基于土地利用变化的长三角生态系统健康时空动态研究

欧维新 张伦嘉 陶宇 郭杰

摘要

生态系统健康是实现人类社会经济可持续发展的根本保证，区域生态系统健康评价也越来越受到关注，然而现有的评价指标大多难以体现生态系统健康的本质内涵。土地利用与覆被变化改变生态系统结构进而影响生态系统功能及健康，因而从土地利用与覆被变化视角构建反映生态系统健康的活力、组织力和弹性指标，是发展区域生态系统健康评价方法的可能途径。本研究基于区域生态系统健康对土地利用与覆被变化的响应状态，构建适用于长三角快速城市化地区生态系统健康评价的“活力-组织力-弹性”评价指标体系：以植被覆盖度指数表征生态系统活力；以景观连通性等8个景观格局指数表征生态系统组织力；以InVEST模型生境質量指数表征生态系统弹性。在此基础上，利用长三角地区1995—2015年土地利用空间数据，以长三角16个地级市为评价单元，对长三角过去20年间生态系统健康的时空演变特征进行动态评价。研究结果表明：近20年来长三角地区生态系统健康指数降低了约17.6%，其中，生态系统健康水平较高的区域面积减少了约60.6%，而生态系统健康水平较低的区域面积增加了约36.5%；长三角地区快速城市化所引起的土地利用变化是影响生态系统健康时空演变的主导因子，且林地和水域对维持区域生态系统健康起到决定性作用。本研究基于土地利用与覆被变化的生态系统健康评价方法，较好地反映了生态系统健康的本质特征，可用于快速城市化地区生态系统健康的时空动态评价，其结果也能对区域土地利用规划与管理提供科学参考。

关键词 生态系统健康；土地利用变化；时空动态评价；长三角

中图分类号 P951 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2018）05-0084-09 DOI：10.12062/cpre.20171213

生态系统健康是实现人类社会经济可持续发展的根本保证，目前生态系统健康评价研究还处在不断发展的阶段，近年来中外学者开展了广泛和有益的探索，研究建立了多种区域生态系统健康评价体系。如农业生态系统健康评价，章家恩等[1]基于生物学指标、环境学指标、生态经济学指标建立评价体系；谢花林等[2]从活力、组织结构和弹性3方面选择指标进行系统健康评价。流域生态系统健康评价研究较多，如Hong等[3]应用社会核算矩阵、基于Logistic的土地利用模拟、溪流生态系统本底条件作为3项子模型进行溪流生态系统健康评价；吴涛等[4]从水域、水陆交错带和陆域子系统选取21项评价指标，建立了流域生态系统健康综合评价指标体系。针对其他生态系统如森林生态系统，Styers等[5]利用景观指数进行健康评价；周云凯等[6]对海岸带生态系统采用PSR模型进行了评价。其中，最具代表性且被广泛应用的方法，当是包括活力（V）、组织力（O）和弹性（R）的生态系统健康指数（HI）模型。该方法在指标选择上，研究者多考虑生物学、环境学或生态经济学等方面的指标，较好地反映了生态系统本身的健康特征，但该类指标值波动性大且不易获取的特征成为该方法的局限[7-9]。也有学者根据评价的具体生态系统类型及区域生态环境特征，针对区域生态系统健康目标提出了多种指标体系分解方案，但其存在的主要问题是：指标体系过于庞杂，且多与可持续性评价指标体系类似，而不是以自然生态系统为核心的健康评价，难以体现生态系统健康的本质内涵[10-12]。鉴于此，本文以土地利用变化最为剧烈的长三角地区为例，基于区域生态系统健康对土地利用与覆被变化的响应状态，引入国内外使用较为广泛的InVEST模型，构建包括活力、组织力和弹性的生态系统健康指数模型，对长三角1995—2015年间生态系统健康状况进行时空动态评价，研究旨在为区域生态系统健康评价提供一种新方法，为长三角合理开发和利用土地资源、实现区域可持续发展提供科学依据。

1 研究区域和数据来源

1.1 研究区概况

长三角地区位于中国东南沿海地区，包括了空间与经济紧密联系的16个行政区域（即长三角城市群），包括上海市全部、江苏省的南京市、苏州市、无锡市、常州市、镇江市、南通市、扬州市、泰州市，浙江省的杭州市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、宁波市、舟山市、台州市，区域面积约11.27×104 km2，占全国土地约1.2%。近20年来，长三角地区快速的城市化与工业化进程，在取得社会经济巨大进步的同时，城市建设用地的急剧扩张也挤占了大量的农田和生态用地，加剧了生境破碎化程度，进而导致了一系列环境问题的产生，深刻影响了区域生态系统健康及生态安全[13-15]。土地利用变化与城市扩张累积的诸多负面效应已严重威胁长三角地区生态环境，成为区域可持续发展的主要障碍。

中国人口·资源与环境 2018年 第5期

1.2 数据来源

本研究采用长三角1995年、2005年和2015年土地利用空间数据，源自地理国情监测云平台。该土地利用数据一级分类结果综合评价精度达到94.3%以上，二级分类结果综合精度达91.2%以上[16]。研究区土地利用分类参考2007年8月国土资源部发布的《土地利用现状分类标准（GB-T21010-2007）》[17]，并结合研究区实际情况，将土地利用分为林地、草地、水域、耕地、建设用地和未利用地6个一级地类以及14个二级地类（见表1）。

2 长三角生态系统健康评价模型

本研究依据“活力-组织力-弹性”评价框架构建长三角生态系统健康评价模型（见图1）。

2.1 生态系统活力

活力指标一般通过植被净初级生产力或植被覆盖度指数等指标表示[18-19]。本研究采用基于土地利用类型的植被覆盖度计算方法，而非基于NDVI计算植被覆盖度，主要优点在于可量化评估土地利用变化导致的植被覆盖度变化（以及生态系统健康水平的变化），因而能够在土地利用变化的视角上更好地反映生态系统活力。本文参考《生态环境状况评价技术规范（试行）（HJ/T192-2006）》中有关植被覆盖度指数的计算方法[20]，通过设置各地类的权重来计算植被覆盖指数，计算公式如下：

植被覆盖指数=AVEG×（0.38×林地面积+0.34×草地面积+0.19×耕地面积+0.07×建设用地+0.02×未利用地）/区域面积，AVEG为植被覆盖指数的归一化系数。

2.2 生态系统组织

区域生态系统组织水平主要由空间异质性和景观连通性相关的景观格局决定。一般来说，景观异质性可以通

表1 长三角土地利用分类表

Tab.1 Classification of land use and land cover in the

Yangtze River Delta region

圖1 长三角生态系统健康评价框架

Fig.1 Framework for evaluation of ecosystem health in the Yangtze River Delta region

过Shannon多样性指数（SHDI）和面积加权平均斑块分形

指数（AWMPFD）进行测量[19]。景观连通性是由整个景观和生境景观的连通性共同决定的，本文中的生境景观主要指林地景观和水域景观，因为林地景观在涵养水源、保持水土、防风固沙、减轻空气污染等方面具有重要的生态功能，水域景观在生物栖居、调节气候、吸烟滞尘、净化空气、美化环境等方面也具有重要的生态功能，且在景观之间起着极其重要的优化与连接作用。景观连通性水平可以通过景观破碎化指数（FN1）和景观蔓延度指数（CONT）来量化，主要反映长三角整体空间连接性；生境连通性水平可以通过林地破碎化指数（FN2）、林地聚合指数（COHESION1）和水域破碎化指数（FN3）、水域聚合指数（COHESION2）量化，主要反映重要生境的破碎化程度[18，21]。景观格局指数见表2，其生态学意义及解释主要参考Fragstat4.2软件使用手册[22]。

景观异质性和景观连通性共同影响着生态系统健康，它们描述生态系统结构的不同方面，因此具有同等的重要性，权重设置为0.35，而水域或林地景观的权重值不能大于整个景观，在本研究中其权重各设定为0.15。其次，在每项指标中，Shannon多样性指数（SHDI）与面积加权平均斑块分形指数（AWMPFD）相比，前者可以作为确定景观异质性的核心指标，因此设定其权重值分别为0.25和0.1。同样的，景观破碎化指数（FN1）和景观蔓延度指数（CONT）二者的权重值也分别为0.25和0.1。林地破碎化指数（FN2）和林地聚合指数（COHESION1）权重设置为0.1和0.05。水域破碎化指数（FN3）和水域聚合指数（COHESION2）权重设置为0.1和0.05[19]。

综上，用于计算生态系统组织的公式如下：

O=0.25×SHDI + 0.1×AWMPFD+0.25×FN1+

0.1×CONT+0.1×FN2+0.05×COHESION1+

0.1×FN3+0.05×COHESION2

2.3 生态系统弹性

弹性是指生态系统维持结构与格局的能力，即生态系统的抵抗力稳定性。以往对于弹性的测算多是根据不同用地类型对生态恢复的贡献和作用，给各种用地类型赋予不同级别的生态弹性值，赋值方法多为专家评分法[9，12，23]。这类方法主观性较强，且针对不同区域需要进行不同评分，不具有普适性。相反，目前国际上运用较广的InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模型可以较好地表征生态系统弹性。InVEST模型由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会于2007年联合开发[24]。InVEST模型生境质量模块通过分析生境对威胁源的敏感性、影响距离、影响权重和生境本身的生态适宜性等因素来计算生境质量分值，得出结果中，生境质量分值越高的区域拥有越高的生态系统抵抗力稳定性即拥有较高弹性。表3和表4所涉及模型参数设置主要参照北京大学陈妍等关于北京土地利用变化对生境质量影响的研究成果[25]，并在此基础上结合长三角区域特征及相关文献来进行修正和设定。

表2 景观格局指数生态学意义及解释

Tab.2 Ecological significance and interpretation of

landscape pattern indices

注：Fragstat4.2软件使用手册官方网址：http：//www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html。

通过以上参数的设置首先计算生境退化程度，生境退化程度越高，说明该栅格单元受威胁因子的影响越大，生境抵抗力稳定性也越低。计算生境退化程度的公式如下[24]：

Dxj=∑Rr=1∑Yry=1（Wr/∑Rr=1Wr）ryirxyβxSjr

式中：Dxj代表生境退化程度；R表示威胁因子的种类；Wr代表生态威胁因子的权重；Yr为威胁因子个数；ry为地类图层中每个栅格上威胁因子的数量；βx代表法律准入度；Sjr为敏感度大小。

生境质量分值是对景观斑块生态适宜性和生境退化程度进行评价的一个无量纲综合性指标。因此，本文用生境质量来表征生态系统弹性，斑块生境质量值越高则其弹性也越高。计算生境质量的公式如下：

Qxj=Hj[1-（DzxjDzxj+kz）]

式中：Qxj为土地利用/覆被类型j上栅格x的生境质量得分；k为半饱和常数；Dxj为生境退化程度，模型规定

表3 威胁因子权重表

Tab.3 Weight of the threat factors

z=2.5；Hj代表生态适宜性指数，Qxj随着Hj变化，当Hj=0时，Qxj=0。

2.4 生态系统健康评价模型

指标体系中各项评价指标的量纲各不相同，即使是同一量纲，其实际数量也存在很大差异。为消除量纲不同和数量差异而造成的影响，在进行综合评价时需要先对各指标进行标准化处理。本文首先采用极值归一化方法对各指标进行量纲统一处理。公式为：

Pi=[Xi-min（Xi）]/[max（Xi）-min（Xi）]

在此基础上，参考彭建对深圳市生态系统健康的研究成果[19]，依据“活力-组织力-弹性”框架计算生态系统健康指数，计算公式为：HI=3V·O·R

式中：HI（health index）为生态系统健康指数，V（vigor）为生态系统活力，O（organization）为生态系统组织，R（resilience）为生态系统弹性。

由于“健康”通常是一个相对的概念，生态系统健康状况取决于结果的分布，长三角1995—2015年生态系统健康评价结果近似于正态分布，因此可对其进行对称分割。其中，生态系统健康的平均值为0.54，我们将这个值设置为生态系统健康状况一般。另外值得注意的是，长三角在研究时段内很少有低于0.4或高于0.7的分值，所以将评价结果用固定阈值划分为五个生态系统健康水平：良

好（0.7～1），较好（0.6～0.7），一般（0.5～0.6），较差（0.4～0.5），差（0～0.4）。

2.5 生态系统健康演变的社会经济驱动因子分析

本研究在长三角生态系统健康时空动态评估的基础

表4 威胁因子敏感度表

Tab.4 Sensitivity of different land use types to threat factors

注：InVEST 3.3.0软件使用手册官方网址：https：//www.naturalcapitalproject.org/invest/。

上，进一步从《中国城市统计年鉴（1996—2016）》[26]搜集并整理了长三角各地市有关经济发展（地均GDP）、人口集聚（人口城市化率）和城市用地扩张（建成区面积占比）的统计数据，主要采用相关分析评估了长三角过去20年间生态系统健康动态变化的社会经济驱动因子及其相对贡献。

3 评价结果与分析

3.1 长三角土地利用/覆被变化特征（1995—2015）

本研究基于地理国情监测云平台提供的长三角土地利用/覆被数据，结合ArcGIS软件的空间统计功能建立了长三角土地利用转移矩阵，对长三角地区1995—2015年间土地利用变化的结构特征进行了分析。

自1995—2015年之间，相比前十年，长三角后十年土地利用变化更为剧烈。前十年耕地减少3 633 km2，约占1995年耕地总量的6%；后十年耕地减少5 734 km2，占2005年耕地总量的10%，后十年耕地减少量比前十年增速57%。建设用地前十年增加3 552 km2，占1995年建设用地总量的38%；后十年增加5 763 km2，占2005年建设用地总量的45%，后十年建设用地增量比前十年增速62%。

截至2015年，区域内耕地、林地、水域和建设用地分别占总面积的43%、28%、12%和17%。过去20年间，面积变化最大的三个地类分别是耕地、建设用地和水域。其中，耕地面积减少了9 458.4 km2，建设用地增加了9 397.1 km2，大部分耕地转变为了建设用地，该类土地利用变化主要分布于南京、苏州、上海等城市外围。在

2005—2015年间水域面积增加了859.6 km2，主要由耕地转变而来，多分布于扬州、南京南部、苏州东北部等区域，这类土地利用转变主要受相关土地利用规划及政策推动，是上述地区实施较大规模“退耕还湖”工程的结果。

3.2 长三角生态系统健康时空演变特征

为便于分析与比较，我们列出了长三角生态系统健康的评价结果与各层得分。由表6可知，在生态系统活力方面，长三角16个地市中，扬州市有小幅度上升，常州市、湖州市、宁波市、无锡市2005年的植被覆盖度指数均高于其余两年，剩下的11个地市则按照年份的推移而不断降低。值得一提的是南通市植被覆盖度指数在1995—2005年间变化剧烈，前后十年其值降低了0.2，降幅达24.7%。在生态系统组织指数方面，增减变化较为复杂且数值变化也较大，其中嘉兴市2005—2015年间景观格局指数变化最为剧烈，从0.85降为0.55，降幅超过35%。在生境质量方面，除扬州市2005年生境质量高于1995年外，其余各市随时间的推移其生境质量值有不同程度的降低。

由以下数据和生态系统健康评价模型对长三角各地市健康等级计算并分类得到长三角生态系统健康时空分

布（见表6）。

表5 长三角土地利用转移矩阵（1995—2015）

Tab.5 Land use conversion matrices for the Yangtze River Delta Region

由表6和图2可知，1995年长三角生态系统健康整体水平较好，16个地市的生态系统健康水平都在“一般”及以上水平，但到2015年生态系统健康等级差和较差的面积占比达到了36.8%。对比分析整个长三角三期的生态系统健康平均值，从1995年的0.68到2005年下降为0.62，再降为2015年的0.56，整个长三角生态系统健康水平降幅较大。从各健康等级的面积变化来看，20年来长三角生态系统健康状态良好与相对较好的区域面积下降了60.6%，生态系统健康状况一般的区域面积上升了24.1%，而相对较差和差的面积上升了36.5%，这也说明

长三角生态系统健康整体状况呈下降趋势。

具体到长三角16个地级市中，杭州、绍兴、舟山和湖州等地的健康状态相对较好，这是因为这几个市土地利用变化不明显，只有相对较少的耕地转化为建设用地，且本身林地覆盖率较高，区域生态系统的活力、弹性及组织力相对较高；南通、常州和宁波等地的健康状态相对一般，这是由于这几个市土地利用變化较为剧烈，但由于这些地方有大量水域，在20年间这些水域变化不大，所以这些地区保持了相对稳定的生态系统弹性和组织力；上海和嘉兴两个市的生态系统健康状况较差，这是由于这些区域土地利用变化十分剧烈，大量的耕地、林地和水域转化为建设用地，人类活动干扰显著，生态系统健康状况急剧下降。

3.3 长三角生态系统健康演变的社会经济驱动因子

由图3可知，过去20年间长三角各地市的地均GDP、城镇人口比重、建成区面积占比均与生态系统健康水平呈显著的负相关关系，三者的相对贡献达到70%以上，可见长三角快速的经济城市化、人口城市化及土地城市化过程是造成该地区生态系统健康状况退化的关键驱动因子。

4 讨论与结论

4.1 研究讨论

在生态系统健康评价方法上，本研究基于土地利用与

图2 长三角各生态系统健康等级面积占比

Fig.2 Changes in the area of different ecosystem health

level regions for the Yangtze River Delta region

表6 长三角各市生态系统健康指数时空演变表

Tab.6 Spatio-temporal dynamics of ecosystem health indices in the Yangtze River Delta region

图3 长三角生态系统健康演变的社会经济驱动因子

Fig.3 Key driving factors of changes in ecosystem health

for the Yangtze River Delta region

覆被变化数据，选择植被覆盖指数、景观异质性、景观连通性和生境质量等指标，构建反映生态系统健康的“活力-组织力-弹性”评价指标体系和评价模型，较好地表征了生态系统健康的特征。与已有研究相比[12，18-19，21]，本文的生态系统弹性考虑了生境质量指标，它是基于InVEST模型而获得的，主要是通过计算生境与威胁因子的影响距离和空间权重等因素的基础上，考慮了生境本身的生态适宜性而计算得来的，其值在一定程度上反映了斑块对不同土地利用威胁源的抵抗力稳定性，该指标能较好地表征生态系统弹性。此外，该方法因其基于土地利用与覆被数据，使得方法简便、数据信息便于更新，可实现不同尺度上生态系统健康的快速动态评价，也可指导区域土地利用规划管理实践。

本研究的不足主要有三点，首先是在生态系统活力指数的选取上，由于本文主要考察长三角过去30年间土地利用变化驱动下生态系统健康水平的时空演变特征，因此，选用了基于土地利用类型的植被覆盖度指数作为生态系统活力的测度指标，但植被覆盖度指数并不能够完全表征生态系统活力（如无法区分纯林生态系统活力的差异），相反，植被净初级生产力（NPP）可能是个更好的指标，这有待于进一步优化。

第二点在于没有试图制定一个生态系统健康评价标准，因而无法准确刻画区域生态系统健康的程度，仅能从区域横向比较和时间动态上刻画其生态系统健康的相对变化。同时，研究以长三角这个大区域为研究案例区，又以地级市为评价单元，其研究结果相对宏观，故未来应加强不同空间尺度上生态系统健康动态评估研究。

此外，生态系统服务供需状况是反映区域生态系统健康程度的重要内容，在现有研究基础上，如何将生态系统服务的指标纳入区域生态系统健康评价方法中，将是未来研究的重点内容。

4.2 主要结论

目前生态系统健康研究还处在发展阶段，但其作为一种环境管理新方法越来越受到重视。在GIS空间技术支持下，本研究以土地利用数据为基础，以长三角16个地市为评价单元，对长三角1995—2015年间生态系统健康进行了时空动态评价。研究结果表明：

（1）基于土地利用与覆被变化数据的生态系统健康评价方法，较好地反映了生态系统健康的生态特征，可用于不同尺度上生态系统健康的动态评价，也能对区域土地利用规划管理提供科学参考。

（2）通过案例分析发现，近20年来长三角地区生态系统健康水平整体呈下降趋势，其中，又以上海和苏南等快速城市化地区下降最为突出。

（3）快速城市化所引起的土地利用变化是影响长三角地区生态系统健康变化的主因；研究发现，林地和水域对维持区域生态系统健康起到决定性作用。因此，“青山绿水”仍将是长三角等快速城市化地区生态保护和建设的重点对象。

（编辑：王爱萍）

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A land-cover-based approach to assessing the spatio-temporal dynamics of ecosystem

health in the Yangtze River Delta region

OU Wei-xin1，2 ZHANG Lun-jia1 TAO Yu1，2 GUO Jie1，2

（1.College of Land Management， Nanjing Agricultural University， Nanjing Jiangsu 210095， China；2.National & Local Joint

Engineering， Research Center for Rural Land Resources Use and Consolidation， Nanjing Jiangsu 210095， China）

Abstract It is essential to maintain ecosystem health to achieve the sustainable development goal of the society. The ecosystem health assessment has become one of the hot research issues since recent years. However， it remains challenging to develop suitable indicators for measuring ecosystem health. Changes in land use and land cover could have huge impacts on ecosystem structure and function （i.e.， ecosystem health）. Therefore， it may be appropriate to develop a land-cover-based approach to assessing ecosystem health and its dynamics in response to land use and cover change in the region. In this study， we developed the land-cover-based indicator system for ecosystem health assessment in the rapidly urbanizing Yangtze River Delta （YRD） region. In the indicator system， the ecosystem resilience was measured with the habitat quality index computed using the InVEST model. The ecosystem organization was measured with eight landscape pattern indices， such as the landscape connectivity index. The ecosystem vitality was measured with the vegetation coverage index. Based on this indicator system and the land cover maps of the YRD region during 1995-2015， we assessed the spatio-temporal variations in ecosystem health for the 16 major cities of the YRD region over the past two decades. We found that the ecosystem health index of the YRD region decreased by approximately 17.6% during 1995-2015. The area of the ecosystem ‘healthy region decreased by 60.6%， while the area of the ecosystem ‘unhealthy region increased by 36.5% over the past two decades. This was primarily caused by the rapid urban expansion and the huge loss of croplands and natural areas. Therefore， it was crucial to protect the forestland and water bodies to maintain ecosystem health in the YRD region. The land-cover-based approach and the indicator system proposed in this study are suitable for ecosystem health assessment in rapidly urbanizing regions. The land-cover-based assessment of ecosystem health also provides useful information for regional land use planning and management.

Key words ecosystem health； land use and cover change； spatio-temporal dynamic assessment； Yangtze River Delta