水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性評價(jià)研究

趙培 李培科 何洪名

摘 要：隨著生態(tài)環(huán)境問題日益突出，生態(tài)脆弱性評價(jià)成為研究熱點(diǎn)，但目前對水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性的研究較少。為了給水庫區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃提供依據(jù)，以出山店水庫區(qū)域?yàn)槔?，以氣象、社?huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)和壓力-狀態(tài)-響應(yīng)評價(jià)模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，將生態(tài)脆弱性劃分為重度、中度、輕度、微度、潛在5個(gè)等級，運(yùn)用空間主成分分析法對生態(tài)脆弱性進(jìn)行定量評價(jià)。結(jié)果表明：出山店水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性驅(qū)動(dòng)因子主要有土地墾殖率、森林覆蓋率、坡度、土地利用程度、地形起伏度和人口密度等，以庫區(qū)為中心靠近水庫沿岸地區(qū)生態(tài)脆弱性高、遠(yuǎn)離庫區(qū)生態(tài)脆弱性低，近庫區(qū)域是生態(tài)環(huán)境的重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域。

關(guān)鍵詞：生態(tài)環(huán)境;脆弱性評價(jià);主成分分析;指標(biāo)體系;出山店水庫

中圖分類號(hào)：S157.2;TV62 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.12.018

Abstract： As the ecological environment issue becomes more and more prominent， the ecological environment vulnerability assessment has become a research hotspot. In order to provide the basis for the ecological environment protection planning of the reservoir area， taking the Chushandian Reservoir area as an example， based on meteorological， social and economic data and the pressurestateresponse evaluation model， the ecological environment vulnerability evaluation index system was constructed. The regional ecological environment vulnerability was divided into five grades of severe， moderate， mild， micro degree and potential. Using the principal component analysis method to quantitatively evaluate the vulnerability of ecological environment. The results show that the main driving factors of ecological vulnerability are land reclamation rate， forest coverage rate， slope， land use degree， topographic fluctuation and population density. In the reservoir area， the ecological vulnerability is high and the ecological vulnerability is low away from the reservoir area and the nearby reservoir area is the key protected area of the ecological environment.

Key words： ecological environment; vulnerability assessment; principal component analysis; index system; Chushandian Reservoir

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人類活動(dòng)的加劇，生態(tài)環(huán)境問題日益突出，生態(tài)脆弱性評價(jià)成為研究熱點(diǎn)[1]。目前，進(jìn)行生態(tài)脆弱性評價(jià)的方法和尺度多種多樣[2-7]。水庫建設(shè)前后當(dāng)?shù)刈匀簧鷳B(tài)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)差異顯著，目前對水庫區(qū)域生態(tài)環(huán)境的研究多集中于水文、水污染和水生態(tài)方面[8-9]，而關(guān)于庫區(qū)生態(tài)脆弱性的研究較少。為此，本文以河南省出山店水庫區(qū)域（即大壩以上至水位為92 m庫區(qū)尾水上游第一條流域面積大于100 km2的支流）為研究區(qū)，基于GF-2衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，以壓力-狀態(tài)-響應(yīng)評價(jià)模型（PSR）為基礎(chǔ)，構(gòu)建生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用空間主成分分析法（SPCA）進(jìn)行生態(tài)脆弱性評價(jià)和驅(qū)動(dòng)因子分析，以期為水庫區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

（1）遙感影像數(shù)據(jù)。對分辨率為2 m的2018年GF-2遙感影像數(shù)據(jù)，在ArcGIS和ENVI軟件支持下進(jìn)行人機(jī)交互解譯，得到研究區(qū)土地利用類型數(shù)據(jù)。

（2）氣象數(shù)據(jù)。年降水量和多年平均氣溫等氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)和研究區(qū)氣象站點(diǎn)，基于ArcGIS軟件采用反距離加權(quán)插值法使其空間化。

（3）地形數(shù)據(jù)?；谶b感數(shù)據(jù)和ArcGIS軟件獲取研究區(qū)高程、坡度和地形起伏度等數(shù)據(jù)。

（4）景觀指標(biāo)。以對GF-2遙感影像解譯的土地利用數(shù)據(jù)為對象，通過Fragstas軟件計(jì)算景觀多樣性指數(shù)SHDI和景觀破碎度Ci，公式分別為式中：m為景觀類型數(shù)量;Pi為第i類景觀斑塊數(shù)占斑塊總數(shù)的比例;Ni為第i類景觀的斑塊數(shù);Ai為第i類景觀的總面積。

（5）社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。2018年、2019年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于信陽市統(tǒng)計(jì)部門，包括人口密度（總?cè)丝?總面積）、人均耕地面積（耕地面積/總?cè)丝冢?、土地墾殖率（耕地面積/總面積）等。

將土地利用程度分為若干級并賦予分級指數(shù)，利用ArcGIS軟件提取1 km×1 km網(wǎng)格的土地利用程度分級指數(shù)，并計(jì)算土地利用程度綜合指數(shù)La，公式為式中：Ei為研究區(qū)第i級土地利用程度分級指數(shù)，依據(jù)水庫區(qū)域土地利用實(shí)際情況并參考現(xiàn)有研究成果[10]進(jìn)行賦值，水域及林地、草地、耕地、建設(shè)用地、未利用地賦值分別為2、4、6、8、10;Fi為研究區(qū)第i級土地利用程度分級面積占比;n為研究區(qū)土地利用程度分級數(shù)，本研究n=5。

1.2 評價(jià)指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

生態(tài)脆弱性評價(jià)以科學(xué)合理的評價(jià)指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，評價(jià)指標(biāo)的選擇應(yīng)遵循科學(xué)性、主導(dǎo)性、可操作性和目的性等原則。借鑒相關(guān)研究成果[11-12]，引入壓力-狀態(tài)-響應(yīng)評價(jià)模型，從壓力度、恢復(fù)力和敏感性3個(gè)層面，根據(jù)出山店水庫區(qū)域?qū)嶋H，因地制宜選取12個(gè)評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系，并根據(jù)評價(jià)指標(biāo)對生態(tài)脆弱性的作用將其分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)，見表1。

1.3 生態(tài)脆弱性指數(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)化

構(gòu)建生態(tài)脆弱性綜合指數(shù)模型對生態(tài)脆弱性進(jìn)行評價(jià)。為避免評價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)性、重疊性并確定權(quán)重，在對評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行重組降維、確保評價(jià)指標(biāo)信息損失最小的前提下，采用ArcGIS和空間主成分分析法將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)相關(guān)性極低的綜合指標(biāo)（主成分），按累計(jì)貢獻(xiàn)率確定3個(gè)主成分（分別用PC1、PC2、PC3表示，見表2），據(jù)此計(jì)算水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性指數(shù)（EVI），公式如下：

1.4 生態(tài)脆弱性分類定級

為全面準(zhǔn)確識(shí)別水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性狀況，參照國內(nèi)外已有的生態(tài)脆弱性評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1-4]，根據(jù)式（7）計(jì)算的生態(tài)脆弱性標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)SEVI，采用自然斷點(diǎn)法將研究區(qū)生態(tài)脆弱性劃分為5個(gè)等級，見表3。

2 評價(jià)結(jié)果

2.1 生態(tài)脆弱性主要驅(qū)動(dòng)因子

主成分載荷矩陣能夠使原始指標(biāo)中的信息集中體現(xiàn)在少數(shù)幾個(gè)主成分中，突出反映影響評價(jià)結(jié)果的主要指標(biāo)。利用SPSS軟件得到主成分載荷矩陣（見表4），其載荷系數(shù)的絕對值越接近1，表示該驅(qū)動(dòng)因子對生態(tài)脆弱性影響越大。由表2和表4可知，PC1中，土地墾殖率、森林覆蓋率、坡度、高程、土地利用程度、地形起伏度和人口密度的載荷系數(shù)較大，貢獻(xiàn)率達(dá)到49.659%;PC2和PC3中，景觀破碎度、人均耕地、年均氣溫、景觀多樣性指數(shù)、年降水量載荷系數(shù)較大，但主成分貢獻(xiàn)率較低（分別為24.564%和12.801%）。綜上可知，研究區(qū)生態(tài)脆弱性的驅(qū)動(dòng)因子主要為第一主成分PC1中的土地墾殖率、森林覆蓋率、坡度、高程、土地利用程度、地形起伏度和人口密度等。

2.2 生態(tài)脆弱性評價(jià)結(jié)果

根據(jù)生態(tài)脆弱性標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)SEVI計(jì)算結(jié)果及生態(tài)脆弱性分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判定：研究區(qū)生態(tài)重度脆弱區(qū)主要分布在庫區(qū)東部、東北部沿岸，面積占研究區(qū)總面積的5.50%;中度和輕度脆弱區(qū)分布于庫區(qū)東北部和西部沿岸，面積分別占研究區(qū)總面積的10.80%和7.91%;微度和潛在脆弱區(qū)主要分布于遠(yuǎn)離庫區(qū)的西南部及北部區(qū)域，面積分別占研究區(qū)總面積的17.58%和58.21%?？梢钥闯?，水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性空間分布特征明顯，整體呈現(xiàn)以庫區(qū)為中心，越靠近庫區(qū)脆弱性越高、越遠(yuǎn)離庫區(qū)脆弱性越低的格局。

3 結(jié) 語

基于構(gòu)建的生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系和空間主成分分析法，能夠全面準(zhǔn)確識(shí)別水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性狀況。出山店水庫區(qū)域生態(tài)脆弱性驅(qū)動(dòng)因子主要有土地墾殖率、森林覆蓋率、坡度、土地利用程度、地形起伏度和人口密度等，以庫區(qū)為中心，靠近水庫沿岸地區(qū)生態(tài)脆弱性高、遠(yuǎn)離庫區(qū)生態(tài)脆弱性低，近庫區(qū)域是生態(tài)環(huán)境的重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域。

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