基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的景觀生態(tài)風險評價及其驅(qū)動因素研究
——以福建省為例

張師赫, 李寶銀, 林玉英, 鐘全林, 程棟梁, 徐朝斌, 常云妮

(1.福建師范大學 地理科學學院, 福州 350007; 2.福建師范大學 生態(tài)學博士后科研流動站, 福州 350007; 3.福建師范大學 旅游學院, 福州 350117)

隨著我國城鎮(zhèn)化進程的持續(xù)推進，高強度的人類活動導(dǎo)致景觀格局發(fā)生快速的變化，進而引發(fā)諸多景觀生態(tài)風險[1]。景觀生態(tài)風險是指景觀格局與生態(tài)過程在自然或人為因素的干擾下可能產(chǎn)生的負面影響[2]。景觀生態(tài)風險的科學評價可為區(qū)域生態(tài)風險預(yù)測與防范、景觀格局監(jiān)管與優(yōu)化提供科學依據(jù)[3]。近年來景觀生態(tài)風險評價受到眾多學者和管理者的關(guān)注[4]。景觀生態(tài)評價方法基本遵循生態(tài)災(zāi)害發(fā)生概率乘以風險損失的基本原理，大多通過構(gòu)建基于景觀干擾度與景觀脆弱度的景觀生態(tài)風險綜合指數(shù)以刻畫風險的時空異質(zhì)性[5]。其中，景觀脆弱度反映的是景觀功能抵抗各種干擾的能力，多采用生境脆弱性[6]或者專家打分法[7]進行評價，這些方法雖在一定程度上反映各景觀類型自身的特點，但存在較強的主觀性、不確定性等缺點，并且將景觀指數(shù)的變化視為社會發(fā)展的結(jié)果，忽視了景觀與生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)系。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為景觀抗干擾能力的直接體現(xiàn)[8]，同時也是景觀格局與生態(tài)過程互饋的產(chǎn)物，連接著生態(tài)系統(tǒng)與人類福祉[9]，是定量景觀脆弱度的最佳評價指標。通過生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)水平反映景觀抗干擾能力，能較好地表征景觀格局與生態(tài)過程的時空異質(zhì)性[10]。因此，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)納入景觀生態(tài)風險評價模型中，既可克服專家打分法主觀性、不確定性等缺點，避免景觀生態(tài)風險評價單純成為景觀指數(shù)的計算與堆砌，明確評價結(jié)果的生態(tài)意義；又可提高景觀生態(tài)風險評價的準確性和全面性，從而推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、增進人類的福祉。然而，現(xiàn)階段運用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為景觀脆弱度評價的研究較為少見。

目前景觀生態(tài)風險驅(qū)動因素的研究中，多采用OLS模型(Ordinary Linear Regression，OLS)探究生態(tài)風險對道路網(wǎng)絡(luò)[11]、洪水[12]、海拔等[13]因素的響應(yīng)機制，這些研究雖豐富了理論及方法的探索，但忽視了地理要素在空間上的非平穩(wěn)性[14]，可能導(dǎo)致評價結(jié)果的偏差或錯誤[15]。地理加權(quán)回歸模型(Geographically Weighted Regression，GWR)作為一種基于局部光滑思想考慮變量空間異質(zhì)性的空間回歸模型，能夠揭示研究對象空間異質(zhì)性條件下的空間變化及其驅(qū)動因素，目前廣泛用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、交通碳排放等驅(qū)動因素空間分布的相關(guān)研究中[16-17]。因此，將GWR模型運用于景觀生態(tài)風險驅(qū)動因素研究中，不僅能克服OLS模型忽視空間效應(yīng)、回歸系數(shù)采用區(qū)域平均的不足[18]，還能提升景觀生態(tài)風險與驅(qū)動因素間關(guān)系的空間異質(zhì)性的表達，對豐富景觀生態(tài)風險驅(qū)動因素的理論研究、制定精準的生態(tài)風險優(yōu)化與管理政策具有重要意義。

福建省作為我國首個國家生態(tài)文明試驗區(qū)，是我國南方重要的生態(tài)安全屏障，在我國生態(tài)文明建設(shè)方面具有重要的地位。然而，隨著城鎮(zhèn)化進程的不斷推進，生態(tài)用地遭到擠壓，自然生態(tài)系統(tǒng)受到干擾，區(qū)域生態(tài)風險呈增加的趨勢。鑒于此，以福建省作為研究對象，基于土地利用遙感監(jiān)測影像、植被凈初級生產(chǎn)力等數(shù)據(jù)資料，采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對景觀生態(tài)風險評價體系進行改進，在此基礎(chǔ)上，探究2000—2020年福建省景觀生態(tài)風險時空格局演變特征，并利用探索性回歸分析與GWR模型揭示福建省景觀生態(tài)風險的主要驅(qū)動因素及其空間異質(zhì)性特征，以期為福建省景觀生態(tài)風險管理以及生態(tài)文明建設(shè)示范提供科學依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用如下數(shù)據(jù)：2000—2020年福建省土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)(分辨率為1 km)、DEM數(shù)據(jù)(分辨率為30 m)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)；2000—2020年福建省植被凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Production，NPP)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/)及NASA網(wǎng)站(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)；2000—2020年福建省氣溫數(shù)據(jù)、降水量數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http:∥www.nmic.cn/)；土壤粗砂含量、粉砂含量、有機碳含量等土壤數(shù)據(jù)(1∶100萬土壤數(shù)據(jù))來源于國家青藏高原科學數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn/zh-hans/)；社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《福建統(tǒng)計年鑒》和各縣市統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報。

1.3 景觀生態(tài)風險小區(qū)的劃分

為科學計算福建省景觀生態(tài)風險指數(shù)并進行空間可視化表達[19]，本研究借鑒國內(nèi)相關(guān)研究成果[20-22]，按照研究區(qū)斑塊面積2～5倍原則，兼顧采樣及計算的工作量，通過等間距網(wǎng)格采樣法，將研究區(qū)劃分為307個20 km×20 km的景觀生態(tài)風險小區(qū)。利用Fragstats4.2軟件及景觀生態(tài)風險評價模型計算每一風險小區(qū)的景觀生態(tài)風險指數(shù)，并將結(jié)果賦予風險小區(qū)中心點作為空間插值分析的樣本。

1.4 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的景觀生態(tài)風險評價改進方法

區(qū)域景觀生態(tài)系統(tǒng)在受到外部干擾的同時具有內(nèi)部抵抗力，當受到的自然因素、人為活動等外部干擾越大，自身抵抗力越小時，該生態(tài)系統(tǒng)承受的風險越大，反之則承受的風險越小。因此，基于景觀干擾度指數(shù)(表征外部干擾)和景觀脆弱度指數(shù)(表征內(nèi)部抵抗力)構(gòu)建景觀生態(tài)風險指數(shù)。

1.4.1 景觀干擾度指數(shù)的構(gòu)建 景觀干擾度反映不同景觀類型所代表的生態(tài)系統(tǒng)受到外部干擾的程度大小。本研究選取景觀破碎度、景觀分離度和景觀優(yōu)勢度指標構(gòu)建景觀干擾度計算模型[5]。參考已有研究并結(jié)合福建省景觀變化的特點[23]，對景觀破碎度、景觀分離度和景觀優(yōu)勢度的權(quán)重，分別賦以0.6，0.3，0.1。景觀干擾度計算表達式見表1。

表1 景觀格局指數(shù)計算方法

1.4.2 景觀脆弱度指數(shù)的構(gòu)建 本研究基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)改進景觀脆弱度評價方法。景觀脆弱度作為反映不同景觀類型抵抗風險能力的指標，景觀脆弱度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能密切相關(guān)。景觀脆弱度越高，景觀格局所遭受生態(tài)風險的可能越大，自然生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能越弱?；谇叭说难芯縖24-25]，采用NPP定量指標法，選取植被碳固定、土壤保持、水源涵養(yǎng)與提供、棲息地提供4種對于生態(tài)保護與恢復(fù)極其重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指標，用于評價景觀脆弱度[23]。評價指標具體含義及算法詳見環(huán)境保護部《生態(tài)保護紅線劃定技術(shù)指南》[26]，計算公式見表2。

表2 景觀脆弱度的計算方法

1.4.3 景觀生態(tài)風險指數(shù)的構(gòu)建 基于景觀干擾度指數(shù)和景觀脆弱度指數(shù)構(gòu)建景觀生態(tài)風險評價指數(shù)，計算公式為：

(1)

式中:LERk為風險小區(qū)k的景觀生態(tài)風險指數(shù)；Rki風險小區(qū)k中景觀類型i的景觀干擾度;Vk為風險小區(qū)k的景觀脆弱度;N為景觀類型總數(shù);Aki為風險小區(qū)k中景觀類型i的面積;Ak為景觀生態(tài)風險評價風險小區(qū)k的總面積。

采用普通克里金法對景觀生態(tài)風險指數(shù)進行空間插值。同時,為了更好表現(xiàn)各期景觀生態(tài)風險空間分布特征,利用自然斷點法對景觀生態(tài)風險指數(shù)進行等級劃分[27],即低風險區(qū)、較低風險區(qū)、中風險區(qū)、較高風險區(qū)、高風險區(qū)。

“還不走?。渴遣皇窍胱屛艺埬銈兂詵|西？那好吧。我買幾個橘子去，你們就在這里，不要走動?！蓖跣【靶α耍€拍過孩子們的肩膀，隨后用夸張而“笨拙”的動作，從涼亭的欄桿上“慢慢”地翻過去。

1.5 地理加權(quán)回歸模型的構(gòu)建

1.5.2 GWR模型構(gòu)建 本研究采用GWR模型探究各因素對景觀生態(tài)風險影響的空間分異規(guī)律。以景觀生態(tài)風險指數(shù)作為被解釋變量，以篩選后的驅(qū)動因素為解釋變量，構(gòu)建GWR模型，模型表達式如下：

(2)

式中:yi為(ui,vi)第i個樣本的地理坐標;βk(ui,vi)為第i個樣本第k個參數(shù)的回歸系數(shù);εi為第i個樣本空間單元的隨機誤差項;β0(ui,vi)為第k個樣本的常數(shù)項;p為樣本總數(shù);χik為第k個樣本第i個解釋變量。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀干擾度時空演變格局

2000—2020年福建省景觀干擾度見圖1，從時間尺度上看，2000—2020年福建省景觀干擾度逐漸增強，景觀干擾度均值由2000年的0.061增加至2020年的0.081，增加了32.8%。景觀干擾度高、較高值區(qū)域逐步增加，所占研究區(qū)面積由2000年的9.1%增加至2020年的34.9%；景觀干擾度低、較低值區(qū)域則逐步減少，所占研究區(qū)面積由2000年的73.3%降低至2020年的37.3%。從空間尺度上看，2000—2020年福建省景觀干擾度總體呈現(xiàn)“西北低東南高”“大集聚、小分散”的空間分布特征，零散化趨勢減弱，同等級區(qū)域分布逐漸集中且內(nèi)嵌套其他等級的現(xiàn)象更加凸顯。其中，干擾度高值區(qū)域主要集中在福建南部及東部沿海，低值區(qū)域主要集中在西北部。隨著海峽西岸經(jīng)濟特區(qū)、21世紀海上絲綢之路核心區(qū)建設(shè)等戰(zhàn)略的提出與實施，以“閩三角”為代表的沿海城市，對外開放程度逐步提高，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善、城鎮(zhèn)化與工業(yè)化快速提升，加劇了人類活動對于生態(tài)系統(tǒng)的干擾，致使景觀干擾度不斷增強，較高、高干擾度區(qū)域連續(xù)擴張，潛在景觀生態(tài)風險越發(fā)加劇，也從側(cè)面反映了社會經(jīng)濟發(fā)展與國家政策對于景觀格局的影響。

圖1 2000-2020年福建省景觀干擾度空間分布

2.2 景觀脆弱度時空演變格局

2000—2020年福建省景觀脆弱度見圖2，從時間尺度上看，2000—2020年景觀脆弱度均值分別為0.694，0.596，0.674，0.615，0.612，呈波動下降趨勢，生態(tài)系統(tǒng)抗干擾能力有所提升。景觀脆弱度高值、較高值區(qū)域所占研究區(qū)面積由2000年的41.4%降低至2020年的6.3%，減少了84.5%；景觀脆弱度低值、較低值區(qū)域所占研究區(qū)面積由2000年的34.5%增長至2020年的75.5%，增加了1.2倍。從空間尺度上看，福建省景觀脆弱度高值、較高值區(qū)域由北部及西部轉(zhuǎn)移至東南部，景觀脆弱度低值、較低值區(qū)域則由南部逐步擴散，主要集中在中部及北部。2000—2010年福建省景觀脆弱度相對高值區(qū)域主要集中在北部及西部。2015—2020年福建省景觀脆弱度整體水平有所改善，相對高值區(qū)域則主要集中東南地區(qū)。研究期初，閩西閩北地區(qū)土地貧瘠，水土流失現(xiàn)象嚴重；此外，人類生態(tài)保護意識差，不合理的土地利用行為嚴重干擾了土壤保持、水源涵養(yǎng)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，造成生態(tài)功能下降、景觀脆弱度升高。伴隨著“生態(tài)省”建設(shè)進程的推進，福建省加大對生態(tài)環(huán)境保護與質(zhì)量提升的重視，遵照環(huán)境友好型社會和“生態(tài)省”建設(shè)的總體要求，開展了一系列保護生態(tài)用地、防止水土流失及土地污染、恢復(fù)廢棄地生態(tài)功能的舉措，極大提升了生態(tài)環(huán)境質(zhì)量及景觀抗干擾能力，因而景觀脆弱度呈下降態(tài)勢。但部分地區(qū)仍具潛在脆弱性風險，例如2010—2015年，泉州市東南地區(qū)建設(shè)用地擴張顯著，以林地、草地為主的生態(tài)用地遭受侵占，致使生態(tài)系統(tǒng)受到嚴重破壞，脆弱度反彈特征較為顯著。因此，為保證生態(tài)文明建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展的順利推進，進一步探究景觀生態(tài)風險時空演變格局及其驅(qū)動因素。

圖2 2000-2020年福建省景觀脆弱度空間分布

2.3 景觀生態(tài)風險時空演變格局

2000—2020年福建省景觀生態(tài)風險空間分布見圖3，從時間尺度上看，福建省景觀生態(tài)風險整體呈“W”型波動上升趨勢，景觀生態(tài)風險指數(shù)均值由2000年的0.042增長至2020年的0.049，增加了16.7%。由福建省不同等級景觀生態(tài)風險的面積及其比例(表3)可知，各個時期不同等級風險的面積占比存在一定差異。2000—2020年期間，低、較低風險區(qū)減少至2000年的90%，較高、高風險區(qū)則增加了1.8倍；中風險區(qū)減少態(tài)勢最為顯著，所占面積減少了40.8%。

表3 福建省不同等級景觀生態(tài)風險的面積及其比例

從空間尺度上看(圖3)，2000—2020年期間福建省景觀生態(tài)風險空間分布不均勻，隨時間變化顯著。高風險區(qū)主要由東部及東南沿海地區(qū)逐漸向內(nèi)陸擴張，其余部分則分布在北部及西部邊緣地帶，低風險區(qū)則集中至中北、中東部及其周圍地帶。2000年，福建省景觀生態(tài)風險呈現(xiàn)“東高西低，兩極分化”的空間格局，高風險區(qū)集中在東部沿海，包括福州市、長樂市、安溪縣及漳浦縣、龍海市東部地區(qū)；低風險區(qū)則主要分布在西南、中東部，主要包括永定縣、武平縣、德化縣及永泰縣。2005年，高風險區(qū)有所增加，呈零散點狀分布方式，主要位于在福州市、惠安縣及新羅區(qū)，其中新羅區(qū)南部低、較低風險區(qū)轉(zhuǎn)為高風險區(qū)現(xiàn)象最為明顯；低風險區(qū)顯著增加，呈自西南向東北、面狀分布，景觀生態(tài)風險有所降低。2010年，高風險區(qū)分布與2005年相似，主要散布在中南及東部且逐漸向周圍擴張；由低風險區(qū)至較低風險區(qū)、較低風險區(qū)至中風險區(qū)轉(zhuǎn)化現(xiàn)象較為劇烈，此時低風險區(qū)主要集中在永泰縣、德化縣及云霄縣等地。2015年福建省景觀生態(tài)風險整體呈現(xiàn)“南高北低”的空間格局。高風險區(qū)進一步增加且連接成片，多集中在南部及東南沿海地區(qū)，此時高風險區(qū)主要集中在福州市、泉州市、廈門市及漳州市東南沿海一帶；相較于2010年，低風險區(qū)有所增加，多位于福建中部及北部。2020年福建省景觀生態(tài)風險有所惡化，呈現(xiàn)“外緣高內(nèi)部低”的空間格局。高風險區(qū)主要分布在省際外緣一帶，以東部沿海最為顯著，呈面狀持續(xù)向內(nèi)陸延伸拓展；低風險區(qū)進一步收縮，集中在中北及中東部地區(qū)，主要包括建陽市、將樂縣及古田縣等地。

圖3 2000-2020年福建省景觀生態(tài)風險空間分布

20年間，福建省中、東北部生態(tài)風險反彈現(xiàn)象顯著，這是由于研究期初粗放的經(jīng)營方式導(dǎo)致水土流失現(xiàn)象加劇等嚴重問題，而隨后伴隨工業(yè)化進入快速發(fā)展階段，資源消耗高、污染大等特點加劇了地區(qū)生態(tài)風險。此外，景觀高風險區(qū)由東、東南部零散分布逐漸集中，呈面狀分布于東南沿海地區(qū)。這是由于以“閩三角”為核心的東南沿海地區(qū)作為福建省經(jīng)濟重心的發(fā)展格局不斷增強，城鎮(zhèn)化的推進、建設(shè)用地的擴張加速了景觀的演變，以林地、耕地為主要景觀類型結(jié)構(gòu)與質(zhì)量遭到破壞，導(dǎo)致生態(tài)風險惡化。總的來說，福建省景觀生態(tài)風險逐漸惡化，暴露出福建省東南沿海地區(qū)在建設(shè)用地集中成片與國家政策雙重推動下，存在生態(tài)風險繼續(xù)增加的潛在可能。

2.4 福建省景觀生態(tài)風險驅(qū)動因素分析

表4 驅(qū)動因素的探索性回歸分析結(jié)果

表5 GWR模型與OLS模型擬合效果比較

表6中展示了各驅(qū)動因素對景觀生態(tài)風險影響的GWR系數(shù)，從系數(shù)的平均值來看，可以發(fā)現(xiàn)GDP與常住人口的GWR系數(shù)平均值大于0，這說明GDP與常住人口對研究區(qū)景觀生態(tài)風險的影響整體上呈正相關(guān)驅(qū)動，即GDP越大、常住人口越多，景觀生態(tài)風險也越大。常住人口的GWR系數(shù)平均值更大，說明福建省景觀生態(tài)風險對常住人口的變化更為敏感，常住人口的增加是生態(tài)風險上升的主要因素。年均降水量的GWR系數(shù)平均值小于0，即年均降水量對研究區(qū)景觀生態(tài)風險的影響整體上呈負相關(guān)驅(qū)動。從GWR系數(shù)的最大值和最小值看，所有的驅(qū)動因素均有正有負，說明各個驅(qū)動因素與景觀生態(tài)風險關(guān)系復(fù)雜，存在顯著的空間異質(zhì)性，即隨著樣點的變化而變化。

表6 各因素對景觀生態(tài)風險影響的GWR系數(shù)對比

圖4分別表示GDP、常住人口以及年均降水量對福建省景觀生態(tài)風險回歸系數(shù)的空間分布。從圖4A可知，福建省GDP對景觀生態(tài)風險存在顯著的空間異質(zhì)性，正相關(guān)驅(qū)動作用主要分布在福建西部、西南部及東部。其中，明溪縣及上杭縣等地正相關(guān)驅(qū)動作用最強，這些地區(qū)以種植業(yè)、礦產(chǎn)業(yè)為主，創(chuàng)造經(jīng)濟收益、增長GDP的同時更易加劇景觀生態(tài)風險的惡化，即景觀生態(tài)風險對GDP的增長最為敏感。負相關(guān)驅(qū)動作用則主要集中在西北部、中部及東北部，少部分處于西南部。其中，武夷山市、泰寧縣及長汀縣等地區(qū)的負驅(qū)動作用最強，武夷山市及泰寧縣以旅游業(yè)為主，近年來隨著生態(tài)旅游的重視與發(fā)展，追求經(jīng)濟發(fā)展的同時注重生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提高，抑制了生態(tài)風險的加劇；而長汀縣由于自然本底及早期人為破壞等原因，是我國南方紅土壤區(qū)水土流失最為嚴重的地區(qū)之一，為此長汀縣通過發(fā)展綠色生態(tài)產(chǎn)業(yè)、注重城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展等舉措，開展大規(guī)模水土流失治理攻堅戰(zhàn)，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)保護的雙贏。因此，上述地區(qū)隨著GDP的增長，景觀生態(tài)風險反而降低。

由圖4B可知，福建省常住人口對景觀生態(tài)風險整體呈正相關(guān)驅(qū)動作用，對不同地區(qū)的驅(qū)動作用有明顯的差異。正相關(guān)驅(qū)動作用主要位于福建西部及東部沿海，少部分位于北部。其中，正相關(guān)驅(qū)動作用較強的地區(qū)分布較為零散，主要位于浦城縣、明溪縣、連城縣及云霄縣等地。以松溪縣為例，該地區(qū)以林地景觀類型為主，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能較強，對于景觀生態(tài)風險的變化更為敏感，由于人口規(guī)模的不斷增加，毀林開墾、粗放式經(jīng)營方式等行為，易對自然生態(tài)系統(tǒng)造成破壞，從而加劇生態(tài)風險，導(dǎo)致該地區(qū)常住人口對景觀生態(tài)風險起促進作用。負相關(guān)驅(qū)動作用主要集中在西北部、東北部及西南部。其中，光澤縣負相關(guān)驅(qū)動作用最強，該地區(qū)以第一產(chǎn)業(yè)為主并屬于人口凈流出的地區(qū)，常住人口相對較少。勞動力供給總量的減少，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的降低，進而引發(fā)生態(tài)環(huán)境問題，故常住人口對上述地區(qū)景觀生態(tài)風險起抑制作用。

由圖4C可知，年均降水量與在福建省大部分區(qū)域內(nèi)對景觀生態(tài)風險呈現(xiàn)負相關(guān)驅(qū)動，即良好的降水條件對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的保護與提高具有重要的積極作用。其中，漳州市東南沿海地區(qū)(東山縣、漳浦縣等地)負相關(guān)驅(qū)動作用最強，這是由于漳州市降水時空分布極為不均。時間上，降水集中于雨季和臺風季，非汛期則相對較少；空間上，呈自西北山區(qū)至東南沿海逐漸遞減特征，加上漳州市地形地貌及水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有限、水資源開發(fā)利用效率低等不足，導(dǎo)致上述地區(qū)受干旱的影響范圍最大、時間最長，致使生態(tài)功能下降，生態(tài)風險升高，故年均降水量對該地區(qū)景觀生態(tài)風險起抑制作用。正相關(guān)驅(qū)動作用主要分布在福建西南部、中部及東北部。其中，龍巖市西南部(武平縣、上杭縣等地)正相關(guān)驅(qū)動作用最強，原因在于上述地區(qū)以農(nóng)林業(yè)作為支柱性產(chǎn)業(yè)，對于氣候的變化最為敏感，受熱帶、西風帶系統(tǒng)及地理區(qū)位的影響，上述地區(qū)由于過量降水致使洪澇災(zāi)害頻發(fā)，導(dǎo)致地區(qū)生態(tài)風險加劇，故年均降水量對于上述地區(qū)景觀生態(tài)風險起促進作用。

圖4 各因素對景觀生態(tài)風險影響回歸系數(shù)的空間分布

3 討論與結(jié)論

3.1 討 論

本研究將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為景觀功能表征景觀脆弱度，構(gòu)建基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的景觀生態(tài)風險模型，并以福建省為例進行評價方法的應(yīng)用，該方法克服了傳統(tǒng)景觀脆弱度評價時多采用專家打分法的主觀性，提高了景觀生態(tài)風險評價的實用性和準確性。在景觀生態(tài)風險驅(qū)動因素研究中，采用探索性回歸和GWR模型對驅(qū)動因素進行篩選與局部空間回歸分析，不僅避免變量間的多重共線性，考慮了多重驅(qū)動因素對景觀生態(tài)風險的影響，且解決了過往采用OLS模型中容易忽視地理驅(qū)動因素的空間非平穩(wěn)性問題。通過研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化的不斷推進加劇了人類對于生態(tài)系統(tǒng)的干擾，致使林地、草地等景觀類型遭到侵占，呈破碎化、異質(zhì)化特征，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能降低，生態(tài)風險逐漸加劇。為此，應(yīng)結(jié)合新一輪的國土空間規(guī)劃，通過土地綜合整治科學配置區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)，保障林地、草地等生態(tài)用地，促進可持續(xù)發(fā)展。然而，本研究采用改進后的景觀生態(tài)風險評價方法，僅評價了福建省過去時段的景觀生態(tài)風險，雖在一定程度上反映了福建省生態(tài)風險的演變過程及其主要驅(qū)動因素，但缺少對未來生態(tài)風險的預(yù)測與警示。為此，下一步的研究重點應(yīng)結(jié)合景觀模擬預(yù)測模型，探討未來不同情景下景觀生態(tài)風險分布規(guī)律，提高生態(tài)風險評價的有效性和全面性，以期提供科學有效的風險防控建議，為推動生態(tài)文明建設(shè)提供理論依據(jù)。

3.2 結(jié) 論

(1) 2000—2020年，福建省景觀干擾度逐漸增強，景觀干擾度均值增加32.8%，呈“西北低、東南高”“大集聚、小分散”的空間格局；福建省景觀脆弱度呈波動下降的特征，而西南部則呈增加的趨勢。

(2) 2000—2020年，福建省景觀生態(tài)風險總體呈“W”型波動上升態(tài)勢，景觀生態(tài)風險指數(shù)增加16.7%。景觀生態(tài)風險空間分布差異顯著，高風險區(qū)主要位于福建南部，并由東部沿海逐漸向內(nèi)陸延伸，低風險區(qū)則主要分布在中北及中東部及其周圍地帶。

(3) GDP、常住人口及年均降水量對福建省景觀生態(tài)風險解釋能力最強。GDP、常住人口是福建省景觀生態(tài)風險的正向驅(qū)動因素，正相關(guān)驅(qū)動作用主要分布在福建西部、西南部以及東部。年均降水量則起抑制作用。其中，東南沿海地區(qū)負相關(guān)驅(qū)動作用最強。