黄河三角洲景观格局变化及生态风险评价

刘冰，王靖伟，吴福荣，吴明阳，罗松，陈慧，韩斌

摘要：黄河三角洲具有极高的生态价值，研究其景观格局及生态风险对促进黄河三角洲高质量发展具有重要意义。本文以黄河三角洲1980年、2000年和2020年土地利用数据为基础，分析土地转移及景观格局特征，同时构建生态风险评价模型揭示生态风险时空演变及空间相关性。结果表明：（1）耕地是黄河三角洲最主要的地类，占比在60%以上，1980—2020年土地转移主要发生在耕地、建设用地、水域和未利用地之间。（2）1980—2020年黄河三角洲景观斑块数、景观斑块密度、景观最大斑块指数、景观形状指数和香农多样性指数均呈下降趋势，区域整体趋向简单化和聚集化。（3）黄河三角洲高风险区和较高风险区主要环渤海分布，1980—2020年各级风险区转出最大面积均为更低级风险区，生态风险有所降低。

关键词：黄河三角洲；土地利用；景观格局；生态风险

中图分类号：TP79文献标识码：Adoi：10.12128/j.issn.16726979.2023.05.006

引文格式：劉冰，王靖伟，吴福荣，等.黄河三角洲景观格局变化及生态风险评价［J］.山东国土资源，2023，39（5）：3945.LIU Bing， WANG Jingwei， WU Furong， et al. Landscape Pattern Change and Ecological Risk Assessment in the Yellow River Delta［J］.Shandong Land and Resources，2023，39（5）：3945.

0引言

景观生态风险评价是对研究区域因外界干扰产生的不良生态后果进行评估，能直观的反映出外界活动对生态过程和功能的影响［1］。LUCC（LandUse and LandCover Change）是导致区域生态风险变化的主要因素［2］，通过构建生态风险评价模型对景观要素进行综合分析可获得生态风险时空分布及变化特征［34］。作为黄河流域重要组成部分的黄河三角洲具有极高生态和经济价值，因此开展三角洲地区生态风险评价及变化研究对流域生态文明建设具有重要意义［5］。此前，众多学者对生态风险评价已经有了深入的研究［615］。研究区域主要集中在县域、流域和海岸线，而作为三大三角洲之一的黄河三角洲景观生态风险研究较少。

本研究结合黄河三角洲实际情况，从斑块数、斑块密度、分离指数、蔓延指数、景观形状指数和香农多样性指数等方面探究40年间景观变化规律，并基于景观干扰度和景观脆弱度构建景观生态风险模型，探究区域生态风险变化规律及空间关联特征。研究结果将为黄河三角洲高质量发展提供数据参考。

1研究区域与数据来源

1.1研究区域

黄河三角洲位于渤海南部黄河入海口，包括东营市和滨州市全境以及寒亭区、寿光市、昌邑市、乐陵市、庆云县、高青县和莱州市，共计19个县（市区）。2020年黄河三角洲GDP达48220.4亿元，占全省GDP总量的11.40%。黄河三角洲气候类型为暖温带亚湿润大陆性季风气候，地貌类型主要为平原和低山丘陵区，拥有石油、天然气等40余种自然资源，是全国重要的能源基地。三角洲东临东北亚各国，西接中西部腹地，南通长江三角洲，北靠京津冀都市圈，地理位置十分优越。

1.2数据来源与处理

本研究所使用的1980年、2000年、2020年土地利用数据来源于中国科学院环境科学数据中心，分辨率为30 m×30 m，黄河三角洲范围数据来源于《黄河三角洲高效生态经济区发展规划》。根据研究需要将土地利用类型分为林地、水域、草地、耕地、建设用地和未利用地6类，同时以研究区矢量范围数据进行裁剪。

2研究方法

2.1土地利用转移矩阵

以1980年和2020年黄河三角洲土地利用数据为基础，利用ArcGis空间叠加功能可以得到土地利用变化矩阵［16］。土地转移矩阵能够在研究土地利用变化的同时，较为直观的展示出各个土地利用类型的变化方向［17］。

2.2景观格局指数

结合黄河三角洲景观格局状况，选取斑块数、斑块密度、最大斑块指数、分离指数、蔓延指数、形状指数和香农多样性指数7个指标分析黄河三角洲景观要素的数量、形状和空间分布特征。

2.3生态风险评价模型

根据黄河三角洲景观格局情况，以景观干扰度指数和景观脆弱度指数为基础，构建黄河三角洲生态风险评价模型［18］。该模型反映了景观格局指数与生态风险之间的关系。

2.4空间相关性分析

空间相关性可以直观的展现一个变量空间受其相邻区域的影响程度［19］，本文采用Moran's I指数和LISA指数来反映黄河三角洲生态风险空间相关性关系。当Moran's I指数取值在［1，0］时表现为空间关系为负相关呈离散状态，当Moran's I指数取值在［0，1］时表现为空间关系为正相关呈聚集状态；LISA指数大于0时表现为“高—高”或“低—低”聚集，LISA指数小于0时表现为“高—低”或“低—高”聚集。

3结果与讨论

3.1黄河三角洲景观格局

3.1.1土地利用变化分析

从表1和图1中可以得出：研究期间黄河三角洲优势景观类型未发生变化，耕地占主导地位，占比在60%以上。从时间序列分析，耕地和建设用地数量持续增加，分别增加242.68km2和1422.81km2，尤其是建设用地扩张量达到自身占比的52.55%，造成耕地和建设用地增加的主要原因是人口增长及城镇化发展；林地和草地分别减少60.04km2和1288.91km2，林地和草地的减少主要受建设用地扩张及兴修水利的影响；水域面积增加1963.89km2，研究期间水域面积增加近一倍，主要受黄河三角洲保护政策影响；未利用地在研究区间持续减少，减少面积达2280.42km2，占比由10.46%降至1.37%，未利用地得到有效利用。

3.1.2土地利用转移矩阵分析

為了更直观的揭示黄河三角洲40年各土地类型间的转换关系，利用ArcGis空间分析功能将1980年和2020年土地利用数据进行转置，得到1980—2020年黄河三角洲土地转移矩阵（表2）。由表2数据计算可得出，耕地、水域和建设用地的转入量较大，分别为2537.36km2、2577.06km2和2405.77km2，三者占转入量的95.67%；耕地和未利用地的转出量较大，分别为2294.68km2和2486.85km2，二者占转出量的60.83%。

分析表2可以得出，耕地、建设用地、水域和未利用地相互之间的转换数量较大，研究期间有11.08%的耕地、11.12%的未利用地和8.05%的水域转为建设用地；未利用地有29.56%流向耕地、11.12%流向建设用地、53.24%流向水域。由此可见，人口增长、经济发展和保护环境的政策对不同地类间的相互转换有着深远的影响。

3.2黄河三角洲景观格局分析

3.2.1整体景观分析

由表3可以得出，1980—2020年黄河三角洲景观斑块数、景观斑块密度、景观最大斑块指数、景观形状指数和香农多样性指数均呈下降趋势，下降幅度分别为14.53%、14.52%、51.89%、9.04%和13.74%，而蔓延指数呈上升趋势，增长幅度为8.25%，表明黄河三角洲景观破碎程度得到抑制、景观形状变得简单规则的同时优势景观斑块控制作用和景观类型多样性减弱。

3.2.2各类型景观分析

由表4可以得出，1980—2020年黄河三角洲各景观类型指数变化具有差异性。耕地、林地、草地、水域和未利用地的斑块数量和斑块密度均有所下降，与黄河三角洲景观水平变化趋势一直，而建设用地斑块数和斑块密度略有上升，主要是建设用地量激增所致；景观形状指数的变化趋势与斑块趋势保持一致，耕地、林地、草地、水域和未利用地呈下降趋势，建设用地呈上升趋势，其中草地、水域和未利用地指数变化较大，主要是黄河三角洲改善水利条件，未利用地和草地大量转为水域使得三者纵横交错的布局得到改善形状变得简单；耕地、林地、草地和未利用地的景观分离指数呈上升趋势，建设用地和水域为下降趋势，建设用地和水域不断聚集，值得注意的是林地和草地分离度指数很大，说明在建设扩张和兴修水利过程中林地、草地不断被分割，聚集程度大为减弱。

3.3黄河三角洲生态风险分析

3.3.1生态风险时空演变

根据生态风险评价模型［1925］，计算生态风险值，利用ArcGis空间插值工具，得到1980—2020年黄河三角洲生态风险时空分布图（图2）。

将ArcGis空间插值得到的黄河三角洲生态风险数据，以0.0730、0.0859、0.1039和0.1283为自然间断点将生态风险依次分为低风险、较低风险、中等风险、较高风险和高风险5级。由图2可以看出1980—2020年黄河三角洲高风险区和较高风险区主要分布在环渤海的无棣县、沾化区、河口区、垦利区、东营区、寿光市、寒亭区、昌邑市以及莱州市，这些地区生态用地较多且分散，人口压力较大，极易导致生态风险危机。

统计1980—2020年黄河三角洲各生态风险等级区域面积及占比，结果如表5所示。黄河三角洲生态风险以中风险为主，研究期间高风险区域占比由11.79%降至10.85%，较高风险区由11.81%降至7.70%，中风险区由68.21%降至56.01%，较低风险区占比由7.50%增至19.55%，低风险区占比由0.70%增至5.89%，由此可以看出黄河三角洲整体生态风险降低。

3.3.2各地类生态风险分析

以1980—2020年黄河三角洲土地利用数据和生态风险等级数据为基础，利用ArcGis空间统计功能，计算研究区间内各土地利用类型的生态风险分布，如表6所示，研究区间耕地中等风险以下区域呈增加趋势，较高级风险以上区域呈减少趋势，主要与土地整治工程和耕地保护政策有关。林地中等风险以下区域呈减少趋势，较高级风险以上区域呈增加趋势，主要是建设用地与水利工程大量占用林地使其趋向破碎化。草地的生态风险大幅度下降，是因为大量的零散草地被改造成耕地和水域，剩余草地在质量上有所提升。水域主要分布在较高风险以上区域，生态风险小幅度上升，这与水域面积大量增加有关。建设用地生态风险有所降低，主要与规范建设用地政策有关。未利用地主要分布在较高风险以上区域，生态风险上升主要原因是未利用地的开发利用使其趋向破碎化和离散化。

3.3.3生态风险等级转移分析

利用ArcGis空间分析功能，将1980年和2020年风险分布图进行叠加，得到1980—2020年黄河三角洲生态风险转移情况，如表7所示。通过分析可以看出，除低风险区少量转向较高风险区外，各级风险区转出最大面积均为更低级风险区，较低风险区转为低风险区面积693.99km2，中等风险区有3844.08km2转为较低风险区，较高风险区流向中等风险区1538.35km2，高风险区转为较高风险区487.89km2；高风险区最大转移面积187.89km2流向较高风险区。以此可以得出，黄河三角洲生态风险大多由高等级向低等级转移，生态风险有所降低。

3.3.4黄河三角洲生态风险空间关联分析

基于1980年、2000年和2020年黄河三角洲各格网风险指数，运用GeoDa软件进行全局自相关性分析，结果显示1980年、2000年和2020年Moran's I值分别为0.758、0.610和0.746，三期Moran's I值均大于0.60，表明黄河三角洲生态风险具有相当强的相关性，生态风险在空间分布上具有相似性。

为了进一步探究黄河三角洲生态风险在空间上的聚散特征，基于1980年、2000年和2020年生态风险数据，通过GeoDa软件进行LISA分析，结果如图3所示。研究区域“高—高”聚集区、“低—低”聚集区、“低—高”聚集区和“高—低”聚集区在空间分布和数量分布上均有差异，在数量上主要以“高—高”热点区域和“低—低”冷点区域为主，“低—高”和“高—低”聚集区数量较少且零星分布。“高—高”热点区域主要分布在无棣县北部、沾化区北部、河口区的中部和北部、利津县北部沿海地带、垦利区东部、东营区东部、广饶县西北部和寒亭区的东北部，这些区域临近渤海自然条件优越极易受到人类活动干扰。“低—低”冷点区域主要分布在滨城区中部、东营区西部、寿光市南部、邹城市的中部和南部以及广饶县南部，这些区域主要以耕地和建设用地为主受外界干扰较小，生态风险较小。

4结论与建议

4.1結论

（1）黄河三角洲区域的土地利用以耕地为主，研究区间建设用地、水域和未利用地变化幅度较大。建设用地面积扩张1422.81km2，水域面积增加1963.89km2，未利用地开发面积达2280.42km2。

（2）1980—2020年黄河三角洲景观斑块数、景观斑块密度、景观最大斑块指数、景观形状指数和香农多样性指数均呈下降趋势，区域整体趋向简单化和聚集化。林地和草地分离度指数很大，说明在建设扩张和兴修水利过程中林地、草地不断被分割，聚集程度大为减弱。

（3）黄河三角洲高风险区和较高风险区主要环渤海分布，各级风险区转出最大面积均为更低级风险区，较低风险区转为低风险区面积693.99km2，中等风险区有3844.08km2转为较低风险区，较高风险区流向中等风险区1538.35km2，高风险区转为较高风险区487.89km2；高风险区最大转移面积187.89km2流向较高风险区，黄河三角洲生态风险大多由高级向低级转移，生态风险有所降低。

（4）1980—2020年黄河流域生态风险Moran's I值均大于0.60，具有相当强的相关性。“高—高”热点区域主要分布在无棣县北部、沾化区北部、河口区的中部和北部、利津县北部沿海地带、垦利区东部、东营区东部、广饶县西北部和寒亭区的东北部，“低—低”冷点区域主要分布在滨城区中部、东营区西部、寿光市南部、邹城市的中部和南部以及广饶县南部。

4.2建议

（1）1980年、2000年和2020年黄河三角洲建设用地面积分别为2705.88km2、3973.86km2和4128.69km2，面积增长率为52.55%；建设用地增加占用大量耕地和水域，应加强土地利用规划，避免建设用地无序扩张。

（2）研究期间草地和林地的减少率分别为22.86%和78.80%，聚集程度也大为减弱，应加强草地、林地保护力度，提高草地、林地的数量和质量。

（3）黄河三角洲生态风险的空间差异较大，根据生态风险防控的需要，应划定不同管控区进行管理。较低风险区、低风险区要合理开发土地，加强基础设施，推动经济发展；中等风险区，应在开展经济建设的同时，尽量减少对生态的负面影响；较高风险区和高风险区应严格控制建设用地的增量开发，全面保护林地、草地、水域等生态用地。

参考文献：

［1］陈心怡，谢跟踪，张金萍.海口市海岸带近30年土地利用变化的景观生态风险评价［J］.生态学报，2021，41（3）：975986.

［2］李亨健，张杰，胡晓丹，等.基于遥感的丁字湾地区土地利用时空变化分析及地区生态修复建议［J］.山东国土资源，2021，37（6）：7278.

［3］康紫薇，张正勇，位宏，等.基于土地利用变化的玛纳斯河流域景观生态风险评价［J］.生态学报，2020，40（18）：64726485.

［4］寻妍，马绍伟，王哲，等.黄河流域山东段“三生空间”分类及其时空格局变化分析［J］.山东国土资源，2022，38（10）：5964.

［5］奚世军，安裕伦，李阳兵，等.基于景观格局的喀斯特山区流域生态风险评估：以贵州省乌江流域为例［J］.长江流域资源与环境，2019，28（3）：712721.

［6］康紫薇，张正勇，位宏，等.基于土地利用变化的玛纳斯河流域景观生态风险评价［J］.生态学报，2020，40（18）：64726485.

［7］刘希朝，李效顺，蒋冬梅.基于土地利用变化的黄河流域景观格局及生态风险评估［J］.农业工程学报，2021，37（4）：265274.

［8］陈心怡，谢跟踪，张金萍.海口市海岸带近30年土地利用变化的景观生态风险评价［J］.生态学报，2021，41（3）：975986.

［9］张天华，王彤，黄琼中，等.西藏高原拉萨河流域生态风险评估［J］.生态学报，2018，38（24）：90129020.

［10］唐见，罗慧萍，曹慧群.大东湖水系连通工程生态风险评价及防控对策研究［J］.环境污染与防治，2019，41（4）：463467.

［11］程文仕，姚尧，黄鑫，等.基于生态风险空间差异的土地整治投入优先序研究［J］.资源科学，2018，40（10）：20732084.

［12］奚世军，蔡沛伶，安裕伦.2000—2018年贵州喀斯特山区小流域综合生态风险变化及其驱动因素［J］.生态与农村环境学报，2020，36（9）：11061114.

［13］张文静，孙小银，单瑞峰，等.1975—2018年南四湖流域景观生态风险时空变化及其驱动因素研究［J］.生态科学，2020，39（3）：172181.

［14］乔蕻强，程文仕，乔伟栋，等.基于相对风险模型的土地利用变化生态风险定量评价：以石羊河流域为例［J］.中国沙漠，2017，37（1）：198204.

［15］肖东洋，牛海鹏，闫弘轩，等.19902018年黄河流域（河南段）土地利用格局时空演变［J］.农业工程学报，2020，36（15）：271281.

［16］尉芳，刘京，夏利恒，等.基于LUCC的陕西渭北旱塬区景观生态风险评价［J］.中国环境科学，2022，42（4）：19631974.

［17］刘根林，闫冰，赵东升，等.20032018年瑞兴于地区土地利用景观格局时空演变及驱动因素［J］.水土保持研究，2022，29（3）：235243.

［18］曾永年，靳文凭，王慧敏，等.青海高原东部土地利用变化模拟与景观生态风险评价［J］.农业工程学报，2014，30（4）：185194.

［19］張宇，董菡，李洋洋.禹城市农村居民点空间分布模式和景观格局［J］.山东国土资源，2020，36（2）：7278.

Landscape Pattern Change and Ecological Risk Assessment in the Yellow River Delta

LIU Bing1， WANG Jingwei2， WU Furong1， WU Mingyang3，  LUO Song1， CHEN Hui1， HAN Bin1

（1. Heze Forestry Bureau， Shandong Heze 274000， China; 2. Rizhao Bureau of Natural Resources and Planning， Shandong Rizhao 276800， China; 3. Heze Finance Bureau， Shandong Heze 274000， China）

Abstract：The Yellow River Delta has very high ecological value. It is of great significance to study landscape pattern and ecological risk for promoting high quality development of the Yellow River Delta. Based on land use data in the Yellow River Delta in 1980， 2000 and 2020， characteristics of land transfer and landscape pattern have been analyzed， and an ecological risk assessment model has been constructed to reveal spatio-temporal evolution and spatial correlation of ecological risks. It is showed that： arable land is the main type of land in the Yellow River Delta， and accounts for more than 60%. From 1980 to 2020， land transfer are mainly construction using land， water area and unused land.  From 1980 to 2020， the number of landscape patches， the density of landscape patches， the largest landscape patch index， the landscape shape index， and the Shannon diversity index of the Yellow River Delta are in a downward trend， and the overall area tends to be simplified and clustered. The high risk areas and high risk areas in the Yellow River Delta are mainly distributed around the Bohai Sea.

Key words：Yellow River delta；land use；landscape pattern；ecological risks