近30年淀山湖地区生态系统服务价值对土地利用变化的响应

丁丽莲,王 奇,陈 欣,唐建军

浙江大学,生命科学学院生态研究所,杭州 310058

生态系统服务是指生态系统及其物种组成用以满足和维持人类生存、生活的条件和过程[1]。地形条件、土地利用/土地覆被(Land Use/Land Cover, LULC)和气候变化对生态系统服务功能的形成与分配具有重要作用[2],其中LULC的不恰当变化可能导致当地物种绝灭,自然栖息地和生态系统功能减少,从而影响生态系统服务的提供[3- 6],如碳储存[7- 8]、水文调节[9]、授粉[10- 11]等。千年生态系统评估(Millennium Ecosystem Assessment, MA)指出全球生态系统服务正在退化,并强调了将生态系统服务价值(Ecosystem Service Value, ESV)分析纳入决策制定的重要性[12]。量化生态系统服务和分析其价值变化是土地可持续利用的重要决策支持工具[13],它为全面评估替代土地利用方案之间的权衡提供了有用的工具[14- 15]。

生态系统服务的估价方法主要包括显示偏好法(如市场价值法和旅行费用法)、陈述偏好法(如条件价值法和选择实验法)、基于成本估算(如可避免成本法和替代成本法)和效益转移法[16]。其中,效益转移法(Benefit Transfer Method, BTM)是一种二次评估方法,它将已有的环境评价结果转移到具有相似人口、经济和生态特征的其他地区[17]。随着近年来国外一些学者对效益转换法的不断探索,BTM能够在大尺度研究中实现更为准确的价值估算结果,成为生态系统服务价值估算中较为前沿的领域。Costanza等通过使用BTM推断了由16个主要生物群落提供的17种生态系统服务的全球经济价值,并基于全球300多个案例再次更新了估价[18- 19]。我国学者谢高地等[20]在Costanza得出当量因子的基础上,根据中国生态系统和社会经济发展状况进一步修正。国内外已有研究基于BTM方法,通过制图及时空演变分析,进行了区域生态系统服务价值估算并研究其对土地利用变化的响应。当前研究中,土地利用面积、方式和空间分布格局变化均成为生态系统服务价值变化的影响因子[21],Estoque等[22]、李哲等[23]指出具有较高价值系数的LULC面积减少往往是导致区域ESV减少的主要原因。刘海等[24]、魏慧等[25]指出城市化进程中生态系统服务价值损失的主要原因是森林、水体和湿地面积的大量减少。陈阳等[26]认为农业生产中LULC变化会造成区域单项ESV之间的冲突,如湿地向耕地转移,加强了生态系统的产品供给服务价值,但弱化了其在废物处理和气候调节方面的调节服务价值。王航等[27]研究表明,ESV与景观丰度和地类聚集度均存在显著正相关。然而,大多研究仅将LULC作为ESV变化的自变量,由于自然与社会经济等诸多因素均对ESV产生影响,并且驱动因素之间可能存在错综复杂的联系[25],因此结合自然和社会经济等驱动因素研究ESV对于LULC响应及其演变规律具有重要的科学意义。另外,少有研究从长时间序列和转换空间尺度对区域ESV变化作进一步分析,难以明确LULC、气候因素和社会经济因素对于ESV变化的作用机制。

淀山湖地区是上海重要水源地,由苏州和上海同时分管。国家发展改革委在《长江三角洲城市群发展规划》中指出跨界水体联保行动的重要性[28],并将淀山湖放在名录首位。明晰淀山湖地区生态系统服务价值对于LULC响应及其驱动力,对于深化跨区域生态环境联防联治具有指导性作用。改革开放以来大力发展的30年,由于不同阶段的发展战略和存在问题不同,本文将其分为3个阶段进行生态系统服务价值分析。因此,本研究以淀山湖地区为研究对象,对该区域1984—2014年的生态系统服务价值进行评估,试图揭示过去30年间淀山湖地区生态系统服务价值的时空变化特征及LULC变化对生态系统服务价值的影响,探讨人类活动和自然因素对研究区生态系统服务价值的影响,为淀山湖地区中长期规划提供理论依据,对淀山湖地区土地利用结构优化、跨界水体联保具有理论和实践意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

淀山湖地区(30°56′—31°20′N,120°43′—121°10′E)包括上海市青浦区的朱家角镇、金泽镇,以及苏州市昆山市的锦溪镇、淀山湖镇、周庄镇、汾湖镇和张浦镇共7镇,总面积901 km2[29]。淀山湖地区地处亚热带季风气候区,四季分明,气候温和,年均气温15.5℃；雨量充沛,年均降水量1037.7 mm[30]。淀山湖地区属于太湖流域,地处黄浦江主要取水口的上游,是上海重要的水源保护地和生态保护区,也是长三角最具水乡特色的区域之一。其中主要湖泊淀山湖是太湖平原地区的一个吞吐性浅水湖泊,水域面积62 km2,平均水深约2.1 m,最大水深3.6 m。

2 材料与方法

2.1 数据来源与处理

淀山湖地区1984年、1993年、2006年Landsat TM遥感影像和2014年Landsat 80LI遥感影像(数据来源于http://earthexplorer.usgs.gov/),轨道号为138/38、138/39、139/38和139/39。江苏省、上海市乡镇行政区划矢量图来自地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn/)；使用《昆山乡镇1949—2015年鉴》(http://www.hssjzx.com/)以及《青浦区1985—2015年鉴》(http://qpsz.shqp.gov.cn/)计算研究区粮食作物单位面积产值。在可视化图像环境(The Environment for Visualizing Images,ENVI)支持下,对遥感影像数据进行预处理,根据野外调查及统计年鉴,建立影像中地物的判读标志,将淀山湖地区土地利用类型分为耕地、水体、草地、林地、建筑用地和未利用地共6类。基于混淆矩阵方法进行解译精度评价,4期遥感影像解译精度均达到90%以上。

2.2 分析方法

2.2.1土地利用变化动态指标

(1)单一土地利用动态度 单一土地利用动态度是刻画不同土地利用类型在一定时间段内的变化速度和幅度的指标[31],反映人类活动对单一土地利用类型的影响。其公式为:

(1)

式中,Ki为t1到t2时段内i类土地利用类型动态度；Sit1、Sit2分别表示t1、t2时间i类土地利用类型面积。

(2)综合土地利用动态度 土地利用综合动态度是刻画土地利用类型变化速度区域差异的指标,反映人类活动对流域土地利用类型变化的综合影响[32]。其公式为：

(2)

式中,S为与t时段对应的研究区土地利用综合动态度,ΔSij为监测开始至监测结束时段内第i类土地利用类型转换为其他类土地利用类型面积总和,Si为监测开始时间第i类土地利用类型总面积；t为土地利用变化时间段。

2.2.2生态系统服务价值计算

谢高地等[33- 34]在Costanza[18]的评价模型基础上,依据中国的实际情况,得出了中国生态系统单位面积生态服务价值当量表。该表定义1 hm2全国平均产量的农田每年自然粮食产量的经济价值为1。在淀山湖区域各粮食作物单产、播种面积、各粮食作物全国平均价格的基础上(2000年不变价),根据公式计算：

(3)

式中,Ea为1 hm2农田每年粮食作物的经济价值(元/hm2)；i为作物种类,淀山湖地区的主要作物有水稻、小麦、玉米和大豆；pi为i种粮食作物全国平均价格(元/t)；qi为i种粮食作物单产(t/hm2)；mi为i种粮食作物面积(hm2)；M为n种粮食作物总面积(hm2)；1/7是指单位面积生态服务价值为研究区当年主要粮食作物单位面积产值的1/7。

淀山湖地区生态系统服务价值计算公式为：

ESV=∑AkΔVCk

(4)

ESVf=∑AkΔVCfk

(5)

式中,ESV为生态系统服务价值；Ak为研究区第k类土地利用类型的分布面积(hm2)；VCk为生态系统价值系数(元 hm-2a-1)；ESVf为第f项生态系统服务功能价值；VCfk是土地利用类型k的第f项服务功能价值系数(元 hm-2a-1)。

本文通过统计1984—2014年淀山湖地区水稻、小麦、玉米及大豆的价格(2000年不变价)、单产、播种面积等数据(表1),得到淀山湖地区一个生态系统服务价值当量因子为1635.28元/hm2,由此得到生态系统服务价值系数(表2)。

表1 淀山湖地区1984年、1993年、2006年和2014年主要农作物单产、作物价格和播种面积

表2 淀山湖区域土地利用类型的生态系统服务价值系数

2.2.3敏感性分析

利用敏感性指数(Coefficient of Sensitivity,CS)[35]来确定不同土地利用生态系统服务价值随着时间变化对价值系数的依赖程度。如果CS>1,则预估ESV对变异系数(Valuation Coefficient,VC)即生态系统服务价值系数具有弹性,VC变动1%会引起CS大于1%的变动,则其准确度差、可信度低；如果CS<1,则说明ESV对VC是缺乏弹性的,结果是可信的。敏感性指数计算公式如下：

(6)

式中：ESV、VC、k的含义同前,i和j代表初始价值和生态价值系数调整以后的价值。

3 结果分析

3.1 淀山湖地区土地利用变化分析

根据淀山湖地区土地利用类型分布图(图1),研究区耕地所占面积最大,为主要土地利用类型,其次是水体和建筑用地,林地、草地和未利用地所占比例较小。根据1984—2014年淀山湖地区土地利用变更数据,计算得到各土地利用类型结构(图2)和土地利用动态度(表3)。

图1 淀山湖地区1984、1993、2006、2014土地利用类型Fig.1 Land-use types of Dianshan Lake area in 1984, 1993, 2006 and 2014

图2 1984—2014年淀山湖地区土地利用结构 Fig.2 Land-use component in Dianshan Lake area during 1984—2014

研究区水体面积在1984—1993和1993—2006年间减少,转换为耕地和建筑用地,但在2006—2014水体面积有所增加。耕地面积先增加后减少,前期(1984—1993年)增加了6.97%,后期(1993—2006、2006—2014年)分别减少了13.34%及14.51%。由于生态环境治理的改善以及耕作技术的提高[34],耕地逐渐向林地、草地转移。林地面积自1993年开始呈现增加的趋势,1993—2006年间,单一土地利用动态度达到38.93%。草地面积占比不断提高,在4个时期分别为0.26%,0.59%,0.86%和1.89%。随着城市化进程加快,建筑用地快速扩张,占比从8.99%增加到26.85%。1984—1993年综合土地利用动态度为2.31%,淀山湖地区用地空间整体变化不大；1993—2006年和2006—2014年,综合土地利用动态度高达48.12%和28.87%。

表3 1984—2014年间淀山湖地区土地利用动态度/%

3.2 淀山湖地区生态系统服务价值分析

3.2.1各土地利用类型生态系统服务价值变化总体特征

由表4可知,淀山湖地区ESV在30年间减少1.81亿元。1984年、1993年、2006年和2014年分别为26.76亿元,22.94亿元,20.79亿元和24.95亿元,呈现先减少后增加的趋势。从各地类ESV占比来看,水体ESV所占比例最高,其次为耕地。1984年,耕地ESV为6.58亿元,占总价值的24.58%；1993—2006年耕地和水体ESV锐减,与此同时,林地和草地ESV增加,尤其是林地,动态度高达38.90%；2006—2014年林地、草地ESV进一步增加,水体ESV出现V型增长,但相比于1984年生态系统服务价值,仍减少11.30%；未利用地ESV在1984—2014年减少0.04亿元,动态度为-0.11%。

分析发现,淀山湖地区ESV分为“减少”和“增加”两个阶段：“减少”与单位面积ESV较高的水体大量减少有关,由于人口增长带来的城市土地扩张[36],前期(1984—2006年)水体向建筑用地转移,水体ESV减少6.97亿元；“增加”是由于后期(2006—2014年)政策和生态工程的实施,淀山湖地区生态系统功能开始逐渐恢复,由于林地与水体在气候调节、气体调节、水文调节和废物处理等调节服务中发挥重要作用,林地和水体面积扩大使其ESV激增。特别地,由于《黄浦江上游水源保护条例实施细则》[37]等环保政策的实施,淀山湖东南沿岸、拦路港沿岸种植了大量水源涵养林,林地ESV在1993—2006年间增幅迅速,尽管如此,由于期间耕地面积和水体面积的锐减,研究区总ESV仍呈现下降趋势。

表4 1984—2014年淀山湖地区各地类生态系统服务价值变化

3.2.2生态系统单项服务价值变化特征

由公式(5)计算得出各单项生态系统服务价值(表5)。淀山湖地区提供的水文调节服务功能最大,其次为废物处理功能,水体成为价值提供主体。1984—2014年间,除原材料生产和气体调节的生态系统服务价值增加,食物生产、废物处理、水文调节、保持土壤、提供美学景观和维持生物多样性的生态系统服务价值均减少,气候调节的生态系统服务价值基本保持不变。随着农业用地的锐减,其提供的食物生产功能也随之降低,1984—2014年间生态系统服务价值减少了2.41亿元；林地面积的快速增加,导致其提供的原材料生产和气体调节服务价值在1984—2014年间分别增加22.03%和18.37%,林地生态系统服务价值增加了2.50亿元。

表5 1984—2014年淀山湖地区生态系统服务价值组成构变化

3.2.3生态系统服务价值的空间分布

1984—2014年间,淀山湖地区各镇生态系统服务价值均呈现先减小后增加的趋势 (图3)。由于地处湖区且平原河网密集,汾湖镇和朱家角镇生态系统服务价值显著高于其他地区,但汾湖镇对于研究区总ESV增加没有贡献,其ESV在30年间减少了5.62%。1984—2014年,朱家角镇和锦溪镇的ESV呈现净增长(1.06%和25.76%),其余几镇的ESV呈负增长,其中张浦镇的ESV减少幅度最大(-38.43%)。前期(1984—1993年),仅锦溪镇的ESV增加；后期(1993—2014年),由于退耕还林还草政策、黄浦江上游水源保护条例的实施,除周庄镇外,其余6镇的ESV均有增加,其中对总ESV增加贡献最大的分别是张浦镇、金泽镇和朱家角镇。

图3 淀山湖地区1984—2014各镇生态系统服务价值组成构空间分布Fig.3 The spatial distribution of ESV changes in each towns in Dianshan Lake area during 1984—2014

将空间尺度扩展到省市级管辖区域(图4),1984—2014年间,江苏省境内总地均ESV减少3076.4元/hm2,单项地均生态系统服务价值均减少,其中,废物处理地均ESV下降幅度最大(-876.61元/hm2),水文调节、食物生产和土壤保持地均ESV下降幅度次之。上海市境内,总地均ESV增加216.91元/hm2,单项地均ESV升高的有气体调节、气候调节和原材料生产3项服务,分别增长638.80、453.49元/hm2和400.52元/hm2,废物处理和水文调节两项地均ESV分别减少1110.31元/hm2和705.12元/hm2。在单项地均ESV减少的区域内,除了水文调节和废物处理两项生态系统服务,江苏省境内的地均ESV下降幅度均大于上海市境内的地均ESV。

通过对比ESV在各乡镇空间分布和省市级区域分布情况,上海市金泽镇和朱家角镇在1993—2014年间总ESV的增加得益于原材料生产、气体调节、气候调节、保持土壤和维持生物多样性ESV的增加,这5项服务也是林地在9个单项生态系统服务中价值系数较高的；相比于金泽镇和朱家角镇,江苏省境内的5镇在这5项服务的地均ESV均减少。因此,近30年淀山湖地区林地面积增加并没有对江苏省境内的ESV有更多贡献,而上海市通过构建水源涵养林、退耕还林等措施对于黄浦江上游的保护更到位。

图4 淀山湖地区所在省市级行政区(江苏、上海)地均ESV变化分布图Fig.4 The spatial distribution of ESV changes per unit area in Jiangsu and Shanghai region of Dianshan Lake area

3.3 敏感性分析

根据敏感系指数的计算公式,将各地类VC分别上下调整50%,计算出淀山湖地区1984、1993、2006和2014年的敏感性指数CS(表6)。结果表明,4个时期不同土地利用类型的CS均小于1,最高值为水体的CS值0.7108,及当水体的VC增加1%,总价值增加0.7108%；最低值为未利用地的CS值0.0009。1984—2014年间,草地CS逐步增加,这与草地面积一直增加有关。自1993年起,由于林地面积的增加,林地CS呈现增长趋势,而由于耕地面积锐减,耕地CS也随之下降。水体面积自2006年开始增加,其敏感度也随之增加。相对于水体和林地,耕地ESV系数较低,但是耕地CS均大于林地,这是由于耕地面积始终大于林地面积。CS敏感性分析表明,相对于VC而言,研究区生态系统服务价值是缺乏弹性的,即使VC具有一定的不确定性,研究区域ESV计算结果也是稳定的,研究结果是可信的。

表6 不同土地利用类型生态系统服务价值敏感度

4 讨论与建议

图5 1984—2014年淀山湖地区所在省市级行政区(江苏、上海)土地利用结构Fig.5 Land-use component in Jiangsu and Shanghai region of Dianshan Lake area during 1984—2014

图6 2014年淀山湖地区所在省市级行政区(江苏、上海)各单项地均ESV结构分布图Fig.6 Structure of components of ESV per unit area in Jiangsu and Shanghai region of Dianshan Lake area in 2014

淀山湖地区以耕地和水体这两个土地利用类型为主体。由于对生态环境治理的重视度加强以及耕作技术的提高[38],耕地逐渐向林地、草地转移。耕地主要提供食物生产、废物处理、气候调节、保持土壤和维持生物多样性等生态系统服务,虽然耕作技术的提高使粮食增产,但耕地的大幅缩减使得废物处理和保持土壤生态系统服务价值锐减,因而净生态系统服务价值为负,30年间减少了2.41亿元。这表明决策者在继续履行退耕还林还草、退耕还湖的同时,还要尽量减少建筑用地对农业用地的侵占。在进行土地利用结构规划中,不仅需要重视生态用地的增加与保护,也要注重耕作技术改良和农业种植结构调整,变革低产田、再造优质田,以期提高整个地区废物处理、土壤保持和生物多样性保持等服务。本研究证实,尽管建筑用地面积增长因城市扩张并未停滞[39],但通过权衡不同土地利用方式,增加有较高生态系统服务价值系数的林地面积,就能提高原材料生产、气体调节、气候调节、保持土壤和维持生物多样性服务功能,进而提升总体生态系统服务价值。Li[40]也在研究保护和人类发展政策对利益相关者的影响时指出,生态工程可能在短期内有高昂的初始成本,但从长远利益来看,无论是当地政府还是人与环境,都能获得净收益。政府在探索生态系统服务空间配置的同时,还应重视多种生态系统服务、生物多样性保护以及给予土地拥有者市场回报之间的权衡[41]。

通过转换空间尺度,本研究还发现淀山湖地区跨省生态系统服务价值变化的不平衡。进一步分析1984—2014年淀山湖地区所在江苏省和上海市土地利用结构动态变化(图5)得出,1984—2014年,两地建筑用地扩张趋势截然不同,江苏省境内淀山湖地区的建筑用地增加幅度显著高于上海境内；同时段上海境内的林地比例均高于江苏省境内,且两者差值有增大趋势；对比2014年两者单项生态系统服务价值(图6),除废物处理外,研究区上海境内单项ESV均高于江苏省境内,这与高达15.97%的林地面积密不可分。因此,政府部门亟需加强环淀山湖地区省际合作,通过增加环湖涵养水林、城市绿地建设,提高建设用地集约利用水平,严格控制建设用地随意扩张,来改善跨省生态系统服务价值不平衡的现状。

进一步,本研究从自然和社会经济因素两方面讨论了影响研究区生态系统服务价值的驱动因素。自然因素包括气候、地理环境等因子,气候因子通过影响生态系统功能而改变生态系统服务[42],地理环境如地形因子通过不同生态用地的地形梯度效应决定不同生态系统服务的提供[43]。由于淀山湖地区地处太湖平原,地形平坦,因此本文主要探究气候因子对于生态系统服务价值的影响。通过获取国家气象科学数据,在Arcgis中进行克里金空间插值,得到淀山湖地区1984—2014年均温和年降水量,并将两者间的相关性进行回归分析(图7)。结果表明,年均温呈显著增长趋势(r=0.86,R2=0.65),年降水量呈减少趋势(r=-0.27,R2=0.04),气候呈现的暖干化发展趋势可能导致水体面积萎缩[44]。由于水体在水文调节和废物处理等调节服务中起重要作用,具有极高的生态系统服务价值系数,因此在1984—2006年间,以水体为主要土地利用类型的研究区生态系统服务价值随着水体面积减少而下降。

图7 淀山湖地区年均气温变化和年降水量变化Fig.7 The curves of mean annual temperature and annual precipitation in Dianshan Lake area

以研究区各镇不同年份的人口、经济等因素为基础,对数据进行标准化处理[45],采用Pearson相关系数计算生态系统服务价值和社会经济因素之间的相关性(表7)。结果表明,淀山湖地区生态系统服务价值与人口密度呈极显著负相关,说明人口激增会导致ESV下降。这主要是由于人口的大量增加使建筑用地需求增加,促使其他土地利用类型向建筑用地转移,特别是ESV系数较高的水体、林地、草地和耕地；另外,人口激增使食品和原材料的需求增加,并增加废弃污染物的排放,最终导致ESV的降低。结果还表明,淀山湖地区生态系统服务价值与生产总值(GDP)呈显著正相关,说明在如退耕还林还草、黄浦江上游水源地保护等环保政策开展的前提下,经济发展和生态系统服务提升可以并行。

表7 淀山湖地区社会经济指标与区域生态系统服务价值相关性分析

驱动力分析表明,生态系统服务价值和宏观经济运行水平可以协同提升。淀山湖地区作为黄浦江上游重要水源保护地,水体保护关系到下游千万人口的饮用水安全。该地区随着人口的增长,多项供给、调节服务需求会持续增加。因此提高林地覆盖、保护耕地与水域面积对于淀山湖地区的中长期发展是十分重要的。林地作为水体潜在污染物的“汇”,其重要性不可忽视。因此对于林地为主的生态系统服务类型区,要推进公益林建设,重点加强绿化和农田林网建设,加强对天然林资源的保护；对于耕地为主的生态系统服务类型区,要推广种植绿肥轮休耕作制度,鼓励使用有机肥；对于水体为主的生态系统服务类型区,要提高污水收集、处理能力,严格限制氮、磷排放企业进入本区域,建立水质实时监测网络预防富营养化。此外,要加强省际合作,深化跨区域联防联治,实现生态环境持续优化、基础设施全面改善,使淀山湖地区逐步进入保护与发展相互促进的可持续发展轨道。

5 结论

本文结合研究区实际情况,校正生态系统服务价值当量因子,从时间和空间两个尺度估算淀山湖地区生态系统服务价值,探讨了研究区生态服务价值对土地利用变化的响应变化与驱动因子,主要结论如下：

(1)1984—2014年,淀山湖地区土地利用/覆被变化明显。淀山湖地区林地面积和建筑用地面总体呈增加趋势,而耕地面积和水体面积呈下降趋势。ESV结果显示,1984—2014期间水体ESV减少了2.15亿元,耕地的ESV减少了2.41亿元,林地的ESV增加了2.50亿元。各土地利用类型ESV敏感性指数均小于1,说明研究区生态系统服务价值是缺乏弹性的。

(2)在乡镇尺度,淀山湖地区各镇生态系统服务价值均呈现先减小后增加的趋势,仅朱家角镇和锦溪镇生态系统服务价值呈现净增长；在省市级尺度,江苏省境内的总土地单位面积ESV减少,而上海市境内的总土地单位面积ESV增加,跨区域联防联治需要进一步深化。

(3)驱动因素表明,自然因素和社会经济因素均对生态系统服务价值产生影响,人口密度、区域总产值与生态系统服务价值存在显著相关性。保护与发展相互促进下,生态系统服务价值和宏观经济运行可以协同提升。