黃河流域東鄉族自治縣生態脆弱性評價

胡榮明，米曉梅，競 霞，蘇瑞鵬，任樂寬

（西安科技大學 測繪科學與技術學院，陜西 西安 710054）

全球氣候變化和人類社會經濟發展帶來一系列生態環境問題［1］。國內外學者采用多種方法對不同區域生態脆弱性進行了探究。目前生態脆弱性評價方法主要有綜合指數法、層次分析法、景觀評價法等。魏明歡等［2］采用綜合指數法探討了2001 年、2007 年、2013年青龍滿族自治縣生態脆弱性；Xue 等［3］構建壓力－狀態－響應模型（PSR），對塔里木河流域2005—2015年生態脆弱性演變規律進行了研究；黃越等［4］基于遙感數據，利用景觀格局指數法和地理探測器對中國北方農牧交錯區2009—2017 年生態脆弱性演變格局進行了研究。區域地理位置不同，生態脆弱性評價指標選取的側重點也不同［5－7］。遙感生態指數和遙感生態距離指數是評價生態環境的常用指標，現階段進行生態質量評價和驅動力分析時，許多學者把這兩個指數作為生態環境評價指標，探究影響研究區生態環境變化的主要因素。但借助遙感生態指數和生態距離指數研究區域生態脆弱性的較少，且目前生態脆弱性評價指標集中在植被、濕度和土壤指數等單一指標［8－10］，采用耦合性指數進行生態脆弱性評價的研究較少。在研究尺度上，生態脆弱性評價集中于較發達的城市、流域以及綠洲［11－12］，鮮見縣、鎮級層面的研究，生態脆弱的民族地區的研究更少。

東鄉族自治縣是西北生態脆弱和民族聚居的交疊區域，屬于典型生態脆弱的民族地區［13］。為探究該區域的生態脆弱性，查閱相關文獻，結合黃河流域生態環境治理措施［14－15］，選取遙感生態距離指數、植被（歸一化植被指數NDVI）、氣候（年均氣溫、年降水量）、地形（高程、坡度）等自然因素，以及土地利用和距礦區距離等因素，共8 個指標構建生態脆弱性評價指標體系，對東鄉族自治縣的生態脆弱性進行評價，以期為生態脆弱的民族地區經濟發展和生態保護提供數據支持。

1 研究區概況與數據處理

1.1 研究區概況

東鄉族自治縣地處西北地區甘肅省臨夏回族自治州，為甘青寧黃土丘陵國家級水土流失重點治理區。縣域內人民以東鄉族為主體，總人口約29.16 萬人，總面積約1 510.9 km2，海拔1 714～2 594 m，四周平緩，中間高突。研究區氣候屬溫帶半干旱氣候區，年均降水量約350 mm，年均氣溫5.3 ℃。境內地形較為復雜，群山起伏，溝壑縱橫，植被稀疏，常年干旱少雨，土壤以黃土母質為主，水土流失嚴重。

1.2 數據來源

研究所用遙感影像數據為源于地理空間數據云的Landsat TM／OLI 數據，其分辨率為30 m，兩期遙感影像成像時間為2009 年7 月28 日、2020 年7 月26 日，云量均小于1%；DEM 數據來源與遙感影像數據相同，為分辨率30 m 的GDEM V3 數據；所用氣象數據源自中國氣象局國家氣象信息中心，包含民和、皋蘭、榆中、臨夏、臨洮和合作6 個站點的溫度、降水量和風速等；2010 年土地利用數據為清華大學制作的全球30 m 分辨率地表覆蓋數據；采礦用地數據由東鄉族自治縣自然資源局提供。

1.3 評價指標

1）遙感生態距離指數（RSEDI）。遙感生態距離指數把綠度、濕度、干度和沙度4 個指標進行耦合，從4 個維度反映研究區生態環境，可以更加全面、客觀地評價研究區生態環境［16］。用遙感生態距離指數替代濕度、干度指數等進行生態脆弱性評價，使生態脆弱性評價模型更具高效性和準確性。綠度、濕度、干度和沙度的計算方法參考文獻［17－20］。研究區存在大片水域，先進行水體掩膜處理，再對4 個指標按照99.5%的置信區間進行標準化處理［21］。選取綠度和濕度的最小值、干度和沙度的最大值作為生態環境質量最差點，計算其余點到該點的距離并標準化到［0，1］，其值越接近1 則生態環境質量越好，遙感生態距離指數IRSEDI計算公式為

式中：SGI、SWET、SNDBSI、SDDI分別為研究區綠度、濕度、干度、沙度值，SminGI、SminWET分別為綠度、濕度的最小值，SmaxNDBSI、SmaxDDI分別為干度和沙度的最大值。

2）其余評價指標。高程來源于DEM 數據。基于DEM 數據，運用ArcMap 10.5 軟件的空間分析工具進行計算得到坡度；歸一化植被指數通過ENVI5.3 平臺進行波段計算所得；2009 年、2020 年年均氣溫和年降水量根據氣象數據經過反距離權重插值得到；土地利用（LUCC）數據采用ENVI5.3 軟件對遙感影像進行分類得到，將研究區分為水域、林地、耕地、草地、建設用地和裸地，并利用2010 年30 m 土地利用分類結果對比兩期影像分類結果，對比結果表明兩期影像的分類精度均大于85%，可用于生態環境脆弱性評價；基于采礦用地數據，計算距礦區歐氏距離。

3）數據標準化。數據量綱不同會導致融合后的數據不具有可分析性，因此在構建生態脆弱性評價模型前對不同量綱的數據進行標準化處理。對所選取的8 個指標使用極差法進行標準化處理［22］。土地利用數據為定性指標，因此先對其進行定量化處理，查閱相關文獻［23］，采用賦值法進行定量化處理。高程、坡度、土地利用、距礦區距離、年均氣溫為正向指標，年降水量、歸一化植被指數、遙感生態距離指數為負向指標。正向指標標準化處理計算公式為

負向指標標準化處理計算公式為

式中：Xij為像元i指標j的標準化值，xij為像元i指標j的原始值，xj，min、xj，max分別為指標j的最小值、最大值。

2 研究方法

2.1 組合賦權法

評價指標合理賦權是生態脆弱性評價的基礎。層次分析法（AHP）和熵權法是生態脆弱性評價中最為常見的兩種確權方法，層次分析法主觀性較強，熵權法客觀性較強，因此采用最小信息熵和拉格朗日中值定理計算組合權重，削弱層次分析法定權的主觀性和盲目性，同時彌補熵權法賦權時的機械性和片面性［24］。

1）層次分析法。層次分析法基于人為判斷賦權，故其主觀性極強，相關原理可參考文獻［22］。本文通過yaahp10.3 軟件，結合東鄉族自治縣實際情況進行層次分析，賦予各評價指標較為合理的權重，并記為W1j。

2）熵權法。熵權法主要根據各個指標所提供的信息量估算熵，從而為指標賦權，屬于客觀賦權的一種，指標信息熵越小，該指標提供的信息量越多，指標權值越大［24］。首先計算第j個評價指標的信息熵。為避免在指標等于零處出現無窮小值，把歸一化后的指標按照步長為1 進行平移，即：

其中：

計算指標j的權重W2j，首先確定指標信息熵冗余度dj：

進而確定評價指標權重：

3）權重組合。采用最小信息熵原理結合拉格朗日中值定理計算組合權重［22］，所得組合權重Wj計算公式：

2.2 構建生態脆弱性評價模型

采用綜合指數法構建生態脆弱性評價模型。依據上述組合權重對各指標值進行加權求和，得到各單元生態脆弱性指數IEV。

式中：Xj為評價指標j標準化后的值。

結合實際對所計算的生態脆弱性指數進行值域劃分，使其生態脆弱性等級更直觀［25］，結合研究區實際將其生態脆弱性劃分為微度脆弱（IEV≤0.35）、輕度脆弱（0.35＜IEV≤0.45）、中度脆弱（0.45＜IEV≤0.55）、重度脆弱（0.55＜IEV≤0.65）和極度脆弱（IEV＞0.65）5個類型，利用自然斷點法重分類分別賦予等級1、2、3、4、5。將各等級面積與總面積之比與各等級值進行加權求和估算研究區綜合生態脆弱性指數IIEV，進而分析其生態脆弱性。

式中：IIEV為綜合生態脆弱性指數，IIEV值越大區域生態脆弱性程度越高；t為生態脆弱性等級值；St為等級t的面積；S為總面積。

2.3 空間自相關研究

選取不同尺度的采樣間隔，結合SPSS 和GS＋軟件進行半變異函數分析，研究東鄉族自治縣生態脆弱性等級的空間關聯特征。通過ArcMap 10.5 軟件對所得生態脆弱性等級間隔500、1 000、3 000 m 取樣，基于統計軟件檢驗采樣點數據是否符合正態分布，若不符合則進行個案排秩，使數據滿足正態分布［26］，再進行半變異函數分析，探究數據的自相關程度。

3 結果與分析

綠度、濕度、干度和沙度耦合的遙感生態距離指數空間分布見圖1。經過組合賦權法計算得到各評價指標權重見表1。通過加權求和得到研究區各單元的生態脆弱性指數，2009 年、2020 年生態脆弱性各等級面積及占比見表2。

3.1 區域生態脆弱性時空分異

對分級后的生態脆弱性指數進行彩色渲染，得到2009 年、2020 年研究區各生態脆弱性類型空間分布（見圖2），根據2009 年和2020 年各類型面積得出綜合生態脆弱性指數。2009 年、2020 年遙感生態距離指數均值分別為0.367 7、0.505 7，綜合生態脆弱性指數分別為3.211 8、2.426 3，生態脆弱性整體處于中等偏高水平，但整體生態狀況好轉。由表2 可知，2009 年生態脆弱性類型為輕度脆弱、中度脆弱、重度脆弱的面積較大，面積合計占比高達78.66%。2020 年研究區主要生態脆弱性類型為微度脆弱、輕度脆弱、中度脆弱，其面積占比分別為24.42%、26.06%、29.83%。2020年，研究區微度脆弱、輕度脆弱、中度脆弱類型面積均增大，重度脆弱、極度脆弱類型面積減小，2009—2020年東鄉族自治縣生態狀況呈好轉態勢。

圖2 2009 年和2020 年研究區各生態脆弱性類型空間分布

由圖2（a）可以看出，2009 年重度脆弱、極度脆弱類型在研究區廣泛分布，但2020 年大部分區域高生態脆弱性等級向低生態脆弱性等級轉變，重度脆弱、極度脆弱轉為中度脆弱面積占比最大。2009 年生態脆弱性類型為微度脆弱、輕度脆弱的區域位于東鄉族自治縣西南部，2020 年兩者面積大幅度增大，由影像可以看出研究區南部植被覆蓋度明顯上升。2009 年、2020年中度脆弱的區域面積相差不大，但2020 年其空間分布發生轉變，2009 年中度脆弱類型主要分布在研究區南部，到2020 年中度脆弱類型遍布研究區東北部，即區域生態狀況好轉。2020 年重度脆弱、極度脆弱區域面積縮減，對比兩個時期的遙感影像發現，研究區植被覆蓋度增大，2020 年重度脆弱、極度脆弱類型主要分布在研究區北部和東部一些水土流失較嚴重地區和裸地區域。

3.2 不同土地覆被下生態脆弱性時空演變特征

為探究東鄉族自治縣不同土地覆被下生態脆弱性時間和空間演變情況，通過GIS 軟件所具有的空間分析功能統計各生態脆弱性類型不同土地覆被的區域面積。根據研究區實際情況，草地和耕地是主要土地利用類型，在此基礎上對研究區土地利用進行重分類，分為高植被覆蓋、中植被覆蓋、低植被覆蓋、不透水面和裸地5 類，見表3。

表3 研究區生態脆弱性類型與土地覆被分區統計結果 km2

2009 年高植被覆蓋地區生態脆弱性類型主要為微度脆弱、輕度脆弱，其面積占研究區總面積的4.55%；2020 年高植被覆蓋區域生態脆弱性類型主要為微度脆弱，其面積占研究區總面積的5.57%。2009年輕度脆弱、中度脆弱區域大多屬于中植被覆蓋區，其面積分別占研究區總面積的10.98%、14.99%；2020 年中植被覆蓋區主要為微度脆弱和輕度脆弱類型，面積合計占比為31.19%。從兩期遙感影像看，低植被覆蓋大多處于水土流失嚴重、幾乎無植被覆蓋的草地，因此2009 年低植被覆蓋區生態脆弱性類型大多為中度脆弱、重度脆弱、極度脆弱，面積占研究區總面積的40.83%，但到2020 低植被覆蓋區生態脆弱性類型大多為中度脆弱、重度脆弱，面積占研究區總面積的31.47%。2009—2020 年不透水面增加了28.24 km2，裸地面積減少了19.81 km2，不透水面、裸地生態脆弱性類型大多數為中度脆弱、重度脆弱和極度脆弱。至2020 年東鄉族自治縣大部分區域植被明顯增多，從2009 年到2020 年植被覆蓋區域雖然減少了0.57%，但植被覆蓋區域植被覆蓋度明顯增大，研究區高等級生態脆弱區向低等級生態脆弱區轉變，生態環境狀況好轉。

3.3 空間自相關特征分析

選取合適的采樣間距能夠較好地反映生態脆弱性空間結構特征，采樣間隔較大或者較小都不利于重要信息的提取，也不能反映空間異質性，查閱相關文獻以及試驗表明3 000 m 的采樣間隔較為合適［14］。研究區生態脆弱性空間特征能被高斯模型和球狀模型較好地擬合出來，見表4。2009 年、2020 年基臺值分別為1.487、0.018，表明2009 年生態脆弱性指數空間波動較大。生態脆弱性空間相關程度由塊基比呈現，值越大表明隨機因素引起的空間異質性越高［27］。研究區2009 年塊基比為0.292，空間相關性為中等；2020 年塊基比為0.222，空間相關性較為強烈。2009 年、2020 年塊基比表明，研究區生態脆弱性空間變化是地形、坡度等結構性因素和氣象、人類活動等隨機因素共同影響的結果。偏基臺值為基臺值和塊金值之差，2009 年結構性因素是研究區生態脆弱性的主要影響因素，到2020 年對研究區生態脆弱性影響較大的為隨機因素，即人類活動對區域生態脆弱性的時空變化具有驅動作用。半變異函數在各個方向上具有差異，因此研究區生態脆弱性具有各向異性［28］，2009 年研究區生態脆弱程度的各向異性在45°、90°方向較為突出，而2020年90°方向較為突出，表明在此方向上生態異質性較強，其原因可能與研究區降水和高程等存在方向性差異有關。

表4 研究區生態脆弱性最優理論變異函數

4 結束語

利用RS 和GIS 技術，充分考慮人類活動和自然因素對區域生態脆弱性的影響，選取遙感生態距離指數、地形和土地利用等指標，融合層次分析法和熵權法確定權重，計算綜合指數，評價黃河流域民族地區的生態脆弱性。研究區兩個時期的遙感生態距離指數均值分別為0.367 7、0.505 7，綜合生態脆弱性指數分別為3.211 8、2.426 3。2009 年中度脆弱、重度脆弱區域面積占研究區比例高達62.64%，為研究區主要生態脆弱性類型，2020 年輕度脆弱和微度脆弱面積明顯增大。微度脆弱和輕度脆弱在2009 年、2020 年均主要分布在東鄉族自治縣西南部；植被覆蓋度較低區域、研究區中部則以中度脆弱類型為主；研究區東北部裸地和水土流失嚴重的區域主要生態脆弱性類型為重度脆弱和極度脆弱。此外，研究區高等級生態脆弱區向低等級生態脆弱區轉變，主要為重度脆弱轉為中度脆弱、輕度脆弱。研究區生態脆弱狀況是自然因素和人類活動共同作用的結果，且呈現較強的空間自相關性，研究期間人類活動逐漸增強，在一系列生態環境保護措施下，區域生態狀況得到一定改善。區域生態脆弱性在空間方向上表現出一定異質性，2009 年空間異質性在45°和90°方向較為突出，2020 年則在90°方向較為突出。

研究發現東鄉族自治縣在研究期生態狀況雖然有所改善，但大部分區域為中度脆弱類型，這與楊雯娜等［13］的研究結果相差不大。東鄉族自治縣降水量較少，區域內水土流失嚴重，尤其是縣域東部、北部受水流沖刷，地勢起伏不平，以稀疏草地為主，植被覆蓋度不高，生態環境穩定性較差，極易受到氣候和人類活動的影響，因此生態較為脆弱。

自然因素和人類活動為研究區生態脆弱性的驅動因素，2009 年研究區地形和氣候條件對生態脆弱性具有促進作用，自然因素為生態脆弱性的主導因素；2020年為保護黃河流域生態環境，促進黃河流域自然與經濟協調發展，政府實施了一系列環境保護措施，開展植樹造林、水土流失防治等工作，使東鄉族自治縣生態問題得到有效治理，研究區整體的生態環境有所改善。