藍(lán)田縣土地利用變化及景觀格局動態(tài)變化分析

藍(lán)田縣土地利用變化及景觀格局動態(tài)變化分析摘要:對區(qū)域土地利用的變化特征進(jìn)行分析，能生動復(fù)現(xiàn)景觀格局的動態(tài)變化過程，對區(qū)域景觀維護(hù)和發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義?；谒{(lán)田縣2000年、2010年和2018年3期土地利用數(shù)據(jù)，采用ArcGIS等軟件，依據(jù)景觀生態(tài)學(xué)原理，對藍(lán)田縣2000&2018年土地利用變化特征及景觀格局動態(tài)變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明，2000&2018年期間，土地利用類型變化主要以建設(shè)用地和林地的變化為主;水域范圍保持增減均衡，趨于穩(wěn)定狀態(tài)；林地、草地和耕地面積變化比較復(fù)雜，變化趨勢并非保持不變。景觀水平方面，藍(lán)田縣景觀多樣性、均勻度程度持續(xù)增加，景觀格局整體破碎性情況加劇，景觀斑塊形狀趨于簡單化，景觀類型在組分上呈現(xiàn)多樣化的趨勢。關(guān)鍵詞：土地利用；景觀格局；土地利用動態(tài)度；景觀指數(shù)Keywords:LandUse；LandscapePattern；LandUseDynamicIndex；LandscapeIndex近年來，我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)飛速發(fā)展,人類活動對土地資源造成的干擾越來越強(qiáng)，導(dǎo)致可利用的土地資源不斷縮減土地利用變化可以表征人類生產(chǎn)行為對自然生態(tài)的影響,能夠揭示人們對土地資源管理方法和目的的變化。景觀格局是某些景觀類型要素在空間、時間上的序列分布規(guī)律,可以具體說明景觀要素具備的空間異質(zhì)性狀況[3-5]'區(qū)域土地利用類型結(jié)構(gòu)變化與景觀格局結(jié)構(gòu)組分有密切聯(lián)系"可，開展區(qū)域土地利用與景觀格局研究，可為區(qū)域人地關(guān)系協(xié)調(diào)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。在土地利用變化研究方面，劉紀(jì)遠(yuǎn)等根據(jù)土地利用動態(tài)度和年變化率等數(shù)據(jù)建模，對2010—2015年中國土地利用轉(zhuǎn)移的時空分布特征進(jìn)行研究「8';匡文慧等借助地形圖及相應(yīng)專題地圖對長春市1898—2012年的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行處理歸納，獲得了研究區(qū)近一個世紀(jì)的土地利用轉(zhuǎn)移的時空演變規(guī)律「9'。在景觀格局研究方面，龔建周等選取面積、形狀和蔓延度3種類型的28個景觀格局指數(shù),以TM遙感影像為數(shù)據(jù)源形成植被等級圖，在景觀類型水平上探討各類型指數(shù)之間的相關(guān)性及其對景觀分類數(shù)的敏感程度問。李廣東等從面積邊緣度、密度差異和聚散性等方面選擇了12個具有代表性的景觀指數(shù)，研究我國建設(shè)用地面積與景觀格局變化的聯(lián)系,深入探尋人類活動對生態(tài)環(huán)境功能、格局的影響⑺。因此，分析土地利用轉(zhuǎn)移特征和探尋景觀格局變化規(guī)律,對探尋區(qū)域環(huán)境組分、價值態(tài)勢及生態(tài)治理有著非常高的價值，是解析區(qū)域生態(tài)健康情況的有效方法皿。本文從景觀生態(tài)學(xué)出發(fā),對西安市藍(lán)田縣土地利用轉(zhuǎn)移特征進(jìn)行分析，選擇具有代表性的景觀格局指數(shù)，探尋藍(lán)田縣景觀格局變化規(guī)律詢，同時分析土地利用轉(zhuǎn)移態(tài)勢對景觀格局變化的影響，為科學(xué)管理土地、提高生態(tài)質(zhì)量提供參考。1研究區(qū)數(shù)據(jù)來源藍(lán)田縣，隸屬于陜西省西安市，地處關(guān)中平原的東南方向，下轄1個街道、18個鎮(zhèn)，縣域南北縱向55km,東西橫向64km。本研究需要獲取藍(lán)田縣三期土地利用數(shù)據(jù),選取2000年、2010年和2018年3個年度的遙感影像數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源，影像數(shù)據(jù)為Landsat5TM與Landsat8OLI，通過地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)絡(luò)門戶()獲取，影像數(shù)據(jù)的空間分

辨率均為30m。除影像數(shù)據(jù)外，還收集了1：10000藍(lán)田縣行政邊界矢量圖和《西安市統(tǒng)計年鑒》(2001年、2011年、2019年)。2研究方法本文依據(jù)相關(guān)土地利用分類體系對利用遙感影像解譯獲取的研究區(qū)3個年度土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,利用土地利用動態(tài)度模型和土地利用空間轉(zhuǎn)移矩陣對研究區(qū)的各類型土地利用變化進(jìn)行分析,并利用景觀指數(shù)分析法對研究區(qū)的景觀格局變化進(jìn)行分析和研究。2.1 土地利用數(shù)據(jù)獲取利用eCognition軟件的多尺度分割算法以及assignclass算法進(jìn)行遙感影像解譯。多尺度分割算法是一種自上而下的區(qū)域合并分割算法,通過將異質(zhì)性增量最小的兩個單元進(jìn)行合并來完成圖像的分割。assignclass算法通過特定的閾值條件對地物進(jìn)行分類，當(dāng)分割對象的特征數(shù)值達(dá)到閾值條件要求時,判定分割對象為這一特征數(shù)值下所對應(yīng)的土地利用類型。根據(jù)GB/T21010—2017《土地利用現(xiàn)狀分類》和《全國遙感監(jiān)測土地利用覆蓋分類體系》，運(yùn)用eCognition軟件分別從3期遙感影像中提取耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6種土地利用類型數(shù)據(jù),獲取研究區(qū)域3個年度土地利用類型空間分布數(shù)據(jù),進(jìn)一步得到研究區(qū)的3期土地利用現(xiàn)狀圖，如圖1所示。2000年2010年201眸圖1藍(lán)田縣2000年、2010年和2018年土地利用現(xiàn)狀圖Fig.1StatusofLandUseinLantianCountyin2000,2010and201822土地利用動態(tài)度土地利用動態(tài)度是真實(shí)反映土地利用類型動態(tài)變化的指數(shù)，可以定量地描述土地利用的變化速度,以輔助預(yù)測土地利用的變化趨勢。目前有單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度兩個研究模型。單一土地利用動態(tài)度單一土地利用動態(tài)度表達(dá)研究地區(qū)某一時間范圍內(nèi),不同類型土地利用面積的轉(zhuǎn)移情況，能針對變化速度和數(shù)量進(jìn)行定量刻畫，其計算公式為明Ub-U2 1K2^x-LX100% (1)式中，U“為研究初期階段某一類型土地區(qū)域面積，Ub為研究末期階段同一類型土地區(qū)域面積，L為研究期間的年份間隔，單位為年。綜合土地利用動態(tài)度綜合土地利用動態(tài)度表達(dá)研究區(qū)某段時間范圍內(nèi)，總體土地利用轉(zhuǎn)移的程度，數(shù)值越大，表示研究區(qū)土地利用類型變化速率越快,變化程度越劇烈，計算公式為問%#!LU，r [s= XLx100% (2)2#LU$$=1式中,！LU,-,為T時間段內(nèi)$類土地面積轉(zhuǎn)為非$類土地面積的絕對值,LU,為研究階段初期$類土地的總面積,T指研究期間年份間隔，單位為年。2.3土地利用空間轉(zhuǎn)移矩陣空間轉(zhuǎn)移矩陣來自系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀況與狀態(tài)變化的定量表達(dá)，它顯示在一定時間范圍內(nèi)，某一穩(wěn)定的系統(tǒng)從7時刻開始變化，最終轉(zhuǎn)化到7+1時刻止,該時間段內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)化的歷程。因此，空間轉(zhuǎn)移矩陣能有效、具體地展示土地利用類型的時空變化過程，其計算公式為邱

-Sil*12 ,"*1q-S,Jk=*21*22 ,"*2q(3)-*q2,Smm-式中,a、b分別為研究階段起始和截止時刻的土地類型,Q為土地類型的總數(shù)量（本研究Q=6）。2.4景觀指數(shù)分析法景觀指數(shù)是指高度精煉的景觀格局信息數(shù)據(jù),能形象地展示景觀結(jié)構(gòu)組成、空間布局特征的量化指數(shù)，主要包括斑塊水平、景觀類型水平和景觀水平3個方面。本研究根據(jù)總體性和常用性原則，選取具有代表性的景觀格局指數(shù)，綜合考慮景觀格局指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義和研究區(qū)的特點(diǎn)，分別從類型水平和景觀水平選取了13個景觀指數(shù)（見表1），從面積與結(jié)構(gòu)、形狀、多樣性3個方面對藍(lán)田縣2010—2018年的土地利用景觀格局的動態(tài)變化進(jìn)行分析。利用ArcGIS10.2軟件，將藍(lán)田縣2000年、2010年和2018年3個年度的景觀類型矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為柵格形式,并使用Fragstats4.2軟件獲取所需的各景觀指數(shù)。3結(jié)果與分析土地利用動態(tài)變化分析土地利用總體特征分析對遙感解譯獲取的3期土地利用類型數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析處理，將數(shù)據(jù)整合統(tǒng)一，獲取藍(lán)田縣3個年度各土地利用類型面積變化表，見表2。表1從類型水平、景觀水平選取的景觀指數(shù)Tab.1LandscapeIndexSelectedfromTypeLevelandLandscapeLevel景觀特征水平類型景觀格局指數(shù)意義優(yōu)勢度類型最大斑塊指數(shù)LPI反映最大斑塊對單一類型或整個景觀的影響程度斑塊數(shù)NP景觀中某一斑塊類型的總個數(shù)破碎度類型斑塊密度PD景觀中所有異質(zhì)景觀要素斑塊的單位面積斑塊數(shù)邊緣密度ED景觀范圍內(nèi)單位面積上異質(zhì)景觀斑塊數(shù)景觀形狀指數(shù)LSI反映斑塊形狀的復(fù)雜程度類型/景觀形狀平均斑塊分維數(shù)FRAC_MN反映斑塊形狀的復(fù)雜程度景觀周長面積分維數(shù)PAFRAC反映不同空間尺度形狀的復(fù)雜性類型聚合度指數(shù)AI反映斑塊的聚合程度斑塊數(shù)NP景觀所有的斑塊總數(shù)聚集度景觀斑塊密度PD反映景觀破碎度蔓延度指數(shù)CONTAG反映景觀不同斑塊類型的團(tuán)聚程度或延展程度香農(nóng)多樣性SHDI反映景觀中斑塊類型多樣性多樣性景觀香農(nóng)均勻度SHEI反映景觀中斑塊類型均勻程度表2藍(lán)田縣2000—2018年各土地利用類型面積變化Tab.2AreaChangesofLandUseTypesinLantianCountyfrom2000to2018土地類型-2000年2010年2018年面積/km2比例/%面積/km2比例/%面積/km2比例/%林地790.9939.43739.7836.88776.2338.70草地685.9934.20694.9734.65671.1133.46耕地455.9822.68484.2124.14465.1623.19建設(shè)用地56.622.8269.323.4675.903.78水域16.230.8116.820.8416.370.82未利用地1.140.060.860.041.190.06總計/km22005.952005.952005.95根據(jù)表2可知，研究期間林地類型一直保持較大面積占比,是研究區(qū)的主要土地利用類型，主要分布在研究區(qū)的東部和南部。其次為草地類型和耕地類型，林地、草地、耕地3種土地利用類型構(gòu)成了藍(lán)田縣主要覆被。2000—2018年期間，研究區(qū)林地面積先減后增，草地和耕地面積先增后減，變化多樣，但其總體面積相對變化不大;水域范圍變化幅度小,相對維持穩(wěn)定;建設(shè)用地類型范圍逐漸擴(kuò)大，表明藍(lán)田縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城區(qū)建設(shè)在持續(xù)上升;未利用土地類型變化先減后增，2018年與2000年相比，以及總體趨勢為小幅度增加，說明政府對未利用土地以及有效利用和管理配置土地資源方面的關(guān)注度不斷提高。3.1.2土地利用數(shù)量變化分析根據(jù)2000—2018年期間土地類型范圍變化數(shù)據(jù)，采用動態(tài)度指數(shù)進(jìn)行土地利用數(shù)量變化分析。根據(jù)各階段各用地類型的單一土地動態(tài)度數(shù)據(jù)，表征各類土地類型的轉(zhuǎn)移情況，得到研究區(qū)總體的綜合土地動態(tài)度數(shù)據(jù)，進(jìn)而比較分析研究區(qū)具體的土地轉(zhuǎn)移情況，見表3-表3藍(lán)田縣土地利用動態(tài)度變化Tab.3ChangesofLandUseDynamicIndexinLantianCounty土地類型2000—2010年2010—2018年面積變化‘km2單一動態(tài)度‘%綜合動態(tài)度‘%面積變化‘km2單一動態(tài)度‘%綜合動態(tài)度‘%林地-51.21-0.6536.440.62草地8.980.13-23.86-0.43耕地29.230.640.97-19.05-0.491.56建設(shè)用地12.702.246.581.19水域0.580.36-0.44-0.33未利用地-0.29-2.500.334.85藍(lán)田縣不同時間階段內(nèi)土地利用類型變化的速率有較大的區(qū)別。對各土地類型的單一土地利用動態(tài)度差異進(jìn)行分析可以得出，在2000—2018年，建設(shè)用地類型范圍逐漸擴(kuò)張，而且平均擴(kuò)張速率非常快,尤其在2000—2010年，單一動態(tài)度峰值達(dá)到2-24%；未利用土地類型的面積在研究期間呈現(xiàn)先減后增的趨勢，尤其在2010—2018年轉(zhuǎn)移速率最快,單一動態(tài)度達(dá)4.85%；耕地、林地、草地3種土地類型在研究期間的變化復(fù)雜多樣，其中林地和耕地在2000—2010年的轉(zhuǎn)化速率較快;水域類型在研究期間呈現(xiàn)先增后少的趨勢，但變化速度穩(wěn)定。從研究區(qū)域總體土地利用變化來看，2010—2018年土地利用變化速度較快，綜合動態(tài)度達(dá)到1.56%，2000—2010年變化速度相對較慢，綜合動態(tài)度僅有0.97%。反映出2000—2018年期間藍(lán)田縣土地利用變化速度持續(xù)加快，土地利用類型變化受人類活動的影響不斷加大，城市化進(jìn)程過快使得建設(shè)用地擴(kuò)張的速度逐步加快。3.1.3土地利用類型間變化分析利用ArcGIS10.2空間疊加分析技術(shù)，對藍(lán)田縣2000年、2010年、2018年3個年度的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相交處理后再進(jìn)行同類型融合，同時將生成的土地利用變化數(shù)據(jù)導(dǎo)出，利用軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析，獲取土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,以便生動具體地展示土地利用轉(zhuǎn)移的狀態(tài)與方向，進(jìn)而得到2000—2018年藍(lán)田縣土地利用變化的主要規(guī)律特征。2000—2010年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣如表4所示,2010—2018年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣如表5所示。由表4可知，2000—2010年間，藍(lán)田縣林地面積總體減少，轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出面積分別為20.97km2和72.18km2，主要轉(zhuǎn)化為草地和耕地,分別占總轉(zhuǎn)出面積的59.4%和35.5%。草地類型和耕地類型區(qū)域皆呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢，轉(zhuǎn)入面積分別為49.73km2和35.65km2,主要來源于林地;未利用土地的面積總體減少，轉(zhuǎn)出面積為0.82km2;水域面積變化較小，總面積相對保持不變;建設(shè)用地的面積呈現(xiàn)增長趨勢，轉(zhuǎn)入面積為17.07km2，主要來源于草地，占總體轉(zhuǎn)入面積的80.67%。土地利用類型2010年林地草地建設(shè)用地耕地水域未利用地總計林地718.8142.912.9525.650.330.35790.99草地17.16645.2413.779.110.720.00685.99建設(shè)用地1.243.0310.0056.622000年 耕地2.313.510.35448.560.050.19454.98水域0.190.290.010.0415.710.0016.23未利用地0.080.000.000.740.000.321.14總計739.78694.9769.32484.2116.820.862005.95表52010—2018年藍(lán)田縣土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣單位:km2Tab.5TransferMatrixofLandUseAreainLantianCountyfrom2010to2018土地利用類型2018年林地草地建設(shè)用地耕地水域未利用地總計林地707.7220.930.929.250.860.09739.78草地36.83632.8313.4110.791.120.00694.97建設(shè)用地2.035.7380.0069.322010年 耕地28.2810.250.16444.380.340.80484.21水域1.011.370.170.2913.980.0016.82未利用地0.370.000.000.190.000.300.86總計776.23671.1175.90465.1616.371.192005.95表42000—2010年藍(lán)田縣土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣Tab.4TransferMatrixofLandUseAreainLantianCountyfrom2000to2010單位單位:km2由表5可知,2010—2018年間，藍(lán)田縣林地轉(zhuǎn)入面積為68.50km2，其中53.76%來源于草地，41.28%來源于耕地，轉(zhuǎn)出面積為32.06km2，凈轉(zhuǎn)入面積為36.44km2；草地轉(zhuǎn)出面積為62.15km2，其中59.26%轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?21.58%轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,其他用地類型轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸氐膮^(qū)域?yàn)?8.28km2，造成草地面積總體減少了23.86km2；建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入面積為14.66km2，各類型土地都不同程度地轉(zhuǎn)變成建設(shè)用地，其中，草地面積變化最大，達(dá)到13.41km2，建設(shè)用地面積增加較多;耕地面積整體相較收縮，轉(zhuǎn)出、轉(zhuǎn)入面積分別為20.78km2和39.83km2，凈轉(zhuǎn)入19.05km2；水域總體面積相對變化較小，轉(zhuǎn)出、轉(zhuǎn)入面積分別為2.84km2和2.39km2；未利用土地的轉(zhuǎn)出、轉(zhuǎn)入面積分別為0.56km2和0.89km2，總體呈上升的趨勢?？傮w來說，在2000—2010年期間，建設(shè)用地的面積增加最為顯著，其中大面積新增建設(shè)用地由草地轉(zhuǎn)變而成，而林地的面積顯著減少,主要轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸睾透?2010—2018年期間，轉(zhuǎn)變?yōu)榱值氐挠玫孛娣e又大幅增加，耕地和草地凈轉(zhuǎn)化面積相對減少，水域面積基本保持不變。3.2景觀格局動態(tài)變化3.2.1基于景觀類型水平的景觀格局變化分析景觀類型水平分析主要是對各景觀類型格局變化進(jìn)行具體形象的表達(dá)。本文選取斑塊密度PD、斑塊數(shù)量NP、最大斑塊指數(shù)LPI、景觀形狀指數(shù)LSI、平均斑塊分維數(shù)FRAC.MN、邊緣密度ED和聚合度指數(shù)AI共7種景觀類型水平指數(shù)，對3期指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、整理和歸納，見表6。破碎度指數(shù)斑塊密度越大，景觀的破碎化程度越強(qiáng)。依據(jù)表6，各土地類型的斑塊數(shù)量NP、斑塊密度PD的變化走向幾乎相同。通過比較,2000—2018年期間，耕地區(qū)域、建設(shè)用地類型的斑塊數(shù)目、斑塊密度保持逐漸增加趨勢，水域和未利用地類型的斑塊數(shù)量、斑塊密度呈現(xiàn)先增后減趨勢，林地和草地類型的斑塊數(shù)量、斑塊密度呈現(xiàn)先減后增走向。邊緣密度ED反映景觀類型的邊界密度情況。通過對邊緣密度ED數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析可知，各年度草地類型的邊緣密度值皆為極值，說明其邊界細(xì)碎化的程度最高;水域和未利用土地類型的ED值較小。總之,2000—2018年期間，藍(lán)田縣域內(nèi)破碎化情況最嚴(yán)重的景觀類型為草地，林地次之,尤其草地的破碎化程度呈快速增大趨勢。表62000年、2010年和2018年基于藍(lán)田縣景觀類型水平的景觀指數(shù)Tab.6LandscapeIndexesBasedonLevelofLandscapeTypesinLantianCountyin2000,2010and2018景觀EDLSIFRAC_MNAI景觀NPPDLPIEDFRAC_類型年份NPPDLPI類型年份LSIMNAI20003040.15212.66628.13551.5791.12394.5992000270.0140.5301.64220.7401.12685.169林地20103010.15012.26527.57851.9601.12594.371水域2010340.0170.5401.71721.1531.10985.11420183100.15412.70528.24551.7491.12594.5282018280.0140.5351.67421.0041.13185.04320003070.1586.04131.65061.3451.11093.076建設(shè)20003230.1760.0603.98223.0021.04691.053草地20102800.1405.51330.70459.2591.11493.36120103560.1780.1793.49823.3351.04291.52020182950.1475.31730.77860.3971.11493.110用地20183790.1890.2954.04424.4081.04692.39420002990.1491.52216.05938.9171.10394.656未利用地200090.0020.0490.0603.6671.09292.230耕地20103020.1512.84316.13637.9911.10194.9502010140.0070.0140.0704.1611.06289.38220183080.1542.79116.21838.9301.10294.7162018100.0020.0520.0643.6301.09392.544優(yōu)勢度指數(shù)最大斑塊指數(shù)LPI指某種類型的斑塊數(shù)目占整個景觀的比值，為總體景觀中每種類型優(yōu)勢度的簡化度量表達(dá)。依據(jù)表6，在2000—2018年期間，林地的最大斑塊指數(shù)為極值，表示藍(lán)田縣各景觀類型中，優(yōu)勢度最大的景觀類型是林地;建設(shè)用地類型的LPI數(shù)值表現(xiàn)出快速提升的發(fā)展走向，顯示出由于城市發(fā)展和人們生活水平的進(jìn)步，人類活動對土地景觀的影響程度提升，而且增長速度逐漸加快，表現(xiàn)在2010—2018年建設(shè)用地類型的最大斑塊指數(shù)值增加跨度較大。形狀指數(shù)從形狀指數(shù)方面分析，草地類型的LSI值最大,說明其景觀類型的形狀最為復(fù)雜，林地次之,未利用土地的形狀指數(shù)最小，說明其形狀相對簡單。其次,建設(shè)用地類型的LSI值變化呈現(xiàn)遞增趨勢，在2000—2010年期間緩慢提升,2010—2018年增加速度持續(xù)加快。平均斑塊分維數(shù)FRAC.MN指景觀類型形狀的豐富性和穩(wěn)定程度，反映了某一景觀類型受人類生產(chǎn)生活的影響程度。由表6可知，藍(lán)田縣類型景觀的FRAC.MN數(shù)值由大到小為林地、水域、草地、耕地、未利用土地、建設(shè)用地，說明2000—2018年期間，藍(lán)田縣建設(shè)用地類型的景觀轉(zhuǎn)移受人類活動的影響最大，林地受人類活動的影響較小。聚集度指數(shù)聚合度指數(shù)AI是指景觀密集情況的表征，體現(xiàn)各景觀類型斑塊間的相互連通性,AI值越大，景觀越密集，否則景觀越分散。從表6可知，水域類型的AI數(shù)值最小，表明2000—2018年期間，藍(lán)田縣水域景觀格局離散程度最高;耕地類型的AI數(shù)值最大,但AI數(shù)值呈現(xiàn)先增后減的變化，表明2000—2018年期間，藍(lán)田縣耕地景觀格局聚集程度最高，但總體變化不大。另外，建設(shè)用地類型的AI數(shù)值變化呈現(xiàn)遞增趨勢，且遞增跨度相對較大，轉(zhuǎn)移走向表現(xiàn)為逐步提高，說明2000—2018年期間，人類活動造成建設(shè)用地類型景觀在逐漸快速集聚。3.2.2基于景觀水平的景觀格局變化分析本研究依據(jù)景觀格局指數(shù)和藍(lán)田縣的區(qū)域特征，采用Fragstats4.2軟件獲取基于景觀水平的景觀指數(shù)，從景觀聚集度(PD、CONTAG)、景觀形狀(PAFRAC、LSI)、景觀多樣性(SHDI、SHEI)3個方面對藍(lán)田縣3期景觀水平的格局進(jìn)行分析，結(jié)果如圖2所示。其中，斑塊密度PD是展示景觀破碎化程度的指標(biāo)數(shù)據(jù)。蔓延度指數(shù)CONTAG主要顯示景觀總體內(nèi)每個斑塊相互間的集聚密度或延展趨向，它蘊(yùn)含了景觀空間信息，在表達(dá)景觀格局中具有不可或缺的價值。CONTAG數(shù)值越大，表示某少數(shù)優(yōu)勢斑塊類型已產(chǎn)生良好的相互連通性,CONTAG數(shù)值越小，說明景觀屬于多樣要素的密

集分布情況。面積周長分維數(shù)PAFRAC、景觀形狀指數(shù)LSI體現(xiàn)景觀斑塊形態(tài)的繁雜情況，面積周長分維數(shù)值越接近1，景觀斑塊形態(tài)越單一，景觀形狀指數(shù)數(shù)值越低，整體景觀形態(tài)越單一，相反說明越繁雜。香農(nóng)多樣性SHDI能顯示景觀異質(zhì)性，表征景觀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成的繁雜情況。香農(nóng)均勻度SHEI可以說明景觀有無受到一種甚至多種優(yōu)勢斑塊類型的干預(yù)。1.491-11.489-1.487- ?].4851.491-11.489-1.487- ?].485 1 1 12000年2010年2018年oVTHVd----2840&zzZ5555DVJNOO47.2-揚(yáng)46.8-二46.4- '46.0 1 1 r2000年2010年2018年0.658- >—-~q/r