黃河下游城市群生態系統健康時空演變特征

谷瑞麗多玲花鄒自力黎德華

(1.東華理工大學 江西省軟科學研究培育基地資源與環境戰略研究中心,江西 南昌330013;2.東華理工大學測繪工程學院,江西 南昌330013;3.自然資源部 環鄱陽湖區域礦山環境監測與治理重點實驗室,江西 南昌330013)

生態系統健康(ecosystem health)指一個生態系統所具有的穩定性和可持續性,即在時間上具有維持其組織結構、自我調節和對脅迫的恢復能力[1]。伴隨著城市化進程的加快,人類活動影響加劇了生態系統結構的變化,從而對生態系統構成嚴重威脅,暴露出諸如大氣污染、水土流失、城市熱島、景觀結構遭到破壞、生境質量受到威脅等生態環境問題[2]?！饵S河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》提出,沿黃河省區要毫不動搖地走生態優先、綠色發展為導向的現代化道路,加快構建人與自然和諧共生的現代綠水青山體系。黃河流域生態保護和高質量發展關乎中華民族偉大復興,推動黃河流域生態保護建設,對促進黃河流域重要經濟帶的發展具有極其重要的戰略意義,因此對黃河下游城市群的生態系統健康水平進行評估,有助于黃河流域生態保護和經濟社會可持續發展目標的實現。鑒于黃河流域高質量發展中存在的困境及其重要地位,黃河流域的生態系統健康問題已經成為專家學者們關注的熱點。牛明香等[3]以黃河河口區為研究區域,河口及與之相毗鄰的陸域、海域作為整體生態系統,根據壓力—狀態—響應(pressurestate-response,PSR)模型建立評價體系,結合綜合指數法對河口區生態系統健康水平進行測度。徐輝等[4]圍繞結構、功能、過程、發展4個層面構建生態系統健康評價指標體系,以模糊物元模型為基礎,從時空維度評價2010—2018年生態系統健康水平。劉玒玒等[5]選擇關中5個城市為研究區,基于自然、社會和經濟因素選擇20項指標建立生態系統健康評價框架,運用模糊綜合評價法評價關中5市生態系統健康,為城市生態環境保護和經濟發展提供理論和現實依據。目前,黃河流域生態系統健康研究主要有3點不足:①以PSR模型指標體系為例,現有的生態系統健康評價指標體系適用空間尺度較窄,社會響應指標具有滯后性,量化結果容易受到主觀影響[6]。②評價指標體系紛繁復雜,既有自然指標,也有社會和經濟等指標,一定程度上脫離了生態系統健康評價的“生態”主旨[7]。③在研究尺度上,黃河流域已有的生態系統健康評估研究是以行政區為研究單元的,不能精細反映研究區內部生態系統健康水平的差異[8]。隨著人類生活質量的改善,人們逐漸重視生態系統為人類福祉帶來的直接或間接的利益,學者們將生態系統服務作為一個重要指標放進生態系統健康評價體系之中,提出更能反映自然生態環境對人居環境影響的VORS(vigor-organization-resilience-services)生態系統健康評價模型[9-11]。

黃河流域下游地區由于開發強度高,人與自然關系日益緊張,在當前快速城鎮化背景下,人類活動導致下游地區生態系統脆弱性升高、穩定性較差,生態環境受到威脅。因此,本研究以黃河下游城市群為研究對象,針對黃河下游城市群特點,從生態系統健康內涵出發,以VORS模型建立評價指標,從格網尺度探討黃河下游城市群生態系統健康水平及其時空分布特征,以期為城市群高質量發展提供有效參考。

1 研究區域與研究方法

1.1 研究區概況

迄今為止,黃河流域發展形成了7大城市群,構成“3+4”空間格局,即3個區域級城市群和4個地區性城市群[12]。山東半島城市群和中原城市群,這兩大區域級城市群位于華北平原,同屬于黃河下游城市群[13]?？側丝?億,占黃河流域人口總數的47%,地區生產總值為13.46萬億元,占流域生產總值的56%[14]。兩大城市群在空間位置上緊密相鄰,經濟相互依存,產業分工上相輔相成。參照已有研究成果對黃河下游地區的劃分,選取中原城市群的核心區域,即河南省所轄地級市和山東半島城市群作為研究對象[15]。山東半島城市群和中原城市群覆蓋了黃河下游大部分區域,在一定程度上能夠體現出整個黃河下游的概況。

1.2 數據來源

2000,2010和2020年土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(http:∥www.resdc.cn),2000年和2010年數據生產制作主要使用Landsat-TM/ETM遙感影像數據,2020年主要使用Landsat 8遙感影像數據,通過人機交互目視解譯生成,空間分辨率為1 km×1 km,數據精度在88%以上[16],滿足研究需要。NDVI(normalized difference vegetation index)采用NASA官網MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)產品(MOD13Q1),通過MRT轉換工具將hdf格式轉換為tiff格式,空間分辨率為250 m,時間分辨率為16 d。社會經濟數據來自2000,2010和2020年《全國農產品成本收益資料匯編》《河南省統計年鑒》《山東省統計年鑒》。為了避免按照行政區劃指標均勻分布問題,研究尺度不再采用行政區劃尺度,而是采用網格尺度,本研究所設定的網格尺度是10 km×10 km。

1.3 研究方法

1.3.1 生態系統健康評估框架構建 評估黃河下游城市群生態系統健康水平,對制定合理有效的生態系統健康保護政策具有十分重要的意義。本研究采用VORS模型(圖1),選擇不同指標分別測度生態系統活力、生態系統組織力、生態系統恢復力和生態系統服務價值,以此對黃河下游城市群生態系統健康進行動態評估。

圖1 生態系統健康評價體系框架

本研究構建的VORS模型是VOR模型的擴展,將生態系統服務作為一個重要指標納進生態系統健康評價體系之中,更好地將生態系統與人類社會聯系起來,以借助不同指標衡量生態系統在功能、結構、過程和服務等方面的健康狀況[11]。本研究主要從“目標層—因子層—指標層”構建VORS模型,目標層是指生態系統健康評估,可以揭示研究區生態系統健康水平,活力、組織力、恢復力和服務構成了因子層,因子層下的特定指標,即植被覆蓋指數、景觀格局指數(景觀連通性、景觀異質性)、生境質量和生態系統服務價值構成了指標層,指標的變化趨勢可以揭示生態系統健康的過程,為政府精確有效地制定政策提供依據。本文通過構建VORS模型,定量化分析生態系統健康水平的時序演變、空間特征以及空間關聯性,從而揭示黃河下游城市群生態系統健康水平的發展態勢與空間規律。

(1)生態系統活力(ecosystem vigor)通常通過植被覆蓋度或植被凈初級生產力(net primary productivity,NPP)來反映生態系統的代謝和初級生產力[17]。本研究參考生態環境狀況評價技術規范(HJ192-2015),以植被覆蓋指數來表征生態系統活力。植被覆蓋指數(vegetation coverage index)是評價區域植被覆蓋的程度,利用評價區域單位面積歸一化植被指數(NDVI)表示,具體公式為[18]:

式中:Pi表示5—9月像元NDVI月最大值的均值,NDVI采用NASA官網MOD13數據,空間分辨率為250 m;n代表區域像元數;Aveg代表植被覆蓋指數的歸一化系數,參考值為0.012 1。

(2)生態系統組織力(ecosystem organization)被用來反映生態系統各要素之間的相互作用,通常用以表達生態系統穩定性,本研究選擇景觀異質性和景觀連通性來定量,并賦予不同權重計算組織力[19-20]。景觀連通性主要由整體景觀連通和生境連通性共同決定,分別使用蔓延度(CONTAG)和斑塊凝聚度指數(COHESION)對其進行量化。景觀異質性具體使用香農多樣性指數(SHDI)來表征。參考以往研究[11],整體景觀的異質性和連通性的權重賦值為0.35,生態系統組織力(O)計算公式為:

(3)生態系統恢復力(ecosystem resilience)也被稱為生態系統彈力,主要是指系統在遭受到干擾或威脅后恢復到原狀的能力。本研究采用國際上廣泛使用的In VEST模型生境質量模塊來表征[21]。生境質量所涉及到的參數主要參考以往的研究[22-24],并在此基礎上結合黃河下游城市群區域特征進行修正。生境退化度和生境質量的計算公式為[25]:

式中:Dxj表示生境退化程度;Wr代表生態威脅因子的權重;ry表示威脅因子強度;irxy代表威脅因子r的最大影響距離;βx代表示生境抗干擾水平;Sjr表示生境對威脅因子的敏感度。

式中:Qxj為土地利用類型j上柵格x的生境質量;Hxj為土地利用類型j中x的生境適宜性;k為半飽和常數。生境質量值越大其恢復力越好。

(4)生態系統服務(ecosystem services)是指人類從生態系統獲得支持服務、供給服務、文化服務、調節服務等對人類生活有貢獻的相關服務或產品[26]。本研究采用當量因子法,依據Costanza建立的生態系統服務評價模型,參考謝高地[27]改進后的生態系統服務系數來修正研究區生態系統服務系數,1個生態服務價值當量因子的經濟價值為單位面積糧食產量的1/7[28]。本研究基于2000,2010和2020年主要糧食作物的產量、播種面積和平均價格計算得到黃河下游城市群單位生態系統服務的經濟價值為1 449.07元/hm2,研究區的生態系統服務價值計算公式[29-30]:

式中:ESV代表生態系統服務價值;j代表生態系統服務類型;Ai代表第i類土地利用類型的面積(hm2);VCi代表第i類土地利用類型單位面積生態系統服務價值〔元/(hm2·a)〕;ECj代表某類土地利用類型第j項生態系統服務價值當量;k代表生態系統服務類型數量;Ea代表1單位生態系統服務的經濟價值〔元/(hm2·a)〕。

1.3.2 生態系統健康指數測度 由于各項評價指標的量綱各不相同,其實際數量也存在很大不同,所以本研究必須先將各指標標準化才能對生態系統健康進行評價。本研究所使用的方法是極值歸一化法。計算公式為:

式中:Xi是第i年指標的實際值;min(Xi)是最小值;max(Xi)是最大值;Pi是標準值。

參考袁毛寧[11]對廣州市生態系統健康的研成果,基于VORS框架建立評價模型:

式中:EHI是生態系統健康指數;V,O,R,S分別為活力、組織力、恢復力與生態系統服務。

1.3.3 空間自相關 空間自相關是用來度量附近觀測值之間是否存在空間關聯性。本研究采用全局莫蘭指數(Moran’sI)分析整個研究區空間關聯性。計算公式為[31]:

式中:n是空間上研究單元總數;xi,xj分別表示區域i和j的生態系統健康值;Wij表示區域i,j的空間權重矩陣;S2為所有要素權重的集合;ˉx表示平均生態系統健康值。

為了進一步分析研究區生態系統健康空間分布格局特征,運用Getis-OrdG*i指數測度局域關聯特征,識別具有統計顯著性的冷點區和熱點區。計算公式為[32]:

式中:G*i(d)為局部空間自相關值;xi為研究單元i的觀測值;Wij(d)為空間權重矩陣。

2 結果與分析

2.1 生態系統健康評價指標分析

根據黃河下游城市群生態系統健康評價模型,對2000,2010和2020年活力、組織力、恢復力和生態系統服務4個因子分析(如圖2—5所示),展示了生態系統健康4個評價指標標準化后的空間格局。2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統活力的平均值分別為0.598,0.687和0.664,生態系統活力先上升后下降,總體上呈明顯上升的趨勢。生態系統活力高值區主要分布在中原城市群西部,低值則分布在山東半島城市群北部沿海區域。由于植被覆蓋指數受氣溫、年降水量、太陽輻射等多種因素綜合影響,緯度更低的中原城市群的生態系統活力普遍高于山東半島城市群。

圖2 黃河下游城市群生態系統活力時空分布

2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統組織力的平均值分別為0.601,0.512和0.514,生態系統組織力在2010年前呈快速下降趨勢,2010年后相對穩定。研究期內黃河下游城市群生態系統組織力的變化趨勢是先下降后保持穩定,總體上呈明顯下降的趨勢,其中以研究區西部地區變化較為明顯。生態系統組織力的高值主要分布在山東半島城市群地區,而低值則集中在中原城市群,總體上呈現出東部高,西部低的分布格局。

圖3 黃河下游城市群生態系統組織力時空分布

2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統恢復力的平均值分別為0.429,0.425和0.416,生態系統恢復力呈現下降的趨勢。中原城市群西部地區生態系統恢復力的下降趨勢尤為明顯。中原城市群生態系統恢復力普遍高于山東半島城市群,總體呈現出西部區域生態系統恢復力高,中部區域生態系統恢復力低,東部區域生態系統恢復力處于中等水平的分布特征。

圖4 黃河下游城市群生態系統恢復力時空分布

2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統服務的平均值分別為0.207,0.213和0.125,生態系統服務呈現明顯下降的趨勢。近10 a間呈現明顯下降的趨勢,主要是由耕地、草地以及林地大面積流失所導致的。生態系統服務的高值區集中在中原城市群西部和山東半島城市群南部,而山東半島城市群西部和中原城市群東部區域則屬于生態系統服務價值低值區。

圖5 黃河下游城市群生態系統服務時空分布

2.2 生態系統健康時空格局及動態變化

綜合考慮活力、組織力、恢復力、服務4個因子,得到黃河下游城市群生態系統健康時空分布圖(圖6)。根據以往的研究[33],將生態系統健康指數劃分為5個等級,其等級分為差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、一般(0.4～0.6)、較好(0.6～0.8)、良好(0.8～1)。研究區內生態系統健康等級為較差的占主導地位,部分地區的生態系統健康等級為一般,少數地區的生態系統健康等級為差,本研究不存在生態系統健康等級為較好和良好的地區,表明該地區的生態系統健康是脆弱的。平均值代表了研究區生態系統健康的一般分布水平,標準差揭示了數據的離散程度,標準差越大表示數據越趨于離散。2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統健康發生了不同程度的變化,生態系統健康指數平均值從2000年的0.325下降到2020的0.320,總體上呈現略微降低的趨勢,標準差從2000年的0.106上升到2020年的0.112,表明生態系統健康水平分布更加離散,即黃河下游城市群生態系統健康等級為一般的地區得到進一步保護,等級為差的地區進一步惡化,整體生態系統健康狀況退化。從空間分布來看,2000,2010和2020年黃河下游城市群生態系統健康水平具有顯著的空間異質性,各等級空間分布集中,整體生態系統健康水平脆弱。從研究區中部延伸到東北部的大部分區域,生態系統健康等級為較差且占絕大多數,占比高達約74%。由于該區域是耕地集中分布區,容易受到人類活動的嚴重干擾,故隨著城鎮化進程加快,建設用地增加導致生境斑塊破碎化、連通性差并進一步導致該區域生態系統健康狀況惡化。生態系統健康等級為一般則主要分布在中原城市群的西南部以及山東半島城市群中部北部小部分地區。該區域林草地面積廣布,景觀多樣性較為豐富,人類活動干擾比較少,同時結構相對完整,生態系統良好?？偠灾?隨著城市群的快速擴張以及人類活動對生態系統的干擾,生態問題越發突出,生態系統健康水平也隨之下降。

圖6 黃河下游城市群生態系統健康時空分布

2.3 生態系統健康空間集聚特征

為了進一步探究生態系統健康空間集聚分布情況,繪制了生態系統健康熱點和冷點分布圖(圖7)。2000—2020年黃河下游城市群生態系統健康全局莫蘭指數分別為0.512,0.522,0.543。由此可見,20 a間生態系統健康水平空間依賴性顯著,生態系統健康分布在整體上具有正向的空間集聚特征,即生態系統健康指數高的區域空間集聚,而生態系統健康指數低的區域相互臨近。生態系統健康熱點區主要分布在中原城市群西南部以及山東半島城市群中部及東北部,該區具有較高的植被覆蓋度、生境質量及抗干擾能力,因此出現高值聚集。研究期間生態系統健康冷點區面積所占比例上升,熱點區面積則略微下降,生態系統健康狀況不容樂觀。

圖7 黃河下游城市群生態系統健康熱點和冷點分布

3 討論

2000—2020年,生態系統健康狀況總體上呈現略微降低的趨勢。一方面,黃河下游城市群耕地和林地面積持續減少,同時受到氣候變化和人類干擾的影響,生態狀況極其脆弱,生態系統健康面臨巨大壓力,另一方面,隨著城市化進程的加快,人口規模的增長,建設用地規?？焖贁U張,對生態系統的干擾逐漸增強,從而導致生態系統健康水平下降[33]。在空間分布上,研究區中部延伸到東北部的大部分區域,生態系統健康水平較差,該區域是耕地集中分布區,容易受到人類活動的嚴重干擾,隨著城鎮化進程加快,建設用地增加導致生境斑塊破碎化、連通性差并進一步導致該區域生態系統健康狀況惡化[34]。因此,黃河下游地區開發建設要加強生態環境保護,禁止盲目擴大建設用地,實現人與自然的和諧相處,有效保護和修復生態環境,推動黃河下游城市群健康可持續發展。

本研究也存在一些局限之處,如評價指標體系的量化過于依賴于土地利用數據,造成結果相對單一,不能很好地反映社會經濟等因素對生態系統健康的影響,在一定程度上影響了生態系統健康的評價結果,下一步可以在基于土地利用相關指標的基礎上,增加社會經濟、生態文化健康等指標。另外由于研究尺度較大,數據分辨率可能會對研究結果產生一定程度的偏差,為了更加精準的測算生態系統健康水平狀況,要使用更加精確地土地利用數據。綜上所述,未來可以通過提高土地利用分辨率和豐富評價指標體系兩方面增強評價結果的科學性。

4 結論

(1)2000—2020年,研究區內生態系統活力、組織力、恢復力和生態系統服務均發生了不同程度的變化。生態系統活力從2000年的0.598上升到2020年的0.664,總體上呈明顯上升的趨勢;2000,2010和2020年生態系統組織力分別為0.601,0.512和0.514,總體上呈明顯下降的趨勢,但2010年后相對穩定;生態系統恢復力從2000年的0.429下降到2020年的0.416,生態系統服務從2000年的0.207下降到2020年的0.125,基本維持在較低水平,在一定程度上降低了生態系統健康水平。

(2)2000—2020年,生態系統健康指數平均值從2000年的0.325下降到2020年的0.320,標準差從2000年的0.106上升到2020年的0.112,黃河下游城市群生態系統健康水平總體上呈現略微降低的趨勢,黃河下游城市群生態系統健康等級為一般的地區得到進一步保護,等級為差的地區進一步惡化。黃河下游城市群生態系統健康水平具有空間異質性,各等級空間分布集中,生態系統健康程度表現為較差的占主導地位,所占比例高達約74%,分布在研究區中部延伸到東北部的大部分區域,整體生態系統健康水平脆弱。

(3)2000—2020年,黃河下游城市群生態系統健康空間依賴性顯著,2000,2010和2020年全局莫蘭指數分別為0.512,0.522和0.543,生態系統健康分布在整體上具有正向的空間集聚效應。生態系統健康熱點區主要分布在中原城市群西部及南部以及山東半島城市群中部及東北部。