基于景观异质性的云南省红河县生态风险评价研究

王敏，刘学录

(甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃 兰州　730070)



基于景观异质性的云南省红河县生态风险评价研究

王敏，刘学录

(甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃 兰州730070)

【目的】 对云南省红河县的生态风险进行评价.【方法】 以云南省红河县景观生态系统为研究对象，借助GIS技术，应用多样性指数、分离度指数、破碎度指数、分维数倒数等一些基于异质性的指标对各研究单元的景观干扰度和景观脆弱度进行特征化分析，并以此为依据，确定风险受体、生态终点，进而计算各研究单元的生态风险值并对其评价.【结果】 研究区域各单元破碎度介于0.1～0.4之间，多样性介于0.75～1.36之间，均匀度指数介于0.38～0.65之间.整个研究区域生态风险值介于4.22～13.6之间，迤萨镇最大为13.6，石头寨乡最小为4.22；红河县高、较高等级的风险区占到全县面积的36.9%.【结论】 云南省红河县生态风险防范的任务相对繁重.

景观异质性；生态风险评价；云南省红河县

目前，生态风险评价的研究方法多种多样，包括对风险源暴露分析的生态风险评价、基于RS/GIS技术的生态风险评价研究等.生态风险评价是研究一种或者几种不确定的干扰对生态系统及其组分可能产生不利影响的过程[1].基于景观异质性分析的风险评价不仅选取的指标具有可操控、可量化的特征，而且可以从大尺度的角度对时间、空间异质的生态系统进行定性、定量的生态风险评价研究，更能直观的表现生态风险变化的趋势.云南省红河县生态环境的稳定十分重要，由于自然灾害频发，人为干扰影响严重，环境污染日益突出，存在的生态风险日益显著.本研究在景观异质性的基础上建立直观、量化的生态风险评价体系，就云南省红河县的生态环境可能受到的干扰进行预测，计算不同评价单元的生态风险值，为控制和防范其干扰的发生提供理论依据.

1　研究区概况与方法

1.1研究区概况

红河县位于云南省南部，红河州首府蒙自西南部，地跨E 101°49′～102°37′，N 23°05′～23°26′.国土面积202 849.56 hm2，东西最大横距82.50 km，南北最大纵距38.0 km，县界全长308.1 km.红河县地处横断山系衷牢山脉中山峡谷地带，境内群山起伏，河谷狭窄，山势巍峨，地势中部高，南北两翼低，山区面积占国土面积的96.6%.地质结构为青藏“歹”字型构造体系，古生代到新生代的各种地层均有分布.海拔在1 000～2 000 m之间，县内海拔最高点为么索鲁玛大山主峰阿堵红普司峰，海拔为2 745.8 m，最低点为红河曼车渡口，海拔为259.0 m.

红河县地处低纬高原，属南亚热带季风气候类型，四季干湿分明，立体气候明显.境内光照条件优越，热量资源充足.全县年均气温10.6 ℃～23.4 ℃，年均降水量1 340 mm，夏秋多雨，冬春干旱，北部河谷降水较多，而南部山区则少.境内大小河流20余条，组成南北两个水网，地下水出水量约4亿m3，水资源丰富，但开发利用率较低.森林资源丰富，矿产资源有铜、铁、铅、石棉、石膏、大理石等.

红河县辖1镇，12乡，91个村委会，821个自然村，县城驻地迤萨镇.境内居住着哈尼、彝、傣、瑶、汉5个民族，其中，哈尼族人口最多，占全县总人口的77%，占全国哈尼族人口的15%.

1.2试验方法

1.2.1数据来源本研究以2010～2011年云南省红河县的土地利用变更成果为基础数据，利用Arcgis中Conversion tools工具将“地类图斑”Shape数据转换成100×100的栅格数据；通过GIS中的面积计算工具，计算图上面积，并结合实际面积进行配准；借助Arcgis中的Patch Analyst，Patch Grid及Fragstats软件对斑块特征指标、景观异质性指标进行计算；利用ARCGIS中的Nature breaks分级方法.本研究以国家“土地利用现状调查技术规程”中土地利用现状为依据，以基础数据为参考，利用云南省红河县土地利用现状一级分类将景观类型划分为耕地、园地、林地等8类.

1.2.2景观异质性研究方法景观异质性是景观生态学的重要基础.景观异质性(landscape heterogeneity)指景观系统特征在空间上和时间上的不均匀性及复杂程度.是产生格局变化的主要原因，影响景观的稳定性、景观类型存在的持久性、对干扰的抵抗力及恢复力等，对各种景观生态过程产生影响[3].景观本质上就是一个异质系统，由于生物的不断进化，物质、能量的不断流动和转化，以及不断发生的干扰，使得景观永远达不到均质性的要求[4].景观异质性是绝对的，因为所有景观及其组成要素都是异质性的，它们的属性(形状、质量、密度等)存在着显著的空间、时间分异；即空间异质性和时间异质性[5].本文根据研究目的，通过选取反映景观异质性特征的代表性指数，定量描述红河县土地利用的景观异质性特征，具体如表1[6].

1.2.3生态风险评价方法及步骤生态风险评价(ecological risk assessment)是利用生态学、环境化学、及毒理学的知识，定量的确定环境危害对人类的负效应的概率及其强度的过程.区域生态风险评价(regional ecological risk assessment)是在区域尺度上描述和评估环境污染、人为活动或自然灾害对生态系统及其组分产生不利作用的可能性和大小的过程[7].目前，对于生态风险评价研究，所涉及的评价受体在区域内都具有异质性，且存在相互作用和叠加效应，因此在进行区域生态风险评价时，必须考虑景观异质性，其评价指标的选取也应充分体现不同生态系统的格局特征[8].景观作为一种具有异质性或缀块性的空间单元，强调空间格局的异质性，将人类活动与生态系统结构和功能相结合，因此区域生态风险评价应在景观异质性分析的基础上进行[9].

表1　景观异质性特征指数、计算公式及其指数Tab.1　The characteristics of landscape heterogeneity index,the calculation formula and its index

表中：m为景观中的景观类型总数目；Pi为景观类型i所占的面积的比例；PL为景观类型面积比例；A为景观类型的总面积；ni为第i类景观类型中斑块的总个数；Nc为研究区域总面积与最小斑块面积之比；Np为景观中各类斑块的总数.

1.2.3.1研究区的界定及评价单元的划分区域生态风险评价必须建立在对研究区域充分认识的基础上.研究区域指的是在空间上伸展的具有异质性的空间单元[10].在进行评价工作之前，必须针对评价的目的和可能的风险受体，恰当而准确地界定研究区的边界范围和时间范围，并且收集关于研究区域的社会、经济和自然环境方面的数据，在此基础上生态风险评价才能顺利进行，评价结果才具有可信度.本研究以云南省红河县作为研究区域，以13个乡镇作为研究单元.

1.2.3.2确定风险受体风险受体指生态系统中由于风险源的不利作用而影响的对象，也叫做风险的承受者.依据危害的性质和程度，风险受体可能是生物体，也可能是非生物体[11].本研究的研究区域为云南省红河县的景观生态系统，不同景观由于对生态风险的承受能力存在较大差异，随着生态风险研究尺度的扩展，可选择对风险源较为敏感或在生态过程中具有重要作用的景观类型作为风险受体来分析，本研究选取13个评价单元(乡镇)中的8类景观类型作为云南省红河县景观生态系统的风险受体[12].

1.2.3.3确定生态终点生态终点是指在不确定性的风险源的作用下，风险受体可能受到的损害[13].在进行生态风险评价时,选择的评价终点不仅要能将风险受体受到的干扰和危害程度与生态影响联系在一起而且要具备可度量性、可操作性.本研究选取那些在景观生态学中与干扰相关的景观异质性指标，如景观优势度、景观分离度、景观破碎度等定量地表征景观结构和空间配置特征，间接地反映人类活动对景观生态系统的干扰及损失程度.在区域生态风险评价中可以用来度量生态终点.

1.2.3.4生态风险评价分析方法综合生态风险评价即评估危害作用的大小及发生的概率过程，考虑风险特征化的综合效率，风险受体的特征、风险源对风险受体的危害等.依据云南省红河县农田生态系统的内部均质性及物种间的差异性，按照土地利用方式、景观特点、研究尺度特征为分类依据，将区域内的土地利用类型划分为：耕地、林地、园地等8个一级类型[14].并将红河县的13个乡镇作为研究单元，对土地利用生态风险综合指数进行空间化测算[15].计算综合风险值，计算公式如下：

式中，ERI为景观生态风险指数；n为景观类型的数量；Aki为第k个风险小区；第i类景观组分的面积；Ak为第k个风险小区的总面积；Ei为景观干扰度指数，Fi为景观脆弱性指数.

景观干扰度指数(Ei)指生态系统的自我维持、自我调节和抵抗各种压力和干扰的能力的大小，其大小反映生态系统的缓冲与调节能力.以景观异质性分析为基础，构建一个景观干扰度指数Ei计算公式为:

Et=aFN+bFI+cD

式中，a,b,c为相应各景观指数的权重，且a+b+c=1，对这3种指数分别赋值a=0.5,b=0.3,c=0.2.其中FN为景观破碎度；FI为景观分离度；D为景观优势度.

景观脆弱度(Fi)是指生态系统受到外界干扰后的脆弱程度，研究单元的景观脆弱度是在外界环境的干扰下不断变化的系统中某些容易发生变化的生态环境因素，是造成其变化的直接因素，易变性便是景观环境脆弱度的时空变化的具体表征.计算公式：

式中，Fi为景观要素i的脆弱度指数；Pi为景观要素i的斑块数、斑块密度、边界密度、形状指数、分维数倒数、连接度和分离度指数[16]；Wi为各指数的权重[17](本研究选取客观赋权法中的变异系数法确定评价指标权重).

根据此公式,分别计算出每个风险小区的风险值.然后利用ARCGIS中的Natrue breaks分级方法将这些风险值分为5个等级[18],并生成了云南省红河县农田区域生态风险综合评价图.

2　结果与分析

2.1景观异质性分析结果

多样性指数(SHDI).由表2看出：云南省红河县各研究单元的多样性指数介于0.75～1.36之间，多样性最高的研究单元是迤萨镇为1.36，最低的是车古乡为0.75，垤玛乡、甲寅乡、浪堤乡、石头寨乡、乐育乡、多样性值依次增大，对照其他地区，本研究区域内的多样性指数处于中低水平，说明其研究区域内植被类型偏低，景观组分较少.

优势度指数(D).由表2得出：整个区域各研究单元内林地和耕地占绝对优势，优势度指数介于1.26～1.4之间.

均匀度指数(SHEI).由表2得出：整个研究区域内景观类型的均匀度介于0.38～0.65，迤萨镇的均匀度最高为0.65，处于一个较高水平，斑块类型相对均匀，车古乡均匀度指数表现为最低，其值为0.35，斑块类型分布相对不均匀，其他研究单元的均匀度值基本处于0.5左右的中等水平，对照其他地区，本研究区域内个研究单元的均匀度居中，相对板块类型分布均匀.

破碎化指数(FN).由表2得出：整个研究区域各研究单元的破碎化值介于0.1～0.4之间，表明其景观破碎化程度均较低，景观结构相对简单，呈现出景观异质性较低[20].

表2　景观异质性指数特征值Tab.2　The index of landscape heterogeneity characteristic value

分离度指数(FI).由表3可得，整个研究区域内各研究单元的分离度值，不同的景观类型对应不同的分离度值，其中，以耕地、林地的分离度值最小，园地、草地、交通运输用地、水利、水域用地、城镇村、矿工用地在不同的研究区域内呈现不一样的增长态势.整个研究区域各研究单元中景观面积较小，景观数目较少的景观类型具有比较高的分离度，分离度较低的景观类型则为研究区域内的优势景观类型，包括林地、耕地、草地，得出各研究单元内它们总体分离度很小.

2.2生态风险评价分析结果

2.2.1风险源、风险受体、生态终点分析本研究以云南省红河县以13个乡镇作为生态风险评价的研究单元，结合云南省红河县的基础气象数据、山高坡陡、沟壑纵横的地势、自然灾害、人为活动的影响等方面，研究区内的风险源主要来源有洪涝灾害、干旱、冰冻、红河水系水体污染、人为破坏等.根据搜集到的资料显示，云南省红河县的主要土地利用类型为耕地和林地，各研究单元以耕地、园地、林地、草地等8类景观类型作为本研究的风险受体，生态终点的选择是为了建立相应的指标体系来表征风险源和风险受体相互作用之后的损害情况，不仅要能够体现风险受体在暴露过程中的脆弱、受干扰程度，而且要可量化、可操控.本研究的生态终点为基于景观异质性的指标体系，分别有破碎化指数、分离度指数、优势度指数、分维数倒数等.

表3　各研究单元分离度值Tab.3　Each assessment unit (township) Degree of separation value

2.2.2风险特征化分析依据本研究所选的量化风险值：景观干扰度、景观脆弱度来定量研究生态风险值，通过对不同评价研究单元内各景观类型的分析计算，不同研究单元(各乡镇)内所出现的景观类型的数目、面积、大小等均不相同，对应不同研究单元的不同生态终点的值不同，所以不同研究单元的景观干扰度与景观脆弱度的出现频率及值的大小均不同，结果如图1-2.

2.2.3生态风险值分析依据评价单元的划分，对其各评价单元计算各生态风险值，由表4可知：不同评价单元(乡镇)的生态风险值不同.其中：迤萨镇的

图1　不同研究单元不同景观组分的 景观干扰度Fig.1　Different research unit landscape components of landscape disturbance degrees

图2　不同研究单元不同景观组分的 景观脆弱度Fig.2　Different research unit landscape components of landscape vulnerability表4　各评价单元生态风险值Tab.4　The township ecological risk value

乡镇名称生态风险值(ERI)阿扎河乡7.65迤萨镇13.60车古乡5.82石头寨乡4.22甲寅乡4.27浪提乡5.61洛恩乡6.85驾车乡9.90宝华乡4.50大羊街乡5.52垤玛乡5.92乐育乡5.43三村乡7.52

生态风险值最大为13.60；石头寨乡最小为4.22，乐育乡、大羊街乡、浪堤乡、车古乡、垤玛乡这五个乡的生态风险值依次增大，其值从5.43～5.92，基本处于一个水平.阿扎河乡、三村乡处于同一生态风险值水平，值分别为7.65、7.52，整个研究区域各研究单元的生态风险值居于4.22～13.60之间.

2.3综合生态风险评价

生态风险值空间分布计算结果如图3，利用Arcgis中Natural breaks分级方法将其分为5个等级，分别为：低风险区(4.22≤ERI≤5.51)、较低风险区(5.51≤ERI≤5.91)、中等风险区(5.91≤ERI≤7.64)、较高风险区(7.64≤ERI≤9.88)、高风险区(9.88≤ERI≤13.60).

云南省红河县景观生态风险的总体特征为高、较高等级的风险区，合计占研究区面积的36.5%，可见，云南省红河县景观生态风险防范的任务相对繁重，中风险区占研究区域总面积的28.7，较低、低风险区占研究区域总面积的34.8%.

图3　云南省红河县风险度空间分布Fig.3　The risk degree of spatial distribution in Honghe County in Yunnan Province

1)高风险区本研究区域的高风险区主要集中在迤萨镇和驾车乡2个乡镇，总的占地面积为573.34 km2，迤萨镇作为红河县人民政府驻地，是全县政治、经济、文化中心，也是人口分布最为密集的地方，境内最低海拔300 m、最高海拔1 034 m，年平均气温20～22 ℃、年平均降雨量800～1 000 mm,主要农作物有水田、旱地、有林地、水浇地等，景观类型多样，尽管优势度景观类型明显，分布广泛，但也存在斑块面积不均衡分布的态势.架车乡位于县境西南部，乡政府驻地距县城76 km，境内最低海拔1 030 m、最高海拔2 466 m，年平均气温14.8 ℃、年平均降雨量1 593 mm.主要农作物以水田、旱地、棕榈等为主，这2个乡境内群山起伏，河谷狭窄，地势中部高，南北低，地质环境比较复杂，自然灾害较为明显，降雨多集中在一个季节，容易造成洪涝灾害，冬季冰冻严寒，迤萨镇人口相对密集，人为干扰对自然环境的破坏较为明显，这些均是造成高生态风险的因素.

2)较高风险区较高风险区分布在阿扎河乡位于县境东南部，距县城迤萨64 km，土地总面积166.9 km2.境内最高海拔2 520 m、最低海拔822 m，年平均气温14.7 ℃、年降雨量1 449 mm.夏季气温高，冬季气温低，表现为夏季干旱，冬季冰冻，自然灾害较为明显，阿扎河乡种植棕榈历史悠久，被誉为全国有名的“棕榈之乡”，相对景观类型单一，景观异质性程度低，生态环境容易受干扰.

3)中风险区中等风险区分布相对分散，分别分布在三村乡、垤玛乡、洛恩乡3个乡镇，三村乡位于红河县境最西端，距县城迤萨147 km，全乡国土面积169.6 km2，境内海拔850～1 950 m.垤玛乡位于县境西部，土地面积200.9 km2，境内海拔1 146～2 580 m，年平均气温15.9 ℃、年平均降雨量1 628 mm.洛恩乡位于红河县境南部，三村乡和垤玛乡相邻分布在整个研究区域的最西端，境内群山起伏、河谷狭窄、山势巍峨、峰峦起伏、沟壑纵横、地势险峻，决定了境内的景观类型相对单一，景观脆弱性程度较高，冬春干旱少雨，夏秋多雨多有山洪暴发，河水泛滥.

4)较低、低风险区较低、低风险区占研究区总面积最大，分布最为集中，分别分布在车古乡、大羊街乡、浪堤乡、乐育乡、宝华乡、甲寅乡、石头寨乡.处于较低、低生态风险区的乡镇年平均气温介于13～17 ℃，地处整个研究区域的几何中心，沿四周分布，相对地势平坦、景观类型相对丰富，农作物生态旺盛，所承受的生态风险较低，自然灾害的影响相对较小，人为干扰对生态坏境的影响相对较小.

3　结论

云南省红河县作为一个具有明确边界的地理单元，其风险受体和生态终点的结果都呈现景观生态学中景观异质性的特点.本研究作为大尺度的区域生态风险评价研究，结合生态风险评价和景观异质性的理论知识，在归纳总结前人对生态风险评价研究的基础上，对基于景观异质性的景观干扰度和景观脆弱度指标进行风险特征化分析，本研究的结论可概括为以下两方面：

1)整个研究区域各研究单元破碎度介于0.1～0.4之间，多样性介于0.75～1.36之间，均匀度指数介于0.38～0.65之间，这些指标表明，景观异质性处于中下水平，生态环境不稳定.

2)通过对云南省红河县的生态风险分析评价得出以下两方面结论.本研究将13个乡镇作为评价单元，在景观异质性的基础上计算出不同的生态风险值，分别介于4.22～13.6之间，就自然灾害与人为活动而言，其中以迤萨镇的生态风险值最大，车古乡、浪堤乡、大羊街乡、乐育乡、宝华乡、甲寅乡、石头寨乡基本趋于同一水平，生态风险值基本处于4.2～5.9之间，生态风险值较低；三村乡、垤玛乡、洛恩乡的生态风险值介于处在5.9～7.6之间，生态风险值处于中等水平.云南省红河县的县政府驻地迤萨镇人口密度最高，人为活动对生态环境的影响力最大，生态风险值最大，水生坏境的污染、功能区划分不尽合理、人类活动、自然灾害的共同作用导致生态风险值处于整个研究区域的最高水平，阿扎河乡、三村乡、垤玛乡、洛恩乡4个乡镇生态风险值处于一个中等较高的水平，这4个乡镇分布在整个研究区域的最南端和最西端，境内群山起伏、河谷狭窄、山势巍峨、峰峦起伏、沟壑纵横、地势险峻，决定了境内的景观类型相对单一，景观脆弱性程度较高，同时自然灾害明显，冬春干旱少雨，夏秋多雨多有山洪暴发，河水泛滥，外加人为活动的影响，造成这4个研究单元(乡镇)生态风险值较高，车古乡、浪堤乡、宝华乡等处于较低生态风险区，这些乡镇集中分布，地处整个研究区域的几何中心，沿四周分布，相对地势平坦、景观类型相对丰富，农作物生态旺盛，所承受的生态风险较低.

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(责任编辑李辛)

Ecological risk assessment of Honghe County in Yunnan Province based on landscape heterogeneity

WANG Min，LIU Xue-lu

(College of Resources and Environmental Sciences,Gansu Agricultural University,Lanzhou 730070,China)

【Objective】 To assess ecological risk of Honghe County in Yunnan Province.【Method】 Taking landscape ecosystem of Honghe County as research object,based on GIS technology,applying some indicators related to heterogeneity such as diversity index,separation index,fragmentation index and reciprocal of fractal dimension to analyze landscape disturbance and landscape vulnerability characteristics of each study unit,thereby determine risk receptors and ecological endpoints,then calculate and assess ecological risk value.【Result】 The fragmentation index was between 0.1 to 0.4,diversity index was between 0.75 to 1.36,evenness index was between 0.38 to 0.65,ecological risk values of the whole region was between 4.22 to13.6,the maximum was 13.6 in Yisa Town,the minimum was in Shitouzhai Township.The high-grade and relatively high-grade risky area accounted for 36.9 percent of the entire research area.【Conclusion】 Ecological risk management is a heavy task in Honghe County.

landscape heterogeneity;ecological risk assessment;Honghe County in Yunnan Province

王敏(1988-)，女，硕士研究生，主要从事景观生态学研究.E-mal:hznu2008wangmin@126.com

刘学录，男，教授，博士生导师，研究方向为土地资源管理与景观生态学.E-mal:Liuxl@gsau.edu.cn

2015-04-25；

2015-05-19

P 901

A

1003-4315(2016)04-0101-07