雅砻江流域生态脆弱性评价研究

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　　摘要：基于GIS 技术，从地形、气象、植被、土壤和人类活动等方面选取评价指标，采用空间主成分分析法对雅砻江流域生态脆弱性进行了定量评价，并探索了1995、2005、2015年生态脆弱性空间格局特征与驱动力作用。结果表明，从时间尺度来看，雅砻江流域生态脆弱性综合指数逐渐升高，生态环境状况整体处于中等水平;从空间尺度上看，从上游到下游生态脆弱性等级逐渐降低。不同海拔梯度带上，极高海拔地区（≥4 500 m）和高海拔地区（3 500～4 500 m）生态脆弱性程度较高，中高海拔地区（2 500～3 500 m）、中海拔地区（1 500～2 500 m）和低海拔地区（<1 500 m）生态脆弱性程度相对较弱。由于当地政府大力推行生态环境保护政策，当地居民环境保护意识增强，研究区内9个县市2005年生态环境情况逐渐改善。
　　关键词：生态脆弱性，主成分分析，影响因素，雅砻江流域
　　Abstract： Based on GIS， evaluation indicators from terrain， meteorology， vegetation， soil， human activities， et al， were selected，  spatial principal component analysis was used to quantitatively evaluate the local ecological vulnerability of Yalong river basin， and  the spatial pattern characteristics and driving force of ecological vulnerability in 1995， 2005 and 2015 were explored. The results showed that，in terms of time scale， the comprehensive index of ecological vulnerability of Yalong river basin increased gradually， and the overall condition of ecological environment was at a medium level. In the perspective of spatial scale， the ecological vulnerability degree gradually reduced from upstream to downstream. In different altitude gradient zones， the ecological vulnerability degree of the extremely high altitude area （≥4 500 m）and the high altitude area （3 500～4 500 m）was relatively high， while the ecological vulnerability degree of the middle and high altitude area （2 500～3 500 m）， the middle altitude area （1 500～2 500 m） and the low altitude area （<1 500 m）was relatively weak. Owing to the vigorous implementation of ecological environment protection policies by the local government and the enhanced environmental protection awareness of local residents， the ecological environment of 9 counties in the study area improved from 2005.
　　Key words： ecological vulnerability; principal component analysis; influencing factors; Yalong river basin
　　隨着社会的飞速发展与人类活动的不断增强，地球的生态系统平衡逐渐受到破坏，土壤流失、草场退化、冰川退缩、自然灾害增加等生态问题日益加剧，自然界生态系统正在受到严重威胁[1，2]。近年来，有关生态脆弱性的研究已逐渐成为当下生态环境恢复建设与实现可持续发展研究的热点和重点，备受国内外相关研究人员的关注[3-5]。其中区域生态脆弱性评价不仅能掌握不同空间尺度下的各脆弱等级分布及生态现状，还有助于合理调配生态环境资源与科学调控人类活动以达到人与自然的和谐发展，促进区域可持续发展[6]。目前，国内外已经提出了许多评价生态脆弱性的方法，如人工神经网络方法[7]、层次分析法[8]、灰色关联评价法[9]、景观生态学法[10]等，这些方法能够从不同角度评价区域内生态脆弱性，并对生态脆弱性相关研究做出了一定贡献。但上述方法仍具有不足，如人工神经网络方法主要通过研究者自身知识与经验选取指标，研究成果会受限于研究者个人水平。空间主成分分析法（SPCA）[11]是通过计算因子特征值和特征向量得到主成分，并选取累计贡献率较大的前几个主成分作为评价指标，赋上每个主成分的贡献率作为指标权重计算评价结果。该方法为指标选取与确定指标权重增加了客观性，并降低了评价指标之间存在的相关性，目前已被广泛运用于生态环境保护与建设研究[12，13]。
　　雅砻江流域内蕴含丰富的生态资源，但地形复杂、高差悬殊、构造变形复杂和断裂活动强烈使得当地生态系统先天脆弱。近年来，人类活动的干扰与破坏以及水电、农牧、矿场等资源长期不合理的开发使得雅砻江流域生态问题现状日益严峻，已经威胁到境内生态环境的安全，为此明确并把握境内生态脆弱性状况及其空间分布特征对该流域的生态环境保护和重建具有重要的指导意义[14]。本研究基于SPCA构建雅砻江流域生态脆弱性评价模型，从地形、气象、植被、土壤和人类活动等方面选取评价指标，对当地生态脆弱性进行定量评价，探索了1995、2005、2015年基于空间尺度与时间尺度的生态脆弱性分布变化特征，探究了当地生态脆弱性驱动力机制，为雅砻江流域生态环境保护及生态恢复建设提供理论基础与技术支持。 　　1 数据来源与方法
　　1.1 研究区概况
　　雅砻江流域发源于青海玉树巴颜喀拉山南麓，介于97°20′—102°38′E、26°05′—34°20′N，位于青藏高原南部。雅砻江干流全长1 535 km，流经石渠、甘孜、德格、新龙、理塘、康定、雅江、九龙、木里、冕宁、盐源、盐边、米易、攀枝花和西昌15个县市，流域面积约13.6万km2。研究区地形起伏大，地貌类型多样。境内气候主要受高空西风大气环流及西南季风的影响，气候垂直带分异明显，干湿季分明，多年平均降水量为600～1 970 mm。境内构造变形复杂、断裂活动强烈，频繁的地震及人类活动也使区域内生态环境安全受到严重威胁，因此科学地研究雅砻江流域内生态脆弱性非常迫切[15]。
　　1.2 数据来源与处理
　　研究所收集的数据以及相关文字资料包括从地理空间数据云获取的研究区高程（DEM）数据（分辨率为30 m×30 m），经计算得到研究区的坡度空间分布图。NDVI数据（1995年GIMMS与2005、2015年MOD13Q1中国月合成产品）;从中国科学院资源环境科学数据中心获取的1995、2005、2015年的年降水量、年平均气温、人口密度、人均GDP和土地利用网格数据。需要说明的是，由于1995年缺乏MOD13Q1数据，故利用Zhu等[16]提出的时空自适应融合算法（ETARFM）将GIMMS NDVI和MODIS NDVI进行融合得到1995年500 m分辨率的NDVI用于生态脆弱性评价。该方法已被证明在数据融合方面具有较高的精度，被广泛使用[16]。最后利用所获取的NDVI数据，计算得到研究区的植被覆盖度。
　　式中，NDVIs和NDVIv分别为植被和裸土的NDVI值，NDVIi代表图像中每个像元栅格值，Pv是植被占混合像元的比例。植被覆盖度计算[17]，取NDVI所占比例为5%的具体NDVI值，将像元视为完全被裸土覆盖，即NDVIs;取NDVI所占比例为90%的具体NDVI值，将像元视为完全植被覆盖，即NDVIv;当5%<NDVI<90%，像元被视为一定比例的植被叶冠覆盖和一定比例的裸土混合組成，可以用植被构成比例Pv确定各像元的植被覆盖度。
　　基于RUSLE 模型计算土壤侵蚀因子（K）。经计算，RUSLE模型较传统使用的USLE模型计算更简单，参数物理意义更为明确，具体计算过程详见文献[18]。
　　本研究在进行数据空间分析试验之前将各类数据设置统一坐标系并进行重采样，采用1940 Krasovsky地理坐标系，使用Albers投影（正轴等积割圆锥投影），将所有专题数据转为空间分辨率为600 m×600 m的栅格数据。
　　1.3 评价方法
　　1.3.1 评价指标 在前人研究基础上[19， 20]，遵循科学性、代表性、可操作性原则，并综合考虑雅砻江流域的自然区域特点与人类活动对生态产生的影响，选取海拔、坡度、土地利用、植被覆盖度、土壤侵蚀度（以K值表示）、气温、降水、人口密度和人均GDP共9个指标进行研究区生态脆弱性评价。
　　1.3.2 指标标准化 利用极差法对各评价指标标准化处理以达到量纲统一。在对评价指标标准化操作之前，借鉴前人研究结果[13]，采用等级赋值法对土地利用等定性指标进行量化赋值，其中林地、水体、草地、耕地、建设用地和未利用地分别赋值2、2、4、6、8、10。
　　海拔、坡向、土地利用、土壤侵蚀度和人口密度因子对生态脆弱性呈负相关影响，采用公式（2）处理。
　　植被覆盖度、气温、降雨和人均GDP对生态脆弱性呈正相关影响，采用公式（3）处理：
　　式中，Yi表示第i项指标的标准化值，Xi为第i项指标的实际值，Xmin为原始值的最小值，Xmax为原始值的最大值。
　　1.3.3 评价方法 空间主成分分析是基于数理统计原理，在信息量损失极少的前提下，将多个指标转换为几个关联性极低的指标的数据处理方法[21]。本研究对9个生态脆弱性评价指标进行空间主成分分析。利用前4个累计贡献率大于85%的主成分因子完成区域生态脆弱性评价（表1）。在选出的4个主成分基础上，使用生态脆弱性指数来表示生态脆弱性程度，其值越大，生态脆弱性越严重[22]。生态脆弱性指数计算公式如下：
　　式中，EVI1995、EVI2005、EVI2015分别为1995、2005、2015年的生态脆弱性指数，C1、C2、C3、C4分别为1995、2005、2015年9个原始空间变量提取出的主成分因子，每年提取出的4个主成分因子累计贡献率均达85%以上。
　　1.4 脆弱度分级
　　对生态脆弱性指数进行等级划分有利于对区域变化进行合适的研究并提出改善建议。同时在分类过程中，应该客观地对研究结果进行划分。参照文献[23]，结合当地特点，利用自然断点法将生态脆弱性指数分为5个脆弱等级（表2）。
　　1.5 整体变化趋势分析
　　为了能对流域生态脆弱性变化趋势进行定量评价，参照文献[24]，通过计算生态环境脆弱性综合指数（E）来定量分析雅砻江流域生态环境脆弱性变化趋势。生态环境脆弱性综合指数的计算公式如下：
　　式中，Ej为评级单元j的生态环境脆弱性综合指数;i是脆弱性等级;n为总的评价等级数，n=5;Ai是等级i在评级单元j中所占的面积;[SAj]是评价单元j的面积;Gi是等级i对应的整数值。E越大，表示生态环境整体越脆弱。
　　2 结果与分析
　　2.1 脆弱性等级分布
　　根据上述已建立的方法分析了流域1995、2005、2015年不同生态脆弱性等级栅格数占比（图1）以及脆弱度等级（图2）。结果表明，研究区生态脆弱性等级整体上表现出北高南低的空间分布特征。研究区以轻度脆弱与微度脆弱为主，所占总面积比例为57.9%～61.7%;潜在脆弱等级所占总面积比例为18.1%～23.7%;中度脆弱等级所占面积比例为11.4%～14.9%;重度脆弱等级所占总面积比例为3.2%～9.1%。由此判断雅砻江流域生态环境整体状况处于中等水平。 　　2.2 脆弱性垂直地带空间格局分布特征
　　雅砻江流域境内地形复杂，相对高差达3 000 m以上。在不同的海拔梯度带上，温度、降水、植被覆盖以及土地利用方式等具有明显差异。因此，对在不同海拔梯度带下雅砻江流域生态脆弱性的垂直地带性空间分布格局特征进行了研究。
　　参照文献[25]，将雅砻江流域地貌形态类型相对划分为低海拔地区（<1 500 m）、中海拔地区 （1 500～2 500 m）、中高海拔地区（2 500～3 500 m）、高海拔地区（3 500～4 500 m）、极高海拔地区（≥4 500 m）。分别统计3年间不同海拔梯度各环境脆弱度等级占比并利用公式（9）计算生态环境脆弱综合指数，结果（图3）表明，研究区生态环境质量表现最差为极高海拔地区，其次是高海拔地区，前者生态环境脆弱性综合指数达3.534～3.982，后者为2.436～2.822，其中极高海拔地区以轻度脆弱（占30.1%～44.1%）与中度脆弱为主（占32.95%～36.3%），高海拔地区以微度脆弱（占35.2%～55.2%）与轻度脆弱为主（占32.9%～46.1%），二者占流域总面积的72.3%。中度脆弱与重度脆弱均只在极高海拔地区与高海拔地区分布，这是因为海拔高的区域地表起伏大、山峰陡峭、地形破碎，泥石流和滑坡等地质灾害频繁，属于先天脆弱，自然环境基础条件差，生态脆弱性高。中高海拔地区以潜在脆弱（占43.5%～60.0%）与微度脆弱（占35.1%～44.2%）为主，生态环境脆弱性综合指数达1.368～1.688，生态质量中等;中海拔地区与低海拔地区中属于潜在脆弱等级的面积均占90%以上，生态环境脆弱性综合指数为1.000～1.148，生态系统稳定。
　　2.3 脆弱性变化趋势
　　由图1可知，相比1995年，研究区2005年潜在脆弱面积占比减少了3.1个百分点，微度脆弱面积占比减少了1.9个百分点，轻度脆弱面积占比增加了1.6个百分点，中度脆弱面积占比增加了0.5个百分点，重度脆弱面积占比增加了2.9个百分点。相比2005年，研究区2015年潜在脆弱面积占比减少了2.5个百分点，微度脆弱面积占比减少了7.4个百分点，轻度脆弱面积占比增加了3.9个百分点，中度脆弱面积占比增加了3.0个百分点，重度脆弱面积占比增加了3.0个百分点。潜在脆弱与微度脆弱所占比例最大是1995年，其次是2005年，最后是2015年，轻度脆弱及以上等级所占比例最大是2015年，其次是2005年，最后是1995年。根据公式（9）计算出雅砻江流域1995、2005、2015年研究区生态环境脆弱性综合指数分别为2.353、2.495、2.709，其中1995年生态环境整体状况最好，而2015年生态环境整体稳定性最差。
　　2.4 变化驱动力分析
　　在完成基于不同空间尺度对生态脆弱性结果的分析基础上，进一步对流域生态脆弱性变化驱动力进行了分析。在研究时间内，生态脆弱性时空变化结果受海拔、地形起伏度、坡度和土壤侵蚀度等因子作用的影响较小，气温、降水因子影响作用有限，在3个时间段中植被覆盖变化与生态脆弱性趋势变化基本一致。
　　人类活动及社会经济因子对该地生态环境脆弱性影响程度较高，土地利用类型在人为因素的作用下不断发生变化。境内如新龙县、冕宁县、雅江县、康定县、九龙县、西昌市、盐边县、米易县和攀枝花市9个县市生态环境质量从2005年出现好转，主要是因为当地政府大力践行退耕还林还草等生态保护与恢复政策，致力于水土流失综合治理等生态工程，取得了明显效益，植被覆盖面积增加，生态环境得以重建。
　　也有少数地区如石渠县、德格县等出现生态环境恶化的趋势，分析其原因可能有2个方面。第一，生态环境基础薄弱。境内部分县区位于高海拔地区，降雨量少，土壤资源极度匮乏，生态环境条件基础差。如石渠县属于四川省最偏远、交通最不方便的县市之一，年平均温度为-7 ℃，人均耕地面积不足0.05 hm2，当地居民迫于生计，不断开发破坏草地和林地资源，过度放牧，使得当地生态环境质量恶化。第二，水电资源的开发。雅砻江水电基地在“中国十三大水电基地规划”排第三位，截至2015年研究区有二滩、锦屏一级、锦屏二级与官地等大型水电站。水電基地的修建使得区内地下水位抬升，破坏流域内天然的动植物栖息地，且在水电基地兴修过程中征用和淹没大量耕地、林地。同时在水电站的枢纽工程区和场内交通工程区等预测区堆积的松散弃土弃渣遭遇暴雨侵蚀，易造成大量的水土流失，破坏当地部分生态建设工程[26]。
　　3 小结
　　本研究是在GIS技术的支持下，结合雅砻江流域的地理环境特征，构建评价指标体系，采取空间主成分分析法评价与分析雅砻江流域的生态脆弱性。结果表明，雅砻江流域生态环境质量中等，整体上表现出上游生态环境质量差、下游好的空间分布特征。1995—2015年，研究区的生态脆弱等级面积变化从大到小依次为微度脆弱、重度脆弱、轻度脆弱、潜在脆弱和中度脆弱。不同海拔梯度带上，极高海拔地区与高海拔地区占流域总面积的72.3%，生态质量差;中高海拔地区以潜在脆弱与微度脆弱为主，生态质量中等;中海拔地区与低海拔地区生态质量好。研究区内大部分地区生态环境质量从2005年好转，主要是因为当地大力践行天然林防护及退耕还林等政策，落实植树造林等防护措施，敦促改正过度砍伐、放牧等现象，促进生态恢复重建。
　　由于本研究受数据和技术影响，且研究时间不是连续的时间动态变化。因此，后续研究将会考虑每年生态环境的脆弱性变化，并在指标选取方面考虑更多的自然和人类活动要素。
　　参考文献：
　　[1] 欧阳志云. 中国生态环境现状及趋势剖析[J].  景观设计学， 2016，4（5）：30-37.
　　[2] 徐广才，康慕谊，贺丽娜. 生态脆弱性及其研究进展[J].  生态学报，2009，29（5）：2578-2588. 　　[3] 姚 建， 艾南山，丁 晶. 中国生态环境脆弱性及其评价研究进展[J].  兰州大学学报（自然科学版），2003，39（3）：77-80.
　　[4] HE L，SHEN J， ZHANG Y. Ecological vulnerability assessment for ecological conservation and environmental management[J].  Journal of environmental management， 2018， 206：1115-1125.
　　[5] BING G， WEN Y F， FEI Y， et al. Quantitative assessment model of ecological vulnerability of the Silk Road Economic Belt， China， utilizing remote sensing based on the partition-integration concept[J]. Geomatics， natural hazards and risk， 2019， 10（1）： 1346-1366.
　　[6] 张学玲，余文波，蔡海生，等. 区域生态环境脆弱性评价方法研究综述[J].  生态学报， 2018，38（16）：5970-5981.
　　[7] KIA M B， PIRASTEH S， PRADHAN B， et al. An artificial neural network model for flood simulation using GIS： Johor River Basin， Malaysia[J].  Environmental earth sciences，2012，67（1）：251-264.
　　[8] CHEN F W L， CUTTER S T， EMRICH C， et al. Measuring social vulnerability to natural hazards in the Yangtze River Delta Region， China[J].  International journal of disaster risk science， 2013， 4（4）：169-181.
　　[9] OWOADE O K， AWOTOYE O O， SALAMI O O. Ecological vulnerability： Seasonal and spatial assessment of trace metals in soils and plants in the vicinity of a scrap metal recycling factory in Southwestern Nigeria[J].  Environmental monitoring & assessment， 2014， 186（10）：6879-6888.
　　[10] SALVATI L，TOMOBOLINI L， PERINI L， et al. Landscape changes and environmental quality： The evolution of land vulnerability and potential resilience to degradation in Italy[J].  Regional environmental change， 2013， 13（6）：1223-1233.
　　[11] PACHECO J， SILVIA C， PORRAS S， et al. Exact methods for variable selection in principal component analysis： Guide functions and pre-selection[J].  Computational statistics & data analysis， 2013， 57（1）：95-111.
　　[12] 束龙仓，柯婷婷，刘丽红，等. 基于综合法的岩溶山区生态系统脆弱性评价——以贵州省普定县为例[J].  中国岩溶， 2010， 29（2）：141-144.
　　[13] 王志杰，苏 嫄.  南水北调中线汉中市水源地生态脆弱性评价与特征分析[J].  生态学报， 2018，38（2）：432-442.
　　[14] 王静雅.  基于RS和GIS的雅砻江流域生态环境综合评价研究[D]. 成都：成都理工大学，2013.
　　[15] 常晓军，魏伦武，王德伟. 雅砻江流域地质灾害分布特征及其影响因素分析[J].  灾害学， 2009，24（3）：83-88.
　　[16] ZHU X L， CHEN J， GAO F， et al. An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions[J].  Remote sensing of environment， 2010， 114（11）：2610-2623.
　　[17] 陈效逑，王 恒. 1982—2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化[J].  地理学报， 2009，64（1）：84-94.
　　[18] 陈云明，刘国彬，郑粉莉，等.  RUSLE侵蚀模型的应用及进展[J].  水土保持研究， 2004，11（4）： 80-83.
　　[19] YONG H S， LIU M， FANG Q F， et al. Research on eco-environmental vulnerability evaluation of the Anning River Basin in the upper reaches of the Yangtze River[J].  Environmental earth sciences， 2014， 72（5）：1555-1568.
　　[20] 雷 波，焦 峰，王志杰，等. 延河流域生态环境脆弱性评价及其特征分析[J].  西北林学院学报， 2013，28（3）：161-167.
　　[21] 王思远， 王光谦，陈志祥. 黄河流域生态环境综合评价及其演变[J].  山地学报， 2004，22（2）：133-139.
　　[22] 马 骏，李昌晓，魏 虹，等.  三峡库区生态脆弱性评价[J].  生态学报， 2015，35（21）：7117-7129.
　　[23] 韩继冲，郭梦迪，杨青林，等. 川西北江河源區生态环境脆弱性评价[J].  湖北农业科学， 2018，57（9）：20-24.
　　[24] 邵秋芳，彭培好，黄 洁，等.  长江上游安宁河流域生态环境脆弱性遥感监测[J].  国土资源遥感， 2016，28（2）：175-181.
　　[25] 程维明，周成虎，柴慧霞，等.  中国陆地地貌基本形态类型定量提取与分析[J].  地球信息科学学报， 2009， 11（6）：725-736.
　　[26] 吴彦奎. 金沙江观音岩水电站对生态环境的影响分析[J].  内蒙古林业调查设计， 2014，37（2）：5-7，10.
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