韓會(huì)慶, 羅緒強(qiáng), 郜紅娟, 白玉梅, 張新鼎

(1.貴州理工學(xué)院 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院, 貴陽 550003; 2.貴州師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院, 貴陽 550018)

自然生態(tài)系統(tǒng)為人類社會(huì)提供了一系列有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和產(chǎn)品[1]。然而，在過去幾十年間，土地利用變化大大改變了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，使其難以滿足人類的需求[2]。探討土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略制定具有重要的意義[3]。目前，不同空間尺度的土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響研究已受到學(xué)者關(guān)注。如Brown[4]分析了全球尺度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的社會(huì)價(jià)值與土地覆蓋變化的關(guān)系。Zorrilla-Miras等[5]分析了西班牙這一國家尺度土地利用變化對(duì)濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響。Lauf等[6]分析了城市這一地區(qū)尺度的城市擴(kuò)張對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響。然而，在區(qū)域尺度很少關(guān)注河源地區(qū)這一生態(tài)脆弱區(qū)。此外，當(dāng)前研究主要關(guān)注過去時(shí)點(diǎn)的土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響研究，魏慧等[7]分析了德州市2006—2014年土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化的影響。劉桂林等[8]分析了1980—2010年長三角地區(qū)土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響。然而，這些研究很少關(guān)注未來時(shí)點(diǎn)土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響。

烏江源區(qū)位于典型生態(tài)脆弱山區(qū)，其環(huán)境質(zhì)量對(duì)長江流域生態(tài)安全具有重要意義[9]。然而，由于復(fù)雜的地形、脆弱的生態(tài)環(huán)境、過高的人口壓力，該區(qū)出現(xiàn)了土地退化、土壤侵蝕、環(huán)境污染等環(huán)境問題[10]。故而，在20世紀(jì)后期，政府開始實(shí)施石漠化治理、退耕還林還草工程、天然林保護(hù)工程等生態(tài)修復(fù)工程[11]。因此，本研究以烏江源區(qū)為例，探究其土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響，以期為河流源區(qū)土地利用優(yōu)化、生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

烏江全長1 037 km，面積8.79萬km2，發(fā)源于中國西部的云貴高原，是長江上游重要支流。烏江源區(qū)位于貴州省西部，素有南北兩源之說，南源為三岔河，北源為六沖河。河道河谷深切，縱坡陡峻，伏流眾多，洪枯水位變幅較大。本研究選取六沖河、三岔河流域作為烏江源區(qū)。氣候?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，年平均氣溫13～18℃，年平均降水量1 100～1 300 mm。地形由滇東高原向黔中山區(qū)傾斜，地勢西高東低，地形以山地為主。黃壤、黃棕壤、石灰土是主要土壤類型。馬尾松、華山松和云南松是主要植被類型。受特殊的喀斯特地貌及較強(qiáng)的人類活動(dòng)影響，烏江源區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失嚴(yán)重。研究區(qū)涉及貴州省畢節(jié)市、安順市、貴陽市3個(gè)地級(jí)市14個(gè)縣級(jí)行政單元，該區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比例較高[12]。

1.2 數(shù)據(jù)來源和處理

遙感數(shù)據(jù)來源于2000年和2015年的Landsat衛(wèi)星影像(分辨率30 m)。采集時(shí)間6—10月。利用ENVI軟件解譯遙感影像，具體步驟包括：幾何糾正、圖像配準(zhǔn)、去云和圖像拼接等。利用最大似然分類法，將解譯結(jié)果劃分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域和未利用地6種地類。利用ArcGIS軟件得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。坡度和高程數(shù)據(jù)來自美國國家航空航天局ASTER GDEM(分辨率30 m)。年平均降水量、年平均氣溫、太陽輻射量數(shù)據(jù)由貴州省氣候中心提供。交通、土壤肥力數(shù)據(jù)來源于貴州地圖集和貴州土地資源地圖集。人口密度、固定資產(chǎn)投資和人均GDP數(shù)據(jù)來源于貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒。利用ArcGIS軟件，將土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子轉(zhuǎn)換為柵格格式，分辨率為100 m×100 m。將驅(qū)動(dòng)因子導(dǎo)入CLUE-S模型用于預(yù)測2030年烏江源區(qū)土地利用數(shù)據(jù)。

1.3 CLUE-S模型

CLUE-S模型是基于區(qū)位適宜性的經(jīng)驗(yàn)分析，結(jié)合空間和時(shí)間的競爭關(guān)系，模擬和預(yù)測未來土地利用變化空間格局。該模型包括4個(gè)部分：空間政策和限制、土地利用類型轉(zhuǎn)換設(shè)置、土地利用需求和區(qū)位特征[13]。轉(zhuǎn)換彈性系數(shù)介于0～1。分值越高，表示轉(zhuǎn)為其他土地利用類型的難度較大，反之，越簡單[14]。依據(jù)研究區(qū)特點(diǎn)及參考相關(guān)文獻(xiàn)[15]，耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域和建設(shè)用地的彈性系數(shù)分別為0.3，0.5，0.7，1，0.9，0.6。區(qū)位特征是土地利用變化的潛在影響因素。利用Logistic模型進(jìn)行計(jì)算：

(1)

式中：Pi是在某一位置上土地利用類型轉(zhuǎn)化概率；i和X是位置因素。通過Logistic模型計(jì)算系數(shù)。利用ROC曲線評(píng)價(jià)Logistic模型擬合度。擬合度越接近1，說明Logistic模型的擬合越好[16]。

1.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

烏江源區(qū)位于貴州省西部的畢節(jié)市和安順市，依據(jù)畢節(jié)市和安順市單位面積農(nóng)田每年自然糧食產(chǎn)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)謝高地等[17]提出的中國6種陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務(wù)價(jià)值表進(jìn)行修正，具體方法請(qǐng)見參考文獻(xiàn)[18]。

ESV=∑Ak×VCk

(2)

式中：ESV是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；Ak是面積；VCk是某一土地利用類型的價(jià)值系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化

2000—2030年，林地和耕地一直是該區(qū)主要的土地利用類型，占土地利用總面積的80%以上。草地、建設(shè)用地、水域和未利用地的面積和比例相對(duì)較小。研究期間，耕地和未利用地呈下降趨勢，林地、草地、建設(shè)用地和水域呈增加趨勢，其中，耕地、林地和草地面積變化較大。建設(shè)用地、水域和未利用地面積變化較小(表1)。從空間上看，北部和中部以林地為主，東部、南部和西南部以耕地為主，南部以草地為主，其他地類分布較為分散。

2000—2015年和2015—2030年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣中，耕地、林地和草地是土地利用轉(zhuǎn)換的主要類型。建設(shè)用地、水域和未利用地轉(zhuǎn)化的面積較小。耕地轉(zhuǎn)為林地的面積最大，其次是林地轉(zhuǎn)為耕地。而耕地轉(zhuǎn)為草地、草地轉(zhuǎn)為耕地以及林地轉(zhuǎn)為草地面積相對(duì)較小。建設(shè)用地、水域和未利用地之間轉(zhuǎn)化以及建設(shè)用地、水域和未利用地與其他地類轉(zhuǎn)化面積均較小(表2)。

表1 烏江源區(qū)土地利用變化

表2 烏江源區(qū)土地利用轉(zhuǎn)換矩陣 km2

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化

研究期間，林地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值一直在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值中占突出地位。其次為耕地。水域、草地和未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均較低。2000—2015年和2015—2030年，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值分別增加11.16億元和12.85億元。耕地面積下降導(dǎo)致耕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢。林地、草地和水域面積增加導(dǎo)致其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈增加趨勢，其中，林地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加量較大，建設(shè)用地和未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值無變化(表3)。

研究期間，土壤形成與保護(hù)、生物多樣性保護(hù)、水源涵養(yǎng)、氣體調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值較高，氣候調(diào)節(jié)、廢物處理、原材料服務(wù)價(jià)值居中，食物生產(chǎn)和娛樂服務(wù)價(jià)值較低。2000—2015年和2015—2030年，耕地大幅減少導(dǎo)致食物生產(chǎn)服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢，林地大幅增加導(dǎo)致其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值呈增加趨勢，其中，水源涵養(yǎng)服務(wù)價(jià)值增加較大，其次為氣體調(diào)節(jié)、土壤形成與保護(hù)、生物多樣性保護(hù)、原材料服務(wù)價(jià)值，氣候調(diào)節(jié)、娛樂服務(wù)和廢物處理服務(wù)價(jià)值增加較小(表4)。

表4 烏江源區(qū)各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化 106元

研究區(qū)西部、北部和中部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值較高，而東部、南部和西南部的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值較低(圖1)。研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化空間破碎化嚴(yán)重，這主要與復(fù)雜地形影響下土地利用變化空間較為破碎有關(guān)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加區(qū)較大，下降區(qū)較小，這主要受林地增加較大，且其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)較高影響(圖2)。

3 討論與結(jié)論

3.1 討 論

我國西部地區(qū)生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施，使得大量耕地轉(zhuǎn)化為林地和草地，進(jìn)而使得耕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值下降，林地和草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加，這與Su等[19]研究成果較為一致。由于林地具有較高的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)，同時(shí)該區(qū)林地面積和比例均呈增加趨勢，這使得林地增加對(duì)該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加具有突出作用。耕地面積和比例的下降使得食物生產(chǎn)服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢。而其他服務(wù)價(jià)值的增加與林地和草地的增加密切相關(guān)。盡管水域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)很高，但其面積和比例變化不大，進(jìn)而對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加的貢獻(xiàn)較小。

圖1 烏江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間格局

圖2 烏江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化空間格局

本研究發(fā)現(xiàn)，該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈增加趨勢，這與李正等[20]對(duì)貴州省的研究結(jié)論較為一致。然而，受復(fù)雜山地地形影響，烏江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的破碎化嚴(yán)重，這明顯有別于其他地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化空間特點(diǎn)。此外，烏江源區(qū)是貧困的喀斯特山區(qū)。盡管該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈增加趨勢，但糧食生產(chǎn)服務(wù)價(jià)值的下降會(huì)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展帶來不利影響。

3.2 結(jié) 論

(1) 2000—2015年和2015—2030年，烏江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值分別增加11.16億元和12.85億元。林地對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)達(dá)75%以上。耕地面積減少使得耕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢，林地、草地和水域面積增加使得林地、草地和水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈增加趨勢。

(2) 2000—2015年和2015—2030年，耕地大幅減少導(dǎo)致食物生產(chǎn)服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢，林地大幅增加導(dǎo)致大部分生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值呈增加趨勢。土地利用變化空間較為破碎使得生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化空間破碎化嚴(yán)重。生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施使得大量耕地轉(zhuǎn)為林地，進(jìn)而導(dǎo)致該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈增加趨勢。

參考文獻(xiàn):

[1] Bryan B A. Incentives, land use, and ecosystem services: Synthesizing complex linkages[J]. Environmental Science & Policy,2013,27(27):124-134.

[2] Millennium Ecosystem Assessment. Ecosystems and human well-being: the assessment series(four volumes and summary)[M]. Washington DC: Island Press, 2005.

[3] Mendoza-González G, Martínez M L, Lithgow D, et al. Land use change and its effects on the value of ecosystem services along the coast of the Gulf of Mexico[J]. Ecological Economics, 2012,82(20):23-32.

[4] Brown G. The relationship between social values for ecosystem services and global land cover: An empirical analysis[J]. Ecosystem Services, 2013,5:58-68.

[5] Zorrilla-Miras P, Palomo I, Gómez-Baggethun E, et al. Effects of land-use change on wetland ecosystem services: A case study in the Doana marshes(SW Spain)[J]. Landscape and Urban Planning, 2014,122:160-174.

[6] Lauf S, Haase D, Kleinschmit B. Linkages between ecosystem services provisioning, urban growth and shrinkage： A modeling approach assessing ecosystem service trade-offs[J]. Ecological Indicators, 2014,42(1809):73-94.

[7] 魏慧,趙文武,張驍,等.基于土地利用變化的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià):以山東省德州市為[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(11):3830-3839.

[8] 劉桂林,張落成,張倩.長三角地區(qū)土地利用時(shí)空變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2014,34(12):3311-3319.

[9] 郜紅娟,韓會(huì)慶,俞洪燕,等.烏江流域重要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)地形梯度分布特征分析[J].生態(tài)科學(xué),2016,35(5):154-159.

[10] 易武英,蘇維詞.基于RS和GIS的烏江流域生態(tài)安全度變化評(píng)價(jià)[J].中國巖溶,2014,33(3):308-318.

[11] 曹建華,袁道先,童立強(qiáng),等.中國西南巖溶生態(tài)系統(tǒng)特征與石漠化綜合治理對(duì)策[J].資源與生態(tài)學(xué)報(bào),2015,6(4):247-256.

[12] 韓會(huì)慶,蔡廣鵬,郜紅娟,等.基于生態(tài)敏感性和人類活動(dòng)擾動(dòng)強(qiáng)度的烏江源區(qū)生態(tài)補(bǔ)償空間配置研究[J].貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2017,35(4):17-22.

[13] Luo G P, Yin C Y, Chen X, et al. Combining system dynamic model and CLUE-S model to improve land use scenario analyses at regional scale: A case study of Sangong watershed in Xinjiang, China[J]. Ecological Complexity, 2010,7(2):198-207.

[14] Verburg P H, Britz W, Leip A. Modelling of land cover and agricultural change in Europe: Combining the CLUE and CAPRI-Spat approaches[J]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 2011,142(1):40-50.

[15] 謝瑩,匡鴻海,吳晶晶,等.基于CLUE-S模型的重慶市渝北區(qū)土地利用變化動(dòng)態(tài)模擬[J].長江流域資源與環(huán)境,2016,25(11):1729-1737.

[16] Shoyama K, Yamagata Y. Predicting land-use change for biodiversity conservation and climate-change mitigation and its effect on ecosystem services in a watershed in Japan[J]. Ecosystem Services, 2014,8:25-34.

[17] 謝高地,魯春霞,冷允法,等.青藏高原生態(tài)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估[J].自然資源學(xué)報(bào),2003,18(2):189-196.

[18] 郜紅娟,羅緒強(qiáng),韓會(huì)慶,等.貴州山區(qū)公路沿線生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,40(1):135-141.

[19] Su C H, Fu B J. Evolution of ecosystem services in the Chinese Loess Plateau under climatic and land use changes[J]. Global and Planetary Change, 2013,101(1):119-128.

[20] 李正,王軍,白中科,等.貴州省土地利用及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與灰色預(yù)測[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2012,31(5):577-583.