近14年廣西生態系統健康時空變化特征

張 楠, 竇世卿, 徐 勇, 靖娟利, 張寒博

(桂林理工大學 測繪地理信息學院, 廣西 桂林 541006)

0 引 言

區域生態系統健康是保護環境和實現可持續發展的重要基礎[1]。目前已經成為生態環境研究和社會發展的一個熱點和趨勢。因此, 對區域生態系統健康狀況進行合理評價, 及時發現區域內生態系統健康狀況, 對區域經濟可持續發展有十分重要的作用[2]。

VOR(vigour-organization-resilience model, 活力-組織力-恢復力)模型作為一種客觀、 大范圍、 科學合理的生態系統健康評價模型在區域生態系統健康研究中具有廣泛的應用。眾多學者利用VOR模型對區域生態系統進行健康評價研究, 如滇池流域[3]、 寧夏鹽池縣[4]、 貴州紅楓湖[5]等。廣西由于其特殊的地理位置以及氣候條件, 擁有非常豐富的自然資源[6], 但是隨著社會經濟的飛速發展， 對資源、 土地等的過度開發利用以及人類活動對該地區自然資源環境造成一定的破壞使該地區生態環境壓力和可持續發展面臨巨大挑戰。然而目前眾多學者對廣西的生態系統健康評價研究僅處于小范圍以及單一指標方面, 宏觀上、 多指標的研究較少。如 Liu[7]通過對廣西西江流域農業面源污染所面臨的挑戰分析提出西江水生態環境可持續健康發展的可行性建議; 李象欽等[8]采用踏查法對研究區進行摸底調查， 分析外來入侵植物對廣西生態健康安全的影響并提出預防外種入侵建議; 步秀芹等[9]通過構建環境功能綜合評價指標體系對廣西各區域發展現狀、 該地區空間分異以及環境功能進行綜合性評價; 宋波等[10]采用地積累指數法對廣西西江流域土壤鎘含量的研究對該地區進行生態健康風險評估。因此, 本文嘗試利用VOR模型從自然景觀變化方面入手, 借助遙感和GIS等手段針對廣西構建生態系統健康評價體系, 采用熵權法對系統各個指標計算權重并計算生態系統健康指數, 探討廣西生態系統健康空間分布以及時間變化特征, 以期為合理開發利用當地自然資源、 保護區域生態系統健康提供理論指導和科學依據。

1 研究區概況

廣西地處中國第二級階梯的云貴高原的東南邊緣, 位于104°26′—112°04′E、 20°54′—26°24′N, 兩廣丘陵的西部, 南邊朝向北部灣, 北回歸線橫貫全區中部。地勢整體四周多山地與高原, 而中部與南部多為平地, 因此地勢自西北向東南傾斜, 西北與東南之間呈盆地狀, 素有“廣西盆地”之稱[11]。廣西地處低緯度, 北回歸線橫貫全區中部, 屬亞熱帶季風氣候區, 年平均氣溫在16.5～23.1 ℃[12]。全區大部地區氣候溫暖, 熱量豐富, 雨水豐沛, 干濕分明, 季節變化不明顯, 日照適中, 冬季時間短夏季時間長。廣西擁有較長的海岸線, 地處華南經濟圈、 西南經濟圈與東盟經濟圈的結合部, 是我國唯一與東盟既有陸地接壤又有海上通道的省區, 是我國西南地區最便捷的出?？诤蛯ν忾_放的窗口, 是建設“海上絲綢之路”的重要區域, 是連接我國與東盟市場的重要樞紐。隨著中國-東盟自由貿易區2010年全面建成以來, 廣西的區域優勢和戰略作用更為突出, 經濟建設得到飛速發展。

2 數據來源與預處理

2.1 數據來源

本文所采用的2006—2019年歸一化植被指數(NDVI)、 植被凈初級生產力 (NPP)、 地表溫度值(LST)和土地覆蓋類型數據均來源于NASA數據共享網站(https: //ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。具體數據信息及用途: NDVI是由MOD13A3月合成的1 km分辨率數據, 比例因子為0.000 1, 用于提取研究區評價指標NDVI; NPP是由MOD17A3HGF年產品合成的數據, 分辨率為500 m, 比例因子為0.000 1, 用于提取研究區評價指標NPP; LST是由8 d分辨率的MOD11A2通過最大值合成法合成年數據, 分辨率為1 km, 比例因子為0.02, 用于提取研究區評價指標LST; 通過MCD12Q1數據(年合成土地覆蓋類型數據)進行土地利用分類, 分辨率為500 m。詳見表1。

表1 研究采用的數據集及說明

2.2 數據預處理

利用MODIS重投影工具(MODIS reprojection tool, MRT)分別對MOD17A3HGF、 MOD13A3和MOD11A2影像進行鑲嵌、 投影、 重采樣和數據格式轉換處理, 并結合廣西行政矢量邊界圖對處理后的圖像進行裁剪。MCD12Q1數據[13]是經過監督決策樹分類后的數據, 該數據集共有5 種土地覆蓋分類方案，本文選用第一種IGBP(International Geosphere-Biosphere Program) 分類方案，共劃分出17 類土地利用類型。 在ArcGIS 10.6支持下, 采取重分類方法將研究區景觀劃分為耕地、 林地、 草地、 水體、 灌木叢、 建設用地和裸地7 種類型, 將解譯后的影像經過拼接、 鑲嵌及裁剪處理得到研究區景觀類型圖, 利用Fragstats 4.2 提取景觀格局指數, 并利用ArcGIS 10.6 進行空間分析和制圖[14]。

3 研究方法

3.1 評價指標體系構建及標準化

從資源環境、 景觀生態、 人類活動3個角度中分別選取活力、 組織力和恢復力組成廣西的生態系統健康評價子系統, 通過3個子系統下選取的8類指標共同構成生態系統健康評價指標體系?；盍χ干鷳B系統的能量積累和營養循環, 是衡量系統新陳代謝和生產力的主要指標, 由綠色植物的覆蓋率和光合作用來決定的。光合作用與溫度以及植被生長之間相互作用, 相互影響, 因此選取NDVI[15]、 NPP[16]和LST[17]表征系統活力。組織力是指生態系統的復雜性, 一般來說組織結構越復雜, 生態就越健康, 因此選用景觀多樣性、 景觀破碎度、 平均斑塊面積、 人類干擾指數來表征生態系統組織結構的復雜性和人類活動影響這兩方面[18]?；謴土κ窍到y彈性的相對程度， 是系統受外來干擾后逐步恢復的能力, 主要受景觀要素的影響較大, 所以選擇生態彈性度表征系統恢復力[19], 生態彈性度是生態系統受到壓力或破壞時自我調節恢復的能力[20]。廣西生態系統健康評價指標體系及指標類型見表2, 其中(+)代表指標具有正向驅動作用, (-)代表指標具有負向驅動作用。

表2 廣西生態系統健康評價指標體系、指標及類型

參考有關研究并結合研究區實際情況, 不同景觀類型生態彈性度分值[21]見表3。

表3 不同景觀類型生態彈性度分值

為避免指標數據來源和類型等不同造成的指標間不能進行綜合計算與相互比較, 本文采用極差法[22]將表2中的各個指標進行標準化處理。

1)正向健康意義指標

Y=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin),

(1)

2)負向健康意義指標

Y=(Xmax-X)/(Xmax-Xmin),

(2)

式中:Y為指標標準化值;X為指標實際值;Xmax、Xmin分別為指標觀測數據中的最大值和最小值。

3.2 評價指標權重確定

生態系統健康評價多目標多準則且復雜, 采用熵權法 (EWM)[23]引入熵的概念, 通過熵值來判斷指標的離散程度確定各個指標的權重值。計算的評價指標與子系統以及生態系統健康評價系統之間的權重值見表4。

表4 廣西生態健康評價指標體系及其權重

3.3 生態系統健康評價模型

本文通過活力、 組織力和恢復力來反映生態系統健康, 通過綜合指數法分別計算評價指標與子系統以及子系統與生態系統的生態系統健康指數,并根據生態系統健康分值來反映生態系統健康狀況， 這是生態系統健康評價研究中經常使用的方法, 因此在評價模型建立時應考慮[24]:

子系統評價模型為

(3)

式中:HIi為第i個子系統的生態系統健康分值;xij為第i個子系統第j項指標經標準化處理得到的值;yj是第j項指標相對于目標層的權重;n為評價指標個數。

VOR模型為

HI=HIV×HIO×HIR,

(4)

式中:HI為生態系統健康指數;HIV為生態系統健康活力指數;HIO生態系統健康組織力指數;HIR生態系統健康恢復力指數。

3.4 生態系統健康等級劃分

根據計算出的生態系統健康指數, 將研究區生態系統健康水平按照等間斷法劃分為5個級別[25], 如表5所示。

表5 生態系統健康等級劃分

4 結果分析

4.1 生態系統活力變化特征

生態系統活力健康狀況主要體現在能量輸入和營養循環容量兩方面, 其活力等級占比大小反映生態系統的新陳代謝及能量積累, 是生態系統的健康基石。廣西2006、 2010、 2015和2019年生態系統活力等級空間分布以及面積占比如圖1、 圖2所示。

圖1 廣西生態系統活力等級空間分布

圖2 生態子系統各等級面積占比

從空間分布來看, 廣西三級以上活力健康水平高的區域占整個研究區域面積的4/5以上, 且多集中在桂林、 柳州、 河池、 百色等北部地區, 這些地區多高山與丘陵， 對應的地物是林地、 灌木叢以及草地, 這3種地物在整個生態系統中就是通過光合作用在扮演著能量積累的角色, 其NDVI以及NPP較高, 所以活力值也相對的較高。由四周向中南部地區活力值逐漸降低, 這部分主要都是建設用地與草地、 灌木叢以及林地相交的區域, 由于廣西地處我國南方地區， 加之特殊的地貌環境, 建設用地多處在高山間的平地中且建設用地中也具有一定量的植被覆蓋率, 所以形成建設用地與植被相互混合的環境, 這部分由于具有一定的植被覆蓋率, 所以有相應的能量輸入積累, 但含量要明顯小于植被覆蓋率高的地區, 地表溫度值較高, 所以活力值相對較低。

從時間變化來看, 研究區活力等級在近14年里均發生不同程度的變化, 整體活力等級呈現下降趨勢, 即生態系統壓力增大。灌木叢和草地面積占比分別下降11.07%和5.13%, 年變化率分別為0.79%和0.37%。而林地、 耕地、 建設用地和裸地面積占比都相應的增加, 人類為了滿足自身發展需求, 對自然資源開發利用強度增大, 大量草地和灌木叢轉變為建設用地和耕地, NDVI以及NPP相對降低, 但為響應國家生態建設號召進行植樹造林的同時由于開發不當導致資源利用不合理, 裸地面積相應增加, 造成資源浪費, 同時導致環境壓力增大, 生態系統健康等級降低。

從整體來看, 由圖2中可見， 活力等級為二級的區域面積占比先上升到2015年達到峰值后大幅度降低, 2006—2015年一級和三級區域面積占比向二級轉化, 生態系統活力整體較為穩定； 2019年二級健康區域面積占比驟降, 三、 四和五級區域面積占比相應升高, 主要原因是隨著經濟的發展, 城鎮化率的提高, 當地政府雖采取一定措施進行生態環境的保護， 但人類對自然資源的利用強度增加, 造成生態系統壓力增大, 整體活力降低。

4.2 生態系統組織力變化特征

生態系統的健康狀況用組織力來體現, 生態系統越復雜, 組織力越復雜, 生態系統越健康。廣西2006、 2010、 2015和2019年生態系統組織力等級空間分布以及面積占比見圖3和圖2。

圖3 廣西生態系統組織力等級空間分布

從空間分布來看, 近14年以來研究區生態系統健康組織力處于較平穩狀態, 2015年出現較明顯變化。 部分二級區域轉化為三級后又向二級區域轉化。三級以上區域約占研究區總面積的80%, 整體組織力較高， 這部分主要包括草地、 林地和灌木叢, 景觀類型多樣且復雜, 對生態系統健康起積極作用。 四級的區域主要為林地, 由于該區域主要由種類繁多的樹木構成, 景觀破碎度較高, 組織力較差。 五級區域主要由裸地構成, 裸地生態系統類型單一、 組織力低, 生態系統健康狀況差。

從時間變化來看, 研究區組織力為二級的面積占比呈現先下降后上升趨勢, 這主要是由景觀多樣性、 景觀破碎度和平均板塊面積決定的, 灌木叢和草地面積占比分別下降11.07%和5.13%, 但林地面積占比上升12.54%。 由于人口的不斷增長、 經濟的高速發展, 人類活動增加, 導致人類干擾指數上漲, 大量草地和灌木叢轉變為建設用地和耕地, 導致平均斑塊面積小幅下降, 同時景觀多樣性以及景觀破碎度相應上升0.29和0.13, 造成整個地區高等級的組織力面積占比上升。

整體來看, 近14年期間, 研究區組織力為二級區域面積上升7.27%, 三級和四級區域面積占比均先上升后下降, 區域整體組織力三級以上的面積占比年均上升1.15%, 中南部地區生態系統組織力呈明顯的先下降后上升趨勢。 由于人類干擾增大, 大量草地和灌木叢被破壞, 平均斑塊面積下降, 但2015年后政府積極響應中央、 國務院聯合印發的《關于加快推進生態文明建設的意見》, 提倡綠色發展理念, 積極推動生態文明建設, 保護生態環境, 林地的面積占比明顯上升, 景觀多樣性與平均斑塊面積小幅度上升, 研究區生態系統組織力相比2015年得到明顯改善。

4.3 生態系統恢復力變化特征

恢復力體現系統受外來干擾的抵抗力和恢復速率。廣西2006、 2010、 2015和2019年生態系統恢復力等級空間分布以及面積占比見圖4和圖2。

圖4 廣西生態系統恢復力等級空間分布

從空間分布來看, 整個研究區域恢復力等級混合交雜, 14年間恢復力等級總體上表現較為均勻, 南寧以及來賓等中南部區域明顯劣于周圍市區域, 整個研究區的生態系統恢復力健康狀況處于較好的狀態, 究其原因, 廣西北部多高山地區, 植被種類較多、 生態彈性度較高， 且自然災害較少, 沒有大規模的自然環境損害， 所以北部地區生態恢復能力較強； 而南部地區地勢較為平緩， 多耕地以及建設用地且比較集中, 生態彈性度較低, 整個研究區域的生態系統較為穩定。

從時間變化來看, 研究區生態系統恢復力整體呈上升趨勢, 恢復力為一級的區域面積占比年均上升1.61%, 在2015年趨于最大； 二級區域面積占比在2010—2015年期間向一級和三級轉化, 而在2015—2019年三級區域又向二級區域轉化； 五級的區域面積占比緩慢上升?？傮w上，研究區二級以上區域面積占比在近14年間上升9.28%。

從整體來看, 研究區恢復力等級整體上升, 低等級區域向高等級區域轉化, 恢復力為五級的區域面積占比雖有小幅度上升但相比二級以上區域上升幅度仍相見甚微。隨著經濟的發展, 人們對自然環境健康越來越重視： 政府關于生態文明建設政策的實施、 研究區域林地的面積占比增大、 對自然環境的保護行動, 都使研究區生態彈性度整體上升； 但低等級健康區域仍有擴散趨勢, 應該進一步提高保護生態環境力度, 采取進一步措施對生態系統進行保護與恢復, 增強環保意識。

4.4 生態系統健康狀況分析

綜合生態系統活力、 組織力和恢復力三方面, 根據熵權法計算出的各指標的權重值, 得出廣西生態系統健康綜合評價值, 并根據生態系統健康等級對研究區域進行等級劃分, 繪制了研究區2006、 2010、 2015和2019年生態系統健康等級空間分布及各等級面積占比見圖2、 圖5。

圖5 廣西生態系統健康等級分布圖

從空間分布來看, 4個時期研究區生態系統健康狀況總體呈現北部生態健康狀況要優于南部地區。以2010年為例, 廣西整體健康等級較高, 一級區域主要分布于梧州以及賀州零散區域, 面積占比7.83%, 這部分地區多是由灌木叢以及草地構成, NDVI與NPP值較高, 景觀多樣性較為豐富, 生態系統活力、 組織力和恢復力都處于較高的水平, 所以生態系統健康狀況處于健康狀態。二級區域面積占比大于70%, 多分布在廣西西北部地區, 這類地區多是由林地、 灌木叢以及草地構成, 生態環境較為穩定, 生態彈性度較高, 生態系統健康狀況良好。而健康等級三級地區多分布于來賓東北部地區, 這類地區主要是由林地構成, 面積占比為13.11%, 由于廣西特殊的氣候以及地質原因, 植被覆蓋率較高, 植被通過光合作用進行能量存儲, 調節區域氣候, 所以健康狀況處于一般的水平。健康等級四級區域主要是由建設用地構成, 多分布于南寧、 玉林、 貴港等主要經濟發展地區, 面積占比為8.02%, 這部分區域受人類活動影響較大, 生態系統健康狀況較差。

從時間變化來看, 研究區生態系統健康狀況總體呈先下降后上升趨勢, 生態狀況健康的區域消失殆盡, 但生態系統健康狀況良好的地區環境有輕微向好趨勢, 所占面積比年均上升0.70%, 而生態系統健康狀況一般的區域面積占比下降較為明顯, 年均下降0.40%。生態系統健康狀況較差的區域面積占比緩慢增長, 年均上升0.23%。

從整體來看, 廣西生態系統健康狀況在近14年間有小幅度的下降, 生態系統健康出現惡化趨勢(圖4和圖5)。 2006—2010年生態系統健康趨于平穩狀態, 生態系統健康為一級的區域面積占比趨于穩定, 表明2006年當地政府出臺實施的“城鄉清潔工程”對保護生態環境健康有積極的作用。2010—2015年, 生態系統健康狀況較好的區域大幅度減少, 生態系統健康狀況較差的區域逐漸向周圍擴散, 而生態系統健康狀況較好的區域也向健康狀況較差轉移, 但2015年后生態系統健康狀況出現明顯好轉, 二級區域面積占比呈明顯上升趨勢。究其原因, 隨著當地政府響應國家號召， 積極推動生態文明建設的發展, 人們意識到生態系統健康問題, 并為之付出行動加以補救, 但力度相對較小, 雖然生態環境出現明顯好轉, 但生態系統健康狀況相比2010年之前仍呈現輕微惡化的現象。

5 結論與討論

本文依據生態系統健康理論, 基于VOR模型建立廣西生態系統健康評價體系和方法, 以遙感數據為基礎, 結合熵權法來確定各個指標權重, 對廣西生態系統健康進行評價得出以下結論:

(1)從空間分布來看, 2006、 2010、 2015和2019年4個時期研究區生態系統健康狀況總體呈現北部要優于南部地區, 健康狀況較好區域分布于梧州及賀州零散區域, 這部分地區多是由灌木叢以及草地構成。健康狀況一般的區域多分布在來賓東北部地區, 這類地區主要是林地構成。健康狀況較差的區域主要是由建設用地構成, 多分布于研究區的中部零散區域。

(2)從時間分布來看, 2019年較前3個時期生態系統健康狀況較好區域面積下降嚴重, 但健康等級為二級以上的區域面積占比上升1.93%, 研究區生態系統健康狀況總體呈現小幅度下降趨勢。

(3)從整體來看, 廣西生態系統健康狀況在近14年間有小幅度的下降, 生態系統健康出現惡化趨勢, 生態系統健康狀況較好的區域消失殆盡, 生態系統健康狀況較差的區域逐漸向周圍擴散, 雖然2019年健康狀況良好的區域面積占比仍占研究區總面積的80%以上, 但相較于之前3個時期, 研究區健康狀況良好的區域面積占比大幅度下降, 生態系統健康狀況較差區域面積占比小幅度上升。表明生態系統健康呈現惡化趨勢, 當地政府雖出臺相應保護環境的政策來推動生態文明建設改善生態環境健康, 雖然對環境改善起到了積極的作用, 但隨著社會經濟的飛速發展仍對環境造成一定的破壞, 應引起當地有關部門的高度重視, 加大廣西生態系統的保護和管理, 實現當地生態系統健康的改善和恢復。

本文對廣西生態系統健康狀況評價方法與以往對該區域生態系統健康評價相比具有以下優勢: (1)數據來源獲取方便, 評價指標皆可由遙感影像中計算得到, 有利于開展長時間序列的地方性生態系統健康監測研究; (2)避免了采用單一評價指標對地區進行生態系統健康狀況研究的片面性。評價內容從宏觀上、 多指標的對研究區內多種不同地物進行研究得到結果, 具有客觀科學合理性, 從當地出臺的相關政策入手, 分析政策的變化與生態環境健康變化之間的關系, 能夠為該地區生態系統健康管理與修復提供參考依據。但本文仍存在不足之處應在以后的工作中進一步優化: (1)將過去的14年分為2006、 2010、 2015和2019年4個時間段進行分析比較, 較為籠統, 下一步具體到每一年度作連續性長時間序列評價并分析趨勢; (2)采用主客觀組合賦權的方法計算指標權重, 提高權重計算的科學性, 增加評價結果可信度; (3)增加相關性較高的評價指標, 使評價模型更加系統全面。