周振宏，劉東義，王詩琪，湯偉宏，周 敏，胡 琦

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)與園林學(xué)院，安徽 合肥 230036）

引 言

土地利用/覆蓋變化作為人類活動(dòng)和自然生態(tài)系統(tǒng)的主要響應(yīng)，反映了區(qū)域生態(tài)環(huán)境中自然因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政策的相互作用關(guān)系［1-3］。近年來，由于城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程加快，導(dǎo)致了快速的城市擴(kuò)張和土地利用/覆蓋變化，加速了建設(shè)用地對(duì)其周邊生態(tài)用地的侵占，使得區(qū)域生態(tài)用地面積減少、破碎化程度加劇，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)不斷上升，由此引發(fā)的生態(tài)環(huán)境惡化和資源匱乏等問題對(duì)于人類的生存與發(fā)展產(chǎn)生了一定的威脅［4］。因此，了解當(dāng)前以及未來的土地利用/覆蓋和生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)變化對(duì)區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)作為生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中最重要的研究?jī)?nèi)容之一，可以反映自然與人類相互作用引起的環(huán)境問題，并能有效地指導(dǎo)區(qū)域土地利用的管理和優(yōu)化［5］。當(dāng)前，對(duì)于景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究主要集中于流域［6］、小城鎮(zhèn)［7］、濕地［8］等；研究方法主要可以劃分為基于風(fēng)險(xiǎn)源匯和基于景觀格局兩種評(píng)價(jià)方法［9］?；陲L(fēng)險(xiǎn)源匯的評(píng)價(jià)方法主要應(yīng)用于景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的早期，該方法保留了傳統(tǒng)的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法原理，主要適用于區(qū)域內(nèi)有明確的生態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)脅迫因子的評(píng)價(jià)目標(biāo)。而基于景觀格局的評(píng)價(jià)方法在一定程度上擺脫了傳統(tǒng)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的固有模式，在區(qū)域尺度上直接從空間格局出發(fā)并以土地利用/覆蓋變化作為誘因進(jìn)行景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，適用于各種類型區(qū)域內(nèi)的綜合生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，已成為當(dāng)前研究者對(duì)于景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主流方法［10］。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和ArcGIS技術(shù)的不斷進(jìn)步，建立土地利用變化預(yù)測(cè)模型對(duì)未來土地的空間分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，促進(jìn)了基于土地利用變化預(yù)測(cè)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究的發(fā)展，其中所涉及的預(yù)測(cè)模型主要有CA-Markov［11］、CLUE-S［12］、FLUS［13］等。從現(xiàn)有的相關(guān)研究可以得出，基于土地利用變化預(yù)測(cè)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究已發(fā)生一定的轉(zhuǎn)變，首先是在模型的使用上，已由精度一般的CA-Markov模型向精度較高的FLUS模型轉(zhuǎn)變，且表現(xiàn)出模型精度越高所得出的結(jié)果越準(zhǔn)確；其次是對(duì)于未來情景的設(shè)置，已從早期單一情景逐漸向多情景轉(zhuǎn)變，由于未來土地利用/覆蓋變化相關(guān)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)等相關(guān)政策，具有很大的不確定性和復(fù)雜性，因此僅通過調(diào)整Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣對(duì)未來的土地需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)略顯主觀，且不能將相關(guān)土地政策納入到未來的發(fā)展情景之中。為了解決上述問題，人們應(yīng)用PLUS（patch-generating land use simulation）模型對(duì)未來用地的空間分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，研究發(fā)現(xiàn)PLUS模型較現(xiàn)有其他預(yù)測(cè)模型具有精度高、處理速度快且能夠從斑塊變化角度進(jìn)行預(yù)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)［14-17］。對(duì)于未來不同情景下土地需要量的計(jì)算，使用灰色多目標(biāo)規(guī)劃（GMOP）模型，通過土地發(fā)展政策、經(jīng)濟(jì)、人口等要素設(shè)置相關(guān)約束條件，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)需求設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，能夠較好地得出未來各情景下土地的需求量［18-20］。PLUS模型與GMOP模型結(jié)合能夠發(fā)揮出在土地利用數(shù)量以及空間分布預(yù)測(cè)上的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域土地利用變化在數(shù)量和空間上的雙重模擬。

本研究以皖西大別山地區(qū)中心城市——六安市為研究對(duì)象，對(duì)2000—2020年六安市土地利用和景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)演變過程進(jìn)行分析，采用Markov模型和GMOP模型來構(gòu)建未來三種發(fā)展情景，運(yùn)用PLUS模型對(duì)于不同情景下土地利用的空間分布情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，運(yùn)用景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，為六安市的土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化、景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)治理與防控提供理論依據(jù)，對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有生要的理論和實(shí)踐意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

六安市地處安徽西部（115°20'～117°14'和31°01'～32°40'），東接合肥市，西臨河南省信陽市，南連安慶市，北靠淮南市和阜陽市，俗稱“皖西”，下轄3區(qū)4縣，總面積約為15451.2km2（圖1）。地形多樣，地勢(shì)呈現(xiàn)東北低、西南高的梯形分布，地貌以山地、丘陵和平原為主。區(qū)域年降雨約為1100mm，年均氣溫約為14.6℃～15.6℃，植被種類繁多，境內(nèi)有淠河、史河和杭埠河等六條主要河流，擁有眾多大型水庫、湖泊，全市地表水資源總量達(dá)到83.66億立方米，水域資源總量豐富。作為國(guó)家級(jí)皖江城市帶節(jié)點(diǎn)城市、合肥都市圈副中心城市、大別山區(qū)域中心城市、國(guó)家級(jí)交通樞紐城市，同時(shí)也是國(guó)家級(jí)生態(tài)示范區(qū)，具有一定的發(fā)展?jié)摿?，后續(xù)的城市發(fā)展將對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定的影響，因此如何衡量和協(xié)調(diào)城市建設(shè)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系，對(duì)于六安市的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview map of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

三期土地利用數(shù)據(jù)源于中國(guó)科學(xué)院院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心（RESDC），分別為2000年、2010年、2020年，空間分辨率為30 m×30 m，數(shù)據(jù)總體的kappa 系數(shù)高達(dá)90%以上，同時(shí)結(jié)合中國(guó)科學(xué)院院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心的土地分類標(biāo)準(zhǔn)，利用ArcGIS 將各期土地利用數(shù)據(jù)重分類為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地。文中所使用的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、人口、DEM 及土地利用驅(qū)動(dòng)因子等數(shù)據(jù)來源如表1 所示。為了保證研究區(qū)域、空間分辨率和坐標(biāo)系的一致性，使用ArcGIS 中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化、按掩膜提取、重采樣工具對(duì)驅(qū)動(dòng)因子和土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，統(tǒng)一坐標(biāo)系為WGS_1984_UTM_Zone_50N、精度為30 m×30 m 的柵格文件。

表1 相關(guān)數(shù)據(jù)來源Table 1 Related data sources

2 研究方法

2.1 土地利用變化分析

土地利用單一動(dòng)態(tài)度主要用于描述某一時(shí)期內(nèi)的某種土地利用類型的數(shù)量變化情況，反映區(qū)域內(nèi)土地利用變化的劇烈程度［21］。

式中：K為研究時(shí)段內(nèi)某種土地利用類型的動(dòng)態(tài)度；U1為某種土地利用類型起始的面積總量；U2為某土地利用類型末期的面積總量；T為兩者之間的時(shí)間間隔。K的絕對(duì)值越大表示變化的速度越快，反之越慢。

2.2 基于多目標(biāo)的情景方案設(shè)計(jì)

GMOP模型是由灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）和多目標(biāo)規(guī)劃模型（MOP）耦合而成。該模型充分考慮了未來土地利用類型目標(biāo)函數(shù)的不確定性，結(jié)合六安市總體規(guī)劃和發(fā)展趨勢(shì)設(shè)置多個(gè)約束條件（表2），使用LINGO11軟件和MATLAB中的遺傳算法模塊對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，最后得出未來不同情景下的土地利用的需求量。

表2 相關(guān)約束條件及說明Table 2 Related constraints and instructions

情景I：自然發(fā)展情景?；诹彩?010—2020年的各類土地利用類型的變化趨勢(shì)，在不設(shè)置任何外界因素的干涉下，運(yùn)用PLUS 模型中的馬爾科夫模型鏈（Markov chain）模塊對(duì)2030年六安市土地需求量進(jìn)行計(jì)算。

情景II：經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景。該情景主要是模擬了經(jīng)濟(jì)效益最大化下六安市各類用地的需求量，并應(yīng)用LING11軟件進(jìn)行求解，目標(biāo)函數(shù)設(shè)立如下：

式中：F1(X)為總經(jīng)濟(jì)效益；Xi為不同用地類型的決策變量（X1-6分別為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地的面積）；Ai為不同用地類型的經(jīng)濟(jì)效益系數(shù)（單位面積GDP，單位：萬元/hm2）。參考相關(guān)研究［17］，分別以農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)產(chǎn)值來估算耕地、林地、草地、水域的經(jīng)濟(jì)效益；以第二和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和來估算建設(shè)用地的經(jīng)濟(jì)效益；未利用地經(jīng)濟(jì)效益設(shè)為0?；?015—2020年歷史經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)2030年的不同地類的經(jīng)濟(jì)效益系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，則公式（2）可以改寫為

情景III：兼顧生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景。結(jié)合六安市未來的發(fā)展定位，綜合考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用MATLAB中的遺傳算法模塊計(jì)算出最優(yōu)解，目標(biāo)函數(shù)設(shè)立如下：

式中：F2(X)為總生態(tài)效益；Xi同公式（2）；Bi為不同用地類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)（即單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，單位：萬元/hm2）。本研究根據(jù)2015—2020年《六安市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品收益資料匯編》，通過查閱2015—2020年六安市主要的糧食作物（稻谷、小麥、玉米、大豆）市場(chǎng)單價(jià)、單產(chǎn)和種植面積，分別計(jì)算出平均糧食單價(jià)、平均市場(chǎng)單產(chǎn)和平均種植面積，再根據(jù)當(dāng)量因子法［22］和謝高地等［23］制定的中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表計(jì)算出各類用地的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，則公式（4）可以改寫為

2.3 PLUS土地預(yù)測(cè)模型

PLUS模型是一種以斑塊生成土地利用變化的預(yù)測(cè)模型，模型主要集成兩大模塊，分別為基于土地?cái)U(kuò)展分析策略（LEAS）的規(guī)則挖掘框架和基于多類型隨機(jī)斑塊種子（CARS）的CA模塊，其模擬精度高［14］。通過提取兩期土地利用數(shù)據(jù)中各類用地的擴(kuò)展部分，并對(duì)各類用地的發(fā)展概率運(yùn)用隨機(jī)森林算法進(jìn)行計(jì)算，再利用基于CARS的CA 模型對(duì)未來土地利用分布進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。

對(duì)于六安市2030年的土地利用變化模擬主要分為以下3個(gè)部分：（1）驅(qū)動(dòng)因子的選擇，根據(jù)前人研究［16］和數(shù)據(jù)的可獲取性，本研究從自然因素、社會(huì)因素和區(qū)域可達(dá)性因素三個(gè)方面分別選取高程、坡度、年均降雨量、年均氣溫、人口密度、GDP、距道路距離、距鐵路距離、距水域距離和距城鎮(zhèn)中心距離等10 個(gè)驅(qū)動(dòng)因子。（2）利用LEAS模塊對(duì)研究區(qū)內(nèi)各類用地的發(fā)展概率進(jìn)行計(jì)算。（3）結(jié)合未來各類用地的需求量、隨機(jī)斑塊種子概率、土地利用轉(zhuǎn)移成本矩陣和領(lǐng)域因子等相關(guān)參數(shù)，利用CARS的CA模塊對(duì)研究區(qū)各類用地分布進(jìn)行模擬。

本文運(yùn)用Markov模型和GMOP模型得出未來三種情景下的土地利用需求量，結(jié)合區(qū)域內(nèi)各類用地的轉(zhuǎn)移變化情況，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)調(diào)試，確定土地利用轉(zhuǎn)移成本矩陣，將隨機(jī)斑塊種子的概率設(shè)置0.01（參數(shù)范圍在0 ～1，其值越大則表明地塊產(chǎn)生新斑塊越容易），并根據(jù)用地?cái)U(kuò)張圖中各類用地的擴(kuò)展面積占總變化面積的比值確定各類用地的鄰近因子，得出耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地的鄰近因子分別為0.2894、0.1994、0.0945、0.0748、0.3382、0.0037（參數(shù)范圍在0 ～1，其值越大表示用地類型的擴(kuò)展強(qiáng)度越大）。采用Kappa系數(shù)和FOM系數(shù)對(duì)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估，通過相關(guān)文獻(xiàn)［14］可知，Kappa通常在0 ～1之間，且大于0.75則表明模擬結(jié)果精度較高；FOM系數(shù)通常在0 ～1之間，且與研究期間內(nèi)總的土地利用變化量有關(guān)，其值越大表示模擬結(jié)果越可靠。

2.4 景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

基于前人的研究成果［24］，綜合考慮計(jì)算強(qiáng)度和數(shù)據(jù)精度等問題，運(yùn)用ArcGIS對(duì)研究區(qū)按4.5 km×4.5 km的漁網(wǎng)進(jìn)行評(píng)價(jià)單元?jiǎng)澐郑矂澐殖?67個(gè)評(píng)價(jià)單元，再應(yīng)用景觀格局分析軟件（Fragstats）對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)單元中的景觀格局指數(shù)進(jìn)行計(jì)算分析，選取景觀破碎度、分離度、分維數(shù)、脆弱度指數(shù)和景觀類型比重來構(gòu)建景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型（ERI）。

其中：Axi為第x個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)第i種景觀類型的面積;Ax為第x個(gè)評(píng)價(jià)單元總的景觀類型面積；ERIx為第x個(gè)評(píng)價(jià)單元的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；Ri、Ei和Vi分別表示第i類景觀的損失度指數(shù)、干擾度指數(shù)和脆弱度指數(shù)；Fi、Pi、Doi分別表示景觀破碎度指數(shù)、分離度指數(shù)和優(yōu)勢(shì)度指數(shù)。具體的生態(tài)含義和計(jì)算公式參考文獻(xiàn)［25］，其中景觀脆弱度是根據(jù)專家咨詢法獲取，分別賦值并進(jìn)行歸一化處理后，耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地景觀脆弱度指分別為0.190、0.095、0.143、0.238、0.048、0.286，na、nb、nc分別為各種指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重，na+nb+nc=1，分別賦值：0.5、0.3、0.2［26］。

3 研究結(jié)果

3.1 土地利用變化分析

從2000—2020六安市土地利用/覆被總體的變化來看，耕地和林地作為主要的土地利用類型，占總面積的75%以上，林地和草地發(fā)展較為穩(wěn)定，約占各年份的33%和12%左右，水域、建設(shè)用地和未利用地規(guī)模呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，其中水域面積增加量為2247.03 hm2，面積占比由2000年的4.08%增加到2020年的4.22%；建設(shè)用地增加量為23481.00 hm2，面積占比由2000年的5.25%增加到2020年的6.77%；未利用地面積呈現(xiàn)先穩(wěn)點(diǎn)后增長(zhǎng)的趨勢(shì)，面積增加量為257hm2，2000—2010年間，未利用地沒有發(fā)生變化且面積占比較小，2010—2020年間，未利用地由2010年的0.0003%增加到2020年的0.02%，主要是由于在此期間林地的轉(zhuǎn)出為裸地使其有所增加；其中耕地規(guī)模是呈現(xiàn)逐年減少的趨勢(shì)，面積占比由2000年的44.64%下降至2020年的43.22%，耕地的減少主要由于城鎮(zhèn)化的進(jìn)程和退耕還林政策實(shí)施，促使一部分的耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地和林地。

通過上述公式（1）計(jì)算出六安市2000—2020年不同階段土地利用單一動(dòng)態(tài)度（表3），可以得出：建設(shè)用地和未利用地的變化幅度較大，其中建設(shè)用地在2000—2010年間動(dòng)態(tài)度為1.12%，在2010—2020 期間變?yōu)?.60%，呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，表明在城市的發(fā)展過程中主要以建設(shè)用地?cái)U(kuò)展為主；未利用地只在2010—2020年間發(fā)生變化，動(dòng)態(tài)度為548.65%；水域在各時(shí)段的變化幅度較小且均為正值；而耕地、林地動(dòng)態(tài)度呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢(shì)，主要由于建設(shè)用地的占用；草地動(dòng)態(tài)度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。以上分析表明，六安市在2010年后耕地、林地、水域等用地變化程度增強(qiáng)，則預(yù)示區(qū)域在此前后可能會(huì)發(fā)生生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的變化。

表3 六安市2000—2020年土地利用變化情況及動(dòng)態(tài)度Table 3 Land use change and dynamic attitude in Lu'an City from 2000 to 2020

3.2 多情景下土地利用模擬結(jié)果分析

為了驗(yàn)證PLUS模型對(duì)于土地利用模擬的精度，本研究利用2010作為初始年份，輸入選取的十個(gè)驅(qū)動(dòng)因子，并設(shè)置相關(guān)的參數(shù)，得到2020年的土地利用模擬圖，通過計(jì)算求得總體精度為0.923，Kappa 系數(shù)為0.902，F(xiàn)OM系數(shù)為0.086，表征該模擬具有較高的精準(zhǔn)度，可進(jìn)行后續(xù)模擬。因此根據(jù)六安市的發(fā)展趨勢(shì)對(duì)設(shè)立了三種不同未來的發(fā)展場(chǎng)景，通過LINGO11軟件和MATAB軟件中的遺傳算法模塊求解出不同情景下的土地類型面積需求量，結(jié)合PLUS模型進(jìn)行模擬，結(jié)果如表4所示。

表4 六安市不同情景下的土地利用面積Table 4 Land use area under different scenarios in Lu'an City

在自然發(fā)展情景下（情景I），以2010—2020的發(fā)展趨勢(shì)來運(yùn)用Markov模型模擬的未來土地利用需求量，結(jié)合PLUS模型進(jìn)行模擬。該情景是按照六安市現(xiàn)有的發(fā)展趨勢(shì)，不再外設(shè)其他限制條件。結(jié)果顯示，在該情景下，耕地、林地和草地面積有所下降，分別下降了11361.69hm2、2981.52hm2和209.88hm2，降幅分別為1.70%、0.58%和0.11%，水域、建設(shè)用地、未利用地有所增加，其中建筑用地增加量最大，面積共增加了12556.08hm2，增幅為12.01%，主要發(fā)生在金安區(qū)、裕安區(qū)和霍邱縣；在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下（情景II），各類用地的發(fā)展需要保證經(jīng)濟(jì)效益能達(dá)到最大化，其中耕地和林地面積有所減少，分別減少了7031.61hm2和3272.04hm2，降幅分別為1.05%和0.63%。草地、水域和建設(shè)用地面積較2020年有所增加，分別增加了1572.84hm2、2075.4hm2、6347.88hm2，增幅分別為0.83%、3.18%和6.07%，建設(shè)用地面積主要發(fā)生在金安區(qū)、裕安區(qū)、霍山縣，且位于六安市域的金安區(qū)和裕安區(qū)內(nèi)的面積變化最為劇烈；在兼顧生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下（情景III），各類用地面積發(fā)展較為均衡，較情景I和情景II而言，建設(shè)用地的擴(kuò)張強(qiáng)度明顯減弱，林地和耕地減少幅度也有所緩和。具體來看，建設(shè)用地僅增加了1053.99hm2，增幅為1.01%，林地減少2873.43hm2，降幅為0.56%，耕地減少932.04hm2，降幅為0.14%，生態(tài)用地整體上得到了一定的保護(hù)。

3.3 景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)變化分析

為了探究六安市景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空分布特征，對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)單元的中心點(diǎn)進(jìn)行賦值，利用ArcGIS地統(tǒng)計(jì)模塊中的半變異函數(shù)進(jìn)行模型擬合，選擇最佳的模型進(jìn)行空間插值處理，最后選擇指數(shù)模型進(jìn)行空間插值，并結(jié)合Natural Breaks 將風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃分為5 個(gè)等級(jí)，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（ERI＜0.1561）、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（0.1561＜ERI＜0.1737）、中風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)（0.1737＜ERI＜0.1777）、較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（0.1777＜ERI＜0.1953）、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（ERI＞0.1953），其他年份的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)按照2010年的分級(jí)區(qū)間，便于后期數(shù)據(jù)之間的比較，結(jié)果如表5、圖2和圖3所示。

由表5可知，2000—2020年六安市整體以低、較低和較高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)為主，約占總面積的70%以上，三個(gè)時(shí)期的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)平均指數(shù)分別為0.1748、0.1750和0.1744，景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)整體上呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)。結(jié)合圖2來看，低、較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布于六安市南部的霍山縣和舒城縣，主要的用地類型為林地和草地，且林地和草地集中成片、穩(wěn)定性較強(qiáng)，景觀破碎化程度較低，人為干擾較小，生態(tài)環(huán)境較好；在20年間，低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)面積持續(xù)小幅度上升，由2000年的22.13%上升至2020年的22.40%，其面積的增加主要是由較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化而來。中景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于較高和較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的過渡區(qū)域，用地類型主要為林地和耕地，景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)面積呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)。并主要是轉(zhuǎn)出至較低和較高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（圖3）。較高景觀風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布較為廣泛，主要分布于高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)與中景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)之間，且在研究期間內(nèi)面積持續(xù)下降，共減少了7995.87hm2，其中減少的面積主要轉(zhuǎn)出至中和較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于六安市中部的裕安區(qū)、東南部的金安區(qū)以及西南部的金寨縣內(nèi)，面積占比由2000年的19.08%下降至2020年的18.56%，其中位于裕安區(qū)石板沖鄉(xiāng)和青山鄉(xiāng)內(nèi)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)長(zhǎng)期處于高等級(jí)，主要是由于該區(qū)域內(nèi)旅游項(xiàng)目的建設(shè)開發(fā)以及人類活動(dòng)的長(zhǎng)期干擾，給區(qū)域生態(tài)環(huán)境帶來了一定壓力，導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)的建設(shè)用地、林地和草地的破碎化程度不斷加劇；另一部分高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)位于城市的邊緣區(qū)，如金寨縣吳家店鎮(zhèn)等，由于區(qū)域內(nèi)建設(shè)用地、耕地較為分散，人文和自然景觀相互交錯(cuò)頻繁，生態(tài)系統(tǒng)整體被打破，景觀破碎度和分離度明顯升高，使得景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)有所上升；而位于大別山脈的高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要是由于其河流縱橫，林地和草地較為分散、景觀分離度較高，導(dǎo)致景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)偏高。從圖3可以得出，高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積主要轉(zhuǎn)出為較高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，區(qū)域整體生態(tài)環(huán)境有所好轉(zhuǎn)，但部分區(qū)域景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)一直處于高等級(jí)狀態(tài)，因此，對(duì)六安市的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)仍需關(guān)注。

表5 六安市2000—2020年景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)面積及占比Table 5 Landscape ecological risk area and proportion of Lu'an City from 2000 to 2020

圖2 六安市2000—2020年景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分布圖Fig.2 Landscape ecological risk distribution map of Lu'an City from 2000 to 2020

圖3 六安市2000—2020年景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移變化?；鶊D（單位：hm2）Fig.3 Sangji map of landscape ecological risk transfer change in Lu'an City from 2000 to 2020（unit:hm2）

本文研究結(jié)果與高彬嬪等［27］對(duì)于川滇生態(tài)屏障區(qū)內(nèi)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的研究具有明顯的一致性，主要體現(xiàn)在：一是林地和草地在區(qū)域中分布情況對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量高低具有一定影響，且一旦受到人類活動(dòng)的干擾，其生態(tài)修復(fù)較為困難。二是高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位海拔較高的區(qū)域，都以林地和草地為主要的用地類型，林地和草地的破碎度和分離度高低對(duì)景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的高低起到?jīng)Q定性的作用。

3.4 多情景下景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)變化

基于土地利用預(yù)測(cè)結(jié)果，利用景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)插值等處理得到六安市2030年3種情景下的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布（圖4、表6）。通過計(jì)算得出3種情景下景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)平均值分別為0.1814、0.1808、0.1769，較2020年整體景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)有所上升，主要以較低、較高、高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為主。由圖4和表6可知，在自然發(fā)展情景（情景I）下，與2020年相比，低、較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積有所減小，高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積有所增加，其中增加的面積主要發(fā)生在裕安區(qū)的分路口鎮(zhèn)、金安區(qū)的張店鎮(zhèn)和施橋鎮(zhèn)等，共增加了11708.81hm2；主要是在該情景下，是按照原有的發(fā)展模式，建設(shè)用地會(huì)持續(xù)擴(kuò)展，對(duì)其周邊的用地會(huì)產(chǎn)生一定的影響，使生態(tài)用地的景觀破碎化程度加深，景觀連通性降低，促使高等級(jí)的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)在原有的基礎(chǔ)上向外圍擴(kuò)展，同時(shí)在該情景下，也使得霍邱縣和裕安區(qū)內(nèi)大面積的低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)轉(zhuǎn)為了較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，整體景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)水平較高。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景II）下，低、較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積較自然發(fā)展情景有所增加，分別增加了10141.74hm2、4312.89hm2，而較高和高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積有所減小，共減了16199.73hm2，由于該情景下發(fā)展的目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)效益最大化，會(huì)使對(duì)經(jīng)濟(jì)效益有較大價(jià)值的土地類型面積有所增加，如建設(shè)用地、草地和水域等，相比自然發(fā)展情景，該情景下各類用地發(fā)展更有規(guī)律性，且對(duì)于生態(tài)用地的影響較小，故景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相對(duì)較低。在兼顧生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景III）下，較前兩種情景，高、較高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積增加幅度明顯變小，低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積增加較多，高景觀風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積最小。主要是由于該情景下注重生態(tài)保護(hù)，同時(shí)對(duì)建設(shè)用地的規(guī)模進(jìn)行合理的調(diào)控，避免了對(duì)生態(tài)用地的大量侵占，使其規(guī)模的衰減有了較好的控制，增強(qiáng)了生態(tài)用地的穩(wěn)定性，故低和較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)面積比前兩種情景大。綜合三種不同的情景而言，兼顧生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景，不僅考慮了各類用地之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，對(duì)于建設(shè)用地?cái)U(kuò)張進(jìn)行定量調(diào)控，控制其開發(fā)強(qiáng)度，又對(duì)生態(tài)用地進(jìn)行保護(hù)，一定程度上提高了土地利用的集約度和利用率，促進(jìn)城市的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展，較符合六安市未來的城市發(fā)展需求。

圖4 六安市2030年不同情景下的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)空間分布Fig.4 Spatial distribution of landscape ecological risks under different scenarios in Lu'an City in 2030

表6 六安市2020年與2030年3種情景下景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積對(duì)比Table 6 Comparison of landscape ecological risk grade area under three scenarios of Lu'an City in 2020 and 2030

4 結(jié) 論

本文以六安市為研究對(duì)象，對(duì)六安市2000—2020年土地利用變化及景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)進(jìn)行分析，通過GMOP-PLUS模型對(duì)未來三種情景下的土地利用變化進(jìn)行模擬，并基于2030年三種情景下的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)未來進(jìn)行景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，并對(duì)比不同情景下的土地利用結(jié)構(gòu)與景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)空間分布特征，得出以下結(jié)論：

（1）2000—2020年，六安市用地類型以耕地、林地和草地為主，分別約占各年份的44%、33%和12%。研究區(qū)內(nèi)耕地、林地面積呈現(xiàn)下降趨勢(shì)、草地面積保持穩(wěn)定狀態(tài)，而未利用地、建設(shè)用地和水域面積整體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)；建設(shè)用地、未利用地和水域變化幅度較大，其中建設(shè)用地面積增加較為明顯，主要是由于耕地、林地和水域的轉(zhuǎn)入。

（2）較2020年而言，六安市3種情景下的各類用用地均發(fā)生了一定程度的變化，其中在自然發(fā)展情景和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下，建設(shè)用地?cái)U(kuò)展現(xiàn)象較為明顯，分別增加了12556.08hm2、6347.88hm2，而建設(shè)用地?cái)U(kuò)展對(duì)于其周邊的耕地、林地等生態(tài)用地會(huì)產(chǎn)生一定的影響，影響生態(tài)平衡；而在生態(tài)-經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下，各類用地發(fā)展較為均衡，建設(shè)用地的擴(kuò)展現(xiàn)象得到一定的限制，耕地、林地面積減少幅度等得到了一定的緩和，生態(tài)用地規(guī)模相對(duì)穩(wěn)定。

（3）2000—2020年，六安市景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)平均指數(shù)分別為0.1748、0.1750和0.1744，整體上呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)良好，從景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)空間分布而言，高、較高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布于六安市域范圍內(nèi)及城市的邊緣區(qū)，二者總規(guī)模有所減?。恢芯坝^生態(tài)區(qū)分布在較低、較高景觀風(fēng)險(xiǎn)區(qū)中間，面積占比較??；而低、較低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布于六安市的舒城縣和霍山縣，總的面積有所增加且占比較大。

（4）2030年六安市三種情景下的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)平均指數(shù)分別為0.1814、0.1808、0.1769，較2020年整體有所上升，且空間分布情況與2020年較為相似；其中自然發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下，景觀生態(tài)平均指數(shù)增幅較高；但在生態(tài)-經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下，較前2種情景下的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)平均指數(shù)略小、低景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積更大、高景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積更小，表明在該情景下，對(duì)于建設(shè)用地的擴(kuò)展進(jìn)行了約束，減緩了耕地面積的下降速度，同時(shí)對(duì)于林地、水域等生態(tài)用地加以了保護(hù)，提高了土地的穩(wěn)定性。