生态环境脆弱性是在一定时空尺度下，生态环境相对于外界干扰所具有的敏感反应和恢复能力，是生态系统的固有属性在干扰作用下的表现，是自然属性和人类活动行为共同作用的结果^［1-3］。人类活动与生态环境相互影响，科学认识生态环境脆弱性并开展有效土地生态管控，合理利用土地资源，既是生态环境整治的重要举措，亦可促进区域经济社会、人居环境、资源环境协调发展^［4-6］。

生态环境脆弱性研究可追溯至20世纪60年代的国际生物学计划，1972年斯德哥尔摩“联合国人类环境会议”首次将生态环境问题上升到全球问题。中国的相关研究略晚，开始于20世纪80年代末。此后，可持续发展战略、全球气候变化框架条约、新千年生态系统评估、生态优先战略、生态文明建设、高质量发展等一系列重大概念/事件，均与之紧密相关。国内外相关研究采用的评价指标和方法各有差异，如单一指标评价法^［7-8］、多指标几何平均值法^［9］、多指标层次分析法^［10-11］、多指标层次分析法与主成分分析法相结合^［12］等。当某一指标主导生态环境变化时，使用单一指标法进行生态环境评价简要而有效，但当生态环境质量较高、多因素共同作用时，单一指标法就显得片面；多指标的几何平均值法考虑要素多样，但无法消除指标间的相关性；层次分析法主观性强，对专家经验要求高，不利于推广；层次分析法与主成分分析相结合的方法可以降低主观性并消除指标间的相关性，但会减少数据信息。因此，构建一种消除指标相关性同时不减少信息、简单客观的方法对生态环境脆弱性评价尤为必要。Criteria Importance Though Intercrieria Correlation（CRITIC）客观赋权法同时考虑指标的变异性及其之间的相关性，可有效降低因指标间的相关性而产生的误差^［13-14］，是生态环境脆弱性评价中比较理想的方法。

作为关中平原城市群的次核心城市，天水市同属于长江、黄河两大流域（西秦岭以北属黄河流域渭河水系，西秦岭以南属长江流域嘉陵江水系），是黄河中上游重要的水源涵养区、黄土高原水土保持重点区和国家“两屏三带”生态安全屏障的重要组成部分，其生态环境保护至关重要，且具有示范性和推广性。已有研究显示：天水市渭河流域水土流失严重，生态环境保护仍然艰巨^［15］；关中平原城市群生态质量总体提高，其中西部天水市生态环境质量较好地区提高幅度较大，而较差地区向好不明显，总体仍处于中低水平^［16-17］；天水市植被覆盖度在渭河流域处于中低水平^［18］，但未对人文社会因素及子区域进行深入分析。

为深入贯彻落实“坚持生态优先、绿色发展”的指导思想，践行黄河流域生态保护和高质量发展，生态环境部提出“一市一策”生态环境治理保护模式，旨在有效推进针对性、科学性、操作性强的生态环境综合解决方案，构建服务型生态环境科技创新体系、强化区域联防联控。本研究以天水市为研究对象，基于Landsat 5/9卫星遥感影像、数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）、土壤、气象及社会经济数据，通过CRITIC客观赋权法进行权重分析，用综合指数法对生态环境脆弱性进行评价，使用转移矩阵和障碍度模型探讨影响天水市生态环境脆弱性降低的因子，探讨了2000—2022年天水市生态环境脆弱性变化及其成因，为天水市优化生态格局、强化生态保护与修复、保护生物多样提供科学依据，同时为黄河流域生态评价提供方法借鉴和认识积累。

天水市地处甘肃省东南部，辖秦州、麦积两区和武山、甘谷、秦安、清水、张家川五县及国家级天水经济技术开发区，总面积1.43×10⁴ km²（图1）。天水市同属于长江、黄河两大流域，属大陆性暖温带半湿润气候，年平均气温8.4~11.8 ℃，年降水量423.4~561.7 mm。中心城区两山夹峙、一水中流，渭河、藉河穿城而过，陇山、秦岭余脉环抱，林地面积6.92×10³ km²，森林覆盖率36.84%，中心城区绿地率36.22%，是西北最大的天然林基地。近年来，随着“一带一路”“退耕还林”“黄河流域生态保护和高质量发展”等国家战略的推进，天水市社会经济快速发展，生态环境质量总体上逐渐提高^［16-18］。

生态环境脆弱性表征主要包括植被退化、土地适宜性降低、水土流失、沙漠化、盐碱化及生物多样性退化等^［19］。天水市地处黄土高原和关中平原过渡地带，地形地貌、气候条件差异较大，植被状况关乎土地退化、水土流失、生物多样性等因素，土壤又是陆生植物的立身之本，社会经济活动也与生态环境质量相关。因此本研究选用地形地貌、气候条件、植被状况、土壤、人口密度、地区生产总值（Gross Domestic Product， GDP）及夜间灯光强度作为生态环境脆弱性评价因子。

地形地貌主要指海拔和坡度。DEM源于地理空间数据云（www.gscloud.cn），分辨率为30 m×30 m。坡度由DEM计算得到：

式中：θ为坡度；H、L分别为海拔增量和水平增量。

研究区内7个国家气象站2000、2011、2022年年均温和年降水量数据来源于甘肃省气象局。对各年气象数据进行正向化处理后，进行插值栅格化处理。

植被覆盖度（Fraction Vegetation Coverage， FVC）是重要的生态环境指标，不同植被覆盖度可以反映出区域不同的生态环境状态^［20-21］。本研究利用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）进行植被覆盖度计算。

式中：NDVI为一定时段的归一化植被指数；NDVI_soil为最小归一化植被指数，取值0.05；NDVI_max为最大归一化植被指数，取值0.95^［22］。卫星遥感影像使用Landsat 5/TM和Landsat 9/OIL影像，数据来源为地理空间数据云 （www.gscloud.cn）。

参考影响生态环境质量的社会经济因子^［16］，结合天水市经济发展及生态环境变化实际，本研究选用的社会经济数据包括土地利用类型、夜间灯光强度、GDP和人口密度等。

土地利用类型变化是人类活动作用于陆地表层的重要体现，是反映人类活动强度的直接因子^［23］。土地利用类型数据源于中国科技云平台（https：//passport.escience.cn/index.jsp）的“全球30 m地表覆盖精细分类产品V1.0”产品。参考无定河流域土地利用类型生境适应性指数^［24］，并结合天水市实际对土地利用类型赋值，水体、多年冰雪、湿地赋值为0.90，郁闭针叶（阔叶）林赋值为0.75，开放针叶（阔叶）林、灌木丛、草原、草本覆盖赋值为0.50，农田、稀疏植被赋值为0.25，裸土、不透水表面赋值为0.10。因2011年、2022年无土地利用类型数据产品，使用相邻年份2010年和2020年数据代替。

夜间灯光强度能够反映区域城市化发展进程。数据来源于网站（https：//dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml），空间分辨率为1 km×1 km。GDP数据来源于甘肃省统计年鉴，分别统计了研究时段内天水市各区县GDP数据，然后进行栅格化处理。

人口密度越高，对自然界的干扰越大。综合考虑天水市人口分布并参考其他研究^［23］，将大于1 400人·km^-2划分为密度极高，小于1 400人·km^-2时以逆向标准化法处理。天水市人口密度数据来源于LandScan全球人口动态数据（https：//landscan.ornl.gov/），空间分辨率为1 km×1 km。

土壤侵蚀、水土流失在地表最直接的表现为地表大面积裸露^［25］。地表裸露情况使用裸土指数（SI）表示^［26］：

式中：MIR、RED、NIR、BLUE分别表示卫星遥感数据中红外、红光、近红外、蓝光波段的反射值。

由于裸土指数不能充分评价土壤情况，所以加入土壤肥力指标。本研究采用的土壤水溶液酸碱度、土壤碳酸钙含量、土壤有机碳含量数据均来源于世界粮农组织（https：//www.fao.org）。土壤水溶液酸碱度和土壤有机碳含量是表征土壤肥力最基本的两个部分。pH值为（7.2，8.5）的区域富含碳酸盐，低水平的碳酸钙能改善土壤结构，通常有利于农作物生产，但在较高浓度下，可能会导致缺铁，并在水泥路面时限制土壤的储水能力；pH值为（5.5，7.2）时土壤酸性到中性，土壤养分有效性最佳；pH值为（4.5，5.5）时土壤酸性很强，适合茶叶等少数作物生长^［27］。天水市0~30 cm土壤水溶液pH值为5.1~8.3，其中pH值为（7.2，8.3）的区域约占74.1%；pH值为（5.5，7.2）的酸性到中性土壤区域约占24.9%；pH值为（5.1，5.5）的土壤仅占1.0%。由于天水市土壤碳酸钙含量均在15%及其以下（属于中等浓度），无碳酸钙含量高的区域，因而天水市富含碳酸盐的碱性土壤的结构较好，有利于植物生长。对天水市土壤酸碱度进行CRITIC赋权，其波动性极小，因此本研究仅选用0~30 cm土壤有机碳含量表征土壤肥力，未选取土壤水溶液pH值。

本研究利用CRITIC客观赋权法对天水市生态环境脆弱性各评价指标进行权重赋值，各指标权重使用二级指标直接计算，有利于消除指标间的相关性。CRITIC赋权法基于评价指标的波动性和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重 ^［13-14］。由于各指标量纲不同，计算前首先对各指标进行标准化处理。若所用指标与生态环境脆弱性呈正相关，则指标值越大生态系统脆弱度越高，数据应使用逆向化无量纲处理，反之亦然。本研究中气温、降水量、有机碳含量、植被覆盖度为正向化处理，海拔、坡度、裸土指数、夜间灯光强度、人口密度及地区GDP为逆向化处理。本研究出现的海拔、坡度、裸土指数、夜间灯光强度、人口密度及地区GDP均表示逆向化处理后的对应数据。

正向化处理公式为：

逆向化处理公式为：

式中：Xij→为对第i个指标的第j个数据正向化或逆向化无量纲处理结果；Xmax、Xmin为各指标的最大值和最小值；Xij为第i个指标的第j个数据的值。

指标的波动性以标准差来表示：

式中：Si、Xij→、Xi分别表示第i个指标的标准差、第i个指标的第j个数据的值、第i个指标的平均值；n表示样本数量。

指标的冲突性使用相关系数来表示：

式中:rij分别表示第i个指标与第j个指标的相关系数；p为指标个数。

第i个指标的客观权重为：

脆弱性综合评价指数公式为：

K-均值聚类法是一种非监督学习聚类法，在分类领域广泛应用^［28］。本研究借助SPSS17.0平台，使用K-均值聚类法将各指标权重值分为4类。

土地利用转移矩阵是研究土地利用类型之间转移方向和数量变化的经典方法^［29］，本研究借以分析天水市各脆弱区的演变。通过ArcGIS面积制表模块实现：

式中：A_ij 为第i类脆弱区向第j类脆弱区转化的面积；n为脆弱区分类数。

通过障碍度模型进行障碍因子诊断，在综合评价的基础上进一步识别影响生态环境脆弱性的主要障碍因素，有助于认识区域生态环境脆弱性变化成因^［30-31］。某项指标的障碍度越大，说明该指标对生态环境脆弱性减小的阻碍作用越强，反之越弱。计算时引入因子贡献度F_i （本文中未进行子系统划分，因子贡献度即为各指标的权重）、指标偏离度I_ij 和障碍度P_ij。

式中：W_i 为各指标所占权重；Xij→为标准化处理后的指标值。

利用CRITIC赋权法对天水市生态环境脆弱性评价各指标权重进行分析，从大到小依次为裸土指数、气温、土地利用类型、降水量、GDP、植被覆盖度、坡度、有机碳含量、人口密度、海拔及夜间灯光强度（表1）。指标波动性越大，包含的信息越大，权重可能就越大，波动性从大到小依次为裸土指数、土地利用类型、植被覆盖度、降水量、气温、GDP、人口密度、有机碳含量、坡度、海拔及夜间灯光强度（表2）。植被覆盖度与裸土指数、土地利用类型、降水量的平均相关系数分别为0.93、0.66、0.32，指标间正相关将减弱各自最终权重；气温与降水量、GDP相关系数分别达到-0.43和-0.84，负相关将增加各自最终权重。其他指标间相关系数较小（表3）。

裸土指数、气温、土地利用类型和降水量权重值较高，是影响天水市生态环境脆弱性评价的主要因子；其次为GDP、植被覆盖度、坡度、有机碳含量、人口密度及海拔；夜间灯光强度影响相对较小。天水市生态环境脆弱性主要影响因子中的气温和降水量权重较大，这与气候变暖背景下的水热匹配失调有关，表现为极端高温、极端暴雨、极端干旱等各种极端天气持续频发、复合和群发的新特征^［32］。

自然断点法利用统计数列存在的一些自然转折点、特征点进行分类，可以使类与类之间的不同最大化^［33-34］。相比于2000年，2022年天水市极度脆弱区和重度脆弱区分别减少了13.70和8.34个百分点，中度脆弱区和轻度脆弱区分别增加了7.47和13.02个百分点（表4）。武山、甘谷中北部部分极度脆弱区仍保持不变，秦安大部、张家川大部、清水大部、秦州大部、甘谷南部和武山南部部分区域从高度脆弱区向低度脆弱区转变的特征明显，但受城市化的影响，清水城区、秦州城区和麦积城区等地周边部分区域由中度脆弱区转为了重度脆弱区，2000—2022年天水市生态环境脆弱性整体上减小（图2）。

2000—2011年转移矩阵分析表明：天水市轻度脆弱区有95.04%的区域保持不变，2.84%的区域转为中度脆弱区，中度脆弱区为其主要转移方向，2.12%的区域转为重度脆弱区和极度脆弱区；中度脆弱区有53.19%区域转为轻度脆弱区，转为重度脆弱区和极度脆弱区分别为17.33%和5.91%；重度脆弱区有33.22%区域转为中度脆弱区，14.76%区域转为轻度脆弱区，也有14.88%的区域升高为极度脆弱区；极度脆弱区43.19%的区域转为重度脆弱区，是极度脆弱区的主要转移方向（表5）。从高脆弱区转变为低脆弱区的区域主要分布在武山南部、甘谷西南部、张家川东部和清水南部，多位于海拔相对较高的区域，降水量增加、植被覆盖度增高是该区域生态环境脆弱性降低的主要原因，当然植被覆盖度增加不仅与降水量增多有关，也与退耕还林（草）持续发力有关^［35］。从低脆弱区转变为高脆弱区的区域主要分布在麦积区中北部、秦安南部、清水西南部和武山中东部等区域，与植被覆盖度减小的区域高度重合，且多集中于低海拔地带，沿途有河流穿过，对比土地利用类型转移矩阵，生态环境脆弱性增加集中的区域多为农田转为不透水表面或裸土，说明脆弱性增加与社会经济发展密切（图3A）。

2011—2022年转移矩阵分析表明：天水市轻度脆弱区有85.95%的区域保持不变，主要转移方向为中度脆弱区，转移面积达13.29%，主要分布在武山南部、甘谷西南部和张家川东部部分区域；中度脆弱区有59.21%的区域保持不变，16.60%的区域转为轻度脆弱区，大部分零星分布在各地，24.19%的区域转为重度脆弱区和极度脆弱区，该区主要分布在天水市中北部区域，这与2022年天水市出现干旱有关^［36］；重度脆弱区的主要转移方向为中度脆弱区，转移面积达30.46%；极度脆弱区转为重度脆弱区的区域为31.16%，重度脆弱区为其主要转移方向，主要分布在武山中北部和甘谷中北部（表6，图3B）。

总体来看，2000—2022年天水市各类脆弱区之间的相互转换，以高脆弱区向低脆弱区转变为主。受气候变化及城市化进程的影响，2011—2022年天水市近1/4中度脆弱区转为重度脆弱区和极度脆弱区，主要分布在武山中北部、甘谷中北部、秦安中东部、秦州区和麦积区城区周边区域。

本研究采用障碍度模型进一步分析各指标对天水市生态环境脆弱性的影响程度及过程，不同年份各指标障碍度存在一定差异。整体上看，各指标障碍度从大到小依次为裸土指数、土地利用类型、有机碳含量、降水量、气温、植被覆盖度、GDP、海拔、坡度、夜间灯光强度及人口密度（表7）。使用K-均值聚类法将影响因子分为4类（裸土指数、土地利用类型、有机碳含量、降水量；气温、植被覆盖度；GDP、海拔、坡度；夜间灯光强度、人口密度）。其中，裸土指数、土地利用类型、有机碳含量的平均障碍度均高于0.13，明显高于其他指标的平均障碍度，是影响天水市生态环境脆弱性减小的主要因素。

生态环境脆弱性是动态变化的，阻碍生态环境脆弱性下降的因子也在发生变化。2022年，裸土指数、土地利用类型、有机碳含量、降水量及气温是主要影响因子，相比2000年和2011年，增加了气温因子。选取各分级的平均值（0.08、0.13、0.18）作为间断点，对2022年障碍度进行自然断点法分级。裸土指数障碍度极高区主要在武山、甘谷、张家川，与该区域植被覆盖较低有关，因地制宜开展植树造林是改善土地裸露的主要手段；土地利用类型障碍度极高区主要位于清水西南部、秦州区西南部和麦积区中部等地，麦积区城区周边为人口主要聚集区，清水西南部区域植被覆盖较低，主要土地利用类型为建筑、耕地和低植被覆盖草地，该区生态脆弱性的改善需要增加人工林草地建设。降水量障碍度极高区主要位于武山、秦安等地，这与2022年这两地降水量偏少有关；有机碳含量障碍度极高区主要位于秦州区东南部和麦积区南部地区，该区域生态脆弱性以轻度为主；气温障碍度极高区位于清水、张家川大部和麦积区东部区域（图4）。

为进一步明确影响各脆弱区脆弱性降低的主要因子，分别对2022年各脆弱区的裸土指数、土地利用类型、降水量、有机碳含量和气温的障碍度进行提取分析。随着生态环境脆弱性增大，裸土指数障碍度增大，而有机碳含量和气温障碍度则相反；降水量障碍度对各脆弱区的影响相对稳定；土地利用类型障碍度对重度脆弱区影响较大，其次为极度脆弱区和中度脆弱区，对轻度脆弱区则影响较小，轻度脆弱区主要在林区，人类活动较少（表8）。参考障碍度分级，并将障碍度高以上的指标作为主要影响因子，发现影响甘谷西北部和东部、武山极度脆弱区脆弱性降低的主要因素是裸土指数、土地利用类型和降水量；影响甘谷中东部极度脆弱区的主要因素为裸土指数、土地利用类型；麦积区北部、秦安重度脆弱区的主要影响因素为降水量、土地利用类型、裸土指数；秦安中东部重度脆弱区受有机碳含量影响较为明显；中度脆弱区主要影响因素是裸土指数、土地利用类型、有机碳含量、气温；轻度脆弱区脆弱性降低的主要影响因子是有机碳含量、气温和降水量。

本研究基于多源自然和社会经济数据，利用CRITIC客观赋权法对天水市生态环境脆弱性进行综合评价，使用转移矩阵分析其时空变化，并通过障碍度模型探讨其变化成因，不仅从方法上消除了生态环境脆弱性分析中各指标间的相关性，提高了小区域脆弱性变化分析的准确度；同时也指出了影响天水市各生态脆弱区脆弱性降低的主要因素，为分类治理各脆弱区提供参考。

天水市在黄河流域水源涵养、黄土高原水土保持及国家“两屏三带”生态安全屏障中占据重要位置，其生态环境研究及保护至关重要。2000—2022年天水市总体生态环境有所改善，生态环境脆弱性降低（图2和表4），这与杨朔等^［17］研究结果一致。影响天水市生态环境脆弱性主要因素是裸土指数、土地利用类型、气温和降水量，夜间灯光强度影响较小。为深入贯彻坚持生态优先、绿色发展的指导思想及“一市一策”管理模式，天水市紧紧围绕“黄河流域生态保护和高质量发展”重大战略出台了《天水市黄河流域生态保护和高质量发展生态修复专项规划》，开展了大量退耕还林（草）等生态保护与修复工作，并持续发展农业节水灌溉技术^［37］，农业生产对天然降水的依赖度逐步减小，生态环境脆弱性也随之降低。

2000年、2011年影响天水市生态环境脆弱性降低的主要因素为裸土指数、土地利用类型、降水量和有机碳含量，2022年主要影响因素在之前的基础上新增了气温。这与关中城市群植被类型、土地利用类型、气温、降水量、土壤类型对生态环境影响力大基本一致^［16］。其中裸土指数和土地利用类型受限于当地气候变化及人类开发利用，在各区域差异较大，可以通过植树种草、减少放牧活动逐渐改善区域生态。2022年新增气温因素，主要因为气温权重值较高，部分地方出现高温干旱，各地气温增幅（2022年天水市各地气温较2011年增加0.2~1.5 ℃）差异较大。2022年天水市降水量分布不均，主要影响区分布于武山、秦安等地，尽管武山、秦安较2011年降水量降低33%~35%，但整体植被覆盖度仍表现为增加，一方面与近年来天水市开展了大量退耕还林（草）等生态保护与修复工作，同时持续发展农业节水灌溉，农业生产对天然降水的依赖度逐步减小等有关，另一方面随着区域植被覆盖增加，植被蒸腾作用增加，植被对水分的需求增加，降水补给充足时，植被覆盖会增加，但当降水补给无法满足区域植被所需水分时，植被覆盖将达到阈值，区域水资源紧缺加剧，最终可能导致区域内生态干旱，甚至植被死亡，土壤退化等问题，需要格外重视^［38-39］。针对上述情况，可以通过加强人工增雨能力建设、退耕还林（草）工程和提高灌溉水平来调整区域生态环境的变化。

生态环境脆弱性处于一个动态变化过程中，影响脆弱性降低的因子也在不断变化，未来要针对天水市生态环境现状制定相关生态保护和修复政策，同时加强生态环境脆弱性动态监测，以便更好服务天水市生态建设。

以裸土指数、土地利用类型、气温和降水量是影响天水市生态环境脆弱性的主要因子，而以夜间灯光强度为代表的城市化进程影响相对较小。

天水市生态环境脆弱性呈北高南低分布，秦州区南部、麦积区南部脆弱性最低，武山、甘谷、秦安、张家川、清水和秦州区中北部脆弱性较高。2000—2022年天水市生态环境脆弱性整体上减小，除武山、甘谷中北部部分区域极度脆弱区保持不变以外，总体上天水市大部分极度脆弱区降为重度或中度脆弱区，但城区周边部分区域受城市化的影响由中度脆弱区升高为重度或极度脆弱区。

2000年、2011年影响天水市生态环境脆弱性降低的主要因素为裸土指数、土地利用类型、降水量和有机碳含量，2022年主要影响因素在之前的基础上新增了气温。2022年影响天水市极度脆弱区脆弱性降低的主要因素是裸土指数和土地利用类型。其中，甘谷西北部、武山、麦积区北部和秦安极度脆弱区增加降水量因素；秦安中东部重度脆弱区受有机碳含量影响较明显。中度脆弱区主要影响因素是裸土指数、土地利用类型、有机碳含量、气温；有机碳含量、气温和降水量是影响轻度脆弱区脆弱性降低的主要因子。因此，因地制宜种植抗旱能力较强的植物，合理规划城市建设与绿化分布区域，提高人工影响天气能力和灌溉水平，是目前天水市降低生态环境脆弱性的有效手段。