杨智奇^1,2,3,, 董金玮^1,, 徐新良¹, 赵国松¹, 陈炜², 周岩^1,3
1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
2. 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京 100101
3. 中国地质大学（北京）地球科学与资源学院,北京 100083

Spatiotemporal pattern of forest fragmentation in the Loess Plateau

YANGZhiqi^1,2,3,, DONGJinwei^1,, XUXinliang¹, ZHAOGuosong¹, CHENWei², ZHOUYan^1,3
1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
2. State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
3. School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083, China
通讯作者:通讯作者：董金玮,E-mail： dongjw@igsnrr.ac.cn
收稿日期:2017-09-19
修回日期:2017-12-18
网络出版日期:2018-06-25
版权声明:2018《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:中国科学院战略性先导科技专项（A类）资助（XDA19040301）遥感科学国家重点实验室开放基金（OFSLRSS201606）
作者简介:
-->作者简介： 杨智奇,男,山东济宁人,硕士生,主要研究方向为土地利用变化与森林制图。E-mail： yangzhiqi@cugb.edu.cn



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摘要
为了评价黄土高原森林破碎化程度和退耕还林工程的成效,本文利用20世纪80年代以来7期（1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2008年和2015年）土地利用数据,采用森林破碎化模型分析了黄土高原35年的森林面积和森林破碎化程度的基本特征和时空格局,并在区域尺度及县级尺度分析了森林破碎化的变化规律和特征。结果表明：自20世纪80年代以来,黄土高原的森林面积比例呈现“先减后增”的变化特点;森林破碎化程度总体随时间呈现“先加剧后减缓”的演化特征;在空间格局上,森林破碎化呈现“斑块森林为主导,内部森林分布集中”的特点;在区域尺度上,水土流失较轻、自然条件较好的土石山区和河谷平原区的森林破碎化程度和区域生态环境改善更加明显;在县级尺度上,陕西和内蒙古的破碎化程度相对较大,山西的森林破碎化程度相对较低。总体来说,退耕还林工程实施以后,黄土高原森林面积显著提高,森林破碎化程度有效缓解,区域生态环境明显改善,在一定程度上对黄土高原生态恢复产生了积极的影响。

关键词：森林破碎化;黄土高原;.破碎化模型;退耕还林;时空格局
Abstract
As the main type of terrestrial ecosystem, forests play an important role in maintaining biodiversity and regulating regional climates. However, increasingly aggravated deforestation or forest degradation, such as forest fragmentation, have impeded sustainable forest development and threatened biodiversity around the world, especially in the fragile Loess Plateau of China. Hence, the objective of this study was to investigate the spatiotemporal pattern of forest fragmentation in the Loess Plateau from 1980 to 2015 using a landscape fragmentation model and long-term land use datasets in seven periods (1980, 1990, 1995, 2000, 2005, 2008, and 2015) generated by the visual interpretation of Landsat images. We found that the fraction of forest area decreased first and then increased; meanwhile, the forest fragmentation situation aggravated first and then alleviated, corresponding with that of forest proportions. The highly fragmented patch forest category was predominant, while the least fragmented interior forest category was a minority and highly concentrated in its spatial distribution. In addition, the patch forest and interior forest categories decreased from 1980 to 1995, and then increased after 2000. At a regional level, forests in the plain valley areas and earth hill areas with limited soil erosion more easily recovered and showed a rapid recovery of forest fragmentation. At the county level, forest fragmentation differed remarkably in various counties; specifically, forest fragmentation problems in Shaanxi and Inner Mongolia provinces were more severe than in Shanxi province. On the whole, before the implementation of the “Grain for Green” Project, the areas of forests tended to decline and forest fragmentation was aggravated, severely damaging the regional environment. After the implementation of the “Grain for Green” Project, areas of forests increased rapidly and forest fragmentation was alleviated.

Keywords：forest fragmentation;Loess Plateau;fragmentation model;the “Grain for Green” Project;;spatiotemporal pattern

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杨智奇, 董金玮, 徐新良, 赵国松, 陈炜, 周岩. 黄土高原森林破碎化的基本特征与时空格局演变[J]. 资源科学, 2018, 40(6): 1246-1255 https://doi.org/10.18402/resci.2018.06.14
YANG Zhiqi, DONG Jinwei, XU Xinliang, ZHAO Guosong, CHEN Wei, ZHOU Yan. Spatiotemporal pattern of forest fragmentation in the Loess Plateau[J]. RESOURCES SCIENCE, 2018, 40(6): 1246-1255 https://doi.org/10.18402/resci.2018.06.14

1 引言

作为陆地生态系统的主体,森林在全球生态系统服务功能中起到至关重要的作用,提供了维持生物多样性、水土保持以及全球碳、水循环和气候调节等一系列服务功能^{[1, 2]}。然而,由于人口快速增长带来的粮食、能源和建筑用地的需求增加,森林逐渐被农田和人工建筑等土地类型所取代,造成全球超过50%的森林已经损失^{[3, 4]}。森林面积的减少可能会影响生态系统服务并引起一系列生态问题。
森林破碎化是指成片连续的森林由于森林砍伐或土地类型转变被分割成较小的独立斑块的过程^{[5, 6]}。从景观生态学的角度,森林破碎化主要表现为森林斑块总数量增加而面积减小,形状趋于不规则,内部生境面积缩小,森林的生态廊道被切断,森林斑块被彼此隔离继而形成孤立的森林岛屿^[7]。从生物多样性的角度,森林破碎化是生物多样性下降的最主要因素之一,破碎化导致了物种生存所需的地理环境被破坏、物种生存空间减少、种群间基因交流降低、外来物种入侵增加以及生态系统内部物质流动和能量平衡失衡等^[8]。目前,国际上重视森林损失和破碎化问题的研究越来越多,众多的研究表明森林破碎化会减少森林生态系统中动植物可利用的群落生境面积,降低物种丰富度和数量^{[9, 10]}。因此,森林破碎化的程度与潜在的物种丰富度在空间分布上是一致的^[11]。黄土高原作为世界上水土流失和森林破碎化严重的地区之一,自20世纪末以来,国家实施了天然保护林工程、退耕还林工程和三北防护林工程等一系列生态工程,森林恢复已经取得了良好的成效^[12]。众多研究表明,退耕还林以来,森林覆盖率显著增加,植被改善良好^[13];但是关于黄土高原森林破碎化的研究较少^[14],及时掌握黄土高原森林破碎化的动态变化将对黄土高原生态恢复工作的持续深入开展具有重要的意义。
随着遥感技术的发展,大范围的数据获取和动态监测能力能够为****提供高精度的可靠数据,GIS强大的空间信息处理和分析能力可以精确地对森林资源进行评价和分析;GIS和遥感的结合将有助于森林破碎化的分析以及空间变化规律的揭 示^[15]。当前对森林破碎化的研究主要有两种方法：一种是传统的景观格局指数法,如王晓春等采用斑块大小、斑块总面积、斑块大小变异系数、形状指数、分维数等指标对黑龙江森林景观格局进行了动态分析,揭示了人类活动对森林破碎化的重要影 响^[16],但是传统的景观格局指数法缺乏明确的空间位置含义,对于区域土地利用规划和森林资源管理指导意义不强。另一种是基于森林破碎化模型的方法,如沈文娟等采用此方法分析了中国三大林区（东北、西南和南方）的森林破碎化和森林与其他土地利用类型在空间上的特征变化^[17];李瑶等利用森林破碎化模型在国家、区域、省级和县级尺度上进行了分析,更加细致地揭示了森林破碎化的类型、面积和空间分布特征^[18]。
本文基于20世纪80年代以来7期（1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2008年和2015年）土地利用分类数据,利用森林破碎化模型,分析黄土高原1980—2015年森林破碎化的动态变化,揭示森林破碎化格局的演变特征以及探求动态变化的内在驱动机制,一方面有助于认识黄土高原森林破碎化程度和空间分布格局,另一方面有助于森林退化的监测、生物多样性的保护和政府的森林资源管理。

2 研究区概况、数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

黄土高原位于100°52′E—114°33′E,33°41′N—41°16′N,是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,总面积62.14万km²,主要包括了日月山以东、太行山以西、长城以南、秦岭以北的广大地区;地势西北高,东南低,自西北向东南呈波状下降,平均海拔在1500~2000m之间（图1）。黄土高原属于平原向高原过渡地带,气候类型复杂,具有典型的大陆季风气候特征,自南而北横跨暖温带和中温带两个热量带,自东向西横贯半湿润、半干旱两个干湿区;降水多集中在7—9月,大部分地区年降水量在400mm左右,年蒸发量为1400~2000mm^[19]。由于受到气温、降水和海拔的影响,黄土高原的植被呈现明显的水平和垂直地带性分布差异。水平地带性体现在由东南向西北黄土高原植被呈现暖温带夏绿阔叶林、森林草原及中温带荒漠草原的阶梯变化;垂直地带性体现在高原东部和南部的山地植被呈现明显的差异,特别是黄土高原吕梁山区从上到下依次出现亚高山灌丛带、山地落叶松林带、山地针阔混交林带、山地松林带和草原带的分布差异。为了对黄土高原进行综合有效的治理,2011年国务院批准了“黄土高原地区综合治理规划大纲（2010—2030年）”,将黄土高原分为6个综合治理分区（图1a）^[20]。
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图12015年黄土高原综合治理分区及森林分布状况示意
-->Figure 1Integrated management area and spatial distribution of forest in the Loess Plateau in 2015
-->

2.2 数据来源

本研究所用的土地利用分类数据来源于中国科学院全国土地利用变化数据库（NLCD）^[21],共7期（1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2008年和2015年）,空间分辨率为100 m,从中国科学院资源环境科学数据中心获取（http://www.resdc.cn）^[22],其中,黄土高原2015年森林空间分布如图1b所示。NLCD采用自行设计的人机交互解译方法对全国土地利用信息进行了快速提取,各土地利用类型验证精度达到90%以上^[23,24,25]。土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6个一级类型以及25个二级类型,本文采用一级分类（林地）作为森林的定义进行破碎化的分析,把森林分为有林地、灌木林、疏林地和其他林地。

2.3 森林破碎化模型

Riitters等^[26]利用邻近森林像元之间的边界数量特征,通过移动窗口算法（奇数,如3×3）构建了森林破碎化模型,实现了对森林破碎化空间分布格局的定量分析;本研究也采用此模型对黄土高原的森林破碎化进行评价。首先,对7期NLCD土地利用数据根据分类系统提取出森林并建立二值化图像（森林=1,非森林=0）;其次,考虑到数据源的分辨率,选择9×9的窗口来确保结果的可靠性并降低不确定 性^[13],利用这个移动窗口（需保证移动窗口的中心像元为森林,若中心像元为非森林,则不进行后续分析）计算森林面积密度指数（P_f）和森林连接度指数（P_ff）。P_f表示在一个特定大小的窗口中森林像元（N_f）与像元总数（N_w）的比值;P_ff表示主方向上两个相邻像元均为森林像元的像元对数（D_ff）与两个相邻像元至少包括一个森林像元的像元对数（D_f）的比值,因此,P_ff代表在确定一个像元是森林像元的条件下,其相邻像元也为森林的概率大小,详细的计算公式如下：
Pf=NfNw（1）
Pff=DffDf（2）
图2a表示在假设的3×3的窗口下计算森林面积密度指数（P_f）和森林连接度指数（P_ff）,灰色方格代表森林,白色方格代表非森林。即P_f =6/9;P_ff =5/11。
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图2森林破碎化模型原理
-->Figure 2Illustration of the forest fragmentation model
-->

Stauffer等^[27]提出的渗透理论定义了P_f的两个临界值0.4和0.6。在一个完整的由像元代表的森林景观中,当森林像元的数量太少时,森林边缘和孔洞没有太大的意义,无法确定森林破碎化中斑块和过渡森林的临界值大小;当P_f小于临界值0.4时,森林像元一定出现在可识别的斑块中,非森林像元在不同的窗口之间会形成连续路径;相反,当P_f大于临界值0.6时,森林像元在不同的窗口之间会形成连续路径,森林边缘和孔洞有更多的意义,可以确定森林破碎化中斑块和过渡森林的临界值大小。结合渗透理论,该模型将森林破碎化分为6类（图2b）：
（1）斑块森林（patch forest）,P_f <0.4
（2）过渡森林（transitional forest）,0.4≤P_f ≤0.6
（3）孔洞森林（perforated forest）,P_f >0.6,P_f -P_ff >0
（4）未确定森林（undetermined forest）,P_f >0.6,P_f =P_ff
（5）边缘森林（edge forest）,P_f >0.6,P_f -P_ff <0
（6）内部森林（interior forest）,P_f =1.0
一般地,P_f -P_ff为从非森林聚集（孔洞）到森林聚集（边缘）的梯度。当P_f >P_ff时,意味着非森林像元分布是聚集的;当P_f =P_ff时,意味着该模型无法辨别出是森林聚集还是非森林聚集;当P_f <P_ff时,意味着森林像元分布是聚集的,邻近像元也是森林的概率要大于窗口内森林的平均概率;当P_f =P_ff =1时,表示窗口内全为森林像元,即内部森林。

3 结果及分析

3.1 森林面积和破碎化的时空演变分析

20世纪80年代以来,黄土高原的森林面积比例呈现“先减后增”的变化特点,森林类型主要以有林地和灌木林为主（图3）。80年代初期和末期的森林面积比例基本保持一致,分别是14.60%、14.67%;90年代中期的森林面积比例是13.52%;从80年代末期到90年代中期,森林面积呈现明显下降的趋势,其中下降最显著的森林类型是有林地的面积;90年代末期的森林面积比例是14.66%,2015年的森林面积比例是15.20%;从20世纪90年代末期到2015年,黄土高原的森林面积比例具有明显上升的趋势,其中增长最显著的森林类型是其他林地的面积,与2000年相比增加了79.87%,有林地和灌木林的面积具有稳定的波动变化。
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图31980—2015年黄土高原森林面积和比例
-->Figure 3Area and percentage of forest in the Loess Plateau from 1980 to 2015
-->

在9×9的窗口中利用森林破碎化模型生成了20世纪80年代以来7个不同时期的黄土高原森林破碎化分布图（图4）。从空间尺度上来看,黄土高原的森林破碎化呈现“斑块森林为主导,内部森林分布集中”的特点。除内蒙古之外,斑块森林广泛分布在黄土高原的其他各省;内部森林主要集中分布在陕西以及山西的吕梁山和太行山脉;过渡森林、孔洞森林和边缘森林分布则比较零散。随着时间的变化（图5,见第1251页）,黄土高原的森林破碎化程度总体呈现“先加剧后减缓”的特征;其中斑块森林占比最高（>54%）（图5a,见第1251页）,孔洞森林和内部森林占比较低（<10%）（图5c、图5e,见第1251页）,过渡森林和边缘森林所占比例介于两者之间（图5b、图5d,见第1251页）。从20世纪80年代初到90年代中期,斑块森林、过渡森林和孔洞森林的面积和比例不断减少;2000年以来,除了2008—2015年斑块森林和边缘森林的面积略微减少,其余时期5种破碎化类型的面积均有增加,其中斑块森林、过渡森林和边缘森林的快速增长期是2000—2005年,孔洞森林和内部森林的快速增长期是2008—2015年。总的来说,虽然黄土高原的内部森林占比较低,破碎化程度比较严重,但是自2000年实施退耕还林以来,斑块森林和内部森林一直处在增加的趋势,破碎化程度逐渐减缓。
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图41980—2015年黄土高原森林破碎化分布示意
-->Figure 4Spatiotemporal distribution of forest fragmentation in the Loess Plateau from 1980 to 2015
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图51980—2015年黄土高原森林破碎化类型面积和比例
-->Figure 5The area and proportion of forest fragmentation types in the Loess Plateau from 1980 to 2015
-->

3.2 六大综合治理区森林面积变化及破碎化分析

从区域尺度看（图6,见第1251页）,1980—1995年黄土高原沟壑区斑块、过渡和孔洞森林的面积减少,边缘和内部森林的面积增加;黄土丘陵沟壑区除边缘森林外,其他破碎化类型的面积均减少;土石山区所有森林破碎化类型的面积明显下降;河谷平原区的斑块、过渡和边缘森林的面积增加,而孔洞和内部森林的面积减少;农灌区除孔洞森林外,其他破碎化类型的面积增加;沙地和沙漠区所有森林破碎化类型的面积减少。
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图61980—2015年黄土高原6个分区森林破碎化类型的面积
-->Figure 6The area of forest fragmentation types in the six regions of Loess Plateau from 1980 to 2015
-->

2000年之后黄土高原沟壑区除边缘森林外,其他面积均有增加;黄土丘陵沟壑区、土石山区、河谷平原区和农灌区所有森林破碎化类型的面积稳定增加;沙地和沙漠区斑块、过渡和孔洞森林的面积增加,边缘和内部森林的面积略微减少。
总体来说,除农灌区外,退耕还林之前其他5个综合治理分区森林破碎化程度加剧;退耕还林之后,黄土高原6个综合治理分区斑块森林的面积明显增加,除沙地和沙漠区外,内部森林的面积均稳定增加,森林破碎化程度逐渐缓解;其中水土流失较轻、自然条件较好的土石山区和河谷平原区森林破碎化程度和区域生态环境明显改善。

3.3 县级森林面积变化及破碎化分析

评价县级尺度上的森林破碎化对各县级和区域的森林资源管理具有重要意义^[28],因此,本文在县级尺度上进一步分析了黄土高原的森林破碎化。首先,为便于数据的深入分析,过渡森林、孔洞森林、边缘森林或内部森林比例为零的县未进行比较;其次,由于各类型数据比较分散,各县森林破碎化程度有较大差异,难以确定破碎化程度最低的县;最后,筛选出了2015年斑块森林和内部森林比例最高的5个县以及退耕还林典型的5个县进行分析（表1,见第1252页）。
Table 1
表1
表11980—2015年黄土高原县级森林破碎化类型百分比
Table 1Percentage of forest fragmentations types at county scale in Loess Plateau from 1980 to 2015

县域		1980年	1990年	1995年	2000年	2005年	2008年	2015年
斑块森林比例/%
甘肃镇原县		96.06	95.70	93.18	95.83	94.60	94.59	94.19
陕西合阳县		91.44	91.37	90.60	91.42	91.42	90.75	91.01
内蒙古达拉特旗		85.78	70.43	83.56	69.86	73.72	74.03	86.70
陕西定边县		88.00	87.61	85.48	84.81	84.90	85.68	86.63
内蒙古伊金霍洛旗		79.49	77.33	78.93	78.53	84.94	84.92	86.37
内部森林比例/%
山西霍州市		69.75	70.67	23.11	70.36	70.36	70.36	72.95
山西绛县		61.52	63.56	27.68	61.87	61.94	61.94	65.21
山西介休县		54.72	54.83	49.22	55.56	55.56	55.56	57.20
山西文水县		55.80	56.95	55.93	56.62	56.62	56.05	56.60
山西夏县		46.27	47.57	42.69	44.14	44.92	44.92	45.28
退耕还林典型县破碎化类型面积/hm2
陕西志丹县	斑块	10.60	10.40	10.40	10.80	12.40	12.70	12.80
	内部	0.95	0.92	0.12	0.28	0.30	0.30	0.26
陕西子长县	斑块	7.30	7.10	7.70	8.30	9.90	10.30	10.20
	内部	0.03	0.01	0.02	0.04	0.09	0.09	0.16
宁夏盐池县	斑块	7.00	6.70	6.40	6.90	8.30	8.30	9.00
	内部	0.31	0.36	0.32	0.31	0.44	0.44	0.42
甘肃合水县	斑块	11.90	12.10	11.90	12.00	12.40	12.40	12.50
	内部	1.05	1.05	0.78	1.00	1.00	1.00	1.02
陕西延安市	斑块	11.70	11.30	11.50	11.80	12.10	12.20	12.60
	内部	1.07	1.17	1.34	1.07	1.07	1.07	1.11

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分析表1,斑块森林比例最高的5个县中,甘肃镇原县和陕西合阳县斑块森林比例均大于90%,其次内蒙古达拉特旗和伊金霍洛旗以及陕西定边县斑块森林比例大于70%;内部森林比例最高的5个县全部分布在山西省境内,其中山西霍州市和绛县内部森林比例均大于60%,其次山西介休县、文水县和夏县内部森林比例大于40%（表1,见第1252页）。
从县级尺度上来看,陕西和内蒙古的破碎化程度相对较大,山西森林破碎化程度相对较低;存在上述差异的主要原因一方面是由当地的气候条件、城市化水平等综合作用决定,另一方面是受到森林砍伐和农业开垦的影响^[29]。从时间尺度上来看,内蒙古达拉特旗和伊金霍洛旗的斑块森林比例呈现“波动式上升”的趋势,其原因一方面由于“退耕还林”政策的实施增加了斑块森林的面积,另一方面可能是由破碎化加剧导致的;其余3个县的斑块森林比例呈现“波动式下降”的趋势,反映出破碎化的趋势可能在减轻,生态在逐步恢复;除夏县外,其余各县的内部森林比例呈现“波动式上升”的趋势,破碎化程度减轻。2000年以来,退耕还林5个典型县的斑块森林面积在持续增长;除陕西志丹县内部森林的面积略有下降外,其余4个县内部森林的面积均有增加,其中陕西子长县和宁夏盐池县增加较多。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文利用森林破碎化模型,基于1980—2015年7期土地利用分类数据,研究了黄土高原时间尺度上森林面积和破碎化程度的趋势以及空间尺度上森林破碎化的分布格局,结果表明：
（1）1980—2015年黄土高原的森林面积比例呈现“先减后增”的变化特点,森林类型以有林地和灌木林为主。退耕还林之后,森林的面积有了显著增长,表明退耕还林政策被有效地实施并取得了良好的效果。
（2）空间格局上,黄土高原的森林破碎化呈现“斑块森林为主导,内部森林分布集中”的特点;随时间呈现“先加剧后减缓”的演化特征。1980—1995年黄土高原斑块森林和内部森林面积呈下降的趋势,森林破碎化程度比较严重;但是2000年以后,斑块森林和内部森林面积一直处在增加的趋势,破碎化程度逐渐减缓,区域生态环境得到改善。
（3）区域尺度上,1995年之前除农灌区外的其他5个综合治理分区森林破碎化程度加剧;2000年之后黄土高原6个综合治理分区斑块森林的面积明显增加,除沙地和沙漠区外,内部森林的面积均稳定增加,森林破碎化程度逐渐缓解;其中水土流失较轻、自然条件较好的土石山区和河谷平原区的森林破碎化程度和区域生态环境明显改善。
（4）县级尺度上,黄土高原各县的森林破碎化程度有较大差异。陕西和内蒙古各县的破碎化程度相对较大,山西各县的森林破碎化程度相对较低;在退耕还林的5个典型县中,除夏县外,其余各县的内部森林比例呈现“波动式上升”的趋势,破碎化程度减缓。
总体来说,退耕还林工程实施以前,黄土高原的森林面积比例逐渐减少,森林破碎化程度加剧,生态环境遭到破坏;退耕还林工程实施以后,黄土高原的森林面积比例显著增加,森林破碎化程度也得到了缓解,区域生态环境明显改善^{[30, 31]}。大规模的生态保护工程有效地遏制了天然林区森林面积的减少,扩大了人工林的面积,在一定程度上对黄土高原的生态恢复产生了积极的影响^{[32, 33]}。

4.2 讨论

本研究虽然揭示了黄土高原1980—2015年森林面积和破碎化程度的变化趋势,但是基于遥感数据的破碎化分析会受到研究数据的影响,具有一定的不确定性^[34]。首先,Landsat数据观测频率较低,容易受到云和阴影的影响,从而降低了数据质量^{[35, 36]};其次,采用人机交互目视解译的方法容易受到解译人员的主观影响,年际间缺乏良好的稳定性和可比较性^[37];最后,除1995年的土地利用分类图之外,其余时期的土地利用分类图都采用直接解译动态斑块的方法提取土地利用动态信息,这种方法在整个建立过程中不可避免地会损失一些信息,产生不确定性^[38]。
在未来的森林破碎化研究中,可以从数据质量和尺度效应分析等方面减少上述的不确定性。首先,数据质量的提升可以通过采用新的高质量遥感数据来实现。例如PALSAR数据作为一种新型的雷达数据源,其L波段可以穿透森林冠层获取森林的结构信息而且数据质量不受天气状况的影响。融合Landsat的光谱信息和雷达数据的结构信息可以有效地识别森林,提高分类精度^[37],减少由数据质量带来的不确定性。其次,在尺度效应方面,基于不同窗口大小的森林破碎化尺度效应也是优化森林破碎化评估应该考虑的问题。一些研究证明利用小窗口的森林破碎化模型将有助于减少不确定性,增加结果的精度^[11],具体的影响评价还有待于进一步探讨。
The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献文献选项 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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