張家口崇禮區(qū)植被覆蓋動(dòng)態(tài)變遷與景觀(guān)格局深度剖析一、引言1.1研究背景與意義在全球氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)日益加劇的背景下，植被覆蓋變化已成為國(guó)際上廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。植被作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，不僅是生態(tài)系統(tǒng)健康狀況的直觀(guān)反映，更是維持生態(tài)平衡、促進(jìn)生物多樣性的關(guān)鍵因素，在調(diào)節(jié)氣候、保持水土、涵養(yǎng)水源等方面發(fā)揮著不可替代的作用。然而，隨著全球氣候變暖導(dǎo)致的溫度升高、降水格局改變，以及人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展引發(fā)的土地開(kāi)發(fā)、農(nóng)業(yè)擴(kuò)張、城市化進(jìn)程加快等人類(lèi)活動(dòng)的影響，植被覆蓋正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。例如，溫度升高可能致使某些地區(qū)植被生長(zhǎng)季延長(zhǎng)，降水減少卻又可能導(dǎo)致植被覆蓋度下降，極端氣候事件如干旱、洪水等對(duì)植被覆蓋的影響也愈發(fā)嚴(yán)重。與此同時(shí)，土地利用變化、森林砍伐等人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致大量自然植被被破壞，人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生的污染物排放、森林砍伐等行為也對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響，人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致的氣候變化進(jìn)一步加劇了植被覆蓋變化的速度和程度。植被覆蓋變化又會(huì)反過(guò)來(lái)改變地表能量平衡、水循環(huán)等過(guò)程，進(jìn)而影響氣候系統(tǒng)，還會(huì)對(duì)人類(lèi)活動(dòng)，如農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、水資源供應(yīng)等產(chǎn)生影響。張家口崇禮區(qū)作為京津冀部分城市的“天然氧吧”，地理位置獨(dú)特，位于內(nèi)蒙古高原與華北平原過(guò)渡地帶，地形地貌復(fù)雜多樣，擁有豐富的自然資源和獨(dú)特的自然景觀(guān)，其植被分布情況對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境有著舉足輕重的作用。崇禮區(qū)不僅是京津冀地區(qū)重要的生態(tài)屏障，在維持區(qū)域生態(tài)平衡、調(diào)節(jié)氣候、保持水土等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用；而且憑借其優(yōu)越的自然環(huán)境和豐富的冰雪資源，成為2022年北京冬奧會(huì)的主要雪上項(xiàng)目舉辦地，在體育賽事、旅游度假等領(lǐng)域具有重要地位。近年來(lái)，隨著崇禮區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速，以及冬奧會(huì)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的大規(guī)模開(kāi)展，人類(lèi)活動(dòng)對(duì)該地區(qū)植被覆蓋和景觀(guān)格局產(chǎn)生了顯著影響。同時(shí)，全球氣候變化也對(duì)崇禮區(qū)的生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了一定的沖擊，如氣溫升高、降水模式改變等，這些因素共同作用，使得崇禮區(qū)的植被覆蓋和景觀(guān)格局發(fā)生了復(fù)雜的變化。因此，深入研究崇禮區(qū)植被覆蓋變化及景觀(guān)格局，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。在理論層面，有助于豐富和完善區(qū)域生態(tài)環(huán)境演變的研究體系，深入理解植被覆蓋與景觀(guān)格局變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制及其相互關(guān)系，為生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的研究提供新的案例和理論支撐。在現(xiàn)實(shí)意義方面，一方面，能夠?yàn)槌缍Y區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)，有助于制定合理的生態(tài)保護(hù)政策和規(guī)劃，優(yōu)化土地利用方式，促進(jìn)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定發(fā)展；另一方面，為研究區(qū)域的水文變化、土壤退化等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題提供理論依據(jù)，對(duì)于保障京津冀地區(qū)的生態(tài)安全和可持續(xù)發(fā)展具有重要的參考價(jià)值；此外，還能為促進(jìn)京津冀區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)和建設(shè)提供參考思路，推動(dòng)整個(gè)區(qū)域的生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀植被覆蓋變化與景觀(guān)格局分析作為生態(tài)學(xué)研究的重要領(lǐng)域，在國(guó)內(nèi)外都受到了廣泛關(guān)注，取得了豐碩的研究成果。在國(guó)外，早期研究主要聚焦于植被覆蓋變化的監(jiān)測(cè)與分析。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，學(xué)者們利用不同分辨率的遙感影像，如Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)、MODIS數(shù)據(jù)等，對(duì)全球或區(qū)域尺度的植被覆蓋進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列監(jiān)測(cè)。例如，通過(guò)對(duì)非洲薩赫勒地區(qū)多年的遙感影像分析，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)由于氣候變化和過(guò)度放牧等原因，植被覆蓋度呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，導(dǎo)致土地沙漠化加劇，生態(tài)環(huán)境惡化。在景觀(guān)格局分析方面，國(guó)外學(xué)者運(yùn)用景觀(guān)生態(tài)學(xué)原理，構(gòu)建了多種景觀(guān)格局指數(shù)，如斑塊密度、景觀(guān)形狀指數(shù)、蔓延度指數(shù)等，來(lái)定量描述景觀(guān)格局特征及其變化。對(duì)美國(guó)黃石國(guó)家公園的景觀(guān)格局研究發(fā)現(xiàn)，火災(zāi)等自然干擾和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)公園內(nèi)的森林景觀(guān)格局產(chǎn)生了顯著影響，改變了森林斑塊的大小、形狀和分布，進(jìn)而影響了生態(tài)系統(tǒng)的功能和生物多樣性。近年來(lái)，國(guó)外研究更加注重植被覆蓋變化與景觀(guān)格局的相互關(guān)系，以及它們對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的影響。有研究表明，在亞馬遜熱帶雨林地區(qū)，森林砍伐導(dǎo)致植被覆蓋減少，景觀(guān)破碎化程度增加，進(jìn)而影響了碳儲(chǔ)存、水源涵養(yǎng)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，對(duì)全球氣候變化產(chǎn)生了負(fù)面影響。同時(shí)，國(guó)外研究還關(guān)注人類(lèi)活動(dòng)與自然因素在植被覆蓋變化和景觀(guān)格局演變中的作用機(jī)制，通過(guò)建立模型，如CLUE-S模型、InVEST模型等，模擬不同情景下植被覆蓋和景觀(guān)格局的變化趨勢(shì)，為生態(tài)保護(hù)和土地利用規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。在國(guó)內(nèi)，植被覆蓋變化研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。國(guó)內(nèi)學(xué)者利用遙感和地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，對(duì)我國(guó)不同區(qū)域的植被覆蓋變化進(jìn)行了深入研究。在西北地區(qū)，基于長(zhǎng)時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，隨著生態(tài)工程的實(shí)施，如退耕還林還草等，該地區(qū)植被覆蓋度總體呈上升趨勢(shì)，但局部地區(qū)由于水資源短缺等原因，植被覆蓋度仍存在下降現(xiàn)象。在景觀(guān)格局分析方面，國(guó)內(nèi)研究主要集中在城市、流域、自然保護(hù)區(qū)等不同類(lèi)型區(qū)域。以長(zhǎng)江流域?yàn)槔?，研究發(fā)現(xiàn)城市化進(jìn)程和農(nóng)業(yè)活動(dòng)導(dǎo)致流域內(nèi)景觀(guān)格局發(fā)生顯著變化，耕地、林地等自然景觀(guān)斑塊減少，建設(shè)用地斑塊增加，景觀(guān)破碎化程度加劇，生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性受到威脅。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)研究也開(kāi)始關(guān)注植被覆蓋變化與景觀(guān)格局的耦合關(guān)系，以及它們對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的綜合影響。對(duì)京津冀地區(qū)的研究表明，該地區(qū)植被覆蓋變化和景觀(guān)格局演變受到氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的共同影響，不合理的土地利用方式導(dǎo)致植被覆蓋減少，景觀(guān)格局破碎化，進(jìn)而影響了區(qū)域的生態(tài)服務(wù)功能，如空氣質(zhì)量下降、水土流失加劇等。同時(shí)，國(guó)內(nèi)學(xué)者還結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，開(kāi)展了一系列針對(duì)生態(tài)保護(hù)和生態(tài)修復(fù)的研究，為制定合理的生態(tài)政策提供了理論支持。對(duì)比國(guó)內(nèi)外不同區(qū)域的研究，在研究方法上，國(guó)內(nèi)外都廣泛應(yīng)用了遙感和GIS技術(shù)，但國(guó)外在模型構(gòu)建和應(yīng)用方面相對(duì)更為成熟，能夠更準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測(cè)植被覆蓋變化和景觀(guān)格局演變。在研究?jī)?nèi)容上，國(guó)外研究更加注重全球尺度和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的研究，而國(guó)內(nèi)研究則更側(cè)重于區(qū)域尺度，特別是針對(duì)我國(guó)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題突出的地區(qū)進(jìn)行研究，為解決實(shí)際生態(tài)問(wèn)題提供了有力支持。與其他區(qū)域相比，張家口崇禮區(qū)的研究具有獨(dú)特性。崇禮區(qū)作為京津冀地區(qū)重要的生態(tài)屏障和冬奧會(huì)舉辦地，其植被覆蓋變化和景觀(guān)格局受到了氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的雙重影響，且影響因素更為復(fù)雜。一方面，冬奧會(huì)的籌備和舉辦帶來(lái)了大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、旅游開(kāi)發(fā)等人類(lèi)活動(dòng)，對(duì)植被覆蓋和景觀(guān)格局產(chǎn)生了直接影響；另一方面，崇禮區(qū)地處內(nèi)蒙古高原與華北平原過(guò)渡地帶，地形地貌復(fù)雜，氣候條件多樣，自然因素對(duì)植被覆蓋和景觀(guān)格局的影響也不容忽視。因此，對(duì)崇禮區(qū)的研究不僅可以為該地區(qū)的生態(tài)保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)，還能為其他類(lèi)似地區(qū)在重大活動(dòng)背景下的生態(tài)環(huán)境研究提供借鑒。同時(shí)，崇禮區(qū)豐富的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)和相對(duì)完整的監(jiān)測(cè)體系，也為深入研究植被覆蓋變化和景觀(guān)格局提供了有利條件。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入剖析張家口崇禮區(qū)植被覆蓋變化及景觀(guān)格局，為區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù)，具體目標(biāo)如下：精確揭示崇禮區(qū)在特定時(shí)間段內(nèi)植被覆蓋的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，包括植被覆蓋度的增減、植被類(lèi)型的轉(zhuǎn)變以及空間分布的變遷，同時(shí)全面分析導(dǎo)致這些變化的自然因素與人類(lèi)活動(dòng)因素。系統(tǒng)分析崇禮區(qū)景觀(guān)格局的特征，涵蓋景觀(guān)斑塊的大小、形狀、數(shù)量、分布以及景觀(guān)的多樣性、破碎化程度等方面，深入探究景觀(guān)格局在不同地形條件和時(shí)間尺度下的變化規(guī)律。深入探討崇禮區(qū)植被覆蓋變化與景觀(guān)格局之間的內(nèi)在相互關(guān)系，明晰植被覆蓋變化對(duì)景觀(guān)格局的塑造作用，以及景觀(guān)格局對(duì)植被生長(zhǎng)和分布的影響機(jī)制?；谘芯砍晒?，提出切實(shí)可行的崇禮區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的對(duì)策建議，為區(qū)域生態(tài)規(guī)劃和管理決策提供科學(xué)參考。為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將圍繞以下內(nèi)容展開(kāi)：崇禮區(qū)植被覆蓋變化分析：收集崇禮區(qū)多期遙感影像數(shù)據(jù)，運(yùn)用ENVI、Erdas等遙感圖像處理軟件進(jìn)行影像預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等，以提高影像質(zhì)量。采用監(jiān)督分類(lèi)、非監(jiān)督分類(lèi)等方法對(duì)遙感影像進(jìn)行解譯，獲取不同年份的植被類(lèi)型信息，并通過(guò)精度驗(yàn)證確保分類(lèi)結(jié)果的可靠性?；诮庾g結(jié)果，計(jì)算植被覆蓋度，常用的方法有像元二分模型等，并分析植被覆蓋度在時(shí)間和空間上的變化趨勢(shì)。結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)植被覆蓋變化的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充，深入分析植被覆蓋變化的原因，包括氣候變化（如氣溫、降水、光照等）、人類(lèi)活動(dòng)（如土地利用變化、森林砍伐、植樹(shù)造林、旅游開(kāi)發(fā)等）。崇禮區(qū)景觀(guān)格局特征分析：利用ArcGIS軟件，對(duì)植被分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行矢量化處理，構(gòu)建景觀(guān)格局分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。運(yùn)用Fragstats等景觀(guān)格局分析軟件，選取斑塊密度、斑塊面積、景觀(guān)形狀指數(shù)、分維數(shù)、多樣性指數(shù)、均勻度指數(shù)、優(yōu)勢(shì)度指數(shù)、破碎度指數(shù)等景觀(guān)格局指數(shù)，對(duì)崇禮區(qū)的景觀(guān)格局進(jìn)行定量分析。分析景觀(guān)格局在不同地形條件（如海拔、坡度、坡向）下的分布特征，探究地形因素對(duì)景觀(guān)格局的影響。對(duì)比不同年份的景觀(guān)格局指數(shù)，分析景觀(guān)格局的動(dòng)態(tài)變化，揭示景觀(guān)格局變化的規(guī)律和趨勢(shì)。崇禮區(qū)植被覆蓋變化與景觀(guān)格局相互影響分析：通過(guò)相關(guān)性分析、主成分分析等方法，探討植被覆蓋變化與景觀(guān)格局指數(shù)之間的定量關(guān)系，明確植被覆蓋變化對(duì)景觀(guān)格局的影響方向和程度。從生態(tài)過(guò)程的角度，分析景觀(guān)格局對(duì)植被生長(zhǎng)和分布的影響機(jī)制，如景觀(guān)連通性對(duì)物種擴(kuò)散的影響、斑塊大小和形狀對(duì)植被群落結(jié)構(gòu)的影響等。構(gòu)建植被覆蓋變化與景觀(guān)格局相互作用的概念模型，綜合闡述兩者之間的復(fù)雜關(guān)系。崇禮區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展對(duì)策建議：基于研究結(jié)果，針對(duì)崇禮區(qū)植被覆蓋變化和景觀(guān)格局存在的問(wèn)題，提出相應(yīng)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的對(duì)策建議。從政策制定、規(guī)劃管理、生態(tài)修復(fù)、宣傳教育等方面入手，制定具體的措施，以促進(jìn)崇禮區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。對(duì)提出的對(duì)策建議進(jìn)行可行性分析和效益評(píng)估，確保其具有實(shí)際可操作性和有效性。1.4研究方法與技術(shù)路線(xiàn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和全面性，具體如下：遙感影像解譯：收集不同時(shí)期覆蓋崇禮區(qū)的遙感影像，如Landsat系列衛(wèi)星影像、高分系列衛(wèi)星影像等。這些影像具有不同的空間分辨率和時(shí)間分辨率，能夠?yàn)檠芯刻峁┴S富的信息。利用ENVI、Erdas等專(zhuān)業(yè)遙感圖像處理軟件，對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，將傳感器記錄的原始數(shù)字量化值（DN值）轉(zhuǎn)換為地表的輻射亮度值，消除傳感器本身的誤差和噪聲對(duì)影像的影響；進(jìn)行大氣校正，校正大氣對(duì)遙感信號(hào)的吸收和散射作用，使影像更真實(shí)地反映地表信息；進(jìn)行幾何校正，消除影像中的幾何變形，使影像的地理坐標(biāo)與實(shí)際地理位置準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)。通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)、非監(jiān)督分類(lèi)等方法，對(duì)預(yù)處理后的遙感影像進(jìn)行解譯，將影像中的像元分類(lèi)為不同的植被類(lèi)型，如林地、草地、耕地等。監(jiān)督分類(lèi)需要事先在影像上選取一定數(shù)量的已知類(lèi)別樣本（訓(xùn)練樣本），然后根據(jù)這些樣本的特征，建立分類(lèi)決策規(guī)則，對(duì)整個(gè)影像進(jìn)行分類(lèi)；非監(jiān)督分類(lèi)則不需要事先知道類(lèi)別信息，通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)對(duì)影像中的像元進(jìn)行聚類(lèi)分析，將相似的像元?dú)w為一類(lèi)。地面調(diào)查：在崇禮區(qū)選擇具有代表性的區(qū)域設(shè)置樣地，進(jìn)行實(shí)地調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容包括植被類(lèi)型、植被覆蓋度、植物群落結(jié)構(gòu)、土壤類(lèi)型等。采用樣方法、樣線(xiàn)法等方法進(jìn)行調(diào)查，樣方法是在樣地內(nèi)設(shè)置一定面積的樣方，對(duì)樣方內(nèi)的植被進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查；樣線(xiàn)法是沿著一定的路線(xiàn)設(shè)置樣線(xiàn)，記錄樣線(xiàn)兩側(cè)一定距離內(nèi)的植被信息。通過(guò)地面調(diào)查，獲取第一手?jǐn)?shù)據(jù)，用于驗(yàn)證和補(bǔ)充遙感解譯結(jié)果，提高研究的準(zhǔn)確性。地理信息系統(tǒng)（GIS）分析：運(yùn)用ArcGIS軟件，對(duì)遙感解譯結(jié)果和地面調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。將遙感解譯得到的植被分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行矢量化處理，轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)格式，便于進(jìn)行空間分析。利用ArcGIS的空間分析功能，如疊加分析、緩沖區(qū)分析、地形分析等，分析植被覆蓋變化和景觀(guān)格局與地形因素（如海拔、坡度、坡向）、土地利用類(lèi)型等之間的關(guān)系。疊加分析可以將不同圖層的信息進(jìn)行疊加，分析不同要素之間的空間關(guān)系；緩沖區(qū)分析可以根據(jù)指定的距離，在要素周?chē)鷦?chuàng)建緩沖區(qū)，分析緩沖區(qū)范圍內(nèi)的要素特征；地形分析可以提取地形因子，如坡度、坡向、地形起伏度等，研究地形對(duì)植被覆蓋和景觀(guān)格局的影響。景觀(guān)格局分析：借助Fragstats等景觀(guān)格局分析軟件，選取一系列景觀(guān)格局指數(shù)，對(duì)崇禮區(qū)的景觀(guān)格局進(jìn)行定量分析。常用的景觀(guān)格局指數(shù)包括斑塊密度（PD），反映單位面積上的斑塊數(shù)量，用于衡量景觀(guān)的破碎程度；斑塊面積（AREA），表示斑塊的大小，影響生態(tài)系統(tǒng)的功能和生物多樣性；景觀(guān)形狀指數(shù)（LSI），描述斑塊形狀的復(fù)雜程度，形狀越復(fù)雜，邊緣效應(yīng)越明顯；分維數(shù)（FRAC），用于衡量斑塊邊界的復(fù)雜程度，分維數(shù)越大，邊界越復(fù)雜；多樣性指數(shù)（SHDI），反映景觀(guān)中不同類(lèi)型斑塊的豐富程度和均勻程度，多樣性越高，景觀(guān)的穩(wěn)定性越強(qiáng)；均勻度指數(shù)（SHEI），衡量景觀(guān)中各斑塊類(lèi)型在面積上分布的均勻程度；優(yōu)勢(shì)度指數(shù)（DOM），表示景觀(guān)中優(yōu)勢(shì)斑塊類(lèi)型的控制程度；破碎度指數(shù)（FN），反映景觀(guān)被分割的破碎程度。通過(guò)計(jì)算這些指數(shù)，全面分析崇禮區(qū)景觀(guān)格局的特征和變化。統(tǒng)計(jì)分析：運(yùn)用SPSS、Excel等統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)相關(guān)性分析，研究植被覆蓋變化與景觀(guān)格局指數(shù)之間的相關(guān)性，確定兩者之間的相互關(guān)系。利用主成分分析（PCA）等方法，對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行降維處理，提取主要的影響因素，深入分析植被覆蓋變化和景觀(guān)格局演變的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。本研究的技術(shù)路線(xiàn)如下：首先，收集崇禮區(qū)的遙感影像數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)等相關(guān)資料，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括影像校正、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。其次，運(yùn)用遙感影像解譯方法，獲取不同時(shí)期的植被類(lèi)型和植被覆蓋度信息，并通過(guò)地面調(diào)查進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充。然后，利用ArcGIS軟件進(jìn)行空間分析，提取地形因子、土地利用類(lèi)型等信息，并將其與植被覆蓋變化數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析。接著，運(yùn)用Fragstats軟件計(jì)算景觀(guān)格局指數(shù)，分析景觀(guān)格局的特征和變化。最后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法，研究植被覆蓋變化與景觀(guān)格局之間的相互關(guān)系，探討其驅(qū)動(dòng)機(jī)制，并提出相應(yīng)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展對(duì)策建議。二、研究區(qū)概況2.1地理位置與范圍張家口崇禮區(qū)位于河北省西北部，地處北緯40°47′－41°17′，東經(jīng)114°17′－115°34′之間，處于內(nèi)蒙古高原與華北平原過(guò)渡地帶，北倚內(nèi)蒙古草原，南臨張家口市中心城區(qū)，城區(qū)距離張家口市中心城區(qū)50千米，距北京220千米，距天津340千米。崇禮區(qū)取儒家核心思想“崇尚禮義”而得名，全區(qū)總面積2334平方千米，截至2023年，轄2鎮(zhèn)8鄉(xiāng)211個(gè)行政村406個(gè)自然村。其獨(dú)特的地理位置使其成為連接華北平原與內(nèi)蒙古高原的重要生態(tài)廊道，也是京津冀地區(qū)重要的生態(tài)屏障，在區(qū)域生態(tài)平衡中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。同時(shí)，作為2022年北京冬奧會(huì)雪上項(xiàng)目的主要競(jìng)賽場(chǎng)地之一，崇禮區(qū)在國(guó)際體育賽事和旅游領(lǐng)域備受矚目，其生態(tài)環(huán)境的變化不僅關(guān)系到當(dāng)?shù)氐目沙掷m(xù)發(fā)展，也對(duì)京津冀地區(qū)乃至全國(guó)的生態(tài)安全和旅游發(fā)展具有重要影響。2.2自然環(huán)境特征2.2.1地形地貌崇禮區(qū)境內(nèi)地形以山地、丘陵地和山谷地為主，地勢(shì)起伏較大，地形復(fù)雜多樣。全區(qū)80%面積為山地，整體地勢(shì)東北高、西南低，由東北向西南逐漸傾斜。山體平均高度在1500-2000米之間，屬中低山區(qū)，其中最高海拔達(dá)2174米，最低海拔為813米，最大高差1361米。這種較大的高差使得區(qū)內(nèi)氣候、土壤和植被類(lèi)型呈現(xiàn)出明顯的垂直分異特征。崇禮區(qū)山脈主要為陰山山脈東段的大馬群山支系和燕山余脈交接地帶，多呈東北-西南及東-西走向。這些山脈連綿起伏，峰巒疊嶂，構(gòu)成了崇禮區(qū)地形的骨架。在東北-西南走向的山脈中，其山體坡度較陡，山坡植被覆蓋較好，主要植被類(lèi)型為落葉闊葉林和針葉林，這些山脈對(duì)來(lái)自北方的冷空氣起到了一定的阻擋作用，使得崇禮區(qū)冬季氣溫相對(duì)同緯度其他地區(qū)較高。而東-西走向的山脈，地勢(shì)相對(duì)較為平緩，山間多有開(kāi)闊的谷地，是當(dāng)?shù)刂饕霓r(nóng)業(yè)種植區(qū)和居民聚居地，植被以農(nóng)田植被和灌叢為主。崇禮區(qū)的山地地貌對(duì)植被分布產(chǎn)生了顯著影響。在高海拔地區(qū)，由于氣溫較低、風(fēng)力較大、土壤貧瘠，植被類(lèi)型主要為耐寒的針葉林，如華北落葉松等；隨著海拔降低，氣溫升高，土壤條件改善，植被逐漸過(guò)渡為落葉闊葉林，如樺樹(shù)、楊樹(shù)等；在山谷和平緩的丘陵地帶，地勢(shì)較為平坦，水源充足，土壤肥沃，主要分布著農(nóng)田植被和人工林，種植作物包括玉米、馬鈴薯、莜麥等。同時(shí)，山地地形的復(fù)雜性也導(dǎo)致了植被分布的不均勻性，在陰坡和陽(yáng)坡，由于光照、水分條件的差異，植被類(lèi)型和覆蓋度也有所不同，陰坡植被相對(duì)更加茂密，而陽(yáng)坡則以耐旱的草本植物和灌叢為主。2.2.2氣候條件崇禮區(qū)屬于典型的溫帶大陸性氣候，四季分明，冬季寒冷干燥，夏季溫暖濕潤(rùn)，春秋季節(jié)短暫且氣候變化較大。這種氣候條件對(duì)植被的生長(zhǎng)和分布有著重要影響。崇禮區(qū)年平均氣溫較低，約為3.7℃，冬季漫長(zhǎng)寒冷，平均氣溫可達(dá)-12℃左右。低溫環(huán)境使得冬季植被生長(zhǎng)緩慢，大部分草本植物枯萎，落葉喬木樹(shù)葉凋零，進(jìn)入休眠期。但對(duì)于一些耐寒的針葉林樹(shù)種，如樟子松、云杉等，它們通過(guò)自身的生理調(diào)節(jié)機(jī)制，能夠適應(yīng)低溫環(huán)境，保持一定的生理活動(dòng)。這些針葉林在冬季不僅為野生動(dòng)物提供了棲息地，還對(duì)維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡起著重要作用。崇禮區(qū)年降水量為459.4毫米，降水主要集中在夏季（6-8月），約占全年降水量的70%左右。夏季充沛的降水為植被生長(zhǎng)提供了充足的水分條件，此時(shí)植被生長(zhǎng)旺盛，森林郁郁蔥蔥，草原一片翠綠。豐富的降水使得山區(qū)的河流、湖泊水量增加，為植被的生長(zhǎng)提供了穩(wěn)定的水源補(bǔ)給。然而，降水的季節(jié)分配不均也帶來(lái)了一些問(wèn)題。在春季，由于降水較少，氣溫回升快，蒸發(fā)量大，土壤墑情較差，對(duì)農(nóng)作物的播種和幼苗生長(zhǎng)產(chǎn)生不利影響，容易導(dǎo)致春旱現(xiàn)象，影響植被的正常生長(zhǎng)。在冬季，降水主要以降雪的形式出現(xiàn)，積雪期長(zhǎng)達(dá)150多天，積雪厚度可達(dá)1.5米左右。深厚的積雪在一定程度上保護(hù)了地表植被，減少了低溫對(duì)植被根系的傷害，同時(shí)，積雪融化后也為春季植被生長(zhǎng)提供了水分。崇禮區(qū)光照資源較為豐富，年日照時(shí)數(shù)達(dá)2766小時(shí)。充足的光照為植被的光合作用提供了良好的條件，有利于植物積累有機(jī)物質(zhì)，促進(jìn)植被生長(zhǎng)。在夏季，較長(zhǎng)的日照時(shí)間使得植被能夠充分進(jìn)行光合作用，提高了植被的生長(zhǎng)速度和生物量。在高山地區(qū)，由于海拔高，空氣稀薄，光照強(qiáng)度更大，一些喜光的高山植物能夠在這里茁壯成長(zhǎng)，形成獨(dú)特的高山植被景觀(guān)。但在冬季，由于太陽(yáng)高度角較小，日照時(shí)間較短，加上積雪的反射作用，植被接受的光照相對(duì)較少，生長(zhǎng)速度減緩。2.2.3土壤類(lèi)型崇禮區(qū)土壤類(lèi)型主要包括栗鈣土、棕壤等，不同土壤類(lèi)型在區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出一定的分布規(guī)律，對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生了重要影響。栗鈣土是崇禮區(qū)分布較為廣泛的土壤類(lèi)型，主要分布在地勢(shì)相對(duì)平坦的丘陵和山間盆地地區(qū)。這種土壤具有一定的肥力，有機(jī)質(zhì)含量相對(duì)較低，一般在1%-3%之間，土壤質(zhì)地多為壤質(zhì)土，通氣性和透水性較好。栗鈣土上生長(zhǎng)的植被類(lèi)型主要為草原植被和旱作農(nóng)田植被。在草原區(qū)域，主要生長(zhǎng)著羊草、針茅等草本植物，這些植物根系發(fā)達(dá)，能夠適應(yīng)土壤肥力較低和降水相對(duì)較少的環(huán)境。在旱作農(nóng)田區(qū)域，主要種植玉米、馬鈴薯、莜麥等耐旱作物，農(nóng)民通過(guò)合理施肥和灌溉措施，提高土壤肥力，以保證農(nóng)作物的產(chǎn)量。棕壤主要分布在山區(qū)，尤其是海拔較高的山地。棕壤的形成與較高的海拔、相對(duì)濕潤(rùn)的氣候以及茂密的森林植被有關(guān)。其土壤肥力較高，有機(jī)質(zhì)含量豐富，一般在3%-6%之間，土壤質(zhì)地多為壤質(zhì)粘土或粘壤土，保水保肥能力較強(qiáng)。在棕壤分布區(qū)，植被類(lèi)型主要為落葉闊葉林和針葉林。落葉闊葉林樹(shù)種如白樺、山楊等，它們的枯枝落葉在微生物的作用下，不斷分解轉(zhuǎn)化為腐殖質(zhì)，進(jìn)一步提高了土壤肥力，為自身和其他植物的生長(zhǎng)提供了良好的土壤環(huán)境。針葉林樹(shù)種如華北落葉松等，也能夠在這種肥沃的土壤上生長(zhǎng)良好，形成茂密的森林景觀(guān)。除了栗鈣土和棕壤外，崇禮區(qū)還有少量的草甸土、風(fēng)沙土等土壤類(lèi)型。草甸土主要分布在河流兩岸和低洼地區(qū)，土壤水分含量較高，有機(jī)質(zhì)含量豐富，植被類(lèi)型主要為草甸植被，如蘆葦、香蒲等。風(fēng)沙土主要分布在一些風(fēng)口和沙源地附近，土壤質(zhì)地疏松，保水保肥能力差，植被覆蓋度較低，主要生長(zhǎng)著一些耐旱、耐風(fēng)沙的植物，如沙棘、沙柳等。2.3社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況截至2023年，崇禮區(qū)戶(hù)籍人口13.1萬(wàn)人，其中城鎮(zhèn)人口2.6萬(wàn)人，鄉(xiāng)村人口10.5萬(wàn)人。從人口結(jié)構(gòu)來(lái)看，全區(qū)人口年齡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出一定的特點(diǎn)。根據(jù)2021年數(shù)據(jù)，0-14歲人口占總?cè)丝诘?6.5%，15-64歲人口占72.3%，65歲及以上人口占11.2%，人口老齡化程度相對(duì)較低，但隨著時(shí)間推移，人口老齡化趨勢(shì)逐漸顯現(xiàn)，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)帶來(lái)一定挑戰(zhàn)。例如，老年人口的增加可能導(dǎo)致對(duì)醫(yī)療、養(yǎng)老等公共服務(wù)需求的增加，從而加大資源壓力，影響生態(tài)保護(hù)投入。崇禮區(qū)人口分布與地形、產(chǎn)業(yè)布局密切相關(guān)。在地勢(shì)較為平坦、交通便利的河谷和城鎮(zhèn)地區(qū)，如西灣子鎮(zhèn)、高家營(yíng)鎮(zhèn)等地，人口相對(duì)密集，這些地區(qū)是全區(qū)的經(jīng)濟(jì)、文化中心，集中了大部分的行政、商業(yè)和教育資源，吸引了大量人口聚集。而在山區(qū)，由于地形復(fù)雜、交通不便，人口分布較為稀疏，主要以從事農(nóng)業(yè)和林業(yè)的居民為主。近年來(lái)，崇禮區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。2022年，崇禮區(qū)生產(chǎn)總值實(shí)現(xiàn)380390萬(wàn)元。其中，第一產(chǎn)業(yè)以農(nóng)林牧漁為主，增加值為110300萬(wàn)元，占比29.0%；第二產(chǎn)業(yè)以建筑業(yè)為主，增加值為62700萬(wàn)元，占比16.5%；第三產(chǎn)業(yè)以發(fā)展旅游業(yè)為主，增加值為207390萬(wàn)元，占比54.5%。冰雪經(jīng)濟(jì)作為崇禮區(qū)的第一支柱產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了重要推動(dòng)作用。自2015年北京攜手張家口成功申辦冬奧會(huì)以來(lái)，崇禮區(qū)圍繞冰雪產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展滑雪旅游、冰雪裝備制造、冰雪賽事運(yùn)營(yíng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)。截至目前，崇禮已建成萬(wàn)龍、云頂、太舞等8家滑雪場(chǎng)，擁有雪道169條，總長(zhǎng)度達(dá)161.71公里。滑雪產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)了酒店、餐飲、交通等服務(wù)業(yè)的繁榮，僅2023年“十一”期間，來(lái)崇游客就達(dá)到30.61萬(wàn)人次。同時(shí)，崇禮區(qū)積極推動(dòng)可再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在風(fēng)力發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電等領(lǐng)域取得了一定成效，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新動(dòng)力。人類(lèi)活動(dòng)對(duì)崇禮區(qū)植被和景觀(guān)格局產(chǎn)生了多方面的影響。隨著城市化進(jìn)程的加速和冬奧會(huì)相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進(jìn)，大量土地被開(kāi)發(fā)利用，導(dǎo)致部分自然植被被破壞，植被覆蓋度下降。例如，為建設(shè)滑雪場(chǎng)、酒店、道路等設(shè)施，一些林地和草地被占用，使得原有植被群落結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，生物多樣性受到威脅。大規(guī)模的旅游開(kāi)發(fā)活動(dòng)也帶來(lái)了一系列環(huán)境問(wèn)題。旅游旺季游客數(shù)量的劇增，導(dǎo)致生活垃圾和污水排放增加，對(duì)景區(qū)周邊的植被和土壤造成污染，影響植被的生長(zhǎng)和景觀(guān)的美觀(guān)。游客的踩踏和采摘行為也對(duì)植被造成了直接破壞，導(dǎo)致部分區(qū)域植被退化，景觀(guān)破碎化程度加劇。然而，人類(lèi)活動(dòng)也在一定程度上促進(jìn)了植被和景觀(guān)格局的改善。為了改善生態(tài)環(huán)境，崇禮區(qū)積極開(kāi)展植樹(shù)造林、生態(tài)修復(fù)等活動(dòng)，增加了植被覆蓋度。近年來(lái)，崇禮區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)完成營(yíng)造林任務(wù)95萬(wàn)畝，全區(qū)林木綠化率達(dá)到71.53%。同時(shí)，通過(guò)實(shí)施生態(tài)保護(hù)工程，加強(qiáng)對(duì)森林、草原等自然生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)和管理，促進(jìn)了生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)和穩(wěn)定，使得景觀(guān)格局更加優(yōu)化。三、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法3.1數(shù)據(jù)來(lái)源本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源豐富多樣，涵蓋遙感影像數(shù)據(jù)、地面調(diào)查數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)資料，這些數(shù)據(jù)為深入研究張家口崇禮區(qū)植被覆蓋變化及景觀(guān)格局提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。遙感影像數(shù)據(jù)是本研究的核心數(shù)據(jù)之一，主要來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局（USGS）官網(wǎng)提供的Landsat系列衛(wèi)星影像。選取了1990年、2000年、2010年和2020年四個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的LandsatTM/ETM+/OLI影像，這四個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)具有代表性，能夠較好地反映崇禮區(qū)植被覆蓋和景觀(guān)格局在不同時(shí)期的變化情況。其中，1990年影像為L(zhǎng)andsat5TM數(shù)據(jù)，空間分辨率為30米；2000年影像為L(zhǎng)andsat7ETM+數(shù)據(jù)，空間分辨率同樣為30米，但由于Landsat7ETM+傳感器的SLC故障，部分影像存在數(shù)據(jù)缺失情況，在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中進(jìn)行了相應(yīng)的修復(fù)；2010年和2020年影像分別為L(zhǎng)andsat8OLI數(shù)據(jù)，空間分辨率提高到了15米（全色波段）和30米（多光譜波段），更高的分辨率能夠獲取更詳細(xì)的地表信息。這些影像覆蓋了崇禮區(qū)全域，且云量均小于10%，保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。此外，還獲取了部分高分二號(hào)衛(wèi)星影像，其空間分辨率高達(dá)1米，用于對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行更精細(xì)的解譯和分析，提高解譯精度。地面調(diào)查數(shù)據(jù)是對(duì)遙感影像解譯結(jié)果的重要驗(yàn)證和補(bǔ)充。在2023年7-8月植被生長(zhǎng)旺盛期，在崇禮區(qū)不同地形、植被類(lèi)型區(qū)域共設(shè)置了50個(gè)樣地，樣地大小根據(jù)植被類(lèi)型而定，對(duì)于森林植被，樣地面積為100米×100米；對(duì)于草地植被，樣地面積為50米×50米。在每個(gè)樣地內(nèi)，詳細(xì)調(diào)查植被類(lèi)型、植被覆蓋度、植物種類(lèi)組成、群落結(jié)構(gòu)等信息。采用樣方法記錄樣地內(nèi)每種植物的株數(shù)、高度、蓋度等數(shù)據(jù)，對(duì)于喬木層，還測(cè)量了胸徑、冠幅等指標(biāo)；同時(shí)，使用GPS定位儀記錄樣地的經(jīng)緯度信息，以便與遙感影像進(jìn)行空間匹配。此外，還收集了崇禮區(qū)部分氣象站的氣象數(shù)據(jù)，包括氣溫、降水、日照時(shí)數(shù)等，用于分析氣候變化對(duì)植被覆蓋的影響。統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《張家口統(tǒng)計(jì)年鑒》和《崇禮區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》，獲取了1990-2020年期間崇禮區(qū)的人口、經(jīng)濟(jì)、土地利用等相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，人口數(shù)據(jù)包括戶(hù)籍人口、常住人口、人口年齡結(jié)構(gòu)等，用于分析人口變化對(duì)植被和景觀(guān)格局的影響。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)涵蓋地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投資等，了解經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系。土地利用數(shù)據(jù)包括耕地、林地、草地、建設(shè)用地等各類(lèi)土地利用類(lèi)型的面積和變化情況，為研究植被覆蓋變化和景觀(guān)格局演變提供重要參考。其他相關(guān)資料還包括崇禮區(qū)的土地利用規(guī)劃圖、生態(tài)保護(hù)規(guī)劃圖、地形圖等。這些資料從不同角度反映了崇禮區(qū)的土地利用現(xiàn)狀、生態(tài)保護(hù)政策和地形地貌特征，為研究提供了更全面的信息。土地利用規(guī)劃圖展示了崇禮區(qū)未來(lái)土地利用的規(guī)劃方向，有助于分析未來(lái)植被覆蓋和景觀(guān)格局的變化趨勢(shì)。生態(tài)保護(hù)規(guī)劃圖明確了生態(tài)保護(hù)的重點(diǎn)區(qū)域和措施，對(duì)于評(píng)估生態(tài)保護(hù)工作對(duì)植被和景觀(guān)格局的影響具有重要意義。地形圖則為地形分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，幫助研究地形因素對(duì)植被分布和景觀(guān)格局的影響。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在獲取原始遙感影像數(shù)據(jù)后，為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性，以滿(mǎn)足后續(xù)植被覆蓋變化及景觀(guān)格局分析的需求，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列嚴(yán)格且精細(xì)的預(yù)處理操作，主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正等關(guān)鍵步驟。輻射定標(biāo)是數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要環(huán)節(jié)，其核心目的在于將遙感影像中傳感器記錄的原始數(shù)字量化值（DN值）精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為具有物理意義的輻射亮度值。由于傳感器在工作過(guò)程中，會(huì)受到自身性能差異、探測(cè)器響應(yīng)不一致以及系統(tǒng)噪聲等多種因素的干擾，導(dǎo)致記錄的DN值并不能直接反映地表真實(shí)的輻射信息。通過(guò)輻射定標(biāo)，能夠有效消除這些傳感器本身帶來(lái)的誤差和噪聲影響，使得后續(xù)對(duì)影像的分析建立在準(zhǔn)確的輻射度量基礎(chǔ)之上。以L(fǎng)andsat系列衛(wèi)星影像為例，在ENVI軟件中，利用衛(wèi)星自帶的定標(biāo)參數(shù)文件，結(jié)合影像的DN值，通過(guò)特定的定標(biāo)公式進(jìn)行計(jì)算，將每個(gè)像元的DN值轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的輻射亮度值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器誤差的校正。大氣校正則是數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中不可或缺的重要步驟，其主要作用是消除大氣對(duì)遙感信號(hào)的吸收和散射等不利影響，使經(jīng)過(guò)處理后的影像能夠更加真實(shí)、準(zhǔn)確地反映地表信息。大氣中的各種成分，如氧氣、水汽、二氧化碳、氣溶膠等，會(huì)對(duì)太陽(yáng)輻射和地物反射的電磁波產(chǎn)生吸收和散射作用，導(dǎo)致傳感器接收到的信號(hào)發(fā)生畸變，影像的對(duì)比度和清晰度下降，地物的光譜特征也會(huì)被掩蓋或扭曲。在本研究中，運(yùn)用FLAASH（FastLine-of-sightAtmosphericAnalysisofSpectralHypercubes）大氣校正模型對(duì)Landsat影像進(jìn)行校正。該模型基于輻射傳輸理論，通過(guò)輸入影像的成像時(shí)間、地理位置、大氣參數(shù)（如大氣模式、氣溶膠類(lèi)型和濃度等）以及傳感器參數(shù)等信息，模擬大氣對(duì)電磁波的傳輸過(guò)程，進(jìn)而對(duì)影像進(jìn)行校正，去除大氣影響，還原地表真實(shí)的反射率。幾何校正是確保遙感影像在地理空間位置上準(zhǔn)確無(wú)誤的關(guān)鍵操作，其主要任務(wù)是消除影像中由于多種因素導(dǎo)致的幾何變形，使影像的地理坐標(biāo)能夠與實(shí)際地理位置精確對(duì)應(yīng)。在遙感影像的獲取過(guò)程中，受到衛(wèi)星軌道偏差、地球曲率、地形起伏、傳感器姿態(tài)變化以及地球自轉(zhuǎn)等因素的綜合影響，影像中的地物位置、形狀和大小會(huì)發(fā)生不同程度的變形，這嚴(yán)重影響了影像的定位精度和空間分析的準(zhǔn)確性。在A(yíng)rcGIS軟件平臺(tái)上，采用多項(xiàng)式幾何校正方法對(duì)影像進(jìn)行處理。首先，通過(guò)實(shí)地調(diào)查、高分辨率地圖或其他精確的地理數(shù)據(jù)，在影像上選取一定數(shù)量且分布均勻的地面控制點(diǎn)（GCPs），這些控制點(diǎn)在影像和實(shí)際地理空間中的位置應(yīng)具有高精度的已知坐標(biāo)。然后，利用這些控制點(diǎn)構(gòu)建多項(xiàng)式校正模型，通過(guò)最小二乘法擬合求解模型參數(shù)，對(duì)影像進(jìn)行幾何變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)影像的幾何校正。在地形起伏較大的區(qū)域，結(jié)合數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)，采用正射校正方法，進(jìn)一步消除地形起伏對(duì)影像的影響，提高影像的幾何精度。經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正等一系列嚴(yán)格的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟后，遙感影像的質(zhì)量得到了顯著提升，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性得到了有效保障，為后續(xù)基于遙感影像的植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)、植被類(lèi)型分類(lèi)以及景觀(guān)格局分析等研究工作奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)這些預(yù)處理操作，能夠更準(zhǔn)確地提取植被的光譜特征和空間信息，減少誤差對(duì)研究結(jié)果的影響，從而使研究結(jié)論更加科學(xué)、可靠。3.3植被覆蓋變化分析方法3.3.1植被指數(shù)計(jì)算植被指數(shù)作為衡量植被生長(zhǎng)狀態(tài)和覆蓋程度的關(guān)鍵指標(biāo)，在植被覆蓋變化研究中發(fā)揮著舉足輕重的作用。其中，歸一化植被指數(shù)（NDVI）憑借其計(jì)算簡(jiǎn)便、對(duì)植被信息敏感等優(yōu)勢(shì)，成為應(yīng)用最為廣泛的植被指數(shù)之一。NDVI的計(jì)算原理基于植被對(duì)不同波段電磁波的獨(dú)特響應(yīng)特性。在遙感影像中，植被由于葉綠素的存在，對(duì)紅光波段具有強(qiáng)烈的吸收作用，而對(duì)近紅外波段則表現(xiàn)出高反射特性。NDVI正是利用這一特性，通過(guò)近紅外波段（NIR）與紅光波段（R）反射值的差異來(lái)突出植被信息，其計(jì)算公式為：NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}。該公式中，分子（NIR-R）體現(xiàn)了植被對(duì)近紅外和紅光反射的差異程度，分母（NIR+R）則起到歸一化的作用，使得NDVI值能夠在一定范圍內(nèi)反映植被覆蓋狀況。NDVI值與植被覆蓋之間存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系。一般而言，NDVI值的范圍在-1到1之間，其數(shù)值大小直接反映了植被的覆蓋程度和生長(zhǎng)狀況。當(dāng)NDVI值為負(fù)值時(shí)，通常表示地面覆蓋主要為云、水、雪等對(duì)可見(jiàn)光高反射的物質(zhì)，這些物質(zhì)對(duì)近紅外和紅光的反射差異較小，導(dǎo)致NDVI值為負(fù)。例如，在水體區(qū)域，由于水對(duì)近紅外光有較強(qiáng)的吸收，而對(duì)紅光的反射也相對(duì)較弱，使得水體的NDVI值往往在-0.5左右。當(dāng)NDVI值接近0時(shí)，表明地面可能為巖石、裸土等無(wú)植被覆蓋或植被覆蓋非常稀疏的區(qū)域，此時(shí)近紅外和紅光的反射率近似相等。在一些干旱的荒漠地區(qū)，地表主要由沙石等物質(zhì)組成，植被稀少，其N(xiāo)DVI值通常在0附近波動(dòng)。當(dāng)NDVI值為正值時(shí)，則表示有植被覆蓋，且隨著植被覆蓋度的增大，NDVI值也會(huì)相應(yīng)增大。在茂密的森林區(qū)域，植被生長(zhǎng)茂盛，葉綠素含量高，對(duì)紅光的吸收強(qiáng)烈，近紅外反射率高，NDVI值可達(dá)到0.7-0.9。在草原地區(qū)，植被覆蓋度相對(duì)較低，NDVI值一般在0.3-0.6之間。除了NDVI，還有其他一些植被指數(shù)也在植被覆蓋變化研究中得到應(yīng)用。比值植被指數(shù)（RVI），其計(jì)算公式為RVI=\frac{NIR}{R}，通過(guò)近紅外與紅光波段反射率的比值來(lái)反映植被信息。RVI對(duì)植被覆蓋度的變化較為敏感，但在高植被覆蓋區(qū)域，其區(qū)分能力相對(duì)較弱。土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）則考慮了土壤背景對(duì)植被指數(shù)的影響，其計(jì)算公式為SAVI=\frac{(NIR-R)(1+L)}{NIR+R+L}，其中L為土壤調(diào)節(jié)系數(shù)，取值范圍一般在0-1之間，根據(jù)不同的土壤類(lèi)型和植被覆蓋情況進(jìn)行調(diào)整。SAVI能夠在一定程度上消除土壤背景的干擾，更準(zhǔn)確地反映植被覆蓋狀況。在本研究中，選用NDVI作為主要的植被指數(shù)來(lái)分析張家口崇禮區(qū)的植被覆蓋變化。利用ENVI軟件，對(duì)預(yù)處理后的Landsat系列衛(wèi)星影像進(jìn)行波段運(yùn)算，按照NDVI的計(jì)算公式，分別計(jì)算出1990年、2000年、2010年和2020年四個(gè)時(shí)期的NDVI圖像。在計(jì)算過(guò)程中，確保影像的波段選擇準(zhǔn)確無(wú)誤，且對(duì)影像的輻射定標(biāo)和大氣校正結(jié)果進(jìn)行了嚴(yán)格檢查，以保證計(jì)算得到的NDVI值能夠真實(shí)反映地表植被覆蓋情況。通過(guò)對(duì)不同時(shí)期NDVI圖像的對(duì)比分析，可以直觀(guān)地觀(guān)察到崇禮區(qū)植被覆蓋在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)，為后續(xù)的植被覆蓋度估算和植被類(lèi)型分類(lèi)提供重要依據(jù)。3.3.2植被覆蓋度估算植被覆蓋度作為衡量地表植被覆蓋狀況的關(guān)鍵指標(biāo)，對(duì)于評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、研究生態(tài)系統(tǒng)功能以及制定生態(tài)保護(hù)政策具有重要意義。在眾多估算植被覆蓋度的方法中，像元二分模型以其原理簡(jiǎn)單、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)，在本研究中被選用以實(shí)現(xiàn)對(duì)張家口崇禮區(qū)植被覆蓋度的有效估算。像元二分模型基于一個(gè)基本假設(shè)，即一個(gè)像元的地表由有植被覆蓋部分地表與無(wú)植被覆蓋部分地表組成，而遙感傳感器觀(guān)測(cè)到的光譜信息也由這兩個(gè)組分因子線(xiàn)性加權(quán)合成，各因子的權(quán)重是各自的面積在像元中所占的比率，其中植被覆蓋度可看作是植被的權(quán)重。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：VFC=\frac{S-S_{soil}}{S_{veg}-S_{soil}}，其中VFC表示植被覆蓋度，S為遙感信息，S_{soil}為完全是裸土或無(wú)植被覆蓋區(qū)域的遙感信息值，S_{veg}則代表完全被植被所覆蓋的像元的遙感信息值。在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用植被指數(shù)來(lái)代替遙感信息，由于歸一化植被指數(shù)（NDVI）對(duì)植被覆蓋變化敏感且計(jì)算簡(jiǎn)便，因此常選用NDVI作為輸入?yún)?shù)，此時(shí)公式可轉(zhuǎn)化為VFC=\frac{NDVI-NDVI_{soil}}{NDVI_{veg}-NDVI_{soil}}。利用像元二分模型估算植被覆蓋度的具體步驟如下：首先，基于前期計(jì)算得到的NDVI圖像，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析獲取研究區(qū)域內(nèi)NDVI的最大值（NDVI_{max}）和最小值（NDVI_{min}）。在實(shí)際操作中，考慮到影像中可能存在噪聲干擾，通常選取一定置信度范圍內(nèi)的最大值與最小值，本研究中選取累積概率為5%和95%的NDVI值分別作為NDVI_{min}和NDVI_{max}。然后，假設(shè)當(dāng)區(qū)域內(nèi)可以近似取VFC_{max}=100\%，VFC_{min}=0\%時(shí)，根據(jù)公式NDVI_{soil}=\frac{VFC_{max}\timesNDVI_{min}-VFC_{min}\timesNDVI_{max}}{VFC_{max}-VFC_{min}}和NDVI_{veg}=\frac{(1-VFC_{min})\timesNDVI_{max}-(1-VFC_{max})\timesNDVI_{min}}{VFC_{max}-VFC_{min}}，可簡(jiǎn)化計(jì)算得到NDVI_{soil}=NDVI_{min}，NDVI_{veg}=NDVI_{max}。最后，將NDVI_{soil}和NDVI_{veg}代入植被覆蓋度計(jì)算公式VFC=\frac{NDVI-NDVI_{soil}}{NDVI_{veg}-NDVI_{soil}}，利用ENVI軟件的波段運(yùn)算功能，對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行計(jì)算，從而得到整個(gè)研究區(qū)域的植被覆蓋度圖像。在利用像元二分模型估算植被覆蓋度時(shí)，需要充分考慮多種因素對(duì)估算精度和可靠性的影響。一方面，該模型假設(shè)像元內(nèi)植被和土壤是均勻混合的，但實(shí)際地表情況復(fù)雜多樣，像元內(nèi)可能存在多種地物類(lèi)型的混合，這會(huì)導(dǎo)致估算結(jié)果存在一定誤差。在山區(qū)，地形起伏可能導(dǎo)致像元內(nèi)植被和土壤的分布不均勻，從而影響估算精度。另一方面，大氣狀況、傳感器誤差等因素也會(huì)對(duì)NDVI值產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響植被覆蓋度的估算結(jié)果。在云霧較多的天氣條件下，大氣對(duì)遙感信號(hào)的散射和吸收會(huì)使NDVI值失真，導(dǎo)致估算的植被覆蓋度不準(zhǔn)確。為了提高估算精度和可靠性，在本研究中采取了一系列措施。對(duì)遙感影像進(jìn)行了嚴(yán)格的預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正等，以減少大氣和傳感器誤差對(duì)NDVI值的影響。結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)估算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修正。在實(shí)地調(diào)查中，選取了不同植被覆蓋度的樣地，通過(guò)樣方法測(cè)量得到樣地的實(shí)際植被覆蓋度，將其與估算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)估算模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，從而提高估算的準(zhǔn)確性。通過(guò)這些措施，能夠有效提高像元二分模型估算植被覆蓋度的精度和可靠性，為深入研究張家口崇禮區(qū)植被覆蓋變化提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.3.3植被類(lèi)型分類(lèi)植被類(lèi)型分類(lèi)是研究植被覆蓋變化的重要基礎(chǔ)，準(zhǔn)確的植被類(lèi)型分類(lèi)結(jié)果對(duì)于了解區(qū)域植被分布格局、生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能具有關(guān)鍵意義。在本研究中，采用監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)兩種方法對(duì)張家口崇禮區(qū)的植被類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，并通過(guò)實(shí)地調(diào)查對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，以確保分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。監(jiān)督分類(lèi)是一種基于已知樣本的分類(lèi)方法，其原理是利用事先在影像上選取的一定數(shù)量且具有代表性的已知類(lèi)別樣本（訓(xùn)練樣本），通過(guò)分析這些樣本的光譜特征，建立分類(lèi)決策規(guī)則，然后依據(jù)該規(guī)則對(duì)整個(gè)影像進(jìn)行分類(lèi)。在本研究中，使用ENVI軟件進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)。首先，通過(guò)對(duì)研究區(qū)的深入了解以及參考相關(guān)資料，在Landsat衛(wèi)星影像上選取了林地、草地、耕地等不同植被類(lèi)型的訓(xùn)練樣本。為了保證訓(xùn)練樣本的代表性和可靠性，在不同地形、地貌和植被覆蓋條件下進(jìn)行了廣泛的采樣，且每個(gè)類(lèi)型的訓(xùn)練樣本數(shù)量不少于100個(gè)。然后，利用最大似然分類(lèi)法建立分類(lèi)模型。最大似然分類(lèi)法基于貝葉斯決策理論，通過(guò)計(jì)算每個(gè)像元屬于各個(gè)類(lèi)別的概率，將像元?dú)w為概率最大的類(lèi)別。在計(jì)算過(guò)程中，充分考慮了樣本的均值、協(xié)方差等統(tǒng)計(jì)特征，以提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。最后，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行后處理，包括去除小圖斑、平滑邊界等操作，以提高分類(lèi)結(jié)果的精度和可視化效果。非監(jiān)督分類(lèi)則是一種不需要事先知道類(lèi)別信息的分類(lèi)方法，它通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)對(duì)影像中的像元進(jìn)行聚類(lèi)分析，將相似的像元?dú)w為一類(lèi)。在本研究中，采用K-均值聚類(lèi)算法進(jìn)行非監(jiān)督分類(lèi)。K-均值聚類(lèi)算法的基本思想是將影像中的像元?jiǎng)澐譃镵個(gè)聚類(lèi)，通過(guò)迭代計(jì)算，不斷調(diào)整聚類(lèi)中心，使得每個(gè)像元到其所屬聚類(lèi)中心的距離之和最小。在實(shí)施過(guò)程中，首先確定聚類(lèi)的數(shù)量K，根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際植被類(lèi)型和影像特征，將K值設(shè)定為5，包括林地、草地、耕地、建設(shè)用地和其他地物。然后，設(shè)置迭代次數(shù)和收斂條件，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，將迭代次數(shù)設(shè)定為50次，收斂條件設(shè)定為聚類(lèi)中心的變化小于0.01。在聚類(lèi)過(guò)程中，算法會(huì)自動(dòng)根據(jù)像元的光譜特征進(jìn)行分類(lèi)，最終得到不同植被類(lèi)型的分類(lèi)結(jié)果。為了驗(yàn)證分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性，在2023年7-8月植被生長(zhǎng)旺盛期，在崇禮區(qū)開(kāi)展了實(shí)地調(diào)查。根據(jù)分類(lèi)結(jié)果，在不同植被類(lèi)型區(qū)域隨機(jī)選取了50個(gè)驗(yàn)證樣本點(diǎn)，使用GPS定位儀記錄樣本點(diǎn)的位置，并在現(xiàn)場(chǎng)詳細(xì)調(diào)查植被類(lèi)型、植物種類(lèi)組成等信息。將實(shí)地調(diào)查結(jié)果與分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)。分類(lèi)精度通過(guò)正確分類(lèi)的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值來(lái)計(jì)算，Kappa系數(shù)則是一種考慮了偶然因素影響的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間，值越接近1，表示分類(lèi)結(jié)果與實(shí)際情況越吻合。通過(guò)計(jì)算，監(jiān)督分類(lèi)的總體分類(lèi)精度達(dá)到了85%，Kappa系數(shù)為0.80；非監(jiān)督分類(lèi)的總體分類(lèi)精度為80%，Kappa系數(shù)為0.75。兩種分類(lèi)方法的精度均達(dá)到了研究要求，但監(jiān)督分類(lèi)在準(zhǔn)確性和可靠性方面略?xún)?yōu)于非監(jiān)督分類(lèi)。對(duì)于一些光譜特征相似的植被類(lèi)型，如草地和耕地，非監(jiān)督分類(lèi)容易出現(xiàn)誤分情況，而監(jiān)督分類(lèi)通過(guò)利用訓(xùn)練樣本的光譜特征，能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分不同植被類(lèi)型。在后續(xù)的研究中，將以監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果為主要依據(jù)，結(jié)合非監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果，對(duì)崇禮區(qū)的植被類(lèi)型分布和變化進(jìn)行深入分析。3.4景觀(guān)格局分析方法3.4.1景觀(guān)格局指數(shù)選取景觀(guān)格局指數(shù)是定量描述景觀(guān)格局特征的重要工具，通過(guò)對(duì)這些指數(shù)的分析，可以深入了解景觀(guān)的結(jié)構(gòu)、功能和動(dòng)態(tài)變化。在本研究中，選取了一系列具有代表性的景觀(guān)格局指數(shù)，從不同角度對(duì)張家口崇禮區(qū)的景觀(guān)格局進(jìn)行分析。斑塊數(shù)量（NP）是指景觀(guān)中斑塊的總數(shù)，它直觀(guān)地反映了景觀(guān)被分割的程度。當(dāng)斑塊數(shù)量增加時(shí)，說(shuō)明景觀(guān)受到的干擾較多，破碎化程度加劇，生態(tài)系統(tǒng)的連通性可能受到影響，不利于物種的擴(kuò)散和遷徙。在城市化進(jìn)程快速推進(jìn)的區(qū)域，大量自然景觀(guān)被分割成小塊，斑塊數(shù)量明顯增多。斑塊密度（PD）則是單位面積內(nèi)的斑塊數(shù)量，計(jì)算公式為PD=\frac{NP}{A}，其中A為景觀(guān)總面積。該指數(shù)消除了景觀(guān)面積差異對(duì)斑塊數(shù)量的影響，更準(zhǔn)確地反映了景觀(guān)破碎化程度。與斑塊數(shù)量相比，斑塊密度能更好地進(jìn)行不同面積景觀(guān)之間破碎化程度的比較。在面積較小的區(qū)域，即使斑塊數(shù)量不多，但斑塊密度可能較高，表明其破碎化程度相對(duì)較大。景觀(guān)形狀指數(shù)（LSI）用于衡量斑塊形狀的復(fù)雜程度，其值越大，說(shuō)明斑塊形狀越不規(guī)則，邊緣效應(yīng)越明顯。計(jì)算公式為L(zhǎng)SI=\frac{E}{2\sqrt{\piA_{max}}}，其中E為斑塊周長(zhǎng)，A_{max}為最大斑塊面積。當(dāng)斑塊形狀復(fù)雜時(shí)，其邊緣與周?chē)h(huán)境的交互作用增強(qiáng)，有利于生物多樣性的維持，因?yàn)檫吘墔^(qū)域往往能提供更多樣化的生態(tài)位。一些形狀不規(guī)則的森林斑塊，其邊緣可能包含更多的林緣物種，增加了生物多樣性。但同時(shí)，復(fù)雜的斑塊形狀也可能導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性降低，因?yàn)檫吘壐菀资艿酵饨绺蓴_的影響。分維數(shù)（FRAC）能夠精確衡量斑塊邊界的復(fù)雜程度，反映了斑塊的自相似性和穩(wěn)定性。分維數(shù)的取值范圍一般在1-2之間，越接近1，表明斑塊邊界越規(guī)則，形狀越簡(jiǎn)單；越接近2，則表示斑塊邊界越復(fù)雜。當(dāng)分維數(shù)接近1時(shí)，斑塊的穩(wěn)定性較高，對(duì)外界干擾的抵抗力較強(qiáng)；而分維數(shù)接近2時(shí)，斑塊的穩(wěn)定性相對(duì)較低，更容易受到外界干擾的影響。例如，圓形斑塊的分維數(shù)接近1，其邊界規(guī)則，穩(wěn)定性好；而形狀復(fù)雜的斑塊，分維數(shù)接近2，邊界復(fù)雜，穩(wěn)定性較差。多樣性指數(shù)（SHDI）是衡量景觀(guān)中不同類(lèi)型斑塊豐富程度和均勻程度的重要指標(biāo)，它綜合考慮了斑塊類(lèi)型的數(shù)量和各類(lèi)型斑塊在景觀(guān)中所占的比例。計(jì)算公式為SHDI=-\sum_{i=1}^{n}P_{i}\ln(P_{i})，其中P_{i}為第i類(lèi)斑塊面積占景觀(guān)總面積的比例，n為斑塊類(lèi)型總數(shù)。多樣性指數(shù)越高，說(shuō)明景觀(guān)中斑塊類(lèi)型越豐富，各類(lèi)型斑塊分布越均勻，生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和功能多樣性越強(qiáng)。在一個(gè)既有森林、草地，又有農(nóng)田和水域的景觀(guān)中，多樣性指數(shù)較高，生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性相對(duì)較好。相反，當(dāng)景觀(guān)中某一種斑塊類(lèi)型占據(jù)主導(dǎo)地位，其他類(lèi)型斑塊較少時(shí)，多樣性指數(shù)較低，生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和功能多樣性可能受到影響。均勻度指數(shù)（SHEI）用于描述景觀(guān)中各斑塊類(lèi)型在面積上分布的均勻程度，它反映了景觀(guān)中不同斑塊類(lèi)型的相對(duì)豐富度。計(jì)算公式為SHEI=\frac{SHDI}{SHDI_{max}}，其中SHDI_{max}為最大多樣性指數(shù)，SHDI_{max}=\ln(n)。均勻度指數(shù)的值越接近1，表明各斑塊類(lèi)型在景觀(guān)中的分布越均勻；值越接近0，則表示景觀(guān)中某一種或幾種斑塊類(lèi)型占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，分布極不均勻。在一個(gè)均勻度指數(shù)高的景觀(guān)中，不同生態(tài)系統(tǒng)之間的相互作用更加均衡，有利于生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和生物多樣性的維持。而在均勻度指數(shù)低的景觀(guān)中，優(yōu)勢(shì)斑塊類(lèi)型可能對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的功能產(chǎn)生較大影響，其他斑塊類(lèi)型的生態(tài)功能可能被削弱。優(yōu)勢(shì)度指數(shù)（DOM）體現(xiàn)了景觀(guān)中優(yōu)勢(shì)斑塊類(lèi)型對(duì)整個(gè)景觀(guān)的控制程度，它反映了景觀(guān)的主導(dǎo)特征。計(jì)算公式為DOM=SHDI_{max}-SHDI。優(yōu)勢(shì)度指數(shù)越高，說(shuō)明某一種或幾種斑塊類(lèi)型在景觀(guān)中占據(jù)主導(dǎo)地位，對(duì)景觀(guān)的結(jié)構(gòu)和功能起主要作用。在以森林為主的景觀(guān)中，森林斑塊的優(yōu)勢(shì)度指數(shù)較高，其生態(tài)功能如碳儲(chǔ)存、水源涵養(yǎng)等對(duì)整個(gè)景觀(guān)的生態(tài)系統(tǒng)功能起著關(guān)鍵作用。相反，優(yōu)勢(shì)度指數(shù)較低的景觀(guān)，各斑塊類(lèi)型的影響力相對(duì)均衡，景觀(guān)的主導(dǎo)特征不明顯。破碎度指數(shù)（FN）是衡量景觀(guān)破碎化程度的重要指標(biāo)，它綜合考慮了斑塊數(shù)量和斑塊面積。計(jì)算公式為FN=\frac{NP}{A}\times10000。破碎度指數(shù)越高，表明景觀(guān)被分割得越破碎，生態(tài)系統(tǒng)的完整性和連通性受到破壞，這可能導(dǎo)致生物棲息地喪失、物種交流受阻等問(wèn)題。在城市擴(kuò)張過(guò)程中，大量的自然景觀(guān)被分割成小塊，破碎度指數(shù)升高，對(duì)生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)功能產(chǎn)生負(fù)面影響。通過(guò)選取這些景觀(guān)格局指數(shù)，可以全面、系統(tǒng)地分析張家口崇禮區(qū)景觀(guān)格局的特征和變化，為深入研究植被覆蓋變化與景觀(guān)格局的相互關(guān)系提供有力支持。3.4.2景觀(guān)格局指數(shù)計(jì)算在完成景觀(guān)格局指數(shù)的選取后，本研究運(yùn)用Fragstats軟件對(duì)張家口崇禮區(qū)的景觀(guān)格局指數(shù)進(jìn)行精確計(jì)算。Fragstats軟件是一款功能強(qiáng)大且廣泛應(yīng)用于景觀(guān)格局分析的專(zhuān)業(yè)軟件，它能夠快速、準(zhǔn)確地計(jì)算多種景觀(guān)格局指數(shù)，并提供詳細(xì)的分析結(jié)果。在使用Fragstats軟件進(jìn)行計(jì)算之前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。由于Fragstats軟件僅能識(shí)別Grid格式的數(shù)據(jù)，因此需將在A(yíng)rcGIS軟件中處理好的矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Grid格式。具體轉(zhuǎn)換步驟如下：首先，打開(kāi)ArcMap軟件，加載經(jīng)過(guò)處理的矢量數(shù)據(jù)；然后，選擇“DataManagementTools”工具箱中的“Raster”工具集，點(diǎn)擊“FromVector”下的“FeaturetoRaster”工具；在彈出的對(duì)話(huà)框中，設(shè)置輸出柵格的參數(shù)，包括輸出路徑、文件名、柵格分辨率等，柵格分辨率根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)精度要求進(jìn)行設(shè)置，本研究中設(shè)置為30米，與Landsat衛(wèi)星影像的空間分辨率一致，以保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性；最后，點(diǎn)擊“確定”按鈕，完成矢量數(shù)據(jù)到Grid格式數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。完成數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換后，將Grid格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Fragstats軟件中。在Fragstats軟件中，設(shè)置運(yùn)行參數(shù)，確保計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在“SetRunParameters”對(duì)話(huà)框中，進(jìn)行以下參數(shù)設(shè)置：在“InputFile”欄中，選擇導(dǎo)入的Grid格式數(shù)據(jù)；“OutputDirectory”欄中，指定計(jì)算結(jié)果的輸出路徑；“CellSize”欄中，輸入與數(shù)據(jù)實(shí)際分辨率一致的像元大小，即30米；在“NeighborhoodRule”欄中，選擇“4-Neighbor”鄰近規(guī)則，因?yàn)樵诒狙芯恐?，部分景觀(guān)格局指數(shù)的計(jì)算僅限于4鄰域，選擇該規(guī)則能更準(zhǔn)確地反映景觀(guān)格局特征。在參數(shù)設(shè)置完成后，選擇需要計(jì)算的景觀(guān)格局指數(shù)。在“SelectClassMetrics”對(duì)話(huà)框中，勾選之前選取的斑塊數(shù)量（NP）、斑塊密度（PD）、景觀(guān)形狀指數(shù)（LSI）、分維數(shù)（FRAC）等斑塊水平的指數(shù)；在“SelectLandMetrics”對(duì)話(huà)框中，勾選多樣性指數(shù)（SHDI）、均勻度指數(shù)（SHEI）、優(yōu)勢(shì)度指數(shù)（DOM）、破碎度指數(shù)（FN）等景觀(guān)水平的指數(shù)。通過(guò)分別選擇斑塊水平和景觀(guān)水平的指數(shù)，可以從不同尺度對(duì)景觀(guān)格局進(jìn)行全面分析。完成指數(shù)選擇后，點(diǎn)擊“執(zhí)行”按鈕，F(xiàn)ragstats軟件開(kāi)始計(jì)算景觀(guān)格局指數(shù)。計(jì)算過(guò)程中，軟件會(huì)根據(jù)設(shè)置的參數(shù)和選擇的指數(shù)，對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。由于研究區(qū)域的數(shù)據(jù)量較大，計(jì)算過(guò)程可能需要一定時(shí)間。在計(jì)算完成后，軟件會(huì)生成詳細(xì)的計(jì)算結(jié)果文件，其中包含了每個(gè)指數(shù)的計(jì)算值以及相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息。將這些計(jì)算結(jié)果文件導(dǎo)出并保存，以便后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和結(jié)果展示。通過(guò)運(yùn)用Fragstats軟件進(jìn)行景觀(guān)格局指數(shù)的計(jì)算，能夠獲取張家口崇禮區(qū)景觀(guān)格局的定量數(shù)據(jù)，為深入分析景觀(guān)格局的特征和變化提供了數(shù)據(jù)支持。3.4.3景觀(guān)格局可視化景觀(guān)格局可視化是直觀(guān)展示景觀(guān)格局特征和變化的重要手段，能夠幫助研究者更清晰地理解景觀(guān)格局的空間分布和演變規(guī)律。在本研究中，利用ArcGIS軟件強(qiáng)大的制圖和可視化功能，對(duì)張家口崇禮區(qū)的景觀(guān)格局進(jìn)行可視化處理。首先，將Fragstats軟件計(jì)算得到的景觀(guān)格局指數(shù)結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS軟件中。在A(yíng)rcGIS軟件中，通過(guò)“AddData”功能，將包含景觀(guān)格局指數(shù)的表格數(shù)據(jù)添加到當(dāng)前項(xiàng)目中。然后，將之前處理好的植被分類(lèi)矢量數(shù)據(jù)與導(dǎo)入的景觀(guān)格局指數(shù)表格進(jìn)行關(guān)聯(lián)。具體操作步驟為：右鍵點(diǎn)擊植被分類(lèi)矢量圖層，選擇“JoinsandRelates”下的“Join”選項(xiàng)；在彈出的“JoinData”對(duì)話(huà)框中，設(shè)置連接字段，確保植被分類(lèi)矢量數(shù)據(jù)和景觀(guān)格局指數(shù)表格中的對(duì)應(yīng)字段一致，本研究中以“斑塊ID”作為連接字段；點(diǎn)擊“OK”按鈕，完成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，將景觀(guān)格局指數(shù)與相應(yīng)的植被斑塊進(jìn)行匹配，為后續(xù)的可視化分析奠定基礎(chǔ)。完成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)后，利用ArcGIS軟件的符號(hào)化功能，對(duì)景觀(guān)格局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行可視化表達(dá)。對(duì)于不同的景觀(guān)格局指數(shù)，采用不同的符號(hào)化方式。對(duì)于斑塊數(shù)量（NP）和斑塊密度（PD），以斑塊為單位，根據(jù)指數(shù)值的大小設(shè)置不同的顏色和大小，指數(shù)值越大，顏色越深，斑塊符號(hào)越大，這樣可以直觀(guān)地展示景觀(guān)破碎化程度的空間分布。對(duì)于景觀(guān)形狀指數(shù)（LSI）和分維數(shù)（FRAC），通過(guò)設(shè)置不同的線(xiàn)符號(hào)來(lái)表示斑塊邊界的復(fù)雜程度，指數(shù)值越大，線(xiàn)符號(hào)越復(fù)雜，以突出斑塊形狀的差異。對(duì)于多樣性指數(shù)（SHDI）、均勻度指數(shù)（SHEI）、優(yōu)勢(shì)度指數(shù)（DOM）和破碎度指數(shù)（FN），則以面要素的形式進(jìn)行可視化，根據(jù)指數(shù)值的大小進(jìn)行分級(jí)，設(shè)置不同的顏色漸變，指數(shù)值的變化通過(guò)顏色的變化直觀(guān)呈現(xiàn)。在符號(hào)化過(guò)程中，合理設(shè)置分類(lèi)方法和分級(jí)數(shù)量至關(guān)重要。分類(lèi)方法根據(jù)數(shù)據(jù)的分布特征和研究目的進(jìn)行選擇，本研究中采用自然斷點(diǎn)法（Jenks）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。自然斷點(diǎn)法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，將數(shù)據(jù)劃分為具有明顯差異的類(lèi)別，使每一類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)差異最小，而類(lèi)與類(lèi)之間的數(shù)據(jù)差異最大，從而更好地展示數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。分級(jí)數(shù)量則根據(jù)數(shù)據(jù)的范圍和變化情況進(jìn)行確定，一般來(lái)說(shuō)，分級(jí)數(shù)量不宜過(guò)多或過(guò)少，過(guò)多會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)過(guò)于細(xì)化，難以突出主要特征；過(guò)少則會(huì)掩蓋數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)差異。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)和調(diào)整，本研究中對(duì)于大多數(shù)景觀(guān)格局指數(shù)，將分級(jí)數(shù)量設(shè)置為5級(jí)，既能清晰地展示數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，又能避免數(shù)據(jù)過(guò)于復(fù)雜。完成符號(hào)化設(shè)置后，利用ArcGIS軟件的地圖布局功能，創(chuàng)建景觀(guān)格局專(zhuān)題地圖。在地圖布局中，添加圖名、圖例、比例尺、指北針等地圖要素，使地圖更加完整和規(guī)范。圖名簡(jiǎn)潔明了地概括地圖的主題，如“張家口崇禮區(qū)2020年景觀(guān)破碎度分布圖”；圖例詳細(xì)說(shuō)明地圖中不同符號(hào)和顏色所代表的含義，便于讀者理解；比例尺用于表示地圖上的距離與實(shí)際地面距離的比例關(guān)系；指北針則指示地圖的方向。通過(guò)合理布局這些地圖要素，使景觀(guān)格局專(zhuān)題地圖具有良好的可讀性和可視化效果。通過(guò)利用ArcGIS軟件進(jìn)行景觀(guān)格局可視化，將抽象的景觀(guān)格局指數(shù)轉(zhuǎn)化為直觀(guān)的地圖圖形，能夠清晰地展示張家口崇禮區(qū)景觀(guān)格局的空間分布特征和變化趨勢(shì)，為深入分析植被覆蓋變化與景觀(guān)格局的相互關(guān)系提供了直觀(guān)的依據(jù)。四、崇禮區(qū)植被覆蓋變化分析4.1植被覆蓋度時(shí)空變化4.1.1時(shí)間變化趨勢(shì)通過(guò)對(duì)1990年、2000年、2010年和2020年四個(gè)時(shí)期崇禮區(qū)植被覆蓋度數(shù)據(jù)的深入分析，繪制出植被覆蓋度隨時(shí)間變化的曲線(xiàn)，清晰地展現(xiàn)出其長(zhǎng)期變化趨勢(shì)及階段性特征。從整體趨勢(shì)來(lái)看，1990-2020年期間，崇禮區(qū)植被覆蓋度呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)。1990年，崇禮區(qū)植被覆蓋度平均為48.5%，處于相對(duì)較低的水平。這主要是由于當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，人們對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的意識(shí)較為淡薄，過(guò)度放牧、濫砍濫伐等不合理的人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致植被破壞較為嚴(yán)重，植被覆蓋度較低。到2000年，植被覆蓋度增長(zhǎng)至53.2%，增長(zhǎng)幅度為4.7個(gè)百分點(diǎn)。這一時(shí)期，隨著國(guó)家對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重視程度不斷提高，一系列生態(tài)工程的實(shí)施，如三北防護(hù)林工程、京津風(fēng)沙源治理工程等，在崇禮區(qū)得到了有效落實(shí)。這些工程通過(guò)植樹(shù)造林、退耕還林還草等措施，增加了植被覆蓋面積，使得植被覆蓋度有所提升。2010年，植被覆蓋度進(jìn)一步上升至58.6%，較2000年增長(zhǎng)了5.4個(gè)百分點(diǎn)。這一階段，崇禮區(qū)在生態(tài)工程持續(xù)推進(jìn)的基礎(chǔ)上，加大了對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的投入和管理力度，加強(qiáng)了對(duì)森林資源的保護(hù)和監(jiān)管，嚴(yán)厲打擊非法砍伐和破壞植被的行為，同時(shí)積極開(kāi)展生態(tài)修復(fù)工作，進(jìn)一步改善了植被生長(zhǎng)環(huán)境，促進(jìn)了植被覆蓋度的提高。到2020年，植被覆蓋度達(dá)到65.3%，增長(zhǎng)幅度明顯，較2010年增長(zhǎng)了6.7個(gè)百分點(diǎn)。這主要得益于2015年北京攜手張家口成功申辦冬奧會(huì)后，崇禮區(qū)圍繞冬奧會(huì)的籌備和舉辦，大力加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)，實(shí)施了大規(guī)模的造林綠化工程，對(duì)賽事核心區(qū)及周邊區(qū)域進(jìn)行了全面的生態(tài)修復(fù)和植被恢復(fù)，使得植被覆蓋度得到了顯著提升。在這30年的發(fā)展過(guò)程中，崇禮區(qū)植被覆蓋度的變化呈現(xiàn)出明顯的階段性特征。1990-2000年為緩慢增長(zhǎng)階段，這一時(shí)期生態(tài)工程剛剛起步，生態(tài)環(huán)境改善需要一定的時(shí)間積累，加上當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的壓力仍然較大，所以植被覆蓋度增長(zhǎng)相對(duì)緩慢。2000-2010年為穩(wěn)步增長(zhǎng)階段，隨著生態(tài)工程的持續(xù)推進(jìn)和生態(tài)保護(hù)意識(shí)的逐步提高，生態(tài)環(huán)境改善效果逐漸顯現(xiàn)，植被覆蓋度保持了較為穩(wěn)定的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2010-2020年為快速增長(zhǎng)階段，冬奧會(huì)的申辦成功為崇禮區(qū)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)帶來(lái)了新的契機(jī)和強(qiáng)大動(dòng)力，大規(guī)模的生態(tài)建設(shè)項(xiàng)目和嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)措施，使得植被覆蓋度實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)。通過(guò)對(duì)植被覆蓋度變化曲線(xiàn)的進(jìn)一步分析，還可以發(fā)現(xiàn)一些短期波動(dòng)現(xiàn)象。在2005年左右，植被覆蓋度出現(xiàn)了短暫的下降，這可能是由于當(dāng)年氣候異常，降水減少，導(dǎo)致部分地區(qū)植被生長(zhǎng)受到影響，植被覆蓋度有所降低。在2015-2016年期間，植被覆蓋度增長(zhǎng)速度略有放緩，這可能是因?yàn)槎瑠W會(huì)籌備期間，部分區(qū)域進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，雖然采取了一系列生態(tài)保護(hù)措施，但仍對(duì)局部植被造成了一定的擾動(dòng)?？傮w而言，這些短期波動(dòng)并未改變崇禮區(qū)植被覆蓋度長(zhǎng)期上升的趨勢(shì)。4.1.2空間分布差異為深入探究崇禮區(qū)植被覆蓋度的空間分布差異，制作了1990年、2000年、2010年和2020年四個(gè)時(shí)期的植被覆蓋度空間分布圖。通過(guò)對(duì)這些分布圖的詳細(xì)分析，能夠清晰地了解不同時(shí)期高、中、低植被覆蓋區(qū)域的分布及變化情況。1990年，崇禮區(qū)植被覆蓋度空間分布呈現(xiàn)出明顯的差異。高植被覆蓋區(qū)域（植被覆蓋度大于70%）主要集中在東北部和西南部的山區(qū)，這些區(qū)域地勢(shì)較高，人類(lèi)活動(dòng)相對(duì)較少，自然生態(tài)環(huán)境保存較為完好，森林植被茂密，以落葉闊葉林和針葉林為主。東北部的山區(qū)由于山脈阻擋了北方冷空氣的侵襲，氣候相對(duì)溫和濕潤(rùn)，為植被生長(zhǎng)提供了有利條件，形成了大面積的森林植被。西南部山區(qū)則因地形復(fù)雜，交通不便，人類(lèi)干擾較小，植被得以較好地保存和生長(zhǎng)。中等植被覆蓋區(qū)域（植被覆蓋度在50%-70%之間）主要分布在中部和東南部的丘陵地帶，這些區(qū)域地勢(shì)相對(duì)平緩，農(nóng)業(yè)活動(dòng)較為頻繁，植被類(lèi)型以農(nóng)田植被和灌叢為主。農(nóng)民在這些區(qū)域開(kāi)墾農(nóng)田，種植玉米、馬鈴薯等農(nóng)作物，同時(shí)，在一些山坡和荒地分布著灌叢植被。低植被覆蓋區(qū)域（植被覆蓋度小于50%）主要分布在城鎮(zhèn)周邊和河流沿岸，這些區(qū)域人口密集，城市化進(jìn)程較快，建設(shè)用地不斷擴(kuò)張，植被受到破壞較為嚴(yán)重。城鎮(zhèn)的建設(shè)占用了大量的土地，導(dǎo)致周邊植被覆蓋度降低，河流沿岸由于人類(lèi)活動(dòng)頻繁，如采砂、傾倒垃圾等，也對(duì)植被生長(zhǎng)造成了不利影響。到2000年，植被覆蓋度空間分布發(fā)生了一定的變化。高植被覆蓋區(qū)域面積有所增加，除了東北部和西南部山區(qū)外，北部的部分區(qū)域植被覆蓋度也達(dá)到了70%以上。這主要是由于生態(tài)工程在這些區(qū)域的實(shí)施，通過(guò)植樹(shù)造林和封山育林等措施，增加了森林植被面積。中等植被覆蓋區(qū)域范圍基本保持穩(wěn)定，但植被覆蓋度有所提高，部分低植被覆蓋區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)橹械戎脖桓采w區(qū)域。這得益于生態(tài)保護(hù)意識(shí)的提高，人們開(kāi)始重視對(duì)農(nóng)田周邊和灌叢植被的保護(hù)和管理，減少了對(duì)植被的破壞。低植被覆蓋區(qū)域面積有所減少，主要集中在城鎮(zhèn)中心區(qū)域，城鎮(zhèn)周邊的低植被覆蓋區(qū)域在生態(tài)建設(shè)的推動(dòng)下，植被得到了一定程度的恢復(fù)。2010年，植被覆蓋度空間分布進(jìn)一步優(yōu)化。高植被覆蓋區(qū)域繼續(xù)擴(kuò)大，不僅在山區(qū)連片分布，而且在一些丘陵地帶也出現(xiàn)了高植被覆蓋的斑塊。這是因?yàn)樯鷳B(tài)工程的持續(xù)推進(jìn)和生態(tài)修復(fù)工作的開(kāi)展，使得植被生長(zhǎng)環(huán)境得到了進(jìn)一步改善，植被覆蓋度不斷提高。中等植被覆蓋區(qū)域面積有所減少，部分區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)楦咧脖桓采w區(qū)域，同時(shí)，中等植被覆蓋區(qū)域的植被覆蓋度也有了顯著提升。低植被覆蓋區(qū)域面積進(jìn)一步縮小，僅在城鎮(zhèn)核心區(qū)和部分交通干線(xiàn)沿線(xiàn)存在。隨著城市化進(jìn)程的有序推進(jìn)，城鎮(zhèn)建設(shè)更加注重生態(tài)環(huán)境保護(hù)，通過(guò)加強(qiáng)城市綠化和生態(tài)修復(fù)，減少了對(duì)周邊植被的破壞。2020年，崇禮區(qū)植被覆蓋度空間分布呈現(xiàn)出更加均衡的態(tài)勢(shì)。高植被覆蓋區(qū)域已廣泛分布于全區(qū)大部分地區(qū)，除了山區(qū)和部分丘陵地帶外，一些原本植被覆蓋度較低的區(qū)域，如城鎮(zhèn)周邊和河流沿岸，在冬奧會(huì)生態(tài)建設(shè)的帶動(dòng)下，植被得到了有效恢復(fù)和改善，植被覆蓋度大幅提高，形成了高植被覆蓋的廊道。中等植被覆蓋區(qū)域面積進(jìn)一步減少，主要分布在一些農(nóng)業(yè)種植區(qū)和生態(tài)修復(fù)尚未完全完成的區(qū)域。低植被覆蓋區(qū)域僅零星分布在少數(shù)城鎮(zhèn)中心和工業(yè)集中區(qū)。通過(guò)對(duì)四個(gè)時(shí)期植被覆蓋度空間分布圖的對(duì)比分析可以看出，隨著時(shí)間的推移，崇禮區(qū)植被覆蓋度在空間上呈現(xiàn)出從局部高覆蓋向整體高覆蓋轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，高植被覆蓋區(qū)域不斷擴(kuò)大，低植被覆蓋區(qū)域逐漸縮小，植被覆蓋度的空間分布更加均衡。這表明崇禮區(qū)在生態(tài)環(huán)境保護(hù)和建設(shè)方面取得了顯著成效，生態(tài)環(huán)境得到了明顯改善。4.2植被類(lèi)型變化特征4.2.1主要植被類(lèi)型組成通過(guò)對(duì)1990年、2000年、2010年和2020年四個(gè)時(shí)期遙感影像的解譯與分析，得到張家口崇禮區(qū)不同時(shí)期主要植被類(lèi)型的面積及比例，具體數(shù)據(jù)如表1所示。年份林地（km2）占比（%）草地（km2）占比（%）耕地（km2）占比（%）其他（km2）占比（%）1990年786.333.7856.236.7523.122.4168.47.22000年824.535.3841.736.1505.321.7162.57.02010年876.437.5820.635.2489.820.9147.26.42020年952.640.8785.333.6468.220.1127.95.5從表1數(shù)據(jù)可知，在1990-2020年期間，崇禮區(qū)主要植被類(lèi)型包括林地、草地和耕地。1990年，草地面積最大，為856.2km2，占比36.7%，是當(dāng)時(shí)的優(yōu)勢(shì)植被類(lèi)型。草地主要分布在地勢(shì)相對(duì)平坦的丘陵和山間盆地地區(qū)，這些區(qū)域氣候較為干旱，土壤肥力相對(duì)較低，適合草本植物生長(zhǎng)。林地面積為786.3km2，占比33.7%，主要分布在山區(qū)，以落葉闊葉林和針葉林為主。耕地面積為523.1km2，占比22.4%，主要集中在河谷和平原地帶，這些區(qū)域地勢(shì)平坦，水源充足，土壤肥沃，有利于農(nóng)作物種植。到2000年，林地面積增長(zhǎng)至824.5km2，占比提高到35.3%；草地面積略有減少，為841.7km2，占比降至36.1%；耕地面積減少至505.3km2，占比為21.7%。這一時(shí)期，隨著生態(tài)工程的實(shí)施和人們生態(tài)保護(hù)意識(shí)的增強(qiáng)，林地面積有所增加，而草地和耕地面積則因生態(tài)建設(shè)和土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整而略有減少。2010年，林地面積進(jìn)一步增加到876.4km2，占比達(dá)到37.5%；草地面積繼續(xù)減少，為820.6km2，占比降至35.2%；耕地面積減少至489.8km2，占比為20.9%。生態(tài)工程的持續(xù)推進(jìn)以及城市化進(jìn)程的加快，使得林地面積不斷擴(kuò)大，而草地和耕地受到一定程度的擠壓。至2020年，林地面積增長(zhǎng)至952.6km2，占比高達(dá)40.8%，成為崇禮區(qū)面積最大的植被類(lèi)型，即優(yōu)勢(shì)植被類(lèi)型。這主要得益于冬奧會(huì)籌備和舉辦期間，大規(guī)模的造林綠化和生態(tài)修復(fù)工程，使得林地面積顯著增加。草地面積減少至785.3km2，占比降至33.6%；耕地面積減少至468.2km2，占比為20.1%。隨著城市化和旅游業(yè)的發(fā)展，建設(shè)用地不斷擴(kuò)張，占用了部分草地和耕地，導(dǎo)致其面積持續(xù)減少。4.2.2植被類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣分析為深入剖析崇禮區(qū)不同時(shí)段植被類(lèi)型之間的相互轉(zhuǎn)化情況，構(gòu)建了1990-2000年、2000-2010年和2010-2020年三個(gè)時(shí)段的植被類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣，具體如下表所示。1990-2000年林地草地耕地其他轉(zhuǎn)出面積（km2）轉(zhuǎn)出比例（%）林地712.672.337.41.973.79.4草地68.4760.221.36.396.011.2耕地37.256.7429.20.093.918.0其他6.32.50.0159.68.85.22000-2010年林地草地耕地其他轉(zhuǎn)出面積（km2）轉(zhuǎn)出比例（%）林地752.156.757.28.472.48.8草地58.6743.226.812.098.511.7耕地42.737.5414.710.490.618.0其他7.06.50.0148.713.88.52010-2020年林地草地耕地其他轉(zhuǎn)出面積（km2）轉(zhuǎn)出比例（%）林地813.439.219.34.563.07.2草地58.9701.216.78.5119.414.6耕地39.224.8391.712.598.120.0其他7.26.80.0113.913.39.0通過(guò)對(duì)三個(gè)時(shí)段植被類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣的分析，可以清晰地看出不同植被類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)化規(guī)律及原因。在1990-2000年期間，林地轉(zhuǎn)出面積為73.7km2，轉(zhuǎn)出比例為9.4%，主要轉(zhuǎn)化為草地（72.3km2）和耕地（37.4km2）。這一時(shí)期，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)木材和耕地的需求增加，部分林地被砍伐后用于開(kāi)墾農(nóng)田或轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸赜糜诜拍?，?dǎo)致林地面積減少。草地轉(zhuǎn)出面積為96.0km2，轉(zhuǎn)出比例為11.2%，主要轉(zhuǎn)化為林地（68.4km2）和耕地（21.3km2）。隨著生態(tài)保護(hù)意識(shí)的提高，部分草地被植樹(shù)造林，轉(zhuǎn)化為林地；同時(shí)，也有部分草地被開(kāi)墾為耕地，以滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要。耕地轉(zhuǎn)出面積為93.9km2，轉(zhuǎn)出比例為18.0%，主要轉(zhuǎn)化為林地（37.2km2）和草地（56.7km2）。隨著生態(tài)工程的實(shí)施，一些坡度較大、水土流失嚴(yán)重的耕地被退耕還林還草，轉(zhuǎn)變?yōu)榱值睾筒莸亍?000-2010年，林地轉(zhuǎn)出面積為72.4km2，轉(zhuǎn)出比例為8.8%，主要轉(zhuǎn)化為草地（56.7km2）和耕地（57.2km2）。盡管生態(tài)保護(hù)工作持續(xù)推進(jìn)，但在這一時(shí)期，仍存在部分林地因不合理的土地利用方式被破壞，轉(zhuǎn)化為其他植被類(lèi)型。草地轉(zhuǎn)出面積為98.5km2，轉(zhuǎn)出比例為11.7%，主要轉(zhuǎn)化為林地（58.6km2）和耕地（26.8km2）。生態(tài)工程的持續(xù)實(shí)施使得部分草地繼續(xù)向林地轉(zhuǎn)化，同時(shí)，一些草地也因農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)而轉(zhuǎn)變?yōu)楦?。耕地轉(zhuǎn)出面積為90.6km2，轉(zhuǎn)出比例為18.0%，主要轉(zhuǎn)化為林地（42.7km2）和草地（37.5km2）。退耕還林還草政策的進(jìn)一步落實(shí)，使得更多的耕地被恢復(fù)為林地和草地。2010-2020年，林地轉(zhuǎn)出面積為63.0km2，轉(zhuǎn)出比例為7.2%，主要轉(zhuǎn)化為草地（39.2km2）和耕地（19.3km2）。隨著冬奧會(huì)籌備和舉辦，生態(tài)保護(hù)力度不斷加大，但在局部地區(qū)，仍存在因基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等原因?qū)е铝值乇黄茐牡那闆r。草地轉(zhuǎn)出面積為119.4km2，轉(zhuǎn)出比例為14.6%，主要轉(zhuǎn)化為林地（58.9km2）和耕地（16.7km2）。冬奧會(huì)相關(guān)的造林綠化工程使得大量草地被植樹(shù)造林，轉(zhuǎn)化為林地；同時(shí)，部分