2.1 农田生态格局及表征指标
2.1.1 农田生态格局
生态系统（ecosystem）指由生物群落与无机环境构成的统一整体。生态系统的范围没有严格的界定，范围可大可小，相互交错。最为复杂的生态系统是热带雨林生态系统，最大的生态系统是生物圈，人类主要生活在以城市和农田为主的人工生态系统中。生态系统是开放系统，为了维系自身的稳定，生态系统需要不断输入能量，否则就有崩溃的危险。
农田生态系统（ecosystem of cropland）是指一定农田范围内，作物和其他生物及其周围环境，通过复杂的相互作用和相互依存而形成的统一整体，即一定范围内农田构成的生态系统。由于农田是用于种植生产的，该系统又可称为种植业生态系统（段华平，2001）。
农田生态系统是由人工建立的生态系统，在这一系统中强调人的作用，人对该系统的发展方向至关重要。在这一生态系统中，人们种植的各种农作物（小麦、玉米、棉花等）是主要成员，动植物种类相对较少，群落结构单一。为使该系统朝着对人有益的方向发展，人们必须不断地在田间劳作，从事播种、施肥、灌溉、除草和治虫等活动。一旦人的作用减弱或消失，农田生态系统就会快速退化，占优势地位的作物就会消亡，土地就会荒芜退化，或被杂草和其他植物所取代。
农田生态系统有四个主要特征：一是该系统是一个典型的人工复合生态系统，人在这一系统中起到主导作用；二是该系统生态结构单一，以某一种或几种作物为主，因此系统比较脆弱；三是在该系统中，人工投入和输出都比较多，维持平衡主要依靠外界输入物质和能量；四是该系统地域、流域差异较大，主要是受气候、从事劳作的人们文化等因素影响（Odum，1984）。
农田生态格局以景观生态学的原理作指导，借鉴农田生态系统工程的理论和方法，根据土壤、地势、气候、水利等自然条件对农田植被群落进行景观上的生态调控，形成特定生态类型区下的复合植物群落的镶嵌结构，使农田各物种生态系统之间，达到功能协调、结构布局合理，以增强农田景观的稳定性。
王洁认为（2012），农田生态格局是生物自然过程与人类干扰相互作用形成的，是各种复杂的自然和社会条件相互作用下农田景观要素时空组织形态，是一切生态过程作用于农田景观的结果。
同时，农田生态格局也制约和影响着各种生态过程。农田斑块的大小、形状和廊道的构成将影响到农田内农作物和其他物种的丰度、分布、生产力及抗干扰能力。通过景观指数描述农田生态格局及变化，能够了解农田生态格局与景观过程之间的关系，掌握农田生态格局的特征和演变规律。农田生态格局是包括干扰在内的一切生态过程作用于农田景观的结果。在不同时间和空间尺度上，不同农田生态学过程的作用结果也不同。大尺度的农田生态格局受制于自然扰动，小尺度的农田生态格局为人工所为。农田斑块规模随社会经济的发展而不断扩大，人类对农田生态过程的干预能力，也随科学技术的进步而不断提高，创造人与自然和谐的农田生态格局。
本书选取海河流域滹沱地区为研究对象，开展农田生态格局的研究。研究需要采集滹沱河流域不同时期的农田生态格局数据，这些数据主要包括遥感数据及非遥感数据两部分。选取LANDSAT7卫星的TM影像数据作为遥感解译的数据，TM影像数据来源于中国科学院遥感卫星地面接收站，其卫星图像分辨率为30m×30m。选择的影像数据分别代表1990年代和2000年代（1999年和2009年）2个时期，采集时要求云层覆盖度低于5%，采集时间集中于6—10月，研究区共覆盖8景TM影像数据，见表2.1。同时，收集了地形图、地质图、地貌类型图、水文地质图、土壤类型图、土地利用现状图等各种专题图件，再加上野外考察采集的数据资料等，这些都作为遥感信息解译的辅助信息，见表2.2。
表2.1 TM卫星遥感影像数据
表2.2 非遥感信息数据源
影像采集完成后，还要进行影像的几何校正、影像镶嵌、影像信息解译等处理，以供分析使用，具体处理过程如下。
1.影像几何校正
受遥感器平台的高度、速度、经纬度等不稳定因素的影响，遥感影像上像元相对于实际地物的位置会发生几何畸变，因此需要对遥感影像进行几何校正。几何校正的目的是从具有几何变形的图像中消除形变，实现影像与标准图像或地图的几何整合（顾朝林，1999）。几何校正采用方法为：使用ERDAS IMAGINE软件，选择1：25万基础地理数据作为参照地图，对1990年代的TM影像采用三次多项式及最近邻域插值法进行几何校正。采用Albers Equal Area投影的投影方式，其椭球体参数为Krasovsky，坐标系为1954年北京坐标系。校正时，每幅影像上选取15～16个明显地物点作为控制点，这些明显控制点有水库湖泊中的明显而固定的拐点、河流与道路的交叉点、河流的分岔点等。校正的精度小于1个像元。然后再将1990年代TM的校正影像作为基准，用影像对影像方式校正2000年代TM影像。
2.影像镶嵌
影像镶嵌是将两幅或多幅遥感影像拼接在一起，使其构成一幅整体图像的技术过程。在土地利用/土地覆盖制图中，需要将多幅（景）遥感影像拼接成一幅影像图，以获取更大范围的流域卫星影像。影像的几何校正是影像镶嵌前提。
3.影像信息解译
使用ERADS IMAGINE 8.7作为专业影像处理软件，改变影像的不同波段组合来查找特征地物，使用AOI绘图工具来获取分类模板信息，并建立预警掩膜用来调整分类模板的精度，然后执行监督分类，利用软件的精度评价功能，随机抽取检查点，结合并参考同期的地面资料，对TM影像的分类结果利用目视判读法进行精度检验，通过图像重编码对相近或类似的分类进行合并，最终得到两期土地利用现状栅格图。
结合滹沱河流域实际情况，本章中土地利用分类系统由8个一级类型和22个二级类型组成，见表2.3。
4.建立地理信息系统数据库
使用ArcView GIS 3.3将得到的农田生态格局现状栅格图转化成矢量图，并以1990年代土地利用现状图（图2.1）为input层，以2000年代的土地利用现状图（图2.2）为overlay层进行叠加分析，得到1990年代与2000年代土地利用变化图及原始转移矩阵数据。
表2.3 土地利用类型原编码与重新分类样表
注 本表来源：《非点源污染模型——SWAT用户应用指南》。
图2.1 1990年代滹沱河流域TM卫星遥感影像土地利用解译图
图2.2 2000年代滹沱河流域TM卫星遥感影像土地利用解译图
2.1.2 景观格局指数
景观生态学研究最突出的特点是强调空间异质性、生态学过程和尺度的关系，研究空间异质性往往应用空间格局分析方法。空间格局分析方法包括景观格局指数和空间分析方法。景观指数分为斑块水平指数（面积、形状、边界特征）、斑块类型指数（平均面积、平均形状指数等）和景观水平指数（多样性指数、均匀度指数等）。本章从景观格局指数角度对农田景观空间分布及其变化规律进行研究。
2.1.2.1 密度及差异指标
1.斑块个数（NP）
NP（NP≥1）在类型级别上等于景观中某一斑块类型的斑块总个数；在景观级别上等于景观中所有的斑块总数。
NP反映景观的空间格局，经常被用来描述整个景观的异质性，其值的大小与景观的破碎度也有很好的正相关性，一般规律是NP大，破碎度高；NP小，破碎度低。NP对许多生态过程都有影响，如可以决定景观中各种物种及其次生种的空间分布特征；改变物种间相互作用和协同共生的稳定性。而且，NP对景观中各种干扰的蔓延程度有重要的影响，如某类斑块数目多且比较分散时，则对某些干扰的蔓延（虫灾、火灾等）有抑制作。
2.斑块密度（PDi）
式中：PDi为景观类型i的斑块密度；Ni为景观类型i的斑块数；A为研究区总面积，m2；×10000×100为转换为每100公顷内的斑块数，反映土地利用景观斑块空间分布的均匀程度。
斑块密度指数反映的是景观的完整性和破碎化。斑块密度越大，破碎化越严重。一方面缩小了某一类型生境的总面积和每一个斑块的面积，影响种群大小和灭绝速率，另一方面，影响种群散布和迁移速率。
3.斑块平均面积（MPS）
MPS在斑块级别上等于某一斑块类型的总面积除以该类型的斑块数目；在景观级别上等于景观总面积除以各个类型的斑块总数。MPS的计算公式如下：
式中：MPS为某类斑块平均面积，m2；A为总景观面积，m2；N为景观中某一斑块类型的斑块总个数。
4.最大斑块指数（LPI）
式中：a1，…，an某一个景观要素的斑块面积；A为整个景观的面积。
最大斑块指数LPI（0＜LPI≤100）是某一景观要素的最大斑块占整个景观面积的比例，LPI有助于确定景观的规模或优势类型等。LPI决定着景观中的优势物种、内部物种的丰度等生态特征，其值变化可以改变干扰的强度和频率，反映人类活动的方向和强弱。
2.1.2.2 边缘指标
式中：ED，边界密度（Edge Density）是指单位面积上的斑块周长，由景观中所有斑块边界总长度除以斑块总面积，单位是m/hm2；eik为i类斑块第k个斑块的周长；Ai为第i类斑块的总面积。
边界密度反映了土地类型斑块形状的简单程度，其值越小，单位面积上边界长度的数量越小，形状越简单；反之，形状越复杂。
2.1.2.3 多样性指数
采用Shannon多样性指数（SHDI）：
SHDI（SHDI≥0）在景观级别上等于各斑块类型的面积比乘以其值的自然对数之后的和的负值。SHDI=0表明整个景观仅由一个斑块组成；SHDI增大，说明斑块类型增加或各斑块类型在景观中呈均衡化趋势分布。
SHDI是斑块的丰富度和面积分布均匀程度的综合反映，当不同斑块类型即斑块丰富度增加或者不同斑块面积分布得越均匀的时候，SHDI的值也相应增加。SHDI对景观中各斑块类型非均衡分布状况较为敏感，即强调稀有斑块类型对信息的贡献，这也是与其他多样性指数不同之处。一般认为，景观多样性导致景观稳定性。景观生态学中的多样性与生态学中的物种多样性有紧密的联系，一般呈正态分布。
2.1.2.4 聚散性指数
1.蔓延度指数
式中：CONTAG（0＜CONTAG≤100）为蔓延度指数；gik为斑块类型i和斑块类型k之间所有邻接的栅格数目（包括景观i中所有邻接的栅格数目）；Pi为景观类型i的景观百分比；m为景观中所有类型的数目。
蔓延度指数以栅格邻接为基础，概括景观里不同斑块类型的团聚程度信息。蔓延度值受到斑块间散布和分散程度的影响，一般来说，高蔓延度值说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性；景观类型分散程度越大，蔓延度的值越小。Graham等曾用蔓延度指标进行生态风险评估。
2.散布与并列指数
式中：IJI（0＜IJI≤100）为散布与并列指数，%。
IJI在斑块类型级别上等于与某斑块类型i相邻的各斑块类型的邻接边长除以斑块i的总边长，再乘以该值的自然对数之后的和的负值，除以斑块类型数减1的自然对数，最后乘以100是为了转化为百分比的形式；IJI在景观级别上计算各个斑块类型间的总体散布与并列状况。IJI取值小时，表明斑块类型i仅与少数几种其他类型相邻接；IJI=100，表明各斑块间比邻的边长是均等的，即各斑块间的比邻概率是均等的。
IJI是描述景观空间格局最重要的指标之一。IJI对那些受到某种自然条件严重制约的生态系统的分布特征反映显著，如山区的各种生态系统严重受到垂直地带性的作用，其分布多呈环状，IJI值一般较低；而干旱区中的许多过渡植被类型受制于水的分布与多寡，彼此邻近，IJI值一般较高。