文峪河流域景觀格局動態(tài)及其驅(qū)動力分析

安冠霖,郭晉平

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，山西 太谷 030801)

景觀格局及其特征的定量分析是揭示景觀演替的機(jī)制與規(guī)律，探尋人類活動與生態(tài)環(huán)境演變關(guān)系的重要途徑[1-2]。景觀格局的數(shù)量特征是區(qū)域景觀格局動態(tài)的重要研究窗口[3]。景觀格局指數(shù)能高度濃縮地反映景觀格局信息，是景觀格局結(jié)構(gòu)和空間特征計算的量化指標(biāo)[4-5]。景觀梯度可較為直觀地揭示景觀格局分布特征的空間差異。景觀梯度是研究景觀動態(tài)的有效途徑。景觀驅(qū)動力一般分為自然驅(qū)動力和社會驅(qū)動力。自然驅(qū)動力包括氣候、地形等。社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策法規(guī)等[6-8]。當(dāng)前對驅(qū)動力的定量研究多采用相關(guān)分析、多因素分析以及計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型等統(tǒng)計分析方法[9]。文峪河流域是典型的中西部小流域，近18年來景觀動態(tài)變化明顯,由此造成的影響也日益顯著。選取文峪河流域進(jìn)行景觀格局動態(tài)及其驅(qū)動力的研究，其目的在于為中西部小流域相關(guān)研究提供補(bǔ)充，同時為文峪河流域景觀資源的保護(hù)、開發(fā)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

文峪河是汾河中游重要的一級支流，發(fā)源于山西省交城縣關(guān)帝山林區(qū)的龐泉溝自然保護(hù)區(qū)，流經(jīng)交城縣、文水縣、汾陽市、于孝義市境內(nèi)匯入汾河，流域面積 5 006.24 km2，河流長度155 km。地理坐標(biāo)為東經(jīng)111°21′06″～112°19′34″，北緯36°56′42″～37°53′38″。流域?qū)倥瘻貛Т箨懶园敫珊禋夂騾^(qū)。地形復(fù)雜、山體陡峭，各處氣溫、降水差異較大。流域年均溫3～7℃，高海拔區(qū)較寒冷，低山谷地溫和，7月均溫17.5℃，1月均溫-10.2℃，極端低溫達(dá) -29.1℃；年均降水量450～700 mm，年蒸發(fā)量 1 600～1 800 mm，相對濕度70.9%，≥0℃積溫 2 100℃，無霜期100～130 d，日照時間 1 900～2 200 h。流域內(nèi)土壤、植被類型眾多[10]。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

2.1.1 遙感數(shù)據(jù)

將2000—2018年的5期Landsat TM/OLI_TIRS遙感影像在ENVI5.3中進(jìn)行監(jiān)督分類，將研究區(qū)景觀分類為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6類[11]。

2.1.2自然地理驅(qū)動因子

景觀格局驅(qū)動力研究中平均氣溫、平均降水、平均風(fēng)速、日照時間、平均氣壓、平均水氣壓、平均濕度等自然驅(qū)動因子數(shù)據(jù)來自國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心、中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，制作步驟主要基于GIS柵格數(shù)據(jù)處理流程。

LAI(葉面積指數(shù))、FPAR(光合有效輻射)、GPP(總初級生產(chǎn)力)、NPP(凈初級生產(chǎn)力)、LST(地表溫度)、ET(蒸散發(fā)量)、NDVI(植被覆蓋度)、EVI(增強(qiáng)型植被指數(shù))等自然驅(qū)動因子來自于地理空間數(shù)據(jù)云，制作步驟主要基于MODIS遙感數(shù)據(jù)處理流程。

2.1.3社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子

在景觀格局驅(qū)動力的研究中社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子數(shù)據(jù)來自流域各縣市的政府統(tǒng)計部門出版的統(tǒng)計公報、年鑒。

2.2 景觀格局動態(tài)分析

2.2.1 景觀格局?jǐn)?shù)量動態(tài)分析

利用GIS 統(tǒng)計流域范圍內(nèi)不同景觀類型的面積、景觀轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。利用景觀類型單一動態(tài)度、流域景觀整體動態(tài)度[12]以及狀態(tài)指數(shù)[13]分析流域景觀格局的速度變化特征。

2.2.2景觀格局結(jié)構(gòu)動態(tài)分析

在斑塊類型層面選取了景觀形狀指數(shù)等12個指標(biāo)。在景觀層面選取了蔓延度指數(shù)等9個指標(biāo)[14]，利用Fragstats計算景觀格局指數(shù)并分析流域景觀結(jié)構(gòu)動態(tài)。

利用叢聚指數(shù)與聚合度對斑塊類型聚合度指數(shù)進(jìn)行修正。斑塊類型修正聚合度G的計算公式為：

結(jié)合斑塊類型面積信息、斑塊類型的分布信息對優(yōu)勢度進(jìn)行修正。斑塊類型優(yōu)勢度指標(biāo)S的計算公式為：

利用不同的權(quán)重因子E修正不同斑塊類型的優(yōu)勢度。強(qiáng)制系數(shù)表示斑塊類型轉(zhuǎn)變的難易程度。蔓延系數(shù)表示斑塊類型擴(kuò)散的難易程度。需求系數(shù)表示斑塊類型的需求程度。速度系數(shù)表示斑塊類型的變化速度。穩(wěn)定系數(shù)表示斑塊類型的穩(wěn)定程度。各權(quán)重因子如表1所示：

表1 各斑塊類型優(yōu)勢度權(quán)重因子

在景觀層面利用蔓延度指數(shù)、景觀聚合度、景觀分離度、分散指數(shù)對景觀聚合度進(jìn)行修正。修正景觀聚合度H的計算公式為：

2.2.3景觀格局梯度動態(tài)分析

在GIS中將景觀分類圖像分割并導(dǎo)入Fragstats軟件計算各個格網(wǎng)小區(qū)的景觀格局指數(shù)。將景觀格局指數(shù)計算結(jié)果依據(jù)格網(wǎng)編號導(dǎo)入GIS中依次選擇不同的景觀指數(shù)字段進(jìn)行插值，即可獲得流域內(nèi)多個景觀格局指數(shù)的空間化柵格圖像。

在GIS中沿城市—林區(qū)方向創(chuàng)建梯度取樣線，在空間化后的各景觀指數(shù)圖層上取樣，依據(jù)取樣數(shù)據(jù)繪圖即可得到景觀格局指數(shù)的梯度變化曲線。

2.3 景觀格局驅(qū)動力分析建模

2.3.1 景觀格局驅(qū)動力的因子分析

由于景觀指數(shù)、驅(qū)動因子數(shù)據(jù)較多，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，數(shù)據(jù)降維操作也是后續(xù)相關(guān)分析、回歸分析的基礎(chǔ)。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至SPSS中進(jìn)行主成分分析，輸出KMO檢驗和Bartlett球形檢驗統(tǒng)計結(jié)果，按照特征值大于1對主成分進(jìn)行篩選。對成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，保存主成分得分。

輸出的結(jié)果中：公因子方差表顯示了每個因子的信息提取率，總方差解釋則顯示了主成分的累積提取率，KMO檢驗和Bartlett球形檢驗的統(tǒng)計結(jié)果表示該模型適合因子分析的程度。

2.3.2景觀格局驅(qū)動力的相關(guān)分析

利用SPSS相關(guān)分析計算景觀格局指數(shù)及其主成分與自然地理驅(qū)動因子、社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子主成分的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)反映景觀格局與驅(qū)動因子之間變化趨勢的方向以及程度，正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，相關(guān)指數(shù)值的絕對值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)[15]。

2.3.3景觀格局驅(qū)動力的回歸分析

利用回歸分析可以研究變量之間的函數(shù)關(guān)系?；貧w方程無法帶入過多的變量，故在回歸分析中只將驅(qū)動因子荷載較高的主成分帶入回歸方程。

將景觀格局指數(shù)及其主成分與自然驅(qū)動因子主成分及社會驅(qū)動因子主成分導(dǎo)入SPSS中分別進(jìn)行回歸分析。利用最大似然估計法估計回歸系數(shù)，利用多重判定系數(shù)R2判斷方程整體的擬合準(zhǔn)確程度，利用F檢驗判斷回歸關(guān)系的顯著程度[16]。

3 結(jié)果與分析

3.1 景觀格局動態(tài)結(jié)果與分析

3.1.1 景觀格局?jǐn)?shù)量動態(tài)

文峪河流域2000—2018年各景觀類型面積數(shù)量動態(tài)見表2，景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣見表3，各景觀類型變化速度數(shù)量特征見表4。

由表2數(shù)據(jù)可知：2000—2018年間，耕地面積下降350.06 km2，占總面積比重減少6.93%；林地面積下降37.86 km2，占比減少0.76%；草地面積下降21.59 km2，占比下降0.43%；水域面積增加10.81 km2，占比增加0.22%；建設(shè)用地面積增加382.85 km2，占比增加7.61%；未利用地面積增加15.85 km2，占比增加0.32%。

由表3可知：耕地向草地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積，林地向耕地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積，草地向林地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積，水域向建設(shè)用地、未利用地支出面積，未利用地對建設(shè)用地支出面積；耕地的面積收入來自林地，林地面積收入來自草地，草地面積收入來自耕地；水域面積收入主要來自耕地、林地、草地，建設(shè)用地的面積收入主要來自耕地、林地、草地、水域；未利用地的面積收入主要來自耕地、林地、草地、水域；耕地、林地、草地面積為凈支出，水域、建設(shè)用地、未利用地面積為凈收入。各景觀類型轉(zhuǎn)移面積由大到小依次為：耕地、建設(shè)用地、草地、林地、未利用地、水域。

表2 文峪河流域2000—2018年各景觀類型面積數(shù)量動態(tài)

表3 文峪河流域2000—2018年各景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣

表4 文峪河流域2000—2018年不同時段各景觀類型變化速度數(shù)量特征

由表4動態(tài)度數(shù)據(jù)可知：相較于2000年耕地、林地面積呈減少趨勢，水域、建設(shè)用地、未利用地面積呈增加趨勢。整體而言，水域、建設(shè)用地、未利用地的變化速度較耕地、林地、草地快，林地的平均變化速度最慢，未利用地的平均變化速度最快，近年來水域的變化速度趨緩，而建設(shè)用地、未利用地的變化速度仍然較快，林地、耕地、草地中，草地的變化速度波動較大，耕地、林地的變化速度較為穩(wěn)定，2000—2018年流域整體景觀變化率穩(wěn)定在0.57%左右。

由表4狀態(tài)指數(shù)結(jié)合其計算公式可知：整體來看，耕地的狀態(tài)指數(shù)接近-1，其轉(zhuǎn)出的速度遠(yuǎn)大于轉(zhuǎn)入的速度，面積減??；林地的狀態(tài)指數(shù)均為負(fù)數(shù)，其轉(zhuǎn)出速度大于轉(zhuǎn)入速度，面積呈現(xiàn)減小趨勢；草地的狀態(tài)指數(shù)逐漸趨向0，可認(rèn)為草地的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出處于雙向轉(zhuǎn)換下的平衡狀態(tài)；水域的狀態(tài)指數(shù)均為正且接近1，其面積轉(zhuǎn)入的速度遠(yuǎn)大于轉(zhuǎn)出的速度，面積呈增加趨勢；建設(shè)用地的狀態(tài)指數(shù)接近1，其轉(zhuǎn)入的速度遠(yuǎn)大于轉(zhuǎn)出的速度，面積呈增加趨勢；未利用地的狀態(tài)指數(shù)均為正，其轉(zhuǎn)入的速度大于轉(zhuǎn)出的速度，面積呈增加趨勢。

3.1.2景觀格局結(jié)構(gòu)動態(tài)

文峪河流域斑塊類型層面以及景觀層面景觀格局指數(shù)見表5，表6，表7，表8,表9，表10，表11。

2000—2018年間，耕地的形狀指數(shù)呈增加趨勢，分維數(shù)呈先增加后減少趨勢，整體上不能認(rèn)為耕地的景觀規(guī)則度發(fā)生顯著變化；修正聚合度指數(shù)呈連續(xù)下降趨勢，可認(rèn)為耕地的破碎程度加劇；優(yōu)勢度指數(shù)呈連續(xù)下降趨勢，可認(rèn)為耕地的優(yōu)勢程度下降；內(nèi)聚力指數(shù)呈先下降后上升趨勢，整體上可認(rèn)為耕地的連通性下降；總核心面積和核心面積占比連續(xù)下降，可認(rèn)為耕地的核心面積顯著下降。

表5 耕地景觀格局指數(shù)

表6 林地景觀格局指數(shù)

2000—2018年間，林地的形狀指數(shù)呈波動下降趨勢，分維數(shù)呈先增加后減少趨勢，整體上可認(rèn)為林地的景觀規(guī)則度上升；修正聚合度指數(shù)呈波動上升趨勢，整體上可認(rèn)為林地的破碎化程度下降；優(yōu)勢度指數(shù)呈波動變化，整體上可認(rèn)為林地的景觀優(yōu)勢程度下降；內(nèi)聚力指數(shù)呈波動變化趨勢，整體上可認(rèn)為林地景觀連通性下降；核心面積與其占比呈波動變化趨勢，整體上可認(rèn)為林地的核心面積增加。

表7 草地景觀格局指數(shù)

2000—2018年間，草地形狀指數(shù)呈連續(xù)下降趨勢，分維數(shù)呈波動變化趨勢，整體上可認(rèn)為草地的景觀規(guī)則度上升；修正聚合度呈波動增加趨勢，整體上可認(rèn)為草地的破碎化程度下降；優(yōu)勢度呈波動增加趨勢，整體上可認(rèn)為草地的景觀優(yōu)勢程度上升；內(nèi)聚力指數(shù)呈波動增加趨勢，整體上可認(rèn)為草地的景觀連通性增加；總核心面積及其占比呈波動增加趨勢，整體上可認(rèn)為草地的核心面積增加。

2000—2018年間，水域形狀指數(shù)呈先增加后減少趨勢，分維數(shù)呈波動變化，整體上不能認(rèn)為水域的景觀規(guī)則度發(fā)生顯著變化；修正聚合度呈連續(xù)增加，可認(rèn)為水域破碎化程度下降；優(yōu)勢度持續(xù)增加，可認(rèn)為水域的景觀優(yōu)勢程度增加；內(nèi)聚力指數(shù)呈波動增加趨勢，整體可認(rèn)為水域的景觀連通性增加；核心面積及其占比呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為水域的核心面積增加。

表8 水域景觀格局指數(shù)

表9 建設(shè)用地景觀格局指數(shù)

2000—2018年間，建設(shè)用地的形狀指數(shù)呈波動減少趨勢，分維數(shù)呈波動減少趨勢，整體可認(rèn)為建設(shè)用地的景觀規(guī)則度上升；修正聚合度指數(shù)呈波動增加趨勢，整體可認(rèn)為建設(shè)用地的景觀破碎化程度下降；優(yōu)勢度指數(shù)呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為建設(shè)用地的景觀優(yōu)勢程度增加；內(nèi)聚力指數(shù)呈連續(xù)增加趨勢，整體可認(rèn)為建設(shè)用地的景觀連通性增加；核心面積及其占比呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為建設(shè)用地的核心面積不斷增加。

表10 未利用地景觀格局指數(shù)

2000—2018年間,未利用地的形狀指數(shù)呈波動增加趨勢，分維數(shù)呈波動增加趨勢，整體可認(rèn)為未利用地的景觀規(guī)則度下降;修正聚合度指數(shù)呈波動下降趨勢，可認(rèn)為其景觀破碎化程度增加;優(yōu)勢度指數(shù)呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為未利用地的景觀優(yōu)勢程度增加；內(nèi)聚力指數(shù)呈波動趨勢，整體可認(rèn)為未利用地的景觀連通性下降；核心面積及其比例呈波動增加趨勢，可認(rèn)為未利用地的核心面積增加。

表11 流域景觀層面格局指數(shù)

2000—2018年間,流域景觀形狀指數(shù)呈波動下降趨勢，分維數(shù)呈波動下降趨勢，整體可認(rèn)為流域的景觀規(guī)則度上升；景觀修正聚合度指數(shù)呈連續(xù)下降趨勢，可認(rèn)為流域破碎化程度增加；內(nèi)聚力指數(shù)呈波動下降趨勢，整體可認(rèn)為流域的景觀連通性下降；多樣性指數(shù)呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為流域的景觀多樣性增加；均勻度指數(shù)呈連續(xù)增加趨勢，可認(rèn)為流域景觀均勻度增加；總核心面積呈波動減少趨勢，整體可認(rèn)為流域整體核心面積減少。

3.1.3景觀格局梯度動態(tài)

文峪河流域城市—林區(qū)景觀格局指數(shù)梯度變化曲線如圖1所示。

由圖1景觀梯度變化曲線可知：

1)景觀形狀指數(shù)在城市范圍內(nèi)的平均值要高于林區(qū)，景觀形狀指數(shù)在核心林區(qū)取到最小值，在城市核心區(qū)取到最大值，這表明城市區(qū)域的景觀規(guī)則度小于林區(qū)的景觀規(guī)則度。

2)景觀分維數(shù)的變化幅度較小。景觀分維數(shù)在核心林區(qū)取到最小值，在城市中心區(qū)取到最大值，景觀分維數(shù)梯度曲線的形態(tài)與景觀形狀指數(shù)有相似的波動變化趨勢，從側(cè)面反映了景觀分維數(shù)與景觀形狀指數(shù)對景觀規(guī)則度相似的表征作用。

3)由景觀修正聚合度的計算方式可知，景觀修正聚合度值越小，表示破碎化的程度越高，景觀修正聚合度梯度曲線在城市邊緣區(qū)以及林區(qū)邊界區(qū)域的取值明顯小于城市中心區(qū)以及核心林區(qū)，而城市中心區(qū)的景觀聚合度指數(shù)又明顯小于核心林區(qū)，景觀修正聚合度在林區(qū)邊界區(qū)以及城市邊緣區(qū)取到最小值，最大值在核心林區(qū)取到，這表明城市邊緣區(qū)、林區(qū)邊界的景觀破碎化程度較高，城市中心區(qū)、核心林區(qū)的景觀破碎化程度較小，景觀界面的破碎化程度往往比較高。

4)景觀內(nèi)聚力指數(shù)的整體波動范圍較小，該值在城市核心區(qū)與林區(qū)核心區(qū)的差距較??；景觀內(nèi)聚力指數(shù)在城區(qū)邊緣與林區(qū)邊緣取值較小，最小值在城市邊緣區(qū)取到，最大值在核心林區(qū)取到，這表明景觀界面的景觀連通性較差，景觀核心區(qū)的景觀連通性較好。

5)城市邊緣區(qū)及林區(qū)邊緣區(qū)景觀多樣性指數(shù)較高，各景觀類型核心區(qū)的景觀多樣性值較小，景觀多樣性指數(shù)最大值在城市邊緣區(qū)取到，最小值在核心林區(qū)取到，這表明景觀界面處的景觀較為多樣化，而景觀核心區(qū)的景觀則較為單一。

6)城市邊緣區(qū)、林區(qū)邊緣景觀均勻度較高，景觀類型核心區(qū)該值較低，該值的最大值在林區(qū)邊緣取到，最小值在核心林區(qū)取到。根據(jù)景觀均勻度指數(shù)的計算公式可知：0≤均勻度≤1，當(dāng)整個景觀只有一個斑塊組成時，均勻度=0。當(dāng)景觀中各斑塊類型面積比重相同時，均勻度=1[14]。由于各類景觀核心區(qū)單一景觀類型的面積占比較大，故在景觀核心區(qū)景觀均勻度取值較小，相反，在景觀界面不同景觀類型的面積占比較為均勻，故在景觀界面處景觀均勻度取值較大。

7)景觀核心面積梯度曲線在城區(qū)邊緣區(qū)、林區(qū)邊界取值較小，而在核心林區(qū)取到最大值，最小值在城市邊緣區(qū)取到，這表明景觀界面處景觀核心面積較小，而景觀核心區(qū)景觀核心面積較大。

由以上分析可知，眾多衡量景觀格局的指數(shù)均表明在流域?qū)哟尉坝^邊緣效應(yīng)與景觀集聚效應(yīng)對流域景觀格局的形態(tài)特征、空間分布具有顯著影響，同時，由城區(qū)到林區(qū)的景觀梯度變化則表明人類活動對流域景觀格局具有顯著影響。

3.2 景觀格局驅(qū)動機(jī)制結(jié)果與分析

3.2.1 景觀格局驅(qū)動力的因子分析

對景觀指數(shù)、自然驅(qū)動因子以及社會驅(qū)動因子分別進(jìn)行主成分分析(表12)。本次主成分分析KMO and Bartlett′s Test的值為0.785，在0.01的顯著性水平下，球形檢驗拒絕相關(guān)系數(shù)矩陣為單位矩陣的原假設(shè)，說明該模型適合進(jìn)行因子分析。其累積方差平方和為：99.021%、97.291%、98.531%，平均因子信息提取率為99.01%、97.32%、98.58%，數(shù)據(jù)符合主成分分析的要求[17]。經(jīng)過主成分分析后數(shù)據(jù)得到了降維，為后續(xù)的分析帶來方便，得到的主成分將進(jìn)入后續(xù)的驅(qū)動力分析模型。

圖1 文峪河流域景觀層面景觀格局指數(shù)梯度變化曲線

表12 景觀指數(shù)及自然地理、社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子主成分旋轉(zhuǎn)矩陣

3.2.2景觀格局驅(qū)動力的相關(guān)分析

將各景觀格局指數(shù)及其主成分分別與自然地理、社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子主成分進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表13所示。

表13中數(shù)據(jù)表明：景觀格局的變化與自然地理及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子的相關(guān)性顯著，景觀格局分別受到自然、社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的驅(qū)動影響。

3.2.3景觀格局驅(qū)動力的回歸分析

選取因子荷載最高的自然地理驅(qū)動因子主成分①、自然地理驅(qū)動因子主成分②以及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子主成分①與各景觀指數(shù)及景觀格局指數(shù)主成分在SPSS中分別進(jìn)行回歸分析，得到如表14的結(jié)果。

由表14平均多重判定系數(shù)R2與平均F檢驗可知,以97.13%的準(zhǔn)確率以及80.73%的顯著性水平認(rèn)為景觀格局的變化受到自然地理驅(qū)動因子以及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子的綜合驅(qū)動。由標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對值可知，就本模型而言，社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子的驅(qū)動作用大于自然驅(qū)動因子。由表12對自然地理主成分以及社會經(jīng)濟(jì)主成分進(jìn)行總結(jié)歸納可知：影響景觀格局的驅(qū)動力量包括氣候因子、植被因子、經(jīng)濟(jì)因子、人口因子、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因子、工業(yè)化因子、投資與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化因子。

表13 景觀格局指數(shù)與自然地理及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子的相關(guān)分析

在土地利用變化驅(qū)動力的相關(guān)研究中，地形、土壤等驅(qū)動因子對土地利用變化的驅(qū)動作用顯著，而在景觀格局變化的驅(qū)動力分析中，因地形、土壤等因子在短時間尺度上變化不明顯，故未納入模型。結(jié)合生態(tài)學(xué)知識可知，區(qū)域在自然演替的狀態(tài)下會發(fā)展為地形、土壤等頂級格局群落[18-20]。同時地形、土壤的自然地理驅(qū)動因子對社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子具有因子間相互影響。因此，地形、土壤等因素雖然未納入景觀格局驅(qū)動模型，但也會對景觀格局產(chǎn)生驅(qū)動作用。

自然系統(tǒng)的驅(qū)動因子作用于景觀格局的時間尺度與作用機(jī)制各不相同，其具體的驅(qū)動機(jī)制定性分析已有文獻(xiàn)闡述[21-23]。但定量分析仍較少。由景觀驅(qū)動機(jī)制的相關(guān)分析可知，自然地理、社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)驅(qū)動因子對景觀格局的影響是復(fù)雜、豐富的。由景觀驅(qū)動機(jī)制的回歸分析可知，景觀格局受到自然系統(tǒng)、社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)驅(qū)動因子的綜合驅(qū)動，社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)驅(qū)動因子的驅(qū)動作用更為顯著。結(jié)合景觀格局驅(qū)動機(jī)制的主成分分析可知：經(jīng)濟(jì)與人口發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及工業(yè)化發(fā)展是驅(qū)動文峪河流域景觀格局變化的主要驅(qū)動力量。

表14 景觀格局指數(shù)與自然地理及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子回歸分析

4 結(jié)論

1)文峪河流域2000—2018年間的景觀動態(tài)經(jīng)歷了快速、復(fù)雜的變化。(1)耕地、林地、草地面積有所下降，水域、建設(shè)用地與未利用地的面積有所增加。(2)流域的土地利用轉(zhuǎn)移類型為：耕地向草地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積；林地向耕地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積；草地向林地、水域、建設(shè)用地、未利用地支出面積；水域向建設(shè)用地、未利用地支出面積；未利用地對建設(shè)用地支出面積。(3)水域、建設(shè)用地、未利用地的變化速度大于耕地、林地、草地；流域整體土地的變化速度較快；耕地、林地的轉(zhuǎn)出速度大于轉(zhuǎn)入速度；草地處于雙向轉(zhuǎn)換下的動態(tài)平衡；建設(shè)用地、水域、未利用地的轉(zhuǎn)入速度大于轉(zhuǎn)出速度。

2)2000—2018年間，耕地、未利用地的破碎化程度增加，其余地類的破碎化程度下降；耕地、林地、未利用地的連通性下降，其余地類的連通性增加；耕地、水域的規(guī)則度無顯著變化，林地、草地、建設(shè)用地的規(guī)則度上升，未利用地的規(guī)則度下降；耕地、林地的優(yōu)勢度下降，其余地類的優(yōu)勢度上升；耕地的核心面積下降，其余地類的核心面積增加；流域整體景觀破碎化程度增加，連通性下降，規(guī)則度上升，總核心面積下降。城市—林區(qū)各景觀指數(shù)呈有規(guī)律的梯度變化；景觀界面、景觀核心區(qū)是重要的梯度節(jié)點，梯度變化受到邊緣效應(yīng)和集聚效應(yīng)的影響。

3)自然地理驅(qū)動因子、社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子對流域景觀格局變化具有復(fù)雜且豐富的驅(qū)動作用；不同驅(qū)動因子作用于景觀格局的時間尺度及方式不同；在短時間尺度上，人類活動是影響景觀格局變化的最活躍因子，社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)因素的驅(qū)動作用更為顯著，社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子是區(qū)域景觀格局演變的主要驅(qū)動力量，經(jīng)濟(jì)與人口發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化及工業(yè)化進(jìn)程是重要的景觀格局驅(qū)動力量。