榆林市景观生态风险动态变化分析

杨子心，陈 海，刘 迪

(1.西北大学附属中学，陕西 西安 710075；2. 西北大学 城市与环境学院，陕西 西安 710127)

1 引言

生态风险是指生态系统及其组分暴露于自然灾害、人类活动等非期望事件下产生的可能性后果[1]。对生态风险的有效规避、主动适应与综合管控，首先要求基于人与自然耦合关联视角对生态风险进行准确地识别与分析[2]。生态风险评价(Ecological Risk Assessment，ERA)通过分析自然与人类活动胁迫下生态系统遭受风险的可能性大小及损失，明晰其缓解与消纳风险的能力，从而为现阶段生态建设、资源管理、环境修复等相关工作提供理论依据[3]。基于景观格局指数的生态风险评价方法能够快速识别土地利用异质性产生的干扰与生态系统自身脆弱性[4]，为明晰景观生态风险空间分异特征提供了有效的方法支撑[5]。近年来，基于景观格局的生态风险研究已成为常见的风险研究范式，已在流域[6]、绿洲[7]、海岸带[8]等自然地域以及矿区[9]、行政区[10]等人文地域等诸多区域取得应用，但立足于陕北生态脆弱且对全球变化具有极强响应的自然地带的景观生态风险评价研究还不多见[3]。本文以陕西省榆林市为例，基于干扰度与脆弱度构建景观生态风险评价模型，揭示了研究区生态风险时空变化特征，以期为黄土丘陵沟壑区典型地域的风险管控与生态恢复提供依据。

2 研究区概况

榆林市(107°14′51″E～111°14′31″E, 36°48′58″N～39°35′07″N)位于陕西省北端，黄河中游西岸，土地总面积41548.18 km2，下辖1区11县。地势西北高、东南低，西北部为风沙过渡带，东南部为黄土丘陵沟壑区，地形极为破碎(图1)。该地区夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，年均温7～13 ℃，气温日较差较大，年均降水量约400 mm左右，季节性差异明显。榆林市是我国主要的能源基地，全市矿产资源极其丰富，被誉为“中国的科威特”。陕北是国家退耕还林政策的示范区，1999年正式退耕，15年间退耕还林面积位居全国前列。土地覆被的剧烈变化引致土地利用结构的改变，为探讨榆林市景观生态风险的时空分异提供了良好的研究平台。

图1 榆林市地理位置

3 数据与方法

3.1 数据来源与处理

榆林市2000年、2015年土地利用矢量图数据来源于国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)的陕西省1∶10万土地利用矢量数据集，依据榆林市行政边界进行土地利用数据提取，并参照全国土地利用分类标准，将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城镇村及工矿用地、未利用地6类。

为探讨生态风险指数空间分异，本文利用等间距系统采样将研究区划分为308个12 km×12 km的单元网格，将计算得到的风险数值赋予风险小区中心点，在此基础上借助ArcGIS10.2空间分析工具进行普通克里金插值，实现风险数值空间化。

3.2 景观生态风险模型

生态风险的大小取决于生态系统内部各个景观类型受到外部干扰的强度以及内部脆弱性大小。本文充分考虑不同景观类型对外界风险源的抵抗能力以及自身脆弱性，从研究区景观类型结构出发，根据景观组分的面积比重，选用干扰度和脆弱度建立景观格局与生态风险之间的经验联系，构建景观生态风险指数模型描述评价单元内风险指数的相对数值[10]。ERI计算公式[7]为：

(1)

式(1)中，n为景观类型的数量；Ei为景观类型i的干扰度指数；Fi为景观类型i的脆弱度指数；Ski为第k个风险小区内第i类景观类型的面积；Sk为第k个风险小区的总面积。

景观干扰度反映不同景观类型代表的生态系统受到干扰的程度。不同景观类型所受外界干扰的大小可以反映在其景观结构的变化上。干扰度指数构建以景观生态学中格局分析方法为基础，选取破碎度、分离度、优势度度量不同景观代表的生态系统受到干扰的程度。公式如下：

Ei=aCi+bNi+cDi

(2)

依据前人研究成果[7,10]计算Ci，Ni，Di指标。a，b，c为权重，且a+b+c=1。参考文献[7,10]，权值分别赋为0.5、0.3、0.2。

景观脆弱度表示各个景观类型内部结构的易损性，能够反映景观对外界风险干扰的敏感程度及抵抗能力的大小，景观类型代表的生态系统对外界的抵抗能力越小，则脆弱性越大，风险也越大，反之亦然。借鉴前人研究[7,10]，通过专家打分法，脆弱性由低到高分别为城市建设用地1、林地2、草地3、耕地4、水域5、未利用地6，并进行归一化处理。

4 结果分析

4.1 土地利用变化分析

由表1可知，榆林市以耕地、草地两种土地利用类型为主，约占榆林市总面积的85%左右。2015年耕地面积减少了735 km2，减少率4.41%；林地、草地面积分别增加了369 km2、64 km2，增加率分别为18.46%、0.34%，这与持续15年的退耕还林政策的实施密切相关。另外，研究期间建筑用地面积增加了634 km2，增加率400.78%，是榆林市地类变化最大的土地利用类型。总体来看，15年间榆林市土地利用变化十分明显，且土地利用的非农化趋势显著。

表1 2000～2015年榆林市土地利用类型变化(%)

4.2 景观生态风险时空分异

本文利用ArcGIS10.2空间分析工具进行普通克里金插值，并基于自然断点法进行5阶分级，即I级风险区(ERI<0.129)、II级风险区(0.129≤ERI<0.133)、Ⅲ级风险区(0.133≤ERI<0.137)、IV级风险区(0.137≤ERI<0.14)、V级风险区(ERI>0.14)，以此得到榆林市2000年、2015年景观生态风险空间分布图(图2)。

图2 2000～2015年榆林市景观生态风险时空分异

图2中，榆林市景观生态风险空间差异十分显著。2000年整体上呈现中东部高，西部较低的空间分布格局。Ⅰ级与Ⅱ级风险分别占研究区面积的1.89%、15.83%，主要分布于西部定边与靖边两县及东南部清涧县。IV级与V级风险约占研究区面积的1/2，主要分布于研究区中东部的横山、米脂、佳县三县以及榆阳区中心区域，面积较为集中。与2000年相比，2015年景观生态风险承接前期风险空间分布的基础上呈现更为复杂的空间变化格局，主要表现在I级风险核心的大量增加以及V级风险核心的切断，整体上生态风险有所减轻。I级风险区面积由2000年的1.89%增加至2015年的11.24%，是研究期间面积比例变化最大的风险等级类型。与2000年相比，I级风险核心区增加至5个，分别位于研究区中部的榆阳区、神木县以及东南部的清涧县。V级风险由2000年的22.40%下降至2015年的16.80%，变化主要集中在榆阳区东南部以及佳县，此处V级风险区被切断，并形成I级风险核心区。研究区西部的定边与靖边两县风险异质性增强显著，并在I级风险面积增加的同时形成V级风险核心区。

研究期间，榆林市景观生态风险值分别为0.1371、0.1355，生态风险值下降1.18%。经简单统计，在308个评价单元中，有78个风险升高的单元，占评价单元总数的25.32%；有230个风险减小的单元，占评价单元总数的74.68%，整体上生态风险得到减轻。为了更好地描述生态风险的动态变化，本文通过生态风险转移矩阵说明生态风险的演化情况(表2)。表2中，研究期间风险转移类型主要有Ⅰ-Ⅱ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅳ、Ⅲ-Ⅳ、Ⅲ-Ⅴ、Ⅳ-Ⅴ6类等级增加的风险转移类型以及Ⅱ-Ⅰ、Ⅲ-Ⅰ、Ⅲ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅰ、Ⅳ-Ⅱ、Ⅳ-Ⅲ、Ⅴ-Ⅱ、Ⅴ-Ⅲ、Ⅴ-Ⅳ9类等级减小的风险转移类型。结合表2，从风险面积转化的去向看出，生态风险等级均在自身风险等级的基础上转向较低一级风险，说明研究期间生态风险度虽在局部地区有所上升，但在整体上呈下降趋势。

表2 榆林市2000～2015年景观生态风险转移矩阵 km2

5 结语

本文基于干扰度与脆弱度构建生态风险评价模型对榆林市2000～2015年景观生态风险进行评估，分析了生态风险的时空分异。结果显示：①榆林市耕地、草地占区域总面积的85%左右，是研究区主要土地利用类型；研究期间耕地面积减少，林草地面积增加；建筑用地增加率达到400.78%。②榆林市2000年景观生态风险呈现中东部高，西部较低的空间分布格局，Ⅲ级风险以上面积达82.28%；2015年I级风险核心增加，面积增加至11.24%，V级风险被I级风险切断，面积减少至16.80%；榆林市景观生态风险值分别为0.1371、0.1355，生态风险值下降1.18%，区域生态风险整体上呈下降趋势。

在缺乏长期监测数据的情况下，基于景观格局的生态风险模型方法为探究区域生态环境演化状况提供了一种行之有效的方式。但本文仅基于静态景观镶嵌格局的景观干扰度和脆弱度两项指标构建生态风险指数模型间接衡量人为活动对生态风险的影响，缺少基于风险源指标的生态风险量度，且未考虑社会经济等因素对生态风险的影响，这些影响因子在以后的风险模型构建中需要重点思索与优化。