基于土地利用/覆被變化的貴陽市紅楓湖水源保護區生態風險演變

盧江林，李陽兵

（1.暨南大學 大氣環境安全與污染控制研究所，廣州510632；2.貴州師范大學 地理與環境科學學院，貴陽550001）

土地利用/覆被變化（LUCC）在全球范圍環境變化和可持續發展研究中占有重要地位，絕大部分自然生態系統的空間已被人類各種土地利用所改變，土地利用/覆被變化在很大程度上記錄了人與自然相互作用的過程［1］。在人為活動占優勢的景觀內，不同土地利用方式和強度產生的生態影響具有區域性和積累性的特征，并且可以直觀地反映在生態系統的結構和組成上［2］。所以，景觀生態風險分析是在景觀基礎上，描述人類活動或自然災害對區域內生態系統結構、功能等產生不利生態效應的可能性和危害程度的過程［3］。

區域生態風險評價是在區域尺度上描述和評估區域的環境污染、人為活動或自然災害對生態系統及其組分產生不利作用的可能性和危害程度，其目的在于為區域風險管理提供理論和技術支持［4］。區域生態風險評價起源于環境生態風險評價，從1980年代開始至今，評價方法、內容、范圍均有了很大的發展，風險受體從人體發展到種群、群落、生態系統和景觀尺度［5］。近年來，國內外學者通過建立景觀格局對景觀生態風險進行了定量的評價。一方面是對生態風險評價方法的探討，例如，張思鋒和劉晗夢對生態風險評價的方法進行了研究［6］；另一方面是運用景觀生態學方法進行生態風險評價并對評價區域提出風險管理對策，例如，貢璐對干旱區內陸淡水湖進行了生態風險評價并提出了風險管理決策［7］，李自珍等以河西走廊的荒漠綠洲為例進行了生態風險評價與風險決策模型及應用［8］。

本文以貴陽市紅楓湖水源地保護區為研究對象，運用景觀生態學原理和ArcGIS空間統計方法，構建不同土地利用方式生態風險權重參數，研究紅楓湖保護區土地利用變化及其區域景觀生態風險的空間分布和生態風險的空間演變規律。以期為紅楓湖水源保護區環境管理、生態建設提供決策參考、理論依據和技術支持。

1 研究區概況

紅楓湖位于106°19′—106°28′E，26°26′N—26°35′N，流域面積1 596km2，正常水位時湖泊水面面積57.2 km2，總庫容6.01億 m3，最大水深45m，平均水深11m，總有效庫容4.42億m3。紅楓湖是為數不多的高原湖泊，是貴陽市主要飲用水源地之一。紅楓湖位于貴州高原喀斯特地區。在這類地區，碳酸鹽巖峰體形態的差別主要受巖性和地質構造的控制。該地貌特有的生態脆弱性客觀上決定了在其區域內易發生嚴重的水土流失和石漠化［9］。同時，不合理的土地利用和地表植被覆蓋的減少對土壤侵蝕有放大效應［10］。由于人類開發活動頻繁，已使紅楓湖區域生態環境受到一定破壞，導致水土流失面積達22.5%［11］。所以由人類活動而引起的土地利用方式的轉變成為研究區生態風險的一個重要來源。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源與預處理

本文所需的1991年、2007年和2013年3期影像數據分別來源于30m分辨率的TM遙感影像。運用ERDAS IMAGINE 9.2軟件對影像進行預處理。同時，構建不同土地利用類型的判讀標志并進行人機交互解譯。將研究區土地利用類型劃分為林地、耕地、建設用地、園地、水域、草地、裸巖7種一級景觀類型（附圖1）。其中建設用地包括城鄉居住地、交通用地和工業用地；耕地包括旱地和水田，水域包括河流、灘涂、湖泊和水庫/坑塘；林地包括有林地和灌木林地。同時于2013年10月在研究區對前期的人機交互模式的遙感影像解釋結果，經同期土地利用詳查資料和典型區野外實地抽樣調查驗證，以提高影像解譯精度。

2.2 評價單元選取及研究區范圍劃分

根據紅楓湖保護區實際情況，本文將研究區域劃分為1km×1km的正方形樣地將土地利用生態風險綜合指數進行空間化，采樣方式為等間距系統采樣法。研究區共有565個樣方采樣點，計算每一個方形格網的生態風險指數，將每一個方形格網的生態風險指數結果作為樣地中心的生態風險值。

本文將紅楓湖流域劃分為一級保護區、二級保護區和準保護區三個保護區級別是根據貴州省人民政府黔府函［2004］271號文所發布的紅楓湖保護區界線而定。

2.3 研究方法

運用遙感（Remote Sensing，RS）、地理信息系統（Geographic Information System，GIS）、全球定位系統（Global Positioning System，GPS）“3S”技術手段，構建保護區生態風險評價指數模型，分析紅楓湖沿岸保護區內土地利用轉移方向及評價土地利用變化的生態風險。本文研究重點是紅楓湖保護區內沿岸土地利用方式生態風險分析。故將紅楓湖保護區內湖泊部分去除，單獨考慮紅楓湖保護區沿岸土地利用方式的演變。計算1991—2007年、2007—2013年2個時段紅楓湖保護區沿岸土地利用轉移矩陣和紅楓湖沿岸土地利用變化而引起的保護區生態風險強度變化及運用克里金插值法模擬保護區內生態風險的空間分布規律。

2.3.1 構建生態風險指數 為構建區域土地利用/覆被變化與生態風險之間的關系。本文引用生態風險指數［12］，構建生態風險指數ERi，表示方形樣區里生態風險值的大小，以此計算的生態風險指數結果作為方形樣區中心點的生態風險值。以便通過采樣方法將土地利用的空間結構轉化為生態風險變量，即

式中：ERi——生態風險指數；n——土地利用類型數量；Ai——研究樣方內第i種土地利用類型的總面積；A——樣地總面積；Ri——第i種土地利用類型所反映生態風險強度參數。運用層次分析法，通過3位不同專家按照每兩兩地類對生態風險的重要程度打分，其中同等重要為1，稍微重要為3，較強重要為5，強烈重要為7，極端重要為9，兩相鄰判斷的中間值為2，4，6，8。將3位專家打分值加和得到每個評價因子的權重，然后求取每個因子的平均權重，這樣就可得到層次分析法所需的判斷矩陣。最后通過層次分析法確定不同土地利用類型的生態風險權重參數Ri表示：林地0.039，水域0.026，草地0.157，園地0.07，耕地0.116，建設用地0.239，裸巖0.353，并計算CR得到CR＝0.016＜0.1，通過一致性檢驗。

2.3.2 空間統計方法 地統計學是一系列檢測、模擬和估計變量在空間上的相關關系和格局的統計方法。區域生態風險指數本身是一種空間變量，空間變化具有結構性和隨機性［13］。本文借助ArcGIS地統計模塊中的克里金空間插值方法，研究1991年、2007年、2013年紅楓湖保護區土地利用變化對紅楓湖水質的潛在生態風險壓力影響。公式如下：

半變異函數：

式中：r（h）——樣本距為h的半方差；h樣本間隔距離；n（h）抽樣間距為h時的樣點對總數；z某一系統屬性的隨機變量；x——空間位置；Z（xi），Z（xi＋h）——變量在xi，xi＋h點的取值。以半方差r（h）為縱坐標，樣本距h為橫坐標作圖，即為半方差圖。充分利用ArcGIS的空間分析和地統計功能，通過求和、采樣、普通Kriging空間插值，以及對所得的實際半方差圖用球狀模擬擬合，就可得到生態風險指數空間分布圖。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化分析

土地利用/覆被變化是自然因素和人為因素綜合作用的結果，特別是在人類活動加劇的驅動下，各地類之間相互轉化的時間不斷縮短。土地利用轉移矩陣反映的是某一區域期初和期末地類面積轉化的動態信息過程，它來源于系統分析中對系統狀態與狀態轉移的定量描述［14－16］。本文引用土地利用轉移矩陣［17］，探討紅楓湖保護區從1991—2013年各地類相互轉化的時空規律。

林地、建設用地、耕地和裸巖面積的變化對保護區內生態風險的演變具有決定性影響。根據土地利用轉移矩陣可得到保護區土地利用變化方向。在1991—2007年，保護區內土地利用變化（表1）主要表現在：耕地、林地面積減少，建設用地、草地和園地面積增加，而建設用地的增加和林地、耕地面積的減少成為1991—2007年土地利用方式轉變的主要方向。建設用地主要由林地、耕地轉化而來。而林地和耕地之間則相互轉化。2007—2013年保護區土地利用變化（表2）主要是耕地減少，建設用地、林地、園地、水域、草地和裸巖面積的增加除了這幾種地類之間的相互轉化之外，其余均由耕地轉化而來。與1991—2007年土地利用方式轉變方向不同的是：2007—2013年林地面積呈現明顯的增長趨勢。

總體來看，兩個時期之間各種地類之間的相互轉化、變化復雜。同一地類既有轉入，也有轉出。但是耕地面積比例持續降低；建設用地面積比例持續升高是兩個時段內土地利用方式轉變的主旋律，由此可以看出：保護區內社會經濟的迅速發展由此而導致的耕地景觀轉化為建設用地景觀的速度也加快。而林地面積則呈現先降低后增加趨勢、總體呈現升高趨勢，園地面積持續增加。這一特征與在保護區內實施“退耕還林工程”、發展觀光旅游有著密不可分的關系。

表1 紅楓湖1991－2007年土地利用轉移矩陣 hm2

3.2 景觀生態風險評價

根據公式（1）計算1991年、2007年、2013年565個評價單元的生態風險指數，為了便于比較研究區生態風險（ERi）的大小，本文運用ArcGIS幾何間斷分類方法將評價單元的生態風險指數劃分為5個風險級別，具 體 為：低 生 態 風 險 區Ⅰ（0.034 65≤ERi＜0.061 69）、較低生態風險區Ⅱ（0.061 69≤ERi＜0.076 76）、中生態風險區Ⅲ（0.076 76≤ERi＜0.103 80）、較高生態風險區Ⅳ（0.103 80≤ERi＜0.152 33）、高生態風險區Ⅴ（0.152 33≤ERi≤0.239 39）。根據不同風險指數級別，統計研究區565個評價單元不同生態風險指數的分級所占面積比例（圖1），按生態風險等級統計3個不同時期各保護區級別不同生態風險等級指數所占的面積，研究生態風險等級之間的相互轉化規律。

在1991—2013年期間，各級生態風險存在明顯差異，紅楓湖保護區主要以中生態風險和較高生態風險為主。一級保護區低生態風險比例和準保護區高生態風險比例明顯呈現上升趨勢，年增長率分別為1.24%，0.32%。一方面，核心保護區的生態風險強度指數降低，表明該區域生態環境的改善。另一方面，準保護區的生態風險強度指數上升，說明該區域自然環境惡化和人為干擾加劇。

表2 紅楓湖2007－2013年土地利用轉移矩陣 hm2

圖1 1991－2013年研究區各級保護區生態風險面積所占比例

運用土地利用轉移矩陣計算得到1991—2007年之間生態風險指數轉移（表3）主要體現在較高生態風險和高生態風險面積的增長而其他風險類型風險面積的降低。與前一時段相比在2007—2013年生態風險指數轉移（表4）主要是高生態風險、低生態風險和較低生態風險面積增加，中生態風險和較高生態風險面積的降低。這與1991—2007年時段內土地利用以耕地、林地面積減少而建設用地面積增大和2007—2013年時段內耕地面積減少而林地和建設用地面積增加所主導的土地利用方式的轉變呈現相同的變化趨勢。這表明，建設用地的擴張會導致區域生態風險范圍和強度隨之擴張、增強，同時林地面積的增大卻會降低區域生態風險強度和范圍，起到緩和區域生態風險增強的作用。

3.3 生態風險空間分布

應用ArcGIS地統計分析模塊（Geostatistical Analyst）中的普通Krging（克里金插值）方法對紅楓湖保護區1991年、2007年、2013年數據進行空間內插，并用研究區的邊界裁剪，得到紅楓湖保護區3個不同時期的生態風險空間分布（附圖2）。1991年研究區內低生態風險面積比例為10.10%，中生態風險和較高生態風險面積比例分別為41.06%，33.87%。主要分布在一級保護區內以及準保護區內馬場鎮和高峰鎮之間的大部分區域。

表3 紅楓湖1991－2007年生態風險指數轉移矩陣 hm2

表4 紅楓湖2007－2013年生態風險指數轉移矩陣 hm2

與1991年相比，2007年高生態風險和較高生態風險所占面積比例升高1.09%，7.99%，主要是由于清鎮市城市擴張導致大量耕地、林地景觀轉化為建設用地景觀。低生態風險、較低生態風險和中生態風險分布降低1.16%，3.39%和4.37%。主要是在清鎮市區西北角和準保護區東南角部分林地景觀轉化為更為脆弱的草地景觀，甚至部分區域還發生比較嚴重的石漠化。

2013年準保護區內的清鎮市和夏云鎮城區及周圍最明顯的變化是高生態風險等級區域的范圍明顯擴張，與2007年相比2013年整個保護區高生態風險升幅達3.85%。主要是因為夏云鎮在2005年建成“夏云工業園”以及清鎮市城市化進程的加速。特別是，在馬場鎮、高峰鎮和夏云鎮之間，隨著我國第八個國家級新區的貴州省“黔中經濟區”核心地帶“貴安新區”建設的加速，導致大量耕地、林地轉化為建設用地，從而引起該區域生態風險等級升高。但是在清鎮市和夏云鎮周圍除上述地域風險等級升高之外其他地域較高生態的范圍呈現降低趨勢。這與貴州省于2000—2006年，在紅楓湖流域實施“退耕還林工程”政策有著密不可分的關系。

縱觀紅楓湖景觀生態風險分布特征，在城市化和工業化的驅動力下清鎮市和夏云鎮生態風險強度和范圍明顯擴張。但從總體來看，除清鎮市、夏云鎮、馬場鎮、高峰鎮周圍生態風險明顯增強外，其他部分區域的生態風險空間分布范圍卻呈現縮小趨勢。

4 結論與討論

研究區內土地利用轉移方向以林地、耕地向建設用地轉化為主。由此可見，由城市化和工業化所主導的人類活動對保護區生態風險的貢獻最大。紅楓湖保護區的生態風險指數分布在0.028 32～0.239 39，這表明紅楓湖保護區的生態風險峰值較低，1991—2007年高生態風險和較高生態風險所占面積比例顯著增加，與此不同的是2007—2013年之間生態風險的轉化方向主要是向地生態風險和高生態風險。同時，2007—2013年時間段內一級保護區內生態風險指數的降低和準保護區內生態風險指數的升高凸顯了社會經濟發展和生態環境保護之間的矛盾。

本文利用ArcGIS，ERDAS IMAGINGE手段對紅楓湖保護區土地利用轉變和景觀生態風險分布規律進行了研究，突破了以往研究者以行政區為研究界線的限制。本文在構建生態風險權重指數時忽略了經濟、社會等因子對生態風險的影響。但是經濟、社會等因子的變化在一定程度上會通過土地利用景觀格局變化而表現。所以本文通過研究不同土地利用景觀格局的變化來模擬區域生態風險的變化具有現實意義。此外，本文為研究方便將生態風險指數劃分為5類相對指標，該相對指標與其他不同研究區域不具有可比性。本文可作為區域環境管理決策提供可靠依據和理論支撐。根據不同級別生態風險及影響因子提出相應的保護和生態建設對策，以實現紅楓湖保護區水質環境改善、區域社會經濟協調發展。

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