基于政府间气候变化专门委员会(IPCC)“暴露度—敏感性—适应力”框架^[14],构建了脆弱性评价体系。暴露度指系统受环境和社会干扰的程度,干扰的强度、频率、持续时间与距离系统的远近有关^[24]。敏感性与系统被干扰的临界条件有关,反映的是系统对外部干扰易于感受的性质。适应能力指系统能够处理、适应干扰以及从干扰造成的后果中恢复的能力^[25]。一般,随暴露度和敏感性的提高,区域脆弱性会增强; 随适应力的增大脆弱性会减小。

图1 研究区概况

(1)暴露度。安定区以农业和畜牧业为主,生态压力指标选取化肥施用量(t/hm²)、单位面积载畜量(头/hm²); 选取乡村劳动力比重(%)与人口密集程度(人/hm²)反映社会压力; 增长压力指标为人口自然增长率(‰)和经济增长速度(%)。

(2)敏感性。敏感性主要与区域自然环境、社会发展程度、资源结构等密切相关。自然环境方面选取景观结构指数、归一化植被指数(NDVI); 社会发展方面选取平均劳动力负担人口(人)和非农人口比重(%); 以水窖数量(口)和人均耕地面积(hm²)反映资源供给状况。

(3)适应力。主要受区域资本数量、信息、教育、技术、管理能力等影响。用有效灌溉面积(hm²)、林地占比(%)指代生态资本; 社会资本用文盲人口比重(%)、高中及以上人口比重(%)、水果产量(kg)、人均粮食产量(kg)等表征; 金融资本方面选取了人均纯收入(元)和经济密度(元/hm²)。

(1)人口和社会经济数据:人口和各类社会经济统计数据来源于安定区国民经济和社会发展统计资料。

(2)土地利用数据:基于1995年、2005年和2015年的LandsatTM/OLI系列遥感影像解译获得土地利用数据。遥感影像来源于美国地质调查局(http:∥www.usgs.gov/)和国际科学数据服务平台(http:∥www.cnic.cas.cn/)。在ENVI 5.1中分别对3期遥感影像进行辐射校正、几何校正、拼接等预处理,参考《土地利用现状分类标准》(GB/T21010—2017)并结合研究区实际情况,将区内土地利用分为6类:耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地。以Google Earth高分辨率影像为参照,在ArcGIS 10.2下,对遥感影像进行目视解译,利用野外定点采样数据进行结果验证,解译精度均在83%以上,符合本研究要求。最后对解译数据进行拓扑错误检查与修正,得到3期土地利用类型矢量图。

(3)景观结构指数反映土地覆被类型的结构组成,为逆向指标,其值越大表示区域景观越破碎越不稳定。利用Fragstats 4.2计算得到斑块密度指数(PD)、景观形状指数(LSI)和香农多样性指数(SHDI)等^[26],后综合得到景观结构指数,公式如下:

ILS=a·PD+b·LSI+c·SHDI(1)

式中:ILS表示景观结构指数; a,b,c为各自权重,这里取权重相等均为0.33^[27]。

(4)NDVI数据。归一化植被指数(NDVI)可以很好地反映干旱区的植被生长状况。本文所需NDVI数据主要是通过美国地质勘探局(http:∥glovis.usgs.gov/)下载的MOD13Q1 数据,1995年的NDVI 数据是通过国际科学数据服务平台(http:∥www.cnic.cas.cn/)下载的Landsat 4—5 TM遥感影像数据,在ENVI 5.1中进行校正、拼接和裁剪等预处理后计算得到。

原始评价指标间存在量纲和作用方向的差异,为使所有指标作用方向一致,本文运用极差标准化的方式对指标进行了预处理^[28]。当指标值越大对评价越有利时,即指标性质为“+”,运用正向标准化公式(2); 当指标值越小对评价越有利时,即指标性质为“-”,运用负向标准化公式(3):

Y_ij=(X_ij-X_jmin)/(X_jmax-X_jmin)(2)

Y_ij=(X_jmax-X_ij)/(X_jmax-X_jmin)(3)

式中:X_ij,X_jmax,X_jmin和Y_ij分别为第i个乡镇第j项指标的原始值、最大值、最小值和标准化值; 其中:i=1,2,3,…,m; j=1,2,3,…,n。

熵值法能够克服主观因素,显著提高指标数据间的对比度和分辨率,具有较强的客观性、较高的精确度和科学性等特点^[29]。因此,本文运用熵值法求取社会生态系统脆弱性评价指标的权重系数(表1)。具体计算过程如下:

(1)基于标准化值Y_ij,计算第j项指标下第i个研究单元指标值的比重P_ij:

P_ij=Y_ij/∑^m_i=1Y_ij(4)

(2)第j项指标的熵值e_j:

e_j=-k∑^m_i=1P_ijlnP_ij,k=1/lnm(5)

(3)第j项指标的差异性系数g_j:

g_j=1-e_j(6)

(4)第j项指标的权重w_j:

w_j=g_j/∑ⁿ_i=1g_j(7)

式中:i=1,2,3,…,m; j=1,2,3,…,n。

表1 社会生态系统脆弱性评价指标体系

根据现有研究成果,函数模型法因能较好地概括脆弱性内涵与各构成要素之间的相互作用关系而得到了广泛应用^[24]。因此,将社会脆弱性理解为暴露度、敏感性和适应力的函数,借鉴IPCC的脆弱性指数计算方法^[30],构建安定区社会生态系统脆弱性评价模型:

VI=(EI+SI)-AI(8)

式中:VI、EI、SI、AI分别代表脆弱性指数、暴露度指数、敏感性指数和适应力指数,其中VI(-1,1)。EI、SI、AI的计算过程如下:

EI=∑⁶_j=1W_ejY_eij; SI=∑⁶_j=1W_sjY_sij; AI=∑⁸_j=1W_ajY_aij(9)

式中:VI,EI,SI,AI含义同上; W_ej,W_sj,W_aj分别为暴露度、敏感性与适应力的指标权重; Y_eij,Y_sij,Y_aij分别为暴露度、敏感性和适应力指标的标准化值。为了进行时序要素之间的对比,在ArcGIS中结合自然断点与等间距分类法,将研究区脆弱性(VI)、暴露度(EI)、敏感性(SI)、和适应力(AI)分别划分为5个等级:低、较低、中等、较高和高。

脆弱性主要影响因子有效识别是提出针对性的管控措施的前提。因子贡献度模型被广泛应用于影响因素识别研究中^[31-32],本文借此模型对安定区社会生态系统脆弱性的影响因素进行了识别,计算公式如下:

O_j=(I_j·W_j)/(∑²⁰_j=1W_j·I_j)(10)

式中:O_j指第j指标对于脆弱性贡献度; I_j为指标偏离度,表示各指标实际值与最优目标之间的差距,通常用1与各指标的标准化值Y_j之差表示; W_j为各指标的权重。

将研究期间安定区社会生态系统脆弱性分为以下5级:低脆弱性(-0.05～0.10)、较低脆弱性(0.10～0.15)、中等脆弱性(0.15～0.20)、较高脆弱性(0.20～0.25)、高脆弱性(0.25～0.31)(图2)。研究期间安定区脆弱性先降低后升高。1995年研究区脆弱性指数均值为0.22,除內官营和巉口外,其余17个乡镇均处于中等及以上脆弱水平,占安定区总面积的82.24%; 2005年安定区社会生态系统脆弱性指数平均值下降了近10%(0.2),高脆弱乡镇减少了一半,面积占比减少近24%,而中度脆弱及以下乡镇有所增加,面积占比为52.46%,社会生态系统脆弱性明显改善。2015年安定区社会生态系统脆弱性再次升高,脆弱性指数平均值增长了30%(0.23)。中等脆弱及以上乡镇增至17个(占安定区面积83.29%),其中高脆弱区域和较高脆弱区面积分别增加了17.55%和11.22%,低脆弱和较低脆弱区域仅占16.71%。

从空间分布看,研究期间高脆弱区主要分布在安定区东北部,其中葛家岔、石泉和宁远3乡镇一直处于高脆弱水平。而西南部的内官营镇始终保持低脆弱性,主要是由于内官营是安定区的蔬菜种植基地,较强的经济实力和丰富的生态资本增强了风险抵御能力,使其适应力明显高于其他乡镇。凤翔镇、团结镇的脆弱性先降后升,这与安定区整体变化趋势相同,而西北部的巉口镇脆弱性水平不断升高,其余乡镇脆弱性变化不明显。

图2 1995-2015年安定区社会生态系统脆弱性性空间分布特征

通过对脆弱性影响因素的分析发现,安定区社会生态系统脆弱性主要受化肥施用量、单位面积载畜量、有效灌溉面积、林地占比、人均粮食产量等的影响,而这些驱动因子大多与人类活动相关,安定区社会生态系统脆弱性降低可从以下层面着手。

(1)加强生态建设,不断提高适应力水平。面对农地有效灌溉面积不足,空间差异大的问题,各乡镇需因地制宜,对于已有灌溉设施和自然条件较好的乡镇,如凤翔、内官营和巉口等,需进一步借助“引洮工程”,不断扩大农田有效灌溉面积,改善农业生产条件,增强社会生态系统的适应力。对于无法直接引水灌溉的乡镇,如白碌、香泉等,应凭借“121雨水集流工程”^[33],继续实施集雨节灌工程,增强干旱山区农业生产对天然降水的利用,为发展旱作高效农业注入新活力。增加林草面积,提高植被覆盖度,可有效增加生态资本,从而提高社会生态系统适应能力。为确保区内生态适应力水平的持续提高,要继续实施造林种草工程,鼓励社会资源参与林木培育与管理,提高造林质量。

(2)科学合理规划,有效降低暴露度水平。当下,研究区单位面积化肥使用量严重超出国际安全标准,应积极采取措施将化肥施用量限定在安全范围,降低化肥过量施用所带来的生态风险。通过推广秸秆还田和施用农家有机肥等措施改良土壤肥力; 因地制宜,确定合理的施肥用量和比例,建立合理的施肥制度。畜牧业是安定区主要产业之一,但由于研究区为半干旱荒漠草原带,植被状况较差,过牧超载很可能会引发一些新的生态环境问题。因此,需要合理规划放牧区域,积极实施人工种草,严控畜牧数量,优先保护生态环境。

(1)总体上,安定区社会生态系统脆弱性呈先降低后升高的趋势。时间上高暴露度区域面积先减小后增大,高暴露度区域主要集聚在西南部,东北部的乡镇暴露度普遍较低; 敏感性指数先降低后略微升高,区内西南部敏感性水平要高于北部和东南; 适应力呈缓慢下降趋势,空间分布与暴露度基本相同; 区内脆弱性由西南向东北递增,与适应力正好相反。

(2)通过对脆弱性影响因素的识别,发现安定区社会生态系统主要受暴露度和适应力的影响,主要驱动因子多与人类活动相关。暴露度中生态压力对安定区脆弱性的作用最大; 适应力中的生态资本和社会资本因子与脆弱性关系最为密切,其中有效灌溉面积、林地占比对提升安定区社会生态系统应对力,降低脆弱性作用最显著; 敏感性驱动因子对脆弱性的贡献最小。最后得出,只有不断加强区域生态建设,提高适应力水平,科学合理规划,有效降低暴露度,才能保持和促进安定区社会生态系统的稳定与持续发展。