高吉喜,蔡明勇,張新勝,申文明,史雪威,肖如林

大尺度生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)方法及應(yīng)用研究

高吉喜*,蔡明勇,張新勝,申文明,史雪威,肖如林

(生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心,北京 100094)

為實(shí)現(xiàn)大尺度生態(tài)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的快速?有效識別,從生態(tài)易損性?干擾易達(dá)性和資源易引性三個(gè)方面選取了9個(gè)指標(biāo),構(gòu)建了生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系和評估模型,形成了完整的大尺度生態(tài)干擾評估技術(shù)與方法.利用該技術(shù)方法,本文評估分析了全國國土空間生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)狀況?空間分布格局及其成因,并結(jié)合2017～2019年全國自然保護(hù)區(qū)人類活動監(jiān)測數(shù)據(jù)和《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中生態(tài)脆弱性評價(jià)結(jié)果對生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果進(jìn)行了精度分析.結(jié)果顯示:超過90%的自然保護(hù)區(qū)人類活動都集中在評估得到的中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域;全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)主要以中風(fēng)險(xiǎn)為主?低風(fēng)險(xiǎn)次之?再次是較低風(fēng)險(xiǎn)?較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積最少;其中較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要分布在我國中西部和東北部的秦嶺?祁連山?三江源和內(nèi)蒙古草原等區(qū)域,生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)空間分布格局與生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能狀況?地形與交通條件?資源潛力等因素具有較強(qiáng)相關(guān)性.

生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；生態(tài)易損性；干擾易達(dá)性；資源易引性；人類干擾活動；全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級

近年來,隨著人類對自然資源和環(huán)境的開發(fā)利用程度不斷加劇,生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性和自身恢復(fù)能力持續(xù)變差,草地退化、森林減少、水土流失、生物多樣性喪失等一系列生態(tài)與環(huán)境問題日益凸顯[1-2].面對生態(tài)環(huán)境監(jiān)管范圍廣、效率低、工作量大等問題,如何科學(xué)開展生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估,有效識別不同區(qū)域生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級,進(jìn)而制定差異化監(jiān)管策略,實(shí)現(xiàn)“分區(qū)分策”精準(zhǔn)管控,成為了一個(gè)亟需解決的問題.

目前,國內(nèi)外學(xué)者在生態(tài)系統(tǒng)脆弱性/敏感性評估、生態(tài)安全評價(jià)、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估等方面開展了大量工作[3-6],并且在模型篩選、評估方法確定以及評估指標(biāo)選取等方面取得了豐富的成果[7-10],賈晶晶等[11]和齊珊珊等[12]基于SRP模型開展了流域生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評價(jià),黃蕾等[13]結(jié)合層次分析法與時(shí)序加權(quán)平均算子建立了南京市綜合環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評估動態(tài)模型, Liou等[14]基于landsat數(shù)據(jù)提取了NDVI、距城鎮(zhèn)距離、土地利用/土地覆被等12個(gè)指標(biāo),研究了越南順化省的生態(tài)環(huán)境干擾風(fēng)險(xiǎn)狀況.總體來看,已有研究成果對生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估有很好的指導(dǎo)和借鑒意義,但以往開展的區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估工作重點(diǎn)關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)自身特征,評估內(nèi)容主要涉及小區(qū)域或流域尺度生態(tài)系統(tǒng)受干擾時(shí)的自身脆弱程度、敏感性以及恢復(fù)能力等[15-16],對生態(tài)系統(tǒng)受外界人為活動直接或潛在影響方面,以及大尺度或全國范圍的研究較少.本研究基于已有相關(guān)研究成果,構(gòu)建了大尺度生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型,可快速、有效評估識別出生態(tài)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,從而以較小的投入識別出潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn),使得生態(tài)環(huán)境監(jiān)管工作起到事半功倍的效果.

1 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)概念界定

“生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)”研究最早始于美國上世紀(jì)七十年代, 1992年美國環(huán)境保護(hù)局(USEPA)明確給出了生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的定義,即評估由于一種或多種外界因素導(dǎo)致可能發(fā)生或正在發(fā)生的不利生態(tài)影響的過程,并提出了生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)框架[17],經(jīng)進(jìn)一步補(bǔ)充完善, USEPA于1998年正式公布了生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指導(dǎo)方針[18].目前,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)常見于土壤(水體及沉積物)重金屬、化學(xué)品(易燃、易爆、有毒藥品)等領(lǐng)域的生態(tài)環(huán)境影響評估,進(jìn)而支持環(huán)境決策.

同時(shí),很多學(xué)者認(rèn)為生態(tài)脆弱性、敏感性和易損性等評估實(shí)質(zhì)上也是生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的一種表達(dá)方式[19-21],可用以刻畫由于一種或多種外界因素導(dǎo)致系統(tǒng)暴露于不利影響或遭受損害的可能性[22].“生態(tài)脆弱性(Ecological Vulnerability)”這一概念最早于1981年由Timmerman[23]提出,被定義為某個(gè)系統(tǒng)針對某種外界的壓力所表現(xiàn)出的響應(yīng)、結(jié)果以及系統(tǒng)自身恢復(fù)力的函數(shù).隨后,其內(nèi)涵得到進(jìn)一步引申和發(fā)展,用于開展生態(tài)系統(tǒng)脆弱性、敏感性或易損性的評價(jià)并取得了豐富的成果[24-27],但其本質(zhì)還是對生態(tài)環(huán)境和系統(tǒng)自身的脆弱程度做出定量或者半定量的分析、描繪和鑒定[28].

“生態(tài)干擾”作為生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各組分的天然性受到干擾的表達(dá),最早由芬蘭植物學(xué)家首次提出[29].此后,李邁和等[30]將“生態(tài)干擾度”解釋為一種評價(jià)植被天然性程度的一種方法,常用于景觀格局受人類生產(chǎn)活動的干擾評價(jià)中[31].

綜上所述,本研究所提出的“生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)”是“生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)”中的一部分,是指區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)易于受到自然或人為因素影響,進(jìn)而產(chǎn)生生態(tài)破壞的可能性和破壞程度,是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)特征、各類自然環(huán)境背景條件和人類干擾活動直接和潛在影響的綜合反映,評估結(jié)果側(cè)重于服務(wù)生態(tài)保護(hù)監(jiān)管應(yīng)用.

2 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)方法

2.1 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估概念模型

根據(jù)生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)定義,生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估首先要評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)由于自身特征(生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成、生產(chǎn)力等)以及環(huán)境影響(生態(tài)空間類型等)造成的易受損程度[32-34],即“生態(tài)易損性”.地形地貌和道路交通條件決定了生態(tài)空間容易受到各種人為活動影響進(jìn)而發(fā)生生態(tài)破壞的難易程度,因此生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估必須重視地形和交通導(dǎo)致的“干擾易達(dá)性”的影響.此外,納入由于資源稟賦而可能誘發(fā)的資源違規(guī)開采?盜獵和規(guī)?；糜伍_發(fā)等行為活動作為人類干擾活動潛在風(fēng)險(xiǎn)源.

根據(jù)以上分析,本研究構(gòu)建了“生態(tài)易損-干擾易達(dá)-資源易引”生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型,提出生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(Risk Index for Ecological Disturbance, RIED),綜合反映區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)易受自然因素或人為活動影響的可能性和破壞程度.模型如下:

RIED=(EV,AD,RE) (1)

式中:RIED為生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù); EV為生態(tài)易損性; AD為干擾易達(dá)性; RE為資源易引性.

2.1.1 生態(tài)易損性 生態(tài)易損性與生態(tài)系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)、功能以及外界環(huán)境有密切關(guān)系,生態(tài)系統(tǒng)自身具有不穩(wěn)定性,在外界的干擾或脅迫下容易發(fā)生正向或負(fù)向的變化,體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱或敏感性.同時(shí),生態(tài)系統(tǒng)自身也具有承受一定內(nèi)外環(huán)境干擾或壓力,實(shí)現(xiàn)自我調(diào)節(jié)和恢復(fù)的能力.本文選取能夠綜合反映生態(tài)系統(tǒng)抗干擾和自我恢復(fù)能力的生態(tài)系統(tǒng)類型和凈初級生產(chǎn)力指標(biāo)來體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性、敏感性和彈性,并納入生態(tài)空間類型指標(biāo)來體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)重要性和不同生態(tài)空間管控措施影響.

2.1.2 干擾易達(dá)性 道路交通和地形地貌在一定程度上決定了人為活動的區(qū)域范圍,從而表現(xiàn)出對自然生態(tài)系統(tǒng)潛在干擾的可能性[35].干擾易達(dá)性主要是考慮了區(qū)域內(nèi)道路交通條件、海拔、坡度等因素造成的區(qū)域可達(dá)性條件的差異.交通越發(fā)達(dá)、越便利、海拔越低、地勢越平坦的區(qū)域,生態(tài)環(huán)境越容易受到人為活動的干擾和影響.

2.1.3 資源易引性 資源易引性是指區(qū)域內(nèi)礦產(chǎn)、物種、旅游等自然、人文資源價(jià)值對人為活動的吸引力,自然資源豐富、環(huán)境條件優(yōu)越的地區(qū),吸引力越高,區(qū)域生態(tài)也越易于受到人為開發(fā)活動影響.考慮到近些年來頻繁出現(xiàn)的因各類資源誘惑力而引發(fā)的礦產(chǎn)違規(guī)開采、生物資源偷(盜)獵(采)和違法規(guī)?；糜伍_發(fā)等活動,將資源環(huán)境稟賦的吸引力作為評估生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)方面,使得生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型更加科學(xué)和有代表性.

2.2 評估指標(biāo)體系框架

構(gòu)建生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)3層評估指標(biāo)體系框架(圖1).在充分借鑒已有研究基礎(chǔ)上,綜合考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性、易用性和代表性,最終選取了坡度、海拔、生態(tài)系統(tǒng)類型、可采物種資源密度等9個(gè)指標(biāo)參與全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估.

圖1 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系框架

2.3 評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源

所用指標(biāo)數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理方法見表1,利用ArcGIS10.8軟件對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.同時(shí),在最終生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果計(jì)算和分析時(shí),對所有城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村區(qū)域進(jìn)行掩膜處理.另外,由于數(shù)據(jù)缺失,本研究范圍不包括港澳臺地區(qū).

表1 指標(biāo)數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

注:所有指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理為1km*1km柵格數(shù)據(jù),統(tǒng)一采用WGS_1984_Albers投影坐標(biāo)系.

2.4 指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對所有定量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值處理,定性指標(biāo)先采用專家分級賦值法定量化處理后,再進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理,從而使得各指標(biāo)值域范圍為0～1,以消除指標(biāo)量綱和數(shù)量級的差異.定性指標(biāo)具體分級賦值處理結(jié)果見表2.

表2 分等級賦值標(biāo)準(zhǔn)

2.5 指標(biāo)權(quán)重與一致性檢驗(yàn)

采用層次分析法[41]構(gòu)建生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型指標(biāo)重要性判斷矩陣,獲得各指標(biāo)的權(quán)重值(表3),并對模型進(jìn)行一致性檢驗(yàn).結(jié)果顯示:模型指標(biāo)權(quán)重通過一致性檢驗(yàn).

表3 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)權(quán)重

2.6 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與等級劃分

采用綜合權(quán)重指數(shù)法計(jì)算生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù).方法如下:

式中:RIED為生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);w為第個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值;A為第個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值.

為進(jìn)一步分析全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)空間分布特征和結(jié)構(gòu)差異,本研究將全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果劃分為5個(gè)等級:低風(fēng)險(xiǎn)(Ⅰ級)、較低風(fēng)險(xiǎn)(Ⅱ級)、中風(fēng)險(xiǎn)(Ⅲ級)、較高風(fēng)險(xiǎn)(Ⅳ級)、高風(fēng)險(xiǎn)(Ⅴ級).各等級間閾值的確定是基于自然斷點(diǎn)法(Jenks)微調(diào)得到,以滿足不同風(fēng)險(xiǎn)等級間的差異明顯,等級內(nèi)部差異最小,以及分級結(jié)果空間分布相對連續(xù)等要求.生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等級劃分閾值見表4.

表4 生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級劃分

3 結(jié)果與討論

3.1 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估分級結(jié)果

基于構(gòu)建的生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型,評估分析了全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)狀況.結(jié)果表明,全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)范圍為0.11～0.77,平均值為0.42.生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)越高表明生態(tài)系統(tǒng)越容易受到自然條件變化或人為活動的影響.統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示(表5),全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)以中風(fēng)險(xiǎn)為主、低風(fēng)險(xiǎn)次之、再次是較低風(fēng)險(xiǎn)、較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積最少.其中,較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積之和為141.73萬km2,僅占比15.41%;中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積為315.17萬km2,占比34.28%;較低和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積之和為462.53萬km2,占比超過50%.基于此結(jié)果,可在監(jiān)控較少自然生態(tài)區(qū)域的情況下,發(fā)現(xiàn)潛在的人類干擾活動或生態(tài)風(fēng)險(xiǎn),從而大大節(jié)省生態(tài)環(huán)境監(jiān)管的時(shí)間、人力、物力成本,提高監(jiān)管工作效率.

表5 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果

3.2 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)空間分布特征

從生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)空間分布來看(圖2),全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)具有明顯的空間異質(zhì)性特征,我國東南地區(qū)、新疆大部分戈壁和沙漠地區(qū)以及東北平原以低或較低風(fēng)險(xiǎn)為主,高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域零散分布在中西部地區(qū)、內(nèi)蒙古東北部以及太湖、巢湖、洞庭湖等重要水域濕地區(qū)域,較高和中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域圍繞零星的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)普遍分布在中西部地區(qū)和東北山區(qū),如長江、黃河沿線以及東南部分海濱三角洲地區(qū).

圖2 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級分布

考慮到全國區(qū)域尺度較大,生態(tài)環(huán)境狀況的復(fù)雜性,為進(jìn)一步分析全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)分布情況,選取了東北、華北、華中、華東、華南、西南、西北七大自然地理區(qū)劃為基礎(chǔ)單元,分區(qū)計(jì)算得到七大自然地理區(qū)劃的生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與分級情況(表6).結(jié)果表明:生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在不同自然地理區(qū)劃單元之間具有明顯的差異,從各區(qū)域生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)占比來看,西南地區(qū)生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)占比最高,為20.76%,東北地區(qū)次之,為19.31%;華南、華東和華中地區(qū)生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)占比最低,分別為3.34%、4.36%、5.12%.

對生態(tài)易損性、干擾易達(dá)性和資源易引性分級結(jié)果分析表明(圖3),全國生態(tài)易損性以中風(fēng)險(xiǎn)、較高和高風(fēng)險(xiǎn)為主,主要分布在內(nèi)蒙古草原、青藏高原、秦嶺和祁連山等區(qū)域.在綜合考慮海拔、坡度和道路密度因素作用下,西部區(qū)域由于海拔高、交通不便利等原因,干擾易達(dá)性風(fēng)險(xiǎn)普遍較低,東部區(qū)域由于地勢平坦、海拔低、交通網(wǎng)絡(luò)比較發(fā)達(dá),導(dǎo)致干擾易達(dá)性風(fēng)險(xiǎn)較高.由于區(qū)域內(nèi)旅游、礦產(chǎn)和物種資源比較豐富,資源易引性中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要集中分布在我國中部秦嶺、祁連山區(qū),以及西南和東南大部分地區(qū).由此可見,生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)空間分布格局與全國生態(tài)系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)、生態(tài)空間類型以及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通能力、資源潛力等一系列因素具有很強(qiáng)的相關(guān)性.然而,本文中僅將海拔作為負(fù)向指標(biāo),忽略了其正向影響.即海拔越高,交通越不便利,居住人口也較少,人為活動對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的干擾破壞程度相對較低;但同時(shí),海拔高的西部區(qū)域,其生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,植被稀疏且極易退化,從而導(dǎo)致生態(tài)脆弱性和敏感性較高.因此,在后續(xù)研究工作中,需要進(jìn)一步合理細(xì)化指標(biāo)體系,更加充分考慮所選指標(biāo)的深層含義.

表6 七大自然地理區(qū)劃生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)分級表

圖3 生態(tài)易損性(A)、干擾易達(dá)性(B)、資源易引性(C)風(fēng)險(xiǎn)等級

進(jìn)一步分析生態(tài)干擾較高或高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域空間分布特征發(fā)現(xiàn),雖然西部人口較少、道路網(wǎng)絡(luò)相對不發(fā)達(dá),但由于這些區(qū)域植被覆蓋度較低、生態(tài)系統(tǒng)脆弱或敏感性較高,以及考慮到這些區(qū)域在珍稀瀕危動植物物種保護(hù)、礦產(chǎn)資源保護(hù)、氣候調(diào)節(jié)等方面的重要性(如:三江源、可可西里、羌塘保護(hù)區(qū)、秦嶺和祁連山等自然保護(hù)地或生態(tài)保護(hù)紅線區(qū)域),導(dǎo)致這些區(qū)域生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級較高.并且,當(dāng)前社會廣泛關(guān)注的眾多生態(tài)環(huán)境破壞事件,如卡拉麥里礦產(chǎn)開采、秦嶺別墅開發(fā)、可可西里偷盜獵、木里煤礦和祁連山礦產(chǎn)開采等均發(fā)生在評估提取的中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),也側(cè)面印證了生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果的正確性和合理性.

3.3 評估結(jié)果驗(yàn)證

為驗(yàn)證生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型的有效性,本研究收集分析了2017～2019連續(xù)三年的全國國家級和省級自然保護(hù)區(qū)人類干擾活動數(shù)據(jù).依據(jù)以上得到的全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果,分別統(tǒng)計(jì)了5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)級別區(qū)域中人類干擾活動的斑塊面積,結(jié)果表明(表7):2017～2019年全國省級和國家級自然保護(hù)區(qū)人類干擾活動斑塊約4萬處,面積為260.85km2.其中,分布于生態(tài)干擾低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域人類干擾活動面積為9.30km2,占人類干擾活動總面積的3.57%;生態(tài)干擾較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域人類干擾活動面積為14.81km2,占比5.68%;生態(tài)干擾中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域人類干擾活動面積為117.57km2,占比45.06%;生態(tài)干擾較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域人類干擾活動面積為66.64km2,占比25.55%;生態(tài)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域人類干擾活動面積為52.53km2,占比20.14%.

表7 各生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級人類干擾活動統(tǒng)計(jì)結(jié)果

通過分析各生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級內(nèi)人類干擾活動分布情況發(fā)現(xiàn):全國生態(tài)干擾較低和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積占比約50.31%,但僅分布有9.25%的人類干擾活動;生態(tài)干擾中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積占比約34.28%,約有45.06%的人類干擾活動分布其中;而15.41%的生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域集中了45.69%的人類干擾活動,較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)人類干擾活動面積占人類干擾活動總面積的比例約為全國生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積占比的3倍,評估得到的生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)等級結(jié)果空間分布格局與人類干擾活動空間分布特征有很好的一致性.同時(shí),通過與《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中全國生態(tài)脆弱性評價(jià)結(jié)果的對比分析,結(jié)果顯示:二者在空間分布格局上具有較好的相似性.由此可見,本文構(gòu)建的生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型能夠很好地識別出生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)高、生態(tài)脆弱性高、人類干擾活動集中的重點(diǎn)區(qū)域,說明了研究建立的生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估方法的科學(xué)性和有效性.

4 討論

4.1 本文從生態(tài)易損性、干擾易達(dá)性、資源易引性三個(gè)方面選取9個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估模型,綜合反映生態(tài)系統(tǒng)受到自然因素或人為干擾活動影響的可能性和破壞程度.對重要生態(tài)空間監(jiān)管策略優(yōu)化、“分區(qū)分策”精細(xì)化監(jiān)測以及開展生態(tài)破壞網(wǎng)格化精準(zhǔn)管控具有重要的指導(dǎo)意義.

4.2 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)以中風(fēng)險(xiǎn)為主、低風(fēng)險(xiǎn)次之,高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域零散分布在中西部地區(qū)、內(nèi)蒙古東北部以及太湖、巢湖、洞庭湖等重要水域濕地區(qū)域.

4.3 全國生態(tài)干擾風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果驗(yàn)證表明,生態(tài)干擾較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)人類干擾活動面積占比是較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積占比的3倍,不足50%國土面積的生態(tài)干擾中、較高和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)分布了超過90%的人類干擾活動,說明了研究所建立的方法能夠有效識別出受人類干擾活動影響的生態(tài)干擾高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域.

[1] Liang J, Zhong M, Zeng G, et al. Risk management for optimal land use planning integrating ecosystem services values: A case study in Changsha, Middle China [J]. Science of The Total Environment, 2017,579:1675-1682.

[2] 李耀明,王玉杰,王云琦.基于GIS的北京地區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)[J]. 中國水土保持科學(xué), 2017,15(2):100-106.

Li Y M, Wang Y J, Wang Y Q. Ecological risk assessment in Beijing based on GIS [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2017, 15(2):100-106.

[3] Taohong Z, Kunihiko Y. Environmental vulnerability evaluation using a spatial principal components approach in the Daxing’anling region, China [J]. Ecological Indicators, 2017,78:405-415.

[4] 張金茜,李紅瑛,曹二佳,等.多尺度流域生態(tài)脆弱性評價(jià)及其空間關(guān)聯(lián)性——以甘肅白龍江流域?yàn)槔齕J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2018,29(9): 2897-2906.

Zhang J X, Li H Y, Cao E J, et al. Assessment of ecological vulnerability in multiscale and its spatial correlation: A case study of Bailongjiang Watershed in Gansu Province, China [J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018,29(9):2897-2906.

[5] Adriaenssens V, De B B, Goethals P L M, et al. Fuzzy rule-based models for decision support in ecosystem management [J]. The Science of the total environment. 2004,319(1):1-12.

[6] 范小杉,高吉喜,何 萍,等.基于生態(tài)安全問題的生態(tài)保護(hù)紅線管控方案[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(12):4749-4754.

Fan X S, Gao J X, He P, et al. Technical solutions for ecological red-line management based on problems of ecological security [J]. China Environmental Science, 2018,38(12):4749-4754.

[7] David J A, Andrew J D, Lindsay C S. Using principal component analysis for information-rich socio-ecological vulnerability mapping in Southern Africa [J]. Elsevier Ltd., 2012,35(1/2):515-524.

[8] 于伯華,呂昌河.青藏高原高寒區(qū)生態(tài)脆弱性評價(jià)[J]. 地理研究, 2011,30(12):2289-2295.

Yu B H, Lu C H. Assessment of ecological vulnerability on the Tibetan Plateau [J]. Geographical Research, 2011,30(12):2289-2295.

[9] Lindner M, Maroschek M, Netherer S, et al. Climate change impacts, adaptive capacity, and vulnerability of European forest ecosystems [J]. Forest Ecology and Management, 2010,259(4):698-709.

[10] 李 沖,張 璇,許 楊,等.京津冀生態(tài)屏障區(qū)人類活動對生態(tài)安全的影響[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2021,41(7):3324-3332.

Li C, Zhang X, Xu Y, et al. The impacts of human activities on ecological security in the ecological barrier zone in Beijing- Tianjin-Hebei region [J]. China Environmental Science, 2021,41(7): 3324-3332.

[11] 賈晶晶,趙 軍,王建邦,等.基于SRP模型的石羊河流域生態(tài)脆弱性評價(jià)[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2020,34(1):34-41.

Jia J J, Zhao J, Wang J B, et al. Ecological vulnerability assessment of Shiyang River Basin based on SRP model [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2020,34(1):34-41.

[12] 齊姍姍,鞏 杰,錢彩云,等.基于SRP模型的甘肅省白龍江流域生態(tài)環(huán)境脆弱性評價(jià)[J]. 水土保持通報(bào), 2017,37(1):224-228.

Qi S S, Gong J, Qian C Y, et al. Assessment of eco-environmental vulnerability of Bailongjiang watershed in southern Gansu Province based on SRP model [J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(1):224-228.

[13] 黃 蕾,黃雨佳,劉朋輝,等.區(qū)域綜合環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法體系研究[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2020,40(12):5468-5474.

Huang L, Huang Y J, Liu P H, et al. Research on the regional comprehensive environmental risk assessment method system [J]. China Environmental Science, 2020,40(12):5468-5474.

[14] Liou Y, Nguyen A K, Li M. Assessing spatiotemporal eco- environmental vulnerability by Landsat data [J]. Ecological Indicators, 2017,80:52-65.

[15] 黃紹琳,徐超璇,魯春霞.張家口地區(qū)生態(tài)脆弱性及其影響因素[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2020,35(6):1288-1300.

Huang S L, Xu C X, Lu C X. Study on ecological vulnerability and its influencing factors in Zhangjiakou area [J]. Journal of Natural Resources, 2020,35(6):1288-1300.

[16] Jiang Y, Li R, Shi Y, et al. Natural and political determinants of ecological vulnerability in the Qinghai–Tibet Plateau: A case study of Shannan, China [J]. ISPRS International Journal of Geo- Information, 2021,10(5):327-327.

[17] U S E P A. Framework for ecological risk assessment [R]. Risk Assessment Forum, Washington D C, EPA/ 630/R-92/001, 1992.

[18] U S E P A. Guidelines for ecological risk assessment [R]. Risk Assessment Forum, Washington D C, EPA/630/R-95/002F, 1998.

[19] Hong W, Jiang R, Yang C, et al. Establishing an ecological vulnerability assessment indicator system for spatial recognition and management of ecologically vulnerable areas in highly urbanized regions: A case study of Shenzhen, China [J]. Ecological Indicators, 2016,69:540-547.

[20] 廖雪琴,李 巍,侯錦湘.生態(tài)脆弱性評價(jià)在礦區(qū)規(guī)劃環(huán)評中的應(yīng)用研究——以阜新礦區(qū)為例[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2013,33(10):1891- 1896.

Liao X Q, Li W, Hou J X. Application of ecological fragility assessment in mining area planning and environmental impact assessment: Taking Fuxin Mining Area as an example [J]. China Environmental Science, 2013,33(10):1891-1896.

[21] Nandy S, Singh C, Das K K, et al. Environmental vulnerability assessment of eco-development zone of Great Himalayan National Park, Himachal Pradesh, India [J]. Ecological Indicators, 2015,57: 182-195.

[22] 楊 飛,馬超,方華軍.脆弱性研究進(jìn)展:從理論研究到綜合實(shí)踐[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2019,39(2):441-453.

Yang F, Ma C, Fang H J. Research progress on vulnerability: From theoretical research to comprehensive practice [J]. Acta Ecologica Sinica, 2019,39(2):441-453.

[23] Timmerman P. Vulnerability, Resilience and the collapse of society: A review of model and possible climatic applications [M]. Toronto, Canada: Institute for Environmental Studies, University of Toronto, 1981.

[24] Nguyen A K, Liou Y, Li M, et al. Zoning eco-environmental vulnerability for environmental management and protection [J]. Ecological Indicators, 2016,69:100-117.

[25] Sahoo S, Dhar A, Kar A. Environmental vulnerability assessment using Grey Analytic Hierarchy Process based model [J]. Environmental Impact Assessment Review, 2016,56:145-154.

[26] Wang S, Zhang X, Wu T, et al. The evolution of landscape ecological security in Beijing under the influence of different policies in recent decades [J]. Science of The Total Environment, 2019,646:49-57.

[27] 郭 兵,陳舒婷,韓保民,等.絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶(境內(nèi)段)生態(tài)脆弱性定量評價(jià)研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2019,28(11):2601-2611.

Guo B, Chen S T, Han B M, et al. Quantitative assessment of ecological vulnerability of the Silk Road Economic Belt, China based on the partition-integration concept [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2019,28(11):2601-2611.

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

Qiao Q, Gao J X, Wang W, et al. Method and application of ecological frangibility assessment [J]. Research of Environmental Sciences, 2008,21(5):117-123.

[29] Zbigniew C. Relics of cultivation in the vascular flora of medieval West Slavic settlements and castles [J]. Biodiversity: Research and Conservation. 2011,22(-1).

[30] 李邁和,Norbert Kruchi,楊 健.生態(tài)干擾度:一種評價(jià)植被天然性程度的方法[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2002,(5):450-458.

Li M H, Norbert K, Yan G J. Hemeroby—— a method to assess the naturalness of vegetation [J]. Progress in Geography, 2002,(5):450- 458.

[31] Corrado B, Giuliano F. Applying indicators of disturbance from plant ecology to vertebrates: The hemeroby of bird species [J]. Ecological Indicators. 2016,61.

[32] 曹秉帥,鄒長新,高吉喜,等.生態(tài)安全評價(jià)方法及其應(yīng)用[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào), 2019,35(8):953-963.

Cao B S, Zou C X, Gao J X, et al. Review on methodology and application of ecological security assessment [J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2019,35(8):953-963.

[33] 劉軍會,高吉喜,馬 蘇,等.中國生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)評價(jià)[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2015,30(10):1607-1616.

Liu J H, Gao J X, Ma S, et al. Evaluation of ecological sensitivity in China [J]. Journal of Natural Resources, 2015,30(10):1607-1616.

[34] 劉軍會,鄒長新,高吉喜,等.中國生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)范圍界定[J]. 生物多樣性, 2015,23(6):725-732.

Liu J H, Zou C X, Gao J X, et al. Location determination of ecologically vulnerable regions in China [J]. Biodiversity Science, 2015,23(6):725-732.

[35] 畢愷藝,牛 錚,黃 妮,等.道路網(wǎng)絡(luò)對景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的影響——以“中國-中南半島經(jīng)濟(jì)走廊”為例[J]. 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào), 2019, 36(3):347-353.

Bi K Y, Niu Z, Huang N, et al. Effects of road network on landscape ecological risk: a case study of “China and Indochina Peninsula economic corridor” [J]. Journal of University of Chinese Academy of Sciences, 2019,36(3):347-353.

[36] Liu Q, Shi T. Spatiotemporal differentiation and the factors of ecological vulnerability in the Toutun River Basin based on remote sensing data [J]. Sustainability, 2019,11(15):4160.

[37] 樸世龍,方精云,郭慶華.利用CASA模型估算我國植被凈第一性生產(chǎn)力[J]. 植物生態(tài)學(xué)報(bào), 2001,(5):603-608.

Piao S L, Fang J Y, Guo Q H. Application of CASA model to the estimation of Chinese terrestrial net primary productivity [J]. Acta Phytoecologica Sinica. 2001,(5):603-608.

[38] Ouyang Z Y, Zheng H, Xiao Y, et al. Improvements in ecosystem services from investments in natural capital [J]. Science (American Association for the Advancement of Science). 2016,352(6292):1455- 1459.

[39] Xu W, Xiao Y, Zhang J, et al. Strengthening protected areas for biodiversity and ecosystem services in China [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2017,114(7):1601-1606.

[40] 史雪威,張 路,張晶晶,等.西南地區(qū)生物多樣性保護(hù)優(yōu)先格局評估[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2018,37(12):3721-3728.

Shi X W, Zhang L, Zhang J J, et al. Assessment of priority patterns of biodiversity conservation in Southwest China [J]. Chinese Journal of Ecology, 2018,37(12):3721-3728.

[41] 張 蜜,陳存友,胡希軍.蒼南縣玉蒼山風(fēng)景區(qū)生態(tài)敏感性評價(jià)[J]. 林業(yè)資源管理, 2019,(4):92-100.

Zhang M, Chen C Y, Hu X J. GIS-Based evaluation of ecological sensitivity of Yucang mountain scenic spot in Cangnan county [J]. Forest Resources Management, 2019,(4):92-100.

Research on the method and application of large-scale ecological disturbance risk assessment.

GAO Ji-xi*, CAI Ming-yong, ZHANG Xin-sheng, SHEN Wen-ming, SHI Xue-wei, XIAO Ru-lin

(Ministry of Ecology and Environment Center for Satellite Application on Ecology and Environment, Beijing 100094, China)., 2021,41(11)：5274～5281

To realize the rapid and effective identification of high risk areas of large-scale ecological disturbance, This research selected 9 indicators from three aspects of “ecological vulnerability (EV)”, “accessibility to disturbance (AD)” and “easy-attractiveness of resources (RE)”, and constructed the index system and evaluation model of ecological disturbance risk assessment, forming a complete large-scale ecological disturbance assessment technology and method. Using this technology and method, the risk status of the national land space ecological disturbance, the spatial distribution pattern and its causes were evaluated and analyzed, and the 2017～2019 national nature reserves human activity monitoring data and ecological vulnerability result in the National Planning for Major Function Zones were used to analyze the accuracy of the ecological disturbance risk assessment results. The results showed that more than 90% of human activities in nature reserves were concentrated in the medium and high risk areas, The national ecological disturbance risk was mainly intermediate, followed by low and relatively low, and high and relatively high areas were the least. The high and relatively high risk areas were mainly distributed in the west-central and northeast regions such as the Qinling Mountains, Qilian Mountains, Sanjiangyuan, and Inner Mongolia grasslands. The spatial distribution characteristics of ecological disturbance risk had a strong correlation with factors such as the structure and function of the ecosystem, topography, traffic conditions, and resource potential.

risk index of ecological disturbance；ecological vulnerability；accessibility to disturbance；easy-attractiveness of resources；human disturbance activities；national ecological disturbance risk level

X171

A

1000-6923(2021)11-5274-08

高吉喜(1964-),男,內(nèi)蒙古呼和浩特人,研究員,主要從事區(qū)域生態(tài)保護(hù)?生態(tài)資產(chǎn)評估?區(qū)域生態(tài)學(xué)等研究.發(fā)表論文350余篇.

2021-03-05

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2017YFC0506606);成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(SKLGP2020K005)

* 責(zé)任作者, 研究員, gjx@nies.org