基于斑塊尺度的云南省景觀生態安全時空演變及歸因

施馨雨,趙筱青,*,普軍偉,馮 嚴,周世杰,和春蘭

1 云南大學地球科學學院,昆明 650500

2 云南國土資源職業學院,昆明 652501

生態安全是整個生態系統健康水平與完整狀況的表征[1]。隨著人類活動對環境的壓力不斷增大,生態安全受到嚴重威脅。我國逐漸認識到資源環境的重要性,倡導遵循尊重自然、順應自然、保護自然的生態文明理念[2]。云南響應國家戰略部署,確立了爭當新時代生態文明建設排頭兵的目標[3- 4]。近年來,云南省生態安全越來越受到學者們的關注[5-10],但對于省域的生態安全評估仍然薄弱,難以從宏觀層面指導生態文明建設,亟需開展相應研究。

景觀生態評價與景觀格局是景觀生態學的重要議題,如Peng[11]將生態退化風險與生態安全結合起來構建生態安全格局識別的量化框架；Francisco Aguilera[12]引入景觀格局指數分析城市擴張的空間特征；Ma則通過相關性來確定影響生態安全的主要景觀格局指數[13],當今國際景觀生態研究越來越重視格局與過程的綜合[14]、驅動機制[15-16]和綜合評價[17]的研究,但使用景觀格局指數研究區域生態安全的文獻較少。我國景觀生態研究始于20世紀90年代,如俞孔堅等認為景觀規劃設計在生物多樣性保護中起著決定性的作用[18],并采用最小阻力面模型來判別生物多樣性的景觀生態安全格局[19]；肖篤寧等則將生態安全定義為人類在生產、生活與健康等方面不受生態破壞與環境污染等影響的保障程度[20],并基于此提出了干旱區生態環境建設研究的理論與方法以及生態建設的策略[21]；傅伯杰等提出的“區域生態安全格局”是對景觀安全格局研究的發展,適應了生物保護和生態恢復研究的發展需求[22-23]；陳利頂等提出了“源匯”景觀概念[24],并基于此提出景觀空間負荷對比指數[25],來定量評價景觀格局對特定過程的影響。景觀生態安全的研究方法和理論呈現多樣性特征。但是,目前學者對于生態安全評價局限于類型尺度和景觀尺度,從斑塊尺度對生態安全進行評價的研究很少；且傳統景觀生態安全評價模型大多是對省、市、區的整體評價,評價結果反映在地圖上是一種離散或分段式的變化,很難反映生態安全變化的過渡特征。基于此,本研究從斑塊角度對景觀生態安全評價模型進行修正,其評價結果在數值上連續,能夠更準確地反映景觀生態安全的過渡特征,對區域景觀生態安全評價更具現實意義和指導意義。

云南既是我國西南生態安全屏障,又是與南亞、東南亞各國人民同為生態命運與生態利益的共同體,承擔著維護區域、國家乃至國際生態安全的重大職責。同時,云南又是生態環境比較脆弱敏感的地區,保護生態環境和自然資源的責任重大。因此,科學研究云南省生態安全特征及其驅動因子具有重要現實意義。研究通過修正類型尺度景觀生態安全評價模型,從斑塊尺度評估云南省1990—2018年的景觀生態安全特征,分析其時空演變規律并探討影響云南省景觀生態安全的主要驅動因子,為生態安全評價及其時空變化特征和驅動力研究提供了參考。研究結果可為我國西南地區景觀生態安全格局優化提供科學依據,為維護我國西南生態安全屏障,維護區域、國家乃至國際生態安全提供有益支撐。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

云南省位于中國西南部(21°8′—29°15′N,97°31′—106°11′E),總面積39.41萬km2；東鄰貴州、廣西,北連四川、西藏,西與印度、緬甸接壤,南部和老撾、越南毗鄰(圖1)。云南屬山地高原地形,自西北向東南呈階梯狀下降,平均海拔為 2000m。全省氣候干濕季分明,年均降水量1260mm,其中85%集中在濕季,年溫差小,日溫差大；土壤類型分布從南向北依次為磚紅壤、赤紅壤和紅壤；云南省森林覆蓋率為62.4%,水平地帶和垂直地帶分異明顯。2019年全省GDP達到23223.75億元,同比增長8.1%,增長速度高于全國2.0個百分點；年末全省常住人口4858.3萬人,城鎮化率達48.91%。生態保護紅線約占全省總面積的30.90%,主要分布在青藏高原南緣滇西北高山峽谷生態屏障、哀牢山—無量山山地生態屏障、南部邊境熱帶森林生態屏障等生物多樣性富集及水源涵養重要區域,以及金沙江、瀾滄江、紅河干熱河谷地帶和東南部喀斯特地帶水土保持重要區域,構成了云南省生態保護紅線“三屏兩帶”的空間分布格局。

圖1 研究區區位圖Fig.1 Location map of study area

1.2 數據來源與預處理

本研究收集了云南省的土地利用、河流水系、基礎設施、數字地形、氣象站點、社會經濟等數據(表1)并根據云南省土地利用現狀特征及研究要求,運用ArcGIS10.7軟件將土地利用數據重分類為水田、旱地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地、高覆蓋度草地、低覆蓋度草地、水域、城鄉用地、未利用地11種景觀類型,并將所有柵格數據分辨率統一到1km×1km。

表1 數據名稱及來源Table 1 Data name and source

1.3 研究方法

1.3.1斑塊尺度下的景觀生態安全評價模型構建

本研究選取斑塊尺度的景觀格局指數對類型尺度景觀生態安全模型進行修正,得到斑塊尺度景觀生態結構安全度；以生態系統服務價值作為景觀生態功能安全的表達,構建斑塊尺度生態系統功能安全度模型；最后,將結構安全度和功能安全度兩者的幾何平均值作為評價單元的景觀生態安全指數,得到斑塊尺度景觀生態安全評價模型。

(1)類型尺度景觀生態結構安全模型

參照陳鵬[26]、裴歡[27]等人的研究成果,構建類型尺度景觀生態脆弱度(Landscape Ecological Frangibility of Class, LEFC)模型為：

LEFC=a×SHAPE_AM+b×FRAC_AM+c×DIVISION

(1)

式中,LEFC為類型尺度的景觀生態脆弱度；SHAPE_AM為類型尺度的面積加權平均形狀因子；FRAC_AM為類型尺度的面積加權分維數；DIVISION為類型尺度的分離度。根據李曉燕[28]、彭文君[29]等人的研究結果,設置未利用地景觀類型的a、b、c值為0.2、0.3、0.5,其他景觀類型的a、b、c值為0.5、0.3、0.2。

參考前人研究成果,選擇能夠表示類型尺度景觀結構破碎狀況和形狀復雜程度的景觀格局指數構建類型尺度景觀生態結構安全度(Landscape Ecological Security of Class, LESC)模型為：

LESC=1-(ED+PD)×LEFC

(2)

式中, LESC為類型尺度的景觀生態結構安全度；ED為類型尺度的邊界破碎度；PD為類型尺度的景觀破碎度；LEFC為類型尺度的景觀脆弱度。

(2)斑塊尺度景觀生態結構安全度模型

本研究通過選取斑塊尺度下能夠表示斑塊的形狀、復雜程度和連通性的景觀指數,即斑塊面積(AREA)、形狀指數(SHAPE)、分維數(FRAC)和鄰近度(PROX),作為修正因子對類型尺度景觀生態結構安全度模型進行修正,構建斑塊尺度景觀生態結構安全度(Landscape Ecological Security of Patch, LESP)模型：

LESP=(α×AREA+β×SHAPE+γ×FRAC+μ×PROX+)×LESC

(3)

其中：LESP為斑塊尺度景觀生態結構安全度；LESC為類型尺度景觀生態結構安全度；α、β、γ、μ分別為斑塊面積、形狀指數、分維數、鄰近度的權重。

采用熵權法確定各斑塊修正因子的權重(表2)。為了簡便計算,將信息熵較小(不足0.01)的形狀指數和分維數修正因子剔除。最終構建的斑塊尺度景觀生態結構安全模型為：

表2 斑塊修正因子權重Table 2 The weight of patch modification factor

LESP=(α×AREA+μ×PROX)×LESC

(4)

(3)斑塊尺度景觀生態功能安全度模型

生態系統服務是指生態系統與生態過程所形成及維持的人類賴以生存的自然環境條件與效用[30]。將每一個景觀斑塊的類型看作一種生態系統,將生態系統服務價值與景觀生態功能結合起來,即可以用生態系統服務價值對景觀生態功能安全進行定量化表達。參考趙筱青等人[31]的研究成果,用生態服務價值當量值作為各景觀類型的功能表征。參考前人的研究成果[32-36],結合研究區的實際情況,構建云南省各景觀斑塊類型的景觀生態功能安全度(表3)。

表3 云南省各景觀斑塊類型的景觀生態功能安全度Table 3 Landscape Ecological Function Safety Index of Different Landscape Patch Classes in Yunnan Province

(4)斑塊尺度景觀生態安全模型

景觀結構是景觀功能發揮的基礎,景觀功能也體現了景觀要素的結構[37]。將斑塊尺度的景觀生態結構安全度和景觀生態功能安全度的幾何平均值作為斑塊尺度景觀生態安全指數值,構建斑塊尺度景觀生態安全評價模型(Landscape Ecological Security Index,LESI)：

(5)

式中,LESI為斑塊尺度景觀生態安全指數；LESP為斑塊尺度景觀生態結構安全度；ESV為斑塊尺度景觀生態功能安全度。

1.3.2景觀生態安全空間數據探索

采用空間自相關方法來分析景觀生態安全的空間分布特征及異質性。Global Moran′s I能夠反映空間分布是否具有聚散特征,其值范圍為[-1,1]。若值大于零,說明景觀生態安全空間分布為正相關關系,小于零則為負相關關系；絕對值越接近1表明空間相關性越強,等于0表示景觀生態安全在空間上呈隨機分布。

使用Local Moran′s I指數研究斑塊尺度景觀生態安全的關聯性,探究云南省斑塊尺度景觀生態安全的空間異質性。“高-高”集聚和“低-低”集聚表示局部空間的景觀生態安全分布呈正相關,“高-低”集聚和“低-高”集聚則表示為空間負相關,“不顯著”則表明斑塊景觀生態安全沒有空間聚散特征。

1.3.3景觀生態安全歸因分析方法

云南省地形地貌復雜、氣候條件多變、生態環境脆弱、生態系統種類豐富,導致區域內景觀生態安全變化的原因復雜。參考國內外相關研究成果,結合云南省的地域特征,選取海拔高度 (X1)、坡向(X2)、坡位(X3)、年平均溫度(X4)、年平均降水(X5)、人口密度(X6)、人均生產總值(X7)、距水系距離(X8)和距道路距離(X9)共9個因子與2018年云南省景觀生態安全評價結果進行分析。

根據景觀格局指數的粒度效應[38-41],對比1km×1km、2km×2km、5km×5km、10km×10km格網下的景觀格局指數值的變化趨勢。結果10km×10km格網下景觀格局指數值變化平穩,因此作為最佳的分析尺度。格網內各指標的值計算方法如下：

(6)

(7)

式中,LESIi為第i個格網的景觀生態安全指數,n為第i個格網內的斑塊總數,LESIij為第i個格網內的第j個斑塊的景觀生態安全指數,Aij為第i個格網內的第j個斑塊的面積,A為格網面積；Xik為第i個格網的第k個驅動因子的值,Xijk為第i個格網內第j個斑塊的第k個驅動因子的值。

地理探測器是探測空間分異性以及揭示其背后驅動力的一組統計學方法[42]。計算方式如下：

(8)

2 結果與分析

2.1 1990—2018年云南省景觀生態安全時空變化特征

2.1.1景觀生態安全時間變化特征

云南省基于類型尺度景觀生態結構安全度(LESC)的變化趨勢平穩,最大值從0.998增長到1.00,最小值從0.460減少到0.399,數據變化幅度較小,難以反映云南省景觀生態安全的具體變化特征；而修正后的景觀生態安全指數(LESI)呈上升趨勢,最大值從2.604增長到2.999(圖2),且年際間差異明顯。表明修正后的景觀生態安全評價模型對景觀生態安全的變化更加敏感。由于云南省破碎斑塊較多,斑塊面積很小,導致其LESI最小值接近于0且變化不大。

圖2 云南省1990—2018年各景觀生態安全指數 Fig.2 Landscape Ecological Security Index of Yunnan Province, 1990—2018

云南省景觀生態安全各分區面積占比變化為：極危險區減少1.39%、危險區減少3.58%、較危險區增加1.12%、相對安全區減少0.13%、較安全區減少0.48%、安全區減少9.74%、極安全區增加14.21%,其中相對安全區(含)至極危險區(含)的面積共減少了3.98%(圖3)。結果表明,修正后的景觀生態安全評價模型可以精確評價斑塊的景觀生態安全,能夠反映區域內部景觀生態安全狀況的細微變化。

圖3 1990—2018年云南省景觀生態安全各等級區面積占比Fig.3 Proportion of landscape ecological security area in Yunnan Province,1990—2018

2.1.2景觀生態安全空間變化特征

(1)景觀生態安全等級區空間變化特征

云南省景觀生態安全極安全區、安全區和較安全區主要位于西北部、中部和東南部,并逐步向四周擴展。極危險區和危險區間雜分布,在生態屏障內部形成孔洞,破壞了生態屏障的連續性和完整性(圖4)。自2002年生態修復工程全面啟動至今,云南省生態安全整體上得到顯著改善,但在2000年和2010年景觀生態安全出現反復；改革開放以來,云南省國內生產總值由1980年的第22位上升至1999年的第18位,粗放的經濟發展破壞了生態環境,使得2000年云南省的生態安全出現惡化；2010年云南省發生百年一遇的特大旱災[43],耕地減產、水域面積減少、森林火災頻發,同時1995年以來云南烤煙業年均砍伐森林33333.33hm2[44],圈地毀林等行為也對原始森林造成了嚴重破壞[45],是造成南部邊境熱帶森林生態屏障區景觀生態安全等級波動的重要原因。

圖4 1990—2018年云南省景觀生態安全等級區空間分布Fig.4 Landscape ecological security in Yunnan Province, 1990—2018

景觀生態安全等級提升最為明顯的是青藏高原南緣滇西北高山峽谷生態屏障區、哀牢山-無量山山地生態屏障區、金沙江干熱河谷地帶以及南部邊境熱帶森林生態屏障區；景觀生態安全等級降低的地方主要分布于滇中城市群區域,其次是東南部喀斯特地帶(圖5),二者皆為人類活動影響強烈的地區,表明人類活動的干擾對區域景觀生態安全有較大影響。總之,云南省景觀生態安全特點表現為生態基礎條件好的區域景觀生態安全等級提升明顯而生態基礎條件差的地區提升明顯不足,且城市邊緣是生態安全惡化的主要區域。因此,在現有生態紅線保護的基礎上,還需加強對生態脆弱區的治理。

圖5 1990—2018年云南省景觀生態安全指數變化Fig.5 Change of Landscape Ecological Security Index in Yunnan Province, 1990—2018

(2)景觀生態安全空間聚散特征

空間自相關分析結果表明,1990—2018年云南省LESI的Global Moran′s I值的均值為-0.293,且變化趨勢平穩,表明在99%的置信度下(P= 0.001),云南省LESI有顯著的空間負相關性(表4)。1990—2018年的Global Moran′s I值總體變化不大(圖6),表明云南省景觀生態安全的離散特征顯著,為空間負相關。

圖6 1990—2018年Global Moran′s I指數Fig.6 Results of Global Moran′s I, 1990—2018

表4 1990—2018年云南省景觀生態安全指數空間自相關結果Table 4 The result of Global Moran′s I of Landscape Ecological Security Index in Yunnan province, 1990—2018

云南省斑塊尺度景觀生態安全由西北到東南呈現“高-低集聚—低-高/高-高集聚—高-低集聚”的空間格局(圖7)。其中“低-高”型的斑塊數量最多,主要分布于滇中城市群區域,其次是生態屏障的外圍區域；“高-低”型面積最大,主要布在青藏高原南緣滇西北高山峽谷生態屏障區和東南部喀斯特地帶；“高-高”型主要分布在哀牢山-無量山山地生態屏障區和南部邊境熱帶森林生態屏障區；“低-低”型的斑塊數量僅有一個,位于滇中城市群區域。空間自相關分析結果表明,云南省景觀斑塊破碎,以南部邊境熱帶森林生態屏障區最為嚴重；滇中城市群區域的生態安全狀況較差,大量破碎斑塊破壞了景觀生態安全區域的整體性和連續性,呈現出破碎化和脆弱性特征。

圖7 2018年云南省景觀生態安全指數(LESI)集聚圖 Fig.7 Cluster of landscape ecological security index in Yunnan Province in 2018

2.2 云南省景觀生態安全歸因分析

因子探測結果顯示,除坡向指標沒有通過顯著性檢驗外,其余八個指標均在99%顯著性水平下對云南省景觀生態安全狀況具有影響,其中人口密度(0.2386)、年平均溫度(0.1601)和海拔高度(0.1138)對景觀生態安全狀況影響最大(表5),反映出景觀生態安全較差的區域人多地少和人類活動方式落后、頻率高、影響大的特征。

表5 云南省景觀生態安全驅動因子指標Table 5 Driving factors of landscape ecological security in Yunnan Province

進一步分析各驅動因子的交互作用(表6),分析結果表明因子間兩兩組合對云南景觀生態安全的影響均強于單一因子,其中綜合解釋力較大的組合為：6對自然和人文因子組合,X1∩X6(0.3574)、X1∩X7(0.3243)、X4∩X6(0.3988)、X4∩X7(0.4076)、X5∩X6(0.4041)、X5∩X7(0.3580)；3對純自然因子組合,X1∩X4(0.3586)、X1∩X5(0.3023)、X4∩X5(0.3441)；1對純人文因子組合,X6∩X7(0.3355)。表明云南省景觀生態安全特征是自然環境和人類活動相互作用的結果。相較于自然環境,人類活動對生態安全的影響更為直接,因此在未來生態安全政策的制定過程中,應當嚴格限制城市用地開發規模,嚴守生態保護紅線,充分保障生態屏障區的生態服務功能。

表6 云南省2018年景觀生態安全驅動因子交互探測結果Table 6 Interaction detector results of driving factors of landscape ecological security in Yunnan Province in 2018

3 結論與討論

3.1 結論

本研究選取斑塊尺度的景觀格局指數作為修正因子,對景觀生態安全模型進行修正,以評估1990—2018年云南省景觀生態安全狀況,并使用地理探測器進一步探討影響云南省景觀生態安全的因素。可得到如下結論：

(1)斑塊尺度的景觀生態安全模型對區域內部景觀生態安全的變化更加敏感,能夠反映區域內部多年景觀生態安全狀況的細微變化；相較于傳統的類型尺度景觀生態安全評價模型,其評價結果更加準確可靠。

(2)在景觀生態安全時間特征方面,云南省1990—2018年景觀生態安全指數呈波動上升趨勢,景觀生態安全狀況整體變好。在景觀生態安全空間特征方面,“三屏兩帶”地區的景觀生態安全等級提升最為明顯,景觀生態安全惡化的地區則集中于人類活動影響強烈的滇中城市群和東南部喀斯特地帶；云南省景觀生態安全的空間分布呈“離散型”,內部斑塊破碎、連續性差,反映出西南地區生態安全的脆弱性特征。

(3)通過地理探測器分析得出,目前影響云南省景觀生態安全的主要驅動因子是人口密度、年平均溫度和海拔高度；多因子交互影響力大于單因子影響力,且自然因子對云南省景觀生態安全的影響更顯著。

3.2 討論

(1)在景觀生態安全評價模型方面,當前學者評價景觀生態安全的尺度主要是類型尺度[46-49]和景觀尺度[50-51],很少從斑塊尺度進行研究。陳昆侖等[52]在評價湖泊景觀生態安全時引入了斑塊面積占比因子,是對傳統生態安全評價模型的有效改進；在此基礎上,本研究構建的斑塊尺度景觀生態安全評價模型對云南省景觀生態安全狀況的變化敏感,能夠反映景觀生態安全狀況的過渡特征與空間分布特征,可以提高生態安全的評價精度。同時斑塊尺度景觀生態安全評價模型仍有一定的不足,在斑塊修正指數的選取和權重確定方面還需進一步討論。

(2)在景觀生態安全歸因方面,前人對于景觀生態安全影響因素的分析以單因子為主[29,53],而景觀生態安全歸因分析的復雜性在于各驅動因子并非獨立作用于因變量。本研究使用地理探測器對影響云南省景觀生態安全的主要驅動因子的交互作用進行分析,發現多因子交互作用比單因子的影響力更為顯著,為景觀生態安全的多因子交互分析提供了一定的參考。受限于資料獲取難度,本研究的歸因分析尚有不足之處。如區域用水量以及政策性等因素未納入指標體系,且未對驅動因子影響力隨時間變化的特征進行研究以分析各年的主要驅動因子,在后續研究中需要改進。