基于PSR模型的黑龙江垦区土地生态安全评价

2022-04-09 03:05刘万波
北方农业学报 2022年1期
关键词:建三江垦区施用量

杨 琳,刘万波,2,刘 洁

(1.辽宁师范大学地理科学学院,辽宁大连 116029;2.辽宁师范大学海洋可持续发展研究院,辽宁大连 116029;3.洛阳师范学院国土与旅游学院,河南洛阳 471934)

土地为人类提供最基本的生存空间,是人类进行生产活动的自然资源宝库,也是一切生产资料的依托。土地生态安全是指一定时空范围内,通过对土地资源的合理利用和管理,使土地生态系统能够保持其结构与功能不受威胁或少受威胁的健康、平衡的状态,并能够为保障人类社会经济与农业可持续发展提供稳定、均衡、充裕的自然资源,从而维持土地自然、社会、经济复合体长期协调发展[1-2]。土地健康和生态安全对一个地区和国家的健康稳定发展有着较为突出的贡献[3]。随着工业化、城市化的飞速发展,居高不下的人口密度等问题,使土地承受了巨大的压力,人类的生存和发展受到挑战,土地生态安全逐步进入人们的视野[4],解决土地生态安全问题迫在眉睫。

目前,国内研究者选取的土地生态安全的评价模型中,最常见的是压力-状态-响应(press-stateresponse,PSR)模型和自然-经济-社会(NES)模型。李建春等[5]以PSR 理论框架为基础,结合格网模型计算了宁夏银川市土地生态安全综合指数,得出区域土地生态安全存在着空间异质性和结构功能分化的双重特征结论。谢余初等[6]基于PSR模型建立指标体系,探讨了白龙江流域时空变化过程及其特征。王一山等[7]基于PSR模型、生态系统服务价值评估(ESV)、景观生态安全指数(LES)共同构建指标体系,对新疆乌鲁木齐市土地生态安全进行了评价。刘勇等[8]基于NES 模型选取24 项指标,运用相关的数学方法测算了浙江省嘉兴市土地生态安全指数。除了构建指标体系,还有诸多方法可以测算土地生态安全水平。刘时栋等[9]利用突变级数法(CPM)对新疆土地生态安全进行了探索性测度分析;何玲等[10]利用生态系统服务价值评估(ESV)方法对河北省黄骅市粮食以及生态安全进行底线核算;李明月等[11]利用BP 神经网络法对广州市土地生态安全进行综合评价;王鹏等[12]基于主成分分析对湖南省衡阳市土地生态安全进行定量评价;张洪等[13]利用有序加权平均算子(OWA)对云南省大理市进行了土地生态安全评价。除此之外也有学者利用RS 和GIS 手段对土地生态安全的空间效应进行评价[14]。

目前,国内学者选择的土地生态安全的研究区域大多集中在城市群[15]、市域[16]、县域[17]、乡(镇)[18]等,鲜有学者对国家重要的商品粮基地进行土地生态安全的综合评价。本文以我国三大垦区之一的黑龙江垦区作为研究区域,区域内农业现代化水平21世纪以来有了很大提升,但是与发达国家相比还有一定差距,随着垦区现代化,农业环境保护水平有所下降[19]。长时期、大规模、高强度的传统农业垦殖使得该区域土壤有机质含量、保水保肥能力降低,部分平原地块以及坡耕地地力产出水平出现不同程度的下降,垦区黑土地面临着数量减少、质量退化的问题。因此,开展垦区土地生态安全评价,对于提高垦区土地生态安全水平、推动垦区农业现代化、促进垦区农业可持续发展具有理论指导作用。

本文在PSR模型的基础上对黑龙江垦区进行了土地生态安全评价,首先利用综合指数法计算2003—2018年黑龙江垦区及其下属九局土地生态安全综合指数,其次根据乘算模型、灰色关联度、因子障碍度模型等甄别黑龙江垦区土地生态安全的影响因素及障碍因素,针对障碍因素提出提高垦区土地生态安全水平的对策及建议,旨在为维护黑龙江垦区土地生态安全和粮食安全提供帮助。

1 研究区概况

黑龙江垦区(43°56′~50°21′N,123°32′~134°33′E)隶属黑龙江省农垦总局,下属9 个分局(宝泉岭局、红兴隆局、建三江局、牡丹江局、北安局、九三局、齐齐哈尔局、绥化局、哈尔滨局)、113 个农场,分布在黑龙江省12 个市74 个县(市、区),辖区总面积5 537 167 hm2,耕地面积比重高达54%,属于世界闻名的黑土带。全年平均气温3.3 ℃,年均降水量515 mm,无霜期120 d。黑龙江垦区是我国三大垦区之一,也是我国著名的商品粮基地,粮食后备战略基地,绿色、有机、无公害食品基地,在保障国家粮食安全上具有重要的地位。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

利用《黑龙江垦区统计年鉴》(2004[20]、2009[21]、2014[22]、2019[23]年),分别采集2003年、2008年、2013年和2018年黑龙江垦区及下属9 个分局的社会、经济、人口等统计数据。

2.2 研究方法

2.2.1 评价指标体系构建

PSR模型将表征生态系统安全的指标分为压力(P)、状态(S)、响应(R)3 个类别,强调人类活动和经济运作及其对环境的影响,深刻反映了生态系统在自然生态系统、社会经济系统之间的相互作用机理[24]。后续学者对模型的扩展很大程度上是以PSR模型为基础进行的局部改进[25]。压力(P)代表人类的经济和社会活动对环境的压力,包括资源索取、物质消费等对环境造成的破坏和扰动,例如农药、化肥施用量等。状态(S)代表特定时间阶段的环境状态和变化情况,包括自然环境现状、人类社会现状等,例如耕地面积比重等。响应(R)代表减轻、恢复、阻止人类活动对生态环境的负面影响,包括人类对于已经发生的负面的生态环境变化进行的补救,例如水土流失治理率等。本文基于PSR模型,结合NES 模型,遵循指标选取的科学性、代表性,以及数据的可得性等选取了15 个指标(表1)。

表1 黑龙江垦区土地生态安全评价指标体系

2.2.2 数据标准化与权重的确定

由于不同的数据量纲、单位不同,采用极差标准化的方法对数据进行无量纲处理,并利用平移消除零数据。因不同的指标对土地生态安全水平的重要程度不同,采用熵值法确定各个指标的客观权重。

信息熵用来反映系统的无序程度,定量判断系统的演化方向,能尽量消除各指标权重计算的人为干扰,使评价结果更符合实际,其公式如下[26]。权重计算结果见表2。

表2 黑龙江垦区土地生态安全评价指标权重

式中,Hi为第i个指标的信息熵;Wi为第i个指标的熵权;Xij为极差标准化值;m、n分别为指标个数、研究单元个数。

2.3 评价与分析模型

2.3.1 土地生态安全综合指数

基于土地生态安全评价模型,采用加权求和法计算土地生态安全指数[16],公式如下

式中,LESIj为第j 个指标的土地生态安全指数,LESIj∊[0,1];Tj为第j 个指标的标准化值;ωj为第j 个指标的权重。

2.3.2 灰色关联度

灰色关联度是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度作为衡量因素间关联程度的一种方法,它对系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态历程分析[14,27]。公式如下

式中,ξ(xi)为灰色关联度;ρ 为分辨系数,通常取0.5;Δ(min)和Δ(max)分别为两极的最小差和最大差;Δoi(k)为各比较数列xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。

2.3.3 因子障碍度

通过因子障碍度模型[28],甄别各项指标的障碍度大小,对于识别土地生态安全的主要限制因子,提高黑龙江垦区土地生态安全水平有着重要意义。

式中,Mij为各指标对黑龙江垦区土地生态安全的障碍度;wij为第j年第i项指标相对应的权重;i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n。

3 结果与分析

3.1 土地生态安全水平分析

根据国内一般的生态安全评判标准[16],结合黑龙江垦区及下属9 个分局土地生态安全综合评价,设置5 个土地生态安全状态等级(表3),土地生态安全级别与土地生态安全状况呈正相关。

表3 黑龙江垦区土地生态安全状态分级标准

根据公式(3),分别计算出2003年、2008年、2013年和2018年黑龙江垦区及下属9 个分局的土地生态安全指数(图1 和图2)。

由图1 可知,2003—2018年黑龙江垦区土地综合安全指数持续稳定增长,从0.372 上升到了0.717,安全等级由较不安全级上升到较安全级。随着东北地区经济的发展,人民生活水平显著提高,政府保护生态安全的意识增强,受综合影响,黑龙江垦区土地综合安全指数显著增加。黑龙江垦区土地压力安全指数总体降低,在2013年降低到最小值0.052 后略有回升。化肥施用量从2003年末的261 618 t 上升至2013年末的580 459 t,农药的施用率也增加了1.28%,土地生态系统的破坏导致了土地压力安全指数大幅下降。2013年开始随着农业发展方式的转变和人们环保意识的增强,化肥、农药的施用量和农膜使用量分别降低8 607、528、2 273 t,土压力安全水平开始缓慢提升,但并未从根本上得到缓解。垦区土地响应安全和状态安全指数有不同程度增长,2003—2018年,垦区人均GDP 从12 402 元增加到65 546 元,增幅为4.29%。经济的发展使得农业机械化水平稳步提升,从2003年末的1.34×1013J 上升至2018年末的4.10×1013J。除此之外,农业基础设施、农业技术的进步也促使土地灌溉、治理率不断提升,对土地状态、响应安全指数的增长做出了不同程度的贡献。

图1 2003—2018年黑龙江垦区土地生态安全指数

由图2 可知,土地压力安全水平最低的是建三江局,其余8 局较高。哈尔滨局和绥化局的土地压力安全指数均受人口压力和土地生态影响降幅较大。2018年末,哈尔滨局人口密度达到94 人/km2,远高于垦区38 人/km2的平均水平,土地压力安全指数相对2003年大幅下降。绥化局在2003—2013年人地矛盾缓和,人口密度和自然增长率走低,分别从37 人/km2、-0.19%降低至29 人/km2、-2.61%,但是2003—2008年农药、化肥施用量较高,造成土地压力安全指数降幅较大。2003—2018年,建三江局农药、化肥的施用量巨大,人口自然增长率一直高居首位,生态与人口的双重压力使土地压力安全指数一直处于较低水平。土地状态安全水平较高的是建三江局、红兴隆局、宝泉岭局、牡丹江局,其余5 局较低。建三江局土地状态安全指数增幅最大,分析可知,2003—2018年建三江局的人均耕地面积一直稳居第一,耕地面积比重从31.52%上升到63.97%;农业机械化水平提高1.00×1013J。多个指标值的改善促使建三江局土地状态安全指数稳步上升。土地响应安全水平较高的是宝泉岭局、红兴隆局、建三江局、牡丹江局、九三局,其余4 局较低。土地响应安全指数降幅较大的是九三局。2013—2018年,九三局经济发展滞后,人均可支配收入从25 137 元降低到21 793 元;生态环境管控松懈,灌溉面积、除涝面积和水土流失治理率均处于较低水平导致土地响应安全指数大幅下降。土地综合安全水平较高的是建三江局、宝泉岭局、红兴隆局、牡丹江局,其余5 局较低。建三江局和九三局的土地综合安全指数变化幅度较大,其余7 局变化不明显且呈波浪式交替增减态势。建三江局土地综合安全指数稳定增长得益于农业机械化水平、农业用电量等土地状态安全水平的提升。九三局的农业机械化水平在2018年末达到了1.90×1012J,仅为建三江局的15%,人均可支配收入等较低,与其他局相差较大,土地综合安全指数不断降低。

图2 黑龙江垦区下属9 局土地生态安全指数

3.2 灰色关联度分析

根据公式(4),得到灰色关联度计算结果(表4)。依照关联度大小选择前5 项因子作为影响垦区土地生态安全的主要因素。由表4 可知,2003—2018年影响黑龙江垦区土地生态安全水平的主要因素依次为农场职工人均可支配收入、农业机械化水平、人均GDP、人口密度、耕地有效灌溉面积,影响因子主要集中在社会、经济方面。2003—2008年,垦区土地生态安全的主要影响因素依次为人均GDP、农场职工人均可支配收入、农膜使用量、水土流失治理率、农业用电量,集中在经济和生态方面。这一阶段土地生态安全水平的提升主要归功于经济的平稳发展以及对生态系统的修复,人均GDP 及可支配收入平稳增加,农业技术提升,水土流失治理率增加了6.02%。同时农业机械化水平、农场职工人均可支配收入等指标与土地生态安全水平的关联度逐渐攀升。2008—2013年,垦区土地生态安全的主要影响因素依次为农场职工人均可支配收入、农业机械化水平、人均GDP、耕地有效灌溉面积、农膜使用量,影响因子集中在经济和生态方面。这一阶段土地生态安全水平提升主要依靠经济持续增长,2013年末垦区人均GDP 为63 365 元,相比2008年增幅为1.30%,人均可支配收入也从9 528 元增加至22 891 元,这一结果也反映了经济安全对土地生态安全水平影响的重要程度。2013—2018年,垦区土地生态安全的主要影响因素依次为农场职工人均可支配收入、农业机械化水平、人口密度、人均GDP、耕地有效灌溉面积,影响因子集中在经济方面。这一阶段土地生态安全水平提升主要依靠经济的发展。生态和环境因素对土地生态安全水平的影响削弱,社会状况与其关联度有所增加。

表4 2003—2018年黑龙江垦区土地生态安全水平影响因素灰色关联度分析

3.3 障碍因子识别与分析

由图3 可知,黑龙江垦区综合障碍指数持续降低,从29.96 下降至13.95。准则层各指标对土地生态安全的障碍度各不相同。压力障碍度表现为初期上升后期下降的趋势,主要原因是单位土地人口密度和生态压力逐步加大。2013年后受国家政策驱动,一方面,农业发展方式转变,农药、化肥施用量降低;另一方面,少生优生意识增强、养育成本提高,人口自然增长率从0.79%降低至-1.07%,人口密度和生态压力降低,使得压力障碍变小。2003—2018年状态障碍和响应障碍都在逐步降低直至趋于0,主要归功于区域经济的发展和人们环境保护意识的增强,2003—2018年垦区人均GDP 增加了53 044 元,人均可支配收入增加了24 522 元,政府大力开展土地治理活动,土地除涝面积增加,水土流失治理率也从48.16%增加到56.18%。

图3 2003—2018年黑龙江垦区土地生态安全准则层因子障碍度分析

依照障碍度大小选择前5 项因子作为提高土地生态安全水平的主要障碍因素。由表5 可知,2003—2018年,垦区提高土地生态安全水平的障碍因素依次为化肥施用量、农药施用量、人均GDP、人口密度、农场职工人均可支配收入,主要限制因子集中在生态环境以及经济方面。垦区耕地广阔,2018年末农药、化肥施用量分别达到了15 627 t 和571 852 t,且以第一产业为主的产业结构导致经济发展缓慢,尤其是2013—2018年人均GDP 的增幅仅为0.03%,这些都成为提高土地生态安全的主要障碍因素。2003—2008年,垦区土地生态安全水平的主要障碍因子集中于生态方面,依次为化肥施用量、农药施用量、农膜使用量、人口密度、水土流失治理率。对环境治理重视度不够,农药、化肥施用量持续增加,新型绿色农业理念普及不全面,导致生态环境成为这一阶段主要的障碍因素。2008—2013年,垦区土地生态安全的主要障碍因子集中于社会和经济方面,依次为人均GDP、林地面积比重、人口自然增长率、农业用电量、耕地有效灌溉面积。这一阶段生态环境治理修复水平提高,使生态安全对垦区的限制作用逐步减小。垦区内经济发展水平变缓,社会经济状况对土地生态安全的限制作用加大。2013—2018年,垦区土地生态安全的主要障碍因子集中于经济方面,依次为人均GDP、农场职工人均可支配收入、农业机械化水平、林地面积比重、农业用电量。社会和生态对土地生态的影响降低,经济因子限制力度进一步加强,已经成为2013—2018年垦区土地生态安全最主要的限制因子。

表5 2003—2018年黑龙江垦区土地生态安全指标层因子障碍度分析

4 结论与讨论

本文以PSR模型为基础,构建土地生态安全指标体系,利用熵值法确定各个指标的权重,对黑龙江垦区土地生态安全进行综合评价,得出以下结论:(1)2003—2018年,黑龙江垦区土地生态综合安全指数持续稳定增长,安全等级由较不安全级上升到较安全级。土地生态安全指数的增长归功于土地状态和响应安全指数的上升。建三江局和九三局土地生态安全综合指数变化最明显,其他7 局变化幅度较小,呈波浪式交替增减态势。因此,要提升垦区土地生态安全水平,必须缓解土地生态压力和人口压力。(2)2003—2018年,影响黑龙江垦区土地生态安全的主要因素是农场职工人均可支配收入、农业机械化水平、人均GDP、人口密度、耕地有效灌溉面积,主要集中在社会经济方面。提高土地生态安全水平,需要促进经济、社会发展,提高人们生活水平,保护和恢复生态环境。(3)从准则层障碍度指标来看,2003—2018年,黑龙江垦区综合障碍度指数下降,这是因为状态障碍度和响应障碍度的下降,威胁土地生态安全的因子来源于土地压力系统;从指标层障碍度来看,2003—2018年,垦区土地生态安全的威胁主要来源于生态因素和经济因素,分别为化肥施用量、农药施用量、人均GDP、人口密度、农场职工人均可支配收入。积极发展绿色农业、缓解生态压力、改善人们生活水平是提高黑龙江垦区土地生态安全的必由之路。

本文尚存在不足之处:(1)土地生态安全评价指标体系不完善,并未将土壤质量、水土协调度、城市化水平以及经济密度等指标划入考虑范围,指标的完整性和代表性可能有所欠缺。(2)没有考虑土地生态系统变化所导致的突变效应,可能会忽略某些因素对土地生态安全的影响。在今后的研究中会进一步完善土地生态安全评价体系,并将土地生态系统的突变效应考虑其中,更好地进行土地生态安全评价。

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