以淮南煤礦區(qū)泥河小流域1987、1994、2000、2006、2009、2013、2017年7期多源遙感影像為數(shù)據(jù)源,結(jié)合紋理和光譜特征,利用支持向量機(jī)（SVM）對遙感影像進(jìn)行分類,在此基礎(chǔ)上分析了煤炭開采對泥河小流域近30年土地利用和景觀格局變化的影響。結(jié)果表明:煤炭開采影響下流域的土地利用變化最顯著的特征是耕地和建設(shè)用地的相互轉(zhuǎn)變及耕地向塌陷水體的轉(zhuǎn)變,30年間塌陷水體和建設(shè)用地分別增加了2 281.05、14 741.73 hm²,耕地減少了15 044.67 hm²。采煤驅(qū)動下,流域景觀格局變化特征體現(xiàn)在以2006年為轉(zhuǎn)折點(diǎn),前期呈現(xiàn)破碎化、不規(guī)則化、異質(zhì)化和低連通性變化的特征,之后呈現(xiàn)連續(xù)化、規(guī)則化、均衡化及高連通性變化的特征。建設(shè)用地、耕地和塌陷水體經(jīng)歷了不斷破碎化到景觀逐漸完善的過程;耕地、建設(shè)用地和自然水體斑塊形狀較為復(fù)雜;耕地優(yōu)勢性逐漸減弱,最大斑塊指數(shù)由79.706 0降為38.745 5,塌陷水體和建設(shè)用地的優(yōu)勢性增強(qiáng)。 

【文章來源】：測繪通報(bào). 2019,(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

泥河流域煤礦分布

圖31987—2017年泥河流域景觀斑塊類型指數(shù)變化(1)破碎度分析。由圖3可知，1987—2017年，建設(shè)用地斑塊數(shù)量和斑塊密度呈先上升后下降趨勢，2000年達(dá)到最大值;耕地和塌陷水體的斑塊數(shù)量和斑塊密度先上升后下降，2006年達(dá)到最大值，2013年又有上升趨勢。這說明建設(shè)用地、耕地和塌陷水體經(jīng)歷了不斷破碎化到景觀逐漸完善的過程，主要是因?yàn)榍捌诔鞘谢ㄔO(shè)的加快占用了大片耕地，破壞了原有的景觀結(jié)構(gòu)，將大面積的連續(xù)生境分割成面積較小的斑塊，并且隨著礦井開采數(shù)量的增加，所形成的塌陷水體斑塊數(shù)量也在增大。2006年之后，塌陷地周圍自然村搬遷形成了集中的城市化新鄉(xiāng)鎮(zhèn)，礦區(qū)修復(fù)治理工作也在進(jìn)行，使得礦區(qū)的景觀逐漸完善。林地、園地的斑塊數(shù)量和斑塊密度始終較小，呈小幅度上下擺動，自然水體波動較大。(2)形狀指數(shù)分析。由圖3可知，耕地、建設(shè)用地和自然水體的分維數(shù)較高，說明其斑塊形狀較為復(fù)雜，主要是因?yàn)楦卦谌藶榛顒酉滦螤钭兊貌灰?guī)則，建設(shè)用地和自然水體多呈條帶狀，相互滲透交錯(cuò)，形狀結(jié)構(gòu)復(fù)雜。林地、園地和塌陷水體分維數(shù)較低，說明其形狀規(guī)則，受人為干擾較大，由于采煤導(dǎo)致地面塌陷形成的水體，多呈圓形、橢圓形的坑狀分布，形狀較為簡單。1987—2017年間，建設(shè)用地面積加權(quán)平均形狀因子處于上升趨勢，由1987年的5．4246上升到2017年的22．0103，說明建設(shè)用地的邊緣效應(yīng)增大，隨著礦井的相繼投入生產(chǎn)，工礦用地增加，建設(shè)用地呈現(xiàn)形狀的多樣化。耕地、園地面積加權(quán)平均形狀因子先上升后下降，說明其形狀經(jīng)歷了由趨于復(fù)雜到趨于簡單的變化，主要是因?yàn)榈V區(qū)2019年第9期王慧，等:煤炭開采對泥河?

陷水體最大斑塊指數(shù)一直上升，前期上升緩慢，2009年之后上升速度加快。林地和園地最大斑塊指數(shù)和百分比較小，且變化也較小。3．2．2流域整體景觀演變特征基于Fragstats4．2軟件計(jì)算得出景觀格局指數(shù)變化，從景觀破碎化(NP、AＲEA_MN)、景觀邊緣效應(yīng)(ED、LSI)、景觀異質(zhì)化(SHDI、SHEI)和景觀連通性(AI、CONTAG)4個(gè)方面對泥河流域30年間整體景觀格局演變特征進(jìn)行分析。(1)景觀破碎化分析。從表征破碎化的斑塊數(shù)量(NP)和平均斑塊面積(AＲEA_MN)(如圖4所示)來看，1987—2000年，斑塊數(shù)量逐年增加，由14684上升到20567，平均斑塊面積逐年減小，說明期間景觀破碎化加劇;2000—2017年，斑塊數(shù)量呈下降趨勢，由20567減小到6699，平均斑塊面積則呈上升趨勢，說明期間景觀破碎化程度減緩。綜合來看，泥河流域景觀格局前期破碎化，2006年之后由于礦區(qū)修復(fù)工作的進(jìn)行，景觀逐漸完善，連續(xù)性增強(qiáng)。圖4景觀破碎化指數(shù)變化(2)景觀邊緣效應(yīng)演變分析。從表征景觀邊緣效應(yīng)的邊緣密度(ED)和景觀形狀指數(shù)(LSI)(如圖5所示)來看，1987—2006年ED和LSI逐漸升高，表明邊緣形狀越來越復(fù)雜，2006年以后ED和LSI呈下降趨勢，景觀形狀趨于規(guī)則。這主要是因?yàn)榍捌诿旱V開采新增了工礦用地并形成一定數(shù)量的塌陷水體，使景觀形狀趨于復(fù)雜，之后由于自然村莊統(tǒng)一搬遷使居民用地更加集中，使得邊緣形狀趨于規(guī)則。圖5景觀邊緣效應(yīng)指數(shù)變化(3)景觀異質(zhì)化演變分析。從表征景觀異質(zhì)化程度的香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)(如圖6所示)來看，1987—2006年?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]礦業(yè)城市景觀格局時(shí)空演變分析——以淮南市潘集區(qū)為例[J]. 于偉宣,毛亞,劉樾,林萌,肖銳.  測繪通報(bào). 2018(05)
[2]基于3S的礦區(qū)景觀格局演變研究:以冷水江市閃星錫礦山為例[J]. 索新文,陳果,卜璞.  中國礦業(yè). 2018(01)
[3]1996-2016年洞庭湖區(qū)土地利用及景觀格局演變特征[J]. 譚潔,趙賽男,譚雪蘭,董俐,劉潔銳,季沁園.  生態(tài)科學(xué). 2017(06)
[4]基于支持向量機(jī)的乾安縣土地利用遙感分類研究[J]. 程彬.  長春師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[5]煤炭開采對礦區(qū)土地利用景觀格局變化的影響[J]. 徐嘉興,李鋼,余嘉琦,趙華,尹鵬程,胡文敏.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(23)
[6]近25 a關(guān)中地區(qū)土地利用及其景觀格局變化[J]. 杜金龍,朱記偉,解建倉,馬增輝.  干旱區(qū)研究. 2018(01)
[7]采煤驅(qū)動下高潛水位礦區(qū)地表水時(shí)空特征變化研究:以大屯礦區(qū)為例[J]. 賈斐斐,丁忠義,毛夢祺,王慧.  中國礦業(yè). 2016(08)
[8]北京城市景觀格局時(shí)空變化及驅(qū)動力[J]. 陽文銳.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2015(13)
[9]延河流域景觀格局與生態(tài)水文過程分析[J]. 李晶,周自翔.  地理學(xué)報(bào). 2014(07)
[10]20世紀(jì)80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J]. 劉紀(jì)遠(yuǎn),匡文慧,張?jiān)鱿?徐新良,秦元偉,寧佳,周萬村,張樹文,李仁東,顏長珍,吳世新,史學(xué)正,江南,于東升,潘賢章,遲文峰.  地理學(xué)報(bào). 2014(01)



本文編號：3097899