元謀干熱河谷林地生態系統服務價值變化

歐朝蓉,朱清科,孫永玉

(1.北京林業大學水土保持學院，北京 100083； 2.西南林業大學生態旅游學院，云南 昆明 650024；3.中國林業科學研究院資源昆蟲研究所，云南 昆明 650216)

元謀干熱河谷林地生態系統服務價值變化

歐朝蓉1,2,朱清科1,孫永玉3*

(1.北京林業大學水土保持學院，北京 100083； 2.西南林業大學生態旅游學院，云南 昆明 650024；3.中國林業科學研究院資源昆蟲研究所，云南 昆明 650216)

目的以元謀縣為研究區，基于生態學、RS和GIS理論和方法，研究干熱河谷林地利用及生態系統服務價值的變化特征，以期豐富干熱河谷林地生態研究，為區域生態環境調控提供理論依據。方法以2008年Landsat 7 ETM及2016年Landsat 8 OLI 2期遙感影像、國家基礎地理信息系統及ASTER GDEM數字高程模型為數據源，利用ENVI和ArcGIS 軟件對2期遙感影像進行解譯，獲取林地土地利用數據，分析林地的時空特征；調整林地生態系統服務當量因子系數，計算單位面積農田食物生產功能價值及單位面積林地生態系統服務價值系數，分析林地生態系統靜態價值特征及其變化；以支付能力指數、支付意愿指數和環境能力指數為參數構建林地生態系統服務動態價值調整系數，分析林地生態系統服務動態價值特征及其變化。結果林地主要分布在研究區南部和東部的中高山，在西部、西南部和北部及東部邊緣的中高山有少許分布，在河谷壩區有零星分布；2008—2016年林地面積增長了64.24 hm2，變化幅度達到11.42%；有90.53 km2的林地轉為非林地，有154.77 km2非林地轉為林地。林地向草地轉移了73.61 km2，草地向林地轉移123.11 km2；2016年研究區林地生態系統服務靜態價值為14.97億元，較2008年的13.44億元提高了1.53億元。2016年林地在研究區生態系統總靜態價值的比例為56.41%，較2008年的51.73%提高了4.68%；2008年和2016年林地生態系統服務動態價值分別為4.758億元和9.027億元，僅為同期林地生態系統服務靜態價值的35.40%和60.30%。結論研究區林地面積迅速增長，林地與非林地相互轉換頻繁，林地凈增長明顯；林地面積的增長提升了生態系統服務的靜態價值。林地的單項生態系統服務價值中，土壤形成與保護、氣體調節和生物多樣性保護的價值最大，食物生產的價值最小；林地生態系統服務動態價值雖然遠低于靜態價值，但其變化幅度明顯高于靜態價值。高生態系統服務價值的林地對社會和環境調節能力的增長更為敏感。

干熱河谷；林地；生態系統服務價值；當量因子；靜態價值；動態價值

Abstract:[Objective]Yuanmou county was selected to studied the change of forest land utilization and forest ecosystem service value in the dry-hot valley so as to enrich forest ecology research and provide theoretical basis for regional ecological environment regulation.[Method]Taking remote images of Landsat 7 ETM in 2008 and Landsat 8 OLI in 2016, national basic geographic information system and ASTER GDEM digital elevation model as data sources, the ENVI and ArcGIS software was used to interpret the remote sensing images, obtain the forest land-use data, and to analyze the temporal and spatial characteristics of forest land, and calculate the function value of farmland food production per unit area and coefficients per unit area of forest ecosystem service value. Then, the forest ecosystem service value and its changing characteristics were analyzed. The adjustment of coefficient of dynamic value of forest ecosystem service was constructed on the basis of payment ability, willingness to pay and land by using ENVI and ArcGIS software. Forest ecosystem equivalent coefficients were adjusted, as well as environmental capacity as main parameters in order to analyze the dynamic value characteristic and its change of forest ecosystem service.[Result]Forest land is mainly distributed in southern and eastern parts of the middle-high mountains in the study area. A small amount of forest scatters in western, southwest, north and eastern foothills of the middle-high mountains. Few parts are sporadic in the valley dam area. Forest area increased by 64.24 hm2, and variation range reached 11.42% from 2008 to 2016. The area of forest land converted into non-forestland reached 90.53 km2, while the forest area converted from other land-use types was 154.77 km2. There waere 73.61 km2of forest land converting to grassland and 123.11 km2converted from grassland. In 2016, the static value of forest ecosystem service in the study area was ￥1.497 billion, an increase of ￥153 million over ￥1.344 billion in 2008. In 2016, the proportion of forest land in the total static value of regional ecosystem service in the study area was 56.41%, which increased by 4.68% compared with 51.73% in 2008. The dynamic value of forest ecosystem service in 2008 and 2016 were respectively ￥ 475.8 million and ￥ 902.7 million, which only accounted for 35.40% and 60.30% of static value of forest ecosystem service in the same period. [Conclusion]The forest land area increased rapidly, the forest land and non-forest land converted to each other frequently, leading to an obvious net increase of forest area. The area increase of forest land resulted in static value growth of forest ecosystem service. Among individual value of forest ecosystem service, soil formation and protection, gas regulation and biodiversity conservation scored the highest, while the food production had the lowest score. Although the dynamic value of forest ecosystem service is far less than the static value, the range of dynamic value change is obviously higher than that of static value. The forest land with high ecosystem service value is more sensitive to the growth of social and environmental regulation.

Keywords: dry-hot valley; forest land; ecosystem service value; equivalent factor; static value; dynamic value

生態系統服務價值是生態系統服務功能的貨幣化形式。區域生態系統服務價值越高在一定程度上表明區域生態服務功能越好，人們的生態意識越強，越有利于區域生態安全。20世紀90年代以來，隨著人類對生態系統功能認識的加強，生態系統服務價值研究受到廣泛關注，最具代表性的是Costanza等[1]提出的“生態系統服務價值與自然資本”理論，然而其研究中的“全球靜態部分平衡模型”是基于全球生態系統服務價值均值化的處理，在地域性生態系統服務價值評估中會產生較大誤差。謝高地等[2]在Costanza等[1]研究基礎上結合中國的自然特征制定了青藏高原單位面積生態系統服務價值當量因子,成為國內生態系統服務價值研究的理論基礎和主要方法參考。近30年來，國內外學者從景觀尺度、單一生態系統、物種和生物多樣性等方面開展了生態系統服務價值多角度研究[3-8],不僅夯實了生態系統功能及價值評估的理論基礎，同時也較有力的推動了該領域研究方法的創新[9-15]。森林是陸地生態系統的重要組成部分，在維護區域生態平衡中具有關鍵作用。國外研究側重于林地的單一生態服務功能的測評及森林生態系統服務與局地生態環境的關系分析等方面[16-20]，國內研究則側重于從土地利用角度評估區域生態系統服務價值，王麗等[21]從涵養水源價值、土壤保持價值、固定CO2價值、凈化空氣價值、社會與文化價值5個方面評估了青城生態系統服務價值，鄭江坤等[22]利用馬爾科夫鏈模型評估了潮白河流域森林生態服務價值的動態變化，馬國軍等[23]和汪有奎等[24]對干旱和半干旱區的森林生態系統服務價值進行了評價。

干熱河谷是中國西南地區一種局地特殊的地理景觀和氣候類型，氣候炎熱、干燥，水分蒸發比極為失衡，土壤侵蝕和水土流失嚴重，植被類型為“河谷型薩瓦納植被”，特殊的自然生態環境使干熱河谷成為西南地區典型的生態脆弱區。林地是干熱河谷山地生態系統的重要組成部分，具有水源涵養和氣候調節等多種功能，是維護干熱河谷區生態系統功能的主要地類，林地的數量及時空分布對干熱河谷區域生態安全的影響顯著。現有的干熱河谷林地研究側重于林木育苗[25-26]、種群結構[27]和植被恢復[28-29]等方面，這些研究雖從單一角度部分探討了林地的生態功能，但是無法有效系統量化林地生態系統服務價值。盡管有學者曾研究了林地生態系統服務靜態價值[30]，但沒能深入評估林地生態系統動態價值的變化，不能揭示社會、經濟和環境因素對干熱河谷林地生態系統服務價值的影響。鑒于此，本文以具有干熱河谷典型環境特征的元謀縣為案例，研究干熱河谷林地的時空格局及生態系統服務靜態價值和動態價值的變化特征，辨明影響林地生態系統服務價值變化的主要因素，以期為干熱河谷林地可持續發展及區域生態環境保護提供科學依據。

1 研究區概況

圖1 研究區區位示意及地形圖Fig.1 Sketch map of geographical location and topography of the study area

2 研究方法

2.1數據源及數據預處理

本研究的數據源為：(1)遙感數據，選取2008年Landsat7ETM及2016年Landsat8OLI衛星遙感影像，過境日期分別為2008年1月28日和2016年1月4日，分辨率為30m。兩景遙感影像時段均處于研究區旱季。數據由中國科學院地理空間數據云平臺提供。(2)地理信息系統數據，選取研究區1∶100000的國家地理基礎信息系統數據，包括水系、道路和居民點等基本信息。數據由國家基礎地理信息中心提供。(3)DEM數據，選取ASTER GDEM V2產品，分辨率為30m。研究區共涉及到4個圖幅(ASTGTM2_N26E101、ASTGTM2_N26E102、ASTGTM2_N25E101、ASTGTM2_N25E102)。數據由中國科學院地理空間數據云平臺提供。

在ArcGIS中利用Mosaic工具對4個圖幅的DEM進行拼接，拼接圖幅包含了研究區區域范圍。利用水系和高程點為控制點完成拼接的DEM圖幅與1∶100000基礎地理信息系統數據的空間配準，以研究區范圍的矢量數據裁剪拼接的DEM圖幅獲得研究區范圍DEM，利用ArcGIS柵格計算功能提取研究區4個垂直自然帶的空間范圍，利用ENVI軟件完成兩景遙感影像的去云、去條帶、標準假彩色合成及幾何精校正等圖像處理工作。完成2個時段遙感影像與1∶100000地形圖的空間配準，并以研究區矢量邊界為掩膜對裁切遙感影像獲得了研究區范圍內的遙感影像。

2.2土地利用分類體系

根據《國家森林資源連續清查技術規定》地類劃分標準和研究區遙感影像特征，結合前人研究成果[30-33]和實際研究需要，將研究區分為林地和非林地2個大類別，非林地包括草地、耕地、建設用地、未利用地和水域5種一級土地利用類型。

2.3土地利用數據的提取

綜合運用非監督分類、監督分類及目視解譯等方法進行遙感圖像解譯。以土地利用類型歷史圖件與GPS野外采點調研驗證了土地利用類型的解譯精度。2期遙感圖像的解譯精度均在88%以上，符合解譯精度要求(表1)。在ENVI軟件中以像元二分法提取研究區2008年和2016年的植被覆蓋度。利用ArcGIS軟件提取主要土地利用類型的基本統計數據，計算林地土地利用指數和土地狀態指數[34]，利用Dissolve和Intersect工具對2008年和2016年2個時段土地利用類型進行疊置分析，得到研究區土地利用轉移矩陣。

表1 土地利用類型解譯精度

2.4林地生態系統服務靜態價值系數調整

2.4.1林地生態系統服務當量因子系數調整 謝高地等[2]的研究以一級土地利用類型為研究基礎，將不同的林地類型歸為一種，不能有效揭示植被種類之間的差異性導致的生態系統服務價值的差別。李曉賽等[35]在方精云等[36]對植被生物量差異性研究的基礎上，基于材積源生物量法提出了有林地、灌木林和其它林地的生態系統服務當量因子系數的調整方案，取3種林地的功能性調整系數平均值為林地生態系統服務靜態價值當量因子調整系數，即1.032(表2)。研究區的林地主要類型為有林地、灌木林和其它林地。為了更好地反映干熱河谷不同林地的生態系統服務價值的差異性，本研究采用李曉賽等[35]的研究方法設定研究區林地生態系統服務當量因子的調整系數為1.032。

表2 林地生態系統服務當量因子系數調整

注：本表來源于李曉賽等[35]和方精云[36]等的研究成果。

2.4.2 單位面積食物生產功能價值當量因子 單位面積食物生產功能價值當量因子是指1 hm2農田每年自然糧食的平均產量的產值, 林地生態系統服務價值當量因子則以林地生態系統產生該生態服務相對于農田食物生產服務貢獻的大小：

Ea=1/7×Ti/Mi

(1)

式中：Ea為單位面積農田生態系統提供食物生產服務功能的經濟價值(元·hm-2)；Ti是研究區每年糧食作物的經濟產值(元·a-1)；Mi是研究區糧食作物的總面積。1/7是指在沒有人工干預的自然生態系統提供的經濟價值與現有單位面積農田提供的食物生產服務經濟價值的比值。以2008年和2016年研究區農田糧食作物(水稻、玉米和雜糧)的價格為生態系統服務價值系數計算的基本依據，依據統計資料計算得到2個年份的單價分別為979.36、1 142.55元·hm-2，取二者的平均值1 060.96元·hm-2作為單位面積農田食物生產功能價值。結合調整后的林地生態系統服務當量因子，通過公式(1)計算研究區林地及其它地類單位面積生態系統服務價值。

2.5林地生態系統動態服務價值系數調整

經濟學研究表明, 對物品的支付水平與區域內某時段人們的支付能力和基于物品的需求程度的支付意愿有關[35]，同時由于研究區所提供生態資源并非一成不變，而是受生態環境變化的影響，因此，本研究將支付能力、支付意愿[37]和環境能力等指標納入生態系統服務動態價值評估體系，對動態價值進行系數調整，獲得研究區生態系統服務動態價值系數。

2.5.1支付能力指數(Pi) 支付能力是個人經濟能力的直接表現。個人支付能力越強，越有可能承受對生態系統服務功能的支付。本研究將研究區人均國內生產總值與當年中國人均國內生產總值的比值作為支付能力指數，其計算公式如下:

Pi=GDPi/GDPimean(i=1,2, …,10)

(2)

式中：GDPi表示第i年元謀縣人均國內生產總值；GDPimean表示第i年中國人均國內生產總值。利用統計數據通過公式(2)計算研究區2008年和2016年生態系統服務價值支付能力指數。

2.5.2支付意愿指數(Ni) 人們對生態系統價值的認識和需求通常與社會發展階段相關[35]。社會發展階段越高，人們的生態環境意識及對生態服務功能的需求越多(直至飽和狀態)，支付意愿也越強。因此，本研究對支付意愿指數(Ni)進行調整以反映社會發展階段對生態系統服務價值的動態影響。支付意愿通常用Logistics生長曲線模型來刻畫，其表達式為：

(3)

式中：Ni為代表生長特性的參數，在此表示第i年社會發展階段系數；t在此表示社會經濟發展階段；a、b為常數取值為1，e為自然對數。當t值很小時，即社會發展水平很低，Ni值趨于0；當t值很大時，社會發展水平很高，Ni值趨于飽和值[35]。社會發展階段的計算通常與反映生活支出結構的恩格爾系數(En)的倒數對應起來，表達式如下：

t=1/En-2.5

(4)

利用統計數據由公式(4)計算得到研究區2008年和2016年的t值分別為-0.46、-0.32，以公式(3) 計算研究區2008年和2016年生態系統服務價值支付意愿指數。

2.5.3環境能力指數(Si) 植被的生物量不僅與植被的類型有關，同時受當年水分和熱量等環境條件的影響。植被覆蓋度是反映植被生長狀況的主要指標，能較客觀的反映植被的生產力和生物量的變化。本研究以植被覆蓋度作為基本參數構建環境能力指數(Si)反映研究區生態系統服務價值因環境條件而產生的動態變化，其公式為：

(5)

式中：Sd表示該年度研究區植被覆蓋度，Smean表示研究區多年植被覆蓋度均值。根據遙感圖像運算結果，以公式(5)計算研究區2008年和2016年的生態系統服務價值環境能力指數。

基于上述研究成果，同時參考相關[37-40]研究，提出生態系統服務動態價值調整系數(Mij)，在此基礎上構建研究區生態系統服務動態價值評估模型(Qij)，其具體模型如下：

Mij=Pij×Nij×Sij

(6)

(7)

式中：i為第i個年份，j為第j種土地利用類型；Pij表示居民在第i年第j種土地利用類型生態系統服務價值的支付能力指數；Nij表示居民在第i年第j種土地利用類型生態系統服務價值的支付意愿指數；Sij表示第i年第j種土地利用類型生態系統服務價值的環境能力指數；Qij為研究區第i年第j種土地利用類型生態系統服務動態價值；Cij為第i年第j種土地利用類型的面積；Eij是第i年第j種土地利用類型單位面積生態系統服務靜態價值(元·hm-2)；通過公式(6)計算2008年和2016年研究區生態系統服務價值動態調整系數值，林地和其它地類被賦予相同的生態系統服務動態價值調整系數值。利用公式(7)分別計算研究區2008和2016年及林地和其它地類生態系統服務動態價值及區域生態系統服務總動態價值。

3 結果與分析

3.1林地利用變化

圖2 研究區遙感分類結果Fig.2 Remote sensing classification result of the study area

3.1.2林地的時間變化 通過本研究的數據源獲得的研究區范圍面積為2032.84km2。2008—2016年，研究區林地的面積從2008年的562.08km2增長至2016年的626.32km2，增長了64.24km2，變化幅度達到11.42%，年變化率達1.42%。林地占研究區總面積比例由2008年的27.65%增至30.81%，增長了3.16%，增幅較為明顯。研究區林地的土地利用綜合指數由2008年的55.30增至60.20，增長了4.90，表明林地土地利用指數有所增長且增幅較大。

從表3中可以看出：林地與非林地之間相互轉化較為頻繁。林地向非林地的轉移面積為90.53km2，由非林地轉入為林地的面積為154.77km2。林地主要與非林地中的草地、耕地和未利用地和建設用地相互轉化。林地轉為草地的面積最多，達到73.61km2；其次是林地向耕地和建設用地的轉移，分別達到14.02、2.9km2。非林地向林地的轉移中，草地的轉移面積最大，為123.11km2；其次是耕地和未利用地，分別向林地轉移27.22、4.44km2。林地雖與草地相互轉化量最大，但林地以轉入為主，有49.5km2的凈增長，主要原因在于研究區林地以灌木林為主，有林地少。灌木林和灌草叢的生境相似，易受水分條件的波動及人為干擾的影響而相互轉換，發展人工林使更多的草地轉為林地；林地與耕地的相互轉化中，林地以轉出為主，凈減少13.2km2，主要受耕地空間分布變化的影響。退耕還林和天然林工程及水土保持工作的開展使山區坡度≥25°的耕地轉為林地，而壩周低山區和河谷壩區地勢較平，坡度小，土地開發難度相對較小，農業經濟發展對耕地的強烈需求使更多的林地開發成耕地，因而林地在與耕地的相互轉化中表現為凈減少；林地與未利用地的相互轉化中，林地以轉入為主，凈增長4.44km2，主要是由于經濟利益驅使的土地開發和生態恢復工程的實施使未利用地向林地轉化，因而林地獲得一定凈增長；林地與建設用地的相互轉化中，林地以轉出為主，凈減少2.9km2，這主要是由于交通運輸的發展使部分林地轉化為道路，居民用地增長使部分林地轉為城鄉居民用地，因而林地表現為一定的凈減少。林地的土地利用狀態指數為0.26，指數為正且數值較小，表明林地以轉入為主，且轉入轉出較為頻繁，這與林地轉移狀況的研究結果一致。

表3 土地利用轉移矩陣

表4 林地生態系統服務當量因子及林地單位面積生態系統服務價值

3.2林地生態系統服務靜態價值變化

通過對林地生態系統服務當量因子系數的調節，結合謝高地等[2]的生態系統服務當量因子基礎值確定研究區林地生態系統服務當量因子及林地單位面積生態系統服務價值(表4)。

綜合研究區土地利用變化(表3)及林地單位面積生態系統服務價值研究(表4)，分析2008年和2016年研究區生態系統服務靜態價值的變化狀況(表5)。2008年和2016年研究區生態系統服務總靜態價值分別為25.98億元和26.54億元，2016年較2008年增長了0.56億元，增長了2.16%，平均增幅為0.27%，總價值增長幅度不大。2016年林地生態系統服務靜態價值為14.97億元，較2008年的13.44億元增長了1.53億元。2016年林地在研究區生態系統服務靜態服務總價值比例為56.41%，較2008年的51.73%提高了4.68%。2個年份林地在研究區生態系統服務靜態價值的比重都在50%以上，遠高于草地及其它地類(表5)。林地在區域生態系統服務靜態價值的比重大且增幅明顯，表明林地是干熱河谷生態安全服務價值的關鍵類型，且其作用力不斷增強，主要原因在于林地自身的單位面積生態系統服務靜態價值高，林地面積的增長使其生態系統服務靜態價值增長更為明顯，在區域生態系統服務價值的比重也提升較快。自20世紀50年代以來，人類大幅砍伐森林用于薪材及其它生活和生產活動，導致20世紀80年代研究區的森林覆蓋率不足10%，森林的生態功能遭到毀滅性的破壞，極大的危害了長江流域的水土安全，引起了國家和各級政府的高度關注。作為長江上游水土保持重點區域之一，元謀強化了天然林工程、退耕還林還草工程及其它植被恢復措施的實施，林地比例的不斷增加促進了元謀干熱河谷生態環境的恢復。

表5 不同年份土地利用類型的生態系統服務靜態價值

林地9個單項生態系統服務功能按價值量的大小排序依次為:土壤形成與保護>氣體調節>生物多樣性保護>水源涵養>氣候調節>原材料>廢物處理>娛樂文化>食物生產(表6)。林地在土壤形成與保護、氣體調節和生物多樣性保護的作用最大，食物生產價值最弱。由于研究區林地以灌木林為主，灌木林是研究區的景觀基質，較好的適應了當地的干熱氣候。林木根系在土壤中的延伸為土壤的形成和保護提供了豐富的養分和水分來源，是固土和水土保持的關鍵因素，因而林地的土壤形成與保護單向價值高。林木的光合作用在固定CO2和釋放O2方面具有重要作用，故氣體調節功能價值高。林地植被覆蓋度高，生態環境質量好，為研究區動植物生存提供了良好的生境，因而生物多樣性保護價值高。灌木林與有林地相比生物量偏低，食物產出少，以灌木林為主的林地結構導致林地食物生產價值弱。各單項生態系統服務價值雖有一定差異，但林地總體具有較高的生態系統服務價值。

表6 不同年份林地的單項生態系統服務靜態價值

3.3林地生態系統服務動態價值變化

2008年和2016年生態系統服務動態價值調整系數值分別為0.354和0.603(表7)。2008年和2016年研究區林地生態系統服務動態價值分別為4.758億元和9.027億元，僅為同期林地生態系統服務靜態價值的35.40%和60.30%，這主要是因為研究區經濟發展水平較落后，人均GDP與全國平均水平的差異較大，恩格爾系數高，因此人們對林地生態系統服務價值的支付能力和支付意愿較低，導致林地生態系統服務動態價值總體偏低。2008年和2016年研究區生態系統服務總動態價值分別為9.197億元和16.004億元，林地生態系統服務動態價值占研究區生態系統服務總動態價值的比例分別為51.73%和56.41%，表明林地是區域生態系統服務價值的關鍵類型。

表7 林地生態系統服務動態價值調整系數

從林地生態系統服務動態價值變化狀況看，8年間其值增長了4.269億元,增幅達89.72%，遠超過同期林地生態系統靜態服務價值增長率(11.38%)。這是由于較2008年相比，2016年研究區人均GDP增長非常迅速,與全國平均GDP水平的差異縮小了25.6%，支付能力提高明顯。社會和經濟的迅速發展較大的提升了社會發展階段，恩格爾系數降低，逐漸接近0.40的拐點，支付意愿得到提升，因而生態系統服務動態價值顯著提升。隨著支付能力和支付意愿的迅速提升，研究區林地生態系統服務動態價值將會顯著增加。林地生態系統服務動態價值增長速度(89.72%)高于區域生態系統服務動態價值的增長均值(74.01%)，表明高生態價值的土地利用類型對社會和環境調節能力增長更為敏感。

4 討論

Costanza等[1]和謝高地等[2]的研究為基于土地利用類型的生態服務價值評估奠定了基礎。在不同地域和類型的林地生態系統服務價值研究中，學者們多結合研究區的自然和植被特征對生態系統服務當量因子進行適當的調整，李曉賽等[35]的生態系統服務當量因子調整方法較好的體現了林地類型間生物量差異對林地生態系統服務價值的影響，因此，本研究借鑒了李曉賽等[35]的研究方法，調整了研究區的林地生態系統服務當量因子系數。研究表明，林地對研究區水土、氣候和生物保護起關鍵作用，是提供區域生態系統服務功能的主要類型，生態系統服務價值高，這與干熱河谷生態系統實際狀況是相符的；然而，干熱河谷林地植被類型較復雜，且不同的林地植被演替階段的差異亦會導致生物量和生態系統服務價值的差別，但此方面的研究卻處于空白階段，因此，難以完全真實的反映干熱河谷林地生態系統的功能和價值。為提高干熱河谷林木生態系統服務價值研究的精確性，應結合實際調查更細致的測量不同植被類型和生長階段的林地生態系統單向服務價值。在生態系統動態價值系數研究中，恩格爾系數常作為反映支付意愿的指標。雖然恩格爾系數和支付意愿之間存在一定的相關關系，但二者之間是否存在明確的定量相關性卻沒有得到有效研究，而支付意愿同時也是居民的社會屬性和心理特征的反映，應開展社會發展階段、社會屬性特征及心理特征與支付意愿的量化關系研究以深入探討支付意愿對生態系統服務動態價值的影響。

5 結論

(1)中高山地帶是研究區林地的主要分布區，人為干擾使林地空間分布更破碎。林地主要分布在南部和東部中高山，在西部、西南部和北部、東部邊緣中高山地帶有少許分布，河谷壩區也有零星分布。退耕還林等生態保護工程促進了林地的生態恢復，而人為干擾的作用(主要是人工林的建設)加深了林地的破碎化程度。

(2)林地面積有明顯增長，林地與非林地之間相互轉化頻繁。8年來研究區的林地面積，增長了64.24 km2，變化幅度達到11.42%，年變化率達1.42%，總體幅度變化較大。林地以轉入為主，但轉入轉出較為頻繁，林地與草地的相互轉化尤為明顯，土地利用類型的變化對林地的干擾作用加強。

(3)林地是提供干熱河谷生態系統服務價值的關鍵類型。林地占生態系統服務的靜態價值，在區域生態系統服務總靜態價值中的比重在50%以上，且比重不斷提高，對區域生態系統服務的作用力不斷增強。林地的土壤形成與保護、氣體調節和生物多樣性保護單向生態系統服務價值最高，食物生產價值最弱。

(4)林地生態系統服務靜態價值和動態價值差異性大。現階段人們對林地生態系統服務價值的支付能力和支付意愿較低，使林地生態系統服務動態價值總體偏低。研究區林地生態系統服務動態價值遠低于同期靜態價值，但其變化幅度遠高于靜態價值，反映人們支付能力和生態環境意識的提升。具有高生態系統服務價值的林地對社會和環境調節能力的增長更敏感。

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(責任編輯：詹春梅)

ForestEcosystemServiceValueChangeinYuanmouDry-hotValley

OUZhao-rong1,2，ZHUQing-ke1,SUNYong-yu3

(1.School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 2.School of Ecotourism, Southwest Forestry University, Kunming 650224, Yunnan, China; 3.Research Institute of Resources Insects, Chinese Academy of Forestry, Kunming 650216, Yunnan, China)

S718.55

A

1001-1498(2017)05-0831-10

10.13275/j.cnki.lykxyj.2017.05.017

2017-05-25

國家重點研發計劃(2017YFC0505102)；中國林科院中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金資助項目(CAFYBB2017ZA002-4)

歐朝蓉(1978—)，女，湖南衡陽人，博士研究生，講師.主要研究方向：生態環境地理學.E-mail: flymoon97@163.com

* 通訊作者：孫永玉(1974—)，男，山東濟寧人，博士，副研究員.主要研究方向為干熱河谷恢復生態學.E-mail:cafsdren@163.com