干熱河谷區土地利用與生態系統服務價值
——以云南省元謀縣為例

歐朝蓉，朱清科，孫永玉

（1. 西南林業大學地理學院，云南 昆明 650024；2. 北京林業大學水土保持學院，北京100083；3. 中國林業科學研究院資源昆蟲研究所，云南 昆明 650216）

生態系統服務是生態系統與生態過程所形成和所維持的人類賴以生存的自然環境條件與效應[1-3]。土地利用類型是生態系統類型在土地利用中的表現形式[4]。土地利用/覆被變化（LUCC）是人為干擾對地表作用最為直接的方式，它通過改變生態系統的類型、面積和空間格局影響了區域生態流的變化速率、強度和方向[5-6]，繼而對區域生態系統功能和穩定性產生重要影響。近幾十年來，土地利用/覆被變化對區域生態的影響力迅速擴大，人類以滿足自身利益為根本的有目的有意識的土地利用活動產生了諸多生態問題，如土地退化、環境污染、水土流失和生物多樣性下降等，使生態系統結構失衡，生態系統功能失調，嚴重影響了區域生態安全。研究土地利用變化與生態系統服務的關系，對區域土地利用格局優化、區域生態安全維護和可持續發展具有極其重要的意義[7-8]。

生態系統服務價值是生態系統服務功能的貨幣化形式。Costanza等[1]提出將生態系統服務分為17類可再生的服務，首次以量化形式評估生態系統服務價值，奠定了此領域研究的基礎。近10多年來，國內外學者從地理尺度[9-11]、單一生態系統[12-13]、物種與生物多樣性[14-16]和生態效應[17-20]等方面開展了土地利用與生態系統服務價值關系研究。中國的土地利用/覆被變化尤為迅速且復雜，從土地利用/覆被變化視角研究生態系統服務價值遂成為國內生態系統服務價值的主要研究途徑。謝高地等[21-22]提出了“中國陸地生態系統服務價值當量因子表”，由于其結合了中國大陸的實際自然特征受到廣泛認可。然而其研究成果是以全國范圍內平均水平為基礎，在評價不同地理區域的生態系統服務功能時又具有一定的局限性。一些學者基于本區域的生態環境特征和具體研究對象提出了當量因子調整方案。粟曉玲等[23]提出了以支付意愿、恩格爾系數和資源緊缺度為參數的生態系統服務價值動態估算方法；李曉賽等[24]基于功能性和經濟性兩個方面調整生態系統服務價值動態系數，研究了青龍縣區域及土地利用類型生態系統服務價值的變化；張雅昕等[25]將 Meta回歸方法用于京津冀地區基本土地利用類型的生態系統服務價值及影響因素研究中；羅海平等[26]運用Costanza等[1]模型分析了我國13個糧食主產區的生態系統服務價值及空間分異特征；魏慧等[27]基于陸地生態系統單位面積生態系統服務價值當量表，結合經濟發展水平進行系數修正，對德州生態系統服務價值進行評估；王航等[28]構建 CPI 指數修訂生態系統服務價值 （ESV）系數，開展了淮河上游土地利用時空演變特征和ESV評價研究；張志強等[29]基于Costanza等[1]和謝高地等[21-22]的生態系統服務價值評估方法，采用農田為基準的地區修正方法調整生態系統服務當量因子，研究了長武縣土地利用與生態系統服務價值變化。目前，以Costanza等[1]和謝高地等[21-22]生態系統服務價值評估方法為基準，結合研究區特征和研究主題利用動態模型修正當量因子成為生態系統服務價值研究的主要方法。

干熱河谷是中國西南山區特殊的地理區域，氣候干燥炎熱，其景觀特征與周邊地區濕潤半濕潤景觀有明顯差異，自然植被稀少且退化嚴重，是典型的生態環境脆弱區[30-31]。干熱河谷生態系統服務價值研究主要關注生態系統服務靜態價值[32]，忽略了社會、經濟和環境變化對生態系統服務價值的影響，因而在揭示生態系統服務動態價值及其影響因素等方面存在著不足。鑒于此，本研究基于RS和GIS技術，以干熱河谷區云南省元謀縣為研究區，分析干熱河谷的土地利用格局變化，探討生態系統服務靜態價值和動態價值變化特征及其原因，以期為區域生態可持續發展提供基礎數據和理論參考。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

元謀縣地處滇中高原北部金沙江下游的龍川江河谷內（25°23′～26°06′ N，101°35′～102°06′ E），行政上隸屬于云南省楚雄彝族自治州。地勢中間低，四周高，除盆地底部為河谷沖積平原外，其余均為山地丘陵。氣候炎熱干燥，年均溫為21.9 ℃，年均降雨量為616 mm，年蒸發量達3 627 mm，降水蒸發比嚴重失衡。干濕季分明，全年90%降雨量集中在6—10月（雨季）。從河谷到山頂可分為4個垂直自然帶：海拔900～1 100 m為河谷壩區，1 100～1 350 m為壩周低山區，1 350～1 600 m為中低山區，1 600～2 835 m為中高山區[30]。農業是元謀的支柱產業，良好的光熱資源使其成為云南省和中國重要的冬早蔬菜產地之一。元謀縣植被覆蓋度低，土壤侵蝕和水土流失嚴重，自然生態環境脆弱，是長江上游重點水土保持區之一，其生態環境質量對長江流域生態安全具有重要意義。

1.2 數據來源與預處理

研究的主要數據源包括，遙感影像：2008年Landsat7-ETM和2016年Landsat8-OLI衛星遙感數據，來源于中國科學院地理空間數據云平臺，分辨率為30 m。地理信息系統數據：研究區1∶100 000地理基礎信息系統數據，來源于國家基礎地理信息中心。DEM數據：ASTER GDEM數據，分辨率為30 m，來源于中國科學院地理空間數據云平臺。社會經濟數據：2008年和2016年社會經濟統計數據，來源于元謀縣社會經濟統計公報、元謀縣統計年鑒、云南省統計年鑒和中國統計年鑒等。

以ENVI為軟件平臺，完成兩景遙感影像的多波段合成與幾何精校正、遙感影像與地形圖的空間配準等處理工作，裁切遙感影像獲得研究區范圍的遙感影像。綜合運用非監督分類、監督分類和人機交互等方法進行影像解譯，兩景遙感影像的解譯精度均在88%以上，符合解譯精度要求。參照土地利用現狀分類標準（GB/T 21010—2007）和實際研究需要，將研究區分為林地、草地、耕地、建設用地、未利用地和水域6種土地利用類型，利用ArcGIS統計各種土地利用類型基本數據。

2 研究方法

2.1 土地利用動態度

單一土地利用動態度（M）指一定時間范圍某種土地利用類型面積變化的速率，即年變化率，其計算方法為：

式中：V0和V1分別為研究期初年和末年某一種土地利用類型的面積（hm2），T0和T1分別為研究期初年和末年[33]。

綜合土地利用動態度（U）反映了研究區某種土地利用類型的綜合變化狀況，其計算方法為：

式中：Vf為研究期內其它土地利用類型轉為該土地利用類型面積之和，Vg為該土地利用類型轉為其它土地利用類型面積之和。

2.2 土地利用狀態指數

土地利用狀態指數（S）反映了某種土地利用類型的轉化方向、程度和趨勢（-1≤S≤1），其計算方法為：

2.3 生態系統服務靜態價值

借鑒謝高地等[21-22]的方法評估研究區生態系統服務靜態價值，其計算方法為：

式中：ESV為研究區生態系統服務總靜態價值，Eaij為單位面積第i種土地利用類型第j種生態系統服務價值，Ci為第i種土地利用類型的面積。結合研究區的自然環境與土地利用類型特征，參考李曉賽等[24]、李毅等[34]、何玲等[35]、李偲等[36]和方精云等[37]的研究，對謝高地等[21-22]的研究成果進行修正，調整了建設用地和林地的生態系統服務當量因子。耕地、水域和未利用地分別對應農田、水體和荒漠。建設用地在水源涵養服務方面的價值通過消耗淡水資源的價值進行計算，在廢物處理方面的價值通過處理三廢而消耗的社會勞動價值來估算，建設用地其它功能則對應荒漠相應的功能[24]。林地的生態系統當量因子則參考李曉賽等[24]和方精云等[37]的研究確定調整系數為1.032。

以研究區主要農田糧食作物（水稻、玉米和雜糧）作為生態系統服務價值計算的基本依據，根據當年的統計數據分別計算單位面積三種農田糧食作物的市場價格，取其均值為當年單位面積農田糧食作物的價格。2008年和2016年研究區單位面積農田糧食作物價格分別為979.36元/hm2和1 142.55元/hm2，取這兩個年份單位面積農田糧食作物價格平均值1 060.96元/hm2作為本研究中的單位面積農田食物生產功能價值，其它生態系統服務價值當量因子則以生態系統產生該生態服務相對于農田食物生產服務貢獻的大小[36]。結合對生態系統服務當量因子系數值的調整，計算研究區各種土地利用類型單位面積生態系統服務價值（表1）。

2.4 生態系統服務動態價值

價值屬于經濟學研究范疇，土地利用類型的價值不僅與自身自然資源使用價值有關，同時受多種動態因素的影響。李曉賽等[24]和李偲等[36]認為生態系統服務價值與區域內某時段人們的支付能力和基于物品的需求程度的支付意愿有關。同時，土地利用類型所擁有的生態資源質量并非一成不變，而是受生態環境變化的影響。因此本研究將支付能力、支付意愿和環境能力等指標納入生態系統服務動態價值評價體系，獲得生態系統服務動態價值系數。

1）支付能力指數。支付能力是個人經濟能力的直接表現。人均國內生產總值（GDP）是常見的衡量個人經濟能力的指標。將研究區人均國內生產總值與中國人均國內生產總值的比值作為支付能力指數，其計算方法為：

表 1 單位面積生態系統服務價值（元/hm2）Table 1 Ecosystem service value per unit area（Yuan/hm2）

式中：Pl為第l年為支付能力指數，GDPl為第l年元謀縣人均國內生產總值，GDPcl為第l年中國人均國內生產總值。

2）支付意愿指數。社會發展階段與支付意愿具有較強的相關性。當社會處于貧困或者溫飽階段時，生計和生存需求是首位，生態系統服務功能需求意愿低。支付意愿會隨社會發展階段提升而增加，直至富裕階段的飽和狀態[24]。支付意愿可用Logistics生長曲線模型來刻畫，其計算方法為：

式中：Nl為第l年生長特性參數，表示社會發展階段系數，本研究中作為支付意愿指數；t在此表示社會發展階段；v和w為常數取值為1，e為自然對數。當t值很小時，即社會發展水平低，Nl值趨于0；當t值很大時，Nl值趨于飽和值1。社會發展階段的計算通常與恩格爾系數（El）的倒數對應起來，其計算方法為[24]：

3）環境能力指數。植被是干熱河谷的關鍵生態因子之一。植被覆蓋度能較好的反映研究區生物量和生態環境質量，因此以該年份植被覆蓋度與多年植被覆蓋度均值進行比較作為環境能力指數，其計算方法為：

式中：Zl為第l年的環境能力指數，Zd為該年份植被覆蓋度，Zm為研究區多年植被覆蓋度平均值。

參考李曉賽等[24]和李偲等[36]的研究，提出研究區生態系統服務動態價值系數模型為：

式中：Ql為研究區第l年生態系統服務動態價值系數。建立研究區生態系統服務動態價值評價模型，其計算方法為：

式中：Wl為研究區第l年研究區生態系統總動態服務價值。

3 結果與分析

3.1 土地利用基本格局分析

研究區主要土地類型是草地、林地和耕地，2008年和2016年這3種地類面積之和占研究區總面積比例分別為90.39%和90.54%（表2）。8年間林地面積增長最多，為64.24 km2；草地縮減面積最大，為98.59 km2；耕地面積也有較大的增長，達到了37.40 km2。從變化趨勢來看，研究區耕地、林地和建設用地均有所增長，草地、未利用地和水域面積均有所減少。各種土地利用類型變化差異性較大，未利用地和建設用地的變化率最大，分別達到了-27.55%和23.31%，表明這兩種土地利用類型的變化幅度非常明顯。研究區土地利用結構及其變化反映了農業經濟發展、城市擴張和人口增長導致的耕地、建設用地的擴張和未利用地的減少，同時也反映了水土保持和生態綜合治理對林地面積恢復的促進作用。

表2 土地利用類型結構變化Table 2 Land use and land cover changes between 2008 and 2016

3.2 土地利用動態度和狀態指數分析

8年間，林地、草地、耕地、建設用地、未利用地和水域的單一土地利用動態度分別為1.43%、1.21%、1.81%、2.91%、4.48%和0.53%，其大小順序依次為：未利用地>耕地>建設用地>林地>草地>水域。未利用地的單一土地利用動態度最大，表明未利用地的變化較為激烈；其次為建設用地，反映人口增長和城市化對建設用地變化有較大的促進作用；再次為耕地，表明農業發展對耕地需求有較強的刺激作用。

研究區綜合土地利用動態度均值為5.39%，綜合動態度較高，這是區域經濟迅速發展導致土地利用頻繁轉換的必然結果。林地、草地、耕地、建設用地、未利用地和水域的綜合土地利用動態度分別為4.89%、4.23%、7.14%、2.90%、9.47%和3.72%。未利用地的綜合土地利用動態度最大。未利用地因為處于空置狀態成為各種土地類別爭奪的焦點，然而土地利用又受土地質量的影響。由于土地退化導致撂荒，許多土地轉變為未利用地，如耕地由于土地質量下降遭棄耕成為荒地，草場由于過度放牧水土流失加劇退化成裸地，土地喪失生產價值成為未利用地。因此，未利用地成為綜合土地利用動態度最大的地類。耕地的綜合土地利用動態度僅次于未利用地。農業是元謀經濟的支柱產業，耕地數量的擴張成為農業經濟發展的內在需求。然而建設用地對地形的要求使其在擴張中占用了較多的平地平田，退耕還林還草使部分中高山地區和坡度大的區域耕地向林草轉化，因此耕地只能在壩周低山和中低山區占據草地和未利用地等其它地類的空間，與此同時一些耕地由于質量不好而轉化為其它地類，因而耕地的綜合土地利用動態度大。林地和草地的綜合土地利用動態度都偏大，主要是因為林地和草地的生境比較接近，兩者易相互轉化。

林地、耕地和建設用地的土地利用狀態指數值分別為0.26、0.22和0.70，均大于0，表明這三種土地利用類型轉入的土地面積大于轉出面積。建設用地的土地利用狀態指數值達到0.70，表明建設用地的轉入特征較為明顯。草地、未利用地和水域的土地利用狀態指數值分別為-0.32、-0.65和-0.15，均小于0，說明這三種土地利用類型轉出面積大于轉入面積。未利用地的土地利用狀態指數值達到-0.65，表明未利用地轉化為其它地類的特征明顯。林地、耕地、草地和水域的土地利用狀態指數值較小，表明這些地類與其它地類相互轉化較為頻繁。土地利用狀態指數分析與土地利用動態度的分析結果表現出了一致性。

3.3 生態系統服務靜態價值分析

2016年研究區生態系統服務總靜態價值為26.54億元，較2008年的25.98億元提高了0.56億元，年均增幅為0.27%，增長幅度小（表3）。生態系統服務靜態價值增長最多的土地利用類型是林地，為1.53億元；其次為耕地，為0.27億元。其余幾種土地利用類型價值均下降，下降最多的地類是草地，為-0.96億元。從變化幅度來看，增幅最大的為建設用地，為23.26%。其次為耕地，為14.21%；降低幅度最大的地類為未利用地，為-25.00%。其次為草地，為-9.77%。在各種土地利用類型中，水域的生態系統服務靜態價值變化最弱，僅為-4.29%，未利用地、建設用地、耕地和林地的生態系統服務靜態價值變化率絕對值均在10%以上，表明多數土地利用類型的生態系統服務靜態價值變化較為明顯。

林地和草地是研究區生態系統服務靜態價值的主要貢獻地類，二者占區域生態系統服務總靜態價值比例有小幅增長，其比例已接近90%。研究區山高坡陡，自然狀態下林地和草地比例高。盡管歷史時期森林覆蓋率急劇下降，但作為長江上游的重點水土保持區域，十幾年來元謀強化了天然林工程和退耕還林還草工程的實施，使得研究區的林地比例增加。雖然草地面積的減少導致其生態系統服務靜態價值減少，但由于林地單位面積生態系統服務靜態價值高，林地面積的增加彌補了草地減少造成的生態系統服務靜態價值的損失。元謀是云南省和全國冬季蔬菜和水果的重要生產基地之一。近年來，元謀縣依托優良的光熱資源大力發展商品農業。雖然耕地在中高山區和陡坡區（主要是≥25°的坡地）的比例縮小，但是農業的迅速發展強烈刺激了耕地的擴張，中低山區和壩周低山區因坡度更為平緩，更多的耕地在此被開墾，耕地總面積擴大，因而耕地的生態系統服務靜態價值得以提升。

水域和未利用地占研究區面積比例小，2016年二者在區域生態系統服務總靜態價值比例只分別下降了0.40%和0.04%。2008年和2016年建設用地占區域生態系統服務總靜態價值比例僅分別為-3.31%和-3.99%。受地形、歷史原因和經濟限制，元謀城鎮化率低，建設用地比例小，因而現階段元謀的城鎮化對區域生態系統作用負向作用力仍較小。但建設用地擴張迅速，生態系統服務靜態價值增長幅度達到23.26%，表明隨著人口的增長和城市的擴張，建設用地對區域生態系統服務靜態價值的負作用將更為明顯。

表 3 生態系統服務靜態價值統計表Table 3 Static ecosystem service values

單項生態系統服務靜態價值中，土壤的形成與保護的價值最高，2008年和2016年其值為4.91億元和5.03億元（表4）；其次為生物多樣性保護，2008年和2016年其值為4.41億元和4.46億元。2008年和2016年二者的生態系統服務靜態價值之和分別為9.32億元和9.49億元，占區域生態系統服務總靜態價值的比例分別為35.87%和35.76%。各種單項生態系統服務靜態價值變化方向不同。水源涵養、廢物處理和食物生產的價值有所下降，主要是因為草地和水域的單位面積此三項價值高，草地和水域面積的縮減導致這三項價值損耗較大。即使耕地和建設用地面積增長，但因為這兩種地類此三項價值較弱，不足以彌補損耗。建設用地增長對區域水源涵養和廢物處理有明顯負作用，使這兩種價值降低。增長幅度最大的是原材料和娛樂文化價值，主要得益于林地面積有較大幅度的增長。

表4 單項生態系統服務靜態價值Table 4 Single static value of ecosystem services

3.4 生態系統服務動態價值分析

2008年和2016年研究區生態系統服務總動態價值分別為9.197億元和16.004億元，僅為同期生態系統靜態價值的35.40%和60.30%（表5）。研究區生態系統服務動態價值偏低主要是因為當地經濟發展水平較為落后，人均GDP與全國平均水平有較大差異，恩格爾系數高，因此人們的生態系統服務價值支付能力和支付意愿較低，導致生態系統服務動態價值較小。各種土地利用類型的生態系統服務動態價值變化率都很大，其中耕地、林地和建設用地最為明顯。耕地和林地的生態系統服務動態價值分別提升了94.64%和89.72%，表明這二種地類面積的增長顯著的促進了生態系統服務動態價值的提升，而建設用地的動態價值增加了110.20%，對區域生態系統服務動態價值負作用更為明顯。研究區生態系統服務總動態價值變化顯著，總體增長了74.01%，明顯高于生態系統服務總靜態價值變化率（2.27%）。其原因在于與2008年相比，研究區2016年的人均GDP與全國人均GDP值的差距縮小了25.6%，恩格爾系數迅速降低，逐漸接近0.40的拐點，小康階段的社會發展進程加快。支付能力和社會發展階段的提升使人們的生態支付意愿強化，因而生態系統服務動態價值有顯著提升。

表5 生態系統服務動態價值Table 5 Dynamic value of ecosystem services

生態系統服務靜態價值評價重點關注生態系統的自然屬性。然而自然生態系統并非與人類社會隔絕存在，其本身的質量也具有動態性，因此生態系統服務動態價值受到了諸多學者的關注，提出了多種動態價值系數模型構建方案。支付能力、支付意愿和環境能力是常見的動態價值系數模型因子。由于植被是干熱河谷生態環境的關鍵因子，因此本研究提出以植被覆蓋度表征環境能力，亦有學者提出以可利用水資源量表征環境能力[23]。筆者認為區域環境差異性大，應以影響本區域環境的關鍵因素作為環境能力因子來客觀的反映生態環境質量變化對區域生態系統服務動態價值的影響。同時，現有研究甚少考慮二級土地利用類型之間的生態系統服務價值差異性，因此在生態系統服務功能和價值評估中存在一定誤差。應進一步結合區域自然特征和更細致的土地利用類型，提出適合的生態系統服務當量因子的系數調整方案，使研究更符合地域特征，為進一步開展區域生態補償和綠色經濟核算研究奠定基礎。

近幾年來，亦有學者提出利用市場價值法、費用替代法、碳稅、造林成本法和替代成本法等[38-39]生態系統服務價值評估方法。這些方法強調生態系統的人類服務功能，為生態系統服務價值評估提供了新思路，但是尚無對基于土地利用類型和基于人類服務功能評估方法的比較研究，哪種方法更具科學性和客觀性有待進一步探討。

4 結語

生態系統服務功能是維系區域可持續發展的關鍵要素，它反映了區域生態系統功能和生態福祉。當前元謀縣正處于全面建設小康社會的關鍵階段，經濟發展和土地利用變化迅速，對生態系統功能產生深遠的影響，居民的生態意識也發生較大的變化，因此現階段是元謀區域生態系統服務功能和價值變化最為復雜的階段。

為了維護干熱河谷區域生態系統功能，應密切關注土地利用結構變化，尤其是土地利用空間結構，重點強化生態最脆弱的壩周低山區的土地利用的空間調控，控制耕地數量在該地帶的無序擴張，在中低山帶降低以放牧為主的人為干擾強度，以圈養替代天然放牧，減少牲畜踐踏和啃食，降低草場的退化程度。繼續加強水土保持和天然林、退耕還林等生態治理措施，注重林地類型的配置，鼓勵種植以滇欖仁（Terminalia franchetii）、金合歡（Acacia farnesiana）、清香木（Pistacia weinmannifolia）和余甘子（Phyllanthus emblica）為代表的兼具生態價值和經濟價值的鄉土樹種。

干熱河谷區的植被景觀基質是以扭黃茅（Heteropogon contortus） 和 孔 穎 草（Bothriochloa pertusa）為主的禾草類植被，然而草地的減少趨勢較為明顯，應該強化特色草本植物的恢復工作，增加植被覆蓋度，對草本植物群落類型進行定向改造，以人工干預方式促進其逐漸向灌木和森林群落演替，恢復生態平衡。以土地利用結構的優化促進生態資源的合理配置和區域生態系統服務價值的提升，以綠水青山為當地居民提供更好的生態福祉，促進本地區生態可持續發展和長江流域上游生態恢復。

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