重庆武隆区景观类型转移的生态风险时空演化研究

2023-07-06黄九松刘婷王钟书张传华邓炜

安徽农业科学 2023年11期

黄九松　刘婷　王钟书　张传华　邓炜

摘要［目的］分析武隆區景观生态风险时空演变特征。［方法］以武隆区2010、2015、2020年土地利用数据为基础，运用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.3软件，通过构建景观生态风险模型测算和分析景观生态风险大小及时空演变特征。［结果］2010—2020年武隆区景观格局变化明显，耕地面积先增后减，景观优势度降低；林地面积先减后增，破碎度和分离度呈先升高后降低趋势；建设用地面积先减后增，景观优势度升高；湿地和裸地景观分离度和损失度先降低后升高。2010、2015和2020年都以中高生态风险等级为主，低风险生态区占比较少；空间分布以乌江为轴线，风险等级距离城区呈环状逐级递减状态。2010—2015、2015—2020年低等级向高等级风险转换的面积分别占总面积的3.62%、4.46%，高等级向低等级风险转换的面积占比分别为0.52%、17.13%，即研究区景观生态风险等级呈下降趋势。［结论］武陵山区应在生态环境保护中寻求社会经济发展，建立和完善生态环境保护责任制，提升生态系统服务功能和抗风险能力。

关键词景观格局；景观生态风险；时空演变；武隆区

中图分类号X718.55;X826文献标识码A

文章编号0517-6611（2023）11-0056-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.11.013开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Study on Temporal and Spatial Evolution of Ecological Risk of Landscape Type Transfer in Wulong District of Chongqing

HUANG Jiu-song LIU Ting WANG Zhong-shu et al（1. Chongqing Planning and Natural Resources Information Center，Chongqing 401147;2. College of Management， Chongqing University of Technology， Chongqing 400054;3.Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources， Chongqing 400042）

Abstract［Objective］ To analyze the temporal and spatial evolution characteristics of landscape ecological risk in Wulong District.［Method］Based on the land use data of Wulong District in 2010， 2015， and 2020， using ArcGIS 10.2 and Fragstats 4.3 software， the landscape ecological risk model was constructed to calculate and analyze the magnitude and spatiotemporal evolution characteristics of landscape ecological risk.［Result］From 2010 to 2020， the landscape pattern changed obviously， the area of arable land increased first and then decreased， and the landscape dominance decreased; the area of forest land decreased first and then increased， and the fragmentation and separation increased first and then decreased; the area of construction land decreased first and then increased， and the landscape dominance increased;the landscape separation and loss of wetland and bare land decreased at first and then increased.In 2010， 2015 and 2020， the ecological risk levels were dominated by medium and high ecological risk levels， and the low-risk ecological areas accounted for a small proportion; the spatial distribution took the Wujiang River as the axis， and the risk level from the urban area was in a state of gradual decrease in a ring shape.During 2010-2015 and 2015-2020， the area converted from low-grade to high-grade risk accounted for 3.62% and 4.46% of the total area， and the area converted from high-grade risk to low-grade risk accounted for 0.52% and 17.13% of the total area， that was， the landscape ecological risk level in the study area showed a downward trend. ［Conclusion］Seek social and economic development in ecological environmental protection in Wuling District，establish and improve the ecological environmental protection responsibility system， and enhance the ecosystem service function and anti-risk ability.

Key wordsLandscape pattern;Landscape ecological risk;Spatiotemporal evolution;Wulong District

生态文明建设已纳入中国特色社会主义事业的总体布局，景观格局风险预控是实现区域生态风险综合防范、景观生态管理和生态保护的重要手段之一。景观生态风险是指景观环境与生态环境在自然因素或人为活动的干扰下相互作用而产生的负面影响［1］，是基于经济、社会和自然生态层面对景观格局演变造成的不利后果进行区域性和综合性的预判［2-3］。

国内外学者对景观生态风险的研究成果丰硕，学者们通过景观指数法［4］、风险“源-汇”法［5-6］、空间自相关分析法［7-8］等方法，从景观风险评价［9-10］、格局优化［11-12］、时空分异［13-14］等视角，对河湖流域［15-16］、城市地域［17-18］、自然保护区［19］、水利枢纽区［20］等不同尺度进行研究。纵观已有研究，鲜有学者关注到山地景观生态风险防控。我国山地丘陵地貌分布广，且生态环境较平原和河湖地区更为脆弱，山区受到自然因素和人为活动的干扰不断加剧，伴随产生的一系列生态安全问题严重威胁区域生态环境的持续发展和生态安全格局的合理构建［21］。因此，以山地為视角研究景观生态风险时空演变有重要的现实意义。

武陵山脉贯穿黔东、湘西、鄂西、渝东南地区，是乌江、沅江、澧水的分水岭，是长江流域的重要生态安全屏障。武隆区位于武陵山脉西部，地处乌江下游流域，是重庆的生态功能区。武隆区崇山峻岭，沟壑纵横，自然资源丰富，对当地的自然生态进行保护式利用有利于当地自然生态旅游的发展，对武隆区的社会经济发展、当地脱贫成果巩固、实现经济持续增长具有重要意义。因此，该研究选取武隆区为研究对象，通过构建景观生态风险模型，对武隆区的景观格局指数时序变化和景观生态风险时空分异情况进行研究，以期为武隆区生态景观格局优化及风险防范、山区自然生态环境保护与管理提供理论基础和依据。

1资料与方法

1.1研究区概况武隆区位于重庆东南部（107°14′～108°05′E、29°02′～29°40′N），处于武陵山与大娄山的结合部，东邻彭水，西接南川和涪陵，南靠贵州道真，北抵丰都，位于重庆“一圈两翼”的渝东南翼，有“渝黔门屏”之称（图1）。武隆区土地面积为288 947.49 hm²，最低海拔160 m，最高海拔2 033 m，全区崇山峻岭，沟壑纵横，自然资源丰富，土壤以紫色土、黄壤土、黄棕壤土和水稻土为主，主要植被为人工林和天然次生林。该区属于亚热带湿润季风气候，全年平均气温17.4 ℃，年降水量1 199.7 mm，年日照时数939.0 h。截至2021年底，全年地区生产总值突破262.14亿元，同比增长7.8%；工业增加值59.9亿元，增长7.4%；一般公共预算收入15.8亿元，增长18.1%；固定资产投资86.8亿元，增长3.3%；社会零售总额136.8亿元，增长21.7%；城乡居民人均可支配收入分别达44 194、17 175元，分别增长9.1%、11.0%。武隆有丰富的旅游资源，包括芙蓉江国家重点风景名胜区、仙女山国家森林公园景区、天生三桥、千里乌江画廊等旅游胜地，被誉为中国西部地质之乡。

1.2数据来源与处理该研究所采用的数据主要包括：①土地利用类型来源于2010、2015、2020年3个时期土地利用遥感监测数据，运用Erdas imagine 9.0软件对各期影像进行几何校正和配准，采用人工目视解译、判读和识别提取3期土地利用信息，参照GB/T 21010—2017全国土地利用分类体系将武隆区景观划分为6种基本类型：耕地、林地、草地、湿地、建设用地、裸地（图2）。②数字高程模型（digital elevation model）来源于ASTER GDEM数据，运用ArcGIS 10.2处理得到武隆区坡度、高程和地形数据。以上数据获取后，通过ArcGIS 10.2建立空间数据库进行整合，并统一各专题图件的空间投影坐标系（Gauss_Kruger，CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_35），统一栅格数据空间分辨率为30 m×30 m。③景观格局指数运用 Fragstats 4.3计算得出。④人口、社会、经济数据来源于历年《武隆区统计年鉴》以及武隆区国民经济和社会发展统计公报。

1.3研究方法

1.3.1风险小区划分。参考已有研究［22］，该研究利用ArcGIS 10.2等间距系统采样法对武隆区2010、2015和2020年的土地利用数据进行5 km×5 km的正方形网格化处理，采集划分风险小区155个（图1），风险小区面积为研究区景观斑块平均面积的2～5倍［23］。以风险小区为评价单元，计算风险小区内各景观类型的景观格局指数，利用半方差分析法进行生态风险等级空间特征分析。

1.3.2景观生态风险模型。

1.3.3半方差分析法。

2结果与分析

2.1景观格局指数时序变化利用Excel和Fragstats 4.2软件的统计分析功能，根据表1的景观格局指数计算公式计算得到2010、2015、2020年6种基本类型的景观格局指数（表2）。

研究期内，耕地和林地的面积有变化，但其在研究区景观类型中的主要地位没有发生改变。2007年武隆喀斯特地貌成功申遗，武隆区进入快速发展阶段，建设用地扩张速度急剧加快，但得益于2008年开始实施的重庆地票制度，武隆区大量废弃闲置的农村建设用地复垦为耕地。总体来看，2010—2020年建设用地增加了3 104 hm²，耕地减少了16 299 hm²；其中前5年建设用地面积略有减少，耕地面积略有增加；而后5年建设用地面积快速增加，耕地面积快速减少。随着武隆区旅游业的快速发展和城镇化进程的不断加快，人为的开发利用活动对景观格局的影响不断加强。

2010—2020年，耕地的斑块数量先减后增，但面积先增后减，耕地的破碎度指数（C_i）和分离度指数（N_i）呈先减后增趋势，耕地被农村居民点、城镇用地等景观类型用地分割，最终形成小块零散的分布状态，耕地优势度指数（D_i）總体呈降低趋势，损失度指数（Ri）总体呈升高趋势，由2010年的0.016 7升高至2020年的0.020 0。与耕地相反，林地斑块数量先增后减，但面积先减后增，C_i和N_i呈先升高后降低趋势，Ri没有变化。建设用地斑块数量增加，面积呈先减后增趋势，C_i和N_i呈先升高后降低趋势，Di不断升高，由2010年的0.313 2升高至2020年的0.342 4，R_i先升高后降低。草地斑块数量和面积不断减少，C_i和D_i降低，N_i和R_i升高。湿地D_i先升高后降低，C_i先降低后升高，N_i和R_i先降低后升高。裸地斑块数量和面积均呈先增后减趋势，C_i升高，D_i先升高后降低，N_i和R_i先降低后升高。草地和裸地转换为其他景观类型是造成上述两类景观指数变化的主要原因。

2.2景观生态风险时空分异借鉴高宾等［34］和黄木易等［36］的研究，结合武隆区实际，运用手动断点法将各风险小区的景观生态风险指数划分为5个等级：低风险区（ERI≤0.006 4）、较低风险区（0.006 4＜ERI≤0.008 0）、中风险区（0.008 0＜ERI≤0.009 4）、较高风险区（0.009 4＜ERI≤0.010 8）、高风险区（ERI＞0.010 8），统计不同等级生态风险面积比例（图3），进行生态风险面积动态变化分析（表3），绘制得出2010、2015、2020年武隆区景观生态风险等级分布图（图4）。

从时间序列分析（图3和表3），2010、2015和2020年研究区均以中高风险等级为主，分别占研究区面积的69.39%、70.01%、68.63%，且3个年份较高生态风险所占比重都是最高的，分别是28.08%、27.61%和30.28%；低生态风险所占比重都是最低的，分别是11.31%、11.11%和10.98%；较低风险区和中风险区所占比重维持在20%左右；高风险区在2020年的比重明显降低，为13.90%。2010—2015年，只有高风险区面积增加，动态度为7.06%，其他4种风险区面积均减少，动态度为-2.15%～-1.33%；2015—2020年，高风险区面积大幅减少，动态度为-33.67%，中风险区面积大幅增加，动态度为14.00%。总的来看，后5年较前5年各个风险区面积和动态度变化加剧。

从空间分布分析（图4），高风险区集中分布在武隆区中部和东南部，且以乌江为轴线的南北两岸，风险等级距离城区呈环状逐级递减状态。该风险区地势平坦，经济发达，人口密度大，建设用地分布广，人类活动干扰程度大，建设用地的破碎度和分离度显著高于耕地和林地，因此处于高生态风险等级；距乌江越远，海拔越高，地形起伏越大，社会经济条件越差，人类活动干扰程度越低，生态风险等级越低。

2.3景观生态风险转换分析运用ArcGIS 10.2的叠加分析功能，将武隆区2010、2015、2020年的生态风险等级分布图进行叠加，得到2010—2015和2015—2020年2个时间段不同等级生态风险转换矩阵（表4～5）。

武隆区正向（高风险—低风险）景观生态风险的转换类型包括较低—低风险、中—较低风险、较高—中风险、高—较高风险4种类型；武隆区逆向（低风险—高风险）景观生态风险的转换类型包括低—较低风险、较低—中风险、中—较高风险、较高—高风险4种类型。从表4可以看出，2010—2015年正向转换的面积为1 490.75 hm²，占研究区总面积的0.52%；逆向转换的面积为10 454.50 hm²，占研究区总面积的3.62%。正向转换的面积和比例低于逆向转换，说明2010—2015年研究区整体景观生态风险程度升高，生态环境有恶化趋势。由于2010—2015年武隆区处于城镇化快速发展阶段，人类活动对景观干扰强度加大，建设用地迅速扩张，耕地、林地被无序占用，政府管理力度小，没有迅速采取措施应对环境变化，生态环境遭到破坏却无法及时恢复，生态风险等级升高。

由表5可知，2015—2020年生态风险等级的转换类型与2010—2015年的一致，正向转换的面积为49 495.75 hm²，占研究区总面积的17.13%；逆向转换的面积为12 877.75 hm²，占研究区总面积的4.46%。正向转换的面积和比例远高于逆向转换，说明2015—2020年研究区整体景观生态风险程度大幅下降，生态环境明显改善。一是因为建设用地集聚利用，景观破碎度和分离度有所下降；二是政府为了促进旅游业的发展而加大了生态环境保护力度，促进了高等级生态风险范围面积缩小。

由图5可知，2010—2015和2015—2020年2个时段的不同等级生态风险转换类型均发生在相邻2个等级的边缘地带，后5年（图5b）比前5年（图5a）生态风险等级转换范围更广。前5年的转换范围是11 945.25 hm²，后5年的转换范围是62 373.50 hm²，是前5年的5.22倍。说明随着时间的推移，人类活动的干扰强度加大。2010—2020年（图5c）高等级向低等级风险转换的面积为50 986.50 hm²，低等级向高等级风险转换的面积为23 332.25 hm²，前者是后者的2.19倍，说明生态风险等级呈下降趋势。

3结论与讨论

3.1结论该研究以风险小区为评价单元进行网格化定量研究，运用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.3软件，通过构建景观生态风险模型测算和分析武隆区景观生态风险大小及时空演变特征，主要结论如下：

（1）景观格局指数时序特征：2010—2020年景观格局变化明显，耕地面积先增后减，景观优势度降低；林地面积先减后增，破碎度和分离度呈先升高后降低趋势；建设用地面积先减后增，景观优势度升高；湿地和裸地景观分离度和损失度先降低后升高。

（2）景观生态风险时空特征：2010、2015和2020年研究区都以中高风险等级为主，分别占研究区总面积的69.39%、70.01%和68.63%；低风险等级占比很小，3个年份都维持在10%左右；空间分布上，大致以乌江为轴线，风险等级距离城区呈环状向外围逐级递减状态。

（3）景观生态风险转换特征：正向转换和逆向转换各有4种类型；2010—2015、2015—2020年低等级向高等级风险（逆向）转换的面积分别占总面积的3.62%、4.46%，高等级向低等级风险（正向）转换的面积占比分别为0.52%、17.13%，即研究区景观生态风险等级呈下降趋势。说明社会经济发展中人类活动的干扰以及有关生态文明建设的政策对于景观生态风险转移有重大贡献。

3.2讨论景观生态风险评价可为武陵山区生态景观格局优化及风险防范、自然生态环境保护与管理提供有力的依据。武陵山区应加强生态环境保护，依托当地丰富的自然资源发展生态旅游，打造武隆喀斯特文旅品牌，在现有的生态保护旅游区的基础上，形成特有的自然环境保护体系和区域连接链条，建立和完善环境保护责任制，全面整改生态环境保护督察反馈问题，形成系统的生态保护体系，提升生态系统服务功能和抗风险能力。

该研究构建的景观生态风险模型没有综合考虑武隆区当地的社会、经济和生态环境等其他因素，只简单表征生态问题可能发生的综合性概率；该研究缺乏生态风险转移的驱动力分析，没有探讨不同等级生态风险的应对和管理措施。

参考文献

［1］贾艳艳，唐晓岚，任宇杰.长江流域安徽段生态系统服务价值与景观生态风险时空演变及其关联分析［J］.南京林业大学学报（自然科学版），2022，46（3）：31-40.

［2］ LIU S L，CUI B S，DONG S K，et al. Evaluating the influence of road networks on landscape and regional ecological risk： A case study in Lancang River Valley of Southwest China［J］.Ecological engineering，2008，34（2）： 91-99.

［3］曹祺文，張曦文，马洪坤，等.景观生态风险研究进展及基于生态系统服务的评价框架：ESRISK［J］.地理学报，2018，73（5）：843-855.

［4］傅伯杰.地理学综合研究的途径与方法：格局与过程耦合［J］.地理学报，2014，69（8）：1052-1059.

［5］ WU J S，ZHU Q L，QIAO N，et al.Ecological risk assessment of coal mine area based on “source-sink” landscape theory-A case study of Pingshuo mining area［J］. Journal of cleaner production，2021，295：1-18.

［6］程晰钰.基于“源-汇”景观格局理论的南四湖流域非点源污染控制研究［D］.曲阜：曲阜师范大学，2020.

［7］杜春艳，张丁轩，付梅臣，等.基于景观格局的土地生态系统完整性空间分析研究［J］.安徽农业科学，2012，40（27）：13466-13469，13483.

［8］王权，唐芳，李阳兵，等.岩溶地区景观格局演变及其生态安全的时空分异：以贵州省东北部槽谷为例［J］.生态学报，2021，41（18）：7273-7291.

［9］刘珍环，张国杰，付凤杰.基于景观格局-服务的景观生态风险评价：以广州市为例［J］.生态学报，2020，40（10）：3295-3302.

［10］傅微，吕一河，傅伯杰，等.陕北黄土高原典型人类活动影响下景观生态风险评价［J］.生态与农村环境学报，2019，35（3）：290-299.

［11］李青圃，张正栋，万露文，等.基于景观生态风险评价的宁江流域景观格局优化［J］.地理学报，2019，74（7）：1420-1437.

［12］潘竟虎，刘晓.疏勒河流域景观生态风险评价与生态安全格局优化构建［J］.生态学杂志，2016，35（3）：791-799.

［13］陈丹，蒋贵国，张妍，等.基于生态服务价值的沱江流域土地景观生态风险时空分异研究［J］.水土保持通报，2019，39（3）：223-230.

［14］李少玲，谢苗苗，李汉廷，王回茴，许萌，周伟.资源型城市景观生态风险的时空分异：以乌海市为例［J］.地学前缘，2021，28（4）：100-109.

［15］ XIE H L，WEN J M，CHEN Q R，et al.Evaluating the landscape ecological risk based on GIS： A case-study in the Poyang Lake region of China［J］. Land degradation & development，2021，32（9）：2762-2774.

［16］ ZHANG X M，DU H M，WANG Y，et al.Watershed landscape ecological risk assessment and landscape pattern optimization： Take Fujiang River Basin as an example［J］. Human and ecological risk assessment： An international journal，2021，27（9/10）：2254-2276.

［17］王莹，张淑梅，张煜，等.郑州市绿地景观破碎化对人为活动的时空响应［J］.西北林学院学报，2021，36（2）：231-239.

［18］王飞，叶长盛，华吉庆，等.南昌市城镇空间扩展与景观生态风险的耦合关系［J］.生态学报，2019，39（4）：1248-1262.

［19］ GAINES K F， PORTER D E， DYER S A， et al. Using wildlife as receptor species：A landscape approach to ecological risk assessment［J］. Environmental management， 2004，34（4）：528-545.

［20］任金铜，莫世江，陈群利，等.贵州夹岩水利枢纽区域景观生态风险评价研究［J］.环境科学与技术，2018，41（4）：182-189.

［21］张传华，张凤太，王钟书，等.生态敏感区村域尺度土地生态经济系统的耦合协调发展研究：以重庆市江津区为例［J］.长江流域资源与环境，2021，30（7）：1547-1558.

［22］李程程，南忠仁，王若凡，等.基于景观结构和3S技术的干旱区绿洲生态风险分析：以高台县为例［J］.干旱区资源与环境，2012，26（11）：31-35.

［23］徐维艺，阚瑶川，王国文，等.基于价值—风险的阜平县生态分区研究［J］.林业与生态科学，2022，37（1）：46-56.

［24］许凤娇. 基于土地利用变化的江苏沿海地区生态风险格局［D］.曲阜：曲阜师范大学，2018.

［25］肖笃宁，李秀珍.当代景观生态学的进展和展望［J］.地理科学，1997，17（4）：356-364.

［26］岳启发，赵筱青，李思楠，等.“一带一路”背景下博多河流域景观格局变化及生态风险评价研究［J］.世界地理研究，2021，30（4）：839-850.

［27］谢花林.基于景观结构的土地利用生态风险空间特征分析：以江西兴国县为例［J］.中国环境科学，2011，31（4）：688-695.

［28］贾艳艳，唐晓岚，刘振威，等.长江沿岸芜湖区段景观生态风险时空演变分析［J］.中南林业科技大学学报，2019，39（11）：78-87.

［29］张文静，孙小银，单瑞峰，等.1975—2018年南四湖流域景观生态风险时空变化及其驱动因素研究［J］.生态科学，2020，39（3）：172-181.

［30］徐丽丽. 盐城市道路网络对景观格局的影响和累积效应分析［D］.南京：南京信息工程大学，2015.

［31］谢花林.基于景观结构和空间统計学的区域生态风险分析［J］.生态学报，2008，28（10）：5020-5026.