Section A|文章信息
文章题目：Spatiotemporal evolution of land cover changes and landscape ecological risk assessment in the Yellow River Basin, 2015–2020
DOI：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.117149
发表期刊：Journal of Environmental Management
作者：Lindan Du
单位：School of Geomatics, Liaoning Technical University；Chinese Academy of Surveying and Mapping；School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University.
链接：点击文章底部 “阅读原文” 即可直达该论文
Section B|文章内容
摘要（Abstract）
黄河流域是世界上规模最大、最难以治理的流域之一，自古以来一直面临着严重的生态问题。最近，流域内各省政府都单独制定了一系列保护黄河的措施；然而，中央治理的缺乏阻碍了政府的努力。自2019年以来，政府对黄河流域进行了全面的管理，将治理水平提高到前所未有的水平；然而，对黄河流域的整体生态状况的评价仍然缺乏。本研究利用2015-2020年的高分辨率数据，说明了主要的土地覆盖转变，通过景观生态风险指数评估了黄河流域的整体生态状况的相关性，并分析了风险与景观结构之间的关系。结果表明：
2020年黄河流域的主要土地覆盖类型分别为农田（17.58%）、林地（31.96%）和草地（41.42%），城市用地占4.21%。部分社会因素与主要土地覆盖类型的变化显著相关（如2015-2020年，森林和城市土地分别增长了2.27%和10.71%，草地和农田分别下降了2.58%和0.63%）。
景观生态风险有所改善，但波动剧烈（西北部高，东南部低）。
青海省西部源区（黄河）无明显变化，生态恢复和治理不平衡。
人工再绿化的积极影响显示出轻微的滞后，因为检测到的NDVI改善大约有2年没有被记录下来。
这些结果可以促进环境保护和改进规划政策。
引言（Introduction）
由于自然资源的过度开发和过度使用，全球生态系统正在恶化，造成了森林流失、土地荒漠化等诸多生态问题。根据环境库兹涅茨环境曲线，低收入国家在早期通过破坏自然（如森林砍伐）获得可耕地。中国也是如此。随着改革的不断深化和社会主义市场经济体制的建立，1995年中国进入了快速发展的阶段。根据世界银行的数据，1995年，中国的经济规模占世界总量的2.37%，2021年为18.45%。根据库兹涅茨曲线，随着发展中国家达到必要的农业生产，当经济转向服务/工业时，环境保护将被优先考虑。随着经济的快速发展，人们开始更加重视以往的经济发展所造成的生态破坏现象。中国政府建立了一系列生态恢复计划（ERPs）来加强保护工作，包括农田恢复森林/草原计划、自然森林保护计划和倾斜土地转换计划。各种研究表明，生态恢复计划可以有效地改善受损的生态系统。
黄河流域是1.4亿人的家园，是15%可耕地的灌溉来源，同时为中国8.7%的人口提供淡水。因此，黄河流域形成了中国重要的生态屏障和经济区，对经济和社会发展具有重要影响；然而，黄河流域自古以来就一直承受着严重的生态压力，是全球最大、最复杂的河流流域之一。秦朝至1950年的2500年，黄河经历了>1500溃坝和26河道。尽管黄河流域已经实施了一系列的生态恢复计划，并取得了不同程度的成功，但黄河流域仍然是中国生态最脆弱和土壤侵蚀易发的地区。具体来说，一个主要的问题是，黄河流域是由不同的区域部门单独管理的，很少有合作的努力。中央政府最近启动了一系列措施，加强对黄河流域的生态保护，确保其长期稳定。
土地覆盖是全球环境变化的重要组成部分，在区域生态安全中起着决定性的作用。不可持续的土地利用模式会加速生态系统的破坏。景观生态风险（LER）是一种基于土地利用/覆盖范围和景观结构的生态风险评估（ERA）方法。景观生态风险评估（LERA）可综合分析不同生态环境的潜在影响，为有效的保护措施提供信息。黄河流域的景观生态风险评估可以帮助进行区域生态保护和恢复。
景观生态风险评估采用景观类型作为变量，分析土地利用/覆盖结构、生态风险分布以及造成或潜在风险的演化过程。与其他风险评估方法相比，景观生态风险评估方法强调景观模式对生态过程或功能的影响。值得注意的是，景观生态风险评估是对景观模型和生态过程进行综合生态风险管理的有效方法。基于景观的生态风险评估方法已在黄河流域中被广泛使用。目前黄河流域的生态风险评估分析主要针对本地(即省级、黄土高原或黄河三角洲等，然而，部分景观生态风险评估不能支持黄河流域的整体生态保护和治理。
生态恢复在逆转生态系统退化方面起着至关重要的作用。例如，植树造林可以对抗荒漠化和沙尘暴，增加碳储量和生物量，并被认为是恢复退化生态系统的一种方式。虽然生态恢复计划可以在短期内迅速使土地利用绿色，但人工恢复的景观生态对各种干扰较弱，强烈依赖早期维护，否则由于人类破坏或气候因素的干扰，影响生态恢复效果，扩大生态风险水平。因此，生态恢复和处理的效果也是影响黄河流域景观生态风险的重要因素，是黄河流域生态保护工作的重点。然而，现有的研究经验通常采用反映土地覆盖类型和景观结构的指标，如景观脆弱性和景观干扰指标。虽然景观生态风险获得的方法是重要的发展风险缓解策略和有效分配有限的资源，没有足够的关注生态过程和动态变化，以满足生态评估的需求恢复效果和管理黄河流域。生态质量是各种相互依存的环境要素在一定的空间和时间内对人类生存和可持续发展的适宜性，可以反映该地区的整体生态状况。景观生态质量是生态质量的组成部分，是景观生态学中一个新颖而重要的概念，是景观尺度上区域生态环境评价的重要指标。目前景观生态质量已被用来评估区域生态恢复能力和治理效果。迄今为止，景观生态质量尚未应用于景观生态风险评估，为了使景观生态风险评估成为反映景观结构和景观生态功能的综合指标，并协助生态恢复工作的发展和监督，本研究是对景观生态风险评估中景观生态质量指标的补充。
为综合评价基于景观结构的景观生态风险，本研究基于2015-2020年高精度国家土地覆盖数据监测条件，分析了黄河流域中土地覆盖和景观生态风险的区域空间分布和转移特征。首先，分析了土地覆盖面积的变化及其潜在机制。其次，利用景观生态质量和景观损失指数计算2015-2020年黄河流域的景观生态风险。最后，分析了在黄河流域的自然地理元素中，景观生态风险、土地利用变化和景观生态风险的空间干扰之间的关系。本研究结果可为黄河流域的生态保护提供支持。
研究区概况（Research Area）
黄河流域位于中国北部的中部，位于95◦53’-119◦05’E和32◦10’-41◦50’N之间，位于巴彦哈尔山脉和东渤海之间。河流流经青海、四川和中国其他9个省，干流全长5464公里，落差4480米，流域面积795,000平方公里（图1）。黄河流域跨越了四个地貌单元：青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和华北平原。该地区保持着大陆性气候，具有空间变化。具体而言，东南部为半湿润气候，中部为半干旱气候，西北部为干旱气候。盆地降水量的年分布和空间分布是变化的，降雨量由东南向西北减少；温度也是如此。主河流根据水、土、地理、地形可分为上、中、下游，其中中下游的分界点分别为河口镇和桃花鱼镇。每个流域都面临着不同的生态压力。由于降雨和蒸发量的减少，上游相对干燥；因此，该地区更容易发生洪水和与冰有关的灾害。黄河流域中游支流大部分位于黄土高原内，暴雨集中，土壤侵蚀严重，是黄河流域沉积物的主要源头。下游存在着“悬河”或“地上河”，主要用于防止水流。在这里，悬挂的河流和洪水是威胁当地生态的主要因素。
数据来源和数据处理（Data sources and processing）
本研究的土地覆盖数据来源于2015-2020年的国家地理条件监测；而黄河流域的边界数据则来自中华人民共和国水利部。反射率数据来自MDO09A1产品（8天的复合材料，500 m空间分辨率）。地表温度数据来自MOD11A2（8天复合材料，1 km分辨率）；NDVI数据来自MOD13A3产品（每月，1 km分辨率）。所有MODIS数据均来自NASA。从地理普查中获得一个DEM（10 m），并提取相应的坡度数据。地形数据来自中国国家地质学中心，年度夜间光照数据由美国国家海洋和大气管理局提供（500米分辨率）。县级人口和社会经济统计数据从相应的统计年鉴或2015-2020年的年度统计公报中进行统计，包括总GDP，人口，一、二、第三产业的增长总额。土地覆盖数据按县存储，2015-2016、2017-2019、2020年土地覆盖数据的国家地理条件共享三组分类系统。因此，如果直接进行土地覆盖融合，一些没有改变的土地类型可能会被错误地识别。因此，在应用土地覆盖数据评估YRB的LER之前，根据Kang等人（2018）提出的方法，排除了虚假的变化。关于YRB的上、中、下河段划分的进一步信息见Wang等人。MODIS数据根据QA文件进行掩码，以去除每个图像中的低质量区域。此外，根据黄河流域的边界数据，对所有地理数据进行拼接、裁剪和投影进行预处理。最后，所有的数据都被重新采样到1公里的空间分辨率。
01.土地覆盖日期介绍（略）
02.土地覆盖重分类（略）
03.影响土地覆盖范围变化的因素
人类活动和自然因素对土地覆盖变化有重大影响，因此，我们从现有数据范围中选择了10个驱动因素来确定土地覆盖变化的主要驱动因素。其中，社会经济因素6个，自然因素4个（表1、图2）。根据自然断点法，将一、二、三产业增加值（X3-X5）、夜光（X6）、年平均地表温度（X7）分五个层次显示。DEM数据在1000、3000和3500m断点处分为低、中、高、非常高四个水平；而坡度被分为5个水平，在2◦、6◦、15◦和25◦。最后，将地貌资料分为平原、山脉、平台、丘陵四类。除了这10个可量化的因素外，政策和国家的发展阶段也是黄河流域土地覆盖类型变化的重要驱动因素。
结果分析（Results）
1. 景观类型变化分析
1.1.黄河流域的土地覆盖情况
图4为2020年黄河流域土地覆盖类型的空间分布图，主要分布图为草地（41.42%）、林地（31.96%）和农田（17.58%）。草原主要分布在西部的黄河流域；而林地主要分布在中部黄河流域的南部。城市和农田是人类活动的主要领域。黄河流域的城市土地通常分布在农田周围（图4），主要分布在黄河流域的东南部和北部。黄河流域北部位于黄河流域以北的河套平原和大黑河支流附近，而东南部的黄河流域则主要分布在黄土高原南侧和河南东部。这两个地区都相对平坦，适合人类居住，因此区域内的人为活动较高。裸地主要分布在内蒙古高原（黄河流域北部）的库布其和乌兰布黑沙漠。这里的年降水量为<200mm，蒸发需求强，是年水量减少的主要区域。黄河流域的水域仅占1.22%。水工结构面积（328.17平方千米）也相对较小（占黄河流域总面积的0.04%），这是整个研究区域观察到的最具优势的景观类型。
1.2. 土地覆盖范围变化的特征
2015年至2020年，黄河流域的各种土地覆盖类型发生了显著变化（总变化面积为72,927.46平方千米，相当于7.99%），其中1.09%的地表土地覆盖不止一次被转移。除耕地、草地、裸地面积减少外，所有其他所有土地覆盖类型的面积均增加（图5）。其中，建设用地面积逐年增长，2018年后增长率趋于稳定。另外，工业用地面积呈现出相对稳定的增长模式，从2015年的0.67%增长到2020年的1.07%（总增长59.82%）。自2018年以来，森林面积也每年增长，2020年增长相对较快，占观测增长总量的90.99%。水域面积和水力结构增长较慢，总体变化不大。另外，耕地面积波动较大，而耕地面积相对稳定，从2015-2020年下降了0.11%。相比之下，2020年裸地面积出现迅速下降，较上年下降2272.79平方千米（是前5年裸地总减少量的2.43倍）。研究时段内草地显示出稳步的下降。
1.3. 土地覆盖转移问题分析
从图6可以看出，2015-2020年，从黄河流域转移出的主要土地覆盖类型为草地、农田和林地，分别为22991.48、19765.63和15343.78平方千米。根据三种主要的土地转移类型，2016-2019年的6年土地覆盖转移具有相同的特征，但其他时期的土地覆盖转移存在显著差异。此外，2015-2016年的土地覆盖总转移量相对较小（占5个时期总转移面积的8.29%），主要是在草地和农田之间（1276.25平方千米）。2018-2019年土地覆盖转移总量比2016-2018年平均转移金额减少5.51%，但土地覆盖转移的特征相对一致。2016-2019年，土地覆盖每年由最大到最小转移为林地、农田、草地，主要转入农田。土地分类的主要流动主要是农田到林地，草地到农田，林地到农田。其中，2016-2018年，农田向林地转移最大，2018-2019年，以草地向耕地转移为主。2019-2020年，土地出让面积最大，占5个时期土地出让总面积的36.58%。与往年相比，2020年有大量的土地类型向林地和草原转变，数量显著增加（比前5年增加了980.93平方千米）。值得注意的是，到2020年，农田和草地占转入林地的土地总量的93.98%。值得注意的是，从2019年到2020年，大量裸露的土地被转化为草地，是这一时期草地投入的最大来源。同时，城市土地主要来自农田、草地和水力结构，而建设水力结构的土地主要来自草地和城市土地。
2015-2020年的土地覆盖转移主要分布在黄河流域的中部和东部（图7）；而西部黄河流域的变化较小，可能与青海的特殊地理位置有关。由图2可知，青海省地表高海拔、地形类型复杂、低地形地形等恶劣的自然地理条件导致覆盖变化相对较低。根据2015-2020年土地覆盖的年度转移情况，大部分变化发生在2019-2020年期间，并没有按年平均分配。2019年至2020年，大部分土地转入林地（图7，代码12、32、62、82）和草地（图7，代码13、23、63、83 ）。从空间上看，2015年至2019年，各种类型的土地覆盖转移主要分散在黄河流域中部和东部地区，在任何单一土地类型上没有形成明显或大规模的集聚。2019-2020年，草原向干流以南（黄河流域以北）和林地的集中转移出现了多个小规模集聚。其中，草地迁移主要发生在鄂尔多斯市北部的库布其沙漠，南部的毛乌素（木乌）沙地，是裸陆-草地的主要分布位置（图7中代码83）。荒漠化控制是该地区草地增加和裸地减少的主要驱动因素。2019年之前，库布其沙漠也在进行荒漠化控制，虽然控制面积很小，但聚集面积很小。林地的转移主要分布在山西省中部的延安市，以及西南部的庆阳市和平凉市。2019-2020年，土地覆盖转移与前几年的土地覆盖转移特征明显不同（图7，代码83），表明生态恢复人为干预措施对植被覆盖有积极影响。黄河流域管理层采取的生态治理措施，如退耕还林、治理荒漠化等，是所观察到的林地和草地增加、裸地减少的主要原因。2015-2020年，土地覆盖转移（图7，代码为1）相对分散在盆地内，没有明显的集聚现象，说明农田没有大规模开发。进一步可以看到，土地覆盖面积过渡为耕地相对稳定的研究期间（图6），一个趋势主要相关的全面实施红线政策保护1.8亿公顷的农田，2006年提出的国家。由于保护农田以维护国家食品安全，平衡职业补偿政策的实施被赋予了国家更大的权力，不易受到其他国家政策的影响。
1.4. 土地覆盖面积变化的驱动力分析
本文分析了农田、林地、草原这三种主要土地覆盖形式和一种重要土地覆盖（城市土地）的驱动因素。根据因子检测结果，均通过了α = 0.05水平的显著性检验。利用因子检出率q测量黄河流域土地覆盖空间分化的强度，发现不同土地覆盖类型的影响和驱动因素存在显著差异（图8）。Wu et al.（2022a）认为，当一个因子(q)的检测评分值为>0.1时，说明该因子对该因变量的影响较大。驱动因子的q值对应于土地覆盖范围的年度变化，各因子的q的相对幅度基本保持不变。由图8可知，农田面积主要受社会经济因素的影响，其中X3最强（0.36）。森林面积受自然因素的影响较大，其中最强的因素分别为X8（0.18）和X10（0.17）。与其他土地覆盖类型相比，草地只有3个有效的驱动因素，均为自然源：X8（0.37）、X7（0.21）和X6（0.21）。城市土地主要受社会经济因素驱动，其中最强的为X1（0.51）和X3（0.30）。值得注意的是，人口增长对建设用地变化的影响正在逐年减小。
政策将影响黄河流域中土地覆盖转移的类型和面积。根据前面的描述（3.1.3）可以看出，生态保护、恢复、粮食安全等政策因素是影响黄河流域土地覆盖变化的重要驱动因素。例如，在黄河流域于2019年底被提升为一个国家重大战略后，将农田归还林地、草原和荒漠化项目显著扩大了其影响范围，生态恢复的强度显著提高(Figs.5, 6, 7)。除了执行经验，2019年颁布“中华人民共和国土地管理法”2019年9月，国家开始重新规划不合理使用农村土地，同时拆迁耕地非法房屋，也影响土地覆盖的变化，2010年，2010年至2020年。
中国正处于从高增长到高质量发展的转变阶段，生态文明成为一个中心问题。尽管2016年中国的人均GDP达到了82,280美元，超过了中等收入国家的人均5000美元的标准。然而，中国经济发展存在发展不均衡的问题，黄河流域经济发展相对落后，123个国家扶贫发展重点县只有到2020年底才能实现全面消除贫困。从理论上讲，根据曲线可知，该阶段的黄河流域不应该以生态保护为主导。但由于中国是中央集权国家的代表国家，中国中央政府在环境保护方面发挥着主导作用。因此，黄河流域的发展受到中央政府政策监管的影响，同时进行环境保护。它也可以从图中观察到。图6和7中黄河流域中以生态改良为重点的大量土地覆盖转移类型，这在2019-2020年最为明显。因此，该地区贫困地区的生态保护与经济发展之间的矛盾更为突出。生态补偿是改善流域生态环境的经济策略，是平衡生态保护与社会经济发展的经济措施，可以将经济发展与生态保护相结合。中国政府目前也在实施生态补偿政策为了实现可持续发展的区域经济发展和生态保护携手中国政府目前也在实施生态补偿政策为了实现可持续发展的区域经济发展和生态保护。在黄河流域中也进行了一些生态补偿的尝试，例如，山东省和河南省共同签署了河南-山东段的生态保护补偿协议。随着黄河流域的经济发展和生态保护在2019年底成为国家战略，未来的快速经济发展和环境保护以及黄河流域的恢复将继续影响该地区土地覆盖的转移。
2. 景观生态风险评估和空间自相关分析
2.1. 黄河流域的景观生态风险评价
2015-2020年的年平均景观生态风值分别为0.4946、0.4915、0.4902、0.4884、0.4861和0.4781。因此，黄河流域的平均景观生态风值在研究期间有所下降，结果表明，黄河流域的生态条件正在得到改善。
2.2. 景观生态风险的空间自相关
采用莫兰指数散点图和全球空间自相关分析验证了研究区域内生态风险的空间相关性，2015-2020年黄河流域的全局莫兰指数分别为0.8113、0.8103、0.8119、0.8082、0.8096和0.8161。结合莫兰指数的意义，认为景观生态风险在整个黄河流域中表现出很强的空间正相关性。这个相对较大的莫兰值描绘了一个明显空间集聚分布。我们还发现，表征景观生态风险的样本点主要分布在高-高（HH）聚类区域（图9）。此外，距离坐标原点最远的景观生态风险样本点主要分布在HH团聚区之间，说明与其他团聚方法相比，该区域的相关效应最为显著。
进一步分析了黄河流域中景观生态风险之间的局部空间相关性，得到了局部空间自相关聚集图。根据研究区域空间聚集的主要类型，分别为“高-高”（HH）和“低-低”（LL）（图9）。HH主要分布在黄河流域的西北部。青海省西部HH地区主要由于其人口密度低，景观优势高，即地表覆盖（主要以草地为主），生态稳定性差，生态景观容易退化。从自然条件来看，该地区海拔较高（图2），多在3500米及以上，地貌类型丰富（图2），包括平原、山脉、丘陵。分散分布，LST较低（图2）。总体而言，该地区相对较高的景观生态风险主要受到恶劣的自然和地理条件的影响。甘肃省、宁夏和内蒙古地区HH地区的景观生态风险值较高，主要是由于植被覆盖度和土壤湿度较低。
此外，除内蒙古黄河流域干流弯道外，其他地区与青海省具有较高的景观生态风险价值，由于高度的景观优势（主要为草原），黄河流域内蒙古段弯道内部为库布其沙漠，主要土地覆盖类型为裸露土地，因此受到高景观优势和高景观脆弱性的影响。高外部景观生态风险主要受景观高度碎片化的影响。该地区的土地覆盖以农田为主，混合着许多小的城市土地和草地。LL主要分布在中部的东南部和东部，表明与HH地区西北的黄河流域，这表明这些地区的土地覆盖结构相对稳定，生态相对较好，抵抗外部干扰的能力相对较强，因此，景观生态风险的值较低。
3. 景观生态风险时空变化分析
3.1. 景观生态风险的空间分布特征
本文绘制了黄河流域2015-2020年中景观生态风险的空间分布图，根据其2020年的空间分布，以及各景观生态风险水平的分布区域数据，介绍其空间分布特征如下：由图10可知，黄河流域的主要景观生态风险类型分别为低风险区域和相对低风险区域，面积比分别为30.44%和27.34%。高危区域保持景观生态风险等级区域比最低（9.22%）。此外，景观生态风险类似于空间中景观生态风险值的局部聚类，因此在这里不再赘述。
3.2. 景观生态风险转移分析
图11显示了在2015年至2020年期间，黄河流域中所有层次的景观生态风险区域变化的桑基图。2015-2016年和2017-2020年，黄河流域的景观生态风险主要转向较低的风险水平，整体生态风险呈下降趋势。2016-2017年，景观生态风险主要转移到更高的层次。其中，2016年低、中、高危地区向高风险水平转移分别增加7828、4711、4612平方千米，但2016年景观生态风险平均值比2015年低0.31，今年景观生态风险仍呈下降趋势。根据各风险水平的变化，低风险区（1.62%）和相对低风险区（0.33%）逐年增加；中风险区比例从20.12%（2015）下降至19.14%（2020年），相对高风险区从14.22%（2015）下降至13.85%（2020年），高风险区从10.87%（2015）下降至9.22%（2020年）。
3.3. 景观生态风险空间转移的分析
景观生态风险的变化以生态改善和恶化区为主（图12），生态极端改善和恶化区域的空间分布不明显。景观生态风险的变化主要记录在黄河流域的中部，2015-2016年，景观生态风险的生态改善区主要出现在北部。生态改良区主要与NDVI值的增加有关，而生态改良区主要与山西省南部和甘肃边界有关。这些生态恶化区受到低湿度和NDVI值共同效应的影响。2016-2017年，景观生态风险的变化以生态恶化区为主，分布在各省，但最常见的是黄河流域的上游，这与景观生态质量指数的下降有关。2017-2019年，生态改善和恶化区域面积相似，后者主要分布在山西和陕西两个省份；2017-2018年主要分布在两省东南部。2018-2019年，生态恶化区主要集中在山西省和陕西省西北部；而2019-2020年，黄河流域的景观生态变化以生态改善区为主。其中，生态恶化区主要分布在甘宁两省交界处的北部，与景观结构的变化有关。
讨论（Discussion）
4. 相关分析
4.1. 景观生态风险与土地覆盖变化的相关性
对比土地覆盖度和景观生态风险转移量，发现后者只会在景观结构发生变化后的第二年发生变化，而与当年没有直接变化。这表明，根据具体过程，与土地覆盖相比，景观生态风险转移的变化有所延迟。
(1)土地覆盖的变化不会反映在本年度景观生态风险的变化上。例如，2019年的土地覆盖转移数量远远超过了2015年。此外，与2015年相比，到2019年，林地和草地的大幅增长将导致生态发展的改善；然而，看看景观生态风险的转移，2015-2016年和2019-2020年的转移数量相似。
(2)该年土地覆盖变化与该年景观生态风险变化的关系更为密切，即土地覆盖转移与土地覆盖变化的比率存在延迟效应。观察2016年土地覆盖转移，2015年向农田、林地、草地转移增多；2016-2017年土地变化以恶化为主，2017-2018年变化以改善为主。2017-2018年的土地覆盖变化与2016-2017年相似，而2018-2019年的景观生态风险转移变化与2017-2018年相似。此外，由于草地向林地的迁移比2016年大496.04平方千米，2018-2019年景观生态风险向恶化地区的迁移减少，2018-2019年景观生态风险的转移量低于2017-2018年。
(3)景观生态风险水平变化的延迟与景观生态质量有关。对景观生态风险初始评价指标进行分析，发现土地覆盖的变化直接影响景观结构，导致初始生态风险发生相应变化，但对比土地覆盖年变化的空间分布（图7），发现2015-2019年黄河流域土地覆盖变化相对较小。因此，基于景观结构计算的初始景观生态风险指数并不是对景观生态风险变化影响最大的指标，因此，我们认为景观生态风险的变化主要与景观生态质量的变化有关。通过比较湿指数、LST指数和NDVI指数的空间分布，两年前植被改良面积增加。因此，景观生态风险水平变化的延迟主要与NDVI指数有关。
因此，基于本研究，当将景观生态风险评估添加到反映景观功能的景观生态质量指标中时，对生态恢复的影响。
4.2. 景观生态风险与地形地貌的相关性
黄河流域的台地最多（图2 (j)），占研究面积的38.14%，丘陵面积最少（11.40%）。低风险区主要分布在山区之间，相对低、中风险区主要分布在台地之间，分别占43.61%和34.48%。高危地区主要分布在平原上。在研究期间，丘陵地区的低景观生态风险下降了3711.87平方千米，而其他地形的分布区域总体呈上升趋势。值得注意的是，增加的区域主要分布在山区，而中勒及以上区域总体呈波动下降趋势；而其他风险水平总体呈下降趋势。
4.2.1. 景观生态风险与高程的相关性
根据黄河流域高程分区图，黄河流域的西部主要表现为高、极高的海拔（>3000m）；而中部主要分布在中海拔（1000-3000m），而东部主要分布在低海拔（<1000m）。在研究期间，高生态危区主要分布在高海拔地区。相对较高和低风险水平主要分布在中海拔，这不仅与相对较大的区域由中等海拔，而且也低比例的主要区域区域（低风险）在低海拔（51.59%），表明低海拔并不等同于较低的区域。根据每个人的年度变化水平给定的海拔范围，高海拔地区高、低风险地区减少，并转移到三个中间风险水平，导致LER在低海拔和中等海拔，和整个地区整体生态改善。具体表现是在低海拔地区，相对低风险和高风险水平转移到低风险水平。在中等海拔地区，中等风险水平和高危风险水平的区域总体上呈下降趋势，该区域的景观生态风险呈下降趋势（即向较低的风险水平转移）。
4.2.2. 研究不足
本研究从宏观角度分析了近年来黄河流域的景观生态风险状况，但由于数据源的影响较大，以及研究区域的范围，需要注意以下局限性：首先，本文所考察的土地覆盖变化的时间尺度相对狭窄，一些长期累积效应在空间上难以显著观察到。其次，狭窄的时间宽度也影响了受年气候影响的LST和WET，在某些地区造成了景观生态风险变化的强烈波动。最后，为了从整体上评价黄河流域的景观生态风险，这里是相对简单的景观生态风险评估指数，尽管它不是针对当地存在的生态问题构建的。
迄今为止，研究发现，虽然生态恢复可以缓解生态退化，但某些问题可能仍然存在。例如，与天然林地相比，人工造林也存在单一植被种类、生物多样性低、土壤不稳定等问题；因此，这些过程可能会影响生态恢复的强度，但本研究没有涉及到这些因素。随着黄河流域生态恢复工作的不断推进，在未来的区域研究中，也应优先考虑人工造林和自然森林的比较评价。
结论（Conclusions）
本研究基于2015-2020年全国国家地理条件监测的土地覆盖数据。研究了黄河流域的土地覆盖变化和相关驱动因素，同时还考察了景观生态风险的空间格局、变化特征和两者之间的关系。我们得出了以下结论。
(1) 农田、林地和草地是黄河流域的主要土地覆盖类型，构成了土地覆盖变化的主要类型。城市土地变化主要受社会经济因素和坡度的影响，但政策等社会经济因素和自然因素都影响着农田、林地和草地的变化。农田受到农田保护政策的影响，年变化相对稳定。黄河流域的生态保护成为国家重大战略后，土地覆盖主要由农田和草地向森林转移，而穆乌沙地和库布其沙漠的大量裸露土地转变为草地。
(2) 自2015年以来，黄河流域的整体景观生态风险有所下降。即风险水平中、以上区域逐年下降，低风险区域逐年增加；然而，黄河流域正处于分散的生态治理之下。西部地区的稳定性非常高，在过去的六年里几乎没有什么变化，应该成为未来生态治理的关键领域。
(3) 土地覆盖的区域变化范围较大，景观生态风险转移相对有规律。土地覆盖变化面积较小，无论景观生态风险转移是否与该区域的原有景观结构有关。较高的景观生态风险区主要位于海拔3500m以上，而相对较高的景观生态风险区主要位于平原地区。
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
如有侵权，请联系本站删除！
