滇中高原湖泊流域土地利用變化及生態系統服務功能

陳相標, 丁文榮

(云南師范大學 地理學部, 昆明 650500)

土地利用是人類對土地自然屬性的利用方式和狀況[1-2]，也是人類活動與自然生態環境相互作用最直接的表現形式[3]，隨著城鎮化的快速發展變化，區域土地利用類型也發生激烈的動態轉型[4-5]，土地利用類型及形態變化會對生態系統的結構與過程產生影響[6-7]，從而引起生態系統服務功能的變化[8]。生態系統服務功能指的是生態系統與生態過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環境條件與效應[9-10]。而生態系統服務價值作為生態系統服務功能的重要評估方法之一，其價值量變化在一定程度上表征人類活動對生態系統的影響程度[11]。定量評估土地利用與生態系統服務功能的價值變化關系成為了當前的研究熱點[12-13]。

目前，國內外學者關于生態系統服務功能價值的研究取得了豐碩的成果。1997年，Daily主編的《Nature′s Service: Societal Dependence on Natural Ecosystem》出版和Costanza等[10]在《Nature》上發表的文章《The Value of the World′s Ecosystem Services and Natural Capital》拉開了生態系統服務價值評估研究的序幕，2005年聯合國發布了《千年生態系統評估報告》(Millennium Ecosystem Assessment, MA)[14]，把生態系統服務功能的研究進一步推向熱潮。國內對生態系統服務功能的研究相對較晚，1999年，歐陽志云等[15]首次對中國陸地生態系統服務功能價值展開評估，2003年，謝高地等[16]通過對200多位生態學家進行問卷調查，并結合中國的生態系統實際情況，對Costanza等人的研究成果進行修正，構建了中國生態系統服務當量因子表[17]。此后許多學者使用多種評估方法[18]對不同尺度[19-21]的生態系統服務功能進行了大量研究，但對湖泊流域尺度的生態系統服務功能價值研究相對較少，生態系統服務功能的形成依賴于一定時空尺度上的生態系統結構和過程[22]，湖泊—流域是一個完整且相互聯系的整體[23]，加強對湖泊流域生態系統服務功能研究在一定程度保護了湖泊生態環境與流域整體的生態系統服務功能。

滇中五大高原湖泊流域是云南省滇中城市群建設的核心區[24]，也是滇中工農業、生態、旅游等發展極為重要的區域，人為活動較為頻繁。近年來，隨著人類活動干擾進一步加劇，改變湖泊流域內的生態環境和土地利用結構，且生態環境問題也日益突出[25]。目前，對于該區的土地利用變化和生態系統服務價值鮮有研究，這在一定程度上阻礙湖泊—流域整體的可持續發展規劃。因此，本文以滇中五大高原湖泊流域為研究對象，基于遙感土地利用解譯數據和修正后的生態系統服務價值當量，對該區2000—2020年的土地利用變化和生態系統服務功能價值進行定量評估、揭示近20 a以來五大湖泊流域土地利用與生態系統服務價值的變化特征及相互關系，對該區土地利用結構優化、水土資源開發利用和生態系統可持續管理提供科學依據。

1 研究區概況

滇中五大高原湖流域位于云南省中心腹地(24.07°—25.45°N，102.48°—103.11°E)(圖1)，主要包括昆明市和玉溪市，是云南省重要的人口聚集區和經濟核心區，流域面積4 722 km2。地形以山地和山間盆地為主，地勢起伏和緩。屬亞熱帶季風氣候，植被主要以亞熱帶常綠闊葉林和灌叢草地為主，年平均氣溫15.35℃，年平均降雨量883.68 mm，多年平均蒸發量1 572.80 mm，該區在云南省經濟社會發展中占有非常重要的經濟地位。進20 a來，由于人口增加，城鎮化進程不斷加快，土地利用格局發生了劇烈變化，經濟建設與生態保護、糧食安全的沖突日益突顯。

圖1 滇中五大高原湖泊流域位置

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源與處理

本文所用的DEM數據、土地利變化遙感數據均來自地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn/home)，空間分辨率為30 m×30 m。通過ArcGIS 10.2中的ArcSWAT模型對處理后的DEM數據進行流域提取，并進行矢量數據轉換，得到滇中五大高原湖泊流域的矢量邊界。選取3期土地利用遙感影像數據分別為2000年2月12日(TM)，2010年2月7日(TM)和2020年1月18日(OLI)，云量分別為0.02%，0.02%，0.03%。用ENVI 5.3軟件對獲取的土地利用影像數據進行輻射校正、大氣校正、影像拼接和裁剪等處理，并參考謝高地等[6]提出的土地覆被類型生態系統分類標準，將研究區的二級地類重分類為農田、森林、草地、建設用地、濕地、水域、荒漠等7種類型，通過野外驗證和Google Earth高分辨率歷史影像進行精度驗證，2000年、2010年、2020年3期土地利用數據分類結果檢驗Kappa指數分別為0.96，0.95，0.94。糧食作物播種面積及產量數據來源于《云南省統計年鑒》，糧食平均價格數據來源于國家發展和改革委員會公布的《關于公布2020年稻谷最低收購價格的通知》。

2.2 研究方法

2.2.1 單一土地利用動態度 單一土地利用動態度能定量表征人類活動對研究區不同土地利用類型在一定時間范圍內的數量變化。其表達式為[2]

K=[(Uit2-Uit1)/Uit1]/T×100%

(1)

式中:K為i類土地利用類型在t1到t2時段內的動態度;Uit1,Uit2分別表示t1,t2時段內i類土地利用類型的數量;T為研究的時段長,當T的研究時段設為年時,K就表示研究區i種土地利用類型的年變化率。

2.2.2 土地利用程度綜合指數模型 土地利用程度綜合指數模型能有效刻畫土地利用程度，體現出人類活動對湖泊流域土地開發利用的深度和廣度。參考以往研究[26]，將該區土地利用類型的程度等級劃分為4級(表1)。土地利用強度等級越高，表明該土地利用類型受到人為活動干擾的程度越高。

表1 土地利用程度分級賦值

其計算模型為[2]

(2)

式中:I為研究區土地利用程度綜合指數;Ai為第i類土地利用程度分級指數;Ci為第i等級的土地利用程度面積所占總面積的比重。土地利用程度變化量和變化率的數學模型為[27]:

ΔLt2-t1=Lt2-Lt1

(3)

(4)

式中:ΔLt2-t1為研究初期t1和研究末期t2的土地利用程度變化量;Lt1，Lt2分別表示初期和末期的土地利用程度綜合指數;Cit1，Cit2分別為第i類土地利用在初期和末期所占面積的比重;Ai為第i類土地利用類型的分級指數;R為土地利用程度變化率。若R<0或ΔLt2-t1<0,研究區的土地利用則處于衰退期,若R=0或ΔLt2-t1=0,研究區的土地利用則處于穩定期,若R>0或ΔLt2-t1>0,研究區的土地利用則處于發展期。

2.2.3 土地利用轉移矩陣 轉移矩陣是用來分析研究系統中狀態與狀況轉移的定量描述，轉移矩陣可以更加清晰的研究區域土地利用變化過程中各地類的轉入和轉出方向以及研究時段期末各土地利用類型的來源與構成情況。其數學表達式為[28]：

(5)

式中:Sij代表面積;n代表不同土地利用的類型;i,j分別代表研究初期與末期的土地利用類型。

2.2.4 生態系統服務價值計算模型 本文基于Costanza等[10]提出的全球生態系統服務價值估算體系模型，以謝高地等[6]修訂的中國陸地生態系統單位面積生態系統服務價值當量表為基礎，結合滇中五大高原湖泊流域的實際情況進行調整修正。根據研究，1個生態服務價值當量的經濟價值量等于當年全國平均糧食當產市場價值的1/7[16]，由于滇中五大高原湖泊流域為非行政區劃范圍，無法直接計算研究區生態系統提供的食物生產服務功能的經濟價值。因此，利用昆明市、玉溪市以及在流域中所占面積比例，單獨計算出昆明市和玉溪市提供食物服務功能的經濟價值，再乘以各自所占研究區面積的百分比(昆明市66.84%、玉溪市33.16%)，通過云南省統計年鑒[29]，計算得出2000—2020年昆明市、玉溪市的年均糧食產量分別為4 261.43 kg/hm2，5 315.30 kg/hm2，為消除貨幣通貨膨脹和糧食價格波動對評估結果的影響，統一與2020年的糧食平均價格(2.52元/kg)[30]，為基價進行計算，得到滇中五大高原湖泊流域1個生態系統服務價值當量因子的經濟價值為1 659.92元/hm2。根據上述信息計算得出滇中五大高原湖泊流域各土地利用類型所對應的生態系統價值系數(表2)。

表2 滇中五大高原湖流域各土地利用類型的生態系統服務價值系數 元/hm2

滇中五大高原湖泊流域生態系統服務價值計算公式為：

ESV=∑(Sk×VCk)

(6)

式中:ESV為生態系統服務價值(元);Sk為k種土地利用類型的面積(hm2);VCk為修正后k類土地生態系統服務價值系數[元/(hm2·a)]。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化過程

3.1.1 土地利用空間分布格局及面積結構 根據ENVI5.3軟件處理及精度驗證后的土地利用遙感數據，利用ArcGIS 10.2對研究區2000年、2010年、2020年3期遙感土地利用現狀數據進行分類統計，進而得到3個時段所對應的各類土地利用類型面積和比例(表3)；通過ArcGIS 10.2制圖工具得到研究區3期的土地利用類型時空格局演變圖(圖2)。從土地利用的總體類型來看，滇中五大高原湖泊流域的土地利用類型主要以農田、森林、草地和建設用地為主，荒漠、濕地面積較小，呈零星分布。從不同土地利用類型的變化特征來看，隨著城鎮化的快速推進，建設用地規模隨時間變化持續擴張，20 a間面積增加了672.60 km2；農田面積持續減少，從2000年的1 549.76 km2減少到2020年1 103.29 km2，減少了446.47 km2；林地和草地均呈現出“先增加后減少”的趨勢，林地和草地前期(2000—2010年)分別增加了46.70 km2，89.00 km2，后期(2010—2020年)分別減少了36.25 km2，286.98 km2，草地相對于林地總體變化較大；水域面積較為穩定，變化較小；濕地和荒漠面積比例本身比較小，變化不明顯，但在總量上有一定的減幅。

3.1.2 土地利用動態度 從整個研究時段不同土地利用類型的變化幅度看(表3)，近20 a以來，農田、水域、荒漠、草地和濕地的面積均呈減少趨勢，其中農田面積減少量最明顯，其次是草地，面積減少量為198.59 km2；水域、濕地、荒漠面積減少的幅度較小，減少量分別為27.24 km2，7.58 km2，3.15 km2；建設用地和森林呈增加的趨勢，建設用地的面積增加量最為顯著，森林的增加量為10.45 km2。從各研究時段看，各類土地利用類型的總體變化幅度和年均變化幅度與近20 a的研究變化幅度具有一致性，農田和建設用地的變化量具有單調性特征，農田呈單調遞減趨勢，整個研究時段年均減少量為22.32 km2，相反建設用地呈單調遞增趨勢，整個研究時段年均增加量為33.63 km2。

從2000—2020年單一土地利用動態度來看(表3)，農田面積減少的速度有所放緩，前期，農田面積減少速度為1.81%，而后期減少速度為1.31%，在整個研究時段內，農田的年平均減少速度為1.44%；建設用地面積持續增加，變化最為激烈，前期增速為4.68%，后期增速達9.30%；水域和濕地在前期面積減少，減少的速度分別為0.44%和5.13%，后期濕地增加的速度達4.78%，水域略有所增加，增速為0.03%；草地和荒漠前期面積增加，增速分別為1.05%和10.78%，后期草地和荒漠面積均減少，減少的速度分別為3.09%和6.16%。

3.1.3 土地利用程度 根據土地利用程度等級劃分(表1)和公式(2—4)計算得到研究區土地利用程度綜合指數及變化率(表4)，近20 a來，研究區土地利用程度綜合指數呈持續增大的趨勢，前期，土地利用程度綜合指數從2000年的248.03增加到了2010年的249.01，土地利用程度的變化量為0.98，土地利用程度的變化率為0.01，表明這一時期土地利用正處于發展起步期；后期，土地利用程度綜合指數快速增加，從2010年的249.00增加到了2020年的267.13，土地利用程度變化量為18.12，土地利用程度變化率達到了0.82，表明這一時段人為因素對土地開發利用的程度加劇，土地開發利用水平持續提高，這主要是由于區域人口增加，城鎮化進程不斷加快，導致研究區土地利用程度大幅提高。

表3 滇中五大高原湖泊流域2000-2020年各種土地利用類型變化情況

圖2 滇中五大高原湖泊流域土地利用時空格局演變

3.1.4 土地利用轉移矩陣 基于ENVI 5.3軟件和遙感土地利用類型分類數據，構建湖泊流域2000—2010年、2010—2020年的土地利用轉移矩陣近20 a以來，研究區土地利用類型轉移變化呈現出以下特點：

(1) 2000—2010年(表5)，農田轉為其他地類的面積為562.55 km2，其中59.30%轉化為草地和森林、33.64%轉化為建設用地、2.26%轉化為荒漠和水域以及濕地；森林、草地、建設用地分別有10.91%，59.18%和19.73%轉化為農田，荒漠、水域和濕地共轉化了10.18%為農田，隨著建設用地的不斷增加，導致2010年農田面積急劇減少了280.73 km2；森林轉為其他地類的面積為240.62 km2，其中81.62%轉為草地、3.67%轉為建設用地，轉化為荒漠、水域的面積僅為4.65 km2，35.71%的農田和建設用地轉為森林，使森林在2010年增加了46.74 km2；草地轉為其他地類的面積為392.51 km2，其中44.50%轉化為森林、8.76%轉為建設用地、3.67%轉為荒漠，草地的面積到2010年增加了88.35 km2；建設用地隨著耕地的減少而增加，而荒漠和濕地由于本身面積較少，變化不明顯。

表4 滇中五大高原湖泊流域土地利用綜合指數及變化

表5 2000-2010年滇中五大高原湖泊流域各土地利用類型轉移矩陣 km2

(2) 2010—2020年(表6)，農田轉化為其他地類的面積為659.10 km2，其中65.36%轉化為建設用地、31.07%轉為草地、1.61%轉為森林、1.95%轉為水域和荒漠以及濕地，而有71.91%的草地轉為農田、19.91%森林轉為農田、6.31%建設用地轉為農田，大量農田被建設用地占用，導致農田面積減少了201.44 km2；94.86%的農田、草地和森林轉為建設用地，建設用地的面積增加最為顯著，增加了500.80 km2；草地轉為農田、森林和建設用地的面積為596.83 km2，遠大于農田、森林、建設用地轉為草地的面積311.96 km2，導致草地面積大幅減少；荒漠、水域和濕地的轉化幅度較小。

表6 2010-2020年滇中五大高原湖泊流域各土地利用類型轉移矩陣 km2

3.2 生態系統服務價值

3.2.1 滇中五大高原湖泊流域生態服務價值變化 根據滇中五大高原湖泊流域2000年、2010年、2020年各生態系統對應的土地利用類型面積(表3)和修正后的流域土地利用類型生態系統服務價值系數(表2)通過公式(6)分別計算出滇中五大高原湖泊流域3期的生態系統服務功能價值(表7)。滇中五大高原湖泊流域在近20 a來ESV減少了15.36億元，平均減少率為5.20%。2000年、2010年、2020年ESV分別為2 249 359萬元、2 205 032萬元和2 095 792萬元，呈負增長趨勢。從各生態系統服務價值構成來看，水域、森林、草地是生態系統服務功能價值的主體部分，其生態服務價值占到了整個系統服務價值的94%以上。

2000—2010年，農田、水域和濕地的面積分別減少了28 073 hm2，2 909 hm2，1 389 hm2，生態服務價值分別損失了1.840 7×108元、6.065 3×108元和1.199 1×108元；草地、森林和荒漠的面積分別增加了8 836 hm2，4 669 hm2，1 684 hm2，生態系統服務價值分別增加了2.888 1×108元、1.778 7×108元和1.078×107元，此時段ESV損失了4.432 6×108元。2010—2020年，耕地仍處于持續損失狀態，年損失率1.31%；草地、森林和荒漠與前期相反，面積分別減少了28 695 hm2，3 624 hm2，19.99 hm2，ESV分別減少了9.378 7×108元、1.380 8×108元和6.6×105元，年損失率分別為3.09%，0.28%和6.16%；濕地和水域的面積分別增加了630 hm2，158 hm2，ESV分別增加了5.442×107元和3.847×107元。整個研究時段生態系統服務總價值損失15.36億元，草地損失最多6.490 6×108元，其次是水域5.680 6×108元，農田生態系統服務價值一直處于衰減趨勢，年均損失1.44%；草地、森林和荒漠的生態系統服務價值均呈倒“V”形變化，水域和濕地則呈“V”形變化；森林年均增長0.04%。

表7 2000-2020年滇中高原湖泊流域各類用地生態系統服務功能價值變化

3.2.2 生態系統單項服務價值及變化 2000年、2010年、2020年3個研究時期中，滇中高原五大湖泊流域單項生態系統服務價值年際變化呈現出不同的形式(表7)。水文調節生態系統服務價值最大，其次是氣體調節功能，維持養分循環服務功能價值最少。食物生產、原材料生產、氣體調節、凈化環境、水文調節、維持養分循環和美學景觀等生態系統服務價值均呈較少的趨勢，其中糧食生產服務功能價值損失最為顯著，從2000年的4.876 3×108元下降至2020年3.894 5×108元，主要原因是城鎮化快速推進，導致農業用地持續銳減，進而提供食物生產的服務功能也隨之降低；氣候調節、土壤保持和生物多樣性的生態系統服務功能價值呈先增加后減少的趨勢，后期損失的服務價值比率遠大于前期增加的比率，整個時段平均損失變化率分別為8.47%，10.57%和8.71%，此3種類型的生態服務功能價值變化與森林和草地的面積變化相似，均呈現出倒“V”的變化趨勢，說明森林、草地對氣候調節、土壤保持和生物多樣性等生態系統服務功能具有重要的影響；水資源供給呈穩步上升趨勢，分別從2000年的6.929 8×108元增加到2010年的7.149 8×108元，平均變化率為3.17%，至2020年達到7.393 2×108元，水資源供給的增加與研究區眾多的高原湖泊、水庫等密切相關，研究區五大湖泊面積為628.54 km2[25]，占整個研究區流域面積(4 722 km2)的13.31%，加之對五大湖泊—流域生態治理的不斷加強，使得水資源供給的生態服務功能價值持續增強。

4 結 論

(1) 滇中五大高原湖泊流域土地利用類型主要以農田、森林、草地和建設用地為主，農田隨著建設用地的持續擴張而不斷減少，林地和草地呈“先增加后減少”的趨勢。近20 a來，該區土地利用處于發展階段，且開發利用程度不斷加強。

(2) 近20 a以來，各土地利用類型均呈現出多向動態轉移，建設用地轉入量最高，農田為其主要轉出源，草地主要轉化為農田和森林，水域、荒漠和濕地主要轉化為建設用地和農田。

(3) 2000—2020年ESV減少了15.36億元，平均減少率為5.20%，呈下降趨勢。各類生態系統服務價值的變化量與土地利用類型的面積變化量基本一致，水域生態系統服務價值對該區的貢獻率最大，農田生態系統價值下降最快。

(4) 在整個研究時段，水文調節的單項生態系統服務價值最大，氣候調節、土壤保持和生物多樣性的生態系統服務價值呈先增加后減少的趨勢，水資源供給呈穩步上升的趨勢，其他單項生態系統服務價值均呈減少趨勢。