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摘要：文章以皖江城市带为研究对象，基于1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年六期遥感解译数据，借助Arcgis和GS+软件对相应数据进行分析处理，并利用空间自相关进一步确定生态風险指数在空间上的依赖性。研究表明：1990～2015年土地利用类型减少最多的为耕地，且主要转换为建设用地;生态风险等级主要以中等和较低等级为主;1990～2015年moran’s I指数不断增加，且逐渐趋向于1，表明生态风险指数空间相关程度明显，且有逐步增强的趋势。
关键词：皖江城市带;土地利用变化;生态风险;空间自相关
随着社会经济高速发展的需求以及人口数量不断增长的现实，对自然资源过度的消耗产生了一系列生态环境问题，已经严重威胁了自身的安全与发展。因此，如何改变当下困境成为人们关注的焦点，生态风险评价作为改变这一困境的重要评价方法，也越来越受到人们的关注。生态风险评价是生态系统及其组成部分在受到外界压力的情况下，对其可能发生或正在发生的不利生态影响的过程进行评估的一种方法。近年来，土地利用变化与生态风险之间相关性的研究越来越多，土地利用变化已经作为一种人为干扰源出现在生态系统中，而生态风险评价作为当今风险管理的一种重要科学手段，也为土地利用生态效应的定量化评估带来了新思路。
当前，针对土地利用生态风险评价，在研究方法上主要有半变异函数分析以及克里格差值、空间自相关、转移矩阵方法等。在研究模式上主要有两种，一是基于传统的风险源汇;二是直接从景观生态学的角度评价生态风险。在研究尺度上主要集中在流域与城镇上，如高永年以及曾勇分别对太湖流域以及呼和浩特市区生态风险进行了评价;而对于更大尺度上的经济带研究甚少。皖江城市带是作为泛长三角地区的重要组成部分，在中西部产业转移承接上具有重大战略意义，对皖江城市带土地利用变化的深入研究有利于揭示高速城镇化背景下土地利用格局的时空变化特征以及对生态风险评价的影响。
一、研究区域概况
皖江城市带总面积约76000km2，包含合肥市、芜湖市、安庆市、滁州市、马鞍山市、铜陵市、池州市、宣城市8个地级市以及六安市的金安区以及舒城县，人口约为3058万人。皖江城市带是安徽省仅有的以产业转移为主线的区域战略规划，它于2010年8月被国务院正式纳入国家发展战略中，在中西部崛起战略地位举足轻重。
二、研究数据与研究方法
（一）研究数据
该研究所涉及的数据有两类：土地利用数据与社会经济数据。土地利用数据包括1990年、1995年、2000年、2005年、2010年及2015年，共计6期，来源于中国科学院资源环境科学中心对研究区域1990～2015年遥感影像的解译，栅格大小为1km×1km。
（二）研究方法
1. 土地用途类型划分
本研究参照胡金龙的研究成果，并结合生态风险评价研究的现实需要，将皖江城市带土地利用类型划分为：耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地共计6类。
2. 区域生态风险分析
首先根据皖江城市带的面积，形状、地理位置等影响因素，采取面状评价与点状评价相结合的方法，参照相关研究划定生态风险评价单元，通过Arcgis中“渔网工具”设定不同尺度得评价单元，最终选取选取10km×10km的网格评价样地，共计889个。通过生态风险公式计算出每个评价样地的生态风险指数，并划分风险等级，并将其作为评价单元中心点的风险水平。对于评价地块边缘不足10km×10km的网格评价样地，则按照实际情况计算各地类所占的百分比。生态风险如式（1）所示：
ERI=（1）
其中，ERI表示评价单元的生态风险指数;Ai表示评价单元内第i类土地利用非类型所占的面积;Wi表示第i类土地利用类型所反映的生态风险的参数;A表示第i个评价单元的总面积。本研究权重的确定参考胡金龙的研究，耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地的权重分别为0.1916、0.0427、0.0726、0.1425、0.3934、0.1572。
3. 地统计法
基于上述计算出的各个评价单元的生态风险指数以及生态风险指数的空间特性，采用半方差的分析方法对评价单元的生态风险指数进行插值，最终得到整个研究区域生态风险分布图，如式（2）所示。
y（h）=[Z（xi+h）-Z（xi）]2（2）
其中，r（h）表示办方差：Z（xi+h）与Z（xi）分别表述系统在xi+h和xi处的风险值;n（h）表示评价单元间距为h样本对数总和：h为评价单元间距。运用Arcgis中空间模型对半方差函数进行拟合，再此基础上对皖江城市带风险值进行插值。
4. 空间自相关
空间自相关分析主要是为了确定变量在空间上的依赖性，其主要思想源自地理学第一定律。本研究利用moran’s I指数来测度所有生态单元的生态风险值在整体上的自相关，此外，采用空间关联局域指标（LISA）检测观测值的高值或低值的局部空间集聚。
三、结果分析
（一）土地利用变化分析
土地转移矩阵可以描述一定阶段各土地利用类型相互转换的方向和数量。1990～2015年，减少最多的地类为耕地，共减少1359.5km2;增加最多的地类为建设用地，共增加1430.68km2。在土地利用转移方面，耕地主要转化为建设用地，转移面积为1335.05km2，转移率为3.32%;其次是水域和林地，分别转移了196.32km2和59.5km2，主要原因是耕地被开发进行养殖业发展和“退耕还林”政策的施行。建设用地主要转化为耕地，转移面积为100.56km2，转移率为2.54%，这与我国实行的“增减挂钩”政策密不可分。其他各地类相互之间转移不明显，具体情况如表1所示。总体上看，主要表现为建设用地、水域的增加，耕地、林地、草地、未利用地的减少，这与我国这些年大力追求经济发展的现实保持一致。 （二）生态风险指数空间结构分析
为了进一步分析皖江城市带生态风险指数的空间结构，运用半变异函数，选择球状模型进行拟合，计算结果如表2所示。基台值是衡量生态风险指数波动幅度的参数，基台值由1990年的0.0048增加到2015年的0.0067，表明皖江城市带土地利用生态风险强度在不断提高，且空间分布差异逐渐增大。变程可用于说明生态风险指数的空间相关距离，变程由1990年的35300m增加到2015年的44260m，表明皖江城市带生态风险指数相关性范围不断增大。块金值与基台值的比值由1990年的38.40%降低为2015年的29.91%，且均处于区间[0.25，0.75]，表明皖江城市带风险值相关性中等。
（三）生态风险指数空间分布特征
在计算各生态单元生态风险指数的基础上，运用Arcgis软件对已计算出的生态风险指数进行差值，最终根据风险值的大小，将皖江城市带生态风险等级分为五级，各等级所对应风险值的范围为：低风险等级（0.04≤ERI<0.10）、较低风险等级（0.10≤ERI<0.16）、中风险等级（0.16≤ERI<0.22）、较高风险等级（0.22≤ERI<0.28）、高风险等级（0.28≤ERI<0.35），为了更好展示研究初期以及研究末期生态风险等级的最终演变情况，现将1990年以及2015年皖江城市带的生态风险等级图如图1展示出（自左而右分别为1990年生态风险等级图以及2015年生态风险等级图）。
结合图1以及生态风险指数的计算情况，可以得出：第一，1990～2015年皖江城市带生态风险等级在逐步上升，特别是高风险等级较高风险等级（0.22≤ERI<0.28）、高风险等级（0.28≤ERI<0.35）区域增加比较明显。此外，1990年生态风险指数区间为[0.04，0.30];2015年生态风险指数区间为[0.04，0.35]，最大值增长16.67%，且其他各生态单元都有不同程度的增幅，这表明1990～2015年皖江城市带生态风险不仅在空间不断扩散，而且在程度上进一步加深。第二，风险等级在沿着“主副”两个中心（合肥市与芜湖市）向外扩散，且“主中心”的扩散效果明显大于“副中心”，且这种扩散效果在西南侧与西北侧明显弱化，合肥市作为安徽省的省会、皖江城市带的核心城市，城镇化水平一直领先皖江城市带其他城市，各项基础设施相对较完善，大量的耕地转化为建设用地，很大程度上增加了合肥市生态风险等级;芜湖市不仅是皖江城市带的核心城市，也是长三角的重要组成成员，一方面需要大量的建设用地发展经济，另一方面也极力打造“国家森林城市”形象，风险等级相对合肥市较低，但在皖江城市带内还是处于较高水平。扩散效果之所以在皖江城市带西南与西北角弱化的主要原因是这些区域分别为安庆市、池州市、宣城市山区，而山区的开发难度大，成本高，转化为建设用地的几率低。
通过表3及生态风险指数的计算情况综合分析可知：第一，1990～2015年皖江城市带风险等级来看，减少等级最大值为两个等级，增加等级最大值为三个等级;研究区域多以中生态风险区和低生态风险区为主，合计占比73.92%，且高生态风险区增加的面积来源于中生态风险区和较高生态风险区。第二，从整体转换面积上来看，由低等级转换为高等级风险区的面积为16711.47km2;由高等级转化为低等级风险区的面积9280.85km2;等级不变区域面积为50407.70km2。风险等级由低转向高的面积明显多于低转向高的面积，表明整体上皖江城市带的风险等级是在逐渐增加。第三，从转入与转出面积来看，低生态风险区转出面积为4844.82km2，转入面积为2489.35km2;较低生态风险区转出面积为8740.64km2，转入面积为8199.26km2;中生态风险区转出面积为10000.74km2，转入面积为9134.2km2;较高生态风险区转出面积为2306.11km2，转入面积为5163.8km2;高生态风险区转出面积为100km2，转入面积为645.7km2。由此可以看出，较低生态风险区与中生态风险区转入与转出的面积都是最多的，是五个等级生态风险区中最活跃的两个等级;低生态风险区和较高生态风险区的转化相对稳定，高风险生态区转换最为稳定。
（四）生态风险指数空间自相关分析
1.全局自相关
将六个解译后的矢量图层，按各生态单元赋上生态风险指数，在Arcgis10.2版本中选择空间自相关分析，得出1990年、1995年、2000年、2005年、2010年以及2015年六年的全局moran’s I值分别为0.8034、0.8044、0.8072、0.8093、0.8131、0.8136;六年的Z值分别为31.8976、32.1151、32.3645、32.4815、32.5613以及32.7159;且均通过P=0.01水平的显著检验，表示生态风险空间趋同效应明显，整体水平较为平稳。
2. 局部自相关
在Arcgis10.2版本中选择“聚类和异常值分析”工具，对六个年份的矢量图进行分析，生成对应年份生态风险局部自相关图。结果表明：皖江城市带六个年份生态风险指数分布均以高—高和低-低聚集为主，“热点”和“冷点”趋同效应明显，但趋同局部变化相对较小。“热点”区域主要分布在人口相对较多、经济发达的地区，如合肥市、芜湖市、滁州市、以及马鞍山市，且合肥市的“热点”区域远多于其他城市;“冷点”区域则多分布在山區以及生态旅游景区，如安庆的天柱山、马潭生态旅游景区以及池州的九华山等。通过“热点”与“冷点”在空间上集聚的区域和实际的功能划分来看，生态风险的趋同程度和人类经济活动的聚集程度是紧密联系的。
四、结论与讨论
本研究主要利用解译后1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用类型矢量数据，分析其土地利用转移方向程度，构建1990～2015年土地利用转移矩阵，在土地利用的基础上，构建皖江城市带生态风险评价模型，提供Arcgis10.2与GS+对皖江城市带生态风险进行评价，并运用空间自相关分析阐述了土地利用类型时空变化与生态风险空间结构的关联性。研究主要结论如下方面。 皖江城市带土地利用类型以耕地为主，历年占比在52.79%左右。1990～2015年耕地、林地、草地、未利用地面积持续减少，其中耕地面积减少最多，为1359.50km2，占减少面积的87.2%;其次为林地，减少面积为187.07km2，占减小面积的12%;草地和未利用地减少面积相对较小，共12.45km2，占减少面积的0.8%。建设用地与水域面积持续上升，建设用地增加1430.68km2，占增加面积的91.77%;水域面积增加128.34km2，占增加面积的8.23%。
从土地利用变化时空转移来看，1990～2015年转出面积最多为耕地，主要转换为建设用地、水域和林地;耕地是建设用地增加的主要土地类型来源;未利用地随着人们利用程度的加深，总体面积在逐渐减少，且主要转换为耕地。
从生态风险指数和等级分布上看，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年历年生态风险指数区间分别[0.04，0.30]、[0.04，0.32]、[0.04，0.33]、[0.04，0.33]、[0.04，0.34]、[0.04，0.35]，生态風险指数最大值由0.30增加到0.35，增幅为16.67%;生态风险等级主要呈现出在合肥市和芜湖市两个“主副”中心迅速扩散，在低等级风险区域基本不变的形态，这也与历年生态风险指数最小值为0.04不变的现实保持一致。
从生态风险等级变化来看，1990～2015年，生态单元风险等级有增有减，且等级增加的面积多于等级减少的面积;等级增加最大幅度为三个等级，等级减少最大幅度为两个等级，研究区域整体生态风险水平在增加。从生态风险等级面积转入与转出来看，较低生态风险区与中生态风险区是五个风险区内最活跃的两个风险区;高生态风险区的转入与转出面积都相对较小，是五个风险区内变化最小的风险区;高生态风险区面积的转入只来源中生态风险区和较高生态风险区，且其转出面积全部为较高生态风险区。
从生态风险空间分析来看，历年moran’s I值在（0.8，1）之间，且随着时间的推移moran’s I值在不断增长，表明生态风险指数空间相关程度明显，且有逐步增强的趋势。从局部自相关分析来看，1990～2015年皖江城市带生态风险指数主要呈现高—高和低-低聚集分布。高—高聚集主要分布在合肥市大部分区域以及芜湖市、滁州市、马鞍山市小部分区域，且有逐渐增多的趋势;低-低聚集主要分布在安庆市、宣城市以及池州市的山区地带，整体上保持稳定态势。
参考文献：
[1]傅伯杰，陈利顶，马克明.黄土丘陵区小流域土地利用变化对生态环境的影响——以延安市羊圈沟流域为例[J].地理学报，1999，54（03）：241-246.
[2]李春燕，南灵.陕西省土地生态安全动态评价及障碍因子诊断[J].中国土地科学，2015，29（04）：72-81.
[3]周利军，张雪萍，陈设.扎龙自然保护区土地利用变化与生态风险评价[J].自然灾害学报，2009，18（02）：186-190.
[4]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.
[5]朱会义，李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报， 2003，58（05）：643-650.
[6]刘晓，苏维词，王铮，等.基于 RRM 模型的三峡库区重庆开县消落区土地利用生态风险评价[J].环境科学学报，2012，32（01）：248-256.
[7]谢花林.基于景观结构和空间统计学的区域生态风险分析[J].生态学报， 2008，28（10）：5021-5026.
[8]王玲.基于土地利用变化的上海市生态风险评价[J].农业科学研究，2018，39（01）：10-16.
[9]高永年，高俊锋，许妍.太湖流域水生态功能区土地利用变化的景观生态风险效应[J].自然资源学报，2010，25（07）：1088-1096.
[10]曾勇.区域生态风险评价以呼和浩特市区为例[J].生态学报，2010，30（03）： 668-673.
[11]胡金龙，周志翔，腾明君，等.基于土地利用变化的典型喀斯特流域生态风险评估[J].应用生态学报，2017，28（06）：2003-2012.
[12]赵洁岩，李阳兵，邵景安.基于土地利用变化的三峡库区小流域生态风险评价[J].自然资源学报，2013，28（06）：944-956.
[13]李哈滨，王政权，王庆成.空间异质性定量研究理论与方法[J].应用生态学报， 1998，9（06）：651-657.
（作者单位：安徽师范大学地理与旅游学院）
关键词：皖江城市带;土地利用变化;生态风险;空间自相关
随着社会经济高速发展的需求以及人口数量不断增长的现实，对自然资源过度的消耗产生了一系列生态环境问题，已经严重威胁了自身的安全与发展。因此，如何改变当下困境成为人们关注的焦点，生态风险评价作为改变这一困境的重要评价方法，也越来越受到人们的关注。生态风险评价是生态系统及其组成部分在受到外界压力的情况下，对其可能发生或正在发生的不利生态影响的过程进行评估的一种方法。近年来，土地利用变化与生态风险之间相关性的研究越来越多，土地利用变化已经作为一种人为干扰源出现在生态系统中，而生态风险评价作为当今风险管理的一种重要科学手段，也为土地利用生态效应的定量化评估带来了新思路。
当前，针对土地利用生态风险评价，在研究方法上主要有半变异函数分析以及克里格差值、空间自相关、转移矩阵方法等。在研究模式上主要有两种，一是基于传统的风险源汇;二是直接从景观生态学的角度评价生态风险。在研究尺度上主要集中在流域与城镇上，如高永年以及曾勇分别对太湖流域以及呼和浩特市区生态风险进行了评价;而对于更大尺度上的经济带研究甚少。皖江城市带是作为泛长三角地区的重要组成部分，在中西部产业转移承接上具有重大战略意义，对皖江城市带土地利用变化的深入研究有利于揭示高速城镇化背景下土地利用格局的时空变化特征以及对生态风险评价的影响。
一、研究区域概况
皖江城市带总面积约76000km2，包含合肥市、芜湖市、安庆市、滁州市、马鞍山市、铜陵市、池州市、宣城市8个地级市以及六安市的金安区以及舒城县，人口约为3058万人。皖江城市带是安徽省仅有的以产业转移为主线的区域战略规划，它于2010年8月被国务院正式纳入国家发展战略中，在中西部崛起战略地位举足轻重。
二、研究数据与研究方法
（一）研究数据
该研究所涉及的数据有两类：土地利用数据与社会经济数据。土地利用数据包括1990年、1995年、2000年、2005年、2010年及2015年，共计6期，来源于中国科学院资源环境科学中心对研究区域1990～2015年遥感影像的解译，栅格大小为1km×1km。
（二）研究方法
1. 土地用途类型划分
本研究参照胡金龙的研究成果，并结合生态风险评价研究的现实需要，将皖江城市带土地利用类型划分为：耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地共计6类。
2. 区域生态风险分析
首先根据皖江城市带的面积，形状、地理位置等影响因素，采取面状评价与点状评价相结合的方法，参照相关研究划定生态风险评价单元，通过Arcgis中“渔网工具”设定不同尺度得评价单元，最终选取选取10km×10km的网格评价样地，共计889个。通过生态风险公式计算出每个评价样地的生态风险指数，并划分风险等级，并将其作为评价单元中心点的风险水平。对于评价地块边缘不足10km×10km的网格评价样地，则按照实际情况计算各地类所占的百分比。生态风险如式（1）所示：
ERI=（1）
其中，ERI表示评价单元的生态风险指数;Ai表示评价单元内第i类土地利用非类型所占的面积;Wi表示第i类土地利用类型所反映的生态风险的参数;A表示第i个评价单元的总面积。本研究权重的确定参考胡金龙的研究，耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地的权重分别为0.1916、0.0427、0.0726、0.1425、0.3934、0.1572。
3. 地统计法
基于上述计算出的各个评价单元的生态风险指数以及生态风险指数的空间特性，采用半方差的分析方法对评价单元的生态风险指数进行插值，最终得到整个研究区域生态风险分布图，如式（2）所示。
y（h）=[Z（xi+h）-Z（xi）]2（2）
其中，r（h）表示办方差：Z（xi+h）与Z（xi）分别表述系统在xi+h和xi处的风险值;n（h）表示评价单元间距为h样本对数总和：h为评价单元间距。运用Arcgis中空间模型对半方差函数进行拟合，再此基础上对皖江城市带风险值进行插值。
4. 空间自相关
空间自相关分析主要是为了确定变量在空间上的依赖性，其主要思想源自地理学第一定律。本研究利用moran’s I指数来测度所有生态单元的生态风险值在整体上的自相关，此外，采用空间关联局域指标（LISA）检测观测值的高值或低值的局部空间集聚。
三、结果分析
（一）土地利用变化分析
土地转移矩阵可以描述一定阶段各土地利用类型相互转换的方向和数量。1990～2015年，减少最多的地类为耕地，共减少1359.5km2;增加最多的地类为建设用地，共增加1430.68km2。在土地利用转移方面，耕地主要转化为建设用地，转移面积为1335.05km2，转移率为3.32%;其次是水域和林地，分别转移了196.32km2和59.5km2，主要原因是耕地被开发进行养殖业发展和“退耕还林”政策的施行。建设用地主要转化为耕地，转移面积为100.56km2，转移率为2.54%，这与我国实行的“增减挂钩”政策密不可分。其他各地类相互之间转移不明显，具体情况如表1所示。总体上看，主要表现为建设用地、水域的增加，耕地、林地、草地、未利用地的减少，这与我国这些年大力追求经济发展的现实保持一致。 （二）生态风险指数空间结构分析
为了进一步分析皖江城市带生态风险指数的空间结构，运用半变异函数，选择球状模型进行拟合，计算结果如表2所示。基台值是衡量生态风险指数波动幅度的参数，基台值由1990年的0.0048增加到2015年的0.0067，表明皖江城市带土地利用生态风险强度在不断提高，且空间分布差异逐渐增大。变程可用于说明生态风险指数的空间相关距离，变程由1990年的35300m增加到2015年的44260m，表明皖江城市带生态风险指数相关性范围不断增大。块金值与基台值的比值由1990年的38.40%降低为2015年的29.91%，且均处于区间[0.25，0.75]，表明皖江城市带风险值相关性中等。
（三）生态风险指数空间分布特征
在计算各生态单元生态风险指数的基础上，运用Arcgis软件对已计算出的生态风险指数进行差值，最终根据风险值的大小，将皖江城市带生态风险等级分为五级，各等级所对应风险值的范围为：低风险等级（0.04≤ERI<0.10）、较低风险等级（0.10≤ERI<0.16）、中风险等级（0.16≤ERI<0.22）、较高风险等级（0.22≤ERI<0.28）、高风险等级（0.28≤ERI<0.35），为了更好展示研究初期以及研究末期生态风险等级的最终演变情况，现将1990年以及2015年皖江城市带的生态风险等级图如图1展示出（自左而右分别为1990年生态风险等级图以及2015年生态风险等级图）。
结合图1以及生态风险指数的计算情况，可以得出：第一，1990～2015年皖江城市带生态风险等级在逐步上升，特别是高风险等级较高风险等级（0.22≤ERI<0.28）、高风险等级（0.28≤ERI<0.35）区域增加比较明显。此外，1990年生态风险指数区间为[0.04，0.30];2015年生态风险指数区间为[0.04，0.35]，最大值增长16.67%，且其他各生态单元都有不同程度的增幅，这表明1990～2015年皖江城市带生态风险不仅在空间不断扩散，而且在程度上进一步加深。第二，风险等级在沿着“主副”两个中心（合肥市与芜湖市）向外扩散，且“主中心”的扩散效果明显大于“副中心”，且这种扩散效果在西南侧与西北侧明显弱化，合肥市作为安徽省的省会、皖江城市带的核心城市，城镇化水平一直领先皖江城市带其他城市，各项基础设施相对较完善，大量的耕地转化为建设用地，很大程度上增加了合肥市生态风险等级;芜湖市不仅是皖江城市带的核心城市，也是长三角的重要组成成员，一方面需要大量的建设用地发展经济，另一方面也极力打造“国家森林城市”形象，风险等级相对合肥市较低，但在皖江城市带内还是处于较高水平。扩散效果之所以在皖江城市带西南与西北角弱化的主要原因是这些区域分别为安庆市、池州市、宣城市山区，而山区的开发难度大，成本高，转化为建设用地的几率低。
通过表3及生态风险指数的计算情况综合分析可知：第一，1990～2015年皖江城市带风险等级来看，减少等级最大值为两个等级，增加等级最大值为三个等级;研究区域多以中生态风险区和低生态风险区为主，合计占比73.92%，且高生态风险区增加的面积来源于中生态风险区和较高生态风险区。第二，从整体转换面积上来看，由低等级转换为高等级风险区的面积为16711.47km2;由高等级转化为低等级风险区的面积9280.85km2;等级不变区域面积为50407.70km2。风险等级由低转向高的面积明显多于低转向高的面积，表明整体上皖江城市带的风险等级是在逐渐增加。第三，从转入与转出面积来看，低生态风险区转出面积为4844.82km2，转入面积为2489.35km2;较低生态风险区转出面积为8740.64km2，转入面积为8199.26km2;中生态风险区转出面积为10000.74km2，转入面积为9134.2km2;较高生态风险区转出面积为2306.11km2，转入面积为5163.8km2;高生态风险区转出面积为100km2，转入面积为645.7km2。由此可以看出，较低生态风险区与中生态风险区转入与转出的面积都是最多的，是五个等级生态风险区中最活跃的两个等级;低生态风险区和较高生态风险区的转化相对稳定，高风险生态区转换最为稳定。
（四）生态风险指数空间自相关分析
1.全局自相关
将六个解译后的矢量图层，按各生态单元赋上生态风险指数，在Arcgis10.2版本中选择空间自相关分析，得出1990年、1995年、2000年、2005年、2010年以及2015年六年的全局moran’s I值分别为0.8034、0.8044、0.8072、0.8093、0.8131、0.8136;六年的Z值分别为31.8976、32.1151、32.3645、32.4815、32.5613以及32.7159;且均通过P=0.01水平的显著检验，表示生态风险空间趋同效应明显，整体水平较为平稳。
2. 局部自相关
在Arcgis10.2版本中选择“聚类和异常值分析”工具，对六个年份的矢量图进行分析，生成对应年份生态风险局部自相关图。结果表明：皖江城市带六个年份生态风险指数分布均以高—高和低-低聚集为主，“热点”和“冷点”趋同效应明显，但趋同局部变化相对较小。“热点”区域主要分布在人口相对较多、经济发达的地区，如合肥市、芜湖市、滁州市、以及马鞍山市，且合肥市的“热点”区域远多于其他城市;“冷点”区域则多分布在山區以及生态旅游景区，如安庆的天柱山、马潭生态旅游景区以及池州的九华山等。通过“热点”与“冷点”在空间上集聚的区域和实际的功能划分来看，生态风险的趋同程度和人类经济活动的聚集程度是紧密联系的。
四、结论与讨论
本研究主要利用解译后1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年土地利用类型矢量数据，分析其土地利用转移方向程度，构建1990～2015年土地利用转移矩阵，在土地利用的基础上，构建皖江城市带生态风险评价模型，提供Arcgis10.2与GS+对皖江城市带生态风险进行评价，并运用空间自相关分析阐述了土地利用类型时空变化与生态风险空间结构的关联性。研究主要结论如下方面。 皖江城市带土地利用类型以耕地为主，历年占比在52.79%左右。1990～2015年耕地、林地、草地、未利用地面积持续减少，其中耕地面积减少最多，为1359.50km2，占减少面积的87.2%;其次为林地，减少面积为187.07km2，占减小面积的12%;草地和未利用地减少面积相对较小，共12.45km2，占减少面积的0.8%。建设用地与水域面积持续上升，建设用地增加1430.68km2，占增加面积的91.77%;水域面积增加128.34km2，占增加面积的8.23%。
从土地利用变化时空转移来看，1990～2015年转出面积最多为耕地，主要转换为建设用地、水域和林地;耕地是建设用地增加的主要土地类型来源;未利用地随着人们利用程度的加深，总体面积在逐渐减少，且主要转换为耕地。
从生态风险指数和等级分布上看，1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年历年生态风险指数区间分别[0.04，0.30]、[0.04，0.32]、[0.04，0.33]、[0.04，0.33]、[0.04，0.34]、[0.04，0.35]，生态風险指数最大值由0.30增加到0.35，增幅为16.67%;生态风险等级主要呈现出在合肥市和芜湖市两个“主副”中心迅速扩散，在低等级风险区域基本不变的形态，这也与历年生态风险指数最小值为0.04不变的现实保持一致。
从生态风险等级变化来看，1990～2015年，生态单元风险等级有增有减，且等级增加的面积多于等级减少的面积;等级增加最大幅度为三个等级，等级减少最大幅度为两个等级，研究区域整体生态风险水平在增加。从生态风险等级面积转入与转出来看，较低生态风险区与中生态风险区是五个风险区内最活跃的两个风险区;高生态风险区的转入与转出面积都相对较小，是五个风险区内变化最小的风险区;高生态风险区面积的转入只来源中生态风险区和较高生态风险区，且其转出面积全部为较高生态风险区。
从生态风险空间分析来看，历年moran’s I值在（0.8，1）之间，且随着时间的推移moran’s I值在不断增长，表明生态风险指数空间相关程度明显，且有逐步增强的趋势。从局部自相关分析来看，1990～2015年皖江城市带生态风险指数主要呈现高—高和低-低聚集分布。高—高聚集主要分布在合肥市大部分区域以及芜湖市、滁州市、马鞍山市小部分区域，且有逐渐增多的趋势;低-低聚集主要分布在安庆市、宣城市以及池州市的山区地带，整体上保持稳定态势。
参考文献：
[1]傅伯杰，陈利顶，马克明.黄土丘陵区小流域土地利用变化对生态环境的影响——以延安市羊圈沟流域为例[J].地理学报，1999，54（03）：241-246.
[2]李春燕，南灵.陕西省土地生态安全动态评价及障碍因子诊断[J].中国土地科学，2015，29（04）：72-81.
[3]周利军，张雪萍，陈设.扎龙自然保护区土地利用变化与生态风险评价[J].自然灾害学报，2009，18（02）：186-190.
[4]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.
[5]朱会义，李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报， 2003，58（05）：643-650.
[6]刘晓，苏维词，王铮，等.基于 RRM 模型的三峡库区重庆开县消落区土地利用生态风险评价[J].环境科学学报，2012，32（01）：248-256.
[7]谢花林.基于景观结构和空间统计学的区域生态风险分析[J].生态学报， 2008，28（10）：5021-5026.
[8]王玲.基于土地利用变化的上海市生态风险评价[J].农业科学研究，2018，39（01）：10-16.
[9]高永年，高俊锋，许妍.太湖流域水生态功能区土地利用变化的景观生态风险效应[J].自然资源学报，2010，25（07）：1088-1096.
[10]曾勇.区域生态风险评价以呼和浩特市区为例[J].生态学报，2010，30（03）： 668-673.
[11]胡金龙，周志翔，腾明君，等.基于土地利用变化的典型喀斯特流域生态风险评估[J].应用生态学报，2017，28（06）：2003-2012.
[12]赵洁岩，李阳兵，邵景安.基于土地利用变化的三峡库区小流域生态风险评价[J].自然资源学报，2013，28（06）：944-956.
[13]李哈滨，王政权，王庆成.空间异质性定量研究理论与方法[J].应用生态学报， 1998，9（06）：651-657.
（作者单位：安徽师范大学地理与旅游学院）