重庆市农田生态服务价值时空变化特征及其驱动因素分析*

孔凡靖, 陈玉成**, 陈庆华, 牟秦杰, 阎建忠

重庆市农田生态服务价值时空变化特征及其驱动因素分析*

孔凡靖1,2, 陈玉成1,2**, 陈庆华1,2, 牟秦杰1, 阎建忠1

(1. 西南大学资源环境学院 重庆 400716; 2. 农村清洁工程重庆市工程研究中心 重庆 400716)

农田对保障区域物质供给、生态系统服务供给有着不可替代的作用, 为探究区域农田生态服务价值的时空变化和驱动因素, 本文基于重庆市2007—2016年统计年鉴及相关年份区县年鉴数据信息, 构建农田生态服务价值指标体系, 引入物价指数, 通过列表清单法对重庆市农田生态服务价值进行评估, 利用STIRPAT模型分析各区县间人均农田生态服务价值差异的社会驱动因素。研究表明: ①2007年、2012年和2016年重庆市农田生态服务价值分别为898.06亿元、938.97亿元和1 038.45亿元, 呈明显上升趋势, 增幅为15.63%; 年均农田正向服务价值(1 024.49亿元)远高于其负向价值(59.02亿元)。②就农田生态服务价值空间变化而言, 渝西片区的总量和人均变化幅度最大, 为30.32%和16.80%, 其中农业较为发达的永川区、江津区农田负向价值相对突出; 人均年农田生态服务价值排序为: 渝东南片区(5 855元∙人-1)>渝东北片区(4 027元∙人-1)>渝西片区(3 846元∙人-1)>主城片区(840元∙人-1)。③农业人口、城市化率、万元GDP能耗是重庆市各区县人均农田生态服务价值空间差异的社会驱动因素, 主城片区的发展对其农田生态系统造成较大的压力, 该区域应合理调整产业结构, 以提升农田生态服务价值。研究结果为重庆市农田生态环境保护、恢复以及耕地补偿等提供科学依据。

农田; 生态服务价值; 列表清单法; 正向服务价值; 负向价值; 重庆市

农田作为食物的生产载体与农户的生产活动场所不仅带来可观的经济价值, 同时也带来不菲的生态价值。随着经济的发展, 人们逐步意识到生态服务功能是人类生存与现代文明的基础, 科学技术并不能替代自然[1]; 对农田生态服务价值的评估研究为我们正确认识农田生态服务价值提供重要依据。国内外学者已对生态服务价值评估进行了大量研究[2-11], 从评估方法上, 谢高地等[2]结合国内实际情况, 以核算国内实物量为基础, 修订并分析了各类生态系统的服务价值; 刘小丹等[4]和张宏锋等[5]采用列表清单法对研究区域农田生态服务价值进行测算, 得到农田固碳释氧功能具有可观价值。从体系框架上, 国外学者Costanza等[6]通过把生态系统服务功能分为17种不同的类型, 进而估算其生态服务价值; 联合国参考Costanza等[6]相关研究提出《千年生态系统评估》[7], 将生态系统服务功能分为4个大类, 即提供功能、文化功能、调节功能、支持功能; 国内学者对于生态系统功能评估指标体系的构建大多基于前人研究基础。从评估结果表达上, 马依拉•热合曼等[12]采用价值当量法结合地理信息技术对绿洲生态系统进行评估, 展示了区域生态服务价值的空间分布情况。但以往研究在评估方法、指标体系等方面存在一些问题, 从评估方法上, 生态服务价值当量法的运用中农田单价被低估[8,13], 使其评估得到的生态服务价值偏低, 列表清单法虽能较为全面地评估生态系统的服务价值[4-5], 但部分研究[11]在运用过程中对库容单价等的选取不妥, 延用以往参数并未进行修正; 从指标体系上, 多数研究[4-5,10]以静态分析农田正向服务价值为主, 缺乏农田负向服务价值的研究; 同时, 也缺乏农田生态服务价值空间差异分析的研究。

重庆市为典型的大城市带动大农村, 无论是农村区域、农村人口都占有很大的比例, 然而关于农田生态服务价值研究相对较少。张艳军等[8]根据遥感影像资料, 对土地类型进行划分, 结合生态服务价值当量法, 从空间上表达区域中各类型生态系统的服务价值; 杜家强等[9]利用生态服务价值当量法, 从时间上预测重庆市生态服务价值的变化趋势。在乡村振兴的背景下, 经济快速发展将导致部分区域土地利用覆被发生了剧烈变化, 在“人工-自然”驱动下生态系统更为脆弱[14], 尤其是农田生态系统, 农田生态系统具有多种服务功能, 因此, 研究农田生态服务价值及其时空变化规律具有重要意义。为此, 本文以重庆市为例, 构建农田生态服务价值评估体系, 结合物价修正指数, 运用列表清单法计算重庆市2007—2016年农田生态服务正向与负向价值, 通过ArcGIS分析各区县农田生态服务价值的空间分布特征, 利用STIRPAT模型分析各区县间人均生态服务价值差异的社会驱动因素, 为重庆市的农田生态环境保护、恢复以及耕地补偿等提供科学依据。

1 研究方法

1.1 研究区概况

重庆市位于中国内陆西南部, 总面积为8.24万km2, 辖38个区县, 农田面积为2.56万km2, 约占总面积的1/3, 其中渝中区无耕地。据年鉴资料, 2017年重庆市农业人口为1 776.60万, 农业增加值为1 363.87亿元。重庆市气候属湿润亚热带季风气候, 多年平均气温为14.8~18.7 ℃, 多年平均降雨量为1 038~1 186 mm; 境内山地丘陵面积占98%。农用耕地开发度较高, 主要以坡耕地为主, 主要粮食作物有水稻()、玉米()、小麦()、红薯()4大类, 尤以水稻居首。然而水田兼有广义人工湿地的功能, 具有潜在的生态服务价值。因此, 研究重庆市农田生态服务价值的时间、空间变化规律显得尤为重要。

1.2 数据来源

研究采用的作物、经济等数据来源于2007—2016年《重庆统计年鉴》, 2007年、2012年和2016年重庆各区县统计年鉴; 评估方法中的系数、参数来源于相关文献。

1.3 农田生态服务价值指标体系构建与评估方法

以Costanza等[6]的研究以及《千年生态系统评估》为基础, 重新划分农田生态服务功能价值的类型。按照环境要素、环境与生态的关系等将农田生态服务价值分为7个大类, 分别为大气生态价值、水生态价值、土壤生态价值、生物生态价值、防灾减灾价值、环境净化价值以及农田负向价值。根据重庆市的农田特点以及作物特色, 确定重庆市农田生态服务价值指标的框架体系(表1)。

表1 重庆市农田生态服务价值指标

收集重庆市主要农作物水稻、玉米、大豆()、蔬菜、油菜、薯类播种面积、经济产量等数据, 采用影子工程法、机会成本法、工程替代法、市场价值法等, 以2016年的市场价格为基准, 同时引入物价修正指数对重庆市2007—2016年及各区县2007年、2012年和2016年农田生态系统所产生的大气生态、水生态、土壤生态、生物生态、环境净化、防灾减灾等正向及负向价值量进行评估(表2)。

表2 重庆市农田生态服务价值评估方法

续表2

1.4 物价指数的修正

参考相关文献及标准规范[20], 对本研究评估方法中某些价格进行修正, 修正方法见式1。

1=1/0×0(1)

式中:1为修正后价格(¥),1为评估基准时间的物价指数,0为评估对象原购置时间的物价指数,0为评估对象原价格(¥)。

1.5 STIRPAT模型

可拓展随机性环境影响评估模型(stochastic impacts by regression on population, affluence & technology, STIRPAT)是对随机回归影响模型的重新定义, 该模型可模拟变量对环境的影响[37]。将STIRPAT模型用于分析农田生态服务价值空间差异的驱动因素时, 该模型表达式为:

=a×P×A×T×(2)

式中:表示环境压力,表示人口数量,表示富裕度,表示技术水平, a为常系数,为模型误差,、、为弹性系数。

本研究在重庆市农田生态服务价值空间差异的驱动因素选择上, 避开自然驱动因素, 参考相关学者基于该模型的分析[38-39], 重点考虑农田生态服务价值差异可能存在的社会驱动因素。以人均农田生态服务价值()为环境压力指标, 选取重庆市各区县以下社会经济发展指标: 农业总人口()、人均GDP(1)、农村居民人均可支配收入(2)、第二产业比重(1)、城市化率(2)、万元GDP能耗(3)。通过对公式(2)两边取对数所形成的模型在SPSS 23中进行逐步回归分析。

2 结果与分析

2.1 农田生态服务价值时间分布特征

根据重庆市农田生态服务价值量, 将各类型价值整合, 计算得到2007—2016年农田生态服务价值总量与7个类型的生态服务价值量占比(图1)。由图1可知,2007—2016年, 重庆市农田生态服务价值呈明显上升趋势, 且农田各类型的生态服务价值存在较大的差异, 年均生态服务价值排序为: 大气生态价值(41.91%)>水生态价值(22.64%)>防灾减灾价值(15.07%)>土壤生态价值(6.67%)>环境净化价值(6.24%)>农田负面生态价值(5.44%)>生物生态价值(2.03%)。其中, 大气生态价值与水生态价值所占农田生态价值比例达64.55%, 说明农田生态系统这两块功能尤为重要。其次, 防灾减灾价值与土壤生态价值所占农田生态服务价值比例为21.74%, 该两项功能也占据不少比例, 原因在于重庆市的耕地多为坡耕地, 农作物的栽种能够减少土壤流失。

图1 2007—2016年重庆市农田生态服务价值量

重庆市农田生态服务价值总体呈现出明显上升趋势(图1), 为具体分析其变化情况, 计算得到重庆市2007年、2016年的农田生态服务价值量(表3)。从价值类型分析, 大气生态价值、水生态价值、土壤生态价值、环境净化价值都有一定程度的上升, 其中涵蓄降水价值和土壤保持价值增幅相对明显, 为34.59%和34.74%, 原因在于涵蓄降水价值受年降雨量影响, 降雨量的多少直接影响其价值的高低, 而土壤保持价值的大小与农田面积密切相关。从农田负向价值分析, 2007—2016年农田生态负面价值整体呈现出上升趋势, 增加了13.33亿元, 其中化肥不合理使用的负面价值突出, 说明农业所带来的面源污染正在逐渐增强。消纳畜禽粪便价值为正向价值, 说明从整体看重庆市农田的环境容量并未达到饱和, 畜禽粪便的还田能够带来积极效益。

表3 2007—2016年重庆市农田生态服务价值量变化

2.2 农田生态服务价值空间分布特征

根据各区县2007年、2012年、2016年统计年鉴, 计算得到重庆市各区县农田生态服务价值(表4)。从时间上分析, 重庆市主城片区的农田生态服务价值在缓慢降低, 总量变化率为-13.35%, 人均变化率为-25.52%。渝西、渝东北、渝东南片区的农田生态服务价值在稳定增长, 其中渝西片区的总量与人均变化比例最大, 为30.32%和16.80%。从空间上分析, 重庆市4大片区的农田生态服务价值总量排序为: 渝西片区(41.81%)>渝东北片区(34.92%)>渝东南片区(17.04%)>主城片区(6.23%); 3年人均农田生态服务价值排序为: 渝东南片区(5 855元∙人-1)>渝东北片区(4 027元∙人-1)>渝西片区(3 846元∙人-1)>主城片区(840元∙人-1)。

为直观了解2007—2016年重庆市各个区县农田生态服务价值的变化趋势, 绘制重庆市各区县农田生态服务价值分布图(图2), 将农田生态服务价值量分为6个等级。结果显示, 2007—2016年重庆市各区县农田生态服务价值整体呈现上升的趋势, 其中潼南区、江津区、涪陵区、万州区、合川区农田生态服务价值较高且上升趋势明显, 表明这5个区县农业较为发达; 主城片区的农田生态服务价值较低; 而渝东北片区中, 相对偏远的城口县农田生态服务价值较低, 原因在于该县人口总数少、可用的耕地面积不多、其矿业经济在县域经济中占有重要地位。

表4 2007年、2012年、2016年重庆市农田生态服务价值变化

同时为分析重庆市各区县2016年农田负面价值的空间分布, 绘制各区县农田负面价值分布图(图3), 将农田负面价值量分为5个等级。对比2016年农田生态服务价值总量, 研究显示, 农业发达的区县带来的农田负面价值也相对较高, 渝西片区农田负面价值较大, 其中永川区、江津区农田负面价值突出, 达到第4、5等级, 表明该区域存在一定的污染风险, 应严格控制形势。

2007—2016年重庆市各区域农田负面价值(表5)在空间上呈现出不同的变化趋势。其中, 主城片区及渝东北片区的农田负向价值量和占比都呈上升的势态, 这可能与区域长期建设发展相关。渝西片区与渝东南片区的农田负向价值量在缓慢升高的同时, 其占比呈现出一种先升后降的势态, 说明农业较发达的区域往往伴随着相对较高的负向价值, 但研究数据显示, 随着时间的推移, 农户的环境保护意识在逐渐增强, 农田所带来的正向价值远远大于其负面价值。

2.3 农田生态服务价值空间差异的社会驱动因素分析

将重庆市2016年各区县(除渝中区外)所选取的社会经济指标以及人均农田生态服务价值, 根据公式(2)取其对数, 利用SPSS 23.0软件对自变量进行逐步回归分析, 构建重庆市各区县人均农田生态服务价值空间差异的STIRPAT模型, 见表6。

模型3的2为0.834, 且通过了0.01水平的显著性检验, 说明该模型的拟合度较好。3个自变量ln、ln2和ln3分别在0.01、0.01和0.05水平对因变量产生显著影响。因此, 对ln(人均农田生态服务价值)产生显著影响的自变量有ln、ln2和ln3, 即农业人口、城市化率和万元GDP能耗是引起重庆各区县人均农田生态服务价值空间差异的驱动因素。而ln1(人均GDP)、ln2(农村居民人均可支配收入)和ln1(第二产业比重)对因变量影响不显著。根据拟合结果, 得到模型方程:

ln=4.166+0.813ln-1.791ln2+0.584ln3(3)

农业人口、万元GDP能耗的弹性系数为正数(0.813、0.584)(表6), 说明随着这些因子的增长, 区县人均农田生态服务价值也会相应增长, 且每增加1%的农业人口或万元GDP能耗, 人均农田生态服务价值增加0.813%或0.584%。因此, 农业人口数量在一定程度上影响农业发展, 农业人口多的区县能够产生较高的农业产值, 区域的人均农田生态服务价值也随之较高, 如渝西部分地区、渝东南部分地区; 万元GDP能耗低, 说明区域属于集约型经济增长方式, 产业构成以服务业为主, 如主城区, 其人均农田生态服务价值相对较低。城市化率的弹性系数为负值(-1.791), 说明人均农田生态服务价值会随着城市化率的增大而减小(图4); 城市化的进程, 特别对于土地的过度开发, 导致农田面积减少, 进而影响其生态服务价值。弹性系数可以解释变量承受的压力, 系数绝对值越大, 因变量所受压力越大, 因此城市化率高的地区, 如主城片区, 对农田生态系统造成的压力更大。由图4可知, 涪陵区作为渝西片区中的一部分, 人均农田生态服务价值较高的同时, 城市化水平和人均GDP也较高, 说明该区在经济发展、工业发展过程中, 相对更注重农田生态系统保护; 重庆市各区县间发展速度的差距仍然较大, 地区间发展不平衡。

图2 2007年、2012年和2016年重庆市区县农田生态服务价值分布

3 讨论

以往研究[8-9]发现农田生态服务价值具有时效性, 故前人研究能反映当时状况但并不能作为本研究的比较对象。因此, 为验证列表清单法运用于本研究的可行性与合理性, 采用价值当量法简单评估农田生态服务价值与本研究评估结果进行对比。相关学者[2]构建了农田生态服务价值当量法中全国当量因子表。根据中国生态系统价值当量表, 结合修正系数, 得到重庆市农田生态服务价值当量表(表7), 计算出2016年重庆市农田生态服务价值总量, 为812.04亿元。从农田生态服务价值总量分析, 当量法测算的农田生态服务价值(812.04亿元)小于列表清单法测算的农田生态服务价值(1 038.45亿元), 原因在于农田, 尤其是水田相当于人工湿地[8], 对于水源涵养、灾害的调控意义重大, 况且水稻为重庆市主要农作物, 水田面积占比很高, 其生态服务价值不可忽视。而当量法将其归于旱地, 低估了水田的生态服务价值, 进而低估农田的生态服务价值。从生态功能类型分析, 当量法中的废物处理价值(229.32亿元)与本研究中环境净化价值(48.28亿元)相差甚远, 原因在于当量法中废物处理价值未考虑农田的环境容量, 一致认为废物量在环境中处于一种未饱和的状态, 导致结果出现偏差, 高估了农田废物处理的实际生态服务价值, 该指标需结合研究区域实际情况, 考虑畜禽养殖等对农田存在的风险[30]。本研究测算的大气生态价值(498.28亿元)较为可观, 与张宏锋等[5]的结论一致。价值当量法并未考虑农田负向价值, 虽然农田所带来的正服务价值远大于负服务价值, 但农田负向价值(66.40亿元)客观存在不容忽视。

图3 2016年重庆市区县农田负向价值分布

表5 2007年、2012年和2016年重庆市农田负向价值及其占比

表6 重庆市各区县人均农田生态服务价值空间差异的STIRPAT模型分析

: 农业总人口;1: 人均GDP;2: 农村居民人均可支配收入;1: 第二产业比重;2: 城市化率;3: 万元GDP能耗。**和*分别表示在 1%、5%水平显著。: agricultural population;1: GDP per capita;2: disposable income per farmer;1: proportion of the secondary industry;2: urbanization rate;3: energy consumption for ten thousand CNY. ** and * mean significant effects of the variables at 1% and 5% levels, respectively.

图4 2016年重庆市各区县人均农田生态服务价值与城市化率

从农田生态服务价值空间差异分析, 本研究通过测算得到重庆市各区县年均生态服务价值渝东南片区(5 855元∙人-1)>渝东北片区(4 027元∙人-1)>渝西片区(3 846元∙人-1)>主城片区(840元∙人-1)。主城片区人均农田生态服务价值较低, 然而主城片区人口密度大, 数量多, 对于农田生态系统的服务应具有较大的需求。通过STIRPAT模型分析, 得到城市化率、农业人口、万元GDP能耗对重庆市农田生态服务价值的空间分布有较大影响, 区域城市化进程会给整个生态系统造成影响[40]。根据重庆市各区县农田面积[15], 主城片区农田逐渐减少, 结合主城片区人均农田生态服务价值(840元∙人-1), 可以得出主城片区对农田生态系统服务的需求远大于供给, 相反偏远地区对农田生态系统服务的需求相对过剩。因此, 主城片区对农田生态系统造成的压力较大, 农田生态服务供给较为紧张。

表7 重庆市农田生态服务价值当量与其生态服务价值

列表清单法能够较为全面地评估农田的生态服务价值[4-5], 但所采用的价格是否合理、是否具有时效性是农田生态服务价值评估是否可靠的关键。以往相关研究[11,41]对于某些价格, 如库容造价, 未进行修正, 导致农田生态服务价值评估结果失去一定的公信度。引入物价指数作为修正系数能较好地解决价格老化问题, 在面对时间层面上农田生态服务价值的分析与比较时, 更为合理。综上, 列表清单法运用于本研究更具可行性和合理性。本研究在驱动因素选择上避开自然驱动因素的原因是在农田生态服务价值评估过程中涉及了许多自然驱动因素, 再将此纳入驱动指标进行分析会失去研究意义。

4 结论

1)重庆市农田生态服务价值总量2007年、2012年和2016年分别为898.06亿元、938.97亿元和1 038.45亿元, 总体呈上升趋势, 变化幅度为15.63%。农田平均生态服务价值量排序为: 大气生态价值(41.91%)>水生态价值(22.64%)>防灾减灾价值(15.07%)>土壤生态价值(6.67%)>环境净化价值(6.24%)>农田负面生态价值(5.44%)>生物生态价值(2.03%), 农田生态系统的固碳释氧功能价值可观。

2)重庆市4大区域中, 主城片区农田生态服务价值缓慢降低, 降低幅度为-13.35%; 渝西、渝东北、渝东南片区农田生态服务价值在稳定增长, 其中渝西片区的总量与人均变化比例最大, 为30.32%、16.80%。一年内人均农田生态服务价值量排序为: 渝东南片区(5 855元∙人-1)>渝东北片区(4 027元∙人-1)>渝西片区(3 846元∙人-1)>主城片区(840元∙人-1)。农业较为发达的永川区、江津区, 农田负面价值相对突出, 说明该区域存在着一定的农业面源污染风险, 应采取相关措施, 改善其状况。

3)农业人口、万元GDP能耗与农田人均生态服务价值呈正相关; 城市化率与农田人均生态服务价值呈负相关, 它们是重庆市农田生态服务价值空间差异的社会驱动因素。因此城市化率高的主城片区应合理调整产业结构, 以提升农田生态服务价值。

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Temporal and spatial variation and driving factors of farmland ecological service value in Chongqing*

KONG Fanjing1,2, CHEN Yucheng1,2**, CHEN Qinghua1,2, MOU Qinjie1, YAN Jianzhong1

(1. College of Resources and Environmental Sciences, Southwest University, Chongqing 400716, China; 2. Chongqing Engineering Research Center of Rural Cleaning, Chongqing 400716, China)

Farmland plays an irreplaceable role in ensuring the supply of materials and of ecosystem services. In this study, we aimed to explore the regional farmland ecological service value in terms of spatial and temporal changes as well as driving factors, based on the statistical yearbook of Chongqing from 2007 to 2016 and the counterpart annual data of the districts and counties in Chongqing in the relevant years. We constructed a farmland ecological service value index system, evaluated the farmland ecological service value in Chongqing based on the price index and tabulation and list method, and analyzed the social driving factors contributing to the difference in per capita farmland ecological service value among districts and counties in Chongqing using the STIRPAT model. The results showed that the values of farmland ecological services in Chongqing in 2007, 2012 and 2016 were ¥89.80 billion, ¥93.89 billion and ¥103.84 billion, respectively. The farmland ecological service value showed an evident upward trend with an increase rate of 15.63%. The 10-year mean farmland positive service value (¥102.45 billion) was considerably higher than its negative value (¥5.90 billion). In terms of the temporal change of farmland ecological services value, the total amount and per capita difference in the west of Chongqing were the most significant (30.32% and 16.80%, respectively). In the west of Chongqing, the farmland negative value of the Yongchuan and Jiangjin Districts, where agriculture is more developed, was relatively prominent. The farmland ecological service value ranked as follows: southeast of Chongqing (¥5 855 per person) > northeast of Chongqing (¥4 027 per person) > west of Chongqing (¥3 846 per person) > center of Chongqing (¥40 per person). The agricultural population, urbanization rate and energy consumption per ¥10 000 of GDP were the social driving factors attributable for the spatial difference of the per capita farmland ecological service value in all districts and counties of Chongqing. Development of the main city area had exerted a substantial pressure on its farmland ecosystem. The industry structure in this area should be rationally adjusted to improve the farmland ecological service value. The research results provide a scientific basis for the ecological environment protection, restoration, and compensation of farmland in Chongqing.

Farmland; Ecological service value; Tabulation and list method; Positive service value; Negative value; Chongqing City

孔凡靖, 陈玉成, 陈庆华, 牟秦杰, 阎建忠. 重庆市农田生态服务价值时空变化特征及其驱动因素分析[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2019, 27(11): 1637-1648

KONG F J, CHEN Y C, CHEN Q H, MOU Q J, YAN J Z. Temporal and spatial variation and driving factors of farmland ecological service value in Chongqing[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(11): 1637-1648

* 国家自然科学基金项目(41761144081, 41571093)资助

陈玉成, 研究方向为环境规划与管理。E-mail: chenyucheng@swu.edu.cn

孔凡靖, 研究方向为农田重金属风险评估。E-mail: 503845560@qq.com

2019-03-15

2019-07-22

* This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (41761144081, 41571093).

, E-mail: chenyucheng@swu.edu.cn

Jul. 22, 2019

Mar. 15, 2019;

S181

2096-6237(2019)11-1637-12

10.13930/j.cnki.cjea.190192