基于生態系統服務價值損益的生態安全格局演變分析
——以遼寧沿海瓦房店市為例

韓增林,趙文禎,閆曉露,鐘敬秋,孟琦琦

1 遼寧師范大學城市與環境學院,大連 116029 2 遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心,大連 116029

生態系統服務作為人類賴以生存的自然環境與效用,是實現生態安全的前提保障,其價值的損益直接影響到區域可持續發展水平[1-2]。隨著我國城鎮化進程提速,生態環境問題日益突出,重要生態系統服務不斷下降,人類活動對生態系統的強烈干擾逐漸成為保障區域生態安全和實現區域可持續發展的最大威脅[3]。在此背景下,基于“反規劃”思想和“格局-過程”互饋理論的生態安全格局(Ecological Security Patterns,ESP),以提升生態系統服務與人類福祉為目標,提出改善區域生態問題的對策與措施并落實于空間地域,被視為緩解當前生態保護與土地開發沖突、保障區域生態安全的有效途徑[4]。因此,以維持生態系統服務為基礎的生態安全格局構建,已成為當今地理、生態以及城市規劃等眾多學科共同關注的熱點[5]。

生態安全格局研究源于20世紀60年代Warntz[6]提出的物種基于潛在表面流動過程建立的點線面模型。自20世紀90年代開始,以俞孔堅等為代表的國內學者對生態安全格局構建展開研究,并將成果應用于城市邊界增長預測與城市空間發展預警等方面[7-8]。綜合來看,經過二十余年的發展,生態安全格局構建的理論基礎與方法日趨成熟,“源地識別-廊道提取”的組合方式已成為構建生態安全格局的基本范式[9]。生態源地提取作為生態安全格局構建的基礎,國內研究多趨于選取具有既定邊界與面積的自然保護區[10]、綠地或水體[11],或建立綜合評價指標體系識別斑塊重要性[12]。然而生態系統服務是提高人類福祉和實現區域可持續性的基礎,各生態系統服務之間相互作用、關系復雜,已有研究鮮有從多種生態系統服務價值(Ecosystem Services Value,ESV)綜合評估角度進行源地與廊道識別以及生態系統空間格局優化。目前,國內學者多引用謝高地等[13]制定的單位面積生態系統服務價值當量因子表核算生態系統服務價值[14-15],這種方法易于操作、結果便于比較[16],但其研究視角是基于全國平均狀態,如果應用于小尺度區域研究,估算結果難以反映研究區實際情況。基于植被凈初級生產力(Net Primary Productivity,NPP)的遙感估算模型,克服了傳統生態系統服務價值估算方法難以反映真實空間分布狀況的缺點,可以直觀地判斷不同地帶在生態系統服務上的貢獻大小[17],從而為土地利用優化配置決策的制定提供依據。

瓦房店市地處東北亞經濟圈節點位置,是大連市聯系遼中城市群以及東北經濟走廊的必經之地,同時也是大連市北部重要的生態屏障。面對發展經濟和保護生態的雙重選擇,科學評估瓦房店市ESV損益并進一步構建合理的生態安全格局,對于緩解城市擴張與生態保護的矛盾具有重要意義。基于此,本文嘗試以遙感估算模型結合生態經濟法評估2000—2014年瓦房店市九項ESV損益情況,并以此為基礎構建兩期生態安全格局,通過對比分析各組分的演變來明確瓦房店市生態屏障的退化軌跡,以期為研究區土地利用開發和生態系統服務提升提供科學參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

圖1 研究區地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

瓦房店市位于遼寧省南部,遼東半島中西部(圖1,121°13′E—122°16′E,39°20′N—40°07′N),西瀕渤海,總面積為3881 km2。瓦房店市地處溫帶季風氣候區,兼有海洋性特征。全市地形由東北山地向西南沿海傾斜,形成了山地、丘陵、平原與濱海濕地相結合的地貌類型,蘊含多種生態系統服務。瓦房店市憑借其優越的地理位置,雄厚的工業基礎,成為遼寧省縣域經濟的排頭兵,享有“中國軸承之都”的美譽。然而,海陸兼備的地緣優勢帶來巨大發展機遇的同時,也讓瓦房店面臨雙重生態問題。一方面,隨著遼寧沿海經濟帶建設步伐的加快,瓦房店市大力推進全域城市化戰略,生態壓力逐年增大,濱海灘涂等自然生態系統被侵占現象嚴重；廠礦向海排污造成近岸海域水質惡化；海水養殖的無序發展逐漸打破海洋原有的生態平衡。另一方面,陸域生態問題同樣嚴峻,大量承接大連市重化企業轉移已埋下空氣質量安全隱患；東部山區水土流失問題不斷加劇；主要河流季節性斷流更是加劇了本已嚴峻的用水緊缺。瓦房店市迫切需要統籌陸海,綜合評估全域生態系統服務水平,構建海陸聯結互通的生態安全格局。

1.2 數據來源與處理

本研究兩期遙感影像來源于美國地質調查局網站(https://www.usgs.gov/),分別為Landsat7 ETM(2000年9月16日)和Landsat8 OLI(2014年9月8日),空間分辨率30m。借助ENVI 5.1,結合Google地圖高分辨率影像進行人機交互解譯,結果經混淆矩陣精度檢驗,kappa值均達到0.85以上,符合研究要求。

NDVI數據來源于美國航空航天局網站(https://www.nasa.gov/)MODIS13Q1數據集的16天合成產品(2000年1—12月,2014年1—12月),空間分辨率250 m。經雙線性內插后將NDVI分辨率精度提升至30 m,以滿足研究需求。通過最大值合成法將數據兩兩合成,生成逐月NDVI數據,使其保持與氣象數據一致的時間分辨率。

氣象數據來自中國氣象數據網(http://data.cma.cn/),獲取瓦房店市以及周邊13個站點的逐月降水量、蒸發量、月平均溫度、太陽總輻射和凈輻射等數據。利用ArcGIS 10.2對各氣象數據進行反距離權重空間插值,獲得空間分辨率為30 m的氣象空間分布柵格數據集。

其他數據主要包括數字高程模型(DEM),土壤數據和社會經濟統計數據。研究區DEM數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30 m。土壤數據來自1∶100萬土壤數據庫。本研究使用的社會經濟統計數據主要來自《大連市統計年鑒2015》和《瓦房店市統計公報2015》。

2 研究方法

2.1 NPP估算方法

植被凈初級生產力是衡量植被生產能力和覆蓋度的重要指標[18],用來表示單位時間內植物在單位面積上所累積的有機物能量,即植被在光合作用過程中扣除自氧呼吸后創造出的有機物質剩余量[19]。本研究采用朱文泉等[20]改進的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型對NPP進行估算。具體計算公式為：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,NPP(x,t)為植物t月份在像元x處的有機物質累積總量(g C m-2a-1)；APAR(x,t)為t月份像元x所吸收的有效光合輻射(MJ m-2a-1)；ε(x,t)為植物t月在像元x處的光能實際利用率。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,SOL(x,t)表示太陽t月份在像元x處的總輻射量(MJ m-2a-1)；FPAR(x,t)為植被t月份在像元x吸收有效光合輻射的百分比；固定值0.5表示植被可利用有效輻射與總輻射之比。

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×εmax

(3)

式中,εmax為最大光能利用率(%)；Tε1(x,t)和Tε2(x,t)分別表示低溫和高溫脅迫影響系數；Wε(x,t)為水分脅迫影響系數。

2.2 ESV估算方法

本研究參考Costanza等[21]的生態系統服務分類體系與千年生態系統評估(MA)[22],并結合研究區生態環境特點,將瓦房店市生態系統服務劃分為4大類和9小類(表1)。目前應用較為廣泛的當量因子法通過專家評分方式建立生態服務當量的價值關系,這種關系由于受專家經驗影響,具有一定局限性[23]。基于NPP的遙感估算模型技術先進,實用性強[24],不僅實現了ESV在時空尺度上的連續性,而且結合典型樣點的實測數據進行“本土化”修改,能更好地體現研究區本土生態系統特征。因此本研究選取遙感估算模型、當量因子法和生態經濟法相結合的估算方法,對研究區2000年與2014年ESV進行測算。各項ESV的估算模型詳見表1,各年份的ESV總價值計算公式如下：

(4)

式中,i表示各項生態系統服務類型,其中V1為有機物質生產價值,V2為氣體調節價值,V3為氣候調節價值,V4為水源涵養價值,V5為土壤保持價值,V6為廢物處理價值,V7為養分循環價值,V8為生物多樣性保護價值,V9為文化服務價值,單位：元 m-2a-1。

表1 瓦房店市生態系統服務價值估算指標體系與方法Table 1 Indicators and Methods of Wafangdian County′s ecosystem services valuation

2.3 生態安全格局構建方法

本研究依據景觀安全格局“廊道-斑塊-基質”理論[33],借鑒前人研究成果確定了由生態源地、廊道、緩沖區等組分構成的生態安全格局。

2.3.1生態源地識別

生態源地作為生態系統服務流動的起點和基地,是整個區域ESV的高值集聚之地,其完整性和準確性對區域生態過程至關重要[8]。本研究運用ArcGIS 10.2中Getis-Ord Gi*模塊對2000年和2014年兩期生態系統服務總價值進行冷熱點分析。Getis-Ord Gi*模塊用以判別區域高值(熱點)和低值(冷點)的空間聚類。通過冷熱點分析,提取兩期ESV總價值90%置信度以上的熱點集聚區作為瓦房店生態安全格局的源地。同時,為了保證生態源地的完整性以及維持生態源地正常的輻射功能[34],本研究剔除面積較小且分布零散的碎小斑塊,選取熱點聚集區內面積在1 km2以上的斑塊作為最終生態源地。

2.3.2阻力面設置

本研究采用Knaapen[7,35]等提出的最小累積阻力模型(Minimum Cumulative Resistance,MCR)建立生態系統服務流動的阻力面。MCR模型通過計算物種從源地到目的地過程中所需代價來模擬物種的移動路徑,其計算公式為：

(5)

式中,MCR為最小累積阻力值；f為從i處到j處的最小累積阻力與生態系統服務流動過程的正相關函數；Dij表示物種從源地j移動到目的地i的距離,Ri為物種移動到目的地i的阻力系數。

本研究依據最小阻力模型,分別將2000年與2014年兩期單位面積ESV取倒數,以取倒數后的單位面積ESV作為生態系統服務流動的“成本”,從而確立阻力面,即阻力值隨ESV升高而減小。

2.3.3生態廊道及其他組分的提取

生態廊道可以將散布的生態斑塊連接起來[20],是物種在源間移動的通道,也是生態系統服務流動的通道。識別關鍵生態廊道并對其加以保護對保障生態要素正常流動具有重要意義。本研究依據最小累積阻力模型的阻力面設置,借助CIRCUITSCAPE軟件識別源地間的最小耗費路徑,進而獲得生態廊道的空間分布。此外,基于MCR模型以及最小累計值與面積關系曲線的突變情況,以阻力閾值確定生態安全分區,將研究區除生態源地以外的所有區域分為生態緩沖區、過渡區和其他區域。

3 結果分析

3.1 NPP估算結果分析

基于CASA模型獲得研究區2000年和2014年NPP變化情況(表2)與空間分布(圖2)。2000年與2014年瓦房店市的全年NPP總量分別為1.61萬億g C和1.65萬億g C。如表2,2000年林地、耕地、海水養殖鹽田、其他用地等土地利用類型所累積的NPP總量均高于2014年。但瓦房店市建設用地的面積的驟增,導致2014年建設用地NPP總量高出2000年約1142億g C。總體來看,得益于2014年良好的水熱條件,2014年植被生長狀況好于2000年,使得2014年NPP無論是從總量還是從平均量都稍高于2000年。空間分布上,研究區兩期NPP均呈現出東北高、西南低的分布趨勢,高值區多集中于東部老帽山、龍潭山和中南部大北山等山地林區。低值區多分布在西南沿海地區以及復州鎮和瓦房店市區,這些區域人類活動頻繁,植被覆蓋度較低,且多為人工栽培作物。經過近15年的高強度城市擴張與圍填海,瓦房店市建設用地面積大幅增加,NPP也由高低值均勻分布演化為低值集聚。

表2 2000年與2014年各地類NPP及其變化情況Table 2 NPP and its changes of Wafangdian land use types in 2000 and 2014

圖2 瓦房店市2000年與2014年NPP空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of Wafangdian County′s NPP in 2000 and 2014

3.2 ESV損益分析

3.2.1ESV時間變化

以表1及式(4)所示的模型為基礎,利用ArcGIS 10.2柵格計算器計算得到瓦房店市2000年與2014年的ESV總價值表(表3)以及各項ESV構成變化圖(圖3)。2000年與2014年價值總量分別是117.38億元和95.52億元,價值總量下降趨勢明顯。兩期生態系統服務構成中,水源涵養總價值分別為40.22億元和22.48億元,貢獻率分別達34.26%和23.53%,為各服務類型之首。土壤保持總價值最低,貢獻率僅4.21%和3.33%。就單項ESV變化來看,2000—2014年瓦房店市除養分循環變化不明顯外,其余各項服務價值均持續降低。其中水源涵養服務損失量最大,達到17.74億元,降幅高達44.07%。其次是生物多樣性保護,降幅為24.75%。其他各項服務價值損失量均小于1.2億元,降幅穩定在1%—10%之間。

2000—2014年,瓦房店市各土地利用類型面積變化顯著。如表4所示,林地、其他用地和耕地面積呈減少趨勢,其中林地面積減少最為嚴重,達到262.56 km2。從空間分布來看(圖4),14年間研究區東部林地分布范圍急劇收縮,格局趨于破碎化,西部沿海未利用土地(其他用地)也逐漸被建設用地侵占。受此影響,瓦房店市林地ESV損失約8.74億元(表3),占到損失總值(21.86億元)的40%,為各地類損失價值中最高。而建設用地、海水養殖與鹽田面積增加趨勢明顯,尤其是建設用地面積在近14年中增加了347.93 km2,土地變化率高達74.71%。如圖4所示,相比于2000年,2014年瓦房店市區和西南沿海地區建設用地面積成倍擴增,擠占林地和耕地現象明顯。受此影響,研究區建設用地ESV增加了63.48%,但遠低于其土地利用面積的增長速度。此外,草地ESV雖然隨其面積增加而有所增長,但1.57%的價值變化率遠不足彌補林地生態價值的損失。可見,城建區面積不斷擴大,林地遭到持續破壞,農業用地逐步收縮,是瓦房店市ESV損益變化的主要原因。

表3 2000年與2014年瓦房店市各土地利用類型生態系統服務價值總量 /107元Table 3 ESV total value of each Wafangdian land use in 2000 and 2014

圖3 2000年與2014年瓦房店市生態系統服務價值構成變化圖Fig.3 Structure changes of ESV value of Wafangdian in 2000 and 2014I：有機物質生產;II：氣體調節;III ：氣候調節;IV：水源涵養;V：土壤保持;VI：廢物處理;VII：養分循環;VIII：生物多樣性保護;IX：旅游娛樂

表4 瓦房店市2000—2014年土地利用變化Table 4 Land use change of Wafangdian from 2000 to 2014

圖4 瓦房店市2000年與2014年土地利用類型圖Fig.4 Land use types of Wafangdian in 2000 and 2014

3.2.2ESV空間分布變化

研究區兩期單位面積ESV空間分布均表現為東北和西南高、中部低,水域(包含海域)高、陸地低的總體趨勢(圖5)。高值區多集中于東部和中南部林地面積廣大、湖泊水庫密布、植被覆蓋度高的山地。而低值區域則與建設用地分布格局相一致,且2000—2014年間,隨著城市化與圍填海活動的加劇,低值分布區呈現急劇擴增趨勢,特別是沿海方向生態系統服務退化現象最為明顯。2005年后,西南沿海長興島和北部太平灣兩個經濟技術開發區相繼設立,瓦房店市興起一場持久性、高強度的圍填海運動,城市邊界快速增長和沿海高強度開發影響了生態系統服務的正常運轉,構建生態安全格局刻不容緩。

圖5 瓦房店市2000年與2014年單位面積生態系統服務價值空間分布Fig.5 Spatial distribution of Wafangdian County′s per unit area ESV in 2000 and 2014

3.3 生態安全格局構建及演變分析

利用ArcGIS 10.2軟件中Getis-Ord Gi*模塊對瓦房店2000年與2014年兩期ESV進行冷熱點識別,得到研究區兩期ESV高低值集聚空間分布(圖6)。相比于2000年,2014年瓦房店市ESV高值集聚區大幅縮減,除近海海水養殖區域變幅較小之外,陸地高值集聚區大面積消失,僅剩河流、水庫、湖泊以及東北部一些植被覆蓋度較好的山地地區。

圖6 兩期生態系統服務價值冷熱點分布Fig.6 The cold and hot spot distribution of ESV in 2000 and 2014

在ESV冷熱點空間分布基礎上,提取置信度90%以上的熱點區并剔除1 km2以下的碎小斑塊作為瓦房店市兩期生態源地(圖7)。研究區2000年與2014年生態源地面積約為1111.40 km2和356.96 km2(表5),分別占研究區總面積的28.63%和9.2%。兩期源地均以水域(含近岸海域)和林地為主,相比于2000年集中連片的分布特征,2014年生態源地分布離散破碎,整合度低,對空間脅迫緩沖能力下降。生態源地作為支撐全市生態系統服務的核心區域,應加強對原有生態資源保護,嚴禁與生態保護無關的建設活動,守好生態底線。

圖7 兩期生態源地分布Fig.7 Distribution of ecological sources in 2000 and 2014

基于最小阻力模型低阻力值谷線,提取出瓦房店市兩期生態廊道(圖8)。研究區2000年與2014年廊道長度分別為136.63 km和231.43 km(表5),長度增加了近1倍,其主要原因是源地面積收縮加大了生態服務在源間流動的難度。生態廊道整體呈橫縱網狀分布,提高了各生態源地之間的空間連通性。生態廊道雖為研究區生態服務流動的低阻力值谷線,但并不等同于其擁有高水平的生態系統服務就能保證生態“安全”。隨著城市擴張導致綠地系統破碎化現象不斷加劇,生態廊道受到人類活動的干擾威脅也將增大。應對其加大保護力度,按照廊道長度和生態服務流動阻力進行廊道風險評估,以確定廊道建設的優先次序。對人類活動頻繁區域附近和已遭破壞的廊道要列為修復重點,以恢復其“綠色通道”功能。科學、有針對性地評估復州河、浮渡河流域實施水利工程的可行性,切實解決二河季節性斷流問題,以恢復水體廊道。

圖8 瓦房店市2000年與2014年生態安全格局Fig.8 Ecological security patterns of Wafangdian in 2000 and 2014

根據最小累積阻力模型中阻力值與面積曲線突變情況,通過設定閾值確定瓦房店市兩期生態緩沖區與過渡區(圖8,表5)。生態緩沖區面積分別為816.51 km2和882.15 km2,主要包括湖濱濕地,山地邊緣人工疏林地以及部分海岸帶,該地區土地利用應以生態保護為主,原則上禁止任何形式的開發活動。生態過渡區面積分別為711.59 km2和1115.78 km2,主要為生態用地與建設用地的交界區。該地區是研究區的限制開發區,作為潛在的生態后備用地,應該以保護性開發為主,嚴格控制城市開發對生態用地的干擾,同時應該加強該區生態基礎設施建設,以遏制生態源地持續縮小的趨勢。

將上述生態源地、生態廊道、生態緩沖區以及生態過渡區組合疊加,共同構成了瓦房店市生態安全格局。總體來看,14年間城市化快速發展以及沿海地區高強度圍填海活動,導致瓦房店市生態用地退化軌跡明顯。本文研究結果可為瓦房店市未來人類開發建設活動提供科學警示,為推進瓦房店市高質量全域城市化的“生態紅線”劃定提供重要科學參考。

表5 瓦房店市2000年與2014年生態安全格局各組分統計Table 5 Statistics of various components of ecological security pattern of Wafangdian in 2000 and 2014

4 結論與討論

4.1 結論

本文通過建立遙感估算模型對瓦房店市ESV進行核算,并以此為基礎構建生態安全格局。通過對比分析2000年與2014年研究結果來揭示沿海地區在土地利用變化影響下ESV的損益以及生態安全格局演變。結果表明：

(1)瓦房店市2000年與2014年NPP總量分別為1.61萬億g C和1.65萬億g C,均呈現出東高西低的分布趨勢,且這種分布不均的趨勢2014年更明顯。NPP高值區多集中于東部和中南部山地,低值區則多集中于擁有大面積建設用地的沿海地區和市區。

(2)2000—2014年,瓦房店ESV總值減少了約21.86億元,降幅達18.12%。ESV空間分布表現為水域高于陸地,山地高于平原的趨勢。14年間,瓦房店市的高值集聚區面積不斷縮小,低值面積逐漸擴大,以西南沿海地區和中東部山地最為突出。

(3)土地利用變化是導致2000—2014年ESV損失的主要原因。快速城市化以及高強度的圍填海導致瓦房店市林地、耕地和未利用地面積大幅度減少,特別是林地減少了約262.56 km2。而建設用地、海水養殖與鹽田面積成倍增長,增加面積達到近500 km2。城市邊界快速增長和沿海高強度開發造成了瓦房店市ESV大量損失,鑒于此,政府應加強生態保護意識,慎重決定圍填海及土地改造開發實施地點及方向。

(4)2000—2014年,生態源地面積減少了近800 km2,受此影響生態廊道長度增加了近一倍。研究區ESV損失造成生態安全格局各組分退化軌跡明顯。基于2014年所構建的生態安全格局,后續城市建設規劃工作中應切實轉變“向海索地”的工作思路,禁止審批新增圍填海項目,并加強內陸林地的保護。在東北部老帽山、龍潭山和中南部大北山等林地連片山地以及西部和西南部沿海毗鄰海水養殖與鹽田的近岸海域劃定自然保護區,以開發與保護并重的視角,統籌陸海國土空間開發保護,以期綜合提升瓦房店市生態系統服務,保障區域生態安全。

4.2 討論

分析生態安全格局時空動態演變,對明確區域生態退化方向和軌跡、指導生態恢復和建設具有重要意義。通過構建生態安全格局達到對生態過程的有效調控,已成為目前緩解生態保護與經濟發展的重要空間途徑。目前基于靜態生態安全評價的安全格局構建漸趨成熟,而基于生態系統服務供需的安全格局構建以及區域生態安全格局的動態變化逐漸成為研究的趨勢和學界的共識[36]。此外,不同的生態系統服務間的具體相互作用關系復雜[37-38],不同時間和空間尺度的權衡與協同關系也不盡相同,識別生態系統服務間此消彼長的權衡作用與同增同減的協同作用對實現生態系統可持續管理至關重要[39]。然而在現有研究在區域生態安全格局構建中,假定不同生態過程之間相互兼容,彼此之間不存在協同或權衡關系。但事實上,不同生態過程之間存在密切的相互作用、相互影響,其與整體生態功能的耦合關聯可能大相迥異[40]。因此,有必要深入解析不同生態過程的耦合關聯,構建面向山水林田湖生命共同體一體化管理的區域生態安全格局。

本文在研究區域生態安全格局的動態變化過程中,對安全格局的各組分變化的準確量化仍有不足。此外,采用基于遙感模型的生態系統服務價值評估方法雖然擁有強大的計算能力和科學性,但是簡單的數字累積和公式模擬并不能完全體現生態安全的內涵,部分公式當中經驗系數也需要結合研究區當地實測數據不斷模擬和調試才能獲得接近研究區實際水平的生態系統服務。