中国自然生态系统恢复力测算及其时空分异特征

中国自然生态系统恢复力测算及其时空分异特征

1.引言

恢复力概念由Holling在1973年引入生态学领域^[1]，自此关于生态系统恢复力的研究正式开启，国内外学者就生态恢复力的概念、内涵、研究方法和研究尺度等内容进行了积极的探索。生态恢复力作为生态系统在外界扰动下仍能保持自身结构和功能稳定的能力^[2]，与系统内外的参数和变量密切相关。因此，考虑多准则、多因子影响的综合评价法是目前定量研究生态恢复力的主流方法，但存在如数据获取、因子选择等困难。此外，当前作为生态恢复力研究的对象，主要是流域、省市、矿区等中小尺度地区^[3,4]，对大尺度区域生态恢复力的研究较为缺乏。本研究旨在基于多元遥感数据和地理信息平台，采用综合评价方法以宏观尺度展开全国生态恢复力的定量评价工作，以期对生态恢复力定量研究进行更加深入的探索，同时为全国国土空间生态系统保护和管理提供相关的技术支持。

2.研究内容

选取坡度、坡向、降水、气温及NDVI等典型自然因子作为评价指标建立全国生态系统恢复力评价体系，采用层次分析法和变异系数法相结合的评价方法确定各指标权重，得到全国生态恢复力评价结果。结合统计学方法，利用综合动态度模型分析全国生态恢复力的长时间序列演变特征，利用莫兰指数分析全国生态恢复力的空间分布特征，最后根据恢复力评价结果对其进行分区研究。

3.研究方法

3.1主客观赋权法

指标权重由主、客观评价方法组合赋权确定。主观赋权选用基于专家评价的层次分析法，经过构造结构模型、采用九标度法构建判断矩阵、进行层次排序和一致性检验等步骤，最终得到指标权重^[5]。客观赋权选用变异系数法，它根据数据离散程度进行赋权^[6]，计算公式如下：

式中，x_i为指标i数值， 为指标i均值，n为指标总数，V_i为指标i的变异系数，W_i为指标i的权重。

3.2综合动态度模型

综合动态度模型将不同类型的研究对象视为一个整体，可以反映在一定时期内研究对象总体变化的强度^[7]。计算公式如下：

式中，IDD为综合动态度值，ΔLU_i为T时期对象i转化为其他对象面积的绝对值，LU_i为T时期初对象i的面积。

3.3莫兰指数

莫兰指数是进行空间自相关分析的常用方法^[8]。其中，全局莫兰指数（Global Moran's I）介于[-1, 1]，用于判断空间集聚是否存在及其显著程度，正值表示集聚关系，负值表示离散关系，绝对值越接近1则表示空间相关性越显著。局部莫兰指数（Anselin Local Moran's I）也介于[-1, 1]，用于局部区域集聚特征的可视化，可分为高-高、低-低、高-低和低-高四种集聚类型。相关计算公式如下：

式中，n为区域样本数，x_i和x_j分别为区域i和j的观测值，x为样本均值，S²为样本方差，w_ij为空间权重矩阵。

4.研究结果

4.1生态恢复力时间演变特征

2000-2020年全国生态恢复力整体来看空间分布变化不明显，基本呈现西北低、东南高的分布特征，具有高度相似性（图1.a-e）。将生态恢复力分为低（0-0.2）、较低（0.2-0.4）、中等（0.4-0.6）、较高（0.6-0.8）、高（0.8-1）五个级别，在各年度以百分比形式进行数量统计（图1.f）。从结果可以看出，生态恢复力各个级别的数量规模在各年份很相近。其中，2000年和2010年生态恢复力低值级别的占比相对较高，高值级别的占比相对较低。

图1 生态恢复力空间分布及数量关系

Fig. 1 Spatial distribution and quantitative relationship of ecological resilience

进一步对生态恢复力总体动态变化进行分析（图2），发现2000-2015年全国生态恢复力的变化剧烈程度呈现上升趋势，各年份间的综合动态度分别为0.47%、0.59%和0.67%。2015-2020年其变化剧烈程度有所减缓，综合动态度值为0.43%。

图2 生态恢复力综合动态度

Fig. 2 Ecological resilience integrated dynamic degree

基于生态恢复力在时间序列上具有高度相似性的分析结果，选取2020年作为代表性对象进行后续相关研究。

4.2生态恢复力空间分布特征

4.2.1地理分布特征

从地理位置上看，全国生态恢复力自西向东呈现上升趋势，且西部的新疆、西藏、青海和甘肃地区的生态恢复力明显低于其他地区（图3）。其中，在四川和云南的西部边界的位置范围，生态恢复力存在明显上升的迹象。生态恢复力自南向北呈现先下降、后上升的变化趋势，南北两端生态恢复力整体较高，在新疆南部、青海北部一带降至最低。总体来看，全国南部、东部和东北部生态恢复力较高，西部和内蒙古地区生态恢复力相对较低。

图3 生态恢复力空间分布

Fig. 3 Ecological resilience spatial distribution

4.2.2空间集聚特征

空间自相关（Moran’s I）分析的结果表明，全国生态恢复力在栅格尺度和行政区域尺度都具有明显的空间聚类特征。三者的Moran’s I值分别为0.804、0.673和0.847，散点主要分布在第一象限和第三象限（图4.a，图5.a-b）。这表明生态恢复力在三个尺度上都倾向于高-高和低-低类别的集聚。

在栅格尺度上（图4.b），生态恢复力主要呈现东南高西北低的格局，即高-高集聚区域主要出现在全国南部、东部、东北和部分内陆地区，低-低集聚区域主要出现在西部和北部。在行政区域的尺度上（图5.c-d），生态恢复力分布格局与栅格尺度相似，但在内陆部分地区和东北地区的集聚特征消失。其中，省市尺度的高-高区域主要为广东、广西、福建、江西和湖南，低-低区域主要为新疆、西藏、青海、甘肃和宁夏。而在区县尺度上，行政区域划分更为细致，高（低）值区域集聚特征也更为明显。其中，高-高区域在湖南区域大幅减少，在云南和湖北范围内显著增加；低-低区域的分布范围则是在内蒙古显著增加。

图4 栅格尺度的生态恢复力空间集聚特征

Fig. 4 Spatial clustering characteristics of ecological resilience at grid scale

图5 行政区域尺度的生态恢复力空间集聚特征

Fig. 5 Spatial clustering characteristics of ecological resilience at administrative district scale

4.3自然生态恢复力分区

本研究选取适合政府管理的市级行政区域作为评价单元进行生态恢复力区域划分。在计算各评价单元生态恢复力的基础上，采用自然断点法将所有单元划分为低值区（0.40-0.54）、中值区（0.54-0.63）和高值区（0.63-0.72）三大区域（图6）。低值区主要分布在西部地区和内蒙古地区，该区天然降水、地表水系和土壤含水量分布较少，且坡向多为阴面，导致生态恢复力较低。高值区主要分布在南部和东部地区，该区气候适宜、雨量充沛，地表水与土壤水分布较多，植被覆盖较广，因此生态恢复力普遍较高。中值区则处于低值区和高值区的过渡地带，生态恢复力介于两者之间。该区跨度最大，不同的自然因素差异较大，但彼此之间相互弥补，形成了生态恢复力居中的现状。

图6 生态恢复力空间分区

Fig. 6 Spatial zoning of natural ecological resilience

5.结论

全国生态系统恢复力在时间尺度上存在不同差异的波动，但整体变化不大。在空间分布上，全国生态系统恢复力存在明显的集聚特征，且评价单元尺度越小，集聚特征越细致。总体来看，高-高集聚区主要分布在西南、南部和内陆部分地区，低-低集聚区主要分布在西藏、西北和内蒙古部分地区。此外、基于全国生态恢复力评价结果，可将所有市级单元划分为高值区、中值区和低值区三大区域。

低值区主要包括西部和内蒙古地区，高值区主要包括南部、东部和部分内陆地区，中值区则处于两者过渡地带。本研究以宏观角度对全国大尺度生态系统恢复力进行了多层次定量研究，能够为区域国土空间生态系统保护修复和决策管理提供一定技术支持。

参考文献（略）

作者：王金满，王进，李斯佳，张佳宁   单位：中国地质大学（北京）土地科学技术学院，