生态系统服务价值变化及其与人类活动关联性研究——以常州市为例

张翔，陈德超,*，范金鼎，余成，周益，唐娇娇

1.苏州科技大学环境科学与工程学院

2.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院

生态系统服务是指人们从生态系统中获得的明显或潜在的利益，包括供应服务(如食物、淡水和燃料)、调节服务(如气候调节、水净化和授粉)、文化服务(如娱乐文化遗产和灵感价值)、支持服务(如土壤形成和提供生境)[1]。其价值量的评估目前是生态学、地理学、环境科学等相关学科热点问题之一[2-6]。由于生态系统与人类的相互作用日益加剧，人类干扰被认为对区域生态系统构成巨大威胁[7-11]。千年生态系统评估指出，由于人类活动的影响，24 种生态系统中有15 种呈现出生态系统服务退化的趋势[12]。

许多学者基于土地利用/土地覆盖变化（LUCC）对不同区域的生态系统服务价值（ESV）进行了评估[13-14]。如丁梦婷等[15-16]基于LUCC 分别研究了江苏省及新疆和田地区ESV 的时空变化；Arowolo 等[17]以尼日利亚为研究区，评估了土地利用变化对ESV的影响；Peng 等[18]研究了土地利用和气候变化对生态系统服务功能的影响，发现研究区土壤保持功能主要受气候的影响；Wang 等[19]以锡林郭勒为研究区，发现33%研究区域的ESV 在研究期间因气候变化而降低；李俊翰等[20]以滨州市为例，研究了ESV与生态风险的关联性。对人类活动强度的研究则主要集中于人类活动对环境[21]、土地以及景观格局[22]的影响等方面。虽然针对人类活动强度、ESV 的研究已经取得了很多成果，但目前探究其关联性的研究较少。李益敏等[23]对兰坪县ESV 和人类活动强度进行了评估，但仅讨论了各自的空间分布和动态变化，缺乏对二者之间相互关系的深入探讨；南箔等[24-25]分别以华阳河湖群地区、丹江口库区为研究区探讨了人类活动强度和ESV 的关联性，属于为数不多的进行人类活动强度和ESV 相关性研究的文献。由此可见，ESV 和人类活动强度的评估呈现出由独立分析逐步走向二者融合的研究。然而当前研究中针对长三角快速城市化地区长时期的ESV 和人类活动强度评估以及二者关联性的研究较少。

2018 年11 月5 日，习近平总书记在首届中国国际进口博览会上宣布，支持长江三角洲（简称长三角）区域一体化发展并将其上升为国家战略。2019 年，国务院印发了《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，伴随着长三角城市群的快速发展，位于长三角城市群中心地带的常州市所面临的生态环境压力也与日俱增。笔者以常州市为例，基于网格可视化ESV 和人类活动强度，利用双变量空间自相关模型分析二者的关联性，探讨人类活动对生态系统服务的影响，以期为长三角区域生态文明建设和城市发展提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

常州市（119°08′E～120°12′E，31°09′N～32°04′N）是江苏省地级市，东濒太湖与无锡市相连，西与南京、镇江接壤，南与无锡、安徽宣城交界，与上海、南京两大都市等距相望，区位条件优越。截至2020 年，常州市下辖金坛区、武进区、钟楼区、天宁区、新北区和溧阳市（图1），共有36 个镇、25 个街道，总面积为4 385 km2。境内地势西南略高，东北略低，高差2 m 左右。2020 年，常州市GDP 位居全国第25 位，人口密度为1 082 人/km2，是江苏省推进城乡一体化、构建和谐社会的先行之地。

图1 研究区行政区划Fig.1 Administrative division of study area

1.2 数据来源

常州市1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2018 年的土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn）[26]，空间分辨率为30 m×30 m，精度在90%以上。土地利用类型采用两级分类，一级为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6 类，二级共有25 个用地类型。人口密度数据也来源于中国科学院资源环境科学数据中心[27]，空间分辨率为1 km×1 km。该数据为栅格数据类型，每个栅格代表该网格范围（1 km2）内的人口数，同时在全国分县人口统计数据的基础上，综合考虑了与人口密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素。因此，本研究采用该人口密度数据表征人类活动强度。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用动态度

土地利用动态度定量描述了研究区土地利用类型变化的剧烈程度，分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度[28]。综合土地利用动态度表达式为:

式中：LC 为研究时段内研究区综合土地利用动态度，%；ΔLUi-j为研究时段第i类土地转为j类（非i类）土地面积的绝对值；LUi为第i类土地在研究时段内的起始面积，hm2；T为研究时段，a。

1.3.2 生态服务价值计算

参考近5 年来有关生态服务价值的文献[8-9]，基于谢高地等[1]提出的单位面积生态服务价值当量，结合2010 年常州市单位面积粮食产量，确定常州市不同土地利用类型生态系统服务价值系数(表1)，建设用地的价值较小未进行计算。2010 年中国标准当量因子经济价值量为3 406.50 元/hm2，根据常州市统计年鉴，常州市2010 年单位面积粮食产量为7 131 kg/hm2，而同期全国单位面积粮食产量为4 974 kg/hm2，得出研究区的修正系数为1.434，得到常州市的生态系统服务价值当量为4 883.75 元/hm2。生态系统服务价值计算公式为：

表1 常州市不同土地利用类型生态系统服务价值系数Table 1 Ecosystem service value coefficient of different land use types in Changzhou City 元/hm2

式中：ESV 为研究区生态系统服务价值，元；ESVf为第f项生态服务功能的价值，元；Ai为研究区第i类土地的面积，hm2；VCi为第i类土地的生态系统服务价值系数，元/hm2；VCfi为第i类土地第f项生态系统服务功能的系数，元/hm2。

1.3.3 生态系统服务价值流向

首先计算出土地利用转移矩阵，然后得到ESV 损益流向，定量分析ESV 对人类活动的响应。ESV 损益计算公式为：

式中：PLij为研究区第i类土地转化为第j类土地后的生态系统服务价值损益，元；VCj为第j类土地的生态系统服务价值系数，元/hm2；Aij为第i类土地转化为第j类土地的面积，hm2。

1.3.4 双变量空间自相关模型

使用GeoDa 模型分析人类活动强度和ESV 的空间相关性，得到双变量全局Moran's I（莫兰指数），绘制LISA 聚类图[29-30]。按人类活动强度与ESV 的空间自相关关系分为5 种类型，其中低-低型为人类活动强度和ESV 都低；高-高型为人类活动强度和ESV 都高；低-高型为人类活动强度低，而ESV 高；高-低型为人类活动强度高，而ESV 低；不显著为人类活动强度和ESV 的空间自相关关系不显著。

2 结果与分析

2.1 土地利用变化分析

1995—2018 年常州市土地利用类型变化如图2所示。由图2 可知，耕地一直是常州市的主要土地利用类型；建设用地面积占比次之，然后是水域以及林地；草地和未利用地面积占比都很小，基本可以忽略不计。

图2 1995—2018 年常州市土地利用类型变化Fig.2 Variation of land use types in Changzhou City in 1995-2018

1995—2018 年常州市土地利用类型变化明显，其中耕地面积大幅减少，减少约57 702 hm2；水域面积和建设用地面积均明显增加，其中水域面积增加了6 932 hm2，建设用地面积增加了51 303.7 hm2；草地、林地和未利用地面积近23 年变化较小，基本保持不变。

根据1995—2018 年常州市土地利用数据，计算得到各土地利用类型的土地利用动态度，如表2 所示。由表2 可知，1995—2018 年常州市综合土地利用动态度呈先上升后下降趋势。其中，2005—2010年综合土地利用动态度最大，1995—2000 年最小。综合土地利用动态度反映了土地利用类型变化的速度，说明2005—2010 年常州市土地利用类型变化最为活跃，1995—2000 年最不活跃。常州市耕地、水域和建设用地面积变化较为剧烈，特别是建设用地，2005—2010 年土地利用类型动态度高达7.26%。耕地和水域在前期（1995—2010 年）变化较大，最大值分别为−1.91%和2.36%；林地面积变化不明显；草地和未利用地虽然面积变化很明显，但是面积较小，对常州市总体土地利用变化影响很小。2005—2010 年，开山采石使部分森林转变为裸露土地，加之未利用地面积本身就极小，导致土地利用动态度高达209.59%。因近几年已禁止开采，并采取边坡修复等生态措施，所以裸地面积没有继续增加。

表2 1995—2018 年常州市土地利用动态度变化Table 2 Variation of dynamic degree of land use in Changzhou City in 1995-2018 %

常州市近23 年土地利用类型变化与经济发展和城市建设有关。常州是我国经济发展最快的地区之一，伴随而来的是城镇建设用地的大幅度增加，以及耕地面积的减少。但水域面积的增加以及稳定的林地面积，有效缓解了这一地区由经济快速发展带来的一系列环境问题。

2.2 生态系统服务价值变化分析

2.2.1 生态系统服务价值时空变化

根据土地利用数据和ESV 系数，计算常州市不同类型ESV，结果如表3 所示。由表3 可知，1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2018 年常州市的ESV 分别为425.54 亿、424.88 亿、463.46 亿、464.27 亿、460.59 亿、455.09 亿元，呈先上升后下降的趋势。调节服务价值占总服务价值的87.8%，是常州市最重要的生态服务功能。

表3 1995—2018 年常州市不同类型生态系统服务价值估算Table 3 Evaluation of ecosystem service value of different types in Changzhou City in 1995-2018 亿元

气体调节、气候调节、水文调节和净化环境共同构成调节服务。气体调节和气候调节服务价值的变化基本一致，均呈明显下降趋势。这2 种调节服务价值主要受耕地、林地和草地的影响，耕地面积远大于林地和草地，所以这2 种调节服务价值变化与耕地的面积变化基本保持一致。水文调节和净化环境服务价值呈先上升后下降趋势，这2 种服务价值主要受水域影响，因此与水域面积的变化一致。

土壤保持、维持养分循环和生物多样性共同构成支持服务。维持养分循环功能的价值呈下降趋势，出现此种变化的原因是该功能除了受草地和林地的影响之外，还受到耕地的较大影响，而耕地是常州市的主要用地类型，耕地面积持续下降，维持养分功能的价值也随之下降。生物多样性功能的价值先上升后下降，但总体波动不大。

生态系统服务价值中，供给服务和文化服务的占比较小。供给服务中的食物生产功能主要取决于耕地的面积，所以食物生产功能价值的变化与耕地面积变化保持一致，均呈现快速下降趋势。水资源供给主要取决于水域和水田的面积，水域促进了水资源供给，而水田在很大程度上阻碍了水资源供给。文化服务价值主要受林地和水域的影响，呈先上升后下降趋势，与水域的变化趋势较为一致，这与水域面积较大有关。

利用 ArcGIS 10.2 软件中的面积制表功能将ESV 量化到每一个网格，并用自然断点法将其分为5类，分别为低（0～10 283 元/hm2）、较低（10 283～99 245 元/hm2）、中（99 245～271 201 元/hm2）、较高（271 201～465 640 元/hm2）、高（465 640～613 448元/hm2），结果如图3 所示。由图3 可知，高ESV 网格大都分布于水域湖泊，低ESV 网格大都分布于建设用地聚集的区域。近23 年来，常州市市区低ESV 网格数量明显增多，主要原因是该地区城镇建设用地的快速扩张。

图3 1995—2018 年常州市生态系统服务价值空间分布Fig.3 Spatial distribution of ecosystem service values in Changzhou City in 1995-2018

2.2.2 生态系统服务价值损益分析

利用式（4）计算ESV 损益流向，结果如表4 所示。由表4 可知，1995—2018 年耕地向水域转化使得ESV 增加46.5 亿元，是ESV 增加的最主要原因；其次为建设用地向水域的转化，导致ESV 增加2.88 亿元。耕地向建设用地转化使得ESV 减少9.61 亿元，是ESV 减少的最主要原因；其次为水域向建设用地的转化，导致ESV 减少8.72 亿元。由此可知，城市扩张侵占了大量的耕地，导致ESV 降低，但水域面积的增加有效弥补了城市扩张所带来的价值量降低。

表4 1995—2018 年常州市生态系统服务价值损益流向Table 4 Ecosystem service value profit or loss of Changzhou City in 1995-2018 亿元

2.3 人口密度及其与生态系统服务价值双变量空间自相关分析

因人口密度数据最近只能获得2015 年的数据，因此选取1995 年和2015 年人口密度数据进行分析，结果如图4 所示。由图4 可知，常州市人口密度变化明显，其中以常州市市区位置变化最为显著。2015年相较1995 年高人口密度网格数量明显增加。

采用Geoda 空间分析工具，以空间距离法建立权重矩阵，得到1995 年、2015 年研究区人口密度与ESV 间的双变量全局Moran's I 分别为−0.112、−0.131，其双变量Moran's I 均小于0，通过显著性检验，说明研究区人口密度与ESV 在空间上存在显著的负相关关系。Moran's I 变小，说明这种负相关关系在增强。

根据双变量局部空间自相关分析，得到1995 年、2015 年人口密度与ESV 双变量LISA聚集图（图5），用来表征人口密度高低与ESV 高低的不同局部空间异质性。具体类型包括：1）高-高聚集区。主要分布在水体周围，其中1995 年主要分布于太湖和长江附近，2015 年主要分布于滆湖和长江附近。这是因为水体本身的生态系统服务价值较高，若人口密度也较高，自然会形成高-高聚集区。1995—2015 年，滆湖西面和北面的房地产开发活动频繁，人口密度不断增大，这也是滆湖西面和北面形成高-高聚集区的原因。总体来看，高-高聚集区网格的数量与其他聚集区网格数量相比较少。2）低-低聚集区。1995 年主要分布于溧阳市和新北区，这一时期该地区人口密度相对较低，且土地利用类型主要为耕地，而耕地的生态系统服务价值较低，因而出现了低-低聚集区。2015 年，低-低聚集区网格数量大幅下降，从223 个降到113 个，其中以新北区变化最为明显，大量低-低网格变为高-低网格。这主要是因为1995—2015 年新北区经济高速发展，人口密度也逐渐增长。但土地利用类型依然以耕地和建设用地为主，生态系统服务价值较低。3）高-低聚集区。主要分布在武进区、钟楼区、天宁区和新北区。这一地区为常州市区，经济发展迅速，人口高度聚集，生态环境变化明显。1995—2015 年，高-低聚集区网格数量从114 个增至218 个，且增加的网格多分布于新北区。这主要是因为新北区近些年的快速发展，人口增长速度相较于其他区域更快。但生态系统服务价值依旧维持在一个较低的水平。4）低-高聚集区。数量相对比较稳定，1995—2015 年变化不大，大都分布于长荡湖、滆湖和太湖。这是因为湖泊的ESV 很高，而人口密度却很低。

探究人类活动强度和ESV 的内在联系有助于调节人类活动、改善生态环境。本研究发现1995—2015年常州市人类活动强度和ESV 存在显著负相关关系，这与南箔等[24-25]的研究结果一致。但研究二者关系所采用的空间自相关方法，尚不能很好地反映人类活动强度与ESV 直接的内在联系。因此，理清人类活动强度和ESV 相互影响、作用的关系，可作为下一步的研究方向。

3 结论

（1）1995—2018 年，常州市耕地、水域和建设用地面积变化幅度较大。耕地面积减少19.5%，水域和建设用地面积分别增加11.6%、93.7%。2005—2010 年土地利用类型变化最为活跃，1995—2000 年最不活跃。

（2）1995—2018 年ESV 经历先增加后减少、总体增加的过程，增加29.55 亿元。调节服务价值占总服务价值的87.8%，是常州市最重要的生态服务功能。价值量的增加主要来自于耕地向水域转化，主要驱动力为水产养殖业的发展；价值量的减少主要来自于耕地向建设用地转化，主要驱动力为城市扩张。

（3）人类活动强度与ESV 存在显著的负相关关系，且这种负相关关系在增强。高-高聚集区主要分布在水体周围，1995 年主要分布于太湖和长江附近，2015 年主要分布于滆湖和长江附近；低-低聚集区主要分布于溧阳市和新北区，且有明显缩小趋势；高-低聚集区主要分布于常州市区，新北区高-低聚集网格数量明显增加；低-高聚集区变化不大，大多分布于长荡湖、滆湖和太湖。