徐煖銀,孫思琦,薛達(dá)元,郭 濼,*

1 中央民族大學(xué)生命與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,北京 100081 2 北京大學(xué)城市規(guī)劃與設(shè)計(jì)學(xué)院,深圳 518055

南方山地丘陵是我國主體功能區(qū)劃中“兩屏三帶”生態(tài)安全戰(zhàn)略格局的重要組成部分,是我國華南和西南地區(qū)的生態(tài)屏障帶,是長江流域與珠江流域的分水嶺及源頭區(qū),對于區(qū)域乃至全球的氣候調(diào)節(jié)、水土保持及水源涵養(yǎng)等具有重要的作用[1-2]。人類活動會對該區(qū)域的土地利用/土地覆蓋變化產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是通過生態(tài)系統(tǒng)的功能直接或間接得到的產(chǎn)品和服務(wù),是由自然資本的能流、物流、信息流構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和非自然資本結(jié)合在一起所產(chǎn)生的人類福利,其變化與人類福祉有著密切聯(lián)系[3-6]。因此對南方山地丘陵帶的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進(jìn)行定量化評估,并分析其對人為干擾的響應(yīng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。該研究有利于該區(qū)域合理開展可持續(xù)的社會經(jīng)濟(jì)活動,從而保持其重要的生態(tài)價值。

Costanza等[4]于1997年在Nature上發(fā)表了關(guān)于全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估的文章,該文章推動了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)領(lǐng)域的研究。當(dāng)前,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的一大研究熱點(diǎn)是運(yùn)用模型進(jìn)行不同尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估及其時空差異分析,其中包括森林[7-8]、河流[9]、農(nóng)田[10]和城市[11]等相關(guān)區(qū)域的研究。人為干擾度是人類對于生態(tài)系統(tǒng)影響的衡量標(biāo)準(zhǔn),其等級取決于人類活動阻礙生態(tài)系統(tǒng)自然發(fā)展的程度大小[12-13]。劉曉娜[14],馮志賢[15],鄭文武[16]等人進(jìn)行了人為干擾的時空動態(tài)分析；劉吉平[17]、孫永光[18]、張?jiān)耓19]、肖翠[20]等人分析了濕地景觀格局及其與人為干擾度的相互關(guān)系；劉富強(qiáng)[21]等分析了海岸帶景觀格局對人為干擾度的動態(tài)響應(yīng)。目前關(guān)于人為干擾度的研究大多集中于河口濕地區(qū)域,進(jìn)行景觀格局與人為干擾度的動態(tài)響應(yīng)分析。對于森林覆蓋率高的山地丘陵地區(qū)的人為干擾及其與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值之間的空間關(guān)系研究還較為少見。

本研究以贛南地區(qū)為研究區(qū),將該區(qū)域劃分為5個地形梯度,并基于地形梯度進(jìn)行土地利用/覆被變化、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空差異及其對人為干擾度的空間響應(yīng)研究。贛南地區(qū)為南方山地丘陵帶的主要組成部分,地形條件較為復(fù)雜,故選取綜合地形位指數(shù)作為地形梯度的劃分標(biāo)準(zhǔn)。該指數(shù)綜合了坡度和海拔兩大地形因素,能夠較為綜合地反映每一位置的地形條件[22-24]。在此基礎(chǔ)上,本研究通過python編程語言對6.0036萬網(wǎng)格樣方內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值及人為干擾度進(jìn)行計(jì)算和空間插值,并將結(jié)果進(jìn)行空間聚類分析。將空間聚類分析結(jié)果結(jié)合地形梯度圖和行政區(qū)劃圖進(jìn)行相關(guān)的分析,有利于該區(qū)域進(jìn)行定點(diǎn)的生態(tài)環(huán)境改善和制定適合每一地域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理政策。本研究對促進(jìn)該區(qū)域生態(tài)環(huán)境改善和人與自然的和諧發(fā)展具有重要意義,對山地丘陵區(qū)域的相關(guān)研究及區(qū)域規(guī)劃發(fā)展具有參考價值。

1 研究區(qū)概況

贛南地區(qū)位于江西省南部,贛江上游,地處24°29′—27°09′N,113°54′—116°38′E之間。全區(qū)海拔高度在78—1827 m之間,坡度范圍為0°—20°之間,地形位指數(shù)在0.2164—3.4293之間(圖1),山地、丘陵占總面積的80.98%,是我國南方丘陵山地屏障帶的重要組成部分。全區(qū)總面積3934700 hm2,占江西總面積的23.6%,為江西省最大的行政區(qū)。該區(qū)林業(yè)資源豐富,森林覆蓋率高達(dá)75%,遠(yuǎn)高于同期全國水平,是我國商品林基地和重點(diǎn)開發(fā)的林區(qū)之一。該區(qū)豐富的林地資源和保護(hù)良好的原生生態(tài)系統(tǒng),對區(qū)域氣候調(diào)節(jié)具有極為重要的作用。該區(qū)屬于山地丘陵區(qū),地形較為復(fù)雜,故全區(qū)各縣的發(fā)展差異較大,西部的崇義縣和南部的區(qū)縣地形梯度較高,是森林的主要分布區(qū),中部和東北部的區(qū)縣整體地形梯度較低,地形條件較好。對該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度進(jìn)行空間定點(diǎn)評估和空間聚類分析,有助于找出目前已經(jīng)產(chǎn)生人為干擾和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值聚類的地區(qū),從而進(jìn)行區(qū)域發(fā)展優(yōu)化和促進(jìn)區(qū)域與經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究采用1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年6個時段的Landsat TM/ETM遙感影像,數(shù)據(jù)影像時段為6—10月期間,植被生長良好。結(jié)合研究區(qū)域1∶25萬地形圖、1∶100萬植被專題圖進(jìn)行分析。基于ENVI 4.0軟件對遙感影像進(jìn)行圖像拼接、幾何校正、裁剪、融合和增強(qiáng)等預(yù)處理,再利用監(jiān)督分類模型,結(jié)合區(qū)域土地類型特征,將贛南地區(qū)的土地利用類型分為兩級,其中包括耕地、林地、草地、水體、建設(shè)用地和未利用地6類一級用地及13類二級用地類型,對每期數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn),精度分別達(dá)到85%以上,滿足研究對土地利用分類數(shù)據(jù)的精度要求。

2.2 地形梯度分級

地形位指數(shù)是對海拔和坡度情況進(jìn)行綜合描述的地形指數(shù),能夠較為全面的展現(xiàn)出某點(diǎn)的地形條件,可用于定量分析不同地形條件下的土地利用結(jié)構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的差異。海拔越低和坡度越小的點(diǎn),其地形位指數(shù)越小,反之則越高；海拔較高但坡度較小或海拔較低坡度較大的點(diǎn),其地形位指數(shù)居中[25-26]。本研究通過公式計(jì)算出每個柵格的地形位指數(shù),根據(jù)計(jì)算結(jié)果運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將研究區(qū)劃分為5個地形梯度,每個地形梯對應(yīng)的地形位指數(shù)分別為：0.2164—0.6826、0.6826—1.0984、1.0984—1.5141、1.5141—1.9929、1.9929—3.4294。

地形位指數(shù)計(jì)算公式為：

式中,T為地形位指數(shù),E為某點(diǎn)的海拔(m),S為某點(diǎn)的坡度(°),E0和S0分別為研究區(qū)的平均海拔(m)和坡度(°)。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估

本文結(jié)合近年關(guān)于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估的相關(guān)研究,運(yùn)用謝高地等的價值當(dāng)量換算方法確定研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。根據(jù)謝高地[27]等人的研究結(jié)果,確定中國2010年1個生態(tài)系統(tǒng)價值當(dāng)量的經(jīng)濟(jì)價值為3406.5000元/hm2,根據(jù)《2010年贛州市統(tǒng)計(jì)年鑒》(贛州市統(tǒng)計(jì)局,2011)資料[28],確定贛南地區(qū)2010年單位面積糧食產(chǎn)量為5345 kg/hm2,同期全國的單位面積糧食產(chǎn)量為4974 kg/hm2,以此確定贛南地區(qū)的修正系數(shù)為1.075,即贛南地區(qū)的一個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能當(dāng)量為3661.9853 元/hm2。由修正后的價值當(dāng)量和各用地類型的面積得到研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值的評估公式為：

式中,ESV表示生態(tài)系統(tǒng)的總服務(wù)價值；Ai表示第i種土地利用類型的面積(hm2)；VCi表示第i種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)；ESVf表示生態(tài)系統(tǒng)第f項(xiàng)服務(wù)功能的價值；VCfi表示第i種土地利用類型的第f項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)。

2.4 人為干擾度評價

根據(jù)近年關(guān)于人為干擾和土地利用程度綜合數(shù)模型的研究[17-21,29-32],本文依據(jù)陳愛蓮等[29]的相關(guān)研究確定不同景觀類型的干擾系數(shù)表(表1),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建人為干擾指數(shù)模型[29-32]。利用2 km×2 km網(wǎng)格進(jìn)行空間采樣(圖1),通過Python編程語言對6期數(shù)據(jù)共計(jì)6.0036萬網(wǎng)格樣方內(nèi)的人為干擾度進(jìn)行計(jì)算,獲得不同時期的人為干擾度值。運(yùn)用ArcGIS中的自斷點(diǎn)法將人為干擾度分為3個等級,并將結(jié)果與贛南地區(qū)行政區(qū)劃及地形梯度分級結(jié)果進(jìn)行綜合分析,得到人為干擾度的空間分布特征。

某個網(wǎng)格單元的人為干擾度：

式中,D為某個網(wǎng)格單元的人為干擾度,HIi為第i類景觀類型的干擾度指數(shù),Si為第i類景觀類型的面積,S為網(wǎng)格單元的總面積。

表1 基于土地利用類型的人為干擾賦值表

2.5 空間相關(guān)性分析

本文利用Geo Da空間分析軟件中的全局雙變量Moran′ s I指數(shù)及局部雙變量Local Moran′ s I指數(shù)分析研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值及人為干擾度的空間相關(guān)性,繪制空間集聚圖,并判斷兩者在空間上聚集與否及空間要素間的分異特征?？臻g集聚圖把區(qū)域劃分為：不顯著、高-高型、低-低型、低-高型和高-低型。Moran′ s I>0,表示兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系,Moran′ s I<0,表示兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。通過軟件進(jìn)行蒙特卡羅模擬檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn),設(shè)置隨機(jī)模擬次數(shù)9999次(Randomization=9999)。

3 結(jié)果與分析

3.1 基于地形梯度的土地利用變化

根據(jù)LUCC分類體系和贛南地區(qū)地形梯度劃分,分別提取5個地形梯度的土地利用類型面積并計(jì)算各用地類型面積所占的比例,隨著地形梯度的升高各個類型用地面積所占的比例也隨之發(fā)生變化(圖2)。在5個梯度中占主導(dǎo)地位的土地利用類型均為林地,但各類型用地面積的比例隨地形梯度變化較大, 面積比例的變化大致表現(xiàn)為3種類型： ①持續(xù)減少型,該類型包括耕地、水體及建設(shè)用地。耕地和建設(shè)用地受人為干擾較強(qiáng),且受地形條件限制較多。隨著地形梯度的上升,海拔和坡度都有所提升,整體條件不利于耕地的耕作與建設(shè)用地的建設(shè)。水體具備從高海拔和高坡度地區(qū)流向低海拔和低坡度地區(qū)的特征,即其具備向低地形梯度聚集的特征,因而地形梯度越低,水體的面積越大。②持續(xù)增加型,該類型為林地。林地是所有用地類型中受地形制約最小的用地類型,隨著地形梯度的上升,人類活動變小,有利于林地的自然生長,故林地面積的比重隨著地形梯度的上升而持續(xù)升高。③先減少后增加型,該類型包括草地和未利用地。由于草地和耕地之間互相轉(zhuǎn)換頻繁,且耕地受地形影響較大,故草地的變化受到地形和政策的雙重影響,海拔與坡度的升高不利于耕地的進(jìn)行,則耕地部分很容易轉(zhuǎn)換為草地,故出現(xiàn)了高地形梯度處草地面積比例增加的現(xiàn)象。未利用地由于在整個研究區(qū)的面積極少,故其變化存在很大的不確定性和偶然性。

3.2 基于地形梯度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化

根據(jù)贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值計(jì)算結(jié)果可知,研究期內(nèi)贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值整體為下降的狀態(tài)。時間尺度和地形梯度尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化結(jié)果顯示(表2),1990—2015年各個地形梯度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化趨勢明顯。地形梯度1呈持續(xù)下降狀態(tài),地形梯度2和地形梯度4的變化趨勢為下降-上升-下降-上升的波動上升狀態(tài),地形梯度3和地形梯度5為上升-下降-上升的波動上升狀態(tài)。整體而言,地形梯度1和地形梯度3的變化最為明顯,地形梯度1為極顯著的下降狀態(tài),地形梯度3為顯著的上升狀態(tài),其他3個地形梯度的變化較為平緩。地形梯度1的主要分布在低海拔和低坡度區(qū)域,是人類活動較頻繁的區(qū)域,受到人為干擾的程度更高,且主要為負(fù)向干擾。隨著梯度的上升,坡度和海拔中有一項(xiàng)或者兩項(xiàng)都處于高值,人類干擾較小,故對其的負(fù)向影響小。

表2 1990—2015年基于地形梯度的贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化/(元/ hm2)

3.3 基于網(wǎng)格分析的人為干擾時空變化

人為活動的強(qiáng)度影響土地利用結(jié)構(gòu),從而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的變化。對贛南全區(qū)的人為干擾度進(jìn)行計(jì)算,得出贛南地區(qū)1990—2015年人為干擾度指數(shù)分別為：0.5795、0.5796、0.5803、0.5811、0.5811、0.5816,人為干擾呈現(xiàn)極為顯著的上升狀態(tài)。對贛南地區(qū)6.0036萬個空間網(wǎng)格的人為干擾度指數(shù)進(jìn)行計(jì)算和空間插值,得到6個時段人為干擾度的空間分布特征(圖3)。贛南大部分地區(qū)為低人為干擾狀態(tài),高干擾度和中干擾度區(qū)域主要集中在城市。1990年以來,高干擾度的區(qū)域呈現(xiàn)出逐漸擴(kuò)大的趨勢,在2005年后擴(kuò)大的趨勢更加顯著。從圖3可知,高干擾度分布呈現(xiàn)明顯的區(qū)域集聚現(xiàn)象,大余縣、信豐縣、南康市、贛州市區(qū)、會昌縣等縣市的現(xiàn)象最為顯著,集聚現(xiàn)象大都集中分布在地形梯度1區(qū)域。將高干擾度分布區(qū)域與地形梯度圖的空間疊置分析可知,贛南地區(qū)1990—2015年分布在地形梯度1的高干擾度的網(wǎng)格數(shù)分別占高干擾度的總網(wǎng)格數(shù)的比例為0.8974、0.9213、0.9267、0.9173、0.9175、0.9185,可見高干擾度在地形梯度1分布的比重極高。地形梯度1的地形位指數(shù)在0.2164—0.6826之間,地形特征為低海拔和低坡度,為人類密集居住區(qū),該區(qū)域是最適宜人類活動和開發(fā)利用的?？芍?地形梯度對人為干擾度的影響較大,隨著地形梯度上升人為干擾度隨之下降。

圖3 1990—2015年基于地形梯度的贛南地區(qū)高人為干擾度空間差異Fig.3 Spatial variation of high human interference in Gannan region on the basis of terrain gradient from 1990 to 2015

3.4 贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對人為干擾的響應(yīng)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(ESV, ecosystem service value)和人為干擾度(HI,human interference)的全局空間相關(guān)性及數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示(表3,圖4),贛南地區(qū)1990—2015年的Moran′s I指數(shù)分別為-0.2021、-0.2030、-0.2155、-0.2235、-0.2163、-0.2223。因而,贛南地區(qū)1990—2015年間人為干擾度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈現(xiàn)出極強(qiáng)的負(fù)相關(guān),且25年來Moran′s I指數(shù)呈現(xiàn)出上升的趨勢,說明ESV和HI的空間相關(guān)性效應(yīng)趨于增強(qiáng)。通過查表可知,在置信度99%的情況下,Z值的絕對值大于2.58則接受原假設(shè),即該數(shù)據(jù)在空間上具有相關(guān)性的概率大于99%,且Z值的絕對值越高說明空間聚類的效果越好。

ESV和HI的局部空間聚類效應(yīng)的結(jié)果顯示(表4,圖5),贛南地區(qū)在95%的置信度下發(fā)生空間聚類效應(yīng)的網(wǎng)格數(shù)占比超過15%,且在25年間具有顯著的上升趨勢。發(fā)生聚類效應(yīng)的總網(wǎng)格數(shù)中高-低型和低-高型聚類效應(yīng)的網(wǎng)格比重較高。其中,低-高型聚類效應(yīng)在地形梯度1的表現(xiàn)更為明顯,將其與地形梯度1進(jìn)行疊置分析可以看出,產(chǎn)生集聚效應(yīng)的網(wǎng)格大多分布在地形梯度1。贛南地區(qū)1990—2015年間地形梯度1發(fā)生低-高型聚類效應(yīng)的網(wǎng)格數(shù)分別為674、714、746、753、755、765,分別占全區(qū)的低-高型聚類效應(yīng)網(wǎng)格數(shù)的0.9096、0.9533、0.9419、0.9401、0.9438、0.9468。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,地形梯度1上低生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和高人為干擾度的聚類效應(yīng)極為顯著,且呈上升的趨勢。說明隨著人為干擾度的上升,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值下降,且產(chǎn)生了極為顯著的集聚效應(yīng)。

表3 1990—2015年贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度的Moran′s I指數(shù)及顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

表中I值表示Moran′s I指數(shù)；P值即概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大小,P<0.05表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,P<0.01表示有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,P<0.001表示有極其顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異；Z得分表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),即反映數(shù)據(jù)的離散或者集聚程度,|Z|>2.58,對應(yīng)的P<0.01,即表示有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異

圖4 1990—2015年贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度的Moran′s I指數(shù)Fig.4 Moran′s I Index of ecosystem service value (ESV) and human interference (HI) in Gannan region from 1990 to 2015

指標(biāo)Index1990年1995年2000年2005年2010年2015年聚類結(jié)果不顯著849884748465849284548421Aggregation result高-高151181161155165162低-低140137141148139142低-高742742792801800808高-低475472447410448473聚類占比0.15070.15310.15400.15130.15510.1584顯著性水平P=0.05906920929900927953Significant levelP=0.01396427399400141412P=0.0012101851541214211220

將圖5和圖1進(jìn)行比對得出,發(fā)生低-高型聚類效應(yīng)的主要區(qū)域?yàn)榇笥嗫h、南康市、贛州市區(qū)、信豐縣、瑞金市、會昌縣、興國縣、于都縣等8個縣市。其中西部地區(qū)的大余縣、南康市和信豐縣3個縣市的集中效應(yīng)最為顯著。地形梯度1集中分布的縣市有9個,其中8個縣市都產(chǎn)生了明顯的低-高型聚類效應(yīng),只有贛縣的未出現(xiàn)明顯的空間集聚現(xiàn)象。產(chǎn)生聚類效應(yīng)的這8個縣市包含了高人為干擾度的主要聚集區(qū),高人為干擾聚集區(qū)域均呈現(xiàn)出顯著的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)較低的情況?？梢?生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值會隨著人為干擾度的上升而下降。發(fā)生高-低型聚類效應(yīng)的主要集中區(qū)有西部的崇義縣和上猶縣。根據(jù)該結(jié)果,結(jié)合江西省主體功能區(qū)劃和實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),崇義縣是國家級重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū),全域的生態(tài)環(huán)境良好,水源清澈,縣城分布在中央盆地,四周分布高山,人為干擾情況較低。雖然該區(qū)地形梯度較大,坡度和海拔都較高,很多區(qū)域不適宜進(jìn)行農(nóng)業(yè)耕種和其他產(chǎn)業(yè)利用。但是該區(qū)善于利用自身的優(yōu)勢,重點(diǎn)發(fā)展生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè),全區(qū)旅游規(guī)劃為7個核心景區(qū)、2個特色小鎮(zhèn)和1個旅游縣域,生態(tài)旅游業(yè)發(fā)達(dá)。該區(qū)素有竹子之鄉(xiāng)的美譽(yù),因此擁有較多竹林,竹木市場運(yùn)行狀況良好。因而,崇義縣雖然城鎮(zhèn)化水平、交通可達(dá)度以及可開發(fā)的土地資源水平都處于贛南地區(qū)的中下水平,但是其人均GDP、GDP增長態(tài)勢在整個贛南地區(qū)的排名都在前3。崇義因地制宜的發(fā)展模式不僅為其帶來了較高的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值,同時也保護(hù)了其原本的青山綠水,使其依舊擁有較高的植被覆蓋率,調(diào)節(jié)服務(wù)及支持服務(wù)價值都較高,使其具有較高的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。故該區(qū)域發(fā)生了顯著的低人為干擾-高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的集聚模式。

圖5 1990—2015年贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度的空間集聚效應(yīng)Fig.5 Spatial aggregation of ecosystem service value and human interference in Gannna region from 1990 to 2015

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

本研究關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的評估選取了價值系數(shù)模型進(jìn)行,該方法適合進(jìn)行大區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估,在近年關(guān)于江西省及贛江流域的相關(guān)研究有較多選用了該方法[33-35]。人為干擾度選用了較多學(xué)者都參考的陳愛蓮等人提出的基于景觀類型的干擾系數(shù)權(quán)重賦值[17-21,28-31],該方法便于進(jìn)行大批量網(wǎng)格的人為干擾度的計(jì)算和處理,且該方法打破了參考經(jīng)濟(jì)因素測定的方式所帶來的行政區(qū)劃的限制。本研究的數(shù)據(jù)處理借助Python編程語言對贛南地區(qū)數(shù)6.0036萬網(wǎng)格的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度進(jìn)行計(jì)算,保證了數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性。

研究結(jié)果顯示贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值整體呈現(xiàn)下降的狀態(tài),尤其是林地的損失較為嚴(yán)重,這與楊麗[36]在該地區(qū)所做的相關(guān)研究結(jié)果相一致。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與人為干擾度的響應(yīng)研究結(jié)果顯示兩者存在極為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,這也驗(yàn)證了Brentrup等[12]提出的人為干擾度越高,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值越低的研究結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,文章還進(jìn)行了兩者的空間聚類效應(yīng)分析,明確地指出了發(fā)生響應(yīng)的熱點(diǎn)區(qū)位,并通過實(shí)地調(diào)研探究發(fā)生該聚類效應(yīng)的原因及驗(yàn)證研究結(jié)果。文章采用的方法適當(dāng),得到的結(jié)果具有極顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。雖然研究方法較為常規(guī),但是該研究通過較為創(chuàng)新的分析視角研究了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與人為干擾度的空間響應(yīng)模式,為區(qū)域生態(tài)規(guī)劃和生態(tài)補(bǔ)償?shù)日咛峁┝藬?shù)據(jù)基礎(chǔ),也值得將此方法運(yùn)用到其他相關(guān)區(qū)域的研究當(dāng)中。

4.2 結(jié)論

本文利用江西省贛南地區(qū)6期遙感分類數(shù)據(jù),計(jì)算了該區(qū)域基于地形梯度的土地利用結(jié)構(gòu)及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化,基于網(wǎng)格法分析了全區(qū)人為干擾度分布及其與地形梯度的關(guān)系,并對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與人為干擾度進(jìn)行空間聚類分析,得到已經(jīng)發(fā)生空間聚類效應(yīng)的地區(qū),為當(dāng)?shù)貨Q策提供更為精確的區(qū)域發(fā)展指導(dǎo)。根據(jù)研究結(jié)果得到的主要結(jié)論如下：

(1)贛南地區(qū)的主要用地類型為林地,隨著地形梯度的上升,贛南地區(qū)的林地面積比重逐漸上升,其他用地類型比重逐漸下降,其中耕地面積的比例下降最為明顯。

(2)贛南地區(qū)在1990—2015年間的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值處于下降狀態(tài),隨著地形梯度的上升,單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值下降；根據(jù)結(jié)果可知25年間地形梯度1的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈現(xiàn)出極為顯著的下降狀態(tài)。

(3)人為干擾分級結(jié)果顯示,25年間全區(qū)人為干擾度呈上升狀態(tài),局部分析表明,高干擾度的網(wǎng)格有90%分布在地形梯度1,其他梯度有較為零散的分布,這說明地形梯度對人為干擾度有較大的影響。

(4)全局相關(guān)性分析結(jié)果顯示,贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和人為干擾度值呈現(xiàn)出極強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。局部相關(guān)性結(jié)果顯示,兩者存在極為顯著的空間聚類效應(yīng),高-低型集聚區(qū)主要分布在地形梯度1的大余縣、南康市、贛州市區(qū)、信豐縣、瑞金市、會昌縣、興國縣、于都縣等8個縣市,低-高型集聚區(qū)主要分布在崇義縣和上猶縣。結(jié)合贛南地區(qū)的行政區(qū)劃圖和地形梯度圖可知,發(fā)生高人為干擾和低生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值聚類效應(yīng)中主要的8個縣市都呈現(xiàn)出明顯的抵海拔和低坡度的特征,說明這幾個縣市的人為干擾度值已經(jīng)突破當(dāng)?shù)厮艹惺艿拈撝捣秶?因而對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值產(chǎn)生較為負(fù)面的影響。同時,低-高型聚類效應(yīng)結(jié)果也顯示了崇義縣良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。因此,在進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃時,應(yīng)參考崇義縣因地制宜的發(fā)展模式,優(yōu)先對這幾個區(qū)域進(jìn)行合理的生態(tài)規(guī)劃,使其恢復(fù)人與自然生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的平衡。