基于SolVES模型的關中-天水經(jīng)濟區(qū)生態(tài)系統(tǒng)文化服務評估

趙琪琪,李 晶,*,劉婧雅,秦克玉,3,田 濤

1 陜西師范大學地理科學與旅游學院, 西安 710119 2 陜西師范大學, 地理學國家級實驗教學示范中心, 西安 710119 3 中國科學院海洋研究所海洋地質(zhì)與環(huán)境重點實驗室, 青島 266071

生態(tài)系統(tǒng)服務這一概念在20世紀70年代初被提出后逐步受到人們的承認和普遍使用。過去的30年中,對于生態(tài)系統(tǒng)服務的討論成為了一項熱門話題[1]。此后,各國學者都做了大量研究,例如對生態(tài)系統(tǒng)服務的分類和含義進行闡述以及人類活動影響的分析[2- 3]。研究了氣候變化、土地利用政策等對生態(tài)系統(tǒng)的影響[4- 6]。并對全球生態(tài)系統(tǒng)服務的經(jīng)濟價值進行了評估[7]。生態(tài)系統(tǒng)服務主要包括供給服務、調(diào)節(jié)服務、文化服務以及支持服務。文化服務是指人們通過精神豐富、認知提高、思想啟發(fā)、娛樂和審美等體驗從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的服務[8]。研究生態(tài)系統(tǒng)文化服務,便于人們更加全面地了解生態(tài)系統(tǒng),使政府決策時不僅能夠考慮到自然的生態(tài)價值,更能夠考慮到社會的文化價值[9]。從而有利于地區(qū)資源的開發(fā)和保護,亦為文化服務功能的持續(xù)管理和科學決策提供相關保障[10]。前人的研究主要集中于人類活動對于生態(tài)系統(tǒng)服務的影響和采用貨幣化的形式來衡量其價值。而文化服務因其自身的無形性、主觀性特征,在過往的研究中經(jīng)常被忽視和回避且難以量化和評估。目前國內(nèi)對于生態(tài)系統(tǒng)文化服務的研究特別是大范圍區(qū)域的研究更是少之又少。近年來,國外學者紛紛嘗試對生態(tài)系統(tǒng)文化服務進行評估。例如使用PPGIS方法來識別生態(tài)系統(tǒng)的文化服務[11]。使用結(jié)合基于問卷和生態(tài)物理模型的方法進行評估分析[12]。或利用調(diào)查問卷結(jié)合相關環(huán)境背景,運行SolVES模型和其他模型對比進行文化服務的評估[13-16]。國外的研究大多集中于森林公園等較小區(qū)域。而對于大范圍區(qū)域的評估則十分少見,且對于模型應用的敏感性較少進行討論。

本文依據(jù)關中-天水經(jīng)濟區(qū)的自身特征選取了與文化服務相對應的多種指標,運用SolVES模型進行量化評估,生成了5種價值指數(shù)地圖和價值總和地圖。模型在大范圍區(qū)域的應用取得了較好的效果。為政府對該地區(qū)文化服務資源的持續(xù)管理和保護提供了支持與建議,同時對模型在大范圍區(qū)域的敏感性進行了探討。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

關中-天水經(jīng)濟區(qū)(圖1)是《西部大開發(fā)“十一五”規(guī)劃》中提出的重點發(fā)展經(jīng)濟區(qū),地跨陜西、甘肅兩省。研究區(qū)域面積廣闊,地形地貌豐富多樣,河流眾多。其主體部分為關中平原,西部包括甘肅天水渭河谷地,北部有黃土丘陵、南部為秦嶺山脈；自然、旅游資源豐富,并擁有以十三朝古都西安等為代表的悠久深厚的歷史文化資源,未來發(fā)展擁有巨大潛力。

圖1 關中-天水經(jīng)濟區(qū)位置圖Fig.1 Location of Guanzhong-Tianshui Economic Region

1.2 研究方法

1.2.1 SolVES模型

SolVES(Social Values for Ecosystem Services)模型是由美國地質(zhì)調(diào)查局地球科學和環(huán)境變化中心與美國科羅拉多州立大學聯(lián)合開發(fā)的一款地理信息系統(tǒng)應用程序。本文研究使用的為SolVES3.0版本。SolVES3.0由3個子模塊組成,包括生態(tài)系統(tǒng)服務功能社會價值模塊、價值制圖模塊和價值轉(zhuǎn)換制圖模塊[17]。每個子模塊具有自身特定的功能,且同時能夠關聯(lián)其他子模塊以及腳本數(shù)據(jù)完成附加計算,運用價值轉(zhuǎn)換的方法,連同最大熵模型(圖2)最終輸出價值指數(shù)地圖(VI地圖)。

圖2 最大熵模型分析過程Fig.2 Maxent maximum entropy model analyze process flow

1.2.2 最大熵模型

最大熵模型最初被用于擬合物種的地理分布,基于所觀察物種的點數(shù)據(jù)根據(jù)相似的環(huán)境變量、環(huán)境指數(shù)等在缺少點數(shù)據(jù)的區(qū)域運用價值轉(zhuǎn)化法生成新的點,輸出邏輯曲面。邏輯曲面中每一個柵格單元都有一個0—1的值,代表著該環(huán)境下某一物種生存的可能性。最大熵模型利用價值轉(zhuǎn)換方法,基于SolVES的輸出結(jié)果根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù),將已知點要素的價值類型值轉(zhuǎn)化到缺少點數(shù)據(jù)的區(qū)域,實現(xiàn)將數(shù)值從已知點的區(qū)域轉(zhuǎn)化到未知數(shù)據(jù)的區(qū)域,從而實現(xiàn)預測和評估。

SolVES3.0提供了一個相對完善的評估工具,有利于對不同自然、人文環(huán)境的生態(tài)系統(tǒng)服務進行討論。本文以在關中-天水經(jīng)濟區(qū)獲取的社會調(diào)查數(shù)據(jù)以及相關自然環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)為基礎,生成該地區(qū)的VI地圖。

1.3 數(shù)據(jù)來源

1.3.1 社會調(diào)查數(shù)據(jù)

本文通過發(fā)放調(diào)查問卷于2014年和2015年7月在關中-天水經(jīng)濟區(qū)內(nèi)獲取社會調(diào)查數(shù)據(jù),共發(fā)放1200份調(diào)查問卷,有效回收985份,問卷有效率為82.08%。調(diào)查內(nèi)容分為四個部分。第一部分：調(diào)查對象的社會背景信息；第二部分：影響問卷有效性信息；第三部分：態(tài)度與喜好信息；第四部分：價值指數(shù)(Value Index)信息,即獲取調(diào)查對象對此區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)文化服務指標所打分數(shù)。表1說明了12種不同價值類型[18]的分類及其內(nèi)涵。本文在經(jīng)過實地考察和調(diào)研后,根據(jù)研究區(qū)的自然環(huán)境和歷史文化環(huán)境,選取了價值類型中的審美、文化、歷史、娛樂、精神這5種指標進行研究。

表1 12種價值類型描述

標注*的價值類型在本文中用以研究關中-天水經(jīng)濟區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)文化服務

1.3.2 環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)

SolVES模型需要載入多個用于描述研究區(qū)自然環(huán)境信息的環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)如圖3,分別為：海拔高度數(shù)據(jù)(elevation,ELEV)；坡度數(shù)據(jù)(slope,SLOPE)；山體陰影數(shù)據(jù)(hillshade,HILLSHADE)距道路距離數(shù)據(jù)(distance to roads,DTR)；距水體距離數(shù)據(jù)(distance to water,DTW)；以及土地利用類型數(shù)據(jù)(the landuse/landcover,LULC)。以上各環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)的空間分辨率均為30 m。

圖3 環(huán)境指數(shù)數(shù)據(jù)圖層Fig.3 The environmental data layers

利用SolVES3.0生成五種VI地圖后,對審美、文化、歷史、娛樂、精神五種文化服務指標,通過網(wǎng)絡向熟悉了解關天地區(qū)的高校學者和有關民俗文化學者發(fā)送郵件,請他們對選取指標的重要性以十分制(1—10分)進行打分,然后使用Delphi分析法對專家(5位)的反饋信息進行分析,得到相應權(quán)重并生成最終的總和VI地圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 文化服務分布結(jié)果

SolVES模型生成的VI地圖為每一類文化服務指標的價值指數(shù)提供了地理化和統(tǒng)計化顯示。根據(jù)圖4,可以看出審美價值較高區(qū)域主要在秦嶺山脈形成熱點,同時在城市邊緣區(qū)域有零散的高值點。關中-天水經(jīng)濟區(qū)的整個關中平原部分文化價值比較高,熱點區(qū)域主要在西安、寶雞、天水等核心城市；同時也有許多零散的高值點,主要分布在區(qū)縣、村落等地區(qū)。歷史高價值與文化高價值區(qū)域分布相似,主要集中在西安、寶雞等核心城市；不同的是歷史指標在其他地方均顯示出較低價值。娛樂價值較高的區(qū)域分布廣泛,城市地區(qū)、秦嶺山脈與關中平原交界處(秦嶺山脈北麗)形成娛樂活動的熱點地區(qū)。精神價值主要集中在秦嶺北側(cè)大致沿著秦嶺山脈與關中平原的分界線分布,并形成一些熱點。總和VI地圖綜合了這五種指標,在西安等主要的城市地區(qū)形成熱點,地勢相對平坦的地區(qū)其綜合價值較高。

圖4 社會價值VI地圖Fig.4 The mapping social value index

2.2 文化服務分布特征分析

審美價值在秦嶺山脈上的熱點區(qū)域與人們熟知的眾多風景區(qū)如驪山、翠華山等位置相似；在城區(qū)內(nèi)零散的高值點則多靠近植被覆蓋較多的公園。結(jié)合以上分析可知人們對于植被覆蓋更好的地區(qū)能夠獲得更多的審美價值。

文化價值的熱點區(qū)域與具備深厚的文化積淀,擁有大量歷史文化遺產(chǎn)和人文資源的城市區(qū)域契合。十三朝古都西安,寶雞、天水等均有著深厚的特色文化從而形成了文化熱點區(qū)域；在區(qū)縣、村落、古代陵墓遺址以及寺廟等地區(qū)也有離散的高值點。再者,由于平原地帶更有利于文化活動以及文化傳承,相比之下高海拔地區(qū)文化價值較低,更低海拔、坡度更小的平原地區(qū)形成高值區(qū)；其他少數(shù)零散的高值點,則與分散于高山的寺廟等名勝古跡有關。歷史價值與文化價值相似,主要集中在歷史深厚的城市地區(qū)。

被大量的娛樂機會環(huán)繞的地區(qū)則是娛樂價值較高的區(qū)域,如城市里具有大量公園以及娛樂場所和設施,使得人們可以頻繁地進行娛樂活動；秦嶺山脈北麗則是人們選擇進行娛樂活動的理想場所,既可以方便地到達城市中心,又能近距離地與大自然接觸,由此帶動起來以娛樂為目的的相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,如秦嶺歡樂世界游樂場；此外出現(xiàn)的零散高值點,這可能與個別人群的愛好有關,比如高山攀巖、叢林冒險等。較高的精神價值分布于有著山川的森林公園地區(qū),植被覆蓋度高,能夠欣賞美景、從而緩解精神壓力,是身心得到休養(yǎng)的絕佳地帶。

綜合了審美、文化、歷史、娛樂、精神五種文化服務指標的總和VI地圖,表現(xiàn)出在地勢平坦,城市集中地區(qū)展現(xiàn)的價值較高,而地勢高,坡度陡,人類日常活動較少的區(qū)域則價值較低。

政府在制定相應的保護管理政策時,可以優(yōu)先考慮價值指數(shù)較高的區(qū)域,對熱點區(qū)域給予更多的重視和保護。在制定相應的開發(fā)管理政策時,則是可以對價值指數(shù)較低的區(qū)域進行優(yōu)先開發(fā),從而促進相應區(qū)域的發(fā)展。在得到生態(tài)系統(tǒng)文化服務價值后,政府能夠科學合理地進行相應的生態(tài)規(guī)劃,在時間尺度和空間尺度上實現(xiàn)資源的合理分配和優(yōu)先保護區(qū)的確定。為生態(tài)功能區(qū)的劃分和生態(tài)建設規(guī)劃提供科學的依據(jù)。同時也可以使各級政府克服認識上的局限性,正確處理社會經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護之間的關系,做到經(jīng)濟、社會、生態(tài)協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展[19]。

3 討論

3.1 環(huán)境指數(shù)的不確定性

前文分析中發(fā)現(xiàn)五種指標與土地利用類型(LULC)這項環(huán)境指數(shù)關系密切,價值指數(shù)的熱點區(qū)域分布均與城市、植被等有緊密聯(lián)系。因此,本文繼續(xù)探究除土地利用類型外其他環(huán)境指數(shù)對于模型運行的影響。運行模型并生成新的VI地圖。

由圖5可見,在不使用LULC這一環(huán)境指數(shù)后,5種文化服務指標的價值指數(shù)的高值和低值增加都很明顯且分布區(qū)域擴大,分布相對集中。此外,城市地區(qū)無法形成熱點區(qū)域,與植被覆蓋相關性較大的審美和娛樂價值也無法在秦嶺山脈附近形成高值區(qū)域。但是總體的分布趨勢與之前相似。說明SolVES模型在運行過程中,土地利用這一環(huán)境因素對模型結(jié)果影響較大。

圖5 新生成的社會價值VI地圖Fig.5 The new mapping social value index

3.2 環(huán)境指數(shù)對不同文化服務的影響

對于不同的文化服務指標,對其產(chǎn)生主要影響的環(huán)境指數(shù)不盡相同,以審美、歷史、文化價值為例的分析,見圖6。

圖6 新生成的社會價值VI地圖與環(huán)境指數(shù)圖層對比圖Fig.6 The new mapping social value index and environmental index layer contrast map

在新生成的審美VI地圖中,截取一部分進行放大,可以看出,高值區(qū)域與海拔高度較低區(qū)域相吻合在海拔較高的區(qū)域則價值指數(shù)較低。審美的價值分布受海拔高度影響較大。

在新生成的文化VI地圖中,高值區(qū)域與DTR低值相吻合在距離道路越近的區(qū)域則價值指數(shù)越高。文化的價值分布受距離道路遠近影響較大。

在新生成的歷史VI地圖中,不難看出歷史價值的分布同時受到DTR和DTW兩者的影響。從而高值區(qū)域與距離道路越近的區(qū)域相吻合。在距離水體越遠的區(qū)域則價值指數(shù)較低。

不同的環(huán)境指數(shù)對于不同的文化服務指標有不同的影響,在缺失LULC這一環(huán)境指數(shù)時,模型精度會受到較大影響。應該根據(jù)不同的地區(qū)來選擇更加適宜的環(huán)境指數(shù)。為了更加全面的反應出一個地區(qū)的真實情況,最好選擇多一些的環(huán)境指數(shù)來估算一個地區(qū)的文化服務,才能使其更有代表性,精度更高。此外SolVES模型在運算時對不同的景觀類型采用相同的環(huán)境指數(shù)[20],這也使得結(jié)果具有誤差。但是總體上,模型在關中-天水經(jīng)濟區(qū)的應用取得較好的效果。

4 結(jié)論

生態(tài)系統(tǒng)文化服務的研究長期被忽視,近年來在國外才逐漸受到重視。本文嘗試把主觀的人文調(diào)查數(shù)據(jù)與客觀的自然環(huán)境數(shù)據(jù)相結(jié)合,將公眾層面的文化服務系統(tǒng)地參與到生態(tài)系統(tǒng)服務研究中[21- 22]。通過該模型在關中-天水經(jīng)濟區(qū)的實踐研究和結(jié)果分析,初步評估了該區(qū)域內(nèi)五種生態(tài)系統(tǒng)文化服務指標的分布特點、分布原理以及對模型的敏感性進行探討,證明該模型可以作為對生態(tài)系統(tǒng)服務進一步研究的科學手段,對生態(tài)系統(tǒng)文化服務的研究和科學管理提供了參考。

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