基于土地利用變化的松原市生態系統服務價值預測

張 爽，杜會石

（吉林師范大學旅游與地理科學學院，吉林 四平 136000）

?

基于土地利用變化的松原市生態系統服務價值預測

張 爽，杜會石

（吉林師范大學旅游與地理科學學院，吉林 四平 136000）

摘 要：以典型農牧交錯區的吉林西部松原市為研究區，利用2000、2010、2015年TM/OLI遙感影像，解譯得到研究區3期土地利用變化信息圖譜，運用GIS空間分析和數值統計分析方法研究該區土地利用變化情況，對2020年土地利用信息進行預測，并由此評估該區未來生態系統服務價值變化特征。結果表明：近15 a，松原市地區水田面積增加最多，年均8.41%；生態系統服務價值增加33.86×108元。模擬預測結果為，到2020年，松原市土地利用類型的旱田、水田、水域、濕地和建筑用地面積呈增加趨勢，其中旱田面積增加最多，達49 596.37 hm2；林地、草地和未利用地面積呈減少趨勢；生態系統服務價值增加不顯著，由2010年的357.14×108元增加到2020年的362.36×108元，年均增長率為0.1%；精度檢驗及敏感性分析表明，研究結果可信。

關鍵詞：生態系統服務價值；預測；CA-Markov；松原市

生態系統服務（Ecosystem services）是生態學重要的研究內容[1]，謝高地發展了Costanza等研究成果，構建了中國陸地生態系統服務評估方法[2]。此后，國內學者開展了大量研究工作[3-7]。如董全[8]改進Costanza的類別劃分，將ESV最終確定11類生態服務功能；侯元兆等[9]測算了中國森林資源總價值，蔡中華[10]對中國生態系統服務進行了深入分析，王紅梅[11]等將生態系統服務價值研究開創性的劃分為三個階段并確定各階段的研究重點，歐陽志云、趙同謙等[12-15]對我國水域、草地、林地等區域景觀維度的生態系統服務價值進行了評估，何浩等[16]根據實際情況，研究了我國陸地生態系統服務價值功能，總結了一些有參考價值的評估工具、方法與模型。

松原市地處干旱半干旱區去過渡地帶，區內生態環境脆弱，景觀生態對氣候變化敏感。而近10 a，隨著人口增加、經濟快速發展，人類擾動疊加在氣候變化背景下，致使地表景觀格局破碎，生態環境問題亟待解決，而生態系統服務價值研究是評估生態環境變化較好切入點。目前，已有的生態系統服務價值（Ecosystem Services Value，ESV）研究大多是針對吉林省西部地區進行的大尺度研究，但鮮有針對松原區域尺度上的具體分析。因此，在該區開展土地利用變化及生態系統服務價值研究具有重要科學意義。筆者運用基于GIS和遙感技術，研究近15 a吉林西部松原市的土地利用變化特征，并評估預測由此引起的松原市生態系統服務價值的變化，為區域環境保護以及區域可持續發展提供科學依據。

1　數據處理及研究方法

1.1研究區概況

松原市位于中國東北地區，面積22 034 km2（123°6'～126°11'E，43°59'～45°32'N），占吉林省面積12%，總人口約290萬。該地區屬中溫帶大陸性季風氣候區，年平均氣溫4.5℃，無霜期135～140 d。年降水量在400～500 mm之間，多集中在7～8月。松原市是吉林省西部土地風沙化、鹽堿化問題的典型區，土地利用受自然條件限制嚴重。

1.2數據獲取與處理

以2000年、2010年、2015年30 m分辨率的Landsat5 TM和Landsat8 OLI衛星遙感影像為數據源。輔以研究區1∶10萬地形圖，行政區劃圖，地質地貌圖，相關社會經濟統計資料等。數據處理過程為，選取TM432、OLI543通道對遙感影像數據進行標準假彩色合成，以研究區1∶10萬地形圖及實地測量野外驗證點為基準，對遙感影像作幾何精校正[17-18]。為與前人研究保持連貫性和可比性，確定該區土地利用類型包括耕地（旱田和水田）、林地、草地、水域、建筑用地、濕地和未利用土地[17]。影像解譯并制作松原市近10 a土地利用變化信息（圖1、表1）。

圖1　2000～2015年松原市土地利用變化遙感影像與解譯圖

1.3土地利用預測方法

1.3.1CA模型 CA模型在時間、空間、狀態上離散，各變量狀態改變在時空上均表現為局部特征[19]，表達式為：

式中，S表示元胞有限、離散的狀態集合；t、t+1表示不同時刻；N表示元胞的鄰域；f表示局部空間的元胞轉化規則。

1.3.2CA-Markov模型 柵格圖中，各元胞（像元）的當前狀態及相鄰元胞狀態決定下一時期該元胞的狀態[20]。實現過程如下：

（1）確定轉換規則和構造CA濾波器。將研究區2000年、2010年解譯矢量數據轉換為柵格格式，利用Arc GIS軟件，計算獲得土地利用轉移矩陣等信息，構建了5×5濾波器。

（2）確定起始時刻和迭代次數。以2010年土地利用為基礎數據，選擇循環次數，仿真2015年土地利用格局，用于檢驗精度；以2010年土地利用/覆被格局為基礎（圖2），對2020年土地利用情景進行預測。

表1　2000、2010年松原市土地利用類型面積轉化情況　（hm2）

圖2　2015年松原市土地利用預測（a. 2015年遙感解譯圖；b. 2015年仿真結果）

1.4生態系統服務價值評價方法

生態系統服務價值的計算公式為：

式中：ESV為生態系統服務總價值（元），VCk為生態價值系數（元/hm2·a），Ak為研究區內土地利用類型 的分布面積（hm2）；ESVf為生態系統單項服務總價值（元），VCfk為單項服務功能價值系數（元/ hm2·a）[21]。

參考前人在松原區域修訂后的中國不同陸地生態系統單位面積生態服務價值表[17]。

2　結果與分析

2.1土地利用/土地覆被變化

近15 a，研究區水田面積增加最多，年均增幅8.41%。其中，2000～2010年，水田、水域、濕地和建筑用地面積呈增加趨勢（圖3），水田面積增加最多，達123 543.96 hm2，增幅最大，為126.23%；水域面積增加不顯著，為6 266.55 hm2，變化幅度為7.55%。旱田、草地、林地和未利用地用地面積減少，其中，旱田面積變化最大，減少103 530.99 hm2，變幅-8.46%；林地減少27 122.17 hm2，變幅-22.87%；草地減少10 494.38 hm2，變幅-6.11%；未利用地減少19 591.25 hm2。從土地利用變化轉移矩陣表（表1）可以看出，人類活動以及地方經濟政策是該地區土地利用變化的主要影響因素，人類活動加速了農田化進程，因此，地方政府政策規劃促使水田面積大量增加。

根據預測，2010～2020年，松原區以建筑用地增加幅度最大，面積增加6 772.35 hm2，增幅達6.27%；旱田面積由前10 a的快速減少趨勢轉為緩慢增加，面積增加49 596.37 hm2，增幅為4.43%；水田增加幅度放緩，面積增加9 565.08 hm2，增幅由前10 a的126.23%減少到4.32%；濕地增幅也明顯減小，由前10 a 的54.13%減小到2.35%；水域面積增加2 133.53 hm2，增幅2.39%；未利用地面積減少35 024.68 hm2；林地和草地面積變化趨勢與前10 a基本保持一致，減少幅度分別為22.85%和8.20%。

圖3　2000～2020年松原市土地利用變化

2.2生態系統服務價值（ESV）變化

近15 a，松原市區域ESV總體增加33.86×108元，水田貢獻率最大，增加了29.36×108元的ESV。2000～2010年，ESV由318.30×108元增加到357.14×108元，年均增加3.88×108元，年均變化幅度為1.22%（表3）。面積增加最多的水田，ESV增加了29.37×108元，占ESV變化絕對值的46.28%；面積增加最少的水域增加了12.72×108的ESV，占ESV變化絕對值的20.04%；而面積增加了54.13%的濕地，卻損失了9.06×108元的ESV，占ESV變化絕對值的14.28%；因林地減少而損失5.24×108元的ESV，占ESV變化絕對值的8.26%。

基于數據進行預測，未來10 a，研究區生態系統服務價值仍呈增加趨勢，變化量為5.22×108元。其中，占面積變化總量絕對值1.62%的水域，使ESV增加了4.33×108元；占面積變化總量絕對值37.70%的旱田僅增加3.03×108元的ESV，占ESV變化絕對值的19.87%；林地的ESV減少幅度最大，年均減少0.4×108元；而草地的ESV減少了0.85×108元，占ESV變化總量絕對值的5.55%。

表2　2000～2020年研究區生態系統服務總價值及價值構成變化　（hm2）

2.3生態系統單項服務功能價值（ESVf）變化

2000～2010年，研究區ESVf變化的總體趨勢是：氣體調節、氣候調節、水源涵養、廢物處理、生物多樣性保護、食物生產和娛樂休閑呈增加趨勢（表4），其中，增加最多的是水源涵養，增加了20.94×108元，占變化量絕對值的51.09%。而土壤形成與保護與原材料呈減少趨勢，其中，原材料減少0.6×108元，占變化量絕對值的1.46%。

根據預測，2010～2020年，ESVf變化趨勢是：氣候調節、水源涵養、廢物處理和食物生產呈增加趨勢，其中，水源涵養仍增加較多，年均增長率為24.33%。而氣體調節、土壤形成與保護、生物多樣性保護、原材料與娛樂休閑呈減少趨勢，其中，原材料減少最多，10年減少了0.43×108元的ESV。

表3　2000～2020年研究區生態系統服務功能價值變化表　（億元）

3　結論與討論

通過對松原市土地利用變化數據的分析，提取2000～2010年該區土地利用變化情況，運用CA-Markov模型預測2020年土地利用狀態，估算該區生態系統服務價值變化。主要結論如下：

（1）在土地利用及生態系統服務價值評估方面，CA-Markov模型在預測土地利用類型和生態系統服務價值的研究中發揮著顯著的作用，可成為運用3S技術預測土地覆被變化及生態系統服務價值估算的有效方法。

（2）近15 a，松原市土地利用變化最顯著的類型為水田，總面積增加123 487.81 hm2，其ESV同樣增加最多，年均增加1.96×108元。2000～2010年，松原市水田、水域、濕地和建筑用地面積增加，其中，水田面積增加最多，變幅為126.23%；旱田、林地、草地和未利用地面積減少，林地減少幅度最大，變幅為22.87%。土地利用變化主要受人類活影響。土地利用變化促使ESV增加38.83×108元，變化幅度12.20%；單項服務價值中，水源涵養增加最多，達20.94×108元，占ESV變化量絕對值的51.09%，主要是由濕地與水域面積增加所致。

（3）根據預測，2010～2020年，林面積變化幅度最大，達-22.85%；面積增加最多的是旱田，增幅為4.43%；水田、濕地和水域面積增幅分別為4.32%、2.35% 和2.39%，較前10 a 增速放緩；草地和林地面積變化趨勢不明顯。ESV以年均0.52×108元的速率呈增長趨勢；單項服務價值中，水源涵養增加速度最大，占變化量絕對值的55.17%。土地利用變化，以及由此引發的生態系統服務價值的損益受人類活動影響，因此，松原市亟需加強生態文明建設，促進人與自然和諧發展。

參考文獻：

[1] 杜誠程. 基于TM影像的武漢市土地利用生態服務價值研究[D].武漢：中國地質大學，2008.

[2] Xie G D，Lu C X，Leng Y F，et a l. Ecological assets valuation of the Tibetan Plateau[J]. Journal of Natural Resources，2003，18（2）：189-196.

[3] 程琳琳，王鵬飛，楊耀淇，等. 土地利用變化對生態服務價值的影響研究——以北京市為例[J]. 湖北農業科學，2014，53（4）：984-988.

[4] 李 淵，魯成樹，王 娟，等. 基于土地利用變化的生態服務價值研究[J]. 中國農學通報，2007，（06）：576-580.

[5] Zhao T Q，Ouyang Z Y，Zheng H，et al. Forest ecosystem services and their valuation in China[J]. Journal of Natural Resources，2004，19 （4）：480-491.

[6] 王 成，趙萬民，譚少華. 基于生態服務價值評價的局地土地利用格局厘定[J]. 農業工程學報，2009，25（4）：222-229.

[7] 龔毅帆，周致遠，孫小舟，等. 湖北省漢江流域生態服務功能價值評估[J]. 湖北農業科學，2015，54（24）：6231-6234.

[8] 董 全. 生態功益：自然生態過程對人類的貢獻[J]. 應用生態學報，1999，（2）：233-240.

[9] 侯元兆. 中國森林資源核算研究[M]. 北京：中國林業出版社，1995.

[10] 蔡中華，王 晴，劉廣青. 中國生態系統服務價值的再計算[J]. 生態經濟，2014，（2）：16-18.

[11] 王洪梅，錢金平. 對生態系統服務研究的幾點新認識[J]. 地理科學進展，2009，28（6）：863-869.

[12] 歐陽志云，趙同謙，趙景柱，等. 海南島生態系統生態調節功能及其生態經濟價值研究[J]. 應用生態學報，2004，15（8）：1395-1402.

[13] 趙同謙，歐陽志云，王效科，等. 中國陸地地表水生態系統服務功能及其生態經濟價值評價[J]. 自然資源學報，2003，18（4）：443-452.

[14] 趙同謙，歐陽志云，賈良清，等. 中國草地生態系統服務功能間接經濟價值評價[J]. 生態學報，2004，24（6）：1101-1110.

[15] 趙同謙，歐陽志云，鄭 華，等. 中國森林生態系統服務功能及其價值評價[J]. 自然資源學報，2004，19（4）：480-491.

[16] 何 浩，潘耀忠，朱文泉，等. 中國陸地生態系統服務價值測量[J].應用生態學報，2005，16（6）：1122-1127.

[17] 杜會石. 半干旱區土地利用/覆被變化及生態系統服務價值研究——以吉林省西部為例[D]. 長春：東北師范大學，2008.

[18] 汪宏晨，李 暢，王 清. 基于RS與GIS的黃岡市土地利用時空變化分析[J]. 湖北農業科學，2014，54（19）：4709-4713.

[19] 楊 越，杜會石，哈 斯，等. 馬爾柯夫模型在預測吉林省西部土地鹽堿化發展趨勢中的應用[J]. 湖南農業科學，2012，（9）：60-63，64.

[20] 湯 潔，汪雪格，李昭陽，等. 基于CA-Markov模型的吉林省西部土地利用景觀格局變化趨勢預測[J]. 吉林大學學報（地球科學版)，2010，40（2）：405-441.

[21] Wang Z M，Zhang B，Zhang S Q，et al. Estimates of loss in ecosystem service values of Songnen Plain from 1980 to 2000[J]. Journal of Geographical Sciences，2005，15（1）：80-86.

（責任編輯：肖彥資）

Ecosystem Services Value Forecast in Songyuan City based on Land Use Change

ZHANG Shuang，DU Hui-shi
（Tourism and Geographical Science Institute， Jilin Normal University， Siping 136000， PRC）

Abstract：Choosing Songyuan, the typical farming-pastoral area in the west of Jilin province as study area, using artificial visual interpretation method, determined the transfer of land use types during 2000 to 2015 by spatial analysis and statistical analysis and predicted the land use situation in 2020 through the CA-Markov model based on 2000, 2010 and 2015 TM/OLI remote sensing image, then estimated the future ecosystem service value of study area referring to the revised Chinese terrestrial ecosystem service value per unit area of the table. The results show that, the wet area increased the most, 8.41% per year in recent 15 years; ecosystem service value increased ￥33.86×108yuan. Songyuan land use types will undergo significant changes by 2020. Dry land, paddy fields, wetlands and construction land area showed an increasing trend, especially the dry land increases 49 596.37 hm2. On the contrary, woodland, grassland and unused land area showed a decreasing trend; Little change in the value of ecosystem services by 2010 increase ￥ 357.14×108to 2020 of ￥ 362.36×108yuan, an average annual reduction rate of 0.1%. The research results should be trusted since the accuracy testing and sensitivity analysis， which not only provides methods for the value of ecosystem services estimation， also has a great significance to the regional sustainable development.

Key words：ecosystem services value; forecast; CA-Markov; Songyuan City

通訊作者：杜會石

作者簡介：張 爽（1987-），女，吉林四平市人，碩士研究生，主要從事生態環境調控與建設方面的研究。

基金項目：吉林省省級經濟結構戰略調整引導資金（2015Y081）

收稿日期：2016-02-09

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2016.04.015

中圖分類號：F301.2；P208；X171

文獻標識碼：A

文章編號：1006-060X（2016）04-0048-05