半干旱生态脆弱区生态服务价值时空演变及地理探测机制

邢晓露， 郭 岚， 杨梅焕， 张全文， 李琛强

(西安科技大学 测绘科学与技术学院， 陕西 西安 710054)

生态系统服务是指人类从自然生态系统中直接或间接获得的各种利益，生态系统服务价值则是通过价值量形象直观地表达出人类从自然生态系统中获得的福利[1-2]。土地利用变化和类型转变是人类在满足其经济目的的同时，对土地长期进行开发、经营等各种实践活动造成自然环境的变化，是衡量生态环境质量的重要指标，也在一定程度上反映出环境的好坏[3-5]。土地利用变化会造成地球表面结构发生改变，也会影响生态系统结构和生态系统服务功能，而生态系统服务功能与人类生存发展息息相关，生态系统服务功能发生损失会造成生态环境恶化，导致土壤类型转变，沙漠化、盐碱化现象严重，最终导致生态服务价值发生损失[6-10]。

目前，我国开展的国土空间规划始终强调土地利用规划与生态红线协调整合，更好地建设生态文明、保护生态资源，提升国土空间的生态服务价值。故分析土地利用和生态系统服务价值两者的关系具有实际且重大的意义。依据两者的相互关系，挖掘生态用地潜力，改善生态用地类型、功能和空间结构，在特定的区域下，创造合适的环境模式和提高土地利用率来改善当地生态环境，同时根据地区的基本情况，协调每类生态用地份额进而弥补不足[11]。

在经济快速发展的情况下，土地利用变化与生态系统服务价值的研究受到了国内外学者的高度关注，已成为生态学、地理学等多个学科争相研究的热点问题。Brown[12]在全球尺度下研究土地利用/覆盖变化和生态系统服务中的社会价值两者之间的关系。Lautenbach等[13]将生态服务功能分为4个方面并基于专家知识分析了德国的生态系统服务价值。刘桂林等[14]是以特殊的长三角地区为研究区域，分析了30年的土地利用变化对该地区的生态服务价值造成的影响。戴文远等[15]在三生空间的基础上分析土地类型、功能转变与生态系统服务价值时空演变，对“三生空间”的管控具有重要的意义。王慧[16]利用三期南京市土地利用数据，在分析土地变化和景观格局特征基础上，采用Markov模型预测南京市未来景观格局的发展趋势。

目前研究多集中于土地类型变化快、发达的大型城市内部和典型流域等地区，相比较而言，对于西北山区研究很少，尤其对西北部半干旱生态脆弱区的研究更为薄弱。

从干旱山区的角度讲，影响干旱山区发展的因素很多，已有学者利用灰色关联法和主成分分析等多种方法分析土地利用变化与影响因子之间的关系[17-20]，采用地理探测器模型对干旱山区土地演变格局与驱动因子关系的分析较少。地理探测器模型能够在不需要过多假设条件情况下分析多个自变量与一个因变量之间的关系，且能够克服在处理变量时的局限性[21]。

景泰县属甘、宁、蒙三省交界区域，是我国西北地区的典型生态脆弱区，县域内盐碱危害、干旱和风沙共存，水资源缺乏，生态功能弱，生态环境基础差，集约土地利用、提高生态服务价值尤为迫切。随着人口不断增长以及对土地开发程度的加大，起到防护作用的林草地在持续减少，生态系统失衡现象严重。深入分析景泰县土地演变的规律和生态系统服务价值时空评估，以期为生态环境质量改善和“乡村振兴”提供数据支持和战略支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

景泰县位于甘肃省中部(103°33′～104°43′ E，36°43′～37°38′ N)，地处腾格里沙漠南部且向黄土高原过渡，地势西南高，东北低，见图1。县域总面积为548 630 hm2，境内山峦丘陵居多，其面积为411 472 hm2，约占研究区总面积的75%。气候为温带干旱型大陆气候，年均降水量仅为185 mm，蒸发量达到2 303 mm。

图1 研究区示意图Fig.1 Location map of study area

1.2 数据收集

本文采用的数据包括土地利用数据、社会统计数据。土地利用数据来源于景泰县2009，2013和2017土地利用变更调查数据库，社会经济数据来源于甘肃省景泰县统计年鉴(2010—2018)、《中国农产品价格调查年鉴》(2010—2018)和国家统计局网站。根据景泰县实际用地情况以及研究需要，将景泰县土地利用类型合并提取，最终划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种土地利用类型。

1.3 土地利用信息熵

在人类的实践活动中，土地利用结构不断发生演变对土地利用系统的稳定性造成不同程度的影响。本文采用土地利用信息熵表示景泰县土地利用系统的稳定性。根据熵值的大小形象直观地看出土地利用结构的稳定性和有序程度，熵值越小，土地利用结构稳定性越好，有序程度越高，反之亦然[22]。表达式为：

(1)

H=-∑p(xi)lnp(xi)

(2)

式中：A为区域内面积的总和；A(xi)(i=1, 2, …,n)表示区域内各种土地利用类型的面积；P(xi)表示各种土地类型的面积所占总面积的比例；H为土地利用结构信息熵。

1.4 土地利用转移矩阵

土地转移矩阵可以反映出区域内各种地类之间的转换动态过程信息[23]。采用空间叠加分析方法得到研究区各土地类型转换面积，土地利用转移矩阵表达形式为：

(3)

式中：Nij为面积；n为土地类型的数量；i，j分别为转移前和转移后的土地类型。

1.5 生态系统服务价值

Costanza等研究出全球生态系统服务价值的计算方法，谢高地等在此基础上制定出中国陆地生态系统服务价值当量表[24-25]。参考谢高地等的研究成果，修正粮食单产经济价值和土地利用类型。根据2009、2013、2017年景泰县平均粮食产量5 399.144 kg/hm2，平均粮食价格为2.243元/kg，修正计算得到景泰县的一个当量因子为1 730.04元/hm2，土地利用类型的修正以荒漠-未利用地、水体-水域、森林-林地、农田-耕地形式与中国生态系统服务价值当量因子表对应。最终得到景泰县生态系统服务价值系数(表1)，生态系统服务价值的计算公式为：

表1 景泰县不同土地利用类型的ESV系数Tab.1 Parameters of ESV for different land-use categories in Jingtai County

ESV=(Ak×VCk)

(4)

ESVf=(Ak×VCfk)

(5)

式中：ESV是生态系统服务价值；Ak为第k类土地类型的面积；VCk为第k类土地类型的单位面积生态系统服务价值系数；ESVf为第f类生态功能价值；VCfk为第k类土地类型的第f种服务功能价值系数[26]。

1.6 生态贡献率

生态贡献率表示的是在特定时间段内，各个土地类型的生态服务价值的变化量对整个研究区总服务价值变化量的影响。表达式为：

(6)

式中：SKT为K类生态系统在T时间段内生态贡献率；ΔESVKT为K类生态系统在T时间段内的生态服务价值变化量[27]。

1.7 地理探测器

地理探测器是探测空间分异性且能揭露其背后驱动因子的模型，该模型由风险探测器、因子探测器、生态探测器和交互作用探测器组成[28-31]。本文选取因子探测器来分析影响景泰县生态系统分布格局的各个驱动因素，公式为:

(7)

在复杂的社会环境下，生态系统服务价值的变化不仅受到土地间空间配置的影响，也会受到自然环境以及人文因素的作用。本研究从通达性、聚集性和适宜性三方面对生态系统服务价值驱动力进行分析。首先，根据经济发展的集聚效应和经济地理的网络理论，聚集性因子代表选取到行政中心的距离、人口密度；选取到主要公路的距离、到主要河流的距离作为通达性因子代表；又考虑到自然环境的影响，选取高程和坡度为适宜性因子代表[32]。由上所述，三方面共选取6个变量作为影响生态系统分布格局的表征因子。

2 结果与分析

2.1 土地利用变化

2.1.1土地利用变化/土地覆盖

见图2，2009—2017年间，景泰县的土地利用变化较为显著，在3个时期，草地和未利用地是景泰县的主要土地覆盖类型。景泰县8年间土地类型变化大的为林地、草地和建设用地。研究区域内寺滩乡、红水镇、漫水滩乡和喜泉镇人类活动干预性强，较大部分的林草地和未利用地转为建设用地、耕地。变化最大的土地类型是草地，从2009年的48.40%，减少到2017年的47.86%。

图2 2009—2017年景泰县土地利用变化图Fig.2 Land-use change of Jingtai County during 2009—2017

见表2，总体上，景泰县变化幅度最大的土地利用类型为草地，变化幅度最小则是水域。林地、草地和未利用地不断减少，耕地、建设用地快速增加，主要原因为是经济发展加快，农业经济结构发生转变，未利用地得到有效利用，耕地面积扩大，同时景泰县人口增加以及经济发展都需要以土地为承载力，才能其满足城镇建设的需求。

表2 2009—2017年间景泰县土地利用变化格局Tab.2 Change patterns of land-use in Jingtai County from 2009 to 2017

2.1.2土地利用信息熵分析

根据表2以及式(1)算出3个时期的土地利用信息熵，分别为1.730 0、1.743 5、1.752 0。土地利用信息熵日益增加，说明景泰县土地利用的有序度在下降，无序度日渐上升，土地利用系统没有良好的稳定性。中国在不断向前发展，城镇化率也日益增加，建设用地的需求更加明显，侵占了大量的生态用地，导致景泰县的整个土地利用系统发生改变，朝着不稳定的趋势发展。2009—2013年土地利用信息熵增长率较高，为0.78%，此阶段内，人类干预力度较大，注重城镇化的发展，土地利用不合理，而后阶段土地利用信息熵增长率呈现下降趋势，主要由于主张发展以人为本的新型城镇化的提出，同时景泰县在经济发展过程中，注重人居生态质量，对土地利用结构进行了调整。

2.1.3土地利用转移

土地类型的相互转换在一定程度上能反映出研究区域内土地利用的整体发展方向以及各个土地类型的演变过程。见表3，2009—2017年间，研究区域的6种土地类型都发生了不同程度的变化，变化程度较大是林地和草地，8年间林地、草地转出面积分别为447.3hm2、2 982.71hm2，主要转出类型为耕地和建设用地，林地转为耕地和建设用地的面积分别为318.54hm2、122.70hm2，草地转为耕地和建设用地的面积分别为1 772.56 hm2、1 119.63 hm2，较少面积转为未利用地、水域。说明由于景泰县农业在经济的带动下有所发展，转换为建设用地的原因主要来源于气候变化以及人类活动的影响，破坏林地、草地进行开荒，致使农林业种植结构发生调整，对森林的砍伐以及对草地的占用使得土地类型发生改变。耕地的转换也有很大变化，约有548.73 hm2转为建设用地，景泰县城镇化速度加快导致城镇附近的耕地被侵占，耕地转换也与因土壤贫瘠的耕作条件出现农田撂荒有关。建设用地也发生较小的转移，转为各个类型的总面积为4.76 hm2，其中转为耕地的面积为2.17 hm2，可能与村落整理以及工业废弃地复垦相关。水域转出量最少，仅为4.04 hm2，主要建设用地的利用。研究周期内，未利用地也发生了较为显著的变化，主要流向为建设用地、耕地、水域和草地，转出面积分别为496.06 hm2、120.39 hm2、42.16 hm2、9.22 hm2，主要受到农业、生态环境的修复和建设活动等多重因素的影响。

表3 2009—2017年间景泰县土地利用转移矩阵Tab.3 Transition matrix of LUCC in Jingtai County from 2009 to 2017 单位：hm2

2.2 ESV变化

2.2.1ESV总量变化

见表4，2009—2017年景泰县生态系统服务功能总价值由每年5 204.84×106元减少到5 182.76×106元，共减少约22.08×106元。其中耕地和水域ESV呈上升趋势，林地、草地和未利用地ESV下降趋势。草地ESV占总价值高达60%，但呈持续下降的趋势，林地和未利用地的ESV也相对较高，但都呈现持续下降的趋势，而未利用地下降幅度较大。

表4 2009—2017年间景泰县各类生态系统服务价值及变化Tab.4 ESV values and its change in Jingtai County from 2009 to 2017

2009—2017年间景泰县耕地的ESV增加幅度较大，变化率为1.98%，从景泰县整个研究区来看耕地面积较少，但其ESV增加值较大。研究区内水域面积较少，但对景泰县生态系统服务功能的贡献较大，对于生态脆弱区域来说水域的作用很大，是改善研究区域生态环境、提升生态环境质量的重要组成部分。

2.2.2ESV类型间的变化

见表5，2009—2017年间，景泰县的水源涵养、废物处理、食物生产和娱乐文化价值均有呈现出增加的趋势，其他服务项目价值则均有不同程度的减少。水域对生态服务价值的作用显著，水源涵养价值的增加主要源于多个水库的扩建。废物处理、食物生产和娱乐文化价值服务项目价值升高的主要是因为耕地和建设用地面积的扩大。减少的价值中原材料和气体调节的减少幅度较大，这是由于城镇化的推进，林地、草地面积大幅减少的结果。

表5 2009—2017年景泰县各类型ESV的变化Tab.5 ESV change in Jingtai County from 2009 to 2017

从生态系统服务的功能上看，土壤形成与保护、废物处理、生物多样性保护和气候调节排在前列，且是影响景泰县整个研究区生态系统服务总价值的四大主要生态功能，其价值比率高达68%；而娱乐文化、原材料和食物生产的价值比率仅为9.16%。为此，可以看出景泰县的服务性功能强，但是生产性功能较弱。

2.2.3ESV空间差异

见表6，景泰县生态系统服务价值总量呈减少的趋势，但波动幅度较小。为形象直观地看出景泰县各个乡镇生态系统服务价值的差异，本文利用ArcGIS中的自然间断点分级法将景泰县2009—2017年生态服务价值划分为5个等级，见图3。

表6 2009—2017年景泰县各乡镇生态服务价值变化Tab.6 Changes in ESV of each township in Jingtai County from 2009 to 2017

研究期内，条山集团和一条山镇的生态服务价值总体处于低值范围，漫水滩乡、五佛乡的生态系统服务价值是一直处于较低水平，总体处于中等范围的有红水镇、芦阳镇、草窝滩镇。上沙沃镇、正路镇、喜泉镇、中泉镇的生态服务价值为较高水平，高价值范围的生态系统服务价值仅有寺滩乡。总体上，景泰县生态系统服务价值呈西南高、东北低的分布格局，在景泰县西南部有明显的高聚集区，在其东北部平原及其辐射区域构成低值地带，说明景泰县生态系统服务价值的空间差异与该地区的地形地貌有密切关联。总体上，西南部和西北部山地丘陵区林草覆盖率较高，占到相应土地面积的1/2，良好的生态资源条件赋予了较高的生态系统服务价值；东部平原地区，耕地、建设用地资源多，森林覆盖率低，水域资源优势不明显，一定程度上对该区域的生态系统服务价值产生影响。

见图3，从2009—2017年生态系统服务价值空间变化来看，8年间景泰县西部地区的生态优势有削减的趋势。东部地区的生态系统服务价值的变化较大，一条山镇生态系统服务价值由较低等级转变为低等级，草窝滩镇的生态系统服务价值中等水平变为较低水平。同时，变化后的景泰县生态系统服务价值的分布格局具有一定规律，景泰县西南和西北方向形成以寺滩乡高价值水平向四周下降，而西南方向呈现出逐次减弱梯度的分布特征。

图3 景泰县 2009—2017年生态系统服务价值的空间分异Fig.3 Spatial differences of the ESV in Jingtai County from 2009 to 2017

2.2.4生态贡献率

见表7，2009—2013年和2013—2017年两个时段，草地对生态服务价值变化的贡献率最大，分别是52.6%和36%，未利用地对生态服务价值变化的贡献率最小，分别为0.82%和0.36%。2009—2013年，水域、耕地、林地的生态贡献率依次为20.27%、18.6%和7.75%，2013—2017年，林地、耕地和水域的生态贡献率为27.6%、24.4%以及11.6%。2009—2017年草地、耕地和林地的生态贡献率分别为42.84%、22.03%和19.44%，三者之和高达84.31%。两个时期中的林地、草地和水域的生态贡献率变化较大，分别是19.85%、16.6%和8.67%，说明景泰县总服务价值受到林地、草地和水域产生的生态服务价值变化量影响较大。因此，耕地、草地和水域是主要的贡献因子和敏感因子。

表7 2009—2017年景泰县不同土地利用类型生态服务价值变化的贡献率

2.2.5ESV变化驱动因素分析

不同影响因素使得景泰县的生态系统服务价值发生不同程度的变化，根据地理探测器软件数据处理要求，将各影响因子数据通过ARCGIS软件进行离散化处理，高程、坡度、到主要河流的距离、到主要公路的距离以及到行政中心的距离分为9类，人口密度以乡镇为单位分为12类，便于在模型中进行分析。

通过GeoDetector软件处理数据，得到2009、2013、2017年土地演变各驱动因子在因子探测器模块中影响强度值q，q值越大表示该因子对土地演变空间分异性作用强，也就是生态系统服务价值的主要因素。表8为因子探测器计算结果，景泰县地区土地格局影响因子作用强度值从大到小排列依次是：人口密度(0.236 4)、到行政中心的距离(0.178 0)、海拔高程(0.045 7)、到主要公路的距离(0.029 3)、到主要河流的距离(0.021 0)、坡度(0.005 4)。景泰县地区土地利用格局和生态系统服务价值的变化，是多个因子共同作用的结果。第一，聚集性因子起到主导作用，聚集性因子q值统计量合计达到40%，人口密度(X6)对于土地变化的影响最为显著，区域发展是人口与经济在生态系统的两个主体，土地变化程度与人口密度有关，生态环境也会受到社会经济活动的干扰；其次是到行政中心的距离(X5)，因为行政中心周围出现集聚可能性大，且距行政中心近的地区，土地扩张现象严重，在一定程度上更利于生态用地的形成。第二，通达性因子影响强度较高，到主要公路的距离(X1)和到主要河流的距离(X2)两个因素关系着人们的衣食住行，道路的通达性会影响人们对土地的开发力度，从而引起土地类型演变，造成生态环境发生不同程度的变化。充分的水资源更有利于周围植被的生长，河流周围人们活动也会有所增加，生态效益得到提升。第三，在适宜性因子中，海拔高程和坡度q值统计量合计仅为5%，影响强度较弱，表明景泰县土地利用变化受自然地理条件的制约不明显。总之，人为因素和自然因素共同对土地格局和生态系统服务价值产生影响。

表8 泰县土地利用变化影响因子探测Tab.8 Detection of impact factors ofland use change in Jingtai County

3 结论与讨论

3.1 讨 论

本文是以县域为单位，基于土地利用变化研究景泰县的生态服务价值，着重从土地利用信息熵、土地利用矩阵和生态贡献率等方面分析生态服务价值时空演变，通过地理探测器模型分析土地类型变化及生态系统服务价值演变的驱动力。本文选用的评估方法参数少，操作容易，但由于建设用地的复杂性，定量分析其生态服务价值和对生态环境的影响较难，因此本文没有计算建设用地的生态系统服务价值，以及该评估方法存在多方面的不确定性。全国各个城市发展需求导向不同，核算生态服务价值选择参数就会有一定的局限性。土地利用分类结果细化以及生态系统功能改变也会对评估结果造成影响，地理探测器模型最大优势就是无假设条件，能有效克服传统数学统计模型局限性，但由于数据的可获取性，没有考虑规划调控、经济管理等政策因素对土地演变及生态服务价值变化的影响。今后研究中可以改进评估方法，另外应全面考虑驱动因素，使得评估结果和探测结果更准确。

3.2 结 论

1) 随着经济的快速发展，景泰县土地利用发生了明显的变化。2009—2017年间，耕地和建设用地面积增长较多，分别从2009年的14.58%和1.90%增加到2017年的14.87%和2.31%；林地、草地和未利用地面积较少，但减少幅度较剧烈；水域小幅度增加。

2) 研究区生态系统服务功能总价值量呈不断减少的趋势，8年间共减少22.08×106元。其中耕地和水域ESV呈上升趋势，林地、草地和未利用地ESV下降趋势。草地ESV占总价值高达60%，但呈持续下降的趋势。生态系统服务的土壤形成与保护、废物处理、生物多样性保护、气候调节功能是影响景泰县生态系统服务总价值的四大主要生态功能，其价值比率高达68%；而娱乐文化、原材料和食物生产的价值比率仅为9.16%。

3) 景泰县生态系统服务价值总量呈减少的趋势，但波动幅度较小。总体上，景泰县生态系统服务价值分布格局呈西南高、东北低。

4) 景泰县土地格局和ESV变化受通达性因子、聚集性因子和适宜性因子的共同影响。短时间内适宜性因素对景泰县的影响较小，聚集性和通达性的影响能力较强，尤其是人口密度因子和到行政中心的距离因子影响特别显著，因此人文因素是景泰县生态系统服务价值时空变化的主要驱动因素。