1995—2015 年關中平原城市群生態系統服務價值（ESV）及其時空差異

張艷芳 ，李云

（1.陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西西安710119； 2.地理學國家級實驗教學示范中心（陜西師范大學），陜西 西安710119）

生態系統服務指通過生態系統的結構、過程和功能直接或間接得到的生命支持產品和服務，是由自然資本的能流、物流、信息流構成的生態系統服務與非自然資本結合在一起所產生的人類福利[1-2]。隨著我國城鎮化的快速發展，土地利用改變的加劇，生態系統服務功能不斷被改變[3]。土地利用不僅是人類社會經濟行為與自然生態過程的紐帶，其復雜變化也是人地關系的外在表現[4-5]。土地利用的變化可引起生態系統結構與生態系統服務發生變化，同時，在生態系統服務價值(ecosystem service value，ESV)的變化上有所體現[6-7]。因此，ESV 的變化是衡量土地利用變化生態效應的重要指標[8]。對兩者之間關系的研究是目前研討的熱點問題之一[9]。國內外學者對不同區域[10-11]、尺度[12-13]和類型[14-15]生態系統的評估，主要聚焦于不同地形區和流域范圍及城鎮化迅速發展變化的區域。ESV 評估主要有功能價值評估法和當量因子評估法[16]。其中，前者主要利用生態方程或遙感模型，對某些關鍵的生態系統服務功能，如對水土保持、生物多樣性和固碳制氧等進行評估[17-18]，然后根據市場價格，用經濟學理論和方法，如影子價格法、替代市場法和機會成本法[19]等將物質的量轉化為貨幣單位。在此類方法中，服務功能不同，其模型和參數亦不同，因標準無法統一，存在服務功能重復計算問題，致使結果缺乏可比性[20]。后者是被大部分學者接受和采用的一種方法，即在區分生態系統服務功能的基礎上，構建各生態系統服務功能的價值當量[21]。謝高地等[16]分別于2003 年[22]、2008年[23]和2015 年[16]開展研究，最終提出了科學性和系統性較強的單位面積生態系統服務價值當量表，并結合不同土地利用面積定量評估ESV。該方法數據需求少、評估快速全面、可比性高。

此外，ESV 冷（熱）點是指ESV 提供能力相對較弱（強）的聚集區域[24]。為避免根據數值大小劃定冷點區和熱點區的弊端，本文采用熱點分析法，利用GIS 平臺統計顯著性分級和斑塊連通性較好的Gi*統計方法，劃定冷點區和熱點區。該方法可有效揭示較強和較弱的生態系統服務能力空間分布，確定生態系統服務管理的重要區域，更容易找到ESV 變化的影響因素。隨著“一帶一路”建設的不斷推進和受西安市的輻射與帶動，關中平原城市群區位優勢明顯，區域內經濟發展迅速[25]。同時，生態環境承載力與經濟發展之間的矛盾也越來越劇烈，對該區域的可持續發展帶來嚴重威脅[26]。

基于前人研究，以關中平原城市群為研究區，運用當量因子評估法、熱點分析法及敏感性指數法，從時間、空間兩個維度評估城市群ESV 的長時間序列變化差異，探究土地利用對ESV 變化的影響。

對城市群的評估是生態系統保護和管理的基礎[27]，研究成果可為關中平原城市群的環境保護、土地規劃和補償提供理論支撐，對進一步推進“一帶一路”建設具有現實意義。

1 研究區域和數據來源

關中平原城市群以西安為核心，橫跨陜西省關中地區、甘肅省和山西省部分市縣，面積10.71 萬km2，見圖1。區域地質地貌復雜，向南為陜南山地和秦嶺山脈，向北為黃土高原，中部為渭河下游河谷平原。大部分地區屬大陸季風性氣候，暖溫帶半濕潤半干旱氣候為該區帶來豐富的水熱資源。2016年年末，該區域常住人口3 863 萬，地區生產總值1.59 萬 億 元[25]，2018 年3 月 被 正 式 批 準 為 城 市 群。此外，區域水資源分布不均，人均占有量較低，地下水超采問題突出，渭河、汾河流域部分區段水質污染嚴重，大氣污染頻發。

圖1 研究區域示意圖Fig.1 Location of the study area

本研究中，1995 年、2000 年、2005 年、2010 年與2015 年土地利用數據來自中國科學院地理科學與資源研究所，空間分辨率為30 m×30 m，精度在90%以上，生態系統服務分為一級分類和二級分類；30 m 分辨率DEM 來自地理空間數據云平臺（GDEMDEM）；農作物播種面積、產量數據和價格數據來自《陜西省統計年鑒（2016）》《甘肅省統計年鑒（2016）》《山西省統計年鑒（2016）》《全國農產品成本收益資料匯編》。

2 研究方法

2.1 ESV 量化評估

關中平原城市群生態系統服務一級分類有供給服務、調節服務、支持服務和文化服務共4 大類，二級分類包含11 個子類。參考謝高地等[16]于2015 年提出的單位面積ESV 當量表，根據研究區域土地利用類型，在不考慮人工表面生態系統的ESV 情況下，計算關中平原城市群單位面積ESV 當量因子，并定義1 hm2全國平均產量的農田每年自然糧食產量的經濟價值為1 單位[28]。同時，利用式（1）修正本研究區單位面積生態系統提供的生產服務經濟價值，計算得到研究區的土地利用類型的ESV 系數，見表1。依據關中平原城市群縣（區）的《統計年鑒》，確定研究區的主要糧食作物為小麥、稻谷、玉米和大豆。從知網的《全國農產品成本收益資料匯編》中整理出2010—2015 年我國的主要糧食價格，取各糧食2010—2015 年全國價格的平均值作為基準價格，以消除價格波動的影響。

式（1）中，Ea為研究區單位面積農田生態系統提供的食物生產服務功能的經濟價值（元·hm-2），即一個當量因子的價值；i為研究區糧食種類（主要為小麥、稻谷、玉米和大豆）；mi為第i種糧食作物的種植面積（hm2）；pi為 第i種 糧 食 作 物 的 全 國 平 均 價 格(元·t-1)；qi為第i種糧食作物的單產（t·hm-2）；M為糧食作物的總種植面積（hm2）；1/7 指在沒有人力投入時的自然生態系統提供的經濟價值為現有單位面積農田提供的食物生產服務經濟價值的1/7[22,28-29]。

式(2)和式(3)中，ESV 為關中平原城市群生態系統服務總價值(元)；i為土地利用類型；j為生態系統服務類型；Ai為第i類土地利用類型的面積(hm2)；VCi為第i類土地利用類型單位面積生態系統服務價值(元·hm-2)；ECj為某項土地利用類型第j項生態系統服務的價值當量；Ea為單位面積生態系統服務的經濟價值（元·hm-2）[30]。經計算后知，該區每個生態系統服務當量因子的經濟價值為1 482.91 元·hm-2。

2.2 熱點分析法

ArcGIS 軟件提供熱點分析（hotspot analysis，基于Getis-OrdGi*統計指數）工具，通過計算各斑塊之間的得分Z（標準偏差）和概率P，得到高值要素和低值要素發生聚集的空間位置。公式為

表1 研究區不同土地利用類型的ESV 系數Table 1 ESV coefficient of land use types in the study area單位：元·hm-2

式（4）中，xj為斑塊屬性值；wij為斑塊i與斑塊j之間的空間權重矩陣；n為總斑塊數,其中[24]，

S值越大，說明熱點的集聚越明顯，為熱點區域，反之為冷點區域[31-32]，即只有被高值或低值包圍的區域才是熱點或冷點區。

2.3 ESV 敏感性指數分析

利用敏感性指數[33]( coefficient of sensitivity，CS) 模型計算ESV 評估系數（valuation coefficient，VC），CS 反映ESV 對VC 的依賴程度[28,34]，亦是衡量VC 是否適合關中平原城市群ESV 估算的指數[35]。若CS＞1，表示ESV 對VC 是靈活的，其準確度和可信度不高[30]；若CS＜1，表示缺乏彈性，結果可信，且CS 值越大，等值的準確性越關鍵。公式為

式（7）中，CS 和VC 同 前；i和j分別表示 研究區ESV 系數向上調整和向下調整；k表示土地利用類型。

3 結果分析

3.1 ESV 的時間變化

20 a 來，關中平原城市群ESV 呈階段性變化特征，總體呈下降趨勢，從1995 年的1 564.26 億元下降到2005 年的1 514.67 億元，共下降49.59 億元(見表2)。除2000—2005 年ESV 增加1.819 億元外，其他時段均呈下降趨勢。1995—2000 年下降幅度最大，ESV 由1995 年的1 564.26 億元下降至2000 年的1 524.44 億元。2010—2015 年下降趨勢變緩，說明2010—2015 年加強了該區域的生態環境保護措施，生態文明建設成效顯著。按照各縣（區）年ESV 總量統計，麥積區、太白縣、周至縣和鳳縣1995—2015年平均ESV 在60～80 億元，在年ESV 總量組成中占比較大，其余各縣（區）年均ESV 在50 億元以下。對11 項生態系統服務功能的年均ESV 統計可知，研究區內水文調節、氣候調節提供的ESV 大，故調節服務對研究（區）ESV 影響占主導地位。而水資源供給、維持養分循環和原料生產提供的ESV 較小，占比小。20 a 內，研究區ESV 呈現“先降后升”“先升后降”和“降-升-降”等幾種變化趨勢。整體上每項生態系統服務功能提供的ESV 變化不大，波動平穩，但基本都低于1995 年的值。

表2 1995-2015 年研究區各項生態系統服務類型的ESVTable 2 ESV among the types of ecosystem service in of the research area from 1995 to 2015

結合土地利用類型可知，1995—2015 年，關中平原城市群的土地利用情況為耕地面積＞草地面積＞林地面積＞建設用地面積＞水域面積＞未利用地面積。其中耕地面積基本穩定在45%左右，面積占比最大。而由圖2 知，在關中平原城市群的ESV 構成中，林地的ESV 貢獻最高，從1995 年的785.95 億元到2015 年的803.90 億元以上。其次是耕地，ESV 為270～280 億元。草地和水體ESV 貢獻差距不明顯。原因在于林地具有較高的ESV 系數，而耕地具有突出的面積優勢。水體ESV 系數最高，但面積較小，對ESV 的貢獻不突出，且水體的ESV 較其他土地利用類型波動明顯。未利用地和建設用地的ESV 小、占比低。

圖2 1995—2015 年研究區不同土地利用類型的ESVFig.2 ESV of different types of land use in the research area from 1995 to 2015

3.2 ESV 的空間變化

3.2.1 ESV 的熱點與冷點分析

使用嵌入在ArcGIS 軟件中的熱點分析工具（Getis-OrdGi*），在研究區內確定顯著的空間聚集區域，即高ESV 變化值（熱點）和低ESV 變化值（冷點），觀察過去20 a 關中平原城市群ESV 的宏觀變化。圖3 顯示了研究區1990—2015 年每隔5 a 的ESV 熱點和冷點柵格水平上的詳細空間分布，極顯著熱點區主要分布在秦巴山地（西安市、寶雞市南部）、黃河、渭河與山西省東部地區，顯著冷點區主要分布在西安城區、山西省鹽湖區和堯都區等。這些區域是ESV 熱點和冷點集群區，產生了集中和連續的點帶，而甘肅省鮮有面積較大的冷、熱點區。總體上，1995—2015 年，研究區熱點區面積遠大于冷點區面積。相應地，熱點區占比越大，生態系統服務功能越強，ESV 越大。結合研究區1995—2015 年土地利用類型可知，熱點區大部分是林地和水體，冷點區主要為建設用地。2000 年為該區域ESV 發生明顯變化的節點。1995—2000 年的5 a 間，山西省的霍州市、浮山縣、翼城縣和絳縣等區域東部（臨汾市東部）的熱點區面積顯著增加，主要原因是林地的擴大。在西安市及其周圍冷點區有所擴大。2000—2015 年，熱點區基本穩定，面積變化不明顯，冷點區的斑塊數和面積呈逐步上升趨勢。其中最重要的原因是城市化不斷加快，2000 年后，建設用地面積不斷增大，冷點區即低值聚集區面積也不斷擴大，造成關中平原城市群區域ESV 呈不斷降低的趨勢。

3.2.2 ESV 變化的熱點分析

對5 期ESV 數據做差值計算，分析ESV 變化顯著的熱點區和冷點區（見圖4）。1995—2000 年，ESV 變化顯著的冷點區和熱點區主要位于山西省內、黃河、渭河及其支流——涇河、汾河和澮河流域周邊以及麥積區東南部。山西省的霍州市、浮山縣、翼城縣和絳縣等區域東部為ESV 變化熱點區、ESV增加聚集區，主要原因是該階段大面積草地發展為林地。而冷點分布較分散，主要是水體、耕地發展為耕地和建設用地。黃河、渭河及其支流周邊均存在ESV 變化的冷點和熱點，且冷點區面積明顯大于熱點區面積，主要原因是河流流域面積減少，大部分轉變為耕地。麥積區東南部也表現為冷點區面積大于熱點區面積。此區域ESV 變化的主要原因在于林地變為草地時，ESV 降低，而草地變為林地和水體時，ESV 升高。相較1995—2000 年，2000—2005 年ESV 變化的熱點和冷點區數量變化不明顯。ESV變化顯著區域主要在區域內黃河流域、渭河流域（楊凌區至潼關縣河段）和苪城縣西南角。黃河流域、苪城縣西南角的ESV 變化原因在于水體和耕地的轉換。渭河流域的ESV 變化原因在于林地、耕地和水體的轉換。2005—2010 年，主要變化特征是研究區域冷點區的分散點增加，明顯可見此5 a 城鎮化發展較快。此外，山西省有明顯熱點區出現，主要是草地轉林地。洛南縣出現明顯的冷點區，主要在河流附近，原因在于水體、草地、耕地之間的轉換。2010—2015 年，除黃河、渭河及其支流——涇河周邊冷、熱點依舊變化外，區內不再出現較明顯ESV 變化的冷、熱點，且冷點區和熱點區在空間上分散分布。黃河流域周邊的熱點區明顯高于冷點區，可見這5 a 黃河沿岸生態質量好轉。

3.3 ESV 敏感性指數分析

將ESV 系數上下分別調整50%，再根據式(7)計算，結果見表3。由表3 知，不同生態系統類型ESV 的敏感性指數差異明顯，而同一生態系統類型不同時期的敏感性指數差異較小[34]。研究區5 種土地利用類型的ESV 對VC 的敏感性指數均小于1，依次為林地＞耕地＞水體＞草地＞未利用地，這是因為林地具有較高的ESV 當量優勢，而耕地在研究區內具有突出的面積優勢。林地的CS 值最高，為0.629 443，當林地的VC 值增加1%時，總價值增加0.629 443%。敏感性指數表明，ESV 對VC 的依賴性較小，研究區ESV 是缺乏彈性的，本文估算的 ESV 穩定、可靠，結果符合研究區基本情況。

圖3 1995—2015 年ESV 冷點與熱點的空間分布Fig.3 Spatial distribution of ESV cold points and hot points from 1995 to 2015

圖4 1995—2015 年ESV 變化冷點與熱點的空間分布Fig.4 Spatial distribution of cold spots and hot spots in ESV variation from 1995 to 2015

表3 ESV 敏感性指數計算結果Table 3 Calculation results of ESV sensitivity index

4 討 論

ESV 的變化可以表征區域的生態安全和可持續發展狀況。本文通過熱點分析法確定ESV 在空間上的變化特征，以便分析關中平原城市群ESV 的宏觀時空差異。本研究旨在確定生態系統服務管理的方向，以便有針對性地制定生態保護規劃和政策。研究發現，林地和水體變化對ESV 有較大影響。因此，在加大對林地和水體保護的同時，還可通過優化土地空間配置、權衡和協同生態系統服務提高ESV。

由本研究的評估與分析可知，自2000 年以來，城市化快速發展，關中平原城市群土地利用結構不斷變化，造成ESV 下降。研究區內林地、水體和耕地是構成ESV 的主體，對氣候調節、氣體調節、水文調節、生物多樣性保護和美學景觀等服務具有重要作用，對研究區生態安全及區域發展發揮關鍵性作用。水體、林地和耕地的下降會加速降低ESV。因此，需優化研究區的土地利用結構，加強對林地、水體、耕地等的保護和規劃。

由ESV 的變化趨勢可知，研究區ESV 呈持續下降態勢，但下降速度有所放緩。因此作為南部和北部安全屏障的秦嶺和黃土高原，需要進一步改善和加強保護；對研究區ESV 熱點和冷點不斷變化的流域進行重點治理，比如加強水域生態保護與修復，在重要水源地及周圍設立保護區；加強對熱點區的關注，延續和提升其生態系統服務功能，利用生態政策進一步為其提供支持和生態系統服務支付，增強生態效應；在研究區中部建設黃河、渭河沿岸生態帶。冷點區的主要目標是協調經濟發展和生態保護之間的矛盾，控制建設用地面積，合理規劃，增加綠地面積，如加強高速路或主要線狀人工建設地的綠化，形成人工綠色廊道，以便與其他生態保護區、森林公園、濕地和相關水系等共同構成生態廊道。最終構建關中平原城市群“兩屏、兩帶、一廊道網”的生態安全格局。總之，要切實控制城市群的無序擴張，盡量避免侵占大量生態用地。要發展高質量的“精細化”城市群，需提前做好城市規劃和設計，權衡多方面因素，避免資源的不當利用。在保護生態的基礎上，實現關中平原城市群質的提升。

本研究采用的ESV 評估方法尚存在不足，有待進一步改進。比如ESV 評估結果受當量因子的可靠性影響較大。另外，建設用地（人工表面生態系統）也具有一定的正向或負向美學價值，但由于美學價值涉及的社會因素較廣，較難計量，本文將建設用地價值設為零，雖然簡單，但可能會導致評估的ESV 總量偏低。今后可進一步對ESV 與GDP、人口等因素做相關分析，使研究更加深刻和全面。

5 結 論

以1995—2015 年土地利用數據為基礎，借鑒謝高地等的價值當量因子，根據研究區具體情況計算ESV 當量系數，探索ESV 的時空差異。發現：

（1）1995—2015 年，關中平原城市群ESV 總量呈階段性變化，但總體上變化不大，從1995 年的 1 564.26 億元 下降至2015 年的1 514.67 億 元。20 a 來，調節服務對研究區ESV 影響占主導地位，其中，林地、水體和耕地對研究區的調節服務等起關鍵作用。

（2）研究區ESV 變化具有明顯的區域特征，變化分布不均。熱點區基本分布在秦巴山地、黃河、渭河等主河流及山西省東部地區。冷點區基本分布在城市主城區。2000 年是城鎮化快速發展的節點。

（3）由ESV 變化可知，主河流（如黃河、渭河）及山西省一些市縣，ESV 變化較大。ESV 變化的熱點區主要貢獻的土地利用類型為林地和水體，冷點區為建設用地。通過加強林地、水體的保護，統籌規劃，發展高質量的城市群是提高區域ESV 的關鍵。