岳東霞,楊 超,江寶驊,郭建軍,徐曉鋒

1 蘭州大學(xué)西部環(huán)境教育部重點實驗室/資源環(huán)境學(xué)院,蘭州 7300002 中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院,沙漠與沙漠化重點實驗室,蘭州 7300003 蘭州大學(xué)管理學(xué)院,蘭州 730000

生態(tài)承載力是人類賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),決定著區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的能力,對于人類社會和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要[1]?？沙掷m(xù)發(fā)展現(xiàn)已成為理想的發(fā)展模式和世界各國普遍認(rèn)同的政策目標(biāo)[2],因此生態(tài)承載力作為一個區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力評價的重要指標(biāo)成為可持續(xù)發(fā)展研究的核心內(nèi)容[3- 4]。

由Rees等[5]提出并和Wackernagel等[6]完善的生態(tài)足跡理論和方法,是目前被國內(nèi)外廣泛采用的生態(tài)承載力評價的理論和方法之一[7]。在該方法中,生態(tài)承載力值的計算取決于土地利用/覆被面積和土地生產(chǎn)力兩個基本因素,因此,區(qū)域土地利用/覆被的變化可直接引起生態(tài)承載力值的變化,也同時決定著生態(tài)承載力的空間格局的轉(zhuǎn)變[8]?；诖朔椒?近年來,利用遙感和GIS技術(shù)開展區(qū)域生態(tài)承載力歷史以來的時空格局變化研究成果已較多。Niccolucci等[9]對世界各個國家和地區(qū)1961—2007年的生態(tài)承載力進(jìn)行分析,認(rèn)為生態(tài)承載力可能會被視作一種新的生態(tài)財富；岳東霞等[10]從不同尺度對西北地區(qū)生態(tài)承載力的供給和需求做了定量計算和空間格局分析,研究結(jié)果表明西北地區(qū)的生態(tài)承載力具有空間異質(zhì)性；汪玉瓊等[11]對石羊河上游山區(qū)生態(tài)承載力進(jìn)行了時空格局動態(tài)分析,結(jié)果表明該地區(qū)生態(tài)承載力在時間尺度上緩慢增加,在空間尺度上具有明顯的異質(zhì)性；Yue等[12]以中國石羊河流域和涇河流域為典型流域,開展了基于多尺度柵格的流域生態(tài)承載力評價和空間格局模擬與對比,指出流域生態(tài)承載力具有較強(qiáng)的尺度依賴性,認(rèn)為可塑性單元面積問題(modifiable areal unit problem,MAUP)可能造成區(qū)域甚至于全球生態(tài)承載力評價結(jié)論準(zhǔn)確性不夠,而進(jìn)一步導(dǎo)致區(qū)域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)判斷有待商榷。同時,也有部分研究開展了區(qū)域生態(tài)承載力的預(yù)測研究,如Yue等[13]利用馬爾科夫模型預(yù)測了2020—2050年4個時間段涇河流域的總生態(tài)承載力以及6種不同類型土地的生態(tài)承載力,結(jié)果顯示為總生態(tài)承載力持續(xù)增加,而各類型土地生態(tài)承載力呈現(xiàn)不同發(fā)展趨勢。Guo等開展了不同情景下的生態(tài)承載力“靜態(tài)”優(yōu)化分析,探究了生態(tài)承載力優(yōu)化對生態(tài)赤字的影響作用及其所需的水資源成本[2]。McBain等通過長時間序列(70年)生態(tài)承載力和生態(tài)足跡的變化分析,發(fā)現(xiàn)全球技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和人口政策在很大程度上影響了生態(tài)承載力[4]。但大多數(shù)研究僅限于時間尺度的趨勢分析和預(yù)測,有關(guān)生態(tài)承載力空間格局預(yù)測模擬研究仍鮮見報道。

目前,國內(nèi)外利用CA-Markov模型(又稱時空馬爾科夫鏈,spatial-temporal chain,STMC)開展土地利用時空格局預(yù)測模擬的應(yīng)用研究較多。如,Arsanjani等[14]利用CA-Markov模型分析了德黑蘭的城市化蔓延趨勢和土地類型的變化,研究結(jié)果顯示2016—2026年間該區(qū)域的草地和空曠地大部分將會轉(zhuǎn)為建筑用地。陳愛玲等[15]運用CA-Markov模型模擬預(yù)測秦淮河流域土地利用變化,結(jié)果表明2018年研究區(qū)水田和不透水面分別減少33.3%和31.1%。

鑒于此,本文以我國干旱區(qū)內(nèi)陸河流域——石羊河流域為研究區(qū),基于生態(tài)足跡方法、遙感數(shù)據(jù)和GIS技術(shù),利用CA-Markov模型,以土地利用時空格局預(yù)測為切入點,開展區(qū)域生態(tài)承載力未來時空格局的預(yù)測模擬,即通過預(yù)測該流域土地利用/覆被變化,進(jìn)而預(yù)測未來流域生態(tài)承載力的變化趨勢,為流域開展生態(tài)環(huán)境保護(hù)、合理利用土地資源和制定可持續(xù)發(fā)展政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

石羊河流域是我國西部干旱區(qū)典型的內(nèi)陸河流域,位于甘肅省境內(nèi),地處黃土、青藏和蒙新三大高原的交匯過渡地帶,橫跨祁連山地、河西走廊、北山山地和阿拉善高原,地理坐標(biāo)為101°07′—104°16′E,37°09′—39°19′N,海拔高度在1182—5202 m之間,流域面積達(dá)4.27×104km2,氣候垂直地帶性明顯，年平均降水量約在60—610 mm之間,年蒸發(fā)量在1400—3040 mm之間[16]。石羊河流域自東向西主要由大靖河、古浪河、黃羊河、雜木河、金塔河、西營河、東大河、西大河等多條河流組成,全部發(fā)源于祁連山區(qū)(圖1)。河流補(bǔ)給主要來源于山區(qū)大氣降水和高山冰雪融水,平均降水量達(dá)450 mm,產(chǎn)流面積達(dá)1.1×104km2,且降水1/3轉(zhuǎn)化為地表徑流。流域內(nèi)水資源總量為16.61×108m3,其中地表水資源量15.61×108m3。石羊河流域植被的特征呈現(xiàn)出多樣性[17],按垂直地帶性分為三個植被景觀帶：海拔在2700—5000 m之間的南部祁連山區(qū),屬于亞寒帶針葉林與常綠杜鵑灌叢植被區(qū)域,自上而下逐漸呈現(xiàn)高山草甸、高山森林、灌木與草原；海拔在1800—2700 m的中低山丘陵地帶,屬于草原和荒漠化草原植被類型；海拔在1300—1800 m之間的中部走廊平原區(qū)與東部荒漠地區(qū),主要呈現(xiàn)綠洲農(nóng)業(yè)與荒漠植被景觀。

石羊河流域是我國重要的生態(tài)屏障之一,也是我國干旱區(qū)內(nèi)陸河流域中人口最密集、水資源開發(fā)利用程度最高、用水矛盾最突出、生態(tài)環(huán)境問題最嚴(yán)重的流域之一[18]。20世紀(jì)90年代后,國家加強(qiáng)了石羊河流域的水資源管理和生態(tài)環(huán)境綜合治理,特別是2000年以后,以退耕還林還草、天然林資源保護(hù)、關(guān)井壓田、壓沙造林等生態(tài)工程的實施為主導(dǎo)的人類活動,對流域的生態(tài)承載力的恢復(fù)產(chǎn)生了巨大的影響。因此,開展該流域生態(tài)承載力的時空格局預(yù)測模擬,較為準(zhǔn)確地了解未來一定時段該流域生態(tài)承載力趨勢與格局,對于流域的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

圖1 研究區(qū)：石羊河流域圖Fig.1 The study area:Shiyang River Basin in Northwest China

2 研究方法與計算

2.1 生態(tài)承載力計算模型

依照Rees和Wackernagel[5-6]的生態(tài)足跡理論,生態(tài)承載力定義可表述為：研究區(qū)域內(nèi)一定時期(通常為一年)具有全球平均生產(chǎn)力的所有可用的生物生產(chǎn)性土地和水域面積的總和,其計算模型如下：

(1)

式中,Ai為區(qū)域第i類生物生產(chǎn)性土地面積；YFi為區(qū)域第i類生物生產(chǎn)性土地的產(chǎn)量因子,通常由區(qū)域該類土地的平均生產(chǎn)力與全球同類土地的平均生產(chǎn)力之間的比率而得,產(chǎn)量因子可以將該區(qū)域的某類生物生產(chǎn)性土地的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)換為具有全球可比性的生產(chǎn)力單位[19]；EQFi為全球第i類生物生產(chǎn)性土地的均衡因子,通常是將全球該類生物生產(chǎn)性土地平均生產(chǎn)力除以全球所有類型生物生產(chǎn)性土地的平均生產(chǎn)力[20]。該模型最終將不同類型的生物生產(chǎn)性土地轉(zhuǎn)換為具有全球平均生產(chǎn)力的統(tǒng)一、可加和的生物物理指標(biāo),即全球公頃(ghm2)[21]。

2.2 元胞自動機(jī)-馬爾科夫(CA-Markov)模型

馬爾科夫(Markov)模型是由原蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家安德烈·馬爾可夫首先提出而得名,它是基于馬爾科夫隨機(jī)過程系統(tǒng)而形成的一個過程理論模型,以達(dá)到預(yù)測和隨機(jī)控制的目的[22]。元胞自動機(jī)(CA)模型是一種時間、空間狀態(tài)均離散的格子動力學(xué)模型,側(cè)重于不同時空特征元胞的相互作用,具有強(qiáng)大的空間計算模擬能力,特別適合自組織功能系統(tǒng)的動態(tài)模擬和空間展示。在土地利用預(yù)測方面,馬爾科夫模型側(cè)重于對土地利用變化數(shù)量的預(yù)測,但無法進(jìn)行空間表達(dá),不能展現(xiàn)各類型土地變化的空間分布[23]。而元胞自動機(jī)模型則能夠?qū)?fù)雜空間系統(tǒng)的時空動態(tài)演化過程進(jìn)行表達(dá),能夠彌補(bǔ)馬爾科夫模型的不足。

CA-Markov模型正是利用了Markov模型和CA模型的各自優(yōu)勢,將這兩種模型，以及多準(zhǔn)則、多目標(biāo)的土地分配原則結(jié)合起來進(jìn)行土地利用的預(yù)測方法,即通過將具有連續(xù)性質(zhì)的空間分布元素加入到馬爾科夫鏈的分析過程來實現(xiàn)土地利用預(yù)測模擬的。其工作原理是以預(yù)測基期(預(yù)測起始年)的土地利用為初始狀態(tài),以前一期土地利用轉(zhuǎn)移面積和起始年多因素影響下的土地適宜性圖集為依據(jù),對土地利用類型進(jìn)行重新分配,直至達(dá)到馬爾可夫鏈預(yù)測的土地利用面積?？梢?CA-Markov模型同時具備對土地利用的時間動態(tài)和空間格局進(jìn)行表達(dá)的優(yōu)勢,從而較好地模擬未來區(qū)域土地利用的時空格局,實現(xiàn)對區(qū)域土地利用的預(yù)測[24- 25],解決了土地利用時空同步模擬的瓶頸問題。

本文利用IDRISI32軟件中的CA-Markov模塊,基于1992年、2002年和2012年3期土地利用的數(shù)據(jù),首先以2002年為起始年,預(yù)測了石羊河流域2012年的生態(tài)承載力并與實際數(shù)據(jù)比較,以驗證CA-Markov模型模擬的可靠性,進(jìn)而以2012年為起始年預(yù)測2022年的土地利用空間數(shù)據(jù),利用生態(tài)承載力模型計算2022年生態(tài)承載力并分析其時空格局變化。IDRISI軟件中參與處理的圖像都為柵格數(shù)據(jù),本文使用的土地柵格大小為30 m×30 m。所有空間數(shù)據(jù)處理均在ArcGIS平臺上完成。

根據(jù)CA-Markov模塊的功能需求,模擬預(yù)測過程有以下幾個關(guān)鍵點：(1)轉(zhuǎn)換規(guī)則：本文利用1992年、2002年和2012年3期土地利用空間數(shù)據(jù),計算得到1992—2002年和2002—2012年的土地面積轉(zhuǎn)移矩陣。以這兩個時段的土地面積轉(zhuǎn)移矩陣作為CA-Markov模塊預(yù)測流域2012年和2022年的土地利用格局的轉(zhuǎn)換規(guī)則。(2)土地利用變化的驅(qū)動因素遴選：土地利用變化的驅(qū)動因素主要包括自然與人文因素兩大類因素。在使用CA-Markov模型中,對于土地利用變化驅(qū)動因素的遴選和分析是極其重要的。借鑒前人研究結(jié)果[26],本文選取了引起生態(tài)承載力變化的三類共10個主要影響因素作為驅(qū)動因素,包括海拔、坡度、坡向等地貌因素,積溫(>10℃)、降水等氣象因素,人口密度、人均GDP等經(jīng)濟(jì)因素,距河流最近、距道路最近、距居民點最近等距離因素,并將2002年和2012年各指標(biāo)數(shù)據(jù)逐一空間化處理,獲得各驅(qū)動因素的空間數(shù)據(jù)集,以構(gòu)建流域土地利用適應(yīng)性圖集。(3)適宜性圖集制作：適宜性指的是當(dāng)前土地利用在下一個狀態(tài)的適宜性,因此適應(yīng)性圖集就是各類土地利用在下一個狀態(tài)的適宜性的圖像集合?；谄鹗寄旮黝愅恋氐睦脿顩r,利用IDRISI中的空間多元回歸模型(logisticreg模塊),分別將每類土地利用類型作為因變量,10個驅(qū)動因素作為自變量,通過回歸分析,計算得到每類土地的空間分布概率圖,再使用collection editor模塊將所有的概率圖集成在一個文件中。本文根據(jù)起始年的2002年、2012年土地利用和驅(qū)動因素空間分布狀況,分別構(gòu)建2002年和2012年的適宜性圖集。(4)鄰域濾波器及迭代次數(shù)：按照已有研究[27],本文采用5×5摩爾鄰域作為CA-Markov模型的濾波參數(shù)；模型運算1年為一個迭代周期,因此迭代次數(shù)設(shè)定為10。基于以上土地利用預(yù)測結(jié)果,利用生態(tài)承載力模型,即可計算預(yù)測年的流域生態(tài)承載力空間數(shù)據(jù)集。

2.3 數(shù)據(jù)收集與處理

石羊河流域邊界：系根據(jù)石羊河流域八大支流分布,依據(jù)研究區(qū)域數(shù)字高程模型(DEM,Digital Elevation Model),利用SWAT水文模型計算得到。DEM數(shù)據(jù)：來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn),空間分辨率為30 m。石羊河流域的行政區(qū)劃邊界：來源于國家自然科學(xué)基金委員會“中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)。石羊河流域土地利用空間數(shù)據(jù)：由美國地質(zhì)勘探局(United States Geological Survey,USGS)官網(wǎng)(http://www.usgs.gov)下載,獲得石羊河流域1992年、2002年、2012年3期同時段的Landsat TM影像,空間分辨率為30 m。在影像校正和增強(qiáng)處理的基礎(chǔ)上,通過最優(yōu)波段組合和人工目視解譯,將土地利用類型分為六類：耕地、林地、草地、城鄉(xiāng)工礦居民用地(建筑用地)、水域、未利用地,再經(jīng)實地的勘正校準(zhǔn),得到了三年的土地利用現(xiàn)狀矢量圖。

石羊河流域自然和人文因素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：2002年、2012年氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn),氣象因素的空間數(shù)據(jù)集系利用流域內(nèi)及周邊的氣象站點觀測數(shù)據(jù)插值得到；道路、居民點數(shù)據(jù)來自中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站的石羊河流域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集(http://westdc.westgis.ac.cn)；人文因素數(shù)據(jù)來自省地各級統(tǒng)計年鑒,空間數(shù)據(jù)系按照統(tǒng)計單元數(shù)據(jù)賦值于流域內(nèi)行政區(qū)劃的屬性而生成；距離因素的空間數(shù)據(jù)系在石羊河流域數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上,利用ArcGIS的near工具分別計算點要素到最近居民點的點要素、河流線要素及道路線要素的歐式距離。以上因素的空間數(shù)據(jù)都是在ArcGIS 10.2軟件中處理生成。由于氣象數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)變動性大,故分別依據(jù)2002年、2012年的相關(guān)觀測和統(tǒng)計數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的空間分布圖。

本文計算生態(tài)承載力時,1992年、2002年、2012年和2022年產(chǎn)量因子和均衡因子采用的是已有文獻(xiàn)公布的相近年份的中國平均產(chǎn)量因子和世界均衡因子[28-32]。該流域的未利用地一般為戈壁沙漠,因生產(chǎn)力極低,故產(chǎn)量因子默認(rèn)為0[13],其生態(tài)承載力也為0,建筑用地因一般占用的是適宜耕種的優(yōu)質(zhì)土地,故產(chǎn)量因子和均衡因子默認(rèn)與耕地相同[33]。

2.4 CA-Markov模型預(yù)測方法驗證

在展開2022年石羊河流域土地利用預(yù)測模擬之前,為了檢驗CA-Markov模型預(yù)測各土地類型數(shù)量變化和空間分布的準(zhǔn)確度,本文首先基于1992、2002年兩期土地利用數(shù)據(jù)和2002年土地利用適應(yīng)性圖集,利用CA-Markov模型預(yù)測了2012年的土地利用時空格局。再用2012年預(yù)測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析,來驗證本文構(gòu)建的CA-Markov模型預(yù)測方法的準(zhǔn)確度。具體如下：

首先利用二期土地利用空間數(shù)據(jù),獲得1992—2002年土地面積轉(zhuǎn)移矩陣,其次基于2002年10個自然和人文驅(qū)動因素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和2002年的土地利用狀況生成各類型土地的適宜性圖集,假設(shè)1992—2002年土地轉(zhuǎn)移趨勢與后十年基本相似,利用CA-Markov模塊模擬得到2012年的土地利用的空間數(shù)據(jù)集,并形成空間分布預(yù)測圖。

然后,使用IDRISI軟件中crosstab模塊,依據(jù)Kappa系數(shù)對比分析2012年石羊河流域土地利用空間分布的實際圖和預(yù)測圖的相似度,得到的Kappa系數(shù)為0.7956(一般情況下,如果Kappa系數(shù)值不小于0.75,則認(rèn)為模擬的準(zhǔn)確度高),說明基于本文所選驅(qū)動因素和所采用的實驗方案取得的模擬結(jié)果精度較高、可靠,可用來進(jìn)行該流域未來土地利用預(yù)測模擬。

3 結(jié)果與分析

3.1 基于CA-Markov的2022年土地利用狀態(tài)預(yù)測模擬

圖2 2022年石羊河流域土地利用預(yù)測空間分布圖 Fig.2 The spatial distribution of land use prediction in Shiyang River Basin in 2022

由于石羊河流域2012—2022年將繼續(xù)實施退耕還林還草等土地利用政策,基本延續(xù)過去10年(2002—2012年)的土地利用趨向,因此,利用以上已通過驗證的CA-Markov預(yù)測模擬方案,以2012年為起始年,基于2002—2012年的土地面積轉(zhuǎn)移矩陣和2012年各類型土地的適宜性圖集,在ArcGIS平臺上,經(jīng)過模擬計算得到了2022年石羊河流域土地利用空間數(shù)據(jù)集,并生成土地利用預(yù)測空間分布圖(圖2)。

由圖2中可知,2022年石羊河流域土地利用空間格局由南到北,主要分為上游的林草區(qū),中下游綠洲區(qū)及其周邊大面積的荒漠區(qū),景觀格局呈明顯的空間異質(zhì)性,且層次較為明顯。與2002年、2012年土地利用狀況比較,土地利用的整體空間分布格局基本一致,但其內(nèi)部各類型土地則變化明顯。

3.2 1992—2022年生態(tài)承載力時空格局變化

基于1992、2002、2012年以及預(yù)測年2022年石羊河流域土地利用空間數(shù)據(jù)集,利用生態(tài)承載力計算模型,獲得各年份基于土地斑塊的單位面積生態(tài)承載力空間分布圖(圖3)。

圖3 1992—2022年單位面積生態(tài)承載力空間分布圖Fig.3 The spatial distribution of biocapacity per unit area of Shiyang River Basin in 1992—2022

由圖3可知,整體而言,1992—2022年石羊河流域的單位面積生態(tài)承載力空間分布格局基本一致,由于流域土地利用和景觀分布的空間異質(zhì)性,上下游之間差異明顯,呈現(xiàn)不均衡分布,其中,單位面積生態(tài)承載力高值區(qū)主要分布在該流域的中下游綠洲區(qū),分布較為均衡,土地利用類型主要為耕地；其次為上游,依次為林地、草地、水域,斑塊較為破碎,而未利用土地因的產(chǎn)量因子默認(rèn)為0,所以該區(qū)域單位面積生態(tài)承載力也為0,主要位于流域中下游綠洲外圍的巴丹吉林沙漠、騰格里沙漠區(qū)域,占地面積較大,分布最為均勻,凸顯流域下游生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)酷性,特別是民勤綠洲與周圍的荒漠區(qū)域形成強(qiáng)烈的反差。

相比1992年、2002年和2012年,預(yù)測年2022年單位面積生態(tài)承載力雖然大的空間格局沒有明顯變化,但部分區(qū)域的單位面積生態(tài)承載力分布卻有很大變化。其中石羊河流域上游山區(qū)中部冰川周邊高海拔區(qū)域的單位面積生態(tài)承載力由1992至2022年不斷增高,到2022年時,高值區(qū)面積分布較2012年增加了465.44 km2,而流域上游低值區(qū)面積分布較2012年減小635.86 km2;中游綠洲區(qū)域其值比較穩(wěn)定,除了西部的高值區(qū)少部分變?yōu)榈椭祬^(qū)外,其它區(qū)域沒有明顯的變化；下游的荒漠區(qū)域的單位面積生態(tài)承載力變化最少,但民勤綠洲內(nèi)部單位面積生態(tài)承載力從1992年起開始逐漸減小,表明綠洲地區(qū)內(nèi)部生態(tài)環(huán)境處于退化趨勢。

圖4 1992—2022年各類土地總生態(tài)承載力變化趨勢 Fig.4 The development trend of total biocapacity of different land use types in 1992—2022

圖4顯示,石羊河流域生態(tài)承載力總量呈現(xiàn)1992—2002年間的先減少、2002—2012年間快速增加至2012—2022年緩慢增加的趨勢,而各類型土地生態(tài)承載力總量呈現(xiàn)不同的變化趨勢,其中耕地、林地、水域、建筑用地的生態(tài)承載力總量變化均以2002年為拐點,呈先減小而后逐漸增加的趨勢,但增加的幅度各有不同,尤以建筑用地生態(tài)承載力的增加幅度最大,這些變化與石羊河流域2002年以后全面實施退耕還林、關(guān)井壓田等生態(tài)工程,以及中下游綠洲區(qū)城市化進(jìn)程的加速發(fā)展密切相關(guān)。相反,草地生態(tài)承載力雖然也以2002年為拐點,但卻呈現(xiàn)先增加而后快速減小的趨勢,說明該流域自2002年以后草地資源的保護(hù)措施不甚理想。

進(jìn)一步,在ArcGIS中使用Intersect工具進(jìn)行空間疊置分析,首先分別將2012、2022年的土地利用轉(zhuǎn)為30 m(由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源于Landsat影像,分辨率為30 m)分辨率的柵格,柵格值表示單位面積生態(tài)承載力；然后在使用柵格計算器工具,用2022年的柵格圖層減去2012年的柵格圖層,得到差值圖；差值圖中大于0的值表示生態(tài)承載力增加,等于0的表示生態(tài)承載力不變,小于0的表示生態(tài)承載力減少；最終獲得預(yù)測年2022年和起始年2012年流域基于斑塊的單位面積生態(tài)承載力差值,得到流域生態(tài)承載力變化的空間分布圖(圖5)。結(jié)果顯示,與2012年相比,2022年該流域生態(tài)承載力增加的斑塊主要分布在石羊河流域的上游祁連山高山區(qū),且呈現(xiàn)較明顯的斑塊聚集,主要為林地恢復(fù)區(qū),而較少分布在中下游綠洲區(qū)域,分布較為離散和破碎,為零散的新的土地開墾和植被修復(fù)區(qū)域；生態(tài)承載力減少的斑塊主要分布在石羊河流域中游的金川-昌寧盆地和威武盆地,主要為大面積的撂荒地和荒漠化區(qū)域。

圖5 2012—2022年石羊河流域生態(tài)承載力變化斑塊空間分布圖 Fig.5 The spatial distribution of biocapacity change patch in Shiyang River Basin between 2012 and 2022

基于2012年和2022年的土地利用狀況,在ArcGIS中使用intersect工具進(jìn)行空間疊置分析,由土地利用轉(zhuǎn)移矩陣得到石羊河流域2012—2022年各類土地的生態(tài)承載力轉(zhuǎn)移矩陣(表1和表2)。

由表1和表2顯示,經(jīng)預(yù)測,2012年各類土地生態(tài)承載力向2022年的轉(zhuǎn)移方向各不相同。因不同類型土地的生態(tài)生產(chǎn)力不同,故土地類型的轉(zhuǎn)換將導(dǎo)致同一塊土地轉(zhuǎn)換前后的生態(tài)承載力發(fā)生變化,也將導(dǎo)致2022年流域生態(tài)承載力的內(nèi)部結(jié)構(gòu)組成有所變化。整體而言,除了沒有變化的土地利用類型保持了原有生態(tài)承載力之外,2012年生態(tài)承載力總轉(zhuǎn)出量為90366.99 ghm2,2022年生態(tài)承載力總轉(zhuǎn)入量為198900.32 ghm2,整體將增加108533.33 ghm2,是轉(zhuǎn)出量的1.20倍。

其中,該流域2012—2022年期間耕地轉(zhuǎn)向其他類型土地面積依次為建筑用地>未利用地>草地>水域>林地(表1),生態(tài)承載力轉(zhuǎn)出總量為36603.51 ghm2,而轉(zhuǎn)入總量僅為15461.04 ghm2,轉(zhuǎn)出量是轉(zhuǎn)入量的2.37倍。因此,對耕地而言,因大量轉(zhuǎn)向較耕地生態(tài)生產(chǎn)力低的土地類型,而導(dǎo)致2022年的生態(tài)承載力損失達(dá)21142.47 ghm2,其主要原因是大量耕地轉(zhuǎn)為未利用地致使生態(tài)承載力大量損失(表2),占總損失量的66.83%；林地主要轉(zhuǎn)向未利用地和草地,建筑用地主要轉(zhuǎn)向耕地、草地和未利用地,這2類土地也因部分土地轉(zhuǎn)向較其生態(tài)生產(chǎn)力低的土地類型而導(dǎo)致生態(tài)承載力轉(zhuǎn)出量大于轉(zhuǎn)入量,使得2022年流域生態(tài)承載力也受到損失。

不同的是,該流域2012—2022年期間草地雖然也有一部分轉(zhuǎn)為未利用地,但因其大部分轉(zhuǎn)向生態(tài)生產(chǎn)力較高的林地、建筑用地、耕地,而最終使得生態(tài)承載力轉(zhuǎn)入量大于轉(zhuǎn)出量,致使2022年的生態(tài)承載力增加了32923.30 ghm2；其次,水域轉(zhuǎn)出面積雖然較少,但主要轉(zhuǎn)向為生態(tài)承載力較大的其他類型土地,也使得2022年的生態(tài)承載力有所增加。

特別是,該流域2012—2022年期間未利用地的一部分將轉(zhuǎn)向其他土地利用類型,轉(zhuǎn)移土地面積依次為建筑用地>林地>耕地>草地>水域,因轉(zhuǎn)出后的土地類型生態(tài)生產(chǎn)力均大于未利用地,使得2022年生態(tài)承載力將凈增加120035.41 ghm2。

表1 2012—2022年石羊河流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

表2 2012—2022年石羊河流域生態(tài)承載力轉(zhuǎn)移矩陣

各類型土地生態(tài)承載力轉(zhuǎn)換數(shù)值可表達(dá)為：括號內(nèi)的數(shù)值為2012年土地轉(zhuǎn)出前的生態(tài)承載力,括號外的數(shù)值為土地轉(zhuǎn)出后的生態(tài)承載力,即2022年轉(zhuǎn)入為新類型土地的生態(tài)承載力。*表示未轉(zhuǎn)換的同類土地生態(tài)承載力保持量

綜上所述,由于該流域?qū)⒗^續(xù)實施退耕還林還草、關(guān)井壓田等生態(tài)工程和土地利用流轉(zhuǎn)政策,使得該流域在保證整體生態(tài)環(huán)境持續(xù)穩(wěn)定的前提下,生態(tài)環(huán)境的好轉(zhuǎn)將是必然的。而其中,未利用地與其他土地類型利用的相互轉(zhuǎn)換在石羊河流域生態(tài)承載力數(shù)量和結(jié)構(gòu)變化中具有重要的地位,因此,在水資源有限的干旱區(qū)內(nèi)陸河流域,對未利用地的合理利用是提高流域未來生態(tài)承載力關(guān)鍵。

以上結(jié)果是基于2022年生態(tài)承載力產(chǎn)量因子和均衡因子均維持2012年現(xiàn)狀的假設(shè)而得到的。未來隨著農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的科技發(fā)展,各類型土地生態(tài)生產(chǎn)力必然會不斷增加,因此本文計算結(jié)果僅為保守的預(yù)測結(jié)果。

4 結(jié)論

石羊河流域由于地形、地貌、氣候以及水資源等環(huán)境因素的影響,土地利用空間分布極不均勻,特別是,近年來受氣候變化與人類活動的深入影響,整個流域基于土地斑塊的生態(tài)承載力呈現(xiàn)特殊的時、空變化趨勢。

本文采用CA-Markov模型,基于遙感數(shù)據(jù)、GIS空間分析技術(shù),以2012年為起始年,在對石羊河流域2022年土地利用狀態(tài)預(yù)測基礎(chǔ)上,預(yù)測了2022年流域基于斑塊尺度的生態(tài)承載力空間數(shù)據(jù),并對比分析了1992—2022年該流域不同時間段的生態(tài)承載力的時空變化及內(nèi)部結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換趨勢,實現(xiàn)了對該流域近30年生態(tài)承載力的時空格局模擬分析。結(jié)果顯示,時間尺度上,以2002年為拐點,1992—2022年間該流域生態(tài)承載力總量呈先減少后增加的變化趨勢,其中建筑用地生態(tài)承載力增加趨勢最為顯著；空間上,1992—2022年間流域單位面積生態(tài)承載力空間格局整體變化不大,但其內(nèi)部不同區(qū)域的單位面積生態(tài)承載力呈不同的變化趨勢。其中,與起始年2012年相比,2022年流域上游山區(qū)的林地、中游綠洲的建筑用地生態(tài)承載力均增加較快,且呈現(xiàn)較明顯的斑塊聚集,而中、下游綠洲區(qū)耕地、草地生態(tài)承載力的增減變化復(fù)雜,斑塊分布較為離散和破碎,生態(tài)承載力減少的斑塊主要分布在石羊河流域中游的金川-昌寧盆地和威武盆地,主要為大面積的撂荒地和荒漠化區(qū)域。水域生態(tài)承載力整體變化不明顯；預(yù)測可知,2012—2022年土地利用類型將發(fā)生頻繁轉(zhuǎn)換,導(dǎo)致流域生態(tài)承載力結(jié)構(gòu)組成變化較大,其中未利用地的轉(zhuǎn)出對未來全流域以及各類土地生態(tài)承載力的增加貢獻(xiàn)突出。綜上,該流域生態(tài)承載力時空變化態(tài)勢與當(dāng)?shù)貙嵤┑耐烁€林、關(guān)井壓田等生態(tài)工程,嚴(yán)格的農(nóng)田水資源管理政策,以及這一期間流域的城市化速度較快相吻合,說明我國實施的生態(tài)保護(hù)政策已取得并將繼續(xù)取得更好的生態(tài)效益。本文有關(guān)石羊河流域未來生態(tài)承載力的時、空間格局和結(jié)構(gòu)變化的預(yù)測結(jié)果對該流域制定未來生態(tài)環(huán)境保護(hù)和管理政策具有重要的現(xiàn)實指導(dǎo)意義和應(yīng)用價值。

本文在充分考慮了模擬時段內(nèi)自然和人文驅(qū)動因素對土地利用的影響和作用的基礎(chǔ)上,利用CA-Markov模型開展了流域生態(tài)承載力時空間格局預(yù)測,并驗證了該模型的可靠性,展示了CA-Markov模型在預(yù)測大尺度區(qū)域生態(tài)承載力方面的優(yōu)勢,這對僅在時間尺度上開展生態(tài)承載力預(yù)測的已有研究是一個較大改進(jìn)。但是,由于本文系基于土地利用政策基本不變的假設(shè)條件下開展模擬預(yù)測的,土地利用的自然與人文驅(qū)動因素也是基于已有的研究成果和經(jīng)驗進(jìn)行選擇的,沒有對假設(shè)條件和各因素的影響程度大小做出深入、定量的分析,預(yù)測結(jié)果必然存在一定的誤差。其次,本文計算生態(tài)承載力所采用的產(chǎn)量因子和均衡因子是已有文獻(xiàn)公布的相近年份的中國平均產(chǎn)量因子和世界均衡因子,計算結(jié)果與研究區(qū)的實際情況相比也存在一定的誤差。以上不足有待深入研究,以提高研究區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測的準(zhǔn)確度。