基于層次分析-有序加權平均多準則評估的雄安新區生態安全格局模擬研究

李 皓,翟月鵬,楊小龍,董旭彤,楊 佳,馬子川,劉敬澤

1 河北師范大學生命科學學院,石家莊 050024 2 河北師范大學化學與材料科學學院,石家莊 050024

生態安全格局是指：為維持城市或區域生態安全,生態系統中各種土地利用類型的形狀、比例和空間配置[1—2]。因此,可通過設計土地利用開發強度或方式,來保障生態安全[3—4]。總體來看,生態安全格局具有如下特點：(1)綜合性。格局受生態系統物質、能量和信息流的綜合影響[5—6]；(2)權衡性。生態安全格局體現為：不同生態系統服務間的權衡,以及享用生態系統服務與承擔生態風險之間的權衡[7—8]；(3)情景性。應在不同目標情景下,討論生態安全格局問題[6]；(4)尺度性。不同尺度的生態過程涉及不同生態系統服務,因此應在具體的空間尺度上探討生態安全格局[4,9]。 近年來,國內外學者采用空間多準則評估、情景模擬和人工智能優化等多種定量方法[1,6],模擬不同空間尺度的生態安全格局,取得了良好的效果[10—13],遙感大數據和云計算技術的興起,更極大地提高了工作效率[14]。

2017年4月1日,黨中央提出“建設雄安新區”國家重大戰略,計劃將新區建設成為綠色、生態、宜居新城區,對于集中疏解北京非首都功能,具有重要意義[15]。顯然,構建穩定、高效的生態安全格局,已成為雄安新區建設的當務之急。我國學者圍繞新區生態安全格局構建技術策略,進行了深入研究。盧慧婷等從新區、大清河流域和京津冀區域三個尺度,提出生態安全格局構建框架[1]；楊萌等則提出“大清河流域—新區—起步區”的生態基礎設施核心區識別技術體系[16]。然而,隨著建設的深入推進,新區將面臨不同程度的“保護”與“開發”目標沖突[17],目前尚缺乏一套能夠有效權衡二者矛盾的生態安全格局規劃方法。

因此,本研究在量化雄安新區生態系統服務和生態風險的基礎上,采用空間多準則評估方法,根據不同“保護—開發”權衡水平,模擬新區生態安全格局,優化生態系統服務供給,為新區建設決策提供充足依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域

雄安新區位于華北平原腹地,距離北京105 km；包括河北省雄縣、容城、安新三縣,以及周邊部分區域,總面積1770 km2；按照規劃要求,新區將首先建設198 km2的起步區,然后在其內部建設啟動區；新區屬于海河流域大清河水系,境內有重要的生態水體——白洋淀(圖1)。近年來,由于氣候干旱和人類活動干擾,造成新區生態安全格局受損,表現為：空氣污染、地下水超采、水質下降等,資源環境形勢嚴峻。

圖1 雄安新區位置圖Fig.1 Location of Xiong′an New Area

當前,雄安新區人均GDP及城鎮化率遠低于河北省和全國平均水平[18],發展需求強烈,建設空間充足。因此,2018年公布的《河北雄安新區規劃綱要》提出：到2035年,基本建成綠色低碳、宜居宜業、人與自然和諧共生的高水平社會主義現代化城市。然而,隨著新區建設的深入推進,勢必會帶來“保護—開發”矛盾,對新區生態安全格局產生不利影響。

1.2 空間數據預處理

本研究基于Google Earth Engine云計算平臺,以2019年Sentinel- 2無云影像(空間分辨率10 m)為數據源,采用隨機森林監督分類算法(分類精度94%),建立雄安新區土地利用空間數據庫[14,19—20]。具體結果如圖2所示：

圖2 2019年雄安新區土地利用圖Fig.2 Land use map of Xiong′an New Area in 2019

各土地利用類型按面積大小依次為：耕地、未利用地、城鎮、水域、林地和草地。其中,耕地(1335 km2)占新區面積的75.4%,同樣反映出該地區以農業為主,城鎮化水平較低的發展現狀。

1.3 研究方法

空間多準則評估(Multicriteria Evaluation, MCE)指按照一定的決策規則,結合地理信息系統技術,對多個評估準則進行復雜空間運算,以有效權衡不同決策目標,確保最優決策[13]。本研究的決策規則包括：層次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)和有序加權平均(Ordered Weighted Averaging, OWA)。其中,AHP對所有評估準則進行兩兩重要性比較,建立比較矩陣,通過矩陣運算求得準則權重,輔助最終決策[21]；OWA則充分考慮不同準則間的權衡作用,模擬不同的決策風險或情景,提供一整套連續的決策集[22],如圖3所示：

圖3 OWA決策空間示意圖Fig.3 Decision strategy space in OWAOWA：有序加權平均,Ordered Weighted Averaging

在此決策空間內,ω指準則權衡作用,α代表決策情景。當決策點在B、C間移動時,各準則權重的相對重要性會發生變化。其中,B點代表一種“風險規避”情景,結果必須滿足所有準則；而C點則恰好相反,表示“風險耐受”情景,結果只需滿足一條準則；當決策位于B、C之間的其它情景時,則反映了不同的“風險規避—風險耐受”權衡關系。特別是當處于A點時,各準則保持原有權重,相互不受影響,決策完全中立[23]。目前,AHP與OWA緊密結合,已廣泛應用于土地適宜性評價[23—24]、風險評估[25—26]和景觀規劃[27—28]等領域。

AHP-OWA法具體包括以下三步：準則選取、權重計算和準則聚集。

1.3.1準則選取

在系統、全面的基礎上,選取評估準則需要重點考慮其權衡特征。生態安全格局內部的權衡關系,如圖4所示：

圖4 生態安全格局的權衡關系Fig.4 Tradeoffs of ecological security pattern

一方面,不同生態系統服務供給可能存在較為復雜的權衡現象；另一方面,增加生態系統服務供給,是以控制人類或自然生態風險為條件換取的。在此基礎上,2020年8月,研究人員組織召開小型研討會,經水利、林業、農業、國土等領域專家共同協商,從“生態系統服務”和“生態風險”兩個方面,確定如下8條評估準則。

生態系統服務

a.產水

產水服務對于維持新區生態安全格局具有積極作用。本研究采用水量平衡法[29],通過計算降雨量與實際蒸散量之差,求得產水量,具體如(1)式所示：

(1)

式中,Yx為x像元的年產水量(mm)；Px為該位置的年降雨量(mm),采用保定市氣象站監測數據,通過ArcGIS 10.2的克里金插值得到；AETx為該位置的年實際蒸散量(mm),根據修正的Hargreaves公式[30],代入年平均氣溫和Px計算得到。

b.固定碳匯

新區生態系統碳匯服務越充足,生態安全格局越穩定。本研究采用反映地上生物量的凈初級生產力(NPP)來測量碳匯服務,根據CASA模型[31],NPP可表示為(2)式：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(2)

式中,NPP(x,t)指x像元在t月份的凈初級生產力(g/hm2)；APAR(x,t)指在該位置和時間處的吸收有效光合輻射(MJ m-2a-1),根據光合有效輻射、吸收光合有效輻射比例等參數計算；ε(x,t)為光能利用率(%),參考朱文泉提出的中國典型植被類型光能利用率進行賦值[32]。

c.水質凈化

本研究以總氮(TN)和總磷(TP)輸出量為依據評估水質凈化服務,具體計算如(3)式：

ALVx=HSSx×polx

(3)

式中,ALVx為x像元調整后的TN、TP輸出量(kg/hm2)；HSSx為該位置的水文敏感性評分,由匯流量、坡度、土壤深度等參數確定[33]；polx為該位置的TN、TP輸出系數(kg/hm2)。顯然,TN和TP輸出量越低,水質凈化服務越強,新區生態安全格局越穩定；反之,則不穩定。

d.提供生境

物種越豐富,則生境質量越高,新區生態安全格局越穩定。具體計算如(4)式：

(4)

式中,Qxj為j地類x像元的生境質量,Hj為j地類的生境適應性指數,Dxj為j地類x像元的受威脅水平,z為模型定義常數,k為半飽和常數。

以上除固定碳匯服務采用ArcGIS 10.4柵格計算外,其余均在InVEST模型相關模塊下完成[34]。

生態風險

e.到啟動和起步區的距離

地塊到啟動和起步區的距離,反映了新區建設帶來的生態風險。距離越近,生態風險越高,增加了生態安全格局的不穩定性；反之,則維護了穩定性。

f.到村莊的距離

同上,距離村莊越近,則人為干擾風險越高,新區生態安全格局越不穩定；反之,則越穩定[27]。以上三類距離均采用ArcGIS 10.4中的歐氏距離模塊計算。

g.人口密度

人口密度一定程度上反映了人類社會經濟系統對資源環境的潛在壓力[27]。人口密度越大,對于維護新區生態安全格局越不利；反之,則越有利。本研究人口密度柵格數據(100m分辨率)從Worldpop數據庫中提取[35]。

最后,需要對上述柵格數據進行歸一化處理,以消除不同單位的影響,具體如(5)式所示[36]：

(5)

式中,xi是準則的歸一化值,Ri指準則原始值,Rmax和Rmin分別代表準則最大值和最小值,NR指歸一值的范圍[0,1]。

1.3.2權重計算

AHP-OWA法同時需要準則和次序權重來完成計算。首先,采用AHP法計算準則權重,以衡量不同準則對于決策結果的影響。本研究對以上準則進行兩兩重要性比較,并按表1標準賦予所有準則對重要性分值。

表1 AHP配對比較分值標準

不同分值表示不同準則對的相對重要性變化。例如,1/9表示準則1與準則2相比,前者是極端不重要的,以此類推,當分值從左向右變化時,準則1相較于準則2的重要性逐步增加,直至最右端的極端重要(9)。由此可得到由各準則對比較分值組成的配對比較矩陣,如表2所示：

表2 AHP配對比較矩陣

由于此矩陣完全對稱,因此通常只沿對角線計算一半。通過求解該矩陣最大特征值對應的歸一化特征向量,可得到準則權重。在此基礎上,為保證打分結果的前后一致,矩陣需滿足一致性比率CR<0.1的要求,否則,需要重新打分[21]。在2020年8月的小型研討會上,由所有與會專家共同協商確定各準則對的比較分值,完成構建配對比較矩陣,有效確保了結果準確。

其次,次序權重不僅反映了準則間的相互影響,而且進一步量化了不同情景下決策目標的權衡關系,以控制不同準則聚集,從而獲得更為客觀、精準的決策結果。需要注意的是,次序權重僅與所在位置或排序有關,而與準則類別和數值無關[22]。次序權重與α、ω之間的關系可表示為(6)—(8)式[25]。

(6)

(7)

(8)

式中,w表示次序權重,n為準則個數。本研究采用What′s Best 14.0優化計算軟件,編程求解上述非線性聯立方程組,可得到不同α和n條件下的最優次序權重。

1.3.3準則聚集

本研究采用加權OWA(Weighted OWA, WOWA)來聚集準則和次序權重,能夠獲得不同情景下的空間決策結果[25],具體如(9)式所示：

(9)

式中,uj和zij分別表示經過降序排列的準則權重和原始準則值。以上準則權重和聚集計算均在IDRISI 18.21軟件下完成。

2 結果

2.1 評估準則歸一化

各準則的歸一化結果如圖5所示：

圖5 歸一化的評估準則柵格圖Fig.5 Raster maps of normalized criteria

白洋淀保護地具有與周邊區域顯著不同的產水、水質凈化和提供生境服務能力,顯示出該地具有較高的生態重要性,特別是白洋淀的提供生境服務明顯高于其它地區,這主要是由于這里為各種水生動植物提供棲息地,具有較高生物多樣性的緣故。生態風險方面,啟動和起步區周邊具有明顯較高的生態風險,表明新區建設的影響范圍較廣；密集的村莊分布,導致人類干擾高風險區覆蓋了新區的絕大部分(圖5),將對生態安全格局產生一定影響。

2.2 準則權重

配對比較矩陣和準則權重計算結果,如表3所示：

表3 配對比較矩陣和準則權重結果

CR=0.03<0.1,表明打分結果一致性滿足要求。生態系統服務準則方面,水質凈化服務權重達0.3156,表明以白洋淀為重要載體的水質凈化服務,對于構建新區生態安全格局極端重要；就生態風險準則來說,到啟動和起步區距離分列前兩位(0.2745和0.1289),顯示專家較為關注新區建設對于當地生態安全格局的潛在影響。

2.3 次序權重

不同α和ω水平下,最優次序權重的計算結果如表4所示：

表4 不同決策情景(α)和權衡水平(ω)下的最優次序權重(n=8)

不同α水平下,wj和ω均呈現出明顯的非線性變化特征,這實際上反映了“保護”與“開發”兩種規劃目標的復雜權衡關系,既要建設雄安新區,也要維持當地穩定的生態安全格局。隨著α從0到1變化,規劃目標從側重新區保護(α∈[0,0.5)),到中立(α=0.5),再到側重新區開發(α∈(0.5,1])(圖3),由此相應生成一系列空間決策結果。

2.4 準則聚集

通過計算WOWA,評估準則的空間聚集結果如圖6所示：

圖6 不同α水平的準則聚集結果Fig.6 Aggregation results of criteria at different α levels

WOWA實際上衡量了雄安新區不同位置(像元)的保護優先性,隨著規劃目標從“保護”轉向“開發”,新區整體保護優先水平呈下降趨勢,由此增加了生態安全格局的不穩定性。當α=0時,優先水平處于最高(WOWA≈1)(圖6),這實際上反映了一種“完全保護”的極端規劃目標,即優先保護絕大多數新區土地,禁止開發行為；當α向0.5移動時,保護目標開始向中立目標轉變,逐步重視新區開發,圖像表現為：越來越多像元的優先水平不斷下降(圖6),這是由于規劃目標或準則間權衡作用(ω)不斷增強的結果；當α=0.5時,絕大多數像元處于中等優先水平(WOWA≈0.5)(圖6),體現了一種完全中立的規劃目標,視新區保護和開發為同等重要,二者可以相同強度推進；與此相反,當α從0.5增加到1時,隨著權衡水平不斷下降,中立目標逐漸轉變為開發目標,新區開發需求開始超過保護需求,更多像元的優先水平下降到0.5以下(圖6)；直到α=1時,所有像元的優先水平降至最低(WOWA≈0)(圖6),此時體現了一種“完全開發”的極端觀點——決策者只關注新區開發,而無視新區保護。

3 討論

本研究由于時間所限,僅邀請部分領域專家進行小范圍研討,確定了包含“生態系統服務”和“生態風險”內容的八條準則。生態安全格局不僅涉及土壤、水、生物、大氣等生態環境要素,而且關聯人口、收入、城鎮化、基礎設施等社會經濟因素[7]。因此,決策者今后應采用更為廣泛的參與式方法[37],與企事業單位、科研院所和社區代表等多利益相關方共同協商,在進一步細化生態安全格局內涵的基礎上,確定更為詳細的評估指標體系,為新區建設和保護提供充足技術支撐。

本研究按不同情景(α),提供了一整套連續的決策集(圖6),能夠靈活滿足各種條件下的保護和開發需求。顯然,“完全開發”決策(α=1)并不可取,不僅無法構建穩定的生態安全格局,而且資金預算也不允許；同時,“完全保護”決策(α=0)則難以實現新區建設目標。實際上,α從0到1的決策變化,反映出開發優先性的持續上升,是以有關生態系統服務損失和生態風險升高為代價換取的。因此,決策者應根據實際情況,科學平衡保護與開發需求,確定最優建設方案。

水質凈化服務,以及到啟動和起步區距離的準則權重值較高,占總權重的71.9%,對生態安全格局具有重要影響。一方面,盡管白洋淀目前面臨：水體污染、濕地退化、水資源超載等一系列問題[1],但它依然承擔著產水、水質凈化和提供生境等關鍵生態系統服務供給(圖5)；另一方面,新區啟動和起步區建設產生的生態風險,其影響遠超各自的建設范圍(圖5),二者產生的高風險區(>0.5)分別占新區面積的49.7%和69.8%,將對本地生態安全產生廣泛影響。因此,在新區建設中,要特別注意對白洋淀的保護,并科學規劃啟動和起步區建設,以構建高效、穩定的生態安全格局。

為了提供更為精準的規劃方案,本研究選取α=0.3、0.5和0.7時的準則聚集結果,以WOWA=0.33和0.66為斷點值,劃分出：優先、適度和限制開發三類區域,如圖7所示：

圖7 不同情景下的開發優先區空間分布Fig.7 Spatial distributions of development priority areas in different scenariosWOWA: 加權 Weighted OWA

無論哪一個情景,啟動和起步區均表現為適宜或優先開發,這也從另一個角度說明相關準則對于決策結果具有較大影響。α=0.3時,體現了一種“保護優先”的規劃思路,限制開發區占新區面積的32.2%,其中白洋淀又占限制開發區的19.9%,這不僅進一步印證了白洋淀的生態重要性,更與國家加強白洋淀治理和保護的精神相吻合。而當位于“中立”(α=0.5)和“開發優先”情景時(α=0.7)(圖7),限制開發區則大幅下降為7.2%和0.0%。顯然,過度開發會對新區生態安全格局產生不利影響。因此,具體的新區開發規劃應基于“綠色生態宜居新城區”的建設目標,在“保護優先”區間內(α∈(0,0.5)),結合重要保護區域(如：白洋淀)、現有保護規劃(如：生態保護紅線)和資金預算等共同確定,并審慎實施。

4 結論

本研究在量化生態系統服務和生態風險的基礎上,采用層次分析(AHP)和有序加權平均(OWA)相結合的空間多準則評估方法,探討了雄安新區生態安全格局模擬問題,形成如下結論：(1)由于生態安全格局涉及眾多專業領域,因此決策過程應采用參與式方法,在細化格局內涵的基礎上,建立包含生態環境和社會經濟因素在內的綜合指標體系,奠定格局構建的決策基礎；(2)OWA沿不同決策風險水平(α∈[0,1]), 提供了一整套“完全保護—中立—完全開發”的空間決策集,定量揭示“保護—開發”權衡關系,為新區建設提供充足決策支持；(3)白洋淀保護地、啟動和起步區建設,會對新區生態安全格局產生重要影響,所以應對白洋淀進行重點保護,并科學規劃啟動和起步區建設；(4)在“綠色生態宜居新城區”目標指引下,今后新區建設方案應以“保護優先”為基本原則,結合重要區域、現有規劃和資金預算等要素共同確定,實現保護與開發的“雙贏”。