耿纪文，帅 红，张 英，李景保

（湖南师范大学 a.资源与环境科学学院；b.地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室，湖南 长沙 410081）

地球表层的土地是人类赖以生存的一种资源，土地利用问题日益受到人们的重视。国外关于土地利用及ESV 的研究相对较早[1]，对生态系统服务估价作出了全面和系统的贡献，研究成果被公认本领域研究历史的重大里程碑[2]。从理论到应用不断臻于完备[3]。静态分析向动态研究的势头不减[4]，3S 技术广泛应用到研究当中[5]。随着理论、技术的完善，研究领域和角度不断开拓[6]，研究区域和系统逐步覆盖四大圈层的五大要素[7]，研究内容主要集中在ESV 评估方法的研究与改良、对不同地区各个类型ESV 评价、LUCC 影响下的区域ESV 空间分异探究，生态系统服务功能与生物多样性的关联分析等多个方面，研究的针对性、实践性和研究成果的应用化趋向不断增强[8]。国内多以各级行政单元为研究区域对ESV 进行简单横向比较，研究对象集中于森林、草原、湿地、水域等单一ESV 分析上[9]，对流域等典型性区域各个类型的综合ESV 研究相对缺乏；引起ESV 变化的驱动力主要有自然因素和社会经济因素，后者如人口密度、区域总产值等与ESV 存在显著相关性[10]，而这两项因子与土地利用程度密不可分。因此，土地利用程度与ESV 的关联性值得深入研究。洞庭湖是长江中下游地区最大的调蓄性湖泊，担负着长江流域生态安全、水安全和国家粮食安全的重大责任[11]。自1998年特大洪水以来退田还湖、平垸行洪、移民建镇等政策实施、三峡水库蓄水运行及区域经济快速发展对洞庭湖区土地利用变化产生了深刻影响[12]，进而影响到洞庭湖湿地生态服务功能的正常发挥。为此，围绕其生态系统服务价值相关的研究已成为当前热点。然而，现有研究主要是针对洞庭湖湿地、洞庭湖区生态系统服务价值的评估及时空分布上[12-13]，而对土地利用程度差异引起的生态系统服务价值变化成果鲜见，导致不能全面客观判断1998年以来长江流域重大人类活动下洞庭湖区生态系统服务功能对土地利用程度变化的响应。本研究系统分析洞庭湖及四水流域的LUCC 时空特征，基于当量因子从格网层面科学评估ESV 时空变化，探求土地利用程度综合指标对ESV 的影响机制，以便于更科学合理地提出提升生态系统服务水平的建议对策，有利于维护洞庭湖生态经济区生态安全，为相关部门制定区域生态安全管控决策、优化区域生态系统格局提供重要依据。

一、数据来源与处理

（一）研究区概况

洞庭湖生态经济区包括湖南省境内的3 市1区和湖北省的荆州市，共涵盖了33 个县（市、区），总面积达6.05×104km2。本研究的范围为《洞庭湖生态经济区规划》确定的湖南省域内3 市1 区，共25 个县（市、区）级行政单元（图1）。该区域水系发达，水质良好，水资源丰富，洞庭湖南汇湘、资、沅、澧四大水系，北连藕池河、松滋河和虎渡河，东接汨罗河、新墙河，经城陵矶汇入长江，且有长江水道和京广交通动脉在此处汇合，因而水陆交通便利，具有明显的区位优势；海拔在30～50 m 之间，地貌类型复杂多样，有丰富的耕地、林地、水体资源，自然禀赋良好。土地总面积为46 275.53 km2，占湖南省总面积的21.85%。属大陆性季风湿润气候，四季分明，汛期多集中在4—9月，平均温度为16～17 ℃，位于中亚热带向北亚热带气候过渡地带。2017年，湖南洞庭湖生态经济区人口总数为1 693.78 万人，城镇人口总数为902.24 万人，地区生产总值8 820.30 亿元，三次产业结构为12.4∶43.4∶44.2。粮食种植面积共计1 773.90×103 hm2，粮食总产达995.33×104 t，为我国著名的“鱼米之乡”。为保障长江流域水安全和生态安全，探索大湖流域以生态文明建设引领经济社会全面发展新途径，2014年，洞庭湖生态经济区建设上升到了国家战略[14]。近几十年来，在退田还湖、三峡水库蓄水运行以及城镇化快速推进下，洞庭湖生态经济区建设用地持续增长，耕地和水面快速缩减，天然湿地大幅减少，土地日趋破碎化等[15]。土地利用结构的不合理导致土地生态系统服务功能削弱，不仅导致湖区季节性和工程性缺水[16]，而且引发出一系列生态环境问题，如：洞庭湖四大家鱼产卵繁殖时间、产卵规模和鱼卵的运动方式均有所改变、鱼类产量减少；水质下降，富营养化现象显现；生物多样性减小、候鸟种类和数量减少[17]，东方田鼠种群膨胀、钉螺孳生蔓延等。因此，对洞庭湖生态经济区土地利用变化下生态系统服务价值影响机制进行定量研究找到其关键制约因素，实施有针对性的提升措施就显得十分迫切。

图1 研究区范围及地形

（二）数据来源与处理

本研究数据主要来源于洞庭湖生态经济区2000年、2005年、2010年 和2017年Landsat 影像数据。遥感影像选择以无云覆盖为标准，分辨率为30 m×30 m。运用ENVI 软件和ArcGIS 软件，对获取的影像数据进行几何校正、图像裁剪、融合等多种处理，结合高分影像以及实地采样验证，采用监督分类和目视解译方法，并参考该区地形图、土地利用现状图等辅助解译，解译精度达到85%以上，将其归并为6 大土地利用类型，分别为耕地、林地、草地、水体、建设用地和未利用地。

二、研究方法

（一）土地利用变化分析

土地利用变化分析主要用变化幅度和程度指数两个指标来进行。土地利用程度指数体现了人们对土地资源的利用强度。该研究在多位学者研究基础上[18]，参照庄大方等学者的程度分级方法，将该地土地利用类型划分成4 个级别，对其利用强度按照开发程度大小分别赋值，数值越大代表程度越深。还引入莫兰指数和相对变化率来反映研究区用地变化的空间自相关性和区际差异性。

（二）ESV 估算与分析

1.ESV 估算

该研究采用谢高地等人2015年最新提出的生态系统服务功能分类方法[19]，将生态系统服务类型划分为4 种一级类型，11 种二级类型。综合考虑其土地利用实际情况和研究目的，选用当量因子法评估其ESV，评价公式如下：

式中：ESV 为生态系统服务总价值；Ai为该地第i种类别的土地面积；VCi代表第i种类型土地的单位面积生态系统服务价值系数；ESVj为该区单项生态服务功能服务价值（万元）；VCij表示第i种土地类型的j项生态服务功能服务价值系数，i分为耕地、林地、水体、草地、未利用地等5种类型，j表示11 项生态服务功能。

借鉴谢高地等学者2015年基于中国国情最新改进的单位面积ESV 当量表[19]，选用湖南省生物量因子1.95 对其生态系统单位面积服务价值系数进行修正[20]。同时，基于区内社会经济发展状况，对单位面积农田每年自然粮食产量的经济价值进行修正计算出研究区不同生态系统服务的价值系数表。修正过程如下：2017年该地平均粮食价格为2.69 元·kg-1，2000—2017年当地平均粮食产量为5 727.59 kg·hm-2。将农田生态系统主要农作物经济价值平均值乘以1/7 得到单位当量服务价值[21]，最终得到研究区单个当量因子的经济价值量为2 201.03 元·hm-2，将其与经修正的各地类ESV当量相乘，得到各单项生态服务的价值量。

2.基于格网的ESV 空间分析

格网分析法[22]可以将不规则的图斑区域划分成规则格网矩阵并赋值，从而以格网为基本评价单元。本研究综合考虑研究目的和区域特点，运用格网分析法构建3 km×3 km 的格网矩阵，将其划分为5 516 个格网单元，从而确保单元内的容量不变性，在ESV 的空间化定量统计和空间分布特性分析方面具有优越性。

（三）敏感性分析

本研究引入敏感性指数(CS)是用于验证各地类生态服务价值系数(VC)的准确性，以及确定随着时间推移ESV 总量对VC 的依赖程度。通过对研究区5 种地类的VC 上下调整50%，权衡其ESV 的变动情况[23]。

三、结果分析

（一）洞庭湖生态经济区LUCC 时空特征

2000—2017年，研究区各地类面积依次为：林地＞耕地＞水体＞建设用地＞草地＞未利用地（图2）。其中，草地和未利用地面积最少，占比合计不超过1%；总的来看，水体、建设用地面积呈上升势头，除草地面积变化不明显外，其他用地呈下降态势。不同研究时段内，各地类增减幅度存在差异。

图2 洞庭湖生态经济区土地利用结构

2000—2017年该地区土地利用格局基本保持稳定（图3）。林地以有林地为主，集中成片分布于东部幕阜山山脉、西北部武陵山系以及西南部雪峰山余脉地段；耕地主要为水田和旱地，其中水田面积占绝对优势，在中部平原、丘陵地带分布广泛；水体包括水域和湿地，主要为洞庭湖、四水及周边湿地；建设用地受自然地理条件影响，主要集中于中部沿河湖区域，其他区域稀疏分散；面积较少的草地和未利用地仅零星散布。

图3 各年份洞庭湖生态经济区土地利用类型

土地利用程度呈上升趋势，表明研究区尚处于城市发展扩张阶段。2000—2017年，除建设用地的分级面积比例持续增长、水体略有增长外，其他用地类型均有不同程度下降趋势，尤以耕地、林地较为明显（图4）。总体而言，除建设用地与耕地利用程度综合指数波动较大外，其余地类结构相对稳定。

基于Geoda 软件平台，通过计算洞庭湖生态经济区各县级行政单元的土地利用程度综合指数的moran’sI，得到四期的莫兰指数均大于0，土地利用程度的全局空间自相关性均通过0.05 的显著性检验，在空间上表现出了一定的空间自相关性。土地利用程度的高-高值区主要分布在该地中部的13 个县（市、区），低-低值区主要分布在临湘市、岳阳县、平江县、汨罗市、安化县、云溪区，莫兰指数近年来呈现减小趋势（表1、图5），表明此地区土地利用程度的全局空间自相关性在减弱。各县级行政单元土地利用程度的百分位图保持了一致性，说明土地利用程度在空间结构上保持相对稳定。局部空间自相关的P 值只在沅江市、安乡县、汉寿县、南县、津市市比较显著，高-高值区主要分布在安乡县、汉寿县、南县、津市市等4 个地区，表明其局部空间自相关并不显著（图6）。

图4 洞庭湖生态经济区土地利用程度综合指数年变化幅度

表1 洞庭湖生态经济区土地利用程度全局空间自相关变化

洞庭湖生态经济区各县（市、区）用地类型之间变化差异明显。在耕地的空间变化上，呈现明显高低相间的分异规律，保持了0.9～1.1 的相对变化率（图7）。耕地持续减少是经济发展和城市化进程中不可避免的趋势，因此其变化的区际差异较小；林地相对变化率的空间格局为东西高、中部低，原因在于受旅游资源开发和交通体系完善的影响，东西部林地被占用难以避免。从水体变化上看，各县在流域水污染综合治理、湿地保护方面十分重视，也采取了一系列措施，因此变化差异较小；建设用地变化空间分异明显。望城区和桃江县该类用地变化最为剧烈。其驱动因子仍是城镇化和经济快速发展[24]。从总体来看，洞庭湖生态经济区城市功能拓展区和城市发展新区土地利用结构变化均剧烈[25]。

（二）洞庭湖生态经济区土地生态系统服务价值时空特征

1.ESV 总量变化

2000—2017年，洞庭湖生态经济区ESV 总量上，是先升后降再升，2000年ESV 总量为4 418.26 亿元，2005年达到最大值4 426.62 亿元，移民建镇和生态退耕恢复了部分水体是其主要原因；2005—2010年，出现最小值4 416.34 亿元，主要是受重大人类活动及气候异常等因素影响，使得水域面积大幅萎缩；2011—2017年间，ESV有所回升，得益于流域水环境综合治理政策的有力实施以及湿地生态系统的保护。

图5 洞庭湖生态经济区土地利用程度Moran 散点图

图6 洞庭湖生态经济区土地利用程度LISA 集聚图

图7 洞庭湖生态经济区土地利用相对变化率分布

2.基于格网的ESV 空间分析

2000—2017年，洞庭湖生态经济区ESV 空间格局基本保持稳定（图8）。中部湖区占据高值区；四水流域以及湖泊等水域为次高值区；丘陵山地区因森林覆盖广占据中值区；洞庭湖平原耕地分布广属于次低值区；建制镇区域、乡村聚落因城镇化成为低值区。

基于ArcGIS 空间分析方法，统计各格网ESV 变化情况，并将各格网分为上升区、下降区和稳定区三类，得到各年份ESV 空间变化图（图9）。各时段洞庭湖生态经济区ESV 值在格网层面上有不同程度的变化，但各县级行政单元ESV变化方向基本保持一致。总体上看，稳定区主要分布于境内洞庭湖区及山脉等区域，这些地域基本是生态保护红线范围，因而保持稳定；上升区主要为西洞庭湖及沿湖的部分农用地区，受益于洞庭湿地的保护和恢复以及部分农用地生态保护措施的实施。下降区主要为城乡建成区的外围区域，一方面，这些区域在城乡一体化发展及相关配套基础设施完善过程中，一些生态用地难免被建设用地侵占，另一方面，由于建设用地的VC难以合理客观的确定，该研究为了研究目的需要将建设用地的当量视为0，也就等于将ESV 作为0 来处理。

3.人均生态服务占有量分析

随着洞庭湖生态经济区社会经济加速发展以及人口快速增长，建设用地不断扩张，土地利用结构也相应变化。研究期间，区域人均ESV 占有量呈减少趋势，其中林地减少量居于首位，其次为水域和耕地，这三大地类ESV 人均减少量占总减少量的99.67%，但近年来下降速率均有所放缓。由此表明，研究区城镇化建设成效显著，社会经济迅速发展带动的人口增长速度超过了生态文明建设速度。

4.敏感性分析

2000年、2005年、2010年和2017年洞庭湖生态经济区各地类的敏感性系数均低于1，草地和未利用地保持基本不变，耕地和水体的敏感性有所增加，林地有所减少，表明ESV 总量对耕地和水体的价值系数依赖性逐步增强，而对林地的依赖程度有所减小。各地类之间敏感性指数差异较大，但同一地类的敏感性指数相差甚小。ESV敏感性指数由大到小依次为林地＞水体＞耕地＞草地＞未利用地。从上可知，各地类VC 调整前后对ESV 影响较小，ESV 对VC 是缺乏弹性的。

图8 洞庭湖生态经济区地均ESV 空间分布

图9 洞庭湖生态经济区ESV 格网层面空间变化

四、结论与讨论

本研究借助空间分析法、当量因子法、敏感性分析法等定量分析方法，选取洞庭湖生态经济区4 个年份的LUCC 情况，测度其ESV 的时空变化，得到以下几点认识：

1）2000—2017年间，洞庭湖生态经济区各地类面积基本为：林地＞耕地＞水体＞建设用地＞未利用地；土地利用结构相对稳定，变化程度较小。从LUCC 空间分布看，各县（市、区）用地类型之间变化差异明显，耕地呈高低间隔分布的格局，林地为东西高、中部低，水体变化不大，建设用地变化空间分异明显。4 个年份县级行政单元土地利用程度在空间上表现出了显著的全局空间自相关性，且这种全局空间自相关性有减弱趋势，一定程度上说明了当地政府从宏观上对土地利用进行严格的综合管理和调控，加强区域统筹与联防联控对于保持合理的土地利用结构与强度是十分必要的。

2）洞庭湖生态经济区ESV 总量由2000年的4 418.26 亿元增加至2017年的4 420.55 亿元，在研究期间表现为先升后降再升的趋势，并具有相对稳定的空间格局；而人均ESV 占有量呈减少趋势，但近年来下降速度有所放缓。

3）研究区应切实加强流域水污染综合整治；运用生物、工程等技术，继续全面推进河长制与湖长制，加大水体生态修复力度；严格保护基本农田，提高湖区耕地质量；继续保育森林，稳步提升绿化面积。另外，以长江经济带战略环境评价“三线一单”、国土空间规划等为抓手，加强湖区生态立法，继续完善生态补偿机制；严厉打击不按要求不经批准乱修乱建等行为，确保生态保护红线，资源利用上线，环境质量底线，环境准入清单成果的严格落实，以加强湖区有序合理开发，集约高效利用土地资源。

地球表层系统各要素本身具有复杂性、综合性等特点，人地关系更加具有复杂性。在目前科技发展的局限下，目前人类仍难以对ESV 变化背后的驱动因子进行系统、全面和深入的研究。该研究对洞庭湖生态经济区ESV 进行估算所使用的洞庭湖区土地面积及当量因子修正系数与邓楚雄等学者的研究保持基本一致，但两者对土地生态服务功能类型的划分有所不同，加之研究方法上的差异[12]，因而与李景保、李涛等学者的结果存在一定的差别[13]，但其变化趋势也基本相似。洞庭湖生态经济区主要包括洞庭湖及四水流域，本研究依据县域层面的土地利用强度综合指标变化，可以更为科学合理地剖析区域各时间段LUCC 特征，在此基础上从格网层面深入剖析了ESV 时空变化。且从县域层面进行了土地利用强度空间自相关分析，证实了加强区域统筹和联防联控的重要性。从格网层面则更加细化了对ESV 空间格局的分析，便于对流域ESV 时空变化进行整体的把握。本研究并没有对土地利用与ESV 二者之间的关系进行深入分析。但通过计算各土地利用类型与ESV 总量之间的关联度以及土地利用程度与ESV 的相关性，可以得出这二者之间分别具有极强的关联性和负相关性，仅作说明。不足在于，本研究仍没有将土地利用类型划分至二级标准，对建设用地当量的确定尚有不足，所以科学测定建设用地的生态系统服务功能价值值得继续深入研究。此外，还要综合三峡水库蓄水运行等重大人类活动对ESV 变化的影响，以便更加深入研究和探讨土地利用变化对ESV 的影响机制问题。