基于景观格局的渭河流域甘肃段生态风险评价

陈慧敏， 周冬梅， 张 军， 陈思瑾， 李嫚斐， 王祖玉

（1.甘肃农业大学资源与环境学院，甘肃 兰州 730070； 2.甘肃农业大学生命科学技术学院，甘肃 兰州 730070）

0 引言

近年来，随着全球经济的迅猛发展，人口增长的压力和频繁的人类活动对自然环境产生了巨大的破坏，由此也引发了一系列环境问题。生态系统的结构和功能愈发的不稳定，人类赖以生存的环境和生态系统出现了严重的安全危机，生态环境问题也因此成为学者们研究和关注的热点[1-7]。

生态风险指生态系统和它所有组分所能够承受的风险压力，一般情况下是指外力对种群、区域生态系统或者整体生态系统的正常运转产生了胁迫性影响，从而可能在现在或未来的某一阶段损害该系统或者其他某些内部要素[8-10]。我国生态风险评价的研究主要集中在生态风险评价指标体系建立，探讨评价标准的确定，重金属和有机污染物的生态风险评价，流域、区域、景观生态风险评价，以及“3S”技术在生态风险评价中的应用[11-18]。本研究侧重基于土地利用类型的景观生态风险评价，这也是因为近年来土地生态风险评价已经成为国内外学者研究的热点问题[19-20]。尉芳等[21]基于5 期土地利用数据，对渭北旱塬区进行了生态风险评价。杜华明等[22]基于土地利用、土壤类型等数据，研究了北方农牧交错带的景观生态风险。李婷等[23]以渤海区域典型的海岛月岛为研究区，选取研究区4 期遥感影像，从景观格局的角度评价了其生态风险。XIE Hualin 等[24]计算了鄱阳湖各景观生态风险指数，分析了土地利用变化对鄱阳湖景观生态风险的影响。ZHANG W 等[25]根据土地利用数据计算生态风险指数，分析了沿海城市生态风险在时空上的变化。PENG Tian等[26]采用CA-Markov 模型模拟了滨海湿地2021-2025年不同区域的景观变化，并分析了研究区生态风险在时间和空间上的变化特征。

流域是一个复杂且综合的地域生态系统，同时也是人类生存生产的重要活动场所[27]。流域内的景观格局随着频繁的人类社会生产活动发生变化，随之也引起了生态环境脆弱性和生态系统压迫程度增强等一系列问题[28]。渭河作为黄河流域最大的分支，研究其生态风险问题对黄河流域的生态安全具有重要的现实意义，有利于渭河流域甘肃段经济发展战略和可持续发展战略的实施，也有利于维护渭河流域甘肃段生态系统正常稳定的功能，进而为今后渭河流域土地利用管理和规划，以及生态保护提供指导意义。

1 研究区概况

渭河作为黄河上游最大的一级支流，涉及甘肃省的中部、东南部和陕西省的中部。本研究选取其位于甘肃省境内的区域作为研究区，该区内渭河全长约360 km，流域面积约7.7 万km2，共涉及甘肃省平凉市、天水市、定西市和庆阳市的29 个县（区）。研究区内海拔西部较高、东北部较低，降水东多西少、南多北少，冬夏气温温差较大。研究区的大部分都处在黄土丘陵沟壑区，植被较为稀疏，土地沙漠化严重，生态问题突出。

2 数据与方法

2.1 数据来源与预处理

本研究所使用的2005、2010、2015 及2020 年TM遥感影像数据均下载自地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn），分辨率为30 m。下载完成后的遥感影像在ENVI5.2 软件进行拼接、裁剪等一系列预处理，处理完成后的4 期数据按照土地利用类型一级分类标准把研究区的土地利用类型分为6 大类：耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地。

2.2 研究方法

2.2.1 风险小区划分

景观格局在空间上具有区域异质性，因此对研究区进行风险小区的划分很有必要[29-30]。其中生态风险小区大小的确定是进行生态风险评价的基础，根据景观生态学的相关理论，风险小区的面积只有在景观斑块平均面积的2～5 倍范围内才能够较为准确地反映该风险小区内景观格局的相关信息。本研究通过对渭河流域甘肃段的景观平均面积进行计算，同时考虑到计算的强度和精度等问题，采用3 km×3 km 的格网，把渭河流域甘肃段共划分为8 546 个风险小区，每个风险小区的生态风险值是由其中心点确定的[31]。

2.2.2 渭河流域景观生态风险指数模型

景观格局能在一定程度上反映人类活动对自然环境的影响，而景观生态风险指数（ERIk）能够对研究区的生态风险损失程度进行定量的描述，同时在研究区的景观结构和生态风险之间建立联系[32]。基于此，利用景观干扰度指数、景观脆弱度指数等（表1）来构建渭河流域甘肃段的景观生态风险评价模型[33-36]。

生态风险评价模型具体计算公式如下。

式中ERIk-研究区内第k个生态风险小区的生态风险指数

Aki-研究区内第k个风险小区内某一土地利用类型i的面积

Ak-研究区内第k个风险小区的面积

Ri-景观损失度指数

N-研究区内土地利用类型的种类，取N=6

2.2.3 景观生态风险等级划分

使用ArcGIS10.0 软件分析工具下叠加分析的相交功能，将研究区的4 期土地利用数据与行政区划进行叠加（即相交分析），再结合表1 的景观格局指数，对研究区内各风险小区中心点的景观生态风险值进行计算，在ArcGis10.0 中通过克里金插值法，得到研究区各年份的景观生态风险空间分布图。根据景观生态风险在空间上出现的可能性不同，利用Classification of Natural Breaks（自然间断点分级法）将景观生态风险划分为理想、良好、预警、较差和很差5 个等级，并对结果进行空间上的可视化处理，即得到渭河流域甘肃段景观生态风险图。

表1 景观指数计算方法及意义Tab.1 Calculation method and significance of landscape index

3 结果与分析

3.1 渭河流域甘肃段景观格局时序变化

对渭河流域甘肃段2005-2020 年土地利用类型进行统计分析，并借助Fragstats 软件获取研究区各类型景观斑块数目、景观面积等景观指数，结合表1 通过计算能够得到研究区16 年间各景观的面积及景观格局指数（表2），由此可得以下结论。

表2 景观类型分离度及景观损失指数Tab.2 Separation degree and landscape loss index of landscape types

从土地利用景观类型面积的动态变化情况来看，16 年间渭河流域甘肃段的耕地面积呈现先增加后减少的趋势，从整体来看是增加的，共增加了639 km2；建设用地在16 年里增加了348 km2，研究区内的水域及未利用地分别减少了74 和71 km2。研究区内的林地和草地面积在整体上呈现出减少的趋势，分别减少了439和400 km2。

各景观的破碎度和分离度除建设用地外均有所增加。建设用地的破碎度和分离度均呈现出先减少后增加的趋势，其分布呈现出先聚集后分散的趋势。其他景观类型的分离度和破碎度都呈现增加趋势，这说明随着频繁的人类活动影响，林地、草地及耕地的分布开始变得较为分散，但整体上还呈现聚集态势；与此同时，水域和未利用地的分离度和破碎度数值相对较大，说明水域和未利用地的分布较为分散，并且随着时间的推移，水域和未利用地的面积都有一定程度的减少。

从景观分维数来看，16 年间渭河流域甘肃段除了建设用地的景观分维数在增加外，其他景观类型的分维数都呈现减少趋势。分析可知，随着建设用地面积的增加，其形状复杂度也随之增大，这也与渭河流域甘肃段的地形地貌有关，地处黄土高原区很难有成片规则形状的土地能用来进行建设。

3.2 景观生态风险空间分布特征

为了进一步分析渭河流域景观生态风险的空间分异特征，借助统计学方法，将研究区8 546 个风险小区的生态风险值进行克里金插值，得到渭河流域景观生态风险空间分布图。在ArcGIS 软件中运用自然断点法，将研究区生态风险划分为理想、良好、预警、较差和很差5 个等级，其赋值区间分别为理想（ERI≤0.09）、良好（0.09＜ERI≤0.12）、预警（0.12＜ERI≤0.17）、较差（0.17＜ERI≤0.39）、很差（0.39＜ERI≤1）。2005-2020 年，渭河流域景观生态风险整体呈现上升趋势，其中理想和良好等级所占比例较大，较差风险等级所占面积较小。

由表3 可知，2005-2020 年渭河流域以理想和良好生态风险区为主，占研究区面积62%以上，整体生态情况良好。2005-2010 年，渭河流域生态风险趋于增加，主要体现为理想和良好生态风险区面积共减少了9.14%，预警和较差生态风险区面积分别增加了7.48%和1.64%。2010-2015 年，渭河流域生态风险趋于增加，主要体现为理想和良好生态风险区面积共减少了8.87%，预警生态风险区面积增加了8.67%。2015-2020 年，渭河流域生态风险趋于增加，主要体现为理想和良好生态风险区面积共减少了12.75%，预警生态风险区面积增加了10.60%。2005-2020 年，很差生态风险区的面积保持稳定，均维持在研究区面积的0.02%。

表3 渭河流域景观生态风险等级面积及比例Tab.3 Area and proportion of landscape ecological risk level in Weihe River Basin

由图1 可知，渭河流域甘肃段很差生态风险区主要分布在定西市的安定区，占研究区总面积的0.02%，安定区属于典型的干旱半干旱区，区内降水分布不均，水资源严重短缺，地貌属于黄土高原丘陵沟壑区，并且区内草地较多，居民建设用地较少、分布较为分散，水系呈东西向分布，整体破碎度值较大，生态风险值很高，问题严重。较差生态风险区从2005 年到2020 年增加了2 877 km2，主要分布在安定区、临洮县、西峰区、宁县、泾川县、崆峒区、麦积区、秦州区和甘谷县等地，由于非农利润的驱使，加之生态环境退化，使部分区域出现了撂荒现象，耕地、林地、建设用地3者之间相互转化较为频繁。在这15 年中，建设用地和未利用地的增加主要是通过占用耕地来实现的，这对生态安全的风险也有一定的影响。预警生态风险区从2005 年到2020 年增加了19 248 km2，并且呈片状分布在较差生态风险区周围。良好生态风险区从2005 年到2020 年呈现先增加后减少的趋势，2020 年其占研究区62.98%的土地，尽管全区生态风险值呈现稳定升高的趋势，但从整体来看，研究区生态风险还是呈现出稳定的趋势，近年来渭河流域各县区以流域生态治理和防沙治沙为突破口，坚持标本兼治，实施退耕还林、退耕还草，并积极开展创建绿色和谐家园，在这一系列的举措下，渭河流域的部分地区河流水质有了一定程度的好转，人与自然和谐共生的局面也初步形成。理想生态风险区在16 年内减少了58 403 km2，主要是因为随着改革的推进和城乡一体化建设的实施，渭河流域的经济快速发展，人们的生产生活方式发生了一定的改变，大量的生活污水、工业废水流入渭河，并且在日常的生活生产中，农民使用大量的化肥、农药等造成了潜在的面源污染，由于法制意识薄弱，部分群众将未经处理的生活垃圾直接倒入河道内，非法采砂的现象也时有发生[8]。群众的环保意识差、河道环境整治难度大、人类不规范的活动对生态环境造成了严重的干扰，导致渭河流域的生态环境逐步恶化，生态风险值也相应升高。

图1 2005—2020 年渭河流域生态风险分布Fig.1 Distribution of ecological risk in Weihe River Basin from 2005 to 2020

3.3 景观生态风险空间自相关分析

通过生态风险指数构建模型计算得到研究区2005、2010、2015 和2020 年共4 期生态风险指数，利用空间计量软件（GeoDa）进行空间全局和局部自相关分析。由图2 可知，研究区2005、2010、2015 和2020 年4 期生态风险指数全局自相关系数分别为0.403 495、0.397 477、0.368 109、0.374 895。Moran’s I 指数均为正值，表明渭河流域甘肃段的景观生态风险指数在地理空间上表现为显著正空间自相关，并且研究区的景观生态风险指数在空间上存在着一定的空间集聚效应，即生态风险出现聚集区，高等级风险区周围分布着相应高等级的风险，低等级生态风险区周围风险等级也较低。全局自相关值呈现下降的趋势，表明研究区在2005-2020 年生态风险区聚集趋势变化不明显，空间趋同性逐渐降低。同时，散点聚集在回归线附近，说明在局部空间上生态风险指数呈现出“同质集聚、异质隔离”的特征。

图2 各年份莫兰散点分布Fig.2 Moran scatter distribution of each year

由局部自相关分析LISA 图（图3）可知，流域生态风险指数在空间上的分布以高-高聚集和低-低聚集为主，高-低聚集与低-高聚集生态风险区面积较小，并且在高-高聚集和低-低聚集生态风险区边缘零散分布，说明研究区内景观生态风险出现局部急剧变化的可能性较低。由LISA 图可知生态风险指数“高-高”区主要分布在定西市的安定区和临姚县，天水市的麦积区、清水县、秦州区和甘谷县，平凉市的崆峒区、崇信县、灵台县和泾川县，以及庆阳市的西峰区、合水县和宁县，呈条带状分布；“低-低”区主要分布在定西市的通渭县、陇西县、临姚县和渭源县，天水市的清水县和秦安县，平凉市的灵台县，以及庆阳市的镇原县、环县和华池县，呈片状聚集分布。

图3 各年份LISA 指数Fig.3 Lisa index chart of each year

4 结论

（1）2005-2020 年渭河流域甘肃段各景观类型的破碎度除建设用地外都呈现出增加趋势，景观被分割的越来越破碎；分离度和干扰度的变化情况与破碎度相似，也是出现了增加的变化。研究区内除建设用地景观分维数增加外，其他景观类型分维数都有所减小，但变化并不明显，说明建设用地受到人类活动的影响最为明显，并且其形状复杂度逐渐增大。随着经济社会不断发展，人口增长及城镇化进程的加快，人类活动对各景观类型的干扰均有所增加。

（2）2005-2020 年4 个时期渭河流域甘肃段生态风险值Moran's I 指数均在0.37 左右，空间单元生态风险指数值与其邻域生态风险指数之间具有较强相关性，并且其空间分布呈现显著正相关性。

（3）2005-2020 年渭河流域甘肃段以理想和良好生态风险区为主，占比62%以上，整体生态情况良好，但区内破碎度值逐年增大，景观干扰度也随之增大，表明人类活动对土地利用变化的影响日益增强。