蘇州市2000—2014年生態系統服務價值及灰色模型預測研究

程媛媛， 周漢磊， 潘勝強， 劉 琦， 周海江， 周天鵬， 陳德超， 伍燕南

（蘇州科技大學 環境科學與工程學院，江蘇 蘇州215009）

生態系統服務功能是指生態系統為人類生存及福祉所提供的直接與間接貢獻[1－4]。 影響生態系統服務功能的因素主要有五個：土地用途變化、外來物種入侵、過度開發、環境污染和氣候變化[5]，其中土地用途變化是導致空間格局及生態服務功能變化的最重要因素[6]。 因此，文中從土地用途角度，對蘇州市2000—2014 年期間的生態服務價值的變化開展了研究，旨在掌握蘇州市生態系統服務功能的變化特征，為資源更優化配置的實現及相關保護生態系統的政策制定提供理論基礎。

當量因子法是由謝高地等學者建立的生態系統價值評估的常用方法之一，該方法針對農田、荒漠、水域、森林四種生態系統分別進行評估。 在荒漠系統的生態評估中需要建設用地面積的數據支撐，而統計年鑒中建設用地的面積數據存在統計口徑不一致的問題，如蘇州統計年鑒中2008 年前的建設用地數據基于市區而統計，2008 年后的數據是基于市域而統計。 該統計口徑的不一致嚴重影響了荒漠生態系統服務價值的評估計算。 因此，筆者通過建立灰色模型，預測相關年份的用地數據，并借助遙感解譯方法對該模型進行驗證與優化，從而提高荒漠生態系統服務價值評估計算的可行性與準確性。

近年來歐陽志云和謝高地等國內外學者對生態系統服務功能及其價值評估展開了深入研究[7－20]。歐陽志云等對生態系統服務功能的價值評估方法進行了研究，并基于科斯坦薩（Costanza）評估指標和方法對我國陸地生態系統的6 項服務功能進行了評估[21]；謝高地等在科斯坦薩（Costanza）的研究基礎上，以調查問卷形式咨詢了我國200 多位生態學家后，制定出我國陸地生態系統服務價值當量因子表[22]。部分學者從不同尺度對多種類型的生態系統進行了實例研究。 2012 年，世界自然保護聯盟（IUCN）駐華代表朱春全先生提出了把自然生態系統的生產總值納入國家可持續發展的評估核算體系[23]，從而進一步促進了生態系統服務價值評估的發展[24]。

盡管蘇州處于長江三角洲平原地區，其高速的經濟發展不可避免的影響著生態環境，如何保證生態建設和經濟發展的雙贏，是影響蘇州可持續發展的核心問題[25]。部分學者對蘇州森林資源或太湖水域的生態服務價值開展了相關研究，但針對蘇州市整體生態系統服務價值的評估研究目前較少。 因此，筆者擬對蘇州市生態系統服務價值進行評估，厘清蘇州市生態系統服務功能類型；通過計算其生態系統服務價值，定量分析生態系統在社會經濟發展中的作用與功能，為蘇州市生態系統走可持續發展道路提供理論依據。

1 研究區域與方法

1.1 區域概況

蘇州市地處東經 119°55′～121°20′，北緯 30°47′～32°02′之間，東依上海，南傍浙江，西抱太湖，北臨長江，總面積8 657.32 km2。 境內河網密布，湖泊眾多，三分之二太湖水面位于蘇州境內，灘涂、湖泊、河流面積占全市總面積的36.6%，水域面積達到36 094 hm2[26]。 蘇州屬亞熱帶季風海洋性氣候，年平均氣溫16.9 ℃，年平均降水量1 745.5 mm。 2016 年末，蘇州市實現地區生產總值15 475.09 億元。 蘇州的主要糧食作物為小麥、水稻、大豆和玉米。

1.2 計算方法與數據來源

第一步：采用謝高地的當量因子法（見表1）對蘇州市2000—2014 年期間的生態服務價值的變化進行計算與分析。 （1）將面積為1 hm2的全國平均產量農田每年所產出的自然糧食經濟價值視為1，其他生態系統某一服務價值當量因子數值則為該生態服務功能與農田食物生產服務功能價值的比值；（2）確定1/7 個單位的全國平均糧食單產市場價值為1 個生態服務價值當量因子的經濟價值量。

當量因子法在區分不同生態系統服務功能的基礎上，基于可量化的標準構建不同類型生態系統各種服務功能的價值當量來進行評估。 該方法較其他方法，如服務價值法，更直觀易用，數據需求較少，是適合我國生態系統狀況和經濟發展水平的一種生態系統服務價值評估工具[27]。 很多學者采用了該方法對我國不同城市地區的生態系統服務價值開展了相關研究，如杜加強等采用該方法對重慶市生態系統服務價值進行了動態評估[28]。 因此，當量因子法應用于蘇州生態系統服務價值的研究與計算，在理論上是適用的，可行性較好。

表1 中國不同陸地類型生態系統單位面積生態服務價值當量表（2003）

第二步：基于蘇州市用地現狀，將蘇州市土地利用類型分為耕地、園地、林地、水域、建設用地和未利用地六種類型，并建立各用地類型與生態系統類型的對應關系（如圖1 所示）[29]。

第三步：數據主要基于《蘇州統計年鑒》（2001 年鑒）和《中國物價年鑒》（2001 國物價年鑒）。 針對2008年前后蘇州市建設用地面積統計口徑不一致的問題，文中采用了遙感圖像解譯和線性回歸模型結合的方法，對2000—2007 年蘇州市域建設用地面積進行了估算，結果見表2。

表2 蘇州市2000—2007 年市域建設用地面積估算結果

由于缺乏2013 年和2014 年玉米的全國平均價格數據， 文中采用回歸系數為0.98 的指數回歸模型對2013、2014 年數據進行預測；回歸方程為 exp（0.080 3*X）*0.757 7（X 取 13、14）。 預算結果見表 3。

1.3 計算過程與步驟

蘇州生態系統服務價值的計算過程依據公式（1）、（2）、（3）主要有3 個步驟。

步驟1：依據公式（1），對蘇州2000 年服務價值年度單位農田生態系統提供食物生產服務功能的經濟價值（Ea）進行計算[30]

其中，Ea為單位面積農田生態系統提供食物生產服務的經濟價值（元/hm2）；1/7，定義面積為1 hm2的全國平均產量農田每年所產的自然糧食的經濟價值為1， 確定1 個生態服務價值當量因子的經濟價值量等于1/7個單位的全國平均糧食單產市場價值；i 為作物種類；mi為i 種糧食作物種植面積（hm2）；qi為i 種糧食作物單位面積產量（kg/hm2）；pi為 i 種糧食作物全國平均價格（元/kg）；M 為糧食作物種植總面積（hm2）。 Ea計算分兩種方式：（1）用 2000 年不變價；（2）用當年價。

表3 單位面積農田生態系統的食物生產服務經濟價值

步驟2：計算不同土地類型單位面積生態系統服務價值系數Ck（計算結果見表4、表5）

其中，Fky為k 類土地利用類型y 類生態系統服務功能的當量因子。

步驟3：計算蘇州生態系統服務價值ESV（計算結果見表6）

其中，ESV 為蘇州市生態系統服務價值（萬元）；Ak為k 類土地利用類型的面積（hm2）。

表4 不同土地類型單位面積生態系統服務價值系數Ck（2000 年不變價）

表5 不同土地類型單位面積生態系統服務價值系數Ck（當年價）

表6 蘇州市2000—2014 生態系統服務價值（不變價、當年價）與GDP

2 結果分析與討論

2.1 生態系統服務總價值的變化

依據當量因子法，分別采用不變價（2000 年）和當年價計算生態系統服務價值，解析蘇州市2000—2014年生態系統服務價值變化趨勢（如圖2 所示）。

圖2 2000—2014 年蘇州市生態系統服務價值及其與GDP 比值的變化趨勢

不變價（2000 年）的變化曲線顯示，蘇州市生態系統服務價值總體呈緩慢上升趨勢，由2000 年的198 億增至2014 年的213 億。 當年價的變化曲線顯示，蘇州市生態系統服務價值從2000—2002 年期間較平穩，無明顯變化；而2002 年后逐步上升，且上升幅度在2007 年后顯著增大，由2008 年的352 億增至2014 年的550 億元，期間的年平均增長率為9.4%。

基于不變價（2000 年）計算得出的蘇州市生態系統服務價值年平均增長率較小（0.5%），而采用當年價得到的年平均增長率較大（12.0%）。 蘇州市GDP 從2000 年的1 540 億增至2014 年的13 760 億，年平均增長率為52.9%，但生態系統服務價值與GDP 的比值（即ESV/GDP）不斷縮小，分別從2000 年的12.85%減少到2014 年的1.6%（2000 年不變價）和4%（基于當年價）。 這表明蘇州市GDP 增長速度大于生態系統服務價值的增長速度，尚未實現經濟發展與生態建設同步的目標。

2.2 生態系統服務功能價值組成結構變化情況

生態系統服務功能價值結構是指各項服務功能價值占總服務價值的比例[27，31－33]。 從圖3 和圖4 來看，基于不變價（2000 年）和當年價兩種方法解析出的蘇州市2000—2014 年生態系統服務價值結構類似：占比最大的兩大功能分別為水源涵養功能（約39%）和廢物處理功能（約35%），體現出蘇州水資源豐富的實際情況以及環境的納污功能。 娛樂文化和生物多樣性保護的占比分別為8%和7%，其余五種服務功能價值總占比為11%左右。

圖3 基于不變價（2000 年）的生態服務功能價值組成及其變化趨勢

圖4 基于當年價的生態服務功能價值組成及其變化趨勢

2.3 土地利用類型及其面積的變化

蘇州市2000—2014 年期間各土地利用類型的面積見表7， 可以看出2000—2008 年期間耕地面積與水域逐步減少，建設用地面積顯著增加。 這主要由于蘇州處于經濟高速發展時期，土地利用變化頻率較快[28]。2008—2014 年期間，林地面積顯著增加（由52 739 hm2增至98 946 hm2），園地與水域面積保持穩定，建設用地面積小幅度增加，耕地面積略有降低。2007 年太湖水危機促使國家加強管理，并于2011 年實施《太湖流域管理條例》，因此，蘇州市水域面積在此期間（即2008-2014 年）保持穩定。

表7 蘇州市2000—2014 年各土地利用類型面積/hm2

2.4 土地利用類型及生態系統服務價值

基于不變價（2000 年）和當年價兩種方法計算了各土地利用類型的生態系統服務價值。 計算結果（如圖5、 圖 6 所示）均顯示水域生態系統服務價值占比最大 （83%～84%），其次是林地（11%）和耕地（5%）；園地因面積和生態系統服務價值系數均相對較小， 所以對應的生態系統服務價值也較小； 城市建設用地其生態系統服務價值系數接近零，因此，忽略不計。

圖5 基于不變價（2000 年）的不同土地利用類型的生態系統服務價值

2.5 蘇州市生態系統服務功能價值變化趨勢

采用不變價和當年價兩種方法， 評價結果都表明： 蘇州市生態系統服務功能價值總體呈現出上升趨勢； 對生態系統服務價值變化趨勢起決定性作用的服務功能是水源涵養和廢物處理功能； 起決定性作用的土地利用類型是水域和林地。

圖6 基于當年價的不同土地利用類型的生態系統服務價值

3 構建灰色預測模型

灰色預測是基于數據量少或者不完全的情況下，建立模型進行預測。 灰色預測模型可操作性強，應用范圍廣。 基于蘇州市2000—2014 年生態服務價值數據，建立方程式（4）、（5），預測蘇州市2020 年生態系統服務價值。

灰色模型建立后，采用后驗差檢驗法對其精度進行檢驗，檢驗結果及生態系統服務價值預測結果見表8。 預測結果顯示，蘇州市2015—2020 年生態系統服務價值總體呈上升趨勢，增長率分別為1%（基于2000年不變價）和9%（基于當年價）。 不變價的預測精度為二級，當年價為三級，即不變價精度較高。

關于利用灰色模型預測所得到的不變價和當年價對應的數值精度問題，有學者認為當年價的生態系統服務價值預測精度不高，這是由于采用當年價的計算方法影響因素較多，在建立模型時，其所需數據變化幅度較大，結果的確定性不強。 因此，文中得出的結論與其他學者研究相同，即不變價精確度較高。

表8 蘇州市2015—2020 年生態系統服務價值趨勢預測及模型檢驗

4 結語

研究結果表明：蘇州市生態系統服務價值總體呈上升趨勢且未來將一直保持，但其與蘇州市GDP 的比值呈下降趨勢；水源涵養功能和廢物處理功能是蘇州市生態系統服務的兩大核心功能；水域和林地則是決定蘇州市生態系統服務價值的兩大土地利用類型。 因此，從實現生態與經濟協調發展和保護水域與林地兩個角度來提出調控措施。

在計算城市建設用地的生態系統服務價值時，由于相關統計口徑發生變化，缺乏2000—2007 年蘇州市市域城市建設用地面積，文中采用遙感解譯和線性回歸相結合的方法，有效解決了數據不足的問題，且計算的精度較高。