曹佳夢,官冬杰,黃大楠,殷博靈,和秀娟

重慶交通大學建筑與城市規(guī)劃學院, 重慶 400074

隨著城市化進程的深入推進,一系列生態(tài)環(huán)境問題帶來的負面效應(yīng)不斷顯現(xiàn),如何評估、管控和預測生態(tài)風險變化趨勢成為當前生態(tài)風險研究的熱點話題[1—2]。生態(tài)風險是指一個種群、生態(tài)系統(tǒng)或整個景觀的正常功能受到外界脅迫,從而在目前和未來減小該系統(tǒng)健康、生產(chǎn)力、遺傳結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟價值和美學價值的一種狀況[3]。生態(tài)風險評價是從社會、經(jīng)濟和自然等不同視角將定性化的風險因子轉(zhuǎn)化為定量的生態(tài)災害發(fā)生概率的評估過程,綜合考慮不同影響因素對環(huán)境造成的負面影響,因而在環(huán)境保護中引起廣泛關(guān)注[4—5]。

目前,國內(nèi)外學者對生態(tài)風險問題研究主要集中以下幾個方面：(1)風險受體和研究尺度選擇。早期生態(tài)風險以單一風險受體為研究對象[6],研究尺度局限于對物種的風險評價[7—8],但生態(tài)系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)多樣復雜,風險受體不僅局限于某一圈層,所以后期研究尺度逐漸從物種擴展到流域[9—12]和區(qū)域[13—16]尺度；(2)風險源分析。由于生態(tài)風險的復雜性,風險源的范圍逐漸多元化[17],部分學者從景觀格局[18]、土地利用[19]、社會經(jīng)濟[20]等視角出發(fā)分析風險來源；(3)生態(tài)風險評價方法探索。評價方法由定性評價發(fā)展為GIS技術(shù)[21]、空間分析法[22]和模糊評價法[23]等定量分析法,使得抽象的生態(tài)風險更加數(shù)值化和定量化；(4)生態(tài)風險預警模擬。未來生態(tài)風險警情的可預見性是人為預防生態(tài)風險的前提,但深入探究未來風險警情及演化趨勢的研究較少[24],如：藏淑英等從土地利用類型視角建立了大慶市生態(tài)風險預警模型[25]；李楊帆等提出了景觀生態(tài)風險預警模型,并在景觀生態(tài)安全格局調(diào)控中進行應(yīng)用[26]；李振興等建立了城鎮(zhèn)化動態(tài)生態(tài)風險預警指標數(shù)據(jù)庫,但缺少社會經(jīng)濟因素對生態(tài)風險的影響分析[27]。

綜上,盡管已有研究在生態(tài)風險評估上取得了豐富的成果,但仍有以下三個方面的問題需要進一步探索：(1)缺乏多維度、多風險源、多風險受體的綜合生態(tài)風險預警分析。生態(tài)風險的風險源和評價終點往往只選擇生態(tài)系統(tǒng)的某一層次或過程,不能綜合地反映區(qū)域整體生態(tài)風險警情；(2)部分研究方法無法同時滿足生態(tài)風險影響因素的不確定性和復雜性。區(qū)域的生態(tài)風險往往受到自然、經(jīng)濟發(fā)展和城市規(guī)劃等因素影響,各種影響因子相互轉(zhuǎn)換、相互聯(lián)系；(3)預測未來的生態(tài)風險演化趨勢較少。生態(tài)風險評價的目的是根據(jù)現(xiàn)有的生態(tài)風險態(tài)勢通過人為調(diào)節(jié)手段來降低和預防災害風險,但只評價歷史趨勢下的生態(tài)風險現(xiàn)狀難以為生態(tài)環(huán)境的保護及風險調(diào)控提供有效參考。

重慶市作為西部大開發(fā)的重要戰(zhàn)略支點,處于一帶一路和長江經(jīng)濟帶的連接點上。城市化進程的推進導致自然生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟系統(tǒng)失衡,誘發(fā)重慶生態(tài)風險的加劇,進行生態(tài)風險預警等級劃分和演化趨勢分析迫在眉睫。本文以重慶市為研究區(qū)域,基于驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)模型,從社會、經(jīng)濟、自然和景觀多角度選取生態(tài)風險預警指標,采用正態(tài)云模型對2013—2019年重慶市生態(tài)風險指數(shù)和時空變化特征分析的基礎(chǔ)上,利用集對分析預測未來生態(tài)風險演化趨勢,為重慶市生態(tài)風險的管控和城市可持續(xù)健康發(fā)展以及環(huán)境管理提供參考依據(jù)和決策支持。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域概況

重慶作為四大直轄市之一,位于東經(jīng)105°11′—110°11′和北緯28°10′—32°13′之間,是推動共建“一帶一路”國際循環(huán)的重要戰(zhàn)略支點。由于其獨特的經(jīng)濟區(qū)位優(yōu)勢,經(jīng)濟迅猛發(fā)展的同時,城市化進程不斷加快,2013—2019年間,重慶市建成區(qū)面積從1395.86km2擴張到1680.52km2,是2013年面積的1.2倍；城鎮(zhèn)人口由2013年的1732.76萬人增加到2019年的2086.99萬人,2019年的城鎮(zhèn)化率高達66.8%,是2013年的1.2倍,城鎮(zhèn)化水平持續(xù)提高達到新高度。重慶具有大城市、大農(nóng)村和大庫區(qū)的特殊市情,隨著鄉(xiāng)村的發(fā)展和城市化進程的不斷推進,引發(fā)了熱島效應(yīng)增強,人地關(guān)系緊張,生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性降低等一系列生境問題。重慶地處長江上游,降低生態(tài)風險對生態(tài)環(huán)境的改善和推動長江經(jīng)濟帶綠色發(fā)展有重大意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以2013—2019年為研究年限,土地利用數(shù)據(jù)用來計算景觀格局指數(shù)和提取耕地面積及建成區(qū)面積,由于無法獲取2016年和2019年土地利用數(shù)據(jù),且2015年和2020年土地利用數(shù)據(jù)較2016年和2019年數(shù)據(jù)變化相差較小,所以用2015年數(shù)據(jù)替代2016年數(shù)據(jù),2020年數(shù)據(jù)替代2019年數(shù)據(jù)。2013、2015、2020年3期重慶市土地利用數(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),其空間分辨率為1000m。土地利用類型采用中國科學院土地資源分類系統(tǒng),數(shù)據(jù)包括25個二級類型和6個一級類型,本次研究主要對一級分類體系下的6種土地利用類型進行研究。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《重慶市統(tǒng)計年鑒》(2014—2020)、《重慶市環(huán)境狀況公報》(2013—2019)和《重慶市水資源統(tǒng)計公報》(2013—2019),部分區(qū)縣缺失指標數(shù)據(jù)通過平滑法進行預測。

2 研究方法

2.1 重慶市生態(tài)風險預警指標體系構(gòu)建

圖1 DPSIR模型結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 A schematic diagram for DPSIR model structure

生態(tài)風險具有多風險源、多風險受體等特征,全面綜合的生態(tài)風險評估需建立科學完整的指標體系。驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)模型(DPSIR)是將“驅(qū)動力”施加的社會環(huán)境“壓力”與相應(yīng)的環(huán)境“狀態(tài)”的改變和人類生活質(zhì)量等的“影響”及人類社會通過政策調(diào)整做出的“響應(yīng)”進行有機整合,有效監(jiān)測因素之間的相互影響和反饋(圖1)[28—29]。遵循科學性、全面性及數(shù)據(jù)可得性等原則,結(jié)合重慶市發(fā)展現(xiàn)狀及生態(tài)環(huán)境變化特征,通過DPSIR模型,以降低生態(tài)風險和增進人類福祉為目標,將人地關(guān)系與生態(tài)系統(tǒng)、政府決策及人類干擾活動有機的融合在一起,綜合確定生態(tài)風險預警指標體系(表1)。模型中,驅(qū)動力指標是人類對經(jīng)濟發(fā)展和社會文化的需求刺激生態(tài)系統(tǒng)變化的原因,故本文選取與經(jīng)濟和社會文化相關(guān)指標代替。經(jīng)濟和社會文化驅(qū)動力對生態(tài)風險的壓力主要反映在其與生態(tài)環(huán)境保護的競爭,如造成的環(huán)境污染和能源消耗壓力等。狀態(tài)指標是在壓力和驅(qū)動力的相互作用下,處于當前生態(tài)風險程度時重慶市的狀態(tài)表現(xiàn),包括社會資源狀況、人類生活質(zhì)量和環(huán)境現(xiàn)狀幾個方面。影響指標反映生態(tài)風險等級變化下重慶市的生態(tài)環(huán)境效果,主要體現(xiàn)在自然或人為干擾導致生態(tài)系統(tǒng)功能或生物多樣性的變化,景觀格局指數(shù)是生態(tài)多樣性和人類干擾定量化的表征。響應(yīng)指標表示為降低生態(tài)風險等級,增進人類福祉,對“壓力”和“影響”人類社會做出的決策和調(diào)整,如提高城鄉(xiāng)服務(wù)能力及災害防范能力、改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強環(huán)境建設(shè)等[30]。

參考相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上[31—32],在ArcGIS中使用自然斷點法,將各預警指標值劃分為五個等級,分別為無警、輕警、中警、重警和巨警,如表2所示。

表1 重慶市生態(tài)風險預警指標體系

表2 生態(tài)風險預警指標標準

2.2 正態(tài)云模型

生態(tài)風險是自然、社會經(jīng)濟和政府決策等多因素的綜合體,其演化趨勢、風險程度和影響機制等具有不確定性。故生態(tài)風險的評價需要具有處理不確定性因素和克服主觀偏差的能力。正態(tài)云模型同時兼顧了數(shù)據(jù)的模糊性和評價等級的不確定性,可以客觀的分析出各個指標因子的隸屬等級[33—34]。正態(tài)云模型的定義由期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)來構(gòu)成,如下：

(1)

假設(shè)U為數(shù)值表示的定量論域,且X屬于U的子集,T是U的定性概念。若論域A中的元素x對應(yīng)T中的隸屬度μx滿足μx—N(Ex,En2),則T從U到隸屬度區(qū)間在屬于空間中的分布,就定義為云模型。當En′滿足En′—N(En,He2),則該云模型為正態(tài)云模型。其具體建模過程如下：

(1)建立生態(tài)風險預警指標集合

A={a1,a2,a3,…,a22}

(2)

(2)建立預警指標生態(tài)風險等級的隸屬關(guān)系

設(shè)定生態(tài)風險警情的上下限,由于指標在隸屬等級的劃分存在不確定性,由此：

(3)

式中：i為不同預警指標、j為指標i所處的生態(tài)風險等級,Exij為指標i所處風險等級的期望,Xij上和Xij下為每個預警指標所處生態(tài)風險等級的臨界值。由于指標i的臨界值隸屬于兩種生態(tài)風險等級,由此：

(4)

(5)

式中：Enij表示該指標在對應(yīng)生態(tài)風險等級下的熵。

超熵He表示云滴匯集成云層的分散程度,在可視化云圖上呈現(xiàn)為云的厚度。超熵依據(jù)可視化云圖的離散程度取值,本文定義He=0.01。根據(jù)表2中各預警指標等級,通過式(3)和式(5)確定各指標的期望和熵,計算結(jié)果見表3。

表3 生態(tài)風險預警指標正態(tài)云模型的期望和熵

(3)計算各個指標隸屬度

將表3中的期望、超熵和熵代入Python 2.7編寫的正向云發(fā)生器,求取生態(tài)風險各指標相應(yīng)警情等級的隸屬度,見圖2,但受篇幅影響,僅以萬州各生態(tài)風險預警指標為例來展示。為提高隸屬度結(jié)果的精確性,將循環(huán)參數(shù)N設(shè)置為3000次,取得的平均值為各指標對應(yīng)下的不同警情下的最終隸屬度。

(6)

式中：Yij表示將指標i計算N次后所處的生態(tài)風險等級j的平均隸屬度；yijm表示通過Python 2.7計算m次的指標i在不同生態(tài)風險等級下的隸屬度。根據(jù)最大隸屬度原則判定該指標對應(yīng)的生態(tài)風險警情。

(4)結(jié)合指標權(quán)重求取綜合生態(tài)風險值

通過每個指標對應(yīng)下的生態(tài)風險等級的隸屬度和與之相應(yīng)的指標權(quán)重相乘求取重慶市各個區(qū)縣的綜合生態(tài)風險值。

圖2 萬州各生態(tài)風險預警指標正態(tài)云模型Fig.2 Normal cloud model for each ecological risk warning index in Wanzhou county

2.3 集對分析

生態(tài)風險演化趨勢的研究有利于市政部門對風險警情的掌握,對不同預警程度采取不同的措施。然而生態(tài)風險的影響因素之間相互作用,增加了預警的復雜性和不確定性。集對分析從辯證思維的角度出發(fā),將多種不確定因素之間的聯(lián)系和轉(zhuǎn)化定量化,在特定的生態(tài)風險背景下更為科學地描述了風險演化趨勢。集對分析的核心是為具有不確定性的集合構(gòu)造集合對,然后分析集對中特定屬性的同一性,差異性和對立性,并用聯(lián)系度來描述這一集對的同一性、差異性和對立性的關(guān)系[35],其表達式為：

μ2=a+b×i+c×j

(7)

式中,μ2為聯(lián)系度,μ2∈[-1,1]；a表示具有相同屬性的程度,即同一度；b為差異度；c為對立度；a、b、c同為正數(shù)且滿足a+b+c=1；i為差異度系數(shù)且i∈[-1,1]；j為對立度系數(shù)；根據(jù)具體情境選擇相應(yīng)的值。具體評價過程如下：

(1)評價等級的確定

根據(jù)生態(tài)風險的聯(lián)系度,所以本文采用均分原則將其劃分為5個等級,無警：[1,0.6]；輕警：[0.6,0.2]；中警：[0.2,-0.2]；重警：[-0.2,-0.6]；巨警：[-0.6,-1]。

(2)指標聯(lián)系度的計算

在評價等級劃分的基礎(chǔ)上,為了深入探究重慶市生態(tài)風險未來趨勢演化,將聯(lián)系度函數(shù)更加細化,將式(7)進一步擴展為μ2=a+b1×i1+b2×i2+b3×i3+c×j,并確定單個指標因子的聯(lián)系度。對于負向指標,四元聯(lián)系度計算公式為：

(8)

對于正向指標,四元聯(lián)系度計算公式為：

(9)

式中,b1、b2、b3為差異度分量,a表示屬于a等級的可能性,即a、b1、b2、b3、c分別表示各個區(qū)縣屬于無警、輕警、中警、重警和巨警的可能性。Xi表示不同指標,Si1、Si2、Si3、Si4和Si5分別表示該指標下的預警等級標準。

加入指標的權(quán)重后,同一、對立和差異性的聯(lián)系度變?yōu)椋?/p>

(10)

式中WK為i項指標的權(quán)重。

(3)集對勢計算分析

集對勢反映兩個集合的同異反聯(lián)系程度。無警與巨警聯(lián)系度的比值即為重慶市生態(tài)風險的集對勢,其表達式為：

PH=a/c

(11)

集對悲觀勢指從悲觀的角度來分析重慶市未來生態(tài)風險的變化趨勢,將所有的差異項即重警、中警和輕警全部轉(zhuǎn)化為巨警,將轉(zhuǎn)換后無警與轉(zhuǎn)化后的所有巨警的比值來研究重慶生態(tài)風險的勢態(tài),以最消極的角度進行分析,其表達式為:

PB=a/(b+c)

(12)

集對樂觀勢指從樂觀的角度來分析重慶市未來生態(tài)方向的變化趨勢,與悲觀勢相反,將所有重警、中警和輕警全部轉(zhuǎn)化為無警,將轉(zhuǎn)換后的無警與巨警的比值來研究重慶生態(tài)風險的勢態(tài),以最積極的角度進行分析,其表達式為：

Po=(a+b)/c

(13)

3 結(jié)果與分析

3.1 重慶市生態(tài)風險預警整體變化分析

圖3 2013—2019年重慶市生態(tài)風險預警等級變化圖Fig.3 Change of ecological risk warning level in Chongqing from 2013 to 2019

由圖3可知,重慶市生態(tài)風險總體處于重警風險水平,風險等級有先減弱后上升的趨勢,中警、輕警和無警隸屬度都呈現(xiàn)增加趨勢,說明研究期內(nèi)整體風險等級都有相對減緩趨勢。2013—2016年重慶市整體生態(tài)風險等級大幅降低,主要以中警和輕警等級為主,重警風險等級次之,巨警風險等級數(shù)量占比最低。巨警和重警風險區(qū)數(shù)量減少,占比分別從11%、55%降到3%、24%,中警和輕警風險區(qū)呈現(xiàn)不斷擴展趨勢,占比分別從15%、11%增加到26%、39%。綜合生態(tài)風險值由重警的0.295逐年降低到輕警的0.280,輕警隸屬度值增加了0.053,風險等級由重警演變?yōu)檩p警。但是在2016—2019年間,重慶市整體生態(tài)風險等級有小范圍的惡化,主要以重警等級為主,中警風險等級次之,無警風險區(qū)呈增加趨勢。巨警、重警和無警風險區(qū)增加,占比分別上升到2019年的8%、31%、11%,中警和輕警風險區(qū)下降到24%、26%。輕警和無警隸屬度值分別下降了0.036和0.023,中警及以上風險等級隸屬度逐年增加,生態(tài)風險等級面臨整體上升趨勢。綜上,研究期間重慶市生態(tài)環(huán)境有較大程度的改善,但是部分區(qū)縣生態(tài)環(huán)境的惡化導致2019年整體生態(tài)風險等級較2016年有所提高。

3.2 重慶市生態(tài)風險預警空間差異化分析

生態(tài)風險等級從空間上看呈條帶狀分布,風險值整體空間分異性強,并在局部呈現(xiàn)高-高聚集和低-低聚集現(xiàn)象。2013—2016年,重慶市生態(tài)風險等級呈現(xiàn)由中心向邊緣減弱的趨勢,輕警和無警風險區(qū)不斷向東南、東北和西部地區(qū)擴展,中警風險區(qū)聚集分布在西部地區(qū),重警風險區(qū)零星分布在東北部,巨警風險區(qū)分布在主城區(qū)內(nèi),重慶市重警風險區(qū)顯著下降,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善明顯；2016—2019年,總體呈現(xiàn)重警風險區(qū)向南蔓延,風險值逐年擴大趨勢,中警風險區(qū)聚集在西北和南部地區(qū),輕警風險等級不斷由中部向西部呈線狀轉(zhuǎn)移,無警風險等級向重慶主城區(qū)和東北部轉(zhuǎn)移,且分布零散。

(1)渝東北地區(qū)

圖4 渝東北生態(tài)風險變化程度Fig.4 Degree of ecological risk change in northeast Chongqing

由圖4可知：2013—2019年渝東北地區(qū)生態(tài)風險等級大幅下降,生態(tài)風險演變呈風險程度降低、風險程度不變和風險程度降低后增加三種趨勢。55%的區(qū)縣風險程度降低,主要為重警風險等級向輕警和中警風險等級轉(zhuǎn)移,其中城口甚至由重警轉(zhuǎn)為無警風險區(qū)。27%的區(qū)縣風險程度不變,墊江和忠縣一直維持在重警風險等級,應(yīng)加大力度對其進行風險管控,只有萬州區(qū)一直為輕警風險等級。18%的區(qū)縣風險程度降低后增加,豐都由2013年的中警下降到2016年的輕警,到2019年陡然上升到重警,應(yīng)當引起重視。

(2)渝東南地區(qū)

由圖5可知：2013—2019年渝東南地區(qū)生態(tài)風險等級有輕微上升。生態(tài)風險演變呈風險程度不變、風險程度降低后增加和風險程度徑直增加三種趨勢。石柱的風險程度不變,在研究期內(nèi)風險等級一直處于重警風險區(qū)的穩(wěn)定狀態(tài)。66%的區(qū)縣風險程度先降低后增加,主要為重警風險等級降低到中警后又轉(zhuǎn)移到重警風險等級,其中酉陽從2013年的巨警風險區(qū)下降到2016年的無警風險區(qū),雖然到2019年有輕微惡化上升到輕警風險區(qū),但是總體而言其生態(tài)風險管控很好。彭水風險等級由無警上升到巨警,風險程度逐年增加,應(yīng)加大生態(tài)工程建設(shè)。

圖5 渝東南生態(tài)風險變化程度Fig.5 Degree of ecological risk change in southeast Chongqing

(3)渝西南地區(qū)

由圖6可知：渝西南的生態(tài)風險變化多樣,風險等級下降明顯。生態(tài)風險演變呈風險程度降低、風險程度不變、風險程度先增加后降低、風險程度先降低后增加和風險程度增加五種趨勢。57%的區(qū)縣生態(tài)風險等級有不同程度的降低,主要為中警向輕警風險等級轉(zhuǎn)移。10%的區(qū)縣生態(tài)風險程度維持不變,其中渝中因為人口密度大、人類干擾活動加劇等因素,導致其生態(tài)風險等級一直處于巨警狀態(tài)。1%的區(qū)縣生態(tài)風險程度先增加后降低,江北和渝北的生態(tài)風險都在輕警和無警風險等級內(nèi)輕微波動。14%的區(qū)縣生態(tài)風險程度先降低后增加,合川雖然波動范圍最小,但是綜合生態(tài)風險等級最高。19%的區(qū)縣生態(tài)風險等級升高,主要向重警風險等級轉(zhuǎn)化。

圖6 渝西南生態(tài)風險變化程度Fig.6 Degree of ecological risk change in southwest Chongqing

3.3 生態(tài)風險演化趨勢模擬分析

為預測和分析重慶市未來生態(tài)風險壓力的時空分布和演化趨勢,本文對重慶市生態(tài)風險演化趨勢進行集對勢、樂觀勢和悲觀勢計算分析。如圖7,生態(tài)風險等級下降區(qū)縣占比36%,主要分布在渝西南地區(qū),渝東北次之,渝東南最低；生態(tài)風險等級上升區(qū)縣占比64%,主要分布在渝西南地區(qū),渝東北和渝東南持平。從集對勢角度分析,包含黔江、渝中和江北等36%的區(qū)縣屬于同趨勢,加強生態(tài)管控和環(huán)境保護等措施,生態(tài)風險等級有向好的方向發(fā)展的趨勢,甚至于達到無警等級；包括萬州、涪陵和渝中在內(nèi)的64%的區(qū)縣集對勢都小于1,屬于反趨勢,即未來這些區(qū)縣的生態(tài)風險等級有上升趨勢。從集對勢的距離角度分析,重慶市38個區(qū)縣的集對勢都距悲觀勢較近,惡化空間較小,同時,集對勢與樂觀勢的距離較遠,具備較大的改善空間。局部上,渝東北生態(tài)風險等級呈上升態(tài)勢的區(qū)縣占比為64%,呈下降態(tài)勢的區(qū)縣占比為36%。其中墊江的集對勢變化范圍最大,雖然墊江生態(tài)環(huán)境有變好趨勢,但是政府仍應(yīng)當積極地采取有利管控措施,防止盲目樂觀導致生態(tài)風險向重警等級發(fā)展；忠縣的集對勢波動范圍最小,雖然整體上有惡化趨勢,但是生態(tài)風險變化程度相對穩(wěn)定。渝東北是主要生態(tài)涵養(yǎng)區(qū),應(yīng)落實生態(tài)補償政策,優(yōu)化植被結(jié)構(gòu)；加大旅游業(yè)的管控,遏制其無序發(fā)展現(xiàn)象。渝東南生態(tài)風險等級呈上升態(tài)勢的區(qū)縣占比為33%,呈下降態(tài)勢的區(qū)縣占比為67%。其中彭水的集對勢變化范圍最小,黔江的變化范圍最大。渝東南作為生態(tài)保護發(fā)展區(qū),應(yīng)協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新結(jié)構(gòu)和城市發(fā)展新目標,對其生態(tài)用地進行修復,以增強生態(tài)景觀整體性、連通性,促進生態(tài)物質(zhì)循環(huán)。渝西南生態(tài)風險等級呈上升態(tài)勢的區(qū)縣占比為77%,呈下降態(tài)勢的區(qū)縣占比為23%,其中九龍坡的集對勢變化范圍最小,風險等級最為穩(wěn)定,巴南的變化范圍最大。渝西南區(qū)位條件優(yōu)越,經(jīng)濟最為活躍,應(yīng)當合理規(guī)劃城鄉(xiāng)土地利用結(jié)構(gòu),提高城市空間利用率,擴大自然保護區(qū)規(guī)模,增加城市綠化面積。

圖7 重慶市生態(tài)風險演化趨勢模擬分析Fig.7 Simulation analysis of ecological risk evolutionary trends in Chongqing

4 討論

科學的生態(tài)風險預警指標體系是評價生態(tài)風險現(xiàn)狀和演化趨勢分析的基礎(chǔ)。但是目前,對于生態(tài)風險預警指標體系構(gòu)建沒有統(tǒng)一的、明確的標準。本文對不同生態(tài)風險評價和預警指標進行相關(guān)總結(jié)與對比發(fā)現(xiàn)(表4)：從研究方法來看,GIS技術(shù)、相關(guān)分析法等較為傳統(tǒng)的方法雖然能滿足評價系統(tǒng)的復雜性特點,但是無法同時兼顧系統(tǒng)的不確定性和復雜性及數(shù)據(jù)的模糊性?；疑A測法雖然有處理不確定信息和模擬預測的優(yōu)點,但是適用于小樣本模擬。從指標選取來看,主要從土地利用和景觀格局視角出發(fā),圍繞自然災害風險源和社會經(jīng)濟驅(qū)動力影響因子等進行選取,指標選取不夠全面或者不能反映研究區(qū)特性。生態(tài)環(huán)境的變化不僅受到自然因素、人為因素和經(jīng)濟發(fā)展等影響,要通過自然與人類社會的響應(yīng)和反饋進行生態(tài)狀況評估。本文針對重慶面臨的各種生態(tài)風險因素,通過DPSIR模型從社會、經(jīng)濟、自然和景觀格局指數(shù)構(gòu)建復雜生態(tài)風險預警指標體系,對重慶市生態(tài)風險進行預警分析,以期為重慶市的生態(tài)環(huán)境管理提供一種科學有效的方法。從風險預警上看,基本是基于過去或者當下的生態(tài)風險的評估監(jiān)測,缺少未來生態(tài)風險的預測。而預測生態(tài)風險變化趨勢已然成為生態(tài)環(huán)境保護和生態(tài)文明建設(shè)的重要依據(jù)。生態(tài)風險的評價往往以優(yōu)化風險管控為目的,本文通過正態(tài)云模型對生態(tài)風險進行綜合評價,明確了重慶市生態(tài)風險的現(xiàn)狀,并基于目前的態(tài)勢,利用集對分析將生態(tài)風險演化趨勢定量化,掌握未來生態(tài)風險變化動態(tài),預警結(jié)果有利于管控人員提前采取預防措施避免生態(tài)風險的加劇,為風險管控的優(yōu)化提供依據(jù)。

盡管構(gòu)建的生態(tài)風險預警指標體系和評估模型可以揭示生態(tài)風險綜合隸屬等級及未來演化趨勢,但本研究仍存在部分局限性。指標因子的選取上,雖然包含的維度較多,但缺少具有區(qū)域性特點的指標,不同研究區(qū)應(yīng)選取不同區(qū)域性的風險因子。以高分辨率影像為基礎(chǔ),囊括區(qū)域性特征指標,構(gòu)建更為完善的預警指標體系是未來的研究重點。正態(tài)云模型和集對分析雖然能兼顧評價系統(tǒng)的不確定性和模糊性,但是對于研究尺度較大、生態(tài)風險更為復雜的區(qū)域而言,存在工作量大等不足,且僅通過部分時間段對重慶市進行預警分析,揭露未來的演變趨勢具有局限性。因此在后續(xù)的研究中,應(yīng)結(jié)合其他方法綜合考慮生態(tài)風險演變趨勢,提高預警結(jié)果精確度。

表4 不同生態(tài)風險評價和預警指標分析

5 結(jié)論

生態(tài)環(huán)境保護和社會經(jīng)濟發(fā)展的競爭下,重慶市生態(tài)風險加劇。本文構(gòu)建的生態(tài)風險預警指標體系能全面綜合的反映重慶的生境狀況,在此基礎(chǔ)上利用正態(tài)云模型對風險預警等級劃分,通過集對分析預測未來生態(tài)風險演化方向,為正確處理環(huán)境保護和社會發(fā)展關(guān)系及風險管控提供科學依據(jù)。得到以下結(jié)論：

(1)2013—2019年,重慶市綜合生態(tài)風險隸屬于重警等級,風險值由2013年的0.295下降到2019年的0.278。2013—2016年重慶市整體生態(tài)風險以中警和輕警等級為主,重警風險等級次之,巨警風險等級數(shù)量占比最低；2016—2019年重慶市整體生態(tài)風險等級有小范圍的惡化,主要以重警等級為主,中警風險等級次之,無警風險區(qū)呈增加趨勢。

(2)2013—2019年重慶市生態(tài)風險空間差異顯著。2013—2016年間重警風險等級以石柱-忠縣-梁平為中心向兩側(cè)遞減,以重警向中警等級轉(zhuǎn)化為主,中警風險等級呈面狀和線狀分別分布在西北和中部地區(qū),輕警風險等級呈半圓狀分布在重警風險區(qū)周圍,無警風險區(qū)零星分布在東南和東北地區(qū)；2016—2019年,重警風險區(qū)增多,以忠縣為分界區(qū)不斷向南擴增,中警風險等級大多向輕警風險等級轉(zhuǎn)化,聚集在西北和南部地區(qū),輕警風險等級不斷由中部向西部呈線狀轉(zhuǎn)移,無警風險等級向重慶主城區(qū)和東北部轉(zhuǎn)移,且分布零散。

(3)重慶市生態(tài)風險變化是社會、經(jīng)濟、自然等多層面綜合的結(jié)果。黔江、渝中和江北等在內(nèi)的34%的區(qū)縣生態(tài)環(huán)境有向好發(fā)展的趨勢；萬州和涪陵等66%的區(qū)縣的生態(tài)環(huán)境有惡化趨勢,但惡化程度較低。

(4)重慶市生態(tài)風險的演變具有一定的差異性,因根據(jù)風險演變趨勢,科學合理地規(guī)劃土地利用的布局和結(jié)構(gòu),因地制宜建立科學可行的政策扶持并加強生態(tài)風險監(jiān)測和評估系統(tǒng)的建立。