

摘要:生態風險評價作為健康環境管理必不可少的一部分,隨著生態環境的惡化,近年來越來越受到相關學者的重視,但對人類最為集中的活動場所城市的研究案例相對較少,鑒于此本文以保定市遙感影像數據和統計數據為主要數據源,從多生態風險源、多生態風險受體、多生態風險效應3方面提取了7個指標,然后用主成分分析法確定各指標的權重,再使用模糊數學法來對保定市生態狀況進行評價。
關鍵詞:保定市;生態風險評價;模糊數學法;主成分分析
中圖分類號:G642 文獻標識碼:A
文章編號:1009-3044(2019)35-0226-02
近年來,我國環境事故頻發,說明我國已進入一個事故頻發期[1],生態風險將成為制約我國發展的障礙之一。為減輕甚至消除環境事故引起的生態風險后果,就需要進行風險管理,生態風險評價正是為風險管理提供科學依據和技術支持的[2],因而得到了快速的發展,已作為健康環境管理必不可少的一部分。
城市是人類最為集中的活動場所,人口分布眾多。隨著城市化進程的加快和國家經濟的快速發展,許多城市在取得經濟效益的同時產生了許多環境惡化問題[3],例如土壤、水體、大氣污染問題、生態環境失衡問題等,這些問題已嚴重威脅到人類、社會、經濟的可持續發展,已成為社會各界普遍關注的熱點問題。為了減輕或消除這些環境問題帶來的生態風險后果,就需要進行生態風險評價來為風險管理提供科學依據和技術支持,避免環境繼續惡化,進而促進城市的可持續發展。
對生態風險評估的研究在我國雖已有20多年歷史,但對城市的研究案例較少,鑒于此,本文嘗試以保定市遙感影像數據和統計數據為主要數據源,根據生態風險評價指標的確立原則以及研究區的實際情況和數據現狀,建立評價指標體系,構建評價模型探索保定市生態風險的空間分布規律,以期為相關研究提供借鑒,為保定市城市生態規劃和政府加強生態風險管理提供決策依據。
1 研究內容和技術路線
1.1研究內容
(1)結合研究區特點,參考相關研究,從生態風險評價三要素的視角,構建指標體系,并從數據源中計算出各指標圖層。
(2)結合生態風險評價的理論與方法,利用計算出的指標圖層構建出研究區生態風險評估模型,得到區域生態風險值,從而探索分析研究區生態風險的空間情況。
1.2技術路線
參考相關文獻,根據生態風險評價指標的確立原則以及研究區的實際情況和數據現狀,構建出研究區的評價指標體系,以保定市遙感影像數據和統計數據為主要數據源,利用GIS和RS技術,提取指標數據,選擇合適的方法確立權重,構建保定市生態風險評價(ERA)模型,從而對保定市的生態風險(ER)狀況進行評估。
2 數據來源及預整理
2.1數據來源
本文數據來源主要有三個方面:
①行政區劃數據
從百度上搜集研究區最新的行政區劃圖。
②遙感圖像數據
本文采用的遙感影像來自地理空間數據云的2016年8月31日Landsat80LI_TIRS影像,軌道號是124/33。數據質量較好,無論是空間分辨率還是光譜分辨率,都對植被以及水體有較好的反映,有利于監督分類。
③統計資料
從統計網站上,獲取保定市的人口以及各個方面的統計數據。
2.2數據預處理
將收集到的行政區劃圖經配準、數字化、屬性數據錄入、坐標變換、格式轉換等一系列的預處理工作,得到研究區行政區劃數據。
對下載的遙感影像進行校正、裁剪、最佳波段選擇、投影變換等預處理,按照確定的土地利用分類體系,用監督分類的方法提取出土地利用信息。
3 生態風險評價指標體系的構建及權重的確定
3.1指標體系的構建
結合研究區的實際情況和數據狀況,參考相關研究[3],按照唯一性、可獲取性、結構性、功能性、全面性、特殊性等原則,本文主要使用等級打分法從風險源、風險受體、風險效應三方面選取了人口密度指數(RKMD)和人為干擾指數(RWGRZS)2個多生態風險源指標,斑塊密度指數(PD)和分維數指數(FRAC)2個多生態風險受體指標,生態系統服務價值體系(ESV)、亮溫指數(LW)和植被覆蓋度指數(ZBFGD)3個多生態風險效應指標來構成本文的生態風險評價指標體系。并參考相關研究[3]利用獲取的源數據進行了指標數據的計算,得到了各指標圖層數據。
為了保證數據之間的可比性和可運算性,在構建模型之前,一定要先對指標圖層數據進行歸一化和分辨率一致化處理。
3.2權重的確定
為了去除EGM(Experts GradingMethod)和AHP在確立指標權重時的主觀性[4]。本文采用主成分分析法來確立各指標權重。
F1=-0.416ESV-0.300FRAC+0.351LW+0.007PD+0.460RKMD+0.464RWGRZS-0.432ZBFGD
F2=-0.296ESV+0.495FRAC+0.417LW+0.638PD+0.124RKMD-0.094RWGRZS-0.249ZBFGD
對于已獲得的經過歸一化和分辨率統一化處理的各指標圖層數據,利用ArcGIS中分帶統計功能計算出保定市各區各指標的平均值,作為原始數據進行主成分分析。按照特征值大于1的原則提取出2個主成分,如下式:
將F1中各指標系數乘F1的貢獻率加上F2對應各指標系數乘F2的貢獻率再除以F1、F2的累積貢獻率的結果作為綜合得分中各指標的系數,來得出綜合得分模型,如下式:
F=-0.170ESV-0.025FRAC+0.374LW+0.225PD+0.344RKMD+0. 271RWGRZS-0.369ZBFGD
對模型中各指標系數的絕對值進行歸一化,得到各指標的權重,如表1所示:
4 保定市生態風險評價
鑒于生態風險具有在不同等級之間存在模糊界限的特點[5],本文將使用模糊數學法來對保定市生態狀況進行評價。以0.2、0.4、0.6、0.8為斷點對風險隸屬度進行劃分,將保定市的生態風險劃分為極低、低、中、高和極高5個風險等級。分別參考安佑志[3]和郭祥等[6]的研究進行隸屬度函數的構建和模糊合成,從而獲得2016年的保定市生態風險模糊綜合評價結果向量,然后參考龔建周[7]和郭祥等[6]的研究將評價結果轉化為單值,結果如圖1所示。
由圖1可以看出:保定市的生態風險等級以中、低等級為主,高等級次之,極高風險極少分布,而極低風險缺失。從空間格局來看,徐水和清苑區生態風險相對較高,有高風險區存在;滿城區生態風險以中等為主;中心區競秀和蓮池區生態風險最低,被中、高生態風險等級區包圍。
參考文獻:
[1]陽文銳,王如松,黃錦樓,李鋒,陳展.生態風險評價及研究進展[J].應用生態學報,18(8):1869-1876.
[2]CaoH-F,ShenY-W.Preliminarystudiesonecologicalriskassess-ment[J].EnvironmentalChemistry, 1991,10(3):26-30.
[3]安佑志.基于GIS的城市生態風險評價——以上海為例[D].上海師范大學,2011.
[4]臧淑英,梁欣,張思沖.基于GIS的大慶市土地利用生態風險分析[J].自然災害學報,2005,14(4):141-145.
[5]劉殿偉,周云軒,付哲.吉林西部環境質量空間模糊綜合評價[J].干旱區研究,2006,23(1):155-160.
[6]郭祥,范建容,朱萬澤,等.基于GIS的四川省油橄欖生態適宜性模糊綜合評價[J].生態學雜志,2010,19(3):586-591.
[7]龔建周,夏北成,劉彥隨.基于空間統計學方法的廣州市生態安全空間異質性研究[J].生態學報,201030(20):5626-5634.
【通聯編輯:王力】
收稿日期:2019-09-10
基金項目:保定市科學技術和知識產權局科技支撐計劃項目(項目編號:18ZG024);中國地質大學(北京)長城學院校級科研項目(項目編號:ZDCYK1808)
作者簡介:盧秀麗,女,山東德州人,講師,碩士研究生,主要研究方向為GIS空間分析及其應用,數據庫及程序設計。