付文靜， 黃珺嫦， 汪 松

（1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，鄭州 450000； 2.河南省土地整治與生態(tài)重建工程技術(shù)研究中心，鄭州 450000；3.鶴壁職業(yè)技術(shù)學(xué)院食品工程學(xué)院，河南鶴壁 458000）

在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的相關(guān)概念中，目前認(rèn)可度較高的是自然生態(tài)系統(tǒng)及其物種所提供的能夠滿足和維持人類生活需要的條件和過程［1］. 對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，有助于保證生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值、更好地發(fā)揮生態(tài)系統(tǒng)對(duì)人類社會(huì)的服務(wù)功能，從而實(shí)現(xiàn)人類社會(huì)與自然的和諧共生. 國(guó)內(nèi)外關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究?jī)?nèi)容有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類、價(jià)值定量化評(píng)估、土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響等；研究方法有模型分析法（InVEST、ARIES）、能值分析法、生態(tài)模型法、價(jià)值當(dāng)量表估算、主成分分析、情景模擬等；研究尺度有省域、市域、縣域、區(qū)域等. 關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評(píng)估主要是基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子方法［2］和單位服務(wù)功能價(jià)格方法兩大類［3］. 這兩大評(píng)估方法前者更傾向于較大尺度區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評(píng)估，在評(píng)估中參數(shù)較少、計(jì)算過程也相對(duì)簡(jiǎn)單. 本文利用單位面積價(jià)值當(dāng)量因子方法對(duì)河南省沿黃區(qū)域進(jìn)行多情景下土地利用變化多情景模擬及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估.

本研究以河南省沿黃區(qū)域2010 年和2015 年的遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用未來用地模擬（Future Land Use Simulation，F(xiàn)LUS）模型對(duì)2035年河南省沿黃區(qū)域不同情景下的土地利用變化進(jìn)行模擬，并對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，旨在研究土地利用的時(shí)空變化特征和土地利用變化下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值發(fā)生了怎樣的變化.

1 研究區(qū)概況

河南省沿黃區(qū)域位于33°55′～36°21′N、110°36′～116°10′E，地處溫帶，多屬季風(fēng)性氣候，地形平坦，土地利用主體多為耕地. 研究區(qū)主要包括鄭州、洛陽、開封、焦作、新鄉(xiāng)、三門峽、濮陽、濟(jì)源8市26縣. 截至2019年，河南省沿黃區(qū)域常住人口4 073.44萬人，總面積60 494 km2，生產(chǎn)總值29 958.69億元.

2 數(shù)據(jù)來源

采用2010年、2015年地類數(shù)據(jù)來自歐空局LandCover300m數(shù)據(jù)，參考聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織（UN FAO）的土地覆蓋分類系統(tǒng)（LCCS）的22類土地利用類型，最終借助ArcGIS10.2軟件的重分類功能獲得了6個(gè)一級(jí)土地利用類型［4-5］數(shù)據(jù).

地類變化影響因子包括高程、坡度、氣溫、降水等自然因素；距公路距離、距水系距離等區(qū)位因素；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人口等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素. 其中高程、坡度、氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（http：//www.Resdc.cn/）；距公路距離、距水系距離數(shù)據(jù)是通過百度地圖API爬取的歷年公路、水系矢量圖所得；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人口數(shù)據(jù)來源于《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011年、2016年）. 所有數(shù)據(jù)分辨率均為1 km，除國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人口數(shù)據(jù)外，其他數(shù)據(jù)利用了ArcGIS10.2軟件中坐標(biāo)配準(zhǔn)、投影轉(zhuǎn)換、重采樣、空間分析等工具進(jìn)行了處理.

3 研究方法

3.1 Markov模型

馬爾可夫鏈（Markov）模型是以概率轉(zhuǎn)移為基礎(chǔ)進(jìn)行隨機(jī)過程描述的一種科學(xué)預(yù)測(cè)方法，其穩(wěn)定性和無記憶性的特征適合用于土地利用變化過程，近些年來廣泛用于土地利用變化模擬的過程中，以預(yù)測(cè)未來土地利用數(shù)量［6-8］. 計(jì)算公式：

式中：Vn+1為在一段研究期的末期的土地利用狀態(tài)；Mij為土地利用狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率矩陣；Vn為研究期初期的土地利用狀態(tài).

3.2 FLUS模型

3.2.1 FLUS模型介紹 FLUS模型能夠用于模擬人類活動(dòng)與自然影響下的土地利用變化以及未來土地利用情景. 首先，F(xiàn)LUS模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ANN）從一期土地利用數(shù)據(jù)與多種驅(qū)動(dòng)力因子獲取各類用地類型在研究范圍內(nèi)的適宜性概率. 其次，采用從一期土地利用分布數(shù)據(jù)中采樣的方式，能較好地避免誤差傳遞的發(fā)生［9-11］. 在土地變化模擬過程中，F(xiàn)LUS模型提出一種基于輪盤賭選擇的自適應(yīng)慣性競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，該機(jī)制能有效處理多種土地利用類型在自然作用與人類活動(dòng)共同影響下發(fā)生相互轉(zhuǎn)化時(shí)的不確定性與復(fù)雜性，使得FLUS模型具有較高的模擬精度，并且能獲得與現(xiàn)實(shí)土地利用分布相似的結(jié)果［12］.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適宜性概率模塊數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：Sl(l,q,t)為q類型用地在時(shí)間t、柵格l下的適宜性概率wj；q是輸出層與隱藏層之間的權(quán)重；sigmoid()是隱藏層到輸出層的激勵(lì)函數(shù)；netj(l,t)表示第j個(gè)隱藏層?xùn)鸥駆在時(shí)間t上所接到的信號(hào).自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)模塊數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

3.2.2 驅(qū)動(dòng)因子選取 基于數(shù)據(jù)的可獲得性、連續(xù)性和可量化性等原則，在參考相關(guān)文獻(xiàn)、結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況的基礎(chǔ)上共選取了區(qū)位、自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)3 個(gè)方面的因素，包括8 個(gè)驅(qū)動(dòng)因子［14］（表1）.

表1 研究區(qū)驅(qū)動(dòng)因子選擇及含義Tab.1 Selection and meaning of driving factors in the study area

3.2.3 轉(zhuǎn)換規(guī)則 根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況和參考相關(guān)文獻(xiàn)［15］，將建設(shè)用地設(shè)置為0，即不能轉(zhuǎn)化為其他用地，而其他幾種土地利用類型之間可以相互轉(zhuǎn)化. 土地利用變化轉(zhuǎn)換規(guī)則如表2.

表2 土地利用變化轉(zhuǎn)換規(guī)則Tab.2 Land use change conversion rules

3.2.4 土地利用變化鄰域因子設(shè)置 鄰域權(quán)重因子是代表不同類型用地的擴(kuò)張強(qiáng)度，用于反映各類型用地在內(nèi)部和外部影響因子驅(qū)動(dòng)下表現(xiàn)出來的擴(kuò)張能力，參數(shù)0～1. 越接近1代表該土地利用類型的擴(kuò)張能力越強(qiáng)［16］. 結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，對(duì)鄰域因子值在模型中不斷進(jìn)行調(diào)試，比較不同值下的模擬精度，得到精度較高時(shí)的因子參數(shù)（表3）.

表3 土地利用變化鄰域因子參數(shù)表Tab.3 Parameter table of neighborhood factors of land use change

3.2.5 精度驗(yàn)證 對(duì)于土地利用空間布局情況的模擬結(jié)果，可以利用ArcGIS軟件中的柵格計(jì)算器工具來檢驗(yàn). 借助ArcGIS軟件中的柵格計(jì)算器功能進(jìn)行精度檢驗(yàn)，檢測(cè)出來的精度較高為98%，說明此次模擬較為成功，F(xiàn)LUS模型有較高的準(zhǔn)確度，模擬的科學(xué)性和可信性強(qiáng)，對(duì)于土地利用變化模擬有較高的解釋能力. 以上設(shè)置的模型參數(shù)和制作的適宜性概率圖集符合河南省沿黃區(qū)域土地利用的變化規(guī)律特征，可以使用該軟件根據(jù)以上設(shè)置的參數(shù)對(duì)研究區(qū)2035年的土地空間分布情況進(jìn)行模擬分析.

3.2.6 情景設(shè)定

1）自然發(fā)展情景. 該情景是基于2010—2015年土地利用變化規(guī)律，不設(shè)定各類型用地之間相互轉(zhuǎn)換的限制條件以及未涉及政府和市場(chǎng)干預(yù)的變化情景，是土地利用變化模擬考慮其他約束條件的基礎(chǔ).

2）耕地保護(hù)情景. 結(jié)合河南省沿黃區(qū)域土地利用實(shí)際情況，在約束條件方面加入基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)，以限制基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)的地類向其他土地的轉(zhuǎn)化. 設(shè)置耕地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)移概率減少60%，最終得出2035年耕地保護(hù)情景下的土地需求量.

3）經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景. 該種情景下，為了確保經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，建設(shè)用地的擴(kuò)張成為必然. 從2010—2015年土地利用類型的轉(zhuǎn)移概率矩陣來分析，河南沿黃區(qū)域建設(shè)用地主要由耕地和草地轉(zhuǎn)換而來. 在經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景中，假定這兩類用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變的速率加快50%，其他用地類型轉(zhuǎn)變速率不變，據(jù)此得到研究區(qū)2035年的用地需求.

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估方法

參考謝高地等［17］于2015年提出的單位面積ESV當(dāng)量表，并利用單位面積農(nóng)田糧食產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)價(jià)值量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)換算［18-20］，借鑒已有修正成果系數(shù)［21］，對(duì)本研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量進(jìn)行修正（河南省修正系數(shù)為1.39），最終得到河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表（表4）.

表4 河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表Tab.4 Ecosystem service value coefficients of regions along the Yellow River in Henan Province單位：元（/hm2·年）

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（ESV）計(jì)算公式：

式中：i為土地利用類型；Ai為研究區(qū)內(nèi)第i類土地利用類型的面積，hm2；VCi為第i類土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，元/hm2.

4 結(jié)果與分析

4.1 土地利用變化結(jié)果

4.1.1 土地利用變化結(jié)果 基于ArcGIS10.2軟件分析2010 年和2015 年的土地利用數(shù)據(jù)量，得到河南省沿黃流域各種地類的土地利用情況和土地利用狀況（表5、圖1）. 由表5可知，2010—2015 年，耕地和林地占主體地位，在兩期的土地利用現(xiàn)狀中耕地和林地分別占57.03%、56.51%和21.39%、21.37%，表明研究區(qū)以農(nóng)業(yè)為主要生產(chǎn)方式. 在此期間耕地減少了44 200 hm2，林地和草地也呈現(xiàn)小幅度減少的態(tài)勢(shì)，建設(shè)用地增加了45 400 hm2，水域和其他土地則呈現(xiàn)小幅度增加的趨勢(shì). 由圖1可知，在空間上，耕地主要沿黃河及其支流段向兩邊擴(kuò)散，主要集中分布在河南沿黃區(qū)域東北部，西南部較少，由西南部的“山”字形向東北部延伸. 林地主要分布在西南部，少量分布在河南沿黃區(qū)域北部邊界處，且草地多伴隨林地分布. 建設(shè)用地分布比較分散，主要由各市呈網(wǎng)絡(luò)狀向周邊輻射. 總體來說，2010—2015年，所有土地利用類型的面積都發(fā)生了變化，面積減少最多的是耕地，增加最多的是建設(shè)用地. 究其原因，與人口數(shù)量不斷增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化水平不斷提高、經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展有直接關(guān)系. 此外，林地、草地、水域面積的變化均處于平穩(wěn)的狀態(tài)，這離不開政府的及時(shí)監(jiān)督與管理控制，與保護(hù)環(huán)境等國(guó)民意識(shí)的提高也有一定的關(guān)系.

表5 2010年和2015年各類土地利用面積及占比Tab.5 The area and proportion of various types of land use in 2010 and 2015

圖1 河南省沿黃流域2010年和2015年土地利用狀況圖Fig.1 The land use status map of regions along the Yellow River in Henan Province in 2010 and 2015

4.1.2 土地利用變化多情景模擬結(jié)果 根據(jù)河南省沿黃區(qū)域?qū)嶋H情況，在土地利用變化模擬中加入限制條件，建立了自然發(fā)展、耕地保護(hù)和經(jīng)濟(jì)優(yōu)先3種土地利用變化模擬情景，結(jié)合ArcGIS10.2中要素轉(zhuǎn)柵格、柵格計(jì)算器等工具分析得出河南省沿黃區(qū)域2015年和2035年的土地利用數(shù)量變化（表6）以及2035年的空間變化（圖2）.

圖2 2035年多情景土地利用模擬圖Fig.2 Land use simulation map of 2035 under different scenarios

表6 2015年和預(yù)計(jì)2035年各類土地利用面積Tab.6 Land use area of each category in 2015 and 2035單位：hm2

在自然發(fā)展情景下，和2015年相比，可以從時(shí)間和空間尺度兩個(gè)方面進(jìn)行分析. 從時(shí)間上來看：耕地、林地、草地和未利用地面積都有不同程度的減少，其中耕地面積減少171 000 hm2，林地和草地面積分別減少5600 hm2和4800 hm2；耕地向其他地類的轉(zhuǎn)化量為278 500 hm2；建設(shè)用地、水域和未利用土地的面積有所增加，其中建設(shè)用地面積增加幅度最大，為177 700 hm2，水域和未利用地只有小幅度的增加；研究中限制了建設(shè)用地向其他地類轉(zhuǎn)移的條件，因此其他用地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地的變化量即為建設(shè)用地的增加量，這對(duì)3種土地利用變化模擬情景都適用，均為177 700 hm2. 從空間上來看，沿黃區(qū)域耕地轉(zhuǎn)換區(qū)域主要集中在洛陽和鄭州，變化量分別為88 200、57 100 hm2；其他地類向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域集中在開封、洛陽、鄭州，變化量分別為43 500、39 400、46 300 hm2. 這些結(jié)果表明，在自然發(fā)展情景下，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增長(zhǎng)，建設(shè)用地勢(shì)必會(huì)不斷地?cái)U(kuò)張占用其他土地類型的面積，其余土地利用的情況均反映了區(qū)域土地利用變化特征.

在耕地保護(hù)情景下，和2015 年相比，可以從時(shí)間和空間尺度兩個(gè)方面進(jìn)行分析. 從時(shí)間上來看：耕地、草地、水域和未利用地的面積都有所減少，分別減少31 300、1200、8100、300 hm2；耕地向其他地類的轉(zhuǎn)化量為51 200 hm2；建設(shè)用地的增加量為20 100 hm2；其他用地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地的變化量為20 100 hm2. 從空間上來看：沿黃區(qū)域耕地向其他用地轉(zhuǎn)換的區(qū)域主要集中在洛陽、三門峽和鄭州，變化量分別為22 000、13 600、6900 hm2；其他地類向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域集中在鄭州、濟(jì)源和洛陽，變化量分別為6400、5000、3700 hm2. 在此情景下，耕地向其他地類的轉(zhuǎn)化量有所減少，特別是耕地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)移數(shù)量，說明在耕地保護(hù)情境下可以有效減緩建設(shè)用地的發(fā)展，耕地的數(shù)量和質(zhì)量得到了保證.

在經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下，和2015年相比，可以從時(shí)間和空間尺度兩個(gè)方面進(jìn)行分析. 從時(shí)間上來看：耕地減少量最多，為63 500 hm2，林地、草地、未利用地面積分別減少了1400、1700、900 hm2；耕地向其他地類的轉(zhuǎn)化量為106 900 hm2；建設(shè)用地增長(zhǎng)較快，面積增加了66 300 hm2；其他用地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地的變化量為66 300 hm2.從空間上來看：沿黃區(qū)域耕地向其他用地轉(zhuǎn)換的區(qū)域主要集中在新鄉(xiāng)、濮陽和焦作，變化量分別為30 600、24 300、16 600 hm2；其他地類向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域集中在新鄉(xiāng)、濮陽和焦作，變化量分別為28 600、24 600、11 300 hm2. 該情景下各市建設(shè)用地的增多助力了區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

對(duì)比自然發(fā)展、耕地保護(hù)、經(jīng)濟(jì)優(yōu)先3種發(fā)展情景下河南省沿黃區(qū)域2035年的土地利用模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)：各種地類在區(qū)域上呈現(xiàn)出面積各有不同、分布格局整體一致的特征；預(yù)計(jì)2035年，耕地面積減少量最小、耕地面積最大，且建設(shè)用地面積增加量最少、建設(shè)用地面積最少的情形出現(xiàn)在耕地保護(hù)情景下；耕地向其他地類轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域一般也是其他地類向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域；在3種土地利用情景下，建設(shè)用地在區(qū)域上面積均為增加趨勢(shì)，建設(shè)用地增加的來源主要是耕地.

綜上，注重耕地保護(hù)情景是河南省沿黃區(qū)域最適宜的LULC格局. 此外，在河南省沿黃區(qū)域發(fā)展與建設(shè)過程中要嚴(yán)控耕地紅線，防止被建設(shè)用地占用. 因此，情景模擬下的用地變化情況符合河南沿黃區(qū)域的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)研究區(qū)未來的土地利用規(guī)劃有一定的參考價(jià)值.

4.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化特征

4.2.1 各單項(xiàng)ESV變化特征 從時(shí)間上看，2010—2015年沿黃區(qū)域各單項(xiàng)ESV除氣體調(diào)節(jié)外均有所下降，降幅最為明顯的是水文調(diào)節(jié)價(jià)值，降幅最小的是提供美學(xué)景觀價(jià)值（圖3a）. 與2015年相比（圖3b、c、d），到2035 年自然發(fā)展情景、耕地保護(hù)情景、經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下的各單項(xiàng)ESV 呈現(xiàn)出如下特征：2035 年自然發(fā)展情景、經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下的各單項(xiàng)ESV將均呈下降趨勢(shì)，下降幅度最大的是水文調(diào)節(jié)價(jià)值，最小的是提供美學(xué)景觀價(jià)值；而耕地保護(hù)情景下的單項(xiàng)ESV變化有所改善：在耕地保護(hù)情景下，各單項(xiàng)ESV除水文調(diào)節(jié)價(jià)值、氣體調(diào)節(jié)價(jià)值、廢物處理價(jià)值、食物生產(chǎn)價(jià)值（降序排列）減少外，其余所有各單項(xiàng)ESV即提供美學(xué)景觀價(jià)值、土壤保持價(jià)值、生物多樣性價(jià)值、氣候調(diào)節(jié)價(jià)值、原材料生產(chǎn)價(jià)值（升序排列）都有所增長(zhǎng). 通過比較，3種情景下各單項(xiàng)ESV 中食物生產(chǎn)價(jià)值在耕地保護(hù)情景下最多，氣體調(diào)節(jié)和水文調(diào)節(jié)在耕地保護(hù)情境中降低最少，原材料生產(chǎn)價(jià)值、提供美學(xué)景觀價(jià)值、土壤保持價(jià)值、生物多樣性價(jià)值增加且僅在耕地保護(hù)情景下增加.這是由于在耕地保護(hù)前提下，耕地的比例較高、間接限制了建設(shè)用地增加、降低了對(duì)土壤的破壞、保證了綠色作物生長(zhǎng)，最終確保了土地的產(chǎn)出量，使得原材料供應(yīng)充足、保證了食物產(chǎn)出以及生物多樣性等. 氣候調(diào)節(jié)價(jià)值在經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下減少最多，這主要是因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)優(yōu)先情景中建設(shè)用地占用周邊其他土地和面積增加，從而導(dǎo)致氣候調(diào)節(jié)等服務(wù)價(jià)值減少.

圖3 各單項(xiàng)ESV變化值Fig.3 Change value of each individual ESV

從空間上看，與2015年相比，2035年不同情景下各單項(xiàng)ESV變化的空間分布多有不同. 在自然發(fā)展情景下（圖4），各單項(xiàng)ESV變化的共同點(diǎn)是沿黃區(qū)域各單項(xiàng)ESV以不變?yōu)橹鳎覟榧羞B片分布. 各單項(xiàng)ESV變化的差異是食物生產(chǎn)價(jià)值增加區(qū)域的面積僅為109 500 hm2，減少區(qū)域的面積僅為295 000 hm2，且增加最多的區(qū)域?yàn)樾锣l(xiāng)市、開封市，呈零星分布狀態(tài)，減少最多的區(qū)域主要集中分布在洛陽、鄭州和開封. 原材料生產(chǎn)價(jià)值減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積；減少區(qū)域在空間上主要集中在三門峽和洛陽，少量呈斜線式分布在濟(jì)源和焦作的北部地帶；增加區(qū)域在空間上呈分散式分布，增加最大值均分布在新鄉(xiāng). 氣體調(diào)節(jié)價(jià)值增加區(qū)域在空間上主要集中在三門峽、洛陽以及新鄉(xiāng)北部；減少區(qū)域在空間上分布比較分散，減少最大值主要分布在焦作市. 氣候調(diào)節(jié)價(jià)值增加區(qū)域主要沿黃河主流和支流分布，增值最大的區(qū)域?yàn)樾锣l(xiāng)，減值最大的區(qū)域?yàn)猷嵵?；水文調(diào)節(jié)價(jià)值在空間上區(qū)別于其他單項(xiàng)ESV，增值最大的區(qū)域面積明顯加大，范圍明顯擴(kuò)大，且分散于各個(gè)市，連片面積最大的區(qū)域?yàn)猷嵵荩粶p值最大的區(qū)域也分散于各市. 廢物處理價(jià)值增值和減值最大的區(qū)域在空間上主要分布在濟(jì)源、洛陽、焦作、新鄉(xiāng)、鄭州和開封的交界帶；土壤保持價(jià)值增加最大值分布在新鄉(xiāng)，減少最大值主要分布在鄭州和洛陽；生物多樣性價(jià)值增加最大值分布在新鄉(xiāng)和洛陽與鄭州的交界處；減少最大值主要分布在鄭州，減少區(qū)域主要沿黃河干流和支流分布；提供美學(xué)景觀價(jià)值增加部分區(qū)域連片式分布于三門峽、洛陽的南部，增值最大區(qū)域分散式分布于三門峽、洛陽.

圖4 2015—2035年自然發(fā)展情景下單項(xiàng)ESV變化圖Fig.4 Changes of individual ESV under natural development scenario

在耕地保護(hù)情景下（圖5），食物生產(chǎn)價(jià)值、原材料生產(chǎn)價(jià)值、氣體調(diào)節(jié)價(jià)值和水文調(diào)節(jié)價(jià)值在空間上均呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：在空間上不變的區(qū)域面積為8 349 900 hm2，明顯多于自然發(fā)展情景下同項(xiàng)ESV不變的區(qū)域面積，連片分布范圍更大. 除開封和濮陽市，食物生產(chǎn)價(jià)值在其他市都有較少程度地增加或減少，且增加部分與減少部分面積較小，基本對(duì)等. 氣候調(diào)節(jié)價(jià)值較前3種價(jià)值而言面積減少，但仍多于自然發(fā)展情景下同項(xiàng)ESV的區(qū)域面積；增加部分在區(qū)域上主要沿黃河主流和支流分布，并多于減少部分的面積；減少最大值在區(qū)域上主要集中在焦作. 廢物處理價(jià)值和土壤保持價(jià)值在區(qū)域上不變的面積少于自然發(fā)展情景下同項(xiàng)ESV不變的區(qū)域面積；減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積；除三門峽外，減少部分在其他市均有集中大面積分布趨勢(shì). 土壤保持價(jià)值增加最大值主要集中在新鄉(xiāng). 生物多樣性價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積多于自然發(fā)展情景下同項(xiàng)ESV不變的區(qū)域面積；減少部分區(qū)域的面積少于增加部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上主要集中在濟(jì)源，減少最大值在區(qū)域上零星分布在鄭州和洛陽. 與其他幾種價(jià)值相比，提供美學(xué)景觀價(jià)值減少部分的區(qū)域面積較多（5 817 100 hm2），增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加最大值的區(qū)域范圍也明顯擴(kuò)大，繞新鄉(xiāng)、焦作、濟(jì)源、三門峽、洛陽和鄭州回旋式分布，增加且集中連片的區(qū)域主要為三門峽和洛陽.

圖5 2015—2035年耕地保護(hù)情景下單項(xiàng)ESV變化圖Fig.5 Changes of individual ESV under the cultivated land protection scenario

在經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下（圖6），食物生產(chǎn)價(jià)值和原材料生產(chǎn)價(jià)值有共同特征：不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積. 食物生產(chǎn)價(jià)值減少最多的區(qū)域?yàn)檠攸S區(qū)域東北部的焦作、新鄉(xiāng)、濟(jì)源和濮陽. 原材料生產(chǎn)價(jià)值增加部分和減少部分在區(qū)域上都呈零星分布狀態(tài). 氣體調(diào)節(jié)價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積為8 273 900 hm2，增加最大值主要沿黃河干流、支流分布；區(qū)域上增加的面積少于減少的面積；氣候調(diào)節(jié)價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積為8 087 000 hm2，增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加部分在區(qū)域上主要沿黃河主流和支流分布. 水文調(diào)節(jié)價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積為8 273 900 hm2，增加部分區(qū)域的面積少于減少部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上集中連片分布于洛陽，廢物處理價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加部分在區(qū)域上主要分布于焦作、新鄉(xiāng)和濮陽. 土壤保持價(jià)值在空間上不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上范圍較小或零星分布，減少部分在區(qū)域上主要分散式分布于焦作、新鄉(xiāng)、濮陽、洛陽、濟(jì)源和鄭州，少量在洛陽有集中連片趨勢(shì). 生物多樣性價(jià)值在空間上不變的面積為8 273 900 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積，減少部分在區(qū)域上主要分散式分布于焦作、新鄉(xiāng)、濮陽和濟(jì)源. 與其他幾種價(jià)值相比，提供美學(xué)景觀價(jià)值不變的區(qū)域與前幾種價(jià)值相比減少（面積6 489 200 hm2），區(qū)域上增加的范圍明顯多于減少的范圍，增加部分在區(qū)域上主要集中連片分布于三門峽和洛陽，減少部分在區(qū)域上主要以分散的形式分布于焦作、新鄉(xiāng)和濮陽.

圖6 2015—2035年經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下單項(xiàng)ESV變化圖Fig.6 Changes of individual ESV under the economic priority scenario

4.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化特征 通過計(jì)算（表7）河南省沿黃區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值，2010年為141.8 億元，2015 年為139.528 億元，共減少了2.272 億元，原因是研究區(qū)內(nèi)耕地的減少和建設(shè)用地的增加致使研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能降低，價(jià)值減少. 與2010年和2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值相比，2035年設(shè)定的不同情景下的總價(jià)值有所減少，自然發(fā)展情景下為130.639億元、耕地保護(hù)情景下為138.699億元、經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下為136.209億元，這表明土地利用變化是造成生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值下降的主要因素.

表7 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值Tab.7 Ecosystem service value of the study area單位：億元

綜合來看，河南省沿黃區(qū)域ESV變化主要特征如下：與其他單項(xiàng)ESV相比，河南沿黃區(qū)域3種情景下的水文調(diào)節(jié)價(jià)值均為最高，要重視黃河水資源的利用；3種情景下，除提供美學(xué)景觀價(jià)值外，各單項(xiàng)ESV在區(qū)域上都以不變?yōu)橹?，呈集中連片分布；單項(xiàng)ESV中的氣體調(diào)節(jié)價(jià)值增加的區(qū)域均沿黃河干流和支流分布；提供美學(xué)景觀價(jià)值增加部分的區(qū)域集中分布于三門峽和洛陽；此外，3種情景中，耕地保護(hù)情景下的單項(xiàng)ESV變化有所改善，且耕地保護(hù)情景下的食物生產(chǎn)價(jià)值表現(xiàn)最好、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值最高，說明耕地保護(hù)情景下的土地利用變化有助于提升對(duì)河南沿黃區(qū)域耕地資源的保護(hù)力度，促進(jìn)耕地質(zhì)量的提高，保證研究區(qū)未來生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值. 基于河南沿黃區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱的形勢(shì)，為了保障區(qū)域生態(tài)安全，在未來土地利用時(shí)需要考慮并傾向于耕地保護(hù)情景下的土地利用格局.

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本研究基于2010年和2015年河南沿黃區(qū)域土地利用現(xiàn)狀，運(yùn)用FLUS模型模擬了2035年多情景下的土地利用變化，借助ArcGIS10.2軟件中的柵格計(jì)算器功能對(duì)土地利用空間布局情況的模擬結(jié)果進(jìn)行了精度檢驗(yàn)，并通過ESV計(jì)算等方法定量評(píng)估了研究區(qū)土地利用變化下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值. 結(jié)論如下：

1）河南省沿黃區(qū)域2010年、2015年和未來2035年的土地利用以耕地和林地為主，格局基本一致，說明多情景模擬下的用地變化情況符合河南沿黃區(qū)域的發(fā)展趨勢(shì).

2）到2035年，3種情景模擬下耕地和建設(shè)用地均出現(xiàn)了不同程度地減少或增加，其中耕地面積減少量最小、耕地面積最大，且建設(shè)用地面積增加量最少、建設(shè)用地面積最少的情形出現(xiàn)在耕地保護(hù)情景下，所以耕地保護(hù)情景是河南省沿黃區(qū)域最適宜的土地利用格局.

3）在3種土地利用情景模擬下，建設(shè)用地面積均為增加趨勢(shì)，建設(shè)用地增加的來源主要是耕地，耕地向其他地類轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域一般也是其他地類向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換最多的區(qū)域. 因此，河南沿黃區(qū)域在發(fā)展與建設(shè)過程中既要嚴(yán)控耕地紅線，也要防止建設(shè)用地占用其他地類.

4）相比2015年，到2035年3種情景下單項(xiàng)ESV將呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：與其他單項(xiàng)ESV相比，河南沿黃區(qū)域的水文調(diào)節(jié)價(jià)值均為最高，氣體調(diào)節(jié)價(jià)值在河南省黃河流域段均呈增加趨勢(shì)，故不能忽視黃河生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)；食物生產(chǎn)價(jià)值在耕地保護(hù)情景下的表現(xiàn)最好，且耕地保護(hù)情景下的單項(xiàng)ESV變化有所改善.

5）生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值（138.699億元）在耕地保護(hù)情景下最高，經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景下次之（136.209億元），自然發(fā)展情景下最少（130.639億元）. 3種情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值都有所下降，表明土地利用變化是造成生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值下降的主要因素. 到2035年耕地保護(hù)情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值高于經(jīng)濟(jì)優(yōu)先情景和自然發(fā)展情景，說明耕地保護(hù)情景作為自然發(fā)展情景和經(jīng)濟(jì)優(yōu)先兩種情景的補(bǔ)充和優(yōu)化能夠緩解生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值下降的趨勢(shì). 為了保證研究區(qū)未來生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值，在土地利用時(shí)需要傾向于耕地保護(hù)情景下的土地利用格局，即嚴(yán)格堅(jiān)守基本農(nóng)田紅線，建立耕地保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)河南沿黃區(qū)域耕地資源的保護(hù)力度.

5.2 討論

本研究模擬的多情景下的土地利用變化能夠?yàn)檫M(jìn)一步優(yōu)化河南沿黃區(qū)域土地利用格局提供依據(jù). 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評(píng)估所反映的研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化趨勢(shì)有助于提升研究區(qū)國(guó)土空間規(guī)劃的科學(xué)性，夯實(shí)其在構(gòu)建生態(tài)保護(hù)屏障中的地位，切實(shí)發(fā)揮河南沿黃區(qū)域在構(gòu)建黃河全流域生態(tài)保護(hù)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償機(jī)制中的作用，科學(xué)推進(jìn)黃河流域生態(tài)廊道建設(shè). 本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于加入了基本農(nóng)田這個(gè)限制條件，下一步將從影響河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的因素進(jìn)一步補(bǔ)充. 本研究的不足之處一是缺少對(duì)區(qū)域內(nèi)土地質(zhì)量變化和等級(jí)調(diào)整影響的考慮，二是沒有考慮不同時(shí)期的行政政策對(duì)土地利用變化的影響，這主要是因?yàn)槿狈⑦@些政策轉(zhuǎn)變?yōu)榱炕臻g參數(shù)的成熟方法.