高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制

ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡ

生态学报

Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０１９

ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０１２６０２１０

张起鹏，王建，张志刚，顾洪亮．高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制．生态学报，２０１９，３９（１７）：６５１０⁃６５２１．ＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（１７）：６５１０⁃６５２１．

ＺｈａｎｇＱＰ，ＷａｎｇＪ，ＺｈａｎｇＺＧ，ＧｕＨＬ．ＤｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｉｔｓｄｒｉｖｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｎａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ．Ａｃｔａ

高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制

张起鹏１，２，王　建１，∗，张志刚１，顾洪亮１

１南京师范大学，南京　２１００２３２甘肃民族师范学院，合作　７４７０００

摘要：高寒草甸是高寒地区重要的生态屏障和畜牧业基地，脆弱的生态环境极易受到自然和人类活动的影响。为了探究高寒草甸景观格局变化及其驱动力，以多期遥感影像和统计数据为基础数据，在遥感和ＧＩＳ技术支持下，在利用景观格局指数模型来分析研究区景观格局动态演变的基础上，运用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型从空间角度分析了研究区重要景观演变的驱动力。结果表明：（１）研究区植被覆盖面积所占比例始终维持在８０％以上，各景观类型结构变化较为明显；（２）２０００—２０１６年高寒草甸景观类型面积变化较大，其他草甸、旱地和建设用地的面积持续增加，并且年变化速率加快，灌木林地、灌丛草甸和水域面积持续减少；各类景观面积年变化率增大，２０００—２００９年高寒草甸景观面积年变化率为１．１１８％，２００９—２０１６年景观面积年变化率为２．０６７％，每年发生类型转化的景观面积约为０．６９１×１０４ｈｍ２，５大类景观转移变化面积不大，但各小类景观的转换现象很明显。（３）景观水平上的景观指数变化反映出２０００—２００９年景观破碎化程度较强，２００９—２０１６年景观状态得到优化，整体趋向于整合；斑块水平上的景观指数变化反映出不同斑块类型格局差异性较大，变化特征明显。（４）海拔与坡度因子对一级分类草地景观及其二级分类灌丛草甸和其他草甸演变的影响较为显著，植被覆盖度因子对草地景观演变存在显著影响，而距离因子对灌丛草甸和其他草甸演变的影响较为显著。人文驱动因素对草原生态及景观演替起到了加速推动作用，其中，因素在保护和修复高寒草甸生态系统上起到了至关重要作用。

关键词：高寒草甸；景观格局；景观多样性；驱动力

ＤｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｉｔｓｄｒｉｖｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｎａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ

１ＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００２３，Ｃｈｉｎａ

ＺＨＡＮＧＱｉｐｅｎｇ１，２，ＷＡＮＧＪｉａｎ１，∗，ＺＨＡＮＧＺｈｉｇａｎｇ１，ＧＵＨｏｎｇｌｉａｎｇ１

２ＧａｎｓｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｈｅｚｕｏ７４７０００，Ｃｈｉｎａ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏａｎｉｍａｌｈｕｓｂａｎｄｒｙａｎｄｓｅｒｖｅｓａｓａｋｅｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｂａｒｒｉｅｒｉｎｔｈｅａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎ．Ｉｔｉｓｅａｓｉｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｎａｔｕｒａｌａｎｄｈｕｍａｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｆａｃｔｏｒｓ；ｍｕｌｔｉ⁃ｐｅｒｉｏｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ．ＷｉｔｈｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄＧＩＳｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｅｘｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌ⁃ｓｐａｔｉａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｆＨｅｚｕｏｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｗｅａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｓｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｅｔｓｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈａＬｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｆｒｏｍａｓｐａｔｉａｌｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｒｅａｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｗａｓｍａｉｎｔａｉｎｅｄａｔ８０％ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ，ｂｕｔｖａｒｉｏｕｓｔｙｐｅｓｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｗｅｒｅｃｌｅａｒｌｙａｐｐａｒｅｎｔ．ＴｈｅＡｌｐｉｎｅＭｅａｄｏｗｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６．Ｏｔｈｅｒｍｅａｄｏｗａｒｅａｓ（ｍａｉｎｌｙｓｕｂ⁃ａｌｐｉｎｅａｎｄｍａｒｓｈｍｅａｄｏｗｓ），ｄｒｙｌａｎｄａｒｅａｓ，ａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄａｒｅａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｔｅｎｄｅｎｃｙｏｆｉｎｃｒｅａｓｅａｎｄｔｈｅａｎｎｕａｌｒａｔｅｏｆｃｈａｎｇｅａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ．Ｓｈｒｕｂｌａｎｄａｒｅａｓ，ｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗａｒｅａｓ，ａｎｄｗａｔｅｒｂｏｄｙａｒｅａｓｓｈｏｗｅｄ

基金项目：国家自然科学基金项目（４１２７１２０４）；江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心和江苏高校优势学科建设工程项目（１６４３２０Ｈ１１６）

收稿日期：２０１８⁃０１⁃２６；　　网络出版日期：２０１９⁃０５⁃３１∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗａｎｇｊｉａｎ＠ｎｊｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ

　１７期　　　张起鹏　等：高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制　６５１１

ａｔｅｎｄｅｎｃｙｔｏｄｅｃｒｅａｓｅ．Ｔｈｅａｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｉｎｌａｎｄｓｃａｐｅａｒｅａｉｎｃｒｅａｓｅｄ．Ｔｈｅａｎｎｕａｌｒａｔｅｏｆｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｌａｎｄｓｃａｐｅａｒｅａｗａｓ１．１１８％ｆｒｏｍ２０００ｔｏ２００９，ｗｈｉｌｅｔｈｅｒａｔｅｗａｓ２．０６７％ｆｒｏｍ２００９ｔｏ２０１６．Ｔｈｅａｎｎｕａｌｃｈａｎｇｅｉｎｌａｎｄｓｃａｐｅａｒｅａｗａｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ０．６９１×１０４ｈｍ２．Ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｖｅｒａｌｌａｒｅａｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅｆｉｖｅｍａｊｏｒｌａｎｄｓｃａｐｅｃｈａｎｇｅｓｗａｓｎｏｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ，ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｅａｃｈｓｕｂ⁃ｃａｔｅｇｏｒｙｗａｓ．Ａｔｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｌｅｖｅｌ，ｔｈｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｉｎｄｅｘｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｗａｓｓｔｒｏｎｇｅｒｆｒｏｍ２０００ｔｏ２００９．Ｗｉｔｈｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｓｔａｔｕｓ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｔｒｅｎｄｗａｓｔｏｗａｒｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｆｒｏｍ２００９ｔｏ２０１６．Ａｔｔｈｅｐａｔｃｈｌｅｖｅｌ，ｔｈｅｔｙｐｅｏｆｐａｔｔｅｒｎｗａｓｑｕｉｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｎｄｔｈｅｃｈａｎｇｅｗａｓｃｌｅａｒ．Ｎａｔｕｒａｌｆａｃｔｏｒｓａｒｅｔｈｅｍａｉｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｎｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｌａｎｄｓｃａｐｅ．Ａｌｔｉｔｕｄｅａｎｄｓｌｏｐｅｆａｃｔｏｒｓｈａｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｅｆｆｅｃｔｓｏｎｔｈｅｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒａｄｅｓ．Ｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｆａｃｔｏｒｈａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｅｆｆｅｃｔｏｎｇｒａｓｓｌａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ，ｗｈｉｌｅｄｉｓｔａｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｈａｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｅｆｆｅｃｔｓｏｎｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗｓａｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｏｔｈｅｒｍｅａｄｏｗｓ；ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｙｈａｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６．Ｈｕｍａｎ⁃ｒｅｌａｔｅｄｆａｃｔｏｒｓｐｌａｙｅｄａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄｒｏｌｅｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｌｏｇｙａｎｄｄｒｉｖｉｎｇｌａｎｄｓｃａｐｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａａｃｈｉｅｖｅｄｃｌｅａｒｌｙａｐｐａｒｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ．

ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ；ｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎ；ｌａｎｄｓｃａｐｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙ；ｄｒｉｖｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ

寒区域最重要的生命支持系统，发挥着“生态屏障”、“草地畜牧业基地”等重要功能［１］，然而，气候变化和人类活动的干扰极易使其脆弱的生态环境失衡，往往造成景观的逆向演替。

观格局以及镶嵌在景观结构中的生态系统过程进行体现［３］。通过大量的空间度量指标，景观格局研究被广泛应用于景观结构特点的研究中［４⁃５］，景观格局在演变过程中会受到来自景观内部、外部的多种作用力，它们可导致景观中各类资源的改变和景观结构的重组［６］。对于高寒草甸景观格局变化的驱动力存在着区域差异，恶劣的区域气候变化背景下的超载过牧是藏北高原［７⁃８］和黄河源区［９⁃１０］主要驱动力；水分条件成为峻河流域［１１］和甘南玛曲［１２］高寒草甸景观演变的主要驱动力；气候变化对可可西里景观分布具有重要影响［１３］；地形因子是疏勒河源区高寒草甸植被分布变化的主要因子［１４］等。因此，对不同区域的高寒草甸景观格局演变进行研究，能够进一步了解其演变的复杂性及其驱动力的地域独特性。

河流域水资源和生态安全方面具有十分重要的作用［１５⁃１６］，该区高寒草甸主要以亚高山草甸和灌丛草甸为优势类型，是当地畜牧业经济发展的基础。近年来，在自然因素和人类活动共同作用下，该区景观发生了很大的变化，特别是１９９８年建市以来，随着人们生活水平的提高，对草原开发利用能力水平亦进一步加强，逐渐形成了草原开发利用和草原保护之间的矛盾。研究该区景观的演变能够揭示高寒草甸草原在干扰因素作用下的景观格局变化规律，对掌控区域景观行为，制定合理的景观生态管理对策，提高人们的生活质量与水平和维护民族地区的稳定具有十分重要意义。基于此，本文以合作市为研究区，利用景观格局指数和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析等方法对高寒草甸景观格局的演变及其驱动力进行分析，以期为区域可持续发展策略的制定提供科学依据和理论支撑。１　研究区概况

Ｅ），地处青藏高原和黄土高原的交汇过渡地带，黄河重要的水源补给生态功能区。全市辖６个乡４个０．５—３．５℃，极端最高气温２８℃，极端最低气温－２４℃。年均降水量５４５ｍｍ，年蒸发量１２２２ｍｍ，平均无霜期４８天，属典型的高寒区域。植被条件良好，以牧业为主，草场以亚高寒草甸和灌丛草甸为优势类型。土壤主

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伊合昂街道，总人口９．３３×１０４人，总面积２６７０ｋｍ２，高原性季风气候特征明显，冷季漫长，年均气温零下

研究区位于甘南藏族自治州北部州府所在地合作市（３３°０６′３０″—３５°３２′３５″Ｎ，１００°４４′４５″—１０４°４５′３０″合作市位于青藏高原的东北边缘地带，域内高寒草甸广泛分布，是黄河上游区重要的生态屏障，在维护黄景观是由自然、半自然和人工生态系统的部分或全部空间镶嵌所构成的地表综合体［２］，景观功能通过景

青藏高原高寒草甸处在气候变化的敏感区和生态环境脆弱带，在长期的自然选择和适应过程中，成为高

事处，即佐盖多玛乡、佐盖曼玛乡、卡加道乡、卡加曼乡、勒秀乡、那吾乡、通钦街道、当周街道、坚木克尔街道、

６５１２　生　态　学　报　　　３９卷　

要为高山草甸土和亚高山草甸土。市域地形复杂，地势高亢，自东北向西南倾斜，东北部为山原夷平面草甸区，包括佐盖多玛、佐盖曼玛和卡加道３乡，海拔高度在３０００—４０００ｍ之间，此区地势平坦，植被优良，是良好的天然牧场；西南部是低山山区，包括卡加曼、那吾和勒秀乡３乡，此区山川相间，山势平缓，农田、草地交织，部分山体阴坡有森林分布，农、牧、林业均有发展。２　研究数据与方法２．１　数据来源与处理

为了更加准确的研究景观格局动态演变特征，遥感影像尽量选择无云且植被生长较好的７、８、９月份。另外考虑到遥感影像的质量和易获取性，最终选取景号为ＬＴ５１３１０３６２０００２６５ＢＪＣ００、ＬＴ５１３１０３６２００９２０９ＩＫＲ００和ＬＣ８１３１０３６２０１６２２９ＬＧＮ００的ＴＭ数据（分辨率为３０ｍ），ＬＴ５是ＴＭ，ＬＣ８是ＯＬＩ数据，采集时间分别为２０００年、２００９年和２０１６年，数据来源网站ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ（表１）。图像预处理主要包括辐射校正、地面控制点几何校正及影像裁剪。以２０１６年７月１５日ＬａｎｄｓａｔＯＬＩ为基准影像，对研究所使用的影像进行几何校正，总误差控制在１个像元内；最后利用合作市政区边界矢量图对影像进行裁剪。所有的空间数据的投影参考系统都统一使用横轴墨卡托投影，参考椭球体为ＷＧＳ８４。

表１　遥感影像信息

Ｔａｂｌｅ１　Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙ

传感器Ｓｅｎｓｏｒ轨道号Ｐａｔｈ／ｒｏｗ日期Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ

空间分辨率Ｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ／ｍ

Ｌａｎｄｓａｔ＿５ＴＭ１３１／３６２０００⁃０９⁃２１

３０

Ｌａｎｄｓａｔ＿５ＴＭ１３１／３６２００９⁃０７⁃２８

３０

Ｌａｎｄｓａｔ＿８ＯＬＩ＿ＴＩＲＳ

１３１／３６２０１６⁃０７⁃１５

３０

为制定适用于合作市的景观分类系统，综合考虑遥感数据、研究区土地利用现状和历史调查资料情况后，参照《全国土地利用分类》（试行）［１７］划分景观类型，将研究区高寒草甸景观类型划分为林地Ｆｏｒｅｓｔ（有林地Ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ、其他林地Ｏｔｈｅｒｗｏｏｄｌａｎｄ、灌木林地Ｓｈｒｕｂｌａｎｄ）、草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ（灌丛草甸Ｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗ、其他草甸Ｏｔｈｅｒｍｅａｄｏｗ）、耕地Ｆａｒｍｌａｎｄ（水浇地Ｉｒｒｉｇａｂｌｅｌａｎｄ和旱地Ｄｒｙｌａｎｄ）、水域Ｗａｔｅｒｂｏｄｙ、建设用地／裸地Ｂｕｉｌｔ／的景观格局影响因素，而对于数据的搜集与应用，更具有便利性。

表２　景观分类系统

Ｔａｂｌｅ２　Ｌａｎｄｓｃａｐｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ

一级分类

Ｆｉｒｓｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ林地Ｆｏｒｅｓｔ

二级分类

Ｓｅｃｏｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ有林地灌木林地其他林地

草地Ｇｒａｓｓｌａｎｄ耕地Ｆａｒｍｌａｎｄ水域Ｗａｔｅｒｂｏｄｙ

建设用地／裸地Ｂｕｉｌｔ／ｂａｒｅａｒｅａｓ

灌丛草甸其他草甸旱地水浇地水域

建设用地和裸地

描述

Ｂａｓｉｃｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ

阔叶林，针叶林，混交林等灌木林地，其他灌木林地等疏林地和未成林地等

以金露梅、杜鹃、鬼箭锦鸡儿和匍匐荀子等灌丛为主以天然草本植物为主，用于放牧或割草的草地

指无灌溉设施，主要靠天然降水种植旱生农作物的耕地

指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，种植旱生农作物的耕地包括湖泊，河流、水库等

城市、农村建设用地，部分道路、工矿用地及裸地等

ｂａｒｅａｒｅａｓ共５大类９小类（表２）。该功能分区能够较好的区分出研究区景观单元，每个景观单元具有相近

最大似然法监督分类［１８⁃１９］，完成对不同时期合作市景观类型的解译，然后在ＥＮＶＩ５．１中，通过混淆矩阵，用已知的地物类型建立感兴趣区域，对分类结果进行验证，总体精度、Ｋａｐｐａ系数等分类精度指标评价。结果表

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利用ＥＮＶＩ５．１软件选择能较好表现植被信息的５、４、３波段组合对２０００—２０１６年的３期遥感影像实施了

　１７期　　　张起鹏　等：高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制　６５１３

明，３期影像总体精度均高于８５％，经实地考察、高分辨率影像及历史资料的对比验证后，对数据进行修正，分类总体精度达到９０％以上，提取景观图及相应的景观属性数据。

研究中验证数据来源于实地调查及搜集、查阅的相关资料，气象、人口和国民经济等数据来源于甘南州统计年鉴、合作市统计年鉴和《数说甘南６０年》。２．２　研究方法

２．２．１　景观格局动态分析

基于研究区３期景观类型空间数据库，利用ＡｒｃＧＩＳ１０．２软件对各景观面积、空间分布及其面积比例变化进行分析。

采用单一土地利用类型动态度和综合土地利用变化率来分析研究区不同时段内某种景观类型变化的剧烈程度，其计算公式如下［２０⁃２２］：

Ｋ＝

Ｕｂ－Ｕａ

Ｕａ

１

×１００％Ｔ

×

式中，Ｋ为单一土地利用类型动态度（％），Ｕａ、Ｕｂ分别为研究初期、研究末期某一土地利用类型的数量（ｈｍ２），Ｔ为研究时间长（ａ）。

(Ａｉ∑ｉ＝１

ｎ

ＬＣ＝

×Ｃｉ，ｂ)－(Ａｉ∑ｉ＝１

ｎ

(Ａｉ∑ｉ＝１

ｎ

×Ｃｉ，ａ)

×Ｃｉ，ａ)

式中，ＬＣ为综合土地利用动态度（％），Ａｉ为第ｉ类土地类型利用程度分级指数，Ａｉ＝

用类型动态变化的面积（ｈｍ２），Ｃｉ，ａ为研究初期第ｉ类土地利用类型面积百分比（％），Ｃｉ，ｂ为研究末期第ｉ类土２００９—２０１６年两个时间段的转移矩阵。

∑Ｂｉ

Ｂｉ

，Ｂｉ为第ｉ类土地利

地利用类型面积百分比（％）。采用土地利用面积作为土地利用状态转移矩阵中的向量制作了２０００—２００９，

对景观格局的分析主要从景观水平和斑块类型两个水平上进行。在景观水平上选取的指数有斑块数量

（ＮＰ，Ｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｔｃｈｅｓ）、最大斑块指数（ＬＰＩ，Ｌａｒｇｅｓｔｐａｔｃｈｉｎｄｅｘ）、总边缘长度（ＴＥ，Ｔｏｔａｌｅｄｇｅ）、边缘密度（ＥＤ，Ｅｄｇｅｄｅｎｓｉｔｙ）、Ｓｉｍｐｓｏｎ多样性指数（ＳＩＤＩ，Ｓｉｍｐｓｏｎ′ｓｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｄｅｘ）、聚集指数（ＡＩ，Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ）、蔓延度指数（ＣＯＮＴＡＧ，Ｃｏｎｔａｇｉｏｎ）和景观分离度指数（ＤＩＶＩＳＩＯＮ，Ｌａｎｄｓｃａｐｅｄｉｖｉｓｉｏｎｉｎｄｅｘ）；斑块类型水平上选取的指数有斑块密度（ＰＤ，Ｐａｔｃｈｄｅｎｓｉｔｙ）、边缘密度（ＥＤ）、平均斑块面积（ＡＲＥＡ＿ＭＮ，Ｐａｔｃｈａｒｅａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）、聚集指数（ＡＩ）、斑块内聚力指数（ＣＯＨＥＳＩＯＮ，Ｐａｔｃｈｃｏｈｅｓｉｏｎｉｎｄｅｘ）和最大斑块指数（ＬＰＩ），所有指数计算在景观格局分析软件Ｆｒａｇｓｔａｔｓ４．２中完成。２．２．２　景观格局驱动机制分析

研究区的景观格局驱动机制主要从自然驱动力和人文驱动力两个方面来分析。

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对景观格局演变的自然驱动机制进行分析。由景观演变分析可知，研究区以草地景观为主且变化明显，同时，该区亦是典型的纯牧业县，草地畜牧业在国民经济发展中占主导地位，因此，以草地类型斑块的变化作为因变量。遵循景观自然驱动因子的全面性、可获取性、相关性和区域差异性为主的原则，结合已有学者的研究成果，选取了高寒草甸景观格局演变有较大联系的指标作为自变量进行数据统计与分析。自然驱动因子体系中（表３），海拔和坡度因子通过数字高程模型，利用ＡｒｃＧＩＳ１０．２的空间分析模块进行数据提取；到公路的距离、到乡镇驻地距离和到耕地距离则利用景观分类图提取主要道路和乡镇级别居民点后再在ＡｒｃＧＩＳ１０．２中计算获得；植被覆盖度由归一化植被指数计算获得；最后，将每个驱动因子矢量图全部转化为分辨率为３０ｍ的栅格图。

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Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析适用于二元数据的建模，能确定各因素的重要性，且包含空间信息［２３⁃２４］，本文运用

６５１４　生　态　学　报　　　

表３　草地景观变化自然驱动因子分析指标体系

Ｔａｂｌｅ３　Ｎａｔｕｒａｌｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｓｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅ

３９卷　

空间变量

Ｐａｔｉａｌｖａｒｉａｂｌｅｓ海拔Ａｌｔｉｔｕｄｅ坡度Ｓｌｏｐｅ

到公路距离Ｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｒｏａｄｓ

到乡镇驻地距离Ｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｓ到耕地距离Ｄｉｓｔａｎｃｅｔｏｆａｒｍｌａｎｄ植被覆盖度Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ

变量说明

Ｖａｒｉａｂｌｅｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓ各取样单元的高程值

各取样单元的切平面与水平面之间的夹角各取样单元到公路（乡道及以上级别）的距离各取样单元到乡镇驻地的距离各取样单元到耕地的距离各取样单元的植被覆盖信息

获取方法

ＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄＤＥＭ提取ＤＥＭ提取

景观分类图提取后在ＡｒｃＧＩＳ１０．２中计算景观分类图提取后在ＡｒｃＧＩＳ１０．２中计算景观分类图提取后在ＡｒｃＧＩＳ１０．２中计算ＮＤＶＩ表达式计算

自然驱动机制分析主要从一级分类的草地景观及其二级分类的灌丛草甸、其他草甸两个尺度的景观演变情况进行分析。Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的应用过程中，在保证抽样数量足够多，使数据具有统计性，且避免数据的空间自相关的基础上，本文选用随机抽样方法在研究区选取了１００００个观测点进行分析。首先，利用ＡｒｃＧＩＳ１０．２软件提取景观二级分类下的灌丛草甸和其他草甸斑块，并由斑块合并获得一级分类下的草地类型斑块；然后，通过空间分析功能，将２０００、２００９和２０１６年３期草地斑块的解译栅格图分别进行叠加，获得草地类型斑块两个阶段的变化图（２０００—２００９年和２００９—２０１６年），将获得的变化图与随机点数据进行叠加处理，提取不同时期草地景观变化图的样本值作为因变量的值（草地景观发生变化的以编码“１”表示，没有发生变化的以编码“０”表示）。同样，提取所有自然驱动因子栅格图上１００００个样本值作为自变量的值。为了去除量纲对分析结果的影响，将ＡｒｃＧＩＳ中提取出来所有因变量和自变量数据经过标准化处理后再导入到ＳＰＳＳ统计分析软件中，通过Ｌｏｇｉｓｔｉｃ的回归模型，采用正向逐步回归方法对研究区草地景观格局演变的相关驱动因子进行分析和诊断，筛选出对其变化有显著影响的因素，进而分析其驱动机制，该研究中使用Ｈｅｓｍｅｒ⁃Ｌｅｍｅｓｈｏｗ检验。利用同样的方法完成对二级分类中的灌丛草甸和其他草甸景观演变的驱动因子分析。

作为一个高原地区的县级市，研究区社会经济条件的内部差异可能很大程度都是被自然条件所影响。社会经济因子获取的最小级别为乡镇级别，而社会经济数据在乡镇内部是没有自变量差异的。考虑到样本量与地理位置匹配问题，本文以定性分析方法对人文驱动力进行分析。３　结果与分析

３．１　高寒草甸景观类型变化特征

对合作市３个时期的遥感影像景观分类结果研究表明，研究区２０００、２００９年和２０１６年的主要景观类型是林地（有林地、灌木林地、其他林地）和草甸（灌丛草甸、其他草甸），面积所占比例持续维持在８０％以上，耕地（水浇地和旱地）面积所占比例维持在１５％左右，建设用地／裸地和水域面积很小，均未超过２％（图１）。各景观类型空间分布特征明显，有林地主要分布在南部、北部山区及合作市郊且状态很稳定；灌木林与其他林地主要分布于有林地周围，但空间波动较大；灌丛草甸空间分布较为稳定，但分布面积有所减少；其他草甸分布范围最广且面积有逐渐增大趋势；建设用地／裸地和耕地主要分布于山谷低地，且存在状态稳定；水域主要集中在沟谷和低地区域但面积递减明显。

地的缩减致使林地总面积减少１．８８×１０４ｈｍ２；灌丛草甸面积减少２．４７７×１０４ｈｍ２，而其他草甸面积增加了增；水域面积呈持续递减趋势。

根据表４，统计９类景观面积发现：２０００年至２０１６年间，景观类型面积变化特征明显：其他林地和灌木林

３．５０６×１０４ｈｍ２，使草甸总面积增大；耕地面积略有增加，其中旱地面积增加明显；建设用地／裸地持续小幅递

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　１７期　　　张起鹏　等：高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制　６５１５

图１　合作市２０００、２００９和２０１６年景观分类结果示意图

Ｆｉｇ．１　ＬａｎｄｓｃａｐｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍａｐｏｆｔｈｅＨｅｚｕｏＣｉｔｙｉｎ２０００，２００９ａｎｄ２０１６

表４　合作市２０００—２０１６年景观类型面积变化／１０４ｈｍ２

Ｔａｂｌｅ４　ＡｒｅａｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｔｙｐｅｓｏｆＨｅｚｕｏＣｉｔｙｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６

年份Ｙｅａｒ２０００２００９２０１６

有林地Ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ０．３１５０．６１８０．４４０

其他林地Ｏｔｈｅｒｗｏｏｄｌａｎｄ１．１８２１．７９５０．７７２

灌木林地Ｓｈｒｕｂｌａｎｄ３．８７９３．５８７２．２８５

灌丛草甸Ｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗ６．１３７４．１８１３．６６０

其他草甸Ｏｔｈｅｒｍｅａｄｏｗ６．１９９７．０６１９．７０５

旱地Ｄｒｙｌａｎｄ２．１４７２．６３８３．４４９

水浇地Ｉｒｒｉｇａｂｌｅｌａｎｄ０．７９２０．８５３０．４９６

建设用地／裸地Ｂｕｉｌｔ／ｂａｒｅａｒｅａｓ０．１９６０．２３４０．２８０

水域Ｗａｔｅｒｂｏｄｙ０．３２５０．２０６０．０８３

根据单一土地利用类型动态度和综合土地利用动态度公式计算结果显示（图２）：２０００年以来研究区其他草甸、旱地和建设用地／裸地景观类型的面积持续增加，并且年变化速率加快。灌木林地、灌丛草甸和水域景观类型的面积持续减少，其中，灌木林地和水域面积减少速率加快，灌丛草甸面积减少速率减缓，２０００—２００９年，每年发生各类型景观转化面积约为０．４７４×１０４ｈｍ２，２００９—２０１６年约为０．８７５×１０４ｈｍ２。整个研究区研究时段内，每年发生转化的景观面积平均约为０．６９１×１０４ｈｍ２。

景观面积年变化率呈增大趋势，２０００—２００９年景观面积年变化率为１．１１８％，２００９—２０１６年增加到２．０６７％。

整体上，研究时段内５大类景观地物的转移变化量不大，但各小类景观地物的转换现象很明显。根据研

究区不同时段内转移面积矩阵可知（图３）：有林地主要由其他林地和灌木林地转入，净转入量为４．７６３×１０３

ｈｍ２，其中，２０００—２００９年其他林地转入量最为明显，面积为２．４２５×１０３ｈｍ２，有林地２００９—２０１６年向其他林地和灌木林地转出较多，分别为１．１４０×１０３ｈｍ２和０．７５８×１０３ｈｍ２；其他林地主要由２０００—２００９年的灌木林地和９．４０４×１０３ｈｍ２；灌木林地面积的减少主要发生在２００９—２０１６年，其中向其他草甸转出面积为１．７４５×１０４ｈｍ２；灌丛草甸面积持续减少并主要向其他草甸转化，在２０００—２００９年转到其他草甸面积达１．９１３×１０４ｈｍ２；研究时段内，其他草甸面积持续增加，主要由灌木林地和灌丛草甸转入，但在２０００—２００９年曾有０．７０３×１０４ｈｍ２转化成旱地。

水浇地面积波动较大，２０００—２００９年面积增加显著，主要原因是由于其他草甸和水体转化成耕地，面积灌丛草甸转入，共８．３２７×１０３ｈｍ２，而在２００９—２０１６年其他林地主要向灌丛草甸和其他草甸转出，共转出

分别为２．３０９×１０３ｈｍ２和０．７３６×１０３ｈｍ２，在此过程中亦有１．７６５×１０３ｈｍ２转化成旱地。２００９—２０１６年水浇地面积减少，主要向旱地和其他草甸转出，转出面积分别为３．９９８×１０３ｈｍ２和１．３７８×１０３ｈｍ２；２０００—２００９年时段内观面积持续增长，由旱地转出面积较少，主要包括２０００—２００９年转向其他草甸以及２００９—２０１６年转向建设

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的其他草甸和水浇地转入以及２００９—２０１６年时段内３．２７６×１０３ｈｍ２的灌丛草甸和水浇地的转入致使旱地景

６５１６　生　态　学　报　　　３９卷　

用地／裸地，面积分别为１．７７４×１０３ｈｍ２和０．９００×１０３

ｈｍ２；水域面积在研究时段内持续减少，并未有明显的景观类型向其转化，２０００—２００９年主要向水浇地、灌丛草甸和其他草甸转移，其中灌丛草甸和其他草甸面积分别为１．９２２×１０２ｈｍ２和２．０１９×１０２ｈｍ２，２００９—２０１６年主要向建设用地／裸地、水浇地和其他草甸转出，面积分别为３．３１３×１０２ｈｍ２、３．１１４×１０２ｈｍ２和２．９９５×１０２ｈｍ２；建设用地／裸地持续缓慢增长，２０００—２００９年共有５．６５５×１．２５２６×１０３ｈｍ２的耕地和水体转化成建设用地／裸地外，亦有３．２４２×１０２ｈｍ２的灌木林地转化成建设用地／裸地。建设用地／裸地转出主要向耕地和其他草甸转化。３．２　景观层次上格局分析

研究区景观多样性指数的变化，能够表现出景观受到干扰强弱，表５为２０００—２０１６年期间合作市景观水平上的景观指数变化，可以看出研究区的景观格局发生了明显变化，９类景观斑块的数量（ＮＰ）由２０００年是

ｔｏ２０１６

ＦＬ：有林地Ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ；ＯＷ：其他林地Ｏｔｈｅｒｗｏｏｄｌａｎｄ；ＳＬ：灌木林地Ｓｈｒｕｂｌａｎｄ；ＳＭ：灌丛草甸Ｓｈｒｕｂｍｅａｄｏｗ；ＯＭ：其他草甸Ｏｔｈｅｒｍｅａｄｏｗ；ＩＬ：水浇地Ｉｒｒｉｇａｂｌｅｌａｎｄ；ＤＬ：旱地Ｄｒｙｌａｎｄ；ＷＢ：水域Ｗａｔｅｒｂｏｄｙ；ＣＬ：建设用地／裸地Ｂｕｉｌｔ／ｂａｒｅａｒｅａｓ

１０２ｈｍ２的耕地转成建设用地／裸地，２００９—２０１６年除

图２　合作市不同时期土地利用动态度

　Ｆｉｇ．２　ＴｈｅＬａｎｄｕｓｅｄｙｎａｍｉｃｉｎｄｅｘｏｆＨｅｚｕｏＣｉｔｙｆｒｏｍ２０００

９．３１５×１０４个增加到２０１６年的９．９３５×１０４个，最大斑块面积（ＬＰＩ）都出现在其他草甸景观类型中，其所占面积的比例由２０００年的７．５０３％增加到２０１６年的２９．３７６％，说明草甸景观类型为优势类型，并且其他草甸正在不断的得到整合，异质性减弱。

图３　合作市不同时期各景观类型转移面积堆积图

Ｆｉｇ．３　ＴｈｅｓｔａｃｋｅｄｐｌｏｔｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｔｙｐｅｓｉｎＨｅｚｕｏＣｉｔｙｆｒｏｍ２０００—２０１６

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　１７期　　　张起鹏　等：高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制

表５　２０００—２０１６年间合作市景观水平指标特征

Ｔａｂｌｅ５　ＣｈａｎｇｅｓｏｆｌａｎｄｓｃａｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎｄｉｃｅｓｉｎＨｅｚｕｏＣｉｔｙｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６

　６５１７

年份Ｙｅａｒ２０００２００９２０１６

特征指标Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｄｅｘ

ＮＰ／（１０４个）１０．６４７９．９３５９．３１５

ＬＰＩ／％１２．７００２９．３７６７．５０３

ＴＥ（１０４ｋｍ）３．５５２３．８１４３．６０７

８４．０３３９０．２４１８５．３３２ＥＤ

０．６９６０．７５１０．６８２ＳＩＤＩ

８７．４４２８６．５１１８７．２４２ＡＩ／％

ＣＯＮＴＴＡＧ／％５６．５１２５５．１６２５８．１３８

ＤＩＶＩＳＩＯＮ０．９１１０．９０９０．８９２

　　ＮＰ：斑块数量Ｎｕｍｂｅｒｏｆｐａｔｃｈｅｓ；ＬＰＩ：最大斑块指数Ｌａｒｇｅｓｔｐａｔｃｈｉｎｄｅｘ；ＴＥ：总边缘长度Ｔｏｔａｌｅｄｇｅ；ＥＤ：边缘密度Ｅｄｇｅｄｅｎｓｉｔｙ；ＳＩＤＩ：Ｓｉｍｐｓｏｎ多样性指数Ｓｉｍｐｓｏｎ′ｓｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｄｅｘ；ＡＩ：聚集指数Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ；ＣＯＮＴＡＧ：蔓延度指数Ｃｏｎｔａｇｉｏｎ；ＤＩＶＩＳＩＯＮ：景观分离度指数Ｌａｎｄｓｃａｐｅｄｉｖｉｓｉｏｎｉｎｄｅｘ

２００９年破碎化较为严重，然后斑块得到一定的整合，景观复杂性先增大后减少。总边缘长度（ＴＥ）和边缘密度（ＥＤ）的变化亦说明在２０００—２０１６年过程中景观破碎化程度一度加强，而２００９—２０１６年过程中破碎化程度减弱。蔓延度指数（ＣＯＮＴＴＡＧ）的变化，也反映出研究区２０００—２００９年斑块破碎化程度增加，使得整个景观的连通度减小，２００９—２０１６年这种状态得到一定改善。景观分离度（ＤＩＶＩＳＩＯＮ）的变化则表明景观破碎性变化不剧烈，且整体趋向于整合。３．３　斑块类型层次上的格局变化

研究区各景观类型斑块密度、聚集度和面积分布不均衡，差异明显（图４）。从研究区斑块的总体变化特征来看，研究时段内有林地、其他林地和耕地斑块密度（ＰＤ）和边缘密度（ＥＤ）增大，平均斑块面积（ＡＲＥＡ＿ＭＮ）和聚集指数（ＡＩ）减小，表明它们的斑块数量不断增加，聚集程度不断减少，破碎化程度上升，而灌木林地、灌丛草甸建设用地和水域斑块密度和边缘密度趋于减小，平均斑块面积和聚集指数趋于增大，表明景观类型中由分散趋向于集中，斑块空间分布散落性减少，小斑块得到整合，景观趋向于大型化和集中化，斑块之间的连接性有所增强，破碎程度降低。

Ｓｉｍｐｓｏｎ多样性指数（ＳＩＤＩ）由０．６９６增加到０．７５１后减少为０．６８２，所呈现的波动反映出景观整体性在

图４　研究区景观斑块水平指数变化

Ｆｉｇ．４　ＣｈａｎｇｅｓｏｆｐａｔｃｈｔｙｐｅｌｅｖｅｌｉｎｄｉｃｅｓｉｎＨｅｚｕｏＣｉｔｙｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１６

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６５１８　生　态　学　报　　　３９卷　

其他草甸、旱地和建设用地／裸地内聚力指数（ＣＯＨＥＳＩＯＮ）值增大，在分布上趋向集聚，自然连通度得到提高，灌丛草甸变化趋势与之相反，水浇地斑块的自然连通度最差，水域的自然连通度提高的最为明显。最大斑块指数（ＬＰＩ）是对景观优势度的度量，反映景观中多大比例的景观面积是由该斑块的最大斑块组成的，从ＬＰＩ的动态特征来看，有林地、其他草甸、旱地和建设用地／裸地的最大斑块指数不断增大，其中其他草甸增长趋势十分明显，其他林地和灌木林地最大斑块指数明显减少，优势度减弱。３．４　景观格局演变的驱动机制３．４．１　自然驱动力分析

２０００—２００９年间，在草地景观及其二级分类灌丛草甸、其他草甸演变的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型中，“ＨＬ检验”

指标中ｓｉｇ．值分别为０．０７５、０．６２５和０．４５０，大于０．０５，故统计结果不显著，检验通过，模型的拟合效果较好，模型预测正确率分别为７０．２％、７５．８％和７１．１％，模型较为稳定；２００９—２０１６年间，“ＨＬ检验”指标中ｓｉｇ．值分别６７．４％、７１．１％和７４．８％，模型较为稳定，相关估计结果见表６。

为０．２３５、０．５５０和０．６３２，大于０．０５，统计结果不显著，通过检验，模型的拟合效果较好，模型预测正确率分别为

表６　合作市草地景观变化驱动因子模型估计结果

Ｔａｂｌｅ６　ＭｏｄｅｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｔｈｅＨｅｚｕｏＣｉｔｙ

时间段Ｐｅｒｉｏｄ

景观类型

Ｌａｎｄｓｃａｐｅｔｙｐｅ草地

解释变量

Ｅｘｐｌａｎａｔｏｒｙｖａｒｉａｂｌｅ到乡镇驻地距离植被覆盖度海拔坡度常量

灌丛草甸

到乡镇驻地距离到公路距离海拔坡度常量

其他草甸

到耕地距离海拔常量

２００９—２０１６年

草地

植被覆盖度海拔坡度常量

灌丛草甸

到公路距离海拔坡度常量

其他草甸

到耕地距离海拔坡度常量

回归系数

Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ

－０．０９４－０．０８２０．１４１－１．０４６０．０２７０．０３１－０．１０４０．０８２－１．３３－０．０９４０．０７５－１．０１１－０．０７８－０．０８５０．０３０－０．５９６０．０２８０．０３８０．０４３－１．３２８－０．０７７０．１７４－０．２５８－０．７１４０．０２８

Ｗａｌｄ统计量Ｗａｌｄｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ８６．４１９．８５２

显著性水平Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｌｅｖｅｌ

０．００２０．００００．００００．００００．００００．０２８０．０３００．００００．００００．００００．００００．００００．００００．００００．００００．０３００．００００．０３１０．００００．００４０．００００．００００．００００．００００．０００

２０００—２００９年

１９．２１１９８．９２２１００．８３１４．８０４４．７１５２５．２３５２９．５０２１４１．６１４８７．１３７２１．８１２１０７．３８８６２．３１４３４．５６９４．６８９３４．４６４．６６１１７．０２９８．５１５２４１．２８６６０．９４９１１５．３９７２３１．４８３４０．６６１

响较为显著，植被覆盖度因子对一级分类草地景观演变存在显著影响，而距离因子对二级分类的灌丛草甸和其他草甸演变的影响较为显著。

２０００—２００９年间，草地景观的坡度、植被覆盖度、海拔和到乡镇驻地距离因子进入模型，回归系数分别为

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２０００—２０１６年间，自然驱动因子中海拔与坡度对草地景观及其二级分类灌丛草甸和其他草甸演变的影

　１７期　　　张起鹏　等：高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制　６５１９

０．１４１、－０．０９４、－０．０８２和０．０２８，坡度和到乡镇驻地距离系数为正，表明坡度越大对草地变化的影响越大，到乡镇驻地距离越远草地的转化概率越大，植被覆盖度和海拔系数为负，说明植被覆盖度越低草地的转化概率越大，海拔越低草地的转化概率越大，由Ｗａｌｄ统计量可知，坡度对草地变化的贡献量最大，贡献率为９８．９２２；灌丛草甸景观的自然驱动因子进入模型的有坡度、海拔、到乡镇驻地距离和到公路距离，回归系数分别为０．０８２、甸的转化概率越大，海拔系数为负，说明海拔越低灌丛草甸的转化概率越大，由Ｗａｌｄ统计量可知，坡度对灌丛草甸的变化贡献量最大，贡献率为２９．５０２；到耕地的距离和海拔因子对其他草甸景观的影响较为显著，回归系数分别为－０．０９４和０．０７５，表明到耕地的距离越近，海拔越高，其他草甸景观的转化概率越大，由Ｗａｌｄ统计量可知，到耕地的距离对其他草甸的变化贡献量最大，贡献率为８７．１３７。

２００９—２０１６年间，草地景观演变的植被覆盖度、海拔和坡度因子进入模型，回归系数分别为－０．０７８、－０．１０４、０．０２７和０．０３１，表明坡度越大对灌丛草甸变化的影响越大，到乡镇驻地距离和到公路距离越远灌丛草

景观类型概率越大。由Ｗａｌｄ统计量可知，该时段植被覆盖度对草地变化的贡献量最大，贡献率为６２．３１４；灌丛草甸景观演变的海拔、坡度及到公路的距离因子进入模型，回归系数分别为０．０３８、０．０４３和０．０２８，表明海拔越高，坡度越大，到公路的距离越远的区域灌丛草甸转化成其他景观类型概率越大，由Ｗａｌｄ统计量可知，该时段海拔因子对草地变化的贡献量最大，贡献率为１７．０２９；其他草甸景观演变的坡度、海拔和到耕地的距离进入模型，回归系数分别为－０．２５８、０．１７４和－０．０７７，表明坡度越小，到耕地的距离越近的区域其他草甸转换概率越大，由Ｗａｌｄ统计量可知，该时段坡度因子对其他草甸变化的贡献量最大，贡献率为２３１．４８３。３．４．２　人文驱动力分析

人文因素不仅包括人类活动的干扰，还包括、经济等因素，随着经济的发展，人类活动的扰动对景观格局的稳定产生了影响。合理的管理有助于整合区域景观，缓解植被退化态势。由于历史原因，研究区低山区草地、灌木林地和疏林地基本被开垦为耕地，受高寒气候的影响，耕地不仅产量低，而且这种盲目的开垦也破坏草原的水源涵养功能，加剧了水土流失。２０００年以来，其他草甸斑块面积持续增加，有林地的稳定出现等现象得益于研究区实施了多项生态环境保护和草原生态治理工程（图５），在植被天然生态功能修复方面取得明显成效，促进了植被的修复。

研究区土地资源利用上已形成了以牧为主的结构，放牧对草原生态及景观形成了重要影响，也是对草原生物多样性最重要的干扰机制之一，牧业产值由２０００年的０．２１×１０８元增长到２０１６年的１．７４３×１０８元，农牧民人均纯收入亦连年递增［２５］。据测算，全市天然草地理论载畜量为３８．９×１０４个羊单位，而实际饲养量为５８．１×１０４个羊单位，超载约１９．２×１０４个羊单位，超载率达３３％［２６］，有７２．４％的草地出现了不同程度的退化［２７］。虽然高寒草甸景观面积在研究区占绝对优势，但在发展畜牧业的同时，往往会对草地带来压力，草原斑块化、毒杂草滋生、草地生产力下降及水土流失等问题不容忽视。

图５　不同年份实施的生态环境保护和草原生态治理工程　Ｆｉｇ．５　Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｐｏｌｉｃｉｅｓａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｒｏｊｅｃｔｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｌｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｙｅａｒｓ

－０．０８５和０．０３０，表明植被覆盖度越低，海拔越低的区域草地转化概率越大，坡度越大的区域草地转化成其他

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６５２０　生　态　学　报　　　３９卷　

４　结论与讨论４．１　结论

本文以甘南藏族自治州合作市为研究对象，基于多时期遥感影像以及相关相关、经济数据经济数据，分析了２０００—２０１６年的景观格局演变特征，并利用了定性和定量的方法对景观演变的驱动机制进行了探讨，主要结论如下：

比例始终维持在８０％以上，耕地（水浇地和旱地）面积所占比例维持在１５％左右，建设用地／裸地和水域面积很小，均未超过２％。在研究时段内，林地总体分布比较稳定，其他林地和灌木林地的缩减致使林地总面积减少１．８８×１０４ｈｍ２；草甸分布范围最广，灌丛草甸面积减少２．４７７×１０４ｈｍ２，而其他草甸面积增加了３．５０６×１０４加明显；建设用地／裸地持续小幅递增；水域主要集中在沟谷和低地区域，水域面积呈持续递减趋势。

ｈｍ２，使草甸总面积增大；建设用地／裸地和耕地主要分布于山谷低地，耕地面积略有增加，其中，旱地面积增

（２）整个研究区景观面积年变化率呈增大趋势，２０００—２００９年景观面积年变化率为１．１１８％，２００９—２０１６（１）研究区主要景观类型是林地（有林地、灌木林地、其他林地）和草甸（灌丛草甸、其他草甸），面积所占

年增加到２．０６７％，研究时段内，每年发生转化的景观面积约为０．６９１×１０４ｈｍ２。整体上，５大类景观地物的转移变化量不大，但各小类景观地物的转换现象很明显。林地与草甸相互转入、转出为其主要的转换现象；耕地面积的增加主要来源于草甸的转化；建设用地／裸地持续缓慢增长，主要源于耕地和水体的转化；水域面积在研究时段内持续减少，但并未发现有明显的景观类型向其转化。

增大后减少的现象，高寒草甸景观得到不断的整合，异质性减弱。在斑块层次上，各景观类型指数变化不一，差异明显。有林地、其他林地和耕地破碎化程度上升，但有林地和耕地的最大斑块指数不断增大。灌木林地、草甸、旱地、建设用地／裸地和水域由分散趋向于集聚，景观趋向于大型化和集中化，破碎程度降低。

为明显，植被覆盖度因子对草地景观演变影响显著，而距离因子较多出现在二级分类的景观中。不同驱动因子对景观演变的贡献量大小不一；畜牧业生产过程是高寒草甸景观格局变化的主要经济驱动因子，对草原生态及景观演替起到了加速推动作用，因素在保护和修复高寒草甸生态系统上起到了至关重要作用。４．２　讨论

采用同一日期或更近日期的遥感影像，在不同植被生长期对研究区进行完整的实地调查能够获得较好的分类结果［２８］，分类精度亦对数据的精确性存在一定的影响。本研究中存在其他林地由于树种类别较为复杂，分类精度较低的问题；受“异物同谱”的影响，部分植树造林区域在分类过程中被分为草甸，建设用地／裸地归纳为一类等问题影响了总体分类精度，相关问题会在下一步研究中得到较好的处理。

草地景观格局的演变始终受到自然和人文因素的影响，通过Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型对研究区景观格局演变的自然驱动力进行定量分析，草地景观类型变化在各个阶段具有不同的驱动因素。总体来讲，在特定阶段草地景观与其二级分类灌丛草甸和其他草甸景观的驱动因素具有密切关联，如海拔与坡度对不同级别的景观都具有显著影响，同时，由于景观级别的区分，灌丛草甸和其他草甸景观的类型自然驱动因子也具有独特性，如距离因子成为其演变的主要因子。畜牧业生产过程对草原生态及景观演变起到了加速推动作用，因素直接和间接的在保护和修复高寒草甸生态系统上起到了重要作用。

景观格局演变是一个具有阶段性、多样性以及复杂性的动态过程，不同景观类型在演变过程中具有不同的驱动因子，而不同类型的驱动因子对景观格局演变的作用强度也各有不同，并且在不同的时间或空间尺度上，各种因子的作用方式亦存在较大的差异。本文仅选取研究区主要景观类型草地进行分析，并且在驱动因子的选取上，也受限于数据的可获取性与可量化性，致使本文景观格局演变的驱动指标评价体系不够完善，如何更全面的构建景观驱动模型并且简化评价体系，有待进一步研究。

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（４）研究时段内，自然驱动因子海拔与坡度对草地景观及其二级分类灌丛草甸和其他草甸演变的驱动较（３）在景观层次上，２０００—２０１６年期间研究区的景观格局发生了明显变化，景观复杂性与破碎化呈现先

　１７期

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