摘 要：為研究江蘇省太湖地區(qū)生態(tài)風險狀況與變化趨勢，以2005—2020年四個時期土地利用數(shù)據為基礎，基于景觀損失度及劃分風險小區(qū)的景觀類型組成特征構建生態(tài)風險評價模型，分析太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險的時空分異特征。結果表明：（1）太湖地區(qū)的土地以耕地、水體和人造地表為主，2005—2020年各類用地之間的轉換逐漸增強；（2）2005—2010年，太湖地區(qū)生態(tài)風險整體呈現(xiàn)上升趨勢，大量低風險區(qū)、較低風險區(qū)、中風險區(qū)向較高風險區(qū)轉移；2010—2020年太湖地區(qū)生態(tài)風險整體呈下降趨勢，低風險區(qū)和較低風險區(qū)比重增加了7.4%、5.2%，較高風險區(qū)比重減少了13.6%；（3）景觀生態(tài)風險全局Moran′s I指數(shù)分別為0.819、0.788、0.788、0.809，表明為一定程度的正相關。局部以高—高、低—低聚類為主，其中高—高聚類主要分布于太湖地區(qū)水域，低—低聚類主要分布于太湖地區(qū)蘇州市、無錫市和常州市等城市區(qū)域。

關鍵詞：土地利用變化；景觀生態(tài)風險；時空分異；太湖地區(qū)

中圖分類號：X826" 文獻標識碼：A" 文章編號：1673-260X（2025）01-0064-06

人類活動對自然地理環(huán)境造成了長遠影響，其中土地利用是一種重要形式，直接導致了地表覆蓋狀況的變化[1，2]。土地利用/覆被變化是展示人類開發(fā)和利用自然環(huán)境的重要途徑，是人類與自然相互作用的核心環(huán)節(jié)，其變化對綜合地理要素和生態(tài)環(huán)境都會產生一系列影響[3]。生態(tài)風險指的是生態(tài)系統(tǒng)及其組成部分所面臨的風險，包括在特定區(qū)域內可能導致生態(tài)系統(tǒng)結構和功能的損害，從而威脅生態(tài)系統(tǒng)安全和健康的不確定性事故、災害和人類活動對生態(tài)系統(tǒng)及其組成部分造成的不利影響等[4]。景觀生態(tài)風險評價是一種高效、系統(tǒng)化的管控和構建景觀生態(tài)系統(tǒng)的途徑。該方法借助景觀格局指標，對生態(tài)系統(tǒng)面臨的風險進行評定，可迅速識別源自土地利用差異性和脆弱性所引發(fā)的干擾源[5]。

利用景觀格局與生態(tài)風險模型對景觀生態(tài)風險進行評價是國內外學者研究的熱點之一。如張月[6]等研究人員利用景觀格局指標作為評價標準，評估了新疆艾比湖流域的生態(tài)風險演化特征。Kapustka[7]等則利用景觀生態(tài)法評價生態(tài)風險，提出風險管理的相應對策。高彬嬪[8]等利用空間分析方法建立景觀生態(tài)風險評估模型，揭示了川滇生態(tài)屏障區(qū)景觀生態(tài)風險的時空演變特征。當下，景觀生態(tài)風險評價研究的重點領域涉及多個自然和人文地理單元，包括不同級別的行政區(qū)劃[9]、礦產資源開采區(qū)[10]、城市綠地[11]、歷史文化名鎮(zhèn)[12]、河流流域[13]、濕地湖泊[14]等。然而，對于大尺度地區(qū)如太湖區(qū)域的研究相對較少[15]。本研究以太湖地區(qū)為案例區(qū)，追蹤分析了該區(qū)域土地利用/覆被的動態(tài)變遷，并以景觀生態(tài)風險指數(shù)作為評價標準，建立了生態(tài)風險評價模型。通過模型運算，揭示了研究區(qū)域生態(tài)風險在空間和時間維度上的分布規(guī)律，為太湖地區(qū)后續(xù)開展生態(tài)風險防范和生態(tài)環(huán)境保護工作提供了科學依據和決策支持。

1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域位于江蘇省南部（119°7′-121°23′E，30°45′-32°2′N），該地區(qū)的行政區(qū)劃覆蓋蘇州、無錫和常州這三個地級市，以及昆山、張家港、常熟、太倉、吳江、江陰、宜興、溧陽、金壇九個縣級市，見圖1。截至2020年底，研究區(qū)總面積為18 650.95km2。太湖位于區(qū)域南部，湖內分布著40多座大小島嶼。太湖地區(qū)地勢總體呈現(xiàn)西高東低的特征，西南為宜溧山地，東部為長江三角洲平原，除蘇州、無錫附近有少數(shù)海拔200—300m的低山丘陵外，地面高程大多在2.5—3.5m之間。區(qū)內河流眾多，氣候屬北亞熱帶向中亞熱帶過渡的季風氣候，四季分明，雨量充沛，熱量充足，年均氣溫在16—18℃之間，年均降水量為1 000—1 500mm，年均蒸發(fā)量約為800—1 200mm[16]。

2 數(shù)據來源及研究方法

2.1 數(shù)據來源及處理

本研究使用的太湖區(qū)域土地利用/覆被數(shù)據來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據中心，選取年限分別為2005、2010和2015和2020年，空間分辨率30m。通過參照《土地利用現(xiàn)狀分類》[17]國家標準分級分類制度，結合研究內容和該數(shù)據的原始分類體系，利用ArcGIS 10.7的重分類工具，將數(shù)據重新分類為耕地、林地、草地、水體、未利用地和人造地表6個一級地類。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用類型轉移矩陣

土地轉移矩陣是一種常用的景觀格局分析方法，通過構建不同年份土地利用類型的轉移關系矩陣，能夠定量計算出各類土地利用類型之間的相互轉換面積及其轉換強度。其表達式為：

Sij=" （1）

該公式中，S代表土地面積，單位為平方公里；n表示研究期初和期末兩個時間節(jié)點的土地利用類型總數(shù)；i和j則分別代表研究初期和末期的具體土地利用類型[19]。

2.2 構建生態(tài)風險小區(qū)

為提高計算精度并更好地反映景觀格局信息，本研究通過劃分生態(tài)風險小區(qū)來計算太湖區(qū)域的景觀生態(tài)風險指數(shù)。利用ArcGIS 10.7中的data management工具下的創(chuàng)建漁網功能，根據研究區(qū)實際情況并考慮到區(qū)域面積、計算工作量大小以及景觀格局的空間異質性等因素，經過多次實驗比較1km×1km，1.5km×1.5km，2km×2km，3km×3km和4km×4km的劃分大小，結果顯示選取1.5km×1.5km大小的風險小區(qū)模擬效果最佳，共劃分為7 742個風險小區(qū)（每個風險小區(qū)的中心點即為景觀生態(tài)風險指數(shù)的采樣點），隨后計算格網內的景觀生態(tài)風險指數(shù)，進行空間插值，以完成對太湖區(qū)域景觀生態(tài)風險的時空變化分析。

2.3 景觀生態(tài)風險指數(shù)的計算

生態(tài)風險指數(shù)是一種常用的生態(tài)風險評價方法，可以量化評估不同研究單元內生態(tài)風險的整體水平，更好地反映一定時期內景觀結構變化所帶來的生態(tài)風險變化[20]。本文采用景觀脆弱性指數(shù)和景觀干擾指數(shù)，構建了綜合性的景觀生態(tài)風險評價指標體系。計算公式為：

ERI=" （2）

式中，n為景觀類型數(shù)，Axi代表第x個風險小區(qū)第i種景觀的面積；Ax代表第x個風險小區(qū)的總面積；Ei對應第i類景觀類型的干擾度指數(shù)[21]，Vi對應第i類景觀類型的脆弱度指數(shù)，其中Ei的計算公式為：

Ei=naCi+nbNi+ncFi" （3）

式中，Ci表示景觀的破碎度指數(shù)，Ni表示分離度指數(shù)，F(xiàn)i表示優(yōu)勢度指數(shù)；na、nb、nc為不同指標賦予的權重系數(shù)，分別為0.5、0.3和0.2[22]。

其中，景觀脆弱度指數(shù)（Vi）反映景觀類型對外部干擾的抵抗能力和對變化的敏感性[23]。通過查閱相關文獻以及結合研究區(qū)內生態(tài)系統(tǒng)實際情況，相應的賦值依次為：人造地表為1，林地為2，草地為3，耕地為4，水體為5，未利用地為6[24]，再將賦值進行歸一化處理，得到各自的脆弱度指數(shù)。

2.4 空間自相關性分析

空間自相關分析是一種檢驗具有空間位置信息的要素屬性值與周邊空間單元屬性值是否存在相關關系的方法，包括全局尺度和局部尺度兩種分析視角[25]。本研究借助Moran′s I指數(shù)對太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險的整體空間自相關性進行了考察，用以揭示風險值在全域范圍內的空間分布格局和集聚特征。同時，還運用LISA指數(shù)對風險值在局部區(qū)域的空間自相關性開展了探討。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化分析

太湖地區(qū)2005—2020年土地利用變化狀況如圖2和表1所示，太湖地區(qū)景觀的主要類型以耕地、水體和人造地表為主，占太湖地區(qū)90%以上。2005年、2010年、2015年和2020年耕地面積占總面積的比值分別為56.53%、51.74%、48.86%、48.98%，面積呈現(xiàn)先減后增的趨勢，但整體減少量最多，2020年耕地面積相較于2005年減少了1 408.17km2。2005-2020年水體面積總體呈現(xiàn)減少趨勢，比值從2005年的24.52%降低到2020年的21.97%。人造地表的面積占總面積的比值分別為14.50%、18.98%、23.01%、24.74%，面積逐年增加且增加量最多，2005年至2020年增加量為1 909.41km2。其次，林地和草地呈現(xiàn)先增后減趨勢，未利用地面積逐年增加。

2005—2020年太湖地區(qū)的土地利用類型轉移矩陣如表2所示。太湖地區(qū)在此15年間各景觀類型發(fā)生了不同程度的轉化，其中耕地大面積轉換為人造地表，轉移面積1 710.53km2，轉移率59.15%，耕地面積還有部分轉換為林地和水體；水體大面積轉換為耕地和人造地表，轉移面積分別為560.29km2和99.39km2，對應的轉移率分別為19.38%和3.44%。林地轉換為耕地的面積為109.92km2，轉移率3.8%。人造地表主要轉為耕地和水體，轉移面積分別為87.13km2和24.07km2，轉移率為3.01%和0.83%。其余地類之間的轉化不明顯。

3.2 景觀生態(tài)風險時空分析

構建1.5km×1.5km網格以建立生態(tài)風險小區(qū)作為評價單元，以生態(tài)風險小區(qū)的質心作為采樣點，通過ArGIS 10.7軟件進行克里金插值對采樣點賦值生成太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險分布圖。且在ArGIS 10.7軟件中，基于計算得出的太湖地區(qū)四個時期景觀生態(tài)風險指數(shù)（ERI）值，采用自然斷點法將該地區(qū)劃分為5個生態(tài)風險等級：低風險區(qū)（ERI≤0.14）、較低風險區(qū)（0.14lt;ERI≤0.17）、中等風險區(qū)（0.17lt;ERI≤0.18）、較高風險區(qū)（0.18lt;ERI≤0.21）和高風險區(qū)（ERIgt;0.21），具體分布情況如圖3所示。在研究期內，不同風險等級區(qū)域所占的面積比重存在一定變化，如圖4。

在2005—2010年間太湖地區(qū)的景觀生態(tài)風險整體呈上升態(tài)勢，在2010年至2020年逐漸下降。2005—2010年低風險區(qū)的面積比值占總研究區(qū)面積比值的9.3%降至3.6%，較低風險區(qū)由19%降低至10.7%，在2010年至2020年間，高風險區(qū)的面積比例占總研究區(qū)面積比例增加至11%，而低風險區(qū)增長至15.9%。較低生態(tài)風險區(qū)主要集中在低生態(tài)風險區(qū)的周邊地區(qū)。低生態(tài)風險區(qū)主要位于無錫、蘇州、常州三座已經建成的城市區(qū)域，這些區(qū)域人口密集，城市化率較高，多為人工地表，隨著經濟的持續(xù)增長，這些地區(qū)的城鎮(zhèn)建設用地面積正在擴大，并逐漸由無序向有序狀態(tài)轉變，系統(tǒng)穩(wěn)定性逐步增強，具備較強的抗風險能力。2005年至2015年期間，中等生態(tài)風險區(qū)主要分布在低生態(tài)風險區(qū)的周邊，其面積比例從總研究區(qū)的26.8%下降至22.8%。在2015—2020年增加至25.6%。2005—2010年較高風險區(qū)的面積比值占總研究區(qū)面積比值的29.5%增加至44.1%，而在2010—2020年較高風險區(qū)的面積比值占總研究區(qū)面積比值降至30.5%；較高風險區(qū)主要分布在湖西的溧陽市、金壇市及東南部的吳江市等地，也是太湖地區(qū)變化最為明顯的區(qū)域，在2005—2010年大面積景觀生態(tài)風險由較低、中風險區(qū)轉換為較高風險區(qū)。這一帶城市化水平較高，但尚未達到經濟集約型增長階段，景觀類型為較為敏感的草地、林地和耕地，由于受到上海和蘇南高速經濟發(fā)展的輻射作用和沿江發(fā)展戰(zhàn)略的實施，未來建設用地會增長較快，將會蠶食農耕地、草地和林地，造成景觀格局發(fā)生變化，潛在生態(tài)風險增大。2005—2020年高風險區(qū)的面積比值占總研究區(qū)面積比值的15.4%增加至16.9%，主要集中在太湖、西部的滆湖、長蕩湖以及東部的陽澄湖和昆承湖等水域。水域周邊城市對水資源的過度開發(fā)和利用，圍湖造田、圍網養(yǎng)殖及水利設施的興建等人類活動干擾增強，從而降低水生態(tài)系統(tǒng)抵御外界干擾的能力，導致水域風險逐年加大；其次是水體易受到各種污染物的影響，包括工業(yè)廢水、農業(yè)化肥、生活污水等，導致水體質量下降，生態(tài)系統(tǒng)遭受破壞，導致水體的抗風險穩(wěn)定性低。

3.3 景觀生態(tài)風險空間相關性分析

3.3.1 全局自相關分析

使用GeoDa軟件進行太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險的全局自相關性分析（Moran′s I），得到了2005年、2010年、2015年和2020年的Moran's I指數(shù)，結果顯示在圖5中。Moran′s I指數(shù)分別為0.819、0.788、0.788、0.809，均高于0.7，說明景觀生態(tài)風險呈現(xiàn)明顯的空間正相關性，太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險指數(shù)具有明顯的空間集聚效應。觀察圖5可發(fā)現(xiàn)，第一和第三象限存在較多的散點分布，表明高風險區(qū)域與高風險區(qū)域聚集，低風險區(qū)域與低風險區(qū)域聚集。在2005年至2010年間，Moran′s I值呈下降趨勢，顯示太湖地區(qū)生態(tài)風險的空間自相關性逐漸減弱，空間一致性降低。2010年至2020年期間，太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險的Moran′s I值呈現(xiàn)出上升態(tài)勢，說明該地區(qū)生態(tài)風險在空間分布上的相關性和一致性不斷增強。

3.3.2 局部自相關分析

為深入分析太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險的空間異質性特征，研究借助GeoDa工具對風險小區(qū)進行了局部空間自相關分析，繪制了2005年至2020年景觀生態(tài)風險的局部空間分布如圖6所示。基于LISA指數(shù)的計算結果表明，高-高風險聚類和低-低風險聚類是該地區(qū)主導的局部空間集聚模式。其中，低風險聚集區(qū)域主要分布在城市地區(qū)及其周邊，這可能與當?shù)爻鞘谢捷^高，且在科學規(guī)劃、生態(tài)治理、人工營造以及完善管理機制等多方面努力下生態(tài)系統(tǒng)功能相對完善等因素有關。2005年，西部也有較大范圍的低-低聚集區(qū)分布，可能是由于該地區(qū)存在大量未開發(fā)的耕地，且西部多山地，林地草地眾多，在早期人類干擾較少，土地利用類型變化不顯著。生態(tài)風險高-高聚集區(qū)主要分布在太湖地區(qū)的水域，表明水域地區(qū)的生態(tài)風險水平較高，周邊地區(qū)的生態(tài)風險水平也較高，可能是由于水域通常受到較大程度的人類活動影響，導致景觀穩(wěn)定性較差，抗風險能力較低。

4 結論與討論

本文對太湖地區(qū)的景觀生態(tài)風險進行了綜合評價，主要圍繞土地利用變化及其轉移、景觀生態(tài)風險的時空分布以及空間相關性三個方面展開。結果表明：

（1）2005—2020年，太湖地區(qū)耕地、水體和人造地表３種景觀類型面積發(fā)生了較大的變化，耕地面積先減后增，水體面積先減后增，人造地表面積大量增加，增加的部分大部分由耕地面積轉化而來。

（2）2005—2020年，太湖地區(qū)景觀生態(tài)風險整體呈現(xiàn)先增后降趨勢，2005—2010年太湖地區(qū)高、較高和中風險區(qū)的面積比例從71.7%增加到85.7%，而2010—2020年面積比例降到73%。低風險區(qū)集中在已經建成的城市區(qū)域，中風險區(qū)和較高風險區(qū)集中在湖西的溧陽市、金壇市及東南部的吳江市等地，高風險區(qū)集中在太湖地區(qū)水域。

（3）在研究時段內，太湖地區(qū)的全局自相關 Moran′s I值分別為0.819、0.788、0.788、0.809，景觀生態(tài)風險在太湖地區(qū)呈現(xiàn)出明顯的空間正相關特征，即風險程度較高的區(qū)域往往彼此鄰近、集中分布。同時，太湖地區(qū)的景觀生態(tài)風險指數(shù)值也表現(xiàn)出顯著的空間集聚態(tài)勢。局部景觀生態(tài)風險的自相關性格局相對一致，高值區(qū)域主要分布在太湖地區(qū)的水域，低值區(qū)域主要分布在城市區(qū)域。

針對本研究，建議太湖地區(qū)結合自身實際，在自然因素的前提下，對現(xiàn)有用地類型組合問題進行思考，對不合理的用地類型進行改進。太湖地區(qū)在未來的土地利用和管理中，需要重點關注各種土地利用類型轉變的主要驅動因素的控制和管理，這樣才能確保區(qū)域經濟發(fā)展的熱度和速度，同時要協(xié)調處理經濟發(fā)展、改革、城鎮(zhèn)化以及耕地保護之間的關系；提高節(jié)約集約用地水平，最嚴格地保護水田等優(yōu)質耕地，確保土地資源的合理開發(fā)、保護與糧食安全。優(yōu)化農業(yè)、養(yǎng)殖等生產活動的布局，改變傳統(tǒng)的圍湖造田、圍網養(yǎng)殖方式，轉向更加環(huán)境友好的生產模式，并實施有效的生態(tài)補償制度，避免對水域的過度利用和破壞。

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