生态系统服务价值评估及其时空差异研究——以九龙江流域为例

郑舒琼,张精,林婕妤,郑亦琅,吴小刚

（1.福建农林大学艺术园林学院,福建 福州 350002;2.福建农林大学经济学院，福建 福州 350002）

对于生态系统服务及其价值估算的研究主要集中在不同空间尺度和时空差异上.对于不同尺度的研究,既有大到全球、国家[1-2]和流域[3-5]为单位的价值评估,也有小到城市[6-8]、农庄[9],乃至单位面积的生态系统服务价值[10-11]的评估.

当前的生态系统服务价值时空差异分析研究主要分为两个主流：一种是基于修正后的当量因子表和土地利用数据为基础,核算不同年度的生态系统服务价值变化,基于灰色预测法GM（1,1）对未来进行预测.例如赵军等[12]以石羊河流域为研究对象,采用当量因子法,基于土地利用变化分析了流域的生态系统服务价值变化.另一种则是以土地利用数据、气象数据、土壤数据、植被光辐射数据为基础,基于Invest水源涵养、CASA光统计模型和NPP模型,通过构建影子工程,计算区域内的生态系统服务价值,然后采用基于CA-Markov模型和元胞自动机模型对一定空间尺度下的生态系统服务价值进行研究.例如税伟等[13]采用元胞自动机模型研究了闽三角流域未来生态系统服务价值的变化.后者对于单个研究人员开展某区域的研究具有挑战性,获取、分析数据和撰写门槛较高,更依赖于研究团队长时间的跟踪研究;而前一种方法,则可以由个人开展对一个区域的生态系统服务价值评估工作.

当前的生态系统服务价值研究,都着重于对价值的计算,对其空间上是否具有聚类特征没有进行探讨,也没有认真地辨析上下游之间的生态系统服务是否具有溢出效应.本研究通过增加空间自相关,对理论研究进行了一定的补充.

九龙江流域作为福建省重点流域生态补偿的试点流域,从本世纪以来就已经陆续经历过各种各样的治理,但收集近十年以来九龙江流域的治理新闻,仍以负面新闻居多.通过阅读整理有关生态系统服务价值评估方法[14-16]的相关文献,本研究选用当量因子法比对4个年度的生态系统因子服务价值,希望从现实数据分析近15年以来的生态系统服务价值究竟是否因系统化的生态补偿和治理而变好.

1 研究区概况

九龙江流域是福建省境内仅次于闽江的第二大河流,位于福建省的东南部.主要以中、低山地的地貌为主,地势整体呈现出自西北向东南倾斜的变化趋势.流域全境气候带主要位于南亚热带和中亚热带,气候类型以亚热带海洋性季风气候为主,植被类型主要是针叶林、阔叶林和灌木.

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

本研究所搜集和采用的九龙江流域各县市粮食作物播种面积、粮食作物单产和粮食作物价格、城市GDP和居民人均GDP均来自于福建省统计年鉴,四个年度的九龙江流域行政区划数据、1～3级水系数据、土地利用数据集合、长时间植被覆盖数据集均来自于中国科学院的资源环境科学与数据中心.研究在4个时间节点上提取了2005年、2010年、2015年和2019年的社会经济和粮食生产数据、土地利用数据作为数据支撑.其中,土地利用数据集合、长时间植被覆盖数据集的精度均为1 km.相关数据见图1和图2.

图1 九龙江流域2005年、2010年土地利用图Fig.1 Land usemap of Jiulongjiang River Basin in 2005 and 2010

图2 九龙江流域2015年、2019年土地利用图Fig.2 Land usemap of Jiulongjiang River Basin in 2015 and 2019

2.2 研究方法

本研究需比对四个年度的生态因子服务价值,数据量较大,用当量因子法可以较快获得生态系统服务价值.同时,当量因子法作为学界普遍认可的一套计算体系,其计算结果具有一定的普适性.

2.2.1 生态系统服务价值核算

2.2.1.1 当量基准单价计算方法 依据谢高地等[17]定义的单位生态系统服务价值当量因子的经济价值量,由此计算出各生态系统服务价值单量因子权重所对应的生态系统服务单价.具体计算公式如下

式（1）中：Ea为单位面积农田生态系统提供食品生产服务的经济价值;mi是i种粮食作物的播种面积;pi是i种粮食作物2018年的全国平均价格;qi是i种粮食作物单产;M是粮食作物播种的总面积,n指粮食种类.

2.2.1.2 总价值计算方法 基于不同生态系统提供的不同生态系统服务,是基于各类服务所属的标准功能模块构建,乘以相应生态系统所覆盖的生态面积得到最终值.其具体的计算方法如下

式（2）和式（3）中：i为生态系统服务类型;j为生态系统的类型;Eij为某类生态系统服务的单位经济价值;eij是第j种生态系统的第i种的生态系统服务类型的当量因子;ESV是生态系统服务的总价值;Aj是某类生态系统所占的土地利用面积.

2.2.2 空间自相关分析

2.2.2.1 全局空间关联性指标 全局莫兰指数I可以反映研究区域内各个地域单元与邻近地域单元之间的相似性,等同于观测值与其空间滞后变量的相关系数[18-19].自关联全局莫兰指数I的计算公式如下

式（4）中：n是地域单元的总数,wij是空间矩阵的权重值,xi和yi是地域单元i的变量.

2.2.2.2 局部空间关联性指标 同理,局部莫兰指数（LISA）用来衡量局部空间是否存在变量聚集.某个属性的地域单元的局部莫兰指数能够用来度量它与周边单元的关联程度,其计算公式如下

3 结果与分析

3.1 基于中国生态系统服务价值当量因子表的生态价值评估

按照中国土地利用分类方法（国家标准《土地利用现状分类》GB/T 21010-2017）将九龙江流域生态系统分为农田、森林、草地、水域、建设用地和未利用土地等6类.通过将中国植被类型覆盖的栅格数据矢量化且按流域边界裁剪,林地当量根据九龙江流域所分布的植物类型覆盖面积所占比例确定,即林地的当量值为针叶林和阔叶林在流域森林中所占的比例与中国生态系统服务价值当量因子表中所对应的当量值相乘再加总得到;草地取灌木丛所对应的当量值;水域取水系所对应的当量值;农田取耕地和农田两者的平均值;未利用土地对应荒漠;建设用地的生态系统服务价值当量因子值则取0[20]，其余土地利用类型与中国生态系统服务价值当量因子表对应.当量因子见表1.

表1 九龙江流域生态系统服务价值当量因子表Tab.1 Equivalent factorsof ecosystemservice value in Jiulong River Basin

根据表1和公式（1）得出九龙江流域单位面积粮食产量的经济价值在2005年、2010年、2015年和2019年分别为1 570.51元、1 871.09元、2 707.84元、3 010.09元,因此九龙江流域的1个生态系统服务价值当量因子的经济价值在4个年度分别为1 570.51元/hm2、1 871.09元/hm2、2 707.84元/hm2、3 010.09元/hm2.

3.2 九龙江流域生态系统价值计算

3.2.1 单位面积服务价值计算 基于修正后的九龙江流域生态系统服务价值当量因子,结合3.1计算得出的九龙江流域2005年、2010年、2015年和2019年的1个生态系统服务价值的经济价值额度,参考谢高地等[17]对粮食生产的生态系统服务价值研究得到的区域修正因子（因为九龙江流域位于福建省境内,故而采用福建省的农田生态系统生物量因子作为修正系数,其修正系数为1.56）,分别得到4个年度修正后的经济价值为2 450元/hm2、2 918.91元/hm2、4 224.24元/hm2、4 695.74元/hm2.

3.2.2 服务总价值计算 基于生态系统单位面积服务价值结合各土地利用类型所占面积,根据公式（3）得到4个年度的九龙江流域生态系统服务价值如表2所示.

表2 2019九龙江流域生态系统服务价值Tab.2 Ecosystemservicevalueof Jiulong River Basin in 2019亿元

由表2可知,九龙江流域2019年度的生态系统服务总价值分别为1 759.498 7亿元.对表2中各个生态系统所提供的4种一级分类服务和二级分类服务的服务价值数据进行观察,虽然水文调节的生态系统服务价值为1 313.937 8亿元,已经占总服务价值的74.68%,但仍有将近1/4的生态系统服务价值比例由其他的服务类型提供.

3.3 九龙江流域各县市生态系统服务总价值计算

通过将核算的范围分别缩小到九龙江流域的11个县（市、区）,根据（公式3）重复研究,可以得出九龙江流域各县市在4个年度的生态系统服务总价值,结果见表3.

表3 4年度九龙江流域各县市生态系统服务总价值Tab.3 Total valueof ecosystemservicesof counties and citiesin Jiulongjiang River Basin in four years 亿元

3.4 九龙江流域生态系统服务价值时空差异研究

3.4.1 总体时空格局演化特征 分析得出2005年、2010年、2015年和2019年的九龙江流域生态系统服务价值的Global Moran’s I指数如表4所示.

表4 九龙江流域生态系统服务价值（ESV）Global Moran’s I指数值Tab.4 Global Moran's Iindex of ecosystemservice value（ESV）in Jiulong River Basin

由表4可知,2005年、2015年和2019年的莫兰值都是正数,P＜0.05,置信度较高,表明这3个年份的生态系统服务价值均呈现出正的空间自相关性;且z值得分均为正值且＞2.58,说明各县域的生态型服务价值高（低）与相邻县域表现出聚集模式,全局自相关非常显著.2010年虽然因莫兰值为负值呈现出明显的负相关,但数值仍然具有较强的说服力,证明2010年九龙江流域生态系统服务价值在空间上也表现出聚集模式,空间自相关性较高,图3具体展示了ESV值的全局莫兰值及其相关性.

图3 九龙江流域生态系统服务价值（ESV）Moran’s I散点图Fig.3 Moran's Iscatter plot of ecosystemservicevalue（ESV）in Jiulong River Basin

3.4.2局部时空格局演化特征 研究将局部空间自相关数值运用ArcGIS10.6将九龙江流域生态系统服务价值的地理单元分为不显著、高-高、低-低、低-高和高-低5种空间相关类别,具体的高低值分布情况如图4所示.

从图4和图5可以得出,整体上看,年度间县域碳足迹指数总体空间格局变化不大,置信水平95%的区域稳定在九龙江中上游区域,且呈现高-高聚集;置信水平99%的区域稳定在中下游区域,稳定在漳州市辖区和厦门市辖区的范围内;不显著区域的范围稳定,变动不大.虽然2010年的数据由于z值呈现负值,但考虑到是由于龙海市的生态系统服务价值在2010年表现较为突出,直接影响了统计结果,故此处认为其相关性和显著性稳定.

图4 九龙江流域生态系统服务价值（ESV）局部Moran’s I显著性地图Fig.4 Local Moran's Isignificancemap of ecosystemservicevalue（ESV）in Jiulong River Basin

图5 九龙江流域生态系统服务价值（ESV）局部Moran’s I空间分布Fig.5 Local Moran's Ispatial distribution of ecosystemservicevalue（ESV）in Jiulong River Basin

4 讨论

由3.2.1可知,九龙江流域4个年度的生态系统服务价值呈现变好趋势.从不同生态系统的服务总价值来看,水域的生态系统服务价值最为显著,为1 553.11亿元,占生态系统服务总价值的88.272%,虽然水域的利用面积在整个流域的生态系统分类中比例不高,但其所提供的生态系统服务价值是决定性数据,故而《福建省重点流域生态补偿办法》中首先以水质水量作为考虑依据是正确的;其次为森林生态系统服务,其生态系统服务总价值为153.31亿元,占生态系统服务总价值的8.725%,也与《福建省重点流域生态补偿办法》中以森林覆盖率作为生态额度的计算依据吻合,证明其思路是正确的.从九龙江流域生态系统服务价值局部时空格局演化可以看出,各县市空间聚集效应较强,集聚特征较为明显.

目前,国内已有部分县市将生态系统服务价值的重要性提高到了立法的高度,深圳市颁布了《深圳市生态系统服务价值核算办法》,并将服务价值与政府绩效核算相挂钩;希望在未来,福建省能够依托更加透明化的地理数据和社会经济数据作为支撑,更好评判各重点流域的生态系统服务价值,更好实施重点流域生态保护措施.

5 结论

（1）基于修正后的九龙江流域生态系统服务价值当量因子评估2019年九龙江流域生态系统服务价值为1 759.498 1亿元.其中以水域的生态系统服务最为显著,各类生态系统的服务价值依次为水域＞森林＞农田＞草地＞未利用用地＞建设用地.

（2）基于空间自相关对九龙江流域各县市的生态系统服务总价值进行时空分异分析后,证明了生态系统服务价值在时间分异上起伏较大,但空间上表现较为稳定,并具有联动效应和聚类特征.

（3）2019年九龙江流域11个县（市、区）生态系统服务总价值从大到小依次为安溪县＞平和县＞连城县＞漳平市市辖区＞新罗区＞南靖县＞龙海市＞华安县＞长泰县＞厦门市市辖区＞漳州市.生态系统服务价值及其单位面积价值高值区基本分布在上游地区,该地区森林覆盖率高,土壤保持和水源涵养等生态环境较好,低值区主要分布在下游城市群,该地区经济发展迅速,导致生态系统服务价值偏低.