太平池湿地区域生态系统服务价值对土地利用变化的响应

汤洁+李红薇+李昭阳+王静静+张溶

摘要：为探究土地利用变化与生态环境间的关系，以吉林省长春市农安县太平池湿地区域为研究对象，利用1989、2000和2014年遥感影像对土地利用变化特征及土地利用变化特征与生态环境演变的响应关系进行分析，在此基础上对研究区生态系统服务价值进行计算。通过分析生态系统服务价值流向，不同土地利用类型生态系统服务价值和单项生态系统服务价值对总生态系统服务价值的影响，对研究区土地利用变化与生态系统服务价值间的关系进行研究。结果表明：1989—2014年间农安县太平池湿地土地利用变化十分剧烈，耕地、居民用地、盐碱地和湿地面积增加，水域、草地和林地面积减少，其中耕地、草地面积变化较大，分别为68.42、-92.20 km2。土地利用变化受自然因素和人为因素的双重影响，而人口是影响土地利用变化的主要驱动因素。研究区生态系统服务价值主要由水域、耕地提供，占总生态系统服务价值的比例分别为>60%、>20%。研究区单项生态系统服务价值大部分处于递减状态，水源涵养功能价值减少最多，为24 357.31万元。由于土地利用类型转化处于不平衡状态，研究区生态系统服务价值在1989—2014年间整体价值流向为负。

关键词：遥感技术；土地利用变化；生态环境演变；生态系统服务价值；太平池湿地区域

中图分类号： X171文献标志码： A文章编号：1002-1302（2017）07-0224-07

对生态系统服务价值（ecosystem service value，简称ESV）进行评估，现已成为合理高效配置环境资源的基础[4-5]。土地利用/覆盖变化（land use and land cover change，简称LUCC）是将人与自然密切联系的重要环节[6-8]，可直接引起生态系统空间格局的巨大变化，进而改变生态系统的结构及功能，导致其为人类提供的生态服务价值也发生变化。因此，评估LUCC对生态系统服务价值的影响对于区域生态建设等具有重要指导意义[9-10]，通过LUCC定量评估生态系统服务价值已成为研究热点[11]。Mendoza-Gonzlez等利用地理信息系统（GIS）技术，分析了墨西哥湾中心区域土地利用变化情况，进而研究该区生态系统服务价值变化情况[12]；Estoque等利用GEOMOD模型对菲律宾碧瑶市1988—2009年的土地利用变化进行分析，从而进一步研究该市的生态系统服务价值变化[13]；姚成胜等应用现有的生态系统服务价值系数，分析了1995—2005年福建省土地利用变化导致的生态系统服务价值的变化，并分析了生态系统服务价值变化和影响土地利用变化的总人口、GDP和城市化水平3个社会经济驱动因子之间的相关性和敏感性[14]；王燕等利用遥感（RS）和GIS技术，从区域尺度对新疆6个国家级自然保护区2000—2010年生态系统服务价值变化情况进行研究[15]。但这些研究多数单纯地对ESV进行估算或对LUCC对ESV动态变化的影响进行分析，较少考虑到典型气候变化叠加人类活动对生态系统产生的重要影响。因此，结合生态环境演变因子评估土地利用变化对生态系统服务价值的影响具有重要意义。

吉林省长春市农安县太平池湿地区域属于半干旱半湿润地区，由于多年降水量偏小，地表径流小，缺水情况严重，且随着近几十年来经济社会迅速发展和人口持续增长，大面积湖泊、草地、林地和天然湿地面积急剧减少，湿地水补给亦有限，土地盐碱化程度加劇，严重破坏了区域生态服务功能。为有效保护太平池湿地区域生态系统完整性，须对太平池湿地区域的原湿地进行保护和恢复，而湿地建设将引起土地利用变化，从而影响生态环境，因此亟须开展生态系统服务价值变化研究。本研究利用遥感解译图得出研究区1989、2000、2014年土地利用变化情况，并结合相关资料及数据，估算生态系统服务价值，并对LUCC所导致的生态系统服务价值变化作了探讨，为该区今后土地资源的治理规划及合理开发利用提供科学依据，对其今后的生态环境整治与恢复、土地可持续利用及社会经济的发展也将具有重要意义。

1研究区概况

太平池湿地位于吉林省长春市西北部农安县境内，地理位置介于124°52′24″～124°58′45″E、43°59′10″～44°04′47″N之间。全区属温带大陆性气候，四季分明，年均日照时间 2 550 h，平均气温4.9 ℃。全年平均降水量为533 mm，年际变化大，年内分配不均，降水主要集中于7—9月，占全年降水量的70%，多年平均蒸发量为1 719.3 mm，为降水量的3.0～3.5倍。研究区内有我国重要的国家级湿地公园，境内有吉林省八大水库之一的太平池水库，过境江河水资源和地下水资源既丰富又便于利用，具备发展水产业、灌溉水田的有利条件，是发展绿色水稻、水产品养殖的适宜区域。本区主要的生态类型为耕地、湿地，且存在一定面积的沙化、碱化及退化草地。

2数据源及研究方法

2.1数据来源及地类划分

研究区LUCC研究所用的数据分为遥感数据、非遥感数据2个部分。遥感数据包括1989、2000、2014年的Landsat-TM/ETM遥感影像，共计3期，图像分辨率为30 m×30 m，数据来源为国家科学数据服务平台和美国地质调查局（USGS）。下载后的遥感影像数据在ERDAS IMAGINE 4.5软件中进行重投影（投影类型：Transvers Mercator，中央经线：123°），以 1 ∶25 万基础地理数据为参照地图，采用三次多项式及最近邻域插值法对3期影像进行几何校正，对校正后的影像数据进行非监督分类处理，将经过上述流程处理的影像导入ArcGIS10软件中，利用人机交互解译的方法，最终生成研究区1989、2000、2014年的土地利用类型图。土地利用类型的划分依据国家通用的土地利用分类系统和实际土地利用特点，分为耕地（包括水田和旱田）、林地、草地、水域、湿地、居民用地、盐碱地及其他（包括除盐碱地外的其他未利用地），共8个土地类型。辅助数据包括20世纪80年代的 1 ∶47 000 彩色航片，2009年吉林省1 ∶165万土地利用现状图、行政区划图及研究区自然、社会、经济概况的各种文字资料、数字统计资料、监测数据和野外实地考察资料等。

2.2研究方法

2.2.1单一土地利用动态度单一土地利用动态度表示研究区几年内某种土地利用类型的变化幅度，在预测未来土地利用变化趋势时具有重要意义[16-17]，其表达式：

式中：K为单一土地利用动态度，%；Ua为研究初期某土地利用类型面积，km2；Ub为研究末期某土地利用类型面积，km2；T为时间，年。

2.2.2LUCC趋势状态分析模型趋势状态计算公式：

式中：Pt为区域内LUCC的状态指数和整体趋势；ΔUin-i为转化为第i类土地利用类型的面积，km2；ΔUout-i为第i类土地利用类型的转出面积，km2。

2.2.3生态系统服务价值估算生态系统服务价值计算公式：

式中：ESV为生态系统服务总价值，元；Ak为研究区内土地利用类型k的分布面积，hm2；VCk为该类型土地单位面积的生态价值系数，元/（hm2·年）；ESVf为生态系统单项服务总价值，元；VCfk为单项服务功能价值系数，元/（hm2·年）。

本研究参考谢高地等提出的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表[19]，依据生态价值的区域修正系数[20]（吉林省为0.96），并结合当地实际情况，修正了农安县太平池湿地区域不同土地利用类型的生态服务价值系数（表1）。其中，耕地和林地分别参考农田和森林生态系统单位面积的ESV，盐碱地及其他均参考荒漠生态系统单位面积ESV，居民用地的ESV为0，不列入表内。

2.2.4敏感性指数分析模型敏感性指数（CS）分析模型是在已确定的服务价值系数上下调整50%基础上计算ESV对生态价值单价变化的响应[21]，并以此来度量ESV对生态价值系数的依赖程度，计算公式：

式中：CS为敏感性指数；ESV为生态系统服务总价值；VC为生态价值系数；i和j为分别代表初始价值和生态价值系数调整后的价值；k为某种土地利用类型。若CS>1，表明ESV对于VC来说富有弹性，ESV对VC敏感；若CS<1，表明ESV相对VC缺乏弹性，ESV对VC不敏感。敏感性指数越大，生态价值系数的准确性对研究区域总的生态服务价值变化越具有关键性作用。

2.2.5流向性分析模型相关公式：

式中：PLij为初始年份第i类土地利用类型转化为终了年份第j类土地利用类型后的生態服务价值损益，万元；VCi、VCj分别为第i类、第j类土地利用类型的生态服务价值系数；Aij为第i类土地利用类型转化为第j类土地利用类型的面积，km2。

3结果与分析

3.1土地利用动态变化分析

3.1.1土地利用时间变化分析从表2可以看出，耕地是研究区最主要的土地利用方式，占全区总面积的60%以上，1989—2014年间面积共增加68.42 km2，动态度为0.46%；1989—2014年间草地面积减少了92.20 km2，动态度为 -1.72%，林地面积减少了5.48 km2，动态度为-2.92%。由于草地的大规模退化，盐碱地面积在该期间内增长了 4.71 km2，动态度为11.08%。研究区水域面积波动较大，整体呈萎缩趋势，面积减少量达14.28 km2，动态度为-0.99%。湿地面积在研究期内增加了6.00 km2，动态度达到2.70%。随着城乡经济建设的发展和人口数量的增长，城镇规模不断外延，研究时段内，居民用地面积增加了34.05 km2，动态度为2.45%。

根据所得土地利用转移矩阵（表3）可知，研究区草地退化幅度最大，主要转移为耕地，面积为77.66 km2。水域面积减少，主要转移成为草地、湿地，面积分别为10.46、6.19 km2。研究区内由草地退化而成的盐碱地面积有 3.54 km2，是盐碱地产生的主要来源。随着研究区人口日益增多，居民用地面积逐年增加，主要由草地、耕地转化而来，分别为23.09、9.34 km2。

3.1.2土地利用空间变化分析分析研究区1989—2014年间土地利用空间分布（图1）可知，全区耕地（主要为旱田）面积大幅度增长；中部地区草地面积锐减，区内土地盐碱化情况较为严重；东北部地区水域面积呈明显减少趋势；全区居民用地整体呈增加趋势，其增加的主要来源为耕地中的旱田。分析上述变化的原因为以下几点：（1）吉林省政府于1995年颁布了《吉林省基本农田保护条例》，该条例对全省基本农田保护区进行了重新调整和规划，开发复垦了大量耕地，使研究区的耕地面积大幅度增加；（2）由于研究区降水量少，日照时间长，蒸降比高，再加上中部地区过度放牧，使草场负荷过重，导致草地面积呈逐年减少趋势，且减少幅度较大；（3）由于近年来土地资源集约利用程度提高，大面积的河漫滩和局部水域被开发利用，使研究区内的水域面积呈萎缩趋势；（4）研究时段内区内人口增长迅速，使居民用地面积大幅度增加。

3.2生态环境演变与LUCC的响应关系

为分析生态环境的演变与土地利用格局变化的响应机制，本研究选择自然因素和人文因素作为生态环境演变的主导因子（表4），以1989—2014年土地利用面积变化特征值作为变量组在SPSS软件中对二者进行典型相关分析。

在典型相关分析过程中，以研究区各主要土地利用类型面积变化为标准变量组Y（其中将耕地分为旱田和水田），上述18个驱动因子在2000—2014年的变化值为自变量X（表5），得到土地利用变化的典型负荷，选取旱田、盐碱地、湿地和居民用地作为4种主导的典型负荷变量来解释研究时段内生态环境因子与土地利用格局变化的关系（图2）。

由图2-a可知，旱田（Y5）增量与降水（X1）和农业人口数（X6）呈现正相关，其典型载荷分别为0.97、1.00，说明在降水充足的前提下，农业人口越多，开垦的耕地也越多。

由图2-b可知，与盐碱地增量（Y7）相对应的驱动因子主要为温度（X2）、人口（X5）、播种面积（X8），其典型载荷分别为0.80、0.98、-0.80，即盐碱地增量与温度和人口呈正相关，与播种面积呈负相关。这表明盐碱地面积的增加一方面是自然因素作用的结果，另一方面与人类活动的不断增强有密切关系[23]。

由图2-c可知，湿地增量（Y8）的驱动因子主要为降水量（X1）和农业人口（X6），其典型载荷分别为-0.99和0.89，即湿地增量与农业人口呈正相关[24]，与降水量呈负相关。

由图2-d可知，居民用地增量（Y8）与人口（X5）呈正相关，与粮食种植面积呈负相关（X18），其典型载荷分别为0.98和-0.78。这2种因素都属于人类活动范畴，可见居民用地增量的原因主要是人类活动，是人口增加和粮食种植面积减少共同作用的结果[25-26]，这一点与前3个地类增量的驱动因素有所区别。

3.3生态系统服务功能价值分析

3.3.1生态系统服务价值估算研究区1989、2000、2014年的ESV计算结果见表6。

由表6可知，研究区生态系统服务价值主要由耕地、草地和水域提供，水域提供的价值最大，不同时期的贡献率均在60%以上，耕地、草地的贡献率分别在20%、5%以上。研究区ESV总体呈减少趋势，由1989年的166 509.37万元减少到2014年的139 221.02万元，减少幅度达16.39%。林地的破坏、草地的退化以及水域面积的减少是该区生态系统服务价值降低的主要原因。虽然耕地及湿地面积的增加，在一定程度上作了补偿，但由于其价值的增加并不能补偿水域、草地及林地等造成的减少，该区域生态系统服务价值整体表现为下降趋势。

3.3.2生态系统功能敏感性分析本研究利用公式（4），计算出研究区1989、2014年各种土地利用类型的敏感性指数（图3）。结果表明，各种情况下，价值系数的敏感性指数CS都小于1，最低值为3.64×10-5，即当盐碱地生态价值系数增加1%时，总价值只增加3.64×10-5%；最高值为0.60～067，即当水域的生态价值系数增加1%，总价值增加 0.60%～0.67%，表明研究区总的生态系统服务价值缺乏弹性，亦即赋予土地利用类型生态服务价值系数的大小对研究区域总的生态服务价值影响较小，因此本研究所选用的价值系数是合适的。

3.4土地利用变化及其生态服务功能响应分析

3.4.1生态系统单项服务功能价值变化分析根据公式（3）得出研究区单项生态系统服务功能变化，由图4可见：1989—2014年间各单项服务功能變化程度有所不同，土地利用结构变化导致单项生态服务功能差异明显；其中，只有气候调节与食物生产的服务价值呈增加趋势，其余单项服务功能价值均呈减少趋势。

在整个研究期间部分单项生态系统服务功能价值变化明显，其中变化最为明显的是水源涵养功能，1989—2014年间减少了24 357.31万元。其次，土壤形成与保护、废物处理、生物多样性保护分别减少了773.72万、1 412.21万、757.32万元。其他服务功能增加与减少的程度相对较低。

3.4.2生态服务价值流向分析研究时段内林地与湿地除了转化为水域外，转为其他地类均会引起生态服务价值损失。由表7看出，草地与耕地的价值流向主要为水域，从而减轻了水域转为其他地类带来的价值损失；盐碱地只转为了耕地，价值增加了6.62万元，但增加幅度较小；水域的价值流向均属于负流向，损失程度较大，共损失39 891.71万元。从总体上看，在研究期内各个土地利用类型的转化并不完全有利于研究区生态系统，由于水域、林地、草地面积的减少，造成价值大量流失，故应加大对水域、林地、草地的保护，使生态服务价值实现最大化。

4结论

1989—2014年吉林省长春市农安县太平池湿地区域盐碱地、湿地、居民用地和耕地面积呈增加趋势，而林地、未利用地、草地和水域面积不断减少，土地利用类型主要由未利用地向林地、草地、耕地发展，表明土地利用政策变化直接影响土地利用结构及其转化方向。

旱田、盐碱地、湿地3类地型均受自然因素和人为因素的双重影响，且人为因素作为主要驱动力使其发生变化，因此合理控制人口密度及人类活动强度是实现研究区水土资源优化配置的有效措施。

由研究区土地利用结构变化和生态系统服务价值变化看，农安县太平池湿地区域耕地面积比重远远高于其生态系统服务价值的比重，而水域的面积比重都低于其生态系统服务价值比重。城镇用地面积在增加，但占总面积的比例较小，对研究区生态系统服务价值的影响较低。

由于研究区土地利用类型转化处于不平衡状态，使单项生态系统服务功能大部分处于递减状态，且整体生态系统服务价值流向为负，因此，有步骤地实施退耕还林、还草，加强对水域与湿地的保护，提高土地利用水平是恢复和提高区域生态系统服务功能的较有效途径。

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