劉冰，王靖偉，吳福榮，吳明陽，羅松，陳慧，韓斌

摘要：黃河三角洲具有極高的生態(tài)價值，研究其景觀格局及生態(tài)風險對促進黃河三角洲高質量發(fā)展具有重要意義。本文以黃河三角洲1980年、2000年和2020年土地利用數據為基礎，分析土地轉移及景觀格局特征，同時構建生態(tài)風險評價模型揭示生態(tài)風險時空演變及空間相關性。結果表明：（1）耕地是黃河三角洲最主要的地類，占比在60%以上，1980—2020年土地轉移主要發(fā)生在耕地、建設用地、水域和未利用地之間。（2）1980—2020年黃河三角洲景觀斑塊數、景觀斑塊密度、景觀最大斑塊指數、景觀形狀指數和香農多樣性指數均呈下降趨勢，區(qū)域整體趨向簡單化和聚集化。（3）黃河三角洲高風險區(qū)和較高風險區(qū)主要環(huán)渤海分布，1980—2020年各級風險區(qū)轉出最大面積均為更低級風險區(qū)，生態(tài)風險有所降低。

關鍵詞：黃河三角洲；土地利用；景觀格局；生態(tài)風險

中圖分類號：TP79文獻標識碼：Adoi：10.12128/j.issn.16726979.2023.05.006

引文格式：劉冰，王靖偉，吳福榮，等.黃河三角洲景觀格局變化及生態(tài)風險評價［J］.山東國土資源，2023，39（5）：3945.LIU Bing， WANG Jingwei， WU Furong， et al. Landscape Pattern Change and Ecological Risk Assessment in the Yellow River Delta［J］.Shandong Land and Resources，2023，39（5）：3945.

0引言

景觀生態(tài)風險評價是對研究區(qū)域因外界干擾產生的不良生態(tài)后果進行評估，能直觀的反映出外界活動對生態(tài)過程和功能的影響［1］。LUCC（LandUse and LandCover Change）是導致區(qū)域生態(tài)風險變化的主要因素［2］，通過構建生態(tài)風險評價模型對景觀要素進行綜合分析可獲得生態(tài)風險時空分布及變化特征［34］。作為黃河流域重要組成部分的黃河三角洲具有極高生態(tài)和經濟價值，因此開展三角洲地區(qū)生態(tài)風險評價及變化研究對流域生態(tài)文明建設具有重要意義［5］。此前，眾多學者對生態(tài)風險評價已經有了深入的研究［615］。研究區(qū)域主要集中在縣域、流域和海岸線，而作為三大三角洲之一的黃河三角洲景觀生態(tài)風險研究較少。

本研究結合黃河三角洲實際情況，從斑塊數、斑塊密度、分離指數、蔓延指數、景觀形狀指數和香農多樣性指數等方面探究40年間景觀變化規(guī)律，并基于景觀干擾度和景觀脆弱度構建景觀生態(tài)風險模型，探究區(qū)域生態(tài)風險變化規(guī)律及空間關聯(lián)特征。研究結果將為黃河三角洲高質量發(fā)展提供數據參考。

1研究區(qū)域與數據來源

1.1研究區(qū)域

黃河三角洲位于渤海南部黃河入海口，包括東營市和濱州市全境以及寒亭區(qū)、壽光市、昌邑市、樂陵市、慶云縣、高青縣和萊州市，共計19個縣（市區(qū)）。2020年黃河三角洲GDP達48220.4億元，占全省GDP總量的11.40%。黃河三角洲氣候類型為暖溫帶亞濕潤大陸性季風氣候，地貌類型主要為平原和低山丘陵區(qū)，擁有石油、天然氣等40余種自然資源，是全國重要的能源基地。三角洲東臨東北亞各國，西接中西部腹地，南通長江三角洲，北靠京津冀都市圈，地理位置十分優(yōu)越。

1.2數據來源與處理

本研究所使用的1980年、2000年、2020年土地利用數據來源于中國科學院環(huán)境科學數據中心，分辨率為30 m×30 m，黃河三角洲范圍數據來源于《黃河三角洲高效生態(tài)經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》。根據研究需要將土地利用類型分為林地、水域、草地、耕地、建設用地和未利用地6類，同時以研究區(qū)矢量范圍數據進行裁剪。

2研究方法

2.1土地利用轉移矩陣

以1980年和2020年黃河三角洲土地利用數據為基礎，利用ArcGis空間疊加功能可以得到土地利用變化矩陣［16］。土地轉移矩陣能夠在研究土地利用變化的同時，較為直觀的展示出各個土地利用類型的變化方向［17］。

2.2景觀格局指數

結合黃河三角洲景觀格局狀況，選取斑塊數、斑塊密度、最大斑塊指數、分離指數、蔓延指數、形狀指數和香農多樣性指數7個指標分析黃河三角洲景觀要素的數量、形狀和空間分布特征。

2.3生態(tài)風險評價模型

根據黃河三角洲景觀格局情況，以景觀干擾度指數和景觀脆弱度指數為基礎，構建黃河三角洲生態(tài)風險評價模型［18］。該模型反映了景觀格局指數與生態(tài)風險之間的關系。

2.4空間相關性分析

空間相關性可以直觀的展現(xiàn)一個變量空間受其相鄰區(qū)域的影響程度［19］，本文采用Moran's I指數和LISA指數來反映黃河三角洲生態(tài)風險空間相關性關系。當Moran's I指數取值在［1，0］時表現(xiàn)為空間關系為負相關呈離散狀態(tài)，當Moran's I指數取值在［0，1］時表現(xiàn)為空間關系為正相關呈聚集狀態(tài)；LISA指數大于0時表現(xiàn)為“高—高”或“低—低”聚集，LISA指數小于0時表現(xiàn)為“高—低”或“低—高”聚集。

3結果與討論

3.1黃河三角洲景觀格局

3.1.1土地利用變化分析

從表1和圖1中可以得出：研究期間黃河三角洲優(yōu)勢景觀類型未發(fā)生變化，耕地占主導地位，占比在60%以上。從時間序列分析，耕地和建設用地數量持續(xù)增加，分別增加242.68km2和1422.81km2，尤其是建設用地擴張量達到自身占比的52.55%，造成耕地和建設用地增加的主要原因是人口增長及城鎮(zhèn)化發(fā)展；林地和草地分別減少60.04km2和1288.91km2，林地和草地的減少主要受建設用地擴張及興修水利的影響；水域面積增加1963.89km2，研究期間水域面積增加近一倍，主要受黃河三角洲保護政策影響；未利用地在研究區(qū)間持續(xù)減少，減少面積達2280.42km2，占比由10.46%降至1.37%，未利用地得到有效利用。

3.1.2土地利用轉移矩陣分析

為了更直觀的揭示黃河三角洲40年各土地類型間的轉換關系，利用ArcGis空間分析功能將1980年和2020年土地利用數據進行轉置，得到1980—2020年黃河三角洲土地轉移矩陣（表2）。由表2數據計算可得出，耕地、水域和建設用地的轉入量較大，分別為2537.36km2、2577.06km2和2405.77km2，三者占轉入量的95.67%；耕地和未利用地的轉出量較大，分別為2294.68km2和2486.85km2，二者占轉出量的60.83%。

分析表2可以得出，耕地、建設用地、水域和未利用地相互之間的轉換數量較大，研究期間有11.08%的耕地、11.12%的未利用地和8.05%的水域轉為建設用地；未利用地有29.56%流向耕地、11.12%流向建設用地、53.24%流向水域。由此可見，人口增長、經濟發(fā)展和保護環(huán)境的政策對不同地類間的相互轉換有著深遠的影響。

3.2黃河三角洲景觀格局分析

3.2.1整體景觀分析

由表3可以得出，1980—2020年黃河三角洲景觀斑塊數、景觀斑塊密度、景觀最大斑塊指數、景觀形狀指數和香農多樣性指數均呈下降趨勢，下降幅度分別為14.53%、14.52%、51.89%、9.04%和13.74%，而蔓延指數呈上升趨勢，增長幅度為8.25%，表明黃河三角洲景觀破碎程度得到抑制、景觀形狀變得簡單規(guī)則的同時優(yōu)勢景觀斑塊控制作用和景觀類型多樣性減弱。

3.2.2各類型景觀分析

由表4可以得出，1980—2020年黃河三角洲各景觀類型指數變化具有差異性。耕地、林地、草地、水域和未利用地的斑塊數量和斑塊密度均有所下降，與黃河三角洲景觀水平變化趨勢一直，而建設用地斑塊數和斑塊密度略有上升，主要是建設用地量激增所致；景觀形狀指數的變化趨勢與斑塊趨勢保持一致，耕地、林地、草地、水域和未利用地呈下降趨勢，建設用地呈上升趨勢，其中草地、水域和未利用地指數變化較大，主要是黃河三角洲改善水利條件，未利用地和草地大量轉為水域使得三者縱橫交錯的布局得到改善形狀變得簡單；耕地、林地、草地和未利用地的景觀分離指數呈上升趨勢，建設用地和水域為下降趨勢，建設用地和水域不斷聚集，值得注意的是林地和草地分離度指數很大，說明在建設擴張和興修水利過程中林地、草地不斷被分割，聚集程度大為減弱。

3.3黃河三角洲生態(tài)風險分析

3.3.1生態(tài)風險時空演變

根據生態(tài)風險評價模型［1925］，計算生態(tài)風險值，利用ArcGis空間插值工具，得到1980—2020年黃河三角洲生態(tài)風險時空分布圖（圖2）。

將ArcGis空間插值得到的黃河三角洲生態(tài)風險數據，以0.0730、0.0859、0.1039和0.1283為自然間斷點將生態(tài)風險依次分為低風險、較低風險、中等風險、較高風險和高風險5級。由圖2可以看出1980—2020年黃河三角洲高風險區(qū)和較高風險區(qū)主要分布在環(huán)渤海的無棣縣、沾化區(qū)、河口區(qū)、墾利區(qū)、東營區(qū)、壽光市、寒亭區(qū)、昌邑市以及萊州市，這些地區(qū)生態(tài)用地較多且分散，人口壓力較大，極易導致生態(tài)風險危機。

統(tǒng)計1980—2020年黃河三角洲各生態(tài)風險等級區(qū)域面積及占比，結果如表5所示。黃河三角洲生態(tài)風險以中風險為主，研究期間高風險區(qū)域占比由11.79%降至10.85%，較高風險區(qū)由11.81%降至7.70%，中風險區(qū)由68.21%降至56.01%，較低風險區(qū)占比由7.50%增至19.55%，低風險區(qū)占比由0.70%增至5.89%，由此可以看出黃河三角洲整體生態(tài)風險降低。

3.3.2各地類生態(tài)風險分析

以1980—2020年黃河三角洲土地利用數據和生態(tài)風險等級數據為基礎，利用ArcGis空間統(tǒng)計功能，計算研究區(qū)間內各土地利用類型的生態(tài)風險分布，如表6所示，研究區(qū)間耕地中等風險以下區(qū)域呈增加趨勢，較高級風險以上區(qū)域呈減少趨勢，主要與土地整治工程和耕地保護政策有關。林地中等風險以下區(qū)域呈減少趨勢，較高級風險以上區(qū)域呈增加趨勢，主要是建設用地與水利工程大量占用林地使其趨向破碎化。草地的生態(tài)風險大幅度下降，是因為大量的零散草地被改造成耕地和水域，剩余草地在質量上有所提升。水域主要分布在較高風險以上區(qū)域，生態(tài)風險小幅度上升，這與水域面積大量增加有關。建設用地生態(tài)風險有所降低，主要與規(guī)范建設用地政策有關。未利用地主要分布在較高風險以上區(qū)域，生態(tài)風險上升主要原因是未利用地的開發(fā)利用使其趨向破碎化和離散化。

3.3.3生態(tài)風險等級轉移分析

利用ArcGis空間分析功能，將1980年和2020年風險分布圖進行疊加，得到1980—2020年黃河三角洲生態(tài)風險轉移情況，如表7所示。通過分析可以看出，除低風險區(qū)少量轉向較高風險區(qū)外，各級風險區(qū)轉出最大面積均為更低級風險區(qū)，較低風險區(qū)轉為低風險區(qū)面積693.99km2，中等風險區(qū)有3844.08km2轉為較低風險區(qū)，較高風險區(qū)流向中等風險區(qū)1538.35km2，高風險區(qū)轉為較高風險區(qū)487.89km2；高風險區(qū)最大轉移面積187.89km2流向較高風險區(qū)。以此可以得出，黃河三角洲生態(tài)風險大多由高等級向低等級轉移，生態(tài)風險有所降低。

3.3.4黃河三角洲生態(tài)風險空間關聯(lián)分析

基于1980年、2000年和2020年黃河三角洲各格網風險指數，運用GeoDa軟件進行全局自相關性分析，結果顯示1980年、2000年和2020年Moran's I值分別為0.758、0.610和0.746，三期Moran's I值均大于0.60，表明黃河三角洲生態(tài)風險具有相當強的相關性，生態(tài)風險在空間分布上具有相似性。

為了進一步探究黃河三角洲生態(tài)風險在空間上的聚散特征，基于1980年、2000年和2020年生態(tài)風險數據，通過GeoDa軟件進行LISA分析，結果如圖3所示。研究區(qū)域“高—高”聚集區(qū)、“低—低”聚集區(qū)、“低—高”聚集區(qū)和“高—低”聚集區(qū)在空間分布和數量分布上均有差異，在數量上主要以“高—高”熱點區(qū)域和“低—低”冷點區(qū)域為主，“低—高”和“高—低”聚集區(qū)數量較少且零星分布?！案摺摺睙狳c區(qū)域主要分布在無棣縣北部、沾化區(qū)北部、河口區(qū)的中部和北部、利津縣北部沿海地帶、墾利區(qū)東部、東營區(qū)東部、廣饒縣西北部和寒亭區(qū)的東北部，這些區(qū)域臨近渤海自然條件優(yōu)越極易受到人類活動干擾?！暗汀汀崩潼c區(qū)域主要分布在濱城區(qū)中部、東營區(qū)西部、壽光市南部、鄒城市的中部和南部以及廣饒縣南部，這些區(qū)域主要以耕地和建設用地為主受外界干擾較小，生態(tài)風險較小。

4結論與建議

4.1結論

（1）黃河三角洲區(qū)域的土地利用以耕地為主，研究區(qū)間建設用地、水域和未利用地變化幅度較大。建設用地面積擴張1422.81km2，水域面積增加1963.89km2，未利用地開發(fā)面積達2280.42km2。

（2）1980—2020年黃河三角洲景觀斑塊數、景觀斑塊密度、景觀最大斑塊指數、景觀形狀指數和香農多樣性指數均呈下降趨勢，區(qū)域整體趨向簡單化和聚集化。林地和草地分離度指數很大，說明在建設擴張和興修水利過程中林地、草地不斷被分割，聚集程度大為減弱。

（3）黃河三角洲高風險區(qū)和較高風險區(qū)主要環(huán)渤海分布，各級風險區(qū)轉出最大面積均為更低級風險區(qū)，較低風險區(qū)轉為低風險區(qū)面積693.99km2，中等風險區(qū)有3844.08km2轉為較低風險區(qū)，較高風險區(qū)流向中等風險區(qū)1538.35km2，高風險區(qū)轉為較高風險區(qū)487.89km2；高風險區(qū)最大轉移面積187.89km2流向較高風險區(qū)，黃河三角洲生態(tài)風險大多由高級向低級轉移，生態(tài)風險有所降低。

（4）1980—2020年黃河流域生態(tài)風險Moran's I值均大于0.60，具有相當強的相關性?！案摺摺睙狳c區(qū)域主要分布在無棣縣北部、沾化區(qū)北部、河口區(qū)的中部和北部、利津縣北部沿海地帶、墾利區(qū)東部、東營區(qū)東部、廣饒縣西北部和寒亭區(qū)的東北部，“低—低”冷點區(qū)域主要分布在濱城區(qū)中部、東營區(qū)西部、壽光市南部、鄒城市的中部和南部以及廣饒縣南部。

4.2建議

（1）1980年、2000年和2020年黃河三角洲建設用地面積分別為2705.88km2、3973.86km2和4128.69km2，面積增長率為52.55%；建設用地增加占用大量耕地和水域，應加強土地利用規(guī)劃，避免建設用地無序擴張。

（2）研究期間草地和林地的減少率分別為22.86%和78.80%，聚集程度也大為減弱，應加強草地、林地保護力度，提高草地、林地的數量和質量。

（3）黃河三角洲生態(tài)風險的空間差異較大，根據生態(tài)風險防控的需要，應劃定不同管控區(qū)進行管理。較低風險區(qū)、低風險區(qū)要合理開發(fā)土地，加強基礎設施，推動經濟發(fā)展；中等風險區(qū)，應在開展經濟建設的同時，盡量減少對生態(tài)的負面影響；較高風險區(qū)和高風險區(qū)應嚴格控制建設用地的增量開發(fā)，全面保護林地、草地、水域等生態(tài)用地。

參考文獻：

［1］陳心怡，謝跟蹤，張金萍.?？谑泻０稁Ы?0年土地利用變化的景觀生態(tài)風險評價［J］.生態(tài)學報，2021，41（3）：975986.

［2］李亨健，張杰，胡曉丹，等.基于遙感的丁字灣地區(qū)土地利用時空變化分析及地區(qū)生態(tài)修復建議［J］.山東國土資源，2021，37（6）：7278.

［3］康紫薇，張正勇，位宏，等.基于土地利用變化的瑪納斯河流域景觀生態(tài)風險評價［J］.生態(tài)學報，2020，40（18）：64726485.

［4］尋妍，馬紹偉，王哲，等.黃河流域山東段“三生空間”分類及其時空格局變化分析［J］.山東國土資源，2022，38（10）：5964.

［5］奚世軍，安裕倫，李陽兵，等.基于景觀格局的喀斯特山區(qū)流域生態(tài)風險評估：以貴州省烏江流域為例［J］.長江流域資源與環(huán)境，2019，28（3）：712721.

［6］康紫薇，張正勇，位宏，等.基于土地利用變化的瑪納斯河流域景觀生態(tài)風險評價［J］.生態(tài)學報，2020，40（18）：64726485.

［7］劉希朝，李效順，蔣冬梅.基于土地利用變化的黃河流域景觀格局及生態(tài)風險評估［J］.農業(yè)工程學報，2021，37（4）：265274.

［8］陳心怡，謝跟蹤，張金萍.?？谑泻０稁Ы?0年土地利用變化的景觀生態(tài)風險評價［J］.生態(tài)學報，2021，41（3）：975986.

［9］張?zhí)烊A，王彤，黃瓊中，等.西藏高原拉薩河流域生態(tài)風險評估［J］.生態(tài)學報，2018，38（24）：90129020.

［10］唐見，羅慧萍，曹慧群.大東湖水系連通工程生態(tài)風險評價及防控對策研究［J］.環(huán)境污染與防治，2019，41（4）：463467.

［11］程文仕，姚堯，黃鑫，等.基于生態(tài)風險空間差異的土地整治投入優(yōu)先序研究［J］.資源科學，2018，40（10）：20732084.

［12］奚世軍，蔡沛伶，安裕倫.2000—2018年貴州喀斯特山區(qū)小流域綜合生態(tài)風險變化及其驅動因素［J］.生態(tài)與農村環(huán)境學報，2020，36（9）：11061114.

［13］張文靜，孫小銀，單瑞峰，等.1975—2018年南四湖流域景觀生態(tài)風險時空變化及其驅動因素研究［J］.生態(tài)科學，2020，39（3）：172181.

［14］喬蕻強，程文仕，喬偉棟，等.基于相對風險模型的土地利用變化生態(tài)風險定量評價：以石羊河流域為例［J］.中國沙漠，2017，37（1）：198204.

［15］肖東洋，牛海鵬，閆弘軒，等.19902018年黃河流域（河南段）土地利用格局時空演變［J］.農業(yè)工程學報，2020，36（15）：271281.

［16］尉芳，劉京，夏利恒，等.基于LUCC的陜西渭北旱塬區(qū)景觀生態(tài)風險評價［J］.中國環(huán)境科學，2022，42（4）：19631974.

［17］劉根林，閆冰，趙東升，等.20032018年瑞興于地區(qū)土地利用景觀格局時空演變及驅動因素［J］.水土保持研究，2022，29（3）：235243.

［18］曾永年，靳文憑，王慧敏，等.青海高原東部土地利用變化模擬與景觀生態(tài)風險評價［J］.農業(yè)工程學報，2014，30（4）：185194.

［19］張宇，董菡，李洋洋.禹城市農村居民點空間分布模式和景觀格局［J］.山東國土資源，2020，36（2）：7278.

Landscape Pattern Change and Ecological?Risk Assessment in the Yellow River Delta

LIU Bing1， WANG Jingwei2， WU Furong1， WU Mingyang3，? LUO Song1， CHEN Hui1， HAN Bin1

（1. Heze Forestry Bureau， Shandong Heze 274000， China; 2. Rizhao Bureau of Natural Resources and Planning， Shandong Rizhao 276800， China; 3. Heze Finance Bureau， Shandong Heze 274000， China）

Abstract：The Yellow River Delta has very high ecological value. It is of great significance to study landscape pattern and ecological risk for promoting high quality development of the Yellow River Delta. Based on land use data in the Yellow River Delta in 1980， 2000 and 2020， characteristics of land transfer and landscape pattern have been analyzed， and an ecological risk assessment model has been constructed to reveal spatio-temporal evolution and spatial correlation of ecological risks. It is showed that： arable land is the main type of land in the Yellow River Delta， and accounts for more than 60%. From 1980 to 2020， land transfer are mainly construction using land， water area and unused land.? From 1980 to 2020， the number of landscape patches， the density of landscape patches， the largest landscape patch index， the landscape shape index， and the Shannon diversity index of the Yellow River Delta are in a downward trend， and the overall area tends to be simplified and clustered. The high risk areas and high risk areas in the Yellow River Delta are mainly distributed around the Bohai Sea.

Key words：Yellow River delta；land use；landscape pattern；ecological risks