宁夏贺兰山国家级自然保护区建立前后区域生态脆弱性时空格局变化研究

周梦云, 蔡永立,*, 张瑞峰, 刘健, 宋雪珺

宁夏贺兰山国家级自然保护区建立前后区域生态脆弱性时空格局变化研究

周梦云1, 蔡永立1,*, 张瑞峰1, 刘健2, 宋雪珺1

1. 华东师范大学生态与环境科学学院, 华东师范大学上海市城市化过程与生态恢复重点实验室, 上海 200241 2. 宁夏贺兰山国家级自然保护区管理局, 宁夏银川 750021

以宁夏贺兰山为研究对象, 基于VSD模型从暴露、敏感、适应三方面构建指标体系, 通过SERV模型进行生态脆弱性评估, 定量测度了1988和2013年国家级自然保护区建立前后宁夏贺兰山生态脆弱性的时空格局。结果表明: 保护区建立25年后, 宁夏贺兰山生态脆弱性明显降低, 生态脆弱性分级指数从7.4下降至5.3, 区域生态环境由原先的强度脆弱为主降低为中度脆弱。空间上来看, 生态脆弱性整体呈现中部高四周低的分布格局。其中极度和重度脆弱区大范围减少, 主要转化为中度和轻度脆弱区, 但仍有部分中度和轻度脆弱区转化为极度和重度脆弱区。本研究有助于全面掌握宁夏贺兰山的生态脆弱程度及时空分异特性, 对识别关键脆弱环境因子、提高生态环境治理具有重要意义。

生态脆弱性; 时空格局; VSD评估框架; 贺兰山

0 前言

生态脆弱性是指生态系统应对外界干扰所具有的敏感性和不稳定性。近年来, 随着全球变化的加剧和人类活动对自然生态系统干扰强度的增加, 较高频度的自然灾害、环境污染等一系列生态问题不断涌现, 生态脆弱性强度与日俱增[1]。因此, 针对生态脆弱性时空格局进行研究, 为社会发展中出现的生态问题提供有效的预测、规避和治理, 是人类与自然和谐发展的重要前提。

目前, 国内外学者已从理论和方法应用等方面针对生态脆弱性开展了大量研究[2-4]。但评价指标和信息数据的组织大多缺乏系统的理论框架模型, 这也成为当下脆弱性评价的难点之一。近年来, 研究趋势由“因素-结果”为主的理论体系转变为以强调敏感性和适应性为主的方法体系, 多尺度、多要素整合的脆弱性评价逐渐成为研究的主要趋势[5,6]。其中, Polsky 等[7]发展了基于“暴露-敏感-适应”的VSD评价模型, 涵盖了生态系统脆弱性的主要构成方面, 将脆弱性分解为暴露程度、敏感性、适应力三个维度, 为脆弱性评价工作的开展提供了清晰完备的思路[5]。随着脆弱性评价方法体系的完善, 该模型得到了较为广泛的应用[3,8]。

贺兰山作为中国重要的自然地理分界线之一, 是西北地区最后一条生态屏障[9,10]。该地区位于干旱半干旱区过渡地带, 其生态环境遭受着暴雨山洪、干旱等自然灾害的严重干扰。脆弱的生态环境与重要的生态意义使得贺兰山成为亟待保护的地区。本文以宁夏贺兰山为研究对象, 构建基于VSD模型的评价指标体系[11]对区域综合生态脆弱性进行评估, 反映出国家级自然保护区建立前后内外胁迫对宁夏贺兰山脆弱性的时空影响, 从而为环境保护、合理规划、定期监测和生态修复提供理论依据。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区概况

宁夏贺兰山位于宁夏回族自治区西北部(图1), 地理坐标38°19′—39°22′N, 105°49′—106°41′, 海拔高度2000—3000 m, 山体总面积2291.1 km2。属温带大陆性气候, 季节变化明显, 降水稀少, 且多集中在夏季, 多暴雨, 垂直气候分明。宁夏贺兰山是一条较典型的拉张或剪切拉张型块断山地, 地势起伏大且坡度较大, 地表物质稳定性差。区内土质疏松, 植被覆盖率较低, 且夏季暴雨冲刷力强, 水土流失情况不容乐观。区内有大小沟道67条, 多为季节性河流, 沟道水流具有暴涨暴落的特性。区域内共有野生动物436种, 种类丰富, 其中国家二级保护动物岩羊在实行严格的保护后, 数量有了大幅度增长[10]。宁夏贺兰山国家级自然保护区的建设与发展, 彰显了保护与发展的协调关系, 对促进宁夏贺兰山“自然—社会—经济”复合生态系统的长足发展具有重要意义。

1.2 评价指标体系的建立与标准化

生态脆弱性研究的基本内容包括对生态系统变化的评估, 环境变化对生态系统造成潜在影响的预估, 生态系统对外界扰动的敏感程度, 以及生态系统对环境变化的适应性评价[12]。生态系统脆弱性是由暴露、敏感、适应三大核心要素构成[13-16]。本文选用VSD(暴露—敏感—适应)评价模型进行区域生态脆弱性评估, 基于对宁夏贺兰山生态环境脆弱性诱因的定性分析, 兼顾简便性和易操作性,构建评价指标体系。

图1 宁夏贺兰山地理位置

Figure1 Location of Helan Mountain of Ningxia

暴露度(Exposure)是反映生态系统受到外界干扰的胁迫程度, 暴露程度越高, 生态系统脆弱性越强。宁夏贺兰山国家级自然保护区建立后, 原始粗放的畜牧业生产等人类活动大范围减少。宁夏贺兰山典型干扰主要表现为气象灾害、地质灾害等自然胁迫，因此本文选用地温、降水、坡度等指标进行表征。生态敏感性(Sensitivity)反映生态环境的生境现状及其受干扰后的反应能力, 高脆弱性地区往往表现出较高的敏感性。宁夏贺兰山是典型的生态过渡地带, 其所处的自然地理环境决定其生态系统的敏感性程度, 可以通过植被覆盖、地形和生物多样性指标进行表征。适应力(Adaptive Capability)是指生态系统在内外扰动下的恢复能力, 包括自我调节和社会经济方面的人为干预。适应力较强的地区, 对干扰的耐受范围更大, 生态脆弱性往往较低。本文选用净初级生产力(NPP)和保护区资金投入情况对适应力进行表征。

参考已有的脆弱性研究成果[17-19], 采用专家打分法对评价指标进行标准化处理[20,21], 本文咨询了6位副高及以上职称人员, 其中3人为景观生态学研究方向, 熟悉生态脆弱性评价的相关工作; 2人为地质学研究方向, 拥有贺兰山地质地貌研究的相关经验; 1人为植物学研究方向, 并长期从事贺兰山植被状况的相关研究, 1人为动物学研究方向, 在贺兰山动物地理及动物生态研究方面有一定建树。按各指标对生态系统稳定性影响大小, 从高到低确定各指标分级阈值(2, 4, 6, 8, 10), 以反映生态系统状况的优劣程度(表1)。

1.3 数据来源及处理

本研究采用的数据主要包括: (1)宁夏贺兰山1988年5月1日和2013年6月7日TM遥感数据, 轨道号为129-33, 空间分辨率为30 m; (2)宁夏贺兰山30m分辨率数字高程模型(DEM)数据; (3)宁夏贺兰山1∶25万土壤类型数据; (4)宁夏贺兰山磷矿、石炭井、贺兰山、苏峪口四个气象站点1988和2013年降雨数据; (5)宁夏贺兰山动植物种类数据。其中, 遥感影像和DEM数字高程影像数据来自于地理空间数据云、降水数据来自于中国气象数据网、土壤及动植物数据来自于《宁夏贺兰山国家级自然保护区综合科学考察》。

根据研究需要, 将数据进行如下处理:

地温提取: 基于Landset TM影像, 采用单窗算法对地表温度进行反演[22]。该方法计算过程简单, 误差较小。当参数没有误差时, 地表温度的计算精度<0.4℃。

降水量获取: 利用1988、2013年宁夏贺兰山磷矿、石炭井、贺兰山、苏峪口气象站点年平均降雨数据, 在ArcGIS10.2的地统计分析中采用克里金插值法进行空间插值, 以实现降水点数据的空间化。

归一化水指数(NDWI)提取: 利用ENVI5.1波段运算按式(1)对NDWI进行提取。

式中:为绿波段;为近红外波段。

归一化植被指数(NDVI)提取: 利用ENVI5.1波段运算按式(2)对NDVI进行提取。

式中:为红外波段;为近红外波段。

植被净初级生产力(NPP): 参考已有研究成果[23,24], 基于卫星遥感数据，按式(3)求算植被净初级生产力。

NPP= –0.6394–67.064In(1–NDVI) (3)

式中: NDVI为归一化植被指数。

1.4 权重确定

利用层次分析法进行指标权重的确定, 层次分析通过Yaahp V6.0完成。具体操作方法为: 采用1—9标度法对指标的重要性进行两两比较, 构建判断矩阵。对矩阵结果进行一致性检验, 结果为0.0516, 小于0.1, 通过检验, 因此所得结果可信度高。

1.5 生态脆弱性评价

1.5.1 暴露、敏感、适应系统指数确定

参考魏晓旭等[25]等采用的脆弱生态系统评价方法, 暴露(E)、敏感(S)、适应(AC)指数表现为表1中暴露、敏感、适应各系统分指标之间的综合作用关系。因此, 对暴露、敏感、适应指数采用分别加权求和的方法进行计算, 公式如下:

表1 生态脆弱性评价指标体系及数据标准化

注: *U为空间、时间差异性指标; H为空间差异性指标; V为时间差异性指标。

式中:(E)、(S)、(AC)表示关于暴露、敏感、适应的指数;ω、ω、ω表示第、、个指标的权重;e表示暴露度中第个指标的标准化值;s表示敏感性中第个指标的标准化值;ac表示适应性中第个指标的标准化值。

1.5.2 生态脆弱性综合评价

VSD模型将生态脆弱性定义为暴露、敏感和适应三者之间的函数。这里给出宏观尺度的生态系统脆弱性概念评价模型, 即:

EVI=f(,,) (7)

式中: EVI(Ecological vulnerability index)表示生态系统脆弱性综合指数,、、分别表示暴露、敏感和适应。

本文结合SERV模型[26]构建静态脆弱性计算方程。公式如下:

EVI=((E)+(S))–(k) (8)

式中:(E)为暴露度指数;(S)为敏感性指数;(AC) 为适应性指数。

1.6 生态脆弱性分级指数

在ArcGIS10.2中使用重分类工具对宁夏贺兰山1988年和2013年生态脆弱性指数进行空间分级, 其分布区间为[1-10]。参照国内外脆弱性分级标准[27-29], 结合研究区实际特征, 将研究区生态脆弱性指数划分为5个等级: 1微度脆弱(EVI≤2.5); 2轻度脆弱(2.5＜EVI≤3); 3中度脆弱(3＜EVI≤4); 4重度脆弱(4＜EVI≤4.5); 5极度脆弱(EVI＞4.5)。

这里使用生态脆弱性分级指数(Ecological vulnera­­bility classification index, EVCI)来反映研究区不同年份不同区域生态环境状况的总体差异。计算公式[30]如下:

式中: EVCI为生态脆弱性分级指数;C为第类脆弱性分级值, 这里赋值为C=,=1、2、3、4、5;P为第类脆弱性分级的面积;为区域总面积;为分级总数,=5。

1.7 基于GIS的转移矩阵和空间叠置

为了对生态脆弱性25年间的等级变化关系进行分析,通过ArcGIS中Tabulate area工具对1988和2013年生态脆弱性等级图构建转移矩阵进行统计分析; 同时为了明确区域脆弱等级的空间分布状况, 以脆弱等级在高程和坡度上的空间变化规律为切入点, 将研究区高程、坡度等级分布数据与1988、2013年生态脆弱性等级分布数据进行叠置处理, 得出脆弱性等级在空间上的分布状况。

2 结果与分析

2.1 生态脆弱性时间变化特征

宁夏贺兰山1988年和2013年的生态脆弱性指数分别为2.4—5.3和2.3—4.8, 生态脆弱性分级指数（EVCI）从7.4下降至5.3, 区域生态环境由原先的强度脆弱为主降低为中度脆弱(表2、图2、图3)。研究区生态脆弱性整体表现出轻度和中度脆弱区面积的大幅度增加, 重度和极度脆弱区大范围减少。

通过转移矩阵的构建对1988和2013年生态脆弱性等级变化情况进行分析(表3)。25年间, 研究区各生态脆弱性等级相互转化的总面积为1770 km²。其中, 重度脆弱区变化量最大, 其次为轻度脆弱区, 二者分别占研究区总面积的38.3%、30.9%, 中度和极度脆弱区变化量相近, 分别为15.2%和13.1%, 微度脆弱占总变化量比例最小, 为5.3%。以上转化中, 微度脆弱区主要由中度脆弱区转化而来, 新增面积占区域总面积的5.6%。轻度脆弱区主要由中度脆弱区转化而来, 新增面积占总面积的32%。中度脆弱区主要由重度脆弱区转化而来, 新增面积占总面积的35.5%。重度脆弱区主要由极度脆弱区转化而来, 新增面积占总面积的4.1%。区域内基本无分级区转化为极度脆弱区; 极度脆弱区主要转化为中度脆弱区, 减少面积占总面积的13.1%。

宁夏贺兰山1988—2013年间, 脆弱性等级指数综合动态度为77%, 表明大部分范围脆弱性都发生了不同程度的转化, 并且整体呈现出由高脆弱性向低脆弱性方向转移的趋势。这主要是由于国家强有力的保护措施, 相继实施禁牧禁垦、封山育林等多项生态修复措施, 使得生态环境向着稳定有序的方向发展。

表2 1988、2013年研究区各脆弱分级面积及所占比例

表3 研究区不同脆弱等级面积转移矩阵

图2 宁夏贺兰山生态脆弱性指数

Figure 2 Ecological vulnerability index in Helan Mountain of Ningxia

图3 宁夏贺兰山生态脆弱性分级指数

Figure 3 Ecological vulnerability classification index in Helan Mountain of Ningxia

2.2 生态脆弱性空间格局特征

从空间上来看, 宁夏贺兰山生态脆弱性整体呈现中部高四周低的分布格局。极度和重度脆弱区主要位于山体南部和中部, 大致呈条带状分布。该区域属于南部干燥剥蚀地貌区, 基岩裸露, 物理风化强烈, 岩石的残坡积碎屑发育。地势起伏较大, 植被覆盖度低, 其中, 这一区域分布的疏林生态系统, 环境最为脆弱, 水土流失频发。

通过叠置处理, 得出脆弱性等级在空间上的分布状况(表4、表5)。从表4中可以看出, 1988年微度和轻度脆弱主要发生在坡度15°—40°的区域, 中度脆弱主要发生在5°—15°范围内, 重度和极度脆弱区集中发生在25°—40°范围内。生态脆弱性等级与坡度等级间呈现出两端低中间高的发生规律。2013年与1988年类似。说明随着时间变化, 生态脆弱性等级的空间分布在坡度上无明显变化。与高程叠置结果也显示出相似的发生规律(表5), 即海拔低和海拔高的地方，脆弱性等级高的类型面积少, 最大值基本于1500—2000 m范围内出现。其原因在于, 这一范围内坡度较大、海拔较低, 受流水侵蚀和物理风化影响, 山坡陡峻, 地势起伏大, 植被覆盖度较低, 生态环境脆弱度较高；而高海拔与高坡度地区植被覆盖度高, 土壤有机质含量丰富, 所受的自然和人为干扰减少, 因而生态环境脆弱度较低。

3 结论与讨论

本文基于VSD模型选择地温、降水、NDWI等14个指标对宁夏贺兰山生态脆弱性指数进行评价, 在RS和GIS理论与方法的支持下, 揭示研究区1988—2013年生态脆弱性的时空演变特征。结果表明, 1988年至2013年, 宁夏贺兰山国家级自然保护区建立后, 区域生态环境得到了极大地改善。25年间生态脆弱性分级指数（EVCI）从7.4下降到5.3。2013年极度和重度脆弱区大范围减少, 主要转化为中度和轻度脆弱区。但仍有部分中度和轻度脆弱区转化为重度或极度脆弱区。一方面, 山地生态环境自身的稳定性差, 治理方面存在一定的难度；另一方面, 自然灾害和一定程度的人类活动对区域生态环境的干扰程度超过了系统自身的修复程度和外界治理度时, 生态脆弱性等级就会发生逆向演变。空间格局上, 呈现出中间高四周低的特征。至2013年, 极度和重度脆弱区转移至山体东北部海拔和坡度较低的地区, 这一区域位于保护区与非保护区相接地带, 采石采砂活动和人类生产生活对区域植被覆盖、土壤松散度及地质稳定度等环境要素造成了较大的威胁[31,32]。这与贺兰山自然灾害发生的地理位置相吻合。因此, 今后宁夏贺兰山生态修复与管理的关键在于非保护区人类活动的管理, 同时加强过渡地带生态防护的建设。

表4 贺兰山生态脆弱性等级坡度分布表

表5 贺兰山生态脆弱性等级高程分布表

为持续改善和保障宁夏贺兰山生态环境建设, 本文提出以下三个方面建议：首先, 非保护区与保护区过渡地带生态脆弱性问题最为突出, 这一方面由于非保护区缺乏国家强有力的保护措施；另一方面则来自于社会经济发展带来的压力，如该区域曾为进行大规模的煤矿开采活动而削减自然保护区面积, 使得核心区和缓冲区面临破碎化风险[33]。因此, 在可持续发展的背景下, 中央财政应统一解决自然保护区的基本经费问题并实行严格有效的管理, 确保自然资源效益的持续发挥。其次, 中部原先生态脆弱性为重度和极度脆弱的地区, 虽然经过修复得到一定程度的改善, 但因其环境的暴露度和敏感性较高, 应继续加强保护, 根据自然生态系统演替规律, 选择适应的物种, 继续进行植被恢复, 以应对多发的自然灾害。第三, 对于山体周围生态环境状况较好的区域, 必须严守保护的原则不动摇, 以保证其生态效益的持续发挥。

此外，在比较近年针对生态脆弱性进行的研究后[8,34,35], 本文考虑研究区的生态环境状况和社会状况, 指标选择上针对性强, 数据可获取性高, 对于干旱半干旱区山地生态脆弱性评价具有适用性。但本研究在以下方面还有待加强: 1)SERV模型的运用促进了脆弱性评价思维的转变, 是传统脆弱性评价模式的突破。但该模型研究历史短, 实际研究案例较少, 还需进一步的验证和完善。2)评价指标选取、权重确定和取值区间的划分主观意识较强, 这在一定程度上会造成脆弱性评价结果的差异性。因此, 今后生态脆弱性评价的研究重点应关注构建标准统一、模式规范的评价体系, 这对提升脆弱性评价结果的准确性具有重要意义。

[1] 李永化, 范强, 王雪, 等. 基于 SRP 模型的自然灾害多发区生态脆弱性时空分异研究——以辽宁省朝阳县为例[J]. 地理科学, 2016, 35(11): 1452–1459.

[2] 吴健生, 宗敏丽, 彭建. 基于景观格局的矿区生态脆弱性评价——以吉林省辽源市为例[J]. 生态学杂志, 2012, 31(12): 3213–3220.

[3] 李平星, 樊杰. 基于 VSD 模型的区域生态系统脆弱性评价——以广西西江经济带为例 (英文)[J]. Journal of Resources and Ecology, 2014, 5(2):163–170.

[4] 高江波, 侯文娟, 赵东升, 等. 基于遥感数据的西藏高原自然生态系统脆弱性评估[J]. 地理科学, 2016, 36(4): 580–587.

[5] ACOSTA-MICHLIK L, ESPALDON V. Assessing vulnerability of selected farming communities in the Philippines based on a behavioural model of agent's adaptation to global environmental change[J]. Global Environmental Change, 2008, 18(4): 554–563.

[6] PATTERSON T, GULDEN T, COUSINS K, et al. Integrating environmental, social and economic systems: a dynamic model of tourism in Dominica[J]. Ecological Modelling, 2004, 175(2): 121–136.

[7] POLSKY C, NEFF R, YARNAL B. Building comparable global change vulnerability assessments: The vulnerability scoping diagram[J]. Global Environmental Change, 2007, 17(3): 472–485.

[8] 陈佳, 杨新军, 尹莎, 等. 基于 VSD 框架的半干旱地区社会—生态系统脆弱性演化与模拟[J]. 地理学报, 2016, 71(7): 1172–1188.

[9] 金山. 宁夏贺兰山国家级自然保护区植物多样性及其保护研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2009.

[10] 王小明.宁夏贺兰山国家级自然保护区综合科学考察[M].银川: 阳光出版社, 2011.

[11] 黄建毅, 刘毅, 马丽, 等. 国外脆弱性理论模型与评估框架研究评述[J]. 地域研究与开发, 2012, 31(5): 1–5.

[12] IPCC. Special Report on Emissions Scenarios (SRES)[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.

[13] ROBERTS M G, YANG G A. The international progress of sustainable development research: A comparison of vulnerability analysis and the sustainable livelihoods approach[J]. Progress in Geography, 2003, 22(1): 11–21.

[14] TURNER B L, KASPERSON R E, MATSON PA, et al. A framework for vulnerability analysis in sustainability science[J]. Proceedings of the national academy of sciences, 2003, 100(14): 8074–8079.

[15] SMIT B, WANDEL J. Adaptation, adaptive capacity and vulnerability[J]. Global environmental change, 2006, 16(3): 282–292.

[16] ADGER W N. Vulnerability[J]. Global Environmental Change, 2006, 16(3): 268–281.

[17] 刘康, 欧阳志云, 王效科, 等. 甘肃省生态环境敏感性评价及其空间分布[J]. 生态学报, 2003, 23(12): 2711–2718.

[18] 马真臻, 王忠静, 顾艳玲, 等. 中国西北干旱区自然保护区生态脆弱性评价——以甘肃西湖, 苏干湖自然保护区为例[J]. 中国沙漠, 2015, 35(1): 253–259.

[19] 裴欢, 房世峰, 覃志豪, 等. 干旱区绿洲生态脆弱性评价方法及应用研究——以吐鲁番绿洲为例[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2013, 38(5): 528–532.

[20] 左伟, 王桥, 王文杰, 等. 区域生态安全评价指标与标准研究[J]. 地理学与国土研究, 2002, 18(1): 67–71.

[21] 廖炜, 李璐, 吴宜进, 等. 丹江口库区土地利用变化与生态环境脆弱性评价[J]. 自然资源学报, 2011, 26(11): 1879–1889.

[22] 覃志豪. 用陆地卫星 TM6 数据演算地表温度的单窗算法[J]. 地理学报, 2001, 56 (4): 456–466.

[23] 郑元润, 周广胜. 基于 NDVI 的中国天然森林植被净第一性生产力模型[J]. 植物生态学报, 2000, 24(1): 9–12.

[24] 于忠臣, 杨长保. 基于 Landsat TM 数据的长白山西部 NPP 估算[J]. 安徽农业科学, 2012, 40(12): 7374–7374.

[25] 魏晓旭, 赵军, 魏伟, 等. 中国县域单元生态脆弱性时空变化研究[J]. 环境科学学报, 2016, 36(2): 726–739.

[26] FRAZIER T G, THOMPSON C M, DEZZANI R J, et al. A framework for the development of the SERV model: A Spatially Explicit Resilience-Vulnerability model[J]. Applied Geography, 2014, 51: 158–172.

[27] 雷波, 焦峰, 王志杰, 等. 黄土丘陵区不同植被带典型小流域生态脆弱性评价[J]. 自然灾害学报, 2013, 22(5): 149–159.

[28] 王瑞燕, 赵庚星, 周伟, 等. 县域生态环境脆弱性评价及其动态分析[J]. 生态学报, 2009, 29(7): 3790–3799.

[29] 黄方, 刘湘南, 张养贞. GIS 支持下的吉林省西部生态环境脆弱态势评价研究[J]. 地理科学, 2003, 23(1): 95– 100.

[30] Li A, Wang A, Liang S, et al. Eco-environmental vulnerability evaluation in mountainous region using remote sensing and GIS—a case study in the upper reaches of Minjiang River, China[J]. Ecological Modelling, 2006, 192(1): 175–187.

[31] 刘文玲, 尹建国. 浅析宁夏贺兰山东麓矿山地质环境恢复治理对策[J]. 宁夏农林科技, 2011, 52(12): 221–221.

[32] 李玉武, 徐友宁, 张江华. 宁夏 “三区两线” 露天矿山复绿对策[J]. 宁夏工程技术, 2015, 14(4): 380–383.

[33] 马克平. 当前我国自然保护区管理中存在的问题与对策思考[J]. 生物多样性, 2016, 24(3): 249–251.

[34] 姚雄, 余坤勇, 刘健, 等. 南方水土流失严重区的生态脆弱性时空演变[J]. 应用生态学报, 2016, 27(3): 735–745.

[35] 时卉, 杨兆萍, 韩芳, 等. 自然遗产地生态脆弱性分析与评价——以托木尔区域为例[J]. 干旱区地理, 2013, 36(2): 318–328.

The tempo-spatial pattern of regional ecological vulnerability before and after the establishment of National Nature Reserve in Helan Mountain of Ningxia

ZHOU Mengyun1,2, CAI Yongli1,2,*,ZHANG Ruifeng1,2, LIU Jian3, SONG Xuejun1,2

1. School of Ecological and Environmental Sciences, East China Normal University, Shanghai Key Lab for Urban Ecological Processes and Eco-restoration, East China Normal University, Shanghai 200241, China 2. Management Bureau of Ningxia Helan Mountain National Nature Reserve, Yinchuan, Ningxia 750021, China

The index system was built to assess the vulnerability of spatial and temporal pattern before and after the establishment of national nature reserve in 1988 and 2013 by taking Helan Mountain of Ningxia as the case area. The index system was based on VSD model from three aspects of exposure, sensitive and adaptive capability, and regional ecological vulnerability assessment was developed from SERV model. The results showed that: the ecological vulnerability wasreduced significantly after the establishment of the National Nature Reserve for 25 years. The ecological vulnerability classification index decreased from 7.4 to 5.3, and regional ecological environment was recovered from mainly severe vulnerable to moderately vulnerable. According to the spatial distribution, the ecological vulnerability distribution pattern showed that the vulnerability index was high in central and low around. The extreme and severe vulnerable areas were largely reduced, mainly into moderate and mild areas. But there were still some moderate and the mild areas being extreme and severe vulnerable areas. This study benefited to understand comprehensively the ecological fragile degree and the tempo-spatial distribution characteristics of the Helan Mountain of Ningxia. It was of great significance to identify key environmental factors and improve the ecological environment governance.

ecological vulnerability; tempo-spatial scale; VSD assessment framework; Helan Mountain of Ningxia

10.14108/j.cnki.1008-8873.2019.05.011

X22

A

1008-8873(2019)05-078-08

2017-02-23;

2018-09-09

科技部重点研发计划(2016YFC0503308-1)

周梦云(1991—), 女, 安徽淮南人, 硕士,主要从事景观生态与区域可持续发展研究, E-mail: 496283761@qq.com

蔡永立, 男, 博士, 教授, 主要从事生态学研究, E-mail: ylcai@geo.ecnu.edu.cn

周梦云,蔡永立, 张瑞峰,等. 宁夏贺兰山国家级自然保护区建立前后区域生态脆弱性时空格局变化研究[J]. 生态科学, 2019, 38(5): 78-85.

ZHOU Mengyun, CAI Yongli, ZHANG Ruifeng, et al. The tempo-spatial pattern of regional ecological vulnerability before and after the establishment of National Nature Reserve in Helan Mountain of Ningxia[J]. Ecological Science, 2019, 38(5): 78-85.