武汉市城市湿地景观格局的改变和城市化对湿地影响

完成时间：2015年4月15日

摘 要

本文的湿地景观函数信息均来自中国湖北省武汉市1996-2001年的遥感数据，斑块数、斑块密度、斑块分维数、景观多样性、优势度、均匀度、破碎度等景观指数用作评估近5年来景观格局的变化。进一步利用Markov Model计算湿地景观转变成非湿地景观的概率，在此基础上，分析城市湿地景观格局与城市建设之间的关系。结果表明，所有湿地的破碎度指数增大，湖泊面积减少，天然湿地的主体地位下降。造成这些结果的原因主要原因都是因为城市建设。根据武汉市众多湿地的特点，我们建议在加强城市建设的同时也应对湿地景观进行保护，湿地景观也应该作为城市景观重要的一部分。

关键词：湿地景观；城市湿地；湿地保护；武汉市

1、引言

城市湿地是城市景观重要的一部分。因此湿地的生态功能对城市的生态环境发展起着重大作用，城市景观是人类社会和自然相互作用的结果。湿地作为自然生态景观的一部分，它的形成和变化都与人类活动息息相关。城市湿地的形成是通过人造和半人造的方式，或者说是天然湿地由于城市建设产生的，因为城市的影响在生态特征、景观格局、服务功能等方面与天然湿地有明显的区别。据悉，城市的可持续发展取决于先进的城市基础设施和生态基础结构。城市湿地是一座城市重要的生态基础结构之一，提供了大量的生态和社会服务。而且，城市湿地对一座城市的形成以及它的格局起着至关重要的作用，并且直接影响着城市的可持续发展。总之，对于研究城市湿地景观格局的动态变化和景观生态规划的关系具有重大的意义。

景观生态学的主旨是联系和反馈关于景观的结构、格局和进程，这同样也是景观生态学的基础。近几年，关于湿地动力学和城市湿地景观格局的研究在湿地学和生态学已经成为一个热门领域。目前，研究主要着重于湿地景观格局动力学和驱动力，景观指数以及动力模型。对于城市湿地的驱动力和天然湿地完全不同。几乎所有的城市湿地，在人为的驱动下，更迅速、无规则、且不可逆地演变。

研究景观动态的方法包括传统的定性描述法、地图覆盖法、定量法。目前，第三种方法是通常为多数学者用来研究景观格局改变的方法。对于景观格局动力学研究，有一种新开发的方法，利用基于确切规则的景观动态模型与人工智能相结合。被众多学者征用的模型主要是动态度模型、相对变化率模型、斑块连接度模型等等。Markov模型和多孔人工智能机器用来模拟和预测湿地景观的动态进程。

城市湿地景观研究吸引了越来越多的关注，其中应用了不少景观分析方法进行研究。但许多方法都只注重形式，缺少对湿地类型及其他城市景观之间关系的全面综合性研究。本文整合了所有研究调查的具体关系，将对城市湿地景观的建设、交际、开发等方面给出更多的实际性意见，对城市可持续发展提供更好的服务。

2、研究领域

我们以武汉市作为研究对象，武汉在中国内陆，位于湖北省以南，与扬子江和汉水（图1）接壤，位于东经113°41′-105°05′，北纬29°58′-31°22′。武汉市的整个地貌属于由东南的高地到大别山南麓的丘陵过渡地带，中部低平，而南部与北边多高山。武汉市地形属于冲洪平原，伴随形成很多湖泊与河流。

武汉市气候属于亚热带季风气候，四季分明并且拥有丰富的降水，降水多集中在6-8月份。该地区土壤类型多样化，其中以水稻种植为主，约占总面积的45.5%左右。武汉市分为13个行政区，分别为：江汉区、江岸区、硚口区、汉阳区、洪山区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区、东西湖区、以及汉南区。其中包括江夏区、黄陂区、还有新洲区等共十个在城市建设高度发展的区域被选为调查区。

3、数据和方法

3.1数据

本文所使用的原始数据均来自遥感数据和图表，其中也用了1996-2001年武汉市极速发展时期的地图。湿地以及非湿地景观的空间属性信息通过GIS软件 ArcGIS进行分析，例如：斑块大小、斑块数、斑块周长，这些都可以通过遥感数据推算和描绘出来。属性数据则要基于Excel和VC 软件编程和计算来进行空间格局分析。

3.2方法

3.2.1景观格局分类

在本文研究区域划分为13种景观，江河域、洼地、湖域、稻田、池塘、荷花池、运河、公路、住宅区、工业区和矿产地、草地、森林和旱地。为了研究武汉市湿地景观以及湿地转变为其他景观的动态，将这以上13种景观划分为4大类，分别为自然湿地（江、河、湖、洼地）、人造湿地（稻田、池塘、荷花池、运河）、建筑用地（公路、居民区、工业区和矿产地）、和其他非湿地区域（草地、森林、旱地）。为了方便起见，常将建筑用地和其他非湿地景观用作 讨论。从1996-2001年看来，湿地的空间分布发生了明显的变化。

3.2.2.景观格局指数的测定

景观格局指数在景观学研究中被广为运用，随着GIS技术的推广，对我们而言处理一个或者几个景观类型的地图、获得多种多样的景观指数数据都是十分简便的。目前，这些景观指数在国内被运用得很多。有一些类似于区域划分、板块形状等等都是相对简单的，大多都是直接利用统计数学。而且，很多复杂的景观指数最初来自情报论，比如多样性指数、优势指数、蔓延指数。还有一些新的指数也渐渐出现，例如，空隙度指数、聚集度指数。因为这些指数都是基于空间景观结构的几何特征，所以可以利用它们来简单地描述一些复杂的现象。虽然其中有些指数有点抽象，但不少研究者仍能将它们表达出来。近几年，随着遥感技术和GIS技术的飞速发展，更多研究涉及到这块领域。除了一些简单的指数外，其余主要的指数均列在表1中。

表 1 景观指数描述

备注：Np整个景观格局的总斑块数；A总面积；Npi种类I的斑块数；Ai为种类i的面积；k常数4；l和s为斑块的周长和面积；Nc为景观格局的总网格数；Pi是种类i的面积比；m是总景观格局类型数

表2 1996-2001年湿地景观类型和非湿地景观种类指数

1996

面积 面积比 斑块数 斑块密度 分维度 破碎度

2001

面积 面积比 斑块数 斑块密度 分维度 破碎度

4.结果和讨论

4.1湿地类型的改变

在本文的研究调查中，我们选取了常用的指数，如面积、面积比、斑块数目、斑块密度、分维度、破碎度指数、多样性指数、优势度和均匀度来研究湿地景观动态变化。计算方法详见于表1，景观类型的价值指标在表2有所显示，如表2显示的，与1996年相比2001年的湿地类型斑块数上升，但是因大量减少了建设用地非湿地地区并无增长。一方面，湿地斑块数增长表明了人类轰动对湿地的干扰加强了。另一方面，调查表明湿地景观类型的分维度在一定程度上加剧。根据每个湿地景观类型，稻田、湖泊以及荷花池的斑块密度显示，反映了湿地空隙度更大，并且更加相对分散的特点。恰恰相反的是，运河和池塘的密度略有下降，这反映了更低缺顶性和更加集中分布的特点。对于整个景观来说，道路密度由1996年的0.0095下降到2001年的0.0082，表明景观的镶嵌程度减少，相反，景观多样性增强。

外文文献出处：[1]. Changes of Urban Wetland Landscape Pattern and Impacts of Urbanization on Wetland in Wuhan City[J]. Chinese Geographical Science,2008,01:47-53.

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