長江三角洲生態系統服務價值分析及趨勢預測

吳愛林, 陳 燕, 燕彩霞, 羅 嬋, 宋新山

(東華大學 環境學院, 上海 201620)

長江三角洲生態系統服務價值分析及趨勢預測

吳愛林, 陳 燕, 燕彩霞, 羅 嬋, 宋新山

(東華大學環境學院,上海201620)

[目的] 對長江三角洲生態系統服務價值進行分析及趨勢預測，以期為該區未來城市發展以及制定生態環境建設補償政策提供支持。 [結果] 以長江三角洲16個地市2000—2014年的土地利用數據和相關統計資料為數據源，采用Costanza生態系統服務價值計算方法，參照修正后的生態系統單位面積生態服務價值系數，結合敏感性分析，探討生態系統服務價值的時空演化規律，并利用馬爾科夫模型對其未來3 a的發展趨勢進行了預測分析。 [結果] 區域生態系統總服務價值從2000年的1 303.89億元減少到2014年的1 294.25億元，變化率為-0.74%，水源涵養、廢物處理和娛樂文化生態系統服務功能價值上升；在空間上，常州、南京、寧波、泰州、臺州、揚州的生態系統服務價值不斷增加，而其他城市的則處于下降趨勢；對長江三角洲2015和2017年的土地利用構成和生態系統服務價值進行預測，呈現耕地、林地持續減少，建設用地持續增加的趨勢，生態系統總服務價值將減少276.65億元。 [結論] 在未來土地調整中應更多地考慮到生態服務價值的重要意義，格外注意對耕地、水域的保護，控制建設用地占用耕地和林地，繼續加大植樹造林力度，提高土地利用集約度，維持生態系統的功能。

長江三角洲; 土地利用; 生態系統服務價值; 敏感性分析; 馬爾科夫模型

文獻參數： 吳愛林, 陳燕, 燕彩霞, 等.長江三角洲生態系統服務價值分析及趨勢預測[J].水土保持通報，2017,37(4)：254-259.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.04.043； Wu Ailin, Chen Yan, Yancai Xia, et al. Ecosystem service value analysis and trend prediction in Yangtze River delta[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(4)：254-259.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.04.043

生態系統服務功能，是生態系統、生態過程形成的自然環境條件及其效用[1]，是維持人類生存的根本。近幾年，生態服務價值已經成為可持續發展研究的熱點，普遍研究者已將生態服務價值作為評價生態環境變化的主要指標之一[2-3]，生態系統服務價值(ecosystem service value， ESV)的定量評估已成為生態經濟學和環境經濟學的研究重點[4-5]。對生態系統服務價值及其變化進行評估，不僅反映了人類對自然資源周期性利用情況，更重要是突出在經濟發展過程中人類對生態系統平衡的重要性的認知[6]。生態系統服務價值是指通過生態系統的結構、過程和功能直接或間接提供的生命支持產品(如原材料和食物等)和服務(如棲息地提供等)，包括人類生活所必需的生態產品和保證人類生活質量的生態功能兩部分[7]。國內外學者已經分別從全球、國家、區域等不同尺度以及單個生態系統服務價值的評估進行了研究，其中Costanza等發表的“全球生態系統服價值和自然資本”對之后的相關研究產生了深遠的影響，使生態系統服務價值評估的原理與方法從科學意義上得以明確。本文基于ENVI軟件平臺，采用轉移矩陣、Costanza等[1]提出的生態系統服務價值計算公式和馬爾科夫預測方法，結合敏感度分析，探討了2000—2014年15 a間不同空間尺度上的生態系統服務價值變化，并對2015—2025年的生態系統服務價值進行預測，以期為長江三角洲未來城市發展以及制定生態環境建設補償政策提供支持。

1 研究區概況

長江三角洲地區包括杭州、蘇州、臺州、紹興、寧波、上海、南通、揚州、湖州、南京、無錫、泰州、常州、鎮江、嘉興和舟山兩省一市共16個城市。是中國綜合實力最強的經濟中心。截至2014年末，長江三角洲國內生產總值是2000年的6.62倍，達到了128 802.8億元，占全國的20.25%。經濟的快速發展，城鎮化的快速推進，城市用地類型及空間結構也隨之發生變化。研究期間，耕地、林地、草地面積減少，其余類型面積呈增加趨勢。其中，耕地的變化幅度最大，面積減少了8 129.45 km2，其次為城鎮用地，城鎮用地凈增加了5 162.18 km2，從而嚴重影響了區域內的生態系統服務價值。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 生態系統服務價值評價方法 本研究以謝高地等[8]提出的“中國生態系統單位面積生態服務價值當量”為基礎，結合長三角的實際情況進行修訂，根據長三角2000—2014年統計年鑒的相關數據，計算得到長三角2000—2014年的平均糧食產量為2 087.42 kg/hm2，2014年間的平均糧食價格為2.604 6元/kg，參考謝高地[8]關于單位生態服務價值當量因子的經濟價值量等于當年全國平均糧食產量市場價值的1/7的方法，計算出長三角一個當量因子的經濟價值約為776.82元/hm2。由此計算出長三角不同生態系統單位面積生態服務價值(表1)。結合相關土地利用類型面積，根據表1對長三角生態系統服務價值進行評估。其中耕地和農田對應，林地和森林對應，未利用土地和荒漠對應，城鎮用地、農村居民點和其他建設用地賦值為零。

(1)

(2)

式中：ESV， ESVf——生態系統服務價值和第f項服務價值；Ai——土地利用類型i的面積； VCfi——單位面積土地利用類型i的第f項服務功能價值系數； VCi——生態系統價值系數。

2.1.2 敏感性分析方法 生態系統價值敏感性指數(coefficient of sensitivity， CS)是為了驗證生態系統類型對于土地利用類型的代表性以及生態價值系數的準確性而引入的[9-10]。該指數主要是用來確定ESV對VC的依賴程度，當CS<1，表明ESV對于VC是缺乏彈性的，當CS>1，表明ESV對于VC是富有彈性的。CS越大，表明VC的準確性越關鍵。本文通過對各土地利用類型的VC進行上下調整50%來說明ESV的變化情況。其計算公式為：

(3)

式中：b,a——初始價值和生態價值系數調整后的價值。

表1 長江三角洲地區生態系統單位面積生態服務價值

2.1.3 馬爾科夫預測方法 馬爾科夫預測過程是一種具有“無后效應”的特殊隨機過程[11]，它表示隨機過程X(t)時刻(n+(1)的狀態概率分布只與時刻n的狀態概率分布有關，而與時刻n之前的狀態概率分布無關[12]。可用轉移概率矩陣P和初始分布S(0)并利用如下公式對土地利用狀態進行預測[13-16]：

(4)

式中：Pij——i類土地利用類型轉化為j類土地利用類型的概率，Pij滿足2個條件：

平穩馬爾柯夫鏈在時刻T+1的狀態采用下式計算

S(T+(1)=S(T)P

(5)

2.2 數據來源

以長江三角洲為研究區域，以2000和2014年Landsat TM衛星影像為主要數據源，數據預處理包括數據讀取、輻射定標、大氣校正(FLAASH模型)、波段合成、影像鑲嵌、研究區裁剪等。將長江三角洲的土地利用劃分為6大類17小類，分別是耕地(包括水田和旱地)；林地(包括有林地、灌木林、疏林地和其他林地)；草地(包括高覆蓋度草地、中覆蓋度草地和地覆蓋度草地)、水域(包括河渠、湖泊、水庫坑塘、灘涂和灘地)；城鄉、工礦、居民用地(包括城鎮用地、農村居民點和其他建設用地)；未利用土地。解譯精度約為89.4%，并以當年的植被圖、地形圖、地貌圖、等專題圖為依據進行數據校驗。其他數據包括長江三角行政邊界、社會經濟數據等。圖像處理及數據分析軟件分采用ArcGIS 10.2，ENVI5.1，Matlab等。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務價值計算

根據公式(1)，可計算得到2000和2014年長三角生態系統服務總價值量(表2)。結果表明：長三角15 a生態系統服務總價值減少了9.65億元，下降了約0.74%，2000年的生態系統服務總價值為1 303.89億元，2014年為1 294.25億元。其中，林地對生態系統服務價值總量的貢獻最大，分別為41.15%和41.01%，而未利用地的貢獻最小。從各類用地生態系統服務價值的總體變化情況來看，水域和未利用土地的生態系統服務價值呈增長趨勢，水域的增加量明顯，占增加總量的93.95%；耕地、林地和草地生態系統服務價值呈降低趨勢，以耕地的降低量最大，占三者降低總量的86.56%，其次是林地，草地最低。研究期內，水域生態系統服務價值占長江三角生態系統服務總價值的比例增加了3.4%，其生態系統服務價值所占比例均達30%以上，但其面積比例卻遠小于此，2000，2014年長江三角洲水域面積比例分別為11.29%和12.18%。表明生態價值系數較高的水域面積增加已經彌補不了由于耕地和林地減少引起的生態系統服務總價值的下降，使得長江三角洲生態系統服務總價值近年來有所下降。長江三角洲在今后土地利用中應注重對林地和耕地生態系統的保護，繼續加強生態環境建設。

表2 長江三角洲地區生態系統服務價值(ESV)變化

3.2 單項生態系統服務總價值計算

根據公式(2)，可計算得到2000和2014年長三角單項生態系統服務價值量(表3)。可以看出研究期內生態系統各項服務價值的結構順序為:水源涵養>廢物處理>土壤形成與保護>生物多樣性保護>氣候調節>氣體調節>娛樂文化>原材料>食物生產。前4項生態系統服務功能都占據各時期內所有功能的10%以上，并且總和也超過了生態系統服務功能的60%，說明水源涵養、廢物處理、土壤形成與保護、生物多樣性保護是長三角地最主要的生態系統服務功能。水源涵養、廢物處理和娛樂文化呈不斷增加的趨勢，尤其是水源涵養功能增加程度最顯著，達到13.3億元，占增加量的60.56%。這與長三角水系發達、水量充沛密切相關。土壤形成與保護價值損失最大(10.5億元)，氣候調節次之(6.05億元)，其損失均主要由林地和高覆蓋地草地退化所致。

表3 長江三角洲地區生態系統單項服務功能價值(ESV)變化

3.3 生態系統服務價值空間分異變化

以長三角16地級市為單位，對生態系統服務價值變化量和變化率進行計算和比較，結果詳見表4。可以看出，在2000—2014年14 a間，杭州、湖州等10個市的生態服務價值處于下降趨勢，其中杭州市減少最多，達到5.57億元，其次是上海、紹興、無錫等市。其他地市生態系統服務價值均有不同程度的增加。其中，寧波市的增加量最大，為9.92億元，占全省生態系統服務價值總增加量的53.94%，年均增加0.71億元，其次是臺州市，增加了4.97億元，占全省生態系統服務價值總增加量的27.03%，年均增加0.36億元，然后依次為泰州市、南京市、揚州市，常州市的增加量最少，為0.02億元從變化幅度來看，生態系統服務價值變化率下降最快的是嘉興市，達到了-9.07%，其次是上海市、無錫市，分別達到了-5.46%，-5.17%；其余地級市的變化幅度均低于±5%。

3.4 敏感性分析

根據式(3)，通過對各土地利用類型的VC進行上下調整50%的生態系統價值系數來計算敏感性指數，結果詳見表5。由表5可以看出：ESV對VC的敏感性指數都小于1，由高到低依次為林地、水域、耕地、草地、未利用土地，其中，草地敏感性指數約為0.01，說明當草地的VC增加1%時，ESV將增加0.01%。這表明，研究區域ESV對VC缺乏彈性，研究結果是可信的，可為長三角土地利用規劃提供借鑒和參考。

3.5 生態系統服務價值的馬爾科夫預測

運用馬爾科夫過程進行預測的關鍵在于轉移概率的確定。本研究先用ENVI 5.1軟件中的Class Statistics工具統計長三角2014年土地利用類型面積，形成初始狀態矩陣，再用ENVI5.1軟件對長三角2000和2014年的遙感影像分類結果圖進行轉移矩陣計算，獲得了各種土地利用類型之間的轉化關系(表6)。由表6可以看出，2014年長江三角洲城鎮用地面積共增加了5 345.60 km2。有4 166.05 km2來自耕地，92.52 km2來自林地，11.26 km2來自草地，134.35 km2來自水域，826.60 km2來自農村居民地，還有112.76，2.06 km2分別來自其他建設用地和未利用土地。同樣了解到林地、草地、水域等土地利用類型的轉變及其構成。其中2014年耕地面積減少最多，主要轉化為城鎮用地和農村居民用地。利用已求出的2000—2014年內的土地利用各類型面積轉移矩陣，求出該時間段內各個土地利用類型的年平均轉移概率，構成1個年平均轉移概率矩陣，該矩陣即為初始狀態轉移矩陣。利用P(n)=Pn(n=1,2,3)求得最終轉移概率矩陣。最后用初始狀態矩陣與轉移概率矩陣相乘(運算過程采用Matlab軟件進行)，即可得最終狀態矩陣，即2015，2020，2025年預測的長三角各土地類型面積，并求得未來10 a生態系統總服務價值。

表4 長江三角洲地區各市生態系統服務價值空間分異

表5 調整生態價值系數后生態系統服務總價值(ESV)的變化情況(VC)及敏感性指數(CS)

表6 長江三角洲地區2000-2014年土地利用各類型轉化情況 km2

根據表7對長三角2015-2017年各類土地利用面積變化進行預測，可以看出城鎮用地、農村居民點、未利用土地面積出現不同程度增加，變化率分別達到42.87%，15.20%，21.02%。這表明隨著經濟高速發展、城市化進程加快，長江三角洲建設用地占用土地的強度還將不斷加大。

由預測結果可以看出，長江三角洲2015—2017年總的生態系統服務價值呈下降的趨勢，從1 223.5億元減少至946.85億元，共減少276.65億元。長江三角洲不同土地利用類型的生態系統服務價值變化規律略有不同:2015—2017年內，僅有未利用土地的生態系統服務價值不變，其他的均出現下降。其中，耕地的生態系統服務價值量減少最多，達到46.20億元，占減少總量的71.74%；其次是林地，減少量達到11.95億元，占減少總量的18.56%；水域、草地的生態系統服務價值分別減少了5.03,1.22億元，所占土地生態服務價值減少總量的比例分別為7.81%和1.89%。

表7 研究區2015,2020，2025年各類土地利用面積及生態系統服務價值預測

4 結 論

2000—2014年長三角土地生態系統服務價值總體呈不斷下降的時序變化趨勢，年下降率為0.74%。這與長三角耕地、林地、草地面積的大幅度減少，引起土壤形成與保護、食物生產、氣候調節等價值快速下降密切相關。即使高生態價值的水域面積增加也彌補不了由于耕地、林地、草地減少引起的生態系統服務總價值的下降。在空間上，杭州市、蘇州市、臺州市的生態系統服務價值在各地級市排序中排前3位，鎮江市、嘉興市、舟山市的生態系統服務價值最低，尤其是嘉興市在研究期間生態系統服務價值的下降率最高，迫切需要保護耕地、水域，繼續加大植樹造林力度，維持生態系統的功能。

根據馬爾柯夫過程對2015—2017年長三角的土地利用結構和生態系統服務價值進行了預測。未來土地利用生態系統服務價值變化趨勢與研究區主要構成者耕地、林地、水域的變化趨勢保持一致，研究區域生態系統總服務價值將減少276.65億元。因此，在未來土地調整中應更多地考慮到生態服務價值的重要意義，格外注意對森林生態系統的保護，控制建設用地占用耕地和林地，提高土地利用集約度。

[1] Daily G C, Myers J P, Reichert J. Nature’s service:societal dependence on natural ecosystems[M].Washington: Island Press, 1997.

[2] Seppelt R, Dormann C F, Eppink F V, et al. A quantitative review of ecosystem service studies: Approaches,shortcomings and the road ahead [J].Journal of Applied Ecology, 2011,48(3):630-636.

[3] Fisher B, Turner R K, Morling P. Defining and classifying ecosystem services for decision making [J].Ecological Economics, 2009,68(3):643-653.

[4] Chen Zhongxin, Zhang Xinshi. Value of ecosystem services in China[J]. Chinese Science Bulletin, 2000,45(10):870-876.

[5] Pearce D. Auditing the Earth: The value of the world’s ecosystem services and natural capital[J]. Environment, 1998,40(2):23-28.

[6] 黃湘,陳亞寧,馬建新.西北干旱區典型流域生態系統服務價值變化[J].自然資源學報,2011,26(8):1364-1376.

[7] Costanza R, Arge R, Groot R, et al. The value of the world’s ecosystem services and natural capital[J]. Nature, 1997,387(7):253-260.

[8] 謝高地,魯春霞,冷允法,等.青藏高原生態資產的價值評估[J].自然資源學報,2003,18(2):189-196.

[9] Li Renqiang, Dong Ming, Cui Jianyong, et al. Quantification of the impact of land-use changes on ecosystem services: A case study in Pingbian County, China[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2007, 128(4):503-510.

[10] Kreuter U P, Harris H G, Matlock M D, et al. Change in ecosystem service values in the San Antonio area, Texas[J]. Ecological Economics, 2001,39(3)：333-346.

[11] Hulst R. On the dynamics of vefetation: Markovchains as models of succession[J]. Vegetation, 1979,40(1):3-14.

[12] 胡汝曉,趙松義,譚周進,等.煙草連作對稻田土壤微生物及酶的影響[J].核農學報,2007,21(5):494-497.

[13] 王曉峰,任志遠,黃青.農牧交錯區縣城土地利用變化及驅動力分析:以陜北神木縣為例[J].干旱區地理,2003,26(4):402-407.

[14] 郜魯豪,徐旌.基于Markov模型的安寧市土地利用預測[J].云南地理環境研究,2010,22(2):87-89.

[15] 藍永超,丁永建,康爾酒,等.黑河流域水資源動態變化及其趨勢的灰色Markov鏈預測[J].中國沙漠,2003,24(3):435-440.

[16] 李黔湘,王華斌.基于馬爾科夫模型的漲渡湖流域土地利用變化預測[J].資源科學,2008,30(10):1542-1543.

Ecosystem Service Value Analysis and Trend Prediction in Yangtze River Delta

WU Ailin, CHEN Yan, Yancai Xia, LUO Chan, SONG Xinshan

(College of Environment, Donghua University, Shanghai 201620, China)

[Objective] This paper examined the spatio-temporal variations in the value of ecosystem services and then predicted it to provide support for formulating compensation policy in ecological environment construction and future urban development. [Methods] Based on land use data and relevant statistical data in the Yangtze River delta from 2000 to 2014, with the method proposed by Costanza wherein the values of ecosystem services are calculated with regard to the value coefficients of ecosystem services per unit area in the Chinese terrestrial ecosystem and the sensitivity analysis, this paper examined the spatio-temporal variations in the value of ecosystem services and then predicted it by Markov model. [Results] The total value of ecosystem services decreased from 130 389 million yuan in 2000 to 129 425 million yuan, reduced by 0.74%. In addition, the ecosystem service value of water supply, recreation and culture function and waste treatment increased while other ecosystem functions declined. From the perspective of spatial analysis, the ecosystem service values of Changzhou, Nanjing, Ninbo, Taizhou, Taizhou, Yangzhou City increased, while values of other cities decreased. The land use structures of the Yangtze River delta in 2015 and 2017 were predicted using the Markov model. The trends of woodland and cultivated land will maintain a continual increase while the construction land will be in a continual decrease in the coming three years. The total ecosystem services value will have a decrement of 276.65 million yuan. [Conclusion] Therefore, the importance of ecological service value should be given more consideration in future land adjustment, especially for the protection of cultivated land and water and improvement of land utilization intensity. it is very important to control the occupancies of cultivated and forest land by construction, to continually increase the effort of afforestation and maintain the function of ecosystem.

YangtzeRiverDelta;landuse;ecosystemservicevalue;sensitivityanalysis;Markovmodel

A

： 1000-288X(2017)04-0254-06

： F301.24， Q149

2016-10-15

：2016-12-22

國家自然科學基金項目“長江三角洲區域生態安全時空演變及調控圖譜研究”(41471089); 中央高校基本科研業務費項目

吳愛林(1990—),女(漢族),江西省玉山縣人,碩士研究生,研究方向為長江三角洲的土地生態敏感性評價。E-mail:270134083@qq.com。

陳燕(1983—),女(漢族),上海市人，博士，副教授，主要從事生態安全、納米技術(材料)在水處理中的應用以及環境遙感與環境信息系統。E-mail：chenyanhjxy@dhu.edu.cn。