海南岛东寨港红树林景观生态风险评价

海南岛东寨港红树林景观生态风险评价目录TOC\o"1-3"\h\u1绪论 [19]。2.3.3景观生态风险评价模型构建基于上述指标构建景观生态风险评价模型，具体计算公式如下： ERIk=i=1式中，ERIk为第k个生态风险评价单元的景观生态风险指数，Aki为第k个评价单元中第i类景观的面积，Ak为第k个评价单元的总面积，Rki为第k个评价单元中第i类景观的损失度指数REF_Ref27651\r\h2.3.4空间自相关分析①全局空间自相关全局自相关是一种用于探究空间变量间的相互联系的一种分析方法，并评估这些变量在整体区域分布中是否表现出空间上的关联性。全局自相关性用Moran'sI指数表示，Moran'sI指数取值为（-1，1）。在一定显著水平下，当Moran'sI>0时，表明存在正向空间相关，研究单元属性值趋同集聚；当Moran'sI=0时，表明不存在空间自相关性，空间单元观测值呈随机分布；当Moran'sI<0时，表明存在负向空间相关，研究单元属性值呈离散分布。本研究利用GeoDa软件计算东寨港红树林各个风险单元中景观生态风险值的Moran'sI指数，分析研究区景观生态风险在空间上的关联性。计算公式如下： Moran'sI=ni②局部空间自相关当空间要素在整体尺度上表现为全局自相关时，其内部也可能存在差异较大的相关性情况。全局自相关仅用于判断整体上空间要素的分布是否随机，即是否具有空间上的聚集性，而不能反映空间上具体是如何分布与聚集的。局部自相关则关注单个要素与其周围要素的关系，进一步明确要素聚集性的空间特点。本研究采用GeoDa软件和ArcGIS10.8来计算局部莫兰指数和制作空间聚类图（LISA图）。计算公式如下： LocalMoran'sI=Zij=1式中：n为空间单元数量；wij为空间权重矩阵；xi和xj分别表示风险评价单元i和j的景观生态风险值；x为景观生态风险均值；Zi和zj分别表示风险评价单元i和j的标准化景观生态风险值3海南岛东寨港红树林景观生态风险评价3.1景观生态风险等级划分在对风险评价单元的景观生态风险数据进行计算处理后，采用克里金插值法对其进行空间分布分析，旨在揭示景观生态风险随时间变化的地理特征。由于目前对于景观生态风险等级划分并未有统一的标准，为了比较各时期的景观生态风险变化情况，利用自然断点法将景观生态风险划分为5个等级：低风险区(0≤ERI≤0.1023)、中低风险区(0.1023＜ERI≤0.1053)、中风险区(0.1053＜ERI≤0.1086)、中高风险区(0.1086＜ERI≤0.1121)和高风险区(0.1121＜ERI≤1)。3.2景观生态风险时空分异根据计算得出的风险小区景观生态风险指数，运用ArcGIS10.8软件进行克里金插值，得到东寨港红树林景观生态风险时空变化情况如表2和图4所示。1990—2018年红树林面积占比最大的景观生态风险等级为低风险，分别为:44.14%、42.95%、40.82%和40.98%；而面积变化较小的为中风险区和中高风险区。整体上看,高风险区面积增加最多，为63.39hm2，呈现出逐渐增加的变化规律，主要分布在红树林自然保护区的中部和西南和东南区域；其次是中高风险区39.97hm2，呈现出逐渐增加的变化规律，在红树林的西北、西南和东南区域均有分布；最后是中低风险区面积增加了4.23hm2，呈现出先增加后减少的变化规律，分布特征不明显；而低风险区面积减少最多，为18.60hm2，在红树林的西北、西南和东南区域均有分布，其中东南地区低风险区域分布较为集中；其次为中风险，减少了9.83hm2，分布较为均匀零散。总体上，28年来，东寨港红树林的景观生态风险逐渐增高，1990、2000、2013和2018年东寨港红树林景观生态风险均值分别为0.10844、0.10852、0.10899和0.10903，高风险区域面积逐渐增加，受人类活动的干扰较大；生物资源和水资源丰富的区域景观生态风险较低，受人类活动干扰较小，这符合景观生态风险值与人类活动的正相关关系。图SEQ图\*ARABIC3景观生态风险等级面积占比表SEQ表\*ARABIC21990-2018年东寨港红树林景观生态风险等级面积及占比风险等级1990200020132018面积（hm2）占比（%）面积（hm2）占比（%）面积（hm2）占比（%）面积（hm2）占比（%）低风险715.1144.14%694.7142.95%682.3440.82%696.5240.98%中低风险232.4514.35%237.8014.70%237.6414.22%236.6813.93%中风险218.4613.48%224.4913.88%210.0312.57%208.6312.28%中高风险196.0012.10%197.6612.22%231.3713.84%235.9713.88%高风险258.1515.93%262.8216.25%309.9218.54%321.5518.92%图4东寨港红树林景观生态风险等级分布图3.3景观生态风险等级时空转移特征1990-2018年海南岛东寨港红树林不同生态风险等级转移情况如表3所示，景观生态风险区域的转移主要发生在较低、中低、中、中高生态风险区域，且主要表现为生态风险等级的升高。低、中低生态风险区域主要向中高生态风险区域发生转移，共计转入27.63hm2；中、中高生态风险区域主要转入高生态风险区域，共计转入24.88hm2；主要表现为景观生态风险等级的升高。表SEQ表\*ARABIC3东寨港红树林景观生态风险等级转移矩阵（单位hm2）风险等级20181990低风险中低风险中风险中高风险高风险总计低风险660.9513.382.3816.249.59702.54中低风险0208.815.1911.392.91228.30中风险5.713.05180.039.5112.10210.40中高风险1.730.141.89172.6212.78189.160高风险0.040.232.952.26249.77255.24总计668.42225.61192.44212.01287.151585.643.4景观生态风险的空间自相关分析3.4.1东寨港红树林景观生态风险全局空间自相关东寨港红树林1990、2000、2013和2018年的全局Moran'sI指数分别为0.063、0.091、0.098和0.094，均通过P<0.01的显著性检验，说明研究区景观生态风险的空间分布呈正相关关系。散点大多集中在第三象限，相似值呈现聚集状态，大多数的风险单元在空间上的分布属于“低-低”聚集模式，低生态风险地区分布着相应的低生态风险区。但2013-2018年的“低-高”和“高-低”聚集模式相对于1990-2000年有所增加，表明其风险值转化可能存在多级变化，邻近区域风险值随着景观生态风险值高低变化的情况减弱。全局自相关Moran'sI指数在1990-2013年呈现上升的趋势，表明东寨港红树林生态风险的空间自相关程度逐渐增加，空间趋同性逐渐增加；2018年呈现下降趋势，表明该时相上东寨港红树林生态风险空间自相关程度减弱，空间趋同性降低，总体上来说，东寨港红树林地区风险聚集性呈上升趋势。（a）（b）（c）（d）图5东寨港红树林1990-2018年景观生态风险Moran'sI散点图3.4.2东寨港红树林景观生态风险局部空间自相关为进一步揭示东寨港红树林景观生态风险空间分布异质性，利用GeoDa对划分的生态风险小区作局部自相关分析，得出东寨港红树林1990至2018年景观生态风险空间自相关分布图，见图6。空间分布上看四个时期的“高-高”生态风险地区分布数量较少且北部中部和南部均有分布，但总体来说，2013-2018年的“高-高”生态风险地区相较于1990-2013年来说有所增加；“低-低”生态风险地区在北部中部和南部均有分布，但南部地区分布较多且集中，呈现该聚集模式的地区在1990-2013年逐年增加，原因可能是进入二十一世纪以来，东寨港红树林人工退塘还林项目的实施，使得红树林面积有所增加，但在2018年有所减少，部分由“低-低”生态风险地区转为了“不显著”地区；“高-低”生态风险地区数量较少且分布零散，28年间变化较为稳定；只有极少数的“低-高”生态风险区主要分布在“高-高”生态风险聚集区周围，说明研究区的生态风险比较稳定，出现剧烈变化的可能性较低。图6东寨港红树林1990-2018年景观生态风险LISA指数图表41990-2018年景观生态风险空间自相关类型统计（评价单元个数）类型1990年2000年2013年2018年不显著569565582602高-高18182221低-低97103121115低-高8599高-低191819204结论与不足4.1结论本文选取海南岛东寨港的红树林作为研究对象，利用1990年、2000年、2013年和2018年四期的红树林分布数据，通过建立景观生态风险评价模型，探讨了东寨港红树林景观生态风险在时间和空间上的变化及其转移模式，并进一步进行了景观生态风险的空间自相关性分析，结论如下：（1）1990年、2000年、2013年和2018年海南岛东寨港红树林景观生态风险平均值分别为0.10844、0.10852、0.10899和0.10903整体上呈上升趋势。高风险、中高风险和中低风险区域有所增加，其中，高风险和中高风险区域增加较为明显，在红树林的西北西南和东南区域均有分布；而低风险和中风险区域有所减少，其中低风险区域减少最多。总体上，1990-2018年东寨港红树林景观生态风险逐渐增高。（2）1990-2018年东寨港红树林景观生态风险等级转移以低生态风险等级和中低生态风险等级转为中高生态风险等级、中生态风险等级和中高生态风险等级转为高生态风险等级为主，主要表现为景观生态风险等级的升高。（3）东寨港红树林1990、2000、2013和2018年的全局Moran'sI指数分别为0.063、0.091、0.098和0.094，说明生态风险的空间分布呈正相关关系，大多数的风险单元呈现“低-低”分布，28年来，呈现先上升后下降的趋势；而“高-高”和“高-低”数量分布相当，变化较为稳定；“低-高”数量较少且分布零散。4.2不足与展望尽管各个数据点之间的相关性是显著的，但全局Moran'sI指数的数值较小，这种相关性可能仅在很小的范围内或局部区域存在。换句话说，空间数据的分布可能没有很强的聚集趋势，可能是由于存在正相关和负相关区域混合的情况，使得全局Moran'sI受两者的影响相互抵消，导致数值较小。在这种情况下，更适合对局部自相关分析做进一步的探讨，以了解特定区域的空间相关性强度，这有助于识别是否存在局部区域内的聚集或分散模式。对于景观生态风险评价来说，未来可以进一步去探究关于东寨港红树林景观生态风险的驱动因素方面，例如人类活动或气候变化等对景观生态风险变化的一些影响，从而深化对景观生态风险评价的理解。参考文献：乔斌,颜玉倩,张婷华,等.基于土地利用变化的西宁市景观生态风险识别及优化策略[J].生态学杂志,2023,42(08):2020-2031.DOI:10.13292/j.1000-4890.202307.013.周汝佳,张永战,何华春.基于土地利用变化的盐城海岸带生态风险评价[J].地理研究,2016,35(06):1017-1028.王锡贞.区域生态风险评价与管理[D].南京农业大学,2011.陈春丽,吕永龙,王铁宇,等.区域生态风险评价的关键问题与展望[J].生态学报,2010,30(03):808-816.张思锋,刘晗梦.生态风险评价方法述评[J].生态学报,2010,30(10):2735-2744.李谢辉,李景宜.我国生态风险评价研究[J].干旱区资源与环境,2008,(03):70-74.彭建,党威雄,刘焱序,等.景观生态风险评价研究进展与展望[J].地理学报,2015,70(04):664-677.胡和兵,刘红玉,郝敬锋,等.流域景观结构的城市化影响与生态风险评价[J].生态学报,2011,31(12):3432-3440.于航.基于景观结构的祁连山国家公园景观生态风险评价[D].甘肃农业大学,2021.张学林,王金达,张博,等.区域农业景观生态风险评价初步构想[J].地球科学进展,2000,(06):712-716.曹祺文,张曦文,马洪坤,等.景观生态风险研究进展及基于生态系统服务的评价框架:ESRISK[J].地理学报,2018,73(05):843-855.金梦婷,徐丽萍,徐权.基于FLUS-Markov模型的多情景景观生态风险评价与预测——以南疆克州为例[J].干旱区研究,2021,38(06):1793-1804.DOI:10.13866/j.azr.2021.06.31.张雪茂,董廷旭,杜华明,等.涪江流域景观生态风险空间异质性特征分析[J].水土保持研究,2022,29(03):156-163.DOI:10.13869/ki.rswc.2022.03.012.景培清,张东海,艾泽民,等.基于格局-过程生态适应性循环三维框架的自然景观生态风险评价——以黄土高原为例[J].生态学报,2021,41(17):7026-7036.熊鹰,汪敏,袁海平,等.洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化[J].生态环境学报,2020,29(07):1292-1301.DOI:10.16258/ki.1674-5906.2020.07.002.韩淑梅.海南东寨港红树林景观格局动态及其驱动力研究[D].北京林业大学,2012.郑可君,李琛,吴映梅,等.云南边境山区景观生态风险时空演变及其影响因素[J].生态学报,2022,42(18):7458-7469.魏伟,赵军,王旭峰.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