雄安新区国土空间开发的生态系统服务价值响应特征

刘礼群,江 坤,胡 智,冯徽徽

中南大学地球科学与信息物理学院, 长沙 410083

近几十年来,在社会经济的各项政策驱动下,世界各国土地开发力度持续加大,土地利用与覆盖变化(LUCC)明显,对全球与区域生态环境产生显著影响[1]。如Chen等[2]基于长时序遥感监测数据,在全球尺度上揭示了2000年以来全球土地利用变化特征及其驱动因素；刘纪远等[3]基于Landsat 8 OLI、GF- 2等遥感影像,应用土地利用动态度、年变化率等指标揭示了2010—2015 年中国土地利用变化的时空特征；宋开山等[4]利用6期不同数据源对三江平原土地利用方式及格局的动态变化进行了定量研究,并分析了其驱动因素。LUCC一方面极大促进了区域经济发展,然而同时也对生态系统带来了沉重压力,开展区域LUCC的生态系统响应研究已成为可持续发展研究的热点问题。Zorrilla-Miras等[5]研究西班牙西南部Donana沼泽区域发现,自然或半自然土地被转为农地对区域生态系统的调节功能具有显著影响；李冰等[6]分析了太湖流域重污染区内土地利用变化趋势,发现其生态系统服务功能整体呈恶化趋势,仅在大气调节和原材料生产价值等方面表现微弱增加特征。基于土地利用动态变化监测结果,结合生态系统服务价值估算方法,定量评估国土空间开发过程中的生态系统响应特征已成为面向生态可持续发展的土地利用规划与管理重点研究内容。然而,上述研究较多关注的是LUCC与生态系统间的相互关系,定量化评估LUCC生态系统响应特征依然面临较大困难,成为研究生态系统演化内在驱动机制的瓶颈问题。

生态系统服务指生态系统的结构、功能和过程直接或间接所形成及所维持的人类赖以生存的产品和服务[7—10],可进一步细分为供给服务、调节服务和文化服务以及维持其他类型服务所必须的支持服务等4种类型[11]。生态系统服务价值(ESV)估算旨在定量描述生态系统中各项服务能力的强弱,可为土地利用变化的生态系统服务响应特征提供可行的方法[7—10]。ESV估算方法大致可分为基于单位服务功能价格(功能价值法)和基于单位面积价值当量因子的方法[8]。其中,功能价值法主要通过建立单项服务功能与局部生态环境变量之间的生产方程以模拟小区域的生态系统服务功能,具有科学客观性[12—13],然而输入参数较多、计算过程复杂、评价方法和参数标准也未统一,导致该方法运算较困难[14—17]；当量因子法基于区分各类生态系统服务功能,并利用量化标准构建各类生态系统中各服务功能的价值当量,继而结合面积进行估算,该方法简单直观,所需求的数据少,更适合较大区域和全球ESV的估算,在生态系统服务评估中得到越来越广泛的应用[8]。如1997年Costanza等[9]根据已经发表的研究报告及一些原创性的计算,假设生态系统服务供求曲线是一条垂直直线,评估了16个生物群落的17种生态系统服务的现行经济价值,首次提出了“全球生态系统服务价值评估”；我国学者谢高地等[10]提出的基于LUCC进行当量赋值的“中国陆地生态系统服务价值当量因子表”,在我国西部天保工程区的六省份[18]、广西北部湾沿岸地区[19]、京津冀城市群[20]、25个国家重点生态功能区[21]等诸多区域的生态服务价值评估中得到广泛应用。

雄安新区是继深圳经济特区、上海浦东新区之后的又一国家级新区,对集中疏解北京非首都功能、探索人口经济密集地区优化开发新模式、调整优化京津冀城市布局和空间结构、培育创新驱动发展新引擎,具有重大现实意义和深远历史意义[22—23]。新区设立以来,各项基础设施建设迅速推进,国土空间开发程度进一步加大,在促进地区经济与社会服务功能的同时也对生态环境产生显著的潜在影响。为确保区域可持续发展战略目标得以有效贯彻与落实,中央明确要求雄安新区建设需要坚持生态优先、绿色发展的基础策略。在此背景下,研究新区国土空间开发过程中的生态系统服务响应特征对于优化土地利用结构、促进城市可持续发展具有重要意义。然而,当前针对新区开发的相关研究较多关注其社会经济服务功能,而对其生态系统服务功能的影响尚未引起足够重视[24—25]。侯春飞等[25]基于四期(1995、2005、2015、2019年)遥感影像分析了雄安新区ESV总体变化特征。高星等[26]从“生产-生活-生态”的功能分类入手分析了新区过去30年生态环境恶化与改善的趋势。然而这些研究时间间隔较大,难以捕捉ESV连续变化特征；此外,这些研究主要关注生态系统服务价值的总体变化特征,未能充分考虑不同土地利用类型转化对ESV变化时空差异的影响以及未来发展趋势,无法为国土空间精细化管理提供有效支持。鉴于此,本文以雄安新区为研究对象,采用2014—2020年遥感数据分析土地利用动态变化过程,进而基于ESV定量指标定量评估新区生态系统服务价值及其响应特征,揭示国土空间开发过程中各用地类型相互转化对生态系统服务功能的影响特征,并结合新区发展规划预测未来2035年和2050年新区土地利用格局以及ESV变化,为新区经济建设与生态环境保护的绿色可持续发展策略提供理论参考。

1 数据和方法

1.1 研究区介绍

雄安新区地处北京、天津、保定腹地,位于河北省中部的大清河冲积扇上,属太行山前平原向冲积平原的过渡地带[25]。新区介于北纬38.70°—39.16°,东经115.64°—116.33°,含雄县、容城、安新三县行政辖区(含白洋淀水域)及任丘市西南部鄚州镇、苟各庄镇、七间房乡和高阳县北部的龙化乡,规划面积约为1770 km2(图1)。气候主要表现为暖温带季风大陆性气候,太阳光照充足,四季分明且年均气温适中,降水集中于夏季,冬季寒冷且少雪。地形主要为平原,平坦开阔,西北较高,东南略低,海拔7—19 m。研究区土地利用类型主要以耕地为主,植被覆盖率较低,区内含多处古河道。其中白洋淀作为“华北之肾”,对于京津翼地区生态平衡具有举足轻重的作用[27]。

图1 雄安新区遥感影像

1.2 数据源与数据预处理

为对比分析开发前后的土地利用变化及生态系统响应特征,本文选择2014、2016、2018、2020年四期Landsat- 8卫星OLI陆地成像仪遥感影像开展相关研究。数据源于地理空间数据网站(http://www.gscloud.cn/),空间分辨率30 m,成像宽幅为185 km×185 km。所下载产品为Level 1T地形矫正影像的00级数据,地理坐标系为WGS- 84参考椭球。研究区边界源于全国县区矢量数据与雄安新区规划边界矢量数据,统一投影到WGS- 84。

分别对各期遥感数据进行辐射定标与大气校正,进而参照GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》,结合最大似然分类与目视解译方法,将土地利用覆被分为耕地、林地、建设用地、水域、未利用地5类。利用Google Earth高分影像对解译结果进行检验,四期遥感影像总体分类精度分别为87.70%、92.02%、91.89%和86.68%,Kappa系数分别为0.78、0.81、0.88和0.81。

1.3 研究方法

本文在分析LUCC基础上,利用ESV估算方法,定量评估土地利用变化对ESV的影响,并对其未来演变进行模拟。

1.3.1生态系统服务价值计算

不同土地利用类型产生的主要生态系统服务功能有所差异[28]。本文选择谢高地修正的中国ESV相对值评价方法核算不同用地类型的ESV,1个标准当量因子即为区域内耕地每年自然粮食产量的经济价值(每年每公顷粮食价值的1/7)[29]。考虑到ESV的时空异质性,李晓赛等[30]在研究河北省青龙县的当量因子表时,对其进行了功能性系数和经济性系数动态调整。结合这一成果,陈明叶等[31]提出了河北省大清河阜平流域当量因子表。新区毗邻大清河水系,因而本文采用陈明叶等的当量因子表作为研究区ESV研究的依据(表1)。

从已有保定市国民经济和社会发展统计公报获得2014—2018年的粮食种植面积和粮食产量(表2),计算2014—2018年年单位面积的产量平均值为6.14(t/hm2)。

表2 保定市2014—2018年主要粮食作物产值情况

结合河北省主要粮食作物市场价走势,2014—2018年粮食平均价格约为2.438元/kg,根据ESV当量因子计算公式((单位面积的粮食产量平均值×粮食平均价格)/7),计算得出新区一个ESV当量因子为2138.5元/hm2。在此基础上,进一步计算新区各项ESV:

ESVf=∑(Ak×VCfk)

(1)

式中,ESVf代表研究区某项生态系统服务价值(元)；Ak为研究区k类土地利用面积(hm2)；VCfk代表k类土地利用单项服务价值系数(元/hm2)(即k类土地利用单项服务价值当量因子与当量因子2138.5元/hm2的乘积)。

1.3.2生态系统服务价值流向分析

为揭示不同用地类型转化过程对ESV的影响,采用流向分析方法计算LUCC生态系统服务价值损益[32]。计算公式如下:

PLij=(VCj-VCi)×Aij

(2)

式中,PLij表示一段时期内第i类土地利用类型转化为第j类土地利用类型后该段时期的ESV损益；VCi、VCj分别表示第i、j类土地利用类型的ESV系数；Aij表示该段时期第i类土地利用类型转化为第j类土地利用类型的面积。

2 结果与分析

2.1 雄安新区土地利用动态变化分析

2014—2020年新区土地利用及其变化如图2、图3所示。总体而言,新区土地利用类型以耕地与建设用地为主。时间上,建设用地、水域及林地面积持续上升。其中,建设用地共增长了79.85 km2,林地面积从2014年的7.06 km2增长到2020年的79.65 km2,水域从2014年的143.34 km2增加到2020年的197.35 km2,增幅高达37.68%。另一方面,耕地面积持续减少,从2014年的1354.29 km2下降至到2020年的1145.54 km2,覆盖面积占比从75.87%下降至64.17%,但其覆盖率仍最高。空间上,建设用地分布较均匀,扩散明显；林地主要分布于雄县内；水域主要分布在白洋淀和古道河。

图2 2014—2020年雄安新区土地利用类型变化趋势

不同土地利用类型间的相互转化统计结果表明(表3、表4和表5),2014—2016年,耕地面积迅速减少,主要向建设用地(91.71 km2)和水域转化(11.49 km2),两者占耕地减少总面积的92.91%。水域增加面积主要来自建设用地(23.68 km2)和耕地(11.49 km2)的转化,共占新增水域面积的97.32%。林地新增面积主要来自耕地的转化(7.88 km2),占林地新增面积的82.60%。建设用地主要由耕地(91.71 km2)转化而来,占转化至建设用地总面积的91.34%。此外,96.05%(1.46 km2)的未利用地减少区域向耕地转化。2016—2018年,新增林地主要来自耕地的转化(16.75 km2),占新增林地面积的92.18%。建设用地扩张亦主要来自耕地转化(66.46 km2),占所有新增建设用地的88.15%。新增水域主要来自耕地(12.79 km2)和建设用地(11.09 km2),分别占新增水域面积的49.82%和43.20%。另一方面,耕地减少面积主要向建设用地转化(35.40 km2),占其减少面积的72.53%。2018—2020年,林地稳定增加,增幅变大。耕地减少的部分主要用于建设(101.90 km2),水域的增加主要来自建设用地(19.86 km2)和耕地(15.57 km2)的贡献。

表3 2014—2016雄安新区土地利用转移矩阵/km2

表4 2016—2018雄安新区土地利用转移矩阵/km2

表5 2018—2020雄安新区土地利用转移矩阵/km2

进一步分析不同土地利用类型相互转化轨迹的空间分布特征(图4)。可以发现,土地利用类型变化剧烈区域主要集中在白洋淀(图4中A、B和C红色标记区域)及零散分布的村镇周围。其中A区主要表现为白洋淀周边耕地向水域、雄县内部分林地向耕地的变化；B区主要是耕地向水域、建设用地的转变,且水域面积扩大明显;C区以水域周边耕地向建设用地变化为主。耕地转为林地的区域主要集中在新区东北部雄县内。大部分耕地及城市的土地利用变化相对较弱,体现出新区仍以耕地、建设用地类型为主。而D和E区则主要是林地生长的区域。

图4 2014—2020雄安新区土地利用变化轨迹

2.2 雄安新区生态系统服务价值的时空变化

定量估算新区ESV(图5、表6和表7)。结果表明,新区总ESV从2014年的31.75亿元增加到2020年的36.26亿元,总体呈增长趋势(4.51亿元)。为直观对比分析不同年份ESV等级变化,参考已有文献[29],结合新区实际情况将ESV分为:负效应(<0万元/hm2)、低效应(0—2万元/hm2)、中效应(2—5万元/hm2)与高效应(>5万元/hm2)4个等级(图5)。可以看出,2014—2020年新区负效应区域基本位于建设用地内部,空间上分散于东北、西北等区域,并向东北方向有所扩张,主要原因在于建设用地的水文调节与废物处理生态服务功能呈现较强的负效应(见表1)。低效应区域分布形态与耕地的空间分布相吻合,覆盖研究区60%左右的面积,且有被负效应、中高效应区域覆盖的趋势。中效应区域主要位于白洋淀水域外围,主要为耕地与水域的混合区,2018年和2020年东北区域出现较多零散分布的中效应区域,与林地的空间分布相吻合；高效应区域与水域的分布呈现强烈的正相关,即在大片水域集中区(尤其是白洋淀内部),生态服务价值较高,且有向白洋淀外围扩张的趋势。

图5 2014—2020雄安新区生态系统服务价值空间分布

各项生态系统服务功能的ESV变化情况如表6所示。新区正式设立后,ESV变化幅度更大、更快。2014—2020年新区原材料生产、气候调节、水文调节、废物处理、生态多样性与美学景观的ESV均呈增长趋势,其中增幅较大的为美学景观(39.41%)、水文调节(32.77%)与原材料生产(25.78%)等功能,但水文调节ESV在2016—2018年基本没有变化,而2018—2020年增幅较大。另一方面,由于耕地持续减少,食物生产ESV则处于下降趋势(-10.78%)。保持土壤和气体调节ESV前期减少的原因在于建设用地大规模增加,后期增加与林地、水域面积的扩大有关。

表6 2014—2020雄安新区生态系统服务价值结构变化

2.3 雄安新区土地利用变化的生态系统服务价值响应特征

土地利用变化强烈改变了地表属性特征,从而对生态系统服务功能产生显著影响。表7统计结果表明,水域和林地的增长导致其对应的ESV一直处于增长趋势,增加额分别为5.24亿元和4.37亿元。耕地缩减与建设用地扩张则使得ESV分别减少3.53亿元和1.57亿元。未利用地ESV变化很小。统计发现,2014—2016年,水域变化导致ESV增长最大(1.71亿元),林地变化引起的ESV略有增加(0.23亿元),其他土地利用变化类型使ESV呈微弱减少趋势。2016—2018年,水域ESV增加趋势依然显著(1.10亿元)。林地增长趋势亦呈加快趋势(0.49亿元)。未利用地ESV变化很小但转化为增加趋势(0.01亿元),呈V形变化；其他类型呈下降趋势,如耕地(-0.85亿元)和建设用地(-0.55亿元)。2018—2020年,林地ESV(3.65亿元)和水域ESV增加显著(2.43亿元),ESV的减少主要是耕地减少导致(-1.85亿元)。

表7 2014—2020雄安新区各类用地生态系统服务及总价值变化/(×108元)

进一步分析LUCC与ESV之间的内在响应关系(表8、表9和表10),不同土地利用类型之间转化导致的ESV变化差异较大。其中,2014—2016年建设用地转向水域(2.76亿元)和耕地(1.69亿元)引起的ESV增益最显著,与石英杰等[33]对于白洋淀区域2011—2017年建设用地流向一致,其次是耕地转向水域(0.92亿元)和林地(0.34亿元)引起的ESV流向增益。ESV损失主要来自白洋淀区域外耕地转向建设用地(-3.37亿元),其次是水域转向建设用地(-0.92亿元)。2016—2018年新区主要ESV增益来自建设用地转为水域(1.29亿元)和耕地(1.29亿元),其次是耕地向水域(1.02亿元)和林地(0.72亿元)类型的转变,主要损失来源于白洋淀区域外耕地(-2.44亿元)和水域(-0.88亿元)转向建设用地。2018—2020年ESV损益变化主要来自耕地流向林地(2.97亿元)和流向建设用地(-3.74亿元)。建设用地ESV流向耕地和水域的结果与杨苗等[34]对白洋淀区域2017—2030年建设用地将会向湖泊转换的预期相一致。

表8 2014—2016年雄安新区生态系统服务价值损益分析/(×108元)

表9 2016—2018年雄安新区生态系统服务价值损益分析/(×108元)

表10 2018—2020年雄安新区生态系统服务价值损益分析/(×108元)

此外,ESV变化具有较强的空间分异特征(图6)。2014—2016年ESV增益区域大于损失区域,增益主要集中在安新县白洋淀区域。2016—2018年增益区域明显缩小,主要集中在新区西部的藻苲淀、容城县与雄县交界处及雄县内林地面积增加的区域。2018—2020年增益区域大幅扩大,白洋淀以及雄县内的增益区域明显大于上一阶段。主要原因可能为新区重视高质量发展、实施“引黄济淀”人工补水及启动“千年秀林”建设等生态保护政策,使得新区湿地面积和城市森林面积显著增加[35—36],进而带动总ESV的增加,表明ESV对水域、林地面积增加区域的积极响应过程。2014—2020年ESV损失区域零星分布于整个研究区,主要位于雄县、容城县等地区,该地区经济发展较快、建设用地扩张迅速,土地可持续利用程度较低[37],对生态系统服务的需求逐渐超过了生态系统承载力的限度,表明ESV对超过生态环境承载力的经济过快发展及建设用地过度、过快扩张地区的消极响应过程。

图6 2014—2020雄安新区生态系统服务价值损益空间分布格局(红色损失区域,蓝色增益区域)

2.4 雄安新区生态系统服务价值未来情景预测与分析

图7 基于Markov模型的2021—2050雄安新区不同用地类型面积(实线表示预测趋势)

为进一步分析土地利用变化对生态系统服务价值的影响,本文基于2018年、2020年土地利用数据,采用Markov模型[38]预测未来2050年新区不同用地类型面积(图7),进而采用Liu等[39]提出的FLUS 2.4模型(http://www.geosimulation.cn/FLUS.html)模拟相应LUCC在空间上的分布(表11和图8)。虽然受气候变化与人类活动等诸多因素的复杂交互作用,未来土地利用变化及生态系统响应通常具有较强的复杂性与不确定性,然而模型模拟的结果不在于对未来预测的精度有多高,而是可为面向生态系统可持续发展的国土空间开发与优化提供一种可供对比分析的参考方案,因而依然具有较强的现实意义与实践价值[40—41]。

在Markov模型预测中,未来耕地呈现持续递减而水域呈现不断递增趋势,建设用地、林地及未利用地则呈现较复杂的波动变化特征(图7)。结合新区发展规划,新区2035年和2050年ESV总值将分别达到63.91亿元和68.31亿元(表11),呈现持续上升趋势,表明在当时国土空间规划政策下,新区生态系统有望不断提升,可为区域可持续发展奠定良好的社会经济与生态环境基础。进一步分析表明, 2035年新区土地利用类型主要以林地和建设用地为主,林地主要分布在雄县和安新县内,建设用地和耕地主要分布在容城县和雄县区域,建设用地的扩展主要围绕城市群进行,原因可能是上述两区内部城镇扩张阻力较弱[42]。“退耕还淀”措施将使安新县内淀区水域逐渐恢复,这一结论与黄斌斌等人研究较一致[43]。2050年新区以林地、建设用地和水域为主要土地利用类型,建设用地在安新县占比较少,主要集中分布于容城县和雄县,受保护耕地呈块状分布于雄安新区东北、西北和西南,较好地验证了冯运双等[44]研究结果。ESV负效益区域主要集中在新区的北方,与建设用地呈现强烈相关性,负效应区域与耕地分布近似,中、高效应区域则主要分布在新区南方(图8)。

图8 雄安新区土地利用及ESV预测结果

表11 2035年和2050年雄安新区土地利用格局的预测以及生态系统服务价值变化的展望

3 讨论与结论

本文基于2014—2020年遥感影像开展雄安新区LUCC动态监测,继而采用当量因子法对生态系统服务价值进行估算,探究土地利用变化对ESV的影响,并根据规划设计模拟LUCC发展趋势。主要结论有:

(1)2014—2020年,雄安新区土地利用变化显著,主要表现为建设用地、林地和水域面积持续上升,分别增加了79.85 km2、72.59 km2和54.01 km2,耕地面积持续减少(-208.76 km2)。其中,新增建设用地与林地主要来自耕地转化,新增水域主要来自耕地和建设用地转化。

(2)雄安新区生态服务系统总价值呈正增长(4.51亿元),新区正式设立后,ESV变化幅度更大、更快。负效应区域主要位于城市内部,而高效应区域分布与水域的分布呈现显著相关性。从单项ESV上看,美学景观(39.41%)、水文调节(32.77%)与原材料生产(25.78%)等生态系统服务功能价值增长幅度较大,但水文调节生态服务价值在2016—2018年基本平稳,在2018—2020年增幅较大。保持土壤服务功能变化较小(0.88%),食物生产服务功能价值呈较强的下降趋势(-10.78%)。

(3)LUCC对雄安新区ESV具有显著影响。其中,水域和林地变化导致ESV增加5.24亿元和4.37亿元,耕地和建设用地变化导致ESV减少3.53亿元和1.57亿元。新区主要ESV增益来自白洋淀周边建设用地向水域的转化(2.76亿元、1.29亿元和2.32亿元),2018—2020年ESV的增加还受益于退耕还林(2.97亿元)；损失来自耕地向建设用地的转化,三阶段分别减少3.37亿元、2.44亿元和3.74亿元。在空间分布上,ESV增益区域主要分布在安新县内白洋淀区域、雄县与容城县交界处等水源充沛、生态保护较好区域；损失区域主要位于雄县、容城县等人口众多、城市化扩张迅速等国土空间开发较剧烈区域,且新区正式设立后增益幅度显著增大。

(4)在当前发展规划下,新区ESV将大幅提升。2035年,新区主要土地利用类型为林地,分布在雄县和安新县,建设用地则体现在城市往外的扩张,分布于容城县和雄县。在此背景下,新区2035年ESV总值将达63.91亿元；随着新区各项功能的不断完善,生态系统服务质量也将持续提升,2050年ESV总值将有望达到68.31亿元,区域社会经济与生态环境协调可持续发展程度呈现不断加强特征。

综上,雄安新区国土空间开发对区域整体生态系统具有较高的正面效应,然而也须警惕建设用地快速扩张对水文调节与废物处理等生态系统服务功能的负面影响。未来发展须在确保区域总体ESV提升的基础上,加大对林地、耕地、水域等自然生态服务功能的保护力度,避免建设用地无序快速扩张,全面促进区域社会经济与自然生态系统的协调可持续发展。