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湘西州地区生态系统服务价值时空特征及驱动分析

2022-09-20李静芝冯文静

自然资源遥感 2022年3期
关键词:湘西林地土地利用

李静芝, 王 苗, 冯文静, 李 彬

(1.长沙理工大学建筑学院,长沙 410076; 2.洞庭湖水环境治理与生态修复湖南省重点实验室,长沙 410114)

0 引言

人类活动与生态环境息息相关,由于不合理的土地开发与利用,导致生态环境遭受严重破坏,农田减少危及耕地红线、生物多样性减少等生态问题,自然灾害发生频率不断提高[1]。强化生态文明建设,尊重大自然基本规律是人类赖以生存的基本法则[2]。“生态系统服务”是指对人类生存和生活质量有贡献的生态系统产品和服务,由Holdren等[3]于1974年首次提出,引起了生态学界、经济界的高度重视; 1997年Costanza等[4]提出“全球生态系统服务价值当量表”对全球生态系统服务功能进行划分和评估; 进入21世纪后,由联合国环境规划署等机构共同发起了为期4 a的千年生态系统评估工作完成[5],对生态系统服务研究从静态价值评估转向重视人类福祉的影响方向发展[6]。国内生态系统服务价值研究起步较晚,欧阳志云等[7-8]、谢高地等[9-11]、赵同谦等[12-13]开展了深入研究。在Costanza等[4]提出的评价模型基础上,对国内200多位生态学者进行问卷调查,提出“中国生态系统服务价值当量因子表”并进行修正,对中国生态系统服务价值的研究产生广泛影响。生态系统服务功能是生态系统及其过程所形成与所维持的人类赖以生存的环境条件与效用[14],总体上可以划分为3类: 生活与生产物质的提供、生命支持系统的维持、精神生活的享受[15]。生态系统服务价值是指通过生态系统的结构、过程和功能直接或者间接提供的生命支持产品和服务[16],其价值评估是生态环境保护、生态补偿、自然资源资产价值核算等政策的重要依据和基础[17-18]。

本文以湖南省湘西土家族苗族自治州1990—2018年7期土地利用数据为基础,对当量因子进行时空修正并建立生态系统服务价值估算模型,选取敏感性指数检验其结果的准确性,在地理信息系统(geographic information system,GIS)和Geoda095i空间分析支持下,综合分析研究区生态系统服务价值时空演变特征及驱动力,以期为湘西州土地资源的合理利用与生态环境保护提供理论参考,在未来,合理规划城乡用地开发边界、减少人类活动造成的破坏,同时加大对林地资源的保护,提高生态效益。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

本文研究区湘西州位于湖南省西北部,地理范围在N27°44.5′~29°38′,E109°10′~110°22.5′之间(图1),与湖北、贵州、重庆三省(市)接壤,面积约1.547万km2; 全州包括吉首市、古丈县、龙山县、永顺县、凤凰县、泸溪县、花垣县、保靖县1个市7个县,含115个街道。截至2018年底,全区总人口约297.24万人,常住人口约264.96万人,城镇化率为46.54%,全年生产总值为605.05亿元。该区属于亚热带季风性湿润气候,具有明显的大陆性气候特征,年均气温在15~22 ℃之间,年均降水量为1 300~1 500 mm,年平均湿度为81.2%。近几十年研究区受人类滥砍乱伐、建设用地扩张等活动的影响,林地、草地面积锐减,植被不断退化,生态环境问题日益突出。

图1 研究区位置及范围示意图Fig.1 Location of the study area

1.2 数据源及其预处理

研究采用的数据包括土地覆盖数据、社会经济统计数据和气候气象数据3大类。通过人机交互式解译Landsat影像得到湘西州1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2013年和2018年的土地覆盖数据,通过辨识和分类处理,将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、湿地、建设用地、未利用地7大类,土地利用一级类型的综合评价精度达到90%以上。湘西州1990—2018年社会经济数据包括粮食产量、播种面积、粮食价格、城镇化率、国内生产总值(gross domestic product,GDP)总量等,均来源于《湘西州统计年鉴》和《湖南省统计年鉴》。气温、降水量等气候气象数据来源于《湖南省水资源公报》。

2 研究方法

2.1 土地利用动态度

土地利用动态度是定量评价土地利用变化速度的指标,包括单一土地利用动态度和综合土地利用动态度[19-20],计算公式为:

(1)

(2)

式中:K为研究期内某种土地利用类型的单一土地利用动态度;Ua和Ub分别为研究期初和期末某种土地利用类型的面积,hm2;T为研究时长,a;C为研究期内研究区的综合土地利用动态度; |Uai-Ubi|为研究区内第i类用地转化为非i类用地类型的面积的绝对值,hm2。

2.2 生态系统服务价值评估

2.2.1 生态系统服务价值的基础当量表

谢高地等[21]在Costanza等[4]研究的基础上,从我国实际情况出发,根据200多位中国生态学家的调查问卷,制定了中国生态系统服务价值当量表。本文采用谢高地等提出的生态系统服务分类方法,分为供给服务、调节服务、支持服务和文化服务4大类,进一步细分为食物生产、原料生产、水资源供给、气体调节、气候调节、净化环境、水文调节、土壤保持、维持养分循环、生物多样性和美学景观等11种服务功能。

由于本次研究所使用的LUCC土地利用数据分级标准和谢高地等提出的生态系统分级标准存在差异,故将土地利用类型进行重分类。一级分类中6种土地利用类型不变增加建设用地分类。农田、林地和草地的二级分类不变,由于沼泽地、滩地的生态系统服务价值与湿地比较一致,故将其归为生态系统分类中的湿地; 河渠、水库坑塘的生态系统服务价值与水域比较一致,将其归为生态系统分类中的水域; 建设用地分为城镇用地、农村居民点和其他建设用地。

2.2.2 当量系数修正

不同地区所处的位置、生态环境以及生物多样性等差异对生态系统服务价值的评估产生一定的影响,为了使评估结果更准确,本次研究在谢高地等提出的当量表基础上参考刘倩等[22]的研究成果,采用社会发展系数和区域差异系数进行时空修正。

社会发展系数反映的是在不同社会经济水平和人民生活水平下,人们对生态价值的支付意愿的相对水平。计算公式为:

l′=l1M1+l2M2,

(3)

(4)

式中:l为与现实支付意愿有关的社会发展系数;l′为湘西州综合发展系数;l1为城镇社会发展系数;M1为城镇人口的占比;l2为农村社会发展系数;M2为农村人口的占比;Dt为第t年的社会发展修正系数。

区域差异系数反映的是不同区域中的各个区域要素共同作用所形成的差异。依据区域生物量的差异对不同区域生态系统服务价值进行修正,采用净初级生产潜力代替生物量。计算公式为:

NPP=3 000[1-e-0.000 969(R-20)],

(5)

Qt=NPP/NPPmean,

(6)

式中:Qt为第t年的区域差异系数;NPP为自然植被的净初级生产潜力,t/(hm2·a);NPPmean为所有类型植被的平均净初级生产力;R为研究区1 a内实际蒸散量,mm。

2.2.3 生态系统服务价值计算

生态系统服务价值当量因子是生态系统潜在服务价值的相对贡献率,该因子等于每年每公顷粮食价值的1/7。1990—2018年,湘西州地区平均粮食产量为4 225.82 kg/hm2,2018年平均粮食价格为2.25元/kg,因此湘西州地区一个生态系统服务价值当量因子为1 359.09元/hm2。湘西州地区的生态系统服务价值的计算公式为:

ESV=∑(Ak·VCk·Dt·Qt),

(7)

ESVf=∑(Ak·VCfk·Dt·Qt),

(8)

VCk=∑(VCfk),

(9)

式中:ESV为研究区总的生态系统服务价值,元;Ak为土地利用类型k的面积,hm2;VCk为第k类土地利用类型的单位面积生态系统服务价值系数,元/hm2;ESVf为生态系统第f项服务功能价值,元;VCfk为土地利用类型k的第f项服务功能价值系数(表1),元/hm2。

表1 湘西州地区土地利用类型单项生态系统服务价值系数Tab.1 Single ecosystems service value coefficients of land use categories in Xiangxi (元/hm2)

2.3 敏感性指数

利用敏感性指数(coefficient of sensitivity,CS)来定量分析ESV对生态系统价值系数的敏感程度[23]。如果CS>1,说明ESV对VC是富有弹性的,说明其准确度差、可信度较低; 如果CS<1,说明ESV对VC是缺乏弹性的,结果是可信的。计算公式为:

(10)

式中:CS为敏感性指数;ESVi和ESVj分别为初始和调整后的生态系统服务价值,元;VCik和VCjk分别为初始和调整后的第k种土地类型的生态系统服务价值系数,元/hm2。

2.4 空间自相关分析

空间自相关指在地理空间区域上的某种属性与相邻近的空间区域上的同一属性之间的相关程度,即地理空间上是否存在聚集性,包括全局空间自相关和局部空间自相关[24-25]。利用Geoda095i模型中的单变量Moran’s I分析生态系统服务价值空间特征,在Z检验的基础上(p=0.001),绘制LISA集聚图。计算公式为:

I=Zi∑(WijZj),

(11)

式中:Zi和Zj为空间单元i和j的标准化值;Wij为空间权重(当区域i和j相邻接,Wij为1; 否则为0)。LISA集聚图把区域划分为高-高、低-低、低-高和高-低4种类型。

2.5 驱动因素分析

生态系统服务价值演变的驱动力因素包括自然环境和人为影响2个方面。参照文献[26],并考虑到数据的可获得性,本次研究以湘西州为单位收集人口指标、经济指标、农业指标和旅游指标4个方面的24个驱动因子(表2),采用SPSS软件分别进行相关性分析和回归方程的建立,研究驱动因子对生态系统服务价值变化的影响。

表2 生态系统服务价值演变驱动力指标体系Tab.2 Index system of ecosystem servicevalue change driving force

3 结果与分析

3.1 湘西州地区土地利用变化特征

1990—2018年间林地一直是湘西州地区的主要土地利用类型,约占总面积的70%; 其次为耕地,约占总面积的20%(图2)。由土地利用动态评估结果(表3)可知,1990—2010年C<0.1%,这一阶段土地利用不活跃; 2010—2018年C>0.2%,其原因是在2010年以后林地转草地、耕地、建设用地面积大大增多,土地利用较活跃; 但总体来说,28 a间研究区土地利用综合动态度变化较小,土地利用活跃程度不高。

图2-1 1990—2018年湘西州土地利用分类

图2-2 1990—2018年湘西州土地利用分类Fig.2-2 Land use classification in Xiangxi from 1990 to 2018表3 1990—2018年湘西州土地利用动态度Tab.3 Dynamic degree of land use in Xiangxi from 1990 to 2018 (%)

1990—2018年建设用地、湿地、未利用地单一土地利用动态度呈正向变化,耕地、林地、草地、水域单一土地利用动态度呈负向变化。1990年湘西州的城镇化率为10.19%,到2018年达到46.53%,用地面积的变化与城镇化进程有关,由于城镇化进程的加快,28 a间建设用地呈现快速增长的态势,由1990年的7.757×103hm2增加至2018年的20.775×103hm2,城乡建设空间扩大,主要分布在市区和县城附近; 由于建设占用,耕地、林地、草地面积不断减少; 受降水量、日照等因素影响较大,28 a间湿地面积一直呈现波动态势; 2010年以前未利用地基本无变化,而在2010—2013年未利用地单一土地利用动态度达到最大值47.99%,其面积由52.03 hm2增加至126.95 hm2,由于林草资源不合理的开发利用方式,导致49.61 hm2的林地和25.31 hm2的草地转化为未利用地; 28 a间水域面积基本保持稳定状态。

3.2 湘西州地区生态系统服务价值时空变化

3.2.1 生态系统服务价值时间维度差异性分析

本研究以5 a为一个时间尺度(2010—2013年为3 a),估算1990—2018年的湘西州生态系统服务价值(表4),28 a间湘西州生态系统服务价值总体呈负增长,减少了142.574 5亿元。从不同土地利用类型来看,耕地、林地、草地、水域生态系统服务价值不断下降,湿地、建设用地、未利用地生态系统服务价值不断增加。林地对湘西州生态系统服务价值贡献率最大,占总价值的83%以上,草地、耕地次之。由于湘西州70%以上均为林地,林地面积的减少导致林地生态系统服务价值不断降低,进而造成湘西州生态系统服务总价值的降低。湿地、建设用地、水域、未利用地面积相对较小,生态系统服务价值也明显小于林地、草地。总体来看,湘西州生态系统服务价值贡献率依次为: 林地>草地>耕地>水域>建设用地>湿地>未利用地。

表4 1990—2018年湘西州各土地利用类型生态系统服务价值变化Tab.4 Changes of ecosystem service value in Xiangxi from 1990 to 2018

从各生态系统服务功能看(表5),1990—2018年湘西州地区4大体系服务功能价值表现为调节服务>支持服务>供给服务>文化服务。调节服务中气体调节、气候调节、净化环境和水文调节服务价值主要受林地、草地面积变化影响,与其面积变化保持一致,呈现出快速增加、快速下降、快速增加再缓慢下降的趋势; 供给服务中食物生产功能主要受到耕地的影响,由于耕地面积的不断减少,造成食物生产服务价值减少3.73亿元; 原料生产受林地、草地的影响较大,1990—1995年、2000—2005年呈现上升趋势,其他年份均下降,其服务价值减少了4.29亿元; 1990—2018年水资源供给服务价值基本保持不变; 支持服务中的土壤保持、维持养分循环、生物多样性服务价值及文化服务中美学景观服务价值总体下降,主要受林地面积变化的影响,由于林地面积比重大对其价值变化的引导起到了主要作用。

表5 1990—2018年湘西州各生态系统服务功能价值估算Tab.5 Ecosystem service value of each kind of the service function in Xiangxi from 1990 to 2018

3.2.2 生态系统服务价值空间维度差异性分析

从空间上来看,1990—2018年湘西州生态系统服务价值总体趋势东南部高于西北部(图3),原因是东南部坡度较大,林地多,植被覆盖率较高。将湘西州1990—2018年生态系统服务价值从低到高划分为5个等级,较低、低生态系统服务价值区域主要分布于市县建成区域内,如吉首市、龙山县、花垣县、保靖县、凤凰县县域中心,其生态系统服务价值随着城镇化的加快呈现扩大趋势; 较高、高生态系统服务价值区域正在大幅度减少,特别是在湘西州南部的泸溪县,其逐渐被中生态系统服务价值区域所替代,28 a间林地、草地面积不断下降,较高、高生态系统服务价值分布与林地、草地分布相一致; 由于较高、高生态系统服务价值区域不断减少,转化为中生态系统服务价值区域,故中生态系统服务价值区域在不断增多。

图3-1 1990—2018年湘西州生态系统服务价值空间分布

图3-2 1990—2018年湘西州生态系统服务价值空间分布

3.3 敏感性分析

将土地利用类型的生态价值系数分别上下调动50%来分析生态系统服务价值的变化对价值系数的敏感程度。调整后的价值系数的敏感性均小于1(表6),敏感性大小依次为: 林地>草地>耕地>水域>建设用地>湿地>未利用地。敏感性分析表明,生态系统服务价值对于生态价值系数是缺乏弹性的,由此可证明本研究结果具有有效性和可信度。

表6 1990—2018年湘西州敏感性指数(CS)Tab.6 Sensitivity coefficient of Xiangxi from 1990 to 2018

3.4 湘西州生态系统服务价值空间自相关分析

3.4.1 全局空间自相关

Moran’s I散点图用于研究区域空间的异质性[27-28],根据ArcGIS10.5与Geoda095i软件进行全局空间自相关生成Moran’s I散点图,统计如表7。研究区1990—2018年7期Moran’s I均大于0,1990—2010年Moran’s I基本保持一致,2013—2018年Moran’s I下降,自相关程度相对减弱,p均为0.001,通过采用蒙特卡罗模拟的方法进行检验,表明研究区生态系统服务价值具有空间正相关性。

表7 湘西州生态系统服务价值的全局Moran’s ITab.7 Global Moran’s I of ecosystem service value in Xiangxi

3.4.2 局部空间自相关

为了进一步了解研究区生态系统服务价值的局部空间聚集变化规律,根据湘西州701个生态系统服务价值网格单元显著的空间聚集关系,进行局部空间自相关分析,利用Geoda095i软件生成7期生态系统服务价值LISA聚集图(图4),用来检验研究区生态系统服务价值在地理空间上是否具有高-高相邻、低-低相邻、低-高相邻或高-低相邻。

图4 1990—2018年湘西州生态系统服务价值LISA聚集图

28 a间湘西州生态空间格局没有发生大的变化。高-高聚集区主要分布在湘西州东南部,泸溪县、古丈县、保靖县西部以及龙山县北部,这些地区林地、草地资源丰富,森林覆盖率均达60%以上,生态资源较好; 低-低聚集区主要分布在湘西州与其他市区交界处,凤凰县西南部、龙山县北部和永顺县东北部,表现出明显的城市扩张趋势,生态环境受人为影响较大,生态系统服务价值较低; 高-低聚集区主要零散的分布在凤凰县、花垣县、吉首市附近,从土地利用类型来看主要是林地与建设用地、林地与耕地的交界处,故生态系统服务价值存在较大差异; 研究区几乎没有低-高集聚区。湘西州生态保护红线划定和自然保护地体系的建立应坚持“应保尽保”的原则[29],以东南部泸溪县、古丈县等地为核心,维护和改善其生态系统服务功能,保障生态安全,助力地区高质量发展。

3.5 驱动力分析

利用研究区1990—2018年7期生态系统服务价值和驱动指标进行相关分析,剔除相关性较低的因子并进行逐步回归分析,调整后R2均大于0.60,显著性均小于0.05,说明线性方程对真实数据的反映程度较好(表8)。结果表明,城镇化率与湘西州生态系统服务总价值呈显著负相关,是影响区域生态系统服务总价值的首要驱动因素; 林地面积、林业总产值与湘西州生态系统服务总价值呈正相关,说明林地生态系统对湘西州生态系统服务总价值具有显著提升作用。城镇化率属于人口结构指标,人口结构的变化会导致地区经济、生态结构发生显著变化,城镇人口的增加导致原料、食物等需求加大,污染物排放量增加,城乡建设空间不断扩大,占用林地、草地等其他用地,最终影响湘西州生态系统服务功能,导致生态系统服务价值降低。

表8 湘西州生态系统服务价值回归模型Tab.8 Ecosystem service value regression modelsof each service in the study area

①:y为生态系统服务价值,元;y1为供给服务价值,元;y2为调节服务价值,元;y3为支持服务价值,元;y4为文化服务价值,元。

从各生态系统服务功能来看,城镇化率均为其首要驱动因子,生态系统服务价值与城镇化率呈显著负相关。除城镇化率外,人口密度也是供给服务价值的首要驱动因子,说明供给服务价值受到人口数量的影响较大; 林业总产值是调节服务价值第二驱动因素,说明林地对气候调节、净化环境、土壤保持等有重大作用,突出林地生态系统在调节服务上的重要性。

4 结论与讨论

基于1990—2018年湘西州土地利用数据,对土地利用变化进行分析,采用谢高地等改进后的当量因子法估算湘西州7个时期生态系统服务价值及其时空变化特征,进一步探究生态系统服务价值的驱动因素,研究得出以下结论:

1)1990—2018年湘西州地区主要土地利用类型为林地,28 a间耕地、林地、草地面积呈现下降趋势,建设用地、湿地、未利用地呈上升趋势,水域面积基本无变化,总的来说,28 a间土地利用活跃程度不高。

2)从生态系统服务价值的时间演变来看,研究区生态系统服务价值呈现先增加后减少再增加最后减少的趋势,耕地、林地、草地生态系统服务价值的变化趋势与生态系统服务总价值变化趋势一致; 从生态系统服务价值空间分布来看,生态系统服务总价值整体呈现出东南部高于西北部。28 a来生态系统服务价值总体降低,主要是由于城乡空间的不断扩张,建设占用其他用地,在未来要严守生态保护红线,合理规划城乡用地边界,实现湘西州地区可持续发展。

3)敏感性分析表明,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,敏感性系数均小于1,证明研究结果具有有效性和可信度。

4)通过空间相关性分析表明,研究期间研究区生态系统服务价值区域相关性显著且具有空间正相关性。高-高聚集区主要分布在湘西州东南部,泸溪县、古丈县、保靖县西部和龙山县北部; 低-低聚集区主要分布在湘西州与其他市区交界处,凤凰县西南部、龙山县北部和永顺县东北部; 高-低聚集区主要零散地分布在凤凰县、花垣县和吉首市附近; 研究区内几乎没有低-高集聚区。28 a间湘西州生态空间格局没有发生大的变化。

5)影响研究区生态系统服务价值时空变化的驱动因素主要包括人为因素和自然因素,28 a间受人为因素影响较大,主要驱动因素为城镇化率、人口密度、林业总产值和林地面积。要合理规划城乡用地开发边界、减少人类活动造成的破坏; 同时,由于林地生态系统服务单位面积价值远大于其他用地生态系统服务单位面积价值,在未来要加大对林地资源的保护。湘西州地区林地资源较丰富,生态基础较好,加强对国家森林公园的建设,加快推进绿色旅游产业的发展,提高生态效益。

本文在研究湘西州生态系统服务价值时空变化特征及驱动力分析时,由于当量因子表并不适用于所有区域的研究,故对其进行时空修正,使生态系统服务价值评估更准确。随着社会经济的不断发展,人们支付能力与意愿不断变化,对生态系统服务价值的认识也不断改变,采用与支付意愿有关社会发展系数进行时间修正; 不同区域土地利用类型、生态环境及生物多样性的差异对生态系统服务价值有一定的影响,采用净初级生产潜力代替生物量进行空间修正,该方法适用于林地覆被较广的地区。由于数据获取的限制等各方面的原因,本文还存在一些不足,关于生态系统服务价值与人类福祉的相关性研究较少,在未来将会对生态系统服务与人类福祉及决策管理进行进一步细化研究。随着国家“双碳”战略的深入实施,湘西州作为重要生态功能区,拥有丰富的林地资源,发挥林业碳汇作用助力生态优先绿色发展意义重大。今后应进一步加强对湘西州碳排放、碳足迹的深入研究,为制定科学合理的生态政策、加快推动绿色低碳发展和实施区域可持续发展提供理论参考。

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