遼寧省昌圖縣非耕地斑塊對(duì)耕地系統(tǒng)景觀異質(zhì)性的影響

邊振興，關(guān)明昊，佟昊軒，楊玉靜，初琢明，于 淼

(1.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)土地與環(huán)境學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110866；2.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110866)

耕地系統(tǒng)是以耕地資源為主體的自然生態(tài)系統(tǒng)和以人類活動(dòng)(包括技術(shù)、耕作制度等)為主體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)共同形成的復(fù)合系統(tǒng)[1-2]。從土地利用的角度出發(fā)，可將耕地系統(tǒng)視為一個(gè)具有一定長(zhǎng)、寬、高的有機(jī)立體空間，其長(zhǎng)和寬通常由耕地規(guī)模決定，高度則由耕層厚度及種植的作物決定[2]。從景觀生態(tài)學(xué)的角度出發(fā)，耕地系統(tǒng)由耕地要素與其周邊和內(nèi)部的林地、草地、溝渠等自然和半自然非耕地要素共同組成，非耕地是動(dòng)植物棲息的主要場(chǎng)所，為農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的健康與可持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[3]。然而隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的高速發(fā)展，大量非耕地斑塊從耕地周邊消失，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、類型單一的耕地系統(tǒng)使得景觀異質(zhì)性受到嚴(yán)重制約[4]。景觀異質(zhì)性是指在一個(gè)景觀系統(tǒng)中景觀要素類型、組合及屬性在空間或時(shí)間上的變異性[5]，異質(zhì)性強(qiáng)對(duì)維持耕地系統(tǒng)中的生物多樣性、維護(hù)耕地生態(tài)安全具有重要意義[6-7]。景觀異質(zhì)性一般通過(guò)多個(gè)指數(shù)表達(dá)，如Shannon多樣性指數(shù)、最大斑塊指數(shù)及連接度指數(shù)等[8-9]。通過(guò)多個(gè)指數(shù)表征景觀異質(zhì)性較為繁瑣，缺乏綜合性，采用單一指數(shù)表征景觀異質(zhì)性如Rao二次熵指數(shù)[10]、基于高分辨率NDVI數(shù)據(jù)的變異函數(shù)模型等[11]更為簡(jiǎn)潔，易于表達(dá)景觀異質(zhì)性特征。

景觀異質(zhì)性與研究尺度有關(guān)，尺度問(wèn)題一直是景觀生態(tài)學(xué)關(guān)注的重點(diǎn)[12-13]。區(qū)域不同，研究尺度也不同，如李瑩瑩等[14]比較了多種尺度的網(wǎng)格，得出3 km×3 km的網(wǎng)格在兼顧環(huán)巢湖多水塘地區(qū)空間特征與運(yùn)算效率方面取得了較好的平衡；楊庚等[15]在綜合考慮平朔礦區(qū)大小及斑塊平均面積等因素的基礎(chǔ)上，采用0.5 km×0.5 km的規(guī)則網(wǎng)格劃分樣區(qū)；梁佳欣等[16]借助半變異函數(shù)理論，得到南四湖濕地適宜的研究尺度為1 km。以上研究均表明，不同區(qū)域的適宜研究尺度不具有普適性。在景觀生態(tài)學(xué)中，耕地系統(tǒng)尚無(wú)明確的空間范圍定義，因此需綜合考慮研究區(qū)面積及斑塊平均大小等多種因素來(lái)確定研究尺度。

已有研究表明，通過(guò)構(gòu)建一定比例的非耕地能夠提高景觀異質(zhì)性，然而提高非耕地比例，景觀異質(zhì)性并非持續(xù)增強(qiáng)，高比例的非耕地仍會(huì)出現(xiàn)景觀異質(zhì)性弱的現(xiàn)象，且非耕地比例相近時(shí)，因其斑塊數(shù)量、結(jié)構(gòu)及類型不同，景觀異質(zhì)性存在明顯差異[17-18]。基于此，該研究以遼寧省內(nèi)典型玉米種植區(qū)——鐵嶺市昌圖縣為研究區(qū)，探討不同非耕地比例下耕地系統(tǒng)景觀異質(zhì)性的差異，明確各類非耕地對(duì)景觀異質(zhì)性的影響程度，探明景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱差異最大時(shí)對(duì)應(yīng)的非耕地比例及顯著影響景觀異質(zhì)性的非耕地斑塊特征，以期定量分析非耕地斑塊與景觀異質(zhì)性之間的關(guān)系，為昌圖縣低非耕地比例營(yíng)造強(qiáng)景觀異質(zhì)性提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

遼寧省鐵嶺市昌圖縣(42°33′～43°29′ N，123°32′～124°26′ E)位于遼寧省最北部，松遼平原南端，遼、吉、蒙交界處，屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，雨熱同期。地貌自東向西由低山丘陵向遼河平原過(guò)渡，主要分布的土壤類型為暗棕壤、黑土、草甸土、風(fēng)沙土，種植作物以玉米為主，是東北典型玉米種植區(qū)。昌圖縣耕地集中連片分布，田塊形狀較為規(guī)整，周邊僅存在少量以闊葉林為主的防護(hù)林體系及其他非耕地，景觀結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，亟需調(diào)整各類景觀要素，提升景觀異質(zhì)性。

1.2 研究尺度及非耕地類型劃定

以昌圖縣1∶5 000精度的土地利用數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，采用ArcMap 10.3軟件中的漁網(wǎng)工具設(shè)定邊長(zhǎng)0.5、1、1.5、2 km這4種尺度的網(wǎng)格劃分研究區(qū)。昌圖縣非耕地斑塊面積較小且分布零散，景觀生態(tài)學(xué)研究認(rèn)為，景觀樣本面積為斑塊平均面積的2～5倍時(shí)能綜合反映景觀格局信息[19-20]。為保證研究尺度既不丟失細(xì)碎非耕地斑塊信息，又能綜合反映樣本景觀格局，且避免樣本數(shù)量過(guò)多，綜合比較4種尺度網(wǎng)格后，選取1 km為研究尺度，將研究區(qū)劃分成4 093個(gè)網(wǎng)格，并根據(jù)研究區(qū)土地利用類型將非耕地景觀劃分為林地、草地、水域、溝渠及農(nóng)村道路5種類型，其中林地包括喬木林地、灌木林地及其他林地，水域包括河流水面、水庫(kù)水面及坑塘水面。5種景觀類型涵蓋了研究區(qū)內(nèi)所有的非耕地類型，具有一定代表性[21-22]。計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元的非耕地總面積比例及不同非耕地類型的面積比例，昌圖縣4 093個(gè)網(wǎng)格單元中，僅有867個(gè)網(wǎng)格非耕地比例在15%以上，非耕地比例不足15%的網(wǎng)格有3 226個(gè)，約占網(wǎng)格總數(shù)的79%。為保證樣本數(shù)量充足，避免各非耕地比例區(qū)間樣本數(shù)量差異過(guò)大，選取0～15%為主要研究區(qū)間，探尋低非耕地比例營(yíng)造強(qiáng)景觀異質(zhì)性的方法。

1.3 Rao二次熵指數(shù)計(jì)算

Rao二次熵指數(shù)(quadratic entropy)是一種通過(guò)單一指標(biāo)綜合表征景觀異質(zhì)性的方法，其計(jì)算分為2個(gè)步驟：首先將每個(gè)網(wǎng)格等分成4個(gè)區(qū)域，建立質(zhì)量維度-描述符，采用語(yǔ)義相異法計(jì)算網(wǎng)格內(nèi)4個(gè)區(qū)域之間的語(yǔ)義距離。語(yǔ)義相異法是一種不確定空間的參數(shù)化表達(dá)方法，在早年間已經(jīng)得到應(yīng)用[23-24]，其計(jì)算公式為

(1)

式(1)中，d(CA，CB)為區(qū)域A與區(qū)域B之間的語(yǔ)義距離；U為每個(gè)網(wǎng)格等分的區(qū)域數(shù)量；W為描述符的權(quán)重，由于各描述符變化范圍不同，景觀異質(zhì)性涉及的角度較多，難以比較各描述符的重要程度，選擇層次分析法及熵權(quán)法等主、客觀賦權(quán)法均存在較大困難，因此筆者采用均權(quán)法賦值，更能體現(xiàn)公正性與客觀性[25]；S為每個(gè)概念空間中經(jīng)計(jì)算指標(biāo)得到的具體分值。計(jì)算得到4個(gè)區(qū)域之間的語(yǔ)義距離后，即可計(jì)算二次熵指數(shù)Q，用于表示每個(gè)網(wǎng)格的景觀異質(zhì)性，其計(jì)算公式為

(2)

式(2)中，pA與pB分別為區(qū)域A與區(qū)域B的面積占比。計(jì)算過(guò)程均在Fragstats 4.2、ArcGIS 10.2及Excel 2019軟件中完成。計(jì)算得到二次熵指數(shù)后，將其劃分為強(qiáng)(>2～2.5)、較強(qiáng)(>1.5～2)、中等(>1～1.5)、較弱(>0.5～1)及弱(0～0.5)5個(gè)等級(jí)，再進(jìn)行后續(xù)特征分析。

1.4 景觀指數(shù)的選取與計(jì)算

景觀指數(shù)包括景觀單元特征指數(shù)和景觀整體特征指數(shù)2個(gè)部分，前者用于描述斑塊面積、數(shù)量、周長(zhǎng)等基本特征，后者則包括反映景觀整體特征的構(gòu)型指數(shù)及多樣性指數(shù)等[26-27]。筆者將土地利用矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分辨率5 m的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行景觀指數(shù)計(jì)算，選取景觀形狀指數(shù)(LSI)表征景觀的形狀特征，選取聚集度指數(shù)(AI)表征景觀中不同斑塊之間的粘合程度，選取景觀分離度指數(shù)(DIVISION)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)表征景觀的破碎程度，選取香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)表征景觀的多樣性，以上5個(gè)指數(shù)分別從不同方面反映景觀異質(zhì)性；另選取斑塊密度(PD)、景觀分割指數(shù)(SPLIT)表征耕地系統(tǒng)中非耕地斑塊的破碎程度，選取平均形狀指數(shù)(SHAPE_MN)表征非耕地斑塊的形狀特征，選取景觀結(jié)合度指數(shù)(COHESION)、聚集度指數(shù)(AI)表征非耕地斑塊的粘合程度，選取斑塊平均最近鄰體距離指數(shù)(ENN_MN)表征不同非耕地斑塊之間的連通性。整個(gè)計(jì)算過(guò)程均在Fragstats 4.2及ArcGIS 10.2軟件中完成。

1.5 數(shù)據(jù)分析

首先對(duì)不同非耕地比例下景觀異質(zhì)性差異最大的樣本網(wǎng)格進(jìn)行回歸分析，通過(guò)2個(gè)擬合模型得出景觀異質(zhì)性差異最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的非耕地比例；其次采用冗余分析(redundancy analysis，RDA)定量研究不同非耕地類型對(duì)景觀異質(zhì)性的影響；最后通過(guò)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)探討異質(zhì)性差異較大的網(wǎng)格單元中非耕地的結(jié)構(gòu)特征是否存在顯著性差異。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀異質(zhì)性特征分析

通過(guò)繪制箱線圖(圖2)分析昌圖縣5個(gè)景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱等級(jí)中非耕地比例的特征。在景觀異質(zhì)性弱的網(wǎng)格單元中，非耕地比例平均值約為5.90%；在景觀異質(zhì)性強(qiáng)的網(wǎng)格單元中，非耕地比例平均約為9.10%；異質(zhì)性較弱及中等的網(wǎng)格單元中非耕地比例平均值較為接近，分別為7.16%及7.48%；景觀異質(zhì)性較強(qiáng)的網(wǎng)格單元中非耕地比例略大于異質(zhì)性較弱及中等的網(wǎng)格單元，約為8.10%。不同網(wǎng)格單元景觀異質(zhì)性最低值約為0.14，非耕地比例為1.67%；最高值約為2.47，非耕地比例為5.42%。

在5個(gè)景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱等級(jí)中，非耕地比例的最大值均在14.5%左右，但非耕地比例的最小值存在差異，景觀異質(zhì)性強(qiáng)的網(wǎng)格非耕地比例最小值為4.02%，明顯高于其他4個(gè)等級(jí)，說(shuō)明強(qiáng)景觀異質(zhì)性需要較高比例的非耕地作為支撐。整體來(lái)看，景觀異質(zhì)性越強(qiáng)，非耕地比例平均值越高。景觀異質(zhì)性相同時(shí)，非耕地比例的高低存在明顯差異。低比例的非耕地可以營(yíng)造較強(qiáng)的景觀異質(zhì)性，非耕地比例較高時(shí)，也存在景觀異質(zhì)性弱的情況，因此兩者之間并不存在明顯的線性關(guān)系。

2.2 景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱差異及變化幅度分析

從研究區(qū)0～15%非耕地比例區(qū)間中提取出異質(zhì)性強(qiáng)及異質(zhì)性弱的樣本網(wǎng)格(圖3)，由于樣本網(wǎng)格的非耕地比例并不連續(xù)，為探究1 km尺度下任意且相同非耕地比例景觀異質(zhì)性差異的一般規(guī)律，采用回歸分析得到非耕地比例與景觀異質(zhì)性的擬合模型，通過(guò)2個(gè)擬合模型得出相同非耕地比例下景觀異質(zhì)性差異的最大值。異質(zhì)性強(qiáng)的樣本網(wǎng)格共239個(gè)，擬合模型為y=2.2×[1-e-68.74(x-0.01)]，其中y表示Rao二次熵指數(shù)，x表示非耕地比例，模型擬合優(yōu)度約為0.857 9，表明非耕地比例對(duì)景觀異質(zhì)性的解釋程度達(dá)到85.79%，具有較好的擬合性。異質(zhì)性弱的樣本網(wǎng)格共104個(gè)，擬合模型為y=1.35x+0.23，模型擬合優(yōu)度約為0.491 2。

由圖4可知，在任意非耕地比例下，景觀異質(zhì)性值都不確定，均存在強(qiáng)弱差異。非耕地比例在0～5%區(qū)間時(shí)，相同比例下景觀異質(zhì)性差異隨非耕地比例的增加逐漸增大，在5%～8%區(qū)間內(nèi)景觀異質(zhì)性差異隨非耕地比例增加而緩慢增大。非耕地比例為8%時(shí)，景觀異質(zhì)性相差最大，Rao二次熵指數(shù)約為1.84，表明在此比例下，景觀異質(zhì)性的提升空間最大，不增加非耕地面積比例，通過(guò)優(yōu)化配置非耕地的組成及結(jié)構(gòu)，景觀異質(zhì)性提升效果最為顯著。非耕地比例超過(guò)8%后，景觀異質(zhì)性差異又逐漸縮小，因此在0～15%的比例區(qū)間內(nèi)，非耕地比例為5%～8%時(shí)在生產(chǎn)及生態(tài)空間上效益最高。

2.3 非耕地組成對(duì)景觀異質(zhì)性的影響分析

對(duì)二次熵指數(shù)、5個(gè)景觀指數(shù)與非耕地景觀的相關(guān)性進(jìn)行RDA排序，結(jié)果見(jiàn)表1。RDA前4個(gè)排序軸的特征值之和為0.48，第1、第2排序軸的特征值分別為0.477 2和0.002 7，2個(gè)排序軸共計(jì)解釋了47.99%的景觀異質(zhì)性差異和99.97%的非耕地類型與景觀異質(zhì)性差異的關(guān)系，說(shuō)明第1、第2排序軸較好地反映了兩者之間的關(guān)系。在第1、第2排序軸上，景觀異質(zhì)性差異與非耕地類型比例的相關(guān)系數(shù)分別為0.702 0和0.335 8，進(jìn)一步說(shuō)明不同非耕地類型與景觀異質(zhì)性差異的關(guān)系較為密切。冗余分析表明，4個(gè)排序軸對(duì)不同非耕地類型組成與景觀異質(zhì)性差異關(guān)系的解釋程度達(dá)48%；蒙特卡洛(Monte Carlo)檢驗(yàn)顯示，第1軸與前4軸代表的不同非耕地類型和景觀異質(zhì)性之間呈極顯著相關(guān)(第1軸F=300.0，P=0.002；前4軸F=60.8，P=0.002)，表明排序結(jié)果可以較好地解釋不同非耕地類型與景觀異質(zhì)性之間的關(guān)系。

偏冗余分析(partial RDA)結(jié)果(表2)顯示，林地、農(nóng)村道路、水域、草地及溝渠5種非耕地類型對(duì)景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱的影響達(dá)極顯著水平(P<0.01)，5種非耕地類型共同解釋了48%的景觀異質(zhì)性差異。其中林地的單獨(dú)解釋率最高，達(dá)28.3%;溝渠的解釋率最低，為1.2%。

表2 不同非耕地景觀類型對(duì)景觀異質(zhì)性獨(dú)立影響作用的偏RDA分析

選擇這5種非耕地景觀類型繪制 RDA 二維排序圖，結(jié)果見(jiàn)圖4。圖4中帶箭頭的線段表示景觀異質(zhì)性及不同非耕地類型，箭頭所處的象限表示與排序軸的正負(fù)相關(guān)性，線段間的夾角表示兩變量間的相關(guān)性，線段的長(zhǎng)度表示各變量間的解釋或被解釋程度[28]。林地、草地、水域、農(nóng)村道路及溝渠5種非耕地類型比例均與第1排序軸正相關(guān)，其中林地比例與第1排序軸相關(guān)性最強(qiáng)；草地與農(nóng)村道路比例與第2排序軸呈正相關(guān)，且農(nóng)村道路與第2排序軸的正相關(guān)性強(qiáng)于草地，林地、溝渠及水域與第2排序軸呈負(fù)相關(guān)，且水域比例與第2排序軸的負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)。由此說(shuō)明，第1排序軸主要反映林地、草地比例的綜合變化情況，第2排序軸主要反映農(nóng)村道路及水域比例的綜合變化情況。從因子之間的關(guān)系來(lái)看，5種非耕地類型與二次熵指數(shù)的夾角均為銳角，表明5種非耕地類型比例與景觀異質(zhì)性均呈顯著正相關(guān)。二次熵指數(shù)與第1排序軸的夾角極小，表明兩者的相關(guān)性最強(qiáng)，景觀異質(zhì)性的差異可以通過(guò)第1排序軸較好地說(shuō)明。

2.4 非耕地結(jié)構(gòu)對(duì)景觀異質(zhì)性的影響分析

對(duì)景觀異質(zhì)性差異較大的網(wǎng)格單元中表征非耕地斑塊結(jié)構(gòu)特征的6個(gè)景觀指數(shù)進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，結(jié)果(表3)顯示，除斑塊平均最近鄰體距離指數(shù)(ENN_MN)外，其他景觀指數(shù)并無(wú)顯著性差異。

表3 景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱差異較大的樣本網(wǎng)格中非耕地的獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)

萊文方差等同性檢驗(yàn)P>0.05，可認(rèn)為景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱不同的網(wǎng)格單元中，非耕地斑塊的ENN_MN 方差相等，雙尾顯著性概率sig.值=0.014<0.05，即不同景觀異質(zhì)性的網(wǎng)格單元中，非耕地斑塊的ENN_MN 存在顯著性差異。ENN_MN表示的是非耕地斑塊之間最近的平均距離，是非耕地連通性的一種度量[29]，非耕地斑塊之間的連通性越強(qiáng)，景觀異質(zhì)性就越強(qiáng)。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

景觀異質(zhì)性是許多基本生態(tài)過(guò)程和物理環(huán)境過(guò)程在空間和時(shí)間尺度連續(xù)系統(tǒng)上共同作用的產(chǎn)物，會(huì)直接影響生態(tài)系統(tǒng)的多種屬性[30]。該研究采用Rao二次熵指數(shù)表征景觀異質(zhì)性，相比于常用的景觀格局指數(shù)，其對(duì)景觀異質(zhì)性的定量表征具有綜合性的特點(diǎn)，是一個(gè)潛在的景觀設(shè)計(jì)、規(guī)劃和管理程序的支持工具[31]。研究表明，昌圖縣0～15%非耕地比例區(qū)間內(nèi)，景觀異質(zhì)性最高值約為2.47，最低值約為0.14，在任意非耕地比例下，景觀異質(zhì)性均為不確定值，非耕地比例相近時(shí)，景觀異質(zhì)性存在明顯差異。PENKO等[32]研究表明，因非耕地斑塊數(shù)量及類型不同，景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱也不同；WEISSTEINER等[33]研究也指出，以自然或半自然的小斑塊為主的景觀異質(zhì)性較強(qiáng)。因此不增加非耕地的比例，也可通過(guò)改善其結(jié)構(gòu)，使景觀異質(zhì)性達(dá)到較強(qiáng)水平。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果表明，景觀異質(zhì)性不同的網(wǎng)格單元，非耕地斑塊的ENN_MN指數(shù)存在顯著性差異(P<0.05)，即可以通過(guò)提升非耕地斑塊之間的連通性來(lái)提升景觀異質(zhì)性。張永生等[34]的研究也表明，非耕地斑塊越集中，越有利于麥田中生物多樣性的增加。由于昌圖縣農(nóng)民有意識(shí)地將耕地集中耕作，使耕地斑塊相互鑲嵌，在空間上成連續(xù)性分布的形態(tài)，而非耕地斑塊受到耕地集中連片經(jīng)營(yíng)的影響，破碎化嚴(yán)重，不同非耕地類型之間連通度低，難以形成整體系統(tǒng)發(fā)揮其生態(tài)效益，因此景觀異質(zhì)性受到嚴(yán)重制約。高度連通的非耕地可以促進(jìn)資源、物種、物質(zhì)及能量的流動(dòng)與傳播，通過(guò)提升非耕地斑塊的連通度來(lái)提升景觀異質(zhì)性，既能維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)健康穩(wěn)定，又能保障糧食產(chǎn)量，是符合我國(guó)國(guó)情的新思路、新方法。

在調(diào)整非耕地時(shí)，不僅要提升其連通性，也要注重提升其多樣性。研究采用冗余分析得出林地、草地、農(nóng)村道路、水域及溝渠5種非耕地類型均對(duì)景觀異質(zhì)性有顯著的正向影響(P<0.05)，其中林地對(duì)景觀異質(zhì)性的解釋率最高，達(dá)28.3%，因此增加林地的比例，增強(qiáng)景觀異質(zhì)性的效率最高。這可能是由于林地邊界并不規(guī)則，各類生物可以與外界進(jìn)行頻繁的物質(zhì)交流，因此景觀異質(zhì)性增強(qiáng)幅度較大。MARACAHIPES等[35]研究也表明，保存和保護(hù)河岸林地對(duì)于可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，河岸邊的林地可以提供遮蔭并調(diào)節(jié)區(qū)域小氣候，是維持生物多樣性和涵養(yǎng)水源的基礎(chǔ)。提升林地的比例雖然經(jīng)濟(jì)成本高且樹(shù)木生長(zhǎng)緩慢，但長(zhǎng)久來(lái)看可使景觀異質(zhì)性顯著提升，具有極高的生態(tài)價(jià)值，進(jìn)而充分保護(hù)耕地中的生物多樣性，對(duì)于維持耕地生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定具有積極意義。農(nóng)村道路雖對(duì)增強(qiáng)景觀異質(zhì)性有積極作用，但作用程度不及林地，甚至?xí)?duì)耕地生態(tài)系統(tǒng)會(huì)造成負(fù)面影響。費(fèi)嫻等[36]研究指出，道路附近的節(jié)肢動(dòng)物數(shù)量及多樣性均高于遠(yuǎn)離道路處，因此道路邊緣會(huì)吸引節(jié)肢動(dòng)天敵，由于車輛行駛形成“生態(tài)陷阱”，造成動(dòng)物的非正常死亡。

保障耕地面積是設(shè)計(jì)規(guī)劃耕地系統(tǒng)景觀格局的前提。該研究通過(guò)回歸分析得出，當(dāng)網(wǎng)格單元的非耕地比例超過(guò)5%后，相同非耕地比例景觀異質(zhì)性差異增加較為緩慢，可以實(shí)現(xiàn)低比例營(yíng)造強(qiáng)異質(zhì)性。當(dāng)非耕地比例達(dá)8%時(shí)，景觀異質(zhì)性差異最大，在此比例下提升非耕地斑塊連通性、增加林地比例，景觀異質(zhì)性提升效果最為明顯。為反映昌圖縣的特點(diǎn)，筆者選取0～15%非耕地比例研究區(qū)間及1 km的研究尺度，為保證研究結(jié)論及方法的普適性，在今后對(duì)于其他地區(qū)的研究中，適宜的研究區(qū)間及尺度有待進(jìn)一步探索。

3.2 結(jié)論

(1)非耕地比例在0～15%區(qū)間內(nèi)，昌圖縣不同網(wǎng)格單元景觀異質(zhì)性最低值約為0.14，最高值約為2.47，非耕地比例相近時(shí)，景觀異質(zhì)性存在明顯差異。8%是1 km網(wǎng)格尺度下景觀異質(zhì)性差異最大時(shí)對(duì)應(yīng)的非耕地比例，在5%～8%的非耕地比例區(qū)間內(nèi)優(yōu)化布局非耕地的組成及結(jié)構(gòu)，景觀異質(zhì)性提升效果最為明顯。

(2)林地、農(nóng)村道路、水域、草地及溝渠5種非耕地類型對(duì)景觀異質(zhì)性有極顯著的正向影響(P<0.01)，5種非耕地類型共同解釋了48%的景觀異質(zhì)性強(qiáng)弱差異，其中林地的單獨(dú)解釋率最高，達(dá)28.3%。

(3)景觀異質(zhì)性不同的網(wǎng)格單元中非耕地斑塊的ENN_MN存在顯著性差異(P<0.05)。非耕地斑塊連通性越強(qiáng)，景觀異質(zhì)性越強(qiáng)。