大凌河流域中上游地区生态环境脆弱性评价

２０２１年第３期 水土保持应用技术

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大凌河流域中上游地区生态环境脆弱性评价

赵海波

（辽宁省白石水库管理局有限责任公司，辽宁朝阳１２２０００）

中图分类号：Ｘ８２６ 文献标志码：Ｂ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－５３６６．２０２１．０３．１１

摘要：运用ＡＨＰ－ＰＣＡ熵耦合赋权法与ＧＩＳ技术，选择土地利用、坡度、高程等９个指标构建脆弱性评价体系，分析

００３—２０１８年不同时期大凌河流域中上游地区的生态环境脆弱性。研究表明：自南向北其生态环境脆弱度呈了２

逐渐降低趋势，空间上的垂直梯度变化趋势明显；不同脆弱性等级之间存在明显的面积差异性，全区８０％以上属于

轻度及以下脆弱区，各等级面积比例为重度＜中度＜潜在＜轻度＜微度，生态脆弱性整体达到中等水平；研究区

２００３年、２００８年、２０１３年和２０１８年的生态脆弱性综合指数（Ｉ为２．５４８１、２．５３１６、２．５０７４和２．４８５２，随时间的）

Ｅ

推移生态环境持续好转；实施的生态环境保护与重建工程是流域生态环境好转的内在驱动力，而大量开发的水电

资源在一定程度上影响着其脆弱性的加剧；充分考虑流域实际情况将其划分为３个生态环境恢复重建区，并提出

有针对性的环境治理对策。

关键词：ＡＨＰ－ＰＣＡ熵法；ＧＩＳ技术；生态脆弱性；大凌河流域

近年来，随着人类活动的进一步加剧及经济社会的不断

发展，环境—资源—人口之间的矛盾更加突出。因此，及时

缓解生态系统面临的压力，切实减少自然环境受人类活动的

干扰，实现水生态文明建设和人与自然的协调发展，已成为１．１ 数据来源

社会科学、生态学和地理学等领域的重要研究课题之一。生根据是否带有空间坐标信息将基础数据划分为属性、空

态环境脆弱性是客观描述区域环境变化状况的主要参数，也间两类数据，其中１１０万土地利用遥感解译空间矢量数

是人为因素、自然因素与生态系统内部更换演替综合作用的据来源于“中科院资源环境科学数据中心”；以最大化合成的

结果。科学评价分析区域生态环境脆弱性变化状况，可为恢６～８月ＭＯＤＩＳ１３Ｑ１产品提取不同年份的归一化差值植被

复性治理和保护区域生态环境提供决策依据。指数（Ｉ值，空间分辨率为２５０ｍ×２５０ｍ，数据来源于）

在生态环境脆弱性评价方法选取、模型构建、综合治理ＮＡＳＡ系统，设定重访周期１６ｄ；此外，１１０万土壤侵蚀强

以及成因分析等方面，国内外学者都取得了丰硕的研究成度等级遥感解译矢量数据、９０ｍ×９０ｍ网格数字高程模型

果，现已形成的评价方法有主成分分析法、景观格局法、层次（ＤＥＭ）和１１００万土壤类型矢量数据，依次来源于地球系

分析法等，常用的评价模型有ＰＳＥ、ＰＳＲ和ＳＲＰ等。人类不统科学数据共享服务平台、中科院计算机网络信息中心地理

合理活动与自然环境的改变，对大凌河流域中上游地区生态空间数据云平台和中国土壤数据库。属性数据来源于《辽宁

环境造成巨大冲击。因此，客观真实的评价其生态环境状省统计年鉴》及“中国气象数据网”，以此提取不同时期的社

况，对有效缓解生态系统压力极为重要。然而，目前科学评会经济数据和研究区站点观测的水热数据。

价大凌河流域生态脆弱性的研究却鲜有报道，而确定指标权１．２ 属性数据可视化

重时以往的大多数研究方法比较单一，实际应用过程中存在通过空间可视化处理属性数据提高研究成果的准确性，

一些不足。此外，研究表明运用主成分分析法（ＰＣＡ）和层次采用反距离权重（Ｉ插值法以县级行政单元为界限，利用）

分析法（ＡＨＰ），将指标权重结构分解成不同参数信息量对其ＡｒｃＧＩＳ１０．４工具完成ＧＤＰ和人口数据处理。采用薄板光滑

影响程度的客观权重和反映不同参数属性对脆弱性影响程样条函数法和ＡＮＵＳＰＬＩＮ４．３７国际通用气象插值软件，完成

度的主观权重，为获取准确性较高的组合权重引入最小相对降水与气温数据的处理，为使结果更符合实际设定空间插值

信息熵模型的方法，现已取得诸多成果并广泛应用于环境评协变量为ＤＥＭ数据。

价领域。１．３ 空间参考系与格式统一

鉴于此，本文结合区域实际状况和现有研究成果，从社为了在空间位置上保证各指标数据的协调一致性，统一

会经济、植被、气候、地形地貌等方面选择土地利用、坡度、高等面积投影研究的所有指标。此外，结合格栅数据具有分类

ＨＰ－ＰＣＡ程等９个指标构建脆弱性评价体系。综合利用Ａ５０ｍ×２５０准确性高、操作运算简捷等特点，运用分辨率为２

熵耦合赋权法与ＧＩＳ技术，科学评价２００３—２０１８年大凌河ｍ格栅处理所有数据。

流域中上游地区的生态环境脆弱性，以期为恢复性治理和保１．４ 数据分类定级

护流域生态环境提供科学指导。考虑到不同指标维数的差异性无法直接参与比较，为准

󰀢

Ｄ

󰀢

󰀢

Ｗ

１ 数据预处理

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水土保持应用技术 ２０２１年第３期

个权重越接近则准确度越高。构造目标函数从而确定９个确反映生态脆弱性受各指标的影响，应按以下方法分类定

ＰＣＡ权重和ＡＨＰ权重（如表２）。参评指标的熵权组合权重、

２．２ 综合评价

流域生态环境脆弱性受不同指标因子的影响程度可以

利用权重来表征，为更加客观地反映多因素的共同作用，必

须加权综合各因子的影响。对此，将流域生态环境脆弱性指

Ｉ利用因子加权叠加模型计算，从而定量表征不同时期数（）

Ｖ

的生态脆弱性状况。

２．２．１ 脆弱度分类定级

为更加真实全面的反映流域生态环境现状，将各时期连

续数据利用自然断点的方式进行分级，把计算确定的Ｉ划

Ｖ

分为重度（、中度（、轻度（、微度（和潜在（）））））

ⅤⅣⅢⅡⅠ

５个脆弱等级，划分标准如表３。

）１

表１ 生态环境脆弱性评价主成分因子

级：１）结合现有文献资料，建立适于大凌河流域土地利用类

型与土壤侵蚀强度分布间的作用关系，一级用地有沼泽地、

灌木林和林地，二级用地有旱地和疏林地，三级用地有水库

坑塘、湖泊、河流，四级用地有城镇与其他建设用地、农村居

民点，五级用地有裸岩石质地、永久性冰川。针对不同的土

壤类型，结合土壤贫瘠程度、可侵蚀性、保水性和现有研究成

果，一级土有黑毡土，二级土有褐土，三级土有棕暗壤、棕壤

和灰褐土，四级土有紫色土、水稻土和草毡土，五级土有沼泽

土、石质土和岩土。２）采用“自然断点”的方法将土壤类型、

划分为５个等级，从数据土地利用外的其他７项指标数据，

空间聚类原理的角度该方法实现了客观程度上的“物以类

聚”数据分类。

２ 生态环境脆弱性评价模型

年份系数

主成分

ＰＰＰＰＰ

Ｃ１Ｃ２Ｃ３Ｃ４Ｃ５

综合应用ＡＨＰ－ＰＣＡ熵耦合赋权法与ＧＩＳ技术，科学评价

不同时期大凌河流域中上游地区的生态环境脆弱性，其主要流

程为：将所有评价指标的主、客观权重利用ＡＨＰ法和ＰＣＡ法进

行求解，为获取２种方法的组合权重引入最小相对信息熵模型，

并对区域生态环境脆弱性利用多因子加权叠加数学法进行评

价，采用极差标准化数学模型处理所有指标数据。

２．１ 指标权重计算

２．１．１ ＡＨＰ权重

将各参评指标主观权重利用定量与定性相结合的ＡＨＰ

层次分析法求解，其实现流程为：结两两比较各参评指标，

①

合不同指标间的关系用１～９标度法标注其重要性，考虑专

家意见构造判断矩阵；进行参评指标主观权重的计算；

②③

一致性检验计算结果，对其合理性进行判断，本文检验值０．

０４１符合小于０．１０的合理性要求。

２．１．２ 主成分权重

主成分分析能够在最小损失数据信息的情况下，以几个

少数极低相关性的主成分替代多个变量因子，通过重组降维

数据信息确定指标权重，其实现流程为：构造数据信息相

①

关系数矩阵；计算因子贡献率和特征值；确定主成分、参

②③

评指标权重利用数学模型完成计算，通过分析各指标主成分

确定累计贡献率超过８５％的前５个变量，即Ｐ、Ｐ、…、Ｐ

Ｃ１Ｃ２Ｃ５

作为主成分因子，如表１。

２．１．３ 最小相对信息熵

设ＡＨＰ法和ＰＣＡ法计算的土壤类型、土地利用、高程等

９个指标的主、客观权重为Ｗ、Ｗ，按照最小信息熵原理使２

１ｊ２ｊ

指标

２０１８／（％）３８．２２４８２２．１６７０１１．３１８７９．８５１４６．２１６７

２０１３／（％）３３．５７１５２６．０２５４１１．６７４０１０．２０８６６．２１５７

２００８／（％）３７．７０４８１８．９７７１１１．９０４２１０．８１５６７．３８０３

２００３／（％）４０．６７１５２０．２８５０１１．３１８６１０．１８４２６．７２４０

０．１５１８０．０７６１０．０４２５０．０３７８０．００２４６

λ

ε

＇／（％）４０．６７１５６０．９５６５７２．２７５１８２．４５９３８９．１８３３

ε

０．１３４４０．０６７３０．０４２５０．０３８１０．０２６６

λ

ε

＇／（％）３７．７０４８５６．６８１９６８．５８６１７９．４０１７８６．７８２０

ε

０．１２８２０．０９７１０．０４４５０．０３７３０．０２３１

λ

ε

＇／（％）３３．５７１５５９．５９６９７１．２７０９８１．４７９５８７．６９５２

ε

０．１４８７０．０８６１２０．０４４７１０．０３８２００．０２４１２

λ

ε

＇／（％）３８．２２４８６０．３９１８７１．７１０５８１．５６１９８７．７７８６

ε

１）为贡献率；′为累计贡献率。为特征值；

λεε

）１

表２ 不同时段的参评指标权重

Ｗ

１ｊ

２００３年２００８年２０１３年２０１８年

ＷＷＷＷＷＷＷＷ

２ｊｊ２ｊｊ２ｊｊ２ｊｊ

Ｄ０．２８８６０．０８１７０．１８１６０．０７５３０．１７５１０．０９７２０．１９３１０．０８５４０．１８２６

Ｌ０．２３７５０．１１４２０．１９３１０．１１０６０．１９２００．１１５３０．１９１００．１２１００．１９７１

ＮＤＶＩ０．１８８１０．０８７５０．１５３５０．０８９５０．１５４４０．０９１５０．１５０６０．０７８８０．１４１２

Ｒ０．１０４２０．０６６１０．０９８２０．０９４７０．１１６８０．０７０６０．０９８１０．０９８２０．１１７８

Ｔ０．０６８３０．０８５３０．０９１００．０９３１０．０９５７０．０９８１０．０９４７０．０８４１０．０８８４

．０４９７０．１９７８０．１１７５０．１９７２０．１１６５０．１８９６０．１１２６０．１８６６０．１１１３０

θ

ＧＤＰ０．０２９４０．０７４５０．０５４１０．０１５００．０２５００．０６８００．０５０２０．０７０５０．０５１８

Ｋ０．０２０５０．０９６１０．０５１８０．１２７８０．０６１２０．０８１７０．０４７３０．０８６４０．０５０１

．０１３７０．１９６８０．０５９２０．１９６８０．０６３３０．１８８００．０６２４０．１８９００．０５９７０

η

１）Ｄ为高程；Ｌ为土地利用；Ｒ为年降雨量；Ｔ为年均温度；为坡度；Ｋ为人口；

θ

η

为土壤类型。

表３ 生态环境脆弱性等级划分

脆弱度取值区间划分标准

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

Ⅳ

Ⅴ

Ｉ０．２７３５＜

Ｖ

０．２７３５０．３８６０Ｉ＜

≤

Ｖ

０．３８６００．４９２５Ｉ＜

≤

Ｖ

０．４９２５０．５９８５Ｉ＜

≤

Ｖ

Ｉ．５９８５０

Ｖ

≥

植被覆盖度高、抗侵蚀能力强、土壤肥沃、系统结构完整、海拔相对低、生态系统稳定性强

植被覆盖度较高、抗侵蚀能力相对强、土壤肥沃、系统结构相对完整、海拔相对较低、生态系统稳定性相对

较强

植被覆盖状况一般、抗侵蚀能力相对差、土壤相对贫瘠、系统结构部分出现缺损、生态系统稳定性一般

植被覆盖相对稀疏、抗侵蚀能力差、土壤贫瘠、系统结构严重损害但尚在承受范围内、生态系统稳定性弱

植被覆盖度极低、抗侵蚀能力极差、土壤非常贫瘠、系统结构极度不完整已超出极限承受范围、生态系统

稳定性极弱

２０２１年第３期 赵海波：大凌河流域中上游地区生态环境脆弱性评价

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２．２．２ 脆弱性综合指数中等水平。

通过计算脆弱性综合指数（Ｉ），定量描述不同时期流域

Ｅ

生态环境整体变化状况，并结合划分标准分析脆弱性特征，

其计算式为：

Ｉ＝Ｐ×（１）

Ｅｉ



ｎ

Ａ

ｉ

ｉ＝１

Ｓ

式中：Ｐ、Ａ为各区域的脆弱度等级及其面积；Ｓ为流域总面

ｉｉ

积，其生态环境脆弱性随Ｉ值的增大而增强。

Ｅ

３ 结果与分析

３．１ 空间分布特征

从局部与整体的角度进行综合分析，以揭示空间分布上

生态环境脆弱性的差异特征。结合大凌河流域中上游地区

Ｉ的变化情况，垂直分布的空间变化特征在生态环境脆弱性

Ｖ

评价中非常明显，脆弱程度自北向南整体呈逐渐减弱的趋

势。此外，在空间分布上各脆弱等级具有明显差异，整个区

域内微度与潜在脆弱等级所占比例最大（超过５０％），主要

分布于人口密度相对较高、地势较为平缓、植被覆盖度较高

的河流两侧，灌木林地和有林地分布于大部分地区；流域下

游的南部区域主要分布有中度和轻度脆弱区，疏林地和草地

为主要景观类型；整个区域内重度脆弱区所占面积最小（８％

左右），且集中分布于具有最高海拔的流域南部，区域内植被

覆盖度相对较低且人类活动明显，地形复杂地势陡峭，以裸

岩石质地、耕地和低覆盖度草地等用地类型为主。

３．２ 脆弱度结构差异

通过比较Ｉ指数分类定级表征结构分布上区域脆弱性

Ｖ

的差异，为及时掌握生态环境结构变化提供科学依据。在不

同等级脆弱区大凌河流域２００３—２０１８年各时期的格栅数量

及比例，如表４。

表４ 大凌河流域２００３—２０１８年各脆弱度比例

１）

ⅠⅡⅢⅣⅤ

２００３年

ｎ９０１７５２３２０６７１３７７４２６２０８１５０４９３

δ

／（％）１５．７５４０．５３２４．０６１０．８４８．８２

２００８年

ｎ９５２７８２２２０７１１４４０３６６６０５２４５１２１

δ

／（％）１６．６４３８．７９２５．１６１１．５４７．８８

２０１３年

ｎ９５２５０２３１０６２１３２６７６６４３８５４９１８５

δ

／（％）１６．６４４０．３６２３．１７１１．２５８．５９

２０１８年

ｎ９９２１７２３８８４０１３０２６５６１４７３４２７６３

δ

／（％）１７．３３４１．７１２２．７５１０．７４７．４７

１）ｎ为格栅数量；为脆弱度比例，％。

δ

由表４可知，在结构上各程度脆弱区具有明显的差异。

以２０１８年为例简要说明格栅像元的变化特征，重度和微度

脆弱比例位居整个流域地区两端，所占比例为７．４７％、４１．７１％；

另外，第二、第三、第四位依次为轻度、潜在和中度，所占比例

分别为２２．７５％、１７．３３％、１０．７４％。格栅累计百分比在轻度

及以下脆弱区达到８１．７９％，由此表明生态脆弱性整体达到树造林。

３．３ 整体趋势变化

由流域各脆弱区面积所占比例可知，微度和潜在脆弱区

占比２００３—２０１８年增加了１．１８％、１．５８％，研究期整体呈不

断增大的变化趋势，尤其是整个阶段内微度脆弱区格栅比例

呈稳步增加的趋势，且上升幅度最为明显；重度、中度和轻度

脆弱区面积分别减少１．３５％、０．１０％、１．３１％，尤其是整个阶

段内重度脆弱区呈持续减少的趋势，且减少幅度最为明显。

然后对大凌河流域中上游地区２００３年、２００８年、２０１３

年和２０１８年的Ｉ进行计算，结果为２．５４８１、２．５３１６、２．５０７４、

Ｅ

２．４８５２，流域地区Ｉ值在整个研究阶段内呈不断减少的趋

Ｅ

势，可见流域生态环境呈逐渐好转的变化特征。

３．４ 驱动力分析

为进一步揭示流域生态脆弱性变化规律有必要分析其

驱动力，流域生态脆弱性受各指标的影响程度利用主成分分

析法探究，在此基础上确定其变化的主要因素。各指标因子

的贡献率呈不断下降的变化特征，因子累计贡献率至稳定指

标时已达到８７．６％，由此可认为区域环境脆弱状况在客观程

度上取决于前５项指标，可以将其作为主要驱动因子。通过

深入分析发现，坡度、高程这２项指标对生态环境变化的影

响较弱，其影响程度较为稳定；温度、降水这两项因素对生态

环境脆弱性改变的驱动作用有限，土地利用类型、Ｉ与生态

Ｄ

脆弱性变化特征及其空间分布基本相似，尤其与Ｉ具有较

Ｄ

高的相似度。

大凌河流域中上游地区生态环境１５ａ整体呈良好的发

展趋势，其原因为该地区于此时段实施了天然林保护、退耕

还林、生态修复等环保工程，这些措施随着时间的推移逐渐

发挥明显的成效，在很大程度上恢复和保护着流域内林草

地。流域内的植被覆盖度随着林草地面积的增加明显增大，

生态系统表现出良性发展趋势。然而，脆弱性加重的变化趋

势仍存在于局部极小部分地区，引起该变化的原因有：１）受

限于复杂的自然环境，人工干预措施在某些特殊区域实施时

存在较大困难；２）水资源丰富的流域修建大量的水电设施，

在一定程度上加剧了环境脆弱性。

３．５ 讨论

１）微度和潜在脆弱区存在植被覆盖状况好、林草类型

多样等特点，区域生态环境质量随着系列环保措施的实施

将得到明显改善。然而，此区域主要分布于河流两侧，大

量开发水电资源对生态环境产生威胁，为更好的恢复治理

与保护该区生态环境，在水电资源开发时有关部门应注重

解决此类问题。２）中度和轻度脆弱区的植被覆盖度相对

低，以低覆盖度草地和疏林地为主要景观类型，为更好的

保护和维持生态环境应严格控制植被资源开采，持续实施

天然林保护、退耕还林等措施。３）重度脆弱区的植被覆盖

度极低且植被类型相对单一，其气候和地形条件特殊，一

般位于具有较高海拔的地区，少部分地区为裸岩或冰川覆

盖区，为有效阻止其进一步扩散应选择合适的植被实行植

３０

水土保持应用技术 ２０２１年第３期

水利工程建设项目的水土保持评价

王志强

（凌海市水利事务服务中心，辽宁锦州１２１２００）

中图分类号：Ｓ１５７ 文献标志码：Ｂ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－５３６６．２０２１．０３．１２

摘要：利用关键绩效因子分析法，通过计算水土流失影响指数评估长距离引水工程受各因子的影响程度。对水土

流失影响因子进行标准化处理，以识别出关键性因子，从土方开挖与填埋、影响时限控制、项目监管的角度提出水

土保持对策建议，可为科学评价水利工程建设项目水土保持工作提供指导。

关键词：水土保持；水利工程；控制对策

我国土壤侵蚀存在分布范围广、破坏强度大的素、提出行之有效的防控对策，评价分析建设项目水

特点，其频繁的水土破坏为导致水土流失的主要因土保持具有重要意义。目前，比较常用的评价方法

素。随着水利事业的快速发展，干旱地区的水资源有关键性因素分析法、专家咨询法、字典序数法、层

获取越来越依赖于长距离引水工程，因其具有跨越次分析法以及仿真综合评价法等。

地形种类多、输送距离远、管路周围土场多、挖方量本文利用耦合了关键绩效因素分析与专家咨询

大等特征，长距离引水工程对生态环境和水土保持的综合评判法，科学研究水利工程的水土保持，主要

的影响极为显著，科学评价建设项目的水土保持非流程为：结合工程实际邀请领域内的专家，从实践经

常重要。验与专业知识的角度赋予各因素权重，经一系列的

因此，科学评价水利工程水土保持，有利于客观数学转换向专家反馈结果，按照此流程实行多轮评

全面地反映建设项目的影响程度，准确识别水土保估，从而获取比较相似的专家意见；然后利用数学公

持措施的实用性、可行性，充分发挥工程项目促进宏式计算最优权重，并准确识别关键性影响因子，定量

观经济发展、保障水资源持续利用和生态安全的功指标对最终评价的贡献率按照权重的大小来衡量；

能。通过总结现有的管理模式、水土保持经验等，为充分考虑评估结果，并结合工程实际给出切实可行

提高工程建设科学化管理水平和规范化水保治理提的水土流失防控对策，为水保方案的优化设计和水

供参考。为识别能够显著影响水土流失的关键因利工程的顺利实施提供决策依据。

檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪

依次为中度、潜在、轻度；微度和潜在面积比例随着时间的推

４ 结论

１）在空间尺度上：垂直分布的空间变化特征在流域生态好转趋势，而引起该变化的主要因素为植被覆盖度和土地利

环境脆弱性评价中非常明显，脆弱度自南向北整体呈现出梯用类型的改变。近年来，大凌河流域实施的恢复性治理和保

度增高的变化趋势，生态环境状况北部优于南部；在空间分护生态环境工程，在很大程度上增大了流域林草地面积，对

布上，各等级脆弱区的空间差异性也比较明显，地势相对平提高植被覆盖度和改善生态环境发挥着积极作用；然而，大

缓的河流两侧主要分布有微度和潜在脆弱区，流域下游西南量开发利用的水电资源对加剧脆弱性起到一定作用。

部区域集中分布有轻度和中度脆弱区，而海拔最高的流域南

部集中分布有重度脆弱区。收稿日期：２０２１－０２－２５

２）在时间尺度上：各等级脆弱区面积比例在整个流域地作者简介：赵海波（１９８７—），男，大学本科，工程师，现工

区的结构差异性明显，其中重度和微度脆弱比例位居整个流作于辽宁省白石水库管理局有限责任公司。

．４７％、４１．７１％，按照递增的趋势域地区两端，所占比例为７责任编辑 郑娟 责任校对 戈素芬）（

移呈不断上升趋势，其他等级均为减少趋势。

３）大凌河流域中上游地区生态环境１５ａ间整体呈持续