【文献研读】基于压力-状态-响应-管理框架的西藏自治区生态脆弱性时空分析

以下文章来源于区域经济 ，作者解少华 研读

基于压力-状态-响应-管理框架的西藏自治区生态脆弱性时空分析

一、研究背景：生态脆弱性

许多生态和环境问题与全球气候变化和人类活动有关;这些对人类生存和发展所依赖的生态系统产生了重大影响。

脆弱性反映了自然或社会系统受到气候变化不利影响的程度。它是系统内气候变化的特征、速度和强度及其敏感性和适应性的函数。生态脆弱性指数（EVI）可以根据在选定的参考地点中观察到的一组物种组合的环境反应，量化一个区域的生态系统脆弱性范围;它已成为诊断和识别生态问题的重要方法。

压力-状态-响应（PSR）模型、驱动-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型和系统-动力（SD）模型等许多综合评价模型已被应用于生态脆弱性评估。

随着政府活动对生态环境的影响越来越大，越来越多的学者认识到在经济脆弱性指数综合评估中考虑管理决策的重要性。政府的管理决策包括保护生态环境的政策和财政支持。

将政府政策和公众行为纳入PSR模型，构建新的综合模型，可以在多重指数变化的影响下，在较长的时间尺度上反映生态脆弱性。

本研究建立了压力-状态-响应-管理（PSRM）模型，评估了自然环境条件和人为干扰压力下西藏自治区的生态脆弱性。确定了生态脆弱性指数指标及其准则层的时空变化。利用属性矩阵的相关系数计算生态脆弱性的因果分析。研究结果为西藏高海拔自治区的生态保护和可持续发展提出了建议。

二、研究方法和数据来源

1、研究区域

西藏自治区位于青藏高原的中心地带，面积120多万公里，占青藏高原总面积的一半以上。大约92%的地区高于海拔4000米。

包括拉萨、山南、昌都、林芝、那曲、日喀则和阿里等七个行政区。

全球变暖和人类活动加剧了西藏的生态环境问题，超出了生态承载能力，加剧了生态脆弱性;这主要表现在土壤退化、土地荒漠化和土壤侵蚀上。

主要位于拉萨、山南、日喀则和阿里的矿产资源露天开采造成了区域地表水和地下水污染。

2、数据来源

3、研究方法

3.1 PSRM评估模型

PSRM模型由四层15个指标组成。

四层分别是压力、状态、响应、管理；

15个指标分别是：

压力：GDP、第三产业比重、人口密度、年底牲畜库存、人为干扰指数；

状态：年平均降雨量、年平均气温、坡度、DEM；

响应：NDVI指数、草地覆盖的变化率、湖区变化率；

管理：政策支持、居民受教育程度、绿化面积。

四层互动形成了“发生了什么、为什么会发生、如何处理、基于什么”的逻辑关系。

压力子系统主要是指人类活动的影响。20年来，经济社会快速发展给西藏带来的压力越来越大。该地区的高海拔、山区条件和寒冷的温度使自然环境更容易受到生态破坏。人类活动和自然条件的变化对当地生态影响很大。因此，该子系统选择了GDP(p1)、第三产业比重(p2)、人口密度(p3)、年底牲畜库存(p4)、人为干扰指数(p5)；人为干扰指数的计算公式如下：

其中，P为水田面积，D为旱地面积，R为运河面积，U为城市用地面积，S为农村居民区，O为其他建设用地面积，A为总面积。

状态子系统是指生态系统和自然环境的状态。青藏高原对气候变化敏感，因此选择了年平均降雨量(s1)、年平均气温(s2)、坡度(s3)、DEM(s4)。

响应子系统是指区域承受外部压力的能力，体现在环境压力下区域生态系统的应变能力。将归一化植被指数（NDVI）（R1）、草地覆盖的变化率（R2）和湖区变化率（R3）纳入系统，代表植被和湖泊对环境变化的耐受性。NDVI的计算公式如下：

ØNDVI=（NIR-R）/（NIR+R）

其中，NIR是MODIS的近红外反射率值，R是红外波段的反射率值。

管理子系统主要是指社会和个人为减少和防止人类活动对环境的不利影响而采取的措施。它包括减少和预防政府和个人的负面影响，恢复生态环境作为对不利于人类生存和发展的生态环境变化的补救措施的行动。本研究选取政策支持（M1）、居民受教育程度（M2）和国家公园和自然保护区面积（M3）作为管理子系统的指标。这些指标反映了人们对生态保护的意识和行为的变化。

3.2 指标的权重

通过专家判断构建了指标重要性的比较矩阵。共有来自不同领域的13名专家应邀评判选定指标的相对重要性。他们的专业地位、生态服务年限和教育水平是确定专家时考虑的主要因素。

为了获得可靠的比较矩阵结果，通过测试系数（CR）检查矩阵的一致性。如果CR<0.1，则偏差可以接受，判断矩阵被认为已通过一致性测试;否则，它不能令人满意。CR的计算公式如下：

式中，CR为一致性比，λ为最大特征根，n为矩阵阶数，CI为一致性指数，RI为由专家判断确定的随机一致性指数。

最后，将各专家的加权平均值作为各指标的最终得分。

根据与生态脆弱性的相关性，将指标分为正、负两类。对于正指标，随着正指标值的增加，生境条件有所改善。

对于负指标，随着负指标值的增加，生境条件恶化。

式中，Xi是脆弱性评估的标准化值，xi为脆弱性评估指标i的原始数据，max(xi)为指标i的最大值，min(xi)为指标i的最小值。

每个指标的权重由层次分析法（AHP）确定。

3.3 生态脆弱性评估

采用生态脆弱性指数(EVI)来表征生态脆弱性程度。EVI越低，生态环境越脆弱，越容易受到破坏。EVI的计算方法如下:

式中，EVI为生态脆弱性指数，Wj为压力、状态、响应和管理各层次的权重，Lj为压力、状态、响应和管理的评价分值，n = 4。Wi为各指标权重，Ci为各指标归一化值，n为指标总数。

三、研究结果

1、不同准则层和EVI的时空分布

基于PSRM模型计算了2000年至2015年不同层次的得分。图显示了研究区域内所有区县的得分及其四个时期的变化情况。一般来说，这些层次的空间分布在过去15年中没有实质性变化，但平均得分随着时间的推移发生了很大变化。

对于压力层，随着分数的降低，该区域的压力增加。

在过去的15年里，最低分的中心从西北向东南移动。

2000年和2005年的最低分分别为那曲和日喀则的0.52和0.73，而2010年的最低分是昌都的0.48分。到2015年，拉萨的最低分下降到0.21。那曲地区压力层得分呈波动增大趋势，表明该地区生态环境压力呈逐渐减小趋势。但拉萨和昌都的压力评分呈逐步下降趋势，表明这些地区的生态环境受到社会经济发展的压力越来越大。从2000年到2015年，西藏经历了快速的人口增长，特别是在林芝和拉萨，人口分别增长了36%和35%。与东南地区相比，西北地区生态压力较小，生态评分较高。这主要是由于中国西北地区自然保护区（羌塘自然保护区）的建立和畜牧业管理的逐步完善，利用围栏和放牧合同控制牲畜数量。未来，随着西藏极高海拔地区搬迁计划的实施，将有超过13万人被搬迁到东南。这将导致压力层的区域差异越来越大。

对于状态层，随着分数的提高，生态环境有所改善。

在空间分布方面，该州得分由东南向西北递减，林芝最高，为0.75，阿里最低，为0.12。

在时间变化方面，从2000年到2015年，状态层的分数随着时间的推移略有波动。

对于响应层，随着区域得分的提高，生态环境有所改善。一般来说，得分分别从0.8逐渐下降到0.1。它与NDVI的变化一致（从东南部的0.92下降到西北部的0），NDVI得分较高的地区大多位于林芝和昌都，平均得分超过0.6，而NDVI得分较低的地区主要位于那曲、阿里等海拔相对较高的地区，平均得分为<0.2。但是拉萨城管区以城市建设为主，导致地位层得分较低，但并不意味着不适合人类居住。

对于管理层来说，随着区域分数的提高，管理水平也随之提高。它包括三个指标：政策支持、教育水平以及造林和自然保护区面积。不同行政区域行政政策存在重大差异，导致3个指标在时空上存在较大差异。2000年，西藏生态环境保护政策仍然缺乏。管理层的最高分在拉萨仅为0.3分。2005年后，开展了植树造林、草原承包责任制、自然保护区建设、生态搬迁等一系列生态保护工程，管理得分显著提高。2015年，拉萨和林芝的管理得分也进一步提高，主要是居民教育水平不断提高，生态保护意识增强。

为量化生态脆弱区变化，EVI评分分为5个等级。分类如下:I类为极端脆弱区(0 < EVI < 0.2)， II类为严重脆弱区(0.2 < EVI < 0.4)， III类为中等脆弱区(0.4 < EVI < 0.6)， IV类为轻微脆弱区(0.6 < EVI < 0.8)，Ⅴ类为非脆弱区(0.8 < EVI < 1)。2000年，约53%的区域处于极度脆弱状态，主要集中在海拔高、热液条件差的西北地区。随着2005年国家级自然保护区的建立，极度脆弱区域有向严重脆弱和中等脆弱两类转变的趋势。同时，由于政府管理能力的提高和社会生态需求意识的提高，中脆弱区和轻度脆弱区所占比例有所增加。此外，拉萨、林芝和昌都城区由于城市化进程的推进而被划为非脆弱区。

2、生态脆弱性的因果分析

为了识别不同区域生态脆弱性的驱动因素，计算了15个评价指标与EVI指标之间的相关系数。对于同一区域的每个指标，将四个时间点的平均值构成一维四元数向量。

式中，xi为给定评价指标在i区域的向量值，xi, 2000,xi,2005, xi,2010和xi,2015分别为给定评价指标在i区域2000年、2005年、2010年和2015年的标准值。在本研究中，将2000年的值设为1，其他年份的值除以2000年的值作为标准值。

通过计算向量间的相关系数来分析不同指标之间的相关性。

公式如下:

其中，X为七个区域指标向量的平均值，Yi为i区域EVI的向量值，Y为七个区域EVI的平均值。

P:压力

P1:国内生产总值;

P2:第三产业比重;

P3:人口密度;

P4:年末牲畜库存情况;

P5:人为干扰指数;

S:状态

S1:年平均降雨量;

S2:年平均气温;

S3:坡度;

S4:DEM;

R:响应

R1: NDVI指数;

R2:草地覆盖度变化率;

R3:湖泊面积变化率;

M:管理

M1:政策支持;

M2:居民受教育程度;

M3:造林面积。

总体上，人口密度(p3)、第三产业占比(p2)、政策支(M1)持和居民受教育程度(M2)等指标与生态脆弱性指数的相关性系数较高（>0.8）。这意味着生态脆弱地区与人类活动、生态保护和恢复措施密切相关。在研究区，所有地区的政策支持与EVI的相关系数均在0.9以上，日喀则为0.7。除拉萨和日喀则外，EVI与人为干扰指数的相关系数均低于0.6。这表明生态保护和恢复措施将减少社会经济发展对生态环境的影响，增加自然条件的影响。

那曲和昌都的政策支持与生态脆弱性指数的相关系数较高，表明生态环保政策的制定促进了区域生态环境的改善。政策的制定在一定程度上限制了年底牲畜的增加和人为干扰指数。

在山南，生态脆弱性指数相关系数较高的指标是NDVI、政策支持和教育水平。与山南相似，林芝的NDVI也相对较高。

由于人口稀少，阿里地区大部分地区都是自然保护区。因此，EVI相关系数最高的指标是政策支持。

四、讨论与结论

1、讨论

1.1 西藏自治区生态脆弱性

西藏国内生产总值从1990年的4.24亿美元增长到2018年的226亿美元。第三产业贡献最大：从1990年到2018年，西藏自治区第三产业占GDP的36%-49%。旅游业是主要支柱，其第三产业的比重从1%增长到68%。发展环境友好型第三产业，可以减少人类开发活动对生态环境造成的破坏程度，有利于生态环境的恢复和保护。

1.2 西藏自治区生态环境可持续发展建议

可持续发展是减轻环境压力、保护脆弱生态环境的长期战略。青藏高原的生态系统生态脆弱，受到风、水和冰冻的严重侵蚀。因此，对当地生态环境保护应侧重于维护现有自然生态系统的完整性，加强对边境交错带的保护，减少该地区的社会和经济活动。退耕还林还草、恢复自然植被等措施是保护生态脆弱性的有效手段。旅游服务、太阳能、风能、水电能等环境友好型产业可以促进脆弱地区生态与经济协调发展。在生态严重脆弱地区，要加强生态监测预警服务，严格控制人类经济活动，遏制生态退化。

1.3 本研究的局限性

鉴于任何脆弱性评估都存在不确定性，本研究的定量评估框架存在一些局限性，这些局限性是由评估的生态和社会经济过程的各种来源驱动的。在这项研究中，使用了很长一段时间（从2000年到2015年）的数据。诸如缺少数据、分辨率不足或缺乏获取原始数据的统一标准等问题也可能导致不确定性。

每个指标的权重分配也会给评价结果带来不确定性。

在下一步的研究中，应寻求更准确、更全面的数据，以进一步降低生态脆弱性评价结果的不确定性。重点预测区域未来生态脆弱性趋势，符合可持续发展长期目标的要求，与区域生态脆弱性评价研究相辅相成。

2、结论

本研究全面评估了2000—2015年西藏的EVI。建立了PSRM模型来评估EVI的时空变化。将过去4个时间点的所有指标的平均值形成一维四元数向量，通过向量相关分析计算15个评价指标与EVI指标的相关系数。最后，提出了生态保护和可持续发展的建议，以支持保护青藏高原脆弱的生态环境。

研究结果显示，研究区EVI的空间差异显著。由东南向西北逐渐减小，最低值区出现在拉萨。然而，生态脆弱性指数随着时间的推移而有所改善：中等和相对脆弱地区的比例相对较高，尽管非脆弱地区的比例很小。

本研究建立的评价体系是在综合考虑研究领域的现场条件的基础上建立的。不同的高原地区有不同的社会背景和自然条件。未来可将气候变化模型纳入评估体系，因地制宜开展生态脆弱性评估研究，建立适合研究区域的评估体系。本文的评估体系可为分析青藏高原生态脆弱性提供参考。

研读人：河南大学2022级土地资源管理专业硕士研究生 解少华

转自：“经管学术联盟”微信公众号

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