模拟多情景下白洋淀流域土地利用变化及生态系统服务价值的空间响应

高 星,杨刘婉青,李晨曦,宋昭颖,王 杰

1 河北经贸大学公共管理学院, 石家庄 050061

2 河北经贸大学河北省社会经济社会发展地理信息大数据平台, 石家庄 050061

3 西安建筑科技大学公共管理学院, 西安 710311

生态系统服务指通过生态系统的结构、过程和功能直接或间接得到的生命支持产品和服务[1- 2],其形成、供给和分配受到土地利用的深刻影响。随着人口增长、经济发展和城市的急速扩张,土地利用形式多样和强度加强,自然生态系统逐渐向半自然半人工生态系统和人工生态系统方向转变,由此带来的物质和能量流的改变影响生态系统提供服务的能力。因此,不适宜的土地利用将危及区域生态安全,甚至限制城市的可持续发展[3]。雄安新区建设作为疏解北京非首都功能和推进京津冀协同发展的重要国家战略,其过程中必然伴随着高强度的人为建设活动,与当地自然生态环境不相适宜的土地利用方式势必威胁区域生态系统服务的供需平衡,甚至导致生态环境问题[4]。同时,随着雄安新区人口的聚集和城市规模的扩张,对粮食供给、水资源供给、空气净化、水源涵养和文化休闲等生态系统服务的需求将不断提高[5]。而白洋淀流域作为雄安新区的生态腹地,既是由自然地理和经济社会发展组成的复合性区域,又是实施生态建设和环境政策的整体空间,生态战略地位显要[6]。在此背景下,模拟白洋淀流域未来土地利用变化趋势,探寻不同情境下生态系统服务价值的响应有利于构建流域国土空间开发保护新格局,为其提供技术支撑和决策参考[7]。

目前,国内外学者对于土地利用变化对生态系统服务价值的影响已积累了相对丰富的研究成果。Costanza等[8]在1997年制订了全球生态系统服务当量因子表,为相关研究奠定了基础。国内学者谢高地等[9]在Costanza研究的基础上制订了《中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表》,被国内学者广泛使用于生态系统服务价值评估研究中。随着研究的逐步深入,国内外学者对生态系统服务的研究主要从定义与分类[8]、价值评估[10- 12]、以及生态系统服务与社会发展之间的关系[13- 15]等三个方面进行了钻研与探索。具体而言,从研究内容上看,主要集中在生态系统服务的理论基础[16]、驱动力[17- 18]、时空变化[19]及影响因素[20]等方面；从研究尺度上看,全国、区域、省域、市域、县域等尺度均有涉及[21-25]。从研究对象上看,研究区域多集中湖泊[26]、森林[27]、湿地[28]等生态系统服务价值高值区域；研究方法则以统计分析[29]和空间分析[30-31]为主,并越来越重视在土地利用规划研究与实践中的作用[32]。综合来看,上述研究主要是对当前或过去时段因土地利用变化而改变的生态系统服务价值进行测度,随着研究的深入,学者们尝试着对未来土地利用变化对区域生态系统服务价值的影响进行分析,以便于制定可持续的土地利用措施,如Egoh等[33]采用Marxan模型模拟不同情境下南非草地生态系统服务状况；Estoque等[34]研究Baguio市未来森林保护情景和自然发展情景下土地利用变化对生态系统服务价值的影响；Kubiszewski等[35]估算了全球尺度下市场导向情景、政策改良情景等4种情景下生态系统服务价值,结果显示到2050年4种情景生态系统服务价值每年可能相差81万亿美元；杜勇等[36]通过Logistic-CA-Markov模型模拟福建省泉州市在2030年自然情景、规划情景、保护情境下,定量评估了保水服务、固碳服务、保土服务和食物供给服务；欧阳晓等[37]以快速城镇化下的长株潭城市群为例,模拟了3种情景下LUCC对ESV的影响。目前已有的多情景下生态系统服务价值的模拟测度,大部分是基于现有发展趋势根据侧重点设定不同情景进行分析,缺乏对由国家战略引发的土地利用类型剧烈变化区域生态系统服务价值空间差异性的关注。

雄安新区地处白洋淀流域范围内,面临着人口增长、社会经济发展和生态保护的多重压力,同时新区的开发建设势必对白洋淀流域生态系统服务价值产生一定的影响。鉴于生态系统服务价值计算的便利性,本文以白洋淀流域为研究区,采用当量因子法估算其1990、2000、2010和2020等4期生态系统服务价值,并借助CA-Markov模型,模拟不同情境土地利用格局,并测算生态系统服务价值变化情况。在此基础上利用网格工具可视化表达不同偏好下生态系统服务价值的空间分布状况以及集聚程度,以期对白洋淀流域的生态系统服务功能变化分析以及对研究区未来土地生态安全建设提供理论参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

本研究中的白洋淀流域是指白洋淀上下游涉及的河北省相关县级行政区域,涉及石家庄市、保定市、张家口市、沧州市、廊坊市以及衡水市的46个县区；白洋淀流域上下游包括入淀出淀的潴龙河、孝义河、唐河、府河、漕河、瀑河、萍河、白沟引河(含南拒马河与白沟河)、赵王新河等干支流流经的区域。白洋淀流域位于大清河流域范围以内,总面积约3.4万km2。该地区地貌类型多样,以耕地、林地和建设用地为主,地势西高东低,相对高度达2815m(图1),流域处于温带季风区,多年平均降水量600mm,年平均气温在10—20℃之间,降水量年际变化大、年内分配不均,降水多以暴雨形式集中于7—8月,故经常出现连年干旱或先旱后涝、旱涝交替等情况。近年来,白洋淀流域各城市无序扩张、产业布局各自为政、大尺度生态空间管理理念缺乏,导致生态用地流失、水生态失衡等问题,由此带来生态系统服务下降、生态风险加剧、生态安全受到威胁,严重影响了流域的可持续发展,与高质量发展要求存在一定差距。

图1 研究区地理位置Fig.1 Location of Baiyangdian basin

1.2 数据来源及预处理

本研究所使用的数据包括遥感影像数据、土地利用数据、粮食数据、DEM高程数据、坡度数据、社会经济数据、道路数据和气象数据。其中：(1)遥感影像从地理空间数据云平台Landsat4- 5/TM和Landsat- 8/OLI卫星下载；(2)研究区1990年、2000年、2010年、2020年等4期土地利用均解译自遥感影像,根据影像精度并结合研究区实际情况,并参照前人分类标准[38],将土地利用类型划分为林地、草地、耕地、建设用地、水域和未利用地六类,分辨率为30m。使用ENVI 5.3.1软件,对遥感图像进行监督分类和人工目视解译,经检验三期图像精度均达到85%以上,可用于研究使用(图2)；(3)粮食数据主要为小麦、玉米、大豆等粮食作物产值、播种面积、产量主要来源为石家庄市、张家口市、保定市、沧州市和衡水市统计年鉴以及河北农村统计年鉴；(4)白洋淀流域年平均降水量和平均气温等气象数据收集自中国气象数据网；(5)研究区DEM数据来源于地理空间数据云,坡度数据由DEM高程数据提取得到；(6)社会经济数据来自相关县域统计年鉴；(7)公路、铁路数据来源于资源环境数据云平台。

图2 白洋淀流域1990、2000、2010、2020年4期土地利用数据Fig.2 Land use data of Baiyangdian basin in the four phases of 1990, 2000, 2010 and 2020

2 研究方法

2.1 生态系统服务价值估算

本文基于谢高地等[1]建立的“中国陆地生态系统单位面积服务价值当量表”(表1)(根据研究区实际地类情况以及计算的便利性,除建设用地外五种地类分别采用了当量表中的旱地、阔叶、灌草丛、湿地、裸地和水系的单位面积服务价值当量),估算白洋淀流域各县域1990—2020年4期生态系统服务价值量,初步分析多年间各项生态系统服务价值量的变化。通过公式(1)和公式(2)计算研究区的生态系统服务价值。

表1 单位面积生态系统服务价值当量Table 1 Ecosystem service equivalent value per unit area

(1)

(2)

式中,ESV为生态系统服务价值,单位为元/年；i为土地利用类型；j为生态系统服务类型；Ai为第i类土地利用类型的面积,单位为hm2；VCi为第i类土地利用类型单位面积生态系统服务价值,单位为元hm-2a-1；ECj为某类土地利用类型第j项生态系统服务价值当量；k为生态系统服务类型数量；Ea为1单位生态系统服务的经济价值,单位为元hm-2a-1。

根据“现有单位农田提供的生产服务经济价值,是无人力投入的自然生态系统的经济价值的七倍”的规则[10],计算出白洋淀流域单位农田自然粮食产量的年均经济价值。为更加精确的确定研究区单位生态系统服务的经济价值,结合研究区实地情况,运用公式(3)对该数值进行修正[39]。鉴于统计数据的可获取性,不考虑价格波动因素统一选取2018年研究区各县区粮食作物(小麦、玉米、大豆)的经济价值进行修正,并计算其平均值,结果表明研究区每单位生态系统服务的经济价值为1801.48元hm-2a-1。

(3)

式中,Ea为1单位生态系统服务的经济价值,单位为元hm-2a-1；i为粮食作物种类；mi为第i种粮食作物在研究区内的平均价格,单位为元/kg；pi为第i种粮食作物的单产,单位为kg/hm2；qi为第i种粮食作物的种植面积,单位为hm2；M为粮食作物的总种植面积,单位为hm2。

2.2 土地利用格局情境模拟

2.2.1CA-Markov

马尔科夫(Markov)模型[40-41]利用概率论的相关知识研究事物由一状态转换为另一状态的概率,根据研究得出的规律,对未来事物的状态进行预测,其重点强调的是对未来数量上的预测。其公式为：

S(t+1)=St×Pij

(4)

式中,St为t时刻土地利用系统的状态；S(t+1)为t+1时刻土地利用系统的状态；Pij为土地利用转移矩阵。

元胞自动机(CA)模型是一种时间、空间、状态均离散,通过不同时空特征元胞的相互作用,模拟复杂系统时空演变的动力学模型[42- 43]。

St+1=f(St,Ν)

(5)

式中,S为元胞有限、离散的状态集合；N为元胞的邻域；t和t+1表示不同时刻；f为局部空间元胞转换规则。

传统的马尔科夫(Markov)模型很难预测土地利用在空间格局上的变化,而元胞自动机(CA)模型则可以有效的模拟这种变化,然而CA模型着眼于元胞的局部相互作用,存在很大的局限性,从这一角度来说,CA-Markov模型将Markov模型和CA模型结合在一起,弥补各自模型存在的缺陷,实现对土地利用类型数量和空间位置的双重预测[44- 45]。

2.2.2土地利用格局情景模拟标准设定与过程

通过IDRISI软件中的Markov模块和CA-Markov模块对土地利用类型的数量及空间变化进行预测,基本步骤如下：

(1)创建 Markov 转移概率矩阵。将时间周期设置为10a,比例误差设置为0.15,利用 Markov 模型得到研究区2010—2020年的年土地利用转移面积矩阵和转移概率矩阵。

(2)制作适宜性图集。利用IDRISI软件中的“Decision Wizard”模块制作适宜性图集。借鉴前人的研究结果[39- 44],考虑到数据的可获得性以及具体模拟效果,本文选取DEM高程、坡度、年平均降水、年平均气温、距公路距离和距铁路距离等6个对土地利用变化较大的驱动影响因子来制作适宜性图集。

(3)模拟2020年研究区土地利用图像。以2010年为基期图像,选择步骤(1)建立的研究区2010—2020年的年土地利用转移面积矩阵,以及步骤(2)中创建的适宜性图集,确定迭代次数为10,构造CA滤波器(采用标准5×5的滤波器)。模拟运行出预测的2020年研究区土地利用图像(图3)。

(4)精度验证。利用IDRISI软件中的crosstab模块,将2020年的预测图与2020年实际土地利用类型进行对比,计算Kappa值。

(5)多情景模拟预测。以2020年为基期图像,分别模拟出3种情景下2035年研究区土地利用图像。

2.2.3情景设置

情景分析旨在描述和分析事物发展的各种可能性,对比不同发展路径下的状态,从而为决策提供依据。白洋淀流域社会经济、自然环境均存在不确定性。基于流域的不同发展目标和可能出现的干扰情景,本研究设定了3种土地利用变化模拟的情景：

(1)趋势延续情景(情景1)。趋势延续情景是流域基于2010—2020年土地利用变化规律,按照目前的城市化发展模式和现有的土地利用转移速率,在转换规则中不对任何地类转换进行限制的一种情景设定,是流域土地利用变化模拟考虑其他发展情景分析的基础。

(2)均衡发展情景(情景2)。该情景充分考虑流域中各城市的发展需求,实现流域空间均衡发展。其中,雄安新区的土地利用结构按照《河北雄安新区规划纲要》、《河北雄安新区起步区控制性规划》等规划文本及图集中对未来各地类在不同规划方向上的数量要求进行确定,流域其他地区的土地利用结构则与情景1一致。

(3)统筹发展情景(情景3)。该情景下,将整个流域城市发展纳入统筹考虑,以雄安新区建设、生态保护作为目标。因此,参考了有关修改Markov转移矩阵的相关研究成果[46],其中,雄安新区土地利用结构与均衡发展情景一致,流域除雄安新区部分为整体实现生态用地保护目标,严格限制生态用地相关的林地、草地和水域向建设用地转换,以保障整个流域的土地利用结构总体稳定。具体参数设置为将林地转化为建设用地的速率减缓63%,转移速率由原来的4.45%调整为2.80%；将草地转化为建设用地的速率减缓50%,转移速率由原来的10.92%调整为5.47%；水域由于基数过小,未进行限制；耕地、未利用地变化速率未进行限制。

2.3 ESV热点分析

热点分析(Getis-Ord Gi*)是用来识别冷点区和热点区空间分布的常用工具,在本文中热点分析可以用来反映白洋淀流域生态系统服务价值是否具有高值集聚(热点)和低值集聚(冷点)的现象,以及确定高值区和低值区在空间上发生聚类的位置。其公式为：

(6)

(7)

(8)

式中,n是空间网格单元数量；xi和xj分别为单元i和单元j的观测值；wij是基于空间k邻接关系建立的空间权重阵。若一定范围内ESV较高时,则成为具有显著统计学意义的热点,称为ESV热点区,表示生态系统服务价值在该区较大；若一定范围内ESV较低时,则成为具有显著统计学意义的冷点,称为ESV冷点区,表示生态系统服务价值在该区较小。

3 结果分析

3.1 生态系统服务价值估算结果及变化特征

3.1.11990—2020年研究区土地利用变化总体特征

1990—2020年研究区利用变化总体特征呈现耕地面积大幅度减少,建设用地面积急速增加的趋势。30年间耕地在研究区范围内土地利用结构中占比最大,平均占比48.12%,总体来看耕地面积锐减,减少122776.99hm2,耕地面积减少率为7.21%；林地在研究区范围内土地利用结构中面积占比仅次于耕地,且1990—2020年间林地面积变化不大,呈波动增长趋势,从1193822.47hm2增加到1207925.59hm2,增加率为1.18%；与之相比,草地面积在30年间呈波动下降的趋势,2010年达到峰值212026.37hm2,面积减少率为15.9%；随着改革开放和京津冀协同发展等政策的推进,建设用地扩张速度也在不断加快。1990—2020年建设用地面积从253926.75hm2增加到421296.49hm2,共增加了167369.74hm2,面积增长率高达65.91%；1990—2020年研究区水域面积呈现了先急速下降后小幅度回升的变化趋势,总体来说,水域面积明显减少,减少率为35.76%；未利用地占比较小,从研究区整体来看,面积变化不明显(表2)。

表2 1990—2020年白洋淀流域各类用地面积及占比/hm2Table 2 Changes of different land use types in Baiyangdian basin from 1990 to 2020

研究区在空间上土地利用总体特征为,西部以林地、草地为主,东部多为耕地和建设用地交错分布,小部分为水域。这主要由于研究区地势西高东低,西部以山地为主,东部为华北平原以及白洋淀流域。从4期研究区土地类型图可以看出,城市的扩张是造成土地利用类型发生变化的关键因素。在快速的城镇化过程中,耕地被大量侵占,为坚持生态文明建设和可持续发展,山林区域的耕地还林还草现象明显,导致耕地面积进一步锐减,白洋淀流域也在城市的发展下逐步缩小,生态安全情况不容乐观(图2)。

3.1.21990—2020年研究区生态系统服务价值变化特征

土地利用变化会引起生态系统服务价值的变化。1990—2020年研究区生态系统服务价值分别为852.59亿元、788.26亿元、796.95亿元和784.68亿元,总体呈波动下降的趋势(表3)。其中,耕地的生态系统服务价值变化较多,30年间减少9.03亿元,变化率为7.21%；林地对研究区的生态系统服务价值贡献最大,四个时段分别为502.30亿元、502.04亿元、510.22亿元和508.23亿元,可以看出1990—2000年变化不明显,2000—2020年价值量总体呈波动上升的趋势,这是由于2000年以后林地面积小幅度增加；草地生态系统服务价值变化趋势与其面积变化趋势相同,1990—2020年波动下降,30年间ESV减少12.53亿元；建设用地的生态系统服务价值为0；水域的生态系统服务价值仅次于林地,联系表2可知,它凭借1%左右的面积占比提供了整个研究区12%左右的生态系统服务价值,然而由于城市快速发展的需要,建设用地的急速扩张使得一部分水域被侵占,导致水域的ESV下降为93.92亿元,下降率为36.76%；未利用地由于其面积基数小,以及单位生态系统服务价值不高,对整个研究区的生态系统服务价值的影响几乎可以忽略不计。总体来说,由于草地、水域等生态系统服务价值中贡献较高的土地都在不同程度的减少,而不利于生态系统服务价值增加的建设用地急速扩张,导致30年间研究区整体生态系统服务价值下降明显,减少率为81.25%。林地、水域和草地是生态系统服务价值的主要来源,严格保护林地、水域和草地等生态用地,对保护研究区的生态安全具有重要作用。

表3 1990—2020白洋淀流域各类用地生态系统服务价值量变化/108元Table 3 Ecosystem service value changes of each land use type of Baiyangdian basin from 1990 to 2020

表4反应出了单项生态系统服务价值的变化规律。依据每项服务ESV的贡献程度大小依次为水文调节、气候调节、土壤保持、气体调节、生物多样性、净化环境、粮食生产、美学景观、原料生产、水资源供应和维持养分循环。其中,水文调节和气候调节的ESV在生态系统服务价值中所占比重较大,两者占总价值的50%以上,以2020年为例水文调节的ESV为202.11亿元；气候调节的ESV为173.64亿元。粮食生产主要受耕地面积变化影响,呈逐年下降趋势；原料生产和维持养分循环受各类用地综合影响,呈逐年下降的变化趋势；除此之外水资源供应、气体调节、气候调节、净化环境、水文调节、生物多样性以及美学景观等服务项目整体为波动下降的变化趋势,这主要是林地、草地、水域等生态系统服务价值较高地类的面积波动造成的。

表4 1990—2020白洋淀流域不同生态系统服务类型的生态系统服务价值变化/108元Table 4 Ecosystem service value changes of each Ecosystem service type of Baiyangdian basin from 1990 to 2020

3.2 多情境下研究区土地利用变化及生态系统服务价值分析

3.2.1多情景下土地利用变化模拟

(1)精度检验。将2020年的预测图与2020年实际土地利用类型进行对比,计算得到Kappa值为0.8674,通过精度检验(图3)。如图3所示,2020年模拟图与2020年实际图各地类面积差别较小,耕地、林地面积误差为5%左右,建设用地面积误差约为3%,草地面积误差相对较大,但由于草地总面积相对较小,且图上草地集中位置基本一致,所以也符合模拟要求,水域与未利用地基数较小且误差微小。

图3 2020年白洋淀流域土地利用实际图和模拟图Fig.3 Land use status map and forecast map of Baiyangdian basin in 2020

(2)多情景模拟预测。以2020年为基期图像,分别模拟出3种情景下2035年研究区土地利用图像(图4)。根据研究区2010和2020年两期土地利用变化情况,在趋势延续情景模拟的基础上加入雄安新区规划建设这一变化条件,建立了3种土地利用变化模拟情景(图4,表5)。在趋势延续情景下2035年研究区建设用地面积为510582hm2,与2020年相比增加了89285.51hm2,林地面积小幅度增加,相比2020年增加了3.3%。耕地变化较大,下降为2020年的94.97%。相比之下草地、未利用地面积都有不同程度的减少,水域面积小幅度增加(图4 情景1)。均衡发展情景下,由雄安2035年发展规划可知,建设用地、林地、水域等地类面积都有所增加,整体来看,建设用地面积为513125.73hm2,林地比照趋势延续情景相应增加,为1233968.7hm2,部分耕地被建设用地侵占。鉴于2035年雄安蓝绿空间规划,水域面积相应增加为52756.07hm2,由于雄安新区草地较少,所以两种情景对比下,草地面积变化不明显(图4 情景2)。统筹发展情景下,研究区建设用地面积减少为500750.35 hm2,林地、草地面积相应增加,分别为1243886.14hm2、164611.76 hm2,耕地、水域和未利用地面积几乎不变(图4 情景3)。

从空间分布来看,与2020年相比,趋势延续情景下白洋淀西面保定市中心城市范围急速扩张,建设用地范围激增,相应的侵占了大部分耕地；除此之外,研究区东北、正东、西南以及平原腹地等方向上的县区市中心均相应扩张；西部山区县域范围中地势相对平缓地区以及大清河河流直线周围区域零碎耕地大部分转化为林地,研究区西北部坝上平原地区以及研究区西南山地平原交界区域草地、耕地明显减少；而在均衡发展情景下,由于雄安新区建设起步区位于白洋淀以西,容城县与安新县交汇处,所以该地建设用地和林地面积有所上升,白洋淀水域也相应扩张,雄安新区范围内林带增多,且多围绕水域和起步区建设；在统筹发展情景下,为维护白洋淀流域生态格局的平衡与安全,在建设用地指标有限的前提下优先发展雄安新区,上游部分的县区建设用地有所减少,城市扩张程度相应收缩。

研究区2035年趋势延续情景为参照2010年、2020年两期土地利用变化规律,没有外部干预的基础上模拟得到的,所以趋势延续情景符合白洋淀流域城镇化快速发展的变化趋势。但是雄安新区的规划建设使得部分地区的发展进程减速,尤其是白洋淀上游部分县域,为维护整个流域的土地利用格局的平衡,限制了林地、草地向建设用地的转换,为整个流域的可持续发展做出了贡献。

3.2.2多情境下研究区生态系统服务价值变化特征

土地生态系统服务价值主要与各土地利用类型面积有关。与2020年各类用地的生态系统服务价值相比,2035年研究区趋势延续情境下,林地、未利用地变化不明显；耕地、草地生态系统服务价值下降幅度小于林地和水域增加的生态系统服务价值,使得趋势延续情景下生态系统服务总价值与2020年相比有微量增加。与趋势延续情景相比,其他两个情景的生态系统服务价值变化有所不同。由表6可知,均衡发展情景下,林地和水域生态系统服务价值相对于趋势延续情景高24.38亿元,这主要与雄安新区规划建设中蓝绿空间增加的约束条件有关。统筹发展情景下,林地、草地和水域的生态系统服务价值均高于均衡发展情景下的生态系统服务价值,总计增加了5.2亿元,该情景下协调了各类用地面积,林地、草地、水域都得到了相应的保护,从而使得生态系统服务价值有所增长。

表6 模拟2035年3种发展情境下各类土地生态系统服务价值/108元Table 6 The service value of each land ecosystem under three development scenarios will be simulated in 2035

为进一步分析多情景下研究区生态系统服务价值及其空间变化,利用ArcGIS软件中的渔网工具,创建一个5km×5km正方形网格,计算每个网格的生态系统服务价值,制作2020年和三种模拟情景下2035年研究区的生态系统服务价值空间分布图,采用自然断点法将研究区生态系统服务价值从低到高划分为6个等级,Ⅰ级最低,Ⅵ级最高(图5)。

从2020年研究区生态系统服务价值空间分布来看,生态系统服务价值较高区域主要分布在西北部山区县域。从整体上看,研究区生态系统服务价值整体呈西北高、东南低的分布特征,与研究区的海拔和地形地貌分布特征在空间上较为契合。主要原因在于,研究区西北部海拔较高,多为山地,地类主要以林地、草地为主,所以ESV较高；而东南部为华北平原,海拔较低,主要以耕地、建设用地为主,所以ESV较低。

与2020年相比,趋势延续情景下,ESV高值区域总体来看小幅度减少,低值区域明显增多,白洋淀上游区域,研究区东南方向县域Ⅰ级区域明显扩张,原Ⅰ级区域都有不同程度的扩张,这主要是由于城市的快速发展造成耕地向建设用地转变。而在研究区西北部的县区中部分地区由Ⅴ级向Ⅵ级转变,这是由于县中心建设用地面积相对增加,导致林地、草地面积相对减少,ESV下降。

对2035年研究区3种情境下ESV空间分布进行对比分析发现,均衡发展情景和统筹发展情景总体ESV明显好于趋势延续情景。东部雄安新区范围由于新增许多林带,并且水域范围得到扩大,ESV高值区域增多,白洋淀区域由Ⅰ、Ⅱ、级向Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级转变；统筹发展情景与均衡发展情景相比,统筹发展情景总体ESV优于均衡发展情景,由图5可知,西北部山地区域Ⅵ级范围增多、华北平原Ⅰ级区域减少,这是由于部分建设用地减少,林地面积明显增加。

图5 不同情境下2030年白洋淀流域ESV空间分布Fig.5 Spatial distribution of ESV in Baiyangdian basin in 2035 under different circumstances

3.3 多种情境下白洋淀流域生态系统服务价值的热点分析

为了反映了生态系统服务高值和低值在空间上的集聚情况,在多次尝试后选择2km×2km网格单元,基于ArcGIS软件,利用空间统计工具中的热点分析(Getis-Ord Gi*),得到白洋淀流域生态系统服务价值的热点和冷点区域(图6)。

图6 不同情境下2030年白洋淀流域ESV冷热点分布Fig.6 Distribution of ESV hot spots in Baiyangdian basin in 2035 under different conditions

2020年研究区ESV值的热点和冷点分布范围较大,且集聚性较强。热点区域主要集中在西北部山地区域,且几乎为99%置信度。冷点区域集中连片,主要分布在研究区东南部平原地区、研究区北部蔚县、涿鹿县部分区域,其中99%置信度的冷点区域多为各县区的中心建设区。与2020年相比,2035年三种模拟情景总体特征为：热点区域分布范围小幅度扩大,冷点区域中99%置信度冷点区范围扩大,95%置信度和90%置信度冷点区范围缩小,不显著区域范围增多。具体到各个情景,在趋势延续情景下,研究区南部不显著区域小部分转换为热点区域,西北部山区热点区域向外围扩张,这是由于该区域林地、草地增多,ESV上升所致。研究区东南部平原地区各县区中心建设区与99%置信度冷点区域的空间分布特征相契合,且由于城市的扩张与建设需要,大量耕地转换为建设用地,导致其在空间上的集聚程度提升,99%置信度冷点区域扩张,冷点区域整体呈集中连片的空间分布特征。在均衡发展情境下,除雄安以外其他区域冷热点分布情况与趋势延续情景相似,不同之处在于,雄安新区三县的边界交汇处出现了集聚性较高的热点区,且雄安新区大部分冷点区域转变为不显著区域,这是由于响应雄安建设中蓝绿空间达到70%的规划纲要和白洋淀生态环境治理与保护的条例,新增热点区域为起步区规划建设林带、水域集聚,导致ESV上升而形成的。在统筹发展情景下,研究区西北部白洋淀上游县区热点区域小范围扩张；研究区西部涞源县中心区域冷点区域缩小,集聚程度降低。对比分析三种模拟情景下的冷热点空间分布规律,冷点区范围：趋势延续>均衡发展>统筹发展；热点区范围：统筹发展>均衡发展>趋势延续。

4 结论与讨论

4.1 讨论

本研究在探讨雄安新区建设引起的流域土地利用变化背景下,利用CA-Markov模型模拟趋势延续、均衡发展和统筹发展等3种发展情景下2035年白洋淀流域的土地利用变化状况,并评估白洋淀流域的ESV,在此基础上分析ESV空间分布特征和集聚特征。不同发展情景下的流域生态系统服务价值差异较为明显。趋势延续情景延续了白洋淀流域在未设立雄安新区的背景下的用地需求,生态系统服务价值略有上升,基本实现流域生态文明建设与可持续发展。均衡发展情景兼顾了雄安新区与流域内其他县市的建设用地需求,以适应于城镇化的推进与增强社会经济的发展的主要目标,生态系统服务价值略有上升,一定程度上有利于生态保护；统筹发展情景凸显了国家战略与生态约束高水平融合,满足雄安新区土地利用急剧转型的同时保障生态空间的面积。三种发展情景为未来流域生态建设与用地扩张提供了重要的参考,结合雄安新区发展战略与流域实际发展需求选择相应的情景以期为区域提供适用于未来用地空间发展模式的科学依据及理论支撑。白洋淀流域内市、县的城镇化水平在未来一段时间还将继续上升,建设用地的快速扩张时期尚未完全结束,且又地处于资源环境承载能力较弱、水资源超载、景观破碎、空气质量治理任重道远的华北地区,提升白洋淀流域的生态系统服务功能需求十分迫切[5,47]。因此,雄安新区作为生态城市建设的标杆,有必要探讨在高质量发展背景下制定精细化、差异化的国土空间格局优化调控措施,协调与流域其他区域的发展目标。

4.2 结论

白洋淀流域由于独特的地理位置,人类活动对流域内的土地利用结构变化有着显著影响,本研究以土地利用变化为基础,采用当量因子法估算4期生态系统服务价值,并借助CA-Markov模型,模拟不同情境土地利用格局,进而测算生态系统服务价值变化情况。主要结论如下：

(1)1990—2020年白洋淀流域土地利用变化最明显的特征是耕地面积锐减,建设用地迅速扩张,30年间耕地面积减少了122776.99hm2,建设用地增加了167369.74hm2。

(2)1990—2020年研究区生态系统服务价值分别为852.59亿元、788.26亿元、796.95亿元和784.68亿元,总体呈波动下降的趋势。30年间白洋淀流域快速城市化过程导致城市建设用地扩张侵占大量耕地、草地和水域等生态用地,使人地关系的矛盾加剧,破坏城市生态环境,甚至威胁城市生态安全。

(3)在对白洋淀流域2035年3种情景模拟后发现,趋势延续情景、均衡发展情景、统筹发展情景的生态系统服务价值依次为785.36亿元、807.26亿元、812.46亿元,均高于2020年研究区生态系统服务价值。趋势延续情景下,由于城市的快速扩张,平原地区耕地、水域受到影响,山地地区耕地、草地少部分转化为林地和建设用地；均衡发展情景下,由于雄安建设规划和白洋淀生态环境保护的要求,雄安新区范围内林地、水域增加,其他地区保持不变；在统筹发展的情景下,白洋淀流域上游县域城市建设放缓,生态用地增多,为整个流域的生态安全做出了贡献。

(4)从生态系统服务价值空间分布来看,白洋淀流域生态系统服务价值整体呈现西北高东南低的特点。不同情境下ESV热点分布情况。总体来说,研究区ESV值的热点和冷点分布范围较大且集聚性较强。