大熊猫国家公园岷山片区生态系统服务价值的时空演变

汪 琳，付 潇，朱创业

（成都理工大学旅游与城乡规划学院，成都 610059）

生态系统服务指人类从生态系统功能中获得的收益，包括能被人类直接或间接利用的生态系统结构、过程或功能，分为支持服务、调节服务、提供服务、文化服务四大类［1］。生态系统服务价值可对人类获取生态系统服务能力与生态效益大小进行评价［2］。生态系统服务价值核算能够对自然资源和生态系统服务功能进行价值量化，是环境经济核算和生态补偿等决策的重要依据［3］。学者多采用功能价值法和当量因子法对生态系统服务价值进行核算。功能价值法由于设置参数多、计算过程复杂，对每种服务价值的评价方法和参数标准难以统一，结果具有不确定性［4，5］。Costanza等［6］提出当量因子法，谢高地等［7，8］在此基础上，得出了基于专家知识的生态系统服务评估单价体系。之后对单位面积价值当量因子静态评估方法进行了修正，构建了基于单位面积价值当量因子法的中国陆地生态系统服务价值的动态评估方法，被广泛用于生态系统服务价值核算［9，10］。

关于大熊猫国家生态系统服务价值的研究较少，研究内容主要是评估体系的建立［11，12］和生态服务价值的估算［13，14］。胥媛媛［14］运用当量因子法，以宝兴县和石棉县大熊猫栖息地为研究区，划分出9种土地利用类型和11种生态系统服务功能，在计算研究区2010年生态系统服务价值的基础上，比较研究区大熊猫栖息地、自然保护区和县域尺度生态系统服务价值平均水平之间的差异［14］。鲜见大熊猫国家公园生态系统服务价值时空演变特征分析。本研究采用当量因子法，计算大熊猫国家公园岷山片区生态系统服务功能，分析其时空演变特征，以期为大熊猫国家公园的规划和建设提供参考。

1 研究材料

1.1 研究区概况

大熊猫国家公园岷山片区（图1）位于岷山山系的中部，与甘肃省白水江片区相接，范围涉及平武、青川、松潘等12个县市区，总面积约为10 013 km2，占大熊猫国家公园总面积的36.9%。区域动植物资源丰富，有野生熊猫局域种群12个656只，是局域种群数、大熊猫数最多的片区；区内还分布着川金丝猴、云豹、羚牛、红豆杉等国家级重点保护野生动植物，是全球25个生物多样性热点地区之一［15］。研究区内水系发达，主要属岷江、嘉陵江水系；整体地势西高东低，以山地为主，最低处海拔633 m，最高处5 258 m。

图1 大熊猫国家公园岷山片区范围

1.2 数据来源

1）2000、2010、2020年3个时期的土地利用数据来源于自然资源部国家基础地理信息中心全球地表覆盖数据产品服务网站（http：//www.globallandcover.com/），分辨率为30 m×30 m。根据《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2017）的分类依据和生态系统服务评价标准，将土地覆盖类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6个类别。

2）大熊猫国家公园岷山片区范围来自国家林业和草原局《大熊猫国家公园总体规划》征求意见稿。

3）统计数据来自《全国农产品成本收益资料汇编》《四川统计年鉴》以及各县市区统计资料。

2 研究方法

2.1 土地利用转移矩阵

土地利用变化是引起生态服务价值变化的关键因素，其变化能够影响生态系统的结构、过程和功能［16］。土地利用转移矩阵用于反映研究期初至研究期末区域内各用地类型之间面积转移情况及转移速率的动态变化过程［17］，以此进一步反映生态系统服务价值的变化情况。

式（1）中，A为转移面积；n为地类数量；i、j分别为初期、末期情况。

2.2 生态系统服务价值核算

价值当量因子构建采用生物量因子修正法［18］，构建价值当量因子（表1）；当量因子价值量确定由研究区内各县市当年粮食播种面积及粮食价格决定。1标准单位为生态系统服务总价值（ESV）当量因子定义为1 hm2全国平均产量的农田每年粮食的经济价值的1/7［4］。综合考虑粮食播种面积的变化及通货膨胀对粮食价格的影响，粮食播种面积及价格取2000—2020年的平均值，由此计算出ESV当量因子价值为1 744元/hm2。

表1 研究区生态系统生态服务价值当量系数 ［单位：元/（hm2·年）］

式（2）中，ESV为生态系统服务总价值（元），Ai为i类土地利用类型的面积，VCi为土地利用类型i的生态系统服务价值系数，n为土地利用类型数量；式（3）中，ESVf为第f项服务总价值，Ai为i类土地利用类型的面积，VCfi为第i类土地利用类型的第f项服务价值系数。

2.3 敏感性分析

利用敏感性指数分析采用当量因子法计算的ESV对系数变化的依赖程度，可以验证ESV的准确性［19］。对ESV分别上调50%和下调50%，计算敏感性指数（CS），如果CS＞1，说明ESV对VC具有弹性，表明其准确度差、可信度较低；如果CS＜1，则说明ESV对VC缺乏弹性，研究结果可信度高。计算式如下［20］。

式中，ESVi、ESVj分别为调整前后生态系统服务总价值；VCik、VCjk分别为k类土地利用类型对应生态系统第i和第j项的服务价值系数。

3 结果与分析

3.1 土地利用结构变化

根据研究区2000—2020年土地利用情况（表2）可知，2000—2020年研究区土地利用类型以林地为主，占比高达87%，其次是草地和耕地，建设用地占比最少。2008年区域内发生汶川地震，使各类土地面积产生短期波动，但20年总体结构并未发生变化，单一土地利用结构类型变化较为突出。其中以建设用地增加最为突出，建设用地面积增加了2.15 km2，增长率达4 300.00%，其次是水域面积，增加6.05 km2，增长率达390.32%。耕地减少，是因为地震对耕地造成损毁，表明区域经济发展对农业生产依赖程度降低；林地面积先小幅减少再增加，地震对林地造成损坏、毁坏是可逆的，加上人工保护，林地面积逐步增加；草地和水域面积先增加后减少，草地经历地震损毁后，在短时间自然生长情况下易恢复，当外部环境稳定时，草地又易被其他地类所侵蚀；水域增加，是因为区域海拔高、坡度大，地震后易发地质灾害，形成堰塞湖，增加水域面积，当地质条件稳定时，部分没有安全隐患的堰塞湖通过人工爆破排泄；近20年城镇化率加快，建设用地的需求量增加，建设用地面积持续增加；未利用地主要是海拔较高的冰川及部分地区裸地，人类活动在这些地区的减少也使其面积增长。

表2 研究区2000—2020年土地利用情况

3.2 土地利用转移方向

由2000—2020年土地利用转移面积情况（表3）可见，研究区耕地主要向林地和建设用地转移，转移面积分别为41.61、1.17 km2；林地主要向草地、耕地、水域转移，转移面积分别为46.98、22.06、3.58 km2；草地主要向林地、耕地、水域转移，转移面积分别为50.50、15.49、2.89 km2；其余地类转出面积不明显。建设用地转入主要来源是耕地和林地，转入面积分别为1.17、0.76 km2；林地和草地存在动态互相转入，且转入数量大致相当；以冰川为主的未利用地无转出，转入则主要来自草地和林地。通过对土地面积转移矩阵分析可知，林地、水域、建设用地、未利用地4类用地为净转入。林地转入主要来自耕地、草地，说明研究期内退耕还林、植树造林等生态保护措施得到了较好落实；水域的转入主要来自林地、草地及部分耕地；水域面积净增加，主要是因为2008年大地震后，形成众多堰塞湖；未利用地转入主要来自部分海拔较高的草地；耕地与草地处于净转出状态，主要转入到林地。

表3 2000—2020年土地利用转移面积情况（单位：km2）

3.3 生态系统服务价值时间变化

计算得到研究区2000—2020年生态系统服务价值情况（表4）。整体来看，各地类生态系统服务总价值持续增长，但增长速率不同。2000—2010年受汶川地震影响，增长速率较慢，总量仅增加0.232 6亿元，林地、耕地价值减少，其中以林地减少最多，为0.281 0亿元，水域和草地为主要增量来源，水域增加最多，为0.503 8亿元，其次是草地，增加0.060 5亿元。2010—2020年，在严格的保护措施和自然恢复的双重作用下，ESV总量增加0.626 7亿元，增速是上一阶段的269%。其中林地和未利用地的ESV增加，林地增加最多，为1.218 2亿元，其余地类均减少，草地减少最多，为0.541 0亿元。由于建设用地不具有正向的生态服务功能，所以价值为负数。

总体来看，研究区内各土地类型ESV结构较为稳定，林地是稳定的ESV的主要供应者，最高占比达95.51%，其次是草地，最高占比为4.78%；耕地和草地服务价值较低且持续减少，建设用地的生态价值最小。因此，未来在关注林地问题的同时，防止草地过度退化和限制建设用地扩张也尤为重要。

3.4 生态系统服务价值空间变化

计算得到2000—2020年生态系统服务价值空间演变（图2）。研究区大部分区域ESV价值较高，ESV低值区较少，且分布相对集中。ESV低值区主要分布在研究区的南北部，北部高海拔地区分布大量草地和部分冰川冻土，主要是平武县与松潘县交接的东部和北部地区。南部靠近成都平原，分布了部分草地，耕地面积大，主要是什邡市中北部、都江堰、彭州北部以及什邡和茂县交接处的南北部区域。2000—2020年，ESV总体空间分布格局未发生明显变化，但片区中东部的什邡和绵竹东西相接区域以及北川县变化显著，该地区ESV显著提高。该地大力植树造林，将较大面积的草地转变为林地，且林地是该地区生态价值贡献最大的地类，因此ESV增加最明显。ESV减少的区域主要集中在西北和东部，其中位于西北部的松潘、平武县接壤的高海拔地区，由于冰川对草地的侵蚀和高海拔地区林地受自然灾害损毁后不易恢复，ESV减少。东部的青川县，因为伐木破坏林地，林地退化为草地，ESV减少。

图2 2000—2020年生态系统服务价值空间演变

3.5 敏感性分析

根据敏感性指数计算方法，将各地类ESV当量系数上下调整50%，得到各个时期敏感性指数（表5），其结果均小于1。林地敏感性系数最高，达0.944 8，说明林地价值系数每增加或减少50%时，ESV增加或减少0.944 8%。主要原因是林地面积较大，占总面积的87.24%。建设用地和未利用地的敏感性系数小，表明ESV受其价值系数变化的影响有限。采用的价值系数适合大熊猫国家公园岷山片区的实际情况，其研究结果准确、可信。

表5 大熊猫国家公园岷山片区2000—2020年生态系统服务价值敏感性指数

4 结论

1）大熊猫国家公园岷山片区土地利用类型以林地、草地为主。2000—2010年，汶川地震对单一土地利用类型造成影响，水域和草地面积增多，林地面积略微减少。城镇化速度较慢，建设用地面积增长较慢。2010—2020年，城镇化速度加快，建设用地快速增长，在自然恢复和生态保护政策的双重作用下，林地面积增加，水域总体保持稳定，耕地和草地向林地转移。

2）在ESV总量研究期内保持持续增长，主要贡献来源于林地，其次是草地。2000—2010年受汶川地震影响，ESV增速放缓，主要是由于林地的破坏。虽然地震形成堰塞湖使水域面积扩大，其EVS也随之增大，但不足以弥补林地被破坏带来的价值减少。2010—2020年，在自然恢复和人工保护的双重作用下，尤其是大熊猫国家公园体制试点工作的开展，EVS总量增速提升。

3）在空间分布格局上，大部分土地ESV较高，ESV低的土地较少，且分布相对集中，ESV低值区主要分布在研究区的南、北部。2000—2020年，ESV总体空间分布格局未发生明显变化，但中东部地区ESV显著提高。

4）各时期敏感性指数均小于1，表明各时期ESV对选择的生态服务价值当量系数缺乏弹性，研究结果可靠。其中林地敏感性指数最高，建设用地和未利用地敏感性指数较低。