汪 琳，付 瀟，朱創(chuàng)業(yè)

（成都理工大學(xué)旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，成都 610059）

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指人類從生態(tài)系統(tǒng)功能中獲得的收益，包括能被人類直接或間接利用的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、過程或功能，分為支持服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、提供服務(wù)、文化服務(wù)四大類［1］。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值可對(duì)人類獲取生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力與生態(tài)效益大小進(jìn)行評(píng)價(jià)［2］。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算能夠?qū)ψ匀毁Y源和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行價(jià)值量化，是環(huán)境經(jīng)濟(jì)核算和生態(tài)補(bǔ)償?shù)葲Q策的重要依據(jù)［3］。學(xué)者多采用功能價(jià)值法和當(dāng)量因子法對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行核算。功能價(jià)值法由于設(shè)置參數(shù)多、計(jì)算過程復(fù)雜，對(duì)每種服務(wù)價(jià)值的評(píng)價(jià)方法和參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，結(jié)果具有不確定性［4，5］。Costanza等［6］提出當(dāng)量因子法，謝高地等［7，8］在此基礎(chǔ)上，得出了基于專家知識(shí)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估單價(jià)體系。之后對(duì)單位面積價(jià)值當(dāng)量因子靜態(tài)評(píng)估方法進(jìn)行了修正，構(gòu)建了基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子法的中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的動(dòng)態(tài)評(píng)估方法，被廣泛用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算［9，10］。

關(guān)于大熊貓國(guó)家生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究較少，研究?jī)?nèi)容主要是評(píng)估體系的建立［11，12］和生態(tài)服務(wù)價(jià)值的估算［13，14］。胥媛媛［14］運(yùn)用當(dāng)量因子法，以寶興縣和石棉縣大熊貓棲息地為研究區(qū)，劃分出9種土地利用類型和11種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，在計(jì)算研究區(qū)2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的基礎(chǔ)上，比較研究區(qū)大熊貓棲息地、自然保護(hù)區(qū)和縣域尺度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值平均水平之間的差異［14］。鮮見大熊貓國(guó)家公園生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變特征分析。本研究采用當(dāng)量因子法，計(jì)算大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，分析其時(shí)空演變特征，以期為大熊貓國(guó)家公園的規(guī)劃和建設(shè)提供參考。

1 研究材料

1.1 研究區(qū)概況

大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)（圖1）位于岷山山系的中部，與甘肅省白水江片區(qū)相接，范圍涉及平武、青川、松潘等12個(gè)縣市區(qū)，總面積約為10 013 km2，占大熊貓國(guó)家公園總面積的36.9%。區(qū)域動(dòng)植物資源豐富，有野生熊貓局域種群12個(gè)656只，是局域種群數(shù)、大熊貓數(shù)最多的片區(qū)；區(qū)內(nèi)還分布著川金絲猴、云豹、羚牛、紅豆杉等國(guó)家級(jí)重點(diǎn)保護(hù)野生動(dòng)植物，是全球25個(gè)生物多樣性熱點(diǎn)地區(qū)之一［15］。研究區(qū)內(nèi)水系發(fā)達(dá)，主要屬岷江、嘉陵江水系；整體地勢(shì)西高東低，以山地為主，最低處海拔633 m，最高處5 258 m。

圖1 大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)范圍

1.2 數(shù)據(jù)來源

1）2000、2010、2020年3個(gè)時(shí)期的土地利用數(shù)據(jù)來源于自然資源部國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心全球地表覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)網(wǎng)站（http：//www.globallandcover.com/），分辨率為30 m×30 m。根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010—2017）的分類依據(jù)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將土地覆蓋類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6個(gè)類別。

2）大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)范圍來自國(guó)家林業(yè)和草原局《大熊貓國(guó)家公園總體規(guī)劃》征求意見稿。

3）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來自《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各縣市區(qū)統(tǒng)計(jì)資料。

2 研究方法

2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用變化是引起生態(tài)服務(wù)價(jià)值變化的關(guān)鍵因素，其變化能夠影響生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能［16］。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣用于反映研究期初至研究期末區(qū)域內(nèi)各用地類型之間面積轉(zhuǎn)移情況及轉(zhuǎn)移速率的動(dòng)態(tài)變化過程［17］，以此進(jìn)一步反映生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化情況。

式（1）中，A為轉(zhuǎn)移面積；n為地類數(shù)量；i、j分別為初期、末期情況。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算

價(jià)值當(dāng)量因子構(gòu)建采用生物量因子修正法［18］，構(gòu)建價(jià)值當(dāng)量因子（表1）；當(dāng)量因子價(jià)值量確定由研究區(qū)內(nèi)各縣市當(dāng)年糧食播種面積及糧食價(jià)格決定。1標(biāo)準(zhǔn)單位為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值（ESV）當(dāng)量因子定義為1 hm2全國(guó)平均產(chǎn)量的農(nóng)田每年糧食的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的1/7［4］。綜合考慮糧食播種面積的變化及通貨膨脹對(duì)糧食價(jià)格的影響，糧食播種面積及價(jià)格取2000—2020年的平均值，由此計(jì)算出ESV當(dāng)量因子價(jià)值為1 744元/hm2。

表1 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量系數(shù) ［單位：元/（hm2·年）］

式（2）中，ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值（元），Ai為i類土地利用類型的面積，VCi為土地利用類型i的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)，n為土地利用類型數(shù)量；式（3）中，ESVf為第f項(xiàng)服務(wù)總價(jià)值，Ai為i類土地利用類型的面積，VCfi為第i類土地利用類型的第f項(xiàng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

2.3 敏感性分析

利用敏感性指數(shù)分析采用當(dāng)量因子法計(jì)算的ESV對(duì)系數(shù)變化的依賴程度，可以驗(yàn)證ESV的準(zhǔn)確性［19］。對(duì)ESV分別上調(diào)50%和下調(diào)50%，計(jì)算敏感性指數(shù)（CS），如果CS＞1，說明ESV對(duì)VC具有彈性，表明其準(zhǔn)確度差、可信度較低；如果CS＜1，則說明ESV對(duì)VC缺乏彈性，研究結(jié)果可信度高。計(jì)算式如下［20］。

式中，ESVi、ESVj分別為調(diào)整前后生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值；VCik、VCjk分別為k類土地利用類型對(duì)應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)第i和第j項(xiàng)的服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)變化

根據(jù)研究區(qū)2000—2020年土地利用情況（表2）可知，2000—2020年研究區(qū)土地利用類型以林地為主，占比高達(dá)87%，其次是草地和耕地，建設(shè)用地占比最少。2008年區(qū)域內(nèi)發(fā)生汶川地震，使各類土地面積產(chǎn)生短期波動(dòng)，但20年總體結(jié)構(gòu)并未發(fā)生變化，單一土地利用結(jié)構(gòu)類型變化較為突出。其中以建設(shè)用地增加最為突出，建設(shè)用地面積增加了2.15 km2，增長(zhǎng)率達(dá)4 300.00%，其次是水域面積，增加6.05 km2，增長(zhǎng)率達(dá)390.32%。耕地減少，是因?yàn)榈卣饘?duì)耕地造成損毀，表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴程度降低；林地面積先小幅減少再增加，地震對(duì)林地造成損壞、毀壞是可逆的，加上人工保護(hù)，林地面積逐步增加；草地和水域面積先增加后減少，草地經(jīng)歷地震損毀后，在短時(shí)間自然生長(zhǎng)情況下易恢復(fù)，當(dāng)外部環(huán)境穩(wěn)定時(shí)，草地又易被其他地類所侵蝕；水域增加，是因?yàn)閰^(qū)域海拔高、坡度大，地震后易發(fā)地質(zhì)災(zāi)害，形成堰塞湖，增加水域面積，當(dāng)?shù)刭|(zhì)條件穩(wěn)定時(shí)，部分沒有安全隱患的堰塞湖通過人工爆破排泄；近20年城鎮(zhèn)化率加快，建設(shè)用地的需求量增加，建設(shè)用地面積持續(xù)增加；未利用地主要是海拔較高的冰川及部分地區(qū)裸地，人類活動(dòng)在這些地區(qū)的減少也使其面積增長(zhǎng)。

表2 研究區(qū)2000—2020年土地利用情況

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移方向

由2000—2020年土地利用轉(zhuǎn)移面積情況（表3）可見，研究區(qū)耕地主要向林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移面積分別為41.61、1.17 km2；林地主要向草地、耕地、水域轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移面積分別為46.98、22.06、3.58 km2；草地主要向林地、耕地、水域轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移面積分別為50.50、15.49、2.89 km2；其余地類轉(zhuǎn)出面積不明顯。建設(shè)用地轉(zhuǎn)入主要來源是耕地和林地，轉(zhuǎn)入面積分別為1.17、0.76 km2；林地和草地存在動(dòng)態(tài)互相轉(zhuǎn)入，且轉(zhuǎn)入數(shù)量大致相當(dāng)；以冰川為主的未利用地?zé)o轉(zhuǎn)出，轉(zhuǎn)入則主要來自草地和林地。通過對(duì)土地面積轉(zhuǎn)移矩陣分析可知，林地、水域、建設(shè)用地、未利用地4類用地為凈轉(zhuǎn)入。林地轉(zhuǎn)入主要來自耕地、草地，說明研究期內(nèi)退耕還林、植樹造林等生態(tài)保護(hù)措施得到了較好落實(shí)；水域的轉(zhuǎn)入主要來自林地、草地及部分耕地；水域面積凈增加，主要是因?yàn)?008年大地震后，形成眾多堰塞湖；未利用地轉(zhuǎn)入主要來自部分海拔較高的草地；耕地與草地處于凈轉(zhuǎn)出狀態(tài)，主要轉(zhuǎn)入到林地。

表3 2000—2020年土地利用轉(zhuǎn)移面積情況（單位：km2）

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)間變化

計(jì)算得到研究區(qū)2000—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值情況（表4）。整體來看，各地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值持續(xù)增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速率不同。2000—2010年受汶川地震影響，增長(zhǎng)速率較慢，總量?jī)H增加0.232 6億元，林地、耕地價(jià)值減少，其中以林地減少最多，為0.281 0億元，水域和草地為主要增量來源，水域增加最多，為0.503 8億元，其次是草地，增加0.060 5億元。2010—2020年，在嚴(yán)格的保護(hù)措施和自然恢復(fù)的雙重作用下，ESV總量增加0.626 7億元，增速是上一階段的269%。其中林地和未利用地的ESV增加，林地增加最多，為1.218 2億元，其余地類均減少，草地減少最多，為0.541 0億元。由于建設(shè)用地不具有正向的生態(tài)服務(wù)功能，所以價(jià)值為負(fù)數(shù)。

總體來看，研究區(qū)內(nèi)各土地類型ESV結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，林地是穩(wěn)定的ESV的主要供應(yīng)者，最高占比達(dá)95.51%，其次是草地，最高占比為4.78%；耕地和草地服務(wù)價(jià)值較低且持續(xù)減少，建設(shè)用地的生態(tài)價(jià)值最小。因此，未來在關(guān)注林地問題的同時(shí)，防止草地過度退化和限制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張也尤為重要。

3.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間變化

計(jì)算得到2000—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間演變（圖2）。研究區(qū)大部分區(qū)域ESV價(jià)值較高，ESV低值區(qū)較少，且分布相對(duì)集中。ESV低值區(qū)主要分布在研究區(qū)的南北部，北部高海拔地區(qū)分布大量草地和部分冰川凍土，主要是平武縣與松潘縣交接的東部和北部地區(qū)。南部靠近成都平原，分布了部分草地，耕地面積大，主要是什邡市中北部、都江堰、彭州北部以及什邡和茂縣交接處的南北部區(qū)域。2000—2020年，ESV總體空間分布格局未發(fā)生明顯變化，但片區(qū)中東部的什邡和綿竹東西相接區(qū)域以及北川縣變化顯著，該地區(qū)ESV顯著提高。該地大力植樹造林，將較大面積的草地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?，且林地是該地區(qū)生態(tài)價(jià)值貢獻(xiàn)最大的地類，因此ESV增加最明顯。ESV減少的區(qū)域主要集中在西北和東部，其中位于西北部的松潘、平武縣接壤的高海拔地區(qū)，由于冰川對(duì)草地的侵蝕和高海拔地區(qū)林地受自然災(zāi)害損毀后不易恢復(fù)，ESV減少。東部的青川縣，因?yàn)榉ツ酒茐牧值兀值赝嘶癁椴莸?，ESV減少。

圖2 2000—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間演變

3.5 敏感性分析

根據(jù)敏感性指數(shù)計(jì)算方法，將各地類ESV當(dāng)量系數(shù)上下調(diào)整50%，得到各個(gè)時(shí)期敏感性指數(shù)（表5），其結(jié)果均小于1。林地敏感性系數(shù)最高，達(dá)0.944 8，說明林地價(jià)值系數(shù)每增加或減少50%時(shí)，ESV增加或減少0.944 8%。主要原因是林地面積較大，占總面積的87.24%。建設(shè)用地和未利用地的敏感性系數(shù)小，表明ESV受其價(jià)值系數(shù)變化的影響有限。采用的價(jià)值系數(shù)適合大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)的實(shí)際情況，其研究結(jié)果準(zhǔn)確、可信。

表5 大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)2000—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值敏感性指數(shù)

4 結(jié)論

1）大熊貓國(guó)家公園岷山片區(qū)土地利用類型以林地、草地為主。2000—2010年，汶川地震對(duì)單一土地利用類型造成影響，水域和草地面積增多，林地面積略微減少。城鎮(zhèn)化速度較慢，建設(shè)用地面積增長(zhǎng)較慢。2010—2020年，城鎮(zhèn)化速度加快，建設(shè)用地快速增長(zhǎng)，在自然恢復(fù)和生態(tài)保護(hù)政策的雙重作用下，林地面積增加，水域總體保持穩(wěn)定，耕地和草地向林地轉(zhuǎn)移。

2）在ESV總量研究期內(nèi)保持持續(xù)增長(zhǎng)，主要貢獻(xiàn)來源于林地，其次是草地。2000—2010年受汶川地震影響，ESV增速放緩，主要是由于林地的破壞。雖然地震形成堰塞湖使水域面積擴(kuò)大，其EVS也隨之增大，但不足以彌補(bǔ)林地被破壞帶來的價(jià)值減少。2010—2020年，在自然恢復(fù)和人工保護(hù)的雙重作用下，尤其是大熊貓國(guó)家公園體制試點(diǎn)工作的開展，EVS總量增速提升。

3）在空間分布格局上，大部分土地ESV較高，ESV低的土地較少，且分布相對(duì)集中，ESV低值區(qū)主要分布在研究區(qū)的南、北部。2000—2020年，ESV總體空間分布格局未發(fā)生明顯變化，但中東部地區(qū)ESV顯著提高。

4）各時(shí)期敏感性指數(shù)均小于1，表明各時(shí)期ESV對(duì)選擇的生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量系數(shù)缺乏彈性，研究結(jié)果可靠。其中林地敏感性指數(shù)最高，建設(shè)用地和未利用地敏感性指數(shù)較低。