基于PLUS模型的海口市生態系統服務價值時空變化與情景模擬分析

摘要

以海口市為研究對象，分析 2010—2020 年土地利用/土地覆蓋（LULC）數據和生態系統服務價值的變化，采用PLUS模型和當量因子法模擬2035年自然發展（BAU）、生態保護（EC）和經濟發展（ED）3種情景下生態系統服務價值的時空變化特征，探究不同土地利用模式對生態系統服務價值的影響。結果表明：海口市土地利用類型以林地和旱地占比最高，生態系統服務結構相對穩定；受建設用地增加影響，水文調節和水資源供給服務功能下降幅度最大，表明LULC變化與生態系統服務價值變化密切相關；EC情景下，各項生態系統服務均得到改善，LULC的結構調整尤其是提高濕地占比，顯著改善區域整體生態系統服務。

Abstract

Using Haikou City as the research object， this paper analyzed the changes in land use and ecosystem service value from 2010 to 2020， and employed the PLUS model and the equivalent factor method to simulate the spatial and temporal characteristics of ecosystem service value under three scenarios of natural development （BAU）， ecological conservation （EC）， and economic development （ED） in 2035， and explored the impacts of different land use patterns on ecosystem service value. The results showed that land use types in Haikou City had the highest proportion of forested land and dry land， and the structure of ecosystem services was relatively stable. Hydrological regulation and water resource provisioning services declined the most under the influence of the increase of construction land， indicating that the change of LULC was closely related to the change of ecosystem service value. All ecosystem services improved under the EC scenario， and the structural adjustments of LULC， especially the increase of wetland proportion， significantly improved the overall ecosystem services in the region.

中圖分類號：TU986 文獻標志碼： A DOI：10.12233/j.gdyl.2024.02.010

Spatial-temporal Analysis and Muti-scenario Simulation of Ecosystem Service Value in Haikou Based on PLUS Model

FU Hui，CHEN Jie，LI Shuling

基金項目：海南省自然科學基金項目（編號：722QN288）；海南省高等學校教育教學改革研究資助項目（編號：Hnjg2024-10）；海南大學教育教學改革研究項目（編號：hdjy2420）；海南大學課程思政教育專項（編號：hdsz2205）；海南大學校級完全學分制改革研究項目（編號：hdxfz2204）

文章亮點

1）利用多情景模擬探究未來生態系統服務價值；2）區域LULC的結構調整尤其是提高濕地占比，顯著改善區域整體生態系統服務；3）生態保護情景對未來城市生態規劃具有重要參考意義。

文章編號：1671-2641（2024）02-0065-08

關鍵詞

土地利用模式；生態系統服務價值；多情景模擬；PLUS模型

Keywords

Land use pattern；Ecosystem service value; Multiple scenarios simulation; PLUS model

收稿日期：2023-10-19

修回日期：2024-02-05

生態系統服務評估是關于生態系統結構、功能與人類福祉之間關聯的研究領域。由于Robert Costanza等學者的引領作用[1～2]，國內外開展大量對生態系統服務價值（Ecosystem service value）相關的評估工作，早期主要是針對全球和國家等大的空間尺度[3～4]。隨著研究的推進，對濕地、森林、草原和湖泊等中小尺度的研究也在逐漸增

多[5～6]。近年來，學者們從土地利用變化角度對生態系統服務開展評估和動態分析，包括基于土地利用的生態系統服務價值評估、對土地利用與生態系統服務的復雜相互影響的分析[7～10]，由此來探討不同生態系統服務的形成機理、驅動機制及土地利用優化配置的策略。

科學政策的制定必須建立在對生態系統服務價值變化深層次原因的分析之上，不僅要厘清土地利用變化對生態系統服務的影響機制，更要分析土地利用變化的驅動機制，即這些變化是如何受到復雜的自然、經濟和社會等因素的影響。從而揭示影響生態系統服務價值的關鍵指標，建立從土地利用變化驅動因素到生態系統服務價值的關聯系統，把生態系統服務價值的評估切實納入土地利用策略、經濟、社會與環境方面的政策方案的制定中來。

海口市是海南省的省會，也是政治、經濟、文化和生態文明建設的前沿陣地。自2009年國際旅游島建設開始，海口進入了城市發展的高速階段，短期內城市的急速擴張加劇了土地結構的變化，同時也影響了城市的生態系統結構與功能。研究基于2010、2015及2020年海口市土地利用/土地覆蓋（LULC）數據，識別海口市LULC及生態系統服務價值的時空變化特征，并運用PLUS模型模擬2035年3種情景下海口市生態系統服務的變化發展，分析不同LULC變化對生態系統服務價值的影響，以期為海口市城鎮建設開發和生態保護協調發展提供方法論指導和實踐依據。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 研究區概況

海口市位于海南省北部沿海區域，國土面積2 296.82 km2， 屬熱帶季風氣候。海口擁有豐富的地表水和地下水資源，水資源總量達到11.08億m3。截至2021年末，海口市下轄秀英、龍華、瓊山和美蘭4個區，下設21個街道、22個鎮[11]（圖1）。

1.1.2 數據來源

本文LULC數據采用中國科學院資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn）2010、2015和2020年全國土地利用類型遙感監測空間分布數據，空間分辨率為

30 m。參考2021年付杰的海南省生態系統類型分類[12]，將用地劃分為水田、旱地、林地、灌木林、草地、水域、濕地、建設用地和未利用地9類。數字高程模型（DEM）數據來自地理空間數據云（http：/www.gscloud.cn/）；氣溫和降雨數據來自國家氣象科學數據中心（http：//data.cma.cn/wa）；城市市政和公共服務設施分布來自百度在線地圖API接口獲取的興趣點（POI）數據；路網數據來源于OpenStreetMap（OSM）數據集；人口密度和國內生產總值（GDP）數據由海南省各市縣統計公報、統計年鑒及中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和社會經濟數據等匯總得出；生態系統服務價值當量計算所需的主要糧食平均價格、播種面積和平均糧食產量數據來自2010—2020年的《中國農產品價格調查年鑒》《海南省統計年鑒》及《中國統計年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 土地利用單一動態度分析

土地利用單一動態度分析指不同土地利用類型的年均變化速度，即土地利用年變化率，該指標能夠反映土地利用變化的整體強度。公式如下：

（1）

式中，K表示土地利用年變化率，Ua和Ub分別表示某土地利用類型在研究階段初期和末期的面積，T表示初期和末期間的年份數。

1.2.2 PLUS 模型

PLUS模型是綜合了土地利用擴展分析策略和多類型隨機斑塊種子的新型土地利用模擬模型，通過結合隨機種子生成和閾值降低機制，實現對土地利用的精確模擬[13]。首先，根據海口市實際情況和數據的可獲取性，選取社會和自然2方面的10個影響因子，包括高程、坡度、坡向、降雨、溫度、GDP、人口密度、城市道路、公共設施和市政設施，并進行標準化處理。其次，通過用地擴張分析（LEAS）模塊整合土地利用數據和影響因子數據，獲得各土地利用類型的發展概率。基于2015—2020年的土地利用類型轉移概率矩陣，通過Markov-chain對2035年的不同情景下的土地需求進行數量預測。最后，將數量預測結果導入PLUS模型進行預測模擬。

1）轉換成本矩陣設置

轉移成本矩陣表示2種地類間相互轉換的可能性，1表示可以相互轉化，0則表示不能轉化。基于海口市實際情況和相關研究經驗[7， 9]，當前的社會生產力基本可以實現任意地類間的轉換，但考慮到各地類尤其是建設用地向水域的轉變成本較高且極少發生，因此主要對建設用地向水域和濕地的轉入進行限制，其余各地類在空間上均可進行交換（表1）。

2）領域權重設置

領域權重表示不同用地類型的擴張強度，取值范圍為0～1，越接近1，擴張能力越強，反之越弱。以2015年和2020年數據為基礎，對各土地利用的擴張能力進行計算。根據下式對擴張強度進行無量綱處理，所得參數如表2所示。

（2）

式中，表示權重值，為土地利用類型面積，、，分別代表面積最大和最小的土地利用類型的數量。

3）模型精度驗證

為驗證PLUS模型模擬的準確性，以2010年和2015年土地利用數據為基礎對2020年土地利用進行模擬，將模擬結果與2020年實際土地利用數據進行精度校驗。結果顯示， Kappa 系數為0.87，總體精度為0.92，表明模擬結果科學可靠。

1.2.3 生態系統服務價值計算方法

本文采用改進的中國陸地單位面積生態服務基礎當量表進行生態系統服務價值評估，并根據研究區實際情況進行調整。1）參照過往研究經驗[12， 14～15]，對建設用地當量進行補充；2）依據2010—2020年海口市平均糧食產量

（4 110.73 kg/hm2）、中國平均糧食產量（5 430.74 kg/hm2）

修正區域糧食產量。研究表明，1個標準當量的價值量等于該區域單位面積糧食市場價值的1/7。海口市2010—2020年平均糧食收購價格為2.65元/kg，由此計算得出海口市單位當量因子的經濟價值為1 183.11元，并由此得到海口市單位面積生態系統服務價值系數表（表3）。海口市各用地類型的生態系統服務計算基于Robert Costanza的生態系統服務價值模型[1～2]進行計算，公式如下：

（3）

（4）

式中，ESV為生態系統服務的總價值；為研究區第j項生態系統服務功能價值；為研究區第i種類型的土地面積；為第i種類型土地的單位ESV系數；為第i種土地利用類型的第j項生態系統服務功能價值系數[16]。

為了探究海口市生態系統服務價值在空間上的分異特性，采用Arcgis漁網工具建立500 m×500 m的方形網格，計算每個網格內的ESV，按照ArcGIS標準分類中的幾何分隔法將海口市ESV劃分為7個等級，Ⅰ～Ⅶ級取值區間依次為[-37.0，7.7）、[7.7，29.5）、[29.5，40.1）、[40.1，61.8）、[61.8，106.5）、[106.5，198.2）、[198.2，386.5]。

2 結果分析

2.1 海口市土地利用類型時空變化特征

從海口市2010—2020年各地類的面積變化及空間分布情況（表4及圖2）可知，海口市用地類型主要為林地，廣泛分布于海口市的東部和南部區域，其次為旱地，多呈塊狀分散分布。2010—2020年海口市土地利用變化特征主要表現為建設用地擴張導致農業和生態用地大幅縮減。10年間建設用地面積占比快速上升，由8.26%增長至13.22%，增長主要發生在北部城市建成區南側，2015年后建設用地逐漸向東西兩側延伸。在年變化率方面，2015年后建設用地擴張得到一定控制，增速明顯放緩。水田和旱地受嚴格的基本農田政策影響，在2015年后減速開始下降，但也使林地和灌木林成為建設用地擴張的主要來源，年減少速率有所加快。此外，濕地受到主城區西側沿海地帶港口建設的影響，年減少速率開始上升。

2.2多情景下的海口市土地利用類型時空變化特征

結合相關研究經驗[6， 17]，根據海口市未來發展規劃和土地變化特征，設定自然發展情景（BAU）、生態保護情景（EC）和經濟發展情景（ED）。

1）自然發展情景：不考慮任何規劃政策對土地利用變化的約束性影響，利用Markov模型以2015—2020年土地利用轉移概率為基礎，預測2035年的土地利用數量需求。2）生態保護情景：依據《海口市生態保護第十四個五年規劃》，嚴格控制城市擴張和人為開發活動對自然生態的影響，因此降低林地、灌木林、草地、水域和濕地轉化為建設用地和耕地的概率，并通過退耕還林、還湖的方式恢復城市主要生態用地，提高水田和旱地轉林地、灌木林和濕地的概率。同時，根據海口市生態廊道規劃，將區域內的水域及濕地設置為不可轉化區域。3）經濟發展情景：在平衡經濟與生態過程中，優先滿足城市居民的生產、住房和娛樂需求。海口市以第三產業作為主要經濟支柱，與城市建設用地開發密切相關，因此根據往年轉換情況，提高作為建設用地主要來源的水田、旱地、林地、灌木林、濕地和未利用地轉為建設用地的概率。

結果表明（表5），BAU情景延續了當前城市發展的趨勢，建設用地持續擴張，面積增加10 953.09 hm2，但年增速進一步下降。該情景下農田生態系統得到較好的保護，旱地以0.25%的年增速實現正向增長，與當前《海南自由貿易港建設總體方案》提出的補充耕地指標儲備庫和保障糧食安全的耕地保護政策相一致。其余地類面積均保持不同程度的下降，年減速介于EC和ED之間，且較2015—2020年有所下降。

EC情景下建設用地增速得到控制，面積增量最小，僅為9 366.75 hm2，同時林地、灌木林和水域等重要生態用地的減少幅度明顯小于其余2個情景，并且濕地實現正向增長，漲幅達5.26%。該情景下，除由于退耕還林等生態措施推進而面積減少明顯的旱地外，其余地類雖然面積仍有不同程度的減少，但退化速度明顯放緩，遠低于其余2種情景。

ED情景下建設用地擴張規模遠高于其余2種情景，面積增加l14 271.93 hm2，但年增速仍低于2010—2020年水平，這表明未來城市空間開發將趨于飽和。同時，該情景下更大規模的建設用地擴張也導致各地類的萎縮程度高于其余2個情景，其中林地、旱地和灌木林的減量最高，未利用地、濕地和草地則由于基數較小而損失速率更高，尤其是未利用地以每年3.4%的速度消失，相關生態系統將受到嚴重破壞。

3種情景下的海口市生態系統類型空間的變化模式整體相同（圖3），建設用地的擴張均集中于西北沿海地帶，符合“以港口為中心，沿海岸線進行建設”的濱海城市發展特征。但區別于2010—2020年城市空間主要由沿海向內陸擴張的模式，至2035年，海口市建設用地開發呈現出向東西兩翼延展的趨勢，其中主城區西側的長流片區和東側的江東新區最為明顯，因此未來這些區域周邊的土地利用結構變化也更為劇烈。

2.3海口市生態系統服務價值時空變化特征

2.3.1生態系統服務價值數量結構變化

海口市的生態系統服務結構相對穩定，其中水文調節和氣候調節因海口市大面積的林地和濕地資源，成為最主要的生態系統服務類型，二者占比超過價值總量的70%。從總量變化上看，生態系統服務的損耗逐年加重，但2015年后生態系統服務的損耗速度明顯放緩，這得益于2016年開始落實的生態文明試驗區政策，對生態環境指標進行了細化和嚴格管控，降低了城市建設用地對其他地類的轉換。各類生態系統服務中以水資源供給的損耗最為劇烈，其次是凈化環境和氣體調節，三者的年損失率遠高于其余生態系統服務，表現出更高的敏感性和不穩定性（圖4）。

預測數據顯示（圖5），BAU情景下各項ESV均持續下降，水文調節和水資源供給損失最高，約占損失總量的59%。除糧食生產、水資源供給、氣體調節和維持養分循環的ESV減速低于2010—2020年，其余ESV都表現出進一步下降的趨勢。

EC情景下，各項生態系統服務均得到改善，以水文調節和水資源供給改善最為明顯。水文調節實現正向增長，而水資源供給的損失則大幅下降，年損失率由2015—2020年的5.5%縮小至2%，這是該情景ESV高于其他情景的主要原因。由于退耕還林、還湖等生態修復工程主要依賴耕地資源，因此該情景下旱地的損失量高于其余2種情景，但仍高于海口市2035年總體規劃的耕地保有量指標。

ED情景下，除糧食生產外，各項ESV較其余2種情景大幅下降，其中水文調節減少占總損失量的41%。除糧食生產、水資源供給和維持養分循環的ESV減速低于2010—2020年外，其余損失速率大幅上升。一方面是由于建設用地的擴張強化了建設用地的溢出效應，另一方面是削弱了自然生態系統尤其是草地和濕地生態系統，導致其提供的服務下降。

2.3.2生態系統服務價值空間分布變化

在空間分布上，海口市ESV以中部南渡江為分界，大致呈現出西低東高的格局（圖6）。低值區在城市建成區，高值區在北部東寨港自然保護區以及東南部的農林生產保障區。研究周期內低值區不斷擴大，其變化范圍與建設用地高度吻合，主要集中在新海港臨港片區和江東新區。區別于BAU和ED情景，EC情景下ESV的增長主要集中在南渡江以東、大坡鎮以北的區域。該區域森林和濕地增加，因此區域生態服務改善顯著。

3 結論

近年來“國際旅游島”和“海南自貿港”政策的相繼發布，帶動了海口市經濟進入高速發展時期，同時也加劇了生態環境和經濟發展的矛盾沖突。本文對2010—2020年海口市LULC和ESV的時空變化特征進行研究，并運用PLUS模型與當量因子法模擬2035年3種情景下海口市生態系統服務的變化發展，分析了ESV與LULC變化的關系，得到結果如下：

1）海口市土地利用類型以生態用地為主，林地和旱地占比最高。2010—2020年，海口市土地利用變化以建設用地增加和林地、旱地的減少最為顯著，2015年前建設用地增速最快，空間上集中于主城區周邊，2015年后有所放緩，向西北部長流片區擴張。2020年主城區東西兩側均形成城市擴張熱點，在建設用地擴張下生態用地類型的面積大幅下降。

2）海口市生態系統服務結構相對穩定，水文調節和氣候調節占據主導地位，林地和濕地是調節服務的主要來源，對維持海口的生態穩定性具有重要意義。研究期間，海口市的ESV呈持續下降趨勢，但損失速率逐漸放緩，這與LULC變化速率一致。受建設用地增加影響，水文調節和水資源供給服務功能下降最高，表明LULC變化與ESV變化密切相關。空間上，ESV低值區擴散范圍也與建設用地擴張范圍有很高的一致性。

3）在BAU情景下，各項ESV均持續下降。在ED情景下，水文調節大幅下降，進一步表明林地和濕地轉變為建設用地有很強的負面生態系統服務效應。在EC情景下，各項生態系統服務均得到改善，以水文調節和水資源供給改善最為明顯；增值區主要集中在南渡江以東、大坡鎮以北的農林生產保障區域。進一步表明區域LULC的結構調整，尤其是提高濕地占比，能顯著改善區域整體生態系統服務。

本文中結合PLUS模型與當量因子法進行量化和模擬的研究方法，避免了單一模型的缺點，充分發揮2種方法在數量預測和空間模擬方面的優勢[18]。

沿海城市的沿海地區通常是土地利用變化最頻繁的地區，也是生態系統服務下降最嚴重的地區[19～20]。海口市作為典型的沿海“單核”城市，未來城市開發將集中在西北部的沿海岸線，形成西北區域的生態系統服務價值洼地。研究表明，推動城市由單核向多核轉變能夠轉移部分產業和人口，以疏解大城市功能，減輕生態壓力，有效緩解大城市空間功能的集中分布帶來的生態系統結構單一等壓力[21]。2021年10月公示的《海口市國土空間總體規劃（2020—2035）（公眾版）》提出，在國土空間保護開發策略中按照“東進、西提、南育、北聯、中優”的原則，扭轉海口現狀單中心的空間格局，向多組團、網格化的空間結構轉變。這樣不僅可以平衡生態質量和區域經濟增長的需求，還可為周邊城鎮提供發展空間，縮小城鄉發展差距[21～22]。這與本研究的結果一致。

對比3種模擬情景，EC、BAU和ED的ESV差異顯著，分別為447 559.2萬元、399 556.3萬元和386 073.6萬元。BAU情景延續了當前土地政策的發展趨勢，但ESV損失與ED情景相近，遠高于EC情景，這表明在沒有任何干預的情況下，海口市目前的土地和空間開發模式仍然不足以平衡經濟發展和生態保護，需要重新配置土地資源，以促進生態和經濟的協調發展。EC、BAU和ED的建設用地的年變化率分別為1.94%、2.27%和2.96%，EC情景能夠在保持城市擴張速率與BAU情景接近的同時，維持較低的ESV損耗，更符合未來城市綠色發展的需求。未來ESV損失區域將集中在海口市西北部的城市建成區周邊，而改善區域集中在海口市東南部的農林生產保障區。《海口市國土空間總體規劃（2020—2035）（公眾版）》提出，構建“兩核三帶、八廊多園”的市域生態保護格局，其中北部濱海生態帶和南部生態綠帶可分別改善城市建成區北部沿海區域和西部建成區的生態系統服務功能。2035年ESV低值擴大區主要位于新海港臨港片區和江東新區，因此未來還需關注“西提”，即西海岸和美安科技新城建設片區、“東進”江東新區，在新城規劃時充分留足生態用地空間，采取最優的土地利用模式規避生態損失。

注：圖1來自海南測繪地理信息局，審圖號為瓊S（2021）023號；其余均由作者自繪。

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作者簡介：

付暉/1985年生/女/山東肥城人/博士/海南大學（海口 570228）/副教授/研究方向為景觀生態規劃

陳杰/1996年生/男/江蘇南京人/碩士/海南大學（海口 570228）/專業方向為生態系統服務評估

黎淑翎/1986年生/女/廣東佛山人/博士/海南大學（海口 570228）/講師/研究方向為中外園林史、城鄉規劃與土地利用管理、風景園林規劃管理與法規