楊強(qiáng)強(qiáng),徐光來,3,*,李愛娟,劉永婷,胡春生

1 安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院, 蕪湖 241003 2 安徽省江淮流域地表過程與區(qū)域響應(yīng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 蕪湖 241003 3 皖江流域退化生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)與重建省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，蕪湖 241003

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指人類通過生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能直接或間接獲取的各種收益,主要包括供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)及文化服務(wù),是生態(tài)系統(tǒng)功能向人類福祉轉(zhuǎn)化的媒介[1- 2]。各服務(wù)間關(guān)系密切且復(fù)雜,分為此消彼長的權(quán)衡關(guān)系及同時(shí)增強(qiáng)或減弱的協(xié)同關(guān)系[3],明晰不同服務(wù)間的關(guān)系,有利于利益最大化及區(qū)域的合理規(guī)劃[4]。土地利用是人類最基本的實(shí)踐活動(dòng),對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的維持起決定作用[5],生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化亦可影響人類對土地的利用效率,兩者相互作用、相互影響[6]。超過60%的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)正處于退化或不可持續(xù)的利用狀態(tài)[7],且生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生驟變及不可逆轉(zhuǎn)的變化趨勢逐漸增強(qiáng),一定程度上反映了人類對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的作用與價(jià)值認(rèn)識不足[8- 9]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為研究人與自然關(guān)系的重要紐帶,將其貨幣化來衡量人類活動(dòng)對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,成為生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[10]。Liu等[11]利用相關(guān)性分析探究了丹江口大壩上下游生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)全流域協(xié)同關(guān)系占主導(dǎo)地位,壩區(qū)上游與其一致,而下游各服務(wù)之間則以權(quán)衡關(guān)系為主,上下游服務(wù)功能關(guān)系存在空間差異;Ma等[12]發(fā)現(xiàn)受新疆艾比湖濕地土地利用方式變化特點(diǎn)的影響,在研究時(shí)段內(nèi),各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間均存在著較強(qiáng)的相關(guān)性及協(xié)同效應(yīng);Sannigrahi等[13]運(yùn)用凈初級生產(chǎn)力模型、InVEST模型及元胞自動(dòng)機(jī)-馬爾科夫模型探討了氣候及土地利用變化對印度孫德爾本斯生物圈生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響,但多數(shù)模型數(shù)據(jù)需求大且選取參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一[14]。謝高地等[15]針對Costanza的評估方法存在的缺陷,對200多位生態(tài)學(xué)專家進(jìn)行問卷調(diào)查,制定出中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表,對其進(jìn)行修訂后評估了青藏高原的生態(tài)資產(chǎn)價(jià)值,該方法相對簡單且易于廣泛應(yīng)用[16],但在應(yīng)用的過程中也存在一些問題。一方面,隨人類活動(dòng)的增強(qiáng),建設(shè)用地構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)不斷擴(kuò)大,在研究中該組分對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響往往被忽略;另一方面,忽視生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域異質(zhì)性而將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能當(dāng)量表直接應(yīng)用于研究區(qū),研究結(jié)果偏離實(shí)際情況[17]。

鑒于此,本文選取青弋江流域?yàn)檠芯繉ο?基于修訂的當(dāng)量因子表及2000—2018年土地利用數(shù)據(jù),首先分析該流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(Ecosystem Services Value, ESV)的變化特征,然后利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度模型及空間自相關(guān)法測度各服務(wù)之間時(shí)空演變規(guī)律,最后引入土地利用程度綜合指數(shù)模型,探討土地利用強(qiáng)度對ESV的影響。研究結(jié)果以期為ESV的估算及生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與修復(fù)提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

屬雨源型河流的青弋江發(fā)源于黃山北麓黟縣,為長江下游南岸最長的一級支流[18]。青弋江流域面積約8487 km2,介于29.91°N—34.43°N、117.64°E—118.85°E之間,屬中亞熱帶季風(fēng)氣候,年均溫16℃,年均降水量1500 mm[19]。行政上涉及蕪湖市的弋江區(qū)、鳩江區(qū)、鏡湖區(qū)、蕪湖縣、南陵縣,宣城市的宣州區(qū)、涇縣、旌德縣、績溪縣、寧國市,黃山市的黃山區(qū)、祁門縣、黟縣,池州市的青陽縣、石臺縣(圖1)。至2018年年末,該流域總?cè)丝诩s243萬人,2018年生產(chǎn)總值約1743億元。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

以Landsat 5-TM(軌道號為120—38,120—39)2個(gè)時(shí)相(20001010,20091003)與1個(gè)時(shí)相的Landsat 8-OLI(20180419)影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,采用WGS_1984_UTM_zone_50N空間坐標(biāo)系,依據(jù)國家《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合研究區(qū)實(shí)況及解譯的可操作性,將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、未利用地6類。經(jīng)輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理后,運(yùn)用ENVI 5.3監(jiān)督分類模塊進(jìn)行土地利用信息的提取,三個(gè)時(shí)期解譯影像Kappa系數(shù)分別為0.9458、0.8851、0.9091,能夠滿足本文研究需求。

全國全年糧食總產(chǎn)量及播種面積來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》;青弋江流域多年平均糧食單產(chǎn)來源于《蕪湖統(tǒng)計(jì)年鑒》《黃山市統(tǒng)計(jì)年鑒》《宣城統(tǒng)計(jì)年鑒》及《池州統(tǒng)計(jì)年鑒》,安徽省糧食收購價(jià)格來源于安徽省糧食和物資儲(chǔ)備局。

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估

當(dāng)量因子指生態(tài)系統(tǒng)的某種生態(tài)服務(wù)價(jià)值較農(nóng)田食物生產(chǎn)的相對重要程度[20]。依據(jù)Hasan等[21]及謝高地等[15]的研究獲取的當(dāng)量因子表代表的是全年及全國生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)服務(wù)功能的平均服務(wù)價(jià)值,考慮到區(qū)域存在差異性,采用徐麗芬等[22]提出的以農(nóng)田為基準(zhǔn)的修訂方法對其進(jìn)行修訂。2018年青弋江流域與全國的單位面積糧食產(chǎn)量分別為5.98 t/hm2和5.62 t/hm2,得到研究區(qū)當(dāng)量因子修訂系數(shù)為1.064。沒有人力投入,自然生態(tài)系統(tǒng)提供的經(jīng)濟(jì)價(jià)值是現(xiàn)有農(nóng)田單位面積提供食物生產(chǎn)服務(wù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的1/7[23],該流域多年平均糧食單產(chǎn)為5848 kg/hm2,2018年安徽省糧食收購均價(jià)為2.7元/kg,則該流域1個(gè)當(dāng)量因子的經(jīng)濟(jì)價(jià)值量為2256元/hm2。其中,將土地利用類型中的耕地、林地、草地、水域、未利用地分別與農(nóng)田、森林、草地、水體及荒漠五類生態(tài)系統(tǒng)一一對應(yīng),進(jìn)而得到青弋江流域單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表(表1)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算方法[24]：

表1 青弋江流域各類土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)/(元 hm-2 a-1)

ESV=∑Ak×VCk

(1)

式中,ESV代表生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(元);Ak為第k種土地利用類型面積(hm2);VCk為第k種土地利用類型單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)(元 hm-2a-1)。

1.3.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度(Ecosystem Services Trade-off Degree, ESTD)可較好的厘清各服務(wù)間的關(guān)系[23]。結(jié)合實(shí)際情況,參考Gong等[25]的計(jì)算方法并對其改進(jìn),使得ESTDij=ESTDji,即兩種服務(wù)調(diào)整計(jì)算放置順序,其權(quán)衡/協(xié)同度相同。計(jì)算公式為：

(2)

(3)

式中,ESia,ESib分別代表a時(shí)刻(最終狀態(tài))與b時(shí)刻(初始狀態(tài))第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的值;ESCIi是第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化指數(shù)(Ecosystem Services Change Index, ESCI);ESTDij為第i,j種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度,若ESTDij>0(或ESTDij<0),則兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在協(xié)同關(guān)系(或權(quán)衡關(guān)系),絕對值的大小反映了權(quán)衡/協(xié)同的水平。

1.3.3敏感性分析

生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù)存在一定的不確定性,且VC的準(zhǔn)確性對于ESV評價(jià)具有重要意義[26],采用經(jīng)濟(jì)學(xué)中彈性的概念計(jì)算敏感性指數(shù)(Coefficient of Sensitivity,CS),定量描述ESV變化對價(jià)值系數(shù)的敏感性[27],即驗(yàn)證生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)是否符合研究區(qū)[17]。若CS>1,則ESV對VC是富有彈性的,即ESV受VC的設(shè)定值影響顯著,其計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性較差;若CS<1,則表明ESV對VC缺乏彈性,計(jì)算結(jié)果可信。計(jì)算公式[28]：

(4)

式中,CS代表敏感性指數(shù);ESVi與ESVj分別表示初始的及調(diào)整后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;VCik與VCjk表示初始的和調(diào)整后(±50%)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

1.3.4空間自相關(guān)分析

地理學(xué)第一定律表明,地理空間的事物是相互關(guān)聯(lián)的,且相近的事物相關(guān)性更強(qiáng)[29]。采用全局空間自相關(guān)(Global Moran′sI)揭示青弋江流域ESV的整體分布特征,其中Moran′sI∈[-1, 1],當(dāng)I>0,表明ESV在空間分布上具有正相關(guān)性,即存在“高高”或者“低低”聚集現(xiàn)象;當(dāng)I=0,表明ESV隨機(jī)分布;若I<0,則ESV存在“高低”或“低高”臨近現(xiàn)象。計(jì)算公式[5]：

(5)

式中,I是全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù);xi與xj代表第i和第j個(gè)評價(jià)單元的ESV觀測值,xa為觀測值的均值;n為研究尺度上ESV評價(jià)單元總個(gè)數(shù);Wij為評價(jià)單元i和j之間的空間權(quán)重矩陣。

為了進(jìn)一步探討多個(gè)變量之間的相關(guān)程度,引入雙變量全局空間自相關(guān),計(jì)算公式[30]：

(6)

采用局部空間自相關(guān)(Local Moran′sI)并結(jié)合LISA(Local Indicators of Spatial Assocation)集聚圖探測ESV在空間聚集的具體位置。計(jì)算公式[31]：

(7)

式中,Ii代表局部空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)。其余與(5)式含義相同。

1.3.5土地利用程度綜合指數(shù)

土地利用程度綜合指數(shù)(the Comprehensive Index of Land Use Degree,La),有利于揭示土地利用的程度及進(jìn)行區(qū)域的橫向分析[32]。計(jì)算公式：

(8)

式中,La代表土地利用程度綜合指數(shù);Ai為第i級土地利用程度分級指數(shù)[19](表2);Ci是第i級土地利用面積百分比。

表2 土地利用程度分級賦值表

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化

2000、2009、2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值分別為285.19億元、351.26億元和294.68億元,呈先增后減的變化趨勢,值得注意的是,2009—2018年降低了16.11%,表明近年來流域生態(tài)環(huán)境趨于退化。各地類ESV變化如表3所示,整個(gè)研究時(shí)段內(nèi),林地為ESV的貢獻(xiàn)主體,其次是耕地和水域。2000—2009年耕地及未利用地對ESV的貢獻(xiàn)下降,但水域及林地面積增加且兩者的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)較大,對ESV的貢獻(xiàn)分別增長了87.95%和26.98%。2009—2018年除耕地的ESV增加了106.85%外,其余均處于下降狀態(tài),主要因?yàn)槿祟惢顒?dòng)的增強(qiáng)導(dǎo)致了耕地及建設(shè)用地面積的增加,但建設(shè)用地的增加加劇了整體ESV的下降。

表3 2000—2018年青弋江流域各類土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化

2.2 單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化

各地類提供的ESV如圖2所示,2000—2018年,貢獻(xiàn)率較大的為調(diào)節(jié)服務(wù)及支持服務(wù),其中調(diào)節(jié)服務(wù)主要來源于水源涵養(yǎng),支持服務(wù)功能來源于土壤形成與保護(hù)及生物多樣性保護(hù),約占總服務(wù)價(jià)值的15.2%,17.7%和14.1%。研究時(shí)段內(nèi),水域提供的水源涵養(yǎng)及廢物處理服務(wù)較為突出,兩者幾近占各年水域提供總ESV的84%;林地與草地提供的各項(xiàng)ESV呈先增后減的變化趨勢,就林地而言,其各項(xiàng)ESV減少量較其增加量更為突出;耕地提供的ESV及建設(shè)用地提供的正向或負(fù)向ESV在2018年均高于其他年份,未利用地提供的ESV均低于其他年份,一定程度上反映了人類活動(dòng)對生態(tài)系統(tǒng)干擾力度增強(qiáng)。

圖2 2000—2018年青弋江流域土地生態(tài)系統(tǒng)單項(xiàng)服務(wù)價(jià)值變化Fig.2 Changes of individual service value of land ecosystem in Qingyijiang River Basin from 2000 to 2018

由生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度模型計(jì)算獲取的各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系(圖3)知,該流域各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的協(xié)同關(guān)系較權(quán)衡關(guān)系更為平穩(wěn),且占據(jù)主導(dǎo)地位。2000—2009年、2009—2018年兩個(gè)時(shí)間段各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間共組成72組,其中56組正值、16組負(fù)值,協(xié)同率為77.8%。權(quán)衡關(guān)系主要存在于食物生產(chǎn)服務(wù)與其他服務(wù)之間,且權(quán)衡程度增強(qiáng),其中2009—2018年食物生產(chǎn)功能與廢物處理功能的權(quán)衡度(-13.52)較2000—2009年時(shí)間段增長了約13倍。協(xié)同關(guān)系中,2000—2009年間水源涵養(yǎng)功能與土壤形成與保護(hù)功能的協(xié)同度最高(1.29),2009—2018年間原材料生產(chǎn)功能與廢物處理功能協(xié)同度最高(5.99),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互關(guān)系隨時(shí)間的變化發(fā)生了演變[33]。

參照上述的干法工藝流程圖，按照正常處理1 t廢舊電池干法處理模式，三元材料動(dòng)力電池以傳統(tǒng)的干法回收工藝計(jì)算成本和收益，LFP分別以傳統(tǒng)的干法回收工藝（干法1）和改進(jìn)的干法回收工藝（干法2）計(jì)算成本和收益，成本分別命名為CLFP干法1、CLFP干法2、C 三元干法，收益命名為 ELFP干法1、ELFP干法2、E 三元干法。處理成本價(jià)格根據(jù)實(shí)際調(diào)研及綜合參考文獻(xiàn)[6-7]，具體如表3所示。

圖3 各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系Fig.3 trade-off and synergies between ecosystem services

2.3 敏感性分析

敏感性指數(shù)(CS)計(jì)算結(jié)果如表4所示。價(jià)值系數(shù)(VC)調(diào)整(±50%)后,各時(shí)期CS值均小于1。研究時(shí)段內(nèi),林地的敏感性指數(shù)最高,其范圍為0.7223—0.8064,即當(dāng)VC增加10%時(shí),總ESV增加7.223%—8.064%;未利用地敏感性指數(shù)最低,幾近為0,當(dāng)未利用地的VC增加10%時(shí),總ESV最大增加了0.03%,波動(dòng)較小。因此,本研究通過對當(dāng)量因子表修訂后計(jì)算的價(jià)值系數(shù)表比較可靠,符合青弋江流域的實(shí)際情況。

表4 調(diào)整價(jià)值系數(shù)后總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化及敏感性指數(shù)(2000—2018年)

2.4 空間自相關(guān)分析

2.4.1全局空間自相關(guān)

為了合理的避免ESV按照行政區(qū)劃均勻分布,采用格網(wǎng)法將ESV數(shù)據(jù)賦予每個(gè)對應(yīng)的網(wǎng)格,以便更為精細(xì)的對其時(shí)空分布特征進(jìn)行研究[34]。多次調(diào)整格網(wǎng)尺度并結(jié)合研究區(qū)面積、可視化效果及研究方法,最終以1 km×1 km格網(wǎng)作為基本分析單元,共8876個(gè)網(wǎng)格。為明晰各單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的整體空間分布特征,借助GeoDa 1.14軟件平臺進(jìn)行空間自相關(guān)的計(jì)算。結(jié)果顯示(表5),各單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值Moran′sI均大于零且通過了P<0.001的顯著水平檢驗(yàn),表明其分布具有一定的集聚特征,且具有較強(qiáng)的正相關(guān)性,即各單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值存在高值與高值(或低值與低值)區(qū)聚集的現(xiàn)象。

表5 2000—2018年青弋江流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值全局自相關(guān)分析

2.4.2局部空間自相關(guān)

由空間關(guān)聯(lián)的局部指標(biāo)LISA圖(圖4)知,2000—2018年,該流域正相關(guān)聚集(高高聚集或低低聚集)較為明顯,但聚集程度有下降的趨勢,異常區(qū)(高低聚集或低高聚集)呈零散分布,且波動(dòng)較小。同一年份橫向?qū)Ρ?各服務(wù)間的空間異質(zhì)性差異較小,但不同年份縱向分析發(fā)現(xiàn),除文化服務(wù)功能外,同一服務(wù)功能的聚集(高高聚集或低低聚集)程度明顯降低。供給服務(wù)與支持服務(wù),2000—2018年高高聚集區(qū)減少量分別達(dá)34.4%和32.3%,低低聚集區(qū)數(shù)量略有增長,主要因?yàn)榱值氐纳鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)較高,而流域上游區(qū)林地面積下降、耕地面積增加,景觀趨于破碎化;調(diào)節(jié)服務(wù)的變化與前述兩類服務(wù)的變化具有一定的相似性,考慮其包含的服務(wù)功能及土地利用現(xiàn)狀,可能由于建設(shè)用地的“組團(tuán)”特性及其面積的增加引起;文化服務(wù)主要包括娛樂文化,高高聚集區(qū)數(shù)量下降33.0%,而低低聚集區(qū)數(shù)量上升了12.4%,該功能主要由林地及水域提供,整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)水域面積增加,但高值區(qū)與高值區(qū)聚集度下降,側(cè)面反映出該流域水域連通性降低。

圖4 單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的LISA聚類圖(2000—2018年)Fig.4 The LISA cluster graph of individual ecosystem services value from 2000 to 2018

2.4.3雙變量全局空間自相關(guān)

由上述空間自相關(guān)分析及公式(1)可知,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈聚集模式、離散模式或隨機(jī)分布模式與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)及對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)面積有關(guān),而各地類面積占比與人類活動(dòng)密切相關(guān)[35]。以土地利用程度綜合指數(shù)(La)的計(jì)算值作為第一變量,ESV作為第二變量,運(yùn)用雙變量空間自相關(guān)探究兩者之間的關(guān)系。如表6所示,各組Moran′sI均為負(fù)值且通過了P<0.01的顯著水平檢驗(yàn),表明生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與土地利用程度之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)土地利用程度增強(qiáng)時(shí),總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值或單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均呈現(xiàn)下降的趨勢。由2000年、2009年及2018年總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與土地利用程度的雙變量LISA聚類圖(圖5)知,研究區(qū)內(nèi)高低聚集及低高聚集類型在顯著水平P≤0.05狀態(tài)下占據(jù)主導(dǎo)地位,且有上升趨勢。當(dāng)土地利用分級指數(shù)較低的土地利用類型(如未利用地)連片存在,此時(shí)其所能提供的ESV較低,可能導(dǎo)致低低聚集類型“組團(tuán)”存在,但整體來看該聚集類型數(shù)量有下降趨勢;高高聚集類型呈零星分布,進(jìn)一步驗(yàn)證了當(dāng)土地利用程度較高時(shí),可能降低所能提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。

表6 土地利用強(qiáng)度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的雙變量空間自相關(guān)結(jié)果

圖5 2000—2018年土地利用程度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間自相關(guān)Fig.5 The spatial autocorrelation between land use degree and ecosystem services value from 2000 to 2018

3 討論

3.1 當(dāng)量因子的修訂及ESV核算

2009—2018年青弋江流域ESV呈明顯的下降趨勢,在此時(shí)段內(nèi),林地面積下降了24.9%,耕地與建設(shè)用地占比分別增長了106.9%和139.4%,為ESV變化的主要驅(qū)動(dòng)力。徐煖銀等[40]通過多元回歸分析并結(jié)合空間相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)人均GDP、人口密度及城市化率是影響贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的主要驅(qū)動(dòng)因素;耿甜偉等[41]首先利用地理探測器篩選并識別影響陜西省ESV變化的主導(dǎo)因子,再運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型探討了各因子對ESV空間異質(zhì)性的影響;本文僅以土地利用變化為切入點(diǎn)分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的驅(qū)動(dòng)因素,下一步將結(jié)合它自然環(huán)境及社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素作進(jìn)一步分析。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)類型的選取

生態(tài)系統(tǒng)類型指一定時(shí)空范圍內(nèi),自然及經(jīng)濟(jì)特征相同的生態(tài)系統(tǒng)單元[15]。綜合考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的可獲取性及遙感影像分辨率,最終將研究區(qū)分為六大類生態(tài)系統(tǒng)。利用雙變量空間自相關(guān)探討了土地利用強(qiáng)度與ESV之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)當(dāng)土地利用程度增強(qiáng)時(shí),其提供的四類單項(xiàng)ESV均呈下降趨勢,而韓增林等[42]認(rèn)為土地利用程度的增強(qiáng)會(huì)降低區(qū)域提供支持服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)及文化服務(wù)的能力,但有利于供給服務(wù)的提升,雖然本文與該研究均認(rèn)為人類活動(dòng)對土地利用干擾強(qiáng)度的增大會(huì)降低生態(tài)系統(tǒng)所能提供的總服務(wù)價(jià)值,但仍存在一定的分歧,主要因?yàn)楹笳呶纯紤]建設(shè)用地對ESV的影響。建設(shè)用地為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,忽略或者將其視為未利用地[35]參與ESV核算,均會(huì)加劇評價(jià)結(jié)果與客觀事實(shí)的偏離程度。

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系深刻影響著區(qū)域土地利用的規(guī)劃并對平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)具有重要意義[43- 44]。本文利用權(quán)衡協(xié)同度模型探究了兩兩服務(wù)之間的程度及方向,發(fā)現(xiàn)研究時(shí)段內(nèi)各服務(wù)間以協(xié)同關(guān)系為主,而權(quán)衡關(guān)系主要存在于食物生產(chǎn)與其他服務(wù)之間,此結(jié)果與孫藝杰等[45]分析基本一致,表明食物生產(chǎn)同環(huán)境保護(hù)之間存在一定的沖突,體現(xiàn)了耕地與其它土地利用方式之間存在著競爭關(guān)系[46],而戴路煒等[47]發(fā)現(xiàn)基于縣域尺度的食物供給與碳固定持及土壤保持之間均為協(xié)同關(guān)系,究其原因,可能是對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估方法不同[48]。余玉洋等[49]利用3種方法從不同空間尺度探討了秦巴山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系,并分析了該區(qū)域環(huán)境復(fù)雜性產(chǎn)生的原因,進(jìn)一步明晰了各尺度條件下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間關(guān)系的形成原因;劉洋等[50]利用模型定量計(jì)算了太湖流域的水體凈化、水量供給及土壤保持服務(wù),并利用多元Logistic回歸模型探究了31種指標(biāo)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的影響;本文研究了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系,但對其驅(qū)動(dòng)機(jī)制的分析略顯不足,有待于進(jìn)一步的深入探討。

4 結(jié)論

基于修訂的當(dāng)量因子表探討了青弋江流域2000—2018年ESV動(dòng)態(tài)變化及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系,結(jié)果表明：

(1)2000年、2009年及2018年ESV分別為285.19億元、351.26億元和294.68億元,價(jià)值總量呈先增后減的變化趨勢,林地對ESV的貢獻(xiàn)量最大,其次是耕地和水域。值得注意的是,2009—2018年間總ESV下降了16.1%,生態(tài)服務(wù)變化不容樂觀。

(2)2000—2009年,單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間以協(xié)同關(guān)系為主導(dǎo),協(xié)同率為77.8%,食物生產(chǎn)服務(wù)與本研究中的其他服務(wù)之間均為權(quán)衡關(guān)系;2009—2018年間生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的關(guān)系與前9年基本一致,但食物生產(chǎn)服務(wù)與其他服務(wù)功能之間的權(quán)衡度呈增強(qiáng)的趨勢。

(3)敏感性分析表明,各時(shí)期的敏感性指數(shù)(CS)值均小于1,表明基于修訂的當(dāng)量因子表計(jì)算獲得的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)符合青弋江流域的實(shí)際情況。

(4)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值存在較強(qiáng)的正向空間自相關(guān),但集聚程度有下降的趨勢。雙變量空間自相關(guān)分析表明當(dāng)土地利用程度增強(qiáng)時(shí),生態(tài)系統(tǒng)提供的總服務(wù)價(jià)值或單項(xiàng)服務(wù)價(jià)值均會(huì)降低。