青藏高原东南缘覆被交错带生态环境脆弱性评价

王 莹，谢忠元，李 峰，邵怀勇

（成都理工大学地球科学学院，成都 610059）

生态系统的脆弱程度是反映区域生态环境质量的重要方面，对区域社会经济的可持续发展具有重大的影响［1，2］。随着全球变暖的加剧，生态环境问题变得日益尖锐。中国是生态脆弱类型最多、分布最广的国家之一［3］。因此，对区域实施有效的生态环境脆弱性监测及评价，有利于人们对生态环境实现科学管理［4］。目前，国内外学者已经完善了很多关于区域生态环境脆弱性的评价方法，主要有模糊评判法［5］、主成分分析法（PCA）［6］、综合评价法［7］和层次分析法与主成分分析法结合［8，9］。评价模型主要有压力-状态-响应（PSR）［10］模型、暴露度-敏感性-适应性（VSD）框架［11］、生态敏感力-生态恢复力-生态压力度（SRP）概念模型及动力-压力-状态-冲击-响应（DPSIR）框架［12，13］等。这些方法在农牧交错带［14，15］、高寒山地［16-18］、流域湿地［19-22］、喀斯特地区等［23-25］典型生态脆弱区的生态评价中得到了广泛的应用，并且取得了很好的成果。但是，生态环境脆弱性是多因素共同作用的结果，单一的评价方法不够准确，如采用层次分析法获取指标权重时，权重会受到专家打分影响，不够客观［4，26，27］。熵值法是一种客观的赋权法，通过各指标信息熵的大小来确定指标的权重［28，29］，避免专家打分带来的主观性。

青藏高原东南缘覆被交错带属于长江、金沙江上游源区，是省级生态重点区，是川西北牧区的重要组成之一，也是长江上游天然绿色屏障。但是该地区地形复杂多变，受高原季风气候及土壤侵蚀的影响，出现草地退化等生态问题。因此，本研究以位于青藏高原东南缘的石渠县、德格县及甘孜县为例，结合该区域的自然条件和地理环境等特点，采用熵值法与层次分析法组合的方式，弥补单一方法在获取权重上的不足，从而得到对青藏高原东南缘覆被交错带生态环境脆弱性较全面客观的评价结果，以便为相关部门治理和保护生态环境提供一定的依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

研究区由石渠县、德格县与甘孜县组成，隶属四川省甘孜藏族自治州，位于青藏高原东南缘的川、青、藏3省区结合部，该区介于97°21′23″—100°23′13″E，31°24′12″—34°01′08″N，面积39 310.28 km2，地处长江、金沙江上游。该区海拔在2 979～6 075 m，峡谷相对高差一般在300 m左右；研究区覆被交错带主要分为冰川与林地交错、林草地交错和林草混合3类，冰川与林地交错分布在横断山脉的绒麦峨扎山峰，海拔高于5 000 m的区域，林草地交错和林草混合主要分布在德格县与石渠县交界处的高山峡谷带，高山峡谷带主要是以矮林丛与灌木丛为主，草地主要以高寒草甸为主。研究区由于地形复杂，形成了多变的气候类型，主要具有高原季风气候的特点，常年平均气温3.6℃左右，年温差较大，年平均降水量为570～640 mm，灾害主要有干旱、雪灾和鼠虫泛滥等；土壤侵蚀类型主要是冻融侵蚀与风力侵蚀。因此，选择该区域分析青藏高原东南缘覆被交错带生态环境脆弱性具有典型性和代表性。

1.2 评价指标体系

1.2.1 评价指标体系建立 在参照《生态环境状况评价技术规范》（HJ 192—2015）等规范的基础上，严格遵守指标选取的各项原则［30］，充分考虑研究区生态环境脆弱性的成因，选取气候、土壤和地形因子为研究区生态环境脆弱性评价的自然因素指标；选取植被和土地利用类型为研究区生态环境脆弱性评价的人为因素指标，以此构建研究区生态环境脆弱性评价指标体系，详见表1。

表1 研究区生态环境脆弱性评价指标体系

1.2.2 评价指标归一化 由于各项指标的物理单位及量纲不同，需要对指标值（xi）j进行标准化处理［3，12，27，31］。本研究分别采用分等级赋值法和极差法对定性指标和定量指标进行标准化。其中，定量指标对生态环境脆弱性成因有正向和负向之分，为提高试验结果的准确性，分别采用不同计算公式对正向指标和负向指标进行标准化处理。

1）定性指标处理。参考研究区土壤类型图，结合《土壤侵蚀分类分级标准》（SL 190—2007）和《生态环境状况评价技术规范》（HJX 192—2015），参照文献［3，27］，得到研究土壤侵蚀度和土地利用类型等级赋值标准（表2）。

表2 指标分等级赋值标准

2）定量指标处理。对坡度、人为干扰指数、蒸发系数、高程和年累积降水量等与生态环境脆弱性呈正相关的指标采用标准化公式：

对植被覆盖度和年平均气温等与生态环境脆弱性呈负相关的指标采用标准化公式：

式中，xij为j指标在i区域的栅格数据值，xij(max)、xij(min)分别为j指标在i区域的栅格单元的最大值和最小值，Xij为j指标在i区域标准化后的值。

1.3 数据来源与处理

本研究所涉及的资料有：①气象资料。2010年、2015年及2018年的气象数据；②地形数据。分辨率为90 m的数字高程模型；③土地资源数据。土地利用类型数据和土壤侵蚀度数据；④植被数据。NDVI数据集。其中，气象数据来自中国气象科学数据共享服务网（http：∕∕data.cma.cn∕）提供的中国地面气候标准值数据集，用于统计研究区周边14个气象站点年平均气温、年累积降水量以及年累积蒸发量；土地利用和土壤侵蚀等专题数据等来自中国科学院资源环境数据云平台（http：∕∕www.resdc.cn∕），空间分辨率为1 km；DEM数据来自地理空间数据云（http：∕∕www.gscloud.cn∕），用于计算坡度信息；NDVI数据来自美国国家航空航天局陆地过程分布式主动存档中心（https：∕∕ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov∕），分辨率为250 m。

处理数据时，利用ArcGIS 10.2软件中的反距离权重插值工具得到研究区气象栅格数据和人为干扰指数栅格数据［12］；利用ENVI5.3软件对Terra-MODIS的NDVI每月产品进行最大值合成、归一化等计算，得到研究区整年的植被覆盖度。对所有数据进行投影，统一坐标系为WGS_1984，并将所有数据转换为250 m×250 m分辨率的栅格数据，并进行无量纲处理，以统一尺度［6，12，13，27］。

1.4 分析方法

1.4.1 评价指标权重

1）熵值法。熵的概念来源于热力学，是对系统状态不确定性的一种度量。在信息论中，信息是系统有序程度的一种度量；熵则是系统无序程度的一种度量，二者绝对值相等，但是符号相反。根据此性质，可以客观地获取指标的权重［29］。

在本研究中，将研究区的3个县域设定为m个子区域，将植被覆盖度等9个影响因子设定为n项指标，形成原始指标数据矩阵x（iji=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n），对于某项指标的值差距越大，则该指标在综合评价中所起到的作用越大；如果某项指标的值全都相等，则该指标没有起作用。熵值法的计算步骤如下：

式中，Fij为j指标在i区域的评价值；Pij为j指标在省内区域的贡献度，而当Pij=0时，定义

式中，Ej表示j指标的信息熵

式中，dj为j指标在各区域贡献度的一致性程度。

式中，W1j为各指标的权重。

2）层次分析法。层次分析法（AHP）是一种典型的主观赋权法，是由美国运筹学家Satty［32］在20世纪70年代提出来的。本研究采用Yaahp 10.0软件中层次结构模型，计算简单，操作步骤：①首先根据决策目标、中间层要素及备选方案建立层次结构模型；②比较两两指标对中间层要素的重要性且用1～9对其进行标注，构建判断矩阵；③计算指标的客观权重；④对计算结果进行一致性检验，以判断其合理性［8］。本研究一致性检验值为0.017 6＜0.1，指标的权重合理。

3）组合权重。组合权重是指通过离差平方和最小的方法［32］，将两种方法的权重值优势互补，综合二者的主观性与客观性，最终确定指标权重。假设组合权重为Wj，熵值法和层次分析法计算的指标权重分别为W1j、W2j，主观偏好系数为θ，组合权重的公式：

将研究区2010年、2015年及2018年的数据整理获得的9个评价指标因子带入公式（1）至公式（8），计算出各指标因子的组合权重Wj，如表3所示。

表3 生态环境脆弱性评价指标因子权重

1.4.2 生态环境脆弱性分级 结合研究区每个评价指标的权重，采用代数运算的方法来获取生态环境脆弱性指数（EVI）［27］，EVI的取值在0～1，其值越大，表明生态环境越脆弱。求取EVI的公式为：

式中，EVI为生态环境脆弱性指数，Xj为j指标在研究区标准化后的栅格值，Wj为指标的组合权重。

通过公式（9）计算出研究区2010—2018年的生态环境脆弱性指数，根据国内生态环境脆弱性评价的相关研究［4，9，26，33］，为了保证对EVI分组时组间差异最大、组内差异最小，体现研究区内不同的脆弱性程度，本研究采取了自然断点法将研究区内生态环境脆弱性分为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱5类［27］，如表4所示。

表4 研究区生态环境脆弱性分级

1.4.3 生态环境脆弱性综合指数 为了直观地反映研究区生态环境的变化趋势，以生态环境脆弱性综合指数来表达生态环境的变化趋势［33］，公式为：

式中，E为生态环境脆弱性综合指数，Pi为研究区各脆弱性等级值，Ai为等级i的脆弱性面积，S为研究区的总面积。

2 结果与分析

2.1 研究区生态环境脆弱性分布

根据上述已建立的生态环境脆弱性评价方法，研究区2010—2018年生态环境脆弱性评价结果如图1所示。从研究区3个时期的生态环境脆弱性评价结果来看，轻度脆弱分布最广且所占面积最大，主要分布在石渠县与甘孜县；微度脆弱次之，主要分布在德格县；甘孜县东南及石渠县西北地区生态环境主要为中度脆弱，从甘孜县东南地区可以看出中度脆弱面积有明显减少的趋势，可以说明此地的生态环境状况有好转的趋势；而重度脆弱及极度脆弱主要分布在青藏高原东南缘的横断山系沙鲁里山脉，造成这种现象的主要原因是此地土壤常年受到风力侵蚀与强烈的冻融侵蚀。

图1 研究区2010年、2015年、2018年的生态环境脆弱性分布

对研究区2010年、2015年、2018年的生态环境脆弱性各等级面积占比（表5）进行分析，微度脆弱面积占比由2010年的26.10%上升至2015年的27.35%再下降至2018年的26.16%，总体呈先增后减的趋势，重度脆弱呈相似的变化趋势，但是二者整体都没有太明显的变化；轻度脆弱面积占比由2010年的38.67%下降至2015年的37.48%再上升至2018年的40.20%，总体呈先减后增的趋势且变化趋势明显；极度脆弱呈现出与轻度脆弱一样的变化趋势，但变化趋势不明显；中度脆弱则由2010年的23.49%下降至2018年的21.63%，总体呈递减的趋势，并且减少趋势较明显。以研究区3个时期各生态脆弱等级面积占比来看，微度脆弱与轻度脆弱所占面积大于整个研究区的60%，由此可判断出整个研究区生态环境处于中等水平。

表5 研究区2010年、2015年、2018年的生态环境脆弱性各等级面积占比

2.2 生态环境脆弱性变化趋势

由公式（10）计算3个时期的生态环境脆弱性综合指数，得出2010年、2015年及2018年的生态环境综合指数分别为2.254、2.249和2.241，呈递减的变化趋势，表明研究区的生态环境状况有变好的趋势，但趋势不明显。

3 结论

本研究从人为因素与自然因素的综合作用出发，将熵值法与层次分析法优化组合，求得研究区覆被交错带生态环境脆弱的指标权重，计算研究区的EVI，并利用自然断点法对其分级，得到如下结论。

1）从生态脆弱等级的分布上来看，研究区生态环境极度脆弱区域主要集中在横断山脉绒麦峨扎山峰海拔高于5 000 m的地方，该区常年积雪覆盖，土壤受到冻融侵蚀较为严重，严重遏制了植被生长；重度脆弱区域主要分布在海拔4 250～5 000 m的地区，植被主要有亚高山草甸、高山草甸以及少量的流石滩植被，这些植被种类简单，植株较低且稀疏；中度脆弱区域主要分布在研究区的西北地区以及甘孜县县城周边，这两处植被分别为亚高山草甸和云杉等杉木，因常年受到风力侵蚀，造成植被生长稀疏；轻度脆弱区域主要分布在石渠县境内，该区域植被覆盖度达85%，以高寒草甸草地为主，由于降水量少、土壤肥力恢复弱，致使草甸生存能力减弱；微度脆弱区域主要分布在德格县境内海拔低于4 000 m的高山峡谷带，植被类型分为河谷灌丛林带与暗针叶林带。

2）研究区2010年、2015年和2018年的生态环境各脆弱等级的面积占比变化趋势不一，微度脆弱、轻度脆弱、重度脆弱与极度脆弱在2015年都出现拐点，中度脆弱呈一直减少的趋势，与生态环境脆弱性综合指数变化趋势相同，因此判断中度脆弱的变化趋势与研究区生态环境的转变有直接关系。

本研究采用熵值法与层次分析法优化组合的权重计算方法，既能考虑到人们的主观认知，又能有效避免过多的人为干扰，较客观地分析了研究区生态环境脆弱性的分布及变化趋势。

本研究结果表明区域生态环境脆弱性受气候、地形、土壤、土地利用和植被的影响，其中气候、地形和土壤等自然因素致使研究区生态环境先天脆弱，而土壤侵蚀中冻融侵蚀是造成生态环境脆弱最主要的原因。因此，对于土壤侵蚀和气候等不可控因素，可根据海拔高差、水资源等因素，因地制宜地选择耐寒、耐旱的草木，实施高寒草地修复工程来提高自然修复能力；而对于土地利用类型和植被等可控因素，可继续扩大保护区面积，实施天然草地改良工程及补水工程，加强退牧还草力度，继续推进退耕还林等重点工程，优化空间结构和土地利用效率。另外，坚定落实生态补偿政策，以提高农牧民对政府号召的响应。