基于LUCC的陜西渭北旱塬區景觀生態風險評價

尉 芳,劉 京,夏利恒,龍小翠,徐仲煒

基于LUCC的陜西渭北旱塬區景觀生態風險評價

尉 芳,劉 京*,夏利恒,龍小翠,徐仲煒

(西北農林科技大學資源環境學院,農業部西北植物營養與農業環境重點實驗室,陜西 楊凌 712100)

基于土地利用/土地覆被變化構建景觀生態風險評價模型,評價了渭北旱塬區1980～2018年的生態風險狀況.結果表明,隨著城鎮快速擴張,土地開發利用強度加大,各土地利用類型發生了不同程度的變化,其中,耕地減少量最多,共減少了636.36km2,建設用地增加量最大,共增加了496.17km2;受人口增長和退耕還林、還草政策實施等因素的影響,渭北旱塬區共有3492.40km2土地發生了轉化,變化比例為8.80%,耕地、林地、草地和建設用地之間的轉化最明顯,轉化面積為3177.22km2,占轉化總面積的90.98%;研究期間,低、中低風險區面積占比由20.23%降至19.01%,中風險區面積占比由41.62%升至43.23%,中高、高風險區面積占比由38.15%降為37.77%,生態風險等級整體表現偏高,呈現出"四周低,中間高"的分布特征,高風險區主要分布在景觀較破碎的地區,這些地區容易受到人類活動的干擾.此外,研究區生態風險均值呈現先上升后下降的波動降低趨勢,整體生態安全有所改善,但局部地區的生態環境質量減低;研究區5期生態風險值的全局Moran’s指數均高于0.55,說明生態風險值在空間上呈顯著的正相關性,高-高聚集區主要分布在中高、高風險區,外界活動對該區域自然生態的干擾較大,生態環境受到較為嚴重的破壞.

土地利用/土地覆被；生態風險評價；景觀格局；渭北旱塬區

景觀生態風險可以理解為自然或人為干擾對景觀格局與生態環境相互作用中產生的不利影響[1-2].自然生態系統的結構與功能的持續穩定對人類社會發展具有決定性作用[3],然而,人口、工業化和城市化的持續增長給生態系統造成了巨大的壓力[4],大部分區域的自然生態系統直接或間接地承受著外界活動所帶來的負面影響,進而產生了諸多生態環境問題[5].區域生態風險問題所涉及的風險源和評價受體存在一定的空間異質性,全面深入地掌握區域生態風險演變趨勢,是區域可持續發展的前提[6].

關于景觀格局指數和生態風險評價關系的研究有很多,其中,基于土地利用動態變化的生態風險評價方法是目前研究的的熱點[7-12],土地結構反映了城市在自然、經濟和政策等多種因素驅動下的發展結果,是研究人類活動對自然環境影響的適當尺度.此外,土地利用變化已被證明與土地退化、生物多樣性喪失和生態用地減少等許多問題有關[13-14].因此,評價不同景觀變化對生態風險的影響極具現實意義.景觀生態風險評價主要包括基于風險"源—匯"、景觀格局的兩種評價方法[15].早期的研究中多采用基于風險源匯的評價方法,該方法限制性較大,僅適用于具有明顯生態脅迫因子的區域,而基于景觀格局的評價方法在一定程度上擺脫了其識別風險源和評估受體的分析模式,轉向區域視角,在空間格局上開展土地利用景觀生態風險的評價[16].景觀格局指數是高度濃縮的景觀格局信息,它可以建立景觀結構與現象間的聯系,能夠直接反映景觀格局中的生態風險以及綜合評價生態風險中的直接和累積效應[17-19].

目前,關于景觀生態風險的研究多集中在人類活動劇烈的較大的河流流域或沿海經濟開發區,對內陸森林、草地等生態較為脆弱的自然地帶的景觀風險狀況還有待深入探究.陜西渭北旱塬區地形地貌復雜,生態環境脆弱,人類活動頻繁,加之受國家政策影響,如1999年退耕還林、2006年免農業稅及2009年國務院提出建設的"關中-天水經濟區"等,區域經濟迅速發展及城市化快速演進,土地利用類型變化劇烈,區域生態風險存在著強烈的空間異質性,因此在此區域開展景觀生態風險評價具有較強的區域特點和典型性.鑒于此,本研究以陜西渭北旱塬區為研究對象,基于研究區土地利用數據,運用景觀生態學與空間統計分析方法,建立景觀生態風險評價模型,探索區域1980～2018年間土地利用景觀變化規律、生態風險演變趨勢,分析生態風險的時空分異特征,以期為區域土地資源合理利用及生態可持續發展提供理論依據.

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

圖1 研究區地理位置

渭北旱塬區是陜西黃土丘陵溝壑區與渭河沖積平原之間的過渡區域(圖1),位于陜西省中部(北緯34°22'～36°14',東經106°29'～110°36'),包括富平、長武、蒲城等25個縣(市),總國土面積約3.96萬 km2,約占陜西省總面積的19.26%[20].研究區地貌以黃土丘陵與沖積平原為主,塬面開闊平坦,水資源短缺,水土流失嚴重,生態環境較為脆弱.區域內地形起伏較大,地勢從南到北逐步升高,大體上呈階梯狀分布,最低海拔331m,最高海拔2452m.氣候屬暖溫帶半干旱、半濕潤大陸性季風氣候區,光熱資源豐富,年平均氣溫8.6～13.5℃左右,>10℃的積溫在3000℃以上,年降雨量520～650mm,其中60%以上集中在7～9月,降水量較少且年內分配不均.

1.2 數據來源

本文采用1980年、1990年、2000年、2010年和2018年的土地利用/土地覆被數據,數據集來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www. resdc.cn),土地利用數據1980年、1990年、2000年、2010年各期數據的遙感解譯主要使用了Landsat- TM/ETM遙感影像數據,2018年土地利用/覆被數據主要以Landsat 8遙感影像數據為主.該數據庫是在多項重大科技項目的支持下建立的覆蓋全國陸地區域的多時相1:10萬比例尺土地利用現狀數據集[21-23],是中國目前最準確的土地利用遙感監測數據產品.根據土地資源及其利用屬性,將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地.

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉移矩陣 針對不同時期的土地利用數據,采用疊加代數計算,形成渭北旱塬區土地利用轉移矩陣.土地利用轉移矩陣用于展示土地轉移的動向情況和數量結構[24],能詳細反映研究初期和研究末期研究區域內各類土地類型面積互相轉化的動態信息,不僅可以表明研究區域某時間點的各地類面積數據,而且可以揭示期初各地類面積轉出和期末各地類面積轉入的信息[25-26].

1.3.2 評價單元劃分 為在空間上表達景觀生態風險的區域異質性,對研究區進行生態風險評價單元的劃分.參考國家格網GIS的相關標準《地理格網》(GB12409-2009)[27]和部分學者的研究,格網宜采用平均斑塊面積的2～5倍[28-29],根據研究區面積和景觀斑塊大小,本文選取5km′5km 的正方形格網對研究區進行劃分,共得到1785個生態風險單元(圖2).在每個單元中,計算生態風險指數(ERI),并將結果分配到評價單元的中心點.

1.3.3 景觀生態風險指數評價 本文分別從不同年份的景觀成分比例出發,利用景觀干擾度指數和景觀脆弱度指數構建了渭北旱塬區景觀生態風險指數.該指標反映了基于土地利用的渭北旱塬區景觀格局和生態風險之間的關系[30-33].其計算公式如下:

式中:k為風險小區;i為景觀類型;N為景觀類型的數量;Aki為k個風險小區內景觀類型i的面積;Ak為第k個風險小區的面積;Di為景觀干擾度指數;Vi為景觀脆弱度指數.ERI值越高,生態風險越高.具體公式及說明見表1.

在城市化進程中,由不同的景觀代表的生態系統受到外部干擾的程度不同,這種外部干擾包括人口結構、人口數量所引起的資源及環境的變化,區域受到的干擾越大,其生態風險值越大[34-35],通常用景觀干擾度指數來表示外部干擾程度的大小.研究表明,建設用地開發、綠地破壞和路網建設對城市中的景觀產生一定影響,因此,景觀破碎度、分離度和分形維數可以反映人類活動對景觀的干擾程度[36].其中,景觀破碎度指數用于反映在既定時間和性質的基礎上,研究區域內景觀整體或某種景觀類型的破碎化程度,其值越大,表明景觀單元內部穩定性越低,對應的景觀生態系統穩定性也越低[37].景觀分離度指數用于反映某種景觀類型內不同斑塊空間分布上的分散程度,值越大,表明景觀分布的越雜亂,破碎化程度越高[38].景觀分形維數能夠在一定程度上反映出斑塊和景觀格局的復雜程度以及外部活動對景觀格局的影響,其取值范圍常在1～2之間,值越高,景觀的幾何形狀越復雜[39].因此,本文采用景觀干擾指數來表征人為干擾對景觀的影響程度,選取景觀破碎度指數(F)、分離度指數(S)和分形維數指數(FD)構建景觀干擾度指數,根據以往學者的研究[6],將各景觀指標的權重a、b、c分別定為0.5、0.3、0.2.

景觀脆弱度指數是度量不同景觀類型應對外部活動干擾的抵抗能力以及暴露于外部風險時脫離穩定狀態難易程度的綜合指數.脆弱度指數越大,景觀類型抵抗外部活動干擾的能力越差,景觀的生態風險越大[31,40].根據國內外學者[29-30]的研究成果,結合研究區域景觀特點,將未利用地、水域、耕地、草地、林地、建設用地的敏感性系數分別賦值為6、5、4、3、2、1.

表1 景觀格局指數計算方法

1.3.4 區域生態風險分析 在計算得到各風險評價單元的ERI指數的基礎上,利用地統計學方法和GIS技術實現區域生態風險分析.將ERI值賦值到風險評價單元的中心點上,通過普通克里金插值方法得到整個研究區的ERI空間分布圖.采用自然斷點法將景觀生態風險分為5個等級,分別為高風險區(ERI>0.132)、中高風險區(0.099

1.3.5 空間自相關分析 空間自相關可以揭示一個變量的空間分布是否收到其鄰近變量的影響,是空間單元屬性值聚集程度的一種度量[41].對生態風險指數進行空間自相關分析,旨在得到研究區生態風險的空間分布特征.本文采用Moran’s指數和LISA指數來表征空間生態風險的空間自相關關系.Moran’s指數主要反映全部數據的某項屬性值在空間中的相關性大小,其取值一般在(-1,1)之間,小于0表示負相關,等于0表示不相關,大于0表示正相關.LISA指數的具體表現為:LL型(低低聚集)、HH型(高高聚集)、HL型(低值包高值聚集)、LH型(高值包低值聚集)4種類型[42].

2 結果與分析

2.1 土地利用變化情況分析

1980～2018年渭北旱塬區土地利用變化趨勢如圖3、4所示.從整體上看,耕地、林地和草地是渭北旱塬區的主要景觀,分布范圍廣,其他土地利用類型分布于其周圍或內部,三者共占研究區總面積的90%以上,土地利用類型按面積由大到小排序依次為耕地、草地、林地、建設用地、水域和未利用地.研究期間,各土地利用類型表現出不同程度的變化,耕地、草地和水域的面積減少,其中,耕地減少的幅度最大,平均每年減少16.75km2,說明研究期間渭北旱塬區約有1.60%的耕地消失;草地面積共減少了0.11%,平均每年減少1.09km2;1980～2018年,共有38.77km2的水域消失(約0.10%). 1980～2018年,建設用地、林地和未利用地面積增加,其中,建設用地增長幅度最大,平均每年有13.06km2的土地轉化為建設用地,造成建設用地快速增長的原因主要是在人口增長和城市化、工業化發展的壓力下,研究區南部區域城鎮快速擴張,建設用地面積不斷加大;研究區林地面積增長了167.02km2,平均每年增長4.40km2;未利用地占研究區總面積的比例由1980年的0.07%升至2018年的0.20%.

圖4 1980～2018年渭北旱塬區土地利用類型占比

2.2 土地利用轉移矩陣

表2 1980～2018年渭北旱塬區土地利用面積轉移矩陣(km2)

將1980和2018年的土地利用數據代入轉移矩陣,得到40a間不同土地利用類型的轉出量與轉入量.由表2可知,研究區1980～2018年土地利用發生變化的總面積為3492.40km2,變化比例為8.80%.耕地是主要的轉出類型,轉出面積為1643.87km2,占轉化總面積的47.07%,主要轉化為草地(812.32km2),其次轉化為建設用地和林地;建設用地是主要的轉入類型,研究期間共有3.42%的耕地、1.81%的水域、1.56%的未利用地、0.27%的草地和0.10%的林地轉為建設用地.

根據土地利用轉移矩陣分析結果,可以得知不同土地轉移類型中,耕地、林地、草地和建設用地之間的轉移優勢最為明顯,轉移面積為3177.22km2,占轉化總面積的90.98%,結合前人[43]研究可知,城鎮化發展、人口增長、退耕還林、還草政策的實施等外界因素必不可少的影響著研究區的地表狀態,促使不同土地利用類型之間發生轉化.

2.3 土地利用生態風險時空變化分析

基于Fragstats 4.2軟件,分別計算1980年、1990年、2000年、2010年和2018年5期不同土地利用類型的景觀格局指數,進一步分析各指數變化規律.由圖5可知,1980～2018年,不同土地利用類型斑塊數量均有所增加,表明景觀的破碎程度升高,景觀結構的穩定性降低,主要原因是不同土地利用類型之間的相互轉化,打破了景觀原有的分布格局,大塊連片的分布格局被破壞,空間分布越來越復雜.景觀破碎度方面,在研究期間,除耕地和草地的破碎度呈現下降的狀態外,其他景觀類型的破碎度均呈現上升趨勢,耕地、林地和草地的破碎度較大,表明這些景觀類型受到外部環境和人類活動的影響較大.研究時段內,草地、建設用地和未利用地的分離度呈下降趨勢,其他景觀類型均成上升趨勢,表明這些景觀類型的離散程度增強,存在進一步被割裂的潛在風險.景觀分維數的變化較小,說明研究期間景觀形狀結構比較穩定.景觀干擾度方面,耕地和草地的干擾度降低,其他景觀類型的干擾度升高.研究時段內,耕地和草地的損失度下降,建設用地的損失度未發生變化,林地、水域和未利用地的損失度呈現上升趨勢,表明受外部影響這類景觀的生態損失較強,生態風險持續升高.

1980～2018年不同等級生態風險區面積統計結果如表3所示,通過利用普通克里格插值法對生態風險指數進行空間插值,形成研究區景觀生態風險時空變化圖(圖6).1980年渭北旱塬區低風險、中低風險區面積分別占研究區總面積的0.95%和19.28%.低風險區主要分布在延安市黃陵縣、富縣西部、咸陽市旬邑縣西部、寶雞市陳倉區南部,在渭南市蒲城縣和富平縣南部也有少量分布,中低風險區則聚集在低風險區的周邊分布,低、中低風險區的土地利用類型以耕地、林地為主,地貌類型主要為河谷平原和中山,類型單一,分布集中連片,由于耕地、林地的景觀脆弱度較低,因此這些區域生態風險值較低.中風險區占研究區總面積的41.62%,該等級區主要分布在延安市宜川縣、黃龍縣、富縣、渭南市合陽縣、澄城縣、韓城市、咸陽市淳化縣、永壽縣、寶雞市陳倉區、鳳翔縣等區域,分布范圍廣,土地利用類型主要是草地和耕地.中高風險區主要分布在研究區中心區域,占研究區面積的36.47%.高風險區主要分布在寶雞市麟游縣、千陽縣、隴縣、陳倉區以及咸陽市彬縣,這一區域地貌類型多為高丘陵、黃土殘塬和黃土塬,景觀分布較為破碎,人類活動容易引起該區域出現水土流失等問題.研究期間,研究區以中風險區和中高風險區為主,共占研究區總面積的80.16%,生態風險等級整體偏高.1980～2000年間,低、中高、高風險區的面積分別增加了12.25,524.78和24.49km2,整體呈現出生態風險值增加的態勢(圖7);2000～2018年,除中風險區面積有所增加以外(增加了2.07%),其余等級區域面積均有不同程度的減少,中高、高風險區面積分別下降0.864%、0.906%,這一時期景觀生態風險的總體趨勢為下降.

表3 1980～2018年不同等級生態風險區面積及比例

圖7 1980～2018年渭北旱塬區景觀生態風險值變化

圖8 1980～2018年渭北旱塬區不同等級生態風險區流轉變(km2)

2018年研究區不同等級生態風險區域面積發生改變,但在空間上各等級生態風險區分布變化并不明顯.由各等級生態風險區流轉情況(圖8)可知,低風險區、中低風險區面積占比較1980年分別下降至0.89%和18.12%,這些區域向內收縮,面積減小.中風險區面積增加,面積占比較1980年升高了1.62%,研究期間,有6.03%的中高風險區和9.01%的中低風險區轉化為中風險區,這些區域受到外部活動的影響,景觀分布趨于集中或破碎,導致生態風險值有不同程度的變化.相比于1980年,中高風險區面積占比增加0.46%,有52.90%的高風險區轉為中高風險區,增加的區域主要集中在寶雞市隴縣和千陽縣,這些地區的脆弱度高的土地利用類型轉為景觀脆弱度低的林地、草地,生態風險值下降,高風險區面積減少334.74km2,研究區生態系統內部的穩定性有所上升.

2.4 生態風險指數空間自相關分析

利用GeoDa軟件計算渭北旱塬區各風險單元中景觀生態風險值的全局Moran’s指數,結果顯示研究區5期Moran’s值分別為0.5681、0.5671、0.5514、0.5650和0.5530,結果均高于0.55,表明在整個研究期間,渭北旱塬區生態風險值在空間上呈顯著的正相關,即研究區的生態風險在空間上相互影響,高風險區域周圍地區的風險值高,低風險區域周圍區域的風險值低,相鄰城市的ERI具有空間相似性.然而,Moran’s值在40a間呈下降趨勢,這表明,隨著時間演進ERI空間分布的聚集性有所減弱,這與土地利用變化導致生態風險值分布規律失調有關.

為進一步探討生態風險在空間上的關聯度和集聚特征,通過GeoDa軟件對研究區的生態風險進行LISA分析.由表4可知,1980～2018年研究區景觀生態風險的高-高、低-低自相關類型的數量呈下降趨勢,低-高、高-低自相關類型的數量呈增加趨勢,空間自相關不顯著的數量增加了18個.由圖9可知,研究區生態風險值的空間聚集形態主要是高-高聚集和低-低聚集,高-低聚集區和低-高聚集區數量較少,分布分散且規律不明顯.從空間分布情況來看,土地利用生態風險高值聚集區主要分布在洛川縣、耀州區、彬縣、隴縣等地,這些區域的土地利用類型多為耕地和草地,外界環境的干擾使這些地區的景觀破碎度增高,分離度上升,景觀穩定性下降,生態環境變得十分脆弱,生態風險水平迅速升高.生態風險低值聚集區主要集中分布在蒲城縣、黃陵縣等區域,景觀類型以耕地和林地為主,受到外界人類活動干擾的影響較小,景觀內部穩定性高,隨著生態保護政策的實施,這些區域的生態保護力度進一步加強,生態環境進一步改善,生態風險穩定在低水平.

表4 1980～2018年景觀生態風險空間自相關類型統計

3 討論

景觀生態風險評價是景觀格局優化的基礎,本文基于土地利用變化對渭北旱塬區開展生態風險方面的研究,較為全面地、動態地揭示了1980～2018年研究區景觀生態風險時空演變特征.

3.1 土地利用變化原因分析

隨著經濟的快速發展和人口的不斷增長,研究區的發展方式發生巨大變化,對區域土地利用結構造成重大影響.改革開放初期,我國制定了開放沿海口岸城市、成立經濟特區等一系列經濟改革措施,陜西作為內陸省份,在開放程度上受到一定限制,致使在這一時期陜西的發展相對滯后.1995年到21世紀初,國家深入推進社會主義市場經濟體制建設,陜西充分利用"人口紅利"優勢并且抓住西部大開發戰略機遇,加強了基礎設施的投資力度和建設速度,經濟的飛躍式發展消耗了大量的社會和自然資源,城市空間快速擴張.同時,地方政府過于看重GDP增長而忽略了對于土地的長期規劃,通過優惠土地政策等方式吸引投資,將城市中心和主要交通干道附近的農田開發成房地產、工業園區等,使得大量土地資源的利用效率低下,導致了城市土地結構的破碎化[44].進入21世紀以后,土地供給和耕地保護等政策的完善對城市空間發展進行了規范和制約,加強了土地利用規劃的編制,土地利用方式逐漸向合理化、規范化轉變[45].國家先后頒布了《關于深化改革嚴格土地管理的決定》、《關于加強土地調控有關問題的通知》、《關于促進節約集約用地的通知》等一系列土地政策,從土地利用規劃、耕地保護、土地集約利用等多個方面完善了土地利用政策體系,這些政策在規范土地利用、增強城市內部整合方面起到了重要作用[46].

3.2 生態風險值時空變化成因分析

研究表明,陜西渭北旱塬區生態風險值的變化經歷了兩個階段.1980～2000年,研究區總體風險水平呈上升趨勢,2000～2018年生態風險水平呈下降趨勢.20世紀80年代,西部城市土地利用機制僵化,改革進程滯后,沒有形成統一的土地利用管理政策體系.這一時期,城市建筑密度小,容積率低,土地產出低下,"圈地建園"現象的涌現以及城市空間的無序擴張對景觀格局產生了很大的影響.城市管理者缺乏對生態系統的重視,農田、草地等自然景觀被人工景觀隨意侵占和破壞,城市景觀破碎化,自然生態系統質量下降[47].作為工業發展的基礎,交通基礎設施的大量建設干擾了生態系統間的連通性,阻礙了生態系統之間的物質和能量交換,景觀斑塊時空分異性增強,不合理的初期發展模式增大了城市的生態風險,造成了許多生態安全問題.

2000年以后,越來越完善的土地利用制度和生態保護政策有效降低了經濟增長帶來的城市生態風險.在新的土地政策影響下,城市擴張逐漸合理化、規范化,城市土地集約化利用程度提高.同時,我國進入生態保護的深化階段,環境保護政策逐步完善,城市生態環境的保護和建設提上日程.當地政府陸續啟動了天然林資源保護、退耕還林、重點防護林等一系列生態創建和保護工程,生態環境破壞的局面得到有效遏制,生態環境保護長效機制的建立進一步促進了區域經濟與生態環境的協調發展,渭北旱塬區景觀格局不斷優化,研究區整體生態風險值降低.

3.3 渭北旱塬區生態風險防控建議

渭北旱塬區是西北地區的主要生產基地[48-49],自20世紀80年代以來,由于長期盲目追求經濟發展,生態環境質量整體不高,因此亟需開展該區域生態環境的保護和治理項目,強化研究區的生態功能,進而提高該區域居民的生活水平,促進人與自然環境和諧發展,從而推動研究區社會和生態的可持續發展.針對以上問題,對研究區不同等級生態風險區提出以下幾個方面的對策:

3.3.1 高、中高、中風險區需進一步加強生態修復的建設力度,加大資金和技術投入,合理配置區域內部景觀建設,嚴格管理建設用地發展,杜絕為發展而破壞、浪費土地資源的行為,嚴禁過度開發,減少人類活動對生態環境的干擾,促進城鎮集中發展,增加城區內生態用地面積,完善城市綠地系統,提高城市生態效應.加強對中風險地區生態安全的動態監控,防止中風險區向高風險區轉化,對可能轉化的區域進行優先重點保護,有針對性的開展生態工程.

3.3.2 低、中低風險區要加強對現有景觀的保護,因地制宜的制定生態治理方案,建立生態示范區,總結示范區的生態保護方法和經驗,提高保護效率,確保生態風險值持續降低,為生態環境防護打造多層屏障.

3.3.3 嚴格遵守國家和地方政府制定的生態安全保護政策,正視生態保護和經濟發展之間的矛盾,確保在不增加生態風險的前提下發展經濟,多方面考慮,科學地制定土地利用規劃,將土地的社會、經濟和生態效益有機的結合,實現土地利用的健康可持續發展.

4 結論

4.1 研究時域內,渭北旱塬區土地利用類型按其面積大小排序依次為:耕地、草地、林地、建設用地、水域、未利用地,主要的土地利用類型為耕地、林地和草地,共占研究區總面積的90%以上,其中,耕地減少幅度最大,建設用地面積增加的幅度最大.

4.2 1980～2018年間渭北旱塬區以中風險和中高風險區為主,整體生態情況偏高.研究期間,高風險區面積減少,研究區生態系統內部的穩定性有所上升,研究區生態風險均值呈現出先上升后下降的波動降低趨勢,整體生態安全有所改善,但部分地區的生態環境質量減低.高風險區主要集中在研究區中部,環境受外界干擾度高,低風險區則集中在研究區邊緣地帶.

4.3 1980～2018年渭北旱塬區5期生態風險值Moran’s均為正值,生態風險值在空間上正相關增強,聚集效應明顯.研究區生態風險值的空間聚集形態以高-高聚集和低-低聚集為主,空間分布上具有較高的地域性.

4.4 人口增長、經濟快速發展導致陜西渭北旱塬區土地利用受外界活動干擾程度增強,耕地、建設用地等土地利用類型交織發展,中斷了原有的連續景觀,景觀面積及斑塊數量的變化導致了景觀指數的變化,由各景觀指數構建的景觀生態風險指數也隨之發生變化.

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Landscapeecological risk assessment in Weibei dryland region of Shaanxi Province based on

LUCC. WEI Fang, LIU Jing*, XIA Li-heng, LONG Xiao-cui, XU Zhong-wei

(College of Natural Resources and Environment, Northwest A&F University, Key Laboratory of Plant Nutrition and the Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture, Yangling 712100, China)., 2022,42(4)：1963～1974

This study constructed a landscape ecological risk evaluation model based on land use/land cover change and evaluates the ecological risk status of the Weibei dryland region from 1980 to 2018. The results showed that: With the rapid expansion of towns and cities and the growth of land development and utilization intensity, different land use types have changed to different degrees, among which, arable land decreased the most, with a total decrease of 636.36km2, while construction land increased the most, with a total increase of 496.17km2. Influenced by factors such as population growth and the implementation of the policy of returning farmland to forest and grass, a total of 3492.40km2of land in the Weibei dryland region was converted, with a change ratio of 8.80%. The advantage of transfer between farmland, forest land, grass and construction land was most obvious, with a conversion area of 3177.22km2, accounting for 90.98% of the total transformed area. During the study period, the proportion of low and medium-low risk areas decreased from 20.23% to 19.01%, the proportion of medium-risk areas increased from 41.62% to 43.23%, and the proportion of medium-high and high-risk areas decreased from 38.15% to 37.77%, with an overall high ecological risk level, showing the distribution characteristics of "low around, high in the middle". In addition, the mean value of ecological risk in the study area shows a fluctuating trend of increasing and then decreasing, and the overall ecological safety has improved, but the quality of ecological environment in some areas has decreased. The global Moran'sindex of the landscape ecological risk values of the five time nodes in the study area were all higher than 0.55, indicating a spatially significant positive correlation of ecological risk values. The "high-high" concentration areas are mainly located in the medium-high and high-risk areas, where the ecological environment has been more seriously damaged due to large-scale disturbance by human activities.

land use/land cover；ecological risk assessment；landscape pattern；Weibei dryland region

X820.4,X171.4

A

1000-6923(2022)04-1963-12

尉 芳(1997-),女,山東煙臺人,西北農林科技大學碩士研究生,主要從事農業資源利用方面的研究.發表論文3篇.

2021-09-03

國家自然科學基金資助項目(42071240);中央高校基本科研業務費資助項目(2452018143)

*責任作者, 副教授, jingliu@nwauf.edu.cn