燕守广，唐欢欢，曹学章，李海东*

1.南京林业大学生物与环境学院，江苏 南京 210037；2.环境保护部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042；3.南京信息工程大学地理与遥感学院，江苏 南京 210044

江苏省陆域生态红线区域生态安全评价

燕守广1,2，唐欢欢3，曹学章2，李海东2*

1.南京林业大学生物与环境学院，江苏 南京 210037；2.环境保护部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042；3.南京信息工程大学地理与遥感学院，江苏 南京 210044

2013年江苏省率先在全国划定生态红线，明确了最为关键的生态保护区域，确保了生态安全的底线。文章以江苏省划定的陆域生态红线区域为研究对象，基于PSR模型从压力、状态、响应三个方面构建了生态安全评价指标体系，利用组合赋权确定指标权重，结合GIS和遥感空间分析方法，对18个指标进行加权叠加分析，再利用综合指数法对生态红线区域的生态安全进行定量评价。结果显示：全省生态红线区域的生态安全综合指数为51.41分，其中状态层得分明显高于压力层和响应层，说明江苏省生态红线区域的自然环境状态保存较好；13个省辖市生态红线区域的生态安全综合指数整体上处于较高等级，76.88%的生态红线区域达到安全和较安全状态，反映出全省生态红线区域的生态安全水平较高，但其中处于安全状态的比例较低，仅5.81%；苏南地区和苏北地区由于经济发展水平差异，压力、状态和响应指数均有一定差别，苏南地区虽然经济发展水平高、区域开发指数大，但在响应层面做得更好，其生态红线区域的生态安全水平整体上高于苏北地区。

生态红线；生态安全评价；PSR模型；江苏省

随着社会的发展及科学技术的不断进步，人类在攫取自然资源的同时对生态环境造成了极大的破坏。为追求经济高速发展，人类活动正大规模地改变全球生态环境，导致环境污染和生态失衡等全球生态问题愈加严峻，甚至会危及人类的自身安全，因此，生态安全研究正慢慢成为一个热点课题（崔胜辉等，2005；刘红等，2006）。生态安全体系的核心部分是生态安全评价，有效的评价能反映出生态安全不足之处并有助于提出针对性的对策及措施。生态安全评价是生态安全研究的基础与前提，受到研究者及治理者的广泛关注，其在全球环境保护及管理工作中占据着日益重要的地位（Herrmann et al.，2003），已经在多个领域得到广泛应用。我国生态安全评价大多针对行政区域、流域或某一特定类型的生态系统进行（黄宝强等，2012）。

作为生态安全的底线和最为关键的生态保护区域，生态红线区域的生态安全直接关系到国家和地区的可持续发展（高吉喜，2015；燕守广等，2014；邹长新等，2015）。因此，本文以江苏省陆域生态红线区域为研究对象，基于压力-状态-响应（PSR）模型构建江苏省生态红线区域生态安全评价体系，分别从压力、状态和响应三个方面选取18个指标数据，对江苏省生态红线区域的生态安全进行定量分析，以评价生态红线区域的生态安全状况和面临的主要威胁，以期为生态红线区域保护提供参考。

1 研究区域及数据来源

江苏省介于东经116°18′～121°57′，北纬30°45′～35°20′之间，地处中国大陆沿海中心位置，地跨长江、淮河南北，东临黄海，与上海市、浙江省、安徽省、山东省接壤，是长三角地区的重要组成部分。依据江苏省自然地理特征和生态保护需求，江苏省率先在全国划定生态红线（图1），共划分出15种生态红线区域类型，总面积为24103.49 km2，其中，陆域生态红线区域总面积22839.58 km2，占全省国土面积的22.23%。

数据来源：气象数据、土壤类型、归一化植被指数（NDVVI）、净初级生产力（NPPP）、土地利用类型以及20113年江苏省各市统计年鉴数据。采用的是从USGS的Landsat数据下载网站下载的江苏省Landsat 8 OOLI遥感影像，从遥感影像中选取云量较少的10幅影像，行列号分别为：1222/36；121/336；121/37；1200/36；120/377；120/38；119/37；119//38；119/39；1188/38。下载后利用ENVI5.0软件进行拼接，辐射定标、大气校正、裁剪等预处理步骤。结合中国十年生态环境变化评估的20010年土地覆盖类型数据，参考国家级土地利用与覆被分类系统标准（肖鹏峰等，2003）进行目视解译，依据红线实地调查的结果对研究区的土地类型进行适当修改，最终确定研究区土地分类。

图1 江苏省陆域生态红线区域Fig.1 Ecoloogical redlines of Jiangsu province

2 江苏省生态红线区域生态安全评价

2.1 评价指标体系及其指标构成

生态红线区域评价指标需合理地表现红线区域生态环境的基本状态和特征，并能够反映出红线区域生态安全差异的状态。基于PSRR模型，从压力、状态和响应3个层次共选取18个指标（表1），构建评价指标体系，对江苏省陆域生态红线区域进行生态安全评价。

其中，压力层6个指标和响应层6个指标是地区综合指标，以地市为行政单元提取的指标值，主要目标是反映生态红线区域所在地区的综合压力指数和响应指数。而状态层6个指标是提取生态红线区域内的指标，以准确反映生态红线区域当前所处的生态环境状态。根据各项指标对生态红线区域生态安全影响作用的不同，将评价指标分为两类，一类是有利于生态安全的正向指标，另一类是不利于生态安全的负向指标。

2.2 权重的确定

评价指标权重的确定是生态安全评价的关键，权重的赋值直接影响评价结果，因此要选取科学的赋权方法。目前权重的确定方法主要分为两种，一种采用主观赋权确定权重，另一种采用客观赋权确定权重（张军以等，2011；李佩武等，2009；郭旭东等，2005；张卫民等，20003；许学强等，2001）。由于各个指标要素对区域生态安全的影响程度不同，各指标之间的相对重要性也不同。因此需要准确合理地确定各项指标的权重，单一方法所确定的指标权重存在不足。本文采用组合赋权的方式确定权重。

首先，通过层次分析法确定各指标的主观权重，同时，采用熵权法确定指标的客观权重，然后利用最小信息熵的原理将两者分析的结果结合起来，最终确定各指标的组合权重。这样一来充分利用了层次分析法和熵权法的优点，有效结合了层次分析法的主观性和熵权法的客观性，使得权重的确定更加合理，其公式为：

式中，1iw为层次分析法确定的第i个评价指标的权重，2iw为熵权法确定的第i个评价指标的权重，iW′为第i个评价指标的组合权重。

2.3 生态安全综合评价

对江苏省生态红线区域生态安全进行评价时，采用综合指数评价法计算生态红线区域的生态安全指数。综合指数法是将各指标进行加权求和，即将每一项归一化处理后的指标数据与其对应的权重值相乘，来表示各指标得分，然后将各指标得分相加，得到评价区域的生态安全指数，从而实现定量化评价，该评价方法的模型为：

式中，ESI为江苏省生态红线区域生态安全评价指数；Zi为第i个评价指标归一化处理值；Wi为第i个评价指标的权重。

由于各个区域之间生态环境特点、社会经济状况各不相同，将生态安全水平等级分为5级（表2）。生态安全综合指数越大，生态安全等级越高；反之，则越低。

表1 生态红线区域评价指标体系Table 1 Evaluation indicators of Ecological Redlines in Jiangsu province

表2 生态安全水平等级划分Table 2 Ecological security level classification

3 评价结果分析

根据评价结果（表3），江苏省13个省辖市生态红线区域的生态安全综合指数整体上处于较高等级，全省生态红线区域的平均生态安全综合指数为51.41分，达到了较安全水平。其中无锡市处于安全状态；南京市、常州市、苏州市、淮安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市和宿迁市的生态红线区域处于较安全状态；徐州市、南通市和连云港市生态红线区域的生态安全水平相对较低，处于临界安全状态。达到较安全状态和安全状态的生态红线区域面积占整个生态红线区域面积的76.88%，可见整个江苏省红线区域的生态安全水平较好，但其中处于安全状态的比例较低，仅5.81%，全省尚有23.12%的生态红线区域处于临界安全状态。从评价结果看，全省各市生态安全评价的压力、状态、响应指标层的分值存在显著差异，其中状态层的得分明显高于压力层和响应层。

表3 江苏省各地区生态安全评价结果Table 3 Evaluation results of ecological security in Jiangsu province

3.1 压力层生态安全指数分析

江苏省生态红线区域压力层指数均不高，得分在9～20分之间，全省红线区域生态安全压力平均得分为14.85分。压力层为负向指标，压力指数得分越低，表明生态安全受到的压力就越大，反之则越小。

压力层生态安全指数中南通市得分最低，仅为9.27分，其次为南京市、连云港市、徐州市、苏州市、无锡市，这些地市生态安全压力指数得分均低于全省平均值。泰州市生态红线区域的生态安全压力指数得分最高，达19.37分，表明生态红线区域的生态安全压力较小。生态安全压力指数贡献最大的是污染物排放、经济发展水平和区域开发指数3个指标。

3.2 状态层生态安全指数分析

江苏省生态红线区域状态层指数得分在10～40分之间，差别较大，平均得分为22.15分，明显高于压力层和响应层得分。状态层为正向指标，状态指数得分越高，生态安全状态越好。

生态安全状态指数中无锡市得分最高，为39.19分，常州市、南京市、苏州市、镇江市、扬州市生态红线区域的状态指数得分也都高于全省平均分。连云港市生态红线区域的生态安全状态指数得分最低，为10.41分，表明该市生态红线区域的生态环境状态相对较差，其中影响连云港生态安全状态最明显的指标是植被覆盖度、生物丰富度和景观破碎度。

3.3 响应层生态安全综合指数分析

响应层主要表征人们为保障生态红线区域的生态安全，提高生态红线区域生态环境质量所做的努力，均为正项指标。生态安全响应指数越高，表明研究区域抵御生态安全风险的能力越强，生态安全水平越高。根据评价结果，江苏省生态红线区域响应层指数得分在9～18分之间，平均分为14.40分。其中苏州市生态红线区域的生态安全响应层指数分值最高，达17.43分；盐城市最低，仅为9.96分。

根据评价等级划分标准，在ArcGIS中，利用栅格计算器，将18个指标分别乘以对应的权重并叠加，基于栅格单元将得到的结果进行重分类，分别计算出每一个等级对应的生态安全面积，得到江苏省生态红线区域基于栅格单元的评价结果。根据评价结果，较安全等级在全省生态红线区域中所占比重最高，大部分生态红线区域都处于较安全状态，这与基于行政单元的评价结果基本相符。

从评价结果中可以看出，当前苏南地区保护生态环境的意识要好于苏北地区，虽然过去在经济的高速发展对苏南生态环境产生了一系列影响，但目前该地区在生态环境保护方面亦采取了一系列更加积极的应对措施。比如，苏州市在《江苏省生态红线区域保护规划》发布后，立即制定了《苏州市生态补偿条例》及相应实施细则，对苏州市的生态红线区域进行保护，特别是针对不同类型的生态红线区域提出了生态补偿的标准，有效地促进了生态红线区域的保护。与苏北相比，苏南地区较强的财力基础，保障了更高的生态补偿力度，同时，对红线区域的环境监管体系也较为完善。因此，在生态安全响应指数上，苏南地区得分普遍比苏北地区高。但在生态环境面临的压力和生态状况方面，特别是区域开发指数、景观破碎度等指标值，苏北地区相对较好。

4 结论与讨论

4.1 讨论

压力-状态-响应（PSR）模型，以及由此发展的驱动力-状态-响应（DSR）模型和驱动力-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型等是当前生态安全评价中应用最广泛的模型（Gerven et al.，2007；Svarstad et al.，2008；Niemeijer et al.，2008）。学者们采用各种评价模型对生态安全评价方法和指标体系开展了广泛的研究，但仍处于探索阶段，针对不同区域和领域，目前尚未形成一套完整的、标准的评价体系，研究的成果并不显著。PSR模型充分考虑到社会经济与自然环境的有机统一，体现了自然、经济和社会三者之间的关系，以此为基础建立评价指标体系，为生态安全评价提供了基础（谢花林等，2004；吴海泽等，2015；赵静静等，2015）。本文基于PSR模型，结合江苏省生态红线区域的实际情况，构建了生态红线区域生态安全评价体系。该模型中，压力指标是在人类活动、经济系统中造成不可持续发展的一些因素；状态指标可以反映生态红线区域中生态系统的自然状态；响应指标反映了为提高生态安全水平所采取的有效对策及其能力。状态的变化与许多因素包括自然、社会各种压力都密切相关，且各压力指标之间也存在相互作用，关系复杂，三者相互影响，相互作用，采用PSR模型可以概念化地、简单明了地揭示这一过程。

基于PSR模型开展生态安全评价，指标体系的设计、标准化和赋权是最为关键的部分，对评价结果起着决定性作用。目前，在指标标准化处理方面相对客观，但在指标体系选择和权重的确定上受主观影响较大。另外，生态安全评价结果尚没有统一的划分标准。根据已有的相关研究成果（李亚男等，2014；吴国庆，2001；李晓燕等，2007；刘勇等，2004；张凤太等，2008），大多使用赋值法将评价结果划分为5个等级，这种划分方法虽然主观性较强，未必能够真实反映评价区域生态安全的实际状态。然而，抛开评价方法、指标体系的设计和赋权，其对生态安全评价结果的排序是相对客观的，这能够从一定程度上揭示不同区域生态安全所受到威胁的程度和差异。根据排序的结果，再结合具体指标值，能够找出威胁生态安全状态的具体原因，从而为生态红线区域保护和监管提供重要依据和应对措施，而这正是生态安全评价的目标。

此外，本文从压力、状态和响应层面对江苏省生态红线区域的生态安全进行了静态评价，受数据获取和评价指标空间化影响，所选取的评价指标尚未考虑生态红线区域的生态系统类型和区域空间差异。生态安全状态是不断发展演化的，基于PSR框架的状态评价研究不能全面客观解释生态安全的演变过程（王耕等，2007），这从一定程度上影响了有关生态红线区域生态安全机制的探究。在今后的研究中，可以进一步完善评价模型和指标体系，充分反映生态红线区域的空间差异性和动态演化特点，以便更精确地反映出生态红线区域的生态安全状况。

4.2 结论

（1）江苏省各市生态红线区域的生态安全水平差异显著，按照评价等级划分，徐州市、南通市和连云港市生态红线区域的生态安全水平较低，处于临界安全状态；南京市、常州市、苏州市、淮安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市和宿迁市的生态红线区域处于较安全状态；无锡市处于安全状态。全省达到较安全状态和安全状态的生态红线区域面积占整个生态红线区域面积的76.88%，可见江苏省红线区域的生态安全水平较高，但其中处于安全状态的比例较低，仅5.81%。

（2）通过对压力层、状态层和响应层的分析，发现江苏省各市生态红线区域状态层得分明显高于压力层和响应层，全省状态层平均分为22.15，而压力层和响应层分别为14.85和14.40。可见江苏省生态红线区域总体的自然状态和结构状态相对保存完好，但还面临着多方面的压力。同时，各地在应对生态红线区域存在的问题和生态红线区域保护上，尚有较大的提升空间。

（3）苏南地区生态红线区域的生态安全水平整体上高于苏北地区。苏南地区虽然经济发展水平高、区域开发指数大且生态红线区域面临的压力相较苏北地区大，但在响应层面，苏南地区针对生态红线区域所采取的保护措施比苏北地区好，比如环保意识好、生态补偿力度大、环境保护水平和监管能力高等。

（4）本文从压力、状态和响应层面对江苏省生态红线区域的生态安全进行了静态评价，虽未考虑生态红线区域的生态系统类型、区域空间差异和动态演化特征，但对生态安全评价结果的排序是相对客观的，这从一定程度上揭示了不同区域生态安全受到威胁的程度和差异，对于生态红线区域保护具有一定的指导作用。

GERVEN T V, BLOCK C, CORNELIS G, et al.2007.Environmental response indicators for the industrial and energy sector in Flanders [J].Journal of Cleaner Production, 15(10): 886-894.

HERRMANN S, DABBERT S, RAUMER S V.2003.Threshold values for nature protection areas as indicators for bio-diversity-a regional evaluation of economic and ecological consequences [J].Agriculture Ecosystems & Environment, 98(1-3): 493-506.

NIEMEIJER D, GROOT R S D.2008.Framing environmental indicators: moving from causal chains to causal networks [J].Environment Development & Sustainability, 10(1): 89-106.

SVARSTAD H, PETERSEN L K, ROTHMAN D, et al.2008.Discursive biases of the environmental research framework DPSIR [J].Land Use Policy, 25(1): 116-125.

崔胜辉, 洪华生, 黄云凤, 等.2005.生态安全研究进展[J].生态学报, 25(4): 861-868.

高吉喜.2015.探索我国生态保护红线划定与监管[J].生物多样性, 23(6): 705-707.

郭旭东, 邱扬, 连刚, 等.2005.基于“压力-状态-响应”框架的县级土地质量评价指标研究[J].地理科学, 25(5): 579-583.

黄宝强, 刘青, 胡振鹏, 等.2012.生态安全评价研究述评[J].长江流域资源与环境, 21(Z2): 150-156.

李佩武, 李贵才, 张金花, 等.2009.深圳城市生态安全评价与预测[J].地理科学进展, 28(2): 245-252.

李晓燕, 王宗明, 张树文.2007.吉林省西部生态安全评价[J].生态学杂志, 26(6): 954-960.

李亚男, 俞洁, 王飞儿, 等.2014.基于突变级数法的千岛湖流域生态安全评价[J].浙江大学学报(理学版), 41(6): 689-695, 724.

刘红, 王慧, 张兴卫.2006.生态安全评价研究述评[J].生态学杂志, 25(1): 74-78.

刘勇, 刘友兆, 徐萍.2004.区域土地资源生态安全评价——以浙江嘉兴市为例[J].资源科学, 26(3): 69-75.

王耕, 王利, 吴伟.2007.区域生态安全概念及评价体系的再认识[J].生态学报, 27(4): 1627-1637.

吴国庆.2001.区域农业可持续发展的生态安全及其评价研究[J].自然资源学报, 16(3): 227-233.

吴海泽, 余红, 胡友彪, 等.2015.区域生态安全的组合权重评价模型[J].安全与环境学报, 15(2): 370-375.

肖鹏峰, 刘顺喜, 冯学智, 等.2003.基于遥感的土地利用与覆被分类系统评述及代码转换[J].遥感信息, (4): 54-58

谢花林, 李波.2004.城市生态安全评价指标体系与评价方法研究[J].北京师范大学学报(自然科学版), 40(5): 705-710.

许学强, 张俊军.2001.广州城市可持续发展的综合评价[J].地理学报, 56(1): 54-63.

燕守广, 林乃峰, 沈渭寿.2014.江苏省生态红线区域划分与保护[J].生态与农村环境学报, 30(3): 294-299.

张凤太, 苏维词, 周继霞.2008.基于熵权灰色关联分析的城市生态安全评价[J].生态学杂志, 27(7): 1249-1254.

张军以, 苏维词, 张凤太.2011.基于PSR模型的三峡库区生态经济区土地生态安全评价[J].中国环境科学, 31(6): 1039-1044.

张卫民, 安景文, 韩朝.2003.熵值法在城市可持续发展评价问题中的应用[J].数量经济技术经济研究, (6): 115-118.

赵静静, 柴立和, 杜慧滨.2015.基于MIEP模型的城市生态安全评价——以宁波市为例[J].环境科学学报, 35(9): 2989-2995.

邹长新, 王丽霞, 刘军会.2015.论生态保护红线的类型划分与管控[J].生物多样性, 23(6): 716-724.

Ecological Security Assessment of the Terrestrial Area of Ecological Redlines in Jiangsu Province

YAN Shouguang1,2, TANG Huanhuan3, CAO Xuezhang2, LI Haidong2*
1.College of Biology and the Environment, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; 2.Nanjing institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China; 3.School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology Nanjing 210044, China

The ecological redlines were delineated in 2013 in Jiangsu province for the first time across China, the area surrounded by the ecological redlines were usually considered as the most critically ecological function zones, and the baseline of the ecological security on national or regional scale.In this paper, the assessment indicator system of ecological security of the ecological redlines area in Jiangsu province was constructed, based on the Pressure-State-Response (PSR) model, which include 18 indicators.The weights of different indicators were given by the combination weighting method.The ecological security state of the ecological redlines area was assessed by the Comprehensive Index Method, combing with Geographical Information System (GIS) and spatial analysis of Remote Sensing (RS).The results showed that: (1) The ecological security index of the ecological redlines area was 51.41 in Jiangsu province, the scores of state layer were the highest among that of pressure layer and response layer, these indicated that the eco-environmental state of the ecological redlines areas in Jiangsu province was conserved better; (2) The ecological security indexes of the ecological redlines area in 13 cities were generally in a higher level, 76.88% of which reached to safe or relatively safe level, these indicated that the overall level of ecological security of the ecological redlines area in Jiangsu province was comparatively good; (3) The indexes of pressure, state and response exhibited a different situation in southern and northern Jiangsu Province, due to the different levels of economic development.The overall level of ecological security of the ecological redlines area in southern Jiangsu province was higher than that of in northern Jiangsu province, due to the higher efficiency of ecological protection countermeasures, although both economic development level and regional development index were in higher level in southern Jiangsu province.

ecological redlines; ecological security assessment; PSR model; Jiangsu province

10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.10.007

X171.4

A

1674-5906（2016）10-1638-06

燕守广, 唐欢欢, 曹学章, 李海东.2016.江苏省陆域生态红线区域生态安全评价[J].生态环境学报, 25(10): 1638-1643.

YAN Shouguang, TANG Huanhuan, CAO Xuezhang, LI Haidong.2016.Ecological security assessment of the terrestrial Area of ecological redlines in Jiangsu Province [J].Ecology and Environmental Sciences, 25(10): 1638-1643.

江苏省省级环保科技项目（2014036）

燕守广（1975年生），男，副研究员，博士研究生，研究方向为区域生态承载力与生态安全、气候变化与生态效应。E-mail: ysg@nies.org *通信作者。E-mail: lhd@nies.org

2016-10-09