2016, Vol. 28 
流域是复杂的自然、地理环境综合生态地域系统，随着城市化、工业化和流域经济的不断发展，人类活动的强烈扰动叠加于自然因素之上，加剧了流域内资源和生态系统的胁迫，其生态压力和风险日益增加[1-2].生态风险是指一个种群、生态系统或整个景观的生态功能受到外界胁迫，从而在目前和将来对该系统健康、生产力、遗传结构、经济价值和美学价值产生不良影响的一种状况[3].国外生态风险评价研究起步早，从最初主要关注化学、有毒污染物等单一风险源对环境、健康和土壤影响发展到多风险源在种群、生态系统、海洋等更大尺度上对多受体影响的研究，国内生态风险研究则集中在水环境化学生态风险评价[4]、区域和景观生态风险评价上[5-9]. 1990s以来，生态风险指数法、RRM(Relative Risk Model)、PESR(Pressure Effect Social Response)和计算机模拟法等评价方法被广泛应用到流域生态风险评价研究中[10-15].生态风险区是以景观作为具有高度空间异质性的区域，它是由相互作用的景观要素或生态系统以一定的规律所组成.区域生态系统的变化，首先表现在景观结构组分(或景观要素)的空间结构、相互作用以及功能的变化和演替上[16].因此，生态风险分析可从景观结构出发，综合评估各种潜在生态影响类型及其累积性后果[3].目前，景观生态风险评价是区域生态风险评价的重要内容，为国内外研究的热点[17]，而大尺度的流域景观生态风险定量化评估及生态过程机制等相关研究仍缺乏.
巢湖流域地处中部地带，是安徽省经济发达地区，也是中部崛起战略的重点开发区域、皖江城市带示范区主战场.近年来，随着城市化和工业化的高速发展、社会经济水平提高和人口的增加，其景观结构、生态环境和水土资源承载力日益受到严重影响，大城市扩张对巢湖流域生态服务价值损益作用明显，并呈现逐年加剧趋势[18-20].人类活动对生态环境的强烈扰动叠加于自然因素的影响之上，加剧了该地区生态风险恶化的可能.目前，巢湖流域相关研究中缺乏对流域景观生态风险定量化评估、演化趋势及机理机制分析，巢湖流域城镇化和社会经济发展正处于快速发展时期，高速的经济发展对土地资源的消耗及高强度的土地利用必然造成土地生态系统的巨大压力.本文基于遥感、GIS技术以及景观生态学理论与研究方法，开展巢湖流域景观格局特征及生态风险网格化定量评价，探索流域景观格局变化及生态风险时空差异特征，揭示生态风险时空演化规律及机制.研究成果在一定程度上可为未来巢湖流域生态规划、景观结构调整及格局优化、生态风险预警、社会经济可持续发展决策等提供理论依据.
1 研究区与数据来源 1.1 研究区概况巢湖(31°43′~32°25′N，117°16′~ 117°51′E)流域位于安徽省中部，长江流域下游左岸，行政区划涉及11个县及合肥市辖区、六安市辖区和巢湖市辖区.流域总面积约14000 km2.地势南高北低，西南为山区，东北为丘陵及浅山区，沿湖及东南为平原.巢湖周围共有大小入湖河流33条[21].研究区所在位置见图 1所示.
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图 1 研究区位置及巢湖流域生态风险评价单元网格化采样 Fig.1 The location of Chaohu Basin and cell samples for ecological risk assessment |
利用三期Landsat TM/ETM+影像数据(其中1995年为1月份，2005年TM及2013年ETM+为3月份)和DEM数据(格式为GRID的SRTM数字高程数据，来源于美国对地观测全球高程数据，分辨率为90 m).首先利用ArcGIS 10.0的水文分析模块对DEM进行巢湖流域范围提取.其次，利用ERDAS 2013对3期遥感影像进行几何纠正、拼接、直方图匹配等图像预处理.最后，利用提取的巢湖流域范围对拼接处理后的遥感影像进行裁剪，并对影像进行解译，结合流域的景观特点，将研究区分为农地、林地、水体、建设用地4种景观类型.对3期遥感影像的分类结果进行精度检验，其Kappa系数均在在0.75以上，符合研究要求.
2 研究方法 2.1 评价单元采集利用ArcGIS 10.0对研究区范围进行网格化，从而采集生态风险评价单元.按照研究区景观斑块平均面积2~5倍[22]进行网格采样，具体采用3 km×3 km的正方形网格对巢湖流域(图 1)进行空间网格化采样，共采集评价单元小区1548个.分别计算每一采样评价单元(生态风险评价样本)的生态风险指数值，以此作为评价单元中心点的生态风险水平，作为生态风险评价空间插值分析的样本.
2.2 生态风险评价模型构建生态风险的大小取决于区域生态系统所受外部干扰的强弱和内部抵抗力的大小.区域系统所受的外部干扰越大，系统对外部干扰的抵抗力越小，区域系统的生态风险越大，反之越小[8].区域景观空间格局的研究是揭示该区域生态状况及空间变异的有效手段.景观所受的干扰度越大，则景观的敏感性亦越强，抵抗外界干扰能力和自我恢复能力越弱，其生态风险也就越大[23].为探讨流域景观格局与生态风险的关系，通过景观与生态环境之间的定量分析研究来揭示二者之间的相互关系.本文借鉴前人的研究成果，基于景观格局指数，如景观破碎度、景观分离度和景观优势度建立景观干扰指数，结合景观敏感度指数建立景观损失指数，在此基础上构建景观生态风险指数.其计算公式[23]为：
| $ ER{I_k} = \sum\limits_{i = 1}^m {\frac{{{A_{ki}}}}{{{A_k}}} \cdot L{L_i}} $ | (1) |
式中，ERIk为第k采样区的景观生态风险指数；LLi为景观生态损失指数；Aki为采样区景观面积；Ak为第k采样区的面积；m为采样区网格单元内景观类型数目；i为农地、林地、水体和建设用地4种景观类型(下同). LLi计算公式为：
| $ L{L_i} = 10 \times {U_i} \cdot {S_i} $ | (2) |
式中，Ui为景观干扰指数；Si为敏感度指数；参考相关文献[6-24]，结合巢湖流域景观分类的实际情况，按敏感性高低对4类景观类型的Si分别赋值，水体为4，农地为3，林地为2，建设用地为1，归一化后得到各景观类型的敏感度指数. Ui计算公式为：
| $ {U_i} = a \cdot {C_i} + b \cdot {F_i} + c \cdot {D_i} $ | (3) |
式中，Ci为景观破碎度；Fi为景观分离度；Di为景观优势度；a、b和c分别为破碎度、分离度和优势度的权重，参考前人研究结果[6, 24]，对其分别赋值为0.3、0.2和0.5.限于篇幅，关于景观破碎度Ci、景观分离度Fi和景观优势度Di计算公式参考文献[6,24].
2.3 空间分析方法流域生态风险指数是一种空间变量，其空间异质性可利用地统计学方法进行空间分析[6].本文采用地统计学中半方差函数进行区域生态风险的空间分析，具体应用ArcGIS 10.0对生态风险指数进行克里格空间插值，进而分析巢湖流域生态风险的空间差异特征.变异函数的计算公式为：
| $ \gamma \left( h \right) = \frac{1}{{2N\left( h \right)}}\sum\limits_i^{n\left( h \right)} {{{\left[{Z\left( {{x_i}} \right)-Z\left( {{x_i} + h} \right)} \right]}^2}} $ | (4) |
式中，γ(h)为变异函数；Z(xi)和Z(xi+h)分别为系统某属性Z在空间位置x和x+h处的值；N(h)为样本对数；h为空间距离.本文利用ArcGIS 10.0将生态风险指数网格值赋予其中心点，完成生态风险空间插值点样本的采集，基于该样本计算得出实验变异函数，从而进行理论半变异函数的拟合.本文主要采用拟合结果较理想的球状模型进行生态风险空间插值.
3 结果与分析 3.1 巢湖流域景观格局变化特征分析景观特征可以用数量化的景观指数方法和空间统计学方法来计算和描述，从而反映景观生态的结构、功能与过程，数量化的景观指数即景观格局指数.景观异质性是许多基本生态过程和物理环境过程在空间和时间尺度连续体上共同作用的产物[25].利用Patch Analyst扩展模块，应用ArcGIS 10.0计算研究区1995、2005和2013年流域景观斑块水平格局指数，结果显示，在近20年间，巢湖流域景观格局发生了显著的变化(图 2).
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图 2 巢湖流域景观格局指数变化特征(1995-2013年) Fig.2 Changes of landscape pattern indices in Chaohu Basin (1995-2013) |
景观格局特征分析表明，随着城市化的推进，建设用地景观破碎度、分离度均呈先下降后上升趋势，优势度呈上升趋势.与其他景观类型相比，建设用地景观格局变化的机制相对复杂，主要由于建设用地景观类型既受自然，又受到社会、经济等人为因子的强烈影响和干扰有关[26].农地景观破碎度、分离度指数呈现上升趋势，优势度先上升后下降，总体呈上升趋势.林地和水体这两种也具有重要生态功能的景观类型，其破碎度和分离度的变化趋势与农地景观一致，呈上升趋势，但优势度一直呈现下降趋势.景观破碎化加剧将会对流域生态系统的过程、功能及其所提供的生态服务功能具有显著的影响.分离度指数呈上升趋势，反映出流域景观类型的分布趋于从集中向分散转变，景观类型聚集程度和连通性下降.因此，需要加强对农地、林地和水体景观类型的破碎化程度上升的管控，避免过高的破碎化对土地生态系统产生的不利影响.
3.2 巢湖流域生态风险时空演化及机制分析 3.2.1 网格单元生态风险指数变化分析利用公式(1)，分别对1995、2005和2013年巢湖流域研究区1548个评价单元的生态风险指数进行计算.结果表明，巢湖流域1995年生态风险指数值介于0.2617~1.0043之间，均值为0.4708；2005年生态风险指数介于0.1919~1.0839之间，均值为0.5317；2013年生态风险指数介于0.0113~1.2662之间，均值为0.5500.从最小值、峰值和均值来看，2013年较1995年生态风险指数最小值在下降，峰值和均值均趋于上升，其中均值增加幅度较小，峰值增加较为明显，从1995年的1.0043上升为2013年的1.2662，增长26.08%，显示出较为明显的增长趋势.
3.2.2 生态风险时空分布及差异分析为了比较巢湖流域生态风险指数的等级空间变化，本文利用ArcGIS 10.0的Natural breaks将研究区生态风险指数(ERI)划分为5个等级，分别为低生态风险(ERI≤0.2220)，较低生态风险(0.2220 < ERI≤0.4357)，中生态风险(0.4357 < ERI≤0.5689)，较高生态风险(0.5689 < ERI≤0.7034)和高生态风险(ERI>0.7034).结果显示，19952013年巢湖流域生态风险指数变化明显，低、较低、中生态风险区域呈下降趋势，而较高、高生态风险区域呈上升趋势.其中，1995年，以中、较低生态风险为主，而2005年以后以中、较高生态风险为主(图 3和表 1).近20年来，巢湖流域生态风险等级相互转化主要类型有17种，其中由高级向低级转化的类型有8种，即高向较高、高向中、高向较低、较高向中、较高向较低、中向较低、中向低和较低向低，转化面积为2618 km2；而由低级向高级转化的类型达9种，即低向较低、低向中、低向较高、较低向较高、较低向高、较低向中、中向较高、中向高和较高向高，转化面积达6025 km2，是由高级向低级转化面积的2.30倍(表 2).研究表明，近20年来，巢湖流域的生态风险由低等级向高等级转变，整体上有恶化趋势，今后应重点加强中级及以上生态风险区域的生态保护、规划与建设工作.本文基于ArcGIS 10.0地统计模块对采样网格单元风险指数值进行插值，流域生态风险空间差异特征显示(图 4)，巢湖流域近20年来的城市化过程中，低、较低和中生态风险区域范围在逐渐缩小，而较高和高生态风险等级区域不断蔓延.
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图 3 巢湖流域网格单元生态风险指数计算结果(19952013) Fig.3 The data of ecological risk assessment index of cell samples in Chaohu Basin (1995-2013) |
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表 1 巢湖流域生态风险等级面积统计 Tab.1 The area of ecological grade in Chaohu Basin |
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表 2 巢湖流域生态风险等级转移矩阵(1995-2013年)(km2) Tab.2 Transition matrixes of ecological risk from 1995 to 2013 in Chaohu Basin |
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图 4 巢湖流域生态风险空间分布(1995-2013) Fig.4 Spatial distribution of ecological risk in Chaohu Basin (1995-2013) |
研究表明，巢湖流域土地利用程度在空间上具有明显的集聚性[28]，景观生态风险的空间分布规律在一定程度体现了流域土地利用/覆被变化的特点.巢湖流域生态风险时空差异分析显示，1995、2005和2013年生态风险等级空间差异变化较大，主要变化区域集中在北、西南和东南部(图 4).巢湖流域生态风险演化趋势体现该区域自然特点和社会经济发展的规律，生态风险空间演化机制可以从2个阶段和3个变化区域来分析：
第1阶段为1995-2005年期间，该阶段，巢湖流域生态风险变化区域主要发生在合肥市区、肥东县、肥西县、六安市金安区和舒城县境内，此期间合肥市社会经济发展较为平稳，尤其合肥市区在生态园林规划与绿化建设中投入较大，生态环境质量较高，自1992年获得国家“园林城市”荣誉称号后，园林绿化建设工作力度不断加强[29].同时，城市市区土地开发强度平稳，建设斑块逐步聚合，破碎度下降，斑块与斑块之间的分离度下降，表现在生态风险趋于下降，低和较低生态风险范围扩大.而县域相对市区较为稳定的空间结构来说，在城镇建设、土地开发、交通基础设施新建等方面的力度大，高强度的县域城镇建设使得景观斑块更加破碎，斑块之间的分离度增加，景观结构受到人类活动的强烈干扰趋于退化，增加了生态系统恶化的风险，表现为生态风险等级上升、面积增加.
第2阶段为2005-2013年期间，该阶段巢湖流域迎来了区域发展的重要机遇，包括2006年国务批准的皖江城市带产业转移示范区设立、2011年安徽省巢湖地级市的撤销与行政区划的调整、合肥经济圈建设和区域性特大城市建设目标确定.巢湖流域是皖江城市带的主战场，另外，经济发展长期落后的巢湖地区被撤销合并(庐江、巢湖市区划归合肥市；无为、和县沈巷镇划归芜湖市；含山、和县除沈巷外部分划归马鞍山市)，区划调整后的县域经济活力得到释放，城镇化、工业化进入了快速发展期，人口不断增加、社会经济水平显著提高.该阶段，巢湖流域核心城市合肥市处于区域性特大城市建设时期，着力加强对滨湖新区、老城区和政务新区的建设与改造，推进现代化中心城区的构成.同时，加强全国重要综合交通枢纽建设，推动城市内、外部交通网络优化改造.合肥市区大规模基础设施和固定资产投资项目建设的推动必然造成高强度土地利用模式.城市化、工业化推动社会经济高速发展，必然带来土地生态系统的压力响应，城市空间格局调整对土地生态系统的干扰增强，景观生态风险趋于上升.该阶段的流域生态风险空间演化规律表现为：合肥市区生态风险等级上升，由低、较低向较低、中和较高转变；划归合肥市的巢湖市区、庐江县由较低和中等级演变为中、较高等级风险；划归芜湖市的无为县由较低、中和较高等级向较高和高等级变化；划归马鞍山市的含山县、和县主要表现为由中、较高向较高和高等级演变.值得注意的是，作为全国百强县和安徽省十强县之一的肥西县及其西南部邻近区域，在该阶段的发展主要依托在原有较好的基础设施上拓展，城市建设逐步集中连片发展，表现为建设用地斑块破碎度和分离度进一步降低，生态风险趋于优化.另外，六安市舒城县中南部、岳西县东北部由于近年来的森林覆盖率下降及水土流失导致了生态系统破坏，生态风险上升的趋势也要引起关注.整体上，该阶段巢湖流域生态系统受到了政策驱动下的强烈人为活动干扰，生态风险演化特点表现为：局部优化整体恶化；低级别风险区域范围缩小，高级别范围扩大；生态风险变化空间性强，与区域社会经济发展关系紧密；流域东部较西部区域变化大.
4 结论与讨论本文基于GIS和遥感平台，应用景观生态学研究范式，对巢湖流域生态风险网格化定量评估，并对空间演化机制进行了初步探讨，结果在一定程度上揭示了流域生态风险的时空分布、变化特征和风险转化规律.流域景观格局分析表明，近20年来，巢湖流域建设用地、农地、林地和水体景观破碎度和分离度整体呈上升趋势，反映出流域景观类型的分布趋于从集中向分散转变，景观类型聚集程度和连通性下降.生态风险时序分析显示，巢湖流域近20年来的城市化进程中，低、较低和中生态风险区域在逐渐下降，较高和高生态风险区域不断蔓延.巢湖流域生态风险等级转换呈多样化，其中，以低级向高级转化类型为主，整体上流域生态风险有恶化趋势，今后应重点加强中级以上生态风险区域的生态保护与建设工作.空间差异及演化机制分析表明，生态风险变化区域主要集中在巢湖流域北、西南和东南部，生态风险空间演化格局在一定程度上体现了土地利用/覆被变化的空间差异.随着皖江城市带产业示范区的设立，以合肥市为核心的巢湖流域社会经济显著增加，而安徽省撤销巢湖地级市进行区划调整更释放了县域经济活力，城镇化、工业化推动流域社会经济高速增长的同时，对土地利用也产生了强烈干扰.其次，森林覆盖率降低、水土流失加剧、湖泊和湿地生态系统功能退化，脆弱的生态条件叠加人为活动的强烈干扰，加剧了流域生态风险恶化的趋势.
目前，巢湖流域面临着新一轮的城镇化和工业化浪潮，未来新型城镇化道路上的流域经济发展，应当首先加强流域内生态环境保护和改善，优化流域生态系统，为城镇化、工业化发展创造良好的生态条件，实现流域生态环境建设与社会经济发展相协调.针对生态风险中级及以上区域，必须加大土地利用规划对建设用地扩张中土地利用开发强度的管控力度，尽量减轻建设过程中的人为活动对农地、林地和水体等生态功能景观类型的破坏与强烈干扰，保持景观完整性和连通性，降低景观破碎化程度和分离度有利于生态系统功能的正常发挥.对于城市内部用地，应当通过城市规划严格控制建筑密度，合理调整城市内部用地结构，加强绿地规划与建设，引导城市景观生态资源的合理配置.巢湖流域应以生态文明建设为契机优化区域内城市生态系统，增加城市生态风险抵抗力有助于降低生态风险水平.最后，要大力加强巢湖流域上游局部区域的森林保护与水土流失治理，提高森林覆盖率和水土保持能力，优化生态系统条件，改善生态环境质量.特别要加强对巢湖水域、湿地风景区周边及生态脆弱区的土地利用用途管制，避免生态系统遭受人为活动的扰动带来的生态风险上升.本文由于受限于遥感影像的分辨率和研究的尺度等，关于巢湖流域生态风险演变生态过程的机理等问题将会在后续研究中进一步加强.
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