山西沿黃19 縣生境質(zhì)量時空演變特征及驅(qū)動機制

靳海霞，田惠文，張欣欣，畢如田，呂春娟

（1.晉中信息學院，山西 太谷 030800； 2.山西農(nóng)業(yè)大學 資源環(huán)境學院，山西 太谷 030801；3.河南大學 地理與環(huán)境學院，河南 開封 475001；4.黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點實驗室（河南大學），河南 開封 475001）

黃河是世界上含沙量最大的河流，流域內(nèi)水土流失嚴重、生態(tài)環(huán)境脆弱。 黃河流域作為退耕還林還草工程的重點區(qū)域之一，評估其生境質(zhì)量的時空演變規(guī)律，對于生物多樣性保護、生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡與協(xié)同、生態(tài)安全格局構(gòu)建等具有重要意義［1］。 生境質(zhì)量是生態(tài)系統(tǒng)在一定時間和空間為個體和種群提供可持續(xù)生存和發(fā)展條件的能力［2-3］，常用來反映區(qū)域生物多樣性狀況［4］。 目前，生境質(zhì)量評價方法主要有野外調(diào)查法和模型模擬法兩大類［1，5-7］。 野外調(diào)查法通過實地調(diào)查和構(gòu)建評價指標體系對生境質(zhì)量進行評價，獲得研究區(qū)生境質(zhì)量參數(shù)［8-9］，但其實地調(diào)查耗時費力，僅適用于小的時空尺度［10］。 生境質(zhì)量評價模型，如生境適宜度指數(shù)（HIS）模型［11］、生態(tài)系統(tǒng)服務社會價值（SolVES）模型［12-13］和生態(tài)系統(tǒng)服務功能（InVEST）模型［14-15］等，可以對生境質(zhì)量進行大范圍、長時間的動態(tài)監(jiān)測和定量評估，尤其是InVEST 模型中的生境質(zhì)量模塊具有數(shù)據(jù)獲取容易、評估結(jié)果準確、計算結(jié)果可視化等優(yōu)點，廣泛應用于不同尺度的生境質(zhì)量時空演變特征研究［16-17］。 然而，現(xiàn)有研究忽視了生境質(zhì)量在不同時間尺度對自然-社會經(jīng)濟驅(qū)動因子的響應分析。 筆者基于2000 年、2010 年、2020 年3 期土地利用數(shù)據(jù)，應用InVEST 模型評估山西省沿黃19 縣生境質(zhì)量的時空格局，并通過局部空間自相關(guān)分析和地理探測器探索生境質(zhì)量的時空分異特征及其對自然-社會經(jīng)濟驅(qū)動因子的響應，旨在為黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

山西省位于黃河中游，黃河自偏關(guān)縣老牛灣入境，至垣曲縣碾盤溝出境，流經(jīng)忻州、呂梁、臨汾、運城4 市19 縣（見圖1），全長965 km。 研究區(qū)整體地勢北高南低，北中部為黃土丘陵溝壑區(qū)、水土流失嚴重，南部為農(nóng)業(yè)區(qū)、人口集中。 研究區(qū)為溫帶大陸性季風氣候區(qū)，降水量少，且多集中在夏秋季。 土壤類型包括山地草甸土、褐土、栗褐土和風沙土等。 研究區(qū)植被物種豐富，但覆蓋度低、生態(tài)環(huán)境脆弱。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究采用的2000 年、2010 年、2020 年3 期土地利用、土壤類型、土壤侵蝕及單位面積GDP 數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http：／／www.resdc.cn／），人口密度數(shù)據(jù)來源于WordPop 人口柵格數(shù)據(jù)集（https：／／www.worldpop.org／），年降水量、年均氣溫數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心（http：／／www.geodata.cn／），歸一化植被指數(shù)（NDVI）、植被凈初級生產(chǎn)力（NPP）數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局網(wǎng)站（http：／／www.usgs.gov／），海拔、坡度從地理空間數(shù)據(jù)云（http：／／www.gscloud.cn／） 獲 得 的 數(shù) 字 高 程 模 型（DEM）推導。 以上數(shù)據(jù)均重采樣為30 m，投影為Albers 坐標系。

2.2 研究方法

（1）InVEST 模型。 本研究依據(jù)InVEST 模型手冊選取受人類活動影響較大的耕地、建設用地和荒地作為威脅源，結(jié)合區(qū)域特色和專家知識得到威脅源最大影響距離和影響程度、生境質(zhì)量對威脅源的敏感度等參數(shù)（ 見 表 1、 表 2）， 詳 細 的 方 法 參 照 文 獻［1，10，18-19］，評估山西省沿黃19 縣2000 年、2010年、2020 年的生境質(zhì)量。

表1 威脅源最大影響距離與影響程度

表2 土地利用類型生境適宜度及生境質(zhì)量對威脅源的敏感度

生境質(zhì)量計算公式為

式中：Dxj、Qxj、Hj分別為生境退化度、生境質(zhì)量、生境適宜度，其中j為土地利用類型，x為柵格；r為威脅源編號；R為威脅源個數(shù)；y為威脅源r中的柵格編號；Y為威脅源r的柵格總數(shù)；ωr為威脅源對生境質(zhì)量影響的程度，0 表示小，1 表示大；ry為柵格y的脅迫值；βx為生境抗干擾水平；Sjr為不同土地利用類型對威脅源的敏感程度；irxy為柵格y中的威脅源r對柵格x的影響；z為歸一化常量，通常取2.5；k為半飽和系數(shù)，通常為最大生境退化度的一半［20］。

（2）局部空間自相關(guān)分析。 通過ArcGIS10.2 的空間統(tǒng)計工具，采用局部空間自相關(guān)分析進行空間聚類分析［21］，探究沿黃19 縣生境質(zhì)量與生境退化度的空間聚類特征，識別生境質(zhì)量和生境退化度在空間上是否存在顯著高值集聚區(qū)（HH）與低值集聚區(qū)（LL）。

（3）地理探測器。 地理探測器可以探測目標變量的空間異質(zhì)性進而分析其驅(qū)動力，其中的因子探測可以識別單個驅(qū)動因子多大程度上解釋目標變量，交互因子探測可以明晰不同驅(qū)動因子之間的交互作用對目標變量的影響，具有揭示生境質(zhì)量對自然-社會經(jīng)濟等驅(qū)動因子響應程度的潛力［22-24］（見表3，表中x1、x2為驅(qū)動因子）。 研究選取海拔、坡度、NDVI、NPP、年均氣溫、年降水量、土壤類型、土壤侵蝕等自然因素及人口密度和單位面積GDP 等社會經(jīng)濟因素，分析山西省沿黃19 縣生境質(zhì)量時空分異的驅(qū)動機制。

表3 交互探測的作用類型

式中：q為各因子對山西省沿黃19 縣生境質(zhì)量的解釋程度，q值越大解釋程度越大；h為生境質(zhì)量或各因子的分級；N、σ2分別為山西省沿黃19 縣各指標樣本數(shù)和方差；Nh、σ2h為分級h的樣本數(shù)和方差。

3 結(jié)果與分析

3.1 生境質(zhì)量時空變化分析

（1）土地利用變化分析。 耕地、草地和林地是山西省沿黃19 縣主要土地利用類型，且各土地利用類型面積變化明顯。 2000—2010 年耕地和草地面積分別減少337.390、217.007 km2，減幅分別為2.88%、1.91%；林地和建設用地分別增加328.983、214.825 km2，增幅分別為7.368%、27.754%。 土地利用轉(zhuǎn)移情況見圖2。

圖2 土地利用轉(zhuǎn)移情況

結(jié)合圖2（圖中箭頭表示土地利用類型轉(zhuǎn)移方向，箭頭的厚度表示轉(zhuǎn)移面積的大?。┛芍?，雖然耕地與草地之間相互轉(zhuǎn)移最為劇烈，但其轉(zhuǎn)移面積相近（1 256.351～1 305.361 km2），耕地的減少在于退耕還林還草、三北防護林工程的實施以及城鎮(zhèn)化發(fā)展。 根據(jù)表4，2010—2020 年耕地面積減少756.160 km2，減幅為6.650%，林地、草地、建設用地分別增加336.253、295.042、175.062 km2，增幅分別為7.014%、2.646%、17.704%，耕地與草地之間的相互轉(zhuǎn)移仍然最為劇烈，但耕地更多地轉(zhuǎn)移為草地（736.823 km2）。 同時，林地更多地向耕地轉(zhuǎn)移（119.177 km2），林地的主要來源為草地，草地向林地轉(zhuǎn)移的面積被耕地向草地轉(zhuǎn)移的面積補充，可以認為耕地是林地擴張的間接來源。 隨著城鎮(zhèn)化的快速推進，建設用地面積增大，與建設用地相鄰的耕地仍然是其主要占地目標（136.419 km2），雖然2006 年開始實行耕地的占補平衡，但耕地被侵占的趨勢仍未得到遏制。 此外，20 a 來灌木林和荒地面積減小。 相對而言，水域受到保護，2000—2010 年水域面積增加，2010—2020 年水域面積基本保持穩(wěn)定。 綜上，林地及建設用地面積增加，說明政府在犧牲局部地區(qū)生態(tài)環(huán)境進行經(jīng)濟發(fā)展的同時也加強了生態(tài)保護。

表4 2000 年、2010 年、2020 年土地利用類型面積 km2

（2）生境質(zhì)量與生境退化度的時空演變。 由圖3（a）可知，山西省沿黃19 縣生境質(zhì)量空間分異明顯，其中南部平原區(qū)、柳林縣北部生境質(zhì)量較低，南部山區(qū)、鄉(xiāng)寧縣和吉縣東部生境質(zhì)量較高。 沿黃19 縣生境質(zhì)量整體呈略微上升趨勢，2000 年、2010 年、2020 年均值分別為0.526、0.530、0.539。 2000—2010 年、2010—2020 年生境質(zhì)量上升率分別為0. 760%、1.698%。 空間上，研究區(qū)南部生境質(zhì)量相對穩(wěn)定，原因是南部主要為平原和山地， 平原區(qū)人口集中，土地

圖3 2000 年、2010 年、2020 年生境質(zhì)量及生境退化度空間演變

利用類型主要為耕地，城鎮(zhèn)化率較高，生境質(zhì)量很低，不具備明顯下降的條件；山地的土地利用類型主要為林地，受人類活動影響小，生境質(zhì)量不易受到干擾。 研究區(qū)中部、北部整體生境質(zhì)量略有上升，該地區(qū)為山地丘陵區(qū)，沒有廣袤的平原，人口更多地分布于中低海拔的山間谷地，城鎮(zhèn)化的推進雖然會降低部分區(qū)域的生境質(zhì)量，但城鎮(zhèn)周邊退耕還林還草工程的實施使得中部、北部生境質(zhì)量略有上升。 此外，該地區(qū)高海拔山地同樣為受人類活動影響較小的林地，生境質(zhì)量較高且相對穩(wěn)定。

根據(jù)已有研究［10，25］將生境質(zhì)量按照分值劃分為高、較高、中等、較低、低5 個等級（見表5）。 沿黃19縣生境質(zhì)量較低和中等的區(qū)域各占約40%，其中較低生境質(zhì)量面積占比從2000 年的40.825%下降到2020年的37.011%，中等生境質(zhì)量面積占比的波動范圍小于1%。 同時，較高生境質(zhì)量的區(qū)域不足0.5%，且呈下降趨勢。 與2000 年相比，2020 年研究區(qū)低生境質(zhì)量和高生境質(zhì)量的面積均增加，產(chǎn)生這種兩極分化的原因是，沿黃19 縣城鎮(zhèn)用地蔓延式擴張，耕地、草地等約389.887 km2變?yōu)榻ㄔO用地，而退耕還林還草工程、三北防護林建設顯著提高了林地的面積占比，威脅源發(fā)生了較大波動進而影響了生境質(zhì)量的空間分布。

表5 2000—2020 年生境質(zhì)量各等級面積占比

InVEST 模型在進行生境質(zhì)量評估時，根據(jù)生境受威脅源的影響程度生成生境退化度空間分布圖，參考文獻［1］，將生境退化度劃分為強退化、較強退化、中等退化、較弱退化和弱退化5 個等級，見圖3（b）。 空間上，沿黃19 縣北部生境退化度明顯比南部的高，原因是耕地作為主要威脅源，對南部以耕地為主的區(qū)域威脅較小。 研究區(qū)北部及中南部部分區(qū)域為中等退化和較強退化，南部為弱退化和較弱退化。 隨著時間的推移，研究區(qū)北部生境退化度逐漸降低，南部平原區(qū)生境退化度由弱退化向較弱退化轉(zhuǎn)變，中部各縣低海拔區(qū)域生境退化度由較弱退化向中等退化轉(zhuǎn)變。 此外，研究區(qū)中北部（柳林縣北部）生境退化度先降低后升高，可能原因是，2010—2020 年柳林縣煤炭開采等社會經(jīng)濟活動增強，植被被毀壞，加劇了生境退化。 整體上看，中低海拔區(qū)域建設用地面積急速擴張，生境質(zhì)量受威脅源影響的區(qū)域變廣，生境退化度升高。

3.2 生境質(zhì)量與生境退化度局部空間自相關(guān)分析

由圖4（N 為不顯著區(qū)，LL 為生境質(zhì)量低值集聚區(qū)，LH 為低生境質(zhì)量包圍高生境質(zhì)量區(qū)，HL 為高生境質(zhì)量包圍低生境質(zhì)量區(qū)，HH 為生境質(zhì)量高值集聚區(qū)）可知，2000—2020 年沿黃19 縣生境質(zhì)量與生境退化度的空間分布特征相似，存在明顯的空間集聚效應。生境質(zhì)量的局部空間自相關(guān)分析結(jié)果顯示，除不顯著區(qū)域外，HH 集聚區(qū)主要分布在中高海拔的山區(qū)，LL集聚區(qū)則分布在南部平原區(qū)。 生境退化度的局部空間自相關(guān)分析結(jié)果顯示，HH 集聚區(qū)主要分布在研究區(qū)北部及中南部中低海拔丘陵區(qū)，LL 集聚區(qū)主要分布在研究區(qū)南部。 在時間維度上，2000—2020 年研究區(qū)北部生境質(zhì)量為HH 聚集區(qū)逐漸向其周邊擴散，同時生境退化度為HH 集聚區(qū)逐漸減小，LL 集聚區(qū)逐漸增大，這些區(qū)域海拔較高，退耕還林還草、三北防護林改造面積較大，植被覆蓋度高，容易向生境質(zhì)量高、生態(tài)退化度降低的方向轉(zhuǎn)變。 與此同時，研究區(qū)南部生境質(zhì)量和生境退化度LL 集聚區(qū)保持穩(wěn)定。 就目前的發(fā)展趨勢，沿黃19 縣整體生境質(zhì)量在未來仍會繼續(xù)提升，但南部生境質(zhì)量改善面臨較大壓力。

3.3 生境質(zhì)量時空演變影響因素分析

利用地理探測器進一步探索山西省沿黃19 縣2000—2020 年生境質(zhì)量時空演變的驅(qū)動機制。 單因子探測結(jié)果（見圖5（a），環(huán)形的相對長度代表q值的大小）沿黃19 縣各驅(qū)動因子對生境質(zhì)量的解釋程度q值（顯著性水平p＜0.01）隨時間發(fā)生變化。 就q值來看，NDVI是解釋各個年份生境質(zhì)量的最佳單因子（q＝0.255 ～0.283），坡度的解釋程度僅次于NDVI的，海拔、年均氣溫、單位面積GDP 和人口密度的解釋程度相對較高。 此外，地形（坡度、海拔）對生境質(zhì)量時空演變的影響相對于植被（NDVI、NPP）、社會經(jīng)濟活動（單位面積GDP、人口密度）、氣候（年均氣溫、年降水量）和土壤（土壤類型、土壤侵蝕）更大。 從時間維度看，土壤的q值逐漸下降，但各驅(qū)動因子在不同年份解釋研究區(qū)生境質(zhì)量的程度接近。 綜上而言，NDVI對山西省沿黃19 縣的生境質(zhì)量提升的影響是顯著的，其與地形是生境質(zhì)量時空演變的主要控制因子。 此外，社會經(jīng)濟活動及氣候也是研究區(qū)生境質(zhì)量變化的重要驅(qū)動力，土壤和NPP 的解釋程度較弱。

圖5 2000—2020 年生境質(zhì)量

交互因子探測結(jié)果（見圖5（b），原點大小代表q值的大小，X1 為海拔、X2 為坡度、X3 為NDVI、X4 為NPP、X5 為年均氣溫、X6 為年降水量、X7 為人口密度、X8 為單位面積GDP、X9 為土壤類型、X10 為土壤侵蝕）顯示，2000—2020 年各驅(qū)動因子之間對研究區(qū)生境質(zhì)量變化均呈現(xiàn)雙因子增強或非線性增強的特征，即任意兩個因子的交互作用對生境質(zhì)量的解釋能力均強于單個因子的，交互作用均表現(xiàn)為協(xié)同增強。整體上看，NDVI與其他因子的交互作用最強，地形與其他因子之間的交互作用適中，社會經(jīng)濟活動與NPP、土壤、氣候的交互作用較弱。 時間維度上，NDVI與坡度在2000 年、2010 年的交互作用最強，q值分別為0.509、0.481；NDVI與年均氣溫在2020 年交互作用最強，q值為0.538。 值得注意的是氣候、社會經(jīng)濟活動與NDVI在不同年份的交互作用增強了其對生境質(zhì)量變化的解釋能力，主要原因是，水熱條件是促進植被生長的重要因素，同時退耕還林還草、建設用地侵占農(nóng)田等社會經(jīng)濟活動改變了森林及城鎮(zhèn)周邊的生態(tài)環(huán)境，極大提升或者降低了植被覆蓋度，使得因子間交互作用顯著增強。 此外，2000—2020 年各驅(qū)動因子解釋生境質(zhì)量的交互作用強度時是波動變化的，但其q值大小的趨勢是一致的。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

InVEST 模型評估生境質(zhì)量已在黃河流域部分區(qū)域得到應用，如Zhang 等［18］對柳林縣生境質(zhì)量的研究表明，柳林縣生境質(zhì)量降低，與本研究柳林縣生境質(zhì)量降低、生境退化增強的結(jié)果一致。 山西省沿黃19 縣生境質(zhì)量在20 a 里僅上升了0.013，但并非區(qū)域內(nèi)生境質(zhì)量幾乎不變，而是朝著兩極分化的方向發(fā)展。 退耕還林還草、三北防護林、土地復墾修復等生態(tài)保護與恢復工程的實施顯著增加了林地面積，但城鎮(zhèn)化的快速推進嚴重破壞了土地生態(tài)功能，建設用地面積不斷增大，兩者相抵導致生境質(zhì)量上升緩慢。 此外，林地生境質(zhì)量最高，建設用地生境質(zhì)量最低，改變土地利用類型是促使生境質(zhì)量變化的根源，這也是山西沿黃19 縣生境質(zhì)量向兩極分化發(fā)展的原因。

隨著脫貧攻堅和呂梁山生態(tài)綜合治理工程的實施，山西省沿黃19 縣經(jīng)濟發(fā)展水平和生態(tài)環(huán)境逐步向好，但生態(tài)穩(wěn)定性仍需提高，南部農(nóng)業(yè)區(qū)人口集中且經(jīng)濟發(fā)展較快，人地矛盾突出。 因此，這些地區(qū)應合理控制建設用地的擴張，實施低效用地再開發(fā)，促進土地集約節(jié)約利用，同時配合建設生態(tài)廊道提升城市綠化面積等，改善生境質(zhì)量。 對于生境質(zhì)量較高的地區(qū)，應加強生態(tài)保護，防止退耕植被損毀，必要時應建設生態(tài)保護區(qū)。

4.2 結(jié) 論

研究以山西省沿黃19 縣為對象，通過InVEST 模型、局部空間自相關(guān)分析和地理探測器，揭示了其生境質(zhì)量的時空演變特征及驅(qū)動機制。

（1）沿黃19 縣中等和較低生境質(zhì)量占比約80%，20 a 來平均生境質(zhì)量上升了2.471%，形成南部平原區(qū)、柳林縣北部生境質(zhì)量較低，南部山區(qū)、鄉(xiāng)寧縣和吉縣東部生境質(zhì)量較高的空間分布特征。 在時間維度上，南部生境質(zhì)量相對穩(wěn)定，中部、北部整體生境質(zhì)量提高。 生境退化度呈現(xiàn)南低北高的空間格局，隨著時間的推移中低海拔地區(qū)生境退化度升高。

（2）研究區(qū)生境質(zhì)量和生境退化度呈現(xiàn)明顯的空間集聚性，南部平原區(qū)為LL 集聚區(qū)，生境質(zhì)量與生境退化度在北部HH 集聚區(qū)互補。

（3）地理探測器計算結(jié)果顯示，NDVI是解釋生境質(zhì)量演變的最佳單因子，地形（坡度、海拔）對生境質(zhì)量時空演變的影響最大。 此外，NDVI與坡度或NDVI與年均氣溫的交互作用對生境質(zhì)量的影響較大。