基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

劉 靜,鄒長(zhǎng)新,林乃峰,許小娟,徐德琳,王 燕,張 琨

(生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所,江蘇 南京 210042)

人類(lèi)活動(dòng)作為生態(tài)環(huán)境演變的重要驅(qū)動(dòng)力之一,是導(dǎo)致各類(lèi)環(huán)境污染問(wèn)題和生態(tài)失衡的重要人為風(fēng)險(xiǎn)因子[1]。其中土地利用變化、重大工程建設(shè)等是對(duì)生態(tài)系統(tǒng)干擾較大的人類(lèi)活動(dòng)[2]。目前針對(duì)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的研究較為成熟,多采用人類(lèi)活動(dòng)線(xiàn)性疊加[3-4]的方法,如人類(lèi)足跡指數(shù)[5-6]、人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度指數(shù)[7-8]、人為干擾度[9-10]、景觀發(fā)展強(qiáng)度[11-12]等。但上述方法只能識(shí)別人類(lèi)活動(dòng)干擾的現(xiàn)狀,不能預(yù)測(cè)人類(lèi)活動(dòng)干擾發(fā)生的可能性及潛在危害程度。區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)旨在從區(qū)域?qū)用骖A(yù)測(cè)自然災(zāi)害或人類(lèi)活動(dòng)等風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)不同類(lèi)型生態(tài)系統(tǒng)造成不利影響的可能性和潛在后果,存在一定的不確定性[13]。近年來(lái),部分學(xué)者嘗試采用Invest模型法[14-15]、生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法[16]、景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法[17]開(kāi)展區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究。但人類(lèi)活動(dòng)形式復(fù)雜,不同類(lèi)型風(fēng)險(xiǎn)源對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中各類(lèi)生態(tài)受體的脅迫效應(yīng)與暴露程度不同,多因素耦合使得系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不確定性顯著提高。采用人類(lèi)活動(dòng)因子線(xiàn)性疊加的方式開(kāi)展評(píng)價(jià),無(wú)法反映人類(lèi)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)源對(duì)不同類(lèi)型生態(tài)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)傳遞機(jī)制,在一定程度上削弱了人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian network,BN)[18]作為概率論與圖形論相結(jié)合的概率推理工具,由有向無(wú)環(huán)圖(directed acyclic graph,DAG)和條件概率表(conditional probability tables,CPTs)2個(gè)部分組成。圖形化的推理網(wǎng)絡(luò)可定性表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)傳遞結(jié)構(gòu)及風(fēng)險(xiǎn)要素間的相關(guān)關(guān)系[19],條件概率表可以定量化表征風(fēng)險(xiǎn)信息的不確定性[20],實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的概率化推理與預(yù)測(cè)。目前,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境管理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[21],涉及水資源管理[22]、生物多樣性評(píng)估[23]、環(huán)境影響評(píng)價(jià)[24]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估[25]等各個(gè)方面。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無(wú)環(huán)圖與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系類(lèi)似,以圖形化的方式表征風(fēng)險(xiǎn)要素之間的傳遞關(guān)系,還能以條件概率表的形式實(shí)現(xiàn)概率推理的定量化。因此,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)非常適合復(fù)雜多變的生態(tài)系統(tǒng)建模[26-27],在人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究中具有較高的適用性。

生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)作為生態(tài)空間范圍內(nèi)具有特殊重要生態(tài)功能、必須強(qiáng)制性保護(hù)的區(qū)域,是保障國(guó)家和地方生態(tài)安全的底線(xiàn)和生命線(xiàn)。2017年2月,中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于劃定并嚴(yán)守生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的若干意見(jiàn)》[28],對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的劃定與管理做出了全面部署。為嚴(yán)守生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn),我國(guó)陸續(xù)頒布了《生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)監(jiān)管技術(shù)規(guī)范 生態(tài)狀況監(jiān)測(cè)(試行)》《生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)監(jiān)管技術(shù)規(guī)范 保護(hù)成效評(píng)估(試行)》等系列標(biāo)準(zhǔn),加強(qiáng)對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的日常監(jiān)督和監(jiān)管[29-30]。然而,土地開(kāi)發(fā)與生態(tài)保護(hù)之間的矛盾依舊突出,各類(lèi)開(kāi)發(fā)活動(dòng)加劇了自然生態(tài)系統(tǒng)的人工化程度,建設(shè)用地的持續(xù)擴(kuò)張對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)造成嚴(yán)重威脅。此外,生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)內(nèi)仍保有不同程度的人類(lèi)活動(dòng)圖斑,包括耕地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、人工商品林、重大基礎(chǔ)設(shè)施用地等。因此,開(kāi)展生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)內(nèi)外人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),是目前生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)綜合管理的重大需求,可為生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)開(kāi)展生態(tài)保護(hù)與修復(fù)提供本底基礎(chǔ)支撐和科學(xué)依據(jù)。

南京市作為江蘇省省會(huì),是我國(guó)東部沿海經(jīng)濟(jì)帶與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略交匯的重要樞紐。2020年,南京市城鎮(zhèn)化率達(dá)到86.8%,城鎮(zhèn)化進(jìn)程高速推進(jìn)。隨著城市化快速發(fā)展,南京市城市規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大[31-32],建設(shè)用地不斷擴(kuò)張,人口不斷聚集,高度密集的人類(lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重威脅,亟需進(jìn)行科學(xué)定量的人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),為生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)內(nèi)的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)防控與管理工作提供理論支撐。

因此,該研究基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò),以南京市人類(lèi)活動(dòng)為風(fēng)險(xiǎn)源,以生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境為風(fēng)險(xiǎn)受體,構(gòu)建了區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)(危險(xiǎn)性)—風(fēng)險(xiǎn)因子(聯(lián)合暴露)—生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)(脆弱性)—人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò),定量分析城鎮(zhèn)、農(nóng)田、交通、采礦等風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)的森林、灌叢、濕地、農(nóng)田等生態(tài)受體的脅迫水平及空間異質(zhì)性,實(shí)現(xiàn)區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)不確定性的概率化表征,為后續(xù)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考與借鑒。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 區(qū)域概況

南京市(31°14′～32°37′ N,118°21′～119°14′ E)為我國(guó)東部區(qū)域的中心城市,瀕江近海,是我國(guó)重要的交通樞紐。南京市地貌以低山緩崗為主,丘陵和崗地占土地總面積的55.5%以上。水域面積占比高達(dá)11%,河流水系隸屬長(zhǎng)江水系,沿江岸線(xiàn)總長(zhǎng)達(dá)200 km。南京屬北亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū),年平均氣溫15.4 ℃,年平均降水量1 106.5 mm,生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型多樣,動(dòng)植物資源豐富。南京市下轄11個(gè)區(qū),國(guó)土面積為6 587.02 km2。2020年全市常住人口931.97萬(wàn)人,常住人口城市化率達(dá)86.80%,經(jīng)濟(jì)總量達(dá)14 817.95億元[33]。

基于2018年發(fā)布的《江蘇省國(guó)家級(jí)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)規(guī)劃》,南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)面積為527.50 km2,占南京市國(guó)土面積的8.07%,南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的類(lèi)型主要包括自然保護(hù)區(qū)、飲用水水源保護(hù)區(qū)、重要湖泊濕地、森林公園、地質(zhì)公園、濕地公園、水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)等,主導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能為水源涵養(yǎng)和水土保持(圖1)。

圖1 南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)及土地利用類(lèi)型分布

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

南京市土地覆蓋數(shù)據(jù)來(lái)源于2020年全國(guó)生態(tài)狀況調(diào)查評(píng)估數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)為30 m空間分辨率,地理坐標(biāo)系為WGS_1984?；谌珖?guó)生態(tài)系統(tǒng)分類(lèi)系統(tǒng),土地覆蓋類(lèi)型分為森林、灌叢、草地、濕地、農(nóng)田、城鎮(zhèn)、荒漠、冰川/永久積雪8種類(lèi)別(圖1)。南京市礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)利用數(shù)據(jù)來(lái)自《南京市礦產(chǎn)資源總體規(guī)劃(2016—2020年)》,高速公路、鐵路、國(guó)省道數(shù)據(jù)來(lái)源于測(cè)繪部門(mén)。

空間數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)、切割、疊加、分類(lèi)統(tǒng)計(jì)等步驟在ArcGIS軟件中進(jìn)行,人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與概率推理采用Hugin 8.8軟件。

2 區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 概念模型

基于風(fēng)險(xiǎn)傳遞機(jī)制構(gòu)建區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)概念模型,提出區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)(危險(xiǎn)性)—風(fēng)險(xiǎn)因子(聯(lián)合暴露)—生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)(脆弱性)—人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)(圖2)。其中,風(fēng)險(xiǎn)源設(shè)定為城鎮(zhèn)村內(nèi)的建設(shè)活動(dòng)、農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)、交通開(kāi)發(fā)和礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)4種類(lèi)型[14],其風(fēng)險(xiǎn)因子分別為人類(lèi)活動(dòng)最為集中的建設(shè)用地以及人類(lèi)活動(dòng)較為集中的鐵路、公路、國(guó)省道、采礦區(qū)和農(nóng)田。風(fēng)險(xiǎn)受體設(shè)定為生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn),按照生態(tài)功能實(shí)體分為森林及灌叢、濕地、草地、農(nóng)田生態(tài)受體。

圖2 區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)概念模型

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

研究構(gòu)造的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。首先,從風(fēng)險(xiǎn)要素入手,將人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露脅迫性、人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)等變量定義為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)。其次,將圖2所示的風(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程概化為風(fēng)險(xiǎn)要素之間的因果關(guān)系,構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。而后,計(jì)算人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子脅迫性、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露等指標(biāo),并以條件概率表的形式在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行表征。最后,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理功能,自動(dòng)計(jì)算人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的概率分布,實(shí)現(xiàn)區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的定量化計(jì)算與表征。

圖中數(shù)據(jù)表征模型的初始狀態(tài)。

2.3 節(jié)點(diǎn)參數(shù)化

在區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的過(guò)程中,通過(guò)節(jié)點(diǎn)離散化可以實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域間人類(lèi)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)受體的量化與比較,為后續(xù)決策分析提供數(shù)據(jù)支持。如圖3所示,不同風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)的離散狀態(tài)不同。

(1)人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性,指人類(lèi)活動(dòng)集中的風(fēng)險(xiǎn)源對(duì)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)發(fā)生脅迫的可能性。選取人類(lèi)活動(dòng)干擾最集中的4種生境,將其危險(xiǎn)性離散為脅迫和不脅迫2種狀態(tài)。其中,輸入節(jié)點(diǎn)(父節(jié)點(diǎn))建設(shè)用地脅迫性和農(nóng)田脅迫性的先驗(yàn)概率用面積占比計(jì)算得出,交通開(kāi)發(fā)脅迫性的父節(jié)點(diǎn)公路脅迫性、鐵路脅迫性、國(guó)省道脅迫性的先驗(yàn)概率用線(xiàn)密度占比(道路密度占比)計(jì)算得出,礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)脅迫性的先驗(yàn)概率則基于點(diǎn)密度占比計(jì)算得出。人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性由上述4類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)概率推理得出,離散為零危險(xiǎn)性、低危險(xiǎn)性、中危險(xiǎn)性、高危險(xiǎn)性4種狀態(tài)。

(2)風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露。風(fēng)險(xiǎn)源與風(fēng)險(xiǎn)受體間暴露關(guān)系的量化是生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵步驟。只有風(fēng)險(xiǎn)受體存在的情形下,風(fēng)險(xiǎn)源與風(fēng)險(xiǎn)受體之間才會(huì)存在聯(lián)合暴露。因而,風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露由人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性和生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)占比推理得出,離散為零暴露、低暴露、中暴露、高暴露4種狀態(tài)。

(3)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性。生態(tài)受體通常指暴露于風(fēng)險(xiǎn)脅迫因子的生態(tài)實(shí)體[34]。將生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)的生態(tài)實(shí)體細(xì)分為森林及灌叢、濕地、草地、農(nóng)田,其脆弱性以生態(tài)受體暴露范圍的大小來(lái)衡量。輸出節(jié)點(diǎn)(子節(jié)點(diǎn))生態(tài)保護(hù)受體脆弱性則由上述生態(tài)實(shí)體脆弱性及其抗干擾能力權(quán)重決定,離散為零脆弱性、低脆弱性、中脆弱性、高脆弱性。

(4)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)。作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn),人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)由人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性的所有風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)共同推理得出。該風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)被離散為零風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)4種狀態(tài)。

2.4 條件概率表

在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,條件概率表是指在父節(jié)點(diǎn)每一種可能發(fā)生的組合情景下,子節(jié)點(diǎn)不同狀態(tài)下的條件概率分布情況[35]。在人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性與人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)之間的定量關(guān)系均用條件概率表表征?；跀?shù)據(jù)可獲取性,條件概率表的計(jì)算方式主要包括隸屬度計(jì)算和專(zhuān)家判斷2種方式。

2.4.1隸屬度計(jì)算

在人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中,部分風(fēng)險(xiǎn)要素的量化存在模糊性,因而考慮采用模糊處理的方式來(lái)計(jì)算部分節(jié)點(diǎn)的條件概率表?；谀：碚揫36],隸屬度函數(shù)表征某一元素屬于某一模糊集的可能性[37-38]。基于已有研究分析,交通開(kāi)發(fā)脅迫性的父節(jié)點(diǎn)鐵路脅迫性、國(guó)省道脅迫性和公路脅迫性的權(quán)重分別設(shè)置為0.4、0.6和0.5;人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性的父節(jié)點(diǎn)建設(shè)用地脅迫性、農(nóng)田脅迫性、交通開(kāi)發(fā)脅迫性和礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)脅迫性的權(quán)重分別設(shè)置為1、0.15、0.5和0.5[14];此外,不同生態(tài)受體的抗干擾能力不同,結(jié)合區(qū)域生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的景觀特征,生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性的父節(jié)點(diǎn)濕地脆弱性、森林及灌叢脆弱性、草地脆弱性、農(nóng)田脆弱性的權(quán)重分別設(shè)置為1、2、3、4[39-40]。而后,設(shè)定隸屬度函數(shù),通過(guò)隸屬度計(jì)算獲取不同風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)的概率分布。采用降半梯形分布隸屬度函數(shù)進(jìn)行隸屬度計(jì)算,基于MATLAB軟件編程實(shí)現(xiàn)。降梯形分布函數(shù)如下:

(1)

式(1)中,α、β分別為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的最小值、最大值。

2.4.2專(zhuān)家判斷

專(zhuān)家判斷是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中先驗(yàn)概率分布的重要依據(jù),在信息缺乏的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)中,經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的引入可以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的欠缺,并可以與定量化的數(shù)值模擬結(jié)果在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行匯總、推理與概率計(jì)算。風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性、人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的條件概率表采用專(zhuān)家判斷與線(xiàn)性插值相結(jié)合的方式構(gòu)建。首先,將最不可能發(fā)生狀態(tài)的條件概率設(shè)置為0,最可能發(fā)生狀態(tài)的條件概率設(shè)置為100%。而后,選擇需要進(jìn)行專(zhuān)家判斷的情景,基于國(guó)內(nèi)外已有研究成果和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜掖蚍滞瓿稍撉榫跋碌臈l件概率表。最后,計(jì)算插值系數(shù),完成條件概率表的內(nèi)插與構(gòu)建。

2.5 風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算與表征

為實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域間人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的比較、評(píng)價(jià)與管理,基于等間隔離散法,將風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性及人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的4種狀態(tài)(0～100)等間隔離散:0～25為零危險(xiǎn)性、零脆弱性或零風(fēng)險(xiǎn);>25～50為低危險(xiǎn)性、低脆弱性或低風(fēng)險(xiǎn);>50～75為中危險(xiǎn)性、中脆弱性或中風(fēng)險(xiǎn);>75～100為高危險(xiǎn)性、高脆弱性或高風(fēng)險(xiǎn),得到不同區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布的排序結(jié)果。

而后,利用ArcGIS 10.6軟件,基于自然斷點(diǎn)法生成區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性及人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的分布圖,實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分布的空間化表達(dá)。

2.6 敏感性分析

敏感性分析是用來(lái)量化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)輸入節(jié)點(diǎn)敏感程度的方法,用以診斷和篩選對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)影響最大的輸入節(jié)點(diǎn),可為風(fēng)險(xiǎn)防控與管理提供決策支持。利用Hugin 8.8軟件中的Value of Information功能進(jìn)行敏感性分析?；陔S機(jī)變量的離散化程度,采用交叉熵法對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)及其風(fēng)險(xiǎn)要素(人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性)開(kāi)展敏感性分析,比較分析風(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程中不同風(fēng)險(xiǎn)要素對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的交叉熵及父節(jié)點(diǎn)對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)要素的交叉熵大小。其值越大,則該風(fēng)險(xiǎn)要素的貢獻(xiàn)水平越高,影響程度越大。

3 結(jié)果與分析

3.1 南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布

2020年南京市生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型以耕地和居住地為主,其次為河流、湖庫(kù),占地類(lèi)總面積的85%左右,是南京市景觀基質(zhì)的主要構(gòu)成類(lèi)型(圖1)。生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型則以河流、湖庫(kù)和闊葉林為主,其次為耕地和針葉林,兩者占南京市整體生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)面積的90%以上?；谧匀粩帱c(diǎn)法生成南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布圖,結(jié)果見(jiàn)圖4。按行政區(qū)統(tǒng)計(jì),南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于建鄴區(qū),包括夾江飲用水水源保護(hù)區(qū)、南京長(zhǎng)江江豚省級(jí)自然保護(hù)區(qū)和長(zhǎng)江大勝關(guān)長(zhǎng)吻鮠銅魚(yú)國(guó)家級(jí)水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū);中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于溧水區(qū)、浦口區(qū)、高淳區(qū)、鼓樓區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)和玄武區(qū);低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于棲霞區(qū)、六合區(qū)和江寧區(qū)。秦淮區(qū)無(wú)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn),故不存在人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)。

圖4 南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布圖

南京市人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露和生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性分布結(jié)果見(jiàn)圖4?；谧匀粩帱c(diǎn)法,針對(duì)人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性,南京市存在3個(gè)高危險(xiǎn)區(qū),分別為秦淮區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)和鼓樓區(qū);有3個(gè)中危險(xiǎn)區(qū),分別為棲霞區(qū)、浦口區(qū)和江寧區(qū);有5個(gè)低危險(xiǎn)區(qū),分別為六合區(qū)、玄武區(qū)、建鄴區(qū)、溧水區(qū)和高淳區(qū)。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露,南京市存在1個(gè)高暴露區(qū),即建鄴區(qū);有7個(gè)中暴露區(qū),包括玄武區(qū)、鼓樓區(qū)、浦口區(qū)、溧水區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)、高淳區(qū)和棲霞區(qū);有2個(gè)低暴露區(qū),為江寧區(qū)和六合區(qū)。生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性評(píng)價(jià)顯示,高脆弱區(qū)分布在高淳區(qū)(包括固城湖飲用水水源地保護(hù)區(qū)、固城湖國(guó)家城市濕地公園、固城湖中華螯蟹國(guó)家級(jí)水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)、石臼湖濕地和江蘇游子山國(guó)家森林公園)和六合區(qū)〔包括八卦洲(左汊)上壩飲用水水源保護(hù)區(qū)、止馬嶺自然保護(hù)區(qū)、江蘇六合國(guó)家地質(zhì)公園、六合方山省級(jí)森林公園、金牛湖省級(jí)森林公園和南京市平山省級(jí)森林公園〕;中脆弱區(qū)分布在棲霞區(qū)、鼓樓區(qū)、浦口區(qū)、溧水區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)、江寧區(qū)和建鄴區(qū);低脆弱區(qū)則分布在玄武區(qū)。

3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

基于南京市不同區(qū)域的空間差異性,以人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)最高的建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)為例,其貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性:相較于其他人類(lèi)活動(dòng),建鄴區(qū)內(nèi)建設(shè)用地的脅迫概率最高,為42.50%?；诮ㄠ拝^(qū)內(nèi)建設(shè)用地、農(nóng)田(脅迫概率13.94%)、交通開(kāi)發(fā)(脅迫概率4.55%)和礦產(chǎn)開(kāi)發(fā)(脅迫概率0)這4類(lèi)人類(lèi)活動(dòng)的共同影響,建鄴區(qū)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性的概率分布為高危險(xiǎn)性1.79%、中危險(xiǎn)性38.07%、低危險(xiǎn)性12.91%、零危險(xiǎn)性47.23%。

風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露:建鄴區(qū)內(nèi)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)面積為22.32 km2,占比達(dá)26.92%,在各類(lèi)人類(lèi)活動(dòng)共同影響情景下,聯(lián)合暴露水平的概率分布為高暴露4.58%、中暴露7.54%、低暴露2.09%、零暴露85.80%。

生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性:建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)濕地類(lèi)型最多,面積達(dá)16.22 km2,占比達(dá)72.66%。基于貝葉斯定理,建鄴區(qū)內(nèi)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性節(jié)點(diǎn)在紅線(xiàn)內(nèi)森林及灌叢(存在概率0.13%)、濕地(存在概率72.66%)、草地(存在概率0)和農(nóng)田(存在概率3.84%)脆弱性4類(lèi)生態(tài)受體節(jié)點(diǎn)的共同影響下,概率分布為高脆弱性26.26%、中脆弱性1.64%、低脆弱性72.11%。

人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn):將上述所有風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)的概率分布在圖5所示的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中匯總,基于貝葉斯定理和自上而下的因果推理,建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的概率分布為高風(fēng)險(xiǎn)3.13%、中風(fēng)險(xiǎn)3.73%、低風(fēng)險(xiǎn)7.30%、零風(fēng)險(xiǎn)85.80%。

3.3 敏感性分析

不同風(fēng)險(xiǎn)因子在各區(qū)域的人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布存在異質(zhì)性,主導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)要素也相應(yīng)存在差異。以人類(lèi)活動(dòng)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)建鄴區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果為例,開(kāi)展敏感性分析,比較不同風(fēng)險(xiǎn)傳遞要素(人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性)對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)及不同父節(jié)點(diǎn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳遞要素概率分布的貢獻(xiàn)、敏感程度。

如表1所示,目標(biāo)節(jié)點(diǎn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算結(jié)果表明,3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)交叉熵值降序依次為風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)占比和人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性。從風(fēng)險(xiǎn)傳遞的角度,建鄴區(qū)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的主要敏感因子為風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露,人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性和生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性的影響相對(duì)較小。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程,人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性的主導(dǎo)因子為建設(shè)用地脅迫性,風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露的主導(dǎo)因子為生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)占比,生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性的主導(dǎo)因子為濕地脆弱性。

表1 建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)區(qū)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的敏感性分析

上述分析結(jié)果可為建鄴區(qū)生態(tài)環(huán)境管理實(shí)踐提供參考。在環(huán)境監(jiān)管實(shí)踐中,需要充分貫徹江蘇省《關(guān)于在國(guó)土空間規(guī)劃中統(tǒng)籌劃定落實(shí)三條控制線(xiàn)的實(shí)施意見(jiàn)》(蘇辦廳字〔2020〕42號(hào)),落實(shí)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)和城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)邊界,禁止生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)出現(xiàn)城市化、工業(yè)化用地新增或擴(kuò)建,防止開(kāi)發(fā)建設(shè)性人類(lèi)活動(dòng)侵占生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn),確保生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)面積不減少、質(zhì)量不降低、性質(zhì)不改變。針對(duì)濕地兼具生態(tài)重要性和生態(tài)脆弱性的特點(diǎn),建議對(duì)轄區(qū)內(nèi)飲用水水源保護(hù)區(qū)、水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)等重要濕地的管理和保護(hù)進(jìn)行提檔升級(jí)。在具體工作中,可參考《江蘇省水資源管理?xiàng)l例》、江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)DB32/T 4030—2021《集中式飲用水水源地管理與保護(hù)規(guī)范》等相關(guān)文件要求,編制濕地保護(hù)綜合規(guī)劃,嚴(yán)格管控取土、挖砂、興建各類(lèi)工程等生產(chǎn)性活動(dòng),防止水土流失和水資源污染,強(qiáng)化關(guān)鍵區(qū)域巡查頻率及范圍。此外,建議進(jìn)一步推進(jìn)生態(tài)監(jiān)管能力建設(shè),開(kāi)展生態(tài)本底調(diào)查,構(gòu)建并完善生態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),提升累積性與突發(fā)性生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力,增強(qiáng)公眾參與力度,為優(yōu)化建鄴區(qū)生態(tài)環(huán)境管理成效提供技術(shù)支持。

4 討論

可變性和不確定性是環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)最突出的特性[41-42],在區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中,不僅要明確風(fēng)險(xiǎn)源與風(fēng)險(xiǎn)受體之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞機(jī)制,還應(yīng)衡量風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性及其后果。鑒于定量化的概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的復(fù)雜性,大多數(shù)人類(lèi)活動(dòng)評(píng)價(jià)仍以人類(lèi)足跡指數(shù)[5-6]、人為干擾度[9-10]等線(xiàn)性疊加的方法開(kāi)展,由此可能造成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防不足或風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過(guò)度。筆者從概率的角度出發(fā),借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和概率推理,構(gòu)建人類(lèi)活動(dòng)(危險(xiǎn)性)—風(fēng)險(xiǎn)因子(聯(lián)合暴露)—生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)(脆弱性)—人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。相較于Invest模型的生境退化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法[14-15],該方法的優(yōu)勢(shì)在于基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),可以網(wǎng)絡(luò)化表達(dá)區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)傳遞系統(tǒng),直觀反映各風(fēng)險(xiǎn)要素之間的因果關(guān)系及風(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程。相較于生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法的非概率方法[16],該方法的優(yōu)勢(shì)在于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳遞過(guò)程進(jìn)行因果推理與概率分析,在概率化表征人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)傳遞的不確定性的同時(shí),定量化評(píng)估與比較不同區(qū)域之間人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露水平、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性及人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)(圖5),增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性與科學(xué)性。

風(fēng)險(xiǎn)分布結(jié)果表明,人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)是人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露與生態(tài)保護(hù)脆弱性3類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)要素共同推理的結(jié)果。如圖4所示,南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布結(jié)果與風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露分布結(jié)果更為一致,而不同區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、生態(tài)保護(hù)脆弱性則因區(qū)域不同而呈現(xiàn)較大的差異。以建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)為例,作為人類(lèi)活動(dòng)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露水平為高暴露,而人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性與生態(tài)保護(hù)脆弱性則分別處于中脆弱性和低危險(xiǎn)性水平?；诿舾行苑治鼋Y(jié)果(表1),風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露對(duì)建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)最高,這也進(jìn)一步佐證了圖4的評(píng)價(jià)結(jié)果。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了一種基于概率推理的人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法框架,但由于人類(lèi)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)源與生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)受體的暴露機(jī)理研究相對(duì)薄弱,基于專(zhuān)家判斷的條件概率表存在一定的主觀性。此外,對(duì)于不同的生態(tài)紅線(xiàn)類(lèi)型與人類(lèi)活動(dòng)類(lèi)型、影響距離、接觸面、傳輸介質(zhì)等,其影響的性質(zhì)、范圍、程度、可恢復(fù)性差別明顯。該研究選取的風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性與風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性的評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)單一,可能會(huì)造成計(jì)算過(guò)程中信息的缺失。未來(lái)將繼續(xù)開(kāi)展生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)實(shí)地核查與統(tǒng)計(jì)研究,進(jìn)一步篩選與細(xì)化人類(lèi)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性和生態(tài)受體脆弱性的評(píng)估準(zhǔn)則,完善區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法和手段,為區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)管控與決策分析提供科學(xué)依據(jù)與理論支撐。

5 結(jié)論

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)(危險(xiǎn)性)—風(fēng)險(xiǎn)因子(聯(lián)合暴露)—生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)(脆弱性)—人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò),開(kāi)展了南京市生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),獲得了如下主要結(jié)論:

(1)南京市建鄴區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)干擾風(fēng)險(xiǎn)最值得關(guān)注,建議重點(diǎn)監(jiān)管建鄴區(qū)內(nèi)夾江飲用水水源保護(hù)區(qū)、南京長(zhǎng)江江豚省級(jí)自然保護(hù)區(qū)和長(zhǎng)江大勝關(guān)長(zhǎng)吻鮠銅魚(yú)國(guó)家級(jí)水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)等紅線(xiàn)斑塊?；诿舾行苑治?從監(jiān)管生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)、促進(jìn)重要濕地管理與保護(hù)、改善生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)能力等方面為建鄴區(qū)生態(tài)環(huán)境管理成效提升提供建議。

(2)南京市秦淮區(qū)、雨花臺(tái)區(qū)和鼓樓區(qū)的人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性最值得關(guān)注,高淳區(qū)和六合區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的脆弱性最值得關(guān)注。南京市建成區(qū)人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性較高,而郊區(qū)生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)的脆弱性較高。

(3)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)干擾生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,可以將風(fēng)險(xiǎn)傳遞要素(人類(lèi)活動(dòng)危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)合暴露、生態(tài)保護(hù)紅線(xiàn)脆弱性)及其計(jì)算結(jié)果在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中表征和匯總,實(shí)現(xiàn)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的因果推理與概率計(jì)算,定量化表征生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的不確定性。