基于Meta回歸模型的土地利用類型生態系統服務價值核算與轉移

張雅昕 劉婭 朱文博 李雙成北京大學城市與環境學院資源與環境地理系地表過程與模擬教育部重點實驗室北京 100871； 通信作者E-mail：scli@pku.edu.cn

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基于Meta回歸模型的土地利用類型生態系統服務價值核算與轉移

張雅昕 劉婭 朱文博 李雙成?
北京大學城市與環境學院資源與環境地理系地表過程與模擬教育部重點實驗室北京 100871；? 通信作者E-mail：scli@pku.edu.cn

基于 Meta-analysis 方法分別建立耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地6個地類的生態系統服務價值回歸模型。除考慮年代和評估方法外還引入分區和社會經濟因素（包括人口密度和人均 GDP）發現這兩個變量在解釋生態系統服務價值變化時較為重要。使用價值轉移研究范式將所建模型應用到京津冀地區計算各類土地利用類型的生態系統服務價值。研究結果表明：土地利用類型按照生態系統服務價值高低排序為水域、林地、草地、園地、耕地、未利用地；京津冀地區不同市區各類土地利用提供的生態系統服務價值不同其中耕地、林地、草地、園地和水域的生態系統服務價值中北京和天津最高承德和張家口最低；未利用地的生態系統服務價值中張家口和承德最高北京和天津最低。研究成果豐富了生態系統價值評估的方法和技術也可為京津冀地區土地持續管理提供科學依據。

Meta分析；生態系統服務價值；價值轉移；京津冀地區

北京大學學報（自然科學版） 第52卷 第3期 2016年5月

Acta Scientiarum Naturalium Universitatis PekinensisVol. 52No.3（May 2016）doi：10.13209/j.0479-8023.2016.026

土地利用變化對生態系統服務的影響機制極其復雜且具有較大時空異質性不同的研究方法或研究區域會使研究結果差別明顯。因此需要對這些研究案例進行整合分析從而找到普遍結論并發現差異。在此情形下綜合分析研究方法得到廣泛使用尤其是Meta-analysis （整合分析）［1］。

Meta-analysis 又稱元分析或薈萃分析相對于傳統的文獻綜述Meta-analysis 擴大了樣本例數，提高統計學檢驗效能改善對效應量的估計因而具有全面、系統、客觀和定量的特點在自然和社會科學各個學科得到廣泛應用［2］。諸多生態系統服務價值研究中最有影響力的是 Daily［3］編著的《Nature's service：societal dependence on natural ecosystem》和 Costanza 等［4］發表的“The value of the world's ecosystem services and natural capital”。Bateman 等［5］從經濟學視角研究土地利用變化引起的生態系統服務變動在土地利用規劃方面提出相應的政策建議拓展了Meta-analysis在土地管理和政策制定方面的應用。Brander 等［6］應用 metaanalysis研究濕地與其生態系統服務價值之間的關系使用價值轉移研究范式建立生態系統服務價值回歸方程并對其可行性進行探討。謝高地等［7］在 Costanza等價值評價結果的基礎上對國內 200多位學者進行問卷調查獲得中國陸地生態系統服務價值當量因子表。

中國生態系統服務價值評估工作起源于20世紀80年代起步的森林資源價值核算［8-9］。歐陽志云等［10-11］評述了生態系統服務及其生態經濟價值評估方法并測算了中國陸地生態系統服務價值。陳仲新等［12］按照Costanza等的單位價值量將中國生態系統服務的價值與世界生態系統服務總價值進行對比。宗躍光等［13-14］根據不同土地利用類型計算區域生態系統服務價值并將 Costanza 等單純的自然資本價值測算拓展到自然資本、經濟資本和社會資本的綜合測算。此外還有大量研究側重于全國草地［15］、森林［16］、農田［17］等不同類型生態系統服務價值的估算。

已有的生態系統服務價值研究大多只著眼于特定區域未考慮地理區位和社會經濟等因素對生態系統服務價值的影響評估結果難以進行橫向比較，從而限制了其政策應用。針對這種情況本文選擇各土地利用類型提供的生態系統服務價值作為因變量年代、地理分區、評估方法、人均 GDP和人口密度等作為解釋變量研究這些因素對各類土地利用生態系統服務價值的影響程度同時建立預測模型實現價值轉移功能將其推廣到不同地區以進行生態系統服務價值評估［18］。

1　數據收集與樣本遴選

為了使用 Meta-analysis 核算生態系統服務價值應盡可能收集多的研究案例。為此本研究共查閱國內 327篇文獻。其中許多案例直接引用了謝高地等［7］的“中國生態系統單位面積生態服務價值當量因子”作為測算依據為了排除冗余本文將引用謝高地的文章作為一個方法案例。據此共篩選出38篇文獻、197 個數據作為案例數據樣本的地理分布遍及中國23個省份（圖1）。

本研究將土地利用類型劃分為6類即耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地。其中耕地、林地、草地、園地分別與 2007 年國家標準《土地利用現狀分類》中的地類相對應；水域對應于國家分類中的水域及水利設施用地文獻中沒有細分的濕地類型也一并歸入此類；未利用地包括空閑地、沙地和裸地部分文獻中的未利用地包括冰川及永久積雪導致其生態系統服務價值估算量較高。

在評估方法上引用 Costanza 估算值的稱為Costanza 系數法引用謝高地估算值的稱為謝高地系數法。這些研究利用了價值轉移而不是初級評估手段；利用當地糧食價格和謝高地當量因子計算當地生態系統服務價值量的稱為公式法；市場價值法、機會成本法、影子工程法、替代花費法等歸為一類稱為其他方法。

一般認為單位生態系統服務價值隨土地利用類型、評估方法、年代等變化較大［19］（圖 2）。Brander［6］在對世界范圍的濕地生態系統服務價值研究中發現年代、地域和方法的選擇對生態系統服務價值影響很大。事實上生態系統服務價值量也受其所在地區的社會經濟特性制約（圖 2）但這方面的研究略有欠缺。本研究中的影響因素包括這些社會經濟因子然而一些研究案例中并不包含諸如人口密度和人均 GDP等社會經濟信息。為此本研究從各地統計年鑒中補錄了上述數據。

從圖 2可以看出生態系統服務價值由高到低的順序分別是水域、林地、園地、耕地、草地和未利用地。

為了減少整合分析中的不確定性對所有樣本中的各個土地利用類型的價值進行奇異值檢查（圖3）。從圖 3看出草地、水域和未利用地有 1～2個奇異值。對這些奇異值溯源可以發現草地中第10個樣本由造林成本法核算的固定 CO2價值較高，由機會成本法核算的土壤保持價值也較高這是方法選擇引起的生態系統服務價值偏高。水域中，第 13個樣本評估得出的長白山天池的水源涵養、調節服務價值很高。未利用地中第 12 和第 14個樣本將冰川積雪包含到未利用地中使難利用地與水體的面積比例約為 3：1導致其水源涵養和保持、廢物處理價值很高取它們的加權平均值作為未利用地的生態系統服務價值后整體上仍偏高。

2　Meta回歸分析

2.1 Meta回歸模型

為了獲取相關因素之間的定量關系本文使用Meta 回歸模型來同時評估所有潛在相關因素的相對重要性［20］。根據土地利用類型劃分方案共建立12 個回歸方程式其中解釋模型和預測模型各 6個。兩類模型的回歸參數可能相差甚遠且符號不一致因為預測模型僅用來預測不具備解釋能力；同理解釋模型僅用來解釋不具備預測能力［21］。回歸方程中Yn（n取12…6）分別表示耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地的單位面積生態系統服務價值（元/（hm2· 年））。解釋變量共有5個，其中Xs表示年代Xp表示人均GDPXe表示人口密度Xf表示方法（Xf1：Costanza系數法；Xf2：謝高地系數法；Xf3：公式法；Xf4：其他方法）Xi表示區位（Xi1：東部；Xi2：中部；Xi3：西部）。回歸模型如下：

式（1）中年代、人均 GDP和人口密度都是數值型變量方法和分區則是類別型變量。在解釋模型中，為了使回歸系數具有可比性對變量都用標準計分（standard score）方法［21］做了標準化處理。由于引入全部分類變量默認常數為0b是相應變量的回歸系數檢驗排除了多重共線性DW值通過檢驗。

2.2 土地利用類型回歸結果

2.2.1 耕地

運行土地利用 Meta回歸模型得到耕地回歸方程如下。

1）解釋模型：

2）預測模型：

式中解釋模型 R2=0.523預測模型 R2= 0.877調整的 R2=0.774。與數據預分析得出的結論一致表明人均 GDP 和年代對耕地的生態系統服務價值有正向作用。人口密度與其關系不顯著，評估方法對耕地生態系統服務價值有負向作用。

2.2.2 林地

運行土地利用 Meta 回歸模型得到林地回歸方程如下。

1）解釋模型：Y2=0.191Xs+0.224Xp+0.239Xe-1.175Xf1-0.878Xf2-0.366Xf3+0.100Xi1+0.149Xi2-0.816Xi3。

2）預測模型：Y2′=1688.13Xs+0.08Xp+7.32Xe+2639.49Xf2+ 7166.53Xf3+10412.73Xf4-4374.81Xi1+ 3935.40Xi2-1974.43Xi3。

式中解釋模型 R2=0.540預測模型 R2= 0.927調整的R2=0.838。人均GDP、人口密度、年代都對林地的生態系統服務價值有正向作用地域和評估方法與林地生態系統服務價值呈負相關。

2.2.3 草地

運行土地利用 Meta回歸模型得到草地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y3=0.316Xs+0.327Xp+0.1Xe-0.932Xf1-2.240Xf2-

2.086Xf3+0.804Xi1+0.222Xi2-0.169Xi3。

2）預測模型：

Y3′=1620.31Xs+0.06Xp+1.9Xe-4782.51Xf1-11498.58Xf2-10706.65Xf3+9011.88Xi1+ 6022.24Xi2+5751.55Xi3。

式中解釋模型 R2=0.653預測模型 R2= 0.879調整的 R2=0.722。人均 GDP、人口密度、年代和地域都對草地的生態系統服務價值有正向作用而方法皆為負影響說明文中列舉的方法計算草地生態系統服務價值有偏低的可能。

2.2.4 園地

運行土地利用 Meta回歸模型得到園地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y4=0.239Xs+0.435Xp+0.371Xe-1.223Xf2-

0.449Xf3+0.281Xf4-0.463Xi1-0.877Xi3，

2）預測模型：

Y4′=1556.52Xs+0.09Xp+7.82Xe-120.95Xf1+ 4911.71Xf2+9663.1Xf3+0.09Xf4-3017.13Xi1-5704.67Xi3，

式中解釋模型 R2=0.648預測模型 R2= 0.938調整的 R2=0.694。人均 GDP、人口密度和年代對園地的生態系統服務價值有正向作用。地域上東部和西部與園地生態系統服務價值呈負相關。方法上除“其他方法”對園地生態系統服務價值是正影響外其余兩種方法皆為負影響（園地中沒有用 Costanza 系數評估的樣本案例）說明用謝高地系數、公式法計算園地生態系統服務價值有偏低的可能性。

2.2.5 水域

運行土地利用 Meta 回歸模型得到水域回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y5=-0.111Xs-0.16Xp+0.409Xe-2.669Xf2-

2.136Xf3+2.775Xi1+2.719Xi2+2.584Xi3。

2）預測模型：

Y5′=-2398.31Xs-0.14Xp+34.03Xe-57696.29Xf2-46167.17Xf3+120986.1Xi1+119763.87Xi2+ 116841.87Xi3。

式中解釋模型 R2=0.951預測模型 R2= 0.813調整的 R2=0.673。人均 GDP、年代和方法與水域生態系統服務價值呈負相關。隨著時間的推進和經濟的發展人們在源源不斷地獲取水源涵養與洪水控制的生態系統服務的同時欠缺對水域合理的保護；文中列舉的評估方法可能低估了水域的生態系統服務價值。人口密度和地域則與其有正向作用。

2.2.6 未利用地

運行土地利用 Meta 回歸模型得到未利用地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y6=0.075Xs-0.236Xp-0.253Xe-0.348Xf1-

0.594Xf2-0.064Xf4+0.372Xi1-0.512Xi2-

0.265Xi3，

2）預測模型：

Y6′=188.12Xs-0.03Xp-2.36Xe-713.33Xf1-

1331.65Xf2-+161.1Xf3+1.491Xf4+

3318.13Xi1+1096.55Xi2+1716.84Xi3。

式中解釋模型 R2=0.218預測模型 R2= 0.349。人均 GDP、人口密度和方法與未利用地生態系統服務價值呈負相關經濟發達或者人口密集的地方未利用地提供的生態系統服務種類減少，質量降低。年代則對其有正向作用。地域上東部與未利用地生態系統服務價值呈正相關西部和中部與其呈負相關。

為了更清晰地反映各土地利用類型提供的生態系統服務價值與其影響因素之間的關系表1 將各地類的Meta回歸結果進行匯總。

3 價值轉移

3.1 可行性分析

將 Meta 回歸分析結果用于價值轉移即利用一個地區的自然和社會經濟屬性數據預測和估計當地土地利用類型生態系統服務價值［19］。價值轉移有直接價值轉移和價值轉移方程［4］兩種方法。前者簡單地將某幾個樣本區的研究結果應用到研究區，理想情況下研究區的特征參數應當與樣本區相似或可調整到相似［22］。后者基于已知的屬性數據利用價值回歸方程核算研究區的生態系統服務價值，一般采用 meta 回歸方法［23］。應用價值轉移方程需滿足以下條件［24］：1）有一個評估方程式可將生態系統服務的價值量與研究區的時間、空間等屬性聯系起來；2）研究區與樣本區之間的差異可以通過價值體現出來；3） 價值在時間變化下是穩定的或者考慮了時間的影響；4） 所取用樣本的核算價值是準確的。

一般情況下價值轉移方程的效果比直接價值轉移稍有優勢。原因如下：第一價值轉移方程中包含了更多的信息量；第二價值轉移方程控制了樣本估算方法之間的差別；第三類別變量也可量化更精確地核算價值［19］。

在價值轉移過程中可能會出現一些“轉移誤差”。首先獲取評估方程式中需要的研究區自然社會屬性數據有一定的不確定性；其次有些地方土地利用類型和生態系統服務類型劃分界限不明確因此類別變量對社會經濟因素的評估不能準確捕捉真實的變化量［24］。本研究也不可避免地面臨這樣的問題應對措施是采用的社會經濟因素盡量集中在數值變量上例如人均GDP和人口密度等。這些因素與生態系統服務價值越相關就越能增加價值轉移評估的正確性；最后回歸所采用的案例樣本的核算誤差會導致價值轉移的誤差。

在實現價值轉移之前先分析模型預測的效能。這里引入一個檢驗指標——平均完全百分誤差（MAPE）［4］：

其中Yobs表示案例中直接給出的生態系統服務價值Ypred表示使用回歸方程核算的生態系統服務價值。下面以耕地和林地為例給出誤差示意圖（圖4）。經過計算在 38 個案例中平均轉移誤差為5%68%以上的樣本數據轉移誤差低于10%MAPE在可接受范圍內［18］因此可以進行價值轉移。

3.2 基于價值轉移的京津冀地區土地利用類型生態系統服務價值量

京津冀地區包括北京市、天津市以及河北省的唐山、石家莊、秦皇島、廊坊、保定、滄州、衡水、邢臺、邯鄲、張家口和承德等市（圖 5）。使用2012 和 2013年京津冀13個城市的人均GDP和人口密度代入回歸方程。因不同回歸方程避免多重共線性所舍棄的方法變量不同［25］且此處是同等條件下分析比較所以一致舍棄方法選擇類變量。價值轉移結果如表2和3所示。將價值轉移后的京津冀地區土地利用類型生態系統服務價值進行空間化表達并分成4個等級（圖6）。

與已有的研究對比本文經價值轉移得到的北京市生態系統服務價值比賴瑾瑾等［26］在順義區的出的結果略高與兩個研究的時空尺度不一致有關。與馬程等［27］得出的京津冀地區不同土地利用類型生態系統服務價值相比耕地、水域和未利用地的生態系統服務價值相近而林地和草地則較之略高與時間尺度與方法選擇不同有關。實際上，北京市作為一國之首都人口密度大其擔負的提供生態系統服務責任重大而北京市及周圍地區的生態系統服務價值偏高也符合實際情況。其未利用地價值偏低與北京及周邊的未利用地得到大力開發有關。

將土地利用類型按照生態系統服務價值高低排序依次為：水域、林地、草地、園地、耕地和未利用地。研究發現京津冀地區不同市區的不同土地利用類型提供的生態系統服務價值高低不同按照生態系統服務價值由高到低的順序匯總到表4。

表2　京津冀地區各市2012年各土地利用類型的生態系統服務價值Table 2 Ecosystem service value per unit area of land use types using value transfer method in 2012 元/hm2

耕地和林地的生態系統服務價值空間格局較相似前3個城市分別是北京、天津和唐山后3個城市分別是衡水、承德和張家口。天津的草地生態系統服務價值最高剩下的城市排名與耕地一致。城市按園地生態系統服務價值量高低排名與林地完全一致。北京、天津和邯鄲的水域生態系統服務價值最高秦皇島、張家口和承德的最低。按照未利用地生態系統服務價值高低與按照其他地類排序得到的結果完全相反最高的是張家口、承德和衡水，唐山、天津和北京最低。總生態系統服務價值最高的是北京其次是天津、邯鄲張家口和承德最低（圖7）。

表3　京津冀地區2013年各土地利用類型的生態系統服務價值Table3Ecosystem service value per unit area of land use types using value transfer method in 2013 元/hm2

表4　京津冀地區2013年生態系統服務價值從高到低的城市排序Table4 Cities of value transfer area ranked by ecosystem service value of land use types in 2013

4　結論與討論

本文收集了近年中國土地利用類型生態系統服務價值評估的相關案例建立 Meta 回歸模型通過價值轉移計算京津冀地區2012 和2013年土地利用類型的生態系統服務價值。研究結果如下。

1）從前研究常被忽視的社會經濟因素如人均GDP和人口密度等在解釋生態系統服務價值變化中起到了重要作用。除未利用地外人口密度與其他地類的生態系統服務價值都呈正相關人均GDP與水域和未利用地的生態系統服務價值都呈負相關；除水域外年代與各地類生態系統服務價值呈正相關表明隨著時間的推移整體上各地類生態系統服務價值量有所提高水域價值量則略有下降。

2）在評估方法上應用 Costanza系數會高估耕地的生態系統服務價值而低估草地和林地的生態系統服務價值。除耕地外謝高地提出的系數及公式與生態系統服務價值呈負相關“其他方法”則高估了園地的生態系統服務價值。

3） 利用平均完全百分誤差（MAPE）評估了 Meta回歸模型價值轉移的可行性。價值轉移在京津冀地區各城市的結果表明：耕地、林地、草地和園地的生態系統服務價值空間格局較相似前三名分別是北京、天津和唐山后三名分別是衡水、承德和張家口；水域生態系統服務價值最高的是北京、天津和邯鄲最低的是秦皇島、承德和張家口；未利用地生態系統服務價值的空間格局和其他地類完全相反張家口、承德和衡水最高唐山、天津和北京最低。

基于 Meta 回歸模型的生態系統服務價值方程納入了社會經濟變量給出更全面的核算結果。價值轉移過程節省了資金和時間的投入較為高效、準確地核算生態系統服務價值量進而為政策制定提供支撐。在應用 Meta 回歸模型的價值轉移方程時應當格外注意所采用的社會經濟數據的準確性［1］。未來的研究工作中需要范圍更廣、更高質量的初始評估研究進行 Meta 回歸進一步提高結果精確性。

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Ecosystem Service Valuation and Value Transfer of Land Use Types: A Comprehensive Meta-analysis of the Literature

ZHANG YaxinLIU YaZHU WenboLI Shuangcheng?
School of Urban and Environmental SciencesLaboratory for Earth Surface ProcessesPeking UniversityBeijing 100871；? Corresponding authorE-mail：scli@pku.edu.cn

Based on Meta-analysisthe ecosystem service value regression models for cultivated landforest land，pasturegarden landwaters and unused land were established respectively. In addition to time and value method，the geographical division and socio-economic factors （including population density and GDP per capita） were also incorporated into the models. The performance of model indicates that these factors play a significant role in explaining ecosystem service value change. Using value transfer approachthe authors valued ecosystem service of land use types in BeijingTianjinand 11 cities in Hebei Province. The results show that land use types ranked by ecosystem service value are watersforest landpasturegarden landcultivated land and unused land. The ecosystem service values per unit area of cultivated landforest landpasturegarden land and water area in Beijing and Tianjin are more than other areas. The research results on the one hand can enrich the methodology and technology of ecosystem service valuationon the other hand provide scientific support for land use sustainable management in study area.

Meta-analysis；ecosystem service valuation；value transfer；Beijing-Tianjin- Hebei region

X171

國家自然科學基金（41371096）和國家重點基礎研究發展計劃（2015CB452702）資助

2015-01-28；

2015-04-14；網絡出版日期：2015-12-16