基于格網的石漠化地區生態系統服務與經濟空間耦合

朱昌麗， 周忠發， 吳 躍， 譚瑋頤， 馬國璇， 安 丹

(1.貴州師范大學 地理與環境科學學院/喀斯特研究院, 貴州 貴陽 550001; 2.貴州省喀斯特山地生態環境國家重點實驗室培育基地, 貴州 貴陽 550001; 3.國家喀斯特石漠化防治工程技術研究中心, 貴州 貴陽 550001)

隨著社會經濟的發展，生態環境遭受一定程度上的破壞，如何兼顧發展與保護是新時期面臨的主要問題。1962年，《寂靜的春天》的問世，被認為是人類制止科技破壞環境的第一槍[1]。隨后，Boulding K E提出經濟發展中的環境問題已經從數量問題變成了質量問題[2]。1972年《增長的極限》提出資源問題、環境污染及人口增長等全球性的問題[3]。1987年《我們共同的未來》提出了“可持續發展”的概念，要同時兼顧經濟發展和環境保護這兩個重大問題[4]。1992年的環境與發展大會通過的《21世紀議程》成為了指導全球可持續發展的綱領性文件[5]。為促進世界各國經濟發展、社會包容以及環境保護，2012年的聯合國可持續發展會議提出了“可持續發展目標”[6]。生態與經濟的耦合協調，有利于調節生態環境與經濟發展間的矛盾，為區域生態系統與社會經濟的發展提供科學依據[7]。學者們從生態環境與經濟發展間的耦合關系[8]、協調發展[9]及時空演變[10]等方面進行了研究，提出了區域經濟與生態協調發展的政策建議，但當前對生態與經濟的耦合協調研究大多局限于大尺度，缺少精細化的小尺度分析。

石漠化地區地形破碎，水土流失與石漠化對當地生態環境和人類生存環境產生了嚴重威脅。如何將生態環境治理與經濟發展結合是石漠化地區可持續發展首要解決的任務。借鑒其他研究成果[11]，選取國內生產總值(GDP，gross domestic product)作為衡量經濟發展的重要指標。為實現社會經濟數據空間化表達，建立生態系統與GDP的空間聯系。現有的GDP數據空間化方法主要分為4種類型：面積—距離加權法、夜間燈光指數法、多源遙感數據、地表覆蓋的空間化方法[12-14]。喀斯特山區大多屬于多云雨且夜間燈光較弱甚至無燈光的地區，夜間燈光指數法與基于多源遙感數據的空間化方法在研究區不適用，且面積—距離加權法不能反映GDP在空間上的實際分布。基于地表覆蓋的數據空間化方法[15]是目前較為常用的空間化方法，該方法能體現土地利用與產業分布的空間特征，因此本文采用基于地表覆蓋的空間化方法來對石漠化地區GDP進行空間格網化處理。

本文以位于石漠化地區的貴州省盤州市為例，定量評估盤州市生態系統服務價值與GDP，利用土地利用覆蓋的數據空間化方法對GDP進行格網化，計算生態系統與GDP間在空間上的耦合協調性。打破行政邊界的限制，實現經濟與生態系統服務空間上的耦合，為改進生態環境脆弱區生態環境與經濟發展間的矛盾提供一定科學依據。

1 研究區概況

盤州市地處滇、黔交界處(25°19′36″—26°17′36″N，104°17′46″—104°57′46″E)，云南高原向黔中高原過渡的斜坡部位、廣西丘陵與黔西北高原之間的過渡地帶[16]，國土面積4 056 km2。地勢總體上東部和南部較低，西北高，中南部隆起[17]。盤州市是典型的石漠化重點區域，2015年石漠化面積達1 190.44 km2，占區域總面積的29.35%。此外，盤州市社會經濟發展相對滯后，屬于14個集中連片特困地區中的烏蒙山區范疇，2015年貧困發生率為16.64%，高出全國平均水平的10.97%。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

研究數據主要包括盤州市2015年土地利用及社會經濟數據。2015年土地利用數據來源于貴州省測繪地理信息行政主管部門。社會經濟數據來源于六盤水市生態移民局；生態系統服務基礎單價計算所涉及的社會經濟數據主要來源于《全國農產品收益匯編2016》及《六盤水統計年鑒2016》。利用ArcGIS軟件對盤州市社會經濟和土地利用數據進行網格化處理，考慮到石漠化地區破碎的地形及數據處理的難度，將網格大小設置為500 m×500 m。

2.2 研究方法

2.2.1 生態系統服務價值 借鑒謝高地等[18]提出的全國生態系統服務價值(ESV，ecological service value)當量表，經過修正之后，計算研究區ESV。計算方法如下：首先，對土地利用數據進行歸并，將土地利用歸并到相近的地類，建設用地被認為沒有ESV[18-20]，所以建設用地ESV為0；其次，根據2015年盤州市平均糧食單產和全國糧食平均出售價格，計算2015年盤州市1 hm2農田所生產的糧食的經濟價值，即盤州市ESV核算單價；最后，計算研究區格網尺度下ESV，計算公式為[21]：

(1)

式中：ESVn為第n個格網的生態系統服務價值(元)；Akn為第n個格網上第k類土地利用面積(hm2)；VCkf為第k類型土地利用第f項服務功能單位面積的服務價值(元)。

2.2.2 GDP空間化 土地承載了國民經濟活動，土地利用是GDP產生的基礎[22]。根據黃瑩等[23]，劉紅輝等[24]發現的一、二、三產產值與土地利用方式的對應關系。結合各產業產值統計數據，將各行政單元內各產業產值分配到不同的土地利用方式上，再將格網內的各產業的產值相加，最終得到網格GDP的產值即經濟空間化值。

2.2.3 耦合協調度模型 1999年廖重斌[25]推導出協調度和協調發展度的計算模型，之后逐漸演變成耦合度、協調度及耦合協調度等計算模型[26-27]，在分析兩個及以上系統間的空間相關性中耦合協調度應用最廣，故利用耦合協調度模型分析ESV與GDP兩者間的相關關系。其公式[28]如下：

(2)

T=α×ESV+β×GDP

(3)

(4)

式中：C為耦合度；k取值為2。耦合度C表征ESV與GDP相互影響的強弱程度。D為耦合協調度；T為ESV與GDP的綜合評價指數；α,β為待定系數，本文認為ESV與GDP同等重要，故α,β均取值為0.5。

2.2.4 空間分異分析 為反映ESV與GDP耦合協調度在空間上的分布特征，利用ArcGIS中的空間統計工具，對其空間自相關系數進行計算，檢驗兩者間的耦合協調度的值在空間上是否顯著相關[29]。此外，0≤D≤1，D值越大，ESV與GDP兩者間的耦合協調發展程度越高，因此，借鑒環境與經濟協調發展分類體系[25]，結合研究區實際情況，將研究區格網協調發展類型分為2個一級類4個二級類和12個三級類(見表1)。

表1 盤州市生態系統服務價值(ESV)與國內生產總值(GDP)耦合協調度類型分類

3 結果與分析

3.1 ESV空間分析

2015年盤州市林草地面積分別占全域總面積的45.60%和10.30%，林草覆蓋率為55.90%，生態環境良好。利用調整后的ESV評價模型對盤州市ESV進行計算，其中針葉林生態系統服務價值總量最高，為3.30×108元(見表2)。受土地利用狀況的影響，ESV在空間上呈零散分布(見圖1)。單個格網的ESV平均值為476.83元，最大值為3 365.24元，最小值為0元。空間分布總體呈現出東高西低、南北高中部低。利用ArcGIS軟件對ESV的值進行冷熱點分析，得到ESV空間分布的冷點和熱點區域分布(見封3附圖11)。盤州市ESV熱點區主要集中在東北部的普古彝族苗族鄉、淤泥彝族鄉及保基苗族彝族鄉等少數民族鄉鎮。中國少數民族大多都有自然崇拜，正是因為這種自然崇拜，少數民族集聚區的生態環境保護較好。ESV的冷點區主要集中在經濟發展較快且城市化率較高的鄉鎮政府駐地及人口較為集中的行政村。

圖1 盤州市生態服務價值(ESV)空間分布特征

3.2 GDP空間分析

基于地表覆蓋的GDP數據空間化方法，將盤州市各行政區GDP數據分散到格網上(見圖2)。盤州市GDP空間差異較大，最小值落在石橋鎮土地利用為裸地的格網上，最大7 029.92元落在縣政府所在的亦資街道土地利用為建設用地的格網上。總體來看，盤州市GDP在空間上呈現出局部高的特點，GDP高值區主要集中在石橋鎮、亦資街道、翰林街道等地。石橋鎮是盤州市重要的工業鎮，境內有11個煤礦，區域GDP產值較高。亦資街道、翰林街道是盤州市重要的政治、經濟、文化中心。利用ArcGIS軟件對GDP的值進行冷熱點分析，得到GDP空間分布的冷點和熱點區域分布(見封3附圖12)。盤州市GDP在空間上沒有顯著的冷點區，熱點區主要集中在石橋鎮。

圖2 盤州市國內生產總值(GDP)空間分布

3.3 耦合協調空間自相關與集聚效應

利用耦合協調度模型，計算出ESV與GDP空間耦合協調度。并利用ArcGIS計算盤州市耦合協調度空間自相關系數(MoranI)，得到 MoranI值為0.75，p值為0<0.05，即盤州市耦合協調度在空間上存在明顯的自相關性，說明盤州市ESV與GDP在空間上的協調發展程度分布具有規律性。

從附圖13(見封3)可以看出，盤州市ESV與GDP空間耦合協調度值在0～0.493 4之間，耦合協調度主要受GDP和ESV的共同影響，GDP和ESV兩者間由具有一定的矛盾性。耦合協調度較高的區域主要集中在盤州市西部的石橋鎮、亦資街道、紅果街道，南部大山鎮以及東北部普古彝族苗族鄉和淤泥彝族鄉南部，耦合協調度低的區域主要分布在盤州市東南部、北部以及中部。

3.4 耦合協調空間分布

對盤州市生態服務價值ESV與國內生產總值GDP耦合協調度進行分類，其空間分布如圖3所示。嚴重失調衰退經濟損益型(H1)占區域總面積的79.95%，嚴重失調衰退生態—經濟共損型(H2)與嚴重失調衰退生態損益型(H3)僅占區域總面積的0.02%和0.06%。中度失調衰退類占區域總面積的15.42%，其中中度失調衰退經濟損益型(M1)占中度中度失調衰退類總面積的95.44%，主要分布在盤州市東南部的大山鎮、西部的紅果街道和亦資街道及東北部的普古彝族苗族鄉和淤泥彝族鄉南部。輕度失調衰退類占區域總面積的3.98%，其中輕度失調衰退生態損益型(L3)占輕度失調衰退類總面積的53.33%，主要分布在石橋鎮、淤泥彝族鄉南部以及雞場坪鎮西北部。瀕臨衰退失調類僅占區域總面積的0.57%，不存在瀕臨衰退失調經濟損益型(D1)，瀕臨衰退失調生態損益型(D3)占瀕臨衰退失調類總面積的81.52%，主要分布在石橋鎮。

注：H1為嚴重失調衰退經濟損益型； H2為嚴重失調衰退生態—經濟共損型； H3為嚴重失調衰退生態損益型； M1為中度失調衰退經濟損益型；M2為中度失調衰退生態—經濟共損型； M3為中度失調衰退生態損益型； L1為輕度失調衰退經濟損益型； L2為輕度失調衰退生態—經濟共損型； L3為輕度失調衰退生態損益型； D2為瀕臨衰退失調生態—經濟共損型； D3為瀕臨衰退失調生態損益型。

4 結論與討論

4.1 結 論

本文基于格網尺度，對研究區ESV與GDP進行了計算，并利用耦合協調模型，對研究區ESV與GDP耦合協調發展程度進行定量評估，結果表明：

(1) 盤州市格網ESV的平均值為476.83元。ESV的熱點區主要分布在東北部的幾個少數民族鄉鎮，該區域主要以是坡上草原風景名勝區分布區域，生態環境良好。此外，其他風景名勝區與自然保護區的ESV也相對較高。冷點區主要分布在經濟發展較快且城市化率較高的鄉鎮政府駐地及人口較為集中的行政村，該區域建設用地分布集中，以第二產業為主要產業，生態環境破壞較大。

(2) 盤州市格網GDP差距較大，在空間上呈現出局部高的特點。高值區主要集中第二產業或第三產業發展較好的區域，2015年盤州市第二產業增加值和第三產業增加值分別是第一產業增加值的6.33倍和3.06倍。第二、三產業發展較好的石橋鎮、亦資街道、翰林街道等工業鎮和政治、經濟、文化中心GDP值較高。

(3) 盤州市ESV與GDP耦合協調度值較低，空間上的協調發展程度分布具有規律性，耦合協調度較低的區域主要分布在盤州市東南部、北部以及中部。耦合協調度較高的區域經濟發展和生態環境保護均較好，主要以第三產業為主導產業，同時兼顧生態與經濟。

(4) 盤州市ESV與GDP耦合協調度類型以嚴重失調衰退經濟損益型為主，占區域總面積的79.95%，分布在盤州市二、三產業發展較差的區域；瀕臨衰退失調面積僅占區域總面積的0.57%，其中瀕臨衰退失調生態損益型占瀕臨衰退失調類總面積的81.52%，主要分在西南部的石橋鎮。在盤州市資源型城市轉型的時期，加快第二產業向第三產業轉型，發展全域旅游有利于促進區域生態環境保護與經濟協調發展。

4.2 討 論

結合盤州市石漠化數據對ESV與GDP空間耦合進行了分析，發現嚴重失調衰退生態—經濟共損型和嚴重失調衰退生態損益型的石漠化面積占嚴重失調衰退類總面積的36.96%，高出盤州市平均石漠化比例的7.61%；瀕臨衰退失調經濟損益型的石漠化面積占瀕臨衰退失調類總面積的30.86%；輕度失調衰退類和中度失調衰退類石漠化面積比重低于全市平均石漠化面積比重。ESV與GDP空間耦合和石漠化面積比例之間的規律并不顯著，其關聯性有待進一步深入研究。

本文利用GDP空間化的方法，打破行政界線，實現ESV與GDP空間上的耦合。基于格網尺度定量測算了ESV與GDP耦合協調度，揭示了研究區ESV與GDP協調發展的分異特征。盤州市ESV與GDP空間耦合協調度較低，這與現實生活中發展與保護間的矛盾有很大的聯系。水體、森林等ESV較高的地類產生的GDP較低，建設用地的ESV為0，但卻是GDP產值最高的地類，ESV與GDP之間存在一定的矛盾。而風景名勝區實現了生態環境保護與經濟發展的協調，未來山區發展山地旅游將是助推區域經濟與環境協同發展的一個思路，這也與盤州市資源轉型的發展思路一致。因研究區地形破碎，利用地理探測器對區域耦合協調度進行驅動力分析時，效果并不顯著，故本文并未在文中對驅動力進行分析。后續研究將進一步對石漠化地區生態與經濟耦合協調度的驅動力指標選擇、方法及時空變化上進行研究，以便更深層次剖析發展與保護之間的矛盾。此外，精細的社會經濟數據空間化一直是當前研究面臨的難題，如何攻克這個難題？值得思考及深入研究。