南水北调中线工程途经区生态服务价值的时空变化

贾 毅,张松林

西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070

生态系统服务(以下简称生态服务)是人类赖以生存和发展的物质基础[1]。生态系统服务价值(以下简称生态服务价值)是生态服务功能的货币化形式[2]。土地利用/覆被变化(Land Use/Land Cover,LULC)导致生态系统改变、进而导致生态服务价值变动[3]。因而,研究LULC引起的各类生态服务价值变化有助于区域的生态服务质量分析、问题辨识和可持续发展。

20世纪70年代初,Daily系统介绍了生态服务功能的概念与作用[4],Constanza等细分了生态服务的类型,提出了定量评估方法,推动了生态服务量化研究[5]。目前的生态服务研究侧重于功能分类[6-9]、驱动力研究[10]和价值预测[11-12],特别是土地利用类型变化对生态服务价值影响的研究更受关注[13-15]；研究范围包括国家[1]、区域[16-19]、省[10,14,20-21]和市[2,11-12,22,24-25],乃至村镇[23]。然而,针对大型水利工程对途经区生态服务功能价值影响的研究较少。

大多数学者选用谢高地等修改的当量因子法[7]。该方法虽然简单易算,但是没有考虑自然环境异质性导致的生态服务价值核算复杂性。若将各生态服务功能等量齐观,就会忽视损失量较多的服务功能、进而显著影响区域生态服务功能的整体发挥[26]。

南水北调中线工程建成前后的生态服务价值变化研究有助于沿线土地的合理规划和科学利用。本文基于2000—2018年南水北调中 线工程途径区的土地利用类型变化情况,运用改进后的当量因子法和构建的优先指数,探讨生态服务静态价值的时空特征和动态价值的变化趋势,为研究区土地资源可持续利用和针对性生态环境保护提供科学依据。

1 研究区概况

南水北调中线工程途径区(图1)位于31.7°—41.6°N,105.51°—118.06°E,面积286176.22 km2,含四省(湖北、陕西、河南和河北省)22个地级市和2个直辖市(北京和天津),2018年总人口16492.04万人；区内大部属温带季风气候,80%为平原,主要土地利用类型为耕地和林地。其中,陕西省汉中市、安康市、商洛市和湖北省十堰市是南水北调中线工程的核心水源供给区,北京市、天津市、河北省和河南省大部为南水北调中线工程的核心水源接收区。渠首位于湖北省丹江口水库,总干渠1276.414 km,天津段155.531 km；截至2020年11月1日,累计输水340.53亿m3；其中,2019年底北京市地下水平均埋深提升近3 m,2020年8月底河北省浅层地下水位提升1.07 m,深层地下水位提升11.67 m,调水效果显著[27-30]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

研究区基于2000、2005、2010年的Landsat/ETM,2015、2018年的Landsat 8的土地利用数据以及行政边界矢量数据源自中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)。土地利用数据可直接使用,无需转换。由遥感影像生成的土地利用图位置误差平均小于50 m,图斑判读正确率98.7%,土地利用一级类型分类综合评价精度93%以上,二级类型分类综合评价精度90%以上[31-33]。

本文将土地利用类型数据在ArcGIS 10.2中重分类为耕地、林地、草地、水体、城乡建设用地和未利用地,将生态服务细分为食物生产、原料生产、水资源供给、气体调节、气候调节、净化环境、水文调节、土壤保持、养分循环、生物多样性和美学景观十一类[9]。

2.2 研究方法

2.2.1静态生态服务价值核算

基于谢高地等提出的陆地生态服务价值当量因子[7-9],参考朱九龙等[34]和林栋等[22]的城乡建设用地价值系数,本文对价值当量表进行了适度的修正,提出适合于研究区实际的价值当量表(表1)。

考虑到研究区大部属于我国的粮食主产区,故使用全国粮食单价。2000—2018年我国粮食单产4982.003 kg/hm2,按照2018年国家发改委规定的粮食最低收购价,只考虑早籼稻、中晚稻、粳稻和小麦,得出单位面积粮食价格为12230.82元,由此研究区一个生态服务价值的当量因子(即价值系数)为1747.14元/hm2[13],以此类推得到研究区各项生态服务价值的系数(表1)。

表1 研究区不同利用类型土地和各项生态服务功能的价值系数/(元/hm2)Table 1 Value coefficients of different land use types and ecological service functions in the study area

采用以下公式计算研究区的静态生态服务价值[5]：

ESV=∑Ak×VCk

(1)

ESVf=∑Ak×VCfk

(2)

式中,ESV为研究区生态服务价值；Ak为研究区第k类土地利用类型的面积,VCk为第k种土地利用类型生态服务功能的价值系数,即单位面积生态系统的服务价值(元 hm-2a-1)；ESVf为生态系统第f项服务功能的价值；VCfk为研究区第k种土地利用类型第f项服务功能的价值系数。

2.2.2静态服务价值敏感性

为验证静态服务价值估算结果的合理性及其变化趋势对价值系数的依赖度,本文参考利润敏感系数概念,将各项生态服务的价值系数分别上调50%,计算敏感指数(coefficient of sensitivity,CS)[35-36]：

(3)

式中,ESVi和ESVj分别为调整前后的生态服务价值,VCik和VCjk分别为第k类土地利用类型调整前后的生态服务价值系数。若CS>1,则生态服务价值对其价值系数的敏感度高,可信度低；若CS=1,则不敏感,一般不采纳；若CS<1,则敏感度低,结果可信。

2.2.3静态服务总价值时空分布特征

使用ArcGIS 10.2平台,根据研究区实际情况建立5 km×5 km格网,基于土地利用数据计算每个格网的生态服务静态价值；依据自然间断点分级法(Jenks)对其分级,一级最低,五级最高,制作空间分布图[15,37-40]。

2.2.4动态价值重构

生态服务价值具有动态变动性且各类生态服务功能的供给能力差异性较大[41],需要对快速退化的生态服务功能优先保护。为此,本文以每种生态服务价值的多年平均变化率和分层聚类权重[26,41-43]构建优先指数,对生态服务静态价值进行动态重构,以克服原有生态服务价值核算的局限性。优先指数的计算公式为：

(4)

研究区生态服务动态价值ESVD的计算公式为：

(5)

3 结果

3.1 不同利用类型土地的时空分布特征

表2和图2表明,研究区土地总面积随着时间延续虽有增减但是变化不大。图2和图3表明,2000—2018年,研究区耕地和草地面积均减少。耕地面积的降幅最大,2015—2018年降幅2.91%。林地、水体和城乡建设用地面积均不同程度增加。其中,城乡建设用地面积的增幅最大,2015—2018年88.0%的城建用地源于耕地；未利用地占比最小但是波幅较大。土地利用格局变动会对生态服务功能发挥造成影响。

图2 2000—2018年研究区不同利用类型土地的面积变化趋势Fig.2 The area change trend of different land use types in the study area from 2000 to 2018

表2 2000—2018年研究区不同利用类型土地的面积及其变化状况/hm2Table 2 The area and change status of different land use types in the study area from 2000 to 2018

图3 2000—2018年研究区不同利用类型土地的面积及其占比Fig.3 The area and its proportion of different land use types in the study area from 2000 to 2018

3.2 静态生态服务价值演变

3.2.1生态服务总价值变化

由图4可知,2000—2018年,研究区生态服务的静态总价值呈增长态势,从2000年的5.1558×1011元下降到2015年的5.1397×1011元,再上升到2018年的5.1601×1011元,19年间的变化率为0.084%；生态服务价值略有起伏,差异不大。

图4 2000—2018年各利用类型土地的生态服务价值与总价值Fig.4 Changes of ecosystem service value and total value of various land use types from 2000 to 2018

图5表明,不同利用类型土地的生态服务价值年际变化呈波动状态：耕地和草地均呈减少趋势,而林地、城乡建设用地、水体和未利用地总体呈现增加趋势。2000—2015年,耕地和未利用地均为负增长；水体和城乡建设用地均为正增长,增长率由0.11%—7.12%不等。而2015—2018年,除耕地和草地外的其它四类土地类型的生态服务价值均为正增长,城乡建设用地增长率为24.01%；2000—2018年,除城乡建设用地和未利用地之外,水体是变化率最大的土地利用类型,变化率为4.88%。

图5 2000—2018年研究区各利用类型土地生态服务价值单项与总价值的增量及其变化率Fig.5 The increment and change rate of individual and total value of eco-service value of different land use types in the study area from 2000 to 2018

研究区生态服务提供主体从大到小依次为：林地>耕地>草地>水体>城乡建设用地>未利用地。林地和草地均为研究区各年份生态服务价值的主要部分,19年间林地生态服务价值一直占据多数(46.65%—48.25%),增幅最明显(2.50×1011元),而未利用地的增幅最少(1.99×108元)。2000—2015年,研究区生态服务价值呈现负增长,主要是由于耕地、林地与草地面积大幅减少；而2015—2018年间,林地与水体面积逐步上升,使研究区生态服务价值增长。2000—2015年间水体面积小幅增加,增幅为1.67%,2015—2018年间增幅明显,为3.16%,增加值为2000—2015年间增加值的1.89倍,可能是2014年12月12日南水北调中线工程全线贯通正式运营后输水对途经区水体面积增加的贡献,使得其生态服务价值增加,尤其在南水北调中线工程开工并正式输水(2014年12月)之后增加明显,2015—2018年增加量为2.457×109元,是2000—2015年增加量的1.93倍。

3.2.2静态生态服务价值的敏感性分析

研究区历年各利用类型土地静态生态服务价值的敏感性指数均低于1,表明其对价值系数的敏感性较低、缺乏弹性,因而可信(表3)。

表3 研究区不同利用类型土地静态生态服务价值的敏感指数Table 3 The sensitivity index of static ecological service value of different land use types in the study area

3.2.3不同利用类型土地单项生态服务功能价值的变化

由图6可知,2000—2018年,研究区生态服务价值中占比最高的是水文调节功能,约为30.37%—30.44%；养分循环的生态服务价值占比最低,约为1.35%—1.41%。2000—2015年,食物生产、原料生产、气体调节、净化环境、气候调节、水文调节、气候调节、生物多样性、土壤保持和养分循环均呈减少趋势；2015—2018年,水资源供给、气候调节、净化环境、水文调节、养分循环、生物多样性与美学景观均为正增长。而由于耕地流失导致食物生产价值的下降最显著,为5.59%。气体调节、气候调节、土壤保持和养分循环等的生态服务价值均小幅减少,导致研究区生态服务的总价值降低。水文调节与水资源供给在2015—2018年增加量分别为4.7683×108元和2.2228×109元,增加率分别为 3.04%和9.17 %,部分归因于南水北调中线工程调水,2015—2018年水体面积增加值为2000—2015年间增加值的1.89倍(图6)。

图6 2000—2018年研究区各项生态服务功能价值的变化Fig.6 Change of different ecological service function value in the study area from 2000 to 2018

3.2.4生态服务静态总价值的时空分布特征

图7表明,2000—2018年,研究区生态服务静态总价值的空间分布差异明显,总体来看西高东低。对照研究区高程状况(图1)可知,高值区主要集中在海拔较高的西南部水源核心供给区,即十堰市、汉中市、安康市、商洛市和南阳市西部,是因为主要土地类型为林地和水体,森林覆盖率高,水体面积广；低值区主要位于地形较为平坦的平原区和城市群,即河南省和河北省大部,是因为主要土地类型为耕地和城乡建设用地,人类活动强度较大。

图7 2000—2018年研究区静态服务总价值的空间分布Fig.7 Spatial distribution of total static service value in the study area from 2000 to 2018

从2000—2018年,研究区低价值区的面积略有减少,但是分布区域相对固定；高值区的面积逐步增加,尤其是大规模调水后河南省和河北省大部分地区都出现了零星分布于调水线路周边的高值区；核心调入区北京市和天津市的高值区增加度更明显,北京市北部高值区数量增加,天津市低值洼地周边出现了3个明显的高值区。

3.3 生态服务动态价值

研究区各生态服务功能的优先指数见表4。从2000—2018年,研究区水资源供给、气候调节和水文调节的优先指数较低,食物生产、美学景观和原料生产的优先指数较高,表明后三种生态服务功能的供给能力有所下降,需要针对性保护以提高其服务能力；而前三者的供给能力有所增强,需要持续维护。研究区2000—2018年生态服务功能的动态总价值为1.38×1012元,显著低于静态总价值(2.58×1012元),主要是由于动态与静态生态服务的价值系数差别较大。

表4 研究区各生态服务功能的优先指数Table 4 Priority index of each ecological service function in the study area

与图6相比,研究区气候调节、土壤保持、养分循环和生物多样性的动态价值减少,而食物生产、原料生产、水资源供给、气体调节、水文调节、净化环境和美学景观的动态价值增加。不同服务功能价值对研究区动态总价值的贡献大小不一。研究区耕地面积近半且降幅明显,因此其食物生产和土壤保持功能对研究区生态服务的动态价值与总价值均影响较大,今后要注意维持耕地的数量相对稳定,提高粮食单产,提升食物生产与土壤形成与保护的生态服务功能价值,以维护研究区生态服务供给的平衡[38]。可见,生态服务静态价值重构可充分体现其单项生态服务功能贡献的相对重要性和动态变化性；静态价值与动态价值相结合的分析方法更能全面反映研究区生态服务功能的变化趋势,为生态环境针对性保护与合理利用提供科学依据(表5)。

表5 重构后的研究区各生态服务功能的动态价值/元Table 5 Dynamic value of each ecological service function in the study area after reconstruction

4 讨论

综合比较可操作性、对比性和经济性,谢高地等基于Costanza等研究结果修正的当量因子法更适合于中国生态服务价值评估的实际[5,9]。但是,由于当量因子法未细分单项生态服务功能,未区分各单项生态服务功能的贡献权重[41]。本文基于优先指数对生态服务静态价值进行重构,根据动态价值判断其保护的优先级别,以对薄弱的单项生态服务功能进行针对性保护,弥补了现有当量因子法的不足。

孙东琪等[44]研究发现,2000—2005年中国的生态环境质量趋于恶化但恶化趋势减缓；2005—2010年中国的生态环境质量仍较差但恶化态势明显趋缓且局部有所改善；本文的研究结果与之吻合。

然而,受数据获取限制,本文未对南水北调中线工程导致的各省市生态服务价值变化进行详细分析；受数据源分辨率和分类精度影响,也未对同一土地利用类型进行二级细分类,而是将水田和旱地等整合为耕地,导致这类土地生态服务的价值系数存在偏差；同时,生态服务功能的价值系数赋值也有一定的主观性,导致生态服务价值核算误差[45]。

社会因素和自然因素同时影响着生态服务功能的维持和供给,社会因素中的人口数量与质量、经济发展水平、城镇化率和政策等因素都会导致研究区生态服务价值产生变动,其中政策因素直接影响、甚至决定着土地利用结构的变化方向,导致土地利用类型变化,使研究区单项与总的生态服务价值变化[2]。不同的土地利用强度也会影响生态系统服务的价值[46]。本文仅从土地利用变化角度探讨区域生态服务价值时空分布特征及其影响因素，未能充分识别社会经济因素的作用。

5 结论

生态服务价值的合理估算可以判断区域生态系统和生态服务功能的强弱。本文基于改进后的当量因子法评估了南水北调中线工程途经区2000—2018年生态服务价值的时空变化,应用优先指数对生态服务静态价值进行重构得到了生态服务的动态价值。结果表明：

(1)2000—2018年研究区生态服务静态价值略有增加,2018年达到峰值。19年间各利用类型土地的生态服务价值差距较大,森林的最高,未利用地的最低；耕地和草地的连续减少,水体和城乡建设用地的连续增加；水文调节服务价值的贡献率最高。(2)2000—2018年研究区生态服务静态价值的空间分布差异明显,自西部向东部递减,北京市和天津市调水后高值区增加。(3)2000—2018年研究区生态服务功能的动态总价值仅有低于静态总价值的一半,主要是由于动态与静态生态服务的价值系数差别较大。

因此,应重视土地利用类型变化和薄弱生态服务功能对生态服务总价值的影响,优化土地利用结构,开展针对性保护,以稳步提升整个区域生态服务的总价值。