基于SPR模型的生态脆弱性评估——以青海省为例

支泽民，陈琼,2，刘飞

(1.青海师范大学地理科学学院，青海 西宁 810008；2.高原科学与可持续发展研究院，青海 西宁 810008)

引言

近年来，随着气候的变化以及人类活动的加剧，经济社会的快速发展，人与自然之间的矛盾日益突出，人地关系日渐紧张，由此，给生态环境造成的压力越来越大，生态脆弱性评估、脆弱生态环境的可持续管理、已受损害的生态环境的恢复重建等研究逐渐成为研究热点[1]。

目前，关于生态脆弱性的定义一直存在争议，但普遍认为脆弱性是生态系统对外部压力的响应[2]。王让会等认为，生态脆弱性是景观或生态系统在特定的时间和空间尺度上，在外界干扰的作用下而具有的敏感反应和恢复状态，它是生态系统固有属性在干扰作用下的表现[3]。我国自20世纪80年代以来开始对生态脆弱性进行研究[4，5]，且主要集中于生态环境脆弱带、脆弱生态等方面。目前，国内关于生态脆弱性的研究内容涉及不同区域尺度，不同的自然区，基本涉及西北干旱半干旱区、北方农牧交错带、南方丘陵区、西南喀斯特地区和青藏高寒区五个区域；方法有层次分析法[2,6]、模糊评价法[7]、主成分分析法[8]、景观格局法[9]等；所使用的模型也多种多样，主要以SPR模型[10，11]与VSD模型[6,12]为主。由于SPR模型基于生态系统稳定性的内涵而构建，比较全面地体现了生态脆弱性的综合方面，因此在综合考虑青海省独特的自然地理环境后，文章选取SPR模型作为青海省生态脆弱性评估的计量模型。

青海省作为我国生态大省，位于青藏高原高寒区，2016年8月，习近平主席在视察青海时曾提出：“青海最大的价值在生态、最大的责任在生态、最大的潜力也在生态，必须把生态文明建设放在突出位置来抓。”这就突出了青海省的生态保护在我国生态文明建设中的重要地位。同时，青海省作为青藏高原重要的组成部分，生态战略意义重要，因此，对青海省的生态脆弱性评估具有十分重要的意义。

1 研究区概况

青海省介于31°36'-39°19'N，89°35'-103°04'E之间，北部和东部同甘肃省相接，西北部与新疆维吾尔自治区相邻，南部和西南部与西藏自治区毗连，东南部与四川省接壤，位于四大地理区划的西北地区。青海省地势总体呈西高东低，南北高中部低的态势，西部海拔高峻，向东倾斜，呈梯形下降，东部地区为青藏高原向黄土高原过渡地带，地形复杂，地貌多样。青海省地貌复杂多样，五分之四以上的地区为高原，东部多山，西部为高原和盆地，兼具青藏高原、内陆干旱盆地和黄土高原三种地形地貌，属高原大陆性气候，地跨黄河、长江、澜沧江、黑河、湟水河5大水系。青海省是长江、黄河、澜沧江的发源地，被称为“江河源头”，也有“中华水塔”之称，其生态环境的变化不仅对众多大江大河流域的生态安全有极其重要的影响，甚至会影响到全国的生态安全。因而，该地区的发展对我国环境、经济和社会的可持续发展有重大意义。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源与处理

2.1.1数据来源

文章所使用的12项指标数据以栅格数据为主。其中，高程数据来源于地理空间数据云；坡度数据通过高程数据利用ArcGIS表面分析工具提取得到；地形起伏度数据通过ArcGIS邻域分析工具提取获得；土壤侵蚀敏感性、土地沙漠化敏感性数据来源于中国生态系统评估与生态安全数据库；NDVI数据、年平均降水、年平均气温数据、人口密度数据、GDP密度数据均为1km×1km网格数据，来源于中科院资源环境科学数据中心；道路数据来源于全国地理信息资源目录服务系统，道路密度通过ArcGIS线密度工具以道路等级作为密度提取字段提取获得；放牧强度数据为县域牲畜年末存栏量与县域草地面积的比例，来源于各市(州)统计年鉴与国民经济与社会发展统计公报。

2.1.2数据处理

将上述数据统一采样为大小1km×1km的栅格，利用ArcGIS中模糊分类工具将数据归一化，并将归一化后的数据利用加权总和工具生成一个总的栅格数据，然后将这一栅格数据与其他原始栅格数据全部重采样为栅格大小为5km×5km数据，创建分辨率为5km的渔网，利用多值提取至点工具将综合栅格数据与其他12项指标数据提取至渔网中，然后将渔网属性表导出即可。

2.2 研究方法

2.2.1SPR模型

SPR模型是乔青[13]等人于2008年提出的一种专门用于评估某一特定地区的生态脆弱性的综合性评价方法。在某个特定区域及时段内，系统内部具有不稳定的框架结构，对于外界干扰会表现出敏感性，同时会因缺乏应对能力而往不利于自身发展的方向演变,从而呈现出恢复力。SPR模型包含了生态脆弱性的构成指标，该模型的基本运行方法为：选取与生态脆弱性密切相关的指标，并通过设置每个不同指标的权重值以及指数，并对所有的权重值和指数相乘的结果进行累加，最终求出生态脆弱度指数。

生态脆弱度指数(Ecological Frangibility Index, EFI)由生态敏感性指数(ESI)、生态恢复力指数(ERI)、生态压力指数(EPI)计算获得，生态敏感性指数和生态压力指数属于正向指标，即ESI、EPI越大，EFI越大；生态恢复力指数为负向指标，即ERI越大，EFI越小。计算公式：

EFI=ESI·Ws+EPI·Wp-ERI·Wr

其中，Ws代表生态敏感性的权重，Wp代表生态压力的权重，Wr代表生态恢复力的权重。

2.2.2随机森林

随机森林模型(RF)是由Leo Breiman提出的一种分类回归树的数据挖掘方法[14]，属于组合式的深度学习方法[15]。相比其他机器学习算法，随机森林算法逻辑清晰，它能度量变量的重要性，即模型机制具有一定的可解释性。该方法通过集成多棵决策树，采用投票方式得到分类结果，在解决非线性问题方面具有一定的优势。与半定量评估方法相比较，随机森林的优势是在数据分析过程中可使用数据原始数值，无须对数据进行标准化处理，对于多变量影响因子的分析，可提供各因子的贡献率，减少权重受人为主观的影响，提高评估结果的准确性[16]。

3 脆弱性评估

3.1 指标体系构建及确定权重

3.1.1指标体系构建

生态脆弱性指标数据的选取对于脆弱性评估具有不可估量的作用，合理地选取指标对于青海省生态脆弱性的评估至关重要。文章指标选取基于综合性、科学性、客观性等原则，考虑到数据的可获取性，同时结合前人研究的基础上，考虑到青藏高原独特的地理环境特征，既考虑到研究区内部的敏感性，也将外部干扰考虑在内，综合考虑造成生态脆弱性的内因与外因，以1km×1km栅格单元作为最小评价单元。具体选取原则如下：选取海拔、地形起伏度、坡度因子反映地形地貌特征，选取土壤侵蚀敏感性、土地沙漠化敏感性数据作为敏感性因子，地形地貌数据与敏感性因子共同构成生态敏感性指标；选取植被类型、NDVI作为植被数据，选取年平均降水、年平均气温作为气候数据，植被数据与气候数据构成了生态恢复力指标；人口密度、GDP密度、道路密度、放牧强度构成生态压力指标。12个指标作为青海省生态脆弱性评估指标，建立评估指标体系(表1)。

表1 生态脆弱性评估指标体系

3.1.2确定权重

文章基于RforWindows 3.3.3的R语言环境，利用R-studio编译器，利用R语言环境的随机森林包，设置mtry与ntree两个参数，其中，ntree为随机森林中分类回归树的个数，mtry为每棵分类回归树构建时节点拆分的次数，这两个参数是依据随机森林构建时产生的袋外误差(out-of-bag, oob)确定的。分别对生态脆弱性的评估指标做3 次重要性分析，对各评估指标的IncMSE/%值进行加和，分配各指标的权重(表2)。为了使结果权重分配更加准确，文章将生态敏感性、生态恢复力、生态压力的指标分别进行了权重计算，同时，利用专家打分法对随机森林模型算得的权重进行微调。

表2 生态脆弱性评估指标权重

3.2 脆弱性评估

青海省生态脆弱性空间分布差异较大，利用ArcGIS自然断点法将脆弱性指数进行重分类，按照脆弱性等级划分为：微度、轻度、中度、重度、极度五个等级[17]，并划分不同脆弱区。

3.2.1脆弱性整体占比分析

由脆弱性评估结果可得(如图1)，青海省生态脆弱性以轻度脆弱占比最高，占青海省面积的36.33%，其面积为26.24×104km2；极度脆弱占比最小，面积6.14×104km2，占青海省面积的8.51%；微度脆弱面积为14.22×104km2，占比为19.69%；中度脆弱面积为15.47×104km2，占比为21.43%；重度脆弱面积为10.14×104km2，占比为14.05%。总体来讲，青海省的生态脆弱性主要以中度、轻度、微度脆弱为主，其面积占青海省总面积的77.45%；重度、极度脆弱区虽然仅占青海省面积的22.55%，远小于微度、轻度、中度脆弱区占比，但是由于青海省位于青藏高原，作为青藏高原重要的组成部分，生态环境脆弱。因此，尤其是极度脆弱区面积为6.14×104km2，青海省的生态保护任务仍然十分艰巨。

总体来看，青海省生态脆弱度空间具有明显的分布特征。首先，重度、极度脆弱区主要分布在青海省东部人类活动较为集中的区域，该区域人口分布较为集中，道路等基础设施修建完善，人类活动强度较大，人地关系矛盾突出，经济社会发展较快，对生态系统的压力较高。其次，重度、极度脆弱区还分布于柴达木盆地，微度、轻度脆弱区主要分布在青南高原。

3.2.2分县区脆弱性特征分析

以县域的生态脆弱性评估结果可知，重度、极度生态脆弱区主要分布于青海省东部与中部地区，重度脆弱区主要包括门源回族自治县北部、大通回族土族自治县、共和县西部、都兰县北部、乌兰县大部、贵德县、尖扎县、格尔木市北部、德令哈市南部；极度脆弱区主要分布在西宁市湟中区、湟源县、城西区、城北区、城东区，贵南县，共和县东南部，茫崖市，大柴旦行委；中度脆弱区分布较广，各县都有分布；轻度、微度脆弱区主要分布在达日县、久治县、班玛县等南部县区。

4 结论

利用SPR模型与随机森林模型，构建涉及地形地貌、植被、敏感性因子、气候、人类活动压力在内的5个层次、12个评价指标，对青海省的生态脆弱度及其空间分布特征进行评估，得到如下结论：

(1)整体来看，青海省生态脆弱度较高，且重度、极度脆弱区面积较大为16.28×104km2，占青海省面积的22.55%，其中极度脆弱区面积为6.14×104km2，占青海省面积8.51%。虽然极度脆弱区整体占比较小，但其面积较大，同时由于青海省位于青藏高原这一独特的环境脆弱区，因此，青海省的生态保护压力巨大。

(2)青海省生态脆弱区主要集中在青海省东部人类活动强度较大的县域，以及柴达木盆地土地退化较为严重的地区。青海省东部由于人类活动强度较大，由此对生态环境造成的压力较高，且由于城市扩张活动剧烈，生态环境的恢复力较低，从而导致青海省东部地区生态脆弱性极高。柴达木盆地人类活动虽然较低，但是由于该地区分布主要为荒漠，土地沙漠化严重且生态恢复力较低，从而造成该地区生态脆弱性较高。

(3)青海省生态脆弱性较高的地区主要分布在北部地区，南部地区生态脆弱性程度主要以微度、轻度为主，三江源国家公园建设区就主要分布在南部地区，因此，近年来三江源国家公园的建设对于青海省生态环境的保护起到了积极的促进作用。