2. 地理学国家级实验教学示范中心(陕西师范大学), 陕西 西安 710119
2. National Demonstration Center for Experimental Geography Education(Shaanxi Normal University), Xi'an 710119, China
生态弹性指生态系统在受到外界干扰、压力下，偏离平衡状态后表现出自我维持、自我调节以及抵抗外界压力和干扰的能力[1-6].在不同强度的外界作用力下，生态系统表现出不同的响应[7].轻微的干扰增加了系统发生变化的概率，强烈的干扰则加剧这种变化，令该景观演替为新的景观，新景观更加适应现在的生态环境.当外在干扰没有达到其极限时，景观环境会在系统自身的调节下恢复到原来的状态，最终处于平衡.生态弹性包含两方面内容：弹性强度和弹性限度.弹性强度指系统弹性力的高低受系统自身状态的影响[1].弹性限度指弹性范围，也是系统可变化的阈值区间.弹性限度反映了特定生态系统缓冲与调节能力的大小，取决于地物覆盖类型和多样性[8].
国内外研究生态系统的生态弹性方法较多. ZURLINI等[9]认为，生态系统弹性由系统本身的自然环境属性、生态敏感性、人类影响造成的压力决定. LI等[10]通过生态敏感性、水质、NDVI等指标构建了空间弹性，并在此基础上划分了4个级别.王云霞等[11]、王文婕等[12]利用气候、水文、植被覆盖、水资源等生态系统要素，采用目标分层法构建了生态系统弹性评价指标体系，通过连续的时间序列评价了生态弹性的动态变化.部分学者[7, 13]将生态弹性评价作为生态承载力和生态安全评价的一个指标，从景观指数和自然要素角度构建生态弹性评价模型，结合专家打分法确定弹性分值.高吉喜等[1]、张宝秀等[8]以特定区域与时段内的生态系统弹性强度系数不变为前提，用弹性限度反映研究区生态系统弹性的大小.廖柳文等[14]从景观变化的角度对湖南省生态弹性做了评估.近年来，关中地区生态环境研究主要围绕城市对资源环境的影响和以农田生态系统为主的生态服务[15-18]，缺乏关于生态弹性的研究成果.关中作为陕西省重要的粮食产区以及重要的生态功能区，社会经济的快速发展对生态环境的影响，引起了社会的广泛关注.
为解决生态弹性研究中主成分分析方法无弹性分值的模糊性以及现有弹性分值的主观性问题，在现有研究内容的基础上，通过生态弹性度模型评估关中地区的生态环境质量，分析土地利用以及植被净初级生产力对生态弹性的影响.从新的角度评估关中地区生态环境的动态变化，为区域发展和生态建设提供科学依据，以期实现生态环境与社会经济的可持续发展.
1 研究区概况关中地区位于陕西省中部，指中国陕西秦岭北麓渭河冲积平原，西起宝鸡，东至潼关，东西长360 km，平均海拔约为500 m，总面积约为5.55×104km2，约占全省土地面积的19%，其北部为陕北黄土高原，南部为陕南山地和秦岭，包括西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市和杨凌示范区.关中地处内陆，属于温带季风性气候，年平均气温在6~13 ℃，年降水量500~800 mm.水资源贫乏，人均水资源380 m3，相当于全国人均水平的1/8[19].关中地区是陕西省重要的工业基地、粮食主产区，亦是陕西省文化发达、人口密集区.近些年，随着工农业的进一步发展，关中地区的城市人口达1 943.8万，经济发展迅速.
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图 1 研究区示意图 Fig. 1 The study area of the Guanzhong area |
本文使用的数据如下：区县行政界线等基础地理数据来源于国家基础信息中心；遥感数据为2000，2005，2010和2015年4期MOD 17 A植被净初级生产力(NPP)数据和Landsat TM数据，来源于地理空间数据云；遥感影像数据的解译基于ENVI 5.1和ARCGIS 10.1平台，采用监督分类的人机交互解译方法，将区域土地利用类型分为林地、草地、耕地、水域、城乡建设用地和未用地6类，结合Google earth进行精度评估，4期土地利用分类结果总体精度高于82%，达到研究精度要求；人口、GDP等数据来源于2000—2014年的《陕西省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》中的社会经济统计数据.
2.2 研究方法复合生态系统的生态弹性度比单一系统高，系统越复杂和多样化，各构成要素越健康，生态弹性度越大.可以通过系统内不同组分以及组分之间的状况来判断生态弹性度的大小和变化，各组分特性用对应的地物弹性分值表示.弹性分值可以由植被覆盖度、专家评分法、生产力确定.植被净初级生产力(NPP)可以表征一个地区地形地貌、水分热力状况、植被的生产适宜性，可通过NPP来客观反映生态系统各要素的健康程度.本文采用NPP作为弹性分值计算生态弹性度.
区域生态弹性度计算公式[1]：
| ${E_{{\rm{cores}}}} = \left( { - \sum\limits_{i = 1}^n {{S_i}{\rm{lo}}{{\rm{g}}_{\rm{2}}}{\mathit{S}_\mathit{i}}} } \right)\sum\limits_{i = 1}^n {{S_i}} {P_i}, $ | (1) |
其中，Ecores为区域生态弹性度；i为土地利用类型，本文中n=6；Si为地类i的覆盖面积；Pi为地类i的弹性分值，即NPP均值.从式(1)可以看出，土地利用类型和NPP同时影响生态弹性度的大小.在计算之前采用对数函数对数据进行标准化处理.
为了分析区域生态弹性的动态变化，本文采用生态弹性动态度即某段时间内生态弹性度变化的速率来表示生态弹性的动态变化情况.
生态弹性动态度公式为
| $ \mathit{K} = \frac{{{U_b} - {U_a}}}{{{U_a}}} \times {T^{ - 1}} \times 100\%, $ | (2) |
其中，K为区域生态弹性动态度；Ua，Ub分别为研究初期和末期区域的生态弹性度；T表示研究时段长度.
3 结果与分析 3.1 陕西省关中地区土地利用变化2000—2015年关中地区土地利用类型以耕地、草地为主，各类用地分布差异明显：林地集中分布在宝鸡市的陇县、陈仓区、渭滨区、凤县、太白县、周至县、岐山县的北部以及西安市的户县、长安区、蓝田、华县；草地主要分布在宝鸡市、咸阳市的北部、铜川市、西安市南部、渭南市；水域主要分布在关中平原的中部、东部；建设用地集中分布在西安市.
2000—2015年关中地区土地利用格局变化如表 1所示，草地、耕地、未利用土地、水域面积减少，建设用地和林地面积增加. 2000—2015年关中地区林地面积变化较大，增加了8 265.23 km2，其中宝鸡市林地面积增加量最大，占林地总增加量的63.54%，其次是西安市和咸阳市；各市耕地有增有减，总体呈减少趋势，共减少了842.66 km2.宝鸡市的耕地面积缩减最多，占总减少量的51.25%；草地变化幅度最大，各市草地面积均呈减少趋势，其中宝鸡市的草地面积减少量最多，占关中地区总减少量的46.17%，西安、渭南次之；渭南市水域面积减少量最多，占总减少量的47.97%，其次是西安市和咸阳市；渭南市对建设用地增加的贡献最大，西安市、咸阳市次之；渭南市的未利用地减少量最小，咸阳市增加量最大.
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表 1 2000—2015年陕西省关中地区土地利用变化 Table 1 Change of land use types during 2000 to 2015 in Guanzhong area of Shaanxi province |
根据社会经济统计数据，关中地区的城市化率与城乡建设用地面积存在一定的正相关性，各市城市化率与城乡建设用地面积都呈增加趋势(见图 2). 2000，2005，2010和2014年西安市城市化水平分别为41.53%，44.91%，47.86%和51.3%，城区建设用地面积分别为187，231，277和434 km2，都呈明显的上升趋势.宝鸡市这4年城市化水平分别为23.01%，24.5%，47.76%和53%，城区建设用地面积分别为33，61，72和86 km2.从上升的速度来看，宝鸡市城市化进程较西安市快，宝鸡市近年来社会经济发展迅速，人口和空间规模均在不断扩张.
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图 2 2000—2014年关中城市化水平与城区建设用地面积变化 Fig. 2 Changes of urbanization level and construction land in Guanzhong from 2000 to 2014 |
通过ArcGIS10.1将土地利用栅格数据转换成矢量数据后，采用空间分析和统计分析工具，对土地利用矢量数据进行处理，得到2000—2015年区域土地利用转移矩阵.如表 2所示，2000—2015年，关中地区土地利用方式转化较为明显，土地覆盖类型间交叉转化加剧.草地的变化模式以转出为主，林地是其转出最多的利用类型，约占研究初期草地面积的58.8%.转出区域主要为宝鸡北侧、咸阳市东北侧与铜川交界处和秦岭南侧.耕地大量转变为林地和建设用地，草地次之，分别占总量的43.5%，35.4%和18.8%.林地大规模转变为耕地和草地，林地转为耕地的面积约占总转出面积的62.2%，主要分布在渭南中部和铜川北部，林地转为建设用地的区域主要在西安市.研究区水体规模减小，转出面积约占研究初期总量的80%.林地面积总体增加，主要因草地、耕地不同程度的转入，而其转出量小于转入量.在研究期间，建设用地面积的增长得益于草地和耕地的输入，转出量较少.未利用地主要转变为其他类型用地，总面积减少.
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表 2 2000—2015年关中地区土地利用转移矩阵 Table 2 Change of land use types during 2000 to 2015 in Guanzhong area |
耕地大量转为林地和草地，而其他用地对耕地的补充较少，城市周边大量耕地被侵占用于城市建设，出于生态保护需要退耕还林，从而使耕地面积迅速下降，林地面积不断增加.
3.3 植被净初级生产力分析NPP反映了植被将光能转化为化学能并固定为化合物的能力，为整个生态系统提供了物质和能量的基础，能够表征区域陆地生态系统质量.土地利用格局决定了生态系统的类型、结构和功能，从而影响区域NPP值[20].同时，NPP也受区域气候环境的影响，生态系统的NPP随降水量增大而上升，在一定范围内随气温的升高逐渐降低[21].
利用ArcGIS软件中的空间分析工具对各年份土地利用数据与NPP数据进行分区统计，得到不同阶段各类用地的NPP均值(见表 3).关中地区各类用地NPP均值整体上呈增加的趋势，有大量植被覆盖的耕地、林地、草地的NPP均值都有增大，说明2000—2015年的水热条件、气候条件适宜植被生长.宝鸡市6类用地的NPP值总体上比其他4个市高，宝鸡市域内山地居多，平原较少，地形气候因素更适宜植被生长.西安市和咸阳市建设用地NPP值降低，而其他地区增加.西安市和咸阳市在城市化建设过程中绿地建设相对较少.宝鸡市的城市园林绿化面积相较于其他各市要少，符合宝鸡市建设用地NPP小幅减少这一结论.
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表 3 2000—2015年陕西省关中地区各类用地NPP均值(单位：gc·m-2·a-1) Table 3 Mean NPP of land use types in Guanzhong area of Shaanxi province during 2000 to 2015 |
生态弹性度和生态弹性动态度有以下特征：
如图 3和表 4所示，各市、区生态弹性度总体分布在4~8，2000年各市生态弹性度值大小依次为渭南市＞宝鸡市＞西安市＞咸阳市＞铜川市，最大值和最小值分别为7.67和4.17. 2000—2015年，生态弹性度由波动变化到总体上升，弹性度差距减小.
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图 3 2000—2015关中地区各市生态弹性度 Fig. 3 Ecological elasticity dynamic of Guanzhong area during 2000 to 2015 |
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表 4 2000—2015年关中地区生态弹性动态度 Table 4 Ecological dynamic degree of Guanzhong area during 2000 to 2015 |
2000—2010年，除渭南市弹性度有较大幅度降低外，其他各市均呈波动变化. 2010—2015年，各市生态弹性度增加.到2015年, 生态弹性度值最大为渭南市(7.59)，最小为铜川市(5.94).景观格局的改变将影响生态弹性度，2000—2010年，区域耕地明显缩减，林地、城乡建设用地规模明显扩大，区域生态弹性度并没有持续上升.林地、草地对生态弹性度的贡献未能弥补城乡建设和开发使耕地减少的损失. 2010—2015年，各市、区弹性度都呈明显的增加趋势，生态弹性动态度均为正值，相较于前2个时期都有较大提升，生态环境得到大幅度改善，2010—2015年期间，各市、区林地面积大幅度增加，使得地区弹性度有较大提升.
为了突出不同土地利用方式下的生态弹性特征，将式(1)中的NPP以一种地类为参考，结果表明，各用地生态弹性度值大小依次为林地＞草地＞耕地＞未利用地＞建设用地＞水域.区域整体NPP越高，生态弹性度越大，生态系统抵抗外界干扰的能力就越强.由于关中地区各市的NPP总体上升，所以各市总体生态弹性度也呈上升趋势，关中地区总体生态环境有所改善.
由于地形地貌、水热条件等自然因素和社会经济发展水平的不同，区域的生态弹性亦有差异.铜川市矿产资源丰富，是陕西省重要的采矿基地，煤炭产量占全省总产量的1/3，市内有大量的工业厂矿，对环境造成了一定的影响，符合生态弹性度最低的特征.但是，区域内林地面积逐渐增加，空气质量也得到改善，生态环境趋向好的方向发展，这与谭君等[18]的研究结果一致.宝鸡市的林地面积在关中地区中是最大的，其增加量也最多.从建设用地内的绿化来看，2004和2009年宝鸡市的园林绿化面积分别为1 598和3 479 km2，增加了117.7%，增加趋势明显，对提升环境质量有很大的帮助，也符合宝鸡市生态园林城市建设的要求. 2010—2015年林地面积增加，系统生态弹性度提高，环境质量得到改善，所以植树造林是提升生态环境质量的有效方法. “退耕还林”使关中林草覆盖度恢复加快，生态环境质量显著提升.
生态弹性与区域开发程度存在密切的联系.研究期5个市用于开发建设的投资金额逐年显著增加，咸阳市2004年和2012年全社会固定资产投资分别为124.07亿元和1 616.47亿元，增幅最为明显，达到了12倍. 2004年和2012年西安市全社会固定资产投资分别为463.5亿元和4 243.43亿元，增幅为8.15倍.其他各市城市化发展也较为迅速，年投资增长率均大于32.5%.西安市计划在2020年城市化率达到79.5%，人口达1 070万人[23]，势必对周边进行进一步的开发利用.近年来，“西咸新区”的设立、“关中-天水经济区”以及“丝绸之路”的振兴，推动了关中地区社会经济的快速发展，城市化进程加快，不可避免地对自然环境造成了影响，如植被覆盖减少、建设用地面积增加、环境污染等，改变了周边生态系统的功能和结构.
4 结论以陕西关中作为研究区域，利用RS和GIS，对2000—2015年关中地区生态弹性进行了初步分析.结果表明：
4.1关中地区生态弹性度总体在4~8，从2000年的4.17~7.67上升为2015年的5.94~7.52，总体呈上升趋势. 2000—2010年各市均呈现波动变化的特点；2010—2015年均大幅度上升.关中地区生态系统抵抗外界干扰的能力增强，生态环境质量得到了改善.
4.2区域生态弹性受土地类型的面积和该用地方式下NPP的影响，林地对区域生态弹性的提升作用最大，其次是草地和耕地. “退耕还林”工程有益于改善区域生态质量，也可通过增加建设用地中的植被覆盖提高区域的生态弹性度.
5 讨论生态系统弹性与该系统的土地利用类型密切相关，可通过改善土地利用格局来提升生态系统的弹性.如增加林地面积、减少未利用土地、对城市建设用地加以限制(例如划定城市边界等手段)、基于“低碳”理念和技术对城市以及周边环境进行管理等[17].由于关中地区地势狭长，生态环境特色各异，经济发展不均衡，因此必须根据地方特色制定长期发展规划，避免经济发展导致的生态环境恶化，促进新型城镇化发展[24-26].
本文以各类用地的NPP均值作为弹性分值，结合土地利用数据对陕西关中地区的生态弹性度进行分析，在今后的研究中，需要对不同赋值方法进行比较.另外，为了体现不同地区的弹性特点，需要在全省范围进行大尺度测算，同时注重土地利用规划与环境保护规划等其他相关规划在空间上的衔接，以提高规划的可操作性[27].可以尝试采用网格技术重新划分研究区，以提高研究精度.
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