工业革命以来, 西方国家经济发展速度跃升, 城市扩展进程不断加快, 土地覆被急剧改变。国内在改革开放以后, 掀起了经济建设的浪潮, 突出表现在城市面积迅速扩张, 耕地被高强度利用和占用^[1]。海岸带是地球表层资源丰富、环境优越的自然和人文集中区, 联系着人类的生产、生活与发展^[2]。东海大陆海岸带更是作为我国改革开放的前沿阵地, 城市扩展与生态环境的矛盾日益加剧, 其自身发展与自然环境的冲突更受到相关专家的密切关注^[3-4]。而景观是人类活动与自然环境共同作用的结合体, 对于研究区域经济、人口、资源和环境问题等都有极其重要的辅助指导意义^[5]。

景观格局作为景观镶嵌体在空间的各种排列组合, 反映了区域自然环境状况, 影响着区域生态系统的稳定性和有序性^[6]。而地貌条件是决定人类对地表景观改造强度的最关键因素, 由此形成的景观演化格局不仅反映了人类对自然生态系统的影响程度, 还能体现地貌条件对人类活动的响应^[7-8]。当前景观变化研究集中在利用相关景观指数、景观动态度、景观转移等模型^[9-11], 来定量分析研究区景观动态。而伴随着对景观变化研究的深入, 不少专家学者将景观纳入到地理学的学科大背景下, 探究景观变化与地形地貌的关系^[12-14]。赵敏等基于地形起伏度将京津冀地区分为6类地貌类型, 并分析其景观格局时空变化规律^[15]。韩会庆等^[16]根据DEM数据把贵州省分为5种地貌类型, 基于不同地貌类型上的土地利用变化模拟了未来10年和20年的贵州省土地利用状况。杨洋和毕如田^[17]借助分形理论研究了黄土高原不同地貌类型的土地覆被空间格局变化。景观变化是受自然环境、人类活动因素的双向作用, 在一定范围内, 经济、政治等条件差异较小, 地形地貌因素也成为限制人类活动的主要影响因子, 故研究也趋于分析高程、坡度和坡向等地形因子对景观格局变化的驱动力^[18-20]。当前研究基于地貌类型的景观变化内容聚焦在中小尺度, 如城市、镇县域等^[20-21], 对于较大尺度下的地貌类型景观动态变化研究不足^[22]。而且地貌类型作为区域的基底数据, 相较于地形条件来说地貌单元对解释景观格局时空变化规律更具有说服依据。鉴于上述两点, 文章基于地形起伏度, 研究较大尺度下东海海岸带不同地貌类型的各景观类型面积变化与转移动态过程, 分析不同地貌下各景观变化剧烈程度, 并利用分形理论探究景观类型在不同地貌上的空间分布规律, 以期为东海海岸带优化与保护景观格局、促进经济与生态环境协调可持续发展提供一定的理论与实践指导。

1 研究区概况

东海大陆海岸带地理位置处于21°54′—33°17′N, 117°05′—131°03′E间, 面向全球最大海洋—太平洋, 大体呈朝东南方向向外凸的弧形(图 1)。东海海岸带受季风气候影响尤为显著, 冬夏季风交替显著。东海港湾密布, 航运便利, 沿海县(市、区)历史发展较为悠久, 经济发达。整个东海海岸带区域的宏观地貌呈现以宁波市镇海区的金塘大桥(通往舟山市)为界的南北差异格局：以北为全新世冲海积平坦平原, 淤泥质海岸遍布, 属于构造沉降带；以南多山地起伏低、中山地貌, 岸线类型多样, 多海湾与半岛地形, 属于构造隆起带。不同的地形地质条件对景观类型也产生了相当大的限制或驱动作用。

2 数据来源与研究方法 2.1 海岸带地貌信息来源与提取

基于DEM数据的地貌分类较传统地貌学分类方法省时省力, 而且分类结果定量准确、标准统一。用于提取我国东海海岸带地貌信息的数据是由日本METI和美国NASA共同开发的ASTER GDEM V2数据, 空间分辨率为30 m, 每个分片包含3601行×3601列^[23]。将下载的原始DEM数据经过拼接投影, 利用东海海岸带矢量边界对其进行裁剪, 最终获得研究区域的完整DEM数据。

本文参照中国1:100万地貌制图规范^[24], 再根据东海海岸带地形起伏度及高程数据的大小和划分原则。由于考虑到研究区内最高高程值为1803 m, 通过栅格计算分析, 其中低海拔区域(< 1000 m)占99.54%, 中海拔区域(1000—2000 m)仅0.46%。因此为了便于分析, 除去高程值因素, 以地形起伏度(最大值为709 m)为主要因素进行东海海岸带地貌类型分级(表 1)。

2.2 海岸带景观数据来源

研究利用的景观数据来自地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn/), 包括所属东海的上海、浙江、福建三省市1990、1995、2000、2005、2010、2015共6期1:10万土地利用数据^[25]。该数据基于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像, 结合野外实测资料进行解译, 并对解译数据位置精度进行100%质量检测及抽查10%—15%斑块进行分类精度验证, 最后分类精度均大于85%, 符合数据要求。利用东海海岸带矢量边界进行裁剪, 东海海岸带范围的确定主要参考文献[25]。参考国内土地利用分类标准(GB/T 21010—2007), 结合东海大陆海岸带土地开发利用的特点, 将景观划分为7种一级景观类型：L1耕地、L2林地、L3草地、L4水域、L5建设用地、L6未利用地和L7海域。

2.3 研究方法

景观时空动态变化体现在不同时间段上景观面积的变化、不同空间上景观的转换和布局^[15]。用景观转移情况、区域景观主导度、景观的分维数和稳定性指数从时间、空间结构两个方向来分析东海海岸带景观时空变化及探究地貌类型与景观动态变化的关系。

2.3.1 景观类型主导度

景观类型主导度是揭示某景观在区域内分布的重要度, 主要体现了该区域所有景观变化的重要类型^[26]。公式为：

(1)

(2)

式中, i为景观变化类型；P_i为i景观类型在各个变化中的主导度, 值域0%—100%；A_i是景观类型变化面积；A是区域景观变化类型面积之和(km²)。P_i越高即i景观变化类型在所有变化类型里的主导度越高。鉴于景观变化类型较多, 为体现较为重要的变化类型, 于是将P_i由大到小排序, 并累积求和, 选取求和大于70%的类型, 即得到某区域景观变化的主导类型^[26]。

2.3.2 景观变化叠合度

景观变化叠合度表示区域景观变化类型的总和与区域景观总面积之比, 可用来很好的反映区域景观变化的剧烈和显著程度^[26]。公式为：

(3)

式中, D为景观变化类型的叠合度, 值域0%—100%, A与式(1)里面的含义相同, S为区域景观面积的总和。叠合度D值越大, 区域景观变化类型的叠加越多, 表明该区域景观变化类型更为显著和剧烈, 从而反映区域景观结构的稳定性。

2.3.3 景观分维数和稳定性指数

分形理论可以分析较为复杂系统内部的自相关性, 利用较少的信息资源反映其原先的系统, 拥有指定资源信息量少、计算简单和表达信息准确度高的优势^[27]。分维数D(fractal dimension)是客观反映分形的主要表现指数, 并能较好反映景观的复杂程度。Mandelbwt^[28]首先提出表面积S(r)与体积V(r)的关系。分维数计算公式也由此推导而成, 具体推导过程见文献, 分维数公式为：

(4)

式中, r为空间测量的尺度大小, A(r)为某斑块面积大小, P(r)为某斑块周长大小, D即分维数值, C表示常数。公式也即反映了某一斑块周长与其面积的相互关系。

若某一景观类型的空间结构有分形体现, 利用公式来获取lnP(r)与lnA(r)的一元线性回归模型, 且lnP(r)与lnA(r)处于直线上, 利用EXCEL得到某一景观类型斑块周长与面积的函数式, 简单函数求次直线的斜率即为某一景观类型的分维数, 即D=2/k, k为某直线的斜率。D值∈(1, 2), D值越高, 景观斑块趋于复杂。若D=1.5, 则表明某一景观内部无序散乱, 即最混乱状态。故徐建华等提出了景观类型的稳定性指数S：

(5)

式中, 稳定性指数S可以反映景观类型结构的稳定性状况, 值越大, 其景观内部愈稳定^[29-30]。

3 结果分析 3.1 地貌特征及海岸带景观动态分析 3.1.1 东海海岸带地貌特征分析

基于上述地貌信息的提取方法, 对研究区海岸带的地貌背景进行了分类提取, 得到相应的海岸带地貌类型空间分布图(图 2、3、4)。从图 2和图 3看出, 东海大陆海岸带地区丘陵地貌占主导, 占比为32.85%, 在研究区内除杭州湾及附近区域外, 均有大量分布；其次是小起伏山地和平原, 面积占比分别为29.98%和29.46%, 小起伏山地范围较广, 一般均分布在海岸带内侧地带, 而平原大量分布在杭州湾海岸带区域；台地的地势高于平原, 低于丘陵, 一般分布于平原与丘陵地貌之间, 在西南部沿岸的山前丘陵和平原过渡区较为密集, 部分零星分布于中部和东北部, 占总面积的7.43%；中起伏山地占总面积之比仅为0.27%, 分布范围极小。图 4显示了浙江海岸带区域平原地貌区所占比例最大, 平原面积占35.68%。其次是丘陵和小起伏山地, 由此可见浙江省整体地貌类型较为丰富。而上海海岸带的平原面积高达96.12%, 上海市海岸带没有中起伏和小起伏山地, 台地和丘陵也极少。相较于浙江省和上海市, 福建省地形起伏度大大增加, 主要地貌区为丘陵和小起伏山地, 两者所占比例更大, 分别占40.16%和33.60%, 其次为平原地貌。

3.1.2 海岸带景观现状及动态特征分析

基于东海海岸带景观解译数据对东海海岸带景观现状进行了分析, 在此基础上, 得到相应的各时期景观类型解译图(图 5)及2015年景观变化数据(表 2)。

从2015年海岸带景观数据来分析东海海岸带景观现状：从景观类型结构上来看以林地(42.47%)为主, 为23541.07 km², 与整个东海海岸带之比为42.47%；其次是耕地, 约占30.17%；此外, 建设用地占总面积的比例为13.23%。从研究区各省市来看, 上海市各景观类型中耕地(60.23%)所占比例最大, 其次为建设用地(32.52%)；浙江省和福建省海岸带景观类型均以耕地和林地为主, 浙江省其次为建设用地(14.62%), 而福建省其次则为草地(14.05%)。

从各景观类型的空间分布来看, 不同的景观类型在东海海岸带有着明显的空间分布差异(图 3)。林地和草地广泛分布, 主要集中在浙江省和福建省海岸带的西部地区, 林地主要分布在山地地区, 而草地多分布在地势低缓地区。耕地和建设用地也多布局在海岸带地形趋于平坦区, 其中杭州湾平原耕地范围最广。水域虽然所占面积比重不大, 但广泛分布于研究区各个区域, 有着不可替代的重要作用, 主要包括河流、水库、湖泊等。

整理得到各时期景观类型的面积变化(表 3), 由此分析东海大陆海岸带景观面积演化规律。耕地不断缩减, 25年间, 东海海岸带耕地面积净减少量达到3620 km², 减少速度为144.80 km²/a, 远远高于其他类型。林地在研究区分布最广, 主要分布在山区, 面积年均变化量仅为1.16 km²。草地面积波动变化, 1990—2015年减少了430.23 km², 为研究期间减少速度最快的时期, 到后期面积变化幅度有所放缓。水域除前期有所减少外, 面积整体上有所增加, 增加速度为7.62 km²/a, 主要为人工水域面增多。建设用地呈现出快速上升趋势, 且上升速度最快, 从1990年的2871.42 km²增加到2015年的7335.35 km², 面积平均年增长178.56 km²。未利用地面积整体变化不大, 而海域由于被大量开发利用为其他人工景观, 因此研究期间面积减少幅度较大。

3.2 地貌特征与景观类型动态变化 3.2.1 不同地貌类型的景观类型总体变化

地貌特征对区域的人类活动强度、景观类型分布及景观格局的时空演化影响较大^[31], 除人为因素外, 在不同的地貌特征影响下, 东海海岸带景观类型的结构也会有较大的差异, 因此会形成不同的景观类型格局, 因此在研究景观类型的动态变化时, 应考虑地貌本底的影响, 探讨地貌特征下的景观变化特征。

从25年间不同地貌类型下的景观类型转化面积(图 6)可以看出, 东海海岸带各景观类型的转化存在两个较活跃的地段, 分别是平原和丘陵地貌区, 其次为台地和小起伏山地区, 平原区域的转化面积占总转化面积的57.60%, 这一区域是海岸带地区开展围填海活动和开发人工养殖的集中区域。丘陵则占20.61%, 是研究区内城镇扩张的主要集中地。研究期间, 快速城镇化导致大量的林地和耕地在海岸带被转换。从整体上看, 景观类型的转化主要发生海岸带低海拔地区, 山地所占比例较小。

从省域尺度来看, 浙江省海岸带景观转化面积占比最大, 达到55.52%, 其中转化最多的地区是在平原区, 占浙江省总体转化量的66.11%。上海市由于地貌类型的限制, 小起伏山地和中起伏山地未发生转移, 其内部景观类型转化更集中于平原区, 达到了93.65%。福建省由于丘陵和小起伏山地所占较大, 平原地貌仅占16.47%, 因此在3个省市当中, 景观类型转化的面积相对少于浙江省。

3.2.2 不同地貌类型与主要景观类型变化

图 7反映了东海海岸带不同地貌类型上主要景观类型的变化情况, 为便于作图, 把建设用地用城镇表示。可以发现, 25年间, 平原、台地和丘陵的景观主导类型变化以耕地转为建设用地为主, 小起伏山地和中起伏山地景观变化以草地转林地为主。其中, 建设用地在平原地貌区呈增长趋势, 其中由耕地转建设用地最多, 达到了2435.21 km²。在台地地貌区, 耕地、林地和水域均呈现减少趋势, 集中转为建设用地。其中耕地转建设用地面积占最多, 达到了541 km²。丘陵区耕地和林地大面积被转换为建设用地, 其次还有草地和林地间相互转换。可见, 在研究期间, 由于急剧跃升的经济水平和城市扩展, 建设用地大幅转入在平原、台地和丘陵区均比较明显。在小和中起伏山地地貌区, 景观类型的转换最大发生在草地和林地, 其次是林地转建设用地, 耕地转建设用地, 林地转草地等。

选取2005年作为时间节点, 来分析1990—2005年和2005—2015年不同时间段地貌景观主导变化, 平原和台地地貌上, 随着人类活动的干扰程度增加, 景观主导变化类型增多, 分别从两种主导变化类型变为4种和5种主导类型, 耕地→建设用地依然是主导度最大变化类型, 分别下降了30.07%、32.87%。丘陵地貌, 2005—2015年较前两个年份变化中, 建设用地转入增多, 耕地、林地和草地向建设用地转移。小起伏山地受经济发展影响, 最大的主导度类型由草地→林地变为林地→建设用地。中起伏山地受地形高度影响, 1990—2005年以林地和草地为主导类型, 2005—2015年林地→建设用地和草地→林地主导变化类型。较高海拔建设用地的转入增加, 也表明人为影响的程度日益增强。

根据东海海岸带1990—2015年3个时间段不同地貌类型的景观主导度变化情况, 按其变化趋势幅度可以概况为稳定型、速降型、匀速减少型、速降再稳定型和稳定再速降型^[15]。稳定型为某时期内景观主导变化速度和面积较为相似；速降型表现为主导度变化幅度较大；匀速减少型表现为各景观类型变化呈一定幅度下降, 类似于阶梯减少；速降再稳定型表现为某区域内某景观变化类型主导度明显大于其他类型；稳定再速降型与速降再稳定型相似, 都能体现变化的方向性, 但不会方向相反。1990—2005年平原和台地为速降型, 丘陵和小起伏山地主导度呈现速降再稳定趋势, 中起伏山地为匀速下降。2005—2015年, 平原、台地、丘陵和小起伏山地主导度都表现为速降再稳定, 中起伏山地为稳定再速降型。1990—2015年, 中起伏山地为匀速下降型, 其他类型与2005—2015年类似。

3.2.3 省域尺度上地貌类型与景观变化

从各省域尺度看(图 8), 上海市的景观类型转移主要有8种, 集中于平原区, 而转换类型当中, 耕地转建设用地所占比例最高, 达510.50 km²。说明上海市城市的扩展以占用耕地为主。其次, 海域转耕地的面积达到65.08 km², 对海域的围填仍然是扩大陆地可利用面积的主要方式。台地地貌下, 最多的转移类型仍为耕地向建设用地转变。台地和丘陵地貌总体面积不大, 因此转移的面积也相对较少。

浙江省景观转移区域也较为集中, 转换类型有15种, 主要集中在平原、台地和丘陵区, 其中转移面积最大的类型均为耕地转建设用地, 且平原区的耕地转建设用地面积达到了1511.36 km²。在平原和台地地形区, 海域转水域为第二大转移类型, 而在丘陵地貌区, 第二转移类型为耕地转林地, 也从侧面体现了浙江省在城镇化发展进程中兼顾林地的保护, 对海岸带丘陵地区进行了退耕还林, 以保护植被、保持水土。整体来看, 浙江省各地貌区的景观转化类型以转为建设用地为主, 反映出浙江省城镇化建设的快速发展。

福建省主要景观转换类型有14种, 在丘陵和小起伏山地地貌区的景观转化面积明显大于其他两省, 这与其本身以丘陵、小起伏山地为主的地貌基地有直接的联系。在其平原、台地, 景观的转换较为集中, 集中体现在耕地向建设用地的转换。在丘陵地貌区, 转换类型分布较为分散, 主要有耕地→建设用地、草地→林地和林地→建设用地, 分别为258.63, 135.07, 117.20 km²。小起伏山地地貌区, 林地与草地间转换最大, 其次是林地→建设用地, 主要用于城市边缘区的建设扩张。

3.3 地貌特征与景观空间格局变化 3.3.1 不同地貌类型与景观变化叠合度

通过不同地貌上景观变化类型的叠合度来反映区域景观变化的显著性(表 4), 可以发现：所有时间段上, 平原景观变化叠合度值最大, 且1990—2005年到2005—2015年叠合度值上升了0.96%, 而其他地貌单元上的景观变化叠合度都呈下降趋势。1990—2005年间, 平原景观变化叠合度值最大, 为13.50%, 其次为台地, 达到了12.93%, 两者景观变化叠合度值相差较小, 其地貌内部景观变化更为显著。而后的丘陵、小和中起伏山地景观变化叠合值较低。2005—2015年, 平原地貌景观变化叠合度值远大于其他地貌类型, 到达14.46%, 台地叠合度值下降了0.89%。其他三个地貌景观变化叠合度值分别下降了2.05%、2.07%和1.65%。研究区25年间, 平原和台地景观变化叠合度最大, 其次为丘陵地貌, 而小起伏山地和中起伏山地景观变化叠合度最小。早期1990—2005年东海海岸带景观变化更为明显和剧烈, 2005—2015年景观变化幅度下降, 景观结构变化与前者相比较为稳定。总体上平原和台地景观变化复杂、明显和剧烈, 景观变化面积较大, 丘陵、小起伏山地和中起伏山地景观变化较为稳定。

3.3.2 不同地貌类型与景观分维数和稳定性指数关系

通过计算得到东海海岸带不同地貌类型上不同景观的分维数和稳定性指数(图 9和10), 中起伏山地的水域、未利用地斑块数量较少和海域景观类型缺失, 故不计算其指数。

在同一地貌区内, 平原上2015年各景观类型的分维数值排序为水域＞建设用地＞耕地＞海域＞林地＞未利用地＞草地, 稳定性排序与其相反, 水域分维数最大, 稳定性值最小, 表明水域分布趋向复杂且稳定性减少, 水域景观破碎和分散。不同时间段上, 建设用地分维数和稳定性值仅小于水域, 工业化和快速城镇化推动了建设用地扩张。台地2015年各景观类型分维数值耕地＞建设用地＞林地＞水域＞草地＞海域＞未利用地, 稳定性值相反。耕地分维数值远大于其他景观, 稳定性值则相反。表明在台地地貌中, 耕地斑块破碎、复杂, 内部不稳定。丘陵地貌2015年各景观类型分维数值耕地＞林地＞未利用地＞草地＞水域＞建设用地＞海域, 耕地分维数值最大和稳定性值最小, 分别为1.2576和0.2424, 也表明耕地正面临着较高强度的利用, 斑块复杂零散, 不稳定。小起伏山地2015年各景观类型分维数值未利用地＞耕地＞林地＞草地＞水域＞海域＞建设用地, 未利用地波动起伏较大, 2005年为峰值, 建设用地和海域分维数值远小于其他景观, 其稳定性值相反。中起伏山地地貌2015年各景观类型分维数值排序为建设用地＞耕地＞林地＞草地, 稳定性值相反。四种景观类型分维数都呈先下降后平稳减小趋势, 稳定性指数相反, 也表明随着地势起伏上升, 林地和草地分布较广, 斑块集中且稳定性强, 而耕地和建设用地受地形、坡度以及地形对气候的影响, 其斑块较为破碎和稳定性差。

在不同地貌类型下, 耕地在丘陵、平原、台地和小起伏山地分布面积较广, 各地貌地形较为平坦、土壤更为肥沃, 也更适宜耕地发展, 其分维数较大、稳定性指数较低。林地和草地在丘陵、小起伏山地和中起伏山地面积较大, 特别是在中起伏山地, 林地和草地面积占比超过50%, 分维数较小、稳定性值较大, 不仅受地形影响, 早期人类活动对山地开发也较弱。山地的水域大多作为水源地保护, 而在平原地区, 人类活动对水域利用愈发增强, 分维数较大、稳定性值较小。建设用地受地貌限制性较弱, 但亦趋分布于低海拔地区, 相比于其他地貌, 平原上建设用地的分维数最大, 稳定性值最小, 分布集中、复杂且更具有扩张性。未利用地在低海拔地区斑块较小且分散分布, 在小起伏山地分布较为集中, 分维数较大、稳定性值小。海域受地形影响更为显著, 分维数随着地形起伏增大呈下降趋势, 中起伏山地即不存在海域。

4 结论与讨论

文章基于我国东海大陆海岸带1990—2015年景观和DEM数据, 利用景观类型主导度、叠合度、分维数和稳定性指数方法, 分析了东海海岸带不同地貌类型下景观的时空变化特征。主要结论为：

(1) 东海海岸带地区丘陵地貌占主导, 其次是小起伏山地、平原、台地和中起伏山地。东海海岸带景观以林地为主, 占比达到42.47%；其次是耕地, 约占30.17%；建设用地占总面积的比例为13.23%。

(2) 东海海岸带平原、台地和丘陵的景观主导类型变化以耕地转为建设用地为主, 小起伏山地和中起伏山地景观变化以草地转林地为主。3个省市也呈现相同的转换趋势, 各地貌类型中建设用地面积大幅增长, 转入来源较多。

(3) 东海海岸带平原和台地景观变化复杂, 内部景观转换频繁, 丘陵、小和中起伏山地景观变化较为稳定。1990—2005年东海海岸带景观变化更为剧烈, 而后2005—2015年景观变化较为稳定。

(4) 同一地貌类型下, 平原上水域分维数最大, 稳定性值最小, 其次为建设用地。台地上耕地分维数值远大于其他景观, 稳定性值则相反。丘陵地貌耕地分维数值最大和稳定性值最小。小起伏山地未利用地波动起伏较大。中起伏山地地貌四种景观类型分维数都呈先下降后平稳减小趋势, 稳定性值相反。不同地貌区, 耕地在丘陵、平原、台地和小起伏山地分维数较大、稳定性值较小, 斑块趋于不规整。林地和草地在丘陵、小和中起伏山地分维数较小、稳定性值较大。水域在平原地区分维数较大、稳定性值较小。平原上建设用地的分维数最大, 稳定性值最小, 分布集中且更具有扩张性。未利用地在小起伏山地分维数较大。海域分维数随着地形起伏增大呈下降趋势。

东海大陆海岸带作为我国海岸带的重要组成部分, 也是我国海洋经济和对外贸易的集中地域, 景观格局在高强度人类活动影响下变化剧烈。地形地貌条件是区域自然环境的基本组成部分, 影响和制约着区域地表水分和热量条件, 从而不断作用于区域的景观格局, 故景观格局变化受到自然和社会经济的双重影响。文章主要特色为研究较大区域尺度下各地貌单元的景观时空分异特征及分析景观对外界经济活动的响应, 有利于深刻了解东海大陆海岸带不同地貌特征下景观格局的时空变化规律, 特别是近25年以来的东海海岸带各地形地貌下景观动态变化, 对促进东海海岸带自然环境与社会经济协调发展、生态环境保护与治理具有重要意义。

东海大陆海岸带地貌类型与景观格局变化联系密切, 其中平原和台地内部景观转换剧烈、变化复杂, 丘陵、小和中起伏山地景观变化较小, 这也与王成^[8]、陈铸^[9]和赵静湉^[27]等研究结果较为类似。平原与台地海拔越低、地形相对平坦, 人类生产生活集中, 对景观格局影响更为剧烈、内部扩张或缩减频繁, 如东海海岸带平原地貌下的水域、建设用地和耕地分维数值较高、而稳定性值较低。丘陵、小和中起伏山地海拔趋高、地形起伏度较大, 人类活动相当于前者趋缓, 景观格局受外界干扰减小, 如中起伏山地上各地类的分维数远小于其他地貌, 稳定性指数大于其他地貌。但随着经济发展水平的提高, 地形地貌对人类活动的限制能力减弱, 景观格局变化亦趋于复杂化和破碎化。文章从宏观的地貌单元分析了区域景观时空变化, 还需要进一步综合探讨地形条件中的高程、坡度等条件、地形地貌引起的气候差异条件、及社会经济条件等对区域景观格局的影响, 这也需要在未来研究中提高地貌和景观数据分类精度、采用多类型数据等。