中国土地生态系统服务当量因子空间修正及价值评估

薛明皋，邢 路，王晓艳

（华中科技大学管理学院，湖北 武汉 430074）

1 引言

生态系统服务（Ecosystem Services）是指生态系统通过生态结构、功能和过程为人类生存所提供的必要的生态产品和服务[1]。在中国快速城市化背景下，经济发展和人口增加给生态环境带来了巨大压力[2]。其中，人类活动所引起的土地利用变化对地区生态系统服务产生最直接的影响[3]。因此，科学评估土地生态系统服务价值（ESV），有助于制定科学的土地生态保护、规划以及补偿政策。

目前ESV评估方法主要有两大类，即功能价值评估法和当量因子评估法[4]。功能价值评估法通过一系列生态方程，对一些关键的服务功能进行评估，如食物生产、水土保持、固碳制氧和栖息地质量等[5-8]。具体的，学者会采用一些经济学方法将不同的物质量单位转为统一的货币价值，如实际市场法、替代市场法和虚拟市场法[9-11]。功能价值法能够较准确地衡量地区某些服务功能量的大小，然而针对不同的服务功能，往往需要不同的生态方程和参数输入，计算过程较为复杂[4]，因此该方法多集中在小尺度范围，且实施成本较大。另外，采用该方法进行评估时，学者往往缺乏对研究区域生态背景的考量，自行选择所要评估的服务功能及其参数设定，这就给评估结果带来巨大的不确定性[12]，同时限制了各研究结果之间的可比性[8]。当量因子评估法最早由Costanza等[1]提出，该方法划分了不同土地生态系统和服务功能，并基于荟萃分析法（Meta-analysis）得到当量价值，再结合各生态系统面积得到地区ESV。相比于功能价值法，该方法能够更加有效地对大尺度范围ESV进行评估[13]，因而在研究中被广泛采用[1，4，14-16]。

学者研究发现，只有当当量因子能够准确反映研究区域生态背景时，当量因子法的评估结果才是有效可靠的[13，17-18]。Costanza等[1，14]提出的当量因子针对的是全球尺度的价值评估，不符合中国真实的生态现状。谢高地等[15-16]通过对中国生态学家进行问卷调查，先后在2003和2008年提出了针对中国的生态系统服务当量因子表。2015年，谢高地等[4]结合各类文献资料和地区生物量对当量因子表进行了进一步更新和完善，该表亦是目前中国最科学和系统的当量因子表。谢高地等[4]提出的当量因子表实质上反映的是全国生态系统服务功能的平均水平，而目前大量研究[8]表明，不同服务功能的强度受不同生态过程和条件的影响，如有机物生产、气体调节和营养物循环等功能[6]与净初级生产力（NPP）密切相关，水源供给和调节功能、土壤保持、生物多样性保护以及文化服务功能，则分别与降雨量[24]、土壤侵蚀度[25]、栖息地质量[7]以及游憩场所可达性[26]密切相关。因此，在采用当量因子法对地区生态价值进行评估时，需要对当量因子做相应的空间修正[19-20]。目前学者基本都仅采用生物量或NPP对所有类型的服务功能进行修正[15-16，21-23]，这显然不符合真实情形。谢高地等[4]首次选择除NPP外的其他生态指标（降雨量和土壤保持量）对服务功能进行了修正。并且国内研究较少从全国层面分析土地利用及其生态价值的时空变化。综上，本文以谢高地等[4]的当量因子为基础，通过总结已有功能评估法，识别影响各服务功能的关键因素，进而构建一个能够反映各服务功能地区差异的空间异质评估模型，为中国ESV评估提供更全面和客观的评估方法，并以2000—2015年中国地级层面城市为样本，评估和分析中国土地利用及其生态效应的现状和时空变化，以期为中国土地生态保护和管理提供更科学的参考。

2 数据来源及研究方法

2.1 数据来源及处理

表1列出了本文的数据信息。其中，土地利用数据用于计算ESV，地级层面土地利用数据通过ArcGIS面积制表功能得到。其余数据用于计算服务功能调节因子。同时，为便于分析ESV的时空变化，本文行政边界统一以2015年中国行政地图数据为准。

表1 数据来源及介绍Tab.1 The source and introduction of the data

2.2 生态系统服务价值评估

2.2.1 当量因子空间修正模型

本文对当量因子的修正是基于2015年谢高地等[4]提出的当量因子表，其将服务功能分为4种一级功能和11种二级功能，将生态系统分为6种一级生态系统和14种二级生态系统。本文结合相关研究[24-27]，最终选取5个关键的生态经济指标对11种服务功能进行空间修正。公式为：

式（1）中：Vaif指某种生态系统第f类服务功能在地区i的当量因子；Vf指该种生态系统第f类服务功能全国平均当量因子（其中，第1类服务功能包括食物生产、原料生产、气体调节、气候调节、维持养分循环和净化环境；第2类包括水资源供给和水文调节；第3类指生物多样性；第4类指土壤保持；第5类指美学景观）；Eif指该种生态系统在地区i针对第f类服务功能的空间调节因子（Ei1到Ei5对应5类服务功能，分别指NPP调节因子、降雨量调节因子、栖息地质量调节因子、土壤侵蚀度调节因子和可达性调节因子）。NPP和降雨量调节因子在谢高地等[4]的研究中已做介绍，故不再赘述。下面重点介绍栖息地质量、土壤侵蚀度和可达性调节因子。

（1）栖息地质量调节因子。生物在不同土地类型间迁徙会遇到不同的阻力，阻力越大意味着生物迁徙要克服更大的困难，进而导致较差的栖息地质量，影响地区生物多样性水平[27]。利用ArcGIS成本距离工具计算迁徙阻力水平，迁徙阻力由“生态源”和成本栅格两个要素共同决定。因为林地是陆地生物最适宜的栖息地，因此本文将林地从土地利用数据中提取出来作为“生态源”，其余土地类型作为成本栅格，成本参数设置参考Li等[7]的研究。栖息地质量调节因子公式如下：

式（2）中：Ri指地区i的平均阻力度；Ri指全国平均阻力度。

（2）土壤侵蚀度调节因子。土壤侵蚀是地理环境诸多因素相互作用和制约的结果，地区土壤保持功能受到自然土壤侵蚀的影响。根据中国科学院地理科学与资源环境所的土壤侵蚀分类，本文将不同土壤侵蚀程度赋值1～6，1代表轻微侵蚀，6代表剧烈侵蚀，再通过ArcGIS计算地区的平均侵蚀强度。土壤侵蚀度调节因子公式如下：

式（3）中：ei指地区i的平均侵蚀强度；ei指全国平均侵蚀强度。

（3）可达性调节因子。根据游憩机会谱（ROS）理论[26]，文化服务功能由两个关键因素决定，即娱乐潜力指数（RPI）和游憩场所可达性指数。文化服务当量因子反映的是不同土地生态系统的RPI，而可达性将决定这些生态系统文化服务功能真实的供给水平。本文通过ArcGIS计算了地区交通密度，即地区交通越便利，文娱功能供给能力越强。可达性调节因子公式如下：

式（4）中：RDi指地区i的平均道路密度（km/hm）；RDi指全国平均道路密度（km/hm2）。

2.2.2 标准当量因子经济价值计算

以稻谷、小麦和玉米三大主要粮食作物净利润的加权平均作为标准当量因子经济价值。考虑种植面积和粮食价格受自然和市场因素的影响而产生波动，取2010—2014年粮食净利润的平均值作为本文的标准当量因子价值。本文标准当量因子经济价值计算公式如下：

式（5）中：D指1个标准当量因子的生态系统服务经济价值（元/hm2）；Srn、Swn和Scn分别指稻谷、小麦和玉米的播种面积占三种作物播种总面积的比例；Frn、Fwn和Fcn分别指稻谷、小麦和玉米的单位面积净利润（元/hm2）；n指年份；农产品价格指数r将本文价格转为2000年不变价格。作物播种面积和净利润数据来源于2011—2015年《全国农产品成本收益资料汇编》。

2.2.3 空间异质生态系统服务价值计算

地区总ESV由下式可得：

式（6）中：ESV是地区生态系统服务总价值（元）；Ak是k类土地生态系统面积（hm2）；Vakf是k类土地生态系统功能f修正后的当量因子。

3 研究结果及分析

基于2000年、2005年、2010年和2015年中国土地利用数据，利用ArcGIS和Excel统计软件，对中国ESV进行评估，并分析其时空变化。

3.1 2000—2015年中国土地利用变化

由图1可见，草地覆盖面积最广，占陆地总面积的31.47%，其次为林地（23.57%）、未利用地（20.06%）和耕地（18.79%），剩余类型（水域、建筑用地和湿地）仅占总面积的6.12%。耕地主要位于长江中下游平原、华北平原、东北平原及四川盆地。林地主要位于东北和东南地区，而草地主要集中在西北和内蒙古地区。建筑用地主要分布于东部沿海，并呈明显聚集特征，形成几大主要都市圈，如京津冀都市圈（9.13%）、长三角都市圈（12.32%）、珠三角都市圈（5.43%）和成渝都市圈（2.87%）。湿地主要位于青海和黑龙江，两省占总湿地面积的41.59%。未利用地包括沙地、戈壁、盐碱地和裸地等，主要位于内蒙古、青海、甘肃及新疆。2

图1 2015年中国土地使用空间分布Fig.1 The spatial distribution of China’s land use in 2015

15年间，除建设用地和水域外，其余土地类型都呈下降趋势（表2）。建设用地急剧增长，总共增长4.94×104km2，年均增长率1.91%。水域波动增长，总共增长3.33%。草地下降最多，总共减少2.05×104km2，其次为耕地和未利用地，分别减少1.45×104km2和1.21×104km2。湿地和林地变动相对较少，分别减少4 063 km2和2 614 km2。

15年间1.59%的土地发生了变动，年均变动1.01×104km（2表3）。其中，林地主要转变为建设用地（34.75%）、草地（28.05%）和耕地（27.89%），同时分别有6 170 km2和8 070 km2的耕地和草地转变为林地。尽管耕地和草地都经历了较大幅度的下降，但两者减少部分的去向存在差异，耕地主要转为建设用地（63.47%），而草地主要转为耕地（45.21%）。水域跟湿地存在相互转变的关系，主要由于湿地跟水域拥有较为类似的生态性质。建设用地以其他土地转入为主，其中耕地是建设用地增长的主要来源（65.99%）。最后，未利用地主要转为耕地、草地和水域等自然与半自然用地，说明对未利用地的开发总体遵循了绿色发展原则。综上，中国建设用地的急剧扩张，导致了生态用地的急剧减少，尤其对耕地安全产生了严重威胁。

表2 2000—2015年中国土地利用格局变化Tab.2 Changes of China’s land use pattern from 2000 to 2015 (103 km2)

3.2 2000—2015年中国生态系统服务价值时空变化

2015年中国总ESV为29.12万亿元。林地贡献最多，为19.90万亿元，占68.34%；其次为草地和水域，分别占13.09%和9.55%；剩余生态系统合计贡献9.02%。从服务功能看，支持服务和调节服务是两大主要的生态功能，分别贡献53.59%和40.15%的ESV，而剩余两种功能（供给服务和文化服务）仅贡献6.26%。其中，生物多样性、水文调节和气候调节功能贡献了78.72%的ESV，剩余21.28%由其余8种功能所提供。

表3 2000—2015年土地利用转移矩阵Tab.3 The transition matrix of land use from 2000 to 2015 (103 km2)

从空间分布看，单位面积ESV总体上从东南向西北逐渐减少（图2），这一分布与林地分布相似（图1），说明林地对地区生态安全有着重要意义。具体来看，中国ESV高值区主要位于南方和东北地区，单位面积ESV最高的是福建（1 307.85万元/km2），随后依次为广东（1 131.84万元/km2）、浙江（1 122.03万元/km2）、广西（1 098.50万元/km2）、江西（996.67万元/km2）和湖南（970.27万元/km2）。而东北部分城市及华北和西北地区属于低值区，其中新疆、宁夏、青海、甘肃、内蒙古和西藏最低，分别为13.82万元/km2、51.55万元/km2、62.84万元/km2、74.88万元/km2、88.85万元/km2和90.36万元/km2。可以看出，高值区拥有较高密度的植被覆盖，而低值区主要以耕地、草地和未利用地等低价值生态系统为主。

图2 2015年中国生态系统服务价值空间分布Fig.2 The spatial distribution of China’s ecosystem service values in 2015

由表4可见，15年总ESV增长7.42亿元，得益于水域ESV的增长（增长1 227.21亿元）。除水域外，其余生态系统提供的ESV都在减少，其中减少最多的是林地生态系统，减少460.25亿元，其次为耕地、草地和湿地，分别减少326.65亿元、236.38亿元和192.38亿元，未利用地未发生显著变化（减少4.12亿元）。从5年变化来看，只有耕地和草地提供的ESV在持续减少，其余4种生态系统波动变化。总体上，总ESV先增后减，呈倒“U”型趋势。2000—2005年快速上涨，5年增长533.49亿元，主要由于水域提供的ESV显著增长，增长1 061.28亿元，其次林地ESV也有轻微上涨（52.33亿元）。其余生态系统显著下降，下降最多的是湿地（288.19亿元），其次为草地（149.65亿元）和耕地（141.97亿元）。这一阶段ESV的上涨主要归功于1998年洪涝灾害后，国家大力推行的退耕还湖和退耕还林等重大生态工程[5]。然而，在往后10年中，总价值持续下降，并呈加速态势，2005—2010年减少173.79亿，2010—2015年减少352.28亿元，可见快速城市化对生态系统的负面影响越发显著。2005—2010年下降最多的是水域生态系统，减少376.91亿元，其次为耕地（78.46亿元）和草地（61.59亿元），而湿地上涨最多，增加283.08亿元，其次为林地（61.18亿元）。可见，水域和湿地提供的ESV存在此消彼长的关系，这同样是由于两者拥有类似生态属性所导致。2010—2015年，尽管水域上涨542.84亿元，但其余生态系统都经历显著下降，其中林地下降最为明显，减少573.76亿元，其次为湿地（187.27亿元）、耕地（106.22亿元）、草地（25.14亿元）和未利用地（2.73亿元）。

表4 2000—2015年中国生态系统服务价值的变化Tab.4 Changes of China’s ecosystem service values from 2000 to 2015 (108 元)

从ESV变化的空间分布看，15年间，东北、东南和新疆西部城市的ESV呈下降趋势，而部分沿海和绝大部分中西部城市呈增长趋势（图3），东部快速城市化发展，以及中西部众多生态项目的实施共同决定了这一空间分布特征[28]。佳木斯、佛山、大兴安岭地区、丽水、岳阳和中山下降最明显，分别减少103.65亿元、74.15亿元、60.17亿元、57.75亿元、47.51亿元和40.49亿元。从增速来看，珠海增长最快，15年共增长23.45%，其次为克拉玛依（22.18%）、湖北省直辖市（包括天门、潜江和仙桃，15.87%）和济源（12.78%）；从绝对值来看，荆州（61.90亿元）、普洱（60.52亿元）、重庆（48.38亿元）、湖北省直辖市（42.33亿元）、凉山州（35.76亿元）和宁波（35亿元）增长最多。

从5年变化来看，ESV变化呈现明显的时空规律。首先，15年间，ESV增长的城市越来越少，2000—2005年有197个城市增长，2005—2010年有173个城市，而到2010—2015年，仅102个城市价值增长。其次，2000—2005年，ESV增长城市主要集中于东部沿海地区（如山东、江苏和浙江）、西南地区（如重庆、四川和贵州）、湖北省和陕西省（图3（a））。2005—2010年，东部大部分城市的ESV下降，而增长城市主要位于西南和西北地区（如重庆、云南、四川、贵州、青海以及新疆东部和内蒙古西部城市）（图3（b））。2010—2015年，中东部绝大数城市的ESV都在下降，增长城市主要集中在西北地区（图3（c））。最后，本文发现中东部ESV增长的城市越来越少，价值增长的城市整体向西推移。这一方面说明快速城市化发展对生态的影响越来越剧烈，尤其是中东部发达地区；另一方面说明西部地区在众多生态保护项目的支持下，生态环境逐渐改善。

4 结论及讨论

4.1 讨论

目前，Costanza等[14]针对全球的研究、生态系统与生物多样性经济学（TEEB）提供的价值数据库[29]以及谢高地等[4]针对中国的研究被广泛运用于生态服务价值的评估中。根据国内外基于以上研究得到的最新评估结果（表5），发现本文结果调整至2010年价格后，与谢高地等[4]基本一致，Song和Deng[30]的结果最高，为42.80万亿元，Li等[28]的最低，为15.39万亿元。从各类生态系统ESV占比来看，Song和Deng[30]和Li等[28]与谢高地等[4]和本文的结果存在较大差异，说明国内外对不同生态系统的重视程度存在差异，原因在于国外对耕地和湿地的重视程度要高于国内，而林地低于国内。除林地与水域外，本文与谢高地等[4]基本一致，本文在采用成本距离计算栖息地质量时，是以林地作为“生态源”，因此林地面积占比越高的地区其调节系数会越高，从而导致本文林地价值要高于文献[4]。通过比较，本文发现不同社会经济背景下，人们对生态系统服务的认识会有差异，而本文属于生态服务“供给侧”的因子修正，并不能反映人们的偏好，因此未来采用当量因子法进行评估时，可以考虑社会经济等因素，从生态服务的“需求侧”进行修正。

图3 2000—2015年生态系统服务价值变化的空间分布Fig.3 The spatial distribution of the change of ecosystem service values from 2000 to 2015

表5 与相关研究的比较Tab.5 Comparison of the related studies

4.2 结论

本文通过选择5个影响不同服务功能的关键因素，对谢高地等[4]研究的当量因子进行空间修正。本文构建的空间异质评估模型能够区分同类生态服务功能的地区差异，从而能够更客观地评估中国生态系统服务价值。基于2000年、2005年、2010年和2015年4期的土地利用数据，本文从全国层面分析了中国土地利用变化及其生态效应，主要结论及建议如下：

（1）草地是中国占地面积最多的土地类型，其次是林地、未利用地和耕地，剩余土地类型（水域、湿地和建设用地）仅占很小一部分。草地主要位于中国北部，林地位于南部及东北地区，耕地主要位于华北平原、东北平原和四川盆地，建设用地位于主要的核心都市圈，新疆几乎覆盖了所有未利用地。

（2）2000—2015年，草地与耕地减少最多，建设用地增长最多。首先，建设用地主要来源于耕地，说明中国城市发展应当注重耕地保护，确保粮食安全。其次，耕地和草地相互转化，这一过程应当保证耕地质量及其完整性，避免劣田换良田现象的发生。最后，大量耕地、草地和未利用地转为生态用地，说明中国生态战略工程总体上取得了预期的效果。

（3）2015年，中国陆地总ESV为29.12万亿元，其中林地贡献最多，其次为草地和水域。从服务功能看，支持和调节服务是主要服务功能；从空间分布看，服务价值从东南向西北逐渐下降，未来发展政策制定必须考虑地区间生态资本不平衡的现状，以确保可持续的发展。

（4）2000—2015年ESV总共增长7.42亿元，并呈倒“U”型变化趋势。除水域价值增长外，其余生态系统的价值均有不同程度的下降。其中，林地下降最多，其次为耕地、草地和湿地。从变化的时空特征看，价值增长的城市逐渐往西推移，中东部城市的生态价值持续下降。这一方面说明中国在中西部实施的森林工程取得了预期效果，另一方面说明快速城市化已经严重危害了城市的生态质量。未来，政府在继续推进生态工程的同时，需要加强城市绿色基础设施建设，考量城市开发生态成本以及制定合理的生态补偿政策。