气候变化与人类活动对地表过程的影响日益加剧, 土地利用变化引起的景观格局演变和生态系统变化研究已成当前热点^[1-2]。大兴安岭林草交错生态脆弱区受气候变化、过度放牧和旅游开发等影响, 当地生物多样性减少、草原不断退化^[3-5]。因此, 加强林草交错带生态系统的本底调查及其动态变化趋势研究, 将有助于深入理解林草交错带生态系统脆弱性的成因, 并进一步提升林草资源保护与合理利用水平^[6-7]。

当前, 土地利用和景观的时空格局变化及驱动力分析、生态环境效应对土地利用变化和景观格局演变的响应以及土地利用系统和生态服务系统之间的相互作用已有较多研究^[8-10]。例如, 马珂等^[11]基于Markov过程原理, 在景观尺度下分析了新疆乌苏绿洲的生态环境动态过程与发展趋势。吕乐婷等^[12]对东江流域1990-2016年的景观格局时空变化进行分析并采用FLUS模型对未来景观格局进行了预测。叶晶萍等^[13]运用遥感生态指数对寻乌水流域1995-2015年期间生态环境质量时空演变进行了评价。Keller等^[14]应用InVEST模型探究了土地利用变化对生态服务功能干扰最小化的途径, 并为未来土地管理提供科学的理论指导。在景观动态模拟方面, CA-Markov模型综合了CA模型模拟复杂系统行为的能力和Markov模型的长期预测优势, 近年来被国内外学者广泛使用^[15-19]。Guan等^[20]基于CA-Markov模型, 对日本佐贺市2015-2042年的土地利用时空格局演变过程进行了有效模拟和预测。而状态转换模拟模型STSM主要被运用于大尺度的城市区域及森林方面的预测研究^[21], 在土地利用模拟方面的应用研究相对较少。

针对当前多数研究中使用的土地覆盖数据精度较低以及对森林长期演变过程中破碎化的空间变化模式量化不足等问题, 本研究首先采用面向对象的决策树分类, 建立林草交错带高精度土地利用数据, 再利用景观格局指数评估区域景观形状变化、景观破碎化程度、景观异质性程度等, 最后利用STSM模型对研究区2025年土地利用空间格局进行模拟, 以期为制定区域发展战略提供参考。

1 研究区概况

大兴安岭林草交错带位于内蒙古自治区东北部的呼伦贝尔市, 南北长约696 km, 东西宽约384 km, 研究区总面积为13.43万平方公里(图 1)。全区地势为东北方向高, 西南方向低, 属浅山丘陵地带。气候类型为温带大陆季风气候, 冬季寒冷漫长、夏季短促, 年平均气温-2.4℃, 多年平均降雨量358 mm。植物生长季为5月上旬至8月末, 持续70-100 d。研究区植被分布区系由东向西依次为北方针叶林带-落叶阔叶林带-森林草原带-草原带, 地带性差异明显。针叶树种主要有兴安落叶松(Larix gmelini)、樟子松(Pinus sylvestris)、油松(Pinus tabuliformis)等, 阔叶树种主要有白桦(Betula platyphylla)、山杨(Populus davidiana)等, 森林草原代表建群种有黄花菜(Hemerocallis minor)、地榆(Sanguisorba officinalis)等, 草原代表建群种有大针茅(Stipa grandis)、克氏针茅(Stipa krylovii)等。

2 数据来源及研究方法 2.1 数据获取

研究数据主要包括遥感影像数据和实地调查数据。遥感影像数据为覆盖整个研究区的Landsat 5 TM图像(2000和2010年)以及2018年的Landsat 8 OLI图像, 共36景。所有数据均是来自USGS官方网站(https://glovis.usgs.gov/)提供的地表反射率数据。为保证分类精度, 选择研究区夏季无云或少云的影像数据。其中2010年少量影像云量较多, 采用对应位置上2009或2011年同时期影像进行替代。

2.2 土地利用分类主题

依据《全国30米分辨率土地利用分类系统》, 将大兴安岭地区土地利用类型分为林地、草地、耕地、湿地、人工表面、盐碱地及荒漠和过火区七大类。

2.2.1 阈值化处理

图像阈值化是利用图像像素值的频数分布规律, 设定门限值进行像素点分割, 进而得到二值专题图像。利用修正归一化差异水体指数(MNDWI), 阈值设定为0.2, 区分研究区的水体与非水体。构建归一化植被指数(NDVI)检测植被健康状态及活力特征, 消除部分辐射及地形误差。阈值设定为0.2, 以区分植被与非植被。两个指数的计算公式见表 1。

2.2.2 基于面向对象的分类

得到植被和非植被区域后, 采用面向对象的决策树分类方法, 将非植被区域分为人工表面、过火区和盐碱地及荒漠, 同时植被区域细分为林地、草地和耕地。由于研究区主要地物的形状及大小各不相同, 对应的最优分割尺度也应不同。在eCognition软件中使用ESP插件计算最优分割指数, 最终确定基准分割尺度为“30”。通过对比实验发现, 当分割过程中shape指数为0.6, compactness指数为0.5时各地物分割效果最好。非植被区域的决策树分类输入特征包括：归一化火烧指数(NBR)、比值居民地指数(RRI)和归一化建筑指数(NDBI)。植被区域的决策树分类输入特征包括均值、方差、均匀性、对比度、相异性、熵、二阶矩和相关性等8个纹理测度以及缨帽变换(K-T变换)生成的亮度(Brightness)、绿度(Greenness)和湿度(Wetness)特征。图像指数的计算公式见表 1, 所采用的决策树模型如图 2所示。

2.3 分类产品验证

对研究区生成1000个随机点提取对应的分类结果类码, 并利用91卫图系统里相应年份高空间分辨率图像辅助目视解译结果作为参考值进行精度验证(计算总体精度、用户精度、生产者精度和Kappa系数等精度指标)。

2.4 景观格局分析

选取斑块数(NP)、平均斑块面积(MPS)、边界密度(ED)和聚集度指数(AI)4个景观指数对研究区景观进行分析。各景观指数的含义及其计算方法见表 2。

2.5 土地利用状态转移模拟 2.5.1 STSM模型原理

STSM模型(State-and-transition Simulation Model)也是将景观空间划分为多个模拟单元组成的集合, 这些模拟单元虽然与栅格类似, 但可以是任意的形状和大小, 可有效避免其他预测模型管理状态空间过大的问题^[21]。

图 3展示了一种简单的森林植被状态转移模拟方法。景观整体被分割为多个模拟单元, 每个单元具有一个初始状态(D=落叶, M=混交, C=针叶)和相应的年龄。每个单元都表现出转换状态方向。且随时间改变, 每个单元的状态和年龄都发生了随机变化过程, 这个过程是基于初始状态、年龄和转换概率进行模拟的。若单元发生重叠, 在模拟结束时其状态和年龄都是单一的(图 3)。

2.5.2 建立转换模型

在STSM模型中需定义各土地类型之间的转换状态。本研究将这些过程定义为农田扩张和收缩、植被恢复、城市化、草地恢复、林火和无转移这七种类型(图 4)

使用2000年和2010年的土地利用分类结果, 计算各转移类型的比例, 从而确定STSM模型中各类别的转换概率, 并设置相近距离内发生概率的可能性, 确保模拟发生位置的可靠性。将模拟出的2018年土地利用类型与2018的真实分类进行空间一致性分析, 在满足精度要求的前提下利用2010年和2018年土地利用分布预测2025年的研究区土地利用空间模式。

3 结果与分析 3.1 土地利用及变化分析

分类精度验证结果表明, 2000、2010、2018年土地利用类型分类总体精度分别为89.12%, 89.60%和90.40%, Kappa系数分别为0.8693, 0.8717和0.8816, 分类结果精度较高, 满足后续分析需求。

图 5展示了2010年和2018年研究区土地利用分类结果。观察图 5可知, 林地大部分集中在大兴安岭林草交错带中的北部额尔古纳市及根河市, 东部的牙克石市。草地位于大兴安岭西侧, 集中分布在陈巴尔虎旗、新巴尔虎旗、鄂温克族自治旗和额尔古纳市南部。耕地主要分布在草地森林交错过渡区域, 耕地的地理位置随人类活动的城镇及周边河流水系紧密相连。湿地均匀地分布在各个行政区, 水系繁杂。研究区的城镇规模普遍较小, 小城市占绝对比重, 居住分散, 大量分布在以海拉尔区为中心的周边县区内。此外, 道路作为城镇的重要组成部分, 与城镇的分布密切相关。道路遍布整个研究区, 呈稀疏网状, 是大兴安岭林草交错带地区重要的交通和经济载体。荒漠主要分布于新巴尔虎左旗和陈巴尔虎旗。

表 3列举了研究区各土地利用类型的面积及对应比例。由表 3可知, 研究区各土地利用类型面积占比从高到低依次为林地、草地、湿地、耕地、盐碱地及荒漠、人工表面和过火区。2010-2018年间, 城镇快速扩张、工业高速发展, 导致人工表面面积迅速增长, 面积增加98.4 km²。与此同时耕地面积大量流失, 面积减少36.47 km²。草地面积增长38.11 km², 变化趋势与2011年推行的“退牧还草”政策相一致。林地面积减少43.55 km², 频繁的雷暴天气引发的林火是森林消失的主要原因^[34]。当地政府积极响应国家出台的沙化土地保护政策, 对出现退化、沙化、盐渍化等问题的草地及时采取管控措施, 盐碱地及荒漠面积减少15.41 km², 草原生态环境不断改善。

对比分析2010-2018年土地利用变化转移矩阵(表 4), 研究区内土地利用类型未出现急剧变化的情形。转出量最多的为过火区, 有51.70 km²转变成草地(图 6)。大面积高强度火烧过后, 一些速生型先锋草本、灌木等迅速抢占生态位, 导致原有林型发生改变, 森林生态功能退化, 直接演变为草原。林地转出面积46.78 km², 其中13.38 km²转变为草地, 20.48 km²发生林火转变成过火区。转入面积最多的是人工表面, 总计99.1 km²。2010年前林区防火应急道路建设严重滞后, 阻碍了林火综合防控能力的提升。2010至2018年间林区基础设施建设持续进行, 约12.92 km²林地被用于林区道路建设。此外因城市扩张和道路建设, 约27.41 km²草地转变成人工表面。

3.2 区域景观格局变化分析

用2018与2010年的景观指数计算结果做差, 可得2010-2018年间研究区内景观格局变化情况(表 5)。从表 5可知, 在2010-2018年时间段内, 林地类面积(CA)减少4354.65hm²；斑块数量增加135块, 说明研究区内林地景观构成趋于复杂；边界密度(ED)增加0.03m/hm², 边界密度越高表明斑块破碎化程度越高, 故说明林地破碎化程度有所提高；平均斑块面积(MPS)减少1.3057hm², 而每一类的斑块平均面积说明该类在景观中的完整性, 林地类斑块平均面积的减少说明林地这一景观趋于不完整。草地和人工表面景观格局变化情况均与林地相反, 面积增加、破碎化程度降低、景观完整性提高。

3.3 土地利用模拟结果

基于研究区2000和2010年土地利用分类图, 利用STSM模型模拟2018年土地利用分类图(图 7)。将实际分类结果与模型模拟结果进行对比, 区域一致性达97.3%, Kappa系数为0.96, 表明本研究所建立的模拟模型能够高精度地模拟研究区的土地利用格局。利用相同方法模拟得到2025年的土地利用分类图(图 7)。

由预测结果(表 6)可知：预计到2025年林地和草地面积分别增长92.27、183.21 km²。大兴安岭林草交错带分别于1998和2011年实施“天然林保护”工程和“退牧还草”政策, 草原生态各项指标显著提高。随着城市化进程加快, 道路作为重要的经济交通载体和防火应急保障, 当地政府投入力度不断加大, 推动研究区人工表面面积持续增长, 预计增长66.2 km²。受“退耕还草”政策的影响, 研究区耕地缓慢减少。此外, 盐碱地及荒地面积持续减少, 荒漠化治理成效显著。

4 讨论 4.1 基于面向对象的决策树分类结果的交叉验证

本研究生成的3期30m土地利用数据集, 与Xu等^[35]生产的“中国30 m逐年土地覆盖/土地利用数据集(1980-2015)”(以下简称CLUD-A)相比, 有以下几点区别。(1)更高的分类精度。本研究采用面向对象的决策树分类, 结合辅助数据, 得到的3期土地利用数据集精度均在85%以上。而CLUD-A分类精度仅为75.61%。(2)更详细的路网信息。在得到初步分类结果后, 进行大量的目视解译纠错, 研究区的路网信息得到完整呈现(例如, Landsat影像无法自动分类刻画的低等级道路在本研究中可以被精细提取), 从而使得研究区景观格局特征刻画更精准。(3)湿地面积占比相对较大。由于分类体系的不同, 本研究将湿地森林和湿地草原均分类为湿地, 而CLUD-A分别分类为森林与草地, 因此本研究的湿地面积显著多于CLUD-A。这样的分类体系更加符合当地的管理需求^[36]。

4.2 土地利用管理政策建议

2025年预测结果显示, 研究区过火区面积增加10.25 km², 未来几年林火仍需大力防控。森林消防部门可利用本研究提供的土地利用分类图, 提取林火多发区路网信息, 积极会同气象部门严查严控火灾源头, 第一时间展开科学扑救。此外, 在过火区植被恢复过程中, 应当根据破坏程度^[34]、立地条件、资源经营条件合理分级分类, 将植被自然更新恢复和人工干预恢复有机结合^[7], 科学有效地缩短植被恢复到顶级群落所需要的时间, 全面提高大兴安岭林草交错带过火区植被的恢复速度和恢复质量。研究结果显示, 在新巴尔虎旗北部地区仍存在大面积沙化土地。当地管理部门应积极响应国家出台的沙化土地保护政策, 加快制定本地区的防治草原荒漠化治理政策。对于部分出现退化、沙化、盐渍化等问题的草地应该及时采取管控措施, 如推行围栏封育、轮封轮牧, 加快优良畜种培育、优化畜种结构^[36], 实现草原生态保护和农牧民增收的双赢目标。

4.3 STSM模型应用前景及局限性

STSM模型在转换概率的选择上是通过增加一定的距离要素以及定义其他相关因子确定的。相对于CA-Markov模型, STSM模型主观因素更多, 可以根据历史条件使得模拟结果更加精确。但由于其过于主观, 缺乏一定的地理空间位置模拟, 仅在具有历史数据且大尺度区域的研究中占有优势。陈倩^[21]利用CA-Markov和STSM模型模拟预测了南京市老山国家森林公园2016年的土地覆盖状况。结果显示CA-Markov模型总体预测精度为75.17%, 而STSM模型仅为71.55%。表明针对小范围高分辨率空间数据的CA-Markov模型预测效果更好, 可信度更高。本研究的研究区面积达13.43万km², 选取STSM模型模拟得到的2018年土地利用分类图区域一致性达97.3%, Kappa系数0.96, 表明本研究所建立的模型能够较好地模拟研究区的土地利用格局。不足之处在于, 未来的土地利用变化还会受到气候变化等更多因素的影响, 本文尚未考虑这些因素, 未来的研究需进一步探索。

5 结论

(1) 大兴安岭林草交错带2010-2018年间的景观生态环境动态变化主要表现为林火导致的森林草地化、草原耕地化、低盖度草地荒漠化以及林草田人居化。人类行为与自然反馈相互影响的结果在林草交错生态脆弱区的生态环境变化中表现得尤为明显。城市用地和路网的迅速扩张、草地大面积开垦以及气象灾害引发的林火都对研究区的生态环境造成巨大影响。

(2) 景观尺度上, 研究区内的林地在2010-2018年期间, 面积减少、破碎化程度增大、景观完整性降低、景观构成愈发复杂；草地面积增加、景观完整性升高；耕地面积减少、破碎化程度增高, 景观完整性降低；人工表面面积大幅度增加、破碎化程度降低, 景观完整性升高。

(3) 在现行土地利用发展趋势下, 预测2025年研究区林地、草地、人工表面和过火区面积分别增加92.27、183.21、66.2 km²和10.25 km²；耕地和盐碱地及荒漠面积分别减少184.2 km²和164.84 km²。湿地面积相对稳定, 无较大变化。