黔中喀斯特山地城市土地利用/覆被變化及其生態(tài)效應評價——以貴陽市花溪區(qū)為例

王志杰,代 磊

貴州大學生命科學學院, 貴陽 550025

生態(tài)環(huán)境是人類生存的基本保障和社會發(fā)展的物質(zhì)基礎,隨著社會的發(fā)展,人類活動與生態(tài)環(huán)境的關系日益密切,由此也給全球生態(tài)系統(tǒng)造成了很大破壞,生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴重[1]。特別是近年來快速城市化發(fā)展,加速了人類活動對地表環(huán)境造成的破壞程度,導致城市生態(tài)環(huán)境問題日益凸顯,嚴重威脅城市生態(tài)安全[2- 3]。因此,科學監(jiān)測和評價人類活動對城市生態(tài)環(huán)境狀況的影響及其時空變化,并針對其關鍵驅(qū)動因素,優(yōu)化國土空間格局,已成為保護生態(tài)環(huán)境的重要手段和熱點研究內(nèi)容,對于協(xié)調(diào)人類活動與生態(tài)環(huán)境的關系,促進人與自然和諧,推動社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義[4]。

近年來,利用遙感技術對生態(tài)系統(tǒng)進行監(jiān)測和評價以成為生態(tài)遙感領域的重要組成部分[4]。如利用歸一化植被指數(shù)進行植被覆蓋度變化的監(jiān)測[5]、利用水體指數(shù)進行水環(huán)境評估[6]、以及利用熱紅外遙感地表溫度反演評價城市熱環(huán)境問題[7-8]等等,也有學者基于壓力-狀態(tài)-響應模型[9]、綜合指數(shù)法[10]、模糊評價法[11]、生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)[12]等眾多方法進行生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的評價。但單一的遙感指數(shù)往往不能完全反應區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況[4,13],而綜合評價方法也存在指標選取和權重分配的主觀性和隨意性,或部分指標代表性不強、適用范圍受限、評價結果難以實現(xiàn)空間可視化等問題[14]。2013年,徐涵秋[4,13]利用主成分分析技術集成了反映生態(tài)環(huán)境最直觀的、以自然因子為主的綠度、濕度、熱度和干度4個因子所建立的遙感生態(tài)指數(shù)(Remote Sensing Ecological Index,RSEI),因具有指標獲取的便利性、評價過程的快捷性、評價結果的客觀可靠性、以及生態(tài)質(zhì)量時空分析的可視化等優(yōu)點,已被廣泛應用于城市[15]、濕地[16]、礦區(qū)[17]、自然保護區(qū)[14,18]等的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況評價,但運用遙感和GIS技術開展喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況評價的研究報道鮮見。

黔中地區(qū)的貴陽市花溪區(qū)地處我國西南喀斯特山區(qū)腹地,屬國家級生態(tài)示范區(qū)和首批國家全域旅游示范區(qū),具有自然生態(tài)環(huán)境優(yōu)良和生態(tài)脆弱的雙重特征。長期以來,城市發(fā)展水平與國內(nèi)發(fā)達城市相比較為落后,城市擴張和經(jīng)濟發(fā)展一度成為縮小差距的主要途徑[19]。有研究表明,21世紀以來,花溪區(qū)成為貴陽市城市化及經(jīng)濟快速發(fā)展的典型區(qū),并隨著城市化進程不斷加快,導致城市土地利用景觀格局發(fā)生劇烈變化,城市建設用地面積激增,原有的喀斯特自然景觀被不斷蠶食、割裂或包圍,城市化快速發(fā)展給生態(tài)環(huán)境帶來的促進作用有限,并且脆弱的喀斯特生態(tài)環(huán)境與有限的資源也難以承受城市化快速發(fā)展帶來的壓力[20- 21]。因此,如何協(xié)調(diào)好生態(tài)環(huán)境保護建設和城市發(fā)展的關系成為當前喀斯特山地城市生態(tài)學和景觀生態(tài)學亟待解決的科學問題。近年來,在貴州省大生態(tài)戰(zhàn)略行動的指導下,花溪區(qū)通過裸地綜合整治和林地建設等一系列生態(tài)環(huán)境保護與建設工程先后實施,植被覆蓋得到顯著提高,林地面積也得到極大提高[22]。當前,運用遙感和GIS技術開展土地利用變化對生態(tài)環(huán)境的影響及生態(tài)效應評價已引起了學者們的廣泛關注,如張文強等[23]運用RSEI指數(shù)對晉西南黃土高原區(qū)生態(tài)恢復導致的植被覆蓋變化的生態(tài)效應進行了評價；施婷婷等[24]對福建省敖江流域貴安開發(fā)區(qū)項目開發(fā)建設引發(fā)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化進行了系統(tǒng)評價,得出建設用地的增長造成區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量顯著下降,并且建筑用地面積比例每增加10%,其RSEI值將下降0.041的研究成果。然而,在喀斯特地區(qū)的研究主要體現(xiàn)在喀斯特山地城市擴張過程與驅(qū)動機制[25-26],以及由此導致的城市土地利用變化及其對生態(tài)風險[27]、生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響[28]等方面,蔡振饒等[19]運用協(xié)調(diào)發(fā)展度模型揭示了黔中喀斯特城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的演化軌跡,關于科學客觀地評價城市土地利用變化對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,揭示土地利用變化的生態(tài)效應依然是喀斯特山地城市相關研究的薄弱點。尤其是,在當前生態(tài)文明示范城市建設和快速城市化發(fā)展的雙重驅(qū)動下,喀斯特山地城市土地利用格局發(fā)生什么樣的變化？對生態(tài)環(huán)境狀況產(chǎn)生什么樣的影響？這些科學問題的解析對于優(yōu)化黔中喀斯特山地城市國土空間格局,推動生態(tài)文明城市建設具有重要的科學和現(xiàn)實意義。

本文以黔中喀斯特山地貴陽市城市化快速發(fā)展和生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢突出且二者矛盾突出的典型區(qū)——花溪區(qū)為研究對象,以2013年和2018年Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,運用遙感和GIS技術,在系統(tǒng)分析2013—2018年花溪區(qū)土地利用/覆被格局時空變化特征的基礎上,利用RSEI模型,評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的時空特征與變化規(guī)律,剖析土地利用/覆被變化對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,揭示土地利用/覆被變化的生態(tài)效應,以期為喀斯特山地城市生態(tài)環(huán)境保護與改善、城市國土空間格局優(yōu)化和生態(tài)文明城市建設提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of study area

貴陽市花溪區(qū)(東經(jīng)106°27′—106°52′,北緯26°11′—26°34′),地處黔中腹地,位于貴陽市南部,國土面積825.26 km2,屬云貴高原苗嶺山脈中段,貴州高原的第二臺階上,長江流域和珠江流域的分水嶺帶,地勢呈明顯的東西高、中間低特征。東南部最高,海拔1400 m以上,中部海拔在1100 m左右。全區(qū)地貌以山地和丘陵為主,剝蝕丘陵與盆地、谷地、洼地相間,地貌破碎。氣候類型屬于亞熱帶濕潤溫和型氣候,冬無嚴寒,夏無酷熱,無霜期長,雨量充沛,濕度較大,年平均氣溫為14.9℃,無霜期平均246 d,年降雨量1178.3 mm,空氣優(yōu)良天數(shù)341 d。花溪區(qū)也是貴陽市重要的水源保護區(qū),區(qū)內(nèi)有大小河流51條、總長390 km,松柏山水庫、花溪水庫兩座中型水庫總庫容達7140萬m3。2000年貴州省全面啟動天然林保護工程,加之貴陽環(huán)城林帶生態(tài)防護林建設的需要,花溪區(qū)成為天然林保護工程實施的重點地區(qū),森林覆蓋率達41.53%。

1.2 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)預處理

采用Landsat遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,分別為2013年4月14日Landsat 7 ETM+影像和2018年3月3日Landsat 8 OLI影像,影像行列號為127/42,空間分辨率為30 m×30 m,影像時相基本一致,含云量均小于1%,圖像質(zhì)量好,避免了因影像時相差異對處理結果造成的影響,保證了數(shù)據(jù)的一致性和結果的可比性,兩期影像均來源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)。基于ENVI 5.3軟件平臺對獲取的原始遙感影像進行幾何校正、輻射定標、大氣校正、裁剪等預處理操作。其中:幾何校正以研究區(qū)1 ∶1萬地形圖為參照,運用二次多項式校正法進行校正,校正中誤差(RMS)小于1個像元；通過輻射定標將像元灰度值(DN)轉(zhuǎn)換為輻射亮度值；采用FLAASH大氣校正模塊進行大氣校正,以消除因大氣、光照等引起的輻射畸變。

1.3 研究方法

1.3.1土地利用/覆被類型解譯

依據(jù)全國土地利用現(xiàn)狀分類標準(GB/T21010—2017),結合研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀特征,基于ENVI 5.3軟件平臺,采用支持向量機法(Support Vector Machine,SVM)監(jiān)督分類方法,將研究區(qū)土地利用/覆被類型劃分為林地、灌木地、草地、建設用地、水體、耕地和未利用地7類,得到研究區(qū)2013年和2018年土地利用/覆被類型空間分布圖(圖2),并對分類結果依據(jù)野外實地驗證點進行分類精度評價,兩期影像監(jiān)督分類結果的各類型分類精度和總體精度均達到90%以上,kappa系數(shù)在0.85以上,分類結果精度滿足研究需求。

1.3.2遙感生態(tài)指數(shù)計算

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)集成了綠度、濕度、干度和熱度4個指標因子來衡量生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,分別對應歸一化植被指數(shù)、遙感影像濕度分量、干度指數(shù)和地表溫度,并且具有指標獲取的便利性、評價過程的快捷性、評價結果的客觀可靠性、以及生態(tài)質(zhì)量時空分析的可視化等特點[4,13],本研究采用遙感生態(tài)指數(shù)進行研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量動態(tài)評價。各指標的計算方法如下:

(1)綠度指標

遙感生態(tài)指數(shù)選用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)來代表綠度指標,計算公式為:

(1)

式中,ρNIR為近紅外波段地表反射率,ρred為紅光波段地表反射率。

(2)濕度指標

濕度指標采用生態(tài)監(jiān)測中廣泛應用的纓帽變換濕度分量來衡量,其與植被和土壤的濕度緊密相關。Landsat 7 ETM和Landsat 8 OLI遙感影像的表達式分別為:

WETETM=0.1509ρblue+0.1973ρgreen+0.3279ρred+0.3406ρNIR-0.7112ρSWIR1-0.4272ρSWIR2

(2)

WETOLI=0.1511ρblue+0.1972ρgreen+0.3283ρred+0.3407ρNIR-0.7117ρSWIR1-0.4559ρSWIR2

(3)

式中,ρblue、ρgreen、ρred、ρNIR、ρSWIR1和ρSWIR2分別為ETM遙感影像第1、2、3、4、5、7波段的反射率和OLI數(shù)據(jù)第2、3、4、5、6、7波段的反射率,WETETM表示Landsat 7 ETM遙感影像的濕度分量,WETOLI表示Landsat 8 OLI遙感影像的濕度分量。

(3)干度指標

干度指標利用土壤指數(shù)和建筑指數(shù)合成干度指標(Normalized Difference Built-up and Soil Index,NDBSI)來代表研究區(qū)土壤干化程度,計算公式為:

(4)

(5)

NDBSI=(SI+IBI)/2

(6)

式中,ρblue、ρgreen、ρred、ρNIR、ρSWIR1和ρSWIR2分別為ETM遙感影像第1、2、3、4、5、7波段的反射率和OLI數(shù)據(jù)第2、3、4、5、6、7波段的反射率,SI表示土壤指數(shù),IBI表示建筑指數(shù),NDBSI為干度指標

(4)熱度指標

熱度指標由經(jīng)過比輻射率校正的遙感影像熱紅外波段反演的地表溫度來代替。計算公式如下:

L6/10=gain×DN+bias

(7)

(8)

(9)

式中,L6/10為Landsat 7 ETM遙感影像熱紅外6波段或Landsat 8 OLI遙感影像熱紅外10波段的輻射值,DN為像元灰度值；gain和bias分別為6波段或10波段的增益值和偏置值,K1和K2分別為輻射定標參數(shù),λ為熱紅外6波段或熱紅外10波段的中心波長,這些參數(shù)可從影像頭文件獲得；T6/10為傳感器處的溫度值,LST6/10為地表溫度；ρ=1.438×10-2mK,ε為地表比輻射率。ε根據(jù)Valor等提出的植被指數(shù)混合模型提取,計算公式如下:

(10)

(11)

式中,Pv為植被覆蓋度,dε為地表幾何形狀系數(shù),對于粗糙表面,其可取值為0.015。

(5)遙感生態(tài)指數(shù)構建

遙感生態(tài)指數(shù)的構建通過對上述4個指標通過空間主成分分析耦合變化后的第一主成分因子生成。然而,由于遙感數(shù)據(jù)提取的4個指標量綱不同,需對各指標進行歸一化處理,同時,為了避免大量水域分布影響主成分分析的載荷分布,采用水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)將各指標中的水體掩膜處理后,再進行指標歸一化處理和主成分分析。指標歸一化方法如下:

(12)

式中,NIi為第i種指標歸一化后的值,取值范圍為[0,1],Imin為該指標的最小值,Imax為該指標的最大值。

對歸一化后的4個指標基于ArcGIS 10.5軟件的空間主成分分析工具進行主成分分析,提取第一主成分因子(PC1),并通過1減去PC1獲得初始的生態(tài)質(zhì)量指數(shù)RSEI0,以保證數(shù)值越大,生態(tài)質(zhì)量越好；進而對RSEI0進行歸一化處理,以方便指標之間的對比和生態(tài)質(zhì)量的比較。最后,運用等間距分級方法,對生態(tài)質(zhì)量指數(shù)(RSEI)劃分為5個等級,即0.0—0.2、0.2—0.4、0.4—0.6、0.6—0.8和0.8—1.0等5個等級,分別對應生態(tài)質(zhì)量差、較差、中等、良和優(yōu)。

RSEI0=1-PC1(NDVI,WET,LST,NDBSI)

(13)

(14)

1.3.3土地利用/覆被變化對生態(tài)質(zhì)量的影響分析

為揭示土地利用/覆被變化對喀斯特山地城市生態(tài)質(zhì)量變化的影響,定量分析土地利用/覆被變化的生態(tài)效應,利用2013年和2018年兩期土地利用/覆被類型空間分布數(shù)據(jù)和遙感生態(tài)質(zhì)量等級空間分布數(shù)據(jù),基于ArcGIS 10.5軟件的疊加分析工具,得到研究區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型變化圖和生態(tài)質(zhì)量等級變化圖,并根據(jù)不同等級生態(tài)質(zhì)量的變化特征將生態(tài)質(zhì)量等級分布圖劃分為好轉(zhuǎn)區(qū)、惡化區(qū)和不變區(qū)3個區(qū)；然后,采用Fishnet工具,將研究區(qū)按1km×1km的大小劃分網(wǎng)格(剔除研究區(qū)邊緣的碎小網(wǎng)格),共716個網(wǎng)格,分別統(tǒng)計各網(wǎng)格內(nèi)土地利用/覆被類型的主要變化(轉(zhuǎn)移)方式及其占網(wǎng)格的面積比例(NIij)、好轉(zhuǎn)面積比例(AEIj)和惡化面積比例(AEDj)。

(15)

(16)

(17)

式中,NIij為第j個格網(wǎng)內(nèi)第i種土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式占格網(wǎng)面積的比例,ALUij為第j個格網(wǎng)內(nèi)第i種土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式面積,AEIj為第j個格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積占格網(wǎng)面積的比例,ArEIj為第j個格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積,AEDj為第j個格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量惡化面積占格網(wǎng)面積的比例,ArEDj為第j個格網(wǎng)內(nèi)生態(tài)質(zhì)量惡化面積,SNj為第j個格網(wǎng)的面積。

進而,運用相關與回歸分析方法,分析顯著影響生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)(惡化)的土地利用/覆被變化(轉(zhuǎn)移)方式,進而擬合二者之間的關系,揭示土地利用/覆被變化的生態(tài)質(zhì)量響應與生態(tài)效應。

YAEI=f(NIm) 或YAED=f(NIn)

(18)

此外,本研究運用土地利用動態(tài)度和土地利用程度變化量、變化率指數(shù)來分析研究區(qū)各類和整體土地利用/覆被類型變化速度與特征。計算公式如下:

單一土地利用動態(tài)度:

(19)

土地利用程度變化量:

(20)

土地利用程度變化率:

(21)

式中,K2為研究時段內(nèi)某一具體土地利用類型的土地利用動態(tài)度；Ua、Ub分別為研究初期及研究末期該土地利用類型的數(shù)量。T為研究時段長。ΔLi為土地利用程度變化量,R為土地利用程度變化率,Ai為第i級土地利用程度分級指數(shù),Cia和Cib分別為研究期始末第i級土地利用/覆被類型面積百分比,Lia和Lib分別為研究期始末土地利用程度綜合指數(shù),n為土地利用程度分級數(shù)。各土地利用程度分級指數(shù)取值見表1。

表1 花溪區(qū)不同土地利用/覆被類型分級指數(shù)表[29]

2 結果與分析

2.1 土地利用/覆被結構時空變化特征

統(tǒng)計分析2013—2018年花溪區(qū)不同土地利用/覆被類型面積特征可以看出(表2,圖2):5年間花溪區(qū)土地利用結構發(fā)生明顯變化,傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)用地占主導的土地利用格局被打破,優(yōu)勢土地利用/覆被類型由耕地轉(zhuǎn)為林地、耕地和建設用地的“三足鼎立”之勢。具體而言,2013年花溪區(qū)土地利用/覆被類型以耕地為主,約占研究區(qū)總面積的44.29%,其次為林地,約占38.02%。到2018年,耕地面積減少到約22429.53 hm2,僅占27.19%；而林地、灌木和草地面積得到快速增加,三者約占55%,成為花溪區(qū)的主導土地利用/覆被類型,與此同時,建設用地面積也有快速增加,占研究區(qū)總面積的約15%。從土地利用/覆被類型的變化速度來看,5年間增速最快的是未利用地,單一動態(tài)度(年增速)達44.48%,其次為灌木地和建設用地,單一動態(tài)度分別為17.20%和10.63%,土地利用程度的變化量和變化率分別為-8.38和-3.19%,研究區(qū)土地利用格局進入調(diào)整期。

圖2 花溪區(qū)2013年和2018年土地利用/覆被類型空間分布圖Fig.2 Spatial distribution map of land use/cover types of Huaxi District in 2013 and 2018

表2 花溪區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型面積比例及變化

疊加分析花溪區(qū)2013—2018年土地利用的空間變化特征,可以看出(圖3):2013—2018年間,花溪區(qū)土地利用空間變化面積達24379.92 hm2,占研究區(qū)總面積的29.56%,表現(xiàn)出耕地的大量轉(zhuǎn)出(轉(zhuǎn)出面積15353.37 hm2)和林地、灌木地與建設用地的大量轉(zhuǎn)入(轉(zhuǎn)入面積分別為8725.59 hm2、7229.79 hm2和5006.61 hm2)的特征。其中:耕地主要轉(zhuǎn)出為林地、建設用地和灌木地,分別占耕地總轉(zhuǎn)出面積的37.50%、28.19%和25.07%。林地主要由耕地和灌木地轉(zhuǎn)入,分別轉(zhuǎn)入5757.30 hm2和2466.99 hm2；灌木地主要由耕地和林地轉(zhuǎn)入,分別占灌木地總轉(zhuǎn)入面積的59.86%和37.12%,林地向灌木地的大面積轉(zhuǎn)入在一定程度上反映出研究區(qū)在林地面積總體增大的同時,存在林地的局部退化現(xiàn)象；建設用地主要由耕地轉(zhuǎn)入,轉(zhuǎn)入面積約3849.30 hm2,占建設用地總轉(zhuǎn)入面積的76.88%。其他土地利用類型之間也有不同程度的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出,但轉(zhuǎn)換率均相對較低。

圖3 花溪區(qū)2013—2018年土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移圖譜Fig.3 Transfer map of land use/cover types in Huaxi District from 2013 to 2018

2.2 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時空變化特征

從遙感生態(tài)指數(shù)的4個指標主成分分析結果可以看出(表4):2013年和2018年第一主成分因子(PC1)對RSEI的貢獻率分別為87.15%和73.83%,表明第一主成分因子已集成了4個指標的主要特征信息。并且,對生態(tài)質(zhì)量具有正效應的濕度指標和綠度指標均為正值,對生態(tài)質(zhì)量具有負效應的干度指標和熱度指標均為負值,這與實際情況吻合。同時,兩個時期各指標對PC1的貢獻度均表現(xiàn)出綠度指標大于濕度指標,干度指標大于熱度指標的特征,說明綠度指標和干度指標對研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣具有較大的影響。此外,2013—2018年第一主成分因子中濕度指標和綠度指標均值均表現(xiàn)為下降,而干度指標和熱 度指標均表現(xiàn)為上升；并且,RSEI均值從2013年的0.622下降到2018年的0.499,下降了約19.77%,說明5年間花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量總體有所下降。

表4 花溪區(qū)2013年和2018年遙感生態(tài)指數(shù)主成分分析結果及各指標與RSEI均值統(tǒng)計

進一步分析不同生態(tài)質(zhì)量等級的變化情況可以發(fā)現(xiàn)(圖4,表5):2013年生態(tài)質(zhì)量以良為主,約占48%；而2018年以中等為主,約占45.58%。2013—2018年間,生態(tài)質(zhì)量中等及以下等級面積明顯增加,其中差、較差和中等分別增加466.65 hm2、14482.80 hm2和11749.41 hm2,而優(yōu)、良等級面積大幅減少,減幅分別達80.83%和50.10%。結合研究區(qū)土地利用/覆被類型空間分布圖(圖2),可以直觀地看出生態(tài)質(zhì)量好的區(qū)域主要以林地、灌木地和草地為主,而生態(tài)質(zhì)量差的區(qū)域則以建設用地和未利用地為主,表現(xiàn)出生態(tài)質(zhì)量的優(yōu)劣與土地利用/覆被類型的格局基本符合的特征。

圖4 花溪區(qū)2013年和2018年生態(tài)質(zhì)量等級分布及其變化分布Fig.4 Grade distribution and change distribution of eco-environmental quality of Huaxi District in 2013 and 2018

表5 花溪區(qū)2013年和2018年生態(tài)質(zhì)量等級面積和比例

通過對2013年和2018年花溪區(qū)RSEI指數(shù)進行差值變化檢測,可以發(fā)現(xiàn)(圖4,表6):2013—2018年間,花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量等級下降(惡化)區(qū)域面積達44929.71 hm2,占總面積的54.95%,而生態(tài)質(zhì)量等級上升(好轉(zhuǎn))的區(qū)域面積僅4922.01 hm2,僅占到6.02%,表明花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量發(fā)生明顯的惡化或下降。但生態(tài)質(zhì)量等級好轉(zhuǎn)或惡化的級差主要以±1級的變化為主,面積分別為4692.96 hm2和35506.35 hm2,均占好轉(zhuǎn)或惡化總面積的80%以上,說明花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化尚以輕微變動為主。并且,生態(tài)質(zhì)量惡化的區(qū)域主要分布在研究區(qū)周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn),與研究期間建設用地的擴張區(qū)域和林地轉(zhuǎn)為灌木地或草地的退化區(qū)域在空間分布上基本吻合,而生態(tài)質(zhì)量有所好轉(zhuǎn)的區(qū)域則主要零星分布與研究區(qū)中南部和西北部的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi),與這些區(qū)域林地面積的增長有明顯的對應關系。

表6 花溪區(qū)2013—2018年生態(tài)質(zhì)量(RSEI)變化檢測

2.3 土地利用/覆被變化對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響

2.3.1生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被變化的生態(tài)效應

2013—2018年花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被類型發(fā)生的轉(zhuǎn)移面積約786.15 hm2,其中以耕地轉(zhuǎn)為建設用地、林地、灌木地,以及建設用地轉(zhuǎn)為耕地為主要轉(zhuǎn)移方式,轉(zhuǎn)移面積約635.13 hm2,占好轉(zhuǎn)區(qū)土地利用/覆被類型總轉(zhuǎn)移面積的80.79%。因此,選取發(fā)生主要變化的耕地轉(zhuǎn)建設用地、耕地轉(zhuǎn)林地、耕地轉(zhuǎn)灌木地和建設用地轉(zhuǎn)耕地4種土地利用/覆被類型變化方式,分析好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例與4種主要土地利用轉(zhuǎn)移方式的相關性,可以發(fā)現(xiàn)(表7):好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例(AEI)與林地凈增加面積比(NIw)呈極顯著正相關關系(R=0.300,P<0.01),與林灌用地凈增加面積比例(NIws)呈極顯著正相關關系(R=0.260,P<0.01),與建設用地凈增加面積比例(NIc)和灌木地凈增加面積比例(NIs)分別呈負相關和正相關關系,但相關性不顯著(P>0.05)。回歸方程顯示出在當前水平和1 km空間尺度下,林地面積增加10%,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的好轉(zhuǎn)面積約增加21%；而林灌復合的生態(tài)用地面積增加10%時,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積可增加約15%。

表7 好轉(zhuǎn)區(qū)生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積比例與主要土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式相關分析結果

yAEI=2.089xNIw+5.259(R=0.300,P=0.000) (22)

yAEI=1.489xNIws+5.414(R=0.260,P=0.000) (23)

2.3.2生態(tài)質(zhì)量惡化區(qū)土地利用/覆被變化的生態(tài)效應

2013—2018年花溪區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)移變化的面積達16820.64 hm2,其中以耕地轉(zhuǎn)為林地、灌木地、建設用地或未利用地、以及林地與灌木地之間的互轉(zhuǎn)為主(占總轉(zhuǎn)移面積的82.58%),并存在明顯的林地退化特征(即林地轉(zhuǎn)為灌木地,轉(zhuǎn)移面積約2466.09 hm2)。因此,分析5種主要土地利用/覆被類型空間轉(zhuǎn)移方式和惡化面積比例的關系,可以發(fā)現(xiàn)(表8):惡化區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例(AED)與林地退化面積比例(ADw)呈極顯著正相關關系(R=0.462,P<0.01),與林地凈增加面積比例(NIw)呈極顯著負相關關系(R=-0.180,P<0.01),而與林灌綜合凈增加面積比例(NIws)呈負相關關系、與建設用地凈增加面積比例(NIc)和未利用地凈增加面積比例(NIu)呈正相關關系,但均未達到顯著性水平(P>0.05)。從回歸方程來看,林地是影響生態(tài)質(zhì)量惡化與否的關鍵因子,林地退化面積每增加10%,生態(tài)質(zhì)量惡化面積可增大約14%,而林地的凈增加面積增大10%,只能減少生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例約4%。

表8 惡化區(qū)生態(tài)質(zhì)量惡化面積比例與主要土地利用/覆被類型轉(zhuǎn)移方式相關分析結果

yAED=1.403xADw+49.967(R=0.462,P=0.000)

(24)

yAED=-0.424xNIw+55.150(R=-0.180,P=0.000)

(25)

3 結論

(1)花溪區(qū)2013—2018年間土地利用/覆被格局發(fā)生明顯變化,表現(xiàn)為耕地的大量減少,林灌地與建設用地的大量增加,并伴有林地局部退化的特征,土地利用格局變化進入調(diào)整期,傳統(tǒng)的以耕地為主導地位的土地利用空間格局被打破,形成以林地、建設用地和耕地3類用地占優(yōu)的基本態(tài)勢。土地利用時空格局的變化體現(xiàn)出生態(tài)保護與城市化發(fā)展雙重驅(qū)動的結果,以耕地轉(zhuǎn)為林地、耕地轉(zhuǎn)為建設用地為主要特征。

(2)2013—2108年花溪區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況呈明顯退化趨勢,RSEI均值由2013年的0.622下降到2018年的0.499,總體下降了約20%,在空間上呈“總體惡化、局部好轉(zhuǎn)”的特征。綠度和干度對花溪區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的貢獻最大,這與花溪區(qū)地處喀斯特地區(qū),區(qū)內(nèi)山地分布廣泛、植被覆蓋度相對較高,加之近年來城市化快速發(fā)展導致城市建設用地不斷增加有關,同時,一定程度上說明研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況的優(yōu)劣與植被覆蓋度和建設用地等不透水面的變化有密切關系[15]。

(3)生態(tài)環(huán)境狀況空間分布及其變化與土地利用/覆被類型的分布變化在空間上基本吻合。生態(tài)質(zhì)量較好區(qū)域主要分布在研究區(qū)林地、灌木地和草地等生態(tài)用地的分布區(qū),生態(tài)質(zhì)量的惡化與林地面積的退化減小和建設用地的增加在空間上有直觀的對應關系。建設用地的增加在一定程度上促進了生態(tài)環(huán)境狀況的惡化,但不及林地面積的變化對生態(tài)質(zhì)量的影響顯著,林地或林地與灌木地面積增加10%,可使生態(tài)質(zhì)量好轉(zhuǎn)面積增加約15%—20%,可減少生態(tài)質(zhì)量惡化面積約4%；而林地的退化面積增加10%,可導致生態(tài)質(zhì)量惡化面積增加約14%。這說明對于喀斯特山地城市而言,生態(tài)環(huán)境保護與建設是保障生態(tài)環(huán)境狀況的關鍵因素,植被的恢復與建設對于生態(tài)質(zhì)量的好轉(zhuǎn)具有積極的促進作用,而林地的破壞也導致生態(tài)質(zhì)量的快速惡化。因此,在今后的生態(tài)保護與城市發(fā)展過程中,還需最大限度的減少對原有植被為主的自然生態(tài)的破壞,繼續(xù)大力加強植被恢復與建設,并在城市發(fā)展過程中,合理控制建筑用地面積,有效保護綠水青山,合理優(yōu)化國土空間格局。