生态环境安全是区域可持续发展的基础保障，生态敏感性作为衡量生态系统对外部干扰响应程度与调节能力的重要指标，已成为当前生态环境研究、国土空间规划与生态保护红线划定的重要支撑工具^［1］。黄土高原地区是中国生态系统脆弱区域，特别是其中的黄土高塬沟壑区，长期以来面临严重的水土流失、土地退化和生态服务功能退化等问题^［2］，对生态变化极为敏感，亟需开展系统性的生态敏感性评估与空间分区研究。

黄土高原是全球分布最广、厚度最大、地貌类型最独特的黄土堆积区，具有沟壑密布、地貌破碎、生态脆弱的典型特征。其中的高塬沟壑区由于长期的自然侵蚀与人类不合理利用，土壤退化严重、生态系统服务功能下降^［3-4］。庆阳市位于黄土高塬沟壑区腹地，是典型的生态脆弱区与能源开发区叠加区域，生态环境保护压力巨大。近年来，虽然在国家一系列生态工程（退耕还林、天然林保护、“三北”防护林等）推动下，区域生态状况有所改善，但在城镇化加速、农业结构调整等背景下，土地利用方式持续变化，生态系统面临的新型风险不断显现^［5-6］。因此，有必要在区域尺度上开展生态敏感性分析，明确高敏感区域分布与主导因子，为生态保护、空间管控与土地利用规划提供科学依据。

生态敏感性（Ecological Sensitivity）指生态系统在自然因素和人类活动等外界干扰下发生退化或失衡的潜在可能性及其自我恢复能力^［7-8］，主要服务于环境影响评价与土地适宜性分析，随后逐步扩展至生态风险评估、生态红线划定、生态安全格局构建等多个方向^［9-10］。近年来，随着遥感技术与地理信息系统（GIS）的快速发展，生态敏感性研究逐步向空间化、定量化与多因子综合评价方向发展^［11-13］。国外学者多聚焦于生态系统脆弱性识别与气候变化响应。Turner等^［14］从社会生态系统角度提出生态敏感性-脆弱性-适应性的综合框架。而在国内，相关研究多关于典型生态区^［15-19］（东北黑土区、青藏高原、长江中下游、南方红壤区等），研究方法日趋系统，常采用层次分析法（AHP）、主成分分析、模糊综合评价等方法^［20］，结合遥感与GIS技术实现区域生态敏感性分级与空间可视化。目前针对黄土高原典型沟壑区的生态敏感性多以宏观尺度生态安全格局为主，缺乏对地貌破碎区精细化识别与分区，敏感性评价因子的选择缺乏区域针对性，忽视地形、土地利用与植被状态的综合影响；因此，亟需基于高分辨率多源数据，结合区域生态地理特征，构建科学、可操作性强的生态敏感性评价体系。本研究以庆阳市为典型研究区，综合利用高程、坡向、NDVI和土地利用类型等核心生态因子，构建生态敏感性评价指标体系，采用层次分析法（AHP）确定权重，借助GIS空间分析方法开展生态敏感性综合评价，明确庆阳市不同生态敏感性等级的空间分布格局，揭示土地利用变化与植被覆盖变化对生态敏感性的影响路径，为黄土高原典型沟壑区的生态保护红线划定、国土空间用途分区与生态修复策略制定提供数据支持。

本研究选择黄土高塬沟壑区的典型代表甘肃省庆阳市为研究区（图1）。该区域位于甘肃省东部，地处黄土高原区，东接陕西，北临宁夏，是陕甘宁三省区的交界处。总土地面积为2.71万km²，辖1区7县。境内以黄土高原丘陵沟壑为主，海拔871~2 083 m，属温带半干旱气候，年均气温8~10 ℃，年降水量400~600 mm，集中在7—9月，主要河流有泾河、马莲河等河流。该区域是黄土高原水土流失严重区，能源开发与生态保护的矛盾突出。子午岭林区是重要的生态屏障，但整体生态环境仍较脆弱，面临水资源短缺、能源开发与生态保护等矛盾挑战。

本研究以黄土高塬典型沟壑区庆阳市为例，构建生态敏感性评价体系，综合利用多源空间数据和层次分析法（AHP），结合地理信息系统（GIS）空间分析技术，从地形、植被覆盖与土地利用3个方面提取关键因子，开展生态敏感性分区研究。研究流程包括：敏感性因子选取与量化、指标权重确定、栅格数据标准化与重分类、敏感性综合评价及其空间可视化。

研究区东北部呈长梁状丘陵，中南部地区呈圆球状丘陵黄土峁形状，东部呈土石山地状，西北部（毗邻毛乌素沙地）呈风沙地貌，境内马莲河、蒲河和洪河等河流沿岸呈河谷川地。依据《生态保护红线划定技术指南》（2017）、相关文献资料及区域生态环境特点，确定4个一级评价因子。①高程，反映区域水土流失潜势与气候梯度影响；②坡向，影响太阳辐射接收量及植被分布特征；③归一化植被指数（NDVI），衡量植被覆盖状况，间接反映生态系统稳定性；④土地利用类型，体现人类活动对生态系统的干扰强度。这些指标均为典型的生态敏感性影响因子，具有代表性和可获取性，能较好反映研究区生态系统脆弱性与干扰风险。

本研究中土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心（http：//www. resdc.cn）。选取庆阳市2000、2005、2010、2015、2020年的土地利用数据，空间分辨率为30 m，综合考虑研究区的地貌和生态特征，分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6个地类。DEM数据来自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn），分辨率为30 m，利用ArcGIS提取高程与坡向因子，保持与土地利用数据一致的空间分辨率与坐标系统。NDVI数据来自美国航空航天局（NASA）EOS/Terre卫星MODIS数据产品MOD13Q1，选取7—9月月平均NDVI代表年内植被生长旺季状态，经过裁剪、重采样与投影转换后进行分级处理，空间分辨率为30 m。行政矢量数据（WGS84坐标）来自中国科学院资源环境科学与数据中心（http：//www.resdc.cn），用于空间裁剪与结果可视化。

依据文献和自然断点法，对各指标进行分级处理，并赋予敏感等级值（1~5分，分别代表低至高敏感等级，表1）。为便于综合评价，不同单位和量纲的指标通过最小-最大规范化（Min-Max Normalization）转换为无量纲值，值越大则生态越敏感。

采用层次分析法（AHP）构建指标层结构模型，基于生态环境与地理信息指标^［21］，通过Yaahp软件进行一致性检验与权重计算，获得高程（DEM）、坡向、NDVI和土地利用的权重分别为0.2202、0.1994、0.2351、0.3452。各指标权重均满足一致性比率（CR）小于0.1，符合AHP应用标准。

在ArcGIS 10.2平台下，采用加权叠加法（Weighted Overlay Analysis）对所有指标进行综合计算，生成研究区生态敏感性综合评价图。

式中：W_i 为第i项因子的权重，i=1、2、…、n；X_i 为第i项因子经标准化后的敏感等级值。根据评价结果，将生态敏感性划分为五级：低敏感、较低敏感、中敏感、较高敏感和高敏感，并对其空间分布特征进行分析。

2000—2020年，研究区土地利用格局经历了明显调整，呈现出生态用地扩张、农用地优化、建设用地增长、未利用地压缩的总体演替趋势（图2）。耕地占比从2000年的约38.94%下降至2020年的35.66%，林地占比由11.55%增至13.08%，建设用地占比从1.10%提升至1.66%，草地总体增加了1.16%，反映了区域生态恢复政策实施、城镇化推进及土地资源管理策略变化的综合效应。

耕地在研究期间总体呈先减少后略有回升的波动态势。2000—2010年耕地面积有所下降，主要受“退耕还林（草）”等生态工程影响，部分坡耕地、边缘性农田逐步退出农用序列。2010年后，随着农业现代化与土地整治项目推进，部分高产稳产田得到巩固，耕地面积略有恢复，但整体未突破2000年水平。林地和草地面积显著增加，是最典型的正向生态演变过程。尤其在2000—2015年，得益于“天然林保护工程”、“三北”防护林、“退耕还林”等国家重点生态工程的实施，大量边际耕地和荒坡实现生态复绿。该类地类扩张主要分布于子午岭林区及其外围缓坡区域，显示出生态修复的明显成效。建设用地呈持续增长态势，体现出区域城镇化、基础设施建设和农村居民点调整的趋势。增长区域主要在西峰区及县域政府驻地周边，呈点带状扩张特征。尤其在2010年后，城乡建设用地显著增加，可能与新型城镇化试点和交通基础设施建设密切相关。水域面积变化幅度较小，空间分布基本稳定，仅在马莲河、泾河沿岸及水库库容变化区域略有调整。小幅度增加部分可能归因于小型水利工程建设和部分区域地表径流增加。未利用地显著减少，反映出土地开发与利用强度的提升。一方面，部分未利用地被转化为生态用地（林草地），另一方面也有部分未利用地向耕地或建设用地转化，表现出土地资源集约化利用的趋势。

归一化植被指数（NDVI）是反映地表植被覆盖度和生态系统活力的重要指标，对区域生态敏感性判别具有重要意义。基于2000、2005、2010、2015年和2020年NDVI数据，对研究区20年间的植被覆盖变化趋势进行分析（图3）。

从区域尺度来看，NDVI高值区始终维持在0.9987~0.9995，波动幅度极小，说明高植被覆盖区域（如子午岭林区、天然草场、高密度农田）生态状况长期稳定，受人为干扰较小，具有良好的生态自我调节能力。2015年NDVI高值达到峰值（0.9995），2020年虽略有回落（0.9992），但整体仍处于极高水平。相比之下，NDVI低值区呈现出显著上升趋势：从2000年的0.1317上升至2020年的0.1540，整体增幅约为16.93%。特别是2005—2010年，NDVI低值由0.1334升至0.1680，增幅高达25.94%，是20年中提升幅度最大时期，表明该阶段生态退化区得到一定程度的植被恢复。

2000—2005年，研究区NDVI整体波动平缓，低值略升，可能与“退耕还林”初期实施有关，但生态响应尚不充分；2005—2010年，低值显著提升，植被覆盖明显改善，可能得益于生态工程持续推进、坡耕地退耕、人工造林等多重措施；2010—2020年，呈现“先降后升”态势，可能与短期气候干旱、城镇扩张、交通建设等对部分绿地占用有关，但2020年整体NDVI仍高于2000年初值，生态恢复的累积效应显现。

研究区NDVI值空间分布呈西北高、东南低的格局特征：西北部林草资源丰富，植被覆盖良好；而东南部则为丘陵沟壑密集区，地表破碎、人类活动频繁，植被覆盖相对较低。2000年以来，该格局基本维持不变，但低值区面积呈逐步收缩态势，植被质量改善明显。

数字高程模型（DEM）是表征区域地貌形态和地表起伏的重要基础数据，对于生态敏感性分析具有基础性作用。2000—2020年，庆阳市地貌以黄土丘陵、沟壑、梁峁和塬地等多种形态组合构成，可划分为以下类型：高程>1 700 m区域（图4），主要分布于西北部子午岭林区和高原残塬地带，为重要生态屏障区，地势高亢、植被丰富；中等高程区域（1 300~1 700 m）：分布最广，包括多数丘陵沟壑区和耕作区，是生态与人类活动交错区；低于1 300 m区域多为河谷川地，地势平缓，适宜建设和农业集约利用，也是生态敏感性高的人类干扰核心带。

从五期DEM数据分析可见，研究区在2000—2020年的高程维持在871~2 086 m，极值未发生变化，空间分布格局保持稳定。这表明研究区在近20年间未经历大范围地貌重塑过程，如构造运动、滑坡或大规模塌陷，地形演变总体受控于长期地质演化过程，具有强烈的稳定性与继承性。

根据庆阳市基于AHP加权叠加法的生态敏感性空间评价结果（图5，表2），区域生态敏感性呈现出显著的空间异质性，表现为西北—中部较低，东南丘陵区敏感性较高的总体格局。其中，以中敏感性和较高敏感性区域为主，占比合计超过95%，反映出研究区整体生态系统对自然扰动与人为活动具有中等以上的响应强度。

低敏感区面积仅0.05 km²，占比极小；较低敏感区面积约111.31 km²，占比0.41%；主要分布于研究区西峰区城区中部及庆城—环县沿道路两侧，主要由于该区域人为活动频繁，土地以建设用地与交通设施为主，自然生态功能较弱，植被覆盖度低，因而对外部干扰的敏感性相对较低。此外，城镇绿地系统的景观化管理也使其具备一定的环境稳定性与自我调节能力。中敏感区约9 535.96 km²，占总面积的35.15%；主要分布在研究区的农业耕作区与城乡过渡带，这些区域属于地形起伏较大的黄土丘陵地带，受地表扰动、水土流失与耕作方式影响显著。尽管生态系统稳定性相对较弱，但植被恢复潜力仍在，生态功能具备一定修复基础。较高敏感区约16 364.83 km²，占总面积的60.31%，为最广泛的敏感等级，主要集中于研究区中部黄土沟壑区，如环县、庆城县及其周边地带。该区域地形破碎、坡度陡峻，长期农业开发导致土地利用不合理，加剧了水土流失、生态退化等问题。同时，气候干旱、水资源紧张也提升了区域生态系统的脆弱性。高敏感区面积1 120.71 km²，仅占总面积的4.13%，主要分布在研究区子午岭天然林区，以及泾河源区和山地水源涵养带。该区域植被类型以天然阔叶林和次生林为主，生物多样性较高，是区域重要的水源涵养与生态屏障区。由于自然条件优越且人类干扰相对较小，其生态系统处于良性发展状态，但也极易受到气候变化或开发活动影响，具有极高的生态敏感性与保护价值。

研究区作为典型的黄土高塬沟壑区，其土地利用格局的演变对生态敏感性空间格局形成具有显著驱动作用。2000—2020年，土地利用类型呈现出生态用地增加、耕地优化、建设用地扩张、未利用地压缩的总体趋势。这一结果与黄土高原其他地区的研究结论基本一致^{［2，22-23］}。特别是在国家退耕还林还草、天然林保护工程等政策推动下，林地和草地面积显著上升，成为支撑区域生态系统功能提升的关键因素。

土地利用变化被认为是生态敏感性变化的重要驱动因素。本研究中生态环境较高敏感区主要集中在地形破碎、耕作密集的黄土丘陵沟壑带，这些区域往往因坡度大、地表破碎度高、土地利用强度大而导致水土流失和生态退化风险升高。尽管部分区域通过退耕还林实现了植被恢复，但其地形与历史干扰的双重影响使得其仍处于较高敏感状态。因此，土地利用的“空间优化”尚未完全转化为“生态安全提升”，生态系统的稳定性恢复仍需更长时间尺度与持续管理投入。与此同时，建设用地的持续扩张也对生态敏感性格局形成了新的挑战。在东北黑土带的研究发现，不同土地利用方式转化为建设用地的过程中破坏较稳定的景观格局体系，导致景观破碎度升高，出现景观生态高敏感区域^［17］。本研究中，在城镇扩张区域，低敏感和较低敏感等级区的分布与城市建设活动密切相关。这些区域虽生态功能相对弱、植被覆盖度低，但其快速变化的人类活动仍可能对周边中高敏感区形成“边界干扰”效应，诱发生态压力向外扩散。因此，应高度警惕建设用地“扩张边界”对敏感区域的间接生态冲击。

植被是生态系统结构和功能的基础。NDVI的年际稳定性或长期趋势能反映生态系统的稳定性和恢复力^［12］。NDVI年际波动大的区域，可能表明生态系统对环境变化（如降水变化）响应敏感，稳定性差。NDVI呈现长期下降趋势的区域，表明生态系统可能处于退化过程中，敏感性较高。本研究中，2000—2020年研究区植被覆盖水平整体呈现低值上升、高值稳定的态势，反映出生态恢复工程对低覆盖区域的显著改善效果。NDVI低值区在2005—2010年增幅最大，与“退耕还林”集中推进期高度吻合，表明生态工程在植被恢复方面取得了阶段性成效。然而，NDVI在2010—2020年呈现先降后升的波动特征，提示生态系统对外部扰动仍较敏感。短期气候波动、建设用地扩张及绿地空间压缩等因素可能导致局部植被质量下降。尤其是在生态敏感性较高的黄土丘陵区和城镇过渡带，NDVI提升幅度较小，反映出生态系统修复的“瓶颈区”。这说明植被指标虽可作为生态恢复的重要反映，但其变化并不完全等同于生态功能改善，仍需结合土壤稳定性、水源涵养力、生物多样性等综合指标进行综合判断^［8，13］。更需注意的是，NDVI高值区域主要集中于子午岭林区及部分草地密集区，这些区域同样也是生态高敏感区，说明自然生态系统虽处于相对优良状态，但对人为干扰和气候变化极为敏感。这种“高功能-高敏感”的双重特性，使其成为生态安全体系中的关键节点，应列入优先保护范围。

生态敏感性空间格局的形成是地形因子、生物因子与人类活动三者共同作用的结果。高程与坡向构建了基础地形背景，NDVI反映了生态系统活力，而土地利用类型则体现了人类干扰强度。本研究结果表明，高敏感区主要集中在地形陡峻、植被原始、生态系统较完整的山区与河源地带，其对扰动的响应快、调节能力弱，是区域生态安全的“风险高地”。较高敏感区则普遍存在坡耕地、间断性林草、耕作密度大等特征，属于人类活动与自然系统交汇影响带，是生态系统最脆弱的地带。相比之下，中敏感区多位于低坡度的耕作区与城镇周边，其生态功能虽不及天然林区，但具备一定的恢复与调节能力。低敏感区和较低敏感区则相对集中在建设用地密集区，由于原生生态系统已严重破碎，故表现出对扰动响应弱、系统稳定性高的“人造景观低敏感性”特征。这些空间分异特征表明，生态敏感性并非简单由“生态功能强弱”决定，而是由“潜在生态服务能力”与“实际扰动风险”共同塑造。因此，在未来生态空间管控中，应打破传统“生态好-不敏感”的误解，重视对“生态好-极敏感”区域的优先保护与动态监测。同时，生态敏感性空间格局形成往往是多因素共同作用的结果^{［19，24］}，由于研究区水土流失问题严重，仅仅采用地形因子、生物因子与人类活动进行生态敏感性评价存在一定的局限。今后的研究中，应结合土壤类型、降雨侵蚀力等因子进行综合评价。

生态敏感性评价的核心目标是识别生态系统对外部干扰的脆弱区域，为科学决策提供依据，最终实现生态环境保护与可持续发展的平衡^［25］。针对研究区域面临的生态环境脆弱和土地可持续利用等问题，结合本研究结果，为今后研究区生态系统管理提出以下建议：①实施差异化生态保护策略。高敏感区应纳入生态红线范围，严格限制开发活动；较高敏感区应加强生态修复与水土保持；中敏感区推进绿色农业与生态治理结合；低敏感区可适度承载建设需求，但需建立生态补偿机制。②强化生态恢复的综合效益评估。仅以NDVI衡量生态恢复成效具有局限性，应结合生物多样性、水文调节功能、土壤质量等开展多维度评估，推动从“工程式造绿”向“生态系统功能提升”转变。③构建生态预警与动态监测体系。针对高敏感区，应建立遥感+实地监测联动机制，实现生态风险的早识别、早响应，提升区域生态系统的韧性。

本研究以典型黄土高原沟壑区典型代表——甘肃省庆阳市为例，构建以高程、坡向、NDVI和土地利用类型为核心指标的生态敏感性评价体系，利用多源遥感数据与GIS空间分析技术，揭示了庆阳市2000—2020年生态环境的时空演变特征与敏感性分布格局。

土地利用格局持续优化，生态用地稳步增长。2000—2020年，庆阳市林地和草地面积明显增加，未利用地大幅减少，反映出退耕还林等生态工程的显著成效。建设用地则持续扩张，主要集中在西峰区及周边城镇，是潜在的生态风险热点区域。

NDVI整体呈高值稳定、低值上升的态势。五期NDVI数据表明，高覆盖区生态状况稳定，低植被区得到有效恢复。2005—2010年NDVI增长最快，与生态治理措施密切相关，表明生态工程对区域植被改善具有积极推动作用。

生态敏感性分布呈西北低、东南高的空间格局。中敏感区和较高敏感区占据主导地位，合计占比超过95%。高敏感区域主要分布于子午岭林区、泾河源区等生态屏障地带，生态功能重要但对外界干扰极为敏感，应作为重点保护对象。

生态敏感性格局受多因子耦合驱动。地形条件、植被覆盖与土地利用类型共同决定生态敏感性水平。高程陡峻、耕作密集、植被破碎区域生态脆弱性强，是未来生态风险防控的重点区域。

综上所述，研究区在过去20年中生态环境质量整体趋于改善，生态修复取得阶段性成果，但区域生态系统仍存在较高的敏感性与不确定性，特别是在生态屏障区、农业密集区和建设扩张区交汇的过渡地带。未来应在强化生态保护红线管控的基础上，推进差异化生态治理策略，提升生态系统的稳定性和适应性，为实现区域可持续发展提供支撑。