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        基于空間統(tǒng)計(jì)分析方法的生態(tài)服務(wù)價值評價研究

        2015-03-29 02:34:10王高強(qiáng)
        測繪工程 2015年7期
        關(guān)鍵詞:價值生態(tài)服務(wù)

        王高強(qiáng)

        (浙江省地理信息中心,浙江 杭州310012)

        近年來,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶來了一系列環(huán)境問題,而自然環(huán)境的惡化又制約了經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展,造成經(jīng)濟(jì)生態(tài)雙重滯后的局面。中國的生態(tài)環(huán)境問題多與土地利用有關(guān)[1-2],通過生態(tài)服務(wù)價值核算,可以將土地利用對生態(tài)環(huán)境的影響進(jìn)行定量化表達(dá),以此為基礎(chǔ)調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu),建立可持續(xù)發(fā)展的土地利用模式,對形成區(qū)域經(jīng)濟(jì)與生態(tài)雙贏局面至關(guān)重要。

        從世界范圍來看,學(xué)者們對生態(tài)服務(wù)價值的評估進(jìn)行了大量研究,通常利用消費(fèi)者支付意愿法或市場估值法對生態(tài)服務(wù)價值進(jìn)行評價[3-4],但這些方法都具有適用性差、不便于操作等特點(diǎn)。在前人的基礎(chǔ)上,謝高地等學(xué)者研究制定出我國陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子表,并以此對青藏高原生態(tài)資產(chǎn)進(jìn)行了價值評估[5]。地理國情普查數(shù)據(jù)具有及時、客觀、準(zhǔn)確、全面的特點(diǎn),本文基于地理國情普查數(shù)據(jù),利用格網(wǎng)分析、Spline插值、Moran’s I、Getis-Or d Gi*等空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,首次進(jìn)行了德清縣生態(tài)服務(wù)價值定量化、空間化評價。

        1 研究區(qū)概況

        德清縣位于浙江省湖州市境內(nèi),地處長江三角洲腹地,全國百強(qiáng)縣。境內(nèi)生態(tài)環(huán)境優(yōu)美,有下渚湖濕地、莫干山國際旅游度假區(qū)等著名景點(diǎn),2011年底被評為“國家園林城市”。但同時也面臨經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級迫切與資源環(huán)境等要素約束日趨明顯的矛盾。

        2 研究方法

        2.1 德清縣生態(tài)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)處理

        地理國情普查數(shù)據(jù)主要包括地表覆蓋分類數(shù)據(jù)和地理國情要素?cái)?shù)據(jù)。其中,地表覆蓋分類數(shù)據(jù)主要包括耕地、園地、林地、草地、房屋建筑區(qū)(群)、道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、裸露地表、水體等10個一級類;地理國情要素?cái)?shù)據(jù)包括道路、水體、構(gòu)筑物、地理單元等一級類。

        根據(jù)現(xiàn)有研究和德清縣的具體情況,把地理國情普查數(shù)據(jù)與對應(yīng)的生態(tài)系統(tǒng)類型相匹配(見表1)。將德清縣地理國情普查數(shù)據(jù)重分類為水體、濕地、森林等7個生態(tài)系統(tǒng)類型,如圖1所示。

        表1 地理國情普查數(shù)據(jù)分類與生態(tài)系統(tǒng)類型對應(yīng)關(guān)系

        圖1 德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型空間分布圖

        2.2 單位面積生態(tài)服務(wù)價值確定

        基于生態(tài)系統(tǒng)類型進(jìn)行生態(tài)服務(wù)價值評價的基礎(chǔ)是確定不同生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積的生態(tài)服務(wù)價值。謝高地等人在前人的基礎(chǔ)上,根據(jù)我國的具體情況制定了生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子表[5]。其中,生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子是指由生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的以滿足人類需求為目的的生態(tài)服務(wù)的相對貢獻(xiàn)大小的潛在能力,具體定義為每公頃全國平均產(chǎn)量的農(nóng)田每年糧食產(chǎn)量所對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價值。根據(jù)最新國家統(tǒng)計(jì)年鑒資料,計(jì)算出當(dāng)年單個生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子的經(jīng)濟(jì)價值量約為782.26元,并以此計(jì)算本次單位面積生態(tài)服務(wù)價值(見表2)。

        2.3 生態(tài)服務(wù)價值評估

        基于地理國情普查數(shù)據(jù),根據(jù)表1中的類型對接關(guān)系和表2確定的各生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積所對應(yīng)的生態(tài)服務(wù)價值,即可利用式(1)計(jì)算各生態(tài)系統(tǒng)類型的服務(wù)價值量、各生態(tài)服務(wù)類型的價值量和生態(tài)服務(wù)價值總量[5]。

        表2 不同生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積生態(tài)服務(wù)價值 元·hm-2·a-1

        其中:ESVk,ESVf和ESV分別代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型的價值量、第f項(xiàng)生態(tài)服務(wù)類型的價值量和生態(tài)服務(wù)價值總量,Ak代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型的面積,VCkf代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型第f項(xiàng)生態(tài)服務(wù)單位面積對應(yīng)的服務(wù)價值量。

        3 德清縣生態(tài)服務(wù)價值評價

        3.1 基于不同類型的生態(tài)服務(wù)價值評價

        在地理國情普查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用式(1)計(jì)算德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型對應(yīng)的生態(tài)服務(wù)價值(見圖2)。在德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型提供的生態(tài)服務(wù)價值中,水體占德清縣生態(tài)服務(wù)價值總量的49.32%、森林占40.84%,兩者共占德清縣生態(tài)服務(wù)價值總量的90.16%。這是由于水體和森林的生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子相對較高,而且兩者的空間分布范圍較廣。

        圖2 各生態(tài)系統(tǒng)類型生態(tài)服務(wù)價值量柱狀圖

        3.2 生態(tài)服務(wù)價值的空間格局分析

        3.2.1 生態(tài)服務(wù)價值的空間化分析

        3.2.1.1 基于行政區(qū)劃的生態(tài)服務(wù)價值分析

        在地理國情普查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用GIS空間分析方法[6],根據(jù)生態(tài)服務(wù)價值評估計(jì)算公式,評估德清縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)單位面積生態(tài)服務(wù)價值量(見圖3)。德清縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中單位面積生態(tài)服務(wù)價值量最高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)是包含下渚湖濕地的三合鄉(xiāng),其次是河網(wǎng)密集的鐘管鎮(zhèn),而德清縣主城區(qū)武康鎮(zhèn)由于其建成區(qū)面積較大,而城鎮(zhèn)用地的生態(tài)服務(wù)價值量為0,最終導(dǎo)致其單位面積生態(tài)服務(wù)價值量最低。

        3.2.1.2 生態(tài)服務(wù)價值空間分布模擬

        為直觀、連續(xù)、定量地反映生態(tài)服務(wù)價值在德清縣的具體空間分布情況,本文在1 000 m×1 000 m格網(wǎng)的基礎(chǔ)上(見圖4),通過比較IDW、Kriging、Nat ural Neighbor、Spline、Trend等多種空間插值方法,最終選擇綜合效果較好的Spline方法進(jìn)行生態(tài)服務(wù)價值空間分布模擬(見圖5)。德清縣單位面積生態(tài)服務(wù)價值較高的區(qū)域主要分布在中部平原區(qū)和對河口水庫附近,另外,莫干山和筏頭鄉(xiāng)附近生態(tài)服務(wù)價值居中,但總量較高。

        圖3 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)服務(wù)價值量密度空間分布圖

        圖4 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度空間分布圖

        圖5 生態(tài)服務(wù)價值量密度空間模擬圖

        3.2.2 生態(tài)服務(wù)價值的空間自相關(guān)分析

        空間自相關(guān)分析是空間統(tǒng)計(jì)中的一種重要方法,可以在一定程度上反映空間事物的分布是否具有自相關(guān)性 高的自相關(guān)性代表了空間現(xiàn)象具有一定的集聚性[7]??臻g自相關(guān)包括全局和局部空間自相關(guān),本文分別從兩個方面討論單位面積生態(tài)服務(wù)價值的空間分布格局。

        3.2.2.1 全局空間自相關(guān)

        在給定的顯著性水平下,全局空間自相關(guān)反映了研究區(qū)內(nèi)相似屬性值的平均集聚程度[8]。本文采用常見的Moran’s I指數(shù)反映德清縣單位面積生態(tài)服務(wù)價值的平均集聚情況,計(jì)算公式為

        其中:n為研究樣本個數(shù),Xi,X分別表示區(qū)域i的觀測值和樣本平均值,Wij是空間權(quán)重矩陣。

        以1 000 m×1 000 m格網(wǎng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值為基礎(chǔ),利用專業(yè)空間統(tǒng)計(jì)分析軟件SpaceStat,采用蒙特卡洛檢驗(yàn)方法,計(jì)算Moran’s I=0.407 669,P val ue=0.000 1。可見德清縣不同格網(wǎng)間生態(tài)服務(wù)價值具有高度的集聚性,生態(tài)服務(wù)價值較高或較低的區(qū)域相對集中。

        3.2.2.2 局部空間自相關(guān)(LISA)

        相比全局空間自相關(guān),局部空間自相關(guān)則考慮了區(qū)域要素間的異質(zhì)性,常用來測度以每個研究單元為中心的鄰近區(qū)域內(nèi)的集聚或離散程度。本文分別采用Moran散點(diǎn)圖和Getis-Ord Gi*熱點(diǎn)分析兩種方法。

        1)Moran散點(diǎn)圖。散點(diǎn)圖共4個象限,落入第1象限(H H)表明存在高值集聚現(xiàn)象,第3象限(LL)表明低值集聚現(xiàn)象,第2象限(L H)和第4象限(HL)表明存在高低錯落分布的離散現(xiàn)象。

        由圖6可見,散點(diǎn)圖定性地區(qū)分出每個格網(wǎng)單元與周圍鄰近單元單位面積生態(tài)服務(wù)價值間的相互關(guān)系,落入HH象限的觀察值為38.53%,落入LL象限的觀察值為35.56%,可見德清縣超過70%的格網(wǎng)存在不同程度的集聚現(xiàn)象,而且單位面積生態(tài)服務(wù)價值高值集聚的區(qū)域與低值集聚的區(qū)域數(shù)量類似。這種集聚現(xiàn)象主要是由于當(dāng)?shù)厝斯そㄔO(shè)用地分布相對集中,自然資源豐富,且保護(hù)較好的原因,從生態(tài)服務(wù)價值量分布角度說明人與自然的均衡分布。

        2)Getis-Ord Gi*熱點(diǎn)分析。以格網(wǎng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值為數(shù)據(jù)源(見圖4),利用SpaceStat軟件,采用Getis-Or d Gi*局部分析算法進(jìn)行空間熱點(diǎn)分析,計(jì)算公式為

        圖6 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度Mor an散點(diǎn)分布圖

        其中:n為研究樣本個數(shù),Xj,分別表示區(qū)域j的觀測值和樣本平均值,Wij是空間權(quán)重矩陣。

        由圖7可見,通過Per mutation為9999的檢驗(yàn),在顯著性水平為0.05的條件下,紅色區(qū)域代表單位面積生態(tài)服務(wù)價值高值的集聚熱點(diǎn)區(qū),藍(lán)色區(qū)域代表單位面積生態(tài)服務(wù)價值低值的集聚冷點(diǎn)區(qū)。熱點(diǎn)區(qū)主要分布在對河口(A)、下渚湖濕地(B)和苧溪漾(C)附近,冷點(diǎn)區(qū)域主要分布在武康鎮(zhèn)、乾元鎮(zhèn)和新市鎮(zhèn)的主城區(qū)附近。熱點(diǎn)區(qū)、冷點(diǎn)區(qū)分別代表當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)服務(wù)的主要供給區(qū)和消費(fèi)區(qū)。滿足了精度要求 完全克服了RTK信號受遮擋RTK接收機(jī)存在幾何外形、不能獨(dú)立進(jìn)行地籍測量等缺點(diǎn)。筆者認(rèn)為,RTK輔助裝置簡單而且容易制造,如果大規(guī)模采用此方法,RTK的應(yīng)用前景將更加廣闊。

        圖7 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度熱點(diǎn)圖

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