基于景觀生態(tài)思維的南昌市土地生態(tài)風險時空特征分析

余 敦, 梁珍寶, 肖志娟, 孫聰康, 鄭媛媛

(1.江西農(nóng)業(yè)大學 國土資源與環(huán)境學院, 南昌 330045; 2.江西農(nóng)業(yè)大學江西省鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點實驗室; 3.吉水縣自然資源局, 江西 吉水 331600)

長期以來，城鎮(zhèn)化發(fā)展與生態(tài)風險管護都是備受關注的焦點問題，二者均是以土地利用為紐帶和接口，耦合社會經(jīng)濟因素實現(xiàn)形態(tài)轉型的過程[1-2]。不同強度的土地利用方式支配著不同規(guī)模的物質、信息和能量的流通，從而影響生態(tài)系統(tǒng)的結構與功能，進而導致種群、景觀甚至整個生態(tài)系統(tǒng)遭受生態(tài)風險[3]。伴隨著城鎮(zhèn)化進程加快，水土流失加劇、森林覆蓋率下降等生態(tài)問題逐漸凸顯，生態(tài)系統(tǒng)平衡受到?jīng)_擊，土地利用變化已成為生態(tài)風險加劇與生態(tài)安全降低的主要原因之一[4]。從土地利用的角度展開生態(tài)風險評價及空間演變規(guī)律研究是加強生態(tài)文明建設的現(xiàn)勢需求，對于人與自然和諧相處、實現(xiàn)城鎮(zhèn)化與生態(tài)空間可持續(xù)發(fā)展具有重要指示意義。

生態(tài)系統(tǒng)是土壤、水文、氣候環(huán)境等地理空間實體作用下的典型開放型復雜系統(tǒng)[5-6]，因而，生態(tài)風險具有區(qū)域累積性、空間異質性、尺度差異性等地學特征[7]。當前，關于生態(tài)風險的研究主要集中于以環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎的生態(tài)風險定量評價[8]、風險源與風險受體分析[9-10]以及生態(tài)風險調控對策研究等方面。與此同時，從土地利用視角關注特定景觀類型生態(tài)效應并做出生態(tài)風險判定，這方面的研究正逐步加強。楊陽等[11]以遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過解譯海壇島的生態(tài)景觀類型，對該區(qū)域近十年生態(tài)風險展開時空變化分析。汪翡翠等[12]利用土地數(shù)據(jù)，選取斑塊密度等景觀格局指數(shù)，構建了京津冀城市群生態(tài)風險評價體系，并分析了研究區(qū)不同風險級別區(qū)域的轉移特征。呂樂婷等[13]對細河流域土地利用生態(tài)風險分布特征及時空變化規(guī)律進行了闡述。已有研究體現(xiàn)了基于土地利用景觀格局進行生態(tài)風險研究的優(yōu)勢，豐富了生態(tài)學的研究范疇，但仍需從以下幾方面進行補充：首先，已有的文獻大都以市縣行政區(qū)、湖泊流域[14]、等間距規(guī)則的網(wǎng)格為研究單元，缺乏更小尺度單元的研究(如村級尺度)，基于格網(wǎng)的成果忽視了生態(tài)風險的局部差異，且難以為行政區(qū)提供具有明確指向性的決策參考依據(jù)；其次，已有研究對于長時間序列下土地利用生態(tài)風險的變化特征尚且不足，尤其是利用探索性空間數(shù)據(jù)分析生態(tài)風險的空間演變規(guī)律明顯不足；再次，已有研究較多依賴于經(jīng)典統(tǒng)計分析，難以準確反映生態(tài)風險的隨機性、結構性、獨立性和相關性等局部特征，而局部特征是揭示生態(tài)風險變化的機理及驅動因素的關鍵所在，是科學制定調控機制的重要參考依據(jù)。景觀生態(tài)學注重生態(tài)系統(tǒng)整體性特征，更強調系統(tǒng)內各局部所處的狀態(tài)[15]。因此，為凸顯應用生態(tài)學的實用性及潛力，更好地服務于景觀生態(tài)規(guī)劃，有必要開展小尺度范圍的生態(tài)風險評價，同時加強生態(tài)風險空間異質性及空間關聯(lián)模式研究。

南昌市位于鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)生態(tài)屏障的咽喉地帶，是長江流域的經(jīng)濟交流和文化傳播樞紐，也是全國重要的生態(tài)產(chǎn)業(yè)中心。隨著城鎮(zhèn)化進程提速，建設用地面積迅速增加，景觀多樣性下降。切實降低生態(tài)系統(tǒng)受土地利用方式干擾的風險，加強城市生態(tài)空間研究，實現(xiàn)經(jīng)濟資源環(huán)境協(xié)調發(fā)展，是南昌市亟待解決的重要問題?；诖?，本研究以南昌市2005年、2011年、2017年遙感影像為數(shù)據(jù)源，基于景觀生態(tài)學思想構建生態(tài)風險評價體系，以行政村為評價單元展開土地生態(tài)風險評價，并運用地統(tǒng)計學空間自相關、變異函數(shù)分析等研究方法，以地理+生態(tài)模式剖析土地利用變化下的生態(tài)效應。旨在為破解南昌市生態(tài)空間的復雜性和相互制約性問題，實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)維護和促進城市生態(tài)空間管護與規(guī)劃提供決策參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)概況

南昌市位于江西省中北部、贛江撫河下游、鄱陽湖西南岸，地理位置為115°27′—116°35′E，28°10′—29°11′N。屬于亞熱帶濕潤季風氣候，氣候濕潤溫和，光照充足，冬短夏長、四季分明。市轄南昌縣、進賢縣等3縣6區(qū)1 171個村級行政單位，土地面積約7 137 km2，2017年全市人口達到546.4萬人。土地利用類型主要有耕地、林地、草地、水域等，土地資源豐富。近十多年來，城鎮(zhèn)化水平快速發(fā)展，城市規(guī)模和城鎮(zhèn)人口不斷提升，產(chǎn)業(yè)布局不斷調整和集聚。全市地區(qū)生產(chǎn)總值由2013年的3 336.03億元增長到2017年的5 003.19億元，建設用地面積由2005年的532.64 km2增長至2017年的613.17 km2。原有穩(wěn)定的自然、半自然景觀被開發(fā)成建設用地，各土地景觀類型發(fā)生了劇烈變化，景觀格局趨于破碎化和異質化，由此產(chǎn)生了一系列景觀生態(tài)風險問題。在打造國家生態(tài)文明試驗區(qū)(江西)“南昌樣板”的建設進程中，建成系統(tǒng)性、完整性和具有南昌特色的生態(tài)綠色發(fā)展新路徑是南昌市堅定不移的戰(zhàn)略抉擇。因此，以南昌市為研究對象，從景觀生態(tài)視角開展土地生態(tài)風險研究對于正確處理南昌經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關系，探索保持生態(tài)環(huán)境承載力與經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模基本平衡的發(fā)展方式具有重要現(xiàn)勢意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究使用的數(shù)據(jù)主要有：遙感影像數(shù)據(jù)、基礎地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)等。其中，遙感影像數(shù)據(jù)從USGS官網(wǎng)下載(http:∥www.usgs.gov/)，影像成像時間為8—10月，云量控制在10%以內。1995年和2005年采用分辨率為30 m的TM數(shù)據(jù)，2015年則采用分辨率為15 m的OLI數(shù)據(jù)?；A地理數(shù)據(jù)主要是南昌市行政區(qū)劃矢量圖，數(shù)據(jù)來源于江西省自然資源廳基礎地理信息中心。社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于南昌市統(tǒng)計年鑒(2005—2017年)、國民經(jīng)濟與社會發(fā)展公報和文獻資料。另外，還有林業(yè)局、農(nóng)業(yè)局等職能單位提供的相關資料。

首先，利用ENVI5.1軟件對遙感影像進行幾何轉換、大氣校正、圖像增強等預處理工作，使所有遙感圖像具有相同的投影，地物反射光譜特性盡可能恢復以及重點地物的特征更加明顯。然后，借助eCognition 8.7和ArcGIS 10.2平臺將南昌市土地利用類型按IGBP標準分為：耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6種類型。而后，隨機選取POI點構建誤差矩陣，對解譯結果進行精度驗證。三期解譯結果的Kappa系數(shù)為0.81，0.84，0.87，總體精度達到78.69%，81.16%，84.28%，影像解譯效果滿足研究的要求。最后，通過ArcGIS 10.2空間分析功能將土地利用數(shù)據(jù)與行政村界線進行疊置，利用區(qū)統(tǒng)計分析功能計算每個評價單元的數(shù)據(jù)值。

2 研究方法

2.1 土地利用空間格局分析

基于遙感影像獲得南昌市2005—2017年土地利用矢量數(shù)據(jù)，與村行政邊界進行疊加分析，得到各村級行政單位的土地利用數(shù)據(jù)。土地利用動態(tài)度能定量直觀地體現(xiàn)某時期區(qū)域內土地變化的速度和結果。因此，本文選用綜合土地利用動態(tài)度對研究單元內土地利用過程的變化情況進行測度，計算方法參考相關文獻[3，16]。

2.2 景觀生態(tài)風險評價模型構建

生態(tài)系統(tǒng)所處的狀況或事件發(fā)生的條件類型不同，對生態(tài)系統(tǒng)造成的傷害存在差異，因此可將景觀生態(tài)風險定義為風險概率與景觀損失度不同概率的組合結果[17-18]。具體表現(xiàn)為景觀的豐度、斑塊密度或多樣性指數(shù)發(fā)生改變?；谝延袑ν恋乩梅绞疆a(chǎn)生累積生態(tài)效應的文獻研究[12,19]，并結合研究區(qū)實際情況，本文基于景觀生態(tài)損失度指數(shù)(LLi)構建生態(tài)風險指數(shù)(ERK)計算模型，其計算公式如下：

(1)

式中：ERK為第K研究單元生態(tài)風險值；AKi為第K研究單元i類景觀面積；AK為第K研究單元景觀總面積；LLi為生態(tài)損失度指數(shù)。生態(tài)損失度指數(shù)(LLi)可由景觀干擾度指數(shù)(Ui)與景觀脆弱性(Si)兩者乘積的平方根。其計算公式如下：

(2)

Ui=aCi+bNi+cFi

(3)

式中：Ci為景觀破碎度；Ni為景觀分離度；Fi為景觀分維度；a，b，c分別為3類景觀指標的權重，且a+b+c=1。借鑒已有研究，3類景觀指標的權重分別取值0.5，0.3，0.2。Ci，Ni和Fi的計算方法參考文獻[12,14,19]。大量文獻資料[12-14,17,19]表明，景觀脆弱性(Si)是表征景觀系統(tǒng)難以承受不良事件發(fā)生概率的指標。不同景觀類型代表的生態(tài)系統(tǒng)中，呈現(xiàn)出未利用地的脆弱性最大，水域次之，建設用地脆弱性最小的生態(tài)脆弱規(guī)律。因此，本文對建設用地、林地、草地、耕地、水域、未利用地6種景觀生態(tài)類型的脆弱性(Si)依次賦值為1～6。

2.3 生態(tài)風險空間分析

生物間及生物與非生物間的相互作用都是生態(tài)風險變化的重要原因，因此，生態(tài)風險的空間依賴性分析至關重要。本文在評價各研究單元生態(tài)風險的基礎上，著重描述生態(tài)風險在空間上的聚集性、隨機性等分布特征，以及確定影響空間格局的相關關系。

(1) 空間自相關分析。采用Moran′sI值判定研究區(qū)范圍內空間某位置生態(tài)風險值與其相鄰位置的風險值是否相關，輔以局部空間自相關探尋局部空間聚集模式。Moran′sI值表示空間關聯(lián)程度大小，Moran′sI值取值范圍為-1～1，Moran′sI<0表示負相關，Moran′sI=0表示不相關，Moran′sI>0表示正相關。使用LISA空間關聯(lián)局域指標分析局部變量的空間相關性特征，LISA將空間不同的聚類現(xiàn)象分為：HH型(高高值集聚)、LL型(低低值集聚)、LH型(高值包圍低值集聚)、HL型(低值包圍高值集聚)4種類型[20-21]。計算公式如下：

全局空間自相關

(4)

(5)

(6)

(2) 變異函數(shù)分析。變異函數(shù)能對生態(tài)風險的空間變異特征以及不同方向的變異情況進行描述，既能很好地兼顧區(qū)域化變量的隨機性，又能反映其結構性。變異函數(shù)模型利用塊金值C0反映區(qū)域化變量Z(x)內部隨機性的可能程度?；_值C+C0反映區(qū)域化變量變化幅度的大小，即反映區(qū)域化變量在研究范圍內變異的強度，基臺值越高，區(qū)域生態(tài)風險狀況的空間異質性越強。塊金基臺比C0/C+C0表示由隨機性因素引起的變異程度占總變異程度的比例，此比值越高，隨機性因素影響越大。各指標含義及計算方法參考文獻[22]。本研究利用GS+7.0軟件計算變異函數(shù)，計算公式如下：

(7)

式中：?(h)為試驗變異函數(shù)；N(h)為樣點對的個數(shù)；Z(xi)與Z(xi+h)分別表示空間位置xi和xi+h處的生態(tài)風險值。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化分析

南昌市2005—2017年土地利用變化結果表明(表1，表2)，林地主要分布于贛江西岸的灣里區(qū)，且東南方向隨地形起伏呈帶狀分布。水域主要包括鄱陽湖、軍山湖以及贛江等河流。耕地分布于地勢較平坦的中部區(qū)域。建設用地擴張趨勢明顯。研究期內，土地利用數(shù)量和結構發(fā)生了顯著變化，各土地利用類型間存在相互轉化特征。2005—2011年，耕地面積減少了87.14 km2，其中林改耕地面積62.95 km2；草地面積減少了8.53 km2，其中7.74 km2轉化為耕地；建設用地面積增加了80.53 km2，建設占用耕地120.69 km2，有36.18 km2建設用地復墾為耕地，這主要是因為部分農(nóng)村居民點和礦山整治改良。水域和未利用地面積均有不同程度的減少，林地面積有所增長。2011—2017年，建設用地面積增加了72.20 km2，仍保持增長趨勢；林地是其他用地類型補充的主要來源；水域面積由減少轉為增加；耕地、林地和未利用地面積仍是減少態(tài)勢。

總體而言，2005—2017年生態(tài)用地呈現(xiàn)面積減少的趨勢，尤其是草地和耕地。建設用地、林地和水域面積呈現(xiàn)增長態(tài)勢，其中建設用地面積增長152.74 km2，增長率為28.68%；林地面積增長31.13 km2，增長率為2.63%。草地、耕地與未利用地面積皆不同程度減少，其中耕地面積減少最大，為142.19 km2。動態(tài)度分析結果表明(圖1)，兩時期內動態(tài)度高值區(qū)都位于南昌市中心城區(qū)，其他區(qū)域呈團狀分布。與2005—2011年相比，2011—2017年動態(tài)度高值區(qū)從東湖區(qū)、西湖區(qū)向新建區(qū)轉移，高值區(qū)域呈收縮態(tài)勢。變異系數(shù)由2005—2011年的1.05增長至1.57，這說明不同區(qū)域的動態(tài)度分化差異更加明顯，動態(tài)度空間差異性增大。

表1 2005-2011年土地利用轉移矩陣

表2 2011-2017年土地利用轉移矩陣

3.2 景觀生態(tài)風險時空特征分析

3.2.1 變異函數(shù)分析 利用公式(1)—(3)計算得到每一個研究單元的生態(tài)風險值，然后賦值到中心點，最后基于GS+7.0軟件平臺進行變異函數(shù)擬合分析。經(jīng)對數(shù)轉換后，3個時期的生態(tài)風險值均與具有基臺值的指數(shù)模型匹配度最佳，決定系數(shù)R2分別為0.987，0.998，0.912，模型擬合效果良好(表3)。塊金值C0均大于0.3，且呈遞減趨勢，其中2011—2017年下降值更大。這說明，在某研究尺度范圍內，生態(tài)風險具有內部變異性，且這種內部變異由隨機性因素引起的可能性越來越低。2005年基臺值最大，該時期南昌市的生態(tài)狀況空間異質性最強，至2017年，基臺值下降至0.604 2，說明生態(tài)風險空間分布均衡性有上升趨勢，空間差異逐漸縮小。2005—2017年，塊金效應值略微增長、變化不大，變程由117.6 km增大至288 km，隨機性因素仍是南昌市土地利用生態(tài)風險指數(shù)空間變異的主導因素。

圖1 研究區(qū)土地利用動態(tài)度空間分布

表3 土地利用生態(tài)風險值變異函數(shù)擬合參數(shù)

以順時針45°為方向，對各個方向的空間變異性進行研究，結果見圖2?？梢?，3個時期各方向的變異特征基本一致。45°方向上的變異程度最大，各方向的變異程度呈現(xiàn)45°>90°>0°>135°的趨勢。以村為采樣單元時，生態(tài)風險值具有中等水平的空間相關性，且空間自相關范圍變大。土壤條件、地形差異等結構性因素與隨機性因素(如尺度)引起生態(tài)風險空間變異比例相當[23]。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，土地利用、產(chǎn)業(yè)模式等人為活動構成的隨機性因素對于生態(tài)風險空間變異的驅動力越來越大。

圖2 土地利用生態(tài)風險各向異性

3.2.2 生態(tài)風險時空變化分析 基于變異函數(shù)各參數(shù)的分析結果，在ArcGIS中利用普通克里格插值方法進行生態(tài)風險值插值(圖3)。根據(jù)插值結果，按照自然斷點法的原則將生態(tài)風險值分為5類[24]：低風險區(qū)(ERk<0.173)、較低風險區(qū)(0.173≤ERk<0.251)、中風險區(qū)(0.251≤ERk<0.415)、較高風險區(qū)(0.415≤ERk<0.675)和高風險區(qū)(ERk≥0.675)，并統(tǒng)計各風險區(qū)的面積情況(表4)。

從圖3可知，生態(tài)風險值呈現(xiàn)西南與東北兩翼高、中間圈層式延伸的分布特點。2005年，南昌市轄區(qū)內處于低風險區(qū)和較低風險區(qū)的面積分別為2 631.08 km2，2 639.72 km2，共占研究區(qū)面積的73.85%，這部分區(qū)域主要以贛江為軸、向四周擴散。較高風險區(qū)和高風險區(qū)主要位于西南邊陲，兩個區(qū)域的總面積為291.52 km2，占比4.08%。2005—2011年，低風險區(qū)有向較低風險區(qū)轉移的趨勢，主要存在于毗鄰鄱陽湖的昌北地區(qū)、贛江西岸，該區(qū)域是贛江新區(qū)昌九產(chǎn)業(yè)廊的核心發(fā)展地段，經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結構以農(nóng)業(yè)向工業(yè)制造業(yè)轉型，土地利用模式及效率發(fā)生了較大改變。同時，較高風險區(qū)的面積由98.38 km2增長至366.96 km2，變化的區(qū)域同樣位于贛江新區(qū)的核心發(fā)展區(qū)。2011—2017年，中風險區(qū)的面積有較大變化，由1 158.07 km2增加至1 762.12 km2，增加了8.46%。由圖3可知，這部分區(qū)域主要為南昌市中心城區(qū)，且在2011年中風險區(qū)的基礎上向外蔓延。該時期內，南昌市城市的結構和功能區(qū)劃發(fā)生了較大變化，城市形態(tài)從單中心、高集中向多中心、多群體的轉變[25]，城市建筑密度顯著增加，自然景觀的景觀優(yōu)勢進一步降低。隨著環(huán)鄱陽湖地區(qū)生態(tài)風險防范意識提高、生態(tài)產(chǎn)業(yè)體系轉型升級，土地利用結構更加合理化，瀕臨鄱陽湖區(qū)域由較高風險區(qū)演變成中風險區(qū)，該區(qū)域土地利用生態(tài)風險狀況得到好轉。

圖3 南昌市土地利用生態(tài)風險空間分布

總體而言，從2005—2017年，南昌市西南邊陲始終處于高風險區(qū)域，未發(fā)生明顯改變；較高風險區(qū)面積起初出現(xiàn)大幅增長，后又回落基期年水平；在中低風險區(qū)，生態(tài)風險值有逐漸增大趨勢，低風險向較低風險或中風險惡化演替的趨勢明顯。

表4 南昌市土地利用生態(tài)風險各等級區(qū)域面積 km2

3.3 生態(tài)風險空間集聚特征分析

采用Geoda軟件對南昌市土地利用生態(tài)風險空間自相關特征進行驗證。南昌市2005年、2011年、2017年生態(tài)風險值的Moran′sI值分別為0.451 9，0.424 3，0.401 0，呈波動下降趨勢，結果與變異函數(shù)分析結果一致。這表明，研究期間南昌市土地利用生態(tài)風險結構和分布模式并不是隨機無序的，而是具有一定的空間分布規(guī)律，即生態(tài)風險呈現(xiàn)空間正相關特性。具體而言，在一定距離閾值范圍內，土地利用生態(tài)風險高的區(qū)域，其鄰居對象生態(tài)風險值亦高，土地利用生態(tài)風險低值區(qū)域，其鄰居對象生態(tài)風險值亦低。

由局部自相關分析得到LISA聚集結果(圖4)，3個時期的生態(tài)風險值均以HH型和LL型分布為主。其中，2005年HH型主要以組團狀分布于南昌市中心城區(qū)、東北方向以及西南方向。這可能是因為中心城區(qū)經(jīng)濟活動較為集中，土地利用類型以建設用地為主，且中心城區(qū)的景觀較為破碎，難以形成大面積集中式的生態(tài)景觀，因而，這部分區(qū)域為高生態(tài)風險值。東北方向的HH區(qū)域毗鄰永修縣、瀕臨鄱陽湖，這可能是因為伴隨著南昌市城市發(fā)展及經(jīng)濟建設、“昌九一體化”穩(wěn)步推進，不得以“填湖造地”，導致具有高生態(tài)價值的水域和濕地被破壞，從而增加了該區(qū)域的生態(tài)風險。西南方向的HH區(qū)域主要是新建區(qū)石崗鎮(zhèn)和松湖鎮(zhèn)部分區(qū)域，此為高安市、豐城市和南昌市交界地帶。石崗鎮(zhèn)丘陵山地較多，土壤侵蝕速率較大，且水土流失嚴重。松湖鎮(zhèn)地勢平坦、交通便利，是重要的商品糧輸出基地，土地利用趨于多樣化，生態(tài)風險抗干擾性較弱。LL區(qū)域主要以帶狀分布于南昌縣、新建縣、進賢縣邊緣交錯地帶，該地帶土地利用類型以林地或耕地為主，土地利用趨于穩(wěn)定，景觀類型受外界干擾程度較低。南昌縣境內的LL區(qū)域主要為地勢平坦且集中連片的耕地，景觀連通性較好、抗干擾性強。LH和HL區(qū)域呈零星狀分布，無明顯分布規(guī)律。至2011年，HH聚集區(qū)略有收縮趨勢，瀕臨鄱陽湖地區(qū)不再呈生態(tài)風險高值聚集區(qū)，這可能是得益于2009年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)納入國家級戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，社會各界加強了對于生態(tài)保護的行為。LL聚集區(qū)收縮較為明顯，但仍以帶狀型分布于行政區(qū)的邊界處。至2017年，瀕臨鄱陽湖的東北區(qū)域呈現(xiàn)高值聚集特征，且與前兩個時期相比，面積明顯增大。經(jīng)過十多年的發(fā)展，工業(yè)、制造業(yè)都發(fā)展較成熟，過于密集的產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能使土地生態(tài)承載力處于滿載或超載狀態(tài)，這對于生態(tài)環(huán)境的保護是不利的。在西湖區(qū)和東湖區(qū)等中心城區(qū)，LL聚集區(qū)有向HL、HH聚集區(qū)轉型的趨勢，中心城區(qū)是人口較為集中的區(qū)域，城鎮(zhèn)化水平較高，難以形成結構完整、功能齊全的景觀類型，故而中心城區(qū)土地利用生態(tài)風險不容樂觀。灣里區(qū)與安義縣交界地帶演化成為LL聚集區(qū)，該區(qū)域植被覆蓋度高，人類活動對生態(tài)風險擾動影響較弱。

圖4 生態(tài)風險局部空間自相關集聚圖

4 討 論

南昌市作為長江中下游典型的河流城市，贛江自西南向東北流經(jīng)研究區(qū)，與城市呈45°之勢。有研究指出，河流是城市誕生的搖籃，也是最為關鍵的資源和環(huán)境載體，對于城市的發(fā)展起到重要的推動作用。本研究結果表明，贛江河岸兩側的土地利用動態(tài)度普遍高于其他區(qū)域，且生態(tài)風險值變化比其他區(qū)域更劇烈，從各向異性分析結果也可以得出，45°方向上土地生態(tài)風險值的變異程度最大。本文研究結果與實際情況相吻合，河流對于城市的影響是顯而易見的。河岸兩側的土地利用動態(tài)度和人類活動比其他區(qū)域更為強烈，導致土地利用景觀的破碎度和分離度變化較為劇烈，生態(tài)風險也有向高等級轉化的趨勢[25-26]。

就本文而言，由于土地利用格局、空間位置和人類活動的影響，土地利用生態(tài)風險表現(xiàn)出不同的空間聚集性和各向異性。因此，對于河流兩岸的重點區(qū)域，要制定合理的城市發(fā)展規(guī)劃，重視河網(wǎng)水系的規(guī)劃和河岸的整治與美化，提高土地利用效率，盡可能避免不合理的土地開發(fā)利用。城市中心區(qū)域有逐步向HH聚集型演化的趨勢，可重點規(guī)劃和布局中心城區(qū)綠地景觀，高要求、均勻的配置生態(tài)綠地和走廊，形成“點—線—面”結合的城市綠化網(wǎng)絡，改善城市綠地系統(tǒng)的生物多樣性和景觀穩(wěn)定性[27]。位于西南方向的高風險區(qū)丘陵山地交錯，耕地和建設用地隨意分布，景觀的連接性和整體性易受人類活動的干擾[28]。因而，該區(qū)域是重點監(jiān)測和管制的對象。瀕臨鄱陽湖的區(qū)域應重視林地和濕地景觀的保護，改善區(qū)域的生態(tài)、社會和經(jīng)濟效益。在城市遠郊及交錯地帶，人類活動干擾度小，生態(tài)系統(tǒng)完整性較好，景觀破碎度與分離度皆較低，對于這部分區(qū)域，要以人與自然的協(xié)調為價值取向，建設完整、連續(xù)、功能和高效的城市生態(tài)系統(tǒng)[29]。

有學者[30]認為鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)生態(tài)風險程度加劇的主要因素是建設開發(fā)強度過快，瀕臨鄱陽湖湖區(qū)的區(qū)域生態(tài)風險值更高，本文結論與其觀點基本一致。生態(tài)風險研究是一項集成了生物、水文、地質條件等多因素的復雜科學問題，本研究以土地利用的角度作為切入點，當生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)缺乏時，可為生態(tài)風險研究提供途徑借鑒。

5 結 論

本研究基于南昌市土地利用變化情況，從景觀生態(tài)學角度構建生態(tài)風險評價體系，同時借助變異函數(shù)和空間自相關分析方法對生態(tài)風險的時空變化格局進行研究。結論如下：

(1) 2005—2017年，研究區(qū)土地利用類型主要以耕地為主，面積達52.5%以上，減少的耕地主要是由于建設占用。土地利用變化的總體是水域和林地面積趨于穩(wěn)定狀態(tài)；草地和未利用地變化幅度較大，分別減少11.18%，10.11%；建設用地面積增長了152.73 km2。中心城區(qū)的土地利用動態(tài)度明顯高于其他區(qū)域，且有向西南方向轉移的趨勢，分化差異逐漸增大。

(2) 研究區(qū)土地利用生態(tài)風險以中低風險為主，但是各風險等級面積總體呈上升趨勢，呈現(xiàn)“兩翼高中間低”的分布特點。高風險區(qū)基本不變，較高風險區(qū)面積先上升后回落至基期年水平。研究期間，低風險區(qū)面積下降了10.87%，較低風險區(qū)和中風險區(qū)面積分別增加了8.00%和2.62%。

(3) 3個時期的生態(tài)風險值均可用具有基臺值的指數(shù)模型進行模擬，基臺值分別為0.713，0.707，0.642，在變程范圍內，生態(tài)風險具有內部變異性，2005年生態(tài)風險空間異質性最強。經(jīng)過十多年的變化，生態(tài)風險空間分布均衡性逐漸上升，變程由117.6 km增加至288 km，且內部變異由隨機性因素引起的可能性越來越低。生態(tài)風險在45°方向上的變異程度較其他方向更大。

(4) 研究期間，生態(tài)風險空間自相關Moran′sI值分別為0.451 9，0.424 3，0.401 0，呈波動下降趨勢。景觀生態(tài)風險在空間上表現(xiàn)出一定的正相關性，空間聚集主要以HH型和LL型為主。HH型以組團方式分布于西南方向、瀕臨鄱陽湖的東北方向和中心城區(qū)，LL型主要以帶狀或零星狀分布于各行政單元的交界地帶。