氣候變化和人類活動對南陵生態功能區生態脆弱性影響的定量評價

郭 兵，劉麗峰，姜 琳，范業穩，何田莉，張 慧

(1.山東理工大學 建筑工程學院, 山東 淄博 255049；2. 華東師范大學 地理信息科學教育部重點實驗室,上海 200241； 3.武漢大學 測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 433079)

生態系統是一定空間中生物群落與非生物環境之間不斷進行物質循環和能量流動而形成的統一整體，在自然狀態下處于一種平衡狀態[1]。當生態系統的物質、能量分配不協調時，此時生態系統會處于一種脆弱狀態[2-4]。徐廣才等[5]認為，生態系統脆弱性是指生態系統在外界環境脅迫和人類活動干擾下所表現出來的易變性以及自恢復能力。目前IPCC[2]的定義則認為生態系統脆弱性研究內容主要包括生態系統自身變化的評價、生態系統響應變化的敏感性評價、變化對生態系統造成的潛在影響評估和預測以及生態系統對外界脅迫或變化的適應性評價。

生態脆弱性評價作為生態學研究的重要內容之一，是應對和適應全球氣候變化的關鍵和基礎,也是區域可持續發展研究中的熱點問題[6]。然而當前國內外學者人為生態脆弱性的評價體系還沒有完全統一。由于生態系統脆弱性評價過程非常復雜，因此很難以給出一個簡潔、標準的評價體系[7]。當前應用較為廣泛的生態系統脆弱性評價模型主要包括壓力-狀態-反應模型、影響因子-表現因子-脅迫因子模型、自然-生態-社會經濟系統評價模型、基于自然成因指標-結果表現指標的評價模型以及基于生態敏感性-生態恢復力-生態壓力度的評價模型[8-9]。此外，生態脆弱性評價的方法也很多，最常見的有層次分析法、主成分分析法、模糊綜合評價法、灰色關聯法、專家咨詢法、熵權法和指標值法等[2,5,7]。在脆弱性評價過程中，不同的研究應根據現有指標的特征和數據特點來選擇綜合評價方法。姚建等[10]對近年來關于生態系統脆弱性的相關研究進行了歸納和總結，并且對脆弱生態環境的概念、成因以及評價方法進行了系統的闡述，為脆弱生態環境的保護提供科學支持。田靜[11]則基于因子分析、指標逆向測度法和聚類分析法分析了岷江上游的生態系弱性，為岷江上游地區生態脆弱性的防治以及脆弱生態環境的恢復重建提供一定的理論基礎。萬洪秀等[12]根據濕地生態系統的特征和演化規律建立了博斯騰湖流域的評價體系，基于層次分析法和綜合指數模型計算了濕地生態脆弱指數，并對該流域的水資源及其濕地生態系統現狀進行了評價和分析。宋亞軍等[13]通過實地調查問卷的方法確定研究區主導生態環境問題，然后利用主成分分析法獲取研究區生態系統脆弱性綜合指數，并因地制宜地針對不同地區提出森林資源管理機制的建議。萬星等[14]利用集對分析方法、投影尋蹤、人工神經網絡和模糊評價對岷江上游生態系統脆弱性進行了評價并對結果展開對比分析，研究結果為該地區生態環境的保護和修復提供了科學依據。趙慧霞等[15]對當前氣候變化的脆弱性評價研究進展、生態脆弱性對氣候變化響應的定量評價方法進行了系統的闡述，并對該研究領域存在的問題和發展前景展開了探討。

隨著全球氣候變暖日益加劇以及人類活動的強度不斷增加，物種多樣性喪失，極端天氣頻發，土地荒漠化加劇，極大地降低了全球及區域生態系統自身的恢復能力和自凈能力。然而當前多數研究選取的評價指標往往忽略極端氣候因素，本研究以南嶺生態功能區為研究對象，引入大尺度景觀格局指數和極端氣候指數，構建了南嶺生態功能區生態脆弱性評價體系，進而定量評價了近13年氣候變化和人類活動對研究區生態脆弱性時空變化格局的影響。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

南嶺生態功能區位于湘桂、湘粵、贛粵交界處，西起廣西壯族自治區西北部，經湖南省南部、江西省南部，至廣東省北部，包括廣西全州、江西大余、廣東樂昌、湖南臨武等34個縣市[6](圖1)。該功能區東西橫跨1 400 km，由騎田嶺、越城嶺、都龐嶺等5個山嶺組成，是長江流域和珠江流域的分水嶺。區內屬于亞熱帶季風氣候，降水季節分配較均勻，年降水量達1 500～2 000 mm。研究區內紅壤分布廣泛，海拔700 m以上有零散黃壤分布。自然植被垂直分布明顯，主要的植被類型為亞熱帶常綠闊葉林[16]。

圖1 研究區概況Fig. 1 Location of the study area

1.2 指標體系

根據南嶺生態功能區的自然與生態環境特征及其主導脆弱性環境問題[16]，確定了研究區生態脆弱性評價體系(圖2)。

圖2 南嶺生態功能區脆弱性評價體系Fig. 2 Evaluation system of ecological vulnerability of Nanling ecological functional areas

1.3 數據源介紹

MOD13A2數據是2級陸地標準產品，主要包含歸一化植被指數(NDVI)和增強型植被指數(EVI)等數據。MOD17A3數據是4級陸地標準產品，該數據基于BIOME-BGC模型與光能利用率模型反演獲取。以上2種產品的空間分辨率均為1 000 m，投影類型為SIN(下載網址https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。以上2種MODIS數據產品利用MRT工具進行格式(由HDF轉為TIF)和投影轉換(由SIN轉為Krasovsky Albers投影)。2000年和2013年1∶10萬土地遙感監測數據是中國科學院遙感與數字地球研究所以陸地衛星影像TM、ETM+等為基礎通過人機交互的方法得到。氣象站點數據則來源于中國氣象共享數據網(http://data.cma.cn/)，文件格式為.txt，主要包括本日20—次日20時的降水量(0.1 mm)、極大風速(0.1 m·s-1)、平均風速(0.1 m·s-1)、日照時數(0.1 h)、日最高氣溫(0.1 ℃)、日最低氣溫(0.1 ℃)、日平均氣溫(0.1 ℃)。1∶100萬土壤數據來自中國科學院南京土壤研究所(http://www.nstic.gov.cn/), 數據存儲格式為Grid.人文指標則來源于2001—2014年省級統計年鑒、中國縣域經濟年鑒、中國統計年鑒、中國農村統計年鑒以及中國區域統計年鑒等。

2 研究方法

2.1 疊加分析法

疊加分析是將不同的評價因子進行疊加綜合，形成一個綜合評價結果[9,16]。評價實踐中主要有三種評價方法：直接疊加法、多因素加權疊加法和生態因子組合法。生態脆弱性評價的過程就是一個選擇指標因子，確定權重，最后將各因子加權組合得到最終結果的過程[17-18]。當各評價因子對研究目標的影響程度相差較大時，不適合使用直接加權法。因此需要引入權重的概念，通過對各因子賦予權重的方式，區別各影響因子的重要程度。其基本原理是采用數學方法確定各因子的相對重要性，因子的影響程度越大，權重越高[15,16,19-20]然后在分配權重的基礎上將各因子進行加權求和。其計算公式如下：

(1)

2.2 趨勢系數與氣候傾向率

氣候趨勢系數能夠指示氣候因子長期趨勢變化的方向和程度[16,20]，其計算公式如下：

(2)

氣象要素趨勢變化的一次線性方程為：

(3)

(4)

式中:b1·10成為氣候傾向率，單位為某要素單位/10a.根據線性回歸理論得：

(5)

式中：ρc是要素c的均方差，ρt為數列1,2,…,n的均方差。

3 結果和分析

3.1 南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區生態脆弱性時空變化格局分析

參考該研究區國內外相關文獻[6,16-17]，結合野外調查情況，利用AHP層次分析法確定了南嶺生態功能區的指標權重賦值方案(表1)。

表1 一級指標權重

Tab.1 Weights of the first-order indexes

一級指標水體氣體植被土壤人文權重水體1111/220.179 8氣候111/31/320.133 1植被131130.279 0土壤231130.320 4人文1/21/21/31/310.087 8

基于疊加分析法、AHP層次分析法、一級指標脆弱性分級閾值表以及權重賦值表(表2)，利用ArcGIS 10.2 計算了南嶺生態功能區生態脆弱性指數(EVI)，進而根據生態脆弱性值EVI直方圖分布和標準差，利用Natural Breaks方法將生態脆弱性值分為5級：微度脆弱(EVI≤3.0)、輕度脆弱(3.0

表2 一級指標脆弱性分區閾值

Tab.2 Vulnerability thresholds of the first-order indexes

分級非土壤土壤水體植被氣候人文水力侵蝕微度脆弱——<0.329—<200輕度脆弱——0.329 ～ 0.419—200～2 500中度脆弱——0.419～ 0.498—2 500～ 5 000重度脆弱——0.498～ 0.576—5 000～ 8 000極度脆弱——>0.576—>8 000

(a) 2000年

(b)2013年圖3 南嶺生態功能區脆弱性空間分布格局Fig.3 Spatial patterns of ecological vulnerability ofNanling ecological functional areas

2000年，南嶺生態功能區重度和極度脆弱區主要分布于西部，如融水苗族自治縣的北部、三江侗族自治縣的中西部、龍勝各族自治縣的西北部、資源縣和全州縣的大部、雙牌縣的中西部、寧遠縣和炎陵縣的中東部、新田縣的中南部、藍山縣和臨武縣的北部、嘉禾縣和井岡山縣大部以及南雄縣的中部。中度脆弱區則零散分布于整個研究區，如融水苗族自治縣南部、龍勝各族自治縣中南部、宜章縣中部、龍南縣北部、尋烏縣東南部以及興寧市南部。輕度脆弱區主要分布于研究區中部，如崇義縣和仁化縣大部、樂昌市的中東部、大余縣西部和北部、南雄市的北部和南部、全南縣和龍南縣大部。而微度脆弱區則主要分布于東南部，如平遠縣、蕉嶺縣、龍川縣、連平縣、定南縣以及興寧市和和平縣北部。

2013年，南嶺生態功能區重度和極度脆弱區零散分布于研究區的西部和北部，如融水苗族自治縣的北部、三江侗族自治縣的西北部、資源縣的東部、全州縣的東南部、寧遠縣的中部和東部、新田縣的中部和南部、嘉禾縣大部、井岡山市的北部、汝城縣的中部。中度脆弱區主要分布于樂昌市的南部、乳源瑤族自治縣的西北部以及尋烏縣的中東部。輕度脆弱區則零散分布于研究區的大部分地區，如融水苗族自治縣的中部和南部、龍勝各族自治縣的中部和東部、雙牌縣的大部等地區。而微度脆弱區則主要集中分布于研究區的東部，包括乳源瑤族自治縣的中部和南部、樂昌市和仁化縣的大部、和平縣、連平縣、龍川縣、興寧市、平遠縣、蕉嶺縣、定南縣、龍南縣、全南縣等地區。

本研究利用ArcGIS 10.2的柵格計算器計算獲取了2000—2013年南嶺生態功能區脆弱性變化強度指數，并根據脆弱性變化值的直方圖分布和標準差，對脆弱性變化值(CI)進行了分級：劇烈減小區(CI≤-1.5，中度減小區(-1.51.5).研究結果(圖4和圖5)發現：近13年，南嶺生態功能區的穩定區分布面積最廣，面積為43 946.96 km2，廣泛分布于整個研究區，表明近13年南嶺生態功能區的生態狀況處于一個相對穩定狀態；其次輕度減小區，面積為14 647.25 km2，零散分布于整個研究區內，如融水苗族自治縣的北部、南雄市大部等地區；中度增加區和劇烈增加區的面積分別為1 328.38 km2和249.75 km2，主要分布于融水苗族自治縣的中部、安遠縣的中部、尋烏縣的北部以及杜東縣、上猶縣、崇義縣三縣的交接地帶；中度減小區和劇烈減小區的面積分別為3 901.95 km2和806.86 km2，主要分布于資源縣與全州縣的交界處、雙牌縣、炎陵縣和井岡山市的東部、和平縣和龍川縣的交界地帶。

圖4 2000—2013年南嶺生態功能區生態脆弱性變化強度空間分布Fig.4 Spatial patterns of vulnerability change intensity of Nanling ecological functional areas during 2000 to 2013

圖5 2000—2013年南嶺生態功能區不同脆弱性變化強度等級面積對比Fig.5 Area comparison of different levels of vulnerability change intensity for Nanling ecological functional areas during 2000 to 2013

3.2 土地利用變化對生態脆弱性的影響

土地利用變化是影響生態脆弱性時空變化分布格局的重要因素，也是人類可調控的主要因子[21]，本研究結合生態脆弱性強度指數(公式6)分析了不同土地利用類型上的生態脆弱性空間分布狀況及其相關性。

(6)

式中：Wj為第j種土地利用類型的生態脆弱性強度指數；Ri為第j種土地利用類型第i類生態脆弱性分級值；Pij為第j種土地利用類型第i類生態脆弱性級別所占的面積百分比，每一等級生態脆弱性從弱到強依次賦值為1,2,3,4,5。

研究結果(圖6)表明，有林地的生態脆弱性強度指數最小，其原因在于有林地的植被覆蓋度高，具有較好的保持水土的作用，再加上有林地主要分布于山區，受人類活動影響較小，因此生態環境狀況最好；而>25°旱地的生態脆弱性強度指數最大，其主要原因在于由于陡坡開墾，地表植被遭到大量破壞，水土流失加劇，因此生態脆弱性較高；高蓋度草地相比中蓋度草地和低蓋度草地的生態脆弱性強度指數偏小，這與植被覆蓋度、降水等因素相關；而平原旱地相比丘陵旱地的生態脆弱性強度指數偏小，主要原因在于丘陵地區坡度較陡，降水導致的水土流失強度較大，因而脆弱性較高；2000—2013年，灌木林地、疏林地、低蓋度草地、居民地等土地類型上的生態脆弱性強度指數呈現一定幅度的增加，而丘陵旱地、>25°旱地等土地利用類型上的生態脆弱性強度指數則表現為一定幅度的降低。

圖6 2000—2013年南嶺生態功能區不同土地類型脆弱性強度指數對比Fig. 6 Area comparison of different levelsof vulnerability change intensity for ecological functional areas in Nanling Mountain during 2000 to 2013

3.3 氣溫對生態脆弱性的影響

本研究基于氣象站點數據統計和分析氣溫氣候傾向率與生態脆弱性及其變化強度的相關性(P=0.01)。圖7顯示當氣溫氣候傾向率<0.2 ℃/10 a，生態脆弱性值受氣溫變化影響變化不顯著，而>0.2 ℃/10 a時，兩者表現為正相關性，其原因在于氣溫氣候傾向率<0.2 ℃/10 a的地區多分布于研究區的東部，該地區植被覆蓋較好，生態系統穩定，受氣溫波動影響不顯著。氣溫氣候傾向率>0.2 ℃/10 a的地區，則主要分布于研究區的中西部，溫度的顯著升高加速了地表蒸散發過程，加劇了水分的缺失，加上植物生長季降水量減少,對植被生長有明顯的抑制作用，因此對于生態環境質量產生消極作用。生態脆弱性隨著氣溫氣候傾向率的增加而增大，但是變化強度則隨之減小。

(a)脆弱性均值

(b)脆弱性變化強度圖7 氣溫氣候傾向率與近13年平均脆弱性值和脆弱性變化強度的相關性Fig. 7 Relations between temperature climate tendency rate and the average vulnerability and change intensity in past 13 years

3.4 降水對生態脆弱性的影響

圖8顯示了近13年生態脆弱性平均值與降水氣候傾向率的相關性(P=0.02)，當降水氣候傾向率<0 mm/10 a，即降水呈現減小趨勢時，生態脆弱性隨著降水氣候傾向率的增大而增大；當降水氣候傾向率>0 mm/10 a，即降水呈現增加趨勢，生態脆弱性隨著降水氣候傾向率的增大而減小。當降水氣候傾向率<20 mm/10 a時，生態脆弱性變化強度為正值但強度減小，說明生態脆弱性呈現增大趨勢但增大的強度逐漸減小；當降水氣候傾向率>20 mm/10 a 時，生態脆弱性變化為正值且強度增加，說明生態脆弱性增加趨勢加大。

(a)脆弱性均值

(b)脆弱性變化強度圖8 年降水氣候傾向率與近13年平均脆弱性值和脆弱性變化強度的相關性Fig. 8 Relations between precipitation climate tendency rate and the average vulnerability and change intensity in past 13 years

3.5 不同產業GDP密度對生態脆弱性的影響

社會經濟狀況包括非常廣泛和復雜的內容，在一定程度上影響著生態系統狀況及其變化[22-25]。圖9顯示了近13年南嶺生態功能區脆弱性平均值與國內生產總值(GDP)的相關性(P=0.01)，總體上兩者呈正相關性，并可分為2個階段GDP密度(萬元·km-2)<20 000和>20 000。在GDP密度<20 000階段，變化曲線又分為曲線a和曲線b兩種情況，曲線a反映的是環境友好型的GDP密度與生態脆弱性的相關性，即隨著環境友好型GDP密度的增加生態脆弱性會隨之降低；曲線b則反映了資源開發型的GDP密度與生態脆弱性的相關性，即生態脆弱性隨著GDP密度的增加而增大，說明了隨著人類開發強度的持續增加，對生態系統產生了極大壓力和干擾，因此生態脆弱性值會隨之增加。當GDP密度>20 000時，兩種不同類型的GDP密度與生態脆弱性的相關性一致，即生態脆弱性均隨著GDP密度的增加而增加，主要原因是人類的開發強度超出了生態環境承載能力和自我恢復能力，人類活動對生態環境的破壞作用顯著。

圖9 近十三年產業GDP密度與平均脆弱性值的相關性Fig. 9 Relations between GDP density and the average vulnerability in past 13 years

4 討論與分析

隨著全球氣候變化不斷加劇以及人類活動強度的不斷增加，南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區的生態環境正在發生深刻變化。

1)土地利用變化對生態脆弱性的影響差異顯著。其中有林地的生態脆弱性強度指數相對較小，而>25°旱地的生態脆弱性強度指數最大，這主要受植被覆蓋度、水土流失、地形和人類活動的影響[15]。2000—2013年，灌木林地、疏林地、低蓋度草地等土地類型上的生態脆弱性強度指數呈現一定幅度的增加，其原因在于人類的生產和生活活動，主要包括毀林開荒、陡坡開墾、亂砍亂伐等[3,17]；而丘陵旱地、>25°旱地等土地利用類型上的生態脆弱性強度指數則表現為一定幅度的降低，主要原因在于梯田、梯地等措施的采用，在很大程度上減小了水土流失量，再加上退耕還林還草政策的實施，區域植被覆蓋度增加，生態環境有了很大改善[16]。

2)當氣溫增加速度較小時(氣溫氣候傾向率<0.2 ℃/10 a)，生態脆弱性受氣溫變化影響較小，而當氣溫增加速度(氣溫氣候傾向率>0.2 ℃/10 a)超過一定閾值時,區域生態脆弱性受氣溫變化影響顯著。生態脆弱性隨著氣溫氣候傾向率的增加而增大，但是變化強度則隨之減小，其主要原因是氣溫的升高，增加了土壤水分的蒸散量，可利用水資源也隨之減小，干旱的風險和頻次增加，生態脆弱性隨之增加[23]。與此同時，作物生長季積溫明顯增加，大部分地區≥10 ℃積溫增加了200～400 ℃[16,22]。春季氣溫回暖提早，霜期縮短，無霜期增加，有利于作物的生長，對于生態環境質量的改善起到積極作用[16]。生態脆弱性變化強度隨著降水氣候傾向率的增加呈現先減小后增加的趨勢(閾值為<20 mm/10 a)，主要原因是降水的增加對生態環境的改善產生積極的影響，如土壤濕度、植被蓋度、地表水資源的增加，因此在降水氣候傾向率<20 mm/10 a,生態脆弱性變化強度呈現減小趨勢，而在降水氣候傾向率>20 mm/10 a的地區，洪澇災害強度和頻次增加，加大了地區的生態脆弱性[16]。

3)自然生態系統與人類活動是相互制約、相互影響的。在資源友好型經濟發展過程中，生態系統能夠為人類的生存和發展提供更多的資源，如水資源、林業資源、耕地資源等，與此同時經濟的發展也可以及時反哺生態系統[5]。在資源開發型經濟發展過程中，人類開發活動的持續增強則會對生態環境產生較大的破壞，進而造成生態脆弱性增加。然而隨著人類開發強度的不斷增加，2種類型的GDP增加均對生態系統產生了極大壓力和干擾，當嚴重超出生態環境承載能力和自我恢復能力時，生態脆弱性值會隨之增加[6]。

5 結論

本研究引入極端氣候因子(指示氣候變化)和景觀格局指數(表征人類活動干擾)構建了南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區生態脆弱性評價體系，進而實現了氣候變化和人類活動對研究區2000—2013年生態脆弱性時空變化影響的定量分析。

1)南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區的生態脆弱性總體呈現自西向東遞減的趨勢。 2000—2013年，南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區的生態脆弱性呈現減小的趨勢，主要表現為微度和輕度脆弱區面積減小，而中、重度脆弱區面積增加。

2)氣候變化(氣溫和降水)是影響南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區生態脆弱性時空變化分布格局的重要因素。

3)南嶺山地森林及生物多樣性生態功能區生態脆弱性受人類活動(人口密度、GDP密度及土地利用變化)影響較為顯著。