基于空間距離指數(shù)的延河流域生態(tài)敏感性時空演變特征

楊蘊雪，張艷芳

(1.陜西師范大學地理科學與旅游學院，西安 710119；2.陜西師范大學地理學國家級實驗教學示范中心，西安 710119)

0 引言

隨著人口和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人類活動對流域自然環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的影響范圍及影響強度日益增加，流域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構發(fā)生了較為深刻的變化，生態(tài)壓力和生態(tài)敏感性逐漸增大，致使流域成為區(qū)域人地關系十分緊張、敏感而又復雜的地理單元之一[1]。生態(tài)敏感性分析通過綜合多種環(huán)境影響因素反映區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定情況，對其進行探索研究對于區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義[2-3]。關于生態(tài)敏感性的研究最早始于20世紀60年代的美國，麥克哈格(McHarg)在適宜性評價的基礎上提出了生態(tài)敏感性分析模型。國內(nèi)歐陽志云等[4]最早提出生態(tài)敏感性概念，并提出了中國生態(tài)敏感性分區(qū)及各分區(qū)的特點。生態(tài)敏感性的研究內(nèi)容主要分為生態(tài)敏感性分析、生態(tài)敏感性評價及生態(tài)敏感性評價理論應用3個方面，并多結(jié)合遙感(remote sensing，RS)與地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)等技術手段進行研究[5-7]。如顏磊等[8]考慮自然和人文兩類影響因子，選取7個指標，對北京市域生態(tài)敏感性進行綜合評價；張廣創(chuàng)等[2]基于GIS對錫爾河中游生態(tài)敏感性空間分布特征及分異規(guī)律進行了分析。生態(tài)敏感性評價理論的應用則體現(xiàn)在生態(tài)安全格局構建[9]、生態(tài)紅線劃定[10]等研究中。研究尺度主要基于國家[11]、省域[12]、市域[8]、流域[13]等尺度。研究方法主要包括層次分析法、變異系數(shù)法、專家打分法等。目前關于生態(tài)敏感性的研究還處于探索與發(fā)展階段，尚未形成統(tǒng)一標準的評價指標體系，且在敏感性影響因素方面重自然環(huán)境因素、人類干擾因素，造成評價結(jié)果存在極大的不確定性[3]。

延河流域作為黃土高原丘陵溝壑區(qū)典型區(qū)域，降雨時空分配嚴重不均，導致區(qū)域干旱頻發(fā)，水土流失嚴重，加之受人類活動干擾的影響，生態(tài)環(huán)境十分脆弱?；诖?，本文以延河流域為例，從自然環(huán)境、人類活動、生物干擾3個方面分別選取指標構建水土流失敏感性指數(shù)、生態(tài)風險敏感性指數(shù)和生物多樣性敏感性指數(shù)，在此基礎上構建綜合生態(tài)敏感性模型，對延河流域生態(tài)敏感性時空演變特征進行分析，以期為延河流域甚至黃土高原相似地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展提供科學參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

延河流域(圖1)地處黃河流域中游陜西省北部，地理范圍介于N36°23′～37°28′，E108°40′～110°29′之間。延河是黃河的一級支流，為延安市第二大河。發(fā)源于靖邊縣白于山賜灣周山，由西北向東南，流經(jīng)志丹、安塞、寶塔等區(qū)縣，于延長縣南河溝涼水岸附近匯入黃河，全長286.9 km，共有156條一級支流，主要支流有杏子河、坪橋川、蟠龍川、西川河等。流域總面積7 725 km2。該區(qū)域?qū)儆诘湫偷狞S土高原丘陵溝壑區(qū)，地形復雜，植被覆蓋條件較差，水土流失情況十分嚴重，是黃土高原生態(tài)環(huán)境重點保護區(qū)域。

圖1 延河流域示意圖Fig.1 The sketch map of Yanhe River Basin

1.2 數(shù)據(jù)源

本文所使用的研究數(shù)據(jù)主要有：①延河流域30 m土地利用數(shù)據(jù)(參考1995年、2005年、2015年30 m土地利用數(shù)據(jù)，對1996年、2006年、2016年Landsat數(shù)據(jù)進行解譯，劃分為耕地、林地、草地、建設用地、水體、未利用地等6種類型，并進行樣點核查與校正，解譯精度較高，符合研究需求)；②延河流域及周圍共17個氣象站1996—2016年逐日降水數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)；③數(shù)字高程數(shù)據(jù)(digital elevation model，DEM)，分辨率30 m，來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺；④1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)集，來源于寒區(qū)旱區(qū)科學數(shù)據(jù)中心;⑤歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)數(shù)據(jù)，選取植被覆蓋度較高、含云量較低、且時間相近的7—8月份的Landsat數(shù)據(jù)(來源于美國地質(zhì)調(diào)查局)，在ENVI5.3中進行預處理及NDVI計算。將所有數(shù)據(jù)在ArcGIS10.2中統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為WGS_1984_Albers投影坐標，并統(tǒng)一重采樣為30 m×30 m的柵格數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 綜合生態(tài)敏感性模型的構建

建立科學的生態(tài)敏感性模型，有助于對流域生態(tài)敏感性進行全面的評價，提高評價的科學性與合理性[2]。近些年來，延河流域受人類活動影響巨大，土地利用方式變化頻繁，水土流失情況較為嚴重，生態(tài)環(huán)境十分脆弱。針對研究區(qū)目前的生態(tài)情況，本文從水土流失敏感性、生態(tài)風險敏感性、生物多樣性敏感性3方面入手，基于空間距離指數(shù)構建綜合生態(tài)敏感性模型。

2.1.1 水土流失敏感性指數(shù)

水土流失敏感性指數(shù)可以反映生態(tài)過程中水土流失發(fā)生的潛在可能性及其程度[14]。采用修正通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation，RUSLE)，通過計算土壤侵蝕量對延河流域的水土流失敏感性進行定量評估[15]。RUSLE的表達式為：

A=R×K×LS×C×P，

(1)

式中:A為土壤侵蝕量，t·hm-2·a-1；R為降水侵蝕力因子,MJ·mm·hm-2·h-1·a-1；K為土壤可蝕性因子,t·hm2·h·hm-2·MJ-1·mm-1；LS為坡度與坡長因子；C為地表覆蓋因子；P為水土保持措施因子。

2.1.2 生態(tài)風險敏感性指數(shù)

生態(tài)風險敏感性指數(shù)是種群或生態(tài)系統(tǒng)及其組分對自然環(huán)境變化或人類活動脅迫的反映程度[13,16]。已有研究表面土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)有著重要的影響，同生態(tài)風險之間有著密切的相關性[17-18]。因此本文利用土地利用數(shù)據(jù)對研究區(qū)的生態(tài)風險敏感性進行研究，重點評估生態(tài)系統(tǒng)受人類干擾因素的影響。其表達式為：

(2)

式中:ERI為土地生態(tài)風險指數(shù);Si為樣地內(nèi)第i種土地利用類型的面積;S為樣地總面積;Wi為第i種土地利用類型生態(tài)風險強度權重。按照研究區(qū)土地利用斑塊平均面積的2～5倍進行格網(wǎng)采樣[19]，具體采用4 km×4 km格網(wǎng)對研究區(qū)進行劃分，將面積大于0.5個格網(wǎng)的作為一個單獨樣區(qū),面積小于0.5個格網(wǎng)的合并到相鄰樣區(qū)，最終得到480個樣區(qū)。對每個樣區(qū)計算生態(tài)風險敏感性指數(shù)后將所獲得的值賦予其所在樣區(qū)的中心點，并在ArcGIS中插值以進行空間可視化表達[20]。根據(jù)前人研究成果并結(jié)合研究區(qū)特點[21-22]，延河流域各種土地利用類型的生態(tài)風險強度權重分別為：耕地0.314，林地0.035，草地0.055，水體0.06，建設用地0.402，未利用地0.134。

2.1.3 生物多樣性敏感性指數(shù)

生物多樣性敏感性反映了一定時間一定區(qū)域內(nèi)所有生物物種和生態(tài)系統(tǒng)的復雜性受人類干擾及環(huán)境基質(zhì)的影響情況[23]。最小累積阻力(minimum cumulative resistance，MCR)模型被廣泛應用在物種保護研究中[24]，可用生物空間流動阻力來表示生物多樣性敏感性。生物空間流動阻力值越大，生物多樣性水平越低，敏感性越高[3]?；诖?，本研究采用MCR模型構建生物多樣性敏感性指數(shù)。其表達公式為[25]：

(3)

式中:i為景觀單元，i=1,…,m；j為生態(tài)源地，j=1,…,n；MCR為從源j擴散到空間某點的最小累積阻力;f為反映MCR與變量(Dij×Ri)之間正向關系的函數(shù);Dij為某一質(zhì)點從源j擴散到空間某點穿過景觀i的距離；Ri為景觀表面i對該質(zhì)點流向某個方向擴散的阻力。

由于延河流域無自然保護區(qū)，本文結(jié)合研究區(qū)特點，選取面積大于100 hm2且在空間上具有連續(xù)性的林地、水域作為生態(tài)源地[26]。

從自然因素和人類活動兩方面考慮，以植被覆蓋度表示自然環(huán)境影響，以土地利用類型表示人類活動干擾情況，選取植被覆蓋度和土地利用類型作為阻力因子并將權重各設置為0.5[27]，在ArcGIS10.2中利用cost distance工具構建最小阻力模型。

2.1.4 綜合生態(tài)敏感性

當前研究在進行生態(tài)敏感性評價時多是選取一定的指標后，對指標賦予不同的權重，將多因子進行加權疊加計算綜合生態(tài)敏感性。為克服傳統(tǒng)賦權方法的主觀性，本文采用基于空間距離指數(shù)的方法構建延河流域綜合生態(tài)敏感性：對水土流失敏感性指數(shù)、生態(tài)風險敏感性指數(shù)及生物多樣性敏感性指數(shù)進行歸一化處理，處理后的3個指數(shù)構成一個三維空間，分別取其最高值作為空間綜合生態(tài)敏感性最高的點，計算空間中其他點到敏感性最高點的距離，距離越大，敏感性越低[28]。綜合生態(tài)敏感性指數(shù)(comprehensive ecological sensitivity index，CESI)的計算公式如下：

(4)

式中：A為某一像元的水土流失敏感性指數(shù)；ERI為某一像元的生態(tài)風險敏感性指數(shù)；MCR為某一像元的生物多樣性敏感性指數(shù)；下標max表示最大值。

2.2 生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移模型

重心轉(zhuǎn)移模型可以很好地反映出某一地理現(xiàn)象的空間變化情況，多用于經(jīng)濟發(fā)展及人口變遷等研究中，本文將重心模型的相關研究方法引入到生態(tài)敏感性分析的研究中，通過構建生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移距離、生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移角度[29-30]兩個指標更加直觀地顯示研究區(qū)生態(tài)敏感性的時空演變特征。

1)生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移距離。通過計算不同時期生態(tài)敏感性重心的轉(zhuǎn)移距離，分析生態(tài)敏感性的時空演變特征。轉(zhuǎn)移距離d的計算公式為：

(5)

式中：(xt+1,yt+1)為t+1時間點的生態(tài)敏感性重心；(xt,yt)為t時間點的生態(tài)敏感性重心。

2)生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移角度。生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移角度可以更加客觀、精確地描述生態(tài)敏感性的重心轉(zhuǎn)移方向。本研究以正北方向為起始方向，順時針方向旋轉(zhuǎn)角度逐漸增大，旋轉(zhuǎn)的角度表示偏移正北方向的角度，范圍為0°～360°。轉(zhuǎn)移角度θ的計算公式為：

θ=arctan[(xt+1-xt)/(yt+1-yt)]，

(6)

式中,θ為生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移角度，值域為(-π/2，π/2)，根據(jù)一定函數(shù)將所得值轉(zhuǎn)化到0°～360°之間，并在應用時根據(jù)象限進行具體判斷。

3 結(jié)果與分析

3.1 單指標生態(tài)敏感性時空變化特征

3.1.1 水土流失敏感性時空變化特征

延河流域1996年、2006年、2016年水土流失敏感性如圖2所示。由圖2可以看出，延河流域水土流失敏感性1996年、2006年、2016年空間分布情況有很大差異。1996年敏感性較高的區(qū)域位于流域上游，2006年高敏感性區(qū)域分散在整個延河流域，而2016年水土流失敏感性較高的區(qū)域主要位于流域中下游。原因主要為水土流失受降雨影響較大，水土流失敏感性空間分布與降水侵蝕力空間分布基本一致。從時間上看延河流域水土流失敏感性總體呈減小的趨勢，這與1998年延河流域開始實施“退耕還林(草)工程”密不可分。

(a)1996年 (b)2006年 (c)2016年

3.1.2 生態(tài)風險敏感性時空變化特征

延河流域1996—2016年生態(tài)風險敏感性變化情況如圖3所示。由圖3可以看出，延河流域大部分區(qū)域生態(tài)風險敏感性較高。從空間分布上看，敏感性較高的區(qū)域主要分布在安塞區(qū)的華子坪至寶塔區(qū)甘谷驛的中游部分，從行政區(qū)上看主要位于流域中部的寶塔區(qū)以及安塞區(qū)和延長縣的部分地區(qū)。而低敏感地區(qū)主要位于流域上游的靖邊縣、志丹縣、安塞區(qū)交界的地區(qū)及流域中下游南部邊緣地區(qū)。結(jié)合研究時段內(nèi)延河流域土地利用覆蓋情況進一步對延河流域生態(tài)敏感性進行分析。對比圖4的土地利用覆蓋圖可以看出，延河流域1996—2016年間耕地面積不斷減少，林地、草地及建設用地面積不斷增加，流域中游人類活動較多的耕地及城鎮(zhèn)建設用地區(qū)域生態(tài)風險敏感性較高，而土地利用覆蓋類型以草地和林地為主的區(qū)域生態(tài)敏感性較低。從時間上看，延河流域生態(tài)風險敏感性總體降低。其中，生態(tài)風險敏感性最大值呈先減小后增加的趨勢，主要是由于黃土高原“退耕還林(草)”工程在2010年前后由規(guī)模擴張轉(zhuǎn)為成果鞏固，且2010年后流域城鎮(zhèn)化速度加快，尤其是延安市寶塔區(qū)，這使得城鎮(zhèn)化程度較高的地方敏感性增大，致使敏感性最高值增加，但整體上來看，延河流域生態(tài)風險敏感性高的區(qū)域面積有所減小，低敏感區(qū)域面積逐漸增加，表明延河流域生態(tài)風險敏感性總體呈降低趨勢。

(a)1996年 (b)2006年 (c)2016年

(a)1996年 (b)2006年 (c)2016年

3.1.3 生物多樣性敏感性時空變化特征

延河流域1996—2016年生物多樣性敏感性變化如圖5所示。由圖5可以看出，研究區(qū)1996年生物多樣性敏感性較高的區(qū)域位于流域上游西北角，這是由于延河流域上游為梁峁丘陵溝壑區(qū)，且植被覆蓋較少。2006年與2016年的生物多樣性敏感性空間分布情況較為相似，主要位于中游安塞區(qū)中部及上游部分地區(qū)。從時間上看2006年與2016年的生物多樣性敏感性最高值同1996年相比大幅度降低，2016年與2006年相比又有所降低，這是由于“退耕還林(草)”工程實施以來，耕地大面積減少，林地草地面積增加，植被覆蓋度逐漸增高，生物多樣性敏感性有所緩解。

(a)1996年 (b)2006年 (c)2016年

3.2 綜合生態(tài)敏感性時空變化特征

將生態(tài)敏感性根據(jù)自然斷點法劃分為不敏感、輕度敏感、中度敏感、重度敏感、極度敏感5個等級，并統(tǒng)計每個等級的面積，結(jié)果如表1所示。

表1 延河流域生態(tài)敏感性分級及面積統(tǒng)計Tab.1 Ecological sensitivity classification and area statistics of Yanhe River Basin

研究結(jié)果表明，1996—2016年間，延河流域的生態(tài)敏感性總體降低，CESI均值在1996年和2006年持平，為1.38，到2016年增加到1.41，表明延河流域生態(tài)環(huán)境從2006年開始明顯好轉(zhuǎn)。由表1可以看出，延河流域生態(tài)敏感性為不敏感的面積整體呈上升趨勢：1996年不敏感區(qū)域面積占總面積的12.34%，到2006年上升為15.31%，2016年不敏感區(qū)域占總面積的比例達到16.50%。輕度敏感區(qū)域面積在1996—2016年間呈“V”型結(jié)構：1996年面積比例為29.75%，2006年下降為25.67%，到2016年上升為35.05%。1996—2016年間中度敏感區(qū)域呈下降趨勢：從1996年占總面積的31.06%下降到2006年的28.55%，再下降到2016年的27.3%。重度敏感區(qū)域和極度敏感區(qū)域變化都呈倒“V”結(jié)構：1996年生態(tài)敏感性為重度敏感、極度敏感的區(qū)域面積分別占總面積的16.09%和10.76%；2006年重度敏感區(qū)域上升為19.14%，極度敏感區(qū)域有小幅上升，為11.33%；2016年重度敏感區(qū)域下降為15.44%，極度敏感區(qū)域大幅度下降到5.71%?？傮w來看，重度、極度敏感區(qū)域面積在20 a間都有所下降。這說明延河流域“退耕還林(草)”及綜合治理工程取得了積極的效果。

從空間分布上看，延河流域1996—2016年間不同等級生態(tài)敏感性分布情況有所變化，如圖6所示。由圖中可以看出，1996年重度、極度敏感區(qū)域主要分布在延河流域上游及中游安塞區(qū)部分地區(qū)，不敏感、輕度敏感地區(qū)在流域南部呈帶狀分布。2006年與1996年相比，上游大部分重度、極度敏感區(qū)域轉(zhuǎn)為不敏感、輕度敏感，重度、極度敏感區(qū)域主要分布在安塞區(qū)中部地區(qū)及寶塔區(qū)、延長縣部分地區(qū)，不敏感、輕度敏感區(qū)分布在流域南部邊緣地區(qū)。2016年各級敏感性區(qū)域空間分布情況與2006年大致相同，但生態(tài)敏感性為重度、極度敏感的面積明顯減少且分布更加分散。造成敏感性分布情況發(fā)生變化的原因主要有兩點：一是受人類活動影響，土地利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)變，使得敏感性隨之變化；二是在延河流域上游地區(qū)，梁多峁少，河床比降大，水土流失情況嚴重，因此在1996年流域上游地區(qū)生態(tài)風險敏感性較高，隨著流域上游植被覆蓋度的增加，水土流失情況有所緩解，生態(tài)敏感性隨之減小。

(a)1996年 (b)2006年 (c)2016年

3.3 生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移特征

為了進一步了解延河流域生態(tài)敏感性的時空變化特征，對延河流域不同時期不同等級的生態(tài)敏感性進行重心轉(zhuǎn)移變化分析，見圖7、表2。由圖7及表2可知，延河流域1996—2016年間不同等級的生態(tài)敏感性重心都有一定的轉(zhuǎn)移。1996年不敏感區(qū)域重心落在流域南部邊緣，2006年向北偏西31.22°方向轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移距離23.404 km，2016年向東北方向小距離轉(zhuǎn)移，總體呈向西北方向轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移距離較大。這是由于延河流域歷史時期天然植被破壞嚴重，只有流域中下游南部邊緣區(qū)留有天然次生林分布，“退耕還林(草)”工程實施以后，中上游部分耕地轉(zhuǎn)換為林地草地，生態(tài)敏感性減小，因此不敏感區(qū)域重心向上游方向轉(zhuǎn)移。輕度敏感區(qū)域重心轉(zhuǎn)移情況與不敏感區(qū)域重心轉(zhuǎn)移情況類似，1996年重心落在中下游分界部分，其后20 a里向上游方向轉(zhuǎn)移16.426 km。中度敏感區(qū)域重心變化較小，總體向上游方向轉(zhuǎn)移5.987 km。極度、重度敏感區(qū)域重心轉(zhuǎn)移情況同不敏感、輕度敏感重心轉(zhuǎn)移方向相反，1996年極度、重度敏感性區(qū)域重心分別落在上游、中上游分界部分，其后向流域下游方向轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移距離分別為30.036 km和19.087 km。綜合圖7及表2可以發(fā)現(xiàn)，各級生態(tài)敏感性區(qū)域重心逐漸向流域中部轉(zhuǎn)移，這表明不同等級的生態(tài)敏感性區(qū)域在流域分布更加均勻且更加分散，流域各縣(市)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差異逐漸減小，生態(tài)環(huán)境治理已見成效。

圖7 生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移圖Fig.7 Ecological sensitivity shift map

表2 1996—2016年生態(tài)敏感性重心轉(zhuǎn)移距離及轉(zhuǎn)移角度Tab.2 The transfer distance and angle of the ecological sensitivity center of gravity from 1996 to 2016

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本研究結(jié)合延河流域的多源數(shù)據(jù)，選取生態(tài)敏感性風險指數(shù)、水土流失敏感性指數(shù)、生物多樣性敏感性指數(shù)基于空間距離構建流域CESI，綜合分析了延河流域生態(tài)敏感性的時空演變特征，主要結(jié)論如下：

1)延河流域1996—2016年間生態(tài)敏感性總體呈降低趨勢，不敏感、輕度敏感區(qū)域面積由1996年的3 203.53 km2增加到2016年的3 924.22 km2，重度、極度敏感區(qū)域面積由1996年的2 044.25 km2減少 到2016年的1 609.69 km2，綜合生態(tài)敏感性指數(shù)由1996年的1.38上升為2016年的1.41。表明延河流域生態(tài)環(huán)境整體向好的方向發(fā)展，流域生態(tài)環(huán)境治理取得了積極成效。

2)1996—2016年延河流域生態(tài)敏感性分布情況變化較大，1996年生態(tài)敏感性較高區(qū)域集中分布在流域上游及流域中游部分地區(qū)，其后開始向中下游轉(zhuǎn)移，2006年及2016年極度、重度敏感性區(qū)域主要位于流域中游及下游部分地區(qū)。而上游生態(tài)敏感性呈好轉(zhuǎn)趨勢。

3)1996—2016年間，延河流域各級生態(tài)敏感性重心發(fā)生較大變化，流域極度、重度敏感性區(qū)域重心向中下游方向轉(zhuǎn)移，不敏感、輕度敏感性區(qū)域重心向中上游方向轉(zhuǎn)移，各等級生態(tài)敏感性重心總體呈現(xiàn)向流域中心集中轉(zhuǎn)移趨勢，生態(tài)敏感性由1996年的集中分布轉(zhuǎn)為2016年的集中與分散相結(jié)合的分布特點。

4)延河流域生態(tài)敏感性分布受土地利用方式影響較大，1996—2016年間，“退耕還林(草)”工程及延河流域綜合治理工程對延河流域生態(tài)敏感性降低、生態(tài)環(huán)境好轉(zhuǎn)起到了關鍵性作用，此外，在流域上游的梁峁丘陵溝壑區(qū)除受人類活動影響外，由于植被覆蓋度的增加使得水土流失情況減弱，也是生態(tài)敏感性降低的重要原因。建議繼續(xù)加大流域水土保持、植被恢復力度。

4.2 討論

本文結(jié)合研究區(qū)特點，從相對獨立的自然因素、人類干擾因素及生物多樣性因素3方面選取敏感性指標，以此構建綜合生態(tài)敏感性指數(shù)分析延河流域生態(tài)敏感性時空演變特征。在CESI構建方面，本文采取了基于生態(tài)距離的計算方法，一定程度上克服了傳統(tǒng)根據(jù)專家知識進行賦權的主觀性，并且為了驗證該方法的可用性收集查閱了延河流域相關資料及前人研究成果[21,31-32]，發(fā)現(xiàn)其與本文研究結(jié)果基本吻合，說明本文研究內(nèi)容具有一定的可信度。此外，本文在分析生態(tài)敏感性時空變化時引入重力模型，研究不同等級的生態(tài)敏感性的重心轉(zhuǎn)移特征，更加直觀的體現(xiàn)了延河流域生態(tài)敏感性的時空演變趨勢。但是本文僅對延河流域整體的時空演變特征進行了分析，尚未從行政單元或分區(qū)進行進一步研究，而不同時期、不同區(qū)域的生態(tài)敏感性特征及主要影響因素都可能有所差異，因此可以進一步在更小尺度單元上進行研究，使評價結(jié)果可以更加方便地應用到具體實踐中。