重慶武隆區景觀類型轉移的生態風險時空演化研究

黃九松　劉婷　王鐘書　張傳華　鄧煒

摘要［目的］分析武隆區景觀生態風險時空演變特征。［方法］以武隆區2010、2015、2020年土地利用數據為基礎，運用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.3軟件，通過構建景觀生態風險模型測算和分析景觀生態風險大小及時空演變特征。［結果］2010—2020年武隆區景觀格局變化明顯，耕地面積先增后減，景觀優勢度降低；林地面積先減后增，破碎度和分離度呈先升高后降低趨勢；建設用地面積先減后增，景觀優勢度升高；濕地和裸地景觀分離度和損失度先降低后升高。2010、2015和2020年都以中高生態風險等級為主，低風險生態區占比較少；空間分布以烏江為軸線，風險等級距離城區呈環狀逐級遞減狀態。2010—2015、2015—2020年低等級向高等級風險轉換的面積分別占總面積的3.62%、4.46%，高等級向低等級風險轉換的面積占比分別為0.52%、17.13%，即研究區景觀生態風險等級呈下降趨勢。［結論］武陵山區應在生態環境保護中尋求社會經濟發展，建立和完善生態環境保護責任制，提升生態系統服務功能和抗風險能力。

關鍵詞景觀格局；景觀生態風險；時空演變；武隆區

中圖分類號X718.55;X826文獻標識碼A

文章編號0517-6611（2023）11-0056-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.11.013開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Study on Temporal and Spatial Evolution of Ecological Risk of Landscape Type Transfer in Wulong District of Chongqing

HUANG Jiu-song LIU Ting WANG Zhong-shu et al（1. Chongqing Planning and Natural Resources Information Center，Chongqing 401147;2. College of Management， Chongqing University of Technology， Chongqing 400054;3.Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources， Chongqing 400042）

Abstract［Objective］ To analyze the temporal and spatial evolution characteristics of landscape ecological risk in Wulong District.［Method］Based on the land use data of Wulong District in 2010， 2015， and 2020， using ArcGIS 10.2 and Fragstats 4.3 software， the landscape ecological risk model was constructed to calculate and analyze the magnitude and spatiotemporal evolution characteristics of landscape ecological risk.［Result］From 2010 to 2020， the landscape pattern changed obviously， the area of arable land increased first and then decreased， and the landscape dominance decreased; the area of forest land decreased first and then increased， and the fragmentation and separation increased first and then decreased; the area of construction land decreased first and then increased， and the landscape dominance increased;the landscape separation and loss of wetland and bare land decreased at first and then increased.In 2010， 2015 and 2020， the ecological risk levels were dominated by medium and high ecological risk levels， and the low-risk ecological areas accounted for a small proportion; the spatial distribution took the Wujiang River as the axis， and the risk level from the urban area was in a state of gradual decrease in a ring shape.During 2010-2015 and 2015-2020， the area converted from low-grade to high-grade risk accounted for 3.62% and 4.46% of the total area， and the area converted from high-grade risk to low-grade risk accounted for 0.52% and 17.13% of the total area， that was， the landscape ecological risk level in the study area showed a downward trend. ［Conclusion］Seek social and economic development in ecological environmental protection in Wuling District，establish and improve the ecological environmental protection responsibility system， and enhance the ecosystem service function and anti-risk ability.

Key wordsLandscape pattern;Landscape ecological risk;Spatiotemporal evolution;Wulong District

生態文明建設已納入中國特色社會主義事業的總體布局，景觀格局風險預控是實現區域生態風險綜合防范、景觀生態管理和生態保護的重要手段之一。景觀生態風險是指景觀環境與生態環境在自然因素或人為活動的干擾下相互作用而產生的負面影響［1］，是基于經濟、社會和自然生態層面對景觀格局演變造成的不利后果進行區域性和綜合性的預判［2-3］。

國內外學者對景觀生態風險的研究成果豐碩，學者們通過景觀指數法［4］、風險“源-匯”法［5-6］、空間自相關分析法［7-8］等方法，從景觀風險評價［9-10］、格局優化［11-12］、時空分異［13-14］等視角，對河湖流域［15-16］、城市地域［17-18］、自然保護區［19］、水利樞紐區［20］等不同尺度進行研究?？v觀已有研究，鮮有學者關注到山地景觀生態風險防控。我國山地丘陵地貌分布廣，且生態環境較平原和河湖地區更為脆弱，山區受到自然因素和人為活動的干擾不斷加劇，伴隨產生的一系列生態安全問題嚴重威脅區域生態環境的持續發展和生態安全格局的合理構建［21］。因此，以山地為視角研究景觀生態風險時空演變有重要的現實意義。

武陵山脈貫穿黔東、湘西、鄂西、渝東南地區，是烏江、沅江、澧水的分水嶺，是長江流域的重要生態安全屏障。武隆區位于武陵山脈西部，地處烏江下游流域，是重慶的生態功能區。武隆區崇山峻嶺，溝壑縱橫，自然資源豐富，對當地的自然生態進行保護式利用有利于當地自然生態旅游的發展，對武隆區的社會經濟發展、當地脫貧成果鞏固、實現經濟持續增長具有重要意義。因此，該研究選取武隆區為研究對象，通過構建景觀生態風險模型，對武隆區的景觀格局指數時序變化和景觀生態風險時空分異情況進行研究，以期為武隆區生態景觀格局優化及風險防范、山區自然生態環境保護與管理提供理論基礎和依據。

1資料與方法

1.1研究區概況武隆區位于重慶東南部（107°14′～108°05′E、29°02′～29°40′N），處于武陵山與大婁山的結合部，東鄰彭水，西接南川和涪陵，南靠貴州道真，北抵豐都，位于重慶“一圈兩翼”的渝東南翼，有“渝黔門屏”之稱（圖1）。武隆區土地面積為288 947.49 hm²，最低海拔160 m，最高海拔2 033 m，全區崇山峻嶺，溝壑縱橫，自然資源豐富，土壤以紫色土、黃壤土、黃棕壤土和水稻土為主，主要植被為人工林和天然次生林。該區屬于亞熱帶濕潤季風氣候，全年平均氣溫17.4 ℃，年降水量1 199.7 mm，年日照時數939.0 h。截至2021年底，全年地區生產總值突破262.14億元，同比增長7.8%；工業增加值59.9億元，增長7.4%；一般公共預算收入15.8億元，增長18.1%；固定資產投資86.8億元，增長3.3%；社會零售總額136.8億元，增長21.7%；城鄉居民人均可支配收入分別達44 194、17 175元，分別增長9.1%、11.0%。武隆有豐富的旅游資源，包括芙蓉江國家重點風景名勝區、仙女山國家森林公園景區、天生三橋、千里烏江畫廊等旅游勝地，被譽為中國西部地質之鄉。

1.2數據來源與處理該研究所采用的數據主要包括：①土地利用類型來源于2010、2015、2020年3個時期土地利用遙感監測數據，運用Erdas imagine 9.0軟件對各期影像進行幾何校正和配準，采用人工目視解譯、判讀和識別提取3期土地利用信息，參照GB/T 21010—2017全國土地利用分類體系將武隆區景觀劃分為6種基本類型：耕地、林地、草地、濕地、建設用地、裸地（圖2）。②數字高程模型（digital elevation model）來源于ASTER GDEM數據，運用ArcGIS 10.2處理得到武隆區坡度、高程和地形數據。以上數據獲取后，通過ArcGIS 10.2建立空間數據庫進行整合，并統一各專題圖件的空間投影坐標系（Gauss_Kruger，CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_35），統一柵格數據空間分辨率為30 m×30 m。③景觀格局指數運用 Fragstats 4.3計算得出。④人口、社會、經濟數據來源于歷年《武隆區統計年鑒》以及武隆區國民經濟和社會發展統計公報。

1.3研究方法

1.3.1風險小區劃分。參考已有研究［22］，該研究利用ArcGIS 10.2等間距系統采樣法對武隆區2010、2015和2020年的土地利用數據進行5 km×5 km的正方形網格化處理，采集劃分風險小區155個（圖1），風險小區面積為研究區景觀斑塊平均面積的2～5倍［23］。以風險小區為評價單元，計算風險小區內各景觀類型的景觀格局指數，利用半方差分析法進行生態風險等級空間特征分析。

1.3.2景觀生態風險模型。

1.3.3半方差分析法。

2結果與分析

2.1景觀格局指數時序變化利用Excel和Fragstats 4.2軟件的統計分析功能，根據表1的景觀格局指數計算公式計算得到2010、2015、2020年6種基本類型的景觀格局指數（表2）。

研究期內，耕地和林地的面積有變化，但其在研究區景觀類型中的主要地位沒有發生改變。2007年武隆喀斯特地貌成功申遺，武隆區進入快速發展階段，建設用地擴張速度急劇加快，但得益于2008年開始實施的重慶地票制度，武隆區大量廢棄閑置的農村建設用地復墾為耕地?？傮w來看，2010—2020年建設用地增加了3 104 hm²，耕地減少了16 299 hm²；其中前5年建設用地面積略有減少，耕地面積略有增加；而后5年建設用地面積快速增加，耕地面積快速減少。隨著武隆區旅游業的快速發展和城鎮化進程的不斷加快，人為的開發利用活動對景觀格局的影響不斷加強。

2010—2020年，耕地的斑塊數量先減后增，但面積先增后減，耕地的破碎度指數（C_i）和分離度指數（N_i）呈先減后增趨勢，耕地被農村居民點、城鎮用地等景觀類型用地分割，最終形成小塊零散的分布狀態，耕地優勢度指數（D_i）總體呈降低趨勢，損失度指數（Ri）總體呈升高趨勢，由2010年的0.016 7升高至2020年的0.020 0。與耕地相反，林地斑塊數量先增后減，但面積先減后增，C_i和N_i呈先升高后降低趨勢，Ri沒有變化。建設用地斑塊數量增加，面積呈先減后增趨勢，C_i和N_i呈先升高后降低趨勢，Di不斷升高，由2010年的0.313 2升高至2020年的0.342 4，R_i先升高后降低。草地斑塊數量和面積不斷減少，C_i和D_i降低，N_i和R_i升高。濕地D_i先升高后降低，C_i先降低后升高，N_i和R_i先降低后升高。裸地斑塊數量和面積均呈先增后減趨勢，C_i升高，D_i先升高后降低，N_i和R_i先降低后升高。草地和裸地轉換為其他景觀類型是造成上述兩類景觀指數變化的主要原因。

2.2景觀生態風險時空分異借鑒高賓等［34］和黃木易等［36］的研究，結合武隆區實際，運用手動斷點法將各風險小區的景觀生態風險指數劃分為5個等級：低風險區（ERI≤0.006 4）、較低風險區（0.006 4＜ERI≤0.008 0）、中風險區（0.008 0＜ERI≤0.009 4）、較高風險區（0.009 4＜ERI≤0.010 8）、高風險區（ERI＞0.010 8），統計不同等級生態風險面積比例（圖3），進行生態風險面積動態變化分析（表3），繪制得出2010、2015、2020年武隆區景觀生態風險等級分布圖（圖4）。

從時間序列分析（圖3和表3），2010、2015和2020年研究區均以中高風險等級為主，分別占研究區面積的69.39%、70.01%、68.63%，且3個年份較高生態風險所占比重都是最高的，分別是28.08%、27.61%和30.28%；低生態風險所占比重都是最低的，分別是11.31%、11.11%和10.98%；較低風險區和中風險區所占比重維持在20%左右；高風險區在2020年的比重明顯降低，為13.90%。2010—2015年，只有高風險區面積增加，動態度為7.06%，其他4種風險區面積均減少，動態度為-2.15%～-1.33%；2015—2020年，高風險區面積大幅減少，動態度為-33.67%，中風險區面積大幅增加，動態度為14.00%?？偟膩砜?，后5年較前5年各個風險區面積和動態度變化加劇。

從空間分布分析（圖4），高風險區集中分布在武隆區中部和東南部，且以烏江為軸線的南北兩岸，風險等級距離城區呈環狀逐級遞減狀態。該風險區地勢平坦，經濟發達，人口密度大，建設用地分布廣，人類活動干擾程度大，建設用地的破碎度和分離度顯著高于耕地和林地，因此處于高生態風險等級；距烏江越遠，海拔越高，地形起伏越大，社會經濟條件越差，人類活動干擾程度越低，生態風險等級越低。

2.3景觀生態風險轉換分析運用ArcGIS 10.2的疊加分析功能，將武隆區2010、2015、2020年的生態風險等級分布圖進行疊加，得到2010—2015和2015—2020年2個時間段不同等級生態風險轉換矩陣（表4～5）。

武隆區正向（高風險—低風險）景觀生態風險的轉換類型包括較低—低風險、中—較低風險、較高—中風險、高—較高風險4種類型；武隆區逆向（低風險—高風險）景觀生態風險的轉換類型包括低—較低風險、較低—中風險、中—較高風險、較高—高風險4種類型。從表4可以看出，2010—2015年正向轉換的面積為1 490.75 hm²，占研究區總面積的0.52%；逆向轉換的面積為10 454.50 hm²，占研究區總面積的3.62%。正向轉換的面積和比例低于逆向轉換，說明2010—2015年研究區整體景觀生態風險程度升高，生態環境有惡化趨勢。由于2010—2015年武隆區處于城鎮化快速發展階段，人類活動對景觀干擾強度加大，建設用地迅速擴張，耕地、林地被無序占用，政府管理力度小，沒有迅速采取措施應對環境變化，生態環境遭到破壞卻無法及時恢復，生態風險等級升高。

由表5可知，2015—2020年生態風險等級的轉換類型與2010—2015年的一致，正向轉換的面積為49 495.75 hm²，占研究區總面積的17.13%；逆向轉換的面積為12 877.75 hm²，占研究區總面積的4.46%。正向轉換的面積和比例遠高于逆向轉換，說明2015—2020年研究區整體景觀生態風險程度大幅下降，生態環境明顯改善。一是因為建設用地集聚利用，景觀破碎度和分離度有所下降；二是政府為了促進旅游業的發展而加大了生態環境保護力度，促進了高等級生態風險范圍面積縮小。

由圖5可知，2010—2015和2015—2020年2個時段的不同等級生態風險轉換類型均發生在相鄰2個等級的邊緣地帶，后5年（圖5b）比前5年（圖5a）生態風險等級轉換范圍更廣。前5年的轉換范圍是11 945.25 hm²，后5年的轉換范圍是62 373.50 hm²，是前5年的5.22倍。說明隨著時間的推移，人類活動的干擾強度加大。2010—2020年（圖5c）高等級向低等級風險轉換的面積為50 986.50 hm²，低等級向高等級風險轉換的面積為23 332.25 hm²，前者是后者的2.19倍，說明生態風險等級呈下降趨勢。

3結論與討論

3.1結論該研究以風險小區為評價單元進行網格化定量研究，運用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.3軟件，通過構建景觀生態風險模型測算和分析武隆區景觀生態風險大小及時空演變特征，主要結論如下：

（1）景觀格局指數時序特征：2010—2020年景觀格局變化明顯，耕地面積先增后減，景觀優勢度降低；林地面積先減后增，破碎度和分離度呈先升高后降低趨勢；建設用地面積先減后增，景觀優勢度升高；濕地和裸地景觀分離度和損失度先降低后升高。

（2）景觀生態風險時空特征：2010、2015和2020年研究區都以中高風險等級為主，分別占研究區總面積的69.39%、70.01%和68.63%；低風險等級占比很小，3個年份都維持在10%左右；空間分布上，大致以烏江為軸線，風險等級距離城區呈環狀向外圍逐級遞減狀態。

（3）景觀生態風險轉換特征：正向轉換和逆向轉換各有4種類型；2010—2015、2015—2020年低等級向高等級風險（逆向）轉換的面積分別占總面積的3.62%、4.46%，高等級向低等級風險（正向）轉換的面積占比分別為0.52%、17.13%，即研究區景觀生態風險等級呈下降趨勢。說明社會經濟發展中人類活動的干擾以及有關生態文明建設的政策對于景觀生態風險轉移有重大貢獻。

3.2討論景觀生態風險評價可為武陵山區生態景觀格局優化及風險防范、自然生態環境保護與管理提供有力的依據。武陵山區應加強生態環境保護，依托當地豐富的自然資源發展生態旅游，打造武隆喀斯特文旅品牌，在現有的生態保護旅游區的基礎上，形成特有的自然環境保護體系和區域連接鏈條，建立和完善環境保護責任制，全面整改生態環境保護督察反饋問題，形成系統的生態保護體系，提升生態系統服務功能和抗風險能力。

該研究構建的景觀生態風險模型沒有綜合考慮武隆區當地的社會、經濟和生態環境等其他因素，只簡單表征生態問題可能發生的綜合性概率；該研究缺乏生態風險轉移的驅動力分析，沒有探討不同等級生態風險的應對和管理措施。

參考文獻

［1］ 賈艷艷，唐曉嵐，任宇杰.長江流域安徽段生態系統服務價值與景觀生態風險時空演變及其關聯分析［J］.南京林業大學學報（自然科學版），2022，46（3）：31-40.

［2］ LIU S L，CUI B S，DONG S K，et al. Evaluating the influence of road networks on landscape and regional ecological risk： A case study in Lancang River Valley of Southwest China［J］.Ecological engineering，2008，34（2）： 91-99.

［3］ 曹祺文，張曦文，馬洪坤，等.景觀生態風險研究進展及基于生態系統服務的評價框架：ESRISK［J］.地理學報，2018，73（5）：843-855.

［4］ 傅伯杰.地理學綜合研究的途徑與方法：格局與過程耦合［J］.地理學報，2014，69（8）：1052-1059.

［5］ WU J S，ZHU Q L，QIAO N，et al.Ecological risk assessment of coal mine area based on “source-sink” landscape theory-A case study of Pingshuo mining area［J］. Journal of cleaner production，2021，295：1-18.

［6］ 程晰鈺.基于“源-匯”景觀格局理論的南四湖流域非點源污染控制研究［D］.曲阜：曲阜師范大學，2020.

［7］ 杜春艷，張丁軒，付梅臣，等.基于景觀格局的土地生態系統完整性空間分析研究［J］.安徽農業科學，2012，40（27）：13466-13469，13483.

［8］ 王權，唐芳，李陽兵，等.巖溶地區景觀格局演變及其生態安全的時空分異：以貴州省東北部槽谷為例［J］.生態學報，2021，41（18）：7273-7291.

［9］ 劉珍環，張國杰，付鳳杰.基于景觀格局-服務的景觀生態風險評價：以廣州市為例［J］.生態學報，2020，40（10）：3295-3302.

［10］ 傅微，呂一河，傅伯杰，等.陜北黃土高原典型人類活動影響下景觀生態風險評價［J］.生態與農村環境學報，2019，35（3）：290-299.

［11］ 李青圃，張正棟，萬露文，等.基于景觀生態風險評價的寧江流域景觀格局優化［J］.地理學報，2019，74（7）：1420-1437.

［12］ 潘竟虎，劉曉.疏勒河流域景觀生態風險評價與生態安全格局優化構建［J］.生態學雜志，2016，35（3）：791-799.

［13］ 陳丹，蔣貴國，張妍，等.基于生態服務價值的沱江流域土地景觀生態風險時空分異研究［J］.水土保持通報，2019，39（3）：223-230.

［14］ 李少玲，謝苗苗，李漢廷，王回茴，許萌，周偉.資源型城市景觀生態風險的時空分異：以烏海市為例［J］.地學前緣，2021，28（4）：100-109.

［15］ XIE H L，WEN J M，CHEN Q R，et al.Evaluating the landscape ecological risk based on GIS： A case-study in the Poyang Lake region of China［J］. Land degradation & development，2021，32（9）：2762-2774.

［16］ ZHANG X M，DU H M，WANG Y，et al.Watershed landscape ecological risk assessment and landscape pattern optimization： Take Fujiang River Basin as an example［J］. Human and ecological risk assessment： An international journal，2021，27（9/10）：2254-2276.

［17］ 王瑩，張淑梅，張煜，等.鄭州市綠地景觀破碎化對人為活動的時空響應［J］.西北林學院學報，2021，36（2）：231-239.

［18］ 王飛，葉長盛，華吉慶，等.南昌市城鎮空間擴展與景觀生態風險的耦合關系［J］.生態學報，2019，39（4）：1248-1262.

［19］ GAINES K F， PORTER D E， DYER S A， et al. Using wildlife as receptor species：A landscape approach to ecological risk assessment［J］. Environmental management， 2004，34（4）：528-545.

［20］ 任金銅，莫世江，陳群利，等.貴州夾巖水利樞紐區域景觀生態風險評價研究［J］.環境科學與技術，2018，41（4）：182-189.

［21］ 張傳華，張鳳太，王鐘書，等.生態敏感區村域尺度土地生態經濟系統的耦合協調發展研究：以重慶市江津區為例［J］.長江流域資源與環境，2021，30（7）：1547-1558.

［22］ 李程程，南忠仁，王若凡，等.基于景觀結構和3S技術的干旱區綠洲生態風險分析：以高臺縣為例［J］.干旱區資源與環境，2012，26（11）：31-35.

［23］ 徐維藝，闞瑤川，王國文，等.基于價值—風險的阜平縣生態分區研究［J］.林業與生態科學，2022，37（1）：46-56.

［24］ 許鳳嬌. 基于土地利用變化的江蘇沿海地區生態風險格局［D］.曲阜：曲阜師范大學，2018.

［25］ 肖篤寧，李秀珍.當代景觀生態學的進展和展望［J］.地理科學，1997，17（4）：356-364.

［26］ 岳啟發，趙筱青，李思楠，等.“一帶一路”背景下博多河流域景觀格局變化及生態風險評價研究［J］.世界地理研究，2021，30（4）：839-850.

［27］ 謝花林.基于景觀結構的土地利用生態風險空間特征分析：以江西興國縣為例［J］.中國環境科學，2011，31（4）：688-695.

［28］ 賈艷艷，唐曉嵐，劉振威，等.長江沿岸蕪湖區段景觀生態風險時空演變分析［J］.中南林業科技大學學報，2019，39（11）：78-87.

［29］ 張文靜，孫小銀，單瑞峰，等.1975—2018年南四湖流域景觀生態風險時空變化及其驅動因素研究［J］.生態科學，2020，39（3）：172-181.

［30］ 徐麗麗. 鹽城市道路網絡對景觀格局的影響和累積效應分析［D］.南京：南京信息工程大學，2015.

［31］ 謝花林.基于景觀結構和空間統計學的區域生態風險分析［J］.生態學報，2008，28（10）：5020-5026.

［32］ 李謝輝，李景宜.基于GIS的區域景觀生態風險分析：以渭河下游河流沿線區域為例［J］.干旱區研究，2008，25（6）：899-903.

［33］ 許學工，林輝平，付在毅，等.黃河三角洲濕地區域生態風險評價［J］.北京大學學報（自然科學版），2001，37（1）：111-120.

［34］ 高賓，李小玉，李志剛，等.基于景觀格局的錦州灣沿海經濟開發區生態風險分析［J］.生態學報，2011，31（12）：3441-3450.

［35］ 劉春艷，張科，劉吉平.1976—2013年三江平原景觀生態風險變化及驅動力［J］.生態學報，2018，38（11）：3729-3740.

［36］ 黃木易，何翔.近20年來巢湖流域景觀生態風險評估與時空演化機制［J］.湖泊科學，2016，28（4）：785-793.