基于SPR模型的生態(tài)脆弱性評(píng)估
——以青海省為例

支澤民，陳瓊,2，劉飛

(1.青海師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，青海 西寧 810008；2.高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，青海 西寧 810008)

引言

近年來，隨著氣候的變化以及人類活動(dòng)的加劇，經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，人與自然之間的矛盾日益突出，人地關(guān)系日漸緊張，由此，給生態(tài)環(huán)境造成的壓力越來越大，生態(tài)脆弱性評(píng)估、脆弱生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)管理、已受損害的生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)重建等研究逐漸成為研究熱點(diǎn)[1]。

目前，關(guān)于生態(tài)脆弱性的定義一直存在爭議，但普遍認(rèn)為脆弱性是生態(tài)系統(tǒng)對(duì)外部壓力的響應(yīng)[2]。王讓會(huì)等認(rèn)為，生態(tài)脆弱性是景觀或生態(tài)系統(tǒng)在特定的時(shí)間和空間尺度上，在外界干擾的作用下而具有的敏感反應(yīng)和恢復(fù)狀態(tài)，它是生態(tài)系統(tǒng)固有屬性在干擾作用下的表現(xiàn)[3]。我國自20世紀(jì)80年代以來開始對(duì)生態(tài)脆弱性進(jìn)行研究[4，5]，且主要集中于生態(tài)環(huán)境脆弱帶、脆弱生態(tài)等方面。目前，國內(nèi)關(guān)于生態(tài)脆弱性的研究內(nèi)容涉及不同區(qū)域尺度，不同的自然區(qū)，基本涉及西北干旱半干旱區(qū)、北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶、南方丘陵區(qū)、西南喀斯特地區(qū)和青藏高寒區(qū)五個(gè)區(qū)域；方法有層次分析法[2,6]、模糊評(píng)價(jià)法[7]、主成分分析法[8]、景觀格局法[9]等；所使用的模型也多種多樣，主要以SPR模型[10，11]與VSD模型[6,12]為主。由于SPR模型基于生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的內(nèi)涵而構(gòu)建，比較全面地體現(xiàn)了生態(tài)脆弱性的綜合方面，因此在綜合考慮青海省獨(dú)特的自然地理環(huán)境后，文章選取SPR模型作為青海省生態(tài)脆弱性評(píng)估的計(jì)量模型。

青海省作為我國生態(tài)大省，位于青藏高原高寒區(qū)，2016年8月，習(xí)近平主席在視察青海時(shí)曾提出：“青海最大的價(jià)值在生態(tài)、最大的責(zé)任在生態(tài)、最大的潛力也在生態(tài)，必須把生態(tài)文明建設(shè)放在突出位置來抓?！边@就突出了青海省的生態(tài)保護(hù)在我國生態(tài)文明建設(shè)中的重要地位。同時(shí)，青海省作為青藏高原重要的組成部分，生態(tài)戰(zhàn)略意義重要，因此，對(duì)青海省的生態(tài)脆弱性評(píng)估具有十分重要的意義。

1 研究區(qū)概況

青海省介于31°36'-39°19'N，89°35'-103°04'E之間，北部和東部同甘肅省相接，西北部與新疆維吾爾自治區(qū)相鄰，南部和西南部與西藏自治區(qū)毗連，東南部與四川省接壤，位于四大地理區(qū)劃的西北地區(qū)。青海省地勢總體呈西高東低，南北高中部低的態(tài)勢，西部海拔高峻，向東傾斜，呈梯形下降，東部地區(qū)為青藏高原向黃土高原過渡地帶，地形復(fù)雜，地貌多樣。青海省地貌復(fù)雜多樣，五分之四以上的地區(qū)為高原，東部多山，西部為高原和盆地，兼具青藏高原、內(nèi)陸干旱盆地和黃土高原三種地形地貌，屬高原大陸性氣候，地跨黃河、長江、瀾滄江、黑河、湟水河5大水系。青海省是長江、黃河、瀾滄江的發(fā)源地，被稱為“江河源頭”，也有“中華水塔”之稱，其生態(tài)環(huán)境的變化不僅對(duì)眾多大江大河流域的生態(tài)安全有極其重要的影響，甚至?xí)绊懙饺珖纳鷳B(tài)安全。因而，該地區(qū)的發(fā)展對(duì)我國環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展有重大意義。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1.1數(shù)據(jù)來源

文章所使用的12項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)以柵格數(shù)據(jù)為主。其中，高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云；坡度數(shù)據(jù)通過高程數(shù)據(jù)利用ArcGIS表面分析工具提取得到；地形起伏度數(shù)據(jù)通過ArcGIS鄰域分析工具提取獲得；土壤侵蝕敏感性、土地沙漠化敏感性數(shù)據(jù)來源于中國生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估與生態(tài)安全數(shù)據(jù)庫；NDVI數(shù)據(jù)、年平均降水、年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)、GDP密度數(shù)據(jù)均為1km×1km網(wǎng)格數(shù)據(jù)，來源于中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；道路數(shù)據(jù)來源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)，道路密度通過ArcGIS線密度工具以道路等級(jí)作為密度提取字段提取獲得；放牧強(qiáng)度數(shù)據(jù)為縣域牲畜年末存欄量與縣域草地面積的比例，來源于各市(州)統(tǒng)計(jì)年鑒與國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2.1.2數(shù)據(jù)處理

將上述數(shù)據(jù)統(tǒng)一采樣為大小1km×1km的柵格，利用ArcGIS中模糊分類工具將數(shù)據(jù)歸一化，并將歸一化后的數(shù)據(jù)利用加權(quán)總和工具生成一個(gè)總的柵格數(shù)據(jù)，然后將這一柵格數(shù)據(jù)與其他原始柵格數(shù)據(jù)全部重采樣為柵格大小為5km×5km數(shù)據(jù)，創(chuàng)建分辨率為5km的漁網(wǎng)，利用多值提取至點(diǎn)工具將綜合柵格數(shù)據(jù)與其他12項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)提取至漁網(wǎng)中，然后將漁網(wǎng)屬性表導(dǎo)出即可。

2.2 研究方法

2.2.1SPR模型

SPR模型是喬青[13]等人于2008年提出的一種專門用于評(píng)估某一特定地區(qū)的生態(tài)脆弱性的綜合性評(píng)價(jià)方法。在某個(gè)特定區(qū)域及時(shí)段內(nèi)，系統(tǒng)內(nèi)部具有不穩(wěn)定的框架結(jié)構(gòu)，對(duì)于外界干擾會(huì)表現(xiàn)出敏感性，同時(shí)會(huì)因缺乏應(yīng)對(duì)能力而往不利于自身發(fā)展的方向演變,從而呈現(xiàn)出恢復(fù)力。SPR模型包含了生態(tài)脆弱性的構(gòu)成指標(biāo)，該模型的基本運(yùn)行方法為：選取與生態(tài)脆弱性密切相關(guān)的指標(biāo)，并通過設(shè)置每個(gè)不同指標(biāo)的權(quán)重值以及指數(shù)，并對(duì)所有的權(quán)重值和指數(shù)相乘的結(jié)果進(jìn)行累加，最終求出生態(tài)脆弱度指數(shù)。

生態(tài)脆弱度指數(shù)(Ecological Frangibility Index, EFI)由生態(tài)敏感性指數(shù)(ESI)、生態(tài)恢復(fù)力指數(shù)(ERI)、生態(tài)壓力指數(shù)(EPI)計(jì)算獲得，生態(tài)敏感性指數(shù)和生態(tài)壓力指數(shù)屬于正向指標(biāo)，即ESI、EPI越大，EFI越大；生態(tài)恢復(fù)力指數(shù)為負(fù)向指標(biāo)，即ERI越大，EFI越小。計(jì)算公式：

EFI=ESI·Ws+EPI·Wp-ERI·Wr

其中，Ws代表生態(tài)敏感性的權(quán)重，Wp代表生態(tài)壓力的權(quán)重，Wr代表生態(tài)恢復(fù)力的權(quán)重。

2.2.2隨機(jī)森林

隨機(jī)森林模型(RF)是由Leo Breiman提出的一種分類回歸樹的數(shù)據(jù)挖掘方法[14]，屬于組合式的深度學(xué)習(xí)方法[15]。相比其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，隨機(jī)森林算法邏輯清晰，它能度量變量的重要性，即模型機(jī)制具有一定的可解釋性。該方法通過集成多棵決策樹，采用投票方式得到分類結(jié)果，在解決非線性問題方面具有一定的優(yōu)勢。與半定量評(píng)估方法相比較，隨機(jī)森林的優(yōu)勢是在數(shù)據(jù)分析過程中可使用數(shù)據(jù)原始數(shù)值，無須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)于多變量影響因子的分析，可提供各因子的貢獻(xiàn)率，減少權(quán)重受人為主觀的影響，提高評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性[16]。

3 脆弱性評(píng)估

3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建及確定權(quán)重

3.1.1指標(biāo)體系構(gòu)建

生態(tài)脆弱性指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取對(duì)于脆弱性評(píng)估具有不可估量的作用，合理地選取指標(biāo)對(duì)于青海省生態(tài)脆弱性的評(píng)估至關(guān)重要。文章指標(biāo)選取基于綜合性、科學(xué)性、客觀性等原則，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，同時(shí)結(jié)合前人研究的基礎(chǔ)上，考慮到青藏高原獨(dú)特的地理環(huán)境特征，既考慮到研究區(qū)內(nèi)部的敏感性，也將外部干擾考慮在內(nèi)，綜合考慮造成生態(tài)脆弱性的內(nèi)因與外因，以1km×1km柵格單元作為最小評(píng)價(jià)單元。具體選取原則如下：選取海拔、地形起伏度、坡度因子反映地形地貌特征，選取土壤侵蝕敏感性、土地沙漠化敏感性數(shù)據(jù)作為敏感性因子，地形地貌數(shù)據(jù)與敏感性因子共同構(gòu)成生態(tài)敏感性指標(biāo)；選取植被類型、NDVI作為植被數(shù)據(jù)，選取年平均降水、年平均氣溫作為氣候數(shù)據(jù)，植被數(shù)據(jù)與氣候數(shù)據(jù)構(gòu)成了生態(tài)恢復(fù)力指標(biāo)；人口密度、GDP密度、道路密度、放牧強(qiáng)度構(gòu)成生態(tài)壓力指標(biāo)。12個(gè)指標(biāo)作為青海省生態(tài)脆弱性評(píng)估指標(biāo)，建立評(píng)估指標(biāo)體系(表1)。

表1 生態(tài)脆弱性評(píng)估指標(biāo)體系

3.1.2確定權(quán)重

文章基于RforWindows 3.3.3的R語言環(huán)境，利用R-studio編譯器，利用R語言環(huán)境的隨機(jī)森林包，設(shè)置mtry與ntree兩個(gè)參數(shù)，其中，ntree為隨機(jī)森林中分類回歸樹的個(gè)數(shù)，mtry為每棵分類回歸樹構(gòu)建時(shí)節(jié)點(diǎn)拆分的次數(shù)，這兩個(gè)參數(shù)是依據(jù)隨機(jī)森林構(gòu)建時(shí)產(chǎn)生的袋外誤差(out-of-bag, oob)確定的。分別對(duì)生態(tài)脆弱性的評(píng)估指標(biāo)做3 次重要性分析，對(duì)各評(píng)估指標(biāo)的IncMSE/%值進(jìn)行加和，分配各指標(biāo)的權(quán)重(表2)。為了使結(jié)果權(quán)重分配更加準(zhǔn)確，文章將生態(tài)敏感性、生態(tài)恢復(fù)力、生態(tài)壓力的指標(biāo)分別進(jìn)行了權(quán)重計(jì)算，同時(shí)，利用專家打分法對(duì)隨機(jī)森林模型算得的權(quán)重進(jìn)行微調(diào)。

表2 生態(tài)脆弱性評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

3.2 脆弱性評(píng)估

青海省生態(tài)脆弱性空間分布差異較大，利用ArcGIS自然斷點(diǎn)法將脆弱性指數(shù)進(jìn)行重分類，按照脆弱性等級(jí)劃分為：微度、輕度、中度、重度、極度五個(gè)等級(jí)[17]，并劃分不同脆弱區(qū)。

3.2.1脆弱性整體占比分析

由脆弱性評(píng)估結(jié)果可得(如圖1)，青海省生態(tài)脆弱性以輕度脆弱占比最高，占青海省面積的36.33%，其面積為26.24×104km2；極度脆弱占比最小，面積6.14×104km2，占青海省面積的8.51%；微度脆弱面積為14.22×104km2，占比為19.69%；中度脆弱面積為15.47×104km2，占比為21.43%；重度脆弱面積為10.14×104km2，占比為14.05%?？傮w來講，青海省的生態(tài)脆弱性主要以中度、輕度、微度脆弱為主，其面積占青海省總面積的77.45%；重度、極度脆弱區(qū)雖然僅占青海省面積的22.55%，遠(yuǎn)小于微度、輕度、中度脆弱區(qū)占比，但是由于青海省位于青藏高原，作為青藏高原重要的組成部分，生態(tài)環(huán)境脆弱。因此，尤其是極度脆弱區(qū)面積為6.14×104km2，青海省的生態(tài)保護(hù)任務(wù)仍然十分艱巨。

總體來看，青海省生態(tài)脆弱度空間具有明顯的分布特征。首先，重度、極度脆弱區(qū)主要分布在青海省東部人類活動(dòng)較為集中的區(qū)域，該區(qū)域人口分布較為集中，道路等基礎(chǔ)設(shè)施修建完善，人類活動(dòng)強(qiáng)度較大，人地關(guān)系矛盾突出，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展較快，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的壓力較高。其次，重度、極度脆弱區(qū)還分布于柴達(dá)木盆地，微度、輕度脆弱區(qū)主要分布在青南高原。

3.2.2分縣區(qū)脆弱性特征分析

以縣域的生態(tài)脆弱性評(píng)估結(jié)果可知，重度、極度生態(tài)脆弱區(qū)主要分布于青海省東部與中部地區(qū)，重度脆弱區(qū)主要包括門源回族自治縣北部、大通回族土族自治縣、共和縣西部、都蘭縣北部、烏蘭縣大部、貴德縣、尖扎縣、格爾木市北部、德令哈市南部；極度脆弱區(qū)主要分布在西寧市湟中區(qū)、湟源縣、城西區(qū)、城北區(qū)、城東區(qū)，貴南縣，共和縣東南部，茫崖市，大柴旦行委；中度脆弱區(qū)分布較廣，各縣都有分布；輕度、微度脆弱區(qū)主要分布在達(dá)日縣、久治縣、班瑪縣等南部縣區(qū)。

4 結(jié)論

利用SPR模型與隨機(jī)森林模型，構(gòu)建涉及地形地貌、植被、敏感性因子、氣候、人類活動(dòng)壓力在內(nèi)的5個(gè)層次、12個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)青海省的生態(tài)脆弱度及其空間分布特征進(jìn)行評(píng)估，得到如下結(jié)論：

(1)整體來看，青海省生態(tài)脆弱度較高，且重度、極度脆弱區(qū)面積較大為16.28×104km2，占青海省面積的22.55%，其中極度脆弱區(qū)面積為6.14×104km2，占青海省面積8.51%。雖然極度脆弱區(qū)整體占比較小，但其面積較大，同時(shí)由于青海省位于青藏高原這一獨(dú)特的環(huán)境脆弱區(qū)，因此，青海省的生態(tài)保護(hù)壓力巨大。

(2)青海省生態(tài)脆弱區(qū)主要集中在青海省東部人類活動(dòng)強(qiáng)度較大的縣域，以及柴達(dá)木盆地土地退化較為嚴(yán)重的地區(qū)。青海省東部由于人類活動(dòng)強(qiáng)度較大，由此對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的壓力較高，且由于城市擴(kuò)張活動(dòng)劇烈，生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)力較低，從而導(dǎo)致青海省東部地區(qū)生態(tài)脆弱性極高。柴達(dá)木盆地人類活動(dòng)雖然較低，但是由于該地區(qū)分布主要為荒漠，土地沙漠化嚴(yán)重且生態(tài)恢復(fù)力較低，從而造成該地區(qū)生態(tài)脆弱性較高。

(3)青海省生態(tài)脆弱性較高的地區(qū)主要分布在北部地區(qū)，南部地區(qū)生態(tài)脆弱性程度主要以微度、輕度為主，三江源國家公園建設(shè)區(qū)就主要分布在南部地區(qū)，因此，近年來三江源國家公園的建設(shè)對(duì)于青海省生態(tài)環(huán)境的保護(hù)起到了積極的促進(jìn)作用。