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        基于CLUE-S模型的南四湖流域土地利用及其生態(tài)效應評估

        2018-02-13 07:32:58廉麗姝李寶富張文華初翠翠
        水土保持通報 2018年6期
        關鍵詞:南四湖土地利用耕地

        于 淼, 廉麗姝,2, 李寶富,3, 張文華, 初翠翠

        (1.曲阜師范大學 地理與旅游學院, 山東 日照 276826; 2.南四湖濕地生態(tài)與環(huán)境保護山東省高校重點實驗室,山東 日照 276826; 3.中國科學院 新疆生態(tài)與地理研究所 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點實驗室, 新疆 烏魯木齊 830011)

        生態(tài)系統(tǒng)服務是人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種利益,包括有形和無形兩個方面,其中有形是指生態(tài)系統(tǒng)為人類提供的物質(zhì)供給,而無形是指其對人類提供的各種服務[1]。20世紀70年代,生態(tài)系統(tǒng)服務開始正式成為一個科學術語被研究者所認可。至20世紀90年代,生態(tài)系統(tǒng)服務有了較為成熟的概念,即“生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用”,與此同時生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估研究也逐步豐富[2]。土地作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的載體,是人與自然相互作用最密切的地方[3]。土地利用/覆被變化(LUCC)是地球環(huán)境變化重要的組成部分和主要原因之一,LUCC能夠影響生物多樣性、大氣運動、地表徑流與侵蝕等許多自然現(xiàn)象和生態(tài)過程的變化[4-5],并引起生態(tài)系統(tǒng)功能、結構的變化,因此土地對生態(tài)服務功能具有基礎性的作用[6]。20世紀90年代Costanza等[7]從科學意義上明確了生態(tài)系統(tǒng)服務價值的計算方法,并測算了不同生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)服務功能,初步建立了土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務的聯(lián)系。Daily[8]對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估綱要進行了詳細的描述。同時,中國學者開始對生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行研究。從空間尺度上來看,相關專家學者從全國、省、市、縣(區(qū))等不同尺度對生態(tài)系統(tǒng)的服務價值進行了大量研究[9-11],同時也對長江三角洲地區(qū)[12]、沿海地區(qū)[13]、三江源地區(qū)[14]、生態(tài)脆弱區(qū)等[15]典型地區(qū)進行了生態(tài)系統(tǒng)服務價值的分析,方法包括生態(tài)環(huán)境指數(shù)法、景觀格局指數(shù)法和生態(tài)服務價值指數(shù)法等[16-18]。經(jīng)過近些年來的發(fā)展,中國生態(tài)系統(tǒng)服務價值的測算已經(jīng)基本完備。然而,目前對土地利用生態(tài)系統(tǒng)服務價值估算多集中在對過去和現(xiàn)狀的評估,對未來土地利用變化的生態(tài)效應尚著墨不足。在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上,科學的預測未來土地利用情況,并估算其生態(tài)系統(tǒng)服務價值,是一個新的著力點。南四湖是中國華北內(nèi)陸地區(qū)的第一大淡水湖,山東省最大的淡水漁業(yè)寶庫和重要的水禽棲息地,發(fā)揮著南水北調(diào)東線工程重要樞紐的作用,對人們的生產(chǎn)、生活有著巨大的影響。然而,隨著快速城鎮(zhèn)化的推進,南四湖流域的土地利用結構發(fā)生了很大變化,造成了該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值發(fā)生改變,人地矛盾逐漸突出。從土地利用/覆被變化的視角對南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)的變化進行探究,并通過CLUE-S模型對該區(qū)域的未來土地利用/覆被狀況及其生態(tài)效應進行預測和分析,可以豐富生態(tài)系統(tǒng)服務價值的理論研究體系,并為南四湖流域土地資源的利用和保護,生態(tài)系統(tǒng)的恢復和重建提供必要的參考。

        1 研究區(qū)概況

        南四湖地處山東省的西南部,是淮河流域的重要組成部分,位于34°27′—35°20′N,116°34′—117°21′E,是山東重要的水源地和生態(tài)寶庫。湖泊自西北向東南呈條帶狀延伸,流域面積達3.17×104km2,全流域跨山東省、江蘇省、河南省和安徽省4個省份,地勢北高南低,入湖河流呈放射狀匯入南四湖。南四湖流域?qū)儆谂瘻貛О霛駶櫦撅L氣候區(qū),具有四季分明、雨熱同季、光照充足、降水集中和無霜期長的特點,年均氣溫13.6 ℃,年均降水量707.1 mm。流域內(nèi)城鎮(zhèn)化水平低,農(nóng)業(yè)人口占比重較大,且人口分布不均勻,產(chǎn)業(yè)結構以第二產(chǎn)業(yè)為主,對土地使用的壓力較大。

        2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        2000年土地利用數(shù)據(jù)由中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)共享中心(http:∥www.resdc.cn)獲得。數(shù)據(jù)底片資料來源于Lantsat數(shù)據(jù)、航空照片影像并借助歷史資料,在數(shù)據(jù)融合、增強處理的基礎上,進行人機交互式解譯和精度驗證,使其滿足1∶10萬比例尺的制圖精度要求。2015年南四湖流域土地利用數(shù)據(jù)以地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)提供的Landsat 8影像數(shù)據(jù)為基礎,利用ENVI 5.1進行人機交互式解譯獲得,檢驗精度>90%,分類標準參考中科院LUCC分類標準。在原有數(shù)據(jù)的基礎上,根據(jù)需要將其重分類為:耕地、林地、草地、水域/濕地、城鄉(xiāng)建設用地和未利用地共6個一級土地利用類型。DEM數(shù)據(jù)來自于美國地質(zhì)勘探局(USGS)提供的亞洲地區(qū)30 s數(shù)字高程數(shù)據(jù)。各種社會統(tǒng)計數(shù)據(jù),由中國統(tǒng)計年鑒和山東省統(tǒng)計年鑒獲得。

        2.2 研究方法

        2.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法 Costanza等[7]提出的生態(tài)系統(tǒng)服務價值核算模型目前仍然是使用最廣泛的生態(tài)系統(tǒng)服務價值核算方法。

        ESV=∑Ak·VCK

        (1)

        式中:ESV——生態(tài)服務價值;Ak——土地利用方式k的面積(hm2); VCk——該土地利用方式單位面積生態(tài)價值系數(shù)。

        2.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)的修訂方法 為了使得生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量在不同區(qū)域具有適宜性,更加準確的估算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值,采用了徐麗芬等提出的對土地利用變化較適應,以農(nóng)田為基準的地區(qū)修訂方法[19]。

        (2)

        式中:λ——生態(tài)服務價值當量的修訂系數(shù);Q,Qo——研究區(qū)和全國單位面積糧食產(chǎn)量;Ek——第k類土地利用類型修訂后的生態(tài)服務當量;Eok——第k類土地利用類型全國平均生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量。

        2.2.3 敏感性分析 為驗證生態(tài)價值系數(shù)的準確性,用生態(tài)價值敏感性指數(shù)(CS)反映生態(tài)價值系數(shù)對生態(tài)服務價值的影響程度[20]。

        (3)

        式中:CS——生態(tài)價值敏感性指數(shù);ESVj——初始生態(tài)系統(tǒng)服務價值; ESVj——調(diào)整后生態(tài)系統(tǒng)服務價值;VCik——k類土地利用類型初始生態(tài)服務價值系數(shù);VCjk——k類土地利用類型調(diào)整后生態(tài)服務價值系數(shù)。若CS>1,說明ESV對于VC是有彈性的;反之則ESV被認為是缺少彈性的,比值越小說明生態(tài)價值系數(shù)的準確性越好。

        2.2.4 CLUE-S模型 CLUE-S模型是由荷蘭瓦赫寧根大學的Verburg等[21-22]科學家開發(fā)的,對中小尺度的區(qū)域土地利用變化模擬較為適用的研究模型,具有同時預測和模擬土地利用/土地覆被數(shù)量和空間位置變化的能力。它的假設條件是:某地區(qū)的土地利用變化是由某種土地利用需求驅(qū)動的,而且該地區(qū)的土地利用分布格局總是與自然環(huán)境、土地需求和社會經(jīng)濟狀況保持平衡狀態(tài)[23]。CLUE-S模型由土地利用類型轉換規(guī)則、限制區(qū)域、土地需求、空間分配和空間特征5部分構成,其中前4個為輸入模塊,核心是空間分配模塊??臻g分配是在土地利用限制區(qū)域、土地利用轉換規(guī)則、基期土地利用現(xiàn)狀和土地利用空間分布概率條件下,按照總概率的大小,通過多次迭代,對土地需求進行空間分配的過程。

        TPROPik=Pik+ELASk+ITERk

        (4)

        式中:TPROPik——土地利用類型k在柵格i中出現(xiàn)的總概率;Pik——通過Logistic回歸得到的空間分布概率; ELASk——不同土地利用類型的彈性系數(shù); ITERk——土地利用類型k的迭代變量。

        通過設置轉移矩陣來控制各土地利用類型間的轉換,取值僅為0或1,0表示不能轉變,1表示能轉變,在自然狀態(tài)下假定本研究區(qū)內(nèi)各個地類之間都可以相互轉化,所以全部設置為1。轉換彈性系數(shù)用0~1之間的數(shù)值來表示,越靠近0表明發(fā)生轉移的可能性越大,反之越小。參考前人的研究成果結合研究區(qū)內(nèi)的情況[24-25],將彈性系數(shù)設定為:耕地0.6;林地0.8;草地0.7;水域/濕地0.9;城鄉(xiāng)建設用地1.0;未利用地0.3。土地需求量是根據(jù)2000—2015年各種地類的增長率,采用Markov模型獲得的??臻g特征是通過Logistic模型計算各地類出現(xiàn)在每個柵格中的概率,用于解釋驅(qū)動因素和各地類之間的關系,并用Pontius等[26]提出的relative operating characteristic(ROC)方法對結果進行檢驗。

        2.2.5 Kappa檢驗 Kappa指數(shù)能夠定量的反映模擬精度,本文運用Kappa指數(shù)對模擬結果進行檢驗。其表達式為:

        (5)

        式中:Po——正確模擬的比例;Pc——隨機情況下期望的正確模擬比例;Pp——理想分類情況下正確模擬的比值[27]。

        3 結果與分析

        3.1 南四湖流域土地利用變化特征

        總體來看2000—2015年間整個流域在研究時間段內(nèi)耕地、草地和未利用地面積呈現(xiàn)出減少的趨勢(圖1),林地、水域/濕地和城鄉(xiāng)建設用地面積呈現(xiàn)出增加的趨勢,其中增長速度最快的是城鄉(xiāng)建設用地。在面積減少的兩種用地類型中,草地面積減少的最為迅速。從土地利用轉移類型上來看,有4.53×104hm2的耕地被城鄉(xiāng)建設用地占用,占城鄉(xiāng)建設用地增加面積的96.84%,可以看出城市的快速擴張的結果是占用了大量的耕地。而從耕地的補充上來看,主要是對草地的開墾,草地對耕地的補充占到了耕地增加面積的60.84%。這種城鄉(xiāng)建設用地增加占用耕地,從而導致耕地面積減少以及對草地的開發(fā)破壞對環(huán)境會產(chǎn)生很大的不利影響。為了研究流域內(nèi)的區(qū)域性差異,依據(jù)行政區(qū)的劃分將流域劃分為菏澤、濟寧、棗莊和徐州市4個區(qū)域。分區(qū)域來看,濟寧和徐州的增減趨勢與整個流域相似。濟寧地區(qū)耕地面積在增加,林地和草地在減少,這與其對采煤用地的治理,以及農(nóng)用地整理復墾政策有關。受經(jīng)濟發(fā)展模式的影響,菏澤區(qū)域耕地、林地和草地面積快速減少,城鄉(xiāng)建設用地迅速增加。整個流域的土地利用類型變化從空間上看,大致呈現(xiàn)出東西兩側劇烈、中間穩(wěn)定的態(tài)勢。變化最劇烈的地區(qū)集中在流域的最東側,流域西側次之,而流域的中間地區(qū)相對穩(wěn)定。分區(qū)域來看菏澤、濟寧和棗莊3個區(qū)域變化比較劇烈,而徐州區(qū)域相對穩(wěn)定。城鄉(xiāng)建設用地擴張占用耕地的情況在每個城市周圍都有所表現(xiàn),尤其棗莊區(qū)域西側表現(xiàn)的尤為劇烈。該地區(qū)西與南四湖水面相鄰,生活環(huán)境條件舒適;南與江蘇接壤,且是鐵路京滬線穿過的地方,交通條件便利;同時靠近市中心,經(jīng)濟條件發(fā)達。所以在城市化的推動下,使得大量的耕地被城鄉(xiāng)建設用地所占用。菏澤和濟寧區(qū)域耕地轉為城鄉(xiāng)建設用地的情況次之,這一區(qū)域地勢平坦、靠近市中心,且有多條鐵路線穿過,交通便利,也使得大量的耕地資源被城鄉(xiāng)建設用地占用。但是對于耕地的補充卻不多,在整個流域內(nèi)只有零星的分布。

        圖1 南四湖流域2000-2015年土地利用類型變化情況

        3.2 未來土地利用變化模擬

        考慮到研究區(qū)的實際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性,選取到城市中心的距離、河流的距離、鐵路的距離以及DEM值、坡向和坡度6種驅(qū)動因素進入回歸模型,對Logistic回歸結果分析,各種地類的ROC值均大于0.7,所選的驅(qū)動因子有較好的解釋能力。以2000年土地利用數(shù)據(jù)為基期,將驅(qū)動因子放入CLUE-S模型,模擬2015年南四湖流域土地利用現(xiàn)狀,并與反演的2015年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)進行Kappa系數(shù)檢驗,得到Kappa指數(shù)為92%,遠大于0.7,具有高度的一致性,表明CLUE-S模型在南四湖流域有很好的適用性。假設2015—2030年各土地利用類型變化受政策影響程度較小,且各種影響因素保持在2000—2015年的影響水平,在此變化趨勢下模擬南四湖流域2030年的土地利用狀況。

        結果顯示,2015—2030年空間變化情況依舊表現(xiàn)出中間穩(wěn)定、東西兩側劇烈的狀態(tài),城鄉(xiāng)建設用地以城市為中心進一步擴張,且主要占用的是耕地,尤其是在棗莊區(qū)域,在煤炭經(jīng)濟的影響下,表現(xiàn)的更為

        劇烈(附圖4)。

        3.3 土地利用變化的生態(tài)效應

        本文采用謝高地等人[28]提出的生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值當量表,并依據(jù)山東省的農(nóng)田單產(chǎn)進行修正(公式2),同時將每一種用地類型與其相似的生態(tài)系統(tǒng)逐一進行對應:林地—森林、耕地—農(nóng)田、草地—草地、水域/濕地—河流/湖泊/濕地、未利用地—荒漠,其中水域/濕地的當量值取自河流/湖泊和濕地的平均值,城鄉(xiāng)建設用地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量取值為0未在表中列出。因南四湖流域絕大多數(shù)區(qū)域在山東省境內(nèi),所以選用山東省的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)對單個當量因子的價值進行估計。

        在無人力投入的情況下,現(xiàn)有單位面積農(nóng)田提供糧食經(jīng)濟價值大約是自然生態(tài)系統(tǒng)提供的經(jīng)濟價值的7倍,根據(jù)山東省糧油交易中心的數(shù)據(jù),估算山東省2016年末糧食的價格約為2.70元/kg[28]。據(jù)此計算出一個當量因子的價值約為2 480.06元/hm2。從而可以得到校正后的研究區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值表(表1)。

        表1 南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值 元/(hm2·a)

        3.3.1 南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)服務總價值變化 2000—2015年和模擬的2015—2030年流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈現(xiàn)出略微上升的趨勢,前后2個15 a間南四湖流域內(nèi)總體生態(tài)系統(tǒng)服務價值分別增加了9.10×108元和7.29×108元。表明人們不再是只注重經(jīng)濟發(fā)展,在考慮經(jīng)濟發(fā)展的同時,也開始考慮人與自然的協(xié)調(diào)發(fā)展。耕地和草地面積的減少使得區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值下降,但水域/濕地和林地面積的增長,加之水域/濕地的生態(tài)價值系數(shù)較高,彌補了這一部分損失,并使得流域整體生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加。

        土地利用類型的改變有降低(貢獻率為負)和提升(貢獻率為正)生態(tài)系統(tǒng)服務功能的作用(表2)。2000—2015年對流域內(nèi)生態(tài)服務價值有提升作用的主要是耕地向草地、林地和水域/濕地的轉變,其中耕地轉水域/濕地貢獻率為27.75%,提升作用最大,使得流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加了2.18×109元。而耕地向城鄉(xiāng)建設用地的轉化以及林地被開墾為耕地是使流域內(nèi)生態(tài)服務功能降低的主要原因,兩者的貢獻率達到-23.13%,共造成流域內(nèi)的1 814.59×106元的生態(tài)系統(tǒng)服務價值損失。2015—2030年對提高流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值作用最大的是耕地轉變?yōu)樗?濕地,貢獻率為44.26%,而降低流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值作用最大的是耕地向城鄉(xiāng)建設用地的轉變,貢獻率為-18.19%。可見流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的上升,是以犧牲耕地面積為代價。

        3.3.2 區(qū)域及單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化 2000—2015年南四湖流域就單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值而言,氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、廢物處理和提供美學景觀的生態(tài)系統(tǒng)服務功能處于增加的趨勢,其生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化率分別為1.62%,4.50%,2.65%和4.07%(表3)。而維持生物多樣性、糧食生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)和保持土壤的生態(tài)系統(tǒng)服務功能處于下降的趨勢,其生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化率分別為-0.18%,-0.85%,-0.44%,-0.85%和-1.29%。在模擬時間段內(nèi)各項生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化趨勢與2000—2015年一致,且下降趨勢更為劇烈,糧食生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、保持土壤和維持生物多樣性的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化率分別為-1.50%,-0.98%,-1.14%,-1.73%和-0.44%。

        南四湖流域,水系縱橫交錯,對周圍生態(tài)環(huán)境的氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、廢物處理以及提供美學景觀等方面有著積極的影響。但是城市的建設對耕地資源的占用,對流域的糧食生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、保持土壤和維持生物多樣性等方面產(chǎn)生了不利的影響,導致其生態(tài)系統(tǒng)功能下降。整體來看,南四湖流域內(nèi)雖然受到城市化進程的影響,耕地和草地面積減少,造成生態(tài)功能的損失,但水域/濕地面積較為廣闊,同時水域/濕地對生態(tài)系統(tǒng)服務功能的影響較大,加之近些年來水域/濕地面積的增加,使得流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈現(xiàn)出略微上升的趨勢。分區(qū)域來看,菏澤區(qū)域是生態(tài)系統(tǒng)功能下降最為嚴重的區(qū)域,2000—2015年除水文調(diào)節(jié)、廢物處理和提供美學景觀功能略微上升外,其他各項生態(tài)系統(tǒng)服務價值都在降低;而在模擬的2015—2030年菏澤區(qū)域每一項生態(tài)系統(tǒng)服務價值都在降低。

        菏澤區(qū)域地處山東地區(qū)的西南,地勢平坦,以平原為主,經(jīng)濟發(fā)展依賴第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè),而又缺少對生態(tài)環(huán)境的治理,加之快速城市化的影響,城區(qū)范圍逐漸擴張,因此使得各項生態(tài)服務功能都在下降。濟寧區(qū)域包含了整個南四湖,所以在氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、廢物處理和提供美學景觀功能方面有著積極的作用。棗莊區(qū)域單項生態(tài)系統(tǒng)服務功能變化趨勢與流域內(nèi)總體變化趨勢類似,但在模擬時間段內(nèi),其糧食生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)和保持土壤的生態(tài)功能下降迅速,生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化速率分別為-6.83%,-6.32%和-7.38%。而水文調(diào)節(jié)和提供美學景觀功能迅速提高,生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化速率分別達到7.76%和4.44%。造成這種現(xiàn)象的原因是,城市化的快速提升使得城鄉(xiāng)建設用地開始快速侵占耕地資源,從而造成糧食生產(chǎn)和保持土壤等生態(tài)功能的快速下降。同時棗莊區(qū)域的地理位置特殊,靠近南四湖,受南四湖的直接影響較強,加之區(qū)域內(nèi)水域/濕地面積的增加,導致了水文調(diào)節(jié)和提供美學景觀等生態(tài)系統(tǒng)單項服務功能的快速提高。徐州區(qū)域距城市較遠,因此受城市化影響相對較小,同時在南四湖的影響下,氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、維持生物多樣性和提供美學景觀的生態(tài)功能提高,使得區(qū)域內(nèi)整體生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化趨勢上升。

        3.3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分布 在ArcGIS 10.0軟件的支持下,制作生態(tài)系統(tǒng)服務價值圖譜,并將生態(tài)系統(tǒng)服務價值劃分為4個等級:極高(9萬元/hm2≤ESV)、高(5萬元/hm2≤ESV<9萬元/hm2)、低(1萬元/hm2≤ESV<5萬元/hm2)、極低(ESV<1萬元/hm2)。

        通過(圖2)可以看出,3期生態(tài)系統(tǒng)服務價值分布特征基本類似,以南四湖為分界線,西側生態(tài)系統(tǒng)服務價值平均較低,東側生態(tài)系統(tǒng)服務價值平均較高。2000—2030年生態(tài)系統(tǒng)服務價值極低區(qū)隨著城市化的發(fā)展,在城市周圍快速擴張,并且有沿鐵路線分布的趨勢。而生態(tài)系統(tǒng)服務價值極高的區(qū)域,以南四湖最為典型。

        圖2 南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值圖譜

        將兩期的土地利用數(shù)據(jù)進行柵格運算得到生態(tài)價值變化圖譜[29]。根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化趨勢,生態(tài)減值區(qū)為生態(tài)系統(tǒng)服務價值降低的區(qū)域,反之為增值區(qū),生態(tài)服務價值保持不變的區(qū)域為生態(tài)保值區(qū)。從(圖3)可以看出無論是2000—2015年還是模擬的2015—2030年生態(tài)保值區(qū)空間范圍最大,占據(jù)著絕對的優(yōu)勢。生態(tài)減值區(qū)主要集中在城市周圍,這也與城市的快速擴張結果相適應。而生態(tài)增值區(qū)則大部分分布在南四湖流域的東側,由于東側地勢較高,開發(fā)難度相對較大,加之近些年來“退耕還林”等政策的疏導,使得東側生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境得以改善。但從流域整體來看生態(tài)減值區(qū)的面積大于生態(tài)增值區(qū)面積,且生態(tài)減值區(qū)分布范圍較生態(tài)增值區(qū)廣泛,因此對于生態(tài)環(huán)境的保護仍然需要積極的政策引導。

        圖3 南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化圖譜

        3.4 敏感性分析

        根據(jù)公式(3),將每種土地利用類型的生態(tài)服務價值系數(shù)向上調(diào)整50%,進行敏感性指數(shù)的計算(表4)。

        由表4可知,各年修正后的敏感性指數(shù)均小于1。其中耕地敏感性指數(shù)為0.72~0.75,在所有土地利用類型中最高,表明若耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)增加1%,生態(tài)系統(tǒng)服務價值的值將增加0.72%~0.75%。說明南四湖流域內(nèi)生態(tài)服務價值對價值系數(shù)是缺乏彈性的,研究結果可信度較高。

        表4 生態(tài)系統(tǒng)服務價值敏感性指數(shù)

        4 討論與結論

        (1) 2000—2015年南四湖流域內(nèi)耕地、草地和未利用地面積減少,林地、水域/濕地和城鄉(xiāng)建設用地面積增加。耕地、草地面積的減少和城鄉(xiāng)建設用地面積的增加導致生態(tài)系統(tǒng)服務價值下降;而林地和水域/濕地面積的增加,彌補了上述用地類型所造成的損失,使區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈現(xiàn)出上升的趨勢。從土地利用轉移的類型來看,城鄉(xiāng)建設用地的擴張主要占用的是耕地,而對耕地進行補充的主要是草地,這種城鄉(xiāng)建設用地、耕地和草地的耦合關系是造成耕地和草地減少的主要原因。從空間分布上來看,城鄉(xiāng)建設用地擴張出現(xiàn)了3個熱點,分別在菏澤市中心、濟寧市中心和棗莊市中心附近,并形成了3個生態(tài)系統(tǒng)服務價值極低區(qū),這3個區(qū)域經(jīng)濟與周圍相比較都比較發(fā)達,且有鐵路穿過、交通狀況便利,易于開發(fā)利用。而在“退耕還林”等政策的指引下,南四湖流域東部丘陵地帶林地和草地數(shù)量有了一定的增長,使得這一區(qū)域生態(tài)環(huán)境得以改善,加之南四湖是生態(tài)系統(tǒng)服務價值極高區(qū),在流域內(nèi)以南四湖為分界線,生態(tài)系統(tǒng)服務價值表現(xiàn)出東高西低的特點。生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化趨勢顯示,生態(tài)保值區(qū)在南四湖流域占有絕對的數(shù)量優(yōu)勢,生態(tài)減值區(qū)分布較廣,且主要集中在城市中心周圍,原因是快速的城市化和人口的增長,對這一區(qū)域土地的壓力較大,使得土地利用類型變化劇烈,導致生態(tài)系統(tǒng)服務價值減少。生態(tài)增值區(qū)在流域東側相對較為明顯,這一區(qū)域地勢較高,屬于丘陵類型,加之政策的引導,使得該區(qū)域生態(tài)得以改善,生態(tài)系統(tǒng)服務價值增高。

        (2) 在2000—2015年土地利用變化趨勢下,2030年南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值仍有7.29×106元的小幅度增加。但生態(tài)問題不容樂觀,與2015年相比糧食生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、保持土壤和維持生物多樣性等單項生態(tài)系統(tǒng)服務功能繼續(xù)下降,生態(tài)服務價值極低區(qū)以城市為中心繼續(xù)擴張,生態(tài)增值區(qū)面積減少,生態(tài)減值區(qū)面積擴大,生態(tài)系統(tǒng)服務價值分布不均衡趨勢進一步加強。城鄉(xiāng)建設用地的擴張,導致了土地利用結構的變化,進而導致了生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化。在城市化、工業(yè)化這個不可逆的大背景下,生態(tài)環(huán)境不可忽視,金山銀山不如綠水青山,金山銀山就是綠水青山。因此有必要對土地進行整治和土地復墾,使得土地利用集約化。在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌的方略下,落實土地增減掛鉤政策和基本農(nóng)田政策,嚴格把控耕地的面積。南四湖發(fā)揮著南水北調(diào)工程的樞紐作用,生態(tài)價值寶貴,是重要的水禽棲息地,而且在水文調(diào)節(jié)、廢物處理和氣體調(diào)節(jié)等生態(tài)功能方面,起著舉足輕重的作用,因此在城市建設、工業(yè)發(fā)展過程中必須注意保護生態(tài)系統(tǒng)的各項生態(tài)功能。

        (3) 本文選用基于單位面積價值當量因子的方法估算分析了2000—2015年南四湖流域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化情況,并利用CLUE-S模型,預測了當前土地利用變化趨勢下,2015—2030生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化情況,旨在預測當前發(fā)展形式下的未來流域內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化趨勢。21世紀初期是我國經(jīng)濟飛速發(fā)展的時期,同時也帶來了許多生態(tài)問題,在此發(fā)展趨勢下對未來生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行預測,對未來土地資源開發(fā)、生態(tài)環(huán)境保護有一定的借鑒意義,能夠避免不良情況的繼續(xù)發(fā)展,對生態(tài)環(huán)境造成進一步的損害。但地表是人類活動最劇烈的地方,未來土地利用變化趨勢的影響因素眾多,特別是政策因素直接影響未來土地利用的結構。在政策的基礎上模擬和估算多個土地利用目標情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務價值,并進行比較分析,為決策者提供多目標方案建議,是下一步研究的主要方向。

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