西北五省生态敏感性分析

苏溥雅，齐实，梁斌，刘孝盈

(1.国家林业局水土保持与荒漠化防治重点实验室，北京 100083；2.北京市水土保持工程技术中心，北京林业大学，北京 100083；3.教育部林业生态工程研究中心，北京 100083；4.国际泥沙中心，北京 100048)

“一带一路”战略是中国生态文明建设的重要组成部分，“丝绸之路”被德国地理学家费迪南·冯·李希霍芬首先提出后，国内外学者开展了一系列相关研究[1-3].丝绸之路经济带上的生态系统安全是丝绸之路经济带建设和丝绸之路生态文明建设的基础和支撑，这些区域自然生态脆弱且多样，加之丝路经济建设的实施，使得丝绸之路经济带上的脆弱生态环境将受到更多的影响，面临更严重的威胁，经济和环保的可持续发展矛盾显得尤为迫切.

生态敏感性评价是分析和判别区域生态系统是否稳定的主要方法之一，它是指生态系统对自然环境变化和人类活动干扰的反映程度，可以表征一个区域产生生态失衡与生态环境问题的可能性大小及恢复速度[4].生态敏感性的评价起初多是根据项目区现状基于GIS进行的单因素评价[5-6]，随着研究的深入众多学者开始利用多个因素进行生态敏感性综合评价[7-10]，但绝大多数研究方法采用层次分析法、GIS加权叠加法和变异系数法等[7-11]，由于赋值法受先验知识的制约，导致主观性较强、个体差异较大.而自组织映射神经网络(SOM)有明显的非线性优势[12]，可以避免主观评价、赋值和确定分区个数的过程，完成多因素空间聚类分析，最大限度地满足分区内相似性和彼此差异性的要求[13].SOM模型目前在土地利用变化的空间差异[14]、水质综合评价[15-16]、土壤肥力评价分区[17-18]、森林健康分类评价[19-20]、水源涵养功能分区[21]等方面得到广泛应用，但在生态敏感性分区和评价方面研究较少，这使得生态敏感性研究领域分析方法较为局限.

鉴于此，本文以西北五省为研究区域，通过ArcGIS和SOM为平台分别计算了各因素单一和综合的生态敏感性，为我国西北丝绸之路经济带西北五省的生态保护及发展规划和建设提供对策.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本文的研究区为西部五省，包括陕西、甘肃、青海、宁夏回族自治区及新疆维吾尔自治区，范围E 73°40′～111°15′，N 31°25′～48°10′，总面积达310.69万km2(图1).研究区地势西高东低，有山地、盆地、高原等地貌，海拔高度为-155～8 611 m，冬春季多大风，植被覆盖度较低，年均降水量不足200 mm，蒸发量较大.从东到西自然景观为草原—荒漠草原—荒漠，地表植被极其稀少，除天山、阿尔泰山受到北冰洋气流的影响，植被属山地垂直分布外，绝大部分是戈壁沙漠地带，代表植物是胡杨树、芨芨草及沙漠中的骆驼刺等.土壤类型主要有黄土、黑钙土、栗钙土、棕钙土、灰漠土和棕漠土等.

根据第一次全国水利普查水土保持情况的公报数据，研究区水力和风力侵蚀分别占总面积的9.37%、34.00%，其中轻度、中度及强烈的水力和风力侵蚀分别占研究区内水力和风力侵蚀总面积的90%和80%以上.根据《第五次全国荒漠化和沙化状况公报》，新疆、青海、甘肃土地沙漠化严重，面积分别为74.17、12.46、21.17万km2.新疆、青海、甘肃有明显沙化趋势的土地面积分别为4.71、4.13、1.78万km2.

图1 研究区范围Figure 1 Study area

1.2 数据来源

1.2.1 土壤侵蚀因子 计算降雨侵蚀力因子所需的日降雨数据来源于中国气象数据网，本研究收集了研究区2005～2015年的日降雨数据；土壤可蚀性因子计算所需的数据来源于世界粮农组织(FAO)公开的Harmonized World Soil Database(HWSD)，其中中国部分数据由中国科学院南京土壤研究所提供；坡度因子和坡长因子通过DEM数据计算得到，DEM数据来源于日本METI和美国NASA联合研制的ASTER GDEMV2数据；计算覆盖及管理措施因子所需的遥感数据来源于环境1号卫星2015年6～10月的影像数据，数据分辨率为30 m.

1.2.2 土地荒漠化因子 湿润指数降雨量和蒸发量相除得来；冬春季>6 m/s大风天数是对研究区2005～2015年的气象数据处理得到，气象及大风数据来源同(1)；土壤基质类型来源于HWSD；植被覆盖度数据由遥感影像处理得来，遥感影像来源同(1).

1.2.3 土壤质量因子 表土层土壤质地、AWC、OC、ECE、CEC、ESP数据均来源于HWSD，栅格数据分辨率为1 000 m.

1.2.4 土地利用类型因子 土地利用类型数据是利用ENVI软件对遥感影像进行监督分类处理得来，遥感影像来源同(1).

1.3 生态敏感性各因子评价方法

根据全国生态区划显示，研究区的限制性生态问题主要为水土流失严重、土地沙漠化、土壤盐碱化及生态退化等，参考目前研究区生态现状和前人的研究成果[5-9]，选取土壤侵蚀、土地荒漠化、土壤质量、土地利用4个评价因子作为生态敏感性分析的评价指标.依据《生态功能区划暂行规程》和《土壤侵蚀分类分级标准》等相关标准将敏感性等级分为5个等级，并对各指标分等级进行赋值.

1.3.1 土壤侵蚀敏感性评价 本研究利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)作为土壤侵蚀敏感性的评价模型.其中水土保持措施(P)与生态系统的自然敏感性关系较小，故只选取R、K、L、S、C这5个因子进行土壤侵蚀敏感性评价[22]，最终根据RUSLE公式得到土壤侵蚀强度值，然后根据其强度值进行敏感性评价，分级及赋值见表1.

1.3.2 土地荒漠化敏感性评价 参考杨美玲等[24]对土地荒漠化敏感性的评价，选取湿润指数、冬春季>6 m/s大风天数、土壤基质、植被覆盖度作为评价因子.对各评价因子分别进行敏感性分级后利用ArcGIS对各因子的敏感性进行叠加分析，每个评价单元的土地荒漠化敏感性等级取其评价因子的敏感性最大值.各因子敏感性分级及赋值见表1.

1.3.3 土壤质量敏感性评价 本研究主要评价跟人类生产生活等密切相关的表层土壤(0～30 cm)的质量.针对研究区土壤肥力较低和土壤盐碱化等土壤限制性问题，选取了表土层质地、有效含水量(AWC)、有机碳(OC)、电导率(ECE)、阳离子交换能力(CEC)、土壤交换性钠百分比(ESP)等作为土壤质量的评价因子.各项评价因子的分级依照世界粮农组织(FAO)对土壤各项指标的评估分级标准并根据研究区情况进行了一定的调整.土壤质量敏感性的评价等级为各因子的敏感性等级最大值，同土地荒漠化敏感性评价.各因子敏感性分级及赋值见表1.

1.3.4 土地利用敏感性评价 土地利用类型作为人为活动的一大表征值，对生态敏感性的影响程度应该纳入其评价指标体系.通过对遥感影像进行监督分类，将土地按照覆盖度和土地利用类型进行划分.分级及赋值如表1所示.

表1 生态敏感性各因子评价指标与分级标准

1.4 生态敏感性综合评价

图2 SOM结构图Figure 2 Structure of SOM

图3 SOM模型运算过程图示Figure 3 SOM model operation process

(14)

(15)

1.4.2 生态敏感性综合评价方法 使用ArcGIS软件对土壤侵蚀敏感性、土地荒漠化敏感性、土壤质量敏感性和土地利用敏感性各个指标评价完成后，运用MATLAB中的神经网络工具箱中的初始化、训练、激活等函数完成整个学习过程.

利用MATLAB中的imread命令将4个栅格图层(即敏感性因子，记为X1、X2、X3、X4)以多维矩阵方式导入，应用newsom命令建立一个自组织映射，创建10×10的竞争层，选择hextop拓扑函数，选择Linkdist间隔函数，调谐学习速率取0.02，调整范围半径取1.0，分类学习速率取0.1.然后用train函数和sim仿真函数对网络进行训练，次数为200次.完成训练后确定最佳分区个数，最终将结果输出为分类图像，完成生态敏感性分区评价.

2 结果与分析

根据生态敏感性评价指标体系，对各种单因子生态敏感性及多因子综合生态敏感性的空间分布进行级别划分，得到生态敏感性评价图(图4)，并对不同生态敏感性进行了针对性评价和分析.生态敏感性因子各级比例与面积如表2、3所示.

2.1 土壤侵蚀敏感性分区及评价结果

土壤侵蚀敏感性主要是水力侵蚀的敏感性，研究区以微度敏感为主，一共占全区面积的80.12%.与研究区水土流失现状对比可知，二者具有相对一致性.大部分微度敏感区位于研究区中部腹地塔里木、准格尔和柴达木盆地及附近，降水量小且平坦故土壤侵蚀敏感性较小；轻到中度敏感区位于降水量相对略的大太行山以西的黄土高原；小部分敏感性较高的地区主要分布在地形起伏较大的巴颜喀拉山、祁连山和西部乔戈里峰和汗腾格里峰地区(图4A).

可以看出，研究区东南部黄土高原地区，黄土性质和气候条件决定该区域土壤易受水力和风力的侵蚀作用，加之兰州、西安等行政区的发展，人类活动和城镇化建设对土壤侵蚀敏感性有极大的干预和促进作用；研究区西部盆地边缘处多山脉，砂土的性质本身使得水土流失基数就大，陡坡进一步加剧了土壤侵蚀的强度.

2.2 土地荒漠化敏感性分区及评价结果

土地荒漠化敏感性整体较高，以高度和极度敏感为主，约占全区面积的97.08%，几乎占据了研究区的全部，极度敏感性主要分布在三大盆地及研究区南部(图4B).

由于研究区60%以上为沙漠戈壁或者沙地，且冬春季大风天数多、蒸发量极高，地表植被衰退，这都致使三大盆地土地沙漠化的扩张，绿洲和荒漠过渡带尤其明显；而山前冲积扇下部为传统农业区，植被覆盖度较低，虽有一定程度的防沙体系，但邻近沙漠的地理位置还是受到扩张沙漠化的直接威胁，这也是研究区南部土地荒漠化极度敏感性的原因.

2.3 土壤质量敏感性分区及评价结果

土壤质量敏感性也整体偏高，除去北部和东部小部分地区为中度敏感以外，高度和极度敏感约占全区面积的94.18%，分布和土地荒漠化基本相似(图4C).

其中青海东部、甘肃西部以及北疆的部分地区植被覆盖度相对较高，林下表层土壤质量也相对较好；而中部腹地沙地土壤保水效果极差、极少的植物生长导致土壤中有机质缺乏，土壤质量极度敏感；南部山区的绿洲平原补给水源，由于地表渗漏，大量补给地下水使得地下水位抬升，加之强烈的地表蒸发使得盐分残留地表，土壤交换性钠离子及其他离子浓度升高，这是研究区南部大范围盐渍化导致土壤质量极度敏感的原因.

A：土壤侵蚀敏感性；B：土地荒漠化敏感性；C：土壤质量敏感性；d：土地利用敏感性.A：Soil erosion sensitivity；B：Sensitivity of land desertification；C：Soil quality sensitivity；D：Land use sensitivity.图4 生态敏感性因子分级结果Figure 4 Results of ecological sensitivity factors classification

表2 生态敏感性因子各级敏感性比例

表3 生态敏感性因子各级敏感性面积

2.4 土地利用敏感性分区及评价结果

土地利用极敏感等级占据研究区总面积的52.74%，集中分布在三大盆地；轻度敏感等级面积占比35.03%，分布在天山、祁连山、巴颜喀拉山、阿尼玛卿山及秦岭等地区(图4D).

开发程度较大或生态系统单一的地区土地利用敏感性较大，对比全国生态系统空间分布格局，可以发现研究区普遍欠发达，但区内沙漠区域生态系统单一，为极度敏感区；盆地周围多山地区为林地，植被覆盖度良好，为轻度敏感区；而东部密集的城镇化建设使得土地利用类型大多为建设用地和裸地，为中度敏感区；而黄河、渭河和嘉陵江等河流水域则表现出微度敏感.

2.5 生态敏感性综合分区及评价结果

根据所有因子的不同分辨率值，将各因子精度统一后，得到以1 000 m为边长的方格网作为评价单元.通过上文1.4.2步骤在MATLAB中分析后得到分类结果图(图5A)，为满足生态功能区划的分区共轭性和整体性原则[26-27]，利用ENVI对图5A中的细碎斑块进行处理后得到连续性的分区结果(图5B).可以看出SOM模型分成了1、2、3、4四种，多为数据空间聚类结果，即表示将研究区的生态敏感性分为4个敏感性等级.通过GIS统计分析功能，算出研究区生态敏感性综合评价等级面积与比例(表4).

表4 研究区生态敏感性分级表

图5 SOM模型聚类结果和生态敏感性分区Figure 5 Result of SOM model and ecological sensitivity division

完成分区划分后，判别各个分区的敏感性等级，根据SOM聚类分析的特点，分区1到分区4敏感性等级依次增加或者依次递减.对比全国生态功能区划和实地情况，分区4多为沙漠，其敏感性等级比分区1要高，综合评价敏感性等级从大到小排名依次为4(高敏感区)>3(中敏感区)>2(低敏感区)>1(微敏感区).

2.6 不同生态敏感性分区发展和保护策略

2.6.1 微敏感区 面积约为130万km2，主导因素为土壤侵蚀敏感性.该区以草地、灌丛、湿地为主，水资源丰富、植被覆盖度较好、土壤质量良好，土地利用敏感性较低，可优先开发利用.按照行政区实施针对性的发展和保护策略.

2.6.1.1 陕西秦岭以北 在传统工业上进行产业创新，提高产品的附加值，如在陕北高原建设优质杂粮、优质牧草及蔬菜基地，渭河台塬建设果品、奶畜产品基地，关中平原建设小麦、玉米生产基地.同时在长城沿线建造防风固沙林带，在黄土高原和渭河沿岸建设生态屏障，尽量避免大规模开发；而在黄土高原丘陵沟壑的水土保持功能区要控制开发、建设完善淤地坝体系.

2.6.1.2 宁夏回族自治区 在北部引黄灌区建立小麦、水稻、玉米等农作物产业带，中部贺兰山东麓和扬黄灌区建设当地特色果园，南部山区发展马铃薯产业.同时注意防风固沙和防治土壤侵蚀生态带的建设，比如北部贺兰山、六盘山，中部盐池等地.

2.6.1.3 甘肃祁连山以南 在长江上游“两江一水”流域注意水土保持与生物多样性的保护，在陇东大力发展旱作农产品.同时，根据当地降水与气象因子关系的研究成果[28]，应在祁连山水源涵养功能区尽可能做到封育植被、降低载畜量，加强石羊河流域下游民勤地区生态综合治理；在甘南黄河重要水源补给功能区应实施退牧还草、退耕还林、牧民定居和生态移民.

2.6.1.4 青海柴达木盆地以东南 依据丝绸之路经济带带动当地特色资源利用和转化技术，降低农业企业生产成本，比如建设青海湖青稞产业园，在西宁建设马铃薯、油菜、豆类农业区；因地制宜围绕柴达木盆地建设东南部青海畜牧业区.开发的同时注意保护，三江源草原草甸湿地水源涵养功能区应封育草原，减少载畜量，并实施生态移民.

2.6.1.5 新疆准格尔盆地和塔里木盆地南北区域及所夹天山山脉 利用当地特色发展经济，在天山南北坡就棉花、粮食、畜产品等特色作物建立农产品产区.通过验证，该评价结果与新疆主体功能区划生态敏感性结果一致，所以应考虑在北部阿尔泰山地、中部天山草原建立森林生态屏障，禁止非保护性采伐，以草定蓄、实施牧民定居.

2.6.2 低敏感区 面积约为26万km2，主导因子为土壤侵蚀敏感性.该区以森林、草地、农地为主，起伏较大的地形和较大的侵蚀性降雨导致敏感性略高于分区1，其湿润指数较大、大风天数较少、土壤及植被覆盖度良好，在较大程度合理开发的同时兼顾生态保护.

陕西秦岭以南的地区，依据其日照时间长、昼夜温差大的特点，同时运用土壤改良、滴灌技术等生态环境综合治理技术发展特色高效农业，比如在秦巴山地建设中药材、茶叶产业基地，在汉中盆地建设水稻、油菜生产基地等.限制各类破坏地表植被和山体的大型建设工程，在秦巴山地、汉丹江两岸设立生态屏障，减少林木采伐.另外，该区域要统筹优化土地利用结构和布局，工业发展尽量不占或少占耕地，保护农田，严格控制面源污染.

2.6.3 中敏感区 面积约为15.32万km2，是土地荒漠化、土壤质量、土地利用3种敏感性共同作用的结果.该区为草地荒漠复合带，虽然自身有一定修复能力，但地形起伏大、植被覆盖度低、东春季节多大风、土壤肥力较低导致了该区受外界干扰大.该区域可以适度发展畜牧业，在开发时应注重生态环境的保护，有节制、有限度的合理开发，避免对当地的生态环境造成不可逆的危害.

由于该区域存在大面积冰川雪水，水资源未受污染，为研究区发展特色食品产业提供了独特的优势，但水利设施少，故应在保护和开发水资源的同时加强水利基础实施的建设，提高利用率.同时，在新疆西部国土边界，塔里木河荒漠化防风固沙功能区可调整农牧业结构，加强药材开发管理，禁止过低开垦，防止沙化面积扩大，并建设帕米尔山生态屏障；塔什库尔干地区为新疆主体功能区划中国家级禁止开发区域，遵循国家规划的同时防止该地频发的自然灾害.

2.6.4 高敏感区 面积约为140万km2，主导因子为土地利用敏感性.该分区内地形较平坦加之降水量极少使得水蚀强度较小，但低湿润指数、弱土壤抗蚀性及低植被覆盖度使得该分区极易受到人为干扰.应避免规模开发，同时重点加大生态保育及投资，避免生态环境的进一步恶化，按照行政区实施针对性的分析发展和保护策略.

2.6.4.1 甘肃祁连山以北 可通过成立自然保护区和国家公园的形式保育丝绸之路沿线重要生态空间.比如建立甘肃北部敦煌生态环境和文化遗产保护区、石羊河下游生态保护治理区等.

2.6.4.2 青海柴达木盆地以北 借助地理优势发展水力能源发电，并因地制宜成立柴达木沙生植物绿洲农业园.

2.6.4.3 新疆准格尔盆地和塔里木盆地区域 在敏感分区连接带建立生态防护林，做好隔绝污染和生态修复工作，比如建立昆仑山-阿尔金山荒漠草原生态屏障，控制放牧和旅游区域范围，防范盗猎，减少人类活动干扰；在沙漠周围建立绿化带阻止沙化扩张，比如建立环塔里木盆地、环准格尔盆地边缘的绿洲区.另外，可以借助地理优势发展新疆沙地区域风能发电.

3 讨论

SOM模型在生态敏感性分区中区别于传统方法先分区后评价，其特点在于先迭代聚类，得到分区结果后评价，再划分等级.这使得评价方法可以突出分区的核心目的，提高了分区的客观性和合理性.另外传统评价方法人为赋值并分区使得结果主观性强、差异大，SOM模型不需要人为确定分区而是通过学习选择最优聚类个数.将SOM模型用于生态敏感性评价，丰富了其分析方法的多元性，评价结果总体上能客观反映当地生态环境的现状，后续可在此基础上对比其他评价方法的结果做进一步验证.

4 结论

西北丝绸之路经济带五省生态敏感性综合评价通过SOM模型分为4级，以高敏感等级(分区4)为主，占全区总面积的44.83%，区内囊括中国三大沙漠；其次为微敏感等级(分区1)，占全区总面积的41.75%，分布在研究区内的准格尔盆地和塔里木盆地南北两侧、柴达木盆地东部祁连山脉东南部以及秦岭以北；低敏感等级(分区2)面积较小，占比8.49%，主要分布在研究区内的秦岭以南、塔里木盆地西部国土边界附近、青海南部边界也有零星分布；中敏感等级(分区3)面积最小，占比4.93%，位于帕米尔高原东部，穿插分布在塔里木盆地西部的微、低敏感区内.本研究结合五省的实际情况，对每个分区按行政区再分亚区提出针对性的生态保护和发展策略.