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user: 2. 研究数据与方法 2.1. 研究区概况 盱眙县地处长江三角洲地区，位于江苏省淮安市西南部，介于北纬32˚43'~33˚13'、东经118˚11'~118˚54'之间。盱眙县地势西南高，多低山丘陵，东北多平原且地势较低，总体呈阶梯状倾斜。境内有低山、平原、丘岗、河湖圩区等多种地貌；土地利用面积为2497 km 2 ，耕地是研究区内主要的土地利用类型，占44.8%。盱眙县有部分工矿废弃地已完成复垦，比如象山矿山公园、玉皇山等均取得不错的成效，其目前因矿山开采而破坏和占用土地总面积约17.64 km 2 (图1)，矿山地质环境治理任务仍然十分艰巨。为对其进行景观格局多情景模拟，对盱眙县进行复垦分区，由于盱眙县境内气温和降水差别不大，因此在分区时不考虑气温与降水因素。根据土壤质地、DEM、土地利用现状等进行分区(图2) [ 22 ]，得到盱眙县复垦分区图，将盱眙县分为西南区和北部区两个区域(图3)，西南区地势较高，农用地以林地、园地为主，北部区地势平坦，农用地以耕地为主。 图1. 盱眙县采矿用地分布图 图2. 盱眙县各项指标图。(a) 行政区划图；(b) 土地利用类型图；(c) 地势图；(d) 土壤质地图 图3. 盱眙县复垦分区 2.2. 数据来源 盱眙县国土局提供2016年盱眙县土地利用矢量数据，盱眙县粮食产量数据来自于《淮安统计年鉴-2017年》，粮食价格来自《全国农产品成本收益资料汇编-2017》，归一化植被指数(NDVI)数据来自于中国科学院资源环境数据中心，净初级生产力(NPP)来自于MOD13A3数据。景观指数通过将盱眙县土地利用数据转化为100 m × 100 m的栅格数据导入Fragstats模型得出，通过对不同分辨率的结果进行比较，得出100 m × 100 m分辨率可以有效提取景观中所包含的信息同时不会使信息过于破碎。 2.3. 生态系统服务价值核算 参照近年来关于生态系统服务价值的研究，以谢高地等制定的中国生态系统服务价值当量表为基础 [ 23 ]，对表征生态系统质量状况的生物量和植被覆盖度进行修正，计算公式如下 [ 24 ]： V C p = n i / N i × f i / F i × V 0 × V C 0 (1) V C 0 = 1 7 ∑ i = 1 n m i × p i × q i M (2) 式中，VC p 为研究区生态系统服务价值系数(元/hm 2 ·a)，n i 和f i 分别为研究区平均生物量和植被覆盖度，N i 和F i 分别为我国平均生物量和植被覆盖度，本次研究用NPP数据代替生物量数据，V 0 为中国生态系统服务价值当量 [ 25 ]，VC 0 为研究区单位面积农田生态系统提供粮食生产的经济价值(元/hm 2 ·a)。p i 为研究区粮食作物平均价格(元/kg)，q i 为粮食作物单产(kg/hm 2 )，m i 为粮食作物面积(hm 2 )，M为粮食作物总面积；通常认为农田在没有人力投入时的自然生态系统提供的经济价值为1/7 [ 26 ]。价值当量参考谢高地 [ 23 ] 等制定的“单位面积生态系统服务价值当量”，盱眙县旱地和水田面积比为3:7，因此耕地当量以其中的旱地和水田3:7的比例计算得出，林地对应阔叶，园地取林地和草地的平均值 [ 27 ]，草地对应灌草丛，建设用地参考文献 [ 28 ] [ 29 ]，由此得出盱眙县单位面积生态系统服务价值当量。植被覆盖度计算公式如下 [ 30 ]： F = NDVI − NDVI min NDVI max − NDVI min (3) 式中，NDVI max 、NDVI min 表示NDVI最大值和最小值。ESV计算公式如下 [ 31 ]： ESV = ∑ k ∑ h A k × V C k h (4) k表示土地利用类型，h表示生态服务类型，VC k 表示第k类生态系统第h项服务价值系数(元/hm 2 )，ESV表示生态系统服务价值(元/a)，A k 表示第k类生态系统的面积(km 2 )。 2.4. 情景设立 根据盱眙县服务价值的计算结果，将剔除服务价值较低的复垦方向后其余土地类型设定为不同情景，通过比较其景观格局差异确定复垦方向。参考相关研究和实际复垦方向，比较研究区耕地、园地、林地、草地和建设用地服务价值，从中剔除服务价值较低的地类。 2.5. 景观格局分析 景观格局不仅是景观组分空间分布特征的表现，也是景观异质性的外在体现。景观指数可以体现其结构组成和空间配置等特征，高度浓缩景观格局信息 [ 32 ]。利用ArcGIS10.2的空间分析模块将土地利用类型图转换为Grid格式，以Fragstats4.2软件为支撑，在参考前人研究的基础上 [ 33 ]，从景观面积、形状复杂程度、聚集状况、优势度、多样性等方面选取7个能较全面反映整个景观格局特征的景观指数，分别是最大斑块面积指数(LPI)、边缘密度(ED)、邻近度指数(PROX)、斑块结合度(COHESION)、分离度指数(SPLIT)、香农多样性指数(SHDI)和聚集度指数(AI)，其中表明景观优势类型与同类型斑块连接程度的指数LPI与PROX为影响相对较大的因素。各指数计算方法如下： 1) 最大斑块面积指数(LPI) LPI = max j = 1 n ( a i j ) A × 100 (5) a ij 为斑块ij的面积；A为景观总面积，LPI为景观中最大斑块面积占整个景观面积的比例，取值范围为0 < LPI ≤ 100；当LPI越接近0时，景观中最大斑块的面积越小 [ 34 ]，景观中优势类型的优势程度也因此变小。 2) 边缘密度(ED) ED = E A ∗ 10 6 (6) 边缘密度表示景观中所有斑块边界总长度除景观总面积，ED越大，景观破碎化程度越大，空间异质性也越大，ED越小，景观破碎化程度越小 [ 34 ]。 3) 邻近度指数(PROX) PROX = ∑ i = 1 n a i j s d i j s 2 (7) a ijs 表示处于斑块ij搜索范围内斑块ijs的面积，d ijs 为斑块ij和ijs之间的距离。取值范围PROX > 0，如果值较小，说明同类型斑块之间景观破碎度较高，如果同类型斑块之间离散度较低，说明景观总体连接度较高 [ 14 ]，同时也是影响景观格局分析的重要因素。 4) 斑块结合度(COHESION) COHESION = [ 1 − ∑ j = 1 m P i j ∑ j = 1 m P i j a i j ] ( 1 − 1 A ) − 1 × 100 % (8) P ij 为ij斑块周长，a ij 为ij斑块面积，A为景观总面积，COHESION表示某一种斑块类型和周围相邻斑块类型的空间连接程度，其取值范围为0 ≤ COHESION < 100，值越大表明景观连接性越强 [ 35 ]。 5) 分离度指数(SPLIT) SPLIT = A 2 ∑ j = 1 n a i j 2 (9) SPLIT为景观面积的平方除所有斑块面积的平方和，表征景观被分割的破碎程度，反映景观空间结构的复杂性 [ 36 ]。 (6) Shannon’s多样性指数(SHDI) SHDI = − ∑ i = 1 n ( p i × ln p i ) (10) p i 为景观中斑块i的面积比重。空间异质性越大，SHDI指数更高，景观斑块类型越丰富 [ 37 ]。 7) 聚集度指数(AI) AI = s i i max ( s i i ) × 100 % (11) s ii 表示相应景观类型的相似邻接斑块数量，当某类型的破碎程度最大的时候，该类型的聚合程度最低；当斑块类型聚集成一个整体时，该类型聚合程度最高 [ 38 ]。