基于AHP-PCA熵權(quán)模型的大渡河流域中上游地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)

姚 昆, 周 兵, 李小菊, 何 磊, 李玉霞

(1.西昌學(xué)院 資源與環(huán)境學(xué)院, 四川 西昌615000; 2.國(guó)家氣候中心 氣候服務(wù)室, 北京 100081;3.成都信息工程大學(xué) 軟件工程學(xué)院, 成都 610103; 4.電子科技大學(xué) 自動(dòng)化工程學(xué)院, 成都 610054)

近年來(lái)，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的加快，人類(lèi)活動(dòng)的愈加明顯，人口—資源—環(huán)境間的矛盾日益突出。因此，及時(shí)減少類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的干擾，緩解其所面臨的壓力，實(shí)現(xiàn)人與自然的和諧相處，已成為當(dāng)今地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、乃至社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一[1]。生態(tài)環(huán)境脆弱性作為生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部更換演替、自然和人為因素共同作用的結(jié)果，是描述地區(qū)生態(tài)環(huán)境變化狀況的客觀指標(biāo)之一[2-4]。對(duì)地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與變化狀況分析，有助于為區(qū)域生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與恢復(fù)性治理提供科學(xué)的參考依據(jù)。

針對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性的相關(guān)研究，國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者們已在評(píng)價(jià)模型構(gòu)建、方法選取、成因分析與綜合治理等方面取得諸多成果。目前已經(jīng)形成了SRP[5-7]、PSR[8-9]和PSE[10]等評(píng)價(jià)模型，層次分析[11-15]、景觀格局[16]和主成分分析[17-20]等多種評(píng)價(jià)方法。近年來(lái)，大渡河流域中上游地區(qū)受自然環(huán)境改變與人類(lèi)不合理活動(dòng)的影響，流域先天就脆弱的生態(tài)環(huán)境受到了更大的沖擊。因此，對(duì)其生態(tài)環(huán)境的真實(shí)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)與分析，及時(shí)緩解其所承受的壓力已顯得十分必要。然而，截至目前，對(duì)該流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱狀況進(jìn)行綜合分析的研究卻相對(duì)較少。

以往大多研究在進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定時(shí)，方法相對(duì)單一，均具有一定的局限性。同時(shí)，已有研究表明將各指標(biāo)權(quán)重結(jié)構(gòu)分解為反映不同指標(biāo)屬性對(duì)脆弱性影響程度的主觀權(quán)重和表征不同指標(biāo)信息量對(duì)其影響程度的客觀權(quán)重，分別采用層次分析(AHP)和主成分(PCA)進(jìn)行求解，并引入最小相對(duì)信息熵模型完成其組合權(quán)重計(jì)算的方法具有較高的準(zhǔn)確性，易被大量運(yùn)用于環(huán)境評(píng)價(jià)相關(guān)領(lǐng)域且取得諸多成果[21-23]。

鑒于以上原因，研究在參考已有成果[2,24-26]的基礎(chǔ)上結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H狀況，分別從地形地貌、氣候、植被、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等6個(gè)方面出發(fā)，選取高程、坡度、土地利用等9個(gè)指標(biāo)，完成該區(qū)域脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。將GIS技術(shù)與AHP-PCA熵組合權(quán)重模型相結(jié)合，完成其2000—2015年的生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)與分析，以期為區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與恢復(fù)性建設(shè)措施的提出提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)自身是否帶有空間坐標(biāo)信息為依據(jù)將其劃分為空間與屬性數(shù)據(jù)兩大類(lèi)別，空間數(shù)據(jù)有：(1) 2000年、2005年、2010年、2015年1∶10萬(wàn)四川省土地利用遙感解譯矢量成果，其中2000年來(lái)源于“黑河計(jì)劃數(shù)據(jù)管理中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)”，其他來(lái)源于“中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)”；(2) 不同年份NDVI均選取6—8月MODIS13 Q1產(chǎn)品進(jìn)行最大化合成，像元尺寸為250×250 m，重訪周期16 d，來(lái)源于NASA；(3) 四川省1∶100萬(wàn)土壤類(lèi)型矢量數(shù)據(jù)，來(lái)源于中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)；(4) 90×90 m網(wǎng)格數(shù)字高程模型(DEM)源于“中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn)”。(5) 2000年四川省1∶10萬(wàn)土壤侵蝕強(qiáng)度等級(jí)遙感解譯矢量數(shù)據(jù)，來(lái)源于地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)。屬性數(shù)據(jù)包括：(1) 不同年份研究區(qū)及周邊站點(diǎn)觀測(cè)的水熱數(shù)據(jù)，來(lái)源于“中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)”；(2) 不同時(shí)期的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

2.1 屬性數(shù)據(jù)的可視化

為提高研究成果的準(zhǔn)確性，本文對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行空間可視化處理。人口和GDP數(shù)據(jù)以縣級(jí)行政單元為界限，以ArcGIS 10.4為工具采用反距離權(quán)重(IDW)插值法完成。氣溫和降水以國(guó)際通用氣象插值軟件ANUSPLIN 4.37為工具，其采用薄板光滑樣條函數(shù)法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將DEM作為協(xié)變量參與數(shù)據(jù)空間插值使結(jié)果更符合實(shí)際[27]。

2.2 空間參考系統(tǒng)與格式的統(tǒng)一

為保證各指標(biāo)數(shù)據(jù)在空間位置上具有較好的一致性，研究中所有指標(biāo)均統(tǒng)一采用Krasovsky_1940_Albers等面積投影。同時(shí)，由于柵格數(shù)據(jù)在分類(lèi)和運(yùn)算上具有操作簡(jiǎn)捷且準(zhǔn)確性高的優(yōu)勢(shì)，因此所有指標(biāo)均采用像元尺寸為250 m×250 m的柵格格式。

2.3 數(shù)據(jù)分類(lèi)定級(jí)

由于9項(xiàng)指標(biāo)維數(shù)存在差異性，不具有直接可比性，為準(zhǔn)確表征各指標(biāo)對(duì)生態(tài)環(huán)境脆弱性的影響程度，需要對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)定級(jí)。(1) 針對(duì)土地利用類(lèi)型，研究在參考已有成果的基礎(chǔ)上[2,25-26,28-29]，建立該區(qū)域土壤侵蝕強(qiáng)度分布狀況與土地利用類(lèi)型間的相互作用關(guān)系，將有林地、灌木林和沼澤地分為一級(jí)；高覆蓋度草地，疏林地和旱地等為二級(jí)；河流、湖泊、水庫(kù)坑塘等為三級(jí)；農(nóng)村居民點(diǎn)、城鎮(zhèn)建設(shè)用地、其他建設(shè)用地為四級(jí)；永久性冰川、裸巖石質(zhì)地為五級(jí)。就土壤類(lèi)型而言，研究在參考前人成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合其可侵蝕性、貧瘠程度和保水性等[4,20,26]，將黑氈土分為一級(jí)；褐土為二級(jí)；灰褐土、棕壤和暗棕壤等為三級(jí)；草氈土、水稻土和紫色土等為四級(jí)；巖石、石質(zhì)土和沼澤土等為五級(jí)。(2) 對(duì)除土地利用和土壤類(lèi)型外的其他7項(xiàng)指標(biāo)，研究采用“自然斷點(diǎn)”的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)[24-26,29]亦分為5個(gè)等級(jí)，該方法從數(shù)據(jù)空間聚類(lèi)的原理出發(fā)，客觀程度上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分類(lèi)的“物以類(lèi)聚”。

3 評(píng)價(jià)模型

研究將GIS技術(shù)與AHP-PCA熵組合權(quán)重模型相結(jié)合，完成研究區(qū)不同時(shí)期的生態(tài)環(huán)境脆弱性現(xiàn)狀評(píng)價(jià)。其基本思路為：分別利用AHP和PCA計(jì)算研究區(qū)各指標(biāo)的主客觀權(quán)重；利用最小相對(duì)信息熵完成兩種方法各指標(biāo)權(quán)重的組合；借助多因子加權(quán)疊加數(shù)學(xué)模型完成區(qū)域脆弱性評(píng)價(jià)。

3.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

本文采用極差法對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。極差標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)學(xué)模型如下：

正相關(guān)：

Vij=(aij-ai，min)/(ai，max-ai，min)

負(fù)相關(guān)：

Vij=1-(aij-ai，min)/(ai，max-ai，min)

式中：Vij為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；aij為i指標(biāo)在像元j真實(shí)值；ai，min為i指標(biāo)在像元j最小值；ai，max為i指標(biāo)在j最大值。

3.2 指標(biāo)權(quán)重

3.2.1 AHP權(quán)重 層次分析作為一種定性與定量相結(jié)合的權(quán)重計(jì)算方法[13-15]，其操作步驟如下：(1)分析各指標(biāo)間的關(guān)系，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較且用1～9對(duì)其重要性進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建判斷矩陣；(2)計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重；(3)對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，以判斷其是否合理。本研究中檢驗(yàn)結(jié)果為0.043 0<0.1，結(jié)果計(jì)算合理。

3.2.2 主成分權(quán)重 主成分分析能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的重組降維，能在指標(biāo)信息量損失最小的前提下，將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)相關(guān)性極低的主成分因子，完成指標(biāo)權(quán)重的確定[17,19]。主要包括如下幾個(gè)步驟：(1) 相關(guān)系數(shù)矩陣的構(gòu)建；(2) 特征值、因子貢獻(xiàn)率計(jì)算和主成分確定；(3) 利用數(shù)學(xué)模型完成權(quán)重的確定。模型如下：

(3)

(4)

式中：Hj為各指標(biāo)的公因子方差；Wj為各指標(biāo)的權(quán)重；j為指標(biāo)個(gè)數(shù)；k為主成分?jǐn)?shù)量。

研究對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，最終選累計(jì)因子貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的前5個(gè)變量作為主成分因子，分別為PC1，…，PC5(表1)。

表1 2000-2015年大渡河流域地區(qū)主成分因子及系數(shù)

3.2.3 最小相對(duì)信息熵 研究規(guī)定W1j和W2j分別為高程、土地利用、土壤類(lèi)型等9個(gè)指標(biāo)，分別利用AHP和PCA計(jì)算得到主客觀權(quán)重，那么由最小信息熵原理可知，Wj與這兩個(gè)權(quán)重越接近則越準(zhǔn)確[27-29]，數(shù)學(xué)模型如下：

(5)

(6)

同時(shí)，利用拉格朗日中值定理可知：

(7)

研究區(qū)AHP權(quán)重、PCA權(quán)重和熵權(quán)組合權(quán)重見(jiàn)表2。

表2 2000-2015年各指標(biāo)因子權(quán)重

3.3 綜合評(píng)價(jià)

權(quán)重雖然可以表征出各指標(biāo)因子對(duì)流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性不同的影響程度，但其是多因素共同作用下形成的一種狀態(tài)，只有將各因子的影響作用進(jìn)行加權(quán)綜合才能客觀地反映出其真實(shí)情況[17,29]。研究采用因子加權(quán)疊加模型，計(jì)算出不同時(shí)期流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)EVI，以此完成該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱狀況的定量表征。模型如下：

EVI=β1Y1+β2Y2+β3Y3+，…，+βiYi

(8)

式中：EVI為生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)；Yi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；βi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

3.3.1 脆弱度分類(lèi)定級(jí) 各時(shí)期計(jì)算得到的EVI是一個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)，為更全面掌握區(qū)域整體生態(tài)環(huán)境的脆弱狀況。研究采用自然斷點(diǎn)與實(shí)際情況相結(jié)合的方式完成數(shù)據(jù)分級(jí)[24-26]，將EVI劃分為潛在、微度、輕度和中度和重度脆弱5個(gè)不同等級(jí)(表3)。

表3 大渡河流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性分級(jí)

3.3.2 脆弱性綜合指數(shù) 本文在進(jìn)行流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性整體狀況分析時(shí)，通過(guò)計(jì)算該區(qū)域不同時(shí)期的脆弱性綜合指數(shù)ESVI，并對(duì)其進(jìn)行比較定量描述區(qū)域整體脆弱性變化狀況[17,26,29]。模型如下：

(9)

式中：ESVI為流域整體脆弱性綜合指數(shù)；Pi為各脆弱度區(qū)域的等級(jí)；Ai為第i級(jí)的面積；S為流域總面積；ESVI越大脆弱度越高。

4 結(jié)果與分析

4.1 空間分布特征

本文從整體和局部?jī)蓚€(gè)視角出發(fā)，對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性在空間分布特征上存在的差異進(jìn)行綜合分析。通過(guò)對(duì)流域地區(qū)EVI空間分布變化(圖1)可知，其生態(tài)環(huán)境脆弱性整體呈現(xiàn)出明顯垂直分布的空間變化特征，具體表現(xiàn)為由南向北脆弱程度有增加的變化趨勢(shì)。同時(shí)，各等級(jí)空間分布差異明顯，潛在和微度脆弱在整個(gè)區(qū)域的面積比例最大，達(dá)到整個(gè)地區(qū)的50%以上，主要分布于河流兩側(cè)地勢(shì)相對(duì)平緩的地區(qū)，區(qū)內(nèi)人口密度相對(duì)較高，大部分地區(qū)以有林地和灌木林地等為主，植被覆蓋度較高；輕度和中度主要分布在流域下游南部地區(qū)，土地景觀類(lèi)型以草地和疏林地等為主；重度脆弱區(qū)在整個(gè)區(qū)域面積比例最小，僅有8%左右主要集中于流域南部海拔最高的區(qū)域，這些地地市陡峭植，區(qū)域內(nèi)土地利用類(lèi)型以低覆蓋度草地、耕地和裸巖石質(zhì)地等為主，區(qū)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)明顯，植被覆蓋度相對(duì)較低。

4.2 脆弱度結(jié)構(gòu)差異

對(duì)EVI指數(shù)分類(lèi)定級(jí)結(jié)果進(jìn)行比較，可表征出區(qū)域脆弱性在結(jié)構(gòu)分布上的差異性，有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域結(jié)構(gòu)變化狀況的及時(shí)掌握。2000—2015年大渡河流域各時(shí)期不同等級(jí)脆弱區(qū)柵格數(shù)量及比例概況見(jiàn)表4。

圖1 2000-2015年大渡河流域區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)

表4 2000-2015年大渡河流域不同脆弱度比例

由各區(qū)域柵格像元占地區(qū)總數(shù)的百分比可知，流域地區(qū)不同程度脆弱區(qū)在結(jié)構(gòu)上存在明顯差異。以2015年為例，整個(gè)流域地區(qū)微度和重度的比例分別為41.67%和7.51%分居流域比例的兩端；其次，輕度、潛在和中度的比例分別為22.74%，17.32%和10.76%為列第二、第三和第四；同時(shí)，進(jìn)行進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)輕度及以下脆弱區(qū)的柵格累計(jì)百分比達(dá)到81.73%，一定程度上反映出流域整體的生態(tài)環(huán)境脆弱狀況處于中等水平。

4.3 整體趨勢(shì)變化

通過(guò)對(duì)比2000—2015年各脆弱區(qū)面積占流域整體的比例可以發(fā)現(xiàn)，15 a內(nèi)潛在和微度脆弱區(qū)面積比例整體均呈現(xiàn)出增加的變化狀態(tài)分別增加了2.32%和1.41%，特別是微度脆弱區(qū)在整個(gè)階段內(nèi)面積增加的幅度最明顯且均呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢(shì)；輕度、中度和重度這3類(lèi)脆弱區(qū)的柵格比例均呈現(xiàn)減小的變化狀態(tài)，分別減少了1.17%，0.06%和1.29%，特別是重度減少的幅度最明顯且其在整個(gè)階段內(nèi)也是呈現(xiàn)出持續(xù)減少的變化狀態(tài)。

同時(shí)，研究利用生態(tài)環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)計(jì)算模型(9)得到流域地區(qū)2000年、2005年、2010年和2015年的ESVI，分別為2.552 1，2.541 0，2.517 0，2.494 9。整個(gè)研究階段內(nèi)，流域地區(qū)的ESVI值呈現(xiàn)出持續(xù)減小的變化狀態(tài)，這表明其生態(tài)環(huán)境狀況呈現(xiàn)出持續(xù)好轉(zhuǎn)的變化趨勢(shì)。

4.4 驅(qū)動(dòng)力分析

為實(shí)現(xiàn)流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性變化規(guī)律的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)，對(duì)其驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行分析十分必要[15,19]。研究采用主成分分析將各指標(biāo)對(duì)流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性的影響程度進(jìn)行分析，以進(jìn)一步分析其主要驅(qū)動(dòng)因素(圖2)。

圖2 大渡河流域區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性指標(biāo)因子貢獻(xiàn)率變化

通過(guò)分析各指標(biāo)因子的貢獻(xiàn)率可以發(fā)現(xiàn)，其呈現(xiàn)逐漸遞減的變化趨勢(shì)。指標(biāo)個(gè)數(shù)到溫度時(shí)，各指標(biāo)的累計(jì)因子貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到87.64%，客觀程度上可以判定前5項(xiàng)指標(biāo)為影響區(qū)域環(huán)境脆弱狀況改變的主要驅(qū)動(dòng)因子。研究進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，高程、坡度這2項(xiàng)指標(biāo)的相對(duì)穩(wěn)定，對(duì)利于地區(qū)生態(tài)環(huán)境的變化的影響作用相對(duì)較弱；降水和溫度兩項(xiàng)因素對(duì)其的驅(qū)動(dòng)影響作用也是相對(duì)有限的，研究通過(guò)對(duì)比不同時(shí)期的EVI分布圖發(fā)現(xiàn)，其空間分布與變化特征與NDVI和土地利用類(lèi)型均有相似性，特別是NDVI的相似度最高。

研究發(fā)現(xiàn)15 a內(nèi)流域大部分地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好，主要是整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)該地區(qū)先后實(shí)施了“退耕還林(草)”和“天然林保護(hù)”等系列環(huán)保工程，隨著時(shí)間的推移這些措施的效果愈加明顯，研究區(qū)林草地得以保護(hù)與恢復(fù)。林草地面積的增加較大程度促進(jìn)了流域大部分地區(qū)植被覆蓋度的明顯上升，趨勢(shì)流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境的良好發(fā)展。然而，局部極小部分地區(qū)仍表現(xiàn)出脆弱性加重的變化趨勢(shì)。主要原因兩個(gè)：一是部分地區(qū)自然環(huán)境復(fù)雜，某些特殊區(qū)域人工干預(yù)措施無(wú)法實(shí)施；二是，流域地區(qū)水資源相對(duì)豐富，大量水電設(shè)施的修建也對(duì)環(huán)境的脆弱性的加劇造成一定影響。

5 討 論

(1) 潛在和微度脆弱區(qū)該區(qū)具有植被類(lèi)型多樣且覆蓋狀況較高的優(yōu)點(diǎn)，隨著系列環(huán)保措施的實(shí)施，區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了較明顯的提高。然而，該區(qū)主要集中于水資源豐富的河流兩側(cè)，水電資源的大量開(kāi)發(fā)對(duì)其造成一定威脅，為實(shí)現(xiàn)該地區(qū)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與恢復(fù)治理，有關(guān)部門(mén)在進(jìn)行水電資源開(kāi)發(fā)時(shí)應(yīng)該更加重視該問(wèn)題的解決方案。

(2) 輕度和中度脆弱區(qū)區(qū)內(nèi)土地景觀以疏林地和地覆蓋度草地為主植被覆蓋度相對(duì)低，為更好的維持和保護(hù)生態(tài)環(huán)境狀況，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)控制其植被資源過(guò)度開(kāi)采，并繼續(xù)實(shí)施“退耕還林(草)”和“天然林保護(hù)”工程等措施。

(3) 重度脆弱區(qū)大部分分布于流域海拔相對(duì)較高的地區(qū)，由于特殊的地形和氣候條件，區(qū)內(nèi)植被類(lèi)型相對(duì)單一且覆蓋度極低，更有部分地區(qū)終年被冰川雪被覆蓋或?yàn)槁銕r。因此，選擇恰當(dāng)?shù)闹脖贿M(jìn)行植樹(shù)造林，最大限度阻止其進(jìn)一步擴(kuò)散具有十分重要的意義。

6 結(jié) 論

(1)從空間角度分析：流域地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性整體呈現(xiàn)出明顯垂直分布的空間變化，具體表現(xiàn)為由南向北脆弱度有逐漸增高梯度變化，北部相比南部地區(qū)生態(tài)環(huán)境整體狀況較好；各等級(jí)脆弱區(qū)在空間分布上也呈現(xiàn)出明顯的空間差異性，潛在和微度脆弱區(qū)，主要集中分布于河流兩側(cè)地勢(shì)相對(duì)平緩的區(qū)域，輕度和中度脆弱區(qū)則主要集中分布于流域下游西南部地區(qū)，重度脆弱區(qū)則主要集中于流域南部海拔最高的區(qū)域。

(2) 從時(shí)間角度分析：整個(gè)流域地區(qū)各等級(jí)脆弱區(qū)的面積比例呈現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)差異性，微度和重度脆弱區(qū)的面積比例約為40%和16%，分別占據(jù)上下限閾值，其次輕度、潛在、中度呈現(xiàn)依次遞減的變化狀態(tài)；隨著時(shí)間的遷移潛在和微度的面積比例均呈現(xiàn)增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，而且他3類(lèi)均為減少的變化狀態(tài)。

(3) 15年內(nèi)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境整體呈現(xiàn)明顯好轉(zhuǎn)的變化趨勢(shì)，進(jìn)一步分析驅(qū)動(dòng)因素可知，土地利用類(lèi)型和植被被覆蓋度的改變是影響其改變的主要因素。近年來(lái)，隨著國(guó)家系列生態(tài)環(huán)境保護(hù)與恢復(fù)性建設(shè)工程的實(shí)施，流域內(nèi)林草地得到大面積保護(hù)恢復(fù)，很大程度促進(jìn)植被覆蓋度的提高，從而促進(jìn)其生態(tài)環(huán)境的好轉(zhuǎn)；同時(shí)，水電資源的大量開(kāi)發(fā)利用也對(duì)脆弱性的加劇造成一定影響。