縣域土地利用變化及景觀生態風險評價

李凱 ，趙俊三，李小祥

(1.昆明理工大學國土資源工程學院，云南 昆明 650093； 2.智慧礦山地理空間信息集成創新重點實驗室，云南 昆明 650093；3.云南省高校自然資源空間信息集成與應用科技創新團隊，云南 昆明 650211)

1 引 言

土地資源是人類社會生存及發展的必要基礎，不同的土地利用方式和強度不僅對社會經濟發展中起著至關重要的作用，而且對區域生態環境也有不同的影響。在我國經濟快速發展及大力推進生態文明建設的背景下，分析不同時期區域土地利用類型變化并進行生態風險評估越來越具有現實意義和科學意義。目前，基于土地利用變化的區域生態風險評估模式主要有兩種：一種是從風險源，生境和生態受體等多方面入手建立區域生態風險評估模型[1]，如王輝等[2]通過研究改進相對生態風險模型，從風險源強度、受體暴露程度和風險影響效應三個方面來構建生態風險評價指標體系，對三江平原地區進行了生態風險評價；另一種是從景觀生態學角度建立生態風險指數進行風險評價[3]，如陳心怡、田鵬等[4，5]從土地利用變化和景觀指數角度，構建了景觀尺度上的景觀生態風險評價模型，分別對海口沿岸和杭州市進行了土地利用變化分析和生態風險評價。對比兩種生態風險評價模式，從已有研究成果[6～8]來看，基于土地利用變化景觀格局指數建立的生態風險評價模型，對區域景觀生態風險進行評價的方式是相對科學可行的。當前在生態風險評價方面，空間維度上主要以流域[9，10]、自然保護區[11]、城市[5，12，13]等為主，評價范圍多以區縣為評價單元，而對于在城鎮化進程中較為重要的縣域、城鎮區域內部尺度的生態風險評價相對較少。因此，本文以縣域尺度為基礎，考慮空間異質性，拋開傳統的以行政單元作為評價單元的方法，對區域進行格網劃分，以格網作為評價單元，進一步探究縣域城鎮化發展進程中土地利用的變化情況，并基于土地利用景觀指數來構建土地生態風險評價的模型，進行土地生態風險評價研究，以此進一步了解社會經濟發展對區域生態環境的影響，從而為姚安縣土地利用格局優化及生態安全保護提供一定的科學參考依據。

2 研究區域與方法

2.1 研究區概況

姚安縣位于云南省楚雄州西北部，介于100°56′E～101°34′E，23°13′N～24°45′N，東鄰牟定縣、南華縣，北接大姚縣，西與大理州祥云縣隔一泡江相望，總面積 1 803 km2，轄6個鎮、3個鄉，縣政府駐地為棟川鎮。姚安氣候屬北亞熱帶季風氣候區，一年之內，干濕二季界限分明，冬春干旱，夏秋陰雨；年平均降雨量為 767.5 mm；境內有豐富的森林資源和生物資源，是楚雄州生態農業示范縣。

2.2 數據來源與處理

以姚安縣2012年，2019年兩個時期的土地變更數據作為基礎數據，通過ArcGIS 10.2軟件對兩期土地變更數據進行了空間處理及綜合分析，消除合并了一些細小的圖斑，根據研究區土地實際用途及其地物意義，參照國家土地利用分類體系，將研究區土地利用地類分為七大類(表1)。

研究區土地利用類型分類 表1

2.3 研究方法

2.3.1 土地利用變化度量指標

(1)土地利用動態度

土地利用動態度是指研究區內某一土地類型在一定時間內數量上的變化情況[14]。可用如下公式計算：

(1)

其中，K為研究區土地類型年變化率，Ua、Ub為研究初期、末期土地類型面積，T為研究時段間隔，以年為單位。

(2)土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣主要用于描述各土地類型之間的相互轉化關系，能夠具體、全面地反映不同地類的數量和方向變化[15]。可用如下公式表示：

(2)

式(2)中S表示土地類面積，n為土地類型的種類，Sij表示土地類型i類轉換為j類的面積(i、j=1，2，3…n)。

2.3.2 土地利用生態風險指數的構建

(1)生態風險評價單元的確定

采用GIS格網法，以格網作為評價單元，參考國家格網GIS的相關標準《地理格網》(GB12409-2009)和已有研究，格網宜采用平均斑塊面積的2倍～5倍[4]。因此本研究選取 1 km×1 km的正方形格網對研究區進行劃分(圖1)，得到 1 852個生態風險小區，并對各個格網進行編號；以各個格網的中心為采樣點。同時，在采用網格劃分的基礎上，對各個風險小區的景觀生態風險指數進行計算，并取其值作為樣本風險小區中心的生態風險值。

圖1 研究區生態風險小區劃分示意圖

(2)景觀生態風險指數模型構建

景觀指數法是地學中常用的定量研究方法，通過多個指數的組合分析來描述景觀格局及變化[7]。參考前人研究[16，17]，選取景觀干擾度和脆弱度建立土地類型與生態風險的聯系，并通過指數間的疊加構建姚安縣土地生態風險評價體系。計算公式如下：

(3)

式中：ERIk表示第k個樣本小區的生態風險指數；n為景觀類型的總數；Aki表示第k個樣本小區中景觀類型i的面積；Ak表示第k個樣本小區的總面積；Ri表示景觀類型i的損失度指數。

①景觀干擾度指數(Ui)

景觀干擾度指數表示景觀受外界干擾的程度，其數值表達可由相關的3種景觀指數加權相加得到，公式如下：

Ui=aCi+bNi+cDi

(4)

式中：Ui表示景觀干擾度指數；Ci表示景觀破碎度指數，Ni表示景觀分離度指數，Di表示景觀優勢度指數，以上各指數[18]均可用Fragstats 4.2計算得到。a，b，c為各指數權重系數，a+b+c=1；結合相關研究成果[19，20]分別賦值0.5、0.4、0.1。

②景觀脆弱度指數(Fi)

景觀脆弱度指數表達與其在區域抵抗外界干擾能力的程度成反比。本文根據研究區內各土地利用類型結構組成、穩定性、敏感性、脆弱性等，參照已有學者相關的研究成果[21～23]，對研究區內各土地類型的脆弱度值進行賦值，并對其進行歸一化處理。

③景觀損失度指數(Ri)

景觀損失度表示該類景觀在受到外界干擾時其自然屬性的損失程度，可通過景觀干擾度和脆弱度兩個相關指數構建計算，公式描述如下：

Ri=Ui×Fi

(5)

式中：Ui表示景觀類型i的干擾度指數，Fi表示景觀類型i的脆弱度指數。

(3)空間統計方法

空間自相關分析變量表示空間上的相互關系和依賴程度，包括全局和局部自相關，主要利用Moran’s I指數和LISA檢驗來分析景觀生態風險指數的空間自相關性和集聚度，計算公式見文獻[5，6]。土地景觀生態風險指數作為一種空間變量，可以通過空間自相關分析進一步研究該區域的生態風險分布特點。空間插值分析則是利用ArcGIS 10.2中地統計分析模塊，采用普通Kriging法得到研究區土地景觀生態風險指數數值的空間分布。同時，在ArcGIS 10.2中采用自然斷點法將其分為：低、較低、中、較高、高5類生態風險區。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化分析

3.1.1 土地利用數量變化

結合2012年、2019年土地變更數據，得到各地類面積及比例(表2)。總體來看，研究區土地類型主要以林地和耕地為主，占總體面積的85%以上。研究期內，林地、建設用地、園地和水域面積均呈增加趨勢，其中林地面積增加最多，增加量為 9 950.82 hm2，增幅5.85%；建設用地的面積增加了 2 270.58 hm2；園地、水域增幅不大，僅占總面積的0.5%左右。耕地和草地面積不斷減少，草地面積減少最多，由2012年 12 658.64 hm2減少至2019年 3 603.26 hm2，減少了 9 055.38 hm2，占總面積的5.33%；耕地減少了 4 543.73 hm2，減幅為2.67%；未利用地面積相較于其他地類變化不大。

2012年～2019年各土地類型面積及比例 表2

3.1.2 土地利用動態度變化

從土地利用動態度(圖2)來看，研究間內，草地類型利用變化程度最為劇烈，動態度為-10.22%；其次是建設用地和未利用地，動態度分別為9.03%、-9.51%；耕地、園地、水域用地的動態度分別為-2.17%、5.53%、4.91%。其中，值得注意的是，所有地類中林地面積增加量最多，但其總面積較大，所以它的動態度相較于其他地類是最小的，僅有1.19%。

圖2 2012年～2019年單一土地利用動態度

3.1.3 土地利用類型變化分析

在ArcGIS 10.2軟件中通過疊加分析的相交模塊，對兩期數據進行相交分析可得到研究區土地利用轉移矩陣(表3)。從總體土地類型轉移情況可以看出：2012年～2019年間姚安縣土地利用類型之間轉移變化顯著。與上述土地類型數量變化一樣，在土地轉移方面，林地類型的面積轉入量最大，主要來自草地和耕地；建設用地的轉入量為 3 278.57 hm2，各地類均有轉入，但主要以耕地為主，即說明在城鎮建設的發展中主要是通過占用耕地來增加建設用地的規模；耕地類型在研究期內轉出量最大，轉出量為 10 873.33 hm2，其中大部分主要轉化為林地，轉為林地的面積占轉出量的68.39%；草地類型轉出量為 10 223.52 hm2，主要轉為林地，占轉出總量的85.26%；這說明姚安縣積極響應國家號召，落實“退耕還林、退草還林”政策效果顯著。同時，園地和水域類型也發生了不同程度的轉移，雖然未利用地土地利用地類在整個研究區面積中占比規模較小，但其轉移趨勢變化相當顯著，主要在耕地、林地之間相互轉移。

2012年～2019年姚安縣土地利用轉移矩陣(hm2) 表3

3.2 景觀生態風險評價

3.2.1 景觀指數變化分析

基于Fragstats 4.2和Excel軟件，根據2.3.2中的公式可計算得出2012年、2019年各土地利用類型的景觀指數(表4)，可進一步分析其變化規律。

2012年和2019年不同土地利用類型綜合景觀格局指數 表4

從表4中可以看出：2012年～2019年期間各景觀地類斑塊數目均表現為不同程度的增加，對景觀破碎度指數與分離度指數變化產生了較大的影響。林地土地利用地類作為區域的優勢景觀其優勢度指數最大，優勢度在研究期間有一定的增大；草地景觀的優勢度則出現較大幅度的減弱，這主要因為近年來姚安縣“退草還林”政策的實施；其他地類優勢度指數變化則不顯著。從地類受外界干擾程度來看，林地與耕地兩種地類在研究區內面積所占比例較大，所以總體上干擾度指數較小，表明其受干擾程度較小；園地、水域、未利用地及建設用地干擾度指數數值相對較大，且隨時間遞增。從損失度方面來看，未利用地損失程度最大，主要是由于其破碎化程度和分離度增加，導致干擾度增大，進而影響其損失程度。綜合來看，2012年～2019年間城鎮化進程加快、社會經濟快速發展等一系列人類活動對研究區的景觀產生了較大的影響，對其生態環境安全帶來了一定的風險。

3.2.2 土地利用景觀生態風險空間自相關分析

通過對風險小區進行生態風險值的賦值，導入GeoDa軟件中得到Moran’s I散點圖(圖3)和LISA聚集圖(圖4)。

圖3 土地景觀生態風險指數Moran’s I散點圖

圖4 土地景觀生態風險指數LISA聚類圖

從上述圖3中可以看出，研究時間段內兩期Moran’s I值分別為0.432、0.502，兩個數值均為正數且呈增大趨勢，表明在2009年～2019年間研究區的土地景觀生態風險有較強的空間正相關性，存在聚集效應。從局部自相關的LISA聚類圖看，土地景觀生態風險高值主要位于中心城區及水域分布范圍較大的區域，中心城區景觀類型受外界干擾程度較大，城鎮化的發展破壞了原有景觀的穩定性，使其景觀損失度、破碎度增加；低值聚集區分布較為廣泛，主要分布在周邊鄉鎮林地覆蓋較廣的區域。總體來看，姚安縣整體土地景觀生態風險強度分異顯著，局部空間差異有減弱趨勢。

3.2.3 土地利用景觀生態風險空間分異

根據2.3.2中構建的生態風險指數模型(式3)，對研究期內各樣本小區的生態風險值ERIk進行計算，并賦給各個小區的中心，通過ArcGIS 10.2中的普通Kriging插值，選擇半變異函數對已賦值樣本小區中心的風險值進行球形擬合。然后根據區域插值結果，在ArcGIS 10.2中采用自然斷點法將其分為5類，并依據分類的等級進行排序得到研究區生態風險分布圖(圖5)。

從圖5中可以看出：2012年～2019年間姚安縣景觀生態風險空間分異顯著，局部生態風險等級有所上升，中、高生態風險等級區主要分布在棟川鎮及光祿鎮并逐漸向棟川鎮中心集中，主要是由于棟川鎮為姚安縣縣政府所在駐地，交通便利、人口密度相對較大、經濟發展快，對其內部及周邊區域的土地利用干擾程度較大；彌興鎮生態風險等級上升幅度較大存在一定的風險。左門鄉、官屯鎮及大河口鄉生態風險等級由較低、中風險等級逐漸轉變為以低風險等級分布為主，這主要是因為上述鄉鎮的林地面積分布較廣，通過“退耕(草)還林”政策的實施，該區域建立了一定規模的生態保護區，從而減弱了人類活動對該區域干擾程度。從整個研究期來看，研究區景觀生態風險主要以低、較低生態風險為主；較高、高生態風險區主要集中在姚安中心城區，同時，此區域中生態風險等級向較高生態風險等級轉化較為明顯，表明該區域生態風險升高較快，需要重點加強生態環境保護，以維持區域環境的穩定。

4 結論與討論

(1)研究期內，姚安縣7種土地利用類型的面積均發生了不同程度的變化，各地類間轉移變化較為活躍。林地類型作為研究區的優勢地類增加幅度最大，各土地利用類型向林地轉化也較為明顯，其轉入量主要來源于草地和耕地；建設用地面積也呈上升趨勢，主要是通過侵占周邊的耕地面積持續擴張；水域和園地面積也有一定幅度的增長，未利用地占比較小，但土地利用動態度較大，說明其在研究期內發生了劇烈的動態轉換，極易受到周邊環境及人類活動的影響。

(2)2012年～2019年姚安縣整體生態風險空間分異顯著，低生態風險區范圍面積不斷增加，并逐步向周邊鄉鎮蔓延，中高生態風險區范圍則不斷向中部地區集中。這是因為研究區主要是以林地分布為主，周邊鄉鎮林地面積分布廣泛，同時，隨著一些重點自然保護區的建立，這些區域的景觀優勢度相對增強，不易受人類活動的干擾，進而保持自身及周邊穩定狀態，生態風險等級逐漸降低。但處于姚安縣中部地區的棟川鎮、光祿鎮及太平鎮等鄉鎮，由于城鎮化進程的發展，人類活動對該區域的干擾程度影響不斷加強，其周邊景觀的完整性遭到破壞，生態系統穩定性降低，進而導致其生態風險不斷升高。

(3)本文僅從土地利用變化方面對研究區進行了景觀生態風險評價與分析，雖然利用景觀格局指數來研究土地利用生態風險的方法具有一定的可行性，但缺乏對區域地形地貌、氣候環境等方面的綜合考慮，得到的評價結果不具有絕對性和代表性。在今后的研究中會重點探討不同因素對土地利用生態風險變化的影響，進一步提高土地利用生態風險評價的結果，為區域生態文明建設及土地利用規劃提供積極的參考依據。