吉尔格朗河流域塞威氏苹果53年来景观格局动态变化

李健, 贾翔, *, 陈蜀江, 许超宗, 刘逸豪, 罗青青, 黄铁成, 陈孟禹

吉尔格朗河流域塞威氏苹果53年来景观格局动态变化

李健1,2,3, 贾翔1,2,3, *, 陈蜀江1,2,3, 许超宗1,2,3, 刘逸豪4, 罗青青5, 黄铁成4, 陈孟禹4

1. 新疆干旱区湖泊环境与资源实验室, 新疆 乌鲁木齐 830054; 2. 新疆师范大学地理科学与旅游学院, 新疆 乌鲁木齐 830054; 3. 乌鲁木齐空间遥感应用研究所, 新疆 乌鲁木齐 830054; 4. 北京林业大学精准林业北京市重点实验室, 北京 100083; 5. 新疆工程学院土木工程学院，新疆 乌鲁木齐 830023

以景观生态学理论和遥感技术为基础, 基于1964年、1980年、2000年、2017年四期遥感影像数据充分利用GIS、RS、景观格局方法、空间地统计学等方法对影像进行解译, 结合野外实地调查资料等其他信息源, 分析研究区景观格局动态变化特征, 结果发现: (1)1964—2017年塞威氏苹果斑块数、斑块密度、边界密度较大, 且呈逐渐增加的趋势, 其景观生态过程较活跃, 2000年以前受到人类活动的干扰较强。塞威氏苹果的面积减少, 斑块数增加, 破碎化加大, 斑块破碎化程度增加, 受到人为和自然环境的干扰程度变多。(2)1964—2017年斑块数、斑块密度、边界密度等指数总体呈增加趋势, 斑块形状趋于不规则, 边界区域不规则性。(3)蔓延度指数、香农多样性指数、景观均匀度指数虽然总体变动不够明显, 但存在部分波动变化, 景观的异质性程度在增加, 这可能是人为干扰使塞威氏苹果消亡面积比例降低所致。塞威氏苹果面积从1964年到2017年减少了3870.81 hm2, 年均动态度为-1.20%。

吉尔格朗河; 塞威氏苹果; 景观格局; 动态变化

0 前言

新疆野苹果又称塞威氏苹果[(Ldb.) Roem], 系蔷薇科苹果属落叶小乔木, 为第三纪孑遗植物之一[1]。一般认为我国长期栽培的本土原产的苹果, 由新疆天山西部的野苹果驯化而来[2]。塞威氏苹果具有重要的潜在利用价值、科学研究价值和种质资源价值, 对当地生态环境和社会发展具有重要的意义[3-4], 已越来越多的引起社会各界的广泛关注[5]。目前, 对塞威氏苹果的研究多集中在通过外部形态对塞威氏苹果的描述、对塞威氏苹果保护措施的探讨、对塞威氏苹果种群特征研究、以及种子的萌发特性研究等方面, 有关塞威氏苹果林多年分布规律及其地理分布格局的研究较少[6]。

本文选择吉尔格朗河流域塞威氏苹果作为研究对象, 基于1964年、1980年、2000年和2017年四期遥感影像数据和其他非遥感数据为信息源, 结合野外实地调查资料, 在地理信息系统软件的支持下, 运用景观格局指数和空间分析技术, 定量分析53年来吉尔格朗河流域塞威氏苹果动态变化特征, 加深对研究区塞威氏苹果物种多样性和生态多样性保护问题的认识, 为合理科学地制定生态修护与保护政策提供科学依据。

1 研究区概况

研究区域位于新疆西北部伊犁哈萨克自治州的巩留县, 巩留县地理位置为东经81°34′—83°35′、北纬42°54′—43°38′, 新疆西部吉尔格朗河流域[7]。研究区域气候属温带大陆性气候, 年降水量270— 280 mm。依据特殊的高寒气候、优质黑钙土、丰富的地热资源和草地, 研究区内分布的树种除了野苹果外, 还包括野杏()、山楂()、花楸()、稠李()、蔷薇()、桦树()等野生果树植物资源, 野果林与野杏林、桦树林相邻, 且在各林分中分布有野苹果幼苗。

Figure 1 Location distribution of the study area

2 数据来源与预处理

2.1 数据来源

2.1.1 遥感影像

结合研究区的实际情况和数据的可获取性, 选取1964年和1980年CORONA影像(分辨率分别为2.5 m和10 m, 来自澳大利亚莫纳什大学)、2000年SPOT影像(分辨率为2.5 m, 供应商处购买)和2017年GF-2影像(分辨率为1 m, 供应商处购买)等四期遥感影像数据进行解译。由于研究对象比较特殊, 对于影像的分辨率要求较高, 因此本研究选用的影像分辨率都在10 m以内, 云量较少, 具有可比性, 综合来看, 虽四期影像的获取时间存在稍许不一致情况, 但在实际工作中发现, 对于大面积的塞威氏苹果林动态变化而言, 不会影响结论的准确性, 选取的2000年和2017年秋季的遥感影像数据无雪等其他干扰因素, 可以满足本研究需要, 遥感数据解译的精度也能够满足本研究需要。

2.1.2 其他数据

主要包括县志、林地调查数据、水文水资源数据、行政区域的社会经济统计数据以及植被类型图等专题数据, 森林资源二类调查数据。其中各图件数据和社会经济统计数据主要来源于统计年鉴和相关部门, 专题数据主要来源于中国科学院科学数据库。

根据本研究需要, 研究团队分别于2016年7月、2017年5月、2017年7月、2017年10月、2018年4月、2018年7月先后六次赴研究区进行实地调查, 研究区的全部区域都已被实地调查, 因此获得的资料比较详实。

2.2 景观类型信息提取

2.2.1 景观类型分类体系

景观分类体系是按照一定时期的景观类型分为若干的类别, 由于分类系统是景观格局研究的先决条件, 本研究为了保证解译的精度以及解译的工作量, 综合考虑满足自身研究的需要和遥感影像自身分辨率的特点, 参考2017年全国土地利用现状分类系统(GB/T21010—2017)和中科院土地分类系统的分类标准[8-9]分类, 并汇总相关文献资料, 把研究区的景观类型分为塞威氏苹果、山杏、其他阔叶林、针叶林、崩塌区、耕地、居民建设用地(居民区和道路)、水体(河流和水域)和草地(天然草地和人工草地)9种景观类型。

2.2.2 景观类型解译及精度验证

各类影像经过不同的融合方法后对于地物植被类型颜色表征不同, 需结合实地调查数据和不同影像的色彩表现特征建立植被分类标志, 以比对要分类影像中不同颜色所对应的景观类别。本文在综合分析研究区域地形特征和影像特征的基础上, 依据其分类体系, 并结合实地调查获取的样点和样地资料, 在充分了解实际景观类别的基础上, 制定了本研究区域的遥感图像解译标志。

本文采用监督分类和人工解译相结合的方法对影像进行分类, 分类方法采用最大似然法进行, 最大似然法是以贝叶斯准则为分类依据, 在非线性分类中是错误概率最小的一种方法[10]。贝叶斯准则假设每一个波段的每一类都呈正态分布, 建立的依据是最小误判率或最大后验概率[11], 它的表达式如下:

在对影像进行初步分类之后, 此结果一般难以达到最终的应用目的, 还需要对影像进行聚类、滤波、边界清理等分类后处理工作, 清除一些分类后的小碎图斑, 并修正分类过程产生的一些错误, 以达到最终理想的分类结果, 完成1964年、1980年、2000年和2017年等四个时期遥感解译分类(图2)。

遥感图像在进行分类的过程中必然存在着误判、漏判的现象, 所以在具体使用影像进行后期分析时, 还必须对分类后的影像进行精度评价, Kappa系数法采用离散多元技术, 综合考虑了误差矩阵的所有可能因素, 能较为客观的反映分类精度[12]。分类精度评价的参考资料主要包括: 通过实地野外调查, 利用GPS仪器获取到的大量实测景观类型, 以及相关的文献资料和一些有关辅助图件、专题地图等, 在此基础上加以目视判读检验。分类精度和Kappa指数如表1所示:

图2 研究区1964年、1980年、2000年和2017年影像解译结果

Figure 2 Image interpretation results for the study areas in 1964, 1980, 2000 and 2017

从精度评价表可以看出, 符合程度比较高, 可以满足研究的需要。

2.3 景观格局指数

景观格局是由各种复杂的生物、物理和社会原因形成的形状、大小、排列不同的景观要素结果。通过对一些景观格局指数的定量分析, 不仅能够在一定程度上从空间格局反应景观系统功能的变化和空间结构的度量化, 而且还能够建立景观结构与生境之间的联系[13]。随着GIS技术的普及和发展, 量化景观格局变得更为方便容易。基于目前的研究, 用以描述景观格局的景观指数很多, 但许多景观指数之间不满足相互独立的统计原则, 即相关性很强。本文考虑到总体性、简化、常用性等原则, 选取斑块数(NP)、斑块密度(PD)、边界密度(ED)、斑块边界总长度(TE)、斑块平均面积(Area-MN)、最大斑块面积(LPI)、多样性指数(SHDI)、蔓延度指数(CONTAG)、均匀度指数(SHEI)和散布与并列指数(IJI)等部分景观指标, 定量分析53年间吉尔格朗河流域的景观格局动态变化。

表1 分类结果总精度和Kappa指数

2.4 景观类型时间动态变化

景观类型动态度包括单一景观类型变化和综合景观类型变化, 均可以用动态度表示[14]。动态度指数综合考虑了研究时段内类型间的转移情况, 反映研究区类型变化的剧烈程度和变化速率, 对预测未来变化趋势和解释时空分布变化也具有积极的作用。

单一景观类型动态度反映了一定时间和范围内单一景观类型在面积上的变化情况, 表达式为:

综合景观类型动态度用于表征整个区域景观类型变化的速度, 反映了某个地区景观类型整体的状态, 该公式为:

2.5 驱动力因子指标体系构建

景观格局变化是自然因素和人文因素相互作用的结果[15], 本文结合吉尔格朗河流域的实际情况, 并在定性定量研究区域塞威氏苹果变化驱动力因素的基础上, 将各指标整理、归纳、总结, 考虑到数据的可操作性和可靠性, 将其分为4个大类和14个指标(表2)。

3 景观格局时空变化分析

3.1 斑块类型水平指数分析

斑块类型水平指数选取的指标为: 斑块数(NP)、斑块密度(PD)、斑块平均面积(Area-MN)、最大斑块指数(LPI)、斑块边界总长度(TE)、边界密度(ED)和散布与并列指数(IJI), 并对吉尔格朗河流域各景观类型动态变化趋势进行分析, 以下为四个时期的斑块类型水平指数(表3、表4、表5、表6)。

斑块数: 吉尔格朗河流域耕地、居民建设用地、山杏和水体的斑块数较小, 而草地和塞威氏苹果的斑块数较大。从变化趋势上看, 1964—2017年, 居民建设用地、其他阔叶林的斑块数呈逐渐减少的趋势; 草地、耕地、塞威氏苹果、针叶林、崩塌区、山杏、水体的斑块数呈逐渐增加的趋势; 其中针叶林和耕地的增加幅度较大, 分别从1964年的109变为2017年的583和从1964年的55变为2017年的255。斑块密度: 1964—2017年, 草地和塞威氏苹果的斑块密度较大。居民建设用地、其他阔叶林的斑块密度在1964—2017年间逐渐降低; 而草地、耕地、塞威氏苹果、针叶林、崩塌区、山杏、水体的斑块密度在1964—2017年间逐渐增大; 其中针叶林和耕地景观的增加程度最明显, 这表明其景观生态过程较活跃。

表2 吉尔格朗河流域塞威氏苹果驱动力因子指标体系

表3 吉尔格朗河流域类型水平景观指数

注: 1-塞威氏苹果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建设用地; 5-针叶林; 6-崩塌区; 7-其他阔叶林; 8-山杏; 9-水体。

表4 吉尔格朗河流域类型水平景观指数

注:1-塞威氏苹果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建设用地; 5-针叶林; 6-崩塌区; 7-其他阔叶林; 8-山杏; 9-水体。

1964—2017年, 草地的最大斑块指数最大, 说明草地景观是流域的主要景观类型, 而且对流域整体景观的影响较大。从随时间的变化看, 草地、耕地、塞威氏苹果景观呈现先增加后减少再增加趋势, 而居民建设用地、针叶林、崩塌区、其他阔叶林、水体景观的最大斑块指数呈逐渐增加趋势, 而山杏景观的最大斑块指数呈减小趋势。

边界密度: 斑块的边界密度一方面反映了斑块的优势度, 另一方面边界密度也反映斑块形状的复杂程度。从边界密度总体来看, 除了草地的边界密度最大外, 以塞威氏苹果的边界密度较大, 其他景观类型的边界密度都相对较小和平均。草地、塞威氏苹果景观的边界密度呈现先减少后增加趋势, 耕地、崩塌区、水体景观的边界密度呈现先增加后减少趋势, 而居民建设用地、山杏、其他阔叶林景观的边界密度呈逐渐增加趋势, 而针叶林景观的最大斑块指数呈减小趋势。塞威氏苹果的边界密度值较大, 说明其在全部类型中所占的比重大, 是优势地类, 2000年以前边界密度值小, 形状趋于规则、简单, 表明其受到人类活动的干扰较强。

反映各种扩散过程的可能性, 对生物物种的扩散有直接的反映。斑块边界总长度: 从1964年到2017年, 草地的斑块边界总长度最大, 其次是塞威氏苹果景观, 水体的斑块边界总长度最小。草地、塞威氏苹果景观的边界总长度呈现先减少后增加趋势, 耕地、其他阔叶林、水体景观的边界总长度呈现先增加后减少趋势, 居民建设用地景观的边界总长度呈先增加后减少再增加趋势, 而山杏景观的边界总长度呈逐渐增加趋势, 而针叶林、崩塌区景观的边界总长度呈减小趋势。

平均斑块面积: 1964—2017年, 耕地的平均斑块面积较大较平均, 其中1964和1980年针叶林的平均斑块面积最大, 2000—2017居民建设用地的平均斑块面积最大。崩塌区和水体的平均斑块面积从1964年到2017年逐渐增加; 而塞威氏苹果的平均斑块面积从1964年到2017年逐渐减少; 平均斑块面积的减少表示斑块破碎化程度增加。其中, 塞威氏苹果景观破碎度增加, 证明塞威氏苹果林更加破碎, 受到人为和自然环境的干扰程度变多, 增加了塞威氏苹果林的复杂程度。

表5 吉尔格朗河流域类型水平景观指数

注:1-塞威氏苹果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建设用地; 5-针叶林; 6-崩塌区; 7-其他阔叶林; 8-山杏; 9-水体。

表6 吉尔格朗河流域类型水平景观指数

注:1-塞威氏苹果; 2-草地; 3-耕地; 4-居民建设用地; 5-针叶林; 6-崩塌区; 7-其他阔叶林; 8-山杏; 9-水体。

散布与并列指数反映各个斑块类型间的总体散布与并列状况, 是景观分散与相互混杂信息的测度, 是描述景观空间格局最重要的指标之一。草地的散布与并列指数在四期数据中都是最大, 其他景观类型在时间尺度上都较平均, 其中, 塞威氏苹果的散布与并列指数相对较小, 说明塞威氏苹果景观仅与少数几种其他类型相邻接, 受到各种自然、社会条件制约明显。

3.2 景观水平指数分析

景观水平指数选用斑块数(NP)、斑块密度(PD)、斑块平均面积(Area-MN)、最大斑块指数(LPI)、边界密度(ED)、蔓延度指数(CONTAG)、香农多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)8个指标, 对吉尔格朗河流域景观格局动态变化进行分析(表6)。

由表7可以看出: 1964、1980、2000至2017年期间吉尔格朗河流域景观格局发生了很大的变化。

斑块数的变化趋势为: 1964年到1980年斑块数稍减少, 由2548块减少到2436块, 1980年以后斑块个数开始逐渐增加, 到2000年斑块数为5410块, 2000年到2017年斑块数稍作减少, 2017年为5397块, 总体来看, 斑块数总体呈增加趋势, 说明吉尔格朗河流域的景观趋于破碎化。

吉尔格朗河流域斑块密度的变化趋势和斑块数的变化趋势相似, 1980年较1964年有所下降, 由1964年的9.9956减少到9.5562, 而在1980年后呈增加的趋势, 其中2000年为21.2229, 2000年到2017年又稍作减少, 到2017年为21.1719块。总体来看, 斑块密度总体呈增加趋势, 这同样也说明了由于景观斑块密度的增加导致了整个吉尔格朗河流域的景观破碎化程度在增加。

斑块平均面积从1964年到1980年呈增加趋势, 由10.0045公顷增加到10.4644公顷, 1980年以后斑块平均面积开始逐渐减少, 到2000年斑块平均面积减少为4.7119公顷, 2000年到2017年斑块平均面积稍作增加, 2017年为4.7233公顷, 总体来看, 斑块平均面积总体呈减少趋势, 说明吉尔格朗河流域景观斑块破碎化程度加重, 每一个斑块所占的面积变小, 相应的斑块数一般会增多。

表7 吉尔格朗河流域景观水平指数表

最大斑块指数从1964年到1980年呈逐渐上升趋势, 从1964年的37.2204增加到1980年的43.2660, 1980年以后最大斑块指数开始逐渐降低, 到2000年斑块平均面积降至24.2314, 2000年到2017年最大斑块指数微升, 2017年为24.3629, 总体来看, 最大斑块指数总体呈下降趋势, 表明吉尔格朗河流域优势景观类型蔓延的趋势逐渐减弱。

边界密度的变化趋势为先减小后增加, 其值由1964年的101.6796减小到1980年的93.7764, 变化幅度相对不明显, 然后逐渐增加, 到2017年边界密度变为134.8312, 表明吉尔格朗河流域景观格局边界形状总体上趋于复杂, 边界趋于不规则性。

1964—2017年, 1964年到1980年蔓延度值稍增加, 由1964年的64.6579增加到1980年的65.4854, 1980年以后蔓延度值开始逐渐减少, 到2000年蔓延度值为63.7672, 2000年到2017年蔓延度值稍作增加, 2017年为63.9887, 总体来看, 蔓延度值总体呈减少趋势, 表明吉尔格朗河流域景观斑块之间的连接性一般, 斑块之间团聚程度减弱, 揭示了景观的破碎化程度的上升。

香农多样性指数的变化趋势为1964年到1980年香农多样性指数稍减少, 由1.4116减少到1.3835, 1980年以后香农多样性指数开始逐渐增加, 到2000年香农多样性指数为1.4114, 2000年到2017年香农多样性指数稍作减少, 2017年为1.4002, 总体来看, 香农多样性指数总体呈降低趋势, 表明不同景观斑块面积的分布趋于不均匀发展, 景观的异质性程度在增加。

景观均匀度指数的变化趋势为1964年到1980年景观均匀度指数稍减少, 由0.6425减少到0.6297, 1980年以后景观均匀度指数开始逐渐增加, 到2000年景观均匀度指数为0.6423, 2000年到2017年景观均匀度指数稍作减少, 2017年为0.6373, 总体来看, 景观均匀度指数总体呈降低趋势, 这说明整个区域各斑块类型在景观中分布趋于不均匀, 各景观类型分布更加多元化。

3.3 景观格局时空变化分析

3.3.1 单一景观类型变化动态度分析

根据遥感解译结果, 通过统计各景观类型面积和结合公式(2)计算吉尔格朗河流域各时段单一类型变化动态度。

塞威氏苹果变化状况: 塞威氏苹果面积从1964年到2017年减少了3870.81 hm2, 年均动态度为-1.20%, 1964年到1980年面积减少了1841.18 hm2, 年均动态度为-1.89%, 1980年到2000年面积减少了1970.39 hm2, 年均动态度为-2.32%, 2000年到2017年面积减少了59.24 hm2, 年均动态度为-0.15%。从表中看出, 从1964到2017年塞威氏苹果面积持续减少, 减少速度减慢, 其中1964年到1980年之间年减少速率最大, 破坏最严重时期, 1980年到2000年减少速率次之, 此时期已进行一些相应保护, 破坏形势有所缓解, 但塞威氏苹果仍大面积消亡, 2000年到2017年之间, 保护政策起到效果, 虽受到病虫害的一些影响, 但总体上形势趋向好转。

表8 吉尔格朗河流域单一景观类型动态度

表9 吉尔格朗河流域综合景观类型动态度

3.3.2 综合景观类型变化动态度分析

根据遥感解译结果, 通过统计各景观类型面积和结合公式(3)计算吉尔格朗河流域1964—1980年、1980—2000年、2000—2017年和1964—2017年综合景观类型动态度。

根据公式得出吉尔格朗河流域1964—2017年、1964—1980年、1980—2000年、2000—2017年的综合景观类型动态度分别为4.6213%、1.8057%、2.7344%、0.0006%, 这表明53年期间流域景观类型变化速度先加快后趋于平缓, 总体上看变化是比较剧烈的。1964—1980年主要是原始的一些人为干扰造成的类型交换, 但由于经济发展相对缓慢, 干扰有限, 景观类型相对于1980—2000年仍转换不够频繁。而1980—2000年经济社会快速发展阶段, 林地和草地被大量开垦, 以及建设用地与其他类型之间转换频繁, 造成综合景观类型动态度升高明显。2000—2017年, 政策和经济原因决定了此时期主要类型间的转换较慢, 景观类型结构逐步稳定, 因此综合景观类型动态度呈现平稳态势。从1964—2017年全局来看, 景观类型间转换频繁, 受到自然、人为因素和社会因素的影响前期变化大, 受到干扰严重, 所以应该采取一些措施和方法更好的保护以塞威氏苹果为代表的物种多样性与生物多样性。

4 讨论与结论

本文以景观生态学理论和遥感技术为基础, 基于1964年、1980年、2000年、2017年四期遥感影像数据充分利用GIS、RS、景观格局方法、空间地统计学等方法对影像进行解译, 结合野外实地调查资料等其他信息源, 分析研究区景观格局动态变化特征, 结论如下:

从类型水平指数方面看, 1964—2017年塞威氏苹果斑块数、斑块密度、边界密度较大, 且呈逐渐增加的趋势, 说明其景观生态过程较活跃, 其在景观中所占的比重大, 为优势地类, 2000年以前边界密度值小, 形状趋于规则、简单, 表明其受到人类活动的干扰较强。塞威氏苹果最大斑块指数表明, 其在流域中是较为优势的类型, 占据相当重要的作用, 受到人类活动影响较多。从斑块面积可以看出塞威氏苹果的面积在减少, 斑块数在增加, 虽斑块边界总长度变化幅度不够显著, 但正说明了破碎化加大的状况。平均斑块面积的减少表示斑块破碎化程度增加。其中, 塞威氏苹果景观破碎度增加, 证明塞威氏苹果林更加破碎, 受到人为和自然环境的干扰程度变多, 增加了塞威氏苹果林的复杂程度。其中, 塞威氏苹果的散布与并列指数相对较小, 说明塞威氏苹果景观仅与少数几种其他类型相邻接, 受到各种自然、社会条件制约明显。

从景观水平指数方面看, 1964—2017年斑块数、斑块密度、边界密度这几个指数总体呈上升趋势, 说明由于景观指数的上升导致了整个吉尔格朗河流域的景观破碎化程度在增加, 斑块形状趋于不规则, 边界区域不规则性。斑块平均面积、最大斑块指数大体为减少趋势, 说明吉尔格朗河流域景观斑块破碎化程度加重, 每一个斑块所占的面积变小, 相应的斑块数一般会增多, 蔓延的趋势逐渐减弱。塞威氏苹果就是其中比较突出的景观, 其几十年来面积变化较大, 减少严重, 而且平均斑块面积变小, 破碎化程度尤其严重。蔓延度值、香农多样性指数、景观均匀度指数虽然总体变动不够明显, 但存在部分波动变化, 整个区域各斑块类型在景观中分布趋于不均匀, 各景观类型分布更加多元化, 不同景观斑块面积的分布趋于不均匀发展, 景观的异质性程度在增加, 这可能主要是草地类型流入较多, 使面积比例增加, 而人为干扰使塞威氏苹果消亡面积比例降低所致。

自然灾害、人为嫁接、病虫害、过度放牧、管理粗放等因素都是新疆野苹果种群走向衰退的主要因素[16-18]。首先, 应建立新疆野苹果种子资源库, 从新疆野苹果各种群搜集健壮树木种子, 区分保存; 其次, 应建立新疆野苹果种质资源苗圃, 大量进行人工育苗, 为后续种群抚育工作奠定基础[19]; 再次, 由于新疆野苹果基因资源独特而珍贵, 在科学研究和开发利用上意义重大, 应该尽量保护现有资源, 间伐应有度; 最后在对种群及群落管理与保护中, 不仅要对种群本身进行管理与保护, 对环境的管理与保护同等重要[20]。伊犁地区作为新疆野苹果分布的重要地区之一, 加大对该地区新疆野苹果的抚育, 有利于营造该地区良好的生态环境, 有利于为其他野苹果分布地区的保护与恢复提供借鉴与经验, 同时对于野果林的持续经营、合理开发、促进森林生长和加强森林保护也具有一定的意义。

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Dynamic changes of landscape pattern of the(Ldb.) Roem in the Gilgrand River Basin in the past 53 years

LI jian1,2,3, JIA Xiang1,2,3,*, CHEN Shujiang1,2,3, XU Chaozong1,2,3, LIU Yihao4, LUO Qingqing5, HUANG Tiecheng4, CHEN Mengyu4

1. Xinjiang Laboratory of Lake Environment and Resources in Arid Zone, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China 2. College of Geography Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China 3. Urumqi Institute of Spatial Remote Sensing Applications, Urumqi 830054, China 4. Key Laboratory of Precision Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China 5. College of Civil Engineering, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi 830023, China

Based on landscape ecology theory and remote sensing technology, this paper used GIS, RS, landscape patterns method and spatial geostatistics to interpret images based on 1964, 1980, 2000, and 2017 remote sensing image data. Combined with other information sources such as field investigation data, the paper analyzed the dynamic changes of landscape pattern in the study area. The conclusions were as follows: (1) The number of plaques, plaque density, and boundary density of(Ldb.) Roem from 1964 to 2017 were large and showed increasing trend, the landscape ecological process was more active, and the interference from human activities was stronger before 2000. The area of(Ldb.) Roem was reduced, the number of plaques was increased, the fragmentation was increased, the degree of plaque fragmentation was increased, and the degree of interference from human and natural environment was increased. (2) The index of plaque, plaque density, and boundary density generally increased, the shape of plaque tends to be irregular, and the boundary area was irregular from 1964 to 2017. (3) Although the overall changes of the spread value, Shannon diversity index, and landscape evenness index were not obvious enough, there were some band changes, and the degree of heterogeneity of the landscape was increasing. This may be the proportion of the dead zone of the severe apples caused by human disturbance.From 1964 to 2017, the areadecreased by 3870.81hm2, with an average annual dynamic degree of -1.20%.

gilgrand river;(Ldb.) Roem; landscape pattern; dynamic change

李健, 贾翔, 陈蜀江, 等. 吉尔格朗河流域塞威氏苹果53年来景观格局动态变化[J]. 生态科学, 2021, 40(3): 174–183.

LI jian, JIA Xiang, CHEN Shu-jiang, et al. Dynamic changes of landscape pattern of the(Ldb.) Roem in the Gilgrand River Basin in the past 53 years[J]. Ecological Science, 2021, 40(3): 174–183.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.03.021

P49

A

1008-8873(2021)03-174-08

2019-11-24;

2019-12-24

国家重点研发计划(2016YFC0501500); 新疆维吾尔自治区高校科研计划(XJEDU2019Y031)

李健(1989—), 男, 硕士研究生, 主要从事资源环境遥感研究, E-mail:283586705@qq.com

贾翔, 男, 经济师, 硕士, 主要从事资源环境遥感研究, E-mail:jiaxiang19891204@126.com