榆林市景觀生態風險動態變化分析

楊子心，陳 海，劉 迪

(1.西北大學附屬中學，陜西 西安 710075；2. 西北大學 城市與環境學院，陜西 西安 710127)

1 引言

生態風險是指生態系統及其組分暴露于自然災害、人類活動等非期望事件下產生的可能性后果[1]。對生態風險的有效規避、主動適應與綜合管控，首先要求基于人與自然耦合關聯視角對生態風險進行準確地識別與分析[2]。生態風險評價(Ecological Risk Assessment，ERA)通過分析自然與人類活動脅迫下生態系統遭受風險的可能性大小及損失，明晰其緩解與消納風險的能力，從而為現階段生態建設、資源管理、環境修復等相關工作提供理論依據[3]。基于景觀格局指數的生態風險評價方法能夠快速識別土地利用異質性產生的干擾與生態系統自身脆弱性[4]，為明晰景觀生態風險空間分異特征提供了有效的方法支撐[5]。近年來，基于景觀格局的生態風險研究已成為常見的風險研究范式，已在流域[6]、綠洲[7]、海岸帶[8]等自然地域以及礦區[9]、行政區[10]等人文地域等諸多區域取得應用，但立足于陜北生態脆弱且對全球變化具有極強響應的自然地帶的景觀生態風險評價研究還不多見[3]。本文以陜西省榆林市為例，基于干擾度與脆弱度構建景觀生態風險評價模型，揭示了研究區生態風險時空變化特征，以期為黃土丘陵溝壑區典型地域的風險管控與生態恢復提供依據。

2 研究區概況

榆林市(107°14′51″E～111°14′31″E, 36°48′58″N～39°35′07″N)位于陜西省北端，黃河中游西岸，土地總面積41548.18 km2，下轄1區11縣。地勢西北高、東南低，西北部為風沙過渡帶，東南部為黃土丘陵溝壑區，地形極為破碎(圖1)。該地區夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，年均溫7～13 ℃，氣溫日較差較大，年均降水量約400 mm左右，季節性差異明顯。榆林市是我國主要的能源基地，全市礦產資源極其豐富，被譽為“中國的科威特”。陜北是國家退耕還林政策的示范區，1999年正式退耕，15年間退耕還林面積位居全國前列。土地覆被的劇烈變化引致土地利用結構的改變，為探討榆林市景觀生態風險的時空分異提供了良好的研究平臺。

圖1 榆林市地理位置

3 數據與方法

3.1 數據來源與處理

榆林市2000年、2015年土地利用矢量圖數據來源于國家自然科學基金委員會“中國西部環境與生態科學數據中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)的陜西省1∶10萬土地利用矢量數據集，依據榆林市行政邊界進行土地利用數據提取，并參照全國土地利用分類標準，將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、城鎮村及工礦用地、未利用地6類。

為探討生態風險指數空間分異，本文利用等間距系統采樣將研究區劃分為308個12 km×12 km的單元網格，將計算得到的風險數值賦予風險小區中心點，在此基礎上借助ArcGIS10.2空間分析工具進行普通克里金插值，實現風險數值空間化。

3.2 景觀生態風險模型

生態風險的大小取決于生態系統內部各個景觀類型受到外部干擾的強度以及內部脆弱性大小。本文充分考慮不同景觀類型對外界風險源的抵抗能力以及自身脆弱性，從研究區景觀類型結構出發，根據景觀組分的面積比重，選用干擾度和脆弱度建立景觀格局與生態風險之間的經驗聯系，構建景觀生態風險指數模型描述評價單元內風險指數的相對數值[10]。ERI計算公式[7]為：

(1)

式(1)中，n為景觀類型的數量；Ei為景觀類型i的干擾度指數；Fi為景觀類型i的脆弱度指數；Ski為第k個風險小區內第i類景觀類型的面積；Sk為第k個風險小區的總面積。

景觀干擾度反映不同景觀類型代表的生態系統受到干擾的程度。不同景觀類型所受外界干擾的大小可以反映在其景觀結構的變化上。干擾度指數構建以景觀生態學中格局分析方法為基礎，選取破碎度、分離度、優勢度度量不同景觀代表的生態系統受到干擾的程度。公式如下：

Ei=aCi+bNi+cDi

(2)

依據前人研究成果[7,10]計算Ci，Ni，Di指標。a，b，c為權重，且a+b+c=1。參考文獻[7,10]，權值分別賦為0.5、0.3、0.2。

景觀脆弱度表示各個景觀類型內部結構的易損性，能夠反映景觀對外界風險干擾的敏感程度及抵抗能力的大小，景觀類型代表的生態系統對外界的抵抗能力越小，則脆弱性越大，風險也越大，反之亦然。借鑒前人研究[7,10]，通過專家打分法，脆弱性由低到高分別為城市建設用地1、林地2、草地3、耕地4、水域5、未利用地6，并進行歸一化處理。

4 結果分析

4.1 土地利用變化分析

由表1可知，榆林市以耕地、草地兩種土地利用類型為主，約占榆林市總面積的85%左右。2015年耕地面積減少了735 km2，減少率4.41%；林地、草地面積分別增加了369 km2、64 km2，增加率分別為18.46%、0.34%，這與持續15年的退耕還林政策的實施密切相關。另外，研究期間建筑用地面積增加了634 km2，增加率400.78%，是榆林市地類變化最大的土地利用類型。總體來看，15年間榆林市土地利用變化十分明顯，且土地利用的非農化趨勢顯著。

表1 2000～2015年榆林市土地利用類型變化(%)

4.2 景觀生態風險時空分異

本文利用ArcGIS10.2空間分析工具進行普通克里金插值，并基于自然斷點法進行5階分級，即I級風險區(ERI<0.129)、II級風險區(0.129≤ERI<0.133)、Ⅲ級風險區(0.133≤ERI<0.137)、IV級風險區(0.137≤ERI<0.14)、V級風險區(ERI>0.14)，以此得到榆林市2000年、2015年景觀生態風險空間分布圖(圖2)。

圖2 2000～2015年榆林市景觀生態風險時空分異

圖2中，榆林市景觀生態風險空間差異十分顯著。2000年整體上呈現中東部高，西部較低的空間分布格局。Ⅰ級與Ⅱ級風險分別占研究區面積的1.89%、15.83%，主要分布于西部定邊與靖邊兩縣及東南部清澗縣。IV級與V級風險約占研究區面積的1/2，主要分布于研究區中東部的橫山、米脂、佳縣三縣以及榆陽區中心區域，面積較為集中。與2000年相比，2015年景觀生態風險承接前期風險空間分布的基礎上呈現更為復雜的空間變化格局，主要表現在I級風險核心的大量增加以及V級風險核心的切斷，整體上生態風險有所減輕。I級風險區面積由2000年的1.89%增加至2015年的11.24%，是研究期間面積比例變化最大的風險等級類型。與2000年相比，I級風險核心區增加至5個，分別位于研究區中部的榆陽區、神木縣以及東南部的清澗縣。V級風險由2000年的22.40%下降至2015年的16.80%，變化主要集中在榆陽區東南部以及佳縣，此處V級風險區被切斷，并形成I級風險核心區。研究區西部的定邊與靖邊兩縣風險異質性增強顯著，并在I級風險面積增加的同時形成V級風險核心區。

研究期間，榆林市景觀生態風險值分別為0.1371、0.1355，生態風險值下降1.18%。經簡單統計，在308個評價單元中，有78個風險升高的單元，占評價單元總數的25.32%；有230個風險減小的單元，占評價單元總數的74.68%，整體上生態風險得到減輕。為了更好地描述生態風險的動態變化，本文通過生態風險轉移矩陣說明生態風險的演化情況(表2)。表2中，研究期間風險轉移類型主要有Ⅰ-Ⅱ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅳ、Ⅲ-Ⅳ、Ⅲ-Ⅴ、Ⅳ-Ⅴ6類等級增加的風險轉移類型以及Ⅱ-Ⅰ、Ⅲ-Ⅰ、Ⅲ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅰ、Ⅳ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅲ、Ⅴ-Ⅱ、Ⅴ-Ⅲ、Ⅴ-Ⅳ9類等級減小的風險轉移類型。結合表2，從風險面積轉化的去向看出，生態風險等級均在自身風險等級的基礎上轉向較低一級風險，說明研究期間生態風險度雖在局部地區有所上升，但在整體上呈下降趨勢。

表2 榆林市2000～2015年景觀生態風險轉移矩陣 km2

5 結語

本文基于干擾度與脆弱度構建生態風險評價模型對榆林市2000～2015年景觀生態風險進行評估，分析了生態風險的時空分異。結果顯示：①榆林市耕地、草地占區域總面積的85%左右，是研究區主要土地利用類型；研究期間耕地面積減少，林草地面積增加；建筑用地增加率達到400.78%。②榆林市2000年景觀生態風險呈現中東部高，西部較低的空間分布格局，Ⅲ級風險以上面積達82.28%；2015年I級風險核心增加，面積增加至11.24%，V級風險被I級風險切斷，面積減少至16.80%；榆林市景觀生態風險值分別為0.1371、0.1355，生態風險值下降1.18%，區域生態風險整體上呈下降趨勢。

在缺乏長期監測數據的情況下，基于景觀格局的生態風險模型方法為探究區域生態環境演化狀況提供了一種行之有效的方式。但本文僅基于靜態景觀鑲嵌格局的景觀干擾度和脆弱度兩項指標構建生態風險指數模型間接衡量人為活動對生態風險的影響，缺少基于風險源指標的生態風險量度，且未考慮社會經濟等因素對生態風險的影響，這些影響因子在以后的風險模型構建中需要重點思索與優化。