云南省瀾滄江流域景觀生態風險評估及影響因素研究

易佳伶王晨陽劉嘉緯

(1.西南林業大學園林園藝學院，云南 昆明 650000；2.云南師范大學地理學部，云南 昆明 650224)

流域是重要的生態系統，流域內開發活動直接影響其地表景觀格局和生態系統質量。根據土地利用情況評估流域內景觀生態風險，客觀揭示區域的空間變異及生態狀況[1]，推動維護區域生態穩定與安全。景觀生態風險是指自然或人為因素影響下，某區域內景觀格局與生態過程相互作用可能產生的不利后果；其評價依托景觀生態學的生態過程與空間格局耦合關聯視角，注重風險的時空異質性和尺度效應，致力于實現多源風險的綜合表征及其空間可視化[2]。作為國土資源空間優化配置與生態資源管理決策設計的綜合手段，為區域生態安全定量化評估提供了新思路[3]。1990年，USEPA(美國國家環保署)首次提出“生態風險”概念，并構建生態風險評估框架[4]；Kapustka等[5]從景觀生態角度做生態風險評價研究，形成景觀生態風險評價理論研究的雛形，且研究中將管控策略納入參考；Hayes等[6]通過對華盛頓近海岸進行景觀生態風險評估，將評估過程和結果與土地、社會交通、人為干擾活動等要素結合起來，探討影響風險變化的因素。我國對該領域研究起步略晚，早期研究領域較為廣泛；研究區域多在于各級流域[7]、自然保護區[8]等生態安全敏感地區，研究內容包括評估體系[2]、時空分異[9]、驅動力[10]等。大量研究表明，景觀生態風險分布與變化，受社會經濟活動影響頗為顯著，如何在維持區域生態安全的前提下進行區域開發是區域發展所要解決的重要問題。

云南省瀾滄江流域是云南省重要的生態功能區，也是云南省面向南亞東南亞開放的前沿地區，隨著該地區城市化進程的加快和產業經濟的發展，人為因素對生態環境的干擾不斷增加，生態安全風險凸顯。本文在流域開發和經濟建設背景下進行景觀生態風險評估，深入分析景觀生態風險演變與影響因素，探討地區開發活動對景觀生態風險轉移的作用程度，能夠有效監測經濟開發背景下的環境動態；結合發展要求和生態安全變化特點提出基于經濟建設和景觀生態協調發展的對策，對于促進區域生態環境與社會經濟可持續發展，有重要的現實意義。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

研究區為瀾滄江流域云南省境內區域，區域內河流長約1247km，E98°45′～101°40′，N21°10′～29°2′，經過7個州市、40個縣級單位，總面積約8.8346萬km2。研究區南北向縱向分布，依次跨越北熱帶、南亞熱帶、中亞熱帶、北亞熱帶、暖溫帶、溫帶和寒溫帶等7個氣候帶[1]。地勢南低北高，海拔差距大，區域內呈現出冰川、峽谷、山地、丘陵和平原等多種類型的地貌特征，多元化的地表形態影響下形成了結構復雜的土地利用與覆蓋現狀，見圖1。隨著近年來的開發建設，流域內土地覆蓋情況有了明顯轉變，其景觀生態環境變化受社會關系影響的程度也進一步加深。

1.2 數據來源

本文所用數據包括2010年、2015年、2020年3期基于Landsat遙感影像處理的云南省瀾滄江流域土地利用數據(精度30m)，來源于中國科學院資源環境科學與數據處理中心，中國多時期土地利用遙感監測數據集(CNLUCC)。參照中國多時期土地利用遙感監測數據集關于我國劃分土地類型的分類系統，將研究區土地利用數據重分類，歸納為6個一級分類：林地、草地、耕地、水域、建設用地和未利用土地。年降水量、年平均氣溫、日照時數數據源于中國科學院資源環境科學與數據處理中心，精度30m；2020年中國公里網格GDP數據，由國家科技基礎條件平臺——國家地球系統科學數據中心提供和下載；人口密度數據源于LandScan人口數據集，由East View Cartographic、美國能源部橡樹嶺國家實驗室提供。2020年云南省高程及坡度數據，來源于日本對地觀測軌道衛星(ALOS)，精度12.5m，重采樣為30m×30m像素。

2 研究方法

2.1 景觀生態風險指數

景觀格局是土地利用最直觀的表現，其變化可以對流域景觀生態風險產生直接影響，依據景觀格局指數評估流域內景觀生態風險，可以有效分析和反映出流域內生態系統質量和生態環境的變化。基于ArcGIS軟件空間數據處理技術，結合研究區現狀，選取10000×10000尺度單元創建漁網并篩選有效單元，將云南瀾滄江流域劃分為885個景觀生態風險評價單元，見圖2，表示為x。參考現有對景觀生態風險評估研究，計算景觀格局指數，構建流域景觀生態風險評價模型，得出云南省瀾滄江流域各評價單元對應的景觀生態風險值。

(1)

式中，ERIx表示評價單元x的景觀生態風險指數；Ax是評價單元x的面積；Axi是評價單元x中景觀類型i的面積；Si為評價單元x中景觀類型i的景觀損失度。

2.1.1 景觀損失度

景觀損失度表示某種景觀類型，受到由自然或人為等活動影響后，其對應生態系統所受到的損失程度。計算公式：

Si=Gi×Vi

(2)

式中，Si表示景觀i的景觀損失度；Gi是景觀i的景觀干擾度；Vi是景觀i的景觀脆弱度。

2.1.2 景觀干擾度

景觀干擾度表示某類景觀受到人類和自然活動影響所造成的干擾程度，通過景觀破碎度、分離度和分維數構建。計算公式：

Gi=aEi+bDi+cBi

(3)

式中，Gi是i類景觀的景觀干擾度指數；Ei是i類景觀的景觀破碎度；Di是i類景觀的景觀分離度；Bi是i類景觀的景觀分維數；a、b、c為相應指數的權重，且a+b+c=1[11]，結合潘竟虎等[12]、鞏杰等[11]相關研究，權重賦值a=0.5，b=0.3，c=0.2。

2.1.2.1 景觀破碎度

景觀破碎度表示景觀類型在自然或人為干擾的活動下，由單一連續的整體趨向于復雜不連續的斑塊的過程[13]。計算公式：

(4)

式中，ni是i類景觀的斑塊數量；Ai是i類景觀所占面積。

2.1.2.2 景觀分離度

景觀分離度是景觀類型i的斑塊，表現在空間上的離散程度。計算公式：

(5)

式中，ni是i類景觀的斑塊數量，Ai是i類景觀所占面積；A是各類景觀面積之和。

2.1.2.3 景觀分維數

景觀分維數是對景觀受到風險源的干擾后其形態變化程度的表述，能夠反映人類活動對景觀的影響程度[12]。計算公式：

(6)

式中，Ai是i類景觀類型所占面積；Pi是i類景觀類型的周長。

2.1.3 景觀脆弱度

景觀脆弱度指各類景觀類型抵抗外界干擾的能力和對外界變化的敏感程度[14]，可表示各景觀類型對應生態系統的易受損性，包括該生態系統受人為活動和自然環境變化干擾所產生受損程度，表示為Vi。景觀脆弱度指數越大，說明該景觀抵御外界干擾的能力越低，生態系統越脆弱，越容易受損；反之，景觀脆弱度指數越小，表明該景觀類型及對應的生態系統越穩定[12]。現有研究中，主要通過專家打分法對景觀脆弱度進行賦值處理。參考潘竟虎等[12]、陳鵬等[14]對景觀脆弱度指數的評估，對研究區各類景觀進行加權：建設用地1，林地2，草地3，耕地4，水域5，未利用地6。歸一化處理上述值，得到各類景觀的脆弱度指數：建設用地0.0227，林地0.0454，草地0.0682，耕地0.0909，水域0.1136，未利用地0.1364。

2.2 地理探測器

地理探測器是探測空間分異性以及揭示其驅動力的一組統計學方法，思想核心是當某個自變量對某個因變量有重要影響時，自變量和因變量的空間分布應該具有相似性[15]。區別于其他方法基于線性關系的分析，地理探測器更側重在基于空間分層特征來探究對于空間各變量因子之間的關系，能夠實際反映各因子對景觀生態風險的影響程度。包括分異及因子，交互作用，風險區，生態探測器。本文分析各因子與景觀生態風險的影響關系，采用分異及因子探測器。

(7)

式中，q為景觀生態風險受某因子變量影響的解釋力系數；S是全域的評價單元數；Si是第i個評價單元；H為影響因子的類別數量；Ri2和R2是第i個評價單元和全域景觀生態風險值的方差。

以前期景觀生態風險評估建立的網格劃分單元，選擇人口密度、氣象因素(年降水量、年平均氣溫、日照時數)、土地利用狀況、地區生產總值、高程及坡度作為影響因子，進行分單元統計，得出各因子所在單元中的解釋力系數，分析各類影響因子對景觀生態風險的影響力。

3 結果與分析

3.1 景觀生態風險評價

經上述模型對各評價單元計算得出各單元景觀生態風險指數，得出3期云南省瀾滄江流域景觀生態風險水平，按自然斷點法，將景觀生態風險劃分為高、較高、中等、較低、低生態風險區5個區間，得出研究區所選各年份景觀生態風險分布圖，見圖3。

2010年景觀生態風險指數取值區間在0.1436～1.0974，平均值為0.6179；2015年景觀生態風險指數取值區間在0.1010～1.1168，平均值為0.6261；2020年景觀生態風險指數取值區間在0.1450～1.0720，平均值為0.6265。從數值上可以看出，2010—2020年研究區整體上景觀生態風險水平在逐步提升。從空間分布情況來看，高風險、較高風險區域主要集中在流域中部和南部，在空間上表現出一定的連續性；中、低風險區域主要集中在研究區北部、西南部和東南部，空間上表現出割裂狀態。

圖3 云南省瀾滄江流域景觀生態風險水平分布圖

以云南瀾滄江流域景觀生態風險各等級面積數據為基礎，建立空間風險區面積變化轉移矩陣，利用ArcGIS軟件計算和插值處理，對研究區在2個時間區間內，各等級風險區面積相互變化情況進行轉移分析，如表1、表2、圖4、圖5所示。

2010—2015年相鄰風險區之間的轉移變化明顯。其中，由中風險區轉入較低風險區面積最大，占到該時間段風險區域總轉移量的19.14%。在此階段，由中等風險區向兩極發展趨勢明顯，總體表現為高等級風險區面積上升，景觀生態風險提高，生態質量與景觀生態環境趨于惡化。2015—2020年由中風險區域轉入較高風險區域面積最大，占該期間生態風險轉移總量的30.01%，轉移偏向性顯著，以低等級向高等級的生態風險轉入為主導，景觀生態風險繼續提高。

從2個階段風險轉移空間分布來看，2010—2015年多在邊界基礎上出現了多處孤立的轉移斑塊，變動較為活躍，雖然整體生態風險提升，仍有局部改善，可推測區域內有單元范圍的改善性或干擾性活動，呈現出小區域生態環境變化形成的轉移斑塊。2015—2020年，風險轉移多發生在各風險區域周邊交界地帶，轉移趨勢較平穩，但是偏向性明確，推測為受到相關地方大范圍的人為活動或自然變化影響導致的生態環境變化。

表1 2010—2020年各級景觀生態風險區面積與變化

表2 2010—2020年景觀生態風險區面積轉移矩陣

圖4 2010—2015年景觀生態風險轉移分析圖

圖5 2015—2020年景觀生態風險轉移分析圖

3.2 影響因子分析

通過探測分析得出各類因子變量在各評價單元中關于景觀生態風險的解釋力，并計算各因子影響系數在流域內作用于景觀生態風險的平均值，見圖6。各類因子變量對景觀生態風險解釋力分別為年平均氣溫(3.8)>坡向(3.0)>年降水量(2.8)>坡度(2.7)>年均日照(2.6)>高程(2.3)>土地利用(2.1)>人口密度(1.1)>GDP(1.0)。研究區景觀生態風險水平是由多因素共同影響下形成，氣候和地形因子表現出較高的解釋力，土地利用情況和人口分布及GDP水平也產生了一定的影響。在地形地貌和氣候條件等自然因素影響下，在流域空間形成不同質量的各類生態系統，呈現出基本的景觀生態風險分布狀況。社會經濟活動對自然資源和自然環境進行開發利用，改變自然因素下形成的景觀生態環境分布形態及生態功能，減緩或加速生態環境的變化，推動景觀生態風險變化。各因子變量在各評價單元景觀生態風險的解釋力各異：在低等級生態風險區域評價單元中，自然因素的主導性更為明顯，而在高等級生態風險區域，社會經濟活動影響因素則更占據主導地位。

圖6 各變量解釋力系數

表3 云南省瀾滄江流域土地利用變化

圖7 2010—2015年云南省瀾滄江流域土地利用轉移

圖8 2015—2020年云南省瀾滄江流域土地利用轉移

3.2.1 自然因素的影響

在地形地貌和氣候條件等自然因素影響下，流域空間表現出相應的自然環境特征，從而形成不同質量的各類生態系統，呈現出基本的景觀生態風險分布狀況。地形、海拔因素和氣候類型能夠很大程度上決定區域地貌環境，引導形成不同的生態系統，對應環境下景觀生態風險受不同景觀類型影響也有所差異，如研究區北部高原地區氣候干燥，氣溫低，河流湖泊破碎化程度更高，物種多樣性偏低，其景觀生態脆弱性、生態敏感性較高，相應的景觀生態風險也相對較高；中部自然氣候涼爽溫和，保留了大面積溫帶植被覆蓋地貌，少有極端天氣出現，表現出穩定的生態平衡狀態，南部溫暖濕潤的低海拔環境下，植被、水域連續性高，生態環境較為穩定，抗干擾能力較強，一定程度上降低了景觀生態風險水平。另外，自然因素也影響著生態環境的開發進度，如坡度過大情況下，開發難度大、成本高，從而較少受到社會開發的干擾和影響，有效保護其地表生態環境，風險低；反之坡度較緩地區更易受到人為干擾，破壞景觀結構穩定性，促使景觀生態風險提升。

3.2.2 社會經濟因素的影響

結合研究區土地利用變化情況，見表3、圖7、圖8，及各地區建設發展資料分析可知，土地利用轉移變化活躍的區域，景觀生態風險轉移情況較大，對應行政區社會經濟開發活動較多，其影響尤其表現為向高生態風險區域的轉移。景觀生態風險空間轉移分析得知，研究期間內，向高等級生態風險區轉移較多的斑塊主要集中在普洱市、臨滄市、大理白族自治州以及西雙版納傣族自治州。

研究期間，普洱市中部地區轉入高生態風險區域面積最多，集中在景谷傣族彝族自治縣、瀾滄縣、寧洱哈尼族彝族自治縣、思茅區一帶。普洱市為加快國內外聯通，啟動了多項重大基礎設施建設，實施道路建設，瀾滄機場、思茅機場遷建、大中型水電站和思茅港口等建設項目。大規模的建設工程明顯改變了土地覆蓋狀況，進而改變了原有的生態群落及分布狀況；數據顯示，此期間該區域交通流量大幅提升，對空氣質量影響頗深；上述因素都對景觀生態風險提升造成了影響。另外，寧洱哈尼族彝族自治縣與思茅區一體化建設、景谷傣族彝族自治縣和瀾滄縣建設次區域中心城市，由此開展的大規模建設使得城市快速擴張，對生態環境產生較大干擾，促使景觀生態風險上升。

臨滄市高生態風險區大面積分布，景觀生態風險水平表現出明顯的生態劣勢，并有較大面積的斑塊在研究期間轉入較高、高生態風險區，集中在鳳慶縣、臨翔區、云縣等地。墨江至臨滄公路建設，鳳慶縣、云縣、臨翔區、雙江縣經濟走廊沿線開展礦業、水電、加工業、服務業等方面的各類建設工作，人為活動對土地覆蓋情況改變較多，且多表現為林、草地轉為建設和其他用地，加之自然生態環境敏感與災害破壞，加速了部分斑塊向高生態風險轉移的進程。

大理白族自治州整體生態風險水平較低，而東部以洱海為中心的地區卻明顯呈現出高、較高景觀生態風險分布狀態，與其周圍良好的生態分布區域差異較大，并且持續向高等級風險轉變，轉入高風險區的斑塊主要分布在洱源縣、劍川縣、大理市，多圍繞洱海分布。以上區域由于工業園區、交通設施建設和旅游業發展，土地覆被短時間內改變，環境承載容量快速提升，高度開發活動嚴重干擾所在區域生態系統，破壞生態循環及功能，使得該區域景觀生態風險水平激增，而其他區域則維持著原有的生態條件穩步發展，形成鮮明對比。

西雙版納州景觀生態風險向高風險區轉移斑塊相對較少，集中在勐海縣，景洪市也有部分斑塊分布。基礎設施和城市建設使得土地覆蓋情況發生改變，建設用地增多，生態服務需求量增加，一定程度上導致其生態環境惡化。

以上對各地區景觀風險分布和轉移的分析表明，在高生態風險分布地區和向高風險轉移的地區中，自然因素雖對當地生態系統存在部分負面影響力，而人為活動的干預卻大幅度提升了其生態環境轉變、惡化進程，促進了高生態風險區域的擴散。

4 結論與討論

4.1 結論

本文通過構建景觀生態風險評價模型，計算云南省瀾滄江流域2010—2020年景觀生態風險指數，分析其生態風險水平的空間分布特征和轉移情況，并結合研究區的實際情況，進一步探討自然與社會因素對研究區景觀生態風險轉移現象與現狀的影響。

研究期間，云南省瀾滄江流域景觀生態風險值兩極差距較大，生態低風險區域與高風險區域分布各半。高等級風險區分布以中部至南部居多，臨滄市分布最多，普洱市、西雙版納傣族自治州、迪慶藏族自治州次之。從生態風險區各類變化動態來看，景觀生態風險呈遞增態勢，且高、較高生態風險區不斷擴張，生態質量有惡化趨勢。2010—2015年，向劣勢風險區和優勢風險區轉移量相當，在高生態風險區域擴散的同時，也存在生態恢復區域的增加；2015—2020年，風險轉移呈現單向的向高級別風險轉移，景觀生態恢復滯后。

景觀生態風險水平影響因素可從2個方面解讀。從相對靜態地角度來看，景觀生態風險分布現狀形成過程中，景觀生態風險變化受地形、氣候等自然因素的影響占主導地位，人為開發利用造成的社會經濟活動相對在次要地位；在部分高風險區域內，社會影響因素占比有所上漲。從景觀生態風險轉移的動態角度來看，社會影響因素的推動作用更為顯著，在高生態風險區擴張地帶對照發現，有較為活躍的土地利用轉移變化，產生明顯的生態負面化影響。轉入高等級風險區的斑塊主要分布在普洱市、臨滄市，在大理白族自治州和西雙版納傣族自治州也有較多分布。此類斑塊對應地區都展開了大規模的建設和開發工程項目，在短時間內大面積更改土地利用方式，引起景觀類型的覆被變化，導致高風險區域大面積擴散，景觀生態風險提升。

4.2 討論

云南省瀾滄江流域是云南省景觀生態建設和修復保護的重點區域，也是國土開發和經濟發展主要的南北軸線，兼顧生態與經濟兩大建設性任務。研究區近年來生態風險指數上升，生態環境受干擾破壞明顯。在社會經濟發展過程中，應有控制地降低人為干擾對環境的負面影響，加強規劃與管理。

北部區域受屬于高原地區，人類活動少，生態風險轉移不顯著，應結合自然條件，保護生態良好區域，做好自然災害防治工作，針對高原氣候及地形條件進行低強度建設。流域中部的大理白族自治州、保山市有較大面積生態良好地帶，生態系統結構較為穩定，能向人類活動提供較優質的生態服務，可進行基于環境承載能力的逐級開發；該范圍內向生態高風險區變化的地區對應城市重點開發區域，應進行生態修復和控制性的建設，減少大規模開發。臨滄市生態狀況最為嚴峻，且不斷惡化，除了自然災害之外，受經濟建設活動及其他社會因素影響較多，應嚴格審查當前建設項目，切實提出針對性、控制性的生態修復及保護政策，以必要的人為控制和針對性措施應對自然災害、邊境影響等，重點把控社會因素對自然環境的影響，完善災后重建工作，以減輕生態壓力。以西雙版納傣族自治州為主的流域南部地區生態風險等級呈板塊化鑲嵌分布，可以對不同生態條件下的區域進行逐級開發和逐級保護并行措施。在大力發展旅游等第三產業的同時，注重生態保護；在適應和擴展地區生態環境承載能力條件下，將產業發展融入生態系統服務過程，發展特色生態旅游，落實生態旅游改革和發展建設。