基于高分遥感数据的城市水系廊道生态系统服务价值评估
——以北京中心地区水系廊道为例

2018-11-09 03:25
中国园林 2018年10期
关键词:水系廊道当量

薛 飞

罗开盛

李元征*

党安荣

张译匀

生态系统服务是指人类从生态系统中获得的利好[1-2],通过生态系统的结构、过程和功能直接或间接得到的生命支持产品和各项服务,其价值评估是生态环境保护、生态功能区划、环境经济核算和生态补偿决策的重要依据和基础[3-4]。国内外众多学者在生态系统服务价值的理论、评价、核算方法和应用等方面开展了广泛而深入的研究。康斯坦兹等利用面积当量法对全球17种生态系统服务进行了价值计算,得出了当年全球生态系统服务的平均价值约为33万亿美元,相当于全世界当年生产总值(GNP)的1.83倍[5]。国内谢高地等利用多种方法,汇总统计出了中国生态系统服务的面积当量,并计算了我国生态系统服务的价值约为38.10万亿元,进而得出2010年我国人均生态价值量与人均国民生产总值(GDP)的比例接近1:1[6-7],该成果广泛应用于全国、区域、地方等各种尺度的生态系统服务价值评估中。

从评估对象上看,森林生态系统[8]、湿地生态系统[9]、草地生态系统[10]、绿洲生态系统[11]、农田生态系统等的服务功能都在现有研究中得到了定量评估。和其他生态系统相比,城市生态系统具有更高的空间异质性和社会属性[12]。尽管已有研究者对城市生态服务价值开展了评估研究,但关于城市中心地区由蓝绿空间构成的水系廊道所提供的生态系统服务价值评估的相关研究尚不多见。此外,过往研究主要关注生态系统的潜在价值,对于生态系统服务现状供应程度的关注较为缺乏。

生态系统服务价值的评估方法大致可以分为基于单位服务功能价格的方法[9-10](简称“功能价值法”)和基于面积价值当量因子的方法(简称“当量因子法”)[6]。功能价值法基于生态系统服务功能量的多少和功能量的单位价格得到总价值,此类方法通过建立单一服务功能与局部生态环境变量之间的生产方程来模拟小区域的生态系统服务功能,其更加注重内在的过程和机理,需要输入的参数多,计算过程较为复杂,且每种服务价值的评价方法和参数标准也难以统一。当量因子法则是在区分不同种类生态系统服务的基础上,基于可量化的标准构建不同类型生态系统各种服务功能的价值当量,并结合生态系统的分布面积进行评估。当量因子法相对于功能价值法而言,需要的参数少,计算简单且容易进行对比。

图1 北京中心地区水系及水系廊道边界图

图2 北京中心地区水系廊道GF-2遥感影像真色彩图

近年来,高分遥感技术的发展为监测城市内部中小尺度生态系统服务价值提供了新的数据和技术保障。通过高分遥感技术定量评估城市生态系统服务价值,可以为决策者制定符合客观实际的城市规划和设计对策提供科学依据。国产高分二号遥感卫星(GF-2)是我国第一颗分辨率达到亚米级的宽幅民用遥感卫星,发射时间为2014年8月,星下点地面像元分辨率达到了:全色谱段0.81m,多光谱谱段3.24m。观测幅宽达45.3km,在亚米级高分卫星中,其幅宽于当时达到世界最高水平[13]。在其应用方面,已初步形成高分城市精细化管理遥感应用系统[14],并开展了相关研究,如针对城市不透水面提取[15]、城市生态用地分类[16],城区地物提取[17]的研究。本文利用GF-2遥感数据,可以充分发挥其在城市尺度高分辨率方面的优势,拓展国产高分遥感影像的应用领域;尝试用高分遥感技术对风景园林学和城乡规划学的研究提供支持。基于GF-2影像及数据,可以对北京中心地区水系廊道的生态系统服务价值进行定量评估,进而对研究区生态系统服务价值进行评价。

1 研究数据与方法

1.1 研究区

北京中心地区水系廊道,是指位于《北京城市总体规划2016—2035》中规定的北京市中心城中心地区范围内,由水体组成的水系统及其周边1km范围内所共同组成的廊道系统。研究范围的确定参考了课题组前期对到水系周边人群出行方式偏好调研的结果。该结果显示“步行”和“路程时长为10min以内”为受访者选择最多的出行方式。亨德森等在《自然》(Nature)上发表的研究结果为:成年男性步行速度为1.62m/s,成年女性为1.38m/s[18]。国内陈然等的研究表明,我国老年女子步行速度为1.08m/s,青年男子为1.32m/s,我国人均步行速度为1.24m/s[19]。通过以上信息计算得出10min步行的最大距离为972m,取整为1km范围,以此确定研究对象的边界为:中心地区内通过GF-2遥感解译出的水系边界扩大1km后得到的缓冲区边界(图1)。

1.2 数据处理

本研究利用国产GF-2遥感数据进行生态系统服务价值的评估,数据采集时间是2015年9月2—3日,研究区利用三景影像(购买于中国资源卫星应用中心)。该影像云量低、成像清晰、数据质量好。数据的预处理主要包括配准、切割和融合,具体操作在ENVI 5.3遥感软件平台完成,配准使用了2010年World-view II影像为参照。为了提高研究结果的准确度,本研究利用ENVI 5.3中的Gram-Schmidt Pan Sharpening模块将GF-2全色波段和多光谱影像进行融合。利用融合后的GF-2影像解译水体后,在ArcGIS 10.2软件中以水体边界建立1km的缓冲区,从而获得城市水系廊道的研究区范围(图2)。

1.3 研究方法

1.3.1 土地覆被信息的提取

由于林地和草地的生态系统服务价值差异很大,因此需要分别提取2类土地覆被信息,进而计算其各自的生态系统服务价值。本研究利用了ENVI5.3平台面向对象的方法进行土地覆被信息的提取。首先将影像分割为对象,并计算各对象的NDVI值,然后采用阈值法将NDVI值大于0.2归为植被[20];而后利用面向对象的监督分类方法提取出了草地和林地2种土地覆被类别;最终得到研究区的水体、林地和草地。研究结果基于随机选取的400个样点,利用混淆矩阵方法进行精度验证,验证指标为总精度和Kappa系数。

表1 单位面积生态系统服务价值当量因子计算表[6]

1.3.2 水系廊道生态系统服务价值评估

本研究选取了谢高地等对我国生态系统服务价值当量因子的研究结果[6]作为计算基础。依据其中森林生态系统中的针阔混交林、草地生态系统的灌草丛和水域生态系统中的水系共3类服务面积当量因子作为计算因子(表1)。由于这一研究结果的单位面积生态系统服务价值当量因子是针对全国生态系统服务建立的,而研究区属于典型的城市生态系统,产品供给服务和文化服务具有明显的城市特征,如农业生产的供给服务非常低,而文化服务价值很高等,因此,需要对产品供给服务和文化服务的结果进行修正。

1)产品供给服务的价值评价。

在产品供给服务方面,北京中心地区的生态系统在面积当量分类中的“食品生产、原料生产、水资源供给”方面的服务非常少;按照《千年生态系统评估》[2]的分项:“食品、新鲜供水、纤维制品原料和生物化学原料”的供给也非常少,该部分可以忽略不计。由于中心地区地表水质整体不佳,并没有新鲜地表水供给,但在地下水方面有供给,也属于生态系统的供给服务。北京市对于地下水的开采和使用管理严格,城市中心地区所有范围内地下水取水机井占全市机电井总数的11.57%(2011年北京市水务普查结果)[21]。2014年北京市域总地下水供水量为19.6亿m3[22]。北京市居民水价分为5元/m3、7元/m3、9元/m33个阶梯(以家庭为单位分别约占90%、6%和4%[23])。按照以上数值可以计算出北京中心地区整体地下水的物质量价值总量,再按照水系廊道占北京中心地区面积的比例(68.86%),最终可以计算得到需要调整的产品供给价值。

2)文化服务的价值评价。

图3 北京中心地区水系廊道内水体、草地和林地提取结果分布图

文化服务是城市生态系统各类服务中价值最高的类别。但是大部分文化服务的价值无法量化,存在很大的不确定性。本研究尝试利用已有研究中的价值结果,根据分摊法,按面积分摊到研究对象范围进行计算。孟庆义和欧阳志云等计算了北京水生态服务价值中的文化价值为1 749.81亿元[24]。如果按照面积比例以分摊法计算到研究对象范围中,则中心地区水系廊道的文化价值为24.42亿元(未考虑2008—2016年间货币和物价变化等因素)。由于面积分摊法是将北京市域整体的16 410km2的水的服务均质分摊到229.92km2的水系廊道中,现有的资料和计算方法也不适宜按照水体面积和河流长度分摊相应的服务价值,因此以上价值存在低估的可能。由于生态系统的文化服务非常难以量化,若进行综合计算量化评估则更加困难。面积分摊法虽不够精准,但是以面积为基础进行文化服务价值评价,对规划专业和风景园林专业的研究具有一定的直观性和便利性,也对规划师和风景园林师在实践中提高城市生态系统服务的空间面积有潜在的助益。

2 研究结果与分析

2.1 水系廊道土地覆被分类

土地覆被信息提取结果的总体精度为89.94,Kappa系数为0.85,这表明提取结果精度高,能够满足本研究的需求。通过ENVI 5.3面向对象的分类得出,研究区内水体面积为484.16hm2(占比2.11%)。植被面积为6 579.85hm2(占比28.63%),其中草地面积约为1 176.88hm2(占比5.12%),林地面积为5 402.97hm2(占比23.50%)。其他土地覆被类型为15 928.37hm2(占比69.28%)(图3)。

2.2 水系廊道生态系统服务价值

2.2.1 修正前的价值

通过对北京中心地区水系廊道的主要生态要素进行特征提取,并计算其面积可以得出相应的生态系统服务价值约2.10亿元/年。其中,针阔混交林面积约5 402.97hm2,生态系统服务价值约1.25亿元/年(占比59.50%)。灌草丛面积约4 495.68hm2,生态系统服务价值约0.23亿元/年(占比11.05%)。水系面积约102.24hm2,生态系统服务价值约0.62亿元/年(占比29.45%)。虽然水体的生态系统服务面积当量最高,但因为水体面积太少,所以水体在北京中心地区的服务价值很低。从生态系统服务的4个类别来看,调节服务价值最高,合计约1.50亿元(占比71.47%);其次是支持服务,合计约0.38亿元(占比18.14%);产品供给服务合计约0.14亿元(占比6.47%);文化服务最低,合计约0.08亿元(占比3.92%)(表2)。

2.2.2 修正后的价值

通过对北京中心地区水系廊道“产品供给服务和文化服务”的价值评估调整,得到水系廊道生态系统服务价值评价结果约为34.42亿元,生态系统服务分类价值评价及比例详见表3。研究对象的地下水供给方面,价值约为8.12亿元。修正后的结果还去除了“食物生产和原料生产”的价值,但修改了“水资源供给”的价值。值得一提的是,北京中心地区依赖于生态系统所供给的干净新鲜的地下水为大量人口使用,而计算得出的价值很大程度上被低估。

3 研究结论与讨论

3.1 主要结论

本文基于国产GF-2影像对北京中心地区水系廊道的生态系统服务价值进行了评估,获得如下结论。

1)研究区水体、草地和林地的面积分别为491.61hm2(2.14%)、1 176.88hm2(5.12%)和5 402.97hm2(23.50%)。

2)北京中心地区水系生态廊道的生态系统服务价值约为34.42亿元,其中文化服务价值最高,为24.42亿元;其次是供给服务价值,为8.12亿元;再次是调节服务价值,为1.50亿元;支持服务价值最低,为0.38亿元。

3.2 讨论

生态系统服务价值的度量往往具有多元、模糊、冲突等特性,所以很难精准量化。但在相关研究中,很多国家和城市已经采用替代指标的方式进行了价值转化。例如柏林利用生境面积指标(Biotope Area Factor, BAF)的方式,根据生境的生态潜力,对城市建成区的生态系统服务价值进行了量度;英国的南安普顿市(Southampton)利用绿色空间指标(Green Space Factor,GSF)来评价绿色空间对雨洪的调节[25]。李双成等认为,关于生态系统服务的价值计算已经不是当前生态系统服务研究的热点,热点已更多地转向深入具体的服务内容和机制研究当中[26]。

表2 基于面积当量的北京中心地区水系廊道生态系统价值评价计算表

续表2

由于管理和决策往往使用经济指标或与经济相关的信息进行控制和分配资源,所以成本效益分析往往被政府主管部门所重视。但生态系统服务作为自然赐予的“公共产品”具有低度的“排他性”和“竞用性”,且不能完全被经济价值化或者货币化,其极大程度地依赖政府的管理,并与自然系统协调。很多学者认为,经济补偿不能补偿自然和生态系统提供的服务。虽然生态系统服务的经济价值可以让“被隐藏”的价值(例如,人造基础设施的造价相当于生态基础设施的价值)变得可见[25],但是,生态系统服务的经济价值评价往往遭到了对于价格补偿的争论和非议。正如清洁的空气和水源没有了,花再多的钱也无法弥补,尤其是对不可逆的生态系统的破坏型干扰更是如此。

北京中心地区水系廊道生态系统服务价值约为34.42亿元。由于科学方法和资料数据的局限,现有的价值评价在很大程度不能涵盖和清晰地计算生态系统服务的全部价值。从以上结果不难发现,北京中心地区的水系廊道在生态系统服务方面的评价,相对于已有研究,如关注于北京湿地生态系统服务功能与价值(187.58亿元)[27]和北京水生态与服务功能与价值(2 870.73亿元)[24]的结果显得较低,说明当前研究对生态系统服务的认知有一定的局限,导致人们往往会忽略甚至遗忘来自生态系统的服务。从规划设计的角度出发,可以发现,生态系统服务的支持、产品供给、调节和文化服务各方面都有提升潜力。尤其在城市规划和风景园林领域,可以通过适宜的规划设计改善现状供应,提升服务。规划设计可以结合本研究的方法开展程度评价并寻求具体的提升措施,这也是未来应用型研究将逐渐展开的内容。

表3 北京中心地区水系廊道生态系统服务价值评价调整前后对照表

本文尝试利用GF-2影像数据对北京中心地区水系廊道的生态系统服务价值进行了评价,加深了对城市中心地区生态服务价值的定量认识,为生态环境的保护和可持续发展提供了参考。但是本研究也有一些局限。首先水系廊道的生态系统服务价值是基于全国生态系统服务的面积当量计算获得的,存在一定的误差。其次,由于中小尺度且非常复杂的城市生态系统价值评价的不准确和不清晰特征,现有的基础与应用研究还有很长的路要走。

注:文中图片均由作者绘制。

致谢:特别感谢中国林业科学院资源信息研究所武红敢教授,在数据收集和处理方面的指导和帮助;感谢清华大学公共管理学院博士研究生王晓梦同学,在解译和精度验证方面的帮助。

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