陈永春, 邓国志

土地是人类赖以生存的基础，土地利用作为人类最基本的实践活动，人类发展的历史就是不断对土地加以开发利用和对土地覆盖进行改造的历史[1]。随着各类开发活动对土地利用方式产生的影响日益广泛,土地利用/土地覆被变化(LUCC)不仅带来了地表结构的巨大变化，而且对生态服务造成重要的影响。全球生态系统服务价值的变化等问题越来越被人们关注，并且逐渐成为全球研究的热点之一[2]。生态系统服务指生态系统的结构、组成与生态过程所形成及维持的人类赖以生存的自然环境条件及效用[3-4]。土地利用变化会引起相关生态系统的结构和功能发生变化,生态系统服务价值(ecosystem service values， ESV)也随之改变。生态系统服务价值的丧失和退化影响着土地利用结构和效率，严重影响着人类安全与健康，直接威胁着区域乃至全球的生态安全[5]。因此，在资源开发和社会经济快速发展的大背景下，研究土地利用变化对生态系统服务价值的影响，对于识别区域生态环境变化趋势、指导土地利用格局优化调整、促进经济—社会—生态三者之间的协调可持续发展具有重要意义[6-8]。自20世纪70年代起，国外众多学者[9-14]对生态系统服务价值的理论、评价、估算和应用进行了大量的探索和研究，其中Costanza[9]研究提出的生态系统服务价值的核算方法为定量评估土地利用/覆盖变化对生态系统服务价值的影响提供了有效途径。国内学者对生态系统服务价值的研究进程相对较晚，从20个世纪90年代开始，国内学者借鉴了国外的研究成果和经验，并取得了一定的成就国内学者[15-22]也开展了生态系统服务价值评价模型和生态系统服务价值系数等研究。谢高地等[15-18]在参照美国科学家Costanza部分成果的基础上．制定出符合中国实际的生态服务价值系数。近些年来，学者们开始研究土地利用变化过程中的生态环境效应．但其中大多局限于对生态效益的定性分析．对生态系统服务价值进行定量分析的鲜见报道，尤其对受人类干预较大，产业结构单一，典型资源型城市土地利用变化过程中的生态环境效应综合研究更少。淮南市是一个典型以煤炭为支柱产业的资源型城市，煤炭资源极为丰富，拥有中国东南地区资源条件最好、规模最大的煤田，是中国6大煤电基地之一。与此同时，淮南市地处淮河平原，是我国重要的粮食生产基地。由于淮南地区煤层埋藏较深，且潜水位较高，煤炭长期持续开采，导致地表沉陷，区域土地利用类型发生变化，生态系统类型发生转变(由陆地生态系统转变为水陆生态系统)，导致地区生态系统服务功能发生变化，进而影响整个地区经济、社会和环境的可持续发展。本研究以淮南市为研究区域，以土地利用遥感解译数据为信息源，以生态系统服务价值为量化指标，通过测算出淮南市10 a间的生态服务价值的变化量，揭示该区的自然生态环境的变化情况，为淮南市生态、经济、环境可持续发展和生态环境保护提供科学依据，同时也对淮南市今后进行城市开发建设和农业发展提供参考。

1 研究区概况

淮南市位于淮河中游，安徽省中部偏北，地处东经116°21′—117°11′，北纬32°32′—32°56′。地形多样，地势南高北低。土地利用类型以耕地为主，水域和工矿用地面积达到土地总面积20%以上，而林地及草地相对较少。淮南属大陆性暖温带半湿润季风气候，气候温和，雨量适中，日照充足，四季分明。2011年淮南市国内生产总值达到709.54亿元,同比增长17%。人口为245.6万，其中农业人口为131.9万。

2 研究方法

2.1 数据来源及土地分类处理

土地利用变化数据是以中国遥感卫星地面站2000和2010年Landsat TM卫星影像为数据源(分辨率为30 m)。以横轴墨卡托投影建立地理坐标系统，将两期TM卫星影像与研究区地形图进行几何精校正。

土地利用调查表明淮南地区的未利用土地数量较少，且使用的Landsat遥感数据空间分辨率受限，无法将未利用土地单独区分。因此，本研究在参照中国科学院资源环境科学数据库的土地利用类型分类基础上，将未利用土地纳入到耕地，即将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地5大类。

2.2 土地利用变化数据获取方法

主要包括： ①根据遥感影像，参照研究区地形图、野外GPS点位及其它辅助资料，建立五种不同地类解译标志。②在ERDAS软件支持下，对影像进行监督分类及栅格矢量转换，形成初步分级的coverage图件。③借助ARC/INFO操作命令，将人工勾绘及拓扑成区后coverage图件转换成ARCGIS可编辑的shape文件。④在ARCGIS中，根据地类的解译标志，进行人机交互式判读解译，对shape文件的土地利用类型代码进行属性赋值，制作形成2000,2010年的土地利用/覆盖分布图(图1)。

图1 淮南市2000，2010年土地利用解译结果

2.3 土地利用类型动态度

为了定量反映研究时段内，研究区域某种土地利用类型的数量变化，本研究引入土地利用类型动态度(K)进行描述，其计算公式为：

(1)

式中：K——研究时段内某一土地利用类型动态度，即该研究区某种土地利用类型年变化率；Ua，Ub——研究初期及研究末期某一种土地利用类型的数量；T——研究时段长(a)。

2.4 生态系统服务价值评价方法

自20世纪70年代起，人类就开始对生态系统服务及其价值进行研究，但由于地球生态系统提供的服务绝大部分价值难以准确计量，以及缺乏相应的价值评估理论与方法体系等原因，导致研究进展缓慢。1997年Costanza等[9]的研究成果使生态系统服务价值评估的原理与方法从科学意义上得以明确，将生态系统服务研究推向生态经济学研究的前沿。本文应用Costanza等提出的估算方法来评估研究区的生态系统服务价值，具体计算公式为：

ESV=∑Ak·VCk

(2)

ESVf=∑Ak·VCfk

(3)

式中：ESV——研究区生态系统服务价值；Ak——研究区第k类土地利用类型的面积； VCk——第k种土地利用类型的生态系统服务功能的价值系数，即单位面积生态系统的服务价值(元/hm2·a); ESVf——生态系统第f项服务功能价值； VCfk——研究区第k种土地利用类型的第f项服务功能价值系数。

2.5 生态系统服务价值系数的确定

早期，国内外学者均采用Costanza给定的生态系统服务价值系数对不同类型生态系统服务价值进行核算。随着应用日趋广泛，发现Costanza所给定的耕地生态系统服务价值系数偏低，而湿地偏高[23]。因此，谢高地等[15-17,24]根据中国实情，参考Costanza的研究成果，将不同类型生态系统服务功能分为归纳为气体调节、气候调节、水源涵养、土壤形成与保护、废物处理、生物多样性、食物生产、原材料、娱乐文化9项，制定了我国陆地生态系统单位面积生态服务价值表(生态系统服务价值系数)。为了尽量减少在中国应用时的误差，本研究采用价值量评价法，借鉴谢高地等[17]提出的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表和生态服务价值的区域修正系数，确定淮南市不同土地利用类型相对应的生态系统类型及生态价值系数，其中建设用地不考虑在内。

2.6 敏感性分析

生态环境敏感度是指区域生态系统在人类活动的影响下发生变化(退化或改善)的潜在可能性及其程度[25]。为了确定ESV随时间变化对单项服务功能价值系数(VC)变化的依赖程度，本研究借用敏感性指数(coefficient of sensitivity, CS)对此进行分析，CS的含义是指VC变动引起ESV的变化情况，如果CS>1，说明ESV对VC是富有弹性的，即1%的自变量变动将引起应变量大于1%的变动，这种情况准确度差，可信度较低；如果CS<1，则说明ESV对VC是缺乏弹性的，即1%的自变量变动将引起应变量小于1%的变动，这种情况是可信的。

本文通过分别调整50%的VC来计算CS,从而来说明ESV对VC的敏感程度。敏感性指数(CS)计算公式为：

(4)

式中：ESV——估算的总生态系统服务价值； VC——单项服务功能价值系数；i，j——初始总价值和生态价值系数调整以后的总价值；k——各土地利用类型。

3 结果与分析

3.1 淮南市土地利用变化

由表1可知，2000及2010年淮南市土地利用类型以耕地、居民地及工矿用地和水域为主，三者面积占90%以上，林地和草地面积相对较小。其中耕地面积所占比例最大，2000及2010年分别占73.43%及62.16%，草地所占面积最小，分别占0.69%及0.93%。总体上，从2000—2010年，淮南市耕地、林地面积呈下降趋势，其中下降百分比最大是是耕地，而草地、居民地及工矿用地、水域呈增加趋势，增加百分比最大的是居民地及工矿用地，其次是水域。淮南市减少的耕地主要转化为居民地及工矿用地和水域，这与淮南市近年来煤矿开采力度加大，相关产业快速发展密切相关。随着煤矿开采，导致大面积地表沉陷，形成积水水域，从而导致水域面积明显增大。进一步分析淮南市土地利用类型动态度(K)发现，在所有增加的地类中，居民地及工矿用地年变化率最大，每年增加4.90%；水域、草地的年增长速率也较大，分别达到4.19%，3.57%，而林地的年减少速率为3.26%。但是，由于林地和草地的面积底数很小，故空间变化不显著；虽然耕地的年变化速率最小，为1.53%，但因其基数最大，所以面积减少较多，空间变化明显。

表1 淮南市典型年土地利用类型面积统计及动态变化

3.2 淮南市生态系统服务价值变化

土地利用类型及植被覆盖变化，导致区域生态系统服务价值发生变化。本研究利用谢高地制定的生态系统服务价值的价值系数，并根据Costanza提出的计算生态系统服务价值的计算公式(2)，对淮南地区典型年2000及2010年的生态系统服务价值进行计算，结果详见表2。从表2可以看出，2010年淮南市生态系统服务价值为11.33亿元，与2000年生态系统服务价值11.72亿元相比,减少了0.39亿元，减幅达3.33%。生态系统服务功能的主要提供者是耕地和水域；2000年这两类生态系统的服务价值分别占总服务价值的62.55%和33.94%,2010年占总服务价值的50.97%，46.35%。从生态系统服务价值动态变化来看，10 a间耕地、林地和居民地及工矿用地所提供的生态服务价值呈明显下降趋势,其中耕地的生态系统服务价值减少了1.30亿元,减幅达15.31%；林地的生态系统服务价值减少了0.12亿元,减幅达30.77%。

由于居民地及工矿用地土地利用类型生态系统的服务价值为负值，因此即使该类型土地面积增加，总的服务价值反而减少，10 a间减少了0.91亿元,减幅达48.66%。10 a间，水域和草地的生态系统服务价值呈明显增加趋势，其中水域生态系统服务价值增加了1.93亿元,增幅达41.87%；草地的生态系统服务价值增加了0.03亿元,增幅达37.50%。总体上，水域增加的难以弥补耕地减少和居民地及工矿地增加所造成的生态价值损失，从而导致10 a间总体生态系统服务价值下降。

表2 淮南市各类型生态系统服务价值及其变化

3.3 淮南生态系统单项服务功能价值(ESVf)变化

采用公式(3)计算得出淮南市生态系统单项服务功能价值(ESVf)，结果详见表3。由表3可知，废物处理、土壤形成于保护、气候调节、食物生产和生物多样性是其主要的生态服务功能。2000—2010年淮南市生态系统单项服务功能价值变化的总体趋势是：土壤形成与保护、废物处理、休闲娱乐在增加，气候调节、气候调节、水源涵养、生物多样性保护、原材料和食物生产在减少。

其中，休闲娱乐增幅最大，变化率达37.7%，这主要是由休闲娱乐价值系数最高的水域的增加引起的；水源涵养减少最大，变化率为78.36%，主要是对水源涵养产生负效应的居民地及工矿用地增加造成的。

表3 淮南市生态系统各单项服务价值及其贡献率

3.4 淮南生态系统服务价值敏感性分析

本文前述公式(4)给出了敏感性指数(CS)的计算方法，为了计算方便，本文将各土地利用类型的生态价值系数分别上下调整50%来计算淮南市2000,2010年的生态系统服务价值(ESV)变化及CS值详见表4，以此说明ESV对单项服务功能价值系数(VC)的敏感程度。

表4 淮南市生态系统服务价值敏感度

从表4可以看出,在典型年2000,2010年不同土地利用类型之间价值系数的敏感性指数变动较大，具体表现为：耕地>水域>居民及工矿用地>林地>草地，两年之间差别较小,均小于1，由此表明研究区内ESV对VC是缺乏弹性的，所采用的生态服务价值系数是适合当地情况的，区域研究结果是可信的。从计算的敏感性系数可以发现林地、草地的敏感性指数都很小，在0.006 8～0.033 0之间，表明林地、草地的生态系统服务价值系数变化对淮南市生态系统服务价值的变化影响不大。而耕地的敏感性指数最高，在0.63～0.72之间，表明耕地的生态系统服务价值系数对区域生态系统服务总价值产生放大作用，贡献率很大。

4 结 论

(1) 2000—2010年淮南市耕地、林地面积呈下降趋势，其中下降率最大的是耕地，而草地、居民地及工矿用地、水域呈增加趋势，增加百分比最大的是居民地及工矿用地，其次是水域。

(2) 对淮南市生态系统服务价值的分析表明，从2000—2010年淮南市生态系统服务的价值总量呈下降趋势，减少0.39亿元，减幅达3.33%，其中林地地生态服务价值的减幅最大，达到-30.7%，其次是耕地。居民及工矿用地生态服务价值的增幅最大，达到48.66%，其次是水域和草地。

(3) 对淮南市生态系统单项服务价值的分析表明，从2000—2010年淮南市生态系统单项服务功能价值中,娱乐休闲增加幅度最大，达37.70%,这主要是由于娱乐休闲价值系数最高的水域增加引起的。水源涵养减少最大达78.36%,这主要是由于对水源涵养产生负效应的居民地及工矿用地增加造成的。

(4) 敏感性指数表明，研究区耕地、水域、林地、草地和居民地及工矿用地的敏感性指数都小于1，表明研究区生态系统服务价值对于生态价值系数是缺乏弹性的。

(5) 土地利用变化改变着生态系统结构和过程，也影响着区域生态系统向社会提供产品和服务能力的大小。人类活动对生态系统的干扰和破坏，是导致生态系统结构功能脆弱及生态系统服务价值降低的主要原因。

淮南作为一个资源型城市，煤炭资源的持续不断开发，土地沉陷面积增加，水域和居民地及工矿用地增加造成的生态价值损失，从而导致2000—2010年总体生态系统服务价值下降。因此，当地政府管理部门应高度重视土地利用变化生态系统服务价值的影响，从生态系统服务的角度，更加科学进行土地利用规划及生态环境保护等，优化调整土地利用结构，注重增加生态用地，稳步提升区域生态系统服务价值。另外，多数学者仅开展土地利用数量和结构变化对生态系统服务价值的影响进行了研究，缺乏土地质量变化和土地利用变化对生态系统服务价值空间差异的研究，下一步应加强这方面的研究。