0.362 | 0.865 | 0.598 | 0.589 | |
| 未利用土地Unused land | 1985—1996 | 0.591 | 0.598 | 0.519 | 0.506 |
| 1996—2000 | 0.883 | 0.945 | 0.999 | 1.000 | |
| 2000—2010 | 0.977 | 0.990 | 0.892 | 0.800 | |
| 1985—2010 | 0.676 | 0.689 | 0.564 | 0.608 | |
随着年份的增加, 图 4中流域年径流和泥沙均呈现减小的趋势, 径流峰值点与泥沙峰值点一一对应。截至2010年, 秃尾河和孤山川流域径流减少率分别为52.52%和80.95%, 年均径流减少量分别为375.30万m3和135.24万m3。2010年两流域泥沙量相对于1956年分别减少了97.26%和99.77%, 年均减沙量分别为21.25万t和46.23万t。说明几十年来水土保持作用明显, 水土流失急剧减少。面积较大的秃尾河流域径流量(平均值3.28亿m3)明显高于孤山川流域(平均值0.63亿m3), 但年平均产沙量几乎相同(0.14亿t)。由土地利用组成知, 两流域虽然都以草地为主要景观类型, 且孤山川流域草地面积比例更大(61.00%—62.61%), 但该流域耕地面积占到总面积的30.37%—32.50%, 比秃尾河流域多了近10个百分点。这是由于相对其他景观类型, 耕地会加剧水土流失[19], 使产沙模数增大[20]。根据实地调查, 秃尾河流域淤地坝数量较多, 拦淤泥沙作用明显。另外, 与径流相比, 泥沙的年际变异系数较大(均大于100%), 属强变异, 说明其更易受环境影响。
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| 图 4 流域1956—2010年径流泥沙变化 Fig. 4 Annual variation of runoff and sediment from 1956 to 2010 |
根据SPSS中Pearson相关分析知, 秃尾河与孤山川流域年径流泥沙相关关系显著(P＜0.01), 两流域径流和泥沙的线性关系如图 5。其中景观多样性更大的秃尾河流域径流水沙关系指数较低, 而孤山川流域水沙相关系数达到了0.85, 且径流产沙率更大(孤山川斜率0.33＞秃尾河斜率0.13)。这可以解释孤山川年平均径流量仅为秃尾河的19.27%, 却有相似的年产沙量(图 5)。
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| 图 5 流域径流水沙关系 Fig. 5 Relationship between runoff and sediment |
流域内水土流失过程中向水体输出的径流和泥沙受控于景观阻滞的空间格局, 景观格局指数则综合了景观的阻滞能力及地理位置, 反映了其水土流失的潜在危险[21]。为了进一步研究景观格局对水沙的影响, 我们对数据进行Pearson相关分析, 结果发现景观格局与径流和泥沙有显著相关(如表 5)。其中有更多的景观指数与年径流呈显著(P＜0.05)或极显著(P＜0.01)相关, 当PD、SHAPE_AM、CONTAG、COHESION和PRD值越大时, 年径流量越小, 而与景观多样性相关的指数SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均与径流呈极显著正相关。这意味着斑块密度和面积的增加对阻滞径流具有积极作用；斑块结合度和蔓延度对侵蚀有显著的直接影响(决定系数分别为0.773和0.738, P＜0.05), 这与同地区其他流域相关研究结论一致[22]；与生物多样性不同, 景观多样性强调的是景观中各斑块类型的非均衡分布[23], 在本研究流域中, 土地利用越丰富, 破碎化程度越高, 则越对径流产生的积极、显著的影响(P＜0.01)。另外, 泥沙量仅与CONTAG和COHESION值呈显著(P＜0.05)负相关, 亦即当斑块与周围相邻斑块空间连接程度较好, 并且优势斑块类型内部连性较好时, 径流中泥沙量明显减少。CONTAG和COHESION指数对径流有显著截留作用, 但对泥沙输出却有积极影响, 因此, 从提供水源固持土壤的角度考虑, 应采取水土保持措施以减少COTNAG及COHESION的值。在流域土壤侵蚀防治过程中, 重视利于固沙的景观蔓延度的同时, 还要关注各景观类型的连接度和连通性, 避免产沙强度较大的景观集中分布形成侵蚀链增加防治侵蚀的难度[24]。
| 水土流失water and soil loss | 景观指数LIs | 回归方程Regression equation | R2 | Sig. |
| 径流Runoff | PD | -4.457PD+5.010 | 0.916 | 0.003** |
| SHAPE_AM | -0.1352SHAPE_AM+3.982 | 0.868 | 0.007** | |
| CONTAG | -0.113CONTAG+8.191 | 0.738 | 0.028* | |
| COHESION | -0.717COHESION+71.936 | 0.773 | 0.021* | |
| PRD | -334.76PRD+4.0689 | 0.840 | 0.01* | |
| SHDI | 3.312SHDI-3.361 | 0.930 | 0.002** | |
| SIDI | 9.788SIDI-5.135 | 0.914 | 0.003** | |
| SHEI | 12.280SHEI-4.937 | 0.934 | 0.002** | |
| SIEI | 9.808SIEI-5.588 | 0.916 | 0.003** | |
| 泥沙Sedimentation | CONTAG | -0.006CONTAG+0.474 | 0.693 | 0.04* |
| COHESION | -0.043COHESION+4.294 | 0.760 | 0.024* | |
| *pearson相关性在0.05水平下显著；**pearson相关性在0.01水平下显著 | ||||
(1) 秃尾河和孤山川流域优势景观类型为草地, 1985—2010年间变化最大的景观类型分别为未利用土地(453.94 km2)和耕地(52.85 km2)；
(2) 随时间的增加, 人为活动对流域影响越来越大, 秃尾河流域景观均趋于规则、高连通和高度聚集的方向发展。孤山川控制流域内景观多样性和聚集度逐渐增加, 整体向好。草地和未利用土地景观稳定性逐渐增加, 而耕地和城乡工矿用地景观受人类活动干扰越来越强烈, 其稳定性均逐渐减小。秃尾河流域景观稳定性指数高于孤山川流域。
(3) 年径流量和泥沙量均呈现逐年同步减小的趋势。秃尾河年径流量高于孤山川, 但由于孤山川流域耕地面积较大, 加之秃尾河流域淤地坝数量相对较多, 孤山川流域泥沙量与秃尾河流域相近。两流域径流泥沙相关关系显著, 但秃尾河流域相关系数(0.48)明显低于孤山川流域(0.85)。
(4) 景观指数与径流量、泥沙量呈显著线性相关, 其中景观多样性相关的指数SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均与径流呈极显著正相关, 而泥沙仅与CONTAG、COHESION呈显著负相关。
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