基于危險度與風險格局的土地鹽堿化監測區優先級評價

楊厚翔，雷國平※，徐 秋，連 臣

（1. 東北大學土地管理研究所，沈陽 110169；2. 黑龍江省土地利用監測中心，哈爾濱 150090）

0 引 言

土地鹽堿化是阻礙區域生態和經濟可持續發展的世界性環境問題之一[1]，識別鹽堿化監測區是區域生態經濟可持續發展及維護國家糧食安全的重要科學問題。隨著工業化和城市化進程的加速發展，人地矛盾不斷加劇，不合理的土地利用方式促使土地鹽堿化問題愈發嚴重，根據聯合國教科文組織和糧農組織不完全統計，全世界鹽堿地面積為9.54億hm2，并且以每年1.0×106hm2的速度在增長[2]，其中中國為9 913萬hm2，涉及19個省份[3]，嚴重威脅農牧業發展以及國家糧食安全。

已有研究主要集中在鹽堿化發生機理[4-5]、理化試驗[6]、水鹽運動[7]、變化特征[8]、監測調控[9]、改良利用[10-12]、預測[13]、危險度評價[14]、風險評價[1]等方面，其中鹽堿化危險度和鹽堿化風險方面研究較少，且兩者研究相對獨立，致使無法全局性掌握鹽堿地發生的內涵與遷移的外延，不利于精準化和差異化開展鹽堿化防治和監測工作。并且研究多采用傳統的構建指標體系計算相應指數的方法，但是鑒于鹽堿地形成和遷移的外部環境具有時空性、層次性、易變性和數量大等特點，導致采用傳統的研究方法難以收到滿意的結果，這降低了指導大尺度的土壤鹽堿化綜合治理和監測的實踐價值。伴隨遙感（remote sensing, RS）、地理信息系統（geographic information system, GIS）和神經網格（artificial neural networks,ANN）技術的廣泛應用，使人們可以在較短時間內對鹽堿地變化進行大范圍的把握[1]，同時能夠解決傳統方法在復雜邏輯等非線性領域的不適用性，這促使鹽堿化研究從單純的數量化研究轉向空間化研究，并使得鹽堿化研究更加符合其內涵與外延[1,14]。

鹽堿化作為土地退化現象的一種，是各種不利因素綜合作用的結果，包括鹽堿化的發生與鹽堿化的遷移。危險度是指生態地質環境背景上疊加了人類的經濟活動后土壤鹽堿化發生的難易程度[15]，其具有鹽堿化發生明確的內涵；風險格局是指鹽堿地作為一種風險景觀，在自然或人為因素影響下與其他景觀通過生態過程相互作用可能產生的不利后果[1]，表現為土地發生鹽堿化遷移或擴散不利的后果，具有鹽堿地遷移明確的外延。研究采用對數據具有良好擬合和自我學習能力的神經網格方法，構建鹽堿化危險度評價模型，采用最小累積阻力模型（minimal cumulative resistance, MCR）構建地區鹽堿化景觀生態風險格局模型，通過疊加套合形成鹽堿地危險度—景觀風險格局類型區，識別鹽堿化監測區及其級別，為大尺度的土地鹽堿化綜合防治和監測提供了新的思路和方法，對實現區域生態恢復、土地資源可持續利用和保障糧食安全具有重要意義。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

黑龍江省是世界三大黑土帶之一，是全國第一產糧大省和重要的商品糧生產基地，承擔著保障國家糧食安全的重任，區域現有鹽堿地面積4 900 km2，嚴重威脅區域農牧業發展，進而威脅中國糧食安全。研究區位于中國東北部，介于北緯 43°26′～53°33′，東經 121°11′～135°05′之間。地貌以大興安嶺、小興安嶺、東南部山地三大山系，松嫩、三江兩大平原及其之間的丘陵漫崗過渡帶為總體格局。降水分布在400～650 mm之間，表現為由西向東增加，山地大于平原；年平均蒸發量在900～1 800 mm，由南向北遞減，最大蒸發量在松嫩平原南部，大于1 600 mm；全年蒸降比在1.3～2.5之間，返鹽季節（4、5、6月）蒸發量是降水量的5倍。區域地下水位埋深總體表現為低山丘陵＞臺地＞平原，其中三江平原埋深在1～8 m之間，平均埋深為5 m，松嫩平原在5～30 m，平均埋深為13 m。區域地下水礦化度多在0～3 g/L之間，其中大慶及周邊地下水礦化度在1.5～3 g/L之間，齊齊哈爾、黑河、佳木斯及周邊地區地下水礦化度在0.5～1.5 g/L之間，其余地區在0～0.5 g/L之間。

1.2 數據來源、處理與分析

1.2.1 數據來源

鹽堿化分布及程度來源于黑龍江省農用地分等數據庫（2016年）、國家科技基礎條件平臺—國家地球系統科學數據共享平臺（http://www.geodata.cn）1:50萬鹽堿地空間分布（2000年），以及中國科學院南京土壤研究所的中國1:100萬土壤數據庫（1995年）；蒸發量、降水量數據來自國家氣象信息中心（http://data.cma.cn）中國地面國際交換站氣候資料日值數據集（V3.0），時間分辨率為1 d（2016年）；土壤質地來源于中國科學院資源環境科學數據中心（http://www.resdc.cn）1:100萬中國土壤質地空間分布數據（2018年）；土地利用數據來自黑龍江省土地變更調查數據庫（2016年）；NDVI來自地理國情監測云平臺（http://www.dsac.cn）1 km空間分辨率，16 d時間分辨率的數據產品（2016年）；黑龍江省數字高程模型 ASTER DEM 來自中國科學院數據云（http://www.csdb.cn），30 m空間分辨率（2000年）；地下水礦化度數據來自中國地下水資源.黑龍江卷（2004年）；地貌數據來自1:750萬地貌區劃圖。

1.2.2 數據處理

在 ArcGIS平臺支持下依據研究需求對數據進行處理。數據統一轉換為空間分辨率為 90 m，轉換為GCS_Xian_1980投影參與空間運算。鹽堿化區域敏感性采用鹽堿地程度面積加權法測算，鹽堿地、四級、三級、二級的權重分別為1、0.8、0.6、0.4；土壤質地依據國際制土壤質地分級標準進行分類；土地利用程度采用劉紀遠先生提出的土地利用程度的綜合分析方法[16]，即各地類土地利用程度分級指數與各地類面積百分比乘積，其中城鎮村及工礦用地、交通運輸用地、耕地、園地、林地、草地、水域及水利設施用地、其他土地利用程度分級指數分別為 4、4、3、3、3、2、1、1；坡度數據通過DEM數據獲取。

2 研究方法

研究通過評價確定鹽堿化監測區域，危險度評價具有鹽堿化發生內涵的明確性，即能夠識別與已發生鹽堿化地區具有相似立地條件的易發地區，但無法識別已發生鹽堿化地區對其他區域的威脅；景觀風險格局評價具有鹽堿化遷移或擴散外延的明確性，可識別出已發生鹽堿化地區可能威脅到的地區。

2.1 土地鹽堿化危險度BP神經網格模型

2.1.1 土地鹽堿化危險度評價指標的選取及分級

土地鹽堿化形成原理是土壤底層或地下水的鹽分在地貌、氣候、水文地質、土壤條件等自然條件，以及土地利用等人為因素綜合作用下，逐步上升并積累在表層土壤中的過程[15,17-22]。地貌條件是土地鹽堿化形成的影響因素之一，決定了其按地貌分布的一般規律[15]，此外黑龍江省地貌差異明顯，且在宏觀尺度上能夠體現地下水埋深的異質性[23]，故研究以地貌類型反應區域地下水埋深之間的差異；氣候條件是土地鹽堿化形成的基本要素，蒸降比間接反映水鹽運動自然脅迫強度[17]，蒸降比越大土壤表層積累的鹽分會越多，由于黑龍江省11月初到2月底為凍土時間，水鹽運動處于潛伏期[15,24]，故蒸降比選取3～10月進行蒸降比測算；地下水礦化度為鹽分來源，礦化度越高，同等條件下土壤鹽分越易積累[18-19]；表層土壤質地可反映液態水滲透能力，黏粒占比越大，入滲率越低，地表越易積水，越易發生土地鹽堿化[20]；人類活動對鹽堿化的影響表現為人類活動改變原有的生態環境[21]，打破積鹽與脫鹽之間的平衡，造成鹽分淋洗減弱而鹽分積累增加，土地利用程度反映人類對區域生態環境的干擾強度，干擾程度越大區域越易發生鹽堿化[15,22]；研究在此基礎上增設鹽堿化區域敏感性指標，其主要是因為鹽堿化發生較為復雜，勢必存在考慮不周甚至遺漏指標的問題，因此如果僅考慮以上因子會導致所選取因素組合模式相同，卻出現 2個或以上鹽堿化程度級別的問題，而鹽堿化區域敏感性體現了各類因素綜合作用的現實結果，在一定程度上彌補了這一弊端，經驗證效果理想。研究借助ArcGIS內置Jenks自然斷點法劃分指標級別（表1），空間分布情況見圖1。

表1 土地鹽堿化危險度評價指標分級Table 1 Classification of evaluation factors of land salinization danger

圖1 土地鹽堿化危險度評價要素分級圖Fig.1 Grading diagram of evaluation factors of land salinization danger

由圖 1可以看出土地鹽堿化危險度評價指標具有明顯的區域差異性，地下水礦化度Ⅰ級區分布在大小興安嶺、東南部山地區，以及松嫩平原東部地區和三江平原南部和西北部地區，Ⅱ級區主要分布在松嫩平原西北部地區和三江平原中部和東北部地區，Ⅲ級區主要分布在松嫩平原西南部地區；土地利用程度Ⅰ級區主要分布在大興安嶺北部、小興安嶺南部以及東南部山地西北部，Ⅱ級區主要分布在大小興安嶺交界處，松嫩平原與東南部山地交界處，以及三江平原南部和西北部地區；土壤質地Ⅰ級區分布在松嫩平原西南部地區，Ⅱ級區主要分布在大興安嶺南部、小興安嶺，以及東南部山地區和東南部山地區，部分分布在三江平原中東部和南部地區，Ⅲ級區主要分布在松嫩平原中部偏東北地區，部分分布三江平原北部地區；鹽堿化歷史敏感性Ⅰ級區主要分布在大小興安嶺、東南部山地、松嫩平原中南部、三江平原中西部地區，Ⅱ級區主要分布在松嫩平原北部和中西部地區、三江平原中北部地區，Ⅲ級區主要分布在三江平原西南部地區；蒸降比Ⅰ級區分布較少，主要分布在松嫩平原中北部地區、東南部山地西部地區，Ⅱ級區主要分布在大小興安嶺地區、東南部山地區、三江平原、松嫩平原中部，Ⅲ級區主要分布在松嫩平原西南部地區。

2.1.2 生成評價單元

疊置分析是一種基本的土地評價方法[25]，是指在統一空間參考系統下把 2層或多層要素進行疊加產生一個新要素層的空間合成操作，其結果綜合了原來 2層或多層要素所具有的屬性，生成了新的空間關系和新的屬性關系，能夠發現多層數據間的相互差異、聯系和變化等特征。研究將評價指標進行疊加，作為土地鹽堿化危險度評價單元，每一個評價單元都涵蓋了分割、目標和輸入角色指標信息。

2.1.3 樣本點的選取

樣點選取的科學性關系到土地鹽堿化危險度評價結果的可靠性。研究在全面性、代表性、最小數據集等樣點選取原則指導下[26-27]，依據形成的評價單元的要素組合模式選取樣點。具體步驟為：一是剔除面積較小的要素組合模式，總剔除面積小于總面積的5%，體現最小數據集原則；二是在具有代表性的要素組合模式中選取樣本點，代表性要素組合模式面積大于總面積的 95%，體現全面性和代表性原則。通過以上方法選取了44個樣本點。此外，隨機選取44個樣本點用于模型檢驗與評價結果驗證。

2.1.4 評價指標合理性分析

為了保證土地鹽堿化危險度評價指標的科學性以及結果的可靠性，測算評價指標與鹽堿化程度之間的灰色關聯度值，計算結果見表2。灰色關聯分析的基本原理是設有 2條曲線 Xi和 Xj，記 ζij為在 tl時間上 Xi，Xj的關聯系數，γij為2條曲線的關聯度值，△γij(tl)為時刻tl上Xi、Xj的絕對差。分別有

作出關聯系數ζij(tl)關于時間tl的曲線，并記ζii(tl)=1，即曲線Xi同自身的關聯度值表示為

由表 2可以看出鹽堿化程度與評價指標的關聯度值處于一般及以上區間，說明所選擇的鹽堿化危險度評價指標是合適的。

表2 關聯度分析結果Table 2 Result of correlation analysis

2.1.5 BP-ANN鹽堿化危險度評價模型構建

土地鹽堿化影響因素多且關系復雜，反向傳播人工神經網絡模型（BP-ANN）具有模擬其復雜關系的能力[14]，故研究采用該模型對土地鹽堿化危險度進行評價。該模型在運行中包括網絡訓練和模式識別兩個過程。研究用44個典型樣本點進行網絡模型訓練，在網絡模型訓練中需要輸入節點信息，其中分割層節點為地貌類型；輸入層為蒸降比、土壤質地、地下水礦化度、土地利用程度、鹽堿化區域敏感性；輸出層為土地鹽堿化發生的危險度，見圖2。

圖2 土地鹽堿化危險度評價的 ANN-BP 模型結構Fig.2 Structure of ANN-BP model for danger assessment of land salinization

2.2 土壤鹽漬化風險格局

2.2.1 確定風險源

“風險源”是指在一定時空尺度下的景觀生態過程中，對區域景觀生態安全造成威脅的景觀類型[28-30]，因此，鹽堿化土地為該研究的風險源，即鹽堿化土地（風險源）作為生境斑塊的一種，與其他景觀存在著不同程度的連接，在這些連接中產生物質流，從而使 2個相連的生境相互影響，產生生態風險。

2.2.2 景觀生態風險阻力面的建立

1）確定鹽堿化風險物質流及其主要影響因素

這些連接是通過生態流克服阻力來實現，其阻力面反映了生態用地空間連通的趨勢。因此，要先分析影響風險源的物質流及其遷移的影響因素。水無疑是鹽堿地遷移的物質流，研究參考已有成果選取對物質流具有全局性影響的因素，包括高程、坡度、植被和土壤質地這4種因素[1,22,31]。

鹽堿地位于地勢相對低洼處，高程對水的阻力主要體現在克服重力勢能，相對高程越高需要克服的重力勢能越大[31]，阻力值越大，黑龍江省地貌分為三江平原、松嫩平原、大小興安嶺、東南部山地，各地貌間高程差異較大，采用同一標準進行分級，會降低低海拔地貌區的阻力值，增加高海拔地貌區的阻力值，故研究分別對黑龍江省四大地貌區進行高程阻力值分級。坡度對水的阻力主要體現在洼地產流難易程度，坡度越大低洼地滯留水越多，越不容易產流[31]，風險源擴散的風險越低，阻力值越大。植被對水的阻力體現在植株對水分的吸收和蒸發作用上，因此植被指數（NDVI）越高，其阻力值越大[1]。土壤具有固水的作用，土壤的質地越偏向于黏土，固水能力越強[1,22]，阻力值越大。研究采用自然斷裂法對阻力值進行分級（表 3），該方法可使各個類之間的差異最大化，分級后各要素阻力值及疊加阻力空間分布見圖3。

表3 阻力值分級Table 3 Classification of resistance values

圖3 評價要素阻力值級別及疊加阻力分布Fig.3 Evaluation factor resistance level and superposition resistance distribution

圖 3可以看出土地鹽堿化風險評價指標具有明顯的區域差異性，高程阻力高值區主要分布在大小興安嶺和東南部山地區，低值區主要分布在兩大平原；植被指數高值區主要分布在東南部山地區及與小興安嶺交界處，中值區主要分布在大興安嶺、松嫩平原北部地區及三江平原地區，低值區主要分布在松嫩平原西南部；坡度中高值區主要分布在大小興安嶺、東南部山地區，低值區主要分布在松嫩、三江兩大平原地區；阻力面高值區主要分布在大興安嶺西南部、東南部山地及與三江平原交界處，中值區主要分布在小興安嶺地區、松嫩平原東北部地區、三江平原中北部地區，低值區主要分布在松嫩平原西北部地區。

2）評價模型

采用理論地理學中的表面模型—最小累積阻力模型來建立阻力面[32-33]。阻力面模型計算后的累積阻力面圖是以風險源分布為核心到空間任意一點的累積阻力值。計算公式如下

式中 MCR為風險源擴散到空間某一點的最小累計阻力；Dij為風險源j到景觀類型i的空間距離；Ri為景觀類型i對風險源遷移阻力值；n、m為風險源與景觀類型數目。

2.2.3 景觀風險格局等級劃分

景觀生態風險阻力是在空間上連續的函數，要得到景觀生態風險格局就需要進行風險等級劃分。擬將研究區景觀生態風險等級分為重度及以上（H）、中度（M）、輕度及以下（L）3個等級。通過對比劃分景觀生態風險等級的區間值的方法的表現結果，本文確定采用幾何間隔法對計算結果分級，該方法可確保每個所擁有的值的數量大致相等[34]。

2.3 鹽堿化類型區與監測級別

研究在危險度和景觀生態風險評價結果基礎上，疊加鹽堿化危險度和鹽堿化景觀風險格局形成基于鹽堿化危險—景觀風險格局形式的鹽堿化類型區，并劃分監測區級別。L-L為非鹽堿化監測區域（安全區）；M-L、L-M 2種情況為低級別監測區；M-M、H-L、L-H為中級別監測區；H-H、H-M、M-H為高級別監測區。

3 研究結果

3.1 鹽堿化危險度與景觀風險格局

3.1.1 鹽堿化危險度評價模型驗證

網絡訓練結束后，從44個隨機樣本點中抽取22個樣本點檢驗驗證，即將22個樣本點數據信息輸入到模型，并將模型運算得到的鹽堿化危險度評價結果與該樣本點實際鹽堿化狀況進行對比，見表4。

表4 土地鹽堿化危險度評價模型、結果驗證與評價因子重要性Table 4 Validation of evaluation model and results of land salinization danger and importance of evaluation factors

從表4可以看出，模型運算結果與實際情況完全擬合，精度高達 100%。因此，該模型可以應用于土地鹽堿化危險度的評價。此外，低山丘陵區礦化度、區域歷史敏感性，臺地區礦化度，松嫩沖積平原礦化度和蒸降比，三江沖積平原鹽堿化區域敏感性對鹽堿化危險度影響大。

3.1.2 鹽堿化危險度與景觀風險格局評價

研究利用 2.1部分構建的模型對黑龍江省土地鹽堿化危險度進行評價，結果見圖 4a；利用檢驗模型剩余的22個隨機樣本點驗證評價結果，見表4，由表4可以看出22個樣本點中21個樣本點評價結果與實際狀況一致，整體準確率達 95.45%，其中除松嫩沖積平原準確率為85.71%，其余類型區評價準確率均為100%。利用2.2部分研究方法形成黑龍江省土地鹽堿化景觀風險格局，結果見圖4b。

圖4 黑龍江省土地鹽堿化危險度與景觀風險格局Fig.4 Land salinization danger and landscape risk pattern of Heilongjiang Province

由圖 4可以看出，鹽堿化景觀風險格局與危險度分布區域較為一致，但有所差異，且重度及以上、中度分布范圍更廣。鹽堿化危險度方面，重度及以上分布在松嫩平原西南部，中度分布在松嫩平原中北部地區以及三江平原東北部地區，輕度及以下主要分布在大小興安嶺和東南部山地，以及松嫩平原東部地區和三江平原南部地區。風險格局方面，重度及以上不僅分布在松嫩平原中北部地區，還包括松嫩平原中部和北部地區，此外在三江平原東北部及東南部山地地區也有少量分布；中度除了在松嫩平原中北部地區以及三江平原東北部地區有所分布外，在松嫩平原中東、中南地區，三江平原中西部，東南部山地區也有所分布；輕度及以下風險格局主要分布在大小興安嶺，此外在三江平原及東南部山地南部邊緣有少量分布。

3.2 基于危險度與風險格局的鹽堿化類型區與監測區級別

研究在鹽堿化危險度與景觀風險格局評價基礎上，在ArcGIS平臺支撐下，利用2.3部分研究方法形成基于危險度與景觀風險格局的鹽堿化類型區（圖 5a），確定監測區級別（圖5b），并對監測區級別面積進行統計（表5）。

圖5 黑龍江省土地鹽堿化類型與監測區級別Fig.5 Types of salinization and monitoring area levels of Heilongjiang Province

表5 黑龍江省土地鹽堿化監測區級別面積分布Table 5 Area distribution of land salinization monitoring area of Heilongjiang Province

由圖5、表5可以看出黑龍江省鹽堿化監測區域面積為2 981.72萬hm2，高、中、低級別監測區占區域面積的20.18%、14.68%、32.23%。總體呈現東部、西部監測級別高，中部、北部、南部監測級別低的總體格局。其中高級別和中級別監測區主要分布在松嫩平原西部、西南部和北部地區以及三江平原東北部地區，該區域鹽堿化危險度或風險格局較大，應作為鹽堿化監測和防治的重點區域；低級別監測區主要分布在松嫩平原東部、三江平原南部、東南部山地區，非監測區主要分布在大小興安嶺地區。

4 結 論

1）基于神經網格與景觀生態風險格局的土地鹽堿化監測區域識別技術統籌兼顧了鹽堿地發生內涵與遷移外延，為土地鹽堿化監測與防治提供了科學依據和方法參考。鹽堿化危險度評價從鹽堿地發生內涵出發，選取地貌、土壤質地、蒸降比、地下水礦化度、鹽堿化區域敏感性、土地利用程度等作為評價因子，并通過灰色關聯度模型分析了鹽堿化與其關聯度，驗證選取指標的合理性，在此基礎上進行網格訓練與精度檢驗，形成基于神經網格的鹽堿化危險度評價模型，對土地鹽堿化危險度進行評價；鹽堿化風險評價從鹽堿地擴散（遷移）的外延出發，篩選鹽堿地擴散或遷移阻力因子并構建阻力面，利用最小阻力模型，評價形成鹽堿化景觀風險格局，進而借助ArcGIS空間分析功能疊加鹽堿化危險度和風險格局，形成鹽堿化類型區與監測級別。

2）研究以黑龍江省為例進行技術應用，黑龍江省鹽堿地總體呈現東部、西部監測級別高，中部、北部、南部監測級別低的總體格局，高級別和中級別監測區主要分布在松嫩平原西部、西南部和北部地區以及三江平原東北部地區，低級別監測區主要分布在松嫩平原東部、三江平原南部、東南部山地區，非監測區主要分布在大小興安嶺地區。區域鹽堿地監測區面積為2 981.72萬hm2，占研究區的 67.10%，其中高、中、低級別監測區占區域面積的20.18%、14.68%、32.23%。