基于SRP模型的多尺度生態(tài)脆弱性動態(tài)評價
——以江西省鄱陽縣為例

常溢華，蔡海生，2*

（1.江西農(nóng)業(yè)大學 江西省鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點實驗室/富硒農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心，江西 南昌 330045；2.江西旅游商貿(mào)職業(yè)學院，江西 南昌 330100）

【研究意義】生態(tài)環(huán)境脆弱性是指在特定區(qū)域條件下，生態(tài)環(huán)境受外力干擾所表現(xiàn)出的敏感反應和自我恢復能力，是生態(tài)系統(tǒng)的固有屬性，具有區(qū)域性和客觀性，是系統(tǒng)內(nèi)部演替、自然因素和人類活動共同作用的結(jié)果[1-3]。隨著人口數(shù)量的急劇增加和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人類活動的加劇對生態(tài)環(huán)境造成巨大的壓力，生態(tài)脆弱性問題尤為突出。生態(tài)脆弱性已成為全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展研究的核心問題之一[4-6]?？茖W認知、評價以及合理調(diào)控生態(tài)環(huán)境，是資源環(huán)境領(lǐng)域研究的熱點問題，也是生態(tài)文明建設(shè)的迫切要求[3,7]?！厩叭搜芯窟M展】國內(nèi)外學者關(guān)于區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性的研究歷史較長，目前關(guān)于生態(tài)環(huán)境脆弱性的研究主要集中在評價方法、指標體系構(gòu)建、形成機理、空間分布格局等方面。就研究區(qū)域來看，從縣域尺度到省域尺度[8-10]、從湖泊到流域[11-13]、從地區(qū)到經(jīng)濟帶到全球變化[14-16]。從研究尺度來看，宏觀尺度主要以縣域、市域、省域及城市群等為評價單元，微觀尺度多以柵格為評價單元，基于格網(wǎng)尺度的研究較少。從生態(tài)脆弱性評價方法來看，主要有模糊評價法[1]、主成分分析法[17-19]、層次分析法[1,20]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[21]等。從生態(tài)脆弱性評價模型來看，主要有（生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復力-生態(tài)壓力度）SRP模型[22]、VSD（vulnerability scoping diagram）模型[23]、PSR（壓力-狀態(tài)-響應）模型[24]、灰色三角白化權(quán)集對分析模型[25]、物元模型[26]、最小累積阻力模型（MSR）[27]等?！颈狙芯壳腥朦c】總體來看，當前有關(guān)縣域的生態(tài)脆弱性研究的評價單元粒度較粗糙、研究時段跨度小、評價指標體系相對單一?！緮M解決的關(guān)鍵問題】結(jié)合鄱陽縣的生態(tài)脆弱環(huán)境的現(xiàn)狀，本文選擇生態(tài)敏感性-生態(tài)恢復力-生態(tài)壓力度（ecological sensitivity-ecological recovery-ecological pressure model-SRP）概念模型，以1 500 m×1 500 m的格網(wǎng)作為評價單元，選取15個較綜合、能全面體現(xiàn)研究區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性的評價指標，采用熵權(quán)法對AHP法的修正來確定指標權(quán)重，計算得出生態(tài)脆弱性指數(shù)，并結(jié)合全局Moran’s I指數(shù)和LISA聚類圖，對鄱陽縣2005，2010，2015年的生態(tài)環(huán)境脆弱性進行動態(tài)定量評價，同時結(jié)合GeoDA軟件對區(qū)域生態(tài)脆弱性的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進行深入分析，進而揭示鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性的時空演變特征及其驅(qū)動因素，旨在為縣域土地生態(tài)脆弱性定量評價提供借鑒方法，為鄱陽縣的國土空間規(guī)劃、國土整治和生態(tài)修復、生態(tài)建設(shè)等工作提供基礎(chǔ)支撐。

1 研究區(qū)概況

鄱陽縣（28°46′～29°42′N，116°23′～117°06′E）位于江西省的東北部，鄱陽湖的東岸，總面積為4 215 km2，轄14 個建制鎮(zhèn)，15 個鄉(xiāng)和1 個街道?？h境內(nèi)東北為低山，向西南方向漸變?yōu)榍鹆旰秃^(qū)平原，其中低山丘陵占全縣總面積的45%（圖1）。該縣屬典型的中亞熱帶季風區(qū)，四季分明，熱量豐富，雨量充沛，境內(nèi)水網(wǎng)密布，湖泊眾多。平均年日照時數(shù)達2 098 h。年平均氣溫在16.9～17.7 ℃，1—2 月天氣最冷，7—8 月份平均氣溫高達28.8～30 ℃。年平均降雨量1 300～1 700 mm，4—6 月為集中雨季，占全年降水量50%以上，7—9 月為臺風雨季帶。近幾十年，鄱陽縣經(jīng)濟社會快速發(fā)展，成功躋身省直管改革試點縣行列，但洪澇災害、水土流失等生態(tài)環(huán)境問題也愈發(fā)嚴重。因此對鄱陽縣的生態(tài)環(huán)境脆弱性進行分析尤為迫切。

圖1 研究區(qū)位置示意Fig.1 Location of study area

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與預處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源 所采用的數(shù)據(jù)主要包括土地利用/覆被數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。

土地利用/覆被數(shù)據(jù)選用2005，2010，2015 年江西省的LANDSAT4-5TM 衛(wèi)星影像（拍攝時間分別為2005 年10 月31 日、2010 年11 月7 日和2015 年10 月23 日，軌道號為121-40），采用目視解譯和野外驗證校對，將每年的遙感數(shù)據(jù)解譯為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6大類。數(shù)據(jù)處理來自江西省山江湖綜合治理辦公室和江西省測繪局基礎(chǔ)地理信息中心。

遙感數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/)，包括2005 年、2010 年的LANDSAT4-5TM 衛(wèi)星影像和2015 年的Landsat8 OLI_TIRS 衛(wèi)星影像（拍攝時間分別為2005 年9 月29 日、2010 年3 月19 日和2015 年10 月11 日）。氣象數(shù)據(jù)來自江西省氣象局分布在江西省觀察臺的87 個站點數(shù)據(jù)，分別為2005，2010，2015 年各年的年均氣溫、年均降水量、年極端高溫、年極端低溫、極端暴雨日數(shù)。DEM 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云，分辨率30 m。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)中的二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)來源于2000，2005，2015 年《中國縣域統(tǒng)計年鑒》，人口密度和人均GDP來自資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/）的中國GDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集和中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集。

2.1.2 數(shù)據(jù)預處理（1）土地利用/覆被數(shù)據(jù)：利用ArcGIS10.2 軟件平臺，采用分析（analysis）-提取分析（extract）-裁剪工具（cutting），從江西省土地利用矢量數(shù)據(jù)中，裁剪出鄱陽縣2005，2010，2015年的土地利用矢量數(shù)據(jù)，再轉(zhuǎn)為tiff 格式數(shù)據(jù)。利用創(chuàng)建漁網(wǎng)工具，將鄱陽縣劃分成1 500 m×1 500 m 的格網(wǎng)。用格網(wǎng)去分割鄱陽縣土地利用tiff數(shù)據(jù)，導入fragstats3.4軟件，批量計算景觀多樣性指數(shù)和NP指數(shù)（景觀破碎度表征指數(shù)）。

（2）遙感數(shù)據(jù)：將從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載到的遙感影像數(shù)據(jù)進行輻射定標（radiometric calibration）和大氣校正（flaash atmospheric correction），再將每個年份的兩景影像進行無縫鑲嵌（seamless mosaic）和圖像裁剪（subset data from ROIS），最后利用波段計算器（bandmath）工具計算每個年份的歸一化植被指數(shù)（NDVI）。

（3）氣象數(shù)據(jù)：年均氣溫、年均降水量、年極端最高溫、年極端最低溫和極端暴雨日數(shù)基于鄱陽縣及其周圍地區(qū)的26個氣象站點，采用反距離權(quán)重插值法（IDW)進行空間插值。

（4）DEM 數(shù)據(jù)：利用ArcGIS10.2 軟件平臺，采用表面分析（surface）和鄰域分析（neighborhood）工具，獲得高程、坡度、地形起伏度數(shù)據(jù)。

（5）社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)：各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)矢量數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)；人口密度和人均GDP數(shù)據(jù)，采用按掩膜提取工具（extract by mask），從中國GDP 空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)和中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)中裁剪得到。

為了確保數(shù)據(jù)準確性，在評價分析之前須對所有數(shù)據(jù)進行幾何配準和重采樣，并將選用的所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為分辨率為30 m 的柵格形式。在數(shù)據(jù)過程處理中，部分空間屬性缺失的數(shù)據(jù)可以利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)間接獲取。

2.2 研究方法

2.2.1 構(gòu)建評價指標體系 目前土地生態(tài)脆弱性評價指標體系已經(jīng)從單一指標體系發(fā)展為多目標綜合性的指標體系。既要考慮生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部及其功能性特征，同時又要考慮生態(tài)系統(tǒng)與外在環(huán)境的聯(lián)系[28]?？偟膩碚f，生態(tài)環(huán)境脆弱性由自然潛在脆弱性和人為干擾脆弱性共同決定[28-29]。

SRP 模型是一項專門用于評價某一特定地區(qū)生態(tài)脆弱性的綜合性評價模型[30]，包括3 個因子：生態(tài)敏感性、生態(tài)恢復力和生態(tài)壓力度。在參考相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上[22,31]，結(jié)合鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性的表現(xiàn)和主要成因，加之地形條件越復雜，生態(tài)環(huán)境越脆弱，土地利用程度與生態(tài)環(huán)境脆弱性成正相關(guān)。鄱陽縣洪澇災害頻發(fā)，與生態(tài)環(huán)境脆弱息息相關(guān)，因此生態(tài)敏感性層面主要考慮地形、土地、氣象因子。生態(tài)恢復力主要考慮生態(tài)系統(tǒng)的恢復能力，可以植被覆蓋度表征。生態(tài)壓力度主要考慮人口增長和經(jīng)濟發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響。據(jù)此構(gòu)建鄱陽縣生態(tài)脆弱性評價指標體系如表1，并根據(jù)對生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)的影響，將所選用指標分為正向指標、負向指標和定性指標[18,32]。

表1 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性評價指標體系Tab.1 Eco-environmental vulnerability evaluation indicator system in Poyang County

2.2.2 評價指標標準化 由于評價指標的量綱及其屬性存在差異，必須對評價指標進行標準化處理。對于定量指標和定性指標分別采用極差法和分等級賦值法，使其值標準化為0～1。

（1）極差標準化：正向指標和負向指標采用不同的標準化公式[2,19]：

式（1），（2）中：zi為每一年指標標準化后的數(shù)值，變化范圍為0～1，xi為第i個指標的指標值，xmax為該指標在所有格網(wǎng)中的最大值，xmin為所有格網(wǎng)中的最小值。

（2）分級賦值標準化：對于定性指標，依據(jù)研究區(qū)的土地利用實際特征，結(jié)合相關(guān)研究成果[2]，采用分級賦值法進行賦值（表2）。

表2 分等級賦值標準Tab.2 Standardized value assignment

2.2.3 確定評價指標權(quán)重 在參考有關(guān)文獻[33]和考慮所選指標數(shù)據(jù)特性的基礎(chǔ)上，確定采用熵權(quán)法對AHP法的修正，來確定指標權(quán)重，以期使評價結(jié)果更加符合實際，結(jié)果見表3。

表3 評價指標權(quán)重Tab.3 Weight of evaluation indices

（1）層次分析法（AHP）。層次分析法求權(quán)重可以利用yaahp10.1 軟件實現(xiàn)[34]，其步驟如下：①建立層次結(jié)構(gòu)模型，畫出目標層、準則層和指標層的樹狀圖。②分析每一層次中各要素之間關(guān)系，采用1～9 標度法對各要素的重要性進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣。③將判斷矩陣輸入到y(tǒng)aahp10.1軟件進行一致性檢驗，經(jīng)檢驗一致性比例為0，小于0.1，表明該模型指標權(quán)重的計算結(jié)果合理。④最終得到15 個單項指標的權(quán)重fi，其中i表示第i項指標。

（2）熵權(quán)法。熵是系統(tǒng)無序程度的度量，可用于度量已知數(shù)據(jù)所包含的有效信息量和確定權(quán)重。脆弱性評價指標值相差較大時，熵值較小，則該脆弱性評價指標提供的有效信息量較大，其權(quán)重也應較大；反之則其權(quán)重較小。根據(jù)熵權(quán)法經(jīng)典模型[35]，求得各單項指標的熵值ei和權(quán)重wi。

（3）熵權(quán)法對AHP 法的修正。參考前人研究基礎(chǔ)[33]，將主觀權(quán)重與客觀權(quán)重合理地結(jié)合起來，引入熵值變量，則最終的權(quán)重值為：

式（3）中：fi為AHP法所確定的權(quán)重值；wi為熵權(quán)法所確定的權(quán)重值；ei為第i項評價指標的熵值。

2.2.4 生態(tài)脆弱性評價 參照余坤勇等[36]采用的脆弱生態(tài)環(huán)境評價方法，對鄱陽縣生態(tài)脆弱性狀況進行評價，具體評價模型為：

式（4）中：EVI 為生態(tài)脆弱性評價指數(shù)，與脆弱度呈正相關(guān)關(guān)系，Hi為第i項指標的最終權(quán)重，x′ j為第i項指標第j個格網(wǎng)的標準化值，n為評價指標個數(shù)。

2.2.5 生態(tài)脆弱性分級與生態(tài)脆弱性等級指數(shù) 為了便于生態(tài)脆弱性指數(shù)（EVI）的度量和比較，需對其進行標準化處理[13,37]，公式如下：

式（5）中：SEVI為格網(wǎng)單元的生態(tài)脆弱性指數(shù)標準化值，變化范圍為0～10；EVI為格網(wǎng)單元的生態(tài)脆弱性指數(shù)實際值；EVImax為所有格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)的最大值；EVImin為最小值。

在生態(tài)脆弱性指數(shù)EVI 標準化的基礎(chǔ)上，參照國內(nèi)外已有的生態(tài)脆弱性評價研究的評價標準[18-19]，并結(jié)合實際情況，基于自然斷點法對2000，2010，2015 年的生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)進行分級。為了確保評價結(jié)果的可比性，以2000，2010，2015年等級標準的平均值作為最終的分級標準（表4），將鄱陽縣生態(tài)脆弱性劃分為5個等級，分別為微度脆弱、輕度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和極度脆弱。

表4 生態(tài)環(huán)境脆弱性分級標準及其生態(tài)特征Tab.4 Classification standard and its ecological characteristics of eco-environmental vulnerability

采用生態(tài)脆弱性等級指數(shù)（eco-logical vulnerability level index，EVLI），度量并反映研究區(qū)生態(tài)脆弱性程度的整體差異，比較不同年份的生態(tài)環(huán)境脆弱性，計算公式[38]如下：

式（6）中：EVLI 為生態(tài)脆弱性等級指數(shù)；pi為第i類脆弱性的等級值，此處i可為1、2、3、4、5；Ai為第i類脆弱性的面積；S為區(qū)域總面積；n為脆弱性等級總數(shù)。

2.2.6 空間自相關(guān)分析（1）空間權(quán)重矩陣構(gòu)建。借助GeoDa 平臺，選取Queen 型鄰接準則構(gòu)建空間權(quán)重矩陣[39]，以表征研究區(qū)內(nèi)1 996 個格網(wǎng)間的空間關(guān)系，Queen 型鄰接準則的含義是具有公共邊界或公共頂點。

（2）全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)可以反映空間鄰接區(qū)域單元屬性值的相似程度，常用全局Moran’s I 指數(shù)來衡量?；贕eoDa 軟件，通過該指數(shù)分析研究區(qū)內(nèi)各格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)之間的空間關(guān)聯(lián)性，公式如下[40]：

這里不得不提到一個小插曲：曾幾何時，為了提高千島湖魚的經(jīng)濟價值，很多淳安百姓一度引進養(yǎng)殖鯰魚、鱸魚和鱖魚。

式（7）中：I為Moran’s I指數(shù)；n表示格網(wǎng)空間單元個數(shù)；xi和xj分別為第i個格網(wǎng)和第j個格網(wǎng)的生態(tài)脆弱性指數(shù)值；wij為空間權(quán)重矩陣。Moran’s I 值一般在[-1，1]，小于0 表示在空間呈負相關(guān)，大于0 表示在空間呈正相關(guān)，等于0表示不相關(guān)，在空間上呈隨機分布。

（3）局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)可表征一個區(qū)域與鄰近區(qū)域?qū)傩灾档南嚓P(guān)程度。運用Geo-Da分析格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)與鄰近格網(wǎng)單元生態(tài)脆弱性指數(shù)的空間相關(guān)程度，公式如下：

式（8）中，I代表Moran’s I 指數(shù)；xi、xj代表的是第i個、第j個格網(wǎng)的脆弱生態(tài)指數(shù)值；xˉ指的是全部格網(wǎng)的生態(tài)脆弱性指數(shù)均值；Wij指的是空間權(quán)重矩陣；S代表空間權(quán)重矩陣各元素之和。

在計算局部Moran’s I 指數(shù)的基礎(chǔ)上，通過空間聚類，得到空間LISA聚類圖。在95%的置信區(qū)間內(nèi)，將生態(tài)環(huán)境脆弱性進一步劃分為5種不同的類型，即高高聚集區(qū)（H-H）、高低聚集區(qū)（H-L）、低高聚集區(qū)（L-H）、低低聚集區(qū)（L-L）和不顯著（no significant）。具體含義[32,41]見表5。

表5 不同的LISA聚集模式的內(nèi)涵Tab.5 The connotation of different LISA clustering models

（4）Moran 散點圖。Moran 散點圖是利用散點圖的形式，顯示某個區(qū)域與其鄰近區(qū)域之間的空間關(guān)系，常用來研究局域空間的不穩(wěn)定性。Moran散點圖的4個象限，分別對應于區(qū)域單元與其鄰居之間4種類型的局部空間聯(lián)系形式。散點圖的4個象限分別是“高高”（第1象限）、“低高”（第2象限）、“低低”（第3 象限）、“高低”（第4 象限）?！案吒摺北硎灸骋豢臻g單元和周圍單元的屬性值都較高，該單元和周圍單元組成的子區(qū)域即為熱點區(qū)，“低低”與此相反；“高低”表示某一空間單元屬性值較高，而周圍單元較低，“低高”與此相反。與局部Moran’s I指數(shù)相比，其重要的優(yōu)勢在于能夠進一步具體區(qū)分區(qū)域單元和其鄰居之間屬于哪種空間聯(lián)系形式[42]。

2.2.7 變異系數(shù)分析 變異系數(shù)是衡量序列觀測值離散程度的一個計量，在地理數(shù)據(jù)的空間差異研究中已得到廣泛應用[43]，通過運用變異系數(shù)分析法來測度鄱陽縣各年份格網(wǎng)尺度生態(tài)脆弱性的空間差異程度.公式如下：

3 結(jié)果與分析

3.1 縣域整體生態(tài)環(huán)境脆弱性表征

從整體特征來看，鄱陽縣的生態(tài)脆弱性有所加劇，增加的幅度先大后小，結(jié)果見表6。2005 年，鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性等級指數(shù)為1.881 1，整體屬于微度脆弱；到2010 年，等級指數(shù)為3.022 7，整體屬于中度脆弱；再到2015年，等級指數(shù)為3.191 5，整體仍屬于中度脆弱。

表6 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性整體特征變化Tab.6 The overall characteristic change of eco-environmental vulnerability in Poyang County

3.2 縣域整體生態(tài)環(huán)境脆弱性空間格局分析

從生態(tài)脆弱性空間格局均衡程度來看（表6），2005 年，變異系數(shù)為0.519 8，到2010 年，變異系數(shù)為0.347 6，到2015 年，變異系數(shù)0.350 1，這表明研究區(qū)的生態(tài)脆弱性空間格局趨于均衡。整體來看，縣域生態(tài)脆弱性呈現(xiàn)西南高，東北低的態(tài)勢。生態(tài)脆弱性指數(shù)由西南向東北逐漸降低。

從空間集聚特征來看，2005 年、2010 年、2015 年生態(tài)脆弱性的全局Moran’s I 指數(shù)（圖2）分別為0.735、0.769、0.513。結(jié)果表明鄱陽縣生態(tài)脆弱性具有明顯的空間自相關(guān)，且為正相關(guān)?？梢钥吹?，2015年集聚程度較比2010 年呈現(xiàn)一定的削弱。從LISA 聚類圖（圖3）來看，在95%的置信度下，2005 年高高聚集區(qū)集中分布在鄱陽縣西南部，比如鄱陽鎮(zhèn)、蓮湖鄉(xiāng)、雙港鎮(zhèn)等。低低聚集區(qū)集中分布在鄱陽縣東北部。到2010年高高聚集區(qū)的分布范圍在原來的基礎(chǔ)上向東部擴張，昌州鄉(xiāng)、三廟前鄉(xiāng)也納入其中。低低聚集區(qū)在原來基礎(chǔ)上向四周呈現(xiàn)輕微的延伸。再到2015年，空間聚集程度有所下降，位于西南部地區(qū)的高高聚集區(qū)呈現(xiàn)萎縮態(tài)勢，而西北部和東北部地區(qū)新增了一些高高聚集區(qū)。低低聚集區(qū)呈組團式，零散分布在各區(qū)域。

圖2 鄱陽縣生態(tài)脆弱性指數(shù)Moran散點圖Fig.2 Moran scatter plot of eco-environmental vulnerability in Pouyong County

圖3 鄱陽縣生態(tài)環(huán)境脆弱性LISA聚類分析Fig.3 The LISA aggregation of eco-environmental vulnerability in Poyang County

3.3 鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度生態(tài)環(huán)境脆弱性分析

從鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度來看，2005年生態(tài)脆弱性指數(shù)的高值區(qū)主要集中在鄱陽縣西南地區(qū)的2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，分別是蓮湖鄉(xiāng)、珠湖鄉(xiāng)，均為重度脆弱。中值區(qū)為雙港鎮(zhèn)、白沙洲鄉(xiāng)、鄱陽鎮(zhèn)，均為中度脆弱。其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為低值區(qū)。到2010 年，高值區(qū)在原來的區(qū)域上，進一步擴大范圍，鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量增至10 個，其中極度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有3個，屬于重度脆弱的7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)環(huán)繞分布在極度脆弱區(qū)的周圍。處于中值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)從鄱陽縣的西北角沿對角線一直延伸到東南角。東北角處的蓮花山鄉(xiāng)境內(nèi)，植被覆蓋度較高，生態(tài)脆弱度較低。再到2015年，處于高值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，均為重度脆弱，大部分仍分布在西南部地區(qū)。值得注意的是位于東北部地區(qū)的枧田街鎮(zhèn)也納入了高值區(qū)。中值區(qū)主要遍布在北部地區(qū)，數(shù)量較多，其中有5 個鄉(xiāng)鎮(zhèn)緊挨鄱陽縣城，分布在其南北兩側(cè)。處于低值區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)僅有4個，具體見圖4，5。

圖4 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)變化Fig.4 The changes in eco-environmental vulnerability index of each township

3.4 不同地類尺度生態(tài)環(huán)境脆弱性分析

圖5 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境脆弱性時空演變Fig.5 The temporal and spatial evolution of eco-environmental vulnerability in each township

橫向來看，不同土地利用類型生態(tài)環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)由大到小為：2005 年和2010 年，水域＞建設(shè)用地＞草地＞耕地＞未利用地＞林地；2015 年，水域＞林地＞建設(shè)用地＞耕地＞草地＞未利用地。從表7 可知，2005年和2010年，六大地類中，水域的生態(tài)脆弱性指數(shù)值最高，建設(shè)用地次之。這表明水域生態(tài)環(huán)境較脆弱，主要與工業(yè)三廢無節(jié)制排放、農(nóng)業(yè)面源污染有關(guān)。建設(shè)用地，由于人類活動干擾較密集，所以生態(tài)環(huán)境也較脆弱。到2015 年，林地的生態(tài)脆弱性指數(shù)躍居第二，這表明林地生態(tài)環(huán)境遭受了一定的破壞。縱向來看，從2005 年到2010 年，再到2015 年，草地、建設(shè)用地、未利用地的生態(tài)脆弱性指數(shù)先增后減，而耕地、林地、水域的生態(tài)脆弱性指數(shù)持續(xù)上升。這表明對耕地、林地和水域的生態(tài)保護力度亟待加強。

表7 不同土地利用類型生態(tài)環(huán)境脆弱性指數(shù)Tab.7 Eco-environmental vulnerability synthesis index for different land use types

3.5 生態(tài)環(huán)境脆弱性時空動態(tài)演變分析

從時間上看（表8），從2005 年到2010 年，生態(tài)脆弱性以微度和輕度脆弱為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐暂p度和中度脆弱為主。微度脆弱區(qū)面積占比陡降，占比減少了39.46%。中、重、極度脆弱區(qū)面積占比迅速上升，中度脆弱區(qū)上升最快，占比增加了22.73%。輕度脆弱區(qū)略有下降。從2010 年到2015 年，生態(tài)脆弱性以輕度和中度脆弱為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾卸群椭囟却嗳鯙橹?。變化幅度較大的為輕度脆弱和重度脆弱，輕度脆弱面積占比減少了8.56%，重度脆弱增加了11.92%。微、極度脆弱區(qū)面積占比略有下降，中度脆弱略有增加。

表8 鄱陽縣2005、2010和2015年生態(tài)環(huán)境脆弱性評價結(jié)果Tab.8 The results of eco-environmental vulnerability evaluation in Poyang County in 2005，2010 and 2015

從空間上看（圖6），2005年，微度脆弱區(qū)占比最大，主要分布在鄱陽縣東北部丘陵地區(qū)、西北角、中部地區(qū)。輕度脆弱區(qū)次之，分布于西北部地區(qū)和東南部地區(qū)。中、重度脆弱區(qū)零散分布在鄱陽縣城周圍和雙港鎮(zhèn)境內(nèi)鄱陽湖支流。極度脆弱區(qū)面積占比最小，分布在鄱陽縣城的南部地區(qū)，以及雙港鎮(zhèn)和蓮湖鄉(xiāng)的交界處。到2010年，微度脆弱區(qū)迅速萎縮，面積占比最小，集中分布在東北角的蓮花鄉(xiāng)。輕度、中度脆弱區(qū)主要分布在西部、中部和東部地區(qū)，分別由微度、輕度脆弱演變而來。重、極度脆弱區(qū)增加比較明顯，以鄱陽湖支流和鄱陽縣城為中心向周圍迅速擴散，遍布西南部地區(qū)。再到2015 年，微度、輕度、中度脆弱區(qū)均勻散落在整個縣域。重度脆弱區(qū)在2010 年基礎(chǔ)上有所增加，一部分源于原有的重度脆弱區(qū)向周圍擴散，一部分來自原來的極度脆弱區(qū)轉(zhuǎn)變。極度脆弱區(qū)萎縮態(tài)勢明顯。需要注意的是東北角的幾個鄉(xiāng)鎮(zhèn)由輕度、中度脆弱迅速轉(zhuǎn)變?yōu)橹囟?、極度脆弱，值得深究。

圖6 2005、2010和2015年生態(tài)環(huán)境脆弱性空間分布Fig.6 Spatial distribution of eco-environmental vulnerability in 2005，2010 and 2015

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以鄱陽縣為研究區(qū)，選擇SRP模型，集成主觀和客觀賦權(quán)方法，結(jié)合變異系數(shù)、全局Moran′s I 指數(shù)和LISA 聚類圖，對2005，2010，2015 年鄱陽縣縣域尺度生態(tài)脆弱性特征及空間格局、鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度和不同地類尺度生態(tài)脆弱性特征、生態(tài)脆弱性時空演變特征進行評價分析，主要結(jié)論如下：

（1）從縣域整體生態(tài)脆弱性特征來看，2005 年整體為微度脆弱，2010 年和2015 年為中度脆弱，生態(tài)脆弱性有所加劇，由微度脆弱轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸却嗳酰觿〉姆认却蠛笮　?/p>

（2）從縣域整體生態(tài)脆弱性空間格局看，空間格局逐漸趨于均衡?？h域生態(tài)脆弱性呈現(xiàn)西南高，東北低的態(tài)勢。生態(tài)脆弱性指數(shù)由西南向東北逐漸降低。生態(tài)脆弱性存在顯著的空間集聚特征，高高聚集區(qū)主要分布在西南部地區(qū)，低低聚集區(qū)主要分布在東北部地區(qū)。從2005 年到2010 年，集聚特征略有增強，高高聚集區(qū)和低低聚集區(qū)都有不同程度的蔓延趨勢。從2010年到2015年，集聚特征有所下降，東北部新增高高聚集區(qū)，低低聚集區(qū)組團式分散開來。

（3）從鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度生態(tài)脆弱性來看，研究期間微度脆弱、輕度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量顯著減少，中度脆弱和重度脆弱的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量顯著增加。從2005年到2015年，該研究區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的生態(tài)脆弱性從以微度脆弱和輕度脆弱為主，向以中度和重度脆弱為主轉(zhuǎn)變。

（4）從不同地類尺度生態(tài)脆弱性特征來看，2005 年和2010 年，生態(tài)脆弱性程度由大到小依次為：水域、建設(shè)用地、草地、耕地、未利用地和林地。2015年水域的生態(tài)脆弱性程度仍然最高，林地躍居第二，這表明林地生態(tài)環(huán)境遭受了一定的破壞。耕地和林地和水域的脆弱性指數(shù)持續(xù)增加，表明耕地的生態(tài)環(huán)境越來越差，應該加強耕地數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)三位一體保護，同時也要重視對林地和水域的保護。

（5）從生態(tài)脆弱性時空演變特征來看，2005 年，以微度脆弱和輕度脆弱為主，到2010 年轉(zhuǎn)變?yōu)橐暂p度脆弱和中度脆弱為主，到2015 年，轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾卸群椭囟却嗳鯙橹?。從空間上來看，生態(tài)脆弱性高值區(qū)呈現(xiàn)從西南向東北蔓延的趨勢。

4.2 討論

將評價結(jié)果與鄱陽縣的實際情況進行對比，西南地區(qū)屬于湖區(qū)，植被覆蓋度低，加之緊靠縣城，工業(yè)污水和農(nóng)藥化肥排入湖區(qū)，會造成嚴重污染，破壞生態(tài)環(huán)境。東北部地區(qū)海拔較高，植被覆蓋度較高，人類活動干擾較少，因此生態(tài)脆弱度較低。評價結(jié)果與鄱陽縣實際自然狀況具有較高的一致性。根據(jù)2015年《生態(tài)保護紅線劃定指南》和2020 年《生態(tài)保護紅線管理辦法（征求意見稿）》，生態(tài)保護紅線是指依法在重點生態(tài)功能區(qū)、生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)和脆弱區(qū)等區(qū)域劃定的嚴格管控邊界。在科學評估基礎(chǔ)上，識別生態(tài)功能極重要、生態(tài)極脆弱區(qū)域，以及其他經(jīng)評估目前雖然不能確定但具有潛在重要生態(tài)價值的區(qū)域，劃入生態(tài)保護紅線。將2015年評價結(jié)果中的極度脆弱區(qū)和重度脆弱區(qū)與鄱陽縣生態(tài)紅線劃定結(jié)果進行疊加分析，兩者重合區(qū)域面積占生態(tài)紅線區(qū)域面積的58.8%，縣城及周邊和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心城鎮(zhèn)化程度較高，生態(tài)脆弱性高，但屬于城鎮(zhèn)開發(fā)邊界范圍內(nèi)，不能納入生態(tài)紅線。兩者在空間分布上具有較高的重疊性，結(jié)果見圖7。綜上，評價結(jié)果總體科學、合理、可信。

圖7 評價結(jié)果與生態(tài)紅線對比Fig.7 Comparison of evaluation results and ecological red line

本研究的主要優(yōu)點有（1）本研究以1 500 m的格網(wǎng)為評價單元，評價單元大小與研究尺度相適應，基于該格網(wǎng)微觀尺度可以詳實地反映研究區(qū)生態(tài)脆弱性空間分布與異質(zhì)性特征。評價結(jié)果與實際情況相符，科學可信。（2）采用變異系數(shù)、空間自相關(guān)等來研究其空間格局特征，能夠深入地分析研究區(qū)生態(tài)脆弱性時空格局變化情況。（3）研究時段為2005年至2015年，時間跨度較大，能夠從長時期的角度分析鄱陽生態(tài)環(huán)境變化情況，具有較高的分析價值。（4）所用數(shù)據(jù)主要有遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等，在數(shù)據(jù)獲取方面較以往研究具有數(shù)據(jù)更易獲取的優(yōu)點，構(gòu)建的評價指標體系和評價方法具有可復制性，可為其他相似地區(qū)的生態(tài)脆弱性研究提供參考。（5）從縣域整體尺度、鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度、不同地類尺度3個維度，分析生態(tài)脆弱性時空演變，既能從整體上把握鄱陽縣的生態(tài)脆弱性變化趨勢，又能有針對性的了解各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和地類的生態(tài)環(huán)境狀況，為地方政府提供政策指導，為國土空間綜合整治和生態(tài)修復提供參考信息。

研究也存在一定的不足，受限于研究資料收集困難，在構(gòu)建的指標體系內(nèi)，未將土壤指標考慮在內(nèi)。另外氣象數(shù)據(jù)在空間化的過程，采用研究區(qū)內(nèi)和研究區(qū)周圍的氣象站點數(shù)據(jù)做空間插值，其科學性有待考證。研究缺乏現(xiàn)勢性，2020年的數(shù)據(jù)難以收集，無法研究該年生態(tài)脆弱性狀況。以上不足均需在以后的研究中進一步完善。

致謝：江西省土地開發(fā)整理中心項目（9131207800）同時對本研究給予了資助，謹致謝意！