吳昆 彭紅霞 李江風 陳萬旭

摘要：選定河南省靈寶市地貌、地質(zhì)災害易發(fā)程度、土地覆被、土壤類型和地形坡度等5個因子，構建土地生態(tài)敏感性評價指標體系，采用客觀確權法-變異系數(shù)法確定各個因子權重，結合ArcGIS，運用加權評分法得到靈寶市土地敏感性分布情況。結果表明，靈寶市土地生態(tài)環(huán)境總體較脆弱，以極敏感和高敏感為主，占全市面積的52.90%，不敏感和低敏感區(qū)占全市面積的23.89%。

關鍵詞：土地生態(tài)敏感性；ArcGIS；變異系數(shù)法；靈寶市

中圖分類號：X826 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）14-0032-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.14.007 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： Five factors of Lingbao city in Henan province were selected，including the landform，the degree of susceptibility to geological disasters，land cover type，soil type and topographic gradient，and the evaluation index system of land ecological sensitivity was constructed. Objective weighting method-coefficient of variation method was used to determine the weight of each factor. Combined with ArcGIS，Weighted grading method was used to get the distribution of land sensitivity in Lingbao city. The results showed that the ecological environment of Lingbao was generally fragile， with mainly very sensitive and highly sensitive，accounting for 52.90% of the total area of the city； While insensitive and low sensitive area accounting for 23.89% of the total area of the whole city.

Key words： land ecological sensitivity； ArcGIS； coefficient of variation method； Lingbao city

土地生態(tài)環(huán)境敏感性是指土地生態(tài)系統(tǒng)對人類活動反應的敏感程度，用來反映區(qū)域發(fā)生土地生態(tài)失衡與生態(tài)環(huán)境問題的可能性大小[1]。對區(qū)域進行土地生態(tài)敏感性評價，能夠明確土地發(fā)生生態(tài)環(huán)境問題的可能性，從而確定保護與開發(fā)利用的區(qū)域，促進土地資源的可持續(xù)利用。

在土地生態(tài)敏感性評價中，評價模型與因子權重的選擇是否合理直接關系到評價結果的科學性、合理性。目前，相關研究也主要集中在探索更為合理的評價模型與確權方法上。王成等[2]基于熵權物元模型確定各指標權重，利用GIS進行矢量疊加分析，對三峽庫區(qū)豐都段土地生態(tài)環(huán)境進行了評價。該方法用評估指標值構成的判斷矩陣來確定指標權重，能夠盡可能消除各指標權重計算的主觀因素，但忽略了指標本身的重要程度，確定的指標權數(shù)與預期結果相差甚遠。劉正佳等[3]以SRP概念模型為依據(jù)，結合了主成分分析和層次分析，對沂蒙山區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性進行評價。該研究在確定權重上結合了主成分分析和層次分析兩種數(shù)學方法的優(yōu)點，使研究結果比以往的單個方法更合理，但結果還存在主觀因素。邱彭華等[4]基于景觀格局角度，運用景觀生態(tài)學法探討了海南西部區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱性問題。景觀生態(tài)學從景觀視角建立與生態(tài)環(huán)境脆弱性之間的內(nèi)在關聯(lián)性，可從更廣、更高層面上來分析與評價區(qū)域環(huán)境問題，但個別指標的表征效果還不明顯，還需進一步探討。夏新豐等[5]運用模糊疊加和模糊聚類等方法，利用GIS分析工具對研究區(qū)進行生態(tài)敏感性評價分析。該方法使整個評價過程更好地體現(xiàn)事物的模糊性，同時也使整個評價過程更加客觀、科學。但在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定難度。曹建軍等[6]以上海市為例，在GIS空間分析技術的支持下，運用層次分析法對研究區(qū)進行生態(tài)敏感性分析。層次分析法計算方法簡便，結果簡單明確，但定量數(shù)據(jù)少，結果往往具有很強的主觀性。凌煥然等[7]在對馬鞍山江心洲生態(tài)環(huán)境敏感性評價中，采用成對比較法與德爾菲專家打分法確定因子權重。趙義華等[8]利用專家打分法和層次分析法相結合的方法確定因子權重。此方法簡單易懂，程序簡單，但結果摻雜主觀因素，客觀性不強。張祚等[9]基于三角白化權函數(shù)的灰色評價法對各層次指標進行評價和分析，并得到臨湘市的生態(tài)脆弱性結果?；疑u價法利用已知信息來確定系統(tǒng)的未知信息，對樣本量沒有嚴格的要求，不要求服從任何分布。但它具有“相對評價”的全部缺點，需要設定的“分辨率”目前還沒有一個統(tǒng)一的標準。尹海偉等[10]借助GIS技術，采用因子疊加求取最大值法，對吳江東部地區(qū)的生態(tài)敏感性進行分析。潘峰等[11]采取極大值法對新疆克拉瑪依市的生態(tài)環(huán)境問題進行綜合評價。此方法克服了其他方法周期長、操作復雜、景觀要素被割裂等弊端。但評價結果只能顯示最具限制性因子的特征屬性。劉焱序等[12]利用研究區(qū)遙感影像，基于LUCC相關理論，對研究區(qū)進行土地利用現(xiàn)狀分析和土地生態(tài)敏感性評價與分區(qū)?；诟髅舾袇^(qū)土地利用動態(tài)統(tǒng)計，可分析研究區(qū)生態(tài)保護在時間上的持續(xù)性和空間上的合理性，從而為生態(tài)型城市的建設布局模式提供建議。汪輝等[13]借助ArcGIS軟件的空間分析功能，利用層次分析法生成單個評價因子生態(tài)敏感性圖，再通過加權疊加法獲得綜合生態(tài)敏感性分布圖。孫才志等[14]也運用層次分析法和加權求和模型，從水量和水質(zhì)兩方面對遼河平原地下水生態(tài)敏感性進行分析。楊月圓等[15]采用多因子加權求和模型，對云南省土地生態(tài)敏感性進行評價。他們采用的加權求和模型能夠充分考慮各個因子對評價結果的影響，但使用的確權方法存在缺陷，會影響到評價結果的客觀性。本研究所采用的變異系數(shù)法能較好地彌補上述方法在確定權重方面的主觀性。它能充分利用各項指標本身所包含的信息確定權重，是一種客觀賦權的方法，因此廣泛應用于國家發(fā)展水平評價、公司績效評價、環(huán)境質(zhì)量評價、商品品質(zhì)評價等指標賦權工作方面。

目前國內(nèi)相關研究主要集中在全國、區(qū)域和省市尺度，而針對縣級市域及以下更小尺度的研究還相對較少。靈寶市屬于秦嶺典型資源型地區(qū)，被譽為“黃金之都”，地質(zhì)災害頻發(fā)，生態(tài)環(huán)境極其脆弱，選其作為研究區(qū)有重要的生態(tài)意義。本研究采用的變異系數(shù)法及加權評分模型，能夠充分考慮各個因子對評價結果的影響，而且在確定權重方面比以往方法更加客觀可行。

1 研究區(qū)概況

靈寶市處于豫西斷隆的南部，秦嶺地槽褶皺系的北部，是河南省三門峽市管轄的縣級市，具體地理位置見圖1?？臻g位置特殊，處于三省邊界處，與山西、陜西兩省接壤。該區(qū)域?qū)倥瘻貛Т箨懶园霛駶櫦撅L型氣候，氣候溫和，四季分明。年平均氣溫13.4 ℃，年降水量599.6 mm，年日照總時數(shù)2 205.4 h。

研究區(qū)境內(nèi)管轄10個鎮(zhèn)5個鄉(xiāng)2個區(qū)管委，國土面積約3 011.62 km2。2014年，耕地面積為1 136.84 km2，林地面積為1 080.45 km2，草地面積為566.65 km2，水域面積為51.90 km2，建設用地面積為137.27 km2。地勢總體南高北低，南北高差約2 090 m；地表地貌由中山、低山、河流階地、黃土臺塬、河床漫灘及山前洪積扇組成；土壤類型以淋溶土為主，分布面積最大；其次為初育土，呈條狀帶分布貫穿靈寶市的南北；淋溶土主要分布在靈寶市的西南部；鈣質(zhì)土分布面積極少，主要分布在最北部的邊界土地上。靈寶市是中國重要的黃金產(chǎn)區(qū)，被譽為“黃金之都”。礦區(qū)地質(zhì)災害頻發(fā)，主要以塌陷、泥石流、滑坡等災害為主。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

土地生態(tài)敏感性評價因子的基礎數(shù)據(jù)主要來源于靈寶市國土資源局，包括靈寶市地貌類型圖（2010年）、靈寶市土地利用現(xiàn)狀圖（2014年）、靈寶市土壤類型圖（2010年）。靈寶市坡度圖（2010年）、靈寶市地質(zhì)災害分區(qū)圖（2010年）來源于靈寶市地質(zhì)礦產(chǎn)局。運用AcrGIS的數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析和評價的功能[16]，對基礎數(shù)據(jù)進行處理，制作土地生態(tài)敏感性因子專題數(shù)據(jù)庫。

2.2 研究方法

2.2.1 變異系數(shù)法 以往在確定因子權重方面，以主觀確權為主，如層次分析法[17]、德爾菲法[18]等。不僅過程繁瑣復雜，結果還往往具有很強的主觀性。本研究在確權方法上進行改進，在評價思路上事先沒確定因子權重，而是在得到各評價單元因子指數(shù)后采用變異系數(shù)法[19]獲得，與以往定性方法相比更加客觀可信。變異系數(shù)法（Coefficient of variation method）是直接利用各項指標所包含的信息，通過計算得到指標的權重，是一種客觀賦權的方法。此方法的思路是在評價指標體系中，取值差異越大的指標，也就是越難以實現(xiàn)的指標，這樣的指標往往能更好地反映評價結果的差異性。因此指標取值差異愈大，所占權重愈大。

2.2.2 加權評分法 應用科學合理的模型不僅會影響研究工作數(shù)據(jù)處理量的大小及難易程度，更加關乎評價結果的實效性。因此本次研究工作依據(jù)靈寶市當?shù)氐膶嶋H情況，確定選擇加權評分法[20]作為評價模型。該評價模型具體步驟為：①首先結合當?shù)貙嶋H情況及相關材料選擇合適正確的評價因子。②參考其相關規(guī)范和其他研究成果，對各個評價因子進行科學客觀的分級量化。③在前面各項工作的基礎上，利用GIS技術生成各個評價指標的專題圖層，并相應給其賦值。④運用變異系數(shù)法確定每個評價因子的權重。⑤將專題圖層進行疊加，進而進行加權疊加，得到每個單元的分值。然后對各個評價單元總得分的分布頻率特征進行分析處理，從而劃分不同的敏感性級別區(qū)。

3 評價過程

3.1 評價因子的選取及分級量化

通過對靈寶市的實際情況進行調(diào)查研究，結合該區(qū)域主要生態(tài)環(huán)境問題、生態(tài)敏感性原理以及資料可獲性，選取地貌類型、地質(zhì)災害易發(fā)程度、土地覆蓋類型、土壤類型和土地坡度等5個評價因子對全市土地生態(tài)敏感性進行綜合評價。根據(jù)國家2003年5月頒布的《生態(tài)功能區(qū)劃技術暫行規(guī)程》，參考其相關規(guī)范和前人研究成果[21-25]將5項評價因子分為極敏感、高敏感、中敏感、低敏感和不敏感5級并賦值，結果見表1。

3.2 單因子的生態(tài)敏感性分析

利用ArcGIS空間分析（Spatial analyst）模塊的區(qū)統(tǒng)計（Zonal statistics）功能，將包含各個評價因子數(shù)據(jù)的圖層分別統(tǒng)計，得到5項評價因子數(shù)據(jù)。利用ArcGIS的自然斷點法（Natural break）將5項因子指數(shù)分級，便于因子之間橫向比較，分級結果見表2和圖2。

由單因子評價結果圖可知，地貌類型因子方面，極敏感和高敏感區(qū)占到全市總面積的22.68%，主要分布在北部地區(qū)；地形坡度因子方面，極敏感和高敏感區(qū)占到全市總面積的36.73%，主要分布在中部和北部區(qū)域；地質(zhì)災害因子方面，高敏感和中敏感區(qū)占到全市總面積的59.65%，主要分布在中部丘陵中山地區(qū)；土地覆被因子方面，極敏感和高敏感區(qū)占全市總面積的57.14%，主要分布在南部、西南及東南等地區(qū)；土壤類型因子方面，高敏感和中敏感區(qū)占到全市總面積的79.03%，廣泛分布在靈寶市的各個地區(qū)。

3.3 評價因子權重確定

評價因子權重采用變異系數(shù)法確定，即根據(jù)5項因子指數(shù)，利用AcrGIS統(tǒng)計功能得出5項因子的均值和標準差，從而計算變異系數(shù)，用各因子變異系數(shù)占因子變異系數(shù)和的比重來確定各因子的權重。計算公式如下。

式中，w為評價因子權重；v為評價因子變異系數(shù)；S為評價因子標準差；x為評價因子均值；i=1，2，3，4，5。由表3可知，由于靈寶市的土地生態(tài)環(huán)境問題主要是水土流失和地質(zhì)災害，與其緊密關聯(lián)的土地覆被、地形坡度、地質(zhì)災害因子的差異系數(shù)也較大，權重分別為43%、17%、13%；而地貌類型、土壤類型因子取值比較集中，變異系數(shù)較小，權重分別為11%、16%。

3.4 多因子的綜合分析

3.4.1 土地生態(tài)敏感性評價單元的劃分 評價單元劃分的正確性關乎評價過程的簡便程度及評價結果的合理性。每一個評價單元都是包含了各個評價因子屬性和特征的最小研究對象[26]，是研究區(qū)域的最小單元。土地敏感性評價結合靈寶市的實際情況，利用加權疊加法，將評價體系中的評價因子圖層數(shù)據(jù)進行疊加（坡度圖、地形地貌圖、地災易發(fā)程度圖、土壤類型圖、植被覆蓋類型圖），最終形成一個個封閉的評價單元。評價將靈寶市共劃分成500 m×500 m規(guī)格約11 320個單元。

3.4.2 土地生態(tài)敏感性綜合評價模型 對各評價單元5項土地生態(tài)敏感性因子加權求和，得到各評價單元的綜合土地生態(tài)敏感性指數(shù)。計算公式如下。

通過上面的計算公式，對各個指標圖層的加權疊加分析，得到靈寶市11 320個評價單元的適宜性總得分。然后對每個評價單元總得分的分布頻率特征用統(tǒng)計學的理論方法進行分析處理[27]，從而劃分不同的敏感性級別的區(qū)間，結果如表4所示。靈寶市土地生態(tài)敏感性分布見圖3。

3.4.3 土地生態(tài)敏感性多因子綜合結果 靈寶市土地生態(tài)敏感性評價結果（表4）顯示，靈寶市土地生態(tài)環(huán)境總體較脆弱，主要以極敏感和高敏感為主，占全市面積的52.90%。具體空間分布（圖3）特征如下。

1）極敏感區(qū)。該區(qū)域面積約為777.74 km2，占靈寶市總面積的25.83%。主要分布于靈寶市的中部。地貌以低山、山前洪積扇為主，坡度大地勢陡峭；土壤類型以淋溶土和半淋溶土為主；地質(zhì)災害易發(fā)程度高；土地覆被以林地、草地為主。

2）高敏感區(qū)。該區(qū)域面積約為815.08 km2，占靈寶市總面積的27.07%，主要分布于靈寶市的中部、西南部。地貌主要為山前洪積扇、低山及中山，坡度較大地勢較陡；土壤類型以半淋溶土和初育土為主；地質(zhì)災害易發(fā)程度較高；土地覆被以林地、耕地為主。

3）中敏感區(qū)。該區(qū)域面積約為698.85 km2，占靈寶市總面積的23.21%，散布在靈寶市各個區(qū)域。地貌主要為河流階地和黃土臺塬，坡度較緩，地勢平坦；土壤類型以淋溶土和半淋溶土為主；地質(zhì)災害易發(fā)程度較高；土地覆被以林地、耕地和草地為主。

4）低敏感區(qū)。該區(qū)域面積約為333.92 km2，占靈寶市總面積的11.09%。主要分布于靈寶市的北部，地貌為河流階地、河床漫灘、黃土臺塬，坡度緩地勢平坦；土壤類型以初育土和半淋溶土為主；地質(zhì)災害易發(fā)程度較低；土地覆被為耕地、建設用地。

5）不敏感區(qū)。該區(qū)域面積約為385.41 km2，占靈寶市總面積的12.80%。主要分布于靈寶市的南部、西北部。地貌為中山、河流階地，坡度緩地勢平坦，土壤類型以初育土和半淋溶土為主，地質(zhì)災害易發(fā)程度低，土地覆被為耕地，建設用地。

4 小結與討論

以ArcGIS為基礎，運用變異系數(shù)法和加權評分法對靈寶市土地生態(tài)敏感性進行評價，得出以下結論。

1）在對單因子評價結果與多因子綜合評價結果對比時，土地覆被、地形坡度、地質(zhì)災害敏感性圖與綜合評價結果圖分布趨勢大致相同；而土壤類型、地貌類型敏感性圖卻存在很大的差異。由于靈寶市的土地生態(tài)環(huán)境問題主要是水土流失和地質(zhì)災害，與其緊密關聯(lián)的土地覆被、地形坡度、地質(zhì)災害因子權重和占73%。采用加權疊加后，土壤類型、地貌類型因子的作用會弱化，呈現(xiàn)出與多因子綜合評價結果圖的巨大差異，結果與實際情況相符。

2）靈寶市土地生態(tài)環(huán)境總體較脆弱，主要以極敏感和高敏感為主，占到全市面積的52.90%，主要分布在中部、北部地區(qū)。不敏感和低敏感區(qū)占全市面積的23.89%，主要分布在南部、北部地區(qū)。

3）研究區(qū)內(nèi)的極敏感與高敏感區(qū)土地生態(tài)環(huán)境脆弱，生態(tài)環(huán)境極易受到人為破壞，應作為生態(tài)環(huán)境重點建設保護區(qū)，禁止進行開發(fā)建設活動。對其應繼續(xù)加大荒山造林和退耕還林力度，提高森林覆蓋率，提高生態(tài)系統(tǒng)的多樣性和穩(wěn)定性；中敏感區(qū)土地生態(tài)環(huán)境也較為脆弱，容易遭受人為干擾，應作為控制發(fā)展區(qū)。以“在保護中開發(fā)，在開發(fā)中保護”為指導原則進行適度開發(fā)。此外，該地區(qū)地質(zhì)災害也時有發(fā)生，需做好建設項目的地質(zhì)災害評估；低敏感區(qū)與不敏感區(qū)土地生態(tài)環(huán)境相對良好，適合進行有節(jié)制的開發(fā)活動。

參考文獻：

[1] 張昌順，謝高地，曹淑艷，等.中國縣域生態(tài)功能格局研究[J].資源科學，2012，34（9）：1636-1646.

[2] 王 成，劉秀華，劉 勇，等.基于熵權物元模型的三峽庫區(qū)生態(tài)敏感性評價[J].西南大學學報（自然科學版），2013，35（1）：59-64.

[3] 劉正佳，于興修，李 蕾，等.基于SRP概念模型的沂蒙山區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性評價[J].應用生態(tài)學報，2011，22（8）：2084-2090.

[4] 邱彭華，徐頌軍，謝跟蹤，等.基于景觀格局和生態(tài)敏感性的海南西部地區(qū)生態(tài)脆弱性分析[J].生態(tài)學報，2007，27（4）：1257-1264.

[5] 夏新豐，劉照程.基于GIS和模糊數(shù)學方法的生態(tài)敏感性評價研究——以廣西南丹城市生態(tài)公園建設為例[J].湖北林業(yè)科技， 2013，42（5）：59-62.

[6] 曹建軍，劉永娟.GIS支持下上海城市生態(tài)敏感性分析[J].應用生態(tài)學報，2010，21（7）：1805-1812.

[7] 凌煥然，陸淼菁，王 偉，等.基于3S技術的馬鞍山市江心洲生態(tài)環(huán)境敏感性研究[J].復旦學報（自然科學版），2013，52（2）：230-237.

[8] 趙義華，劉安生，唐淑慧，等.基于生態(tài)敏感性分析的濕地保護開發(fā)利用規(guī)劃——以常州市宋劍湖地區(qū)為例[J].城市規(guī)劃，2009， 33（4）：84-87.

[9] 張 祚，李江風，黃 琳，等.基于AHP對生態(tài)脆弱性的灰色綜合評價方法——以湖南省臨湘市為例[J].資源開發(fā)與市場，2007， 23（4）：305-307.

[10] 尹海偉，徐建剛，陳昌勇，等.基于GIS的吳江東部地區(qū)生態(tài)敏感性分析[J].地理科學，2006，26（1）：64-69.

[11] 潘 峰，田長彥，邵 峰，等.新疆克拉瑪依市生態(tài)敏感性研究[J].地理學報，2011，66（11）：1497-1507.

[12] 劉焱序，李春越，任志遠，等.基于LUCC的生態(tài)型城市土地生態(tài)敏感性評價[J].水土保持研究，2012，19（4）：125-130.

[13] 汪 輝，劉小鳳，楊云峰.基于生態(tài)敏感性評價的濕地公園旅游項目布局——以赤山湖國家濕地公園為例[J].生態(tài)經(jīng)濟，2016，

32（11）：219-223.

[14] 孫才志，楊 磊，胡冬玲.基于GIS的下遼河平原地下水生態(tài)敏感性評價[J].生態(tài)學報，2011，31（24）：7428-7440.

[15] 楊月圓，王金亮，楊丙豐.云南省土地生態(tài)敏感性評價[J].生態(tài)學報，2008，28（5）：2253-2260.

[16] 李德旺，李紅清，雷曉琴，等.基于GIS技術及層次分析法的長江上游生態(tài)敏感性研究[J].長江流域資源與環(huán)境，2013，22（5）：633-639.

[17] 喬 青，高吉喜，王 維，等.生態(tài)脆弱性綜合評價方法與應用[J].環(huán)境科學研究，2008，21（5）：117-123.

[18] 王 凱，田國行，崔 莉.RS和GIS支持下的銅山風景區(qū)生態(tài)敏感性分析[J].西北林學院學報，2009，24（5）：200-203，228.

[19] 吳金華，李紀偉，朱鴻儒.基于ArcGIS區(qū)統(tǒng)計的延安市土地生態(tài)敏感性評價[J].自然資源學報，2011，26（7）：1180-1188.

[20] 劉軍會，高吉喜，馬 蘇，等.內(nèi)蒙古生態(tài)環(huán)境敏感性綜合評價[J].中國環(huán)境科學，2015，35（2）：591-598.

[21] YANG F，HOU E K，JING X Y. Analysis on ecological sensitivity in Jinjie mining area based on RS and GIS[J]. Meteorological and Environmental Research，2011，2（1）：56-58.

[22] ZHANG M W，JIN H J，CAI D S，et al. The comparative study on the ecological sensitivity analysis in Huixian karst wetland，China[J]. Procedia Environmental Sciences，2010，2：386-398.

[23] MESTERTON-GIBBONS M. A consistent equation for ecological sensitivity in matrix population analysis[J]. Trends Ecol Evol，2000，15：115.

[24] SOLLER J A，EFTIM S E，NAPPIER S P. Direct potable reuse microbial risk assessment methodology：Sensitivity analysis and application to state log credit allocations[J].Water Res，2017，128：286-292.

[25] BEDDOWS A V，KITWIROON N，WILLIAMS M L，et al. Emulation and sensitivity analysis of the community multiscale air quality model for a UK ozone pollution episode[J].Environ Sci Technol，2017，51：6229-6236.

[26] 王瑞燕，趙庚星，周 偉，等.縣域生態(tài)環(huán)境脆弱性評價及其動態(tài)分析——以黃河三角洲墾利縣為例[J].生態(tài)學報，2009， 29（7）：3790-3799.

[27] 韋 晶，郭亞敏，孫 林，等.三江源地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性評價[J].生態(tài)學雜志，2015，34（7）：1968-1975.