西安市城市化对景观格局及生态系统服务价值的影响

2020-12-14秦艳丽何文虹霍春平李占斌杨殊桐冯朝红

生态学报 2020年22期

秦艳丽，时鹏,*，何文虹，霍春平，李鹏，李占斌，杨殊桐，冯朝红

1 西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室, 西安 710048;2 旱区生态水文与侵蚀灾害防治国家林业局重点实验室, 西安 7100483 西安市水利水土保持工作总站, 西安 710016

随着国民经济的高速发展,中国城市化的进程不断加快,城镇土地快速扩张和经济集聚发展,同时产生了一系列城市环境问题,对生态环境造成了一定的压力[1]。城市病,是指城市在发展过程中出现的交通拥挤、环境污染、能源紧缺等问题[2]。主要表现为：城市规划和建设盲目向周边扩延,占用大量耕地,城市规划布局分散,城市雾霾、内涝、热岛效应等问题加剧[3]。不合理的土地利用转换将使景观碎片化,并对生态系统造成负面影响。为了改善城市化过程的这些问题,采用城市遥感影像定量探讨了一定时期景观格局与生态系统服务价值之间的特征和关系,为城市规划和生态可持续发展提供有效依据。

城市化进程改变区域景观格局,景观格局变化必然影响生态系统组分、结构与生态等过程,从而改变生态系统服务[4]。生态系统服务是人类从生态系统中直接或间接得到的产品和服务[5]。Costanza于1997年[6]提出生态系统服务价值估算方法,引起国内外科学界对生态系统服务的广泛研究[7]。在国内主要是以谢高地等[8]的研究为基础,根据各区域实际情况调整生态服务当量因子表,从而比较科学地估算研究区生态系统服务价值,为区域生态环境建设提供依据[9]。因此,在经济飞速发展,城市化进程不断加快的背景下,探索城市景观格局与生态系统服务功能之间的关系对于指导城市建设规划布局与资源配置具有重要的理论意义。

在城市规划与形态方面,Burgess提出了关注城市空间功能分区的同心带理论[10]。城市功能区是城市功能景观的混合体,反映了从市中心到农村的景观结构变化[11]。城乡梯度分析被证明是分析城市扩展及其对景观影响的有用工具[12-15]。城乡梯度为进一步研究城市景观生态提供了一个新的视角,可以量化景观指数和生态系统服务价值之间的空间分布特征。

目前,城市景观格局的研究主要集中在土地利用对景观格局驱动作用[16-18],景观及土地利用变化对生态服务价值影响研究也主要集中于较宏观的层面[19-21],已有对西安市的研究主要考虑某一规划区域或者侧重单一破碎化过程的影响[22-24]。然而,城市化是涉及人力、经济和社会等多方面共同作用的复杂的过程,景观格局与生态系统之间关系繁杂,景观指数和生态系统服务价值是如何响应城乡空间特征的,以及沿城乡梯度呈现出什么样的变化,目前还未完全弄清楚。本研究主要创新之处是从城市空间功能分区的同心带理论这一角度出发,建立城乡梯度带,分析景观格局和生态服务价值对城市发展过程的响应。因此,本研究不仅为西安市合理配置土地资源提供参考,而且通过分析景观格局指数与生态系统服务价值之间的关系,可为其他类似地区改善生态环境提供理论依据。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

西安地处关中平原中部,北濒渭河,南依秦岭,是中国四大古都之一,是中华文明和中华民族重要发祥地之一,也是丝绸之路的起点。西安市位于东经107°40′—109°49′、北纬33°42′—34°45′之间(图1),土地总面积10182.06 km2,地貌特点南高北低,呈阶梯状。该区域属于暖温带半湿润大陆性季风气候,大气环流的季节性变化明显,四季冷暖干湿分明,年平均气温13.0—13.7℃,年降水量522.4—719.5 mm,且由北向南递增,无霜期220 d左右。近年来,随着经济社会的快速发展以及城市化进程的加快,西安市景观格局发生了很大变化,景观格局的改变对西安市的生态环境产生了重要影响。

图1 西安市地形图Fig.1 Topographic map of the Xi′an city

1.2 数据来源

研究区社会经济数据,主要来自中华人民共和国国家统计局网站和西安市统计年鉴等资料。遥感影像数据来源于西安市1980、2000和2015年的TM遥感影像图,分辨率为30 m；在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2软件平台的支持下,结合西安市数字高程模型(DEM)和野外实地调研数据,对3期LandsatTM遥感影像图进行判读解译,参考土地利用分类体系将研究区的土地利用类型分为耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地6类。具体土地利用分类见表1。

表1 土地利用分类

1.3 研究方法

1.3.1建立缓冲区

图2 同心缓冲区的建设Fig.2 Construction of concentric buffer

为了分析景观格局和生态系统服务价值的空间特征,从城市中心沿城乡梯度构建了基于GIS的同心缓冲区(图2)。缓冲区被剪成15个几乎覆盖西安市所有地区的同心区域,每个缓冲区之间的向外辐射距离为5 km。

1.3.2景观指数选取

景观格局反映了不同斑块的空间配置,景观格局指数可以指示景观格局的结构和分布等状态。景观格局的改变会影响栖息地质量和食物迁移路径从而使得生态系统中的能量流动和物质循环过程发生变化。因此,研究并分析景观格局的动态特征是理解生态过程的基础[25]。本文以Fragstats 4.0软件作为技术平台,根据景观指数的不同功能及属性并结合西安市自然环境和区位条件,共有12个景观指数被用来分析西安市景观格局和景观指数的梯度变化,具体见表2。

表2 景观格局指数及生态学意义

1.3.3生态系统服务价值评估

(1)生态系统服务价值系数

Costanza等[6]的研究提出了可对研究区生态价值量进行全局性测度的生态系统服务价值估算方法,但限于全球尺度。谢高地等根据中国实情,制定了中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表[8],基于谢高地等[26]提出的单位面积生态系统服务价值当量因子法计算研究区主要景观类型的气体调节、气候调节、土壤保持、水源涵养、废物处理和生物多样性价值,根据西安市实际情况对该当量因子进行适当修正[27-28],并测算出西安市各景观类型单位面积生态系统服务价值(表3)。

表3 西安市生态系统单位面积生态服务价值/(元 hm-2 a-1)

(2)生态系统服务价值评估

依据各土地利用类型的生态系统服务价值系数,基于谢高地等[8]的研究,1个生态服务价值当量因子的经济价值量相当于当年研究区平均粮食单产市场价值的1/7,分别计算1980—2015年西安市各用地类型的生态系统服务价值,公式如下:

式中,ESVn为某类生态系统服务的价值量,Vin为第i类用地类型的第n种生态系统服务的价值系数,Ai为该类用地类型的面积。

1.3.4景观指数与生态系统服务价值相关性分析

为了消除缓冲区面积大小引起的ESV和景观指数的差异,采用生态系统总服务价值中各缓冲区的平均值,并选取了10个与面积大小无关的景观指数。采用SPSS 23软件计算ESV与景观指数之间的相关系数,分析城市化引起的景观指数变化对ESV的影响。

2 结果与分析

2.1 土地利用与景观格局的总体空间特征分析

随着城市化的加快,1980—2015年西安市各土地利用发生了较大变化,主要表现在各景观类型面积的动态演变(图3)。研究区基本上以耕地、林地和草地3种土地利用类型为主,其中耕地所占面积比重最大(34.98%—39.17%),35年间耕地、草地面积逐渐减少；林地、建设用地面积波动增加,其中建设用地面积增加了554.23 km2,结合土地利用转移矩阵 (表4)增加面积主要来源于耕地转化。

1980—2015年间,西安市CONTAG、COHESION、NP和PD总体呈现出减少的变化趋势,CONTAG减少最多(-1.9665)；LPI、LSI、DIVISION和SHDI逐渐增加。说明西安市城市的扩展,导致斑块优势度增加,小而分散的斑块转换为大而集中的斑块,同时不规则程度增加,道路、居民点等景观的增加导致景观内部各斑块间连通性总体下降,破碎化程度增加(表5)。

图3 西安市土地利用变化图Fig.3 Land use change map of Xi′an

表4 研究区1980—2015年土地利用/土地覆被转移矩阵/km2

表5 西安市1980—2015景观格局指数

2.2 土地利用与景观格局梯度变化

图4显示了1980—2015年沿城乡梯度的土地利用类型百分比。结果表明,距市中心距离越近,建设用地比例越高,从时间上看各年增加的比例逐渐加大。从市中心至25 km处耕地比例逐渐增加,之后则逐渐减少,林地呈相反变化趋势。其他土地利用类型的面积沿梯度变化趋势不明显。土地利用梯度的空间变化可以认为是从人为景观向自然景观的过渡,土地利用的梯度特征表明,由于土地开发的高强度,人类活动显著改变了土地利用格局,尤其是在城市地区。

PD、ED、LPI、DIVISION、SHDI和AI的结果表明(图5),在距市中心10 km左右有一个明显的变化拐点,且随时间增加拐点逐渐后移。该处PD、ED和DIVISION景观指数最大,由于市区边缘的区域受到与城市扩张相关的开发和建设活动的显著影响,城市边缘区包含更多的破碎化斑块。SHAPE_MN和FRAC_MN在距市中心15 km处最低,与土地利用图比较发现,缓冲区(宽度15 km)主要以耕地为主,该处耕地斑块的形状和边缘简单而规则。SHDI逐渐增加而COHESION、AI和CONTAG逐渐减小,说明远离市区景观变得丰富多样性增加,而斑块集聚程度和连通性下降。

图4 1980—2015年土地利用沿城乡梯度变化Fig.4 Land use change along urban-rural gradient from 1980 to 2015

图5 1980—2015年景观指数沿城乡梯度分布Fig.5 Landscape index distribution along urban-rural gradient from 1980 to 2015

2.3 不同景观的生态系统服务功能价值分析

依据西安市3期土地利用数据,结合生态服务价值系数(表3),估算西安市景观格局改变引起的ESV变化(图6,表6)。结果表明：1980—2015年,西安地区总生态服务价值减少了9.56亿元,耕地和草地的ESV都呈逐年减少趋势,耕地减少最多为6.83亿元,建设用地的ESV呈增加趋势。林地是提供生态系统服务的主要土地类型,其次是耕地；各项生态服务功能中最突出的功能是土壤保持功能,气体调节最低。1980—2015年随着景观格局的演变,各项生态服务功能的价值均呈现波动减少趋势,废物处理功能减少最多为6.01%。

2.4 生态系统服务价值沿城乡梯度的变化

城市化在时间和空间尺度上对ESV都会造成影响,构建同心圆缓冲区来探讨ESV沿城乡梯度的变化特征。由于缓冲区面积大小不同,分析时采用各缓冲区ESV平均值。结果表明缓冲区总ESV均值在0.19×106—3.54×106元/km2之间,呈现从市中心到农村递增的趋势(图7),生态足迹随着距离市中心距离的增加而逐渐增加,较高的生态景观主要分布在植被较多、人类活动较少的自然景观区域,且由于城市化的影响时间上ESV均值呈现逐年减少现象。沿城乡梯度,土壤保持的ESV增长最快,气体调节的ESV最低。水源涵养的ESV在距离市中心15至20公里之间达到峰值点,并随时间逐渐后移(图7)。结合土地利用图,水体主要分布在该区域内,是水源涵养ESV的主要影响因素。

图6 1980—2015年西安市各服务功能生态价值量Fig.6 Ecosystem values of different functions in Xi′an from 1980 to 2015

表6 1980—2015年西安市生态服务价值及其变化 /(亿元/a)

图7 1980—2015年总ESV和不同类型ESV平均值的梯度变化Fig.7 The gradient change of the mean values of total ESV from1980 to 2015, Gradient change of the mean value of ESV of different types from1980 to 2015

2.5 景观指数与生态系统服务价值的响应关系

利用皮尔逊相关系数分析ESV指标以及景观指数因子之间的相关性(表7)。结果表明,SHDI与各类型ESV之间存在显著的相关关系,其中水源涵养与SHDI的相关性最高(0.847),其次是总ESV与SHDI的相关性(0.814)。此外,废物处理与CONTAG之间也存在显著的相关性(-0.810),LPI与不同类型的ESV呈高度负相关,FRAC_MN与各类型ESV的相关性较差。减少建设用地斑块集中化、集聚化的发展,调节各类型用地均衡发展,提高斑块多样性会增加生态系统服务价值。

表7 景观指数与各项生态系统服务价值的相关系性分析

3 讨论

3.1城市化发展对生态系统服务价值的影响

程琳[29]对中国超大城市ESV研究发现,1995—2008年间城市的土地利用及ESV动态演变之间存在差异；王丽群[9]对北京边缘地区牛栏山—马坡镇ESV变化进行分析,发现随着经济的发展,ESV呈现增加趋势；而王佼佼[30]对北京市顺义区2000—2008 ESV变化的研究发现,由于城市化发展,建设用地通过占用耕地、水域等面积不断增加而使得ESV降低；说明研究区域不同,城市内部政策导向和经济发展方式间存在差异,对ESV带来的影响不尽相同。西安市1980—2015年经济逐步发展,耕地、林地和草地不断向建设用地转换,城市扩张导致ESV逐渐降低。西安市ESV降低的主要原因包括:(1)土地面积占比最高的耕地面积逐年减少,减少量425.37 km2,大部分转化为建设用地,而建设用地生态价值系数低；(2)城市建筑景观的扩张与蔓延、主要交通干线的建设和延伸加剧了西安市景观破碎度,对各景观类型之间的养分循环带来影响,导致生态系统服务中的占比较高的土壤保持与气候调节功能降低；(3)工业发展排放大量污染物到水、大气和土壤中以及城市中硬化路面的增加,导致植被覆盖率的降低及水文循环的改变,使废物处理等能力显著下降。因此在西安市城市建设中要对耕地实行特殊的保护政策,严格控制建设用地的比例,减少建设用地斑块集中化、集聚化的发展,调节各类型用地均衡发展,同时提高城市绿化率,增加在生态服务中占主导作用的林地面积,提高林地斑块多样性以改善生态环境,提高生态系统服务价值。

3.2 景观格局与生态系统服务价值的关系

景观格局改变影响生态系统物质循环和能量流动过程,并通过与生物及非生物过程的相互作用,最终导致区域生态系统服务价值量的变化[31]。顾泽贤等[32]分析了澜沧县ESV与景观格局的关系,发现ESV与PD、DIVISION、SHDI等呈负相关,与LPI、CONTAG、AI均呈现正相关。张明阳等[33]以桂西北典型喀斯特区为例,研究景观格局变化对ESV的影响,得出ESV与LPI、CONTAG呈正相关,与DIVISION、SHDI负相关,ESV随着斑块破碎与分离的增加而减少,随着连通度的增强而增加。岑晓腾[34]分析了杭州湾南岸区域ESV与景观格局的关系,发现土地利用越丰富、景观越破碎化、多样性程度越高有利于提高整体服务价值。本研究发现ESV与SHDI和PD呈正相关,与CONTAG呈负相关,该结果与岑晓腾一致。主要是由于西安市城市景观的集聚发展,斑块类型单一引起,故在城市规划中增加景观的多样性,调节各类土地均衡发展从而提高城市生态系统的价值。

3.3 城乡梯度下城市景观变化

城乡交错带,是由社会、经济、文化等多种因素综合作用所形成的城市与乡村的过渡区域[35],景观格局的变化揭示了城市发展和人类活动的空间趋势,探索城乡关系及其景观格局是理解中国社会经济转型的关键[36]。本研究以同心圆理论为基础,沿城乡梯度对景观格局与ESV的关系进行了研究,但是景观指数和ESV梯度分析在刻画多中心城市、逆城市化等复杂的城市形态和发展趋势方面存在局限性。空间尺度也是显著影响生态系统服务及其价值的重要因素[37-38],因此在城市地区采用更精细的分辨率数据将有助于对景观变化的研究,如何建立更加完善的分析方法也是今后的研究重点。