3.2.1 景观格局指数分析
由表3得出,从2000—2018年以来、林地作为袁州区优势度最高的景观类型面积一直在减少,从2000年的1 949.803 2 km2减少到2018年的1 321.515 km2,景观优势度也从0.671 5下降为0.565 4。林地破坏问题严重很大部分原因是城镇化和人口快速增长导致的,通过毁林建房,毁林耕种等手段,造成林地景观破碎度显著增加,斑块数上升,破碎化明显加重。景观分离度从0.093 6增加到0.160 4,景观损失度也由此增大。袁州区水域面积较小,景观优势度较低,从2010—2018年、受退耕还湖,保护湿地等政策影响,面积稍有增加,景观破碎度和分离度也有所下降,由于其特殊景观生态地位,景观脆弱度指数较高,景观损失度稍有下降,从0.260 1下降为0.235 6。受农业经济发展和人口增长影响,耕地面积出现大幅上涨,耕地面积从2000年的314.002 8 km2增加到2018年859.016 7 km2,景观优势度也达到0.490 4。耕地景观破碎度和分离度都明显减小,干扰度从0.375下降到0.244 6,景观类型表现更为集聚,景观损失度也较低。从2000—2018年、城镇用地面积大幅增加,景观分离度从0.825 2减小到0.428 2,破碎度从0.041 8减小到0.029 9,干扰度减小,表现出连续和聚集形态。其他建设用地景观优势度有所上升、2010—2018年景观损失度下降明显。未利用地在2000—2010年面积大幅减少,从80.481 6 km2减少到20.997 3 km2,这段时间主要由于袁州区城镇化发展初期呈现无序状态,对荒草地、沙地等潜力资源开发较为严重。未利用地景观破碎度下降较大,斑块数从9 956个减少到772个,此外未利用地由于受到人为干扰影响最大,景观脆弱度指数也最高。
3.2.2 景观生态风险时空分布
通过ArcGIS 10.2中地统计分析工具对景观生态风险指数进行探索性数据分析,然后以普通克里金插值方法对景观生态风险指数进行插值,通过计算半变异函数并构建经验模型,研究发现3个时期指数模型拟合结果较好,相关参数见表4。
由表4可以得出:(1)2000年、2010年和2018年半变异函数模型块金值都接近于0,表明由随机因素造成的空间异质性作用较小;(2)变程从2000年14 984 m增加到2018年17 564 m,说明空间相关性导致的空间异质性作用范围变长,主要是由于各种景观类型相互转化造成的。同时发现基台值逐渐减小,说明生态风险空间变异随着时间的推移有所减小;(3)通过对比3个年份的块金/基台值,随机因素引起的空间变异均远小于空间自相关引起的。同时发现2000年的块金/基台值>25%,表明该时期空间变异由随机因素影响较为显著。2010年、2018年块金/基台值均小于25%,表明此时空间异质特点主要取决于自身空间相关程度。总体来看、从2000—2018年、块金值/基台值呈现先减小后稍有增加的趋势。这主要是因为2000年时期经济社会发展相对较慢,生态风险空间变异由自然随机因素引起的比重较大,2010年时期处于社会经济发展高涨期,空间变异结构主要由于自身相关性引起。近年来,国家政府十分注重保护生态环境,受此影响自然随机变异所占比重稍有增加。
通过对349个景观风险小区的景观风险指数进行克里金插值,得到2000年、2010年、2018年景观生态风险空间分布。为便于直观展示和比较生态风险变化情况,结合自然断点法分布区间,以自定义间隔将其划分为5个风险等级:Ⅰ级低生态风险区(ERI<0.032),Ⅱ级较低生态风险区(0.032≤ERI<0.046),Ⅲ级中等生态风险区(0.046≤ERI<0.060),Ⅳ级较高生态风险区(0.060≤ERI<0.074),Ⅴ级高生态风险区(≥0.074)。袁州区不同时期景观生态风险等级分布见图2。
由图2看出,2000年高和较高生态风险区主要集中在中心城区、金园街道、下浦街道、湖田乡、西村镇和飞剑潭水库等处,中心城区和周围街道景观生态风险较高主要由于该时期内,城镇化发展处于相对无序状态,城区和城郊划出大量的未利用土地,景观脆弱度高,同时受到人类干扰因素强,生态风险等级因此也最高。西村镇、湖田乡和彬江镇由于袁河的流经,飞剑潭乡存在飞剑潭水库,均由于水域的景观脆弱度较高,受自然和人为干扰因素影响大,生态风险指数因此也较高。低生态风险区主要存在于南边和西北方乡镇,如温汤镇,洪江乡、慈化镇、楠木乡等,温汤镇因为林地覆盖率高,植被成片,景观类型规整,同时镇域内坐落着明月山国家风景旅游区,注重生态保护,因此生态风险等级也最低。
图2 袁州区2000-2018年景观生态风险等级分布
2010年以后袁州区城市发展重心往金园街道方向靠拢,与2000年相比较,高生态风险区往金园街道方向发展,同时湖田乡,彬江镇也在城镇化进程中生态风险等级升高,这两处乡镇生态风险高的原因与2000年中心城区相同,均是由于城镇化快速发展初期的相对无序扩张,同时城镇周郊存在较大面积的未利用地,为后期发展提供资源。飞剑潭乡由于水库的影响生态风险依然很高。对比2000年,袁河流经的乡镇如西村镇、湖田乡、彬江镇生态风险等级有很大部分由较高生态风险区转化为中等生态风险区,这体现了当地保护河流生态的意识在提高。低和较低生态风险区在西北边和南方范围有所扩大,主要体现在楠木乡、天台镇、洪塘镇等地。
与2010年相比,2018年高和较高生态风险区主要分布在金园街道和湖田乡,高风险区范围显著减小,飞剑潭水库景观生态风险等级也下降为较高生态风险区。中心城区由于城市化发展达到末期,城市建设用地集中连片,斑块完整,景观类型十分稳定,因此部分地区下降为较低生态风险区,大部分地区降低为中等生态风险区。同时袁河流经乡镇如彬江镇、下浦街道生态风险等级也由较高风险降为中等风险。低生态风险区范围进一步扩大,变化较为明显地区分布在新坊乡、洪塘镇、水江乡和天台镇。同时对不同时期景观生态风险等级分布进行面积和比例统计,得到面积和比例见表5。
结合图2和表5,从2000—2018年以来,袁州区高和较高生态风险区范围出现较大幅度减小,低生态风险区面积分布逐渐扩大。高风险和较高风险区所占比例逐渐下降,占比从2000年的20.53%下降为2018年的4.17%,较高生态风险区面积从407.61 km2减小到61.21 km2,面积减少尤为显著。中等生态风险区面积也出现显著减小,面积从606.21 km2减小为264.8 km2。低生态风险区面积出现明显扩大分布,面积从614.5 km2增长到1 237.9 km2,所占比例也增加到48.7%。
得出总体结论:2000—2018年以来,袁州区中等及以上生态风险级别分布范围均显著减小,低生态风险区范围明显增大,景观生态风险呈逐渐下降趋势。其中原因主要是城镇化和人口增长造成建设用地扩张显著,耕地面积增加较大,景观斑块更加完整,损失度减小,景观生态风险度降低,同时近年来袁州区大力推进生态文明建设,既注重保护生态环境,又要经济健康可持续发展,因此景观生态风险整体呈下降趋势。
3.3 城镇扩张与景观生态风险耦合关系
3.3.1 城镇建设用地面积与生态风险指数耦合分析
研究以生态风险指数为因变量,城镇建设用地面积为解释变量,通过进行地理加权回归(GWR)分析,探索两者之间的耦合联系。在ArcGIS 10.2中通过GWR工具建立回归模型,模型以高斯函数为内核作为距离权重衰减函数,采用AICc值评价模型优良度,寻找最佳带宽。对比发现选择Adaptive核类型具有较好的拟合优度,其通过选定最近邻点个数来表示带宽变化,相应模型参数见表6。
表6中,带宽大小通过最近邻点个数(Neighbors)来表示,由于研究区样本均匀分布,点个数越多,函数拟合相对更为平滑,空间权重随距离衰减更为平缓。R2表示模型拟合优度,其值范围在[0,1],值越大拟合越好,2000年模型拟合精度相对较好,其他两个时期拟合结果相对较差。由GWR标准化残差分布图(图3)可以得出,各景观风险小区97%以上局部回归模型标准化残差落在[-2.5,2.5]区间内,模型总体构建较好。
图3 地理加权回归(GWR)模型标准化残差空间分布
由回归系数分布图所示(图4),总体来看,3个时期城镇用地面积与景观生态风险指数呈正相关关系,但是从2000—2018年回归系数逐渐减小说明这种正向影响关系正在逐渐减弱。随着城镇化发展不断推进,城镇建设用地面积不断扩张,导致城镇中心斑块集中成片,景观破碎度和分离度不断下降,同时由于城镇用地状态相对稳定,脆弱度指数较低,因此景观生态风险指数上升幅度也较小。3个时期中心城区的回归系数与同期其他地区相比都较低,主要是由于中心城区城镇化程度较高,城镇用地面积增长对生态风险指数的影响幅度较小,生态结构稳定性较高。但是总体而言随着城镇化进程向前推进,袁州区景观生态风险一直在增加,给当地的生态环境造成了不小压力。
3.3.2 城镇扩张指数与生态风险变化指数耦合分析
研究同时以2000—2018年的景观生态风险指数变化率作为因变量,城镇扩张强度指数作为解释变量,进行地理加权回归(GWR)建模,相应模型参数设置和模型检验方法同上。
由表7可得,2000—2010年的R2值为0.692 6,拟合优度相对较好,其他两个时间跨度拟合结果相对较一般。GWR标准化残差超过95%的采样区标准化残差值在[-2.5,2.5],总体来看模型构建较好。同时对每个研究单元回归系数进行可视化表达,GWR回归系数空间分布图见图5。
由图5可得,2000—2010年、城镇扩张强度指数与景观生态风险变化率两者回归系数总体有正有负、正值集中于中心城区附近、表明城镇扩张强度增加会导致生态风险指数变化率上升、造成生态压力加大。负值主要分布于飞剑潭和天台等西部乡镇、这些地区城镇化程度相对来说较低、发展较慢、城镇扩张强度增加、生态风险变化率减小、但结合图4生态风险依然处于增长趋势。2010—2018年、总体来看在大部分区域内城镇扩张强度指数和生态风险指数变化率仍是正相关关系、主要分布在中心城区往金园街道方向、但在天台、竹亭和辽市等乡镇仍处于负相关区域。整体2000—2018年、中心城区、下浦街道和金园街道等地区城镇扩张强度指数与景观生态风险变化率之间表现为正向关系,城镇化强度增加导致景观生态风险变化加剧,生态压力也逐渐增加。负值区域分布在温汤、新坊和洪江等乡镇,这些地区植被覆盖范围较为广泛,生态风险变化幅度因此较小。
