張鵬巖,耿文亮,楊 丹,李顏顏,張 宇,秦明周※
(1. 黃河中下游數(shù)字地理技術教育部重點實驗室,河南大學區(qū)域規(guī)劃與發(fā)展研究中心,河南大學農(nóng)業(yè)與農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展研究所,沿黃生態(tài)建設與鄉(xiāng)村振興研究河南省學科創(chuàng)新引智平臺,開封 475004;2. 黃河文明省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心,開封 475001)
生態(tài)系統(tǒng)服務(Ecosystem Services,ES)是指直接或間接促進人類福祉的生態(tài)特征、功能或過程,即人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的所有益處[1-2],而全球范圍內(nèi)土地利用的變化、人口的增加和經(jīng)濟的日益增長都會大大消耗生態(tài)系統(tǒng)服務功能[3-4]。從時間尺度和空間尺度來看,生態(tài)系統(tǒng)服務變化及其脆弱性與土地利用/土地覆被的變化密切相關[5],土地利用/土地覆被的變化通常直接或者間接對生態(tài)系統(tǒng)格局與過程產(chǎn)生影響,改變著生態(tài)系統(tǒng)的服務功能,從而對區(qū)域環(huán)境產(chǎn)生深刻的影響,進一步對全球環(huán)境變化產(chǎn)生深遠影響[6]。20 世紀90 年代以來,中國經(jīng)濟發(fā)展又迎來一波新的浪潮,城鄉(xiāng)空間結構的轉型導致了土地利用發(fā)生巨大的變化,主要表現(xiàn)為人口的大量增加,城市的盲目擴張和經(jīng)濟的快速增長,迫使大量耕地、林地、草地、未利用地等轉變?yōu)榻ㄔO用地,人類對土地的利用和改造越來越頻繁,引發(fā)了一系列的生態(tài)和環(huán)境問題[7]。因此,基于土地利用變化的生態(tài)系統(tǒng)服務價值研究成為國內(nèi)外生態(tài)系統(tǒng)服務研究的熱點問題。
生態(tài)系統(tǒng)服務價值的引入將對人類社會的整體發(fā)展具有積極意義[8]。土地利用變化作為其中重要的驅動因素,對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務功能及其服務價值產(chǎn)生重要影響[9]。為了對生態(tài)系統(tǒng)服務功能進行更直觀的表達,Costanza 等[1]首先進行了全球生態(tài)系統(tǒng)服務價值(Ecosystem Services Value,ESV)的評估工作,推動相關研究進入一個新的階段[10]。進入21 世紀后,各國研究人員不斷梳理生態(tài)系統(tǒng)服務與土地利用變化之間的關系,將生態(tài)系統(tǒng)服務研究、全球變化研究、土地利用變化研究等有機地融合在一起[11-12]。在世界各國學者的研究基礎上,Costanza 等[13]總結了多年來生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估的研究經(jīng)驗,對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估工作進行了進一步的改進。目前,生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估可分為兩類,一是基于單位面積價值當量因子的評估方法[14],二是基于單位服務功能量價格的評估方法[15],相對而言,當量因子法更適用于區(qū)域和全球尺度生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估[16]。國內(nèi)學者根據(jù)中國生態(tài)系統(tǒng)類型和生態(tài)服務價值特征,建立了符合中國實際的中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值當量[14,17],在國家[18]、城市群[19]、省市縣[20-21]、流域[22]等空間尺度得到廣泛應用。全面評估區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值,能夠提高公眾的生態(tài)環(huán)保意識,幫助政府為中國生態(tài)系統(tǒng)保育政策制定和決策過程提供理論依據(jù)[23]。
黃河流域是中華民族的搖籃,長期作為中國的政治、經(jīng)濟、文化中心,其發(fā)展逐漸由農(nóng)耕文明為主導的傳統(tǒng)社會向大規(guī)模城市化的現(xiàn)代社會轉型,成為全球動態(tài)變化的縮影[24]。黃河流域與黃河所流經(jīng)的地區(qū)在國家發(fā)展中具有極為重要的戰(zhàn)略意義[25]。黃河下游地區(qū)是中國最重要的糧食主產(chǎn)區(qū)和生產(chǎn)核心區(qū)之一,耕地是研究區(qū)內(nèi)十分重要的土地利用類型,經(jīng)濟和城市化快速發(fā)展,城市土地擴張模式對生態(tài)系統(tǒng)構成嚴重威脅[26]。加強對黃河下游地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的研究,對整個黃河流域內(nèi)區(qū)域社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。目前,國內(nèi)學者對于黃河下游的生態(tài)系統(tǒng)服務研究主要集中在黃河三角洲[27-28],對于整個黃河下游地區(qū)的研究較少。本研究基于土地利用變化數(shù)據(jù),通過對生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行估算,分析其時空演變特征,運用熱點分析探究生態(tài)系統(tǒng)服務價值的高、低值集聚,運用重心模型探究重心變化的軌跡,運用地理探測器對影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分異的驅動因子進行探測,有助于深入了解社會在滿足發(fā)展需求的同時對生態(tài)系統(tǒng)服務功能的改變程度,對黃河下游生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
黃河下游以河南省滎陽市的桃花峪為起點,下游全長785.6 km。參照已有研究成果對黃河下游地區(qū)的劃分[29],結合引黃灌區(qū)覆蓋的區(qū)域,同時考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與黃河下游的密切關聯(lián)性以及地市級行政區(qū)劃的完整性,本項目將黃河下游地區(qū)界定為河南、山東兩省的20 個地級市133 個縣區(qū)(含市轄區(qū)),總面積達14.81 萬km2。黃河下游地區(qū)地形以平原、山地和丘陵為主,海拔在-2~1 682 m,西部是以嵩山為主的豫西山地末段,西北部為太行山脈的豫北山地,東部為魯中山地丘陵區(qū),中部為豫東平原,北部為魯西北平原區(qū),中部和北部的平原區(qū)地勢坦蕩,土層深厚,是耕地最為集中的地區(qū),構成華北平原的一部分。黃河下游因泥沙量大,長期淤積形成舉世聞名的“地上懸河”。由于獨特的地貌類型,使下游地區(qū)決溢頻繁。多次決溢使其內(nèi)部土壤存在著鹽堿、沙化、干旱、漬澇、排水不良等多種障礙因素,加之人類對該地區(qū)的不合理開發(fā)利用,導致下游地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱性升高、穩(wěn)定性較差,在快速城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的背景下,建設用地擴張、水資源短缺以及城鄉(xiāng)居民土地需求多樣化等對區(qū)域生態(tài)安全提出了挑戰(zhàn)。
圖1 研究區(qū)概況 Fig.1 Location of study area
本研究采用的黃河下游地區(qū)土地覆被數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),為1990、2000、2010 和2015 年中國土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測解譯數(shù)據(jù),空間分辨率為1 000 m×1 000 m。根據(jù)研究區(qū)土地資源特征和研究目標,按照“中國土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)”對各年份的土地利用類型進行一級重分類,得到耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6 種土地利用類型。DEM 是30 m 的ASTER GDEM V2 數(shù)據(jù),來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)。糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自于1991、2001、2011、2016 年的《河南統(tǒng)計年鑒》《山東統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》,糧食價格根據(jù)2016 年《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調查年鑒》計算得出。
本研究的驅動因子指標選取主要考慮對生態(tài)系統(tǒng)服務價值產(chǎn)生影響的自然因素和人文經(jīng)濟因素。結合研究區(qū)實際情況,基于數(shù)據(jù)的可獲取性,最終確定2 類9 項指標:①自然因子:高程、降水、氣溫、NDVI、土壤侵蝕強度;②社會經(jīng)濟因子:人為影響綜合指數(shù)、地均GDP、人口空間分布數(shù)據(jù)、土地利用類型。高程數(shù)據(jù)基于DEM數(shù)據(jù)提取,人為影響綜合指數(shù)參考前人研究計算得到[30],降水、氣溫、NDVI、土壤侵蝕強度、地均GDP、人口空間分布數(shù)據(jù)均來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。降水、氣溫基于中國1980 年以來逐年年降水量空間插值數(shù)據(jù)集提取,NDVI 數(shù)據(jù)基于中國年度植被指數(shù)(NDVI)空間分布數(shù)據(jù)集提取,土壤侵蝕強度基于中國土壤侵蝕空間分布數(shù)據(jù)提取,地均GDP和人口空間分布數(shù)據(jù)分別基于中國GDP 空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集和中國人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集進行提取。若驅動因子為數(shù)值量,需要進行離散化處理得到需要的類型數(shù)據(jù)集。
2.2.1 土地利用動態(tài)度
土地利用動態(tài)度是定量評價土地利用變化速度的指標[31],表征研究區(qū)內(nèi)某一時段不同土地類型的變化速度,包含單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度。
利用單一土地利用動態(tài)度(K)來表達黃河下游地區(qū)一定時間內(nèi)某一土地利用類型數(shù)量的速度變化。其模型表達式為
式中i 為第i 類土地利用類型,Uj、Ui分別為研究期末與研究期初某一土地利用類型的面積,T 為研究時長。
利用綜合土地利用動態(tài)度(LC)來表示黃河下游地區(qū)一定時間內(nèi)綜合土地利用類型數(shù)量的速度變化。其模型表達式為
式中Ui為研究初期第i 類土地利用類型面積;ΔUi-j為研究時段第i 類土地利用類型轉化為非i 類土地利用類型面積的絕對值;n 為不同的土地利用類型數(shù)量。
2.2.2 土地利用轉移矩陣
土地利用轉移矩陣來源于系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀態(tài)與狀態(tài)轉移的定量描述[32],可以全面、具體地刻畫區(qū)域土地利用變化方向以及研究期末各土地利用類型的來源與構成,反映出人類活動所引導的土地利用變化方向,更好地揭示土地利用格局的時空演化過程。其數(shù)學表達式為
式中Uij為i 類用地轉為j 類用地的土地面積;n 為不同土地利用的類型數(shù)量;i,j 分別為轉移前后的土地利用類型。運用ArcGIS 10.3 軟件對反映研究區(qū)內(nèi)土地利用的柵格數(shù)據(jù)進行處理,計算得到研究期內(nèi)的土地利用轉移數(shù)據(jù),構建土地利用轉移矩陣。
2.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值測算
單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值的等效系數(shù)是評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的基礎。本研究以“中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值當量”[17]為基礎來測算黃河下游地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值,按單位面積耕地生態(tài)系統(tǒng)服務價值等于平均糧食單產(chǎn)市場經(jīng)濟價值的1/7 計算,通過查閱《河南統(tǒng)計年鑒》《山東統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》,“國家統(tǒng)計局關于2015 年糧食產(chǎn)量的公告”等,計算得出黃河下游地區(qū)1990—2015 年糧食單位面積產(chǎn)量為5 162.88 kg/hm2,該地區(qū)主要農(nóng)產(chǎn)品為小麥、玉米、水稻,同時為了使生態(tài)系統(tǒng)服務價值年份對比更直觀,選取參照2015 年小麥、玉米、水稻價格的平均值作為實際計算的糧食價格,經(jīng)查閱《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調查年鑒》并進行計算,得到黃河下游地區(qū)糧食單價為2.57 元/kg,確定黃河下游地區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)表(表1),并根據(jù)前人研究[1,17,20,33],假定建設用地的價值系數(shù)為0。
表1 黃河下游單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)表 Table.1 Factor of ecosystem services value per unit area in the Lower Yellow River
根據(jù)不同類型土地利用面積,結合公式(4)分別計算研究區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值總量,由于研究區(qū)內(nèi)各研究單元受面積大小的影響較大,使得縣域間生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分異的結果并不合理,因此,結合公式(5)計算研究區(qū)內(nèi)各研究單元的地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值,基于此分析黃河下游地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的時空演變、空間集聚和驅動因子探測,并結合公式(6)計算研究區(qū)內(nèi)地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化率。
式中ESV 為研究區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值總量,元;Ui為土地利用類型i 的面積,hm2;VCi為黃河下游地區(qū)土地利用類型i 單位面積內(nèi)提供的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù),元/(hm2·a);AESV 為地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值,元/hm2,AESVt1和AESVt2分別為t1 和t2 時地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值,元/hm2;C 為地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化率,%。
為分析生態(tài)系統(tǒng)服務價值隨時間的變化對于生態(tài)系統(tǒng)價值系數(shù)的依賴程度,本研究使用敏感性指數(shù),通過上下調整已確定的各類土地利用類型價值系數(shù)的50%大小,計算ESV 對VC 變化的響應,最終確定生態(tài)系統(tǒng)服務價值隨著時間的變化情況和對價值系數(shù)的依賴程度[34]。當VC 變化1%時引起ESV 的變化后,若CS > 1 時,說明ESV對VC 富有彈性;若CS < 1 時,則缺乏彈性,CS 比值越大,說明VC 的準確性對ESV 的計算越關鍵。計算公式如下
式中E(Gi*)為Gi*值的數(shù)學期望,Var(Gi*)為Gi*值的方差;Wab為第a、b 地理空間單元的空間權重系數(shù)。當Z(Gi*)> 1.96 時,表示為ESV 變化的熱點區(qū),當Z(Gi*)介于>1.65~1.96 時,為ESV 次熱點區(qū);當Z(Gi*)介于>-1.65~1.65 時,為ESV 不顯著變化區(qū);當Z(Gi*)介于-1.96~-1.65 時,為ESV 次冷點區(qū);當Z(Gi*)< -1.96時,為ESV 冷點區(qū)。
2.2.5 重心分析
重心模型是研究區(qū)域發(fā)展過程中要素空間變動的重要分析工具。由于區(qū)域發(fā)展是要素集聚與擴散的過程,各要素的重心位置處于不斷變動之中,要素重心的移動反映了區(qū)域發(fā)展的空間軌跡[36]。本研究構建的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值重心模型公式如下
式中mef為f 年第e 個評價單元的ESV;(xe,ye)為第e 個評價單元的地理中心坐標;為ESV 第f 年的重心坐標。重心移動的方向的計算公式如下
遷移距離的計算公式如下
式中D 為指研究期間重心的移動距離,其余指標含義與公式(12)一致。
2.2.6 地理探測器模型
地理探測器是用來探測地理要素空間分異性,揭示地理要素背后驅動因子的一種新的統(tǒng)計學方法[37]。因子探測可以探測各驅動因子多大程度上解釋了分析變量的空間分異;交互探測可以識別不同驅動因子之間共同作用是否增加或減弱對分析變量的解釋力[38]。本研究采用地理探測器模型對黃河下游地區(qū)影響ESV 空間分異的自然因子、社會經(jīng)濟因子進行探測。公式如下
式中q 為某一影響因子對區(qū)域ESV 空間分異的影響力;σh2和σ2分別為次一級區(qū)域和全區(qū)ESV 的方差;N 為整個研究區(qū)的樣本數(shù);Nh為次一級樣本數(shù);L 為次一級區(qū)域個數(shù)。其中,q 取值范圍為[0,1],若q 值越大,表明驅動因子對ESV 空間分異的影響越大,能更大程度解釋對黃河下游地區(qū)ESV 空間分異驅動機制。
基于遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析,得到黃河下游地區(qū)不同土地利用類型面積變化結構(圖2)。1990—2015年,耕地始終是研究區(qū)內(nèi)最主要的土地利用類型,占全區(qū)總面積70%以上,其次是建設用地。研究區(qū)內(nèi)不同土地利用類型的變化趨勢主要表現(xiàn)為:耕地、草地和未利用地面積逐漸減少;建設用地和水域面積也在逐漸增加,水域面積增幅較??;林地面積略有增加,變化不大。
結合黃河下游地區(qū)土地利用數(shù)據(jù),根據(jù)公式(1)和公式(2)分別計算研究區(qū)單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度(表2)。從單一土地利用動態(tài)度來看,1990—2000 年間,研究區(qū)未利用地變化最劇烈,其次是建設用地,分別是-31.60%和7.33%。2000—2010 年間,未利用地變化幅度仍然最大,但較上一階段,變化幅度略有降低;水域和建設用地變化幅度較上一階段有明顯的提高;草地較上一階段減少幅度最大,其次是耕地;2010—2015 年間,耕地、草地、未利用地較上一階段都有輕微變化幅度,水域、建設用地面積增加幅度較為明顯。總體來看,黃河下游地區(qū)近25a 間,土地利用變化幅度較為劇烈的是未利用地、建設用地、水域和草地,分別是-48.57%,23.19%,13.24%和-11.62%,耕地變化幅度受制于基數(shù)大,變化幅度不明顯,林地變化幅度較小。從綜合土地利用動態(tài)度來看,1990—2015 年變化始終維持在0.10%左右,2000—2010 年間最高,為0.13%,2010—2015 年最低,僅0.07%,主要由于此研究時段較短。土地利用動態(tài)度與人類對生態(tài)環(huán)境開發(fā)的強度密切相關,人口增加、建設用地面積擴張,未利用地逐漸被開發(fā),耕地被侵占,出現(xiàn)草地退化等現(xiàn)象;水域面積受氣候、徑流影響較大;退耕還林還草工程的實施對于林地具有重要的保護措施。地類變化頻繁,主要是自然因素和社會經(jīng)濟因素綜合作用的影響,因此,各個時期土地利用動態(tài)度出現(xiàn)不同幅度的變化。
圖2 1990—2015 年黃河下游地區(qū)不同土地利用類型面積變化 Fig.2 Area change of different land use types in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
表2 1990—2015 年黃河下游地區(qū)土地利用變化動態(tài)度 Table 2 Dynamic changes of land use in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
根據(jù)1990—2015 年黃河下游地區(qū)土地利用轉移矩陣(表3),近25 年間,研究區(qū)內(nèi)土地利用類型發(fā)生轉變的面積為7 764 km2,占總面積的5.24%,耕地、草地和未利用地面積呈現(xiàn)減少態(tài)勢,分別減少了2 894 、1 476 、856 km2。水域和建設用地擴張明顯,面積分別增加了595、 4 598 km2,林地面積變化微小。其中耕地的轉出面積(4 433 km2)占總轉出面積(7 764 km2)的57.10%,是其他土地利用類型轉入的主要貢獻者。建設用地則表現(xiàn)出大幅擴張的態(tài)勢,轉入面積高達4 650 km2,且有82.19%來源耕地。水域的轉入面積為1 300 km2明顯大于轉出面積705 km2,有38.69%來自耕地,46.54%來自未利用地。草地大量轉出,凈轉出面積為856 km2,草地轉出量的63.80%轉入耕地。
表3 1990—2015 年黃河下游地區(qū)土地利用轉移矩陣 Table3 Land use transition in the Lower Yellow River from 1990 to 2015 km2
3.2.1 地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值的時間變化
根據(jù)公式(4)計算得出1990、2000、2010、2015 年黃河下游地區(qū)ESV 分別為:2 480.24、2 478.13、2 477.95、2 461.38 億元,近25a 間ESV 降低了18.86 億元根據(jù)公式(5)計算得出AESV 分別為:167.36、167.22、167.21、166.09萬元/km2。1990—2000 年間年均降低0.09‰,2000—2010年間年均降低0.01‰,2010—2015 年間年均降低1.34‰,表明了黃河下游地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)總體趨于惡化。
3.2.2 地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間變化
根據(jù)公式(5)計算得到黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV的空間分布(圖3)。為了更加清晰地表達縣域尺度AESC的空間演變趨勢,將AESV>210 萬元/km2劃分為高值區(qū)、190~210 萬元/km2為較高值區(qū)、170~190 萬元/km2為中高值區(qū)、150~170 萬元/km2為中低值區(qū)、130~150 萬元/km2為較低值區(qū)、<130 萬元/km2為低值區(qū)。整體來看,黃河下游地區(qū)AESV 空間分布差異明顯,AESV 的高值區(qū)主要分布于主要分布在豫北、豫西和魯中地區(qū),這些地區(qū)海拔較高,多山地丘陵,不適宜進行耕作,因此林地和草地分布范圍較廣,生態(tài)環(huán)境相對較好;低值區(qū)主要分布在中部和北部的平原地區(qū),這些地區(qū)除了耕地外多分布建設用地,生態(tài)環(huán)境相對較差。具體來看,1990年的高值區(qū)主要集中在4 個區(qū)域:豫北和豫西13 個縣區(qū)(焦作市、鄭州市以及新鄉(xiāng)市、鶴壁市、安陽市的少部分縣區(qū))、魯中7 個縣區(qū)(淄博市、萊蕪市、濟南市及泰安市的部分縣區(qū))、以及墾利縣和微山縣;有17個縣區(qū)屬于低值區(qū),主要在周口市和商丘市。2000 年相對于1990 年比,高值區(qū)明顯較少,減少的區(qū)域主要集中在豫西地區(qū),主要表現(xiàn)在鄭州市轄區(qū)、中牟縣、孟州市、武陟縣,這一階段該區(qū)域城市化發(fā)展水平較快,出現(xiàn)建設用地侵占耕地、草地等現(xiàn)象;低值區(qū)較前一階段的變化主要表現(xiàn)在河南省新增加了長葛市、鄢陵縣,山東省新增了定陶縣和莘縣。2010 年較2000 年相比,高值區(qū)和低值區(qū)沒有明顯變化,主要歸功于全面推行退耕還林還草政策的實施。2015 年與前一階段相比,高值區(qū)較前一階段數(shù)量有所增加,河南省新增了南樂縣,山東省新增了菏澤市轄區(qū)以及荏平縣,而黃河下游中部平原地區(qū)有形成低值區(qū)連接的趨勢。
圖3 1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 空間分布 Fig. 3 Spatial distribution of Average Ecosystem Services Value(AESV) in the lower Yellow River from 1990 to 2015
根據(jù)公式(6)計算得出黃河下游縣域尺度AESV 的變化率,得到AESV 變化率的空間分布(圖4)。具體來看,1990—2000 年間,81.2%的縣區(qū)AESV 處于減少趨勢,17.29%的縣區(qū)處于增加趨勢,增加幅度較大的縣區(qū)主要分布在山東省,其中微山縣增幅高達83.22%,減少幅度較大的縣區(qū)主要分布在河南省,其中鄭州市轄區(qū)、開封市轄區(qū)、周口市轄區(qū)、濮陽市轄區(qū)、新鄭市、中牟縣、開封縣、封丘縣、長垣縣、武陟縣、溫縣、孟州市AESV減少幅度超過10%。2000—2010 年間,36.84%的縣區(qū)AESV 處于增加趨勢,60.9%的縣區(qū)趨于減少,這一階段,呈增加趨勢的縣區(qū)數(shù)量較1990—2000年這一階段增加26個。2010—2015 年間,86.47%的縣區(qū)AESV 趨于較低幅度的降低,增長的地區(qū)主要為山東省12 個縣區(qū)以及河南省3 個縣區(qū)。
圖4 1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 變化率空間分布 Fig. 4 Spatial distribution of the change rate of AESV in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
3.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值對價值系數(shù)的敏感性分析
根據(jù)公式(7),通過上下調整50%的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)來計算敏感性指數(shù)(表4),結果表明,黃河下游地區(qū)所有土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)的敏感性指數(shù)均小于1,由高到低依次為耕地、水域、林地、草地、未利用地。其中,耕地的敏感性指數(shù)為0.63~0.65,說明當耕地的價值系數(shù)增加1%時,生態(tài)系統(tǒng)服務價值將增加0.63%~0.65%。敏感性分析表明,黃河下游地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值是缺乏彈性的,相對于價值系數(shù)來說是相對穩(wěn)定的,因此本研究所選取的價值系數(shù)適用于該研究區(qū)。
表4 生態(tài)系統(tǒng)服務價值敏感性指數(shù)變化表 Table4 Changes of sensitivity index of ecosystem service value
為探究1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 空間集聚特征,根據(jù)公式(8)和公式(9),采用ArcGIS 10.3 軟件中的熱點分析工具,對1990、2000、2010、2015 四個年份AESV 進行冷熱點探測,得到黃河下游地區(qū)AESV的冷熱點分布(圖5)。整體來看,黃河下游地區(qū)AESV的空間格局保持相對穩(wěn)定,熱點區(qū)仍然主要分布在豫西和魯中的山地地區(qū);冷點區(qū)主要分布在豫東平原地區(qū)。具體來看,1990 年AESV 的空間集聚最為明顯,熱點區(qū)主要分布在豫西地區(qū)鄭州市、焦作市下轄的12 個縣區(qū)和魯中地區(qū)泰安市、萊蕪市下轄的5 個縣區(qū),除此之外,水域面積分布較廣的山東省微山縣和魚臺縣也成為高值集聚的區(qū)域;冷點區(qū)主要集中在周口市轄區(qū)、商水縣、項城市、淮陽縣、西華縣、鹿邑縣、柘城縣、太康縣、睢縣、寧陵縣等耕地分布較廣的平原地區(qū)。2000 年熱點區(qū)和冷點區(qū)較前一階段出現(xiàn)萎縮趨勢,魯中地區(qū)的濟南市轄區(qū)、泰安市轄區(qū)和新泰縣由熱點區(qū)變?yōu)榱舜螣狳c區(qū),豫西地區(qū)的熱點區(qū)有一半變成了不顯著區(qū),豫東地區(qū)的次冷點區(qū)逐漸消失,變?yōu)椴伙@著區(qū),冷點區(qū)大量消減。2010 年較2000 年冷點區(qū)和熱點區(qū)變化并不明顯,只有河南省許昌市轄區(qū)、許昌縣、襄城縣與鄢陵縣新增成為次冷點區(qū)。2015 年冷點區(qū)已經(jīng)消失,冷熱點和熱點區(qū)變化極其微小,只有周口市次冷點區(qū)減少。
圖5 1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 的空間集聚圖 Fig.5 Spatial clustering of AESV in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
為深入探究1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 變化的空間分布特征,仍然采用ArcGIS 10.3 中熱點分析工具,對1990—2000 年、2000—2010 年、2010—2015 年3 個時段AESV 的變化量進行冷/熱點探測,得到黃河下游地區(qū)AESV 增減變化的冷熱點分布(圖6)。
具體來看,1990—2000 年,AESV 變化的熱點區(qū)分布在濟寧市的微山縣和魚臺縣。冷點區(qū)和次冷點區(qū)集中分布在河南省焦作、鄭州、新鄉(xiāng)、開封四市相臨的縣區(qū)。2000—2010 年,價值量變化較前一階段出現(xiàn)了明顯的高值集聚,熱點區(qū)主要分布在焦作市下轄孟州市、溫縣、沁陽市、博愛縣和緊鄰的鞏義市,開封市轄區(qū)、開封縣及北部相鄰的封丘縣,以及山東的曲阜市。次熱點區(qū)有5 個縣區(qū),其中3 個分布在熱點區(qū)周圍,2 個分布在東營市的利津縣和墾利縣。冷點區(qū)轉移至許昌下轄6 個縣區(qū)以及北邊的新鄭市。2010—2015 年,與前一階段相比,冷熱點遷移明顯,熱點區(qū)分布在沾化縣和濱州市轄區(qū),次熱點區(qū)數(shù)量衰減至2 個,冷點區(qū)分布在鄭州市下轄的新密市、新鄭市、中牟縣,以及永城市、曲阜市和寧陽縣,次熱點區(qū)分布在鄭州市轄區(qū)、夏邑縣和汶上縣。
圖6 1990—2015 年黃河下游地區(qū)AESV 變化的空間集聚圖 Fig.6 Spatial clustering of AESV changes in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
根據(jù)區(qū)域ESV 重心模型公式(10)和公式(11)計算得出1990—2015年間黃河下游地區(qū)ESV的重心變化趨勢(圖7)。由圖7 可知,1990 年的重心是(115°51'25.2"E,35°42'39.6"N),2000 年的重心是(115°55'8.4"E,35°43'15.6"N),2010 年的重心是(115°54'50.4"E,35°42'46.8"N),2015 年的重心是(115°54'50.4"E,35°42'54"N)。根據(jù)重心分布的位置來看,1990—2015年間ESV 的重心始終分布在山東省鄆城縣,說明山東地區(qū)的ESV 始終高于河南地區(qū)。根據(jù)公式(12)計算黃河下游地區(qū)ESV 重心的移動方向,根據(jù)公式(13)計算重心的移動距離,得到1990—2000 年間ESV 重心向北偏東78°方向遷移了7.57km,結合1990—2000 年間的ESV來看,整個黃河下游地區(qū)減少了2.11 億元,河南地區(qū)減少了44.46 億元,山東地區(qū)增加了42.35 億元,兩地區(qū)ESV差值出現(xiàn)較大幅度的增加,表現(xiàn)為ESV 的重心向ESV 增加的地區(qū)(山東地區(qū))明顯遷移趨勢。2000—2010 年間,ESV 重心向南偏東24.5°方向遷移了0.71km,這一階段整個地區(qū)的ESV 減少了0.18 億元,河南地區(qū)增加5.69億元,山東地區(qū)減少了5.87 億元,因此這一階段重心出現(xiàn)向河南地區(qū)遷移的趨勢。2010—2015 年間,重心遷移較前一階段幾乎沒有變化,在這5a 間,整個黃河下游地區(qū)減少了16.56 億元,這一階段與前兩個階段相比出現(xiàn)了較大幅度的減少,但是由于河南地區(qū)和山東地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值減少數(shù)值十分相近,且相對均衡,河南地區(qū)減少了8.51 億元,山東地區(qū)減少了8.05 億元,因此這一階段黃河下游地區(qū)ESV 的重心變化非常微小。
基于黃河下游地區(qū)縣域研究尺度,以AESV 作為因變量,以氣溫(X1)、降水(X2)、高程(X3)、土壤侵蝕強度(X4)、NDVI(X5)、人為影響綜合指數(shù)(X6)、地均GDP(X7)、人口空間分布數(shù)據(jù)(X8)、土地利用類型(X9)為因變量,基于GeoDetector 工具的“因子探測”和“交互作用探測”功能,輸入地理探測器進行驅動因子及驅動因子之間交互作用的定量分析,探討黃河下游地區(qū)ESV 空間分異的主導因子,以及各驅動因子間交互作用的特征,最終得到地理探測器對黃河下游AESV空間分異的因子探測結果(表5)和交互探測結果(表6).
圖7 1990—2015 年黃河下游地區(qū)ESV 重心變化軌跡 Fig.7 Change of barycenter of average ESV in the Lower Yellow River from 1990 to 2015
表5 地理探測器的因子探測 Table 5 Factor detector of the GeoDetector
從表5 中可以看出,黃河下游地區(qū)AESV 空間上的差異受自然因素和社會經(jīng)濟因素共同作用的影響,根據(jù)各驅動因子的q 統(tǒng)計量從大到小排序為:人為影響綜合指數(shù)、高程、氣溫、降水、NDVI、地均GDP、人口空間分布數(shù)據(jù)、土壤侵蝕強度、土地利用類型,可以看出,人類綜合影響指數(shù)(X6)的q 統(tǒng)計量為0.75,對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務的影響最大,是黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV空間分異最主要的原因,也反映了黃河下游地區(qū)是人類活動的熱點區(qū)域,人類活動頻繁,社會經(jīng)濟發(fā)展迅速。高程(X3)的q 統(tǒng)計量也達到0.23,是影響其空間分異的重要因素;氣溫(X1)、降水(X2)、NDVI(X5)在0.10~0.15 之間,也是影響其空間分異較為重要的因素。而地均GDP(X7)、人口空間分布(X8)、土壤侵蝕強度(X4)、土地利用類型(X9)q 值小于0.1,說明這些驅動因子一定程度上影響著AESV 的空間分異,但是影響程度較小。
表6 地理探測器的交叉探測 Table 6 Interaction detector of the GeoDetector
從表6 中可以看出,任何兩種驅動因子對黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV 空間分異的交互作用均大于一個驅動因子的單獨作用,也證實了黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV 空間分異結果的不是由單一驅動因子造成的,而是由不同驅動因子共同作用的結果。從交互探測的結果來看,人為影響綜合指數(shù)(X6)與氣溫(X1)、降水(X2)、NDVI(X5)之間的交互作用程度達到0.85 左右,不同驅動力之間的交互作用對區(qū)域AESV 的空間分異影響明顯增強,不同因子之間的復雜耦合作用所形成的協(xié)同增強效應共同影響了區(qū)域AESV 在空間上分異效果。黃河下游地區(qū)生態(tài)環(huán)境較為脆弱,受制于自然因素的約束,加之人類活動較為頻繁,因此要采取與自然環(huán)境、社會經(jīng)濟發(fā)展水平相適應的發(fā)展模型,加強生態(tài)保護治理,促進生態(tài)文明建設。
1)耕地是黃河下游地區(qū)最主要的土地利用類型,1990—2015 年間,全區(qū)耕地、未利用地、草地面積逐漸減少,分別減少了2 894 、1 476 、856 km2,而建設用地和水域面積逐漸增加,分別增加了4 598 、595 km2。從不同土地利用類型的動態(tài)變化度來看,變化最劇烈的未利用地,幅度最小的是林地;綜合土地利用變化度基本上穩(wěn)定在0.1%左右。從土地利用類型的轉移情況來看,耕地是其他土地利用類型轉入的主要貢獻者,建設用地表現(xiàn)出大幅擴張的態(tài)勢,且有82.19%來源耕地。
2)從時間尺度看,黃河下游地區(qū)近25 年間生態(tài)系統(tǒng)服務價值ESV 降低了18.86 億元,生態(tài)系統(tǒng)需要進行保護和改善。從空間尺度來看,縣域尺度的地均生態(tài)系統(tǒng)服務價值AESV 空間分布差異明顯,高值區(qū)主要分布于主要分布在豫西、豫北的山地地區(qū)和魯中山地丘陵區(qū),低值區(qū)主要分布在建設用地較多的平原地區(qū)。高值區(qū)逐漸減少,低值區(qū)逐漸增加,且低值區(qū)有形成沿著平原地區(qū)南北貫通的趨勢。黃河下游地區(qū)各縣區(qū)AESV 的變化較為明顯,大多數(shù)縣區(qū)處于減少趨勢,2000—2010 年較前一階段情況稍有好轉。本研究通過敏感性指數(shù)來反映ESV 對生態(tài)價值系數(shù)的依賴程度,表明所選用的生態(tài)價值系數(shù)比較合理。
3)黃河下游地區(qū)AESV 的熱點區(qū)主要分布在海拔較高、植被覆蓋較廣的豫西和魯中地區(qū),冷點區(qū)分布在豫東平原地區(qū)。整體來看,熱點區(qū)和冷點區(qū)都有逐漸減少的趨勢,空間集聚趨于弱化。微山縣和魚臺縣受廣闊水域面積的影響始終是熱點區(qū)。重心模型研究表明,山東地區(qū)ESV 始終高于河南地區(qū),重心前移距離與兩地區(qū)之間生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化差值有關。
4)黃河下游地區(qū)AESV 空間上的差異受自然因素和社會經(jīng)濟因素共同作用的影響,人為綜合影響指數(shù)對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務的影響最大,是黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV 空間分異最主要的原因,其次是高程,地均GDP、人口空間分布、土壤侵蝕強度、土地利用類型等對于AESV 空間分異的影響較小。黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV 空間分異結果的不是由單一驅動因子造成的,而是由不同驅動因子共同作用的結果,不同驅動因子之間的復雜耦合作用所形成的協(xié)同增強效應共同影響了區(qū)域AESV 在空間上分異效果。
黃河下游地區(qū)未來的發(fā)展需完善生態(tài)保護的法律法規(guī)、強化監(jiān)管責任,嚴格控制城市建設用地的盲目擴張,劃定區(qū)域生態(tài)保護紅線,加大生態(tài)用地保護力度,同時還需做好區(qū)域范圍內(nèi)的生態(tài)補償,從而促進黃河下游地區(qū)生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調高質量發(fā)展。在建設用地的ESV 評估方面,由于其自然的復雜性對區(qū)域ESV 總量的結果影響較大,在今后的研究中將從不同城鄉(xiāng)等級、多種建設用地生態(tài)功能角度探究建設用地ESV 的評估。在ESV 空間分異的驅動力探測方面,本研究僅以2015 年為例探測了黃河下游地區(qū)縣域尺度AESV 空間分異的驅動因子,驅動因子探測還可以從多個年份、不同空間尺度開展研究,揭示不同驅動因子對于ESV 在時序和多層次空間上的變化規(guī)律。