張雅洲, 謝小平

曲阜師范大學地理與旅游學院，日照 276826

基于RS和GIS的南四湖生態(tài)風險評價

張雅洲, 謝小平*

曲阜師范大學地理與旅游學院，日照 276826

以南四湖為研究對象，基于遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)選擇干旱、洪澇和水體污染為生態(tài)風險源，用景觀格局指數(shù)評價生態(tài)系統(tǒng)的地位和受體的易損性，并依據(jù)生態(tài)風險值的度量的原理，通過計算綜合風險概率及生態(tài)綜合損失度得到南四湖的生態(tài)風險值。研究結(jié)果顯示南四湖區(qū)域生態(tài)風險存在上下級湖分異與湖濱帶狀分異兩大空間規(guī)律，體現(xiàn)了南四湖區(qū)域生態(tài)風險的空間異質(zhì)性。

遙感影像; GIS分析; 區(qū)域生態(tài)風險評價; 南四湖

區(qū)域生態(tài)風險評價是將生態(tài)風險評價應用到區(qū)域景觀上去的方法[1]，一般包括3個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，即區(qū)域內(nèi)各生態(tài)系統(tǒng)的地位和作用評價、脆弱性評價以及可能遭受的風險概率評價[2- 3]。

經(jīng)過近20年的研究發(fā)展，國內(nèi)外學者基于風險評價的基本原理和各自的研究，建立了區(qū)域生態(tài)風險評價的模型和方法步驟，或者做出了相應完善，如Wagner[4]指出景觀生態(tài)學研究方法的優(yōu)勢在于更加注重區(qū)域內(nèi)部的異質(zhì)性和區(qū)域與區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)性，能更好地表達空間異質(zhì)性；付在毅[5]，許學工[6]，盧宏瑋[7]分別建立了適用于遼河三角洲、黃河三角洲和洞庭湖的生態(tài)風險評價模型，并用生態(tài)指數(shù)量化了風險源，用層次分析法賦各個風險源的權(quán)重值；李謝輝[8]，李景宜[9]，陳鵬[10]在各自的研究中以GIS為基礎，利用插值技術(shù)描述了風險源和風險受體，同樣通過層次分析法得到了區(qū)域內(nèi)各個風險源的權(quán)重。已有的評價模型大多用層次分析法對風險源進行加權(quán)處理，得到的針對整個研究區(qū)的某類風險的權(quán)重值，而風險源在不同區(qū)域的強度是有差異的，風險源權(quán)重的處理可以更加強調(diào)空間性，并在本研究中進行了嘗試。

南四湖是華北最大的淡水湖泊，生態(tài)意義顯著，但是近20年來，湖區(qū)及周邊，濕地面積趨減，蓄水能力下降，生物生存環(huán)境脆弱，生態(tài)安全面臨嚴峻挑戰(zhàn)[11]。為滿足南水北調(diào)工程的水質(zhì)要求，南四湖應制定高效的生態(tài)環(huán)境管理策略。筆者認為生態(tài)管理更應注重“前瞻性”，而區(qū)域生態(tài)風險的研究，恰好符合這個特點。

本研究采用目前國內(nèi)外較認可的生態(tài)風險評價過程，即受體分析、風險源分析、暴露與危害分析和綜合風險評價[4- 10,12- 13]，充分利用GIS技術(shù)，對南四湖完成了生態(tài)風險評價，研究結(jié)果能為風險管理者和防災減災部門提供風險管理和環(huán)境決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)范圍示意圖Fig.1 Location of study area

南四湖位于山東省西南部，北緯34°27′—35°20′，東經(jīng)116°34′—117°21′之間，是南陽湖、獨山湖、昭陽湖和微山湖4個相互連貫湖泊的總稱。南四湖位于地質(zhì)構(gòu)造凹陷區(qū)，由古泗水河道被黃河泥沙淤塞而成，屬河跡洼地湖，地處暖溫帶、半濕潤季風氣候區(qū)[11]，土壤絕大部分為水稻土和砂姜黑土，水稻土面積約2800 hm2，主要分布在湖西濱湖洼地上，砂姜黑土主要分布在湖東濱湖洼地附近，面積約1300 hm2[14]。

本文區(qū)域生態(tài)風險評價的范圍為南四湖湖區(qū)，即南四湖東大堤到西大堤之間，總面積約1197.47 km2。研究中采用了表征相對量的景觀格局指數(shù)，格局指數(shù)對空間尺度的選擇十分敏感[15- 17]，不同的空間尺度會對應不同的計算結(jié)果。在本研究中因為當景觀格局指數(shù)的計算范圍僅為湖區(qū)時，其結(jié)果并不能很好的表達該區(qū)域景觀斑塊的特點，故計算了除湖區(qū)外還有湖區(qū)周邊的濟寧市任城區(qū)、微山縣和魚臺縣的景觀格局指數(shù)，涉及區(qū)域總面積約3350 km2，但在實際評價時僅選用計算結(jié)果的東大堤到西大堤之間的部分以突出湖區(qū)范圍內(nèi)的景觀特點(圖1藍色部分)。

2 研究方法

風險(risk)往往被定義為一個不理想事件發(fā)生的概率及其導致的后果[18]，進行區(qū)域生態(tài)風險評價，還需強調(diào)空間性[18- 19]。本研究對南四湖湖區(qū)進行生態(tài)風險評價，為體現(xiàn)區(qū)域差異，首先劃分風險小區(qū)，每一個風險小區(qū)均為面積1 km2的方格，對應著不同的風險源和風險受體，針對風險源，評估各類風險源的概率和強度，針對風險受體，引入景觀格局指數(shù)評估其地位和易損性，最終用綜合生態(tài)風險值表征區(qū)域生態(tài)風險的相對大小，每一個風險小區(qū)對應一個綜合生態(tài)風險值，用以下模型計算：

Rk=PkDk

式中，Rk是第k個風險小區(qū)的綜合生態(tài)風險值；Pk是風險小區(qū)的綜合風險概率；Dk是風險小區(qū)的生態(tài)綜合損失度。其中：

式中，Pkj是第k個風險小區(qū)內(nèi)j類風險源不同級別生態(tài)風險源的概率；?kj是第k個小區(qū)內(nèi)j類風險源的權(quán)重；j是風險源；n為風險源數(shù)；N為景觀類型的數(shù)量；Ai為小區(qū)內(nèi)第i類景觀組分的面積；A為小區(qū)景觀總面積；Ri為第i種景觀所對應的生態(tài)損失度。

在評價過程中，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)、實測數(shù)據(jù)和歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以ARCGIS9.3為平臺，采用反距離權(quán)重和普通克里格法進行空間插值并進行對比，發(fā)現(xiàn)反距離權(quán)重法插值易受數(shù)據(jù)點集群的影響，而克里格法插值由于不僅考慮距離，而且通過變異函數(shù)和結(jié)構(gòu)分析，考慮已知樣本點的空間分布與未知樣本點的空間方位關(guān)系，其插值結(jié)果能較好反應真實情況，故在本研究中確定采用克里格法進行空間插值去模擬風險源的強度與空間分布以及風險受體的易損性等，并充分運用了字段計算、柵格計算等其他的GIS功能。除此之外，在數(shù)據(jù)處理時還用到了數(shù)據(jù)量綱和級別統(tǒng)一的標準化法和統(tǒng)計風險頻率的概率法等。

3 受體分析

受體就是風險的承受者，是風險評價中的生態(tài)系統(tǒng)里可能受到來自風險源干擾的不利作用的組成部分[20]。在區(qū)域生態(tài)風險評價中，受體則往往是多個生態(tài)系統(tǒng)類型，不同的生態(tài)系統(tǒng)類型在區(qū)域整體的生態(tài)功能方面所發(fā)揮的作用是不相同的[13]。本研究選定水域生態(tài)系統(tǒng)和濕地生態(tài)系統(tǒng)為主要的生態(tài)受體。

在具有不確定性的風險源作用下，風險受體可能受到的損害，以及由此而發(fā)生的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的損傷就是生態(tài)終點[13]。南四湖湖區(qū)，生態(tài)終點可能是珍稀物種的滅絕、生物種群數(shù)量的減少、濕地的退化和消失、植被的退化或演替中斷、生態(tài)系統(tǒng)功能的損傷和人類利用價值的喪失等。

4 風險源分析

4.1 風險源的識別

風險源就是可能受到的脅迫。區(qū)域生態(tài)風險源往往包括自然因素和人為因素[9,21]?？紤]發(fā)生的概率、強度和范圍，本研究選擇干旱和洪澇為主要的自然生態(tài)風險源；人為生態(tài)風險源指可能導致危害或嚴重干擾生態(tài)系統(tǒng)的人為活動[8]，在本研究中，主要選取污廢水排放和水體化學污染為主要人為生態(tài)風險源，統(tǒng)一稱水體污染。

表1 濟寧市水旱災害發(fā)生概率表

Table 1 The probability of ecological risk sources in the Nansi Lake

位置Location洪澇Flooddisaster級別Grade概率Probability干旱Droughtdisaster級別Grade概率Probability上級湖中等0.4680中等0.3404Highlevellake嚴重0.0425嚴重0.1063下級湖中等0.3523中等0.2127Lowlevellake嚴重0.1063嚴重0.0180

來源于濟寧市1945至2005年間后營水文站統(tǒng)計資料和《濟寧市地方志》，本文中級別以50年一遇及以上為嚴重，以下為中等

4.2 風險源描述

風險源表現(xiàn)為風險發(fā)生的概率和強度兩大要素，在區(qū)域尺度上要體現(xiàn)空間的差異性[6]。南四湖生態(tài)風險源的發(fā)生概率和其強度的空間分布情況分別如表1和圖2所示。由于水體污染風險的發(fā)生概率難以獲得，考慮到水體污染給生態(tài)系統(tǒng)帶來的巨大影響，賦其概率為0.5。

4.2.1 干旱

南四湖幾乎每一年都有不同程度的旱情發(fā)生，特別是20世紀80年代至今，發(fā)生過4次非常嚴重的旱災。最近兩次分別是：1997年，濟寧市40多條河道斷流，南四湖低于死水位，農(nóng)作物受災達43.29萬 hm2，其中23.4萬 hm2重災；2002年，南四湖入湖河道斷流53條，南四湖7月中旬干涸，生態(tài)環(huán)境遭受嚴重破壞[11]。

參考《濟寧市地方志》和歷年降水量資料，收集統(tǒng)計湖區(qū)旱情的分布范圍，并通過GIS插值得到湖區(qū)旱情分布柵格圖，以其像元值度量干旱風險源的強度(圖2)。

4.2.2 洪澇

隨著建國后南四湖的一系列控制性工程的建成，南四湖的洪澇問題得到了有效控制。濟寧市1949—2005年氣象統(tǒng)計資料顯示，年降雨量在650 mm以上的年份為33a，其中1964、1990和2004年降雨量分別為1150.1、1071、1723.7 mm，2003年更是高達2068.1 mm，均是大澇之年。

解譯湖區(qū)高水位2004年6月和低水位2010年9月兩時陸地衛(wèi)星5號搭載的主題成像傳感器(TM，Thematic Mapper)影像中的水體信息，以面積差異度量湖區(qū)洪澇的空間分布，并認為強度是一致的(圖2)。

4.2.3 水體污染

南四湖湖水中污染物較高的項目是有機物、氨氮(NH3-N、NO3-N、NO2-N)、酚、汞和砷，有機物的普遍超標，顯示湖域局部已經(jīng)遭到了較嚴重的有機物污染[22]。南四湖入湖河流的水質(zhì)情況很大程度上決定著南四湖的水質(zhì)優(yōu)劣情況，南陽湖和獨山湖是4個湖區(qū)中有機物污染比較嚴重的區(qū)域[20]。

結(jié)合濟寧市環(huán)保局在南四湖湖中11個長期監(jiān)測點多年監(jiān)測資料和南四湖主要入湖河流的廢污排放量[11]，插值得到湖區(qū)水體污染空間分布柵格圖，并以像元值度量水體污染的強度(圖2)。

圖2 風險源強度空間分布圖Fig.2 Distribution of the risk sources

5 暴露與危害分析

暴露分析就是研究區(qū)各風險源與生態(tài)受體的接觸關(guān)系，而與之相聯(lián)系的危害分析則是要確定風險源對風險受體的損害程度[2- 3,12- 13]。

5.1 暴露在風險中的受體

本研究中主要的生態(tài)風險受體是水域生態(tài)系統(tǒng)、濕地生態(tài)系統(tǒng)。選用2010年9月18日，條帶號122，行編號為35、36的兩景空間分辨率30 m的TM影像，以ENVI48為平臺，進行拼接裁剪得到研究區(qū)，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡法提取生態(tài)受體信息，并用2011年12月，2012年9月實地考察所獲得的實際地表覆被資料進行精度檢驗，其中訓練樣本分離度均在1.85以上，檢驗精度為97.5%，Kappa系數(shù)為0.9。

5.2 生態(tài)系統(tǒng)的地位與易損性

南四湖區(qū)域的各類生境所處的位置不同，組合方式更是有所差異。不同的生境類型在維護生物多樣性、保護物種、完善生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能、促進景觀結(jié)構(gòu)自然演替等方面的作用是不一樣的[11]。同強度、同一風險源作用于不同的生境類型時，可能對整個區(qū)域的生態(tài)結(jié)構(gòu)與功能產(chǎn)生不同強度的危害[13]。景觀分布在遙感中的表現(xiàn)具有直觀性和準確性，它可以準確的顯示出各種生態(tài)影響的空間分布和梯度變化特征，使各種空間分析的手段成為可能[15]。本文引入景觀格局指數(shù)和生態(tài)損失度來表達生態(tài)系統(tǒng)的地位與易損性[8- 10,23]。景觀格局指數(shù)是一個相對量，本研究計算該指數(shù)時將空間尺度范圍擴展到湖區(qū)周邊的縣域(表2)。

表2 生態(tài)系統(tǒng)類型景觀格局指數(shù)Table 2 Calculation methods of landscape pattern indices

表中公式中,ni為生態(tài)系統(tǒng)類型i的斑塊數(shù)量；Ai為生態(tài)系統(tǒng)i的總面積，A是區(qū)域總面積；Ii是景觀類型的距離指數(shù)；Hmax是生態(tài)系統(tǒng)多樣性指數(shù)的最大值；Pi為i類生態(tài)系統(tǒng)所占面積的比例；N為生態(tài)系統(tǒng)類型的總數(shù)；a、b、c為相應指數(shù)的權(quán)重。生態(tài)損失度Ri的大小由結(jié)構(gòu)指數(shù)Si和脆弱度Fi決定。Si反映了相對于整個研究區(qū)域而言的各個生態(tài)系統(tǒng)受到人為活動干擾的程度，Si由破碎度Ci、分離度Ni和優(yōu)勢度Di疊加得到，三者權(quán)重a+b+c=1，通過分析權(quán)衡并結(jié)合已有研究經(jīng)驗[6,8- 10,24- 26]，賦a為0.6，b為0.3，c為0.1。Fi是生態(tài)系統(tǒng)脆弱度，反映的是各個生態(tài)系統(tǒng)本身的抗干擾能力，亦可以反映其對環(huán)境改變的敏感性[8]，景觀的自然演替過程與生態(tài)系統(tǒng)的脆弱度關(guān)系緊密，一般來說處于初級演替階段、食物鏈單一并且生物多樣性差的生態(tài)系統(tǒng)脆弱性較高[2,8]，結(jié)合已有研究經(jīng)驗[5- 9,18- 20,24- 25]，并根據(jù)專家打分并歸一化結(jié)果得到。

根據(jù)表2中公式，計算得表3結(jié)果。

表3 湖區(qū)2010年景觀格局指數(shù)Table 3 Landscape pattern indices of Nansi lake in 2010

Ci，Ni，Di，Si，F(xiàn)i，Ri的意義及算法參照表(2)

6 綜合生態(tài)風險評價

綜合生態(tài)風險評價就是要結(jié)合風險源分析、受體分析和暴露與危害分析對區(qū)域的生態(tài)風險大小給出綜合的評價，本文即是計算在研究方法部分中提到的Pk、Dk、Rk值。

模型中Ai、A由文中4.1處遙感解譯后統(tǒng)計得到，Ri由表3得到，Pkj由表1得到，關(guān)于?kj即風險源權(quán)重，以往的許多生態(tài)風險研究，基本上都是采用層次分析法得到針對整個研究區(qū)域的權(quán)重值[5- 10]，本研究將論文第4部分獲得的風險源插值結(jié)果置于風險小區(qū)內(nèi)，并用其在小區(qū)內(nèi)分布面積的比例與該風險的強度等級的乘積作為該小區(qū)的風險源權(quán)重，這樣，同一風險源在整個區(qū)域內(nèi)沒有統(tǒng)一的權(quán)重，只存在針對風險小區(qū)的風險源的權(quán)重。將Pk插值得圖3，可以看到這種權(quán)重處理表現(xiàn)出了良好的空間性。

利用GIS字段計算功能最終得到1178個生態(tài)風險值Rk，統(tǒng)計得表4，以Rk為風險小區(qū)中心點的屬性值插值得到生態(tài)風險空間分布圖(圖3)。

南四湖湖區(qū)1178個風險小區(qū)的生態(tài)風險值差異明顯，標準差1.662，最大值與最小值相差90倍以上(表4)。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)風險值在0—3之間出現(xiàn)了733次，3—6之間出現(xiàn)了409次，6—10之間出現(xiàn)了46次，由于生態(tài)風險值本身表達的是相對整個研究區(qū)域的風險大小，是一個相對量，故不再進行歸一化處理。

表4 南四湖生態(tài)風險值統(tǒng)計表Table 4 The statistics of Nansi lake ecological risk value

圖3 綜合風險概率(PK)、生態(tài)綜合損失度(DK)、綜合生態(tài)風險(RK)空間分布圖Fig.3 The spatial distribution of integrated risk probability (PK), integrated eco-loss (DK) and integrated eco-risk (RK)

從空間分布上看，生態(tài)風險表現(xiàn)出上級湖大于下級湖，濱湖地帶大于湖心敞水區(qū)的分異性(圖3)，具體而言，在南四湖湖區(qū)，相對生態(tài)風險較高的區(qū)域主要集中在：洸府河、泗河、白馬河和東魚河河口附近，南陽鎮(zhèn)附近水域以及二級壩周邊地區(qū)。其主要原因可能是：1)與注入上下級湖的河流有關(guān)：目前注入南四湖的河流的主要功能之一便是納污[11]，而注入上級湖的河流的數(shù)量與密度都要大于注入下級湖的河流，大量河流排污排廢增加了上級湖的生態(tài)風險。2)由于二級壩的存在，下級湖受到洪澇和干旱災害機率都要小于上級湖，水位變動對下級湖的生態(tài)擾動相對比較小。3)與研究區(qū)降水有關(guān)：南四湖多年平均降水由南向北遞減。4)湖濱地區(qū)受水位影響大：南四湖水旱災害頻繁，湖濱地區(qū)在豐水期為澇，枯水則旱，生境的頻繁變化增加了該區(qū)域的生態(tài)風險。5)南四湖流速很慢，換水周期為503 d，由河流帶來的生活污水，工業(yè)廢水以及農(nóng)業(yè)灌溉回水中的有機污染物、有毒物質(zhì)等累積在河流入湖口附近。

7 結(jié)論與討論

研究結(jié)果顯示了南四湖生態(tài)風險的空間分異特征，具體找到了湖區(qū)生態(tài)風險較高的地區(qū)，同時也量化了風險受體以及湖區(qū)的干旱、洪澇和水體污染3個風險源，并且找到了他們的空間分布規(guī)律。

區(qū)域生態(tài)風險評價是一個多學科交叉的研究領(lǐng)域，涉及內(nèi)容較多，本文研究存在一些不足。關(guān)于風險源，在有條件的情況下應盡量全面地反映研究區(qū)的生態(tài)脅迫，南四湖湖區(qū)的圍墾現(xiàn)象和湖泊的泥沼化亦是南四湖濕地退化的重要原因，在以后的研究中因受重視。關(guān)于生態(tài)受體，單從景觀學上說明受體的地位和脆弱性顯得不夠全面，景觀破碎化與生物多樣性的關(guān)系尚待進一步的深入研究。同許多區(qū)域生態(tài)風險的研究一樣，本文最終獲得的綜合生態(tài)風險值在指示生態(tài)事件或生態(tài)終點方面存在不足。

研究中基于GIS技術(shù)對風險源權(quán)重的確定進行了新的嘗試，很好的反映出了風險源的空間性，與層次分析法得到的風險源權(quán)重相比，本研究考慮到了風險源在空間上有不同強度表現(xiàn)的可能性，是對區(qū)域生態(tài)風險研究技術(shù)的探討和區(qū)域風險源權(quán)重計算方面的提高。

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Regional ecological risk assessment in Nansi lake based on RS and GIS

ZHANG Yazhou, XIE Xiaoping*

SchoolofGeography&Tourism,QufuNormalUniversity,Rizhao276826,China

Nansi Lake was selected as our study site for this study. Droughts, floods and water pollution for this site were used as a source of the ecological risk (ER) with information by the technologies of remote sensing images and geographic information system. Landscape indices were developed to evaluate ecosystem status and fragile ER receptors. Based on the principles of the measurement of ER, the ER values for Nansi Lake were obtained by integrated comprehensive loss probability and the ER degree. The results showed that the ER for Nansi Lake area had significant differences between upper and lower lakes with spatial distributions. It also showed that ER for Nansi Lake had a spatial and regional heterogeneity.

remote-sensing image; GIS; regional ecological risk; Nansi Lake

國家自然科學基金(41072164); 曲阜師范大學南四湖濕地生態(tài)與環(huán)境保護省高校重點實驗室資助

2013- 05- 10;

日期:2014- 04- 17

10.5846/stxb201305101012

*通訊作者Corresponding author.E-mail: xp.xie@263.net

張雅洲, 謝小平.基于RS和GIS的南四湖生態(tài)風險評價.生態(tài)學報,2015,35(5):1371- 1377.

Zhang Y Z, Xie X P.Regional ecological risk assessment in Nansi lake based on RS and GIS.Acta Ecologica Sinica,2015,35(5):1371- 1377.