基于景观生态的山区风电开发区域生态风险评价

刘 哲，马俊杰

(西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127)

生态风险是由环境的自然变化或人类活动引 起的生态系统组成、结构的改变而导致系统功能损失的可能性[1]。生态风险评价是在环境风险评价和风险管理的框架下发展起来的，重点预测人类活动对生态系统结构、过程和功能产生不利影响的可能性，是发现和解决生态环境问题的基础，可为风险管理提供决策支持[2－3]。生态风险评价方法主要有全幕景法、景观生态法、生态承载力法、基于 3S 叠图法、层次分析方法等[1、4－10]。风电是一种清洁能源，风电开发已成为我国能源战略的重要组成部分，但随着风电场的建设，项目与环境的矛盾越来越突出，对风电开发进行生态影响评价也变得十分必要。目前，风电开发的影响研究主要集中在土地利用、植被破坏、噪声污染、鸟类迁徙生存以及景观累积影响等方面的定性、定量分析，对风电开发的生态风险，特别是山区风电开发的生态风险研究几乎没有[11－18]。山区风电开发的风电场沿山脊和山梁单排布设，形成无具体场界的开放性区域[19]，其点(风机)－线(场内道路)组合式布局，切割沿线景观，改变区域景观格局和地表覆被状况，影响生态系统的结构和功能，在景观尺度产生一定的生态风险。鉴于此，以秦岭山区某拟建风电开发项目为例，在3S技术的支持下，应用景观生态学的方法，对山区风电开发的区域生态风险进行探索研究，为同类项目建设及区域生态风险防范提供参考。

1 研究区及数据预处理

1.1 研究区及项目概况

拟建风电场选址位于秦岭中高山地区，海拔高度2 300～2 500 m，地形起伏较大，沟谷发育完善;气候属暖温带半湿润大陆性季风气候，土壤和植被垂直分带明显，主要植被类型有落叶阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛和草甸等。项目共设33台单机容量为1 500 kW的风力发电机组，采用一机一变方式，沿山脊布设。根据生态系统完整性原则，结合工程分析，确定研究区以工程附近的河流、沟道、鞍部、山脊和台地为界，兼顾主梁两侧1 000 m和支脉两侧500 m范围，总面积为2 289.34 hm2。

1.2 数据来源及预处理

以QuickBird多光谱遥感影像(2008年，0.65 m，见图1)、1∶5万地形图、DEM、风电场设计资料及野外调查资料等为主。在Erdas，Arcgis以及AutoCAD等软件支持下，对研究区数据进行北京54坐标系和WGS84坐标系转换、图像校正;根据景观分类，进行人机交互分类解译[20]，获得研究区现状数据，通过项目设计图与现状图叠加等处理，得到风电开发后基础数据。

图1 研究区遥感影像Fig.1 Remote sensing image of the study area

2 研究方法

从景观尺度进行区域生态风险分析，国外有代表性的是Graham，Hunsaker，O'Nell等运用蔓延度指标对区域生态风险进行评价[21－23]，国内学者主要通过构建景观损失度、脆弱度、干扰度和综合风险等指数表征生态风险，利用地统计学分析方法对风险进行变量空间化[24－33]。山区风电场以道路串联风机的线状工程穿越区域，形成一定的廊道结构，对区域能量、物质和生物(个体)流产生过滤和阻截作用[22];干扰种群与生态系统的结构和功能，改变区域景观格局;同时受山地特殊的地貌、地表覆盖条件影响，产生一定的区域生态风险。进行山区风电开发的生态风险除考虑区域景观生态风险外，还应综合山地环境和项目廊道特征的特殊作用，因此，在常用的景观生态风险指数法的基础上，提出景观风险势(Sr)和隔离效应指数(Gr)及生态敏感因子(Xr)，构建山区风电开发的区域生态风险模型，其公式如下:

式中，Sr为景观风险势，Gr为景观隔离效应，Xr为生态敏感系数。

2.1 景观风险势(Sr)

景观风险势这一概念来源于原子激发原理，假设景观在任何时空状态下都有一个风险状态，自然景观在未受干扰时会形成一个基态，每一次人为干扰，类似能量吸收，改变景观结构和功能，使其偏离基态处于一定的风险状态，类似原子的激发态，当干扰达到某种程度时，景观处于足以彻底损毁的风险状态，类似原子电离。定义这种在特定时空状态下的景观风险状态为景观风险势，它是景观结构和景观脆弱度的综合反映，其公式如下:

式中:αi为区域(某风险单元)内i类景观的比重，Sri为该类景观的风险势，Fri为该类景观结构指数，Pri为某一类型景观脆弱性指数。

2.1.1 景观结构指数(Fri) 景观结构指数反映不同景观所代表的生态系统状态，可利用景观格局指数进行叠加来构建，山区风电开发点 －线组合式布局对区域景观的切割和破碎作用明显，参考文献[24－28、34]，选取破碎度、分离度、分维数 3个指标构建景观结构指数，计算公式如下:

式中:Ci为区域内i类景观的破碎度，Si为i类景观的分离度，Fi为i类景观的分维数。由于各指数量纲的不同，需进行归一化处理，a，b，c为各指数权重。

2.1.2 景观脆弱度指数(Pri) 景观脆弱度表示不同生态系统的易损性。查阅文献[21，28－33]，发现研究中对该指数多以专家打分或定性排序为主，主观性较强，未能真实反映具体区域的生态系统脆弱性。一般认为，生态系统的脆弱性与稳定性是两个内涵相同但表现形式相反的概念，高的脆弱性意味着低的稳定性。在样方调查资料的基础上，利用样方面积、样方物种类型数以及覆盖度来构建景观稳定性指数(W)，将其平均值的倒数作为该类景观脆弱度指数。其公式如下:

式中:Di为区域内i类景观的优势度(归一化前)，n为i类景观的样方个数，pj为i类景观第j个样方的覆盖度;qj为i类景观第j个样方单位面积中物种类型数，是样方中物种类型总数与样方面积的比值。

2.2 隔离效应(Gr)

隔离效应指线状地物(河沟、公路、场内道路等)对区域景观的阻隔程度和干扰程度[35]。定义隔离效应为区域线状地物长度、段数和面积的函数，其计算公式如下:

式中:λi为区域内i类线状地物的隔离效应权重，Gli和Gni分别为区域(某风险单元)内i类线状地物的总长度和总段数，A为区域(某风险单元)面积。

2.3 生态敏感系数(Xr)

以线性工程穿越区域，随着沿线环境的变化，不同的景观类型受到的作用强度和风险程度各具差异，同一景观类型在不同条件下(山地起伏、海拔高低、地表覆盖差异等)对风电开发活动的抗干扰能力也不同，如陡坡附近临时占地会比平缓地带面积大，易发生滑坡;地表覆盖率较低的地方易发生水土流失。选取坡度和植被覆盖率以及生态敏感区3个指标对生态风险进行修正:非敏感(1.0)、低敏感(1.1)、中敏感(1.3，生态损失较明显，易发生水土流失、滑坡等)、高敏感(1.5，涉及保护物种或保护区的区域)，具体修正见表1。

3 结果与分析

根据研究范围，采用500 m×500 m单元网格将研究区划分为119个风险小区，依据公式1，在对风电开发前后各风险单元的景观风险势值(公式(2)计算求得)和隔离效应值(公式(5)计算求得)叠加的基础上，求得风电开发后，各风险单元生态风险相对变化值，利用Arcgis9.3的空间分析和地统计功能对该值进行网格采样、Kriging空间插值和球状模型拟合空间化表征，得到风电开发后研究区生态风险相对变化(见图2)。对DEM提取的坡度并分级，经与植被盖度图叠加得到研究区生态敏感系数(见图3)。利用ArcGis9.3平台对相对变化值和生态敏感系数进行栅格修正计算，得到风电开发后区域风险变化强度图，区域整体变化强度在1.15－6.87倍之间，其中，90%的区域低于2.6倍，结合修正前生态风险相对变化及修正因子系数，将研究区分为低风险(＜1.25倍)、较低风险(1.25－1.75倍)、中风险(1.75－2.5倍)、较高风险(2.5－3.5倍)、高风险(3.5－5.0倍)及极高风险(＞5.0倍)6个风险级别，对应风险区如图4所示。

表1 生态敏感系数Tab.1 Ecological sensitive coefficient

图2 研究区生态风险相对变化Fig.2 Ecological risk relative change of the study area

图3 研究区生态敏感系数Fig.3 Ecological sensitive coefficient of the study area

1)风电开发后，研究区生态风险变化强度均大于1，73.44%区域以中级以下风险为主，不足5%的区域为高风险区和极高风险区。风险由西至东，由北向南呈上升趋势，其中，中风险区面积最大(48.54%)，分布在风电场沿线，较低风险区次之(37.28%)，沿中风险区外围分布，与低风险区同处于区域边缘地带;高风险区主要分布在W1机位东北部和W14-W22段南部。整体而言，风电开发活动增加山地区域生态风险，但高风险影响有限。

图4 研究区生态风险分区Fig.4 Ecological risk partition of the study area

2)对比两个高风险区，可以发现:该高风险区临近交通区或旅游区，风电开发对项目区临近的人类活动易达区影响较大，增加该类区域生态环境影响的累积效应，深化选址应予以重视;该高风险区以区域优势度较低，破碎化、分离化严重的景观类型为主，风电开发可从技术、防护措施等方面入手，减少占压范围，降低破坏强度。

3)风电场沿山脊布设，改变生态系统结构与组分，对山脊区域产生无法忽略的生态风险;风险变化趋势与山脊(风电场道路)方向一致，且以其为中心线向两侧山坡或较远处扩散，呈现明显的山脊导向特征;而山脊又是天然的地理分界线，项目施工应对山脊系统加倍予以保护。

4)生态敏感修正后，原本平滑的区域边缘不同程度地出现割裂、中高风险跳级现象，但整体分布趋势基本未变。隔离和中高跳级主要是坡度因子产生的几何形状尖锐的斑块引起的，而这些地方是较易发生滑坡、塌方、泥石流的地方，尤其是离风电场较近的地方。一方面说明利用景观风险势和隔离效应已经能较全面地反映区域生态风险，另一方面也说明山地地形、海拔、地表覆盖等环境因子是风电开发的隐性风险孕育环境。山区风电开发活动需充分重视山地微观敏感环境因子的生态影响，在山地进行现场勘踏，了解风电场周边环境，初步判断风电开发的生态风险十分必要。

4 结语

考虑不同类型景观对生态环境的作用及其抗干扰能力，风电开发活动对区域景观的隔离效应，山地区域复杂的地质、地形环境以及区域景观组分等众多因素，结合山区风电开发活动特征，提出景观风险势、隔离效应和生态敏感因子3个指数，构建生态风险模型。在3S技术支撑下，以秦岭某拟建风电场为例，分析该项目的区域生态风险，结果表明:风电开发后区域生态风险升高，风险变化趋势出现明显的山脊导向特征;高生态风险影响范围虽然有限，但临近人类活动易达区域影响较大。

山区风电场多沿山脊单行排列，一定程度可抽象为线形工程，因此，所构建的生态风险模型同样适用于公路、隧道、管线等山地线性工程的生态风险分析。基于生态系统相关理论和样方调查资料定义景观脆弱度指数，有别于常见的打分排序法，在一定程度上避免了人为主观定性产生的脆弱性偏差，能较客观地反映区域景观脆弱度。但是，仍存在样方中代表性物种特征考虑不足等问题，这可在未来研究中进一步修正。

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