基于易地扶貧搬遷視角的喀斯特生態脆弱區生態系統服務價值的時空演變

封 清,周忠發,陳 全,朱昌麗

1 貴州師范大學喀斯特研究院/地理與環境科學學院,貴陽 550001

2 貴州城市職業學院旅航學院,貴陽 550046

3 喀斯特山地生態環境國家重點實驗室培育基地,貴陽 550001

生態系統服務維持著地球正常的運轉[1],生態系統功能穩定輸出是人類社會可持續發展的基本前提[2],生態系統服務研究對于社會可持續發展至關重要[3]。生態系統服務價值(ESV)是量化后的生態系統服務功能,表示方式更為直觀,應用較為廣泛[4]。Costanza在1997年率先提出了全球ESV當量因子表[5],謝高地等在Costanza研究基礎上結合中國實際情況,建立了中國單位面積價值當量因子表,為國內有關ESV的研究提供了理論基礎[6-7],由此在國內掀起ESV研究熱潮。王效科等說明了生態系統服務較生態效益包含更多的社會經濟特征[8],賴元長等對退耕還林與ESV變化的相互關系進行了分析[9],趙志剛等測算贛西地區ESV時空變化特征探討區域生態補償策略[10]。ESV研究了生態系統服務功能與人類社會發展的關系,量化了區域生態環境保護成效。至今,ESV已經成為區域生態建設、生態修復效果評估和生態補償等生態評估決策的重要依據[11]。

易地扶貧搬遷對擺脫區域貧困和改善生態環境,促進區域人口、資源、環境協調發展具有積極促進意義[12]。易地扶貧搬遷促使農村人口遷入城鎮,改變搬遷人口生產生活方式,促進農業產業結構調整,有效地緩解區域人地矛盾[13],生態系統逐漸向良性循環的方向調整過渡[14]。易地扶貧搬遷在脫貧攻堅和生態修復方面取得創新性的雙贏效果[15]。然而,現階段易地扶貧搬遷研究主要集中于搬遷產業、農戶生計、減貧效應等社會發展方面[16—18],較少涉及生態方向研究。易地扶貧搬遷研究僅僅關注其社會經濟效益,不利于突顯易地扶貧搬遷的綜合成效尤其生態修復成效,不利于構建持續有效的易地扶貧搬遷后續決策以促進區域可持續發展。因此,易地扶貧搬遷需要強化對于區域影響人類生活質量的根本因素—生態系統服務的研究[19]。ESV研究了生態系統服務功能與社會發展之間的關系,量化了區域生態環境保護成效。易地扶貧搬遷引起的ESV時空演變研究,可以量化易地扶貧搬遷生態保護成效,對于構建易地扶貧搬遷后續決策系統以及增強ESV研究的實效性具有積極意義。

喀斯特山區石漠化程度嚴重、生態環境脆弱,可供有效利用的土地資源有限,當地的人地矛盾日益突顯[20—21],由于生態系統的長期開發利用和巨大人口壓力的影響,制約了生態環境質量與經濟的同步發展[22—23],喀斯特山區是“十三五”期間實施易地扶貧搬遷開展生態修復的重要區域。基于此,選擇貴州省石漠化嚴重且搬遷人口最多的冊亨縣為例,收集 2009、2015、2020年 3個時期的土地利用現狀地表覆蓋數據,采用兩次修正研究區單位面積生態服務價值當量模型,核算和對比研究區易地扶貧搬遷前(2009—2015年)、搬遷后(2015—2020年)兩個時期易地扶貧搬遷引起ESV時空演變,分析不同搬遷人口密度與ESV變量的耦合協調程度,定量揭示易地扶貧搬遷引起的ESV空間分布變化和生態環境改善趨勢,以期為全面評估易地扶貧搬遷生態成效提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

冊亨縣地處貴州省西南部,位于東經105°27′—106°12′,北緯24°38′—25°19′之間,縣域國土面積2596.82km2,全縣轄11個鄉鎮(街道)132個行政村(圖1)。20世紀80年代以來,脆弱的生態環境在人類擾動影響下,全縣生態環境不斷惡化,人地矛盾突出,社會經濟發展水平相對滯后,屬于典型的“一方水土養不好一方人”區域。冊亨縣屬于我國十四個集中連片特殊困難地區的滇黔桂石漠化片區,2014年貧困發生率達33.69%,是全國最后一批脫貧的深度貧困縣。2019年末人口24.03萬,“十三五”期間,全縣共搬遷安置8.75萬人,占全縣人口比重36.41%。其中搬遷至縣城4.4萬人,搬遷至中心集鎮3.3萬人,跨區域搬遷至興義、義龍1.05萬人,共計投入搬遷資金71.43億元。

圖1 冊亨縣地理位置及行政區劃示意圖

1.2 數據來源

研究數據主要包括冊亨縣2009年、2015年、2020年土地利用現狀植被覆蓋數據及村域范圍數據,數據來源于貴州省測繪地理信息行政主管部門。生態系統服務基礎單價計算涉及數據來源于當2015年的《黔西南州統計年鑒》及《全國農產品成本收益資料匯編》。遙感影像數據選擇GF1_WFV遙感影像,源于遙感集市(www.rscloudmart.com)。研究區數字高程模型(DEM)來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)。氣象資料來源中國氣象網(http://cma.gov.cn/),陸表太陽總輻射(MJ/m2)基于氣象站點逐日地表太陽能輻射和日照時數等氣象資料,通過最小二乘法擬合回歸建立模型計算所得。冊亨縣易地扶貧搬遷人口數據來源貴州省生態移民局。

1.3 研究方法

1.3.1生態系統服務價值計算

研究采用當量因子法測算研究區ESV：

(1)

式中,ESV表示生態系統服務價值；f、k分別表示生態系統服務功能分類及生態系統類型；Ak為第k類生態系統類型面積；VC表示單位面積生態系統服務價值。為保障比較分析效果,全文統一采用2015年單位面積ESV為基礎計算三期ESV[24]。

1.3.2模型修正

首先采用研究區農田生產力與全國農田生產力的差異作為地區修訂系數[7],公式如下：

λ=Q/Q0

(2)

式中,λ表示地區修訂轉換系數；Q和Q0,分別代表研究區與全國農田的單位面積糧食產量。

冊亨縣主要糧食作物為水稻、小麥、玉米、薯類,以2015年四類糧食的單位面積產量與全國均值進行比較,以其比值作為地區ESV修訂系數,計算得到轉換系數為0.51。

基于植被凈初級生產力(NPP)因子進一步修正當量因子[25]。為了更準確的體現冊亨縣生態系統服務價值的空間差異性,研究應用植被凈初級生產力[26]在農田單位面積糧食產量修正的基礎上進行進一步調整：

Ei=(bi/B)E1

(3)

式中,Ei為修正后的生態系統服務當量；i=1,2…,n,為生態系統類型；E1為需修正的生態系統服務當量；bi為第i類生態系統類型的NPP；B為一級生態系統的NPP均值。

基于改進的光能利用率模型CASA模型,參照部分參數值[27],計算得到各生態系統類型轉換系數,其中草原為0.551、灌木林為0.440、針闊混交林為0.689、闊葉林為2.235、針葉林為2.287。據此,在首次ESV修訂基礎上,經過NPP修訂得出研究區單位面積生態系統服務價值當量(表1)。

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表1 冊亨縣單位面積生態系統服務價值當量/(103元hm-2a-1)

1.3.3耦合協調度模型

耦合協調指不同系統在自身和外界的作用下產生的相互作用,為更好反映易地扶貧搬遷對研究區生態系統服務價值的影響程度,引入耦合協調度模型定量分析兩者之間的關聯程度。耦合協調度綜合考慮了二者的差距與二者共同的發展水平,同步反映二者總體發展水平程度。因此,研究同時構建了研究區ESV變量與搬遷人口密度的耦合度及耦合協調度模型[28—30]：

(4)

(5)

式中,C為系統耦合度,說明了ESV變量與搬遷人口的關聯關系；U1為村域ESV增量規范化數據,U2為村域搬遷人口數量或搬遷人口比重；T為U1、U2的綜合評價指數,α和β為待定系數,綜合考慮ESV增量與搬遷人口重要性相當,取α=β=0.5；D為耦合協調度,不僅說明系統關聯關系,還能體現系統總體發展水平,說明系統之間是制約關系還是促進關系。為了明確說明生態系統服務價值與搬遷人口密度的耦合關系,對耦合度及耦合協調度進行等級劃分[30](表2)。

表2 生態系統服務價值與搬遷人口密度耦合階段劃分

2 結果與分析

2.1 生態系統服務價值時空變化及其原因分析

研究區總面積2596.82km2,基于ESV計算需要,將研究區土地利用現狀按生態系統分類需求分為6個一級分類11個二級分類,研究區2009、2015、2020年三期土地利用現狀植被覆蓋如圖2。

圖2 研究區2009—2020年土地利用現狀植被覆蓋圖

經過修正后當量因子法計算,易地扶貧搬遷前(2009—2015年),研究區ESV總體呈上升趨勢,由44.46億元上升為46.30億元,變化率為4.13%。易地扶貧搬遷后(2015—2020年),研究區ESV較搬遷前有明顯增長,由46.30億元增長為54.62億元,增長率達17.97%,是2009—2015年增長率的4倍多。搬遷后,研究區ESV降幅較大的生態系統為農田、草原、荒漠,增幅較大的生態系統為森林,具體見表3。

表3 2009—2020年生態系統服務價值變化

根據搬遷前后研究區ESV變量分析,搬遷后研究區ESV增長率達17.97%,較搬遷前有顯著提高。2011年研究區開始實施森林資源可持續發展等工程[31],林地規模化經營已經取得一定成效。但是當地人地矛盾仍然未能消除,農戶為維持生機退耕意愿不強,退耕還林等項目推進存在一定阻力,山區小農經營模式也使得林地規模化經營遭遇一定瓶頸。2015年后,易地扶貧搬遷實施，退耕還林、林地規模化經營等得以有序推進，促進了生態系統服務價值快速增長。較搬遷前,搬遷后研究區農田ESV降低25.97%,草原ESV降低89.62%,森林中灌木林ESV降低52.65%,生態服務價值較高的針葉林、闊葉林ESV共計增加10.01億元。

為有效分析研究區ESV空間分布特征,揭示區域ESV空間演變規律,本文以研究區132個村域(含行政村、村級林場、村級牧場)為基本研究單元,經過ArcGIS 10.3處理得到2009、2015、2020三個年度各研究單元ESV,計算研究單元搬遷前后兩個階段ESV變量并經過自然斷點法結合經驗判斷,將兩個階段ESV變量劃分為5個等級。根據研究區ESV測算結果顯示(圖3),搬遷后2015—2020年間,ESV增加最為顯著區域集中在坡妹鎮、冗渡鎮、巧馬鎮、丫他鎮、八渡鎮、百口鄉一線,基本沿冊亨縣中北側逆時針延續至東南側呈半環狀,而且易地扶貧搬遷后(2015—2020年)增長幅度較搬遷前(2009—2015年)有較為明顯的提升。

圖3 2009—2020年土生態系統服務價值變化圖

當量因子法中ESV變化主要源于研究區土地利用方式轉變,不同類型用地面積的ESV貢獻有明顯差異。2009—2015年研究區一級生態系統除建設用地增幅達到22.44%變化率較高外(增量7.73km2,對區域ESV變化影響不顯著),其他一級生態系統整體變化不明顯,大部分變化范圍處于3%以內(荒漠減幅為5.47%,但減量1.51km2,影響有限)。期間ESV增長貢獻最大類型來源于森林中的灌木林大量調整為單位面積生態系統服務價值當量(VC)更高的闊葉林、針葉林,灌木林減少105.71km2,針葉林、闊葉林分別增加61.91km2、39.13km2。2009—2015年ESV增量明顯區域集中在巧馬鎮巧馬林場和百口鄉或扒村、弄丁村及冗渡鎮美井村、冗貝村等村域。

2015—2020年研究區各類用地均有明顯變化,其中農田減少100.24km2,減幅26.37%,草原減少235.61km2,減幅89.62%,荒漠減少20.21km2,減幅77.38%,研究區范圍內VC較低的地類均有較為明顯的減少。而VC較高的森林增加340.50km2,增幅18.65%,其中闊葉林、針葉林占絕對主導,增量分別為266.93km2、148.19km2。2015—2020年ESV增量較為明顯區域集中在北部的坡妹鎮、冗渡鎮大部分村域及南部巧馬鎮、丫他鎮、八渡鎮、百口鄉的大部分村域,該區域農田較為集中,易地扶貧搬遷引起人口密度降低,人地矛盾得到緩解,搬遷農戶生計中心已由耕地轉移,其退耕意愿大幅提升,退耕還林得以順利推進,6個鄉鎮退耕面積占研究區的84.78%。同時農戶搬遷后規模化經營土地得以有效實施,在政府引導下土地流轉順利推進,農業公司、農業合作社、農業大戶租用農地意愿得以激發,土地規模化經營全面展開,區域范圍內大量灌草叢、灌木林得以調整為經濟價值更高的針葉林、闊葉林,該區域草原調整為森林面積占總調整面積82.02%。6個鄉鎮ESV增量占研究區總增量的82.89%,是研究區ESV增量貢獻最大的區域。

2.2 生態系統服務價值變量與易地扶貧搬遷耦合協調

搬遷人口密度含搬遷人口數量及搬遷人口占農村人口比重。冊亨縣整個易地扶貧搬遷期間,共計搬遷87540人。冊亨縣搬遷人口,以坡妹鎮經冗渡鎮、巧馬鎮、丫他鎮、八渡鎮至百口鄉一線最為集中,搬遷人口超過1000人的24個村域中,有19個位于這6個鄉鎮。冊亨縣搬遷人口占農村人口比重達到39.12%,根據空間分布結果(圖4),搬遷人口比重基本呈現與搬遷總數相對應關系。

圖4 搬遷人口分布圖

根據公式(4)、(5),計算得到冊亨縣132個行政村搬遷人口密度與ESV增量的耦合度C與耦合協調度D空間相關關系(圖5)。研究區耦合度以高度耦合占主導。

圖5 生態服務價值增量與搬遷人口耦合協調度分布圖

基于研究區ESV增量與搬遷人口數量耦合協調度分析,研究區以一般耦合協調占主導,搬遷力度越大的研究單元其ESV增長越明顯,對應的耦合協調水平越高。ESV增量和搬遷人口密度耦合協調度較高區域,集中在坡妹鎮、冗渡鎮、巧馬鎮、丫他鎮、八渡鎮、百口鄉一線,在空間表現基本沿冊亨縣中北側逆時針延續至東南側呈半環狀。總體表現為ESV增幅較大區域與搬遷人口密度較大區域呈高等級耦合協調趨勢。

易地扶貧搬遷促成農戶大量遷入城鎮,原有宅基地基本實現復墾復綠,農戶的生產生活方式完全轉變,其所有農用地所呈現價值由經營性收入轉變為資產性收入,退耕還林、林地規模化經營等工作得以順利推進。易地扶貧搬遷引起的土地利用方式轉變,對研究區ESV提升和改善當地生態環境具有顯著的影響效果,并促使當地生態系統持續向好發展,為當地生態環境改善與保護起到關鍵性作用。

2009—2015年,研究區132個村域有94個ESV實現增長,其中增幅超過500萬元有12個村域,大部分集中于冗渡鎮、巧馬鎮、百口鄉區域,研究區生態現狀呈“總體平穩、局部好轉”的局面。2015—2020年,研究區ESV變化呈顯著的區域分異特征,有121個村域ESV實現增長,其中增幅超過500萬元的有55個村域。ESV增幅較高區域主要集中在坡妹鎮經冗渡鎮、巧馬鎮、丫他鎮、八渡鎮至百口鄉一線。研究區大部分區域ESV呈現平穩增長狀態,區域生態現狀實現由“總體平穩、局部好轉”向“總體好轉、局部良性循環”轉變。

3 結論與討論

3.1 討論

生態修復項目實施對全球生態改善具有明顯效果,中國貢獻尤其突出[32]。其中易地扶貧搬遷對生態修復成效顯著[33]。研究結果表明,易地扶貧搬遷人口外遷從源頭緩解了生態脆弱區人地矛盾,由于人口外遷生態脆弱區退耕還林得以快速推進,土地利用結構調整得以有效實行,農田、草原及荒漠逐漸調整為森林。這些因素使得農田、草原及荒漠等用地類型在實施易地移民搬遷的生態脆弱區占比逐漸降低,森林尤其是具備一定經濟價值的森林類型面積逐漸擴大,從而引起研究區內農田、草原及荒漠等VC較低植被覆蓋大幅減少,而VC相對較高的森林,尤其是闊葉林、針葉林在退耕還林、用地結構調整后面積普遍得到增加。由此可見,在生態脆弱區實施易地扶貧搬遷加速土地利用及植被覆蓋的演變,從而引起ESV在時空分布上發生較為明顯的增加。

研究從充分利用區縣政府掌握的基礎數據出發,指標系統涵蓋了生態系統供給服務、調節服務、支持服務及文化服務等評價指標,分析ESV時空演變作為易地扶貧搬遷生態修復成效評估依據的可行性,進一步增強科學論證,嘗試向全國區縣進行試行和推廣。同時,還可以以此判斷縣域空間上的生態修復成效,引導縣域生態功能區的劃定,結合搬遷人口密度及生態修復水平有針對性制定宅基地、承包地、山林地“三塊地”盤活政策,指引村域發展定位。旨在保障生態系統服務功能的同時兼顧生態系統的經濟效能,提高易地扶貧搬遷后續政策的空間針對性,全面推進區域的可持續發展。

此外,通過與其他相關研究進行比較分析,進一步增強研究的科學性和實用性,以期進一步優化研究方法和指標體系。如比較生態恢復綜合效益評估指標體系[34]及GEP核算指標體系[35],本文尚未結合生態恢復的綜合效益及與人類福祉關聯性評估方面開展相關的研究[36],考慮到易地扶貧搬遷成效評估研究大部分集中于社會可持續發展方面,本研究聚焦于生態脆弱區的ESV空間演變特征,體現易地扶貧搬遷生態恢復成效具有一定可行性。同時,比較TSS-RESTREND 算法、多元回歸殘差分析或人類活動強度指數(HAI)等方法解譯人類活動對生態環境影響[37—39],本研究具有相似性,通過耦合協調度分析方法相對直觀的反映出搬遷人口密度與ESV變量直接的時空關聯特征。但這樣的方法在綜合性及全面性仍然存在一些不足,如搬遷人口密度與ESV變量之間關聯性放到耦合協調度較低的村域未能充分體現易地扶貧搬遷的生態修復效果,后期將嘗試增加莫蘭指數等研究方法,進一步分析搬遷人口密度與ESV變量之間的時空關聯關系。此外,本文關注了研究區ESV大幅提升的主要驅動力,未就氣候、地形、土壤等輔助驅動力進行分析,后期將收集溫度、濕度、土壤等指數數據,參照RSEI 模型等研究方法[40]綜合分析生態系統基于面積和質量引起的價值變化,以期更全面分析生態系統修復成效。本研究采用的土地利用現狀地表覆蓋數據在統一性、精準性上還有一定欠缺,今后需要嘗試更為精細的遙感影像提取技術[41]以提升基礎數據精度。

3.2 結論

本文采用當量因子法評估典型喀斯特生態脆弱縣域的ESV,通過兩次修正保障評估精度,并分階段定量估算研究區ESV時空演變,最后完善和強化了易地扶貧搬遷的綜合效益及生態修復成效評估。經過分析討論得出以下主要幾點結論：

(1)實施易地扶貧搬遷對生態系統服務價值提升具有顯著的促進作用,搬遷后(2015—2020年)研究區的ESV增幅達17.97%,增長8.32億元,比較搬遷前(2009—2015年)4.13%的增幅有顯著提高；

(2)研究區ESV組成中的闊葉林及針葉林的價值量占比普遍較高。此外,坡妹、冗渡、巧馬、丫他、八渡及百口6個鄉鎮的退耕面積為研究區的84.78%,草原調整為森林面積占總調整面積82.02%,其ESV增量占研究區總增量的82.89%,是研究區ESV增量貢獻最大的區域；

(3)研究區ESV增幅與搬遷人口密度存在顯著的正相關,搬遷力度越大其ESV增加越明顯,且對應的耦合協調水平越高,研究區高耦合協調度區域主要集中于坡妹鎮等搬遷人口較為集中的6個鄉鎮。