干旱區人工綠洲水土環境脆弱性評價

徐存東，劉子金，朱興林，谷豐佑，趙志宏，王 鑫

（1.華北水利水電大學 水利學院，河南 鄭州 450046；2.浙江省農村水利水電資源配置與調控關鍵技術重點實驗室，浙江 杭州 310018；3.河南省水工結構安全工程技術研究中心，河南 鄭州 450046）

水土環境脆弱性是指在特定區域，水土環境受外力干擾所表現出來的敏感反應和自我恢復能力，是環境系統的固有屬性，具有客觀性和區域性，是自然因素、人類活動和環境系統自身演變三者耦合作用的結果。20世紀末以來，全球氣候變化以及局部高強度人類生產活動，在很短時期內打破了自然界水土環境原有的生態平衡，致使部分區域水土環境脆弱性逐漸提升［1-3］。地處騰格里沙漠邊緣的甘肅省景泰川電力提灌灌區（簡稱景電灌區），受當地高蒸發低降雨的特殊氣候條件、低洼封閉的地質特征以及高強度人類生產活動影響，出現一系列水土環境退化問題，給該綠洲水土環境可持續發展帶來了極大挑戰［4］。

水土環境脆弱性作為衡量水土環境退化問題與生態修復技術水平的重要指標［5-6］，近年來學者們對其進行了廣泛而深入的研究。Rosa等［7］基于Impelero模型對西歐土壤侵蝕脆弱性及其對作物生產力的潛在影響進行了分析；Gu等［8］以千島湖地區為研究區，通過整合模糊層次分析法和地理信息系統，分析了1991—2010年千島湖地區的環境變化；Stampoulis等［9］為探明水文循環變化對缺水地區生態環境的影響，基于WindSat微波輻射測量技術，分析了東非不同水文地質單元在極端水文條件下的水生態脆弱性；徐慶勇等［10］采用層次分析法對珠江三角洲地區環境脆弱性進行了系統評價；汪磊等［11］基于主成分分析法和層次分析法的博弈論組合賦權模型，建立了西部地區環境脆弱性評價指標體系。水土環境脆弱性評價的主要問題是其演變過程的模糊性、驅動的多層次性、要素影響的不確定性等。云理論是李德毅院士于20世紀90年代提出的專門用于處理模糊性及不確定性問題的基本理論，該理論在刻畫模糊評價系統的隨機性以及不確定性問題上具有優勢，且能規避評價過程中主觀性對評價結果的影響［12-15］。鑒于此，筆者以景電灌區人工綠洲為例，將云理論與傳統層次分析法相結合，構建基于云理論改進層次分析法的水土環境脆弱性評價模型，并運用地理信息系統和研究區水土環境監測資料，通過柵格數據單元信息疊加，將2018年灌區水土環境脆弱性進行可視化表達，揭示灌區水土環境脆弱性空間態勢及驅動機理，以期為干旱區人工綠洲可持續發展提供指導。

1 評價指標選取及數據處理

受地質構造及地形等影響，景電灌區自東向西形成了封閉型水文地質單元草窩灘、蘆陽鎮盆地，開敞型水文地質單元羊胡子灘、大墩灘盆地。灌區總灌溉面積約6.13萬hm2，北倚騰格里沙漠，南靠昌嶺山，東臨黃河，屬典型的溫帶大陸性氣候區。該地區干旱少雨、年際及晝夜溫差大，年均日照時數長達2 714 h，年均氣溫約8.77℃，多年平均降水量185.6 mm。根據長序列監測資料，自1994年灌區運行以來，受不合理灌溉模式、高強度人類生產活動等影響，灌區內水土環境問題逐漸顯現，嚴重制約了區域社會經濟發展以及生態文明建設。

1.1 評價指標選取

基于云理論改進層次分析法定量評價灌區水土環境脆弱性。結合研究區實際情況，同時參照數據的科學性、完備性、可獲得性等原則構建研究區水土環境脆弱性評價指標體系。層次分析法評價目標層為灌區水土環境脆弱性，準則層包括顯著影響水土環境脆弱性的土壤植被因素、水因素、地形因素和水文氣候因素。土壤植被因素包括反映區域水鹽狀態、水土流失程度、土地資源利用演變過程及土壤理化性質的土壤鹽分、植被覆蓋度、土地利用類型及土壤電導率4個指標；水因素包括反映區域地表及地下水分運動的地表灌水量、地下水埋深及地下水礦化度3個指標；地形因素包括海拔、坡度2個直接參與水土環境體系地質構造的指標；水文氣候因素包括年均降水量、年均蒸發量、年均氣溫3個反映區域水文氣象條件的指標，見表1。

表1 研究區水土環境脆弱性評價指標及其數據來源

1.2 數據來源及處理

首先由地理空間數據云下載能夠反映景電灌區2018年水土環境本底狀況及其空間信息的Landsat 8遙感底圖，然后進行坐標定義、圖像配準及鑲嵌與剪裁等預處理。通過土鉆提取44個鹽分采樣點0～100 cm的土壤樣本，帶回實驗室分析土壤鹽分及土壤電導率，鹽分采樣點分布見圖1（a）。地表灌水量及年均降水量由區域內布設的29個水量監測設備、自動雨量氣象站，結合《甘肅省景泰縣荒地資源及其開發利用報告》（1971—2018年）、景電灌區1972—2018年調水用水量統計表獲取，監測點分布見圖1（b）。年均氣溫及年均蒸發量分別由21個微型蒸發測量計及數字溫度測量儀來獲取，測點分布見圖1（c）。通過在ArcGIS Spatial Analyst模塊中采取ISO聚類分析、影像識別，以相同像元為同類劃分條件，結合實際土地利用情況通過最大似然分類將研究區土地利用類型劃分為6類，分別為耕地、鹽堿地、草地、沙地、旱地及戈壁。地下水礦化度及埋深由研究區內布設的32個監測井獲取，監測井分布見圖1（d）。數據來源及相應處理方式見表1。

圖1 采樣點分布

2 研究方法

2.1 空間插值方法優選

空間插值是指借助ArcGIS軟件將研究范圍內有限的數據轉換為連續的面集數據，以此反映某變量在研究區的變化特征，這一技術為區域尺度環境響應空間分析提供了新方法。但從多種插值方法中進行優選，是空間插值的重要前提。交叉驗證法將n個監測點實測數據劃分為已知值與驗證值，首先設定某一采樣點實測數據為未知值，使用其余n-1個點位實測數據進行空間插值；其次讀取預定未知點的插值結果，并計算預定點實測值與插值結果之間的差，該差越小插值精度越高；將其余各點位重復上述操作，依次獲取所有點位的絕對誤差。采用平均絕對誤差MAE、平均相對誤差MRE及均方根誤差RMSE來驗證各點位的插值精度。

為進一步驗證空間插值精度，在進行交叉驗證的基礎上引入誤差矩陣驗證空間插值精度，以此作為最優空間插值方法的判定依據［16-17］。誤差矩陣是空間插值中精度評價的典型方法，其通過計算實測像元與參考像元之間的比較序列來進行精度評價，主要包括總體精度、生產者精度、使用者精度及Kappa系數。本文僅考慮總體正確分類面積并驗證分類精度，故只引入總體精度及Kappa系數。當Kappa系數大于0.75時，通常認為模擬結果與實測結果之間具有較高的一致性；當Kappa系數小于0.40時，一致性相對較弱。計算過程為

式中：OA為總體精度；N為總像元數；np為正確分類像元數；r為分類數；P0為總體分類精度，即正確分類樣本數與總樣本數之比；Pc為隨機情況下正確分類結果的期望值。

在ArcGIS Spatial Analyst插值分析模塊中對各評價指標依次采用克里金法、反距離權重法、樣條函數法、自然鄰域法以及趨勢面法進行空間插值，經過各種方法的精度比對及優選，最終確定各指標插值方法見表2（表中評價指標的MAE、RMSE單位與表1中對應指標的單位相同）。

表2 各評價指標插值方法及插值精度

通過插值方法優選可得，各指標所選插值方法的MAE、MRE、RMSE均較低，插值總精度與Kappa系數較高。植被覆蓋度通過ENVI5.3軟件的反演獲取，海拔、坡度采用DEM數據通過ArcGIS Spatial Analyst表面分析獲取，土地利用類型通過ISO聚類-最大似然分類獲取，均具有較高吻合性。

2.2 權重云模型

傳統層次分析法在分析過程中往往依據專家打分法評判各指標層評價因子重要性，并分析求出各評價指標對應的權重，但是其在分析過程中離散性和主觀性過強，往往不能客觀刻畫多指標耦合系統的模糊性及波動性。云理論通過定性概念與定量數值之間的轉換，以不確定性語言將模糊系統中的隨機性及模糊性有機結合，克服了傳統層次分析法存在的缺陷。因此，引進正態云理論，基于傳統層次分析法中的Satty標度對其進行改進［18］，構建基于云模型的水土環境脆弱性評價標度準則。具體過程：假設有兩個云模型CR1（Ex1，En1，He1）和C R2（Ex2，En2，He2），令C R=CR1／CR2，則CR（Ex，En，He）計算公式為

其中期望（Ex）反映云滴分布的中心值，熵（En）描述云滴模糊性和離散程度，超熵（He）用于描述云滴凝聚度。同時基于Satty標度中兩指標的重要性程度，可得到9個云模型，見表3。

表3 云標度準則

對灌區水土環境脆弱性評價指標進行兩兩重要性比較，構建判斷矩陣（Rij）n×n，通過層次分析法求解水土環境脆弱性評價指標的權重，云模型合成權重Wi（Exi，Eni，Hei）計算公式為

式中：Exi為評價結果的中心值；Eni用以描述評價結果的不確定度；Hei用以反映云滴的離散程度。

2.3 水土環境脆弱性等級劃分

結合相關研究結果和本研究區實際情況［6，19］，以水土環境脆弱性綜合指數E VI來描述景電灌區水土環境脆弱性。

式中：EVI為水土環境脆弱性綜合指數；yi為指標因子值；ωi為指標因子相應的權重值；n為指標數量。

為了進一步增強研究區水土環境脆弱性綜合指數的可對比性，對水土環境脆弱性綜合指數EVI進行標準化處理：

式中：S為水土環境脆弱性綜合指數的標準化值，變化范圍為0～10；EVI為水土環境脆弱性綜合指數的原始值；EVImax、E VImin分別為水土環境脆弱性綜合指數的最大值、最小值。

在將EVI標準化處理的基礎上，參照已有研究中關于環境脆弱性評價的標準［20］，結合灌區實際，將景電灌區水土環境脆弱性劃分為5級，見表4。

表4 景電灌區水土環境脆弱性劃分

3 結果與分析

3.1 單個指標空間分異信息分析

根據優選插值方法對各評價指標進行空間插值，結果見圖2。從各評價指標空間分異信息來看：研究區土壤鹽分為0.05%～3.22%，高含鹽量區域集中在東部封閉型水文地質單元及西部局部區域，總體鹽分分布格局以弧形由中部、北部向研究區東部與西部遞增；植被覆蓋度較高區域集中分布在耕地及其周邊地區，結合土地利用類型來看，研究區北部、南部邊緣地帶以戈壁、沙地及旱地為主，植被稀疏；土壤電導率分布與土壤鹽分分布在空間上表現出較強的關聯性，空間分布基本一致；地表灌水量空間分布不均，東部灌水少，西部灌水多，主要原因是東部土壤鹽漬化較為嚴重，僅部分區域種植耐鹽作物，需水量少，而西部為典型的開敞型水文地質單元，水層通透，大量地表灌溉水入滲，加之生態防護需水要求，需水量較大；地下水埋深為8.81～80.63 m，僅在東部封閉型水文地質單元存在地下水溢出地表情況；受地質構造及人類生產活動影響，東部區域地下水礦化度相對較高，且表現出由東部封閉型區域向四周遞減的趨勢；研究區坡度變化不大，地形較緩，適宜農業生產活動；研究區年均降水量為162～191 mm，空間分布相對均勻，為典型的干旱氣候區；年均水面蒸發量為2 274～2 358 mm，東部區域蒸發能力相對較強，這與該區域土壤含鹽量正相關，即在高蒸發作用下，土壤鹽分以蒸發作用為動力通過毛細管向地表運移，加劇了土壤鹽漬化；年均氣溫為7.90～9.59℃，溫度較高區域集中分布在研究區北部，氣溫以弧形向兩端降低，全年氣溫相對較低。

圖2 各指標空間插值結果

3.2 各指標因子權重

運用基于云理論改進的層次分析法計算各指標對水土環境脆弱性影響的權重Wi（Exi，Eni，Hei），同時將各評價指標以期望Ex為第一排序要素、熵En為第二排序要素、超熵He為第三排序要素［18］進行層次總排序，進而得到12個評價指標對目標層的層次總排序，計算結果見表5。

表5 各評價指標權重

由表5可知：研究區區域尺度下水土環境脆弱性影響因素重要性排序為土壤鹽分＞植被覆蓋度＞土地利用類型＞地表灌水量＞地下水埋深＞地下水礦化度＞土壤電導率＞年均蒸發量＞年均降水量＞年均氣溫＞海拔＞坡度。其原因主要是：在綠洲生態系統中，土壤狀態、植被覆蓋狀態以及土地利用方式是控制水土環境演變態勢發展的關鍵性因素，對區域尺度水土環境時空分異進程的影響較大；水因素作為地表及地下溶質運移的載體，對區域水土環境影響較大；水文氣候因素通過參與區域內水循環及為水熱傳輸提供動力對區域內水土環境時空分異進程有微觀驅動作用；地形因素作為水土環境的客觀載體，在微觀尺度影響著水土環境的時空演繹態勢，對區域尺度水土環境脆弱性的影響較小。

3.3 綜合指標評價結果與分析

根據表5中評價指標權重以及景電灌區水土環境脆弱性分級標準，利用ArcGIS軟件的柵格計算模塊將各驅動要素的空間狀態進行加權疊加，得到灌區2018年的水土環境脆弱性空間分布，見圖3。通過ArcGIS分析統計功能得到各風險等級面積及占比，見表6。

圖3 景電灌區水土環境脆弱性空間分布

表6 研究區不同等級水土環境脆弱性面積統計

由圖3及表6可知：研究區水土環境脆弱性基本保持在Ⅰ～Ⅲ級，各脆弱性等級空間分布存在明顯的地區差異。Ⅰ級脆弱性主要分布在直灘鄉、紅水鎮北部局部地區以及景泰縣西南部，總面積82 594.73 hm2，面積占研究區總面積的27.4%；Ⅱ級脆弱性分布在海子灘鄉與大墩灘鄉的西北側以及四灘鄉向喜泉鎮延伸的條帶區域，總面積74 154.39 hm2，面積占比24.6%；Ⅰ、Ⅱ級脆弱性區域多為人類聚居地，隨著環保意識的增強及生態文明建設的不斷發展，植被覆蓋度及生態治理投資占比提高，土地資源抗干擾能力、自我恢復能力較強。Ⅲ級脆弱性區域主要分布在研究區西部及北部等，總面積71 742.87 hm2，面積占比23.8%。該區域受長期不合理灌溉模式影響，區域水鹽分布不平衡，同時北部存在較大面積的戈壁灘，生態環境相對脆弱。重度、極度脆弱（Ⅳ級、Ⅴ級）區域主要集中在蘆陽鎮和草窩灘鎮封閉型水文地質單元，總面積72 948.63 hm2，面積占比24.2%。從各指標對水土環境的影響來看，隨著灌溉過程的不斷推進，該區域受水文特征及地質構造影響，地下水排泄不暢，導致地下水水位逐漸升高。地下水礦化度升高，在強蒸發作用下，基于水熱傳輸引發的水鹽運移過程不斷發展，土壤鹽分驅動次生鹽漬化不斷加劇，水土環境系統功能嚴重退化。

4 結 論

針對以往水土環境脆弱性評價方法存在的不足，從土壤植被因素、水因素、地形因素以及水文氣候因素4個方面建立了干旱區人工綠洲水土環境脆弱性評價指標體系。基于云理論改進了傳統層次分析法，既摒棄了傳統層次分析法的主觀性，又很好地刻畫了各指標之間的模糊性，使得評價結果更準確。

由各指標權重排序可知，土壤鹽分、植被覆蓋度、土地利用類型及地表灌水量是區域尺度水土環境脆弱性演化的主要驅動因素。研究區水土環境脆弱性基本保持在Ⅰ～Ⅲ級，水土環境脆弱性空間分布整體表現出西低東高的空間格局。Ⅰ級脆弱性區域主要分布在直灘鄉、紅水鎮北部局部地區以及景泰縣西南部，面積占總面積的27.4%；Ⅱ級脆弱性區域集中分布在海子灘鄉與大墩灘鄉西北側以及四灘鄉向喜泉鎮延伸的條帶區域，面積占比24.6%；Ⅲ級脆弱性區域主要分布在研究區西部及北部等，面積占比23.8%；重度、極度脆弱性區域（Ⅳ級及Ⅴ級）集中分布在區域東部蘆陽鎮和草窩灘鎮的封閉型水文地質單元，面積占比24.2%。