杨振民, 刘新平
新疆阿克苏河流域土地生态安全预警演变与时空格局分析
杨振民, 刘新平*
新疆农业大学管理学院, 乌鲁木齐 830052
基于改进的NES—PSR模型建立预警指标体系, 并结合GIS技术平台, 分析了阿克苏河流域1999—2018年土地生态安全警情格局变化和区域差异特征, 最后运用障碍度模型探索其障碍因子。结果表明: (1)生态安全状况总体呈变好趋势。土地生态安全级别由“较不安全”提高至“较安全”, 警度亦由“重警”降至“轻警”。(2)生态安全格局差异明显。研究期间流域生态安全高水平区呈东部—西部—南部—北部顺序变化的空间演变特征。(3)生态环境改善是一个循序渐进的过程。流域依然处于“轻警”和“较安全”状态, 流域内生态环境改善任重道远。(4)影响阿克苏河流域土地生态安全的障碍因子是多方面的。工业废水排放达标率、造林面积占地区面积比重、环境污染治理投资占新疆GDP比重、水利环境和公共管理设施业投资是影响流域生态安全改善的主要障碍因子。研究结果可能为阿克苏河流域土地生态安全改善及资源可持续利用提供科学参考。
NES—PSR模型; 土地生态安全评价; 预警; 障碍度; 阿克苏河流域
流域土地生态系统是一个集经济、自然、社会为一体的复杂生态系统[1]。近年来, 随着社会经济的持续发展, 自然和人为风险源在流域内相互重叠, 流域生态系统因受到越来越多的外部威胁而面临较大的生态压力和风险。为了确保一定范围内土地生态系统的正常运行, 实现各类资源的可持续利用, 区域的全面稳定协调发展, 要求我们对流域土地生态安全进行预警研究[2]。土地生态预警是通过建立符合研究区的评价指标体系, 对经济发展过程中资源环境的状态以及资源环境与经济发展的协同程度进行定性定量化的预警分析, 目的是分析发展过程中忽视的或者需要重视的因素, 并及时采取措施调整, 以避免产生更大的危害[3]。
目前, 国内外学者对土地生态安全预警进行了探索研究。从预警的模型来看, 主要有DPSR模型[4], 惩罚型变权模型[5], RBF神经网络模型[6], 可拓云模型[7]等;从研究区域来看, 有些学者对全国范围[8]进行生态预警评价, 也有部分学者以省级[9]或者市县级[10]行政单位进行研究。在建设生态文明, 实现人类环境和谐共处理念的指引下, 越来越多的学者开始对湖泊[11]、耕地[12]、森林[13]、矿山[14]等小范围进行研究, 研究范围也随着研究目的细化而缩小。但研究流域的生态安全预警还比较少。鉴于此, 本研究在改进的NES—PSR模型基础上构建了土地生态安全评价指标体系, 采用熵权法和层次分析法进行综合权重赋值, 分析了阿克苏河流域1999—2018年警情变化及沿河6县市的土地生态安全空间格局, 最后运用障碍度模型分析不同年份的主要障碍因子, 以期为流域未来的调控和管理提供建议。
阿克苏河流域位于新疆维吾尔自治区西南部, 塔里木盆地西北边缘, 范围介于东经75°23′—81°34′, 北纬37°55′—42°34′之间[15]。托什干河、库玛拉克河两大支流在温宿县帕哈抵村汇合成阿克苏河, 整个流域地势从北向南、从西向东逐渐降低。河流流经克州阿合奇县, 阿克苏地区的温宿县、阿瓦提县、乌什县、阿克苏市以及新疆兵团第一师阿拉尔市, 尾端同叶尔羌河、和田河三河汇合于肖夹克处入塔里木河(图1)。
随着西部大开发战略进入冲刺阶段, 流域内各县市工业化、城镇化都得到较快发展。其发展同样带来了不利于社会进步的一些问题, 其中土地生态环境问题尤为突出。植被破坏导致水土流失严重, 湿地开垦为农田使得湿地调节气候的功能降低, 过量的农药使用使得流域污染等问题不容忽视。这些问题影响着流域发展的质量, 同样也使得流域开发潜力受到不同程度的影响。因此, 通过对阿克苏河流域土地生态安全预警研究有助于协调流域经济快速发展与生态环境之间的关系, 为流域可持续发展提供决策依据。
研究数据来源于《新疆统计年鉴(2000—2019)》、《新疆兵团第一师阿拉尔市统计年鉴(2014—2018)》、新疆塔里木河流域管理局、塔河流域阿克苏管理局、《国家环境统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》、《中国统计年鉴(2000—2019)》, 所辖县地方志以及政府网站公布的经济、社会发展统计公报提供的相关数据进行整理计算获得。
根据相关研究结果并结合阿克苏河流域土地生态现状, 通过耦合PSR和NES(Nature—Economy—Social, NSE)模型, 选取21个指标构建了适用于阿克苏河流域土地生态安全评价的NES—PSR指标体系(表1)。其中, 以PSR框架为准则层, 在每一准则下设以N(自然)E(经济)S(社会)为框架的因素层。分别从自然经济社会方面寻找适合的指标来分析生态系统的压力、状态和响应。压力层主要分析人类的经济活动对自然生态环境造成的负担;状态层主要分析了生态环境在各方面压力下所呈现出来的状态;响应层是分析生态系统在面临不同的压力下, 通过采取一些有利措施来减轻环境压力, 改善环境在不同方面的状态, 以达到保护生态环境, 实现可持续发展的目的。
图1 研究区示意图
Figure 1 Schematic diagram of the study area
通过建立指标体系分析复杂问题时, 所选的指标往往因为性质不同, 其数值不能直接相比较。否则就会使得研究结果偏向于数值高的指标, 而忽视低值指标的作用。因此, 需要对原始指标值进行标准化处理, 确保结果的可靠性。本文主要利用minmax标准化法[16]将原始数值换算到[0,1]之间。
正指标:
逆指标:
式(1)、(2)中为标准值;Xmax、Xmin为系统指标的最大和最小值;X为系统指标的值。
本文采用熵权法和层次分析法(即两个权重各取50%)[17]对指标权重进行赋值。
2.3.1 层次分析法(AHP法)
层次分析法(AHP), 是把各种复杂的问题进行条理化的划分, 建立一套多层次的评价指标体系。通过基于客观现实的主观判断(即两两比较)把专家意见以及分析者的客观判断结合起来, 确定指标之间的重要程度, 通过YAAHP软件计算同一层次不同重要性指标的权重数值。
2.3.2 熵权法
熵权法是通过对评价指标的原始数据进行分析, 确定指标的客观权重。若指标变化的幅度大, 说明其能提供的信息量就越多, 权重也就越大;反之, 则说明其在数据序列中提供的信息量较少, 权重也就越小。其一般步骤为:
①选取个评价对象个评价指标, 构成初始的数据矩阵;
②对初始数据进行标准化, 形成标准化矩阵;
③计算第个指标下第样本的比重矩阵;
④计算第个指标的熵值;
⑤确定第个评价指标的权重。
参照以往研究成果, 选用综合指数法[18]计算研究区土地生态安全预警值。计算公式为:
表1 阿克苏河流域土地生态安全预警指标体系及权重
式(8)、(9)中:LSE为第年第项指标的预警值;LSE为第年的综合预警值。
当前, 土地生态安全预警等级还没有明确划分, 面对不同的研究区域、不同的研究内容, 学者们都有着不同的分级标准。本文根据阿克苏河流域土地生态系统的实际情况和其他学者的研究成果, 按照等分原理[19]将研究区土地生态安全预警标准划分为5个等级(表2)。
表2 阿克苏河流域土地生态安全评价划分标准
在土地生态安全评价的基础上, 需要对各指标进行更深入的分析, 提炼分析影响阿克苏流域土地生态安全的主要障碍因子, 把有限的城市资源更精准的投入到改善单项影响因素上, 于是引入“障碍度”模型[20-22], 计算公式如下:
式(10)中:为第个指标对土地生态安全的障碍度;其中=1-X,为单项指标的标准化值;为评价指标的权重。
由表3和图2可知, 阿克苏河流域土地生态安全预警值总体上呈增长态势。1999—2018年, 安全级别由“较不安全”转为“较安全”, 警度由“重警”降为“轻警”。由此可知, 阿克苏河流域整体土地生态安全水平不断好转, 但土地生态环境状况仍比较差, 其主要原因如下。
生态系统压力方面, 压力层指数总体呈先波动减小后缓慢增加趋势。首先从1999年的0.2375下降为2006年的0.1581(生态安全压力指数越低, 生态安全压力就越大, 反之就越小), 2006年以后有轻微的上升一直到2012年出现一个大转折, 使得2014年成为近20年来压力指数最低点为0.1010, 2014年后压力指数缓慢的提升。这说明阿克苏河流域生态环境有所恶化。恶化的原因: 一是2006年为“十一五”规划的开局之年, 为了有一个良好开局, 阿克苏地区大力实施“6122”工程, 围绕“六大产业群”, 加快推进地区工业化进程。工业总产值从1999年的193723.8万元增加至2006年的1021398.60万元, 增幅达到427.24%。随着工业规模的扩大, 工业产品例如原油、天然气、原煤等矿产资源的产出增加以及有色金属矿藏的发掘, 不可避免毁坏周围森林植被, 使得植被覆盖率下降。工业二氧化硫排放量从1999年的19.79万t增加至2006年的40.90万t , 废气的废弃排放量的增加也加重了流域土地生态环境的压力。二是影响2014生态压力的主要因素是人口密度从1999年87.59人·km–2增加至2014年103.78人·km–2。人口自然增长率从1999年8.53‰提升至2014年的19.58‰。同时阿克苏河流域的生产活动以农业为主, 因此化肥使用量较多, 单位面积耕地化肥施用量从1999年的282.27 kg·hm–2增加至2014年的1040.02 kg·hm–2, 这将导致水土资源污染和土壤盐渍化加剧, 最终加大耕地生态安全压力, 进而影响土地生态安全。
生态系统状态方面, 状态层指数除去2008年受金融危机的影响, 其他年份的状态层指数均呈现上涨趋势。状态层指数自1999年的0.0593增长至2018年的0.1450, 增长幅度为144.68%。其中, 农业机械化水平、森林覆盖率和单位耕地粮食产量是影响土地状态的关键。自西部大开发战略、国家环境保护“十五”计划、塔河流域综合治理工程等一系列重大决策的落地, 使得各地区各部门更加重视区域生态环境的治理与保护, 并通过引进优秀人才和先进技术等方式, 农业耕作结构得到不断改善。研究区农业机械水平由79768.80 kw·hm–2提高到314537.67 kw·hm–2, 保障了农业的生产效率, 单位耕地粮食产量由5669 kg·hm–2提高到7115.20 kg·hm–2, 保障了粮食的供给稳定;森林覆盖率亦由1.68%上升至4.87%, 流域生态安全状态得到了较明显改善。同时, 流域的第三产业不断发展, 产业的发展使得基础设施得到建设和完善, 公共绿地面积也不断增多, 这都在一定程度上改善了流域生态环境, 提高了流域的生态系统状态指数。
生态系统响应方面, 响应层指数总体上呈波动上升态势, 自1999年的0.0259增长至2018年的0.3581, 年均增长率为14.82%。增幅可分为两个阶段: 第一个阶段是从1999—2009年, 生态系统响应指数缓慢的提升, 在2009年达到一个小峰值0.1558。这主要是因为2010年, 新疆维吾尔自治区环境保护厅开展了2009—2010年中央专项资金项目检查工作, 对各地区废弃物处理中心、开工建设项目等进行环保检查, 对一些污染环境的单位进行管理和约束。此外, 自治区还出台了《城市市容和环境卫生管理条例》等规章制度, 规定了不能任意焚烧树叶或者垃圾等废弃物、规定了生活垃圾倾倒的线路、时间、地点和方式等, 并对违反《条例》的人员进行处罚与纠正。这些措施缓解了社会发展与自然环境保护的相矛盾局面, 为持续改善生态环境打下良好的基础。第二个阶段是从2010—2018年, 这一阶段生态系统响应指数增加幅度大于前一个阶段, 并在2014年达到一个峰值0.3270。这主要是因为2014年, 新疆维吾尔自治区环境保护厅发布《新疆维吾尔自治区重点行业环境准入条件(试行)》的通知, 对金属矿采选、煤炭采选、化工电力、有色金属冶炼等行业的设置了环境准入条件。这有利于淘汰一些落后并且污染较大的企业, 引进一些清洁生产工艺和环境保护技术, 有利于建设完善环境保护的制度, 推进生态文明建设和流域经济社会环境全面协调可持续发展。
通过公式(6)、(7)分别计算乌什县、阿瓦提县、温宿县、阿合奇县和阿克苏市1999—2018年土地生态安全综合预警值。土地生态安全综合预警值越大, 说明区域生态安全状况就越好, 预警程度就越低;综合预警值越小, 说明区域生态安全状况越差, 预警程度也越高。然后利用空间插值法分别得到了研究区1999、2005、2012和2018年土地生态安全状况的空间分布(图3)。结果表明, 流域整体呈现先东部较安全, 再西部较安全, 然后南部较安全, 最后呈现北部较安全的空间格局演变。
表3 1999-2018年新疆阿克苏河流域土地生态安全及其子系统预警指数和警度
图2 1999-2018年土地生态安全预警图
Figure 2 Early warning map of land ecological security from 1999 to 2018
1999年流域各县市生态安全都处于第二级, 即生态安全等级较低, 预警风险大, 处于较不安全阶段。其中阿瓦提县与阿克苏市的生态安全综合预警值相对较高, 阿合奇县、乌什县以及温宿县综合预警值相对较低。这主要是因为阿瓦提县与阿克苏市处于城市化与工业化初期, 城市化扩张与工业污染速度不快有重要联系, 同时由于农业经济水平不高, 单位面积化肥施用量也相对较少, 这都对土地生态安全的维护起到一定的积极作用。1999年阿合奇县的土地垦殖率为31.40%, 远远大于阿瓦提县的3.45%和阿克苏市的2.94%。使得阿合奇县原始植被类型得到转变, 生态环境变得更加脆弱;同时由于污染治理投资力度较小, 这都不利于维护区域的土地生态安全。
2005年土地生态安全综合预警值表现为乌什县最大、阿克苏市最小, 即乌什县土地生态安全状况最好, 阿克苏市土地生态安全状况最差, 阿克苏河流域土地生态安全空间格局表现为西部高, 东部低的态势。阿克苏市与温宿县处于“较不安全”等级, 其余三县为“临界安全”等级。这是因为阿克苏市作为阿克苏地区的中心城市首先受到了西部大开发战略的影响。一方面阿克苏市基础设施不断完善, 吸引了大量工业投资与外来劳动力, 使得土地承载力增大;另一方面, 工厂的建设及工业的迅速发展导致了大量工业废水、废气的排放, 土地质量急剧下降, 土地生态安全度低。而温宿县抓住西部大开发和我国入世的历史机遇, 采取有效措施, 使国民经济总体动行保持了良好的态势;阿合奇县、乌什县、阿瓦提县的土地生态安全相对较好, 综合预警指数明显偏高。主要是全面落实科学发展观, 促进经济结构转型, 转变经济增长方式。同时三县加大防灾减灾能力建设, 以减轻自然灾害对生态环境的影响, 这对维护流域土地生态安全具有重要意义。
2012年, 阿克苏河流域土地生态安全预警指数呈现南部高, 北部与东部低的特征, 预警等级由“较不安全”转为“临界安全”。其中, 阿克苏市与阿瓦提县土地生态安全指数上升较快。主要是由于自2010年来, 《关于支持新疆产业健康发展的若干意见》、《阿瓦提县2010—2012城乡环境卫生整洁行动实施方案》、《新疆维吾尔自治区环境保护“十二五”规划》等政策文件的颁布, 流域各县积极推进生态城市建设, 注重保护耕地, 改善农田水利设施, 加大对环境问题的治理力度, 积极改良和修复被破坏、污染的土地, 这一系列的措施改善了流域土地生态安全状态。
2018年各县土地生态安全综合值持续提高, 安全等级提高为Ⅳ级, 由“临界安全”转为“较安全”, 其中乌什县土地生态安全状态最好, 阿克苏市土地生态安全状态最差, 研究区安全状态在空间上表现出北部高、中部及东南部低的态势。这说明近几年流域生态环境不断好转的同时, 其内部也在发生着强烈的变化。就农业发展而言, 绿色有机农业、智慧农业基地的建设均改善了北部区域的生态环境;就基础设施而言, 阿克苏市、温宿县等北部区域, 拆除、迁移了部分工厂, 新建了绿色公园, 增加绿地面积, 提高土地生态安全指数;就政府政策而言, 《自治区各级党委、政府及其有关部门生态环境保护工作职责》、《新疆维吾尔自治区环境保护条例》的修正、《新疆环境保护规划(2018—2022年)》、《关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战实施方案》等一系列的政策法规颁布, 有利于细化了相关部门的生态环境保护工作职责, 构建起大环保格局, 有效的推进生态文明建设, 从而努力建设美丽新疆, 决胜全面建成小康社会。
未来几年, 随着人们的对环境重要性的认识不断加深以及一系列的环境保护措施与土地整治利用等重大项目的深度推进, 各类污染治理力度进一步增强, 流域土地生态安全综合整治与保护水平将进一步提高, 流域生态响应系统趋好的态势将继续延续, 综合预警指数将继续提升, 预警状况进一步好转, 不仅将保持“轻警”状态, 还将越来越趋近“无警”状态。
综上可知, 1999—2018年阿克苏河流域各县土地生态安全综合预警值整体呈上升趋势, 尤其是2005年后增大趋势更显著。2000—2005年各县土地生态安全综合预警值处于0.2891—0.4165之间, 土地生态安全均处于较“不安全”状态, 警度亦为“重警”;2005—2018年各县土地生态安全综合预警值介于0.2891—0.6872, 土地生态安全状态由“较不安全”转向“较安全”, 安全等级从Ⅱ级跃升为Ⅳ级, 警度亦由“重警”转为“轻警”(表4)。
借助障碍度模型, 计算流域1999、2005、2012和2018年影响生态环境的质量的主要障碍因子及其障碍度。由于本文选用指标较多, 因此仅选取每年障碍度最大的前五个指标(表5)。
1999年影响土地生态安全的障碍因子主要集中在压力和响应两方面, 前五位的障碍因子分别是工业废水排放达标率(A16)、造林面积占地区面积比重(A21)、环境污染治理投资占新疆GDP比重(A17)、水利环境和公共管理设施业投资(A18)及经济密度(A8)等, 由此可以看出, 改革开放后, 在以经济建设为中心的思想指导下, 阿克苏河流域工业化不断发展, 但也伴随着工业废水排放不达标、毁坏森林建设工业体系等对生态环境造成破坏的问题, 加之对环境污染治理的投资力度不够, 导致1999年阿克苏河流域的土地生态处于较不安全阶段。
图3 阿克苏河流域土地生态安全综合预警值空间变化
Figure 3 Spatial changes in comprehensive early warning values of land ecological security in the Aksu River Basin
2005年影响土地生态安全的障碍因子分别是工业废水排放达标率(A16)、造林面积占地区面积比重(A21)、土地垦殖率(A3)、水利环境和公共管理设施业投资(A18)及环境污染治理投资占新疆GDP比重(A17)等。2001年, 塔河治理正式被纳入国家大江大河治理体系, 使得塔河源流的生态保护更加得到重视, 植被逐渐恢复, 农业用水效率不断提高。
2012年影响生态环境质量改善的主要障碍因子包括造林面积占地区面积比重(A21)、水利环境和公共管理设施业投资(A18)、土地垦殖率(A3)、森林覆盖率(A12)和工业废水排放达标率(A16)等。随着西部大开发进入快速发展阶段,阿克苏河流域的人口不断增加, 城市化不断推进, 沿河绿洲逐渐被开垦成耕地, 流域森林面积减少, 并且随着造林面积的速度赶不上森林被破坏的速度, 使得阿克苏河流域的生态环境保护形势依然严峻。因此, 保护住生态环境的同时实现经济跨越式增长依然是流域实现高质量发展急需解决的难题。应该适时采取退耕还林还草政策, 封山绿化, 培育特色生态化产业, 并搞好规划和试点示范, 才能实现经济增长的跃进。
2018年影响生态环境质量改善障碍因子主要集中在压力方面, 土地垦殖率(A3)、工业废水排放达标率(A16)、森林覆盖率(A12)、城市化水平(A4)以及单位耕地面积化肥施用量(A1)等。随着国家、政府对阿克苏河流域的污染治理投资不断增加, 不仅在阿克苏河上游修建水利设施, 还建设了1500万亩胡杨林为代表的塔河综合生态系统, 使得塔河上游生态环境得到很好的改善, 阿克苏河流域生态环境治理揭开了新的一页。
本文依据改进的NES—PSR模型, 选取21个评价生态环境状况的指标, 构建土地生态安全评价指标体系, 利用熵权法和层次分析法组合赋权方式来使评价结果更科学合理, 并利用ArcGIS分析其空间分布格局, 最后运用障碍度模型分析不同年份主要影响生态质量改善的障碍因子, 主要得出以下结论。
4.1.1 生态安全状况总体呈变好趋势
1999—2018年间, 流域内压力指数逐渐变小, 状态层、响应层指数逐渐变大, 说明区域内的发展越来越重视高质量的发展, 通过合理的退耕还林还草, 以及有机肥料的使用, 减少了对环境的破坏, 促进了农业经济的转型发展。
4.1.2 生态安全格局差异明显
流域整体呈现先东部较安全, 再西部较安全, 然后南部较安全, 最后北部较安全的空间格局演变。同时较危险的区域也呈现先西部危险, 再东部危险, 然后北部危险, 最后呈现出南边危险的一种相反的空间格局演变。
4.1.3 生态环境改善是一个循序渐进的过程
近20年来, 流域内安全级别仅仅由最初的“较不安全”提升了两个等级至“较安全”。警度也相应实现了“重警—中警—轻警”的转变。治理环境, 转变发展方式不是一蹴而就, 而是持续推进, 流域依然处于“轻警”和“较安全”状态, 所以, 流域内环境改善任重道远。
表5 1999-2018年阿克苏河流域土地生态安全主要障碍因素排序
4.1.4 提高环境质量需要多方面共同发力
由障碍度公式计算出影响流域环境改善的主要障碍因子。其中工业废水排放达标率、造林面积占地区面积比重、环境污染治理投资占新疆GDP比重等出现概率较高。因此, 治理环境, 不仅仅是环境部门的事, 政府财政部门如何规划资金投入, 企业如何实现“0排放”, 如何提高水资源利用率等都是需要统筹安排的问题。
土地生态安全预警评价是分析区域生态环境状况的前提与基础, 虽然阿克苏河流域的生态环境近几年出现好转, 但仍存在较大的上升空间。结合阿克苏河流域实际与相关研究, 建立评价指标体系, 难免受到主观因素影响。所选指标集中于反映流域社会经济情况, 而对流域生态安全自然属性的反映不足。同时由于我国在土地生态安全预警方面仍处于探索研究期[23], 没能形成统一的预警级别划分标准, 这使得对区域的评价分析不够全面和细化, 在今后的研究中需要进一步补充和完善。
4.2.1 统筹区域发展
研究结果可以看出, 阿克苏河流域生态安全格局呈现出较大的变化, 尽管整体是朝着环境改善优化方向发展, 但有的区域依然是按照先污染再治理的理念发展经济, 这无疑阻碍着环境质量的进一步提高。因此, 流域内各县市要加强沟通协作, 促进流域资源的合理利用与分配以及治理流域的责任的合理分配。
4.2.2 引进先进技术, 促进地区产业转型
流域内的工业废水达标率是近几十年来阻碍流域环境质量改善的重要障碍因子。发展经济避免不了要发展工业, 但也不能仅仅重视工业发展, 而忽视环境的保护。为了获得经济发展与环境保护的共赢, 要求各县市要积极引进新进技术, 淘汰落后产业, 查封重污染产业, 鼓励新型环保产业的发展。
4.2.3 合理分配治理环境污染投资
“青山绿水就是金山银山”。治理环境仅仅依靠企业自己的力量是完全不够的。因此, 政府财政要适当增加对环境污染治理的投资, 加强水利设施等可再生能源投资, 对于完成环境治理的企业要给与财政补贴激励。只有这样, 才能形成一种人人讲环保, 事事有人干的局面。
4.2.4 转变农业发展方式, 促进农业增质增量
要想保证饭碗牢牢抓在自己手中, 屯垦耕作是必然要求。为了减少因为化肥使用或砍伐森林而导致的环境破坏, 我们可以研制有机肥料, 推广使用农家肥和禽畜肥提高农作物品质。加大科技投入, 研制耐寒耐旱新品种, 促进粮食品种的更新换代。适当的退耕还林还草, 为农田营造一个良好的生态环境。
[1] 许妍, 高俊峰, 赵家虎, 等. 流域生态风险评价研究进展[J]. 生态学报, 2012, 32(1): 284–292.
[2] 向文, 涂建军, 李琪, 等. 基于灰色预测模型的长江经济带城市土地生态安全预警[J]. 生态科学, 2018, 37(2): 78–88.
[3] 孙鹏. 合肥市土地生态安全预警及调控研究[D]. 合肥: 安徽农业大学, 2018.
[4] 谈晟荟, 张中浩, 闻熠. 基于PSR和GM(1,1)模型的安徽省土地生态安全预警与分析[J]. 安徽农业科学, 2019, 47(3): 1–4, 25.
[5] 金兰, 何刚, 朱艳娜, 等. 基于惩罚型变权模型的生态安全预警[J]. 中国环境管理干部学院学报, 2019, 29(2): 23–26, 47.
[6] 吴艳霞, 邓楠. 基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警—以榆林市为例[J]. 生态经济, 2019, 35(5): 111–118.
[7] 陈林, 牟凤云, 李梦梅. 基于可拓云模型的区域生态安全预警模型及应用—以垫江县为例[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(35): 402–408.
[8] 陈岩, 张智光, 谢煜, 等. 中国省域林业生态安全格局的预警性测度—生态与产业共生的视角[J]. 农林经济管理学报, 2015, 14(5): 480–489.
[9] 沈萍. 江苏省土地生态安全预警演变与空间格局分析[J]. 中国农业资源与区划, 2018, 39(6): 87–92.
[10] 安海文. 黄河源区玛多县生态安全预警评价研究[D]. 北京: 中国地质大学, 2018.
[11] 王妍婕, 方朝阳, 黄鹏. 鄱阳湖湿地生态安全监测预警平台构建[J]. 江西科学, 2019, 37(6): 953–957, 996.
[12] 陈妮, 鲁莎莎, 关兴良. 北京市森林生态安全预警时空差异及其驱动机制[J]. 生态学报, 2018, 38(20): 7326–7335.
[13] 麦丽开·艾麦提, 满苏尔·沙比提, 张雪琪. 叶尔羌河平原绿洲耕地生态安全评价及预警分析[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(7): 135–144.
[14] 丁日佳, 张亦冰. 基于AHP-IE-MEA模型的矿山生态安全风险预警[J]. 干旱区资源与环境, 2017, 31(10): 83–89.
[15] 高惠芸. 新疆阿克苏河流域径流量对气候变化的响应研究[D]. 乌鲁木齐: 新疆师范大学, 2007.
[16] 张利. 曹妃甸新区土地生态安全评价与土地利用格局研究[D]. 保定: 河北农业大学, 2015.
[17] 姚飞. 巢湖流域生态化开发的土地利用评价及决策支持系统框架研究[D]. 北京: 中国矿业大学,2016.
[18] 马世五, 谢德体, 张孝成, 等. 三峡库区生态敏感区土地生态安全预警测度与时空演变—以重庆市万州区为例[J]. 生态学报, 2017, 37(24): 8227–8240.
[19] 黄妮, 刘殿伟, 王宗明. 辽河中下游流域生态安全评价[J].资源科学, 2008, (8): 1243–1251.
[20] 刘曙光, 尚英仕. 中国东部沿海城市群绿色发展效率评价及障碍因子分析[J]. 城市问题, 2020(1): 73–80.
[21] 王雪梅, 周晓红. 渭干河—库车河三角洲绿洲棉田土壤盐分估算及遥感反演[J]. 干旱地区农业研究, 2018, 36(6): 250–254, 262.
[22] 麦丽开·艾麦提, 满苏尔·沙比提, 张雪琪. 叶尔羌河平原绿洲土地生态安全预警演变与时空格局分析[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(7): 75-84.
[23] 周涛. 松滋市土地生态安全预警分析[D]. 武汉: 华中科技大学, 2016.
Analysis of early warning evolution and spatio-temporal pattern of land ecological security in Aksu river basin in Xinjiang
YANG Zhenmin, LIU Xinping*
The Institute of Management, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China
Based on the improved NES-PSR model, this paper established an early warning indicator system and combined with the GIS technology platform to analyze the changes in the pattern of land ecological security and regional differences in the Aksu River Basin from 1999 to 2018. Finally, we used the obstacle degree model to explore obstruction factors. The results show that: (1) The overall ecological security situation is improving. The level of land ecological security has been raised from "less safe" to "safer", and the alert level has also been reduced from "heavy alert" to "light alert". (2) The ecological security pattern is obviously different. During the study period, the high-level area of ecological security in the basin showed the spatial evolution characteristics of the order of east, west, south and north. (3) Improving ecological environment is a gradual process. The basin remains light and relatively safe, and there is a long way to improve the ecological environment. (4) There are many factors affecting the ecological security of the land in the Aksu River Basin, including the compliance rate of industrial wastewater discharge, the proportion of afforestation area, the proportion of environmental pollution control investment in Xinjiang's GDP, water conservancy environment and the investment in public management facilities. The research results can provide scientific reference for the improvement of land ecological security and the sustainable utilization of resources in the Aksu River Basin.
NES-PSR model; ecological security of land evaluation; early warning; obstacle degree; Aksu river basin
10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.05.017
X826;F301.2
A
1008-8873(2021)05-129-11
2020-03-11;
2020-03-26基金项目:新疆农业大学研究生科研创新项目(XJAUGRI2019031); 国家自然科学基金“塔里木河流域未利用地转型的生态风险及其调控研究”(71663051);作者简介:杨振民(1997—), 男, 山东潍坊人, 硕士研究生, 主要从事土地利用与土地生态研究, E-mail: yangzhenmin12@163.com
通信作者:刘新平, 男, 博士, 教授, 主要从事土地利用与土地生态研究, E-mail: lxping16@163.com
杨振民, 刘新平. 新疆阿克苏河流域土地生态安全预警演变与时空格局分析[J]. 生态科学, 2021, 40(5): 129–139.
YANG Zhenmin, LIU Xinping. Analysis of early warning evolution and spatio-temporal pattern of land ecological security in Aksu river basin in Xinjiang[J]. Ecological Science, 2021, 40(5): 129–139.