新疆生态脆弱性时空演变及驱动力分析

孙桂丽， 陆海燕， 郑佳翔， 刘燕燕， 冉亚军

（1.新疆农业大学林学与风景园林学院，新疆 乌鲁木齐 830052；2.干旱区林业生态与产业技术重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830052）

量化区域生态的脆弱性并进行定量分级，有利于因地制宜的开展生态保护和生态恢复。Turvey［1］和Mahapatra等［2］运用综合指数法、层次分析法计算沿海综合脆弱性指数，曹诗颂等［3］以敏感性-恢复力-压力度（SRP）模型为基础，探讨了生态脆弱性耦合经济贫困的协调度，王贝贝等［4］使用SRP 概念模型构建南昌市生态环境脆弱性评价指标体系，对南昌市生态环境脆弱性的时空分布特征和驱动力进行分析。有关新疆生态脆弱性的整体、综合研究较少，王让会等［5］通过构建塔河流域生态脆弱性指数来客观反映了塔河流域生态环境改善质量的重要性和优劣；谢霞等［6］用综合湿地生态脆弱度评估模型对艾比湖区域的湿地生态脆弱性状况进行了综合评估；万洪秀等［7］对博斯腾湖湿地的生态脆弱情况进行综合评价。

新疆地处亚欧大陆腹地，山盆相间，地貌类型复杂多样，有14个地州市［8］（图1），生态系统稳定性差、抗逆性弱，是我国西北典型的生态脆弱区［8-9］，而其作为丝绸之路经济带的核心区，其生态状况的变化会直接影响社会和经济的可持续发展［10-11］。因此，本研究基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度的SRP 模型结合新疆生态环境特点构建评价指标体系，建立多源空间数据叠加的新疆生态脆弱性评价模型，定量分析不同阶段生态脆弱性等级分布和变化，科学把握生态脆弱性的演变过程，分析其驱动力，为新疆“生态功能区划”和“国土主体功能区划”的更好实施提供科学依据，保障区域生态环境可持续发展。

图1 研究区位置示意图Fig.1 Location of the research area map

1 数据来源

主要采用了新疆土地利用数据、数字高程模型数据（DEM）、气象数据、社会经济统计数据、归一化植被指数（NDVI）、干燥度和土壤侵蚀数据，数据来源与处理如表1所示。

表1 数据来源与处理方法Tab.1 Data source and processing method

利用Fragstats 4.2景观格局分析软件，从新疆土地利用类型数据中提取景观格局指数，构建景观恢复力指数。选用极差法对原始数据进行标准化，方法参见文献［12-13］。根据马骏等［13-15］的研究结果，利用分等级赋值法将土壤侵蚀程度划分为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀和极强度侵蚀5个等级，分别赋值为2、4、6、8、10。

2 研究方法

通过计算生境质量指数来反映生态环境状况；为消除指标信息中的重叠和共线性，对标准化后的空间栅格数据采用空间主成分分析方法（SPCA）［16-17］计算SRP 模型的生态敏感性、生态恢复力和生态压力度指标权重。同时，对新疆2000年、2005年、2010年、2015 年和2018 年的生态脆弱性进行主成分分析，5期数据均选取累积贡献率大于85%的前k个主成分，构建新疆生态脆弱性指数模型，具体计算公式［14］见表2。

表2 SRP模型相关计算公式及参数说明Tab.2 Calculation formula and parameter description of SRP model

2.1 指标体系的构建

（1）生态敏感性指生态环境在受到作用力干扰时的敏感状况，反映区域生态在受到内部和外部影响时所发生的一系列状态反映［4,12］，主要包括地形、地貌、气象等自然环境因素。选取高程、坡度、地形起伏度等因子反映地形地貌特征；土地垦殖率反映土地资源开发利用程度［12］；选择景观破碎度、土壤侵蚀程度反映土地利用状况和水土流失特征［16-18］；选用干燥度、年均降水量、≥10 ℃积温等指标反映气候特征变化［14］。

（2）生态恢复力指生态环境受到外力干扰时的自我恢复能力，与生态系统的内部结构关系密切［17-19］。新疆位于温带大陆性气候区，荒漠面积大，选取植被覆盖度指标和景观恢复性指数来反映生态恢复能力；选取生境质量指数反映生境的抗干扰能力和缓冲能力。

（3）生态压力度指生态环境受到外部干扰时所产生的生态效应，主要受社会经济发展情况和人类活动的影响［17,20］。不合理的人类活动会产生许多生态问题，故选取人口密度、人均耕地面积反映人类活动强度对生态环境的影响；选取农业依赖度反映农业活动对生态环境的影响；选取人均GDP和第二产业比重反映经济发展以及经济活动对生态环境的影响。

从生态敏感性、生态恢复力和生态压力度3 个维度，综合人为因素和自然因素，选取17 个指标构建生态脆弱性评价指标体系，以通过多个单因子对新疆2000—2018 年的生态脆弱性进行综合评价。用正向指标和负向指标来表示指标对生态环境脆弱性的影响（表3）。

表3 基于SRP模型的新疆生态脆弱性评价指标体系Tab.3 Ecological vulnerability assessment index system in Xinjiang based on SRP model

通过主成分分析计算得出2000 年、2005 年、2010年、2015年和2018年前6个主成分的累积贡献率分别为90.34%、90.44%、90.36%、89.94%和88.00%，均大于85%（表4），满足主成分的选取要求［21］。新疆2000—2018 年生态脆弱性指数EVI 的计算表达式如下：

表4 2000—2018年新疆生态脆弱性指标主成分分析结果Tab.4 Principal component analysis results in Xinjiang from 2000 to 2018

2.2 生态脆弱性分级标准

标准化处理EVI使其更加便于度量和比较。在EVI 标准化基础上，参照国内外已有生态脆弱性评价标准［22-24］，并根据新疆生态环境特点，将生态敏感性指数、生态恢复力指数、生态压力度指数和生态脆弱性划分为5个等级（表5），等级越大，程度越强。

表5 SRP模型的生态脆弱性分级标准Tab.5 Ecological vulnerability classification standards of SRP model

2.3 生态脆弱等级面积转移矩阵

转移矩阵可定量描述系统状态间的转移，包含区域某个时期内生态脆弱性的静态数据和各个类型间相互转化的动态数据［25］。生态脆弱性转移矩阵的数学表达如下：

式中：i表示转移前的生态脆弱类型；j表示转移后的生态脆弱类型；Sij是i脆弱类型转为j脆弱类型的面积，矩阵中每一行元素代表j类生态脆弱类型转移前的生态脆弱类型信息。

2.4 生态脆弱性驱动力分析

由Wang 等［26］提出的地理探测器是揭示空间分异性驱动因子的一种新方法。其中单因子探测模块利用因子解释力衡量自变量因子对因变量变化产生的贡献力大小，检验形成空间分异的原因是否为某个地理因素导致；因子交互探测模块［27］通过比较两个影响因子的单因子解释力之和及其交互作用的解释力，以判别交互后对地理现象的影响程度，在5 种增强情况中非线性增强类型对生态脆弱性的变化具有最强影响作用。因子探测计算公式如下：

式中：q为解释力，表示某因子在多大程度上解释了生态脆弱性的空间分布；h=1, …,L为变量因子的分区数；Nh和N分别为分区h和全部区域的单元数；σ2h和σ2分别是分区h和全局的生态脆弱强度方差。q的值域为［0,1］，q值越大，说明对生态脆弱性空间分布影响越大。

通过因子探测和交互探测识别新疆生态脆弱性驱动因子及交互作用，以2000 年和2018 年生态脆弱性指数之差作为因变量，以相应原始指标体系之差作为自变量进行因子分析。结合王劲峰等［27］提出的数据离散化方法，对17个影响因子做离散化处理，利用自然间断点分级法将其分为5 类，创建10 km×10 km的渔网格并提取样本点数据导入到地理探测器软件中，对新疆生态脆弱性空间变化的驱动力因子进行探测分析。

3 结果与分析

3.1 生态敏感性指数时空分布

为消除指标信息中的重叠和共线性，对标准化后的空间栅格数据采用空间主成分分析方法（SPCA），计算生态敏感性、生态恢复力和生态压力度的指标权重（表6）。

表6 生态脆弱性指数各指标权重Tab.6 Weights of indicators of ecological vulnerability

生态敏感性指数中景观破碎度和土壤侵蚀程度所占权重比较大，说明受土地利用状况和地表状况变化影响较明显，其次高程、干燥度比重也较大；生态敏感性受土地利用状况、地形因子和气候因子综合影响。生态恢复力各指标权重植被覆盖度权重最大，贡献率均大于50%，对新疆的生态恢复方面有重要作用，但生境质量指数和景观恢复力指数对生态恢复的影响较大。生态压力度指数中农业依赖度、人均GDP和人口密度是影响新疆生态压力度的主要因素。

通过计算生态敏感性指数并进行分级，得到不同时期新疆生态敏感性空间分布（图2）。整体来看，新疆生态敏感性呈现中等敏感性面积增加，极端敏感性面积减少，说明新疆生态敏感程度逐步降低。2000—2018年5个时期南疆的敏感性整体上均高于北疆，主要以重度敏感为主。东疆的生态敏感性在2000年、2005年两个时期相对敏感性程度不太高，2010年、2015年两个时期生态敏感性由轻、中度上升到中度、重度，2018年又有所下降，北疆的生态敏感性除2010年有所增强外，其他年份在中度敏感等级以下。南疆南部喀拉昆仑山区域生态敏感性有所降低。2018 年新疆生态敏感性整体呈南高北低的分布特征。

图2 生态敏感性空间格局分布Fig.2 Spatial pattern distribution of ecological sensitivity

新疆生态敏感性的空间分布特征明显，在天山南北坡山区、伊犁谷地以及阿尔泰山、喀拉昆仑山山地降水量较大、干燥度小、景观破碎度小，植被覆盖度高，生态环境较好，故生态敏感性值较低。沙漠分布区及绿洲-荒漠交错区生态敏感性较高。高度敏感区（包括极度敏感区和重度敏感区）主要分布在南疆，其气温较高，降水较少，且植被较为稀疏，土壤易受风蚀作用，自然条件比较恶劣，生态问题比较多。中度敏感区主要集中在东疆和北疆。低敏感区（包括轻度脆弱区和微度脆弱区）主要分布在阿尔泰山、天山、喀拉昆仑山一带，植被覆盖度较高、降水相对较多且极端高温天气较少，林地、草地生态系统较完整，生态系统功能较为稳定，抗干扰能力相对较强。地形、地貌决定着土壤质地以及水量分布状况，进而影响植被的生长和生态系统的稳定性［8,16］，也是影响生态脆弱性的重要因素。

3.2 生态恢复力指数时空分布

计算生态恢复力指数并进行分级，得到2000—2018 年5 期不同等级生态恢复力的空间分布（图3）。2000—2018 年新疆生态恢复力以1 级为主，整体生态恢复力较弱，这是由新疆整体干旱脆弱的生态环境状况所决定。研究时段内，1 级、4 级和5 级恢复力面积占比总体呈增加趋势，2级和3级恢复力占比下降。5级恢复力地区生态稳定性和抗干扰能力较好，生态恢复能力强，5级恢复力面积占比虽然最小，但呈逐年上升态势，2018 年比2000 年增加了126.70%，相对增幅最大，新疆生态恢复力逐步增强。

图3 新疆生态恢复力空间格局分布Fig.3 Spatial pattern of ecological resilience in Xinjiang

2000—2018 年新疆生态恢复力的空间格局呈西北高东南低的整体分布格局，且其变化幅度较小，较为稳定，但生态恢复力强的区域呈零星增加趋势，新疆生态环境逐步改善，恢复力逐渐增强。新疆生态恢复力空间分布格局与植被覆盖度分布大致相似，植被覆盖度高，林草资源丰富，生物多样性高，生态恢复力强。生态恢复力较高区（5 级、4级）主要集中在中部偏西的喇叭口（伊犁州直县市）；阿勒泰北部和塔城西北部生态恢复力也较高，2010 年尤为明显，该地主要为山地森林、草原生态系统，生物多样性高，恢复能力较强。中度生态恢复区（2 级、3 级）分布较为零散，主要分布在高生态恢复力的周边以及昌吉州、哈密市中部、吐鲁番市、克州部分区域，基本为绿洲区，说明人类生态工程建设对生态恢复力影响明显。生态恢复力低值区分布面积最大，主要分布在阿克苏地区、和田地区、巴州、吐鲁番市和哈密市等区域，这些区域下垫面单一、植被少、生境质量指数低［8］，受外界干扰时耐受能力弱，恢复速度较慢。

3.3 生态压力度指数时空分布

由2000—2018 年新疆生态压力度空间分布变化可知（图4），1级、3级和5级生态压力度呈下降趋势，2级和4级生态压力度总体呈上升趋势。其中，1级生态压力度面积占比最大，2000—2018 年2 级生态压力度增加明显。3级生态压力度呈波动小幅下降趋势。4级生态压力度面积占比仅次于1级，总体呈波动增加趋势，5 级生态压力度面积占比相对较小，呈波动下降趋势。新疆生态压力度呈增加趋势，这与社会经济发展水平逐步提升有一定关系。

图4 新疆生态压力度空间格局分布Fig.4 Spatial pattern of ecological stress in Xinjiang

生态压力度高值区受干扰强，生态系统较不稳定。2000—2018 年新疆生态压力度整体呈较低水平（1 级），生态压力较低，这与新疆处于西部边疆，社会经济发展水平较低有一定关系。2000—2018年新疆生态压力度呈南、北部山区、中部绿洲区、山区偏高，东部、南部沙漠腹地低的空间分布格局，这与人类社会经济活动密切相关，社会经济活动强的区域生态压力较大，反之较低。生态压力度高值区主要分布在伊犁州直、阿勒泰北部、塔城西北部、乌鲁木齐市、昌吉州南部以及和田地区、喀什地区和巴州南部。2000—2010 年新疆喀拉昆仑山生态压力度较高，2015—2018 年有所缓解，这与逐步重视生态保护有一定关系。

3.4 生态脆弱性时空分布特征

3.4.1 新疆生态脆弱性时间变化 生态脆弱性是由生态敏感性、生态恢复力和生态压力度综合决定，2000—2018 年新疆生态脆弱性整体处于中度脆弱以上，这与新疆生态敏感性较高，生态恢复力弱、生态压力大密切相关。

从图5 可以看出，2010—2018 年北疆生态脆弱性有所加重，尤其是阿勒泰、塔城南部变化较为显著，其他地方相对稳定，这与阿勒泰、塔城地区为重要的农牧区，生态压力较大有一定关系。新疆生态脆弱性分布大致呈西北、中部的山区、绿洲区低，东南部的荒漠区高的空间分布特征。高脆弱区主要分布在巴州中部、和田地区和喀什地区北部、阿克苏地区南部、吐鲁番市和哈密市南部、阿勒泰南部和塔城地区东部等地，这些地区受古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠的影响较大，吐哈盆地分布着面积广大的戈壁，又处于风口位置，风力侵蚀强，生态脆弱性也较高；中度脆弱区分布较为零散，主要分布在沙漠周边的绿洲地带，人为干扰强、生态压力较大；低脆弱区集中在伊犁州直县市、塔城地区西部、阿勒泰地区北部、昌吉回族自治州等地区。

图5 新疆生态脆弱性空间分布Fig.5 Spatial distribution of ecological vulnerability in Xinjiang

新疆的生态脆弱性主要受生态敏感性和生态压力度影响较大，植被覆盖度低、降水少、干燥度高的地区生态脆弱性较高，中部高海拔林地草地生物多样性丰富、生态系统较为稳定，生态脆弱性相对较低；生态脆弱性的空间分布与水资源分布密切相关［15,21］。东南部荒漠区为全疆的3个少雨中心，区内沙漠、戈壁广泛分布，风力作用强烈，荒漠化问题严重［4,15,28］，脆弱性高。南疆昆仑山沿线海拔较高，且植被盖度较低，区域生态脆弱性也较高。在水资源条件较好的绿洲区，人类活动则成为影响脆弱性的主导因素［15-16］。

3.4.2 新疆生态脆弱性转化特征 根据转移矩阵公式建立2000和2018新疆生态脆弱不同等级转移矩阵（表7），发现不同等级之间的转化较为显著，尤其是相邻等级。微度脆弱区主要向轻度脆弱区转化；轻度脆弱区既有负向也有正向转化，向微度脆弱区转换的比例较大；中度脆弱区约有30.13%向轻度脆弱区转化，有21.92%和9.07%的区域向重度脆弱区和极度脆弱区转化；重度脆弱区主要向极度脆弱区和中度脆弱区转化，转化比例相差不大，而极度脆弱区面积增加主要来源于重度脆弱区。极度脆弱区中有42.81%向重度脆弱区转变，是重度脆弱区面积增加的主要来源之一，重度脆弱区和极度脆弱区之间转换较大，重度脆弱区面积增加主要来自于极度脆弱区和中度脆弱区的转化。

表7 新疆脆弱区面积转移矩阵Tab.7 Area transfer matrix of fragile areas in Xinjiang /km2

3.4.3 生态脆弱性综合指数变化 由新疆生态脆弱性综合指数变化可知（图6），2000—2018 年生态脆弱性综合指数呈先增长后降低的趋势，最高值出现在2015年（3.84）。其中，2000—2005年生态脆弱性综合指数上升幅度最大，2005 年以后增速放缓，趋于稳定，说明过去18 a间新疆生态环境整体情况正在逐步改善，但还需继续加强生态保护。

图6 新疆生态脆弱性综合指数变化Fig.6 Vulnerability index changes in Xinjiang

3.5 生态脆弱性变化驱动力分析

3.5.1 单因子探测分析 地理探测器单因子通过影响力q值来表示各指标对生态脆弱性变化的解释程度大小，探测结果显示q值由大到小依次为农业依赖度（0.347）、生境质量指数（0.294）、景观破碎度（0.290）、景观恢复力指数（0.279）、人口密度（0.272）、年均降水量（0.245）、土地垦殖率（0.231）、人均耕地面积（0.069）、第二产业比重（0.063）、土壤侵蚀程度（0.035）、高程（0.035）、人均GDP（0.027）、地形起伏度（0.013）、植被覆盖度（0.010）、≥10 ℃积温（0.010）、坡度（0.008）、干燥度（0.005），其他因子的q值很小，忽略不计。

从影响力q值来看，说明对农业的依赖程度以及生境质量对生态脆弱性的影响相对较大。人为活动因素（农业依赖度、人口密度、土地垦殖率）和自然环境因素（生境质量指数、景观破碎度、景观恢复力指数和年均降水量）的7 个因子对新疆2000—2018年生态脆弱性变化的解释程度相对较大，其他因子对新疆生态脆弱性变化的解释程度则相对较低。

3.5.2 多因子交互性探测分析 生态脆弱性变化通常是社会因子、植被因子、地表因子、地形因子和气象因子等多方面因素共同作用的结果，没有单一决定因子能解释新疆生态脆弱性变化，说明生态系统变化的复杂性。采用地理探测器得到24 个非线性增强因子（表8）。

表8 主要指标之间交互作用Tab.8 Interaction between key indicators

农业依赖度和景观破碎度交互作用对新疆生态脆弱性变化具有最强的解释作用，同时农业依赖度和生境质量指数、植被覆盖度、景观恢复力及土地垦殖率的相互协同下也表现出较强的影响力。单因子探测结果显示农业依赖度对新疆生态脆弱性变化影响较大，其与景观破碎度指数和生境质量指数相结合时，有了更大的影响力。在两两交互作用中，生境质量指数、景观恢复力、景观破碎度、植被覆盖度与区域人类活动相互作用是新疆生态脆弱性变化主要驱动力。

4 讨论

评价结果是相对的，生态脆弱性评价分析，受指标选取、评价方法选择等多种因素的影响。景观破碎度和土壤侵蚀程度是敏感度权重占比较大的两个指标，继而是高程、干燥度和地形起伏。相近的自然条件下，人类活动对景观破碎度变化产生较大影响，因此，不同地区敏感性主要受人为因素影响。城镇等生活空间由于扩张会占用土地，建设工程、矿产资源开发等人为因素会增加生态环境的敏感性，这与黄莹等［28］、郭亚淑等［29］和艾丽娅等［30］的研究结果相一致。通过对新疆生态压力度的指标权重和空间变化分析，发现人口的增长对城镇发展压力较大，进而使生态系统承受的压力不断增大，这与黄莹等［28］和于琳［31］的研究结果相一致。近年来，新疆经济快速发展，人均GDP迅速增加，但同时使生态环境压力增大。先天恶劣的自然环境本底，导致新疆土壤侵蚀强度大、植被覆盖率低、生境质量指数小，导致生态敏感性高而恢复力弱，生态脆弱性较高［32-34］。根据新疆生态脆弱性评价及驱动力分析结果，生态脆弱性5个等级的时空分布范围、主要生态问题不尽相同，因此，生态保护与建设对策也理应有所不同。

5 结论

气候变化和人类活动双重作用下，干旱荒漠区生态系统正在发生较大变化，利用空间主成分分析方法构建新疆敏感性、恢复力、压力度和生态脆弱性评价模型，分析其时空分布特征及驱动力，主要得出结论如下：

（1）2000—2018年景观破碎度和土壤侵蚀程度是影响新疆生态敏感性的主要因素，整体处于中度敏感水平，东南高西北低；新疆生态恢复力主要受植被覆盖度影响，处于较低状态，呈西北高东南低，且其变化幅度小而稳定；新疆生态压力度指数主要为人均GDP、农业依赖度和人口密度，呈南、北部的山区和中部高，东南低。

（2）2000—2018年新疆生态脆弱性介于中度脆弱和重度脆弱之间。南、北疆植被覆盖度低、降水少、干燥度高的地区生态脆弱强度较高，中部以林地、草地为主的高海拔地区的生物多样性丰富、生态系统较为稳定，生态脆弱性强度相对较低。

（3）2000—2018年新疆不同脆弱等级间转化明显，相邻脆弱性等级转化明显，生态脆弱性呈现先增长后降低的趋势，过去18 a间新疆整体生态环境情况逐渐好转。

（4）人为活动因子中的农业依赖度、人口密度、土地垦殖率，及自然环境因子中的生境质量指数、景观破碎度、景观恢复力指数和年均降水量7 个因子对新疆生态脆弱性变化的影响较大。生境质量指数、景观恢复力指数、景观破碎度指数、植被覆盖率的变化与区域人类活动的相互作用是促使新疆生态脆弱性的主要驱动力。