王后陣 蔡廣鵬

DOI：10.7612/j.issn.10002537.2017.02.002

摘要為探究生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性，基于貴州省生態(tài)敏感性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，利用GoeDa模型和ArcGIS軟件，探究了生態(tài)敏感性和人口密度、人均GDP、城鎮(zhèn)化率的相關(guān)性.結(jié)果表明：（1）貴州省生態(tài)敏感性空間異質(zhì)性突出，呈現(xiàn)西部高，東北部較高，中北部、東南部較低的特征；（2）全省生態(tài)敏感性與人口密度、人均GDP、城鎮(zhèn)化率均存在弱的負(fù)相關(guān)，其相關(guān)性順序?yàn)椋喝丝诿芏?lt;人均GDP<城鎮(zhèn)化率；（3）低低型集中于貴州省南部，低高型集中于中北部，高低型分布差異較大， 與人口密度的高高型多分布在西北部，與人均GDP、城鎮(zhèn)化率的高高型集中于中部.山多人少的省情是影響其相關(guān)性強(qiáng)度及其空間相關(guān)性的重要原因.

關(guān)鍵詞生態(tài)敏感性；社會(huì)經(jīng)濟(jì)；相關(guān)性；貴州省

中圖分類號(hào)Q149；X171.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)10002537（2017）02001106

Correlation Analysis between Ecological Sensitivity and

Social Economy in Guizhou Province

WANG Houzhen1， CAI Guangpeng1*， GAO Hongjuan2

（1.School of Geography and Environment Science， Guizhou Normal University， Guiyang 550001， China；

2.School of Geography and Tourism， Guizhou Education University， Guiyang 550015， China）

AbstractIn order to explore the correlation between ecological sensitivity and social economy， based on Guizhou Province ecological sensitivity and social economic data， we investigate the relationship of the ecological sensitivity with the population density， per capita GDP， and urbanization rate by using the GoeDa model and ArcGIS software. Our results are as follows. （1） The spatial heterogeneity of ecological sensitivity of Guizhou Province is salient， which presents the characteristics of being the highest in western region， higher in the northeast， and lower in the middle north and southeastern areas. （2） The ecological sensitivity of the Province is negatively correlated with the population density， per capita GDP， and urbanization rate according to the increasing order： population density， percapita GDP， and urbanization rate. （3）The lowlow type concentrated in the south part of the Province and the lowhigh type in the northern region， the highlow type possesses a large distribution difference. The highhigh type of ecological sensitivity compared with population density is located in the northwest and the highhigh type of compared with the per capita GDP and urbanization rate concentrated in the central region. The provincial situation of a less populated in broadly mountainy areas is the important factor impacting its correlation intensity and spatial correlation.

Key wordsecological sensitivity； social economy； correlation； Guizhou Province

近年來，隨著人口不斷膨脹、經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展和城市化進(jìn)程加快，人類活動(dòng)影響生態(tài)環(huán)境的范圍和強(qiáng)度都在不斷增大，因而區(qū)域性的生態(tài)環(huán)境問題（如石漠化、水土流失等）日益突出并不斷加劇[12].生態(tài)環(huán)境敏感性是指生態(tài)系統(tǒng)對(duì)自然環(huán)境異變及人類活動(dòng)干擾的反映程度，是衡量發(fā)生區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題難易程度或可能性大小的重要指標(biāo)[3]，而生態(tài)敏感性研究已經(jīng)成為確定重點(diǎn)生態(tài)建設(shè)和解決生態(tài)環(huán)境問題的重要手段[45].

早年國(guó)內(nèi)外對(duì)生態(tài)敏感性研究多集中在單一的生態(tài)環(huán)境問題[67]，如郝吉明等分析了土壤對(duì)酸沉降的相對(duì)敏感性[8]，王思敬等探討了地質(zhì)環(huán)境的生態(tài)敏感性[9].近年來，對(duì)多個(gè)生態(tài)因子進(jìn)行綜合分析的研究才逐漸增多，如穆媛芮等以氣候、地貌、土壤、植被等因子分析了西天山吐拉蘇地區(qū)生態(tài)敏感程度[10]，楊美玲等選取了土壤侵蝕、土地沙漠化等因子，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行了生態(tài)敏感性的綜合評(píng)價(jià)[11].然而，目前國(guó)內(nèi)還未有涉及針對(duì)生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)相關(guān)性分析的研究.

貴州省氣候溫暖濕潤(rùn)，多陰雨，日照少，境內(nèi)地貌類型復(fù)雜，巖溶地貌廣泛且典型，素有“天無三日晴、地?zé)o三里平”之說.巖性、土壤類型、土地利用類型、生物多樣性等空間異質(zhì)性顯著，水土流失和石漠化生態(tài)問題較為突出[12].為此，本文以貴州省為例，針對(duì)研究區(qū)域的特點(diǎn)，綜合考慮起伏度、巖性、土壤類型、土地利用類型、生物多樣性、水體流失、災(zāi)害程度等7個(gè)具有代表性的評(píng)價(jià)因子，采用加權(quán)疊加法綜合分析貴州省生態(tài)環(huán)境敏感性，并且利用GoeDa模型分析貴州省生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，力圖為區(qū)域生態(tài)建設(shè)和環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)參考.

1研究區(qū)概況

貴州省位于中國(guó)西南地區(qū)云貴高原的東部（103°36′～109°35′E，24°37′～29°13′N），總面積為176 167 km2，轄 6個(gè)地級(jí)市、3個(gè)自治州，13個(gè)市轄區(qū)、7個(gè)縣級(jí)市、56個(gè)縣、11個(gè)自治縣、1個(gè)特區(qū).境內(nèi)地勢(shì)西高東低且向北、東、南三面傾斜，平均海拔1 100m左右，喀斯特地貌分布范圍廣泛，地形以高原、山地為主，而丘陵、盆地面積較小.地處亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)，溫暖濕潤(rùn)，平均氣溫約為15 ℃，年降水量達(dá)1 200 mm，氣候宜人.至2014年末， 全省常住人口為3 508.04萬人，人口密度約為199人/km2，GDP為9 251.01億元，人均GDP達(dá)2.64萬元，全省居民人均可支配收入為1.24萬元，城鎮(zhèn)化率40.01%.

貴州省屬于少數(shù)民族聚集區(qū)，開發(fā)方式落后，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較薄弱，是全國(guó)少有的生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)之一.

2研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

2010年土地利用數(shù)據(jù)來自Landsat TM/ETM （30 m×30 m）遙感影像，經(jīng)過影像波段選擇與組合、系統(tǒng)投影、幾何精糾正和圖像配準(zhǔn)，然后采取人機(jī)交互解譯的方法獲取2010年土地利用現(xiàn)狀圖.坡度數(shù)據(jù)（30 m×30 m）來源于美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）公布的ASTERGDEM數(shù)據(jù)，使用ArcGIS計(jì)算地形起伏度.巖性、土壤類型、災(zāi)害程度數(shù)據(jù)來源于貴州省地圖集.生物多樣性來自于《貴州省生物多樣性現(xiàn)狀》.社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于貴州省《2011年貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒》.

2.2生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)方法

2.2.1生態(tài)敏感因子的選擇影響生態(tài)敏感性的因素通常由自然生態(tài)因子和人類活動(dòng)因子共同組成[13]，而評(píng)價(jià)因子的選擇往往考慮研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境特點(diǎn)以及評(píng)價(jià)內(nèi)容[14]，如尹海偉等在評(píng)價(jià)吳江東部地區(qū)生態(tài)敏感性時(shí)，主要選取了水域、海拔與堤防、植被、耕地地力4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)[15].因而，本文選取了巖性、土壤類型、土地利用類型、生物多樣性、水體流失、災(zāi)害程度等7個(gè)對(duì)研究區(qū)影響比較大的評(píng)價(jià)因子，并將單個(gè)生態(tài)因子的敏感程度分為5個(gè)等級(jí)，依次為不敏感、輕度敏感、中度敏感、高度敏感和極度敏感（表1）.

2.2.2指標(biāo)權(quán)重確定為確保評(píng)價(jià)的科學(xué)性，通過邀請(qǐng)相關(guān)專家對(duì)各評(píng)價(jià)因子中兩兩因子的相對(duì)重要性給予評(píng)價(jià)， 然后通過層次分析法計(jì)算出各個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重值（表2）.

2.2.3單因子加權(quán)疊加綜合分析對(duì)單因子進(jìn)行加權(quán)疊加綜合分析參照如下計(jì)算模型[16]：

Si=∑ni=1（Wk×Ci（k）），（1）

式中： i為評(píng)價(jià)單元，k為評(píng)價(jià)因子，n為評(píng)價(jià)因子總數(shù)， Si為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元的綜合值，Wk為第 k個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重， Ci（k）為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元的第k個(gè)評(píng)價(jià)因子敏感性評(píng)價(jià)值.根據(jù)以上公式運(yùn)用ArcGIS進(jìn)行單因子加權(quán)疊加，得到生態(tài)敏感度綜合分值，將結(jié)果進(jìn)行重分類，分為不敏感、輕度敏感、中度敏感、高度敏感、極度敏感5個(gè)等級(jí)（如圖1）.

2.3空間相關(guān)性分析方法

Morans I統(tǒng)計(jì)量是一種應(yīng)用非常廣泛的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)量，其具體表達(dá)形式如下[17]

Ii=Zi∑nj=1WijZj， （2）

式中：Zi和 Zj是分別是空間單元i和j的標(biāo)準(zhǔn)化值；Wij是空間權(quán)重.Morans I取值范圍為[-1，1]，當(dāng)其大于0 表示呈正相關(guān)，等于0 表示不相關(guān)，小于0 表示呈負(fù)相關(guān).

使用GeoDA模型中的Morans I工具，分別分析生態(tài)敏感性與人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率的相關(guān)性，然后進(jìn)行Z檢驗(yàn)（其中p=0.05），生產(chǎn)LISA集聚圖.LISA聚集圖分為4種不同類型：低低型，低高型，高低型，高高型，其中低低型和高高型表示區(qū)域之間存在正相關(guān)；反之，低高型和高低型表示區(qū)域之間存在負(fù)相關(guān).

3結(jié)果與分析

3.1生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的空間格局

從圖1可以看出，極度敏感區(qū)最為集中，主要分布在貴州省西部地區(qū)（六盤水市、畢節(jié)市西南部、黔西南州中北部）；高度敏感區(qū)主要集中于貴州省東北部（黔東南州的東北部、銅仁市西部和遵義市東部）及極度敏感區(qū)周圍的七星關(guān)區(qū)、鎮(zhèn)寧縣、紫云縣、貞豐縣和興義市；中度敏感區(qū)比較分散，主要分布于黔西南州的南部和西北部、遵義市西南部、銅仁市中西部和貴陽市北部；輕度敏感區(qū)主要分布于貴州省中部地區(qū)（畢節(jié)市東部和貴陽市西北部、遵義市東北部、黔南州的東部和西部、黔東南州的北部和南部）；不敏感區(qū)主要集中于遵義市、貴陽市、黔東南州的大部及銅仁市東北部.

人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率高的地區(qū)主要分布于貴陽市和其他市州的中心城區(qū)；人口密度較高地區(qū)主要分布在西北部，而人均GDP和城鎮(zhèn)化率較高地區(qū)主要分布于中北部；中等人口密度地區(qū)主要分布在東北部，中等人均GDP地區(qū)主要分布在西北部，中等城鎮(zhèn)化率地區(qū)主要分布在北部；人口密度、人均GDP較低和低的地區(qū)主要分布在南部，城鎮(zhèn)化率較低和低的地區(qū)主要分布在貴州省周邊地區(qū).

3.2生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間相關(guān)性

3.2.1生態(tài)敏感度與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間的Morans I值全省生態(tài)敏感性與人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率均呈負(fù)的空間相關(guān)性.其中生態(tài)敏感性與人口密度之間相關(guān)性最小，其Morans I值為-0.113 373；生態(tài)敏感性與人均GDP之間相關(guān)性居中，Morans I值為-0.147 606；生態(tài)敏感性與城鎮(zhèn)化率之間的相關(guān)性最大，其Morans I值為-0.195 526（表3）.

3.2.2生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間的LISA聚集圖

生態(tài)敏感性與人口密度的低低型分布在貴州省的南部，如黔東南州的從江縣、黔南州的羅甸縣和黔西南州的望謨縣；低高型集中于中北部，如貴陽市的云巖區(qū)、安順市的平壩縣、畢節(jié)市的黔西縣和遵義市的遵義縣；高低型主要分布在南部，如黔南州的平塘縣和黔西南州的冊(cè)亨縣；高高型集中于西北部，如畢節(jié)市的赫章縣、納雍縣（圖2）.

生態(tài)敏感性與人均GDP的低低型主要分布于貴州省的東南部及北部，如黔東南州的黎平縣和遵義市的正安縣；低高型集中于中北部，如貴陽市的云巖區(qū)、畢節(jié)市的金沙縣和遵義市的遵義縣；高低型主要分布于東北部，如銅仁市的沿河縣和遵義市的務(wù)川縣；而高高型僅分布在中部的修文縣、開陽縣和龍里縣（圖2）.

生態(tài)敏感性與城鎮(zhèn)化率的低低型分布于貴州省的南部，如黔東南州的榕江縣、黔南州的羅甸縣和黔西南州的望謨縣；低高型主要集中于中北部，如貴陽市的云巖區(qū)和遵義市的遵義縣；高低型的主要分布于西部，如六盤水市的水城縣和黔西南州的冊(cè)亨縣；高高型集中于中部，如開陽縣、龍里縣等（圖2）.

4結(jié)論

全省生態(tài)敏感性的空間異質(zhì)性顯著是受自然和人文因素共同作用的結(jié)果，本研究選取的7個(gè)具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，比較客觀地反映了全省生態(tài)敏感性分布的特點(diǎn).其中生態(tài)敏感性受地形起伏度影響最為強(qiáng)烈，它是產(chǎn)生生態(tài)敏感性空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)，另外土地利用類型與生態(tài)敏感性呈反向作用，人類開發(fā)活動(dòng)越強(qiáng)的地區(qū)生態(tài)敏感度往往越低，因而輕度敏感區(qū)和不敏感區(qū)主要集中于黔中地區(qū).

生態(tài)敏感性與人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率之間的Morans I值為分別為-0.113 373，-0.147 606和-0.195 526，說明生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)呈弱的負(fù)相關(guān)，這主要是由貴州山多人少的省情決定的，人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率偏低，自然生態(tài)環(huán)境受人文干擾較弱，自然因素起主導(dǎo)作用，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素只是重要驅(qū)動(dòng)力，所以部分區(qū)域的相關(guān)性不顯著.生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間相關(guān)性分布特征主要受其空間異質(zhì)性的影響：社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平偏低，且生態(tài)敏感度偏低的南部地區(qū)，多為低低型；貴陽市整體生態(tài)環(huán)境敏感度低，而人口密度、人均GDP和城鎮(zhèn)化率均較高，故為低高型；貴州省周邊地區(qū)一般生態(tài)敏感度偏高，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平較差，多為高低型；西北部地區(qū)人口密度偏大，修文縣、開陽縣和龍里縣人均GDP、城鎮(zhèn)化率均偏高，而生態(tài)敏感度偏高，所以呈高高型.

生態(tài)敏感度的高低是判斷某個(gè)區(qū)域發(fā)生生態(tài)環(huán)境問題的重要衡量指標(biāo)，近年來，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問題日益突出，而生態(tài)文明建設(shè)又是建設(shè)中國(guó)特色社會(huì)主義 “五個(gè)文明”中的重要組成部分，因而分析區(qū)域生態(tài)敏感性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性特征，可以為當(dāng)?shù)氐恼疀Q策提供一定的參考價(jià)值，對(duì)我國(guó)全面建設(shè)小康社會(huì)和構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)具有重要的意義.

參考文獻(xiàn)：

[1]李東梅，高正文，付曉，等.云南省生態(tài)功能類型區(qū)的生態(tài)敏感性[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2010，30（1）：138145.

[2]歐陽志云，王效科，苗鴻.中國(guó)生態(tài)環(huán)境敏感性及其區(qū)域差異規(guī)律研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2000，20（1）：912.

[3]潘峰，田長(zhǎng)彥，邵峰，等.新疆克拉瑪依市生態(tài)敏感性研究[J].地理學(xué)報(bào)，2011，66（11）：14971507.

[4]徐廣才，康慕誼，趙從舉，等.阜康市生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)研究[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，43（1）：8892.

[5]張朝瓊，郜紅娟，張幫云.基于GIS的仁懷市生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)[J].水土保持研究，2013，20（4）：179182.

[6]KUMAR K S K， PARIKH J. Indian agriculture and climate sensitivity [J].Global Envir Change， 2001，11（2）：147154.

[7]HOME R， HICKEY J. Ecological sensitivity of Australian rainforests to selective logging [J]. Austr J Ecol，1991，16（1）：119129.

[8]郝吉明，段雷，謝紹東.中國(guó)土壤對(duì)酸沉降的相對(duì)敏感性區(qū)劃[J].環(huán)境科學(xué)，1999，20（4）：15.

[9]王思敬，戴福初.環(huán)境工程地質(zhì)評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)與對(duì)策分析[J].地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù)，1997，8（1）：2734.

[10]穆媛芮，胡建團(tuán)，郭潔，等.西天山吐拉蘇地區(qū)生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)[J].水土保持通報(bào)，2012，32（6）：292296.

[11]楊美玲，米文寶，李同昇，等.寧夏限制開發(fā)生態(tài)區(qū)生態(tài)敏感性綜合評(píng)價(jià)與保護(hù)對(duì)策[J].水土保持研究，2014，21（3）：103109.

[12]蘇維詞.貴州巖溶山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性及其對(duì)策[J].中國(guó)水土保持科學(xué)，2004，2（3）：6468.

[13]劉愛華，謝正觀，王家卓.GIS技術(shù)在山地城市生態(tài)敏感性分析中的應(yīng)用[J].中國(guó)科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2012，29（4）：455460.

[14]顏磊，許學(xué)工，謝正磊，等.北京市域生態(tài)敏感性綜合評(píng)價(jià)[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2009，29（6）：31173125.

[15]尹海偉，徐建剛，陳昌勇，等.基于GIS的吳江東部地區(qū)生態(tài)敏感性分析[J].地理科學(xué)，2006，26（1）：6469.

[16]劉智慧，周忠發(fā)，郭賓.貴州省重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)[J].生態(tài)科學(xué)，2014，33（6）：11351141.

[17]郜紅娟，韓會(huì)慶，羅緒強(qiáng)，等.貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間相關(guān)性分析[J].水土保持研究，2016，23（2）：262266.

（編輯HWJ）