羅 芳,潘 安 ,陳忠升,張 寒
(西華師范大學(xué) 國土資源學(xué)院,四川 南充 637002)
在人類對地球產(chǎn)生影響的時代,人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的生命生存與發(fā)展必需的產(chǎn)品及服務(wù)稱之為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。生態(tài)系統(tǒng)是價值的創(chuàng)造者,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(ecosystem services values,ESV)是通過貨幣的形式來度量自然生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的價值[1]。ESV 是評價區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的有力指標(biāo)。對ESV 的評估早在20 世紀(jì)60 年代就已經(jīng)開始,但一直未形成完善的定量化評估體系。直到1997 年COSTANZA 等[2]率先以貨幣形式對全球ESV 開展了評估,提出了系統(tǒng)的評估方法,為世界各地ESV 評估奠定了基礎(chǔ)。但受區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)和自然生境的空間異質(zhì)性影響,統(tǒng)一的價值評估指標(biāo)無法適用于所有地區(qū)。因此,2003 年謝高地等[3]結(jié)合中國實際情況,提出了當(dāng)量因子法,此法在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱的地區(qū)也可開展,故被廣泛借鑒于各項ESV 評估研究中。
隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人地矛盾日漸突出。研究土地利用/覆被變化(land use and cover change,LUCC)對全球氣候變化和環(huán)境演變研究領(lǐng)域中的特殊現(xiàn)象具有一定的解釋作用[4]。LUCC 在水土保持、糧食安全和生物多樣性等研究中發(fā)揮著重要的作用[5]。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和生態(tài)脆弱地區(qū)是研究的重點和熱點區(qū)域[6-7]。此外,不少學(xué)者還以平原、流域和綠洲等自然尺度,運用土地利用動態(tài)度[8]和空間自相關(guān)分析等方法[9],針對土地利用變化的方向、數(shù)量、速率及其驅(qū)動機(jī)制等方面進(jìn)行研究[10]。土地利用/覆被類型發(fā)生變化,引起了自然生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、營養(yǎng)層次及成分等發(fā)生改變,進(jìn)而引發(fā)ESV 改變。近年來,眾多學(xué)者基于土地利用類型數(shù)據(jù),依托多種評估方法對多尺度的ESV 開展了大量研究,如李輝等[11]基于土地利用變化,運用當(dāng)量因子法對三峽庫區(qū)ESV 進(jìn)行評估;劉永強等[12]結(jié)合湖南省實際,對價值系數(shù)進(jìn)行修正,測度和分析了區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)型對ESV所產(chǎn)生的影響。
四川省素稱“天府之國”,是長江上游地區(qū)重要的生態(tài)屏障,是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)和雙城經(jīng)濟(jì)圈的重要依托,對于打造內(nèi)陸戰(zhàn)略高地至關(guān)重要。伴隨四川省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,環(huán)境壓力正在逐步增大,因此,掌握四川土地利用現(xiàn)狀及其對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響顯得尤為重要。目前有關(guān)四川省ESV對LUCC 的響應(yīng)研究并不少見,如彭文甫等[13]分析1996—2006 年四川省土地利用變化,探究其對ESV 的影響;胥媛媛等[14]運用當(dāng)量因子法,基于2010 年土地利用數(shù)據(jù)對四川省大熊貓棲息地的ESV 進(jìn)行評估。整體來看,關(guān)于四川省的研究成果大多集中于局部地區(qū)且研究時段較短[15]。因此,本研究基于四川省2000—2018 年土地利用數(shù)據(jù),借助空間分析技術(shù),全面探究四川省18 年來土地利用變化特征及其對ESV 的影響,以期為四川省土地資源合理規(guī)劃與環(huán)境保護(hù)提供參考,為長江流域水土保持和區(qū)域土地資源合理利用與開發(fā)提供科學(xué)依據(jù)。
四川省位于中國西南地區(qū),總?cè)丝诩s8 375萬人,總面積約4.86×105km2,轄21 個地級行政區(qū);位于中國地理第一階梯與第二階梯的過渡地帶,省內(nèi)河流眾多,雅礱江、嘉陵江和岷江等河流是長江的重要支流。全省山區(qū)面積廣大,地勢險峻,山地、高原和丘陵地貌居多。川西部地區(qū)為山地高原,林地與草原分布廣泛;川東部地區(qū)以平原與低山丘陵為主,地勢相對平坦,耕地面積廣闊。川中東部地區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)氣候,川西南地區(qū)為亞熱帶濕潤氣候,而川西高原山地地區(qū)為高山高原氣候。土壤類型多樣,包括紅壤、黃壤、紫色土和草甸土等。
從中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)獲取2000、2010 和2018 年的土地利用/覆被類型數(shù)據(jù)(空間分辨率為30 m),根據(jù)土地資源及其利用屬性,將土地利用/覆被類型分為6 種:耕地、草地、林地、建設(shè)用地、水域和未利用地。數(shù)據(jù)基于各時期Landsat TM/ETM 遙感影像數(shù)據(jù),在ArcMap 軟件環(huán)境下開展人機(jī)交互式解譯判讀,再通過地形圖和植被圖等區(qū)域輔助數(shù)據(jù)和野外調(diào)查驗證解譯成果。該套數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制,遙感影像解譯精度耕地和城鎮(zhèn)圖斑的屬性判對率達(dá)95%,其余地類達(dá)90%[16]。糧食價格、產(chǎn)量和種植面積數(shù)據(jù)來源于2001、2011和2019 年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》以及各時期的《四川省統(tǒng)計年鑒》。
1.3.1 土地利用動態(tài)度
土地利用動態(tài)度(單一) (Lu)是指在一定時間段里,某一種地表覆蓋類型的面積變化,常用的表達(dá)式為:
式中,Ua是四川省研究初期的某種土地利用類型的面積;Ub為研究末期的土地利用類型的面積;T為研究末期減去研究初期所得到的研究時長(年)。
1.3.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣
轉(zhuǎn)移矩陣由俄國數(shù)學(xué)家馬爾科夫提出,常用于解釋客觀事物從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另外一種狀態(tài)的可能性。該矩陣基于馬爾科夫模型,應(yīng)用于土地利用變化,對土地利用轉(zhuǎn)移情況進(jìn)行定量化描述。是分析各種土地類型間轉(zhuǎn)化的一種較好的方法。
1.3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估
目前評估ESV 有多種方法[17],本研究采用謝高地等[18]構(gòu)建的基于單位面積價值當(dāng)量因子法。當(dāng)量因子法認(rèn)為1 個標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量因子等于1 hm2農(nóng)田上生產(chǎn)的糧食作物所產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價值的1/7。2000—2018 年,四川省3 種主要糧食作物(稻谷、小麥和玉米)的產(chǎn)量占四川省糧食作物總產(chǎn)量的82%以上。為了避免因不同年份糧食作物售價波動而引起當(dāng)量因子的巨大變化,以便更好地對2000、2010 與2018 年3 個時期ESV時空變化進(jìn)行對比分析,參考前人研究成果[19],本研究以2018 年的農(nóng)作物價格為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并結(jié)合3 種農(nóng)作物不同時期的產(chǎn)量與播種面積數(shù)據(jù),運用式(2)計算得出四川省2000、2010 和2018年標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量因子En分別為:1 968.99、1 872.78 和2 046.95 元/hm2。
式中,n是農(nóng)作物的種類;pj和qj分別為j種農(nóng)作物的價格(元/kg)與產(chǎn)量(kg);M為n種農(nóng)作物播種面積之和(hm2)。
借助謝高地等[18]提出的“中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量表”,結(jié)合研究區(qū)各時期的當(dāng)量因子及土地利用類型數(shù)據(jù),根據(jù)式(3)計算四川省各時期的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。當(dāng)量因子法認(rèn)為建設(shè)用地類型的價值當(dāng)量為0,故不參與ESV運算。
式中,ESV 是指研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值;Ai為第i類土地利用類型的面積(hm2);VCi為第i種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)。
1.3.4 空間自相關(guān)分析
全局空間自相關(guān)能表征某個空間要素在空間上整體的分布狀況,一般采用Moran’sI統(tǒng)計量與Z值度量。Moran’sI值的取值范圍界于-1~1 之間。若I值大于0,表征空間要素在空間上呈正相關(guān)性;若I值小于0,要素在空間分布上趨于分散,呈負(fù)相關(guān)性。若I值等于0,則要素在空間上呈隨機(jī)分布。Z為Moran’sI的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量,其漸近地服從正態(tài)分布,當(dāng)顯著性水平α=0.01 時,|Z|>2.58 表明ESV 在空間上呈顯著的自相關(guān)。為了掌握四川省ESV 空間分布情況,運用ArcGIS 軟件創(chuàng)建漁網(wǎng)工具,將四川省劃分為5.53×104個3 km×3 km 的網(wǎng)格單元,運用Arc-GIS 軟件中的Global Moran’sI統(tǒng)計量對格網(wǎng)ESV 做全局空間自相關(guān)分析。
局部空間自相關(guān)可以檢驗空間上是否存在要素集聚現(xiàn)象,分析鄰近或鄰接要素之間的關(guān)聯(lián)性。主要包含空間聯(lián)系的局部指標(biāo)(LISA)、G 統(tǒng)計和Moran 散點圖等3 種分析方法[19]。為了探究微觀尺度上,四川省土地利用類型的ESV 在空間分布上是否具有相關(guān)性,明晰ESV 空間分布的聚集情況,基于網(wǎng)格單元,將ESV 數(shù)據(jù)與格網(wǎng)進(jìn)行空間鏈接,隨后在GeoDa 軟件中完成四川省ESV局部空間自相關(guān)分析。
整體上來看,四川省2000—2018 年土地利用類型以林地與草地為主,二者多年合計占比達(dá)69%以上(表1)。耕地是區(qū)域土地利用的重要成分,占比在24%以上。四川省土地利用空間分布存在明顯的地域差異(圖1),主要受地形地貌因子影響。川中平原與川東丘陵地區(qū)土地類型以耕地為主,林地主要分布于川西山地地區(qū),草地則大范圍地分布于川西的高原山地之上,建設(shè)用地主要分布在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的成都平原與盆周丘陵地區(qū),地理條件優(yōu)越,區(qū)位優(yōu)勢明顯。水域面積較小,分布在川西高原冰川地區(qū)與河流水庫地區(qū)。此外,區(qū)域內(nèi)有大量未利用地有待開發(fā),2018 年全省未利用地面積達(dá)1.77×104km2,主要集中在川西山地高原地區(qū)。
表1 四川省土地利用類型結(jié)構(gòu)及其占比Tab.1 The structure and proportion of land use types in Sichuan Province
圖1 四川省土地利用現(xiàn)狀圖)Fig.1 Land use status in Sichuan Province
通過分析四川省2000—2018 土地利用變化數(shù)據(jù)(表2),可以歸納得出四川省18 年來土地利用變化特征。
表2 2000—2018 年四川省土地利用面積變化與動態(tài)度Tab.2 Changes and dynamics of land use area in Sichuan Province from 2000 to 2018
(1)耕地面積大量減少。耕地受人類社會經(jīng)濟(jì)活動影響較大,在2000—2018 年間,共減少了3 298.67 km2,減幅約3%。2000 年以來農(nóng)村大量耕地撂荒,以成都平原為中心的城市建設(shè)用地迅速擴(kuò)展,導(dǎo)致耕地面積持續(xù)減少。盡管相關(guān)土地政策規(guī)定占用了耕地要做到“占補平衡”,但在施行過程中多只做到數(shù)量上的平衡,補充耕地的質(zhì)量無法得到保障。
(2)林地面積先增后減。林地是森林物質(zhì)生產(chǎn)和生態(tài)服務(wù)的源泉,也是四川省主要的土地利用類型之一。2000—2010 年,林地面積增加3 527.47 km2;2010—2018 年,減少39.81 km2;呈現(xiàn)出先增后減的趨勢。整體上看,林地面積趨于穩(wěn)定。
(3)城市建設(shè)用地迅速增加。建設(shè)用地面積從2000 年的2 972.82 km2,激增到了2018 年的6 132.37 km2。在研究期內(nèi),2 個時期增長相當(dāng),分別增加1 564.89 和1 594.67 km2。其動態(tài)變化率高達(dá)52.64%與35.14%。
(4)草地面積不斷減少。四川省西部地區(qū)多高原山地,草地面積廣闊。研究期內(nèi),第1 個時期草地面積減少4 025.48 km2,第2 個時期減少444.20 km2,其動態(tài)變化度從-2.30%變?yōu)?0.26%,減少速率在降低。
(5)水域面積持續(xù)增加。2000 年水域面積為3 817.49 km2,2018 年 為4 794.01 km2,共 增 加976.51 km2,其中第1 個時期增加500.20 km2,第2 個時期增加476.31 km2。2000 年以來,四川省內(nèi)興修了紫坪鋪和瀑布溝等水利工程,使得水域面積持續(xù)增加。
(6)未利用地呈先增后減趨勢。四川省未利用地主要分布于川西高原山地地區(qū),山高谷深,人煙稀少,開發(fā)難度大,占四川省面積的3.60%。在研究期內(nèi),第1 個時期未利用地增加181.77 km2,第2 個時期減少37.16 km2。
由表3 和圖2 可知:2000—2018 年四川省各土地利用類型間都有著頻繁的相互轉(zhuǎn)換過程。2000—2010 年,耕地共轉(zhuǎn)出4 937.85 km2,其中分別轉(zhuǎn)向建設(shè)用地與林地1 454.31 和2 346.39 km2,分別占總轉(zhuǎn)出量的30%和47%。草地的轉(zhuǎn)出主要發(fā)生在川西地區(qū),草地總轉(zhuǎn)出量為9 696.42 km2,主要轉(zhuǎn)出到耕地、林地和未利用地,分別轉(zhuǎn)出了915.66、6 123.60 和2 220.21 km2。林地主要轉(zhuǎn)向草地與耕地,占總轉(zhuǎn)出量的93%。未利用地主要向草地轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換量占總轉(zhuǎn)出量的92%。建設(shè)用地與水域向其他地類轉(zhuǎn)換的面積較小。2010—2018 年,草地與耕地面積持續(xù)減少,大量轉(zhuǎn)成林地、草地和建設(shè)用地。部分林地轉(zhuǎn)成了耕地,主要集中在川南與川東地區(qū)。整體來看,2010—2018年土地利用轉(zhuǎn)移更加的頻繁。
圖2 2000—2018 年土地利用轉(zhuǎn)移圖)Fig.2 Land use transfer map from 2000 to 2018
表3 2000—2018 年四川省土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.3 Land use transfer matrix of Sichuan Province from 2000 to 2018 km2
2.4.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的數(shù)量變化分析
由表4 可知:四川省2000、2010和2018 年ESV 總量分別為15 459.48、14 818.96 和16 203.28億元,2000—2010 年ESV 減少640.52 億元,2010—2018 年增加1 384.32 億元,總量呈先減后增的V 型。林地和草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值是ESV 總量構(gòu)成的主體,兩者合占總量約85%。其中,林地所做出的貢獻(xiàn)占絕對優(yōu)勢,約為60%。2000—2010 年間,林地面積雖有所增加,受2010 年的當(dāng)量因子減少的影響,林地ESV 損失261.89 億元。除水域外其他地類ESV 均有所減少。水域ESV 增加25.83 億元,可見水域在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)調(diào)節(jié)方面具有至關(guān)重要的作用。
表4 四川省土地利用類型ESV 總量及變化Tab.4 Total am ount and change of ESV of land use types in Sichuan Province ×108 yuan
從單向生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值方面來看,2000—2018 年,四川省ESV (表5)構(gòu)成從大至小依次為:調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)、供給服務(wù)和文化服務(wù)。其中,單項ESV 所占比例較大的有保持土壤、維持生物多樣性、水文調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)和氣體調(diào)節(jié)等。食物生產(chǎn)占比最低,且呈先減后增趨勢,占ESV 總量的3.10%。2000—2018 年,單項ESV 增減變化明顯,保持土壤與維持生物多樣性變化的最明顯,這表明這兩者在維系生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定方面顯得尤為重要。
表5 四川省單項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Tab.5 The value of individual ecosystem services in Sichuan Province ×108 yuan
2.4.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的時空變化分析
從空間分布來看,四川省各市州ESV 空間分布呈西高東低的特點(表6)。川西的甘孜州、阿壩州和涼山州所轄區(qū)劃面積廣闊,各年3 個州的ESV 總量在9 384.5 億元以上,對四川省ESV 總量的貢獻(xiàn)極大。位于四川盆地周邊地區(qū),如綿陽市、雅安市及樂山市等,林地是其主要的土地利用類型,地區(qū)ESV 總量較高。資陽市、內(nèi)江市、自貢市和遂寧市等地的ESV 值最小,對四川省ESV 的貢獻(xiàn)最小。從時間變化來看,各市州ESV變化明顯,2000—2010 年各市州ESV 均在減少,2010—2018 年各地區(qū)ESV 都有所增加。3 個自治州面積廣泛,損失與增值也最大;而德陽市、遂寧市和內(nèi)江市等地ESV 增減變化不太明顯。
表6 四川省各市州ESV 空間分布及變化情況Tab.6 Spatial distribution and variation of ESV in Sichuan Province ×108 yuan
為避免因各市州面積不同導(dǎo)致的地區(qū)ESV 差異過大,而無法準(zhǔn)確地反映各地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境,進(jìn)一步分析了2000—2018 年四川省各市州單位面積的ESV 及其空間變化情況。結(jié)果(圖3)顯示:四川省單位面積ESV 空間分布存在較大差異性,整體上呈西高東低的分布格局,與市州ESV 總量的空間分布特征基本一致。川西地區(qū)土地利用類型以林地和草地為主,對ESV 的貢獻(xiàn)率最大,如雅安市、涼山州、攀枝花市和阿壩州等地,草地森林資源豐富,單位面積上的ESV 也最高。成都平原與盆周丘陵地區(qū)地勢平坦,社會經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),人類活動頻繁,如成都市、德陽市、遂寧市和資陽市等地區(qū)ESV 總量較小,同時地區(qū)單位面積ESV 也很低。
圖3 四川省單位面積上ESV 空間分布情況(yuan/hm2))Fig.3 Spatial distribution of unit ESV in Sichuan Province
2.4.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的空間自相關(guān)分析
四川省2000、2010 和2018 年全局Moran ’sI值分別為0.353、0.342 和0.332,Z值分別為110.85、109.11 和108.34,P值均小于0.000 1。表明四川省ESV 在空間分布上存在正的空間自相關(guān),并非完全隨機(jī)分布,ESV 高值與低值在空間上趨于集聚。2000—2018 年Moran ’sI整體呈下降趨勢,說明四川省ESV 的空間自相關(guān)性在減弱。
為了探究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值要素在空間聚類的位置及變化特征,進(jìn)一步開展局部空間自相關(guān)分析,結(jié)果(圖4)顯示:高—高聚集區(qū)主要集中在龍門山脈以西的阿壩州、綿陽市、雅安市以及攀西(涼山州和攀枝花市)等地區(qū),這些地區(qū)林地和草地分布廣泛,受人類活動影響較?。怀啥计皆?成都市、德陽市、眉山市和資陽市)、川東丘陵地區(qū)(南充市和遂寧市)和川南地區(qū)(內(nèi)江市、自貢市和宜賓市)是低—低聚集區(qū),這些區(qū)域內(nèi)地勢平坦,土地利用類型以耕地為主,城市密集,造成區(qū)域ESV 值偏低。不顯著的區(qū)域在全省范圍內(nèi)均有分布,大面積分布于川西高原和川北地區(qū)。2000、2010 和2018 年,高—高聚集區(qū)分別有7 251、7 077 和7 057 個單元,低—低聚集區(qū)分別有8 502、8 596 和8 459 個單元,不顯著區(qū)域分別為35 466、35 357 和35 457 個單元。整體來看,低值聚集區(qū)范圍大于高值聚集區(qū),且兩者范圍整體上逐漸縮小,但縮小的幅度不大,不顯著區(qū)域范圍變動不大,表征四川省ESV 空間聚集性在緩慢減弱。
圖4 2000—2018 年四川省ESV 的LISV 聚集圖)Fig.4 LISV aggregation of ESV in Sichuan Province from 2000 to 2018
18 年來,四川省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值提升了743.8 億元,除當(dāng)量因子變動產(chǎn)生的影響外,主要得益于林地面積的增加以及水利工程的修建而導(dǎo)致的水域面積增加。有研究表明:林地和水域能創(chuàng)造極高的生態(tài)服務(wù)價值[20],二者在區(qū)域ESV總量構(gòu)成中扮演著至關(guān)重要的角色,深刻體現(xiàn)了“綠水青山就是金山銀山”的科學(xué)發(fā)展理念。因此,在今后的區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作中應(yīng)加強對林地和水域的看管。川西和盆周山地地區(qū)森林資源豐富、河湖密集,但社會經(jīng)濟(jì)水平較低??梢岳脙?yōu)越的自然資源,借助森林天然氧吧的特點,發(fā)展區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè),引導(dǎo)農(nóng)民栽種培育高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)林,逐漸縮小與盆地中心地區(qū)的發(fā)展差距。與林地和水域相比,草地創(chuàng)造的價值相對較低。此外,在草地密集分布區(qū)域適當(dāng)將草地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?,?chuàng)造更為豐厚的生態(tài)價值,增加人民福祉。
進(jìn)入2000 年以來,四川盆地地區(qū)大量耕地轉(zhuǎn)入建設(shè)用地之中。該區(qū)域在成渝經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展進(jìn)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。耕地作為一種至關(guān)重要的自然資源,其變化直接關(guān)系到區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。耕地面積的減少降低了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全與生態(tài)環(huán)境保護(hù)也將產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,應(yīng)加強區(qū)域耕地保護(hù)力度,增強土地利用效率。在城市密集分布地區(qū),如成都平原、川東丘陵和安寧河谷等地,合理規(guī)劃城市發(fā)展方向與速率,提高城市空間的利用率。合理開發(fā)四川盆地周邊山地與川西地區(qū)的未利用地。不斷優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu),促使區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)供給,推動土地利用結(jié)構(gòu)朝著ESV 增值的方向發(fā)展。
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能否可持續(xù)供給一直以來都是國際社會關(guān)注的焦點問題[21],生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的評估方法也呈多樣化的態(tài)勢[17]。相關(guān)研究表明:土地利用類型不同程度的變化驅(qū)動著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能發(fā)生相應(yīng)轉(zhuǎn)變[19-20]。本研究采用土地利用動態(tài)度、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和空間自相關(guān)分析方法,探究了四川省2000—2018 年21 個市州的土地利用時空變化特征及其對區(qū)域ESV 的影響,旨在為土地資源管理與生態(tài)環(huán)境的保護(hù)提供參考借鑒。本研究打破了將行政區(qū)作為評價單元的傳統(tǒng),基于網(wǎng)格單元進(jìn)行ESV 評估,在此基礎(chǔ)上開展空間自相關(guān)分析。既從整體上把握區(qū)域ESV的空間分布情況,也借助LISA 圖直觀地刻畫出局部ESV 的變化特征,不僅提高評價結(jié)果的可視化效果,同時顯著提升了評估結(jié)果的表達(dá)度。結(jié)果表明:四川省土地利用類型多樣且空間分布具有明顯的差異性,區(qū)域ESV 在空間上呈西高東低的分布特征,全局Moran’sI顯示區(qū)域ESV 具有顯著的空間聚集性,但其聚集性在逐漸減弱。在彭文甫等[13]的研究中,其區(qū)域ESV 的變化趨勢和空間分布形式與本研究結(jié)果相似,但其當(dāng)量因子與區(qū)域ESV 總量與本研究結(jié)果有顯著差異,分析其原因主要是受不同年份農(nóng)產(chǎn)品市場定價的不確定性影響,從而導(dǎo)致計算結(jié)果的差異。參數(shù)選取和修正角度的不同可能造成同一研究區(qū)域產(chǎn)生不同的研究結(jié)果[22-23]。謝高地等[18]所構(gòu)建的當(dāng)量因子法認(rèn)為建設(shè)用地不能創(chuàng)造任何生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。實際上,城市生態(tài)系統(tǒng)是生態(tài)系統(tǒng)的一個重要組成部分,除城市中的公園等綠化用地外,城鄉(xiāng)建設(shè)用地在氣體調(diào)節(jié)、廢物處理和提供美學(xué)景觀等生態(tài)服務(wù)功能方面具有積極的作用[24]。因此,如何全面地評估包括建設(shè)用地在內(nèi)的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值、構(gòu)建精確度更高和適用性更強的評價指標(biāo)體系是今后的研究方向。
四川省土地利用類型多樣,主要以耕地、草地和林地為主。2000—2018 年間各地類均發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變。主要表現(xiàn)為耕地與草地大量減少,林地和建設(shè)用地明顯增加,大量耕地轉(zhuǎn)為林地和建設(shè)用地。受區(qū)域土地利用方式變化的影響,四川省ESV 整體呈增加趨勢,凈增值為743.80 億元。林地與水域面積的增加對區(qū)域ESV 增值起著關(guān)鍵的作用??臻g分布上,ESV 主要呈西高東低的分布特征;時間序列上,ESV 高值區(qū)域與低值區(qū)域均呈緩慢縮小的態(tài)勢??臻g自相關(guān)分析結(jié)果顯示區(qū)域ESV 空間分布具有顯著的空間聚集性,具體表現(xiàn)為高—高聚集和低—低聚集模式。川西地區(qū)是ESV 高—高聚集區(qū),成都平原及盆周東部丘陵地區(qū)是ESV 低—低聚集區(qū)。