近35 年新安江流域生态系统服务价值评估与驱动力分析

胡文君, 嵇振青, 冉璇

(浙江工商大学, 浙江 杭州 310000)

生态环境是人类生存最为基础的条件, 是我国持续发展最为重要的基础。党的十八大以来, 以习近平同志为核心的党中央以前所未有的力度抓生态文明建设, 大力推进建设美丽中国。十九届六中全会更是充分认识到加强生态环境保护的重要性和紧迫性, 明确生态文明建设在党和国家事业发展全局中的重要地位。

在加强生态文明建设的同时, 我国越来越重视开展生态系统服务价值 (ecosystem service values,ESV) 的评价工作。生态系统服务是指人类从生态系统中获得的各种惠益, 主要分为供给、调节、支持、文化这4 种服务类型, 为人类的生存与发展提供了必要条件, 对实现生态系统可持续发展具有重要意义[1], 而生态系统服务价值则是从经济学角度对其进行量化[2-4]。开展生态系统服务价值的评估工作有利于将生态学保护的目标整合到经济社会决策中, 最终实现人与自然和谐发展、生态社会经济协调发展, 为国家生态文明建设战略提供有效的支撑。

近年来, 生态系统服务价值研究也成为生态学领域的热点, 学者们基于不同视角[5-6]、不同区域[7-8]、不同方法[9-10]对生态系统服务价值进行研究。例如璩路路等[11]从土地利用变化对生态系统服务价值产生影响的角度切入, 运用土地利用空间分析模型和Meta 分析方法, 分析井冈山的生态用地变化空间格局及其生态服务价值损益。邓灵稚则立足于城市化背景, 构建了城市化过程对水生态系统服务功能的影响方式框架, 分析了重庆市2001—2015 年水生态系统服务价值的时序变化特征。目前, 学者们的研究区域大多集中于省市地区、长江黄河等大尺度范围, 很少关注类似新安江流域等小尺度流域, 而且对其生态系统服务价值时空演变及其驱动力探测的研究更少。

流域是人类文明的摇篮和中心, 是人与自然共生的主体自然空间, 拥有丰富的自然资源, 具有调节气候、保护土壤等多种功能。“十四五” 规划明确提出了重视基于流域的生态文明建设的要求, 把以流域为基础放在主导战略位置, 以加快推动流域经济生态转型, 强化流域生态安全建设, 创新流域生态文明体制机制。因此, 本文开展新安江流域生态系统服务价值评估, 深入剖析影响生态系统服务价值评估时空演变的驱动力因素, 以期为新安江流域的生态环境保护、人类福祉提升、区域可持续发展实践提供科学参考。

1 研究区概况及数据来源

新安江发源于安徽徽州 (今黄山市) 休宁县境内, 东入浙江省西部, 经淳安至建德与兰江汇合后为钱塘江干流桐江段、富春江段, 东北流入钱塘江, 是钱塘江正源。干流长373 km, 流域面积1.1万多hm2。其中, 安徽省境内的新安江干流长242.3 km, 面积6 500 hm2, 占钱塘江流域面积的11.9%[13]。作为安徽省境内仅次于长江、淮河的第三大河流, 地跨浙皖两省, 为皖浙两省沿岸近千万居民的生产、生活所需水源提供了保障, 是皖浙乃至长三角地区重要的生态屏障。

研究数据主要包括土地利用数据、社会经济数据、高程数据等多源数据。土地利用数据来源于地球大数据科学工程共享服务系统, 空间分辨率为30 m, 该数据是基于Landsat 卫星数据在Google Earth Engine 云计算平台完成长时序的地表覆盖检测, 最终生成1985—2020 年全球30 m 精细地表覆盖动态监测数据。该数据共包含29 个地表覆盖类型, 考虑到研究区域的土地利用类型较为简单, 因此, 将其重分类为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地共6 类。研究区各类粮食作物(稻谷、小麦、玉米) 的平均价格、产量、农业产值等社会经济数据来源于 《全国农产品成本收益汇编》 《安徽省统计年鉴》 《浙江省统计年鉴》。高程数据来源于地理空间数据云平台的数字高程模型(DEM)。

2 研究方法

2.1 土地利用动态度

土地利用动态度定量地描述了土地利用的变化速度[14], 可分为单一土地利用类型动态度和综合土地利用类型动态度, 其中单一土地利用类型动态度用于表示研究区一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况; 综合土地利用类型动态度用于表示研究区一定时间范围内所有土地利用类型的数量变化情况, 计算公式如下:单一土地利用类型动态度:

式 (1) 中:K为研究期某种土地利用类型动态度 (%);Ua和Ub分别为研究初期及研究期末某种土地利用类型面积 (hm2);T为研究时长 (a)。

综合土地利用类型动态度:

式 (2) 中:C为研究期所有土地利用类型动态度 (%);Ui为研究初期第i类土地利用类型面积 (hm2);Ui,j为研究期第i 类土地利用类型转为非i类土地利用类型面积的绝对值 (hm2);T为研究时长 (a)。

2.2 生态系统服务价值评估

当量因子法是指在可量化标准下, 根据不同类型生态系统服务的各种服务功能构建价值当量, 并结合土地利用面积进行生态系统服务价值的评估。本研究以千年生态系统评估法 (MA) 为框架, 将生态系统服务分为供给服务、调节服务、支持服务、文化服务4 大类, 进一步细化为11 种服务功能, 结合新安江流域的土地使用情况, 最终获取4种土地利用类型的价值当量, 分别为耕地、林地、草地、水域。基于30 m 精细地表覆盖分类数据,本研究采用谢高地等[4,15]等当量因子法确定新安江流域生态系统服务价值。

生态系统服务价值是通过土地利用类型面积和对应土地利用类型单位面积得到的, 计算公式如下:

式 (3) 中: ESV 为新安江流域生态系统服务价值;Ai为第i类生态系统面积 (hm2);eij为第i类生态系统类型在第n类生态系统服务的单位面积价值当量因子;W为新安江流域1 个标准当量因子的生态系统服务价值 (元·hm-2)。

一个标准单位生态系统服务价值当量因子的价值量 (以下简称标准当量), 是指1 hm2农田每年粮食作物的经济价值 (元·hm-2), 根据新安江流域主要粮食作物 (稻谷、小麦和玉米) 的种植面积、产量、农业产值等数据[16], 计算单位面积农田生物生产的生态系统服务价值。由于缺乏新安江流域相关农业数据, 本研究选取黄山市、淳安县、建德市3 个地区的相关农业数据进行平均计算分析, 计算公式如下:

式 (4) 中:Wa为某地区1 个标准当量因子的生态系统服务价值量 (元·hm-2);i为作物种类;mi为第i类粮食作物的播种面积 (hm2);pi为第i种粮食作物的平均价格 (元·t-1);qi为第i种粮食作物的单位面积产量 (t·hm-2);M为n种粮食作物的总面积是指没有人力投入条件下的自然生态系统提供的经济价值为现有单位面积农田提供的食物生产服务经济价值的。由于缺乏研究区粮食作物各自的平均价格, 本研究选取全国3 种粮食的平均价格, 并根据安徽省与浙江省的消费者物价指数 (CPI 指数) 计算得出各地区粮食作物的可比价格。以2020 年为例, 计算得到黄山市、淳安县、建德市1 个标准当量因子的价值量分别为676.16、1 710.09、2 371.78 元·hm-2, 由此得出新安江流域1 个标准当量因子的生态系统服务价值为1 586.01 元·hm-2。

2.3 地理探测器

地理探测器是探测空间分异性, 以及揭示其背后驱动力的一组统计学方法[18]。该方法基于自变量与因变量存在统计相关性, 即自变量与因变量的空间分布具有相似性的假设, 计算q统计量, 可用以度量空间分异性、探测解释单因子并探测多因子的交互关系。地理探测器包括4 个探测器: 分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测。本文运用分异及因子探测器与交互作用探测器对生态系统服务价值及其驱动因子之间的空间关系进行定量的阐述与分析, 探讨新安江流域生态系统服务价值变化的驱动机制。

分异及因子探测: 探测因变量Y的空间分异性, 以及探测X因子多大程度上解释了Y的空间分异。探测结果用q值度量,q的值域为 [0, 1],q值越大说明自变量X对Y的解释力越强[18], 反之值越小,X对Y的解释力越弱。表达式为:

式中: SSW 和SST 分别为层内方差之和、全区总方差;h(=1, …,L) 为变量Y或因子X的分层;Nh和N分别为层h和全区的单元数;σ2h和σ2分别为层h和全区Y值的方差。

交互作用探测: 识别评估因子X1和X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y的解释力。首先基于因子X2和X2对Y的q值, 计算两个因子交互时的q值, 即q(X1∩X2), 比较q(X1)、q(X2)、q(X1∩X2) 的值, 得出对应的交互作用类型。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化特征分析

利用GIS 技术, 制作新安江流域不同时期土地利用空间分布图 (图1)。从图中可以看出, 新安江流域最主要的土地利用类型为耕地、林地、草地、水域、建设用地, 其中林地面积最大, 占总面积的77%～82%, 其次为耕地, 占总面积的10%～17%。近35 a 以来, 新安江流域林地、建设用地扩张明显, 用地面积分别增加了217.31、158.55 hm2; 耕地面积缩减明显, 用地面积减少了400.74 hm2(图2)。

图1 新安江流域土地利用分类

图2 土地利用面积统计

土地利用类型动态度用于定量描述研究区域土地利用变化的速度[19], 由表1 可知, 近35 a 新安江流域综合土地利用动态度>0.5%, 1985—2000年综合土地利用动态度逐渐增加, 2000—2020 年则逐年降低。1985—2020 年林地、草地、水域、建设用地单一土地利用类型动态度呈正向变化, 而耕地单一土地利用类型动态度呈负向变化。

表1 1985—2020 年新安江流域土地利用类型动态度 单位:%

3.2 生态系统服务价值的时空变化分析

3.2.1 生态系统服务价值的时间变化特征1985—2020 年新安江流域总生态系统服务价值增加了276.76 亿元 (表2)。从表2 可以看出,近35 a 新安江流域各项生态系统服务功能价值随时间呈增长趋势, 增长率均大于1.5%, 表明新安江流域的生态价值逐渐增加, 生态系统服务价值格局比较稳定[20], 其中供给服务的水资源供给服务功能增长率最高, 达2.14%, 在一定程度上也说明了近年来新安江流域生态补偿机制对于水环境的治理效果较为明显。对比四大生态系统服务类型,调节服务的生态系统服务价值占比最大, 其次为支持服务和供给服务, 文化服务价值最低, 从生态系统服务类型的二级分类来看, 水文调节的生态系统服务价值占比在所有服务类型中最大, 因此, 作为流域生态系统所提供的重要服务之一[21], 水文调节服务对于流域生态系统保护与恢复具有重要意义。为了更清晰地展示各项生态系统服务价值的变化趋势, 本研究绘制了新安江流域各项生态系统服务功能价值变化量热力图, 如图3 所示。

表2 1985—2020 年新安江流域各项生态系统服务功能价值估算

图3 研究区各项生态系统服务功能价值变化量热力图

1985—2020 年新安江流域各土地利用类型生态系统服务价值如表3 所示, 新安江流域各类土地利用类型生态系统服务价值变化量热力图如图4 所示。从不同土地利用类型来看, 林地的生态系统服务价值贡献率最高, 占63%～66%, 水域的价值贡献率位于第二, 占32%～34%。从总体上看, 各类土地利用类型所产生的生态系统服务价值呈增加趋势; 各单项土地利用类型中, 林地、草地、水域的生态系统服务价值占比总体提高, 而耕地的价值占比却呈减小趋势, 从一定程度上反映新安江流域各土地利用类型生态系统服务价值变化趋势与土地利用动态度变化趋势相似[20], 符合国家推出的 “统筹推进山水林田湖一体化生态保护” 政策, 顺应建设社会主义现代化和美丽中国的要求。

表3 1985—2020 年新安江流域各土地利用类型生态系统服务价值变化

图4 研究区各类土地利用类型生态系统服务价值变化量热力图

从表3 中可以看出, 1990 年对应的各类土地利用类型生态系统服务价值是近35 a 来的一个低峰, 这可能与新安江流域的社会经济发展相关, 快速经济增长会对生态环境质量造成一定的影响[22-23]。在该阶段, 研究区进入工业化、城镇化快速发展阶段, 工业化带来的大量废弃物与污水排入河流湖泊, 导致新安江流域的水质呈下降趋势,进而导致生态系统服务价值减少。因此, 经济社会发展与政策的制定对生态系统服务价值都具有较大影响。

3.2.2 生态系统服务价值的空间变化特征分析

本文基于GIS 可视化软件, 计算每个网格不同土地利用类型的生态系统服务价值, 并进行插值分析, 将新安江流域的生态系统服务价值划分为5 个等级, 分别为低值区域、较低值区域、中值区域、较高值区域、高值区域, 进而探索近35 a 新安江流域生态系统服务价值变化的空间表现。由图5 可以看出, 新安江流域近35 a 间生态系统服务价值整体空间分布状况较为一致, 空间异质性较强, 存在明显的高值区与低值区。生态系统服务价值较高的区域主要集中在包括河流、湖泊与湿地在内的水域生态系统[24-25], 如图5 中新安江流域的下游区域, 以千岛湖为核心呈辐射状向外分布, 低值区域则主要集中在城市建设用地等人口活动密集的区域, 如安徽省黄山市的休宁县和歙县等市县区域,土地利用类型以耕地和建设用地为主。从图中可以看出, 高值区域的分布较为稳定, 分布在千岛湖等河湖水域周边, 并随时间呈现逐渐扩张趋势, 由于水域的生态等级相对较高, 以及国家政策对千岛湖水质的重视, 相对应其生态系统服务价值较高。低值区域的空间分布变化较大, 从2005 年开始, 研究区的低值区域面积逐渐缩小, 最终集中在研究区的西北部, 与土地利用中耕地与建设用地的分布较为一致; 较低值区域与中值区域面积呈分散块状逐步扩大, 于2015 年中值区域面积达到最大。

图5 研究区生态系统服务价值空间分布图

3.3 驱动力分析

3.3.1 因子探测

生态系统服务价值演变的驱动主要受人为因素和自然因素的影响, 为探测新安江流域生态系统服务价值的驱动因素, 本文选取并构建 (DEM)、坡度、气温、降水、GDP、人口密度共6 个指标因素, 从自然因素和社会因素分析了研究区的驱动程度。首先在Arc-GIS 中对得到的X、Y因子数据进行栅格化处理, 进行相应的驱动因子编码, 生态系统服务价值为Y, 各驱动因子为Xi(i=1, 2, …,6); 其次考虑到地理探测器运行过程中的自变量X必须为类型量, 对原始数值型数据进行离散化处理, 本文采取自然断点法, 对DEM、坡度、气温、降水、GDP、人口密度进行重分类; 随后创建1 km×1 km 的渔网, 并建立采样点, 提取重分类的结果作为自变量X数据, 提取每个网格的ESV 作为因变量Y数据; 最后将X、Y数据输入地理探测器模型中进行因子探测与交互探测。因子探测结果如图6 所示。

图6 新安江流域生态系统服务价值单因子驱动力

从图6 中可以看出, 单一驱动因素中因子贡献率大小为坡度 (0.55) >DEM (0.18) ≈气温(0.18) >人口密度 (0.14) >降水 (0.12) >GDP(0.09)。ESV 与 DEM、坡度、气温有较大关系。该差异影响植被分布、人类活动范围和强度, 通过形成局部地区异质环境而影响生态系统结构和功能[23]。其中坡度对生态系统服务价值影响最大。坡度不同, 导致土壤发育不同、土地利用类型的分布状况不同、水土流失状况不同、植被覆盖状况也不同, 最终造成区域生态系统服务价值的差异化[26-27]。

3.3.2 交互探测

交互探测能够评估因子X1和X2共同作用时是否会增强或减弱对因变量Y的解释力。因此, 本文采用交互作用探测器对6 个因子进行交互探测,交互探测结果如表4 所示, 在交互作用之后各驱动因子解释力度均明显增强, 增强作用表现为双因子增强和非线性增强, 且其影响效果非独立存在, 表明多因子驱动相较于单因子对新安江流域的生态系统服务价值的影响更明显。坡度与人口密度的交互作用最强, 达到了0.613 7, 其次为坡度与GDP,交互作用达到0.598 1, 可以发现坡度与其他因子的交互影响对新安江流域生态系统服务价值的分布影响较大。坡度大小影响人口密度的分布, 坡度较低的区域利于人类的生存发展, 因此, 人口大量集聚于此, 促进经济快速发展, 城镇化进程不断加快, 最终导致生态系统稳定性受到干扰, 生态环境逐渐恶化, 生态系统服务价值减少。由此可见, 新安江流域的生态系统服务价值并不是仅由单一因子驱动作用的, 而是由人为因素和自然因素等多种因子交互作用影响的。

4 结论

生态系统服务为人类的生存与发展提供了必要条件, 对实现生态系统可持续发展具有重要意义[1], 开展生态系统服务价值的评估工作有利于将生态学保护的目标整合到经济社会决策中, 最终实现人与自然和谐发展、生态社会经济协调发展,为国家生态文明建设战略提供有效的支撑。本文开展近35 a 新安江流域生态系统服务价值动态评估,估算不同时空生态系统服务价值变化, 分析新安江流域生态系统服务价值动态变化, 并运用地理探测器, 定量地探测研究区生态系统服务价值的空间分异性以及揭示其背后驱动力。结果表明:

研 究 区 1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020 年生态系统服务价值总量分别为146.33 亿、128.97 亿、236.32 亿、324.50 亿、389.64 亿、413.41 亿、445.78 亿、414.09 亿 元。近35 a 来新安江流域总生态系统服务价值随时间总体上呈增长趋势, 增长率达1.83%, 价值总量增加了267.76 亿元。

从各项生态系统服务功能来看, 四大生态系统服务功能的价值占比由大到小排序依次为: 调节服务>支持服务>供给服务>文化服务, 从生态系统服务类型的二级分类来看, 水文调节的生态系统服务价值占比在所有服务类型中最大。近35 a 来新安江流域各项生态系统服务功能类型的价值增长率均大于1.5%, 其中水资源供给这一生态系统服务功能的增长幅度最大, 增加了2.14%; 食物生产的生态系统服务价值相较于其他服务价值, 增长率较低 (1.54%)。

从不同土地利用类型来看, 各土地利用类型的生态系统服务价值均呈有所增加。1985—2020 年生态系统服务价值占比由大到小排序依次为林地>水域>耕地>草地, 其中林地的生态系统服务价值贡献率最高, 占63%～65%, 水域的价值贡献率位于第二, 占32%～33%, 该数据结果在一定程度上与土地利用面积、基础当量价值存在较大关系。从1985—2020 年各土地利用类型价值占比的变化率来看, 林地、草地、水域的价值占比提高, 而耕地的价值占比呈下降趋势, 符合研究区在该时期的土地利用动态变化趋势。

新安江流域近35 a 间生态系统服务价值整体空间分布状况较为一致, 空间异质性较强, 存在明显的高值区与低值区。生态系统服务价值较高的区域集中分布在新安江流域的下游区域, 以千岛湖为核心呈辐射状向外分布; 低值区域主要分布在人口集中的城市建成区域, 如安徽省黄山市的休宁县和歙县等市县区域, 土地利用类型以耕地和建设用地为主。从整体上看, 新安江流域的低值区域面积逐渐缩小, 高值区域面积逐渐扩大。

从因子探测中可以看出, 生态系统服务价值与坡度、DEM、气温存在较大关系。从交互作用中可以看出, 所有因子在交互作用后解释力度明显增强, 表明多因子驱动相较于单因子对新安江流域的生态系统服务价值的影响程度更明显。其中, 坡度与人口密度的交互作用最强, 达到了0.613 7, 由此可见新安江流域生态系统服务价值的演变驱动是由自然因素与人为因素等多种因子共同作用的结果。