生態保護紅線區干擾退化風險評價
——以安徽省為例

吳 楠,陳紅楓,匡丕東,馮朝陽,蔣洪強,吳文俊,李岱青,趙洋塵

1 安徽省環境科學研究院, 合肥 230071 2 中國環境科學研究院,國家環境保護區域生態過程與功能評估重點實驗室, 北京 100012 3 生態環境部環境規劃院,國家環境保護環境規劃與政策模擬重點實驗室, 北京 100012 4 中國環境科學研究院, 北京 100012

2008年開始,我國逐步將生態保護的重心轉向“生態功能上的劃區保護”[1],通過劃定生態保護紅線的戰略把最重要的生態空間固定下來,對紅線內國土空間禁止開發、保護修復。按照中辦、國辦《關于劃定并嚴守生態保護紅線的若干意見》(廳字〔2017〕2號,簡稱《若干意見》)要求[2],截至目前,包括安徽省在內的長江經濟帶沿線各省(直轄市)生態保護紅線已經國務院批準,已由各省(直轄市)正式發布,整體構成了“三區十二帶”為主的生態保護紅線空間格局[3]。

按照2018年8月1日起施行的《生態環境部職能配置、內設機構和人員編制規定》(簡稱“三定方案”),生態環境部門主要承擔生態保護紅線相關監管工作[4]。目前的主要工作思路是：根據“生態功能不降低、面積不減少、性質不改變”的管控原則,基于國家生態保護紅線監管平臺,采用衛星、無人機和地面相結合的“空天地一體化”手段,建立中低分辨率衛星巡查、高分辨率衛星詳查、無人機和地面核查(簡稱“三查”)相結合的監測監管技術體系[5],實現對國家生態保護紅線區各種生態破壞行為發現、處置和恢復。但在實際工作中,鑒于紅線面積大占比高、遙感影像的前處理和解譯工作量大、存在一定比例的錯判漏判,地面核查反饋又受限于薄弱的基層監管能力,往往一次“三查”周期可能會耗費一年甚至更長時間。當反復確認了某個人類干擾事件后,可生態破壞的事實已經發生完畢,往往產生了不可逆轉的后果。另一方面,《若干意見》要求實現一條紅線管控重要生態空間,這就意味著紅線是一條實施嚴格保護的控制線,不分級管控,沒有所謂的外圍保護緩沖帶。鑒于上述兩個方面原因,如何分析研判生態保護紅線區受人類干擾可能性高低的空間分布情況,從而將監管的關注重點和有限的人力物力財力更多的集中在較易產生人類活動干擾進而引起生態退化風險較高的紅線區域,在提高“三查”效率的同時預警可能的生態破壞行為發生,是目前紅線監管工作面臨解決的實際問題。

生態風險的評價尺度由于多風險源和多風險受體的逐步引入和綜合而不斷得到拓展[6- 7],已從單一風險源對單一受體的脅迫評價走向了區域尺度生態風險評價[8]。區域生態風險評價是指區域尺度上不同類型生態系統中的環境污染、人為脅迫或自然災害等多種風險因子對于評價終點造成不利影響的可能性和潛在危害程度[9- 10]。在一個區域中,風險源和風險受體均存在空間分異現象,即在區域的不同空間位置上,風險源的種類和對風險受體的影響程度均有所不同[11]。同時,相對于單一地點,區域生態風險涉及的風險因子更多,并存在相互作用和疊加效應[9]。InVEST模型中的生境質量模塊(Habitat Quality Model)根據不同生境類型受體對各種風險(主要為人類干擾威脅)源的敏感程度以及風險源的脅迫模式和影響距離,評估生態退化風險[12]。該方法不關注絕對量,僅求序為本,可快速評價區域尺度上生態風險相對高低的空間變異情況,對于省域生態保護紅線生態風險評價具有良好的適用性。

安徽境內地貌類型多樣,水熱條件優越,生態系統生產力高、物種豐富,在長江經濟帶生態安全中發揮著承上啟下作用,生態區位極其重要。劃定總面積達21233.32 km2,占比15.15%的生態保護紅線,形成“兩屏兩軸”的空間格局(圖1),成為保障和維護國家及區域生態安全的底線和生命線。但同時,安徽地處全國經濟發展的戰略要沖和國內幾大經濟板塊的對接地帶,近年來,顯著的城鎮用地蔓延擴張、各類基礎設施集中上馬以及礦產資源的開采無疑給周邊各類生境、特別是紅線內重要、敏感的生態系統帶來并將持續施加巨大的脅迫和壓力。本文以安徽省域為例,基于InVEST模型,定量分析了2017年農田、城鎮、礦區、交通干線等風險源對紅線內各種生境受體的潛在危害風險程度及其空間異質性,識別出安徽省生態保護紅線監管應重點關注的區域,為相關省域和區域有針對性擬定具體的紅線監管方案提供一定參考和借鑒。

1 研究區概況

安徽地處我國東南部,土地面積14.01萬km2。我國重要的秦嶺—淮河地理分界線橫貫全省,氣候、生物、土壤等生態要素表現出明顯的縱橫雙向過渡特征。安徽地跨長江、淮河和新安江三大流域,長江、淮河、新安江分別流經省內約416、418、242 km,境內巢湖是我國五大淡水湖之一,面積約800 km2。全省地勢西南高、東北低,地形南北迥異,復雜多樣,自北向南依次劃分為淮北平原、江淮丘陵、皖西大別山區、沿江平原和皖南山區等5大自然區域。安徽地處亞熱帶與暖溫帶過渡氣候帶,年均氣溫14—17℃,平均降水量773—1670 mm。安徽省2018年末常住人口為6323.6萬人,常住人口城鎮化率54.69%。經濟總量突破3萬億元,三產結構8.8∶46.1∶45.1。常住居民人均可支配收入23984元[13]。

圖1 安徽省位置及生態保護紅線分布圖Fig.1 Location and red-line region of Anhui province

2 研究方法

2.1 數據來源及處理

2017年安徽省土地覆被數據來源于世界首套10 m空間分辨率的全球土地覆蓋產品(FROM-GLC10)。該數據基于“少量全球樣本穩定地表覆蓋分類”理論,將2015年采集的30 m分辨率樣本遷移到2017年10 m分辨率,進行全球地表覆蓋制圖[14]。該數據地理坐標系為GCS_WGS_1984,土地覆被類型包括1農田Cropland、2林地Forest、3草地Grassland、4灌叢Shrubland、5濕地Wetland、6水體Water、7凍原Tundra(安徽無此類)、8建設用地Impervious surface、9荒地Bareland、10冰雪Snow/Ice(安徽無此類)共10個類型(圖2)。

安徽省各類禁止開發區僅涉及省級(含)以上級別,共包括8大類[15]。禁止開發區邊界的矢量數據來源于各自歸口管理的省直部門。部分自然保護區邊界矢量數據來源于生態環境部門,地質公園來源于自然資源部門,自然遺產地和風景名勝區來源于住建部門,水產種質資源保護區來源于農業農村部門,部分自然保護區、重要濕地、濕地公園和森林公園來源于林業部門。對于部分未能提供矢量邊界的禁止開發區,采用掃描經批復后的相關規劃圖件,再配準、矢量化的方法得到,空間參考與土地覆被數據保持一致。

安徽省最新高速公路、國省道和鐵路網數據取自天地圖數據庫,來源于測繪部門。各類采礦權和礦產地邊界的矢量數據來源于自然資源部門(圖2)。參考《公路工程項目建設用地指標》[16]和《新建鐵路工程項目建設用地指標》[17],將線狀的道路數據分高速公路(寬度取60 m)、國省道(寬度取30 m)和鐵路(寬度取60 m)類型進行緩沖帶構建,轉換成面狀道路數據。對道路與礦區面狀數據統一轉換成柵格數據,像元大小和空間參考與土地覆被數據保持一致,均為10 m。

在ArcGIS 10.6中進行數據配準、切割、合并、疊加、分類和分區統計等;在InVEST 3.5中進行模型的運行模擬,所需有關參數來源于國內外已有研究成果和相關領域專家打分;其他相關數據的統計及計算等均在Excel中完成。

2.2 基于InVEST模型的生境退化風險評估

InVEST 模型中的生境是指被生命有機體占有并可為其提供生存及繁育所需資源和條件的空間[12]。模型運行需要設定風險源和生境類型。在風險源設定時考慮到建設用地(包括城鎮和鄉村)是所有土地覆被類型中人類活動最為集中的地類,而采礦區、各類公路和鐵路則人類活動較為集中,農田作為半人工半自然地類,也常受到人為干擾。故結合數據的可獲得性,將建設用地、農田、采礦權和礦產地、高速公路、國省道、鐵路6類土地覆被設定為影響區域生境質量的風險源,其余不同的地類代表了不同的生境類型。基于下式計算生境退化度：

(1)

(2)

(3)

式中,Dxj為生境類型j中x柵格的生境退化度(退化風險指數);R為風險源個數;Wr為風險源r的權重;Yr為風險源的柵格數;ry為柵格y的脅迫值;irxy為柵格y的脅迫值ry對柵格x的脅迫水平;βx為風險源對柵格x的可達性(受法律保護的區域內,該值大于0小于1,保護越嚴,值越小;其余區域為1);Sjr為生境類型j對風險源r的敏感度;dxy為柵格x與柵格y的直線距離;drmax為風險源r的最大脅迫距離。

模型中相關參數需要結合安徽省具體情況進行調整,保護區域對風險源可達性的限制程度、各風險源最大脅迫距離、權重及不同生境類型對脅迫因子敏感度的設置結合InVEST模型的實例,參照省內高校和科研院所生態領域專家的建議以及劉智方等[18]、吳健生等[19]和戴云哲等[20]的研究進行賦值(表1和表2)。將8類禁止開發區疊加后取并集,綜合賦可達性參數βx值為0.2。

表1 風險源及其最大脅迫距離、權重及衰減類型

表2 各生境類型對不同風險源的相對敏感程度

3 結果與分析

3.1 各土地覆被潛在退化指數

2017年,安徽省土地覆被類型以農田為主,其次為林地和水體,3類合計占土地總面積的93.3%,是安徽省景觀基質的主要構成。生態保護紅線內土地覆被類型則以林地和水體為主,其次為農田,3類合計占紅線土地總面積的97.8%。

將模型模擬得到的全省潛在退化風險指數圖層,分別按照全省和紅線內各類土地覆被進行分區統計(Zonal Statistics),平均單位面積潛在退化指數(放大10000倍后)參見表3。全省層面來看,由于農田屬于半人工半自然地類,作為生境的同時本身又受到一定程度的人類干擾,是一種風險源,因此農田的潛在退化風險最高(指數達到了271)。草地的面積很小(全省占比不足1%)且在全省范圍內分布較為零散,僅相對聚集在林地和水體外圍,因此最先接觸到周邊的各類風險源,退化風險僅次于農田(指數為226)。人類有“倚江而居,擇水而憩”的居住習慣,全省水體和濕地周邊,建設用地同樣分布較為集中,突出表現在巢湖湖畔的省會合肥、沿江5市城市群和沿淮的淮(南)蚌(埠)城市群,因此濕地和水體的退化風險也較高。全省退化風險最低的地類是林地(指數為92)和灌叢(指數為89),主要是林地集中成片分布于皖西大別山區和皖南黃山——懷玉山區,林區內人口分布少,僅有的小村鎮和零散農田,干擾度也有限。

紅線內各地類的平均單位面積潛在退化指數高低關系與全省基本一致,整體較全省退化風險度更低。從退化指數總和來看,占全省國土面積15.15%的紅線區,其退化指數總和也僅占全省的4.52%。一方面原因是紅線內劃入了全省省級及以上的禁止開發區和各類保護地,對風險源的可達性形成了一定程度上的屏蔽;另一方面,按國家有關要求,紅線的劃定過程與永久基本農田、采礦權和規劃礦產地、城鎮開發邊界、村鎮建設用地等進行了有效銜接,確保不交叉不重疊,從而避免了上述各類風險源核心的直接干擾。

表3 全省和生態保護紅線內各土地覆被潛在退化指數

圖2 安徽省生境人類干擾退化風險評價結果Fig.2 The habitat degradation risk assessment results driven by human activities in Anhui Province

3.2 潛在退化風險指數空間格局

運行InVEST模型,得到安徽省2017年人類干擾退化風險指數的空間分異(圖2)。退化風險指數呈現在柵格圖層上0—0.153892之間連續變化的值,值越高,生境受人類干擾而產生退化的風險就越高。由于建設用地和荒地不作為生境(風險受體),所以這2個地類的風險指數值為0。由于農田在皖北、江淮分水嶺區和沿江大面積的分布,全省整體退化風險指數呈現“北高南低”的格局。全省風險指數高值區域集中分布在省會合肥城區、沿江的蕪(湖)馬(鞍山)城區、沿淮的淮(南)蚌(埠)城區周邊以及兩淮(淮南、淮北)礦區及周邊,其他省轄市城區周邊如銅陵、宿州、淮北、安慶、阜陽、六安、滁州等退化風險指數也較高。交通干線周邊退化風險指數相對較高,全省整體呈網狀分布。皖西和皖南山區、巢湖湖區、沿江沿淮的湖泊等生境,由于其保護地分布較多,同時斑塊成片且面積較大,人類干擾度相對較小,整體退化風險指數較低。

在ArcGIS 中使用自然斷點法(Natural Breaks)將紅線內的退化風險指數進行分級,分類為0—0.005,0.005—0.015,0.015—0.025,0.025—0.05,0.05—0.117749共計5個區間并據此將干擾退化風險劃分為低(面積占比68.1%)、較低(面積占比22.8%)、中(面積占比5.3%)、較高(面積占比3.0%)和高(面積占比0.8%)5個級別(圖2)。干擾退化風險較高和高的紅線斑塊主要為：六安城區至合肥城區北部的淠河——滁河干渠和董(鋪)大(房郢)水庫飲用水水源保護區紅線,銅陵市郊區棋盤山紅線,長江干流蕪(湖)馬(鞍山)段自然岸線紅線,淮河干流淮(南)蚌(埠)段水體及岸線紅線,阜陽城區潁河及周邊濕地紅線,皇藏峪西部宿(州)淮(北)交界處山體紅線,宿州市碭山縣城區東南部紅線等,建議對上述紅線斑塊加密遙感巡查頻次,并做重點詳查,一旦發現疑似破壞行為,迅速啟動地面核查。分區統計各縣(市、區)級行政區內紅線的平均退化風險指數,風險較高的主要分布在合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、淮北等市的市轄區內。

4 結論與討論

經分析表明：全省和紅線內受人類干擾退化風險由高到低的生境類型依次是農田、草地、濕地和林地。生態保護紅線內人類干擾退化風險較全省平均水平更低。全省整體干擾退化風險指數呈現“北高南低”的格局。高風險區集中在合肥城區、蕪馬城區、淮蚌城區周邊,兩淮礦區及周邊,低風險區則主要分布在皖西和皖南山區、巢湖湖區、沿江沿淮湖區等。干擾退化風險較高的紅線斑塊主要分布在合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、淮北等市的市轄區內,主要為淠河——滁河干渠和董大水庫水源地紅線,長江干流蕪馬段自然岸線紅線,銅陵郊區棋盤山紅線,皇藏峪西部宿淮交界處山體紅線等,建議對上述區域重點監管。

InVEST模型提供了一種基于柵格數據的分布式生境退化風險快速評估的方法框架,但由于人類干擾風險源對于各種生境受體脅迫的內在機制研究相對滯后,采用專家知識的參數賦值會增加結果的主觀性。另用單一風險源脅迫作用的簡單累加來代替多風險源對生境受體的綜合脅迫作用也具有一定的局限性。

本研究基于與生態保護紅線劃定同年的2017年10 m分辨率全省土地覆被數據,結合當期的多種風險源分布空間數據(統一像元精度為10 m,小于最小脅迫距離1 km),在省域尺度上,精準、全面、現勢的模擬出了各紅線斑塊所面臨的不同程度人類干擾退化風險的基線值,識別出紅線監管需要重點關注的熱點區。隨著紅線外開發活動推進和紅線內保護修復項目實施,紅線退化風險指數必將隨紅線內外土地覆被的變化而改變,未來將積極跟蹤評價紅線內的人類活動干擾退化風險狀況,根據風險指數相對于基期的變化及時調整生態監管方案。