?？谑泻０稁Ы?0年土地利用變化的景觀生態風險評價

陳心怡,謝跟蹤,張金萍

海南師范大學地理與環境科學學院, 海口 571158

海岸帶是指海陸之間相互作用的地帶,是自然、人文活動頻繁區域,同時也是典型的生態脆弱帶和環境變化敏感區,具有復雜多變性且對全球生態環境變化有重大影響[1]。當前海岸帶的生態環境已引起國內外廣泛關注[2-3],但關于海岸帶生態風險方面的研究還有待深入。生態風險評價是指研究區在受一個或多個脅迫因素影響后,對一些不利生態后果出現的可能性進行評估[4]。所以在海岸帶區域,特別是土地高度開發利用的海岸帶區域,為了海岸帶的生態環境保護和可持續發展,有必要對其生態環境受到外界干擾時出現風險的可能性進行評價。

國內外對于土地利用帶來的生態風險研究一般基于兩種評價模式：一種是基于傳統的“源分析-受體評價-暴露及危害評價-風險表征”模式,如Yanes、王輝、Walker等基于改進的相對生態風險模型,從風險源強度、受體暴露度以及風險效應三方面構建生態風險評價指標體系[5-8]；另一種模式則直接從景觀格局來評價景觀生態風險,如鄭杰、余敦、汪翡翠、Ayre等從景觀生態學角度采用景觀生態指數來反映LUCC變化所帶來的生態效應[9- 14]。對比以上兩種模式,發現基于景觀角度的模式更適合評價人類活動造成的生態風險,因為人類活動會對景觀格局產生巨大的影響,而影響帶來的后果將直接導致生態環境的改變,且該方面的研究已趨于成熟,已有許多學者對各景觀指數做過研究、分析與試驗[15- 19],因此基于景觀格局進行生態風險評價相對科學可行。但目前基于景觀格局的生態風險評價在空間維度上主要以流域[20-21]、城市[22-23]等為主,對海岸帶的景觀生態風險評價相對較少且一般以區縣為評價單元[24-26],由于評價單元范圍廣且景觀空間分布差異大,忽略了空間異質性(即生態、社會等空間格局在空間上分布的不均勻性和復雜性)[27-29],評價結果誤差也較大；而本文將基于海岸帶的景觀格局,考慮空間異質性對結果的影響,拋開傳統以行政單元為評價單元的方法,選取格網作為評價單元,相對來說更為精確,且能更好的體現生態風險的空間分布情況。

劉錟等曾以市縣為單位,對海南島海岸帶土地利用的生態風險做了考察和分析,其中海口市的生態安全指數在海南省12個市縣中排名倒數第3位,作為海南省開發較早的重要城市建設、濱海旅游、農業、漁業區,?？谑泻０稁恋乩妙愋驮?0年間發生了巨大的改變,其生態安全的穩定性已經遭到了破壞[26]。因此,對?？谑泻０稁恋乩脝栴}進行研究對其后續的建設方向具有重大指導意義。目前海口市海岸帶對于土地利用研究多是關于土地利用現狀及問題[30]、格局變化[31]、生態系統服務研究[32]、生態安全格局的構建[33]等方面,未對海岸帶整體土地利用的生態風險進行研究。因此本文采用基于景觀生態學角度的評價模式,以格網為評價單元,分析其土地利用生態風險等級的時空變化,定量地得出景觀生態風險評價,為?？谑泻０稁Ь坝^格局的優化、土地資源的保護和可持續發展方面提供科學依據。

1 研究區概況與數據

1.1 研究區概況

圖1 研究區位置圖Fig.1 Location map of study area

?？谑泻０稁?圖1)東近澄邁灣,西至鋪前鎮,南鄰大致坡鎮,北臨瓊州海峽,跨東經110°07′—110°42′,北緯19°57′—20°04′,海岸線長131 km(包括島嶼、港灣),南渡江從其中部穿過。海岸帶地形平坦,主要屬沙壩—瀉湖、泥質海岸；為熱帶海洋氣候,多年平均降水1669 mm,年平均氣溫24.1℃[34]。海口市中心城區位于研究區范圍內,人口壓力大,至2017年?？谑谐Ｗ∪丝谶_227.21萬人,其75%以上都位于此區域[35]；此外海口市海岸帶交通網絡密集,擁有?？诿捞m機場、動車站、汽車站等交通建筑,該區也是通往海南省各市縣環島高速的樞紐。隨著沿海地區快速發展,建設用地需求增加,研究區生態環境壓力劇增。

1.2 數據來源與處理

使用的數據為1988、2000、2009、2017年4期海口市海岸帶土地利用矢量數據,為保證計算的一致性和精確性,采用ArcGIS軟件對源數據進行轉換,轉換后采用投影坐標系Xian_1980_3_Degree_GK_CM_111E?；凇锻恋刭Y源現狀分類》(GB/T 21010—2017),并參考海口市海岸帶土地利用的實際分類和研究主題需要,現將研究區景觀劃分為耕地、綠地、水域、建設用地、其他用地五類(表1),利用ArcGIS軟件的融合工具對轉換后的數據進行操作并重分類,得到1988—2017年土地利用類型圖(圖2)。此外還參考了《?？谑薪y計年鑒》(2012—2017)等相關數據,用于分析?？谑腥丝凇⒔煌ā⒔洕顒拥闹饕秶?/p>

表1 海口市海岸帶土地利用重分類表

圖2 1988—2017年土地利用類型圖Fig.2 Map of land use type from 1988 to 2017

2 研究方法

2.1 格網GIS法

2.1.1生態風險評價單元的確定

采用格網GIS法,以格網為研究單元,運用ArcGIS數據管理模塊下的create fishnet功能,將研究區劃分為若干格網并轉為柵格數據進行后續研究。參考國家格網GIS的相關標準《地理格網》(GB12409—2009)和前人研究,格網宜采用平均斑塊面積的2—5倍[3],因此在考慮研究區實際情況和工作量的基礎上,研究中選取5 km×5 km的正方形格網對研究區進行劃分(圖3),并對各格網進行編碼。取每個格網的中心點為采樣點,共40個采樣點,其中有效采樣點(落在第k個格網內的研究區的面積達格網面積的50%以上的點)28個[3]。以此格網劃分為基礎對研究區k個小區分別計算景觀生態風險指數,以此數值為樣區中心點的生態風險值。

圖3 研究區格網劃分圖Fig.3 Study area grid division

2.1.2空間差值方法的選取

本文利用ArcGIS空間分析模塊下的普通Kriging內插法,經過各種擬合情況的比對,選擇半變異函數(是地統計學特有的用來描述區域變化量的空間變異性的函數)對小區樣點的風險值進行球狀擬合,依此得到整個研究區的生態風險分布圖[36]。

2.2 景觀生態風險指數模型的構建

景觀指數法是地學常用的定量研究法,它通過多個指數的組合分析來描述景觀格局及變化[16]。選用景觀干擾度和脆弱度建立土地利用類型與區域生態風險間的聯系,主要涉及了6個景觀指數：景觀干擾度指數、景觀破碎度指數、景觀分離度指數、景觀優勢度指數、景觀脆弱度指數、景觀損失度指數,利用Fragstats軟件計算以上指數構建景觀生態風險指數模型。

2.2.1景觀干擾度指數(U)

景觀干擾度指數由景觀破碎度指數、景觀分離度指數、景觀優勢度指數加權所得(式1),反映空間結構的復雜性。干擾度越小越利于生物的生存,因此該指數對生物的生態意義較大。

Ui=aCi+bSi+cDi

(1)

式中,Ui表示景觀干擾指數；Ci表示景觀破碎度指數,在一定程度上反映了人類對景觀的干擾程度；Si表示景觀分離度指數,指某一景觀類型中不同斑塊數個體分布的分離度；Di表示景觀優勢度指數,優勢度越小則景觀多樣性越大；上述指數均可通過Fragstats軟件計算得出。a,b,c表示各指數的權重,且a+b+c=1；目前關于海岸帶景觀生態風險指數的研究中,多采用專家打分法定義權重,專家認為景觀破碎化是海岸帶生物多樣性喪失的重要原因之一,它與自然資源保護密切相關,參考已有的海岸帶景觀生態風險研究并分析權衡,認為三者中破碎度最為重要,其次為分離度和優勢度；現將各指標權重定義如下：a=0.5,b=0.4,c=0.1[36-39]。

Ci=Ni/Ai

(2)

Di=1-SHEI

(3)

式中,Ni為景觀類型i的斑塊數目；Ai為景觀類型i的總面積。SHEI(<1)表示香農均度指數,與優勢度呈反比,其趨近1時說明景觀中沒有明顯的優勢類型且各斑塊在景觀中均勻分布[36],可由Fragstats軟件計算得到。

2.2.2景觀脆弱度指數(F)

景觀脆弱度表示不同的景觀面對外界干擾的敏感性和易碎性,脆弱度越高則表示該景觀類型對干擾的抵抗能力越弱。參考相關研究結果[40-42],并結合研究區實際情況,將五種土地利用景觀類型的景觀脆弱度依次由低至高排列得到景觀脆弱度賦值表,并對其進行歸一化處理(表2)；另考慮2017年景觀無其他用地,故對2017年各景觀類型的景觀脆弱度單獨歸一化處理(表3)。

表2 景觀脆弱度賦值表

表3 2017年景觀脆弱度賦值表

2.2.3區域景觀生態風險指數模型(ERI)

最終構建模型,得到各小區的景觀生態風險指數(式4—5)：

(4)

Ri=Ui×Fi

(5)

式中,ERIk表示第k個小區的區域景觀生態風險指數；n表示景觀類型的總個數；Aki表示第k個小區中景觀類型i的面積；Ak表示第k個小區的總面積；Ri表示景觀損失度指數,反映景觀類型i受到人為或自然干擾時其自然屬性的損失程度[16]；Fi表示景觀脆弱度指數。

3 結果與討論

3.1 土地利用格局變化

由1988—2017年?？谑泻０稁恋乩檬噶繑祿醚芯繒r域內的土地利用格局表(表4)；采用單一土地利用動態度(式6)對?？谑泻０稁恋乩玫淖兓M行分析,得到1988—2017年?？谑泻０稁恋乩媚曜兓?表5)。

(6)

式中,K表示研究時段內的土地利用動態度；Ua、Ub分別表示研究期初、末的景觀類型面積；T表示研究時段。

表4 1988—2017年土地利用格局表

根據土地利用格局表、年變化表(表4、5)和土地利用類型圖(圖2)可知,海口市海岸帶土地利用類型以建設用地和耕地為主。建設用地于1988—2000年大幅增長,年變化率達28.49%,到2017年建設用地占比已由1988年的7.21%增加到32.81%,其原因在于快速推進的城市化進程,如桂林洋開發區、瓊山大道等大型建設項目[35]。耕地面積在1988—2009年間經波動后基本不變,但在2009—2017年間年變化率高達8.69%,這與海南省和?？谑姓囊幌盗姓哂嘘P,如2013年瓊山區組織落實耕地保護責任書,2016年對土地利用進行“有保有控”差別化管理,出臺《海南經濟特區海岸帶保護與開發管理實施細則》、《關于繼續落實“兩個暫停”政策進一步促進房地產市場健康發展的通知》、《海南省人民政府關于進一步加強耕地占補平衡工作的意見》等文件,拆遷部分建設用地并整改閑置土地,故該時期耕地驟增。

表5 1988—2017年土地利用年變化表/%

3.2 景觀格局時序變化

分別基于Fragstats軟件的class和landscape水平計算得到1988—2017年各景觀類型的相關景觀指數表(表6)。

表6 1988—2017年各景觀類型景觀指數統計表

從景觀水平上來看,研究時域內研究區的斑塊數增加了598個,斑塊的破碎度小幅度上升,耕地、建設用地斑塊數降低,綠地、水域斑塊數增加；景觀分離度和干擾度總體處于增加趨勢,表明抗外界干擾能力降低,主要是受到城市化進程中新工業區、新城區建設的影響；景觀優勢度由1988年的0.2044降為2017年的0.0131,降低了93.59%,表明景觀的豐富度和復雜度劇增。從類型水平上來看,耕地、建設用地的平均斑塊面積增加,其中耕地增長最快,增長率達131.60%,這與該時期的政策有關；綠地、水域、其他用地的平均斑塊面積減小,其中綠地減小速率最快,高達92.25%；其他用地破碎度、分離度逐年增大,在城市化過程中逐漸消失。這是由于人口增長,城市住房壓力增大,老城區不斷侵占城市外圍的耕地、綠地等進行城市擴張和交通、工礦建設,形成較完整、大范圍的新城區,因此耕地逐漸向城市外圍移動,開墾林地、草地等,使綠地面積進一步縮減。其中2000—2017年間人類活動對研究區內景觀的干擾最為強烈,各景觀的分離度、干擾度、脆弱度最大值均在此時域內出現。綜合來看,1988—2017年間城區擴張、經濟發展等一系列人類活動對研究區的景觀產生了較大影響和改變,并給其生態環境帶來了較高的風險。

3.3 土地利用生態景觀風險時序變化

圖4 1988—2017年平均生態風險指數圖Fig.4 Coastal zone average ecological risk index, 1988—2017

基于景觀生態風險指數模型(式(4)),對各年份各樣區的生態風險值進行計算,并賦值給每個樣區的中心點,將中心點數據進行插值處理；根據研究區各樣區ERI值所處的范圍,采用ArcGIS聚類分類法[43-44],現將其分為五類：低生態風險區(ERI≤0.25)、較低生態風險區(0.250.55),生態風險等級高意味著人類活動對該區域的干擾強、景觀破碎程度大；最后得到1988—2017年?？谑泻０稁恋乩蒙鷳B風險等級分布圖表(圖4、5,表7)。

表7 1988—2017年土地利用生態風險等級面積及占比

3.3.1總體變化分析

計算樣區生態風險指數平均值,得到研究區平均生態風險指數折線圖(圖4),研究區的平均生態風險值從1988年的0.3424持續增加,于2009年達到峰值0.5825,至2017年降低為0.4468。可將1988—2017年景觀生態風險變化過程劃分為兩個階段：第Ⅰ階段(1988—2000年)為低風險階段,這一時期研究區平均生態風險值均較低且增長緩慢；第Ⅱ階段(2000—2017年)為高風險階段,該時期的平均生態風險值圍繞數值0.5上下波動且總體增長迅速。

通過表7的統計結果可知,各級生態風險值表現出以下特征：第Ⅰ階段以低、較低生態風險區為主；第Ⅰ階段末(2000年)海口市海岸帶生態風險等級以低生態風險區為主,出現較高、高生態風險區但占比較低；通過與研究區景觀格局表(表4)對比可發現,1988—2000年綠地、水域之和占比均超過50%,1995年起?？谑虚_始建造“萬綠園”等綠地設施,故該時期研究區整體生態環境質量良好。第Ⅱ階段以中、較高、高生態風險區為主,在2000—2009年間,低生態風險區逐漸減少趨于消失,中、高等級生態風險區幾乎占比100%,綠地面積在該時期驟減,建設用地面積基本保持在200 km2以上,生態環境開始惡化；至第Ⅱ階段末(2017年)研究區生態風險等級主要為較低、中、較高生態風險區,高生態風險區消失；原因在于這一時期?？谑嘘懤m推出《關于加強東寨港紅樹林濕地保護管理的決定》、《?？谑泄珗@條例》、《海口城市綠線管理辦法》、《新海港臨港生態新城綜合規劃》等政策[45],在2009—2017年間生態環境惡化問題得到了關注,雖然總體生態風險等級仍偏高,但高等級的生態風險區占比有下降趨勢。

3.3.2景觀生態風險等級變化方向分析

通過ArcGIS疊加分析功能,得到1988—2017年間生態風險等級轉移矩陣(表8—表11)。

表8 1988—2000年土地利用生態風險等級面積轉移矩陣

表9 2000—2009年土地利用生態風險等級面積轉移矩陣

表10 2009—2017年土地利用生態風險等級面積轉移矩陣

表11 1988—2017年土地利用生態風險等級面積轉移矩陣

結果表明：1988—2000年,生態風險等級呈上升趨勢的面積為221.39 km2,主要為較低風險區向中、高風險區的轉移；生態風險等級呈降低趨勢的面積為12.23 km2,占總面積1.77%,主要為較低風險區向低風險區的轉移。2000—2009年,生態風險等級呈上升趨勢的面積為554.65 km2,占總面積80.09%,與前一時期相比約是其2.51倍,主要為低、較低風險區向中、較高風險區,以及中風險區向較高風險區的轉移；生態風險等級呈降低趨勢的面積占總面積0.82%,主要為較高風險區向中風險區的轉移；呈上升趨勢生態風險等級的面積約是降低趨勢的98倍,該時期海口市工業、旅游業、農業上升到一定規模,人口快速增長,城市住房需求增大,占用了大量的林地、園地等綠地進行建設,不合理的用地規劃使生態環境迅速惡化。2009—2017年,生態風險等級呈上升趨勢的面積為17.44 km2,占總面積2.58%,主要為中風險區向較高風險區的轉移；生態風險等級呈降低趨勢的面積為563.52 km2,占總面積83.52%,主要為中風險區向較低風險區,以及高和較高風險區向中風險區的轉移；該時期呈下降趨勢生態風險等級面積約是上升趨勢的32.31倍。

由表11可知,1988—2017年各等級生態風險區除了其自身轉換外,生態風險等級的轉換類型有：低至較低、低至中、低至較高、較低至低、較低至中、較低至較高、中至低、中至較低、中至較高、較高至較低、較高至中,共11種轉換類型。研究時域生態風險等級呈降低趨勢的面積為97.94 km2,而呈上升趨勢的面積為427.14 km2,約為前者的4.36倍,因此生態風險等級總體有低等級向高等級轉移的趨勢。這都表明1988—2017年間?？谑泻０稁鷳B風險存在危機,雖然海口市針對海岸帶生態環境實施的一系列保護、修護政策使其局部的生態風險有所降低,但由于生態保護和修護是一個較漫長的過程,生態風險等級總體仍呈增高趨勢。

3.4 土地利用景觀生態風險空間分異

將各樣區中心點數據進行插值處理并分級,得到研究區生態風險空間分布圖(圖5)。由圖5可知,1988—2000年,低和較低生態風險區向城區邊緣移動,海口建成區和南渡江沿岸大部分中風險區變為較高風險區,1988年海口市委、市政府編制《海口市城市總體規劃》對海口市的城市建設和工業化發展進行了規劃,如1991年“海南農墾桂林洋經濟開發區”成立、1999年?？诿捞m國際機場正式通航等[35],但這些區域經濟還處于起步到中期的階段,土地利用較單一,各景觀連通性也較好,故該區未出現高風險區；?？诮ǔ蓞^東南部邊緣開始出現高風險區,其原因在于該時期建成區的擴建以及位于該區域的尚道村沙場的建立,導致斑塊破碎度增加,因此生態風險指數提高。2000—2009年,低風險區消失,較高和高風險區沿著海岸帶交通網由內陸向沿海擴張；這一時期?？谑兄饾u成為海南省經濟、文化中心和交通樞紐,新興產業發展迅速,而沿海和中部交通便利、地勢平坦,大部分耕地、綠地都轉為了建設用地,用于交通、工礦、房屋建設以及培育臨港產業等,土地資源利用程度急劇增加,建成區及交通線附近生態風險上升,導致低生態風險區消失,高生態風險區擴張；除主城區外,高生態風險區還分布在研究區東南部美蘭區的三江鎮,該區域交通發達,周邊有國營三江農場、羅牛山監獄、羅牛山農場等,景觀類型復雜且破碎度高,導致景觀間連通性差,故潛在生態風險較大。2009—2017年,較高風險區自西向東移動聚集在海岸帶西部且面積縮小,該區景觀類型多樣,主要為耕地和建設用地；高生態風險區逐漸消失,這與該時期海口市的戰略有關,2013年海口市響應海南省“綠色發展”、“可持續發展”號召,提出“生態立市”的發展戰略,調整了產業結構,發展現代農業和低碳海洋產業[45]；2017年較2009年生態風險等級有所下降,但分布最廣的仍為高等級生態風險區,可見生態政策具有滯后性,需實施較長時間才能看到比較明顯的生態效應。

圖5 1988—2017年生態風險等級空間分布圖Fig.5 Spatial distribution map of ecological risk, 1988—2017

研究時域內生態風險等級空間差異顯著,總體呈由中部向東西、內陸向沿海遞減的趨勢,高等級的風險區逐漸朝沿海地區蔓延。低和較低生態風險區主要分布在海岸帶東西兩側邊緣,該區大部分地區景觀類型都為綠地、耕地和水域,還包括沿海灘涂、內陸灘涂、紅樹林等,人為干擾較小。中生態風險區主要分布在海岸帶中西部的老城區,隨著人類活動的增強,該區不斷向沿海推進。較高及高生態風險區主要分布在研究區中部的?？诮ǔ蓞^、南渡江沿岸,以及美蘭機場、紅樹林保護區、三江鎮國營農場附近,這些地區景觀類型以建設用地和耕地為主,相對經濟更發達且人口密集,土地利用程度高,因此該區歷年來生態風險等級偏高。

4 結論

利用ArcGIS和Fragstats軟件,對?？谑泻０稁?988、2000、2009、2017年土地利用數據進行處理計算,構建區域景觀生態風險模型,以5 km×5 km格網為研究尺度,進行?？谑泻０稁恋乩米兓木坝^生態風險評價。研究表明：

(1)研究時域內,土地利用類型以建設用地和耕地為主；建設用地呈大幅度增長趨勢,斑塊數、分離度降低；耕地先減少后增加,破碎度降低,這與該時期海口市對土地利用進行“有保有控”差別化管理有關；綠地、水域和總體處于減少狀態,破碎度、分離度均持續增大；其他用地持續減少至2017年消失?？傮w來說,研究區近30年景觀類型分布趨于復雜化,綠地、水域逐漸破碎分布,2000—2017年間人類活動對景觀的干擾最為強烈,各景觀的分離度、干擾度、脆弱度最大值均在此時域內出現,土地利用結構不穩定。

(2)研究區生態風險空間差異顯著,總體呈由中部向東西、內陸向沿海遞減的趨勢,高等級的風險區逐漸朝沿海地區蔓延。1988—2017年間研究區的平均生態風險值由0.3424增加到0.4468,生態風險等級區之間轉換復雜達11種,以低等級向高等級轉換為主,生態風險等級呈上升趨勢的面積約為呈降低趨勢的4.36倍,總體呈增高趨勢。?？谑泻０稁Ы?0年的景觀生態風險變化可分為兩個階段：1988—2000年,低風險階段,全區生態風險均屬于中、低等級；2009—2017,高風險階段,環境人為干擾程度高,雖然已采取一系列生態政策,但由于生態政策的干預具有滯后性,高等級生態風險區依然存在。

(3)分布于海岸帶西部和東部美蘭區的大面積耕地、綠地和水域,抗人類干擾能力較差,對景觀生態風險值的貢獻度較高,人類活動干擾導致其面積減少且分布趨于破碎、分離,是研究區生態風險值總趨勢呈增高的主要原因。例如研究區東南部三江鎮國營農場的建立、紅樹林保護區的破壞,西北部臨海產業的發展等,均使得該區域景觀生態風險等級增高；而研究區西部的綠地和耕地景觀分布較集中、連通性好,極大的減少了西部的生態風險。

(4)有研究表明,建設用地本身生態風險并不高,但是由于人類活動的影響,建設用地的擴張會增加周邊景觀的生態風險[46]。研究區的建設用地主要位于中部?？谑薪ǔ蓞^(中心城區)、江東新區以及東南部三江鎮、美蘭機場附近；1988—2017年間海口市發展迅速,用地需求增大,建設用地邊緣由于景觀的完整性遭到破壞,影響了原有景觀的自然演替且動植物生境面積被壓縮,使得建設用地內部出現中、較高等級生態風險區,其邊緣增長為高生態風險區。

(5)結合研究區景觀生態風險分析,針對?？谑泻０稁У貐^土地利用提出以下建議：一,對于中、高等級生態風險區,重視城市建設、臨港產業的增加對海岸帶生態風險的影響,合理規劃并設立緩沖區,加強綠地、水域與其他景觀的聯系性；二,對于低等級生態風險區,應控制開發強度,擴大自然保護區規模,做到生態建設和經濟建設齊頭并進,實現可持續發展。