农业文化遗产申报对土地覆盖与生态系统服务潜力的影响——贵州从江侗乡稻鱼鸭系统的研究

骆嘉逸，陶 伟

(华南师范大学地理科学学院，中国 广州 510600)

生态系统服务(Ecosystem Services, ES)，被定义为“人类从生态系统中获得的各种惠益”[1,2]，包括有形的物质产品供给与无形的服务提供两方面，有学者认为从人类社会的发展需要来看，它是社会的基础[3,4]。生态系统通过多种方式改善人类福祉和环境质量，例如，通过提供土壤并维持植物的养分循环(支持服务)、提供食物和淡水(供给服务)、吸附空气污染物和调节气温(调节服务)等。此外，ES还提供如美学、娱乐等与人类精神世界的互动(文化服务)[5]。

生态系统对人类的影响并非是单向的，人类活动如林业、采矿、农业、城市化等也或直接或间接地改变着生态系统景观和区域内的土地利用方式，从而带来相应的土地覆盖变化[6-9]，学界对景观变化的解释多种多样，在人口稠密地区，生态系统变化基本由人为因素驱动[10]，在这些地区即便是受到保护的景观，为了达成吸引游客的目的会产生一定程度的景观变化[11]；此外，生态景观的变化不仅由少数决策者和执行者造成，还可能由社会-自然事件、土地管理、气候变化等引起[12,13]。在前人研究中，导致人类社会景观变化的最重要驱动因素有两个：住所需求[16,17]和林业与农业的扩张[19,20]。基于ES供给、景观变化、人类活动三者的关系，景观变化又将会影响到ES的供给[18-20]。自1980年以来，从遥感资料与空间数据集中获取土地覆盖信息进行景观变化分析的技术蓬勃发展，土地覆盖变化作为分析ES的重要评价指标，在ES供给的权衡(trade-offs)关系研究中发挥着重要作用[2,3,21-23]。

传统ES评估主要基于市场理论的经济价值量评估，但经济价值评估无法反映ES的内在机理与生态过程。近年来，由于价值量评估的局限性逐渐暴露，当前国际上ES评估更侧重于物质量评估法，而随着网络信息技术的成熟，基于3S技术开发的生态模型在ES评估的研究中也愈加广泛，目前最为成熟的模型之一InVEST模型已经在全球范围被大量的使用[24]。国内学者谢高地等基于多源数据，结合模型运算与地理信息空间分析等方法的优点，对单位面积价值当量因子静态评估方法进行了改进，构建了中国陆地ES价值的动态评估方法，为我国生态系统服务价值的时空动态评估提供了一个相对全面的综合评估方案[25]，本研究采用该价值评估方法。

“农业文化遗产”，是以活态传承、系统协同为主要特征的遗产类型，是劳动人民与所处环境长期协同发展与世代传承、具有丰富的生物多样性、完善的传统知识与技术体系、独特的生态与文化景观的农业生产系统[26]。农业文化遗产蕴含丰富的生物、技术、文化“基因”，对于乡村振兴战略实施具有重要的现实意义[26-29]。从江县拥有着“全球重要农业文化遗产”(GIAHS)的突出优势，其在从江县的扶贫工作中发挥了重要作用。从江县根据其资源禀赋，因地制宜，引入有机农业思想，生产高品质农产品，加强产业化建设；发挥民族地区优势, 发展农业生态旅游, 丰富农业形式[30]，这一系列的发展需要通过改变土地覆盖类型来实现，并且反映在ES供给上。本研究将从江县GIAHS的发展作为重要的人类活动，意图初步厘清其申报前后遗产地总体、核心保护区以及非核心区的土地覆盖变化情况，并计算对应区域的ES供给变化情况，为后续的发展机理研究打下基础。

1 研究区概况

从江县位于贵州省东南部，与广西壮族自治区接壤，东接柳州市三江侗族自治县，南邻柳州市融水苗族自治县、广西河池市环江毛南族自治县，西连荔波县、榕江县，北靠黎平县，居都柳江中游。从江县属中亚热带湿润季风气候区的南缘，四季分明、夏无酷暑、冬无严寒。全县地势以都柳江为横轴两翼递升，山地面积2 963 km2，占总面积的91.34%，坝子面积64 km2，占2%，河流滩涂面积约占4%。全县一般相对高差300～500 m，地势陡峻的西南部最大高差达700～800 m。最高峰为九万大山元头界峰，海拔1 670 m，最低为都柳江出境处，海拔145 m，相对高差1 535 m。截至2020年，全县总人口390 797人，其中少数民族占95%，主要民族以苗族、侗族、壮族、瑶族、水族等少数民族为主。从江境内自然山水绮丽多姿，民族文化原生古朴，被有关专家称为是贵州省旅游景点数量最多、资源类型最全、原生性最强、保存最为完整的县份之一，也是贵州省东线优先重点发展旅游区之一。

“贵州从江侗乡稻鱼鸭系统”(Dong’s Rice Fish Duck System, China)位于贵州省黔东南州的都柳江中游(见图1)，属于云贵高原东南边缘低山丘陵地区。案例地于2011年入选全球重要农业文化遗产项目(Globally Important Agricultural Heritage Systems, GIAHS)，该系统以“种植一季稻、放一批鱼、养一群鸭”为特色，形成了稻鱼鸭共生、鱼米鸭同收的复合生态农业系统，既保持了农业系统的稳定性，又维持了当地生态系统的生物多样性，是中国传统高山农业的杰出代表之一，最早可追溯到东汉时期，距今已有1 400多年。

遗产区域分布于黔东南州的从江县，总面积约3 244 km2[31]，核心保护区域(高增乡、丙妹镇、西山镇、雍里乡、刚边壮族乡、加榜乡)约有950 km2。目前，当地以传统水稻种植为主，主要稻种有40余种，其中从江香禾糯作为国家地理标志保护产品广为人知，其他可流通的农产品还有鸭、鱼等。截至2020年，当地约40万户籍人口中，少数民族占95%，主要以苗族、侗族、壮族、瑶族、水族等少数民族为主，作为少数民族的聚居地，案例地形成了独特的、以侗族为主的、多民族交流的山地立体农业知识体系。

图1 研究区域位置及范围 Fig. 1 Location and scope of the studied area

2 研究数据与方法

2.1 数据来源

考虑到2011年从江县以全县为单位申报GIAHS成功，本研究使用了该节点前后10年(2000—2020年)的土地覆盖变化数据。本文所需土地覆盖数据来源于国家基础学科公共科学数据中心与国家基础地理信息中心，以2000，2010和2020年GlobeLand 30全球地表覆盖数据(DOI:10.117 69/www.globallandcover.com)和2010年“贵州从江侗乡稻鱼鸭系统”申报书[29]以及2021年7月粮农组织GIAHS网站[1]中稻鱼鸭农业生态系统核心区的矢量化数据为主要数据源(因而面积存在一定误差)。结合2015年谢高地等[30]提出的“单位面积生态系统服务价值当量表”与2017年Montoya-Tangarife等[31]提出的“区域生态系统服务的评估矩阵”，对案例地ES价值进行评价。研究所需的粮食产量、播种面积以及粮食价格数据来源于《贵州省黔东南统计年鉴》。

2.2 土地覆盖变化分析方法

本研究利用简化的土地覆盖类型(受限于空间数据集)进行景观变化评估，基于2000，2010和2020年的土地覆盖数据制作从江县2000—2010年和2010—2020年两段时间的土地覆盖变化转移矩阵，对比两矩阵，重点分析土地覆盖的结构变化与空间变化。

空间数据集来源于2000，2010和2020年GlobeLand 30全球地表覆盖数据(总体精度83%以上，Kappa系数0.78以上)。该数据库已用于国内外的多项研究，这些研究主要涉及分析土地覆盖变化趋势[34-36]。从生态系统的角度结合数据集来看，从江县拥有的6种土地覆盖类型，即耕地、森林、草地、湿地、水体和人造地表，具有差异明显的垂直结构和水平结构，有利于评价ES变化情况。

2.3 生态系统服务潜力核算方法

专家咨询经常被用作评估ES价值的替代方法，特别是在缺乏高质量数据的情况下[3,37-39]。与需要大量工作和大量数据集来计算ES供给的复杂过程相比，这种方法更快速、实用与高效。本文基于谢高地等在2015年修订和补充的“单位面积生态系统服务价值当量表”[25]与Montoya-Tangarife等[33]在2017年提出的专家咨询“区域生态系统服务的评估矩阵”方法，通过对价值当量表进行标准化，构建基于我国国情的生态系统服务评估矩阵。“单位面积生态系统服务价值当量表”本身即是基于统计文献资料、遥感气象数据、模型改进、咨询生态学与经济学专家各种方法综合所得的价值当量表，得到学界普遍认可。对其进行标准化后取同类型ES各子项的平均值作为对应ES类型的潜力值，参考使用过类似方法的文献对具有高变异性的ES潜力值进行了调整[38-40]，采用0～5的定性尺度，其中0表示没有ES潜力，5表示最大潜力。

利用该评估矩阵对从江县2000，2010和2020年GlobeLand 30地表覆盖数据进行评估与可视化，总体ES供给情况由2000，2010和2020年各结构性土地覆被的相对面积乘以评估矩阵(见表1)所得。利用计算结果绘制出3期的ES供给。此外，本研究还分别计算了20年间，生态系统供给服务、调节服务、支持服务、文化服务潜力的变化。

就在这危急时刻，一个身材健硕的青年男子跳进海中，迅速将女子从海里救出来，当人们围拢过来向他们表示慰问时，有个人拿着一架照相机挤进人群，将一些照片拿出来让人们观赏，这些照片再现了刚才那惊险的一幕。人们奇怪地问：“刚刚发生的事情，你怎么会有照片？”摄影者高举相机，得意地说：“这是普拉公司的新产品——拍立得相机，30秒钟就可拿到照片。”游人们立即对“拍立得”相机产生了极大的兴趣，纷纷围了过来观看。

3 分析结果

3.1 土地覆盖变化分析

3.1.1 土地覆盖结构性变化 使用GlobeLand 30数据制作从江县2000，2010和2020年的土地覆盖情况(见表2)，从总体上反映了研究区域20年间土地覆盖的结构性变化。

表2 2000，2010和2020年研究区土地覆盖情况

2000—2010年土地覆盖结构性在总体上变化不明显(变化率0.41%)，主要发生在中部河流的沿岸(见图2)：4种土地覆盖面积减少，其中湿地1.68 km2(-42.32%)与水体5.47 km2(-28.91%)最明显；两种土地覆盖面积增加，其中森林6.45 km2(+0.27%)，草地1.10 km2(+0.49%)。

2010—2020年结构性土地覆盖在总体上变化显著(变化率14.16%)，尤其是耕地与人造地表方面。西部地区森林大量转化为农田，而东北部则同时存在退耕还林与人造地表大幅扩张的情况，中部变化较小，局部地区出现零星的人造地表(见图2)。具体变化如下：3种土地覆盖面积增加，耕地174.05 km2(+30.57%)，水体3.80 km2(+28.25%)，人造地表16.22 km2(+644.85%)；3种土地覆盖面积减少，森林175.12 km2(-7.28%)，草地18.64 km2(-8.29%)，湿地0.32 km2(-13.97%)。

图2 研究区土地覆盖时空变化 Fig. 2 Temporal and spatial changes of land cover in the studied area

3.1.2 土地覆盖类型结构性变化的构成 研究区内超过12%的区域在20年间经历了土地覆盖变化，其中极大部分发生在2010—2020这10年间，其中，有3种土地覆盖类型变化最大(见表3和4)。(1)在耕地方面，2010年13.50%的现有土地在2020年转变为其他土地覆盖，主要是森林(54.87 km2，占比71.37%)、草地(11.27 km2，占比14.66%)和人造地表(9.56 km2，占比12.43%)，也有大量其他土地覆盖类型转换为耕地，主要由森林(219.43 km2，占新增耕地87.45%)提供；

表3 2000—2010土地覆盖变化矩阵 单位：km2

表4 2010—2020土地覆盖变化矩阵 单位：km2

(2)在森林方面，有11.88%转变为其他土地覆盖，主要是耕地(219.43 km2，占比76.73%)和草地(57.16 km2，占比19.99%)；

(3)在人造地表方面，2020年较2010年增加了16.20 km2，总面积为2010年的744.08%，主要由耕地(9.56 km2，占比58.98%)、森林(3.22 km2，占比19.87%)和草地(3.69 km2，占比22.79%)转换而来。

3.1.3 农业文化遗产地核心保护区与非核心区土地覆盖变化 2000—2010年间，GIAHS处于申报的筹备阶段，核心保护区与非核心区土地覆盖变化比例均在1%以下，除非核心区湿地(0.83 km2，为原有湿地的47.58%)变化略大于核心保护区(0.84 km2，为原有湿地的37.98%)以外，其余土地覆盖类型的变化比例十分接近。

综上，在GIAHS申报成功前后的两个阶段，案例地整体的土地覆盖变化强度存在较大差异，核心保护区与非核心区的土地覆盖变化情况也发生了分歧。2000—2010年期间，研究区土地覆盖变化缓慢，核心保护区与非核心区变化趋势相仿；2010—2020年期间核心保护区与非核心区呈现出了不同的土地覆盖变化模式，在森林转化为耕地方面，非核心区强度明显高于核心保护区；对于湿地的转化，核心保护区呈现保护态势，而非核心区则相反。

3.2 生态系统服务潜力核算

3.2.1 生态系统服务评估矩阵 对“单位面积生态系统服务价值当量表”[3]进行标准化处理后获得 “总体生态系统服务评估矩阵”(见图3)，经简化后可获得表1。

3.2.2 生态系统服务供给变化 2000和2010年ES供给的空间表现(图4)表明，从江县大部分地区4种服务潜力均以中高潜力为主，这种供给情况与占地面积最大的土地覆盖类型为森林有关；在东北部与中西部，由于耕地分布密集，调节服务、支持服务均呈现中低潜力；在河流与沿岸湿地区域，除支持服务以外均呈现中高潜力至高潜力。到2020年，随着人造地表的大幅度扩张，供给服务和调节服务的低潜力区增加；大量森林转为耕地(-9.12%)，导致了供给服务、调节服务和文化服务的中高潜力区向中低潜力区、中等潜力区转化；同时，由于人造地表对其他土地覆盖类型的侵蚀，支持服务和文化服务原本的中高潜力、高潜力区呈现萎缩态势(-26.18%)。

图4 2000—2020年从江县/研究区生态系统服务供给潜力的增减情况 Fig. 4 Increase and decrease of the potential supply of ecosystem services from 2000 to 2020

另外，2000年和2010年的供给服务的低潜力地区零星分布在全县范围，然而到2020年，从江县东北部形成了大片低潜力区域；调节服务方面，2020与2010年相比，从江县东部与中西部的大片地区服务供给潜力显著下降；支持服务方面与调节服务方面的变化类似，但由于人造地表所能提供的支持服务极低，被划分为无潜力地区；文化服务则由于耕地与人造地表的美学景观价值低于其他土地覆盖类型，导致了中等潜力与中低潜力区域大幅度增加(+33.27%)。4种ES类型供给潜力的增减情况均非常相似，大部分保持不变(超过80%)；只有约10%的区域经历了ES供给的减少，这些变化分散在从江县的西部地区和东北部地区；ES供给的增加在东北部最为明显，形成小片集聚。

将2000，2010和2020年各土地覆盖类型的相对面积乘以评估矩阵得到表5，由于土地覆盖的变化，ES供给在2000—2020年间略有下降，总体水平从2.59下降至2.55(中高潜力)。

表5 生态系统服务供给潜力评价

案例地最极端的ES供给变化与文化服务和支持服务有关(见图5其他土地变化类型中两端的×与○)，这些变化主要发生在自然景观转化为人造地表的区域，并且这些区域的面积通常都低于5 km2；相比之下，面积变化较大土地覆盖类型导致的ES潜力变化较小，如森林转为耕地、森林转为草地、草地转为森林、草地转为耕地等。这意味着2000年到2020年间，研究区域从江县的ES供给随着大规模土地覆盖变化而平稳变化(略有降低)。

图5 案例地生态系统服务潜力评分变化与土地覆盖变化的关系 Fig. 5 The relationship between the change of ecosystem service potential score and land cover change in the case

3.2.3 核心保护区与非核心区生态系统服务潜力 使用同样的方法分别对核心保护区与非核心区的土地覆盖数据集进行处理，处理结果显示2000—2020年间，核心保护区调节服务、支持服务、文化服务潜力均高于非核心区，而供给服务潜力则是接近相等(见表6)。

表6 核心保护区与非核心区生态系统服务潜力对比

2010—2020年间，研究区ES潜力整体呈下降趋势，核心保护区ES潜力下降的速度低于非核心区，这与GIAHS申报成功后的土地覆盖变化增强密切相关：从江县整体LUCC强度大幅增加，非核心区森林、湿地转化为耕地、人造地表的速率大于核心保护区。

由此可见案例地的整体ES潜力主要与LUCC中的“森林、湿地—耕地、人造地表”转化密切相关，高价值当量土地覆盖类型的相对面积越高，则ES潜力值越高，反之亦然，这是由ES潜力的核算方式所决定的。

4 讨论

4.1 土地覆盖分类方法问题

首先，GlobeLand 30数据集使用简化的土地覆盖分类体系，在土地覆盖类型上有所缺失，这必然会为ES计算带来误差。

其次，本研究使用的GlobeLand 30数据集所采用的土地覆盖分类标准与“单位面积生态系统服务价值当量表”中使用的土地覆盖分类标准存在差异，如GlobeLand 30中的耕地与“单位面积生态系统服务价值当量表”中的农田(分为旱地与水田)。对于这类问题，研究通过查阅贵州省《黔东南统计年鉴》[43]获得从江县旱地水田比例，尽可能降低分类标准不同导致的ES潜力计算误差。

最后，以往通过土地覆盖变化探讨ES价值的研究，其区域大都落在城市周边，并且基本都使用Landsat卫星系列影像[44-47]，一方面是为了保证研究区的时间分辨率；另一方面也为了数据处理方便。但本研究案例地位于黔桂山区，地表长时间被云雾遮盖无法获得合适的多年同期影像，故综合考量空间分辨率与时间分辨率后选择使用GlobeLand 30数据进行土地覆盖变化研究，其数据精度已有研究证明[48]。

4.2 生态系统服务潜力计算方法问题

本研究ES计算使用谢高地等[25]2015年提出的“单位面积生态系统服务价值当量表”，用当量表中的服务价值替换Montoya-Tangarife提出的专家评价[33]，这基于以下的考虑：(1)谢高地2015年提出的“当量表”是谢高地2008年工作“一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法”[49]的延续，核心方法与Montoya-Tangarife提出的专家评价相同；(2)“服务价值当量表”作为ES经济价值的参考标准，价值量已包含不同类型ES价值的权重，无需再如Montoya-Tangarife研究中再赋权重；(3)“当量表”中存在高变异性的异常值，使用专家评分方法的同类型研究中也出现了类似情况，参考处理异常值的研究成果[40-42]，本研究对“当量表”异常值进行弱化处理，再标准化后“生态系统服务潜力评估矩阵”；(4)服务潜力评估与服务价值评估不能完全等同(后者还需要考虑土地处于利用与否的状态)，服务潜力评估目的是探究发展潜力，而服务价值评估则是探究发展现状，但两者能够使用同样的评价系统。基于以上4点，该ES价值计算方法能够简便地获得分等定级的ES评价结果，易于评估工作的展开，但本方法中分等定级的依据缺乏科学性，有待后续研究补充。

4.3 生态系统服务供给变化问题

在进行乡村振兴与可持续发展的大背景下，需要对从江侗乡稻鱼鸭生态系统地区ES供给潜力的下降趋势投入关注。在同类型研究中，如韩会庆[50]等对西南喀斯特贫困乡村ES价值进行了比较研究，调节服务可能是ES价值的主导因素，在乡村振兴发展过程中需要引起重视；张娟[51]对哈尼梯田遗产区村寨土地覆盖变化、ES和人类福祉进行了相关研究。随着乡村发展工作的推进，两案例地的土地覆盖类型发生了耕地、草地减少，林地、建设用地增加的变化，考虑两案例地发展模式差异后，得出ES价值为一增一减的结果，该类型研究中若要使评估更接近实际，需要对案例地的发展模式与支柱产业等进行深入了解。熊鹰[52]对四川省农业ES价值进行评价，发现增幅极大，大量的草地转化为林地是主要原因；拉丁美洲两地区也有同类研究[53]，其研究结果则呈显著下降趋势。综上，一个地区ES潜力的下降往往不仅是土地覆盖变化的结果，对于同一土地覆盖类型的不同使用方式也是重要影响因素，在谢高地等[25]提出的“当量表”中此因素似乎没有纳入考虑。

本研究案例地的自然资源，特别是森林、河流、耕地资源十分丰富，森林覆盖面积70%以上，都柳江及其支流遍布全县，拥有旅游资源丰富的“加榜梯田”。研究区土地覆盖变化、ES潜力与农业文化遗产的申报、稻鱼鸭种养模式的推广在时间上具有高度重合性，若想理清该区域20年间土地覆盖与ES价值变化的机理，需要明确两个问题：(1)它们是如何通过从江县的土地利用规划、产业发展政策串联在一起的；(2)当地的行为主体们如何看待这一系列的土地覆盖变化。这些问题尚有待更深一步的研究。

4.4 农业文化遗产对土地覆盖变化的贡献问题

本文仅以农业文化遗产申报作为土地覆盖变化分析的最主要影响因素，这并不全面，但从江县的产业发展极度依靠当地的农业资源与旅游资源禀赋，对比2010年与2019年经济和社会发展统计公报，农业与旅游业收入占全县生产总值从40%提升至75%以上，农业文化遗产为当地带来了一定农业附加值与旅游知名度，在很大程度上影响着从江县脱贫攻坚阶段的发展方向，因此本研究认为，以农业文化遗产的申报来划分从江县LUCC与ES的发展阶段是合理的。

5 结论

本研究总结出从江县GIAHS申报前后的土地覆盖和ES潜力变化规律，为后续的机理研究明确了土地覆盖变化的重点区域与ES潜力下降过程中需要重点关注的ES类型。

从江县在农业文化遗产申报成功前(2000—2010年)土地覆盖变化微弱，而申报成功后(2010—2020年)土地覆盖急剧变化，且主要表现为森林向耕地转化，湿地、耕地向人造地表转化；ES潜力呈现下降趋势，且调节服务、支持服务的降低最为显著，遗产地核心保护区变化程度弱于非核心区。空间上西部地区与东北部地区ES潜力呈现连片下降趋势，主要由“森林、湿地转为耕地、人造地表”的土地覆盖变化造成；同时东北部有小片区域ES潜力呈上升趋势，主要由退耕还林造成。即森林、湿地等高价值当量的土地覆盖类型相对面积越大，ES潜力则越高，耕地、人造地表等低价值当量的土地覆盖类型则反之。

此外，本研究使用简化的ES价值评估方法，能够简易地评估ES潜力的分等定级，能够在一定程度上为不同地区的ES价值比较提供参考，但该方法的分等定级方式仍需更多工作的支撑。

在乡村振兴的大背景下，需要对农业文化遗产地的ES供给潜力下降投入更多关注，国内外已有许多不同案例地的研究结果[50-53]，但往往只是以某些事件作为解释，并没有对背后的下降机理进行更深一步的探究。本文认为，若想进一步厘清农业文化遗产对脱贫攻坚、乡村振兴工作的影响，不能仅仅关注土地覆盖变化，更要对遗产地的社会关系进行深入了解[54-56]，需要进一步了解参与到土地覆盖变化决策的行为主体如何进行权衡，如何通过土地利用规划、产业发展政策得到对应的格局变化。另外，当地的行为主体们如何看待这一系列的土地覆盖变化，也是后续研究方向。