郑州市生态服务价值评价及空间分布模拟

张淑梅, 赵晓玉, 王莹, 张煜, 石超奇，田国行,*

郑州市生态服务价值评价及空间分布模拟

张淑梅1, 赵晓玉1, 王莹1, 张煜2, 石超奇3，田国行1,*

1. 河南农业大学风景园林与艺术学院, 郑州 450000 2. 河南省风景园林国际联合实验室, 郑州 450000 3. 河南省郑州市园林局郑开大道绿化管理处，郑州 450000

生态系统服务价值评估对维持地区生态平衡、建立可持续的土地利用模式具有重要意义。以郑州市域空间尺度为研究区域, 基于生态系统服务价值当量因子表, 利用GIS格网尺度法、Moran’s I、Getis-Ord Gi*热点分析空间统计分析方法, 对郑州市生态服务价值空间格局进行定量可视化分析。结果表明: (1)郑州市生态服务总价值为104.07×108元。(2)各生态系统类型生态服务价值相比: 森林>农田>河流(湖泊)>城市绿地>草地>建设用地; 各生态系统服务功能价值贡献顺序为: 水文调节>保持土壤>维持生物多样性>废物处理>气候调节>气体调节>原材料生产>食物生产>提供美学景观; 各行政区的生态服务价值相比较, 得到登封市、巩义市、新密市高于其他各区。(3)郑州市生态系统服务价值呈集聚现象, 热点区域集中在郑州西南部中山、低山区, 沿黄河区域及南部自然植被资源丰富的区域, 冷点区域集中在平原区的东北部建成区。

土地利用; 生态服务价值; 空间自相关分析; 生态平衡

0 前言

生态系统服务是生态系统与生态过程中所形成的、能够维持人类生存的自然环境条件及其效用[1]。生态系统服务价值(Ecosystem Service Value)是量化生态系统服务所带来的效益的价值。自1981 年Ehrlich[2]学者最终提出生态系统服务概念后, 国际科学联合会环境委员会于1991 年发起的一次会议使得生态系统服务功能经济价值评估成为生态学研究的新热点, Costanza[3]在《Nature》上发表的“全球生态系统服务价值与自然资本”一文首次提出“生态服务指标体系”并以全球范围为研究对象进行了生态服务价值定量化评价, 开创了生态服务价值研究的里程碑。相比国外, 国内对于生态服务价值评价起步较晚, 1980 年前后引进了国外的相关概念、价值理论及评价方法, 国内学者开始对生态服务价值评估方向进行研究。1999 年, 欧阳志云最先采用生态系统服务功能的概念, 并探讨了替代市场技术与模拟市场技术两种生态系统服务功能经济价值评价方法, 评估了中国陆地生态系统的6种服务功能的间接经济价值[4–7]。2002 年, 谢高地等学者[8–10]在Costanza等提出的全球生态系统服务价值评价的基础上, 根据我国的实际情况对国内200 位生态学专家进行问卷调查, 制定出中国不同生态系统单位面积生态服务价值当量表且在之后进行了更新与修正。目前生态服务价值估算可分为功能价值法与当量因子法两类[11]。功能价值法[5]可分为替代市场技术和模拟市场技术两类, 主要有直接市场法、替代市场法、模拟市场法3 种评估方法[12–13], 功能价值法评估公式多、评估具有主观性强和不全面性, 基础数据缺乏, 评估参数单一; 因当量因子法具有可操作性、直观性、评估结果可比性高。本研究采用谢高地等学者的当量因子法计算郑州市生态服务价值。在其2007 年修正的生态系统服务价值当量表的基础上, 通过统计郑州市域已知土地利用类型面积, 计算出郑州市所对应的生态系统类型的, 并利用格网分析、Moran’s I、Getis-Ord Gi*空间统计分析方法, 将郑州市土地利用对生态环境的影响进行定量化、空间化评价, 以期从各土地类型所带来的生态服务效益角度出发对郑州市国土空间的规划与开发提供科学、可靠的依据, 并确保郑州市资源的可持续利用。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

郑州市地处河南省中部偏北, 位于东经112° 42′—114°14′, 北纬34°16′—34°58′之间, 地处华北平原南部、黄河下游。北临黄河, 西依嵩山,山水相依,地势西高东低, 呈阶梯状从中山-低山-丘陵-平原逐渐过渡, 河流水系共124 条, 流域面积最大的河流有29条, 分属于黄河和淮河两大水系。市域总面积7446.2 km2,市辖中原区、二七区、管城区、金水区、惠济区、上街区、巩义市、荥阳市、新郑市、新密市、登封市、中牟县共6区5市1县(见图1)。目前已成功创建全国绿化模范城市、国家森林城市、国家园林城市, 被国务院确认为国家中心城市, 但同时也面临着生态建设与自然资源环境等要素约束日趋明显的矛盾。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 数据来源

本文以研究区2017年Landsat8 OLI_TIRS遥感影像为基础数据, 运用ENVI软件对遥感影像进行辐射校正、几何校正和坐标转换等预处理, 在综合考虑遥感影像数据光谱信息和纹理特征的基础上, 运用监督分类和目视解译的方法进行人机交互式解译, 对土地利用类型进行分类,将土地利用划分为林地、草地、耕地、水系、城市绿地、建设用地6种类型。

图1 郑州市行政区划示意图

Figure 1 Administrative divisions of Zhengzhou

1.2.2 数据预处理

根据现有研究和郑州市的具体情况, 参考谢高地等提出的生态服务类型的二级分类标准, 将生态系统服务功能划分为食物生产、原材料生产、气体调节、气候调节、水文调节、废物处理、保持土壤、维持生物多样性、提供美学景观9 项[9]。基于谢高地2007 年修订的生态系统服务价值当量表, 按以下原则计算生态系统服务价值, 林地对应森林的当量, 草地对应草地的当量, 耕地对应农田的当量, 水系对应河流(湖泊)的当量, 城市绿地取森林和草地当量的平均值, 建设用地当量取值为0[14]。

根据郑州市统计局资料, 对研究区单位面积农田自然粮食产量的经济价值做出调整,通过计算得到郑州市2008—2017 年全年粮食基准单产为4655.59 kg·hm–2, 根据郑州市粮食和物资储备局资料获得2017 年郑州市最低粮食单价为2.3 元·kg–1。考虑到在没有人力投入的自然生态系统提供的经济价值是现有单位面积农田提供的食物生产服务经济价值的1/7[8], 计算得出郑州市单个生态服务价值当量因子的经济价值量约为1529.69 元(生态系统服务价值当量因子是指生态系统产生的生态服务的相对贡献的潜在能力, 定义为1 hm2全国平均产量的农田每年自然粮食产量的经济价值)。并以此计算出研究区单位面积生态服务价值, 详见表1。

1.3 研究方法

1.3.1 生态服务价值评价方法

选用Costanza提出的生态服务价值评估指标体系进行评价, 该评估方法体系虽然存在不足, 对某些生态系统单位面积的价值估计过高或过低, 但仍是迄今为止国内外学者应用最为广泛的方法。因此本文仍采用Costanza的计算公式来估算郑州市生态系统服务价值。计算公式为:

式中,代表生态系统服务价值,代表第个生态系统类型的面积,代表生态价值系数,ESV代表单项生态系统类型的生态服务价值,VC代表单项服务功能价值系数。

1.3.2 GIS格网尺度法

GIS格网尺度法是指用格网点状单元作为指标因子的数据载体和基本评价分析单元的方法[15]。为直观反映郑州市在空间上的具体分布状况, 对空间格局进行描述和可视化表达, 选择GIS格网尺度法进行生态服务价值空间分布模拟。基于ArcGIS平台, 运用Create Fishnet工具, 以1 km×1 km为基础建立格网样本, 将郑州市土地利用划分为8096个格网(边缘地带划定的格网面积有所差异), 将单个格网内不同土地利用类型的进行叠加计算, 使用热点分析(Getis-Ord Gi*)统计识别具有统计显著性的热点和冷点。获得每个格网的生态服务价值, 完成空间数据的重构[15–17]。

1.3.3 单变量空间自相关分析

空间自相关分析方法用于度量地理空间区域上的某种属性值与其相邻近的空间区域上的同一属性值之间的相关程度[18]。通过空间自相关分析可反映格网在空间上是否具有自相关性, 以及在空间上的分布位置、集聚形状和大小、空间格局规律特征。利用GeoDa、ArcGIS软件, 从全局空间自相关(Global Spatial Autocorrelation)和局部空间自相关(Local Spatial Autocorrelation)两方面[19]实现对的空间自相关分析, 全局空间自相关用于描述的整体分布状况, 判断在空间中是否有聚集特性存在。局部空间自相关用于度量每个区域与周边地区之间的空间差异程度, 识别局部区域同要素间存在的空间关联和空间异质性。为探讨的聚集特性, 采用Moran’s I 对全局空间自相关进行描述, Moran’s I计算公式为:

表1 郑州市各类生态系统单位面积生态服务价值

式中,表示空间单元的数目;X、X分别表示第个和第个空间位置上的观测值,X表示空间单元上的平均值,Ｗ是空间权重矩阵的元素, 根据空间邻接性构造空间权重矩阵, 若空间相邻, 则Ｗ=1; 反则,Ｗ=0,S是中所有元素之和。

Moran’s I取值范围为[-1,1], 在给定的显著性水平下, 若Moran’s I值接近1表示空间数据属性值分布在整体上具有显著聚类, Moran’s I值接近-1表示空间数据属性值在整体上呈现极化态势。

为进一步探讨的集聚程度及集聚空间分布位置, 采用Moran散点图和Getis-Ord Gi*热点分析对局部空间自相关进行描述。

Moran散点图能够定性分析区域各格网与相邻格网的相互关系, 通过空间权重矩阵将Moran散点图划分为四个象限, 分别对应四种不同的空间差异类型。落入第1象限代表高高集聚(H-H), 表明格网自身与周边格网都较高; 第2象限代表低高集聚(L-H), 表明格网自身较低, 但周边格网的较高; 第3象限代表低低集聚(L-L), 表明格网自身与周边格网的均较低; 第4象限代表高低集聚(H-L), 表明格网自身较高, 但周边格网的较低。

Getis-Ord Gi*指数用于分析的冷/热点区空间分布格局, 其计算公式为:

2 评估结果及分析

2.1 生态服务价值评价

2.1.1 不同类型生态服务价值评价

以土地利用类型数据为基础, 利用式(1–2)计算获得郑州市生态服务功能总价值为104.07×108元, 以及各生态系统类型所对应的生态服务价值(见图2)。将各生态系统类型的生态服务价值相比较, 森林的生态服务价值量最高, 约占生态系统服务价值总量的49.04%, 农田、河流(湖泊)、城市绿地、草地四类生态系统类型的生态服务价值量占比分别约为: 38.56%、10.04%、2.1%、0.26%。在郑州市生态系统各项服务功能价值的贡献之中, 其大小顺序依次为: 水文调节>保持土壤>维持生物多样性>废物处理>气候调节>气体调节>原材料生产>食物生产>提供美学景观。

六种生态系统类型中森林生态系统所提供的生态服务价值最大, 其原因是1992年以后, 郑州在面临城市框架迅猛拉大, 人口急剧增加, 流经郑州北部的黄河系地上悬河, 河道游荡形成大规模的嫩滩, 没有任何植被覆盖, 又处在城市风源上游, 河岸两侧植被稀少, 冬季盛行西北风, 导致郑州经常性的遭受沙尘暴、浮尘、扬沙等恶劣天气的侵蚀, 郑州市政府出台了各类森林建设规划和生态补偿政策促进郑州森林生态环境的建设。近年来成果卓有成效, 全市森林覆盖率达到33.36%, 森林林组结构、树种结构逐渐趋向合理, 森林生态系统正向“数量增加、质量提高与结构改善并进”的方向发展。水文调节在9项生态系统服务功能中贡献最大, 这是由于郑州市水资源相对较为丰富, 境内有大小河流124条, 流域面积较大的河流有29条, 分属于黄河和淮河两大水系。其中黄河水系有黄河干流、伊洛河、汜水河、枯河等, 流域面积1878.6 km2, 占全境总面积的25.2%; 淮河水系有贾鲁河、双洎河、颍河、索须河、七里河、金水河、熊耳河及东风渠等大小河流, 流域面积5567.6 km2, 占全境总面积的74.8%。加上城区周边为数不少的中小型水库, 以及规划的南水北调中线总干渠、南运河和龙湖、龙子湖、西流湖等, 共同构成了郑州市水系网络。

2.1.2 各行政区划生态服务价值评价

将郑州市各行政区生态服务价值量运用ArcGIS软件进行空间分析(见图3)。各行政区中生态服务价值量最高的行政区是登封市, 其次是巩义市, 其原因是登封市和巩义市在生态区划中位于低山、丘陵区, 森林资源极为丰富且空间分布范围较广。其中登封市林地面积高达55994 hm2, 森林覆盖率达39.50%, 拥有嵩山国家森林公园、大熊山省级森林公园、登封香山省级森林公园等森林资源。由于上街区行政空间分布范围最小, 导致其生态服务价值量最低。各行政区生态服务价值量由高到低排序为: 登封市>巩义市>新密市>中牟县>荥阳市>新郑市>惠济区>金水区>二七区>中原区>管城区>上街区。

图2 各生态系统类型生态服务价值量柱状图

Figure 2 The ecological service value of each ecosystem type

图3 郑州市行政区划生态服务价值量空间分布图

Figure 3 Spatial distribution of the ecological service value in Zhengzhou administrative divisions

2.2 生态服务价值的空间格局分析

2.2.1 生态服务价值空间分布模拟

基于ArcGIS平台, 采用自然间断点法对生态服务价值进行分类, 将格网尺度下郑州市生态服务价值划分为7个不同区间, 获得格网尺度生态服务价值空间分布图(见图4), 每个格网的生态系统服务平均价值为128.54×104元, 格网最小值为0 元, 最大值为1221.13×104元。从空间分布图来看, 各格网之间差异较大, 分布不均匀, 格网的生态系统服务价值呈现明显的从中心城区向四周逐渐递增的趋势, 其中, 生态系统服务价值较高的格网主要分布于西南伏牛山脉、沿黄河区域及市域南部植被繁茂地区, 价值较低的格网主要以片状形式分布于郑州中心城区、新郑市的航空港区及上街区, 这些低值分布区主要为建设用地。

2.2.2 生态服务价值的空间数据的自相关分析

单变量空间自相关以1 km×1 km格网的数据为基础, 运用GeoDa空间分析工具, 建立邻接性空间权重矩阵, 计算单变量空间自相关指数, 获得Moran散点图。计算Moran’s I = 0.697, 采用蒙特卡洛检验方法对Moran’s I统计量的显著性进行检验, 模拟次数为999, 计算= 0.001。从计算结果来看Moran’s I为正值且接近于1, 并且有较低的值, 依此可见郑州市格网在空间分布上呈聚类分布。

由GeoDa软件绘制的Moran散点图(见图5), 以散点图的形式将变量与空间滞后向量的关系进行描述。X轴对应的观测值, Y轴对应空间滞后向量的所有取值(观测变量周边区域值的加权平均)。由图5可见, 落入高高聚集区(H-H)的观测值为17.30%, 落入低低集聚区(L-L)的观测值为22.94%, 落入低高聚集区(L-H)的观测值为1.84%, 落入高低聚集区(H-L)的观测值为0.37%, 可见郑州市超过40.24%的格网存在不同程度的集聚现象, 并且格网高值集聚的区域与低值集聚的区域数量接近。

运用ArcGIS软件, 以1 km×1 km格网的数据为基础, 采用热点分析(Getis-Ord Gi*)工具, 分析热点区与冷点区的分布格局, 采用自然断点法将其划分为3类(热点区、稳定区、冷点区), 生成郑州市生态服务价值量冷热点图(见图6)。由图可见, 红色代表格网高值的集聚热点区, 蓝色代表格网低值的集聚冷点区, 热点区主要分布在西南伏牛山脉(A)上的嵩山国家森林公园、巩义青龙山森林公园、浮戏山—雪花洞风景名胜区、浮戏山—环翠峪风景名胜区, 南河渡森林公园(B), 黄河湿地自然保护区(C),登封市南部植被繁茂地区(D)以及白沙水库附近(E)。冷点区主要分布在郑州中心城区及新郑市、中牟县、荥阳市、上街区的主城区附近。

图4 格网尺度下郑州市生态服务价值量空间分布图

Figure 4 Spatial distribution of the ecological services of Zhengzhou in grid scale

图5 格网尺度下郑州市生态服务价值量Moran散点分布图

Figure 5 Distribution of the ecological service value of Zhengzhou in grid scale

3 讨论

近年来, 城市不断扩张, 其建筑强度、人口密度、城市尺度与生态结构极为不匹配, 深度理解城市的生态载体价值分布可以帮助城市合理开发、空间管控、用途转换提供依据[20]。本文基于生态服务价值空间分布自相关特征量化研究, 可以直观模拟分析研究区整体和局部生态源地空间分布集聚效应差异性, 其空间格局分布存在以下特征: (1)与土地利用类型有关。郑州西南象限(如嵩山、大熊山、纸坊水库、白沙水库等), 此区域自然植被资源丰富,地形复杂, 森林覆盖率较高, 人口密度较小, 且实施自然保护区和森林公园建设, 对生态系统干扰较小, 利于生态系统服务功能的提升, 因此, 生态系统服务功能较好。中部地区属于城市繁华地带, 人口密集, 社会经济活动频繁, 长期受人类活动干扰, 植被覆盖率低, 主要指管城区、上街区、中原区、二七区, 故生态系统服务功能较弱。(2)与林种结构组成有关。六种生态系统类型中森林生态系统所提供的生态服务价值最大。由郑州市森林资源调查数据得出, 目前, 研究区内生态林是占主导地位的森林类型。例如, 郑州市水源涵养林和防风固沙林主要分布在北部黄河沿线以及市域境内的黄河支流(伊洛河、汜水河、枯河)和淮河支流(贾鲁河、双洎河、颖河)所构成的河网水系附近, 这些地区恰是本市河流或水库的水源地, 分布着全市约80%的水源涵养林和60%的防风固沙林, 因此该地区水文调节和气候调节功能较好。此外, 嵩山地区由于地形、地貌等原因, 容易发生水土流失, 该地区分布了近80%的水土保持林, 因此该地区保持土壤功能较好。因此, 由于树种结构组成的不同, 促使郑州市生态系统服务功能呈现目前的空间格局[21]。(3)与生态建设政策有关。郑州市在推进国家森林城市建设过程中, 结合全市基础条件, 开展了城镇绿化提升工程、生态廊道建设工程、北部平原风沙治理工程、水系生态绿化工程、湿地恢复与保护工程、郊野公园、森林公园建设工程、现代林业示范区建设工程等一系列的生态工程。目前, 全市域生态工程布局日趋合理, 以“一河、一山、两翼, 五水、六楔、七廊”的市域生态空间格局日趋完善[22]。

图6 格网尺度下郑州市生态服务价值量冷热点图

Figure 6 Hot spots of Zhengzhou's ecological service value in grid scale

本文采用分布式测算法[18, 23]对郑州市生态系统服务功能进行测算。由于生态系统服务功能的测算涉及内容多样, 为了科学评估这一庞杂的系统, 将研究区域划分成多个均质化的生态系统服务功能测算单元进行评估, 最终汇总出郑州市每个行政区域和整个郑州市的生态系统服务功能, 其结果可用于城乡生态空间格局优化策略。针对研究区现状, 主要规划对策建议如下: (1)依据各行政区划生态源地整体和局部空间自相关分布特征分析结果, 未来进行国土空间格局优化时应注重高值区的永久保护, 主要包括位于郑州西南象限(如嵩山、大熊山、纸坊水库、白沙水库等), 此区域自然植被资源丰富, 地形复杂, 具有城市的异质性, 对此区域应进行优先保护, 提高生态源地内部功能质量, 发挥空间规模效应和集聚效应, 严格控制开发强度, 利用“双评价体系”完善生态红线保护制度; (2)低值区的建设与修复, 主要包括位于郑州中部及北部人口密度大的区域, 应结合国土空间规划, 合理控制城市人口的增长及建设用地面积的增加, 进行高效配置, 增加绿量, 重视生态基础设施的建设, 加强连接主城区和城市周边绿地, 维持城市生态平衡, 改善城市环境, 提高生态效益[24]。

4 结论

土地覆被类型和变化是人与自然相互作用最直接的表现形式, 是生态服务价值变化最根本的因素[25], 格网尺度法探索生态服务价值作为精准划定生态红线、城市开发边界线的重要依据具有广阔的应用前景。研究以市域空间尺度上土地利用类型数据为基础, 运用当量因子法计算郑州市生态服务总价值、6种生态系统类型价值、各行政区生态服务价值以及9种生态服务功能所提供的价值, 在此基础上运用空间自相关理论探讨土地利用所产生的的分布特征与空间自相关关系, 解析郑州市格网空间分布特征和分布规律, 其结果可通过多种政策工具的干预实现其生态产品的价值, 建立“绿水青山”向“金山银山”转化的长效机制[26–27]。

研究表明, 以政府主导的退耕还林和人工造林对郑州市生态环境的恢复和保护起到显著的积极作用, 但是在空间格局上仍然存在一些问题: (1)郑州市格网在整体上呈聚类分布。Getis-Ord Gi*热点分析图表明, 高高聚集区(H-H)与的高值区域相匹配, 低低聚集区(L-L)与的低值区域相匹配, 高高聚集区(H-H)和低低聚集区(L-L)集聚指数比较显著, 占比格网的40.67%。(2)在空间分布格局方面, 郑州市格网高值区域分布于研究区西南山地的中山、低山区, 低值区域分布于中部及东北部人口密集的平原区, 呈中心城区向西南递增、东北递减的趋势。(3)在各项生态服务价值贡献方面, 森林的生态服务价值量最高, 其次是农田、河流(湖泊)、城市绿地、草地。(4)在各项生态服务价值构成方面, 其大小顺序依次为: 水文调节>保持土壤>维持生物多样性>废物处理>气候调节>气体调节>原材料生产>食物生产>提供美学景观。

本研究尚存在不足之处。生态系统具有复杂性、动态性、非线性特征, 谢高地等学者提出的生态系统服务价值当量是全国尺度的, 具体到各地区存在一定偏差, 土地利用分类的精度也会影响模拟结果, 在一定程度上影响了的评估精度。在未来的研究中, 有两个问题需进一步提升: 首先, 此次郑州市生态服务价值计算是静态的, 未来应在历年郑州市土地利用变化演进的情况下, 研究其的时空演变; 其次, 扩大研究范围, 着眼于国家中心城市建设, 将郑州国家中心城市与其它已确立的国家中心城市的生态服务价值及空间格局相比较, 给郑州未来国土空间规划发展提供参考。

[1] DAILY G C. Nature’s service: societal dependence on nature ecosystems[M]. Washington DC: Island Press, 1997.

[2] EHRLRCH P R, EHRLICH A H. Extinction: the causes and consequences of the disappearance of species[M]. New York: Random House, 1981.

[3] COSTANZA R, D'ARGE R, DE GROOT R, et al. The value of the world's ecosystem services and natural capital[J]. Nature, 1997, 387(6630): 253–260.

[4] 欧阳志云, 王效科, 苗鸿. 中国陆地生态系统服务功能及其生态经济价值的初步研究[J]. 生态学报, 1999(5): 19–25.

[5] 欧阳志云, 王如松, 赵景柱. 生态系统服务功能及其生态经济价值评价[J]. 应用生态学报, 1999(5): 635–640.

[6] 刘影, 杜小龙, 邹萌萌, 等. 各类生态系统功能与生态服务价值定量评估的理论与方法研究进展[J]. 天津农业科学, 2017, 23(11): 106–112.

[7] LI Ruida, LI Ruonan, ZHENG Hua, et al. Quantifying ecosystem service trade-offs to inform spatial identification of forest restoration[J]. Forests, 2020, 11(5): 563.

[8] 谢高地, 鲁春霞, 冷允法, 等. 青藏高原生态资产的价值评估[J]. 自然资源学报, 2003(2): 189–196.

[9] 谢高地, 甄霖, 鲁春霞, 等. 一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法[J]. 自然资源学报, 2008(5): 911– 919.

[10] 谢高地, 张彩霞, 张雷明, 等. 基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进[J]. 自然资源学报, 2015, 30(8): 1243–1254.

[11] 袁周炎妍, 万荣荣. 生态系统服务评估方法研究进展[J]. 生态科学, 2019, 38(5): 210–219.

[12] 刘玉龙, 马俊杰, 金学林, 等. 生态系统服务功能价值评估方法综述[J]. 中国人口·资源与环境, 2005(1): 91–95.

[13] 胡喜生, 洪伟, 吴承祯. 土地生态系统服务功能价值动态估算模型的改进与应用——以福州市为例[J]. 资源科学, 2013, 35(1): 30–41.

[14] 艾训安, 洪滔. 厦门岛生态系统服务价值评价与分析[J]. 中国农学通报, 2015, 31(16): 194–200.

[15] 李露然. 基于格网GIS的生态系统服务价值时空变化研究[D]. 上海: 上海师范大学, 2015.

[16] 唐秀美, 刘玉, 刘新卫, 等. 基于格网尺度的区域生态系统服务价值估算与分析[J]. 农业机械学报, 2017, 48(4): 149–153+205.

[17] 侯孟阳, 姚顺波, 邓元杰, 等. 格网尺度下延安市生态服务价值时空演变格局与分异特征——基于退耕还林工程的实施背景[J]. 自然资源学报, 2019, 34(3): 539–552.

[18] 柳清, 陆明. 空间自相关性视角下市(县)域尺度生态源地空间分布研究[J]. 中国园林, 2019, 35(10): 83–88.

[19] CLIFF A, ORD J K. Spatial autocorrelation [M]. London: Pion, 1973.

[20] 黄征学, 蒋仁开, 吴九兴. 国土空间用途管制的演进历程、发展趋势与政策创新[J]. 中国土地科学, 2019, 33(6): 1–9.

[21] 郑州市人民政府. 郑州国家中心城市森林生态系统规划(2019-2025)[Z]. 郑州, 2019.

[22] 郑州市人民政府. 郑州市城市生态保护与建设规划(2017-2035)[Z]. 郑州, 2017.

[23] 师贺雄, 王兵, 牛香. 基于森林生态连清体系的中国森林生态系统服务特征分析[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(6): 42–50.

[24] 张超, 吴群, 彭建超, 等. 城市绿地生态系统服务价值估算及功能评价——以南京市为例[J]. 生态科学, 2019, 38(4): 142–149.

[25] 徐志涛, 陈鹏飞, 周世健, 等. 白洋淀流域土地覆被变化及其生态服务价值评价[J]. 生态科学, 2018, 37(6): 83–90.

[26] 高晓龙, 林亦晴, 徐卫华, 等. 生态产品价值实现研究进展[J]. 生态学报, 2020, 40(1): 24–33.

[27] MORSE W C, MCLAUGHLIN W J, WULFHORST J D, et al. Social ecological complex adaptive systems: a frame­work for research on payments for ecosystem services[J]. Urban Ecosystems, 2013, 16(1): 53–77.

Evaluation of ecological service value and spatial pattern analysis of Zhengzhou City

ZhangShumei1, zhao Xiaoyu1, wang Ying1, zhang Yu2, SHI Chaoqi3, Tian Guohang1, *

1. College of Landscape Architecture and Art, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450000, China 2. Henan International United Lab of Landscape Architecture, Zhengzhou 450000, China 3. Green Management Office of Zhengkai Avenue, Zhengzhou 450000, China

Taking the spatial scale of Zhengzhou city as the research area, based on the Ecosystem Service Value equivalent factors, and using the GIS grid-scale method, Moran I ’s, Getis-Ord Gi * Statistical analysis method of scenic spot analysis, this study makes aquantitative visualization analysis of the spatial ecological service value of Zhengzhou. The results show that: (1) The total value of ecological services in Zhengzhou is 104.07×108CNY. (2)The ecological service value of different types of ecosystem ranks as follow: forest > crop > river (lake) > urban green space > grass > impermeable land; the contribution ranking of each ecosystem service function value is: hydrological regulation > soil conservation > maintain biodiversity > waste treatment > climate regulation > natural gas regulation > raw material production > food production > aesthetic landscape. In terms of the ecological service values of differentadministrative districts, Dengfeng City, Gongyi City and Xinmi City are higher than others. (3) The value of ecosystem services of Zhengzhou is agglomerated. The most value areas are concentrated on the middle and low mountain areas of southwestern, the bank of the Yellow River, rich in natural vegetation resources. The most moderate value areas are concentrated on the northeast of the plain with impermeable land.

land use; ecosystem service value; spatial auto-correlation; ecological balance

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.01.015

张淑梅, 赵晓玉, 王莹,等. 郑州市生态服务价值评价及空间分布模拟[J]. 生态科学, 2022, 41(1): 129–137.

ZhangShumei, zhao Xiaoyu, wang Ying, et al. Evaluation of ecological service value and spatial pattern analysis of Zhengzhou City[J]. Ecological Science, 2022, 41(1): 129–137.

F205

A

1008-8873(2022)01-129-09

2020-05-21;

2020-06-27

河南省城乡绿地资源调控与景观生态设计学科创新引智基地(GXJD006)；河南省风景园林国际联合实验室；河南省人文社会科学研究项目(2019-ZZJH-422)

张淑梅(1987—), 女, 河南信阳人, 博士在读, 讲师, 主要从事城乡绿地资源建设与管控研究, E-mail: meishu_zhang83@henau.edu.cn

田国行, 男, 博士, 教授, 主要从事风景园林规划理论研究, E-mail: tgh0810@163.com