趙琪琪,李 晶,*,劉婧雅,秦克玉,3,田 濤

1 陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院, 西安 710119 2 陜西師范大學(xué), 地理學(xué)國家級實驗教學(xué)示范中心, 西安 710119 3 中國科學(xué)院海洋研究所海洋地質(zhì)與環(huán)境重點實驗室, 青島 266071

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)這一概念在20世紀70年代初被提出后逐步受到人們的承認和普遍使用。過去的30年中,對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的討論成為了一項熱門話題[1]。此后,各國學(xué)者都做了大量研究,例如對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的分類和含義進行闡述以及人類活動影響的分析[2- 3]。研究了氣候變化、土地利用政策等對生態(tài)系統(tǒng)的影響[4- 6]。并對全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟價值進行了評估[7]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)主要包括供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)以及支持服務(wù)。文化服務(wù)是指人們通過精神豐富、認知提高、思想啟發(fā)、娛樂和審美等體驗從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的服務(wù)[8]。研究生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù),便于人們更加全面地了解生態(tài)系統(tǒng),使政府決策時不僅能夠考慮到自然的生態(tài)價值,更能夠考慮到社會的文化價值[9]。從而有利于地區(qū)資源的開發(fā)和保護,亦為文化服務(wù)功能的持續(xù)管理和科學(xué)決策提供相關(guān)保障[10]。前人的研究主要集中于人類活動對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響和采用貨幣化的形式來衡量其價值。而文化服務(wù)因其自身的無形性、主觀性特征,在過往的研究中經(jīng)常被忽視和回避且難以量化和評估。目前國內(nèi)對于生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)的研究特別是大范圍區(qū)域的研究更是少之又少。近年來,國外學(xué)者紛紛嘗試對生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)進行評估。例如使用PPGIS方法來識別生態(tài)系統(tǒng)的文化服務(wù)[11]。使用結(jié)合基于問卷和生態(tài)物理模型的方法進行評估分析[12]。或利用調(diào)查問卷結(jié)合相關(guān)環(huán)境背景,運行SolVES模型和其他模型對比進行文化服務(wù)的評估[13-16]。國外的研究大多集中于森林公園等較小區(qū)域。而對于大范圍區(qū)域的評估則十分少見,且對于模型應(yīng)用的敏感性較少進行討論。

本文依據(jù)關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的自身特征選取了與文化服務(wù)相對應(yīng)的多種指標,運用SolVES模型進行量化評估,生成了5種價值指數(shù)地圖和價值總和地圖。模型在大范圍區(qū)域的應(yīng)用取得了較好的效果。為政府對該地區(qū)文化服務(wù)資源的持續(xù)管理和保護提供了支持與建議,同時對模型在大范圍區(qū)域的敏感性進行了探討。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)(圖1)是《西部大開發(fā)“十一五”規(guī)劃》中提出的重點發(fā)展經(jīng)濟區(qū),地跨陜西、甘肅兩省。研究區(qū)域面積廣闊,地形地貌豐富多樣,河流眾多。其主體部分為關(guān)中平原,西部包括甘肅天水渭河谷地,北部有黃土丘陵、南部為秦嶺山脈；自然、旅游資源豐富,并擁有以十三朝古都西安等為代表的悠久深厚的歷史文化資源,未來發(fā)展擁有巨大潛力。

圖1 關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)位置圖Fig.1 Location of Guanzhong-Tianshui Economic Region

1.2 研究方法

1.2.1 SolVES模型

SolVES(Social Values for Ecosystem Services)模型是由美國地質(zhì)調(diào)查局地球科學(xué)和環(huán)境變化中心與美國科羅拉多州立大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的一款地理信息系統(tǒng)應(yīng)用程序。本文研究使用的為SolVES3.0版本。SolVES3.0由3個子模塊組成,包括生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能社會價值模塊、價值制圖模塊和價值轉(zhuǎn)換制圖模塊[17]。每個子模塊具有自身特定的功能,且同時能夠關(guān)聯(lián)其他子模塊以及腳本數(shù)據(jù)完成附加計算,運用價值轉(zhuǎn)換的方法,連同最大熵模型(圖2)最終輸出價值指數(shù)地圖(VI地圖)。

圖2 最大熵模型分析過程Fig.2 Maxent maximum entropy model analyze process flow

1.2.2 最大熵模型

最大熵模型最初被用于擬合物種的地理分布,基于所觀察物種的點數(shù)據(jù)根據(jù)相似的環(huán)境變量、環(huán)境指數(shù)等在缺少點數(shù)據(jù)的區(qū)域運用價值轉(zhuǎn)化法生成新的點,輸出邏輯曲面。邏輯曲面中每一個柵格單元都有一個0—1的值,代表著該環(huán)境下某一物種生存的可能性。最大熵模型利用價值轉(zhuǎn)換方法,基于SolVES的輸出結(jié)果根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù),將已知點要素的價值類型值轉(zhuǎn)化到缺少點數(shù)據(jù)的區(qū)域,實現(xiàn)將數(shù)值從已知點的區(qū)域轉(zhuǎn)化到未知數(shù)據(jù)的區(qū)域,從而實現(xiàn)預(yù)測和評估。

SolVES3.0提供了一個相對完善的評估工具,有利于對不同自然、人文環(huán)境的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行討論。本文以在關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)獲取的社會調(diào)查數(shù)據(jù)以及相關(guān)自然環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),生成該地區(qū)的VI地圖。

1.3 數(shù)據(jù)來源

1.3.1 社會調(diào)查數(shù)據(jù)

本文通過發(fā)放調(diào)查問卷于2014年和2015年7月在關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)內(nèi)獲取社會調(diào)查數(shù)據(jù),共發(fā)放1200份調(diào)查問卷,有效回收985份,問卷有效率為82.08%。調(diào)查內(nèi)容分為四個部分。第一部分：調(diào)查對象的社會背景信息；第二部分：影響問卷有效性信息；第三部分：態(tài)度與喜好信息；第四部分：價值指數(shù)(Value Index)信息,即獲取調(diào)查對象對此區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)指標所打分數(shù)。表1說明了12種不同價值類型[18]的分類及其內(nèi)涵。本文在經(jīng)過實地考察和調(diào)研后,根據(jù)研究區(qū)的自然環(huán)境和歷史文化環(huán)境,選取了價值類型中的審美、文化、歷史、娛樂、精神這5種指標進行研究。

表1 12種價值類型描述

標注*的價值類型在本文中用以研究關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)

1.3.2 環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)

SolVES模型需要載入多個用于描述研究區(qū)自然環(huán)境信息的環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)如圖3,分別為：海拔高度數(shù)據(jù)(elevation,ELEV)；坡度數(shù)據(jù)(slope,SLOPE)；山體陰影數(shù)據(jù)(hillshade,HILLSHADE)距道路距離數(shù)據(jù)(distance to roads,DTR)；距水體距離數(shù)據(jù)(distance to water,DTW)；以及土地利用類型數(shù)據(jù)(the landuse/landcover,LULC)。以上各環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)的空間分辨率均為30 m。

圖3 環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)圖層Fig.3 The environmental data layers

利用SolVES3.0生成五種VI地圖后,對審美、文化、歷史、娛樂、精神五種文化服務(wù)指標,通過網(wǎng)絡(luò)向熟悉了解關(guān)天地區(qū)的高校學(xué)者和有關(guān)民俗文化學(xué)者發(fā)送郵件,請他們對選取指標的重要性以十分制(1—10分)進行打分,然后使用Delphi分析法對專家(5位)的反饋信息進行分析,得到相應(yīng)權(quán)重并生成最終的總和VI地圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 文化服務(wù)分布結(jié)果

SolVES模型生成的VI地圖為每一類文化服務(wù)指標的價值指數(shù)提供了地理化和統(tǒng)計化顯示。根據(jù)圖4,可以看出審美價值較高區(qū)域主要在秦嶺山脈形成熱點,同時在城市邊緣區(qū)域有零散的高值點。關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的整個關(guān)中平原部分文化價值比較高,熱點區(qū)域主要在西安、寶雞、天水等核心城市；同時也有許多零散的高值點,主要分布在區(qū)縣、村落等地區(qū)。歷史高價值與文化高價值區(qū)域分布相似,主要集中在西安、寶雞等核心城市；不同的是歷史指標在其他地方均顯示出較低價值。娛樂價值較高的區(qū)域分布廣泛,城市地區(qū)、秦嶺山脈與關(guān)中平原交界處(秦嶺山脈北麗)形成娛樂活動的熱點地區(qū)。精神價值主要集中在秦嶺北側(cè)大致沿著秦嶺山脈與關(guān)中平原的分界線分布,并形成一些熱點?？偤蚔I地圖綜合了這五種指標,在西安等主要的城市地區(qū)形成熱點,地勢相對平坦的地區(qū)其綜合價值較高。

圖4 社會價值VI地圖Fig.4 The mapping social value index

2.2 文化服務(wù)分布特征分析

審美價值在秦嶺山脈上的熱點區(qū)域與人們熟知的眾多風(fēng)景區(qū)如驪山、翠華山等位置相似；在城區(qū)內(nèi)零散的高值點則多靠近植被覆蓋較多的公園。結(jié)合以上分析可知人們對于植被覆蓋更好的地區(qū)能夠獲得更多的審美價值。

文化價值的熱點區(qū)域與具備深厚的文化積淀,擁有大量歷史文化遺產(chǎn)和人文資源的城市區(qū)域契合。十三朝古都西安,寶雞、天水等均有著深厚的特色文化從而形成了文化熱點區(qū)域；在區(qū)縣、村落、古代陵墓遺址以及寺廟等地區(qū)也有離散的高值點。再者,由于平原地帶更有利于文化活動以及文化傳承,相比之下高海拔地區(qū)文化價值較低,更低海拔、坡度更小的平原地區(qū)形成高值區(qū)；其他少數(shù)零散的高值點,則與分散于高山的寺廟等名勝古跡有關(guān)。歷史價值與文化價值相似,主要集中在歷史深厚的城市地區(qū)。

被大量的娛樂機會環(huán)繞的地區(qū)則是娛樂價值較高的區(qū)域,如城市里具有大量公園以及娛樂場所和設(shè)施,使得人們可以頻繁地進行娛樂活動；秦嶺山脈北麗則是人們選擇進行娛樂活動的理想場所,既可以方便地到達城市中心,又能近距離地與大自然接觸,由此帶動起來以娛樂為目的的相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,如秦嶺歡樂世界游樂場；此外出現(xiàn)的零散高值點,這可能與個別人群的愛好有關(guān),比如高山攀巖、叢林冒險等。較高的精神價值分布于有著山川的森林公園地區(qū),植被覆蓋度高,能夠欣賞美景、從而緩解精神壓力,是身心得到休養(yǎng)的絕佳地帶。

綜合了審美、文化、歷史、娛樂、精神五種文化服務(wù)指標的總和VI地圖,表現(xiàn)出在地勢平坦,城市集中地區(qū)展現(xiàn)的價值較高,而地勢高,坡度陡,人類日?；顒虞^少的區(qū)域則價值較低。

政府在制定相應(yīng)的保護管理政策時,可以優(yōu)先考慮價值指數(shù)較高的區(qū)域,對熱點區(qū)域給予更多的重視和保護。在制定相應(yīng)的開發(fā)管理政策時,則是可以對價值指數(shù)較低的區(qū)域進行優(yōu)先開發(fā),從而促進相應(yīng)區(qū)域的發(fā)展。在得到生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)價值后,政府能夠科學(xué)合理地進行相應(yīng)的生態(tài)規(guī)劃,在時間尺度和空間尺度上實現(xiàn)資源的合理分配和優(yōu)先保護區(qū)的確定。為生態(tài)功能區(qū)的劃分和生態(tài)建設(shè)規(guī)劃提供科學(xué)的依據(jù)。同時也可以使各級政府克服認識上的局限性,正確處理社會經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護之間的關(guān)系,做到經(jīng)濟、社會、生態(tài)協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展[19]。

3 討論

3.1 環(huán)境指數(shù)的不確定性

前文分析中發(fā)現(xiàn)五種指標與土地利用類型(LULC)這項環(huán)境指數(shù)關(guān)系密切,價值指數(shù)的熱點區(qū)域分布均與城市、植被等有緊密聯(lián)系。因此,本文繼續(xù)探究除土地利用類型外其他環(huán)境指數(shù)對于模型運行的影響。運行模型并生成新的VI地圖。

由圖5可見,在不使用LULC這一環(huán)境指數(shù)后,5種文化服務(wù)指標的價值指數(shù)的高值和低值增加都很明顯且分布區(qū)域擴大,分布相對集中。此外,城市地區(qū)無法形成熱點區(qū)域,與植被覆蓋相關(guān)性較大的審美和娛樂價值也無法在秦嶺山脈附近形成高值區(qū)域。但是總體的分布趨勢與之前相似。說明SolVES模型在運行過程中,土地利用這一環(huán)境因素對模型結(jié)果影響較大。

圖5 新生成的社會價值VI地圖Fig.5 The new mapping social value index

3.2 環(huán)境指數(shù)對不同文化服務(wù)的影響

對于不同的文化服務(wù)指標,對其產(chǎn)生主要影響的環(huán)境指數(shù)不盡相同,以審美、歷史、文化價值為例的分析,見圖6。

圖6 新生成的社會價值VI地圖與環(huán)境指數(shù)圖層對比圖Fig.6 The new mapping social value index and environmental index layer contrast map

在新生成的審美VI地圖中,截取一部分進行放大,可以看出,高值區(qū)域與海拔高度較低區(qū)域相吻合在海拔較高的區(qū)域則價值指數(shù)較低。審美的價值分布受海拔高度影響較大。

在新生成的文化VI地圖中,高值區(qū)域與DTR低值相吻合在距離道路越近的區(qū)域則價值指數(shù)越高。文化的價值分布受距離道路遠近影響較大。

在新生成的歷史VI地圖中,不難看出歷史價值的分布同時受到DTR和DTW兩者的影響。從而高值區(qū)域與距離道路越近的區(qū)域相吻合。在距離水體越遠的區(qū)域則價值指數(shù)較低。

不同的環(huán)境指數(shù)對于不同的文化服務(wù)指標有不同的影響,在缺失LULC這一環(huán)境指數(shù)時,模型精度會受到較大影響。應(yīng)該根據(jù)不同的地區(qū)來選擇更加適宜的環(huán)境指數(shù)。為了更加全面的反應(yīng)出一個地區(qū)的真實情況,最好選擇多一些的環(huán)境指數(shù)來估算一個地區(qū)的文化服務(wù),才能使其更有代表性,精度更高。此外SolVES模型在運算時對不同的景觀類型采用相同的環(huán)境指數(shù)[20],這也使得結(jié)果具有誤差。但是總體上,模型在關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的應(yīng)用取得較好的效果。

4 結(jié)論

生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)的研究長期被忽視,近年來在國外才逐漸受到重視。本文嘗試把主觀的人文調(diào)查數(shù)據(jù)與客觀的自然環(huán)境數(shù)據(jù)相結(jié)合,將公眾層面的文化服務(wù)系統(tǒng)地參與到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究中[21- 22]。通過該模型在關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的實踐研究和結(jié)果分析,初步評估了該區(qū)域內(nèi)五種生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)指標的分布特點、分布原理以及對模型的敏感性進行探討,證明該模型可以作為對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進一步研究的科學(xué)手段,對生態(tài)系統(tǒng)文化服務(wù)的研究和科學(xué)管理提供了參考。

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