鞏 杰,謝余初,趙彩霞,高彥凈

(蘭州大學(xué),西部環(huán)境教育部重點實驗室,西部環(huán)境與氣候變化研究院,甘肅 蘭州730000)

甘肅白龍江流域景觀生態(tài)風(fēng)險評價及其時空分異

鞏 杰*,謝余初,趙彩霞,高彥凈

(蘭州大學(xué),西部環(huán)境教育部重點實驗室,西部環(huán)境與氣候變化研究院,甘肅 蘭州730000)

以我國典型生態(tài)環(huán)境過渡帶——甘肅白龍江流域為對象,借助GIS技術(shù)和Fragstats軟件,基于土地利用變化的生境脆弱度和景觀生態(tài)損失度構(gòu)建了流域景觀生態(tài)綜合生態(tài)風(fēng)險評價模型,并利用空間自相關(guān)分析方法,開展了土地利用變化及其生態(tài)風(fēng)險評價與時空分異研究.結(jié)果表明:1990～2010年白龍江流域土地利用變化明顯,林地和建設(shè)用地呈現(xiàn)增長趨勢,耕地和草地面積呈現(xiàn)減少,未利用地和水域則呈波動變化.研究區(qū)景觀生態(tài)風(fēng)險空間分布差異明顯,白龍江流域西北部和北部的生態(tài)風(fēng)險高于流域的西部、東部和南部.同時,各風(fēng)險等級上呈現(xiàn)“兩頭小中間大”的趨勢,即中等風(fēng)險區(qū)面積呈擴張的態(tài)勢,低風(fēng)險區(qū)和高風(fēng)險區(qū)呈減弱的趨勢.流域景觀生態(tài)風(fēng)險具有顯著的空間集聚特征,其生態(tài)風(fēng)險值呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,這可能是流域生態(tài)風(fēng)險時空分布與土地利用強度、土地利用結(jié)構(gòu)及人類活動之間關(guān)系密切.

土地利用；生態(tài)風(fēng)險評價；生態(tài)損失度；空間分析；時空分異；白龍江流域

區(qū)域生態(tài)風(fēng)險評價是在區(qū)域尺度上描述和評估人為活動、環(huán)境污染和自然災(zāi)害對生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能產(chǎn)生不利作用的可能性及其大小的過程[1-2],是發(fā)現(xiàn)和解決環(huán)境問題的決策基礎(chǔ)[3-4].流域是以地表水和地下水為主要紐帶,密切連接著水、土、氣、生相互作用的自然生態(tài)系統(tǒng)和人口、經(jīng)濟與社會等社會經(jīng)濟系統(tǒng)的綜合生態(tài)地域系統(tǒng)[3],其土地利用變化引起的生態(tài)風(fēng)險是流域生態(tài)風(fēng)險評價的重要內(nèi)容之一,也是流域生態(tài)環(huán)境綜合保護與管理的重要手段[3-4].土地利用/覆被變化是全球環(huán)境變化的重要組成部分[5-6],也是人類活動與自然環(huán)境變化相互作用的綜合反映,不同土地利用方式和強度所產(chǎn)生的生態(tài)影響具有區(qū)域性和積累性[7],對區(qū)域生態(tài)風(fēng)險的影響存在著高度空間異質(zhì)性[8-9].因此,進行土地利用的生態(tài)風(fēng)險空間統(tǒng)計分析,能準(zhǔn)確地顯示出各種生態(tài)影響的空間分布和梯度變化特征[9].近年來,基于土地利用變化的區(qū)域生態(tài)風(fēng)險評價已成為環(huán)境科學(xué)和流域科學(xué)研究的熱點和難點[10].尤其是在缺乏全面的生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的大尺度區(qū)域,從景觀尺度水平的土地利用動態(tài)變化的角度進行生態(tài)風(fēng)險綜合評估是反映區(qū)域各種潛在生態(tài)影響及其空間分異的重要手段[11]. Obery等[12]利用相對風(fēng)險評估模型對賓夕法尼亞州的 Codorus Creek流域進行評估發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用地是該區(qū)域最大的風(fēng)險壓力來源.Paukert等[13]從土地利用變化和景觀結(jié)構(gòu)角度構(gòu)建了景觀尺度上的生態(tài)威脅指數(shù).陳鵬等[2]基于土地利用變化構(gòu)建了景觀損失指數(shù)和綜合風(fēng)險指數(shù)對新疆阜康三工河流域景觀生態(tài)風(fēng)險進行了評估.盧遠等[14]在景觀尺度上構(gòu)建了景觀生態(tài)風(fēng)險評價模型并評估了廣西左江上游流域生態(tài)風(fēng)險的時空變化特征.趙巖潔等[15]開展了三峽庫區(qū)草堂溪流域土地利用變化對生態(tài)風(fēng)險的影響研究.總之,目前流域生態(tài)風(fēng)險評價研究熱點主要為濕潤區(qū)、半濕潤區(qū)以及干旱區(qū)的湖泊、河流、河口三角洲等,涉及流域生態(tài)風(fēng)險綜合研究的案例報道較少[3],已有研究尺度較小且多為經(jīng)濟較發(fā)達區(qū),而涉及大尺度且經(jīng)濟落后的生態(tài)與氣候過渡帶的生態(tài)風(fēng)險研究較少.

甘肅白龍江流域作為長江上游重要的水源地和生態(tài)屏障,流域內(nèi)地形復(fù)雜,地質(zhì)災(zāi)害頻繁,人類活動干擾劇烈,是我國地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū),也是水土保持與水源涵養(yǎng)的重要功能區(qū).隨著社會經(jīng)濟發(fā)展,受工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、礦山開采、森林砍伐、道路修建和城鎮(zhèn)化等生產(chǎn)活動的影響,以及滑坡、泥石流、洪水、地震等自然災(zāi)害的擾動下,流域土地利用變化明顯,已經(jīng)或正在誘發(fā)新的生態(tài)與環(huán)境問題[16].因此,亟待開展白龍江流域土地利用變化及生態(tài)風(fēng)險時空特征研究.目前結(jié)合生境脆弱度和受體損失程度的流域尺度土地利用變化的生態(tài)風(fēng)險評價相對較少,對于地處青藏高原、黃土高原和秦巴山區(qū)三大地形交錯的氣候過渡帶區(qū)的生態(tài)風(fēng)險研究就更少.鑒于此,本文以流域為研究單元,基于土地利用變化的生境脆弱度與景觀生態(tài)損失度來構(gòu)建流域景觀生態(tài)風(fēng)險評價模型,定量評價流域土地利用變化及其生態(tài)風(fēng)險空間分異特征,旨在為流域環(huán)境管理與土地利用優(yōu)化提供參考依據(jù).

1 研究區(qū)概況

甘肅白龍江流域位于甘肅省東南部(32°36′～34°24′N,103°0′～105°30′E),是長江流域二級支流嘉陵江的最大支流之一,干流長約475km,流域面積約18436.3km2,行政單元主要有舟曲、迭部,宕昌、武都和文縣等(圖1).研究區(qū)地處青藏高原東緣、西秦嶺與岷山山脈交匯地帶,總體地勢自西北向東南傾伏,山高谷深、溝壑縱橫,素以“山大溝深”著稱,是全國滑坡、泥石流災(zāi)害四大高發(fā)區(qū)之一[16].白龍江流域氣候類型復(fù)雜多樣,是暖溫帶濕潤氣候和北亞熱帶濕潤氣候交錯區(qū),且氣候垂直地帶分異明顯,夏季高溫多雨,冬季溫暖少雨,年平均氣溫6～14.9 ,℃年平均降水量400～850mm,且主要集中在5～10月.

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)來源主要包括 Landsat TM/ETM+遙感影像(30m)、多年平均氣溫和降水量、DEM (30m)、MODIS NDVI數(shù)據(jù)(250m)以及社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù).其中,土地利用信息來自1990、2002、2010年3期Landsat遙感影像解譯數(shù)據(jù).利用ERDAS IMAGE 圖像處理軟件和地形圖對上述遙感影像進行幾何校正、除噪和圖像增強等預(yù)處理,并使誤差在1個像元內(nèi).依據(jù)我國土地利用分類標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合白龍江流域的特殊地貌和土地資源利用的實際情況,將研究區(qū)土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地等6類,作為風(fēng)險受體.然后結(jié)合地形圖和Google Earth高分辨率影像(2010a),對土地利用解譯結(jié)果和植被覆蓋情況進行野外選點驗證以及訪談當(dāng)?shù)乩习傩?經(jīng)統(tǒng)計各土地利用與覆被的解譯精度均在84%以上.

圖1 研究區(qū)地理位置示意及其高程Fig.1 Location and DEM of the study area

2.1 景觀生態(tài)風(fēng)險評價

流域土地利用變化的景觀生態(tài)風(fēng)險評價是在土地利用變化的基礎(chǔ)上,根據(jù)受體分析、暴露評價和風(fēng)險表征的概念模型[17]和相對風(fēng)險模型評價方法[18],充分考慮流域的環(huán)境特征及時空尺度,依據(jù)問題形成——風(fēng)險分析與表征——風(fēng)險管理與反饋等風(fēng)險評價步驟以及流域系統(tǒng)內(nèi)各生態(tài)風(fēng)險要素之間相互影響、相互聯(lián)系、相互制約的關(guān)系[3,16].首先進行風(fēng)險受體及其生態(tài)終點分析,再分析生態(tài)系統(tǒng)易損性分析(暴露評價),以連接風(fēng)險源和風(fēng)險受體的環(huán)境脆弱性作為表征外界擾動的敏感指標(biāo),同時以景觀生態(tài)損失度來反映風(fēng)險受體對土地利用變化的響應(yīng)程度,即從生態(tài)系統(tǒng)易損性或暴露評價(脆弱性)——風(fēng)險受體及其生態(tài)終點分析(損失度)層次構(gòu)建流域土地利用變化的生態(tài)風(fēng)險評價模型如下.

式中:ERI是生態(tài)風(fēng)險指數(shù),可以反映流域內(nèi)潛在綜合生態(tài)損失的相對大小,是區(qū)域生態(tài)安全狀況的一個潛在的反映;Vi是第 i類風(fēng)險小區(qū)的生境脆弱度;Ri是第i類風(fēng)險小區(qū)的生態(tài)損失度.

2.1.1 生境脆弱度 自然生境是連接風(fēng)險源與風(fēng)險受體的橋梁,其脆弱度能表征受體對外界擾動的敏感性[3,19].通過查閱文獻資料[19-22]及與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜矣懻?并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和研究區(qū)的實際情況,本研究從自然和人文社會等環(huán)境影響因子出發(fā),分別選取以植被覆蓋度、DEM、干燥度、人口密度來表征地表因子、地形因子、氣象因子、人口因子等指標(biāo),對生境脆弱程度進行定量分析[16].具體計算公式為:

式中:V表示生態(tài)環(huán)境脆弱度;fi為環(huán)境脆弱性評價指標(biāo);wi為各評價指標(biāo)的權(quán)重;i為脆弱性評價指標(biāo)總數(shù).借鑒前人的研究成果[16,22-24],并且考慮到研究區(qū)地理環(huán)境特征與專家意見,賦以地表、地形、氣象、人口等因子的權(quán)重分別為0.35,0.3,0.2和0.15.環(huán)境脆弱性指標(biāo)中,植被覆蓋度是基于象元二分模型的原理,通過計算NDVI來估算流域內(nèi)植被覆蓋度情況;DEM 數(shù)據(jù)可分別提取研究區(qū)的海拔高程、坡度和地形起伏度,進而獲得地形起伏度以表征流域內(nèi)地形特征;干燥度則利用流域各月平均氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)在 de Martonne[25]提出的干燥度方法計算獲得;人口密度是通過統(tǒng)計年鑒計算2002～2010年間流域內(nèi)102個鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口密度,并以此進行空間插值獲得人口密度的空間分布圖.

2.1.2 生態(tài)損失度 土地利用變化過程對生態(tài)環(huán)境的干擾和影響將最直觀地體現(xiàn)在景觀格局結(jié)構(gòu)和功能的變化上[9,23-24].因此,采用景觀生態(tài)損失指數(shù)(Ri)可以反映土地利用變化對生態(tài)環(huán)境造成的潛在生態(tài)損失和風(fēng)險[7,23],并通過風(fēng)險小區(qū)的劃分,用采樣的方法將風(fēng)險小區(qū)內(nèi)的景觀結(jié)構(gòu)變化特征轉(zhuǎn)化為空間化的生態(tài)風(fēng)險變量,進而得到景觀生態(tài)損失的相對大小.其計算公式為:

式中:Ri為風(fēng)險小區(qū)i的潛在生態(tài)損失指數(shù),Aij是風(fēng)險小區(qū)i內(nèi)j景觀類型的面積,Ai是風(fēng)險小區(qū)的總面積;Si是第 i景觀類型的景觀干擾指數(shù).Ci、Ni和 Fi分別是景觀破碎度、景觀分離度、景觀分維數(shù),公式內(nèi)容及表征意義詳見文獻[16,22].a、b和c是各個景觀格局指標(biāo)的權(quán)重(a+b+c=1).根據(jù)相關(guān)研究[16,19,22,24],結(jié)合研究區(qū)實地特點,分別賦以景觀破碎度指數(shù)、分離度指數(shù)和景觀分維數(shù)的權(quán)重分別為0.5、0.3和0.2.

2.3 空間分異特征分析

流域景觀生態(tài)風(fēng)險作為空間變量,探析其空間分異特征有助于理解風(fēng)險發(fā)生機制及變化趨勢等.空間自相關(guān)分析是空間統(tǒng)計的重要方法之一,其目的是確定某一變量是否在空間上相關(guān),以及相關(guān)程度如何,可以定量地描述事物在空間上的依賴關(guān)系[26].常用的指標(biāo)有Moran’s I指數(shù)(全局空間自相關(guān))和LISA指數(shù)(局部空間自相關(guān)).

Moran’s I系數(shù)反映空間鄰近區(qū)域單元屬性值的相關(guān)程度,Moran’s I其絕對值越趨近于1,表明研究單元的空間自相關(guān)程度越強[27].其表達式為:

式中:wij為空間權(quán)重矩陣;χi和χj是變量χ在相鄰配對空間單元(或柵格細胞) 的取值(屬性);為屬性值的平均值.Moran’s I >0,表明存在正空間自相關(guān),研究單元屬性值呈趨同集聚; Moran’s I <0,則表示負相關(guān),呈離散分布;Moran’s I =0,表示不存在空間自相關(guān).

局部空間自相關(guān)指標(biāo) LISA 則能夠有效地反映觀測值的高值或低值的局部空間聚集,可以識別局部空間高高集聚的“熱點”和低低集聚的“冷點”,從而反映局部空間異常特征[28-29].其計算公式如下:

3 結(jié)果與分析

3.1 白龍江流域土地利用總體變化

由圖2可知,林地和草地是白龍江流域主要的土地利用類型,兩者所占面積百分比總和均占流域土地面積的78.64%以上.1990～2002年,草地面積增加量最大(553.63km2),耕 地次之(112.54km2),而林地面積減少量最大(674.82km2).但是,從土地利用動態(tài)度來看,建設(shè)用地的動態(tài)度最大(1.11%),林地和草地次之(分別為-0.71%和0.69%),未利用地最小(0.08%).2002～2010年,林地面積增加量最大(達2096.03km2),草地和耕地則分別從 7213.47km2和 3423.55km2減至5438.63km2和3081.22km2,而建設(shè)用地的動態(tài)度仍然最大(5.89%).在整個研究期間,林地和建設(shè)用地呈現(xiàn)增加趨勢,耕地面積趨向于減少,而水域和未利用地變化起伏波動,且變化量相對較少.研究區(qū)內(nèi)建設(shè)用地面積變化幅度(66.65%)和動態(tài)度均最大(3.33%),草地和林地次之,未利用地變化最小,表明1990～2010年間區(qū)域內(nèi)社會經(jīng)濟和城鄉(xiāng)建設(shè)不斷發(fā)展,人類活動影響越來越強烈.

3.2 白龍江流域生態(tài)風(fēng)險時空變化特征

白龍江流域生態(tài)風(fēng)險空間分布計算結(jié)果見圖3,按ArcGIS的Natural breaks分為低風(fēng)險區(qū)(0.29≤ERI<0.56)、較低風(fēng)險區(qū)(0.56≤ERI<0.71)、中等風(fēng)險區(qū)(0.71≤ERI<0.89)、較高風(fēng)險區(qū)(0.89≤ERI<1.08)和高風(fēng)險區(qū)(1.08≤ERI<1.59).從研究區(qū)3期生態(tài)風(fēng)險指數(shù)空間插值(圖3) 可以看出,流域內(nèi)各風(fēng)險等級呈現(xiàn)多核地域分布,高風(fēng)險區(qū)主要集中在舟曲-武都段白龍江兩岸及其以北區(qū)域、宕昌縣西北及岷江東岸、迭部縣西北部地區(qū).較低和低風(fēng)險區(qū)則主要分布4個區(qū)域,即白水江南岸區(qū)域、攔壩河上中游(插崗梁自然保護區(qū))、迭部縣大部分區(qū)域、岷江西岸至迭山之間的區(qū)域,同時在武都區(qū)東南面有少量分布.中等風(fēng)險區(qū)分布相對比較零散,但在2010年其分布面積較大,主要分布在武都區(qū)白龍江東岸、文縣和舟曲縣北部、迭部縣北部和南部較高風(fēng)險區(qū)的外圍(圖3C).

圖2 1990～2010年白龍江流域土地利用類型面積變化及其動態(tài)度Fig.2 The change of the area and dynamic degree of land use of the Bailongjiang watershed from1990to2010

圖3 1990、2002和2010年白龍江流域景觀生態(tài)風(fēng)險空間分布Fig.3 The distribution map of landscape ecological risk level of Bailongjiang watershed in1990,2002and2010

由圖3和圖4a可知,1990～2002年間研究區(qū)景觀生態(tài)風(fēng)險趨向于緩和,區(qū)域環(huán)境得到一定的改善,主要表現(xiàn)為低風(fēng)險區(qū)面積增長較快,其面積增加量達270.04km2;較高和高風(fēng)險面積呈現(xiàn)減少的趨勢,其面積比重之和從17.19%減至16.22%;中等風(fēng)險區(qū)和較低風(fēng)險區(qū)面積變化相對較少.2002～2010年間,研究區(qū)高生態(tài)風(fēng)險和低生態(tài)風(fēng)險區(qū)面積急劇下降,而中等生態(tài)風(fēng)險區(qū)面積則大幅度增長.高和較高風(fēng)險區(qū)面積由4930.97km2減至4675.01km2,低風(fēng)險區(qū)和較較低風(fēng)險區(qū)面積則分別減少了1526.04km2和921.47km2.2010年中等風(fēng)險區(qū)面積比重高達29.98%.可見,在整個研究期間,白龍江流域土地利用變化的景觀生態(tài)風(fēng)險格局變化不大,總體呈現(xiàn)逐漸減弱的趨勢.但從不同等級的風(fēng)險區(qū)面積變化上看,中等風(fēng)險區(qū)面積增長突出,高風(fēng)險和較高風(fēng)險區(qū)面積呈減少趨勢.

從不同生態(tài)風(fēng)險等級之間面積相互轉(zhuǎn)化上看(圖4b),各生態(tài)風(fēng)險等級主要向鄰近的風(fēng)險等級轉(zhuǎn)化.在整個研究期間,高風(fēng)險和較高風(fēng)險區(qū)面積比重由28.07%減至25.49%,尤其是較高風(fēng)險區(qū)向中等風(fēng)險區(qū)轉(zhuǎn)化(面積達641.92km2),這表明研究區(qū)土地利用變化的生態(tài)風(fēng)險得到有效遏制,生態(tài)環(huán)境有所改善.但由圖4b也可以看出,較低風(fēng)險向中等風(fēng)險區(qū)轉(zhuǎn)化的面積最大(達2284.30km2),低風(fēng)險區(qū)向較低風(fēng)險區(qū)轉(zhuǎn)化的趨勢也很明顯,反映出這20a間研究區(qū)土地利用變化的潛在景觀生態(tài)風(fēng)險存在加劇的情況,流域內(nèi)生態(tài)風(fēng)險形勢依然很嚴(yán)峻.這主要受流域不合理土地利用及區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展與礦山開采、道路工程建設(shè)等因素的影響.

圖4 白龍江流域土地利用變化的景觀生態(tài)風(fēng)險等級及其面積轉(zhuǎn)換矩陣Fig.4 Area and conversion matrix of landscape ecological risk levels in the Bailongjiang watershed

3.3 白龍江流域生態(tài)風(fēng)險空間自相關(guān)分析

生態(tài)風(fēng)險空間自相關(guān)指數(shù)的計算結(jié)果見圖5,圖6.1990和2010年,Moran’s I指數(shù)分別為0.447和0.487,且均通過 P=0.05水平的顯著檢驗,表明風(fēng)險值高的區(qū)域,周邊區(qū)域的風(fēng)險值亦高;風(fēng)險值低的區(qū)域,周邊區(qū)域的風(fēng)險值亦低.同時,散點均接近于回歸線,說明在局部空間上,同質(zhì)集聚、異質(zhì)隔離特征很明顯.1990～2010年間, Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)增加的趨勢,標(biāo)準(zhǔn)差也由1990年的0.031增至0.032,表明生態(tài)風(fēng)險空間趨同集聚現(xiàn)象明顯,總體水平較為平穩(wěn).

圖5 1990～2010年白龍江流域景觀生態(tài)風(fēng)險值Moran’s I指數(shù)散點分布Fig.5 Moran’s I scatter plot of landscape ecological risk in Bailongjiang watershed from1990 to2010

由LISA指數(shù)分析可知,白龍江流域生態(tài)風(fēng)險的集聚空間分布格局變化相對較小.“熱點”和“冷點”集聚現(xiàn)象十分突出,而低高或高低離群“奇異點”相對較少(圖6).“熱點”(高風(fēng)險區(qū))主要集聚在人口較多、社會經(jīng)濟相對較發(fā)達的白龍江河谷地帶,如舟曲至武都段的白龍江兩岸及其以北地區(qū)、宕昌縣岷江兩岸及西北地區(qū).“冷點”(低風(fēng)險區(qū))主要集聚在森林、草地等景觀類型區(qū)尤其是國家森林自然保護區(qū),如,甘肅白水江國家級自然保護區(qū)、甘肅文縣尖山大熊貓自然保護區(qū)、迭部縣的白龍江阿夏與多兒大熊貓自然保護區(qū)、插崗梁自然保護區(qū)、武都裕河自然保護區(qū)、迭山林區(qū)地帶等.“熱點”和“冷點”區(qū)域的空間位置與功能分區(qū)的對應(yīng)關(guān)系,證明人類活動的集聚程度與風(fēng)險的空間集聚程度是對應(yīng)的.從面積變化的情況上看,“冷點”區(qū)域有增大的趨勢.“熱點”區(qū)的白龍江兩岸及其以北地區(qū)稍有減弱,但岷江兩岸及宕昌縣西北部有增強的態(tài)勢.高低或低高離群點分布零散,且規(guī)模較小,表明局部風(fēng)險急劇變化區(qū)域相對較小,這也是白龍江流域生態(tài)風(fēng)險空間格局變化小的原因.

圖6 1990～2010年白龍江流域景觀生態(tài)風(fēng)險值LISA指數(shù)空間分布特征Fig.6 Cluster map of LISA of landscape ecological risk in Bailongjiang watershed from1990 to2010

4 討論

白龍江流域生態(tài)風(fēng)險的時空分布及其空間自相關(guān)性呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性.高生態(tài)風(fēng)險區(qū)多集中在人類活動相對頻繁,且多在逐漸向黃土地貌過渡的土石山區(qū);而低風(fēng)險區(qū)則主要分布在地表擾動較少的石質(zhì)性山區(qū),尤其體現(xiàn)在一些自然保護區(qū)中.2000a以來,自“退耕還林還草工程”、“長江中上游防護林體系建設(shè)工程”、“天然林保護工程”逐漸實施后,研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險得到了一定的改善.由此可見,地質(zhì)地貌類型與土地利用變化強度和頻度對流域內(nèi)生態(tài)風(fēng)險格局影響較大,也間接表明了高度破碎和水土流失嚴(yán)重區(qū)地表不宜被頻繁擾動.因此,建議研究區(qū)因地制宜,堅持生態(tài)優(yōu)先,優(yōu)先發(fā)展多年生的經(jīng)濟林果產(chǎn)業(yè),如核桃、花椒、茶葉等,而對土壤擾動較大的農(nóng)作物(如玉米、馬鈴薯、糜子、谷子以及疏菜種植等),則不適宜大規(guī)模發(fā)展.

流域土地利用合理性直接與生態(tài)安全密切聯(lián)系,是生態(tài)風(fēng)險變化的重要影響因素之一.本文在進行生態(tài)風(fēng)險評價時盡管只考慮了土地利用變化的面積及其時空變化特征,未考慮土地利用的相對合理性及土地利用類型的破碎度、連通度等斑塊特征,但研究結(jié)果仍較客觀地反映了白龍江流域生態(tài)風(fēng)險變化的特征.為了更準(zhǔn)確地描述和評價大尺度的區(qū)域土地利用變化的生態(tài)風(fēng)險,未來流域生態(tài)風(fēng)險研究中,應(yīng)考慮土地利用相對合理指數(shù),從景觀異質(zhì)性的視角去評價土地利用變化可能的潛在的生態(tài)風(fēng)險.

考慮到研究區(qū)現(xiàn)狀生態(tài)風(fēng)險及其時空變化特征,白龍江流域下一步土地利用優(yōu)化與整理過程中應(yīng)考慮區(qū)域土地利用及其變化的合理性,因地制宜,合理規(guī)劃,實行流域綜合管理[16,31].特別是在高風(fēng)險區(qū),應(yīng)盡量避免不合理的土地利用方式和人為擾動[19,23],優(yōu)化土地利用格局[6],維護和改善流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能[32],促進可持續(xù)土地利用和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展[32-33].

5 結(jié)論

5.1 1990～2010年間甘肅白龍江流域土地利用變化明顯,其生態(tài)風(fēng)險時空格局呈現(xiàn)一定的規(guī)律性.流域內(nèi)生態(tài)風(fēng)險格局變化不大,總體呈現(xiàn)逐漸減弱的趨勢.對于流域生態(tài)風(fēng)險空間分布而言,高風(fēng)險區(qū)主要集中在舟曲-武都段白龍江兩岸及其以北區(qū)域、宕昌縣西北及岷江東岸、迭部縣西北部地區(qū).低風(fēng)險區(qū)則主要分布在白水江南岸區(qū)域、攔壩河上中游(插崗梁自然保護區(qū))、迭部縣大部分區(qū)域、岷江西岸至迭山之間的區(qū)域.

5.2 研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險值呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,且局部生態(tài)風(fēng)險表現(xiàn)出明顯集聚特征,這說明流域生態(tài)風(fēng)險時空分布與土地利用結(jié)構(gòu)及其強度、人類活動之間關(guān)系密切.

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Landscape ecological risk assessment and its spatiotemporal variation of the Bailongjiang watershed, Gansu.

GONG Jie*, XIE Yu-chu, ZHAO Cai-xia, GAO Yan-jing
(Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems Ministry of Education, Research School of Arid Environment and Climate Change, Lanzhou University, Lanzhou730000, China). China Environmental Science,2014,34(8)：2153～2160

To reveal the impact of landscape ecological risk (LER) of land use change and its spatiotemporal variation at the watershed scale, Bailongjiang watershed, a typical transitional ecotone between Loess Plateau and Tibetan Plateau, was chosen as the study area. Based on the data integration analysis platforms of GIS technology and Fragstats3.3, the assessment method of land use LER was constructed with the incorporation of the environmental vulnerability degree and landscape ecological loss degree. Spatial distribution of landscape ecological risks of land use change in the study area was analyzed by means of spatial autocorrelation. The results showed that: the land use changed obviously from1990 to2010 in the watershed. The area of forest land and built-up land increased gradually while the cultivated land and grassland decreased. Unused land and water cover area were fluctuated during the research period. There was some obvious spatial difference of LER levels in the watershed. The LER level of the area in the northern and northwestern of Bailongjiang watershed was higher than that of the area located in the western, southern and eastern mountainous area of the watershed. Furthermore, the moderate LER area increased remarkably while the low-risk area and high-risk area both decreased. The agglomeration features of the LER were obvious and value of LER charactered as notable positive spatial correlation. The change of LER might be closely related with human activity, land use intensity and structure.

t：land use；ecological risk assessment；ecological loss degree；spatial analysis；spatiotemporal variation；Bailongjiang watershed

X826

：A

：1000-6923(2014)08-2153-08

鞏 杰(1975-),男,甘肅寧縣人,副教授,博士,主要從事景觀生態(tài)學(xué)、土地變化科學(xué)、恢復(fù)生態(tài)學(xué)和生態(tài)評價與規(guī)劃研究.發(fā)表論文30篇.

2013-11-22

蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(lzujbky-2014-117,lzujbky-2014-265);國家自然科學(xué)基金(41271199)

? 責(zé)任作者, 副教授, jgong@lzu.edu.cn