涪江流域景观生态风险空间异质性特征分析

张雪茂, 董廷旭, 杜华明, 袁 川, 廖传露, 王 飞

(绵阳师范学院 资源环境工程学院， 生态安全与保护四川省重点实验室, 四川 绵阳 621000)

景观生态风险是指在自然因素或者是人类社会因素的干扰下，不同因素相互交错作用而对生态环境而产生的不利影响[[1-2]。近年来，随着人类对生态环境保护意识的觉醒，对于“人类—自然耦合关系”的研究在地球系统科学领域成为了研究热点[2-3]，景观生态风险评价作为景观生态学研究的重要部分内容之一，倡导将地理学的水平空间景观格局异质性与生态学的垂直空间景观功能关联性进行交叉融合[4]。为此，许多专家学者开展了相应的研究，从研究对象来看，既有行政区域[5-6]、城市[7-8]、工矿开采区[9]等受人类活动干扰较大的区域，也有高原[10-11]、湿地[12]以及自然保护区[13]等生境较为脆弱的区域。从研究方法上可以分为因果分析法、生态风险等级评价法、相对风险评价模型、景观分析法以及数学概率模型5大类[14]，如Ayre KK[15]等利用贝叶斯网络模型构建生态风险评估框架，用以评估森林管理和自然干扰对生态资源的潜在影响；齐润冰[16]、Cui L[17]、杨彦昆[18]、田鹏[19]等基于景观格局指数构建景观生态风险评价模型，从多方面考虑影响因素对大连、秦岭地区、重庆三峡库区、浙江省等地的景观生态风险进行评估；李青圃[2]、黄诗曼[20]、常小燕[21]等以景观格局为基础，对景观生态风险的时空异质性特征进行探究。由于流域生态系统本身所具有的复杂性特点，目前从综合的视角对整个流域生态风险进行研究的案例较少，目前已有的研究主要集中在尺度较小且经济较为发达的地区[22]。流域作为特殊的景观生态系统，对特定区域的水循环、地表覆被类型、生物多样性等起着至关重要的作用，其为人类繁衍、人类活动的开展提供场所，因此以流域为研究尺度具有重要的现实意义[23]。

涪江流域流经川西北丘状高原山区和盆中丘陵区，是四川省“十三五”规划中构建“四区八带多点”生态安全战略格局中的重要一带，也是长江流域上游重要的水源地和生态屏障。对涪江流域展开景观生态风险评价对维护其生态环境的健康发展，乃至整个长江流域的生态安全和生产生活水源补给至关重要。目前对其进行景观生态风险评价进行相关的研究尚且不足。本文根据涪江流域的生态环境和经济发展现状，从“自然—社会—景观格局”3个维度选取流域生态风险胁迫因子构建评价模型，基于空间主成分分析、空间自相关分析等方法对涪江流域景观生态风险的空间异质性特征进行研究，为研究区制定综合景观生态风险防范措施提供科学参考、保护区域生态安全和提高流域生态系统服务功能等，促进川渝两地自然与社会的可持续发展。

1 研究区概况、数据来源

1.1 研究区概况

涪江发源于四川省境内的雪宝顶，属于长江的二级支流，为嘉陵江右岸最大支流，在重庆市的合川区汇入嘉陵江，见图1，研究区位于29.10°—33.04°N，103.30°—106.30°E，流域总面积3.92万km2。主要有火溪河、白草河、梓潼江、凯江、安居河、通口河、安昌河、郪江、平通河、小安溪10条支流；区内海拔高差高达5 300 m、地势起伏较为明显，地形主要以山地和丘陵为主；土壤类型在自然带的划分中以黄壤为主；研究区上游主要以林地为主，植被覆盖率较高，中下游以耕地和建设用地为主；主要气候类型为川西高原气候和亚热带湿润季风气候，年均温在14.7～18.2℃，多年平均年降水量在800～1 400 mm，降水量时空分异特征显著。由于特殊的自然环境状况以及人类活动影响的加剧，近年来研究区内崩塌、滑坡、泥石流等自然次生灾害频发，导致流域内的景观格局愈发破碎，所面临的景观生态风险问题愈加的突出。

图1 涪江流域概况

1.2 数据来源

本研究所需的主要数据包括地表覆盖数据、DEM数据、土壤类型数据、植被覆盖度数据、居民点数据、工矿用地数据等。数据来源见表1。

表1 数据来源

其中，地表覆盖数据年份为2020年，分辨率为30 m，总体精度为85.72%，Kappa系数为0.82，可以满足研究需要；DEM数据分辨率为30 m；土壤类型数据分辨率为1 000 m；植被覆盖度指数(NDVI)利用Landsat8 2018年7月的遥感影像数据通过像元二分模型反演计算得出；居民点、工矿用地、河流等数据为shp格式1∶25万的基础地理数据，通过ArcGIS欧式距离计算工具得到研究区范围内距居民点、距工矿用地距离等栅格数据。为保证后续计算结果的准确性，所有的栅格数据统一重采样为30 m×30 m。

2 研究方法

2.1 生态风险评价因子选取

根据涪江流域的景观生态环境现状以及经济发展情况，基于风险“源—汇”理论[3]，从自然、社会、景观格局3个维度选取区域内10个生态风险胁迫因子——高程、坡度、土壤类型、地表覆盖类型、距河流距离、距工矿用地距离、距居民点距离、香浓均匀度指数、蔓延度指数、植被覆盖度指数等构建流域生态风险评价指标体系(表2)。

在自然维度，选择了海拔、坡度、土壤类型、距水体距离等4个因子，海拔和坡度表征地形要素在土壤侵蚀过程中产生崩塌、滑坡以及泥石流等地质灾害所造成的潜在影响，值越大发生自然次生灾害的机率越大，景观生态风险越高[24]，指标分级见表2。坡度对土壤侵蚀的强度有极大的影响，其中3°，8°，15°，25°，35°是不同侵蚀程度的分界线，值越高对土壤的侵蚀越强[25]。土壤的抗侵蚀性能对于植被的水土保持功能以及调节局地小气候具有重要的影响，因此根据研究区不同土壤类型的抗侵蚀能力进行分类，土壤抗侵蚀性能越低生态安全风险越高[26]。水体的生态服务功能体现在固碳释氧、调蓄洪水、提供生物栖息地以及气候调节等方面[27]，大面积的水体对于维持和促进生态环境往良好的方向发展有重要的作用，因此本文将以距水体距离的远近为标准，距离水体越近的区域生态风险等级越低，利用自然断点法进行分级。

在社会维度，选取了距居民点和距工矿用地距离等2个指标，人类生产生活行为会对景观格局产生影响，城市的扩展会对动物的自然栖息地造成严重的损害[28]，人类活动较频繁的区域生态风险强度相对而言较高[6]，因此本研究设定距居民点、距工矿用地距离越近生态风险越高。

在景观格局维度，选取了香浓均匀度指数(SHEI)、蔓延度指数(CONTAG)、地表覆盖类型以及植被覆盖度指数(NDVI)4个指标。香浓均匀度指数和蔓延度指数通过Fragstats软件利用移动窗口法进行了可视化处理[29]。香浓均匀度指数表示不同景观类型分布的均匀程度，景观分布均匀度越高的区域生态系统更加稳定，因此香浓均匀度指数值越高风险等级越低。蔓延度指数可以反映区域景观的破碎化程度，值越低表示景观越破碎，对于应对外界干扰时的阻力就越低，风险等级也就越高。地表覆盖类型以及植被覆盖度的分级参考文献[2]和文献[30]进行。

2.2 景观生态风险指数模型

基于上述所构建的景观生态风险评价指标体系，利用空间主成分分析法(SPCA)计算得出每个主成分原始载荷矩阵、贡献率以及累计贡献率，将累计贡献率超过90%的主成分确定为有统计学意义的主成分[33]。根据计量地理学原理[33]计算得出研究区域每个景观生态风险胁迫因子的权重，再结合ArcGIS的地图代数工具进行加权叠加，最终得出涪江流域景观生态风险指数。权重(1)[34]和景观生态风险指数(2)[2]的表达式如下：

(1)

式中：Fj表示权重；aij表示i因子在第j个主成分中的原始载荷系数；Gj表示第j个主成分的特征贡献率。

(2)

式中：E表示景观生态风险指数结果；bij表示第i个栅格对应的第j个胁迫因子；Fj表示第j个主成分的权重。

表2 涪江流域景观生态风险评价指标及分级标准

2.3 空间自相关分析

空间自相关性是指在地理空间上越靠近的事物或现象越相似，其基本度量是空间自相关系数，可以用全局和局部两种指标进行衡量[35]。本文所用的指标为全局空间自相关，用于描述区域单元内景观生态风险指数的整体分布状况，判断景观风险指数在空间上是否存在集聚性的特点，常用全局Moran′sI指数表示，通过该指数评估研究区内所有景观风险指数是集聚分布、离散分布还是随机分布。表达式如下[36]：

(3)

3 结果与分析

3.1 主成分分析确定指标权重

本文基于“自然—社会—景观格局”所选取的10个景观生态风险胁迫因子，利用空间主成分分析(SPCA)得出前7个主成分的累计方差贡献率为91.43%(>90%)，因此前7个主成分基本可以对研究区的景观生态风险信息进行有效的概括(表3)。从各主成分原始载荷矩阵(表4)中可以得出第1主成分在距河流距离、DEM、蔓延度指数上的载荷较大，第2主成分在蔓延度、香浓均匀度上的载荷较大，第3主成分在距工矿用地距离上的载荷较大，第4在主成分在香浓均匀度上的载荷较大，第5主成分在坡度、土壤类型以及香浓均匀度上所占的载荷较大，第6主成分在植被覆盖度和土壤类型上所占的载荷较大，第7主成分在坡度、植被覆盖度上所占的载荷较大。

表3 各主成分特征值以及累积贡献率

根据前7个主成分的初始特征根以及贡献率按照公式(1)得出各景观生态风险胁迫因子的权重值(表4)，从计算结果可以得出蔓延度指数(CONTAG)、距水体距离、香浓均匀度指数(SHEI)、坡度所占比例较大，分别为0.129 3，0.128 0，0.119 7，0.109 8，说明其对涪江流域景观生态风险评价结果的影响较大。因此，从计算出的权重可以得出涪江流域景观生态风险评价结果受自然因子和景观格局因子影响较大，社会因子影响相对较小。

表4 各主成分载荷原始矩阵及权重

3.2 流域景观生态风险空间异质性分析

研究区景观生态风险空间异质性特征如图2所示：(1) 低度生态风险：风险指数为1.30～2.43，主要位于河流、湿地以及植被覆盖度较高的区域，面积为5 453.52 km2，在整个研究区范围内所占比例最小，仅为13.92%，此类区域距离人类活动场所较远，受干扰较小。(2) 较低生态风险：风险指数为2.44～2.79，面积为8 117.26 km2，所占研究区总面积的20.72%，主要的景观类型以耕地、草地以及灌木为主。(3) 中度生态风险：风险指数为2.80～3.11，较为零星的分布于旌阳、中江、三台、乐至、安岳、潼南、合川、铜梁、大足以及永川等县(区)，该生态风险等级在整个研究区内的分布面积为9 957.43 km2，所占整个流域面积的25.43%。(4) 较高生态风险：风险指数为3.12～3.44，主要分布在城镇建设用地以及工矿用地等受人为活动干扰强烈的外围区域，面积为9 941.48 km2，所占整个研究区面积25.38%。(5) 高度生态风险：风险指数为3.45～4.51，主要分布于研究区上游以及中下游工矿用地和居民点集中分布的区域，总面积为5 697.60 km2，占了整个流域面积14.55%，主要是由于上游地区海拔较高、坡度较大、土壤易侵蚀，在降水较强的季节易发生崩塌、滑坡、泥石流等自然次生灾害，而中下游居民点分布的区域的人为活动频繁，对生态环境破坏较大。

3.3 流域景观生态风险空间关联性分析

基于GeoDa和涪江流域景观生态风险指数值，根据景观生态学原理和空间统计学中的“共享边或角”规则，探讨涪江流域景观生态风险的空间关联性特征，其中正态分布95%置信区间双侧检验阈值的临界值为1.96，Moran′sI指数为0.631，Z检验值为849.90大于1.96，p值<0.05，说明涪江流域景观生态风险在空间上呈集聚分布模式，空间正相关性存在显著特征，即生态风险指数高的区域和生态风险指数低的区域在空间分布上呈现出较为明显的集聚特征。进一步更加直观的显示4种空间关联模式的分布概况，采用LISA聚类图进一步可视化涪江流域景观生态指数的分布格局见图3，其中，研究区的松潘、平武、北川、安岳、潼南等区县形成了显著的高—高聚类区，或称为“热点”，同时也表明了该聚类区对研究区景观生态风险指数的关联性具有显著的影响；高—低和低—高聚类异常区主要分布范围较小，主要较为零散的分布在涪江流域的中游地区；低—低聚类区，或称为“冷点”，集中分布于研究区的梓潼、游仙、盐亭、中江等区县并与涪江水系走向基本吻合。

图2 涪江流域景观生态风险等级空间分布

图3 涪江流域景观生态风险指数LISA聚类图

将研究区流域生态风险等级空间分布结果与地表覆盖类型进行叠加处理，统计得到不同景观类型所占风险等级比例情况(图4)。结果显示，研究区景观生态风险等级的空间分布状况与景观类型有着密切的关系。由于灌木、水体以及湿地这3种景观类型自身的稳定性较好，其生态环境修复功能较为完善、抵抗人为干扰的能力较强，因此生态风险等级为低度和较低所占的总面积比例都高达到了88%以上。林地、草地、永久冰川主要集中分布于上游地区的松潘、平武、北川等县(区)，由于上游地区的地形起伏明显、坡度较大、土壤的抗侵蚀能力较弱，因此研究区上游虽然以生态服务功能较为强的景观类型为主，但是区域生态风险等级仍然较高，中度及以上等级的生态风险区的面积占比分别达到了64.87%，55.96%，100%。耕地在整个研究区内呈均匀分布，此景观类型长期受人类活动的影响，导致其景观破碎度较高、生态环境较脆弱，生态风险等级为低度和较低的面积占比仅为37.93%。建筑用地主要分布于研究区中下游地区的河流沿岸以及地势较为平坦的区域，是人类进行社会活动的主要场所，受人为活动的干扰最为严重，因此导致其生态风险等级为中度及以上的面积总和占比达到了71.20%。

图4 涪江流域各景观类型生态风险等级分布

4 讨论与结论

4.1 讨 论

在研究思路和方法上，与利用压力—状态—响应模型(PSR)[37]、驱动力—状态—响应模型(DSR)[38]、驱动力—压力—状态—冲击响应模型(DPSIR)等[39]方法研究景观生态风险相比较，本研究着重从“自然—社会—景观格局”3个维度选取景观生态风险胁迫因子构建生态风险评价模型，基于空间主成分分析法(SPCA)和空间自相关分析方法着重对涪江流域景观生态风险的空间异质性特征进行探讨，从3个维度综合的选取景观生态风险胁迫因子进行景观生态风险指数计算，可以改善单一指标对风险赋值的单一性和主观性。而空间主成分分析法(SPCA)可以客观的计算出各生态风险胁迫因子的权重，避免了多指标评判权重的不完善，进一步揭示了区域景观生态风险形成的内在机制[40]。通过研究发现，研究区景观生态风险指数值在空间上的分布中不是随机的，而是存在显著的空间依赖性和异质性特征，得出的结果与研究区的景观生态环境现状较为吻合，对今后涪江流域的景观生态建设具有一定的指导意义。但是由于本研究侧重点在于景观生态风险的空间异质性研究，由于篇幅的限制以及其他的客观原因对于生态风险的变化趋势方向以及优化等内容尚未展开研究，在后续的研究工作中需要更进一步的深化。

4.2 结 论

(1) 生态风险评价的结果主要受自然因子和景观格局因子的影响较大，社会因子的作用较小。景观生态风险指数在空间分布上呈聚集模式，“热点”主要分布在研究区上游和下游区域，“冷点”主要分布在中游区域，并且具有很强的空间正相关性。

(2) 由于受多种因子相互作用和影响，涪江流域的景观生态风险指数的空间异质性特征较为明显，生态风险等级整体上呈西北部的高于东南部；低度、较低、中度、较高、高度生态风险等级在整个研究区内所占的比例分别为19.32%，20.72%，25.43%，25.38%，14.55%，中度及以上的生态风险等级占了总面积的65.36%。研究表明涪江流域所面临的生态风险问题较为严峻。

(3) 综合景观生态风险空间分布与景观类型有着密切的联系，较低、低度生态风险区主要分布于灌木、湿地和水体等景观类型中；中度及以上生态风险区受海拔、坡度、土壤类型等自然因素影响，主要分布于上游以林地、草地、等为主的景观类型中。