湘乡市生态安全评价研究

朱蓬丹

（湖南师范大学地理科学学院，长沙 410081）

不断发展的城镇化和工业化，在给人们的生活带来向好巨变的同时，也带来了诸如生态承载力降低、水土资源流失、湿地面积减少、自然灾害加剧等生态环境问题，使人口、资源和环境之间的矛盾冲突成为全人类所面临的共同问题［1］。湘乡市是重要的农产品生产地，同时又具有重要生态服务价值，是空间管制研究颇具代表性的区域。随着人口和城镇化率的增长，资源被无节制开发利用，面临着耕地质量下降、耕地数量减少、生态环境退化、人地关系紧张的困局，生态安全保障迫在眉睫。在此背景下，科学评价生态安全水平，有利于缓解经济发展与生态保护之间的矛盾［2，3］，因此，如何科学评价生态安全水平是构建生态安全格局的重要前提，是进行生态文明建设、保障区域可持续发展的必要环节。

经济社会快速发展的同时，生态环境问题层出不穷，生态安全保护成为人类社会可持续发展面临的新主题。1987年，生态安全由世界环境与发展委员会首度提出，随着研究发展不断被赋予多重涵义，既属于国家安全范畴［4］，也是人类安全的一部分，是人类生存环境在受到外界干扰下能维持自身生存发展的一种状态［5-10］。国外学者认为生态安全是由自然环境安全、人类安全和生物多样性安全构成，生态安全是在生态系统正常运转的前提下才能得到保障［11-14］。2000年，国务院发布《全国生态环境保护纲要》，首次将生态安全的概念引入中国，同年中国科学院将生态安全评价相关项目作为重大研究课题［15］，开启中国生态安全研究序章。目前生态安全主要包含两层涵义：一是指生态环境具备满足人类持续发展需求的潜力［16］；二是指由生态环境基底影响的国家安全［17］。

近年来，生态安全评价已在国内外开展了较多研究［18-20］，内容以模型方法研究及指标体系构建为主，且逐渐从定性研究转为更加精准的定量研究［21，22］。因此，本研究以湖南省湘乡市为研究对象，在50 m栅格尺度上，引入智能建模工具随机森林模型对生态安全进行评价，以此全面了解湘乡市生态安全水平现状，旨在为湘乡市构建科学合理的生态安全格局、制定切合实际的政策、优化国土空间资源配置、改善产业结构等方面提供参考。

1 研究区概况

湘乡市，居湖南省的中部偏东地区，地处湘中丘冈向湘江河谷的过渡带，位于东经111°59′40″—112°38′55″和北纬27°29′02″—28°03′45″，属中亚热带季风湿润气候，四季分明，光热充足。全市辖3乡15镇4个街道，土地总面积为19.67万hm2，境内河流密布，水资源丰富，森林覆盖率49.82%，是全国粮食生产先进市。2019年市域总人口约92.41万，人均土地资源0.22 hm2，人均耕地0.06 hm2。随着湘乡市进入快速城市化和工业化阶段，建设用地面积不断扩张，人均耕地面积将进一步减少，生态环境问题日益凸显。

2 数据来源

本研究所用数据主要包括土地利用、土壤属性、高程、植被归一化指数（NDVI）数据、道路分布、降雨量和气温等，主要来源于地理空间数据云、中国气象数据共享网和国民经济和社会发展统计公报等网站和资料。

3 研究方法

3.1 生态安全评价指标体系的构建

构建科学合理的生态安全评价指标体系是准确评价湘乡市生态安全状况的前提。本研究将生态安全定义为在受到外界干扰的情况下，仍然可以为人类和各生物提供稳定的生存环境和持续性的粮食供给。因此，在本研究中生态安全是由自然环境和人类活动共同影响的，即构建生态安全评价指标体系应包含自然因素和人类活动因素。根据评价指标的独立性、稳定性、针对性及评价过程的可操作性等原则，结合湘乡市生态环境存在的实际问题及数据的可获得性，从生态重要性、生态敏感性和生态阻力3个方面构建生态安全评价指标体系。

1）生态重要性指标。本研究从人类对生态系统的需求角度出发，基于湘乡市的生态环境特点，通过对湘乡市相关数据、文献的收集与分析，结合相关研究［23，24］，确定湘乡市关键的生态服务为水源涵养、生物多样性保护与粮食安全。本研究选取年均降雨量、生物多样化、植被归一化指数、土层厚度和粮食产量作为湘乡市生态重要性评价指标。

2）生态敏感性指标。生态敏感性评价是对现状自然环境条件下潜在生态环境问题发生的难易程度和可能性大小进行评定。本研究根据湘乡市主要生态环境问题和历年自然灾害发生情况选取地质灾害、水土流失和石漠化3项威胁，综合选取降雨量、地形起伏度、碳酸盐出露面积比例、到河流距离、到公路距离、坡度、降雨侵蚀力、高程、土壤可蚀性和植被覆盖度10项指标作为生态敏感性指标。

3）生态阻力指标。生态阻力是指生态要素、功能与过程在空间流动上的阻力大小，其主要受景观类型影响［25］。本研究从显性阻力和隐性阻力两个角度来选取生态阻力这一维度的指标，显性阻力选取土地利用类型这一指标，隐性阻力选取代表地貌条件的坡度因子和地形起伏度因子［26］。

3.2 数据处理

本研究基于ArcGIS 10.2平台对数据进行处理，坐标设置为国家大地2000坐标系，使用地图代数功能对以上综合14项指标（图1）进行极差标准化处理，生成栅格数据图层，空间分辨率为50 m×50 m，湘乡市共划分为792 954个栅格单元。

图1 各指标分布特征

3.3 随机森林算法

随机森林作为一种新开发的人工智能建模工具，可识别生态安全状况。相较于GIS叠加分析，随机森林算法具有多项优势。首先，其不受量纲限制，即无需对数据进行标准化处理。其次，模型具有较高的准确率，能够基于有限的训练样本，通过调整最优参数以最小误差实现较高的分类准确率，同时建立多个变量间的权重学习机制，在进行复杂、非线性大系统内某一属性评价时可以很好地避免“过拟合”问题［27］。此外，随机森林模型在具有较高精准度的同时，运算速度快，且相对于低维数据或者小数据，在处理高维数据和大数据时表现更为优异，可以随机选取变量子集。

步骤1：通过重复非参数抽样方法（bootstrap，以下简称bp）重复有放回地从原始训练集N中随机选取n个训练样本，每个bp样本即为每棵分类树的全部训练数据，剩余未被bp抽取的样本则被视为袋外数据，用以评估模型性能。

步骤2：每个bp样本生成分类树。叶子节点开始分裂时，从M个特征中随机选取m个特征(m≤K)，采用Gini算法从m个特征中选取Gini指数最小的特征作为分类点进行分裂，形成单棵分类树，这样的分类树偏差低，能够有效避免测试数据分类的误差。计算过程如下。

式中，pi为类别Ci在样本集N中出现的概率。

步骤3：将步骤2重复T次，最终形成T棵CART分类树。

步骤4：T棵分类树以简单投票的方法确定待测样本的分类结果，以最终票数最多的类作为最终类别。

最终分类结果：

2）生态安全等级分类树。随机森林模型的核心是由分类树对每一组指标值进行对应的生态安全等级判定，这种分类树是由根节点、子节点和叶子节点组成的分类树。每一颗分类树中，从根节点到叶子节点的分类路径就是一种分类判定规则，叶子节点则对应评价级别。

自根节点开始，到叶子节点的等级分类树的形成过程就是训练样本，利用Bagging方法有放回地从具有N个样本的总训练集中随机抽取n个样本组成单棵树的训练集D1，同时随机从全部指标中选取部分指标作为分类节点对D1进行递归分割，所有分割方法都会对每个分类节点指标进行分割，最终选取Gini指数最小的分类节点指标进行分割，在此过程中不对分类树进行剪枝，使其任意生长。

3）特征重要性。随机森林生态安全评价模型的特征重要性即生态安全等级评价的指标重要性。随机森林可以对含有较多个特征的数据集进行特征筛选，选择对分类结果影响最大的部分特征，以此来缩减建立模型时的特征数，提高模型运行效率和准确性。特征重要性是指每一特征在随机森林中的每棵分类树上所作贡献的相对大小，通常使用基尼指数或者袋外数据错误率作为评估指标来衡量。

4 生态安全评价过程

4.1 选取样本

随机森林模型是智能分类模型，能够通过对训练样本的学习以达到准确分类待测数据的目标，因此，样本选取是构建随机森林生态安全评价模型的关键，样本选取质量决定了整体评价效果。随机森林模型无需设定指标权重和分类标准，但是样本的选取需要遵循一定原则，即模型的权重与分类标准是被样本数据的选取规则所取代。

成功选取样本之后需人为对样本级别进行判别，同时将样本集分为训练样本和测试样本。湘乡市生态安全状况将分为5级：极安全、较安全、中等安全、一般安全和不安全，样本依据《湖南省生物多样性保护战略与行动计划（2013—2030年）》、湘乡市生态保护红线、各级自然保护区、森林公园、湿地公园、生态公益林和历年地质灾害发生点位等综合选取，并加以人工识别赋予样本相应的生态安全等级。本研究共选取5 000个样本点，具体分布如图2所示。

图2 样本点分布

4.2 训练数据

本研究借助python语言平台实现随机森林模型的构建，选取5 000个样本点作为样本数据集N，各级别样本分别为1 000个。首先，把样本集N分别按75%和25%的比例随机分成两个子集N1和N2，然后，将其中的N2作为测试数据集Testi，N1作为训练数据集Traini，从而构成训练测试集对样本进行训练与检测。

4.3 优化参数

在构建随机森林模型时，需要对模型进行相关参数设定。在调整参数之前，对随机森林模型中的random_state进行调整，random_state控制的是生成森林的模式，保证程序每次运行都分割相同的训练集和测试集。本研究设置random_state为0.5。经过多次调试将随机森林模型的以下参数调整至最佳参数，其余参数均为默认值。

1）分类树的个数。分类树数量越大模型效果越好，但达到一定程度时，精确性趋于稳定。经过设置不同分类树个数的模型运行效果比较，将模型的分类树个数设为2 000个。

2）分类树最大深度。数据或者特征量少时可不设置，数据和特征多的情况下，可根据数据分布限定分类树最大深度。本研究基于数据和特征数量将分类树最大深度设置为20。

3）最小样本数。该值限制子树继续划分的条件，默认值为2，样本量不大的情况下无需修改。本研究根据样本数据情况将最小样本数调整为10。

4.4 精度评判

将训练集与测试集输入随机森林模型进行运算，对模型训练与测试结果进行评估，若满足评估精度要求即可进行下一步计算，若不满足则需要对模型主要参数重新设定或重新选取样本点，直到满足评估精度要求后才能应用模型进行数据处理。随机森林模型内置了自评估功能，可不进行单独测试，评估结果见表1，模型的训练精度为98.01%，测试精度为95.53%。模型精度已经非常高，为避免模型过拟合问题，本研究不进行交叉验证来提升模型分类精度。

表1 随机森林模型训练和测试精度评估

4.5 特征重要性分析

本研究构建的随机森林生态安全评价模型是根据所有分类节点的平均基尼减少值来计算各指标重要性程度（表2），其中，生物多样性、到河流距离、到公路距离和土地利用类型重要度均超过7%，分别为31.48%、15.29%、8.83%、7.76%，4个指标重要度之和高达63.36%，表明这4个特征对生态安全等级评价的贡献程度最大。土层厚度、土壤可蚀性和石漠化程度是特征重要性最低的3个指标，重要度均低于2%，分别为1.02%、0.44%、0.38%，表明其对生态安全等级评价的贡献程度最小。其他7项指标NDVI、地形起伏度、地质灾害核密度、坡度、降雨量、粮食产量、土层厚度重要性程度分别为6.97%、6.65%、6.34%、6.27%、3.33%、2.87%、2.37%，其中，NDVI、地形起伏度、地质灾害核密度和坡度较其余几项指标重要性程度更高，对评价结果贡献程度较大。

表2 湘乡市生态安全影响因子重要性程度

从指标整体情况来看，生物多样性、到公路距离、到河流距离、土地利用类型、NDVI、地形起伏度、地质灾害核密度和坡度这8项指标特征重要度累计值占总数的89.59%，表明这些指标是影响湘乡市生态安全评价的主要因子。其中，生物多样性分布差异较大，对分类结果的影响最为显著，生物多样性高值区基本对应生态安全评价结果中的高水平区域。

5 湘乡市整体生态安全状况

随机森林模型经过训练学习检验精度后，得到训练好的随机森林生态安全评价模型，把湘乡市生态安全评价指标数据共786 750个待测点输入模型，输出评价结果，并导入ArcGIS 10.2软件中进行分析。

采用GIS空间分析工具对湘乡市不同生态安全水平的栅格进行统计分析，发现湘乡市生态安全水平空间格局具有空间分布不均的特点（图3），西部、北部地区生态安全水平高于东部、南部地区，山区高于城区。

图3 湘乡市生态安全等级评价结果

如表3所示，①整个市域范围内处于极安全水平的栅格有14 011个，仅占总量的1.78%，主要位于水府庙国家级湿地公园和市级生态红线范围内的林地，这些区域生态环境基本未受干扰，具有相对完整的生态系统结构，生物丰富度高，功能性强，自然灾害少，生态安全性高，与随机森林生态安全评价结果相符合；②较安全水平的栅格占比为14.78%，主要位于湘乡市生态保护红线范围内和褒忠山林场、东山林场等生态用地中，这些区域生态环境质量较好，较少受到破坏，人口稀疏、城镇化水平低，人类活动和自然灾害干扰小，且一般干扰下可恢复，具有较高的生态安全性；③湘乡市中等安全水平的栅格占比为24.26%，主要分布于公益林、少量水域和一些自然条件较好的耕地中，这部分地区生态环境受到一定破坏，恢复能力有限，无法承受外界较大干扰，自然灾害发生较少，生态安全性属中等水平；④一般安全水平的栅格占比为17.05%，主要分布在普通林地、一般耕地和部分建设用地中，处于这一水平的地区生态环境受到较大破坏，受外界干扰后恢复困难，自然灾害多发，生态环境较差；⑤不安全水平的栅格占比为42.13%，主要分布在河网和交通路网密集、城镇化水平高以及自然灾害频发的地区。这些地区极易受到外界较强干扰，生态环境受到严重破坏，难以恢复与重建，自然灾害频发，生态环境恶劣，生态安全水平低。

表3 湘乡市生态安全等级栅格统计

综上，湘乡市中低生态安全水平的栅格数量为656 453个，占据总体栅格数量的83.44%，从整体上来看，湘乡市生态安全水平处于中低水平。湘乡市处于极安全和较安全水平的栅格较少，占全市的16.56%，主要分布于湘乡市四周低山丘陵区，这些区域林地、水域等生态用地较多，交通路网和河网相对较少，自然灾害发生频率低，生态环境较为稳定。而近主城区经济和交通较为发达，建设用地较多，生态安全性较低。所以，目前湘乡市面临的现状问题是经济水平较高的城市区域和乡镇的生态安全水平较低，不能维持本区域的生态需求，即经济发展与生态环境保护产生了矛盾。基于此，湘乡市亟需开展生态文明建设，对生态用地进行保护和修复，以解决生态用地不足、人类活动与自然灾害干扰较多地区的生态安全问题，提高区域整体生态安全水平。

6 小结及建议

6.1 小结

1）本研究构建的随机森林生态安全评价模型，经过样本学习和测试样本的分类检验，发现随机森林分类模型具有较高准确率。其中，模型的样本训练精度为98.01%，测试精度为95.53%，且湘乡市各级生态红线与生态安全评价结果吻合较好。

2）湘乡市生态安全水平格局具有空间分布不均的特点，整体呈生态安全水平西、北部地区高于东、南部地区，山区高于城区的特点。整体上，湘乡市生态安全水平处于中低水平，中低水平的栅格占比为84.33%。目前湘乡市的经济发展与生态环境保护之间的矛盾是生态用地较多、交通路网欠发达、生态环境较为稳定的低山丘陵区生态安全性相对较高；湘乡市城市化水平高、交通发达的地区，各类建设用地不断扩展、生态空间被过度挤占，难以支撑该区域内生态需求，生态安全性较低。

3）通过随机森林模型对湘乡市生态安全指标进行重要性排序，结果表明，影响湘乡市生态安全水平的主要因子是生物多样性、到公路距离、到河流距离和土地利用类型。土层厚度、土壤可蚀性、石漠化程度等因子对生态安全等级评价的重要性程度相对较低。

6.2 建议

1）完善生态保护政策。在推进湘乡市生态文明建设过程中，需要从政策层面上以强制的法律手段来确保生态文明建设的有序进行。首先，在严格执行《中华人民共和国土地管理法》《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国森林法》等法律法规的基础上，可以通过修订生态环境保护条例、土地管理规定等地方性法规，健全湘乡市生态安全法律体系，用制度保护生态环境。其次，合理构建决策管理机制，对生态环境保护相关部门的职责进行权责划分，将绿色GDP计入年度绩效考评中，加强生态环境保护监管力度。

2）坚持节约集约利用资源。将节约资源贯彻于资源的开发利用全过程，鼓励发展资源循环利用产业。湘乡市目前正不断推进城乡生活垃圾无害化处理和资源综合利用，开展生活垃圾焚烧发电项目，对推进两型社会建设都具有十分重要的意义。鉴于此，湘乡市首先应该积极开展环保民生项目，促进市域资源循环产业不断发展。第二，在实施生态保护与修复中，尽量以自然恢复力修复生态系统。生态系统本身是具有自然恢复能力的，对湘乡市生态安全评价结果分级，将具有生态恢复力的区域进行自然修复，有利于节约生态保护成本。第三，在国土空间开发规划中，节约、集约利用土地，减少对生态用地的占用，促进区域协调可持续发展。

3）提高生态保护意识。保护生态环境首先要从树立良好的生态保护意识开始，必须践行党的十八大指出的树立尊重自然、顺应自然、保护自然的生态文明理念。首先，要调动社会各方面的力量，进行生态环境保护相关宣传教育，使人们认识到生态环境问题对人类、自然界的重要性，培养人们保护环境的责任感和使命感。其次，将生态环境保护纳入义务教育中，从读书开始学习环境保护的相关知识，让生态保护理念根植于每个人心中。最后，结合湘乡市生态环境状况，探索多种形式的教育方式。