燕玲玲,高秉麗,徐彩仙,李 焱,鞏 杰

(蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院/西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,蘭州 730000)

20世紀(jì)50年代以來，不合理的人類活動(dòng)導(dǎo)致全球性環(huán)境問題日益突出，并逐漸威脅到人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展[1]。面對(duì)這種不利趨勢(shì)，目前人類還無法實(shí)現(xiàn)根源性的改變，只能通過調(diào)整自身行為和社會(huì)結(jié)構(gòu)來適應(yīng)當(dāng)前和未來的潛在變化。在此背景下，脆弱性研究逐漸引起生態(tài)學(xué)、災(zāi)害學(xué)和地理等學(xué)科的關(guān)注，并逐漸成為當(dāng)前可持續(xù)研究的主要分析工具之一[2]。脆弱性研究源于自然災(zāi)害學(xué)，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)暴露于變化中，因缺乏適應(yīng)能力而對(duì)變化造成的損害敏感的一種狀態(tài)[3]，目前在自然災(zāi)害、氣候變化、生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[4-7]。伴隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，土地利用及覆蓋變化帶來的生態(tài)環(huán)境影響和壓力劇增，自然系統(tǒng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)也在不斷相互滲透和影響，單一的自然生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究已無法滿足社會(huì)發(fā)展需求，脆弱性研究逐漸由自然生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)大到社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，脆弱性呈現(xiàn)綜合研究與學(xué)科交叉的趨勢(shì)[8-10]。社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)由社會(huì)子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)及兩者的交互作用構(gòu)成，強(qiáng)調(diào)人類社會(huì)與自然環(huán)境之間的整體性和系統(tǒng)性，將社會(huì)系統(tǒng)與生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了有機(jī)整合，突出了地理學(xué)研究的核心——人地系統(tǒng)[11]。當(dāng)前在人地系統(tǒng)耦合框架下，識(shí)別和評(píng)估社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性已逐漸成為了地理學(xué)等相關(guān)學(xué)科的研究熱點(diǎn)和統(tǒng)籌區(qū)域決策性問題的實(shí)踐途徑[12]，是當(dāng)下可持續(xù)發(fā)展研究關(guān)注的核心議題之一[13]。

近年來，社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究領(lǐng)域已取得了眾多成果。Siegel、常麗博等分別定量分析了氣候變化背景下的加勒比海區(qū)、云南哈尼梯田的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性[14-15]。Hagenlocher等發(fā)現(xiàn)可通過有效的適應(yīng)策略來降低脆弱性并促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展[16-17]。陳佳、王林峰等分別對(duì)榆林市、東北農(nóng)牧交錯(cuò)帶社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的空間分異特征和演化趨勢(shì)進(jìn)行了研究[18-19]。王群、陳婭玲分別以秦嶺和大別山為例，以旅游活動(dòng)為切入點(diǎn)，對(duì)其所引發(fā)的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性進(jìn)行了評(píng)估[20-21]。余中元等對(duì)多層級(jí)湖泊流域社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性進(jìn)行了綜合評(píng)估與分析[22]?；诟珊狄暯牵瑮钚萝姷乳_展了黃土高原社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性研究[23]?？梢姡芏鄬W(xué)者從不同角度開展了不同區(qū)域的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性分析。但已有研究多為流域、市域和縣區(qū)尺度的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性靜態(tài)分析，涉及區(qū)域動(dòng)態(tài)變化的評(píng)估報(bào)道較少。此外，涉及不同發(fā)展階段脆弱性時(shí)空變化過程，脆弱性組分暴露度、敏感性和適應(yīng)力變化過程的報(bào)道更為鮮見，亟待開展相關(guān)研究。

定西市安定區(qū)地處隴中黃土丘陵溝壑區(qū)，地表破碎，植被覆蓋度低，水土流失嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，是國(guó)家扶貧工作重點(diǎn)縣區(qū)，集生態(tài)脆弱與經(jīng)濟(jì)貧困于一體，社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)高度脆弱。本文基于“暴露度—敏感性—適應(yīng)力”評(píng)估框架和1995—2015年研究區(qū)自然及社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，揭示安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性時(shí)空變化及其影響因素，并提出分區(qū)管控策略。研究可為隴中黃土丘陵溝壑區(qū)生態(tài)環(huán)境管控提供理論依據(jù)，服務(wù)于安定區(qū)經(jīng)濟(jì)—社會(huì)—生態(tài)全面協(xié)調(diào)及可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

安定區(qū)位于甘肅省定西市北部(35°17′54″—36°02′40″N，104°12′48″—105°01′06″E)，面積約3 638.7 km2(圖1)，全區(qū)轄19 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。研究區(qū)南高北低、梁峁起伏，地表破碎化程度高，海拔為1 555～2 566 m。年均溫6.3℃，年降水約400 mm，年均蒸發(fā)量1 500 mm以上，降水時(shí)空分布不均，土壤有效補(bǔ)給水分少，常出現(xiàn)季節(jié)性干旱。安定區(qū)常住人口43.05萬人(2017年)，其中農(nóng)業(yè)人口高達(dá)78.68%，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度低，社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱。水資源短缺和水土流失問題是制約該地區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的主要因素。

圖1 研究區(qū)概況

2 方法與數(shù)據(jù)

2.1 脆弱性評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

基于政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)“暴露度—敏感性—適應(yīng)力”框架[14]，構(gòu)建了脆弱性評(píng)價(jià)體系。暴露度指系統(tǒng)受環(huán)境和社會(huì)干擾的程度，干擾的強(qiáng)度、頻率、持續(xù)時(shí)間與距離系統(tǒng)的遠(yuǎn)近有關(guān)[24]。敏感性與系統(tǒng)被干擾的臨界條件有關(guān)，反映的是系統(tǒng)對(duì)外部干擾易于感受的性質(zhì)。適應(yīng)能力指系統(tǒng)能夠處理、適應(yīng)干擾以及從干擾造成的后果中恢復(fù)的能力[25]。一般，隨暴露度和敏感性的提高，區(qū)域脆弱性會(huì)增強(qiáng)；隨適應(yīng)力的增大脆弱性會(huì)減小。

以脆弱性為目標(biāo)層，以暴露度(EI)、敏感性(SI)和適應(yīng)力(AI)為準(zhǔn)則層構(gòu)建本文評(píng)價(jià)體系(表1)。參考前人研究成果及當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，選取相關(guān)指標(biāo)如下：

(1) 暴露度。安定區(qū)以農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)為主，生態(tài)壓力指標(biāo)選取化肥施用量(t/hm2)、單位面積載畜量(頭/hm2)；選取鄉(xiāng)村勞動(dòng)力比重(%)與人口密集程度(人/hm2)反映社會(huì)壓力；增長(zhǎng)壓力指標(biāo)為人口自然增長(zhǎng)率(‰)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度(%)。

(2) 敏感性。敏感性主要與區(qū)域自然環(huán)境、社會(huì)發(fā)展程度、資源結(jié)構(gòu)等密切相關(guān)。自然環(huán)境方面選取景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)；社會(huì)發(fā)展方面選取平均勞動(dòng)力負(fù)擔(dān)人口(人)和非農(nóng)人口比重(%)；以水窖數(shù)量(口)和人均耕地面積(hm2)反映資源供給狀況。

(3) 適應(yīng)力。主要受區(qū)域資本數(shù)量、信息、教育、技術(shù)、管理能力等影響。用有效灌溉面積(hm2)、林地占比(%)指代生態(tài)資本；社會(huì)資本用文盲人口比重(%)、高中及以上人口比重(%)、水果產(chǎn)量(kg)、人均糧食產(chǎn)量(kg)等表征；金融資本方面選取了人均純收入(元)和經(jīng)濟(jì)密度(元/hm2)。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

(1) 人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：人口和各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于安定區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)資料。

(2) 土地利用數(shù)據(jù)：基于1995年、2005年和2015年的LandsatTM/OLI系列遙感影像解譯獲得土地利用數(shù)據(jù)。遙感影像來源于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(http:∥www.usgs.gov/)和國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(http:∥www.cnic.cas.cn/)。在ENVI 5.1中分別對(duì)3期遙感影像進(jìn)行輻射校正、幾何校正、拼接等預(yù)處理，參考《土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T21010—2017)并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，將區(qū)內(nèi)土地利用分為6類：耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地。以Google Earth高分辨率影像為參照，在ArcGIS 10.2下，對(duì)遙感影像進(jìn)行目視解譯，利用野外定點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證，解譯精度均在83%以上，符合本研究要求。最后對(duì)解譯數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)溴e(cuò)誤檢查與修正，得到3期土地利用類型矢量圖。

(3) 景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)反映土地覆被類型的結(jié)構(gòu)組成，為逆向指標(biāo)，其值越大表示區(qū)域景觀越破碎越不穩(wěn)定。利用Fragstats 4.2計(jì)算得到斑塊密度指數(shù)(PD)、景觀形狀指數(shù)(LSI)和香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)等[26]，后綜合得到景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)，公式如下：

ILS=a·PD+b·LSI+c·SHDI

(1)

式中：ILS表示景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)；a,b,c為各自權(quán)重，這里取權(quán)重相等均為0.33[27]。

(4) NDVI數(shù)據(jù)。歸一化植被指數(shù)(NDVI)可以很好地反映干旱區(qū)的植被生長(zhǎng)狀況。本文所需NDVI數(shù)據(jù)主要是通過美國(guó)地質(zhì)勘探局(http:∥glovis.usgs.gov/)下載的MOD13Q1 數(shù)據(jù)，1995年的NDVI 數(shù)據(jù)是通過國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(http:∥www.cnic.cas.cn/)下載的Landsat 4—5 TM遙感影像數(shù)據(jù)，在ENVI 5.1中進(jìn)行校正、拼接和裁剪等預(yù)處理后計(jì)算得到。

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

原始評(píng)價(jià)指標(biāo)間存在量綱和作用方向的差異，為使所有指標(biāo)作用方向一致，本文運(yùn)用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方式對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)處理[28]。當(dāng)指標(biāo)值越大對(duì)評(píng)價(jià)越有利時(shí)，即指標(biāo)性質(zhì)為“+”，運(yùn)用正向標(biāo)準(zhǔn)化公式(2) ；當(dāng)指標(biāo)值越小對(duì)評(píng)價(jià)越有利時(shí)，即指標(biāo)性質(zhì)為“-”，運(yùn)用負(fù)向標(biāo)準(zhǔn)化公式(3)：

Yij=(Xij-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin)

(2)

Yij=(Xjmax-Xij)/(Xjmax-Xjmin)

(3)

式中：Xij，Xjmax，Xjmin和Yij分別為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)第j項(xiàng)指標(biāo)的原始值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)化值；其中：i=1,2,3,…，m；j=1,2,3，…，n。

2.4 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

熵值法能夠克服主觀因素，顯著提高指標(biāo)數(shù)據(jù)間的對(duì)比度和分辨率，具有較強(qiáng)的客觀性、較高的精確度和科學(xué)性等特點(diǎn)[29]。因此，本文運(yùn)用熵值法求取社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)(表1)。具體計(jì)算過程如下：

表1 社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(1) 基于標(biāo)準(zhǔn)化值Yij，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)研究單元指標(biāo)值的比重Pij：

(4)

(2) 第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej：

(5)

(3) 第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj：

gj=1-ej

(6)

(4) 第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重wj：

(7)

式中：i=1,2,3,…，m；j=1,2,3，…，n。

2.5 社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)模型

根據(jù)現(xiàn)有研究成果，函數(shù)模型法因能較好地概括脆弱性內(nèi)涵與各構(gòu)成要素之間的相互作用關(guān)系而得到了廣泛應(yīng)用[24]。因此，將社會(huì)脆弱性理解為暴露度、敏感性和適應(yīng)力的函數(shù)，借鑒IPCC的脆弱性指數(shù)計(jì)算方法[30]，構(gòu)建安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)模型：

VI=(EI+SI)-AI

(8)

式中：VI、EI、SI、AI分別代表脆弱性指數(shù)、暴露度指數(shù)、敏感性指數(shù)和適應(yīng)力指數(shù)，其中VI?(-1,1)。EI、SI、AI的計(jì)算過程如下：

(9)

式中：VI，EI，SI，AI含義同上；Wej，Wsj，Waj分別為暴露度、敏感性與適應(yīng)力的指標(biāo)權(quán)重；Yeij，Ysij，Yaij分別為暴露度、敏感性和適應(yīng)力指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。為了進(jìn)行時(shí)序要素之間的對(duì)比，在ArcGIS中結(jié)合自然斷點(diǎn)與等間距分類法，將研究區(qū)脆弱性(VI)、暴露度(EI)、敏感性(SI)、和適應(yīng)力(AI)分別劃分為5個(gè)等級(jí)：低、較低、中等、較高和高。

2.6 因子貢獻(xiàn)度模型

脆弱性主要影響因子有效識(shí)別是提出針對(duì)性的管控措施的前提。因子貢獻(xiàn)度模型被廣泛應(yīng)用于影響因素識(shí)別研究中[31-32]，本文借此模型對(duì)安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的影響因素進(jìn)行了識(shí)別，計(jì)算公式如下：

(10)

式中：Oj指第j指標(biāo)對(duì)于脆弱性貢獻(xiàn)度；Ij為指標(biāo)偏離度，表示各指標(biāo)實(shí)際值與最優(yōu)目標(biāo)之間的差距，通常用1與各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值Yj之差表示；Wj為各指標(biāo)的權(quán)重。

3 結(jié)果與分析

3.1 脆弱性時(shí)空變化分析

將研究期間安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性分為以下5級(jí)：低脆弱性(-0.05～0.10)、較低脆弱性(0.10～0.15)、中等脆弱性(0.15～0.20)、較高脆弱性(0.20～0.25)、高脆弱性(0.25～0.31)(圖2)。研究期間安定區(qū)脆弱性先降低后升高。1995年研究區(qū)脆弱性指數(shù)均值為0.22，除內(nèi)官營(yíng)和巉口外，其余17個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)均處于中等及以上脆弱水平，占安定區(qū)總面積的82.24%；2005年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)平均值下降了近10%(0.2)，高脆弱鄉(xiāng)鎮(zhèn)減少了一半，面積占比減少近24%，而中度脆弱及以下鄉(xiāng)鎮(zhèn)有所增加，面積占比為52.46%，社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性明顯改善。2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性再次升高，脆弱性指數(shù)平均值增長(zhǎng)了30%(0.23)。中等脆弱及以上鄉(xiāng)鎮(zhèn)增至17個(gè)(占安定區(qū)面積83.29%)，其中高脆弱區(qū)域和較高脆弱區(qū)面積分別增加了17.55%和11.22%，低脆弱和較低脆弱區(qū)域僅占16.71%。

如果一個(gè)塊的左鄰域和上鄰域均存在連通關(guān)系，且上鄰域塊的標(biāo)號(hào)和左鄰域塊的標(biāo)號(hào)不相同，則會(huì)產(chǎn)生標(biāo)號(hào)沖突，也稱為等價(jià)標(biāo)號(hào)，以4鄰域或8鄰域模板遍歷完整個(gè)圖像后一般會(huì)存在大量的等價(jià)標(biāo)號(hào)，即若干個(gè)標(biāo)號(hào)不同的塊區(qū)域是連通關(guān)系。因此，需要對(duì)等價(jià)標(biāo)號(hào)進(jìn)行處理，使得同一連通域只有唯一的標(biāo)號(hào)與之對(duì)應(yīng)。

圖2 1995-2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性性空間分布特征

從空間分布看，研究期間高脆弱區(qū)主要分布在安定區(qū)東北部，其中葛家岔、石泉和寧遠(yuǎn)3鄉(xiāng)鎮(zhèn)一直處于高脆弱水平。而西南部的內(nèi)官營(yíng)鎮(zhèn)始終保持低脆弱性，主要是由于內(nèi)官營(yíng)是安定區(qū)的蔬菜種植基地，較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和豐富的生態(tài)資本增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，使其適應(yīng)力明顯高于其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)。鳳翔鎮(zhèn)、團(tuán)結(jié)鎮(zhèn)的脆弱性先降后升，這與安定區(qū)整體變化趨勢(shì)相同，而西北部的巉口鎮(zhèn)脆弱性水平不斷升高，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)脆弱性變化不明顯。

3.2 脆弱性要素時(shí)空變化分析

3.2.1 暴露度時(shí)空變化特征 研究期間安定區(qū)暴露度先降后升(圖3)，1995年安定區(qū)暴露度指數(shù)均值為0.31，其中一半以上鄉(xiāng)鎮(zhèn)處于中等暴露及以上水平(占安定區(qū)面積的50.86%)，區(qū)內(nèi)整體暴露度較高；2005年安定區(qū)暴露度指數(shù)均值降至0.28，與1995年相比，中等暴露度及以上鄉(xiāng)鎮(zhèn)減少了一半，較低和低暴露度鄉(xiāng)鎮(zhèn)大幅增加，面積達(dá)全區(qū)的68.76%；2015年安定區(qū)暴露度指數(shù)均值略有升高(0.29)，高暴露度鄉(xiāng)鎮(zhèn)有所增長(zhǎng)，中等暴露度及以上鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量基本不變，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)處于較低及低暴露度水平?？傮w上，安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)暴露度空間變化與地形走向一致，自西南向東北遞減，高暴露度區(qū)域主要集中在海拔較高的西南部，如內(nèi)官營(yíng)和香泉。研究期間巉口鎮(zhèn)的暴露度不斷增高，中心鎮(zhèn)鳳翔則相反，白碌、魯家溝、內(nèi)官營(yíng)、李家堡、石泉等鄉(xiāng)鎮(zhèn)保持不變，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)無明顯變化。

圖3 1995-2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)暴露度空間分布特征

3.2.2 敏感性時(shí)空變化特征 研究期間安定區(qū)敏感性先降低后略有升高(圖4)，1995年安定區(qū)敏感性指數(shù)均值為0.28，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)敏感性普遍較高，91.5%的區(qū)域處于中等及以上敏感水平；2005年安定區(qū)敏感性指數(shù)均值降至0.27，全區(qū)中等及以上敏感鄉(xiāng)鎮(zhèn)明顯減少(13個(gè))(面積占比降為66.02%)，較低和低敏感性鄉(xiāng)鎮(zhèn)有所增加(分別占安定區(qū)面積的24.97%和9%)；2015年安定區(qū)敏感性指數(shù)均值為0.28，中等及以上敏感鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量保持不變，但面積占比略有增加(67.54%)，較低及低敏感鄉(xiāng)鎮(zhèn)維持不變。從空間分布看，安定區(qū)高敏感鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要集中分布在西南部，東南部和北部片區(qū)的敏感性較低。研究期間，除鳳翔、巉口、秤鉤驛、符家川、內(nèi)官營(yíng)、高峰、香泉、團(tuán)結(jié)和新集等處于中等敏感水平外(敏感性指數(shù)始終大于0.27)，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)敏感性指數(shù)波動(dòng)起伏較大，變化規(guī)律不明顯。

圖4 1995-2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)敏感性空間分布特征

3.2.3 適應(yīng)力時(shí)空變化特征 研究期間安定區(qū)適應(yīng)力總體呈下降趨勢(shì)(圖5)。1995年安定區(qū)適應(yīng)力指數(shù)均值為0.37，其中，西南部?jī)?nèi)官鎮(zhèn)適應(yīng)力最高，鳳翔鎮(zhèn)次之，北部白碌、石峽灣和葛家岔的適應(yīng)力最低，超過60%的區(qū)域適應(yīng)力水平低下。2005年安定區(qū)適應(yīng)力指數(shù)均值為0.36，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)適應(yīng)力空間分布與適應(yīng)力水平無顯著變化；2015年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)適應(yīng)力總體呈下降趨勢(shì)(0.34)，低適應(yīng)力鄉(xiāng)鎮(zhèn)增長(zhǎng)明顯(面積占比為42.46%)，中等適應(yīng)力及以上區(qū)域僅占37.32%?？傮w上，安定區(qū)適應(yīng)力空間分布與暴露度相似，東北部(白碌、石峽灣、葛家岔、新集鄉(xiāng)、西鞏驛等)處于低適應(yīng)力水平，而高適應(yīng)力區(qū)主要為西南部的內(nèi)官和鳳翔兩鎮(zhèn)。研究期間除內(nèi)官營(yíng)一直保持高適應(yīng)力水平，石峽灣和葛家岔一直處于低適應(yīng)力水平外，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)處波動(dòng)狀態(tài)。

圖5 1995-2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)力空間分布特征

3.3 脆弱性影響因素識(shí)別

為辨析安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性的主要影響因素，本文運(yùn)用因子貢獻(xiàn)度模型對(duì)各指標(biāo)的貢獻(xiàn)度進(jìn)行了計(jì)算，結(jié)果見表2。

表2 1995-2015年安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性指標(biāo)因子貢獻(xiàn)度

敏感性與平均勞動(dòng)力負(fù)擔(dān)人口、人均耕地面積、歸一化NDVI指數(shù)的關(guān)系最為密切。平均勞動(dòng)力負(fù)擔(dān)人口與敏感性成正相關(guān)，貢獻(xiàn)度先升高后下降(平均貢獻(xiàn)度為2.7%)；資源供給中人均耕地面積對(duì)敏感性的影響較大，貢獻(xiàn)度緩慢下降，水窖數(shù)量的貢獻(xiàn)度較低。自然環(huán)境要素中歸一化NDVI指數(shù)對(duì)安定區(qū)敏感性貢獻(xiàn)度更高，景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)貢獻(xiàn)度低。

適應(yīng)力中有效灌溉面積、林地占比、人均糧食產(chǎn)量、高中及以上人口、人均純收入是主要貢獻(xiàn)因子。有效灌溉面積、林地占比是安定區(qū)重要的生態(tài)資本，在適應(yīng)力形成中所起作用最大，其中有效灌溉面積的貢獻(xiàn)度一直處于首位(26.77%)，其次是林地占比(10.23%)。社會(huì)資本中人均糧食產(chǎn)量、高中及以上人口比重的貢獻(xiàn)度最高，兩者的貢獻(xiàn)度先升高后降低，文盲人口比重對(duì)適應(yīng)力的作用比較微弱。金融資本中人均純收入對(duì)適應(yīng)力的貢獻(xiàn)度先升高后降低，經(jīng)濟(jì)密度的貢獻(xiàn)度一直較低。

綜合以上脆弱性構(gòu)成要素貢獻(xiàn)因子可得，安定區(qū)脆弱性主要受暴露度和適應(yīng)力的影響。暴露度中生態(tài)壓力指標(biāo)化肥施用量和單位面積載畜量對(duì)安定區(qū)脆弱性的貢獻(xiàn)度最大。適應(yīng)力中與脆弱性聯(lián)系最為緊密的是生態(tài)資本和社會(huì)資本因子，生態(tài)資本中的有效灌溉面積、林地占比對(duì)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性起抑制作用，貢獻(xiàn)度分別達(dá)26.77%，10.23%。其他如：人均糧食產(chǎn)量、高中及以上人口、人均純收入等也對(duì)安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性有較大影響。從影響因子貢獻(xiàn)度排名來看，敏感性驅(qū)動(dòng)因子最低，對(duì)安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性所起作用最小。

4 結(jié)論與討論

4.1 討 論

通過對(duì)脆弱性影響因素的分析發(fā)現(xiàn)，安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性主要受化肥施用量、單位面積載畜量、有效灌溉面積、林地占比、人均糧食產(chǎn)量等的影響，而這些驅(qū)動(dòng)因子大多與人類活動(dòng)相關(guān)，安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性降低可從以下層面著手。

(1) 加強(qiáng)生態(tài)建設(shè)，不斷提高適應(yīng)力水平。面對(duì)農(nóng)地有效灌溉面積不足，空間差異大的問題，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)需因地制宜，對(duì)于已有灌溉設(shè)施和自然條件較好的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，如鳳翔、內(nèi)官營(yíng)和巉口等，需進(jìn)一步借助“引洮工程”，不斷擴(kuò)大農(nóng)田有效灌溉面積，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，增強(qiáng)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的適應(yīng)力。對(duì)于無法直接引水灌溉的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，如白碌、香泉等，應(yīng)憑借“121雨水集流工程”[33]，繼續(xù)實(shí)施集雨節(jié)灌工程，增強(qiáng)干旱山區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)天然降水的利用，為發(fā)展旱作高效農(nóng)業(yè)注入新活力。增加林草面積，提高植被覆蓋度，可有效增加生態(tài)資本，從而提高社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)能力。為確保區(qū)內(nèi)生態(tài)適應(yīng)力水平的持續(xù)提高，要繼續(xù)實(shí)施造林種草工程，鼓勵(lì)社會(huì)資源參與林木培育與管理，提高造林質(zhì)量。

(2) 科學(xué)合理規(guī)劃，有效降低暴露度水平。當(dāng)下，研究區(qū)單位面積化肥使用量嚴(yán)重超出國(guó)際安全標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)積極采取措施將化肥施用量限定在安全范圍，降低化肥過量施用所帶來的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。通過推廣秸稈還田和施用農(nóng)家有機(jī)肥等措施改良土壤肥力；因地制宜，確定合理的施肥用量和比例，建立合理的施肥制度。畜牧業(yè)是安定區(qū)主要產(chǎn)業(yè)之一，但由于研究區(qū)為半干旱荒漠草原帶，植被狀況較差，過牧超載很可能會(huì)引發(fā)一些新的生態(tài)環(huán)境問題。因此，需要合理規(guī)劃放牧區(qū)域，積極實(shí)施人工種草，嚴(yán)控畜牧數(shù)量，優(yōu)先保護(hù)生態(tài)環(huán)境。

4.2 結(jié) 論

(1) 總體上，安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性呈先降低后升高的趨勢(shì)。時(shí)間上高暴露度區(qū)域面積先減小后增大，高暴露度區(qū)域主要集聚在西南部，東北部的鄉(xiāng)鎮(zhèn)暴露度普遍較低；敏感性指數(shù)先降低后略微升高，區(qū)內(nèi)西南部敏感性水平要高于北部和東南；適應(yīng)力呈緩慢下降趨勢(shì)，空間分布與暴露度基本相同；區(qū)內(nèi)脆弱性由西南向東北遞增，與適應(yīng)力正好相反。

(2) 通過對(duì)脆弱性影響因素的識(shí)別，發(fā)現(xiàn)安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)主要受暴露度和適應(yīng)力的影響，主要驅(qū)動(dòng)因子多與人類活動(dòng)相關(guān)。暴露度中生態(tài)壓力對(duì)安定區(qū)脆弱性的作用最大；適應(yīng)力中的生態(tài)資本和社會(huì)資本因子與脆弱性關(guān)系最為密切，其中有效灌溉面積、林地占比對(duì)提升安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)對(duì)力，降低脆弱性作用最顯著；敏感性驅(qū)動(dòng)因子對(duì)脆弱性的貢獻(xiàn)最小。最后得出，只有不斷加強(qiáng)區(qū)域生態(tài)建設(shè)，提高適應(yīng)力水平，科學(xué)合理規(guī)劃，有效降低暴露度，才能保持和促進(jìn)安定區(qū)社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定與持續(xù)發(fā)展。