哈尔滨地区生境质量与景观格局的时空演变及空间关联分析

Spatio-Temporal Evolution and Spatial Correlation Analysis of Habitat Quality and Landscape Pattern in Harbin Region

摘要: 近年来城市化快速推进，致使景观破碎、生境质量下降，然而哈尔滨地区却在经济发展与生态保护并行方面表现出色。为探究土地利用类型变化背景下景观格局与生境质量的时空演变及空间关联，为城市经济和生态环境高质量同步发展提供决策依据，本研究以哈尔滨地区为对象，运用2000年、2010年、2020年哈尔滨地区的土地利用类型数据，运用FRAGSTATS软件、InVEST模型以及空间自相关和热点分析方法，对哈尔滨地区的景观格局和生境质量状况进行量化评估，剖析其时空演变特征和空间关联情况，结合该地区生境质量与景观格局的空间分布，最终确定各类景观格局指数对生境质量的最优参考阈值区间。结论：1) 林地、耕地是哈尔滨地区主要土地利用类型，2000~2020年，林地、建设用地和未利用土地转入面积较多，建设用地与林地扩张时优先占用耕地。2) 哈尔滨地区生境质量呈“西部低，东部高”的空间分布特征，2000~2020年间整体有所提高，呈协同进步的时空动态特征。3) 哈尔滨地区景观格局在2000~2020年间较稳定，景观格局指数与生境质量有相关性，在3 km × 3 km格网尺度下，哈尔滨地区各景观格局指数的最优参考阈值区间为：CONTAG值不超过39.1，LPI值大于70.5%，PD控制在[0, 10.07]个/km²内，SHDI指数小于0.68，LSI指数控制在[1, 1.61]，在此区间内，所有地类生境质量可保持生境质量理想状态。研究结果可为其他区域的生态环境管理提供参考。

Abstract: In recent years, the rapid progress of urbanization has led to landscape fragmentation and a decline in habitat quality. However, the Harbin region has performed outstandingly in the parallel development of economic growth and ecological protection. To explore the spatio-temporal evolution and spatial correlation of the landscape pattern and habitat quality under the background of changes in land use types and provide a decision-making basis for the high-quality synchronous development of the urban economy and ecological environment, this study takes the Harbin region as the object. Using the land use type data of the Harbin region in 2000, 2010, and 2020, and applying the FRAGSTATS software, the InVEST model, as well as spatial autocorrelation and hot spot analysis methods, a quantitative assessment was conducted on the landscape pattern and habitat quality status in the Harbin region. Its spatio-temporal evolution characteristics and spatial correlation situations were analyzed. Combining the spatial distribution of habitat quality and landscape pattern in this region, the optimal reference threshold intervals of various landscape pattern indices for habitat quality were finally determined. Conclusions: 1) Woodland and cultivated land are the main land use types in the Harbin region. From 2000 to 2020, there was a relatively large area of transfer-in for woodland, construction land, and unused land. When construction land and woodland expanded, cultivated land was preferentially occupied. 2) The habitat quality in the Harbin region shows a spatial distribution characteristic of being “low in the west and high in the east”. Overall, it has improved from 2000 to 2020, presenting a spatio-temporal dynamic feature of coordinated progress. 3) The landscape pattern in the Harbin region was relatively stable from 2000 to 2020. The landscape pattern indices are correlated with habitat quality. At a grid scale of 3 km × 3 km, the optimal reference threshold intervals of various landscape pattern indices in the Harbin region are as follows: the CONTAG value should not exceed 39.1, the LPI value should be greater than 70.5%, the PD should be controlled within [0, 10.07] units/km², the SHDI index should be less than 0.68, and the LSI index should be controlled within [1, 1.61]. Within this interval, the habitat quality of all land types can maintain an ideal state. The research results can provide a reference for the ecological environment management in other regions.

1. 引言

生境质量是用来衡量某一生态系统服务功能变化大小的关键指标之一，是生态系统提供给生物及其种群持续良好生存发展的能力。近年随着人类活动加剧和土地利用类型的剧烈变化，生境破碎化、生境退化等环境问题愈发严重。随着全面振兴东北成为国家战略要求，习近平总书记提出“推动东北城市全面振兴”的目标。作为黑龙江省会，哈尔滨城镇化过程中虽导致土地类型频繁变化，但在经济稳步发展过程中仍保持着较好的生态环境水平[1]。在中国人多地少的这一大环境下，怎样通过人为提高土地利用效率、改变土地的景观格局分布规律达到提升生境质量这一目的，是生态文明建设的一个迫在眉睫的问题。分析哈尔滨地区景观格局特征，探索其对生境质量的影响规律，从景观格局角度探究哈尔滨兼顾经济发展与生态保护的原因，寻找利于生境质量的景观格局，能为中国东北地区城市生态文明建设提供参考[2]。

迄今为止，对生境质量的相关功能的研究鳞次栉比，但一般分为两方面：评估重要物种的生境适宜度；以及对较广地区的生境质量进行评价。前者通常基于具体动植物实地调查和在网上或者政府部门获得各类指标，利用Maxent模型评价物种适宜生境，但这种方法耗时费力，多应用于小区域的特定物种栖息地质量研究，对大范围大时间尺度的综合评估无所适从。后者是生态大环境目前主流的研究方向，一般基于InVEST模型对较大范围、较多时段的生境质量进行定量评估，与前者相比，模型法成本低、效果好、评估范围广[3]。景观指数是区域生境景观格局的量化体现，当前关于生境质量和景观格局指数关联性的研究，一般只分析二者的线性关系，鲜少有研究提出景观格局指数的具体调控阈值。以景观指数阈值为调控指标参考，可提高国土规划效率，降低调控成本，更高效地提升生境质量[4]。

本研究利用FRAGSTATS软件，量化经过预实验筛选后的景观格局指数，并结合InVEST模型的生境质量模块，对哈尔滨地区生境质量展开定量分析，探究生境质量与景观格局的空间关联及时空演变特征。在ArcGIS中利用渔网工具生成格网数据作为分析单元，使用SPSS、GeoDa软件对二者的时空响应关系分析，最后利用Origin绘制散点图获取哈尔滨地区各类生境景观格局的最优参考阈值区间[5]，以期为哈尔滨地区生境质量稳步发展和景观格局调控提供科学依据和思路。

2. 哈尔滨地区概况与数据来源

2.1. 哈尔滨地区概况

Figure 1. Overview of Harbin area

图1. 哈尔滨地区概况

哈尔滨地处125˚42′E~130˚10′E、44˚04′N~46˚40′N，黑龙江省会，东北的政治、经济、文化中心。其总面积53,076.50平方千米，辖9区、7县，代管3个县级市。地处东北亚中心，是著名历史文化名城、旅游胜地。哈尔滨地区概况见图1。

哈尔滨地势东北西南走向，地形多平原、丘陵，植被多为针叶林和落叶阔叶林，土壤肥沃，盛产煤炭、天然气。2000~2022年，生产总值从830.1亿元增至5490.1亿元。多年来，城镇化水平快速提高，土地利用变化明显，对生境质量有一定影响。

2.2. 数据来源

哈尔滨地区2000年、2010年以及2020年的土地利用数据，是从中国科学院资源环境科学数据平台所供应的LUCC土地利用遥感监测数据中获取的。该数据的空间分辨率达30 m，并且将土地利用类型重分类为六种。统一坐标为CGCS2000 3 Degree_GK Zone_42。

3. 研究方法及软件

首先，使用ArcGIS处理LUCC土地利用遥感监测数据，对土地利用数据进行量化，接着运用InVEST模型中的生境质量模块(habitat quality)，对整个哈尔滨地区的生境质量展开定量分析[6]。通过筛选获取FRAGSTATS软件里可用于生态环境影响评价的指数，利用该软件的移动窗口法，探究哈尔滨地区生境景观格局的变化规律。选取格网数据中不同景观类型的景观格局指数和生境质量均值，利用SPSS、GeoDA软件的斯皮尔曼相关性分析和Moran’s I指数来表征二者的全局空间自相关关系。最后，用Origin软件绘制散点图，对于生境质量，林地、水域生境质量超0.65，耕地、草地、未利用土地生境质量超0.4作为理想区间，从而得出各土地利用类型的各景观指数最优参考阈值区间，以此调控区域景观格局[7]。

3.1. 生境景观格局分析

根据初步筛选出的景观格局指数，明确其生态学意义结合哈尔滨地区实际情况。选取可用于与生境质量相匹配的指数，在Origin软件中去除斯皮尔曼相关系数大于0.9的指数，因为这些指数含义类似，最终选取的LSI、PD、SHDI、LPI、CONTAG五种指数符合要求，见表1 [8]。

Table 1. Types of landscape index screening and their ecological significance

表1. 筛选景观指数的类型及其生态学含义

类别	编号	指数名称	英文缩写	生态学含义	取值 范围	层次
面积指标	1	最大斑块指数	LPI	最大斑块面积占某一斑块总面积的百分比。	0~100	类型或 景观水平
密度大小 及差异指标	2	斑块密度	PD	某一斑块的总数量比上其总面积，可反映斑块间的集聚程度。	>0	类型或 景观水平
形状指标	3	景观形状指数	LSI	某一斑块整体形状复杂程度，反映斑块中景观格局的变异性	≥0	类型或 景观水平
多样性指标	4	香农多样性指数	SHDI	反映景观类型整体的多样性以及异质性的指标，值减小代表斑块类型减少。	≥0	景观水平
聚散性指标	5	蔓延度	CONTAG	连接性越好蔓延度值越高，越低则表示景观破碎化程度越高。	0~100	景观水平

基于FRAGSTATS软件中筛选出的各类景观格局指数，对景观格局指标进行量化描述，精准反映2000~2020年各个地类景观格局指数的变化。利用FRAGSTATS软件对ArcGIS栅格计算器处理后的土地利用类型栅格数据计算地区各土地类型景观指数，通过移动窗口法进行分析，空间粒度选取150 m、300 m、600 m、900 m这四个进行对比预实验。150 m和300 m粒度下缺乏连贯性，900 m粒度会丢失大量信息，都会使最终图示结果欠佳，而600 m粒度下的景观格局分布特征显著，能更好地以图示形式展现哈尔滨地区景观指数变化特征，将计算出的结果代入ArcGIS，去空值后出图[9]。

3.2. 生境质量测算

Table 2. Types and meanings of threat factors

表2. 威胁因子类型及含义

威胁因子	最大影响距离/KM	权重	衰减类型
耕地	4	0.6	线性衰退
农村居民点	8	0.8	指数衰退
建设用地	6	1	指数衰退
公路	2	0.6	线性衰退
铁路	3	0.8	线性衰退

Table 3. Sensitivity of land types to threat factors

表3. 地类对威胁因子的敏感度

土地利用类型	生境适宜度	威胁因子
		耕地	农村居民点	建设用地	公路	铁路
水田	0.5	0.3	0.8	0.5	0.4	0.4
旱地	0.3	0.3	0.7	0.5	0.6	0.6
有林地	0.7	0.8	0.8	0.65	0.65	3
灌木林	0.6	0.65	0.7	0.6	0.6	4
疏林地	0.6	0.6	0.6	0.5	0.5	5
其他林地	1	0.8	0.85	0.85	0.7	0.7
高覆盖度草地	0.8	0.5	0.55	0.6	0.35	0.35
中覆盖度草地	0.7	0.55	0.6	0.65	0.4	0.4
低覆盖度草地	0.6	0.5	0.5	0.6	0.3	0.3
河渠	0.9	0.3	0.65	0.75	0.6	0.6
湖泊	0.9	0.3	0.65	0.75	0.6	0.6
水库坑塘	0.7	0.5	0.5	0.8	0.6	0.6
滩地	0.6	0.5	0.5	0.6	0.3	0.3
城镇用地	0	0	0	0	0	0
农村居民点	0	0	0	0	0	15
其他建设用地	0	0	0	0	0	0
盐碱地	0	0	0	0	0	0
沼泽地	0.5	0.5	0.6	0.3	0.3	17
裸土地	0	0	0	0	0	18
裸岩石质地	0	0	0	0	0	19

基于InVEST模型的生境质量模块(habitat quality)，评价哈尔滨地区生境质量。生境质量模型运行所需数据包括：1) 土地利用类型TIFF格式数据；2) 威胁因子数据；3) 威胁源TIFF格式数据；4) 地类对威胁因子的敏感性，见表2、表3。由此得到生境质量数据，评估生境并分级。生境质量取值范围是0~1，越接近1生境质量越高[10]。生境质量指数计算如下：

(1)

式中，Q_xj为地类j中栅格x的生境质量，H_j是地类j的生境适宜度，D_xj是生境退化度指数，K为半饱和常数(通常开始输入0.5，再取生境退化度指数运行结果最大值的1/2)，z是归一化常量[11]。

已有研究表明，人类活动干扰强度越大的地类对周边生境生物多样性影响越显著，且人工活动形成的景观基本无生境适宜性[12]；生态系统越复杂的地类，生境适宜性越高。所以，选取耕地、农村居民点、建设用地、公路、铁路作为生境威胁因子。在ArcGIS中将生境质量分级显示，即低(0~0.2]、较低(0.2~0.36]、中等(0.36~0.57]、良好(0.57~0.74]、优秀(0.57~1] [13]。

3.3. SPSS、GeoDA软件相关性分析

1) 利用SPSS软件平台的斯皮尔曼相关系数对哈尔滨地区各类景观格局指数与生境质量值进行相关性分析并验证，确定二者具备相关性，同时检验所有相关分析结果有无统计学意义(即判断P小于还是大于0.01) [14]。

2) 借助GeoDa软件，根据渔网图中生境质量和景观格局指数值，计算景观格局与生境质量全局莫兰指数。全局空间自相关用Moran’s I指数表征，该指数可探究空间单元变量的分布特点和聚集程度[15]。双变量空间自相关一般用于揭示空间单元某一特定属性值与其邻近空间上另一属性值之间相关关系，可准确探究两个地理要素的空间关联[16]。处理数据形成3 km × 3 km的网格单元，利用GeoDa软件构建空间权重探究各类景观格局指数和生境质量值的空间相关性[17]，具体计算公式如下：

(2)

式中：I是Moran's I指数；x_i、x_j分别是变量i和j的观测值；n是空间单元个数；ω_ij是i和j的空间邻接关系。Moran's I指数分布在[−1, 1]，绝对值越小，相关性越弱[18]。

4. 结果与分析

4.1. 土地利用类型变化分析

将哈尔滨地区LUCC土地利用栅格数据用ArcGIS处理后得到土地利用图(图2)，该地区土地一级分类包括：耕地、建设用地、林地、草地、水域和未利用土地，二级分类如图2所示。

由此可以看出林地、耕地面积占比较大，几乎占据土地面积的90%。构建土地利用转移矩阵，导入Origin软件最终得到哈尔滨地区土地利用桑基图，见图3。

数据显示，2000~2010年哈尔滨地区草地增加面积最多，达43,793.28 hm²，其次是建设用地和耕地；水域减少面积最多，达49,486.14 hm²，其次是林地(48,430.71 hm²)。这期间，哈尔滨地区耕地、草地、林地土地类型相互转换最为剧烈。2010~2020年，未利用土地增加面积最多，达155,823.84 hm²，其次是林地；水域减少面积最多(98,044.83 hm²)，其次是草地和耕地。

综合而言，2000~2020年哈尔滨地区土地利用类型主要在林地、水域、未利用土地和耕地之间相互转换。退耕还林政策发挥了一定作用，使林地面积增加。并且随着城市化进程加快，耕地面积进一步被侵占，林地呈扩张趋势。结合土地利用类型图可知，未利用土地增加主要体现为沼泽地面积增加，沼泽地属于湿地生态系统，这得益于近年来湿地类型省级自然保护区以及国家级、省级湿地公园的建立。

Figure 2. Land use classification map

图2. 土地利用分类图

Figure 3. Land use mulberry map

图3. 土地利用桑基图

4.2. 生境质量分析

将土地利用数据及其他相关数据导入InVEST模型的生境质量模块，运行获得哈尔滨地区生境质量数据及空间分布。

从时间尺度来看，哈尔滨地区生境质量平均值在2000年是0.4015、2010年是0.3940、2020年是0.4125。表4呈现了三年中哈尔滨地区不同等级生境质量面积占比。2000~2020年间，哈尔滨地区生境质量变化有明显区域差异，低等级生境占比逐渐减少，优秀等级生境占比有所回升，总体上哈尔滨市生境质量有所提升。

从空间格局来看，哈尔滨地区生境质量主要分为良好、低、较低等级，占区域总面积的85%，少部分区域处于优秀、中等生境等级。其中，良好、优秀生境质量主要位于林地和草地，这表明林地及草地对生境质量有提升作用。

从时空分布图(图4)来看，哈尔滨地区生境质量总体水平良好生境质量有“东部高，西部低”的分异特点，生境质量大面积降低的情况主要集中在建设用地及其周边区域。

Table 4. Proportion of habitat area at different levels

表4. 不同等级生境面积占比

生境质量等级	分值	2000年	2010年	2020年
低	0~0.2	28.78%	30.64%	27.79%
较低	0.2~0.36	23.17%	23.20%	23.41%
中等	0.36~0.57	12.93%	11.63%	14.40%
良好	0.57~0.74	33.29%	33.01%	32.62%
优秀	0.74~1	1.83%	1.52%	1.78%

Figure 4. Spatial and temporal distribution of habitat quality

图4. 生境质量时空分布图

4.3. 景观格局分析

基于Fragstats软件，按照面积指标、密度大小及差异指标、形状指标、多样性指标以及聚集指标对哈尔滨地区的景观格局进行分析，见表5，由移动窗口法得到各类指数空间分布图，见图5。

Figure 5. Spatial and temporal distribution of landscape pattern

图5. 景观格局时空分布图

Table 5. Landscape level index

表5. 景观水平指数

指标\时期	2000年	2010年	2020年
LPI	17.4419	16.8173	20.1284
PD	0.228	0.2808	0.2886
SHDI	1.111	1.1333	1.1384
CONTAG	66.1203	65.1155	65.0482
LSI	71.1563	81.2835	79.4721

哈尔滨地区异质景观格局明显，从景观格局分布特征来看，LPI总体呈现“四周高，中部低”的空间分布特征；PD、CONTAG、LSI、SHDI分布较为一致，与LPI分布格局相反，总体为“四周低，中部高”的格局。以林地为优势景观的东部地区集聚效应较强，其最大斑块面积变化较平稳，2000~2010年间最大斑块面积有所减少，这反映出有斑块破碎化现象，到2020年面积增加，结合耕地面积减少，证明退耕还林发挥了作用，林地最大斑块面积增大；斑块密度有所增加，斑块密度增大意味着斑块出现了破碎化；景观形状整体趋于复杂，耕地、林地、草地和建设用地这些人类活动频繁区域的景观形状较复杂，水域和未利用土地则较低；景观多样性增加，体现出哈尔滨地区景观丰富度有所提升，破碎化程度也有所升高；蔓延度整体降低，表明各个斑块间连接度下降，产生了更多小斑块，破碎化增强，但变化幅度小，整体仍存在优势斑块。

4.4. 景观指数与生境质量相关性分析

基于SPSS平台的皮尔逊相关系数，对景观格局指数和生境质量的渔网数据进行相关性分析，得到各类统计数据，见表6。可见，区域景观格局指数与生境质量存在相关性，且P < 0.01，意味着相关性分析结果具有统计学意义。分析结果显示，相关程度从大到小依次为LSI > CONTAG > PD > SHDI > LPI，相关性先加强后减弱。

Table 6. Correlation between habitat quality and landscape index

表6. 生境质量与景观指数的相关性

时期	景观指数	平均值	标准差	相关系数	显著性
2000年	LPI	88.81	18.70	0.215**	<0.001
	PD	4.29	2.55	−0.245**	<0.001
	SHDI	0.20	0.28	−0.241**	<0.001
	CONTAG	26.17	32.15	−0.244**	<0.001
	LSI	1.16	0.28	−0.251**	<0.001
2010年	LPI	87.86	19.29	0.238**	<0.001
	PD	4.64	2.93	−0.278**	<0.001
	SHDI	0.23	0.29	−0.269**	<0.001
	CONTAG	28.19	32.66	−0.283**	<0.001
	LSI	1.19	0.31	−0.284**	<0.001
2020年	LPI	87.97	19.06	0.207**	<0.001
	PD	4.56	2.82	−0.233**	<0.001
	SHDI	0.22	0.29	−0.233**	<0.001
	CONTAG	28.28	32.64	−0.232**	<0.001
	LSI	1.18	0.30	−0.242**	<0.001

借助GeoDa软件空间分析模块，对哈尔滨地区的景观格局指数与生境质量的格网数据进行分析，其结果见表7表明二者在空间尺度上具有相关性。生境质量与LPI指数的莫兰指数为正值，说明生境质量与LPI指数在空间上呈现正相关关系；PD、CONTAG、SHDI、LSI的莫兰指数均为负值，即生境质量与这四类景观指数在空间上呈现负相关关系。与SPSS双变量的相关系数结果相吻合。

Table 7. Landscape pattern index and global Moran’s I index of habitat quality

表7. 各景观格局指数与生境质量全局Moran’s I指数

年份	指数	Moran’s I	P	Z
2000年	LPI	0.053	0.001	11.20
	PD	−0.123	0.001	−25.16
	SHDI	−0.113	0.001	−23.08
	CONTAG	−0.183	0.001	−36.37
	LSI	−0.116	0.001	−24.21
2010年	LPI	0.075	0.001	15.96
	PD	−0.151	0.001	−30.88
	SHDI	−0.144	0.001	−28.65
	CONTAG	−0.226	0.001	−45.62
	LSI	−0.151	0.001	−30.23
2020年	LPI	0.056	0.001	11.72
	PD	−0.121	0.001	−25.64
	SHDI	−0.116	0.001	−23.97
	CONTAG	−0.182	0.001	−37.66
	LSI	−0.118	0.001	−24.73

4.5. Origin确定最优阈值区间

基于哈尔滨地区景观格局指数及其对生境质量的影响机制，分析2000~2020年间该地经济高速发展与生态环境保护双管齐下的可能原因，这对其他地区生境格局规划有启示意义。为明确何种景观格局有利于生境质量并量化为具体数值，本文利用Origin软件分析各地类的景观格局指数与生境质量关系，设定林地、水域生境质量大于0.65，草地、耕地、未利用土地生境质量大于0.4为理想区间，得出生境质量相对良好的情况下各景观格局指数的最优参考阈值区间。

其最优参考阈值范围：CONTAG值不超过39.1，LPI值大于70.5%，PD应控制在[0, 10.07]个/km²区间内，SHDI指数小于0.68，LSI指数控制在[1, 1.61]，在此区间内，六种地类生境质量均可保持较理想状态。

5. 结果与分析

本文结合哈尔滨地区土地利用类型变化、生境质量空间分布、景观格局分布特征，探究土地利用类型变化背景下，景观格局指数和生境质量的时空演变以及空间关联情况。研究结果能给东北地区生态管理决策一定参考，具体结论如下：

1) 林地、耕地是哈尔滨地区主要土地利用类型。2000~2020年，林地、建设用地和未利用土地转入面积较多，建设用地和林地扩张时优先占用耕地，土地利用强度变化的倾向性特征显著。

2) 2000~2020年间，哈尔滨地区生境质量整体提高，呈现协同进步的时空动态特征，生境质量值与地形地貌空间分布匹配度高，整体在空间上呈现“西部低，东部高”的分布特征。

3) 生境质量与各景观指数相关。其中，香农多样性指数SHDI (人类活动)对生境质量影响最为显著，相关程度从大到小依次为SHDI > PD > CONTAG > LSI > LPI。生境质量与LPI指数在空间上呈正相关，而PD、CONTAG、SHDI、LSI与生境质量在空间上呈负相关。生境质量与景观格局指数的相关性并非恒定，会随时间和地域变化而改变。

4) 本文量化了景观格局指数和生境质量，探明了格网尺度下哈尔滨地区各景观格局指数的最优参考阈值区间：CONTAG值不超过39.1，LPI值大于70.5%，PD控制在[0, 10.07]个/km²区间内，SHDI指数小于0.68，LSI指数控制在[1, 1.61]，在此区间内所有地类生境质量可保持较理想状态，目的是提高生境景观格局评价的客观性和科学性，为其他区域生态环境管理提供参考。

NOTES

^*通讯作者。