南水北调中线水源区景观格局演变及生态风险评估

白景锋，刘国旭，白云帆，陈水映

(1.南阳师范学院 地理科学与旅游学院；河南省环境激光遥感技术与应用工程研究中心；南水北调中线水源区水安全协同创新中心，河南 南阳 473061；2.吉林师范大学 博达学院,吉林 四平 136000)

随着“绿水青山就是金山银山”理念不断深入人心，景观格局演变和生态风险评估成为学术界研究的热点之一.地理单元过渡带和生态敏感区环境条件极其复杂，其景观格局变化和景观生态风险评估的研究更具理论和现实意义.南水北调中线水源区位于我国南北过渡带上，其生态环境敏感而脆弱.生态景观格局的变化直接影响到水源区生态系统的功能，进而影响南水北调水源区地-气-水-人口生态系统耦合作用的效果.水源区生态系统的稳定，关系到水源涵养和水质净化能力，有利于水源区的水量和水质安全.从宏观角度，利用部分景观格局指数对水源区生态风险进行评估，可以加强对地理单元过渡带和生态敏感区生态景观格局演变机制和生态风险的进一步认识，有利于对南水北调中线水源区景观格局演变特征、原因及生态风险进行辨识和评估，从而对系统进行调控，促进水源区经济与环境协调发展.

国内外学者对景观格局的研究，主要集中于景观格局特征与影响因素、景观格局演化机制、景观格局优化与生态系统服务的耦合[1-9].生态风险评价研究主要集中于城市、矿区、绿洲、湿地等人类活动剧烈、生态敏感的区域[10-17].这些研究为景观格局演变和生态风险评估打下了扎实的基础.但是，目前对地理过渡区的南水北调中线水源区景观格局变化与生态风险评估的研究并不多见.本文将景观格局变化与生态风险作为同等重要的研究范畴，对处于地理单元过渡带和生态敏感区的南水北调中线水源区生态风险进行量化，并进行分区.进一步探讨了特殊地理区域的生态景观变化特征、原因及生态风险状况，可以使管理者根据不同分区，结合行政区划有针对性地提高水源区生态系统的稳定性，推动生态系统的良性循环，保证南水北调中线工程健康运行.

1 研究区概况

南水北调中线水源区作为南水北调跨世纪工程的重要构成部分，位于陕西省、湖北省和河南省境内，选取汉中市、安康市、商洛市、十堰市、洛阳市、三门峡市和南阳市所属42个县(市、区)作为研究区，总面积约为11.1万km2，截至2019年末水源区总人口数约为1910.89万人.研究区以山区为主，地形西高东低，南北高中间低，北边是秦岭山脉，南边从东到西依次是大巴山和米仓山，中间是较平坦的汉江和丹江谷地，所以区内人口分布极不平衡.研究区内气候差异明显，北部属于暖温带半湿润气候，南部属于亚热带湿润气候，北干南湿，北温南热，年均温-4～17 ℃，北部年均降水量600 mm～700 mm，南部年均降水量800 mm～1700 mm.汉江和丹江是南水北调工程的主要补给河流，取水主体工程位于河南省淅川县境内.

2 研究方法

2.1 数据来源

数据采用空间分辨率为1 km的1990、2005年土地利用数据(数据来源于中国土地利用现状遥感监测数据库).该数据将我国的土地利用类型分为8个大类25个小类，被广泛应用于大尺度和中尺度的土地覆盖变化分析.考虑到水源区土地利用实际状况，将水源区土地利用类型分为林地、草地、耕地、水域、建设用地和未利用地6类.2020年土地利用数据是在2015年土地利用数据基础上，利用Landsat 8数据，进行降噪处理、几何校正、图像增强，用最大似然法监督分类，总体精度达97.2%，Kappa达到0.96.最后统一数据的分辨率为1 km.

2.2 景观格局指数

参考国内外已有研究，结合南水北调中线水源区景观要素状况，在斑块类型和景观水平方面选取斑块数(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块面积指数(LPI)、景观形状指数(LSI)、斑块结合度(COHESION)、聚集度指数(AI)、香农多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)8个景观指数.利用FRAGSTATS 软件计算出相关值，结合各景观指数的生态学含义[18]，研究水源区1990—2020年景观格局的演化.

2.3 生态风险评价模型的构建

生态风险是生态系统在受到外界扰动时，系统力图恢复平衡时而保持的一种临界状态.景观生态风险由生态系统内部的稳定性或脆弱性与外部的扰动强度共同决定.用景观干扰度和景观脆弱度对景观生态风险进行定量分析，可以有效识别景观生态风险[19].

2.3.1 构建景观干扰度与景观脆弱度

在FRAGSTATS中采用移动窗口法计算景观破碎度指数 (Pi)、景观分离度指数 (Di)、景观分维度指数(Fi)，构建景观干扰度(Gi).计算公式为：

Gi=W1×Pi+W2×Di+W3×Fi

(1)

式中，W1、W2、W3为权重，结合相关研究成果分别赋值 0.5、0.3、0.2[19-20]；i为景观类型，计算Gi，并归一化[21].参考相关研究成果，不同景观类型的脆弱性为: 未利用地 6、水域 5、耕地4、草地3、林地2、建设用地1，归一化得到脆弱度指数Ei[22-26].

2.3.2 生态风险模型及分区

用ArcGIS创建渔网，为避免网格太小，计算数据量太大，格网太大，数据粒度过大，将南水北调中线水源区划分为10 km×10 km的网格，得到1113个风险小区.根据景观组分的面积比重，用干扰度和脆弱度，建立景观格局生态风险指数模型如下：

(2)

n为景观类型的数量；Ei为景观类型i的脆弱度；Gi为景观类型i的干扰度；Ski为第k个风险小区内第i类景观类型的面积；Sk为第k个风险小区的总面积[27].得到生态风险指数Rk，并归一化.由于生态风险指数是区域化变量，为了使风险分区在空间上连续分布，用球状模型对风险小区中心点进行克里金插值生成水源区生态风险分布图.

3 景观格局演变及生态风险评估

3.1 景观格局演变

3.1.1 土地利用面积的变化特征

由表1可见：1990—2020年南水北调中线水源区耕地、草地面积减少，林地、建设用地和水域增加，未利用地面积变化不大，到2005年以后，变化明显.可能是由于退耕还林还草，城市化进程加快等造成的.

3.1.2 景观格局指数变化特征

斑块数(NP)和斑块密度(PD)能反映景观破碎程度，其值越大，说明景观的破碎程度越高， 受人类活动影响程度越大[28].由图1(a)、(b)可以看出，耕地的斑块数和斑块密度最大，其次是草地和林地，未利用地和水域很小.从1990—2020年耕地、建设用地和水域的NP和PD表现为先降后升，林地为先升后降，草地和未利用地一直呈上升态势，表明近30年南水北调中线水源区主要景观类型受社会经济发展、居民生态保护意识变化的影响，主要景观类型斑块数和斑块密度在波动中上升.2005—2020年建设用地和水域的破碎程度增加明显，原因是2005年后丹江口水库大坝蓄水增加，同时，居民生活水平迅速提高，国家基础设施建设加速，新农村建设和城市扩张加快，导致耕地、草地面积减少，整片的斑块被分割，景观破碎程度增加.

表1 1990—2020年南水北调中线水源区土地利用状况

图1 景观类型水平NP、PD、LPI、LSI、COHESION、AI指数变化图

最大斑块面积指数(LPI)越大，则该景观在区域的优势越大.由图1(c)可见，南水北调中线水源区林地的LPI最大，其次是草地，再次为耕地.表明林地、草地是南水北调中线水源区的主要景观类型，且对整体景观的影响程度较大[29].这也与该地区的自然植被类型一致，该地区以中高山为主，地处北亚热带和暖温带季风区，从群落演替角度看，退耕还林还草后，森林将是顶级群落.从1990—2020年草地LPI波动最大，2005年处于最低点，是由于2005年前后生态移民和基础设施建设较多，人为活动对斑块干扰大，尤其是草地，大面积斑块破裂.景观形状指数(LSI)越大，说明该类景观斑块形状越复杂.由图1(d)可以看出，耕地的LSI最大，其次为草地，未利用地最小.从1990—2020年多数景观类型的LSI都呈现先降后升的态势.说明景观斑块形状在波动中趋于复杂化、分散化.耕地和草地的斑块形状复杂化、破碎化最突出，而这两类景观一般距离聚落较近，受人类活动影响最大，尤其是基础设施建设和城市化加快.

斑块结合度(COHESION)反映了斑块的内聚力，值越大，表明同类景观斑块内部控制力越强，连通性越大.从图1(e)可知，林地的结合度最大，连通性最强，其次是耕地，未利用地最小.从1990—2020年水源区除草地外，其他斑块的结合度都在增加.其中建设用地增加最快.这说明林地、耕地、建设用地从破碎化趋于整体规整化，连通性增加.随着生态保护意识的增强，偏远地区受人类活动干扰减少，林地迅速扩张成片.在条件优越的平坦地带，草地和建设用地较多，随生活水平的提高，人类有计划的建设能力增强，草地被侵占，连通性下降，而原来零碎的随机建设的设施用地则趋于集中，内部连通性加强.聚集度指数(AI)值越大，表明同类景观大斑块越多.从图1(f)可见，林地的大斑块最多，连通性好，其次是草地和耕地.从1990—2020年水源区除耕地和草地的景观斑块聚集度为先升后减，破碎化加剧，建设用地、水域和未利用地大斑块数量都持续上升.

景观水平上的景观指数变化如图2所示.1990—2020年水源区香农多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)都表现为先增加后下降.说明研究区内景观丰富度先升后降，而优势度则为先降后升.

图2 景观水平景观指数

总之，水源区耕地的斑块数和斑块密度最大.1990—2020年水源区耕地、建设用地和水域的NP和PD表现为先降后升，林地为先升后降，草地和未利用地一直呈上升态势；优势度是用最大斑块面积指数(LPI)来衡量的，景观类型的LPI越大，其优势度就越大.1990—2020年水源区优势度最大的是林地，其次是草地，草地优势度波动最大.耕地的形状指数最大，其次是草地.林地的结合度最大，其次是耕地，斑块的结合度总体在增加，建设用地增加最快.斑块聚集度最大的是林地，除水域、耕地的聚集度持续上升外，其他的景观斑块聚集度均为先升后降.景观丰富度先升后降，而优势度则为先降后升.

3.1.3 景观格局演变的因素分析

图3 影响景观格局演变的因素变化趋势

景观格局演变是受多种因素影响的，从宏观上可分为自然环境因素和人类活动因素.自然因素主要包括地质地貌变化、气温降水变化、生态群落演替等.考虑到研究时段仅有30年，地质地貌变化和生态群落演替比较缓慢，对景观格局的演化影响不大.南水北调中线水源区景观格局指数变化是生态环境保护、基础设施建设、城镇化和全球气候变化综合作用的结果.结合中国气象局网站资料选取1990年、2005年、2020年水源区年平均气温(℃)、年均降水量(100 mm)作为自然影响因子.人类活动主要体现在生产生活地点和方式的变化， 1990—2020年间水源区社会经济发展迅速，应该是影响景观格局演化的主要因素.依据《2006—2021年中国城市统计年鉴》《2006—2021年中国县域统计年鉴》《1991年陕西省统计年鉴》《1991年湖北省统计年鉴》《1991年河南省统计年鉴》选取相关数据，整理计算得到相应三个年份的城市化率(%)、第一产业比重(%)、第二产业比重(%)、人口密度(10人/km2)作为人类活动影响因子，根据这些因子的变化趋势(图3)与景观格局指数的总体变化特征(表2)，分析其演化的内在联系.

从表2和图3可知，城镇化、降水量和第一产业比重的变化对景观斑块数量(NP)、斑块结合度(COHESION)和聚集度指数(AI)影响很大.1990—2020年NP、COHESION和AI是逐年增大的，其中1990—2005年增长幅度较小，2005—2020年增长幅度较大.城镇化发展速度和降水量增加有助于NP、COHESION和AI增大，第一产业比重下降有利于指数提高.但对于不同土地景观类型影响又有差异，城镇化对建设用地影响大，降水量和第一产业对未利用地和草地影响更大一些.1990—2005年研究区第一产业比重下降幅度大，2005—2020年城镇化水平迅速提高，退耕还林还草工程以及贫困山区移民集中安置工程的开展，使得山区景观斑块减少，斑块结合度和聚集度增大，而适宜居住地区的景观斑块更加破碎，降水的增加愈发有利于占比大的林地、耕地和草地的扩张.

表2 1990—2020年南水北调中线水源区景观格局指数的总体变化特征

依据表2和图3可见，人口密度、第二产业比重和年平均温度的变化幅度和最大斑块面积指数(LPI)、景观形状指数(LSI)、香农多样性指数(SHDI)和均匀度指数(SHEI)的变化幅度密切相关.1990—2020年LSI、LPI表现为先降后增，与人口密度和第二产业比重的变化异步，和年均温变化同步；SHDI和SHEI表现为先增后减，与年均温变化异步，与人口密度和第二产业比重的变化同步.人口密度和第二产业比重的增加会使得LPI和LSI下降.人口密度下降，人口向第二产业转移都会使人口空间分布发生变化.尤其是人口向局部区域集中，使林地、草地和耕地斑块面积扩大，同时使毗邻人口密集区的建设用地、草地和水域形状更复杂.年均温度的变化对于水域的影响最突出，林地和草地对人口密度和第二产业比重的变化更敏感.人口密度和第二产业比重的增加会导致SHDI和SHEI增加，而年平均温度提高则使得SHDI和SHEI降低.人口密度的增加和第二产业比重的提高反映了对资源环境的压力和干扰能力增大，土地景观类型更加多样，景观形态更复杂.

综上，在中小时间尺度，人为因素是影响景观格局演化的主要因素，其中城镇化速度、产业结构和人口密度变化的影响最为突出.气温和降水变化也对景观格局演化有一定影响.

3.2 南水北调中线水源区生态风险评估

通过风险评估模型计算得到水源区Rk值介于0.0024～0.23，通过普通克里金法的球状模型，搜索半径设置为12个点，对水源区3个时期的生态风险进行空间插值，为了使风险级别具有纵向可比性，采用等间距法将水源区划分为五个级别(图4)，低风险(Rk≤0.05)、较低风险(0.050.2).

如图4所示，从空间上看，生态风险区的分布是人类活动聚集区在地貌形态、气候分布上的叠加，随人类主要活动区域和主要生产方式的改变而发生偏移.从东西向看，中高风险区集中于栾川县—镇坪县连线(相当于800 m等高线)以西，低风险区多分布于东部.从南北向看，中高风险区集中于留坝县—淅川县连线(相当于880 mm多年平均等降水量线)以南.1990年高风险和较高风险区主要集中连片分布于汉中盆地和安康盆地周边的南秦岭、米仓山和大巴山区，东部地区只有少量较高风险区；2005年高风险和较高风险区仍然以西部为主，但是面积缩小，斑块明显破碎化，分散化，且有以汉阴县—石泉县为中心向西向北扩散趋势，东部较高风险区仍然较少，主要分布在丹江口市附近，且有扩大趋势；2020年西部的高风险和较高风险区进一步缩小，汉中盆地和安康盆地周边基本转为中风险区，中高风险中心一分为二，向北向西迁移到山阳—镇安县和勉县一带的秦岭和米仓山区，而且这两地的较高风险区有蔓延趋势.

如表3所示，从时间角度看，人文因素是导致景观生态风险变化的主要因素.1990—2020年南水北调中线水源区景观生态风险在不断降低，中、高风险区比例下降明显，低风险区面积扩大.撤村并镇、移民搬迁、城镇化和第一产业比重下降等，使原来中高山区的土地利用发生大的改变，中、高风险区面积下降，其中1990—2005年期间，中等风险区面积增长最快，高风险、较高风险和较低风险区比例降低.2005—2020年间，低风险及以下区迅速扩大，中风险和较高风险区缩小，但高风险区有扩大趋势.

图4 生态风险空间分布图

表3 1990—2020年南水北调中线水源区景观生态风险变化

4 结论与讨论

4.1 结论

4.1.1 地貌和气候是地理单元过渡带和生态敏感区景观格局的本底.研究区以亚热带和温带山地丘陵为主，林地和草地是优势景观，耕地斑块形状最复杂，林地的结合度和聚集度最大.

4.1.2 从中、小时间尺度看，地理单元过渡带和生态敏感区人为因素对景观演化的影响大于自然因素.城镇化发展速度、产业结构变化和人口密度变化的影响更为突出.1990—2005年，研究区社会经济发展相对缓慢，人口主要分布在广阔的农村，经济活动以自给自足的种植业为主，景观格局变化不大.2005年以后水源区景观格局变化较大，耕地、草地面积缩小，林地、建设用地面积扩大，原因是产业结构的变化，人类活动区从农林用地转向了城镇建设用地；耕地、建设用地、草地和水域受人类活动影响较大，斑块数量和密度出现上升态势；耕地和草地的斑块形状复杂化、破碎化最突出；建设用地聚集度上升幅度最大.研究区内景观丰富度先升后降.

4.1.3 从空间看，生态风险区分布受地貌和气候影响明显，具有地带性规律.水源区生态风险中西部高，东部低，在800 m等高线以西，880 mm等降水量线以南是中高风险集中区，也是今后的重点风险防控区.山阳—镇安县和勉县一带的秦岭山区要进一步加强景观格局优化和生态环境保护力度，防止高风险区进一步扩大.汉中、安康以南的大巴山区需要持续加强生态保护，防止生态风险级别反复.东部地区要加强丹江口水库周边丹江口市、淅川县和十堰市的生态风险管控.

4.1.4 从时间角度看，在地理单元过渡带和生态敏感区城镇化速度和产业结构变化是景观生态风险变化的主要原因.1990—2020年南水北调中线水源区景观生态风险逐年降低，高风险区不断减少，且呈现破碎化趋势，低风险区不断扩大，中风险区仍然在区域中占主体.

4.2 讨论

研究区生态景观格局演变态势与生态风险评估结果基本一致，说明景观格局能反映人类活动和气候变化对生态环境的影响.景观格局变化是划分区域生态风险的基础.景观格局变化的原因是生态风险管控的关键.地表形态和气候是区域景观格局的决定因素.人类活动区域的聚集与分散、人类生产生活的主要形式与强度是影响区域景观格局演变及生态风险的重要因素.因此，要管控生态风险，必须要立足于区域地表形态和气候所决定的景观大格局，在此基础上，加强对人类活动聚集区和人类生产生活方式的优化，从而降低区域生态风险.未来可以从更小尺度的面板数据，定量探究影响生态景观格局和生态风险变化的自然和人文因素的作用机制.