长株潭城市群绿心地区生态系统服务价值时空变化研究

黎佳君

廖秋林*

沈守云

刘小儒

廖菁芃

绿心是指位于中心的、成片的绿色空间，其伴随着城市或城市(镇)群的发展而兴起，按照辐射半径可分为城市组团绿心、城市绿心和城市群绿心等类型。城市绿心是一个生态系统，具有一定的生态服务作用，包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务四大服务功能[1]。人类活动导致的土地利用/覆被变化(LUCC)是推动生态系统服务功能变化的主要驱动因素，由于不合理的土地利用方式，导致生态系统的内部结构、过程和功能均发生了巨大变化。科学评估生态系统服务价值(Ecosystem Services Values，ESV)并分析其时空变化特点对保护生态环境、推动区域可持续发展极为重要。

目前，国内外学者对生态系统服务价值开展了大量研究。如Costanza等[2]提出的全球生态系统服务价值的货币表达引发了巨大反响，中国学者谢高地等[3]将Costanza的研究成果进一步本土化，制定出了适合中国生态现状的生态系统服务价值当量表。对谢高地建立的当量表进行补充和修订已成为国内学者研究生态系统服务价值的主要方法之一。但因评估理论与评估方法的局限性，导致生态系统服务价值研究尚未形成科学、统一的评估体系[4]。景观绩效评估是一个与生态系统服务价值趋同的概念和体系，它被定义为“景观解决方案在实现其预设目标的同时满足可持续性方面的效率的度量”[4]，评估的内容包括社会、环境和经济方面。相比之下，生态系统服务价值评估的内容更为具体，涉及城市绿地的内容包括涵养水源、雨水截留、CO2固定、O2释放、有害气体吸收、滞尘、降温、降噪、PM2.5和美学效益等。目前，评价生态系统服务价值的常用方法包括功能价值法[5-7]、当量因子法[3，8]和全排列多边形图示法[9]。其中，功能价值法可通过建立单一服务功能与局部生态环境变量之间的生产方程来模拟小区域的生态系统服务功能，但此方法所需参数较多、计算过程较为复杂且标准难以统一，易出现重复计算或漏算的情况[10-11]；当量因子法可在区分不同种类生态系统服务功能的基础上，基于可量化的标准构建不同生态系统的各类服务功能的价值当量，并结合生态系统的分布面积进行评估[8]，虽然该方法没有很强的针对性且价值因子值较难及时更新，但其具有标准统一、方法一致、数据需求少、直观易上手、视角宏观和推广性强等特点，是目前进行生态系统服务功能价值评估的主要方法[12-13]；全排列多边形图示法则能够较好地处理各评价因子的关系。在评价技术上，绿地生态系统服务价值可以运用I-TREE[14]、CITY green[15-16]、UFORE[17]等模型进行评估，其中，UFORE特别适用于定量分析城市森林及绿地的结构与功能[18]。

长株潭绿心作为目前世界上最大的城市群绿心，是三市重要的生态保护屏障和两型社会生态示范区，在增加景观异质性、凝聚城市资源、调节区域环境质量和气候、涵养水源、保护物种多样性，以及带动区域生态经济与旅游等方面发挥着重要的作用[19]。从性质上说，长株潭绿心地区是紧跟生态文明时代步伐的新型绿地，反映了目前推行的国土空间规划理念，不再局限于原来的城市绿地系统规划中的绿地分类，这一新型绿地能够在国土空间规划层面上更好地解决绿地系统规划问题。但是由于历史原因，该区域仍居住着大量从事各种产业活动的人口，土地利用方式也在不断变化，对绿心地区的整体生态系统服务功能产生着重要影响。学术界针对绿心地区开展了大量的科学研究，包括景观格局、土地利用变化、植被覆盖变化、水土流失、城市气候、风热环境、乡村聚落演变、生态补偿、功能调控、生态保护与发展等方面，但有关绿心地区生态系统服务功能价值的研究仍不充分。在仅有的绿心地区价值评估文献中，由于数据、估算标准方法不一致，导致结果差距较大，无法对该地区的生态系统服务状态做出正确判断[20-21]。此外，社会功能用地、生态功能用地及生产功能用地之间的矛盾依然存在，难以判断生态系统服务功能是否处于良好的发展状态。为了回答以上问题，本研究运用生态系统服务价值评价方法，探究绿心地区自设立保护区以来的生态系统服务价值变化，阐明土地利用变化对生态系统服务价值的影响，为城市绿心地区的保护管理和可持续发展提供科学依据。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

长株潭城市群绿心地区位于湖南省长沙、株洲和湘潭三市的交汇地带(图1)。至2018年，绿心地区总人口数为33.15万人，总面积约528.32km2。其中，长沙面积占比为57.92%、株洲为15.87%、湘潭为26.21%。地貌以低山丘陵为主，为亚热带季风性湿润气候，年平均气温16～18℃，年降水量1 200～1 300mm，年日照时数1 300～1 800h，森林覆盖率高，生物多样性丰富，内有昭山风景名胜区、石燕湖、九郎山省级森林公园和东风水库郊野公园等。

图1 研究区域区位与分区示意图[作者改绘自《长株潭城市群生态绿心地区总体规划(2010—2030)2018年修改》]

1.2 数据来源及预处理

长株潭城市群绿心地区2008、2013和2018年的土地利用矢量数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)，空间分辨率为30m×30m。结合2017年修订的《土地利用分类现状》(GB/T 21010—2017)，将绿心地区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。绿心地区单个当量因子的经济价值量计算主要来自2008—2018年的《长沙统计年鉴》《株洲统计年鉴》《湘潭统计年鉴》等。

1.3 ESV评价方法

当量因子法具有生态服务功能分类标准统一、数据需求少和易推广等优点，在国内外被广泛运用；更为重要的是，我国学者根据国内实际情况对该方法进行了进一步的改进，实现了14类生态系统的生态服务价值及11种生态系统服务功能类型的价值与时空的动态评估。结合实际情况，对谢高地等2015年最新改进的基础当量表[12]进行调整，并根据长株潭三市统计年鉴中水田与旱地的面积比(8:2)，取二者价值当量因子系数的加权和作为耕地的基础当量，林地对应阔叶林、草地对应灌草丛、水体取水系和湿地的基础当量平均值、未利用地对应裸地、建设用地的基础当量设为0，得出绿心地区单位面积ESV基础当量表(表1)。根据统计年鉴中2008—2018年绿心地区历年粮食作物平均单产为6 758.88kg/hm2、粮食平均价格为5.04元/kg，参考相关文献提出的1个标准当量因子的ESV大约等于粮食单位产量价值的1/7[12]，计算得出研究区的单个当量因子的经济价值量为4 866.39元/hm2。最终根据修正后的基础当量和各土地利用类型的面积计算绿心地区的ESV[12]。计算公式为：

表1 长株潭绿心地区单位面积ESV基础当量

式中，ESV为生态系统服务的总价值；ESVi为第i种土地利用类型的生态服务价值；ESVj为研究区第j项生态系统服务功能价值；Ai为研究区第i种类型的土地面积；VCi为第i种类型土地的单位生态系统服务价值系数；VCij为第i种土地利用类型的第j项生态系统服务功能价值系数[12]。

1.4 ESV格网计算

以0.5km×0.5km的格网矩阵将研究区划分为2 379个尺寸相同、互不重叠的正方形格网，计算每个格网单元的ESV，计算公式见相关文献[22]。根据格网分析法计算得出研究区2008、2013和2018年单个格网的地均ESV值，生成ESV空间分布图，并采用自然间断点分级法(Jenks)将各格网ESV值由高到低划分为5个等级。为了进一步反映绿心地区ESV在空间上的变化情况，将三期格网空间分布图导入ArcGIS分别进行叠加，统计各格网ESV变化情况，并将各格网分别划分为ESV上升区、ESV下降区和ESV稳定区。

1.5 空间自相关分析

采用GeoDa1.6.6软件分析全局空间自相关和局部空间自相关[23-24]，其中全局自相关统计量Moran'sI计算公式详见雷金睿等的研究[25]；局部空间自相关指标(LISA)采用局部Moran'sI统计量进行度量，计算公式详见谷建立等的研究[26]。

1.6 土地利用变化对ESV的影响分析

为了得出ESV时空变化的具体构成与影响因素，需要与土地利用变化结果相结合进行相关性分析和变差贡献率分析。相关性分析主要采用Pearson相关系数r表示各土地利用类型对ESV的强弱关系程度，并在0.05水平上采取双侧检验进行相关系数的显著性检验。变差贡献率用于分析同一时间段上不同土地利用类型的贡献率情况，从中可以总结出某单一土地利用类型的变化对生态服务总价值变化的影响程度，计算公式详见胡和兵等的研究[27]。

2 结果与分析

2.1 土地利用动态变化

根据图2可知，绿心地区最主要的土地利用类型是林地，占总面积的40%以上，主要分布在绿心地区中部和东部；其次为耕地和建设用地，耕地主要分布在研究区东南和西部地区，建设用地主要集中分布在绿心地区西部的湘江附近；其他土地利用类型所占比重较小。

图2 各时期土地利用空间分布

根据表2和图3可知，2008—2018年，绿心地区各土地利用类型始终保持林地＞耕地＞建设用地＞水体＞未利用地＞草地。除耕地和未利用地外，其他土地利用类型均呈增长趋势，尤其以建设用地增长最多，为56.93km2；其次为林地，增长20.55km2；而耕地面积共减少83.09km2，是变化量最大的土地利用类型。

表2 长株潭绿心地区土地利用变化一览(单位：km2)

图3 各时期土地利用结构比例

从转出面积来看(表3)，2008—2018年耕地的转出面积最大，为116.29km2；其次为林地、建设用地和未利用地，分别转出41.62、16.37和8.60km2；草地和水体转出面积较小。从转入面积来看，建设用地转入值最大，共转入73.30km2；林地转入值略低于建设用地，共转入62.18km2；耕地和水体分别转入33.20和9.61km2；草地和未利用地转入面积较小。耕地转为林地和建设用地是最主要的2种转移方式，分别转移了56.87和52.59km2，这主要是政府主导的退耕还林政策和城镇化建设利用了一部分农田造成的结果。

表3 2008—2018年长株潭城市群绿心地区土地利用转移矩阵(单位：km2)

2.2 ESV时空变化特征

2.2.1ESV总量变化趋势

由图4可知，2008—2018年的生态系统服务总价值由78.66亿元增加至87.48亿元，共增长了8.82亿元。总价值呈先降后升的变化趋势，尤以2013—2018年变化最为明显。

图4 2008—2018年生态系统服务价值总量发展变化

2.2.2 各土地利用类型的ESV

由表4可知，绿心地区各土地利用类型所提供的ESV量由大到小依次为林地＞水体＞耕地＞草地＞未利用地。除了耕地和未利用地的ESV呈减少趋势外，其余土地利用类型的ESV都有不同程度的增加。水体和林地的ESV增加量位居前列，分别为7.22亿和4.48亿元，对提升研究区ESV作用很大；耕地的ESV逐年减少；草地和未利用地变化不明显。

表4 各土地利用类型ESV(单位：亿元)

2.2.3 各生态系统服务功能价值

由图5可知，各单项ESV中，水文调节、气候调节对区域ESV量贡献最大。其中，水文调节价值量最高且逐年递增；气体调节、净化环境、土壤保持及生物多样性10年间变化趋势一致；其他各单项ESV贡献较小，变化不明显。

图5 各时期生态系统服务功能价值柱状图

2.2.4ESV的空间分布

由图6可知，ESV的高值区主要位于湘江两岸、浏阳河，以及区域内的湖泊水库等水域；低值区主要分布在湘江两岸城镇化率较高的城市和乡村聚落；中值区主要分布在中部及东部森林植被覆盖率高的丘陵地带，是区域内分布范围最广的值区。由图7可知，ESV空间分布变化的稳定区主要位于坪塘—昭山—石燕湖—云峰湖绿心地区东西向生态公益林带，以及易俗河—法华山—石燕湖—跳马绿心地区南北向生态公益林带；上升区主要为湘江、浏阳河等河流湖泊地区及沿湖的部分农用区域；下降区主要为沿城市和乡村聚落分布的外延区域。

图6 长株潭城市群绿心区地均ESV空间分布

图7 长株潭城市群绿心地区ESV空间变化

2.3 ESV空间自相关分析

由表5可知，2008、2013和2018年的ESV全局Moran'sI值均大于0，P值均小于0.001，表明研究区内ESV的空间分布具有较强的正向自相关性，相邻格网单元在空间上呈现十分明显的聚集性分布。整个研究期间，绿心地区ESV空间聚集程度处于持续上升的趋势，这主要得益于政府严格把控各区域职能划分，重视区域整体性建设，将绿心地区划分为禁止开发区、限制开发区和控制建设区3个定位明确的空间，使得各空间内部集中程度高、相关性较强。

表5 长株潭绿心地区ESV全局空间自相关显著性检验

由图8可知，2008—2018年绿心地区ESV的空间聚集和分异区域位置基本呈现一致的分布特点：高高聚集区主要分布在湘江两岸；低低聚集区集中分布在绿心地区内城镇化发展水平较高、人口最密集的区域。

图8 长株潭绿心地区各时期生态系统服务价值LISA分布

2.4 土地利用变化对ESV的影响分析

2.4.1 相关性检验

如表6所示，耕地、林地与ESV的相关系数绝对值分别为0.901和0.948，无限接近1，说明二者的面积变化是影响ESV水平的重要因素。林地相关系数最高；耕地与生态服务总价值呈负相关，这是由于耕地主要通过侵占林地来扩大面积，虽然这会使食物生产和原料供给等生态服务价值增加，但林地本身所产生的生态服务价值远高于耕地，因此控制耕地持续扩张和退耕还林等措施对促进ESV量的增加尤为重要。

表6 长株潭城市群绿心地区各土地利用类型与ESV的相关性

2.4.2 变差贡献率分析

由表7可知，3个时期内林地的贡献率始终大于0，年均贡献率为5.08%，表明林地始终是影响区域ESV的关键因素；水体的年均贡献率最大，贡献率呈先减后增的趋势，与区域ESV的变化一致；耕地的贡献率先升后降，与区域ESV变化趋势相反。

表7 长株潭城市群绿心地区ESV变差贡献率(单位：%)

3 讨论与结论

3.1 讨论

本文基于格网单元评估ESV在空间上的变化，打破了以往学者基于行政区划单元研究ESV时出现的面积不等的局限性，能够更准确地分析空间差异。

1)绿心地区处于良好的发展状态。ESV在早期呈下降趋势，但在2013年后开始回升，2018年达87.48亿元，10年间共增加8.2亿元；2008—2013年ESV呈缓慢下降趋势，主要是受人类活动和国家政策的综合影响，长株潭城市群作为经济发展优势区域，随着开发力度加强，使得ESV减少，但政府的一系列调控措施又在一定程度上弥补了开发建设对绿心地区生态系统造成的破坏；2013—2018年，绿心地区生态系统服务功能持续转好，ESV呈加速增长趋势，这得益于2013年后政府对绿心地区生态保护力度的加强，通过出台《湖南省长株潭城市群生态绿心地区保护条例》等一系列文件，将绿心地区划分为控制建设区、限制开发区和禁止开发区，关停部分可能造成生态环境污染的企业和建设项目。

2)除耕地和未利用地外，其他土地利用类型的ESV都有不同程度的增加。水文调节和气候调节的ESV始终居于前列；水资源供给虽然一直呈负值，但从增速来看，仅次于水文调节，说明绿心地区侵占水体的局面得到了有效控制，生态效益不断增加。

3)本研究修正的ESV基础当量较为实际。本研究的ESV达78亿～88亿元，而杨子[20]的研究中的总值仅有7亿～8亿元；朱银银[21]的研究中森林的价值仅有8.97亿元，与本研究林地的价值达47亿～56亿元相差甚远。杨子[20]运用的CITY green模型需要输入树种信息，数据需求量大，获取难度高，并且计算ESV的价格是按照美国的标准制定的，不符合研究区的实际情况，尽管将研究区划分为了不同的土地利用类型，但由于各树种的生态产品和产生效益不同，以此估算的ESV有可能低于实际价值水平。朱银银[21]将森林资源调查成果资料作为数据，运用影子工程法等计算生态服务价值，忽略了其他土地利用类型的生态系统服务价值，从而导致计算结果偏低。而本文采用的基础当量法利用空间分辨率为30m×30m的土地利用数据，将研究范围内的生态系统划分为耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地6种类型，并根据当地经济发展水平对当量因子进行修正，可以更为全面地反映实际的ESV。

4)当量因子法在国外有着广泛的运用[2，28]，但在国内早期由于受到当时科技水平的限制，ESV评估方法具有一定的主观性[3]。改进后的当量因子法是以生态服务功能价值量和专家经验相结合的方法确定单位面积生态服务价值量当量，评价内容更为全面[5-6]。但由于在目前的研究中缺乏方法上的比较，所以还需进一步验证该方法的优越性。

5)2008—2018年建设用地增加了56.93km2，尽管其他土地利用类型增长不明显，但由于政府合理制定了绿心地区总体规划，采取了保护优先、永续利用、分类指导和城乡融合的规划原则，使得总体ESV得以提升。事实证明，基于布局合理的城市功能空间，适当的区域开发并不会降低区域ESV水平，这对绿心地区的生态保护模式具有重要启示。

6)在修正当量因子时未考虑生物量、社会人文经济因子和人类活动过程中排放的废气、废水及固体危废等对生态系统服务功能产生的影响，也没有考虑生物多样性对生态服务价值的驱动机制，因此还需展开进一步的研究。

3.2 结论

2008—2018年，长株潭城市群绿心地区耕地面积持续减少，建设用地和林地面积不断增加。ESV在早期呈下降趋势，2013年后开始回升，发展状态良好。水文调节和气候调节是最重要的两大生态服务功能，林地和水体是产生价值量最多的两大土地利用类型。研究表明，合理有序的开发和生态底线控制的保护模式有可能提高同一地区的ESV，采用保护为主、开发为辅的保护策略是可行的，甚至可以提高ESV，有利于协调社会经济发展与生态环境保护之间的矛盾。

注：文中图片除注明外，均由作者绘制。