皖江城市帶土地利用變化的生態風險格局演化研究

曹玉紅,陳 晨,張大鵬,劉美云,董舜舜

1 安徽師范大學環境科學與工程學院,蕪湖 241002 2 安徽師范大學地理與旅游學院,蕪湖 241002

土地既是人類活動的空間載體,也是全球環境變化的一個重要環節,影響著區域內生態系統的演化。自然生態系統和人工生態系統在能量流動、物質循環和信息傳遞過程中對于維持地球生命系統起著至關重要的作用,生態系統結構和功能的穩定性是保障人類社會生存和發展的必要條件[1]。但隨著人類活動的干擾,生態系統面臨巨大的風險,生態系統在受到外界脅迫時,其內部某些要素或其本身的結構和功能可能發生退化[2]。生態風險的不確定性使人們在生產生活中難以準確預料危害性事件發生的時間、地點、強度和范圍,繼而可能導致生態系統結構和功能的損失,生物多樣性的減少,物種的衰亡等[3]。國內關于土地利用生態風險的研究主要集中在土地利用方式、土地利用類型和土地利用結構等方面,運用RS和GIS技術軟件,結合土地利用類型圖、植被覆蓋圖來探討生態風險[4- 6],且從生態風險評價的角度討論一個完整區域在受到不同干擾源時所面臨的生態風險威脅[7- 9]；國外學者在關注生態實體保護的基礎上,整合生態系統服務以解決內部機制關系,同時與人類福祉等外部驅動因素產生聯系[10- 13]。但不足之處在于對概念模型進行土地利用生態風險評價時,主要基于土地利用/覆被變化來研究景觀生態格局的變化,以此來評價生態風險,缺少空間相關分析和定量化。與土地利用分析相結合的生態風險評價逐漸成為環境管理視角研究的主要特點,目前的研究多以土地利用的結構計算結果構建生態評價指標體系,利用專家打分法、層次分析法確定各土地利用類型的權重,最后根據空間分析模塊總體相關部分模擬區域內部生態風險的變化情況[14- 15],而以長時段的土地利用變化數據結合DEM等柵格數據來研究生態風險的變化較少。本研究擬以1995—2015年土地利用數據、DEM數據等作為基礎,以土地生態服務價值、功能系統演化為出發點,綜合選用空間分析工具和地統計分析模型,測度皖江城市帶生態風險演化過程、特征,嘗試揭示皖江城市帶20年來生態風險變化及其時空分異特征,為政策制定、環境保護及沿江區域協調發展提供理論參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 皖江城市帶概況

皖江城市帶指安徽長江兩岸的合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、滁州、池州、銅陵、宣城8個地級市全境以及六安市的金安區和舒城縣,位于長三角西部,是長江經濟帶重要的組成部分(圖1)。自1990年省委省政府做出的“呼應浦東、開發皖江”的重大決策以來,該區域人口、產業開始集聚,工業園區不斷出現,對區域自然環境的干擾破壞強度越來越大,出現生物多樣性嚴重退化、生態環境功能衰退、環境承載力及容量過飽和等生態資源風險。近年,在長江大保護這一綠色發展方略下,皖江城市帶地區土地利用快速變化、生態系統承載能力日益脆弱、生態體系破壞及其引發的風險等生態安全問題成為學界、政界關注的熱點。

1.2 數據來源

皖江城市帶1995—2015年的土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn),數字高程模型數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),選取多景數據在ArcGIS中鑲嵌合成后裁剪為研究區,數據精度為30 m×30 m。

2 研究方法

2.1 劃分生態風險單元

根據皖江城市帶面積大小,結合數據精度以及研究目的,參考生態安全評價中有關格網劃分的做法[16],將研究區劃分為5 km×5 km的格網,通過等間距采樣將生態風險空間化,共得到3325個格網單元,計算得到每個格網的生態風險,將值賦到每個格網中心點,以此作為格網單元的生態風險值,如圖2。

圖1 皖江城市帶區位圖Fig.1 Wangjiang City Belt location

圖2 生態風險單元劃分Fig.2 Ecological risk unit division

2.2 生態風險指數計算

不同用地類型的生態服務功能和價值不同,一般來說建設用地生態服務價值低,而農用地、水面等的生態服務價值高。樣地的生態風險狀態取決于該地塊的不同用地類型的空間組合及比例情況,即受景觀干擾度、景觀脆弱度深刻影響。基于此,參考已有研究成果,根據樣地內不同土地利用類型的面積比例,構建土地利用生態風險指數[17](Ecological Risk Index, ERI),以此評價皖江城市帶各格網單元的生態服務功能的損失風險,比較各單元的生態風險差異,見公式(1)：

(1)

式中,ERI表示生態風險指數；Si為第i個格網的總面積；Sai為第i個格網第a類土地利用類型的面積；Ci代表第i類土地利用類型的生態風險參數；N表示土地利用類型的數量。

2.3 空間自相關分析(Moran′s I指數)

1)全局自相關[18-19]是根據給定要素及其屬性值評判其模式是否為聚類、離散還是隨機,結果通過計算得出的Moran′I值、z得分以及p值得分確定其是否具有顯著性,其公式如下：

(2)

(3)

(4)

式中,zi表示空間要素i和平均值(xi-X)的差,wi,j表示要素i,j之間代表的空間權重,n為要素總數目,S0為全部空間權重的集合。Moran′I指數的值通常介于-1和1之間,若Moran′I值大于零,表明空間自相關程度較高,呈現聚類特征,反之表示其空間自相關程度較低,呈現離散特征,若為零則表示不相關,呈現隨機特征。

2)局部空間自相關表示在一個小范圍區域內其屬性值與周圍單元屬性值的關聯程度,一般用其表征單元間的自相關屬性[17],計算其LISA指數衡量單元自相關程度差異,其公式為：

(5)

式中,各指數含義同全局自相關中各指數代表含義,若LISA值小于零表示不屬相似值的聚類,若大于零表示為相似值的高值低值聚類。

2.4 半方差分析法

ArcGIS的地統計分析模塊(Geostatistical Analyst)可以通過點要素或柵格要素的值創建一個連續表面以模擬其空間起伏變化,可借助其中的半變異函數計算以分析研究區生態風險程度的空間分布[20-23],其公式如下：

(6)

式中,R(h)表示半變異函數值,h表示單元間的距離,N(h)表示單元總數,Z(xi)與Z(xi+h)分別表示xi、xi+h的風險值。

3 結果分析

3.1 生態風險指數空間自相關分析

3.1.1全局自相關分析

應用公式(1)計算得到各期各評價單元的生態風險指數,再利用ArcGIS 10.2空間分析模塊進行全局自相關分析測算Moran′I指數,以表征該區域生態風險在空間上是否具有趨同性,來探討皖江城市帶整體空間模式的變化[23]。結果如表1：

表1 皖江城市帶不同年份生態風險空間分布的Moran′I指數

*P值得分及z值顯示全部結果置信度均為99%

由表1可以看出,1995—2015年皖江城市帶的生態風險指數自相關程度均大于零,且不斷下降,其中1995—2000年段微小下降,2000—2005年段與2010—2015年段小幅下降,分別從0.8843、0.8834、0.8697下降到0.8834、0.8805、0.8675,而2005—2010年段下降的幅度最大,從0.8805下降到0.8697,至2015年其全局自相關指數達到最低,未來仍有下降的趨勢。皖江城市帶的生態風險指數在空間上表現為明顯的正相關現象,雖然整體略有下降,但幅度不大,各風險單元間存在著較高的關聯度,表現為集聚特征與趨同特征。1995—2000年,皖江城市帶區內是工業化啟動的時段,人類經濟活動強度不大,對于人類聚居環境的改造也不明顯,城鎮布局較為散亂,生態地如林地、草地、水域呈鑲嵌狀,總體呈現破碎化發展。隨著工業化、城鎮化的逐漸加速,2000—2010年間,區內工業園區紛紛設立,人口不斷積聚,城鎮規模不斷擴張,城市逐漸從中心區向周邊蔓延發展,尤其在各中心城市周邊,建設用地不斷向外圍呈現“攤大餅”式的建設擴展,而林地、草地也逐漸向人文景觀類型過渡,呈連片式、規則化發展趨勢。

3.1.2局部自相關分析

局部自相關分析更加側重空間化的表達,可以模擬出相鄰的不同單元間的風險自相關程度,且在視覺上可顯著反映出高-高聚類或是低-低聚類所發生的區域。通過ArcGIS 10.2中的局部自相關分析工具,可以得到1995—2015年5個時間段的LISA分析結果,如圖3：

圖3 1995—2015年皖江城市帶生態風險局部空間自相關分析結果Fig.3 The local spatial autocorrelation analysis of ecological risk of Wanjiang City Belt from 1995 to 2015

由圖3可知：1995—2015年皖江城市帶的高-高聚類及低-低聚類區基本保持較為穩定的分布格局,高-高聚類區集中分布于合肥、六安市金安區及舒城縣；另外沿長江的周邊城市區域也有部分呈現此類空間相關格局。生態風險呈現低-低聚類模式的區域主要分布于安慶市西北部靠大別山各縣,如潛山縣、太湖縣、宿松縣、望江縣、岳西縣等；此外長江以南的部分皖南山區,如池州、宣城等,這些生態風險呈現低-低聚類分布的區域多以山區為主,在受到海拔高度影響下,保留了較為原始的山區面貌,城鎮建設發展速度較為緩慢,因此始終保持低-低聚類模式或不顯著的分布趨勢。

3.2 皖江城市帶生態指數的半變異函數擬合

為進一步了解皖江城市帶的生態風險值在空間上的結構及變化情況,將格網化后中心點的生態風險值對5期生態風險數據進行半變異系數模擬,并對比不同模型如高斯模型(Gaussian)、環狀模型(Circular)、球狀模型(Spherical)、線性模型(Linear)等,選取最終效果最佳的球狀模型進行擬合[23]。結果如表2：

表2 生態風險指數的理論半變異函數模擬結果

由表2可知：1995—2015年皖江城市帶生態風險模擬中的變程呈現出先升后降的變化趨勢,1995—2000年由172689.75 m逐漸增加至174050.17 m,至2005年再降為170842.36 m,2005—2010年保持不變,至2015年再繼續降至165770.45 m,為全時段最低水平,生態風險在空間上互相關聯的距離逐漸增大。皖江城市帶1995—2015年間的塊金基臺比呈現出“降-升-降”的趨勢,1995年為0.66,2000年降至0.63,2005年重新升為0.66,2010年升為0.7,2015年再降為0.69,說明研究區生態風險的變化總體相關性在不斷減弱,僅在1995—2000年和2010—2015年有微弱降低趨勢,隨機因素對于生態風險的變化影響逐漸增加,但結構因素仍占主導作用。

3.3 皖江城市帶生態風險的時空分異演變

基于半變異函數的模擬結果,在ArcGIS 10.2中利用空間插值法中的克里格法(Ordinary Kriging)對3325個格網單元的生態風險指數進行插值,繪制出5個時間段的皖江城市帶生態風險時空分異圖,并根據相對指標法劃分各時段的生態風險指數等級,將結果分為高生態風險(>0.25)、中高生態風險(0.2—0.25)、中生態風險(0.15—0.2)、中低生態風險(0.1—0.15)和低生態風險(<0.1)5個等級[23],結果如圖4：

圖4 1995—2015年皖江城市帶生態風險插值圖Fig.4 Ecological risk difference map of Wanjiang City Belt from 1995 to 2015

由圖4可知,1995—2015年皖江城市帶的生態風險空間差異比較明顯,總體沿長江兩岸呈對稱分布,以長江為軸向西北、東南方向擴散,生態風險呈現出先升后降的發展趨勢。1995—2015年,低生態風險區主要集中在西南大別山區和南部皖南山區,呈大規模片狀分布,此外在皖江城市帶北部也有小塊低生態風險區,主要集中于滁州北部的低山丘陵區。中低生態風險區主要沿長江兩岸呈現條狀分布,與低生態風險的變化趨勢輪廓保持一致。中生態風險區主要分布在皖江城市帶以耕地為主的平原地區,但由于開發強度的增加,大量耕地被轉化為生態風險指數更高的建設用地,同時有較大范圍的中生態風險區被轉換為中高生態風險區與高生態風險區。中高生態風險區與高生態風險區主要出現在合肥、蕪湖兩市及沿江城市中心建成區,中高生態風險區以高生態風險區為核心向周圍蔓延擴散,且高生態風險區在不斷擴張,這類地區經濟、產業都十分發達,人口大量聚集,集中連片的建設使得高生態風險區迅速蔓延,未來需要對此加強生態建設,改善城市內部的生活環境。

3.4 皖江城市帶生態風險的時序變化特征分析

根據五期皖江城市帶各格網單元的生態風險指數統計(圖5)可得知,1995年其生態風險指數位于0.042—0.367區間,平均值為0.148,2000年其生態風險指數位于0.042—0.369區間,平均值為0.149,2005年其生態風險指數位于0.042—0.388區間,平均值為0.149,2010年其生態風險指數最高值為0.389,平均值為0.152,2015年其生態風險指數最高值為0.394,平均值為0.153。1995—2015年皖江城市帶的生態風險指數的平均值由1995年的0.148增長為2015年的0.153,表明盡管整體上皖江城市帶的生態風險水平都較低,生態威脅不明顯,但在合肥廬陽區、蕪湖鳩江區出現高風險向外擴張的趨勢。

圖5 皖江城市帶1995—2015年生態風險分布圖Fig.5 Ecological risk distribution of Wanjiang City Belt from 1995 to 2015

為了更好的比較不同時期內生態風險指數的變化情況,將后一年的生態風險值減去前一年的生態風險值,通過ArcGIS 10.2中的柵格計算器工具對1995—2000年、2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年和1995—2015年的生態風險變化進行計算,若柵格相減值相差1則代表該柵格單元的生態風險指數小幅度的增加或減少,若柵格相減值相差2則代表該柵格單元的生態風險大幅度的增加或者減少,將柵格計算結果輸出,得到圖6：

圖6 1995—2015年皖江城市帶生態風險變化特征圖Fig.6 Ecological risk characteristics map of Wanjiang City Belt from 1995 to 2015

由圖6可知：1995—2000年、2000—2005年、2005—2010年以及2010—2015年間,皖江城市帶生態風險總體呈現小幅增加與波動。1995—2000年間,研究區內出現生態風險小幅增加的地區主要分布于合肥、滁州、馬鞍山、蕪湖等周邊較少的區域,呈環狀增加,這是由于城市在不斷向周邊擴展導致的,此時間段內生態風險的增加仍屬于不明顯的緩慢增長趨勢。2000—2005年間,在合肥、安慶、馬鞍山地區出現了新的生態風險增加的現象,隨著城市的開發建設,生態風險也不斷提高,呈環狀向周邊擴張,受退耕還林、農業種植影響,上個時間段呈現增長趨勢的區域在此時間段也消失了。2005—2010年間,由于城鎮化的快速發展,生態風險數值出現增加的區域除合肥市外主要集中在長江沿岸,由前期的零星分布逐漸蔓延成片狀發展模式。2010—2015年間,較上一時期生態風險在空間上的變化相對溫和,主要分布于合肥周邊以及長江南岸(蕪湖、銅陵),在海拔相對較高的山區則無變化,這也說明人類活動的加劇是生態風險提高的主要原因。整個研究期內,皖江城市帶的生態風險變化更加強烈的區域仍只出現在沿江各城市,說明城市是生態風險擴張的主要來源,此外,在西南大別山區與南部皖南山區,生態風險幾乎沒有變過,表明生態風險分布的兩級分化情況嚴重。如何調整區域間的差異,更好地利于整體環境的發展以及生態的改善是今后需要重點思考的問題[23]。

4 結論與討論

4.1 結論

基于以上研究可得出如下結論:

(1)研究期內,皖江城市帶的生態風險指數在空間上呈現明顯的正相關關系,雖然整體略有下降,但幅度不大,各風險單元之間表現出集聚特征與趨同特征。皖江城市帶生態風險指數的自相關程度均大于零,且有不斷下降的趨勢,其中2005—2010年時間段的下降幅度最大,從0.8805下降到0.8697,至2015年其全局自相關指數達到最低。研究區內北部高-高聚類區域出現了明顯的縮小趨勢,在城鎮發展初期往往呈現較為混亂的無序發展方向,風險往往呈現高-高聚類現象,而隨著城鎮建設水平的提高、退耕還林及生態環境的改善,這種生態風險自相關模式也會由高-高聚類逐漸轉變為不顯著的分布狀態。但在城市中心如合肥城區、六安市金安區城區,不同時段始終保持高-高聚類模式,主要是由于城市中心經濟發展速度較快,人口相對密集,因此人類活動影響最為強烈,土地的開發強度較高。

(2)隨著經濟發展、人類活動的增強及城市建設發展的差異,皖江城市帶沿江地區土地利用形式的改變導致的生態風險的空間差異也逐漸增大,生態風險強度相關距離逐步提高。在西南部大別山區及皖南山區由于旅游業的進步,對生態的保護意識逐漸加強,加上部分山區的開發難度增大,其變程增速逐漸變緩,甚至在2005—2010年間出現增長停滯現象。1995—2015年皖江城市帶生態風險模擬中的變程先升后降,至2015年降至165770.45 m,為全時段最低水平,生態風險在空間上互相關聯的距離逐漸增大。

(3)總體上皖江城市帶的生態風險隨時間推移有明顯的小幅度增加趨勢,且存在明顯的空間分異。合肥以及蕪湖、馬鞍山、銅陵等沿江城市是生態風險變化明顯增強的區域,西南大別山區與南部皖南山區生態風險幾乎沒有大的變化,低海拔和低坡度的平原、丘陵地帶是生態風險增加的區域,區域內生態風險分布的兩極分化特征明顯。

4.2 討論

自古以來人類就擇水而居,沿江區域日漸成為社會經濟活動的集中區。伴隨各種社會經濟活動強度的變化,土地利用形式也隨之發生演化。在土地利用中,每一單元的土地都可能承擔多種生態功能,從空間上將生態服務功能和面臨的主要生態危機作為辨識指標可以較為全面地反映出區域的關鍵性生態空間。隨著長江經濟帶戰略的實施,沿江區域既是社會經濟發展的重點空間載體,也是生態環境保護的核心區域,有必要持續關注和研究其面臨的生態風險及其演化規律。本文對皖江城市帶地區土地利用變化的生態風險評估,既有利于推動生態安全的理論和方法研究,也對安徽參與長江經濟帶建設、保護長江具有一定的現實和理論指導意義。但本研究只是將皖江城市帶視為一個封閉的系統來進行研判,而沒有考慮區域間的能量、物質的交換會帶來生態安全的影響,因此這一假設存在一定的局限性；其次,在研究方法上,幾種空間分析方法雖然可以揭示皖江城市帶生態風險在整體上的空間變化趨勢,從生態風險各單元指數在空間上是否呈現聚類、分散或隨機分布的角度分析生態風險空間變化,但僅僅研究了生態風險變化量及其空間上的差異,而未能識別具體區域生態風險程度以及區域生態風險發生量變到質變的“臨界點”；第三,研究內容上仍然過于粗略,未能深入甄別何種經濟活動誘發了生態風險的發生,同時生態系統的自恢復能力在何種程度上予以抵消這種負面效應,對于解決現實問題有一定的局限。因此在以后的研究中,無論是理論構建、研究方法以及針對解決現實問題的能力等方面有待繼續改進和完善。