2. 东北师范大学国家环境保护湿地生态与植被恢复重点实验室, 长春 130117
2. State Environmental Protection Key Laboratory of Wetland Ecology and Vegetation Restoration, Northeast Normal University, Changchun 130117, China
0 引言
湿地是水陆相互作用形成的自然综合体，是自然界最具生物多样性的生态系统和景观，也是人类生存环境的重要组成部分，被称为陆地三大生态系统之一[1-2]。半个多世纪以来，在自然和人类的干扰下，湿地是地球上受到破坏和威胁最为严重的生态系统之一[3]，许多重要湿地或是面积锐减，或是结构功能受损，湿地生态系统发生了显著的变化[4]。湿地变化会引起区域内不同景观单元间能量、物质的变化，从而使湿地生态环境功能发生改变或弱化[5-7]。因此，湿地动态变化规律和趋势以及所引起的生态环境功能变化仍将是湿地研究的重点领域之一。
吉林省西部位于我国北方农牧交错带的东段，地处湿润的东部季风和内陆干旱、半干旱的过渡带，属于生态环境脆弱区。湿地对人类活动的影响十分敏感[8]。在过去的几十年间，由于人类活动和气候环境变化，该区域内的沼泽、河流湖泊等自然湿地的面积大幅度减少[9]，湿地变化极为显著。近几年来，吉林省西部被吉林省确定为粮食增产主产区和生态经济规划区，该区域启动实施了一系列配套的重大规划和重点工程建设，一方面，土地整理工程、重大引水工程、大型灌区建设和改造等土地开发和旱田改造活动正在大范围地进行；另一方面，通过“河湖连通”、“引霍入向”、“引嫩入莫”、“引洮入向”等重点补水工程，向一些重要湿地实施生态补水，区域的生态建设和生态改造活动十分活跃。在以上因素的共同驱动下，该区域湿地变化必将受到更多的人为干扰，湿地格局必将发生更为剧烈的变化，这种变化也必将引起湿地生态环境功能以及区域生态环境发生变化。
本文以吉林省西部2000—2010年湿地变化数据为基础，结合区域土地利用规划和生态规划，基于情景分析法对2020年湿地空间分布格局进行模拟，从湿地空间分布变化特征和景观抗干扰能力两个方面对不同情景下的湿地格局进行分析评价，旨在了解不同情景下湿地格局的差异性，寻求合理的湿地空间分布格局，从而为充分发挥湿地调节区域生态环境的功能，促进区域生态环境改善，实现经济、社会与生态环境协调发展，提高半干旱区生态建设决策的科学性和有效性提供依据。
1 研究区域吉林省西部地理位置是43°57′N—46°46′N，121°38′E—126°22′E(图 1)，总面积为4.69×104 km2。该区年日照时数2 800~ 3 000 h，年总辐射5 100~ 5 200 MJ/m2，年均降水量400 mm左右，年均蒸发量为1 600~ 2 000 mm，平均相对湿度60%~ 65%，无霜期140~160 d。区域内从东到西呈地带性分布着黑土、淡黑钙土、暗栗钙土三种草原土壤。
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| 图 1 吉林省西部位置和行政区划图 Figure 1 Geo-location and administrative division of the study area |
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吉林省西部是候鸟迁徙的重要通道和农牧业发展潜力极大的区域，历史上这里曾是水草丰美、牛羊成群的草原牧业生态区[10]。该区域自然湿地以沼泽、河流湖泊为主，向海和莫莫格湿地是国家级湿地自然保护区，湿地面积辽阔，分布集中连片，区域内拥有大量的芦苇沼泽、草原、天然林和其他草本植物及野生动物等资源，是吉林省生物多样性最为丰富的生态系统之一。湿地在吉林省西部生态环境中居于显要地位，湿地的生态功能比其他区域更为突出[11-12]。近30年来，由于对生态环境的人为破坏和气候变化，该区域自然湿地面积大幅度减少，1985—2010年间减少了1 845 km2，减少率为62 km2/a；而同期水田等人工湿地大幅度增加，增幅为3 523 km2[13-14]。目前，该区域土壤“三化”、气候干旱、洪涝灾害等问题日益突出，区域生态功能日益减退。
2 数据来源与研究方法 2.1 数据来源所需数据包括：吉林省西部2000年和2010年两期土地利用图、河流湖泊分布图、居民点分布图、道路分布图、1∶25万DEM(digital elevation model)、自然保护区分布图，以及《吉林省土地利用总体规划(2006—2020年)》[15]、《吉林省白城市土地利用总体规划(2006—2020年)》[16]、《吉林省松原市土地利用总体规划(2006—2020年)》[17]、《吉林省西部生态经济区总体规划》[18]等规划资料。其中：河流湖泊、居民点分布图均由2010年土地利用图提取而来；道路分布图由2010年遥感影像解译而来；DEM数据来源于美国地质调查局网站( http://www.usgs.gov/)；自然保护区分布图直接数字化《吉林省地图集》中的生态保护地图。
2.2 影像处理与土地利用解译吉林省西部2000年和2010年土地利用图，主要通过解译2000年和2010年Landsat TM遥感影像获得。对原始Landsat TM遥感影像进行4、3、2波段标准假彩色合成，然后进行几何纠正与图像增强处理，并进行目视解译。分类时为保证精度，采用人工目视解译方法，对不明确的地类，实地利用GPS采集野外验证点，影像基于30 m中等分辨率影像，制图尺度可达到25万的地图比例尺。后文为数值分析的需要，对分类结果重采样成500 m的像元尺度，与模型分析精度一致。通过野外观测点验证解译数据，分别对其进行修改和编辑。经野外验证，两期遥感影像的分类准确度分别为93.2%和94.6%，能够满足本研究要求。
结合国内土地利用研究的成果[19-20]，参照国际地圈生物圈计划(IGBP)的LULC(land use and land cover)分类系统，建立吉林省西部土地分类系统，具体包括：沼泽湿地、水域(河流和湖泊)、水田、旱田、林地、草地、建设用地(包含居民、工矿用地)、沙地和盐碱地9种类型。
2.3 研究方法 2.3.1 CLUES 模型CLUES(conversion of land-use and its effects at small regional extent)模型是由荷兰瓦赫宁根大学环境科学学院Verburg领导的“土地利用变化和影响”研究小组研发改进的土地利用变化模拟模型。该模型在对区域土地利用变化经验理解的基础上，建立起土地利用空间分布与影响因子之间的定量化关系，并利用这种定量关系，结合土地利用需求模拟土地利用动态变化过程，探索其时空演变规律，进而实现区域尺度土地利用动态变化过程的模拟[21]。
CLUES模型一般采用 Logistic逐步回归模型对各地类及其驱动因子的相互关系进行定量分析，以确定空间特征，表达式如下：
ln(Pi/(1-Pi))= β0+β1X1,i+β2X2,i+…+βnXn。
式中：Pi为某一土地利用类型出现的概率值，其值在0～1之间;1-Pi为某一土地利用类型不出现的概率;Pi/(1-Pi)为土地利用类型出现的比率；Xi表示某一土地利用类型发生变化的驱动因子；βi为驱动因子的回归系数。
ROC(receiver operating charcteristic)值是检验Logistic逐步回归模型的常用指标；κ指数是检验CLUES模型对土地利用变化模拟效果的常用指标，计算公式为
κ=(Po-Pe)/(Pp-Pe)。
式中：Po为正确模拟的比例；Pe为随机情况下期望的正确模拟比例，其值等于所模拟土地利用类型数的倒数；Pp为理想分类情况下正确模拟的比例，其值为1。
2.3.2 标准差椭圆标准差椭圆(standard deviational ellipse,SDE) 是分析地理事物空间格局特征的常用方法。椭圆质心可以反映地理事物分布的中心性，椭圆形状可以反映地理事物分布的形态，椭圆面积可以反映地理事物分布的密集性，椭圆长轴方向可以反映地理事物分布的主体方向[22]。通过描述不同情景下湿地质心、展布形态、密集性和方向的变化特征，有利于分析其分布格局的变化。
2.3.3 景观干扰指数景观干扰指数能够反映湿地生态系统受到或可能受到的外部干扰程度。本文选取湿地景观破碎度指数、景观分离度指数和面积周长分维度指数倒数，构建了湿地景观干扰度指数，计算公式为
S=aC+bN+cD。
式中：C、N和D分别为景观破碎度指数、景观分离度指数和面积周长分维度指数的倒数；a、b和c分别表示C、N和D的权重。
已有研究表明，在构建景观干扰指数时，每个景观格局指数通常被赋予不同的权重[23-24]。鉴于研究区域的实际情况，本文将景观格局指数的权重确定为a=0.3、b=0.2、c=0.5。
3 结果与分析 3.1 Logistic回归分析与检验以主导性、可量化性、可获取性和相对稳定性为原则，本文选择5个社会经济因子(人均GDP、人口密度、到居民点的最近距离、到公路的最近距离和到铁路的最近距离)和5个自然因子(降雨量、蒸发量、到河流的最近距离、到湖泊的最近距离和海拔高度)作为土地利用变化的驱动因子，利用SPSS软件计算ROC值以检验以上驱动因子对土地利用变化的解释能力。经计算，各土地利用类型的ROC平均值为0.78，其中沼泽湿地、水域和建设用地的ROC值均在0.85以上；表明Logistic回归分析的结果对土地利用分布格局的解释效果较好，可以利用CLUES模型继续进行空间分配。
3.2 CLUES模型中的相关参数设置 3.2.1 土地利用变化情景方案设定及目标年土地需求分析基于对研究区经济、社会发展基本态势的分析，本文以湿地变化为主题，设定了三种情景方案，并以此为依据确定2010—2020年土地利用的数量需求(表 1)。
| km2 | ||||||||||
| 年份 | 方案 | 沼泽湿地 | 水域 | 水田 | 林地 | 草地 | 旱田 | 沙地 | 盐碱地 | 建设用地 |
| 2010 | 情景1 | 1 774.50 | 2 312.00 | 4 470.75 | 2 618.00 | 4 908.75 | 22 419.25 | 139.25 | 6 413.75 | 1 842.75 |
| 情景2 | 1 774.50 | 2 312.00 | 4 470.75 | 2 618.00 | 4 908.75 | 22 419.25 | 139.25 | 6 413.75 | 1 842.75 | |
| 情景3 | 1 774.50 | 2 312.00 | 4 470.75 | 2 618.00 | 4 908.75 | 22 419.25 | 139.25 | 6 413.75 | 1 842.75 | |
| 2020 | 情景1 | 1 258.00 | 1 992.25 | 6 627.25 | 2 740.75 | 4 687.25 | 22 425.00 | 36.25 | 5 064.75 | 2 067.50 |
| 情景2 | 1 915.42 | 2 495.61 | 6 456.08 | 2 964.45 | 5 078.85 | 20 998.72 | 36.25 | 5 064.75 | 1 888.86 | |
| 情景3 | 2 066.33 | 2 692.23 | 6 256.08 | 2 825.47 | 5 679.12 | 20 540.89 | 36.25 | 4 913.75 | 1 888.86 | |
情景1方案: 自然变化情景。即土地利用变化基于历史趋势变化，利用Markov模型由2000—2010年各土地利用类型的面积变化推算2010—2020年各土地利用类型的面积。在该情景中，水田、林地、旱田和建设用地逐渐增加，其中水田增加幅度最大；而沼泽湿地、水域、草地等逐渐减少。
情景2方案: 规划优先情景。即依据《吉林省土地利用总体规划(2006—2020年)》[15]、《吉林省白城市土地利用总体规划(2006—2020年)》[16]、《吉林省松原市土地利用总体规划(2006—2020年)》[17]和《吉林省增产百亿斤商品粮能力建设总体规划》[25]，优先保证耕地和建设用地面积的需求。在该情景中，沼泽湿地、水域、水田、林地和草地均有增加，其中水田增幅比情景1要小些。
情景3方案: 生态优先情景。即重点考虑生态安全和生物保护，加大退耕强度，同时参考《吉林省西部生态经济区总体规划》[18]对土地的需求。在该情景中，沼泽湿地、水域、草地均有增加，而且增幅比情景2要大些，而水田虽然也增加，但增幅均比情景1和情景2要小些。
3.2.2 土地利用类型转移规则水域是较难转入和转出的，因此将林地、草地、建设用地转向水域的参数，以及水域转向林地、建设用地、沙地和盐碱地的参数均设为0。建设用地相对稳定，因此建设用地不会转向沼泽湿地、林地、草地和水域，其参数也设为0。同样，林地很难转向水域和水田，沙地很难转向沼泽湿地、水域和水田，其参数均设为0(表 2)。
| 沼泽湿地 | 水域 | 水田 | 林地 | 草地 | 旱田 | 沙地 | 盐碱地 | 建设用地 | |
| 沼泽湿地 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 水域 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 水田 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 林地 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 草地 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 旱田 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 沙地 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 盐碱地 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 建设用地 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
根据2000—2010年土地转移情况和土地利用动态变化度，并结合不同情景方案下的土地需求(表 1)，同时参考各土地利用类型的稳定性，制定了各土地利用类型不同情景方案下的转换弹性系数(表 3)。
| 土地利用类型 | 转换弹性系数 | ||
| 情景1 | 情景2 | 情景3 | |
| 沼泽湿地 | 0.35 | 0.50 | 0.85 |
| 水域 | 0.55 | 0.55 | 0.80 |
| 水田 | 0.85 | 0.85 | 0.90 |
| 林地 | 0.65 | 0.90 | 0.75 |
| 草地 | 0.60 | 0.65 | 0.70 |
| 旱田 | 0.90 | 0.55 | 0.50 |
| 沙地 | 0.45 | 0.45 | 0.45 |
| 盐碱地 | 0.40 | 0.40 | 0.40 |
| 建设用地 | 0.95 | 0.95 | 0.95 |
限制性区域，是指由于特殊的政策或者地区状况在模拟时间段内部不允许随便发生变化的区域，如: 研究区内的自然保护区。本文将自然保护区作为限制区域，并制作限制性区域图，以此作为底图，并保存在“region_park1.fil”文件中。region_park1.fil文件中，区域外设为-9 999，自然保护区设为-9 998，其他区设为0。
3.3 湿地格局的模拟结果与验证本文所做的模拟包括两类：一类模拟是验证性 模拟，即利用2000年土地利用情况模拟2010年土地利用情况(图 2a、b)，并用栅格正确率和κ指数定量检验模拟效果；另一类模拟是预测性模拟，即在三种情景下，分别利用2010年土地利用情况模拟2020年土地利用情况(图 2c，d，e)。
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| 图 2 不同情景下吉林省西部土地利用类型模拟结果 Figure 2 Simulation result on all types of land of three scenarios in the study area |
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为了验证CLUES 模型对2010年土地利用状况的模拟效果，首先采用栅格正确率对2010年的土地利用实际分布图(图 2a)与2010年土地利用预测分布图(图 2b)进行对比，经计算，土地利用预测正确率较高，为84.54%；然后再采用κ指数检验模拟效果，经计算，κ指数为0.83，大于0.75。表明两种土地利用图之间的一致性较高，模拟精度较高，模拟效果较理想。
不同情景下吉林省西部湿地空间格局见图 3。由图 3b可以看出：情景1中，2020年研究区沼泽湿地和水域面积将逐渐减少，而水田会有大幅的增加；情景2为规划优先情景，2020年研究区的沼泽湿地、水域和水田面积都有一定程度的增加，但水田增幅比情景1要小些(图 3c)；情景3属于生态优先情景，2020年研究区的沼泽湿地和水域均增加，而且增幅比情景2要大，而水田虽然也有增加，但增幅比情景1和情景2要小些(图 3d)。
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| 图 3 不同情景下吉林省西部湿地空间分布 Figure 3 Spatial distribution on wetlands of three scenarios in the study area |
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本文利用标准差椭圆分析不同情景下吉林省西部湿地格局的变化特征(图 4，表 4)。由图 4a可以看出：三种情景下的沼泽湿地质心均偏向西南，其中情景1的质心与2010年质心距离最远，情景2的质心与2010年最近；椭圆的长轴为东北—西南方向，椭圆扁率大，其中情景1主轴方向变化较大，为70.03°，情景3主轴方向变化较小，为73.72°；沼泽湿地椭圆的周长面积比大于水域和水田，其中以情景1的椭圆周长面积比最大，情景3的椭圆周长面积比最小，说明前者具有分散性，后者具有聚集性(表 4)。
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| 图 4 不同情景下湿地标准差椭圆及其质心 Figure 4 Standard deviation oval and barycenter of wetlands of three scenarios |
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由图 4b可以看出：三种情景下的水域质心均向东南移动，其中情景1的质心与2010年质心距离最远，情景2的质心与2010年最近；三种情景下水域的椭圆扁率较小，与2010年较为相像；从方向上来看，与2010年相比，情景1的主轴方向变化较大，为85.96°，情景2的主轴方向变化较小，为91.33°；情景1的椭圆面积最大，椭圆周长面积比最小，情景3椭圆的周长面积比最大，说明前者具有聚集性，后者具有分散性(表 4)。
| 湿地类型 | 方案 | 中心点 横坐标/m | 中心点纵坐标/m | 椭圆长半轴与 真北方向夹角/(°) | 椭圆面积/km2 | 椭圆周长/km | 椭圆周长面积比 |
| 沼泽湿地 | 2010年 | 1 443 384 | 5 024 048 | 73.79 | 21 086.62 | 549.67 | 0.026 07 |
| 情景1 | 1 439 279 | 5 020 025 | 70.03 | 20 342.46 | 553.76 | 0.027 22 | |
| 情景2 | 1 441 503 | 5 023 391 | 74.00 | 21 157.52 | 554.89 | 0.026 23 | |
| 情景3 | 1 441 133 | 5 022 203 | 73.72 | 21 875.81 | 568.86 | 0.026 00 | |
| 水域 | 2010年 | 1 447 711 | 5 045 885 | 91.56 | 24 674.89 | 565.56 | 0.022 92 |
| 情景1 | 1 452 974 | 5 042 141 | 85.96 | 24 916.56 | 565.44 | 0.022 69 | |
| 情景2 | 1 448 553 | 5 044 973 | 91.33 | 24 749.22 | 566.79 | 0.022 90 | |
| 情景3 | 1 449 228 | 5 042 361 | 90.87 | 24 523.43 | 563.33 | 0.022 97 | |
| 水田 | 2010年 | 1 446 024 | 5 018 547 | 129.36 | 26 396.24 | 614.21 | 0.023 27 |
| 情景1 | 1 450 250 | 5 020 668 | 85.27 | 24 298.90 | 565.93 | 0.023 29 | |
| 情景2 | 1 444 991 | 5 015 376 | 87.04 | 26 305.76 | 586.03 | 0.022 28 | |
| 情景3 | 1 447 485 | 5 015 293 | 87.07 | 26 500.67 | 586.79 | 0.022 14 |
由图 4c可以看出，水田与水域和沼泽湿地的变化规律不一致。从质心上看，情景1的质心偏东北，而情景2和情景3的质心偏南；主轴方向变化较大，2010年水田的主轴为西北—东南方向，而三种情景的主轴方向为东北—西南方向；椭圆形状差异较大，2010年水田椭圆的扁率大，三种情景椭圆扁率小；情景1的椭圆周长面积比最大，情景3的椭圆周长面积比最小，说明前者具有分散性，而后者具有聚集性(表 4)。
3.4.2 湿地景观干扰指数分析各类型湿地景观干扰指数变化见图 5。由图 5a可以看出：2010年沼泽湿地景观干扰指数变化范围为0.930～1.000，其中情景1的景观干扰指数较低，而情景2和3较高；但在未来规划期内，景观干扰指数表现出不同的变化趋势，情景1的景观干扰指数逐渐增加，到2020年增加到0.970，情景2和3却逐渐降低，其中情景3呈直线下降，下降幅度明显，到2020年低于情景1的值，为0.960。说明在情景1的情况下，研究区的沼泽湿地受到外界干扰程度逐年加大；而在情景2和3的情况下，来自于外部的对沼泽湿地的干扰程度逐渐减少，尤其在情景3中，沼泽湿地的景观干扰程度的减弱趋势更为明显。这表明，有科学规划的生态建设可以减少不必要的人为烦扰，促进系统的稳定性。
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| 图 5 不同情景下湿地景观干扰指数变化 Figure 5 Dynamic change of landscape interference index of wetlands of three scenarios |
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2010年，研究区内的水域景观干扰指数变化范围为0.965～1.000(图 5b)，其中：情景1的景观干扰指数较低，而情景2和3较高;而此后景观干扰指数的变化趋势则明显不同，到2020年，情景1的景观干扰指数逐渐增加到0.975，而情景2和情景3却逐渐降低，其中情景3的景观干扰指数急剧下降，到2018年已低于情景1的值，到2020年下降到0.960，为三类情景中的最低点。这一结果说明：按照情景1发展，区域内的河流、湖泊湿地受到的外界干扰程度将会逐年加大；而按照情景2和3发展，未来对水域的外部的干扰程度将逐渐减少，其中情景3的景观干扰程度减弱的趋势最为明显。
2010年水田景观干扰指数变化范围为0.780～0.820(图 5c)，其中：情景1的景观干扰指数最低，情景3最高，而且在未来预测期内，景观干扰指数的变化趋势相同，均呈现波动式上升趋势。到2020年，情景1的景观干扰指数增加到0.850，情景2和3分别增加到0.875和0.878，这一结果显然是受到研究区规划目标的制约，无论哪一种情景，水田受到外界干扰程度都将逐年加大，尤以情景1的干扰程度最大。
4 结论1) CLUES 模型模拟验证结果表明，土地利用的预测正确率为84.54%，κ指数为0.83；表明利用CLUES模型模拟2020年吉林省西部土地利用变化的精度较高，模拟效果较理想。
2) 以湿地为主题，设置了自然变化、规划优先和生态优先三种情景，并进行湿地空间格局的模拟，模拟结果表明，不同情景下湿地的分布中心、形态、密集性和主轴方向均具有明显的差异性。三种情景下的沼泽湿地质心均偏向西南，而水域的质心均向东南移动，情景1的水田质心偏东北，而情景2和情景3中的水田质心偏南；沼泽湿地和水田在情景3中比情景1具有更强的聚集性，而水域相相反，情景1比情景3具有更强的聚集性。
3) 不同情景下的湿地景观抗干扰程度不同，实施生态优先情景时，湿地景观具有较强的抗干扰能力和维持自我稳定的能力。在自然变化情景中，2010年湿地受到外界干扰程度较低，以后逐年加大；而在规划优先和生态优先情景中，湿地景观干扰程度较为稳定，且不断下降，其中以后者的景观干扰程度下降最为明显。
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