基于PLUS 模型的乌鲁木齐市生态服务价值权衡协同探究

隋 露， 蒲春玲， 刘志有， 柏鹏飞， 刘 涛

（1.新疆农业大学公共管理学院（法学院），新疆 乌鲁木齐 830052；2.新疆农业大学MPA教育中心，新疆 乌鲁木齐 830052；3.清华大学地球系统科学系，北京 100084）

生态系统服务是指生态系统的结构和功能提供给人类的各种惠益，包括供给服务、调节服务、支持服务及文化服务［1］。联合国千年生态发展评估表明全球60%的生态系统服务正处于退化或不可持续状态，这将威胁到土地利用效益以及社会经济的发展［2］。土地利用的动态演变是人类活动改造生态系统的重要体现，它影响生态系统结构形成、功能供给和布局分配［3］。伴随着我国城市化进程的加快，区域人口、资源和环境问题不断凸显，探究城市土地利用变化与生态系统服务之间的作用关系已成为学术界研究的焦点［4］。

生态系统服务价值（Ecosystem service value,ESV）作为生态系统服务的量化响应指标，其能科学精准地揭示区域生态环境安全质量［5］。自Hughes等［6］学者开展生态系统服务探究以来，该领域的研究内容、方法、尺度、模拟模型等都逐渐趋于完善。研究内容主要涉及服务分类、价值评估、功能监测等［7］；研究方法主要包括统计描述、空间分析、情景模拟、服务流动性分析等［8］；研究尺度主要涵盖流域、城市群、行政单元等［9］。尽管国内外生态系统服务研究成果颇丰，但仍存在一定局限。从研究区域上来看，目前研究主要集中于流域、退耕还林还草区及经济发达地区城市群［10］，对占我国国土面积1/3以上的干旱区研究较少；从研究视角上来看，以往研究多基于历史统计数据进行静态评估，而动态评估特别是对未来精细尺度下的研究鲜有报道［11］；从模型模拟上来看，现有的土地利用模拟模型在解释地类变化驱动力和多类用地斑块生成方面表现较弱，而斑块生成土地利用变化（Patch-generating land use simulation，PLUS）模型可以有效解决上述问题，获得更精准的土地利用模拟结果［12］，但目前该方法较少的运用在预测区域生态系统服务权衡协同关系中。

近年来，国家政策的扶持、区域经济的发展使得乌鲁木齐市城市化进程加速、土地利用格局变化剧烈，经济发展与生态保护之间的矛盾愈发突显。鉴于此，本文在分析乌鲁木齐市1990—2020年的土地利用时空演变规律基础上，运用PLUS 模型预测未来土地利用变化对ESV 的影响并探究各项生态服务间的权衡协同关系，以期为乌鲁木齐市土地资源优化配置、生态环境保护修复提供决策支撑。

1 研究区概况

乌鲁木齐市地处亚欧大陆腹地，天山山脉中段北麓，准噶尔盆地南缘，下辖7 区1 县，总面积1.38×104km2［13］（图1）。该市三面环山，地势东南高西北低，是世界上距离海洋最遥远的城市，年均降水量不足200 mm，属温带大陆性干旱气候。随着社会经济的迅速发展，乌鲁木齐市城市化速率大幅提升，截止到2020 年区域人口数量达405.44×104人次，地区生产总值达3337.30×108元。

图1 研究区概况Fig.1 Overview of the study area

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文所用的乌鲁木齐市1990、2000、2010、2015年和2020 年5 期土地利用数据，空间分辨率均为30 m；模拟驱动因子经过投影变换、裁剪、重采样、距离分析等预处理后，统一转化为30 m×30 m 的栅格；在ESV 计算过程中使用的社会经济数据均来源于统计数据，具体见表1。

表1 数据来源Tab.1 Data sources

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用模拟PLUS 模型在保留未来土地利用模拟（Future land use simulation，FLUS）模型中自适应惯性竞争和轮盘竞争机制优势的基础上加以改进，采用随机森林法则获取各地类发展概率，并结合随机种子生成及阈值递减机制，在土地利用数量自上而下的约束下，模拟土地利用空间格局，能更好地从复杂机理层面解释生态系统受土地利用变化影响的内在机制［15-16］。结合乌鲁木齐市实际情况，从自然地理、社会经济和可达性3个角度筛选出高程、坡度、年平均气温、年平均降水量、国内生产总值（GDP）、人口密度、到道路距离、到水域距离8个驱动因子。根据2015年和2020年6种土地利用类型的转移规律设置领域权重［17］，其中耕地为0.48、林地为0.49、草地为0.00、水域为0.55、建设用地为0.76、未利用地为1.00。模拟结果在整体轮廓上与土地利用现状高度相似（图2），Kappa 系数为0.84，总精度为0.90，FoM（Figure of merit）系数为0.13，表明该模型在本研究中具有较好的适用性［18］。

图2 2020年土地利用现状与PLUS模型模拟对比Fig.2 Comparison between present statue of land use and PLUS model simulation in 2020

2.2.2 多情景设置区域发展需求的变化是编制国土空间规划的重要影响因素，不同区域发展诉求决定了国土空间发展定位，进行未来多种发展情景下土地利用模拟预测（表2），可为决策者提供前瞻性的决策参考，辅助其制定科学合理的土地利用规划，进而优化国土空间布局，对协调人地关系、稳定社会经济发展至关重要。

表2 多情景发展设置Tab.2 Multiple scenarios development setting

2.2.3 生态系统服务价值估算本研究运用谢高地当量因子法［19］，结合研究区实际情况对粮食价格和生物量进行修订，并通过生态系统敏感性分析最终得出符合乌鲁木齐市的ESV当量系数。

（1）基于粮食价格因子的修订

考虑到社会经济条件的异质性，将单位面积农田生态系统粮食生产经济价值的1/7 作为1 个标准当量因子的ESV 量［20］，对乌鲁木齐市单位面积生态系统服务的经济价值进行修正，修订方法如下：

式中：VC为乌鲁木齐市单位面积生态系统服务的经济价值（元·hm-2）；P为2020年全国粮食作物平均市场价格（元）；Q为2020 年乌鲁木齐市粮食作物单位面积产量（kg·hm-2）。

（2）基于生物量因子的修订

考虑到生态空间布局的异质性，根据谢高地等学者的研究成果，确定研究区生物量因子为0.58［21］，修订得出乌鲁木齐市单位面积ESV系数（表3）。

表3 乌鲁木齐市生态系统服务价值系数Tab.3 Coefficient of ecosystem service value in Urumqi City /元·hm-2

2.2.4 敏感性分析敏感性指数常用来表征随着时间序列的变化，ESV 对生态服务价值当量系数的依赖程度，以期检验生态服务价值当量系数的合理性［22］。计算公式如下：

式中：CS为敏感性指数；ESVp与ESVq为初期及调整后的ESV；VCpr与VCqr为初期及调整后（±50%）的各地类ESV 系数。由图3 可知，研究期内CS 值均小于1，说明修正后的ESV 系数符合乌鲁木齐市的实际情况。

图3 1990—2030年乌鲁木齐市生态服务价值当量系数敏感性指数Fig.3 Sensitivity index of coefficient of ecosystem service value in Urumqi City from 1990 to 2030

2.2.5 空间自相关分析为探究乌鲁木齐市ESV 空间集聚特征并避免其受限于行政区划，本文将研究区划分为1 km 的网格单元，在此基础上对未来4 种发展情境进行全局自相关分析；并选取较符合乌鲁木齐市未来城市发展定位的综合开发情景，在Geoda 1.20.0软件中进行双变量局部自相关分析以探究各项服务价值之间的权衡协同关系。

3 结果与分析

3.1 土地利用时空演变特征

1990—2020 年，乌鲁木齐市的主要用地类型为草地和未利用地，二者共占辖区面积的80%左右，其中草地面积占52%以上，30 a 间主要的土地利用转化模式为草地-未利用地、耕地-建设用地，其中草地-未利用地间的转化最为显著（表4）。2030 年在惯性发展情境下，各类用地变化与历史发展规律较为吻合，其中耕地、草地、水域面积继续呈现下降趋势，降幅分别为0.46%、0.71%、0.62%；建设用地、未利用地面积继续呈现上升趋势，增幅分别为1.74%和0.80%；林地出现唯一逆土地利用变化规律发展，面积增加119.62 km2，这表明乌鲁木齐市“荒山绿化工程”“园林城市建设”取得一定成效。在生态保护情境下，乌鲁木齐市注重绿色发展，建成区低效用地将得到有效整治，建设用地面积减少130.86 km2，大面积未利用地出现负向转化，主要转化为林地、草地及水域等生态用地，三者增幅分别为0.28%、0.67%、1.38%，其中草地面积增加高达491.12 km2。在综合开发情境下，乌鲁木齐市的发展兼顾经济发展与环境保护，建设用地面积增幅为3.00%，仅次于重点开发情景，此情景在为城市建设留有足够发展空间的同时，未利用地得到最大程度的开发，净减少589.02 km2。在重点开发情境下，城镇用地规划布局优先满足经济发展需求，建设用地扩张最为剧烈达5.00%，与基期年相比面积骤增441.29 km2，建设用地快速扩张的同时挤占了城市周边的大量优质农田。值得注意的是，在未来4 种发展情景下乌鲁木齐市耕地面积均处于收缩状态，这是由于受到乌鲁木齐市三面环山的地形限制，使得适宜开发建设区和优质农田保护区重叠于西部平原，致使城镇基础设施建设必然与耕地保护之间发生冲突。

表4 1990—2030年乌鲁木齐市不同土地利用类型面积Tab.4 Area of different land use types in Urumqi City from 1990 to 2030

3.2 生态系统服务价值（ESV）时空演变特征

如表5 所示，在过去30 a 间乌鲁木齐市ESV 整体上呈现“V”型下降态势。1990—2000年降幅极缓不足1.00×108元；2000年在西部开大发的机遇下，乌鲁木齐市社会经济发展迅速，土地利用需求日趋多元化，大规模的开发建设活动导致生态环境遭到破坏，使 得2000—2010 年ESV 由386.46×108元 降 至342.46×108元，急剧减少44.00×108元；随着城市环境的污染、科学发展观的提出以及地方政府对国家可持续发展战略的响应，人们生态保护修复意识不断增强，使得2010—2020年ESV损失量放缓。2030年在惯性发展情境下，土地利用格局保持原有发展趋势，ESV 将继续降低8.84×108元，表明以往的土地利用方式已不适合乌鲁木齐市未来发展；在生态保护情境下，研究区ESV 增幅最大，从327.32×108元上升到343.58×108元，增加16.26×108元，这与研究区林、草地等ESV 贡献率高的地类面积增长有着直接关系；在综合开发情景下，米东区北部的未利用地得到4种情境下最大程度的开发利用，转化为林地、草地、水域等生态用地，使得ESV 同样处于上升趋势，增加11.13×108元；在重点发展情景下，乌鲁木齐市注重经济发展用地需求，对生态环境造成极大压力，ESV下行趋势最为明显，净减少27.96×108元。

表5 1990—2030年乌鲁木齐市生态系统服务价值（ESV）Tab.5 Ecosystem service value(ESV)in Urumqi City from 1990 to 2030 /108元

由图4 可知，1990—2030 年乌鲁木齐市ESV 空间分布特征较为一致，呈现明显的西南部高、东部和北部低的空间格局，高值区主要分布于乌鲁木齐县至达坂城区轴线上、米泉林场和天山牧场等林地、草地密集区以及湖泊、河流分布区；低值区主要分布在主城区、米东区的古尔班通古特沙漠以及达坂城区柴窝堡湖-盐湖周边的未利用地。2030 年在惯性发展情景下，延续以往土地利用方式，ESV空间分布特征变化较小与2020年分布相似；在生态保护情境下，随着城区建设用地的整治、建成区面积的缩小，主城区边缘ESV 低值区向较低值区、中值区转化，米东区北部的绿化活动使得ESV 有所上升；在综合开发情景下，乌鲁木齐市的发展调动了大量未利用地，主城区ESV 低值区扩张的同时，北部未利用地得到大面积的开发，ESV大面积上升；在重点开发情景下，建设用地的迅猛扩张侵占了城郊结合部的大面积农田，主城区ESV 低值区面积达到4 种情景的峰值。

图4 1990—2030年乌鲁木齐市生态系统服务价值（ESV）空间分布Fig.4 Spatial distribution of ecosystem service value(ESV)in Urumqi City from 1990 to 2030

3.3 生态系统服务权衡与协同空间关系特征

本文采用数理统计分析SPSS 探究乌鲁木齐市不同时间序列生态服务间的权衡协同关系，若Pearson 系数＞0 则为协同关系，且系数越大协同关系越明显；反之，则为权衡关系。若Moran’sI＞0时，则为空间正相关，且系数越大相关性越显著；反之，则为空间负相关。经Pearson 系数和Moran’sI相关性检验结果（表6）可知，在2030 年4 种发展情境下，各项生态服务间以空间正相关的协同关系为主。

表6 1990—2030年乌鲁木齐市生态系统服务Pearson系数和Moran’s I相关性检验结果Tab.6 Correlation test results of Pearson coefficient and Moran’s I of ecosystem services in Urumqi City from 1990 to 2030

为进一步探究乌鲁木齐市各项生态系统服务在空间上的集聚特征，本研究引入双变量空间自相关分析来度量各项服务间的空间关联水平。乌鲁木齐市作为新疆的政治、经济、文化中心，在未来的发展过程中要注重谋求经济、社会、生态三重效益的统一。2030 年在综合开发情境下乌鲁木齐市的ESV处于上升趋势，且为城市建设留有足够空间，应为未来理想发展情景，因此本文选取综合开发情景进行接下来的研究分析。

由图5 可知，2030 年乌鲁木齐市在综合开发情景下各项服务价值呈现出显著的空间集聚特征，各项ESV 空间分布关系以协同为主，供给-支持服务与调节-支持服务表现最为显著。“高-高”“低-低”协同聚集特征与ESV 高值区和低值区分布高度吻合，“高-高”集聚的协同关系主要集中于乌鲁木齐县至达坂城区轴线上，此处位于天山山脉的迎风坡降水丰沛，同时一号冰川的冰雪融水为乌鲁木齐河提供了源源不断的水源补给，使得乌鲁木齐市西南部植被覆盖率较高；“低-低”集聚的协同关系主要分布在主城区、米东区北部以及柴窝堡湖-盐湖周边，由于城市建设用地无序蔓延、人类过度放牧、采矿以及开采地下水等不合理活动导致3处区域成为ESV 低值区。此外，表现为权衡关系的格网主要分布于建设用地与耕地的交界地带、乌鲁木齐市西南部的一号冰川及东部博格达山脉附近的冰雪消融区，此3处区域生态脆弱且易受人类活动干扰，导致其表现为权衡特征。此外，供给-文化服务之间的权衡关系在主城区周围表现尤为显著，这是由于粮食生产与景观美学用地间冲突所至。

图5 2030年综合开发情景下生态系统服务局部LISA图Fig.5 Local LISA graph of ecosystem services under comprehensive development scenario in 2030

4 讨论

ESV 是表征生态安全程度的重要指标，准确科学地评估其价值对调节生态系统功能，统筹优化生态格局具有重要意义。1990—2020 年乌鲁木齐市ESV大幅下降，与杨振民等［23］研究结果一致，表明城市化等人类活动的干扰造成了土地利用结构的不合理，对生态系统造成一定的负面效应，乌鲁木齐市亟待调整城市发展策略，优化土地利用布局。与杨强强等［24］基于土地利用变化数据对历史时期ESV研究相比，本研究运用PLUS 模型预测未来多情景下，乌鲁木齐市ESV 变化及权衡协同关系特征，具有一定的动态前瞻性。多情景模拟结果表明，4 种土地利用情景设置与ESV 变化预期一致，由此可见情景设置较为合理。其中，综合开发情景是优化区域土地利用结构、缓解ESV 减少保证乌鲁木齐市在生态保护前提下的高质量发展的最理想模式，而重点开发情景对区域发展具有一定的警示作用。

从权衡发展与保护关系的研究结果上看，2030年4种发展情景下各项生态服务功能间以协同关系为主，权衡关系零星分布于局部地区，这表明在部分区域土地利用存在竞争与博弈关系，经济发展、粮食生产和生态保护之间存在一定程度的用地冲突。本文研究结果可为乌鲁木齐市决策者制定协调经济发展与环境保护双赢的土地政策提供思路，但仍存在一些不足，本文在进行ESV 空间权衡协同分析时，缺乏对其内部机理、驱动机制的深入探讨。此外，生态系统服务权衡协同关系存在着空间尺度分异［25］，未来可展开精细尺度研究为决策者和利益相关者提供更精准有效的决策支撑。

5 结论

本文基于PLUS 模型动态模拟2030年乌鲁木齐市4 种发展情景下土地利用格局，并运用当量因子法定量分析了1990—2030 年生态系统服务及其权衡协同关系，得出以下结论：

（1）1990—2020 年，乌鲁木齐市土地利用格局变化显著，呈现“两增四减”的变化趋势。2030 年在惯性发展情景下，除林地外其他地类皆遵循历史演变规律；在生态保护情景下建设用地面积萎缩，大面积未利用地向林地、草地、水域等生态用地转化；在综合开发情境下建设用地有所增长的同时，生态用地面积增幅仅次于生态保护情景，成为未来发展理想情景；在重点开发情景下，建设用地面积迅猛增长，耕地退化严重。

（2）1990—2020 年，乌鲁木齐市ESV 净减少59.95×108元。2030 年在生态保护情景、综合开发情景下ESV 处于上升趋势；在惯性发展情景、重点开发情景下ESV 处于下降趋势；在重点开发情景下，ESV 下行趋势最为明显，对乌鲁木齐市未来发展起到一定警示作用。在生态保护情景和综合开发情境下，米东区北部的ESV低值区有望向中高值区转化。

（3）2030 年4 种情景下乌鲁木齐市单项ESV 呈现显著的空间协同聚集特征。“高-高”“低-低”协同聚集区与ESV 高值、低值区域分布高度吻合；表现为权衡关系的格网主要分布于建设用地与耕地的交界地带、乌鲁木齐市西南部的一号冰川和东部博格达山脉附近的冰雪消融区。如何权衡发展与保护之间的关系是乌鲁木齐市未来发展亟待解决的问题。