基于棲息地風險評價模型的海岸帶灘涂濕地風險評價
——以閩三角為例

陳曄倩, 李楊帆,祁新華,陳文惠,林金煌,4

1 廈門大學海洋與海岸帶發展研究院,廈門 361102 2 福建師范大學地理科學學院,福州 350007 3 福建省濕潤亞熱帶山地生態國家重點實驗室培育基地,福州 350007 4 中國科學學院地理科學與資源研究所資源與環境信息系統國家重點實驗室,北京 100101

海岸帶是海陸系統的交錯地帶,具有復雜性與多變性,其特殊的生態環境成為自然、人文活動的活躍區域,同時也是典型的生態脆弱帶和環境敏感區[1]。海岸帶濕地是生物多樣性最豐富、生產力最高、最具價值的生態系統[2]。近年來,隨著城市化和工業化進程的加快,我國海岸帶地區的土地利用正發生深刻變化,導致海岸帶濕地退化現象嚴重,海岸帶生態系統退化、資源減少和景觀破壞,生態風險加劇,極大地威脅海岸帶的生態安全[3- 4]。作為重要海岸帶,閩三角(包括廈門、泉州和漳州三個設區市)不僅是灘涂濕地的所在地,更是鳥類的重要棲息地[5]。此外,閩三角海岸帶地屬經濟發達地區,大量工業區的興起和港口、碼頭開發建設以及船舶往來對其生態環境構成較大的負面影響。

目前,海岸帶濕地的研究已經引起學者的高度關注,主要成果集中于海岸帶濕地生境、底棲生物數量、棲息地密度、物種多樣性[6- 7]、生態恢復能力評價等內容[8],包括九龍江口紅樹林濕地底棲生物的種類組成與分布、數量組成與分布、生物多樣性指數[6];漳江口、湄洲灣和閩江口紅樹林濕地互花米草區軟體動物的種類、數量、棲息地密度;廈門五緣灣濱海濕地的生態恢復等[8]。近年來,有學者開始關注海岸帶濕地生態風險問題[9- 10],如依據生態風險等級測算海岸帶區域生態風險指數,并進行生態風險的空間可視化表達[9]。有學者對海洋和海岸帶棲息地進行風險評級,并從暴露、影響兩個維度評估壓力對生態系統造成的風險[10]。此外,也有學者通過濕地風險指數和濕地脆弱性指數來測度若爾蓋高原沼澤濕地的退化風險[11]。然而,學術界對海岸帶濕地生態風險的程度與產生機制的揭示仍然相對不足,且把閩三角區域作為研究區的成果鮮見報道。

事實上,海岸帶濕地提供了包括防范海岸線受風暴的影響、碳儲存和封存等多樣化功能,然而海岸帶濕地近年來幾乎都受到人類活動的影響[12]。因此,了解人類活動的作用位置和強度對海岸帶生態系統的影響成為海洋海岸帶管理的重要內容。而InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)棲息地風險評價模型(Habitat Risk Assessment,HRA)則能幫助評價人類活動給海岸帶生態系統健康帶來的威脅[13]。鑒于此,本研究對閩三角海岸帶灘涂濕地進行棲息地風險評價,探究人類活動對海岸帶灘涂濕地的影響與風險,希望能夠揭示閩三角海岸帶的生態風險問題與產生機制,為維護閩三角海岸帶生態安全提供科學支撐。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

閩三角包括廈門、泉州和漳州3個設區市(圖1),與我國臺灣隔海相望,區域面積約2.5萬km2(不含金門),2015年常住人口達1721萬人,地區生產總值(GDP)12371.22億元[14- 16],占福建的40%,是中國經濟較發達的地區之一。閩三角因其獨特的地理位置、語言環境和風俗習慣,吸引了大量臺商的投資,是大陸臺商投資最密集的區域[17]。

圖 1 閩三角區位圖Fig.1 The location of South Fujian Golden Delta

1.2 數據來源

本研究利用2000、2005、2010年的Landsat TM/ETM+遙感影像與2015年的Landsat 8 OLI遙感影像,并結合行政區劃圖和地形圖進行處理(大氣校正、輻射定標、幾何精校正、影像融合、影像鑲嵌、影像切割),再根據土地利用/覆蓋分類體系和解譯輔助數據(地形圖、地貌圖、植被圖、土地利用圖等)在ArcGIS軟件中進行土地利用/覆蓋遙感目視解譯,解譯精度大于85%,最終得到2000、2005、2010和2015年的土地利用圖(圖2)。之后,提取2000、2005、2010和2015年土地利用圖中人類活動頻繁的類型—耕地、城鎮用地、農村居民點和其他建設用地作為壓力圖層,提取位于海岸帶上的2000、2005、2010和2015年的灘涂作為棲息地圖層。與海岸帶相關的數據來自國土、海洋漁業部門,經濟社會統計數據則來自各區域統計年鑒。

圖2 閩三角土地利用圖Fig.2 The land use of South Fujian Golden Delta

2 棲息地風險評價框架

2.1 評價原理

生態風險評價被定義為評估暴露在一個或多個壓力源下負面生態影響正在發生或將要發生的可能性的過程,它可以評估一個或多個壓力源和生態組成部分[18]。目前,生態風險評價被廣泛應用于農田、流域、區域與流域生態系統中[19-23]。

本研究運用美國斯坦福大學、大自然保護協會(The Nature Conservation, TNC)與世界自然保護基金會(World Wildlife Fund, WWF)聯合開發的生態系統服務和交易的綜合評估模型(InVEST),引入其中的棲息地風險評價(HRA)模型對海岸帶棲息地進行風險評價[13]。在此模型中,風險被定義為人類活動減少近岸棲息地的質量從而使其生態系統服務受損的可能性[13]。

本研究選取兩種維度的信息計算風險或對生態系統的影響,分別稱為“暴露”和“影響”。前者代表因人類活動而導致的棲息地暴露在壓力中的程度;后者則反映棲息地物種對與人類活動相關的壓力的反饋[13]。灘涂濕地作為最具有生態系統服務價值的生態系統類型之一,受人類活動影響最為強烈,本研究將其作為研究對象[24-25]。同時,用沿海地區土地利用類型—耕地、城鎮用地、農村居民點、其他建設用地表征人類活動的壓力,以此分析人類活動對海岸帶灘涂濕地產生的影響和風險。

2.2 評價模型

運用兩種計算方法計算由壓力引起的棲息地風險:一是多元風險計算法,此算法中壓力j對棲息地i的風險是暴露和影響的乘積;二是歐幾里得法,由壓力j造成的棲息地i的風險是由原點到暴露-影響空間位置的歐幾里得距離得出。

Rij=E·C

(1)

(2)

式中,Rij表示由壓力j造成的棲息地i的風險,E表示暴露,C表示影響。

在歐幾里得模型中,對物種造成的風險隨著暴露-影響空間位置與起點距離的增加而增長。評價棲息地的暴露和影響,本研究選取了棲息地和壓力的空間重疊、強度兩個指標(表1)。評價暴露在人類活動下的影響,本研究選擇棲息地面積變化和生物多樣性作為指標。總暴露E和總影響C的分值是每個評價指標i的暴露值ei和影響值ci的加權平均值。

(3)

(4)

式中,di代表指標i的數據質量評分,wi代表指標i的重要權重,N代表評價每個棲息地所用的指標數。由于每個指標的等級評價存在一定的不確定性,通過對數據的質量評級可以減少由于等級評價劃分而造成的誤差,指標權重則可用在計算風險時降低次要影響因素對棲息地的影響。

考慮到人類活動的影響具有超出其所在區域的延展性[9],本研究將人類活動及其緩沖區與棲息地的重疊部分作為人類活動和棲息地的空間和時間重疊部分,以耕地、城鎮用地、農村居民點、其他建設用地為中心建立1.5 km緩沖區。

為了直觀反映灘涂濕地存在的風險狀況,用高、中、低風險分類表示不同區域灘涂濕地的風險。選取灘涂濕地與人類活動的空間疊置和強度作為指標可以反映人類活動對灘涂濕地影響的位置及其影響強度。選取灘涂濕地的面積變化作為指標可以反映灘涂濕地對人類活動影響的反應,灘涂濕地損失的面積越多,說明其受人類活動的影響越大,其敏感度越強。選取生物多樣性作為指標可表現灘涂濕地在人類活動影響下的恢復力。一般來說,生物多樣性越大的灘涂濕地抵御風險的能力越強,但恢復能力隨著生物多樣性的增多而下降。指標的具體劃分標準見表1。

表1 海岸帶灘涂濕地風險等級劃分

2.3 指標變量說明與風險等級劃分

上述模型中,空間疊置是棲息地的空間位置與人類活動區域的空間位置的重疊,它可評價棲息地與壓力重疊的比例以及壓力對棲息地造成的影響。空間疊置的指標評級先用相鄰5年的灘涂濕地和人類活動區域計算出當年的空間疊置面積比例,再取所有的空間疊置面積比例作為評級對象;之后把得到的所有比例從小到大排列,運用Excel條件格式中的色階分為3段,設中間值為中位數,分出低、中、高風險。

棲息地所受的暴露和影響不僅與棲息地和人類活動的空間疊置有關,還與人類活動的強度有關,因此,本文選取強度作為其中一個指標[9]。強度指標評級先由2000、2005、2010、2015年的空間疊置數據計算出2000到2015年每5年空間疊置變化的百分比,之后步驟同空間疊置的指標評級。

此模型中,面積變化是棲息地暴露在人類活動這一壓力后面積變化的比例。面積變化的指標評級是先計算每五年灘涂濕地的面積變化比例,其余步驟同空間疊置的指標評級。

灘涂濕地的生物多樣性得分由指標因子賦值與指標權重的乘積計算得出,代表生物多樣性的3個因子——單位面積物種多度、植物覆蓋度、外來物種入侵情況的指標權重分別為0.108,0.108,0.054,之后根據指標因子賦值,分別計算生物多樣性得分并做均值處理。指標因子賦值和權重參考2015年《中國濕地資源(福建卷)》[26],選取“福建省各重點調查濕地生態狀況得分與評價”表中的福建省漳江口紅樹林國家級自然保護區等18個位于研究區范圍內的濕地作為評級對象,考慮到其中生態狀況得分是由12個因子表示的,而生物多樣性得分是由3個因子表示,因此把評級生境狀況的得分臨界值按照4∶1分配給生物多樣性評級臨界值,進而進行生物多樣性評級。泉州地區和廈門地區的生物多樣性評級較低,漳州地區的生物多樣性評級高。

3 結果分析

3.1 人類活動引發的灘涂濕地風險

3.1.1 人類活動引發的灘涂濕地風險格局

(1) 風險格局存在顯著的區域差異

用人類活動密集的土地利用類型表示人類活動的壓力(圖3),分析人類活動對灘涂濕地產生的風險及其影響。通過模型計算得到圖4,圖中的風險代表灘涂濕地受到的所有人類活動對其的影響程度及其從影響中恢復的能力強弱。

圖3 人類活動分布圖Fig.3 The distribution of human activities

灘涂濕地風險分布上,漳州地區的風險區域呈條帶狀分布,且以低風險為主,僅有少量的中、高風險區域,如圖4a、圖4b;廈門地區的風險區域呈團狀集中分布,并向內陸適當延伸,如圖4c,主要以低風險為主,且中、高風險區域較漳州地區多;泉州地區的風險分布既有零散分布于海岸帶的條帶狀區域,又有集中分布的塊狀區域,塊狀風險區域明顯較廈門地區多,且以低風險為主,如圖4d、e、f。

圖4 閩三角海岸帶灘涂濕地生態風險分布圖Fig.4 The ecological risk distribution of coastal tidal flat wetland in South Fujian Golden Delta

(2)不同土地利用類型造成的風險各不相同

根據HRA模型得到的風險值(圖5),總體而言,農村居民點造成的風險最小。從不同區域分析,不同土地利用類型對灘涂濕地造成的風險如下:耕地造成的風險在漳州地區最大(R=1.66),廈門地區最小(R=1.44);其他建設用地造成的風險在廈門地區最大(R=1.56),泉州地區最小(R=1.46);城鎮用地造成的風險在廈門地區最大(R=1.5),漳州地區最小(R=1.43);農村居民點造成的風險在3個地區都是最小的(R≈1.4)。

圖5 海岸帶灘涂濕地受到的風險Fig.5 The risk in coastal tidal flat wetland

InVEST HRA模型并未考慮不同土地利用類型面積的差異可能造成的風險偏差。鑒于此,運用每一種土地利用類型的面積占總土地利用類型面積的百分比修正InVEST HRA模型得到的風險值,如圖6。

圖6 修正面積影響后海岸帶灘涂濕地受到的風險Fig.6 The risk in coastal tidal flat wetland under correction for area

修正面積影響后,耕地對海岸帶灘涂濕地造成的風險最小,其他建設用地造成的風險較高。從區域分析,不同土地利用類對海岸帶灘涂濕地造成的風險如下:農村居民點造成的風險在廈門地區最大(R=14.09),泉州地區最小(R=12.43);其他建設用地造成的風險在泉州地區最大(R=22.57),廈門地區最小(R=11.00);耕地造成的風險在廈門地區最大(R=3.59),漳州地區最小(R=2.40);城鎮用地造成的風險在漳州地區最大(R=15.75),廈門地區最小(R=4.21)。

3.1.2 人類活動引發的灘涂濕地風險的區域差異

閩三角海岸帶灘涂濕地總風險面積約為5965.55 hm2,其中,高風險面積約為1021.81 hm2(17.13%);低風險面積約為4943.75 hm2(82.87%)。

(1)泉州地區的風險面積最大,漳州地區的風險面積最小

從不同地區來看,泉州地區的風險面積最大(約4389.91 hm2);漳州的風險面積最小(約4630.73 hm2)。由不同風險程度的比例上看,高風險比例最大的是廈門地區(22.56%),最小的是泉州地區(15.39%);低風險面積比例最大的是泉州地區(84.61%),最小的是廈門地區(77.44%)。

(2)耕地造成的總風險面積最小

圖7 閩三角不同土地利用類型造成的海岸帶灘涂濕地風險面積百分比Fig.7 The percentage of coastal tidal flat wetland′s risk area in South Fujian Golden Delta due to different land use

不同土地利用類型上(圖7),其他建設用地造成的風險面積比例最大為0.289%,耕地最小為0.071%。不同風險程度上,城鎮用地和其他建設用地造成的高風險面積百分比大于中、低風險面積百分比;耕地和農村居民點造成的低風險面積百分比大于中、高風險面積百分比。一定程度上說明灘涂濕地在城鎮用地和其他建設用地影響下更具有脆弱性。

(3)人類活動的影響可能提高灘涂濕地風險程度

比較人類活動影響下灘涂濕地風險面積和所有的灘涂濕地風險面積發現,受人類活動影響的灘涂濕地面積占11.46%。風險程度上,高風險面積占30.30%,低風險面積占7.87%。受人類活動影響后,灘涂濕地的中風險面積增加了44.92 hm2。

3.2 灘涂濕地受到的暴露和影響

(1)灘涂濕地受到的暴露

不同土地利用類型對灘涂濕地造成的暴露(圖8)情況如下:泉州地區為耕地>城鎮用地>其他建設用地>農村居民點;廈門地區為其他建設用=城鎮用地>耕地>農村居民點;漳州地區為耕地>其他建設用地>農村居民點>城鎮用地。由于高暴露產生的風險較高、影響大[13],而3個地區中造成較高暴露的土地利用類型為耕地、其他建設用地。因此,管理者要加強對著這兩種土地利用類型中人類活動的監管,減少因人為開墾和開發建設占用灘涂濕地導致的灘涂濕地風險。此外,同一種土地利用類型對不同地區灘涂濕地造成的暴露也各不相同。農村居民點造成的暴露為漳州地區>泉州地區>廈門地區;其他建設用地造成的暴露為廈門地區>漳州地區>泉州地區;耕地造成的暴露為泉州地區>漳州地區>廈門地區;城鎮用地造成的暴露為廈門地區>泉州地區>漳州地區。

(2)灘涂濕地受到的影響

由圖8可以看出不論是在泉州地區、廈門地區還是漳州地區,城鎮用地和農村居民點對海岸帶灘涂濕地造成的影響都是最小的;在泉州地區和漳州地區,耕地造成的影響大于其他建設用地,而在廈門地區二者的影響恰好相反。此外,同一種土地利用類型對不同地區灘涂濕地造成的影響也有所差異。農村居民點造成的影響在泉州地區、廈門地區和漳州地區基本相當;其他建設用地造成的影響為廈門地區>泉州地區=漳州地區;耕地造成的影響為泉州地區>漳州地區>廈門地區;城鎮用地造成的影響在泉州地區、廈門地區和漳州地區基本相當。

圖8 海岸帶灘涂濕地受到的暴露和影響Fig.8 The exposure and consequence in coastal tidal flat wetland

然而,從3.1.2得到的結論上看,耕地造成的風險是最小的,其暴露和影響也應該較小,經過分析發現,耕地的面積遠遠大于其他土地利用類型,然而InVEST HRA模型在計算時沒有考慮到壓力的面積大小。因此,本研究通過計算每一種土地利用類型的面積占總土地利用類型面積的百分比來修正InVEST HRA模型得到的暴露值和影響值,得到結果(圖9)。

(3)修正面積影響后灘涂濕地受到的暴露

修正面積影響后從暴露上看,不同土地利用類型造成的暴露在泉州地區為其他建設用地>農村居民點>城鎮用地>耕地,廈門地區為農村居民點>其他建設用地>城鎮用地>耕地,漳州地區為城鎮用地>其他建設用地>農村居民點>耕地。修正面積影響后的同一種土地利用類型對不同地區灘涂濕地造成的暴露也各不相同。農村居民點造成的暴露為廈門地區>漳州地區>泉州地區;其他建設用地造成的暴露為泉州地區>漳州地區>廈門地區;耕地造成的暴露為廈門地區>泉州地區>漳州地區;城鎮用地造成的暴露為漳州地區>泉州地區>廈門地區。

(4)修正面積影響后灘涂濕地受到的影響

修正面積影響后,不同土地利用類型造成的影響在泉州地區為其他建設用地>農村居民點>城鎮用地>耕地,廈門地區為農村居民點>其他建設用地>城鎮用地>耕地,漳州地區為城鎮用地>其他建設用地>農村居民點>耕地。此外,修正面積影響后,同一種土地利用類型對不同地區造成的影響也不同。農村居民點造成的影響為廈門地區>漳州地區>泉州地區;其他建設用地造成的影響為泉州地區>漳州地區>廈門地區;耕地造成的影響為廈門地區>泉州地區>漳州地區;城鎮用地造成的影響為漳州地區>泉州地區>廈門地區。

圖9 修正面積影響后海岸帶灘涂濕地受到的暴露和影響Fig.9 The exposure and consequence in coastal tidal flat wetland under correction for area

4 結論與討論

4.1 主要結論

(1)總體風險上,閩三角海岸帶灘涂濕地風險以低風險為主,但也存在條帶狀或點狀的中、高風險區域,且其主要分布在向陸一側的海岸帶。 從灘涂濕地風險分布上看,漳州地區的風險區域多呈條帶狀分布于海岸帶沿線;廈門地區的風險區域呈團狀集中分布,且向內陸延伸一定距離;泉州地區的風險分布既有零散分布于海岸帶的條帶狀區域,又有集中分布的塊狀區域,且其塊狀風險區域明顯較廈門的多。從風險的強度上看,漳州地區灘涂濕地的風險以低風險為主,其中包含少量的中、高風險區域;廈門地區以低風險為主,中、高風險區域較漳州地區的多;泉州地區以低風險為主,中、高風險零散分布于其中。

(2)從暴露和影響上看,未修正面積影響下,耕地和其他建設用地造成的暴露和影響較大;修正面積影響后,其他建設用地造成的暴露較大,耕地造成的暴露和影響最小。

4.2 討論

(1)人類活動對海岸帶灘涂濕地的影響較大,近三成的海岸帶灘涂濕地高風險區域是受人類活動影響的區域;海岸帶灘涂濕地的中風險區域則全是因人類活動而產生的(增加44.92 hm2的中風險面積);人類活動造成的海岸帶灘涂濕地低風險面積占全部風險面積的比例較小,海岸帶灘涂濕地中的低風險更多地是由于自然因素所致。

(2)未修正面積影響時,耕地造成的暴露、影響和風險值較高,然而,耕地的風險面積占所有土地利用類型面積的比例是最小的。經修正面積影響后,單位面積耕地造成的暴露、影響和風險均最小,說明了面積大的土地利用類型大大加劇了其對灘涂濕地造成的暴露、影響和風險程度。

(3)廈門地區農村居民點造成的暴露、影響和風險較同一地區其他土地利用類型造成的大,可能是廈門地區的城鎮化水平高,居民的環保意識較強,減弱了城鎮用地中的人類活動對灘涂濕地造成的暴露、影響和風險。

(4)管理者應特別加強對中、高風險區域進行重點管理和保護,防止灘涂濕地的生境惡化。將海岸帶灘涂濕地上人類活動的面積控制在合理的范圍內,以免大面積的人類活動造成海岸帶灘涂濕地的生態系統功能下降。加強對海岸帶灘涂濕地周邊居民進行灘涂濕地生態保護的相關教育,提高居民的環保意識,減少因環保意識缺失而造成的海岸帶灘涂濕地的生態破壞。

(5)本研究的先進之處在于從時空上計算了人類活動和海岸帶灘涂濕地的重疊及其變化、海岸帶灘涂濕地面積的變化及海岸帶灘涂濕地生物多樣性,較全面地評估了生態系統風險。同時,本研究方法把風險分為暴露和影響兩個方面,能發現并減少因暴露而產生的風險,使更多地減少生態系統整體風險成為可能,且通過棲息地風險評價模型得到的結果能辨認出相對高風險區域及其風險程度,因此本研究方法對風險管理有一定幫助。此外,本研究運用的棲息地風險評價(HRA)模型可為未來海岸帶灘涂濕地的規劃管理提供建議。通過風險評級,管理者可以清楚地知道需要重點修復和先修復的區域。但不可忽視的是風險評分是相對的,風險評分較低的區域同樣也是受風險影響的區域,這些區域的生態修復工作也不可忽視。對于灘涂濕地面積變化和灘涂濕地與人類活動區域的空間重疊指標評價,本研究平均了2000年到2015年的數據,一定程度上減少了因特定年份數據不準確而產生的誤差。

(6)由于缺少具體人類活動類型的地理數據,本研究未將人類活動劃分為具體類別的活動,而是以土地利用分類圖中的城鎮用地、農村居民點和其他建設用地的分布圖作為人類活動的分布圖。本研究僅以人類活動較多的土地利用類型作為壓力源,研究這些壓力對灘涂濕地的風險,沒有考慮自然因素可能對灘涂濕地造成的風險。