游巍斌,何东进,林 立,王 韧,蔡金标,王 鹏,张中瑞,肖石红,郑晓燕
(1.福建农林大学林学院,福建福州350002;2.福鼎市林业局,福建福鼎355200;3.霞浦县林业局,福建 霞浦355100;4.宁德市林业局,福建 宁德352100)
湿地、森林、海洋并称为全球三大生态系统,它们在净化环境、调蓄洪水、抵御自然灾害、保护生物多样性、稳定海岸等方面发挥着重要作用[1].然而,全球人口的爆炸式增长、快速城市化和工农业经济发展导致的盲目开垦、污染排放等人类行为给湿地生态系统健康造成巨大压力,湿地退化问题愈发严重,探索湿地保护理论和方法已成为人类可持续发展的重大课题[2].其中湿地生态脆弱性问题更是当前国际湿地科学研究前沿领域关键问题之一.滨海湿地处于海陆生态系统频繁相互作用的边缘地带,是典型的脆弱生态系统或生态敏感区;城市边缘带上的湿地生态系统受城市化、工业化等人为干扰或破坏,生态系统脆弱性问题尤为突出,滨海湿地生态脆弱性的评价成为备受关注的研究热点[3-6].湿地脆弱性是指在自然环境和人为压力下湿地退化的程度和可能性[7].湿地脆弱性的定量评价是湿地脆弱性研究的核心.通过分析湿地生态脆弱性的特征及其影响因子评价湿地生态系统的生态脆弱性[6,8-13],多属于静态评价.对滨海湿地生态系统脆弱性动态评价研究鲜见报道.
闽东地区兼具山地与滨海资源特色,且为我国秋茄红树林天然分布的北缘区,滨海湿地生态环境状况特殊而复杂.在人类城市化过程以及台风、风暴潮等诸多自然灾害的共同作用下,闽东天然湿地面积不断萎缩,污染加剧,湿地退化问题日趋严重,滨海湿地生态系统日渐脆弱[14-16].因此,通过构建闽东滨海湿地生态系统脆弱性评价体系,对研究区2001、2010年生态系统脆弱性开展动态评价,以期为闽东滨海湿地的保护、恢复与重建提供科学依据.
福建省闽东(宁德市)位于福建省东北部,南连省会福州,北接浙江温州,西邻武夷名山,东与台湾岛隔海相望.土地面积1.34万km2,地形特点为丘陵山地和沿海小平原,年平均气温13.4-20.2℃,年平均降雨量1250-2350 mm,无霜期235-300 d.东临台湾海峡,海岸线长878 km,占全省海岸线总长的28.35%;海域面积4.45万km2,占全省海洋渔场总面积的35.63%,区域内有岛、礁、沙、滩、岬角、水道、河口共1215个,滨海湿地资源丰富,水产丰饶,拥有海洋生物600多种.近年来,闽东滨海城市快速发展,大型工程修建和其他人为活动正急剧地改变着原始的湿地景观,使得滨海湿地生态系统脆弱性不断增大.
基于对闽东滨海湿地资料的收集与湿地勘察,将1993、2001和2010年3个时期闽东沿海湿地的TM和ETM图像进行几何校正、图片配准,再结合研究区1∶10000地形图和实地考察资料,对遥感图像进行监督分类和人机交互解译.使用ENVI软件的主要和次要分析功能对解译完成的图像进行去除椒盐噪声等分类后处理,像元个数不足16个且明显少于周围湿地类型的类别归为周围湿地.处理完得到最终分类图像,1993年、2001年、2010年的分类精度分别为90.00%、90.12%和89.58%.闽东滨海湿地划分为自然湿地(水域、潮间裸滩)、人工湿地(农田、人工库塘、养殖场)、非湿地景观(建筑用地、其他非湿地景观)三大类和水域、潮间裸滩、农田、人工库塘、养殖场、建筑用地、其他非湿地景观7个子类[14].数据来源于3个时期闽东社会经济统计年鉴.
基于生态系统健康理论,采用由联合国合作开发署建立的“压力一状态一响应(PSR)”模型框架,对闽东滨海湿地生态系统的脆弱性进行评价.一般而言,生态脆弱性影响因子包括自然因素和人为因素两大类,自然因素主要包括气候、地形地貌、植被、土壤等;人为因素包括过度垦殖、采伐、放牧等生产活动和工农业污染等方面.基于指标选取的目的性、整体性、数据易获取性、代表性等基本原则[17,18],利用PSR模型建立闽东滨海湿地生态脆弱性评价指标体系(表1),采用层次分析法确定评价指标权重[19].
2.3.1 压力层指标 压力层主要描述生态系统所承受的压力大小,目前闽东滨海湿地生态系统的压力主要来源于人口增长和对自然湿地的开发,故从土地压力与人口压力两方面来反映湿地生态环境面临的压力[22].选取土地垦殖率作为土地压力的评价指标,该指标可以反映土地供人类生存所需的潜力.土地垦殖率与生态系统健康成负相关[22],土地垦殖率=农用地面积/研究区总面积.选择人口密度和人口干扰指数作为人口压力指标.人类干扰度指数采用不同期间与人为干扰密切相关的景观类型(农田、人工库塘、养殖场、建筑用地)占研究区湿地总面积的比例来表示.
2.3.2 状态层指标 参考前人研究[18,20],采用景观多样性、平均斑块面积、初级生产力、湿地平均弹性度和污染负荷指数表征湿地生态系统的现状.系统活力可由初级生产力反映,初级生产力用植被归一化指数(NDVI)度量.系统组织主要反映湿地生态系统的复杂性,选择景观多样性指数(H)和斑块平均面积指数(MPS)2个指标来度量.不同湿地景观类型的弹性指标计算公式表示如下:
式中,ECOmax为各种景观类型的平均弹性度,Pi为景观类型i所占的比例,m为景观类型的数目,Bi为第i类景观类型弹性度分值.ECOmax越小,表明系统的生态弹性度越低,生态系统越脆弱.闽东滨海湿地不同景观类型生态弹性度赋值[21]如下:水域 0.8,潮间裸滩 0.6,养殖场 0.4,建筑用地 0.3,农田 0.5,人工库塘 0.3,其他非湿地类型景观 0.7.
采用自然湿地蓄水量和污染负荷指数2个指标表征湿地生态服务功能.自然湿地面积包括水域和潮间裸滩两部分.污染负荷指数是以海湾的重金属Pb含量来反映湿地净化水质的能力[16,21].当某地区污染物越多,污染物负荷指数越大,则湿地净化污染物数量愈少,保持水质能力愈差.
表1 闽东滨海湿地生态脆弱性评价指标体系Table 1 Evaluation index system for coastal wetland ecological vulnerability in eastern Fujian Province
2.3.3 响应层指标 将湿地生态系统响应层分为自然系统与人类系统两部分.采用自然和人工湿地面积之和的变化反映自然对生态系统健康的响应.考虑到在正常情况下相对恶劣的生态环境无法供给、维持一个良好的人类社会,并且经济相对较弱,因而采用人均GDP值来反映人类系统对生态系统变化的响应.
采用各单项指标因子和湿地生态脆弱性综合评估闽东滨海湿地生态脆弱性.
2.4.1 单因子评价模型 由于湿地生态系统并非一个平衡态的系统,湿地内部各种反馈机制也不是单纯的线性关系,而是在不断地与外界进行能量、物质交换的有序耗散结构,因此,简单的线性关系不能反映湿地生态系统中各方面和层次的状态.这里选用逻辑斯蒂增长曲线模型来对各个单项指标进行评价[20].该模型可表示为:
式中,P表示单项指标的生态环境质量指数评价值(无量纲值);R表示单项指标测度值(%).
对于常数 a、b,采用以下方法确定:当 R=0.01时,P值近似为0.001;当 R=0.99时,P值近似为0.999,则此时方程中的a、b分别为4.595和9.19.鉴于指标变化对生态脆弱性影响一致性问题,评价指标量值增加与生态系统健康的增加方向相同时的单项指标计算公式为:
当评价指标量值增加与生态系统健康的增加方向相反时,单项指标计算公式为:
式中,各指标含义同式(2).
2.4.2 多因子综合评价模型 在各个单项指标值的基础上,采用加权平均计算生态脆弱性综合评价指数,其公式为:
式中:V为湿地生态脆弱性综合评价指数;Wi表示i个指标的权重值;Pi表示第i个单项指标的评价值.
根据已有研究结果[17,18,20,21]按照综合评价得分高低,从高到低排序,反映研究区的生态脆弱状况.生态脆弱性程度分级和生态脆弱状态含义表示如下.(1)一级(0≤V<0.2),潜在脆弱.湿地景观结构完整,状态自然,活力强,功能水平正常,恢复力很强.(2)二级(0.2≤V<0.4),轻度脆弱.湿地景观结构较完整,状态较自然,活力较强,功能水平正常,恢复力较强.(3)三级(0.4≤V<0.6),中度脆弱.湿地景观结构还算完整,自然状态已受一定影响,活力衰退,功能水平有一定退化,对外界干扰的恢复力减弱.(4)四级(0.6≤V<0.8),重度脆弱.湿地景观的结构破碎,自然状态受到极大破坏,活力很差,功能水平很大程度上退化,对外界干扰响应迅速.(5)五级(0.8≤V≤1.0),极度脆弱.湿地景观的结构完全破碎,自然状态已经彻底破坏,功能水平极低,对外界干扰响应迅速.
当外界压力超过湿地生态系统所能承受范围时,便会对湿地生态系统的结构和功能造成损害,甚至导致湿地生态系统功能退化.闽东滨海湿地不同时期各指标值见表2,生态脆弱性单因子评价值与测度值见表3.1993-2010年,闽东滨海湿地生态脆弱性各单因子指标变化趋势各异,土地垦殖率由3.66%上升至4.5%,上升了近0.9%;人口密度上升了0.89%;人类干扰面积由1993年占研究区面积的9.9%增至13.7%.景观多样性指数增加0.0240,表明近二十多年来闽东滨海湿地多样性程度有所提高.平均斑块面积由81.11 hm2增加至87.34 hm2.然而,湿地平均弹性度减少 0.0133,地表蓄水量减少 4.64%;污染负荷指数有所增加.1993-2010年人均GDP增长9.5倍的同时,湿地总面积减少了364.23 hm2,这与人口和社会经济的发展带来的土地利用需求关系密切.
表2 不同时期闽东滨海湿地生态环境脆弱性评价指标值Table 2 Assessment index value of ecological environment vulnerability in coastal wetland of eastern Fujian Province in different periods
从项目层各指标变化来看,1993-2010年闽东滨海湿地压力普遍增加,土地垦殖率不断提高、人口密度增加,以及伴随而来的人类干扰强度增强是闽东滨海湿地生态系统压力的主要来源.闽东地区二十多年来共增加近34万人,从人口的地区分布上看,人口汇聚在沿海县.人口大量增加造成人类生存所需资源以及对环境条件的需求提高,对环境资源索取能力提高与生产生活相关的人为干扰活动(滩涂养殖,围垦养殖,围海造陆等)使得湿地生态系统面临较大压力,脆弱性程度提高.人类活动虽然小幅度提高了闽东滨海的景观多样性,但也导致自然湿地景观破碎度增大;平均斑块面积增大表明湿地生态系统有趋于集中分布的趋势.
一般而言,生态系统的弹性表征系统对外界干扰的抵抗能力,弹性越高,生态系统越稳定.闽东滨海湿地弹性度降低,表明湿地对外界干扰的抵抗能力逐渐下降.湿地蓄水量的降低和污染负荷指数的提高主要是由于研究区自然湿地逐渐向人工景观转移所致[14].
基于湿地生态系统总体生态脆弱性,将闽东滨海湿地压力、活力、组织、弹性、服务、自然系统响应、人类系统响应等生态脆弱性单因子指标加权后得到研究区生态脆弱性综合评价指数(V).如表3所示,2010年和2001年闽东滨海湿地的生态脆弱性综合评价指数(V)分别为0.5374和0.5384,均属中度脆弱等级.此等级湿地生态特征表现为:湿地景观结构还算完整,但自然状态已受一定影响,活力衰退,功能水平有一定退化,对外界干扰的恢复力减弱.进一步比较2个时期生态脆弱性综合评价指数可知,2001-2010年研究区生态脆弱性指数值仅下降了0.001,脆弱性程度变化微小,说明此期间,虽然闽东滨海湿地压力层各单因子指标均有所增加,而研究区脆弱性程度却略有下降,这也从一个侧面反映压力因素虽然是湿地脆弱性增大的重要因素,然而,湿地总体脆弱性程度还需综合考虑湿地系统固有结构所维持的状态及其相应的自然和人类响应因素.1993-2001年和1993-2010年各单因子指标变化方向和程度不同,而研究区综合脆弱性程度变化程度小,这可能是由于湿地生态系统非线性作用机制的存在,各单因子指标的线性变化经过湿地非线性系统内多重反馈机制综合作用所致.
表3 闽东滨海湿地生态环境脆弱性评价结果1)Table 3 Assessment results of coastal wetland ecological vulnerability in eastern Fujian Province
基于生态系统健康理论与景观生态学理论,运用逻辑斯蒂模型对闽东滨海湿地2001年和2010年2个时期湿地生态系统脆弱性进行了定量评价.结果表明:2001年和2010年闽东滨海湿地生态系统生态脆弱性综合评价指数(V)分别为0.5384和0.5374,均处中度脆弱水平,闽东滨海湿地景观结构还算完整,但自然状态已受一定影响,活力衰退,功能水平有一定退化,对外界干扰的恢复力减弱.1993-2010年各指标测度值有所差异,但由于湿地生态系统非线性反馈机制的综合作用,此期间湿地脆弱性变化程度较小.
当前湿地生态系统脆弱性评价主要集中在关于“时点”的静态研究方面,这种基于脆弱性现状特征的静态评价,难以反映湿地脆弱性的动态变化趋势.为此,本文以1993年的湿地生态系统状态为基期(此时期闽东城市开发水平较低),通过评价2001年与2010年不同时期的脆弱性状态,以湿地脆弱性“时段”特征实现动态评估.“构建指标体系—确定评价单元—确定评价方法—划分湿地脆弱性等级—综合分析”湿地脆弱性评价程序基本得到认可和统一[7],但由于研究资料、研究技术、评价对象的时空尺度性、湿地系统自身复杂性及自然和人文影响因素相互作用的复杂性,湿地评价中的不确定性普遍存在.这种不确定性问题在本文中主要表现在两方面.一方面,生态脆弱性等级采用等距划分,主观性较强;同一级别内的不同类别在评分的时候没有显示出区别而产生的不确定性,或不同级别的分界处的评分过分拉大也会产生不确定性.目前降低不确定性的方法有随机数学方法、模糊数学及灰色系统方法[23],但现有的有限的零散湿地监测数据,使得上述方法受到一定限制.另一方面,在计算各单因子评价指标时,需要根据研究区的实际情况,确定测度值增量对生态系统脆弱性或健康程度的影响方向.如1993-2010年单位面积NDVI值上升了1%,实地调查发现,这种上升主要是因为研究区原本裸露的潮间滩涂和浅海水域围垦成为农田.而对于滨海湿地生态系统而言,潮间裸滩的影响大于农田,故这种变化对闽东滨海湿稳定性的维持反而不利.同时,宁德的飞鸾、漳湾和霞浦等地,均有不同面积的互花米草入侵,导致NDVI值提高,然而,互花米草的生物入侵对于滨海湿地生态系统来说是极为不利的因素.因而,湿地脆弱性评价过程中,不论是指标体系构建还是评价模型计算都应保持对不确定性问题的关注,这也将是今后湿地脆弱性评价研究的难点和重要突破口.
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