中国西北地区生态系统服务价值的时空变化研究

家淑珍

山西师范大学地理科学学院，山西 临汾 041000

生态系统服务(Ecosystem Service)是指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服务［1］.生态系统服务价值的变化反映了人类生存和发展对于生态系统服务功能的影响，也反映着人类在资源开发和社会经济发展过程中对生态环境和生态平衡的认知程度.目前，生态系统服务价值的估算及其时空变化的研究已经引起了国内外学者的关注，成为国际和国内生态学研究的热点.美国生态学家Costanza等［1］1997年在Nature上发表了关于全球生态系统服务价值的评估，国内外学者先后对他提出的方法进行对比研究.我国学者谢高地等［2～4］在Costanza的理论及出生结合中国的实际情况，通过700位生态学背景的专业人员的调查问卷，对其算法进行修正，得到了新的中国陆地生态系统服务价值评估体系，并多次运用在青藏高原生态系统服务价值评估上［5，6］，为研究我国生态系统服务价值的评估算法做出了重要贡献.此外，Holmes［7］、Swift［8］、Dale［9］等对生态系统服务价值的估算、评价及应用等展开了深入的研究.石垚［10，11］、欧阳志云等［12，13］从中国国情出发，对我国陆地生态系统服务功能及其生态系统服务价值进行了核算，揭示了中国陆地生态系统服务价值的空间变化规律.

生态系统和生态过程是生态系统服务功能的载体，土地覆被通过改变生态系统的结构、过程和功能，进而影响生态系统服务.傅伯杰等［14］通过对土地利用变化与生态系统服务相关研究背景和概念进行介绍，总结了生态系统服务评价方法的特点.随着遥感技术和地理信息系统的快速发展，国内外学者引入了遥感等空间数据以空间化方法对多种生态系统服务价值评估展开研究，进一步从空间分布研究生态系统服务价值的评估［15，16］.目前国内学者杨凤海［17］、吴海珍［18］、马依拉［19］、徐煖银［20］等利用 3S 技术对中国典型区域生态系统服务价值的时空变化开展了一系列研究，并取得了一定的进展，有效推动了生态系统服务价值核算的研究进程.

近几年来，在西部大开发的强有力带动下，中国西北地区的土地覆被类型发生了极大的变化，由此引起的生态系统功能也发生了显著的变化，研究其生态系统服务价值的变化状况，可为区域生态环境的保护与恢复提供科学依据.本文利用10年间西北地区的土地覆盖变化数据，对西北地区生态系统服务价值的时空变化进行研究，揭示了西北地区生态系统服务价值的时空变化规律，旨在对区域可持续发展提供一定的借鉴作用.

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

中国西北地区位于 73°41′～111°15′E和 31°39′～ 49°33′N 之间，面积约为 310万km2，占全国总土地面积的32%，全称为中华人民共和国西北地区(the Northwestern District of China)，又称西北、中国西北、西北地区、西北五省，是当今中国七大地理分区之一.行政区划上的西北地区包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区5个省、自治区［21］.西北地区深居中国西北部内陆，具有面积广大、干旱缺水、荒漠广布、风沙较多、生态脆弱、人口稀少、矿产资源丰富、开发难度较大、国际边境线漫长、有利于边境贸易等特点.

图1 研究区位置图Fig.1 The location of research area

西北地区绝大部分属于中温带气候区，由于干旱气候与地理分布，主要的土地覆被类型为草地和荒地，由于年降水量较少，蒸发量大，地表植被覆盖较低，沙化现象严重，因此西北地区的生态环境十分脆弱.

1.2 数据来源

研究区选取了2005年、2010年和2015年MODIS土地覆被数据产品MCDQ12分析近10年来的土地利用变化.采用ArcGIS 10.6对原始数据进行投影转换，统一转换到Albers_Equal_Area投影，参照国家通用的土地分类系统及谢高地等［4］生态系统服务价值当量表中的土地覆被类型，对MODIS土地覆被产品原始的土地覆被类型进行了重新分类，分成了七种类型:森林、耕地、草地、湿地、水体、建筑用地、荒漠.

粮食产量数据来源于中国统计局2005年、2010年和2015年的《统计年鉴》及西北地区五省的分省统计年鉴，农产品收益数据来源于《全国农产品成本收益资料汇编》.

2 研究方法

2.1 生态系统服务价值当量因子的调整

参考谢高地［4］的我国陆地生态系统服务价值当量，以2005年全国平均粮食产量单位面积的净收益449.1元/hm2作为计算中国陆地生态系统服务一个价值当量因子的经济价值量.参考杨凤海等［17］人对生态系统服务价值系数的调整方法，利用西北地区的粮食产量数据，全国平均粮食产量对产量因子进行修正，得到产量因子为0.816.利用西北地区GDP与全国平均GDP对经济因子进行修正，得到经济因子为0.736.利用西北地区土壤生产力指数与全国土壤生产力指数对土壤肥力因子进行修正，得到土壤肥力因子为0.983.由此可见西北地区的经济水平、粮食产量和土壤肥力状况均低于全国平均水平.利用修正因子对一个单位的生态系统服务价值当量进行调整，得到西北地区生态系统服务的价值当量因子的基准值为265.1 元/hm2.

2.2 生态系统服务价值估算

依据谢高地等［4］制定的“中国陆地生态系统服务价值当量因子表”，对各类土地覆被类型的不同生态系统类型的价值系数参照表中的系数进行计算，其中，我们假设建筑用地的价值系数为0.进而得到西北地区七种土地利用类型的生态系统服务价值当量表，如表1.

各地类生态系统服务的价值可以通过式(1)计算得到

研究区总的生态系统服务价值通过式(2)计算得到

其中，Ai是研究区内第i类土地覆被类型的面积，单位为hm2;VCi是第i类土地覆被类型的单位面积生态系统服务价值当量，单位为元/hm2;ESVi是研究区内第i类土地覆被类型的生态系统服务价值，单位为元;ESVt是研究区内总的生态系统服务价值，单位是元.

表1 西北地区各地类单位面积生态系统服务价值当量表(元/hm2)Tab.1 The Ecosystem service value per unit area of land cover categories in Northwest of China

3 结果与分析

3.1 土地覆被时空变化分析

运用ArcGIS空间分析工具对西北地区2005年～2015年MODIS土地覆被产品进行分析、统计，西北地区主要的土地覆被类型是荒漠，其中2005年荒漠面积占西北地区总面积的53.04%，其次是草地占总面积的37.76%，其他五种土地覆被类型(建筑用地、耕地、森林、水体、湿地)的面积仅占西北地区种植面积的9.21%.其中土地覆被类型的分布在空间上表现出区域差异性(图2)，荒漠主要分布在新疆东部、青海西北和甘肃西北地区.草地主要分布在青海中东部地区.耕地主要分布在陕西中部关中盆地，宁夏北部地区、甘南地区及新疆西北部.森林主要分布在陕西南部秦岭山脉.

西北地区的土地覆被在近10年以来发生了复杂的变化，通过对2005年、2010年和2015年的变化情况进行统计分析，结果如表2所示.具体的变化情况:从2005年～2015年建筑用地的面积呈现逐步增加的趋势，年变化率为0.24%(2005年～2010年)和0.44%(2010年～2015年)，通过对土地覆被类型变化转移矩阵分析(表3、表4)，得出增加的建筑用地面积主要来源于草地和耕地.10年间耕地面积和森林面积都呈现出逐年上升的趋势，面积分别增加了13.2%和10.7%，从转移矩阵来看，大部分新增加的面积都是由草地转换而来，耕地面积的增加有利于增加西北地区的粮食供给，森林面积的增加对本研究区的生态环境产生了积极的影响.对于荒漠面积，整体上是呈现逐年减少趋势，10年来共减少了283万hm2，减少的荒漠面积主要转换成草地，未利用地面积的减少说明西北地区对土地利用的合理配置，对生态系统的收益和功能具有积极的作用.此外，湿地的面积在10年间增加了3万hm2，年变化率分别为1.09%(2005年～2010年)和5.32%(2010年～2015年)，增加的湿地面积主要是由草地转换来的，湿地的生态系统服务价值最高，因此湿地面积的增加会提高生态系统服务的价值总量.另外，水体的面积呈现出先减少后增加的趋势，整体上来看10年间水体的面积增加了2.3%，主要是由荒漠和未利用土地转换而来的.变化最稳定的是草地面积的变化，年变化率为0.01%(2005年～2010年)和-0.04%(2020年～2015年)，减少的草地面积中58%转换为耕地，18%转换为森林.

表2 西北地区2005年～2015年各类土地覆被类型的面积Tab.2 The area of different land cover types in Northwest of China from 2005 ～2015

表3 西北地区2005年～2010年土地覆被类型转换矩阵(104hm2)Tab.3 Matrix of the change of land cover types in Northwest of China during the period from 2005 to 2010(104hm2)

表4 西北地区2010年～2015年土地覆被类型转换矩阵(104hm2)Tab.4 Matrix of the change of land cover types in Northwest of China during the period from 2010 to 2015(104hm2)

3.2 生态系统服务价值的时空变化分析

土地覆被类型的变化直接影响着西北地区生态系统服务各项功能的变化，从而会影响生态系统服务价值量的变化.依据谢高地等人的价值当量因子，结合西北地区的实际情况，得到适合西北地区的各类生态系统服务功能的价值当量(表1)，根据各地类生态系统服务的价值计算公式可以得到研究区的生态系统服务价值，表5给出了西北地区生态系统服务价值随时间的变化情况.

研究区2005年～2015年的生态系统服务价值呈现逐年增加的趋势，总的生态系统服务价值由5 439.2亿元增加到5 541.40亿元，增加了102.2亿元.其中，贡献最大的土地利用类型是草地，贡献量达到64.7%，其次是森林和荒漠，贡献最小的是湿地，贡献率只有0.3%.总体上来看，森林、耕地、湿地的生态系统服务价值呈现增长趋势，草地呈现出先增加后下降的趋势，2015年较2005年下降了6.17亿元.对于水体的生态系统服务价值则呈现出先减少后增加的趋势，2015年较2005年增加了13.52亿元.另外荒漠的生态系统服务价值呈现逐年下降的趋势，10年内减少了10.45亿元.整体而言，研究区近10年来森林对生态系统服务价值增长的贡献率最高，达到55%，主要是由于森林在生态系统服务价值计算模型中的价值当量仅次于湿地和水体.

图2 西北地区2005年～2015年土地覆被空间分布Fig.2 The distribution of land cover types in Northwest of China from 2005 to 2015

表5 西北地区2005年～2015年各类土地覆被类型的生态系统服务价值Tab.5 The ESV of different land cover types in Northwest of China from 2005 ～2015

研究区生态系统服务价值的空间分布也具有一定的差异性，以省级行政区划为基本单元，分别对2005年、2010年和2015年西北五省的单位面积生态系统服务总的价值进行分析，根据各省的实际面积计算出各省的地均生态系统服务价值，避免了因为面积大小对生态系统服务价值总量的影响.10年来各省的地均生态系统服务价值处于基本稳定的水平，从数量上来看，西北五省中陕西省的地均生态系统服务价值最高，可以达到4 000元/hm2，而新疆的地均生态系统服务价值最低，仅为1 200元/hm2.从空间分布上来看，西北五省的生态系统服务价值呈现东南高、西北低的空间差异性.陕西省的土地覆被类型主要是以草地、林地和耕地为主，三者面积占陕西省总面积的98.6%，其他四类(建设用地、湿地、水体、荒漠)仅占1.4%.一方面森林、草地对生态系统服务价值具有重要的贡献率，另一方面，近10年来受退耕还林政策的影响陕西省森林的面积持续增加，对生态环境起到了积极的保护作用.新疆维吾尔自治区的土地覆被类型主要以荒漠为主，荒漠的面积占总面积的71.7%，荒漠对生态系统服务的贡献是最低的，致使新疆的地均生态系统服务价值处于较低水平.2005年～2015年期间，由于对荒漠地类的合理开发使用，荒漠面积逐年减少，新疆的地均生态系统服务价值也有所增加.其余三省(青海、甘肃、宁夏)的地均生态系统服务价值在研究期间处于稳定状态.

4 结论与讨论

利用遥感数据产品和统计年鉴数据，对西北地区的生态系统服务价值进行简单核算.借用GIS空间分析方法，分析了土地覆被变化对生态系统服务价值估算的影响，从时间尺度和空间尺度上对西北地区的生态系统服务价值演变规律进行研究.研究结果发现2005年～2015年西北地区的土地覆被发生了复杂的变化，其中湿地、耕地和森林的面积最为明显，分别增加了33.47%、13.2%和10.7%.大部分新增加的面积是由草地转换来的，这三种土地覆被类型的生态系统服务价值当量较高，对研究区的生态环境产生了积极的影响.从时间序列来看，在选取的研究时间内，研究区的生态系统服务价值呈增加趋势，10年来增加了102.2亿元.与森林和湿地面积的增加具有密切的关系，但是仍低于全国水平，今后需要进一步合理开发利用土地资源，加强保护湿地和水资源，优化用地结构，促进西北地区可持续发展.从空间分布上来看，西北五省的生态系统服务价值呈现东南高、西北低的空间差异性，其中陕西省的地均生态系统服务最高，其森林、草地和耕地的贡献率较大，而新疆的地均生态系统服务价值最低，其荒漠所占面积最大，但是荒漠的贡献率较低.

图3 西北地区2005年～2015年地均生态系统服务价值空间分布Fig.3 The spatial distribution of the unit ecosystem service value in Northwest of China from 2005 to 2015

本文利用价值转换方法来计算区域生态系统服务的价值，此方法具有评价速度快、采集原始数据成本低等优点［22］，但是在多地理空间尺度下具有“以点代面”的不足和局限性.此外，遥感数据由于分辨率不同，受地表异质性和反演算法的影响，遥感产品存在一些不确定性，进而会影响生态系统服务价值的估算.因此今后应考虑诸多对生态环境具有影响的因子，如气候变化、人类活动，利用相关分析、回归分析等多种数理统计方法定量化这些影响因子，展开更加深入的科学研究，为区域生态环境的保护与恢复提供科学依据.