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2016 , Vol. 18 >Issue 9: 1217 - 1226

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01217

Orginal Article

Ecological Security of Wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration

  • LIAO Liuwen ,
  • QIN Jianxin *
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  • College of Resources and Environmental Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
*Corresponding author: QIN Jianxin, E-mail:

Received date: 2016-03-08

  Request revised date: 2016-04-08

  Online published: 2016-09-27

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Abstract

This paper takes Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration as study area. Based on the vegetation index and land use data interpreted from Landsat TM images and combined with the population, economic and climate data, a framework model was established. The results show that: (1) the mean values of wetland ecological security index in 2000, 2005 and 2010 for Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration were 0.7268, 0.7151 and 0.7196, respectively. The status of regional wetland ecological security was good, and the ecological security degree was relatively safe. In the recent decade, the overall performance of the regional ecological security index had decreased, and the decrease of the corresponding area was 21577 km2, which accounted for 22.28% of the total land area; (2) in this study area, there is obvious difference of regional ecological security, that the first-class wetland ecological safety area mainly distributed in the surrounding regions of Dongting Lake, the second-class ecological safety region distributed along the major rivers, the third-class ecological safety area mainly distributed in the border area of two or three cities, and the fourth-class wetland ecological safety area mainly distributed in Yueyang city, Xiangtan city, Changsha city and Hengyang city. (3) During the study period, the area of wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration has changed obviously, that the total area of wetland has decreased year after year. The fractal dimension of forest swamp, herbaceous swamp, lake, river and paddy field showed an increasing trend. The fragmentation index of ponds/rivers was significantly higher than that of other types of landscape, and the value of wetland ecosystem services was decreasing in general. Finally, the main factors affecting the ecological security of wetland were analyzed from the aspects of land use change and transition, and wetland landscape structure and function.

Key words： wetland; ecological security; Chang-Zhu-Tan urban agglomeration; pressure- state-response model

Cite this article

LIAO Liuwen , QIN Jianxin . Ecological Security of Wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration[J]. Journal of Geo-information Science, 2016 , 18(9) : 1217 -1226 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01217

1 引言

湿地生态安全是指在一定地域范围内湿地与周边环境形成的长期稳定的反馈机制,在外界不利因素的影响下,通过自身不断调节,能够保持其结构和功能不受或少受威胁的健康、平衡状态,可保障人类生存与社会经济的可持续发展[1]。随着城市化进程的加快,城市人口增多、城市规模扩张导致湿地资源在数量和质量上遭到不同程度的破坏,湿地内部生境破碎化严重。美国农业部的一项调查表明,近96%的湿地锐减与城市化有关,导致大约58%的湿地丧失[2]。在中国,高达95.2%的重点湿地受人类生产活动的威胁,其中受开垦、改造土地和环境污染等威胁的重点湿地占56.1%[3-4]。
湿地变化实际上是一种土地利用类型的变 化[5]。就其功能而言,当湿地损失达到一定程度,流域便无法提供有效的水质保护、洪水滞留和贮存以及野生动植物栖息地[6];就其影响因素而言,湿地类型的多样性和湿地生态系统内部的复杂性导致气候变化对湿地水文资源的影响方式和程度不尽相同[7-8];对流域生态系统而言,生境干扰、污染负荷、湿地退化和人为干扰等胁迫状况体现了流域所承受的压力大小,从而反映了流域生态系统健康的脆弱程度[9]。由于中国土地利用分类体系主要基于土地的经济社会属性而建立,较少考虑土地的生态属性,导致提供生态服务功能的土地得不到有效保护[10]。湿地面积的减少,使其生态服务功能和资源供给能力降低,并成为限制区域经济良性发展和维持区域生态安全的潜在因素[11]。
目前,对湿地生态安全的研究主要包括指标体系构建、生态安全评估与分析、影响因素分析、湿地景观格局演变以及生态安全格局构建等。研究对象以湖泊、河流、河口三角洲等湿地类型为主。研究尺度大多以流域、湿地自然保护区以及城市等小尺度为主,缺乏中等尺度以及大尺度的研究[12-13]。研究区域包括温带大陆气候区、温带季风气候区[4,14],对亚热带地区湿地生态安全的研究较少。总体来看,目前对湿地生态安全研究的理论体系和方法还不够成熟,较少涉及城市群尺度以及城市化进程中的湿地生态安全的动态研究。因此,本文以亚热带气候区——环长株潭城市群为例,基于多期Landsat TM图像数据,利用遥感图像处理与信息提取方法,提取反映湿地生态安全的指标因子信息,建立湿地生态安全评价指标体系,获得研究区湿地生态安全指数,并对影响研究区湿地生态安全的主要驱动因子进行分析,以期为环长株潭城市群区域生态环境保护和可持续发展提供参考。

2 研究区概况与数据源

2.1 研究区概况

环长株潭城市群位于湖南省中东部,是指以长沙、株洲、湘潭3市为中心,辐射周边常德、岳阳、益阳、衡阳、娄底5市的区域。该区域属亚热带季风湿润气候,区域内湿地资源丰富、类型多样,按《全国湿地分类》体系可分为河流湿地、湖泊湿地、沼泽湿地和人工湿地4大类22中类。近年来,通过实施一系列湿地恢复和保护措施,区域湿地生态保护取得了重大进展。截至2010年底,环长株潭城市群已建立3处国际重要湿地、12处省重要湿地、9处湿地自然保护区和7处国家湿地公园。

2.2 数据来源

本文所用人口和GDP空间分布公里格网数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn）;年平均降水量和气温公里格网数据来源于人地系统主题数据库（http://www.data.ac.cn）;湖南省2000、2005和2010年的植被净初级生产力数据、归一化植被指数以及Landsat TM影像解译后的土地利用数据由环境保护部提供。

3 研究方法

3.1 湿地分类

基于Landsat TM影像解译后的土地利用数据参照《全国土地覆被Ⅰ、Ⅱ级分类系统》将区域用地分为林地、草地、湿地、耕地、城乡建设用地和其它用地6个类型,同时结合《全国湿地分类》体系和《湿地公约》中的湿地分类以及研究区的实际情况,将研究区湿地分为森林沼泽、灌丛沼泽、草本沼泽、湖泊、河流、水库/坑塘、水田7大类。

3.2 指标体系构建及权重确定

目前已有研究中关于温带大陆性气候区和温带季风气候区湿地生态安全评价主要从人类活动、景观组织以及湿地功能等方面构建评价指标体系,没有考虑气候因素对湿地生态安全的影响[4,14]。因此,针对亚热带地区湿地生态安全的评价,本文以“压力-状态-响应”模型（PSR模型）为主线,从人口、经济、气候、植被等概况、景观结构及功能等方面构建环长株潭城市群湿地生态安全评价指标体系。在参考国内相关研究的基础上,运用层次分析方法（AHP方法）确定各指标权重。其中,判断矩阵一致性为0.0176,小于0.1,表明判断矩阵具有满意一致性,权重分布合理（表1）。
Tab.1 Ecological security evaluation indicator system and designated weights of wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration

表1 环长株潭城市群湿地生态安全评价指标体系及其权重

目标层A 准则层B 要素层C 指标层D
湿地生态安全综合评价 压力 B1 人口经济状况 C1（0.5） 人口密度 D11 (0.0801)
（0.2402） 国内生产总值 D12 (0.04)
气候状况 C2（0.5） 年平均气温 D21（0.048）
年平均降水 D22（0.048）
干燥度 D23（0.024）
状态 B2 植被状况 C3（0.3333） 植被净初级生产力 D31 (0.035)
（0.2098） 归一化植被指数 D32（0.035）
景观结构 C4（0.6667） 破碎化指数 D41（0.0278）
分维数 D42（0.0234）
景观优势度指数 D43（0.0556）
斑块数量 D44（0.0331）
响应 B3 面积变化 C5（0.5） 某类湿地斑块面积占湿地斑块总面积比重 D51（0.0917）
（0.5499） 湿地面积 D52 (0.1833)
湿地生态系统功能 C6（0.5） 生态弹性度 D61（0.1375）
生态系统服务功能 D62（0.1375）

3.3 指标说明及获取方式

压力层指标描述人类活动和自然因素对湿地环境的影响。其中,公里格网人口密度数据依据湖南在省统计局发布的年度人口统计数据、研究区土地利用数据以及参考江东等[15]建立的人口空间分布定量模拟模型计算生成;公里格网国内生产总值由研究区年度社会经济统计数据、土地利用数据以及参考刘红辉等[16]建立的GDP空间分布模型计算生成;年平均气温和降水数据通过建立NCEP/NCAR中国区域的再分析资料数据与植被指数、地形之间的回归树模型降尺度后生成;干燥度指数由研究区气温、降水数据按de Martonne方法计算生成[17]。
状态层指标反映湿地环境状态及其变化,分别采用植被覆盖和景观结构来描述。其中,植被覆盖由植被净初级生产力和归一化植被指数来表达,由MODIS遥感影像计算生成。景观结构由景观破碎化指数、分维数、景观类型优势度指数来表达。景观破碎化指数反映景观空间结构的复杂性;分维数反映景观类型的复杂性和稳定性;景观类型优势度指数由景观类型相对密度和相对盖度计算生成。上述所有表达景观结构的指标均由Fragstats 4.2计算生成。
响应层指标中湿地斑块数量和面积变化由遥感影像解译后的土地利用数据分析得到。文中采用湿地生态系统服务价值来量化表达湿地生态系统服务功能,生态系统服务价值系数参考Costanza等[18]和Groot等[19]关于全球生态系统服务价值量变化的研究成果（表2）,生态系统服务价值计算公式如式（1）所示。
ESV = ∑ A K × V C K （1）
式中：ESV为区域湿地生态服务总价值;AK为区域内第K类湿地的面积;VCK为第K类湿地生态系统服务价值系数。
Tab.2 Ecosystem Services Value (ESV) coefficients of wetland (RMB/km2/year)

表2 湿地生态系统服务价值系数（元/km2/年）

供水 文化 娱乐 水分调控 食物供应 污染物净化 气候调节 生物多样性
沼泽 630.80 146.16 40.75 2.49 3.90 137.70 36.60 87.60
湖泊/河流 175.71 - 19.09 451.94 3.40 55.20 36.60 -
农田 - - - - 4.48 - - -

注：沼泽对应区域森林沼泽、草本沼泽和灌丛沼泽湿地类型;湖泊/河流对应湖泊、河流、坑塘/水库生态系统;农田对应水田;湿地的气候调节、生物多样性价值系数参考Groot等的研究成果;其他系数参考Costanza等的研究成果

生态弹性是指生态系统受到外界干扰、偏离平衡状态后表现出的自我维持自我调节及抵抗外界各种压力和干扰的能力[20]。生态弹性通过各类湿地弹性分值和面积计算生成,其中,弹性分值用植被净初级生产力代替。

3.4 湿地生态安全综合评价及等级划分

为了消除因指标量纲不同对计算结果的影响,采用极值法对各项指标进行标准化处理,然后采用综合评价法对环长株潭城市群湿地生态安全进行综合定量评估。计算公式如式（2）所示。
ESI = ∑ i = 1 n ( W i × S i ) （2）
式中：ESI为生态安全综合指数;Wi和Si分别为第i个评价指标的权重和标准化值;n为评价指标个数。
为了更好地开展研究区湿地生态安全评价,本文参考国家环保总局发布的生态县、生态市、生态省建设标准及国内外相关研究成果[21-22],并结合研究区实际状况对该区域生态安全指数进行等级划分（表3）。
Tab.3 Ecological security grading standard of wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration

表3 环长株潭城市群湿地生态安全等级划分标准

等级 综合指数范围 生态安全状态 生态安全度
一级 [0.1,0.5) 差 危险
二级 [0.5,0.6) 较差 较危险
三级 [0.6,0.7) 一般 预警
四级 [0.7,0.8) 良好 较安全
五级 [0.8,1.0] 好 安全

4 结果分析

4.1 湿地生态安全时空特征分析

根据式（2）和表1,计算2000-2010年环长株潭城市群湿地生态安全综合指数,然后按照表3对综合指数进行等级划分,得到环长株潭城市群湿地生态安全等级图（图1）。
Fig.1 Ecological security level distribution of wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration (from 2000 to 2010)

图1 环长株潭城市群湿地生态安全等级分布（2000-2010年）

环长株潭城市群湿地生态安全具有以下特征：
（1）研究期间该区域湿地生态安全指数均值表现为先减少后增加,湿地生态安全状态“良好”,生态安全等级程度为“较安全”。2000、2005和2010年湿地生态安全均值分别为0.7268、0.7151和0.7196,10年间湿地生态安全指数变化幅度0.99%。
（2）差异性明显。由于各地区湿地生态安全指数随自然、经济、社会条件变化而变化,该区域湿地生态安全等级沿主要河流、市界分布。随着城市化的发展人类活动对洞庭湖周边湿地的干扰程度增加,研究期间该区域一级生态安全区主要分布在洞庭湖周边。二级生态安全区主要沿湘江、沅江、资水分布。三级区域主要分布在2个或3个城市之间的交界区域,如岳阳市与益阳的交界区域,长沙、湘潭、株洲3市交界区。此外,三级生态安全区也与区域水田的分布相似。四级湿地生态安全区主要分布在岳阳、湘潭、长沙、衡阳中部,以及长沙与益阳交界区。究其原因,虽然研究区中心人口密度高、对生态系统的影响大,但城市发展过程中湿地景观结构及功能已基本处于稳定状态,通过实施一系列环境恢复措施,中心地区湿地生态安全指数较高。由于洞庭湖区域自然环境基础良好且受人类活动影响小,五级生态安全区分布于东洞庭湖和南洞庭湖及其周边的部分沼泽区。

4.2 湿地生态安全指数时空变化

为直观地显示研究区10年间湿地生态安全指数的变化,运用ENVI软件的变化检测功能,实现各年份湿地生态安全指数差值比较（图2）。
Fig.2 The change of ecological security index of wetland in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration from 2000 to 2010

图2 2000-2010年环长株潭城市群湿地生态安全指数变化

2000-2005年,有23 542 km2湿地表现为生态安全指数减少,主要分布在常德、湘潭、衡阳中部,岳阳西部,长沙、益阳、岳阳3市交界区。湿地生态安全指数增加区域集中分布在环洞庭湖流域。
2005-2010年,该区域湿地生态安全指数表现为增加,增加的区域面积为19 599 km2占该区域土地总面积的20.33%,主要分布在衡阳、湘潭中部、娄底西部、长沙中部以及长沙、岳阳、益阳3市交界地带,常德、株洲分布较为分散。湿地生态安全指数减少区域占土地面积的7.14%,集中分布在环洞庭湖流域,岳阳、常德东部。长沙、衡阳、娄底所占比重不大且分布较为分散。
10年间,该区域生态安全指数总体表现为减少,减少面积为21 577 km2,占区域土地面积的22.28%。主要分布在衡阳、湘潭中部,长沙中部和西部,益阳东北部和岳阳西南部。增加区域主要分布在环洞庭湖流域,衡阳、常德中南部,长沙东部、株洲分布较为分散。

4.3 湿地生态安全影响因素分析

湿地生态安全与区域土地利用变化、自然环境状况、景观结构与功能以及人类社会经济活动密切相关。人类活动通过作用于区域湿地生态环境,影响景观结构和功能,改变区域土地利用结构,使湿地面积发生变化,直接影响湿地生态安全。降水、气温等气候因素通过改变区域水热环境和植被覆盖,间接影响湿地生态安全。
4.3.1 湿地变化与土地利用转型分析
湿地时空变化分析。环长株潭城市群湿地以人工湿地为主,人工湿地中又以水田为主,占该区域湿地总面积的77%。2000-2010年,环长株潭城市群湿地面积变化明显,区域湿地总面积逐年减 少（表4）。具体表现为水田面积逐年减少,湖泊面积逐年增加,森林沼泽、草本沼泽、河流湿地表现为先减少后增加,灌丛沼泽、水库表现为先增加后减少。2000-2010年,水库面积变化幅度最大,降幅为7.08%;灌丛沼泽、河流、水田变化幅度次之,降幅分别为4.61%、2.18%、1.69%。区域湿地总面积由2000年的26 678.66 km2减少到2010年的26 321.85 km2,降幅为1.34%。湿地面积与生态系统功能、植被状况、景观结构等密切相关,湿地面积减少降低了其生态系统的服务功能和植被覆盖度,直接影响湿地生态安全。
Tab.4 Area change of wetland in Chang-Zhu-Tan urban agglomeration from 2000 to 2010 (km2)

表4 2000-2010年环长株潭城市群湿地面积变化（km2）

年份 森林沼泽 灌丛沼泽 草本沼泽 湖泊 水库/坑塘 河流 水田 湿地总面积
2000 435.45 0.68 1693.83 1716.83 843.62 1425.82 20 562.42 26 678.66
2005 429.81 0.93 1688.63 1719.18 913.74 1422.58 20 273.52 26 448.39
2010 438.64 0.71 1697.60 1730.08 783.91 1456.94 20 213.97 26 321.85
土地利用转型模式分析。土地利用转型是土地利用变化的表现形式之一[23],研究区湿地面积减少与土地利用转型有着密不可分的关系。为探讨研究区各类湿地之间以及与非湿地类型的转换,本文利用ArcGIS空间分析功能对研究区不同时期土地利用数据进行叠加分析得到该区域湿地转移矩阵（表5）。2000-2010年湿地类间转移以水田转为河流,水库/坑塘转水田为主,其中,25.99 km2水田转为河流,水库/坑塘转水田的面积为19.25 km2。湿地与非湿地间的转移表现为水田转出为非湿地占水田转出比重的88.42%,其中,316.28 km2水田转为城乡建设用地,31.76 km2水田转为林地。水库/坑塘向非湿地的转换主要表现转出为旱地和城乡建设用地,分别占转出面积的32.74%、18.66%。各类湿地面积的增加主要得益于非湿地的转入,其中,水田和河流增加比重最大。2000-2010年,分别有121.56 km2、33.44 km2的用地转为水田和河流,有86.90 km2林地、0.21 km2草地和4.79 km2旱地转为水田;有2.84 km2的林地、25.99 km2水田转为河流。10年间,湿地转出面积为564.73 km2,转入207.93km2,转出湿地面积远大于转入,从而在一定程度上削弱了湿地的生态系统服务价值,降低了区域湿地生态安全指数。
Tab.5 Change matrix of wetland (km2)

表5 区域湿地转移矩阵（2000-2010年）（km2）

2000年土地
利用类型		 2010年土地利用类型 总计(2010年） 减少
森林沼泽 灌丛沼泽 草本沼泽 湖泊 水库/坑塘 河流 水田 非湿地区
森林沼泽 435.25 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.01 0.17 435.45 0.20
灌丛沼泽 0.00 0.68 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.68 0.00
草本沼泽 0.00 0.00 1690.18 0.13 0.00 0.31 0.91 2.30 1693.83 3.65
湖泊 0.34 0.00 0.00 1707.76 0.02 0.13 0.66 7.92 1716.83 9.07
水库/坑塘 0.80 0.00 2.09 2.93 764.14 3.09 19.25 51.32 843.62 79.47
河流 0.25 0.00 0.37 0.00 0.24 1423.50 0.43 1.03 1425.82 2.32
水田 1.33 0.03 2.38 10.52 14.18 25.99 20 092.41 415.58 20 562.42 470.02
非湿地区 0.67 0.00 2.55 8.74 5.32 3.93 100.30 70 104.08 70 225.38 121.50
总计(2000年）
增加		 438.64
3.39		 0.71
0.03		 1697.60
7.42		 1730.08
22.32		 783.91
19.77		 1456.94
33.44		 20 213.97
121.56		 70 582.19
478.41

4.3.2 湿地景观结构与功能变化分析

湿地景观格局的研究已成为揭示湿地生态状况空间异质性特征及其生态过程的重要手段[24]。随着城市化进程的加速发展,人类活动加剧,湿地景观受到不同程度的影响。湿地斑块与其他各类斑块相互联系,边界很容易为其他景观类型切割成不规则的齿状、边界曲折,分维数较高[25]。2000-2010年研究区森林沼泽、草本沼泽、湖泊、河流、水田的斑块分维数均呈增加趋势,其中,森林沼泽变化幅度最大,为2.71%;其次为草本沼泽、河流、水田,分别为1.86%、0.63%、0.51%;水库的分维数总体上减少,斑块趋于简单;由于区域灌丛沼泽面积小且斑块数量少,灌丛沼泽分维数维持在0.001左右。区域水库/坑塘、河流破碎度指数明显高于其他景观类型,2010年破碎度指数分别为0.55、0.46;森林沼泽、草本沼泽、水田破碎度总体上增加,说明受人类活动干扰景观斑块不规则湿地被分割成面积较小的零碎斑块,导致其破碎度指数增加进而影响区域湿地生态安全。
生态系统服务价值以生态系统的服务功能为基础。研究区2000、2005和2010年湿地生态系统服务价值分别为536.29、540.07和535.75万元,随着城镇化发展过程中湿地面积减少生态系统服务价值总体上呈减少趋势（表6）。其中草本沼泽对湿地生态系统服务价值总量的贡献最大,为34%;其次为湖泊,占价值总量的24%;灌丛沼泽的贡献率最小,介于0.01%~0.02%。2000-2010年,区域水库/坑塘和农田的生态系统服务价值量减少。农田生态系统一般位于地势相对低平且通达性较好的地区。随着城市化进程的加快发展,城市建设用地需求增加,然而农田因占用成本低成为城乡建设用地占用对象,而使其面积减少。然而,增加的城乡建设用地所带来的生态系统服务价值的增加并不能补偿被占用的农田生态系统服务价值量。
Tab.6 Changes of ESV in Hunan province in Chang-Zhu-Tan Urban Agglomeration from 2000 to 2010 （10000 RMB /km2/year)

表6 2000-2010年环长株潭城市群湿地生态系统服务价值变化（万元/km2/年）

年份 时段
2000 2005 2010 2000-2005 2005-2010 2000-2010
森林沼泽 47.29 46.68 47.64 -0.61 0.96 0.35
灌丛沼泽 0.07 0.10 0.08 0.03 -0.02 0.01
草本沼泽 183.95 183.39 184.36 -0.56 0.97 0.41
湖泊 127.38 127.55 128.36 0.17 0.81 0.98
水库/坑塘 62.59 67.79 58.16 5.2 -9.63 -4.43
河流 105.79 105.47 108.10 -0.32 2.63 2.31
水田 9.22 9.09 9.06 -0.13 -0.03 -0.16
合计 536.29 540.07 535.75 3.78 -4.32 -0.54

4.3.3 自然因素分析

气候变化对湿地的影响主要表现在气候因子对湿地水量、能量过程的影响,从而改变湿地水文特征[26]。不同类型湿地对气候变化的响应强度不同,其中,温度是最重要的因子。气温每升高3 ℃,就要增加20%的降水才能补偿因温度升高而对湿地生态系统造成的影响[27]。在气候变化的影响下,湿地水资源系统及其结构发生变化引起湿地水资源数量及质量的变化,从而影响湿地生态功能以及区域生态安全和社会经济的发展。
本文主要从气温和降水2个气候因素以及与此密切相关的植被净初级生产力和归一化植被指数分析自然因素对环长株潭城市群生态安全指数的影响。2000、2005和2010年环长株潭城市群年平均气温均值分别为17.29、16.42和16.44 ℃,总体上呈下降趋势。该区域年平均降水量波动幅度较大,2000年区域年平均降水量为185.55 mm,到2005年下降到126.63 mm,降幅达到32%,2010年又增加到192.44 mm,变化率为52%。该变化表明,受全球气候变化以及城市化的影响,区域年平均降水不稳定性增加。气温和降水量变化影响湿地表面蒸发量和生态系统功能,年平均气温降低使得湿地蒸发量减少。降水量减少影响区域水资源数量和质量削弱湿地气候调节、水源供应等功能,间接影响湿地生态安全。该区域归一化植被指数呈下降趋势,2000年区域NDVI均值为0.691,2010年为0.688。该区域生态系统植被净初级生产力随降水量增加而增加,随温度升高而降低[28-29]。受气温和降水量的影响,2000、2005和2010年该区域NPP均值分别为79.43、84.82和85.92 gc/m2,增加趋势明显。
4.3.4 社会经济因素分析
城市化进程加快和城市扩张是短期内影响湿地变化的主要人为因素[30]。2000-2010年环长株潭城市群各市人口密度都表现为不同程度的增加,其中,增幅最为明显的是长沙市和株洲市,长沙市人口密度均值由2000年的497人/km2增加到2010年的595人/km2,增幅为20%。2000-2010年该区域各市GDP均值增加,且变化幅度都大于1。长株潭三市GDP均值明显高于其他5个市区,说明区域GDP均值基数大,经济发展程度高。其中,长沙市GDP均值由2000年的573.22万元/km2增加到2010年的1738.20 万元/km2,增幅达2.03;株洲市GDP均值增加了531.67 万元/km2,增幅为1.95;湘潭市仅次于株洲增幅为1.84。10年间,娄底GDP均值变化幅度最大,为2.95。
随着城市化进程的加快人口快速向城镇集中,工业、居住、交通等建设用地需求增加从而使土地利用结构发生变化,湿地面积减少,人类活动对区域生态环境干扰的不断增加引起生态系统结构和功能变化,进而影响湿地生态安全。因此,区域人口增加和经济增长是影响湿地生态安全的主要人为因素,降低了湿地生态安全度。

5 结论与讨论

本文以环长株潭城市群为研究区,利用遥感和地理信息技术,结合国内外相关研究对2000-2010年该区域湿地生态安全指数及其驱动因子进行分析。结果表明：（1）环长株潭城市群2000、2005和2010年湿地生态安全指数均值分别为0.7268、0.7151和0.7196,湿地生态安全状态“良好”,生态安全等级程度为“较安全”。（2）区域差异性显著,湿地生态安全一级区主要分布在洞庭湖周边,二级区域主要沿河流分布,三级区域主要分布在2个或3个城市之间的交界区域。（3）10年间,环长株潭城市群湿地面积变化明显,该区域湿地总面积逐年减少;森林沼泽、草本沼泽、湖泊、河流、水田的斑块分维数均呈增加趋势;水库/坑塘、河流破碎度指数明显高于其他景观类型,湿地生态系统服务价值总体上呈减少趋势。
随着“中部崛起”以及“一带一部”（东部沿海地区和中西部地区过渡带、长江开放经济带和沿海开放经济带结合部）的提出,湖南省将成为中部地区重要增长极,未来“3+5”城市群尤其是长株潭将成为区域核心增长极。因此,必须正确处理好区域经济与生态环境之间的关系,提高湿地生态安全指数。研究期间,该区域湿地生态安全指数最低值为0.7151,为“较安全”状态,如果人类对湿地的干扰活动进一步加大,区域生态安全指数将下降到0.7或更低,进入“预警”状态。因此必须减少人类活动对湿地景观的胁迫,建立湿地健康评价及预警系统,并有针对性地展开湿地环境治理。同时,要以土地利用总体规划为依据,尽可能减少城市化进程中建设用地对湿地的占用。市、区之间加强环保协作共同应对当前面临的生态环境问题,探讨改善区域湿地生态环境的措施。加强对区域湖泊、河流、沼泽等自然湿地和湿地公园等人工湿地的保护。此外,城市湿地生态功能区划有利于湿地管理的易操作性[31],需明确区域生态功能定位。
生态安全是经济生态安全、社会生态安全和自然生态安全三者的协调统一。一方面,鉴于研究数据较难获取,本文仅从气温、降水、植被净初级生产力等方面构建区域湿地生态安全评价指标体系,具有一定的局限性,未来还需进一步结合湿地水文、水质、蒸发量、土壤状况等数据进行评价。另一方面,湿地的形成和演变是一个长期的过程,本文只选用2000-2010年作为研究期,未来还可开展更长时间序列的湿地生态安全研究。此外,由于城市群自然环境和社会经济环境不同,湿地资源类型和面临的生态环境问题也不同,未来还可开展不同城市群湿地生态安全的比较研究,从而全面了解湿地生态安全状况,分析影响湿地生态安全的组合因子,为区域可持续发展提供科学依据。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[ Meng W Q, Li H Y, Hao C, et al.Changes in wetland landscape pattern and its driving forces of Binhai new area of Tianjin city in the past three decades[J]. Journal of Geo-information Science, 2010,12(3):436-443. ]

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陈云浩,蒋卫国,赵文吉,等.基于多源信息的北京城市湿地价值评价与功能分区[M].北京:科学出版社,2012.

[ Chen Y H, Jiang W G, Zhao W J, et al.Value assessment and functional partition of Beijing urban wetland based on the multi-source information[M]. Beijing: Science Press, 2012. ]

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董李勤,章光新.全球气候变化对湿地生态水文的影响研究综述[J].水科学进展,2011,22(3):429-436.近百年来全球气候呈现以变暖为主要特征的显著变化,并且未来气温将继续上升,降水模式也会发生改变。从气候变化对湿地水文水资源的影响、气候变化影响下湿地水文与生态的相互作用过程以及湿地生态水文模型等3个方面,对国内外相关研究动态和发展趋势进行了总结分析。从中发现,当前全球气候背景下的湿地生态水文学正在从单一湿地生态水文过程为主要对象,发展成为以研究气候-水文-生态三者相互作用机制为主要内容的综合性、交叉性学科。现关于气候变化影响下水文-生态之间的关系多集中于单向作用的研究,特别是水文过程对植被的影响研究较多,缺乏对气候变化影响下湿地水文过程与生态过程相互作用机理的全面认识。气候变化对湿地生态水文的影响机制研究已经成为水文学研究亟待解决的科学问题,而基于物理机制的湿地生态水文模型,逐渐成为预测未来气候变化下湿地生态水文响应的重要工具。

[ Dong L Q, Zhang G X.Review of the impacts of climate change on wetland ecohydrology[J]. Advance in Water Science, 2011,22(3):429-436. ]

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Huxman T E, Smith M D, Fay P A, et al.Convergence across biomes to a common rain-use efficiency[J]. Nature, 2004,429(6992):651-654.

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Jiang W G, Wang W J, Cheng Y H, et al.Quantifying driving forces of urban wetlands change in Beijing City[J]. Journal of Geographical Sciences, 2012,22(2):301-314.<p>The decision tree and the threshold methods have been adopted to delineate boundaries and features of water bodies from LANDSAT images. After a spatial overlay analysis and using a remote sensing technique and the wetland inventory data in Beijing, the water bodies were visually classified into different types of urban wetlands, and data on the urban wetlands of Beijing in 1986, 1991, 1996, 2000, 2002, 2004 and 2007 were obtained. Thirteen driving factors that affect wetland change were selected, and gray correlation analysis was employed to calculate the correlation between each driving factor and the total area of urban wetlands. Then, six major driving factors were selected based on the correlation coefficient, and the contribution rates of these six driving factors to the area change of various urban wetlands were calculated based on canonical correlation analysis. After that, this research analyzed the relationship and mechanism between the main driving factors and various types of wetlands. Five conclusions can be drawn. (1) The total area of surface water bodies in Beijing increased from 1986 to 1996, and gradually decreased from 1996 to 2007. (2) The areas of the river wetlands, water storage areas and pool and culture areas gradually decreased, and its variation tendency is consistent with that of the total area of wetlands. The area of the mining water areas and wastewater treatment plants slightly increased. (3) The six factors of driving forces are the annual rainfall, the evaporation, the quantity of inflow water, the volume of groundwater available, the urbanization rate and the daily average discharge of wastewater are the main factors affecting changes in the wetland areas, and they correlate well with the total area of wetlands. (4) The hydrologic indicators of water resources such as the quantity of inflow water and the volume of groundwater are the most important and direct driving forces that affect the change of the wetland area. These factors have a combined contribution rate of 43.94%. (5) Climate factors such as rainfall and evaporation are external factors that affect the changes in wetland area, and they have a contribution rate of 36.54%. (6) Human activities such as the urbanization rate and the daily average quantity of wastewater are major artificial driving factors. They have an influence rate of 19.52%.</p>

DOI

[31]
苗李莉,蒋卫国,万圆,等.基于加权Voronoi图的北京市湿地功能分区研究[J].地球信息科学学报,2013,15(4):554-559.湿地功能分区是城市湿地生态系统健康恢复、管理改善,以及资源可持续利用的重要前提。本文以北京湿地为例,利用客观赋权的主成分分析法对湿地生态服务功能进行综合评价;并结合空间分析中的Voronoi图空间分区方法,通过利用牛顿-断裂点模型确定属性权重的主要步骤,构建基于加权Voronoi图的城市湿地功能分区模型,开展&ldquo;自下而上&rdquo;定量化的北京湿地功能分区研究。结果表明:(1)北京湿地功能综合评价中,密云水库湿地的功能综合值最大,表明该湿地生态服务功能作用最重要。(2)北京湿地功能分区分为三级框架,其中包括4个一级核心湿地功能区、15个二级核心湿地功能区、43个三级核心湿地单元。(3)湿地资源功能价值量与湿地斑块空间关系的相结合,实现了属性和空间双重距离约束的湿地功能分区,促进了湿地生态系统服务价值评估在决策管理中的深入应用,为城市湿地功能区划提供技术支持。

DOI

[ Miao L L, Jiang W G, Wan Y, et al.Beijing urban wetland function zoning based on the weighted voronoi diagram[J]. Journal of Geo-information Science, 2013,15(4):554-559. ]

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