快速城市化地区景观生态安全时空演化过程分析——以东莞市为例

杨青生，乔纪纲，艾 彬

(1.广东商学院资源与环境学院，广州 510320;2.中山大学地理与规划学院，广州 510275)

近年来，随着建设用地迅速扩张，土地利用格局不断变化，产生了环境污染、森林植被退化、水土流失、土地荒漠化、热岛效应以及生物多样性减少等全球性和区域性的生态安全问题，这些问题又严重威胁着人类生存环境和经济社会的可持续发展［1-2］。生态环境和人类社会的交互式复杂关系，使得生态安全成为了研究的热点问题，美国在1997年将生态安全提高到国家战略高度，以保持区域生态可持续发展［3］。生态安全是指在人的生活、健康、安乐、基本权利和生活保障来源、必要资源、社会次序和人类适应环境变化的能力等方面不受威胁的状态，包括自然生态安全、经济生态安全和社会生态安全。生态安全一方面强调生态系统自身健康、完整和可持续性，同时又强调生态系统对人类提供的生态服务或为人类生存安全提供保障的能力，而为人类提供的生态服务又是以生态系统自身的健康、完整性和可持续性为基础的［3-4］。因此，生态安全的评价主要集中在土地、水、森林等自然资源和人口、人均GDP、人均医院床位数等人文资源的数量和质量及其可持续性评价，如李月成研究了我国北方13省市的生态安全动态变化［5］，Huang等研究了新疆北屯绿洲的生态安全格局［6］，Singandhupe等研究了印度第12农业-生态区2025年的水和食物安全情景［7］，Wu等用模糊优化方法对安徽省的生态安全进行了预警［8］，Su等对上海市的生态安全进行了评价［9］，Zhao等对我国西藏拉孜县的生态安全进行了评价［10］，任志远等对陕西省生态安全进行了定量分析［11］，王振祥等对安徽省沿淮地区的生态安全进行了评价［12］。这些研究极大地推动了区域尺度上生态安全的评价、预警研究，区域及更大尺度上的生态安全研究可以从宏观上评价区域的生态安全，数据主要来源于统计年鉴。为了使生态安全规划能够得到有效的实施，精细尺度上生态安全的研究就成为了一个非常好的选择。越来越多的学者采用景观生态学的理论和方法从景观尺度上研究生态安全，景观生态安全主要包括景观自身的稳定性、景观的风险性，健康度及景观可持续地为人类提供生态服务的功能，如喻锋等研究了皇甫川流域的景观生态安全格局［13］，龚建周等研究了广州市的生态安全景观格局［14］，俞孔坚等研究了北京市生态安全格局及城市增长预警［15］，李绥等研究了南充城市的景观生态安全格局［16］，孙翔等研究了厦门市的城市生态安全景观格局［17］。这些研究为景观尺度上的生态安全提供了基本方法和思路，推动了生态安全的景观格局研究。景观生态安全的评价主要以像元为评价单元，评价单元的非空间统计指标及景观格局指标主要采用行政区尺度上的数据插值获取，插值的数据精度依赖于插值方法及样点(区)的选择。如果能获取更精细的非空间指标和景观格局指标值，得到的评价结果会更为客观。因此，景观尺度上的生态安全评价指标如何投影到评价单元上，快速城市化地区景观生态安全时空变化规律及其成因等需要深入研究。从景观尺度评价区域生态安全状况，掌握景观退化和生态安全变化的规律，可以为生态可持续发展的政策制定提供科学的决策依据。

本文结合RS、GIS和景观生态学理论和方法，以城市化快速发展的东莞市为例，以遥感数据和GIS数据为主要数据源，采用“压力—状态—响应”(Pressure-State-Response，简称PSR)框架模型，构建区域景观生态安全评价指标体系，对不同时间和空间上的景观生态安全状况进行对比，实现生态安全动态与演化趋势研究，揭示快速城市化地区景观生态安全的时空变化规律。

1 研究区概况

东莞市位于广东省中南部，珠江口东岸，北接广州南邻深圳，经济发展区位优势明显。2010年全市完成生产总值4246.25亿元，比上年增长10.3%。其中，第一产业增加值16.64亿元，增长1.9%;第二产业增加值2183.18亿元，增长16.8%;第三产业增加值2046.43亿元，增长3.9%。2010年末，全市建成区土地面积798.48 km2，公共设施用地面积61.31 km2。随着广州和深圳市产业结构的不断调整，东莞市面临着良好的发展机遇，过去20a中东莞的经济得到了飞速发展，与之相适应的城市建设用地规模快速增长，已经带来了一系列资源环境问题［18］。采用合理的方法评价经济社会快速发展地区的生态环境问题，可以为区域可持续发展政策制定提供科学依据。

2 景观生态安全评价

2.1 景观生态安全评价指标体系

2.1.1 评价单元确定

生态安全评价单元的选择对评价结果有重要的影响，在区域、国家乃至全球尺度上，评价单元往往以行政单元为尺度，评价结果可以反映区域的生态安全状况，而无法反映生态安全在区域内的差异。为了研究生态安全在区域内的差异，景观尺度上的生态安全评价成为了必然的选择，龚建周等采用像元为评价单元评价广州市的景观生态安全状况［19］;喻峰等采用像元为评价单元研究了皇甫川流域的生态安全［13］，孙翔等以像元为评价单元研究了厦门市的景观生态安全［17］。以像元为评价单元，每个像元只有一类地类，无法计算建设用地开发强度、景观结构等指标。目前主要通过选取不同行政区的数据计算建设用地开发强度，景观结构等指标，然后采用空间插值计算每个评价单元的值。采用插值获取的指标精度依赖于插值方法和样点(区)的选择，如果以每个像元的特定距离的邻域为范围，获取特定尺度的区域作为该像元的开发强度、景观结构等指标，研究结果会更为客观。为了确定像元的邻域范围，根据龚建周等在广州市景观粒度效应的研究，广州市景观在幅度1000 m时等级结构明显，可以选取1000 m作为景观分析的数据粒度［14］，考虑到东莞市和广州市相邻，快速城市化是景观变化的主要动力之一，结合东莞市建设用地主要沿道路和镇中心扩展的特征，以遥感影像的像元为基本评价单元，像元的尺度是30 m×30 m。评价时，采用景观粒度效应显著的1 km×1 km公里格网值作为每个像元的指标值。这种评价单元有利于解决建设用地开发利用强度、景观结构指数等指标的计算，可以利用翔实的高分辨率土地分类数据，同时，与公里网格评价单元相比，这种评价单元在生态安全等级划分时不同级别之间的边缘非常平滑。

2.1.2 评价指标体系

借鉴国内外学者研究生态安全主要采用的“压力—状态—响应”模型［9-10，20-23］，建立东莞市景观生态安全评价指标体系。PSR模型由环境压力、环境状态和社会响应指标组成。其中，环境压力描述人类直接或者间接带给环境的压力，包括土地等自然资源数量和质量的减少;环境状态描述环境的现状、资源的数量和质量，以及资源环境随时间的变化状态;社会响应描述人类社会对环境变化响应和关注的程度［24］。

景观生态安全评价指标体系构建需要充分体现景观生态学研究的重点，即景观结构、功能，景观斑块动态演替，景观系统的完整性和稳定性，干扰的阻抗和可恢复性;同时设计的指标可空间量化，能充分反映景观的时空演替;指标具有系统性和代表性［17］。东莞市景观生态压力主要来自于快速城市化带来的建设用地快速扩张占据大量生态用地，生态景观不断被城市景观代替，景观的稳定性不断下降，生态服务功能不断降低。为了表征快速城市化对景观造成的压力，选取景观扰动最主要的要素:建设用地开发强度、人口密度，以及建设用地扩展的中心和轴线“离商业服务业中心的距离和离交通干道的距离”作为景观生态安全压力指数评价指标;景观安全状态主要考虑景观自身的结构完整性、稳定性以及生态服务功能和景观可恢复性，选择景观结构安全性、功能安全性和景观脆弱性为评价指标;景观响应指数主要考虑人类社会对景观变化的反馈机制，选择功能区调控力度作为评价指标。指标的权重采用特尔斐法确定，东莞市景观生态安全评价指标及权重见表1。

(1)景观生态压力指标

结合东莞市的实际，环境压力主要由快速城市化过程中的人口急速增长、建设用地快速扩张形成的，景观生态压力评价指标由建设用地开发利用强度、人口密度、离交通干道的距离和离商业服务业中心的距离构成。其中，建设用地开发利用强度计算如下:

表1 东莞市景观生态安全评价指标体系Table 1 Landscape ecological security evaluation system

人口密度按下式计算:

离交通干道的距离选择离省道和国道的距离、离高速公路的距离和离铁路的距离，加权计算得到离交通干道的距离，通过下式计算:

离商业服务业中心距离用下式计算:

景观生态压力指数可通过下式计算:

(2)景观安全状态指标

景观安全状态指标主要考虑景观生态的结构安全性、功能安全性和景观脆弱性。其中，景观结构安全性由景观斑块密度来度量，景观斑块密度通过下式计算:

景观功能安全性由景观生态系统服务价值度量，生态系统服务价值反映生态系统为人类社会提供的直接或间接的各种服务，生态系统服务价值的计算采用谢高地等提出的方法，结合东莞市实际进行［25］，生态系统服务价值越高，景观功能越安全。

景观脆弱性反映尽管自我维持、自我调节和抵抗外界压力与扰动的情况，参考孙翔等在厦门市的研究［17］，通过评价不同土地利用类型对城市扩张的抵抗能力和自我维持能力，结合东莞市实际，未利用地、基塘和耕地被开发为建设用地的概率较大，而园地、林地开发为建设用地的概率较小，按照不同类型土地发展为建设用地的概率进行景观脆弱性赋值，即，按照未利用地、建设用地、水体、耕地、园地、草地和林地的顺序分别赋值1、2、3、4、5、6和7。值越小，景观越脆弱，抵抗外界压力与扰动能力越小，安全性越低。

景观安全状态指数通过下式计算:

(3)景观响应指标

景观响应指数反映人类社会对景观变化的关注和响应程度，参考孙翔等在厦门市的研究，结合研究区实际，选择不同时期对生态功能区的调控力度来反映。运用德尔菲法，对不同功能区的响应指数赋值如表2。景观生态响应指数越大，景观生态安全程度越高。

表2 不同功能区的响应指数Table 2 Response of human beings to different function districts

结合上述景观生态压力指数、景观安全状态和景观响应指数，综合景观生态安全指数可通过下式计算:

2.2 数据来源及处理

研究的基础数据来源于Landsat TM卫星遥感数据(1988年12月10日，1997年8月6日和2005年10月22日)，卫星轨道号为122/44，该景遥感影像覆盖了东莞市全部区域。采用监督分类方法分类对遥感数据，得到7类土地利用类型，1988年、1997年和2005年分类精度分别达到81%，81.2%和81.4%。人口数据来自于东莞市统计年鉴，道路交通资料和自然保护区、森林公园等资料采用城市规划及环境保护规划等相关规划资料。

距离变量采用ArcGIS 9.3中的空间分析的Eucdistance工具计算，人口密度通过建设用地密度加权的反距离权重插值计算，景观斑块密度运用Fragstats3.3软件计算。不同图层之间的加权运算通过ArcGIS9.3的空间分析工具计算。

2.3 结果及分析

2.3.1 景观生态压力变化及空间分异

景观生态压力指数从1988年到2005年不断增加，由1988年的0.317增加到0.472，生态景观承受的压力不断增大。景观生态压力指数的最小值由1988年的0.068减小到2005年的0.011，最大值由0.958增加到0.970，表明景观生态压力指数越来越像两个极化方向发展，过去景观生态压力较大的地方随着不断发展压力越来越大，自然保护区和森林公园等景观生态压力比较小的地区随着保护程度的不断提高，景观承受的压力越来越小(图1)。

在空间上，景观压力增大的地区主要表现为沿道路发展的轴线模式和沿市中心—镇中心—道路发展的点轴扩展模式，这与东莞市建设用地沿道路—镇中心发展的模式基本一致。景观压力的最高值从1988年的“市中心-镇中心”高值区发展到1997年的“市中心—镇中心—道路”高值区，2005年成为“市中心”集中高值区。

图1 东莞市景观生态压力分布图Fig.1 Landscape pressure distribution in Dongguan City

2.3.2 景观安全状态变化及空间分异

景观安全状态指数从1988年的0.473减小到2005年的0.375，表明景观的结构稳定性不断降低，景观破碎度不断增加，生态服务价值功能不断减少，景观脆弱性不断增加。景观生态安全状态指数的最小值从1988年的0.125降低到2005年的0.033，最大值从0.933降低到0.917，表明景观结构稳定性、生态服务功能均向低值方向发展(图2)。

空间分布上，景观结构稳定的地区集中在东莞市自然保护区、清溪森林公园、观音山森林公园、大屏樟森林公园、莲花山森林公园、大岭山森林公园、同沙森林公园和樟木头林场。道路周围和市中心、镇中心周围的景观破碎度越来越大、生态结构稳定性越来越低，生态服务功能越来越小。

2.3.3 景观响应变化及空间分异

对东莞市1988、1997和2005年的景观响应指数赋值，得到景观生态响应变化空间分布(图3)。随着经济的不断发展，景观生态服务功能的不断降低，各级政府非常重视对自然保护区、森林公园的保护，景观响应变化较小。在空间上，自然保护区和森林公园，以及水系分布区响应指数较高，其他地区响应指数响较低。

2.3.3 综合景观生态安全指数变化

图2 东莞市景观安全状态指数Fig.2 Landscape security state distribution in Dongguan City

图3 东莞市景观生态响应指数Fig.3 Landscape response distribution in Dongguan City

根据式(8)计算东莞市1988、1997和2005年的综合景观生态安全指数并进行分级(图4，表3)。结合东莞市实际，将景观生态综合指数分为4个级别，一级(低安全)、二级(中低安全)、三级(中高安全)和四级(高安全)。分级阈值通过案例判断的方法来确定，即选择不同年份的综合指数和对应的公里网格遥感影像，结合对实地情况的描述，通过专家打分划分案例的生态安全级别，采用相邻案例间的显著分割点作为分级的阈值，各级别间的阈值分别为 0.35、0.42 和 0.55。

图4 东莞市景观生态安全综合指数Fig.4 Integrated landscape ecological security dynamics in Dongguan City

东莞市综合景观生态安全指数从1988年的0.497降低到1997年的0.436，到2005年的0.395，景观生态安全分别处于中高安全状态、中高安全状态和中低安全状态，景观尺度上的生态安全越来越低。综合景观生态安全指数的最小值从1988年的0.137减小到2005年的0.098，最大值从0.841降低到0.788，表明景观尺度上的生态安全整体向低值区发展。生态低安全(一级)的区域从1988年的3.70%增加到1997年的27.93%，到2005年的48.35%，生态低安全区域到2005年几乎占了全市面积的一半(表4)，生态中低安全(二级)区域从1988年的16.00%降低到2005年的9.96%，而中高安全(三级)区域从1988年的53.55%降低到2005年的20.77%，高安全(四级)区域从1988年的26.74%降低到2005年的20.92%。

表3 东莞市综合景观生态安全指数统计Table 3 Statistics of integrated landscape ecological security index

表4 生态安全分级面积统计Table 4 Statistics of ecological security level areas

2.4 讨论

(1)东莞市景观生态安全变化的特征分析

从1988年到2005年，东莞市综合景观生态安全指数越来越低，表明区域生态安全不断降低。生态低安全(一级)区域增加幅度最大，达到44.65%，增加的低生态安全(一级)区域主要来自于生态中低安全(二级)和生态中高安全(三级)区域的减少，分别减少6.04%和22.78%，而高生态安全(四级)区域基本保持稳定。

生态安全变化在空间上表现为:景观结构和生态服务功能稳定的地区是生态高安全(四级)区域，主要集中在南部和东南部，包括东莞市自然保护区、清溪森林公园、观音山森林公园、大屏樟森林公园、莲花山森林公园、大岭山森林公园、同沙森林公园和樟木头林场。景观结构越来越不稳定，破碎度越来越高，生态服务功能不断降低，景观受到胁迫越来越大的区域主要是建设用地聚集发展的区域，集中分布在市中心、镇中心和道路周围的区域，景观生态安全不断降低的区域与城市扩张的区域相一致。

生态安全变化在土地利用类型上表现为:生态高安全区域(四级)主要是森林公园、自然保护区和水系，在城市化过程中保持了相对稳定的景观结构和生态服务功能;生态低安全(一级)区域主要是聚集的建设用地，生态中低安全(二级)区域主要是建设用地相对分散的区域，生态中高安全(三级)区域主要是耕地、园地和草地。在东莞市，耕地、园地和草地往往是城市化过程中首先转换为城市用地的土地类型，也是生态安全变化最剧烈的地类。因此，景观生态安全最主要的变化是中低安全(二级)和中高安全(三级)区域的大量减少而生态低安全(一级)区域大量增加。

(2)东莞市景观生态安全变化的成因分析

快速城市化是形成区域景观生态安全变化的主要成因之一。改革开放以来，由于廉价的劳动力和优惠的土地、税收政策的吸引，越来越多的工业企业进入东莞市，导致了工业用地、商业服务业用地的高速扩张。随着企业对劳动力需求的加剧，越来越多的人口高速聚集到东莞市，加速了商住用地的进一步扩张。建设用地的高速扩张占据了大量的农用地，生态景观受到的胁迫越来越大，景观结构稳定性逐步降低，生态服务功能不断降低，景观生态安全逐步降低。

(3)保持景观生态安全的建议

东莞市景观生态安全变化中，“源景观”(主要包括森林公园、自然保护区)和景观廊道(主要河流)在快速城市化过程中受到的胁迫相对较小，保持相对稳定的景观结构和生态服务功能，而生态安全的降低主要是耕地、园地和草地等生态景观不断减小，建设用地不断增加造成的。为保持区域内较好的生态安全状态，需要继续保护生态“源景观”和景观廊道，进一步降低人类对自然景观的胁迫;同时，以新一轮土地利用总体规划为依据，加强建设用地复垦的力度，尽可能减少建设用地总量，增加生态用地数量，增强景观生态服务功能。考虑到建设用地开发强度对景观生态安全的影响，进一步调整建设用地的空间布局，通过城市规划，分区域分产业门类控制建设用地密度，进一步增加城市绿地，增加城市和工业区内部生态用地的比例，通过调整建设用地空间布局增加局部景观的生态服务功能达到增加总体生态安全的目的。

3 结论

为研究城市化快速发展地区的生态安全时空发展变化过程，基于PSR概念框架模型，以30 m×30 m像元为基本评价单元，以评价单元为中心的1 km×1 km的滑动模板的值作为该评价单元的指标值，在景观尺度上建立生态安全评价指标体系，以城市化快速发展的东莞市为例，评价了1988—2005年的景观生态安全程度。研究结果表明，采用的以像元为中心的1 km×1 km的滑动模板的值作为该评价单元的指标值，可以有效解决景观结构、建设用地开发利用强度等指标的计算问题，而且生态安全分级时各级间边界更为光滑;景观尺度上的生态安全评价可以反映生态安全的时空变化规律，为生态安全的区域可持续发展政策制定提供科学依据。致谢:感谢加拿大莱斯布里奇大学地理系Ian Maclachlan教授润色英文摘要，特此致谢。

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