歐陽曉,朱 翔,賀清云

1 湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 湖南省經(jīng)濟(jì)地理研究所，長沙 410205 2 湖南師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，長沙 410081

城市化所產(chǎn)生的土地利用和土地覆蓋變化給生態(tài)系統(tǒng)帶來了深刻的影響,逐步改變了生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和過程,是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)喪失的主要驅(qū)動力,對生態(tài)系統(tǒng)造成重大風(fēng)險[1- 7]。目前,與土地利用變化相關(guān)的生態(tài)風(fēng)險問題已引起世界各國的廣泛關(guān)注,如何降低城市化對生態(tài)風(fēng)險的壓力,實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展,已成為世界各地城市規(guī)劃者和決策者關(guān)注的熱點問題[8- 10]。

生態(tài)風(fēng)險評估作為生態(tài)環(huán)境管理的前奏越來越普遍[11]。1992年由美國環(huán)保署提出了生態(tài)風(fēng)險評價的概念,搭建了生態(tài)風(fēng)險評價的研究框架,此后學(xué)者們圍繞該研究框架在方法和理論等方面進(jìn)行完善[12- 13]。目前,生態(tài)風(fēng)險的評價主要是為生態(tài)環(huán)境保護(hù)和管理提供政策支撐,傳統(tǒng)的研究框架主要研究一個或者多個因素對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生影響,難以綜合的評價生態(tài)風(fēng)險[14- 16],所以,學(xué)者們嘗試將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)納入到生態(tài)風(fēng)險評價的框架中[17- 18],生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是連接生態(tài)系統(tǒng)和人類福祉的紐帶[19],從人類福祉的視角結(jié)合生態(tài)過程和生態(tài)風(fēng)險源進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險的評價可以大幅度地提高時效性[20- 21]。但是,隨著研究的深入,一些研究提出生態(tài)系統(tǒng)不僅應(yīng)當(dāng)提供多樣化的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),而且需要保持高水平的生態(tài)系統(tǒng)健康[22- 23]。健康的生態(tài)系統(tǒng)被認(rèn)為是強調(diào)生態(tài)系統(tǒng)完整性的生態(tài)環(huán)境管理的目標(biāo),并為生態(tài)系統(tǒng)評估提供基礎(chǔ)[24]。因此,在區(qū)域生態(tài)風(fēng)險評價中,評價終點應(yīng)將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康相結(jié)合。然而,現(xiàn)有研究很少嘗試建立生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康相結(jié)合的生態(tài)風(fēng)險評估框架。

長株潭城市群是我國新型城鎮(zhèn)化重點培育的對象,同時也是長江中游城市群的重要組成部分,是湖南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市化、人口、環(huán)境污染的主要集聚區(qū),當(dāng)前正處于快速的城市化、工業(yè)化發(fā)展階段。通過研究長株潭城市群能夠有效解決城市群區(qū)域普遍存在的問題。同時,城市群的發(fā)展加速了農(nóng)村景觀向城市景觀的轉(zhuǎn)變,城市群的自然景觀和環(huán)境狀況變化尤為顯著?；诖?以長株潭城市群為例,結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康,構(gòu)建了生態(tài)風(fēng)險評估框架,分析2000年和2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、生態(tài)系統(tǒng)健康和生態(tài)風(fēng)險時空變化規(guī)律并運用相關(guān)分析法剖析生態(tài)風(fēng)險程度與人工表面比率的關(guān)系,為實現(xiàn)城市群可持續(xù)發(fā)展和進(jìn)一步優(yōu)化城市群國土生態(tài)修復(fù)提供新的研究框架和理論參考。

1 研究區(qū)概況

長株潭城市群是長江中游城市群的重要組成部分,是湖南省的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,正處于快速的城市化、工業(yè)化發(fā)展階段。本文以最新的城市群區(qū)域規(guī)劃以及相關(guān)城市群城鎮(zhèn)密集區(qū)的研究成果為依據(jù),結(jié)合區(qū)域的完整性,選取城市群都市區(qū)為本文的實證研究區(qū),都市區(qū)包括長沙、株洲、湘潭三市的市區(qū)以及長沙縣、株洲縣、湘潭縣[25- 26],如圖1。2018年,都市區(qū)的行政區(qū)劃面積為8629 km2,總?cè)丝跒?12.58 萬人,GDP為9175.78 億元,建成區(qū)面積為1038.51 km2,是整個城市群中城市化和生態(tài)環(huán)境變化最顯著的區(qū)域,改善生態(tài)環(huán)境是當(dāng)務(wù)之急,城市群先后實施了湘江流域的重金屬治理、生態(tài)綠心保護(hù)區(qū)的“退二進(jìn)三”等一系列的生態(tài)修復(fù)工程,取得了一定成效。

圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

2000年和2018年研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,分為林地、耕地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地等6個類型。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)來源于MODIS產(chǎn)品(MOD13Q1)。凈初級生產(chǎn)數(shù)據(jù)(Net Primary Production, NPP)來源于蒙大拿大學(xué)數(shù)值動力學(xué)模擬團(tuán)隊(Numerical Terradynamic Simulation Group, NTSG)。相關(guān)數(shù)據(jù)的類型、分辨率以及來源,見表1。景觀指數(shù)通過FRAGSTATS 4.2軟件基于土地利用數(shù)據(jù)的柵格圖計算得到各網(wǎng)格的景觀異質(zhì)性、景觀連通性等一系列景觀指數(shù)。考慮到本研究使用的數(shù)據(jù)存在多種空間分辨率,因此,將所有的柵格數(shù)據(jù)統(tǒng)一到與NDVI一致,對數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣得到統(tǒng)一的250 m柵格數(shù)據(jù)。同時,對所有數(shù)據(jù)利用大小一致的網(wǎng)格全面覆蓋研究區(qū),將研究數(shù)據(jù)分配到對應(yīng)的網(wǎng)格中,即為直接網(wǎng)格化。本研究設(shè)定網(wǎng)格的尺度為1 km×1 km,共9113個網(wǎng)格。然后,按照研究數(shù)據(jù)的類別進(jìn)行直接網(wǎng)格化,實現(xiàn)研究數(shù)據(jù)由行政區(qū)劃尺度降到網(wǎng)格尺度,能夠合理的避免統(tǒng)計指標(biāo)按行政區(qū)劃均勻分布的問題。

表1 長株潭城市群基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

2.2 研究方法

2.2.1生態(tài)風(fēng)險評估框架

生態(tài)風(fēng)險是人為活動造成的生態(tài)系統(tǒng)變化,包括生態(tài)系統(tǒng)狀況惡化、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少等變化。其中,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)體現(xiàn)了與生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和過程相互聯(lián)系的生態(tài)功能;而生態(tài)系統(tǒng)健康反映了空間實體的持續(xù)狀態(tài),涉及生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能等方面[27- 28]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是功能的體現(xiàn),生態(tài)系統(tǒng)健康是保護(hù)的主體,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康相結(jié)合,能滿足生態(tài)安全評價終點的要求,可解釋保護(hù)主體生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)功能[12,29]。景觀格局作為不同類型的生態(tài)系統(tǒng)鑲嵌而成的地理空間單元[30],能夠反映出生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的狀況,其變化與生態(tài)系統(tǒng)健康密切相關(guān)。同時,綜合評價終點是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康的結(jié)合,可以作為衡量生態(tài)風(fēng)險的工具,也可看作是生態(tài)安全的表征,加之對生態(tài)系統(tǒng)健康評價已成為前沿方向[31- 32]。因此,考慮到生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,從生態(tài)系統(tǒng)的完整性出發(fā),基于土地利用類型的變化,將景觀格局與生態(tài)學(xué)理論相結(jié)合,采用機器學(xué)習(xí)方法來評價生態(tài)風(fēng)險程度的相關(guān)因素。

2.2.2生態(tài)系統(tǒng)健康評估

生態(tài)系統(tǒng)空間實體的生態(tài)系統(tǒng)健康(Ecosystem Health, EH)體現(xiàn)了在壓力下維持健康結(jié)構(gòu)、自我調(diào)節(jié)和恢復(fù)的能力,可分為三類：活力,組織,彈性[23,33]。計算公式如下：

(1)

式中,EH代表生態(tài)系統(tǒng)健康;EV、EO、ER分別代表生態(tài)系統(tǒng)活力、組織、彈性。

生態(tài)系統(tǒng)活力(Ecosystem Vigor, EV)是指生態(tài)系統(tǒng)的新陳代謝或初級生產(chǎn)力。本研究采用NPP對生態(tài)系統(tǒng)活力進(jìn)行量化。已有的研究成果已經(jīng)證明NPP是評價生態(tài)系統(tǒng)初級生產(chǎn)力的有效方法[34]。

生態(tài)系統(tǒng)組織(Ecosystem Organization, EO)是指由景觀格局決定的生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性,特別是景觀異質(zhì)性和景觀連通性都會影響生態(tài)系統(tǒng)的組織。選取景觀異質(zhì)性、景觀連通性等景觀指數(shù),利用權(quán)重系數(shù)模型計算生態(tài)系統(tǒng)組織[35],其中,景觀指數(shù)具體計算公式見表2。

表2 景觀格局指數(shù)計算公式及解釋

EO=0.4×LC+0.4×LH+0.2×IC

=(0.2×SHDI+0.2×SHEI)+(0.1×DIVISION+0.15×IJI+0.15×CONTAG)+0.2×FRAC

(2)

式中，EO指生態(tài)系統(tǒng)組織,LC指景觀連通性、LH指景觀異質(zhì)性、IC指景觀形態(tài)。根據(jù)現(xiàn)有研究成果[32,36]和長株潭城市群景觀格局實際情況,景觀連通性和景觀異質(zhì)性在景觀格局中的地位相等且處于主導(dǎo)地位,故其權(quán)重均取0.4;景觀形態(tài)在景觀格局中的地位處于較低的狀態(tài),故其權(quán)重取0.2。為量化生態(tài)系統(tǒng)組織,進(jìn)一步將LH、LC和IC分解到具體的景觀指數(shù),LH分為SHDI指數(shù)和SHEI指數(shù),各占一半的權(quán)重;LC分為DIVISION指數(shù)、IJI指數(shù)以及CONTAG指數(shù),IJI和CONTAG通常被視為景觀連通性評價的核心指標(biāo),權(quán)重要高于DIVISION;IC直接用FRAC指數(shù)進(jìn)行表征。

生態(tài)系統(tǒng)彈性(Ecosystem Resilience, ER)是指區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)在受到外界干擾后恢復(fù)其原有結(jié)構(gòu)和功能的能力[37]。采用植被覆蓋度作為彈性分值來計算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)彈性,并采用Log函數(shù)對土地利用數(shù)據(jù)和植被指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[38]。計算公式如下：

(3)

式中,ER代表區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)彈性,ER值越大,區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的彈性能力越高;i為土地利用類型的總數(shù);Si為第i類土地利用類型的面積;Pi為第i類土地利用類型的彈性分值,即植被指數(shù)均值。

2.2.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估

本文采用謝高地等[39]制定的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(Ecosystem Serivce Value, ESV)當(dāng)量表,考慮到區(qū)域之間的差異性[40],本文采用2018年長株潭城市群晚稻的平均單產(chǎn)量和平均收購價格。經(jīng)計算,2018年長株潭城市群晚稻的平均單產(chǎn)量為7146 kg/hm2,平均收購價值為2.83元/kg,基于此制定了長株潭城市群地區(qū)不同地類單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)表[41- 42](表3),進(jìn)而對研究區(qū)的ESV進(jìn)行計算。首先計算ESV當(dāng)量因子價值量,計算公式如下：

(4)

式中,VCk為ESV當(dāng)量因子價值量(元 hm-2a-1);P為長株潭城市群晚稻的平均收購價格(元/kg);Q為長株潭城市群晚稻的平均單產(chǎn)量(kg/hm2);n為年份數(shù)。

ESV計算公式如下：

ESV=∑Ak·VCk

(5)

式中,ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值;VCk為各地類生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務(wù)價值系數(shù)(元 hm-2a-1);Ak是第k類土地利用類型的面積(hm2)。

表3 各地類生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務(wù)價值系數(shù)/(元 hm-2 a-1)

2.2.4生態(tài)風(fēng)險特征分析

(1)生態(tài)風(fēng)險特征值(Risk Characterization Value, RCV)計算。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康的結(jié)合可以擬合出風(fēng)險評估終點的公式,為平衡各評價單元保護(hù)主體與相關(guān)功能之間的關(guān)系,計算各單元生態(tài)風(fēng)險的公式如下：

(6)

式中,RCV代表生態(tài)風(fēng)險特征值;EH是生態(tài)系統(tǒng)健康;ESV是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。

(2)生態(tài)風(fēng)險分等定級。采用K-Means聚類方法將生態(tài)風(fēng)險程度分為五個等級。基于平方誤差之和,采用了迭代次數(shù)為1000次的K-Means方法,將2000年和2018年的風(fēng)險程度分為5個等級[43]。公式如下：

(7)

式中,SSE表示平方誤差的和;k表示k聚類;ci表示k聚類的中心;dis表示k與聚類x之間的歐氏距離。

(3)生態(tài)風(fēng)險空間自相關(guān)。考慮區(qū)域生態(tài)風(fēng)險的空間異質(zhì)性,采用Anselin局部Moran′s I進(jìn)行了生態(tài)風(fēng)險的空間自相關(guān)性探討[44],將區(qū)域內(nèi)風(fēng)險空間模式分為四種類型。

2.2.5生態(tài)風(fēng)險相關(guān)性分析

為了識別人工表面比率(Artificial Surface Ratio,AR)的閾值,采用回歸模型分析了人工表面比率與風(fēng)險表征值之間的相互關(guān)系。根據(jù)風(fēng)險評估中的人工表面比率、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和生態(tài)系統(tǒng)健康三個要素,基于屬性將三個要素歸一化,歸一化范圍為0—1。初始時,通過對AR和RCV取平均值來表示RCV與AR之間的線性關(guān)系,然后模擬了兩者之間的擬合模型,通過推導(dǎo)得到了閾值[45]。

(8)

式中,AR表示網(wǎng)格中人工表面比率;SAR表示網(wǎng)格中人工表面的面積;S網(wǎng)格表示網(wǎng)格的面積。

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的動態(tài)變化特征

2000—2018年期間,網(wǎng)格尺度下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)平均值從2000年的1013.71萬元下降到2018年的706.28萬元,其中超過63%的網(wǎng)格生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)出現(xiàn)下降。圖2描述了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化后的空間格局,可以看出2000年至2018年,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)高價值(0.8—1.0)區(qū)域和中高價值(0.6—0.8)區(qū)域的面積都顯著下降;生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)低價值(0—0.2)區(qū)域的面積顯著上升。盡管城市群實施了一系列的生態(tài)修復(fù)工程,但由于耕地和林地等兩大高價值的地類大面積地轉(zhuǎn)化為低價值的人工表面,從而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值出現(xiàn)大幅度減少。2000—2018年,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)高價值區(qū)域主要分布在長株潭城市群的南部和北部的長沙縣,因為這些區(qū)域覆蓋了大面積的植被。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的低價值區(qū)域主要分布在長株潭城市群的中部地區(qū),因為長沙市市區(qū)、株洲市市區(qū)、湘潭市市區(qū)的城區(qū)擴(kuò)張消耗了大量的自然資源,林地、水體等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)高價值的地類被城市用地侵占,最終形成了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的低價值區(qū)域。

圖2 2000年和2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間格局Fig.2 The Spatial pattern of ecosystem services in 2000 and 2018

3.2 生態(tài)系統(tǒng)健康的動態(tài)變化特征

圖3展示了生態(tài)系統(tǒng)健康3個組成部分的變化趨勢。生態(tài)系統(tǒng)活力呈明顯下降趨勢：2000年生態(tài)系統(tǒng)活力值范圍為0—0.80,主要分布在0.20—0.70之間;2018年生態(tài)系統(tǒng)活力值范圍為0—0.68,主要分布在0.10—0.80之間。平均而言,生態(tài)系統(tǒng)活力值從2000年的0.40降至2018年的0.30。生態(tài)系統(tǒng)組織價值呈輕微下降趨勢：2000年生態(tài)系統(tǒng)組織價值范圍為0—0.53,大部分值分布在0.20—0.34之間;2018年生態(tài)系統(tǒng)組織價值范圍為0—0.52,大部分值分布在0.19—0.35之間。平均而言,生態(tài)系統(tǒng)組織價值從2000年的0.27略微降至2018年的0.26。生態(tài)系統(tǒng)彈性值呈輕微下降趨勢,2000年的生態(tài)系統(tǒng)彈性值高于2018年。相比之下,2018年更多的網(wǎng)格位于較低的取值范圍(0—0.60)。平均而言,生態(tài)系統(tǒng)彈性值從2000年的0.36降至2018年的0.32。總體而言,3個生態(tài)系統(tǒng)健康指數(shù)的值均呈現(xiàn)不同程度的下降,其中,生態(tài)系統(tǒng)活力值的下降幅度最大,其他兩個指數(shù)的下降幅度較小。

圖3顯示了2000年和2018年生態(tài)系統(tǒng)健康價值的分布及其差異。2000年的生態(tài)系統(tǒng)健康價值主要分布在0.15—0.60之間;2018年的生態(tài)系統(tǒng)健康價值主要分布0.31—0.60之間。平均而言,生態(tài)系統(tǒng)健康價值從2000年的0.38降至2018年的0.34。

圖3 生態(tài)系統(tǒng)活力、生態(tài)系統(tǒng)組織、生態(tài)系統(tǒng)彈性和生態(tài)系統(tǒng)健康的直方圖Fig.3 The histogram of ecosystem vigor, ecosystem organization, ecosystem resilience, and ecosystem health

3.3 生態(tài)風(fēng)險的動態(tài)變化特征

圖4揭示了生態(tài)風(fēng)險的空間格局演變特征。2000年,I、II、III、VI及V的風(fēng)險程度等級網(wǎng)格數(shù)所占比例分別為30.43%、25.67%、18.06%、17.14%和8.70%。2018年,這一比例分別為27.12%、21.26%、21.23%、20.37%和10.02%。高風(fēng)險程度等級(VI級和V級)的網(wǎng)格數(shù)比例上升了4.55%。與此相反,低風(fēng)險程度等級(I級)的網(wǎng)格數(shù)比例下降了3.31%,下降區(qū)域主要集中株洲縣、湘潭縣以及長沙縣。總體而言,隨著區(qū)域城市化進(jìn)程的加快,研究區(qū)的生態(tài)風(fēng)險也隨之增加。

圖4 生態(tài)風(fēng)險程度等級的空間格局Fig.4 The spatial pattern of ecological risk rating Ⅰ級: 低風(fēng)險程度等級;Ⅱ級: 一般風(fēng)險程度等級;Ⅲ級: 中等風(fēng)險程度等級;Ⅳ級: 高風(fēng)險程度等級;Ⅴ級: 較高風(fēng)險程度等級

圖5所示,兩個時期主要存在兩種集聚類型,高-高風(fēng)險集聚區(qū)和低-低風(fēng)險集聚區(qū)。高-高風(fēng)險集聚區(qū)分布在城市群的中部,長沙市市區(qū)、株洲市市區(qū)和湘潭市市區(qū);而低-低風(fēng)險集聚區(qū)分布在城市群的北部和南部。高-高風(fēng)險集聚區(qū)面積呈現(xiàn)一定程度的增加,低-低風(fēng)險集聚區(qū)面積呈現(xiàn)下降趨勢。

圖5 生態(tài)風(fēng)險等級的空間異質(zhì)性Fig.5 The spatial heterogeneity of ecological risk rating

3.4 生態(tài)風(fēng)險程度的相關(guān)分析與變化

2000—2018年期間,整個城市群人工表面比率存在明顯的上升趨勢,城市群的平均人工表面比率由2000年的14.96%上升到2018年的23.62%。評價網(wǎng)格的人工表面比率都處于增長階段,其中2000年,人工表面比率大于10%的網(wǎng)格主要分布在長沙市市區(qū)、株洲市市區(qū)、湘潭市市區(qū);2018年,人工表面比率大于10%的網(wǎng)格擴(kuò)張到三個市區(qū)的周邊地區(qū)。

生態(tài)指數(shù)(EV、EO、ER、EH、ESV、RCV)與人工表面比率的Pearson相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值,說明人工表面的擴(kuò)張是導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和健康下降的主要因素。人工表面和生態(tài)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)分別為生態(tài)系統(tǒng)活力(2000年為-0.937,2018年為-0.902);生態(tài)系統(tǒng)彈性(2000年為-0.793,2018年為-0.926);生態(tài)風(fēng)險值(2000年為-0.736,2018年為-0.782);生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(2000年為-0.605,2018年為-0.637);生態(tài)系統(tǒng)組織(2000年為-0.529,2018年為-0.458);生態(tài)系統(tǒng)健康(2000年為-0.173,2018年為-0.542)。

2000年和2018年,RCV與人工表面比率的關(guān)系與二次回歸方程分別為0.595和0.662(圖6)。隨著人工表面比率的增加,RCV值迅速下降?；诨貧w模型的推導(dǎo),為了進(jìn)行風(fēng)險管理,2000年和2018年人工表面比率的閾值分別為20%和36%。

圖6 生態(tài)風(fēng)險與人工表面比率的回歸關(guān)系Fig.6 The regression relationship between ecological risk and artificial surface ratio

2000年AR、ESV、EH的Moran′s I值分別為0.534、0.473、0.456,2018年為0.562、0.452、0.461。結(jié)果表明,在2000年和2018年,長株潭城市群存在較強的空間自相關(guān)和明顯3個主變量的聚類空間格局。MPLE(極大似然估計)的空間自邏輯模型系數(shù)如表4所示。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對調(diào)節(jié)生態(tài)風(fēng)險起到了重要作用,生態(tài)系統(tǒng)健康對緩沖風(fēng)險也起到了一定的作用。然而,AR的壓力對風(fēng)險的引導(dǎo)起著主要作用,空間滯后對風(fēng)險概率的提高起輔助作用。從系數(shù)值的變化來看,只有AR指數(shù)呈上升趨勢,說明隨著人工表面的擴(kuò)展,對生態(tài)系統(tǒng)造成的壓力在十年間不斷增加。

表4 空間自邏輯模型的回歸系數(shù)

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

基于2000年和2018年長株潭城市群土地利用類型、NPP、NDVI等數(shù)據(jù),本研究結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康,構(gòu)建了生態(tài)風(fēng)險評估框架,對長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、生態(tài)系統(tǒng)健康和生態(tài)風(fēng)險時空變化規(guī)律進(jìn)行分析,得到以下結(jié)論：首先,2000—2018年期間,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少率達(dá)到63%;生態(tài)系統(tǒng)健康的平均值從0.38下降到0.34。其次,2000—2018年期間,低風(fēng)險程度等級(I級)的網(wǎng)格數(shù)比例下降了3.31%,而高風(fēng)險程度等級(VI級和V級)的網(wǎng)格數(shù)比例上升了4.55%。最后,根據(jù)回歸分析,人工表面比率的閾值應(yīng)控制在36%以下,以達(dá)到生態(tài)風(fēng)險管理目的?？傮w而言,該分析框架可以綜合評價土地利用過程對生態(tài)系統(tǒng)的影響。

4.2 討論

(1)生態(tài)系統(tǒng)健康評價指標(biāo)的選擇

生態(tài)系統(tǒng)健康是隨著人類主觀期望的變化而變化的模糊概念[46]。具體而言,生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、功能完善,并且能夠滿足人類生產(chǎn)生活的需求就被認(rèn)為是健康,反之亦然[32]。對于量化生態(tài)系統(tǒng)的屬性,相應(yīng)的指標(biāo)不是固定的,而是以研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)為導(dǎo)向[47]。以生態(tài)系統(tǒng)活力因子為例,估算生態(tài)系統(tǒng)活力可以用非光合植被生物量、生物土壤結(jié)皮、總初級生產(chǎn)量等指標(biāo)[48],在本研究中,選取凈初級生產(chǎn)力是因為它具有更好的可操作性和適用性[49]。因此,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值、生態(tài)系統(tǒng)組織、生態(tài)系統(tǒng)活力等生態(tài)指數(shù)被作為定量化指數(shù)來使用,以簡化生態(tài)系統(tǒng)組織過程的復(fù)雜性,并從中提取信息[50]。

(2)研究方法的合理性和可行性

生態(tài)風(fēng)險評估是評估人類活動對生態(tài)系統(tǒng)或其組成部分造成的潛在不良影響或風(fēng)險的程度[51]。本研究的一個關(guān)鍵貢獻(xiàn)是提出了關(guān)聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和生態(tài)系統(tǒng)健康的生態(tài)風(fēng)險的評估框架。該框架通過關(guān)聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和生態(tài)系統(tǒng)健康,從生態(tài)學(xué)、遙感和數(shù)值模擬等學(xué)科的角度出發(fā),選擇合適的模型和指標(biāo),解決與生態(tài)相關(guān)的風(fēng)險評估問題。同時,利用線性相關(guān)的方法確定了生態(tài)風(fēng)險與城市化之間的定量關(guān)系,對人工表面比率閾值和生態(tài)風(fēng)險模式提出建議可作為區(qū)域生態(tài)風(fēng)險管理的補充,有潛力應(yīng)用于其他地區(qū)快速的城市化帶來的生態(tài)風(fēng)險評估問題,可以作為區(qū)域生態(tài)風(fēng)險的評價終點。然而,“活力-組織-彈性”生態(tài)系統(tǒng)健康模型中,涉及多個權(quán)重的設(shè)置,如何設(shè)置權(quán)值對最終結(jié)果有決定性的影響[52]。學(xué)者們根據(jù)各自研究區(qū)的特征,確定區(qū)域具有代表性的景觀指數(shù)(例如聚集、多樣性、破碎化),并以此作為權(quán)重設(shè)定的依據(jù)[32,36,51- 52]。因此,本研究的權(quán)重設(shè)置可能具有獨特性和個體性,其他研究區(qū)運用該框架時應(yīng)該進(jìn)行調(diào)整。

(3)研究的局限性

總體而言,將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康相結(jié)合可以剖析城市化對生態(tài)風(fēng)險的復(fù)雜關(guān)系。與之前的研究相比[32,36,51- 52],本研究采用網(wǎng)格化方法,比以行政區(qū)劃為單元的研究尺度更小。但該研究仍然存在一些局限性。1)對空間異質(zhì)性明顯的研究區(qū)域進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化時,各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)平均值的使用存在不確定性。2)雖然生態(tài)風(fēng)險與人工表面比率之間線性關(guān)系一定程度上可以反映生態(tài)問題,但仍需考慮社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力、生態(tài)系統(tǒng)功能、社會生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境績效之間的關(guān)系,因為這將有助于量化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)健康之間的關(guān)系以及對生態(tài)系統(tǒng)的綜合影響。3)該框架的應(yīng)用面臨著時空尺度上的限制,需要通過使用現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)和分辨率更高的遙感圖像來克服這些限制。