基于博弈论赋权生态敏感性评价的生态安全格局构建研究

史明远,王邦鉴,张 丽

(吉林建筑大学 测绘与勘查工程学院,吉林 长春 130118)

近年来,辽通地区生态环境十分脆弱,该区域为我国东北地区重要生态屏障,区域内物种资源丰富,生态元素分布广泛[1-5],但是随着社会经济发展,环境资源利用负荷大,急需开展生态安全格局的研究分析。生态安全格局主要维护区域生态过程的联通性和完整性[6-9],构建生态安全格局是保护生态安全的有效渠道,再加之辽通地区具有丰富的自然资源和经济社会条件,本文以吉林省东部辽通地区(辽源市和通化市)作为研究对象,采用2020年的遥感数据和生态环境数据来构建生态敏感性评价因子体系,在各单因子构建的综合生态敏感性评价结果的基础上提取生态源地,利用阻力因子叠加构建阻力面,利用最小累计阻力模型提取生态廊道,最终形成生态安全格局。该格局可以为辽通地区的生态环境保护提供借鉴,能有效缓解经济发展与生态环境之间的矛盾关系,对保护辽通地区的生态安全有重大意义[10-14]。

1 评价体系构建

基于生态敏感性评价体系的相关研究,如王紫薇等[1]为了探索泥河流域生态系统在综合治理30年后的敏感性特征,构建生态敏感性评价体系对其敏感性进行评价,其中植被覆盖度和土壤侵蚀度为最主要的影响因素。袁君梦等[15]通过构建基于水体、植被、地形3类因子为基础的生态敏感性指标体系,来划分秦淮河流域的水生生态敏感区,并对差异化敏感程度提出了相关建议和措施。李芮芝[16]在保护动植物生境状况的基础上,建立了保护动植物的生态敏感性评价体系,对韶关南雄市自然保护区进行生态敏感性评价,并进行了相关的生态功能区划。其中李芮芝等人以生物多样性的方式去构建生态敏感性评价体系,缺乏人与自然的关联性,没有从人与自然的角度思考生态问题,也没有围绕人与自然共同发展的方式开展研究。而本文主要从人与自然和谐共生的角度出发,注重生态化发展,开展生态旅游,倡导用生态来带动经济的发展。

采用特尔斐专家评价法[5]邀请15位生态环境学专家从社会性、自然性2大维度进行指标的选择,选取出具有代表性的指标因子,共确定了水域、坡向、地表含水率、地表温度、土地利用5个评价指标,来构建辽通地区的敏感性指标评价体系。再利用ArcGIS自然间断划分方式,将各评价因子进行属性分级,敏感等级依据特尔斐专家评价法进行划分,将敏感性划分为不敏感、低度敏感、中度敏感、高度敏感、极度敏感5个等级(表1),并对应采用1、3、5、7、9进行敏感性赋值。辽通地区各单因子和综合生态敏感性分布如图1所示。

图1 辽通地区各单因子和综合生态敏感性分布Fig.1 Distribution of single factor and comprehensive ecological sensitivity in Liaotong area

表1 辽通地区评价因子指标体系Tab.1 Evaluation factor index system of Liaotong region

2 因子赋值权重

基于主客观相结合的博弈论组合赋权法来求得评价因子权重[3],此方法指分析多个决策主体行为相互作用时的理性行为及其决策均衡的问题。决策过程中,博弈双方协调一致的去寻找共同最大利益时,会出现达成共识,故而找最小组合权重向量与各个权重向量之间的差异[8],使得差异之和达到最小化,最终实现共同利益最大化。通过博弈论组合赋权法得出的因子权重分别为:水域0.29;坡向0.26;地表含水率0.17;地表温度0.15;土地类型0.13。具体计算公式如下。

基于博弈论组合赋权法,设一个权重向量Y={y1,y2,…yn},其线性组合,见式(1):

(1)

其中,ak为权重系数且大于0,并对线性组合系数ak进行优化,在所有可能发生的线性组合中找到合适的Y*,目的是为了求得y和每个yk的离差最小化,见式(2):

(2)

由矩阵的微分学理论可知,求得式(2)的最优一阶导函数,并将其写为微分方程组的形式,见式(3):

(3)

解出微分方程组并归一化,得出博弈论组合权重值,见式(4):

(4)

3 评价结果分析

水系保护数据(水域)和生境保护数据(坡向、地表含水率、地表温度)均来源于地理空间数据云所获取的Landsat8遥感影像与DEM数据分析处理,社会保护数据(土地利用)则是通过《全球地表覆盖网站》获取得到,空间分辨率均为30 m×30 m,并对以上3类5种生态因子的生态敏感性进行评价,通过自然间断点重分类划分等级,评价结果如图1(a)—(e)所示。基于水系保护的水域敏感性差异明显,敏感性由西北和东南两端向中心依次递减,其中极度敏感区域主要分布于研究区西北部、东南部,中高度敏感区域主要分布研究区中部,低值敏感区分布于研究区中北部;基于生境保护的敏感性空间差异明显,这与坡向、地表温度[9]、地表含水率有关;基于社会保护的敏感性空间差异明显,这与土地利用类型有关。把单项生态因子指标按照赋予的权重进行相加求和得到研究区生态敏感性综合评价结果,加权求和,计算公式见式(5),并按自然间断点法进行分级赋值生成等级区划评价图[4],如图1(f)所示。据统计由敏感性评价结果(表2)知,不敏感面积占比10%,主要集中分布于研究区西北部东丰县周围;低度敏感面积占比16%,主要分布于研究区中北部地区;中度敏感面积占比25%,集中分布于研究区中部和西部地区;高度敏感面积占比27%,研究区均有分布,集中分布于中部地区;极度敏感面积占比22%,主要分布于东南部地区。整体敏感性以高度敏感为主[17],由北向南综合生态敏感性越来越高,东南部地区敏感性最高[1]。

表2 生态敏感性评价结果Tab.2 Results of ecological sensitivity assessment

(5)

式中,P为易发性数值;Wi为评价因子Hi的权重值;Hi为各单因子重分类后分级量化值。

4 生态安全格局

4.1 生态源地

提取综合生态敏感性评价结果中的极度敏感和高度敏感作为生态源地,中度敏感和低度敏感作为一般生态源地,不敏感作为非生态源地,生态源地面积为58 189.28 km2,占比49.23%,一般生态用地面积为54 863.26 km2,占比40.90%,非生态用地面积10 856.93 km2,占比9.87%,研究区内生态源地数量由南向北逐渐递减,反映了南部地区植被覆盖较高,生态敏感性较高,而中北部地区植被覆盖较少,生态敏感性普遍较低。

4.2 生态阻力面

通过查阅相关文献可知,前人选取阻力因子更多的是考虑自然环境因素去构建生态阻力面,如李静等[18]为了构建以生物多样性保护为主的北戴河新区景观安全格局,选取了水体、林地、植被等自然环境因素阻力因子,没有从人与自然的共同发展的角度看待生态问题,缺乏生态化发展的新思维。而本文就从人与自然和谐发展的角度选取了高程、坡度、地形起伏、植被覆盖率、水域缓冲区、道路缓冲区、土地利用7个与辽通地区相适宜阻力因子,分级赋值、博弈论确定权重、加权叠加形成生态阻力面,具体的生态阻力权重参数见表3。

表3 生态阻力权重参数表Tab.3 Weight parameters table of ecological resistance

各单因子生态阻力值如图2所示,高程、坡度、地形起伏阻力值大致呈南高北低趋势,其中低阻力值占50%以上;植被覆盖率阻力值以低阻力为主,几乎占研究区80%以上,高阻力值集中于东北部;水域、道路缓冲区高阻力值集中分布于中部,低阻力值分布于西北、东南部;土地利用阻力值由西北向东南递减,其中以低阻力值为主。生态源地、生态廊道和阻力面、生态安全格局分布如图3所示。由图3(b)可知,综合生态阻力值整体北高南低,高生态阻力值主要分布于东北地区,低阻力主要分布于东南地区,侧面得出东南地区以森林湿地为主,东北地区以耕地为主。

图2 辽通地区各单因子阻力分布Fig.2 Distribution of each single factor resistance in Liaotong area

图3 生态源地、生态廊道和阻力面、生态安全格局分布Fig.3 Distribution map of ecological source,ecological corridor,resistance surface and ecological security pattern

4.3 生态廊道

基于最小累计阻力模型的相关研究,如刘道飞等[12]运用最小累计阻力模型对土地利用类型进行了划分,划定了林地、湿地、草地、水域4类核心生态空间,构建起“三带两区,五脉连江、林田相间”的区域生态安全格局。位宏等[13]在利用GIS分析博斯腾湖流域结构特征的基础上,运用最小累计阻力模型对其景观进行风险评价,并提出相应优化措施。尹发能等[17]利用遥感技术和最小累计阻力模型对四湖流域进行景观生态规划,并对景观要素进行相应的划分。以上学者均以最小累计阻力模型为基础,局限于小范围的自然景观和土地资源区域划分。而本次研究秉持人与自然和谐发展的理念,把最小累计阻力模型运用到生态安全格局中,定位并提取出生态廊道,构建出有利于辽通地区可持续发展的生态安全格局。

生态廊道是多个生态源能量流通的主要通道,起到保护和恢复生物多样性的功能作用。由于相邻生态源地之间连接有最小阻力生态通道的特征,本次建立最小累计阻力模型(RMC)计算出生态源地间最小累计阻力值路径来提取生态廊道,计算公式见式(6):

(6)

式中,RMC为生态源地间某点的最小累计阻力值;fmin为最小阻力值与生态过程之间正相关函数;Dαβ为生态物源β到景观单元α之间空间距离;Rα为示物种通过景观单元α的阻力值。

生态廊道主要起一个物种之间迁移、交流,生态物种资源修复的纽带作用。本次基于生态源地和阻力面,再通过构建最小累计阻力模型计算最小累计阻力(GIS距离分析建立最小成本路径),提取生态廊道。经统计,辽通地区生态源地间共有1 257条生态廊道,总长度为10 679.90 km,广泛分布于研究区四周,如图3(b)所示。

由图3可以看出,大部分东部和中部的生态廊道长度大于研究区西部,西部的生态廊道长度为2 233.54 km,占比23%,其中西北部东辽县生态廊道长度为523.29 km,占整个生态廊道的5%。中部的生态廊道长度为2 113.73 km,占比21%,其中中北部的梅河口市生态廊道长度为652.80 km,占整个生态廊道的6%。而东部的生态廊道长度为4 024.93 km,占比40%,其中柳河县生态廊道长度为755.85 km,占整个生态廊道的8%。生态廊道由中心向四周发散,最大限度地提高了生态源地之间的流通性。

4.4 生态安全格局构建

生态安全格局是在一定的社会经济发展以及生态环境保护措施的条件下,由相互对立、功能各异的生态源地单元和结合生态廊道构成,对保护区域生态系统起重要的作用,从而形成区域性生态安全格局[2],如图3(c)所示。

生态源地主要分布在植被覆盖率高、水系发达的南部地区;生态廊道由中部向东北、西北、南部等方向发散延伸,呈由“中心向四周”树枝状的分布格局[11],形成了“一廊三圈”的生态安全格局[6],“三圈”分别指南部、西北部、东北部的生态圈;“一廊”指由中心向四周连接的生态走廊。其中,西北、东北部生态圈在于减缓城市之间的扩展速度,提高生态环境质量,南部生态圈以水土保持、维护生态系统多样性为主,中部走廊保障三个生态圈在生态物质交换过程中的畅通性。基于此构造“一廊三圈”生态安全格局来提升辽通地区生态环境质量水平,促进各区域生态安全良好运行,加强区域生态安全保护,并助力辽通地区社会经济发展。

5 结论

本文以吉林省东部辽通地区作为研究区,分析生态敏感性评价结果,确定生态保护安全空间,进而识别出生态源地。通过地形地貌(高程、坡度、地形起伏)、自然环境(植被覆盖率、水域缓冲区)、社会发展(道路缓冲区、土地利用)确定的生态阻力值,构建综合生态阻力面,用最小阻力模型提取出生态廊道,再结合辽通地区的实际空间地理位置,最终形成辽通地区生态安全格局,结论如下。

(1)通过辽通地区进行因子选取、确定权重、加权求和得出辽通地区生态敏感性评价结果,整体敏感性以高度敏感为主,由北向南敏感性越来越高,尤其东南部地区敏感性最高。其中,不敏感面积占比10%,集中分布于研究区西北部;低度敏感面积占比16%,主要分布于研究区中北部地区;中度敏感面积占比25%,集中分布于研究区中部和西部地区;高度敏感面积占比27%,研究区均有分布,集中分布于中部地区;极度敏感面积占比22%,主要分布于东南部地区。

(2)通过研究表明辽通地区生态源地占比49.23%,一般生态用地占比40.90%,非生态用地仅占9.87%,生态源地数量由南向北逐渐递减,反映了南部地区植被覆盖好,生态敏感性较高,而中北部地区植被覆盖差,生态敏感性较低。

(3)通过选取地形地貌(高程、坡度、地形起伏)、自然环境(植被覆盖率、水域缓冲区)、社会发展(道路缓冲区、土地利用)7个阻力因子并分级赋值、博弈论赋权、加权叠加形成生态综合阻力面,整体阻力值北高南低,高阻力主要分布于东北地区,低阻力分主要布于东南地区。

(4)通过构建最小累计阻力模型计算出最小累计阻力值,提取出生态廊道,最终建立了“一廊三圈”的生态安全格局。此格局促使辽通地区生态安全良好运行,为生态环境保护和旅游经济发展提供参考指南,在后期研究和探讨过程中,还需要进一步地小和精确研究范围,精准构建生态安全格局。