基于SRP模型的喀斯特山區(qū)生態(tài)脆弱性評價
——以遵義市為例*

張 娜，周國富，雷 嫦，韋榮婷

(貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

頻繁的人類活動及資源的不合理利用加劇了人地矛盾，導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)自我恢復(fù)能力不斷下降，水土流失、極端天氣、石漠化等生態(tài)環(huán)境問題頻發(fā)[1]，極大地威脅了區(qū)域的生態(tài)安全。對生態(tài)環(huán)境的科學(xué)認(rèn)識和合理的優(yōu)化調(diào)控，是協(xié)調(diào)區(qū)域生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段，亦是生態(tài)文明建設(shè)的迫切需求[2]。1905年，美國學(xué)者Clements.F.E首次將Ecotone這一術(shù)語引入生態(tài)學(xué)[3]。隨著人地關(guān)系研究的深入，生態(tài)脆弱性研究逐漸成為生態(tài)學(xué)、地理學(xué)、環(huán)境學(xué)等學(xué)科研究熱點(diǎn)[4]。當(dāng)前層次分析法[5]、主成分分析法[6]、熵權(quán)法[7]等研究方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到生態(tài)脆弱性評價中。從研究區(qū)域來看，生態(tài)脆弱性研究主要集中在自然條件較差、人為干擾較嚴(yán)重的地區(qū)，如青藏高原高寒區(qū)[8]、南方丘陵區(qū)[9]、干旱半干旱區(qū)[10]、黃土高原[11]等區(qū)域。近年來，東部沿海城市[12]、礦業(yè)城市[13]、農(nóng)牧交錯區(qū)[14]等人為干擾嚴(yán)重的區(qū)域逐漸成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。目前針對喀斯特山區(qū)生態(tài)脆弱性的研究主要集中在水土流失、石漠化嚴(yán)重、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后的典型區(qū)域[15-16]和流域[17-18]，由于自然因子和人為因子對生態(tài)脆弱性的影響復(fù)雜，各因子相互影響，難以在相對獨(dú)立的條件下評價二者對生態(tài)脆弱性的影響，絕大多數(shù)學(xué)者注重于自然因子對生態(tài)脆弱的影響[19-20]，而對人為因子的關(guān)注度不夠，尤其對快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化背景下人地矛盾突出的喀斯特山區(qū)生態(tài)脆弱性的研究略顯不足。

貴州省特殊的地質(zhì)地貌背景下，生態(tài)環(huán)境表現(xiàn)出敏感性高、環(huán)境容量低、抗干擾能力弱等特征[21]，不合理的人類活動使原本就比較脆弱的喀斯特環(huán)境向惡性循環(huán)的方向發(fā)展。遵義市作為貴州第二大城市及工業(yè)強(qiáng)市，獨(dú)特的喀斯特地貌和人地矛盾突出，導(dǎo)致水土流失和石漠化等環(huán)境問題，快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程則使資源環(huán)境承載力過度負(fù)荷[22]，造成極大的生態(tài)壓力。因此，將快速城鎮(zhèn)化背景下喀斯特山區(qū)的代表遵義市作為研究區(qū)，基于地形、土壤、植被、土地利用及社會經(jīng)濟(jì)等自然和人文因素數(shù)據(jù)，以SRP模型為評價體系，采用層次分析法和綜合指數(shù)法，從區(qū)域整體、縣(區(qū))、不同坡度耕地3個維度分析研究區(qū)的生態(tài)脆弱性，旨在揭示遵義市生態(tài)脆弱性空間分布格局，針對生態(tài)脆弱性分區(qū)進(jìn)行歸因分析并提出管控策略，力圖為協(xié)調(diào)喀斯特山區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)，優(yōu)化耕地利用方式提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

遵義市(27°8′～29°13′N，105°36′～108°13′E)隸屬貴州省，地處中國西南腹地，云貴高原東北部，總面積約30762 km2，總?cè)丝诩s800萬人。遵義市屬亞熱帶高原濕潤季風(fēng)氣候，年平均氣溫15.4 ℃，年平均降雨量1246.6 mm。研究區(qū)地形復(fù)雜多樣，地勢西北高東南低，西北以中山峽谷為主，山高谷深，東南以中山丘陵和寬谷盆地為主，較平坦開闊(圖1)。地形起伏大，巖溶作用強(qiáng)烈，滑坡、泥石流、水土流失等自然災(zāi)害頻發(fā)，局部地區(qū)石漠化嚴(yán)重。主要土壤類型包括石灰土、粗骨土、紫色土、黃壤、黃棕壤、水稻土等。2018年末，遵義市完成地區(qū)生產(chǎn)總值3000.23億元，增長10.4%，排全省第3位；規(guī)模工業(yè)增加值增長12.1%，排全省第1位。城鎮(zhèn)化率由2000年的22.98%上升到2018年的49.46%。

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

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用的數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。土地利用數(shù)據(jù)選用基于2017年分辨率為30 m的Landsat遙感影像(http：//www.gscloud.cn)，采用ENVI5.3進(jìn)行監(jiān)督分類以及目視解譯獲得，最后運(yùn)用GooleEarth進(jìn)行校正。DEM數(shù)據(jù)和NDVI數(shù)據(jù)均來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http：//www.gscloud.cn)，氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡(luò)(https：//data.cma.cn/)；土壤數(shù)據(jù)來源于全國第二次土壤普查匯總成果所形成的土壤資源數(shù)據(jù)庫；水土流失數(shù)據(jù)來源于《烏江流域遵義境內(nèi)2016-2020水土保持公告項(xiàng)目》。社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于遵義市統(tǒng)計年鑒以及各縣的社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計公報。水土流失率、水資源總量、生物豐度、人口密度、人均GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)比重先在ArcGIS10.0中對遵義市各縣區(qū)的矢量圖層進(jìn)行賦值，最后對賦值后的數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化，所有數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后均為30 m*30 m的image數(shù)據(jù)，詳細(xì)數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 研究區(qū)詳細(xì)數(shù)據(jù)來源Tab.1 Detailed data sources of the study area

2.2 研究方法

2.2.1 評價模型構(gòu)建

SRP(sensitivity-resilience-pressure)模型是一項(xiàng)能全面反映生態(tài)脆弱性的綜合評價模型[23]，已在環(huán)渤海地區(qū)[24]、石羊河[25]、白龍江[26]流域、西南山區(qū)[27]、沂蒙山區(qū)[28]等地區(qū)廣泛應(yīng)用。根據(jù)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及存在的問題，從生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復(fù)力-生態(tài)壓力”三個維度篩選17個指標(biāo)構(gòu)建遵義市生態(tài)脆弱性評價體系(表3)。生態(tài)敏感性指區(qū)域生態(tài)環(huán)境抵抗各種外在干擾的能力，用地形因子、地表因子、氣象水文因子表示。其中，地形因子是影響喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境的重要因素，用海拔、坡度、地形起伏度表示；地表因子包括坡耕地面積比、土地利用類型、水土流失率、石漠化程度和土壤類型；氣象水文因子包括年均氣溫、年均降水量和水資源總量。生態(tài)恢復(fù)力是指生態(tài)系統(tǒng)在外界干擾下環(huán)境的恢復(fù)能力，用植被歸一指數(shù)和生物豐度表征植被情況和生態(tài)活力；生態(tài)壓力表示生態(tài)環(huán)境受到外界干擾及產(chǎn)生的效應(yīng)，用人口密度、人均GDP、城市化率和第二產(chǎn)業(yè)比重表示。SRP模型能反映自然因素和人為干擾的雙重影響，適用于喀斯特山區(qū)的生態(tài)脆弱性評價。

2.2.2 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)屬性的量綱和數(shù)量級不同，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱與同趨化處理，本文指標(biāo)數(shù)據(jù)包括定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)，因此，采取兩種標(biāo)準(zhǔn)化方式。

(1)極差標(biāo)準(zhǔn)化

對定量化指標(biāo)的處理，分別對正負(fù)向指標(biāo)采用不同的標(biāo)準(zhǔn)化，計算公式如下：

(1)

(2)

(2)分級賦值法標(biāo)準(zhǔn)化

針對定性指標(biāo)，參照雷波等[29]的無量綱處理，根據(jù)研究區(qū)的土壤、土地利用及石漠化特征，土壤類型根據(jù)該類型的可蝕性K值分級賦值[30]，土地利用類型和石漠化程度結(jié)合相關(guān)研究成果[9，31]按照分級賦值法進(jìn)行量化賦值，最后再進(jìn)行極差標(biāo)法標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化賦值越大，表示指標(biāo)對應(yīng)的等級對生態(tài)環(huán)境脆弱程度的影響越大，見表2。

表2 定性指標(biāo)賦值Tab.2 Valuation of qualitative indexes

2.2.3 指標(biāo)權(quán)重確定

本文采用層次分析法(AHP)確定各指標(biāo)權(quán)重。利用Yaahp7.0軟件，采用1～9標(biāo)度法對各指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建指標(biāo)層判斷矩陣，并將判斷矩陣結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，判斷矩陣一致性為0.0516，所得要素權(quán)重結(jié)果可信度較高。模型指標(biāo)權(quán)重計算合理，得到17個單項(xiàng)指標(biāo)的最終權(quán)重(表3)。+表示正向指標(biāo)，-表示負(fù)向指標(biāo)。

表3 生態(tài)脆弱性評價指標(biāo)體系Tab.3 Evaluation index system of ecological vulnerability

2.2.4 生態(tài)脆弱性計算及分級

以單項(xiàng)指標(biāo)評價為基礎(chǔ)的條件下，利用層次分析法(AHP)確定各要素指標(biāo)的權(quán)重，并采用線性加權(quán)方法計算生態(tài)脆弱性指數(shù)。其公式如下[32]：

(3)

式中：EVI表示生態(tài)脆弱性評價指數(shù)，i表示所涉及的指標(biāo)數(shù)量，Ci表示指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值，Wi表示i個指標(biāo)的權(quán)重值。一般地，生態(tài)脆弱指數(shù)越大，生態(tài)環(huán)境脆弱程度越高，反之亦然。

為了保證組內(nèi)差異最小、組間差異最大，本文采用自然斷點(diǎn)法將生態(tài)脆弱性劃分為以下5個等級，微度脆弱性(EVI<0.23)、輕度脆弱性(0.23

3 結(jié)果分析

3.1 遵義市整體生態(tài)脆弱性空間分布特征

研究結(jié)果表明(圖2)，極度和重度脆弱性集聚于研究區(qū)西南部的核心城市，主要受到城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的影響。微度、輕度和中度脆弱性呈零星交叉分布在西部、東部和北部，這與區(qū)域特殊的地形地貌有關(guān)，總體呈現(xiàn)“西南部向東部-西部-北部降低”的趨勢。由表4可知，研究區(qū)不同生態(tài)脆弱性等級面積大小順序?yàn)椋狠p度脆弱>中度脆弱>微度脆弱>重度脆弱>極度脆弱。根據(jù)年度生態(tài)脆弱性分級統(tǒng)計結(jié)果來看，微度脆弱性面積為7253.12 km2，占研究區(qū)總面積的24%；輕度脆弱區(qū)為9346.98 km2，占研究區(qū)總面積的30%；中度脆弱區(qū)為7954.43 km2，占研究區(qū)總面積的26%；重度脆弱區(qū)為4398.71 km2，占研究區(qū)總面積的14%；極度脆弱區(qū)為1809.11 km2，占研究區(qū)總面積的6%。其中，輕度脆弱區(qū)占比較大。

表4 不同生態(tài)脆弱性等級分區(qū)面積及占比Tab.4 Area and proportion of different ecologicalvulnerability levels

圖2 遵義市生態(tài)脆弱性空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of ecological vulnerability in Zunyi City

3.2 各縣(區(qū))生態(tài)脆弱性情況及歸因分析

由于各生態(tài)脆弱等級分布較分散，為了更好地揭示研究區(qū)生態(tài)脆弱性，以EVI的平均值確定各縣(區(qū))的生態(tài)脆弱性等級，通過對比發(fā)現(xiàn)(表5)，紅花崗區(qū)在15個縣(區(qū))中生態(tài)脆弱強(qiáng)度最大，極度脆弱性占該區(qū)總面積的69%，EVI平均值達(dá)0.45。作為遵義市的中心城市，除了人口密度、人均GDP、城市化率高以外，重工業(yè)比重大，工業(yè)布局不合理是導(dǎo)致該區(qū)生態(tài)脆弱的重要原因，2017年紅花崗區(qū)重工業(yè)比重完成增加值占規(guī)模以上工業(yè)增加值比重達(dá)83.3%，工業(yè)污染加劇了區(qū)域的生態(tài)脆弱性。

表5 各縣(區(qū))生態(tài)脆弱性等級占比及EVI平均值Tab.5 Proportion of ecological vulnerability level andaverage EVI of each county

新蒲新區(qū)、匯川區(qū)、播州區(qū)和仁懷縣均無微度和輕度脆弱性分布，重度脆弱區(qū)占比均達(dá)到40%以上，EVI平均值達(dá)0.38以上，整體屬重度脆弱區(qū)。由于該區(qū)域人口與城鎮(zhèn)化率高、產(chǎn)業(yè)相對密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、開發(fā)強(qiáng)度大、產(chǎn)業(yè)和城市無序擴(kuò)張導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)植被覆蓋度較低，生態(tài)環(huán)境差。桐梓縣、正安縣、務(wù)川縣和道真縣4縣中度脆弱占比較大，重度和極度脆弱性少量分布在強(qiáng)烈以上水土流失和石漠化地區(qū)，EVI平均值在0.29左右，整體為中度脆弱區(qū)。主要受自然條件影響，海拔高、坡陡、地形起伏度大、坡耕地面積大，加之經(jīng)濟(jì)條件較差，耕作方式粗放，部分水土流失程度達(dá)強(qiáng)烈以上且局部石漠化程度較高，導(dǎo)致較高的生態(tài)敏感性，生態(tài)環(huán)境較脆弱。湄潭縣、鳳岡縣、綏陽縣、余慶縣和習(xí)水縣5縣以輕度脆弱為主，EVI平均值均在0.25左右，整體屬輕度脆弱區(qū)。該區(qū)域海拔較低，地勢較平坦開闊，水土流失較輕，人口密度低，有少量工業(yè)分布，但多為茶葉加工等輕工業(yè)，對生態(tài)環(huán)境影響較小，生態(tài)環(huán)境整體較好。赤水市微度脆弱占比高達(dá)74%，EVI平均值僅為0.22，為全市唯一的微度脆弱區(qū)，由于赤水市是非喀斯特區(qū)域且林地覆蓋率高，此外，境內(nèi)赤水市桫欏國家級保護(hù)區(qū)、丹霞地貌自然遺產(chǎn)地和竹海國家森林公園等國家級自然保護(hù)區(qū)較多，受政策保護(hù)，人為干擾小，生態(tài)環(huán)境本底較好，加之保護(hù)力度大，生態(tài)環(huán)境較好。

3.3 耕地生態(tài)脆弱性的梯度效應(yīng)

喀斯特山區(qū)耕地資源短缺、坡耕地面積大，不合理的耕地利用方式導(dǎo)致水土流失從而造成土地退化，形成惡性循環(huán)[33]。因此，分析耕地的生態(tài)脆弱性對緩解人為因素造成的生態(tài)脆弱具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，以期為研究區(qū)耕地保護(hù)提出對策。本文根據(jù)不同坡度和不同耕地類型(水田和旱地)，將耕地坡度分為0°～2°、2°～6°、6°～15°、15°～25°和>25°等5個等級。

從不同坡度下耕地的脆弱性來看(圖3)，坡度<6°的耕地重度及以上脆弱性面積比例高于中度及以下脆弱性，>6°的耕地則相反，水田的變化尤為明顯。說明在坡度較小的地區(qū)，受人類活動干擾強(qiáng)烈，耕地生態(tài)脆弱程度較高，隨著坡度不斷增大，干擾逐漸減少，生態(tài)脆弱性強(qiáng)度隨之減弱。從不同坡度下的旱地來看，各等級生態(tài)脆弱面積主要集中在6°～25°的坡度之間，脆弱性面積隨著坡度的增加呈先增后減趨勢，隨著坡度增加到25°，脆弱面積呈減少趨勢。水田與旱地在坡度上反映的規(guī)律有所不同，水田的脆弱面積集中于6°～15°之間，當(dāng)坡度>15°，隨著坡度增加脆弱面積不斷減少。由于遵義地區(qū)耕地主要集中在6°～25°的坡地，頻繁的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重，耕地生態(tài)環(huán)境脆弱。隨著坡度的增加，水土流失愈加嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出效果不理想，坡度>25°的耕地農(nóng)業(yè)活動逐漸減少，同時，在坡度>25°的坡地上實(shí)施退耕還林政策。在較少的人為干擾和政策保護(hù)下，>25°的坡耕地生態(tài)環(huán)境整體較好，可見在>25°耕地實(shí)施退耕還林等生態(tài)修復(fù)工程，有利于促進(jìn)區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。

圖3 不同坡度下耕地的生態(tài)脆弱性Fig.3 Ecological vulnerability of farmland with different slopes

總的來說，遵義市耕地的生態(tài)脆弱等級為中度脆弱性>輕度脆弱性>重度脆弱性>極度脆弱性>微度脆弱性。從耕地類型來看，坡度較緩的水田脆弱程度高于旱地，坡度較陡的旱地脆弱程度略高于水田。從分布格局來看，位于城市周邊地區(qū)、強(qiáng)烈以上水土流失和石漠化程度高的耕地區(qū)域生態(tài)脆弱程度均較高。究其原因，一方面城市擴(kuò)張侵占了原有的生態(tài)空間，干擾強(qiáng)度超出了生態(tài)系統(tǒng)的自我修復(fù)能力，導(dǎo)致耕地生態(tài)環(huán)境脆弱，另一方面，過度不合理坡耕地開墾加劇了山區(qū)耕地的生態(tài)脆弱性。

3.4 對策建議

針對極度脆弱區(qū)，應(yīng)合理規(guī)劃城市工業(yè)布局，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，有序推動高消耗、高污染的重工企業(yè)轉(zhuǎn)移到環(huán)境承載力較大的區(qū)域。此外，應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境修復(fù)治理，協(xié)調(diào)好經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)之間的關(guān)系，緩解區(qū)域生態(tài)壓力。重度脆弱區(qū)應(yīng)堅持區(qū)域開發(fā)和治理并重的原則，嚴(yán)格劃定生態(tài)空間與城鎮(zhèn)空間的界限，控制開發(fā)強(qiáng)度、防止產(chǎn)業(yè)和城市無序擴(kuò)張帶來的生態(tài)功能損壞；對資源、工業(yè)開發(fā)及城鎮(zhèn)建設(shè)過程中，要切實(shí)做好水土保持和環(huán)評工作，強(qiáng)化城市綠化設(shè)施，積極開展生態(tài)修復(fù)；在抗干擾能力較差的中度脆弱區(qū)，應(yīng)對坡度較大的耕地實(shí)施退耕還林和坡改梯等重點(diǎn)生態(tài)建設(shè)工程，以起到降低土壤侵蝕強(qiáng)度，保持水土的作用，防止生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步惡化。未來農(nóng)業(yè)發(fā)展注重耕地保護(hù)，針對坡度較小的耕地，應(yīng)合理確定城市開發(fā)邊界和規(guī)模，嚴(yán)格控制非農(nóng)建設(shè)占用耕地，坡度較大的耕地要加強(qiáng)坡耕地治理等生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施。

4 結(jié)論及討論

本文以遵義市為研究區(qū)，基于SRP模型，對遵義市的生態(tài)脆弱性進(jìn)行評價分析，所得結(jié)論如下：

(1)從整體上看，遵義市生態(tài)脆弱性以輕度和中度脆弱性為主，分別占總面積的30%和26%，整體分布特征呈“西南部向東部-西部-北部降低”的趨勢，由城市核心區(qū)向外逐漸減弱，除了城市和產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)生態(tài)環(huán)境遭到破壞以外，其他地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對較好，表明遵義市生態(tài)環(huán)境受自然本底條件限制，人類活動干擾加劇了生態(tài)脆弱程度。

(2)從各縣(區(qū))域的生態(tài)脆弱性程度來看，極度脆弱性主要分布于紅花崗地區(qū)，比率占69%，微度脆弱區(qū)主要聚集于非喀斯特地區(qū)的赤水市，比率占74%。表明紅花崗區(qū)是遵義市生態(tài)脆弱性最嚴(yán)重的地區(qū)，赤水市生態(tài)脆弱性最弱，進(jìn)而說明喀斯特地區(qū)的生態(tài)環(huán)境脆弱程度遠(yuǎn)高于非喀斯特地區(qū)。

(3)從遵義市耕地的生態(tài)脆弱情況來看，耕地的生態(tài)脆弱主要以中度脆弱為主，部分地區(qū)耕地生態(tài)脆弱程度較高，急需優(yōu)化耕地利用方式，坡度對耕地生態(tài)脆弱性影響明顯，耕地的生態(tài)脆弱面積主要集中在6°～25°的坡度范圍，坡度<6°的耕地，重度和極度脆弱性面積比例較大，未來開發(fā)要盡量避免非農(nóng)建設(shè)占用耕地，>6°的耕地，尤其是6°～25°的旱地要更加注重坡耕地的治理。