雄安新區國土空間開發的生態系統服務價值響應特征

劉禮群,江 坤,胡 智,馮徽徽

中南大學地球科學與信息物理學院, 長沙 410083

近幾十年來,在社會經濟的各項政策驅動下,世界各國土地開發力度持續加大,土地利用與覆蓋變化(LUCC)明顯,對全球與區域生態環境產生顯著影響[1]。如Chen等[2]基于長時序遙感監測數據,在全球尺度上揭示了2000年以來全球土地利用變化特征及其驅動因素；劉紀遠等[3]基于Landsat 8 OLI、GF- 2等遙感影像,應用土地利用動態度、年變化率等指標揭示了2010—2015 年中國土地利用變化的時空特征；宋開山等[4]利用6期不同數據源對三江平原土地利用方式及格局的動態變化進行了定量研究,并分析了其驅動因素。LUCC一方面極大促進了區域經濟發展,然而同時也對生態系統帶來了沉重壓力,開展區域LUCC的生態系統響應研究已成為可持續發展研究的熱點問題。Zorrilla-Miras等[5]研究西班牙西南部Donana沼澤區域發現,自然或半自然土地被轉為農地對區域生態系統的調節功能具有顯著影響；李冰等[6]分析了太湖流域重污染區內土地利用變化趨勢,發現其生態系統服務功能整體呈惡化趨勢,僅在大氣調節和原材料生產價值等方面表現微弱增加特征。基于土地利用動態變化監測結果,結合生態系統服務價值估算方法,定量評估國土空間開發過程中的生態系統響應特征已成為面向生態可持續發展的土地利用規劃與管理重點研究內容。然而,上述研究較多關注的是LUCC與生態系統間的相互關系,定量化評估LUCC生態系統響應特征依然面臨較大困難,成為研究生態系統演化內在驅動機制的瓶頸問題。

生態系統服務指生態系統的結構、功能和過程直接或間接所形成及所維持的人類賴以生存的產品和服務[7—10],可進一步細分為供給服務、調節服務和文化服務以及維持其他類型服務所必須的支持服務等4種類型[11]。生態系統服務價值(ESV)估算旨在定量描述生態系統中各項服務能力的強弱,可為土地利用變化的生態系統服務響應特征提供可行的方法[7—10]。ESV估算方法大致可分為基于單位服務功能價格(功能價值法)和基于單位面積價值當量因子的方法[8]。其中,功能價值法主要通過建立單項服務功能與局部生態環境變量之間的生產方程以模擬小區域的生態系統服務功能,具有科學客觀性[12—13],然而輸入參數較多、計算過程復雜、評價方法和參數標準也未統一,導致該方法運算較困難[14—17]；當量因子法基于區分各類生態系統服務功能,并利用量化標準構建各類生態系統中各服務功能的價值當量,繼而結合面積進行估算,該方法簡單直觀,所需求的數據少,更適合較大區域和全球ESV的估算,在生態系統服務評估中得到越來越廣泛的應用[8]。如1997年Costanza等[9]根據已經發表的研究報告及一些原創性的計算,假設生態系統服務供求曲線是一條垂直直線,評估了16個生物群落的17種生態系統服務的現行經濟價值,首次提出了“全球生態系統服務價值評估”；我國學者謝高地等[10]提出的基于LUCC進行當量賦值的“中國陸地生態系統服務價值當量因子表”,在我國西部天保工程區的六省份[18]、廣西北部灣沿岸地區[19]、京津冀城市群[20]、25個國家重點生態功能區[21]等諸多區域的生態服務價值評估中得到廣泛應用。

雄安新區是繼深圳經濟特區、上海浦東新區之后的又一國家級新區,對集中疏解北京非首都功能、探索人口經濟密集地區優化開發新模式、調整優化京津冀城市布局和空間結構、培育創新驅動發展新引擎,具有重大現實意義和深遠歷史意義[22—23]。新區設立以來,各項基礎設施建設迅速推進,國土空間開發程度進一步加大,在促進地區經濟與社會服務功能的同時也對生態環境產生顯著的潛在影響。為確保區域可持續發展戰略目標得以有效貫徹與落實,中央明確要求雄安新區建設需要堅持生態優先、綠色發展的基礎策略。在此背景下,研究新區國土空間開發過程中的生態系統服務響應特征對于優化土地利用結構、促進城市可持續發展具有重要意義。然而,當前針對新區開發的相關研究較多關注其社會經濟服務功能,而對其生態系統服務功能的影響尚未引起足夠重視[24—25]。侯春飛等[25]基于四期(1995、2005、2015、2019年)遙感影像分析了雄安新區ESV總體變化特征。高星等[26]從“生產-生活-生態”的功能分類入手分析了新區過去30年生態環境惡化與改善的趨勢。然而這些研究時間間隔較大,難以捕捉ESV連續變化特征；此外,這些研究主要關注生態系統服務價值的總體變化特征,未能充分考慮不同土地利用類型轉化對ESV變化時空差異的影響以及未來發展趨勢,無法為國土空間精細化管理提供有效支持。鑒于此,本文以雄安新區為研究對象,采用2014—2020年遙感數據分析土地利用動態變化過程,進而基于ESV定量指標定量評估新區生態系統服務價值及其響應特征,揭示國土空間開發過程中各用地類型相互轉化對生態系統服務功能的影響特征,并結合新區發展規劃預測未來2035年和2050年新區土地利用格局以及ESV變化,為新區經濟建設與生態環境保護的綠色可持續發展策略提供理論參考。

1 數據和方法

1.1 研究區介紹

雄安新區地處北京、天津、保定腹地,位于河北省中部的大清河沖積扇上,屬太行山前平原向沖積平原的過渡地帶[25]。新區介于北緯38.70°—39.16°,東經115.64°—116.33°,含雄縣、容城、安新三縣行政轄區(含白洋淀水域)及任丘市西南部鄚州鎮、茍各莊鎮、七間房鄉和高陽縣北部的龍化鄉,規劃面積約為1770 km2(圖1)。氣候主要表現為暖溫帶季風大陸性氣候,太陽光照充足,四季分明且年均氣溫適中,降水集中于夏季,冬季寒冷且少雪。地形主要為平原,平坦開闊,西北較高,東南略低,海拔7—19 m。研究區土地利用類型主要以耕地為主,植被覆蓋率較低,區內含多處古河道。其中白洋淀作為“華北之腎”,對于京津翼地區生態平衡具有舉足輕重的作用[27]。

圖1 雄安新區遙感影像

1.2 數據源與數據預處理

為對比分析開發前后的土地利用變化及生態系統響應特征,本文選擇2014、2016、2018、2020年四期Landsat- 8衛星OLI陸地成像儀遙感影像開展相關研究。數據源于地理空間數據網站(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率30 m,成像寬幅為185 km×185 km。所下載產品為Level 1T地形矯正影像的00級數據,地理坐標系為WGS- 84參考橢球。研究區邊界源于全國縣區矢量數據與雄安新區規劃邊界矢量數據,統一投影到WGS- 84。

分別對各期遙感數據進行輻射定標與大氣校正,進而參照GB/T 21010—2017《土地利用現狀分類》,結合最大似然分類與目視解譯方法,將土地利用覆被分為耕地、林地、建設用地、水域、未利用地5類。利用Google Earth高分影像對解譯結果進行檢驗,四期遙感影像總體分類精度分別為87.70%、92.02%、91.89%和86.68%,Kappa系數分別為0.78、0.81、0.88和0.81。

1.3 研究方法

本文在分析LUCC基礎上,利用ESV估算方法,定量評估土地利用變化對ESV的影響,并對其未來演變進行模擬。

1.3.1生態系統服務價值計算

不同土地利用類型產生的主要生態系統服務功能有所差異[28]。本文選擇謝高地修正的中國ESV相對值評價方法核算不同用地類型的ESV,1個標準當量因子即為區域內耕地每年自然糧食產量的經濟價值(每年每公頃糧食價值的1/7)[29]。考慮到ESV的時空異質性,李曉賽等[30]在研究河北省青龍縣的當量因子表時,對其進行了功能性系數和經濟性系數動態調整。結合這一成果,陳明葉等[31]提出了河北省大清河阜平流域當量因子表。新區毗鄰大清河水系,因而本文采用陳明葉等的當量因子表作為研究區ESV研究的依據(表1)。

從已有保定市國民經濟和社會發展統計公報獲得2014—2018年的糧食種植面積和糧食產量(表2),計算2014—2018年年單位面積的產量平均值為6.14(t/hm2)。

表2 保定市2014—2018年主要糧食作物產值情況

結合河北省主要糧食作物市場價走勢,2014—2018年糧食平均價格約為2.438元/kg,根據ESV當量因子計算公式((單位面積的糧食產量平均值×糧食平均價格)/7),計算得出新區一個ESV當量因子為2138.5元/hm2。在此基礎上,進一步計算新區各項ESV:

ESVf=∑(Ak×VCfk)

(1)

式中,ESVf代表研究區某項生態系統服務價值(元)；Ak為研究區k類土地利用面積(hm2)；VCfk代表k類土地利用單項服務價值系數(元/hm2)(即k類土地利用單項服務價值當量因子與當量因子2138.5元/hm2的乘積)。

1.3.2生態系統服務價值流向分析

為揭示不同用地類型轉化過程對ESV的影響,采用流向分析方法計算LUCC生態系統服務價值損益[32]。計算公式如下:

PLij=(VCj-VCi)×Aij

(2)

式中,PLij表示一段時期內第i類土地利用類型轉化為第j類土地利用類型后該段時期的ESV損益；VCi、VCj分別表示第i、j類土地利用類型的ESV系數；Aij表示該段時期第i類土地利用類型轉化為第j類土地利用類型的面積。

2 結果與分析

2.1 雄安新區土地利用動態變化分析

2014—2020年新區土地利用及其變化如圖2、圖3所示。總體而言,新區土地利用類型以耕地與建設用地為主。時間上,建設用地、水域及林地面積持續上升。其中,建設用地共增長了79.85 km2,林地面積從2014年的7.06 km2增長到2020年的79.65 km2,水域從2014年的143.34 km2增加到2020年的197.35 km2,增幅高達37.68%。另一方面,耕地面積持續減少,從2014年的1354.29 km2下降至到2020年的1145.54 km2,覆蓋面積占比從75.87%下降至64.17%,但其覆蓋率仍最高。空間上,建設用地分布較均勻,擴散明顯；林地主要分布于雄縣內；水域主要分布在白洋淀和古道河。

圖2 2014—2020年雄安新區土地利用類型變化趨勢

不同土地利用類型間的相互轉化統計結果表明(表3、表4和表5),2014—2016年,耕地面積迅速減少,主要向建設用地(91.71 km2)和水域轉化(11.49 km2),兩者占耕地減少總面積的92.91%。水域增加面積主要來自建設用地(23.68 km2)和耕地(11.49 km2)的轉化,共占新增水域面積的97.32%。林地新增面積主要來自耕地的轉化(7.88 km2),占林地新增面積的82.60%。建設用地主要由耕地(91.71 km2)轉化而來,占轉化至建設用地總面積的91.34%。此外,96.05%(1.46 km2)的未利用地減少區域向耕地轉化。2016—2018年,新增林地主要來自耕地的轉化(16.75 km2),占新增林地面積的92.18%。建設用地擴張亦主要來自耕地轉化(66.46 km2),占所有新增建設用地的88.15%。新增水域主要來自耕地(12.79 km2)和建設用地(11.09 km2),分別占新增水域面積的49.82%和43.20%。另一方面,耕地減少面積主要向建設用地轉化(35.40 km2),占其減少面積的72.53%。2018—2020年,林地穩定增加,增幅變大。耕地減少的部分主要用于建設(101.90 km2),水域的增加主要來自建設用地(19.86 km2)和耕地(15.57 km2)的貢獻。

表3 2014—2016雄安新區土地利用轉移矩陣/km2

表4 2016—2018雄安新區土地利用轉移矩陣/km2

表5 2018—2020雄安新區土地利用轉移矩陣/km2

進一步分析不同土地利用類型相互轉化軌跡的空間分布特征(圖4)。可以發現,土地利用類型變化劇烈區域主要集中在白洋淀(圖4中A、B和C紅色標記區域)及零散分布的村鎮周圍。其中A區主要表現為白洋淀周邊耕地向水域、雄縣內部分林地向耕地的變化；B區主要是耕地向水域、建設用地的轉變,且水域面積擴大明顯;C區以水域周邊耕地向建設用地變化為主。耕地轉為林地的區域主要集中在新區東北部雄縣內。大部分耕地及城市的土地利用變化相對較弱,體現出新區仍以耕地、建設用地類型為主。而D和E區則主要是林地生長的區域。

圖4 2014—2020雄安新區土地利用變化軌跡

2.2 雄安新區生態系統服務價值的時空變化

定量估算新區ESV(圖5、表6和表7)。結果表明,新區總ESV從2014年的31.75億元增加到2020年的36.26億元,總體呈增長趨勢(4.51億元)。為直觀對比分析不同年份ESV等級變化,參考已有文獻[29],結合新區實際情況將ESV分為:負效應(<0萬元/hm2)、低效應(0—2萬元/hm2)、中效應(2—5萬元/hm2)與高效應(>5萬元/hm2)4個等級(圖5)。可以看出,2014—2020年新區負效應區域基本位于建設用地內部,空間上分散于東北、西北等區域,并向東北方向有所擴張,主要原因在于建設用地的水文調節與廢物處理生態服務功能呈現較強的負效應(見表1)。低效應區域分布形態與耕地的空間分布相吻合,覆蓋研究區60%左右的面積,且有被負效應、中高效應區域覆蓋的趨勢。中效應區域主要位于白洋淀水域外圍,主要為耕地與水域的混合區,2018年和2020年東北區域出現較多零散分布的中效應區域,與林地的空間分布相吻合；高效應區域與水域的分布呈現強烈的正相關,即在大片水域集中區(尤其是白洋淀內部),生態服務價值較高,且有向白洋淀外圍擴張的趨勢。

圖5 2014—2020雄安新區生態系統服務價值空間分布

各項生態系統服務功能的ESV變化情況如表6所示。新區正式設立后,ESV變化幅度更大、更快。2014—2020年新區原材料生產、氣候調節、水文調節、廢物處理、生態多樣性與美學景觀的ESV均呈增長趨勢,其中增幅較大的為美學景觀(39.41%)、水文調節(32.77%)與原材料生產(25.78%)等功能,但水文調節ESV在2016—2018年基本沒有變化,而2018—2020年增幅較大。另一方面,由于耕地持續減少,食物生產ESV則處于下降趨勢(-10.78%)。保持土壤和氣體調節ESV前期減少的原因在于建設用地大規模增加,后期增加與林地、水域面積的擴大有關。

表6 2014—2020雄安新區生態系統服務價值結構變化

2.3 雄安新區土地利用變化的生態系統服務價值響應特征

土地利用變化強烈改變了地表屬性特征,從而對生態系統服務功能產生顯著影響。表7統計結果表明,水域和林地的增長導致其對應的ESV一直處于增長趨勢,增加額分別為5.24億元和4.37億元。耕地縮減與建設用地擴張則使得ESV分別減少3.53億元和1.57億元。未利用地ESV變化很小。統計發現,2014—2016年,水域變化導致ESV增長最大(1.71億元),林地變化引起的ESV略有增加(0.23億元),其他土地利用變化類型使ESV呈微弱減少趨勢。2016—2018年,水域ESV增加趨勢依然顯著(1.10億元)。林地增長趨勢亦呈加快趨勢(0.49億元)。未利用地ESV變化很小但轉化為增加趨勢(0.01億元),呈V形變化；其他類型呈下降趨勢,如耕地(-0.85億元)和建設用地(-0.55億元)。2018—2020年,林地ESV(3.65億元)和水域ESV增加顯著(2.43億元),ESV的減少主要是耕地減少導致(-1.85億元)。

表7 2014—2020雄安新區各類用地生態系統服務及總價值變化/(×108元)

進一步分析LUCC與ESV之間的內在響應關系(表8、表9和表10),不同土地利用類型之間轉化導致的ESV變化差異較大。其中,2014—2016年建設用地轉向水域(2.76億元)和耕地(1.69億元)引起的ESV增益最顯著,與石英杰等[33]對于白洋淀區域2011—2017年建設用地流向一致,其次是耕地轉向水域(0.92億元)和林地(0.34億元)引起的ESV流向增益。ESV損失主要來自白洋淀區域外耕地轉向建設用地(-3.37億元),其次是水域轉向建設用地(-0.92億元)。2016—2018年新區主要ESV增益來自建設用地轉為水域(1.29億元)和耕地(1.29億元),其次是耕地向水域(1.02億元)和林地(0.72億元)類型的轉變,主要損失來源于白洋淀區域外耕地(-2.44億元)和水域(-0.88億元)轉向建設用地。2018—2020年ESV損益變化主要來自耕地流向林地(2.97億元)和流向建設用地(-3.74億元)。建設用地ESV流向耕地和水域的結果與楊苗等[34]對白洋淀區域2017—2030年建設用地將會向湖泊轉換的預期相一致。

表8 2014—2016年雄安新區生態系統服務價值損益分析/(×108元)

表9 2016—2018年雄安新區生態系統服務價值損益分析/(×108元)

表10 2018—2020年雄安新區生態系統服務價值損益分析/(×108元)

此外,ESV變化具有較強的空間分異特征(圖6)。2014—2016年ESV增益區域大于損失區域,增益主要集中在安新縣白洋淀區域。2016—2018年增益區域明顯縮小,主要集中在新區西部的藻苲淀、容城縣與雄縣交界處及雄縣內林地面積增加的區域。2018—2020年增益區域大幅擴大,白洋淀以及雄縣內的增益區域明顯大于上一階段。主要原因可能為新區重視高質量發展、實施“引黃濟淀”人工補水及啟動“千年秀林”建設等生態保護政策,使得新區濕地面積和城市森林面積顯著增加[35—36],進而帶動總ESV的增加,表明ESV對水域、林地面積增加區域的積極響應過程。2014—2020年ESV損失區域零星分布于整個研究區,主要位于雄縣、容城縣等地區,該地區經濟發展較快、建設用地擴張迅速,土地可持續利用程度較低[37],對生態系統服務的需求逐漸超過了生態系統承載力的限度,表明ESV對超過生態環境承載力的經濟過快發展及建設用地過度、過快擴張地區的消極響應過程。

圖6 2014—2020雄安新區生態系統服務價值損益空間分布格局(紅色損失區域,藍色增益區域)

2.4 雄安新區生態系統服務價值未來情景預測與分析

圖7 基于Markov模型的2021—2050雄安新區不同用地類型面積(實線表示預測趨勢)

為進一步分析土地利用變化對生態系統服務價值的影響,本文基于2018年、2020年土地利用數據,采用Markov模型[38]預測未來2050年新區不同用地類型面積(圖7),進而采用Liu等[39]提出的FLUS 2.4模型(http://www.geosimulation.cn/FLUS.html)模擬相應LUCC在空間上的分布(表11和圖8)。雖然受氣候變化與人類活動等諸多因素的復雜交互作用,未來土地利用變化及生態系統響應通常具有較強的復雜性與不確定性,然而模型模擬的結果不在于對未來預測的精度有多高,而是可為面向生態系統可持續發展的國土空間開發與優化提供一種可供對比分析的參考方案,因而依然具有較強的現實意義與實踐價值[40—41]。

在Markov模型預測中,未來耕地呈現持續遞減而水域呈現不斷遞增趨勢,建設用地、林地及未利用地則呈現較復雜的波動變化特征(圖7)。結合新區發展規劃,新區2035年和2050年ESV總值將分別達到63.91億元和68.31億元(表11),呈現持續上升趨勢,表明在當時國土空間規劃政策下,新區生態系統有望不斷提升,可為區域可持續發展奠定良好的社會經濟與生態環境基礎。進一步分析表明, 2035年新區土地利用類型主要以林地和建設用地為主,林地主要分布在雄縣和安新縣內,建設用地和耕地主要分布在容城縣和雄縣區域,建設用地的擴展主要圍繞城市群進行,原因可能是上述兩區內部城鎮擴張阻力較弱[42]。“退耕還淀”措施將使安新縣內淀區水域逐漸恢復,這一結論與黃斌斌等人研究較一致[43]。2050年新區以林地、建設用地和水域為主要土地利用類型,建設用地在安新縣占比較少,主要集中分布于容城縣和雄縣,受保護耕地呈塊狀分布于雄安新區東北、西北和西南,較好地驗證了馮運雙等[44]研究結果。ESV負效益區域主要集中在新區的北方,與建設用地呈現強烈相關性,負效應區域與耕地分布近似,中、高效應區域則主要分布在新區南方(圖8)。

圖8 雄安新區土地利用及ESV預測結果

表11 2035年和2050年雄安新區土地利用格局的預測以及生態系統服務價值變化的展望

3 討論與結論

本文基于2014—2020年遙感影像開展雄安新區LUCC動態監測,繼而采用當量因子法對生態系統服務價值進行估算,探究土地利用變化對ESV的影響,并根據規劃設計模擬LUCC發展趨勢。主要結論有:

(1)2014—2020年,雄安新區土地利用變化顯著,主要表現為建設用地、林地和水域面積持續上升,分別增加了79.85 km2、72.59 km2和54.01 km2,耕地面積持續減少(-208.76 km2)。其中,新增建設用地與林地主要來自耕地轉化,新增水域主要來自耕地和建設用地轉化。

(2)雄安新區生態服務系統總價值呈正增長(4.51億元),新區正式設立后,ESV變化幅度更大、更快。負效應區域主要位于城市內部,而高效應區域分布與水域的分布呈現顯著相關性。從單項ESV上看,美學景觀(39.41%)、水文調節(32.77%)與原材料生產(25.78%)等生態系統服務功能價值增長幅度較大,但水文調節生態服務價值在2016—2018年基本平穩,在2018—2020年增幅較大。保持土壤服務功能變化較小(0.88%),食物生產服務功能價值呈較強的下降趨勢(-10.78%)。

(3)LUCC對雄安新區ESV具有顯著影響。其中,水域和林地變化導致ESV增加5.24億元和4.37億元,耕地和建設用地變化導致ESV減少3.53億元和1.57億元。新區主要ESV增益來自白洋淀周邊建設用地向水域的轉化(2.76億元、1.29億元和2.32億元),2018—2020年ESV的增加還受益于退耕還林(2.97億元)；損失來自耕地向建設用地的轉化,三階段分別減少3.37億元、2.44億元和3.74億元。在空間分布上,ESV增益區域主要分布在安新縣內白洋淀區域、雄縣與容城縣交界處等水源充沛、生態保護較好區域；損失區域主要位于雄縣、容城縣等人口眾多、城市化擴張迅速等國土空間開發較劇烈區域,且新區正式設立后增益幅度顯著增大。

(4)在當前發展規劃下,新區ESV將大幅提升。2035年,新區主要土地利用類型為林地,分布在雄縣和安新縣,建設用地則體現在城市往外的擴張,分布于容城縣和雄縣。在此背景下,新區2035年ESV總值將達63.91億元；隨著新區各項功能的不斷完善,生態系統服務質量也將持續提升,2050年ESV總值將有望達到68.31億元,區域社會經濟與生態環境協調可持續發展程度呈現不斷加強特征。

綜上,雄安新區國土空間開發對區域整體生態系統具有較高的正面效應,然而也須警惕建設用地快速擴張對水文調節與廢物處理等生態系統服務功能的負面影響。未來發展須在確保區域總體ESV提升的基礎上,加大對林地、耕地、水域等自然生態服務功能的保護力度,避免建設用地無序快速擴張,全面促進區域社會經濟與自然生態系統的協調可持續發展。