劉 迪,陳 海,梁小英,馬 勝,王嘉妮

西北大學城市與環(huán)境學院,西安 710127

目前,地球已經(jīng)進入“人類世”新紀元[1],土地利用變化背景下大部分社會-生態(tài)復合系統(tǒng)受到人類活動的脅迫并引致諸多生態(tài)風險[2]?？茖W評估與緩解人類活動引發(fā)的風險,已成為當前地理學與生態(tài)學研究的核心議題之一[3]。黃土丘陵溝壑區(qū)等生態(tài)脆弱區(qū)對土地利用變化具有極強響應(yīng),區(qū)域內(nèi)農(nóng)耕活動頻繁,景觀較為破碎,生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及恢復力差[2,4],極大影響人類福祉賴以發(fā)展的自然根基。定量表征與評價區(qū)域內(nèi)人類活動對生態(tài)環(huán)境造成的風險,是黃土高原生態(tài)恢復及可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[5]。

生態(tài)風險是生態(tài)系統(tǒng)組分受到外界壓力而產(chǎn)生不利生態(tài)影響的可能性[6]。目前,生態(tài)風險研究范式較為統(tǒng)一,基于景觀格局指數(shù)度量的景觀生態(tài)風險評價的研究居多[7- 11],且以土地利用變化為誘因的風險評價[12- 13]已成為研究熱點。盡管同時將風險源對生態(tài)環(huán)境的脅迫、風險對人類社會的影響納入綜合生態(tài)風險評價的研究還不多見[14- 16],且指標間的權(quán)重大多采用層次分析法[16]、專家打分法[15]等主觀方法來確定,但在依據(jù)研究區(qū)實際情況遴選風險源指標、基于干擾度和脆弱度來表征自然系統(tǒng)損失度、綜合自然屬性和社會屬性來表征風險損失度等方面已得到諸多學者的認可[17- 19]。同時,生態(tài)風險評價研究主要聚焦流域[7- 9,14]、海岸帶[10,12,20]等自然地域以及礦區(qū)[11]、行政區(qū)[13,17,21- 22]等人文地域,黃土丘陵溝壑區(qū)風險評價研究案例較少。

基于此,本文以地處黃土丘陵溝壑區(qū)的陜西省米脂縣為例,選取農(nóng)戶干擾脅迫、土壤污染脅迫、外部距離脅迫等3類風險源,基于熵權(quán)法確定指標權(quán)重,構(gòu)建耦合農(nóng)耕風險概率與自然-社會復合系統(tǒng)損失度的二維風險模型,對生態(tài)風險時序變化進行分析的同時結(jié)合地形分布指數(shù)探究了生態(tài)風險時空分布特征與地形之間的關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

米脂縣(109°49′E—110°29′E,37°39′N—38°05′N)位于陜西省榆林市東南部,總面積1178 km2,地處黃土丘陵溝壑區(qū)。屬中溫帶半干旱氣候帶,全年降雨量低,氣候干燥,夏季是降雨主要季節(jié);境內(nèi)溝壑縱橫,地勢起伏較大,植被覆蓋度低,地表破碎化程度突出(圖1)。伴隨著大量農(nóng)藥化肥、塑料薄膜的使用以及陡坡種植等高密度農(nóng)耕行為,米脂縣農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)出脆弱性特征并使生態(tài)風險持續(xù)增加,及時把握風險的演變趨勢對于米脂縣十分必要。作為國家首批退耕還林示范縣,1999—2015年持續(xù)退耕使林草地面積持續(xù)增加,在區(qū)域政策與經(jīng)濟利益的驅(qū)動下,耕地類型轉(zhuǎn)化與棄耕撂荒行為頻發(fā);加之自然條件過渡性與多樣性,研究區(qū)土地利用類型產(chǎn)生較大變化,為揭示綜合生態(tài)風險的時空演化提供了良好的研究平臺。

圖1 米脂縣地理位置及其高程Fig.1 Location and DEM of the Mizhi County

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)來源涉及土地利用、地形及社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等多個數(shù)據(jù)集。其中,2009年米脂縣土地利用類型數(shù)據(jù)基于第二次全國土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)集獲得;2015年米脂縣土地利用數(shù)據(jù)以該年高分一號影像(321波段)為數(shù)據(jù)來源,通過ENVI 5.1進行幾何校正、影像增加處理后,進行監(jiān)督分類和目視解譯獲取,解譯結(jié)果的Kappa指數(shù)達到0.86,滿足風險評價精度要求。參照全國土地利用分類標準,將土地利用類型分為耕地、果園、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)村及工礦用地、荒地(含鹽堿地)7類。DEM數(shù)據(jù)源于中科院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),重采樣為10 m DEM,利用ArcGIS鄰域分析工具建立5×5矩形移動窗口分別提取鄰域柵格高程最大值與最小值并求取差值,生成研究區(qū)地形起伏度[23]。人口密度、糧食產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)投入等社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)源自《米脂縣社會經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2009年、2015年)。

2.2 生態(tài)風險評價框架

本文按照生態(tài)損失指數(shù)法,將研究區(qū)生態(tài)風險定量表征為風險概率與風險損失的乘積[6]。黃土丘陵農(nóng)耕區(qū)生態(tài)風險源識別需較好地表征外部脅迫,而土地利用是農(nóng)戶改造自然環(huán)境最直觀的表現(xiàn)形式[12],并關(guān)聯(lián)諸多生態(tài)環(huán)境問題[13],因此與土地利用密切關(guān)聯(lián)的農(nóng)耕風險類型應(yīng)當予以關(guān)注。基于此,黃土丘陵農(nóng)耕區(qū)綜合生態(tài)風險(Comprehensive Ecological Risk,CER)可以通過農(nóng)耕生態(tài)風險概率(Agricultural Ecological Risk Possibility,AERP)與自然-社會復合系統(tǒng)損失度(Natural-Social Loss Index,NSLI)共同表征[5,17]。公式如下：

CERi=AERPi×NSLIi

(1)

式中,CERi為風險小區(qū)i的綜合生態(tài)風險;AERPi為風險小區(qū)i的農(nóng)耕生態(tài)風險概率;NSLIi為風險小區(qū)i的自然-社會復合系統(tǒng)損失度。其中：

(2)

式中,Pij為第i個風險小區(qū)的j類風險源概率;λj為j類風險源權(quán)重,農(nóng)戶干擾脅迫、土壤污染脅迫、外部距離脅迫三者權(quán)重分別為0.24、0.42、0.34;NLIi為第i個風險小區(qū)自然系統(tǒng)損失度;SLIi為第i個風險小區(qū)社會系統(tǒng)損失度;權(quán)重a=0.64、b=0.36。權(quán)重通過客觀熵權(quán)法賦值得到。

為探討生態(tài)風險空間分異,本文利用等間距系統(tǒng)采樣將研究區(qū)劃分為362個2 km×2 km單元網(wǎng)格[10],將計算得到的各類風險源指標數(shù)值及損失度值賦予風險小區(qū)中心點,借助ArcGIS空間分析工具進行普通克里金插值,實現(xiàn)空間化。

2.2.1 農(nóng)耕生態(tài)風險概率

目前,由于人類活動與自然環(huán)境關(guān)聯(lián)程度不斷加深,土地利用替代自然要素在短期內(nèi)主導環(huán)境變化和區(qū)域發(fā)展已成客觀事實[19]。在黃土丘陵溝壑區(qū),景觀演化亦具有人類主導性,結(jié)合風險動態(tài)演化的研究目標導向,生態(tài)風險概率偏重農(nóng)戶耕作與生產(chǎn)生活引致的風險,主要包括由農(nóng)戶干擾脅迫、土壤污染脅迫、外部距離脅迫三者引致的風險。

農(nóng)戶干擾脅迫是指農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)活動、生產(chǎn)生活形成的干擾體對景觀環(huán)境施加的脅迫[24]。本文根據(jù)黃土丘陵農(nóng)耕區(qū)特點,選取土地墾殖系數(shù)表示農(nóng)戶對土地資源的利用與干擾程度,該系數(shù)為耕地面積占土地總面積的比例。一般情況下,土地墾殖系數(shù)較大的區(qū)域往往面臨較高的局域水土流失與土壤鹽漬化風險。考慮到研究區(qū)水資源匱乏、工業(yè)滯后,因此區(qū)域環(huán)境污染應(yīng)重點關(guān)注農(nóng)業(yè)土壤污染,本文選取農(nóng)藥化肥施用強度與農(nóng)塑薄膜覆蓋密度表征研究區(qū)農(nóng)業(yè)種植行為對區(qū)域生態(tài)環(huán)境帶來的土壤污染脅迫。

外部距離脅迫是農(nóng)戶對不同景觀類型干擾距離的刻畫,一般而言,距離道路越近,人類活動影響下各類景觀類型代表的生態(tài)系統(tǒng)面臨其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)降低的風險越大[5]。另外,外部距離脅迫值也與自身地類屬性對農(nóng)戶的吸引程度有關(guān),本文通過距離衰減系數(shù)進行衡量[25]。公式如下：

(3)

式中,d為景觀單元距道路的距離;aj為j類景觀類型的距離衰減系數(shù),根據(jù)建筑用地、耕地、果園、水域、草地、林地和荒地對道路依賴程度的不同,分別取1000、500、500、100、10、1、1。

2.2.2 自然-社會復合系統(tǒng)損失度

自然-社會復合系統(tǒng)損失度包含自然系統(tǒng)損失度,社會系統(tǒng)損失度,分別表示自然系統(tǒng)、社會系統(tǒng)暴露于風險下可能帶來的損失[17- 18]。農(nóng)耕行為對生態(tài)環(huán)境的干擾,使區(qū)域內(nèi)所有景觀暴露在一種或多種風險源之下,其代表的生態(tài)系統(tǒng)都可能遭到損失[21],直觀地表現(xiàn)在景觀結(jié)構(gòu)和功能的變化上。不同類型景觀暴露于區(qū)域的多種位置,其受到的干擾程度與自身應(yīng)對外界干擾的抵抗能力均有差異[10]。本文選用基于干擾度和脆弱度的自然損失指數(shù)反映風險受體受到人為干擾時其自然屬性損失的程度[18]。公式如下：

(4)

式中,NLIi為第i個風險小區(qū)的自然系統(tǒng)損失度;Ek為景觀類型k的干擾度;Fk為景觀類型k的脆弱度;Sik為第i個風險小區(qū)k類景觀類型面積;Si為第i個風險小區(qū)總面積。參考前人[10,22]研究,干擾度包含破碎度、分離度、優(yōu)勢度,各項指標在Fragstats 4.2中計算得到;脆弱度依據(jù)專家打分法歸一化求得。

由于不同的生態(tài)危害發(fā)生在不同的風險小區(qū)內(nèi),可能導致完全不同的結(jié)果。因此損失度不僅要考慮受體的自然屬性,還要考慮其社會經(jīng)濟屬性[16]。農(nóng)耕區(qū)社會經(jīng)濟系統(tǒng)中,人口是區(qū)域發(fā)展的根本,糧食資產(chǎn)是關(guān)乎農(nóng)戶福祉的關(guān)鍵,兩者是研究區(qū)風險脅迫下最為敏感的損失受體。本文通過社會系統(tǒng)損失度SLI定量分析區(qū)域災(zāi)損敏度,利用人口密度、糧食產(chǎn)量指標等權(quán)重綜合反映。本文依托于土地利用數(shù)據(jù),人口密度以格網(wǎng)內(nèi)建設(shè)用地比例與鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口密度標準值進行分區(qū)統(tǒng)計獲取,糧食產(chǎn)量以格網(wǎng)內(nèi)耕地面積比例與鄉(xiāng)鎮(zhèn)糧食產(chǎn)量標準值進行分區(qū)統(tǒng)計獲取。

2.3 地形起伏度及其分布指數(shù)

地形起伏度是對區(qū)域地形切割深度的數(shù)值度量,是表征地貌類型的重要指標,尤其是在黃土丘陵溝壑區(qū)等地表切割較強地區(qū),地形起伏度的成圖成為該類區(qū)域地貌過程分析的重要步驟[26]。黃土丘陵溝壑區(qū)內(nèi)地形對人類活動的限制性和對土地利用空間分布的自然選擇性,使區(qū)域內(nèi)人類風險脅迫與社會財富隨地形梯度分布呈現(xiàn)規(guī)律的變化特征,而風險源與損失度等關(guān)聯(lián)要素的變化導致地形梯度上不同等級生態(tài)風險的遷移。本文結(jié)合分布指數(shù)[27]旨在探討地形起伏度因子與生態(tài)風險之間的時空關(guān)聯(lián)。分布指數(shù)通過消除不同地形起伏度等級面積差異和不同風險組分面積比重差異來描述各風險組分在地形起伏度梯度上的分布狀況。公式如下[27]：

P=(Sie/Si)(S/Se)

(5)

式中,P為分布指數(shù),Sie為第e種地形起伏度下第i類風險等級面積,Si為第i類風險等級總面積;Se為第e種地形起伏度總面積,S為研究區(qū)總面積。P>1,說明特定風險等級在特定地形起伏度上處于優(yōu)勢分布。

3 結(jié)果分析

3.1 土地利用變化分析

由表1可知,研究期間米脂縣土地利用總體變化不大。草地、果園、水域及城鎮(zhèn)用地面積比例基本維持穩(wěn)定,而耕地、林地、荒地土地流轉(zhuǎn)明顯。耕地減少3168.45 hm2,變化幅度為-6.16%;林地增加1102.95 hm2,變化幅度為8.54%;荒地增加1609.47 hm2,變化幅度為183.70%,是面積比例變化最大的土地利用類型。減少的耕地,部分受退耕還林政策推動轉(zhuǎn)化為林地,部分受農(nóng)戶個體拋荒轉(zhuǎn)化為荒地。拋荒行為原因多樣,大多受經(jīng)濟利益驅(qū)動,年輕農(nóng)戶出外打工或響應(yīng)移民搬遷政策離開農(nóng)村選擇主動拋荒,部分農(nóng)戶因年齡增長難以負擔繁重農(nóng)工而被迫拋荒。林地增加大多來源于耕地轉(zhuǎn)入,相較于耕種,部分農(nóng)戶更意向于退耕還林,出外打工而獲得更高收益。鹽堿地產(chǎn)生于溝谷地帶,研究期間由于大面積土壤鹽漬化使鹽堿地面積增加,土壤耕性受到影響且短時間內(nèi)難以恢復。

表1 2009—2015年米脂縣土地利用類型變化/%

3.2 綜合生態(tài)風險時空分異

本文基于自然斷點法將農(nóng)耕生態(tài)風險概率、系統(tǒng)損失度以及綜合風險進行分級,等級越高表示風險概率、損失度以及綜合風險越大,結(jié)果分別如圖2、圖3和圖4所示。

3.2.1 農(nóng)耕生態(tài)風險概率

農(nóng)耕風險概率是農(nóng)戶干擾脅迫、土壤污染脅迫與外部距離脅迫的綜合表征。由圖2可知,研究期間風險概率空間差異顯著,大致呈現(xiàn)中東部高、西北部低的空間分布格局。2009年最高風險概率(V級)占研究區(qū)面積的12.25%,集中分布于中部的銀州與東部的桃鎮(zhèn)與楊家溝;銀州位于川道,農(nóng)耕與鄉(xiāng)鎮(zhèn)交通發(fā)達,農(nóng)戶干擾較大,桃鎮(zhèn)與楊家溝因其較高的墾殖率與農(nóng)肥施用而呈現(xiàn)較高的農(nóng)耕風險。III、IV級風險概率在V級風險區(qū)域周圍呈環(huán)狀分布,占研究區(qū)面積的31.03%。I、II級風險概率占研究區(qū)面積的56.82%,主要分布于西部與北部區(qū)域;西部各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)地耕作強度與農(nóng)肥使用量較低,土壤污染有限,同時北部與西部交通相對閉塞,農(nóng)戶干擾造成的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值降低的可能性較小。與2009年相比,2015年農(nóng)耕生態(tài)風險呈現(xiàn)“西移北進”、中部擴張的趨勢,風險概率整體上升了13.19%。東南部風險核心有所縮小,主要是由于楊家溝土壤污染明顯減輕;西部與北部農(nóng)耕風險的擴張則與石溝和沙店的道路擴張、石溝和高渠等鄉(xiāng)鎮(zhèn)土壤污染的上升密切相關(guān)。

圖2 米脂縣2009—2015年農(nóng)耕生態(tài)風險概率空間分布Fig.2 Spatial distribution of Agricultural Ecological Risk Possibility from 2009 to 2015 in the Mizhi County

3.2.2 自然-社會復合系統(tǒng)損失度

自然-社會復合系統(tǒng)損失度由景觀結(jié)構(gòu)損失度、社會經(jīng)濟損失度綜合表征,由圖3可知,研究期間系統(tǒng)損失度空間差異顯著,大致呈現(xiàn)中西部高、南北低的空間分布格局。2009年較高損失度(IV、V級)塊狀分布于研究區(qū)中部,主要包括西部的郭興莊、石溝、中部的橋河岔等鄉(xiāng)鎮(zhèn),占研究區(qū)面積的25.22%;郭興莊毗鄰榆林風沙區(qū),植被稀少,土壤風蝕沙化明顯,自然損失度全縣最高;石溝與橋河岔高損失度閉合區(qū)正處米脂縣最大的兩條侵蝕溝,土地利用開發(fā)程度強,景觀破碎,且人口密集,風險造成的損失較大。I、II級損失度占研究區(qū)面積的44.53%,主要分布于東北部以及南部各鄉(xiāng)鎮(zhèn)。與2009年相比,2015年系統(tǒng)損失度呈現(xiàn)“南移東進”、中部聚集的趨勢,系統(tǒng)損失度整體上升3.62%。隨著城鎮(zhèn)化推進,中部銀州接納更多的外來鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口,人口密度有所上升,風險損失增加。近年來石溝鄉(xiāng)鎮(zhèn)建設(shè)使得區(qū)域景觀分離度降低,損失度核心區(qū)域縮小,而東部的桃鎮(zhèn)由于大面積土地撂荒導致景觀趨于破碎,自然損失度增加而成為新增的損失度高值核心。

圖3 米脂縣2009—2015年自然-社會復合系統(tǒng)損失度空間分布Fig.3 Spatial distribution of Natural-Social Loss Index from 2009 to 2015 in the Mizhi County

3.2.3 綜合生態(tài)風險

綜合生態(tài)風險是“概率-損失”二維模型的集成表達(圖4)。研究期間,2009年、2015年米脂縣綜合生態(tài)風險指數(shù)分別為0.1466、0.1607,風險值上升9.65%。為更好說明風險值的變化特征,本文采用風險轉(zhuǎn)移矩陣分析各個風險等級面積轉(zhuǎn)化情況(表2)。

研究期間風險轉(zhuǎn)移類型除各個風險級別面積保持不變之外,主要有I—II、I—III、II—III、II—IV、III—IV、III—V、IV—V7類等級增加的風險轉(zhuǎn)移類型以及II—I、III—II、IV—III、V—IV4類等級減小的轉(zhuǎn)移類型。將相鄰等級風險轉(zhuǎn)換面積相互抵消可得到風險面積的轉(zhuǎn)化去向：I—II的轉(zhuǎn)化面積為4679 hm2;II—III的轉(zhuǎn)化面積為20936 hm2;III—IV的轉(zhuǎn)化面積為10032 hm2;IV—V的轉(zhuǎn)化面積為2264 hm2。由轉(zhuǎn)化去向看出,風險等級均在自身等級的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)向較高一級。通過簡單統(tǒng)計,風險等級由低到高轉(zhuǎn)變的面積占研究區(qū)面積的40.9%,而反向轉(zhuǎn)變面積僅占6.07%,說明生態(tài)風險度雖在局部地區(qū)有所下降,但在整體上呈上升趨勢。

表2 米脂縣2009—2015年綜合生態(tài)風險轉(zhuǎn)移矩陣/hm2

圖4 米脂縣2009—2015年綜合生態(tài)風險空間分布Fig.4 Spatial distribution of Comprehensive Ecological Risk from 2009 to 2015 in the Mizhi County

同時,從圖4可以看出,研究區(qū)綜合生態(tài)風險空間差異性顯著,整體上呈現(xiàn)中間高南北低的空間分布格局。2009年I、II等級風險區(qū)約占研究區(qū)面積的一半,主要分布于東部和北部。IV、V等級風險占研究區(qū)面積的22.04%,集中于研究區(qū)中部,呈片狀直線分布。與2009年相比,2015年生態(tài)風險維持前期的空間格局,但各等級風險面積比例發(fā)生較大變化,綜合風險有明顯增加的趨勢。I、II級風險區(qū)占研究區(qū)的面積分別下降4.7%、14.85%,其中II級風險區(qū)面積的減少是研究期間風險轉(zhuǎn)移面積最大的類型。III級風險區(qū)面積擴大明顯且已聯(lián)接成片,達到研究區(qū)面積的1/3,面積比例增加8.84%。IV、V級風險區(qū)面積比例分別增加7.72%、3.01%,且空間格局變化明顯,橋河岔及銀州V級高風險核心擴大明顯,相較而言石溝高風險核心明顯縮小。

3.3 生態(tài)風險與地形起伏度的關(guān)系

為厘清生態(tài)風險與地形的耦合關(guān)系,本文以地形起伏度為單一因子,結(jié)合分布指數(shù)探討生態(tài)風險的時空分異(表3)。表3中,數(shù)字1—5表示地形起伏梯度,通過自然斷點法進行分級;數(shù)值區(qū)為分布指數(shù)P。

隨地形起伏度級別增加,生態(tài)風險變化趨勢大致分為3類：增加型,即I、II級風險區(qū);穩(wěn)定型,即III級風險區(qū);減少型,即IV、V級風險區(qū)。從同一年份分布優(yōu)勢數(shù)值變化來看,隨地形起伏度梯度增加,I、II級風險分布優(yōu)勢持續(xù)升高,大致在3—5級梯度上占優(yōu)勢;較高的地形起伏度說明區(qū)域相對高差較大,不適宜農(nóng)戶耕作且可達性較差,農(nóng)耕風險影響十分有限,且起伏度較高的區(qū)域分布大量林草地,自然損失度較小。IV、V級風險在1級地形起伏梯度上呈現(xiàn)優(yōu)勢分布,隨梯度增加,分布優(yōu)勢持續(xù)降低。較低的起伏度能夠指示較高的地形完整性與可達性,集中分布于川道河谷區(qū)及溝谷壩地區(qū),受高密度農(nóng)耕行為影響呈現(xiàn)為較高風險概率,且區(qū)域人口集中,糧食產(chǎn)量較高,系統(tǒng)損失度大,綜合生態(tài)風險最高。III級風險隨地形起伏度的增加變化不明顯。從不同年份分布優(yōu)勢數(shù)值的變化來看,I級風險在3—5級優(yōu)勢梯度上的數(shù)值明顯降低,而II級風險在4—5級優(yōu)勢梯度上的數(shù)值升高,說明了高地形起伏度區(qū)域?qū)⒊惺芨嗟纳鷳B(tài)風險。V級風險除在1級起伏度上分布優(yōu)勢有所升高外,在其他起伏度級別上分布優(yōu)勢均降低,說明高風險區(qū)域在較低起伏度上的分布更加集聚,川道區(qū)域?qū)⒊惺芨叩娘L險脅迫。

表3 綜合生態(tài)風險與地形起伏度的分布關(guān)系

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

(1)研究區(qū)土地利用發(fā)生較大變化,充分體現(xiàn)了以退耕還林政策與農(nóng)戶行為二元主導的農(nóng)耕區(qū)土地利用格局特點。持續(xù)退耕與耕地撂荒,使耕地不斷減少,造林與拋荒面積不斷增加,受土壤鹽漬化影響河谷壩地產(chǎn)生大量鹽堿地。

(2)研究區(qū)2009年、2015年綜合生態(tài)風險指數(shù)分別為0.1466、0.1607,農(nóng)耕風險脅迫增大。生態(tài)風險空間分布差異明顯,風險高值區(qū)片狀直線分布于研究區(qū)中部,研究期間有向川道集聚的趨勢。

(3)依托于地形分布指數(shù)分析了綜合生態(tài)風險與地形起伏度的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn),低風險往往優(yōu)勢分布于較高的地形起伏度區(qū)域內(nèi),高風險則聚集于起伏度低值區(qū);研究期間,風險向較高地形起伏度遷移明顯,同時高風險區(qū)域在較低起伏度上的分布也更加集聚。

4.2 討論

本文基于經(jīng)典的概率損失二維框架解構(gòu)綜合生態(tài)風險,豐富了偏重人為風險源的生態(tài)風險評價體系,在綜合風險動態(tài)變化分析的同時探究了風險與起伏度的關(guān)系。指標體系的構(gòu)建上,本文選擇具有區(qū)域代表性的農(nóng)耕區(qū)土地生產(chǎn)投入和外部距離等指標,分別表征土壤污染和外部距離脅迫,研究結(jié)果與當?shù)貙嶋H情況較為吻合。同時,復合系統(tǒng)損失度不僅綜合考慮了自然生態(tài)損失與社會經(jīng)濟損失,還對其時序變化進行分析,較為充分地體現(xiàn)了風險受體的自然與社會經(jīng)濟屬性及其變化。

同時,本文結(jié)合可有效表征研究區(qū)地形特征的地形起伏度,將其納入分布指數(shù)來分析生態(tài)風險與地理環(huán)境之間的時空關(guān)聯(lián),相較于以往針對風險等級制定風險降低對策,本文則基于不同起伏度上優(yōu)勢風險分布給出空間差別化的生態(tài)保護措施：1)在高與較高風險分布的低起伏度優(yōu)勢區(qū)段,即川道河谷區(qū)以及溝谷壩地區(qū)。應(yīng)嚴格管控農(nóng)戶農(nóng)耕行為,控制農(nóng)藥化肥以及塑料薄膜施用量,控制以邊坡開挖增加的建筑用地面積,保護壩地和水田,緩解人地矛盾;2)在低與較低風險分布的高起伏度優(yōu)勢區(qū)段,即深切溝谷。應(yīng)禁止坡耕地開發(fā),嚴格控制放牧樵采,積極發(fā)展經(jīng)濟林果產(chǎn)業(yè),降低生態(tài)環(huán)境脆弱性,提高抗風險能力。

本文基于土地利用變化的風險模型,從景觀格局方面探討受體自然損失的嘗試,為后續(xù)綜合景觀格局和生態(tài)學過程來探討生態(tài)風險奠定堅實的基礎(chǔ)。加之農(nóng)戶行為是造成景觀格局和生態(tài)學過程變化的主要因子。因此,綜合考慮景觀格局與生態(tài)學過程,基于行為模型探討和分析生態(tài)風險的時空分異與演化,就為今后探討宏觀生態(tài)風險的微觀驅(qū)動機理提供了有效途徑。