生態恢復工程對陜北地區生態系統格局的影響

卓 靜,朱延年,何慧娟,王 娟,董金芳,權文婷

1 陜西省農業遙感與經濟作物氣象服務中心,西安 710014

2 陜西省氣象科學研究所, 西安 710014

陜北地區生態環境極端脆弱,水土流失、土壤沙化和水資源短缺等生態環境問題顯著。為改善以上生態環境問題,1999年開始,各級政府針對該區域實施退耕還林、封山禁牧和天然林保護等一系列生態恢復工程,工程的實施會促使該地區陸地生態系統格局發生顯著變化。因此,通過研究生態系統格局演變規律來實現客觀評估陸地生態系統的恢復狀況,是生態恢復有效性評估的重要環節,能夠揭示生態恢復工程所取得的成效,可為工程的實施提供科學的參考。

土地是人類生存和發展的重要保障[1],它受到自然和人文因素的綜合影響[2- 5]。自20世紀90年代起,土地利用/土地覆被變化(LUCC)已成為全球環境變化研究的核心問題[6],其研究內容包括：土地覆被變化、土地利用的動力機制和土地利用/覆被變化模型等三大方面[7- 9]。無論是大范圍(三江源[10]、黃河三角洲[11]、福建省[12]、新疆自治區[13- 14]、晉西北[15]、寧夏[16]等)還是小區域(市域[17- 22]、縣域[23- 24]、小流域[25]等)國內學者都針對LUCC開展了系列研究工作,研究結果均表明：人口增長、經濟發展以及區域政策等人為因素是土地利用格局改變的主要驅動力。陜北地區陸地生態系統的演變規律和驅動力也備受關注,國內許多學者圍繞這一研究熱點,以陜北地區及其局部區域為研究對象開展了大量的研究工作,已有研究結果表明:陜北地區受退耕還林 (草) 政策的影響,土地利用類型和土地景觀格局發生顯著變化,主要表現為耕地減少,林草增加[26- 28];降水等氣候因素引起年際間波動[29],對土地利用格局變化起到了鞏固作用。神木縣[30]、延河流域[31]、吳起縣[32]、志丹縣[33]等小區域內的林草面積增加,耕地面積減少這些土地利用結構互動變化的主要驅動力也是國家的生態修復政策,住宅和交通用地的增加是城鎮化發展造成。

雖然現有研究成果對陜北地區生態系統演變有了一定深度的了解,但是也存在以下不足：一是以陜北地區為研究對象的研究成果普遍較早,最新研究結果為1990—2015年,研究的起始時間離生態恢復工程全面實施的1998年較遠,結論不能充分反映出工程實施對陜北地區陸地生態系統的影響。二是現有成果中驅動力的分析內容較少,多為對氣候條件和生態恢復工程實施數據的定性描述,未見對自然因素和人為因素詳細分析的相關研究。三是缺乏陜北地區內部不同區域的陸表生態系統格局演變規律和驅動力研究工作。因此,本文在總結前人研究成果的基礎上,以陜北地區為研究對象,在TM遙感影像基礎上,從土地轉移矩陣、單一土地利用類型動態度和綜合土地利用動態度等方面探索生態恢復工程實施20年來(1997—2018年)陜北地區及各市陸表生態系統的演變規律。同時,利用最小二乘趨勢分析法和人類擾動指數分別研究氣候條件和生態恢復工程對陸地生態系統變化的驅動機制,從量化的角度客觀反映生態恢復工程的成效,為相關決策部門提供準確的決策依據。

1 研究區概況

研究區主要為陜西北部黃土高原干旱、半干旱地區,從北到南包括榆林、延安及銅川三個地級市(圖1),共25個縣4個市轄區。北與內蒙古自治區、西與甘肅省、東與山西省毗鄰,南與渭南和咸陽兩市相連接,面積為8.39×104km2,占陜西省土地總面積的41%。橫跨暖溫帶和溫帶兩個氣候區,屬干旱半干旱大陸性季風氣候。地貌類型為黃土梁峁丘陵和溝谷深切的黃土塬,在風和流水等外營力作用下坡面侵蝕劇烈、溝谷發達、地面破碎,地形變化復雜。1999年開始全面實施退耕還林、封山禁牧等一系列生態恢復工程,迄今正值20a之際。

圖1 研究區位置示意圖Fig.1 Location of study area

2 研究資料和方法

2.1 研究資料及預處理

研究時間為1997年、2007年和2018年,數據源來源于Landsat 5 和Landsat 8,分辨率為30m,數據均為植被主要生長季(5月至9月)無云覆蓋晴空遙感數據,數據經過輻射校正、幾何精校正和拼接等預處理工作。

遵循“全國遙感監測土地利用/覆蓋分類體系”,在一級分類原則基礎上,結合研究區生態恢復工程實際情況,將土地利用類型分為林木、草地、居民地、工礦用地、未利用地、耕地和水體等7大類。在野外調查樣本點支持下,使用人機交互的監督分類方法完成遙感圖像解譯過程,最終3期分類結果的綜合分類精度分別為86.0%、87.3%和84.0%,KAPPA系數0.81,0.80和0.78,均符合分類精度要求。

2.2 研究方法

2.2.1生態系統面積變化

在遙感分類解譯的基礎上,提取各陸表生態系統的面積和分布特征數據,通過分析不同生態系統的數量變化,掌握生態系統空間分布特征和時空演化規律。

2.2.2生態系統轉移矩陣

土地利用轉移矩陣可以有效的將兩個時期不同生態系統之間的相互轉換關系通過矩陣形式加以列出,細致的反映生態系統的變化特征和各系統之間的流向,定量化各系統之間的相互轉化狀況。史培軍[34]等提出的土地利用轉移矩陣具體公式如下：

(1)

按照公式1,對3期土地利用數據疊加分析,獲得1997—2018年陜北地區土地利用轉移矩陣,分析1997—2018年研究區陸表生態系統的的轉變狀況。

2.2.3生態系統動態變化測度

(1)單一生態系統類型動態度K[35],K可表達區域一定時間范圍內某種生態系統類型數量變化幅度。公式如下：

(2)

式中,Ua、Ub為研究期初及期末某一種土地利用類型的數量;T為研究時段長。當T設定為年時,K為研究時段內某一土地利用類型的年變化率。

(2)區域綜合生態系統類型動態度可描述區域土地利用變化的速度,公式[36]表達如下：

(3)

式中,LUi為監測起始時間第i 類土地利用類型面積;ΔLUi-j為監測時段第i類土地利用類型轉為非i類土地利用類型面積的絕對值;T為監測時段長度。當T研究時段長,當其為年時,LC的值就是該研究區土地利用年變化率。

(3)生態系統類型相對變化率R是一種反映土地利用變化區域差異很好的方法,其計算公式如下[37]。

(4)

式中,R為某一土地利用類型的相對變化率;Ua、Ub為某區域某一特定土地利用類型研究期初及期末的面積;Ca、Cb全研究區某一特定土地利用類型研究期初及研究期末的面積。如果R> 1 表示該局部區域土地利用變化幅度大于全區土地利用變化幅度,反之則局部區域土地利用變化幅度小于全區土地利用變化幅度。

2.2.4驅動力因子分析

采用最小二乘法分析氣溫和降水等氣象要素的年際變化趨勢[38]。利用劉紀遠[39]在西藏自治區土地利用現狀調查中提出的土地利用程度模型,認為人類對各種生態系統類型的利用程度不同,人類對未利用或難利用生態系統(沙地、戈壁、鹽堿地、裸土等)的擾動程度較低,而對農田生態系統、聚落生態系統(城鎮、居民地、工礦用地等)的擾動程度很高。通過人類擾動指數評價人類活動對自然生態系統的影響程度,擾動指數值越高,人類擾動程度越高。當一個區域人類擾動程度下降時,認為人類對自然生態系統的威脅程度減小。將生態系統分級賦值,由4級擾動程度組成,如表1所示。

表1 人類擾動指數分級表Table 1 The classification of disturbance index

對于某一區域來說,常常是多種擾動級別指數的生態系統類型共存。因此,根據不同類型所占比例進行加權求和,形成0—3之間分布的生態系統綜合人類擾動指數,計算方法如下：

(5)

式中,Ai表示第i級生態系統擾動程度分級指數,Pi表示第i級擾動程度分級面積所占百分比,D為人類擾動指數。

3 結果與分析

3.1 生態系統類型變化分析

不同生態系統面積總量的變化能反應區域生態系統變化的幅度和總的態勢。研究期內,研究區生態系統類型和結構均發生了明顯變化(表2,圖2),主要變現為林木和草地生態系統面積大幅增加,耕地和未利用地生態系統持續減少,研究區已由耕地生態系統占主導轉變為林木生態系統主導。1997—2018年林木面積表現為持續增加,前10a(1997—2007)面積增加7193.34km2,占比增加8.58%,后10a(2008—2018)面積仍增加,增加9016.11 km2,占比增加10.76%;草地面積呈現先增加后減少的態勢,占比從25.22%增加至33.03%,2007年以后又小幅減少至32.13%;耕地面積持續性減少,3個監測年份占比分別是36.52%、24.49%和14.37%,共計減少22.15%;未利用面積減少4194.07 km2,占比從6.84%減少至1.83%;居民地和工礦用地占比均持續性增加,分別由0.33%增加至1.11%,0.15%增加至0.4%;水體面積占比最小,呈現出持續性減少趨勢,由最初的394.03 km2減少至280.22 km2。

表2 陜北地區1997—2018年各土地利用類型面積和占比Table 2 Area and proportion of land use in the northern Shaanxi Province from 1997 to 2018

圖2 研究區不同生態系統分布圖Fig.2 Distribution Map of different ecosystems

由公式2和公式3計算獲取研究區陸表生態系統的K值和LC值,結果表明：1997—2007年工礦用地的變化幅度(9.07)最高,隨后依次是未利用地(-6.94)、居民地(5.49)、耕地(-3.29)、草地(3.10)、林木(2.82)和水體(1.35);2007—2018年,居民地變化幅度位居第一(10.55),草地最小(-0.25);整個研究時段內,居民地(11.18)和工礦用地(7.63)的變化幅度位列第一和第二,隨后依次是未利用地(-3.49)、林木(3.02)、耕地(-2.89)、水體(-1.38)和草地(0.19)。1997—2018年陜北地區年均綜合土地利用動態為1.34%,前10a和后11a分別為2.60%和2.18%,表明研究區2007年之前的土地利用變化速度較2007年后略快,這是由于在研究時段后期不同生態系統之間的相互轉化趨于平緩。

3.2 生態系統類型變化方向

從1997—2007年和2007—2018年的轉移矩陣可以看出(表3、表4),這兩個時間段內,居民地、工礦用地和林木這三種生態系統面積占比持續增加,居民地均主要占用草地和耕地;工礦用地均主要占用草地;林地主要是草地和耕地轉化而來。耕地和未利用持續減少,耕地主要轉化為林木和草地,未利用主要轉化為草地和耕地。

表3 1997—2007年陜北地區土地利用轉移矩陣Table 3 Land use transition matrix of the northern Shaanxi Province from 1997 to 2007

表4 2007—2018年陜北地區土地利用轉移矩陣Table 4 Land use transition matrix of the northern Shaanxi Province from 2007 to 2018

由圖3和表5可以看出：1997—2018年陜北地區耕地面積減少最多,減少18554.54 km2,減幅60.65%,主要轉換為林木和草地,分別流出11616.69 km2和11441.57 km2;耕地轉化為林木基本集中在黃土高原丘陵溝壑區,這一轉變與“退耕還林”工程所采取的措施一致;耕地轉化為草地主要集中在黃土高原退耕還林區和毛烏素沙漠南緣風沙治理區,這一轉變分別于“退耕還林”工程和風沙治理工程所采取的措施相對應。未利用地面積減少次之,減少4194.07 km2,減幅73.19%,主要轉為草地,轉變區域集中在毛烏素沙漠地區,這一改變與防風固沙措施相對應。

圖3 1997—2018年部分生態系統類型轉變示意圖Fig.3 The ecosystem change from 1997 to 2018

表5 1997—2018年陜北地區土地利用轉移矩陣Table 5 Land use transition matrix of the northern Shaanxi Province from 1997 to 2018

3.3 生態系統類型動態變化的區域差異

陜北地區從北到南分別是榆林市、延安市和銅川市。通過公式4計算獲得3個市的土地利用變化率(表6),可以看出：北部榆林市研究時段內林木、草地、居民地和工礦用地等四種生態系統類型的變化速度均高于整個研究區,其中居民地是持續性高速變化,林木和工礦用地的快速變化集中在1997—2007年,草地的快速變化體現在2007—2018年。中部延安市的居民地和工礦用地變化速度明顯高于整個研究區,這兩種類型生態系統的快速變化分別體現在1997—2007年和2007—2018年。南部的銅川市草地、居民地、工礦用地和水體的變化速度明顯高于整個研究區;草地的快速變化集中在2007—2018年,R值高達18.74;居民地和水體主要是1997—2007年時間段內快速發展,工礦用地呈現持續性快速發展。

表6 不同地區土地利用動態變化/%Table 6 Dynamic degree of land use at different region in the study area

3.5 生態系統格局變化驅動力分析

3.5.1氣候因素分析

陜北地區干旱少雨,水資源欠缺,地表植被的生長狀況受自然因素影響較大,氣溫和降水中又尤以降水和氣溫影響最為重要。因此,分析自然因子對研究區陸表生態系統格局演變的驅動機制十分必要。1997—2018年陜北地區年均氣溫基本無變化(圖4),僅降低0.06℃,減幅0.58%;年降水量增加197mm,增幅57%,呈現出波動中顯著增加趨勢(P<0.01)(圖5);整體氣候條件向濕潤化轉變,有利于地表植被的生長和恢復。但是,氣候條件年際變化差異明顯,且存在明顯的階段化差異。1997—2007年年均氣溫基本無變化;年降水量呈現顯著增加趨勢(P<0.01),增加210 mm,增幅61%;2007—2018年,年均氣溫和年降水量均呈現出不顯著增加趨勢,年均氣溫增加0.77℃,增幅7.78%,年降水量增加118mm,增幅27.85%。

圖4 陜北地區年均氣溫Fig.4 Average annual temperature in northern Shaanxi Province

圖5 陜北地區年降水量Fig.5 Annual rainfall in northern Shaanxi Province

研究區內氣候背景變化也存在著較明顯的地域間差異。研究區北部的榆林市和中部的延安市氣候背景變化基本一致,1997—2018年年均氣溫基本無變化,年降水量分別呈現極顯著(P<0.001)和顯著(P<0.01)增加趨勢,氣候呈現濕潤化;其中1997—2007年兩市年均氣溫基本無變化,榆林市年降水量增加趨勢仍不顯著性,延安市年降水量顯著增加(P<0.01);2007—2018年榆林和延安兩市的年均氣溫和年降水量增加趨勢均未通過顯著性檢驗。因此,總體來看榆林和延安兩市不管在哪個時間段內氣候條件均有利于植被生長和恢復。

南部的銅川市1997—2018年和1997—2007年兩個時間段內年均氣溫和年降水量均呈現不顯著增加趨勢;2007—2018年年均氣溫呈現顯著增加趨勢,年降水量呈現不顯著減少趨勢;因此,銅川市整體氣候條件也有利于植被生長和恢復,但與榆林和延安兩市比較,氣候條件略差。

3.5.2人類活動擾動程度分析

1997—2018年陜北地區整體人類擾動程度呈現降低趨勢(表7),人類活動擾動程度變化量和變化率分別為-0.08和-16.06%,造成人類擾動指數降低的主要原因是擾動級別較高的耕地轉換成擾動程度較低的草地和林木,同時生態恢復工程實施前10a和后11a,人類活動擾動一直在持續性降低。

表7 1997—2018年陜北地區人類擾動指數變化表Table 7 The change of disturbance index in northern Shaanxi Province from 1997 to 2018

北部的榆林市和中部的延安市是退耕還林、防風治沙等生態恢復工程實施的重點區域,兩市林木和草地面積大幅增加,耕地面積減少明顯,生態恢復工程促使兩市1997—2018年人類活動擾動指數均呈現降低趨勢,其中1997—2008年變化量和變化率均大于2007—2018年,這是由于研究前期主要以生態系統之間的相互轉化為主,后期生態系統之間相互轉化減少,主要以對前期轉化成效的鞏固為主。

南部的銅川市1997—2018年人類活動擾動指數呈現增加趨勢,增加主要集中在1997—2007年這一時段,2007—2018年人類擾動指數有所減少。究其原因,研究前期工礦用地和居民地增速快造成人類擾動指數增加;后期草地和林木這兩類人類擾動級別低的類型增速較高,成功促使人類擾動指數降低。

綜上所述,陜北地區從北到南氣候變化雖然存在一定差異,但是總體均向有利于地表植被生長和恢復的方向變化,但是陜北地區不同區域的生態系統格局變化卻存在顯著差別,說明生態恢復工程的實施才是陜北地區生態系統格局變化的主要驅動力,氣候變化只是輔助驅動力,起到了促進作用。

4 討論和結論

4.1 討論

本文的研究結果表明：生態恢復工程促使研究區的耕地和未利用地大幅減少,林木和草地大幅增加,工程實施是主要驅動力,氣候變化是輔助驅動力,這一研究結果和現有研究結論一致。但是本文并未實現驅動因子各自貢獻率的定量化評估,這也是今后研究工作的重點方向。同時,在本研究過程中,發現近10年來,在北部榆林市的毛烏素沙漠地區出現了兩類變化現象,一是已經被治理恢復成草地的沙地又被大型農場建設轉化為耕地,大型農業的發展對當地的糧食產量和經濟發展會起到一定促進作用,但是這一改變會對沙漠治理已取得的成效產生多大的影響有待進一步深入研究。而且,對于該區域而言,大型農場帶來的經濟效益和治沙取的生態效益哪個更有利于當地的發展,哪個更為重要都值得研究和商榷。另外,陸表生態系統格局的變化會促使生態質量和生態服務價值發生一定程度的改變,本文由于篇幅限制,生態系統格局變化引起的生態服務價值和質量變化將另行研究加以論述。最后,本文使用的遙感圖像空間分辨率為30m,這一因素限制了生態系統空間分布數據的解譯精度,在各生態系統轉移矩陣中,會出現一些不合乎常理的轉化方向,這一問題,隨著未來高精度遙感圖像的使用將得到很大程度的改善。

4.2 結論

本文利用TM遙感影像解譯研究區陸表生態系統分布特征,并分別從生態系統轉移矩陣、單一生態系統動態度和綜合生態系統動態度等方面探索了生態恢復工程實施20年來研究區生態系統的時空演變規律,并分析了變化的驅動機制,得到以下結論：

(1)1997—2018年陜北地區陸表生態系統格局變化的根本原因是退耕還林、防風治沙以及封山禁牧等生態恢復工程的實施。退耕還林草工程促使黃土高原丘陵溝壑區的耕地向林木和草地的轉化;防風固沙工程促使研究區北部的毛烏素沙漠區域的未利用地向草地轉化。擾動級別較高的耕地轉換為擾動程度較低的草地和林木,促使人類擾動指數降低。氣候條件整體向濕潤化變化,有利于植被的生長和恢復。因此,氣候變化對地表生態系統格局變化起到促進作用。值得關注的是,2007—2018年毛烏素沙漠區域建立了很多大型集中式農場,使局部地區草地轉化成了耕地。

(2)陜北地區生態系統變化的區域差異顯著。榆林市林木、草地、居民地和工礦用地變化快于整個研究區,延安市林木、居民地和工礦用地變化速度快于研究區,銅川市草地、居民地和工礦用地變化速度快于研究區。三個市的氣候條件整體有利于植被生長和恢復,但三市相比較,銅川市的氣候條件略差。研究區生態系統區域間變化差異也說明生態恢復工程的實施才是陜北地區生態系統格局發生的主導因素,氣候背景只是輔助因素。

文章分析了生態恢復工程實施前后陜北地區陸表生態系統格局的時空演變規律,客觀評估了工程實施在研究區生態系統格局演變過程中的驅動機制,研究結論在及時和準確的反映工程成效的同時,也發現了工程實施過程中存在的問題,研究結論可以為生態恢復工程的成效評估和未來規劃提供科學的數據和參考。