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    基于SRP模型的多尺度生態(tài)脆弱性動態(tài)評價
    ——以江西省鄱陽縣為例

    2022-02-04 11:51:56常溢華蔡海生
    江西農(nóng)業(yè)大學學報 2022年1期
    關(guān)鍵詞:鄱陽縣格網(wǎng)脆弱性

    常溢華,蔡海生,2*

    (1.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/富硒農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心,江西 南昌 330045;2.江西旅游商貿(mào)職業(yè)學院,江西 南昌 330100)

    【研究意義】生態(tài)環(huán)境脆弱性是指在特定區(qū)域條件下,生態(tài)環(huán)境受外力干擾所表現(xiàn)出的敏感反應和自我恢復能力,是生態(tài)系統(tǒng)的固有屬性,具有區(qū)域性和客觀性,是系統(tǒng)內(nèi)部演替、自然因素和人類活動共同作用的結(jié)果[1-3]。隨著人口數(shù)量的急劇增加和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類活動的加劇對生態(tài)環(huán)境造成巨大的壓力,生態(tài)脆弱性問題尤為突出。生態(tài)脆弱性已成為全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展研究的核心問題之一[4-6]??茖W認知、評價以及合理調(diào)控生態(tài)環(huán)境,是資源環(huán)境領(lǐng)域研究的熱點問題,也是生態(tài)文明建設(shè)的迫切要求[3,7]?!厩叭搜芯窟M展】國內(nèi)外學者關(guān)于區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性的研究歷史較長,目前關(guān)于生態(tài)環(huán)境脆弱性的研究主要集中在評價方法、指標體系構(gòu)建、形成機理、空間分布格局等方面。就研究區(qū)域來看,從縣域尺度到省域尺度[8-10]、從湖泊到流域[11-13]、從地區(qū)到經(jīng)濟帶到全球變化[14-16]。從研究尺度來看,宏觀尺度主要以縣域、市域、省域及城市群等為評價單元,微觀尺度多以柵格為評價單元,基于格網(wǎng)尺度的研究較少。從生態(tài)脆弱性評價方法來看,主要有模糊評價法[1]、主成分分析法[17-19]、層次分析法[1,20]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[21]等。從生態(tài)脆弱性評價模型來看,主要有(生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復力-生態(tài)壓力度)SRP模型[22]、VSD(vulnerability scoping diagram)模型[23]、PSR(壓力-狀態(tài)-響應)模型[24]、灰色三角白化權(quán)集對分析模型[25]、物元模型[26]、最小累積阻力模型(MSR)[27]等?!颈狙芯壳腥朦c】總體來看,當前有關(guān)縣域的生態(tài)脆弱性研究的評價單元粒度較粗糙、研究時段跨度小、評價指標體系相對單一?!緮M解決的關(guān)鍵問題】結(jié)合鄱陽縣的生態(tài)脆弱環(huán)境的現(xiàn)狀,本文選擇生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復力-生態(tài)壓力度(ecological sensitivity-ecological recovery-ecological pressure model-SRP)概念模型,以1 500 m×1 500 m的格網(wǎng)作為評價單元,選取15個較綜合、能全面體現(xiàn)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性的評價指標,采用熵權(quán)法對AHP法的修正來確定指標權(quán)重,計算得出生態(tài)脆弱性指數(shù),并結(jié)合全局Moran’s I指數(shù)和LISA聚類圖,對鄱陽縣2005,2010,2015年的生態(tài)環(huán)境脆弱性進行動態(tài)定量評價,同時結(jié)合GeoDA軟件對區(qū)域生態(tài)脆弱性的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進行深入分析,進而揭示鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性的時空演變特征及其驅(qū)動因素,旨在為縣域土地生態(tài)脆弱性定量評價提供借鑒方法,為鄱陽縣的國土空間規(guī)劃、國土整治和生態(tài)修復、生態(tài)建設(shè)等工作提供基礎(chǔ)支撐。

    1 研究區(qū)概況

    鄱陽縣(28°46′~29°42′N,116°23′~117°06′E)位于江西省的東北部,鄱陽湖的東岸,總面積為4 215 km2,轄14 個建制鎮(zhèn),15 個鄉(xiāng)和1 個街道??h境內(nèi)東北為低山,向西南方向漸變?yōu)榍鹆旰秃^(qū)平原,其中低山丘陵占全縣總面積的45%(圖1)。該縣屬典型的中亞熱帶季風區(qū),四季分明,熱量豐富,雨量充沛,境內(nèi)水網(wǎng)密布,湖泊眾多。平均年日照時數(shù)達2 098 h。年平均氣溫在16.9~17.7 ℃,1—2 月天氣最冷,7—8 月份平均氣溫高達28.8~30 ℃。年平均降雨量1 300~1 700 mm,4—6 月為集中雨季,占全年降水量50%以上,7—9 月為臺風雨季帶。近幾十年,鄱陽縣經(jīng)濟社會快速發(fā)展,成功躋身省直管改革試點縣行列,但洪澇災害、水土流失等生態(tài)環(huán)境問題也愈發(fā)嚴重。因此對鄱陽縣的生態(tài)環(huán)境脆弱性進行分析尤為迫切。

    圖1 研究區(qū)位置示意Fig.1 Location of study area

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理

    2.1.1 數(shù)據(jù)來源 所采用的數(shù)據(jù)主要包括土地利用/覆被數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。

    土地利用/覆被數(shù)據(jù)選用2005,2010,2015 年江西省的LANDSAT4-5TM 衛(wèi)星影像(拍攝時間分別為2005 年10 月31 日、2010 年11 月7 日和2015 年10 月23 日,軌道號為121-40),采用目視解譯和野外驗證校對,將每年的遙感數(shù)據(jù)解譯為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6大類。數(shù)據(jù)處理來自江西省山江湖綜合治理辦公室和江西省測繪局基礎(chǔ)地理信息中心。

    遙感數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),包括2005 年、2010 年的LANDSAT4-5TM 衛(wèi)星影像和2015 年的Landsat8 OLI_TIRS 衛(wèi)星影像(拍攝時間分別為2005 年9 月29 日、2010 年3 月19 日和2015 年10 月11 日)。氣象數(shù)據(jù)來自江西省氣象局分布在江西省觀察臺的87 個站點數(shù)據(jù),分別為2005,2010,2015 年各年的年均氣溫、年均降水量、年極端高溫、年極端低溫、極端暴雨日數(shù)。DEM 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云,分辨率30 m。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)中的二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)來源于2000,2005,2015 年《中國縣域統(tǒng)計年鑒》,人口密度和人均GDP來自資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)的中國GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集和中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集。

    2.1.2 數(shù)據(jù)預處理(1)土地利用/覆被數(shù)據(jù):利用ArcGIS10.2 軟件平臺,采用分析(analysis)-提取分析(extract)-裁剪工具(cutting),從江西省土地利用矢量數(shù)據(jù)中,裁剪出鄱陽縣2005,2010,2015年的土地利用矢量數(shù)據(jù),再轉(zhuǎn)為tiff 格式數(shù)據(jù)。利用創(chuàng)建漁網(wǎng)工具,將鄱陽縣劃分成1 500 m×1 500 m 的格網(wǎng)。用格網(wǎng)去分割鄱陽縣土地利用tiff數(shù)據(jù),導入fragstats3.4軟件,批量計算景觀多樣性指數(shù)和NP指數(shù)(景觀破碎度表征指數(shù))。

    (2)遙感數(shù)據(jù):將從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載到的遙感影像數(shù)據(jù)進行輻射定標(radiometric calibration)和大氣校正(flaash atmospheric correction),再將每個年份的兩景影像進行無縫鑲嵌(seamless mosaic)和圖像裁剪(subset data from ROIS),最后利用波段計算器(bandmath)工具計算每個年份的歸一化植被指數(shù)(NDVI)。

    (3)氣象數(shù)據(jù):年均氣溫、年均降水量、年極端最高溫、年極端最低溫和極端暴雨日數(shù)基于鄱陽縣及其周圍地區(qū)的26個氣象站點,采用反距離權(quán)重插值法(IDW)進行空間插值。

    (4)DEM 數(shù)據(jù):利用ArcGIS10.2 軟件平臺,采用表面分析(surface)和鄰域分析(neighborhood)工具,獲得高程、坡度、地形起伏度數(shù)據(jù)。

    (5)社會經(jīng)濟數(shù)據(jù):各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)矢量數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù);人口密度和人均GDP數(shù)據(jù),采用按掩膜提取工具(extract by mask),從中國GDP 空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)和中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)中裁剪得到。

    為了確保數(shù)據(jù)準確性,在評價分析之前須對所有數(shù)據(jù)進行幾何配準和重采樣,并將選用的所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分辨率為30 m 的柵格形式。在數(shù)據(jù)過程處理中,部分空間屬性缺失的數(shù)據(jù)可以利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)間接獲取。

    2.2 研究方法

    2.2.1 構(gòu)建評價指標體系 目前土地生態(tài)脆弱性評價指標體系已經(jīng)從單一指標體系發(fā)展為多目標綜合性的指標體系。既要考慮生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部及其功能性特征,同時又要考慮生態(tài)系統(tǒng)與外在環(huán)境的聯(lián)系[28]??偟膩碚f,生態(tài)環(huán)境脆弱性由自然潛在脆弱性和人為干擾脆弱性共同決定[28-29]。

    SRP 模型是一項專門用于評價某一特定地區(qū)生態(tài)脆弱性的綜合性評價模型[30],包括3 個因子:生態(tài)敏感性、生態(tài)恢復力和生態(tài)壓力度。在參考相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上[22,31],結(jié)合鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性的表現(xiàn)和主要成因,加之地形條件越復雜,生態(tài)環(huán)境越脆弱,土地利用程度與生態(tài)環(huán)境脆弱性成正相關(guān)。鄱陽縣洪澇災害頻發(fā),與生態(tài)環(huán)境脆弱息息相關(guān),因此生態(tài)敏感性層面主要考慮地形、土地、氣象因子。生態(tài)恢復力主要考慮生態(tài)系統(tǒng)的恢復能力,可以植被覆蓋度表征。生態(tài)壓力度主要考慮人口增長和經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響。據(jù)此構(gòu)建鄱陽縣生態(tài)脆弱性評價指標體系如表1,并根據(jù)對生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)的影響,將所選用指標分為正向指標、負向指標和定性指標[18,32]。

    表1 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性評價指標體系Tab.1 Eco-environmental vulnerability evaluation indicator system in Poyang County

    2.2.2 評價指標標準化 由于評價指標的量綱及其屬性存在差異,必須對評價指標進行標準化處理。對于定量指標和定性指標分別采用極差法和分等級賦值法,使其值標準化為0~1。

    (1)極差標準化:正向指標和負向指標采用不同的標準化公式[2,19]:

    式(1),(2)中:zi為每一年指標標準化后的數(shù)值,變化范圍為0~1,xi為第i個指標的指標值,xmax為該指標在所有格網(wǎng)中的最大值,xmin為所有格網(wǎng)中的最小值。

    (2)分級賦值標準化:對于定性指標,依據(jù)研究區(qū)的土地利用實際特征,結(jié)合相關(guān)研究成果[2],采用分級賦值法進行賦值(表2)。

    表2 分等級賦值標準Tab.2 Standardized value assignment

    2.2.3 確定評價指標權(quán)重 在參考有關(guān)文獻[33]和考慮所選指標數(shù)據(jù)特性的基礎(chǔ)上,確定采用熵權(quán)法對AHP法的修正,來確定指標權(quán)重,以期使評價結(jié)果更加符合實際,結(jié)果見表3。

    表3 評價指標權(quán)重Tab.3 Weight of evaluation indices

    (1)層次分析法(AHP)。層次分析法求權(quán)重可以利用yaahp10.1 軟件實現(xiàn)[34],其步驟如下:①建立層次結(jié)構(gòu)模型,畫出目標層、準則層和指標層的樹狀圖。②分析每一層次中各要素之間關(guān)系,采用1~9 標度法對各要素的重要性進行兩兩比較,構(gòu)建判斷矩陣。③將判斷矩陣輸入到y(tǒng)aahp10.1軟件進行一致性檢驗,經(jīng)檢驗一致性比例為0,小于0.1,表明該模型指標權(quán)重的計算結(jié)果合理。④最終得到15 個單項指標的權(quán)重fi,其中i表示第i項指標。

    (2)熵權(quán)法。熵是系統(tǒng)無序程度的度量,可用于度量已知數(shù)據(jù)所包含的有效信息量和確定權(quán)重。脆弱性評價指標值相差較大時,熵值較小,則該脆弱性評價指標提供的有效信息量較大,其權(quán)重也應較大;反之則其權(quán)重較小。根據(jù)熵權(quán)法經(jīng)典模型[35],求得各單項指標的熵值ei和權(quán)重wi。

    (3)熵權(quán)法對AHP 法的修正。參考前人研究基礎(chǔ)[33],將主觀權(quán)重與客觀權(quán)重合理地結(jié)合起來,引入熵值變量,則最終的權(quán)重值為:

    式(3)中:fi為AHP法所確定的權(quán)重值;wi為熵權(quán)法所確定的權(quán)重值;ei為第i項評價指標的熵值。

    2.2.4 生態(tài)脆弱性評價 參照余坤勇等[36]采用的脆弱生態(tài)環(huán)境評價方法,對鄱陽縣生態(tài)脆弱性狀況進行評價,具體評價模型為:

    式(4)中:EVI 為生態(tài)脆弱性評價指數(shù),與脆弱度呈正相關(guān)關(guān)系,Hi為第i項指標的最終權(quán)重,x′ j為第i項指標第j個格網(wǎng)的標準化值,n為評價指標個數(shù)。

    2.2.5 生態(tài)脆弱性分級與生態(tài)脆弱性等級指數(shù) 為了便于生態(tài)脆弱性指數(shù)(EVI)的度量和比較,需對其進行標準化處理[13,37],公式如下:

    式(5)中:SEVI為格網(wǎng)單元的生態(tài)脆弱性指數(shù)標準化值,變化范圍為0~10;EVI為格網(wǎng)單元的生態(tài)脆弱性指數(shù)實際值;EVImax為所有格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)的最大值;EVImin為最小值。

    在生態(tài)脆弱性指數(shù)EVI 標準化的基礎(chǔ)上,參照國內(nèi)外已有的生態(tài)脆弱性評價研究的評價標準[18-19],并結(jié)合實際情況,基于自然斷點法對2000,2010,2015 年的生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)進行分級。為了確保評價結(jié)果的可比性,以2000,2010,2015年等級標準的平均值作為最終的分級標準(表4),將鄱陽縣生態(tài)脆弱性劃分為5個等級,分別為微度脆弱、輕度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和極度脆弱。

    表4 生態(tài)環(huán)境脆弱性分級標準及其生態(tài)特征Tab.4 Classification standard and its ecological characteristics of eco-environmental vulnerability

    采用生態(tài)脆弱性等級指數(shù)(eco-logical vulnerability level index,EVLI),度量并反映研究區(qū)生態(tài)脆弱性程度的整體差異,比較不同年份的生態(tài)環(huán)境脆弱性,計算公式[38]如下:

    式(6)中:EVLI 為生態(tài)脆弱性等級指數(shù);pi為第i類脆弱性的等級值,此處i可為1、2、3、4、5;Ai為第i類脆弱性的面積;S為區(qū)域總面積;n為脆弱性等級總數(shù)。

    2.2.6 空間自相關(guān)分析(1)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建。借助GeoDa 平臺,選取Queen 型鄰接準則構(gòu)建空間權(quán)重矩陣[39],以表征研究區(qū)內(nèi)1 996 個格網(wǎng)間的空間關(guān)系,Queen 型鄰接準則的含義是具有公共邊界或公共頂點。

    (2)全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)可以反映空間鄰接區(qū)域單元屬性值的相似程度,常用全局Moran’s I 指數(shù)來衡量?;贕eoDa 軟件,通過該指數(shù)分析研究區(qū)內(nèi)各格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)之間的空間關(guān)聯(lián)性,公式如下[40]:

    這里不得不提到一個小插曲:曾幾何時,為了提高千島湖魚的經(jīng)濟價值,很多淳安百姓一度引進養(yǎng)殖鯰魚、鱸魚和鱖魚。

    式(7)中:I為Moran’s I指數(shù);n表示格網(wǎng)空間單元個數(shù);xi和xj分別為第i個格網(wǎng)和第j個格網(wǎng)的生態(tài)脆弱性指數(shù)值;wij為空間權(quán)重矩陣。Moran’s I 值一般在[-1,1],小于0 表示在空間呈負相關(guān),大于0 表示在空間呈正相關(guān),等于0表示不相關(guān),在空間上呈隨機分布。

    (3)局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)可表征一個區(qū)域與鄰近區(qū)域?qū)傩灾档南嚓P(guān)程度。運用Geo-Da分析格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)與鄰近格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)的空間相關(guān)程度,公式如下:

    式(8)中,I代表Moran’s I 指數(shù);xi、xj代表的是第i個、第j個格網(wǎng)的脆弱生態(tài)指數(shù)值;xˉ指的是全部格網(wǎng)的生態(tài)脆弱性指數(shù)均值;Wij指的是空間權(quán)重矩陣;S代表空間權(quán)重矩陣各元素之和。

    在計算局部Moran’s I 指數(shù)的基礎(chǔ)上,通過空間聚類,得到空間LISA聚類圖。在95%的置信區(qū)間內(nèi),將生態(tài)環(huán)境脆弱性進一步劃分為5種不同的類型,即高高聚集區(qū)(H-H)、高低聚集區(qū)(H-L)、低高聚集區(qū)(L-H)、低低聚集區(qū)(L-L)和不顯著(no significant)。具體含義[32,41]見表5。

    表5 不同的LISA聚集模式的內(nèi)涵Tab.5 The connotation of different LISA clustering models

    (4)Moran 散點圖。Moran 散點圖是利用散點圖的形式,顯示某個區(qū)域與其鄰近區(qū)域之間的空間關(guān)系,常用來研究局域空間的不穩(wěn)定性。Moran散點圖的4個象限,分別對應于區(qū)域單元與其鄰居之間4種類型的局部空間聯(lián)系形式。散點圖的4個象限分別是“高高”(第1象限)、“低高”(第2象限)、“低低”(第3 象限)、“高低”(第4 象限)?!案吒摺北硎灸骋豢臻g單元和周圍單元的屬性值都較高,該單元和周圍單元組成的子區(qū)域即為熱點區(qū),“低低”與此相反;“高低”表示某一空間單元屬性值較高,而周圍單元較低,“低高”與此相反。與局部Moran’s I指數(shù)相比,其重要的優(yōu)勢在于能夠進一步具體區(qū)分區(qū)域單元和其鄰居之間屬于哪種空間聯(lián)系形式[42]。

    2.2.7 變異系數(shù)分析 變異系數(shù)是衡量序列觀測值離散程度的一個計量,在地理數(shù)據(jù)的空間差異研究中已得到廣泛應用[43],通過運用變異系數(shù)分析法來測度鄱陽縣各年份格網(wǎng)尺度生態(tài)脆弱性的空間差異程度.公式如下:

    3 結(jié)果與分析

    3.1 縣域整體生態(tài)環(huán)境脆弱性表征

    從整體特征來看,鄱陽縣的生態(tài)脆弱性有所加劇,增加的幅度先大后小,結(jié)果見表6。2005 年,鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性等級指數(shù)為1.881 1,整體屬于微度脆弱;到2010 年,等級指數(shù)為3.022 7,整體屬于中度脆弱;再到2015年,等級指數(shù)為3.191 5,整體仍屬于中度脆弱。

    表6 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性整體特征變化Tab.6 The overall characteristic change of eco-environmental vulnerability in Poyang County

    3.2 縣域整體生態(tài)環(huán)境脆弱性空間格局分析

    從生態(tài)脆弱性空間格局均衡程度來看(表6),2005 年,變異系數(shù)為0.519 8,到2010 年,變異系數(shù)為0.347 6,到2015 年,變異系數(shù)0.350 1,這表明研究區(qū)的生態(tài)脆弱性空間格局趨于均衡。整體來看,縣域生態(tài)脆弱性呈現(xiàn)西南高,東北低的態(tài)勢。生態(tài)脆弱性指數(shù)由西南向東北逐漸降低。

    從空間集聚特征來看,2005 年、2010 年、2015 年生態(tài)脆弱性的全局Moran’s I 指數(shù)(圖2)分別為0.735、0.769、0.513。結(jié)果表明鄱陽縣生態(tài)脆弱性具有明顯的空間自相關(guān),且為正相關(guān)??梢钥吹?,2015年集聚程度較比2010 年呈現(xiàn)一定的削弱。從LISA 聚類圖(圖3)來看,在95%的置信度下,2005 年高高聚集區(qū)集中分布在鄱陽縣西南部,比如鄱陽鎮(zhèn)、蓮湖鄉(xiāng)、雙港鎮(zhèn)等。低低聚集區(qū)集中分布在鄱陽縣東北部。到2010年高高聚集區(qū)的分布范圍在原來的基礎(chǔ)上向東部擴張,昌州鄉(xiāng)、三廟前鄉(xiāng)也納入其中。低低聚集區(qū)在原來基礎(chǔ)上向四周呈現(xiàn)輕微的延伸。再到2015年,空間聚集程度有所下降,位于西南部地區(qū)的高高聚集區(qū)呈現(xiàn)萎縮態(tài)勢,而西北部和東北部地區(qū)新增了一些高高聚集區(qū)。低低聚集區(qū)呈組團式,零散分布在各區(qū)域。

    圖2 鄱陽縣生態(tài)脆弱性指數(shù)Moran散點圖Fig.2 Moran scatter plot of eco-environmental vulnerability in Pouyong County

    圖3 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性LISA聚類分析Fig.3 The LISA aggregation of eco-environmental vulnerability in Poyang County

    3.3 鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度生態(tài)環(huán)境脆弱性分析

    從鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度來看,2005年生態(tài)脆弱性指數(shù)的高值區(qū)主要集中在鄱陽縣西南地區(qū)的2個鄉(xiāng)鎮(zhèn),分別是蓮湖鄉(xiāng)、珠湖鄉(xiāng),均為重度脆弱。中值區(qū)為雙港鎮(zhèn)、白沙洲鄉(xiāng)、鄱陽鎮(zhèn),均為中度脆弱。其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為低值區(qū)。到2010 年,高值區(qū)在原來的區(qū)域上,進一步擴大范圍,鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量增至10 個,其中極度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有3個,屬于重度脆弱的7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)繞分布在極度脆弱區(qū)的周圍。處于中值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)從鄱陽縣的西北角沿對角線一直延伸到東南角。東北角處的蓮花山鄉(xiāng)境內(nèi),植被覆蓋度較高,生態(tài)脆弱度較低。再到2015年,處于高值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有8個鄉(xiāng)鎮(zhèn),均為重度脆弱,大部分仍分布在西南部地區(qū)。值得注意的是位于東北部地區(qū)的枧田街鎮(zhèn)也納入了高值區(qū)。中值區(qū)主要遍布在北部地區(qū),數(shù)量較多,其中有5 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)緊挨鄱陽縣城,分布在其南北兩側(cè)。處于低值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)僅有4個,具體見圖4,5。

    圖4 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)變化Fig.4 The changes in eco-environmental vulnerability index of each township

    3.4 不同地類尺度生態(tài)環(huán)境脆弱性分析

    圖5 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境脆弱性時空演變Fig.5 The temporal and spatial evolution of eco-environmental vulnerability in each township

    橫向來看,不同土地利用類型生態(tài)環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)由大到小為:2005 年和2010 年,水域>建設(shè)用地>草地>耕地>未利用地>林地;2015 年,水域>林地>建設(shè)用地>耕地>草地>未利用地。從表7 可知,2005年和2010年,六大地類中,水域的生態(tài)脆弱性指數(shù)值最高,建設(shè)用地次之。這表明水域生態(tài)環(huán)境較脆弱,主要與工業(yè)三廢無節(jié)制排放、農(nóng)業(yè)面源污染有關(guān)。建設(shè)用地,由于人類活動干擾較密集,所以生態(tài)環(huán)境也較脆弱。到2015 年,林地的生態(tài)脆弱性指數(shù)躍居第二,這表明林地生態(tài)環(huán)境遭受了一定的破壞。縱向來看,從2005 年到2010 年,再到2015 年,草地、建設(shè)用地、未利用地的生態(tài)脆弱性指數(shù)先增后減,而耕地、林地、水域的生態(tài)脆弱性指數(shù)持續(xù)上升。這表明對耕地、林地和水域的生態(tài)保護力度亟待加強。

    表7 不同土地利用類型生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)Tab.7 Eco-environmental vulnerability synthesis index for different land use types

    3.5 生態(tài)環(huán)境脆弱性時空動態(tài)演變分析

    從時間上看(表8),從2005 年到2010 年,生態(tài)脆弱性以微度和輕度脆弱為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐暂p度和中度脆弱為主。微度脆弱區(qū)面積占比陡降,占比減少了39.46%。中、重、極度脆弱區(qū)面積占比迅速上升,中度脆弱區(qū)上升最快,占比增加了22.73%。輕度脆弱區(qū)略有下降。從2010 年到2015 年,生態(tài)脆弱性以輕度和中度脆弱為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾卸群椭囟却嗳鯙橹?。變化幅度較大的為輕度脆弱和重度脆弱,輕度脆弱面積占比減少了8.56%,重度脆弱增加了11.92%。微、極度脆弱區(qū)面積占比略有下降,中度脆弱略有增加。

    表8 鄱陽縣2005、2010和2015年生態(tài)環(huán)境脆弱性評價結(jié)果Tab.8 The results of eco-environmental vulnerability evaluation in Poyang County in 2005,2010 and 2015

    從空間上看(圖6),2005年,微度脆弱區(qū)占比最大,主要分布在鄱陽縣東北部丘陵地區(qū)、西北角、中部地區(qū)。輕度脆弱區(qū)次之,分布于西北部地區(qū)和東南部地區(qū)。中、重度脆弱區(qū)零散分布在鄱陽縣城周圍和雙港鎮(zhèn)境內(nèi)鄱陽湖支流。極度脆弱區(qū)面積占比最小,分布在鄱陽縣城的南部地區(qū),以及雙港鎮(zhèn)和蓮湖鄉(xiāng)的交界處。到2010年,微度脆弱區(qū)迅速萎縮,面積占比最小,集中分布在東北角的蓮花鄉(xiāng)。輕度、中度脆弱區(qū)主要分布在西部、中部和東部地區(qū),分別由微度、輕度脆弱演變而來。重、極度脆弱區(qū)增加比較明顯,以鄱陽湖支流和鄱陽縣城為中心向周圍迅速擴散,遍布西南部地區(qū)。再到2015 年,微度、輕度、中度脆弱區(qū)均勻散落在整個縣域。重度脆弱區(qū)在2010 年基礎(chǔ)上有所增加,一部分源于原有的重度脆弱區(qū)向周圍擴散,一部分來自原來的極度脆弱區(qū)轉(zhuǎn)變。極度脆弱區(qū)萎縮態(tài)勢明顯。需要注意的是東北角的幾個鄉(xiāng)鎮(zhèn)由輕度、中度脆弱迅速轉(zhuǎn)變?yōu)橹囟?、極度脆弱,值得深究。

    圖6 2005、2010和2015年生態(tài)環(huán)境脆弱性空間分布Fig.6 Spatial distribution of eco-environmental vulnerability in 2005,2010 and 2015

    4 結(jié)論與討論

    4.1 結(jié)論

    本文以鄱陽縣為研究區(qū),選擇SRP模型,集成主觀和客觀賦權(quán)方法,結(jié)合變異系數(shù)、全局Moran′s I 指數(shù)和LISA 聚類圖,對2005,2010,2015 年鄱陽縣縣域尺度生態(tài)脆弱性特征及空間格局、鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度和不同地類尺度生態(tài)脆弱性特征、生態(tài)脆弱性時空演變特征進行評價分析,主要結(jié)論如下:

    (1)從縣域整體生態(tài)脆弱性特征來看,2005 年整體為微度脆弱,2010 年和2015 年為中度脆弱,生態(tài)脆弱性有所加劇,由微度脆弱轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸却嗳酰觿〉姆认却蠛笮 ?/p>

    (2)從縣域整體生態(tài)脆弱性空間格局看,空間格局逐漸趨于均衡??h域生態(tài)脆弱性呈現(xiàn)西南高,東北低的態(tài)勢。生態(tài)脆弱性指數(shù)由西南向東北逐漸降低。生態(tài)脆弱性存在顯著的空間集聚特征,高高聚集區(qū)主要分布在西南部地區(qū),低低聚集區(qū)主要分布在東北部地區(qū)。從2005 年到2010 年,集聚特征略有增強,高高聚集區(qū)和低低聚集區(qū)都有不同程度的蔓延趨勢。從2010年到2015年,集聚特征有所下降,東北部新增高高聚集區(qū),低低聚集區(qū)組團式分散開來。

    (3)從鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度生態(tài)脆弱性來看,研究期間微度脆弱、輕度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量顯著減少,中度脆弱和重度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量顯著增加。從2005年到2015年,該研究區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的生態(tài)脆弱性從以微度脆弱和輕度脆弱為主,向以中度和重度脆弱為主轉(zhuǎn)變。

    (4)從不同地類尺度生態(tài)脆弱性特征來看,2005 年和2010 年,生態(tài)脆弱性程度由大到小依次為:水域、建設(shè)用地、草地、耕地、未利用地和林地。2015年水域的生態(tài)脆弱性程度仍然最高,林地躍居第二,這表明林地生態(tài)環(huán)境遭受了一定的破壞。耕地和林地和水域的脆弱性指數(shù)持續(xù)增加,表明耕地的生態(tài)環(huán)境越來越差,應該加強耕地數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)三位一體保護,同時也要重視對林地和水域的保護。

    (5)從生態(tài)脆弱性時空演變特征來看,2005 年,以微度脆弱和輕度脆弱為主,到2010 年轉(zhuǎn)變?yōu)橐暂p度脆弱和中度脆弱為主,到2015 年,轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾卸群椭囟却嗳鯙橹?。從空間上來看,生態(tài)脆弱性高值區(qū)呈現(xiàn)從西南向東北蔓延的趨勢。

    4.2 討論

    將評價結(jié)果與鄱陽縣的實際情況進行對比,西南地區(qū)屬于湖區(qū),植被覆蓋度低,加之緊靠縣城,工業(yè)污水和農(nóng)藥化肥排入湖區(qū),會造成嚴重污染,破壞生態(tài)環(huán)境。東北部地區(qū)海拔較高,植被覆蓋度較高,人類活動干擾較少,因此生態(tài)脆弱度較低。評價結(jié)果與鄱陽縣實際自然狀況具有較高的一致性。根據(jù)2015年《生態(tài)保護紅線劃定指南》和2020 年《生態(tài)保護紅線管理辦法(征求意見稿)》,生態(tài)保護紅線是指依法在重點生態(tài)功能區(qū)、生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)和脆弱區(qū)等區(qū)域劃定的嚴格管控邊界。在科學評估基礎(chǔ)上,識別生態(tài)功能極重要、生態(tài)極脆弱區(qū)域,以及其他經(jīng)評估目前雖然不能確定但具有潛在重要生態(tài)價值的區(qū)域,劃入生態(tài)保護紅線。將2015年評價結(jié)果中的極度脆弱區(qū)和重度脆弱區(qū)與鄱陽縣生態(tài)紅線劃定結(jié)果進行疊加分析,兩者重合區(qū)域面積占生態(tài)紅線區(qū)域面積的58.8%,縣城及周邊和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心城鎮(zhèn)化程度較高,生態(tài)脆弱性高,但屬于城鎮(zhèn)開發(fā)邊界范圍內(nèi),不能納入生態(tài)紅線。兩者在空間分布上具有較高的重疊性,結(jié)果見圖7。綜上,評價結(jié)果總體科學、合理、可信。

    圖7 評價結(jié)果與生態(tài)紅線對比Fig.7 Comparison of evaluation results and ecological red line

    本研究的主要優(yōu)點有(1)本研究以1 500 m的格網(wǎng)為評價單元,評價單元大小與研究尺度相適應,基于該格網(wǎng)微觀尺度可以詳實地反映研究區(qū)生態(tài)脆弱性空間分布與異質(zhì)性特征。評價結(jié)果與實際情況相符,科學可信。(2)采用變異系數(shù)、空間自相關(guān)等來研究其空間格局特征,能夠深入地分析研究區(qū)生態(tài)脆弱性時空格局變化情況。(3)研究時段為2005年至2015年,時間跨度較大,能夠從長時期的角度分析鄱陽生態(tài)環(huán)境變化情況,具有較高的分析價值。(4)所用數(shù)據(jù)主要有遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等,在數(shù)據(jù)獲取方面較以往研究具有數(shù)據(jù)更易獲取的優(yōu)點,構(gòu)建的評價指標體系和評價方法具有可復制性,可為其他相似地區(qū)的生態(tài)脆弱性研究提供參考。(5)從縣域整體尺度、鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度、不同地類尺度3個維度,分析生態(tài)脆弱性時空演變,既能從整體上把握鄱陽縣的生態(tài)脆弱性變化趨勢,又能有針對性的了解各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和地類的生態(tài)環(huán)境狀況,為地方政府提供政策指導,為國土空間綜合整治和生態(tài)修復提供參考信息。

    研究也存在一定的不足,受限于研究資料收集困難,在構(gòu)建的指標體系內(nèi),未將土壤指標考慮在內(nèi)。另外氣象數(shù)據(jù)在空間化的過程,采用研究區(qū)內(nèi)和研究區(qū)周圍的氣象站點數(shù)據(jù)做空間插值,其科學性有待考證。研究缺乏現(xiàn)勢性,2020年的數(shù)據(jù)難以收集,無法研究該年生態(tài)脆弱性狀況。以上不足均需在以后的研究中進一步完善。

    致謝:江西省土地開發(fā)整理中心項目(9131207800)同時對本研究給予了資助,謹致謝意!

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