奚世軍，蔡沛伶，安裕倫①

(1.貴州師范大學地理與環(huán)境科學學院，貴州 貴陽 550025；2.貴州省山地資源與環(huán)境遙感應用重點實驗室，貴州 貴陽 550025；3.貴州師范大學教育學院，貴州 貴陽 550025)

隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，流域內(nèi)部資源和生態(tài)系統(tǒng)受到外界壓迫日漸增強[1]，生態(tài)環(huán)境問題日漸突出，流域成為生態(tài)壓力和風險最大的區(qū)域之一[2]。流域景觀生態(tài)風險評價可評估多種風險源對流域生態(tài)系統(tǒng)及其組分造成不利影響的可能性和危害程度[1]，評價結(jié)果是解決流域生態(tài)環(huán)境問題的基礎[3]。從發(fā)展過程來看，流域生態(tài)風險評價逐漸由單一的內(nèi)容、方法、受體和風險源向多受體、多風險源的流域綜合生態(tài)風險評價方向發(fā)展[1,3]。目前，國內(nèi)外學者主要以相對風險模型(relative risk model, RRM)[4]、景觀指數(shù)法[5]等靜態(tài)方法對流域景觀生態(tài)風險進行研究。RRM模型能將多風險源、多受體、多終點較好地綜合在一起表征生態(tài)風險，但評價環(huán)節(jié)中概念建立、數(shù)據(jù)收集和風險多樣等不確定因素使生態(tài)風險值易被高估或低估[6]。此外，進行生態(tài)風險評價時多從單一時間節(jié)點進行分析，鮮有對長時序演化的研究。景觀指數(shù)法在評價大尺度流域生態(tài)風險時有無需大量實測數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)對多源風險的綜合表征和時空分異表達的優(yōu)勢[7]，但鮮有研究以景觀格局與動態(tài)過程結(jié)合的方法進行生態(tài)風險評價，更鮮有研究甄別生態(tài)風險時空演變的空間驅(qū)動因素。

貴州省喀斯特石漠化實質(zhì)上是在低土地承載力背景下，不合理土地利用方式引起不同地貌部位發(fā)生不同程度土壤侵蝕，進而導致石漠化景觀形成，形成人為因素-林退、草毀-陡坡開荒-土壤侵蝕-耕地減少-石山和半石山裸露-土壤侵蝕-完全石漠化(石漠)的逆向發(fā)展模式[8-10]。由此可見，這一現(xiàn)象是景觀格局與景觀逆向演替、土壤侵蝕和石漠化等多種動態(tài)過程相互作用累積的結(jié)果[6]，是不合理人為活動、自然災害等多重風險源對多種生態(tài)過程綜合影響的結(jié)果?；诖耍詾踅饔蛸F州段為例，綜合考慮景觀演替過程生態(tài)風險、土壤侵蝕過程生態(tài)風險和石漠化過程生態(tài)風險，構(gòu)建綜合生態(tài)風險評價模型，分析流域綜合生態(tài)風險時空演變規(guī)律，并利用地理探測器探索生態(tài)風險時空演變的主要空間驅(qū)動因子，旨在為流域生態(tài)環(huán)境治理、修復以及生態(tài)安全格局構(gòu)建和生態(tài)風險預警提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

貴州省境內(nèi)烏江流域(簡稱流域)是長江上游南岸最大的支流水系，是長江流域重要組成部分，也是貴州省最大水系[11]。流域位于云貴高原東部，以烏蒙山系、大婁山、武陵山等山脈為重要分水嶺，面積約為66 195.46 km2(圖1)。流域地勢呈西南高、東北低，地形以高原、山原、中山及低山丘陵為主。流域內(nèi)喀斯特地貌發(fā)育地質(zhì)構(gòu)造復雜，包含純碳酸鹽鹽組、碎屑巖石、碳酸鹽巖夾碎屑巖組、紫色巖組、巖漿巖組和紅色黏土巖組等幾大類巖石組[12-13]，其喀斯特面積占中國喀斯特面積的1.81%，占西南地區(qū)喀斯特面積的11.35%[14]。其中純喀斯特、亞喀斯特和非喀斯特地貌分異明顯，其面積分別占流域面積的45.35%、30.95%和23.70%，是典型的喀斯特山區(qū)流域。流域內(nèi)水土流失、石漠化問題突出。流域可分為上游(河源-化屋基)、中游(化屋基-思南)、下游(思南-出境入重慶)。流域?qū)儆趤啛釒Ц咴撅L濕潤氣候區(qū)，植被以常綠針葉林、常綠闊葉林為主[15]。流域第三次人口普查人口數(shù)為1 656萬人，第五次人口普查人口數(shù)為2 195萬人，第六次人口普查人數(shù)為2 317萬人，流域人口密度不斷增加[13]。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2000、2005和2010年研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)由TM遙感影像(分辨率為30 m×30 m)解譯而來，數(shù)據(jù)來源于貴州省山地資源與環(huán)境遙感應用重點實驗室；2015年土地利用數(shù)據(jù)來源于對2010年數(shù)據(jù)的更新；2018年土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)。ASTER GDEMS地理高程模型(DEM)數(shù)據(jù)(分辨率為30 m×30 m)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn/)。2000—2015年流域GDP、人口密度和地貌類型空間分布數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心，2018年GDP、人口密度空間分布數(shù)據(jù)以2018年土地利用、GDP、人口和夜光燈數(shù)據(jù)綜合更新得到。地表物質(zhì)組成、巖性數(shù)據(jù)來源于貴州省山地資源與環(huán)境遙感應用重點實驗室。

圖1 烏江流域地理位置、地形位指數(shù)和評價單元

參照文獻[11,16]，將2000、2005、2010、2015和2018年5期土地利用數(shù)據(jù)劃分為人工表面、濕地、耕地、林地、草地和其他6種景觀類型。以DEM為基礎數(shù)據(jù)，采用ArcGIS 10.2軟件水文分析工具箱將流域劃分為324個小流域，其面積介于30～150 km2之間。將2000—2018年流域GDP和人口密度空間分布數(shù)據(jù)劃分為20個等級，將流域地表物質(zhì)類型、巖性和坡度等數(shù)據(jù)依據(jù)不同屬性特征劃分為不同等級。同時以流域景觀斑塊平均面積的5倍(邊長為2.3 km)創(chuàng)建漁網(wǎng)[17]，以得到各因素取值并采用地理探測器探測驅(qū)動因子。

2.2 研究方法

2.2.1流域綜合生態(tài)風險模型構(gòu)建

綜合生態(tài)風險是自然或人為因素影響下景觀格局與多種生態(tài)過程相互作用累積的結(jié)果[6-7,18]?；诖?，選擇烏江流域內(nèi)景觀演替過程生態(tài)風險、土壤侵蝕過程生態(tài)風險和石漠化過程生態(tài)風險作為評價因子，首先采用判斷矩陣方法確定不同生態(tài)過程的生態(tài)風險權(quán)重，然后將評價因子與各自權(quán)重相乘，最后將結(jié)果相加。模型計算公式為

(1)

式(1)中，Isum為流域綜合生態(tài)風險指數(shù)，采用自然間斷法由強到弱劃分為極高、高、中、低和弱5個等級；N為小流域數(shù)量；a、b和c分別為土壤侵蝕過程、石漠化過程和景觀演替過程的權(quán)重，采用判斷矩陣法確定，分別為0.375 6、0.171 0和0.453 4；ISE為土壤侵蝕過程風險指數(shù)；ISD為石漠化過程風險指數(shù)；Iland為景觀演替過程風險指數(shù)[11]。

2.2.2生態(tài)過程風險模型構(gòu)建

為建立景觀結(jié)構(gòu)與生態(tài)過程生態(tài)風險之間的聯(lián)系，利用景觀組分面積占比，引入景觀生態(tài)風險指數(shù)，通過采樣方法將景觀空間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為空間化的生態(tài)風險變量。

(1)土壤侵蝕過程生態(tài)風險模型構(gòu)建

(2)

式(2)中，Ski為小流域內(nèi)某類景觀類型面積；Sk為小流域總面積；Ei為景觀干擾度，計算過程詳見文獻[11]；Pi為歸一化的土壤侵蝕模數(shù)[19]。

(2)石漠化過程生態(tài)風險模型構(gòu)建

(3)

式(3)中，Di為歸一化的石漠化占比。以324個小流域為評價單元，分別計算每個小流域石漠化面積占比[20]，再進行歸一化處理后得到每個小流域的Di。

2.2.3地理探測器

地理探測器作為一種統(tǒng)計學方法，能夠?qū)崿F(xiàn)風險探測、因子探測、生態(tài)探測和交互作用探測4種功能，具有處理數(shù)據(jù)類型廣和處理類別變量的優(yōu)勢，已在自然和社會科學多領(lǐng)域應用[21]。為定量分析各驅(qū)動因子對流域綜合生態(tài)風險時空動態(tài)變化的貢獻率，選擇因子探測器，其計算公式為

(4)

式(4)中，q為影響因子(X)對綜合生態(tài)風險指數(shù)(Y)的解釋力；h為Y或X的分層；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；σh2和σ2分別為層h和全區(qū)的Y的方差。影響因子包括人為活動因素(干擾度、人口密度空間分布和GDP空間分布)和自然因素(坡度、地貌類型、地表物質(zhì)類型和景觀類型脆弱度)。

3 結(jié)果與分析

3.1 流域景觀動態(tài)變化

由圖2可知，林地面積占比由2000年的44.25%上升至2018年的47.12%；草地面積占比由2000年的15.23%上升至2018年的16.33%；人工表面面積占比由2000年的1.52%上升到2018年的2.01%；耕地面積占比由2000年的36.30%下降至2018年的31.60%；濕地面積占比增加0.21個百分點；其他土地利用類型面積變化不大。由表1可知，景觀斑塊密度呈減小趨勢發(fā)展，斑塊數(shù)量顯著下降，景觀聚合度由2010年的99.67增大至2018年的99.90，斑塊聚合度增強，斑塊邊界密度也呈下降趨勢。綜上，2000—2018年流域景觀格局發(fā)生明顯變化，其中林地、耕地、人工表面和草地景觀類型變化較明顯，生態(tài)環(huán)境朝穩(wěn)定方向發(fā)展。

圖2 2000—2018年烏江流域景觀類型比例

表1 2000—2018年烏江流域景觀格局指數(shù)變化特征

3.2 流域綜合生態(tài)風險時空變化

2000、2005和2010年流域綜合生態(tài)風險指數(shù)均值分別為0.58、0.61和0.66，生態(tài)風險有所上升；而2015和2018年分別為0.31和0.34，生態(tài)風險明顯下降。由圖3可知，流域內(nèi)極高和高生態(tài)風險區(qū)主要分布于上游的威寧縣、納雍縣、織金縣和黔西縣，以及下游的正安縣、道真縣、務川縣、沿河縣、德江縣和沿河縣，這主要是由于這些區(qū)域地表起伏度較大，地表破碎，景觀異質(zhì)性高，同時人口密度大，人類活動強烈。流域內(nèi)弱和低生態(tài)風險區(qū)主要分布于流域中游的貴陽市、龍里縣、平壩縣、安順市、修文縣、遵義市和湄潭縣等，這主要是由于這些區(qū)域地表起伏度較小，地勢平坦，城市化率高，半自然景觀面積比例大，高風險景觀類型面積比例小，城鎮(zhèn)生態(tài)系統(tǒng)較穩(wěn)定。由表2可知，2000、2005、2010、2015和2018年弱、低、中生態(tài)風險區(qū)面積之和占流域總面積的比例分別為57.79%、59.75%、53.42%、66.14%和66.51%，較低等級生態(tài)風險區(qū)面積呈逐漸增加趨勢；而高和極高生態(tài)風險區(qū)面積之和占流域總面積比例分別為42.21%、40.25%、46.58%、33.86%和33.49%，較高等級生態(tài)風險面積呈逐漸減少趨勢。各等級綜合生態(tài)風險區(qū)呈低等級生態(tài)風險區(qū)與高等級生態(tài)風險區(qū)間相互轉(zhuǎn)移的趨勢，且轉(zhuǎn)移較為活躍。低等級生態(tài)風險區(qū)轉(zhuǎn)移為高等級的面積為20 646.98 km2，占流域總面積的31.15%，而高等級生態(tài)風險區(qū)轉(zhuǎn)移為低等級的面積為25 549.86 km2，占38.55%，這表明流域局部地區(qū)存在生態(tài)風險升高的趨勢，但整體上，流域綜合生態(tài)風險呈下降趨勢。

圖3 2000—2018年烏江流域綜合生態(tài)風險等級空間分布

3.3 流域綜合生態(tài)風險驅(qū)動因素分析

3.3.1自然因素

由表3可知，綜合生態(tài)風險在不同自然因素上呈現(xiàn)明顯差異性。就不同地貌類型而言，各地貌綜合生態(tài)風險指數(shù)隨海拔升高而升高，由低到高為平原<臺地<丘陵<中山<高山；2000—2010年各地貌綜合生態(tài)風險指數(shù)逐漸上升至最大，而后降低，2018年綜合生態(tài)風險指數(shù)小于2000年，流域生態(tài)風險指數(shù)整體呈下降趨勢。就不同地表物質(zhì)組成而言，2000—2010年流域綜合生態(tài)風險指數(shù)均呈升高趨勢，2010年之后呈不斷下降趨勢，這表明對不同地理環(huán)境的生態(tài)環(huán)境治理都取得很大成果，流域生態(tài)環(huán)境整體好轉(zhuǎn)。就不同坡度而言，流域綜合生態(tài)風險指數(shù)隨坡度增加而升高；2000—2018年各坡度生態(tài)風險指數(shù)整體呈下降趨勢。就不同景觀類型而言，人工表面綜合生態(tài)風險指數(shù)最低(風險最小)，其他類型綜合生態(tài)風險指數(shù)均較高，2000—2018年各景觀類型綜合生態(tài)風險均呈下降趨勢。

3.3.2人類活動因素

由圖4可知，流域綜合生態(tài)風險自2000年逐漸上升，至2010年達到最高后開始下降。從影響程度來看，綜合生態(tài)風險隨人口密度和GDP空間分布等級增加而下降。這主要是由于人口密度和GDP高的區(qū)域人工表面占比也高，而人工表面生態(tài)脆弱度較其他景觀類型低，因此其綜合生態(tài)風險較低；林地、耕地、濕地和草地生態(tài)脆弱度較高，同時受地形條件制約，因此其綜合生態(tài)風險相對較高。綜合生態(tài)風險指數(shù)隨著人類活動干擾度等級增加而增加，但2000—2018年逐年減小，反映流域生態(tài)環(huán)境有所好轉(zhuǎn)。

表2 2000—2018年烏江流域綜合生態(tài)風險等級轉(zhuǎn)移矩陣

3.3.3綜合分析

由表4可知，人為干擾度對流域綜合生態(tài)風險時空動態(tài)變化的解釋力最強，是人為活動因素主要影響因子，且社會經(jīng)濟生產(chǎn)活動的影響程度比人口聚集程度大；地貌類型對流域綜合生態(tài)風險時空動態(tài)變化的解釋力較強，是自然因素主要影響因子，坡度次之，而地表物質(zhì)組成和景觀類型脆弱度的解釋力較弱?？傮w來看，人為活動因素(干擾度、人口密度分布和GDP空間分布)的解釋力明顯高于自然因素(坡度、地貌類型、地表物質(zhì)類型和景觀類型脆弱度)，這表明流域人為活動因素對綜合生態(tài)風險變化起到主導作用，但自然因素中地貌類型因子也有一定影響力。

4 討論

通過構(gòu)建綜合生態(tài)風險評價模型，較為客觀地評價貴州省烏江流域綜合生態(tài)風險，并發(fā)現(xiàn)干擾度是綜合生態(tài)風險動態(tài)變化的主要驅(qū)動因素(圖5)。

表3 2000—2018年烏江流域自然因素對綜合生態(tài)風險指數(shù)的影響

圖4 2000—2018年烏江流域人為活動要素與綜合生態(tài)風險指數(shù)的關(guān)系

表4 2000—2018年烏江流域綜合生態(tài)風險影響因素的地理探測器探測結(jié)果

貴州省烏江流域經(jīng)歷了由生態(tài)破壞到保護與生態(tài)恢復的階段。在生態(tài)破壞階段(1958—1990年)，不合理的人類活動加速了流域景觀類型演變，加劇了土壤侵蝕的發(fā)生，導致石漠化等生態(tài)環(huán)境問題凸出，致使綜合生態(tài)風險升高。在生態(tài)保護與修復階段(1990年—至今)，我國開始實施積極有效的生態(tài)工程(“退耕還林、還草工程”和“石漠化、水土流失治理工程”等)治理生態(tài)環(huán)境問題，這些工程改變了景觀組分，優(yōu)化了景觀格局，進一步增強了流域抗風險能力。近些年來，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，吸引大量農(nóng)村人口外出就業(yè)，農(nóng)村出現(xiàn)大量撂荒田地，逐步形成穩(wěn)定的森林系統(tǒng)，流域綜合生態(tài)風險在2010年后開始下降。

與其他研究結(jié)果[5,7,18]相比，筆者根據(jù)景觀生態(tài)風險是景觀格局與多種生態(tài)過程相互作用、相互累積的結(jié)果這一原則構(gòu)建喀斯特地區(qū)綜合生態(tài)風險評價模型，明確生態(tài)風險傳遞過程，對喀斯特地區(qū)生態(tài)環(huán)境治理、修復以及生態(tài)安全格局構(gòu)建等具有參考價值。但開展大尺度喀斯特地區(qū)綜合生態(tài)風險評價時，因土地利用/覆蓋解譯、土壤侵蝕量評估和石漠化率提取等問題，評價結(jié)果存在一定不確定性，且筆者評價綜合生態(tài)風險時未考慮景觀生態(tài)系統(tǒng)服務功能。今后將選擇多個典型小流域作為案例開展比較研究，使用分辨率更高的土地利用數(shù)據(jù)，充分利用現(xiàn)有土壤侵蝕、石漠化等生態(tài)過程的監(jiān)測數(shù)據(jù)，進一步完善生態(tài)過程評價體系和豐富綜合生態(tài)風險評價模型指標，使評價結(jié)果更準確。

圖5 流域綜合生態(tài)風險時空演變動態(tài)變化驅(qū)動機制

5 結(jié)論

(1)2000—2018年貴州省烏江流域林地面積占比增加2.87個百分點，耕地面積占比下降4.7個百分點，人工表面面積占比增加0.49個百分點，其他景觀類型面積占比也均有所改變，流域景觀結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化。流域景觀格局指數(shù)變化特征表明流域景觀格局得到優(yōu)化，景觀生態(tài)系統(tǒng)日漸穩(wěn)定。

(2)2000—2010年流域綜合生態(tài)風險呈上升趨勢，而2010—2018年呈下降趨勢，整體上流域綜合生態(tài)風險有所好轉(zhuǎn)。流域內(nèi)極高和高生態(tài)風險區(qū)主要分布于烏江上、下游，弱和低生態(tài)風險區(qū)主要分布于中游。

(3)與表征自然因素的坡度、地貌類型、地表物質(zhì)類型和景觀類型脆弱度相比，表征人類活動因素的干擾度、人口密度空間分布和GDP空間分布對流域綜合生態(tài)風險時空動態(tài)變化的解釋力較強。其中，表征人類活動的干擾度解釋力最強，GDP空間分布次之，人口密度空間分布最弱；表征自然因素的地貌類型解釋力最強，坡度次之，地表物質(zhì)類型和景觀類型脆弱度最弱。綜合生態(tài)風險格局動態(tài)變化是人為活動和地貌類型共同作用的結(jié)果，但人為活動的影響程度較大。

致謝:感謝貴州師范大學地理與環(huán)境科學學院李陽兵教授在論文撰寫中給予的幫助，感謝李瑞副教授在論文修改中給予的幫助。