天山北坡经济带生态脆弱性评价及驱动力分析

2022-12-05孙桂丽陆海燕禹明柱闫鑫苒张元梅

西南农业学报 2022年9期

孙桂丽，陆海燕，禹明柱，闫鑫苒，郑旭，张元梅

(1.新疆农业大学林学与风景园林学院，乌鲁木齐 830052; 2.干旱区林业生态与产业技术重点实验室，乌鲁木齐 830052)

【研究意义】生态脆弱性评价是评估生态环境状况、识别生态脆弱因子的重要手段，也是保护与恢复生态环境的前提和基础[1]。目前，关于生态脆弱性评估的相关研究引起了诸多学者的广泛关注，是研究全球变化和可持续发展的热点和重点。【前人研究进展】区域生态脆弱性评价的关键和核心内容是评价指标体系的构建以及评估方法的选用[2]。目前，大多研究以评价指标体系模型为框架，因地制宜筛选评价指标，常用的生态脆弱性指标体系模型主要有：基于“危险性—暴露性—脆弱性”的HEV模型、基于“敏感性—恢复力—压力度”的SRP模型、基于“暴露度—敏感性—适应力”的VSD模型等[3-4]。其中，SRP模型将生态脆弱性分解为生态敏感性、生态恢复力和生态压力度3个维度，用“目标层—准则层—指标层”逻辑递进、内容细化的方式组织构建评价指标体系[5-6]，可以综合考虑自然与人为因素的双重影响[6-7]，并且在已有的研究中应用较为广泛，如已在新疆和田、沂蒙山、辽宁朝阳县和甘肃省白龙江流域等区域的生态脆弱性评价指标体系构建中得到广泛应用。国内外大量研究表明，生态脆弱性评价中常用方法有主观的也有客观的评价方法，主要有人工神经网络、层次分析、主成分分析、熵权法、综合指数法和变异系数法等。目前用于生态脆弱性的评价方法尚未统一，但客观评价方法已经成为生态脆弱性评价的主流[8]，而其中改进的主成分分析方法(空间主成分分析，SPCA)不仅具有降维和减少主观影响的作用，而且能够考虑不同因素之间的空间关系，是目前广泛应用于生态脆弱性评价的客观方法[9-10]，故本研究采用此方法进行天山北坡经济带生态脆弱性的评价。【本研究切入点】天山北坡经济带是形成于山麓洪—冲积扇的条带状绿洲城镇带，是新疆的经济重心，是以农牧业和石油、煤炭等能源开发为重点的综合经济带[11]。在国家“一带一路”的倡议下，天山北坡经济带迎来了新的发展机遇，但是随着人类活动与自然环境的相互作用日益频繁，生态环境相对脆弱，天山北坡经济带的生态环境面临较大压力。然而，目前关于天山北坡经济带生态脆弱性的研究相对较少。【拟解决的关键问题】本文基于SRP模型结合天山北坡经济带生态、经济和社会发展概况，构建评价指标体系，利用空间主成分分析法建立生态脆弱性指数模型，并计算生态脆弱性指数，分析其生态脆弱性变化趋势，利用地理探测器模型分析该区生态脆弱性的驱动力因子，为该区生态保护和可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

天山北坡经济带位于天山北麓，准噶尔盆地南缘，是形成于山麓洪—冲积扇的条带状绿洲带。地势南高北低，自南向北依次为天山山区—冲积平原—古尔班通古特沙漠，主要由山地、绿洲、荒漠构成其生态系统[12-13]。本文所取的天山北坡经济带研究区以行政区划为界，包括乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市、昌吉市、阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、奎屯市、乌苏市、沙湾县和五家渠11个县市[14-15](图1)。天山北坡经济带较高的人口密度、较快的经济发展水平以及得天独厚的区位优势和能源优势，使得成为辐射带动全疆社会经济发展的核心。但是，受干旱区气候条件和频繁的人类活动综合影响，天山北坡经济带开发建设面临水资源短缺、土地沙化、盐渍化、资源的过度开发与不合理利用等生态方面的严峻挑战。

1.2 数据来源及预处理

1.2.1 数据来源本文主要采用了Landsat卫星影像数据、数字高程模型数据(DEM)、气象数据、社会经济统计数据和其他数据。卫星影像数据和DEM数据来源于地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)，包括2005年和2015年的天山北坡各县市的影像数据，影像数据条带号为141～146，成像日期在6—9月且图像云量均少于5%。气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)，包括天山北坡各县市的2005年和2015年的年平均降水量、≥10 ℃积温栅格数据。社会经济统计数据来源于新疆统计年鉴(2006年、2016年)的统计数据，包括人口密度、人均GDP、人均耕地面积、第二产业比重。其他数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)，包括天山北坡各县市2005年和2015年的归一化植被指数(NDVI)、干燥度和土壤侵蚀分布图。

1.2.2 数据预处理在数据处理过程中，将所有不同分辨率的空间数据统一重采样为1 km×1 km，为保证采用的指标具有良好的空间重合性，统一投影到CGCS_2000坐标系上。利用ENVI软件Landsat卫星影像数据进行波段选取、几何校正、图像增强、影像镶嵌裁剪及解译等处理，采用CART决策树方法进行影像分类，参考国家土地利用现状分类标准[16]，采用一级分类提取天山北坡经济带土地覆盖分布类型图，经过精度验证，总精度达到90.8%。基于处理得到的天山北坡经济带各县市土地覆盖分类数据，参考环境保护部发布的生态环境状况评价技术规范[17]计算生境质量指数用以反映天山北坡经济带各县市生态环境发展状况。在ArcGIS 10.2软件中利用NDVI数据通过像元二分模型和栅格计算器计算天山北坡经济带植被覆盖度。利用ArcGIS 10.2在Spatial Analyst 模块中的Slope和Surface Analysis工具用天山北坡经济带的DEM影像计算坡度和地形起伏度。利用景观格局分析软件Fragstats 4.2来提取天山北坡经济带2005年和2015年的景观格局指数，提取斑块数量(Number of patch, NP)、平均斑块面积(Mean patch size, MPS)构建景观破碎度指数，提取斑块密度(Patch denisty, PD)、香农多样性(Shannon’s diversity index, SDI)和香农均匀度(Shannon’s evenness index，SEI)三者的乘积构建景观恢复性指数。

底图采用自然资源部标准地图制作，审图号：GS(2019)3333号，对底图无修改，下同The base map is made with the standard map of the Ministry of Natural Resources, the approval number: GS (2019) 3333, no modification to the base map, the same as below图1 天山北坡经济带各县市区位Fig.1 The map of economic belt on the northern slope of Tianshan Mountains

1.3 研究方法

1.3.1 生境质量指数生境质量指数计算公式[17]如下。

生境质量指数=Abio(0.35x林地+0.21x草地+0.28x水域湿地+0.11x耕地+0.04x建设用地+0.01x未利用地)/区域面积

(1)

式中, Abio为生境质量归一化系数，参考值为511.2642131067。

1.3.2 评价指标标准化本研究所用的不同指标的量级不同，所以在评价前，采用极差法[17-18]对数据进行标准化处理，将指标值映射到[0,1]。对土壤侵蚀强度采用分等级赋值处理，根据马骏等[18]研究，按对脆弱性的影响排序，依次为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀，分别赋值0.2、0.4、0.6、0.8、1.0。将标准化后的属性数据在ArcGIS中利用普通克里金插值法转换为空间栅格数据，得到指标的空间化数据[19]。

1.3.3 生态脆弱性分级与生态脆弱性综合指数为了使EVI的度量和比较更方便，故对其进行标准化处理[20-22]。在EVI标准化的基础上，参照国内外已有的生态脆弱性评价标准[22]，并根据研究区的具体特征，将天山北坡经济带生态脆弱性划分为5个等级：微度脆弱(EVI≤0.2)、轻度脆弱(0.20.8)。

使用定量的综合性指数能够更加直观的表示生态脆弱性状态。采用乘算模型计算生态脆弱性综合指数(EVSI)[23]。

(2)

式中，EVSI为生态脆弱性综合指数；Pi为第i类脆弱性等级值，微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、强度脆弱和重度脆弱的P值分别为1、2、3、4、5；Ai为第i类脆弱性面积;s为区域总面积。

1.3.4 生态脆弱性变化趋势分析在ArcGIS 10.2软件中利用栅格计算器工具将2005年和2015年2期生态脆弱性结果进行差值处理，分析天山北坡经济带生态脆弱性指数变化情况，脆弱性指数为负的区域表示生态状况有所改善，数值为正的区域表示生态环境状况有恶化的趋势。

1.3.5 地理探测器模型本研究利用王劲峰等[24-25]地理探测器模型的因子探测和交互探测识别天山北坡经济带不同县市生态脆弱性的驱动因素及其交互作用，分别以2005年和2015年天山北坡经济带生态脆弱性指数作为因变量，以对应的两个时期的原始指标体系作为自变量来进行因子分析，以两期生态脆弱性指数的平均值作为因变量、原始指标平均值作为自变量来进行交互探测分析。

(1)单因子驱动分析。单因子探测模块通过比较因变量在自变量各类别中的方差与总体方差的关系来计算因子解释力，借助因子解释力来判断自变量因子对因变量变化的贡献大小,从而检验某地理因素是否为形成地理现象空间分异的原因[26]。

(3)

(2)因子交互驱动分析。交互探测模块通过比较两个影响因子的单因子解释力之和及其交互作用的解释力,以判别交互后对地理现象的影响程度。按照解释力q值的大小可以分为非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立和非线性增强5种情况，非线性增强类型对生态脆弱性的变化具有最强的影响作用。

2 结果与分析

2.1 评价指标体系及模型建立

在综合分析研究区的实际情况及已有的区域生态脆弱性评价指标体系的基础上，综合人为因素和自然因素，遵循科学性、可获取性和应用性等原则，从生态敏感性、生态恢复力和生态压力度3个维度选取15个指标构建天山北坡经济带生态脆弱性评价指标体系(表1)，选用高程、坡度、地形起伏度来反映天山北坡经济带的地形地貌状况；选用干燥度、年均降水量、 ≥10 ℃积温反映区域气候敏感性；生境质量指数、景观破碎度、土壤侵蚀程度作为地表因子；植被覆盖度、景观恢复力指数为植被因子；人口密度、人均GDP、人均耕地和第二产业比重反映天山地区人为活动的影响。根据指标对生态环境脆弱性的影响，将指标属性分为正向指标和负向指标。

表1 天山北坡经济带生态脆弱性评价指标体系

为消除指标信息中的重叠和共线性，对标准化后的空间栅格数据采用空间主成分分析方法[18-20]，得到天山北坡经济带2005年和2015年的主成分分析结果(表2)，为尽量多地提取相关信息，本文选取2005年和2015年两个时期累积贡献率均大于90%的前6个主成分用于天山北坡经济带的生态脆弱性评价。在ArcGIS 10.2中利用栅格计算器分别计算各主成分的得分，构建天山北坡经济带生态脆弱性指数(EVI)评价模型。

EVI2005=0.4022PC12005+0.2474PC22005+0.1208PC32005+0.1068PC42005+0.0321PC52005+0.0298PC62005

EVI2015=0.3615PC12015+0.2322PC22015+0.1384PC32015+0.0930PC42015+0.0609PC52015+0.0393PC62015

表2 天山北坡经济带2005年和2015年生态脆弱性指标主成分分析

2.2 天山北坡经济带生态脆弱性整体特征

由图2可知，总体空间分布态势为中部冲积平原地区高于南部山区和北部沙漠地区，由城市人口聚居区由中部往两侧逐步减少，这一现象和天山北坡经济带经济格局相一致。

图2 天山北坡经济带生态脆弱性空间分布Fig.2 Spatial distribution of ecological vulnerability in the economic belt on the northern slope of Tianshan Mountains

为进一步定量分析天山北坡经济带生态脆弱性变化特征，对天山北坡经济带生态脆弱性分级结果进行面积统计。由表3可知，2005年中度脆弱面积占比最高，占总面积的36.95%；其次为轻度脆弱，面积占比为34.35%；强度脆弱区面积占比20.88%；微度脆弱和重度脆弱面积占比较小分别为7.05%、0.77%。2005年以后，天山北坡经济带城市化水平在不断提高，人类活动对生态环境干扰加重，到2015年，强度脆弱区从2005年的20.88%提升到29.85%，呈片状分布在天山北坡经济带的中部人口聚集的绿洲区域。中度脆弱区占比略有减少，但依旧最大，为36.48%，西南部山区部分地区由微度脆弱和轻度脆弱转向中度脆弱转变。重度脆弱区面积略有增加，微度脆弱和轻度脆弱区面积减少，天山北坡经济带中部区域生态脆弱状况有加重趋势。

表3 天山北坡经济带2005年和2015年生态脆弱性不同等级面积占比

总体而言，2005—2015年间新疆北坡经济带生态脆弱性主要表现以中度脆弱和强度脆弱为主，中度脆弱区面积占比最大，强度脆弱区面积占比提升幅度最大，有轻度脆弱和中度脆弱向中度脆弱和强度脆弱转变的趋势。

2.3 天山北坡经济带各县市生态脆弱性变化特征

由表4和图2可知：2005—2015年乌鲁木齐的轻度脆弱和中度脆弱区主要分布在北部沙漠和南部山区，强度脆弱区面积占比由13.80%提升到15.01%，主要集中在沙依巴克区、水磨沟区、新市区这些人口密度大、经济快速发展的区域。克拉玛依市是典型的工业化城市、国家重要的石油石化基地，随着工业化进程的迅速推进，区内生态环境破坏严重，中度脆弱和强度脆弱面积占比一度高达86.84%～89.4%，近年来随着该市建设“数字油田”、引入经过生活污水处理厂处理的再生水“蓄水植绿”、绿化面积9867 hm2、种植树木4800万株等环保举措的实施，有效遏制了该市土地沙化的势头，重度脆弱区的面积小幅下降。

表4 2005—2015年各县市生态脆弱性变化

昌吉市2005—2015年，强度脆弱区明显增加，比2005年的占比增加了79%。阜康以轻度脆弱和强度脆弱为主，轻度脆弱区主要分布在北部沙漠区和南部山区，强度脆弱区主要分布在中部山前冲积平原和绿洲—荒漠过渡带，除轻度脆弱区各脆弱区有小幅增加。2005—2015年，呼图壁和玛纳斯皆以轻度脆弱、中度脆弱和强度脆弱为主，面积占比达90%以上，两县中南部绿洲—荒漠过渡带的生态脆弱性随着第二产业的发展日益恶化。五家渠2005—2015年重度脆弱区有所减少，仍以强度脆弱区为主，这与其作为乌鲁木齐的卫星城市，以第二产业、金属加工、煤电煤化工、农副产品加工等为主导的现状关联紧密。石河子是以工业为主导、城乡结合的军垦新城，2005—2015年石河子以中度脆弱和中度脆弱为主并且有向重度脆弱转移的趋势，这与其稳居天山北坡经济带11个县市人口密度首位密切相关。奎屯是新疆主要农牧区和粮油棉基地，经济发展的同时人为扰动日益加剧，使其生态环境整体上由2005年轻度脆弱转变强度脆弱。沙湾和乌苏2005年均以轻度脆弱和中度脆弱为主，而2015年转变为中度和强度脆弱为主，可见生态环境脆弱程度逐渐加深。近年来，乌苏的城市建设进程加快，人类的生产、生活强度超过了生态系统的承载能力，生态环境受人类活动干扰剧烈。

由图3可知，天山北坡经济带整体的生态脆弱性综合指数2005年为2.74，2015年为2.93，升高6.8%，说明天山北坡经济带的生态脆弱性整体上是呈小幅上涨趋势。研究时段内除阜康市、五家渠和克拉玛依外，其他8个县市2015年的生态脆弱性综合指数均比2005年高，说明2015年大部分县市整体生态脆弱性有增强趋势。研究时段内天山北坡经济带各县市生态脆弱性综合指数多年平均值最小的为乌鲁木齐，最大的为五家渠。生态脆弱性综合指数的大小与不同脆弱区等级的占比有密切联系，乌鲁木齐中度脆弱为主，其面积占比虽大，但比重系数较小，所以生态脆弱性综合指数较小。而五家渠以强度脆弱为主，面积占比高达70%，所以生态脆弱性综合指数较大。

图3 天山北坡经济带各县市生态脆弱性综合指数Fig.3 Comprehensive index of ecological vulnerability in the economic belt on the northern slope of Tianshan Mountains

2.4 天山北坡经济带生态脆弱性时间演变格局

从图4来看，生态脆弱性有所恢复的区域主要零星分布在克拉玛依、玛纳斯中南部、五家渠北部、乌鲁木齐和阜康南部等地。结合景观恢复力指数和植被覆盖度变化数据来看，天山北坡经济带内生态恢复区与植被生长状况密切相关，生态恢复区的分布与各县市植被覆盖度增加的范围总体上保持一>致。乌苏、奎屯、沙湾南部、石河子南部、玛纳斯南部、呼图壁中部、昌吉中部和乌鲁木齐中部等生态脆弱性呈现增强趋势，2005—2015年建设用地的扩张、不合理的开发利用资源等各种人为干扰活动是天山北坡生态脆弱性增强的主因。

图4 2005—2015年天山北坡经济带生态脆弱性变化Fig.4 Trend change of ecological vulnerability in the economic belt on the northern slope of Tianshan Mountains

2.5 天山北坡经济带生态脆弱性影响因素分析

生态脆弱性的驱动力单因子探测结果如表5所示，2005—2015年，除人均GDP和土壤侵蚀程度两个因子外，其他因子的q值均呈现不同程度的增长，说明这些因子对生态脆弱性的影响增大；2005年对EVI 影响较大的因子(q值≥0.3且P=0)排序依次为：高程>人口密度>人均GDP>生境质量指数>坡度；而2015年对EVI影响较大的因子依次为：人口密度>第二产业比重>景观破碎度>人均GDP>生境质量指数。总体来看，2005年和2015年人口密度、人均GDP和生境质量指数等因素对天山北坡经济带生态脆弱性的影响占据主导地位，而土壤侵蚀程度、干燥度、≥10 ℃积温等因素对生态脆弱性的影响较弱。2005—2015年，人口密度和第二产业比重的影响作用逐渐增大，人口密度的提升会对生态环境的干扰程度加大，特别是在绿洲—荒漠过渡带，人类活动的不良影响极易造成固定、半固定沙地转化成流动沙地，第二产业比重的提升也会增加生态环境的压力。

表5 天山北坡经济带生态脆弱性变化驱动力单因子分析

采用地理探测器中的交互探测模块对15个影响因子进行交互探测后得出105个因子对，因子对均为双因子增强或非线性增强的增强关系，无独立及减弱的关系，结果(表6)显示各因子具有交互协同作用。非线性增强因子对具有较强协同作用，共有26个。其中，第二产业比重和生境质量指数是最强的非线性增强因子对，同时坡度和生境质量指数、高程、人口密度；人均GDP与年均降水量、植被覆盖度；第二产业比重与高程相互协同作用下也表现出较强的影响力。综合来看，在因子对的交互作用中，人类社会经济活动因子第二产业比重和人均GDP、自然环境因子年降水量、生境质量指数和植被覆盖度等的指标变化与自然环境本底条件高程、坡度的协同作用下加重了天山北坡经济带的生态脆弱性。

表6 天山北坡经济带生态脆弱性变化驱动因子交互分析

综合因子探测和交互作用探测分析结果可以发现，坡度、人口密度、人均GDP、第二产业比重等因素造成天山北坡经济带中部、南部、北部的生态脆弱性空间分异，天山北坡经济带中部位于坡度较小的冲积平原，属于高密度人口聚居区，人均GDP多、第二产业发达等高强度的人为干扰，造成植被覆盖减少、景观破碎度变大，扩大了中部区域生态环境脆弱性，导致天山北坡经济带总体脆弱性由中部向南北部扩大的趋势。天山北坡经济带南部山区属于高海拔地带且坡度陡、作物生长所需的有效积温较少，北部沙漠区植物覆盖度低、年降水量少，这些自然环境因素都决定了天山北坡经济带南部和北部的人为活动较少、人为干扰程度低，所以其生态脆弱性低于中部。因此，天山北坡经济带内脆弱性较高的区域，在经济发展的同时要合理利用土地资源和产业转型，树立可持续发展理念。

3 讨论

2005—2015年，天山北坡经济带生态脆弱性总体空间分布态势为中部冲积平原地区高于南部山区和北部沙漠地区，由城市人口聚居由中部平原向两侧荒漠和山区往外逐步减弱，对生态环境的影响逐渐减弱，故生态脆弱性降低，这一研究成果与天山北坡经济带经济发展分布情况一致[11,15]。2005—2015年天山北坡经济带生态脆弱性有由轻、中度脆弱(面积占比71.30%)向中、强度脆弱(面积占比66.33%)转变的趋势。赵万羽等[27]认为天山北坡区域生态消费足迹逐年显著增加，与我国市场经济转型过程密切关联。在城市化进程中，人为扰动的不断增强使得生态由赢余转为赤字并呈快速增加的趋势，人为对生态环境的干扰增加，使得生态压力增大，生态脆弱性有所增加，这与本研究中天山北坡经济带生态脆弱性呈增强趋势结果一致，但随着国家生态文明建设的逐步实施，相关生态保护政策的出台和落地，生态环境建设投入的逐步加大，人们环保意识的提升，生态环境将趋于良性可持续发展。研究期间天山北坡经济带生态脆弱性恢复区分布在克拉玛依、玛纳斯和阜康等地，而变差的区域主要分布在乌苏、奎屯、沙湾和昌吉等地，与方创琳等[28]对天山北坡城市群用地转换的生态价值变动有一定的一致性，生态改善区与生态价值正值区、生态变差区与生态价值负值区具有较好的重合度，但由于研究时间段、采用的评价指标和研究方法不甚一致，结果也有一定差别。本研究结果发现，天山北坡经济带生态脆弱性驱动力主要为第二产业比重、人口密度、人均GDP、生境质量指数、景观破碎度，由此可以看出人类活动干扰对天山北坡经济带生态脆弱性影响较大，在城镇化进程和经济发展过程中，合理规划利用土地资源、水资源，增加植被覆盖度，实现其可持续发展。

本研究分析了天山北坡经济带2005年和2015两个时期的生态脆弱性时空分布特征，但有关更长时间序列的生态脆弱性的评价还不够，同时研究深度也需要进一步延伸。因此，在今后的研究中，将延长时间序列，深刻探究生态脆弱性与驱动因子之间的耦合关系，详细阐明各县市生态脆弱性的时空分布及演变趋势，对研究区生态脆弱性与生态文明建设、区域规划、可持续发展之间的关系进一步明确，以期为天山北坡经济带生态环境的改善和生态环境可持续发展提供更有效的理论依据。