成都市2015—2020年生态敏感性变化分析

摘要 采用层次分析法选取7类影响因子对城市生态进行单因素与综合分析；然后计算城市各级生态敏感性重心转移情况；最后对县域进行生态敏感性的空间自相关分析。结果表明，在城市总体生态敏感性中的中心区域以中度敏感性为主，高度敏感性区域分布于山地、林地区域，其余各类敏感性全市均有分布；各级生态敏感性分布较为均匀，各级生态敏感性重心除不敏感区在东部区域外，其余生态敏感性重心均在城市地理重心周围；且各县域生态敏感性存在空间自相关的关系，热点区域为西南地区，冷点区域为城市中部地区。

关键词 生态敏感性；层次分析法；重心转移；空间自相关

中图分类号 X 826文献标识码 A文章编号 0517-6611（2023）18-0062-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.18.015

Analysis of Ecological Sensitivity Changes in Chengdu City from 2015 to 2020

KANG Sen-yuan

（Shanghai Tongji Urban Planning and Design Institute Co.， Ltd.， Shanghai 200092）

Abstract This paper used Analytic Hierarchy Process （AHP） to select 7 types of influencing factors for single factor and comprehensive analysis of urban ecology;then calculated the transfer of ecological sensitivity at all levels in cities;finally， conducted spatial autocorrelation analysis of ecological sensitivity in counties. The result showed that in the overall ecological sensitivity， the central area of the city was dominated by moderate sensitivity， the high sensitive areas were distributed in the mountain forest area， and other types of sensitivity were distributed throughout the city.The distribution of ecological sensitivity at all levels was relatively uniform， with the gravity of ecological sensitivity at all levels being around the urban geographical gravity， except for the non sensitive area in the eastern region.And there was a spatial autocorrelation relationship between the ecological sensitivity of each county， with the hot spot area being the southwest region and the cold spot area being the urban center area.

Key words Ecological sensitivity;Analytic hierarchy process （AHP）;Gravity shift;Spatial autocorrelation

生态环境是人类生存发展的物质基础与必要条件。生态敏感性是指生态系统对区域内自然环境变化和人类活动干扰的敏感程度分析，反映区域生态系统在受到人为或自然干扰时，发生生态环境问题的难易程度以及概率大小，同时用来说明外界干扰对生态环境可能造成的后果［1-2］。因此生态敏感性分析对保护生态系统有极为重要的作用［3］。

近年来，随着城市化进程的加快、人口的增长，人地关系也越来越紧张。随着人类活动不断增强，城市的生态环境也发生了重大变化，区域生态受到了巨大的挑战［4］。城市化进程的加快以及城市经济开发过程都带来了许多生态问题，如生态功能衰退、水土流失、过度开发导致的土地荒漠化等［5］，这些问题都给我国生态安全与发展带来了极大的挑战，并影响城市区域间经济开发的可持续发展［6］。研究城市生态敏感性可以对城市未来生态文明建设以及可持续发展提供重要支持，并在城市经济发展的同时起到缓解城市发展与生态之间矛盾的作用［7］。成都市是西南地区重要的发展中心，是西南地区的经济核心城市，也是城市化进程高速进行的主要城市之一。因此，对成都市进行生态敏感性分析有助于城市内部经济、社会、生态、文化的和谐发展，对城市下一步发展建设有重大意义。

目前生态环境的变化研究引起了国内外学者的高度关注，且取得了一定的研究成果。生态敏感性的概念最早提出于1960年，后期对评价方法进行了数学因素、经济因素与环境因素的结合。现大多研究多聚焦于以下几个方面：①对单一环境问题的敏感性分析，包括景观格局生态敏感性和城市区域生态敏感性研究，如Biek等［8］分析了2种敏感性对物种栖息衰退的影响，肖荣波等［9］、谷花云等［10］分别对石漠化与城市酸沉降进行生态功能分析；②随着3S技术的发展，生态敏感性分析也由单因子向多元化因子分析进行转变，研究内容更多元化，如从土地利用角度出发进行生态网络构建，对不同土地区域分别进行生态敏感性分析［11-13］；③针对不同尺度对区域进行生态敏感性分析［14］，如Eggermont等［15］对山脉湖泊的气候变化生态敏感性分析，刘欢等［16］通过生态敏感性分析划分都市农业区域；④采用定量与定性结合，并使用数学模型对多尺度多方法的研究［17］，研究方法有空间叠置法、主成分分析法、层次分析法（AHP）等［18］，这也是目前对生态敏感性评价分析的主要研究方向之一，如刘迪等［19］运用重力模型结合地貌分析，对陕南秦巴地区进行生态敏感性分析；王丽霞等［20-21］采用AHP法对秦巴山区的生态环境与生态环境状况进行了分析。由此可见生态敏感性在城市环境研究中的重要性，但针对生态环境敏感性的评价方法仍然处于发展阶段，对生态敏感性指标体系的选择尚没有统一标准。针对没有统一评价标准的指标体系，笔者结合前人研究，综合选取了7类指标建立生态敏感性AHP评价指标，并对结果进行空间变化分析，以期为成都市生态文明环境的建设与合理开发提供参考价值，也为城市生态保持与土地开发提供基础。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

成都市位于四川省中部，地处四川盆地西部地区，地理位置为102°54′～104°53′E、30°05′～31°26′N，北接德阳市，东邻资阳市，南部与眉山市接壤，西部则与雅安相邻，全市总面积为14 335 km2。地势西北高、东南低，东部属于四川平原地带，土地肥沃，适合农业发展，西部地区则多山地与丘陵，海拔为1 000～5 000 m，主要地貌为平原、丘陵、山地、台地。因此全市地貌丰富，垂直落差大，最大落差可达5 000 m。气候属亚热带湿润季风气候区，年降雨量约为1 000 mm，平均气温在16 ℃左右。全年降水丰富，位于河网交汇处，水资源丰富，地下水储量多，且水质优良，足以满足人民日常生活用水。多样的地貌构成了丰富的生态环境，使得区域内生物资源丰富。

1.2 数据来源与处理

该研究选取2015、2020年的遥感影像进行土地利用分类，并进行生态敏感性分析，根据分析结果进行各敏感性重心转移分析以及生态敏感性空间格局分析。遥感影像来源于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）中的Landsat 8 OLI_TIRS数据，选取月份为5—9月，云量控制在15%以下以减少分类误差。分类结果补充数据来自Open Street Map（OSM）开源矢量数据。通过在ENVI 5.3中先对遥感影像进行辐射定标、大气校正等基础操作，然后使用随机森林的监督分类方法对两年数据进行分类，分类体系采用中国科学院资源环境数据库中的土地利用分类体系［22］，主要为建设用地、林地、草地、水体、耕地、未利用地6类。对分类后结果使用OSM数据进行补充，得到最后的分类结果数据。

构建AHP分析法时除土地利用数据外还需DEM数据、道路、水域、坡度、坡向以及植被归一化（NDVI）数据。DEM数据来源于地理空间数据云，该研究选取GDEMV3 30 m分辨率数据作为研究数据。获取数据后，对DEM数据进行拼接裁剪操作并计算分析指标体系中所需的坡度、坡向等数据。NDVI通过使用遥感影像进行波段计算所得。而道路和水域数据均来自OSM的开源数据集，其中道路选取条件为主要道路与高速公路，水域选取河流与湖泊要素。

1.3 研究方法

该研究分为2个部分进行：第一部分进行生态敏感性分析，第二部分对生态敏感性数据进行重心转移与空间自相关性分析。第一部分首先使用AHP分析法结合NDVI、DEM、坡度、坡向、道路、水域以及土地利用分类数据对成都市生态敏感性进行分析。研究方法：首先构建AHP评价矩阵，得出各影响因子的权重；其次对道路、水域数据进行缓冲区生成；然后对各因子数据进行重分类与叠加分析，得到符合生态敏感性分级［23-26］的分类数据；最后对各因子进行空间叠加分析，得到最后的生态敏感性数据。第二部分通过ArcGIS进行重心转移计算，随后对各县区的生态敏感性数据在ArcGIS中进行空间自相关性分析。

1.3.1 AHP模型。

层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）是一种定量分析与定性分析的决策方法［27］，原理是通过构建多层次结构，通过构建每一层次的判断矩阵，求得每一层不同因素的权重，最终获得各因素的影响权重，求出权重后还需对权重结果进行一致性检验。

1.3.1.1 构建判断矩阵。

各指标之间需要两两进行比较，将因子间重要性依据前人的研究进行重要性打分［24-25］，给定量化值1、3、5、7、9依次表示同样重要、较为重要、较强重要、重要、非常重要。按照各因子性质进行等级评定，并构建判断矩阵，判断矩阵为对称阵，形式如下：

aij=1/aji（1）

式中，ij表示第i类指标对第j类指标的重要性，ji表示第j类指标对第i类指标的重要性。

1.3.1.2 一致性检验。

根据判断矩阵可以计算出每个因子的权重，为检验各权重是否具有一定的科学性，需对判断矩阵进行一致性检验，公式如下：

式中，λmax为最大特征值，A为判断矩阵，ωi为特征向量，n为矩阵阶数，CI为一致性指标，CR为检验系数，RI为平均随机一致性指标。若CR<0.1，则认为判断矩阵通过一致性检验，且其数值越接近0，判断矩阵质量越高，反之则认为未通过一致性检验。

1.3.2 生态敏感性分析。

该研究针对成都市地理环境特征进行评价指标的选取并构建评价指标体系，最终筛选出NDVI、DEM、坡度、坡向、道路缓冲区、水域缓冲区、土地利用7个指标进行生态敏感性分析。对各指标构建结果如表1所示。对生态敏感性有重要意义的是NDVI、坡度、坡向以及林地、耕地等方面。其中坡度可以反映地表在该点的陡缓程度［28］，坡向表示表面某点的切平面法线，可以用坡度和坡向2个指标反映山区生态环境［29］。

1.3.3 重心转移分析。

重心转移模型可以很好地反映出某一地理现象的空间变化，多用于研究经济发展与人口转移等方面。该研究将重心模型用于生态敏感性变化分析中，通过构建生态敏感性重心转移距离［30］可更加直观地显示研究区生态敏感性的时空演变。生态敏感性重心转移距离是通过计算不同时期生态敏感性重心的转移距离，以此来分析生态敏感性的时空变化特征，具体公式如下：

式中：（Xi-1，Yi-1）是i-1时间点的生态敏感性重心；（Xi，Yi）是i时间点的生态敏感性重心。

1.3.4 空间自相关性分析。

空间自相关分析是对要素位置与要素值之间的综合分析，用于分析要素在空间中的聚集程度。可以通过空间自相关指数的计算对地理数据的空间自相关性描述进行定量分析［30］。其中莫兰指数是主要的空间自相关指数之一，计算公式如下：