何 君，伍龙江，张蓝心，张明敏

（1.重庆市地质矿产勘查开发局107地质队，重庆 401120；
2.重庆工商大学 环境与资源学院，重庆 400060；
3.兰州大学 资源环境学院，兰州 730000；
4.四川利新港工程建设有限公司，成都 610047）

三峡工程的长期安全运行对长江中下游的防洪与生态安全具有特殊重要的战略意义[1]。三峡库区环境质量地带性差异明显、破碎程度较高[2]，人地矛盾较为突出，受地形地貌限制，生态环境本底存在一定风险。生态风险评价可以定量评估土地利用变化带来的生态效应，特别是基于景观层面的生态风险评价，是统筹山水林田湖草系统治理的工作基础[3]，可为区域生态风险防范提供量化决策依据，能有效指引区域景观格局优化与生态安全格局构建[4-5]。

目前，国内外学者对生态风险评价主要有两种模式，一种是基于“风险源-风险受体-暴露与危害评价”模式，包括针对不同环境受体，如大气[6]、水[7]、土壤[8]等开展的生态环境风险研究。以滑坡[9]、泥石流[10]、煤矿锈水[11]、铁路[12]等突发环境事件或特定对象为风险源开展风险评价，以及在环渤海五省[13]、西南地区[14]等研究区构建风险评价模型进行生态风险评价。另一种是运用遥感与GIS技术，从景观生态学角度直接对景观生态风险进行评价。基于土地利用变化和景观格局指数，分别对县域、市域、省域等多尺度构建了研究区景观生态风险评价模型[3，15-16]。前者侧重于风险源、风险受体的识别，评价过程中对风险源危险性及各指标的确定主观性较强，对评价结果的准确性影响较大。后者更加注重区域时空异质性及其尺度效应，适合大范围研究区的生态风险评价，评价结果在空间可视化方面优势突出，适用于除特定过程以外的所有类型区域的风险综合评价[17]。

对于大范围研究区景观生态风险评价，主要采用基于景观生态风险小区和景观损失度指数来构建景观生态风险指数ERIk[18-19]。生态小区作为评估中的最小单元，划分尺度过小，会切割破坏甚至改变景观斑块的原有形状。划分尺度过大，会损失景观斑块分布细节，无法全面、真实地反映研究区内部的景观生态风险真实情况。目前，相关研究中关于生态小区的划分多采用景观平均斑块面积的2～5倍进行确定[20-22]。三峡库区所在的山地城市，林地、耕地交错分布，水网纵横，地形极其破碎，这种确定方式是否存在普适性，其准确性和可行性方面均有待研究。因此，本研究在综合借鉴其他研究区相关成果[23-24]，以及三峡库区土地利用实际情况后，将研究区以1 km×1 km、2 km×2 km…10 km×10 km总计10个梯度进行生态小区划分，逐一进行景观生态风险评价，根据评价结果确定三峡库区景观生态风险评价的最佳生态小区空间尺度。在此基础上，对研究区2000—2020年的景观格局变化及生态风险进行评价分析，为库区生态环境保护、修复，长江上游重要生态屏障构建提供参考。本研究区包含三峡库区全域，范围较大，10个梯度共产生近10万个景观生态风险小区，数据运算量极大，结合ArcGIS与Fragstats软件，对景观生态风险指数计算进行技术建模，形成完整的技术流程，以实现大范围景观生态风险指数批量化计算，降低技术难度及运算过程中的误差。

1.1 研究区概况

三峡库区指按三峡大坝蓄水位175 m淹没范围所涉及的26个城市，具体包含重庆江津、巫山等22个区（县）以及湖北省所辖的宜昌市巴东、夷陵等4个区（县）[25-26]。地处四川盆地与长江中下游平原的结合部，跨越鄂中山区峡谷及川东岭谷地带，北屏大巴山、南依川鄂高原[27]，自然资源丰富，地质灾害频发，水土流失严重[28]，生态环境脆弱。地形地貌复杂多样，地势东北高西南低，高差悬殊，在全国生态安全格局中占据重要位置。本研究以三峡库区全域作为研究区，总面积约5.85×104km2，详见图1。

图1 三峡库区位置示意图Fig.1 Location diagram of the Three Gorges Reservoir area

1.2 研究方法

2000年、2010年、2020年3期土地利用数据来源于GlobeLand30①http://www.globallandcover.com。根据相关研究，Globe-Land30数据土地分类总体精度为75.1%、Kappa系数0.71[29-30]。其中，GlobeLand30 V2010数据的总体精度为83.50%，Kappa系数0.78，GlobeLand30 V2020数据的总体精度为85.72%，Kappa系数为0.82。将研究区整理分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地6个类型。

1.2.1 景观生态风险指数

景观生态风险指自然或人为因素影响下景观格局与生态过程相互作用可能产生的不利后果[31]，可定义为风险概率与景观损失度不同概率的组合结果[32-34]。基于前人已有研究成果和研究区实际情况，本研究基于景观生态损失度指数（LLi）构建生态风险指数（ERIk）计算模型。计算公式如下：

式中：n为景观类型的数量；
Aki为第k个样区中景观i的面积；
Ak为第k个样区的总面积；
Ui为景观干扰度指数，反映一定区域内景观受外界干扰后的损失程度；
Ci、Si、Doi分别为景观破碎度指数、景观分离度指数、景观分维度指数，a、b、c分别为景观破碎度、景观分离度、及景观均匀度的权重；
Fi为景观脆弱度指数，反映景观类型抵抗外界干扰的能力和对外界变化的敏感程度。计算方法见参考文献[32，34]。

表1 景观指数计算方法及意义Table 1 Calculation method and significance of landscape index

1.2.2 生态小区划分及最佳尺度识别方法

本研究运用ArcGIS将研究区划分为若干个单元网格作为风险小区，对每个风险小区进行编码，逐一计算景观生态风险指数并进行Kriging插值，对插值结果进行分级得到整个研究区的景观生态风险空间分级图[22，34]。生态小区的划分若按照景观斑块平均面积的2～5倍进行分割，其划分标准相对笼统，未对北方平原城市与西南山地城市进行区分，未根据研究区范围如县域尺度、省域尺度、全国尺度等进行细化研究，一定程度上影响了评价结果的准确性。通过统计，研究区的景观斑块平均面积仅为0.12 km2，若按上述标准，生态小区大小将为0.2 km×0.2 km～0.6 km×0.6 km，整个研究区将被分成1 000万～2 000万个小区，不具备可操作性。因此，本研究就生态小区的划分进行了具体研究，在充分参考其他学者对生态小区的划分后（表2、图2），在2020年土地利用数据的基础上，按照1 km×1 km、2 km×2 km、3 km×3 km、4 km×4 km、5 km×5 km、6 km×6 km、7 km×7 km、8 km×8 km、9 km×9 km、10 km×10 km 10个梯度进行设置，分别将研究区划分为60 216个、15 459个、7 031个、4 049个、2 638个、1 869个、1 405个、1 091个、886个、719个生态小区，通过ArcGIS建模、Fragstats批处理等方法对每个小区的景观生态风险指数进行计算，分析每个梯度上景观生态风险指数的值域变化，从而确定研究区生态小区最佳划分尺度。

表2 不同研究范围生态小区尺度划分情况统计Table 2 Statistics of ecological community scale division in different research areas

图2 研究区生态风险小区划分示意图Fig.2 Sketch map of ecological risk community in research area

2.1 土地利用景观格局演变分析

由图3、表3可以看出，三峡库区土地利用类型以林地、耕地、草地为主，占库区总面积的94%以上。林地、草地主要分布在库区东北部海拔较高的山区，建设用地主要分布在主城区及长江沿线的城市建成区，水域主要为长江及其支流，以及库区蓄水后形成的湖库。2000—2020年土地利用结构发生了显著变化，具体表现为耕地、草地减少，林地、水域、建设用地、未利用地增加。

表3 土地利用类型面积变化统计Table 3 Statistics of area changes of different land use types

近20年，与人类活动相关的居民地、交通设施、工矿用地等人造地表呈持续增加趋势，面积增加了3倍，主要发生在2010—2020年10年间。随着库区蓄水，水域面积由825.67 km2增加至1 205.69 km2，增长比例约为46.02%；
林地面积呈先增加后减少趋势，总体上增加了1 141.71 km2；
耕地呈持续下降趋势，在2010—2020年下降幅度较大；
草地呈先大幅降低后小幅增加趋势。总体来看，三峡库区土地利用景观格局变化以建设用地、水域、草地为主，耕地、林地、未利用地变化幅度较小。

2.2 景观生态风险指数测算最佳尺度识别

根据公式（1）—（3），对研究区2020年1～10 km梯度上的景观生态风险指数进行计算，得到各个梯度下景观生态风险指数的响应曲线。为确保获取的景观生态风险值科学有效，采用完整栅格所在风险小区的值，即剔除研究区边界上风险小区异常值。由图4可知，在1～10 km梯度上，研究区景观生态风险平均值为0.164 9～0.168 8，总体变化不大，表明网格尺度对三峡库区整体景观生态风险的影响较小。通过提取研究区景观生态风险最大值、最小值发现，三峡库区景观生态风险最大值分布较为集中，均位于重庆市涪陵区西部的梨香溪流域；
最小值较为分散，其中1 km、2 km、3 km尺度分别位于重庆市忠县、万州区和湖北省宜昌市兴山县，4 km、5 km、6 km、7 km、8 km、9 km、10 km尺度位于开州区雪宝山，通过各个尺度最大值最小值差异曲线图可知，当尺度小于4 km，差异值减小趋势明显，当尺度大于4 km时，差异值趋于稳定。

图4 1～10 km景观生态风险指数尺度响应曲线及空间分布图Fig.4 Scale response curve and spatial distribution of 1～10 km landscape ecological risk index

在区域景观格局的研究中，尺度的选择将对研究结果产生较大影响。尺度过小，空间表达更加细腻，但局部规律的增强会极大掩盖整体规律，同时还会造成大量冗余的计算工作，尺度过大，可以直观反映区域整体规律，但无法满足空间规律信息的表达。因此，为了全面、真实地反映三峡库区景观生态风险的时空分异特征，综合考虑景观生态风险值的尺度响应曲线及空间分布图，确定在30 m土地利用数据的基础上，三峡库区景观生态风险评价中生态小区划分的最佳尺度为4 km。

2.3 景观生态风险分析

2.3.1 景观生态风险指数测算结果

根据公式（1）—（3）和最佳尺度4 km，在Fragstats中对研究区3 257个有效风险小区进行逐一计算，得到三个时期每个风险小区的景观生态风险指数ERIk，研究区ERIk值域范围为：0.129～0.259，三个时期平均ERIk分别为0.187、0.177、0.166，呈持续下降趋势。分单个小区来看，2000—2010年风险值降低的小区有2 421个，占比为74.33%，风险值增加的小区有829个，占比为25.45%；
2010—2020年风险值降低的小区个数为3 074个，占比为94.38%，风险值增加的小区有181个，占比为5.56%。总体来看，20年间库区生态小区风险值均发生了不同程度的变化，其变化情况主要以降低为主，降低的风险小区占比高达95%，风险值增加的个数为157，风险值增加的区域主要分布在石柱县和丰都县交界的龙河流域、重庆主城区周边城市扩张区域（表4）。

表4 研究区风险小区ERIk变化情况统计Table 4 Statistics ofERIkchanges in risk areas of the study area

2.3.2 景观生态风险时空分析

为研究三峡库区景观生态风险时空分异特征，在ArcGIS中将景观生态风险指数进行Kriging插值，得到三峡库区三期景观生态风险空间分布图（图5），根据插值结果，按照相等间隔和研究区实际情况，将生态风险等级分为5个级别：低风险（ERIk＜0.16）、较低风险 （0.16≤ERIk＜0.17）、中风险（0.17≤ERIk＜0.18）、较高风险（0.18≤ERIk＜0.19）、高风险（ERIk≥0.19）。

图5 2000—2020年景观生态风险分级Fig.5 Landscape ecological risk classification from 2000 to 2020

三峡库区景观生态风险值空间差异明显，长江沿线河谷带状区域以及中海拔地区景观生态风险等级明显高于其他区域，2000—2020年库区景观生态风险级别呈明显下降趋势，高风险区域分布大幅减少（表5）。低风险区占比从16.66%上升至42%，风险级别较低的区域主要位于北部海拔较高的大巴山—巫山、南部的武陵山以及川东平行岭谷所在的中梁山—铜锣山—明月山一带，此区域以连片林地为主，土地利用趋于稳定，景观类型受外界干扰程度较低。高风险区呈大幅下降趋势，占比从2000年的42.67%减少至2020年的10.09%，由带状连片分布变化为面状组团分布，且集中分布在长江沿线，这些区域分布着大量的城市建成区，水系发达，受长江及其支流的切割，景观较为破碎，稳定性和恢复能力较差。

表5 2000—2020年三峡库区景观生态风险等级统计Table 5 Statistics of landscape ecological risk levels in the Three Gorges Reservoir area from 2000 to 2020

2.3.3 区域景观生态风险分析

将插值结果与研究区行政边界进行叠加分析，得到三峡库区26个城市的景观生态风险指数。根据各个城市风险指数平均值统计，近20年来26个城市的ERIk平均值为0.18，最大值为2000年涪陵区，其风险值为0.20，最小值为2020年云阳县，其风险值为0.14。重庆开州区和长寿区、宜昌兴山县3个城市的ERIk值呈缓慢上升趋势，2000—2020年增幅分别为11.24%、3.80%、0.37%，长寿区作为重庆市主城区近郊，受城市扩张、传统工业转型升级影响，大量林地、耕地、草地转为建设用地，原有景观完整性被破坏，生态风险增加明显；
开州区受三峡移民搬迁、库区蓄水等影响，原有老城区整体淹没至水下，新城区建设过程中对区域景观扰动较大，生态系统稳定性较低，景观生态风险有所增加。其余城市均呈直线下降趋势，巫山、奉节、涪陵、秭归县下降幅度均超过了20%，下降幅度最大的为云阳县，下降了31.07%。

由表6可知，三峡库区库首、腹地、库尾的风险等级变化差异较大，2000—2020年，库首、腹地、库尾的低风险区域面积均大幅增加，增幅分别为205.91%、173.90%、67.87%，高风险区域面积减少趋势明显，减幅分别为99.92%、73.82%、50.97%。库首、腹地的较低风险、中风险区域面积不同程度地增加，较高风险等级面积呈降低趋势，库尾则完全相反，库尾较低风险面积减少了608 km2，中风险、较高风险分别增加了295.75 km2、238.06 km2，增幅分别为24.73%、26.77%。近20年来三峡库区景观生态风险降低情况为：库首＞腹地＞库尾。库首多为海拔较高的山区，以林地为主，生态系统完整性和稳定性较好，受人类活动影响较小，景观生态风险出现急剧变化的可能性较低。库尾地势平坦、交通发达、居住耕作条件较好，人类活动强度高，景观生态风险面临极大挑战，在今后发展中，要严格控制开发强度，严守生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界三条控制线，统筹山水林田湖草系统治理，确保三峡库区景观生态风险总体可控。

三峡库区近20年景观生态风险整体上呈大幅降低趋势。从土地利用转移情况来看，风险等级变低的区域，多发生在林地、耕地。这是由于《中华人民共和国土地管理法》《基本农田保护条例》、退耕还林等一系列法规、政策的实施，有效遏制了林地、耕地的粗放式利用，土地节约集约利用水平不断提高，区域景观生态风险等级不断降低。但在重庆主城区所在的库尾以及中海拔地区景观生态依然面临较大风险。参照相关研究[42]，在无法避免的主城区城市扩张中，改变建筑地点并非降低景观生态风险最有效的方式，在开发建设中要注重景观完整性、连通性的整体把控。

三峡库区景观生态高风险区域沿长江呈带状分布的特征，主要是由于库区大部分城市均分布于海拔300 m以下的长江干流河谷地带[43]。此区域地势相对平坦，沟壑纵横，水源充足，农业相对发达，人口密度高，对景观扰动较大，景观破碎化严重，景观优势度低，景观生态风险级别较高。风险级别较低的区域主要位于北部海拔较高的大巴山—巫山、南部的武陵山以及川东平行岭谷所在的中梁山—铜锣山—明月山一带。此区域主要以集中连片的林地为主，在长期的人工造林等植被建设和保护工程作用下，能够促进森林景观格局的改善，减缓森林景观破碎化，增进森林生态系统的复杂性和稳定性[44]，生态系统完整性和连通性不断向好，加之山高坡陡居住条件恶劣，人类活动较少，景观生态风险等级较低。

本研究克服计算上的难度和复杂程度，对三峡库区生态小区的划分尺度进行了深入研究，从空间分布和景观生态风险值差异两个方面，确定了库区最佳尺度为4 km，为西南山区大范围景观生态风险评估提供了参考。

三峡库区作为长江上游重要生态屏障，对长江防洪、饮水安全、生态安全具有极其重要的作用。随着库区蓄水和长江沿线经济的高速发展，库区生态环境面临重大挑战。必须科学准确地评估库区蓄水前后生态本底情况及风险变化规律，合理布局产业。对海拔较高、林地分布较广的山区要严格控制旅游、房地产等开发项目的强度，要以共抓大保护、不搞大开发为底线。在发展经济的同时，对高风险区域和风险等级增加的区域进行重点关注，及时进行环境保护和生态修复。严格落实自然保护区、森林公园等自然保护地管控政策，严守生态保护红线、环境质量底线、资源利用上限。对风险等级较低且好转的区域，要继续加强保护，构建山水林田湖草生命共同体，筑牢长江上游重要生态屏障。

本研究从景观生态学角度对三峡库区景观生态风险评价的尺度效应进行了详细研究，并采用最佳生态小区划分尺度对三峡库区景观生态风险进行综合评价，结果表明：

1）风险小区网格的大小，对整体景观风险值的影响较小，但对于局部值影响较大，通过对库区1～10 km网格的逐一设定，得到库区景观生态风险小区的最佳划分尺度为4 km。

2）2000—2020年，研究区景观生态风险平均风险值从0.187下降至0.166。景观生态风险等级较高的区域沿长江呈带状分布，约占库区总面积的20%，景观生态风险等级较低的区域分布于长江两岸海拔较高的山区，面积占比超过60%。

3）近20年，三峡库区26个城市除重庆开州区和长寿区、宜昌兴山县3个城市景观生态风险等级有所上升外，其余城市均呈下降趋势，且库首、腹地的下降趋势明显高于库尾。

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