基于土地利用變化的河北省壩上地區景觀生態風險評價

劉孟竹，王彥芳，裴宏偉

(1.河北建筑工程學院 市政與環境工程系，河北 張家口 075000;2.河北地質大學，河北 石家莊 050031)

土地生態系統作為地區生態環境的載體，其長期的積累性變化是全球環境問題的一大誘因[1]，其中土地生態風險評價作為生態安全問題里的重點內容[2]，國內外學者就其已展開了廣泛研究。目前，針對已有的研究成果分析，相關研究在空間尺度選擇上多為市、區、縣域甚至小型湖泊流域，時間跨度從以往幾年到幾百年不等。例如，高賓[3]等基于景觀尺度分析了錦州灣沿海經濟開發區15 a來的生態風險水平，張學斌[4]等以遙感影像為基礎，構建了石羊河流域的景觀生態風險評價機制。從國內學者廣泛地應用該評價機制來看，通過景觀指數構建的區域生態風險評價體系提供了一個區域生態評價的新視角，是切實可行并具有參考意義的，但同時該方法也無可避免地缺乏對具體生態過程的考量。此外，區域生態評價體系還可對區域內社會經濟、水文氣候、土地性質等多角度對生態脅迫因素進行定性選取[5]，通過主成分法、熵值法、層次分析法等確定各因素權重從而構建一套完整的評價模型[6]，應用較為廣泛的包括PSR，DPSIR，SSD等模型。針對區域景觀生態風險評價的研究，普遍是針對過去的生態風險變化進行分析，了解其變化趨勢以及驅動機理仍不足以對風險進行預警和有效管控，尤其在生態敏感區，無論是壩上地區還是其所屬的農牧交錯帶，這類地區往往存在地廣人稀的人文特點，因而對全局的生態風險把控難以面面俱到。快速、精準地識別生態風險區域從而進行管理，可以通過基于土地變化視角的景觀生態風險預警得以實現，CLUE-S，CA-Markov等模型均為土地預測模型并且得到了國內外學者廣泛的應用。因此，構建風險預測模型對研究區以及北方農牧交錯帶生態環境類似的區域，在生態建設、生態風險預警等均具有切實的指導意義。

河北省壩上地區作為北方農牧交錯帶典型的干旱半干旱過渡區，其生態環境極為脆弱，一旦被破壞其生態恢復與重建將難以逆轉。多年來壩上地區土地沙漠化嚴重，土壤風蝕、水土流失、水域萎縮等生境問題一再惡化[7]，同時該區極端天氣頻發，短歷時暴雨頻現。河北省壩上地區惡劣的氣候環境條件，也破壞了該區土地生態環境。作為首都生態屏障，壩上地區肩負的涵養水源、防風固沙等生態功能與其現有的惡劣生境條件之間的矛盾非常尖銳[8]。而目前關于壩上地區生態的研究較多關注其生態環境問題及其成因，時間也相對滯后，特定地針對當下壩上地區的生態風險評估以及預測的研究卻不多見。基于此，本文以河北省壩上地區為研究對象，結合土地利用及景觀生態學視角，對其近40 a來的土地利用動態變化和生態風險進行分析評價并對未來趨勢作出預測，以期為壩上地區生態建設和治理、可持續發展提供一定科學依據，同時壩上地區處于北方農牧交錯帶中段，其氣候條件以及農、牧業交錯的土地格局，可以作為農牧交錯帶最典型的代表區，該地區的研究可適用于整個北方農牧交錯帶地區。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

壩上地區位于河北省西北部地帶，接壤內蒙古高原南緣，地理位置介于114°35′—116°45′E和41°00′—42°20′N之間。其涵蓋的行政區域包含沽源縣、張北縣、康保縣的全區以及尚義縣、圍場縣、豐寧縣的部分區域，總面積約1.90×104km2。壩上地區屬大陸季風高原氣候，終年以干冷、多風氣候為主，年均氣溫在1～2 ℃，多年平均降雨量在400 mm左右，70%的雨量集中在6—9月，年均蒸發量高達1 800 mm。該地區地貌以丘陵、平原居多研究區，整體海拔為834～2 229 m。壩上地區因其顯著的干旱多風等氣候特點，加上全年少雨，地下水位下降、土地荒漠化、土壤風蝕沙化逐年加劇。該區年均蒸發量顯著大于年降水量，地表水域現已大多萎縮甚至干涸[9]。近20 a壩上地區在市場經濟的驅動下農業轉型開始大面積種植經濟效益較高的錯季蔬菜，對地下水消耗量巨大，加上外界過量地下水開采以及過度農業灌溉，導致其地下水位近40 a來下降了3～5 m[10]，生態承載功能不堪重負，曾經的華北第一大高原內陸湖安固里淖早已干涸。壩上處于生態敏感區，與其所處北方農牧交錯帶面臨的生態問題類似，如今均水土流失、氣候惡劣、土地沙漠化趨于劇烈，給該區的生態環境恢復與重建帶來巨大挑戰。

1.2 數據源及處理

本研究所用的土地數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心，其均由Landsat衛星影像目視解譯制成，分辨率為30 m。時間選取了1980，1990，2000，2010和2018年共計5期。該土地數據由專業人員通過隨機選點后實地調查，數據精度在85%以上，能滿足本文研究需要。土地利用分類根據《土地利用現狀分類》標準并參考壩上地區的實際情況將其分為6類：耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地。2026年預測數據以上述數據為基礎參數在IDRISI軟件中模擬所得，所有數據均統一為WGS 1984坐標系，分辨率與原始數據保持一致。

1.3 方 法

1.3.1 CA-Markov模型預測模擬 元胞自助機(cellular automaton，CA)模型具有在時間、空間、狀態呈離散分布的特性，是一種在空間上相互作用、時間上又具有因果關系的網格動力學模型，具有處理復雜空間系統的能力[11]。Markov模型基于Markov鏈的空間概率模型，因其較好的穩定性和無后效性，能夠預測土地利用變化中各個時刻的變動過程[12]。CA-Markov模型綜合了Markov模型的時序預測和CA模型的空間分布模擬，被廣泛應用于土地變化的預測模擬中[13]。對于CA-Markov模型多數研究常結合二元Logistic回歸模型和MCE模型于構成耦合模型用于土地利用預測中。以分布適宜性概率和多準則約束作為模型預測模擬的轉換規則，其模擬結果也較理想。然而在實際中其驅動因子數據來源不一，時效性差，空間量化不合理以及人為主觀對各因子權重設置的標準不統一往往給預測結果帶來更多不確定性。考慮到本文重點不在于預測，因此僅考慮未來的土地利用變化按照以往變化趨勢發展的自然情景。具體方法是在IDRISI軟件中通過Markov模型得到2000—2010年土地面積轉移矩陣和轉移概率矩陣作為CA-Markov模型模擬的初始參數進行壩上地區2018年土地利用的預測模擬，模擬結果與2018實際分類圖進行疊置分析，利用像元正確預測個數占比與Kappa系數等指標驗證模型可信度。在模型可信度良好的情況下進行壩上地區2026年土地預測。

1.3.2 土地利用時空變化分析 本研究采用綜合單一土地利用動態度、土地利用轉移矩陣以及重心模型等指標分別從土地利用變化的速率、數量和空間方向3個角度對壩上地區土地格局的變化進行整體分析，以揭示其多年來土地結構變化的特征以及未來變化的趨勢。

1.3.3 土地利用動態度 土地利用動態度能定量反映出土地變化的速度，其中單一土地利用動態度側重研究期內某種土地利用類型數量的年變化率，綜合土地利用動態度則是對研究區內土地利用整體變化情況的刻畫。為深入細化分析多年來壩上地區土地利用的變化情況，本文選擇土地利用動態度這一指標，其計算公式[14]為：

(1)

式中：K為研究時段內某一土地利用類型動態度；Ua，Ub分別為研究初期和研究末期某種土地利用類型的數量；T為研究時長。

1.3.4 土地利用轉移矩陣 土地轉移矩陣反映了某一區域在研究初期和研究末期各類土地類型面積互相轉化的動態信息，不僅可以定量地表明不同土地利用類型之間的轉化情況，還可以揭示不同土地利用類型間的轉移速率。轉移矩陣表達式[15]為：

(2)

式中：S為面積；n為轉移前后土地利用類型數；i，j(i，j=1，2，3，…，n)為轉移前后的土地類型；Sij為轉移前的i類土地轉換成轉移后j類土地類型的面積。

1.3.5 重心模型 土地格局的空間變化情況可以用各土地利用類型的重心轉移變化來進行表達。各土地類型的重心坐標一般用影像或者地圖的地理坐標來表示，計算公式[16]為：

(3)

(4)

式中：Xt，Yt為第t年某種土地利用類型分布重心的經緯度坐標；Cti為t年第i個區域土地利用類型面積；Xi，Yi為第i個區域重心地理坐標。

1.4 區域生態風險評價

本研究采用景觀生態學角度構建壩上地區域生態風險評價模型。利用FRAGSTATS軟件計算出1980—2026年6期土地利用數據的各景觀總面積(CA)、各景觀斑塊數(NP)、斑塊密度(PD)以及景觀分維數(FRACT)4個指標作為初始參數。在ArcMap軟件中對整個研究區進行風險小區劃分，單元格大小根據平均斑塊面積的2～5倍原則進行采樣[17]，最終確定采樣面積大小為4 km×4 km，整個壩上地區被劃分為1 399個風險小區。利用初始參數構建的生態風險評價模型對每一個風險小區進行賦值計算，得到風險指數作為每一個單元格內的參數值再經過克里金(Kriging)插值法實現整個研究區生態風險空間可視化。最后采用空間自相關分析和進行生態風險指數進行空間分析。

1.4.1 區域生態風險評價 景觀生態風險評價體系中，景觀指數法常以多尺度的土地利用數據為基礎進行構建，因其依托遙感數據而具有了與之同步的高度時空性，在生態風險評價領域被廣泛應用。其具體評價范式是將景觀生態風險定義為風險概率與景觀損失度的累乘[18]。本文基于已有研究中理論與方法較為成熟的生態損失度(Rs)模型構建生態風險指數(ERIm)。其具體表達式[19]為：

(5)

Rs=D×Qs

(6)

Qs=aMs+bNs+cKs

(7)

式中：ERIm為第m個風險小區生態風險指數值；Am為第m個風險小區面積；Ams為m小區第s類景觀面積；Rs為第s類景觀損失度；D為景觀脆弱度，由專家賦值并歸一化處理所得；Qs為第s類景觀干擾度；a，b，c為權重(0.5，0.3，0.2)；Ms，Ns，Ks分別為第s類土地利用類型景觀破碎度、景觀分離度、景觀分維數。

上述景觀指數的具體內容和意義以及因子權重的分配在相關研究中已被準確地定義并廣泛使用，此處不作贅述，具體可參考文獻[20]。

1.4.2 景觀生態風險空間分析 區域景觀生態風險指數作為一種空間變量常用地統計法對其空間分異特征進行分析評估[21]。本文采用空間自相關分析法對生態風險指數在分布上的集聚性進行分析并確定其與鄰域空間變量的依賴性。全局空間自相關與局部空間自相關常用的指數分別為Moran’sI指數與LISA指數。Moran’sI指數主要反映全部數據的某項屬性值在空間中的相關性大小，其值范圍為-1～1，其絕對值越接近1代表全局空間自相關性越強，等于0時不相關[21]。局部空間自相關LISA指數可以很好描述空間變量極值的局部空間聚集程度，其具體表現為：LL型(低低聚集)、HH型(高高聚集)、HL型(低值包高值聚集)、LH型(高值包低值聚集)4種類型[22]。其對于局部空間異常特征能有效識別。上述指標表達式[23]為：

(8)

(9)

2 結果與分析

2.1 壩上地區2026年土地模擬與驗證

在IDRISI軟件中通過CA-Markov模型對壩上地區土地利用進行預測模擬，結果如附圖4(見封3)所示。其中，對2018年土地利用預測模擬精度驗證的結果詳見表1。經混淆矩陣統計，2018年兩幅圖像中，像元正確預測個數占比88.74%，kappa系數為0.83，說明模擬精度良好，該期預測結果和實際狀況一致性較高，模型具有可信度，可用于下一時期的模擬。壩上地區2026年土地利用預測結果如附圖4(見封3)所示，經過上述精度驗證，該期土地利用預測數據可作為本研究數據以作參考。

表1 壩上地區2018年土地利用預測模擬混淆矩陣 km2

2.2 土地利用時空數量變化分析

經過ArcMap軟件對壩上地區1980—2026年土地利用分類圖統計分析得到6期各土地類型面積數據如表2所示。結合圖1分析，整體上看，1980—2018年壩上地區主要以耕地為主，其面積占比常年穩居在50%左右，其在2000—2010年和2010—2018年有快速上升后下降的趨勢。草地面積居其次，近40 a來浮動在22.61%～26.18%，在2000—2010年有一個較為顯著的下降，隨后8 a間處于較小幅度上升。林地在壩上地區覆蓋度不如草地高，其變化主要表現在2000—2018年期間較急劇的擴張，在2018年覆蓋度達到最高水平，占全區面積的近19%。壩上地區水域在2000—2010年顯著萎縮，究其原因是該期間內，位于張北縣的華北第一內陸湖淖安固里淖全完干涸，造成了該區水域面積的斷崖式下降。壩上6縣居民住地、工礦用地、交通用地等面積在每一階段穩步上升，2000—2018年為顯著增加階段。由于改革開放以來人口數量的激增以及城鎮化水平的不斷提高，壩上地區總建設用地面積由1980年初374.84 km2持續上升到2018年的540.90 km2，近40 a增加了44.30%。多年來土地荒漠化、土地沙化等一直侵擾著壩上地區土地生態安全，荒草地、鹽堿地、沙地等未利用地在該區面積多達900～1 000 km2，但是情況好在多年來呈現逐步下降趨勢。根據模型結果，預計在2026年，壩上地區耕地、建設用地、未利用地均有較小上升趨勢，未來時期除林地將有所下降外，其余地類變化不會太明顯。

圖1 壩上地區1980-2026年土地利用動態度

表2 壩上地區1980-2026年土地利用面積變化

1980—2018年期間，壩上地區耕地主要由草地轉入而來，多達350.55 km2，這與該區多年來毀草種糧的農業耕作方式密不可分。此外分別約有100 km2的建設用地和未利用地被用于開墾種植。同時期內，分別約有448.32和204.17 km2的耕地轉出林草地和建設用地，說明該區近40 a來退耕還林還草政策取得實質性的成果同時也以犧牲耕地的代價加速著城鎮化水平的進程。多年來林地的擴張主要由草地和耕地轉入而來，在2018年林地覆蓋度接近19%，說明對該地區實行的綠化工程以及三北防護林工程已初見成效。壩上地區地表水域逐年萎縮，約62.48 km2的水域在近40 a間干涸繼而演變成荒廢地，其主要原因如上述所言與張北縣安固里淖的干涸有直接關聯。除水域外，草地的轉入也是未利用地增加的一大因素，壩上地區惡劣的氣候條件加速了土地荒漠化，水土流失、土壤風蝕、地表水資源急劇下降，加上人為地對草地不合理墾殖后又廢棄等種種原因造成該區大量可開發的土地演變成難以被利用的局面。預測在2018—2026年期間，耕地和草地的互相轉化將會保持活躍，轉移面積在200～250 km2不等。林地轉入為耕地和草地的面積均超過100 km2，建設用地的增長預計主要由耕地轉入。由此觀之，該區的未來的土地利用變化主要發在在農業用地之間互相的流轉，除此以外的其他地類變化程度不會太大。總體來看，該區作為干旱半干旱區區，水域的萎縮表明該區生態的水源涵養功能在下降，干旱的氣候條件進一步加劇，對該區生態環境造成一定影響。同時耕地和草地的互相轉換較為明顯，但草地面積減少嚴重，追求地區經濟增長而進行草地墾殖會顯著減弱該區的水土保持、固碳等生態功能，更不利于該區荒漠化治理。同時，耕地大面積流入為林地，“退耕還林”等政策抑制該區生態環境惡化，將沙化嚴重或者生產能力低的耕地因地制宜來植樹造林，有效防患水土流失、洪澇干旱以及風沙等自然災害。從草地、水域明顯萎縮分析，盡管林地有所增加，但該區生境質量總體是下降的，生態風險進而趨于不穩定(見表3)。

表3 壩上地區1980-2026年土地利用類型面積轉移矩陣 km2

2.3 土地利用時空空間變化分析

通過ArcMap軟件的重心工具對1980—2026年6個時期的壩上地區6種土地利用類型進行重心分析得到結果如圖2所示。由圖2可以觀察到，6種地類的重心在2000—2010年期間發生了顯著轉移變化。以2000年為界，耕地、草地、水域、建設用地4種類型土地重心在該年以前轉移程度均較小。在2010年之后重心保持微小變動。耕地、未利用地在每一時期變動都較為明顯。從重心轉移方向上看，耕地和未利用地的重心轉移軌跡為復雜無序，但耕地最終是向東北偏移，預計未來會向東南方向發展；未利用地的重心最終落腳點轉向西南，接下來的8 a可能沿東北方向遷移。草地和水域的重心變化趨勢非常一致，在2000年以前基本保持相對穩定，在2000—2010年10 a間兩者重心均向東北方向變遷后，隨之保持近似不變，預測結果顯示到2026年重心位置變化程度將不太明顯。林地重心的變化主要表現在2000—2018年向著西南方向轉變，兩階段內轉變方向基本相同，前一時期變動程度大于后一時期。建設用地的重心呈現兩極分化，2000年以前主要穩定在西北方小幅度變動，2000年以后遷向東南方，未來有向東北方向發展的趨勢。

圖2 壩上地區1980-2026年各土地利用類型重心轉移

2.4 生態風險指數空間自相關分析

2.4.1 全局空間自相關 利用GeoDa軟件對1980—2026年6期壩上地區1 399個風險小區土地生態風險值的全局Moran’sI指數進行計算，結果顯示，1980—2026年6個時期全局Moran’sI指數值分別為0.546，0.544，0.527，0.495，0.495，0.505。且均通過了p=0.05水平的顯著性檢驗。6個時期Moran’sI指數值均保持在0.500左右，表明壩上地區風險指數值在空間上保持較強的正相關，即高風險區域其領域風險值也高，低風險區域亦然，呈現高度的相似性。在1980—2018年，全局Moran’sI指數持續下降，表明壩上地區生態風險值在空間上的趨同集聚性一直在減弱，預計到2026年，該趨勢會發生逆轉。

2.4.2 局部空間自相關 壩上地區1980—2026年6期的局部空間自相關LISA指數如圖3所示。由圖3可知，1980—2018年壩上地區的局部的生態風險空間集聚性階段性增強，“熱點”(高值集聚區)和“冷點”(低值集聚區)由初期相對分散的集中狀態逐步過渡到末期區域顯著集中狀態，“高—低”和“低—高”等局部“極值點”個數明顯少于“高—高”區(H—H)和“低—低”區(L—L)，分布較為分散，規律不明顯。生態風險指數“高—高”區主要分布在張家口壩上4縣城鎮區域和未干涸的安固里淖以及豐寧縣北部未利用地等區域。由于城鎮區域相比郊區人口較為集中，建設用地占比較高，經濟水平更發達，對自然生態環境的破壞的風險性高；在2010年前后，位于張北縣的安固里淖隨著其在2000—2010年期間的完全干涸該湖淖地區由高風險區轉變為不顯著區，說明水域具有較高生態風險性。生態風險“低—低”區較為顯著地分布在尚義縣南部、豐寧縣東南部和圍場縣東部，該范圍區域林草地覆蓋度高，建設用地相對較少，人類活動干擾作用小，因此生態風險程度低。“熱點”與“冷點”的分布與土地結構的土地格局分布具有很強的關聯性。從風險區個數比例來看，“高—高”區和“低—低”區個數均有減小，且逐漸分散，表明壩上地區局部生態風險值兩極分化程度在減弱，局部風險急劇變化區域變小，表明該地區較研究初期風險地域性更加鮮明。由圖3可知，上述趨勢預計在未來2026年會小幅度地持續下去。

圖3 壩上地區1980-2026年生態風險值LISA指數分布

2.5 生態風險空間指數空間分布特征

近40 a來，隨著壩上地區人口增多、城鎮化進程加快、氣候條件惡化，在綜合因素影響下，該區生態風險值最高值由1980年的0.34升至2018年的0.48，增加了41.18%，多年來區域生態風險等級有明顯上升，到2026年該值有可能上升至0.55。在ArcMap軟件中采用普通克里金(Ordinary Kriging)工具對壩上地區生態風險值進行空間插值，其中克里格半變異函數采用的球面模型，步長為4 km，得到1980—2026年3期該區生態風險圖，根據生態風險評價結果采用等間隔分割法將本區內生態風險等級分為5級，即：低風險區(ERI≤0.10)、較低風險區(0.100.40)，劃分結果如封3附圖5所示，經過對各等級面積統計分析得到結果如表4。由封3附圖5觀察可知，生態風險值空間分布有著明顯的地域特征，主要由張北、尚義、康保、沽源、豐寧、圍場6縣城鎮區域為中心風險程度逐漸降低。1980—2018年，壩上地區在研究初期無生態高風險區，研究末期出現的高風險區分布在張北縣中心城區。近40 a來中等風險區主要分布在壩上地區的城鎮、水域、未利用地等區域，具有明顯擴張趨勢。豐寧縣和圍場縣以及尚義縣南部等植被覆蓋度較高的區域處于低風險或較低風險區，到2018年該區域臨近部分區域風險等級升高為中等風險區。預計在2018年，壩上地區較低風險和低風險區出現較明顯的萎縮趨勢，中等及中等以上風險區域呈持續擴張趨勢，豐寧、圍場兩縣將分別出現不同程度面積的高風險區和較高風險區。

由表4可見，在1980—2018年，壩上地區低風險、較低風險區面積分別減少了720.52和637.77 km2，占地比例分別減少了3.75%和3.32%。中等風險區面積增加值最為顯著，由研究初期的906.15 km2至末期的1 834.49 km2，在原有基礎上增加了1.02倍多。較高風險區面積近40 a間擴張了初期規模的近14.75倍，高風險區面積在研究期間由0增至100 km2多。預計在2026年，除低風險區面積有明顯減少外，其余風險等級土地均有不同程度的增加，主要表現在中等風險區擴張。整體分析，壩上地區與其所屬的農牧交錯帶地區的土地結構相似，均以耕地、林地、草地為主，其三者的變化決定了該區的景觀生態風險水平。該區域內水土流失嚴重，干旱、荒漠化趨勢加劇，草地退化、墾殖造成了草地大面積銳減，從生態的角度加大了該區生態風險，使得區域生境質量降低；從景觀指數的角度來看，壩上地區土地利用變化使得該區景觀破碎度加大，草地的脆弱度指數遠低于其他大部分地類，而其大量的轉換為脆弱度較高的未利用地和耕地，使得景觀風險值在綜合加權計算上升高，從而使得區域內的景觀風險增高。

表4 壩上地區1980-2026年生態風險等級面積及比例

3 討論與結論

3.1 討 論

對比北方農牧交錯帶壩上地區的早期已有的研究分析，其中宋素青等[25]通過對張家口壩上4縣的景觀格局分析得到其研究區在退耕退林還草政策實施后耕地減少、林草地增加的結論，在本研究中2010—2018年時段的趨勢對其得到了很好的印證，但實際情況中該趨勢應在2010年以前已發生；文獻[26]中所述壩上3縣2000—2015土地利用變化情況與本文2000—2010年時段趨勢基本一致。此外，本研究重點關注的是近40 a來整個時段初末期的壩上地區基于景觀生態角度的土地風險時空變化及預測，故未對更細化的時段進行分析。

北方農牧交錯帶壩上地區作為生態脆弱區，多年來土地格局發生了較大改變，處于相對不穩定態勢，對其未來情況進行預測具有一定的必要性。一般而言，短期內社會政策因素往往對區域內土地的流轉起著關鍵作用。本研究選用的CA-Markov模型對土地的預測是基于以前一時段的土地轉移參數作為預測時期土地各地類對應像元的適宜性分布，因此僅考慮自然情景下的未來的土地生態風險變化的預估。未來會向著多情景模式下的預估進行更綜合的評價。

區域的景觀生態風險評價方法是基于土地利用變化的基礎上建立的，土地的變化繼而影響了景觀指數的變化，通過景觀指數構建的景觀生態風險值也隨之改變。對于生態評價而言，該方法提供了一種便捷而高效的途徑，從高賓等[3]、張學斌等[4]等國內學者廣泛地使用該評價模型可以認為基于土地利用變化視角的景觀生態風險評價體系是合理的、可適用的。但一般而言，生態評價中更多地應考慮生態過程，從影響區域生態環境的各角度進行綜合評判，本研究該不足之處在未來研究中會加以改進。基于土地利用變化的景觀生態風險評價對壩上地區甚至整個北方農牧交錯帶在生態評價中提供了的一種手段，對于本區內的的整體生態建設、特定區域生態風險管理具有較為實用的參考價值。

3.2 結 論

(1) 1980—2018年期間，河北省壩上地區土地面積大小按其利用類型排列為：耕地>草地>林地>未利用地>建設用地>水域，其中，耕地占據研究區面積近1/2，林草地面積共計占比41%左右。未利用地面積基本控制在在900～1 000 km2，其余水域兩者面積占比均為超過3%，預計在2026年，各類土地利用變化仍然保持以往趨勢變化。

(2) 1980—2018年，壩上地區在最初20 a內土地利用變化不夠明顯，但2000年以后，土地格局發生顯著變化，尤其表現在2000—2010年期間，土地更迭速度、各土地類型重心轉移程度均處于最劇烈態勢。2000—2018年，耕地在前后階段內發生明顯上升后下降的趨勢，林地持續增加，草地表現為明顯下降后不變的趨勢，說明在該地區2000年后實施的退耕還林還草、三北防護林等相關政策取得了一定效果。水域在2000—2010年銳減的原因主要是華北地區第一大高原湖泊安固里淖該期間徹底干涸。未利用地多年來一直處于被開發中，其面積處于平穩下降趨勢。預計在2018—2026年，壩上地區土地之間的流轉與近40 a來的趨勢基本相同，主要發生在耕地、林地和草地之間互相的轉入轉出。

(3) 1980—2026年6個時期壩上地區生態風險值Moran’sI指數均在0.500左右，空間單元生態風險指數值與鄰域之間具有較強相關性。“熱點”與“冷點”分布與土地利用格局具有較高關聯性，其集聚性逐時期減弱，呈現“中心—分散”的趨勢。近40 a來壩上地區生態風險等級升高，局部生態風險區集中化，高風險、較高風險區域具有較強地域性，主要分布在張北、康保、尚義、沽源以及豐寧縣的城鎮、水域，未利用地區域。預計未來8 a壩上地區較高風險區域繼續保持擴張趨勢，豐寧縣和圍場縣將分別出現小范圍的高風險區和較高風險區，研究區無論在目前階段還是未來時期，生態風險性均較大。可以認為，北農農牧交錯帶壩上地區生態風險值分布與其土地格局具有很強的相關性，土地利用變化與土地結構組成各異均會顯著影響區域內的景觀生態風險水平。