南昌市城市化进程中土地利用景观格局稳定性分析

刘 影，巫伟华，冉俊茂，张宇婧

（1.江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，江西 南昌 330022；2.江西师范大学地理与环境学院，江西 南昌 330022）

在城市化进程中，人类各种经济社会活动对景观的稳定性会产生剧烈影响［1］。城市化的概念，最早出现在18世纪欧洲的工业革命之后。城市化使土地利用景观格局发生改变，且表现出一定规律性［2］。近10年来南昌市的城市化进程有加快趋势，尤其是城区的快速扩张，使城区和城区附近的景观呈现出“高度破碎化”的特征［3］，致使原本自然景观、半自然景观和人为景观由连续的地带性分布变为不连续的混合斑块镶嵌体，造成景观生境破碎［4］，不利于城市化的可持续发展［5］。因此，进行城市景观格局稳定性的时空演变分析，有助于城市生物多样性的保护和生态城市的建设［6-7］。

稳定性是城市化进程中景观格局演变的重要特征［8］，景观的稳定性是景观生态学研究中的重要内容之一，但目前国内外对景观稳定性的定义并不统一，多借用生态系统稳定性的概念来解释［9-13］。国内外学者发展了大量的景观指数进行定量表征［15-16］，马克明等［17-18］对景观的稳定性进行了研究，但这些研究大多未能以稳定性为核心进行分析，尤其对于景观稳定性格局的特征缺乏梳理。本文在以往研究基础上，基于2016—2010年、2010—2016年两个时期遥感数据的景观类型分类数据，定量探讨快速城市化背景下南昌市景观破碎化的时空特征，分析土地利用景观内部稳定性的格局指数，揭示其时空演变规律，为区域可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况和数据处理

1.1 研究区概况

南昌市位于 115°27′～ 116°35′E、28°09′～29°11′N之间，地处江西省中部偏北，赣江、抚河下游地区，鄱阳湖西南岸，是长江中游城市群的三大中心城市之一，下辖东湖区、西湖区、青云谱区、青山湖区、新建区、湾里区以及南昌县、进贤县、安义县（6区3县）。全市山、丘、岗、平原相间，以平原为主，东南相对平坦，西北丘陵起伏。全市江河纵横，湖泊池塘星罗棋布，水网密布。境内气候为亚热带湿润季风气候，夏天炎热，有“火炉”之称，冬天较寒冷，是夏炎冬寒的典型城市，年降雨量1 600～1 700 mm，降水日147～157 d。全市境内主要树木有413种，常见树种为松、杉、樟等。全市土地总面积7 412.52 km2，占江西省面积的4.31%，2015年末总人口537.14万，比上年末增加6.85万人。本研究主要针对南昌市城市化进程开展，研究范围确定5个市辖区（青山湖区、青云谱区、西湖区、东湖区、湾里区），并结合南昌市近年来城区发展的实际情况，延伸至高新技术开发区及经济技术开发区，共7个行政区域，研究区面积为884.60 km2（图1）。

1.2 数据来源及处理

本研究利用2006、2010、2016年 的Landsat系列TM/ETM+、OLI影像，影像均为美国陆地资源卫星Landsat系列影像数据（http://www.gscloud.cn/），云量系数小于10%（表1）。由于Landsat-7 ETM+机载扫描行校正器（SLC）故障，导致此后获取的影像出现了数据条带丢失，本文利用ENVI5.3进行去条带：Layer Stacking多波段合成→用Edit ENV HeaderI修改合成图像的头文件（比照带条带的多波段图像的头文件进行修改）→辐射定标（Radiometric Calibration工具）、大气校正［19］。为使研究数据更具对比性，在选择影像时，充分考虑本区域气象条件和土地覆盖特点，以秋冬季影像为主，所选取的影像成像时间都集中在9、10月（表1）。

首先对原始影像进行逐步处理：（1）利用ERDAS软件进行波段融合；（2）选取基准影像，对研究影像进行自动纠正与几何纠正，偏差小于0.5个像元为纠正成功；（3）以南昌市行政边界矢量图层为基准，对纠正好的影像进行裁剪、拼接等，得到南昌市遥感影像。在此基础上，利用Arc Map与ArcInfo Workstation等Arc GIS10.2板块，参照中国科学院资源环境数据库标准以及《中国华中地区陆地卫星TM假彩色数据土地资源信息提取标志参照表》［3］，结合实际情况，对南昌市遥感影像进行目视解译等工作。此外，运用谷歌地球软件的高分数据对解译工作进行精确度验证，通过对研究区域实地核实的数据对解译工作进行验证与更正，得到南昌市不同时期各土地利用类型的数据。

表1 南昌市遥感影像时相和行列号情况

2 研究方法

以校正后的遥感影像图、地形图等为底图，应用Arc GIS 10.2软件对各底图进行处理，根据景观斑块的划分标准，并借助Arc GIS 10.2地理信息系统平台的支持，得到2006、2010、2016年景观斑块类型图，形成各景观要素专题图，获取空间分析数据库，并提取所需数据信息，然后对所得数据进行统计与运算，求出各参数并进行相关分析。

2.1 景观类型及其变化的分类

考虑到研究区所用遥感数据时间跨度较长、进行严格几何精校正难度大等因素，采用常规分类法进行LUCC变化的测量，将南昌市的土地利用类型划分为林地、草地、水域（河渠、湖泊、水库、坑塘、滩地）、建设用地、未利用地和耕地（旱地和水田）6大类，然后采用基于光谱特征的最大似然分类法完成2006—2010年、2010—2016年两个时期遥感影像的LUCC分类。

2.2 利用景观指数计算景观格局的稳定性

景观存在由河流、道路和人为活动导致的不稳定性，选取衡量景观格局稳定性程度的指标时应全面考虑其时空特征。景观学把空间的异质性与尺度的关系有机结合起来，借助其景观学中斑块理论，通过斑块密度、耕地斑块平均面积、耕地斑块边界形状、斑块间分离度等指数大小，来表征南昌市景观格局的稳定性，有助于把握南昌市景观格局与环境之间的关系，对研究区景观生态规划与经济建设具有重要的现实意义。

根据南昌市实际情况和研究内容需要，利用Fragstates 4.2软件对景观格局的稳定性进行定量化分析。Fragstates 4.2的功能强大［20］，能计算出59个景观指标，这些指标分为3组级别，代表3种不同的应用尺度：斑块级别（patchlevel）指标：反映景观中单个斑块的结构特征，也是计算其他景观级别指标的基础；斑块类型级别（class-level）指标：反映景观中不同斑块类型各自的结构特征；景观级别（landscapelevel）指标：反映景观的整体结构特征［21］。在研究南昌市景观格局时，根据以往的研究结果［22-23］，考虑到研究区面积，依据研究需要本研究将选取的指标分为3大类：面积类——最大斑块指数（LPI）、边缘密度（ED）、平均斑块面积（AREA_AM）、斑块密度指数（PD）；形状类——耕地斑块形状指数（LSI）、周长面积分维度（PAFRAC）；分布类指标——景观分离度指数（DIVISION）、耕地斑块聚集度（AI）、景观破碎度指数（SPLIT）、斑块聚集度指数（COHESION）。

2.3 利用分形模型计算景观格局的稳定性

分形理论是由法裔美国数学家曼德尔布罗特（Mandelbrot）提出的，按照其说法“分形”本意就是不规则的、破碎的［24］。主要用于研究具有自相似的不规则分形几何图形问题，相似性是分形自相似性和缺乏平滑性2个重要特征之一，既重复放大分形的细部（分形元），又可看到与本身相似结构的再度出现，分形指数的大小可表征景观结构的复杂性和稳定性［25］。

分形模型的计算公式如下：

式中，A（r）为某一斑块面积，P（r）为同一斑块周长，C为待定常数（截距），D为二维欧式空间的分维数。

如果具有分形结构，则周长、面积对数散点图回归分布于一条直线，可通过求取直线的斜率求得各土地利用类型分维数D的值。分维值D为斜率的倒数乘以2，即D＝2/K（K为直线斜率），D越大，表示图形形状越复杂；当D＝1.5时，表示图形处于一种随机运动状态，即D值越接近1.5，空间结构越不稳定，且徐建华等依据景观格局的要素定义了一个稳定性指数S，S检验斑块稳定性的指标：

式中，S越大表示空间结构越稳定。

2.4 利用转移矩阵计算景观格局的稳定性

土地利用景观格局的转移矩阵能反映某一区域、某一时段初期和末期各地类面积之间相互转化的动态过程，不但包括静态的一定区域某时间点的各地类面积数据，还包含更为丰富的初期各地类面积转出和末期各地类面积转入信息。土地利用转移矩阵通用式［26］为：

式中，S为面积，n为转移前后的土地利用类型数，i、j（i, j=1,2,…,n）分别为转移前与转移后的土地利用类型；Sij为转移前的i地类转换成转移后的j地类的面积。矩阵中每行元素表示转移前的i地类向转移后各地类的流向信息，矩阵中的每列元素表示转移后的j地类面积从转移前的各地类的来源信息。转移前后土地利用类型数可以有所不同，这时Sij的行数和列数不同。

3 结果与分析

从南昌市景观组成结构（表2）和2006、2010、2016年3个时期景观斑块类型（图2）可以看出，研究区土地利用类型由林地、草地、水域、建设用地、未利用地和耕地6种景观组成。其中，建设用地景观单元比重相对较高，为南昌市景观格局的基质、2016年达研究区35%以上，而未利用地的比重最低、只占研究区的1.45%。

结合实际调查可知，水域为研究区景观的廊道，林地、草地、建设用地、未利用地、耕地为研究区景观斑块。伴随着南昌市城市化的进程，与2006年相比，2016年只有建设用地面积在各阶段均有增加，从2006年的28.31%增加到2016年的35.24%，在所有景观类型中增幅最大。草地、未利用地、耕地、林地和水域面积均呈下降趋势。

表2 南昌市景观结构组分类型

3.1 南昌市景观格局稳定性演变分析

3.1.1 面积类指标分析 由南昌市整体景观格局指数（表3）可知，南昌市最大斑块指数（LPI）持续下降，说明斑块正在逐年变小，受人为影响较大；而边缘密度（ED）和平均斑块面积（AREA-AM）先下降后上升，说明景观中的斑块与其他地类的小斑块镶嵌分布，造成边界更大、更复杂；斑块密度指数（PD）先上升后下降，但斑块密度指数均在1.3左右，说明景观格局中的斑块密度整体较稳定。

3.1.2 形状类指标分析 景观斑块形状指数（LSI）和景观周长面积分维度（PAFRAC）均是先上升后下降，说明随着南昌市城市化进程中，景观形状在人为干预的活动下在不断变化，斑块形状趋于复杂化、不规则化，稳定性有所下降。

表3 南昌市整体景观格局指数

3.1.3 分布类指标分析 2006—2016年，南昌市景观分离度指数（DIVISION）、斑块聚集度（AI）、破碎度指数（SPLIT）、斑块结合度指数（COHESION）在近10年间呈现先上升后下降趋势，但波动不大，说明南昌市的分布类指标在10年间整体上较稳定。虽然南昌市整体景观格局指数在10年间有波动，但变化不显著，说明南昌市的景观格局的整体稳定性较好。

3.2 景观格局的稳定性分析

由表4可知，南昌市各景观格局斑块指数的回归拟合方程的拟合度较好，各地类的相关系数基本上在0.70以上，说明该市景观格局斑块面积和周长存在显著的线性关系，应用分形理论对研究区景观格局的斑块进行研究是可行的。根据分析模型计算结果可知，2006年南昌市的景观格局稳定指数表现为：草地＞林地＞水域＞未利用地＞耕地＞建设用地，草地的分离度指数最大，说明草地在景观格局中最分散，其主要原因是草地受人为影响较明显，且草地斑块数少，在空间上分布零散；而建设用地景观分离性指数最小，因为建设用地是整个南昌市的景观基质，在空间上的面积比较大，空间分布集中且斑块之间联系紧密。2010、2016年分散度最大的均是建设用地、最小的是林地，表明南昌市景观格局的稳定性随着时间推移，受人为干扰越来越明显，受自然因素的影响在逐渐减弱。整体上南昌市在近10年间景观格局的稳定性较好。

3.3 土地利用转移分析

为探究南昌市城市化进程中土地利用景观格局的稳定性，在Arc GIS 10.2软件下得到土地利用景观格局转移矩阵（表5、表6），对各土地利用类型的转移变化进行分析。

3.3.1 林地转移变化 2006—2010年和2010—2016年，林地新增面积分别为9.62、29.68 km2，转出面积分别为33.01、38.58 km2；新增面积均小于转出面积，林地面积呈减少趋势，林地主要流转为耕地、其次是建设用地。2006—2010年，林地新增面积来源量最多的是草地、其次是耕地；2010—2016年，流入量最多的是耕地、其次是建设用地，表明林地的双向转移主要表现为林地与耕地、建设用地之间，林地的来源主要是耕地、建设用地和草地。

表4 2006—2016年南昌市各地类分维计算回归方程及相关统计量

表5 2006—2010年南昌市土地利用转移矩阵（km2）

表6 2010—2016年南昌市土地利用转移矩阵（km2）

3.3.2 草地转移变化 2006—2010年、2010—2016年，草地新增面积分别为8.83、12.08 km2，转出面积分别为5.98、3.70 km2，新增面积均大于转出面积，表明草地面积呈小幅增加。2006—2010年，草地主要转出为林地、其次是耕地。2010—2016年，草地主要流转为建设用地、其次是耕地。2006—2010年草地新增面积来源量最多的是林地、其次是耕地。2010—2016年流入量最多的是林地、其次是建设用地，表明草地的双向转移主要表现为草地与耕地、建设用地和林地之间，草地的来源主要是耕地、建设用地和林地。

3.3.3 水域转移变化2006—2010年、2010—2016年，水域新增面积分别为8.75、21.97 km2，转出面积分别为7.01、19.95 km2，新增面积均大于转出面积，水域面积略有上升。2006—2010年、2010—2016年水域主要流转为耕地、其次是建设用地；2006—2010年水域新增面积来源量最多的是耕地、其次是建设用地。2010—2016年流入量最多的是建设用地，其次是耕地，表明水域的双向转移主要表现为水域与耕地和建设用地之间，水域的来源主要是耕地和建设用地。

3.3.4 建设用地转移变化 2006—2010年、2010—2016年，建设用地新增面积分别为32.03、36.68 km2，转出面积分别为19.94、55.16 km2。2006—2010年转入面积大于转出面积，2010—2016年新增面积小于转流面积，表现出建设用地面积上升的趋势正在逐步缓解。2006—2010年、2010—2016年建设用地主要流转为耕地，其次是水域；相应地，2006—2010年建设用地新增面积来源量最多的是耕地、其次是林地，2010—2016年流入量最多的是耕地、其次是水域，表明建设用地的双向转移主要表现为建设用地与耕地和水域之间，建设用地的来源主要是耕地、林地和水域。

3.3.5 未利用地转移变化 2006—2010年、2010—2016年，未利用地新增面积分别为5.50、53.49 km2，转出面积分别为29.33、38.83 km2；新增面积均大于转出面积，表现未利用地面积有上升趋势。2006—2010年、2010—2016年未利用地主要流转为建设用地、其次是耕地，2010—2016 年未利用地主要转为建设用地、其次是水域；相应地，2006—2010年未利用地新增面积来源量最多的是耕地、其次是建设用地，2010—2016年转入量最多的是建设用地、其次是水域，表明未利用地的双向转移主要表现为未利用地与耕地、建设用地和水域之间，同时未利用地的来源主要仍是耕地、建设用地和水域。

3.3.6 耕地转移变化 2006—2010年、2010—2016年，建设用地新增面积分别为37.90、36.68 km2，转出面积分别为19.94、55.16 km2。2006—2010年新增面积大于转出面积，而2010—2016年新增面积均小于转出面积，耕地面积上升的趋势正在逐步下降。2006—2010年、2010—2016年耕地主要流转为建设用地、其次是林地；相应地，2006—2010 年建设用地新增面积来源量最多的是林地、其次是建设用地，2010—2016年流入量最多的是建设用地、其次是林地，表明耕地的双向转移主要表现为耕地与建设用地和林地之间，耕地的来源主要是建设用地和林地。

通过2期土地利用转移方向（表7、表8）可以看出，2006—2010年，6类土地利用类型均有变化，其中变化较为剧烈的是林地、共计减少23.39 km2，而建设用地新增12.08 km2，耕地新增8.57 km2。2010—2016年，6类土地利用类型中，变化最为剧烈的是建设用地、减少18.48 km2，其次是耕地类型、新增14.66 km2，草地新增8.38 km2。

2006—2016年，南昌市建设一直呈增长趋势，可见城市化进程对于土地利用变化来说是一个很大的影响因素，人口的增长直接导致建设用地的增加，同时经济的发展导致大量未利用地开发为其他土地利用类型，草地、耕地以及林地的减少速率不容忽视。

表7 2006—2010年南昌市土地利用转移方向（km2）

表8 2010—2016年南昌市土地利用转移方向（km2）

景观格局的稳定性是诸多驱动因素相互作用产生的结果，其中自然因素引起的区域景观格局变化是一个长期、缓慢的过程，而人文因素引起的景观格局变化效果明显且迅速［27］，如城市化进程、人口因素、政府决策为及社会消费导向等影响，因此政府调控在提高景观格局稳定性方面具有重要影响［28］。

4 结论与讨论

景观格局的稳定性作为土地利用的重要特性之一，不仅要关注土地利用动态变化，更要注重土地利用景观格局的稳定性结构。本文基于景观格局稳定性演变特征、分形理论和土地利用转移矩阵，对南昌市2006—2016年景观格局的稳定性进行研究，得出如下结论:

从景观格局指数分析稳定性演变可知，未利用土地和林地的稳定性最高，其次为草地、林地和水域；从景观斑块面积、形状和分布3个不同层次进行景观格局稳定性数据分析，得出的结论基本一致，进一步说明景观格局的稳定性对城市化进程具有重要意义，应予以重视。

由于分形模型在计算景观格局稳定性中具有特殊地位，南昌市的建设用地作为整个景观的基质，在快速城市化进程中，其稳定性必然较低；而林地景观的稳定性相对较高，变化率相对较小，且稳定性有所提高。总体来看，南昌市在近10年无论自然景观还是半自然景观，其稳定性都较高。

运用转移矩阵的方法进行土地利用转移分析，能直观看出区域中不同类型土地在某个时间段的净转化率。通过数据分析可以看出，南昌市城市化发展趋势明显，同时研究区草地、耕地、水体和林地面积有所减少，土地生态服务功能明显减弱。然而，我们发现，林地出现增加趋势，因此我们在城市发展的同时，更需加强生态环境的保护。

本文对景观格局的稳定性研究局限于景观斑块指数、分形模型和转移矩阵，尽管这些方法在景观生态学中已广泛应用，但在实际研究中，景观格局稳定性不仅受到自然因素影响，还受到诸多人文因素综合影响，需通过紧密结合研究对象的实际情况做进一步调查，后期通过实地调研辅助选择合理的方法以验证其准确性。