太平池濕地區域生態系統服務價值對土地利用變化的響應

湯潔+李紅薇+李昭陽+王靜靜+張溶

摘要：為探究土地利用變化與生態環境間的關系，以吉林省長春市農安縣太平池濕地區域為研究對象，利用1989、2000和2014年遙感影像對土地利用變化特征及土地利用變化特征與生態環境演變的響應關系進行分析，在此基礎上對研究區生態系統服務價值進行計算。通過分析生態系統服務價值流向，不同土地利用類型生態系統服務價值和單項生態系統服務價值對總生態系統服務價值的影響，對研究區土地利用變化與生態系統服務價值間的關系進行研究。結果表明：1989—2014年間農安縣太平池濕地土地利用變化十分劇烈，耕地、居民用地、鹽堿地和濕地面積增加，水域、草地和林地面積減少，其中耕地、草地面積變化較大，分別為68.42、-92.20 km2。土地利用變化受自然因素和人為因素的雙重影響，而人口是影響土地利用變化的主要驅動因素。研究區生態系統服務價值主要由水域、耕地提供，占總生態系統服務價值的比例分別為>60%、>20%。研究區單項生態系統服務價值大部分處于遞減狀態，水源涵養功能價值減少最多，為24 357.31萬元。由于土地利用類型轉化處于不平衡狀態，研究區生態系統服務價值在1989—2014年間整體價值流向為負。

關鍵詞：遙感技術；土地利用變化；生態環境演變；生態系統服務價值；太平池濕地區域

中圖分類號： X171文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2017）07-0224-07

對生態系統服務價值（ecosystem service value，簡稱ESV）進行評估，現已成為合理高效配置環境資源的基礎[4-5]。土地利用/覆蓋變化（land use and land cover change，簡稱LUCC）是將人與自然密切聯系的重要環節[6-8]，可直接引起生態系統空間格局的巨大變化，進而改變生態系統的結構及功能，導致其為人類提供的生態服務價值也發生變化。因此，評估LUCC對生態系統服務價值的影響對于區域生態建設等具有重要指導意義[9-10]，通過LUCC定量評估生態系統服務價值已成為研究熱點[11]。Mendoza-Gonzlez等利用地理信息系統（GIS）技術，分析了墨西哥灣中心區域土地利用變化情況，進而研究該區生態系統服務價值變化情況[12]；Estoque等利用GEOMOD模型對菲律賓碧瑤市1988—2009年的土地利用變化進行分析，從而進一步研究該市的生態系統服務價值變化[13]；姚成勝等應用現有的生態系統服務價值系數，分析了1995—2005年福建省土地利用變化導致的生態系統服務價值的變化，并分析了生態系統服務價值變化和影響土地利用變化的總人口、GDP和城市化水平3個社會經濟驅動因子之間的相關性和敏感性[14]；王燕等利用遙感（RS）和GIS技術，從區域尺度對新疆6個國家級自然保護區2000—2010年生態系統服務價值變化情況進行研究[15]。但這些研究多數單純地對ESV進行估算或對LUCC對ESV動態變化的影響進行分析，較少考慮到典型氣候變化疊加人類活動對生態系統產生的重要影響。因此，結合生態環境演變因子評估土地利用變化對生態系統服務價值的影響具有重要意義。

吉林省長春市農安縣太平池濕地區域屬于半干旱半濕潤地區，由于多年降水量偏小，地表徑流小，缺水情況嚴重，且隨著近幾十年來經濟社會迅速發展和人口持續增長，大面積湖泊、草地、林地和天然濕地面積急劇減少，濕地水補給亦有限，土地鹽堿化程度加劇，嚴重破壞了區域生態服務功能。為有效保護太平池濕地區域生態系統完整性，須對太平池濕地區域的原濕地進行保護和恢復，而濕地建設將引起土地利用變化，從而影響生態環境，因此亟須開展生態系統服務價值變化研究。本研究利用遙感解譯圖得出研究區1989、2000、2014年土地利用變化情況，并結合相關資料及數據，估算生態系統服務價值，并對LUCC所導致的生態系統服務價值變化作了探討，為該區今后土地資源的治理規劃及合理開發利用提供科學依據，對其今后的生態環境整治與恢復、土地可持續利用及社會經濟的發展也將具有重要意義。

1研究區概況

太平池濕地位于吉林省長春市西北部農安縣境內，地理位置介于124°52′24″～124°58′45″E、43°59′10″～44°04′47″N之間。全區屬溫帶大陸性氣候，四季分明，年均日照時間 2 550 h，平均氣溫4.9 ℃。全年平均降水量為533 mm，年際變化大，年內分配不均，降水主要集中于7—9月，占全年降水量的70%，多年平均蒸發量為1 719.3 mm，為降水量的3.0～3.5倍。研究區內有我國重要的國家級濕地公園，境內有吉林省八大水庫之一的太平池水庫，過境江河水資源和地下水資源既豐富又便于利用，具備發展水產業、灌溉水田的有利條件，是發展綠色水稻、水產品養殖的適宜區域。本區主要的生態類型為耕地、濕地，且存在一定面積的沙化、堿化及退化草地。

2數據源及研究方法

2.1數據來源及地類劃分

研究區LUCC研究所用的數據分為遙感數據、非遙感數據2個部分。遙感數據包括1989、2000、2014年的Landsat-TM/ETM遙感影像，共計3期，圖像分辨率為30 m×30 m，數據來源為國家科學數據服務平臺和美國地質調查局（USGS）。下載后的遙感影像數據在ERDAS IMAGINE 4.5軟件中進行重投影（投影類型：Transvers Mercator，中央經線：123°），以 1 ∶25 萬基礎地理數據為參照地圖，采用三次多項式及最近鄰域插值法對3期影像進行幾何校正，對校正后的影像數據進行非監督分類處理，將經過上述流程處理的影像導入ArcGIS10軟件中，利用人機交互解譯的方法，最終生成研究區1989、2000、2014年的土地利用類型圖。土地利用類型的劃分依據國家通用的土地利用分類系統和實際土地利用特點，分為耕地（包括水田和旱田）、林地、草地、水域、濕地、居民用地、鹽堿地及其他（包括除鹽堿地外的其他未利用地），共8個土地類型。輔助數據包括20世紀80年代的 1 ∶47 000 彩色航片，2009年吉林省1 ∶165萬土地利用現狀圖、行政區劃圖及研究區自然、社會、經濟概況的各種文字資料、數字統計資料、監測數據和野外實地考察資料等。

2.2研究方法

2.2.1單一土地利用動態度單一土地利用動態度表示研究區幾年內某種土地利用類型的變化幅度，在預測未來土地利用變化趨勢時具有重要意義[16-17]，其表達式：

式中：K為單一土地利用動態度，%；Ua為研究初期某土地利用類型面積，km2；Ub為研究末期某土地利用類型面積，km2；T為時間，年。

2.2.2LUCC趨勢狀態分析模型趨勢狀態計算公式：

式中：Pt為區域內LUCC的狀態指數和整體趨勢；ΔUin-i為轉化為第i類土地利用類型的面積，km2；ΔUout-i為第i類土地利用類型的轉出面積，km2。

2.2.3生態系統服務價值估算生態系統服務價值計算公式：

式中：ESV為生態系統服務總價值，元；Ak為研究區內土地利用類型k的分布面積，hm2；VCk為該類型土地單位面積的生態價值系數，元/（hm2·年）；ESVf為生態系統單項服務總價值，元；VCfk為單項服務功能價值系數，元/（hm2·年）。

本研究參考謝高地等提出的中國陸地生態系統單位面積生態服務價值表[19]，依據生態價值的區域修正系數[20]（吉林省為0.96），并結合當地實際情況，修正了農安縣太平池濕地區域不同土地利用類型的生態服務價值系數（表1）。其中，耕地和林地分別參考農田和森林生態系統單位面積的ESV，鹽堿地及其他均參考荒漠生態系統單位面積ESV，居民用地的ESV為0，不列入表內。

2.2.4敏感性指數分析模型敏感性指數（CS）分析模型是在已確定的服務價值系數上下調整50%基礎上計算ESV對生態價值單價變化的響應[21]，并以此來度量ESV對生態價值系數的依賴程度，計算公式：

式中：CS為敏感性指數；ESV為生態系統服務總價值；VC為生態價值系數；i和j為分別代表初始價值和生態價值系數調整后的價值；k為某種土地利用類型。若CS>1，表明ESV對于VC來說富有彈性，ESV對VC敏感；若CS<1，表明ESV相對VC缺乏彈性，ESV對VC不敏感。敏感性指數越大，生態價值系數的準確性對研究區域總的生態服務價值變化越具有關鍵性作用。

2.2.5流向性分析模型相關公式：

式中：PLij為初始年份第i類土地利用類型轉化為終了年份第j類土地利用類型后的生態服務價值損益，萬元；VCi、VCj分別為第i類、第j類土地利用類型的生態服務價值系數；Aij為第i類土地利用類型轉化為第j類土地利用類型的面積，km2。

3結果與分析

3.1土地利用動態變化分析

3.1.1土地利用時間變化分析從表2可以看出，耕地是研究區最主要的土地利用方式，占全區總面積的60%以上，1989—2014年間面積共增加68.42 km2，動態度為0.46%；1989—2014年間草地面積減少了92.20 km2，動態度為 -1.72%，林地面積減少了5.48 km2，動態度為-2.92%。由于草地的大規模退化，鹽堿地面積在該期間內增長了 4.71 km2，動態度為11.08%。研究區水域面積波動較大，整體呈萎縮趨勢，面積減少量達14.28 km2，動態度為-0.99%。濕地面積在研究期內增加了6.00 km2，動態度達到2.70%。隨著城鄉經濟建設的發展和人口數量的增長，城鎮規模不斷外延，研究時段內，居民用地面積增加了34.05 km2，動態度為2.45%。

根據所得土地利用轉移矩陣（表3）可知，研究區草地退化幅度最大，主要轉移為耕地，面積為77.66 km2。水域面積減少，主要轉移成為草地、濕地，面積分別為10.46、6.19 km2。研究區內由草地退化而成的鹽堿地面積有 3.54 km2，是鹽堿地產生的主要來源。隨著研究區人口日益增多，居民用地面積逐年增加，主要由草地、耕地轉化而來，分別為23.09、9.34 km2。

3.1.2土地利用空間變化分析分析研究區1989—2014年間土地利用空間分布（圖1）可知，全區耕地（主要為旱田）面積大幅度增長；中部地區草地面積銳減，區內土地鹽堿化情況較為嚴重；東北部地區水域面積呈明顯減少趨勢；全區居民用地整體呈增加趨勢，其增加的主要來源為耕地中的旱田。分析上述變化的原因為以下幾點：（1）吉林省政府于1995年頒布了《吉林省基本農田保護條例》，該條例對全省基本農田保護區進行了重新調整和規劃，開發復墾了大量耕地，使研究區的耕地面積大幅度增加；（2）由于研究區降水量少，日照時間長，蒸降比高，再加上中部地區過度放牧，使草場負荷過重，導致草地面積呈逐年減少趨勢，且減少幅度較大；（3）由于近年來土地資源集約利用程度提高，大面積的河漫灘和局部水域被開發利用，使研究區內的水域面積呈萎縮趨勢；（4）研究時段內區內人口增長迅速，使居民用地面積大幅度增加。

3.2生態環境演變與LUCC的響應關系

為分析生態環境的演變與土地利用格局變化的響應機制，本研究選擇自然因素和人文因素作為生態環境演變的主導因子（表4），以1989—2014年土地利用面積變化特征值作為變量組在SPSS軟件中對二者進行典型相關分析。

在典型相關分析過程中，以研究區各主要土地利用類型面積變化為標準變量組Y（其中將耕地分為旱田和水田），上述18個驅動因子在2000—2014年的變化值為自變量X（表5），得到土地利用變化的典型負荷，選取旱田、鹽堿地、濕地和居民用地作為4種主導的典型負荷變量來解釋研究時段內生態環境因子與土地利用格局變化的關系（圖2）。

由圖2-a可知，旱田（Y5）增量與降水（X1）和農業人口數（X6）呈現正相關，其典型載荷分別為0.97、1.00，說明在降水充足的前提下，農業人口越多，開墾的耕地也越多。

由圖2-b可知，與鹽堿地增量（Y7）相對應的驅動因子主要為溫度（X2）、人口（X5）、播種面積（X8），其典型載荷分別為0.80、0.98、-0.80，即鹽堿地增量與溫度和人口呈正相關，與播種面積呈負相關。這表明鹽堿地面積的增加一方面是自然因素作用的結果，另一方面與人類活動的不斷增強有密切關系[23]。

由圖2-c可知，濕地增量（Y8）的驅動因子主要為降水量（X1）和農業人口（X6），其典型載荷分別為-0.99和0.89，即濕地增量與農業人口呈正相關[24]，與降水量呈負相關。

由圖2-d可知，居民用地增量（Y8）與人口（X5）呈正相關，與糧食種植面積呈負相關（X18），其典型載荷分別為0.98和-0.78。這2種因素都屬于人類活動范疇，可見居民用地增量的原因主要是人類活動，是人口增加和糧食種植面積減少共同作用的結果[25-26]，這一點與前3個地類增量的驅動因素有所區別。

3.3生態系統服務功能價值分析

3.3.1生態系統服務價值估算研究區1989、2000、2014年的ESV計算結果見表6。

由表6可知，研究區生態系統服務價值主要由耕地、草地和水域提供，水域提供的價值最大，不同時期的貢獻率均在60%以上，耕地、草地的貢獻率分別在20%、5%以上。研究區ESV總體呈減少趨勢，由1989年的166 509.37萬元減少到2014年的139 221.02萬元，減少幅度達16.39%。林地的破壞、草地的退化以及水域面積的減少是該區生態系統服務價值降低的主要原因。雖然耕地及濕地面積的增加，在一定程度上作了補償，但由于其價值的增加并不能補償水域、草地及林地等造成的減少，該區域生態系統服務價值整體表現為下降趨勢。

3.3.2生態系統功能敏感性分析本研究利用公式（4），計算出研究區1989、2014年各種土地利用類型的敏感性指數（圖3）。結果表明，各種情況下，價值系數的敏感性指數CS都小于1，最低值為3.64×10-5，即當鹽堿地生態價值系數增加1%時，總價值只增加3.64×10-5%；最高值為0.60～067，即當水域的生態價值系數增加1%，總價值增加 0.60%～0.67%，表明研究區總的生態系統服務價值缺乏彈性，亦即賦予土地利用類型生態服務價值系數的大小對研究區域總的生態服務價值影響較小，因此本研究所選用的價值系數是合適的。

3.4土地利用變化及其生態服務功能響應分析

3.4.1生態系統單項服務功能價值變化分析根據公式（3）得出研究區單項生態系統服務功能變化，由圖4可見：1989—2014年間各單項服務功能變化程度有所不同，土地利用結構變化導致單項生態服務功能差異明顯；其中，只有氣候調節與食物生產的服務價值呈增加趨勢，其余單項服務功能價值均呈減少趨勢。

在整個研究期間部分單項生態系統服務功能價值變化明顯，其中變化最為明顯的是水源涵養功能，1989—2014年間減少了24 357.31萬元。其次，土壤形成與保護、廢物處理、生物多樣性保護分別減少了773.72萬、1 412.21萬、757.32萬元。其他服務功能增加與減少的程度相對較低。

3.4.2生態服務價值流向分析研究時段內林地與濕地除了轉化為水域外，轉為其他地類均會引起生態服務價值損失。由表7看出，草地與耕地的價值流向主要為水域，從而減輕了水域轉為其他地類帶來的價值損失；鹽堿地只轉為了耕地，價值增加了6.62萬元，但增加幅度較小；水域的價值流向均屬于負流向，損失程度較大，共損失39 891.71萬元。從總體上看，在研究期內各個土地利用類型的轉化并不完全有利于研究區生態系統，由于水域、林地、草地面積的減少，造成價值大量流失，故應加大對水域、林地、草地的保護，使生態服務價值實現最大化。

4結論

1989—2014年吉林省長春市農安縣太平池濕地區域鹽堿地、濕地、居民用地和耕地面積呈增加趨勢，而林地、未利用地、草地和水域面積不斷減少，土地利用類型主要由未利用地向林地、草地、耕地發展，表明土地利用政策變化直接影響土地利用結構及其轉化方向。

旱田、鹽堿地、濕地3類地型均受自然因素和人為因素的雙重影響，且人為因素作為主要驅動力使其發生變化，因此合理控制人口密度及人類活動強度是實現研究區水土資源優化配置的有效措施。

由研究區土地利用結構變化和生態系統服務價值變化看，農安縣太平池濕地區域耕地面積比重遠遠高于其生態系統服務價值的比重，而水域的面積比重都低于其生態系統服務價值比重。城鎮用地面積在增加，但占總面積的比例較小，對研究區生態系統服務價值的影響較低。

由于研究區土地利用類型轉化處于不平衡狀態，使單項生態系統服務功能大部分處于遞減狀態，且整體生態系統服務價值流向為負，因此，有步驟地實施退耕還林、還草，加強對水域與濕地的保護，提高土地利用水平是恢復和提高區域生態系統服務功能的較有效途徑。

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