（西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，西安 710054）

景觀格局通常是指景觀組成單元的類型、數(shù)目在空間結(jié)構(gòu)和空間配置上的不均勻性及復(fù)雜程度的綜合表現(xiàn)[1]，其特征變化對生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和過程具有重要的影響[2-3]。近年來隨著人口的高度聚集和城鎮(zhèn)的快速擴張等，在自然和社會相互作用下，導(dǎo)致景觀破碎化加劇，對生態(tài)系統(tǒng)造成了一系列的影響[4-5]。這一現(xiàn)象嚴(yán)重影響著景觀格局的結(jié)構(gòu)、功能及生態(tài)過程，不利于其持續(xù)健康發(fā)展[6]。因此，深入探究景觀破碎化動態(tài)變化及其驅(qū)動因素，對分析由景觀破碎化引起的生態(tài)結(jié)構(gòu)和功能的變化具有重要意義。

景觀破碎化是城鎮(zhèn)化進程中景觀格局演變的重要特征[7]，表現(xiàn)為景觀格局呈現(xiàn)出“高度破碎化”和“景觀空間異質(zhì)性顯著”，即景觀由單一、均質(zhì)和連續(xù)的整體轉(zhuǎn)為復(fù)雜、異質(zhì)和不連續(xù)的斑塊鑲嵌體[8]。隨著遙感和地理信息技術(shù)等數(shù)字化技術(shù)在景觀生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用，基于特征指數(shù)的景觀破碎化動態(tài)變化與驅(qū)動機制研究得以快速發(fā)展，并在不同時間和空間尺度下針對綠洲、礦區(qū)、流域、城市、海島等區(qū)域開展了大量研究。如：鞏杰等[9]探究了綠洲與景觀破碎化之間的時空變化；梅昭容等[10]在采礦背景下研究區(qū)域景觀格局的演變模式；付揚軍等[11]揭示了流域景觀破碎化時空演變過程；付剛等[12]在時間序列的基礎(chǔ)上研究了北京市近20 年景觀破碎度空間分布格局和破碎化過程；巫麗蕓等[13]基于緩沖帶分析了海島內(nèi)陸到海岸帶的景觀破碎化梯度變化特征。綜上所述，相關(guān)學(xué)者的研究共性均是基于移動窗口法對不同研究區(qū)域進行了景觀破碎化與驅(qū)動機制分析，由此可見將移動窗口法與特征景觀指數(shù)相結(jié)合，不僅有利于直觀探究景觀破碎度時空變化過程，也有利于進一步分析相關(guān)驅(qū)動因子對景觀破碎化的影響機制。目前針對半干旱生態(tài)脆弱區(qū)的研究較少，且多以宏觀分析為主[14-15]，對此本研究基于移動窗口法探究了半干旱生態(tài)脆弱區(qū)的景觀破碎化動態(tài)變化及驅(qū)動因素。

黃土高原大部分處于半干旱地帶，屬于生態(tài)環(huán)境脆弱地區(qū)，高強度的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及過度放牧和濫墾濫伐，加劇了土地退化[16]。甘肅省廣河縣屬于典型的黃土高原半干旱生態(tài)脆弱區(qū)，以其為研究區(qū)探討景觀破碎化動態(tài)變化及驅(qū)動因素具有代表性。本研究以廣河縣2011—2018年2期土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合移動窗口法、樣線法和灰色關(guān)聯(lián)分析方法，定性與定量探討了經(jīng)濟發(fā)展背景下半干旱生態(tài)脆弱區(qū)的景觀破碎化動態(tài)變化及其驅(qū)動因素。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣河縣（102°23′～103°51′E，35°25′～35°28′N）隸屬于甘肅省臨夏回族自治州，位于臨夏回族自治州東南部，北接?xùn)|鄉(xiāng)族自治縣，西連和政縣，南鄰康樂縣，東與定西市臨洮縣毗鄰，總面積538 km2，下轄9 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。廣河縣地處黃土高原丘陵溝壑地帶，地勢自西南向東北傾斜，平均海拔1 953 m，境內(nèi)除中部廣通河谷沖積階地地勢平坦外，其余地區(qū)丘陵密布、溝壑縱橫。產(chǎn)業(yè)以農(nóng)業(yè)為主，境內(nèi)礦產(chǎn)資源貧乏，旱災(zāi)、雹災(zāi)等自然災(zāi)害頻繁，是國家扶貧開發(fā)的重點縣。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為2011 年、2018 年土地利用數(shù)據(jù)，來源于廣河縣國土資源局，該數(shù)據(jù)主要依據(jù)全國第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)變更得到。選用土地利用數(shù)據(jù)可有效避免遙感影像分類處理可能存在地物分類不準(zhǔn)確、地物綜合過大、Kappa 系數(shù)較低等精度不高的問題，進而提高研究區(qū)景觀格局破碎化分析的精度，使研究結(jié)果更加科學(xué)與精確。根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010—2017）標(biāo)準(zhǔn)，并考慮到景觀廊道變化對景觀破碎化的影響，將研究區(qū)域綜合分為耕地、林地、水域、草地、建設(shè)用地、道路、未利用地7 類土地利用類型。

廣河縣的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于廣河縣統(tǒng)計局2011—2018 年統(tǒng)計年鑒和中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)主要包括總?cè)丝?、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP 總值、居民平均消費性支出等10 類。氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)（http：//data.cma.cn），包含2011—2018 年研究區(qū)年降雨量和年均氣溫數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用動態(tài)變化分析

對土地利用類型進行動態(tài)度變化分析可有效探究土地利用變化趨勢。本研究采用土地利用總變化率和年變化率兩種模型定量分析研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化情況[8]，公式如下：

式中：P為研究期內(nèi)某一土地類型的總變化率；S為研究期內(nèi)某一土地類型的年變化率；Ua、Ub分別為研究期初及研究期末某一土地類型的數(shù)量；t為研究時段。

1.3.2 景觀指數(shù)的選取

景觀指數(shù)是高度濃縮景觀格局信息且反映其空間結(jié)構(gòu)和空間配置特征信息的指標(biāo)[17]。選取景觀指數(shù)時應(yīng)依據(jù)理論與實踐的重要性、易于計算、可解釋和少冗余的原則[18]，因此為準(zhǔn)確衡量半干旱生態(tài)脆弱區(qū)的景觀破碎化情況，參考相關(guān)研究[19-21]并根據(jù)研究區(qū)特點，選取斑塊密度（Patch density，PD）、最大斑塊指數(shù)（Largest patch index，LPI）、景觀分離指數(shù)（DIVISION）、香農(nóng)多樣性指數(shù)（Shannon′s diversity index，SHDI）四種景觀指數(shù)表征景觀破碎化的程度，具體景觀格局指數(shù)計算公式及生態(tài)意義見參考文獻[22]。

1.3.3 移動窗口法

本文采用Fragstats 4.2 中的移動窗口法（Moving window method）生成景觀指數(shù)柵格圖。移動窗口法實現(xiàn)步驟：對設(shè)定固定值的移動窗口進行窗口內(nèi)選中的柵格景觀指數(shù)計算，每次移動1 個柵格并計算，并將該值賦柵格中心，形成包含景觀指數(shù)值的連續(xù)柵格圖[10]。該方法要求選擇合適的窗口半徑，若設(shè)置窗口幅度較小，將導(dǎo)致相鄰斑塊間的指數(shù)值差異變大，使結(jié)果與實際不符。因此本研究分別以300、500、700、900、1 100 m和1 300 m為窗口半徑，并在Fragstats 4.2中進行計算。

1.3.4 樣線設(shè)置

廣河縣地勢自西南向東北傾斜，境內(nèi)中部河谷沖積區(qū)地勢平坦，其余皆為溝壑縱橫的丘陵地帶。為準(zhǔn)確研究景觀破碎化內(nèi)部差異性對變化幅度的影響，在東北-西南、西北-東南兩個方向上設(shè)置樣線，長度分別為40、32 km。在兩條樣線上分別從東北、西北向西南、東南均勻地布設(shè)100 個樣點，通過改變移動窗口大小提取不同尺度的樣點景觀指數(shù)，分析變動規(guī)律后確定最佳研究尺度[4]。

1.3.5 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法的原理是根據(jù)各影響因素之間的發(fā)展趨勢的相似或相異程度來衡量因素之間的關(guān)聯(lián)度[23]。該方法與回歸分析、主成分分析等統(tǒng)計學(xué)方法相比，具有對數(shù)據(jù)要求較低且精度高的優(yōu)點，在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的前提下仍可進行相應(yīng)關(guān)聯(lián)度處理。本研究通過灰色關(guān)聯(lián)法計算社會經(jīng)濟因素、氣候因素與景觀指數(shù)間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，以量化社會經(jīng)濟和氣候因素的驅(qū)動作用[24]。采用均值化歸一法對驅(qū)動因子進行無量綱化處理，基于Matlab 軟件計算灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)，各驅(qū)動因子關(guān)聯(lián)系數(shù)越高，比較序列對參考序列的影響越大；反之則比較序列對參考序列的影響越小[25]。

均值化歸一：

關(guān)聯(lián)系數(shù)：

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀利用類型動態(tài)變化分析

研究分析不同景觀利用類型的面積占比和變化率，對探究各景觀類型的演變與景觀破碎化之間的關(guān)聯(lián)性具有輔助作用。由表1 可知，廣河縣的景觀利用結(jié)構(gòu)變化較明顯的是建設(shè)用地和林地，面積分別增加了4.803、5.409 km2，總變化率分別為12.16%、11.29%，主要是由于近年來扶貧脫貧、易地搬遷政策的實施，導(dǎo)致城鎮(zhèn)化進程加快，建設(shè)用地迅速向外擴張，退耕還林政策使林地面積增大；道路的總變化率和年變化率最大，分別為42.46%、4.01%，這說明廣河縣道路基礎(chǔ)設(shè)施正在不斷完善；耕地的變化幅度最小，總變化率和年變化率均較低；未利用地面積由0.590 km2增加到0.802 km2，總變化率和年變化率為35.93%、3.47%，原因可能是開采礦產(chǎn)資源導(dǎo)致廢地增加；草地和水域的面積表現(xiàn)為不斷降低，降幅最大的是草地，減少了9.01%。對景觀類型進行空間分析（圖1）發(fā)現(xiàn)，2011—2018年耕地和草地始終是廣河縣兩種優(yōu)勢景觀利用類型，其中耕地是廣河縣的基質(zhì)景觀；道路和水域所占面積最少，其在空間分布上呈現(xiàn)帶狀，是景觀廊道，其余不連續(xù)的景觀類型為景觀斑塊。

2.2 基于樣線法的最佳研究尺度確定

考慮研究區(qū)地處黃土高原、內(nèi)部溝壑縱橫、地勢起伏較大的地形特點，為準(zhǔn)確研究景觀破碎化內(nèi)部差異性對尺度變化的影響，本研究采用樣線法進行分析。以2011年土地利用數(shù)據(jù)為例，利用移動窗口法計算出不同窗口大小的景觀指數(shù)，在設(shè)計的西北-東南、西南-東北兩條樣帶上，提取布設(shè)的各樣點景觀指數(shù)值，繪制曲線圖分析尺度變化并確定最佳研究尺度。

圖2 中橫坐標(biāo)表示尺度，縱坐標(biāo)表示每條樣帶上均勻分布的100 個樣點的各指數(shù)平均值，該值采用標(biāo)準(zhǔn)誤差限進行取值。從圖中可以看出PD 和LPI 的值隨研究尺度的增加不斷下降，西北-東南樣線上的景觀指數(shù)值均低于東北-西南樣線方向上的值，這說明廣河縣東北-西南走向的景觀破碎化較為嚴(yán)重且地物復(fù)雜，優(yōu)勢度地物低；在500 m 尺度上兩個方向的景觀指數(shù)均出現(xiàn)第一轉(zhuǎn)折點，下降趨勢較為劇烈，說明尺度變化引起的景觀破碎化較為明顯，在900 m 尺度后指數(shù)減小趨勢明顯趨近緩和。DIVISION 和SHDI 指數(shù)則是隨研究尺度的增加而不斷增加，無明顯拐點出現(xiàn)。其中DIVISION 在尺度變化過程中，西北-東南樣線上的值高于東北-西南樣線，這說明單個景觀類型的景觀破碎化西北-東南方向較東北-西南方向嚴(yán)重；SHDI 的景觀指數(shù)值在方向上大小與PD、LPI 一致，說明東北-西南方向上的景觀類型多樣，破碎化較高；盡管DIVISION、SHDI 隨尺度的增大無明顯拐點，但緩和區(qū)域仍在900～1 300 m尺度。

綜上，空間尺度過大將導(dǎo)致?lián)p失較多的空間信息規(guī)律，空間尺度較小引起變化不穩(wěn)定且無法體現(xiàn)景觀內(nèi)部差異性，為避免上述缺陷，最終選取900 m 為研究區(qū)最佳研究尺度。

2.3 最佳研究尺度下景觀破碎化特征分析

2.3.1 鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度下樣帶景觀破碎化分析

根據(jù)確定的最佳研究尺度，提取樣帶上樣點景觀指數(shù)進行鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的景觀破碎化研究，分析廣河縣景觀格局梯度變化。鑒于西北-東南和東北-西南走向的兩條樣帶的景觀指數(shù)幅度效應(yīng)具有相似的規(guī)律性，且東北-西南走向的景觀指數(shù)高于西北-東南走向，僅以東北-西南走向的樣帶進行說明，變化趨勢如圖3所示。

表1 廣河縣土地利用類型面積占比及變化率Table 1 Proportion and change rate of land use types in Guanghe County

圖1 廣河縣2011—2018年土地利用時空變化Figure 1 Spatio-temporal changes of land use in Guanghe County from 2011 to 2018

圖2 景觀指數(shù)隨窗口尺度大小變化曲線Figure 2 Change curve of landscape index with window scale

由圖3 可知，PD 和LPI 的變化規(guī)律呈現(xiàn)相似性，均具有多個極值點；DIVISION整體上指數(shù)偏大；SHDI分布在河谷地帶的樣點指數(shù)高值點較多。其中PD在20、30、40、60、80 樣點附近出現(xiàn)低值，在此區(qū)域多為農(nóng)用地，景觀類型較為單一，優(yōu)勢景觀明顯；與PD 樣點低值對應(yīng)的LPI 呈現(xiàn)高值狀態(tài)，說明在此區(qū)域優(yōu)勢景觀類型占比較大，景觀破碎化程度低；DIVISION 和SHDI 均在10、25、35、50、75、90 樣點附近出現(xiàn)高值點，可以看出指數(shù)波動較為劇烈，說明在以上樣點附近景觀類型的離散性和多樣性程度較大，且越靠近城鎮(zhèn)區(qū)域變化程度越大，而距離城鎮(zhèn)較遠(yuǎn)的丘陵山區(qū)變幅都較小且波動幅度較低。綜合分析，4 個指數(shù)的變化趨勢表明城鎮(zhèn)具有集聚效應(yīng)，經(jīng)濟發(fā)展背景下城鎮(zhèn)化的加劇，導(dǎo)致城鎮(zhèn)及城鎮(zhèn)周圍景觀破碎化程度較高，而偏遠(yuǎn)的丘陵山區(qū)土地利用類型較為單一，景觀破碎化程度較低。

2.3.2 景觀破碎化時空分布特征分析

廣河縣2011—2018 年景觀破碎化空間分布如圖4所示。由圖4可見，4類景觀指數(shù)表現(xiàn)出景觀破碎化空間格局具有明顯的異質(zhì)性和復(fù)雜性，對景觀破碎化特征進行如下細(xì)化分析：

（1）2011 年P(guān)D 高值分布特征是西部高于東部，中部廣通河谷區(qū)域高于其他區(qū)域，受水域分布的影響，在廣河縣內(nèi)的樺林溝、南溝、大柴溝和八洋溝等流域亦是高值區(qū)域，出現(xiàn)此類特征的原因是這些區(qū)域處于受人類活動影響強烈的縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心。2018 年，PD 高值分布區(qū)域明顯集中，尤其在買家巷鎮(zhèn)西部、莊禾集鎮(zhèn)的集中區(qū)變化最為明顯，PD 的最高值由78.621 8 上升到85.559 0，這說明連片區(qū)的高值中心景觀類型更加多樣，人類經(jīng)濟活動更為激烈，貧困地區(qū)易地搬遷導(dǎo)致居民點更多地聚集到鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心周圍。

（2）LPI在2011 年的高值中心主要集中在三個區(qū)域，分別位于三甲集鎮(zhèn)中西部山區(qū)、官坊鄉(xiāng)西部地區(qū)、莊禾集鎮(zhèn)境內(nèi)的南溝流域，其余的高值分布較為破碎化。高值區(qū)所處區(qū)域景觀類型多以草地、林地為主，地形以高海拔山地為主，人類干擾少，使得景觀整體格局較完整，破碎度低。2018 年，LPI 值整體下降，最低值由10.822 1 降至10.093 7，可明顯看出LPI 低值出現(xiàn)的區(qū)域也逐漸縮小，說明受城鎮(zhèn)化影響，鄉(xiāng)鎮(zhèn)向外擴展致使周邊區(qū)域破碎化程度增大，景觀異質(zhì)性受人類活動影響而逐漸提高。

（3）DIVISION 是指某一景觀類型在不同斑塊個體上破碎化程度的分布情況。圖中顯示，2011—2018年DIVISION 的高值區(qū)域集中分布于道路與廣通河貫穿的城關(guān)鎮(zhèn)、祁家集鎮(zhèn)、買家巷、三甲集和阿力麻土周圍，8 年間該指數(shù)變化較為明顯，最高值由0.938 1 升至0.945 6，表明廣河縣近年來對自然資源的開發(fā)和基礎(chǔ)工程建設(shè)，導(dǎo)致優(yōu)勢景觀類型之間連通性逐漸降低，各斑塊類型被切割，破碎化程度明顯提高。

（4）從空間上看，2011—2018 年，廣河縣全縣景觀多樣性SHDI呈現(xiàn)山地丘陵區(qū)域較小，廣通河谷、南溝與交通網(wǎng)附近較大的特點，總體上具有明顯向外擴張的趨勢，指數(shù)高值由1.661 7升至1.680 3。三甲集、祁家集和城關(guān)鎮(zhèn)景觀多樣性明顯偏高，主要是因為以上三處區(qū)域地勢較為平坦，交通網(wǎng)密集。且近年來三甲集鎮(zhèn)依托洮河建立了新民灘、齊家坪和白馬浪水電站，以及大型物流中心的建立和茶城等第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，帶動了周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟和城鎮(zhèn)化建設(shè)加快，因此在經(jīng)濟發(fā)展過程中對自然資源的開發(fā)造成了景觀利用類型多樣化的特征。

2.4 景觀破碎化驅(qū)動力分析

2.4.1 政策因素驅(qū)動分析

圖4 2011—2018年廣河縣景觀破碎化時空分布Figure 4 Temporal and spatial distribution of landscape fragmentation in Guanghe County from 2011 to 2018

城鎮(zhèn)發(fā)展政策往往與景觀格局變化緊密相關(guān)，政策方針實施將成為景觀格局變化的重要轉(zhuǎn)折點?！吨袊鲐氶_發(fā)綱要2011—2020》是我國為實現(xiàn)全面建成小康社會奮斗目標(biāo)提出的綱領(lǐng)性文件，對促進“十二五”時期增加貧困地區(qū)的就業(yè)、收入，改善民生和加快發(fā)展具有重要意義。2011 年以來廣河縣針對扶貧與發(fā)展實施了易地搬遷、農(nóng)村公路建設(shè)、優(yōu)勢農(nóng)業(yè)規(guī)?；日叽胧ａ槍ι絽^(qū)農(nóng)牧散居的居民點進行易地搬遷，建設(shè)用地聚集到了鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心區(qū)域周圍，在河谷平坦區(qū)域建設(shè)了連片的居住地，形成了更為廣泛的建設(shè)區(qū)域，“十二五”期間實施了157 個扶貧項目和252 項重點項目，這些項目的實施使6.5 萬貧困人口脫貧，新建各類保障性住房3 194 套，改造農(nóng)村危舊房11 485 戶，城鎮(zhèn)化率上升到27%，貧困率由“十一五”時期的22%下降到13.85%，截至2018年底又新增58 項總投資達31.84 億元的易地扶貧搬遷工程，脫貧效果明顯；為突破交通基礎(chǔ)設(shè)施限制經(jīng)濟發(fā)展的“瓶頸”，廣河縣開展實施了三甲集至蒿支溝公路改建工程、草灘至克那公路建設(shè)工程、廣河縣官坊鄉(xiāng)（山莊）至莊禾集鎮(zhèn)（馬浪）公路改建工程、趙家橋等4 座橋梁建設(shè)工程，涉及5 條道路34 km 的農(nóng)村公路安全生命防護工程等重大項目，實現(xiàn)了全縣9 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)102 個建制村100%通瀝青道路，85%的自然村實現(xiàn)了水泥硬化，各種道路總里程達867 km，使得交通網(wǎng)絡(luò)更加完善，但道路廊道的增加導(dǎo)致景觀類型被切割成更小的斑塊，同時道路沿線的景觀類型快速向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)化，建設(shè)用地的增加導(dǎo)致景觀破碎化程度加劇；農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的變化主要體現(xiàn)在易地搬遷后的牛羊養(yǎng)殖基地的建設(shè)，同時“農(nóng)改飼”（由種植普通玉米轉(zhuǎn)為種植飼草玉米）種植面積達1.3 萬hm2，一方面使得農(nóng)民收入由2.25萬元·hm-2升至3.15 萬元·hm-2，另一方面使得畜牧業(yè)發(fā)展不斷擴大，截至2018 年底，廣河縣牛存欄達10.98萬頭，羊存欄120.30萬頭，畜牧養(yǎng)殖已成為促進廣河縣農(nóng)民增收脫貧的重要產(chǎn)業(yè)，大大帶動了廣河縣經(jīng)濟綜合實力快速提升。截至2018 年，全縣生產(chǎn)總值完成22.14億元，較2011年提高13.25億元；農(nóng)民人均純收入較2011 年增長4 243 元，增加至6 785 元，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入達到18 459 元?？梢婋S著政策規(guī)劃、交通網(wǎng)絡(luò)完善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等，景觀利用類型變得愈加多樣化，導(dǎo)致整體景觀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)復(fù)雜趨勢，景觀破碎化狀況加劇。

2.4.2 灰色關(guān)聯(lián)度驅(qū)動分析

廣河縣社會經(jīng)濟由于長期受自然環(huán)境的限制，發(fā)展較為緩慢，近年來一些重大工程的建設(shè)，如：交通網(wǎng)路、工業(yè)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化促使廣河縣經(jīng)濟快速發(fā)展，但隨之而來的是生態(tài)環(huán)境的破壞。為此探究社會經(jīng)濟和氣候因素對生態(tài)環(huán)境的驅(qū)動機制是十分重要的，本研究選取2011—2018年的社會經(jīng)濟和氣候因素共12個指標(biāo)，與景觀指數(shù)進行關(guān)聯(lián)度分析，其中社會經(jīng)濟因素包括地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、總?cè)丝跀?shù)量（X2）、人均GDP（X3）、居民平均消費性支出（X4）、工業(yè)總產(chǎn)值（X5）、住宿餐飲業(yè)產(chǎn)值（X6）、建筑業(yè)產(chǎn)值（X7）、交通運輸業(yè)產(chǎn)值（X8）、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量（X9）、人均糧食占有量（X10）；氣候因素包括年降水量（X11）、年均氣溫（X12），同時計算出所選景觀指數(shù)與12個指標(biāo)的平均關(guān)聯(lián)度。借助Matlab 計算驅(qū)動因子與景觀指數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)，結(jié)果見表2。

表2 景觀指數(shù)與驅(qū)動因子的關(guān)聯(lián)系數(shù)Table 2 Correlation coefficient between landscape index and driving factors

（1）從表2 可以看出，在廣河縣所選社會經(jīng)濟驅(qū)動因子中，各因子均表現(xiàn)出正向的關(guān)聯(lián)度，是影響和改變景觀類型的重要因素。其中，所選社會經(jīng)濟指標(biāo)相比于其他景觀指數(shù)，PD 的關(guān)聯(lián)度相對較低，平均關(guān)聯(lián)度值為0.538，其中與PD 關(guān)聯(lián)度最高值是農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，表示研究區(qū)的農(nóng)業(yè)集聚效應(yīng)較為明顯，集約化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式使得耕地受外部活動影響較小，景觀破碎度較低；而SHDI關(guān)聯(lián)度最高，平均關(guān)聯(lián)系數(shù)達到了0.688，人口數(shù)量、工業(yè)總產(chǎn)值與交通運輸業(yè)產(chǎn)值對其影響較為顯著，關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為0.736、0.743、0.739，說明研究區(qū)人口數(shù)量的增加使工業(yè)生產(chǎn)所需的人力資源得以滿足，進而促進交通運輸業(yè)快速發(fā)展，加速人類對自然資源的占用，這三個指標(biāo)是引起城鎮(zhèn)景觀破碎化的重要原因；與LPI 和DIVISION 指數(shù)關(guān)聯(lián)度較高的驅(qū)動因子主要為地區(qū)生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)量、人均GDP、居民平均消費性支出、工業(yè)總產(chǎn)值、住宿餐飲業(yè)產(chǎn)值，表明隨著生產(chǎn)總值的的增加，居民消費與工業(yè)生產(chǎn)造成建設(shè)用地向外擴張的剛性需求提高，平均關(guān)聯(lián)度指數(shù)分別為0.605和0.607。綜上，社會經(jīng)濟因素中地區(qū)生產(chǎn)總值、人口數(shù)量、人均GDP、工業(yè)總產(chǎn)值和交通運輸業(yè)產(chǎn)值等5 個指標(biāo)是導(dǎo)致景觀破碎化加劇的重要驅(qū)動因子。

（2）氣候因素對景觀破碎化的驅(qū)動作用明顯低于社會經(jīng)濟因素。年降水量與各景觀指數(shù)的關(guān)聯(lián)度低于年均氣溫，說明降水量對景觀破碎化的驅(qū)動作用較低，而年均氣溫與SHDI關(guān)聯(lián)性相對較高，說明適宜的氣溫對景觀類型多樣化產(chǎn)生一定影響。

3 討論

在經(jīng)濟快速發(fā)展背景下，半干旱生態(tài)脆弱區(qū)在城鎮(zhèn)化加速推進過程中的大規(guī)模開發(fā)活動，一方面促進了經(jīng)濟實力的提升，另一方面也帶來了一系列的生態(tài)環(huán)境問題。因此有必要對半干旱生態(tài)脆弱區(qū)景觀破碎化及其驅(qū)動力進行分析，來揭示該區(qū)生態(tài)環(huán)境動態(tài)變化特征與驅(qū)動因子。

當(dāng)前，景觀破碎化的相關(guān)研究方法主要采用景觀指數(shù)模型與遙感技術(shù)相結(jié)合，對研究區(qū)域進行整體景觀破碎化分析[26]。本研究基于景觀生態(tài)學(xué)理論和GIS技術(shù)，運用移動窗口法、樣線法和灰色關(guān)聯(lián)分析方法，定量探討了經(jīng)濟發(fā)展背景下半干旱生態(tài)脆弱區(qū)的景觀破碎化動態(tài)變化及其驅(qū)動因素。研究發(fā)現(xiàn)，受城鎮(zhèn)化影響，研究區(qū)的景觀破碎化程度明顯加劇，受限于社會經(jīng)濟與氣候因素的驅(qū)動作用，在研究區(qū)的不同區(qū)域景觀破碎化程度變化亦不同，主要驅(qū)動因子也相應(yīng)發(fā)生變化。以往研究多是從宏觀角度整體分析景觀破碎化特征[27-28]，而本研究則是從多尺度分析景觀破碎化空間格局特征，能夠進一步對空間特征進行定量解釋。但本研究在進行驅(qū)動力分析時采用的模型方法較為傳統(tǒng)，目前已有相關(guān)學(xué)者針對相關(guān)性分析提出了更為精準(zhǔn)的模型，如：地理探測器模型[29]、物元分析法與熵權(quán)法結(jié)合[30]等，故在今后探討驅(qū)動力分析時可嘗試應(yīng)用更為精準(zhǔn)的模型。另外，本研究在探討景觀指數(shù)與驅(qū)動因子之間的相關(guān)性時，僅考慮了社會經(jīng)濟與氣候因素，未考慮地形因素，在今后研究中可加入海拔、坡度和坡向等地形因素，更深層地進行景觀破碎化的驅(qū)動力分析。

4 結(jié)論

（1）2011—2018 年廣河縣景觀類型結(jié)構(gòu)特征變化較明顯，耕地和草地始終是廣河縣最主要的兩類景觀，其中耕地是廣河縣的基質(zhì)景觀，控制著研究區(qū)的景觀格局、功能和動態(tài)變化；道路和水域是景觀廊道，影響著研究區(qū)的景觀異質(zhì)性。

（2）通過樣線法對不同的窗口尺度進行分析，發(fā)現(xiàn)景觀指數(shù)變化趨勢表現(xiàn)為PD、LPI隨尺度增加遞減，DIVISION和SHDI隨尺度增加遞增，900～1 300 m尺度范圍為緩和區(qū)域，900 m為研究區(qū)最佳研究尺度。

（3）鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度下景觀破碎化表現(xiàn)為河谷地帶的樣點指數(shù)高值較多，指數(shù)波動越靠近城鎮(zhèn)區(qū)域變化程度越大，山地丘陵地帶指數(shù)值則較低，相對波動較?。粫r空變化尺度下景觀破碎化表現(xiàn)為2011—2018 年間景觀破碎化時空變化具有明顯的異質(zhì)性和復(fù)雜性，整體變化特征為西部高于東部，中部廣通河谷區(qū)域高于其他區(qū)域，買家巷鎮(zhèn)、三甲集鎮(zhèn)、官坊鄉(xiāng)、莊禾集鎮(zhèn)以及南溝流域景觀多樣性較豐富，總體上具有向外擴張的趨勢。

（4）利用灰色關(guān)聯(lián)法分析廣河縣景觀破碎化驅(qū)動力發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)景觀破碎化是由政策因素和社會經(jīng)濟因素綜合作用所致，其中政策有效落實是推動景觀格局發(fā)生變化的重要轉(zhuǎn)折點，而不合理的社會經(jīng)濟活動則是造成景觀破碎化加劇的直接因素。