基于空间统计分析方法的生态服务价值评价研究

王高强

（浙江省地理信息中心，浙江 杭州310012）

近年来，经济的快速发展带来了一系列环境问题，而自然环境的恶化又制约了经济的进一步发展，造成经济生态双重滞后的局面。中国的生态环境问题多与土地利用有关［1－2］，通过生态服务价值核算，可以将土地利用对生态环境的影响进行定量化表达，以此为基础调整土地利用结构，建立可持续发展的土地利用模式，对形成区域经济与生态双赢局面至关重要。

从世界范围来看，学者们对生态服务价值的评估进行了大量研究，通常利用消费者支付意愿法或市场估值法对生态服务价值进行评价［3－4］，但这些方法都具有适用性差、不便于操作等特点。在前人的基础上，谢高地等学者研究制定出我国陆地生态系统生态服务价值当量因子表，并以此对青藏高原生态资产进行了价值评估［5］。地理国情普查数据具有及时、客观、准确、全面的特点，本文基于地理国情普查数据，利用格网分析、Spline插值、Moran’s I、Getis－Or d Gi＊等空间统计学方法，首次进行了德清县生态服务价值定量化、空间化评价。

1 研究区概况

德清县位于浙江省湖州市境内，地处长江三角洲腹地，全国百强县。境内生态环境优美，有下渚湖湿地、莫干山国际旅游度假区等著名景点，2011年底被评为“国家园林城市”。但同时也面临经济产业转型升级迫切与资源环境等要素约束日趋明显的矛盾。

2 研究方法

2．1 德清县生态资产的数据处理

地理国情普查数据主要包括地表覆盖分类数据和地理国情要素数据。其中，地表覆盖分类数据主要包括耕地、园地、林地、草地、房屋建筑区（群）、道路、构筑物、人工堆掘地、裸露地表、水体等10个一级类；地理国情要素数据包括道路、水体、构筑物、地理单元等一级类。

根据现有研究和德清县的具体情况，把地理国情普查数据与对应的生态系统类型相匹配（见表1）。将德清县地理国情普查数据重分类为水体、湿地、森林等7个生态系统类型，如图1所示。

表1 地理国情普查数据分类与生态系统类型对应关系

图1 德清县各生态系统类型空间分布图

2．2 单位面积生态服务价值确定

基于生态系统类型进行生态服务价值评价的基础是确定不同生态系统类型单位面积的生态服务价值。谢高地等人在前人的基础上，根据我国的具体情况制定了生态系统生态服务价值当量因子表［5］。其中，生态服务价值当量因子是指由生态系统所产生的以满足人类需求为目的的生态服务的相对贡献大小的潜在能力，具体定义为每公顷全国平均产量的农田每年粮食产量所对应的经济价值。根据最新国家统计年鉴资料，计算出当年单个生态服务价值当量因子的经济价值量约为782．26元，并以此计算本次单位面积生态服务价值（见表2）。

2．3 生态服务价值评估

基于地理国情普查数据，根据表1中的类型对接关系和表2确定的各生态系统类型单位面积所对应的生态服务价值，即可利用式（1）计算各生态系统类型的服务价值量、各生态服务类型的价值量和生态服务价值总量［5］。

表2 不同生态系统类型单位面积生态服务价值 元·hm－2·a－1

其中：ESVk，ESVf和ESV分别代表第k个生态系统类型的价值量、第f项生态服务类型的价值量和生态服务价值总量，Ak代表第k个生态系统类型的面积，VCkf代表第k个生态系统类型第f项生态服务单位面积对应的服务价值量。

3 德清县生态服务价值评价

3．1 基于不同类型的生态服务价值评价

在地理国情普查数据的基础上，利用式（1）计算德清县各生态系统类型对应的生态服务价值（见图2）。在德清县各生态系统类型提供的生态服务价值中，水体占德清县生态服务价值总量的49．32%、森林占40．84%，两者共占德清县生态服务价值总量的90．16%。这是由于水体和森林的生态服务价值当量因子相对较高，而且两者的空间分布范围较广。

图2 各生态系统类型生态服务价值量柱状图

3．2 生态服务价值的空间格局分析

3．2．1 生态服务价值的空间化分析

3．2．1．1 基于行政区划的生态服务价值分析

在地理国情普查数据的基础上，利用GIS空间分析方法［6］，根据生态服务价值评估计算公式，评估德清县各乡镇单位面积生态服务价值量（见图3）。德清县各乡镇中单位面积生态服务价值量最高的乡镇是包含下渚湖湿地的三合乡，其次是河网密集的钟管镇，而德清县主城区武康镇由于其建成区面积较大，而城镇用地的生态服务价值量为0，最终导致其单位面积生态服务价值量最低。

3．2．1．2 生态服务价值空间分布模拟

为直观、连续、定量地反映生态服务价值在德清县的具体空间分布情况，本文在1 000 m×1 000 m格网的基础上（见图4），通过比较IDW、Kriging、Nat ural Neighbor、Spline、Trend等多种空间插值方法，最终选择综合效果较好的Spline方法进行生态服务价值空间分布模拟（见图5）。德清县单位面积生态服务价值较高的区域主要分布在中部平原区和对河口水库附近，另外，莫干山和筏头乡附近生态服务价值居中，但总量较高。

图3 各乡镇生态服务价值量密度空间分布图

图4 格网生态服务价值量密度空间分布图

图5 生态服务价值量密度空间模拟图

3．2．2 生态服务价值的空间自相关分析

空间自相关分析是空间统计中的一种重要方法，可以在一定程度上反映空间事物的分布是否具有自相关性 高的自相关性代表了空间现象具有一定的集聚性［7］。空间自相关包括全局和局部空间自相关，本文分别从两个方面讨论单位面积生态服务价值的空间分布格局。

3．2．2．1 全局空间自相关

在给定的显著性水平下，全局空间自相关反映了研究区内相似属性值的平均集聚程度［8］。本文采用常见的Moran’s I指数反映德清县单位面积生态服务价值的平均集聚情况，计算公式为

其中：n为研究样本个数，Xi，X分别表示区域i的观测值和样本平均值，Wij是空间权重矩阵。

以1 000 m×1 000 m格网单位面积生态服务价值为基础，利用专业空间统计分析软件SpaceStat，采用蒙特卡洛检验方法，计算Moran’s I＝0．407 669，P val ue＝0．000 1。可见德清县不同格网间生态服务价值具有高度的集聚性，生态服务价值较高或较低的区域相对集中。

3．2．2．2 局部空间自相关（LISA）

相比全局空间自相关，局部空间自相关则考虑了区域要素间的异质性，常用来测度以每个研究单元为中心的邻近区域内的集聚或离散程度。本文分别采用Moran散点图和Getis－Ord Gi＊热点分析两种方法。

1）Moran散点图。散点图共4个象限，落入第1象限（H H）表明存在高值集聚现象，第3象限（LL）表明低值集聚现象，第2象限（L H）和第4象限（HL）表明存在高低错落分布的离散现象。

由图6可见，散点图定性地区分出每个格网单元与周围邻近单元单位面积生态服务价值间的相互关系，落入HH象限的观察值为38．53%，落入LL象限的观察值为35．56%，可见德清县超过70%的格网存在不同程度的集聚现象，而且单位面积生态服务价值高值集聚的区域与低值集聚的区域数量类似。这种集聚现象主要是由于当地人工建设用地分布相对集中，自然资源丰富，且保护较好的原因，从生态服务价值量分布角度说明人与自然的均衡分布。

2）Getis－Ord Gi＊热点分析。以格网单位面积生态服务价值为数据源（见图4），利用SpaceStat软件，采用Getis－Or d Gi＊局部分析算法进行空间热点分析，计算公式为

图6 格网生态服务价值量密度Mor an散点分布图

其中：n为研究样本个数，Xj，分别表示区域j的观测值和样本平均值，Wij是空间权重矩阵。

由图7可见，通过Per mutation为9999的检验，在显著性水平为0．05的条件下，红色区域代表单位面积生态服务价值高值的集聚热点区，蓝色区域代表单位面积生态服务价值低值的集聚冷点区。热点区主要分布在对河口（A）、下渚湖湿地（B）和苎溪漾（C）附近，冷点区域主要分布在武康镇、乾元镇和新市镇的主城区附近。热点区、冷点区分别代表当地生态服务的主要供给区和消费区。满足了精度要求 完全克服了RTK信号受遮挡RTK接收机存在几何外形、不能独立进行地籍测量等缺点。笔者认为，RTK辅助装置简单而且容易制造，如果大规模采用此方法，RTK的应用前景将更加广阔。

图7 格网生态服务价值量密度热点图

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