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格网尺度下湖南省生态服务价值时空演变研究

2021-07-02黄颖薛小同

湖南生态科学学报 2021年2期
关键词:土地利用湖南省用地

黄颖,薛小同

(1.江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 2 2 1 1 1 6;2.江苏省海安市自然资源和规划局,江苏 南通 226600)

生态系统服务是促进生态系统与人类社会和谐统一的有效管理中介,是指人类能从生态系统获得的所有惠益[1]。生态服务价值(ESV)的量化是地区生态保护措施制定的前提,也是国土空间规划落实生态文明战略的核心。在联合国环境规划署主导下,千年生态系统评估计划、全球土地计划、国际地圈生物圈计划等项目相继实施,生态系统服务研究被各国政府和生态学会列为首要的重点生态学问题[2]。目前国内外该研究已取得较为丰富的成果:一是基于土地利用的生态系统服务价值评估及其动态变化研究,评估尺度从宏观的国家、省域到微观的城市、乡村[3-6],其中以典型功能区为主[7-9],格网单元因能有效表达动态变化特征也被学者广泛使用[10-11];二是对某一类或几类典型生态系统的价值评估及影响因素研究,现有案例主要集中在草地、荒漠、森林等领域[12-14];三是生态系统服务评估模型和评价方法的开发研究,最初的单位当量法未考虑评估过程中存在空间异质性,之后学者结合区域实际对其修正[15],InVEST、USLE等国内外模型的开发极大丰富了生态服务价值评估的机理研究[16-17];四是生态系统服务价值评估结果应用研究,这类研究可助力于开展区域生态补偿、识别生态廊道、划定“三区三线”等实际应用[18-20]。

基于湖南省多年土地利用变化数据,考察格网尺度下生态系统服务价值时空演变特征,以期在生态层面为湖南省国土空间规划编制提供科学依据。

1 研究区概况

湖南省位于我国中南部、长江中游地区,是环洞庭湖生态经济区和长江经济带的重要组成区域。总面积21.18万km2,共辖13个地级市、1个自治州。2019年底常住人口6918.4万人,人均生产总值57540元。湖南省地貌多样,以山地和丘陵为主,东、南、西三面环山,中部有丘岗,北部分布湖盆平原。土壤类型多样,为湖南省农林牧渔业生产提供了有利条件。植物资源丰富,森林覆盖率达到59.57%,湿地保护率69.3%。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

湖南省2000年—2020年4期土地利用类型矢量数据来源于中国土地利用现状遥感监测数据库平台(http://www.resdc.cn/data),解译精度达90%以上。该系列数据基于全国土地利用遥感监测分类体系,将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地6大类。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用变化测度

土地利用具有空间区位的固定性及独特性,因此只有对不同类型的土地利用变化进行定位、定量化的测算分析,才能深入认识研究区土地利用时空结构的演变程度与过程。土地利用动态度是评价土地利用类型数量变化、程度变化及区域差异的指标。公式为:

式中,Ua、Ub分别是研究初期、末期的各地类面积;T为监测时段长度;当T的时段设定为年时,LC为该研究区各地类面积的年变化率。

2.2.2 生态系统服务价值测度

本文结合湖南省实际情况,以谢高地等制定的中国生态系统服务价值当量表为基础[21],得出区域修正系数为1.95,确定湖南省不同生态系统服务价值评估系数表(见表1),从而计算生态系统服务价值。

表1 研究区单位面积生态服务价值价值系数Table 1 Value coefficient of the ecological service value per unit area in study area

式中,ESV为生态系统服务价值(元),Ak是土地利用类型k的面积(hm2),VCk是生态系统服务价值系数(元/(hm2·a)),ESVf为第f项生态系统服务价值(元),VCfk是第k种土地利用类型第f项服务价值系数(元/(hm2·a))。

2.2.3 生态系统服务变化指数测度

本文采用生态系统服务变化指数(Ecological Services Change Index,ESCI)对生态服务价值变化进行评估。公式为:

式中:ESCI是生态服务价值变化指数,ESCUR为最后状态下的生态服务价值,ESHIS为初始状态下的生态服务价值。ESCI代表生态系统服务的相对增益或减损,当值为0 时表示生态服务没有变化。

2.2.4 空间统计分析

(1)空间自相关性分析。本文采用全局空间自相关分析,描述在空间上具有一定规律性的研究对象在不同空间位置上潜在的依赖关系。一般利用Moran's I衡量生态系统服务价值全局空间自相关特征。公式如下:

式中:n为空间网格单元数量,xi、xj分别为单元i和j的ESV值,为所有网格单元ESV的均值,wij是基于空间k邻接关系建立的空间权重矩阵。

(2)生态系统服务价值冷热点分析。Getis-Ord Gi*可用于探究ESV空间变化是否具有冷热点集聚现象,并确定高值区和低值区在空间上发生聚类的位置[10]。公式如下:

式中:n为空间网格单元数量,xi、xj分别为单元i和j的ESV值,S为单元的标准差。

3 结果与分析

3.1 土地利用时空变化特征

对不同时期土地利用数据进行统计分析,得到湖南省各地类面积并测算其动态度(见表2)。从用地结构看,研究区土地利用类型以林地为主,占总面积的60%以上,耕地次之,未利用地占比最小。从用地面积变化看,耕地和建设用地面积变化较大;2000 年—2010 年湖南省建设用地面积增加量最大,增加6.07 万hm2,涨幅为0.29%,而耕地面积锐减,从613.17万hm2减少至607.58万hm2;2010年—2020年研究区内建设用地面积增加23.38 万hm2,变化率为1.10%,其次是未利用地,增加1.82 万hm2,其余地类面积均有不同幅度的缩减,其中耕地面积减幅最大,变化率为-0.66%,草地、林地次之,水域面积减幅最小。从用地动态度看,2000 年—2010 年建设用地单一土地利用动态度最大,为2.17%,说明伴随城镇化进程的加快,建设用地极易受到人类活动影响;2010 年—2020 年建设用地面积波动较大,单一土地利用动态度达到6.86%。

表2 2000 年—2020 年研究区土地利用结构及其动态度变化Table 2 Changes of different land use types and dynamic degree from 2000 to 2020

2000 年—2020 年,耕地、林地和草地面积均不断减少,其中林地减幅最小,耕地减幅最大,建设用地面积呈剧烈扩张态势。

3.2 生态系统服务价值时空变化特征

3.2.1 不同土地利用类型生态系统服务价值变化

2000 年—2020 年,研究区土地生态系统服务总价值呈不断下降的变化过程(见表3),由2000 年的17 774.87 亿元减少至2010 年的17 767.89 亿元,后锐减至2020年的17 640.52亿元。20年来累计下降134.35亿元,变化率为-0.76%,且减少幅度在不断扩大。

表3 2000 年—2020 年研究区各类土地生态系统服务价值变化/亿元Table 3 Ecosystem service value changes of each land use type of study area from 2000 to 2020

从不同土地利用类型的生态价值看,林地提供的价值量最多,占研究区ESV的80%以上;耕地、水域和草地次之;未利用地和建设用地对ESV的贡献最小。2000 年—2010 年,未利用地ESV增加量最大,为0.21 亿元;由于建设用地的大幅扩张,其余地类面积减少,导致ESV贡献量均有不同程度的损失。2010 年—2020 年,仅未利用地的ESV变化率呈正增长,变化率为22.86%,但价值量仅增加0.97 亿元;其余地类ESV均为负增长,其中草地价值量减幅最大,减少29.58 亿元;耕地ESV变化率仅为-2.28%,但其价值量减少42.21 亿元。可见,建设用地与未利用地面积增加对耕地和草地等生态地类会造成负面影响,这也是造成2000 年—2020 年研究区生态系统服务总价值不断减少的根本原因。

3.2.2 生态系统服务变化指数空间分布特征

生态系统服务价值总量变化无法反映在空间上的变化。考虑到湖南省实际情况及最小可塑性单元对研究结果的影响,本文以10 km×10 km 正方形网格为单元,分别制作得到2000 年—2020 年研究区ESV及其ESCI的空间分布图(见图1),并采用自然断点法将ESV从低到高分为4个等级,一级最低,四级最高。

图1 2000 年—2020 年研究区生态系统服务价值及其变化指数空间分布图Fig.1 Spatial distribution of ESV and ESCI of study area from 2000 to 2020

从2000 年和2020 年ESV空间分布看,湖南省明显存在东西部高、中间低的空间分异特征,这与研究区土地覆被类型的分布具有高度一致性。ESV较高等级的区域主要地类为林地或草地,集中于研究区西部、东北、东南部,主要分布于湘西、怀化、岳阳、株洲等地区;ESV较低等级的区域主要地类为耕地或建设用地,多位于研究区中部和北部,该区域经济较为发达或是典型的农业产区。从空间变化看,整体上ESV高值区面积在不断萎缩,而研究区西部水域的扩张驱使ESV极高值区的产生;ESV低值区进一步扩张,建设用地的新增导致研究区出现较多连片状ESV极低值。

从近20年湖南省ESV的损益变化看,研究区ESV增益较大的地区与水域分布较为吻合,这得益于ESV较低的土地利用类型(部分建设用地、耕地)向ESV较高的土地利用类型(如水域)转变;ESV损耗较大的区域除东北方向分布较密集外零星分布。

3.2.3 空间自相关分析

检验结果如表4,2000—2020 年3 个时期的ESV全局Moran' s I值均大于0,p值均小于0.000 1,即研究区年ESV的空间分布表现出较强的正向自相关性,在空间上具有非常显著的聚集性。全局Moran's I由2000 年的0.472 3 减少至2010 年的0.470 1,后又增加至2020 年的0.473 2,这说明总体上研究区ESV的空间自相关性在持续增强,即ESV空间分布集聚性在不断增强。

表4 2000 年—2020 年研究区ESV 及其变化的空间自相关性Table 4 Spatial autocorrelation of ESV and its changes of study area from 2000 to 2020

从2000 年—2020 年ESV动态变化的相关性结果看,全局Moran's I值均大于0,具有较强的空间集聚性,且在2010 年—2020 年间ESV变化达到最大值,为0.320 0。这表明研究区ESV动态演变过程的空间集聚程度先减弱后增强。2000 年—2020 年ESV动态变化的全局Moran' s I值达0.248 6,空间自相关性和集聚效应同样显著。

3.3 生态系统服务价值变化的冷热点分析

为分析湖南省ESV变化程度的空间分布,本文以格网单元为基础,利用ArcGIS热点分析工具(Getis-Ord Gi*)选取置信度在90%以上的具有统计显著性的热点和冷点,得到研究区生态系统服务价值变化热点图(见图2)。

图2 2000 年—2020 年研究区ESV 变化冷热点空间分布Fig.2 Spatial distribution of cold spots and hot spots of ESV changes from 2000 to 2020

2000年—2010年,ESV冷热点区分布范围较小,主要集中于湖南省东北部,这是由于部分耕地转为水域导致局部ESV增加或部分建设用地和未利用地扩张导致局部ESV减小;其余地区分布较为零星,分布面积比重较小。2010 年—2020 年,伴随城镇化进程的不断推进,研究区土地利用变化较为剧烈,ESV变化冷热点分布与前10 年相比产生巨大变化。ESV增值热点区分布范围剧增,主要分布于怀化、岳阳、郴州等市,热点区总面积占25.37%;ESV损失冷点区面积大幅攀升,主要集中于常德、永州、长沙等地,冷点区总面积达27.81%。从研究期整体看,ESV损失冷点区面积比例大于增值热点,这印证了近20年来研究区生态系统服务价值的不断递减;ESV增值热点区分布呈现一定集聚性,耕地和草地转为水域是驱使ESV增值的主要原因;ESV损失冷点区分布呈“西部少、南北多”趋势,这主要是由于未利用地和建设用地占用水域或草地等地类导致局部ESV下降(见表5)。

表5 2000 年—2020 年研究区ESV 变化冷热点的面积比重Table 5 Area proportion of cold spots and hot spots of ESV changes from 2000 to 2020

4 结论

本文选取2000 年—2020 年3 期土地利用数据,利用当量因子法评估其生态系统服务价值,分析其时空动态变化特征,以期为湖南省国土空间规划编制和生态保护开发方面提供相关依据。主要结论如下:

1)林地是湖南省最主要的自然生态系统,占60%以上,其面积不断萎缩,减幅不断扩大;建设用地面积持续迅猛增加,近20 年来增长1.39%。

2)2000年—2020年,研究区ESV不断递减,且减幅逐渐扩大,共下降了134.35 亿元。草地、耕地面积大幅萎缩,建设用地大幅扩张是驱使研究区生态系统服务价值锐减的主要原因。

3)湖南省ESV明显存在东西部高、中间低的空间分异特征,ESV增益较大的地区与水域分布较为吻合,ESV损耗较大的区域和建设用地、未利用地等地类分布具有空间一致性。

4)近20年各时期ESV及其变化均呈现较强的空间集聚性,且集聚程度总体上不断递增;时间上高值区和低值区持续扩张,但ESV增值热点区面积比例小于损失冷点面积。

5 讨论

本文通过划分格网单元,利用探索性空间统计分析方法能较好地刻画出不同研究时期内ESV的增减变化,可从空间分布视角展现土地利用变化对ESV的影响。就研究方法而言,单位当量因子法因其能用经济学理论量化生态系统服务货币价值,以调节人们的经济行为和生态保护观念被众多学者认可与采用。但由于评估结果因修正方法、数据和侧重点差异并不完全相同,该方法目前还存在争议。本文仅考察近20 年湖南省ESV的空间分布特征与集聚趋势,对引起变化的社会经济因素并未展开进一步有效分析,后续应考察人类活动影响ESV的作用机制,发掘其空间关联关系。

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