滇中高原湖泊流域土地利用变化及生态系统服务功能

陈相标, 丁文荣

(云南师范大学 地理学部, 昆明 650500)

土地利用是人类对土地自然属性的利用方式和状况[1-2]，也是人类活动与自然生态环境相互作用最直接的表现形式[3]，随着城镇化的快速发展变化，区域土地利用类型也发生激烈的动态转型[4-5]，土地利用类型及形态变化会对生态系统的结构与过程产生影响[6-7]，从而引起生态系统服务功能的变化[8]。生态系统服务功能指的是生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效应[9-10]。而生态系统服务价值作为生态系统服务功能的重要评估方法之一，其价值量变化在一定程度上表征人类活动对生态系统的影响程度[11]。定量评估土地利用与生态系统服务功能的价值变化关系成为了当前的研究热点[12-13]。

目前，国内外学者关于生态系统服务功能价值的研究取得了丰硕的成果。1997年，Daily主编的《Nature′s Service: Societal Dependence on Natural Ecosystem》出版和Costanza等[10]在《Nature》上发表的文章《The Value of the World′s Ecosystem Services and Natural Capital》拉开了生态系统服务价值评估研究的序幕，2005年联合国发布了《千年生态系统评估报告》(Millennium Ecosystem Assessment, MA)[14]，把生态系统服务功能的研究进一步推向热潮。国内对生态系统服务功能的研究相对较晚，1999年，欧阳志云等[15]首次对中国陆地生态系统服务功能价值展开评估，2003年，谢高地等[16]通过对200多位生态学家进行问卷调查，并结合中国的生态系统实际情况，对Costanza等人的研究成果进行修正，构建了中国生态系统服务当量因子表[17]。此后许多学者使用多种评估方法[18]对不同尺度[19-21]的生态系统服务功能进行了大量研究，但对湖泊流域尺度的生态系统服务功能价值研究相对较少，生态系统服务功能的形成依赖于一定时空尺度上的生态系统结构和过程[22]，湖泊—流域是一个完整且相互联系的整体[23]，加强对湖泊流域生态系统服务功能研究在一定程度保护了湖泊生态环境与流域整体的生态系统服务功能。

滇中五大高原湖泊流域是云南省滇中城市群建设的核心区[24]，也是滇中工农业、生态、旅游等发展极为重要的区域，人为活动较为频繁。近年来，随着人类活动干扰进一步加剧，改变湖泊流域内的生态环境和土地利用结构，且生态环境问题也日益突出[25]。目前，对于该区的土地利用变化和生态系统服务价值鲜有研究，这在一定程度上阻碍湖泊—流域整体的可持续发展规划。因此，本文以滇中五大高原湖泊流域为研究对象，基于遥感土地利用解译数据和修正后的生态系统服务价值当量，对该区2000—2020年的土地利用变化和生态系统服务功能价值进行定量评估、揭示近20 a以来五大湖泊流域土地利用与生态系统服务价值的变化特征及相互关系，对该区土地利用结构优化、水土资源开发利用和生态系统可持续管理提供科学依据。

1 研究区概况

滇中五大高原湖流域位于云南省中心腹地(24.07°—25.45°N，102.48°—103.11°E)(图1)，主要包括昆明市和玉溪市，是云南省重要的人口聚集区和经济核心区，流域面积4 722 km2。地形以山地和山间盆地为主，地势起伏和缓。属亚热带季风气候，植被主要以亚热带常绿阔叶林和灌丛草地为主，年平均气温15.35℃，年平均降雨量883.68 mm，多年平均蒸发量1 572.80 mm，该区在云南省经济社会发展中占有非常重要的经济地位。进20 a来，由于人口增加，城镇化进程不断加快，土地利用格局发生了剧烈变化，经济建设与生态保护、粮食安全的冲突日益突显。

图1 滇中五大高原湖泊流域位置

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

本文所用的DEM数据、土地利变化遥感数据均来自地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/home)，空间分辨率为30 m×30 m。通过ArcGIS 10.2中的ArcSWAT模型对处理后的DEM数据进行流域提取，并进行矢量数据转换，得到滇中五大高原湖泊流域的矢量边界。选取3期土地利用遥感影像数据分别为2000年2月12日(TM)，2010年2月7日(TM)和2020年1月18日(OLI)，云量分别为0.02%，0.02%，0.03%。用ENVI 5.3软件对获取的土地利用影像数据进行辐射校正、大气校正、影像拼接和裁剪等处理，并参考谢高地等[6]提出的土地覆被类型生态系统分类标准，将研究区的二级地类重分类为农田、森林、草地、建设用地、湿地、水域、荒漠等7种类型，通过野外验证和Google Earth高分辨率历史影像进行精度验证，2000年、2010年、2020年3期土地利用数据分类结果检验Kappa指数分别为0.96，0.95，0.94。粮食作物播种面积及产量数据来源于《云南省统计年鉴》，粮食平均价格数据来源于国家发展和改革委员会公布的《关于公布2020年稻谷最低收购价格的通知》。

2.2 研究方法

2.2.1 单一土地利用动态度 单一土地利用动态度能定量表征人类活动对研究区不同土地利用类型在一定时间范围内的数量变化。其表达式为[2]

K=[(Uit2-Uit1)/Uit1]/T×100%

(1)

式中:K为i类土地利用类型在t1到t2时段内的动态度;Uit1,Uit2分别表示t1,t2时段内i类土地利用类型的数量;T为研究的时段长,当T的研究时段设为年时,K就表示研究区i种土地利用类型的年变化率。

2.2.2 土地利用程度综合指数模型 土地利用程度综合指数模型能有效刻画土地利用程度，体现出人类活动对湖泊流域土地开发利用的深度和广度。参考以往研究[26]，将该区土地利用类型的程度等级划分为4级(表1)。土地利用强度等级越高，表明该土地利用类型受到人为活动干扰的程度越高。

表1 土地利用程度分级赋值

其计算模型为[2]

(2)

式中:I为研究区土地利用程度综合指数;Ai为第i类土地利用程度分级指数;Ci为第i等级的土地利用程度面积所占总面积的比重。土地利用程度变化量和变化率的数学模型为[27]:

ΔLt2-t1=Lt2-Lt1

(3)

(4)

式中:ΔLt2-t1为研究初期t1和研究末期t2的土地利用程度变化量;Lt1，Lt2分别表示初期和末期的土地利用程度综合指数;Cit1，Cit2分别为第i类土地利用在初期和末期所占面积的比重;Ai为第i类土地利用类型的分级指数;R为土地利用程度变化率。若R<0或ΔLt2-t1<0,研究区的土地利用则处于衰退期,若R=0或ΔLt2-t1=0,研究区的土地利用则处于稳定期,若R>0或ΔLt2-t1>0,研究区的土地利用则处于发展期。

2.2.3 土地利用转移矩阵 转移矩阵是用来分析研究系统中状态与状况转移的定量描述，转移矩阵可以更加清晰的研究区域土地利用变化过程中各地类的转入和转出方向以及研究时段期末各土地利用类型的来源与构成情况。其数学表达式为[28]：

(5)

式中:Sij代表面积;n代表不同土地利用的类型;i,j分别代表研究初期与末期的土地利用类型。

2.2.4 生态系统服务价值计算模型 本文基于Costanza等[10]提出的全球生态系统服务价值估算体系模型，以谢高地等[6]修订的中国陆地生态系统单位面积生态系统服务价值当量表为基础，结合滇中五大高原湖泊流域的实际情况进行调整修正。根据研究，1个生态服务价值当量的经济价值量等于当年全国平均粮食当产市场价值的1/7[16]，由于滇中五大高原湖泊流域为非行政区划范围，无法直接计算研究区生态系统提供的食物生产服务功能的经济价值。因此，利用昆明市、玉溪市以及在流域中所占面积比例，单独计算出昆明市和玉溪市提供食物服务功能的经济价值，再乘以各自所占研究区面积的百分比(昆明市66.84%、玉溪市33.16%)，通过云南省统计年鉴[29]，计算得出2000—2020年昆明市、玉溪市的年均粮食产量分别为4 261.43 kg/hm2，5 315.30 kg/hm2，为消除货币通货膨胀和粮食价格波动对评估结果的影响，统一与2020年的粮食平均价格(2.52元/kg)[30]，为基价进行计算，得到滇中五大高原湖泊流域1个生态系统服务价值当量因子的经济价值为1 659.92元/hm2。根据上述信息计算得出滇中五大高原湖泊流域各土地利用类型所对应的生态系统价值系数(表2)。

表2 滇中五大高原湖流域各土地利用类型的生态系统服务价值系数 元/hm2

滇中五大高原湖泊流域生态系统服务价值计算公式为：

ESV=∑(Sk×VCk)

(6)

式中:ESV为生态系统服务价值(元);Sk为k种土地利用类型的面积(hm2);VCk为修正后k类土地生态系统服务价值系数[元/(hm2·a)]。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化过程

3.1.1 土地利用空间分布格局及面积结构 根据ENVI5.3软件处理及精度验证后的土地利用遥感数据，利用ArcGIS 10.2对研究区2000年、2010年、2020年3期遥感土地利用现状数据进行分类统计，进而得到3个时段所对应的各类土地利用类型面积和比例(表3)；通过ArcGIS 10.2制图工具得到研究区3期的土地利用类型时空格局演变图(图2)。从土地利用的总体类型来看，滇中五大高原湖泊流域的土地利用类型主要以农田、森林、草地和建设用地为主，荒漠、湿地面积较小，呈零星分布。从不同土地利用类型的变化特征来看，随着城镇化的快速推进，建设用地规模随时间变化持续扩张，20 a间面积增加了672.60 km2；农田面积持续减少，从2000年的1 549.76 km2减少到2020年1 103.29 km2，减少了446.47 km2；林地和草地均呈现出“先增加后减少”的趋势，林地和草地前期(2000—2010年)分别增加了46.70 km2，89.00 km2，后期(2010—2020年)分别减少了36.25 km2，286.98 km2，草地相对于林地总体变化较大；水域面积较为稳定，变化较小；湿地和荒漠面积比例本身比较小，变化不明显，但在总量上有一定的减幅。

3.1.2 土地利用动态度 从整个研究时段不同土地利用类型的变化幅度看(表3)，近20 a以来，农田、水域、荒漠、草地和湿地的面积均呈减少趋势，其中农田面积减少量最明显，其次是草地，面积减少量为198.59 km2；水域、湿地、荒漠面积减少的幅度较小，减少量分别为27.24 km2，7.58 km2，3.15 km2；建设用地和森林呈增加的趋势，建设用地的面积增加量最为显著，森林的增加量为10.45 km2。从各研究时段看，各类土地利用类型的总体变化幅度和年均变化幅度与近20 a的研究变化幅度具有一致性，农田和建设用地的变化量具有单调性特征，农田呈单调递减趋势，整个研究时段年均减少量为22.32 km2，相反建设用地呈单调递增趋势，整个研究时段年均增加量为33.63 km2。

从2000—2020年单一土地利用动态度来看(表3)，农田面积减少的速度有所放缓，前期，农田面积减少速度为1.81%，而后期减少速度为1.31%，在整个研究时段内，农田的年平均减少速度为1.44%；建设用地面积持续增加，变化最为激烈，前期增速为4.68%，后期增速达9.30%；水域和湿地在前期面积减少，减少的速度分别为0.44%和5.13%，后期湿地增加的速度达4.78%，水域略有所增加，增速为0.03%；草地和荒漠前期面积增加，增速分别为1.05%和10.78%，后期草地和荒漠面积均减少，减少的速度分别为3.09%和6.16%。

3.1.3 土地利用程度 根据土地利用程度等级划分(表1)和公式(2—4)计算得到研究区土地利用程度综合指数及变化率(表4)，近20 a来，研究区土地利用程度综合指数呈持续增大的趋势，前期，土地利用程度综合指数从2000年的248.03增加到了2010年的249.01，土地利用程度的变化量为0.98，土地利用程度的变化率为0.01，表明这一时期土地利用正处于发展起步期；后期，土地利用程度综合指数快速增加，从2010年的249.00增加到了2020年的267.13，土地利用程度变化量为18.12，土地利用程度变化率达到了0.82，表明这一时段人为因素对土地开发利用的程度加剧，土地开发利用水平持续提高，这主要是由于区域人口增加，城镇化进程不断加快，导致研究区土地利用程度大幅提高。

表3 滇中五大高原湖泊流域2000-2020年各种土地利用类型变化情况

图2 滇中五大高原湖泊流域土地利用时空格局演变

3.1.4 土地利用转移矩阵 基于ENVI 5.3软件和遥感土地利用类型分类数据，构建湖泊流域2000—2010年、2010—2020年的土地利用转移矩阵近20 a以来，研究区土地利用类型转移变化呈现出以下特点：

(1) 2000—2010年(表5)，农田转为其他地类的面积为562.55 km2，其中59.30%转化为草地和森林、33.64%转化为建设用地、2.26%转化为荒漠和水域以及湿地；森林、草地、建设用地分别有10.91%，59.18%和19.73%转化为农田，荒漠、水域和湿地共转化了10.18%为农田，随着建设用地的不断增加，导致2010年农田面积急剧减少了280.73 km2；森林转为其他地类的面积为240.62 km2，其中81.62%转为草地、3.67%转为建设用地，转化为荒漠、水域的面积仅为4.65 km2，35.71%的农田和建设用地转为森林，使森林在2010年增加了46.74 km2；草地转为其他地类的面积为392.51 km2，其中44.50%转化为森林、8.76%转为建设用地、3.67%转为荒漠，草地的面积到2010年增加了88.35 km2；建设用地随着耕地的减少而增加，而荒漠和湿地由于本身面积较少，变化不明显。

表4 滇中五大高原湖泊流域土地利用综合指数及变化

表5 2000-2010年滇中五大高原湖泊流域各土地利用类型转移矩阵 km2

(2) 2010—2020年(表6)，农田转化为其他地类的面积为659.10 km2，其中65.36%转化为建设用地、31.07%转为草地、1.61%转为森林、1.95%转为水域和荒漠以及湿地，而有71.91%的草地转为农田、19.91%森林转为农田、6.31%建设用地转为农田，大量农田被建设用地占用，导致农田面积减少了201.44 km2；94.86%的农田、草地和森林转为建设用地，建设用地的面积增加最为显著，增加了500.80 km2；草地转为农田、森林和建设用地的面积为596.83 km2，远大于农田、森林、建设用地转为草地的面积311.96 km2，导致草地面积大幅减少；荒漠、水域和湿地的转化幅度较小。

表6 2010-2020年滇中五大高原湖泊流域各土地利用类型转移矩阵 km2

3.2 生态系统服务价值

3.2.1 滇中五大高原湖泊流域生态服务价值变化 根据滇中五大高原湖泊流域2000年、2010年、2020年各生态系统对应的土地利用类型面积(表3)和修正后的流域土地利用类型生态系统服务价值系数(表2)通过公式(6)分别计算出滇中五大高原湖泊流域3期的生态系统服务功能价值(表7)。滇中五大高原湖泊流域在近20 a来ESV减少了15.36亿元，平均减少率为5.20%。2000年、2010年、2020年ESV分别为2 249 359万元、2 205 032万元和2 095 792万元，呈负增长趋势。从各生态系统服务价值构成来看，水域、森林、草地是生态系统服务功能价值的主体部分，其生态服务价值占到了整个系统服务价值的94%以上。

2000—2010年，农田、水域和湿地的面积分别减少了28 073 hm2，2 909 hm2，1 389 hm2，生态服务价值分别损失了1.840 7×108元、6.065 3×108元和1.199 1×108元；草地、森林和荒漠的面积分别增加了8 836 hm2，4 669 hm2，1 684 hm2，生态系统服务价值分别增加了2.888 1×108元、1.778 7×108元和1.078×107元，此时段ESV损失了4.432 6×108元。2010—2020年，耕地仍处于持续损失状态，年损失率1.31%；草地、森林和荒漠与前期相反，面积分别减少了28 695 hm2，3 624 hm2，19.99 hm2，ESV分别减少了9.378 7×108元、1.380 8×108元和6.6×105元，年损失率分别为3.09%，0.28%和6.16%；湿地和水域的面积分别增加了630 hm2，158 hm2，ESV分别增加了5.442×107元和3.847×107元。整个研究时段生态系统服务总价值损失15.36亿元，草地损失最多6.490 6×108元，其次是水域5.680 6×108元，农田生态系统服务价值一直处于衰减趋势，年均损失1.44%；草地、森林和荒漠的生态系统服务价值均呈倒“V”形变化，水域和湿地则呈“V”形变化；森林年均增长0.04%。

表7 2000-2020年滇中高原湖泊流域各类用地生态系统服务功能价值变化

3.2.2 生态系统单项服务价值及变化 2000年、2010年、2020年3个研究时期中，滇中高原五大湖泊流域单项生态系统服务价值年际变化呈现出不同的形式(表7)。水文调节生态系统服务价值最大，其次是气体调节功能，维持养分循环服务功能价值最少。食物生产、原材料生产、气体调节、净化环境、水文调节、维持养分循环和美学景观等生态系统服务价值均呈较少的趋势，其中粮食生产服务功能价值损失最为显著，从2000年的4.876 3×108元下降至2020年3.894 5×108元，主要原因是城镇化快速推进，导致农业用地持续锐减，进而提供食物生产的服务功能也随之降低；气候调节、土壤保持和生物多样性的生态系统服务功能价值呈先增加后减少的趋势，后期损失的服务价值比率远大于前期增加的比率，整个时段平均损失变化率分别为8.47%，10.57%和8.71%，此3种类型的生态服务功能价值变化与森林和草地的面积变化相似，均呈现出倒“V”的变化趋势，说明森林、草地对气候调节、土壤保持和生物多样性等生态系统服务功能具有重要的影响；水资源供给呈稳步上升趋势，分别从2000年的6.929 8×108元增加到2010年的7.149 8×108元，平均变化率为3.17%，至2020年达到7.393 2×108元，水资源供给的增加与研究区众多的高原湖泊、水库等密切相关，研究区五大湖泊面积为628.54 km2[25]，占整个研究区流域面积(4 722 km2)的13.31%，加之对五大湖泊—流域生态治理的不断加强，使得水资源供给的生态服务功能价值持续增强。

4 结 论

(1) 滇中五大高原湖泊流域土地利用类型主要以农田、森林、草地和建设用地为主，农田随着建设用地的持续扩张而不断减少，林地和草地呈“先增加后减少”的趋势。近20 a来，该区土地利用处于发展阶段，且开发利用程度不断加强。

(2) 近20 a以来，各土地利用类型均呈现出多向动态转移，建设用地转入量最高，农田为其主要转出源，草地主要转化为农田和森林，水域、荒漠和湿地主要转化为建设用地和农田。

(3) 2000—2020年ESV减少了15.36亿元，平均减少率为5.20%，呈下降趋势。各类生态系统服务价值的变化量与土地利用类型的面积变化量基本一致，水域生态系统服务价值对该区的贡献率最大，农田生态系统价值下降最快。

(4) 在整个研究时段，水文调节的单项生态系统服务价值最大，气候调节、土壤保持和生物多样性的生态系统服务价值呈先增加后减少的趋势，水资源供给呈稳步上升的趋势，其他单项生态系统服务价值均呈减少趋势。