城市土地利用变化对生态系统服务价值影响的多情景模拟——以深圳市为例

张晓瑶,张 潇,李冬花,陆 林,*,虞 虎

1 中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101

2 中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049

3 安徽师范大学地理与旅游学院,芜湖 241000

4 华东师范大学城市与区域科学学院,上海 200241

城市土地利用变化是城市化的直接表现[1],快速发展的需求引致城市土地利用结构趋于不合理[2],对城市生态系统空间格局产生深刻影响。生态系统作为人类在生存发展进程中无可替代的自然资产[3],其服务价值(ESV)体现了生态系统所提供的生命支持产品及服务对人类生活需求的满足程度[4—5],是提高人类福祉的基础性载体[6]。生态系统服务价值的变化作为土地利用变化的直接反映,土地利用的剧烈变化成为快速城镇化背景下城市生态系统服务价值遭受削弱、损害的主要因素[7—8]。探究城市土地利用变化对生态系统服务价值影响对识别城市区域生态环境状况,优化国土空间格局具有重要的现实意义。深圳市作为粤港澳大湾区的核心增长极之一,高速增长的经济水平和城市化水平致使该地区城市用地扩张迅速,土地利用方式转换频繁,并对地区生态环境造成不可忽视的破坏,如何协调生态保护和区域发展间的关系,成为深圳市生态可持续发展中亟需解决的核心问题。

伴随联合国千年生态系统评估报告发布[8],国内外学者逐渐聚焦于土地利用与生态系统服务的耦合研究。由于不同区域生态系统组成的多样性,使得土地利用变化对生态系统服务价值影响的强度[9]、方式[10]及作用效果[11]等都各不相同；研究视角也正经历着由全球—区域—地方的转变,较小尺度和典型区域的分析使得研究问题更加聚焦[12—16]。此外,构建分析土地利用变化对生态系统服务价值影响指数也成为部分学者的研究重点,余建华等[17],郝慧梅等[18]在Costanza研究基础上,构造了土地利用变化生态效应指数等指标定量测度研究区土地利用变化的生态效应。随着相关研究深入,Logistic-CA、CLUE-S、InVEST等模型[19]与3S技术广泛应用[20],为动态评估、预测生态系统服务价值变化提供了新思路。虽然现今针对城市土地利用变化与生态系统服务价值影响的研究成果颇丰,但当前研究侧重于对“过去-现在”土地利用变化对生态系统服务价值变化影响的总结和对技术方法的优化和思考,而对于新时期生态文明建设、生态宜居城市建设导向、政策驱动等方面与生态系统服务价值变化间内在联系的思考与探索,以及未来土地利用变化对生态系统服务价值影响的研究有待深入。

基于此,本文在粤港澳大湾区生态文明建设对生态系统服务价值带来了一系列机遇与挑战的背景下,以统筹经济发展与生态保护为目标,按照“过去-现在-未来”的逻辑视角,借助遥感影像解析1995—2015年研究区土地利用与生态系统服务价值的变化特征,并辅以FLUS模型,模拟多情景下土地利用动态变化对生态系统服务价值的影响,以期为促进深圳市土地资源优化配置,协调经济与生态可持续发展提供参考。

1 研究区域与数据

1.1 研究区域概况

深圳位于中国南部珠江三角洲东岸,毗邻中国香港,东经113°43′—114°38′,北纬22°24′—22°52′(图1)。1980年8月,中国第一个经济特区在深圳市设立,经过41年的建设发展,深圳由一个边陲小镇发展为具有国际影响力的新兴现代化大都市。改革开放40多年来,“特区速度”世界瞩目,其GDP体量也迅速赶上曾经艳羡的邻居香港,2020年深圳地区生产总值突破2.8亿元,位居亚洲前五,人均GDP突破20万元,位居国内城市首位。深圳建成区面积927.96 km2,常住人口1302.66万人,城镇化率100%,是中国第一个全部城镇化的城市。高速发展的经济和稠密的人口分布使得深圳市深受人类活动影响,土地利用和生态环境变化较为活跃,至今深圳土地开发程度已经高达49%(国际警戒线为30%)。

图1 研究区概况

1.2 数据来源与处理

1.2.1研究数据来源

本文选取深圳市1995、2005、2015年的Landsat遥感影像作为基础数据源,遥感影像数据来源于美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)(http://glovis.usgs.gov/)。在FIUS模型模拟中所涉及的如GDP、人口数量、高程等数据,以及进行生态系统服务价值计算中涉及的单位面积粮食产量、平均粮食价格等数据,主要从1995—2016年《深圳市统计年鉴》、地理空间数据云和城市交通规划图等获取[21]。

1.2.2遥感影像解译

本文所使用的三个时期Landsat遥感影像数据为Landsat- 5 TM数据,云量均低于5%,其中由于2005年遥感影像数据质量不佳,本文选用相邻不超过一年的影像数据作为替代[22—23]。依据国土资源部门组织修订的国家标准《土地利用现状分类》[24],结合本地区的实际土地利用情况,本文将土地利用分为水域、林地、草地、耕地、建设用地和未利用土地6类。依据遥感影像的光谱特征,以2015年遥感影像为例,制定对应地类的解译标志,以作其他年份图像解译参考。本文利用ENVI 5.3软件,通过监督分类和人工目视解译相结合的方法解译遥感影像,并对解译结果进行精度检验,三期影像的Kappa系数均高于0.80,说明解译结果满足基本精度要求。

2 研究方法

2.1 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵用于反映在研究时段初至末深圳各用地类型面积间相互转化的动态过程[25—26]。公式如下:

(1)

式中:S为面积；n为深圳地区土地利用类型数；i、j(i,j=1,2,…,n)分别是发生土地转移前与后所代表的土地类型；Sij为i与j地类间转换的面积量[23]。

2.2 生态系统服务价值核算与系数修正

基于Costanza等[4]明确了ESV计算原理与方法,谢高地等[27]对生态系统服务价值单价进行生物量的修订,并提出适用于中国的改进当量因子算法。我国学者在后续研究中基于中国各地级市的生物量差异和NPP进行了因子系数修正。基于此,本研究针对深港地区具体情况,对单位面积粮食产量的经济价值进行修正[28—29],将建设用地生态系统服务价值定义为0。参照深圳市因子修正系数0.67。最终确定符合深圳城市发展实情与用地特征的单位面积生态系统服务价值表(表1)。

表1 深圳市单位面积生态系统服务价值/(元/km2)

2.3 FLUS模型

FLUS模型是在传统元胞自动机原理的基础上改进开发的模型,该模型由基于神经网络(ANN)的适宜性概率计算和基于自适应机制的元胞自动机分析两部分组成[30]。

2.3.1土地利用变化因素选取

综合已有研究成果[31—32],土地利用变化是多重因子共同作用的结果。本文基于对研究区实际情况的考虑,以及数据可获性、驱动因子可量化性原则共选取了自然、社会经济和交通三个维度的驱动因子(表2)。政策因素是我国土地利用变化的重要因素之一,但由于该因子在量化与可获取性方面存在较大难度,因此本文将地区政策、城市规划作为情景原则与限制融入模拟中。

表2 深圳市土地利用变化驱动因子选取与说明

本文为确保选取驱动因子合理性,利用Logistic回归分析检验选取因子与土地利用类型变化的相关性。各地类的ROC均大于0.75,说明上述所选因子可以描述研究区土地利用变化。

2.3.2邻域权重参数设定

邻域权重参数是反映不同用地类型扩张强度的重要指标[33]。王保盛等提出各用地类型斑块总面积(Total Area, TA)的变化规律是对各用地类型扩张能力的定性表征[30],因此本研究利用Fragstats计算1995—2015年深圳各用地类型的TA变化量,并对其进行无量纲处理(表3)。

表3 1995—2015年深圳市各土地类型斑块总面积变化量及邻域权重参数

2.3.3精度验证分析

本研究基于1995—2005年深圳市土地利用变化规律,模拟得到2015年土地利用情况,并将其与2015年实际土地利用状况进行对比。为验证其精度准确性,本研究采用验证模拟准确性优于Kappa系数的FoM(Figure of merit)系数,FoM值为0.1080(FoM系数数值介于0.1—0.2,表示处于标准水平。),说明FLUS模型具有可靠性,适用于深圳市未来土地利用变化情况模拟。

2.3.4情境设定

遵循统筹兼顾、绿色发展的粤港澳大湾区建设基本原则,依据深圳市历史年份土地利用变化特征及其未来区域空间发展规划,本文分别设置自然情景、城市发展情景、耕地保护情景和生态保护情景四种情景模式对深圳市2025年土地利用变化情况进行预测(表4)。

表4 未来土地利用变化情景模式及原则

2.3.5转换成本矩阵

转换成本矩阵表征由当前地类转换为需求地类的难度[34]。转换成本矩阵中只存在两个值0和1,当成本矩阵值为0时,说明该地类不允许转换为其他地类,若成为1时,则相反。本文需对应不同情景设定四个转换成本矩阵(表5)。

表5 4种情景模拟下土地利用转换成本矩阵

3 结果分析

3.1 土地利用变化分析

1995—2015年深圳市土地利用变化总体表现为,建设用地面积显著增加,其余地类面积减少趋势稳定(图2)。其中建设用地正向增加趋势显著,建设用地面积由1995年的275.61 km2增长至2015年的881.12 km2,其动态度也高达26.97%。伴随着建设用地面积猛增,耕地与未利用土地面积发生较大幅度的减少,其中耕地面积减少了80.83 km2,其动态度为-8.02%,而未利用土地仅次于耕地,面积减少量高达68.70%。此外,以林地、草地和水域为主的自然景观面积减少也不可忽视,其中林地面积减少趋势为阶梯式,1995—2005年林地面积减少幅度较显著,减少面积占比达67.47%,2005—2015年减少趋势稍显缓和。而草地和水域面积的“V”型减少态势,说明两地类在1995—2005年经历过减少后,于2005—2015年又呈现面积回升态势,但回升幅度较为微弱,仅增加了7.12 km2、2.74 km2,草地和水域面积变化的总态势仍以下降为主。梳理深圳地区发展历程可知,1995—2015年间,深圳发生翻天覆地的变化,区域社会经济发展迅速,需求日趋多元化,大规模的开发建设活动导致建设用地不断侵占其他用地类型,以致建设用地面积增加较迅速。

图2 1995—2015年深圳土地利用面积和单一土地利用动态度变化

1995—2015年各用地类型间发生相互转换(表6)。转出量最高的是草地,其次是林地,二者转出的主要方向均为建设用地,其中约有51.72%的草地面积转换为建设用地,林地的转出量仅次于草地,为98.0974 km2。建设用地是研究时段内转入量较大的地类,除草地、林地外,未利用土地也是建设用地面积增加的主要贡献者之一,其转入建设用地的面积占该地类面积的86.50%,耕地对建设用地面积增加的贡献程度仅次于未利用土地,耕地向建设用地转出面积约占耕地面积76.81%。除建设用地外,其余用地类型的转出量均明显高于转入量,呈“入不敷出”态势。

表6 1995—2015年深圳市土地利用转移矩阵/km2

3.2 生态系统服务价值变化分析

1995—2015年深圳市ESV总价值呈下降趋势。其中1995—2005年ESV总价值下降剧烈,减少了约1445755.11元,2005—2015年仅减少了160641.40元,价值损失趋势缓和。2005—2015年ESV总价值损失量低于1995—2005年主要由于该阶段深圳大规模兴建基础设施活动已然结束,当地居民对城市绿色景观的需求与日俱增以及当地政府对国家可持续发展战略的响应,纷纷促使建设用地对草地、林地、耕地和水域等用地类型的侵占力度减弱,城市绿色景观复苏态势展露,总体生态系统服务价值的损失状况得到缓和。

1995—2015年,深圳市各项生态系统服务变化度均表现为负值,也再次验证了深圳市生态系统服务价值的损失趋势。水资源供给服务的负向变化最突出,为-2.4038%,水文调节服务次之,为-2.0924%。1995—2015年深圳市各项生态系统服务的比重格局较为稳定,调节服务和支持服务功能的变化始终对深圳市整体生态系统服务功能变化具有决定性影响,其中调节服务价值占总价值量的66.40%,而支持服务占比20.84%,因此调节服务成为深圳市最主要的生态系统服务功能。

图3 1995—2015年深圳市各项生态系统服务功能价值量变化

各用地类型ESV变化与其面积变化趋势具有一致性(图4)。1995—2005年,水域、林地、草地、耕地和未利用土地面积的负向减少引致其生态系统服务价值变化度均为负值,其中未利用土地的变化最大为-5.17%,耕地次之为-4.74%。虽然水域在各地类中面积变化最小,但其生态系统服务价值负向变化趋势高达-4.98%,说明了水域对应的生态系统服务价值较高,未来水域景观的保护是各用地类型保护中不可忽视的重点之一。2005—2015年,林地、耕地和未利用土地的生态系统服务价值变化度依旧为负值。耕地面积的减少使其生态系统服务价值负向减少加剧,耕地逐渐成为各地类中负向变化最突出的用地类型,其变化值为-6.23%,林地和未利用土地因面积减少趋势有所缓和,其负向减少一定程度上也得到优化,分别为-0.98%、-3.52%。

图4 1995—2015年深圳市土地利用动态变化对生态系统服务的影响

3.3 多情景模拟下土地利用与生态系统服务价值变化特征

3.3.1多情景模拟下土地利用动态变化特征

在延续历史发展情景基础上,2015—2035年深圳市各用地类型大规模转出为建设用地。截至2035年,深圳市建设用地增加157.87 km2,其中约72.85%的土地面积由草地和林地转换而成(图5)。

图5 2015—2035年深圳市各用地类型面积变化率

城市发展情景下,建设用地面积增量高于其余三种情景,林地和草地依旧是建设用地面积增加的主要贡献者,较自然发展情景,两地类对建设用地面积增量贡献比重增至76.80%。在该情景下,由于增加了各地类向建设用地转换的概率,以致建设用地对于水域面积侵占也较为突出,水域转入量占建设用地面积增量的21.55%(图5)。

耕地保护情景下,耕地面积增加了7.16 km2,建设用地也增加了125.52 km2(图5)。从面积增减看,虽然建设用地面积增量高于耕地,但耕地的变化率略胜一筹,耕地的变化率为35.86%,建设用地则为14.25%。

生态保护情景是未来土地利用变化的理想情景,该情景下自然景观总体向优发展。虽然草地面积减少态势依旧,但其减少幅度相对较小,水域、林地、耕地面积减少态势得到有效遏制,分别增加了0.05 km2、2.24 km2、2.85 km2(图5)。由于情景设定时,对生态空间转换为建设用地的概率进行了降低处理,因此在该情景中建设用地面积增量明显低于其余三种情景,20a间仅增加18.10km2。

3.3.2多情景模拟下生态系统服务价值变化特征

2035年在自然发展、城市发展、耕地保护和生态保护四种情景下ESV值分别是2444091.80元、2369814.52元、2712496.73元和2918616.70元(图6,表7),较2015年,四种情景的ESV分别损失476545.10元、550822.38元、208140.17元和2020.20元。其中城市发展情景下,深圳市ESV的高额损失,为地方政府未来城市规划建设深圳市提供了警示借鉴,城市建设不可一味追求经济发展,生态与发展协同并进才是城市健康发展的有效途径。自然发展情景的ESV损失值仅次于城市发展情景,表明了1995—2015年的发展规律已不再适合目前深圳市的发展,应及时调整城市发展策略,优化城市土地利用布局。

表7 2015—2035年多情景模拟下深圳市ESV变化/元

图6 多情景模拟下2035年深圳市ESV变化

从各单项ESV看,自然发展情景下,各单项ESV均存在损失,一级类型中调节服务和支持服务分别损失348841.75元和75162.01元,共占总损失的88.97%,二级类型中,水文调节功能损失最多,达215960.75元,其次是气候调节功能,损失量为73152.89元；城市发展情景下,ESV损失比自然发展情景多74277.28元,主要由于该情景中草地、林地转换为建设用地的比重较高,造成调节功能价值出现显著下降,尤其是草地的气体、气候调节功能；耕地保护情景下,耕地和水域面积的增加使得气候调节和水文调节的损失量较自然发展和城市发展两情景要低出许多,分别为57525.20元、39101.06元,虽然该情景下ESV损失仍然存在,但与自然发展和城市发展情景相比,损失程度明显减弱；生态保护情景下,供给服务的ESV呈正向增加,其中水资源供给功能增值了681.97元,食物生产功能增值了647.51元,由于该情景对生态空间实施有目的的保护,一定程度上延缓了建设用地的蔓延,虽然ESV总价值的减少趋势并未逆转,但损失量明显低于其余三种情景,仅减少了2020.20元。

3.3.3多情景模拟下土地利用变化对生态系统服务价值影响差异

图7 2015—2035年深圳市各用地类型生态系统服务价值变化

草地面积损失是造成四种情景内生态系统服务价值变化的关键因素。其中城市发展情景下,草地减少引致的生态系统服务价值减少量占该情景总价值减少量的50.43%,而自然发展情景受草地面积减少的影响仅次于城市发展情景,减少量占31.76%。相较于其他三种情景,生态保护情景受草地变化影响较弱,草地减少仅带来了12486.83元的价值损失,主要由于该情景降低了林地、耕地、草地和水域转换为建设用地的概率,明确了生态红线等限制转化区,使得水域、林地和耕地面积显著上升,三地类价值的增长一定程度上削弱草地面积下降带来的生态系统服务价值减少(图7)。

水域、林地变化对生态系统服务价值的影响次于草地。水域和林地面积减少引致的生态系统服务价值降低比重分别为64.76%和48.68%,自然景观(草地、水域和林地)的显著减少成为自然发展和城市发展情景中生态系统服务价值减少的巨大推力。而在生态保护情景下,林地面积增加带来的价值增长与草地价值减少间表现出互补趋势,草地面积的减少多受林地草地间相互转化的影响。

4 讨论与结论

4.1 讨论

本文在分析深圳市历史土地利用变化规律基础上,参照深圳市土地利用总体规划,借助FLUS模型模拟自然发展、城市发展、耕地保护与生态发展四种情景下深圳市土地利用变化情况,进而利用当量因子法对不同情景下土地利用结构的生态系统服务能力进行价值化表达。对研究区而言,生态保护情景是优化区域土地利用结构、缓解生态系统服务价值减少的最佳模式,而城市发展情景则是对区域发展具有一定警示作用,如何权衡发展与保护的关系是深圳市亟待考虑的问题之一。

从研究方法上看,FLUS模型的模拟结果与驱动因子间关联密切,驱动因素的选取易受主观性与数据获取有限性的影响,加之城市土地利用变化易受政策规划导向影响,因此导致模拟结果不确定性增加。在未来研究中,对研究区驱动因素进行合理更新,对区域政策等人文因素实现数据空间化,考虑驱动因素全面性,也需根据国家最新土地利用规划不断完善情景设置。

4.2 结论

本文基于1995—2015年深圳市土地利用与生态系统服务价值变化现状,利用FLUS模型模拟多种情景下2035年土地利用的动态变化及其对生态系统服务价值变化的影响。主要结论如下:

(1)1995—2015年建设用地面积显著增加,其余用地类型面积减少趋势稳定,其中耕地和未利用土地面积负向变化最为显著。各用地类型间均存在类型转换,其中转出量最高的是草地,转入量最高的则是建设用地,林地与草地之间存在密切的相互转换关系,除建设用地外,其余用地类型均呈现“入不敷出”态势。

(2)1995—2015年深圳市ESV总价值呈下降趋势,下降速度经历了由迅猛到缓和的变化,调节服务是深圳市最主要的生态系统服务功能,其次则是支持服务功能。1995—2005年,水域、林地、草地、耕地和未利用土地的生态系统服务价值变化度均呈负向变化,其中未利用土地的变化度最大,耕地次之。2005—2015年,耕地的生态系统服务价值负向变化程度加剧,林地和未利用土地面积减少趋势得到缓和。

(3)多情景土地利用模拟中,自然发展、城市发展、耕地保护和生态保护四种情景的ESV总价值均存在损失,草地面积减少成为生态系统服务价值减少的关键,调节功能对四种情景生态系统服务价值减少具有显著推动作用。草地、水域和林地面积的损失是引致自然发展与城市发展两情景价值减少的重要推手,生态保护情景下,草地、林地的价值变化呈此消彼长态势,草地林地间相互转化影响显著。