基于AHP的民勤县生态敏感性评价

2022-03-21付蓉洁辛存林

西北师范大学学报（自然科学版） 2022年6期

赵欣，付蓉洁，辛存林*，张华

(1.甘肃省有色工程勘察设计研究院，甘肃兰州 730000；2.西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃兰州 730070)

生态敏感性是指自然环境变化和人类活动对生态系统的干扰程度，可以说明研究区发生生态环境问题的难易程度和可能性大小[1]，对研究区的生态保护与生态建设有重要意义.在此背景下，关于生态敏感性的研究逐渐成为热点[2-3].20世纪70年代，Coleman等[4]首次在生态学领域中引入了敏感性概念，对生态敏感性的研究自此拉开了帷幕.2013年召开的第5届国际生态恢复学会大会，其中一个重要议题便是生态恢复评价，对评价体系的确立、评价体系指标的选取及评价方法的选择等进行了讨论[5].DeLange 等[6]综述了生态敏感性分析在风险评价中的作用，介绍了生态敏感性分析方法的新进展，介绍了种群(单一物种)、群落(由不同种群组成的物种)和生态系统(群落和生境组合)的敏感性分析方法.国内学者对生态敏感性也展开了深入而细致的研究,牛文元[7]对敏感带的宽度、重叠度、敏感度等指标，运用生态数学语言进行归纳，将生态系统敏感带的空间表达划分为7种类型.刘康等[8]运用GIS技术，对土壤盐渍化敏感性进行研究，发现甘肃省广泛分布着生态敏感性区域.林涓涓等[9]结合GIS技术，提出了流域生态敏感性的概念，建立了流域相关的敏感性体系.张月等[10]根据景观指数构建出了景观敏感度指数模型，并以此作为依据，将新疆艾比湖流域的典型区域划分为低、较低、中、较高和高5个敏感度等级.何苏玲等[11]运用层次分析法，在时间和空间两个方面对县域的生态敏感性进行评价.目前，生态敏感性的研究尺度主要有国家[12]、省[13]、市县[14]以及流域[15-16]，关于生态敏感性评价的研究方法有主成分分析法[17-18]、层次分析法[19-20]等，研究成果可以用于生态保护、生态建设、土地科学利用等领域[21-23].

石羊河流域是我国干旱内陆河流域典型的生态敏感区域，人口密集，用水矛盾突出，近年来，流域内各个地区需水量剧增，水资源利用程度已经远远超过其承载能力，特别是中上游地区水资源的过度利用，导致下游地区的来水量锐减[24].民勤县位于石羊河流域下游，由于上游来水量减少，进入民勤县的地表水锐减，引起了荒漠化等一系列生态系统问题[25-28]，因此，进行生态敏感性评价对民勤县生态保护和生态建设具有一定的指导意义.文中以民勤县为研究对象，选取对当地具有重要影响的15项指标因子，构建民勤县生态敏感性评价指标体系，并计算各因子权重，选用层次分析法对该区域生态敏感性进行综合评价，以此为民勤县生态治理和可持续发展提供理论依据.

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

民勤县位于甘肃省河西走廊东部，石羊河流域最下游，地理位置为38°03′～39°28′N，101°49′～104°12′E，隶属武威市，东依内蒙古阿拉善左旗，西靠永昌县，南邻凉洲区，北接阿拉善右旗(图1)[29].全县平均海拔1 400 m，由沙漠、低山丘陵和平原三种基本地貌组成.研究区深居内陆，东、西、北三面被中国第三大沙漠巴丹吉林沙漠和第四大沙漠腾格里沙漠包围，属温带大陆性干旱气候，其特点是：日照充足，昼夜温差大，降水量少、蒸发强烈、空气干燥、多年平均蒸发量远大于降水量，年内降水分配不均.近年来，在全球变暖的大气候背景下，自然与人文因素的双重驱动使得民勤县生态环境急剧恶化，人地关系日趋紧张，目前，民勤县已成为全国最干旱、荒漠化危害最严重的地区之一[30]，已经引起了党中央、国务院及地方各级党委政府的高度重视.

图1 研究区概况图Fig 1 Overview map of the study area

1.2 数据来源

文中选择的基础数据有2018年7月30 m空间分辨率的Landsat8 OLI遥感影像数据和90 m空间分辨率的DEM高程数据，此数据可以通过地理空间数据云共享平台(http://www.gscloud.cn)获取.还包括4—10月MODIS植被指数产品数据、1∶10 000地形图、1∶10 000土地利用现状图(2018年)、研究区气象站点的降水数据、气象站点的大风数据、土壤数据以及社会统计数据.遥感影像数据为地理空间数据云下载的民勤县2018年Landsat8 OLI遥感影像数据，为了获得较为精确的信息，选取植被生长状况较好的6—8月的遥感影像.Landsat TM/OLI遥感影像需要进行预处理，预处理后的影像才能用于信息提取和指标反演.利用ENVI5.3对遥感影像进行辐射定标、大气校正、融合、镶嵌以及裁剪等预处理，辐射定标可以将影像的DN值转换为亮度值，为大气校正做准备；大气校正可以消除或减少由于大气散射、吸收、反射引起的误差，得到真实的地表反照率.采用的气象数据和社会统计数据分别来源于中国科学院资源环境科学数据中心、中国统计年鉴.

2 研究方法与因子提取

2.1 层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)于20世纪70年代提出的对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，应用这种方法，决策者按支配关系将复杂问题分解为若干层次和若干因素，通过两两比较的方式确定诸要素的相对重要性，然后综合专家判断来确定诸要素相对重要性的顺序.计算步骤如下：

1)建立层次结构模型.

2)确定判断矩阵A=(aij)n×n.

根据专家判断，按照Saaty1～9标度法，获取各元素间相对重要性程度的定量化数值(表1).

表1 Saaty 1～9标度法Tab 1 Saaty 1～9 scale method

3)计算权重向量及一致性检验.

基于判断矩阵，利用方根法计算出权重向量，具体步骤如下：

第一步.计算判断矩阵每一行的乘积Mi:

第二步.计算Mi的n次方根Wi:

第四步.对判断矩阵进行一致性检验:

由于一致偏离可由随机因素引起，所以在检验判断矩阵的一致性时，将CI与平均随机一致性指标RI进行比较，得出检验数CR，即

其中RI为平均一致性指标，可查表获取(表2).

表2 判断矩阵平均随机一致性指标Tab 2 Average random consistency index of the judgment matrix

指标CI越趋近于0，判断矩阵一致性越好，当CI=0时，判断矩阵具有完全一致性；当CR≤0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，当CR>0.1时，判断矩阵不具有满意的一致性，需要进一步调整，直到达到满意一致.判断矩阵具有满意一致性时，计算得出的权重向量才是可以接受的.

2.2 指标选取及评价体系的建立

不同的研究区域和研究问题需要选择不同的生态敏感性评价因子，生态敏感性评价是涉及多方面的综合评价，选择合理的评价因子是生态敏感性评价的关键.影响民勤县生态敏感性的因素复杂多样，不仅要考虑地形地貌、降水量、蒸发量、植被覆盖、土地利用类型等自然因素，还要考虑归一化建筑指数、人均GDP等人类社会经济活动因素.因此，指标体系的确定要依据研究区具体情况而定，本文针对民勤县生态环境的特点，综合考虑到评价因子的可操作性,将各要素划分为3个层次：目标层(A)、准则层(B)、指标层(C)，选取15项具体的因子构建敏感性评价指标体系(表3)，对民勤县生态敏感性进行多因子综合评价，来揭示民勤县的生态敏感性现状.

表3 民勤县生态敏感性评价指标体系Tab 3 Assessment index system of ecologicalsensitivity in Minqin County

2.3 评价因子选取及评价方法

2.3.1 单因子敏感性评价法土地沙漠化敏感性评价选取高程、坡度、坡向3个评价因子.高程、坡度、坡向利用90 m空间分辨率的DEM高程数据，在ArcGIS软件空间分析模块中进行高程、坡度、坡向提取.气象敏感性选取年降水、年均温度、年蒸发量3个评价因子.根据气象站点的多年降水量和温度、蒸发量数据，利用ArcGIS反距离空间插值法，分别获得气象敏感性各因子分布图.土壤盐渍化敏感性评价选取归一化植被指数、土地利用类型、干旱指数、湿度指数4个评价因子.根据气象站点的多年降水量和蒸发量数据，计算蒸发量与降水量的比值，利用ArcGIS反距离插值法，获得干旱指数分布图；缨帽变换又称K-T变换，变换后的前3个特征数据反映了不同的地物类型，按顺序分别为亮度、绿度和湿度，其中，湿度数据可以反映地表的水分状况，尤其可以反映土壤的水分状况，选取湿度数据来反演湿度指数[31]；利用Landsat数据可以计算出NDVI、湿度数据，得到NDVI、湿度数据分布图，根据权重在ArcGIS中得到土壤盐渍化敏感性[32].人类活动敏感性选取归一化建筑指数、人均GDP、人均密度、受教育程度、人均水资源占有量5个评价因子.查勇等[33]发现，在ρNIR与ρSWIR1两波段之间，除了城镇灰度值增高外，其他地类值都变小，由此模型构建采用归一化建筑指数.利用ArcGIS 10.4将人均国内生产总值(GDP)数值可视化，并在民勤县范围内进行插值，得到人均国内生产总值空间(GDP)分布图[34].

2.3.2 多因子综合敏感性评价为了综合反映不同敏感性的区域差异，通过咨询专家赋予各影响因子相应权重，采用生态敏感性指数法对各类敏感性进行综合评价，即

其中，S为综合敏感性指数；Ci为i因子敏感性等级值；Wi为i因子权重.

2.4 指标权重的确定

权重并不是一个绝对的概念，某一个因子的权重就是指这个因子在综合评价中的相对重要程度[35，36].本文采用层次分析法来确定所选取指标的权重.在选择的众多生态因子中，各因子的影响程度不尽相同，因此，根据影响程度赋予不同的权值，影响大的因子赋予较大的权值，影响小的因子赋予较小的权值.

通过咨询生态敏感性评价方面的专家，构建判断矩阵，经过计算机数据处理进行层次单排序和层次总排序，得到各因素权重值，然后进行一致性检验.本研究划分生态敏感性评价的目标层(A：民勤县生态敏感性评价)、指标层(B：B1～B4)、准则层(C：C1～C15)，通过层次分析法得到指标层和准则层的判断矩阵(表4～8)，层次总排序权重见表9，计算得到的各评价因子权重见表10.

表4 准则层判断矩阵及各因子权重Tab 4 Judgment matrix of criterion level andthe weight of each factor

表5 指标层B1-C判断矩阵及各指标权重Tab 5 Judgment matrix of index layer B1-C andthe weight of each index

表6 指标层B2-C判断矩阵及各指标权重Tab 6 Judgment matrix of index layer B2-C andthe weight of each index

表7 指标层B3-C判断矩阵及各指标权重Tab 7 Judgment matrix of index layer B3-C andthe weight of each index

表8 指标层B4-C判断矩阵及各指标权重Tab 8 Judgment matrix of index layer B4-C andthe weight of each index

表9 层次总排序权重及一致性指标Tab 9 The total ranking weight and consistencyindex of the hierarchy

表10 生态敏感性各评价因子及指标权重Tab 1 0Ecological sensitivity assessment factors and index weights

总体指标的一致性检验：

即总体指标通过一致性检验,说明对生态因子的权重判断是可行的.

3 结果与分析

3.1 单因子敏感性分析

3.1.1 地形敏感性分析选取高程、坡度、坡向作为评价地形敏感性的因子.将处理得到的高程、坡度、坡向的栅格图像按照层次分析法得到的权重，在ArcGIS软件中利用栅格计算器，得到地形敏感性分布图(图2).

民勤县地处河西走廊东北部石羊河流域下游，是一个半封闭的内陆荒漠区，平均海拔1 400 m，地势起伏不大，地形敏感性相对较低.从图2可以看出，民勤县地形敏感性面积最大为低敏感区，面积为5 406 km2，占县域总面积的34%；其次为不敏感区，面积为3 975 km2，占县域总面积的25%；然后是中度敏感区和高度敏感区，面积分别为3 180 km2和1 908 km2，分别占县域总面积的20%和12%；面积最小的是极高敏感区，面积为1 431 km2，占县域总面积的9%，因此其地形敏感性主要表现为低敏感性.

图2 地形敏感性分布Fig 2 Topographic sensitivity distribution

3.1.2 气象敏感性分析选择年均降水、年均温度和年蒸发量作为评价气象敏感性的因子，将处理得到的年均降水、年均温度、年蒸发量的栅格图像按照层次分析法得到的权重，在ArcGIS软件中利用栅格计算器，得到气象敏感性的分布图(图3).

图3 气象敏感性分布Fig 3 Weather sensitivity distribution

民勤县气象敏感性面积最大的为中敏感区，面积6 201 km2，占县域总面积的39%；其次为高敏感区，面积4 770 km2，占县域总面积的30%；然后是低敏感区，面积4 134 km2，占县域总面积的26%；最小的是极高敏感区，面积795 km2，占县域总面积的5%.可以看出，研究区气象敏感性以中敏感为主.低敏感区主要分布在民勤绿洲，中敏感和高敏感区主要分布在沙漠之中.民勤县深居内陆，三面环沙，仅有南部沿石羊河一条绿色通道与流域中上游的武威绿洲相连.在气候上属温带大陆性干旱气候，但由于三面被沙漠包围，所以气候特点以大陆性沙漠气候为主，日照充足，昼夜温差大，年蒸发量为年均降水量的24倍以上，是全国最干旱地区之一.

3.1.3 土壤盐渍化敏感性分析本文选择植被覆盖度、土地利用类型、干旱指数、湿度作为评价土壤盐渍化敏感性的因子，将处理得到的植被覆盖度、土地利用类型、干旱指数、湿度的栅格图像按照各自所占权重在ArcGIS软件中利用栅格计算器，得到土壤盐渍化敏感性分布图(图4).

图4 土壤盐渍化敏感性分布Fig 4 Ecological environment sensitivity distribution

可以看出，民勤县土壤盐渍化敏感性面积最大的为中敏感区，面积6 360 km2，占县域总面积的40%；其次为低敏感区，面积5 088 km2，占县域总面积的32%；然后是高敏感区，面积2 862 km2，占县域总面积的18%；面积最小的是极低和极高敏感区，面积分别为954 km2和636 km2，占县城总面积的6%和4%.因此，民勤县土壤盐渍化敏感性以中敏感性为主.民勤县土地呈现出各类沙丘和沙质草甸交错分布的地貌格局，民勤绿洲是该地区一种特殊水热条件组合下形成的特殊景观，绿洲是主要农业区，绿洲内大部分土地由沙砾石覆盖，是人类活动最为集中的地方，也是遭受盐渍化危害最严重的地方，在此区域生态敏感性主要为中度和高度敏感.同样，气候干燥、地势低，也是造成该区域土壤盐渍化高敏感性的主要原因.

3.1.4 人类活动敏感性分析选择归一化建筑指数、人均GDP、人均密度、受教育程度、人均水资源占有量作为评价土壤盐渍化敏感性的因子，将处理得到的归一化建筑指数、人均GDP、人均密度、受教育程度、人均水资源占有量的栅格图像按照各自所占权重在ArcGIS软件中利用栅格计算器，得到土壤盐渍化敏感性分布图(图5).可以看出，民勤县人类活动敏感性面积最大的为低敏感区，面积5 883 km2，占县域总面积的37%；其次为中敏感区，面积5 080 km2，占县域总面积的32%；然后是高敏感区，面积为2 544 km2，占县域总面积的16%；面积最小的是极低和极高敏感区，分别为636 km2和1 908 km2，占县域总面积的4%和12%(表11).

图5 人类活动敏感性分布Fig 5 Human activity sensitivity distribution

表11 民勤县生态敏感性敏感性等级及空间面积估算Tab 1 1Ecological sensitivity level and spatial area estimation in Minqin County

民勤县中部沿着石羊河流域，建设用地和耕地主要分布于此，呈带状分布，由于人类活动频繁，长期的经济活动带来了生态压力，主要为中度敏感和高度敏感.随着经济活动加强，伴随区域气候长期干旱且剧烈波动，加剧了土壤旱化、土地荒漠化.在全球变暖的大气候背景下，自然与人文因素的双重驱动使得民勤绿洲生态环境急剧恶化，人地关系日趋紧张，尤其以土地荒漠化最为严重.由于水热条件极端、生态环境极其脆弱，目前，民勤县已成为我国最干旱、荒漠化危害最严重的地区之一，严重危及西北乃至华北地区的生态安全.

3.2 综合敏感性分析

在上述地形、气象、土壤盐渍化、人类活动单因子敏感性评价的基础上，利用ArcGIS软件的空间分析功能，根据各因子的赋值和权重，对各项因子进行相应的重分类、赋值、分级等操作，将研究区生态环境综合敏感性定量划分为极敏感区、高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区和不敏感区5个等级.将处理得到的单因子敏感性分布图再根据一级指标权重，在ArcGIS软件中利用栅格化计算器进行加权叠加计算，得到民勤县生态敏感性综合分布见图6.

图6 生态敏感性综合分布图Fig 6 Comprehensive distribution map ofecological sensitivity

高度敏感、极高敏感区主要分布在民勤县西北和东南部，包括红沙岗镇西北部、蔡旗乡、重兴乡、南湖乡、东湖镇西北部，面积分别为1 749 km2和795 km2，占研究区总面积的11%和5%，这些区域大部分位于沙漠之中，植被覆盖度最低，土地沙漠化趋势显著，土壤盐渍化现象严重，水资源匮乏，用水矛盾突出，生态环境脆弱.因此，民勤县应加强区域生态治理，严格保护当地现有植被，与此同时，发展人工植被，加速防护林体系的建设，减少绿洲风沙灾害.其次，必须加强对水资源的保护，采取有效措施限制地下水资源的盲目开采和过量利用，提高水资源利用率，保证生产、生活用水和生态用水.

中度敏感区主要位于西部和东北部，包括昌宁乡、夹河乡、双茨科乡、东坝乡东北部，面积4 929 km2，占研究区总面积的31%，这些地区海拔相对较低，靠近沙漠区域，人类活动较为频繁，所以，民勤县应加强该地区现有生态环境的保护，从区域上协调人口、资源、环境及经济发展的关系；要加大环保宣传力度，提高全民环保意识，让居民科学、理性地认识自己与环境的关系，加强生态保护意识.

中部绿洲区的西渠镇、大滩乡、收成乡、大坝乡、三雷镇、苏武乡、东坝镇为低敏感区，面积4 452 km2，占研究区总面积的28%，东湖镇、红岗镇东北部为极低敏感区，面积3 975 km2，占研究区总面积的25%，此区域地形平坦，人类活动较少，生态环境基本稳定.该区域内地势起伏不大且植被覆盖度高、生物多样性丰富、人类活动较频繁，抵抗人为干扰的能力较弱，极易受人类活动影响.为保持生态系统的稳定性和完整性，应对已被破坏的区域进行生态修复，实现生态循环系统的良性循环.