基于土地利用变化的贵安新区景观生态风险评价

顾梦瑶，李娟，赵晓峰

贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳 550001

0 前言

区域生态风险评价是指在区域尺度上，生态系统受到人类活动和自然环境变化等外界因素干扰时，对生态环境造成负面效应可能性的评价[1]。与传统的生态风险评价不同，区域生态风险评价更重视景观空间结构对生态风险过程的影响[2]。国内外关于区域生态风险的评价，研究对象主要针对生态风险终点评价[3]、生态风险受体[4]和整个区域的综合生态风险评价[5]。研究区域方面，以流域为评价范围的研究较多[6-7]，随着城市化的推进，研究区域也扩展至行政区范围[8-9]。评价方法可归纳为两类: 一是基于风险源汇的评价方法，从风险受体和风险源两个方面构建评价的指标模型[10]。二是基于景观格局的评价方法，采用土地利用数据和景观格局指标构建生态风险评价指标[11]。

20世纪 90年代提出的土地利用/土地覆被变化已成为目前国际上研究的热点之一[12]。随着经济的发展和人口的增长，城市化进程加快，土地利用强度增加，生态安全受到影响[13]。研究发现土地利用与生态环境问题之间存在相关性，对景观格局[14]、生态服务价值[15]和生态风险的时空演变产生重要影响[16]。土地利用的强度体现了人类对自然环境影响的大小，呈现出区域性和累积性，直接反映在生态系统的结构和组成上[17]。所以在缺乏生态资料时，采用相对容易获取的土地利用数据来研究区域生态风险具有重要的意义。

贵安新区位于长江流域和珠江流域交界的黔中地区，境内碳酸盐岩发育，生态环境脆弱，石漠化潜在威胁大。自2000年国家实施“西部大开发”战略以来，黔中经济区得以迅速发展，尤其是 2014年国务院将黔中核心地带的贵安新区批复为第八个国家级新区以后，贵安新区始终肩负着“西部重要经济增长极、内陆开放型经济新高地、生态文明示范区”三大建设使命，其土地利用格局发生了较大改变，随之生态环境质量受到影响。因此，利用 2000年、2005年、2010年和2015年的土地利用数据，从土地利用变化速度、转移方向和空间分异特征等方面，系统分析贵安新区2000—2015年土地利用变化规律，从景观格局角度构建生态风险评价指标体系，采用ArcGIS空间分析法，分析生态风险的时空分异及其对土地利用的响应，以期为土地资源的优化配置、提高土地的生态安全、评估该区域生态文明建设成效提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

图1 研究区概况Figure 1 Overview of the study area

贵安新区地处贵州高原中部，位于贵州省贵阳、安顺两市之间，分布范围 26°11′7″—26°36′56″N，105°56′20″—106°39′10″E，包括清镇市、花溪区、平坝区、西秀区的20个乡镇，总面积约1895 km2(图1)。地处高原型亚热带季风湿润气候区，年均降雨量 1113—1367 mm，平均相对湿度 79%，平均气温 12.8—16.2 ℃，土壤种类繁多，组合复杂。贵安新区属于喀斯特低丘缓坡地貌，地势西高东低，总体较为平缓，海拔在1018—1647 m之间。境内喀斯特地貌广泛发育，地形条件复杂，高原山地、丘陵盆地交错分布，且境内丘陵、山地大部分属于石漠化敏感地区。地表河流有马场河、麻线河、羊昌河、乐平河、青岩河等，流域总面积占新区总面积的80%，森林覆盖率达42%。

1.2 数据来源

贵安新区土地利用数据包含4期，其中2000、2005、2010年土地利用数据来源于贵州省环保厅的“贵州省生态环境十年(2000—2010年变化遥感调查与评估)”。2015年土地利用数据是以2015年精度为30 m的Landsat8遥感影像为数据源，对图像进行融合、矫正、裁剪等预处理，通过人机交互式解译得来，并对其进行野外验证，解译精度在80%以上。根据《土地利用现状分类标准》(GB/T21010—2017)，借鉴相关学者的研究成果[18-20]，以及研究区的实际，将土地利用类型合并为 5个一级地类，最终建立 4期土地利用数据库(图2)。贵州省级、市级、县乡级行政区划的矢量数据根据行政区划图提取。DEM数据(分辨率为30 m)来源于地理空间数据云。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用动态变化

土地利用变化量和变化率是表征土地变化状况的动态指标。土地利用变化量表示研究时段内某种土地利用类型面积变化数量，土地利用变化率反映土地利用类型变化的剧烈程度，计算公式参考文献[21]。土地利用转移矩阵是基于多个时期土地利用数据，对各类土地类型间数量转移和方向定量识别的方法，表达式参考文献[22]。

1.3.2 生态风险小区划分

将研究区划分为若干个格网，对研究区进行空间重采样[23]。已有研究显示，渔网一般采用平均斑块面积的2—5倍[24]。结合研究区实际，将研究区划分为2 km×2 km的网格，得到609个生态风险小区，计算每个网格的生态风险指数，以此作为生态风险小区中心点的生态风险指数。

1.3.3 景观生态风险指数构建

景观格局反映了人类活动对生态系统的影响程度，不同景观抗外界的干扰能力也不同，利用景观结构指数、景观脆弱度指数和景观组分的面积比重，从景观格局的角度构建生态风险计算模型[25-26]，计算公式如下:

式中:ERIi为第i个样本单元内的景观生态风险指数；Aki为第k个样本单元内景观类型i的面积；Ak为第k个样本单元的面积；Ri为景观损失度指数。

(1)景观结构指数(Si):

表示不同景观所代表的生态系统，受外界干扰的程度[27-28]，计算公式如下:

图2 2000—2015年贵安新区土地利用空间分布Figure 2 Land use spatial distribution of Gui'an New Area from 2000 to 2015

式中:Ci为景观破碎度指数；Ni为景观分离度指数；Di为景观优势度指数；a，b，c为对应的权重，a+b+c=1，根据已有研究[28-29]和研究区实际情况，a、b、c分别赋值0.6、0.3、0.1。

(2)景观脆弱度指数(Fi):

表示不同景观对外界的抗干扰能力[27]，根据已有研究成果[24-26]，并结合研究区特点，将5种景观格局按照脆弱程度由高到低赋值: 水域5、耕地4、草地3、林地2、建设用地1，通过归一化得出景观脆弱度指数。

(3)景观损失度指数(Ri):

表示不同景观所代表的生态系统，受外界影响时自身的损失程度[23]，公式为:

式中:Si表示第i景观类型的景观结构指数；Fi表示第i景观类型的景观脆弱度指数。

1.3.4 空间分析法

为了分析生态风险的时空演变，以构建的生态风险指数为空间变量，采用全局空间自相关(Moran'sI指数)和热点分析(Getis—OrdGi*)探讨生态风险的自相关和集聚程度，公式参考文献[30]。基于地统计学中的半变异函数模拟分析[24]，再利用ArcGIS地统计模块中的克里金插值法，生成生态风险图[31]。重心转移模型分析不同等级生态风险空间重心的转移情况，公式参考文献[32]。

1.3.5 响应弹性分析

引用弹性系数反映生态风险对土地利用的响应程度，以贵安新区乡镇为研究单元，基于土地利用和生态风险指数构建弹性指数，公式为:

式中:ERC为研究时段内生态风险对土地利用变化的响应弹性系数；ERIb、ERIa分别为研究初期和末期的生态风险指数；LC为研究时段内的综合土地利用动态度，公式参考文献[33]。

2 结果与分析

2.1 土地利用时空演变

2.1.1 土地利用面积变化

2000—2015年贵安新区土地结构变化较为明显，4个时期的耕地面积呈持续减少趋势，林地面积先增加后减少，草地面积持续增加，水域面积先不变后增加，建设用地变化最明显，呈持续增加趋势。从变化率上看，2000—2015年，建设用地的变化率最大，林地、草地和水域变化较大，耕地变化不明显，土地类型后期变化幅度比前期大。

2.1.2 土地利用转移分析

通过叠加分析得出贵安新区近 15年的土地利用转移矩阵，结果显示: 2000—2005年，以耕地转为草地和林地为主，其他类型转移较少。2005—2010年，主要以耕地转为建设用地为主，其次是草地转林地，其他类型转移不明显。2010—2015年，由于新区的成立转移面积明显增加，耕地转为林地、建设用地和草地，林地转为耕地和建设用地，草地主要转为耕地，建设用地主要转为耕地，水域转为耕地。

2.1.3 土地利用变化的空间分异特征

2000、2005、2010 和 2015年各土地利用类型的Moran'sI系数如表1所示。总体来看，草地、耕地和林地的Moran' sI指数变化幅度较大，其他土地类型的Moran' sI变化不显著。草地的Moran' sI指数呈波动上升趋势，且均为正值，说明空间正相关性增强，分布趋于集中；建设用地的Moran' sI指数呈逐渐上升趋势，由负值转变为正值，由空间负相关转变为空间正相关，分布趋于集中，主要是因为城市化水平的提高；耕地和林地的 Moran'sI指数2000、2005、2010 年均为负值，2015 年转为正值，且明显增加，由空间负相关转为空间正相关，集中程度提高，主要是由于退耕还林政策的实施使耕地和林地趋于集中；水域的Moran' sI指数先不变后降低，空间正相关性下降。

表1 2000—2015年贵安新区各土地利用类型Moran's I系数Table 1 Moran's I coefficient of land use types in Gui'an New Area from 2000 to 2015

2.2 景观生态风险评价

2.2.1 生态风险空间聚集分析

利用ArcGIS空间自相关(Moran'sI)的方法，分析生态风险的集聚特征。经过计算，2000—2015年4期生态风险指数全局自相关指数，分别为 0.2245，0.2867，0.2736，0.7213，且 P 值均小于 0.05。Moran'sI为正值，表明生态风险与土地利用变化在空间上呈正相关的特征，表现出明显的集聚区，即高生态风险区分布在高生态风险区周围，低生态风险区分布在低生态风险区周围。2000—2015年全局莫兰系数呈上升趋势，表明贵安新区整体生态风险集聚程度增强。

局部空间自相关可以表达出空间中的高值和低值聚集，采用热点分析(Getis—OrdGi*)的方法，识别贵安新区2000—2015年生态风险的冷热点。由图3可看出，2000—2005 年热点减少，冷点增加；2005—2010年热点和冷点均有增加，且趋于集中；2010—2015年热点和冷点均有减少。2000—2015年，热点主要分布在贵安新区西部和东部的边缘地区，这是由于城市快速发展，经济发展迅速，交通便利，土地利用强度大，从而出现生态风险高值集聚区；冷点主要分布在贵安新区北部，特别是红枫湖水域冷点集聚最明显，是因为政府重视红枫湖水域的生态保护，通过《贵州省红枫湖百花湖水资源保护条例》，使得水域面积上升，人类活动对其影响较小，从而形成生态风险低值集聚区。

2.2.2 生态风险时空变化

图3 贵安新区生态风险冷热点空间分布Figure 3 Spatial distribution of hot and cold spots for ecological risk in Gui'an New Area

生态风险指数均值由2000年的0.1014下降到2015年的 0.0983，表明 2000—2015年生态环境转好。对生态风险指数做正态分布检验，表明空间上存在自相关性，采用半方差函数对2000、2005、2010和 2015年生态风险指数进行拟合，通过对比，发现球状模型拟合效果最好，再利用ArcGIS克里金插值生成生态风险分布图，基于自然断点法并结合实际，将插值后的结果分为 5个等级: 低生态风险区(＜0.090)，较低生态风险区(0.090—0.095)，中生态风险区(0.095—0.100)，较高生态风险区(0.100—0.105)，高生态风险区(≥0.105)。由表2和图4可知，2000—2015年贵安新区生态风险空间分异与演变明显。总体来看，15年间，低生态风险区面积先增加后减少，2000—2010年面积持续增加，主要分布在贵安新区东北部的红枫湖水域，以及北部乐平乡和十字乡的边缘，受人类活动影响小，生态环境好；2010年东部的石板镇和党武镇也有低生态风险区存在；2015年低生态风险区集中于红枫湖水域和党武镇的东部，由于 2010年贵安新区的成立，土地利用强度增大，造成低生态风险区面积减少。较低生态风险区面积持续上升，分布在低生态风险区的周围，较低生态风险区主要是由中生态风险区和低生态风险区转化而来的，这说明在政府环境保护政策的影响下，生态环境在转好。中生态风险区面积持续增加，从 2010年开始占主导，各时期面积占比分别为27.05%、33.09%、37.57%、39.41%。高生态风险区面积总体呈下降趋势，各时期面积占比分别为17.13%、8.87%、4.54%、6.86%；2000年和2005年高风险区分布在大西桥镇北部，高峰镇北部，红枫湖镇东北部，马场镇东南部，党武镇西南部以及刘官乡附近；2010年和2015年仅分布在大西桥镇，马场镇东南部，党武镇西南以及刘官乡周围，由分散转为集中。较高生态风险区面积总体呈减少趋势，分布在高生态风险区周围，由分散到集中，2015年主要分布在贵安新区的中西部地区。总体来看，2000—2015年，低、较低生态风险区，从北部边缘和红枫湖水域，扩展至东部边缘以及中部地区；较高、高生态风险区，从东中西部都有分布，到仅分布在西部和东南边缘。2015年与2000年相比，低、较低和中生态风险区面积均有增加，分别增加 1.89%、14.23%、12.36%，较高和高生态风险区面积分别减少18.21%、10.27%。由此可以得出，该区域生态环境质量改善，生态文明建设取得了一定的成效。

2.2.3 生态风险重心转移

从生态风险重心的转移角度和距离方面定量分析(图 5)，低生态风险重心，2000—2005 年，向西南转移 5.44 km，2005—2010年，转移速度明显加快，向东南转移32.9 km，2010—2015年转移速度略微下降，向西北转移 23.01 km，2000—2015 年，重心由十字乡的中部转移到了东南部，由此可见低生态风险区总体有向东南转移的趋势。较低生态风险重心，2000—2005 年，向东南转移 14.99 km，2005—2010年，向西南转移 21.79 km，2010—2015 年，转移速度减缓，向东北转移13.09 km，2000—2015年，较低生态风险重心由夏云镇的西北部转到东南部，总体向东南方向转移。中生态风险重心，2000—2005年，向东北转移 3.61 km，2005—2010 年，向西南转移 13.00 km，2010—2015年，向东北转移7.09 km，2000—2015年，总体向西北方向转移。较高生态风险区，2000—2005年，向西北转移 2.14 km，2005—2010 年，向西南转移 6.12 km，2010—2015 年，向西北转移 3.71 km，2000—2015年，转移速度逐年加快，由羊昌乡西部转移到高峰镇的西北部，总体向西北方向转移。高生态风险重心，2000—2005年，向西北转移2.28 km，2005—2010 年，向西南转移 12.81 km，2010—2015年，速度减慢，向东南转移 1.94 km，2000—2015 年，总体向西南方向转移，由羊昌乡的东北部转移到刘官乡的中部。总体来看，低、较低生态风险区重心向东部的贵阳方向移动，中、较高和高生态风险区向西部的安顺方向移动，呈现出相反的转移方向。这是因为研究区东部的贵阳市在“十二五”期间高度重视生态保护与建设工作，编制《贵阳市“十三五”环境保护专项规划》，使低、较低生态风险区面积增加，向东南方向扩展，所以低、较低生态风险区重心向东移动，从而使得中、较高、高生态风险重心向西移动。

表2 2000—2015年不同生态风险等级面积和占比Table 2 Areas and proportions of different ecological risk levels from 2000 to 2015

图4 贵安新区2000—2015年生态风险空间分布Figure 4 Spatial distribution of ecological risks in Gui'an New Area from 2000 to 2015

2.3 生态风险对土地利用的响应分析

由表3可知，2000—2015年贵安新区各乡镇生态风险对土地利用变化的响应弹性呈现出空间分异特征。2000—2005年，各乡镇的弹性系数都为正，是正响应，即研究区内各乡镇土地利用变化会引起生态风险的增加；其中大西桥镇和夏云镇的弹性系数较大，说明较小的土地利用变化则会导致生态风险的显著增加，生态环境脆弱；七眼桥镇、蔡官镇、十字乡和旧州镇弹性系数较低，表明土地利用变化导致生态风险小幅增加，生态环境相对稳定。2005—2010 年，各乡镇的弹性指数仍为正，是正响应，即各乡镇土地利用变化会导致生态风险的增加；其中城关镇和大西桥镇弹性系数较大，七眼桥镇、蔡官镇、十字乡和天龙镇弹性系数较小。2010—2015年，麦坪镇和石板镇弹性系数为负，是负响应，即土地利用变化有利于生态风险的降低；其他乡镇弹性系数为正，马场镇和湖潮乡弹性较大，蔡官镇、旧州镇和白云镇弹性系数较小。2000—2015年，蔡官镇、城关镇和羊昌镇弹性系数先升高后降低，表明前期土地利用是生态风险增加的主要驱动力，后期土地利用对生态风险的影响减弱；其他乡镇弹性指数呈现下降趋势，虽然建设用地扩张会提高生态风险，但生态风险对土地利用的响应弹性降低，表明影响生态风险的因素呈现多样化的特征。

3 讨论

图5 贵安新区2000—2015年生态风险重心转移Figure 5 Ecological risk center of gravity transfer in Gui'an New Area from 2000 to 2015

表3 2000—2015年各乡镇生态风险对土地利用变化的响应弹性Table 3 Elasticity of ecological risk of various towns in response to land use change from 2000 to 2015

研究表明，土地利用变化会引起生态环境的变化，贵安新区是全国大数据产业集聚区、新型城镇化综合试点区，随着城市化进程加快，建设用地和人口增加，土地利用强度增大，生态服务功能受到一定程度的影响。由于政府重视生态环境的保护，出台环境保护政策，使新区生态环境质量改善，生态文明建设取得初步成效。土地利用变化对生态风险的影响减弱，影响生态风险的因素呈现多样化的特征。基于土地利用数据构建生态风险评价指标，分析生态风险的时空变化规律，识别不同等级生态风险区的空间分布与重心转移，有利于政府针对不同等级的生态风险区，制定土地管理政策，更好地发挥贵安新区在区域经济中的带动作用，建设生态文明示范区。随着生态风险影响因素的复杂化，在生态风险指数的构建上，需要多因素综合考虑。模型的构建、综合方法的应用和驱动因素的分析是今后研究的方向。

4 结论

本文以遥感影像解译的贵安新区 2000—2015年土地利用数据为基础，分析土地利用时空变化特征，并构建景观生态风险指数，采用全局莫兰指数、热点分析、克里金插值和重心转移模型等方法，研究 2000—2015年土地利用和生态风险时空演变特征，得出以下结论:

(1)2000—2015年，土地利用结构和数量变化明显。耕地作为优势景观面积持续减少，建设用地面积显著增加，林地先增加后减少，草地和水域小幅增加。三个时段内，耕地、林地、建设用地变化量较大，建设用地变化率增加幅度最大。耕地、林地和建设用地之间的转移占明显优势，耕地转出面积最大，主要转为林地、草地和建设用地。除水域以外，其他土地利用类型分布趋于集中。

(2)贵安新区景观生态风险时空演变显著。生态风险集聚程度增强，热点区主要分布在贵安新区东部边缘和西部地区，冷点区分布在红枫湖水域。2015年与2000年相比，生态风险指数均值由0.1014下降到0.0983；低、较低生态风险区，面积分别增加1.89%、14.23%，从北部边缘和红枫湖水域，扩展至东部边缘以及中部地区；较高、高生态风险区，面积分别减少 18.21%、10.27%，从东中西部都有分布，到仅分布在西部和东南边缘，说明该区域生态环境质量改善，生态文明建设取得了一定的成效。

(3)贵安新区生态风险重心转移明显。总体来看，2000—2015年，低、较低生态风险重心向东部的贵阳方向移动，中、较高和高生态风险重心向西部的安顺方向移动，转移方向呈相反趋势。

(4)贵安新区各乡镇生态风险对土地利用的响应具有时空分异特征。2000—2015年，蔡官镇、城关镇和羊昌镇弹性系数先升高后降低，表明前期土地利用是生态风险增加的主要驱动力，后期土地利用对生态风险的影响减弱。其他乡镇弹性指数呈现下降趋势，表明生态风险对土地利用的响应弹性降低，影响生态风险的因素呈现多样化的特征。