基于地理国情数据的土地利用景观格局分析
杨晓红1,2，张双双3，汪 鑫3
（1.安徽省基础测绘信息中心，安徽 合肥 230031；2.安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室，安徽 合肥 230031； 3.安徽农业大学理学院，安徽 合肥 230036）
摘 要： 基于安徽省地理国情数据，结合相关统计资料，利用ArcGIS10.3软件属性列表中的统计工具，获取2015年、2016年和2017年8种景观类型的相关国情数据，再用FRAGSTATS4.2软件计算出各个年份的景观格局指数，从而分析研究区2015年、2016年和2017年的土地利用景观格局现状。结果表明，2015～2017年耕地、林地、草地、未利用地及水域景观类型面积呈减少趋势，园地、建设用地、交通用地景观类型均呈现增长趋势。景观斑块数目增加，景观的破碎程度增强，多样性指数和均匀度指数逐渐微增，宿松县土地利用景观格局变化明显。宿松县2015年、2016年和2017年生态风险综合指数分别为0.100 6、0.101 7和0.102 1，虽处于极低生态风险等级，但呈现增加态势，景观生态安全的压力增大。
关键词： 地理国情数据；景观指数；景观格局；生态风险；宿松县
地理国情数据具有覆盖面广的优点，科学地涵盖了自然环境、资源、社会经济环境等众多要素[1]，有效地解决了社会发展中出现的矛盾与问题，成为推进资源节约型和环境友好型社会的重要支撑[2]。充分利用现有的地理国情数据，客观分析区域土地利用景观格局现状，并分析研究区景观生态风险，从而改进现有土地利用结构，优化配置土地资源，实现土地资源节约集约利用是一项重要的研究课题[3-7]。当前，土地利用/覆盖变化(land use cover changes,LUCC)已成为国内外学者研究土地利用变化领域中的一个重要课题[8-14]。本文以宿松县为研究区，基于各种基础数据，运用ArcGIS 10.3和FRAGSTATS 4.2软件分析研究区的土地利用景观格局现状及其生态风险，从而为统筹区域发展与土地资源节约集约利用提供可行性的理论借鉴。
1 研究区概况
宿松县位于安徽省西南角，长江中下游北岸，大别山南麓，地理坐标为 115°52′～116°35′E、27°47′～30°26′S。全县东西方向宽约 67 km，南北方向长约72 km，总面积达2 393.53 km2，如图1所示。地势自西北至东南逐渐降低，山地、丘陵、湖泊均匀依次排列，其中山地丘陵占57%、湖泊占29%，属北亚热带湿润气候，季风明显、热量和光照充足、雨水多、霜期短，植物生长期长。
反倾销是木质家具出口中比较常见的贸易争端，例如2005年中国卧室家具遭遇的反倾销案例，该案例始于2004年美国国内制造商诉讼中国卧室家具价格不公平，2005年美国商务部对中国卧室家具增收进口税达200%以上，对中美卧室家具贸易造成了严重影响。2015年美国贸易委员会启动了第二轮评估，评估对中国制造的卧室家具的高关税是否合理。
图1 宿松县行政区划图
2 数据处理与研究方法
2.1 数据选取与处理
目前，可用的数据有地理国情数据和土地调查数据。地理国情数据按照所见即所得的原则进行采集，客观真实地反映地面的覆盖状况。而土地调查数据侧重于土地管理属性，而不是真实地表状况，如：土地调查数据中交通运输用地可能会含有林地和草地，而地理国情数据会将这些林地和草地单独表示。因此，本文选择地理国情数据作为数据源，能够客观地分析土地利用景观格局。2017年地理国情普查采用最新的《GQJC 03-2017基础性地理国情监测内容与指标》标准，根据论文研究需要将2015年和2016年的国情数据库中的要素类型按照最新标准进行合并处理。新标准国情数据库中地表覆盖（简称LCA）图层的采集内容，其中一级分类，主要将土地分为8个大类：种植土地（0100）、林草覆盖（0300）、房屋建筑（区）（0500）、铁路与道路（0600）、构筑物（0700）、人工堆掘地（0800）、荒漠与裸露地表（0900）、水域（1000），同时参考国家标准《土地利用现状分类》（GB/T21010-2017）。最终结合研究目标，将国情数据中地表覆盖分类进行重新划分，确定土地利用景观类型包括8大类：耕地、园地、林地、草地、建设用地（0500、0700、0800）、交通用地（0600）、水域、未利用地（0900）[15]。主要通过ArcGIS 10.3软件属性列表中的筛选统计工具，获取3个年份的土地利用景观类型的相关数据，并制作研究区土地利用景观类型专题图（见图2）。
图2 宿松县土地利用景观分类图（2015～2017）
2.2 研究方法
2.2.1 景观格局指数筛选
景观格局是指景观的组分构成及空间分布形式[16]。景观格局特征能直观地表现出景观性状特征，因而是景观生态学研究的一个重要内容。景观格局指数以高度浓缩信息量来反映景观格局信息，因此，定量分析与计算景观指数可获取土地利用景观的相关信息[17]。综合考虑研究区的地理概况和各景观格局指数所代表的生态学意义，本文筛选以下9个景观水平指数作为反映研究区景观格局的指标[18-19]，即斑块个数（NP）、斑块密度（PD）、最大斑块指数（LPI）、景观形状指数（LSI）、香农多样性指数（SHDI）、香农均匀度指数（SHEI）、蔓延度指数（CONTAG）、聚集度指数（AI）、分裂度指数（DIVISION）。所选取的景观格局指数含义与计算公式如下[20]：
1）斑块个数（NP），是指景观中某一景观类型在整个景观中所有的斑块总个数。该景观指数可以反映研究区景观类型的空间格局，其值越大，景观破碎度越高，反之则越低。
在梁体混凝土浇筑过程中，现场试验员除按规范要求的取样频次随机对混凝土进行取样外，还应根据情况至少多取5～10组同条件养护抗压试件，将试件放置在构件上或旁边随构件一起养护并逐日记录同条件养护温度；混凝土浇筑完成一天后每隔12h取一组同条件养护试件在商品混凝土公司试验室进行试压，测出的混凝土强度满足张拉或拆模要求后再送检测机构检测并及时取得检测报告，根据检测报告的结果决定拆模或进行预应力张拉压浆，全部工序完成并经验收后再进行下一节段的施工。
阿东又能想出什么办法呢？阿东对阿里说：“我拿你毫无办法，我想不出来应该怎么做。明天你能不能小点声音？”
式中，n 为某一景观类型的斑块的数量，i 为第几种景观类型。
2）景观斑块密度（PD），是指单位面积的某种类型景观的斑块数量，反映该类型景观的分化程度，斑块密度越大则表示该类型景观破碎化程度较高。
8）聚集度指数（AI），0＜AI≤100，当值趋于100时，表明景观斑块聚合为一个独立结构紧凑的斑块；当同景观类型的斑块呈现最大程度分散时，聚集度为0。
3）最大斑块指数（LPI）：表示研究区内某一斑块类型中的最大斑块面积占整个景观面积的比例。LPI越大表示某一斑块类型最大的斑块面积在整个景观中的比例越小，反之亦然。
改进后，依从性评分高于改进前，8分率高于改进前，0～5 分率低于改进前，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表2。
为建立土地利用景观类型与区域景观生态风险之间的联系，利用各土地利用景观类型的面积，构建各土地利用景观类型的生态风险指数（ecological risks index,ERI），使其更具有针对性并能反映景观结构变化所带来的生态风险变化，其计算公式如下：
4）景观形状指数（LSI），是指通过计算某种类型景观中斑块形状与面积相等的正方形之间的偏离程度来描述该景观的形状复杂程度的景观格局指数，对衡量研究区景观中物种的流动和人类活动的方向等有着非常重要的意义。
式中，E 为某种类型景观的所有斑块边界的总长度，A 为研究区景观总面积。
5）香农多样性指数（SHDI），指各景观类型的斑块的面积占比乘以其值的自然对数之后的和的负值。随着值的增加，景观中各类型斑块的结构趋向复杂，多样性越高。
总体来说，随着宿松县近3 a区域经济发展和交通便利，城镇化率逐年提高，建设用地景观类型明显增加。城镇化进程的加快，必然推动城镇建设，而城镇建设需占用相应的土地资源，因此耕地、林地、草地景观类型面积有所减少，同时城镇建设也拉动交通用地等景观面积增加。
6）香农均匀度指数（SHEI），是指香农多样性指数除以给定景观丰度下的最大可能多样性。当数值趋于0时，说明整个景观存在优势斑块；当数值趋于1时，说明整个景观各类型斑块分布很均匀，不存在优势斑块，多样性程度高。
2012年1月至2014年11月收住我院ICU进行亚低温治疗行脉搏指数连续心输出量（PICCO）监测的颅脑损伤患者60例，GCS评分 3～7分，符合重度颅脑损伤诊断标准，排除既往有心肺疾病者。所有患者均行亚低温治疗，治疗时间72 h。将60例患者随机分为咪达唑仑复合芬太尼组（A组）和冬眠合剂组（B组），每组30例。两组病例数、年龄、性别、GCS评分、SOFA评分等比较，差异无显著性，具有可比性。
本研究采用层次分析法（AHP）确定各土地利用景观类型的权重Wi ，耕地为0.144 7、园地为0.115 7、林地为0.044 3、草地为0.062 4、建设用地为0.370 1、交通用地为0.143 7、未利用地为0.069 2、水域为0.049 9。经验证，判断矩阵的一致性检验均合格，层次总排序后判断矩阵的总体一致性指标0.017 3＜0.1；判断矩阵具有满意的一致性。为了方便比较生态风险大小，运用相对指标法将评价单元的生态风险等级划分为：极高 （Ⅰ：0.8≤ERI≤1.0 ）、高 （Ⅱ：0.6≤ERI＜0.8）、中 （Ⅲ：0.4≤ERI＜0.6） 、低（Ⅳ：0.2≤ERI＜0.4）、极低 （Ⅴ：0≤ERI＜0.2）5个等级[21]。
7）蔓延度指数（CONTAG），指各景观类型的斑块的凝聚程度或外延趋势。介于0～100之间，值越大，表明景观中的优势斑块类型之间连接度较好，存在优势景观类型。反之，则表明景观类型斑块布局分散，景观的破碎化程度较高。
式中，N 为某种类型景观的总斑块数；A 为研究区景观总面积。
式中，n 为单种斑块类型的个数；Pij 是斑块类型i 与j 相邻的概率。
9）分裂度指数（DIVISION），指某一景观类型中不同斑块之间分布的分离度。
2.2.2 景观生态风险指数
式中，C max为某一斑块类型中最大斑块的面积；A 为研究区景观总面积，LPI∈(0,100]。
式中，Ai 代表第i 种土地利用景观类型的面积；A 为研究区土地利用景观类型总面积；Wi 代表第i 种土地利用景观类型所反映的生态风险强度参数；ERI为景观生态风险综合评价值。
浙江力普在精制棉制备纤维素粉碎加工技术领域更是一枝独秀———“医药辅料纤维素醚专用高效剪切粉碎机的研究和产业化项目”“GWM-730纤维素高效剪切磨开发”相继被列入省市科技项目；高效纤维素剪切粉碎机、短纤维粉碎机均已获得国家专利。为我国纤维素粉体行业提供了一种技术国际领先的超细纤维粉碎设备。
式中，m 为景观系统中共有的斑块类型数；Pi 是景观类型i 面积所占的比例。
3 结果与分析
3.1 宿松县土地利用景观结构演变
本文采用2015年、2016年、2017年宿松县地理国情数据库中的地表覆盖（简称LCA）图层的采集内容，通过利用ArcGIS 10.3软件属性列表中的筛选统计工具，获取研究区2015～2017年的以下8种土地利用景观类型的相关数据。再综合利用ArcGIS 10.3和Excel软件计算各景观类型的面积及占比，如表1所示。也可通过图3直观看出研究区3 a间的景观类型变化情况。
表1 宿松县景观结构变化表
其中CA表示某一类型景观的面积；PLAND表示斑块所占景观面积的比例；NP表示斑块个数。
根据表1可知，2015～2017年3 a间，宿松县土地利用景观结构变化明显。2015年研究区最主要的景观类型是耕地、林地及水域，各类型景观面积占比分别为36.44%、22.89%、26.42%。其中，未利用地景观类型面积占研究区域景观总面积最少，其次是交通用地、园地景观类型占比最少，草地、建设用地景观类型占比相当。2016年研究区的景观类型中耕地和建设用地分别上升为36.49%和4.88%，林地和水域分别下降到22.67%和26.23%，园地、未利用地和交通用地基本保持不变。随着社会进步、经济发展，到2017年，宿松县耕地、水域面积有轻微的波动，但总体减少趋势较小；耕地、林地及水域依然是该研究区域的最主要景观类型，分别占比36.30%、22.48%、26.40%。3 a间，耕地、林地、草地、未利用地及水域景观类型面积呈减少趋势。园地、建设用地、交通用地景观类型均呈现增长趋势。
式中，m 为景观系统中共有的斑块类型数；Pi 是景观类型i 面积所占的比例。
图3 宿松县景观结构变化图
3.2 宿松县土地利用景观格局指数分析
3.2.1 斑块类型水平上的指数
根据上述给出的景观指数公式，运用景观分析软件FRAGSTATS4.2计算各景观指数，结果如表2、3所示。
表2 宿松县斑块类型水平上的指数
其中，LPI表示最大斑块指数；LSI表示景观形状指数；CONNECT表示连接度指数；DIVISION表示分裂度指数；AI表示聚集度指数。
由表2可知，研究区内的2015～2017年的最大斑块指数（LPI）由大到小依次为：水域＞耕地＞林地＞草地＞建设用地＞园地＞未利用地、交通用地，水域的最大斑块指数最大为21.46，因研究区境内北有二郎河、凉亭河两大水系，南有长江，中有龙感湖、大官湖、黄湖、泊湖，其连通性较好。其次是耕地，分别是17.12、17.05。且耕地景观面积占比最大，因此可以作为基质景观。与此相反，园地、交通用地及未利用地破碎化严重，连通性差，在整个景观中不占优势。由上表可知，研究区中各景观类型的景观形状指数（LSI）大小排序为：草地＞耕地＞建设用地＞林地＞交通用地＞水域＞园地＞未利用地，说明草地和耕地形状较为复杂，而未利用地的形状比较简单。最大斑块指数能够指示景观类型的破碎化程度，最大斑块指数越小则反映景观越破碎[22]。从整体上看，研究区中园地、草地、建设用地、交通用地及未利用地的最大斑块指数较小，说明园地、草地、建设用地、交通用地及未利用地的景观破碎化程度较高；水域、耕地及林地的景观破碎化程度较低，说明这3类景观在研究区内呈连片均匀分布。以上表明水域在研究区内占有绝对主导地位，并且连通性好，而园地、草地、建设用地、交通用地及未利用地景观破碎化程度高，较分散的分布在研究区内，景观连通性差，被其他景观类型分割隔离，呈现不连续分布。分裂度指数（DIVISION）由大到小依次为：园地、草地、建设用地、交通用地、未利用地＞林地＞耕地、水域，表明园地、草地、建设用地、交通用地及未利用地景观的分离度最高，而耕地、水域景观的分离度较低。聚集度指数（AI）由大到小依次为水域＞耕地＞林地＞园地＞草地＞未利用地＞建设用地＞交通用地，表明水域景观的斑块较集中，而交通用地景观的斑块较分散。
3.2.2 景观水平上的指数
表3 宿松县景观水平上的指数
其中，PD表示斑块密度；LPI表示最大斑块指数；LSI表示景观形状指数；SHDI表示香农多样性指数；SHEI表示香农均匀度指数；CONTAG表示蔓延度指数；AI表示聚集度指数。
根据表3的景观水平上的指数可知，2015～2017年3 a间，宿松县景观格局发生了显著变化。与2015年相比，2017年景观总体斑块密度加大，说明研究区的景观破碎程度加大；最大斑块指数由2015年的21.46减小到2017年的21.32，表明斑块在原大图斑上被分割；3 a间，景观形状指数由55.63增大到56.25，表明景观斑块受各种干扰因素的影响越趋于不规则。另外，香农多样性指数和香农均匀度指数均呈现微增趋势，但3个年度的SHEI值均趋近于1，说明多样性也较好，且整个景观格局呈现向均匀趋势发展；景观聚集度指数下降，分离度指数增大，表明研究区内对景观的干扰程度逐年加剧；蔓延度指数由2015年的40.04下降到2017年的39.45，表明景观类型斑块布局分散程度加大，景观的破碎化程度加强。
3.3 宿松县景观生态风险综合指数评价
景观所受的干扰度越大，则景观的敏感性亦越强，抵抗外界干扰能力和自我恢复能力越弱，其生态风险也就越大。利用生态风险指数公式计算出宿松县2015年和2017年的土地生态风险指数分别为0.100 6、0.101 7和0.102 1。从风险等级来看，这3 a的土地生态风险虽处于极低生态风险，但风险指数呈上升趋势（如图4）。由此可见，随着土地利用的不断变化，宿松县景观生态风险呈增加态势，景观生态安全的压力增大。
对于常以社会“底层人”自居的物流人来说，在当前的经济新常态下，能够勉强挣一份生活费已属不易。然而，从整个物流行业来看，尽管坎坷前行，但行业的迭代升级已不可阻挡地到来了。此时，一些大的物流企业不断开疆拓土，进行兼并和收购，改变着物流行业小散乱差的现状。有人说这些市场并购只是一些个例，但是更敏锐的业内人士已经看出来，整个物流行业并购时代已经来临。
表4 宿松县各景观类型生态风险指数及分级
图4 宿松县景观生态风险趋势图
4 结论与讨论
本文充分利用安徽省地理国情数据，以宿松县为研究区，并结合相关统计资料，利用ArcGIS 10.3、FRAGSTATS 4.2、Excel等软件对研究区2015年、2016年和2017年的数据进行处理分析，总结出研究区土地利用景观格局现状。相关结论如下：
上面的统计图代表了一个虚构的音乐收集矩阵。不同的数字所代表的意义如下：单曲循环=5，分享=4，收藏=3，主动播放=2，听完=1 拉黑=-5如此类推。最后把得分最高的歌曲推荐给相应的用户即可(如下图所示)
1）2015～2017年间，研究区土地利用景观格局变化明显，耕地、林地、草地、未利用地及水域景观类型面积呈减少趋势，园地、建设用地、交通用地景观类型均呈现增长趋势。景观斑块数目增加，景观的破碎程度增强，多样性指数和均匀度指数逐渐微增。
2）3 a间，研究区园地、建设用地、交通用地景观类型面积的增加，主要源自对农用地的占用获得，其中随着城镇化步伐的加快，建设用地景观类型面积增加速率较快。
典型断面在管片收敛整治期间，管片水平位移时程曲线见图2，水平位移分布曲线见图3。注浆结束时各断面的水平位移统计见表1。由图2～3和表1分析得到水平位移的动态变化规律主要有：①各个断面的水平位移变化特征均不同，当隧道收敛整治注浆靠近监测断面时，水平位移有明显的突变增加，当注浆位置稍远离监测断面时，水平位移的突变增加减弱；②注浆结束时，最大水平位移主要发生在第352环(即注浆区间中部位置)；③注浆区间中部水平位移由逐渐增大，逐步演变为中间正向水平位移逐渐减小，两侧负向水平位置逐渐增大。
3）根据研究区景观生态风险分析结果，宿松县2015年、2016年和2017年生态风险综合指数分别为0.100 6、0.101 7和0.102 1，虽处于极低生态风险等级，但呈现增加态势，景观生态安全的压力增大。因此需优化现有土地利用结构，实现节约集约利用土地。此外，选取科学的、代表性的影响因子分析如何驱动土地利用景观格局变化，需在将来进行深入研究。
纳税人赡养一位及以上被赡养人的赡养支出,独生子女可按每月2000元的标准定额扣除;非独生子女可由其与兄弟姐妹分摊每月2000元的扣除额度,每人分摊的额度不能超过每月1000元。需要注意的是，被赡养人是指年满60岁的父母以及子女均已去世的年满60岁的祖父母、外祖父母。
现有的3*3式图形密码的设置一般遵循如下三条规则：1)至少经过四个点；2)点击的必须是完整的一条折线，且每个端点和折点必须经过图形中任意一个不与之前相同的点上；3)若其中一条组成该折线的线段经过了至少三个点，则包含在这条线段中间的所有点不能再次成为端点或折点，但可以再次被穿过，该点被穿过时不被视为经过。
参考文献
[1]冯存均,左石磊,詹远增. 地理国情监测工作机制探讨[J].测绘科学, 2014,39(4):50-54
[2]许娟. 3S技术在地理国情普查信息采集中的应用研究[D].成都:成都理工大学, 2015
[3]舒帮荣,黄琪,刘友兆,等.基于变权的城镇用地扩展生态适宜性空间模糊评价—以江苏省太仓市为例[J].自然资源学报, 2012,27(3):402-412
[4]邵丽亚,陈荣蓉,侯俊国,等. 城镇建设用地生态适宜性评价研究—以重庆市荣昌县为例[J].中国农业资源与区划,2013,34(6):86-92
[5]Turner II B L, Moss R H, Skole D L. Relating of Land Use and Global Land Cover Vhange[R]. IGBP Report No.24 and HDP Report No.5. Stockholm:IGBP, 1993
[6]马晴, 李丁, 廖杰, 等. 疏勒河中下游绿洲土地利用变化及其驱动力分析[J]. 经济地理, 2014,31(1):148-155
[7]孟莹. 基于GIS的辽河源头土地利用/覆盖变化及驱动力分析[D]. 吉林: 吉林大学, 2015
[8]陈忠升, 陈亚宁, 李卫红. 新疆和田流域土地利用/覆被变化及其驱动力分析[J].中国沙漠, 2010,30(2):326-333
[9]张伟华. 黄河三角洲土地利用动态变化及其驱动力研究[D].济南: 山东师范大学, 2008
[10]王玉国,尹小玲,李贵才. 基于土地生态适宜性评价的城市空间增长边界划定——以深汕特别合作区为例[J].城市发展研究, 2012,19(1):76-82
[11]程吉宏,王晶日. 区域环境影响评价中土地使用生态适宜性分析[J]. 环境保护科学, 2002,28(4):52-54
[12]杨轶,赵楠琦,李贵才. 城市土地生态适宜性评价研究综述[J].现代城市研究, 2015(4):91-96
[13]齐增湘,廖建军,徐卫华,等. 基于GIS的秦岭山区聚落用地适宜性评价[J].生态学报, 2015,35(4):1 274-1 283
[14]梁涛,蔡春霞,刘民,等. 城市土地的生态适宜性评价方法——以江西萍乡市为例[J].地理研究, 2007,26(4):782-788
[15]国务院第一次全国地理国情普查领导小组办公室. 地理国情普查内容与指标[S].
[16]高凯.多尺度的景观空间关系及景观格局与生态效应的变化研究[D].武汉:华中农业大学, 2010
[17]蔡崇玺,陈燕.生态安全的研究进展与展望[J].环境科学与管理, 2010,35(2):126 - 129
[18]魏莲,刘学录.基于GIS和DEM的土地利用空间格局分析——以兰州市为例[J].干旱区资源与环境, 2014,28(4):1-62
[19]邵怀勇, 仙巍, 杨武年,等. 三峡水库建设前后10年库区景观空间格局动态变化研究——以重庆开县为例[J].测绘科学,2008,33(6):176-178
[20]汪鑫. GIS支持下的低丘缓坡地林业景观生态规划研究[D].合肥:安徽农业大学, 2016
[21]马金卫. 烟台市城镇扩展多情景模拟与格局优化[D].山东:鲁东大学, 2012
[22]俞孔坚.从区域到场所:景观设计实践的几个案例[J].建筑创作, 2007(3):70-79
中图分类号： P208
文献标志码： B
文章编号： 1672-4623（2019）10-0032-05
doi: 10.3969/j.issn.1672-4623.2019.10.009
收稿日期： 2019-03-19。
项目来源： 国家自然科学基金资助项目（41571101）；安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室资助项目（2016-K-04Z）；高等学校安徽省省级质量工程重点资助项目（2017jyxm1247）；安徽省高校省级自然科学研究项目（KJ2012Z108）；北京林业大学精准林业北京市重点实验室及精准林业关键技术与装备研究（2015ZCQ-LX-01）。
第一作者简介： 杨晓红,高级工程师，主要研究方向为测绘地理信息及测绘档案管理。
标签：地理国情数据论文; 景观指数论文; 景观格局论文; 生态风险论文; 宿松县论文; 安徽省基础测绘信息中心论文; 安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室论文; 安徽农业大学理学院论文;