李 彤,賈寶全,*,劉文瑞,張秋夢

1 中國林業(yè)科學研究院林業(yè)研究所北京, 北京 100091 2 國家林業(yè)和草原局林木培育重點實驗室, 北京 100091 3 國家林業(yè)局城市森林研究中心, 北京 100091

新型城鎮(zhèn)化建設和城市群空間規(guī)劃的逐步落實不斷引導著土地資源的轉(zhuǎn)化[1—2],并隨之帶來諸多生態(tài)環(huán)境問題[3]。生態(tài)用地作為維護生態(tài)安全格局的重要屏障與改善人居環(huán)境的核心資源[4],逐漸發(fā)展成為度量地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關鍵指標[5—6]。自作為自然環(huán)境中具有生態(tài)防護功能的空間要素被首次提出,這一概念的發(fā)展應用一直都在不斷的摸索與嘗試中前進。隨著城鎮(zhèn)化建設與經(jīng)濟發(fā)展,大量生態(tài)用地受到蠶食、開發(fā)與破壞,生態(tài)環(huán)境不斷惡化,生態(tài)系統(tǒng)面臨威脅。在此背景下生態(tài)用地的動態(tài)演進逐漸發(fā)展為諸多學者的重要研究課題,在探索實現(xiàn)有限生態(tài)用地生態(tài)效益最大化方面具有重要意義[1]。而維持生態(tài)用地空間位置及其屬性不變的穩(wěn)定性特征成為這一動態(tài)探索中的核心突破,其在維護區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)方面的重要貢獻不容置否。

景觀穩(wěn)定性作為度量景觀動態(tài)特征的重要因子[7],一直是理論生態(tài)學研究中重要且復雜的課題[8]。目前關于景觀穩(wěn)定性的認識尚未統(tǒng)一,大多沿襲生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的模糊定義展開。然而隨著氣候變化、土地利用轉(zhuǎn)移、生物多樣性下降和人口驟增等全球問題的演化,生態(tài)變化研究逐漸深入,穩(wěn)定性作為生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)維持的關鍵特征[9—10],具有廣闊的發(fā)展前景與需求。

京津冀地區(qū)是中國的北部經(jīng)濟增長極和重點示范區(qū)[11],同時也是生態(tài)建設亟待優(yōu)化與完善的重點地區(qū)。長期以來,區(qū)域內(nèi)部有限的生態(tài)空間與強烈的生態(tài)需求之間矛盾突出[12]。開展京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性研究,一方面對動態(tài)背景下的生態(tài)空間維持與優(yōu)化具有現(xiàn)實意義,另一方面可為地區(qū)后續(xù)生態(tài)建設與規(guī)劃工作提供相關科學依據(jù)與參考。本文以GLOBELAND30數(shù)據(jù)為基礎支撐,著眼于2000—2010年和2010—2020年兩個時間序列下的京津冀地區(qū)生態(tài)用地變化現(xiàn)狀,全面探究不同時段生態(tài)用地穩(wěn)定性的空間異質(zhì)規(guī)律,明晰其驅(qū)動與制約因素,從而在一定程度上為后續(xù)生態(tài)規(guī)劃、建設管理與實施工作提供支撐與指導。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

京津冀地區(qū)位于中國北部腹地,處東經(jīng)113°04′—119°53′,北緯36°01′—422°37′,區(qū)域面積共計21.73×104km2,占國土地面積總量的2.2%。轄北京市、天津市以及河北省11個地級市,200個縣(區(qū))、2947個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)單元,是全國的政治經(jīng)濟中心、國際交往中心、文化中心和創(chuàng)新中心。區(qū)域內(nèi)部地形呈西北高東南低,西北部為內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)和燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū),中南部為京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北坪區(qū)生態(tài)區(qū)(圖1)。京津冀地區(qū)為溫帶季風氣候,年平均氣溫為3—15℃,年平均降水量為304—750mm。根據(jù)2020年第七次全國人口普查,京津冀地區(qū)人口總量共計11036.93×104人,占全國人口的8.05%。截至2020年,京津冀地區(qū)國民經(jīng)濟總產(chǎn)值86393.23×108元。2014年習近平總書記明確了京津冀協(xié)同發(fā)展作為國家重大戰(zhàn)略的地位,開創(chuàng)了京津冀協(xié)同發(fā)展的新時代。2018年11月中共中央、國務院明確提出要求以紓解北京非首都功能為“牛鼻子",推動京津冀協(xié)同發(fā)展。

圖1 行政區(qū)劃及生態(tài)分區(qū)Fig.1 Administrative zones & Ecological zones

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

論文基于2000、2010、2020年GLOBALAND30土地利用數(shù)據(jù)展開,數(shù)據(jù)空間分辨率為30m,總體分類精度85.72%,Kappa系數(shù)為0.82,目前已在京津冀等地區(qū)生態(tài)研究工作中得到廣泛應用并取得較好的效果[13—15]。覆蓋京津冀地區(qū)的土地數(shù)據(jù)包括耕地、林地、灌木林地、草地、水體、濕地,不透水地表和裸土地8類用地,考慮到大尺度數(shù)據(jù)在小尺度空間分析方面的不確定性,以及本地影像土地利用解譯數(shù)據(jù)對分析精度驗證的實用意義,本文通過空間抽樣并建立混淆矩陣全面評估研究區(qū)產(chǎn)品分類精度,結(jié)合Google Earth Engine(GEE)軟件平臺下高分影像目視判別工作,進一步驗證并保障該數(shù)據(jù)在京津冀地區(qū)的精度水平,結(jié)果顯示區(qū)域數(shù)據(jù)總體精度為80.63%,Kappa系數(shù)為0.72,可見研究地區(qū)該產(chǎn)品具備較好的數(shù)據(jù)質(zhì)量。地形數(shù)據(jù)為分辨率30m的NASA數(shù)字高程模型產(chǎn)品(DEM),本文基于水文分析與鄰域分析獲取其坡度、坡向與地形起伏度信息,地貌數(shù)據(jù)來自中國科學院地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站；土壤數(shù)據(jù)取自世界土壤數(shù)據(jù)庫HWSD；氣象數(shù)據(jù)包括京津冀地區(qū)及其周邊氣象站點平均氣溫及降雨量年度數(shù)據(jù),論文基于ANUSPLIN軟件完成不同時間序列的氣候插值；人口,國內(nèi)生產(chǎn)總值等社會經(jīng)濟空間數(shù)據(jù)來自行政單位統(tǒng)計年鑒以及中國科學院資源與環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供的空間分布柵格；各城市/農(nóng)村居民點、公路、鐵路線、國道和省道等交通干線、風景名勝區(qū)、自然保護區(qū)等交通信息數(shù)據(jù)基于OpenStreetMap(OSM)網(wǎng)站下載,并通過歐式距離和核密度計算工具進行處理；植被質(zhì)量指數(shù)(NDVI)和植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)來自中國科學院資源與環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供的空間分布柵格數(shù)據(jù)和MOD17A3HGF Version 6.0產(chǎn)品。為了實現(xiàn)上述數(shù)據(jù)的統(tǒng)一度量,所有的空間柵格信息將統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為覆蓋京津冀地區(qū)且空間分辨率一致的空間柵格數(shù)據(jù)集以實施后續(xù)統(tǒng)計分析工作。

1.3 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)

目前的景觀穩(wěn)定性研究尚未形成統(tǒng)一的度量體系,不同形式下的方法評估多是基于生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)探索。本文著眼于不同時期生態(tài)用地類型的空間位置及其屬性特征,將一定區(qū)域內(nèi)生態(tài)用地各要素在時間尺度上保持其屬性不變的特性視作生態(tài)用地穩(wěn)定性的基礎內(nèi)涵,從土地利用的視角來看,該屬性即是生態(tài)用地自身的地類特征。在此基礎上,本文將一定區(qū)域內(nèi)生態(tài)用地類型隨時間保持不變的面積比例作為生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)的度量依據(jù),具體的計算方法如下：

式中, PSI表示生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù),Ai表示在研究時段內(nèi)研究區(qū)生態(tài)用地i類型保持地類屬性不變的面積,這里i分別代表森林、草地、灌木地和濕地,A表示研究區(qū)域內(nèi)生態(tài)用地所有類型面積總和,n代表土地類型的總數(shù)。生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)PSI值越大,表明區(qū)域生態(tài)穩(wěn)定性越高；反之,穩(wěn)定性則越低。

表1 數(shù)據(jù)層的描述

1.4 空間自相關

空間自相關可以直觀地表達地理事物的空間關聯(lián)與差異,通常用來衡量空間要素屬性間的聚合或離散程度,包括全局自相關和局部自相關。全局空間自相關可以衡量區(qū)域整體的空間關聯(lián)與差異程度,全局莫蘭指數(shù)(Global Moran′sI)是廣泛用于衡量空間自相關程度的綜合性評價指標,通常用Z值檢驗Moran′s I值的顯著水平。具體計算如下：

式中：x為空間單元i和j的屬性值,wij是空間權重矩陣元素,n為單元數(shù)量。Moran′sI范圍為[-1,1],當I=0,全局空間顯著無關；I>0,正相關,空間要素聚合；I<0,負相關,空間要素離散。 當Z值為正且顯著時,表明存在正的空間自相關,也就是說相似的觀測值 (高值或低值) 趨于空間集聚；當Z值為負且顯著時,表明存在負的空間自相關,相似的觀測值趨于分散分布；當Z等于0時,觀測值呈獨立隨機分布。

局部空間自相關分析通過局部莫蘭指數(shù)和局部Getis-OrdGi*指數(shù)等實現(xiàn)。其中Getis-OrdGi*熱點分析利用距離權重矩陣的局域空間自相關類指標表征研究區(qū)域的高低值分布,即熱點和冷點分布。該指標利用加權特征值分析熱點和冷點,在此基礎上得到數(shù)據(jù)的集聚特征和空間分布。計算公式如下：

式中,Xj為空間區(qū)域單元j的屬性值,wij為空間權重矩陣,若第i個和第j個單元之間的距離處于設定距離d時,則空間權重矩陣中的元素為1,否則為0。

1.5 地理探測器

地理探測器模型是一種基于空間異質(zhì)性理論的空間分析模型,可以定量地檢測和識別空間分布屬性及其解釋因素之間的各種相互作用,由風險探測器、因素探測器、生態(tài)探測器和交互探測器組成。本研究主要采用因子檢測和交互探測兩個模塊,對研究區(qū)域生態(tài)用地穩(wěn)定性的內(nèi)在機制進行解釋。因子檢測計算如下：

式中,N和Nh分別為研究區(qū)樣本數(shù)；σ2和σh2為因素A在樣本h內(nèi)的離散方差。L為研究區(qū)各因素的類型,q為探測因子的探測力值,q∈[0,1],q值越大,表示自變量x對屬性y的解釋力越強,反之則越弱。

交互探測模塊識別不同自變量因子之間的交互作用,即評估因子x1和x2共同作用時是否會增加或減弱對因變量y的解釋力。交互探測類型可以劃分為雙因素增強q(x1∩x2)>Max(q(x1)q(x2)、非線性減弱q(x1∩x2)q(x1)+q(x2)、獨立q(x1∩x2)=q(x1)+q(x2)和單因子非線性減弱Min(q(x1)q(x2))

2 結(jié)果與分析

2.1 穩(wěn)定性生態(tài)用地的時空變化

2.1.1生態(tài)用地總體變化

2000、2010和2020年京津冀地區(qū)生態(tài)用地空間分布趨勢一致(表2),集中在內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)和燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū),另有極少量散落于京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北坪區(qū)生態(tài)區(qū)內(nèi)的東部沿海地帶。區(qū)域生態(tài)用地總量整體先增后降,前期擴增13.46×104hm2,后期縮減5.46×104hm2。生態(tài)用地變動主要集中在內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū),這與該區(qū)域內(nèi)密集的草地覆蓋相關,草原生態(tài)系統(tǒng)相對森林具有不穩(wěn)定、食物網(wǎng)簡單以及人為干擾性更強等特征,因而區(qū)域內(nèi)的生態(tài)用地波動更加突出。各時期生態(tài)用地構成變化較小,林地和草地均占據(jù)最高比重。各類生態(tài)用地轉(zhuǎn)移均以林地和草地的流轉(zhuǎn)最為顯著,前期林草動態(tài)弱于后期。非生態(tài)用地組成變化較生態(tài)用地更強,主要體現(xiàn)為耕地的持續(xù)縮減與建設用地的持續(xù)增長(圖2)。

2.1.2穩(wěn)定性生態(tài)用地時空變化

2000—2010和2010—2020年京津冀穩(wěn)定性生態(tài)用地環(huán)西北山區(qū)聚集,東部海域少量散布(圖3)。前期穩(wěn)定性生態(tài)用地總量共計733.83×104hm2,林草地在其中占絕對主導,比例達99.33%,灌木林地和濕地面積比例僅為0.14%和0.52%；后期穩(wěn)定性生態(tài)用地減少至688.71×104hm2,林草面積優(yōu)勢占比高達99.23%,灌木林比重相對上一時段有所降低,濕地則相對增加,但二者面積比重仍不足1%。兩時段下穩(wěn)定性生態(tài)用地減少范圍均集中在燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)范圍內(nèi),該分區(qū)是京津冀地區(qū)生態(tài)用地資源的核心源地,因而必然是生態(tài)用地動態(tài)發(fā)生的重點地區(qū)(表3)。

表2 不同分區(qū)生態(tài)用地組成

圖2 2000、2010、2020年用地類型轉(zhuǎn)移Fig.2 Land use type transfer in 2000、2010、2020

表3 不同分區(qū)穩(wěn)定性生態(tài)用地組成

圖3 2000、2010、2020年穩(wěn)定性生態(tài)用地空間分布Fig.3 Spatial distribution of stable ecological land in 2000、2010、2020

2.2 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)

2.2.1生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)時空動態(tài)特征

2000—2010年和2010—2020年京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)分別為90.85%和83.86%。不同生態(tài)分區(qū)單元顯示在2000—2010年間,內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)居高,為92.35%,燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)次之,京津唐城市生態(tài)區(qū)最低,為55.26%。2010—2020年間燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)穩(wěn)定性指數(shù)最高,達85.30%,華北平原生態(tài)區(qū)最低,為55.13%(表4)。在生態(tài)用地內(nèi)部,不同地類屬性的穩(wěn)定性特征也極大程度上干預著生態(tài)效益的穩(wěn)定發(fā)揮,通過京津冀地區(qū)各地類屬性的穩(wěn)定性指數(shù)統(tǒng)計來看,2000—2010年和2010—2020年均呈現(xiàn)林地穩(wěn)定性指數(shù)>草地>濕地>灌木林地(表5)。

表4 不同分區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)

表5 不同類型生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)

圖4 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)等級分布Fig.4 Class of ecological land stability index

鑒于空間格局顯示評價與后續(xù)影響機制研究的數(shù)據(jù)需求,在全面保證樣本量全面足夠的基礎上,對京津冀地區(qū)5km×5km網(wǎng)格單元生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)空間關系進行系統(tǒng)分析,結(jié)果顯示,燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性潛力更高。為進一步探索生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)時空分異特征,基于自然斷點法劃定統(tǒng)一標準實現(xiàn)對不同時期生態(tài)用地穩(wěn)定性分級(圖4),分級結(jié)果顯示(表6)2000—2010年間,極低穩(wěn)定性和極高穩(wěn)定性面積占主導比例,分別占比40.76%和44.43%；2010—2020年間極低穩(wěn)定性面積占比最高,為38.40%,低穩(wěn)定性、中穩(wěn)定性、高穩(wěn)定性和極高穩(wěn)定性占比分別為3.53%、6.98%、27.44%和23.64%。不同分區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性等級結(jié)構顯示,京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北平原生態(tài)區(qū)顯示出極低穩(wěn)定性等級的絕對比例優(yōu)勢特征,燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)在2000—2010年間以極高穩(wěn)定性面積占主導,在2010—2020年間則呈現(xiàn)高穩(wěn)定性和極高穩(wěn)定性面積共同主導。

表6 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)等級

2.2.2生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)空間分異規(guī)律

對京津冀生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)進行空間統(tǒng)計(表7),2000—2010年和2010—2020年生態(tài)用地穩(wěn)定性的全局莫蘭指數(shù)分別為0.914和0.889,顯著性較高,可見京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性呈現(xiàn)顯著空間自相關,即穩(wěn)定性高值區(qū)和低值區(qū)呈聚集分布。

表7 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)全局莫蘭指數(shù)及顯著性

為了進一步反映生態(tài)用地穩(wěn)定性的空間集散現(xiàn)象,本文對2000—2010年和2010—2020年生態(tài)用地穩(wěn)定性進行Getis-Ord Gi*熱點分析(圖5)?？臻g分異結(jié)果顯示京津冀生態(tài)用地穩(wěn)定性具有顯著的冷熱點效應。整體空間分布顯示熱點區(qū)匯集在燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū),冷點區(qū)集中在京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北坪區(qū)生態(tài)區(qū)。兩個時期生態(tài)用地穩(wěn)定性冷熱點空間動態(tài)顯示,冷點區(qū)和熱點區(qū)面積在2010—2020年均較2000—2010年有所減少,分別縮減42×104hm2和82×104hm2,相對應地非顯著地區(qū)范圍有所擴大,可見生態(tài)用地穩(wěn)定性的聚集效應在相對減弱(表8)。

表8 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)冷點/熱點

圖5 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)冷點/熱點空間分布Fig.5 Cold spots/hot spots of ecological land stability index

2.3 生態(tài)用地穩(wěn)定性影響因素分析

2.3.1影響因素分析

鑒于以往研究理論,本文收集并選取地理因素(高程DEM、坡度SLOPE、坡向ASPECT、地形起伏度LANDFORM、地貌GEOMORPHOLOGY、土壤類型SOIL、水域距離EU_WATER),氣候因素(溫度TEM、降水PREP),社會經(jīng)濟因素(人口密度POP、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、道路密度DE_ROAD、居民點密度DE_SETTLEMEN和景區(qū)密度DE_SA)和植被因素(植被凈初級生產(chǎn)力NPP、植被質(zhì)量指數(shù)NDVI)共16個變量對生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)時空異質(zhì)性的影響強度進行解釋探索。為保證所選變量與生態(tài)用地穩(wěn)定性的關聯(lián)作用,本文通過生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)與影響因子的皮爾森相關性系數(shù)計算剔除與穩(wěn)定性指數(shù)非顯著相關的因子,即植被質(zhì)量指數(shù),最終形成由15個影響因素構成的指標體系(圖6)。由于地理探測器模型只能處理分類變量,因而在以極差法對數(shù)據(jù)進行標準化處理后,通過多種分類方法實驗驗證,最終選擇K-MEANS聚類分析法將所有解釋變量離散化為分類變量。

圖6 生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)及其影響因素的相關性驗證Fig.6 Correlation of ecological land stability index & influencing factorsST0010:2000—2010年生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)；ST1020:2010—2020年生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)；DEM:高程；SLOPE:坡度；ASPECT:坡向；LANDFORM:地形起伏度；GEOMORPHOLOGY:地貌；EU_WATER:水域距離；SOIL:土壤類型；DE_ROAD:道路密度；DE_SETTLEMENT:居民點密度；POP:人口密度；GDP:國內(nèi)生產(chǎn)總值；TEM:溫度；PREP:降水；NDVI:植被質(zhì)量指數(shù)；NPP：植被凈初級生產(chǎn)力

圖7 生態(tài)用地穩(wěn)定性影響因素因子探測結(jié)果Fig.7 Influence of ecological land stability index influencing factors *P<0.05；**P<0.01;q: 探測因子的解釋力

本文運用因子探測模塊對生態(tài)用地穩(wěn)定性空間分布的驅(qū)動因子進行分析(圖7),從地形地貌,氣候,社會經(jīng)濟,交通和植被方面揭示不同變量對生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)2000—2010年和2010—2020年京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性對不同環(huán)境變量的總體響應趨勢趨于一致,整體表現(xiàn)為以高程、坡度、地貌和土壤類型為代表的地理要素對生態(tài)用地的解釋作用最強,景區(qū)密度、人口密度和居民點密度等社會因素影響強度次之,道路密度和植被凈初級生產(chǎn)力因素是滿足0.05顯著水平下影響強度最弱的驅(qū)動因子。

生態(tài)用地穩(wěn)定性受到外部因素的多重影響,各影響因素間彼此存在交互關系。從交互探測模塊分析結(jié)果來看(圖8),兩兩因素交互作用主要表現(xiàn)為雙因子增強和非線性增強兩種類型。由于地貌和土壤類型要素對生態(tài)用地穩(wěn)定性表現(xiàn)出較強的說服力,因而其與其他因子間的交互作用均表現(xiàn)出極強的解釋率,顯著突出于其他交互變量組合。

圖8 生態(tài)用地穩(wěn)定性影響因素交互探測結(jié)果Fig.8 Interaction influence of ecological land stability index influencing factors*P<0.05；**P<0.01

2.3.2影響機制區(qū)域差異

不同影響因素的作用強度存在顯著空間異質(zhì)性,同一解釋因子對不同區(qū)域的生態(tài)用地穩(wěn)定性解釋力不同。特別是地理因素表現(xiàn)出較為突出的區(qū)域差異,因而本文考慮針對具有顯著地理差異的的平原區(qū)和山區(qū)分別展開驅(qū)動機制探索?；诓煌鷳B(tài)單元,本文分別對由京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北平原生態(tài)區(qū)構成的平原區(qū)以及由內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)和燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)構成的山區(qū)進一步探索內(nèi)部各要素成因與機制。首先同樣對各分區(qū)進行影響因素的篩選與處理,結(jié)果顯示平原區(qū)范圍內(nèi)地貌因子呈現(xiàn)出顯著的非相關性,與坡向、水域距離和降水量因子被統(tǒng)一剔除(圖9)。平原區(qū)因子探測結(jié)果顯示,溫度因子解釋力度最為突出,高程、地形起伏度、人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值和景區(qū)密度等因子的影響強度同樣顯著,值得注意的是,前期土壤類型因素的突出影響在后期顯著降低。山區(qū)范圍內(nèi)各影響因子的相關性分析結(jié)果顯示出景區(qū)密度與降水因子與生態(tài)用地穩(wěn)定性不相關。因子探測結(jié)果顯示,國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口密度、居民點密度和道路密度等社會經(jīng)濟因素在該區(qū)域的解釋力度最為顯著,地理因子解釋強度的優(yōu)勢作用被削弱。

圖9 不同分區(qū)影響因素與生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)的相關性驗證Fig.9 Correlation of ecological land stability index & influencing factors in different zones

圖10 不同分區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性影響因素因子探測結(jié)果Fig.10 Influence of ecological land stability index influencing factors in different zones*P<0.05；**P<0.01

不同分區(qū)影響因素間的交互作用同樣呈現(xiàn)顯著差異性(圖11),各因素交互類型以雙因子增強和非線性增強為主。平原區(qū)內(nèi)景區(qū)密度作為解釋作用最強的因子之一,在2000—2010年間因子與高程、溫度和國內(nèi)生產(chǎn)總值等因子的交互作用最為突出,2010—2020年間景區(qū)密度與溫度與高程因子的交互影響同樣顯著。山區(qū)范圍內(nèi)各因子的交互作用重點表現(xiàn)在人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值以及居民點密度與其他因子的交互作用。

圖11 不同分區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性影響因素交互探測結(jié)果Fig.11 Interaction influence of ecological land stability index influencing factors in different zones*P<0.05；**P<0.01

3 討論

3.1 保障生態(tài)用地穩(wěn)定是京津冀地區(qū)實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定與可持續(xù)發(fā)展目標的基礎工作

生態(tài)用地是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務功能的核心來源,其穩(wěn)定性概念的提出一定程度上是對區(qū)域生態(tài)評估與規(guī)劃建設工作的極大完善。聚焦于此的用地研究著眼于生態(tài)用地階段性變量的空間異質(zhì)性展開,2000、2010、2020年京津冀地區(qū)生態(tài)用地非穩(wěn)定空間主要集中在社會經(jīng)濟更為發(fā)達的平原地帶(圖4),由此也進一步引發(fā)對于高度城市化背景下生態(tài)用地穩(wěn)定性建設工作必要性的深入思考。對于以京津冀平原為例的高發(fā)展、高能耗、高污染以及高生態(tài)需求的城市化地區(qū),內(nèi)部生態(tài)空間規(guī)模有限,研究顯示京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北坪區(qū)生態(tài)區(qū)內(nèi)生態(tài)用地占比不足5%(表2),然而該地區(qū)卻承載了近70%的城市人口,隨著環(huán)境建設的推廣以及生態(tài)意識的普及,地區(qū)生態(tài)建設需求日益提升,有限的生態(tài)空間與迫切的生態(tài)需求矛盾逐漸演化為城市生態(tài)發(fā)展的瓶頸所在,而穩(wěn)定性建設是在高度關注與建設用地博弈規(guī)律基礎上最大限度保障生態(tài)用地功能效益的突破口。兼顧數(shù)量與空間結(jié)構穩(wěn)定特征的生態(tài)用地一方面保證了生態(tài)用地自身功能價值的最大化,有效弱化了非生態(tài)空間對生態(tài)用地功能效益的掠奪；另一方面也順應了當前城市生態(tài)空間規(guī)劃的建設浪潮,一定程度上避免了單一層面下對相關生態(tài)管理問題的忽視,對于全面推進國土空間規(guī)劃實施與生態(tài)紅線劃定落實以及“三生”空間管控建設等生態(tài)工作具有重要意義,也為探索高度社會承載力背景下的生態(tài)開發(fā)強度研究做出貢獻。

3.2 生態(tài)用地的尺度效應是穩(wěn)定性建設工作的必要考量

測量多尺度景觀動態(tài)是景觀穩(wěn)定性研究的核心議題[17],缺乏空間或尺度的明確性會導致特定空間穩(wěn)定性的效益評估變得模棱兩可。為充分檢驗京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性的時空異質(zhì)性特征,本文具體探索穩(wěn)定性特征最合適和最有意義的分析尺度。在全面保證樣本量充足的基礎上,選取1km網(wǎng)格、5km網(wǎng)格、10km網(wǎng)格和鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道單元4個候選尺度進行檢驗,最適宜尺度單元的篩選依據(jù)應遵循以下原則：首先前期數(shù)據(jù)鑒于自身分辨率差異統(tǒng)一調(diào)整至1km×1km網(wǎng)格單元,穩(wěn)定性尺度應在此基礎上擴展以保證數(shù)據(jù)的全面可用性；其次需保證京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性空間格局的顯著性,不同尺度空間規(guī)律明顯隨著尺度單元尺寸的增加弱化,即尺度單元越大,顯著性越低；最后基于地理探測器模型的數(shù)據(jù)量計算限制,1km網(wǎng)格單元由于其龐大的數(shù)據(jù)量不滿足模型運行范疇,其他尺度單元內(nèi)的驅(qū)動機制探索顯示5km網(wǎng)格條件下顯著性最高且非顯著影響因子最少。綜合上述現(xiàn)狀多方考量,本文以此作為京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性研究的分析尺度,一方面在符合顯著性基礎上最大限度提升可操作數(shù)據(jù)的精細水平,另一方面也在一定程度上避免了行政邊界范圍下相關自然因素準確性的度量失衡。

3.3 生態(tài)用地穩(wěn)定性的聚集效應為后續(xù)建設工作開拓思路

京津冀地區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)具有顯著的聚集效應,由前文Getis-Ord Gi*熱點分析結(jié)果可知(圖5),研究區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性熱點區(qū)集中在山區(qū)分布,冷點區(qū)聚集在平原區(qū),顯然生態(tài)用地資源豐富的山區(qū)穩(wěn)定性效益更佳,平原區(qū)由于生態(tài)用地規(guī)模匱乏且穩(wěn)定性差,因而合理開展冷點區(qū)生態(tài)用地建設以及維持工作將是后續(xù)生態(tài)效益穩(wěn)定提升的關鍵。同時值得注意的是,2000—2010年和2010—2020年研究區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性非顯著區(qū)域主要含括環(huán)冷熱點交匯帶沿岸以及天津沿海港灣區(qū)一帶,參考有關影響因子的地理分布可知,地理要素和社會經(jīng)濟因子在這一區(qū)域均存在顯著的地區(qū)差異及動態(tài)波動,一方面,區(qū)域地處地貌交接沿線,自然地理要素間的強烈差別驅(qū)使生態(tài)資源的非穩(wěn)定分散,具體表現(xiàn)為山地-平原過渡帶林草灌木地以及天津沿海濕地間的強烈用地交換；另一方面,嚴格的行政區(qū)劃邊界強行將不同地勢統(tǒng)一界定,也在一定程度上加劇了生態(tài)用地穩(wěn)定性的非顯著性,同時我們發(fā)現(xiàn),在生態(tài)用地穩(wěn)定性非顯著聚集地所涉及縣/區(qū)級單元內(nèi)部,人口及國內(nèi)生產(chǎn)總值等社會經(jīng)濟要素存在極端交替現(xiàn)象,強烈的社會因素交換必然帶來生態(tài)空間的被動“活躍”,由此間接加劇區(qū)域生態(tài)用地穩(wěn)定性的非顯著效應。

3.4 影響因素的區(qū)域差異直接干預地區(qū)生態(tài)建設工作重點

由于京津冀地區(qū)覆蓋山地和平原地勢結(jié)構,涉及強烈的地形對比,因而地理因素對生態(tài)用地穩(wěn)定性的解釋力度更加突出。本文在這一基礎上分別對平原和山區(qū)內(nèi)部影響因素的驅(qū)動機制進一步分析,結(jié)果顯示不同分區(qū)地理要素作用強度的優(yōu)勢均較研究區(qū)整體有所削弱。平原區(qū)內(nèi),溫度與高程、地形起伏度、人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值和景區(qū)密度等因子的影響強度均作出突出貢獻；而在山區(qū)社會經(jīng)濟因素的解釋力度更為顯著,地理因子解釋強度進一步弱化(圖11)。由平原向山區(qū),自然因素解釋率的減弱以及社會因素影響力的突出,一方面是由于平原區(qū)作為囊括北京市、天津市重要地區(qū)的核心地帶,是京津冀地區(qū)城市經(jīng)濟與社會發(fā)展的重點地區(qū),持續(xù)發(fā)展的城市化進程及相關社會經(jīng)濟影響對區(qū)域內(nèi)生態(tài)效益發(fā)揮的指導作用毋庸置疑,同時平原整體地勢平緩,以坡度和地形起伏度因子為代表的地理因素仍在該區(qū)域扮演著顯著的解釋角色,因而該范圍呈現(xiàn)多因子協(xié)同作用的局面,由此后續(xù)平原區(qū)生態(tài)用地穩(wěn)定性建設工作需建立在此基礎上從多方視角綜合考慮實施；另一方面,21世紀以來在京津冀協(xié)同發(fā)展的規(guī)劃指導下,山區(qū)作為生態(tài)用地的核心源地,是京津冀重要的生態(tài)環(huán)境支撐區(qū),承載著生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的目標任務,有關部門嚴格落實生態(tài)安全建設工作,持續(xù)實施“三北”防護林、京津風沙源治理,退耕還草還林、綠色礦山等系列工程,因此區(qū)域內(nèi)部強烈的人為保護力度遠遠高于自然要素本身對于生態(tài)用地的穩(wěn)定保障。

3.5 功能穩(wěn)定性是后續(xù)生態(tài)用地穩(wěn)定性研究的重要突破

在生態(tài)用地穩(wěn)定性影響機制探索中,本文基于植被質(zhì)量指數(shù)(NDVI)和植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)兩因子以促進實現(xiàn)生態(tài)用地規(guī)模與質(zhì)量的空間鏈接,但顯然在總體影響因素體系中,植被功能的作用效果并不突出。作為體現(xiàn)生態(tài)用地功能價值的重要因子,解析其內(nèi)在機制同樣是探索生態(tài)用地景觀穩(wěn)定性特征的重要環(huán)節(jié),生態(tài)用地空間結(jié)構的穩(wěn)定與否也極大程度上直接作用于生態(tài)質(zhì)量等功能穩(wěn)定性維持。后續(xù)的生態(tài)用地穩(wěn)定性研究中,基于景觀功能出發(fā)的穩(wěn)定性探索應是重點關注所在[18],需從時間和空間尺度上著眼于生態(tài)功能的穩(wěn)定性能溢出效應,在空間結(jié)構與功能層面實現(xiàn)穩(wěn)定機制的有效鏈接。

4 結(jié)論

本研究基于不同時段的生態(tài)用地數(shù)據(jù)基礎對生態(tài)用地穩(wěn)定性特征進行統(tǒng)一量化,系統(tǒng)分析其時空變化特征及空間分異規(guī)律,并對生態(tài)用地穩(wěn)定性的具體影響因素驅(qū)動機制進行探索。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)2000—2010年和2010—2020年京津冀地區(qū)穩(wěn)定性生態(tài)用地降低,集中分布在內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)和燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)。

(2)2000—2010年和2010—2020年京津冀整體生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)分別為90.85%和83.86%。不同分區(qū)單元生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)呈現(xiàn)“西北高、東南低”,燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū)高于其他區(qū)域。不同等級生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)顯示前期極低穩(wěn)定性和極高穩(wěn)定性面積占主導,分別占比40.76%和44.43%；后期極低、高和極高穩(wěn)定性面積共同主導,分別占比38.40%、27.44%和23.64%。生態(tài)用地穩(wěn)定性指數(shù)空間聚集特征顯示出顯著的冷熱點效應,熱點區(qū)域匯集在燕山-太行山山地林生態(tài)區(qū)和內(nèi)蒙古草原生態(tài)區(qū),冷點區(qū)集中在京津唐城市生態(tài)區(qū)和華北坪區(qū)生態(tài)區(qū)。

(3)影響因素分析顯示京津冀地區(qū)內(nèi)部高程、坡度、地貌和土壤類型表現(xiàn)出極高的解釋力,地貌類型要素與其他因子的交互作用解釋率較強。在平原區(qū)范圍內(nèi),溫度因子解釋力度最為突出,地理因素(包括高程、地形起伏度因子)和社會經(jīng)濟因素(包括人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值和景區(qū)密度等因子)也較為顯著；景區(qū)密度與溫度和高程因子的交互影響更顯著。山區(qū)范圍內(nèi)以國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口密度、居民點密度和道路密度為代表的社會經(jīng)濟因素影響作用更加突出,地理因子解釋強度的優(yōu)勢作用被削弱；人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值以及居民點密度與其他因子的交互作用更強。