基于CLUE-S模型的南四湖流域土地利用及其生態效應評估

于 淼, 廉麗姝,2, 李寶富,3, 張文華, 初翠翠

(1.曲阜師范大學 地理與旅游學院， 山東 日照 276826; 2.南四湖濕地生態與環境保護山東省高校重點實驗室,山東 日照 276826; 3.中國科學院 新疆生態與地理研究所 荒漠與綠洲生態國家重點實驗室, 新疆 烏魯木齊 830011)

生態系統服務是人類從生態系統中獲得的各種利益，包括有形和無形兩個方面，其中有形是指生態系統為人類提供的物質供給，而無形是指其對人類提供的各種服務[1]。20世紀70年代，生態系統服務開始正式成為一個科學術語被研究者所認可。至20世紀90年代，生態系統服務有了較為成熟的概念，即“生態系統與生態過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環境條件與效用”，與此同時生態系統服務價值評估研究也逐步豐富[2]。土地作為陸地生態系統的載體，是人與自然相互作用最密切的地方[3]。土地利用/覆被變化(LUCC)是地球環境變化重要的組成部分和主要原因之一，LUCC能夠影響生物多樣性、大氣運動、地表徑流與侵蝕等許多自然現象和生態過程的變化[4-5]，并引起生態系統功能、結構的變化，因此土地對生態服務功能具有基礎性的作用[6]。20世紀90年代Costanza等[7]從科學意義上明確了生態系統服務價值的計算方法，并測算了不同生態系統的生態服務功能，初步建立了土地利用變化與生態系統服務的聯系。Daily[8]對生態系統服務價值的評估綱要進行了詳細的描述。同時，中國學者開始對生態系統服務價值進行研究。從空間尺度上來看，相關專家學者從全國、省、市、縣(區)等不同尺度對生態系統的服務價值進行了大量研究[9-11]，同時也對長江三角洲地區[12]、沿海地區[13]、三江源地區[14]、生態脆弱區等[15]典型地區進行了生態系統服務價值的分析，方法包括生態環境指數法、景觀格局指數法和生態服務價值指數法等[16-18]。經過近些年來的發展，中國生態系統服務價值的測算已經基本完備。然而，目前對土地利用生態系統服務價值估算多集中在對過去和現狀的評估，對未來土地利用變化的生態效應尚著墨不足。在現有數據的基礎上，科學的預測未來土地利用情況，并估算其生態系統服務價值，是一個新的著力點。南四湖是中國華北內陸地區的第一大淡水湖，山東省最大的淡水漁業寶庫和重要的水禽棲息地，發揮著南水北調東線工程重要樞紐的作用，對人們的生產、生活有著巨大的影響。然而，隨著快速城鎮化的推進，南四湖流域的土地利用結構發生了很大變化，造成了該區域生態系統服務價值發生改變，人地矛盾逐漸突出。從土地利用/覆被變化的視角對南四湖流域生態系統的變化進行探究，并通過CLUE-S模型對該區域的未來土地利用/覆被狀況及其生態效應進行預測和分析，可以豐富生態系統服務價值的理論研究體系，并為南四湖流域土地資源的利用和保護，生態系統的恢復和重建提供必要的參考。

1 研究區概況

南四湖地處山東省的西南部，是淮河流域的重要組成部分，位于34°27′—35°20′N，116°34′—117°21′E，是山東重要的水源地和生態寶庫。湖泊自西北向東南呈條帶狀延伸，流域面積達3.17×104km2，全流域跨山東省、江蘇省、河南省和安徽省4個省份，地勢北高南低，入湖河流呈放射狀匯入南四湖。南四湖流域屬于暖溫帶半濕潤季風氣候區，具有四季分明、雨熱同季、光照充足、降水集中和無霜期長的特點，年均氣溫13.6 ℃，年均降水量707.1 mm。流域內城鎮化水平低，農業人口占比重較大，且人口分布不均勻，產業結構以第二產業為主，對土地使用的壓力較大。

2 數據來源和研究方法

2.1 數據來源

2000年土地利用數據由中國科學院資源環境科學數據共享中心(http:∥www.resdc.cn)獲得。數據底片資料來源于Lantsat數據、航空照片影像并借助歷史資料，在數據融合、增強處理的基礎上，進行人機交互式解譯和精度驗證，使其滿足1∶10萬比例尺的制圖精度要求。2015年南四湖流域土地利用數據以地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn)提供的Landsat 8影像數據為基礎，利用ENVI 5.1進行人機交互式解譯獲得，檢驗精度>90%，分類標準參考中科院LUCC分類標準。在原有數據的基礎上，根據需要將其重分類為：耕地、林地、草地、水域/濕地、城鄉建設用地和未利用地共6個一級土地利用類型。DEM數據來自于美國地質勘探局(USGS)提供的亞洲地區30 s數字高程數據。各種社會統計數據，由中國統計年鑒和山東省統計年鑒獲得。

2.2 研究方法

2.2.1 生態系統服務價值評估方法 Costanza等[7]提出的生態系統服務價值核算模型目前仍然是使用最廣泛的生態系統服務價值核算方法。

ESV=∑Ak·VCK

(1)

式中：ESV——生態服務價值；Ak——土地利用方式k的面積(hm2)； VCk——該土地利用方式單位面積生態價值系數。

2.2.2 生態系統服務價值系數的修訂方法 為了使得生態系統服務價值當量在不同區域具有適宜性，更加準確的估算區域生態系統服務價值，采用了徐麗芬等提出的對土地利用變化較適應，以農田為基準的地區修訂方法[19]。

(2)

式中：λ——生態服務價值當量的修訂系數；Q，Qo——研究區和全國單位面積糧食產量；Ek——第k類土地利用類型修訂后的生態服務當量；Eok——第k類土地利用類型全國平均生態系統服務價值當量。

2.2.3 敏感性分析 為驗證生態價值系數的準確性，用生態價值敏感性指數(CS)反映生態價值系數對生態服務價值的影響程度[20]。

(3)

式中：CS——生態價值敏感性指數；ESVj——初始生態系統服務價值； ESVj——調整后生態系統服務價值；VCik——k類土地利用類型初始生態服務價值系數；VCjk——k類土地利用類型調整后生態服務價值系數。若CS>1，說明ESV對于VC是有彈性的；反之則ESV被認為是缺少彈性的，比值越小說明生態價值系數的準確性越好。

2.2.4 CLUE-S模型 CLUE-S模型是由荷蘭瓦赫寧根大學的Verburg等[21-22]科學家開發的，對中小尺度的區域土地利用變化模擬較為適用的研究模型，具有同時預測和模擬土地利用/土地覆被數量和空間位置變化的能力。它的假設條件是：某地區的土地利用變化是由某種土地利用需求驅動的，而且該地區的土地利用分布格局總是與自然環境、土地需求和社會經濟狀況保持平衡狀態[23]。CLUE-S模型由土地利用類型轉換規則、限制區域、土地需求、空間分配和空間特征5部分構成，其中前4個為輸入模塊，核心是空間分配模塊。空間分配是在土地利用限制區域、土地利用轉換規則、基期土地利用現狀和土地利用空間分布概率條件下，按照總概率的大小，通過多次迭代，對土地需求進行空間分配的過程。

TPROPik=Pik+ELASk+ITERk

(4)

式中：TPROPik——土地利用類型k在柵格i中出現的總概率；Pik——通過Logistic回歸得到的空間分布概率； ELASk——不同土地利用類型的彈性系數； ITERk——土地利用類型k的迭代變量。

通過設置轉移矩陣來控制各土地利用類型間的轉換，取值僅為0或1，0表示不能轉變，1表示能轉變，在自然狀態下假定本研究區內各個地類之間都可以相互轉化，所以全部設置為1。轉換彈性系數用0～1之間的數值來表示，越靠近0表明發生轉移的可能性越大，反之越小。參考前人的研究成果結合研究區內的情況[24-25]，將彈性系數設定為：耕地0.6；林地0.8；草地0.7；水域/濕地0.9；城鄉建設用地1.0；未利用地0.3。土地需求量是根據2000—2015年各種地類的增長率，采用Markov模型獲得的。空間特征是通過Logistic模型計算各地類出現在每個柵格中的概率，用于解釋驅動因素和各地類之間的關系，并用Pontius等[26]提出的relative operating characteristic(ROC)方法對結果進行檢驗。

2.2.5 Kappa檢驗 Kappa指數能夠定量的反映模擬精度，本文運用Kappa指數對模擬結果進行檢驗。其表達式為：

(5)

式中：Po——正確模擬的比例；Pc——隨機情況下期望的正確模擬比例；Pp——理想分類情況下正確模擬的比值[27]。

3 結果與分析

3.1 南四湖流域土地利用變化特征

總體來看2000—2015年間整個流域在研究時間段內耕地、草地和未利用地面積呈現出減少的趨勢(圖1)，林地、水域/濕地和城鄉建設用地面積呈現出增加的趨勢，其中增長速度最快的是城鄉建設用地。在面積減少的兩種用地類型中，草地面積減少的最為迅速。從土地利用轉移類型上來看，有4.53×104hm2的耕地被城鄉建設用地占用，占城鄉建設用地增加面積的96.84%，可以看出城市的快速擴張的結果是占用了大量的耕地。而從耕地的補充上來看，主要是對草地的開墾，草地對耕地的補充占到了耕地增加面積的60.84%。這種城鄉建設用地增加占用耕地，從而導致耕地面積減少以及對草地的開發破壞對環境會產生很大的不利影響。為了研究流域內的區域性差異，依據行政區的劃分將流域劃分為菏澤、濟寧、棗莊和徐州市4個區域。分區域來看，濟寧和徐州的增減趨勢與整個流域相似。濟寧地區耕地面積在增加，林地和草地在減少，這與其對采煤用地的治理，以及農用地整理復墾政策有關。受經濟發展模式的影響，菏澤區域耕地、林地和草地面積快速減少，城鄉建設用地迅速增加。整個流域的土地利用類型變化從空間上看，大致呈現出東西兩側劇烈、中間穩定的態勢。變化最劇烈的地區集中在流域的最東側，流域西側次之，而流域的中間地區相對穩定。分區域來看菏澤、濟寧和棗莊3個區域變化比較劇烈，而徐州區域相對穩定。城鄉建設用地擴張占用耕地的情況在每個城市周圍都有所表現，尤其棗莊區域西側表現的尤為劇烈。該地區西與南四湖水面相鄰，生活環境條件舒適；南與江蘇接壤，且是鐵路京滬線穿過的地方，交通條件便利；同時靠近市中心，經濟條件發達。所以在城市化的推動下，使得大量的耕地被城鄉建設用地所占用。菏澤和濟寧區域耕地轉為城鄉建設用地的情況次之，這一區域地勢平坦、靠近市中心，且有多條鐵路線穿過，交通便利，也使得大量的耕地資源被城鄉建設用地占用。但是對于耕地的補充卻不多，在整個流域內只有零星的分布。

圖1 南四湖流域2000-2015年土地利用類型變化情況

3.2 未來土地利用變化模擬

考慮到研究區的實際情況和數據的可獲得性，選取到城市中心的距離、河流的距離、鐵路的距離以及DEM值、坡向和坡度6種驅動因素進入回歸模型，對Logistic回歸結果分析，各種地類的ROC值均大于0.7，所選的驅動因子有較好的解釋能力。以2000年土地利用數據為基期，將驅動因子放入CLUE-S模型，模擬2015年南四湖流域土地利用現狀，并與反演的2015年土地利用現狀數據進行Kappa系數檢驗，得到Kappa指數為92%，遠大于0.7，具有高度的一致性，表明CLUE-S模型在南四湖流域有很好的適用性。假設2015—2030年各土地利用類型變化受政策影響程度較小，且各種影響因素保持在2000—2015年的影響水平，在此變化趨勢下模擬南四湖流域2030年的土地利用狀況。

結果顯示，2015—2030年空間變化情況依舊表現出中間穩定、東西兩側劇烈的狀態，城鄉建設用地以城市為中心進一步擴張，且主要占用的是耕地，尤其是在棗莊區域，在煤炭經濟的影響下，表現的更為

劇烈(附圖4)。

3.3 土地利用變化的生態效應

本文采用謝高地等人[28]提出的生態系統單位面積生態服務價值當量表，并依據山東省的農田單產進行修正(公式2)，同時將每一種用地類型與其相似的生態系統逐一進行對應：林地—森林、耕地—農田、草地—草地、水域/濕地—河流/湖泊/濕地、未利用地—荒漠，其中水域/濕地的當量值取自河流/湖泊和濕地的平均值，城鄉建設用地的生態系統服務價值當量取值為0未在表中列出。因南四湖流域絕大多數區域在山東省境內，所以選用山東省的社會經濟數據對單個當量因子的價值進行估計。

在無人力投入的情況下，現有單位面積農田提供糧食經濟價值大約是自然生態系統提供的經濟價值的7倍，根據山東省糧油交易中心的數據，估算山東省2016年末糧食的價格約為2.70元/kg[28]。據此計算出一個當量因子的價值約為2 480.06元/hm2。從而可以得到校正后的研究區單位面積生態系統服務價值表(表1)。

表1 南四湖流域生態系統單位面積生態服務價值 元/(hm2·a)

3.3.1 南四湖流域生態系統服務總價值變化 2000—2015年和模擬的2015—2030年流域生態系統服務價值呈現出略微上升的趨勢，前后2個15 a間南四湖流域內總體生態系統服務價值分別增加了9.10×108元和7.29×108元。表明人們不再是只注重經濟發展，在考慮經濟發展的同時，也開始考慮人與自然的協調發展。耕地和草地面積的減少使得區域內生態系統服務價值下降，但水域/濕地和林地面積的增長，加之水域/濕地的生態價值系數較高，彌補了這一部分損失，并使得流域整體生態系統服務價值增加。

土地利用類型的改變有降低(貢獻率為負)和提升(貢獻率為正)生態系統服務功能的作用(表2)。2000—2015年對流域內生態服務價值有提升作用的主要是耕地向草地、林地和水域/濕地的轉變，其中耕地轉水域/濕地貢獻率為27.75%，提升作用最大，使得流域內生態系統服務價值增加了2.18×109元。而耕地向城鄉建設用地的轉化以及林地被開墾為耕地是使流域內生態服務功能降低的主要原因，兩者的貢獻率達到-23.13%，共造成流域內的1 814.59×106元的生態系統服務價值損失。2015—2030年對提高流域內生態系統服務價值作用最大的是耕地轉變為水域/濕地，貢獻率為44.26%，而降低流域內生態系統服務價值作用最大的是耕地向城鄉建設用地的轉變，貢獻率為-18.19%。可見流域內生態系統服務價值的上升，是以犧牲耕地面積為代價。

3.3.2 區域及單項生態系統服務價值變化 2000—2015年南四湖流域就單項生態系統服務價值而言，氣候調節、水文調節、廢物處理和提供美學景觀的生態系統服務功能處于增加的趨勢，其生態系統服務價值變化率分別為1.62%，4.50%，2.65%和4.07%(表3)。而維持生物多樣性、糧食生產、原料生產、氣體調節和保持土壤的生態系統服務功能處于下降的趨勢，其生態系統服務價值變化率分別為-0.18%，-0.85%，-0.44%，-0.85%和-1.29%。在模擬時間段內各項生態系統服務價值變化趨勢與2000—2015年一致，且下降趨勢更為劇烈，糧食生產、原料生產、氣體調節、保持土壤和維持生物多樣性的生態系統服務價值變化率分別為-1.50%，-0.98%，-1.14%，-1.73%和-0.44%。

南四湖流域，水系縱橫交錯，對周圍生態環境的氣候調節、水文調節、廢物處理以及提供美學景觀等方面有著積極的影響。但是城市的建設對耕地資源的占用，對流域的糧食生產、原料生產、保持土壤和維持生物多樣性等方面產生了不利的影響，導致其生態系統功能下降。整體來看，南四湖流域內雖然受到城市化進程的影響，耕地和草地面積減少，造成生態功能的損失，但水域/濕地面積較為廣闊，同時水域/濕地對生態系統服務功能的影響較大，加之近些年來水域/濕地面積的增加，使得流域內生態系統服務價值呈現出略微上升的趨勢。分區域來看，菏澤區域是生態系統功能下降最為嚴重的區域，2000—2015年除水文調節、廢物處理和提供美學景觀功能略微上升外，其他各項生態系統服務價值都在降低；而在模擬的2015—2030年菏澤區域每一項生態系統服務價值都在降低。

菏澤區域地處山東地區的西南，地勢平坦，以平原為主，經濟發展依賴第一產業和第二產業，而又缺少對生態環境的治理，加之快速城市化的影響，城區范圍逐漸擴張，因此使得各項生態服務功能都在下降。濟寧區域包含了整個南四湖，所以在氣候調節、水文調節、廢物處理和提供美學景觀功能方面有著積極的作用。棗莊區域單項生態系統服務功能變化趨勢與流域內總體變化趨勢類似，但在模擬時間段內，其糧食生產、氣體調節和保持土壤的生態功能下降迅速，生態系統服務價值變化速率分別為-6.83%,-6.32%和-7.38%。而水文調節和提供美學景觀功能迅速提高，生態系統服務價值變化速率分別達到7.76%和4.44%。造成這種現象的原因是，城市化的快速提升使得城鄉建設用地開始快速侵占耕地資源，從而造成糧食生產和保持土壤等生態功能的快速下降。同時棗莊區域的地理位置特殊，靠近南四湖，受南四湖的直接影響較強，加之區域內水域/濕地面積的增加，導致了水文調節和提供美學景觀等生態系統單項服務功能的快速提高。徐州區域距城市較遠，因此受城市化影響相對較小，同時在南四湖的影響下，氣候調節、水文調節、維持生物多樣性和提供美學景觀的生態功能提高，使得區域內整體生態系統服務價值變化趨勢上升。

3.3.3 生態系統服務價值的空間分布 在ArcGIS 10.0軟件的支持下，制作生態系統服務價值圖譜，并將生態系統服務價值劃分為4個等級：極高(9萬元/hm2≤ESV)、高(5萬元/hm2≤ESV<9萬元/hm2)、低(1萬元/hm2≤ESV<5萬元/hm2)、極低(ESV<1萬元/hm2)。

通過(圖2)可以看出，3期生態系統服務價值分布特征基本類似，以南四湖為分界線，西側生態系統服務價值平均較低，東側生態系統服務價值平均較高。2000—2030年生態系統服務價值極低區隨著城市化的發展，在城市周圍快速擴張，并且有沿鐵路線分布的趨勢。而生態系統服務價值極高的區域，以南四湖最為典型。

圖2 南四湖流域生態系統服務價值圖譜

將兩期的土地利用數據進行柵格運算得到生態價值變化圖譜[29]。根據生態系統服務價值的變化趨勢，生態減值區為生態系統服務價值降低的區域，反之為增值區，生態服務價值保持不變的區域為生態保值區。從(圖3)可以看出無論是2000—2015年還是模擬的2015—2030年生態保值區空間范圍最大，占據著絕對的優勢。生態減值區主要集中在城市周圍，這也與城市的快速擴張結果相適應。而生態增值區則大部分分布在南四湖流域的東側，由于東側地勢較高，開發難度相對較大，加之近些年來“退耕還林”等政策的疏導，使得東側生態系統環境得以改善。但從流域整體來看生態減值區的面積大于生態增值區面積，且生態減值區分布范圍較生態增值區廣泛，因此對于生態環境的保護仍然需要積極的政策引導。

圖3 南四湖流域生態系統服務價值變化圖譜

3.4 敏感性分析

根據公式(3)，將每種土地利用類型的生態服務價值系數向上調整50%，進行敏感性指數的計算(表4)。

由表4可知，各年修正后的敏感性指數均小于1。其中耕地敏感性指數為0.72～0.75，在所有土地利用類型中最高，表明若耕地的生態系統服務價值系數增加1%，生態系統服務價值的值將增加0.72%～0.75%。說明南四湖流域內生態服務價值對價值系數是缺乏彈性的，研究結果可信度較高。

表4 生態系統服務價值敏感性指數

4 討論與結論

(1) 2000—2015年南四湖流域內耕地、草地和未利用地面積減少，林地、水域/濕地和城鄉建設用地面積增加。耕地、草地面積的減少和城鄉建設用地面積的增加導致生態系統服務價值下降；而林地和水域/濕地面積的增加，彌補了上述用地類型所造成的損失，使區域內生態系統服務價值呈現出上升的趨勢。從土地利用轉移的類型來看，城鄉建設用地的擴張主要占用的是耕地，而對耕地進行補充的主要是草地，這種城鄉建設用地、耕地和草地的耦合關系是造成耕地和草地減少的主要原因。從空間分布上來看，城鄉建設用地擴張出現了3個熱點，分別在菏澤市中心、濟寧市中心和棗莊市中心附近，并形成了3個生態系統服務價值極低區，這3個區域經濟與周圍相比較都比較發達，且有鐵路穿過、交通狀況便利，易于開發利用。而在“退耕還林”等政策的指引下，南四湖流域東部丘陵地帶林地和草地數量有了一定的增長，使得這一區域生態環境得以改善，加之南四湖是生態系統服務價值極高區，在流域內以南四湖為分界線，生態系統服務價值表現出東高西低的特點。生態系統服務價值變化趨勢顯示，生態保值區在南四湖流域占有絕對的數量優勢，生態減值區分布較廣，且主要集中在城市中心周圍，原因是快速的城市化和人口的增長，對這一區域土地的壓力較大，使得土地利用類型變化劇烈，導致生態系統服務價值減少。生態增值區在流域東側相對較為明顯，這一區域地勢較高，屬于丘陵類型，加之政策的引導，使得該區域生態得以改善，生態系統服務價值增高。

(2) 在2000—2015年土地利用變化趨勢下，2030年南四湖流域生態系統服務價值仍有7.29×106元的小幅度增加。但生態問題不容樂觀，與2015年相比糧食生產、原料生產、氣體調節、保持土壤和維持生物多樣性等單項生態系統服務功能繼續下降，生態服務價值極低區以城市為中心繼續擴張，生態增值區面積減少，生態減值區面積擴大，生態系統服務價值分布不均衡趨勢進一步加強。城鄉建設用地的擴張，導致了土地利用結構的變化，進而導致了生態系統服務價值的變化。在城市化、工業化這個不可逆的大背景下，生態環境不可忽視，金山銀山不如綠水青山，金山銀山就是綠水青山。因此有必要對土地進行整治和土地復墾，使得土地利用集約化。在城鄉統籌的方略下，落實土地增減掛鉤政策和基本農田政策，嚴格把控耕地的面積。南四湖發揮著南水北調工程的樞紐作用，生態價值寶貴，是重要的水禽棲息地，而且在水文調節、廢物處理和氣體調節等生態功能方面，起著舉足輕重的作用，因此在城市建設、工業發展過程中必須注意保護生態系統的各項生態功能。

(3) 本文選用基于單位面積價值當量因子的方法估算分析了2000—2015年南四湖流域的生態系統服務價值的變化情況，并利用CLUE-S模型，預測了當前土地利用變化趨勢下，2015—2030生態系統服務價值變化情況，旨在預測當前發展形式下的未來流域內的生態系統服務價值的變化趨勢。21世紀初期是我國經濟飛速發展的時期，同時也帶來了許多生態問題，在此發展趨勢下對未來生態系統服務價值進行預測，對未來土地資源開發、生態環境保護有一定的借鑒意義，能夠避免不良情況的繼續發展，對生態環境造成進一步的損害。但地表是人類活動最劇烈的地方，未來土地利用變化趨勢的影響因素眾多，特別是政策因素直接影響未來土地利用的結構。在政策的基礎上模擬和估算多個土地利用目標情景下的生態系統服務價值，并進行比較分析，為決策者提供多目標方案建議，是下一步研究的主要方向。