吉林省西部地區生態脆弱性的動態評價

田 超, 楊夏捷, 鞠園華, 郭福濤

(1.福建農林大學 林學院, 福州 350002; 2.海峽兩岸紅壤區水土保持協同創新中心, 福州 350002)

隨著社會經濟的快速發展和人類活動的不斷加劇，對生態環境的干擾日益頻繁，導致生態脆弱性問題尤為突出。目前，有關生態環境脆弱性的研究已引起了諸多學者的廣泛關注，并成為探討全球變化和生態環境可持續發展的重要切入點[1-3]。目前國內外學者已開展了有關生態脆弱性的實踐性研究[4-6]、生態脆弱性的動態評價和預測預報[7-9]等，這些研究有助于全面了解區域生態環境質量狀況，并為生態環境恢復和重建工作提供科學依據[10-11]。

吉林省西部地區是我國典型的生態脆弱區。區內土地資源的開發歷史雖不長，但由于長期的過度放牧、墾殖，不合理的土地利用，加之惡劣的自然條件的影響，生態脆弱性十分明顯。2000年以來吉林省政府生態環境保護政策的陸續出臺，加強了對生態問題嚴重區的治理力度，西部地區的生態環境不斷改善[12]。然而，目前還缺少對吉林省西部地區，尤其是2000年以后的生態環境脆弱性長時間尺度動態變化研究。鑒于此，本研究選取降水、溫度、人口密度和土地利用類型等10個因子，基于ArcGIS 10.2，SPSS 19.0等技術軟件，利用主成分分析法和綜合指數法，對吉林省西部地區2000年、2006年、2012年的生態脆弱度進行定量評價，明確生態脆弱性的主導因素，研究結論為吉林省生態建設和生態恢復提供科學依據。

1 研究區概況

吉林省西部地區位于松嫩平原的西南部，地跨東經123°09′—124°22′，北緯44°57′—45°46′，其研究范圍包括白城及松原市所管轄的9個縣市(區)，國土總面積為46 000 km2，約占吉林省總面積的1/4。研究區內地形平緩，海拔為120～180 m。氣候類型屬半干旱半濕潤的大陸性季風氣候，四季分明，雨熱同期。夏季炎熱多雨，冬季寒冷漫長。熱量資源豐富，年平均氣溫5.2℃。平均降水量約為400 mm，年平均蒸發量1 500～1 900 mm。區內植被類型以針葉混交林、落葉松林為主。土壤類型主要有黑鈣土、草甸土、風沙土等。2012年末，吉林省吉林西部各縣(市)人均國內生產總值為39.911 億元，年末實有耕地面積為296.157 hm2，人口總數為624.34萬人[13]。

2 研究方法

2.1 評價指標的選擇

指標是進行生態環境評價的基本尺度和衡量標準[14]。引發區域生態環境脆弱性的原因主要包括自然因素和人為因素兩個方面。在遵循科學性、全面性及數據可獲取性等原則的基礎上，結合前人研究成果，共選取了10個指標(表1)。具體指標選取原則如下：自然因素是生態系統各種因素長期作用的結果，也是生態環境構成的基礎[15]。基于前人研究，本文選取了“年平均降水量”、“年平均相對濕度”、“年平均溫度”反映氣候特征變化[16]，選取“坡度”、“高程”因子反映地形地貌表征[17]，選取“植被覆蓋度”反映植被的生長狀況[18]。人類活動因子的選取對生態環境脆弱度有重要影響。前人研究表明，“土地利用類型”直接影響人類的生存環境，每種土地利用類型在一定程度上承載不同的生態利用價值，是決定生態脆弱程度的關鍵因素[19]。姚昆等[20]研究表明，“人均GDP”、“人口密度”、“耕地面積”是生態脆弱性的潛在因子，可對生態系統的穩定性造成破壞[21,14]。因此，本研究選取以上10個指標對吉林省西部2000年、2006年、2012年的生態脆弱性進行評價。

本研究以柵格為基本評價單元，所有數據均采用Albers投影，空間數據柵格大小為100 m×100 m。研究中高程、坡度數據由DEM提取，氣象數據包括“年平均降水”、“年平均溫度”和“年平均濕度”，取吉林省西部9個市縣及周邊地區氣象站點數據。“人口密度”、“人均GDP”、“年末實有耕地面積”來源于吉林省2000年、2006年、2012年統計年鑒，根據吉林省西部地區各市縣的社會經濟數據，基于ArcGIS 10.2地統計分析中的克里金插值法進行空間確定性插值，實現其空間化。

表1 生態脆弱性評價指標描述及來源

2.2 有效性檢驗

有效性檢驗是所選取的指標是否適用于該方法進行檢驗。因此，在評價前，需要驗證相關矩陣中各變量的相關性，即各個變量間是否相互獨立。借助SPSS 19.0的因子分析(Bartlett′s球形檢驗)對各指標進行檢驗，若KMO統計量在0.5以上，說明適合應用因子分析法。若Bartlett′s球形檢驗結果變量拒絕原假設，說明生態環境指標間存在一定的相關性，因子分析有效[22]。由于指標的生成和提取需要從研究區內選取一定數量的隨機點作為樣點進行研究，在參考其他文獻的基礎上[19]，基于ArcGIS 10.2隨機生成研究區900個點，根據這些點提取各指標所需數據。

根據檢驗結果顯示，2000年、2006年、2012年Bartlett′s的卡方值為分別為5 742.838，42 313.103，6 494.726，且顯著性均Sig.<0.05(即p值<0.05)，故應拒絕原假設，認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異。KMO>0.5，根據Kaiser給出的KMO度量標準可知原有變量適合進行因子分析。由此可見，所選取的生態環境指標適宜作因子分析。

2.3 數據處理

2.3.1 評價指標標準化 生態評價指標具有不同的含義，因為在數量級和量綱上都不同[23]，為保證數據的客觀性和科學性，需要按照一定的標準對參評因子進行標準化處理。由于評價指標與生態環境脆弱性關系有正逆兩種，其算法也不同。標準化采用以下兩種公式：

(1)

(2)

式中：Xi′為第i個指標的標準化值；Xi表示第i個指標的初始值；Xmax，Xmin分別表示第i個指標的最大值和最小值。Xi′越大，表明生態環境越脆弱，越容易受到外界干擾而破壞。其中，定量正向指標包括：“人口密度”、“高程”、“坡度”、“年均溫度”、“年末實有耕地面積”。定量負向指標包括：“人均GDP”、“年均降水”、“年均濕度”、“土壤類型”、“植被覆蓋度”。當指標因子值與生態環境呈正相關時使用公式(1)；當指標因子值與生態環境呈負相關時使用公式(2)。

定性指標中的土地利用類型通過分等級賦值法實現指標的定量處理，最后進行極差標準化計算(表2)[4]。

表2 定性指標賦值標準

2.3.2 貢獻率及累計貢獻率 第h個主成分累計貢獻率達到70%～90%時[24]，取前q個主成分(表3)。貢獻率公式為：

(3)

2.3.3 特征值和特征向量 主成分因子負荷是主成分因子與原始變量因子間的相關系數。主成分的特征向量，又稱系數向量，等于對應的載荷系數除以特征值的平方根[14]。

2.3.4 綜合得分模型 各主成分的系數分別乘上所對應的貢獻率再除以4個主成分貢獻率之和，最后所有主成分每個系數前的值相加，即可得到綜合得分模型：

Fi=β1X1+β2X2+…+βmXm

(4)

綜合得分模型中的各指標前的系數(β1—βm)即為各指標因子得分值。

表3 各成分的特征值、貢獻率和累計貢獻率

2.3.5 確定權重 各指標的權重等于公式(4)中每個指標的得分值除以指標的總得分。

2.3.6 生態環境脆弱度 生態環境脆弱度是用于研究研究區內生態環境狀況和表征生態環境脆弱度一個重要標準[11]。通過多因子綜合分析，結合研究區內自然因素、社會經濟因子等方面構建生態脆弱綜合指數(Ecological Vulnerable Degree)。用公式(5)表達吉林省西部地區生態脆弱度：

(5)

式中：EVDi為第i個評價區域生態脆弱度，其值為(0，1)；Pij為第i個區域j個指標；wj為各指標權重值。EVDi值越高，脆弱程度越嚴重。

研究區生態脆弱等級的劃分，對全面認識區內生態環境狀況具有重要意義[25]。結合國內外研究現狀[7,14]，并綜合吉林省西部地區自然環境和生態脆弱度的表現特征，按照生態脆弱度的大小將研究區生態環境脆弱度劃分為5個等級(表4)。

2.3.7 生態脆弱度變化趨勢 使用定量的生態環境脆弱性綜合性指數(EVSI)能夠更加直觀全面地反映研究區生態環境質量，而對研究區生態脆弱度變化趨勢可根據變化率進行描述[18]，計算公式如下：

(6)

(7)

式中：EVSI為生態脆弱綜合指數；Pi為第i類脆弱性等級值；Ai為第i類脆弱性面積；S為研究區總面積(km2)；R為綜合指數變化率；Aim和Ain分別為m，n時間，第i類脆弱性面積。若R<0，則生態環境呈恢復趨勢，若R>0，則生態環境呈惡化趨勢，不容樂觀。

3 結果與分析

3.1 研究區生態脆弱性評價

表5顯示，2000年各指標權重排序為：年平均氣溫>年平均降水>年平均濕度>人口密度>年末實有耕地面積>植被覆蓋度>坡度>土地利用類型>人均GDP>高程，2006年指標權重排序：年平均降水>土地利用類型>年平均濕度>人均GDP>年末實有耕地面積>年平均氣溫>植被覆蓋度>坡度>人口密度>高程，2012年各指標權重排序為：土地利用類型>年平均降水>年平均濕度>年平均氣溫>人口密度>年末實有耕地面積>植被覆蓋度>人均GDP>坡度>高程。

此外，根據表5可知，2000年氣象因子所占比重較大，說明2000年吉林省西部地區的生態脆弱度主要受氣象因素的影響。2006年和2012年，年平均降水和土地利用類型在2個年份中權重最大，分別為0.216，0.204。說明2006—2012年吉林省西部生態環境脆弱度主要受氣象因素和人為活動共同影響。

表5 評價指標權重

3.2 生態脆弱性空間分析

根據生態脆弱度分類標準，基于ArcGIS 10.2軟件中的重分類函數對生態脆弱圖進行分類，從而得到吉林省西部地區生態脆弱性分級表(表6)。并根據2000年、2006年、2012年吉林省西部地區生態脆弱度可對其進行半方差函數結構和克里格差值，基于ArcGIS 10.2區域分析中的分區統計功能可得到不同地區生態脆弱度的空間平均分布(圖1)。

表6 吉林省西部生態脆弱性分級

根據表6可知，2000年、2006年、2012年生態脆弱性指數平均值分別為：0.600±0.129，0.531 9±0.111，0.506±0.118，整體處于中度脆弱水平。2006年與2000年相比，吉林省西部地區輕度脆弱的土地面積增長較快，增加了15.362%，中度脆弱的面積增長不是很大，增加了0.621%，而“微度脆弱”、“強度脆弱”和“極強度脆弱”都有所減少，分別降低了4.764%，0.142%，11.075%。2012年較2006年相比，吉林省西部地區“輕度脆弱”土地面積增長最快，增長了18.281%，“強度脆弱”面積有較小幅度的增加，增長了0.508%，而“輕度脆弱”、“中度脆弱”、“極強度脆弱”都有不同程度的減少，分別降低了10.892%，2.52%，5.376%。吉林省西部地區生態環境脆弱度由2000年以“輕度脆弱”和“極強度脆弱”為主變為2006年以“輕度脆弱”為主，再變為2012年以“微度脆弱”和“輕度脆弱”為主的趨勢。由圖1可知，2000—2012年研究區生態脆弱性空間分布特征明顯，呈現自西向東降低的變化特征。整個時間段里，“強度脆弱”和“極強度脆弱”主要分布在研究區西部包括洮南市、白城市和通榆縣等。該地區為與研究區西部，人口密度大、氣候干燥、鹽堿化較為嚴重，自然環境較為惡劣。這些自然條件和人為因素特征導致該地區的生態自我修復能力較差，生態問題顯著。“中度脆弱”和“輕度脆弱”主要分布在研究區中部，隨著年份的增長逐漸向西部擴展。“微度脆弱”主要分布在研究區東部包括前郭縣、長嶺縣等地區。該區域降水量相對較多，植被覆蓋度較高，土地鹽堿化程度較輕，經濟水平較高，加之近些年來的生態環境保護措施的實施和治理力度的加大，對生態環境起到了良好的作用，沙漠化得到基本控制。這些地區抗干擾和生態恢復能力較強，生態環境狀況比較樂觀。

圖1 吉林省西部地區生態環境脆弱性評價

3.3 生態脆弱度變化趨勢分析

根據公式(6)—(7)，可得到及吉林省西部地區的生態環境脆弱性綜合指數和變化率(表7)。由表7可知，吉林省2000年、2006年、2012年生態環境脆弱指數分別為2.891，2.610，2.251。在由此可見，吉林省西部地區生態脆弱指數在整個時段內呈下降趨勢，可能由于“強度脆弱”和“極強度脆弱”的綜合指數均呈不斷下降趨勢，在一定程度上影響了吉林省西部地區生態環境狀況的變化。

表7 吉林省西部生態環境脆弱性綜合指數變化

由吉林省西部生態脆弱度的變化率可知，2000—2006年、2006—2012年、2000—2012年的R值均小于0，說明生態環境呈不斷改善趨勢。在一定程度上，自然條件的改善和人為活動的限制對研究區生態環境產生了良好影響，加之2000年開始吉林省政府加大對西部地區生態環境建設和保護，在對江河洪水調蓄區、防風固沙區、水土流失保護區等實施了生態治理和保護項目[12]，退耕還林、還草等措施已初見成效。在一定程度上減少了生態環境壓力緩解了生態環境的脆弱程度。綜上所述，吉林省西部十多年來生態環境狀態發展較好，但生態環境保護措施和力度仍需提高和加強。

4 討論與結論

(1) 吉林省西部地區生態環境脆弱性的空間分布差異明顯，自西向東逐漸降低。整體上，研究區的東部和中部地區的生態環境質量較好，生態環境脆弱性較輕。而西部地區由于人類干擾頻繁導致生態脆弱性較高。生態脆弱性綜合指數(EVSI)表明，2000—2012年吉林省西部地區生態環境脆弱性不斷減弱，生態環境呈不斷改善趨勢。這與麻素挺等[26]研究相一致。

(2) 生態指標的權重排名表明，2000—2012年吉林省西部地區生態脆弱變化的影響因子由以氣象因素為主變為以土地利用狀況為主。近10 a間，由于吉林省西部地區的耕地面積大幅度增加，草地面積大幅度減少，人工建設用地規模不斷增長，加劇了土地利用變化[27]。

本研究主要基于主成分分析方法進行對生態脆弱性進行評價。基于主成分分析方法能夠實現對原始數據的降維，并考慮了時間序列的變化[28]，從而實現了生態脆弱度動態評價，保證了數據的統一性和可比性，從而為區域生態環境評價提供了科學依據。但在構建指標體系時，較多考慮數據資料的可獲得性，對其他影響生態環境的重要因子如土壤農藥用量、水資源開發度等較難獲取的指標并未納入生態環境評價體系中，評價指標如人類社會經濟活動的量化比較困難，有一定的局限性，無疑會對評價結果造成一定的影響，對今后的評價指標的選擇和等級的劃分具有一定的主觀性。因此，對于指標的合理選取和評價體系的制定，需后續研究進一步完善。

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