基于DPRISM概念框架的生態環境脆弱性評價—以岷江上游為例

郭夢迪， 韓繼沖， 施 玥， 邵懷勇， 楊青林

(1.國土資源部 地學空間信息技術重點實驗室，成都 610059； 2.成都理工大學 地球科學學院， 成都 610059)

0 引言

二十世紀中葉以來，隨著人類活動的增多，全球環境發生了巨大的變化。眾多環境問題，如全球變暖、冰川融化、洪水、干旱、水污染以及生物多樣性的喪失，嚴重影響著人類的可持續發展。因此，對生態環境脆弱性進行評價是適應和改善氣候變化的科學依據，同時也是生態學和可持續發展領域的關鍵問題之一[1-3]。

生態環境脆弱性研究不僅為脆弱的生態環境恢復和重建提供了科學依據，也是區域可持續發展規劃的重要前提，是生態環境管理的基礎。目前常用的脆弱性評估方法有：模糊綜合評價方法[4-5]、EVI(生態環境脆弱性指數)方法、層次分析法( analytic hierarchy process，AHP)[6-7]、主成分分析方法[8]、基于遙感和地理信息系統的圖層疊加綜合評價法[9]。對于流域生態環境脆弱性的評價近年來發展較快，但較之以前的生態環境脆弱性評價[8,10-11]研究，研究工具和指標體系幾乎沒有改善。

筆者選擇岷江上游流域作為研究區，建立基于驅動力-壓力-狀態-影響-響應-管理(Driving force-Pressure-State-Impact-Response-Management ，DPSIRM)概念框架的EVI模型，并利用生態環境脆弱性綜合指數及其變化率定量探究研究區2000年～2014年間生態環境脆弱性時空變化規律。本文提出的動態評價框架，整合了自然和社會兩方面數據，研究結果能夠令相關決策者和利益相關者從多維度及可視化的角度就生態脆弱區進行溝通交流，對引導區域生態環境恢復與發展提供借鑒。

1 數據和方法

1.1 研究區概況

岷江發源于青藏高原東緣岷江山麓，屬于長江上游的一級支流。岷江上游與四川省阿壩藏族羌族自治州的汶川、理縣、茂縣、松潘及黑水五縣行政區范圍基本重合，面積約24 365 km2，地理坐標范圍為31°26′N-33°16′N，102°59′E-104°14′E；區域內呈典型高山峽谷地貌，地質構造復雜，斷裂構造發育；氣候為高原季風氣候，主要表現為冬季干冷，夏季濕熱。其中海拔低于1 500 m區域，年平均氣溫大于15℃，年降雨量1 000 mm ～1 600 mm；海拔在1 500 m～2 500 m的區域，年平均氣溫為11℃～13℃，年降雨量400 mm～800 mm；海拔高于2 500 m，年平均氣溫為5℃～9℃，年均降雨量為700 mm～800 mm[12]。研究區森林資源、水資源豐富，是全球25個生物多樣性地區之一，但地質災害頻發、自然條件差，生態環境先天脆弱、人地矛盾突出，屬于典型的生態環境脆弱區。

1.2 數據收集

本研究使用的數據為：①氣象數據來自于中國氣象科學數據共享服務網(http：//cdc.cma.gov.cn)，獲取研究區及其附近縣市的8個標準氣象站點2000年、2007年、2014年的月平均溫度和月降水量等資料，此數據用于計算年累計溫度≥10℃和年均降水量；②遙感數據來自于自美國馬里蘭大學(http://glcf.umiacs.umd.edu/data/)，獲取研究區2000年、2007年、2014年三期遙感影像，其中2000年和2007年的影像屬于Landsat5 TM影像，2013年的影像屬于Landsat8 OLI影像。采用ArcGIS 10.3對影像進行解譯得到研究區土地利用數據，利用Fragstate 4.2計算景觀破碎指數，景觀分異指數和景觀分形維數倒數等景觀格局指數；③基礎地理數據來自于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx)，包括研究區行政圖，數字高程模型等；④社會經濟數據來自于自四川省2000年、2007年、2014年統計年鑒，包括人口密度、人均GDP、GDP增長率、工業生產總值、農林牧漁業生產總值、第三產業占比等。

所有數據均采用1954北京坐標系，克拉索夫斯基橢球體，并將其分辨率統一為1 000 m*1 000 m。通過這種方式，研究區域共分為24 365個柵格單元。

1.3 DPSIRM框架

驅動力-壓力-狀態-影響-響應(Driving force-Pressure-State-Impact-Response ，DPSIR)框架已經多次被證明在人地系統的因果關系分析中發揮了重要作用。該系列概念框架包括早期的壓力-狀態-響應(Pressure-State-Response，PSR)模型，壓力-狀態-影響-響應(Pressure-State-Impact-Response ，PSIR)模型，驅動力-壓力-狀態-生態系統服務-響應(Driving force-Pressure-State-Ecosystem services-Response，DPSER)模型以及生態系統評價實證研究中的DPSIR模型和PSIRM模型后續發展[13-14]。本研究參照已有的生態安全DPSIR概念框架[15]，基于DPSIRM框架的岷江上游生態環境脆弱性評價研究，建立了驅動子系統、壓力子系統、狀態子系統、影響子系統、響應子系統和管理子系統六個子系統(圖1)，整個體系每個環節都與政府宏觀調控和管理的中心思想密切相關，以達到社會經濟可持續發展的目的。

圖1 DPSIR框架模型Fig.1 DPSIR framework model

1.3.1 驅動力子系統

驅動力因素是生態環境脆弱性的內在動力。研究區常住人口約39.33×104，人與自然的互動關系密切。此外，區域內多為高山峽谷地貌，自然條件敏感脆弱。因此選擇高程(F1)、坡度(F2)、年均降雨量(F3)、年累計氣溫(F4)、GDP增長率(F5)、農林牧漁業生產總值(F6)作為該子系統指標。

1.3.2 壓力子系統

壓力因素是驅動力因素的直接結果，其對于生態環境脆弱性的影響往往是負面的。隨著社會經濟的快速發展，人類活動對生態環境造成一定程度的破壞。本文選擇工業生產總值(F7)、人口密度(F8)、人均GDP(F9)作為該子系統指標。

1.3.3 狀態子系統

該子系統是流域生態系統在驅動因素和壓力因素下的反映狀態，本文選擇土壤類型(F10)、林地面積占比(F11)、草地面積占比(F12)、水域面積占比(F13)作為該子系統指標。

1.3.4 影響子系統

影響子系統描述了驅動力、壓力、狀態三個因素影響下區域生態環境的變化。景觀格局是區域景觀異質性的具體表現，是不同尺度上各種生態過程相互作用的結果，選取景觀生態學方法來描述該子系統，選擇景觀破碎指數(F14)、景觀分異指數(F15)、景觀分形維數倒數(F16)作為該子系統指標。

景觀破碎度是指景觀類型在特定時間和特定性質上的碎片化程度，在一定程度上反映了人類對景觀的干擾強度。表征景觀破碎度有很多指標，選擇斑塊破碎度指數(式(1))。

FN=MPS(Nf-1)/Nc

(1)

其中：FN為斑塊破碎度指數，它的值在[0,1]范圍內，“0”代表景觀是完整的，“1”代表景觀被完全破壞；MPS是斑塊平均面積除以最小斑塊面積；Nf是斑塊總數；Nc景觀總面積除以最小斑塊面積。

景觀分異是指不同景觀要素在景觀類型上的分離程度，在一定程度上反映了人類活動對景觀格局的影響，分離度越高，景觀分布越分散，穩定性差。

FI=Di/Si

(2)

Si=Ai/A

(3)

(4)

其中:FI是景觀分異指數是影響子系統的指標之一；n是景觀類型i的斑塊數；Ai是景觀類型i的總面積；A是研究區面積。

景觀分形維數(FD)反映的是景觀類型的復雜性和空間穩定性，由周長和面積計算得出。分形維數值在[1,2]范圍內，當數值接近于1時，斑塊的幾何形狀比較簡單，說明人為干擾強烈，反之，當數值接近于2時，斑塊的幾何形狀復雜，表明自然屬性更強。因此，將景觀分形維數的倒數用于反映景觀的干擾程度，值越大，人為干擾越強：

(5)

1.3.5 響應子系統

人類是生態環境的不確定因素，響應子系統反映的是人類的主動性，它包括人類社會對生態環境作出的一系列反應措施。選擇有效灌溉面積(F17)、第三產業占比(F18)、工業廢水排放達標率(F19)作為該子系統指標。

1.3.6 管理子系統

人類社會管理子系統是政府部門對日益脆弱的生態環境進行的積極干預而采取的一系列措施。選擇教育支出(F20)、環保投資對GDP占比(F21)、城鎮化率(F22)作為該子系統指標。

1.4 數據標準化

為了消除不同指標量綱與數量級的差異問題，需要將不同的指標值統一到同一取值范圍。采用極差法，對與生態環境脆弱性指數呈正相關的指標，采用公式(6)進行歸一化；相反，與生態環境脆弱指數呈負相關的指標，采用公式(7)進行歸一化：

(6)

(7)

其中：Yi代表第i個標準化指標；Xi是第i個指標的初始值；Xi,max和Xi,min分別是第i個指標的最大值和最小值。

1.5 岷江上游生態環境脆弱性評價模型

AHP用于在復雜問題中進行相關合理決策分析，在生態環境脆弱性研究方面得到了廣泛地應用。本研究利用層次分析法構建了目標層，標準層和子標準層的層次指標體系并計算器其權重，結合上述歸一化值利用公式(8)計算EVI值。

EVI=DY1+PY2+SY3+IY4+RY5+MY6

(8)

其中：EVI是生態環境脆弱性指數；D、PS、I、R、M分別代表驅動力、壓力、狀態、影響、響應和管理子系統；Yi表示各子系統權重。

1.6 岷江上游生態環境脆弱性分級方法

通過上述方法得到的生態環境脆弱性評價結果，在空間分布上是較為連續的，為了在整體上對研究區生態環境脆弱性有一個正確地認識，筆者將生態環境脆弱性結果進行分類以確定不同地區生態環境脆弱性的級別。在分類過程中，根據數據直方圖進行分類是一種客觀的方法；自然斷點分類法是通過查找數據值差異相對較大的相鄰要素,使用統計方法確定分類間隔，可以很好地將類別相近的物體聚集在一起并且增大類別之間的差異，每一類之間都有一個較為明顯的斷裂之處，是目前較常用的數據分類法[16]。因此，根據研究區生態環境脆弱性評價結果直方圖選用自然斷點法，對研究區生態環境脆弱性結果的自然屬性進行分析進而找出不同類別之間的間斷點，將研究區生態環境脆弱性分為5級(EVI值范圍為[0,1])：0

表1 岷江上游生態環境脆弱性評價指標體系

(+)、(-)分別表示對應的評價指標與生態環境脆弱性的正、負相關性

2 結果與分析

2.1 岷江上游生態環境脆弱性評價指標與權重

本研究基于DPSIRM概念框架，綜合考慮完整性，可用性和可操作性等因素，在六個子系統中選擇了22個指標(表1)。權重決定了每個指標的重要性，它對最終評價結果有直接影響，通過專家的多元評估構建判斷矩陣計算相應權重，在判斷矩陣的一致性檢驗中，標準層和目標層的一致性系數(CR)值均小于0.1；最后6個子系統和22個指標的權重值見表1。

2.2 時空變化特征分析

2.2.1 脆弱性空間分布

研究區共有24 365個柵格單元，表2為研究的三個時間段內岷江上游生態環境脆弱性分級柵格單元數及其百分比。其中潛在脆弱總體呈下降趨勢，從2000年的8.09%下降至2014年的5.29%，中度脆弱呈現相同趨勢；微度脆弱從2000年的37.66%上升至2007年的46.09%，后下降到2014年的41.72%；輕度脆弱則是先上升后下降，從24.29%下降至16.51%，再上升至2014年的27.05%；重度脆弱總體變化不明顯。

表2 三個時間段內生態環境脆弱性分級百分比

圖2 2000年、2007年、2014年生態環境脆弱性分級圖Fig.2 Classification of eco-environmental vulnerability in 2000, 2007 and 2014

在研究的三個時間段中，微度脆弱是分布最廣的階層，中度脆弱和重度脆弱均呈現微弱下降，這些趨勢證明，研究區的生態環境狀況正在逐漸好轉。從圖2可以看出，大部分的重度脆弱和中度脆弱地區分布在研究區西部，少部分分布在中部，產生這種分布的原因主要是研究區地勢西北高東南低，海拔變化在780 m～6 125 m之間，西北部地區地貌類型復雜，以山地為主，河谷深切，平壩面積小，生態環境先天脆弱。研究區東南部汶川縣北部縣城海拔較低，地勢平坦，受到人類活動的干擾明顯，故而生態環境遭到破壞，生態環境脆弱性值較高。此外，松潘縣西部以外地區，海拔相對較高，但由于該縣人口密度小，旅游業資源豐富，第三產業占比高達59.84%，工業污染較小，故該地區脆弱性值較小。

2.2.2 脆弱性動態變化

利用生態環境脆弱性綜合指數(式(9))及其變化率(式(10))，定量探究研究時段內研究區生態環境整體變化趨勢[17]。

(9)

(10)

其中：E是生態環境脆弱性綜合指數；Pi是脆弱性分級值；Ai是等級為i的脆弱性面積；R是生態環境脆弱性綜合指數變化率；Aia、Aib是a、b兩個時間內分別對應的脆弱性等級為i的區域面積；S為研究區總面積。

表3 生態環境脆弱性綜合指數及其變化率

由表3可知，岷江上游2000年、2007年、2014年生態環境脆弱性綜合指數值分別為2.838 8、2.829 7、2.811 7，呈現逐漸減小的變化狀態，與潛在脆弱、中度脆弱變化趨勢相近，說明該兩種等級的脆弱性變化對岷江上游生態環境狀況變化過程有著顯著的影響。

通過分析2000年-2007年，2007年-2014年和2007年-2014年的生態環境脆弱性綜合指數變化率，可以發現變化率R均小于0，表明研究時間段內岷江上游的生態環境狀況整體處于逐漸好轉的動態變化狀態，但好轉趨勢不明顯。

3 結論

1)岷江上游生態環境質量總體呈逐漸好轉趨勢。此外，重度脆弱、中度脆弱區主要分布在研究區西部高海拔地區，該地區地形起伏度差異明顯，區域水熱空間分布不均衡，生態環境敏感脆弱；小部分重度脆弱區分布于汶川縣城，該縣人口密度大、城市化率高、工業發展迅速，人類活動對生態環境的干擾極為嚴重。

2)基于DPSIRM概念框架，運用AHP構建了多目標、多層次的岷江上游生態環境脆弱性評價模型，整合自然地理和社會經濟兩方面的數據，全面探討了自然因素與人類活動對區域生態環境脆弱性的影響程度。并且運用生態環境脆弱性綜合指數及其變化率來描述14年間岷江上游生態環境脆弱性整體動態變化過程，結果表明，14年間岷江上游生態環境脆弱性正在逐漸好轉，但總體狀況仍不樂觀，應長期堅持合理的生態治理政策。