基于層次分析法的宜興市生態敏感性評價

摘 要：開展生態敏感性評價是判斷生態環境狀況的手段之一，其評價結果對于區域生態環境保護及可持續發展具有重要的意義。以宜興市為研究區，采用層次分析法，選用高程、坡度、坡向、土地利用類型和植被指數，對2007—2020年當地生態敏感性進行評價分析。結果表明：①2007—2020年，宜興市生態敏感性以不敏感和低敏感為主，占比近70%，高敏感區和極高敏感區集中分布于西南部；②轉移矩陣顯示不敏感區面積增加主要由低敏感區轉變而來，中敏感區增加主要由低敏感區減少導致，極高敏感區增加以高敏感區減少為代價；③敏感性降級面積小于升級面積，生態敏感性向更高級別轉移的趨勢明顯。研究結果可為宜興市后續開展生態環境保護和管理規劃工作提供一定的參考。

關鍵詞：生態敏感性；層次分析法；宜興市

中圖分類號：X24 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2025）5-127-7

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2025.05.027

0 引言

隨著社會經濟持續增長，人類活動對自然環境的沖擊日益顯著，全球變暖、水資源短缺、土壤沙漠化及生物多樣性銳減等生態環境問題嚴重威脅著人類生存與發展，成為影響民生的焦點問題［1］。生態敏感性是指生態系統對自然和人類活動干擾的敏感程度，其揭示了區域生態系統在遇到干擾時，生態環境變化的難易程度及可能性大小［2-4］。生態敏感性分析及評價是綜合考慮多種環境影響因素來評估區域生態系統的穩定性的重要方法與手段［5］。科學合理的生態敏感性評價能夠為區域資源開發利用及生態環境保護治理提供基礎性參考［6］。

國外在生態敏感性評價研究方面起步較早，研究視角更為寬廣，不僅關注當前環境問題，還致力于未來風險的預測與應對策略研究，強調人類活動與自然環境的動態平衡。其研究方法從單一元素向整體生態系統轉變，如ROSHANI等［7］通過構建森林生態系統脆弱性指數（FEVI），來評估印度某保護區的脆弱性；ROLFHUS等［8］則聚焦于美國大河谷國家紀念碑的汞污染生態敏感性，為未來環境風險管理提供參考。而國內研究則主要圍繞地區生態環境問題及特色生態系統展開。例如，針對水土流失［9］、土地利用變化［10］、自然災害［11-13］等具體問題進行敏感性分析，為環境治理提供支撐；針對具有獨特生態、人文和景觀價值的生態系統，如森林公園［14-15］、自然保護區［16］等進行生態敏感性評估，以促進綠色發展。

該研究以宜興市為研究區，運用GIS技術，結合層次分析法，綜合考量地形、土地利用及植被狀況等因素，研究宜興市的生態敏感性空間分布特征及時空演變規律，以期望為宜興市的生態環境建設和可持續發展工作提供一定的建議。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

宜興市坐落于江蘇省西南端，是滬寧杭三角的中心地帶，享有“中國陶都”的美譽。宜興市地勢南高北低，西南部為低山丘陵，東部為太湖瀆區，北部和西部分別為平原區和低洼圩區（見圖1）。氣候上屬于亞熱帶季風氣候，全年氣溫偏高，降水與日照均屬正常。境內水系發達，河流縱橫交錯，為灌溉和運輸提供了便利。宜興市總面積為1 996.6 km2，城市化率達64.75%。2022年，宜興市實現地區生產總值2 236.72億元。此外，宜興地區植被豐富，森林覆蓋率高，生物多樣性豐富，是江蘇省重要的生態功能區。

1.2 數據來源及處理

1.2.1 數據來源

1.2.1.1 遙感影像數據

這些數據來源于地理數據云。該研究擬基于4月的遙感數據進行分析。由于影像數據獲取的局限性，選擇最接近4月的遙感影像數據，此時植物葉綠素含量高，對紅光波段吸收顯著，而對近紅外波段反射強烈，具體信息詳見表1。

1.2.1.2 DEM數據

該研究采用了GDEMV2提供的30 m分辨率數字高程數據，這些數據來源于地理空間數據云。

1.2.1.3 土地利用數據

該研究使用的土地利用數據來源于武漢大學楊杰、黃昕教授制作的中國30 m土地覆蓋數據集。

1.2.2 數據處理

將試驗所需的數字高程數據進行鑲嵌、裁切、投影轉換等處理后，利用ArcGIS10.2提取坡度、坡向等數據；利用ENVI軟件將遙感衛星數據進行輻射定標、大氣校正等處理后，提取植被指數（NDVI）數據，并裁切所得試驗數據；將土地利用數據進行拼接裁剪等處理后得到研究區數據。

2 研究方法

2.1 植被指數

植被指數（NDVI）是一種用于評估植被生長狀況的指標［17］，可反映植被生長狀況及植被覆蓋度變化。其計算方法見式（1）。

式（1）中，NIR代表近紅外波段的反射值，R代表紅光波段的反射值。

2.2 構建評價指標體系

由于區域差異性的存在，對于不同的研究區域，往往需要根據當地的生態環境狀況、社會經濟和地形地貌等實際情況因地制宜地選取評價因子［18-19］。高程的變化會引起溫度、濕度等氣候因子的變化，進而影響生物分布及生態系統類型；坡度是描述地勢平緩或陡峭的指標之一，坡度越小，地勢越平緩，生態敏感性越低；坡向影響植被類型與分布特征；土地利用類型能夠直觀反映人類活動對生態環境的影響；NDVI能反映植被覆蓋狀況和生長狀況，是評估生態環境質量的重要指標。因此，該研究的評價指標參考部分學者［6， 20， 21］已有研究成果并結合研究區域實際情況，選擇高程、坡度、坡向、NDVI和土地利用類型等5項指標來構建評價體系，將其敏感性等級劃分為不敏感、低敏感、中敏感、高敏感和極高敏感5個等級，并分別賦值1、2、3、4、5，具體分級結果如表2所示。

2.3 層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美國運籌學家托馬斯·塞蒂于20世紀70年代提出的對方案的多指標系統進行分析的一種層次化、結構化決策方法。應用這種方法時，決策者按支配關系將復雜問題分解為多個層次和若干因素，通過兩兩比較的方式確定諸要素的相對重要性，然后綜合判斷諸要素相對重要性的順序［22］。其計算步驟如下。

①建立層次結構模型。

②構建判斷矩陣。各評價指標之間兩兩進行比較，給定其量化值1（同樣重要）、3（較為重要）、5（較強重要）、7（強重要）、9（非常重要），按其重要程度評定等級，根據兩兩比較結果構成判斷矩陣。

③根據判斷矩陣可計算出各評價因子的權重值，為檢驗權重值是否具有科學性，還需對判斷矩陣進行一致性檢驗。該研究在確定各因子權重時，借鑒了陸藝杰［21］在層次分析法上的研究成果，并結合研究區實際，最終確定各因子權重，如表3所示。

2.4 疊加分析

疊加分析是在同一地理空間參照系下，將多個地理因子數據圖層進行疊加［23］，按照一定的權重值進行邏輯運算，形成新的空間屬性數據圖層。其計算公式如式（2）所示，最終得到宜興市生態敏感性分布情況。

式（2）中，F表示加權疊加的結果，i為評價單元編號，k為評價因子編號，n為評價因子總數，Wk為第k個評價因子的權重，[Ci（k）]為第i個評價單元中第k個評價因子敏感程度評價值。

3 結果與分析

3.1 生態敏感性分布

借助ArcGIS空間分析功能，將表3所列各單因子權重進行疊加，得到宜興市2007—2020年的生態敏感性分布圖（見圖2）及各敏感等級面積占比（見表4）。結果顯示，宜興市的生態敏感性主要表現為不敏感和低敏感，這2類區域的面積占比合計接近70%。其中，高敏感和極高敏感區域主要集中于研究區西南部的低山丘陵地帶，涵蓋張渚鎮、湖父鎮、太華鎮及新街街道，不敏感區域主要分布在研究區北部的官林鎮、和橋鎮及中部的宜城街道、丁蜀鎮一帶。

由表4可知，在2007—2020年，宜興市的生態不敏感區和低敏感區面積發生了顯著變化，而其他敏感等級區域的變化相對較小。具體而言，不敏感區面積占比從30.59%增至37.72%，面積擴大了141.95 km2；低敏感區面積占比從40.45%降至32.07%，面積減少了166.67 km2；中敏感區域面積占比從15.37%降至13.03%，面積縮小了46.48 km2；而高敏感區面積占比從8.16%微降至7.57%，面積減少了11.83 km2；極高敏感區面積占比也從5.43%增加到9.61%，面積擴大了83.03 km2。

3.2 生態敏感性時空演變特征

為了深入探究宜興市2007—2020年生態敏感性各強度類型之間的轉變關系，以及進一步了解宜興市生態敏感性在不同時間段的變化趨勢，筆者以研究區2007年、2013年、2020年生態敏感性評價結果為基礎，生成宜興市生態敏感性變化區域分布圖，并分別建立宜興市2007—2013年、2013—2020年和2007—2020年等3個時間段的生態敏感性轉移矩陣，如表5、表6、表7所示。

宜興市生態不敏感區增加的面積主要來源于低敏感區減少的面積，這一轉變表明部分原本生態敏感性較低的區域逐漸變得更為穩定，生態壓力有所降低。同時，生態低敏感區增加的面積主要來源于不敏感區和中敏感區減少的面積，這反映了宜興市生態環境質量有所提升。此外，生態中敏感區增加的面積來源于低敏感區減少的面積，顯示生態敏感性有向更高級別轉移的趨勢。生態極高敏感區增加的面積主要來源于高敏感區減少的面積，表明極高敏感區的擴張在一定程度上是以高敏感區的縮減為代價的，這些變化的區域主要分布于宜興市北部和西南部，這些地區的生態狀況變化尤為顯著。

在2007—2013年，生態不敏感區向低敏感區的轉移最為明顯，同時也有少部分的高敏感區和極高敏感區轉變為不敏感區。這一時期，生態不敏感區面積增加122.682 km2，其中105.902 km2的低敏感區轉變為不敏感區；低敏感區面積減少206.911 km2，表明生態敏感程度有所降低。而在2013—2020年，生態低敏感區面積持續減少，減少了375.343 km2，其中109.016 km2的區域轉化為中敏感區，249.762 km2的區域轉化為不敏感區。這一轉變趨勢進一步證明了宜興市部分區域的生態敏感性正在發生變化。

從2007—2020年的變化看出，宜興市生態不敏感區面積增加302.863 km2，而低敏感區面積減少419.999 km2，低敏感區轉變為不敏感區的區域主要分布于宜興市坡度較低的區域，這些地區的土地利用類型主要為耕地，地形相對平坦。生態敏感性保持不變的面積為1 080.369 km2，然而也有468.330 km2的區域生態敏感性升高，439.895 km2的區域生態敏感性降低。綜合來看，生態敏感性降級的面積小于敏感升級的面積，這表明宜興市的生態敏感性總體上呈現上升趨勢。

4 結論與討論

4.1 結論

該研究以宜興市為研究對象，基于GIS平臺，利用空間統計和層次分析法，對地形因子、用地類型和NDVI植被指數等因素進行綜合分析評價，分析宜興市生態敏感性時空分布，得到如下結論。

①2007—2020年，宜興市生態敏感性以不敏感和低敏感為主，占比近70%。高敏感和極高敏感區域主要集中于研究區西南部的低山丘陵地帶。主要變化趨勢是不敏感區面積擴大，低敏感區面積縮小，其他敏感等級區域面積變化較小。

②2007—2020年的生態敏感性轉移矩陣進一步顯示，宜興市生態不敏感區增加的面積主要來源于低敏感區減少的面積，而低敏感區增加的面積則主要來自不敏感區和中敏感區減少的面積，這反映了部分區域生態壓力的降低和穩定性的提升。中敏感區增加的面積主要來源于低敏感區減少的面積，顯示生態敏感性向更高級別轉移的趨勢。極高敏感區面積的增加以高敏感區面積的減少為代價，其主要分布于宜興市北部及西南部。

③2007—2020年，宜興市生態低敏感區面積顯著減少，而不敏感區面積有所增加，生態敏感性總體上呈現下降趨勢，且生態敏感性降級的面積小于升級的面積，說明宜興市的生態環境整體有所改善，但改善范圍較為有限。這一結論對于宜興市未來的生態保護和可持續發展具有重要的指導意義。

4.2 討論

該研究通過對宜興市2007—2020年的生態敏感性進行評價，選取高程、坡度、坡向、土地利用類型和NDVI等5個指標，分析了該地區生態敏感性的空間分布特征及其時空演變規律。盡管研究取得了一定的成果，但仍存在不足。首先，在時間尺度上，盡管該研究覆蓋了2007—2020年這一相對較長的時間段，但生態系統的變化是一個長期過程，未來研究可以進一步延長研究時間序列，以更準確地捕捉生態敏感性的長期變化趨勢。其次，該研究在指標選擇上可能存在局限性，雖然所選指標能夠反映生態敏感性的主要因素，但是未能考慮氣候變化、環境污染等其他重要因素。未來的研究可以增加更多影響生態敏感性的指標，以提升評價體系的全面性。最后，空間分辨率可能限制了研究的精細度。該研究使用的數據可能不足以揭示小尺度上的生態敏感性變化。展望未來，可以采用更高分辨率的數據進行更細致的分析。

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Ecological Sensitivity Evaluation of Yixing City based on Analytic

Hierarchy Process

XUAN Menghao1 XIA Jianping2 LYU Mingming2 ZHANG Ning3

1.School of Surveying， Mapping and Land Information Engineering， Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454000，China;2. Guangzhou Zhonghaida Surveying and Mapping Technology Co.， Ltd. Henan Branch， Zhengzhou 450000，China;3. Liberation Service Center， Jiaozuo Natural Resources and Planning Bureau， Jiaozuo 454000， China

Abstract： Ecological sensitivity is one of the means to measure the status of the ecological environment， and its evaluation results are of great significance for the protection and sustainable development of the regional ecological environment. Taking Yixing City as the study area， this paper used analytic hierarchy process to evaluate and analyze the ecological sensitivity of Yixing City from 2007 to 2020 by using elevation， slope， aspect， NDVI， and land use. The results showed that：①From 2007 to 2020， the ecological sensitivity of Yixing City was mainly insensitive and low-sensitive， accounting for nearly 70%， and the high-sensitive areas and extremely high-sensitive areas were concentrated in the southwest;②The transition matrix shows that the increase in the area of insensitive areas in Yixing City is mainly due to the transformation from low-sensitive areas， the increase in medium- sensitive areas is mainly due to the decrease in low-sensitive areas， and the increase in extremely sensitive areas comes at the cost of the decrease in high-sensitive areas;③The downgraded sensitivity area is smaller than the upgraded area， and there is a clear trend of ecological sensitivity shifting to higher levels." The results of this study can provide a certain reference for the follow-up ecological environmental protection and management planning in Yixing City.

Key words： ecological sensitivity; analytic hierarchy process; Yixing City

基金項目：河南省科技攻關項目（242102320198）；自然資源部礦山時空信息與生態修復重點試驗室開放基金（KLM202307）。

作者簡介：軒孟豪（2001—），女，碩士生，研究方向：攝影測量與遙感；呂明明（2000—），男，本科，助理工程師，研究方向：測繪遙感；張寧（1993—），男，本科，助理工程師，研究方向：城市規劃與管理。

通信作者：夏建平（1994—），男，本科，工程師，研究方向：測繪遙感。