土地利用变化对生态安全影响的研究(以济宁市为例)

地理国情监测云平台土地利用变化对生态安全影响的研究(以济宁市为例)在RS/GIS技术的支持下,选择南四湖流域典型市域——济宁市为研究区,基于多源数据,揭示了研究区1987~2008年的土地利用时空变化特点,进一步构建“隐患-状态-免疫”的生态安全评价指标体系,采用组合赋权法确定指标权重,应用改进TOPSIS模型实现了100m×100m栅格水平上的生态安全综合评价。结果表明：研究区土地利用变化较为剧烈且具有独特的区域特色,其总体特征为耕地、林地、草地和未利用地的面积持续下降,建设用地急剧扩张,水域面积则先降后升;20a来,研究区生态安全状况经历了先恶化后改善的变化趋势,南水北调工程的实施、环境治理和生态建设加大是2000年后研究区生态安全好转的主要驱动力;研究区生态安全状态空间差异明显,东部山地丘陵区和南四湖区最好,中部和西北部地区最差,其余区域基本处在预警状态。研究结果可为研究区生态建设和土地生态安全格局的制定提供依据。1.引言生态安全是21世纪人类社会可持续发展面临的一个新主题。在全球气候变化的大背景下,全球性生态问题凸显,区域乃至全球生态系统遭到严重破坏;区域尺度的生态安全日益受到国际社会的关注,目前已成为国家、地区安全的重要组成部分。区域生态安全主要受自然因素和人类活动因素的共同影响,人类活动导致的土地覆被变化必然对地球系统的气候、水文、生物地球化学循环及生物多样性等产生重大影响,对区域生态安全起着决定性作用。随着IGBPⅡ与IHDP的GLP(GlobalLandProject)工作的展开,强调与GCTE（GlobalChangeandTerrestrialEco-systemsProject）研究计划的综合,土地利用的生态环境效应已经引起了国内外学者的极大关注。因此,整合土地利用与生态安全两大热点,研究区域生态安全的时地理国情监测云平台空变化,探讨土地利用变化对生态安全的影响机制,逐渐成为全球变化的区域响应研究的热点问题之一。国外生态安全研究侧重从不同角度关注和探讨生态安全问题,主要集中在基因工程生物的生态风险与安全、生态入侵风险、污染物的环境风险、食品和水安全、生态系统健康等方面,进行了不少卓有成效的实践。国内的研究主要涉及研究方法、指标体系、安全阈值的确定等方面,研究区域主要集中在生态环境较为典型和脆弱的区域,重点突出人类活动对脆弱生态环境的干扰。总结国内外的相关研究,生态安全研究日益成熟;研究内容不断扩展,在生态安全综合评价的同时兼顾土地生态系统安全、水生态安全、农业生态安全等单项因子评价;研究区域不断扩展,涉及城市、流域、行政区等不同的尺度;研究方法也不断改进,主要有综合评价法、生态足迹法、GIS叠加法、模糊数学、属性识别、物元模型、投影寻踪、神经网络等;当前RS/GIS技术日新月异,应用日益完善,借助RS/GIS的技术手段,运用景观生态学的研究理念,结合非遥感数据,对区域生态安全进行评价已成为主流发展趋势。本研究在梳理国内外相关研究的基础上,运用RS/GIS技术,选取南四湖流域的典型市域——济宁市为研究区,分析了1987~2008年的土地利用动态变化;在此基础上基于多源数据,提出了“隐患―状态―免疫”(Hazard-State-Immune)的评价指标体系,利用AHP和熵权法确定指标权重,应用改进TOPSIS模型实现了100m×100m栅格水平的生态安全综合评价,以期揭示研究区生态安全状况的时间演变规律和空间分异特征,探索土地利用变化对生态安全的影响的规律,为研究区生态建设和土地生态安全格局的制定提供依据。2.研究区概况济宁市处于鲁中南山地丘陵区与鲁西南平原的过渡地带,是山东省典型的生态脆弱区;地理坐标介于115º52′E~117º36′E,34º26′N~35º57′N;南北长约167km,东西宽约158地理国情监测云平台总面积约1.1×104km2（图1）。研究区属暖温带季风气候,年平均气温13.6℃,年降水量650~820mm;西部有广大的平原,是山东省著名的农业耕作区,中部又有丰富的煤炭、铁矿等矿产资源,南部南四湖还是重要的水源地和著名的渔业区,因此济宁市兼有资源型城市和农业型城市的特点,其土地利用类型复杂多样且地域分异明显,湖东区以山地丘陵为主,湖西区是黄河大平原的组成部分,境内南四湖是华北第一大淡水湖。20世纪80年代以来,研究区经济发展突飞猛进,人类经济活动对区域环境干扰程度与日俱增,研究区土地利用/覆被状况发生了剧烈变化且有独特的区域特色,生态安全问题凸显,面临着水土流失、农业污染、植被破坏、水环境污染、采煤塌陷、土壤盐渍化等一系列的生态环境问题。图1研究区位置示意图Fig.1Locationofthestudyarea地理国情监测云平台数据来源3.1数据来源数据包括1987年、2000年、2008年3期LandsatTM/ETM遥感影像（轨道号为122/35、122/36）共6景,时相均为植被生长茂盛的6~10月;以及在此基础上通过解译和图像相关波段的计算得出衍生图件,如土地利用图、植被覆盖图、景观格局图等。非遥感数据主要包括图形图像数据、监测数据和社会经济统计数据。图形图像数据包括研究区30m精度的DEM数据、电子地形图、行政区划图等基础地理数据和土壤相关图件、土地利用类型图（2005年）、自然保护区分布图等专题数据。监测数据主要包括1970~2008年研究区及周围26个气象站点的降水、积温、温度、风速等逐年逐月的气象资料,1987~2008年30个国控及省控断面的逐月水质监测资料。统计资料包括1987~2008年研究区及各县市（具体到乡镇）的经济社会统计年鉴。此外,还有来源于济宁市及其各县地理国情监测云平台市的实地调研收集的资料数据和野外GPS数据。本研究所有的图件均配准到统一的WGS84坐标基准下。4.研究方法4.1LUCC分类在对比各种遥感解译方法优劣的基础上,采用监督分类和人机交互目视解译相结合的方法进行研究区土地利用的分类。先根据GPS先验样本定义分类模板,用最大似然算法进行监督分类,分别是林地、草地、耕地、水域、建设用地和未利用地6类,然后在ArcGIS9.3中进行人工目视解译的修改,得到研究区的1987年、2000年、2008年3个年份的土地利用分类图,经GPS野外采样点验证,分类结果精度均在80%以上,符合本研究的应用要求。4.2生态安全评价方法4.2.1空间评价单元的选取目前已开展的生态安全研究多以行政单元为数据载体,以大区域尺度为研究对象,数据资料获取较为方便;但欠缺空间的可视化表达,宏观指导性有余,评价精度不足,理论性有余,实践指导性不足。本研究采用100m×100m的栅格作为基本的评价单元,能在较细的粒度上反映出区域生态安全的空间差异。由于指标数据来源多样、统计单元不甚统一,不便于直接利用多源数据进行栅格水平上的综合评价;因此需要针对不同的数据源,采用不同的数据量化方式。对于遥感数据、图形图像数据和监测数据,直接进行重采样或采用空间插值的方法,将其统一到100m×100m的栅格水平上;对于以行政区为单元的统计数据,采用空间数据从行政单元向网格单元转化的技术方法,统一到100m×100m的水平上。4.2.2指标体系构建与权重地理国情监测云平台在系统全面分析和诊断研究区生态环境问题的基础上,参考前人相关研究,遵循全面性、代表性、科学性、层次性及可操作性的基本原则,构建了“隐患―状态―免疫”(Hazard-State-Immune)的生态安全指标层次结构模型,共分目标层、综合层、要素层、指标层4层（表1）。考虑到单一的赋权方法可能会产生一定误差,利用熵权法和层次分析法相结合的组合赋权法,可以取长补短,相互验证,既体现了数据本身的数理特征,又体现了人的主观意愿,能较好的解决单一赋权方法不确定性较大的问题。表1济宁市生态安全评价指标体系Table1TheevaluationindicatorsoftheecologicalsecurityofJiningCity目标层综合层要素层指标层指标来源权重标准值标准值来源安全值不安全值生态安全综合评价(U)隐患(U1)环境隐患(U11)单位面积化肥负荷(U111)（kg/hm2）统计数据0.0491040国际公认值单位面积COD负荷(U112)（t/km2）统计数据0.048250010000生态省规划推算单位面积SO2负荷(U113)（t/km2）统计数据0.0222.38生态省规划推算采煤塌陷区缓冲区(U114)遥感调查0.068评分后赋值人文社会隐患(U12)人口密度(U121)（人/km2）统计数据0.044200800全国领先值人均GDP(U122)（104元/人）统计数据0.019101全国领先值人口自然增长率(U123)（‰）统计数据0.0230.75全国领先值土地利用程度(U124)遥感数据0.047评分后赋值居民地缓冲区分级(U125)基础数据0.026评分后赋值交通线缓冲区分级(U126)基础数据0.028评分后赋值状态(U2)地形条件(U21)海拔(U211)DEM0.012极差标准化坡度(U212)DEM0.021极差标准化气候条件(U22)年降水量(U221)（mm）监测数据0.032极差标准化地理国情监测云平台年降水距平百分比(U222)（%）监测数据0.041极差标准化≥10℃积温(U223)监测数据0.029极差标准化水文条件(U23)水网密度(U231)DEM0.028极差标准化水质指数(U232)监测数据0.060Ⅰ类水Ⅴ类水国家标准土壤条件(U24)土壤有机质含量(U241)专题数据0.031极差标准化土壤质地(U242)专题数据0.026评分后赋值土壤侵蚀模数(U243)[t/（hm2·a）]遥感调查0.0455002500国家标准土壤盐渍化缓冲区(U244)遥感调查0.035评分后赋值植被条件(U25)植被覆盖度(U251)遥感数据0.029极差标准化景观结构(U26)景观多样性(U261)遥感数据0.021极差标准化景观破碎度(U262)遥感数据0.039极差标准化景观形状指数(U263)遥感数据0.033极差标准化生态服务功能(U27)生态服务功能(U271)统计数据0.039极差标准化免疫(U3)污染治理保障(U31)三废处理率(U311)%统计数据0.04310070国际标准环保投资保障(U32)环保投资GDP(U321)%统计数据0.03830.5生态省规划生态建设保障(U33)自然保护区缓冲区(U331)专题数据0.025评分后赋值4.2.3指标阈值与标准化指标阈值与标准化也是生态安全评价的重要组成部分,综合评价必须在统一的量纲和标准下进行。来源于社会统计数据的指标有较为成熟的评价标准,参照国际公认值、国家标准、国内领先值、生态省建设规划中的标准进行极差标准化;其他来源的指标缺乏不同区域之间地理国情监测云平台可以比较的数据,或者缺乏不同区域可以对比分析数据的有效方法,则直接进行极差标准化和专家分级标准化。4.2.4生态安全综合评价模型TOPSIS模型是一种常用的多目标决策定量评价方法,通过逼近理想解来对各评价对象进行排序;针对传统TOPSIS法的缺点,构建了基于垂直距离的TOPSIS模型,进行生态安全综合评价。具体步骤如下:1）加权矩阵构建。原始数据经过标准化后,得到标准化矩阵：X=(xij)m×n,式中有m个参评对象,n个评价指标;进而得到加权矩阵:R=(rij)m×n,式中rij=xijwj,i=1,2…m;j=1,2…n,wj为各指标权重。2）理想解及负理想解的确定。理想解：K+={maxi(rij)|i=1,2⋯m}={kj+}=(k1+,k2+⋯