張云霞， 張金茜,2， 鞏 杰

（1.蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院西部環(huán)境教育部重點實驗室，甘肅 蘭州 730000；2.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875）

景觀格局是不同景觀斑塊在時空上鑲嵌組合的綜合產(chǎn)物，也是景觀空間異質(zhì)性及其生態(tài)過程相互作用的結(jié)果，對維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要意義［1］。隨著人口增長和社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，景觀格局受人類干擾日益頻繁，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境壓力和風(fēng)險增加，引起水資源短缺、生物多樣性退化及糧食緊缺等問題［2-4］，一定程度上影響著區(qū)域可持續(xù)發(fā)展［5］。因此，基于景觀格局變化的生態(tài)評價逐漸成為新的研究熱點［6-8］。當(dāng)前，國內(nèi)外在該方面的研究主要有景觀類型變化［9-10］、景觀生態(tài)風(fēng)險［11］、景觀生態(tài)安全［12］等，已形成較成熟的研究體系，但對景觀格局脆弱性的研究還處于起步階段［13］。

景觀格局脆弱性起源于生態(tài)脆弱性，是從景觀層面研究格局信息與生態(tài)脆弱性之間的關(guān)系，建立具有生態(tài)學(xué)內(nèi)涵的指標(biāo)體系，從而為生態(tài)環(huán)境脆弱性評價提供新思路［4,14］。景觀格局脆弱性是指區(qū)域景觀格局受到外界擾動時表現(xiàn)出的敏感性和缺乏適應(yīng)能力使其結(jié)構(gòu)、功能及特性發(fā)生變化的一種性質(zhì)，其大小常用景觀脆弱度指數(shù)衡量［15］。該指數(shù)由景觀適應(yīng)度指數(shù)和景觀敏感度指數(shù)構(gòu)建而成，包括景觀類型、景觀水平尺度等多個景觀指數(shù)，可準(zhǔn)確地揭示區(qū)域景觀格局脆弱度及其動態(tài)變化［14］。目前，相關(guān)研究集中在脆弱性評價及其時空變化分析等，Preston 等［16］探討了脆弱性評價體系的構(gòu)建方法；Min 等［17］基于多個景觀指數(shù)分析了不同景觀格局對洪水脆弱性的影響，提出了沿海景觀模式規(guī)劃方針和恢復(fù)策略；張佳辰等［18］通過景觀類型脆弱度指數(shù)評價了青島市海岸帶生態(tài)脆弱性的時空規(guī)律，并發(fā)現(xiàn)未利用地、草地和林地脆弱度最高，水域脆弱度最低。但現(xiàn)階段脆弱性的定量評價體系尚需不斷完善［14］，景觀格局脆弱性驅(qū)動因素的研究以景觀類型和地形為主［19］，針對氣候及社會經(jīng)濟(jì)要素的研究較少；研究區(qū)多以沿海平原或經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的區(qū)域為主，針對地貌復(fù)雜多樣、生態(tài)脆弱和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的干旱區(qū)的研究報道較少。因此，亟待開展相關(guān)研究，為干旱區(qū)景觀格局認(rèn)知和管理提供科學(xué)支撐。

涼城縣位于內(nèi)蒙古中部，是岱海流域的主體，也是岱海湖所在地，對中國“兩屏三帶”生態(tài)安全戰(zhàn)略格局具有重要作用［20］。隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人類活動對景觀格局?jǐn)_動日益頻繁，導(dǎo)致全縣生態(tài)環(huán)境出現(xiàn)惡化現(xiàn)象，如岱海湖面萎縮、水位下降、水質(zhì)惡化等。鑒于此，本文以涼城縣為研究區(qū)，基于景觀脆弱度指數(shù)構(gòu)建了一種景觀脆弱性綜合指數(shù)，揭示了1980—2020年景觀格局及其脆弱性時空變化，探討了不同景觀類型、地形及多個社會經(jīng)濟(jì)要素對景觀格局脆弱性的影響機(jī)制，旨在為土地利用及景觀優(yōu)化、流域生態(tài)綜合治理等提供科學(xué)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)概況示意圖Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

研究時段為1980年、1995年、2000年、2010年、2015年和2020年，景觀類型矢量數(shù)據(jù)（1:100000）來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/）。按照國家級土地利用一級分類標(biāo)準(zhǔn)，將涼城縣劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6 種景觀類型（Kappa 系數(shù)均大于0.90，滿足景觀空間分析的精度）。數(shù)字高程模型（DEM）（30 m ASTER GDEM）來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站（http://www.gscloud.cn/）。氣象數(shù)據(jù)來源于涼城縣氣象局。農(nóng)作物播種面積、牲畜存欄數(shù)、總?cè)丝跀?shù)及GDP 來源于《內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》和《涼城縣志》等。

1.3 研究方法

1.3.1 單一景觀類型動態(tài)度 表示研究區(qū)在一定時間內(nèi)某一種景觀類型的變化速度。計算公式如下［21］：

式中：Ki為t1 到t2 內(nèi)第i類景觀類型的動態(tài)度；i為第i類景觀類型；t1、t2 為始末時間；Uit1、Uit2分別為t1、t2 第i類景觀類型的面積。

1.3.2 景觀脆弱度指數(shù) 基于景觀格局脆弱性內(nèi)涵，選取景觀敏感度指數(shù)和景觀適應(yīng)度指數(shù)構(gòu)建景觀脆弱度指數(shù)（Landscape Vulnerability Index，LVI），計算公式為：

式中：LVI 為景觀脆弱度指數(shù)；LSI 為景觀敏感度指數(shù)；LAI 為景觀適應(yīng)度指數(shù)；i為景觀類型；n為景觀類型數(shù)目；Ui為景觀干擾度指數(shù)；Vi為景觀類型易損度，標(biāo)準(zhǔn)化處理后其值分別為：耕地0.14、林地0.23、草地0.23、水域0.04、建設(shè)用地0.04、未利用地0.32［14］；PRD 為斑塊豐度密度指數(shù)；SHDI 為香農(nóng)多樣性指數(shù)；SHEI 為香農(nóng)均勻性指數(shù)；FNi為景觀破碎度指數(shù)；FDi為分維數(shù)指數(shù)；DOi為優(yōu)勢度指數(shù)；a、b、c為各指數(shù)權(quán)重，分別為：0.5、0.3和0.2［14］。

為進(jìn)一步比較涼城縣多年來景觀格局脆弱性的變化趨勢及整體差異，本文改進(jìn)并提出了一種景觀脆弱性綜合指數(shù)（Landscape Vulnerability Integrated Index，LVII），其計算公式為：

式中：Di表示景觀格局脆弱性等級（i=1，2，3，4，5）；Ai表示i等級的面積；S表示區(qū)域總面積。

2.3 兩組患兒治療前后肺功能變化情況比較 治療前，兩組患兒肺功能各項指標(biāo)比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；治療后，兩組患兒肺功能均顯著改善，觀察組小通道通氣指標(biāo)(FEF25、FEF50、FEF75)改善程度明顯優(yōu)于對照組，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，兩組大通道通氣指標(biāo)(FVC、FEV1、PEF)比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。見表3。

1.3.3 半變異函數(shù) 景觀脆弱度指數(shù)是一種區(qū)域變量，其空間異質(zhì)性是由隨機(jī)誤差和空間自相關(guān)引起的。半變異函數(shù)的擬合參數(shù)可準(zhǔn)確表征這種異質(zhì)性。其公式為［22］：

式中：γ(h)為間距為h時的半方差值；h為樣本距；N(h)為間距為h時的樣本總對數(shù)；Z(xi)、Z(xi+h)表示xi、xi+h處的景觀脆弱度指數(shù)。本文利用GS+9.0軟件生成擬合參數(shù)。

1.3.4 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)分析可以反映要素在空間上的依賴性?；贕eoDa 軟件，通過構(gòu)建權(quán)重矩陣計算全局、局部Moran’sI指數(shù)，從而探究區(qū)域不同年份各網(wǎng)格單元景觀脆弱度指數(shù)與其相鄰單元的空間相關(guān)性。

1.3.5 灰色關(guān)聯(lián)度分析 灰色關(guān)聯(lián)度分析源自于灰色關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，是根據(jù)參考序列與母序列發(fā)展態(tài)勢的相似性表征其關(guān)聯(lián)性。其步驟為：首先無量綱化處理原始數(shù)據(jù)；然后計算關(guān)聯(lián)系數(shù)；最后得出關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值即關(guān)聯(lián)度［23］。

2 結(jié)果與分析

2.1 涼城縣湖盆景觀變化

2.1.1 景觀類型時空變化 涼城縣景觀類型空間格局如圖2所示，耕地主要分布在岱海湖周邊，林地主要位于涼城西北部（蠻漢山）和東南部（馬頭山），草地分布較零散，水域以岱海為主，建設(shè)用地分布較均勻，但多位于岱海盆地（圖2）?？傮w上空間格局呈帶狀分布，分為西北部農(nóng)林牧交錯帶、岱海盆地經(jīng)濟(jì)核心區(qū)、東南部丘陵農(nóng)牧帶。

圖2 1980—2020年涼城縣景觀類型空間分布Fig.2 Spatial distribution of landscape types in Liangcheng Country from 1980 to 2020

1980—2020 年涼城縣景觀類型變化較為明顯（圖3），全縣主要景觀類型為耕地、草地，其中1980—2000年第一優(yōu)勢景觀類型為耕地，1995年面積達(dá)到最大；而2000—2020 年耕地面積持續(xù)下降，草地成為第一優(yōu)勢景觀類型，2020 年面積達(dá)到最大。林地是第三優(yōu)勢景觀類型，面積變化趨勢與草地一致。1980—2010年水域面積持續(xù)下降，2010—2020年逐漸增大。近40 a建設(shè)用地面積持續(xù)增加，未利用地面積占比最小。

圖3 1980—2020年涼城縣各景觀類型面積占比Fig.3 Area proportion of various landscape types in Liangcheng Country from 1980 to 2020

2.1.2 景觀動態(tài)度變化 1980—2020年涼城縣景觀類型動態(tài)度變化復(fù)雜（圖4）。耕地面積在1980—1995 年增速最大，1995 年以來持續(xù)呈減小趨勢，1995—2000 年減速最大。林地在1980—1995 年大幅轉(zhuǎn)為耕地；1995—2000 年林地面積恢復(fù)，2000—2010 年以0.40%的動態(tài)度增長；2010—2020 年小幅下降。草地面積與林地面積的變化趨勢相似，但2015—2020 年以0.16%的動態(tài)度增長，整體上草地變化速度較林地大。水域面積在1980—2010 年不斷減小，但2010年以來緩慢恢復(fù)。建設(shè)用地面積在1980—2015年快速上升，2015年緩慢上升。相較其他景觀類型，未利用地變化速度最大，1980—1995年最為顯著?？梢钥闯?，1980—1995年期間涼城縣產(chǎn)業(yè)發(fā)展以農(nóng)業(yè)為主，即以擴(kuò)大耕地規(guī)模來滿足生產(chǎn)需求［24］；1995—2010 年大力發(fā)展建筑業(yè)及工礦業(yè)，同時岱海水資源被大幅開采；2010—2020 年城鎮(zhèn)化加快，但保護(hù)岱海環(huán)境的意識不斷增強(qiáng)，水域面積得以緩慢恢復(fù)。

圖4 1980—2020年涼城縣單一景觀類型動態(tài)度Fig.4 Single landscape type dynamic degree in Liangcheng Country from 1980 to 2020

2.2 景觀格局脆弱性時空演變

結(jié)合涼城縣實際情況和前人研究結(jié)果，以3 km×3 km 網(wǎng)格為基本單元，70 m×70 m 為最優(yōu)粒度［14］，基于半變異函數(shù)模型參數(shù)擬合，利用ArcGIS 10.4 中的地統(tǒng)計模塊進(jìn)行克里金插值，得到?jīng)龀强h1980年、1995年、2000年、2010年、2015年和2020年景觀脆弱度指數(shù)空間分布圖（圖5）?？梢钥闯?，1980—2020 年涼城縣景觀格局脆弱性空間分布相似，表明區(qū)域脆弱性分布對地理格局具有較強(qiáng)依賴性［25］。高值區(qū)集中在涼城東南部和中部，因為東南部以耕地和草地為主，優(yōu)勢度較高，破碎化嚴(yán)重，導(dǎo)致景觀格局敏感性較高；中部以耕地為主、建設(shè)用地零散鑲嵌其中，該區(qū)域景觀豐富度小，均勻性差，外界干擾頻繁，因而脆弱性較高。低值區(qū)主要位于岱海及麥胡圖鎮(zhèn)中南部等（圖5）。LVI最大值、最小值相對穩(wěn)定，但2000 年LVI 最大值明顯降低，由于1995—2000 年景觀動態(tài)度大，景觀格局顯著變化，導(dǎo)致個別高值區(qū)格網(wǎng)單元LVI值下降。

圖5 1980—2020年涼城縣景觀脆弱性空間分布Fig.5 Continuous spatial distribution of landscape vulnerability index in Liangcheng Country from 1980 to 2020

本研究將景觀脆弱性劃分為5 個等級：低脆弱區(qū)（LVI＜0.20）、較低脆弱區(qū)（0.20～0.30）、中等脆弱區(qū)（0.30～0.40）、較高脆弱區(qū)（0.40～0.50）和高脆弱區(qū)（LVI＞0.50），來進(jìn)一步分析區(qū)域脆弱性時空變化。結(jié)果顯示，研究區(qū)景觀格局脆弱性以中、較高等級為主，占總面積的70%以上（圖6）。各脆弱性等級在不同時段內(nèi)變化差異明顯，整體上來看，低脆弱度區(qū)面積呈先降后升，由于水域是該等級主要的景觀類型，而水域面積先減后增；較低脆弱度區(qū)面積呈波動式上升；中等脆弱度區(qū)域面積先升后降再升，較高等級面積變化則相反，中、較高等級區(qū)域范圍較廣，其變化受全縣景觀格局和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響；高脆弱度區(qū)域面積呈先下降后上升再下降波動，其中2015—2020 年下降最為顯著，因為曹碾滿族鄉(xiāng)中部林地、草地斑塊形狀簡單化，景觀格局敏感性降低（圖5）。

近40 a 涼城縣景觀格局脆弱性（LVII）呈先降、后升再降的趨勢（圖6）。1980—1995 年，LVII 值下降，景觀類型的適當(dāng)調(diào)整對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生積極影響；1995—2015 年LVII 持續(xù)上升，快速城鎮(zhèn)化階段土地資源開發(fā)強(qiáng)度增大，景觀破碎化加劇，生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)能力不斷降低；2015—2020年LVII值快速下降，隨著生態(tài)問題治理的推進(jìn)，人們開始整合土地資源，優(yōu)化景觀格局，如岱海環(huán)境整治等，區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性也隨之下降。

圖6 1980—2020年涼城縣景觀格局脆弱性等級占比及LVII值變化Fig.6 Proportion of landscape pattern vulnerability level and LVII in Liangcheng Country from 1980 to 2020

2.3 景觀格局脆弱性空間自相關(guān)分析

涼城縣1980年、1995年、2000年、2010年、2015年和2020 年景觀脆弱度指數(shù)的全局Moran’sI分別為0.163、0.176、0.152、0.160、0.162 和0.186，該指數(shù)均為正且總體呈上升趨勢，表明近40 a來涼城縣景觀格局脆弱性存在空間正相關(guān)關(guān)系，且空間聚集性增強(qiáng)。但在1995—2000 年Moran’sI從0.176 下降到0.152，說明該時段內(nèi)景觀格局脆弱性空間分布有分散趨勢，出現(xiàn)多中心分布格局。

涼城縣景觀脆弱度高-高值區(qū)主要分布在曹碾滿族鄉(xiāng)中部和六蘇木鎮(zhèn)西北部（圖7），其中曹碾滿族鄉(xiāng)零散分布的耕地向林、草地轉(zhuǎn)化，提高了景觀連通性，致使該區(qū)域高脆弱度范圍不斷縮小；2000年后城鎮(zhèn)化建設(shè)加快，建設(shè)用地面積快速擴(kuò)張，尤其六蘇木鎮(zhèn)西北部增幅最明顯，導(dǎo)致該區(qū)域景觀破碎化加劇，高脆弱度范圍不斷擴(kuò)大。景觀脆弱度低-低值區(qū)集中分布在岱海及麥胡圖鎮(zhèn)中南部，其面積先減后增（圖7），1980—2010年岱海周邊低-低值區(qū)范圍在縮小，而2010—2020 年其范圍開始增大，與近年來岱海環(huán)境治理政策的實施有關(guān)；此外，近年來蠻漢鎮(zhèn)中部出現(xiàn)帶狀分布的低-低值區(qū)，這可能與該區(qū)域景觀類型間的轉(zhuǎn)化有關(guān)。

圖7 1980—2020年涼城縣景觀脆弱度LISA聚集圖Fig.7 Lisa aggregation map of landscape vulnerability index in Liangcheng Country from 1980 to 2020

2.4 景觀格局脆弱性變化特征

2.4.1 不同景觀類型的脆弱性變化特征 為了進(jìn)一步明確區(qū)域景觀格局脆弱性的演變特征，通過統(tǒng)計各景觀類型的LVI最值、變化范圍及LVII值，對不同景觀類型脆弱性的差異進(jìn)行分析。由表1 可知，研究區(qū)景觀格局脆弱性在不同景觀類型之間有顯著差異。不同時期內(nèi)耕地的LVI 最值波動程度最大，同一時期內(nèi)耕地的LVI 值變化最大，變化范圍均值為0.693，說明研究區(qū)耕地脆弱性處于多個等級的不穩(wěn)定態(tài)勢；水域的LVI最值變化最小，其次為未利用地，而未利用地的LVI 變化范圍最?。ň禐?.404），其次為水域，說明未利用地、水域脆弱度等級處于較穩(wěn)定狀態(tài)。但是在過去40 a，涼城縣不同景觀類型LVII 值具有較好的一致性（表2），從均值來看，林地、草地LVII值最大，因為僅分布于蠻汗鎮(zhèn)的部分林地和天成鄉(xiāng)中部的草地，集中連片，生態(tài)系統(tǒng)較為穩(wěn)定，脆弱性較低；而大部分林地、草地與其他景觀類型交錯分布，斑塊破碎化嚴(yán)重，脆弱性高；水域LVII 值最小，水域以岱海為主，聚集度高，抗干擾能力強(qiáng)，因而脆弱性最低。

表1 1980—2020年涼城縣各景觀類型LVI基本統(tǒng)計量Tab.1 Basic statistics of LVI of various landscape types in Liangcheng County from 1980 to 2020

表2 1980—2020年涼城縣各景觀類型LVII值Tab.2 LVII of various landscape types in Liangcheng County from 1980 to 2020

2.4.2 景觀格局脆弱性在地形上的變化特征 為進(jìn)一步探討區(qū)域景觀格局脆弱性在垂直空間上的變化規(guī)律，采用海拔和坡度2個地形指標(biāo)，分析景觀格局脆弱性與地形因子之間的相關(guān)性。本研究將海拔、坡度劃分為5 個等級（表3），分別統(tǒng)計研究區(qū)6個時期不同區(qū)間內(nèi)的LVII 值。由表3 可見，隨著海拔、坡度的增大，LVII 值呈先上升后下降規(guī)律。從多年均值來看，海拔＜1300 m、坡度＜5°的區(qū)域全縣LVII最低，由于岱海盆地地勢平坦，氣候宜人，岱海坐落其中，雖然人口密度較高，但景觀格局較為合理，因此該區(qū)域脆弱性最低。而海拔1700～1900 m、坡度25°～40°區(qū)域?qū)儆诟叽嗳醵葏^(qū)，這是由于該區(qū)域海拔高、地勢陡，容易發(fā)生水土流失等自然災(zāi)害，加之人們不合理的坡地開墾、建設(shè)用地擴(kuò)張等活動導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定性差。

表3 涼城縣各時期不同海拔、坡度等級LVII值Tab.3 LVII on different altitudes and slopes in different levels in Liangcheng Country

2.5 景觀格局脆弱性的影響要素

為了更好地探討景觀格局脆弱性影響因素，本文引入灰色關(guān)聯(lián)度分析各因子對景觀格局脆弱性貢獻(xiàn)作用大小。依據(jù)脆弱性內(nèi)在性質(zhì)和研究區(qū)發(fā)展形式，選取總?cè)丝跀?shù)、水域面積、農(nóng)作物播種面積、氣溫、降水、牲畜存欄數(shù)和GDP，計算與LVII 的關(guān)聯(lián)度，其值依次為0.952、0.905、0.868、0.820、0.767、0.716 和0.435。涼城縣景觀格局脆弱性與各因子的灰色關(guān)聯(lián)度在0.435～0.952，平均值為0.780，除GDP 外，其他因子與LVII 值均有很高的關(guān)聯(lián)性。其中，總?cè)丝跀?shù)的灰色關(guān)聯(lián)度最高，由于總?cè)丝跀?shù)增長是加速城鎮(zhèn)化的內(nèi)生動力，城鎮(zhèn)化導(dǎo)致各類房屋建筑用地及工業(yè)園區(qū)快速擴(kuò)張，景觀格局變化頻繁，區(qū)域生態(tài)環(huán)境隨之變化；其次為水域面積、農(nóng)作物播種面積，這說明人為干擾對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響大于氣候要素的影響。LVII與氣溫、降水及水域面積呈負(fù)相關(guān)，與其他因子呈正相關(guān)。因此，減少人類的過度干擾及合理利用自然資源對保護(hù)全縣生態(tài)環(huán)境至關(guān)重要。

3 討論

景觀格局變化與生態(tài)過程密切相關(guān)，基于景觀格局法開展生態(tài)脆弱性的研究有利于評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。本研究在借鑒和參考國際生態(tài)脆弱性綜合指數(shù)研究方法的基礎(chǔ)上［25］，提出了景觀脆弱性綜合指數(shù)。該指數(shù)有利于從不同層面分析區(qū)域脆弱性，同時,灰色關(guān)聯(lián)度可為驅(qū)動因素分析提供新思路。本文結(jié)合LVI、LVII 評價了近40 a 涼城縣景觀格局脆弱性變化趨勢，并定量、直觀地揭示了各要素與區(qū)域脆弱性的關(guān)系。本研究提供了湖盆景觀格局脆弱性及其影響因素研究方法和案例，構(gòu)建的評價體系具有可重復(fù)性，可為相似區(qū)域提供借鑒和啟發(fā)。

本研究表明，1980—2020年涼城縣景觀格局脆弱性總體呈下降趨勢，低脆弱區(qū)主要位于岱海及其周邊。這與馮琰瑋等［26］、徐智超等［27］、賴其力孟格［28］的研究結(jié)果一致，可見LVII可以用于揭示區(qū)域脆弱性。從景觀格局脆弱性與景觀類型的關(guān)系表明：涼城縣耕地LVI 變化最大，林、草地脆弱性較高，這是因為耕地是涼城的主要景觀類型，分布范圍廣，因此LVI 變化較大；同時，林、草地斑塊破碎且形狀復(fù)雜，與其他景觀類型交錯分布。加之研究區(qū)屬半干旱區(qū)丘陵盆地，地勢陡峭、溝壑縱橫、水土流失嚴(yán)重、植被長勢較差［29］，因而脆弱性較高。此外，研究發(fā)現(xiàn)脆弱度較高的景觀類型穩(wěn)定性較弱，抵抗外界侵襲能力較差，極易被周邊變化所影響［18］。隨著2000年以來退耕還林（草）工程、禁牧舍飼養(yǎng)殖等政策的實施，導(dǎo)致林、草地面積不斷增大，但2000—2010 年研究區(qū)LVII 呈上升趨勢，2015 年后林、草地脆弱性明顯下降，這可能是因為退耕還林（草）工程初期生態(tài)恢復(fù)的效用還未凸顯出來；如李建飛等［30］發(fā)現(xiàn)，2000—2010年涼城縣植被處于退化狀態(tài)。同時，景觀格局脆弱性變化受地形影響明顯，近40 a來岱海盆地LVII 總體上升，這主要是地勢相對平坦，資源豐富，人口密度大，生態(tài)壓力大，脆弱性升高。總?cè)丝跀?shù)和水域面積是影響縣域景觀格局脆弱性的2個主要因素，這可能是人口越多、人類活動強(qiáng)度越大，頻繁擾動和塑造區(qū)域景觀格局所致；岱海水域面積變化劇烈，如1980—2010年岱海面積持續(xù)縮小，LVII值由1.707上升到2.450，這主要是工農(nóng)業(yè)大量耗水、工業(yè)污水排放及地下水環(huán)境惡化所致［31-32］；由于岱海保護(hù)政策的實施，2010—2020年岱海水域面積得到緩慢恢復(fù)。

可見，人類活動對區(qū)域脆弱性影響較大；國家和區(qū)域政策等也是影響脆弱性變化的重要因素。因此，未來應(yīng)合理利用水土資源，減少人類不合理活動影響，宜耕則耕、宜林則林、宜建則建，提高林、草地連通性及穩(wěn)定性；實施岱海流域綜合治理，降低流域生態(tài)脆弱性，實現(xiàn)人與自然及經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

本文在構(gòu)建中小尺度（縣域）景觀脆弱性綜合指數(shù)時并未考慮地形、氣候等因素，這是因為區(qū)域景觀類型可在一定程度上反映所處地理位置和氣候特征，加之中小尺度上氣候要素空間分異較小，一定程度上會影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，中大尺度研究中應(yīng)予以充分考慮地形和氣候要素的分異等。另一方面，目前對景觀指數(shù)的內(nèi)在生態(tài)學(xué)機(jī)理認(rèn)識較為有限，很難保證評價體系的客觀性，因此基于生態(tài)學(xué)內(nèi)涵的景觀指數(shù)研究是未來的研究重點。此外，應(yīng)加強(qiáng)驅(qū)動因素空間上作用機(jī)制的探究，為制定可操作、更有效、更精準(zhǔn)的生態(tài)管控修復(fù)方案提供科學(xué)參考。

4 結(jié)論

基于1980—2020 年景觀類型數(shù)據(jù)，本文在3 km×3 km格網(wǎng)基礎(chǔ)上分析了涼城縣景觀類型變化過程，并探討了區(qū)域景觀格局脆弱性的時空變化規(guī)律及其影響因素，主要結(jié)論如下：

（1）各景觀類型動態(tài)度在不同時段內(nèi)具有不同的變化特征。除未利用地外，2010 年前林地、草地及耕地變化較為頻繁，而2010 年以來水域、建設(shè)用地動態(tài)度較大。

（2）近40 a景觀格局脆弱性全局Moran’sI指數(shù)大于0.160，總體上升，存在空間正相關(guān)性且空間聚集性增強(qiáng)，高-高值區(qū)位于曹碾滿族鄉(xiāng)和六蘇木鎮(zhèn)北部，低-低值區(qū)位于岱海及麥胡圖鎮(zhèn)南部；研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐步改善，LVII 值由1980 年的3.413下降到2020年的2.928。

（3）研究區(qū)耕地LVI差異較大，林地、草地LVII較高，脆弱性排序為：林地＞草地＞耕地＞未利用地＞建設(shè)用地＞水域。在垂直空間上，海拔1700～1900 m、坡度25°～40°片區(qū)景觀脆弱度最高，而地勢平坦、資源豐富的岱海盆地生態(tài)狀況較好，但有變差趨勢?；疑P(guān)聯(lián)度分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)生態(tài)狀況更易受人類活動的影響。