羅文奇 廖善剛

摘 要： 【目的/意義】福州市對“生態(tài)文明建設”工作逐步重視并采取了諸多保護城市生態(tài)環(huán)境的措施，為探討快速城市化進程背景下土地利用變化對城市生態(tài)環(huán)境造成的風險，文章通過探究福州市不同土地利用變化帶來的生態(tài)風險，為城市發(fā)展提出相應的調整建議。【方法/過程】以福州市2001-2017年土地利用變更數(shù)據(jù)為基礎，通過信息熵和生態(tài)風險評價的分析方法，對福州市土地利用變化和生態(tài)風險進行定量研究。【結果/結論】結果表明：耕地、林地和建設用地面積占福州市總面積的80%以上，建設用地面積不斷增加，未利用地面積遞減最為明顯;信息熵值呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，表明福州在2001-2017年間土地利用有序度表現(xiàn)為有序向無序的過渡;生態(tài)風險指數(shù)在2001-2017年間遞減趨勢明顯，與信息熵值變化呈負相關，說明福州市生態(tài)建設取得了顯著成果。

關鍵詞： 土地利用變化;生態(tài)系統(tǒng);信息熵;生態(tài)風險評價;生態(tài)風險指數(shù)

中圖分類號：K903 文獻標志碼：A 文章編號：1637-5617（2019）05-0073-07

Abstract： ?【Objective/Meaning】Fuzhou City has attached great importance to the construction of ecological civilization step by step and taken many protection measures for protecting the urban ecological environment. In order to study the risk brought by landuse change to the urban ecological environment under the background of rapid urbanization process， the ecological risks brought by different landuse changes in Fuzhou City were explored to put forward the corresponding adjustment suggestions for the urban development.【Methods/Procedures】Based on the data of landuse change in Fuzhou from 2001 to 2017， the quantitative research was conducted on landuse change and ecological risk of Fuzhou through the analysis methods of information entropy and ecological risk assessment.【Results/Conclusions】The results showed that the area of cultivated land， forest land and construction land accounted for more than 80% of the total area of Fuzhou， and the area of construction land kept increasing， while the area of unused land decreased most obviously. The information entropy showed a slow rising trend， indicating that the order degree of land use in Fuzhou from 2001 to 2017 was a transition from order to disorder. And the ecological risk index had an obvious decreasing trend from 2001 to 2017 and was negatively correlated with the change of information entropy， indicating that the ecological construction in Fuzhou had achieved remarkable results.

Key words： ?land use change;ecosystem;information entropy;ecological risk assessment;ecological risk index

土地利用是人類活動在地球表層系統(tǒng)中最直接的表現(xiàn)形式，也是反映全球變化的重要因素之一[1]。由于城市化進程的不斷發(fā)展，對有限土地資源的利用與開發(fā)已成為目前城市發(fā)展的重點，也是提高生態(tài)系統(tǒng)中生態(tài)服務價值的關鍵因素之一[2]。目前針對土地利用變化的研究主要集中于驅動力及生態(tài)效應的研究、對土地利用變化的監(jiān)測、土地利用變化模擬，以及土地利用變化和碳循環(huán)、碳排放之間的關系等方面。如佟光臣等[3]從土地利用結構變化和景觀格局變化等方面分析了南京市近30年的土地利用時空變化和驅動力因素，結果表明南京市土地利用發(fā)生了劇烈變化，其中人口增長、經(jīng)濟發(fā)展、區(qū)域政策和城市規(guī)劃等共同推動了研究區(qū)的土地利用變化。于淼[4]以江蘇沿海地區(qū)土地利用類型數(shù)據(jù)為基礎，運用生態(tài)服務價值模型計算研究區(qū)的土地利用動態(tài)度、綜合程度指數(shù)及生態(tài)服務價值量，結果表明研究區(qū)內土地利用類型轉換量巨大，耕地、林地和草地面積的減少使得研究區(qū)生態(tài)服務價值降低，而水域面積的增加帶來的生態(tài)效益彌補了上述用地類型減少造成的損失。蘭紅月[5]以大安縣遙感影像為基礎，分析了大安縣土地利用類型和景觀格局的動態(tài)變化。楊俊等[6]改進了傳統(tǒng)土地模擬方法，側重通過分析影響因素來構建預測模型運用元胞自動機模型，以大連經(jīng)濟開發(fā)區(qū)的土地利用數(shù)據(jù)為基礎進行研究區(qū)1998-2009年土地利用變化模擬。王克強[7]以沂水縣為研究區(qū)分析了土地利用變化的碳排放機理，測算了該區(qū)域內的碳排放量，分析了土地利用變化與碳排放的關系，并在此基礎上構建了土地利用結構優(yōu)化模型，從而提出合理的土地利用方案。

但是，土地利用的研究主要集中在土地本身，如土地結構轉變、碳排放及土地利用效率等，結合生態(tài)來評價土地利用的研究相對較少。生態(tài)風險評價源于20世紀90年代，由Barnthouse等提出，是指不同因素導致的不利于生態(tài)影響進行的評估，用生態(tài)風險指數(shù)（ERI）來判定，由于人地矛盾的增大和土地利用類型的多變，使得面向土地資源的生態(tài)風險評價隨之不斷發(fā)展，受到全球變化和可持續(xù)發(fā)展的影響，現(xiàn)代城市土地利用需要講求生態(tài)觀，合理利用城市土地，實現(xiàn)城市土地資源的優(yōu)化配置和可持續(xù)利用[8-10]。隨著我國城市化的不斷發(fā)展，我國學者通過構建生態(tài)風險指數(shù)來研究城市生態(tài)風險演化。如王玲[11]等利用生態(tài)風險指數(shù)探討我國上海地區(qū)的生態(tài)風險演化，時宇[12]等從景觀生態(tài)學的角度運用空間分析及景觀指數(shù)分析法對北京地區(qū)進行風險評價。基于前人的研究，本文在土地利用變化的基礎上，根據(jù)生態(tài)風險指數(shù)和信息熵，探討福州市土地利用近20年來的生態(tài)風險指數(shù)狀況。

1 區(qū)域概況

福州市位于福建省東部，是福建省省會，位于118°08′～120°31′E，25°15′～26°39′N，別稱榕城，簡稱“榕”。全市總面積為11968 km2，包括6個市轄區(qū)（鼓樓區(qū)、臺江區(qū)、倉山區(qū)、晉安區(qū)、馬尾區(qū)、長樂區(qū)），1個縣級市（福清市），5個縣（閩侯縣、連江縣、羅源縣、閩清縣、永泰縣）。該區(qū)域山地丘陵約占全市總面積的73%，地勢自西向東傾斜。該區(qū)屬于亞熱帶季風氣候，氣溫適宜，雨量充沛，林業(yè)資源豐富，森林覆蓋率為54.7%。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源于福州市土地現(xiàn)狀變更調查數(shù)據(jù)，針對區(qū)域土地利用的現(xiàn)狀特點，為了本研究的需要將土地利用類型劃分為耕地、林地、水域、草地、建設用地和未利用土地六大類。

為了直觀地展現(xiàn)福州市2001-2017年土地利用類型的變化情況（圖1），以及更好地將一調地類與二調地類相對應，將時間尺度劃分為兩個階段，第一階段為2001-2008年，第二階段為2009-2017年。第一階段，耕地減少5.70%，林地增加0.22%，草地減少12.04%，水域增加0.15%，建設用地增加19.00%，未利用地增加1.01%。林地、水域及未利用地面積基本穩(wěn)定，建設用地面積增加趨勢明顯，草地和耕地面積呈現(xiàn)下降趨勢。第二階段，耕地減少4.54%，林地減少1.32%，草地增加9.89%，水域減少4.21%，建設用地增加19.27%，未利用地減少4.84%。建設用地面積在此階段仍呈快速增長趨勢，草地面積也表現(xiàn)為較快速增長，耕地、水域及未利用地面積均呈下降趨勢，林地面積基本穩(wěn)定但也呈緩慢下降趨勢。

2.2 研究方法

2.2.1 信息熵

為了更好地反映研究區(qū)域土地利用的有序程度，選用信息熵作為主要的研究方法之一。信息熵主要用來衡量一個系統(tǒng)的復雜程度和有序程度，其數(shù)值越小，表明該系統(tǒng)越有序，數(shù)值越大則表明該系統(tǒng)越無序，表達式如下：

其中， n 為土地利用類型的數(shù)量， Ai 為研究區(qū)第 i 種土地利用類型的總面積。 A 為研究區(qū)土地利用類型總面積， Wi 為第 i 種土地利用類型所反映的綜合生態(tài)風險程度[14]。綜合生態(tài)風險指數(shù)是不同土地利用類型在研究區(qū)域內所反映的綜合生態(tài)風險程度，本文在參考臧淑英等[15]專家學者的研究基礎上，運用專家打分法及層次分析法得出不同土地利用類型的權重，耕地、林地、水域、草地、建設用地和未利用土地的權重分別是：0.2399、0.0321、0.0448、0.0676、0.0354、0.1036。

3 結果分析

3.1 福州市土地利用類型有序程度分析

土地是一切開發(fā)發(fā)展的基礎，城市土地利用類型也在一定程度上反映了城市的發(fā)展水平，用信息熵值來評價土地利用類型能客觀地反映各類土地利用的有序程度（表1）。研究結果顯示，總的來說福州市2001-2017年的各土地利用類型有序度呈緩慢下降趨勢（圖2）。2001-2008年間，建設用地信息熵值增加趨勢明顯，耕地、林及草地的信息熵值均表現(xiàn)為下降趨勢，水域及未利用地的信息熵值較為穩(wěn)定，大致表現(xiàn)為緩慢上升趨勢。2009-2017年間，各土地利用類型中，除耕地和未利用地外，信息熵值均為上升趨勢。其中，水域和建設用地的上升趨勢最為明顯，林地和草地次之，耕地和未利用地則表現(xiàn)為緩慢下降趨勢?？傮w來說，研究區(qū)域內土地利用類型的有序度2001-2017年表現(xiàn)出由有序向無序階段的緩慢過渡。

2008-2009年出現(xiàn)的斷崖式變化主要是由于2009年開始使用第二次全國土地調查（下文稱為二調）所劃分的土地利用現(xiàn)狀分類。相較于第一次土地調查（下文稱為一調）而言，部分土地利用類型之間發(fā)生了轉變，例如一調中其他農用地下的農村道路轉變?yōu)槎{中的交通用地;一調中水利用地的土地類型在二調中的土地利用類型明顯增多;一調中林地分為六大類，但二調只將林地分為三大類;一調和二調相比，園地的類型也縮減了兩類;考慮到福建省草地面積小，故將一調中未利用地下的荒草地劃分為草地。因此，在福州市總面積不變的情況下，由于一調和二調所劃分的土地利用類型之間存在部分差異，使得2008年和2009年之間六大類土地面積有所差異，因此出現(xiàn)了2008-2009年福州市信息熵值的斷崖式變化。

水域信息熵值變化較為穩(wěn)定，增加了0.123，其面積減少了0.8%。建設用地的變化較明顯，信 息熵值一直呈上升趨勢，其面積約增加70%，是增加面積最多的一類土地利用類型。主要分布在市區(qū)和縣城地區(qū)，一直呈現(xiàn)為快速增加的趨勢。表現(xiàn)為大量未利用地和耕地等土地利用類型受到城市化進程的影響轉變?yōu)榻ㄔO用地[16]。耕地的信息熵變化也較為明顯，主要呈現(xiàn)下降趨勢。信息熵值減少約0.006，總面積減少了16%。同樣是由于城市化進程的影響，在城市擴張過程中，會先選擇原先城區(qū)周圍的土地，一般來說是耕地，因此部分耕地受到城市擴張的影響，轉變?yōu)槌鞘薪ㄔO用地。林地的信息熵值一直處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)，林地面積在2001-2017年間，增加了2.7%，面積變化多年來趨于穩(wěn)定狀態(tài)。草地變化最為突出，面積減少了76%，最主要的原因是由于第二次全國土地調查將大部分一調中的荒草地劃為了未利用地，導致草地面積銳減，其信息熵值也大致下降了0.087。未利用地的信息熵值變化幅度較小，總面積由2001年的12841.53 hm2增加至2017年的14031.11 hm2，大致增加了9%，同樣受到二調的影響，未利用地的二級地類數(shù)量有所增加。

各區(qū)縣信息熵值變化也大致相同（圖3），近20年來，各區(qū)縣信息熵值之和大致呈穩(wěn)定趨勢，2008年以后，受到第二次全國土地調查的影響，部分二級地類之間相互轉換，以及受區(qū)域城市開發(fā)的影響，各區(qū)縣的土地利用面積變化趨勢明顯，因此各區(qū)縣的信息熵值也隨土地利用面積的變化而不斷變化。馬尾區(qū)、羅源縣及永泰縣的信息熵值變化最為穩(wěn)定，倉山區(qū)變化最大，主要原因是前者相對后者而言，城市開發(fā)程度相對較低，建設用地和未利用地面積所占比例較小，因而信息熵值變化穩(wěn)定，而倉山區(qū)信息熵值變化較大。同時，福清市信息熵值最高，臺江區(qū)信息熵值最小。福清市在福州范圍內土地總面積排名第三，其基數(shù)偏大，且福清的水域、建設用地和耕地面積均為全市第一，因此其信息熵值最大;臺江區(qū)是福州市面積最小的區(qū)（縣），其基數(shù)最小，加之該區(qū)域內林地、草地及未利用地常年接近于0，土地利用程度高，因而信息熵值最小。

3.2 生態(tài)風險評價分析

結合福州市各土地利用類型信息熵值變化狀況（圖2），2001-2008年間，各土地利用類型生態(tài)風險指數(shù)大體上是隨信息熵值的升高而降低的（圖4），表明區(qū)域內的土地利用類型的有序程度與生態(tài)風險指數(shù)大致呈負相關的關系。隨著信息熵值的不斷增加，土地利用類型逐漸向無序狀態(tài)轉移，研究區(qū)的生態(tài)風險指數(shù)卻不斷降低。表明伴隨城市化進程，各土地利用類型的面積會不斷發(fā)生改變，出現(xiàn)相互間轉移的現(xiàn)象。同時，各土地利用類型的相互轉變，也會影響研究區(qū)的生態(tài)風險指數(shù)的變化，主要表現(xiàn)為建設用地面積的不斷增加，對研究區(qū)的生態(tài)安全所帶來的風險也隨之增加。

觀察福州市各區(qū)縣生態(tài)風險指數(shù)變化情況（圖5），福州市生態(tài)風險指數(shù)前期表現(xiàn)稍高，主要原因是城市內部地區(qū)土地利用達到飽和狀態(tài)，修繕和改進的程度不大，加之人口增多，交通壓力和環(huán)境壓力增加。政府在此期間雖注重對城市的發(fā)展與完善，但由于上述原因，生態(tài)風險指數(shù)仍處于較高數(shù)值。2008年以后，福州市生態(tài)風險指數(shù)降低且下降趨勢明顯，部分原因是第二次土地調查對于土地利用類型分類有所修改，更主要的原因是福州市近年來受到“建設生態(tài)文明城市”的影響，對城市 的各項生態(tài)建設投入了較多的人力、物力和財力[17]。

如永泰縣在2014年開展的重點生態(tài)區(qū)位商品林贖買制度改革、福州在2015年全面啟動“多規(guī)合一”工作，嚴守生態(tài)紅線及全市10個縣（市）均已啟動農村生活污水第三方治理等舉措，為福州市的生態(tài)建設提供了重要支撐。故福州市的生態(tài)風險指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢。在福州各縣（市、區(qū)）中，生態(tài)風險指數(shù)也大致呈穩(wěn)定下降趨勢。其中，臺江區(qū)生態(tài)風險指數(shù)最小，其原因是臺江區(qū)面積最小，且林地、草地及未利用地常年接近于0。連江縣生態(tài)風險指數(shù)最大，是由于連江縣林地和水域面積廣闊，且二者系數(shù)相對較大，因而生態(tài)風險指數(shù)偏高。同時，除馬尾區(qū)、晉安區(qū)及連江縣之外，其余各區(qū)縣生態(tài)風險指數(shù)大致呈相對穩(wěn)定狀態(tài)。

4 結語

福州市在2001-2017年間土地利用類型存在明顯變化，土地利用變化對區(qū)域生態(tài)風險產生了顯著的影響。信息熵值的緩慢增加說明該區(qū)域的土地利用類型的有序度不斷降低。其中建設用地的信息熵值增加比例最大，說明城市化進程仍處在快速發(fā)展階段，土地利用類型有序度變化呈緩慢下降趨勢。在福州各區(qū)縣中，倉山區(qū)信息熵值由于城市化建設的快速發(fā)展而變化最大，羅源縣城市建設相對緩慢因而信息熵值變化較為穩(wěn)定。伴隨著福州市對生態(tài)文明建設的逐步重視，積極開展各項生態(tài)建設工作，福州市近年來生態(tài)風險指數(shù)呈緩慢下降趨勢;區(qū)縣中除馬尾區(qū)、晉安區(qū)、連江縣為波動下降趨勢，其余各區(qū)縣的生態(tài)風險指數(shù)均大致呈穩(wěn)定下降趨勢，說明福州市生態(tài)建設取得了顯著成果。

本文主要根據(jù)信息熵來判斷研究區(qū)內土地利用類型的有序程度，進而在有序度的基礎上結合生態(tài)風險指數(shù)，對研究區(qū)域進行生態(tài)風險評價。在城市發(fā)展進程中對生態(tài)系統(tǒng)及其各相關因素的不利影響進行分析，有利于為城市區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境的保護提供一定的決策依據(jù)和因素參考[18]。在城市規(guī)劃發(fā)展和區(qū)域開發(fā)中，要適度考慮土地利用類型的有序度和生態(tài)因素，以便更好地為城市建設服務。

參考文獻：

[1] 劉紀遠，寧佳，匡文慧，等. 2010-2015年中國土地利用變化的時空格局與新特征[J]. 地理學報，2018，73（5）：789-802.

[2]熊侶英，師學義. 黃土山丘區(qū)土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響——以長河流域為例[J]. 水土保持研究，2018，25（2）：335-340，389.

[3]佟光臣，林杰，陳杭，等. 1986-2013年南京市土地利用/覆被景觀格局時空變化及驅動力因素分析[J]. 水土保持研究，2017，24（2）：240-245.

[4]于淼，呂曉，廉麗姝，等. 江蘇省沿海地區(qū)土地利用變化及其生態(tài)效應[J]. 水土保持通報，2017，37（3）：131-139.

[5]蘭紅月，李家存，李曉燕. 吉林省大安縣土地利用變化監(jiān)測及景觀格局分析[J]. 地理空間信息，2014，12（3）：133-135，138，9.

[6]楊俊，解鵬，席建超，等. 基于元胞自動機模型的土地利用變化模擬——以大連經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)為例[J]. 地理學報，2015，70（3）：461-475.

[7]王克強. 土地利用變化的碳排放效應研究[D]. 成都：四川農業(yè)大學，2012.

[8]虞燕娜，朱江，吳紹華，等. 多風險源驅動下的土地生態(tài)風險評價——以江蘇省射陽縣為例[J]. 自然資源學報，2016，31（8）：1264-1274.

[9]李榮常. 土地利用與生態(tài)環(huán)境關系文獻綜述研究[J]. 中國農業(yè)信息，2013（13）：213.

[10] 高雪. 天津市土地利用/覆被變化的生態(tài)環(huán)境效應評價[D]. 大連：遼寧師范大學，2012.

[11]王玲. 基于土地利用變化的上海市生態(tài)風險評價[J]. 農業(yè)科學研究，2018，39（1）：10-16.

[12]時宇，史明昌. 基于GIS的北京市水土流失生態(tài)風險評價[J]. 生態(tài)科學，2014，33（6）：1100-1105.

[13]張立峰，閆浩文，張斌才，等. 基于信息熵的城市新區(qū)土地利用動態(tài)演變研究——以蘭州市新區(qū)為例[J]. 蘭州交通大學學報，2016，35（4）：148-152.

[14]臧淑英，梁欣，馮仲科. 黑龍江省大慶市生態(tài)風險評價研究[J]. 北京林業(yè)大學學報，2005（S2）：58-62.

[15]孔福星，汪自勝. 基于土地利用變化的生態(tài)移民安置區(qū)生態(tài)風險評價[J]. 農業(yè)科學研究，2018，39（3）：38-43.

[16]徐煖銀，郭濼，薛達元，等. 贛南地區(qū)土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的時空演變[J]. 生態(tài)學報，2019，39（6）：1969-1978.

[17]蘇海民. 基于高光譜遙感的福州市土地利用時空變化分析[D]. 福州：福建師范大學，2006.

[18]劉鳳，曾永年，趙丹陽，等. 長江中游城市群土地利用生態(tài)風險分析——以長株潭城市群為例[J]. 國土與自然資源研究，2016（5）：16-22.