基于LUCC的陜西渭北旱塬區(qū)景觀生態(tài)風險評價

尉 芳,劉 京,夏利恒,龍小翠,徐仲煒

基于LUCC的陜西渭北旱塬區(qū)景觀生態(tài)風險評價

尉 芳,劉 京*,夏利恒,龍小翠,徐仲煒

(西北農(nóng)林科技大學資源環(huán)境學院,農(nóng)業(yè)部西北植物營養(yǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境重點實驗室,陜西 楊凌 712100)

基于土地利用/土地覆被變化構(gòu)建景觀生態(tài)風險評價模型,評價了渭北旱塬區(qū)1980～2018年的生態(tài)風險狀況.結(jié)果表明,隨著城鎮(zhèn)快速擴張,土地開發(fā)利用強度加大,各土地利用類型發(fā)生了不同程度的變化,其中,耕地減少量最多,共減少了636.36km2,建設(shè)用地增加量最大,共增加了496.17km2;受人口增長和退耕還林、還草政策實施等因素的影響,渭北旱塬區(qū)共有3492.40km2土地發(fā)生了轉(zhuǎn)化,變化比例為8.80%,耕地、林地、草地和建設(shè)用地之間的轉(zhuǎn)化最明顯,轉(zhuǎn)化面積為3177.22km2,占轉(zhuǎn)化總面積的90.98%;研究期間,低、中低風險區(qū)面積占比由20.23%降至19.01%,中風險區(qū)面積占比由41.62%升至43.23%,中高、高風險區(qū)面積占比由38.15%降為37.77%,生態(tài)風險等級整體表現(xiàn)偏高,呈現(xiàn)出"四周低,中間高"的分布特征,高風險區(qū)主要分布在景觀較破碎的地區(qū),這些地區(qū)容易受到人類活動的干擾.此外,研究區(qū)生態(tài)風險均值呈現(xiàn)先上升后下降的波動降低趨勢,整體生態(tài)安全有所改善,但局部地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量減低;研究區(qū)5期生態(tài)風險值的全局Moran’s指數(shù)均高于0.55,說明生態(tài)風險值在空間上呈顯著的正相關(guān)性,高-高聚集區(qū)主要分布在中高、高風險區(qū),外界活動對該區(qū)域自然生態(tài)的干擾較大,生態(tài)環(huán)境受到較為嚴重的破壞.

土地利用/土地覆被；生態(tài)風險評價；景觀格局；渭北旱塬區(qū)

景觀生態(tài)風險可以理解為自然或人為干擾對景觀格局與生態(tài)環(huán)境相互作用中產(chǎn)生的不利影響[1-2].自然生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能的持續(xù)穩(wěn)定對人類社會發(fā)展具有決定性作用[3],然而,人口、工業(yè)化和城市化的持續(xù)增長給生態(tài)系統(tǒng)造成了巨大的壓力[4],大部分區(qū)域的自然生態(tài)系統(tǒng)直接或間接地承受著外界活動所帶來的負面影響,進而產(chǎn)生了諸多生態(tài)環(huán)境問題[5].區(qū)域生態(tài)風險問題所涉及的風險源和評價受體存在一定的空間異質(zhì)性,全面深入地掌握區(qū)域生態(tài)風險演變趨勢,是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的前提[6].

關(guān)于景觀格局指數(shù)和生態(tài)風險評價關(guān)系的研究有很多,其中,基于土地利用動態(tài)變化的生態(tài)風險評價方法是目前研究的的熱點[7-12],土地結(jié)構(gòu)反映了城市在自然、經(jīng)濟和政策等多種因素驅(qū)動下的發(fā)展結(jié)果,是研究人類活動對自然環(huán)境影響的適當尺度.此外,土地利用變化已被證明與土地退化、生物多樣性喪失和生態(tài)用地減少等許多問題有關(guān)[13-14].因此,評價不同景觀變化對生態(tài)風險的影響極具現(xiàn)實意義.景觀生態(tài)風險評價主要包括基于風險"源—匯"、景觀格局的兩種評價方法[15].早期的研究中多采用基于風險源匯的評價方法,該方法限制性較大,僅適用于具有明顯生態(tài)脅迫因子的區(qū)域,而基于景觀格局的評價方法在一定程度上擺脫了其識別風險源和評估受體的分析模式,轉(zhuǎn)向區(qū)域視角,在空間格局上開展土地利用景觀生態(tài)風險的評價[16].景觀格局指數(shù)是高度濃縮的景觀格局信息,它可以建立景觀結(jié)構(gòu)與現(xiàn)象間的聯(lián)系,能夠直接反映景觀格局中的生態(tài)風險以及綜合評價生態(tài)風險中的直接和累積效應(yīng)[17-19].

目前,關(guān)于景觀生態(tài)風險的研究多集中在人類活動劇烈的較大的河流流域或沿海經(jīng)濟開發(fā)區(qū),對內(nèi)陸森林、草地等生態(tài)較為脆弱的自然地帶的景觀風險狀況還有待深入探究.陜西渭北旱塬區(qū)地形地貌復(fù)雜,生態(tài)環(huán)境脆弱,人類活動頻繁,加之受國家政策影響,如1999年退耕還林、2006年免農(nóng)業(yè)稅及2009年國務(wù)院提出建設(shè)的"關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)"等,區(qū)域經(jīng)濟迅速發(fā)展及城市化快速演進,土地利用類型變化劇烈,區(qū)域生態(tài)風險存在著強烈的空間異質(zhì)性,因此在此區(qū)域開展景觀生態(tài)風險評價具有較強的區(qū)域特點和典型性.鑒于此,本研究以陜西渭北旱塬區(qū)為研究對象,基于研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù),運用景觀生態(tài)學與空間統(tǒng)計分析方法,建立景觀生態(tài)風險評價模型,探索區(qū)域1980～2018年間土地利用景觀變化規(guī)律、生態(tài)風險演變趨勢,分析生態(tài)風險的時空分異特征,以期為區(qū)域土地資源合理利用及生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù).

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置

渭北旱塬區(qū)是陜西黃土丘陵溝壑區(qū)與渭河沖積平原之間的過渡區(qū)域(圖1),位于陜西省中部(北緯34°22'～36°14',東經(jīng)106°29'～110°36'),包括富平、長武、蒲城等25個縣(市),總國土面積約3.96萬 km2,約占陜西省總面積的19.26%[20].研究區(qū)地貌以黃土丘陵與沖積平原為主,塬面開闊平坦,水資源短缺,水土流失嚴重,生態(tài)環(huán)境較為脆弱.區(qū)域內(nèi)地形起伏較大,地勢從南到北逐步升高,大體上呈階梯狀分布,最低海拔331m,最高海拔2452m.氣候?qū)倥瘻貛О敫珊?、半濕潤大陸性季風氣候區(qū),光熱資源豐富,年平均氣溫8.6～13.5℃左右,>10℃的積溫在3000℃以上,年降雨量520～650mm,其中60%以上集中在7～9月,降水量較少且年內(nèi)分配不均.

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用1980年、1990年、2000年、2010年和2018年的土地利用/土地覆被數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www. resdc.cn),土地利用數(shù)據(jù)1980年、1990年、2000年、2010年各期數(shù)據(jù)的遙感解譯主要使用了Landsat- TM/ETM遙感影像數(shù)據(jù),2018年土地利用/覆被數(shù)據(jù)主要以Landsat 8遙感影像數(shù)據(jù)為主.該數(shù)據(jù)庫是在多項重大科技項目的支持下建立的覆蓋全國陸地區(qū)域的多時相1:10萬比例尺土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)集[21-23],是中國目前最準確的土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)產(chǎn)品.根據(jù)土地資源及其利用屬性,將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地.

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 針對不同時期的土地利用數(shù)據(jù),采用疊加代數(shù)計算,形成渭北旱塬區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣.土地利用轉(zhuǎn)移矩陣用于展示土地轉(zhuǎn)移的動向情況和數(shù)量結(jié)構(gòu)[24],能詳細反映研究初期和研究末期研究區(qū)域內(nèi)各類土地類型面積互相轉(zhuǎn)化的動態(tài)信息,不僅可以表明研究區(qū)域某時間點的各地類面積數(shù)據(jù),而且可以揭示期初各地類面積轉(zhuǎn)出和期末各地類面積轉(zhuǎn)入的信息[25-26].

1.3.2 評價單元劃分 為在空間上表達景觀生態(tài)風險的區(qū)域異質(zhì)性,對研究區(qū)進行生態(tài)風險評價單元的劃分.參考國家格網(wǎng)GIS的相關(guān)標準《地理格網(wǎng)》(GB12409-2009)[27]和部分學者的研究,格網(wǎng)宜采用平均斑塊面積的2～5倍[28-29],根據(jù)研究區(qū)面積和景觀斑塊大小,本文選取5km′5km 的正方形格網(wǎng)對研究區(qū)進行劃分,共得到1785個生態(tài)風險單元(圖2).在每個單元中,計算生態(tài)風險指數(shù)(ERI),并將結(jié)果分配到評價單元的中心點.

1.3.3 景觀生態(tài)風險指數(shù)評價 本文分別從不同年份的景觀成分比例出發(fā),利用景觀干擾度指數(shù)和景觀脆弱度指數(shù)構(gòu)建了渭北旱塬區(qū)景觀生態(tài)風險指數(shù).該指標反映了基于土地利用的渭北旱塬區(qū)景觀格局和生態(tài)風險之間的關(guān)系[30-33].其計算公式如下:

式中:k為風險小區(qū);i為景觀類型;N為景觀類型的數(shù)量;Aki為k個風險小區(qū)內(nèi)景觀類型i的面積;Ak為第k個風險小區(qū)的面積;Di為景觀干擾度指數(shù);Vi為景觀脆弱度指數(shù).ERI值越高,生態(tài)風險越高.具體公式及說明見表1.

在城市化進程中,由不同的景觀代表的生態(tài)系統(tǒng)受到外部干擾的程度不同,這種外部干擾包括人口結(jié)構(gòu)、人口數(shù)量所引起的資源及環(huán)境的變化,區(qū)域受到的干擾越大,其生態(tài)風險值越大[34-35],通常用景觀干擾度指數(shù)來表示外部干擾程度的大小.研究表明,建設(shè)用地開發(fā)、綠地破壞和路網(wǎng)建設(shè)對城市中的景觀產(chǎn)生一定影響,因此,景觀破碎度、分離度和分形維數(shù)可以反映人類活動對景觀的干擾程度[36].其中,景觀破碎度指數(shù)用于反映在既定時間和性質(zhì)的基礎(chǔ)上,研究區(qū)域內(nèi)景觀整體或某種景觀類型的破碎化程度,其值越大,表明景觀單元內(nèi)部穩(wěn)定性越低,對應(yīng)的景觀生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性也越低[37].景觀分離度指數(shù)用于反映某種景觀類型內(nèi)不同斑塊空間分布上的分散程度,值越大,表明景觀分布的越雜亂,破碎化程度越高[38].景觀分形維數(shù)能夠在一定程度上反映出斑塊和景觀格局的復(fù)雜程度以及外部活動對景觀格局的影響,其取值范圍常在1～2之間,值越高,景觀的幾何形狀越復(fù)雜[39].因此,本文采用景觀干擾指數(shù)來表征人為干擾對景觀的影響程度,選取景觀破碎度指數(shù)(F)、分離度指數(shù)(S)和分形維數(shù)指數(shù)(FD)構(gòu)建景觀干擾度指數(shù),根據(jù)以往學者的研究[6],將各景觀指標的權(quán)重a、b、c分別定為0.5、0.3、0.2.

景觀脆弱度指數(shù)是度量不同景觀類型應(yīng)對外部活動干擾的抵抗能力以及暴露于外部風險時脫離穩(wěn)定狀態(tài)難易程度的綜合指數(shù).脆弱度指數(shù)越大,景觀類型抵抗外部活動干擾的能力越差,景觀的生態(tài)風險越大[31,40].根據(jù)國內(nèi)外學者[29-30]的研究成果,結(jié)合研究區(qū)域景觀特點,將未利用地、水域、耕地、草地、林地、建設(shè)用地的敏感性系數(shù)分別賦值為6、5、4、3、2、1.

表1 景觀格局指數(shù)計算方法

1.3.4 區(qū)域生態(tài)風險分析 在計算得到各風險評價單元的ERI指數(shù)的基礎(chǔ)上,利用地統(tǒng)計學方法和GIS技術(shù)實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)風險分析.將ERI值賦值到風險評價單元的中心點上,通過普通克里金插值方法得到整個研究區(qū)的ERI空間分布圖.采用自然斷點法將景觀生態(tài)風險分為5個等級,分別為高風險區(qū)(ERI>0.132)、中高風險區(qū)(0.099

1.3.5 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)可以揭示一個變量的空間分布是否收到其鄰近變量的影響,是空間單元屬性值聚集程度的一種度量[41].對生態(tài)風險指數(shù)進行空間自相關(guān)分析,旨在得到研究區(qū)生態(tài)風險的空間分布特征.本文采用Moran’s指數(shù)和LISA指數(shù)來表征空間生態(tài)風險的空間自相關(guān)關(guān)系.Moran’s指數(shù)主要反映全部數(shù)據(jù)的某項屬性值在空間中的相關(guān)性大小,其取值一般在(-1,1)之間,小于0表示負相關(guān),等于0表示不相關(guān),大于0表示正相關(guān).LISA指數(shù)的具體表現(xiàn)為:LL型(低低聚集)、HH型(高高聚集)、HL型(低值包高值聚集)、LH型(高值包低值聚集)4種類型[42].

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化情況分析

1980～2018年渭北旱塬區(qū)土地利用變化趨勢如圖3、4所示.從整體上看,耕地、林地和草地是渭北旱塬區(qū)的主要景觀,分布范圍廣,其他土地利用類型分布于其周圍或內(nèi)部,三者共占研究區(qū)總面積的90%以上,土地利用類型按面積由大到小排序依次為耕地、草地、林地、建設(shè)用地、水域和未利用地.研究期間,各土地利用類型表現(xiàn)出不同程度的變化,耕地、草地和水域的面積減少,其中,耕地減少的幅度最大,平均每年減少16.75km2,說明研究期間渭北旱塬區(qū)約有1.60%的耕地消失;草地面積共減少了0.11%,平均每年減少1.09km2;1980～2018年,共有38.77km2的水域消失(約0.10%). 1980～2018年,建設(shè)用地、林地和未利用地面積增加,其中,建設(shè)用地增長幅度最大,平均每年有13.06km2的土地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地,造成建設(shè)用地快速增長的原因主要是在人口增長和城市化、工業(yè)化發(fā)展的壓力下,研究區(qū)南部區(qū)域城鎮(zhèn)快速擴張,建設(shè)用地面積不斷加大;研究區(qū)林地面積增長了167.02km2,平均每年增長4.40km2;未利用地占研究區(qū)總面積的比例由1980年的0.07%升至2018年的0.20%.

圖4 1980～2018年渭北旱塬區(qū)土地利用類型占比

2.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

表2 1980～2018年渭北旱塬區(qū)土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣(km2)

將1980和2018年的土地利用數(shù)據(jù)代入轉(zhuǎn)移矩陣,得到40a間不同土地利用類型的轉(zhuǎn)出量與轉(zhuǎn)入量.由表2可知,研究區(qū)1980～2018年土地利用發(fā)生變化的總面積為3492.40km2,變化比例為8.80%.耕地是主要的轉(zhuǎn)出類型,轉(zhuǎn)出面積為1643.87km2,占轉(zhuǎn)化總面積的47.07%,主要轉(zhuǎn)化為草地(812.32km2),其次轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地和林地;建設(shè)用地是主要的轉(zhuǎn)入類型,研究期間共有3.42%的耕地、1.81%的水域、1.56%的未利用地、0.27%的草地和0.10%的林地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地.

根據(jù)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析結(jié)果,可以得知不同土地轉(zhuǎn)移類型中,耕地、林地、草地和建設(shè)用地之間的轉(zhuǎn)移優(yōu)勢最為明顯,轉(zhuǎn)移面積為3177.22km2,占轉(zhuǎn)化總面積的90.98%,結(jié)合前人[43]研究可知,城鎮(zhèn)化發(fā)展、人口增長、退耕還林、還草政策的實施等外界因素必不可少的影響著研究區(qū)的地表狀態(tài),促使不同土地利用類型之間發(fā)生轉(zhuǎn)化.

2.3 土地利用生態(tài)風險時空變化分析

基于Fragstats 4.2軟件,分別計算1980年、1990年、2000年、2010年和2018年5期不同土地利用類型的景觀格局指數(shù),進一步分析各指數(shù)變化規(guī)律.由圖5可知,1980～2018年,不同土地利用類型斑塊數(shù)量均有所增加,表明景觀的破碎程度升高,景觀結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性降低,主要原因是不同土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)化,打破了景觀原有的分布格局,大塊連片的分布格局被破壞,空間分布越來越復(fù)雜.景觀破碎度方面,在研究期間,除耕地和草地的破碎度呈現(xiàn)下降的狀態(tài)外,其他景觀類型的破碎度均呈現(xiàn)上升趨勢,耕地、林地和草地的破碎度較大,表明這些景觀類型受到外部環(huán)境和人類活動的影響較大.研究時段內(nèi),草地、建設(shè)用地和未利用地的分離度呈下降趨勢,其他景觀類型均成上升趨勢,表明這些景觀類型的離散程度增強,存在進一步被割裂的潛在風險.景觀分維數(shù)的變化較小,說明研究期間景觀形狀結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定.景觀干擾度方面,耕地和草地的干擾度降低,其他景觀類型的干擾度升高.研究時段內(nèi),耕地和草地的損失度下降,建設(shè)用地的損失度未發(fā)生變化,林地、水域和未利用地的損失度呈現(xiàn)上升趨勢,表明受外部影響這類景觀的生態(tài)損失較強,生態(tài)風險持續(xù)升高.

1980～2018年不同等級生態(tài)風險區(qū)面積統(tǒng)計結(jié)果如表3所示,通過利用普通克里格插值法對生態(tài)風險指數(shù)進行空間插值,形成研究區(qū)景觀生態(tài)風險時空變化圖(圖6).1980年渭北旱塬區(qū)低風險、中低風險區(qū)面積分別占研究區(qū)總面積的0.95%和19.28%.低風險區(qū)主要分布在延安市黃陵縣、富縣西部、咸陽市旬邑縣西部、寶雞市陳倉區(qū)南部,在渭南市蒲城縣和富平縣南部也有少量分布,中低風險區(qū)則聚集在低風險區(qū)的周邊分布,低、中低風險區(qū)的土地利用類型以耕地、林地為主,地貌類型主要為河谷平原和中山,類型單一,分布集中連片,由于耕地、林地的景觀脆弱度較低,因此這些區(qū)域生態(tài)風險值較低.中風險區(qū)占研究區(qū)總面積的41.62%,該等級區(qū)主要分布在延安市宜川縣、黃龍縣、富縣、渭南市合陽縣、澄城縣、韓城市、咸陽市淳化縣、永壽縣、寶雞市陳倉區(qū)、鳳翔縣等區(qū)域,分布范圍廣,土地利用類型主要是草地和耕地.中高風險區(qū)主要分布在研究區(qū)中心區(qū)域,占研究區(qū)面積的36.47%.高風險區(qū)主要分布在寶雞市麟游縣、千陽縣、隴縣、陳倉區(qū)以及咸陽市彬縣,這一區(qū)域地貌類型多為高丘陵、黃土殘塬和黃土塬,景觀分布較為破碎,人類活動容易引起該區(qū)域出現(xiàn)水土流失等問題.研究期間,研究區(qū)以中風險區(qū)和中高風險區(qū)為主,共占研究區(qū)總面積的80.16%,生態(tài)風險等級整體偏高.1980～2000年間,低、中高、高風險區(qū)的面積分別增加了12.25,524.78和24.49km2,整體呈現(xiàn)出生態(tài)風險值增加的態(tài)勢(圖7);2000～2018年,除中風險區(qū)面積有所增加以外(增加了2.07%),其余等級區(qū)域面積均有不同程度的減少,中高、高風險區(qū)面積分別下降0.864%、0.906%,這一時期景觀生態(tài)風險的總體趨勢為下降.

表3 1980～2018年不同等級生態(tài)風險區(qū)面積及比例

圖7 1980～2018年渭北旱塬區(qū)景觀生態(tài)風險值變化

圖8 1980～2018年渭北旱塬區(qū)不同等級生態(tài)風險區(qū)流轉(zhuǎn)變(km2)

2018年研究區(qū)不同等級生態(tài)風險區(qū)域面積發(fā)生改變,但在空間上各等級生態(tài)風險區(qū)分布變化并不明顯.由各等級生態(tài)風險區(qū)流轉(zhuǎn)情況(圖8)可知,低風險區(qū)、中低風險區(qū)面積占比較1980年分別下降至0.89%和18.12%,這些區(qū)域向內(nèi)收縮,面積減小.中風險區(qū)面積增加,面積占比較1980年升高了1.62%,研究期間,有6.03%的中高風險區(qū)和9.01%的中低風險區(qū)轉(zhuǎn)化為中風險區(qū),這些區(qū)域受到外部活動的影響,景觀分布趨于集中或破碎,導(dǎo)致生態(tài)風險值有不同程度的變化.相比于1980年,中高風險區(qū)面積占比增加0.46%,有52.90%的高風險區(qū)轉(zhuǎn)為中高風險區(qū),增加的區(qū)域主要集中在寶雞市隴縣和千陽縣,這些地區(qū)的脆弱度高的土地利用類型轉(zhuǎn)為景觀脆弱度低的林地、草地,生態(tài)風險值下降,高風險區(qū)面積減少334.74km2,研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的穩(wěn)定性有所上升.

2.4 生態(tài)風險指數(shù)空間自相關(guān)分析

利用GeoDa軟件計算渭北旱塬區(qū)各風險單元中景觀生態(tài)風險值的全局Moran’s指數(shù),結(jié)果顯示研究區(qū)5期Moran’s值分別為0.5681、0.5671、0.5514、0.5650和0.5530,結(jié)果均高于0.55,表明在整個研究期間,渭北旱塬區(qū)生態(tài)風險值在空間上呈顯著的正相關(guān),即研究區(qū)的生態(tài)風險在空間上相互影響,高風險區(qū)域周圍地區(qū)的風險值高,低風險區(qū)域周圍區(qū)域的風險值低,相鄰城市的ERI具有空間相似性.然而,Moran’s值在40a間呈下降趨勢,這表明,隨著時間演進ERI空間分布的聚集性有所減弱,這與土地利用變化導(dǎo)致生態(tài)風險值分布規(guī)律失調(diào)有關(guān).

為進一步探討生態(tài)風險在空間上的關(guān)聯(lián)度和集聚特征,通過GeoDa軟件對研究區(qū)的生態(tài)風險進行LISA分析.由表4可知,1980～2018年研究區(qū)景觀生態(tài)風險的高-高、低-低自相關(guān)類型的數(shù)量呈下降趨勢,低-高、高-低自相關(guān)類型的數(shù)量呈增加趨勢,空間自相關(guān)不顯著的數(shù)量增加了18個.由圖9可知,研究區(qū)生態(tài)風險值的空間聚集形態(tài)主要是高-高聚集和低-低聚集,高-低聚集區(qū)和低-高聚集區(qū)數(shù)量較少,分布分散且規(guī)律不明顯.從空間分布情況來看,土地利用生態(tài)風險高值聚集區(qū)主要分布在洛川縣、耀州區(qū)、彬縣、隴縣等地,這些區(qū)域的土地利用類型多為耕地和草地,外界環(huán)境的干擾使這些地區(qū)的景觀破碎度增高,分離度上升,景觀穩(wěn)定性下降,生態(tài)環(huán)境變得十分脆弱,生態(tài)風險水平迅速升高.生態(tài)風險低值聚集區(qū)主要集中分布在蒲城縣、黃陵縣等區(qū)域,景觀類型以耕地和林地為主,受到外界人類活動干擾的影響較小,景觀內(nèi)部穩(wěn)定性高,隨著生態(tài)保護政策的實施,這些區(qū)域的生態(tài)保護力度進一步加強,生態(tài)環(huán)境進一步改善,生態(tài)風險穩(wěn)定在低水平.

表4 1980～2018年景觀生態(tài)風險空間自相關(guān)類型統(tǒng)計

3 討論

景觀生態(tài)風險評價是景觀格局優(yōu)化的基礎(chǔ),本文基于土地利用變化對渭北旱塬區(qū)開展生態(tài)風險方面的研究,較為全面地、動態(tài)地揭示了1980～2018年研究區(qū)景觀生態(tài)風險時空演變特征.

3.1 土地利用變化原因分析

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人口的不斷增長,研究區(qū)的發(fā)展方式發(fā)生巨大變化,對區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)造成重大影響.改革開放初期,我國制定了開放沿?？诎冻鞘?、成立經(jīng)濟特區(qū)等一系列經(jīng)濟改革措施,陜西作為內(nèi)陸省份,在開放程度上受到一定限制,致使在這一時期陜西的發(fā)展相對滯后.1995年到21世紀初,國家深入推進社會主義市場經(jīng)濟體制建設(shè),陜西充分利用"人口紅利"優(yōu)勢并且抓住西部大開發(fā)戰(zhàn)略機遇,加強了基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度和建設(shè)速度,經(jīng)濟的飛躍式發(fā)展消耗了大量的社會和自然資源,城市空間快速擴張.同時,地方政府過于看重GDP增長而忽略了對于土地的長期規(guī)劃,通過優(yōu)惠土地政策等方式吸引投資,將城市中心和主要交通干道附近的農(nóng)田開發(fā)成房地產(chǎn)、工業(yè)園區(qū)等,使得大量土地資源的利用效率低下,導(dǎo)致了城市土地結(jié)構(gòu)的破碎化[44].進入21世紀以后,土地供給和耕地保護等政策的完善對城市空間發(fā)展進行了規(guī)范和制約,加強了土地利用規(guī)劃的編制,土地利用方式逐漸向合理化、規(guī)范化轉(zhuǎn)變[45].國家先后頒布了《關(guān)于深化改革嚴格土地管理的決定》、《關(guān)于加強土地調(diào)控有關(guān)問題的通知》、《關(guān)于促進節(jié)約集約用地的通知》等一系列土地政策,從土地利用規(guī)劃、耕地保護、土地集約利用等多個方面完善了土地利用政策體系,這些政策在規(guī)范土地利用、增強城市內(nèi)部整合方面起到了重要作用[46].

3.2 生態(tài)風險值時空變化成因分析

研究表明,陜西渭北旱塬區(qū)生態(tài)風險值的變化經(jīng)歷了兩個階段.1980～2000年,研究區(qū)總體風險水平呈上升趨勢,2000～2018年生態(tài)風險水平呈下降趨勢.20世紀80年代,西部城市土地利用機制僵化,改革進程滯后,沒有形成統(tǒng)一的土地利用管理政策體系.這一時期,城市建筑密度小,容積率低,土地產(chǎn)出低下,"圈地建園"現(xiàn)象的涌現(xiàn)以及城市空間的無序擴張對景觀格局產(chǎn)生了很大的影響.城市管理者缺乏對生態(tài)系統(tǒng)的重視,農(nóng)田、草地等自然景觀被人工景觀隨意侵占和破壞,城市景觀破碎化,自然生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量下降[47].作為工業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),交通基礎(chǔ)設(shè)施的大量建設(shè)干擾了生態(tài)系統(tǒng)間的連通性,阻礙了生態(tài)系統(tǒng)之間的物質(zhì)和能量交換,景觀斑塊時空分異性增強,不合理的初期發(fā)展模式增大了城市的生態(tài)風險,造成了許多生態(tài)安全問題.

2000年以后,越來越完善的土地利用制度和生態(tài)保護政策有效降低了經(jīng)濟增長帶來的城市生態(tài)風險.在新的土地政策影響下,城市擴張逐漸合理化、規(guī)范化,城市土地集約化利用程度提高.同時,我國進入生態(tài)保護的深化階段,環(huán)境保護政策逐步完善,城市生態(tài)環(huán)境的保護和建設(shè)提上日程.當?shù)卣懤m(xù)啟動了天然林資源保護、退耕還林、重點防護林等一系列生態(tài)創(chuàng)建和保護工程,生態(tài)環(huán)境破壞的局面得到有效遏制,生態(tài)環(huán)境保護長效機制的建立進一步促進了區(qū)域經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,渭北旱塬區(qū)景觀格局不斷優(yōu)化,研究區(qū)整體生態(tài)風險值降低.

3.3 渭北旱塬區(qū)生態(tài)風險防控建議

渭北旱塬區(qū)是西北地區(qū)的主要生產(chǎn)基地[48-49],自20世紀80年代以來,由于長期盲目追求經(jīng)濟發(fā)展,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體不高,因此亟需開展該區(qū)域生態(tài)環(huán)境的保護和治理項目,強化研究區(qū)的生態(tài)功能,進而提高該區(qū)域居民的生活水平,促進人與自然環(huán)境和諧發(fā)展,從而推動研究區(qū)社會和生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展.針對以上問題,對研究區(qū)不同等級生態(tài)風險區(qū)提出以下幾個方面的對策:

3.3.1 高、中高、中風險區(qū)需進一步加強生態(tài)修復(fù)的建設(shè)力度,加大資金和技術(shù)投入,合理配置區(qū)域內(nèi)部景觀建設(shè),嚴格管理建設(shè)用地發(fā)展,杜絕為發(fā)展而破壞、浪費土地資源的行為,嚴禁過度開發(fā),減少人類活動對生態(tài)環(huán)境的干擾,促進城鎮(zhèn)集中發(fā)展,增加城區(qū)內(nèi)生態(tài)用地面積,完善城市綠地系統(tǒng),提高城市生態(tài)效應(yīng).加強對中風險地區(qū)生態(tài)安全的動態(tài)監(jiān)控,防止中風險區(qū)向高風險區(qū)轉(zhuǎn)化,對可能轉(zhuǎn)化的區(qū)域進行優(yōu)先重點保護,有針對性的開展生態(tài)工程.

3.3.2 低、中低風險區(qū)要加強對現(xiàn)有景觀的保護,因地制宜的制定生態(tài)治理方案,建立生態(tài)示范區(qū),總結(jié)示范區(qū)的生態(tài)保護方法和經(jīng)驗,提高保護效率,確保生態(tài)風險值持續(xù)降低,為生態(tài)環(huán)境防護打造多層屏障.

3.3.3 嚴格遵守國家和地方政府制定的生態(tài)安全保護政策,正視生態(tài)保護和經(jīng)濟發(fā)展之間的矛盾,確保在不增加生態(tài)風險的前提下發(fā)展經(jīng)濟,多方面考慮,科學地制定土地利用規(guī)劃,將土地的社會、經(jīng)濟和生態(tài)效益有機的結(jié)合,實現(xiàn)土地利用的健康可持續(xù)發(fā)展.

4 結(jié)論

4.1 研究時域內(nèi),渭北旱塬區(qū)土地利用類型按其面積大小排序依次為:耕地、草地、林地、建設(shè)用地、水域、未利用地,主要的土地利用類型為耕地、林地和草地,共占研究區(qū)總面積的90%以上,其中,耕地減少幅度最大,建設(shè)用地面積增加的幅度最大.

4.2 1980～2018年間渭北旱塬區(qū)以中風險和中高風險區(qū)為主,整體生態(tài)情況偏高.研究期間,高風險區(qū)面積減少,研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的穩(wěn)定性有所上升,研究區(qū)生態(tài)風險均值呈現(xiàn)出先上升后下降的波動降低趨勢,整體生態(tài)安全有所改善,但部分地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量減低.高風險區(qū)主要集中在研究區(qū)中部,環(huán)境受外界干擾度高,低風險區(qū)則集中在研究區(qū)邊緣地帶.

4.3 1980～2018年渭北旱塬區(qū)5期生態(tài)風險值Moran’s均為正值,生態(tài)風險值在空間上正相關(guān)增強,聚集效應(yīng)明顯.研究區(qū)生態(tài)風險值的空間聚集形態(tài)以高-高聚集和低-低聚集為主,空間分布上具有較高的地域性.

4.4 人口增長、經(jīng)濟快速發(fā)展導(dǎo)致陜西渭北旱塬區(qū)土地利用受外界活動干擾程度增強,耕地、建設(shè)用地等土地利用類型交織發(fā)展,中斷了原有的連續(xù)景觀,景觀面積及斑塊數(shù)量的變化導(dǎo)致了景觀指數(shù)的變化,由各景觀指數(shù)構(gòu)建的景觀生態(tài)風險指數(shù)也隨之發(fā)生變化.

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Landscapeecological risk assessment in Weibei dryland region of Shaanxi Province based on

LUCC. WEI Fang, LIU Jing*, XIA Li-heng, LONG Xiao-cui, XU Zhong-wei

(College of Natural Resources and Environment, Northwest A&F University, Key Laboratory of Plant Nutrition and the Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture, Yangling 712100, China)., 2022,42(4)：1963～1974

This study constructed a landscape ecological risk evaluation model based on land use/land cover change and evaluates the ecological risk status of the Weibei dryland region from 1980 to 2018. The results showed that: With the rapid expansion of towns and cities and the growth of land development and utilization intensity, different land use types have changed to different degrees, among which, arable land decreased the most, with a total decrease of 636.36km2, while construction land increased the most, with a total increase of 496.17km2. Influenced by factors such as population growth and the implementation of the policy of returning farmland to forest and grass, a total of 3492.40km2of land in the Weibei dryland region was converted, with a change ratio of 8.80%. The advantage of transfer between farmland, forest land, grass and construction land was most obvious, with a conversion area of 3177.22km2, accounting for 90.98% of the total transformed area. During the study period, the proportion of low and medium-low risk areas decreased from 20.23% to 19.01%, the proportion of medium-risk areas increased from 41.62% to 43.23%, and the proportion of medium-high and high-risk areas decreased from 38.15% to 37.77%, with an overall high ecological risk level, showing the distribution characteristics of "low around, high in the middle". In addition, the mean value of ecological risk in the study area shows a fluctuating trend of increasing and then decreasing, and the overall ecological safety has improved, but the quality of ecological environment in some areas has decreased. The global Moran'sindex of the landscape ecological risk values of the five time nodes in the study area were all higher than 0.55, indicating a spatially significant positive correlation of ecological risk values. The "high-high" concentration areas are mainly located in the medium-high and high-risk areas, where the ecological environment has been more seriously damaged due to large-scale disturbance by human activities.

land use/land cover；ecological risk assessment；landscape pattern；Weibei dryland region

X820.4,X171.4

A

1000-6923(2022)04-1963-12

尉 芳(1997-),女,山東煙臺人,西北農(nóng)林科技大學碩士研究生,主要從事農(nóng)業(yè)資源利用方面的研究.發(fā)表論文3篇.

2021-09-03

國家自然科學基金資助項目(42071240);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目(2452018143)

*責任作者, 副教授, jingliu@nwauf.edu.cn