基于PSR 模型和景观格局指数的滇池流域生态系统健康评价

2023-08-24 12:32:24高丽萍雷冬梅莫金宵蒋旻婧冉玉菊
环境科学导刊 2023年4期
关键词:滇池关联度流域

高丽萍,雷冬梅,莫金宵,蒋旻婧,冉玉菊

(1.云南财经大学 财政与公共管理学院,云南 昆明 650221;2.云南财经大学 物流与管理工程学院,云南 昆明 650221)

0 引言

流域作为由分水线所包围的河流集水区,是一个独立的地貌单元,具有生态完整性,同时也是人类社会活动相对活跃的区域,是一个典型的社会、经济、自然复合生态系统[1]。流域生态系统健康,一般认为,不仅包括流域具有完整的结构和功能,而且还能够为人类的可持续发展提供资源支持和生态系统服务保障[2]。随着城镇化进程的加速,不合理的人类活动对流域生态系统健康造成了威胁,流域生态系统健康已开始恶化[3]。因此,开展流域生态系统健康评价,了解流域生态系统健康状况,对促进经济、社会与生态文明协调发展具有重要意义。

目前,流域生态系统健康评价的方法有指示物种法和指标体系法[4]。其中,指标体系法的应用研究较多,尤以联合国经济合作开发署建立的“压力-状态-响应”(Pressure-State-Response)框架模型应用最为广泛[5]。PSR框架模型,反映了人与环境之间的压力、状态和响应之间的相互联系与相互作用,具有指标选取自由灵活、逻辑关系衔接紧密等优点[6]。一些学者基于PSR模型开展了流域生态系统系统健康评价研究[7,9]。例如,龙笛[10]应用PSR框架模型,从生态系统压力、活力、组织、弹性、功能、变化等六个方面构建评价指标体系综合评价了滦河流域生态系统的健康状态。此外,景观格局指数能够定量描述土地覆盖的数量和格局以及地表植被的形态结构,可以作为反映人类活动对流域生态系统健康影响的重要指标[11],也被引入生态系统健康评价中。例如,杨丽芳等[12]基于PSR评价模型,并选取多个景观指数作为生态系统健康评价指标对鸣翠湖湿地生态系统健康状态进行综合评价。因此,研究流域生态系统健康可以基于PSR模型,选取包括景观格局指数在内的指标进行流域健康评价并探讨管理问题。但是,目前对高原流域生态系统健康研究关注还较少[13]。

近年来,滇池流域城镇化带来的城市规模扩张,城市人口聚集等人类干扰活动,破坏了流域生态系统原有结构,导致生态系统健康恶化[14]。随着国家绿色发展理念的提出,滇池流域在云南省的战略地位日益凸显[15]。本研究基于PSR模型,构建包含景观格局指数在内的指标体系,对滇池流域2010—2017年生态系统健康状态进行评价,分析其变化特征与影响因素,并针对流域健康改善提出建议,以期为滇池流域生态环境保护和管理提供理论依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

滇池流域位于云南省中部, 东经102°29′~103°10′,北纬24°28′~25°28′,包括昆明市的五华区、盘龙区、官渡区、西山区以及呈贡、嵩明、晋宁等县区部分地区,总面积超过2900 km2。滇池流域土地利用类型主要包括耕地、林地、草地、水域、建设用地等(表1)。整个流域为南北长、东西窄的湖盆地,位于长江、珠江和红河3大水系分水岭地带,地形起伏,地势相对高峻封闭。高原湖泊——滇池坐落其中,以地貌类型划分,从内向外可分为湖滨区、平坝区、山地区三个层次,属于典型的高原山地地貌[15]。滇池流域面积占云南省总面积不足1%,却是云南省的政治、经济和文化中心,是云南省人口密度最大、城镇化率最高和社会经济发展最快的区域。自改革开放以来,滇池流域城镇化进程不断加快,人口膨胀、经济飞速发展的同时,滇池流域生态系统也遭到破坏,建设用地侵占农业用地,河流生态功能退化,水体污染严重,景观格局破碎,水土流失严重等一系列生态问题突出[16]。生态系统健康已成为制约滇池流域可持续发展的重要因素[17]。

表1 2010—2017年滇池流域土地利用类型面积

1.2 数据来源

滇池流域遥感影像数据包括2010年、2015年和2017年共三期遥感影像,分辨率为30 m,来源于美国地质调查局(United States geological survey,USGS)。先对遥感影像进行裁剪、几何校正、图像增强、监督分类等预处理,再利用ENVI和ArcGIS软件进行人机交互解译获取研究区土地利用数据,最后将3期土地利用数据经ArcGIS软件由Shape格式转成Grid格式,应用Fragstats软件提取研究区景观格局指数值。统计数据包括2010年、2015年和2017年云南省统计年鉴和昆明市统计年鉴。其他数据包括研究区域自然、经济和社会等相关资料和文献。

2 研究方法

2.1 评价指标体系的构建

在遵循科学性、代表性、可获取性、系统性等指标体系构建原则的基础上[18],参考国内基于PSR框架模型的流域生态系统健康评价指标体系研究成果[8,19],并且结合滇池流域生态环境较脆弱,是典型的社会-经济-自然复合生态系统的两大特点,选取了破碎度指数等景观指数,及城镇化率、人口密度、人均GDP等17个涵盖自然、社会、经济的评价指标构建了研究区生态系统健康评价指标体系,具体见表2。

表2 滇池流域生态系统健康评价体系及权重值

其中,为体现滇池流域的生态脆弱性特征,选取破碎度指数、复杂度指数、分离度指数及生态弹性度等景观格局指数进行表征。参考有关研究,不同景观类型生态弹性度分值见表3[20]。

表3 景观类型生态弹性分值

2.2 指标标准化处理

本研究中,由于每个指标的数据类型、计算方法及量纲不同,因此,评价指标需要进行标准化处理。采用极差标准化方法进行无量纲处理,取值范围在0~1,结果见表5。计算公式为:

正向指标得分:

负向指标得分:

式中:Aij和Bij—第i年第j级的指标标准值;xij—第i年第j级的指标实际值;xjmin—第j级指标在研究时段内实际值的最小值;xjmax—第j级指标在研究时段内实际值的最大值。

2.3 指标权重的确定

采用层次分析法[20]计算各指标权重值。具体来说,首先,采用两两比较的形式建立各层次因素的判断矩阵,并采用1~9比标法进行定量分析;其次,得到每一层各因子相对于上一层各因子的相对权重,并检验矩阵的一致性;最后,自上而下地用上一层次因素的相对权重加权求和,求出各层次因素关于总目标的层次总排序值,结果见表2。

2.4 综合评价指数模型

利用综合指数法进行流域生态系统健康综合评估。通过压力、状态、响应3个评价指数加权求和,构建综合评估指数CEI,计算公式如下:

式中:IP—压力指数值;WP—压力权重值;IS—状态指数值;WS—状态权重值;IR—响应指数值;WR—响应权重值。IP、IS、IR分别由各自的指标加权获得。

压力指数值,计算公式如下:

状态指数值,计算公式如下:

响应指数值,计算公式如下:

式中:Wi—压力、状态、响应子系统的指标权重;Ni—标准化后的指标值。

参考相关文献[21,22],根据计算得到的生态系统健康指数,采用等间断法将研究区生态系统健康水平划分为5个等级,分别是很健康、健康、亚健康、不健康、病态,每一级赋予不同的取值范围(表4)。

表4 滇池流域生态系统健康分级标准

2.5 灰色关联度分析

为进一步确定影响流域生态系统健康的主要影响因素,本研究采用灰色关联度分析法确定流域生态系统健康综合指数与17个指标间的关系。把生态系统健康综合指数作为被影响因素,17个指标作为影响因素,计算二者的灰色关联度系数,并进行排序。根据灰色关联度分析法的原理,如果影响因素在系统发展过程中与被影响因素变化基本一致,则认为两者关联度大;反之,两者关联度就小。具体计算公式见参考文献[23]。

3 结果及分析

3.1 压力指数、状态指数与响应指数变化

3.1.1 压力指数

近10a,研究区生态系统压力指数分析结果见表5和图1(A)。由表5可知,2010—2017年研究区人口密度逐渐增高,由2010年的2211人/km2增长至2017年的2329人/km2;人类干扰度指数由2010年的11.5上升至2017年的22.61;而土地垦殖系数下降,由28.65%降至12.93%。由图1(A)可知,2010年、2015年、2017年研究区压力评价综合分值分别为14.01、13.63、15.00,呈先降后上升的趋势。该结果表明,总体上研究区生态系统压力主要来源于人类活动,10a间,大量农业用地转换为建设用地,导致土地垦殖系数下降。

图1 滇池流域生态系统压力、状态、响应指数

表5 滇池流域生态系统健康评价指标标准化数据表

3.1.2 状态指数

2010—2017年,研究区生态系统状态指数分析结果见表5和图1(B)。从单项指标变化中可以看出(表5),2010—2017年,研究区不同状态指标变化趋势不同:多样性指数、均匀度指数、斑块平均面积等变化呈现出先下降后上升的趋势;破碎度指数、斑块数量、复杂度指数和分离度指数等变化呈现出先上升后下降的趋势;而人均拥有水资源呈现一直上升的趋势。

(1)2010—2015年,多样性指数从1.52下降到1.50,均匀度指数从0.85降为0.84,斑块平均面积由2.29降为1.44。说明2010—2015年研究区内各类型斑块面积比重失衡,斑块分布不均匀,多样性不佳。

(2)2015—2017年,多样性指数上升至1.53,均匀度指数上升至0.86,斑块平均面积上升至1.70。说明随着外部压力的降低,研究区内斑块类型有所增加,面积比重较均匀,景观多样性较高,总体而言,生态环境状态有所回升。

由图1(B)可知,2010年、2015年、2017年研究区状态评价分值分别为32.90、28.81、31.82,呈先降后升的趋势。2015年之后状态评价分值的回升与政府相关政策的实施密切相关,2015年昆明市颁布《滇池分级保护范围划定方案》明确划定了滇池流域禁止建设区和限制建设区。2016年颁布了《昆明市城乡规划管理技术规定》,该规定明确指出要严格控制城乡建设发展规模,强调城乡规划建设要充分考虑区域环境承载力,合理确定发展规模。

3.1.3 响应指数

研究区生态系统响应指数分析结果见表5和图1(C)。从单项指标变化来看,2010—2017年响应系统的各评价指标均呈逐渐上升的趋势。以城镇化率、人均GDP和农民人均纯收入等的变化为例:2010—2017年城镇化率由63%上升为72.05%;人均GDP由3.35万元增加至7.19万元;农民人均纯收入由0.58万元增加至1.37万元。说明研究区城镇化进程不断加快,经济发展迅速。由图1(C)可知,2010年、2015年、2017年研究区响应评价分值分别为10.70、15.73、18.05,呈逐渐上升的趋势,说明滇池流域生态系统的响应能力在逐年增强。

3.2 生态系统健康评价综合指数

如图2所示,2010—2017年研究区生态系统健康综合评价指数呈逐渐上升趋势,分别为57.59、58.17和64.89,从亚健康的状态转变为健康的状态,这说明研究区生态系统健康状况逐渐变好。2010年和2015年滇池流域生态系统健康处于亚健康状态,说明此阶段流域生态结构基本完整且稳定,系统活力一般,可以发挥基本的生态功能,但受外部压力的影响较大,敏感性较强。此外,经济和社会活动对流域生态系统的健康也产生了一定的负面影响,出现了少量生态异常状况,生态问题显现。如果采取有效的保护措施,流域生态系统的状况可能会朝着更好的方向发展,而如果采取的保护措施不足,流域生态状况可能会恶化。2017年滇池流域生态系统健康处于健康状态,说明随着政府和相关部门采取的防护措施有效实施,即受人类活动影响,滇池流域此时的景观结构状态较好,生态系统功能较完善、具有较强的系统活力,自然恢复力较强。

图2 2010—2017年滇池流域生态系统健康综合评价指数变化

3.3 指标关联度

将评价指标的相关数据代入关联度计算公式,计算出各评价指标的关联度,并对各指标关联度进行排序,确定各指标关联度的强弱(表6)。由表6可知,关联度>0.9的影响因素依次为:城镇化率>平均每万人中病床数>土地垦殖系数>人口干扰度指数>分离度指数>人均GDP>斑块平均面积>复杂度指数>多样性指数>农民人均纯收入>均匀度指数>生态弹性度>破碎度指数。对生态系统健康影响最大的因素是城镇化率,关联度为0.994。2010—2017年,滇池流域城镇化率逐年上升(表5),城镇化导致人口干扰度指数增大,大量耕地转化为建设用地,土地垦殖系数持续下降,流域景观结构发生了变化,生态弹性水平降低,从而对生态系统健康产生影响。

表6 各评价指标与滇池流域生态系统健康综合指数的关联度

4 讨论

4.1 滇池流域生态系统健康的PSR机理

2010—2017年,滇池流域生态系统健康状况改善较为明显,生态系统健康等级从亚健康变为健康,根据PSR模型,发现这得益于当地政府面对健康状况恶化而进行的积极响应。这与王巧铭等2015年对滇池生态系统健康评估研究成果相似[24]。昆明政府通过实施流域截污治污、牛栏江引水、尾水外排及资源利用等工程,在“十二五”期间,初步构成了滇池流域健康水循环体系,这些举措使得研究区多样性指数、均匀度指数和人均拥有水资源量大幅增加,破碎度指数下降,流域生态系统健康状况明显好转。

城镇化背景下人类活动产生的各种压力是影响滇池流域生态系统健康的主要原因。研究期间,随着人口的增长,城镇化进程的持续推进,2017年,滇池流域生态系统压力值达到最大。2010—2017年,受城镇化的影响,滇池流域人口密度不断增加,由2211人/km2增加到2329人/km2;建设用地及耕地面积也发生了显著的变化,其中建设用地由335.01 km2增长至658.33 km2,耕地面积由834.27 km2减少至376.42 km2(表1),这正是滇池流域人类干扰压力的表征,这与武泽民等对滇池流域的研究结果相似[25]。随着城镇化的推进,中心城区周边大量农田转化为建设用地,人类活动对流域生态系统的压力增大,这导致滇池流域景观生态弹性度下降,从而影响生态系统的健康状态。作为响应,滇池流域人均GDP提高、教育医疗财政支出明显增加。

4.2 滇池流域生态系统健康的管理建议

(1)山地区。山地区面积为1693.08 km2,占流域总面积的58.21%,主要包括流域外围环绕的自然山体以及城镇饮用水保护区,植被覆盖率高,生态环境敏感,具有重要的水源涵养功能[26]。这个区域影响生态系统健康的胁迫因子是城镇化进程中导致的景观格局变化,如斑块数量增多,破碎度增加、复杂度下降等。在此区域应明确界定自然山体的保护界地和规划控制线,禁止开山取土、占山伐林等行为;同时,加强退耕还林还草、荒山治理等管理措施以提高森林覆盖率,改善水源涵养和生物多样性保护功能。

(2)平坝区。平坝区面积为905.51 km2,占流域总面积的31.13%,主要包括昆明市建成区,是城镇化发展最快,生态压力最大的区域。这个区域影响生态系统健康的胁迫因子是城镇化进程中导致的人口密度增加、土地垦殖系数下降、人口干扰度指数上升等。此区域应提高建设用地的用地效率,生产、生活等人为活动要避免对河道等生态空间的占用和生态过程的破坏;特别在植被覆盖率低、人口密度大的中部地区,开展生态型土地整治,优化土地利用格局,改善区域整体生态环境质量;完善城市排水管网系,提高污水处理率[27]。

(3)湖滨区。湖滨区面积为310.14 km2,占流域总面积的10.66%,为滇池水域以及保护界桩向外水平延伸100 m以内的区域,主要包括水域和湿地。由于特殊的地理位置,这个区域影响生态系统健康的胁迫因子是城镇化进程中生产、生活和农业产生的各种内源污染,水环境急剧恶化,降低了滇池的生态功能。此外,随着城市化的扩张,在滇池水域周边出现了围湖造田等不合理措施,致使湿地面积不断缩减[28,29]。该区域应从源头上整治滇池水环境,减少和控制周边耕地化肥和农药用量;提倡节约用水,实现污染物达标排放。针对土地利用不合理现象,开展湖滨带生态恢复与建设工程,恢复生态系统服务功能。

5 结论

(1)2010年、2015年滇池流域生态系统健康指数分别为57.59、58.17,为亚健康状态;2017年生态系统健康指数为64.89,为健康状态。总的来看,近10 a滇池流域生态系统健康状态呈现逐渐变好的变化特征。

(2)状态子系统、压力子系统、响应子系统对滇池流域生态系统健康状态贡献率不同。其中,状态子系统权重为0.50,对滇池流域生态系统健康评价的作用最为显著。

(3)构建的17个评价指标中,城镇化率是影响滇池流域生态系统健康最主要的因素,二者之间的关联度达到0.994。随着滇池流域城镇化进程的持续推进,未来仍需协调好经济发展与生态保护的关系。

本研究以滇池流域整体作为评价单元,而由于生态系统健康具有显著的时空尺度特征,为了更加准确的评估滇池流域生态系统健康在不同空间尺度上的动态变化状况,基于景观生态学理论与方法、3S技术的综合应用的多尺度生态系统健康评价是未来进一步研究的重点方向之一。

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