全 文 ：第 34 卷第 13 期
2014年 7月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.13
Jan.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金面上项目(40871237); 国家自然科学基金重点资助项目(50939001); 国家科技支撑计划项目(2008BAB38B02)
收稿日期:2013鄄06鄄12; 摇 摇 修订日期:2014鄄04鄄18
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: shiliangliu@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201306121681
刘世梁,刘琦,张兆苓,邓丽,董世魁.云南省红河流域景观生态风险及驱动力分析.生态学报,2014,34(13):3728鄄3734.
Liu S L,Liu Q, Zhang Z L, Deng L, Dong S K.Landscape ecological risk and driving force analysis in Red river Basin.Acta Ecologica Sinica,2014,34
(13):3728鄄3734.
云南省红河流域景观生态风险及驱动力分析
刘世梁*,刘摇 琦,张兆苓,邓摇 丽,董世魁
(北京师范大学环境学院 水环境模拟国家重点实验室, 北京摇 100875)
摘要:以云南省红河流域为研究区域,利用 GIS和 RS技术,建立基于景观格局和土壤侵蚀过程的景观生态风险指数,分析研究
区域内景观生态风险分布规律。 研究结果表明:重度和极重度格局风险区域、土壤侵蚀区域及综合景观生态风险区域主要沿红
河主干道分布;综合景观生态风险指数在空间上呈现正的自相关性,高风险聚集区主要沿河流分布;不同景观类型中,建设用
地、未利用地和水域的景观格局风险大于耕地、草地和林地,未利用地的土壤侵蚀风险最高,综合景观生态风险度依次为建设用
地>水域>未利用土地>耕地>林地>草地;坡度在一定程度上影响着景观格局、土壤侵蚀以及综合景观生态风险。
关键词:景观;生态风险;空间自相关;红河流域
Landscape ecological risk and driving force analysis in Red river Basin
LIU Shiliang*,LIU Qi, ZHANG Zhaoling, DENG Li, DONG Shikui
School of Environment, State Key Laboratory of Water Environment Simulation, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
Abstract: Taking Red River watershed as a case, we analyzed landscape ecological risk variability by establishing a risk
index based on landscape pattern and process using GIS and RS technology. The results showed: the regions with severe and
very severe landscape pattern, soil erosion, and integrated landscape risk were located along the main stream of Red River.
The integrated landscape risk index presented positive spatial autocorrelation and the regions of high-high integral landscape
risk was located in the upstream and downstream of the Red River. Landscape pattern risks of the constructed land, water
and unused land were higher than those of the cultivated land, grassland and forest land. Unused land had highest soil
erosion risk. The rank order of six land use types according to their integral landscape ecological risk was constructed land >
water> unused land> cultivated land> forest land> grassland. Topographical factors and human disturbance factors can affect
the landscape pattern, soil erosion, and integrated landscape ecological risk to a certain extent.
Key Words: landscape; ecological risk; spatial autocorrelation; Red River Basin
摇 摇 生态风险评价开始于 20 世纪 70 年代末 80 年
代初的美国,随着近 30 年的发展,生态风险评价的
评价内容、评价尺度、评价方法都有了很大的进
步[1]。 风险源由单一风险源发展到多风险源[2鄄5];风
险受体由单一受体发展到多受体[6鄄8];研究尺度从单
一种群扩展到生态系统、区域、流域和景观尺
度[9鄄11];评价方法模型化[12鄄13]。 中国生态风险评价
的研究起步较晚,与国外研究发展历程相似,评价尺
度也发展到区域、流域和景观尺度[14鄄16]。 区域景观
生态风险评价是指研究区域受到人类活动或自然灾
害影响后,在景观尺度上对生态系统结构、功能等产
生不利生态后果的可能性和危害程度进行评估的一
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种方法,为区域景观生态建设提供理论基础和技术
支持。 国内主要通过建立景观生态风险指数方法来
进行景观生态风险评价,而构建景观生态风险指数
时往往忽视人类干扰对生态过程的影响,仅仅考虑
建立基于景观格局和结构的景观生态风险
指数[17鄄19]。
参照人类干扰对景观格局影响的研究,目前许
多学者采用土壤侵蚀指数来反映风险源对生态过程
的影响。 例如,刘世梁等研究了不同等级道路建设
对景观格局及土壤侵蚀的影响[20];姚华荣等分析了
纵向岭谷区典型公路沿线的土壤侵蚀风险[21];马萧
分析了脆弱性矿区的土壤侵蚀特点[22]。 红河流域
植被覆盖率较低,土壤侵蚀面积较大,在云南省六大
流域中位居第二,其中中度(平均侵蚀模数大于2500
t km-2 a-1) 以上土壤侵蚀面积为 12 865. 7 km2, 占
全省总面积的 3. 4%, 占本流域面积的 17. 3%; 高
度(平均侵蚀模数大于 5 000 t km-2 a-1) 以上侵蚀面
积为 1 827. 4 km2, 占全省总面积的 0. 5%, 占本流
域面积的 2. 5%, 局部区域水土流失严重[23]。 因此
本文应用土壤侵蚀指数来反映风险源对生态过程的
影响具有十分重要的意义。
本文以云南省红河流域为例,利用土壤侵蚀指
数来表征风险源对景观过程的影响,建立基于景观
格局和生态学过程的综合景观生态风险指数,分析
当地的景观生态风险规律并对景观生态驱动力进行
分析,为当地景观区域生态建设、风险管理提供理论
依据和技术支持。
1摇 研究区概况和数据来源
1.1摇 研究区概况
云南省红河流域位于云南省中南部,经纬度范
围为 100毅35忆—104毅58忆E,22毅30忆—25毅30忆N(图 1)。
研究区域地势北高南低,海拔最高 3123m,最低
71m, 平均 1544m。 红河从西北入境,由南部出境,
流域总面积 54026km2。 该区域主要受亚热带高原山
地季风气候影响,干湿分明,雨热同季。
1.2摇 数据来源
利用 2011 年的环境卫星数据获得植被的覆盖
因子;利用 GIS 从校正后的 1颐50000 DEM 数据提出
坡长和坡度因子;用土壤类型分布图来得到土壤的
侵蚀力因子分布,基于以上数据通过 USLE模型计算
图 1摇 红河流域地理位置
Fig.1摇 The location of the study area
土壤侵蚀模数;并基于以上数据计算景观破碎度、分
离度和优势度等景观格局指数。
2摇 研究方法
2.1摇 基于景观指数的景观格局分析
基于现有的数据和研究需要,应用基于景观格
局指数的方法对景观格局进行分析,建立一个综合
的景观格局指数定量的反映人类干扰对景观格局的
影响。 参照文献[14,24]选取景观破碎度(C i)、景观分
离度(Si)和景观优势度(Di)来反映人类干扰对景观
格局的影响。
(1)景观破碎度(C i) 摇 景观破碎化是由于自然
或人为干扰所导致的景观由单一、均质和连续的整
体趋向于复杂、异质和不连续的斑块镶嵌体的过程,
景观破碎化是生物多样性丧失的重要原因之一。 公
式为:
C i = Ni / Ai (2)
式中,Ni为景观 i斑块数, Ai为景观斑块 i的总面积。
(2)景观分离度(Si) 摇 指某一景观类型中不同
斑块数个体分布的分离度:
Si =
C i
2P i
摇 P i = Ai / A (3)
式中,A为景观总面积,Ai为景观斑块 i的总面积。
(3)景观优势度(Di) 摇 反映斑块在景观中占有
的地位及其对景观格局形成和变化的影响:
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D = ln(m) + 移
6
i = 1
(P i) 伊 ln(P i) (4)
式中,m为景观类型的数目。
2.2摇 景观生态风险模型
基于景观格局和过程指数,建立景观生态风险
模型。
(1)构建基于景观格局的生态风险指数 E i
参考相关文献[14,24],通过景观破碎度(C i)、分
离度(Si)和优势度指数(Di)的简单叠加来反映不同
景观类型所代表的生态系统受到干扰的程度。 基于
景观格局的生态环境指数可以表示为:
E i = aC i + bSi + cDi (5)
借鉴前人的相关研究结果并结合研究区域的实
际情况[25鄄26]。 式中权重 a、b、c 的值为 0.5、0.3、0.2,
而对于未利用土地的权重设为 0.3、0.2、0.5。
(2)构建基于生态过程的生态风险指数 P i
本文采用由 Wischmeier 和 Smith[27]提出的通用
土壤流失方程(USLE)来估算基于降水量、土壤类
型、地形因子、生产方式和管理方式的通用土壤流失
模数。 该方程的模型形式如下:
A = R 伊 K 伊 L 伊 S 伊 C 伊 P (6)
式中,A 为单位面积上年均土壤流失量;R 为降雨侵
蚀力因子;K为土壤可蚀性因子;L 为坡长因子;S 为
坡度因子;C为作物覆盖与管理因子;P 为水土保持
措施因子。 根据通用土壤流失模型(USLE)计算出
土壤侵蚀模数,再进行归一化处理得到生态过程风
险指数。 本文中各因子参考相关文献[28鄄29] 计算
得到。
(3)区域景观生态风险指数
根据研究区域范围,把研究区域划分为 20km伊
20km的正方形评价单元,共有 190 个采样区,计算
每个评价单元的景观生态风险指数。 为建立景观结
构和区域面积综合生态环境状况之间联系,利用景
观组分的面积比重,引入景观生态风险指数,通过采
样方法将景观空间结构转换为空间化的生态环境变
量,公式如下:
ERk =移
N
i = 1
(SkiE iP i / Sk) (6)
式中,ERk为样区生态风险指数,N 为斑块组分类型
的数量,Ski为第 k个风险小区 i 类景观组分的面积,
Sk为第 k个风险小区总面积。
2.3摇 空间自相关分析
空间自相关的度量是用来检验在空间上具有一
定规律性的空间变量在不同空间位置上的相关
性[30]。 度量空间自相关性的方法和指标有很多,如
Moran忆s I,Geary忆C,这些指标都分为全局指标和局部
指标两种,全局指标用于验证整个研究区域某一要
素的空间模式,而局部指标用于反映整个大区域中,
一个局部小区域单元上的某种地理现象或某一属性
值与相邻局部小区域单元上统一现象或属性值的相
关程度。 Moran忆s I是空间统计分析中被广泛应用的
空间自相关判断指标。 本文应用 Geoda 软件对景观
生态风险指数的空间结构进行全局空间自相关指标
Moran忆s I分析和局部空间自相关指标 LISA分析。
3摇 结果分析
3.1摇 景观生态风险指数空间分布
由公式 2—6 计算 190 个网格内景观生态风险
指数,把景观格局风险指数、土壤侵蚀指数和综合景
观生态风险指数分为 5 级:极轻度风险、轻度风险、
中度风险、重度风险和极重度风险,相对应的风险指
数依次是:0. 0—0. 1,0. 1—0. 2,0. 2—0. 3,0. 3—0. 4,
0郾 4—1。 云南省红河流域 190 个采样区中,平均景
观格局风险指数、标准化土壤侵蚀指数和综合生态
风险指数分别为 0.18、0.29和 0.21。
由图 2和可以得出,景观格局风险指数处于极
轻度风险、轻度风险、中度风险、重度风险和极重度
风险所对应的网格百分比依次是:16. 8%,43. 7%,
33郾 2%,5. 8%,0. 5%,处于中度以下级别的网格在
93%以上,重度和极重度风险的网格主要分布在红
河上游东侧的禄丰县、易门县和楚雄市部分地区,下
游区域的元阳县和河口瑶族自治县部分地区。 标准
化土壤侵蚀指数处于极轻度风险、轻度风险、中度风
险、重度风险和极重度风险所对应的网格百分比依
次是 17.9%,21.6%,15.8%,16.8%,27.9%,处于重度
和极重度风险的网格主要分布沿红河两侧的楚雄
市、双柏县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族
自治县、石屏县、元阳县、绿春县、金平县、个旧市、屏
边苗族自治县和河口瑶族自治县大部分地区。 综合
景观生态风险指数是基于景观格局指数和土壤侵蚀
指数建立,反映了网格综合的景观生态风险,处于极
轻度风险、轻度风险、中度风险、重度风险和极重度
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风险所对应的网格百分比依次是 8. 9%,41. 6%,
37郾 4%,10.5%,1.6%,处于中度以下级别的网格在
87%以上,重度和极重度风险的网格主要分布在红
河沿岸县市部分地区。
图 2摇 红河流域景观格局、土壤侵蚀和综合景观风险指数网格分布图
Fig.2摇 Distribution of landscape pattern, soil erosion, and integrated landscape risk indexes
图 3摇 综合景观生态风险指数全局Moran忆s I散点图
Fig.3 摇 Global Moran忆 s I scatter plot of integrated landscape
ecological risk
3.2摇 景观生态风险指数空间自相关分析
全局 Moran忆s I和局部空间自相关 LISA结果见
图 3、图 4。 红河流域全局 Moran忆s I 为 0.3952,表明
红河流域的综合景观生态风险指数表现为在地理空
间上的显著的正的空间自相关,研究区的景观生态
风险指数在空间上存在着一定的空间集聚效应。 由
局部 Moran忆s I(图 4)可见,红河流域综合景观生态
高鄄高风险聚集区有两处,主要集中在红河上游及下
游的沿岸地区,分别位于上游楚雄市和双柏县境内
以及下游建水县、个旧和元阳境内。 低风险聚集区
主要分布在下游河岸的东侧,位于文山、西畴县和马
关县。
图 4摇 综合景观生态风险度局部空间自相关 LISA结果
Fig. 4 摇 Local spatial autocorrelation of integrated landscape
ecological risk
3.3摇 不同景观类型景观生态风险分析
把红河流域景观类型也分为 6 类:耕地、林地、
草地、水域、建设用地和未利用地,景观类型代码编
为 1、2、3、4、5和 6。 由图 4所知,红河流域主要的景
观类型面积比排列依次是:林地、草地、耕地、水域、
建设用地和未利用地,其中前 3 种景观类型面积和
占整个流域面积的 99%以上;斑块数排列依次是:耕
地、草地、林地、建设用地、水域和未利用地;相对应
的斑块数依次是:6900,4623,1806,828,382,19。 从
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图 5可以看出,水域、建设用地和未利用地的景观格
局风险指数分别为 8.4,7.5,4.4,远高于耕地、林地和
草地。 而基于裸露的未利用地土壤侵蚀指数最高,
其次是耕地、林地和草地。 综合考虑格局风险和土
壤侵蚀的综合景观生态风险指数排列依次是:未利
用地、建设用地、水域、耕地、林地和草地。
3.4摇 景观生态风险与地形的关系研究
把海拔和坡度作为主要地形因子,分析地形与
景观生态风险的关系。 计算红河流域 190 个网格内
平均海拔和坡度,红河流域网格内最高平均海拔为
2740 m,最低 327 m,平均海拔是 1564 m;红河流域
网格内坡度最大值为 25毅,最小值为 4毅,平均坡
度 14毅。
图 5摇 不同景观类型斑块数和面积比
Fig.5摇 Patch number and area ratio of different landscape types
图 6摇 不同景观类型景观格局风险指数、土壤侵蚀指数和综合景观生态风险指数
Fig.6摇 Landscape pattern risk indexes,soil erosion and integrated landscape risk indexes of different landscape types
摇 摇 根据红河流域海拔范围和坡度范围,把红河流
域海拔分布为两个等级<1500m、>1500m;坡度分为
4个等级<10毅、10—15毅、15—20毅、>20毅。 分析红河流
域不同地形因子风险指数分布规律,海拔<1500m 的
红河流域网格由于人为干扰严重,景观格局风险指
数较大,土壤侵蚀严重,综合风险指数大。 在两个海
拔范围内,随着坡度的增加,土壤侵蚀严重,景观格
局风险增加,综合景观风险增加。 计算红河流域网
格内综合景观生态风险指数与网格内平均海拔、坡
度相关性指数(图 7),发现综合景观生态风险指数
与坡度呈显著性相关,相关性指数为 0.550,海拔与
综合景观生态风险相关性不大。
表 1摇 红河流域不同地形因子下各风险指数
Table 1摇 Three risk indexes of different topography factors in Red River Basin
海拔分级 / m
Elevation classification
坡度分级 / ( 毅)
Slope classification
标准化土壤侵蚀指数
Normalizedsoil
erosion index
景观格局风险
Landscape
pattern risk
综合景观风险指数
Integrated landscape
risk indexes
<1500 <10 0.27 0.12 0.18
10—15 0.29 0.17 0.22
15—20 0.33 0.20 0.25
>20 0.58 0.22 0.35
>1500 <10 0.12 0.12 0.12
10—15 0.21 0.17 0.18
15—20 0.35 0.20 0.26
>20 0.56 0.24 0.36
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4摇 结论与讨论
基于景观格局和生态学过程建立的景观生态风
险指数能够综合的反映风险源对景观的影响,为当
地景观区域生态建设、风险管理提供理论和技术支
持。 本文利用破碎度、分离度和优势度建立景观格
图 7摇 红河流域海拔、坡度与综合景观风险指数相关关系图
Fig.7摇 The correlation between elevation, slope and integrated landscape risk index
局指数,反映人类干扰在景观格局上的影响;选用土
壤侵蚀指数建立生态过程指数,反映风险源在生态
过程上的影响。 通过对景观格局风险、土壤侵蚀风
险、综合景观生态风险的空间分析得出,3 种高风险
区域主要分布在红河沿岸的县市中。 综合景观生态
风险呈现正的空间自相关性,高风险聚集区主要分
布在上游的楚雄市、双柏县以及下游的建水县、个旧
和元阳境内,是重大道路和居民点聚集区。 低风险
聚集区离河流较远,主要分布在下游。 红河沿岸干
热河谷主要分布在海拔 1000—1400m 以下,由于气
候、土壤等原因,干热河谷林草植被覆盖率低,生物
多样性低,水土流失严重,由于人口剧增,土地过度
开发,导致区域生态环境脆弱,景观生态风险提
高[31鄄32]。 分析不同景观类型的生态风险表明,未利
用土地、建设用地及水域呈现较高的综合景观生态
风险。 此外,综合景观生态风险与地形因子—坡度
呈现显著的正相关性。
本文采用通用土壤流失方程(USLE)计算土壤
侵蚀指数,它在 20世纪 80 年代引入我国,有研究证
明 USLE中的因子取值方法并不适合研究地区的自
然地理状况[33鄄34],因此在对定量计算红河流域土壤
侵蚀时,根据所现有的数据和研究目的,选用符合研
究区自然地理状况的因子取值方法。 文章以景观为
风险 受体,人类干扰为风险源,可能还有一些对景
观生态有影响的风险源未考虑,比如:干旱、洪涝等,
这将在以后的研究中进一步细化和改进。
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