吉林省西部地区生态脆弱性的动态评价

田 超, 杨夏捷, 鞠园华, 郭福涛

(1.福建农林大学 林学院, 福州 350002; 2.海峡两岸红壤区水土保持协同创新中心, 福州 350002)

随着社会经济的快速发展和人类活动的不断加剧，对生态环境的干扰日益频繁，导致生态脆弱性问题尤为突出。目前，有关生态环境脆弱性的研究已引起了诸多学者的广泛关注，并成为探讨全球变化和生态环境可持续发展的重要切入点[1-3]。目前国内外学者已开展了有关生态脆弱性的实践性研究[4-6]、生态脆弱性的动态评价和预测预报[7-9]等，这些研究有助于全面了解区域生态环境质量状况，并为生态环境恢复和重建工作提供科学依据[10-11]。

吉林省西部地区是我国典型的生态脆弱区。区内土地资源的开发历史虽不长，但由于长期的过度放牧、垦殖，不合理的土地利用，加之恶劣的自然条件的影响，生态脆弱性十分明显。2000年以来吉林省政府生态环境保护政策的陆续出台，加强了对生态问题严重区的治理力度，西部地区的生态环境不断改善[12]。然而，目前还缺少对吉林省西部地区，尤其是2000年以后的生态环境脆弱性长时间尺度动态变化研究。鉴于此，本研究选取降水、温度、人口密度和土地利用类型等10个因子，基于ArcGIS 10.2，SPSS 19.0等技术软件，利用主成分分析法和综合指数法，对吉林省西部地区2000年、2006年、2012年的生态脆弱度进行定量评价，明确生态脆弱性的主导因素，研究结论为吉林省生态建设和生态恢复提供科学依据。

1 研究区概况

吉林省西部地区位于松嫩平原的西南部，地跨东经123°09′—124°22′，北纬44°57′—45°46′，其研究范围包括白城及松原市所管辖的9个县市(区)，国土总面积为46 000 km2，约占吉林省总面积的1/4。研究区内地形平缓，海拔为120～180 m。气候类型属半干旱半湿润的大陆性季风气候，四季分明，雨热同期。夏季炎热多雨，冬季寒冷漫长。热量资源丰富，年平均气温5.2℃。平均降水量约为400 mm，年平均蒸发量1 500～1 900 mm。区内植被类型以针叶混交林、落叶松林为主。土壤类型主要有黑钙土、草甸土、风沙土等。2012年末，吉林省吉林西部各县(市)人均国内生产总值为39.911 亿元，年末实有耕地面积为296.157 hm2，人口总数为624.34万人[13]。

2 研究方法

2.1 评价指标的选择

指标是进行生态环境评价的基本尺度和衡量标准[14]。引发区域生态环境脆弱性的原因主要包括自然因素和人为因素两个方面。在遵循科学性、全面性及数据可获取性等原则的基础上，结合前人研究成果，共选取了10个指标(表1)。具体指标选取原则如下：自然因素是生态系统各种因素长期作用的结果，也是生态环境构成的基础[15]。基于前人研究，本文选取了“年平均降水量”、“年平均相对湿度”、“年平均温度”反映气候特征变化[16]，选取“坡度”、“高程”因子反映地形地貌表征[17]，选取“植被覆盖度”反映植被的生长状况[18]。人类活动因子的选取对生态环境脆弱度有重要影响。前人研究表明，“土地利用类型”直接影响人类的生存环境，每种土地利用类型在一定程度上承载不同的生态利用价值，是决定生态脆弱程度的关键因素[19]。姚昆等[20]研究表明，“人均GDP”、“人口密度”、“耕地面积”是生态脆弱性的潜在因子，可对生态系统的稳定性造成破坏[21,14]。因此，本研究选取以上10个指标对吉林省西部2000年、2006年、2012年的生态脆弱性进行评价。

本研究以栅格为基本评价单元，所有数据均采用Albers投影，空间数据栅格大小为100 m×100 m。研究中高程、坡度数据由DEM提取，气象数据包括“年平均降水”、“年平均温度”和“年平均湿度”，取吉林省西部9个市县及周边地区气象站点数据。“人口密度”、“人均GDP”、“年末实有耕地面积”来源于吉林省2000年、2006年、2012年统计年鉴，根据吉林省西部地区各市县的社会经济数据，基于ArcGIS 10.2地统计分析中的克里金插值法进行空间确定性插值，实现其空间化。

表1 生态脆弱性评价指标描述及来源

2.2 有效性检验

有效性检验是所选取的指标是否适用于该方法进行检验。因此，在评价前，需要验证相关矩阵中各变量的相关性，即各个变量间是否相互独立。借助SPSS 19.0的因子分析(Bartlett′s球形检验)对各指标进行检验，若KMO统计量在0.5以上，说明适合应用因子分析法。若Bartlett′s球形检验结果变量拒绝原假设，说明生态环境指标间存在一定的相关性，因子分析有效[22]。由于指标的生成和提取需要从研究区内选取一定数量的随机点作为样点进行研究，在参考其他文献的基础上[19]，基于ArcGIS 10.2随机生成研究区900个点，根据这些点提取各指标所需数据。

根据检验结果显示，2000年、2006年、2012年Bartlett′s的卡方值为分别为5 742.838，42 313.103，6 494.726，且显著性均Sig.<0.05(即p值<0.05)，故应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。KMO>0.5，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。由此可见，所选取的生态环境指标适宜作因子分析。

2.3 数据处理

2.3.1 评价指标标准化 生态评价指标具有不同的含义，因为在数量级和量纲上都不同[23]，为保证数据的客观性和科学性，需要按照一定的标准对参评因子进行标准化处理。由于评价指标与生态环境脆弱性关系有正逆两种，其算法也不同。标准化采用以下两种公式：

(1)

(2)

式中：Xi′为第i个指标的标准化值；Xi表示第i个指标的初始值；Xmax，Xmin分别表示第i个指标的最大值和最小值。Xi′越大，表明生态环境越脆弱，越容易受到外界干扰而破坏。其中，定量正向指标包括：“人口密度”、“高程”、“坡度”、“年均温度”、“年末实有耕地面积”。定量负向指标包括：“人均GDP”、“年均降水”、“年均湿度”、“土壤类型”、“植被覆盖度”。当指标因子值与生态环境呈正相关时使用公式(1)；当指标因子值与生态环境呈负相关时使用公式(2)。

定性指标中的土地利用类型通过分等级赋值法实现指标的定量处理，最后进行极差标准化计算(表2)[4]。

表2 定性指标赋值标准

2.3.2 贡献率及累计贡献率 第h个主成分累计贡献率达到70%～90%时[24]，取前q个主成分(表3)。贡献率公式为：

(3)

2.3.3 特征值和特征向量 主成分因子负荷是主成分因子与原始变量因子间的相关系数。主成分的特征向量，又称系数向量，等于对应的载荷系数除以特征值的平方根[14]。

2.3.4 综合得分模型 各主成分的系数分别乘上所对应的贡献率再除以4个主成分贡献率之和，最后所有主成分每个系数前的值相加，即可得到综合得分模型：

Fi=β1X1+β2X2+…+βmXm

(4)

综合得分模型中的各指标前的系数(β1—βm)即为各指标因子得分值。

表3 各成分的特征值、贡献率和累计贡献率

2.3.5 确定权重 各指标的权重等于公式(4)中每个指标的得分值除以指标的总得分。

2.3.6 生态环境脆弱度 生态环境脆弱度是用于研究研究区内生态环境状况和表征生态环境脆弱度一个重要标准[11]。通过多因子综合分析，结合研究区内自然因素、社会经济因子等方面构建生态脆弱综合指数(Ecological Vulnerable Degree)。用公式(5)表达吉林省西部地区生态脆弱度：

(5)

式中：EVDi为第i个评价区域生态脆弱度，其值为(0，1)；Pij为第i个区域j个指标；wj为各指标权重值。EVDi值越高，脆弱程度越严重。

研究区生态脆弱等级的划分，对全面认识区内生态环境状况具有重要意义[25]。结合国内外研究现状[7,14]，并综合吉林省西部地区自然环境和生态脆弱度的表现特征，按照生态脆弱度的大小将研究区生态环境脆弱度划分为5个等级(表4)。

2.3.7 生态脆弱度变化趋势 使用定量的生态环境脆弱性综合性指数(EVSI)能够更加直观全面地反映研究区生态环境质量，而对研究区生态脆弱度变化趋势可根据变化率进行描述[18]，计算公式如下：

(6)

(7)

式中：EVSI为生态脆弱综合指数；Pi为第i类脆弱性等级值；Ai为第i类脆弱性面积；S为研究区总面积(km2)；R为综合指数变化率；Aim和Ain分别为m，n时间，第i类脆弱性面积。若R<0，则生态环境呈恢复趋势，若R>0，则生态环境呈恶化趋势，不容乐观。

3 结果与分析

3.1 研究区生态脆弱性评价

表5显示，2000年各指标权重排序为：年平均气温>年平均降水>年平均湿度>人口密度>年末实有耕地面积>植被覆盖度>坡度>土地利用类型>人均GDP>高程，2006年指标权重排序：年平均降水>土地利用类型>年平均湿度>人均GDP>年末实有耕地面积>年平均气温>植被覆盖度>坡度>人口密度>高程，2012年各指标权重排序为：土地利用类型>年平均降水>年平均湿度>年平均气温>人口密度>年末实有耕地面积>植被覆盖度>人均GDP>坡度>高程。

此外，根据表5可知，2000年气象因子所占比重较大，说明2000年吉林省西部地区的生态脆弱度主要受气象因素的影响。2006年和2012年，年平均降水和土地利用类型在2个年份中权重最大，分别为0.216，0.204。说明2006—2012年吉林省西部生态环境脆弱度主要受气象因素和人为活动共同影响。

表5 评价指标权重

3.2 生态脆弱性空间分析

根据生态脆弱度分类标准，基于ArcGIS 10.2软件中的重分类函数对生态脆弱图进行分类，从而得到吉林省西部地区生态脆弱性分级表(表6)。并根据2000年、2006年、2012年吉林省西部地区生态脆弱度可对其进行半方差函数结构和克里格差值，基于ArcGIS 10.2区域分析中的分区统计功能可得到不同地区生态脆弱度的空间平均分布(图1)。

表6 吉林省西部生态脆弱性分级

根据表6可知，2000年、2006年、2012年生态脆弱性指数平均值分别为：0.600±0.129，0.531 9±0.111，0.506±0.118，整体处于中度脆弱水平。2006年与2000年相比，吉林省西部地区轻度脆弱的土地面积增长较快，增加了15.362%，中度脆弱的面积增长不是很大，增加了0.621%，而“微度脆弱”、“强度脆弱”和“极强度脆弱”都有所减少，分别降低了4.764%，0.142%，11.075%。2012年较2006年相比，吉林省西部地区“轻度脆弱”土地面积增长最快，增长了18.281%，“强度脆弱”面积有较小幅度的增加，增长了0.508%，而“轻度脆弱”、“中度脆弱”、“极强度脆弱”都有不同程度的减少，分别降低了10.892%，2.52%，5.376%。吉林省西部地区生态环境脆弱度由2000年以“轻度脆弱”和“极强度脆弱”为主变为2006年以“轻度脆弱”为主，再变为2012年以“微度脆弱”和“轻度脆弱”为主的趋势。由图1可知，2000—2012年研究区生态脆弱性空间分布特征明显，呈现自西向东降低的变化特征。整个时间段里，“强度脆弱”和“极强度脆弱”主要分布在研究区西部包括洮南市、白城市和通榆县等。该地区为与研究区西部，人口密度大、气候干燥、盐碱化较为严重，自然环境较为恶劣。这些自然条件和人为因素特征导致该地区的生态自我修复能力较差，生态问题显著。“中度脆弱”和“轻度脆弱”主要分布在研究区中部，随着年份的增长逐渐向西部扩展。“微度脆弱”主要分布在研究区东部包括前郭县、长岭县等地区。该区域降水量相对较多，植被覆盖度较高，土地盐碱化程度较轻，经济水平较高，加之近些年来的生态环境保护措施的实施和治理力度的加大，对生态环境起到了良好的作用，沙漠化得到基本控制。这些地区抗干扰和生态恢复能力较强，生态环境状况比较乐观。

图1 吉林省西部地区生态环境脆弱性评价

3.3 生态脆弱度变化趋势分析

根据公式(6)—(7)，可得到及吉林省西部地区的生态环境脆弱性综合指数和变化率(表7)。由表7可知，吉林省2000年、2006年、2012年生态环境脆弱指数分别为2.891，2.610，2.251。在由此可见，吉林省西部地区生态脆弱指数在整个时段内呈下降趋势，可能由于“强度脆弱”和“极强度脆弱”的综合指数均呈不断下降趋势，在一定程度上影响了吉林省西部地区生态环境状况的变化。

表7 吉林省西部生态环境脆弱性综合指数变化

由吉林省西部生态脆弱度的变化率可知，2000—2006年、2006—2012年、2000—2012年的R值均小于0，说明生态环境呈不断改善趋势。在一定程度上，自然条件的改善和人为活动的限制对研究区生态环境产生了良好影响，加之2000年开始吉林省政府加大对西部地区生态环境建设和保护，在对江河洪水调蓄区、防风固沙区、水土流失保护区等实施了生态治理和保护项目[12]，退耕还林、还草等措施已初见成效。在一定程度上减少了生态环境压力缓解了生态环境的脆弱程度。综上所述，吉林省西部十多年来生态环境状态发展较好，但生态环境保护措施和力度仍需提高和加强。

4 讨论与结论

(1) 吉林省西部地区生态环境脆弱性的空间分布差异明显，自西向东逐渐降低。整体上，研究区的东部和中部地区的生态环境质量较好，生态环境脆弱性较轻。而西部地区由于人类干扰频繁导致生态脆弱性较高。生态脆弱性综合指数(EVSI)表明，2000—2012年吉林省西部地区生态环境脆弱性不断减弱，生态环境呈不断改善趋势。这与麻素挺等[26]研究相一致。

(2) 生态指标的权重排名表明，2000—2012年吉林省西部地区生态脆弱变化的影响因子由以气象因素为主变为以土地利用状况为主。近10 a间，由于吉林省西部地区的耕地面积大幅度增加，草地面积大幅度减少，人工建设用地规模不断增长，加剧了土地利用变化[27]。

本研究主要基于主成分分析方法进行对生态脆弱性进行评价。基于主成分分析方法能够实现对原始数据的降维，并考虑了时间序列的变化[28]，从而实现了生态脆弱度动态评价，保证了数据的统一性和可比性，从而为区域生态环境评价提供了科学依据。但在构建指标体系时，较多考虑数据资料的可获得性，对其他影响生态环境的重要因子如土壤农药用量、水资源开发度等较难获取的指标并未纳入生态环境评价体系中，评价指标如人类社会经济活动的量化比较困难，有一定的局限性，无疑会对评价结果造成一定的影响，对今后的评价指标的选择和等级的划分具有一定的主观性。因此，对于指标的合理选取和评价体系的制定，需后续研究进一步完善。

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