馬子惠, 馬書明, 張樹深
(大連理工大學(xué) 環(huán)境學(xué)院, 工業(yè)生態(tài)與環(huán)境工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 遼寧 大連 116024)
人類活動(dòng)及全球變化的加劇,對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大影響,生態(tài)脆弱性問題日益嚴(yán)峻。生態(tài)脆弱性是指在特定時(shí)間和空間的尺度下,生態(tài)系統(tǒng)在外界因素?cái)_動(dòng)下所產(chǎn)生的敏感性和恢復(fù)力,由其自身屬性和外界人為因素共同決定[1]。
目前,國內(nèi)外學(xué)者針對生態(tài)脆弱性開展了大量的研究[2-3]。生態(tài)脆弱性最早源于20世紀(jì)初美國生態(tài)學(xué)家Clements提出的“生態(tài)過渡帶”概念[4]。國外早期大多以氣候變化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩方面為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行生態(tài)脆弱性評價(jià),涵蓋農(nóng)、林、牧、漁等多個(gè)部門[4];21世紀(jì)后,針對自然生態(tài)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的綜合研究趨于全面,并廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程學(xué)、地質(zhì)學(xué)等領(lǐng)域;近年來,出現(xiàn)了融合多種特征的人地耦合系統(tǒng)脆弱性概念[5]。國內(nèi)生態(tài)脆弱性評價(jià)經(jīng)歷了從早期的脆弱帶分區(qū)及理論探討定性評價(jià),定量評價(jià)到耦合系統(tǒng)脆弱性探討的階段[5]。
在生態(tài)脆弱性評價(jià)方面,已有很多評價(jià)體系,但并未形成一套公認(rèn)的模型,評價(jià)指標(biāo)及計(jì)算方法也各不相同[5]。前人研究提出了壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(PSR)模型[6],暴露—敏感—適應(yīng)(VSD)模型[7],生態(tài)敏感性—生態(tài)恢復(fù)力—生態(tài)壓力度(SRP)模型[8],成因及結(jié)果表現(xiàn)評價(jià)體系[9],壓力—敏感—彈性(PSE)模型[10]等評估指標(biāo)模型,層次分析法[11],模糊數(shù)學(xué)法[12],主成分分析法[1],神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[13],熵權(quán)法[8],景觀生態(tài)學(xué)法[14]等評價(jià)計(jì)算方法。
SRP模型涵蓋脆弱性評價(jià)中的各個(gè)要素,可較全面的對地區(qū)生態(tài)脆弱性進(jìn)行評估。在評價(jià)方法方面,層次分析法可將專家建議定量化,簡單易算[11]。使用專家打分法和層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重時(shí),由于不同專家對同一問題的認(rèn)知各不相同,將給指標(biāo)體系帶來一定的不確定性,每個(gè)指標(biāo)和變量的不確定性會(huì)傳播累積,可能對評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生一定影響[15]。但現(xiàn)有研究對生態(tài)脆弱性評價(jià)中的權(quán)重敏感性關(guān)注較弱,因此對權(quán)重進(jìn)行敏感性分析非常重要。
本研究擬以大連市為例,基于SRP模型構(gòu)建城市生態(tài)脆弱性評估指標(biāo)體系模型,并基于此分析研究區(qū)域生態(tài)脆弱性總體結(jié)果和空間分布特征;采用OAT(one-at-a-time)方法來評價(jià)指標(biāo)權(quán)重不確定性下的結(jié)果變異程度,識(shí)別敏感指標(biāo)。
大連市地處歐亞大陸東岸,遼寧半島最南端,位于東經(jīng)120°58′—123°31′、北緯38°43′—40°10′之間。總面積約12 574 km2,總?cè)丝诩s5.90×106人。大連多山地丘陵,少平原低地且坡度較大;季風(fēng)盛行,沿海地區(qū)每年6級及6級大風(fēng)天數(shù)達(dá)到90~140 d;降雨分布極不均勻,地表植被保水能力差,淡水資源相對稀缺;自然資源多樣豐富,但濕地、森林、綠地等資源分布不均;土地資源相對缺乏;隨著城市化格局漸成體系,產(chǎn)業(yè)和人口迅速聚集,區(qū)域內(nèi)污染物排放強(qiáng)度加大,環(huán)境問題突出;同時(shí),大連市處于全國沿海經(jīng)濟(jì)重要節(jié)點(diǎn)。因此對大連市進(jìn)行生態(tài)脆弱性評價(jià)十分重要。
從生態(tài)敏感性、生態(tài)恢復(fù)力和生態(tài)壓力度3方面共選取19個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系(表1)。生態(tài)敏感性是指在外界影響下生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生環(huán)境問題的可能性[16],本研究從氣候、地形、地表、災(zāi)害4方面討論。氣候是生態(tài)脆弱性形成的重要原因[9],選擇年均溫度、年均降雨、年均濕度、年均風(fēng)速代表氣候狀況;選取高程、坡度、起伏度反映地形地貌脆弱情況;土地利用類型、增強(qiáng)型植被系數(shù)反映人類對自然干擾程度[9],降雨侵蝕力反映水土流失特征;在災(zāi)害指標(biāo)方面,選取暴雨、大風(fēng)、雷電3種氣象災(zāi)害,選取崩塌、滑坡、泥石流、地表塌陷代表地質(zhì)災(zāi)害。生態(tài)恢復(fù)力是指生態(tài)系統(tǒng)在外界干擾下適應(yīng)環(huán)境的能力[16],從功能、活力和結(jié)構(gòu)3個(gè)方面討論。土壤有機(jī)碳含量可反映土壤健康狀態(tài)[17];植被總初級生產(chǎn)力反映植被生長情況;景觀多樣性指數(shù)體現(xiàn)景觀的復(fù)雜程度[18]。生態(tài)壓力度是指對生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生擾動(dòng)的外部因素[16],采用人口密度、GDP密度分別表示人口壓力和經(jīng)濟(jì)壓力,是人類活動(dòng)的直接體現(xiàn)。
由于各指標(biāo)物理意義及量綱不同,需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[9, 15, 17]并進(jìn)行空間展示。各指標(biāo)數(shù)據(jù)處理方法如表1所示,其中“+/-”分別表示正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo),“*”表示采用分等級賦值法。
(1) 極差法。將各指標(biāo)按照與生態(tài)脆弱性的關(guān)系分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)。對于正向指標(biāo),隨著值的增加,脆弱性增強(qiáng),對于負(fù)向指標(biāo),隨著值的增加,脆弱性減小,分別采用公式(1)—(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,將其映射到0-1之間,0表示脆弱性最低,1表示脆弱性最高。
正向指標(biāo):Pi=(P-Pmin)/(Pmax-Pmin)
(1)
負(fù)向指標(biāo):Pi=1-(P-Pmin)/(Pmax-Pmin)
(2)
式中:Pi——某指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;Pmin,Pmax——對應(yīng)指標(biāo)最小值和最大值。
表1 大連市生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系
(2) 分等級賦值法。對C4,C8,B4采用分等級賦值處理。本研究依據(jù)《GB/T 28591-2012》提出的風(fēng)力等級劃分表,將C4小于5.5 m/s和大于5.5 m/s的區(qū)域分別賦值0.4和0.6;根據(jù)馬駿等[17]研究結(jié)果對C8賦值,按脆弱性排序依次為林地和水域、草地、耕地、城鄉(xiāng)用地、裸地,分別賦值0.2,0.4,0.6,0.8,1;對C11,C12,C13這3個(gè)指標(biāo)按照災(zāi)害頻率采用自然間斷法分為3類,分別賦值為0.33,0.66和1;對C14按照各地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害密度采用自然間斷法分為3類,分別賦值0.33,0.66和1。
采用專家打分法與層次分析法相結(jié)合計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)見表1。在確定指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,根據(jù)公式(3)計(jì)算脆弱性評估結(jié)果:
(3)
式中:EVI——生態(tài)脆弱性指數(shù);Wi——各指標(biāo)權(quán)重;Pi——指標(biāo)值。
為反映大連市脆弱性評估結(jié)果空間分布特征,參考研究[15,25]對評價(jià)結(jié)果按照自然間斷法分為5類,以保證組間差異最大,組內(nèi)差異最小,體現(xiàn)不同脆弱程度區(qū)域差別,計(jì)算及空間分類利用軟件ArcGIS 10.4實(shí)現(xiàn)。
本文采用OAT法[26-28]分析指標(biāo)權(quán)重敏感性,OAT法簡單可操作,每次選定一個(gè)主變化因子改變其權(quán)重,其余因子權(quán)重發(fā)生相應(yīng)改變,該方法通過計(jì)算像元變化率(Ck)和區(qū)域絕對平均變化率(mean of the absolute change rate,MACR)兩個(gè)指標(biāo)來分析權(quán)重敏感性。具體計(jì)算過程如下:
首先需設(shè)置兩個(gè)參數(shù):權(quán)重變化范圍(range of percent change,RPC)與權(quán)重變化步長(increment of percent change,IPC)。
主變化因子Cm的權(quán)重采用公式(4)計(jì)算:
W(Cm,Pc)=W(Cm,0)+W(Cm,0)×pc
RPCmin (4) 式中:W(Cm,Pc)——計(jì)算的Cm模擬權(quán)重值;W(Cm,0)——Cm初始權(quán)重值;Pc——權(quán)重變化率。 其余指標(biāo)模擬權(quán)重值按照公式(5)計(jì)算: W(Ci,Pc)=〔1-W(Cm,Pc)〕× (5) 式中:W(Ci,Pc)——計(jì)算的Ci模擬權(quán)重值;W(Ci,0)——Ci初始權(quán)重值。 依次選擇每個(gè)因子為主變化因子且當(dāng)Pc在RPC范圍內(nèi)變化時(shí),就會(huì)產(chǎn)生一系列模擬結(jié)果。綜合評價(jià)計(jì)算公式(6)為: EVI(Cm,Pc)=W(Cm,Pc)×Am+ (6) 式中:EVI(Cm,Pc)——計(jì)算的模擬生態(tài)脆弱性值,Am,Ai——指標(biāo)值。 針對評價(jià)結(jié)果中第k個(gè)像元,Ck采用公式(7)計(jì)算: (7) 式中:Ck——模擬結(jié)果與初始結(jié)果相比較計(jì)算所得值, EVI0——初始EVI值。 整個(gè)區(qū)域的MACR采用公式(8)計(jì)算: (8) 式中:MACR——區(qū)域內(nèi)Ck絕對值的平均值;N——柵格總數(shù)。 根據(jù)前述評價(jià)模型對大連市生態(tài)脆弱性進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如附圖14所示。其中極度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、輕度脆弱、微度脆弱5個(gè)區(qū)域面積占比分別是4.17%,22.97%,41.00%,23.69%和8.16%。 從空間分布上看,極度脆弱區(qū)主要分布在市中心及甘井子區(qū)東部;微度脆弱區(qū)主要分布在甘井子區(qū)與旅順區(qū)交界處及大連市北部,該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定;其他脆弱等級區(qū)域分布較分散。對大連市各區(qū)縣的生態(tài)脆弱性分布進(jìn)行計(jì)算,西崗區(qū)生態(tài)脆弱性最強(qiáng),莊河市生態(tài)脆弱性最弱,在非建成區(qū)域中,長海縣及長興島極度脆弱區(qū)域與重度脆弱區(qū)域面積之和比例達(dá)92.25%和89.16%。 設(shè)置RPC變化范圍為-100%至100%,IPC=5%,將本文選取的19個(gè)指標(biāo)依次作為主變化因子共產(chǎn)生779組權(quán)重值,每組權(quán)重值可產(chǎn)生一個(gè)新的脆弱性評價(jià)結(jié)果。 大連市MACR模擬結(jié)果如圖1所示,隨著權(quán)重變化率Pc的增加,各指標(biāo)有不同的MACR值,當(dāng)權(quán)重改變相同的程度時(shí),對結(jié)果的敏感性相同,且生態(tài)脆弱變化率空間分布基本一致。指標(biāo)斜率越大,對結(jié)果的影響程度就越大,土壤有機(jī)碳含量C15對評價(jià)結(jié)果影響最大,當(dāng)C15權(quán)重改變100%時(shí),所對應(yīng)MACR值為11.49%,遠(yuǎn)小于權(quán)重改變的程度。 圖1 生態(tài)脆弱性MACR模擬結(jié)果 將所有指標(biāo)按對結(jié)果影響程度進(jìn)行排序,選取排序分別位于第1,第10,第19位的土壤有機(jī)碳含量C15,坡度C6,年均風(fēng)速C4進(jìn)行分析。將3個(gè)指標(biāo)依次作為主變化因子且Pc分別為5%,10%,20%,50%,100%時(shí)生成的評價(jià)結(jié)果與初始評價(jià)結(jié)果相比較,計(jì)算生態(tài)脆弱變化率及生態(tài)脆弱區(qū)域分布,結(jié)果如圖2和附圖15所示。對于同一指標(biāo),Pc越大不確定區(qū)域面積占比越大,Pc相同時(shí),指標(biāo)斜率越大不確定區(qū)域面積占比越大,具體信息如表2所示,不確定區(qū)域面積占比最大為22.84%。隨著指標(biāo)Pc成倍增加,該指標(biāo)所對應(yīng)的Ck值及MACR值也成倍變化,以C6為例,當(dāng)其Pc=10%,Pc=20%時(shí)所對應(yīng)的Ck值分別為-0.29%~0.29%,-0.58%~0.58%,所對應(yīng)的MACR值分別為0.22%,0.44%, 遠(yuǎn)小于對應(yīng)的Pc。另外,生態(tài)脆弱變化率分布與所對應(yīng)的主變化因子空間分布相關(guān),以C4為例,大連市東北部區(qū)域風(fēng)速較小,Ck也較小。 表2 各指標(biāo)不同Pc下不確定區(qū)域面積比例 注:Pc為權(quán)重變化率;C4為年均風(fēng)速;C6為坡度;C15為土壤有機(jī)碳含量。 注:Ck為模擬結(jié)果與初始結(jié)果相比較計(jì)算所得的值。圖2 大連市不同權(quán)重變化率Pc下各生態(tài)脆弱性指標(biāo)變化率 總體來看,大連市生態(tài)脆弱性處于中等脆弱水平,分布規(guī)律為:植被覆蓋良好、人口經(jīng)濟(jì)壓力較小的區(qū)域生態(tài)脆弱性較低,人類活動(dòng)擾動(dòng)大的區(qū)域生態(tài)脆弱性較高。市中心及甘井子區(qū)東部生態(tài)脆弱性高,主要是因?yàn)樯鷳B(tài)壓力大,人口經(jīng)濟(jì)密度高,在土地利用類型上以城鄉(xiāng)用地為主,植被覆蓋少,土壤有機(jī)碳含量及植被總初級生產(chǎn)力低;大連市北部及甘井子區(qū)與旅順區(qū)交界處植被覆蓋良好,林地草地多,生態(tài)脆弱性低。另外,坡度、起伏度較大的區(qū)域生態(tài)脆弱性較低,主要是因?yàn)樵搮^(qū)域開發(fā)利用難度大,人類活動(dòng)少。該脆弱性評估結(jié)果與前人研究[1,29]有一定的一致性,整體分布規(guī)律相似,微度脆弱區(qū)域與極度脆弱區(qū)域具有較好的重合度。 權(quán)重變化對脆弱性評價(jià)結(jié)果有一定的影響,不同權(quán)重值計(jì)算結(jié)果具有一定空間差異性,說明在評價(jià)過程中對權(quán)重進(jìn)行不確定分析十分重要。通過OAT法計(jì)算各指標(biāo)MACR排序可識(shí)別評價(jià)體系中的敏感指標(biāo),本文所構(gòu)建的指標(biāo)體系中最敏感指標(biāo)為C15(土壤有機(jī)碳含量),所對應(yīng)的最大MACR值為11.49%,Ck最大值為17.27%,此時(shí)不確定區(qū)域面積占比22.84%,對于該指標(biāo)的權(quán)重應(yīng)慎重考慮,以降低評估結(jié)果不確定性。各指標(biāo)的MACR排序與權(quán)重具有一定的相關(guān)性但不完全一致(r=0.841,p<0.01),例如C15(土壤有機(jī)碳含量)權(quán)重排序第2,其MACR值最大,C4(年均風(fēng)速)權(quán)重最小,其對應(yīng)的斜率值最小,該結(jié)論與前人研究一致[27-28]。另外,通過比較各指標(biāo)生態(tài)脆弱分布圖可知高脆弱區(qū)域評價(jià)結(jié)果相對穩(wěn)健,主要是因?yàn)樵搮^(qū)域EVI值較大,受單一指標(biāo)影響的程度較小。 綜上所述,通過不確定分析可識(shí)別評價(jià)指標(biāo)體系中的敏感指標(biāo),通過對敏感指標(biāo)權(quán)重的慎重考慮可以加強(qiáng)評估結(jié)果的穩(wěn)健性。本研究以大連市為例,構(gòu)建生態(tài)脆弱性評價(jià)指標(biāo)體系模型,并采用OAT方法對指標(biāo)體系敏感指標(biāo)進(jìn)行識(shí)別分析,得到如下結(jié)論: (1) 大連市整體脆弱性處于中等脆弱水平,中度脆弱面積占比最高,市中心及甘井子區(qū)東部脆弱性最高,大連市北部地區(qū)、甘井子區(qū)與旅順區(qū)交界處脆弱性最低。 (2) 所構(gòu)建的指標(biāo)體系中最敏感指標(biāo)為C15(土壤有機(jī)碳含量),對該指標(biāo)權(quán)重的確定應(yīng)重點(diǎn)考慮,增強(qiáng)評價(jià)結(jié)果可靠性。 總體來看,本文將OAT不確定分析法與生態(tài)脆弱性評價(jià)相結(jié)合,具有一定的理論和實(shí)踐意義。但也存在一些不足,在敏感指標(biāo)識(shí)別上,僅采用MACR一個(gè)指標(biāo),具有一定的局限性,后續(xù)可以選取更多指標(biāo)進(jìn)一步分析。3 結(jié)果與分析
3.1 大連市生態(tài)脆弱性分析
3.2 指標(biāo)權(quán)重敏感性分析
4 討論與結(jié)論