雷金睿,陳宗鑄,吳庭天,李苑菱,楊 琦,陳小花

海南省林業(yè)科學(xué)研究所, 海口 571100

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指通過生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能直接或間接得到的生命支持產(chǎn)品和服務(wù)[1],對人類健康與生存以及區(qū)域和全球生態(tài)安全至關(guān)重要[2- 4],是生態(tài)學(xué)和地理學(xué)研究的前沿和熱點(diǎn)[5]。土地利用/覆被變化(Land Use/Cover Change,LUCC)作為人類活動行為與地球陸表自然生態(tài)系統(tǒng)最直接的表征形式[6-7],對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(Ecosystem Service Values,ESV)起決定性作用,其評估結(jié)果是高效、合理配置競爭性環(huán)境資源的基礎(chǔ)[8],也是制定生態(tài)補(bǔ)償[9]、可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃政策[10- 12]以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡[13- 15]的重要前提。

目前,國內(nèi)外對于ESV定量評估的研究日趨成熟,Costanza 等[1]于1997年率先在全球尺度上對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行劃分與價值評估,成為后來研究ESV的重要基礎(chǔ)。謝高地等[16-17]在Costanza評價模型基礎(chǔ)上改進(jìn)并制定了“中國陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量表”,被廣泛應(yīng)用在我國的森林[18]、草原[8,16]、湖泊[19-20]、城市圈[11,21-22]等區(qū)域ESV評估中。白楊等[18]利用市場價值法、影子工程法和生產(chǎn)成本法等定量評價了海河流域森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的經(jīng)濟(jì)價值；李晉昌等[8]以修正后的價值系數(shù)為基礎(chǔ),對若爾蓋高原ESV進(jìn)行了評估；姚小薇等[21]采用價值當(dāng)量法核算了武漢城市圈ESV,并運(yùn)用空間計量方法探討不同城鎮(zhèn)化水平對ESV空間分異的影響；Zhang等[23]采用雙變量Moran等指數(shù)分析了武漢市ESV和城市化之間的空間相關(guān)性,結(jié)果顯示兩者存在空間負(fù)相關(guān)關(guān)系和空間溢出效應(yīng)。相關(guān)研究表明,社會經(jīng)濟(jì)活動引起的LUCC是導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給變化的主要因素,不同土地利用格局會產(chǎn)生相應(yīng)的生態(tài)過程,從而對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)造成影響[5,24]。近年來隨著研究的逐步深入以及3S 技術(shù)的發(fā)展,越來越多的學(xué)者也開始注重土地利用對生態(tài)服務(wù)價值時空分布格局及其影響因素的探討[5,11,20],但依然缺乏基于空間統(tǒng)計與分析來探索土地利用和ESV在空間上的聚集規(guī)律、關(guān)聯(lián)模式等分布特征的定量研究[20,25]。

空間統(tǒng)計分析可定量揭示地理變量的空間關(guān)聯(lián)性問題,是研究區(qū)域土地利用變化與ESV空間格局特征的重要工具,也是地理學(xué)領(lǐng)域研究的重要方向[19,26-28]。海南島作為一個獨(dú)立的地理單元,生態(tài)系統(tǒng)豐富多樣,但隨著國際旅游島建設(shè)的不斷推進(jìn),土地利用變化劇烈,與生態(tài)系統(tǒng)之間的矛盾也逐步凸顯。位于海南島東北部的?？凇⑽牟?市是省會經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)和國家航天發(fā)展戰(zhàn)略所在地,承擔(dān)著區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會可持續(xù)發(fā)展重任。本文以海南島東北部為研究對象,運(yùn)用空間自相關(guān)理論分析土地利用與ESV空間格局的分布特征,旨在解決：(1)采用空間統(tǒng)計方法探索研究區(qū)土地利用空間自相關(guān)關(guān)系；(2)分析海南島東北部地區(qū)ESV的空間分布變化；(3)通過雙變量Moran′sI探討土地利用與ESV之間的空間相關(guān)性,分析ESV對土地利用的空間依賴性。研究結(jié)果可為區(qū)域土地利用規(guī)劃管理、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的保育與恢復(fù)提供實際指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于海南島東北部(110°07′—111°03′E,19°20′—20°10′N),包含?？?、文昌2市全境,是“海澄文”一體化經(jīng)濟(jì)圈的重要組成部分,下轄41個鎮(zhèn)、農(nóng)場,面積4748.27 km2,約占全省土地總面積的14%(圖1)。區(qū)域北瀕瓊州海峽,東面南海,西南接澄邁、定安和瓊海3市縣；地形西南高東北低,以鍋蓋嶺、馬鞍嶺為隆起高點(diǎn),大部以濱海平原地貌為主,海拔在0—388 m；年均氣溫24℃,年降水量1900 mm,平均相對濕度84%,屬于熱帶海洋性季風(fēng)氣候。區(qū)域內(nèi)有海南島最長的河流南渡江從?？谑兄胁看┻^而入海,水資源豐富,且有海南東寨港、清瀾港兩大紅樹林自然保護(hù)區(qū)。2016年,區(qū)域常住人口278萬,地區(qū)生產(chǎn)總值1332億元,分別占海南省的31%和36%,是海南省政治、經(jīng)濟(jì)、交通、科技、文化中心和我國文昌航天發(fā)射場所在地。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic map of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

研究采用的土地利用/覆被數(shù)據(jù)來源于2016年Landsat 8 OLI遙感影像(中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http://www.gscloud.cn)下載)解譯數(shù)據(jù),并結(jié)合海南省森林資源二類調(diào)查矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,數(shù)據(jù)精度達(dá)到95%以上。依據(jù)全國土地利用調(diào)查分類體系和研究區(qū)土地利用整體特征,將土地利用類型分為7類,分別為林地、耕地、草地、建設(shè)用地、濕地、水體及未利用地。借助ArcGIS 10.3 Create Fishnet工具將研究區(qū)劃分為1 km×1 km正方形網(wǎng)格單元,共計4967個,計算每個網(wǎng)格單元中各土地利用類型的面積。

以研究區(qū)單元格各土地利用類型的面積百分比作為空間探索變量,采用經(jīng)驗貝葉斯(Empirical Bayes)平滑方法[29-30],對面積百分比數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析。

2.2 研究方法

2.2.1土地利用程度指數(shù)

土地利用程度在一定程度上反映著人為活動的干擾程度[25]。根據(jù)莊大方和劉紀(jì)遠(yuǎn)[31]提出的數(shù)量化土地利用程度分析方法,將土地利用程度按照土地自然綜合體在社會因素影響下自然平衡保持狀態(tài)分為4級,并分級賦予指數(shù),計算公式為：

(1)

式中,L為研究區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù)；n為土地利用類型的數(shù)量,這里取7；Ai為第i類土地利用類型的面積；AT為研究區(qū)域總面積；Pi為不同類型的土地利用程度參數(shù),其中：未利用地賦值1,林地、草地、濕地和水體賦值2,耕地賦值3,建設(shè)用地賦值4[11,31]。

2.2.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值包含供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)和文化服務(wù)4大類型所提供的價值[2]。目前,ESV評估方法大致可分為“直接市場價值法”和“條件價值法(假想市場法)”兩種,但國內(nèi)相關(guān)研究仍以直接市場價值法為主[20,32],特別適用于區(qū)域及全球大尺度ESV評估[33- 35]；而后者在具體理論和方法上尚未形成突破[32]。因此,本研究依據(jù)謝高地等[16-17]的價值當(dāng)量因子換算方法,并結(jié)合研究區(qū)實際情況進(jìn)行修正[26]。根據(jù)《海南統(tǒng)計年鑒》,以2000—2015年海口、文昌兩市的平均實際糧食產(chǎn)量和糧食平均價格,計算出研究區(qū)ESV的當(dāng)量為1307.34元,從而確定了不同土地利用類型單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)(表1),其中建設(shè)用地的價值系數(shù)為0。

表1 研究區(qū)土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)/(元hm-2a-1)

對每個網(wǎng)格分別計算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值和價值強(qiáng)度(按面積消除行政區(qū)邊緣不完整網(wǎng)格的價值高低差異),并進(jìn)行空間特征分析[1,36]。

每個網(wǎng)格的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值：

(2)

每個網(wǎng)格的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值強(qiáng)度：

(3)

研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能總價值：

(4)

式中,Aij為第j個網(wǎng)格i種土地利用類型的分布面積(hm2)；Cvi為第i種地類生態(tài)價值系數(shù)(元hm-2a-1)；S為每個網(wǎng)格的面積；n為土地利用類型；m為網(wǎng)格個數(shù)。

2.2.3空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是用于衡量空間變量的分布是否具有集聚性,包含全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩方面[21]。為了揭示多個變量之間的空間相關(guān)性,Anselin[37]在此基礎(chǔ)上提出雙變量空間自相關(guān),揭示空間單元屬性值與鄰近空間上其他屬性值的相關(guān)性[22]。本文空間自相關(guān)分析采用GeoDa 1.6.7軟件完成。

全局空間自相關(guān)能夠反應(yīng)整個研究區(qū)域內(nèi)各個地域單元與鄰近地域單元之間的相似性。全局Moran′sI是被廣泛應(yīng)用的全局自相關(guān)統(tǒng)計量,計算公式為：

(5)

局部空間自相關(guān)指標(biāo)(Local Indicators of Spatial Association,LISA)常采用局部Moran′sI統(tǒng)計量進(jìn)行度量,用以準(zhǔn)確地把握局部空間要素的聚集性和分異特征,在z檢驗的基礎(chǔ)上(P<0.05)繪制LISA 分布圖[30],計算公式為：

(6)

2.2.4半變異函數(shù)分析

半變異函數(shù)分析是反映區(qū)域化變量的空間相關(guān)性,進(jìn)行空間變量結(jié)構(gòu)分析和最優(yōu)模擬的重要工具,計算公式及詳細(xì)論述參看文獻(xiàn)[38]。變異函數(shù)理論模型的最優(yōu)選擇用決定系數(shù)R2來決定,并綜合考慮RSS、塊金值C0和變程A0?？臻g變量經(jīng)log變換后,其分布符合正態(tài)分布規(guī)律,滿足半變異函數(shù)分析的前提條件,借助地統(tǒng)計學(xué)軟件GS+ 9.0應(yīng)用最小二乘法以正北方向呈0°、45°、90°和135°4個角度為典型方向,分別對實測半方差進(jìn)行球面模型、指數(shù)模型、線性模型和高斯模型4種不同模型的變異函數(shù)理論模型擬合,估計不同距離的半變異值,進(jìn)而采用ArcGIS對變量進(jìn)行普通克里格法(Ordinary Kriging)插值分析[36,39]。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用格局

3.1.1全局空間自相關(guān)

從表2檢驗結(jié)果顯示,海南島東北部各土地利用類型全局Moran′sI值均大于0,P值均小于0.001,說明研究區(qū)內(nèi)各土地利用類型整體上呈顯著的正向空間自相關(guān)關(guān)系,具有非常明顯的聚集性,在空間分布上并非完全隨機(jī)(表2)。其中建設(shè)用地和林地表現(xiàn)最為突出,空間聚集性最強(qiáng),濕地和未利用地的空間自相關(guān)性相對較弱。

表2 各土地利用類型全局空間自相關(guān)顯著性檢驗表

zscore是標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),Pvalue表示概率,z與P相關(guān)聯(lián)

3.1.2局部空間自相關(guān)

土地利用LISA分布圖(P<0.05)直觀反映了7種土地利用類型在空間聚集與分異的位置分布特征(圖2)。其中,林地主要聚集在研究區(qū)西南部鍋蓋嶺和馬鞍嶺等較高海拔地區(qū)(HH聚集,高-高聚集),植被覆蓋程度高,面積百分比均在50%以上；而林地LL聚集(低-低聚集)主要分布在?？谑薪ǔ蓞^(qū),由于城市建設(shè)擴(kuò)張造成林地占比很低。耕地HH聚集主要出現(xiàn)在文昌市北部的鋪前、羅豆、錦山3鎮(zhèn),在城市建成區(qū)、海岸帶等不適宜耕作或農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域表現(xiàn)為LL聚集。草地HH型“組團(tuán)”出現(xiàn)在城鄉(xiāng)結(jié)合部或庫塘周邊,這些區(qū)域很適合熱帶雜草生長或傳播,而在西南部則因喬木林地的高度覆蓋造成純草地分布很少。建設(shè)用地HH聚集明顯分布于?？?、文昌城區(qū)以及重要鄉(xiāng)鎮(zhèn)。濕地和水體則“組團(tuán)”聚集分布在東寨港、清瀾港、海岸帶、南渡江及庫塘等區(qū)域。而未利用地主要是城市待開發(fā)建設(shè)區(qū)域所形成的人工堆掘地或裸露地表,HH聚集集中分布在?？诔菂^(qū)周邊、文昌北部木蘭灣及東部月亮灣等區(qū)域。

3.1.3土地利用程度空間自相關(guān)

以土地利用程度綜合指數(shù)為觀測變量,從圖3可以看出,Moran散點(diǎn)主要分布在第一象限(HH)和第三象限(LL),第二象限(LH)和第四象限(HL)散點(diǎn)分布相對較少,全局Moran′sI指數(shù)為0.5687,這說明海南島東北部土地利用程度指數(shù)具有很強(qiáng)的空間正相關(guān)性。

從LISA分布圖來看(圖4),土地利用程度HH聚集主要分布在?？凇⑽牟菂^(qū)及交通便利的重要鄉(xiāng)鎮(zhèn),而在文昌市北部的鋪前、羅豆、錦山三地因有大面積集約經(jīng)營的耕地,因此土地利用程度也較高。LL聚集區(qū)主要出現(xiàn)在未開發(fā)沿海地帶以及東寨港、清瀾港和庫塘區(qū)域,可能與自然保護(hù)區(qū)限制、利用困難或交通不便等因素有關(guān),造成土地利用程度較低。而HL聚集和LH聚集類型則在研究區(qū)內(nèi)呈零星分布。

圖3 土地利用程度Moran散點(diǎn)圖Fig.3 Moran scatter-plot of land use degree

圖4 土地利用程度LISA分布圖Fig.4 LISA distribution map of land use degree

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估

3.2.1各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值分析

從表3可以看出,2016年海南島東北部生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值為132.09億元,占2016年研究區(qū)GDP的9.92%。其中林地價值最高,占67.09%,是研究區(qū)ESV的貢獻(xiàn)主體；除建設(shè)用地外,未利用地價值最低,僅占0.13%。從ESV強(qiáng)度來看,濕地和水體最高。每個網(wǎng)格單元(1 km2)的平均ESV為265.44萬元,最小值為0.02萬元,最大值達(dá)716.03萬元,各網(wǎng)格單元價值差異較大。

表3 海南島東北部土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值統(tǒng)計

3.2.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間自相關(guān)分析

為避免研究區(qū)邊緣網(wǎng)格單元面積大小不同造成ESV相差較大,采用ESV強(qiáng)度進(jìn)行空間自相關(guān)分析。結(jié)果顯示,海南島東北部ESV強(qiáng)度的全局空間自相關(guān)Moran′sI指數(shù)為0.5041,同樣表現(xiàn)出很強(qiáng)的空間正向自相關(guān)。從LISA分布圖看(圖5),ESV強(qiáng)度較高的區(qū)域主要分布于東北部海岸帶、東寨港和清瀾港紅樹林、以及大型水庫等,在這些濕地和水體的主要分布地帶,表現(xiàn)為顯著的HH聚集,也反映出濕地和水體的單位ESV很高。LL聚集“組團(tuán)”出現(xiàn)在?？诔菂^(qū)和南渡江近入?？趦蓚?cè),人口分布密集,建設(shè)用地面積比例很高,導(dǎo)致ESV很弱。其次為文昌北部的耕地集中分布區(qū)和重要鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布點(diǎn),同樣因城鎮(zhèn)用地和耕地集中分布也造成ESV較低。而在林地集中分布的研究區(qū)西南部區(qū)域也出現(xiàn)有零星的HH聚集,但因差異不大,表現(xiàn)并不十分顯著。

3.2.3半變異函數(shù)分析

圖5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值LISA分布圖Fig.5 LISA distribution map of ecosystem services value

圖6 經(jīng)log變換的VES的半變異函數(shù)曲線 Fig.6 Semi-variable function sketch of ecosystem services value after log transformation

圖7所示,海南島東北部ESV強(qiáng)度呈現(xiàn)以海口城區(qū)、文昌北部農(nóng)耕區(qū)為主要低值核心,東寨港、清瀾港及海岸帶為高值分布地帶的總體分布格局,模型擬合的結(jié)果與ESV強(qiáng)度LISA分布格局(圖5)高度一致。高值區(qū)域明顯聚集在濕地、海岸帶等重要生態(tài)保護(hù)區(qū),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能很強(qiáng)；而低值區(qū)則容易出現(xiàn)在交通干線連接起來的人類活動密集區(qū),這些區(qū)域往往是城市建成區(qū)或耕地分布的重點(diǎn)區(qū)域,在帶來較好經(jīng)濟(jì)與社會效益的同時,也容易導(dǎo)致ESV損失。由此可見,ESV強(qiáng)度在空間分布上與土地利用格局、區(qū)位因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很大關(guān)聯(lián)。

圖7 海南島東北部生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值克里格插值空間分布圖Fig.7 Distribution map of Kriging interpolation for ecosystem services value in northeast Hainan island

3.3 雙變量空間自相關(guān)關(guān)系

為進(jìn)一步探索海南島東北部土地利用程度與ESV之間的空間關(guān)系,采用雙變量空間自相關(guān)檢驗結(jié)果顯示,Moran′sI指數(shù)為-0.3937,表明土地利用程度與ESV之間存在顯著的空間負(fù)相關(guān)關(guān)系,即隨著土地利用程度的增強(qiáng),ESV總體上呈現(xiàn)出下降趨勢。從土地利用程度與ESV雙變量LISA空間分布圖來看(圖8),HL型主要分布在?？诔菂^(qū)、文昌北部以及重要鄉(xiāng)鎮(zhèn)等,LH型分布在東寨港和清瀾港紅樹林自然保護(hù)區(qū)、海岸帶、以及大型水庫等區(qū)域。從雙變量LISA顯著性水平上看(圖9),在研究區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)、東寨港和清瀾港紅樹林分布區(qū)、庫塘、海岸帶等土地利用強(qiáng)度和ESV呈HL型或LH型分布的區(qū)域表現(xiàn)為極顯著相關(guān)(P<0.01),而在其周邊部分區(qū)域表現(xiàn)為顯著相關(guān)(P<0.05)。

4 討論

4.1 土地利用空間自相關(guān)格局

LUCC作為全球及區(qū)域氣候與生態(tài)環(huán)境變化的主要根源,受到自然、社會、經(jīng)濟(jì)等諸多因素影響[30,40]。Verburg等[41]研究認(rèn)為,自然生態(tài)環(huán)境因子在土地利用變化的空間分布上起主導(dǎo)作用,而社會經(jīng)濟(jì)因子在決定土地利用變化的數(shù)量特征方面為主。本文研究結(jié)果表明,在研究區(qū)西南部的自然生態(tài)環(huán)境更適合林木生長的山地地區(qū),林地呈明顯聚集狀態(tài),水體則聚集在地勢平緩東北部區(qū)域。受區(qū)域發(fā)展和交通等因素的影響,在文昌北部的鋪前、羅豆、錦山一帶,耕地呈“組團(tuán)”聚集分布；而城鎮(zhèn)建設(shè)用地則明顯聚集在交通干線便利的人口密集區(qū),反映了區(qū)域土地利用的空間自相關(guān)格局和分布特征。事實上,LUCC是“人類-環(huán)境”綜合作用的動態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)[42],驅(qū)動因子和驅(qū)動機(jī)制多樣、復(fù)雜[43],也造成土地利用呈明顯的區(qū)域差異性或聚集性,且具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性。城鎮(zhèn)用地擴(kuò)張、人口聚集使得土地利用程度的高值在?？诔菂^(qū)及周邊地區(qū)的空間自相關(guān)性不斷加強(qiáng),耕地的“組團(tuán)”分布也形成文昌北部區(qū)域的土地利用程度較高；同時,得益于近年來海南省海岸帶生態(tài)修復(fù)和濕地保護(hù)政策,使得東部海岸帶及重要濕地周邊的土地利用程度呈顯著LL聚集。

圖8 雙變量LISA分布圖Fig.8 Bivariate LISA distribution map

圖9 雙變量LISA顯著性水平Fig.9 Bivariate LISA significance level

4.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間分布特征

本文采用基于修正系數(shù)價值當(dāng)量因子換算的直接市場方法進(jìn)行ESV評估,研究結(jié)果表明,2016年海南島東北部生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能總價值為132.09億元,其中林地構(gòu)成ESV的主體。與其他研究相比,喻露露等[26]對2012年海口市海岸帶ESV的評估結(jié)果為39.24億元,從面積換算來看兩者的評估結(jié)果比較接近；高玲等[44]采用市場價格法等方法評估2008年海口市ESV達(dá)106.02億元,評估結(jié)果有較大偏差。這是由于不同評估方法在評估模型、參數(shù)設(shè)定等方面的不同,造成結(jié)果差異較大[8,25],但這并不影響區(qū)域內(nèi)ESV空間上的比較,研究結(jié)論依舊具有可靠性。在空間分布上,ESV強(qiáng)度表現(xiàn)出明顯的自相關(guān)分布特征,高值區(qū)(HH聚集)位于濕地和水體的主要分布地帶,這可能跟生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)豐富生物多樣性和環(huán)境組分之間物質(zhì)、能量、信息相互作用有關(guān)；低值區(qū)(LL聚集)位于?？诔菂^(qū)、文昌北部耕地分布區(qū)以及重要鄉(xiāng)鎮(zhèn),該區(qū)域受城市土地利用開發(fā)等人為活動影響,打亂了原本系統(tǒng)內(nèi)平衡的生態(tài)過程,在帶來較好經(jīng)濟(jì)與社會效益的同時,也容易導(dǎo)致ESV減弱甚至退化。

4.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對土地利用變化的響應(yīng)

地理要素的空間交互作用中普遍存在空間溢出效應(yīng),它是指由基于位置的鄰近性所產(chǎn)生的空間外部性,即一個單位從其鄰居帶來收益或成本[23,45]。大量研究表明,土地利用程度對ESV呈負(fù)相關(guān)[20,25],且存在明顯的空間自相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)?？傮w而言,土地利用程度對ESV有負(fù)面的空間溢出效應(yīng),也就是說,一個地區(qū)的土地利用程度的提高可能會導(dǎo)致周邊地區(qū)的ESV的退化。土地利用程度較高的如建設(shè)用地、耕地等是ESV的低值分布區(qū),而土地利用程度較低的如濕地、水域則為ESV的高值分布區(qū)。因此,在高ESV附近的區(qū)域,應(yīng)避免耕地活動和城市建設(shè)開發(fā)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)對自然生態(tài)系統(tǒng)造成的負(fù)面影響。相反,城市自然邊緣應(yīng)該致力于生態(tài)友好的土地用途(例如郊野公園、綠地系統(tǒng))[46]。根據(jù)陳利頂?shù)萚47]提出的“源-匯”景觀理論,本文研究認(rèn)為,控制建設(shè)用地、耕地等“匯”(負(fù)服務(wù))景觀類型,保護(hù)與恢復(fù)濕地、水域、林地等“源”(正服務(wù))景觀類型,預(yù)防“匯”景觀類型向“源”景觀類型擴(kuò)展或滲透,搭建生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部良性循環(huán),積極引導(dǎo)土地利用向ESV保值和增值方向發(fā)展,是優(yōu)化與提高區(qū)域ESV的有效途徑。

4.4 LUCC與ESV空間關(guān)系對區(qū)域景觀規(guī)劃的啟示

LUCC與ESV是一個相輔相成的綜合系統(tǒng),開發(fā)建設(shè)還是生態(tài)保護(hù)？這是區(qū)域生態(tài)規(guī)劃者和管理者必須面對的問題,如何在不破壞生態(tài)可持續(xù)性的前提下分配建設(shè)活動,應(yīng)當(dāng)是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的重要任務(wù)[23,48- 49]。

根據(jù)土地利用程度與ESV雙變量空間關(guān)系的四種聚類模式認(rèn)為,研究區(qū)內(nèi)具有低土地利用程度和高ESV的區(qū)域(LH型)是生態(tài)優(yōu)勢區(qū)域,可以被認(rèn)為是區(qū)域性的“生態(tài)核心區(qū)”,比如東寨港和清瀾港紅樹林自然保護(hù)區(qū)、海岸帶以及大型水庫等,應(yīng)該采取最嚴(yán)格的保護(hù)措施,禁止或限制城市擴(kuò)張[23,26,50]。在高土地利用程度和低ESV的區(qū)域(HL型),比如?？诔菂^(qū)和重要鄉(xiāng)鎮(zhèn),應(yīng)當(dāng)營造綠色空間或減少建筑強(qiáng)度來緩解人類對生態(tài)系統(tǒng)的壓力,引導(dǎo)土地利用向高ESV發(fā)展。在高土地利用程度和高ESV地區(qū)(HH型),應(yīng)鼓勵生態(tài)友好的土地利用類型(例如城市森林、草地等),而限制高污染土地利用類型。而在低土地利用程度和低ESV地區(qū)(LL型),則應(yīng)考慮更多的生態(tài)修復(fù)工程,也可考慮在這些地區(qū)進(jìn)行一些建設(shè)項目,增強(qiáng)土地利用效率。此外,還應(yīng)規(guī)劃和實施有效的綜合生態(tài)修復(fù)工程,根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)退化程度的優(yōu)先次序有計劃地實施。

5 結(jié)論與展望

(1)海南島東北部各土地利用類型的全局Moran′sI值均大于0.4,P值也均小于0.001,具有顯著的空間自相關(guān)性,其中建設(shè)用地和林地的空間聚集性最強(qiáng)；受人為干擾和環(huán)境作用的綜合影響,土地利用程度有顯著差異與空間聚集特征,不同土地利用類型所表現(xiàn)的空間聚集或異常的區(qū)域及范圍也明顯不同。

(2)研究區(qū)ESV有顯著的空間正相關(guān)性,空間集聚程度較高；高值區(qū)聚集于海岸帶、東寨港和清瀾港紅樹林、以及大型水庫等,低值區(qū)集中在?？诔菂^(qū)、文昌北部農(nóng)耕區(qū)域。

(3)研究區(qū)土地利用程度與ESV呈空間負(fù)相關(guān)關(guān)系,即土地利用程度越高,ESV越低,且具有空間溢出效應(yīng)。根據(jù)空間聚類模式提出區(qū)域保護(hù)措施,為城市景觀規(guī)劃與修復(fù)提供實際指導(dǎo)。

本文運(yùn)用空間自相關(guān)理論探討了土地利用與ESV空間格局的分布特征與自相關(guān)關(guān)系,根據(jù)研究結(jié)論建議繼續(xù)實施海岸帶生態(tài)修復(fù)與保護(hù)工程、紅樹林保護(hù)管理等政策,優(yōu)化建成區(qū)土地利用結(jié)構(gòu),提升生態(tài)核心的服務(wù)價值,對實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和維護(hù)生態(tài)安全具有重要的實踐意義。本研究也存在不足之處。首先,生態(tài)學(xué)和地理學(xué)的特征與現(xiàn)象往往伴隨著復(fù)雜的尺度效應(yīng),土地利用與ESV的空間自相關(guān)也表現(xiàn)出明顯的尺度依賴特征,如何更科學(xué)的確定空間自相關(guān)的尺度還有待于深入研究。其次,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有內(nèi)部關(guān)聯(lián)性,但社會經(jīng)濟(jì)因子與生態(tài)系統(tǒng)之間聯(lián)系不應(yīng)被忽視,尤其是不同土地利用變化驅(qū)動情景下的生態(tài)系統(tǒng)過程與服務(wù)的關(guān)系,如何揭示其背后的生態(tài)過程和響應(yīng)機(jī)理應(yīng)當(dāng)是今后重點(diǎn)研究的方向之一。

致謝：感謝海南大學(xué)宋希強(qiáng)、王華鋒和清華大學(xué)楊軍老師對本文寫作的幫助。