基于土地利用变化的鄱阳湖流域生态风险评价

赵 越，罗志军*，曹丽萍，江 杰，陈志鹏

(1.江西农业大学 国土资源与环境学院，江西 南昌 330045；2.江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室，江西 南昌 330045)

生态风险评价是基于一种或者多种外界因素导致的可能会发生的或者正在发生的对生态环境产生不良影响的评价方法，其重点为评价人类活动在生态环境中产生的不良影响[1]。近年来由于人类开发活动频繁，生态环境问题的加重，生态风险评价逐渐成为研究和解决环境问题的重要手段。在人类活动占优的景观内，土地利用的方式和强度的不同会对生态产生区域性和累积性影响，并且较为直观的反应在生态系统的组织和结构上[2]。随着景观生态学的理论和方法的广泛应用，基于景观格局的生态风险评估已经成为一个热点[3-5]。在一定的景观格局中，沿着一定方向的高度自相关可能预示着一些可能起关键作用的生态过程[6]，有助于揭示生态过程的机理和发展趋势，故研究生态风险的时空特征有助于揭示生态过程的机理和发展趋势。

鄱阳湖流域位于长江中下游，由鄱阳湖与赣江、抚河、信江、饶河、修河五条主要河流共同构成，具有洪水蓄水、调节气候、降解污染等生态功能，鄱阳湖流域的生态安全对于区域的发展具有重要的意义[7]。近年来，频繁的人类活动给鄱阳湖地区的生态环境带来巨大压力，城市的扩张与工业化的发展引起土地利用类型的变化，景观破碎程度增加，因此研究鄱阳湖流域土地利用变化下的生态风险及其演变特征对区域的可持续发展具有重要的意义。

在前人关于鄱阳湖流域的研究中，更多的关注于生态服务价值功能的构建[8-9]和生态风险的等级变化[10]，缺乏对生态风险的空间属性的综合分析及其影响因素的分析。本文以遥感解译数据为基础，根据景观生态学原理建立生态风险评价模型，通过空间自相关和半方差方法研究生态风险的时空分布，并采用相关分析与回归分析法研究河流水面、地形等因素对生态风险的影响。以期为鄱阳湖流域土地资源的合理配置与高效利用提供理论依据和参考。

1 研究区域概况

鄱阳湖流域位于长江中下游，是长江流域的重要组成部分，占地总面积为16.22万km2，约为江西省省域面积的97.18%，其流域范围与江西省域高度吻合(图1)。鄱阳湖流域海拔处于-190 m至2 127 m，以丘陵山地为主，四周高，中部低，地形由外向内倾斜，依次分布着赣、抚、信、饶、修五大流域和鄱阳湖区，是我国南方重要的生态屏障。气候属中亚热带温暖湿润季风气候，年均气温为17.6 ℃，多年平均降水量为1 639.42 mm。红壤和黄壤是鄱阳湖流域分布最广、最具代表性的地带性土壤。近年来随着城市化进程的加快，各类土地开发项目的增加，导致人地矛盾突出，自然植被受到破坏，为研究区带来了一些水土流失、环境污染等问题。

图1 研究区范围及DEMFig.1 Study area and DEM

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

根据鄱阳湖流域范围与江西省域高度吻合及数据的可获取性、完整性原则，本文的遥感数据选用江西省2000年、2005年、2010年的Landsat/ETM 数据和2015年的Landsat/OLI数据(分辨率为30 m)，对遥感数据进行几何校正、图像拼接、图像裁剪和图像增强等预处理，然后进行人机交互解译处理得到土地利用数据，再通过利用ENVI 5.1中Confusion Matrix工具逐一进行影像处理,结果进行精度检验，得出2000年、2005年、2010年与2015年解译结果的Kappa指数精度分别为0.832、0.827、0.822和0.841，其解译精度满足研究要求。利用ArcGIS10.2软件对研究区各县(市、区)土地利用类型的面积、斑块等重要信息进行提取，地形等相关因子则由分辨率为30 m的规则格网数字高程模型(DEM)提取(图1)。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010—2007)，并结合研究区土地利用的特点，将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、建设用地、未利用地、水域6大类。

2.2 生态风险评价模型构建

为了提高研究区生态风险估算结果的精确性，更好的体现生态风险的空间分异特征，本研究参考景观生态学相关理论[11]，采用等间距采样法将研究区分割为1 653个10 km×10 km的网格作为采样小区范围，以便将景观的空间格局转变为空间化的生态风险变量。利用采样小区范围内的土地利用各地类面积比重建立生态风险指数ERI,用以描述生态损失的大小，利用生态风险指数公式计算出每个采样小区范围的生态风险指数值，以此作为采样小区范围中心点的生态风险水平。计算公式如下：

(1)

式(1)中：i表示土地利用类型，A为采样小区范围面积，Ai表示采样小区范围内第i类土地利用类型的总面积，Wi表示第i类土地利用类型所反映的生态风险指数。通过对前人研究结果的综合[11]，再综合考虑土地利用方式和土地开发强度等因素对区域生态系统的作用，将生态风险强度指数Wi设定为耕地0.32、林地0.12、草地0.16、建设用地0.85、未利用地0.82、水域0.53。

2.3 半变异函数分析方法

地统计学与GIS相关技术的结合在空间分析领域内的使用越来越广泛，本文采用GS+7.0软件进行半变异函数拟合，并建立拟合模型，反映不同距离观测值的变化[12]，假设数据变量符合二阶平稳和本征假设，则半变异函数可以表示为：

(2)

2.4 空间自相关分析方法

本研究采用GeoDa 5.1i软件进行生态风险得分空间自相关分析，通过空间权重计算与Moran’s I指数计算，以得出研究区生态风险的空间自相关性。空间自相关分析用来检验某些空间变量在特定位置的属性值是否与邻近位置的属性值显著相关的算法，可以分为全局空间自相关(global spatial autocorrelation)与局部空间自相关(local spatial autocorrelation)[13]，全局空间自相关的公式为：

(3)

(4)

全局空间自相关用来研究变量属性的空间相关性与规律性，而局部空间自相关更能展示生态风险的空间聚集，可以通过图形的形式展现生态风险的空间聚集情况，通过空间关联局域指标(LISA)分析生态风险空间格局。空间关联局域指标LISA分布图可以用来研究变量与周围变量的相关性，可分为高值-高值(H-H)聚集、高值-低值(H-L)聚集、低值-低值(L-L)聚集、低值-高值(L-H)聚集，其中高值-高值(H-H)聚集与低值-低值(L-L)均为正相关关系，高值-低值(H-L)聚集与低值-高值(L-H)为负相关关系。而局部Moran’s I计算公式为[14-15]：

(5)

式(5)中：xi代表样本i标准化后的单元标准值；xj代表样本j标准化后的单元标准值。通过Geoda软件进行Moran's值的计算，并采用ArcGIS10.2软件结合分析结果进行LISA图的制作。

3 结果与分析

3.1 土地利用类型演变

如表1、2与图2所示，鄱阳湖流域不同土地利用类型面积显现出较为明显的变化特征，2000—2015年期间，耕地面积减少了9.64%，其减少面积多转变为林地和建设用地，林地面积增加了0.94%，呈现整体增加的趋势；草地面积逐年减少，2000—2015年期间草地减少了1.05%，主要转移为林地；未利用地基本保持稳定；建设用地面积显现出逐年增加的趋势，增幅达到66.96%，增加面积主要为耕地、林地和未利用地的转入；水域面积也有较为明显的增加，增幅达到5.12%，主要由耕地转入。表明鄱阳湖流域有着明显的土地利用类型变化，其土地利用转移主要为耕地转林地、耕地转建设用地、林地转耕地、草地转林地、林地转建设用地等，显示出明显的土地非农化的趋势。从土地利用类型空间分布上来看(图2)，环鄱阳湖地区分布着较为集中连片的建设用地，其面积也在逐渐增大，城市的扩张引起了土地利用方式的转变。林地分布最为广泛，所占面积最大，集中分布于研究区南部以及北部东西两侧。未利用地与草地分布较为零散，且面积较小。北部鄱阳湖以及南北贯通的赣江是研究区内面积较大的水域，其面积也在逐渐增大。耕地广泛分布于研究区，且分布较为零散。

表1 2000—2015年鄱阳湖流域各土地利用类型面积Tab.1 The area of land use types in Poyang Lake basin from 2000 to 2015 (hm2)

图2 鄱阳湖流域土地利用类型图Fig.2 The type of land use map of Poyang Lake Basin

表2 2000—2015年鄱阳湖流域土地利用转移矩阵Tab.2 2000—2015 Poyang Lake basin land use transfer matrix (hm2)

3.2 半变异函数分析

通过对土地利用类型的描述性统计分析，可以了解土地利用类型的变化趋势，但仍需通过半变异函数的拟合来探讨土地利用生态风险的空间变异特征，以更好地研究鄱阳湖流域的生态风险的空间属性。通过对鄱阳湖流域4期生态评价指数进行半变异函数模型拟合(表3)，结果表明4期生态评价指数最适宜模型均为球面模型，其决定系数分别为0.975、0.964、0.988与0.973，均达到0.9以上，表明球面模型具有很好的拟合效果。块金值用来表示随机部分的空间异质性，基台值用来衡量生态风险的波动幅度，而4期半变异拟合模型中块金值均较小，分别为0.034 7、0.033 6、0.035 8与0.036 1，表明在较小的尺度上，某种过程可以忽略。而4期模型的基台值呈现逐年上升的趋势，2000年基台值为0.127，表示生态风险指数空间分布比较均匀，区域差异较小，经过十多年的发展变化，至2015年基台值已经上升至0.144，表明生态风险空间差异加大，生态风险受到人类活动的影响，土地资源开发利用，建设用地的快速扩张都对鄱阳湖流域的生态安全带来影响。变程经过逐年持续增长，由2000年的167 742 m增长至176 451 m，表明其区域间土地利用形式有较小的差异，生态风险指数的空间相关距离有所增加。4期块金效应值分别为27.32%、25.45%、26.32%、25.07%，表明鄱阳湖区在所选择的10 km采样间距以内，结构性因素(成土母质、地形、土壤类型等)仍然是影响研究区生态风险指数空间分异的主导因素，还存在一些小尺度的非结构性因素影响着该区生态环境的质量。

表3 土地利用生态风险指数半变异拟合参数Tab.3 Land use ecological risk index semivariable fitting parameters

根据生态风险指数计算结果，通过密度分割法对其进行标准化处理和生态风险等级划分，可将研究区划分为5个等级[16]，分别为：低风险区(<0.3)、较低风险区(0.3～0.5)、中风险区(0.5～0.6)、较高风险区(0.6～0.7)和高风险区(>0.7)。借助ArcGIS10.2中要素转点功能，将10 km×10 km的采样小区范围的属性值赋以中心点，并将均匀分布的1 653个采样小区范围的中心点进行普通克里格(Ordinary kriging)插值，形成4期鄱阳湖流域的生态风险空间插值图。

图3 鄱阳湖流域生态风险等级空间分布图Fig.3 The distribution map of Poyang Lake basin ecological risk level space

由图3可知，鄱阳湖流域生态风险等级分布较为集中连片，高风险区主要集中在南昌市、九江部分地区和鄱阳湖附近，且呈现面积逐渐扩大的趋势。较高风险区呈环状围绕高风险区分布，主要分布于都昌县、新建县、余干县等县级行政单位。可解释为鄱阳湖周边范围内海拔较低，城市和人口在此地区集中分布，土地开发强度大，土地利用方式以建设用地与未利用地为主，具有较高的生态风险强度，导致鄱阳湖周边范围内较高的生态风险，中风险区主要位于研究区北部，由环状向条带状向西南方向蔓延，延伸方向上主要涉及丰城市、樟树市等地区，可解释为城市规模的不断扩大，建设用地等用地向西南方向延伸，从而导致中风险区向西南方向扩展的趋势。较低风险区分布较为零散，主要集中于北部，中部偏西等区域，南部分布范围较小且变化幅度较小。低风险区分布广泛，主要位于研究区边界地带，东部和南部分布较为集中连片，边缘区域的山地较多，林地、草地等非建设用地广泛分布，是导致边界地带生态风险较低的主要原因之一。根据表4所示，2000年至2015年，高风险区、较高风险区、中风险区、较低风险区面积均有所上升，其中高风险区面积逐年上升，且面积占比呈现较快的增长速度，由2000年的0.06%增长至2015年的0.36%，增长了近500 km2。较高风险区面积由2000年的2 806.03 km2增长至2015年的3 492.66 km2，所占比例也有明显的增长；中风险区面积2000年至2015年期间增长了865.07 km2，所占比例由2000年的2.00%增长至2015年的2.52%。较低风险区由4.24%增长至6.07%，面积有较大幅度的增加。低风险区面积呈现明显的下降趋势，2000年至2015年期间所占比例由92.01%下降至88.95%，减少了5 099.11 km2。反应鄱阳湖流域近年来生态风险等级呈现低风险区减少，中高风险区面积增加的发展趋势。

表4 鄱阳湖流域土地利用生态风险等级面积及比例Tab.4 The ecological risk level of the area and the proportion of land utilization in Poyang Lake Basin

3.3 空间自相关分析

在景观生态学中，常用粒度和幅度来表达研究的尺度，其中空间粒度是指景观中最小可辩识的单位所代表的特征长度、面积或体积。研究生态风险指数的Moran’I对粒度变化的响应，便于揭示土地利用生态风险指数的空间自相关特征。

由表5可知，2000年、2005年、2010年和2015年土地利用生态风险指数均为正值，表示鄱阳湖流域内生态风险存在正自相关关系，而随着粒度的增加，四期土地利用生态风险均逐渐降低，在60 km范围内呈强正相关(P<0.05)。当粒度小于60 km时生态风险的空间分布具有明显的尺度特征和依赖性。随着粒度的增加，土地利用生态风险异质性急剧增加，在相邻的单位和研究单位的均匀性降低。而生态风险指数的Moran’I值在同一粒度下随着年份的增加而降低，表明随着时间的推移，鄱阳湖流域生态风险指数自相关关系逐渐减弱。

表5 鄱阳湖流域在粒度下土地利用生态风险指数的Moran’I值Tab.5 Poyang Lake River Basin in the size of land use ecological risk index of Moran’I value

空间自相关分析常常用来检验某些空间变量在特定位置的属性值是否与邻近位置的属性值显著相关，而在此基础上的局部自相关研究更能体现生态风险的聚集特征，本研究以前文所得历年生态风险指数为基础，运用GeoDa5.1i软件进行空间局部自相关分析。莫兰指数常能用来研究区域的整体分布和空间聚集情况，但并不能展现空间上的相互联系，故采用局部自相关LISA分析来探讨研究区生态风险的相关程度和研究其是否具有空间聚集性。2000—2015年土地利用生态风险局部自相关LISA分布结果如图4所示：2000—2015年鄱阳湖流域土地生态风险均出现高值-高值(H-H)、低值-低值(L-L)聚集且分布较为广泛，高值-低值(H-L)、低值-高值(L-H)分布范围小且较为零散。高值-高值(H-H)区主要集中在北部南昌市、鄱阳湖附近，这与前文生态风险空间分布研究中的高风险区分布范围较为类似，且同样呈现出向西南方向扩张的趋势。低值-低值(L-L)主要分布于研究区边界地带，且南部分布较多，如寻乌县、会昌县、崇义县、大余县，东部边缘地区也有较为集中的分布，如资溪县、铅山县、金溪县等，表明其受周边地区风险度的影响较低。低值区覆盖范围主要为耕地、林地等区域，风险度具有较小的变化，可知此区域的生态系统较为安全。高值区与建设用地，湖泊水面、围湖造田等区域相对应，此区域植被覆盖率较低，人类活动频繁，造成了较为集中的高风险区和高值-高值(H-H)集聚分布，而城市面积不断扩大，区域间的联系也越来越紧密，导致了高风险区和高值-高值(H-H)区域的扩张和延伸，土地利用生态风险呈现逐年升高的趋势。

图4 鄱阳湖流域土地利用生态风险区域自相关Fig.4 Poyang Lake river basin land use ecological risk region correlation

3.4 土地利用变化与生态风险变化的相关分析

经以上分析可知鄱阳湖流域基于土地利用变化的生态风险空间特征，在ArcGIS 10.2中，将历年生态风险结果进行栅格化处理，再利用栅格代数工具，将2000年和2015年的生态风险图叠加，可以得出2000年到2015年的生态风险的变化情况。土地利用动态变化度主要是指土地资源在一定时期内质量与数量以及组织结构变化，通过土地利用动态度(计算公式可见参考文献[17])的测算来反映区域内的土地利用变化情况，根据土地利用动态度的变化大小根据自然断点法将动态变化程度分为高变化区、中变化区和低变化区。在得出历年土地利用动态度分布和生态风险变化数据后，通过Pearson相关分析探索两者的相关性(表6)，结果表明:土地利用动态变化与生态风险变化存在正相关关系，土地利用变化越大，生态风险变化越大，高变化区和中变化区均与生态风险变化产生极显著相关关系，低变化区与生态风险变化则具有显著相关关系，表明土地利用变化程度的降低，其相关关系的显著性减弱。

表6 土地利用动态度和生态风险变化相关性分析Tab.6 Correlation analysis of land use dynamic degree and ecological risk change

*表示P<0.05；**表示P<0.01
*indicateP<0.05；**indicateP<0.01

4 结论与讨论

鄱阳湖流域于2000—2015年存在较为显著的土地利用类型变化，主要为耕地转建设用地、林地转建设用地、以及耕地、林地、草地之间的相互转换等，建设用地的大幅度增加是研究区最明显的变化特征。鄱阳湖流域下游鄱阳湖周边是流域人类活动频繁地区，经济方面的较快发展，土地利用变化较快并在一定程度上牺牲了生态环境，土地开发强度与生态风险强度均有所提高，所以生态风险不断上升。流域上游林地草地广布，生态环境较好，土地利用方式转变较慢，土地开发强度较低，社会经济发展较好的保护了区域的生态环境，故生态风险普遍较低。而土地利用变化越大，生态风险变化随之变大，而相关的显著性随着土地利用变化幅度的增加而增加，这表明土地利用类型的变化对生态环境有较大的影响，土地利用变化会导致生态风险值的上升。

(1)通过对鄱阳湖流域生态风险进行半变异函数分析与生态风险等级划分，可知研究区生态风险区域差异较小，分布较为均匀，且呈现小幅度逐步上升的趋势，从空间分布上看高风险区与较高风险区均主要集中在鄱阳湖附近，中风险区主要位于研究区北部鄱阳湖范围周边，由环状向条带状向西南方向蔓延。较低风险区分布较为零散，主要集中于北部，中部偏西等区域，南部分布范围较小且变化幅度较小。

(2)空间自相关分析可知，鄱阳湖流域高值-高值(H-H)区呈组团形式集聚分布，主要集中在高风险区，呈现出向西南方向扩张的趋势。高值区与建设用地，湖泊水面、围湖造田等区域相对应，此区域植被覆盖率较低，人类活动频繁，土地利用方式转变较快。低值-低值(L-L)零散分布于研究区边界地带，南部、东部分布较多，表明其受周边地区风险度的影响较低，可知此区域的生态系统较为安全。

本研究根据景观生态学原理构建生态风险模型，而生态风险模型构建方法多样，模型的准确性一直是模型构建中最关键的问题。本文所采用的生态风险模型是一种更有利于体现生态系统的组织性与结构性的建模方法，还需要其他研究者继续研究更为全面、科学的建模方法，以提高模型模拟的准确性。

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