榆林市脆弱生態空間分異特征及脆弱度分析*

王宏偉,張 鑫,邱俊楠

(西北農林科技大學水利與建筑工程學院,陜西楊陵712100)

近年來,人類生存所面臨的問題日益增多,同時也越來越嚴峻,如全球變暖、人口急增、資源不合理利用、環境污染等問題,使生態系統自身的協調能力不斷下降,人類生存的環境呈現出越來越脆弱的趨勢[1]。因此研究生態環境的脆弱性,對相關部門因地制宜地制定可持續發展戰略與決策以及保護生態環境等方面具有重要的現實意義。目前,國內外對脆弱生態環境展開了深入而廣泛的研究,其中,評價指標體系和生態環境脆弱度的評價方法也日益提升到定量水平[2],但是迄今為止尚未形成一套公認的、具有普適性的評價方法,評價指標體系也各不相同,造成研究結果可比性差、推廣價值低等問題[3]。

以地處毛烏素沙區向陜北黃土高原過渡的國家級能源化工基地榆林市為例,依據統計資料,以縣(區)為評價單元,在對干旱指數、人口、經濟和人均水資源等四個脆弱因子的空間分異特征進行定量分析后,建立評價指標體系,采用主成分分析法和聚類分析法,構建數學模型計算脆弱度并進行等級劃分,來探討脆弱度的空間分異,為決策者提供一定的指導意見。

1 干旱指數的空間分異

利用1980-2005年的降雨和蒸發資料計算多年平均干旱指數,結果表明:榆林市各縣(區)的多年平均干旱指數均大于2,為2.3～4.3,其均值為3.0。干旱指數最大的是定邊縣,最小的是清澗縣。根據我國的氣候帶劃分標準,將榆林市分為半濕潤帶和半干旱帶兩個氣候帶,其中榆陽區、神木縣、米脂縣、吳堡縣、清澗縣和子州縣屬于半濕潤帶,府谷縣、橫山縣、靖邊縣、定邊縣、綏德縣和佳縣屬于半干旱帶。

結合計算結果,繪制榆林市多年平均干旱指數等值線圖(圖1)。由圖1可知,榆林市干旱指數大體上呈現出了自東向西增大的趨勢。

圖1 榆林市多年平均干旱指數等值線圖

2 人口的空間分異

人口集中指數是反映人口在某一地域分布的集中程度的指標。其計算公式為

式中:i——組成該地域的行政區或統計區的數目;Pi,Si——分別為i地的人口和面積;P,S——分別為該地區的總人口和總面積;N——該地區下屬單元個數。C值介于0與1之間,C值越小,說明人口向某一地域集中的偏向很小,趨向于0時,說明人口均勻分布于各地域。C值越大,說明人口越集中,趨向于1時,說明所有人口幾乎集中分布于一“點”[4]。

利用榆林市各縣(區)的土地資料和 1980-2005年的人口資料,分別求出1980-2005年的人口集中指數,其中1980年的人口集中指數最大,為0.225,2005年的最小,為0.196。結合計算結果繪制榆林市人口集中指數變化趨勢圖(圖2)。

圖2 榆林市人口集中指數變化趨勢圖

圖2表明,在1980-2005年期間,人口集中指數逐年減少,說明榆林市人口沒有集中分布于某一“點”,而是其空間分布趨于均勻,有越來越分散的趨勢,但是這一指數的變化是比較小的。

3 基于系統熵的GDP空間分異

系統熵是用來衡量系統隨機分布狀態的一個很有用的物理統計量。區域經濟系統熵H可表示為

式中:nti——區域i在第t年的GDP;Nt——同期所有區域的GDP之和;nti和N t定義域為(0,∞),熵的取值范圍為[0,ln(k)][5]。熵的值越小,則區域經濟的集聚程度越高,空間分布越呈現出向某一個區域集聚的趨勢;反之,則區域經濟的集聚程度越低,其空間分布也越均勻。

利用榆林市各縣(區)1980-2005年GDP資料,計算出榆林市GDP空間分布的熵,其值為1.85～2.38,并根據計算結果作榆林市GDP空間分布的熵的變化趨勢圖(圖3)。

圖3 榆林市GDP空間分布的熵的變化趨勢圖

從圖3可以看出,在1980-2005年期間,榆林市的GDP空間分布發生了很明顯的變化。GDP的熵從1980年的2.38減小到2005年的1.85。說明榆林市的區域經濟沒有均勻分布在所有的區域,而是集聚在某一個地域,集聚程度越來越高。結合計算過程可以得知,榆林市的經濟越來越集聚在神木縣、榆陽區、府谷縣這塊區域,并且有增加趨勢。

綜上所述,榆林市的區域GDP的熵在不斷減小,GDP的集聚程度在變強,集聚速度在變快,榆林市經濟的發展越來越不平衡。

4 人均水資源的空間分異

利用 1980年、1985年、1990年、1995年、2000 年、2005年的榆林市各縣(區)的水資源總量與舊口徑統計人口的資料,計算人均水資源量,并由MAPINFO軟件制作榆林市人均水資源量空間分布圖(圖4)。

圖4 榆林市人均水資源量空間分布圖

各縣(區)的人均水資源量在時間上的變化不是很大,減少的速度各不相同,但是總體呈現出減少趨勢。吳堡縣的人均水資源量最少,一直居末位,神木縣和榆陽區的最多,約是吳堡縣的十幾倍,差距較大。綏德縣、米脂縣、佳縣、吳堡縣、清澗縣和子州縣的人均水資源量為205～636 m3/人,遠低于全市平均水平。榆陽區和靖邊縣的人均水資源量減少速度最快,多年平均增長率達到-1.9%。減少速度最慢的也是人均水資源量很少的兩個縣:吳堡縣和清澗縣,多年平均增長率為-1.3%。

由此分析得知,榆林市人均水資源量的總體空間分布趨勢為:自西向東逐漸減小。

5 生態脆弱度的空間分異

5.1 主成分分析

本文采用2006年榆林市統計年鑒和榆林市水資源綜合規劃的數據,以縣(區)為評價單元,結合榆林市各縣(區)的實際情況,較為客觀地反映出榆林市的生態脆弱性現狀,按照指標選取原則,從自然條件、社會經濟、水資源利用和環境污染等方面選取了25個指標構建評價指標體系。

通過主成分分析提取主成分,同時求出主成分荷載矩陣,結果見表1-2。前四個主成分的累積貢獻率已達到 85.25%。根據主成分個數的提取原則,取前四個特征值所對應的主成分即Z1,Z2,Z3和Z4就可以了。

表1 特征值和主成分貢獻率

在此基礎上構建主成分數學模型。用表2中的數據除以主成分所對應特征值的平方根,便可得到4個主成分中每個指標所對應的系數。則4個主成分的數學模型分別如下:

將每個主成分所對應的特征值占所提取4個主成分總的特征值之和的比例作為權重計算主成分綜合模型,X′為原始變量經過標準化處理的值。即可得到主成分綜合模型:

表2 主成分載荷矩陣

根據主成份綜合模型計算各縣(區)的綜合得分(即脆弱度),并進行排序,結果見表3。

表3 榆林市各縣(區)脆弱度及排序

分析表 3得知,定邊縣、府谷縣、綏德縣、米脂縣、子州縣、清澗縣、吳堡縣和佳縣的得分出現負數。這里的正負數表示與生態環境脆弱度水平位置的相對關系,而且得分越大,生態環境越脆弱[6]。分析表明,榆林市各縣(區)的生態脆弱度差異很明顯,榆陽區的脆弱度最大,其值為4.32,佳縣的脆弱度最小,其值為-1.79。

5.2 生態脆弱性等級劃分

在上述分析結果的基礎上,利用聚類分析法,將榆林市的生態脆弱性狀況分為五類(圖5)。將榆陽區劃分為為第一類,神木縣劃分為第二類,橫山縣和靖邊縣構成第三類,第四類由府谷縣、定邊縣組成,第五類由綏德縣、米脂縣、子州縣、清澗縣、佳縣和吳堡縣6個縣構成。

圖5 榆林市生態脆弱性聚類分析結果圖

雖然通過聚類分析將榆林市各縣(區)的生態脆弱性狀況分為五類,但是這樣難以表達生態脆弱性的強弱程度。目前對生態脆弱度的分級仍然沒有統一的標準,也沒有普遍適用的評價依據[7]。因此,為使研究的結果更便于理解,在以上分析的基礎上進一步分析研究榆林市生態脆弱性。結合榆林市各縣(區)的生態環境現狀與生態脆弱性表現特征,在聚類分析的基礎上劃分生態脆弱度等級,結果見表4。

表4 榆林市個各縣(區)生態脆弱度等級劃分表

利用MAPINFO軟件繪制榆林市生態脆弱性空間分布專題圖(圖6)。分析結果表明,榆林市生態脆弱性空間分布趨勢大體為:以榆陽區為中心向四周減弱。

圖6 榆林市生態脆弱性空間分布專題圖

6 結論

(1)對榆林市的氣候、人口、經濟以及人均水資源等脆弱因子分析表明,榆林市的氣候為半濕潤半干旱型;在人口空間分布趨于均勻的同時,各縣(區)經濟的發展卻日益不平衡,水資源問題越來越突出,形勢也越來越嚴峻,生態環境的前景不容樂觀。

(2)對榆林市各縣(區)的生態脆弱性進行分析,所得的結果與生態環境的實際狀況基本一致。可見,對其評價方法是合理和可操作的。但是,由于指標的選取范圍較小,沒有覆蓋生態環境的各個方面,所以文中所得結果僅僅可以在12個縣(區)之間做一定的比較,對其他地區不具有可比性。為了更好地對生態環境脆弱性進行評價,今后不僅要進一步健全評價指標體系和完善評價方法,還應對未來的變化做出預測,為相關部門提供一定的決策依據。

[1] 王介勇,趙庚星,王祥峰,等.論我國生態環境脆弱性及其評估[J].山東農業科學,2004(2):9-11.

[2] 姚玉璧,張秀云,楊金虎.甘肅省脆弱生態環境定量評價及分區評述[J].水土保持通報,2007,27(5):120-126.

[3] 喬青,高吉喜,王維,等.生態脆弱性綜合評價方法與應用[J].環境科學研究,2008,21(5):117-123.

[4] 王宇,高向東.基于GIS的大連城市人口空間分布變動及模擬研究[J].世界地理研究,2008,17(4):142-148.

[5] 郭騰云,徐勇,張同升.我國區域政策與區域經濟空間分布變化的計量分析[J].地域研究與開發,2006,25(4):1-5.

[6] 李萍.西藏“一江兩河”地區農牧復合結構和模式研究[D].陜西楊陵:西北農林科技大學,2007.

[7] 雷維運,張玉龍.云南省生態環境脆弱性評價探索[J].環境科學導刊,2008,27(2):76-79.