西南地区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

张钰莹，孙美莹,2，杨荣金*，张乐

1.中国环境科学研究院

2.北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院

生态系统服务价值（ecosystem service value,ESV）是生态系统功能效用的价值表现，是衡量区域生态环境质量的重要指标[1-3]。而土地利用变化是人类活动影响区域生态系统最直接的表现形式，是生态系统服务变化的重要影响因素，对维持生态系统服务功能起着决定性的作用[4-5]。随着人口增长和城市化、工业化进程的加快，土地利用的剧烈变化改变了生态系统的结构和功能，导致生态系统服务价值发生显著变化。因此，深入研究土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响，对于优化土地利用结构，促进区域可持续发展至关重要。

自Costanza 等[6]对生态系统服务进行货币化定量评估以来，生态系统服务价值在国内外引起广泛关注。谢高地等[7]根据中国实际情况，以Costanza的评估模型为基础修订完善中国单位面积生态系统服务价值当量和当量因子表，此后被国内众多学者用于不同尺度下的生态系统服务价值研究。人类活动影响下的土地利用变化与区域生态系统服务价值变化密切相关，众多学者对此展开相关研究[8-13]。Sannigrahi 等[14]通过量化1995—2015 年全球ESV及其对土地利用变化的响应，发现森林、湿地、水体面积减少和城市覆盖面积扩大，导致全球ESV 显著降低。Arowolo 等[15]评估了尼日利亚土地利用动态对生态系统服务价值的变化，结果表明10 年间耕地逐渐侵占了森林和热带草原占据主导地位，致使总ESV 增加而气候调节与水文调节等服务持续损失。国内也有许多学者从不同尺度展开生态系统服务价值对土地利用变化响应的调查研究。如Song 等[16-20]从全国、流域、省、市的角度探讨我国不同地区土地利用变化对生态系统服务价值的影响。虽然现有关于土地利用变化引起的ESV 响应机制的研究方法已相对成熟，但研究对象方面多聚焦在城市群、都市区等城镇化快速发展地区及沿海发达省份，关于山地丘陵等生态脆弱敏感区域的实证分析仍不多见。

西南地区是长江流域生态系统服务的高价值区，同时也是我国重要的生态安全屏障之一[21]，但西南地区多山地丘陵、土地资源匮乏的自然条件严重制约了区域社会经济发展[22-23]。为解决贫困问题，政府从2000 年开始实施西部大开发政策，并伴随着大量的建设活动，而长期密集的人类活动给生态系统带来巨大压力，加剧区域生态系统服务功能衰退[24]。鉴于此，笔者以西南地区为研究对象，基于2000 年、2010 年、2020 年土地利用遥感数据，基于土地利用变化分析ESV 的损益情况，探究近20 年来土地开发活动与ESV 间的关系，以期为西南地区未来的土地利用规划与生态系统可持续发展提供科学依据和参考。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

西南地区（97°20′E～110°11′E，21°08′N～34°14′N）涵盖四川省、云南省、贵州省和重庆市，面积约113.87万km2。研究区横跨中国一、二级阶梯，地势西高东低呈阶梯状下降，海拔为5～7 139 m（图1），具有高原、平原、盆地、丘陵等多种地貌类型，岩溶地貌发育典型。气候差异明显，主要以亚热带季风气候为主，年平均气温约15 ℃，年平均降水量在1 200 mm 以上。2019 年末，西南地区总人口1.99 亿人，人口密度175 人/km2，GDP 总值达110 214.68亿元。

图1 西南地区高程Fig.1 Elevation map of Southwest China

1.2 研究方法

1.2.1土地利用动态度

单一土地利用动态度表示在一定时间段内不同土地利用类型的变化速度与幅度，计算公式如下：

式中：K为研究期间内某一土地利用类型的动态度；Ua、Ub分别为研究初期和末期某一土地利用类型的面积；T为研究时段。

综合土地利用动态度表示研究区整体的土地利用类型变化速度与幅度，公式如下：

式中：LC为综合土地利用动态度；LUi为研究初期第i类土地利用类型面积；ΔLUi-j表示研究期间第i类土地利用类型变为非i类土地利用类型的面积绝对值。

1.2.2土地利用转移矩阵

土地利用类型及面积转移分析方法主要以土地利用转移矩阵测度法为主，用以表示研究区在研究初期至研究末期各土地利用类型间的转移面积与比例，揭示研究区土地利用演变规律，计算公式如下：

式中：n为常量，当土地利用类型数量(m)＜10 时，n=1；当10＜m＜100 时，n=2。分别为k期和k+1 期土地利用栅格数据。Ci×j为k～k+1 期的土地利用类型变化数据。

1.2.3生态系统服务价值计算

基于Costanza 的货币化评估方法，采用谢高地等[25]提出的中国生态系统服务系数修正方法，即1 个生态系统服务价值当量为单位面积粮食产值的1/7。基于西南4 省（市）2010 年主要粮食作物产量、种植面积和单价，运用式(4)计算出研究区生态系统服务价值当量为1 314.42 元/hm2。

式中：VC0为单位面积生态系统服务价值当量，元/hm2；i为主要粮食作物种类；mi为i种农作物的播种面积，hm2；pi为i种农作物的全国平均价格，元/kg；qi为i种农作物的单位产量，kg/hm2；M为研究区的主要粮食作物总面积，hm2。

根据单位面积生态系统服务价值当量因子表（表1）和修正后的价值当量得到西南地区各年度县（市）域生态系统服务价值，计算公式如下：

表1 单位面积生态系统服务价值当量因子[25]Table 1 Ecosystem service value equivalent factor per unit area

式中：ESV为区域生态系统服务价值，元；eij为第j种生态系统的第i种生态系统服务价值当量因子；Aj为第j种生态系统的面积，hm2。

1.3 数据来源

本研究使用的数据主要包括2000 年、2010 年和2020 年3 期土地覆被数据和各县域、市域单元社会经济统计数据等。其中，研究区的土地利用数据来源于GlobeLand30 平台(http://www.globallandcover.com/)，空间分辨率为30 m。参照GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》，结合研究区特点，对研究区生态系统类型进行判定和分析，划分出林地、草地、耕地、湿地、水体（河流/湖泊）、荒地6 类生态系统。所需的粮食产量、价格及人均GDP、人口密度、农业总产值等社会经济发展数据来源于《中国农产品价格调查年鉴》《中国粮食年鉴》《四川统计年鉴》《云南统计年鉴》《贵州统计年鉴》《重庆统计年鉴》及各市域和县域的政府门户网站。

2 结果与分析

2.1 西南地区土地利用类型演变特征

2.1.1土地利用类型面积变化

根据西南地区2000—2020 年土地利用类型数据，得到土地利用类型变化情况（表2）。西南地区土地利用类型以林地、耕地和草地为主，约占总面积的96%，其中林地占地最多，约占总面积的48%，耕地、草地分别约为总面积的28%、20%。这是由于研究区山地丘陵面积占比高，以林地、草地为主，低山河谷地带以耕地为主。在整个研究时段内，人工表面、水体、荒地面积增加，草地、林地、耕地面积有所减少。人工表面面积净变化量最为显著，净增长11 971.18 km2，约增加2.18 倍；水体、荒地呈明显增加趋势，分别新增面积2 778.49、1 708.66 km2；草地面积呈持续下降趋势，20 年间减少8 738.63 km2；林地、耕地面积呈现先增加后减少的趋势，净变化量分别为-5 344.95、-2 244.40 km2；湿地面积变化不明显。其中，人工表面面积占比在2010—2020 年增速较快，面积增加1.97 倍，人工表面的增加量与耕地、林地、草地的减少量基本持平。究其原因，则是在2010 年后社会经济的快速发展致使城镇用地快速扩张，大量耕地、草地、林地等不断被建设用地侵占，荒地尚未得到持续开发利用，仍存在土地资源粗放、低效、闲置利用现象，水资源面积的显著增加主要与境内水库的拦蓄洪水以及水资源调度等情况有关。

表2 2000—2020 年西南地区土地利用类型面积变化Table 2 Change of land-use type and area in Southwest China from 2000 to 2020

从空间变化来看（图2），建设用地向外扩张明显，主要集中在各省市的都市核心区（成渝都市核心区、滇中城市群、黔中经济区）等区域；林地面积呈先增加后减少趋势，集中在四川中南区域、云南中西部地区以及贵州东南部地区。草地面积持续减少，湿地面积呈先减少后增加趋势，这2 种土地利用类型大部分集中在川西北高原。耕地面积呈先减少后增加趋势，主要集中在川东盆地。其中，2010—2020 年研究区人工表面面积迅速扩张，侵占了城市周边及农村区域的耕地、草地及林地，这与该阶段城市人口增长以及城市化进程加快相关。

图2 2000 年、2010 年与2020 年西南地区土地利用类型空间分布Fig.2 Spatial change of land-use types in Southwest China in 2000,2010 and 2020

2.1.2土地利用动态度变化

由表3 可知，虽然在整个研究时段西南地区综合土地利用动态度较小，但后期土地利用变化程度逐渐加大，说明近10 年来人类经济活动对西南地区土地资源和环境的影响在逐渐增加。单一土地利用动态度的变化趋势与综合土地利用动态度相似，其中人工表面变化最为剧烈，特别是在后期（2010—2020 年）土地利用动态度达到16.22%；水体、荒地面积呈现正向变化，20 年间动态度分别为1.94%、1.49%；林地、草地、耕地、湿地动态度均为负值，20年间土地面积均有小幅度减少。以上结果表明西南地区建设规模增大，特别是在近10 年内城镇化、工业化速度明显提升，致使各类土地利用类型向人工表面转变。

表3 2000—2020 年西南地区土地利用动态度Table 3 Dynamic degree of land-use in Southwest China from 2000 to 2020 %

2.1.3土地利用面积转移

采用土地利用转移矩阵测度法，得到2000—2020 年各土地利用类型的变化情况，结果如表4 所示。由表4 可见，2000—2020 年研究区土地利用类型转移面积超过10 000 km2的主要有：林地向草地转移、林地向耕地转移、草地向林地转移、草地向耕地转移、耕地向林地转移以及耕地向人工表面转移。林地、草地、耕地三者的转出面积及转入面积远高于同期其他类型用地，三者总转出比例及转入比例分别达到95.47%、83.85%，且三者的转出面积大于转入面积。由此可见，虽然2000—2020 年地方政府实施的退耕还林还草工程成果显著，但同时耕地占用大量林地、草地的情况也依然存在，加上近年来城镇用地的加速扩张侵占部分生态用地，因此造成人工表面面积大幅增加而草地、林地、耕地面积明显减少。

表4 2000—2020 年西南地区土地利用转移矩阵Table 4 Land-use transfer matrix of Southwest China in 2000-2020

2.2 生态系统服务价值变化

根据西南4 省（市）主要粮食作物生产情况，确定西南地区单位面积生态服务价值当量为1 314.42元/hm2，为便于横向比较，消除时间序列农作物价格波动的影响，选取2010 年当量因子进行计算，结果如表5 所示。

表5 2000—2020 年西南地区各土地利用类型生态系统服务价值变化Table 5 Change of ecosystem service value of different land-use types in Southwest China from 2000 to 2020 亿元

2000—2020 年西南地区生态系统服务价值呈下降趋势，总ESV 减少195.55 亿元。其中，2000—2010 年和2010—2020 年分别下降43.53 亿和152.02亿元，后期ESV 下降幅度较大，占20 年间变化总量的77.74%。从各类土地利用类型的生态系统服务价值来看，研究期间西南地区林地、草地与耕地对生态系统服务的贡献率较大，约占总ESV 的97%，其中林地的贡献最大，占总ESV 的72%以上，由此可见林地、草地和耕地是维持研究区生态系统服务价值的主要类型。西南地区从2000 年开始退耕还林还草工作，退耕还林工程的开展以及人工生态恢复工程的实施带来的生态系统服务价值增加抵消了部分草地、水体生态系统服务价值的降低，加之城市化扩张还较为缓慢，使得西南地区ESV 变化较小。随着“一带一路”倡议和国家“长江经济带”重大战略的实施，西南地区在2010—2020 年城市化水平加速提升，促使大量耕地、林地、草地转变为建设用地，林地、草地和耕地生态系统服务价值下降，从而导致整体生态系统服务价值下降。

西南地区各项ESV 变化见表6。由表6 可以看出，研究区单项生态系统服务功能贡献率超过10%的有维持生物多样性、保持土壤、水文调节、气候调节和气体调节，这5 项生态系统服务功能总贡献率超过72%。从各项服务功能变化来看，食物生产与原料生产呈现先增加后减少的趋势，水文调节与废物处理则表现为先减少后增加，其余各项服务功能价值均呈持续下降的态势。由于前期耕地占用大量草地，致使耕地面积扩大，食物生产和原料生产功能价值提升；后期，水体面积显著增加使得水文调节和废物处理功能提升，但耕地、草地、林地的面积大量减少且逐渐被人工表面代替，致使除水文调节和废物处理外的其余各项服务功能均出现明显退化，造成总生态系统服务价值下降。林地、草地、耕地是西南地区生态系统服务价值的主要构成部分，在未来城市化与工业化发展进程中，应当改变粗放型经济发展模式，优化土地利用结构和布局，加强林地、草地、耕地等生态用地的保护，缓解经济增长对生态环境的压力。

表6 2000—2020 年西南地区生态系统服务价值构成及其变化Table 6 Ecosystem service value composition and its change in Southwest China during 2000-2020 亿元

西南地区4 省（市）的ESV 变化如表7 所示。由表7 可见，2000—2020 年，除重庆市外，四川省、云南省、贵州省的ESV 均有所下降。前期，四川省、云南省的ESV 分别下降0.51%、0.26%，贵州省、重庆市的ESV 分别增加0.53%、1.05%，其中重庆市林地面积的大幅增加致使其ESV 变化最为显著；后期，4 省（市）ESV 均有所下降，其中贵州省的林地与草地面积缩小造成该区域ESV 下降幅度最大，为1.39%。整体来看，四川省、云南省生态系统服务退化明显，重庆市生态系统服务价值略有提升。

表7 2000—2020 年西南地区4 省（市）生态系统服务价值变化Table 7 Changes of ecosystem service value in four provinces (cities) in Southwest China during 2000-2020 亿元

3 讨论

西南地区是“西部大开发战略”的重要发展区域之一，也是长江和珠江上游重要的生态屏障，该地区的土地利用类型以林地、耕地和草地为主。2000 年之后社会经济发展迅速，同时政府开始加强对区域生态环境的治理与保护。2000—2020 年，西南地区土地利用变化一方面受退耕还林还草工程和天然林保护工程等政策影响导致耕地面积缩减；另一方面受人口增长和快速城镇化影响呈现人工表面面积显著增加而林地、草地、耕地面积减少的趋势，此结果与Hu 等[26]对喀斯特地区土地利用变化的研究结论相似。人类活动干扰加剧，致使土地利用类型结构快速转变，生态系统结构和功能也发生明显变化，ESV 呈持续下降趋势。研究发现，近20 年来随着西南地区土地资源开发力度的增强，对生态系统服务价值产生一定的负面影响，该结论与彭文甫等[27]研究结果一致。同时笔者研究发现在2010—2020 年，城镇用地侵占大量林地、草地、耕地，导致总ESV 显著下降，其中四川省、云南省ESV 下降幅度较大，保持土壤、气体调节、气候调节、维持生物多样性的服务价值下降明显。这表明，未来在实施退耕还林还草工程和生态用地建设与保护的同时，应当注重提高土地利用效率，优化土地利用结构，加强基本农田保护，高质量推进高标准农田建设，缓解经济增长对土地资源和生态系统的压力。四川省、云南省等高植被覆盖地区应当加强天然林保护和公益林资源管护，逐步恢复并提高区域生态系统服务功能，降低社会经济发展带来的生态环境损失。

区域生态系统服务价值不仅受土地利用变化的影响，同时还受气候条件、人口密度、经济水平和产业布局等诸多自然及社会经济因素的影响。笔者仅从土地利用类型的结构、动态度及面积转移等方面探讨ESV 对土地利用变化的响应机制，未来在开展相关研究时可重点关注基于自然因素与社会经济因素驱动下的区域ESV 时空变化以及预测模拟研究，以提高评估结果的准确性。

4 结论

（1）2000—2020 年西南地区土地利用类型以林地、耕地和草地为主，人工表面的显著扩张主要是通过侵占耕地、草地、林地实现，集中在各省（市）的都市核心区及其周边区域等。期间人工表面面积净变化量最大，净增长11 971.18 km2；其次为草地、林地、耕地，面积分别减少了8 738.63、5 344.95 和2 244.40 km2。2010 年后人工表面的快速增加表明研究区的城市化进程进入高速发展阶段。

（2）西南地区单一土地利用动态度与综合土地利用动态度的变化趋势相似，即在2010 年后土地利用变化程度加剧。其中人工表面面积正向变化幅度最大，其次为水体、荒地，其余土地利用类型动态度均为负值，说明西南地区建设规模增大，特别是近10 年内城镇化、工业化水平的提升，致使各类土地利用类型向人工表面转变。

（3）2000—2020 年西南地区生态系统服务价值呈下降趋势，减少了195.55 亿元。其中，四川省、云南省生态系统服务退化明显，仅重庆市生态系统服务价值略有提升。林地、草地、耕地是维持研究区生态系统功能的主体，三者占比约为97%。生态系统服务功能以维持生物多样性、保持土壤、水文调节、气候调节和气体调节为主，总贡献率在72%以上。因水体面积增加，水文调节和废物处理功能大幅提升，但其余各项服务功能均出现明显退化，造成总生态系统服务价值下降。

（4）20 年间土地利用转移中以林地、草地、耕地最为活跃，转入面积与转出面积远高于其他类型用地，且三者转出比例高于转入比例，说明2000—2020 年耕地侵占林地、草地的强度大于退耕还林还草的力度，加之城镇扩张侵占生态用地，造成人工表面面积增加而林地、草地、耕地面积减少，致使研究区ESV 降低。未来应加大对林地、草地的保护力度，加强土地生态建设和高标准农田建设，提高土地集约节约利用水平，合理规划城乡建设用地，注重土地利用和生态环境间的协调发展，增强土地对社会经济可持续发展的保障能力。