基于PSR-OWA模型的海口市生態風險評價及模擬研究

胡紀漢, 毛銘江, 龔文峰, 劉鐵冬, 邱新彩, 吳庚鴻, 謝藝丹

(1.海南大學 林學院, 海口 570228; 2.海南大學 海口市智慧林業重點實驗室, 海口 570228)

21世紀以來,隨著人口及其活動的增加,土地利用變化、能源利用和污染對全球生態環境的影響不斷加深[1]。加之受全球氣候變化及其局部自然災害和極端天氣頻發[2],在多種因素的綜合作用下,區域生態系統直接或間接地承受著人類活動和自然環境變化所帶來的負面影響[3],直接體現在景觀和環境變化上就是城市建設用地不斷蠶食農田、林地、草地等生態空間[4],原有區域的土地利用格局發生顯著變化,區域生態系統平衡被打破,自我調節能力下降[5],區域人地矛盾進一步激化[4,6],加劇局部區域環境問題,危及區域生態環境健康和生態安全[7-8],進而增加生態風險來源種類及其發生概率和強度。

生態風險評價是對生態系統結構和功能正在受到或將來可能受到的危害和脅迫而進行表征的一種評估方法[9]。作為生態風險評價一個重要分支的區域生態風險評價,不僅重視空間要素配置對生態風險過程的影響[10],且從區域尺度上描述和評估自然因素和人為活動對生態系統及其各個組分所產生不利影響的可能性和大小的過程[11],更是發現和解決環境問題的決策基礎[12],并對區域生態環境質量的提高和發展具有指導意義[13]。已逐漸成為研究和解決局部環境問題的重要手段[14]和保護生態安全的熱點問題[15],其研究尺度可以為城鎮[1]、湖泊[16]、濕地[17]、流域[18]和山脈等[19]。此外,目前大部分區域生態風險評價研究主要基于土地利用和景觀結構展開,更多學者基于土地利用結構變化[20]、地統計學理論[21]和空間自相關分析等[22]成熟方法構建區域生態風險指數,探究區域生態風險狀況及變化特征。然而,上述研究重點關注區域人口壓力、景觀結構、土地利用現狀、地形和氣溫等人為和自然因素等評價因子,缺少聚焦于典型自然環境和社會經濟背景下的區域生態風險時空演變研究,且基于多種脅迫復合因子對熱帶和亞熱帶區域生態風險評價的研究相對稀少,利用雙變量全局空間自相關探討海域城市城鎮化水平與生態風險響應關系的研究則更稀少。

海南省是1988年建省且為中國最大的經濟特區和唯一的熱帶島嶼省份,作為省會城市的海口市,是國家“一帶一路”戰略支點城市和海南自由貿易港核心城市,更是北部灣城市群核心城市,具有重要的戰略地位。2018年海南宣布建設國際自由貿易島以來,海陸兼備的地緣優勢不僅帶來巨大的發展機遇,在城市建設規模、生態濱海旅游業、熱帶高效農業、房地產業和現代漁業都取得了長足的發展,但也讓海口市面臨雙重生態問題。其一,在人口壓力增大、城市快速擴張和經濟急速發展等綜合因素影響下,部分陸域生態用地被侵占,局部土地資源和森林資源遭到嚴重破壞;其二,城市建設轉向濱海和水域,濱海和河流灘涂被侵占現象嚴重,區域土地利用格局和生態系統發生巨大變化,危及區域生態系統穩定性,區域生態風險概率進一步增長。目前對海口市研究更多關注其土地利用及格局變化和城市擴張[23-24]、海岸帶生態安全[25]、生態系統服務[26]、生態安全格局[27]和重金屬風險評價等[28],但基于人為活動和自然因素且從多角度、多層次和多準則探究海口市生態風險狀況相對稀少,耦合 GIS和OWA模型模擬、探討不同情景下區域生態風險時空格局配置及其生態保護對策更加稀少。

鑒于此,本研究以海口市2000年、2010年、2020年3期遙感影像為數據源,基于 RS和 GIS定量獲取區域土地利用數據,引入區域累計氣旋能量、城市開發利用強度和旅游壓力等綜合生態風險評價因子,構建基于網格尺度的 PSR(Pressure-State-Response)區域生態風險評價模型評估區域生態風險,結合空間自相關與雙變量空間自相關方法,探究區域尺度城鎮化水平與生態風險空間分布格局、時空變化特征及關聯特征和城鎮化水平與生態風險的響應關系,耦合 GIS和 OWA模型模擬和探究不同情景下海口市生態風險空間分布特征和生態保護措施,對今后維護區域生態安全和土地資源的科學合理開發利用具有重要意義。

1 研究區概況與數據

1.1 研究區概況

海口市位于海南島的東北部(圖1),地處110°10′—110°41′E,19°32′—20°05′N。東臨文昌、西接澄邁、南連定安、北隔18海里與廣東省海安鎮相望。地表主要為第四紀基性火山巖和松散沉積物,呈較大面積分布,海濱以濱海臺階式地貌為主,西部以典型的火山地貌為主;土壤類型主要是磚紅壤、水稻土、菜園土、濱海鹽土等[29]。海口市屬于熱帶海洋性季風氣候,年均日照時數2 000 h以上,年均溫度23.8℃,平均降水量為1 669 mm。海口由本島海南島部分、海甸島和新埠島組成,是一座富有海濱自然旖旎風光的南方濱海城市,地形略呈長心形,地勢平緩,全市地貌基本分為北部濱海平原區,中部沿江階地區,東部、南部臺地區,西部熔巖臺地區。耕地、草地、片林和灘涂主要分布于北部區域,該區域不僅是陸域城市建設轉向濱海和水域的主要地帶,更是海口鏈接北部內陸、融入大灣區區域經濟循環和建設瓊州海峽經濟帶的核心地帶。東部和東北部主要分布著熱帶稀樹草原和濱海紅樹林群落,東部的江東新區是海南省打造中國特色自由貿易港集中展示區。尤其東部和北部區域在人口急劇擴張、經濟飛速增長和快速城鎮化的綜合作用,區域原始的自然、半自然環境和生態系統發生劇烈改變,城市土地利用變化對區域生態產生了深刻影響,在形成北部城鎮建設區和東部熱作農林區的同時,導致區域生態系統失衡及生態環境問題日益突出,進而加劇區域生態風險。南部及東南部臺地區主要分布著的稀樹灌木群落,然而隨著熱帶高效農業的迅猛發展,農業產業結構調整導致部分自然植被群落結構被區域特色農業所代替,在形成近郊熱帶特色產業發展的同時,造成區域水土流失,增加生態風險種類和來源。西部熔巖臺地區主要以雜木林群落為主,主要以臺地農林區為主,但隨著西海岸休閑度假區開發建設、行政中心西移和局部區域房地產業的興起,城市化建設進程加快,建設用地不斷蠶食區域耕地、林地和草地,導致區域人地矛盾和生態風險增加。西南部的多以稀樹草原和雜木林群落為主,然而隨著熱帶經濟作物栽培推廣和應用,部分天然林景觀被人工植被代替,加之受頻繁臺風等自然災害的綜合影響,森林植被結構變化導致區域水土流失加劇,生態風險發生概率增加。

圖1 研究區位置

1.2 數據來源及處理

基礎數據:遙感影像數據、氣象數據、人口數據、DEM高程數據和社會經濟數據等。其中,2000年、2010年 Landsat5 TM及2020年 Landsat8-OLI遙感影像數據和 DEM數據均源于地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn/)。氣象數據主要源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)和海南省氣象局 (http:∥hi.cma.gov.cn/)。人口數據和社會經濟數據等其他數據源于《海口市統計年鑒》和《海南省統計年鑒》。

首先,運用 ENVI 5.3完成遙感影像的輻射定標、大氣校正、波段組合、圖像拼接和裁剪等處理。參照《中國土地利用現狀分類標準》(GB/T21010-2017)和海口市土地利用現狀,采用最大似然法(maximum Likelihood,ML)完成遙感分類,分為耕地、草地、林地、濕地、建筑用地和水體6個地類,借助部分野外實地調查數據和 BIGEMAP,采用人機交互的模式完成遙感圖像分類處理,總體分類精度達90%以上,并以 GRID的格式存儲于 ArcGIS 10.8中。

2 研究方法

2.1 生態風險小區的劃分

結合海口市地域狀況,參照《地理格網》(GB12409-2009)標準和相關研究[10,30],在 ArcGIS 10.8中采用網格化對研究區域進行3 km×3 km的幅度采樣,以此作為生態風險評價單元(圖1),共劃分生態風險小區 302個,基于評價單元計算生態風險值,并賦值每個網格中心點,通過空間插值獲取其空間格局分布特征。

2.2 生態風險評價指標體系構建及權重的確定

參照相關研究成果基礎上[31-36],本研究利用 PSR模型,從自然因素、人類活動、景觀格局指數、景觀活力、生態敏感性和恢復力6個方面出發,選取能夠反映研究區域自然、經濟、社會、環境、資源和生態等綜合方面的17個細化指標,尤其引入區域累計氣旋能量、城市開發利用強度和旅游壓力等生態風險評估因子,以此構建海口市生態風險評價指標體系(表1)。具體流程如下:

表1 2000-2020年海口市生態風險指標體系及組合權重Table 1 Ecological risk indicator system and portfolio weights for Haikou City, 2000-2020

(1) 生態風險指標計算。以行政區域為統計單元,基于統計年鑒完成社會、經濟和環境等與人類活動等相關數據的收集和整理,首先應用 ArcGIS 10.8完成相關數據統計和空間插值計算;其次使用 Fragstats 4.2完成景觀格局指數和景觀活力等景觀指標計算;最后基于ENVI 5.3,ArcGIS 10.8,InVEST 3.10.2和相關模型完成區域生態敏感性和恢復力等風險指標計算。

(2) 指標細化處理。正向指標:城市開發利用強度、人口密度和區域累積氣旋能量等指標越高會導致生態和環境壓力越大,出現生態失衡和環境惡化等問題,從而使生態風險升高。因此,對于促進區域生態風險的指標設為正向指標。

(1)

負向指標:造林面積、固碳能力和歸一化植被指數等指標越高,則反映區域生態用地穩定性越高,自我調節能力越強,從而使生態風險降低。因此,緩解區域生態風險的指標設為負向指標。

(2)

式中:Yij為標準化之后的值;Xij為第i年第j項指標原始值;Xmaxj和Xminj分別是對應指標的最大值和最小值。為避免0值,參考張曉瑤等人研究[32]設置修正值e,e取值為0.9。

(3) 權重計算。利用綜合指數法,分析層次分析法和熵權法優缺點,基于熵權法修正層次分析法獲取各指標的組合權重[37],具體結果見表1。

(3)

式中:ui為組合權重;ari為層次分析法計算的權重;Sri為熵權法計算的權重。

2.3 生態風險綜合評價

參照相關研究成果[38],基于 PSR模型構建區域生態風險綜合評價模型。計算公式如下:

(4)

式中:ERI表示生態風險指數;Ci為各個指標的標準化值。基于ArcGIS 10.8的Natural breaks完成區域生態風險等級劃分,共分為:低生態風險區、較低生態風險區、中生態風險區、較高生態風險區和高生態風險區5個等級。

2.4 空間分異特征分析

空間自相關模型能夠反映某種因素在空間位置的相關程度[39],多采用Moran′sI和 Local Moran′sI指數來描述全局空間自相關和局部空間自相關[40]。為了探究海口市生態風險空間分布格局及分異特征,揭示研究區生態風險發生的響應機制及時空演變趨勢,本文利用Geoda計算Moran′sI指數,以期反映區域生態風險整體空間關聯和差異狀況。計算公式如下:

(5)

式中:wij為空間權重矩陣;xi和xj是變量x在相鄰配對單元柵格的i和j屬性值;x為屬性值的平均值。Moran′sI>0,表明存在正空間自相關,呈趨同集聚,值越大空間聚集程度越高;Moran′sI<0,表明存在空間負相關,呈離散分布;Moran′sI=0,表明不存在空間自相關。

局部空間自相關指標LISA能夠有效地反映觀測值的高值或低值的局部空間聚集狀況,以此表述局部集聚和離散效應。為了全面反映區域生態風險之間的空間關聯性[41],本文采用 LISA進行局部空間自相關分析,探究局部空間異常特征,以識別局部空間高高集聚的“熱點”和低低集聚的“冷點”。具體計算公式如下:

(6)

同時,為了進一步探究城鎮化和區域生態風險的空間關聯特征,本研究采用雙變量空間分析模型[42],分析海口城鎮化進程與生態風險的內在關聯,揭示城鎮化程度對區域生態風險的影響機制。

(7)

(8)

式中:MIR,NIR分別為短紅外波段、近紅外波段,對應Landsat5的第4,5波段,Landsat8的第5,6波段。

2.5 基于GIS-OWA海口生態風險情景模擬

參考美國數學家Yager的空間多準則評價方法[44],將語言量化算子與OWA方法相結合,根據組合權重大小進行排序,通過給定決策風險確定位序權重,對組合權重與次序權重進行線性組合得出評價結果,公式如下[45]:

(9)

式中:Zi為經過最大、最小值標準化后各指標柵格化圖層,ui為組合權重,wi為次序權重,wi∈[0,1],且w1+w2+…+wn=1。

次序權重的確定是 OWA方法的核心[37],本文基于模糊量化模型完成次序權重計算(表2),公式如下:

wi=f(i)-f(i-1)

(10)

(k=1,2,3,…,n)

(11)

式中:a為決策風險系數,a∈(0,∞);f(i)為重要指標等級,依據指標數值大小確定;n為指標個數;rk為根據組合權重大小對指標進行排序后的重要性取值,最大值取1,最小值取n。

當風險系數a從0趨向 ∞時,決策者呈現出由極樂觀到極悲觀態度。當a=1時,決策者無偏向任何態度,保持中立,此時各決策指標與組合權重一樣;若a<1,各生態風險指標對生態環境壓力大,因此決策者重視生態環境保護,處于可控范圍內;當a>1時,各生態風險指標對生態環境壓力小,因此決策者更重視經濟發展,不會采取任何生態環境保護措施,處于不可控范圍內。本文中,次序權重根據17個指標值的組合權重的數值大小進行排序,并結合對決策風險的認識來確定,從而確定每個指標對生態風險的重要性程度。即人口密度、城市開發利用強度等指標對生態風險有促進作用,則在樂觀態度中占比較高。反之,造林面積和固碳能力等緩解區域生態風險的指標,在悲觀中占比較高。

3 結果與分析

3.1 海口市生態風險時空分異規律

3.1.1 海口市生態風險總體變化特征 海口市2000年、2020年主要以低、較低生態風險區為主,兩者面積比例達到66.76%和70.40%,生態風險等級整體偏低,其中2000年較低生態風險區面積比例最高,達到36.59%,低生態風險區在2020年的面積比例最大,為40.23%。2010年主要以中、較低生態風險為主,面積比例為65.86%,生態風險等級整體相對偏高,中生態風險區占據一定優勢地位,面積比例為43.63%,分布較為廣泛,幾乎散布于整個研究區(圖2)。高生態風險區3個時期所占的面積比例均為最小,分別為1.08%,6.87%和5.08%(表3)。

圖2 2000-2020年海口市生態風險空間分布

20年間,低生態風險區呈先減少而后增加的變化趨勢,2000年、2010年、2020年面積比例分別為30.17%,7.03%和40.23%,總體上呈現增加趨勢且面積增加了229.70 km2,在一定程度上表明區域生態系統內部的穩定性增強,生態環境得到進一步改善。中生態風險區面積呈現先增加而后減少的變化趨勢,3個時期的比例分別為22.51%,43.63%和15.92%,總體上面積減少150.48 km2。此外,較高、高生態風險區面積比例在2010年均最高,分別為20.24%和6.87%,主要原因有兩方面,其一,隨著區域經濟的快速發展和城鎮化進程的加速,部分生態用地被侵占,局部土地利用結構和格局發生改變,區域生態系統不確定性提升,穩定性減弱;另一方面很大程度上源于海口市2010年經歷兩次強臺風及強降雨,局部極端天氣等自然災害不僅給研究區域造成了嚴重財產損失,同時也嚴重威脅當地民眾的正常生產和生活,致使區域高生態風險區面積增加,生態系統內部的穩定性減弱,在一定程度上彰顯了自然災害對區域生態風險的影響。

3.1.2 海口市生態風險空間特征分布 由圖2可知,2000—2020年海口市生態風險空間分布異質性顯著。高風險區呈團塊狀聚集于濱海、灘涂和沿江地區,呈持續擴張趨勢,主要涵蓋北部城鎮建設區、江東新區和南渡江部分沿岸,主要以規模較大的居民區、商業區、經濟開發區和高新開發區等城鎮建設區為主,這些區域水陸交通相對便利且人口分布相對聚集,建設用地是區域土地利用的主體。尤其在2018年海南省宣布建設國際自由貿易島后,更加劇了局部區域城鎮化進程,加速建設用地向海岸帶和沿江灘涂地擴展和侵占,改變區域土地利用格局并危及其生態安全,致使生態風險升高。較高生態風險區呈帶狀及散點狀分布于高生態風險區周圍,且沿著主要交通道路和部分鄉鎮向外擴展延伸,使得高風險區域進一步向外擴張。中生態風險區呈團狀分布于較高生態風險區周圍,土地類型多為耕地,未來土地利用將存在一定潛在危險。低、較低風險區主要分布于中部生態功能區和西部臺地農林區等區域,土地利用類型主要以林地和草地為主,植被覆蓋相對較高。

3.1.3 海口市生態風險時空演變特征 由表4和圖3可知: 2000—2010年低、較低風險區主要為轉出源,中風險區為主要轉入源,其轉出面積分別為608.13 km2和602.68 km2,“低、較低→中”風險區面積分別為334.33 km2和359.19 km2;同時“低→較低”和“較低→較高”面積達到187.22 km2和164.84 km2,高風險區轉出面積僅為3.14 km2,而低風險區轉入面積也僅為78.79 km2,在一定程度上反映該時期研究區生態風險處于上升期。低→高等級風險區轉移主要集中在海口市北部城鎮建設區、中部特色發展區和東部臺地熱作農林區,該區域地勢平坦、氣候適宜且水資源充足,受經濟利益驅使和城鎮化進程影響,人為加大對該區域土地的干擾程度,最終導致區域林地、濕地等生態用地轉變為耕地或建設用地,改變和破壞區域土地利用格局和土地利用結構,導致區域生態風險等級升高。

表4 海口市生態風險轉移矩陣Table 4 Ecological risk transfer matrix for Haikou City %

圖3 2000-2020年海口市生態風險區變化軌跡

2010—2020年,中風險區主要為轉出源,轉出面積達到804.46 km2;“中→低”“中→較低”風險區是其主要轉換類型,面積分別為371.38 km2、 364.11 km2;較高、高風險區轉出面積達到370.99 km2和69.72 km2,高風險區轉入面積僅為26.96 km2,轉出面積是轉入面積的2.59倍,高風險區范圍逐漸縮小;同時 “較高→較低”和“高→較高”風險區面積達到 175.97 km2和31.23 km2,低、較低風險區的轉入面積達到784.85 km2和570.86 km2,生態風險等級降低,隨著國家生態環境治理政策出臺和生態保護措施實施,當地政府積極推進區域土地綜合治理工程、流域及海岸帶等重點地帶生態修復工程,使部分生態用地得以保護且連通性增加,區域總體生態風險等級下降,局部區域生態環境得到了較好的保護。

總之,海口市20 a間高、較高生態風險區面積增加了236.92 km2,低、較低生態風險區面積增加了993.42 km2,后者是前者的4.19倍,生態風險總體呈下降趨勢,環境質量有所改善且得到一定好轉,但高風險區面積增加了91.38 km2,局部區域生態建設任務依舊嚴峻。

3.2 海口市生態風險空間關聯

利用GeoDa計算海口市2000年、2010年、2020年生態風險空間自相關指數(表5)。結果顯示研究區3期Moran′sI分別為0.633,0.754,0.788(p=0.01),均高于0.6并呈現遞增趨勢,說明研究區生態風險的空間聚集現象明顯,生態風險值在空間上呈現顯著的正相關,但總體水平表現一般,在一定程度上說明區域不同級別生態風險在空間上相互影響,即高生態風險區域周圍區域的風險值高,低生態風險區域周圍區域的風險值低。

表5 海口市生態風險空間自相關類型統計Table 5 Statistics of ecological risk space autocorrelation types in Haikou City %

為進一步分析生態風險在空間上的分異規律和聚集特征,本文基于 GeoDa完成研究區生態風險 LISA分析(圖4,表5)。結果表明該區域生態風險集聚,空間分布格局呈現一定變化,高高集聚“熱點”和低低集聚“冷點”聚集現象十分突出,“熱點”和“冷點”集中分布于第一(H-H)和第三象限(L-L);高低或低高離群“奇異點”相對較少,集中分布于第二(L-H)與第四象限(H-L)。20 a間,熱點區域面積比例為21.16%,14.48%和18.46%,呈現先減少而后略微增加的趨勢,自相關類型數量下降2.7%;“冷點”區域面積比例分別為21.12%,22.65%和31.19%,呈現持續增加趨勢,增長10.07%。總體上研究區生態風險值分布分散且規律不明顯。

圖4 2000-2020年海口市生態風險指數聚類

由海口市2000—2020年生態風險LISA聚集指數可知(圖4):2000年H-H聚集區分布相對分散,主要分布在北部城鎮建設區、中部特色發展區和東部臺地熱作農林區,北部城鎮建設區因人口聚集、經濟相對發達,生態風險等級偏高;L-L聚集區主要分布在北部城鎮建設區周圍及南渡江下游局部農林區。2010年H-H聚集區依舊主要集聚于北部城鎮建設區和東部熱作農林區,聚集區分布明顯且呈擴大趨勢,很大程度受區域城鎮化的影響;而L-L聚集區主要分布在西部臺地農林區和海口市國家地質公園等生態功能區,很大程度上源于政府積極推行生態保護措施,加大對自然保護區、森林公園和重要水源點的保護和管理力度。

2020年H-H聚集區主要分布在北部城鎮建設區和東部臺地熱作農林區,且呈明顯擴張趨勢,20年間海口建成區面積由2000年的33.64 km2迅猛擴展到2020年的203.7 km2,與海口國際自由貿易島建設、生態旅游開展、高效農業(漁業)發展及房地產業的繁榮等都直接相關,在有限陸地資源被侵占的同時,更加速城市建設由陸地向沿海的無序擴張延伸,致使區域生態安全狀況嚴峻。L-L聚集區呈南北收縮、東西擴張趨勢,分布在南渡江下游農林區和臺地農林區,主要原因在于該區域地形復雜,為高低落差較大的臺狀地貌,人類干擾強度較小,土地利用類型多以林地為主,植被覆蓋度高。3個時期L-H和H-L聚集區規模小、數量變化不明顯且分布零散。

為了進一步探究城市化進程與生態風險之間的關系,本文基于 GeoDa空間分析工具,使用雙變量全局空間自相關探究海口市城鎮化水平對區域生態風險的影響(圖5)。2000年、2010年、2020年Moran′sI(p=0.01)分別為0.242,0.263,0.428,Moran′sI散點在4個象限均有分布,散點分布于每個象限中,其中第一、三象限分布較多,表明海口市城鎮化水平與生態風險存在顯著的正相關關系,且這種關系不斷增強,城鎮化對區域生態風險的影響程度不斷加深。Moran′sI散點圖中的第一象限為高風險—高歸一化建筑指數聚集區,第三象限為低風險—低歸一化建筑指數聚集區,2000—2020年期間,一三象限的散點數目均有所上升。高風險-高歸一化建筑指數聚集于北部沿海海岸帶和江東新區等地帶。2018年海南省政府規劃海口江東新區作為中國(海南)自由貿易試驗區的重點區域,在“臨空經濟+服務經濟+生態經濟”的開放、創新型產業體系指引下,區域經濟和城鎮化進程得到迅猛發展,部分耕地、灘涂地、草地、林地和灌木林地等半自然和自然景觀被建筑用地擠壓、侵占,土地利用方式、格局和結構特征發生重大變化,導致區域生態環境脆弱、景觀穩定性下降和生態風險增強。低風險—低歸一化建筑指數分布于東北部濕地公園及中部和南部的林區,而在國家積極的林業政策,該區域受到外界人類活動干擾相對較小,景觀內部穩定性高且生態風險低。

圖5 2000-2020年生態風險指數與歸一化建筑指數相關性Moran散點圖

3.3 耦合GIS-OWA模型的海口市不同情景下生態風險模擬

在綜合分析海口市社會、經濟發展狀況與自然資源條件的基礎上,本研究在 ArcGIS 10.8和 IDRISI2020支持下,選取其中3種決策系數,耦合 GIS-OWA模型完成研究區不同情景生態風險的多準則模擬、風險等級劃分及時空格局配置(圖6)。

圖6 不同政策情景下海口市生態風險分級

(1) 生態優先型情景:a=0.5表示研究區重視生態保護,加強生態風險治理和投入,嚴禁在生態保護區進行無序建設開發和擴張;

(2) 維持現狀型情景:a=1表示研究區生態風險整體處于向高風險過渡的一個臨界點;

(3) 開發優先型情景:a=5表示研究區更側重經濟發展,開發和擴張建設用地為主線,忽視生態保護和自然災害治理。

生態優先型情景:低生態風險占據絕對優勢,較低風險次之,面積比例分別為87.5%和12.5%,沒有較高、高風險區,表明區域生態環境得到了極大的保護。較低風險區主要位于海口市北部城鎮建設區和江東新區,其余均是低風險區。該情景模擬表明在國土空間三條紅線和海南省總體規劃(2015—2030)綱要框架下,決策者注重生態環境保護,加強對生態保護政策的實施力度,加大對區域生態風險投資治理力度,同時強化土地利用規劃編制,合理化、規范化土地利用方式[3],杜絕因發展而浪費土地資源的現象。但同時在保護生態環境前提下,決策者應適當加大社會經濟投入并強化區域社會經濟發展,同時協調經濟的快速發展和生態土地的合理利用。

維持現狀型:中生態風險面積比例最大,為33.6%,較高與較低生態風險次之,分別為28.7%和25.6%。表明研究區整體生態風險處于預警狀態,高風險區聚集在海口市北部城鎮建設區、江東新區及毗鄰的鄉鎮,較高和中風險區則聚集在高風險地區周邊,低、較低風險區分布在海口市中部農林區和南渡江下游水源保護與農業區。在空間上呈現以南渡江為軸心,南渡江兩側呈現從北到南的“高—中—低”的梯度遞減。與生態優先型情景對比,此情景決策者無任何偏好,其決策態度處于保守向冒險過度的臨界點。因此,決策者應該強化國土綜合整治與生態保護修復意識,尤其針對江東新區等侵占生態用地的區域,確保在不增加生態風險的前提下發展經濟[3],同時在海岸帶和南渡江流域開展以自然恢復為主和人工修復為輔的中、較高、高生態風險區生態修復工作,在做好生態重點區生態保護的前提下發展經濟。

開發優先型:高生態風險面積比例高達70.7%,占據絕對優勢地位,較高生態風險次之,為22.7%,低和較低生態風險占據較小的比例,僅為2.4%。該情景下研究區今后重點工作是生態環境質量恢復。決策者應正視生態保護和經濟發展之間的矛盾[3],在生態紅線和國土空間規劃的框架下,科學、合理制定土地利用規劃,嚴格遵守和積極實施生態保護政策,以“生態保護優先”為前提,重視生態環境保護,積極推進退化及受損的濕地、草地和林地生態系統的修復工作,尤其加強海岸帶綜合生態治理、東寨港紅樹林濕地生態保護及江東新區生態環境保護和相關監督管理,真正做到“一江兩岸、東西雙港驅動,南部協調發展”的發展格局,完善江東新區、海岸帶、南渡江流域和紅樹林濕地保護區等生態環境監測網絡,建立健全環境自動監測數據共享機制,在空間上尋求國土資源空間結構的最優化比配,提高研究區國土空間的生態恢復能力。

4 討論與結論

4.1 討 論

本文在綜合分析海口市社會、經濟發展狀況與自然資源條件的基礎上,基于PSR模型構建區域生態風險評估模型,耦合GIS-OWA模型模擬、探討不同情景下海口市生態風險空間分布特征,為維護區域生態安全和國土空間資源合理利用提供參考。

2000年以來,在經濟特區政策和城市化進程的影響下,研究區的經濟、熱帶高效農業和漁業、房地產業和生態旅游等得到了迅猛的發展,尤其2002年瓊山市并入海口市,人口數量由2000年的150.83萬人增加到2020年的288.7萬人,增長135.66%。同時20年間,海口的國內生產總值(GDP)由2000年的175.2億元達到1 791.6億元,增加了4.99倍,旅游人數由324.81萬人增加到1 620.27萬人,增加了398.84%,人口壓力大,更加劇了對住房、商服等建設用地需求,加之海口政府加大對區域基礎設施投資力度,例如國際機場、高速公路、新埠島和陽光假日海灘修建等,局部出現向海要地、向岸要房等現象,粗放開發模式在加劇建設用地與生態用地之間矛盾的同時,使生態環境受到了嚴重破壞,導致高等級風險區面積增加。目前,特別是海南建設以江東新區為核心區的國際自由貿易港后,局部區域建設規模得到迅猛擴張,經濟飛躍式發展,但同時也消耗了局部大量社會和自然資源[3],更加速城市區域土地結構的破碎化[46],危及其生態安全。

基于此,2010—2020年海南省在省域生態保護紅線基礎上制定最嚴格的海南生態環境標準,進一步加強對開發區和建成區生態恢復和環境治理力度,加大生態用地災害風險治理投入。如美舍河濕地公園修復工程、五源河濕地公園修復工程和開展海口市南渡江河口右岸生態修復項目等,特別針對江東新區已開工建設生態環保項目33個,其中“兩河一堤”、海口邁雅河區域生態修復、海南東寨港國家級自然保護區生態修復與資源保護等16個項目已完工,10年間低和較低風險區面積增加,低風險區增加了5.72倍,但高風險區面積增加105.43 km2。因此,今后在海口市國土空間規劃和生態紅線的共同管控下,參照《海口市國土空間規劃(2020—2035年)》等意見,以生態優先原則下實現高質量發展為目標,要進一步防止人類對土地的不合理干擾,要防止過度開發和自然災害給生態格局帶來的不確定性問題,首先:加大對海口市林地、草地和濕地等自然生態空間和生態用地的嚴格保護,尤其海岸帶區域和河岸帶地段保護及管理,同時加強自然保育宣傳和區域生態用地的生態風險監測和評估;其次,構建國土空間規劃新格局,在以海口石火山群國家地質公園和東寨港自然保護區等生態功能區為核心的低等級風險區,統籌規劃生態空間、農業空間、城鎮空間和海洋空間,強化區域景觀的聚合度和連接度,堅持省域生態保護紅線,嚴格控制非生態用地的侵占;再次,在以南渡江下游水源保護與農業區和桂林洋開發區等經濟開發區為中等級風險區的區域,要繼續推進防護林建設工程、天然林保護工程,鞏固退耕還林成果,提高森林覆蓋率并加強水土保持工作;最后,構建海口市北部建成區及江東新區沿岸等城鎮建成區的高級生態風險區區域監測體系,進一步加強生態恢復與環境治理力度,加大生態用地災害治理投入,合理利用國土空間,實現區域生態系統的自我恢復和生態空間休養生息。

耦合GIS-OWA模型模擬不同決策情景的海口市生態風險空間特征,有助于決策者更全面、科學地對今后區域生態風險做出研判。但本研究由于選取權重的社會指標相對較多,反映區域特色自然特征等指標相對較少,需要進一步完善指標評價體系,尤其增加海南國際自由貿易島對區域生態環境的自然和社會影響指標,未來區域生態風險研究中,從景觀異性的視角去評價自貿島建設對局部區域生態環境可能潛在的生態風險。

4.2 結 論

(1) 2000年、2020年研究區以較低和低生態風險等級為主,面積增加了83.11 km2,且受外界人類活動干擾相對較小且景觀內部穩定性高;2010年區域以較低、中生態風險等級為主;20年間高生態風險區面積增加91.38 km2,呈持續擴張的態勢,其時空分布與土地利用結構及其強度、人類活動之間關系密切。

(2) 基于海口市生態風險時空演變特征分析可知,2000—2010年研究區以“低、較低→中”風險區轉換類型為主,生態風險處于上升期;2010—2020年研究區以“中→低、較低”風險區為主,生態風險處于下降期。

(3) 海口市生態風險格局及其空間關聯格局整體呈現出“南北高中間低”、“東熱西冷”的異質性特征。高—高聚集區主要分布于海口市北部城鎮建設區和江東新區等以建設用地為主體的人工景觀區,低—低聚集區主要分布在以農林復合體系為主的中西部山地丘陵區。海口市城鎮化水平與風險熱點區空間分布存在顯著的正相關關系,城鎮化對區域生態風險的影響程度不斷加深、增強;冷點區分布與研究區生態空間保護相一致。

(4) 耦合GIS-OWA模型模擬不同情景下海口市生態風險,生態風險指數從低到高依次為“生態優先型”“維持現狀型”和“開發優先型”,3種決策下區域生態風險主要以低生態風險(占87.5%)、中生態風險(占33.6%)和高生態風險(占70.7%)為主。