基于土地利用变化的广西近20年生态系统服务价值研究

丘海红，胡宝清*，张泽

1.北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室, 广西地表过程与智能模拟重点实验室, 南宁师范大学

2.南宁师范大学地理与海洋研究院

3.南宁师范大学地理科学与规划学院

生态系统服务是指通过生态系统的结构、过程和功能而得到的为人类提供支持的产品和服务[1]。陆地生态系统是人类生存和社会经济发展的基本环境，是联合国可持续发展目标（SDGs）之一，为人类生活和生产提供各种各样的服务[2]，如物质生产、食物供给、水文和气候调节等生态系统服务。土地利用变化是表征人类活动的重要指标[3-4]，是影响生态系统服务功能变化的关键因素[5]。随着我国经济的快速发展和人口的增长，人类活动给自然生态系统带来了巨大压力，导致人地矛盾越来越突出[6]，因此，有必要研究土地利用变化及其对生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）的影响，为区域可持续高质量发展提供一定的基础信息。

近年来，国内外许多学者对生态系统服务价值的研究取得了一定成果。在研究内容上主要包括理论框架[7-9]、生态系统服务权衡等[10-12]；在研究区域上主要涉及高原及山区[13-14]、流域及海岸带[15-16]、城市群等[17-18]区域的生态系统服务价值评估；在研究尺度上，估算成果覆盖全球[19]、国家[20]、省市[21]等不同尺度。目前国内外学者在生态系统服务价值评估方法开展了一些研究，但仍然没有形成一套完整的、统一的评估体系，总体来看，生态系统服务价值评估方法可概括为2类[22]：1）单位功能价格方法（简称功能价值法），该方法操作繁琐、计算复杂，对每种服务价值评价时没有统一的参数标准，因此该方法很少被使用，其理论与方法体系尚未完善；2）单位面积价值当量因子的方法（简称当量因子法），该方法可操作性强、计算简单，对于较大尺度区域生态系统服务价值能够快速评估，且可信度高。Costanza等[19]最先提出了生态系统服务价值量化模型，阐明了生态系统服务价值估算原理及方法，随后谢高地等[23]在Costanza研究的基础上结合我国实际情况进行修改，得出我国生态系统单位面积服务价值当量，且被广泛应用。笔者选用修改后的当量因子法对广西壮族自治区（简称广西）生态系统服务价值进行评估。

土地利用变化会对生态系统的结构功能及价值产生较大影响，土地利用的分类精度会直接影响土地利用的提取以及最后对生态系统服务价值的估算，同时如何高效利用海量数据快速提取地表信息也是一项巨大的挑战。在土地利用智能分类算法中，支持向量机[24]、朴素贝叶斯[25]和随机森林等[26]被广泛使用。支持向量机是通过解算最优化问题，适合小样本训练，支持高维特征空间，但对于大规模训练样本和多类别分类问题有待进一步提高。朴素贝叶斯优点是分类效率稳定，小规模数据效果佳，但当样本属性间有联系时却难以取得好的结果。随机森林算法是由不同决策树构成的集成算法，能较好处理高位数据，具有训练时间短、操作方便、实现简单等优点。笔者运用随机森林算法进行土地利用的分类并验证。

广西作为我国唯一沿边、沿江又沿海的少数民族自治区，是“一带一路”倡议、西部陆海新通道的重要廊道[27]，由于广西政治战略地位的不断提升加剧了土地利用类型的改变，进而增加生态系统服务价值的受损风险。因此，科学认识广西土地利用变化对生态效益损益情况，对广西国土资源优化配置及发展具有积极促进作用。选取2000—2020年5期遥感影像数据，分析广西近20年的土地利用变化时空变化特征，结合区域实际情况修正各生态系统服务价值当量，研究生态系统服务价值的时空变化，以期为区域生态安全、生态文明建设提供科学依据。

1 研究区概况

广西（104°29′E～112°04′E，20°54′N～26°23′N）位于我国的西南部，包括14个地级市（图1），是地跨山-江-海-边的综合过渡带，东临广东省，南临北部湾，西与云南省毗邻，西南与越南接壤，土地总面积为237 558 km2。广西地处云贵高原东南麓，中国地貌第二阶梯向第三阶梯过渡地带，地势西北高、东南低，呈西北向东南倾斜，主要以山地、丘陵、台地、平原等地貌组成。广西属亚热带季风气候和热带季风气候，夏季高温多雨，冬季温和少雨，日照充足，年均气温为22.5 ℃，年均降水量为1 806 mm。广西河流众多，其中以珠江-西江水系为主，拥有1 600 km大陆海岸线及众多岛屿。根据《广西统计年鉴（2020年）》，2019年常住人口为4 960万人，城镇人口2 534万人，城镇化率达到51.09%，地区生产总值为21 237.14亿元。在新时代背景下，广西是“一带一路”有机衔接的重要门户，是面向东盟的国际大通道，是西部陆海新通道和新晋自贸区，具有重要的国家战略地位。

图 1 研究区概况示意Fig.1 Schematic diagram of the study area

2 材料与方法

2.1 数据源与预处理

广西2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5期土地利用数据来源于Landsat系列遥感影像，主要从美国地质勘探局（USGS）（https://www.usgs.gov/）获取，空间分辨率为30 m×30 m。土地分类标准来源于2020年中国科学院资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/）。运用ENVI 5.3软件对影像进行波段组合、几何校正、投影转换、图像镶嵌、裁剪等预处理，将土地利用类型分为耕地（1）、林地（2）、草地（3）、水域（4）、建设用地（5）及未利用地（6）6种。按照上述标准通过随机森林智能分类算法对5期影像进行分类并验证精度，训练样本点和测试样本点数量如表1所示。为了避免训练样本和测试样本出现交集的情况，在选取样本时要保证均匀分布。在验证样本测试后的误差混淆矩阵导出，将总精度和Kappa系数作为精度评价标准，得出研究区2000—2020年5期土地利用分类的总精度分别为79.4%、80.3%、78.6%、82.9%、81.3%，Kappa系数分别为 0.75、076、0.74、0.78、0.77，分类总体精度均较高，可以利用该数据进行土地利用变化分析。粮食产量、粮食价格等统计数据来源于2000—2020年的《广西统计年鉴》《全国农产品成本收益资料汇编》。

表 1 训练样本点和测试样本点数量Table 1 Number of training sample points and test sample points

2.2 研究方法

2.2.1 随机森林分类算法

随机森林算法是Breiman等[28]发明的一种机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。其原理是：1）通过bagging方式在原始训练样本中随机且有放回的抽取n个样本构成新的样本训练集，对样本训练集构成决策树；2）对单个决策树的每个节点有放回的抽取m（小于等于训练样本集中的特征总数）个特征，再计算每个特征所包含的信息量进而分裂生长。对每棵决策树的结果采用多数投票法进行综合，得出分类结果。

2.2.2 土地利用动态度

土地利用动态度是研究土地利用在特定时间内不同土地利用类型的变化速率。指标数值越大，表征土地利用变化剧烈程度越大，反之，土地利用变化程度越小。其计算公式如下：

式中：i为土地利用类型；Di为第i种土地利用类型的土地利用动态度，%；Ci为研究期内第i种土地利用类型的变化量，km2；Uia为研究初期第i种土地利用类型的面积，km2；T为研究时段长度，a。研究区综合土地利用动态度为各土地利用类型Di之和。

2.2.3 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵是研究土地利用类型在研究初期和末期的转化情况，是描述土地利用类型转移方向和数量变化的一种方法，其计算公式如下：

式中：Axy为研究初期为第x种土地利用类型在研究期末转换成第y种土地利用类型的土地面积，km2；n为土地利用类型数。

2.2.4 生态系统服务价值

2.2.4.1 生态系统服务价值评估方法

采用当量因子法进行评估，以谢高地等[23]修改后的中国生态系统单位面积生态服务当量表为基础，结合广西社会经济发展状况，对研究区单位面积粮食产量创造的经济价值进行修正。经《广西统计年鉴》查询可得，广西2000—2019年平均粮食单产为4 748.94 kg/hm2，2019年全国粮食平均收购价格为2.7元/kg，按照“一个标准生态系统服务经济价值等效系数是单位面积农田的食物生产经济价值的1/7”[29]，计算得出广西一个生态系统服务价值当量因子为1 831.73元/(hm2·a)，其次计算得出广西生态系统服务价值系数（表2），最后计算生态系统服务价值。相关计算公式如下：

表 2 广西生态系统服务价值系数Table 2 Ecosystem service value coefficient of Guangxi 元/(hm2·a)

式中： E SV 为研究区生态系统服务价值，亿元； V Ci为第i种土地利用类型的单位面积生态系统服务价值，元/(hm2·a)；Ai为第i种土地利用类型的面积，km2；f为生态系统服务价值的项数； E SVf为第f项生态系统服务价值，亿元； V Cif是第i种 土地利用类型的第f项生态系统服务价值，亿元； E Cif为第i种土地利用类型的第f项生态系统服务价值当量；Ea为1个标准当量生态系统服务价值，元/(hm2·a)。

2.2.4.2 生态贡献率

生态贡献率是指不同土地利用类型在特定时间段内的生态系统服务价值变化量在总生态系统服务价值量的占比，可以进一步说明影响研究区生态系统服务价值变化的主要贡献因子和敏感因素。其计算公式如下：

式中：Si为第i种土地利用类型在研究期内的生态系统服务贡献率，%； Δ ESVi为 第i种土地利用类型在研究期内的生态系统服务变化量，亿元。

3 结果与讨论

3.1 土地利用变化

3.1.1 土地利用时空变化

2000—2020年广西土地利用类型占比及其变化见表3。由表3可知，最主要的土地利用类型是林地和耕地。2000—2020年各土地利用类型均有一定的变化，其中耕地变化幅度最大，净变化量为12 734.72 km2；其次为草地和林地，净变化量分别为-10 593.92和-2 817.26 km2；耕地和建设用地面积占比总增幅与林地、草地、水域及未利用地面积占比总降幅大致相等，表明这一阶段耕地和建设用地的增加很可能源于林地、草地、水域（填埋）及未利用地。从各阶段来看，2000—2005年和2005—2010年各土地利用类型的变化幅度很小，较为稳定；2010—2015年，耕地和林地的面积占比减少，分别为0.196%和0.283%，草地和建设用地面积占比增加，分别为0.121%和0.345%，其他土地利用类型变化较为稳定，表明该阶段的建设用地规模的扩大在一定程度上占据了耕地和林地；2015—2020年，耕地和建设用地面积占比增加，分别为5.639%和0.140%，草地、林地和水域面积占比减少，其中草地面积占比减少最多，为4.460%。

从2000—2020年广西土地利用空间分布（图2）来看，林地是主要的土地利用类型，占总面积的65%左右，集中分布在桂西北、桂西南、桂东的山地丘陵地带，该地带地形复杂多样，气候较为湿润，适宜草本植物、灌木丛等植物生长；第二大土地利用类型为耕地，占总面积27%左右，主要分布在中部平原盆地及周边缓坡丘陵谷底等地区，地势低平，土壤质地较好，适宜农作物的生长；草地、水域均呈零散分布；建设用地主要分布在各市、县行政中心及其周边地区、沿海地带。此外，2000—2020年，耕地分布越来越集中，表明了国家推行的“三生”空间落实到位，将生产-生活-生态合理化管理；建设用地明显扩张，建成区主要集中在南宁市、柳州市、桂林市和北海市。

表 3 2000—2020年广西土地利用类型占比及其变化Table 3 Change pattern of land use type proportion in Guangxi from 2000 to 2020 %

3.1.2 土地利用类型转移

在ArcGIS软件中对土地利用类型间的转换进行分析，对2000年和2020年这2期的土地利用数据进行融合、叠加分析得出土地利用类型转移信息。广西土地利用的主要转移发生在耕地、草地、林地和建设用地之间。耕地面积增加了29 026.925 km2，主要来源于林地和草地的转入，表明近年来对“三区三线”划定实施较为到位，保障永久基本农田；林地的总流失量最高，主要转出到耕地、草地和建设用地，面积分别为 21 070.783、6 484.753和918.341 km2；建设用地大幅增加，主要来源于耕地、林地及草地的转入，该阶段的增加量为1 401.383 km2；未利用地面积减少了147.514 km2，其中有82.489 km2转为水域、22.453 km2转为林地、19.260 km2转为耕地，表明该阶段在土地退化的修复治理上有一定成效。未利用地转为耕地的主要原因为广西是典型的石漠化地区，裸土地较多，随着近些年对生态环境的高度重视，对石漠化开展了实质性治理，使得石漠化地区的裸土地慢慢转变为旱地、林地，同时广西是沿海地区，且河流众多，使得沼泽地滞留，2015—2020年，由于经济的快速发展，对未利用地进行大力开发，将部分可利用的沼泽地转变为水域、水田。

由图3可见，林地转为耕地主要分布在桂西南的崇左市大部分地区、桂西北百色市南部地区及桂中南宁市周边地区；草地的转出范围广泛，其中草地转为林地集中分布在桂北地区；耕地的转出集中分布在桂西北百色市西南部、桂南钦州市大部分地区。总体来说，耕地、建设用地的增加与林地、草地的流失关系最为紧密。桂北及桂西南山区地形复杂，而在平原、盆地及河谷地区，其地势低平有利于居住、出行、耕种等，是人口集中的地区，进一步说明随着广西经济的发展，城镇化速度快速，生态空间逐渐转变为生产、生活空间，导致生态弱化及退化，生态系统功能服务下降。因此，广西发展经济的同时要做好生态环境保护工作，大力践行绿水青山就是金山银山的理念，实现人与自然和谐共生。

图 2 2000—2020年广西土地利用空间分布Fig.2 Spatial distribution of land use in Guangxi from 2000 to 2020

3.1.3 土地利用动态度

土地利用动态度用来描述土地利用类型变化速度的快慢，反映在一定的时间段内人类活动对土地利用变化影响程度。根据广西2000—2020年5期土地利用数据，计算得到广西土地利用动态度，结果见表4。从表4可以看出，2000—2020年，广西土地利用综合动态度为94.456%，表明这20年广西土地利用发生剧烈的变化，区域单一土地利用类型变化速度表现为未利用地＞草地＞建设用地＞耕地＞水域＞林地，未利用地、林地、草地和水域的动态度为负数，表明其面积减少，其中未利用地的动态度（-86.899%）绝对值最大；耕地、建设用地动态度为正数，表明其面积在增加。从各阶段来看，2000—2005年和2005—2010年各土地利用类型的面积变化方向一致，建设用地和未利用地的动态度绝对值均高于其他土地利用类型；2010—2015年，建设用地动态度（3.452%）绝对值明显高于其他土地利用类型，说明该阶段建设用地规模扩大，城镇化进程加快；2015—2020年，广西土地利用综合动态度为37.119%，比前3个阶段的综合动态度高出约10倍，说明该阶段人类活动对自然环境的影响极大，其中未利用地（-18.920%）、草地（-10.083%）、耕地（5.279%）动态度绝对值明显高于其他土地利用类型，表明该阶段未利用地、草地、耕地间转化较多。

3.2 生态系统服务价值时空变化

3.2.1 生态系统服务价值总体变化

根据广西土地利用数据，得到2000—2020年广西生态系统服务价值变化情况，结果见表5。从表5可以看出，2000—2020年广西生态系统服务价值总体呈波动下降趋势，20年间下降了304.173亿元，下降率为2.207%；单位面积生态系统服务价值由58 008.717元/hm2降至56 728.529元/hm2。从各阶段来看，2000—2005年和 2005—2010年生态系统服务价值皆呈缓慢增加趋势，而2010—2015年和2015—2020年生态系统服务价值皆呈下降趋势，其中2015—2020年生态系统服务价值降幅为2.070%。从各土地利用类型来看，林地为广西生态系统服务价值构成的主体，生态系统服务价值占78%以上，其次为耕地、水域和草地。研究期内耕地生态系统服务价值呈先降后升趋势，林地呈先升后降趋势，草地和未利用地呈总体呈波动下降趋势。

3.2.2 单向生态系统服务价值变化

广西单向生态系统服务价值变化如表6所示。由表6可知，广西单项生态系统服务价值以水文调节和气候调节为主，其次为土壤保持、气体调节、生物多样性和净化环境等，表明广西的植被生产良好，且有着丰富的动植物资源。2000—2020年，食物生产、维持养分循环和水资源供服务价值是上升的，其他服务价值皆为下降，其中下降最大的是气候调节，下降了135.386亿元，变化率为4.024%，其次为水文调节和生物多样性。林地的生态系统服务价值中气候调节、水文调节、水土保持和生物多样性等系数较大（表2），林地面积在20年间减少，直接影响了广西总体生态系统服务价值的减少。

表 4 2000—2020年广西土地利用动态度Table 4 Dynamic degree of land use in Guangxi from 2000 to 2020 %

表 5 2000—2020广西各土地利用类型生态系统服务价值及其变化Table 5 Structure and change of ESV of various land use types in Guangxi from 2000 to 2020

表 6 2000—2020年广西单向生态系统服务价值Table 6 Unidirectional land ecosystem service value in Guangxi from 2000 to 2020

3.2.3 生态系统服务价值空间变化

基于ArcGIS 10.2软件，采用几何间隔法将研究区耕地、林地、草地、水域和未利用地的生态系统服务价值进行空间可视化，将各土地利用类型生态系统服务价值划分为5个等级：Ⅰ级（低于420亿元），Ⅱ级（421 亿～ 1 200亿元），Ⅲ级（1 201亿～2 700亿元），Ⅳ级（2 701亿～5 500亿元），Ⅴ级（高于5 500亿元）。2000—2020年广西生态系统服务价值的空间分布如图4所示。

图 3 2000—2020年土地利用转移Fig.3 Land use transfer from 2000 to 2020

从图4可以看出，广西生态系统服务价值呈中部低、四周高的空间分布特征，Ⅰ级和Ⅱ级低生态系统服务价值区域较少，主要分布在市县级行政区及周边地区，如南宁市、柳州市等，该区域人口密集，人类活动频繁；Ⅲ级中等生态系统服务价值区域主要分布在桂中丘陵盆地、桂东北河谷地区、桂西南河谷洼地及南部沿海地区，这些地区地势低平，土壤质地相对较好，适宜农作物耕种，耕地面积占比大，是广西重要粮食生产区，其林地和草地相对较少；Ⅳ级和Ⅴ级高生态系统服务价值区域分布广泛，主要集中在桂北九万大山、桂西北金钟山和青龙山等山区、桂东山地丘陵地区、桂西南喀斯特山区、南部的十万大山等，原因是这些地区森林覆盖率高，林地面积占比大，区域水资源丰富，物种丰富，也是众多江河发源地，该区优越的自然环境造就了更高的生态系统服务价值。从格局演化上来看，2000—2015年前4期的生态系统服务价值等级分布变化较为稳定，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等级生态系统服务价值呈较零散分布；2020年，生态系统服务价值等级分布发生巨大的转变，桂西北桂林市、柳州市南部、来宾市和贵港市等地区的生态系统服务价值等级由低价值区转变为中高价值区，且分布集中，说明这些区域响应国家“三区三线”的划定，并取得一定的成果。但是桂西北百色市、桂西南崇左市和桂中南宁市的生态系统服务价值逐渐下降，主要原因是在研究期内区域大量的林地和草地转出，耕地和建设用地增加，使得该区域的生态系统服务价值降低。

3.3 各土地利用类型对生态系统服务价值变化的贡献率

2000—2020年广西各土地利用类型对生态系统服务价值变化的贡献率见图5。由图5可知，20年间，草地对生态系统服务价值变化的贡献率最大，为41.615%；其次为耕地（33.435%）、林地（21.454%）；水域（3.462%）和未利用地（0.034%）的贡献率较小。林地、草地和耕地三者生态贡献率之和在95%以上，说明草地、林地和耕地的生态系统服务价值变化量对研究区总生态系统服务价值变化量影响较大，因此，这3种土地利用类型是广西近20年来生态系统服务价值变化的主要贡献因子和敏感因子。从各时间段来看，林地、草地、水域和耕地对生态系统服务价值变化的贡献率均较为突出，其中2010—2015年林地贡献率最大，达到62.111%。由于林地、草地和耕地在土地利用转移矩阵（表4）中流失和流入均较多，所以林地、草地和耕地的生态系统服务价值变化较大，对生态系统服务价值变化贡献率也较大。

图 4 2000—2020年广西生态系统服务价值空间分布Fig.4 Spatial distribution of ecosystem service value in Guangxi from 2000 to 2020

图 5 2000—2020年广西各土地利用类型对生态系统服务价值变化的贡献率Fig.5 Contribution rate of various land use types to ESV changes in Guangxi from 2000 to 2020

4 结论与展望

4.1 结论

（1） 2000—2020年，林地和耕地是广西最主要的土地利用类型，林地分布在山区丘陵地带，耕地主要分布在地势较低平地区。耕地面积先减后增，林地和草地面积总体减少，建设用地面积逐年增加，主要是侵占耕地。2000—2020年，广西单一土地利用类型动态度表现为未利用地＞草地＞建设用地＞耕地＞水域＞林地，其中2015—2020年，土地利用综合动态度为37.12%，比前3个阶段的综合动态度高出约10倍。

（2） 2000—2020年广西生态系统服务价值总体呈波动下降趋势，林地为广西生态系统服务价值构成的主体，生态系统服务价值占全区的78%以上，其次为耕地、水域和草地等。广西生态系统单向服务价值以水文调节和气候调节为主，其次为土壤保持、气体调节、生物多样性和净化环境等。广西生态系统服务价值呈中部低、四周高的空间分布特征，前4期的生态系统服务价值等级分布变化较为稳定，但到2020年，生态系统服务价值等级分布发生较大转变。

（3）2000—2020年，林地、草地和耕地三者生态贡献率之和在95%以上，说明草地、林地和耕地的生态系统服务价值变化量对研究区总生态系统服务价值变化量影响较大，因此，这3种土地利用类型是近20年的主要贡献因子和敏感因子。

4.2 展望

（1）本研究方法具有一定的局限性，如参数修正当量因子法具有较强的主观性，参数的不同导致研究结果存在差异，目前还没有一套完整的、统一的参数去衡量，因此，亟需优化评估方法来提高生态系统服务价值的精准性。另外，本研究没有进行长时序的演变分析和未来多情景模拟预测，这将是一下阶段的研究重点。对于土地利用提取，应基于多源数据、多种智能分类算法对比研究，选取精度最高的算法进行分类并验证。如何整合海量多源、多尺度遥感数据，开发高效土地利用识别、提取和模拟的智能算法，实现高精度、快速分类，有待进一步深入研究。

（2）通过对土地利用变化与生态系统服务价值时空耦合研究，土地利用变化会直接影响生态系统服务价值的改变。短期的土地利用变化也会影响区域的经济效益，若是无限期的改变土地利用类型，将会导致区域生态经济损失且难以估算。鉴于此，在对国土资源进行开发、投资时，要注意开发力度和投资方式，明确好各土地利用类型的占比，完善区域的土地相关制度，构建合理化的土地利用开发模式。