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Volume 44 Issue 2
Apr.  2023
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HE L Y, LI C R, TAN X Y, et al. Study on dynamic changes of Landscape pattern in Qionglai Mountain-Daxiangling area of Giant Panda National Park[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(2): 21−30 doi: 10.12172/202206150001
Citation: HE L Y, LI C R, TAN X Y, et al. Study on dynamic changes of Landscape pattern in Qionglai Mountain-Daxiangling area of Giant Panda National Park[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2023, 44(2): 21−30 doi: 10.12172/202206150001

Study on Dynamic Changes of Landscape Pattern in Qionglai Mountain-Daxiangling Area of Giant Panda National Park


doi: 10.12172/202206150001
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  • Corresponding author: luoyanyun3966@163.com
  • Received Date: 2022-06-15
    Available Online: 2023-02-04
  • Publish Date: 2023-04-25
  • Based on the remote sensing images and land use data of Qionglai Mountain-Daxiangling area in Giant Panda National Park from 1995 to 2018, the landscape pattern status and fragmentation degree of each period in the study area were comparatively analyzed by using morphological spatial pattern analysis, transition matrix and dynamic degree model, landscape pattern index and other methods. The results showed that: (1) The structural elements of GI network in the study area were mainly the core area, and other elements were scattered; (2) The woodland and grassland accounted for more than 96% of the total area, which were the two dominant landscape types in the study area. Except for the overall reduction of grassland and unused land, the area of other landscape types had generally increased. (3) The shift of landscape types in different periods mainly occurred between woodland, grassland and cultivated land, and the dynamic change of construction land was the largest from 2007 to 2013. (4) According to the results of the landscape pattern index, at the patch type level, the fragmentation degree of the six major landscape types increased, and the dominance of woodland and grassland were decreased. On the landscape level, the fragmentation, diversity and shape complexity of the landscape in the study area was generally increased, while the degree of spread and aggregation were generally reduced and the overall connectivity was poor. Finally, aiming at the above problems, some suggestions on landscape pattern optimization were put forward. The research can provide data support and theoretical reference for the ecological environmental protection and management of the Qionglai Mountain-Daxiangling area of the Giant Panda National Park.
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Study on Dynamic Changes of Landscape Pattern in Qionglai Mountain-Daxiangling Area of Giant Panda National Park

doi: 10.12172/202206150001
  • 1. College of Architecture & Environment, Sichuan University, Chengdu 610065, China
  • 2. Planning and Natural Resources Bureau of Qionglai, Chengdu 611530, China
  • Corresponding author: luoyanyun3966@163.com

Abstract: Based on the remote sensing images and land use data of Qionglai Mountain-Daxiangling area in Giant Panda National Park from 1995 to 2018, the landscape pattern status and fragmentation degree of each period in the study area were comparatively analyzed by using morphological spatial pattern analysis, transition matrix and dynamic degree model, landscape pattern index and other methods. The results showed that: (1) The structural elements of GI network in the study area were mainly the core area, and other elements were scattered; (2) The woodland and grassland accounted for more than 96% of the total area, which were the two dominant landscape types in the study area. Except for the overall reduction of grassland and unused land, the area of other landscape types had generally increased. (3) The shift of landscape types in different periods mainly occurred between woodland, grassland and cultivated land, and the dynamic change of construction land was the largest from 2007 to 2013. (4) According to the results of the landscape pattern index, at the patch type level, the fragmentation degree of the six major landscape types increased, and the dominance of woodland and grassland were decreased. On the landscape level, the fragmentation, diversity and shape complexity of the landscape in the study area was generally increased, while the degree of spread and aggregation were generally reduced and the overall connectivity was poor. Finally, aiming at the above problems, some suggestions on landscape pattern optimization were put forward. The research can provide data support and theoretical reference for the ecological environmental protection and management of the Qionglai Mountain-Daxiangling area of the Giant Panda National Park.

  • 在国家公园体制建设背景下,土地利用与景观格局变化是区域生境质量和栖息地保护成效的直观表现[1-2],揭示景观格局动态变化特征是推进国家公园栖息地修复与生态系统完整性保护的重要基础[3-5]。大熊猫是我国特有的珍稀孑遗动物,也是全球生物多样性保护的旗舰物种,目前主要分布在秦岭、岷山、邛崃山、大小相岭和凉山等六大山系[6]。2013年,“4·20”芦山地震灾后重建时,“大熊猫国家公园”概念被明确提出,此后,相关试点建设与研究正式展开。2017年,我国在川、陕、甘三省整合开展大熊猫国家公园体制试点建设,旨在增强栖息地的连通性和完整性。随着保护力度加大,大熊猫野外种群数量明显增加,受威胁程度降级。然而随着人口的增长和城市化的加快,建设用地无序扩张,农业活动、道路建设等人为干扰加剧,逐步压缩了自然生态环境空间[7],土地利用结构及空间布局发生了很大变化,栖息地破碎化严重,景观格局对大熊猫的生存发展影响重大[8]。国内学者较多基于景观格局指数探讨大熊猫栖息地的景观格局演变特征[9],如潘星等[10]选取景观指数,对研究区域内大熊猫生境的景观格局展开动态监测研究,白文科等[11]将家域模型与景观格局指数分析结合,评估大熊猫对适宜生境选择的动态变化特征。以往研究多反映功能层面的土地利用变化和生态层面的景观异质性表现等,缺乏相应的空间形态格局评估。形态学空间格局分析(Morphological spatial pattern analysis,MSPA)常用于研究绿色基础设施(Green infrastructure,GI)景观格局破碎化与时空变化等[12-13]。GI宏观上指河流、湖泊、湿地等水域类型和森林、草地、野生生物栖息地等绿地类型在内的开放空间网络[14-15],近年来作为生态网络构建的重要工具得到广泛应用[16]。基于GI视角的MSPA方法相比传统景观指数法更能反映景观的结构连通性[17],但在功能连通性[18]方面考虑不足,将该方法与景观格局分析技术结合,能基于不同生境斑块识别出具有景观连通性的区域,为进一步实现生态网络构建和连通性保护提供帮助,但目前未见二者结合并用于大熊猫栖息地景观格局的相关研究。

    因此,以大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区为研究对象,基于1995—2018年5期遥感影像及土地利用数据,借助ENVI、ArcGIS、Fragstats等软件技术,应用MSPA方法准确识别研究区各GI网络结构要素,并通过构建转移矩阵及动态度模型分析土地利用变化情况,最后筛选出具有典型性、相对独立性的景观格局指数进行定量分析,探究景观格局动态变化规律,揭示区域内景观格局与不同土地利用类型之间更深层次的关系,对大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区土地利用的管理及景观破碎化的缓解具有重要意义。

    • 研究区(见图1)为大熊猫国家公园四大试点区之一—邛崃山-大相岭片区,地理坐标102°11′10′′—103°32′21′′E, 28°51′03′′—31°26′49′′N,呈南北走向,总面积10164 km2,占四川省内试点面积(20177 km2)的50.37%,涉及四川省成都、眉山、雅安、阿坝等4个市(州)共10个县(市、区)。该片区涉及 23 个自然保护地类型,动植物资源丰富,共分布有549只野生大熊猫,是大熊猫分布最广的区域,也是模式标本产地,在大熊猫保护中占有重要地位。地处邛崃山、大相岭山系,整体地势西北高、东南低,最高海拔5900 m以上,东侧水系发达,主要属岷江、沱江水系,年平均气温10℃左右,年均降雨量约为500~1200 mm。研究区林地、有林地空间分布不均,森林覆盖率区域差异化明显,且涉及的各县(市)经济产业结构比较单一,以第二、三产业为主,城镇化水平偏高,受人为干扰影响较大,区域土地利用及景观格局变化明显。

      Figure 1.  Location map of the study area

    2.   材料与方法
    • 通过地理空间数据云平台,获取1995年5月、2001年6月、2007年9月的Landsat5 TM影像和2013年12月、2018年4月的Landsat8 OLI影像,分辨率为30m,利用ENVI 5.3完成辐射定标、大气校正、图片镶嵌拼合之后得到各个年份的遥感影像图,并基于归一化差分植被指数(NDVI)和归一化差分水体指数(NDWI),分别提取遥感影像图所包含的所有绿地信息(含耕地、林地、草地)以及水域信息,将绿地与水域叠加作为研究区GI网络结构要素栅格图,并结合Google Earth中高精度局部影像图对结果进行修正。

      土地利用数据主要源于地理国情监测云平台,是在对应年份遥感影像基础上,通过影像融合、几何校正、镶嵌裁剪等操作后,利用人机交互目视解译方式得到。研究区土地利用数据包括1995、2001、2007、2013、2018共5个年份的数据,数据比例1∶10万,空间分辨率为30 m×30 m。按照刘纪元等人提出来的土地利用/覆被变化(LUCC)分类系统以及大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区的各类土地利用实际情况,将研究区用地分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种景观类型。

    • MSPA分析是Vogt等基于侵蚀、膨胀、开闭运算等数学基本形态学原理,对二值栅格图的空间格局进行度量、提取和分割的一种图像处理方法[19]。在ArcGIS 10.2中把研究范围内的GI网络结构要素归为前景,其他要素类型归为背景,生成各个年份30 m×30 m的二值图,运用Guidos Toolbox软件,采用八邻域规则,对研究区域进行MSPA分析,得到7类互不重叠的网络结构要素[20]。其中,可将核心区、孤岛、边缘、穿孔归为斑块要素,将连接桥、环、分支归为廊道要素。

    • 为了定量分析1995—2018年研究区土地利用变化结构特征及用地间相互转化情况,通过转移矩阵,计算各景观类型的转移比例,从而分析其内在驱动力[21],其计算公式如下:

      式中,S为面积;n为景观类型数;ij分别为研究初期和末期的景观类型;Sij为景观类型i转化为j的面积。

    • 动态度模型能够定量反映研究区各景观类型相互转变的速度及差异[22]。由于绝对动态度(K) 仅从绝对转移量上反映某种景观类型的面积转移强度,无法更加全面地体现各类型转移的过程,为使研究结果更加科学,结合相对动态度(R)进行对比分析,其计算公式如下:

      式中,UaUb 分别为研究初期与末期某种景观类型的面积值;T为研究时间间隔。当T的单位用“年”表示时,K值即为某种景观类型的年变化率。

      式中,∆Uin为某个特定时间段内其他景观类型转入到用地a的总面积;∆Uout为景观类型a转移到其他景观类型的总面积;Ua为研究初期景观类型a的面积值;T为研究时间间隔。

    • 景观格局指数可以高度浓缩景观格局信息并反映其结构组成与空间配置[23],它也是对斑块生态功能和动态过程进行深入研究的基础[24]。根据研究目的和各景观格局指数所代表的生态学意义,从斑块类型水平上选取斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、平均斑块面积指数(MPS)、最大斑块面积指数(LPI)和面积加权平均分维数(AWMPFD),从景观水平上选取景观形状指数(LSI)、香农多样性指数(SHDI)、蔓延度指数(CONTAG)和聚集度指数(AI),共计10个指数用以描述景观斑块的破碎程度、结构特征、优势类型、景观形状复杂度以及景观多样性、聚散性等。

    3.   结果与分析
    • 表1可知,研究期间,大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区GI总面积均值为9814.67 km2,约占研究区域总面积的96.56%,生态基质较好。整体而言,研究区GI网络结构要素以核心区为主,其各年份占比在75%~90%之间(均值82.79 %);连接桥(6.17 %)、环(5.72%)、穿孔(3.84%)和边缘(1.05%)占比较小,多在3%~10%之间;分支(0.29%)和孤岛(0.14%)占比极低,均在1%以下。23年间各GI网络结构要素变化特征差异明显,其中,核心区各年份变化幅度最大,面积共下降了11.43%;孤岛、穿孔的面积先减后增,分别在2001年、2007年降至最低;边缘、环、分支的面积变化趋势大体一致,均呈现先增后减再成倍增长的过程;连接桥面积呈波动式复杂变化,总体由1995年的368.058 km2增加到2018年的756.12 km2。由图2可知,1995—2018年间,研究区中、北部绿地斑块逐渐分散,靠南的洪雅县和荥经县的核心区斑块较为完整,景观连通状况较好。1995—2007年,核心区分布范围扩大,研究区总体生态状况有较大幅度改善,而2007年之后,核心区面积明显减少,斑块破碎化程度加剧。

      要素类型1995年2001年2007年2013年2018年
      面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%
      核心区8389.1984.858002.2681.098846.4489.037981.6381.447430.2377.55
      孤岛9.210.095.660.0614.520.1519.330.220.350.21
      穿孔429.484.34424.234.3217.272.19282.762.89527.825.51
      边缘59.120.6134.011.3637.250.3781.140.83198.652.07
      611.606.19692.307.02473.214.76438.604.48589.606.15
      连接桥368.063.72588.585.96333.413.36970.729.9756.127.89
      分支20.660.2121.430.2214.120.1426.550.2757.890.6
      总计9887.311009868.471009936.221009800.721009580.65100

      Table 1.  Area and proportion of GI structural elements in the study area

      Figure 2.  GI structural elements’ distribution map in the study area

    • 将研究区各年份的土地利用数据进行重分类,得到景观类型变化图和面积统计表,由表2图3可知,所有景观类型中,绿地(包括耕地、林地和草地)占据较大比重,其中林地和草地面积占比最高,是研究区域的优势景观类型,1995、2001、2007、2013和2018年的林草地面积分别占研究区总面积的96.94%、97.19%、97.21%、96.67%和96.56%,总体先升后降。林地在1995—2001年减少了81.33 km2,在2001年开始实施天然林保护、退耕还林等政策后,林地覆盖面不断扩大。草地变化情况与林地大致相反。耕地面积变化呈现“波浪式上升”趋势,由1995年的165.69 km2增加至2018年的204.80 km2。水域面积在1995—2007这12年间基本持平,到2013年急剧上升,面积增至14.50 km2,为此前的2倍,可能与当地兴修水库、水电站等水利工程等有关。建设用地变化情况与水域类似,1995—2001年保持相对稳定,且占比极低,2001—2007年小幅上升,2007年之后建设用地剧烈扩张。未利用地是所有景观类型中唯一处于一直下降趋势的景观类型,共减少了45.75 km2,总体降幅为33.22%,说明随着土地流转政策的逐步施行,未利用地被大量开发成其他景观类型,在一定程度上有效缓解了土地闲置化。

      景观类型1995年2001年2007年2013年2018年
      面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%
      耕地165.691.63182.271.79180.631.78205.292.02204.802.01
      林地5487.6653.995423.9753.365463.3753.755522.8654.345552.7154.63
      草地4365.7142.954454.8643.834417.0643.464302.7042.334262.2341.93
      水域7.230.077.230.077.220.0714.500.1417.090.17
      建设用地0.340.000.340.000.550.0126.980.2735.550.35
      未利用地137.731.3695.700.9495.540.9492.030.9191.980.91
      总计10164.37100.0010164.37100.0010164.37100.0010164.37100.0010164.37100.00
      林草地占比/%96.9497.1997.2196.6796.56

      Table 2.  Changes of landscape composition types in the study area from 1995 to 2018

      Figure 3.  Dynamic changes of landscape types in the study area

    • 研究区各景观类型总体转移情况及分布情况如表3图4所示,1995—2018年,研究区六大景观类型的景观保留率分别为66.82%、87.42%、82.62%、86.78%、47.91%和56.53%,说明林地、草地和水域与其他类型之间的转化相对自身变化较小。耕地、未利用地和水域主要转化为林地和草地,同时,也有部分林地和草地转化为建设用地。所有景观类型中,转移量最大的是草地转到林地(693.03 km2);其次是林地转到草地(607.76 km2)。林地面积增速最快,而草地的面积减速最快。耕地共转出54.99 km2,减少的耕地主要分布在汶川县、宝兴县和天全县,共转入94.10 km2,增加的耕地主要分布在汶川县、天全县和荥经县。水域及建设用地由于本身基数较小,因此转移量相对较低,但变化幅度较大,建设用地增幅最大,为104 倍,转移主要发生在汶川县、崇州市境内。未利用地的减少幅度最大(−33.22%),减少主要发生在天全县,增加主要发生在芦山县内。

      景观类型2018年
      耕地林地草地水域建设用地未利用地
      1995年耕地110.7134.9715.993.460.220.35
      林地71.824797.20607.765.671.583.63
      草地20.21693.033607.141.6033.5810.15
      水域0.010.070.876.2800
      建设用地0.020.030.030.090.160
      未利用地2.0327.4130.440077.86
      转入面积94.10755.51655.0910.8135.3914.12
      转出面积54.99690.46758.570.960.1859.88
      净增面积39.1165.05−103.489.8635.21−45.75
      净增比例23.61%1.19%−2.37%136.30%10407.99%−33.22%

      Table 3.  Landscape type transfer matrix in the study area from 1995 to 2018/km2

      Figure 4.  Changes and distribution of various landscape types in the study area from 1995 to 2018

    • 表4可知,各景观类型的相对动态度 R 值均大于其绝对动态度 K 值,说明各景观类型之间发生了相互转化。以林地为例,1995—2018年间其K值仅为0.05%,但R值却达到了1.15%,是K值的23倍,说明林地在这23年间发生转移的绝对值较小,但它与其他景观类型间的相对转化值却较大。其他景观类型也存在类似情况,说明相对动态度比绝对动态度更能有效地反映区域内各景观类型的动态转移强度。

      景观类型1995—2001年2001—2007年2007—2013年2013—2018年1995—2018年
      KRKRKRKRKR
      耕地1.675.96−0.151.452.289.87−0.051.231.033.91
      林地−0.192.400.120.820.182.790.110.750.051.15
      草地0.342.89−0.140.99−0.433.39−0.190.95−0.101.41
      水域0.000.89−0.041.0816.8221.023.575.865.937.08
      建设用地0.003.3010.3713.19802.42815.746.366.92452.52457.05
      未利用地−5.097.63−0.030.73−0.614.05−0.010.66−1.442.34

      Table 4.  Dynamic degree of each period in the study area/%

      从各个景观类型的动态变化情况来看,建设用地的相对动态度最大,且是唯一一种在各时段K值和R值均为正的类型。1995—2013年间动态变化程度十分剧烈,说明随着时间推移和社会经济发展,建设用地处于快速向外扩张的趋势;2013—2018年速度变缓,说明随着大熊猫国家公园试点建设的展开,人为开发建设的强度得到一定控制。水域的R值仅次于建设用地,1995—2018年为7.08%,1995—2001年和2001—2007年两个时间段分别为0.89%和1.08%,2007—2013年升至21.02%,变化幅度接近20倍,此后五年变化程度有所放缓,但仍比前两个时间段剧烈。除建设用地和水域外,其他景观类型的面积变化规律基本一致,相对动态度呈现出先降后升再降波动变化的趋势,1995—2018年间变化率分别为3.91%、1.15%、1.41%和2.34%。其中,林地和草地的动态度在各时段的差距不大,其值介于0.75%~3.39%之间,这主要是由于它们本身面积基数大,与其他景观类型相比,变化程度较小。

    • 斑块类型水平指数能揭示不同景观类型的动态特征及其对整个景观类型的影响程度[25]。从图5可知,研究期间,各景观类型的NP和PD指数变化趋势一致,且在总量上均有增加,表明景观破碎化总体愈趋严重。林地和草地的ED值均大于1000 m·km−2,明显高于其他景观类型,且建设用地的平均ED值尚不足10 m·km−2。林地的MPS值最大,且呈先减后增的变化趋势,总体降幅不大,说明林地整体破碎化程度相对较小,2001年之后受退耕还林政策的利好影响斑块面积逐渐增大,完整性与稳定性也越来越高,破碎化速度有所减缓,未利用地MPS值逐渐减小,表明未利用地的斑块破碎化程度逐渐加大,这可能与城镇化不断推进有关,一些裸土地等未利用地类型被人类用于生产建设。草地和林地的LPI在各景观类型中分别居第一、二位,1995—2018年间分别降低了2.93%、2.85%,而其他类型的LPI值极小,接近于0,说明草地与林地斑块在研究区占绝对优势。2013—2018年各景观类型的AWMPFD值均处于相对较高的水平,说明近年来大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区内的人类干扰因素得到有效控制,相关保护政策及林业保护工程收到了较好的成效。

      Figure 5.  Patch type level index of the study area from 1995 to 2018

    • 景观水平指数能反映景观格局整体演变规律。由表5可知,1995—2013年间LSI呈快速上升趋势,LSI值由40.211增加至45.021,这表明研究区在这个时期内景观整体形状趋于复杂化,2013年后,LSI值出现了较小幅度的下降,景观形状复杂程度有所缓解。从景观聚散性分析来看,1995—2018年间CONTAG呈波动下降趋势,研究区内各类景观类型斑块数量逐渐增多,致使景观缺乏必要连接,整体景观连通性变差,不利于区域内物质、能量的交换以及大熊猫的迁徙交流等活动。研究期间,AI值均较高,变化趋势为先降后升,不同斑块间的聚集度总体下降,景观破碎化程度加大。SHDI先降后升,整体增加了0.02,说明研究区后期由于人为活动逐渐呈现出异质化特征,各景观类型的斑块面积趋于均等,优势景观组分减弱,景观多样性趋势愈发明显。

      年份LSICONTAGAISHDI
      199540.21173.88797.7970.827
      200142.98573.92297.6230.818
      200743.97873.85297.5630.818
      201345.02172.98797.5030.845
      201844.63472.97797.5290.847

      Table 5.  Landscape level index of the study area from 1995 to 2018

    4.   结论与建议
    • 主要从GI空间格局演变、景观组成分析、景观结构变化、景观格局指数分析四个方面,针对大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区的景观格局动态变化特征展开了研究。主要结论如下:

      (1)研究区GI网络结构要素中,核心区占据绝对优势,起到非常重要的景观生态基底作用,其他GI要素面积均有所增加,在空间格局中分布较为零散,对于区域景观结构连通状况存在贡献不足的问题。虽然研究区整体空间格局呈现出破碎化发展的态势,但一些点状的过渡性斑块或线状的连接性廊道有所扩增,为大熊猫国家公园生态环境的网络化发展提供了可能。

      (2)林地和草地是研究区两大优势景观类型,面积占比超过96%。23年间,研究区景观类型总体呈现出“耕地、林地、建设用地面积增加,草地和未利用地面积减少,水域保持相对平稳”的变化特征,这与快速城镇化发展下人为开发建设强度加大有关。虽然耕地面积总体增加,但在2001—2007年、2013—2018年这两个关键节点面积均有所下降,这一系列变化与2001年开始实施天然林保护、退耕还林等政策有关。同时,未利用地作为后备土地资源,在被人们大量进行开垦时,也在某种程度上缓解了林地与草地面积被侵占的压力。

      (3)景观类型内部转移情况复杂,各景观类型变化面积排序为:草地>林地>未利用地>耕地>建设用地>水域,林地与草地之间的转化最多,其他类型之间的相互转化相对较少,其中,耕地、未利用地和水域主要转化为林地和草地,这表明林业生态建设具有一定成效,但同时也有部分林地和草地转化为建设用地,使建设用地具有最大相对动态度,给当地的林草地保护带来压力。整体动态度呈先降后升再降波动变化的趋势。2007—2013年间土地利用变化最为活跃,相互转化最为频繁,主要受当地矿石开采、水力发电、传统种植等单一产业结构影响,开发强度增大,对区域生态环境的影响显著;而2013—2018年,正值大熊猫栖息地保护修复、工矿企业退出等生态建设工程,受人类生产建设活动影响较小,土地利用变化最为平缓。

      (4)大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区林草地优势度随着城市的不断扩张有明显下降趋势,耕地破碎化程度不断增加,水域和建设用地在前期受人为较强干扰后斑块结构往更复杂的方向演化,后期在相关保护政策下破碎度有所缓解。研究区整体连通性较差,多样性增加,形状趋于复杂化,景观朝着更为破碎化的方向演变。

      国家公园体制建设对促进大熊猫栖息地的保护和恢复起到了至关重要的作用,但人为干扰与自然因素的影响无法消除。针对研究区景观格局异质性和破碎化发展态势,对未来大熊猫国家公园邛崃山-大相岭片区的保护管理提出建议:(1)林草地作为优势景观类型,可为大熊猫提供充足的景观组分和庇护空间,未来应加强林草地动态变化监测。(2)掌握各用地类型变化趋势,加大天然林保护等重大林业工程力度,优化土地利用格局,协调好保护与发展关系。(3)加快清退研究区中的小水电、矿业等,结合地方特色实现居民生产生活方式转变和经济结构转型。(4)研究结果中的GI网络结构要素核心区与林草地斑块可作为识别生态源地的因素之一,结合大熊猫生物学特性等构建生态网络体系,可增加破碎斑块的有效连接,改善景观连通水平,实现大熊猫的连通性保护。

Reference (25)

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