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流域生态环境脆弱性研究范文

时间:2022-07-10 03:00:42

流域生态环境脆弱性研究

摘要:结合辽宁省大凌河流域不同区域的社会经济与自然环境特征,选取县级行政区作为生态环境质量评价的基本单元,在构建了评价指标体系的基础之上,对该区域的环境脆弱性采用层次分析法进行评价,并采取主成分分析法对相同指标体系下的环境脆弱性驱动力进行分析。研究表明:大凌河流域中度及以上强度脆弱区占整个区域面积的3/4,主要集中在流域东北部区域,而在研究区域的南部和西部的山区其生态环境以轻度和微度脆弱为主;区域内降雨量、地形地貌结构、植被覆盖率、农业发展产业结构体系、土地开垦程度、土壤物理性质等6项驱动力是影响生态环境脆弱性的主要因素。

关键词:脆弱性;生态环境;质量评价;退化驱动力;大凌河流域

当前,生态环境脆弱性以及生态退化问题的研究是生态学研究的主要方向和热点内容。通常情况下,对生态退化问题的研究中人们往往注重于对植被与土壤退化等单因素的分析探讨,并从生态系统层次上对生态退化问题进行半定量或定性的分析,侧重于对生态退化的自然过程分析,而经常忽略对社会经济因素的考虑,因此不能对生态退化的本质规律进行客观全面的探讨分析。国内外生态学者针对生态退化问题分别从多个研究区域如农牧交错区、岩溶地区、风蚀水蚀交错带、土石山区、矿区、沙漠绿洲过渡区等进行了大量的研究,并在研究方法和理论应用方面获得了一定的成果。法国学者Margat和Albine于20世纪60年代最早提出了对环境脆弱性研究,此后经过国内外众多学者的研究和发展从多个不同方面分别对环境脆弱性进行了定义。环境演变的内在特性是通过退化驱动力进行表现,而环境演变在驱动力作用下的结果是环境脆弱性的主体表现,二者具有明显的因果关系特征。目前,在定量或定性的对环境脆弱性研究分析中,通过将退化驱动力和环境脆弱性进行综合并以此作为生态环境质量评价的依据的相关研究相对较少[1]。在我国北方石质山区对生态退化的相关研究中,通过构建评价指标体系对环境脆弱性分析进行评价,并揭示影响环境脆弱性的驱动力的研究相对较少[2]。据此,本研究结合研究区域基本特征和相关数据资料,在详细分析了研究流域地理信息和县级行政区划的基础之上,构建了生态环境质量评价指标体系和基本评价单元,定量对大凌河流域环境脆弱性和退化驱动力进行评价,并对各评价单元的脆弱度进行了计算,探讨了影响大凌河流域生态退化主要驱动力,以期为该区域制订科学合理的生态系统保护制度提供决策依据和理论支持[3-6]。

1研究区域概况

大凌河流域位于我国辽宁省西部,全长398km,流域面积2.35万km2,主要支流包括牤牛河、老虎山河、大凌河西支等。流经县、市主要有凌源市、建平县、朝阳县、义县、凌海市等8个县市区;属于温带季风气候,四季分明,日照丰富、温差大,年降水量为450~600mm,主要集中在每年的7~8月,年均温度为14.5~15.8℃。流域内总体植被覆盖率较低,流经低山丘陵区、山间河谷平原以及林草滩地区,其中以低山丘陵区为主,占流域总面积的75%左右。该区域土质疏松物理性能较差,植被覆盖率低,强降雨及暴雨集中,水土流失严重,水力侵蚀是土壤侵蚀的主要类型[7]。

2研究方法

2.1构建评价指标体系大凌河流域经济发展迅速、城镇化程度高、物种多样性和生态环境复杂,属于典型的北方环境气候区,近几年流域生态环境系统受人类活动和自然因素影响显著,其生态退化速率加快。结合研究区域基本状况和特征,参考以下基本原则对生态环境评价指标进行选取。关键性和综合性因子原则:选取能够反映区域环境特征的典型指标,可代表环境水资源紧缺、干旱、水土流失等重要特征,评价指标具有一定的区域特色[8]。可获取性和可实现性原则:评价指标首先要客观、科学,明确其计算方法和基本原理,对环境综合状况能够充分的反映和度量,确保评价结果的科学性和真实性。可持续性原则:大凌河流域经济发展和人类活动与环境问题密切相关,必须在确保环境与资源可持续发展的条件下进行环境质量的综合评价,而不能忽略区域社会经济发展和人类活动单纯片面地强调生态环境的改善。先进性原则:采用地理信息处理技术和遥感技术对评价指标进行获取,并对大尺度生态系统进行实时监测。科学合理的对评价指标进行选取,不仅可直接影响多评价结果的可靠性和真实性,而且可有效提高计算效率和速度[9]。据此,本研究结合大凌河流域生态系统主要影响因子和变化状况,分别从社会、经济、自然等多个角度选取了能够客观真实的反映区域环境脆弱状况的评价指标。其中国家统计数据来源于辽宁省统计年鉴,地方政府数据分别来自原各市县的统计年鉴和林业用地统计状况表;地形结构图分辨率为1∶10万;TM遥感影像、降雨、径流、环境等数据来源于相关调查数据和观测站;土壤密度和地表枯落物等数据采用典型样地调查法进行获取[10]。按照上述基本原则和方法,在充分考虑人类活动和自然环境气候的条件下,构建了大凌河流域环境质量指标评价体系,如表1所示。对各评价指标的权重系数采用目前应用较为成熟和广泛的层次分析法进行确定。结合AHP赋权方法基本理论,邀请相关专家对递阶层次结构中各层次指标进行自上而下的重要性程度判别,并得到层次结构模型分析的判别矩阵。根据层次分析判别矩阵和专家意见构建评价指标两两判别矩阵,通过计算判别矩阵各行元素乘积求得各指标的权重系数,然后对各层次单排序以及总排序进行一致性检验,最终得到评价指标权重系数,计算结果见表1。表中A1和A2分别代表坡度、土壤侵蚀率;B1~B14分别为植被覆盖率、物种多样性指数、年降雨量、干燥度指数、土壤密度、枯落物量、垦殖系数、人均养畜量、农业人口密度、农业产值比例、人均林地面积、人均纯收入、人均粮食产量和适龄儿童入学率。

2.2计算环境脆弱度由于评价指标因子较多,且各指标之间单位和量纲存在一定的差异,为消除不同评价指标间的不可通透性更加客观的对各因子的影响程度进行探讨,在进行环境质量评价前需对各指标的初始数据进行标准化统一处理。各评价指标对环境质量的作用程度随转换后数据值的增大而增加,计算公式略。

2.3退化驱动力评价对大凌河流域环境指标原始数据采用因子分析的定量研究法进行评价,其中环境脆弱性的主要影响因子可根据各因子值对环境质量的贡献率进行选取,并对影响脆弱度的主要驱动力进行研究和探讨。

3结果与分析

3.1环境脆弱性的空间分布特征大凌河流域各评价单元的环境脆弱度综合计算得分状况如表2所示,环境脆弱性与得分值的大小呈正相关性,即综合得分值越大则脆弱性越高。通过将环境脆弱度进行等级划分可进一步分析研究区域各市县的环境脆弱程度,然而当前还未形成普遍适用的统一标准和评价依据[11]。据此,本研究结合相关研究成果和大凌河流域环境脆弱性特征以及自然地理结构,将环境脆弱程度按照脆弱度大小划分为微度(≤0.40)、轻度(0.40~0.45)、中度(0.45~0.50)、强度(0.50~0.55)、极强度(≥0.55)5个等级。由上表计算结果可知,大凌河流域环境脆弱度处于极强度和强度脆弱的区域为北票市、建昌县,所占面积相对较少,且在空间分布上较为分散;而处于中度脆弱的区域较为集中,且所占面积较大,主要有建平县、凌海市和朝阳县,在分布状况以片状分布为主。处于微度脆弱的区域主要有义县和喀左县,所占面积相对较少。综上所述,大凌河流域生态环境状况面临严峻挑战,其中轻度脆弱及以上程度的区域占整个研究区域的3/4。结合研究区环境脆弱程度和地形地貌特征可将环境脆弱类型划分为开发建设生态退化和过度开垦生态退化两种形式。开发建设生态退化主要集中在工矿开采造成的植被破坏和自然资源的掠夺式开采利用区域、城镇化及建筑交通设施的建设等区域;而过度开垦退化主要是在平原区因人口密度大人均耕地面积小,农作物产量低的区域为了解决问题追求农作物产量,农民毁林毁草、乱垦乱种,陡坡开荒等,因此造成土地植被覆盖率低,土地退化严重并最终导致生态环境的质量下降。

3.2退化驱动力分析采用主成分分析法对单因子指标与初始指标变量之间的关联程度进行分析,计算结果如表3所示。单因子指标与初始指标变量的相关程度随单因子荷载量的增大而逐渐提高,荷载量值越大则所含有的初始信息量越多,各因子的实际意义可通过因子荷载进行识别和表征。由上表计算结果可知,大凌河流域环境脆弱性的主要驱动力表现为以下几个方面:纯收入、农业人口密度、人均林地面积以及土壤侵蚀率指标表现出极高的相关性,上述几个指标是反映研究区域土壤侵蚀状况和垦殖利用现状的重要指标,其特征值和对生态环境质量的贡献率分别为3.518、22.672%。研究表明,该区域受毁林毁草、荒地开垦等现象影响,大量的林草地被农田替代并引起了土地退化和植被破坏。据此,该区域水土流失和生态退化的第一驱动力是土地的过度开垦;枯落物量和土壤密度具有较高的相关性,其特征值和贡献率分别为2.725和17.248%。地表层的主要有机组成成分是枯落物层,它是改善土壤理化性质和结构、增强土壤有机质的重要部分,可有效提高土壤的抗侵蚀能力。据此,生态退化的第二驱动力可选取地表枯落物和土壤密度;其他各等级驱动力依次为干燥指数与年降雨量、人均粮食产量和养畜量占农业产值的比重、物种多样性和坡度以及植被覆盖率、适龄儿童入学率。

4结论

大凌河流域生态环境状况面临严峻挑战,其中轻度脆弱及以上程度的区域占整个研究区域的3/4。开发建设生态退化主要集中在工矿开采造成的植被破坏和自然资源的掠夺式开采利用区域、城镇化及建筑交通设施的建设等区域;而过度开垦退化主要是在平原区因人口密度大人均耕地面积小,农作物产量低的区域为了解决问题追求农作物产量,农民毁林毁草、乱垦乱种,陡坡开荒等,因此造成土地植被覆盖率低,土地退化严重并最终导致生态环境的质量下降。大凌河流域土地的过度开垦是引起水土流失和生态退化的第一驱动力,而地表枯落物和土壤密度可作为第二驱动力;各主成分的相关性较高,可较好的反映研究区域的基本状况。

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作者:杨强强 单位:辽宁禹盛生态环境工程技术服务有限公司

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