蔣偉峰， 許 艷， 李冬花， 畢珊珊， 李 倩， 陸 林

(安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院， 安徽 蕪湖 241000)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和過程為人類社會的生產(chǎn)、消費(fèi)等活動提供有形或者無形自然產(chǎn)品、環(huán)境資源和生態(tài)損益的能力[1-3]，它是人類生存與發(fā)展的基礎(chǔ)[4]。十九大報告指出，我們必須樹立和踐行“兩山理論”，堅持節(jié)約資源、保護(hù)環(huán)境的基本國策，堅持人與自然和諧共生，建構(gòu)新的資源觀[5-6]。流域作為一種復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)，既是重要的生態(tài)循環(huán)空間，又是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要單元[7-8]，在現(xiàn)階段生態(tài)文明建設(shè)中具有重要地位?；春恿饔虬不斩蔚靥幤淞饔蛑胁?，歷來地廣人眾，是農(nóng)耕文明主要分布區(qū)；同時該地水旱災(zāi)害頻發(fā)，區(qū)域生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性一直備受人們關(guān)注。因此推動流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算與生態(tài)風(fēng)險評估對協(xié)調(diào)人地關(guān)系、貫徹新發(fā)展理念、推動淮河流域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(ESV)是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)內(nèi)容的市場化表現(xiàn)形式。20世紀(jì)90年代，國外學(xué)者開始了對ESV的探索性研究，學(xué)者Costanza等[9]最早提出ESV的類型劃分、核算原理與方法，2001年聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評估項目開展，將ESV研究推至新的高度。21世紀(jì)初期，國內(nèi)學(xué)者謝高地、歐陽志云等在國外研究成果基礎(chǔ)上圍繞ESV科學(xué)內(nèi)涵、生態(tài)學(xué)機(jī)制等展開重要論述，此后眾多學(xué)者從生態(tài)系統(tǒng)類型[10-12]、核算方法[13]等方面進(jìn)行系列研究。回顧國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn)：ESV研究尺度從大空間尺度到中小空間尺度均有涵蓋[14-15]；研究內(nèi)容由單一型生態(tài)系統(tǒng)向城鎮(zhèn)、農(nóng)田等復(fù)合型生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變[16-17]；研究方法上綜合GIS與RS技術(shù)構(gòu)建ESV核算模型，并開展可視化分析[18-19]；在核算方法上，當(dāng)量因子法相較功能價值法具有核算過程簡明、具有橫向可比性等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于各類ESV評估分析之中[20]。生態(tài)風(fēng)險(ER)是指在一定區(qū)域內(nèi)，由于人類活動或自然變化引起生態(tài)系統(tǒng)組成、結(jié)構(gòu)改變而導(dǎo)致系統(tǒng)功能損失的可能性[21]?，F(xiàn)階段國內(nèi)外針對ER的研究主要包括兩方面，首先是關(guān)于生態(tài)風(fēng)險的理論與方法綜述，其次是基于多時空尺度評估城市、礦區(qū)等特定生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)風(fēng)險。生態(tài)風(fēng)險評估是指對因自然變化、人類活動等各種外界脅迫因素造成的生態(tài)損失進(jìn)行評估與核算，而區(qū)域生態(tài)風(fēng)險等級轉(zhuǎn)化過程，最終體現(xiàn)在ESV總量隨時間的波動上，二者呈相互關(guān)聯(lián)性[22]。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)風(fēng)險作為評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)[23]，與生態(tài)安全評估聯(lián)系密切，通過核算不同地類、不同服務(wù)類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總量，能夠在生態(tài)環(huán)境質(zhì)量研究與人類福祉發(fā)展之間建立緊密聯(lián)系，這在區(qū)域ER等級評估中有突出實踐價值[24]。目前國內(nèi)外關(guān)于ESV與ER的研究成果正逐漸豐富，但在以下方面尚需進(jìn)一步拓展： ①ESV核算精度有待提升，已有研究多基于自然因素或社會經(jīng)濟(jì)因素的單維度構(gòu)建或修正當(dāng)量因子，缺乏兼顧二者的多維度當(dāng)量因子修正探索。由于生態(tài)系統(tǒng)存在空間異質(zhì)性和復(fù)雜性，直接引用前人當(dāng)量因子表核算區(qū)域ESV，往往只能得到靜態(tài)估計值[25]，沒有考慮到由于社會發(fā)展或資源稟賦差異而導(dǎo)致的市場價格變動因素[26]，因此必須結(jié)合區(qū)域特征修正當(dāng)量因子表，核算研究區(qū)ESV動態(tài)估計值。 ②已有研究較大程度上忽視了ESV空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析。近年來，ESV與ER的關(guān)系研究逐步由相對獨立走向融合，研究對象涉及高原、山地、流域等不同地貌類型、地貌單元。與其他研究區(qū)相比，流域具有明顯的獨立性和脆弱性，目前針對其ESV與ER的關(guān)聯(lián)研究相對偏少，而分析二者對行政單元尺度的響應(yīng)研究則更是較為少見。

淮河流域安徽段地跨南北，是整個流域重要生態(tài)屏障區(qū)、生物多樣性示范區(qū)，同時也是生態(tài)環(huán)境較脆弱地區(qū)[27]。2020年淮河第1號洪水來襲，淮河流域安徽段王家壩開閘泄洪，阜陽市蒙洼等蓄洪區(qū)及時削減洪峰、存蓄洪水，有效降低了下游水患風(fēng)險。2018年10月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃的批復(fù)》，提出將其構(gòu)建為中國第四增長極的戰(zhàn)略目標(biāo)。目前淮河流域處于向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型階段，淮河流域安徽段內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定，對流域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重要意義。鑒于上述因素，本文將淮河流域安徽段作為研究對象，基于動態(tài)當(dāng)量法核算ESV與ER，探究二者在數(shù)量變化、時空格局演變等方面的關(guān)聯(lián)性。以期促進(jìn)動態(tài)當(dāng)量法在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究中的應(yīng)用，為流域生態(tài)文明建設(shè)、生態(tài)安全格局構(gòu)建和實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

淮河流域安徽段位于(114°54′—119°37′E，30°57′—34°38′N)安徽省北部，范圍主要包括宿州、淮北、蚌埠、亳州、阜陽、淮南、六安、滁州8市和合肥市長豐縣(圖1)，流域面積約6.70×104km2，其干流長度占淮河總長的41.8%。淮河流域安徽段氣候?qū)倌媳睔夂蜻^渡帶，冷熱、旱澇轉(zhuǎn)換迅速，極端氣候事件頻繁[28-29]，安徽段一直主要承擔(dān)著流域調(diào)蓄功能，目前流域內(nèi)23處干流行蓄洪區(qū)，21處在安徽境內(nèi)?；春恿饔虬不斩蔚匦我云皆?、山地丘陵為主，地勢由南向北放緩；西南部為大別山區(qū)，動植物資源豐富，是區(qū)域重要生態(tài)安全屏障和生物多樣性典型地區(qū)[30]。根據(jù)《安徽省統(tǒng)計年鑒2020》，淮河流域安徽段2019年流域總?cè)丝谶_(dá)3.81×107人，GDP約為1.60×1012元。同時該地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越，是全國重要糧食主產(chǎn)區(qū)。

圖1 淮河流域安徽段地理概況

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)主要有土地利用數(shù)據(jù)、海拔數(shù)據(jù)、植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)?；春恿饔虬不斩?000—2019年5期土地利用數(shù)據(jù)均來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/)。根據(jù)研究區(qū)實際情況與研究需求，借助ArcGIS10.5進(jìn)行按掩膜提取、重分類等，最終將研究區(qū)土地類型劃分為林地、草地、水域、農(nóng)田、建設(shè)用地和未利用地6類；DEM數(shù)據(jù)來自于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)中SRTM 90 m空間分辨率的數(shù)字高程；NPP數(shù)據(jù)來自于中科院全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)(http:∥www.geodoi.ac.cn/)和Google Earth Engine平臺；計算2000—2019年ESV修正系數(shù)所需的經(jīng)濟(jì)社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)(http:∥www.stats.gov.cn/)和安徽省、市 (縣)統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報；行政區(qū)劃、水系、流域范圍等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)來自于國家基礎(chǔ)地理信息中心(https:∥www.webmap.cn/)提供的1:100萬全國基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫。

2 研究方法

為更好實現(xiàn)研究區(qū)ESV與ER的空間可視化，本文選擇將網(wǎng)格作為基本研究單元。景觀樣本面積達(dá)到研究區(qū)景觀斑塊面積的2～5倍時[31]，網(wǎng)格單元內(nèi)的相關(guān)信息才能夠被有效表征。綜合考慮研究區(qū)的生態(tài)空間特性和核算精度與強(qiáng)度，發(fā)現(xiàn)5 km是研究區(qū)格網(wǎng)選擇的最佳尺度，因此對研究區(qū)進(jìn)行等間距采樣、創(chuàng)建漁網(wǎng)，將其劃分為5 km×5 km的網(wǎng)格共計2 871個。

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算

根據(jù)學(xué)者Costanza和聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評估項目的研究成果可知，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型可劃分為供給、調(diào)節(jié)、支持、文化4大類型。目前，謝高地等人提出的當(dāng)量因子表是核算研究區(qū)ESV的主要工具，但由于該當(dāng)量因子表是從全國尺度考慮生態(tài)系統(tǒng)的平均水平，難以體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的空間異質(zhì)性、資源稀缺性以及社會經(jīng)濟(jì)變動對ESV的影響?；诖?，本文結(jié)合已有研究成果[32]，根據(jù)研究區(qū)實地情況，通過構(gòu)建ESV動態(tài)當(dāng)量表來修正核算結(jié)果。

2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)單位生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子確定 根據(jù)定義可知，1標(biāo)準(zhǔn)單位生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子是指1 hm2面積的全國平均產(chǎn)量的農(nóng)田，其每年糧食生產(chǎn)凈利潤的1/7[33]。計算公式如下：

(1)

式中：E為標(biāo)準(zhǔn)單位ESV的當(dāng)量因子(元/hm2)；M為研究區(qū)糧食總產(chǎn)值；S為研究區(qū)面積；Va為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量因子；VC為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)(元/hm2)。為減少因物價差異帶來的影響，本文統(tǒng)計安徽省1999—2019年糧食價格，基于平均價格算出各年份糧食總產(chǎn)值。根據(jù)以上公式，借鑒謝高地等當(dāng)量因子表，分別計算出研究區(qū)林地、草地、水域、農(nóng)田、未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)，其中未利用地對應(yīng)荒漠生態(tài)系統(tǒng)價值當(dāng)量，建設(shè)用地的價值當(dāng)量定義為0。

2.1.2 構(gòu)建生態(tài)服務(wù)價值動態(tài)當(dāng)量表

(1) 空間異質(zhì)性系數(shù)修正。由地理學(xué)第二定律可知，空間的隔離會造成地理事物之間的差異，即異質(zhì)性，包括空間局域異質(zhì)性和空間分層異質(zhì)性[34]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的大小決定于生態(tài)系統(tǒng)的強(qiáng)弱，而生態(tài)系統(tǒng)的變化往往與其所在區(qū)域的生物量有著密切聯(lián)系[35]。一般來說，生態(tài)系統(tǒng)的強(qiáng)弱與生物量的變化呈正相關(guān)關(guān)系，因此選擇植被凈初級生產(chǎn)力指數(shù)(NPP)反映生物量。NPP是指綠色植物在單位時空范圍內(nèi)積累的有機(jī)物數(shù)量[36]。本文NPP數(shù)據(jù)利用全國氣象數(shù)據(jù)、土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)、土地覆被數(shù)據(jù)以及植被指數(shù)數(shù)據(jù)，輸入Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型，得到最終NPP數(shù)據(jù)。同時由于農(nóng)田在研究區(qū)域中占據(jù)絕對優(yōu)勢，因此本文選擇NPP指數(shù)和平均糧食單產(chǎn)量兩個指標(biāo)建立空間異質(zhì)性修正系數(shù)。計算公式如下：

(2)

式中：N表示空間異質(zhì)性系數(shù)； NPP′，NPP″分別表示研究區(qū)、全國植被凈初級生產(chǎn)力〔kg/(hm2·a)〕； yield′，yield″分別表示研究區(qū)、全國單位面積糧食產(chǎn)量(kg/hm2)。

(2) 社會發(fā)展差異性系數(shù)修正。 人們對ESV的認(rèn)知程度隨經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展而不斷深入，與此相對應(yīng)，人們關(guān)于ESV的支付意愿也會提高，也更具實際支付能力[37]。因此本文選擇支付能力與支付意愿指標(biāo)構(gòu)建社會發(fā)展差異性修正系數(shù)，利用GDP表征實際支付能力，利用皮爾生長曲線模型表征支付意愿[29]。計算公式如下：

Q=Z×W

(3)

(4)

(5)

式中：Q表示社會發(fā)展差異性系數(shù)；Z表示人們的實際支付能力；W表示人們的支付意愿； GDP′，GDP″分別表示研究區(qū)、全國人均GDP； level′，level″分別表示研究區(qū)、全國的社會發(fā)展水平； An表示恩格爾系數(shù)(%)，X1，X2分別表示城市、農(nóng)村恩格爾系數(shù)，Y1，Y2分別表示城市、農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎?；L和l分別表示全國和研究區(qū)城市化水平。

(3) 資源稀缺性系數(shù)修正。 資源稀缺是相對于區(qū)域資源的供給與需求而言，區(qū)域的資源需求隨著人口的增多而上升，資源的稀缺度則會上升，反之亦然[26]。因此基于人口密度指標(biāo)建立資源稀缺性修正系數(shù)。計算公式如下：

(6)

式中：K表示研究區(qū)資源稀缺性系數(shù)；h，H分別表示研究區(qū)和全國人口密度(人/km2)。

綜合上述計算，可得到淮河流域安徽段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值動態(tài)當(dāng)量結(jié)果(表1)。那么最終的ESV計算公式如下：

ESV=∑(VC×N×Q×K×S)

(7)

式中：ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(元)； VC表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)(元/hm2)；N為空間異質(zhì)性系數(shù)；Q為社會發(fā)展差異性系數(shù)；K為資源稀缺性系數(shù)；S表示各類型土地利用面積(hm2)。

表1 淮河流域安徽段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值動態(tài)當(dāng)量

2.2 生態(tài)風(fēng)險指數(shù)核算

區(qū)域生態(tài)風(fēng)險指數(shù)高低取決于研究區(qū)內(nèi)各土地類型的空間組合狀況及其所占比例[38]。鑒于此，參考相關(guān)研究[39]，核算格網(wǎng)單元內(nèi)各地類面積比例以及相應(yīng)風(fēng)險權(quán)重系數(shù)，定量描述評價單元生態(tài)風(fēng)險。計算公式如下：

(8)

式中：ERij表示格網(wǎng)單元i的第j類土地利用類型的生態(tài)風(fēng)險指數(shù)；Dij表示格網(wǎng)單元i中第j類土地利用類型的面積；A表示格網(wǎng)單元的面積；Pj表示第j類土地利用類型的生態(tài)風(fēng)險參數(shù)。結(jié)合淮河流域安徽段土地利用分類特征以及研究需要，借鑒專家學(xué)者的研究成果[10-11,30]，對研究區(qū)每一地類都賦予相應(yīng)權(quán)重，其中林地、草地、水域、農(nóng)田、建設(shè)用地、未利用地依次分別賦值0.12，0.16，0.53，0.32，0.82，0.85。

2.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析是同一類型空間數(shù)據(jù)分析方法的集合，其中最核心的是利用空間自相關(guān)模型測度研究對象的空間異質(zhì)性或趨同性[40]。本文通過全局Moran’sI指數(shù)、Moran散點圖、空間關(guān)聯(lián)局部指標(biāo)(LISA)測度淮河流域安徽段ESV與ER空間特征。相關(guān)計算公式如下：

(9)

(10)

式中：I1表示全局Moran’sI指數(shù)；n表示研究區(qū)格網(wǎng)單元總數(shù)量；λi，λj分別表示某一單元格網(wǎng)內(nèi)ESV，ER的數(shù)值大??；φi，φj表示方差；ωij表示空間權(quán)重矩陣；I2表示局部Moran’sI指數(shù)；βi，βj分別表示單元格網(wǎng)內(nèi)ESV、ER數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)化。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化情況

根據(jù)土地利用分類結(jié)果可知，研究期內(nèi)各土地利用類型情況均已發(fā)生改變。從整體上看，2000—2019年研究區(qū)土地利用類型以農(nóng)田為主，約占研究區(qū)面積70%，其次是建設(shè)用地和森林，未利用地占比最小。從各地類面積增減幅度來看，建設(shè)用地、水域面積呈增長趨勢；森林、草地、農(nóng)田呈減小趨勢；未利用地面積增幅較小，總體相對穩(wěn)定。其中建設(shè)用地面積增長最為迅速，其面積凈增加1 488 km2，增長率為18.04%；水域增長面積次之，為129 km2；未利用地面積增幅最小，約為7 km2。與此相對應(yīng)的是，農(nóng)田面積減少最多，面積達(dá)1 763 km2，其次是森林和草地，面積減少約166 km2及240 km2。

從各地類面積轉(zhuǎn)移?；鶊D(圖2)可知，自2000—2019年，研究區(qū)各地類轉(zhuǎn)移總面積達(dá)21 453 km2，占研究區(qū)總面積的31.09%。在各地類面積轉(zhuǎn)移情況中，農(nóng)田和建設(shè)用地轉(zhuǎn)移面積占據(jù)主導(dǎo)地位，其轉(zhuǎn)移總面積為16 856 km2，占總轉(zhuǎn)移面積的78.57%，而農(nóng)田作為主要轉(zhuǎn)出地類，其轉(zhuǎn)出面積為8 713 km2，主要轉(zhuǎn)為建設(shè)用地、水域和林地。同時農(nóng)田地類也作為主要轉(zhuǎn)入類型，其面積主要來源于建設(shè)用地和水域。除此之外，森林主要轉(zhuǎn)為草地和農(nóng)田，轉(zhuǎn)出面積為1 652 km2，占總轉(zhuǎn)移面積的7.7%；水域主要由農(nóng)田和建設(shè)用地轉(zhuǎn)入，轉(zhuǎn)入面積為1 332 km2，占總轉(zhuǎn)移面積的6.2%；草地則主要轉(zhuǎn)變?yōu)樯趾娃r(nóng)田，變化面積為1 357 km2，占總轉(zhuǎn)移面積的6%；未利用地類轉(zhuǎn)出為農(nóng)田和水域，轉(zhuǎn)出面積分別為6 km2及1 km2。綜合研究區(qū)各地類面積轉(zhuǎn)移情況可知，與建設(shè)用地和農(nóng)田地類相比，其余地類轉(zhuǎn)移面積均相對較小。

圖2 土地利用面積(km2)轉(zhuǎn)移?；鶊D

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空特征分析

根據(jù)公式(7)可得到研究區(qū)ESV核算結(jié)果及其結(jié)構(gòu)變化情況(圖3，表2)。2000—2019年淮河流域安徽段ESV總量由3.13×1010元增長至3.58×1010元，總量發(fā)展呈上升趨勢，增長率為14.3%，其中2015—2019年增幅最大；從各景觀類型ESV來看，其由高到低依次為：農(nóng)田>森林>水域>草地>未利用地>建設(shè)用地。農(nóng)田、森林、水域地類的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值是構(gòu)成研究區(qū)ESV總量的主體，三者合占總量的94%以上，其中農(nóng)田地類所作貢獻(xiàn)已占絕對優(yōu)勢，約56%以上。2000—2010年農(nóng)田面積雖呈增加趨勢，但由于2010年當(dāng)量因子下降，農(nóng)田ESV減少約1.81×109元。除建設(shè)用地和未利用地外，其他地類ESV發(fā)展以2005年為節(jié)點，2000—2005年各地類ESV發(fā)展呈上升趨勢，2005—2019年發(fā)展則呈倒“U”型曲線。2000—2019年，水域、森林、草地ESV分別增加1.15×109,8.67×108,2.47×108元。可見水域在研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)方面發(fā)揮著重要作用。未利用地ESV增幅較小，約為5.00×105元；從各服務(wù)類型ESV來看，其由高到低依次為：調(diào)節(jié)服務(wù)>支持服務(wù)>供給服務(wù)>文化服務(wù)。在研究期內(nèi)調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)逐步增加，供給服務(wù)、支持服務(wù)呈減小趨勢，這說明研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)在水文調(diào)節(jié)、廢物處理、土壤保持、氣候調(diào)節(jié)、生物多樣性這5方面起著重要作用，在將來仍是研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的重要功能以及重點保護(hù)對象，同時也應(yīng)關(guān)注供給服務(wù)和支持服務(wù)ESV的變化，保證研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定。

圖3 2000-2019年研究區(qū)ESV核算結(jié)果構(gòu)成情況

表2 2000-2019年研究區(qū)ESV核算結(jié)果及結(jié)構(gòu)變化情況/108元

本文基于ArcGIS軟件核算格網(wǎng)單元ESV，并采用格網(wǎng)中心點賦值法進(jìn)行Kriging插值，再結(jié)合研究區(qū)實際，將研究區(qū)的格網(wǎng)單元ESV劃分為低[368 000,9 402 000)、較低[9 402 000,18 435 000)、中[18 435 000,27 469 000)、較高[27 469 000,36 502 000)、高[36 502 000, ∞)5個等級(圖4)。由圖4可知，淮河流域安徽段ESV呈現(xiàn)出南部高、西北低分布格局。ESV高價值區(qū)主要集中在研究區(qū)東南部的六安、淮南、蚌埠、滁州市，其中六安市金寨、霍山縣以及市轄區(qū)西南部為集中連片區(qū)域，其余高價值區(qū)則主要分散于淮河支干流兩側(cè)，整體較為分散。在空間格局上，高價值區(qū)多位于山地丘陵地帶、植被覆蓋率高或水域面積寬廣的地區(qū)，此類區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)等級高，其生物產(chǎn)量也高于其他地區(qū)，相應(yīng)地可提供更多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；較高、中等ESV價值區(qū)依次分布于高價值區(qū)外圍，空間分布相對分散；較低、低等ESV價值區(qū)主要集中在皖北阜陽、亳州、宿州、淮北市部分地區(qū)，以及東南部合肥市周邊區(qū)域。此類區(qū)域人口密度高，自然植被分布較少且分散，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、城市擴(kuò)張等人為因素干擾較大，因此生態(tài)系統(tǒng)等級相對較低，其ESV也是如此。

圖4 淮河流域安徽段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值分區(qū)特征

3.3 生態(tài)風(fēng)險時空特征分析

根據(jù)公式(8)，在ArcGIS軟件基礎(chǔ)上核算格網(wǎng)單元ER數(shù)值，在采用中心點賦值法、Kriging插值后得到ER空間分布結(jié)果，然后參照相關(guān)研究成果[41]，將ER數(shù)值共劃分為低[0.05,0.2)、較低[0.2,0.3)、中[0.3,0.37)、較高[0.37,0.41)、高[0.41, ∞)5類等級。根據(jù)淮河流域安徽段ER核算結(jié)果及其結(jié)構(gòu)變化情況(圖5，圖6)可知，研究區(qū)5期ER數(shù)值均值為0.358 7，0.353 2，0.349 4，0.347 4，0.346 6，生態(tài)風(fēng)險指數(shù)略有波動，說明區(qū)域整體生態(tài)安全狀況較為穩(wěn)定，生態(tài)治理與流域管控措施的成效已開始逐漸顯現(xiàn)。其中低、較低風(fēng)險區(qū)面積增大，其像元數(shù)由17.61%增長至20.79%；中等風(fēng)險區(qū)面積持續(xù)減小，其像元數(shù)由研究基期的18.06%降至研究末期的14.84%，其面積主要轉(zhuǎn)入較低風(fēng)險區(qū)和高、較高風(fēng)險區(qū)；高、較高風(fēng)險區(qū)面積整體略有增長，其像元數(shù)比例較研究基期提高約4.01%。結(jié)合研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險權(quán)重系數(shù)，出現(xiàn)此現(xiàn)象原因如下： ①城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，建設(shè)用地比例持續(xù)提升，原有地類性質(zhì)被改變； ②耕地作為研究區(qū)主導(dǎo)地類，耕地面積約占70%，耕地保護(hù)政策推行保證了基本農(nóng)田面積穩(wěn)定； ③水域面積擴(kuò)大，包括淮河流域行蓄洪區(qū)、引江濟(jì)淮等工程的建設(shè)。

由生態(tài)風(fēng)險分區(qū)(圖6)可知，研究區(qū)ER空間分布非均衡特征明顯，低風(fēng)險區(qū)集中在研究區(qū)西南部六安市境內(nèi)。該地區(qū)處大別山區(qū)范圍，城鎮(zhèn)化率較低[11]，自然環(huán)境優(yōu)越，生態(tài)風(fēng)險較小，其余低風(fēng)險區(qū)域分散于滁州市西部和東北部地區(qū)。較低風(fēng)險區(qū)主要分布于低風(fēng)險區(qū)外圍以及宿州淮北兩市交界地區(qū)；高風(fēng)險區(qū)主要集中在城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)范圍，該區(qū)域人類活動強(qiáng)度高于其他地區(qū)，其生態(tài)脆弱性程度亦高于其他區(qū)域，地表覆蓋類型以不透水面為主；中等、較高風(fēng)險區(qū)則依次分布于高風(fēng)險區(qū)外圍。

圖5 淮河流域安徽段各等級生態(tài)風(fēng)險面積像元數(shù)

圖6 淮河流域安徽段生態(tài)風(fēng)險分區(qū)

3.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與生態(tài)風(fēng)險關(guān)聯(lián)性分析

結(jié)合地理學(xué)第一定律可知，任何地理空間事物都具有相互關(guān)聯(lián)性，且空間距離相近的事物其相關(guān)性更強(qiáng)[42]。本文為探究格網(wǎng)尺度下淮河流域安徽段ESV與ER的空間相關(guān)性，結(jié)合現(xiàn)有研究，從指標(biāo)相關(guān)性、全局自相關(guān)、雙變量空間自相關(guān)方面考慮，分析其空間關(guān)聯(lián)性。

3.4.1 指標(biāo)相關(guān)性 本文利用SPSS軟件對研究區(qū)ESV與ER數(shù)值進(jìn)行K-S正態(tài)性檢驗，以探討指標(biāo)間相關(guān)性程度。研究發(fā)現(xiàn)二者均不服從正態(tài)分布，故采用Spearmen相關(guān)分析進(jìn)行測度，最終得到淮河流域安徽段2000—2019年ESV和ER的相關(guān)性系數(shù)。計算結(jié)果依次為：-0.107，-0.111，-0.110，-0.125，-0.109，結(jié)果均為負(fù)值，說明二者呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量增加時，區(qū)域生態(tài)風(fēng)險趨向減小。

3.4.2 雙變量空間自相關(guān) 利用雙變量Moran’sI模型，分析淮河流域安徽段2871個格網(wǎng)單元的ESV與ER的空間關(guān)聯(lián)性特征。結(jié)果(圖7)表明，2000—2019年Moran’sI指數(shù)依次為-0.311，-0.312，-0.307，-0.296，-0.294，這說明研究區(qū)ESV與ER存在著負(fù)向空間關(guān)聯(lián)性。

圖7 2000—2019年淮河流域安徽段ESV與ER雙變量空間自相關(guān)結(jié)果

由局部空間自相關(guān)LISA圖(圖8)可知，研究區(qū)ESV與ER的空間關(guān)聯(lián)性顯著區(qū)域主要集中于西南部六安市境內(nèi)，其余顯著區(qū)則分布于各市縣建成區(qū)附近以及淮河水系周邊，空間分布相對分散，其空間關(guān)聯(lián)模式具體分為高價值—高風(fēng)險(H-H)、低價值—高風(fēng)險(L-H)、高價值—低風(fēng)險(H-L)、低價值—低風(fēng)險(L-L)、不顯著(N)5類。

圖8 2000—2019年淮河流域安徽段局部空間LISA自相關(guān)

高價值—高風(fēng)險(H-H)區(qū)是指研究區(qū)中ESV高、ER指數(shù)高的格網(wǎng)區(qū)域。主要分布在研究區(qū)中部和西部，分布比較零散，景觀類型以水體、林草地為主。H-H區(qū)水域提供的ESV高于其他土地類型，其水域面積自2005年以后呈增加態(tài)勢，這主要與研究區(qū)行蓄洪區(qū)建設(shè)、江淮分水嶺易旱區(qū)綜合治理開發(fā)規(guī)劃、淮河流域綜合治理等有關(guān)；同時林地與草地則存在面積減小與地類轉(zhuǎn)換的風(fēng)險；低價值—高風(fēng)險(L-H)區(qū)是指研究區(qū)中ESV低、ER高的區(qū)域，主要集中于研究區(qū)中部和西北部。建設(shè)用地、農(nóng)田為L-H區(qū)主要地類，二者提供的ESV總量較低，同時由于流域綜合治理以及人造自然景觀的增加，部分農(nóng)田地類存在向林草地轉(zhuǎn)換的可能，因此生態(tài)風(fēng)險較高；高價值—低風(fēng)險(H-L)區(qū)是指研究區(qū)中ESV高、ER低的區(qū)域，主要位于研究區(qū)西南部的六安市境內(nèi)，該地區(qū)處于大別山區(qū)，地形多樣，生物資源豐富，研究區(qū)南岸支流多發(fā)源于此；同時該地區(qū)人口密度相對較低，自然環(huán)境受人為活動影響較小，因此該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量大而生態(tài)風(fēng)險較??；低價值—低風(fēng)險(L-L)區(qū)主要分布于研究區(qū)東南部狹長區(qū)域以及西南部、北部部分地區(qū)，土地利用類型以草地、林地為主。林草地相較于其他地類，其提供的ESV相對較低(僅高于未利用地)，同時該類地區(qū)處于山地丘陵地帶或自然保護(hù)區(qū)，地類轉(zhuǎn)換概率較小，因此生態(tài)風(fēng)險為低值；不顯著(N)區(qū)是指格網(wǎng)單元中ESV與ER二者空間集聚關(guān)系不顯著的區(qū)域，其占研究期內(nèi)流域總面積的59%～65%。該區(qū)域地類主要為農(nóng)田，ESV總量ER等級分布均較均衡，不存在明顯集聚中心。

4 結(jié)論與討論

4.1 討 論

淮河流域所處南北過渡地帶，地勢東西高中間低，作為中國9大流域之一，其對區(qū)域自然環(huán)境穩(wěn)定和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性不言而喻。其中，安徽段所處流域中部，自然資源豐富，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力大，一直承擔(dān)著整個流域的蓄洪防澇任務(wù)，對流域綜合治理、生態(tài)屏障建設(shè)有著重要意義。但是，回顧以往流域地域系統(tǒng)科學(xué)研究，發(fā)現(xiàn)淮河流域特別是淮河流域安徽段的研究并沒有得到學(xué)界足夠的關(guān)注。因此本文以淮河流域安徽段為研究對象，立足于分析研究區(qū)ESV與ER的時空格局特征及其空間關(guān)聯(lián)性，一定程度上是對淮河流域科學(xué)研究價值拓展的重要體現(xiàn)。

在基于動態(tài)當(dāng)量法核算ESV時，修正指標(biāo)的選取至關(guān)重要，這直接影響最終核算結(jié)果[42]。潘洪義等[43]、左玲麗等[37]、胡喜生等[26]則引入人均GDP、恩格爾系數(shù)、城市化水平等統(tǒng)計類指標(biāo)來構(gòu)建動態(tài)當(dāng)量表，以達(dá)到提高研究區(qū)ESV核算精度的目的；潘洪義等[43]、雷軍成[44]、姜棟棟等[45]根據(jù)案例的特性引入土壤調(diào)節(jié)因子、植被覆蓋度、植被凈生產(chǎn)力等觀測類數(shù)據(jù)來修正當(dāng)量因子表；淮河流域安徽段作為中國糧食主要產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)其較大比重，同時皖北地區(qū)人口眾多，對資源的供需造成一定影響，因此本研究選取空間異質(zhì)性、社會發(fā)展階段差異性、資源稀缺性系數(shù)來修正謝高地等提出的當(dāng)量因子表，進(jìn)而探討研究區(qū)ESV的時空變化關(guān)系，這在一定程度上是對已有ESV研究的豐富拓展。由于淮河流域安徽段所處南北過渡地帶，自然氣候環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境差異明顯，影響最終ESV的因素有很多，因此在后續(xù)研究中可構(gòu)建更科學(xué)合理、貼近區(qū)域?qū)嶋H特征的ESV評估模型。同時本研究是基于動態(tài)當(dāng)量法評估淮河流域安徽段ESV的個案研究，其所構(gòu)建的修正指標(biāo)體系在其他流域是否具有普適性有待以后進(jìn)一步驗證。

本文以淮河流域安徽段為研究對象，探究ESV與ER的時空過程與空間關(guān)聯(lián)性。首先本研究的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與生態(tài)風(fēng)險指數(shù)均是基于土地利用產(chǎn)品計算而來的，對其進(jìn)行關(guān)聯(lián)性研究的本質(zhì)是對ESV與ER之間的相互作用分析，但尚未能很好地闡釋清楚兩者的之間的內(nèi)在機(jī)理問題。今后的相關(guān)研究可以從生態(tài)系統(tǒng)功能特性出發(fā)，建立其與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的聯(lián)系，利用耦合協(xié)調(diào)度模型，測度各服務(wù)類型之間的關(guān)系。其次尚未揭示二者與居民福祉的內(nèi)在關(guān)系。流域內(nèi)各生態(tài)系統(tǒng)的景觀格局是人地關(guān)系相互作用的結(jié)果，所在地居民的主觀意愿與行為會對其產(chǎn)生影響。因此可結(jié)合量化與質(zhì)性研究方法，深入了解流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需關(guān)系以及它們的實際空間流動規(guī)律，對這些規(guī)律的深入理解將有利于更好地闡述流域生態(tài)系統(tǒng)對居民福祉的真正貢獻(xiàn)，并為流域生態(tài)系統(tǒng)管理和決策提供科學(xué)依據(jù)。

4.2 結(jié) 論

(1) 自研究基期起，研究區(qū)土地資源開發(fā)強(qiáng)度不斷加大，6大地類均發(fā)生相關(guān)改變，其中建設(shè)用地和農(nóng)田變化最為劇烈，前者面積轉(zhuǎn)入1 488 km2，后者面積轉(zhuǎn)出1 763 km2。

(2) 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量呈波動上升趨勢。研究期內(nèi)ESV總量增加4.47×109元，增長率達(dá)14.26%。ESV高值區(qū)主要分布于研究區(qū)西南部六安市境內(nèi)和淮河干支流兩岸。在各地類對ESV貢獻(xiàn)比例中，農(nóng)田和水域貢獻(xiàn)比例最高，比例高于70%。在各單項ESV貢獻(xiàn)率中，以調(diào)節(jié)服務(wù)ESV占主導(dǎo)，占比約54%。

(3) 研究期內(nèi)，研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險指數(shù)整體水平波動較小，ER均值浮動控制在0.01范圍內(nèi)，區(qū)域整體生態(tài)安全格局較穩(wěn)定。生態(tài)風(fēng)險指數(shù)空間分布呈現(xiàn)出中部高、西南低特征，其中高風(fēng)險區(qū)主要位于人口密度高、土地覆蓋類型以不透水面為主的城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)范圍。

(4) 研究區(qū)格網(wǎng)單元ESV與ER指標(biāo)呈負(fù)向空間關(guān)聯(lián)性，即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量上升時，生態(tài)風(fēng)險指數(shù)則趨于下降。2000—2019年高價值—高風(fēng)險區(qū)、低價值—高風(fēng)險區(qū)、低價值—低風(fēng)險區(qū)面積整體呈波動下降趨勢，高價值—低風(fēng)險區(qū)、不顯著區(qū)面積逐漸上升。研究區(qū)ESV總量的增加意味著區(qū)域生態(tài)環(huán)境的改善以及流域綜合治理效果的顯現(xiàn)，與此同時ER指數(shù)較高則說明其生態(tài)系統(tǒng)功能和結(jié)構(gòu)存在潛在受損的可能。因此在高、較高生態(tài)風(fēng)險區(qū)的發(fā)展建設(shè)中應(yīng)注意對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的保護(hù)以及對生態(tài)風(fēng)險水平的管控。

(5) 本文基于動態(tài)變量法測度ESV與ER時空格局演化過程，并采用探索性數(shù)據(jù)分析測度二者空間關(guān)聯(lián)性。在后續(xù)研究中可以進(jìn)一步探究ESV與ER的內(nèi)在機(jī)理問題，以及二者與居民福祉的聯(lián)系。