中山市土地利用變化及其生態風險響應

林媚珍, 葛志鵬, 紀少婷, 謝國文

中山市土地利用變化及其生態風險響應

林媚珍1, 葛志鵬2, 紀少婷1, 謝國文1

1. 廣州大學地理科學學院, 廣州 510006
2. 中山市置信測繪工程有限公司, 中山528403

以中山市1990年、2000年和2013年的TM遙感影像為基礎數據源, 借助相關輔助資料, 利用RS、GIS等技術方法, 對中山市近23年的土地利用變化進行時空分析, 并以1 km×1 km的單元網格進行系統空間采樣, 構建了中山市的生態風險指數, 借助空間自相關和半方差分析方法, 探討中山市的生態風險空間分布和變化特征, 以及生態風險指數與城市化水平間的關系。具體結果如下: 1990—2013年間, 中山市的土地利用類型在結構、數量和變化率上發生巨大的變化, 總體表現為生態用地持續減少而建設用地持續增加; 1990—2013年間, 中山市的土地利用生態風險指數在空間分布上存在著高度的正相關性, 呈現顯著的空間集聚模式, 并隨著時間推移表現出增加趨勢; 隨著城市化水平提升, 中山市生態風險增加的態勢越明顯, 城市化對生態風險表現正效應。

生態風險評價; 土地利用變化; 空間自相關; 半變異函數; 中山市

1 前言

土地是人類賴以生存和發展最根本的自然資源[1], 已成為制約人類生態安全與社會發展的重要因素。隨著社會經濟的快速發展, 城市化進程加速,人口劇增, 人類不斷加大對土地的利用程度, 土地利用的類型和結果都顯著改變, 而過度的人類活動會導致生態環境發生劇烈變化, 從而對生態安全構成威脅[2]。大量的研究表明土地利用變化與生態風險之間具有密切的相關性[3–6], 不同土地利用方式和強度所產生的區域生態影響具有一定的累積性的特征, 并且可以全面地反映該生態系統的結構和組分, 揭示區域的綜合性生態環境的安全程度和健康狀況[7]。謝花林等[8]運用了景觀干擾度指數和景觀脆弱度指數等指標對區域景觀生態風險進行評價。葉長盛和馮艷芬[9]利用多時段的土地變化信息, 借助空間自相關和半方差分析方法, 探討了珠江三角洲的生態風險空間分布及變化特征。縱觀國內外的應用研究[8–11], 關于生態系統的生態效應及其生態過程和作用機理耦合關系不明晰, 很難構建一個合適的數學或物理模型進行模擬研究, 生態風險評價的定量研究相對較少, 許多研究還停留在區域生態風險分級評價階段, 缺乏對生態風險在空間上的分異特征進行研究, 專門關于土地利用變化對生態風險的影響研究也較少。

本研究結合遙感科學、環境生態學、地理學及地統計學的相關理論, 開展相關的研究工作。選取中山市作為研究區, 利用RS、GIS等技術方法, 借助相關輔助資料, 解譯1990年、2000年和2013年中山市的土地利用類型, 并對之加以時空變化特征分析; 以土地利用變化作為是引起生態風險變化的風險源, 構建土地利用生態風險指數的基礎上, 應用GIS的地統計學的空間自相關和半方差分析方法對中山市生態風險指數變量進行定量化和空間化,從而更有效地探討中山市的生態風險空間分布等級與變化特征, 制定與此相應的生態安全調控措施和對策。本研究在分析中山市土地利用變化和生態風險之間的耦合關系, 對其生態安全進行定量定性監測的基礎上, 進一步了解其土地利用空間分布變化及安全健康狀況, 為中山市在城市化過程中如何規避或降低生態風險提供理論依據, 對中山市的城市資源可持續發展具有至關重要的意義。

圖1 中山市在珠江三角洲的位置示意圖Fig. 1 Location of Zhongshan in Pearl River Delta

2 研究區概況

中山市是廣東省下轄地級市, 珠三角經濟圈的九個地級市之一。地理經緯度上位于22°11′N至22°46′N, 113°09′E至113°46′E, 東西長度為45.3 km,南北長度為64.3 km, 全市總面積約1761 km2, 在珠江三角洲的位置示意圖如圖1所示。2013年常住人口315.5萬人, 全年生產總值(GDP)2638.93億元,GDP增長10.0%位居珠三角城市群前茅, 是中國經濟最發達、人口最稠密的地區之一, 也是中國外向型經濟最明顯的地區之一。中山城市發展還處在快速外延發展階段, 由于城市化急速發展, 工業、交通等產業的迅猛增長, 大型基礎設施急速建造, 旅游粗放型開發和土地不合理開發等, 導致中山市的土地利用變化以及景觀格局發生劇烈的變化, 突出表現為農業用地轉化為建設用地, 城市環境質量下降,原有土地生態系統不斷遭受破壞, 生態環境整體功能明顯退化, 生態風險值呈上升的趨勢。

3 數據來源與研究方法

3.1數據來源

本文研究所用的基礎數據源是覆蓋中山市三期的Landsat TM遙感影像, 遙感衛星軌道號為122/44、122/45, 均來源于美國地質勘探局USGS, 其影像質量較好, 研究區內無云, 結合廣東省地圖冊2006年版、全國1︰25萬矢量邊界圖, 廣東中山市行政區劃圖2010年版, 以此為基礎衍生數據。影像空間分辨率 30 m×30 m, 經輻射糾正、幾何糾正和人工解譯后得到 1:10 萬土地利用現狀圖。根據研究區土地資源特征和景觀類型差異, 把土地利用類型劃分建設用地、林地、基塘用地、草地、其他水域、耕地以及未利用地7個地類。研究選取200個隨機點對3期解譯結果進行檢驗, 借助ENVI 5.0菜單下的Confusion Matrix工具, 在Using Ground Truth ROIs工作欄下將分類結果以感興趣區ROI輸入, 得到混淆矩陣下的總分類精度和Kappa指數等精度指標。 結果得到1990, 2000, 2013年三期分類結果的總分類精度為78.2685%, 85.6317%和82.5465%, Kappa指數為0.75、0.81和0.78, 結果符合分類精度要求。

3.2研究方法

3.2.1 構建土地利用生態風險指數

(1) 風險小區劃分

利用等間距系統采樣法, 采用Fishnet格網將研究區劃分為若干個的評估單元, 對生態風險評估指數進行系統空間重采樣[8], 得到樣地數1890個。再利用生態風險指數公式, 計算出每個樣地的綜合生態風險指數值, 并借助Excel軟件進行匯總,以此值作為研究區樣地方格中心點的生態風險水平[12]。

(2) 生態風險指數計算

為表征土地生態系統變化與區域生態風險間的關聯, 本研究擬采取各土地生態系統所占的面積比重來構建其土地利用變化的生態風險指數(ecoriskindex, ERI), 用來描述研究區內每一個評估單元的綜合生態風險的相對大小[12]。利用這種指數采樣法, 可把研究區的生態風險變量空間化, 并以研究區的土地利用面積結構來轉化得出, 土地利用的生態風險指數的計算公式如下[8]:

式中,ERII為研究區土地利用生態風險指數; i為評估單元內土地利用類型;iS為評估單元內第i種土地利用類型的面積; n為評估單元內土地利用類型的數量; S為評估單元內土地利用類型的總面積; Wi為第i種土地利用類型所反映的生態風險強度參數。

由于中山市屬于珠三角的一部分, 參考葉長盛和馮艷芬[9]的研究成果, 存在基塘用地一級地類。同時參照前人的研究成果[4,8,9，13-14], 采用層次分析法和專家打分法來確定研究區土地利用的生態風險強度參數iW (表1)。生態風險強度參數設定基本原則是: 土地利用類型的脆弱度越大, 則抵抗力越小,生態風險強度也越大。由于水體相對耕地、草地來說, 對外界干擾的敏感性更顯著, 脆弱度較大和抵抗能力稍差, 因此水體的生態風險強度值略高于耕地和草地; 基塘的主體以水塘水體為主, 及包圍水塘的小地塊, 總體上, 基塘用地生態風險強度值低于水體, 高于耕地、草地。因此, 其生態風險強度參數值可信, 可作用于研究。

表1 土地類型的生態風險強度參數[9]Tab. 1 Ecological risk intensity parameter of land type

3.2.2 生態風險指數的空間分析方法

(1) 空間自相關分析法

研究變量值在整個研究區域的空間差異通過全局空間自相關來描述[15]。一般情況下, Moran’s I系數可以用來表征研究區內土地利用總體結構的空間自相關程度及顯著性[8]。計算式如下[16]:式中,ix和jx分別是研究單元i、研究單元j在相鄰配對空間點的觀測值; Wij是指變量在鄰接或距離空間權重矩陣, 如果空間點i與j相鄰, 那么Wij=1, 否則Wij=0; x為屬性值的平均值; n為空間單元的總數。Moran’s I 系數的取值[–1, +1]之間, 反映了由空間相鄰相似的正相關向空間相鄰相異的負相關的過渡。其取值大于零, 表明相似的觀測值趨于空間聚集, 呈正相關, 反之呈負相關, 若等于零, 則事物間不存在任何相關依賴關系, 呈獨立隨機分布。

利用局部Moran's I統計量(LISA)和Moran 散點圖可以檢驗各個區域空間單元內的局部空間差異程度。其公式為[16]:

當Ii≥E(Ii)時, 說明在第i個地理單元內的變量值與相鄰單元的觀測值類似, 在空間上形成一種集聚狀態, 即表明了該變量在空間呈現正相關; 相反, 當Ii＜E(Ii)時, 說明第i個地理單元相鄰的變量值差異明顯, 形成一種空間離散現象, 即空間負相關。

(2) 半方差函數法

許多研究表明半方差函數是用來挖掘地理現象空間分布規律的極為重要工具之一[17]。利用半方差函數方法對研究區的生態風險指數進行空間分析,可研究其空間分異特征。其公式計算如下[15]:式中, r(h)為變異函數; h為樣點空間的距離, 即步長; N(h)為間隔距離h的樣本對數; Z(xi)和Z(xi+h)分別為系統內某個變量Z(x)在空間位置xi和xi+h的觀測值。

4 結果與分析

4.1土地利用變化分析

一個地區不同時期的土地利用變化特征可以用土地利用總量變化及相對變化率來表征[7]。通過分析研究區在研究時期的土地類型總體數量變化和相對數量變化, 可明晰研究區的土地利用類型結構變化和土地利用總的變化態勢[18]。中山市各土地利用占比及變化情況如表2所示, 結合表2和面積統計數據可知:

從土地利用結構來看, 1990年中山市的用地類型以耕地為主, 占總面積41.65%, 居絕對優勢。基塘用地和林地比重次之, 也分別達到18.84%、16.98%。2000年, 建設用地、基塘用地的比例分別達到17.09%、27.58%, 耕地比例占22.76%, 而林地比例稍下降, 總體上, 該時期的用地類型結構趨于均勻化。2013年, 建設用地占總面積最大, 比例達到26.17%, 耕地有小幅度的上升, 占總面積24.59%,與基塘用地占有量相近。

表2 中山市土地利用類型比例及變化率(%)Tab. 2 Zhongshan City land use type and rate of change

從土地利用變化的幅度及變化率來看, 在1990—2000年間, 中山市的建設用地上升最為顯著, 面積增加了257.77 km2, 變化率達到583.00%, 基塘用地面積也有所上升, 達46.43%, 而其他地類占有量都有所下降, 耕地的減少速度最快, 面積減少了333.06 km2, 其次為其他水域, 變化率為24.61%。在2000—2013年間, 建設用地面增加速度相對有所減慢, 但依然處于上升的趨勢。而未利用地面積減少速度最快, 下降率達85.85%, 其次, 草地也下降35.13%。

總體上看, 在這23年間, 建設用地幅度變化最大, 達到945.97%, 面積一共增加了417.36 km2。同時, 基塘用地面積也增加了28.82%, 其他地類的變化率都有不同程度的下降。其中, 未利用地面積縮減變化率最大, 達到88.77%, 林地面積變化不大。

4.2生態風險指數的空間自相關分析

4.2.1 全局空間自相關

利用Arcgis 10.2下的Spatial Autocorrelation (Moran's I)模塊, 并進行標準化處理, 得出1990年、2000年和2013年中山市三期的生態風險指數的全局Moran's I值。三個時期的全局 Moran's I分別為0.724595、0.728862、0.736965, 呈現上升態勢, 并且P值顯著性水平都小于0.05。全局Moran's I估計值均大于0, 表明了中山市的土地利用生態風險指數在空間分布上存在著高度的正相關性, 即是研究區相鄰地物之間存在相互依賴, 相互影響, 存在一定的空間相關性, 呈現顯著的空間集聚模式。1990年至2013年間, 在空間上中山市的生態風險指數相似樣地集聚程度總體表現逐時段增加趨勢。

4.2.2 局部空間自相關

由于全局Moran's I僅能用來描述某種現象的整體分布狀況, 判斷這種現象空間上是否存在聚集特性, 但并不能確切地指出聚集在哪些地區, 而局部空間自相關則表達局部空間高值或低值集聚, 并且其系數是可選擇度量指標。

利用Arcgis 10.2下的Anselin Local Moran’s I模塊, 可以得出三期中山市的生態風險指數的局部空間自相關 LISA系數值。從圖2可以看出, 1990—2013年間, 高—高聚集(HH)和低—低聚集(LL)的地區分布比較集中, 而高—低集聚(HL)與低—高集聚(LH)則比較少, 呈零散分布。

1990—2013年間, 中山市生態風險指數變化較為明顯的高值區(H—H)逐漸增多, 主要聚集在靠近江門市區和佛山順德區的西北部地區、中山城區周邊地區、以及靠近珠海市區的南部地區, 表明城市化進展加快, 經濟迅猛發展, 建設用地大量增加,導致生態風險指數顯著提高。而生態風險度的低值區(L—L)基本都聚集在五桂山及邊緣地區、沙灣鎮與坦洲鎮交界的山地, 是因為中山市政府一直重視五桂山等山地的生態環境保護, 提高山地的森林覆蓋率, 保護其郁閉度, 因此該區域的生態風險程度相對較低。

圖2 中山市1990年、2000年、2013年生態風險指數的局部空間自相關Fig. 2 Local spatial autocorrelation of eco-risk index in Zhongshan of 1990(a), 2000(b) and 2013(c)

4.3生態風險指數的空間分異特征

4.3.1 生態風險指數半變異函數分析

利用ArcGIS 10.2中的地統計分析模塊對1990年、2000年、2013年三期的采樣數據變異函數統計分析, 并依據殘差和擬合度的大小來決定選取最佳數學模型, 發現球狀模型的擬合最為理想, 從而計算出中山市三個時期的半變異函數及參數, 包括基臺值、塊金值和變程等, 見表3。

塊金值表示隨機部分的空間異質性[2]。1990年、2000年、2013年的塊金值都較小, 分別為0.003507、0.006921、0.010655, 這表明生態風險指數隨機分布的可能性很小。基臺值可用來衡量生態風險指數值波動的幅度[2]。1990年基臺值只有0.010518, 說明這期間各評估單元內的生態風險強度在空間分布上比較均勻, 該時期的生態系統的穩定性較好。研究區生態風險指數的空間相關距離主要通過變程來說明[8,17], 1990年的變程為11786 m, 2013年明顯增加到23095 m。塊金基臺比可以反映塊金方差, 占總空間異質性變異的大小[17]。1990年、2000年和2013年的塊金基臺比分別為33.34%、45.31%、65.72%, 表明了研究區的生態風險強度在空間上呈現中等相關性,中山市土地生態系統的結構性因素, 如母質巖性、地貌特征、土壤屬性等, 仍是影響中山市生態風險指數的空間分異主導因素。但人為干擾等隨機因素也影響著中山市的生態環境質量, 且呈現不斷加強趨勢。

表3 土地利用生態風險指數的理論空間變異函數Tab. 3 Theoretical semivariagram of land use ecological risk index

圖3 中山市1990年、2000年、2013年土地利用生態風險等級空間分布圖Fig. 3 Distribution of ecological risk of land use in Zhongshan of 1990(a), 2000(b) and 2013(c)

4.3.2 生態風險指數的空間分布特征

在對生態風險指數進行正態分布檢驗后發現,數據在空間上具有相關性, 因此擬合計算出生態風險指數的半變異函數和參數, 運用普通克里金(Ordinary Kriging)插值法對1990年、2000年和2013年的生態風險指數進行空間插值, 并參考相關文獻[17,19,20],將插值后分布圖按Natural Break法進行空間重采樣,劃分為5個等級: 低生態風險區(＜0.17)、較低生態風險區(0.17≤＜0.34)、中等生態風險區(0.34≤＜0.51)、較高生態風險區(0.51≤＜0.68)以及高生態風險區(≥0.68), 從而得出1990—2013年中山市的土地利用生態風險等級空間分布圖(圖3), 并統計各級別的面積及百分比(圖4)。圖2是運用Arcgis計算得到的三期中山市生態風險指數的局部空間自相關LISA系數值, 可表達局部空間的高值或低值聚集, 反映空間上中山市區域間的生態風險指數變化是否顯著。而圖3是通過插值, 對中山市的生態風險指數進行不同級別的生態風險區進行劃分, 能更直觀地反映中山市的土地利用生態風險等級的空間分布特征。

圖4 中山市生態風險等級比例統計圖Fig. 4 Proportion of the ecological risk grades in Zhongshan

1990年中山市生態風險主要以低風險和較低風險為主, 但出現生態高風險區域。2000年, 除了低風險區分布位置保持不變之外, 中山市的高風險區、較高風險區和中等風險區的分布都有大幅度的增加。2013年, 中山市的高風險區分布急劇增加, 大部分由較高風險區轉入, 主要分布: 西北部, 中部的沙溪鎮、石岐區、東區的中山火炬高技術產業開發區, 南部的三鄉鎮和坦洲鎮部分地區等。

由圖4可知, 1990—2013年間, 中山市的高、較高生態風險區面積快速增加, 由114.45 km2上升到902.51 km2, 占中山市土地總面積的比例由6.50%升至51.23%, 其中, 高風險區面積上升了284.31km2,較高風險區面積則上升了502.75 km2; 中等風險區是三期生態風險區占總土地面積之一, 其占土地總面積比例先從30.61%上升到44.11%, 后降低到32.52%; 低生態風險區的面積略有減少, 由258.35 km2減少到155.85 km2; 較低風險區面積則急速減少,由849.49 km2減少到130.27 km2, 占土地總面積的比例由48.22% 減少至7.40%。

1990—2013年, 中山市的生態風險逐年加大,生態風險分布主要受地形和地類的影響較大。由于深灣鎮與坦洲鎮和三鄉鎮交界處的山地、五桂山地勢較高, 主要為林地, 受經濟和社會的干擾相對較少, 其生態風險小; 該市的北部鄉鎮, 中部鄉鎮街道等地區的生態風險較高, 主要是由于城市化的發展, 人口聚居, 第二產業發達, 人類活動頻繁, 盲目開發, 建設用地集中, 侵占大量的耕地和基塘用地。原本該生態系統受到的干擾一直超過自身承載的能力, 導致該高生態風險區域的范圍不斷擴大。相應的, 較高的生態風險區域也有大幅度的增加。

4.4生態風險與城市化的關系

隨著城市化的快速發展, 建設用地不斷增加,城市土地景觀結構及其格局發生明顯變化[21]。一個城市的城市化水平在一定程度上可以通過單位面積內建設用地的面積比重來表征[22]。因此, 建設用地密度可以間接用來反映地區城市化水平。為更好地探討生態風險與城市化之間的關系, 構建城市化水平與生態風險指數的擬合函數(表4)。

1990—2013年, 中山市3個時期的生態風險值變化與城市化水平之間的線性擬合方程決定系數(R2)分別為0.2092、0.6111、0.6905, 由于1990年建設用地所占的比重比較小, 城市化水平不高, 因此其決定系數R2較低, 但由于城市化發展加快, 2000年、2013年的建設用地大幅度增加, 因此2000年、2013年的線性方程擬合效果較佳。1990—2013年中山市的生態風險與城市化水平的相關系數, 分別為0.46、0.78、0.85, 因此中山市的生態風險與城市化水平的相關性持續上升。隨著城市化水平提升, 中山市生態風險增加的態勢越明顯, 城市化對生態風險呈現出正效應。

表4 中山市1990、2000、2013年生態風險與城市化的線性擬合關系Tab. 4 The relationship between ecological risk and urbanization in Zhongshan of 1990, 2000 and 2013

5 結論

本研究利用覆蓋中山市1990年、2000年和2013年的基礎遙感影像數據源, 以中山市土地利用變化為研究對象, 分析中山市的土地利用變化過程, 確定以土地利用變化作為是引起中山市生態風險變化的風險源, 構建土地利用生態風險指數, 借助空間自相關和半方差分析方法, 并利用ArcGIS中的地統計模塊, 在總結已有的文獻的基礎上, 針對中山市的土地利用變化及生態風險評價得出了以下結論:

(1) 中山市土地利用時空變化特征

從土地利用類型的結構、數量和變化率來看, 1990年, 中山市的用地類型以耕地為主, 居絕對優勢, 結構比較單一。2000年, 建設用地、基塘用地均有大幅度增加, 各土地利用類型逐漸趨于均勻化。2013年, 建設用地持續增加, 比例達到26.17%。在空間分布上, 建設用地的增加部分主要由耕地和基塘用地轉入, 集中在與江門市區和佛山順德區的接壤的西北部地區、中山中心城區周圍地帶, 以及鄰近珠海市區的南部地區。地勢比較平坦地區的耕地變為養殖水面, 基塘用地有所增加, 西北部基塘用地的幾何中心也逐漸朝中西部、南部及東部移動, 并在南朗鎮沿海處出現大面積的魚塘。

從土地利用變化的速度和空間相互轉移過程來看, 1990—2013年, 中山市建設用地的面積數量上增加了417.36 km2, 在所有土地利用類型中增加速度最快, 主要由耕地和基塘用地轉入。同時,基塘用地面積也增加了28.82%, 轉入源主要是耕地, 其他地類的變化率都有不同程度的下降。其中,未利用地面積縮減變化率最大, 達到88.77%, 主要轉化為建設用地、基塘用地及耕地。耕地和草地也分別下降達40.96%、42.19%, 林地面積變化不大。

(2) 中山市生態安全風險評價

1990—2013年, 中山市的土地利用生態風險指數在空間分布上存在著高度的正相關性, 呈現顯著的空間集聚模式, 并隨著時間推移表現出增加趨勢。生態風險指數由1990年的0.3622上升至2013年的0.4638, 風險程度增加了28.05%, 主要受地形和地類的影響較大。生態風險高值聚集區主要分布在市西北部(小欖鎮、古鎮鎮、東升鎮、橫欄鎮、南頭鎮、東鳳鎮等), 中部的沙溪鎮、石岐區、東區、中山火炬高技術產業開發區, 南部的三鄉鎮和坦洲鎮部分地區等。高、較高生態風險區面積快速增加,由114.45 km2上升到902.51 km2, 占土地總面積的比例由6.50%增至51.23%。隨著城市化水平提升, 中山市生態風險增加的態勢越明顯, 城市化對生態風險表現正效應。2013年, 中山市的生態風險指數為0.4638, 處于較安全等級, 但是大部分鄉鎮的生態安全瀕臨臨界安全。

目前, 中山市的城市化快速發展, 人口聚居,工業用地的需求量急速增加, 大量的耕地和基塘用地轉為建設用地, 耕地已經不能滿足發展的需求, 由此灘涂、海洋等水域被改造利用, 圍海造陸, 造成部分河道被填埋堵塞, 生態服務功能受到干擾。因此, 中山市應對不同的生態風險區進行針對性管理, 進一步加強環境綜合整治、優化景觀生態格局, 改善中山市生態環境并維持區域生態安全。

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Ecological risk assessment and land use change in Zhongshan City

LIN Meizhen1, GE Zhipeng2, JI Shaoting1, XIE Guowen11.School of Geographical Science,Guangzhou University,Guangzhou510006,China
2.Zhongshan Zhixin Mapping Engineering Co.,Ltd,Zhongshan528403,China

Land use changes were analyzed by RS and GIS during recent 23 years in Zhongshan City. The basic data came from TM remote-sensing images of 1990, 2000 and 2013. An ecological risk index was also proposed by formulate sampling in 1 km×1 km grid cells across the area. At last, it discussed the spatial pattern of ecological risk, variation features and the relationship between ecological risk index and urbanization level by spatial autocorrelation, semivariance analysis and the geostatistics module in the ArcGIS. There appeared great difference of structure, quantity and variability of land-use types in Zhongshan from 1990 to 2013. It showed that the ecological lands reduced continuously, and construction land continued to increase. It was dramatically spatial agglomeration of the land use ecological risk index, and the distribution was highly correlated in 1990-2003. The tendency developed across the period. It suggested that urbanization accelerated ecological risk which developed obviously in Zhongshan City.

evaluation for the ecological risk; land use change; spatial autocorrelation; semivariable function; Zhongshan city

10.14108/j.cnki.1008-8873.2016.05.014

F301.24

A

1008-8873(2016)05-096-09

林媚珍, 葛志鵬, 紀少婷, 等. 中山市土地利用變化及其生態風險響應[J]. 生態科學, 2016, 35(5): 96-104.

LIN Meizhen, GE Zhipeng, JI Shaoting, et al. Ecological risk assessment and land use change in Zhongshan City[J]. Ecological Science, 2016, 35(5): 96-104.

2015-06-03;

2015-07-21

國家自然科學基金資助項目(40771002, 31270259); 廣州市教育局科技項目(2012A007)

林媚珍(1963—), 女, 廣東梅縣人, 教授, 主要從事資源開發利用及環境生態的教學和研究, E-mail: lmzh888@163.com