基于ERA 和MCR 模型的生態安全格局構建
——以陜西沿黃地區為例

劉瑞寬,楊林朋,李同昇*,朱炳臣,李炬霖 (.西北大學城市與環境學院,陜西 西安 7027；2.西北大學,陜西省情研究院,陜西 西安 7027)

在快速的城鎮化進程中,土地利用方式發生了巨大的變化,隨之而來的人為干擾與自然災害深刻影響生態系統的結構、功能和格局,對區域生態安全和景觀格局的脅迫作用不可小覷[1],諸如生境斑塊的破碎化、島嶼化,生物遷徙的廊道被阻礙、侵占等生態系統問題,使城鄉環境的可持續發展受到負面影響[2].陜西沿黃地區地處西北干旱半干旱地區,生態系統脆弱,綜合評價生態風險等級并構建生態安全格局有利于增強該區域抵御生態風險能力,與促進黃河流域生態環境保護和高質量發展戰略相得益彰.

生態風險(ER)[3],包括生態系統內部某種因素或整體的健康、生產力、遺傳結構、經濟價值和美學價值的減少[4],具有不確定性、危害性、客觀性、復雜性、動態性等特點[5].針對生態風險評價(ERA),目前已有較為成熟的研究方法,如因果分析法、生態等級風險評價法、相對風險評價模型、景觀分析法等,相關概念包括風險源、受體、生態終點[6].近年來,生態風險評價在學術界的熱度不斷升高,研究領域擴展到海岸生態系統、水域、流域等,評價指標體系從單一因子轉向多因子[7].區域生態風險評價有助于維系生態系統完整性和健康,為構建生態安全格局提供支持.

生態安全格局是溝通生態系統保護和人類社會發展的橋梁,對維持生態源、生態廊道、生態節點等生態過程具有重要作用[8].其構建過程需綜合考慮生態過程和景觀模式之間的相互作用[9],形態學空間格局分析(MSPA)、最小累計阻力模型(MCR)及重力模型是較為常見的方法[10-11],“識別生態源地—構建綜合阻力面—提取生態廊道”已成為構建生態安全格局的經典范式[12].已有研究直接將自然保護區、森林公園等視為生態源地[13],或采用指標體系測算[14],亦或通過MSPA[11]與景觀連通性指數相結合[15];基于動物的遷移特性[16]、土地利用類型、人類活動和需求等因素構建阻力面[17];利用MCR 模型、電路理論模型、圖論法等[18]識別生態廊道.隨著研究的深入,生態紅線[19]、生態風險[20]等成為學者們關注的話題,基于供需視角[21],對生態系統服務體系、生境質量進行測算[22]之后完成生態安全格局的構建評價與優化[23].已有研究青睞于以不同尺度的行政區[14,24-25]或流域[26-28]為研究單元.近年來,三峽庫區[29]、雄安新區[30]、城市群[17]也成為生態安全研究的重要區域.結合黃河流域高質量發展需求,學術界對寧夏沿黃城鎮帶[31]、黃河流域甘肅段[21]、陜西段[32]生態環境問題的關注度增加.

目前,已有研究多基于景觀格局指數評價區域生態風險,在一定程度上忽視了區域內自然和人為風險源帶來的影響,且對區域內長時間序列的景觀格局演變特征關注不足.陜西沿黃地區處于黃河流域關鍵地段,綜合評價其生態風險對于了解區域內生態環境狀況,改善人地關系至關重要[3],構建合理的生態安全格局是增強區域生境斑塊聯系和保護生物多樣性的有效舉措,也是協調區域生態保護與社會經濟發展的關系.

本研究以陜西沿黃地區為案例區,基于該區域自然和人文特征,對已有生態風險指標進行修正,從生態本底和人為擾動兩方面構建包含自然災害風險源和人為擾動風險源的指標體系,評估研究區生態風險等級;其次結合“源地—阻力面—廊道”的研究范式,利用MSPA 模型剖析2000 年?2010 年和2020 年3 個時期景觀格局變化特征,綜合考慮生態斑塊面積和連通性,識別出生態質量好、連通性較高的斑塊作為生態源地,通過MCR 模型構建綜合阻力面,通過重力模型提取重要廊道;最后,基于圖論法對生態安全格局進行定量評價,結合生態風險評價結果和生態安全格局對陜西沿黃地區提出針對性的區域生態保護對策和建議.通過探討沿黃地區的生態風險和生態安全格局,豐富區域生態保護的研究成果,為黃河流域生態保護和高質量發展提供支撐.

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

陜西沿黃地區沿黃河干流分布,南北跨度大,南北長828.5km,包括13 個縣(市),沿黃觀光公路和高速公路將其南北貫通.總面積2.98 萬km2(圖1),占陜西省黃河流域面積的20.83%,是陜西省黃河流域生態治理的主戰場,也是脫貧攻堅的重點區域.該區域地質條件復雜、生態類型多樣、文化旅游資源豐富、生產生活活動密集;粗放的礦產資源開采方式使研究區出現采空區塌陷、河流季節性斷流等較為突出的生態問題,生態環境脆弱且敏感[33-34].陜西沿黃地區依托沿黃觀光公路和黃河西岸生態恢復治理工程建設,積極打造集生態文明、特色城鎮化、文化旅游、區域合作為一體的沿黃生態城鎮帶,而沿黃城鎮帶的建設勢必會對生態環境造成影響.因此,評估陜西沿黃地區生態風險等級,構建生態安全格局,修復與提升沿線生態環境質量,對黃河流域生態保護和高質量發展具有支持作用,推進區域協調發展是亟需關注的重要命題.

圖1 研究區域Fig.1 Study area

1.2 數據來源

本研究所用數據包括氣象數據、社會經濟數據、PM2.5數據、路網數據、DEM 數據、NDVI 數據和土地利用數據.氣象數據由相關評價因子計算得出,PM2.5數據來源于國家青藏高原科學數據中心(https://data.tpdc.ac.cn),路網數據源自OSM (https://www.openstreetmap.org);DEM 數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(https://www.gscloud.cn);坡度數據由DEM 數據生成;人口密度、GDP 密度和NDVI 數據來源于資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/),土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.geodata.cn);底圖和水系數據來源于天地圖(https://www.tianditu.gov.cn/).

1.3 研究方法

1.3.1 生態風險評價 風險源是指可能對生態系統造成不利影響的一種或多種風險來源,包括自然災害和人類活動兩大類[3].參考已有研究[4],結合陜西沿黃地區自然本底和人類活動兩方面,選取干旱、暴雨、洪水、水土流失、土地荒漠化、土壤鹽漬化共6 個因素為自然災害風險源的代表性指標.該區域是陜西省沿黃城鎮經濟帶建設的重要區域,因而人類活動風險源選取環境污染、人口因素和經濟因素3 大類,包括PM2.5、人口密度和GDP 密度3 個代表性指標,計算公式和評價因子如表1 所示.

表1 生態風險評價指標體系Table 1 Ecological risk assessment index system

1.3.2 MSPA 模型與景觀連通性 MSPA 模型是以土地利用類型數據為基礎,基于空間形態和連通性角度,從像元層面識別研究區重要的生境斑塊和廊道等重要區域,該模型強調結構之間的聯系,將基礎數據重新分類為前景和背景二值數據,采用系列的圖像處理方法將前景按照形態分為互不重疊的7 大類,從而提升生態源地選取的科學性和客觀性[13,35].經過多種方法模擬實驗對比分析發現,MSPA 模型更適合陜西沿黃地區景觀破碎、生態源地較為分散的研究.因此,通過MSPA 模型識別出7 類景觀(表2).

表2 基于MSPA 的景觀類型及生態學含義Table 2 Landscape types and ecological implications based on MSPA

景觀連通度指數對于衡量斑塊間連接程度、物質能量交換和物種遷移具有重要參考價值[36].根據研究區內生態源地分布情況以及生物多樣性現狀,設置連接性閾值和連通概率,識別出連通性較高的斑塊.基于MSPA 分析結果,計算景觀連通度,測度研究區內生態斑塊的連通性水平,相關指數包括PC、IIC、DPC,分別代表可能連通性指數、整體連通性指數和斑塊重要性指數.公式如下:

式中:i≠j;n為生態斑塊數量;ai和aj分別表示斑塊i和j的面積;nlij表示斑塊i和j之間的連接數;A 代表景觀總面積;表示斑塊i和j之間所有路徑的最大乘積概率擴散的最大可能性.PC 和IIC 取值范圍均為[0,1],越接近于1,斑塊之間的連通性越高.removePC表示斑塊剔除后剩余斑塊的整體連通性指數.dPC通過PC 的變化衡量各斑塊的重要程度.

1.3.3 綜合阻力面構建 綜合阻力是指物種在遷移過程中受到各類景觀阻力大小的程度[10].景觀阻力面的設置受自然要素、環境變遷以及人類活動等多因素的影響.參考已有文獻和研究區實際情況,篩選出地形、地貌等自然要素及交通道路等人類活動要素構建阻力面.其中,自然要素主要有高程、坡度、土地利用類型、距河流距離和NDVI 指數,人類活動因素主要包括距主干道距離、距高速公路距離.根據熵權法和專家打分法賦阻力等級值[36-38],各阻力因子阻力分值為1,3,5,7,9,阻力值越大代表等級越高,詳見表3.

表3 不同類型的景觀阻力值及權重Table 3 Different types of landscape resistance values and weights

1.3.4 MCR 模型與重力模型 生態廊道,又稱生物廊道,在生態環境中呈線狀或帶狀分布,為物種的棲息、遷徙和交換提供重要通道.本文利用MCR 模型計算物種從源斑塊遷移至目標斑塊的最小累積成本路徑,以反應物種遷徙過程中需要消耗的成本,從而得知物種從源地遷徙到目的地的可能性.相較于傳統的數學模型,最小累計阻力模型能夠以快捷的方式提取最優生態廊道,量化生物潛在運動趨勢與景觀格局變化之間的關系.公式如下:

式中:MCR 表示物種從生態源地到另一生態源地的最小累積成本;函數f反映最小累計阻力模型與變量;Dij表示物種從源點i到源點j的距離;Ri表示景觀i阻力值.

本文根據重力值判斷生態廊道的重要性程度.重力值越大代表生態源地間的相互作用力越大,進而表示生態廊道越重要,公式如下:

式中:Gij代表源點i和j之間的相互作用力,即i-j廊道的重力值;Ni和Nj分別表示生態源斑塊i和j的權重值,由不同斑塊的阻力值(Pi、Pj)及面積(Si、Sj)獲取;Dij是從點i到j潛在廊道標準化累積阻力;Lij表示生態源斑塊i到j潛在廊道的累積阻力值,Lmax表示生態廊道中的最大累積阻力值.

1.3.5 圖論法 參考已有研究[39],將廊道與廊道之間的交點視作生態節點.基于圖論法評價生態網絡結構[18].利用網絡閉合度、線點率、網絡連接度指數定量分析網絡結構的閉合、復雜和連通程度[40].計算公式如下:

式中:L表示廊道數量;V表示節點數量;指數值域為[0,1],值越接近于1,網絡中閉合環路越多;指數值域[0,3],值越接近于3,網絡結構越復雜;指數值域[0,1],值越接近于1,網絡連通率越高.

2 結果與分析

2.1 生態風險等級評價

將生態風險源等權疊加得出綜合生態風險評價結果,并通過自然間斷點法將結果劃分為低?中、高3 個等級.由圖2 可知,陜西沿黃地區生態風險存在顯著的空間差異,低風險區主要分布在研究區北部和南部,該區域地形起伏度相對較小,植被覆蓋率較高,受人口和經濟因素干擾的影響較小,因而生態風險值較低.高風險區主要分布在研究區中部,該區域地形起伏度和坡度較大,且受到人為活動干擾較大,水土流失嚴重,生態風險較高.

圖2 綜合生態風險等級Fig.2 Ranking of integrated ecological risks

2.2 生態安全格局構建

2.2.1 重要生態源地識別 基于土地利用數據,將林地、灌叢、草地和水域等生態服務價值較高的景觀作為生態用地,其他用地類型為非生態用地.在Guidos Toolbox 中,將生態用地設置為前景,賦值為2,非生態用地設為背景,并賦值為1,將其轉化為TIFF 格式的二值柵格數據.根據MSPA 分析,將Edge width 為2(代表邊緣距離為60m)[15].

分別對2000,2010 和2020 年的土地利用數據進行景觀類型識別,并對7 類景觀面積與比例進行統計(表4,圖3).結合圖3 與表4 發現,經過20a 的發展,研究區生態源地面積明顯增多,核心區面積占比由22.40%增至36.44%,但碎片化特征依然顯著.與2000年對比,2020 年橋接區面積有所下降,占比由64.74%降到47.07%,考慮是受到建設用地增加、修建交通線路等人類活動影響,降低了研究區內部連通可能性.盡管邊緣區占比由5.44%增至8.72%,孔隙占比由0.70%增至1.68%,但面積相對較小,表明核心區斑塊的穩定性依舊較差,對外界的抗干擾能力較低.環道為物種遷移提供可選擇的捷徑,占比由1.42%增至3.30%,在研究區內面積較小,導致物種進行遷移活動時的能量消耗較大.孤島是景觀中孤立的生境斑塊,占比由2.06%減至0.89%能夠為物種遷徙提供踏腳石作用,零星分布于研究區內,面積占比較小,且近20a 來逐漸減少,對生物遷徙和生態保護產生不利影響.支線在研究區內面積占比較小,占比由3.24%減至1.88%,進一步表明核心區與外界能量交換容易受到干擾.

表4 景觀類型分類統計Table 4 Classification statistics of landscape types

圖3 基于MSPA 的景觀分類Fig.3 Landscape classification based on MSPA

為更好的探討研究區生態安全網絡,對2020 年生態源地深入分析,由于研究區內生態源地面積差異較大,且破碎化特征極為突出,因而按照面積由大到小排序,選取排名前30 的核心區斑塊計算連通性,使用Conefor 2.6 進行多次模擬實驗,在連通閾值為2km,連通概率為0.5 的情況下,識別出的重要生態源地最符合研究區的景觀特征.根據計算結果,將dpc>0.1 確定為重要生態源地,22 個重要生態源地總面積為4655.73km2(圖4).對生態源地進行分級,其中共有5 個一級生態源地(dPC>10),6 個二級生態源地(10>dPC>1),11 個三級生態源地(1>dPC>0.1).重要生態源地相對集中在研究區的北部、中部、南部,與陜西省政府頒布的《陜西省沿黃地區規劃(2015-2030年)》提出的“一帶三區多廊”生態安全格局一致性較高.研究區內,河流是主要的生態廊道,防風固沙林區及兩個生態屏障區在空間分布與重要生態源地基本一致,重要生態源地涵蓋了森林公園、生態保護區及合陽黃河濕地等大型水體.在延安北部和渭南由于受人類活動影響較大,耕地面積大,生態面積較小且各源地之間連通性較差,不利于物種遷徙和生態多樣性保護.亟需構建以黃河干流為主體,以重要生態源地和水體為核心,且能夠促進物種遷徙的生態安全格局.

圖4 生態源地空間分布Fig.4 Spatial distribution of ecological sources

2.2.2 綜合阻力值分析 基于上述7 類生態阻力因子及權重值,得到研究區各類因子阻力值及生態格局(圖5),各生態因子阻力等級面積占比如表5 所示.其中,DEM、坡度、NDVI 阻力值的中高值居多,考慮研究區地形、地貌特征是導致DEM 和坡度阻力值高的原因;研究區植被覆蓋率低,因而NDVI 指數阻力值較高;研究區內河流眾多,因而距河流距離的阻力值較低,黃河干流、支流沿線阻力較小,便于構建河流及周邊濕地、綠地為主體的廊道;當前,研究區內路網密度尚且不大,因而距主干道和高速公路距離的阻力值較小;在近年來退耕還林、防風固沙等政策的影響下,研究區內土地類型發生明顯轉變,林地草地面積增長,因而該因子阻力值相對較低.綜合來看,研究區阻力值的高低主要受自然因素影響,人類的生產與開發等活動在一定程度上降低了生態源地之間的互通程度.研究區北部綜合阻力值較高,南部較低,高值區和低值區連通過度區較少,不利于生態風險的疏散,陜西沿黃地區的重要生態源地在南北方向呈現斷裂式分布,這將會導致研究區內生態服務流通不暢.

表5 各生態因子阻力等級面積占比(%)Table 5 Area proportion of resistance levels of each ecological factor(%)

圖5 各因子阻力值及綜合阻力面構建Fig.5 Resistance value of each factor and construction of integrated resistance surface

2.2.3 生態廊道分布特征 生態廊道為生物物種提供生存、遷徙擴散的可能路徑,與生態源地共同構成生態安全格局[41].根據以上研究結果,剔除重復廊道后,最終生成225條生態廊道,將重力閾值設為500,共篩選出 53 條廊道作為重要廊道,總長度為2164.69km.根據重力模型,將生態廊道劃分為3 個等級,如圖6(b)所示.

圖6 生態廊道提取及等級劃分Fig.6 Extraction and classification of ecological corridors

其中一級廊道13 條(重力值大于2000),二級廊道18 條(重力值大于1000),三級廊道22 條(重力值大于500).由圖6 可知,生態廊道呈現為較為密集的網狀.黃河干流與眾多黃河支流是物種遷徙擴散重要的生態廊道,在研究區北部神木的臭柏自然保護區、紅堿淖自然保護區,中部的延安黃龍山褐馬雞自然保護區以及南部的合陽黃河濕地等重要生態源地之間連通性較好,形成關鍵生態廊道,為物種遷徙提供路徑.榆林南部、延安北部和合陽縣、大荔縣生態源地之間的相互作用明顯較低,該區域受自然因素和人類活動雙重影響,耕地面積較大,綜合阻力值較大,同時也是生態風險高值區,不利于生態廊道的形成.河流是天然廊道,應加強對黃河干流、支流的保護以及兩邊重要生態源地的建設.

2.3 生態安全格局評價及優化

2.3.1 格局評價 生態節點一般是廊道功能的最薄弱處,為物種遷徙提供跳板和轉折點.根據已有研究[39],將廊道的交點視為生態節點,由研究區內53 條重要生態廊道,43 個生態節點計算可知,=0.14,=1.17,=0.41.結合圖7(a)可以看出,生態節點多分布于研究區北部,如神木市,生態網絡在北部閉合環路較多,該范圍內生態風險較低,內部物質、能量流動相較于南部更為通暢.佳縣、綏德縣和吳堡縣生態源地較少,生態風險較高,研究區生態源地南北連通性較差.每一生態節點連接廊道數量較少,網絡結構相對簡單,現有生態安全格局連通程度較低.

圖7 優化的生態安全格局Fig.7 Optimized ecological security pattern

2.3.2 優化建議 在促進陜西沿黃地區高質量發展時,應當充分尊重生態本底,重視沿線生態保護與修復,提升水土保持、維護生物多樣性等重要的生態功能;加強黃河沿岸與沿黃觀光公路的生態涵養,保護黃河支流及沿岸綠地構成的生態廊道,修復與恢復重要濕地,因地制宜推進小流域綜合治理,疏散研究區內生態風險,科學合理的布局三生空間.根據研究結果,建議采用規劃踏腳石斑塊[41]、修復生態斷裂點[42],優化提升潛在廊道的方式提升生態網絡連接度,提升區域整體生態功能.

(1)規劃“踏腳石”斑塊:踏腳石斑塊是物種遷徙過程中重要的一部分.增加踏腳石斑塊的數量和縮短踏腳石之間的距離是提高物種遷徙過程中存活率的重要舉措[42].因此,結合陜西沿黃地區實際情況,將生態節點(圖7(a))、河流、潛在廊道以及橋接區結合分析,規劃研究區內18 個“踏腳石”斑塊(圖7(c)),為物種遠距離遷徙提供可能.

(2)修復生態斷裂點:本文將生態廊道與主干道、高速公路的交叉點視為生態斷裂點,共有98 個,如圖7(b)所示.交通線路阻斷了生態廊道,為生物遷徙過程帶來阻礙.因而,修復生態斷裂點對物種遷徙具有重要意義.在修建道路尤其是高級別道路時,應著重考慮區域內物種遷徙所需生態環境條件,為保護生物多樣性提供途徑.

(3)優化提升潛在廊道:潛在廊道的優化提升對生態安全格局具有重要意義.由上述內容可知,研究區內南北連通性差,生態源地缺失區域也是生態風險高值區,因此需要結合研究區內重要生態源地以及黃河干流、支流走向,優化提升潛在廊道9 條(圖7(c)),增強生態網絡南北通達性,降低區域內生態風險,為物種遷徙提供多樣性路徑.

2.4 討論

較以往研究,本研究從自然環境和人為擾動兩方面構建生態風險評價指標體系,能夠較為全面客觀的評價研究區生態風險.目前,學界對生態安全格局的概念以及生態源地面積、構建阻力面的方法及重力值的權重和閾值設置尚未有統一標準,往往根據已有成果和研究區特殊性進行調整,因而對生態廊道的確定也會產生一定影響.基于研究區發展歷程以及實地調研所見的生態環境狀況,本研究將符合研究區實際的自然因素和人類活動因素納入MCR 模型,由此構建的重要生態廊道和生態節點有利于疏散區域生態風險,增強生態源地之間的連通性.然而在構建MCR 模型時,尚未將土壤和生物物種多樣性納入指標體系,今后將綜合考慮這些影響因素深入探討,以期為同類型區域生態環境保護和高質量發展提供參考.

3 結論

3.1 研究區內生態風險低值區位于北部和南部,重要生態源地面積較大;生態風險高值區域位于中部,同時受制于生態本底和人為活動干擾,生態風險較大.

3.2 對比分析2000 年?2010 年和2020 年的景觀分布特征發現,自實施退耕還林還草和生態治理等政策以來,陜西沿黃地區的各類景觀均有變化,核心區面積有一定上升;支線?孔隙和邊緣區面積占比較小,抗外界干擾能力較弱;橋接區面積占比有所降低.總體來看,陜西沿黃地區景觀格局相對穩定,核心區較為破碎,斑塊連通度較低.

3.3 在研究區內共識別出22個重要生態源地,與現有自然保護地和實際情況基本吻合;識別出以黃河干流為主體的53 條重要生態廊道,構成“一帶三區多廊”的生態安全格局.

3.4 生態節點集中分布在研究區北部,生態廊道北密南疏,網絡閉合度低,南北連通度較差.未來需要規劃18 個踏腳石斑塊以修復生態斷裂點,優化提升潛在生態廊道9 條,建設以黃河干流為依托的水域廊道,并利用現有的水體和綠地,提升陜西沿黃地區生態源地的南北連通度.