基于RS和GIS技术的保定市生态风险评价与研究

摘要：生态风险评价作为健康环境管理必不可少的一部分，随着生态环境的恶化，近年来越来越受到相关学者的重视，但对人类最为集中的活动场所城市的研究案例相对较少，鉴于此本文以保定市遥感影像数据和统计数据为主要数据源，从多生态风险源、多生态风险受体、多生态风险效应3方面提取了7个指标，然后用主成分分析法确定各指标的权重，再使用模糊数学法来对保定市生态状况进行评价。

关键词：保定市;生态风险评价;模糊数学法;主成分分析

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）35-0226-02

近年来，我国环境事故频发，说明我国已进入一个事故频发期[1]，生态风险将成为制约我国发展的障碍之一。为减轻甚至消除环境事故引起的生态风险后果，就需要进行风险管理，生态风险评价正是为风险管理提供科学依据和技术支持的[2]，因而得到了快速的发展，已作为健康环境管理必不可少的一部分。

城市是人类最为集中的活动场所，人口分布众多。随着城市化进程的加快和国家经济的快速发展，许多城市在取得经济效益的同时产生了许多环境恶化问题[3]，例如土壤、水体、大气污染问题、生态环境失衡问题等，这些问题已严重威胁到人类、社会、经济的可持续发展，已成为社会各界普遍关注的热点问题。为了减轻或消除这些环境问题带来的生态风险后果，就需要进行生态风险评价来为风险管理提供科学依据和技术支持，避免环境继续恶化，进而促进城市的可持续发展。

对生态风险评估的研究在我国虽已有20多年历史，但对城市的研究案例较少，鉴于此，本文尝试以保定市遥感影像数据和统计数据为主要数据源，根据生态风险评价指标的确立原则以及研究区的实际情况和数据现状，建立评价指标体系，构建评价模型探索保定市生态风险的空间分布规律，以期为相关研究提供借鉴，为保定市城市生态规划和政府加强生态风险管理提供决策依据。

1 研究内容和技术路线

1.1研究内容

（1）结合研究区特点，参考相关研究，从生态风险评价三要素的视角，构建指标体系，并从数据源中计算出各指标图层。

（2）结合生态风险评价的理论与方法，利用计算出的指标图层构建出研究区生态风险评估模型，得到区域生态风险值，从而探索分析研究区生态风险的空间情况。

1.2技术路线

参考相关文献，根据生态风险评价指标的确立原则以及研究区的实际情况和数据现状，构建出研究区的评价指标体系，以保定市遥感影像数据和统计数据为主要数据源，利用GIS和RS技术，提取指标数据，选择合适的方法确立权重，构建保定市生态风险评价（ERA）模型，从而对保定市的生态风险（ER）状况进行评估。

2 数据来源及预整理

2.1数据来源

本文数据来源主要有三个方面：

①行政区划数据

从百度上搜集研究区最新的行政区划图。

②遥感图像数据

本文采用的遥感影像来自地理空间数据云的2016年8月31日Landsat80LI_TIRS影像，轨道号是124/33。数据质量较好，无论是空间分辨率还是光谱分辨率，都对植被以及水体有较好的反映，有利于监督分类。

③统计资料

从统计网站上，获取保定市的人口以及各个方面的统计数据。

2.2数据预处理

将收集到的行政区划图经配准、数字化、属性数据录入、坐标变换、格式转换等一系列的预处理工作，得到研究区行政区划数据。

对下载的遥感影像进行校正、裁剪、最佳波段选择、投影变换等预处理，按照确定的土地利用分类体系，用监督分类的方法提取出土地利用信息。

3 生态风险评价指标体系的构建及权重的确定

3.1指标体系的构建

结合研究区的实际情况和数据状况，参考相关研究[3]，按照唯一性、可获取性、结构性、功能性、全面性、特殊性等原则，本文主要使用等级打分法从风险源、风险受体、风险效应三方面选取了人口密度指数（RKMD）和人为干扰指数（RWGRZS）2个多生态风险源指标，斑块密度指数（PD）和分维数指数（FRAC）2个多生态风险受体指标，生态系统服务价值体系（ESV）、亮温指数（LW）和植被覆盖度指数（ZBFGD）3个多生态风险效应指标来构成本文的生态风险评价指标体系。并参考相关研究[3]利用获取的源数据进行了指标数据的计算，得到了各指标图层数据。

为了保证数据之间的可比性和可运算性，在构建模型之前，一定要先对指标图层数据进行归一化和分辨率一致化处理。

3.2权重的确定

为了去除EGM（Experts GradingMethod）和AHP在确立指标权重时的主观性[4]。本文采用主成分分析法来确立各指标权重。

F1=-0.416ESV-0.300FRAC+0.351LW+0.007PD+0.460RKMD+0.464RWGRZS-0.432ZBFGD

F2=-0.296ESV+0.495FRAC+0.417LW+0.638PD+0.124RKMD-0.094RWGRZS-0.249ZBFGD

對于已获得的经过归一化和分辨率统一化处理的各指标图层数据，利用ArcGIS中分带统计功能计算出保定市各区各指标的平均值，作为原始数据进行主成分分析。按照特征值大于1的原则提取出2个主成分，如下式：

将F1中各指标系数乘F1的贡献率加上F2对应各指标系数乘F2的贡献率再除以F1、F2的累积贡献率的结果作为综合得分中各指标的系数，来得出综合得分模型，如下式：

F=-0.170ESV-0.025FRAC+0.374LW+0.225PD+0.344RKMD+0. 271RWGRZS-0.369ZBFGD

对模型中各指标系数的绝对值进行归一化，得到各指标的权重，如表1所示：

4 保定市生态风险评价

鉴于生态风险具有在不同等级之间存在模糊界限的特点[5]，本文将使用模糊数学法来对保定市生态状况进行评价。以0.2、0.4、0.6、0.8为断点对风险隶属度进行划分，将保定市的生态风险划分为极低、低、中、高和极高5个风险等级。分别参考安佑志[3]和郭祥等[6]的研究进行隶属度函数的构建和模糊合成，从而获得2016年的保定市生态风险模糊综合评价结果向量，然后参考龚建周[7]和郭祥等[6]的研究将评价结果转化为单值，结果如图1所示。

由图1可以看出：保定市的生态风险等级以中、低等级为主，高等级次之，极高风险极少分布，而极低风险缺失。从空间格局来看，徐水和清苑区生态风险相对较高，有高风险区存在;满城区生态风险以中等为主;中心区竞秀和莲池区生态风险最低，被中、高生态风险等级区包围。

参考文献：

[1]阳文锐，王如松，黄锦楼，李锋，陈展.生态风险评价及研究进展[J].应用生态学报，18（8）：1869-1876.

[2]CaoH-F，ShenY-W.Preliminarystudiesonecologicalriskassess-ment[J].EnvironmentalChemistry， 1991，10（3）：26-30.

[3]安佑志.基于GIS的城市生态风险评价——以上海为例[D].上海师范大学，2011.

[4]臧淑英，梁欣，张思冲.基于GIS的大庆市土地利用生态风险分析[J].自然灾害学报，2005，14（4）：141-145.

[5]刘殿伟，周云轩，付哲.吉林西部环境质量空间模糊综合评价[J].干旱区研究，2006，23（1）：155-160.

[6]郭祥，范建容，朱万泽，等.基于GIS的四川省油橄榄生态适宜性模糊综合评价[J].生态学杂志，2010，19（3）：586-591.

[7]龚建周，夏北成，刘彦随.基于空间统计学方法的广州市生态安全空间异质性研究[J].生态学报，201030（20）：5626-5634.

【通聯编辑：王力】

收稿日期：2019-09-10

基金项目：保定市科学技术和知识产权局科技支撑计划项目（项目编号：18ZG024）;中国地质大学（北京）长城学院校级科研项目（项目编号：ZDCYK1808）

作者简介：卢秀丽，女，山东德州人，讲师，硕士研究生，主要研究方向为GIS空间分析及其应用，数据库及程序设计。