土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性時(shí)空演化特征及影響因素——以黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例

張 帥,董會(huì)忠,曾文霞

?

土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性時(shí)空演化特征及影響因素——以黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例

張 帥,董會(huì)忠*,曾文霞

(山東理工大學(xué)管理學(xué)院,山東 淄博 255012)

基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和時(shí)空演化分析,并借助灰色關(guān)聯(lián)度模型探究其影響因素.結(jié)果表明:研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性從2005年的1.244降低至2016年的1.113,脆弱性逐步改善;脆弱性由西到東、由內(nèi)陸到沿海逐漸加劇,并表現(xiàn)出脆弱性平穩(wěn)型和脆弱性漸低型2個(gè)演化特征;地均工業(yè)廢水排放量、鹽堿荒地面積比重、土地利用程度、建成區(qū)綠化覆蓋率、節(jié)能環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重是系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素.因此,降低土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的政策著力點(diǎn)應(yīng)該集中在生態(tài)修復(fù)、優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)和節(jié)能減排等方面.

土地生態(tài)系統(tǒng)；脆弱性；BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；時(shí)空演化

20世紀(jì)中后期以來(lái),全球環(huán)境變化、高強(qiáng)度的人類活動(dòng)及兩者之間的相互作用使得生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能維持和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的矛盾日益突出,我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展很大程度上是以增加土地系統(tǒng)的脆弱性、損傷其主要生態(tài)環(huán)境功能為代價(jià)的[1].人地關(guān)系失調(diào)導(dǎo)致的土地退化、土壤和水環(huán)境惡化、生態(tài)系統(tǒng)功能衰退等問(wèn)題使我國(guó)土地資源環(huán)境面臨前所未有的挑戰(zhàn)[2].如何改善人地關(guān)系、實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和土地生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展已成為當(dāng)今社會(huì)普遍關(guān)注的焦點(diǎn).自1981年脆弱性概念被引入地學(xué)領(lǐng)域,土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究逐漸深入,已經(jīng)成為分析人地相互作用機(jī)制與過(guò)程、區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要科學(xué)途徑[3-5].

對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的研究是在生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的.作為復(fù)雜開放系統(tǒng),生態(tài)系統(tǒng)主要包含社會(huì)系統(tǒng)、自然系統(tǒng)和社會(huì)—自然耦合生態(tài)系統(tǒng)3類子系統(tǒng)[6].生態(tài)系統(tǒng)脆弱性是組成生態(tài)系統(tǒng)的各子系統(tǒng)內(nèi)部或子系統(tǒng)之間相互作用的結(jié)果[7].對(duì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的研究始于1905年,美國(guó)生態(tài)學(xué)家Clements將生態(tài)過(guò)渡帶概念引入生態(tài)學(xué)領(lǐng)域[8].1989年,牛文元[9]將生態(tài)脆弱帶概念引入中國(guó),此后生態(tài)脆弱性研究在中國(guó)逐步開展.

由于研究視角的不同和生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性內(nèi)涵的界定尚未統(tǒng)一.如有學(xué)者定義生態(tài)系統(tǒng)脆弱性是生態(tài)系統(tǒng)在外界干擾下偏離原來(lái)狀態(tài)并難以恢復(fù)的現(xiàn)象,是系統(tǒng)自身的一種屬性[10];也有學(xué)者認(rèn)為生態(tài)系統(tǒng)脆弱性是一個(gè)度,是生態(tài)系統(tǒng)受到干擾時(shí),易從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)化為另一種狀態(tài)的能力[11];IPCC第三次評(píng)估報(bào)告[12]中考慮氣候變化因素,定義生態(tài)系統(tǒng)脆弱性為系統(tǒng)容易遭受或沒有能力應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)其不利影響的程度,是關(guān)于系統(tǒng)敏感性和適應(yīng)能力的函數(shù).然而經(jīng)過(guò)進(jìn)一步系統(tǒng)分析可以發(fā)現(xiàn),相關(guān)學(xué)者在生態(tài)系統(tǒng)脆弱性基本內(nèi)涵研究上仍然達(dá)到以下共識(shí):生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的客體是復(fù)雜開放的生態(tài)系統(tǒng);生態(tài)系統(tǒng)脆弱性源于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不穩(wěn)定性,外界擾動(dòng)是生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)出脆弱性的條件;生態(tài)系統(tǒng)脆弱性在時(shí)間和空間上具有異質(zhì)性.

土地生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性研究基礎(chǔ)不僅包括脆弱性和生態(tài)系統(tǒng)理論,還融入了土地科學(xué)和可持續(xù)發(fā)展等理論.盡管相關(guān)研究起步較晚[13],理論研究還不完善,但通過(guò)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性概念的理解,可以歸納出土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性具有以下特征:研究客體是土地生態(tài)系統(tǒng);土地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)受到外界干擾,表現(xiàn)出系統(tǒng)正常功能衰退;土地系統(tǒng)的生態(tài)功能和社會(huì)價(jià)值對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)有重要意義;土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性地域差異更顯著.

脆弱性評(píng)價(jià)是土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究的核心內(nèi)容.綜合指數(shù)法[14]、集對(duì)分析法[15]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[16]、模糊物元法[17]、生態(tài)足跡法[18]等評(píng)價(jià)方法在脆弱性評(píng)價(jià)中均有過(guò)成功運(yùn)用, 而BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法不但具有較強(qiáng)的非線性映射功能和容錯(cuò)功能,且具有較高的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,可以通過(guò)訓(xùn)練提高模型的泛化能力[19],更適于解決復(fù)雜系統(tǒng)的脆弱性評(píng)價(jià)問(wèn)題.

通過(guò)文獻(xiàn)梳理可以發(fā)現(xiàn),由于土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究仍處于起步階段,相關(guān)學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域的關(guān)注主要集中在土地退化、土地利用變化和系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究上[20-23],以脆弱性視角對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行針對(duì)性研究的文獻(xiàn)相對(duì)較少,在現(xiàn)有的土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究中存在以下問(wèn)題:相關(guān)概念界定模糊,定量研究中缺乏適宜的表征方法;側(cè)重于土地生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)狀的研究,對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程缺乏深入探索.

黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)位于海陸交錯(cuò)地帶,土地后備資源豐富,但土壤沙化、鹽堿化情況嚴(yán)重,且資源開采等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁,受多重系統(tǒng)的動(dòng)力作用,具有土地生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜多變,本底脆弱,生產(chǎn)生活污染嚴(yán)重的特征.基于上述分析,本文選擇黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為研究對(duì)象,在明確相關(guān)概念的基礎(chǔ)上構(gòu)建評(píng)價(jià)體系,結(jié)合BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的時(shí)空分布變化進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析,揭示研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的時(shí)空演化動(dòng)態(tài)特征及其主要影響因素,為推進(jìn)研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)的有效保護(hù)提供科學(xué)參考.

1 研究區(qū)域概況

黃河三角洲地處是以黃河歷史沖積平原和魯北沿海地區(qū)為基礎(chǔ),不斷向周邊延伸擴(kuò)展形成的北起套兒河口,南至淄脈河口的地域空間,總面積2.65′104km2.該區(qū)域不僅有豐富的石油、天然氣、海鹽、地?zé)岬茸匀毁Y源,而且擁有的未利用土地超過(guò)山東省的三分之一,是我國(guó)東部沿海土地后備資源最多的地區(qū).此外,河海交錯(cuò)、海陸兼?zhèn)涞淖匀粭l件,使該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)交錯(cuò)分布,獨(dú)具特色,大面積的淺海灘涂和種類齊全的濕地構(gòu)成了我國(guó)溫帶最廣闊、最完整、最年輕的濕地生態(tài)系統(tǒng)[24].然而黃河三角洲的成陸過(guò)程和海岸變遷使水土流失、土壤鹽堿化等成為長(zhǎng)期以來(lái)制約該區(qū)域土地生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的重要因素,而近年來(lái)地域資源開發(fā)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的加劇,使地區(qū)生態(tài)環(huán)境和系統(tǒng)受到嚴(yán)重破壞,在內(nèi)外環(huán)境的作用下體現(xiàn)出較高的敏感性和較低的應(yīng)對(duì)能力,土地生態(tài)環(huán)境脆弱性尤為顯著[25].因此對(duì)成陸時(shí)間短,地質(zhì)環(huán)境問(wèn)題多,本底脆弱,且正值開發(fā)旺期的黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行脆弱性分析具有重要的研究?jī)r(jià)值.

2 指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

2.1 土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性內(nèi)涵與指標(biāo)體系構(gòu)建

土地生態(tài)系統(tǒng)是土地各組成要素之間,及其與環(huán)境之間相互聯(lián)系構(gòu)成的具有自我調(diào)節(jié)功能和代償作用的動(dòng)態(tài)復(fù)合系統(tǒng),系統(tǒng)內(nèi)環(huán)境介質(zhì)和生物群落等生態(tài)因子時(shí)刻處于動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)之中.因?yàn)橥恋厣鷳B(tài)系統(tǒng)自身具有一定的應(yīng)對(duì)能力,所以當(dāng)系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)能力足以對(duì)抗生態(tài)因子的擾動(dòng)時(shí),土地生態(tài)系統(tǒng)則表現(xiàn)出平衡狀態(tài),反之,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)將受到損害,功能也將衰退,土地生態(tài)系統(tǒng)的平衡狀態(tài)將被打破.土地生態(tài)系統(tǒng)在內(nèi)外因素干擾下,因應(yīng)對(duì)能力不足系統(tǒng)平衡被打破難以恢復(fù),所表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)或功能受到損害的系統(tǒng)屬性,即脆弱性.內(nèi)部因素來(lái)自系統(tǒng)本身結(jié)構(gòu)的合理化程度與對(duì)外界擾動(dòng)破壞的承載力;外部因素主要來(lái)自區(qū)域經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定性、土地綜合管理及法治建設(shè)方面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等.本文綜合考慮國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)脆弱性內(nèi)涵的闡釋和黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀,對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性內(nèi)涵的界定包括兩個(gè)方面:一是土地生態(tài)系統(tǒng)本身所具有的敏感性,是系統(tǒng)自身的一種屬性;二是土地生態(tài)系統(tǒng)受內(nèi)外因素干擾,維持原有土地生態(tài)平衡狀態(tài)的能力.

在界定內(nèi)涵的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)選取的系統(tǒng)性、科學(xué)性和可操作性原則,參考相關(guān)研究[26-27],并結(jié)合研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜多變的特征,從敏感性和脆弱性2個(gè)方面構(gòu)建了土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1).測(cè)算敏感性指數(shù)的10個(gè)指標(biāo)中,前4項(xiàng)反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體情況對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)敏感性的影響;第58項(xiàng)反映了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)造成的土地系統(tǒng)生態(tài)環(huán)境壓力對(duì)敏感性的影響;最后2項(xiàng)土地結(jié)構(gòu)因素是區(qū)域土地生態(tài)系統(tǒng)敏感性特點(diǎn)的直接反應(yīng).測(cè)算應(yīng)對(duì)能力指數(shù)的10個(gè)指標(biāo)中,17選取了區(qū)域經(jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化等相關(guān)指標(biāo)來(lái)反映土地生態(tài)系統(tǒng)治理的社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ);810反映了政府對(duì)區(qū)域土地生態(tài)環(huán)境治理的能力和力度.

表1 土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 研究方法

由于土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性與系統(tǒng)因子擾動(dòng)的敏感程度成正比,與系統(tǒng)對(duì)因子擾動(dòng)的應(yīng)對(duì)能力成反比,脆弱性指數(shù)計(jì)算方法如下:

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是指基于誤差反向傳播算法(BP算法)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其基本思想是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)值和閾值使模型的輸出值盡量接近期望值[28].本文構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如下:

由于一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以精確實(shí)現(xiàn)任意給定的閉區(qū)間的連續(xù)函數(shù)[29],所以本文構(gòu)建3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)(圖1).

圖1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRA)在分析小樣本的指標(biāo)關(guān)聯(lián)問(wèn)題時(shí)準(zhǔn)確性較高,能充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)意義,通過(guò)測(cè)定系統(tǒng)的母序列和子序列,即因變量和自變量,在幾何形狀方面的接近程度來(lái)判斷指標(biāo)關(guān)系是否緊密[30].本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析法來(lái)測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)與土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性之間的關(guān)系,尋求土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素.

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

原始指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2006～2017年黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)19個(gè)縣(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)、《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006～2017年)[31]、《山東省環(huán)境狀況公報(bào)》(2005～2016年)[32]及各縣(市、區(qū))國(guó)土資源志和生態(tài)規(guī)劃等相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料.

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果

以2005~2016年研究區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),依照上述方法構(gòu)建、訓(xùn)練模型并導(dǎo)入數(shù)據(jù)計(jì)算,結(jié)合式(1),得到黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果(2005、2010和2016年評(píng)價(jià)結(jié)果見表2).

表2 2005、2010和2016年研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)

注:為敏感性指數(shù),為應(yīng)對(duì)能力指數(shù),為脆弱性指數(shù).

3.2 土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性時(shí)空演化特征分析

3.2.1 時(shí)序變化趨勢(shì) 繪制研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)敏感性、應(yīng)對(duì)能力和脆弱性指數(shù)變化趨勢(shì)圖(圖2).

圖2 2005~2016年研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)敏感性、應(yīng)對(duì)能力和脆弱性變化趨勢(shì)

由圖2可以看出,2005~2016年黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)能力指數(shù)呈上升趨勢(shì),而敏感性指數(shù)和脆弱性指數(shù)走勢(shì)一致,呈現(xiàn)整體下降、局部波動(dòng)的趨勢(shì),脆弱性指數(shù)由1.244下降到1.113.說(shuō)明在時(shí)間維度上,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能在逐步完善,人地矛盾關(guān)系正在逐步緩和.這與研究區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng),居民生態(tài)意識(shí)逐步增強(qiáng)等息息相關(guān).近年來(lái),研究區(qū)各縣(市、區(qū))不斷加大對(duì)環(huán)境污染的控制和減排力度,同時(shí)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境建設(shè)、土地退化防范等措施,使研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)外要素間的運(yùn)動(dòng)逐步協(xié)調(diào),起到了優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),修復(fù)系統(tǒng)功能的作用,在一定程度上降低了系統(tǒng)的敏感性,提高了系統(tǒng)應(yīng)對(duì)能力.

3.2.2 空間分異格局 綜合考慮黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)特征和現(xiàn)實(shí)的脆弱性狀況,根據(jù)脆弱性指數(shù)的取值范圍,以其平均值=1.158和標(biāo)準(zhǔn)差Std=0.084作為評(píng)價(jià)依據(jù),將劃分為4個(gè)檔次(表3).

為了揭示土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性等級(jí)的空間分布,利用ArcGIS軟件繪制土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性分類的空間演變圖(2005、2010和2016年脆弱性等級(jí)分布見圖3).

表3 土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

由圖3可以看出,研究區(qū)各城市土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性等級(jí)空間分異明顯,呈現(xiàn)整體分散、局部集中的分布態(tài)勢(shì),脆弱性由西到東、由內(nèi)陸到沿海逐漸加劇.脆弱性等級(jí)較高的城市集中于研究區(qū)東部,黃河兩翼輻射區(qū)域內(nèi),說(shuō)明這些區(qū)域系統(tǒng)結(jié)構(gòu)破壞嚴(yán)重,系統(tǒng)功能下降,面對(duì)內(nèi)外擾動(dòng)因素的威脅敏感性凸顯而應(yīng)對(duì)能力不足,系統(tǒng)脆弱性顯著,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的破壞問(wèn)題亟待解決;研究區(qū)西部及南部?jī)?nèi)陸城市脆弱性等級(jí)相對(duì)較低,說(shuō)明研究區(qū)內(nèi),內(nèi)陸城市土地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定,基本功能較為完善,對(duì)內(nèi)外因素?cái)_動(dòng)的敏感性較低而應(yīng)對(duì)能力較強(qiáng);位于東南渤海沿岸的壽光市、寒亭區(qū)和昌邑市處于中等脆弱水平,表明該區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)易受到破壞,尚能維持基本功.與西部?jī)?nèi)陸城市相較而言,東部沿海河口城市長(zhǎng)期以來(lái)受自然環(huán)境影響,土壤沙化、鹽漬化程度更高,且沿海區(qū)域石油、礦產(chǎn)等資源更為豐富,伴隨著以土地資源為代價(jià)的城市化、工業(yè)化的蔓延式擴(kuò)展,土地生態(tài)系統(tǒng)的敏感性狀態(tài)較西部城市更嚴(yán)重,脆弱性特征更顯著.

3.2.3 時(shí)空演化特征分析 結(jié)合表2和圖3可以看出,2005～2016年,黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)19個(gè)縣(市、區(qū))土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性呈現(xiàn)出顯著的時(shí)空演化特征:脆弱性平穩(wěn)型和脆弱性漸低型.慶云、樂陵、高青3個(gè)城市呈現(xiàn)脆弱性平穩(wěn)型特征,脆弱性變化較小;其余城市則呈現(xiàn)脆弱性漸低型特征,脆弱性變化顯著.研究期內(nèi),低脆弱等級(jí)城市由2個(gè)增加到5個(gè),利津縣、濱城區(qū)和惠民縣跨越了2個(gè)脆弱性等級(jí),脆弱性狀況明顯改善.然而,2016年尚有7個(gè)城市(研究區(qū)近一半面積)仍處于較高脆弱等級(jí),說(shuō)明黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)整體處于較高脆弱性水平.這些城市大多隸屬東營(yíng)和濱州兩市.東營(yíng)市油氣資源豐富,是我國(guó)勝利油田所在地,多年油田工業(yè)的發(fā)展帶來(lái)的河流污染、輸油管道泄漏等問(wèn)題對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)的正常運(yùn)行造成嚴(yán)重威脅,同時(shí)快速的城市化發(fā)展使得系統(tǒng)原有的排鹽堿功能遭到嚴(yán)重破壞,土壤鹽漬化問(wèn)題加劇.濱州市則存在土地退化嚴(yán)重,土壤沙化、鹽漬化程度高等問(wèn)題,受土地質(zhì)量限制,土地利用程度低,單位面積經(jīng)濟(jì)承載力低,土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性較高.

3.3 土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性影響因素分析

為進(jìn)一步探明黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)系統(tǒng)脆弱性與影響因素進(jìn)行分析(表4).

表4 研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度

由表4可以看出,地均工業(yè)廢水排放量與土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)關(guān)聯(lián)度系數(shù)最大,為0.912,城鎮(zhèn)失業(yè)率與脆弱性指數(shù)關(guān)聯(lián)度系數(shù)最小,為0.533,說(shuō)明地均工業(yè)廢水排放量對(duì)系統(tǒng)脆弱性影響最顯著,各因素對(duì)脆弱性指數(shù)的影響程度差異較大.地均工業(yè)廢水排放量、鹽堿荒地面積比重、土地利用程度、建成區(qū)綠化覆蓋率、節(jié)能環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重與脆弱性指數(shù)的關(guān)聯(lián)度系數(shù)達(dá)到0.85以上,為研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素.且從整體來(lái)看,敏感性影響因素與脆弱性指數(shù)的關(guān)聯(lián)度系數(shù)比應(yīng)對(duì)能力影響因素相對(duì)較高,說(shuō)明研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)敏感性比應(yīng)對(duì)能力對(duì)脆弱性的影響更顯著.

為分析脆弱性狀況嚴(yán)重城市的主要影響因素,根據(jù)圖3選取2016年系統(tǒng)處于較高脆弱性等級(jí)的7個(gè)城市,分別對(duì)其進(jìn)行脆弱性指數(shù)與影響因素的關(guān)聯(lián)度計(jì)算,篩選影響較高的前4位因素為各市區(qū)的主要影響因素(表5).

表5 研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性主要影響因素

由表5可以看出,東營(yíng)、河口、墾利、廣饒4個(gè)縣(區(qū))土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)的主要影響因素為地均工業(yè)污染物排放量、鹽堿荒地面積比重、政府節(jié)能環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重及自然保護(hù)區(qū)面積的比重;土地利用程度、鹽堿荒地面積比重和建成區(qū)綠化覆蓋率為沾化區(qū)和無(wú)棣縣系統(tǒng)脆弱性指數(shù)的主要影響因素;鹽堿荒地面積比重、自然保護(hù)區(qū)面積比重是萊州市系統(tǒng)脆弱性指數(shù)的主要影響因素.需區(qū)分不同地區(qū),針對(duì)性的采取應(yīng)對(duì)措施.

3.4 政策建議

通過(guò)上述分析,針對(duì)不同區(qū)域從生態(tài)修復(fù)、優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)和節(jié)能減排等方面提出建議.

3.4.1 對(duì)于土地利用率低,鹽堿灘涂面積比重大,土地生態(tài)退化嚴(yán)重的濱州部分城市,應(yīng)加強(qiáng)土地生態(tài)系統(tǒng)的修復(fù)和重建工作,有序推進(jìn)未利用土地的集中開發(fā),擴(kuò)建區(qū)域人工濕地,合理調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu),改善土地空間的無(wú)序擴(kuò)展和資源浪費(fèi)現(xiàn)狀.

3.4.2 對(duì)于脆弱性相對(duì)較低的西部其他城市,要進(jìn)一步完善土地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),強(qiáng)化系統(tǒng)功能,工業(yè)生產(chǎn)中,加快推進(jìn)工業(yè)廢物的集中排放與處理,實(shí)現(xiàn)集群式發(fā)展.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,降低農(nóng)用化肥施用量,并進(jìn)一步增強(qiáng)自然保護(hù)區(qū)的建設(shè),優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu).

3.4.3 對(duì)于以東營(yíng)市為主的石油、化工產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟,資源開發(fā)強(qiáng)度大,但土壤鹽漬化程度高,且工業(yè)污染嚴(yán)重的東部沿海城市,應(yīng)加強(qiáng)工業(yè)企業(yè)節(jié)能減排的政策支持,遏制企業(yè)偷排、超排現(xiàn)象.特別是針對(duì)油氣、鹽堿等傳統(tǒng)資源型支柱產(chǎn)業(yè),增加政府節(jié)能環(huán)保的財(cái)政支出,投資綠化改造關(guān)鍵技術(shù)研發(fā),降低能耗和污染排放,提高資源綜合利用率.此外,要完善海岸防護(hù)設(shè)施,增加沿海防護(hù)林工程體系建設(shè),提高森林覆蓋率.

4 結(jié)論

4.1 整體上看,2005~2016年黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性呈現(xiàn)整體下降、局部波動(dòng)的趨勢(shì),系統(tǒng)敏感性對(duì)脆弱性的影響比應(yīng)對(duì)能力對(duì)脆弱性的影響更為顯著,研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性特征突出.

4.2 脆弱性空間分布呈現(xiàn)整體分散、局部集中,西低東高,由內(nèi)陸到沿海逐漸加劇的態(tài)勢(shì).主要表現(xiàn)出脆弱性平穩(wěn)型和脆弱性漸低型兩個(gè)時(shí)空演化特征,受油氣化工產(chǎn)業(yè)無(wú)序發(fā)展及土壤鹽堿化程度高、土地系統(tǒng)本底脆弱的影響,隸屬東營(yíng)和濱州兩市的部分縣級(jí)城市脆弱性等級(jí)較高.

4.3 地均工業(yè)污染物排放量、鹽堿荒地面積比重、土地利用程度、建成區(qū)綠化覆蓋率、節(jié)能環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重為系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素,在多重系統(tǒng)動(dòng)力的作用下,研究區(qū)土壤鹽堿、沙化程度較大.在工業(yè)化、農(nóng)業(yè)化推進(jìn)過(guò)程中,產(chǎn)業(yè)布局失衡,采用粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,加劇了系統(tǒng)脆弱性.城鎮(zhèn)化發(fā)展促進(jìn)了人口和產(chǎn)業(yè)的集聚,優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)布局和資源配置,在一定程度上緩解了土地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性壓力.

[1] 黃河清,甄 霖,閆惠敏.土地系統(tǒng)的脆弱性及其恢復(fù)力建設(shè) [J]. 中國(guó)科學(xué)院院刊, 2009,24(6):649-654.Huang Q H, Zhen L, Yan H M. Current status of the vulnerability of land systems in China and some considerations on strategies for resilience building [J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2009,24(6):649-654.

[2] 程 鈺,王亞平,張玉澤,等.黃河三角洲地區(qū)人地關(guān)系演變趨勢(shì)及其影響因素 [J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2017,37(2):83-89,97.Cheng Y, Wang Y P, Zhang Y Z, et al. The evolution trend and driving factors of man-land relationship about the Yellow River Delta Area [J]. Economic Geography, 2017,37(2):83-89,97.

[3] Timmerman P. Vulnerability, resilience and the collapse of society [R]. Toronto: Institute for Environmental Studies, University of Toronto, 1981.

[4] 史培軍,王靜愛,陳 婧,等.當(dāng)代地理學(xué)之人地相互作用研究的趨向——全球變化人類行為計(jì)劃(IHDP)第六屆開放會(huì)議透視 [J]. 地理學(xué)報(bào), 2006,61(2):115-126. Shi P J, Wang J A, Chen J, et al. The future of human-environment interaction research in geography: lessons from the 6th Open Meeting of IHDP [J]. Acta Geographica Sinica, 2006,61(2):115-126.

[5] 李 鶴.東北地區(qū)礦業(yè)城市脆弱性特征與對(duì)策研究 [J]. 地域研究與開發(fā), 2011,30(5):78-83.Li H. Vulnerability of mining cities in Northeast China and its control measures [J]. Areal Research and Development, 2011,30(5):78-83.

[6] Gallopín G C. Linkages between vulnerability, resilience, and adaptive capacity [J]. Global Environmental Change, 2006,16(3):293-303.

[7] 徐 君,李貴芳,王育紅.生態(tài)脆弱性國(guó)內(nèi)外研究綜述與展望[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理, 2016,30(4):149-162. Xu J, Li G F, Wang Y H. Review and prospect of research on ecological vulnerability in China and abroad [J]. East China Economic Management, 2016,30(4):149-162.

[8] Risser P G.The status of the science examining ecotones [J]. Bioscience, 1995,45(5):318-325.

[9] 牛文元.生態(tài)環(huán)境脆弱帶ECOTONE的基礎(chǔ)判定 [J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 1989,9(2):97-105. Niu W Y.The discriminatory index with regard to the weakness, overlapness, and breadth of ECOTONE [J]. Acta Ecologica Sinica, 1989,9(2):97-105.

[10] 趙 珂,饒 懿,王麗麗,等.西南地區(qū)生態(tài)脆弱性評(píng)價(jià)研究——以云南、貴州為例 [J]. 地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù), 2004,15(2):38-42. Zhao K, Rao Y, Wang L L, et al. Evaluation of ecological fragility in soutwest of China [J]. Journal of Geological Hazards and Environment Preservation, 2004,15(2):38-42.

[11] 安宏鋒,徐 浩,安 寧,等.喀斯特山區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性綜合評(píng)價(jià)——以貴州省黔中地區(qū)為例 [J]. 環(huán)境影響評(píng)價(jià), 2016,38(4):51-56.An H F, Xu H, An N, et al. Comprehensive evaluation of eco- environmental vulnerability in Karst Mountain areas: A case study of the central region of Guizhou province [J]. Environmental Impact Assessment, 2016,38(4):51-56.

[12] IPCC. Climate change 2001: impacts, adaptation and vulnerability [R]. United Kingdom: Cambridge University Press, 2001:75-103.

[13] 趙 源,黃成敏,溫軍會(huì).土地系統(tǒng)脆弱性研究進(jìn)展和展望 [J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2013,34(5):121-127. Zhao Y, Huang C M, Wen J H. Research progress and prospect of land system vulnerability [J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2013,34(5):121-127.

[14] 蘇 飛,張平宇.中國(guó)區(qū)域能源安全供給脆弱性分析 [J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2008,18(6):94-99.Su F, Zhang P Y. Vulnerability analysis of regional energy security supply in China [J]. China Population, Resources and Environment, 2008,18(6):94-99.

[15] 王肖敏,彭 飛,韓增林.基于SPA的海洋產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)脆弱性與障礙因素研究——以中國(guó)沿海地區(qū)為例 [J]. 資源開發(fā)與市場(chǎng), 2015, 31(2):166-171. Wang X M, Peng F, Han Z L. Analysis of marine industrial system vulnerability and obstacle factors based on Set Pair Analysis: A case study of the coastal provinces of China [J]. Resource Development & Market, 2015,31(2):166-171.

[16] 裴 歡,王曉妍,房世峰.基于DEA的中國(guó)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性評(píng)價(jià)及時(shí)空演變分析 [J]. 災(zāi)害學(xué), 2015,30(2):64-69.Pei H, Wang X Y, Fang S F. Study on temporal-spatial evolution of agricultural drought vulnerability of China based on DEA mode [J]. Journal of Catastrophology, 2015,30(2):64-69.

[17] Alcamo J, Acosta-Michlik L, Carius A, et al.A new approach to quantifying and comparing vulnerability to drought [J]. Regional Environmental Change, 2008,8(4):137-149.

[18] 徐留興,常 毅,趙 源.基于生態(tài)足跡的滎經(jīng)縣土地系統(tǒng)脆弱性分析 [J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015,43(31):14-17.Xu L X, Chang Y, Zhao Y. Land system vulnerability analysis based on ecological footprint in Yingjing [J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2015,43(31):14-17.

[19] 孟 超,胡 健.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)煤炭安全評(píng)價(jià)研究[J]. 科研管理, 2016,37(8):153-160. Meng C, Hu J. A research on China’s coal mine safety evaluation based on BP neural network [J]. Science Research Management, 2016, 37(8):153-160.

[20] Salvati L, Zitti M. Assessing the impact of ecological and economic factors on land degradation vulnerability through multiway analysis [J]. Ecological Indicators, 2009,9(2):357-363.

[21] 胡喜生,洪 偉,吳承禎,等.福州市土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空分異特征[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2013,33(5):881-888. Hu X S, Hong W, Wu C Z, et al. Spatiotemporal differentiation of land eco-system service in Fuzhou City [J]. China Environmental Science, 2013,33(5):881-888.

[22] Metzger M J, Rounsevell M D A, Acosta-Michlik L, et al. The vulnerability of ecosystem services to land use change [J]. Ecosystems and Environment, 2006,114(1):69-85.

[23] 盛中華,董會(huì)忠,殷秀清,等.基于熵權(quán)可拓模型的土地利用規(guī)劃環(huán)境影響評(píng)價(jià)——以黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例 [J]. 資源開發(fā)與市場(chǎng), 2017,33(12):1433-1438.Sheng Z H, Dong H Z, Yin X Q, et al. Environmental Impact Assessment of land use planning based on entropy weight and extension model: A case study in Yellow River Delta Efficient Eco-economic Zone [J]. Resource Development & Market, 2017, 33(12):1433-1438.

[24] 程 鈺,王亞平,張玉澤,等.黃河三角洲地區(qū)人地關(guān)系演變趨勢(shì)及其影響因素 [J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2017,37(2):83-89,97.Cheng Y, Wang Y P, Zhang Y Z, et al. The evolution trend and driving factors of man-land relationship about the Yellow River Delta Area [J]. Economic Geography, 2017,37(2):83-89,97.

[25] 董會(huì)忠,吳 朋,萬(wàn)里洋.基于NC-AHP的區(qū)域生態(tài)安全評(píng)價(jià)與預(yù)警——以黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例 [J]. 科技管理研究, 2016,36(9):79-84,88.Dong H Z, Wu P, Wan L Y. Evaluation and early-warning of regional ecological security based on NC-AHP: A case study of the efficient ecological economic zone of the Yellow river Delta [J]. Science and Technology Management Research, 2016,36(9):79-84,88.

[26] 許倍慎,周 勇,徐 理,等.湖北省潛江市土地生態(tài)脆弱性時(shí)空分析 [J]. 中國(guó)土地科學(xué), 2011,25(7):80-85. Xu B S, Zhou Y, Xu L, et al. Spatio-temporal analysis on the land ecological vulnerability in Qianjiang City, Hubei Province [J]. China Land Science, 2011,25(7):80-85.

[27] Pei H, Fang S F, Lin L, et al. Methods and applications for ecological vulnerability evaluation in a hyper-arid oasis: a case study of the Turpan Oasis, China [J]. Environmental Earth Sciences, 2015,74(2): 1449-1461.

[28] Widrow B D. Learning in artificial neural networks a statistical perspeetive [J]. Neural Computation, 1989,1(4):425-464.

[29] Robert H N. Theory of the backpropagation neural network [C]. The International Joint Conference on Neural Networks, 1989:593-605.

[30] 譚學(xué)瑞,鄧聚龍.灰色關(guān)聯(lián)分析:多因素統(tǒng)計(jì)分析新方法 [J]. 統(tǒng)計(jì)研究, 1995,(3):46-48. Tan X R, Deng J L. Gray correlation analysis: A new method of multivariate statistical analysis [J]. Statistical Research, 1995(3):46- 48.

[31] 2017山東統(tǒng)計(jì)年鑒 [M]. 北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2017:45-236. Shandong statistical yearbook: 2017 [M]. Beijing: China Statistics Press, 2017:45-236.

[32] 山東省環(huán)境保護(hù)廳.2016山東省環(huán)境狀況公報(bào)[EB/OL].http: //xxgk.sdein.gov.cn/xxgkml/hjzkgb/201706/t20170602_1122660.html, 2017-06-02. Environmental Protection Department of Shandong Province. Shandong Environmental State Bulletin: 2016 [EB/OL].http:// xxgk. sdein. gov.cn/xxgkml/hjzkgb/ 201706/ t20170602_1122660.html, 2017-06-02.

The time-space evolution characteristics of the vulnerability of land ecosystems and influencing factors: A case study of the Yellow River Delta Efficiency Eco-economic Zone.

ZHANG Shuai, DONG Hui-zhong*, ZENG Wen-xia

(School of Management, Shandong University of Technology, Zibo 255012, China)., 2019,39(4)：1696~1704

The BP artificial neural network model was used to conduct comprehensive evaluations and spatio-temporal evolution analyses of land ecosystem vulnerability in the efficiency eco-economic zone of the Yellow River Delta, then the grey correlation degree model was applied to explore the influencing factors. The results showed that the land ecosystem vulnerability decreased to 1.113 in 2016 from 1.244 in 2005 in the study area, and improved gradually. The vulnerability gradually increased from the west to the east and from the inland to the coastal, which showed two evolutionary characteristics: steady vulnerability type and lower vulnerability type. Average industrial wastewater discharge, proportion of saline-alkali wasteland, the degree of land use, the green coverage of built-up areas, and the proportion of energy-saving and environmental protection expenditures to fiscal expenditures were the main influencing factors of systemic vulnerability. Therefore, the policy focus of reducing the vulnerability of land ecosystems should be on ecological restoration, land utilization structure optimization, energy conservation and emission reduction.

land ecosystem；vulnerability；BP artificial neural network；spatiotemporal evolution

X171

A

1000-6923(2019)04-1696-09

2018-09-17

山東省重大理論與實(shí)踐問(wèn)題研究專項(xiàng)(18BSJJ05)

*責(zé)任作者, 教授, sdutdhz@126.com

張 帥(1991-),女,河北唐山人,山東理工大學(xué)碩士研究生,主要從事管理科學(xué)理論與方法研究.發(fā)表論文1篇.