国家重点生态功能区生态系统服务价值时空变化研究——以江西省大余县为例

黄耀文，张晓平

（东华理工大学测绘工程学院，江西·南昌 330013）

国家重点生态功能区指对国家，区域等存在生态安全意义的限制开发区，即在水源和水土保护，荒漠化防治，生物多样性维护等四个方面具有关键作用的区域限制开发。自《国家重点生态功能区转移支付办法》等相关文件实施之后，转移支付成为我国重点生态功能区补偿的常用方式和必要手段。生态系统服务价值评估是重点生态功能区转移支付绩效评价和激励约束的重要理论依据，是确立生态补偿标准的价值基础根本[1]。

迄今，对于生态系统服务价值的研究众多。从研究内容上看，有浙江省土地利用景观格局演变对生态系统服务的影响过程及机制研究[2]，有多山地丘陵的生态脆弱敏感区域土地利用变化对生态系统服务价值的影响研究[3]；有结合当量因子法、空间自相关分析、热点分析等方法研究洞庭湖生态系统服务价值时空变化，直接使用地理探测器工具探究生态系统服务价值空间分异的驱动因素[4]；有分析长江经济带周边省份近年来的生态系统服务价值特征并采用灰色预测模型对生态系统服务价值进行预测[5]；有利用CA-Markov模型预测未来不同情景下白洋淀流域土地利用变化情况，估算各情景下生态系统服务价值，并对生态系统服务价值进行时空分析[6]。从研究方法上看，主要有两种方法，一是功能价值法，如运用市场价值法、造林成本法、影子工程法、费用替代法等方法估算甘肃祁连山国家自然保护区山丹马场草地生态系统的服务价值[7]；二是当量因子法，国内学者谢高地等[8]结合我国实际情况在Costanza等[9]研究的基础上进行修改，提出适合我国生态系统单位面积服务价值表，并在后续进行了改进[10]。该改进成果在土地利用变化与生态系统服务价值的研究中广泛应用。从研究尺度上来看，涵盖国家级[11]、省级[12]、市级[13]、城市群[14]、流域[15-16]、区域[17-18]等空间尺度。近年，有关研究拓展到微观尺度，以格网为研究单元展开分析[19-20]。格网尺度的研究打破了行政区的研究范式[21]，可以更有效地获取土地利用信息，更准确地判断生态系统服务价值空间变化关系。然而在格网尺度上，关于重点生态功能区的生态系统服务价值量化分析较少。

江西省大余县属于南岭山地森林及生物多样性生态功能区，是重要的水源涵养区。随着工业化城镇化的推进，生态系统功能退化。因此，研究大余县生态系统服务价值对生态保护具有重要意义。研究以大余县为研究区，依据多时段土地利用覆被数据，修正生态系统服务价值当量表，在格网尺度分析区域生态系统服务价值空间变化特征，以期为国家重点生态功能区的生态政策制定提供参考。

1 研究区概况及数据来源

大余县地处南岭山地森林及生物多样性生态功能区，主体功能定位是赣、粤、湘、桂4省重要的水源涵养区，生态功能区位十分重要。

全县位于江西省的西南角，与湖南、广东交界，是江西前往广东的重要通道之一，享有江西南边门户的称谓。全境三面环山，东部平坦的西高东低地势，呈现为东西长，南北宽的长条状（图1）。全县共辖11个乡镇，其中山地、丘陵约占81.62%，平原约占18.38%。大余县四季分明，温和湿润，属于亚热带季风气候。

图1 研究区地貌形态Fig.1 Geomorphic morphology of the study area

研究中涉及的各期土地覆盖数据（30 m年度土地覆盖数据集，总体准确率达80%）来源于武汉大学遥感信息处理研究所（http://irsip.whu.edu.cn/）。为便于生态系统服务价值分析，将大余县土地利用类型划分为草地、耕地、建设用地、林地、水域和未利用地（图2）。水田旱地比例来源于大余县自然资源局土地变更调查数据。粮食作物播种面积、产量粮食作物和总产值来源于2020年《大余年鉴》，2020年《赣州统计年鉴》和国家统计局（https://data.stats.gov.cn/）。

图2 大余县各期土地利用现状图Fig.2 Current land use map for different periods in Dayu County

2 研究方法

2.1 生态系统服务价值评估方法

以谢高地等[5]改进后当量表为基础，并根据徐丽芬等[22]的地区修正公式（1）进行研究区地域修正。

式中：θ为研究区修正因子，Q和Q0分别为大余县和全国单位面积平均产量，Ei表示i种地类修正后当量因子，Ei0表示谢高地等确定的同种地类当量因子。

2019年大余县耕地单位面积粮食产量为5.606吨/公顷；与此同时，全国耕地单位面积粮食产量为5.720吨/公顷；根据公式(1)得到大余县生态服务当量修正因子为0.98。根据赣州统计年鉴，2019年的粮食作物总产值为23786万元，粮食总产量89613吨，估算大余县2019年粮食价格为2654.30元/吨，现有单位面积农田提供的食物生产服务经济价值是在没有人为干预情况下的自然生态系统提供的经济价值的7倍[8]，由此估算大余县1个生态服务价值量因子的经济价值量为2125.72元。

通过地区修正系数修订得到大余县各地类单位面积生态系统服务价值系数（表1）。其中，耕地中水田旱地的比例取自2013至2018年土地变更调查数据中水田旱地的平均比例，为0.905：0.095；水域采用朱增云等[23]的研究：取水系和湿地的均值；林地、草地、未利用地和建设用地借鉴冉玉菊等[14]的处理方法。

表1 大余县各地类单位面积生态系统服务价值系数Table 1 Coefficient of ecosystem services value per unit area over Dayu County

生态系统服务价值估算公式如下：

式中：ESV为生态系统服务价值，Ak是地类k的面积，VCk是生态系统服务价值系数，ESVf为第f项生态系统服务价值，VCfk是第k地类的第f项服务价值系数。

2.2 生态系统服务价值空间聚集特征分析

空间自相关是评估空间分异规律的常用方法。其中莫兰指数是研究的一项常用指标，分为全局Moran′s I和局部Moran′s I。全局Moran′s I用于检验大余县ESV是否存在空间相关性以及相关程度有多大，取值范围在[-1,1]，当Moran′s I＞ 0时，呈正相关；当Moran′s I＜ 0时，为负相关；当Moran′s I= 0时，空间分布呈现随机分布状态。局部Moran′s I主要通过GeoDa空间数据分析软件实现，局部Moran′s I可以进一步确定大余县的ESV空间集聚区或孤立区所在的位置。其中，LISA聚类图能清晰反映地域属性的关联性[24]。

3 结果分析

3.1 大余县土地利用变化

大余县主要土地利用类型为林地，耕地和建设用地。研究期间，林地、水域和未利用地的面积均减少，其中林地面积减少最多，为2289.48公顷；建设用地、耕地和草地面积均增加，建设用地面积增加最多，达1536.02公顷（表2）。

表2 2000-2020年大余县土地利用变化Table 2 Land use change in Dayu County from 2000 to 2020

通过计算大余县土地利用转移矩阵[25]，分析各个地类的转移方向和数量。2000-2005年，耕地主要转向林地和建设用地，分别为809.26公顷（占总转出量的72.62%）和190.17公顷（占总转出量的17.07%）；林地转向耕地1180.82公顷，占总转出量的99.00%；草地、建设用地，水域和未利用地转向其他地类转换的面积较小；2005-2010年、2010-2015年及2015-2020年三期的转换关系与第一期类似，均以耕地、林地、建设用地之间转换为主（表3）。总体上，大余县各地类的总转出量为逐期递增，符合社会不断发展，人类活动更加频繁的规律；建设用地、林地、以及耕地三者之间的转换是由于建设用地扩张占用耕地，林地开发用于耕地占补平衡；2005-2010年的耕地和水域的转换关系与2015-2020年的关系刚好相反，前期由于耕地经济效益小于渔业效益，利益驱使导致耕地转向坑塘，或因水利工程等基础设施建设占用耕地，而后期水域向耕地转移的原因可能是河湖范围收缩导致部分河湖界内的滩涂等地块被开垦成耕地。

表3 2000-2020年大余县土地利用转移矩阵 Table 3 Land use transfer matrix in Dayu County from 2000 to 2020（hm2）

3.2 大余县生态系统服务价值变化

根据敏感性指数方法[15,26]，对各个地类的生态系统服务价值系数上下调整50%，计算大余县2000-2020年各个地类ESV的敏感性指数。研究期内各个地类的敏感性系数均小于1，意味着大余县的总ESV对于生态系统服务价值系数缺乏弹性，表明研究采用的生态系统服务价值系数适合研究区的情况，生态服务价值结果可信。

（1）不同土地类型的ESV变化

根据大余县当量表和各个时段各地类的面积，计算大余县的生态系统服务价值。大余县2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的生态系统服务价值分别是47.92亿元、47.72亿元、47.62亿元、47.35亿元和46.43亿元，总体上呈逐年递减趋势（表4）。林地的ESV最高，占总ESV超过94%，且林地ESV减少最快，是总ESV减少的主要原因之一；耕地和水域的ESV较高，耕地ESV近期增长较快，水域ESV波动较大，研究期间呈减少趋势；草地ESV总体上保持相对稳定的状态；因未利用地面积较少，各期未利用地的ESV对于大余县总ESV而言几乎可以忽略不计；建设用地持续加速扩张，导致减少用地ESV大量减少，是大余县总ESV不断减少的另外一个主因。

表4 2000-2020年大余县土地利用类型ESV及变化Table 4 ESV and changes of land use types in Dayu County from 2000 to 2020

（2）生态系统单项服务价值变化

大余县生态系统服务以调节服务为主，其次为支付服务，两者价值分别占68.5%、23%左右。2000-2020年，调节服务减少8120.44万元，供给服务减少4431.31万元，支付服务减少1911.74万元，文化服务价值减少423.58万元。除食物生产价值增长外，其他二级生态系统服务类型价值均减少，其中水资源供给、气体调节、气候调节、净化环境、水文调节减少规模超过1500万元。研究期间，因建设用地及耕地增加，水资源供给服务价值变化率达到62.038%，其他单项生态系统服务类型价值变化率不大（表5）。

表5 2000-2020年大余县单项ESV变化Table 5 Changes of individual ESV in Dayu County from 2000 to 2020

（3）基于格网尺度的生态系统服务价值空间聚集特征变化

为了确定大余县总ESV的空间分异和聚类特征，参考相关格网构建的文献[12,13,21,27]以及多次实验的基础上，通过ArcGIS10.5软件在大余县行政区上构建500m×500m的渔网并计算各个格网的生态系统服务价值，利用GeoDa软件在格网上建立空间邻接权重，进行空间自相关分析。

大余县总ESV的全局Moran′s I均为正值，在GeoDa中随机化999次置换后，P值均为0.001，Z得分均大于2.58，说明大余县总ESV在空间上呈聚集分布，表现出显著的空间正相关性。全局Moran′s I呈现先升后降再升的趋势，且在2020年达到最大值，为0.637，表明大余县总ESV在格网尺度下的空间集聚性有逐渐增强趋势（表6）。

表6 2000-2020年大余县ESV全局空间自相关对比Table 6 Comparison of global spatial autocorrelation of ESV in Dayu County from 2000 to 2020

为进一步确定大余县总ESV聚集区域的位置和空间差异特征，利用LISA分布图（图3）可以清楚表达局部地区的空间自相关。2000-2020年，大余县总ESV的高高（HH）集聚区主要分布在大余县西侧山区，以及东部北侧和南侧的山区，符合大余县三面环山、林地包夹的地理环境特点；大余县总ESV的低低（LL）集聚区主要分布在大余县东部中间，该区域地势平坦，有利于人类活动，是建设用地的集中分布区；低高（LH）和高低（HL）集聚区比较少，且呈零星分布。总体上说明大余县总ESV的空间差异小。

图3 2000-2020年大余县总ESV的LISA分布图Fig.3 LISA distribution map of total ESV in Dayu County from 2000 to 2020

将LISA分布数据导入转移矩阵中，得到各期格网变化（表7）。从ESV聚集区格网数统计来看，研究期间，大余县生态系统服务价值HH集聚区减少最多，LL集聚区增加最多，与土地利用类型变化特征吻合。2000-2005年和2005-2010年期间，均为不显著（NS）区域转出，且多数转为HH集聚区；2010-2015年和2015-2020年期间，均为HH集聚区转出，多数转为不显著区域。

表7 大余县ESV各聚集区格网数变化Table 7 Variation of grid number in ESV aggregation areas in Dayu County

4 结论

根据国家重点生态功能区江西省大余县2000-2020年土地利用覆盖数据，运用转移矩阵分析土地利用变化特征，以改进后的当量表为基准进行地区修订，估算了大余县多期生态系统服务价值，并在500m×500m格网尺度下，研究大余县生态系统服务价值空间聚集特征，得到以下结论：

（1）研究期间大余县林地、水域和未利用地面积呈减少态势，建设用地、草地和耕地呈增加态势，且林地和建设用地面积变化明显；林地、建设用地、耕地和水域之间转换频繁，以林地转变成耕地和建设用地，耕地转变成建设用地和水域为主。作为国家重点生态功能区，经济发展受到限制，一方面，应转变传统的发展模式，发展生态旅游业，加强林地和耕地保护，严格执行征占用林地制度，守住林地资源红线和耕地红线；另一方面要严格控制建设用地的规模，充分挖掘城镇内部建设用地潜力，推进城乡增减挂钩，引导国家重点生态功能区绿色发展。

（2）大余县生态系统服务价值总体上呈现下降的趋势，林地减少和建设用地扩张是生态系统服务价值减少的重要因素，尤其林地对生态系统服务价值有着显著放大作用，是主要贡献因子和敏感因子。各单项生态系统服务价值量的比例结构比较稳定，一级类中调节服务价值最高，供给服务价值最小。从二级类来看，气体和水文调节价值在大余县生态系统服务价值中占据了主导地位。研究期间水资源供给功能服务价值大量减少，今后应严格保护生态公益林及水源涵养林等生态环境脆弱地区的林地，加快实施荒山造林、封山育林等重点工程，进一步巩固退耕还林成果，扩大有林地面积，从而避免快速城镇化和频繁人为活动对区域生态系统造成负面影响。

（3）大余县总ESV在空间上呈聚集分布，表现出显著的空间正相关性。且莫兰指数总体上呈上升趋势，表明大余县生态系统服务价值空间集聚性在进一步增强。2000-2020年，大余县总ESV的高高集聚区主要分布在大余县山区丘陵，低低集聚区主要分布在大余县东部盆地，低高和高低集聚区面积较少，且呈零星分布。对于高高集聚区内生态环境要继续维持，强化聚集区之间的连通性；低低聚集区周边的区域是重点生态环境监测区，需要引导其向高高集聚区转变。

以改进后的当量因子为基础，结合大余县的实际进行修订，实现了区域生态系统服务价值更准确的测算。在格网尺度下分析大余县的生态系统服务价值空间变化，突破了把行政区当作评价单元的研究模式，显化了大余县的生态系统服务价值空间关系。本研究也存在一些不足：一是研究以遥感影像解译结果（一级地类）为基础，今后可采用高分辨率遥感影像解译二级地类，研究结果将更精确；二是研究时间跨度20年，只取2019年粮食价格作为计算依据，若能考虑时间价值的影响，更能凸显生态系统服务价值的规律；三是本研究仅在格网尺度下分析重点生态功能区的生态系统服务价值变化还不够，今后考虑景观格局等其他变化对价值的影响。