黄河流域东乡族自治县生态脆弱性评价

胡荣明，米晓梅，竞 霞，苏瑞鹏，任乐宽

（西安科技大学 测绘科学与技术学院，陕西 西安 710054）

全球气候变化和人类社会经济发展带来一系列生态环境问题［1］。国内外学者采用多种方法对不同区域生态脆弱性进行了探究。目前生态脆弱性评价方法主要有综合指数法、层次分析法、景观评价法等。魏明欢等［2］采用综合指数法探讨了2001 年、2007 年、2013年青龙满族自治县生态脆弱性；Xue 等［3］构建压力－状态－响应模型（PSR），对塔里木河流域2005—2015年生态脆弱性演变规律进行了研究；黄越等［4］基于遥感数据，利用景观格局指数法和地理探测器对中国北方农牧交错区2009—2017 年生态脆弱性演变格局进行了研究。区域地理位置不同，生态脆弱性评价指标选取的侧重点也不同［5－7］。遥感生态指数和遥感生态距离指数是评价生态环境的常用指标，现阶段进行生态质量评价和驱动力分析时，许多学者把这两个指数作为生态环境评价指标，探究影响研究区生态环境变化的主要因素。但借助遥感生态指数和生态距离指数研究区域生态脆弱性的较少，且目前生态脆弱性评价指标集中在植被、湿度和土壤指数等单一指标［8－10］，采用耦合性指数进行生态脆弱性评价的研究较少。在研究尺度上，生态脆弱性评价集中于较发达的城市、流域以及绿洲［11－12］，鲜见县、镇级层面的研究，生态脆弱的民族地区的研究更少。

东乡族自治县是西北生态脆弱和民族聚居的交叠区域，属于典型生态脆弱的民族地区［13］。为探究该区域的生态脆弱性，查阅相关文献，结合黄河流域生态环境治理措施［14－15］，选取遥感生态距离指数、植被（归一化植被指数NDVI）、气候（年均气温、年降水量）、地形（高程、坡度）等自然因素，以及土地利用和距矿区距离等因素，共8 个指标构建生态脆弱性评价指标体系，对东乡族自治县的生态脆弱性进行评价，以期为生态脆弱的民族地区经济发展和生态保护提供数据支持。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

东乡族自治县地处西北地区甘肃省临夏回族自治州，为甘青宁黄土丘陵国家级水土流失重点治理区。县域内人民以东乡族为主体，总人口约29.16 万人，总面积约1 510.9 km2，海拔1 714～2 594 m，四周平缓，中间高突。研究区气候属温带半干旱气候区，年均降水量约350 mm，年均气温5.3 ℃。境内地形较为复杂，群山起伏，沟壑纵横，植被稀疏，常年干旱少雨，土壤以黄土母质为主，水土流失严重。

1.2 数据来源

研究所用遥感影像数据为源于地理空间数据云的Landsat TM／OLI 数据，其分辨率为30 m，两期遥感影像成像时间为2009 年7 月28 日、2020 年7 月26 日，云量均小于1%；DEM 数据来源与遥感影像数据相同，为分辨率30 m 的GDEM V3 数据；所用气象数据源自中国气象局国家气象信息中心，包含民和、皋兰、榆中、临夏、临洮和合作6 个站点的温度、降水量和风速等；2010 年土地利用数据为清华大学制作的全球30 m 分辨率地表覆盖数据；采矿用地数据由东乡族自治县自然资源局提供。

1.3 评价指标

1）遥感生态距离指数（RSEDI）。遥感生态距离指数把绿度、湿度、干度和沙度4 个指标进行耦合，从4 个维度反映研究区生态环境，可以更加全面、客观地评价研究区生态环境［16］。用遥感生态距离指数替代湿度、干度指数等进行生态脆弱性评价，使生态脆弱性评价模型更具高效性和准确性。绿度、湿度、干度和沙度的计算方法参考文献［17－20］。研究区存在大片水域，先进行水体掩膜处理，再对4 个指标按照99.5%的置信区间进行标准化处理［21］。选取绿度和湿度的最小值、干度和沙度的最大值作为生态环境质量最差点，计算其余点到该点的距离并标准化到［0，1］，其值越接近1 则生态环境质量越好，遥感生态距离指数IRSEDI计算公式为

式中：SGI、SWET、SNDBSI、SDDI分别为研究区绿度、湿度、干度、沙度值，SminGI、SminWET分别为绿度、湿度的最小值，SmaxNDBSI、SmaxDDI分别为干度和沙度的最大值。

2）其余评价指标。高程来源于DEM 数据。基于DEM 数据，运用ArcMap 10.5 软件的空间分析工具进行计算得到坡度；归一化植被指数通过ENVI5.3 平台进行波段计算所得；2009 年、2020 年年均气温和年降水量根据气象数据经过反距离权重插值得到；土地利用（LUCC）数据采用ENVI5.3 软件对遥感影像进行分类得到，将研究区分为水域、林地、耕地、草地、建设用地和裸地，并利用2010 年30 m 土地利用分类结果对比两期影像分类结果，对比结果表明两期影像的分类精度均大于85%，可用于生态环境脆弱性评价；基于采矿用地数据，计算距矿区欧氏距离。

3）数据标准化。数据量纲不同会导致融合后的数据不具有可分析性，因此在构建生态脆弱性评价模型前对不同量纲的数据进行标准化处理。对所选取的8 个指标使用极差法进行标准化处理［22］。土地利用数据为定性指标，因此先对其进行定量化处理，查阅相关文献［23］，采用赋值法进行定量化处理。高程、坡度、土地利用、距矿区距离、年均气温为正向指标，年降水量、归一化植被指数、遥感生态距离指数为负向指标。正向指标标准化处理计算公式为

负向指标标准化处理计算公式为

式中：Xij为像元i指标j的标准化值，xij为像元i指标j的原始值，xj，min、xj，max分别为指标j的最小值、最大值。

2 研究方法

2.1 组合赋权法

评价指标合理赋权是生态脆弱性评价的基础。层次分析法（AHP）和熵权法是生态脆弱性评价中最为常见的两种确权方法，层次分析法主观性较强，熵权法客观性较强，因此采用最小信息熵和拉格朗日中值定理计算组合权重，削弱层次分析法定权的主观性和盲目性，同时弥补熵权法赋权时的机械性和片面性［24］。

1）层次分析法。层次分析法基于人为判断赋权，故其主观性极强，相关原理可参考文献［22］。本文通过yaahp10.3 软件，结合东乡族自治县实际情况进行层次分析，赋予各评价指标较为合理的权重，并记为W1j。

2）熵权法。熵权法主要根据各个指标所提供的信息量估算熵，从而为指标赋权，属于客观赋权的一种，指标信息熵越小，该指标提供的信息量越多，指标权值越大［24］。首先计算第j个评价指标的信息熵。为避免在指标等于零处出现无穷小值，把归一化后的指标按照步长为1 进行平移，即：

其中：

计算指标j的权重W2j，首先确定指标信息熵冗余度dj：

进而确定评价指标权重：

3）权重组合。采用最小信息熵原理结合拉格朗日中值定理计算组合权重［22］，所得组合权重Wj计算公式：

2.2 构建生态脆弱性评价模型

采用综合指数法构建生态脆弱性评价模型。依据上述组合权重对各指标值进行加权求和，得到各单元生态脆弱性指数IEV。

式中：Xj为评价指标j标准化后的值。

结合实际对所计算的生态脆弱性指数进行值域划分，使其生态脆弱性等级更直观［25］，结合研究区实际将其生态脆弱性划分为微度脆弱（IEV≤0.35）、轻度脆弱（0.35＜IEV≤0.45）、中度脆弱（0.45＜IEV≤0.55）、重度脆弱（0.55＜IEV≤0.65）和极度脆弱（IEV＞0.65）5个类型，利用自然断点法重分类分别赋予等级1、2、3、4、5。将各等级面积与总面积之比与各等级值进行加权求和估算研究区综合生态脆弱性指数IIEV，进而分析其生态脆弱性。

式中：IIEV为综合生态脆弱性指数，IIEV值越大区域生态脆弱性程度越高；t为生态脆弱性等级值；St为等级t的面积；S为总面积。

2.3 空间自相关研究

选取不同尺度的采样间隔，结合SPSS 和GS＋软件进行半变异函数分析，研究东乡族自治县生态脆弱性等级的空间关联特征。通过ArcMap 10.5 软件对所得生态脆弱性等级间隔500、1 000、3 000 m 取样，基于统计软件检验采样点数据是否符合正态分布，若不符合则进行个案排秩，使数据满足正态分布［26］，再进行半变异函数分析，探究数据的自相关程度。

3 结果与分析

绿度、湿度、干度和沙度耦合的遥感生态距离指数空间分布见图1。经过组合赋权法计算得到各评价指标权重见表1。通过加权求和得到研究区各单元的生态脆弱性指数，2009 年、2020 年生态脆弱性各等级面积及占比见表2。

3.1 区域生态脆弱性时空分异

对分级后的生态脆弱性指数进行彩色渲染，得到2009 年、2020 年研究区各生态脆弱性类型空间分布（见图2），根据2009 年和2020 年各类型面积得出综合生态脆弱性指数。2009 年、2020 年遥感生态距离指数均值分别为0.367 7、0.505 7，综合生态脆弱性指数分别为3.211 8、2.426 3，生态脆弱性整体处于中等偏高水平，但整体生态状况好转。由表2 可知，2009 年生态脆弱性类型为轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱的面积较大，面积合计占比高达78.66%。2020 年研究区主要生态脆弱性类型为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱，其面积占比分别为24.42%、26.06%、29.83%。2020年，研究区微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱类型面积均增大，重度脆弱、极度脆弱类型面积减小，2009—2020年东乡族自治县生态状况呈好转态势。

图2 2009 年和2020 年研究区各生态脆弱性类型空间分布

由图2（a）可以看出，2009 年重度脆弱、极度脆弱类型在研究区广泛分布，但2020 年大部分区域高生态脆弱性等级向低生态脆弱性等级转变，重度脆弱、极度脆弱转为中度脆弱面积占比最大。2009 年生态脆弱性类型为微度脆弱、轻度脆弱的区域位于东乡族自治县西南部，2020 年两者面积大幅度增大，由影像可以看出研究区南部植被覆盖度明显上升。2009 年、2020年中度脆弱的区域面积相差不大，但2020 年其空间分布发生转变，2009 年中度脆弱类型主要分布在研究区南部，到2020 年中度脆弱类型遍布研究区东北部，即区域生态状况好转。2020 年重度脆弱、极度脆弱区域面积缩减，对比两个时期的遥感影像发现，研究区植被覆盖度增大，2020 年重度脆弱、极度脆弱类型主要分布在研究区北部和东部一些水土流失较严重地区和裸地区域。

3.2 不同土地覆被下生态脆弱性时空演变特征

为探究东乡族自治县不同土地覆被下生态脆弱性时间和空间演变情况，通过GIS 软件所具有的空间分析功能统计各生态脆弱性类型不同土地覆被的区域面积。根据研究区实际情况，草地和耕地是主要土地利用类型，在此基础上对研究区土地利用进行重分类，分为高植被覆盖、中植被覆盖、低植被覆盖、不透水面和裸地5 类，见表3。

表3 研究区生态脆弱性类型与土地覆被分区统计结果 km2

2009 年高植被覆盖地区生态脆弱性类型主要为微度脆弱、轻度脆弱，其面积占研究区总面积的4.55%；2020 年高植被覆盖区域生态脆弱性类型主要为微度脆弱，其面积占研究区总面积的5.57%。2009年轻度脆弱、中度脆弱区域大多属于中植被覆盖区，其面积分别占研究区总面积的10.98%、14.99%；2020 年中植被覆盖区主要为微度脆弱和轻度脆弱类型，面积合计占比为31.19%。从两期遥感影像看，低植被覆盖大多处于水土流失严重、几乎无植被覆盖的草地，因此2009 年低植被覆盖区生态脆弱性类型大多为中度脆弱、重度脆弱、极度脆弱，面积占研究区总面积的40.83%，但到2020 低植被覆盖区生态脆弱性类型大多为中度脆弱、重度脆弱，面积占研究区总面积的31.47%。2009—2020 年不透水面增加了28.24 km2，裸地面积减少了19.81 km2，不透水面、裸地生态脆弱性类型大多数为中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱。至2020 年东乡族自治县大部分区域植被明显增多，从2009 年到2020 年植被覆盖区域虽然减少了0.57%，但植被覆盖区域植被覆盖度明显增大，研究区高等级生态脆弱区向低等级生态脆弱区转变，生态环境状况好转。

3.3 空间自相关特征分析

选取合适的采样间距能够较好地反映生态脆弱性空间结构特征，采样间隔较大或者较小都不利于重要信息的提取，也不能反映空间异质性，查阅相关文献以及试验表明3 000 m 的采样间隔较为合适［14］。研究区生态脆弱性空间特征能被高斯模型和球状模型较好地拟合出来，见表4。2009 年、2020 年基台值分别为1.487、0.018，表明2009 年生态脆弱性指数空间波动较大。生态脆弱性空间相关程度由块基比呈现，值越大表明随机因素引起的空间异质性越高［27］。研究区2009 年块基比为0.292，空间相关性为中等；2020 年块基比为0.222，空间相关性较为强烈。2009 年、2020 年块基比表明，研究区生态脆弱性空间变化是地形、坡度等结构性因素和气象、人类活动等随机因素共同影响的结果。偏基台值为基台值和块金值之差，2009 年结构性因素是研究区生态脆弱性的主要影响因素，到2020 年对研究区生态脆弱性影响较大的为随机因素，即人类活动对区域生态脆弱性的时空变化具有驱动作用。半变异函数在各个方向上具有差异，因此研究区生态脆弱性具有各向异性［28］，2009 年研究区生态脆弱程度的各向异性在45°、90°方向较为突出，而2020年90°方向较为突出，表明在此方向上生态异质性较强，其原因可能与研究区降水和高程等存在方向性差异有关。

表4 研究区生态脆弱性最优理论变异函数

4 结束语

利用RS 和GIS 技术，充分考虑人类活动和自然因素对区域生态脆弱性的影响，选取遥感生态距离指数、地形和土地利用等指标，融合层次分析法和熵权法确定权重，计算综合指数，评价黄河流域民族地区的生态脆弱性。研究区两个时期的遥感生态距离指数均值分别为0.367 7、0.505 7，综合生态脆弱性指数分别为3.211 8、2.426 3。2009 年中度脆弱、重度脆弱区域面积占研究区比例高达62.64%，为研究区主要生态脆弱性类型，2020 年轻度脆弱和微度脆弱面积明显增大。微度脆弱和轻度脆弱在2009 年、2020 年均主要分布在东乡族自治县西南部；植被覆盖度较低区域、研究区中部则以中度脆弱类型为主；研究区东北部裸地和水土流失严重的区域主要生态脆弱性类型为重度脆弱和极度脆弱。此外，研究区高等级生态脆弱区向低等级生态脆弱区转变，主要为重度脆弱转为中度脆弱、轻度脆弱。研究区生态脆弱状况是自然因素和人类活动共同作用的结果，且呈现较强的空间自相关性，研究期间人类活动逐渐增强，在一系列生态环境保护措施下，区域生态状况得到一定改善。区域生态脆弱性在空间方向上表现出一定异质性，2009 年空间异质性在45°和90°方向较为突出，2020 年则在90°方向较为突出。

研究发现东乡族自治县在研究期生态状况虽然有所改善，但大部分区域为中度脆弱类型，这与杨雯娜等［13］的研究结果相差不大。东乡族自治县降水量较少，区域内水土流失严重，尤其是县域东部、北部受水流冲刷，地势起伏不平，以稀疏草地为主，植被覆盖度不高，生态环境稳定性较差，极易受到气候和人类活动的影响，因此生态较为脆弱。

自然因素和人类活动为研究区生态脆弱性的驱动因素，2009 年研究区地形和气候条件对生态脆弱性具有促进作用，自然因素为生态脆弱性的主导因素；2020年为保护黄河流域生态环境，促进黄河流域自然与经济协调发展，政府实施了一系列环境保护措施，开展植树造林、水土流失防治等工作，使东乡族自治县生态问题得到有效治理，研究区整体的生态环境有所改善。