全 文 ：第 33卷 第 4期 生 态 科 学 33(4): 802−808
2014 年 7 月 Ecological Science Jul. 2014

收稿日期: 2013-08-10; 修订日期: 2014-04-24
基金项目: 海南省重点科技计划项目(090814)
作者简介: 林彰文(1976—), 男, 湖南邵阳人, 博士, 高级工程师, 主要从事生态学研究工作。
*通信作者: 王凌, 研究员, E-mail: w982218@sina.com

林彰文, 王凌, 关学彬, 等. 文昌锆钛矿区生态格局变迁分析[J]. 生态科学, 2014, 33(4): 802−808.
Lin Zhang-Wen, Wang Ling, Guan Xue-Bing, et al. The dynamic change of eco-environmental and landscape pattern in zirconium-
titanium mining area of Wenchang[J]. Ecological Science, 2014, 33(4): 802−808.

文昌锆钛矿区生态格局变迁分析
林彰文 1, 王凌 1*, 关学彬 1, 顾继光 2
1. 海南省环境科学研究院, 海口 570206;
2. 暨南大学, 广州 510632

【摘要】 以海南省文昌锆钛矿区作为研究对象, 分析了 2004—2009 年矿区土地利用类型、景观格局的动态变化及与
人类活动影响关系, 并与媒矿区景观格局发展进行比较。研究结果表明: Ⅰ) 2004—2009 年, 研究区矿山开发用地、建
设用地、林地、草地、水域及未利用地面积均不同程度增加, 而农业用地面积明显减少, 林地、农业用地和矿山开发
用地之间相互转化密切。矿山开发用地生态恢复率为 32.3%, 新增矿山开发用地面积远大于复垦面积。Ⅱ)景观格局上,
2004 年, 研究区矿山开发用地平均斑块面积 8.8 hm2、斑块密度 2.51 ind⋅hm–2, 斑块面积小且形状复杂, 矿区景观破碎
度高, 反映了矿区民采盛行的景观特性; 到 2009 年, 矿山开发用地平均斑块面积 41.8 hm2, 为 2004 年的 3.8 倍, 斑块
规模及团聚程度增加 , 同时斑块密度减少 , 景观破碎度降低 , 矿山开发用地趋于联合 , 影像反映了矿区企业规模化开
发时期特点。Ⅲ)同样为地表开采, 同样受人为影响加大, 煤矿近十年来景观格局多呈景观多样性增加、破碎度增大趋
势, 这与锆钛矿景观格局发展不同, 其原因在于锆、钛矿开采对地表破坏较煤矿更大, 而砂壤本底又使生态恢复更为
困难。2004–2009 年, 文昌锆、钛矿区开发由分散到规模化, 开发趋于集中, 生态恢复速度又远不及开发速度, 景观总
体趋于单调, 生态稳定性被削弱, 矿区生态风险加大。

关键词：锆钛矿; 生态环境; 景观; 遥感
doi:10.14108/j.cnki.1008-8873.2014.04.027 中图分类号：X87 TD164 文献标识码：A 文章编号：1008-8873(2014)04-802-07
The dynamic change of eco-environmental and landscape pattern in zirconium-
titanium mining area of Wenchang
Lin Zhangwen1, Wang Ling1,*, Guan Xuebing1,Gu Jiguang2
1. Hainan Research Academy of Environmental Sciences, Haikou 570206, China
2. Jinan University, Guangzhou 510632, China
Abstract: Based on remote sensing images in Wenchang zirconium-titanium mining area of Hainan Province, we studied the
dynamic change of the land use types and the landscape in the area, the human affect on the change, and the difference in coal mine.
The results showed that from 2004 to 2009, the conversions among woodland (WL), farmland land (FL)and mining land (ML)were
obvious. ML, CL, WL, grassland (GL), water area (WA) and the unused land (UL) increased while FL decreased significantly.
From 2004 to 2009, the reclamation area was far less than the new mining area with the reclamation rate 32.28%. In 2004, higher
landscape fragmentation and smaller patch were the reflection of small-scale private mining, with average patch area 8.8 hm2 and
patch density 2.51 ind⋅hm–2. In 2009, along with centralized and large-scale mining, average mining area increased to 41.8 hm2,
which was 3.8 times than that of in 2004. The ecological structure tended to single with the patch becoming connected. The size of
mining land enlarged for converging of patches, and the density decreased as the landscape fragmentation. Human activities were
the main driving factor for landscape changes of open-pit mine. Human affect was increasing, and the landscape dynamic of coal
4 期 林彰文, 等. 文昌锆钛矿区生态格局变迁分析 803
mining area was different from zirconium- titanium’s with fragmentation and diversity increasing. Compared to coal mining area,
the ecology in zirconium-titanium mining area was easier to be damaged for its shallower buried and sandy soil, which brought
about the weaker restoration. From 2004 to 2009, the ecological function was weakened, and the ecological risk increased.
Key words: zirconium-titanium mining; eco-environmental; landscape; remote sensing
1 引言
锆、钛是经济社会发展不可缺少的重要金属矿
产资源, 被广泛应用于钢铁、航空、航天、军事、
交通、电器、医疗器械、新兴结构材料及防腐材料
等工业。海南是中国锆、钛资源最丰富的省份之一,
其锆钛矿具有储量大、品质优、埋藏浅等优点。与
内地钛铁矿不同, 海南省的钛铁矿主要是滨海砂矿,
属于表外矿, 主要分布于文昌、琼海、万宁等沿海
地区, 由于为地表开采, 锆钛矿开发对区域生态环
境及地表植被破坏较大, 同时开采地区不少邻近滨
海景区, 开采影响了区域生态安全及景观。遥感信
息具有覆盖面积大、实时、准确可靠以及省时、省
力、费用低等优点, 对植被和生态变化的监测和评
价问题有着无可替代的作用[1–3]。基于遥感信息开展
土地利用及景观格局分析, 不仅可从宏观角度评价
矿产资源开发给生态环境带来的影响、准确把握区
域土地利用及生态格局动态变化[4–6], 并用于评估矿
区潜在的环境影响[7]。特别是针对露天开采的矿种, 对
其土地利用及生态格局动态分析有其优越性, 并已在
煤矿区土地利用及景观格局分析中广泛应用[8–10]。目
前, 尚缺乏锆、钛矿开发对区域生态环境及景观格
局影响的相关研究及成果报导。本研究选择海南省
文昌锆钛矿区作为研究对象, 对矿区土地利用、景
观格局动态进行分析。在土地利用动态分析中, 除
通过转移矩阵分析研究区土地流转外, 结合图件叠
加探讨锆钛矿区生态恢复情况; 在景观分析中, 将
斑块特征分析与整体景观格局进行综合, 探讨锆钛
矿区开发动态及对区域景观的影响, 并结合区域人
类活动历史进行分析。
2 材料与方法
2.1 研究区概况
研究区为文昌铺前镇、锦山镇、冯坡镇全部海
岸线及翁田镇小部分海岸线向内缓冲 4 000m(图 1),
位置 E110°34′38.97″—110°49′22.91″, N19°57′57.27″—
20°09′41.40″, 为文昌锆钛矿集中区域, 土壤自海向
陆可依次分为: 流动沙土(海滨沙滩)、半固定沙土
(包括海滨松沙土、沙丘土、黄沙土)、固定沙土(红
沙土)及潜育性沙土等四类[11]。区域锆钛矿数量多,
分布面积大; 矿山开采主要通过吸扬式采砂船进行
作业, 通过采船开拓、砂泵输送将矿浆输送到选矿
船的螺旋溜槽的顶端, 经螺旋水洗法选矿, 用土质
流槽水力冲洗, 组成采矿和粗选联合作业, 产品为
粗精矿。研究区现有锆钛矿企业有 4 家, 开采时期
分别从 2002年至 2006年不等, 在此之前, 研究区内
民采及盗采泛滥, 遗留不少废弃矿坑, 部分已自然
恢复植被, 部分尚裸露。
2.2 遥感数据来源、数据分析处理及研究内容
分析使用的数据主要有两部分, 一部分是遥感
数据和地理信息系统数据, 另一部分是现场调查的
图文资料。遥感数据主要有 2004 年和 2009 年的
SPOT 遥感影像, 地面分辨率为 2.5 m 和 5 m, 所使用
的波段有蓝色、绿色、红色、近红四个波段。以 1︰
1 万地形图作为参考, 选择 30 个控制点, 应用二次多
项式对该影像进行几何精校正, 均方根误差小于 0.5
个像元, 采用邻近线性插值法进行重采样, 并进行

图 1 文昌锆钛矿研究区
Fig. 1 Location of study area in zirconium and titanium
mining area of Wenchang
804 生 态 科 学 33 卷
了线性拉伸影像信息增强处理, 使二期数据具有相
同的投影信息。然后对图像按照研究区域进行区域
裁切, 选择 SPOT412波段进行彩色合成, 得到二期
研究区域影像彩色合成图像, 再使用 Ecognition 软
件对遥感信息进行提取, 得出二期土地利用类型。
地理信息系统数据主要为地理要素参考图层和其
它专题图层。地理要素图层包括 1︰25 万海南省地
理要素图层。其它参考实地核查的图像数据和其它
文本资料。
结合锆钛矿区土地利用特征, 参照谢宏全等基
于遥感的矿区土地利用/覆盖分类体系原则[12], 设置
土地利用类型为矿山开发用地(ML)、林地(WL)、农
业用地(FL)、水域(WA)、建设用地(CL)、草地(GL)、
未利用地(UL)7 种类型, 其中, ML 包含采坑、排土
场、废弃矿坑、矿区建设、物资存放等所有矿产开
发活动占地; WL 包括各种乔木、灌木、人工林地等;
FL 包括各种水田、旱地、苗圃等种植用地; WA 为
研究区域内各种级别的河流和用于养殖和蓄水的坑
塘和水库; CL 包括道路、城乡居民点及市政建设用
地; GL 包括各种中、低、高覆盖度的草地; UL 主要
为滩涂、沙滩和其它未开发使用的土地。
2.3 研究内容及方法
2.3.1 土地利用动态变化及矿区生态系统恢复分析
将研究区域 2004、2009 年图件叠加比较, 列出生
态系统类型之间的空间转移矩阵, 分析区域 2004—
2009 年土地利用变化。同时, 分析矿山开发用地
生态系统恢复情况, 计算 2004 年矿山开发用地的
复垦率。
2004 2009 100%
2004
− ×年矿业用地裸地转为林地、农业用地和草地面积矿业用地生态恢复率= 年矿业用地面积
2.3.2 景观空间格局分析
Fragstats 计算的景观指标分为三组级别: 斑块
水平指标(patch-level index)、斑块类型水平指数
(class-level index)以及景观水平指数(landscape-level
index)。基于对锆钛矿山开发用地动态发展特征及
对区域整体景观影响分析出发点, 选择的指标主
要为斑块类型水平及景观水平指标, 包括景观分维
数、景观形状指数、边界密度、景观破碎度等景观
特征指标, 主要景观指数的含义及其计算公式[13–17]
见表 1。
表 1 主要景观指数计算公式
Tab. 1 Formulae of main landscape index
景观指数 计算公式 说明
斑块密度
1
/
m
j
j
PD N A
=
=∑ 单位面积上某种类型斑块的个数
斑块平均面积 i
i
AMPS
N
= 反映某类型斑块大小的平均水平
面积加权平均形状指数
1
1
2
n
ij ij
nij
j ij
j
p aAWMSI
a
a
π=
=
⎡ ⎤⎛ ⎞⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎛ ⎞⎢ ⎥⎜ ⎟= ⎜ ⎟⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎝ ⎠⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦
∑ ∑
反映景观斑块形状复杂程度指标, AWMSI≥1, 值越大, 斑块形状越复杂越不规则
斑块类
型水平
指数
面积加权斑块分维数
1
1
2 ln
ln
n
ij ij
nij
j ij
j
p aAWMPFD
a
a=
=
⎡ ⎤⎛ ⎞⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎛ ⎞⎢ ⎥⎜ ⎟= ⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎝ ⎠⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦
∑ ∑

用分维理论测度斑块的边界的复杂程度 .
AWMPFD=1 代表形状最简单的正方形或圆形,
AWMPFD=2 代表周长最复杂的斑块类型
破碎度指数 ( )1FN NP NC= − 描述整个研究区景观生境的破碎化程度
景观水
平指数 修正 Simpson 均匀度指数
2
1
ln
ln
m
i
i
X
MSIEI
m
=
−
=
∑

反映景观中各斑块在面积上分布的均匀程度
注: Ni为斑块 i 的数量, Pi为斑块 i 的周长, Ai为斑块 i 的面积, Pij为斑块 ij 的周长, aij是斑块 ij 的的面积, NP 为景观斑块总数, NC 为研究区
的总面积与最小斑块面积的比值, NF 为某景观斑块类型的斑块数目, Xi为斑块 i 所占景观的比例, m 为景观中的斑块类型。
4 期 林彰文, 等. 文昌锆钛矿区生态格局变迁分析 805
3 结果与分析
3.1 文昌锆钛矿区土地利用类型变化
根据遥感解译及土地利用分析(图 2, 表 2), 2004—
2009 年文昌研究区域土地利用类型中矿山开发用地
面积分别为 2 936.2 hm2 和 3 586.2 hm2, 占研究区域
总面积 22%和 26.9%, 2009 年矿山开发用地面积较
2004 年增加 22.1%, 建设用地、林地、草地、水域
及未利用地面积均有不同程度增加, 但农业用地面
积明显减少, 由 2004 年的 5 148.5 hm2 减少为 2009
年的 2 763.5 hm2, 减少比例达 46.3%。
矿区土地利用类型转移矩阵(表 3)显示, 2004—
2009 年矿山开发用地转入类型由大到小依次为林地、
农业用地和草地, 面积分别为 797.8 hm2、791.3 hm2
和 63.9 hm2; 而矿山开发用地的转出类型由大到小
依次为林地、建设用地和农业用地, 面积分别为
600.7 hm2、268.5 hm2 和 78.7 hm2。林地、农业用地
和矿山开发用地之间的相互转化较为密切。2009 年
与 2004年相比, 矿山用地只有 53.6%为原来的矿山,
有 44.3%的矿山是从原来的林地和农田新开垦而来
的; 2004 的矿山用地, 除部分恢复为林地外, 还有
较大比例的土地转为建设用地。可见, 5 年间研究区
域新开发的矿区面积占区域矿区总面积近一半, 矿
山地表拓展速度快, 而老库区恢复速度低于开发,
其恢复类型主要为林地, 另有较大比例转化为建设
用地。

图 2 2004 年、2009 年研究区土地利用类型图
Fig. 2 Land use types graph of the study area in 2004 and 2009
表 2 2009 年研究区域土地利用类型构成表(单位: hm2)
Tab. 2 Land use types of the study area in 2009
年份 ML CL WL FL GL WA UL
2004 2936.2 104.2 4427.2 5148.5 0 513.5 208.7
2009 3586.2 224.9 5691.6 2763.5 151.4 673.9 246.6

表 3 2004-2009 年研究区域土地利用类型转移矩阵(单位: hm2)
Tab. 3 Transfer matrix of land use types in the study area from 2004 to 2009
2009 年
2004 年 ML CL WL FL GL WA UL
ML 1923.6 9 600.7 78.7 268.5 48.7 7.6
CL 5.4 39.2 44.1 0.1 11.3 4 0.1
WL 797.8 66.6 2876.8 38 534.5 68.8 44.8
FL 791.3 109.5 2032.6 32.9 1888.8 261.3 32
WA 63.9 0.7 101.6 1.6 57.6 287.5 0.5
UL 4.1 0 35.8 0.2 2.8 4.2 161.6
806 生 态 科 学 33 卷
3.2 文昌锆钛矿区矿区生态系统恢复
将 2004 年、2009 年遥感图叠加分析 , 得出
2004 至 2009 年文昌研究区生态恢复情况图(图 3)。
根据遥感统计, 到 2009 年, 2004 的矿山开发用地生
态恢复率为 32.3%。本数据只计算了 2004 年矿山转
化为林地、农地的比例, 考虑到 2004 至 2009 间, 又
有较大比例的矿业用地陆续进入复垦期, 2004 至
2009 年间其实际复垦率更低。结合现场调查, 研究
区域区相对较差的生态恢复能力一则在于矿区企业
对于复垦的消极应对, 二则还在于锆钛矿区相对脆
弱的生态环境, 其生态恢复难度大, 速度慢。
3.3 矿业开发密集区景观格局变化
将 2004—2009 两个时期的土地利用类型图转
成栅格格式, 运用 Fragstats 景观格局分析软件分别
计算出研究区域景观指数(表 4)。根据矿山开发用地
斑块特征分析可知, 2004 年, 文昌研究区矿山开发
用地斑块总面积 2 937.4 hm2, 平均斑块面积 8.8 hm2,
斑块平均形状指数 19.1, 单一矿山开发用地斑块面
积较小、斑块形状复杂。2009 年, 研究区矿山开发用

图 3 2004—2009 年研究区生态恢复情况图
Fig. 3 Map of ecological restoration in the study area from
2004 to 2009
地斑块总面积 3 591 hm2, 较 2004 年增加 653.6 hm2;
平均斑块面积 41.8 hm2, 约为 2004年的 3.8倍, 说明
了 5 年间研究区矿山开发用地总面积有所增加, 而
单一工矿用地斑块规模则明显增加。同时, 矿山开
发用地斑块形状指数和分维数均有所降低, 特别是
斑块形状指数由 2004 年的 19.1 急剧降为 2009 年的
8.7, 则说明矿山开发用地形状趋于简单, 特征趋于
同一。
根据矿山开发用地斑块密度分析 , 2004 年 ,
文昌研究区矿山开发用地斑块总数 335 个, 密度
2.51 ind⋅hm–2。到 2009 年, 斑块总数及斑块密度均
明显减少, 斑块总数从 2004 年的 335 个下降到 86
个, 密度由 2.51 ind⋅hm–2 降至 0.64 ind⋅hm–2, 这些均
说明 5 年间研究区矿山开发用地趋于联合、集中,
矿山开发用地斑块数量减少, 联合形成面积更大的
工矿用地斑块。
根据研究区整体景观格局分析, 2004 年研究区
景观破碎度指数 0.42, 2009年则急剧下降至 0.06, 景
观破碎度显著降低, 说明整个区域生态结构趋于单
一, 生态景观发生了明显转变。2004 年研究区景观
修正 Simpson 均匀度指数 0.49, 2009 年增为 0.62,
反映了矿区各类型景观相互交融程度增加, 均匀度
增加。
综上, 2004~2009年文昌研究区矿山开发用地总
体连通性变强, 斑块空间分布上呈现集中、连片的
趋势, 斑块规模、团聚程度增加, 景观破碎度明显降
低, 景观趋于单调。
4 讨论
4.1 矿区景观格局与人类活动
矿产开发是人类主动行为, 人类对矿山开发及
复垦直接影响着矿区土地利用及景观格局变化[18],
特别是地表矿, 人类活动是矿区景观动态发展的主
要驱动因子[19, 20]。而人类活动又主要受当时政治决
策及技术水平影响 [21]。结合文昌锆、钛矿区人类活
动历史分析如下:

表 4 2004—2009 研究区景观格局变化
Tab. 4 Landscape pattern change of the study area from 2004 to 2009
工矿区斑块 景观 年份
总面积 平均斑块面积 斑块个数 密度 平均形状指数 分维数 破碎度指数 修正 Simpson 均匀度指数
2004 2937.4 8.8 335 2.51 19.1 1.34 0.42 0.49
2009 3591 41.8 86 0.64 8.7 1.25 0.06 0.62
4 期 林彰文, 等. 文昌锆钛矿区生态格局变迁分析 807
(1) 从 1980 起到 2000 年, 研究区域一直存在民
采行为, 这些民采规模小、分布范围广、造成整个
区域景观破碎化程度高, 单一矿山开发用地数量多
且形状复杂, 这均反映在 2004 年研究区较高的矿山
开发用地斑块密度、较高的矿区景观破碎化指数,
及较小的矿山开发用地平均斑块面积上, 这段时间,
人类活动对研究区生态环境的影响相对分散, 强度
相对较弱。
(2) 2005 年起, 海南加强了矿区监管, 民采及不
规范开采逐渐被遏制, 代之大型矿产企业规模化开
发, 反映在 2009 年研究区矿山开发用地形状趋于简
单、团聚程度增加。万利等[22]研究发现, 景观受人
类活动影响增加时, 其分形维数会减小, 斑块形状
也变得简单、规则。本研究 2009 年矿山开发用地的
变化同样反映了区域内人类活动的影响集中且强度
持续增加。与 2004 年对比, 2009 年研究区景观格局
及土地利用类型的变化还包括破碎度指数明显减少,
矿山开发用地、建设用地、草地、水域、未利用地等
土地利用类型面积不同程度增加。破碎度指数明显减
少反映了研究区斑块的联合, 研究区整体景观均匀
度增加, 体现了人类活动的介入深入。Kamusoko、何
念鹏等[23, 24]发现人类活动的增加会造成许多过渡性
的景观、如弃荒地、疏林草地明显增加。据现场调
查, 证实本次研究区内增加的建设用地、草地、水
域、未利用地类型较多为过渡区型景观。
综上, 2009 年人类活动影响较 2004 年持续增
加, 人类活动对研究区生态环境的影响区域集中且
强度较大。其景观格局变迁反映了文昌矿业密集区
矿产开发由小规模开采到大规模化运作人类活动历
史过程。
4.2 锆、钛矿开发对区域生态环境及景观格局影响
锆、钛矿开发对区域生态环境及景观格局影响
较为特殊, 根据本研究, 2004—2009 五年间, 文昌
锆、钛矿区景观团聚程度增加, 景观破碎度明显降
低, 景观总体趋于单调。而比较同为地表开采的煤
矿区, 不少研究表明煤矿近十年来景观格局总体呈
现破碎化程度增大、景观多样性增加趋势, 如谢宏
全等[25]对唐山市古冶煤矿区景观格局变化研究、韩
武波等[26]对平朔矿区景观格局变化研究均表明, 受
人为因素的干扰, 煤矿区景观呈破碎程度增加, 景
观多样性增加趋势, 这与本研究锆、钛矿区景观格
局发展趋势差异较大。究其原因可能在于锆、钛矿
多埋藏浅, 开采对地表破坏大, 而土壤多为沙壤,
生态恢复困难。2004 至 2009 年, 文昌锆、钛矿区开
发由分散到规模化, 开发过于集中, 且未能分步、交
错实施, 生态恢复速度又远不及开发速度, 造成矿
区裸地连接, 景观总体趋于单调, 景观破碎度指数
明显减小。而煤矿地表破坏相对较锆、钛矿小, 同
时土壤本底好, 生态恢复速度快, 虽然同样开发强
度增大, 但景观多样性、破碎度程度并未降低。
随文昌锆、钛矿区斑块连接程度增加, 林地对
景观整体的控制作用减弱, 矿区生态风险加大。根
据《海南省生态功能区划》, 文昌属于海南海岸带
生态区的东部海积岸生态亚区, 有独特的红树林、
珊瑚礁, 海岸带湿地、河口、泻湖等生态类型, 同时,
易受台风、洪涝、风暴潮影响, 为确保区域生态安
全, 保护重要生态系统, 应关注区域景观格局发展,
做到有序开发, 同时加强生态恢复。
5 结论
1) 2004 至 2009 年, 文昌锆钛矿区矿山开发用
地、建设用地、林地、草地、水域及未利用地面积
均不同程度增加, 而农业用地面积明显减少, 研究
区土地利用类型林地、农业用地和矿山开发用地之
间的相互转化较为密切。2004 至 2009 年, 研究区
矿山开发用地生态恢复率为 32.28%, 反映了海南
锆钛矿区相对较差的生态恢复能力及相对脆弱的
生态环境。
2) 2004 年影像反映了矿区民采盛行的景观特
性, 由于民采规模小、分布范围广、人类活动对研
究区生态环境的影响相对分散, 强度也相对较弱。
造成整个区域景观上斑块密度大、景观破碎化程度
高、单一矿山开发用地数量多且形状复杂。2005 年
起, 民采及不规范开采行为逐渐被遏制, 代之大型
矿产企业规模化开发, 与 2004 年比较, 2009 年景观
格局上, 斑块规模及团聚程度增加, 而斑块数量及
密度均明显减少, 矿山开发用地总体趋于联合。同
时, 整个研究区景观破碎度降低, 均匀度增加, 整
体景观趋于单调。景观格局变迁集中反映了文昌矿
业密集区矿产开发由小规模开采到大规模化运作人
类活动历史过程。
3) 同样为地表开采, 同样受人为影响加大, 煤
矿近十年来景观格局大多呈现破碎化程度增大、景
808 生 态 科 学 33 卷
观多样性增加趋势, 但锆、钛矿景观格局发展与之
有不同趋势, 其原因在于锆、钛矿多埋藏浅, 开采对
地表破坏较煤矿更大, 而土壤本底多为沙壤, 生态
恢复更为困难。2004—2009 年, 文昌锆、钛矿区开
发由分散到规模化, 开发过于集中, 生态恢复速度
又远不及开发速度, 造成景观总体趋于单调, 矿区
裸地成片, 生态风险加大。
参考文献
[1] FELINKS B, PILARSKI M, WIEGLEB G. Vegetation
survey in the former brown coal mining area of eastern
Germany by integrating remote sensing and ground-based
methods[J]. Applied Vegetation Science, 1998, 1: 233–240.
[2] ROY P S, TOMAR S. Landscape cover dynamics pattern in
Meghalaya[J]. International Journal of Remote Sensing,
2001, 22(18): 3813–3825.
[3] GRIFFITH J A, STEHMAN S V, SOHL T L, et al.
Detecting trends in landscape pattern metrics over a 20-year
period using a sampling-based monitoring programme[J].
International Journal of Remote Sensing, 2003, 24(1):
175–181.
[4] LAUSCH A, HERZOG F. Applicability of landscape
metrics for the monitoring of landscape change: issues of
scale, resolution and interpretability[J]. Ecological Indicators,
2002, 2: 3–15.
[5] PRAKASH A, GUPTA R P. Land-use mapping and change
detection in a coal mining area-a case study in the Jharia
coalfield, India[J]. International Journal of Remote Sensing,
1998, 19: 391–410.
[6] GERGEL S E, NELSON T. Multitemporal remote sensing
of landscape dynamics and pattern change: describing
natural and anthropogenic trends[J]. Progress in Physical
Geography, 2008, 32, 503–528.
[7] ROCKWELL B W, MCDOUGAL R R, Gent C A. Remote
sensing for environmental site screening and watershed
evaluation in Utah mine lands-East Tintic Mountains,
Oquirrh Mountains, and Tushar Mountains[J], U.S. Geological,
Survey Scientific Investigations Report 2004-5241. 2005,
1–94.
[8] 卞正富, 张燕平. 徐州煤矿区土地利用格局演变分析[J].
地理学报, 2006, 61(4): 349–358．
[9] PRAKASH A, GUPTA R P. Land-use mapping and change
detection in a coal mining area: A case study in the Jharia
coalfield, India[J]. International Journal of Remote Sensing,
1998, 19(3): 391–410.
[10] RATHORE C S, WRIGHT R. Monitoring environmental
impacts of surface coal mining[J]. International Journal of
Remote Sensing. 1993, 14(6): 1021–1042.
[11] 郑坚端. 海南岛文昌县滨海沙土草地植被的研究[J]. 植
物生态学与地植物学学报, 1992, 16(2): 174–186．
[12] 谢宏全, 胡振琪. 论基于遥感的矿区土地利用/覆盖分类
体系[J]. 辽宁工程技术大学学报, 2004, 23(6): 751–753．
[13] ONEILL R V, KRUMMEL J R, GARDNER RH., et al.
Indices of landscape pattern[J]. Landscape Ecology, 1988,
1: 153–162.
[14] LI H., REYNOLDS J F. A new contagion index to quantify
spatial patterns of landscapes[J]. Landscape Ecology, 1993,
8: 155–162.
[15] MCGARIGAL K, MARKS B J. FRAGSTATS: Spatial
Analysis Program for Quantifying Landscape Structure [M].
USDA Forest Service General Technical Report PNW-
GTR-351, 1995.
[16] 邬建国. 景观生态学——格局、过程、尺度与等级[M]. 北
京: 高等教育出版社, 2000, 99–119.
[17] 龚建周, 夏北成, 李楠, 等. 快速城市化地区土地覆盖景
观特征的粒度效应[J].生态学报, 2006, 26(7): 2198–2206.
[18] HERZOG F, LAUSCH A, Muller E, et al. Lehmann S.
Landscape metrics for assessment of landscape destruction
and rehabilitation[J]. Environmental Management. 2001, 27:
91–107.
[19] 乔丽, 白中科, 张耿杰, 等. 矿区生态系统服务价值变化
驱动因素分析——以山西平朔矿区为例[J]. 中国矿业,
2009, 18(10): 51–53．
[20] TOWNSEND P A, HELMERS D P , KINGDON C C, et al.
Changes in the extent of surface mining and reclamation in
the Central Appalachians detected using a 1976-2006
Landsat time series[J]. Remote Sensing of Environment.
2009, 113(1): 62–72.
[21] HERZOG F, LAUSCH A, MüLLER E, et al. Landscape
metrics for assessment of landscape destruction and
rehabilitation[J]. Environmental Management, 2001.27(1):
91–107.
[22] 万利, 陈佑启, 谭靖, 张洁瑕, 等. 北京郊区生态安全动
态评价与分析[J]. 地理科学进展, 2009, 28(2): 238–244
[23] KAMUSOKO C, ANIYA M. Land use/cover change and
landscape fragmentation analysis in the. Bindura district,
Zimbabwe[J]. Land Degradation & Development, 2007,
18(2), 221–233.
[24] 何念鹏, 周道玮, 吴泠, 等. 人为干扰强度对村级景观破
碎度的影响[J]. 应用生态学报, 2001, 12(6): 897–899．
[25] 谢宏全, 胡振琪, 陈秋计. 煤矿区土地利用景观格局变
化分析[J]. 中国矿业, 2007, 16(10): 42–45．
[26] 韩武波, 贾 薇, 孙泰森. 基于 3S 的平朔矿区土地利用及
景观格局演变研究[J]. 中国土地科学, 2012, 26(4): 60–65.