鄱陽湖生態經濟區生態系統服務價值預測與驅動力

趙志剛,余 德,韓成云,王凱榮

1 宜春學院,宜春 336000 2 中國科學院亞熱帶農業生態研究所,長沙 410125 3 湖南農業大學資源環境學院,長沙 410128 4 青島農業大學青島市農村環境工程研究中心,青島 266109

生態系統服務是指自然或人工生態系統通過其結構、過程和功能直接或間接為人類提供生命支持產品與服務,滿足人類生存、生活和健康等多種需求。一般學者利用貨幣形式估算生態系統提供的產品與服務的潛在價值,即生態系統服務價值[1]。生態系統服務價值是衡量一個地區能否實現可持續發展的核心指標[2- 5]。土地是構成生態系統的基本要素,土地利用/覆被變化對區域生態系統服務功能和價值產生決定性影響[6],通過土地利用變化來定量評估區域生態系統服務功能和價值已成為生態學研究的熱點之一[7]。目前,生態系統服務功能與價值評估大多基于一段時期的觀測或統計數據進行靜態評價,而對生態系統服務功能與價值的動態預測及其驅動因素的研究較少。由于生態系統服務功能與價值受到自然與社會經濟等諸多因素變化的影響[8],驅動因素之間又存在錯綜復雜的聯系,因此,研究區域生態系統服務功能與價值演變規律及其驅動力具有重要的科學意義。

鄱陽湖生態經濟區是2009年經國家批準啟動,第一個上升為國家戰略的生態經濟區[9],已經成為中部地區重要的經濟增長極。鄱陽湖生態經濟區還是中國重要的生態功能保護區,是世界自然基金會劃定的全球重要生態區,承擔著調洪蓄水、調節氣候、降解污染等多種生態功能。本文以鄱陽湖生態經濟區為研究對象,基于2004—2016年(發展前期)的土地利用/覆被變化數據,借助灰色預測模型對該區域2016—2024年(發展中期)的生態系統服務價值進行預測,以期為鄱陽湖生態經濟區的未來發展規劃與可持續發展提供科學依據。

1 研究背景

鄱陽湖生態經濟區地處長江中下游南岸、江西省北部,位于114°28′28″—117°28′20″E,27°29′54″—30°04′50″N之間,總面積51081.6 km2,以鄱陽湖為核心,由環鄱陽湖的市(區、縣)組成,占江西全省國土面積的30.7%。本文根據統計口徑合并為31個縣(市),其中濱湖區域包括九江市區、南昌縣、新建縣、進賢縣、德安縣、星子縣、永修縣、湖口縣、鄱陽縣、余干縣、都昌縣共11個縣(市),外圍區域包括南昌市區、景德鎮市區、鷹潭市區、撫州市區、新余市區、武寧縣、瑞昌市、九江縣、萬年縣、安義縣、豐城市、樟樹市、高安市、東鄉縣、樂平市、浮梁縣、貴溪市、余江縣、新干縣共20個縣(市)(圖1)。2013年底區域人口數為2001.8萬,占江西省人口總數的44.7%；GDP為8452.6億元,占江西省總量的59.0%[10]。

圖1 鄱陽湖生態經濟區位置示意圖Fig.1 Location of the Poyang Lake Eco-economic Zone

從鄱陽湖生態經濟區1953—2013年隔年降水與平均氣溫數據(http://data.cma.cn/site/index.html,以南昌和景德鎮市域氣象數據為代表)來看(圖2),近60年來,該區域降水量呈現下降趨勢,下降率為33.18 mm/10 a,而氣溫呈現上升趨勢,上升率為0.244℃/10 a,氣候環境呈現明顯的暖干化趨勢[11],暖干化趨勢的發展又進一步導致了水域面積下降,水源涵養功能降低等生態后果。

圖2 1953—2013 年鄱陽湖生態經濟區氣候變化特征Fig.2 The characteristic of climate change in the Poyang Lake Eco-economic Zone from 1953 to 2013

2 研究方法

2.1 數據來源與處理

由于研究區范圍較大,TM/ETM+/OLI數據介于條帶號120—122、行編號39—41之間,難以獲取到研究區同一時期質量較好、可滿足土地利用解譯要求的影像。因此,本文土地利用/覆被分類為解譯2004105、2008113、2012113、2016033的4期研究區的MODIS數據(https://ladsweb.nascom.nasa.gov)。為避免湖泊水面季節性變化帶來的干擾,選取的數據均為各研究年份2—4月間晴朗少云天氣的影像數據。在數據處理方面,首先重新構建多源數據集,主要包含MOD09A1(500 m地表反射率8 d合成產品)、MOD09Q1(250 m地表反射率8 d合成產品)、MOD13Q1(250 m植被指數16 d合成產品)和30 m×30 m數字高程數據(DEM),使用MODIS Reprojection Tool(MRT)軟件重投影并將分辨率統一調整為250 m。然后在ENVI 5.2中進行幾何校正、裁剪等數據預處理。之后在數據集中選擇訓練樣本感興趣區(Region Of Interest,ROI)樣本,采用基于CART算法的決策樹分類方法獲取分類規則,將研究區分為耕地、林地、草地、城鄉建設用地、水域和未利用地6個類別(圖3),通過對研究區域分類圖的統計得到2004—2016年4期土地利用面積,并計算出生態系統服務價值量(表1)。分析真實ROI精度驗證及實地精度驗證結果表明,2004、2008、2012和2016年總體分類精度分別達96.7%、98.9%、94.1%和95.5%,Kappa 系數分別為0.9572、0.9856、0.9327和0.9423,表明分類結果精度良好。社會經濟數據來源于歷年江西省統計年鑒和行業統計年鑒。

圖3 2004—2016年鄱陽湖生態經濟區土地利用分類圖Fig.3 Maps of land use classification in Poyang Lake Eco-economic Zone from 2004 to 2016

統計類型Statisticstypes耕地Arableland林地Forestland草地Grassland水體Waterarea建設用地Constructionland未利用地Unusedland合計Total2004面積Area/(×104hm2)230．23139．8388．3043．816．612．04510．82價值Value/(×108元)108．73216．9862．4589．220．100．13477．612008面積Area/(×104hm2)227．25132．9399．7441．697．711．50510．82價值Value/(×108元)107．33206．2870．5484．900．120．09469．262012面積Area/(×104hm2)200．94123．48134．6940．9610．000．74510．82價值Value/(×108元)94．90191．6195．2683．420．150．05465．392016面積Area/(×104hm2)204．02130．86129．0532．5912．052．24510．82價值Value/(×108元)96．36203．0691．2766．360．190．14457．38

2.2 灰色預測模型GM(1,1)

灰色預測模型(Grey Dynamic Model,GM)是將原始信息數據序列通過一定的數學方法處理后,將其轉化為動態微分方程來描述原系統的內在特征,建立抽象系統的動態演變預測模型[12]。它對數據量較小且數據無明顯變化規律、結構關系和運行機制不明晰的對象、過程系統進行預測分析具有獨特的優勢,預測計算過程簡便且精度較高。考慮到生態系統服務價值變化有著模糊不確定特性,以及產業轉型對生態系統服務價值變化的影響,變化預測是一個典型的灰色評價過程[13]。因此本研究采用灰色GM(1,1)模型對鄱陽湖生態經濟區2016—2024年(間隔2年)的生態系統服務價值進行預測,具體計算公式方法見文獻[14]。

2.3 生態系統服務價值計算

以謝高地等[15-16]對中國陸地生態系統服務價值研究結果為基礎,按照趙志剛[17]確定的9種陸地生態系統服務價值特征區域及各自區域的調節系數值,獲得鄱陽湖生態經濟區單位面積生態系統服務價值基礎數據。生態系統服務價值評估方法參見文獻[2]。

2.4 人為影響綜合指數計算

采用人為影響綜合指數來描述景觀單元內受人類干擾的程度,具體公式為：

式中,HAI代表人為影響綜合指數；N為研究區景觀類型的數量；Ai為第i種景觀的面積；Si為第i種景觀的人為影響強度系數；TA為景觀總面積。本文在參考相關研究成果[18]及詢問相關學者專家的基礎上確定人為影響強度系數Si(表2)。

表2 各土地類型人為影響強度系數

HAI值在0到1之間變化,數值越大表示人類活動對景觀組分干擾越大,反之表示人類干擾越小。在ArcGIS 10.2中進行聚類分析Natural Breaks(Jenks),將人為影響綜合指數(HAI)分為5類：高(HAI>0.80)、較高(0.60

3 結果與分析

3.1 鄱陽湖生態經濟區生態系統服務價值預測

3.1.1 生態系統服務價值預測模型

利用研究區域4個時期的土地利用/覆被數據線性內插得到2004—2016年各年份土地利用結構數據。利用間隔為2 a的土地利用結構數據及DPS 7.05軟件,構建各土地類型的灰色GM(1,1)模型,得到鄱陽湖生態經濟區2018、2020、2022和2024年土地利用結構預測數據,并對灰色GM(1,1)預測模型進行精度評定(表3)。模型預測精度等級評定標準為4級,當C<0.35且P≥0.95時,模型精度為一級(很好)；C<0.50且P≥0.80時,模型精度為二級(好)；C<0.65且P≥0.70時,模型精度為三級(一般)；C≥0.65且P≤0.70時,模型精度為四級(不合格)。從表3結果可知,該模型預測精度較好,預測值具有較高可信度。在模型預測結果的基礎上,結合江西省“耕地占補平衡”、“退耕還林”等土地利用政策,對土地預測結果進行適當修正,根據生態系統服務價值基礎數據計算出不同土地類型生態系統服務價值預測值。

表3 2016—2024年鄱陽湖生態經濟區不同類型土地的預測模型

3.1.2 生態系統服務功能與價值預測

鄱陽湖生態經濟區2016—2024年各土地類型生態系統服務價值預測數據見表4。可以看出,鄱陽湖生態經濟區生態系統服務價值的總值變化不大,變化率僅為-0.15%。其中林地生態系統服務價值增加5.00億元；草地、耕地和水域的生態系統服務價值分別減少2.31、1.92億元和1.49億元；建設用地和未利用地生態系統服務價值基本保持穩定。從研究區預測總價值的變化趨勢可以看出,鄱陽湖生態經濟區生態環境質量在未來8 a內表現為先下降后提升的趨勢,產生這一趨勢的原因可能是隨著生態經濟區的建設與發展,城鎮化人口增長將趨于穩定,生態保護政策的作用顯現,人為干擾程度降低,導致整體區域生態價值保持相對穩定。

表4 鄱陽湖生態經濟區2016—2024年各土地類型生態系統服務價值變化

對鄱陽湖生態經濟區不同生態系統服務功能的價值計算結果(表5)表明,氣體調節、原材料生產、娛樂文化及氣候調節服務功能呈增強趨勢,價值增加比率分別為0.97%、0.90%、0.62%和0.17%。價值下降比率超過1.00%的生態服務功能為廢物處理(-1.26%)和食物生產(-1.03%)。各項生態服務功能平均價值大小順序為：水源涵養>土壤保持>生物多樣性保護>廢物處理>氣候調節>氣體調節>娛樂文化>食物生產>原材料生產。從生態系統服務功能及價值構成上分析,水源涵養是鄱陽湖生態經濟區的主導生態系統服務功能,此項功能的價值比占20%以上,這主要因為研究區域是我國重要的濕地保護區,水網、水庫、湖泊密集,因此水源涵養生態服務功能表現最強。其次為土壤保持服務功能,其價值占比超過18%。此外,生物多樣性保護、廢物處理、氣候調節和氣體調節等服務功能價值也都超過了10%。

3.2 鄱陽湖生態經濟區生態系統服務價值驅動力

研究表明,人為干擾及社會經濟等因素會導致區域土地利用結構變化,并進一步影響生態系統的服務功能[19]。本研究從人為干擾及社會經濟因素等方面分析了生態系統服務價值變化的驅動力。

3.2.1 人為影響因素驅動力

為深入分析人為影響因素對研究區生態系統服務價值變化的影響,本文將研究區劃分為若干個1 km×1 km的景觀單元,分別計算各景觀單元的人為影響綜合指數(HAI),并將綜合指數值作為各景觀單元中心點的值,采用Kriging空間插值得到2004、2008、2012和2016年4期人為干擾程度的空間分布圖(圖4)。

表5 鄱陽湖生態經濟區2016—2024年不同生態系統服務功能的價值變化

圖4 人為干擾綜合強度分布圖Fig.4 The distribution of integrated intensity of human disturbance

由圖4可知,鄱陽湖生態經濟區人為綜合干擾強度的空間分布特征主要表現為：北部以低影響和較低影響為主；環鄱陽湖區域以中影響強度為主；中部和南部方向以中影響強度和較高影響強度為主。從人為干擾綜合強度的空間變化來看,2004—2008年,研究區內人為影響綜合強度變化不大,中部-西南部方向,即南昌-新余方向有部分區域由中影響強度變為較高影響強度；2008—2012年,高強度影響區域在2008年高影響區域基礎上擴張明顯,另中部-西南部較高影響強度區域擴張較為明顯,呈帶狀發展,低影響強度區域變化不明顯；2012—2016年,高強度影響區域明顯進一步擴張,中部、南部有較大區域由中影響強度變為較高影響強度,低影響強度區域變化不明顯。總體來看,隨著時間的推移,高影響強度和較高影響強度區域有所擴張,且高影響強度擴張區域和城鎮建設擴張趨勢有較強的空間一致性,主要分布在中部、南部和西南部,和鄱陽湖生態經濟區的經濟建設發展情況較為一致。結合土地利用/覆被分布(圖3)可知,低影響和較低影響強度區域主要在水域、草地和林地,較高影響和高影響區域為耕地和建設用地,中影響強度到較高影響強度變化主要表現在耕地-建設用地、草地-建設用地、林地-建設用地的轉化區域,低影響強度向中影響強度則主要表現在草地-耕地區域。

3.2.2 社會經濟因素驅動力

以研究區域各縣市不同年份的人口、經濟等因素的數據為基礎,并對整理數據進行標準化處理[20],利用OriginPro 9.1軟件分析了2004—2014年間研究區域總生態服務價值與社會經濟因素等主要指標的變化關系。

(1)人口因素與總生態系統服務價值的關聯度

研究區域人口密度、非農業人口數量及區域城鎮化率隨研究年份持續增加。相關分析結果表明(圖5),研究區域生態系統服務價值與人口密度、非農人口及城鎮化率具有顯著負相關性,說明人口的快速增加會導致生態系統價值的下降。這是因為,人口增長將導致食物、原材料等的需求增加,并增加廢棄物排放數量,這些都會降低生態系統服務功能,造成總生態價值的減少；同時,城市人口的增長必然導致建設用地面積增加,需要流轉其他類型的土地面積,建設用地生態系統服務價值相對較低,必然造成區域總生態系統服務價值的降低。但從近幾年的統計資料和研究數據發現,鄱陽湖生態經濟區人口密度增長速度有所放緩,從前期的8.0‰下降為6.9‰,因此生態系統服務價值下降幅度也有所減緩。

圖5 鄱陽湖生態經濟區人口因素指標與區域總生態系統服務價值的關聯度Fig.5 The correlation between demographic factor and regional ESV in the Poyang Lake Eco-economic Zone

(2)經濟因素與總生態系統服務價值的關聯度

人類社會從生態系統中獲得食物、原材料等會影響生態系統的直接服務價值,通過改變土地利用方式等則會影響生態系統的間接服務價值。因此,本研究選取與經濟發展最為密切的總GDP、第一、第二和第三產業GDP,及固定資產投資額等指標與生態系統服務價值進行相關性分析(圖6)。總GDP、第一產業GDP、第二產業GDP、第三產業GDP以及固定資產投資額與生態系統服務價值之間均存在顯著負相關性,相關系數分別為-0.894、-0.914、-0.900、-0.869和-0.895。第一產業GDP收入的增加主要來自于食物生產與原材料生產,食物與原材料的消耗都降低了生態系統的服務價值；而第二、三產業以及固定資產投資額等的增加,加快了城市工業化與商業化的發展,城市區域的擴張和城市人口的增長,驅使城鎮建設用地面積增加并侵占其他系統用地,同時增加生態系統處理廢棄物的壓力,因此,這些社會經濟因素的發展與生態系統均存在負相關性。上述驅動因素對生態系統總體服務價值的負面影響順序為：城鎮化率>非農業人口>人口密度>第一產業GDP>第二產業GDP>固定資產投資額>總GDP>第三產業GDP。

圖6 鄱陽湖生態經濟區經濟因素指標與區域總生態系統服務價值關聯度Fig.6 The correlation between economic factor and regional ESV in the Poyang Lake Eco-economic Zone

4 討論與結論

近年來,在不同類型[21- 25]或尺度區域[26- 28]的生態系統服務價值評估研究方面取得了不少進展,但對價值評估的預測研究相對較少。價值評估多是利用已知的經驗和知識建立關系,然后代入測量數據求得評估價值；而預測模型則是利用多次的評估值與相關因素值,找尋他們之間的規律,從而建立關系式。由于生態系統服務價值為評估值,而非測量值,因此在統計學上很難界定因變量與自變量；并且影響生態系統服務功能價值的因素眾多,不易判斷。因此往往需要選取適合的模型及其影響因素進行深入研究。本研究證實,以土地利用/覆被數據為基礎,借助灰色GM(1,1)模型可以在數據樣本相對較少的情況下對區域生態服務價值評估進行有效預測。與MARKOV(馬爾柯夫)模型、CLUE-S模型、元胞自動機等[29- 32]模擬預測方法相比,灰色GM(1,1)模型不需要土地利用結構的分布格局及土地利用類型的轉移概率,計算便捷且預測精度較高,因此灰色GM(1,1)模型可以對區域生態系統短期變化趨勢做出預測[33]。

國內學者利用灰色GM(1,1)模型對江蘇省、貴州省、環京津、上海市及喀什市[13-14,34- 36]等地區的生態服務價值進行了預測研究,除茆長寶和陳勇的研究結果認為[13],江蘇省“預測2020年價值延續前期變化趨勢,且單一變化率有擴大趨勢”外,其他的研究都表明,所涉地區至2020年后生態系統服務價值降低程度將明顯減緩,整體趨于平穩,部分區域還有小幅上升,其中林地和草地等系統的價值通常是持續上升。本研究也發現,鄱陽湖生態經濟區生態系統服務價值在建設初期(2004—2016)降低,但預測年份(2016—2024)總價值下降幅度較小,整體趨于穩定；其中林地系統價值總量增加較大,但水源涵養和廢物處理等生態服務功能有所降低。

生態系統的形成、發展是各種自然因素和人為活動共同作用的結果,因此人類活動及社會經濟等對生態系統服務價值的改變有密切關系[37]。隨著鄱陽湖生態經濟區近年的建設發展,人為綜合干擾強度有范圍擴大和程度加強的趨勢,且高影響強度區域與城鎮化擴張存在一致性；城鎮化的快速發展將侵占大量土地,給整個生態系統造成巨大影響,是區域生態服務價值降低的主要因素。但今后一段時間隨著城鎮化發展速度減緩,人口與城鄉建設用地的增加達到控制指標,人們對于生態環境保護認識的深入,以及多種改善和保護生態環境措施的相繼出臺,如“江西省生態公益林補償資金管理辦法”,“江西省主體功能區規劃”、“江西省流域生態補償辦法(試行)”,“江西省生態文明先行示范區建設實施方案”等[38- 41],鄱陽湖生態經濟區系統服務價值或將出現平緩穩定狀態,即減少的服務價值與增長的服務價值量保持基本平衡,因此驅動力分析與模型預測結果應該是較為吻合的。

本研究還證實,耕地與林地系統在鄱陽湖生態經濟區所占面積與價值分屬前兩位,對維持鄱陽湖生態經濟區系統服務價值穩定具有巨大的、不可替代的作用,水域系統在水源涵養與廢物處理生態功能上有重要價值,而鄱陽湖生態經濟區隨著人口的增長,水源及廢物處理方面的功能需求會持續增加。因此提高林地覆蓋、保護耕地與水域面積對于鄱陽湖生態經濟區的中期發展是十分重要的。

綜上分析,本研究得到的主要結論如下：

(1)2004—2016年期間鄱陽湖生態經濟區土地利用/覆被格局變化明顯,其中水域面積減少最顯著,建設用地面積增加速度最快,區域生態系統服務功能與價值格局亦隨之發生顯著改變。對2016—2024年區域生態服務總價值的預測結果表明,總體保持相對平穩,林地系統生態服務價值明顯增加,草地、耕地和水域系統生態服務價值明顯下降。研究區域的氣體調節、原材料生產、娛樂文化及氣候調節服務功能處于增加趨勢,而水源涵養、土壤保持、生物多樣性保護、廢物處理和食物生產服務功能均有所降低,需引起重視。

(2)從驅動因素分析來看,2004—2016年期間人為干擾的空間與強度不斷擴大和增強,整體而言,空間分布上以中等影響強度干擾為主,低影響和較低影響強度區域主要在水域和林地,較高影響和高影響區域為耕地和建設用地。社會經濟因素方面,人口因素的影響大于經濟因素,其中城鎮化率是區域總生態系統服務價值降低的首要驅動力,其次分別為非農業人口、人口密度、第一產業GDP、第二產業GDP、固定資產投資額、總GDP及第三產業GDP等。因此,建議加強土地利用的規劃與調控,控制城鎮化建設用地的擴展,調整產業結構、降低污染,促進鄱陽湖生態經濟區總生態系統服務價值的提升。

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