基于PSR-TOPSIS模型的“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

陜永杰，魏紹康，苗圓，原衛(wèi)利

（山西師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，山西 太原 030031）

土地生態(tài)安全的優(yōu)劣對(duì)于一個(gè)地區(qū)土地的可持續(xù)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，是一個(gè)區(qū)域土地資源合理配置和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)和前提。維護(hù)土地生態(tài)安全不僅可以促進(jìn)國(guó)家的繁榮穩(wěn)定，也是土地可持續(xù)發(fā)展的必然途徑。2020 年8 月31 日，中共中央政治局審議通過(guò)了《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》。2021 年4 月13 日，中共中央政治局常委、全國(guó)人大常委會(huì)委員長(zhǎng)栗戰(zhàn)書在西安黃河保護(hù)立法座談會(huì)強(qiáng)調(diào)，要加快立法進(jìn)程，制定保護(hù)黃河的良法來(lái)造福人民。這是自從2014 年3 月31日國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)《晉陜?cè)S河金三角區(qū)域合作規(guī)劃》以來(lái)，中央對(duì)黃河流域生態(tài)環(huán)境和黃河保護(hù)立法的重要指示，也是對(duì)“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)生態(tài)環(huán)境安全的高度重視。為了對(duì)土地生態(tài)安全進(jìn)行科學(xué)、合理、有效的評(píng)價(jià)，黨的十八大倡導(dǎo)推行黃河流域轉(zhuǎn)變土地資源利用方式、推行生態(tài)文明建設(shè)的舉措，從重視土地生態(tài)數(shù)量轉(zhuǎn)向重視質(zhì)量發(fā)展，是人與自然和諧發(fā)展的重要研究[1]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者利用多方位、多層次的評(píng)價(jià)模型、評(píng)價(jià)方法研究不同區(qū)域土地生態(tài)安全狀況。在評(píng)價(jià)模型上，有PSR 模型[2]、CLUE-S 模型[3]、“自然—經(jīng)濟(jì)—社會(huì)”模型[4]等；在評(píng)價(jià)方法上，主要包括層次分析法[5]、物元分析法[6]、面板數(shù)據(jù)聚類分析法[7]、灰色關(guān)聯(lián)度模型[8]、空間變異系數(shù)法[9]、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[10]等；在決策分析上，有綜合指數(shù)法[11]、TOPSIS 法[12]等。在以行業(yè)績(jī)效綜合評(píng)估[13]、工程項(xiàng)目選址[14]、道路安全性能評(píng)估[15]等項(xiàng)目的土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)中，曾廣泛使用TOPSIS 法科學(xué)研究土地生態(tài)安全狀況和理想狀態(tài)之間的距離，從而明晰研究區(qū)土地生態(tài)安全的狀況。李子君等[16]、鄭嵐等[17]、張焱文和王楓[18]、王洋等[19]、劉嬌等[20]、呂廣斌等[21]、張洪等[22]、余文波等[23]分別從沂蒙山區(qū)、嘉峪關(guān)市、廣東省、鄭州市、云南省、重慶市、大理市、南昌市進(jìn)行土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)。黃河流域是生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，對(duì)黃河流域“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)進(jìn)行土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的研究未見報(bào)道。

本文通過(guò)研究該地區(qū)近年來(lái)土地利用情況，運(yùn)用PSR 模型框架并結(jié)合基于熵權(quán)的TOPSIS 評(píng)價(jià)模型，結(jié)合研究區(qū)46 個(gè)縣（市、區(qū)）的自然、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，評(píng)價(jià)該區(qū)域土地生態(tài)安全程度，并總結(jié)前人的研究，建立“壓力—狀態(tài)—響應(yīng)”土地生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果提出客觀有效的建議，為政府相關(guān)部門提供改善區(qū)域土地生態(tài)安全、促進(jìn)區(qū)域土地可持續(xù)利用的依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)位于山西省、陜西省和河南省的交界處，處于黃河中游，約5.78 萬(wàn)平方千米，經(jīng)緯度大致處于33°31′N～36°57′N，108°58′E～112°34′E之間，包括山西省運(yùn)城市、臨汾市，河南省三門峽市，陜西省渭南市，共轄47 個(gè)縣（市、區(qū)）（圖1）。年平均氣溫14.7℃，年降水量在453.9～680 mm 之間，研究區(qū)屬溫帶大陸性氣候，冬寒夏熱，溫差較大；截至2020 年年底，研究區(qū)GDP 總量達(dá)6 465.78 億元，常住人口約1 746.08 萬(wàn)人，人均DPG 為全國(guó)平均水平的51.10%。

圖1 “晉陜?cè)S河金三角”行政區(qū)劃圖

2 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn)，空間分辨率為30 m×30 m，使用Landsat8 TM 遙感影像數(shù)據(jù)和DEM 數(shù)據(jù)。指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自2005—2018 年的《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地區(qū)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒、《土地利用總體規(guī)劃》數(shù)據(jù)。部分社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自2005—2018 年臨汾市、運(yùn)城市、三門峽市和渭南市社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)公報(bào)。指標(biāo)個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料進(jìn)行補(bǔ)充，三門峽市湖濱區(qū)因數(shù)據(jù)缺乏，故不做研究。

2.2 研究方法

2.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)中所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是否科學(xué)合理至關(guān)重要。1990 年聯(lián)合國(guó)經(jīng)濟(jì)合作開發(fā)署（OECD）提出了測(cè)算生態(tài)安全的“壓力—狀態(tài)—響應(yīng)”模型（PSR 模型），該模型在實(shí)際運(yùn)用中普遍用來(lái)建立土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，研究人類生產(chǎn)生活和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)之間的聯(lián)系。本文借鑒已有的研究成果[24-25]，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，運(yùn)用PSR 模型構(gòu)建“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)的土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)正負(fù)性質(zhì)不同，各指標(biāo)數(shù)量級(jí)也存在較大差別，為了消除量綱的影響，首先對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行極值標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中：

式中：Xij是指標(biāo)的實(shí)際值，i=1,…,m，代表年份數(shù)；j=1,…,n，代表評(píng)價(jià)指標(biāo)；Xjmax、Xjmin為第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。

2.2.3 熵權(quán)法確定權(quán)重

目前，主觀和客觀賦權(quán)法是權(quán)重計(jì)算的兩種方法。權(quán)重的計(jì)算方法有AHP 層次分析法、變異系數(shù)法、特爾菲法、熵權(quán)法等，為了減少人為因素的不確定性，使評(píng)價(jià)分析結(jié)果科學(xué)有效，文章中確定權(quán)重的方法采用客觀賦權(quán)法中的熵權(quán)法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，公式為：

（1）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

2.2.4 TOPSIS法評(píng)價(jià)模型

TOPSIS 法評(píng)價(jià)模型是通過(guò)歸一化矩陣找出多目標(biāo)中的最優(yōu)及最劣目標(biāo)，并通過(guò)各指標(biāo)與最優(yōu)及最劣目標(biāo)間的距離，獲取各指標(biāo)與理想解之間的貼近度，最終揭示各方案結(jié)果[26]。

（1）加權(quán)規(guī)范化矩陣V的建立：

式中：Wj為各指標(biāo)權(quán)重；eij為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。

（2）確定正負(fù)理想解V+和V-：

式中：maxνij和minνij為加權(quán)規(guī)范化矩陣最大值和最小值。

（4）計(jì)算指標(biāo)貼近度Ci：

式中：Ci介于0 到1 之間，其值越大，表明第i年土地生態(tài)狀況越安全。

依據(jù)研究區(qū)存在的實(shí)際情況，參考已有研究結(jié)果[27-29]，利用非等間距方法根據(jù)貼近度C分為5 個(gè)土地生態(tài)安全等級(jí)（表1）。

表1 土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與安全等級(jí)

3 結(jié)果與分析

3.1 土地生態(tài)安全時(shí)間變化分析

土地生態(tài)安全綜合值表征研究區(qū)時(shí)間變化對(duì)土地生態(tài)安全的影響。圖2 中，2005—2018 年，研究區(qū)各縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值在整體上呈現(xiàn)出2005—2010 年先下降到2010—2015 年小幅度上升，以及2015—2018年略微下降的趨勢(shì)，表明研究區(qū)土地生態(tài)安全狀況不容樂觀，土地生態(tài)安全之路仍任重道遠(yuǎn)。從2005—2018年整體來(lái)看，研究區(qū)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值為0.153～0.551，最小值和最大值分別為蒲城縣（Ⅴ）和義馬市（Ⅱ）。2005 年研究區(qū)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值在0.187～0.54，最小值和最大值分別為蒲城縣（Ⅴ）和韓城市（Ⅱ）。2010 年研究區(qū)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值在0.133～0.647，最小值和最大值分別為浮山縣（Ⅴ）和義馬市（Ⅱ）。2015 年，義馬市（Ⅱ）的土地生態(tài)安全綜合值為0.534，為研究區(qū)最大值，蒲城縣（Ⅴ）土地生態(tài)安全綜合值最小，為0.167。到2018 年，各縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值在0.132～0.458，最小值為蒲城縣（Ⅴ），最大值為義馬市（Ⅲ）。14 年間，46 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值37 個(gè)縣（市、區(qū)）下降，9 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值上升，9 個(gè)縣（市、區(qū)）分別為富平縣（Ⅳ）、新絳縣（Ⅳ）、臨猗縣（Ⅴ）、襄汾縣（Ⅳ）、稷山縣（Ⅳ）、曲沃縣（Ⅳ）、白水縣（Ⅳ）、聞喜縣（Ⅴ）、義馬市（Ⅱ）。

圖2 研究區(qū)各縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全綜合值雷達(dá)圖

14 年間研究區(qū)土地生態(tài)安全綜合值呈現(xiàn)不斷變化的趨勢(shì)，壓力和響應(yīng)2 個(gè)變量是影響其土地生態(tài)安全綜合值變小的主要原因，具體指標(biāo)表現(xiàn)在人口密度（A1）、人口自然增長(zhǎng)率（A3）、城鎮(zhèn)化率（A4）、單位耕地化肥施用量（A5）、人均GDP（A12）、林地面積比重（A15）、草地面積比重（A16）、水域面積比重（A17）、建設(shè)用地面積比重（A18）方面。人口密度大、林地草地水域和建設(shè)用地面積比重不協(xié)調(diào)、耕地濫用農(nóng)藥等都是主要原因。

3.2 土地生態(tài)安全空間差異分析

依據(jù)“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與安全等級(jí)，利用ArcGIS 10.6 軟件平臺(tái)做出研究區(qū)各縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)分布圖（圖3）。

圖3 2005—2018年研究區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)空間分布

2005 年，研究區(qū)的韓城市土地生態(tài)安全等級(jí)為較安全（Ⅱ）；蒲城縣土地生態(tài)安全等級(jí)為極不安全（Ⅴ）；研究區(qū)西部北部和中部的富平縣、汾西縣、萬(wàn)榮縣等縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)為較不安全（Ⅳ）；研究區(qū)的西北部、東部、南部的永和縣、垣曲縣、盧氏縣等縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)為臨界狀態(tài)（Ⅲ）。與2005 年相比，2018 年研究區(qū)23 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)降低1級(jí)，河津市（Ⅲ）、曲沃縣（Ⅳ）和富平縣（Ⅳ）3 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)提高1 級(jí)，20 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)保持不變。綜合來(lái)看，2005—2018 年研究區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)呈現(xiàn)2005—2010 年先降低、2010—2015年微小提升、2015—2018 年又小幅度下降的規(guī)律。

從指標(biāo)權(quán)重來(lái)看（表2），研究區(qū)土地生態(tài)安全空間差異影響因素為（A3）人口自然增長(zhǎng)率、（A11）單位面積糧食產(chǎn)量、（A7）財(cái)政收入增長(zhǎng)率、（A2）人均耕地面積、（A14）城鎮(zhèn)居民人均收入、（A4）城鎮(zhèn)化率等，指標(biāo)權(quán)重均在0.060 以上，而影響各縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全差異因素又各不相同。

表2 土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)與權(quán)重

分析其具體原因，在2005—2010 年，研究區(qū)各縣（市、區(qū)）犧牲本地區(qū)的土地生態(tài)安全促進(jìn)本地社會(huì)發(fā)展，人口增加快、建設(shè)用地侵占耕地、林地、草地、水域速率加快，土地農(nóng)藥化肥使用水平偏高，產(chǎn)業(yè)以高污染的重工業(yè)為主等情況，使得該地區(qū)該時(shí)間段土地生態(tài)安全水平下降；2010—2015 年，研究區(qū)不斷重視該地區(qū)土地生態(tài)安全情況，比如臨汾市重視其嚴(yán)重惡劣的空氣質(zhì)量而關(guān)閉大量高污染企業(yè)，其余縣市也在合理協(xié)調(diào)耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地面積比重，使得該時(shí)間段土地生態(tài)安全水平小幅度提升；2015—2018 年，由于該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，黃土高原地區(qū)治理難度大，加之社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口的提升，使得該地區(qū)土地生態(tài)安全水平呈下降趨勢(shì)。

3.3 土地生態(tài)安全子系統(tǒng)分析

（1）土地生態(tài)安全壓力子系統(tǒng)。由圖4、圖5、圖6可知，“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)土地生態(tài)安全壓力子系統(tǒng)在2005—2010 年呈下降態(tài)勢(shì)，2010—2015 年呈上升態(tài)勢(shì)，而在2015—2018 年又呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。生態(tài)安全壓力子系統(tǒng)2005—2018 年均高于狀態(tài)子系統(tǒng)，在2005—2006 年、2012—2016 年高于響應(yīng)子系統(tǒng)，其余年份低于響應(yīng)子系統(tǒng)。研究區(qū)的富平縣、靈寶市、陜州區(qū)、義馬市等縣（市、區(qū)）趨向負(fù)理想解，S+較小，S-較大，貼近度都在0.457以上，從而使得上述縣（市、區(qū)）的土地生態(tài)安全壓力小于其他地區(qū)，其中富平縣的貼近度最高，超過(guò)了0.50；而鄉(xiāng)寧縣、蒲縣、大寧縣、垣曲縣等縣（市、區(qū)）S-偏小、S+偏大，貼近度均在0.132 以下，處于極不安全等級(jí)狀態(tài)。導(dǎo)致該情況的原因是：第一，鄉(xiāng)寧縣、蒲縣、大寧縣、垣曲縣等處于極不安全狀態(tài)的縣（市、區(qū)），人口自然增長(zhǎng)率（A3）較高，人口密度（A1）相對(duì)較高，人口的相對(duì)密集導(dǎo)致人均耕地面積的偏低，當(dāng)?shù)氐耐恋厣鷳B(tài)由于耕地的沉重壓力不堪重負(fù)；第二，極不安全狀態(tài)地區(qū)的生態(tài)環(huán)境脆弱，近年來(lái)耕地面積比重（A6）的壓力導(dǎo)致單位面積化肥使用量（A5）增加，給土地生態(tài)也帶來(lái)了壓力；第三，極不安全狀態(tài)地區(qū)由于近年來(lái)建設(shè)用地增加，這使得這些地區(qū)本就脆弱的土地生態(tài)環(huán)境更加惡化。

圖4 研究區(qū)土地生態(tài)安全子系統(tǒng)S +變化趨勢(shì)

圖5 研究區(qū)土地生態(tài)安全子系統(tǒng)S -變化趨勢(shì)

圖6 研究區(qū)土地生態(tài)安全各子系統(tǒng)貼近度變化趨勢(shì)

（2）土地生態(tài)安全狀態(tài)子系統(tǒng)。由圖4、圖5、圖6可知，“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)土地生態(tài)安全狀態(tài)子系統(tǒng)在2005—2018 年均低于壓力和響應(yīng)子系統(tǒng)，在貼近度C的0.3 附近微小幅度波動(dòng)。義馬市、靈寶市、陜州區(qū)、盧氏縣、澠池縣等縣（市、區(qū)）S+較大，接近正理想解，五個(gè)縣市中貼近度均大于0.293，安全狀態(tài)均在較不安全狀態(tài)以上。而研究區(qū)中大寧縣和永和縣土地生態(tài)安全狀況最差，貼近度均為0.036，與土地生態(tài)安全狀況最好的義馬市的貼近度0.812 相差0.776。大寧縣和永和縣地域偏僻山地較多，單位面積糧食產(chǎn)量（A11）、單位耕地產(chǎn)值（A10）、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（A8）、地均GDP（A9）均較低，這是造成兩地土地生態(tài)安全較低的原因，而義馬市、靈寶市、陜州區(qū)、盧氏縣、澠池縣情況則相反。

（3）土地生態(tài)安全響應(yīng)子系統(tǒng)。由圖4、圖5、圖6可知，研究區(qū)土地生態(tài)安全響應(yīng)子系統(tǒng)在2005—2018年間均高于狀態(tài)子系統(tǒng)，在2006—2012 年、2016—2018 年高于壓力子系統(tǒng)，其余年份低于壓力子系統(tǒng)。生態(tài)安全響應(yīng)子系統(tǒng)在2005—2010 年下降趨勢(shì)較大，而在2010—2015 年小幅度上升，在2015—2018 年又呈現(xiàn)小幅度下降態(tài)勢(shì)。大荔縣、韓城市、河津市、合陽(yáng)縣等縣（市、區(qū)）S+較小，貼近度都大于0.475，而S-都大于0.119，S+和S-相差距離較大。而研究區(qū)中蒲城縣、富平縣、臨猗縣、澄城縣、新絳縣等S-偏小，S+偏大，貼近度均0.182 以下，處于極不安全等級(jí)狀態(tài)。大荔縣、韓城市、河津市、合陽(yáng)縣等縣（市、區(qū)）近年來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)穩(wěn)步發(fā)展，政府等部門對(duì)生態(tài)環(huán)境十分重視，無(wú)論是在經(jīng)濟(jì)方面的人均 GDP（A12）、農(nóng)民人均純收入（A13）、城鎮(zhèn)居民人均收入（A14）等的提高，還是林地面積比重（A15）、草地面積比重（A16）、水域面積比重（A17）的增加，以及建設(shè)用地面積比重（A18）的合理配置，都做得較好。

3.4 土地生態(tài)安全綜合狀況分析

根據(jù)圖7、圖8 的研究結(jié)果可知，2005—2018 年“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)的土地生態(tài)安全狀況呈2005—2010 年逐步下降、2010—2018 年呈現(xiàn)先小幅度上升、后期趨于平穩(wěn)的態(tài)勢(shì)。S+整體呈現(xiàn)小幅上升趨勢(shì)，逐步偏向正理想解，后期趨于平穩(wěn)態(tài)勢(shì)；S-則大體上呈微小幅度變化，整體趨于平穩(wěn)態(tài)勢(shì)。在貼近度方面，由2005年的0.318 3 下降到2018 年的0.269 5，下降了0.044 8。土地生態(tài)安全狀況不容樂觀，由2005 年的臨界狀態(tài)等級(jí)到2018 年的較不安全等級(jí)。研究區(qū)14 年間除2005年處于臨界狀態(tài)外，其余年份均在較不安全等級(jí)狀態(tài)下起伏變化，2005—2010 年土地生態(tài)安全綜合動(dòng)態(tài)度呈現(xiàn)不斷下降趨勢(shì)，主要原因是壓力和狀態(tài)2 個(gè)變量的正理想解S+綜合動(dòng)態(tài)度增加較快，而響應(yīng)的綜合動(dòng)態(tài)度也處于上升態(tài)勢(shì)，從而使得2010 年研究區(qū)貼近度C達(dá)到最低的0.223，該時(shí)間段研究區(qū)重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展忽視環(huán)境質(zhì)量，這與建設(shè)用地急劇增加，侵占耕地、林地、草地面積息息相關(guān)。2010—2015 年，隨著政府逐步重視環(huán)境質(zhì)量，退耕還林還草，建設(shè)用地侵占耕地等面積逐步緩解，土地生態(tài)安全綜合動(dòng)態(tài)度呈現(xiàn)小幅度上升趨勢(shì)，S+的壓力變量處于逐步下降態(tài)勢(shì)，狀態(tài)變量處于微小下降趨勢(shì)，而響應(yīng)變量也從微小增加態(tài)勢(shì)到后期的平穩(wěn)態(tài)勢(shì)，S-則呈現(xiàn)較穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，在貼近度C方面從2010 年的0.223微小上升到2015 年的0.272，但由于治理難度大，研究區(qū)自然狀況惡劣、大部分處于生態(tài)脆弱的黃土高原區(qū)域，導(dǎo)致該地區(qū)仍處于較不安全等級(jí)水平，這與該地區(qū)實(shí)際情況相吻合。2005—2018 年，貼近度C方面由2015 年的0.272 到2018 年的0.269，變化幅度較小呈穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，在S+方面除響應(yīng)變量上升速度較快以外，壓力和狀態(tài)2個(gè)變量呈穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，而S-的3 個(gè)變量也處于穩(wěn)定態(tài)勢(shì)。

圖7 2005—2018年研究區(qū)土地生態(tài)安全發(fā)展態(tài)勢(shì)

圖8 2005—2018年研究區(qū)土地生態(tài)安全S +、S -發(fā)展趨勢(shì)

從整體上看，“晉陜?cè)S河金三角”地區(qū)土地生態(tài)安全狀態(tài)依舊形勢(shì)嚴(yán)峻，14 年間前5 年下降，隨后9 年小幅度提升，后期趨穩(wěn)，但都處于較不安全等級(jí)水平，侵占耕地面積嚴(yán)重，且化肥等污染導(dǎo)致土地資源退化嚴(yán)重，建設(shè)用地侵占耕地、林地、草地、水域情況仍不容樂觀，距離土地安全狀態(tài)仍有很長(zhǎng)的路要走。研究區(qū)在今后發(fā)展中，不斷加大土地生態(tài)安全的治理力度，大力倡導(dǎo)人與自然和諧相處，應(yīng)該成為本地區(qū)土地健康發(fā)展重要關(guān)注點(diǎn)之一。

4 結(jié)論與討論

（1）從時(shí)間變化來(lái)看。2005—2018 年研究區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)呈現(xiàn)2005—2010 年先降低、2010—2015 年微小提升、2015—2018 年又小幅度下降的規(guī)律。14 年間研究區(qū)土地生態(tài)安全綜合值呈現(xiàn)不斷變化的趨勢(shì)，壓力和響應(yīng)2 個(gè)變量是影響其土地生態(tài)安全綜合值變小的主要原因，具體指標(biāo)表現(xiàn)在人口密度（A1）、人口自然增長(zhǎng)率（A3）、城鎮(zhèn)化率（A4）、單位耕地化肥施用量（A5）、人均GDP（A12）、林地面積比重（A15）等方面。人口密度大、林地草地水域和建設(shè)用地面積比重不協(xié)調(diào)、耕地濫用農(nóng)藥等都是主要原因。

（2）從空間差異來(lái)看。與2005 年相比，到2018 年，研究區(qū)23 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)降低1 級(jí)，河津市（Ⅲ）、曲沃縣（Ⅳ）和富平縣（Ⅳ）3 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)提高1 級(jí)，20 個(gè)縣（市、區(qū)）土地生態(tài)安全等級(jí)保持不變。

（3）從整體上看。研究區(qū)土地生態(tài)安全狀態(tài)依舊形勢(shì)嚴(yán)峻，14 年間前5 年下降，隨后9 年小幅度提升后期趨穩(wěn)，但都處于較不安全等級(jí)水平，建設(shè)用地侵占耕地、林地、草地、水域情況仍不容樂觀，且化肥、農(nóng)藥等污染導(dǎo)致土地資源退化嚴(yán)重，距離土地安全狀態(tài)仍有很長(zhǎng)的路要走。

利用PSR-TOPSIS 模型對(duì)研究區(qū)2005—2018 年土地生態(tài)安全狀況進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，通過(guò)對(duì)比前人研究成果[27-29]，所得出的結(jié)果與之相符合，比較準(zhǔn)確地反映了研究區(qū)的土地生態(tài)安全狀況，表明該研究結(jié)果和方法有效可行。科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和有效的評(píng)價(jià)方法是保障土地生態(tài)安全結(jié)果準(zhǔn)確可行的基礎(chǔ)，因此對(duì)指標(biāo)、方法和評(píng)價(jià)模型的選擇依舊是值得不斷研究的問(wèn)題。研究的不足之處：由于研究區(qū)涉及3 個(gè)省份47 個(gè)縣（市、區(qū)），在統(tǒng)計(jì)和收集土地生態(tài)安全指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)存在2 個(gè)省份有數(shù)據(jù)，另1 個(gè)省份沒有數(shù)據(jù)等情況，導(dǎo)致比如單位耕地農(nóng)藥使用量、三門峽市湖濱區(qū)等指標(biāo)數(shù)據(jù)不足，這是今后對(duì)該地區(qū)分地市進(jìn)行深入探討的方向。