城鄉建設用地關聯對生態系統服務的影響
——以洞庭湖地區為例

歐陽曉,王 坤, 魏 曉

1 湖南財政經濟學院湖南省經濟地理研究所,長沙 410205

2 湖南師范大學地理科學學院,長沙 410006

人類活動對陸地表層系統的改造導致生態環境的變化,繼而對生態系統服務產生影響[1],而建設用地是人類活動作用于陸地表層系統最直接的體現[2]。城鄉建設用地是城鄉發展的空間載體,快速城鎮化和工業化推動了城鄉建設用地大規模擴張,從而引發耕地流失、景觀破壞、環境污染等生態環境問題[3—4]。城鄉建設用地關聯是指城鎮建設用地和農村居民點用地在時空維度上的相互聯系,強調從整體上把握城鄉建設用地的格局與特征。國土空間治理體系的變革倒逼粗放低效式的建設用地擴張模式加快轉型[5—6],如何定量刻畫城鄉建設用地的關聯特征,并探究其對生態系統服務的影響,是新時期打造高質量國土空間格局的關鍵問題。

關于城鄉建設用地的相關問題備受國內外學者的關注[2,7],其中國外相關研究集中于建設用地方面[8—11],尤其是建設用地擴張與人口、經濟、政策等要素的相互關系[9,11]；國內相關研究集中于城鄉建設用地的時空演變[12]、驅動機制[13—14]、模擬預測[15]、轉型發展[16]等方面。而隨著建設用地擴張帶來的負面效應越來越明顯,人地矛盾愈發突出,關于城鄉建設用地利用效率[17—18]、與人口經濟的協調關系[19—20]、生態環境效應[21—22]等問題的研究逐漸豐富。其中,城鄉建設用地擴張對生態環境的影響尤其被重視,不少學者從建設用地對生態、農業空間擠占的時空變化視角出發,探析其對植被凈初級生產力、氣候調節、糧食生產、生物多樣性等方面的影響[23—26],進而分析其對生態系統服務的影響[27—28]。研究方法上,利用地理信息技術,對城鄉建設用地和生態系統服務實現時空分析[29—31],使得研究更加直觀,并且能夠從非線性關系上探討兩者之間的空間關系。整體來看,現有研究多從單一視角對城鎮建設用地或農村居民點用地進行分析,缺乏關聯視角下城鄉建設用地時空特征的探討；同時,分析城鄉建設用地擴張對生態系統服務非線性影響的研究較為少見。

洞庭湖地區是典型的水陸交錯生態脆弱帶[32],也是我國重要的糧食生產基地。城鄉建設用地擴張導致土地利用功能發生轉型,給糧食生產和生態安全帶來了巨大挑戰。如何準確識別城鄉建設用地關聯的時空特征及其生態系統服務效應,促進城鎮化發展、糧食保障和生態保護統籌協調,是其區域城鄉空間發展中面臨的關鍵問題。因此,以洞庭湖地區為研究對象,基于時空關聯視角運用引力模型、雙變量空間自相關、面板數據模型等方法,定量識別城鄉建設用地關聯的時空特征,并揭示其對生態系統服務的影響,以期豐富關聯視角下土地利用研究的理論框架,為洞庭湖地區的國土空間高質量發展提供理論支撐。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

洞庭湖地區位于湖南省北部,是長江中下游重要的調蓄性湖泊生態區和農業主產區,也是長江經濟帶的重要組成部分。其以洞庭湖為中心,向周邊依次過渡為平原、臺地和低山丘陵[33],大部分地區海拔在30—50m之間,屬亞熱帶季風氣候,區內河網密布,水、氣、土、生物資源要素豐富,且處于長江水系共軛與分異的交錯并存之節點,具有顯著的生態脆弱性和敏感性,經濟社會發展與生態環境承載之間存在突出矛盾[34],探究其城鄉建設用地關聯的生態環境效應具有重要的現實意義。本文以環洞庭湖地區岳陽、常德、益陽三市的市轄區(岳陽樓區、君山區、云溪區、武陵區、鼎城區、赫山區、資陽區)和岳陽縣、華容縣、湘陰縣、汨羅市、臨湘市、漢壽縣、安鄉縣、澧縣、臨澧縣、津市市、南縣、沅江市為研究區域,共計15個縣(區、市),如圖1。

圖1 研究區

1.2 數據來源

土地利用數據：不同土地利用類型的食物產量、碳密度和生境質量存在差異,因此為了更加精確計算研究區范圍內的食物產量、碳密度和生境質量,將土地利用類型分為：農田、灌木林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林、落葉針葉林、混交林、草地、疏林地、沼澤地、建設用地、裸地、水體。空間分辨率為0.3 km。

食物產量(糧食作物、油料作物、糖料作物、肉類、水果、牛奶)數據：來源于《中國統計年鑒(1996—2019)》和《中國農村統計年鑒(1996—2019)》；各類食物熱量成分數據源于美國農業數據庫和相關研究[35],見表1。

表1 不同食物類型能量表

碳密度數據：根據不同研究結論得到不同碳庫的碳密度數據[35]。需要說明的是,由于不同地類地下死亡有機體碳密度數據不全,因此本文沒有將地下死亡有機體碳庫納入碳儲量計算范圍。不同土地利用類型碳密度,見表2。

表2 不同土地利用類型碳密度表/(t/hm2)

生境質量數據：水田、旱地、建設用地、裸地是人類活動頻繁或自然環境較為惡劣的地類,因此在本文中將該四類用地作為威脅源。各地類的生境適宜性、脅迫因子權重以及最大脅迫距離、生境類型對脅迫因子的敏感性等相關參數設置來自相關文獻[35],見表3和表4。

表3 不同土地利用類型的生境適宜性及其對脅迫因子的敏感性程度

表4 脅迫因子權重及最大影響距離

控制變量：歸一化差異植被指數從地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/)獲取,分辨率為1km；夜間燈光、人口密度、GDP密度和交通網絡數據從中國科學院地理科學與資源研究所資源環境數據云平臺(http://www.resdc.cn/)獲取,其中夜間燈光、人口密度和GDP密度的分辨率為1 km。

1.3 研究方法

1.3.1 引力模型

本文基于改進的引力模型建立城鄉建設用地關聯模型[36—37],以測算城鄉建設用地關聯強度,計算公式如下：

(1)

式中：Fu-r代表城鄉建設用地時間關聯強度；ULP代表網格的建設用地比例；GDPD代表網格的GDP密度；POPD代表網格的人口密度；Disu-r代表農村居民點用地網格到城鎮建設用地網格的距離。

1.3.2 雙變量空間自相關模型

本文利用雙變量空間自相關模型(Moran′sI)描述城鎮建設用地與農村居民點用地的空間關聯,包括全局Moran′sI和局部Moran′sI。全局Moran′sI用于檢驗城鎮建設用地與農村居民點用地之間的空間相關性是否存在,局部Moran′sI用于檢驗不同的網格單元是否存在空間相關性[38]。計算公式如下：

(2)

(3)

1.3.3 生態系統服務測度方法

生態系統服務(ESs)是生態環境或生態系統與人類活動進行交互并發揮其內在功能作用的主要途徑和方式,其常常通過生態系統服務價值(ESV)來表征,也即通過ESV來表示ESs的質和量水平[39]。城市化和工業化進程改變了生態系統的結構(如林地、耕地等)及過程(如生境質量),使自然生態系統轉變為以人為主導或人與自然相耦合的生態系統,對洞庭湖地區的可持續發展產生了顯著影響。針對這些問題,本文選擇了三種典型的生態系統服務來測算其具體的服務價值,即食物供、碳儲量及生境質量,這三項生態系統服務易受到城市化影響,同時能夠代表供給、支持和調節三種生態系統服務類型,具體計算公式參照文獻[35]。

(1)食物供給

不同土地利用類型生產食物的能力不同,區域食物供給能力可以基于土地類型相應的食物能量轉化來衡量[35]。其中,草地與奶類及食草動物肉類對應；耕地與糧食、油料、糖料、水果對應；水域與淡水產品對應(由于研究區未涉及到海域,因此海水產品在本文中未被考慮)。通過ArcGIS 10.2重分類賦值到相應土地利用柵格數據上,為使計算方便,本文中食物供給值的單位為kJ/hm2。

(2)碳儲量

InVEST模型的原理是使用每種土地利用類型的碳密度及土地利用圖來評估每個單元中的碳儲存量[35],本文利用InVEST模型進行固碳量估算,并考慮三個碳庫,分別為地上生物碳庫、地下生物碳庫和土壤有機碳庫。通過ArcGIS重分類賦值到相應土地利用柵格數據上,碳儲量值的單位為t/hm2。

(3)生境質量

生境質量是通過InVEST模型中Habitat Quality模塊進行測算的[35]。選取脅迫因子并對其權重進行賦權,其權重大小體現了對生境類型的干擾強度,干擾強度隨著距離的增加而減小,因此還需要設置每個脅迫因子的最大作用距離。同時,不同生境類型對脅迫因子的響應都有所差異,不同敏感性程度,見表3和表4。

1.3.4 面板數據模型

生態系統服務受到多項因素的綜合影響,而這些因素與城鄉建設用地關聯有直接或間接的聯系[35]。因此,本文選用面板數據模型來分析城鄉建設用地關聯(CLC)與生態系統服務價值之間的非線性關系[40]。通過選取歸一化差異植被指數(NDVI)、夜間燈光(NL)、人口密度(POPD)、GDP密度(GDPD)和交通(Traffic)作為控制變量。夜間燈光、人口密度、GDP密度和交通能夠表現人類活動軌跡,進而可以反映人類活動對生態系統服務變化的影響因素；NDVI代表自然條件,可以通過影響人類活動強度和空氣凈化能力而間接影響城鄉建設用地關聯對生態系統服務的作用強度。面板數據模型為：

ESVit=αi+β1CLCit+β2GDPDit+β3POPDit+β4NDVIit+β5NLit+β6Trafficit+εit

(4)

構建面板數據模型時,為了避免非平穩性和異方差的影響,所有變量都進行了自然對數變換；此外,通過面板根單位檢驗和面板協整檢驗驗證了面板數據模型的有效性。

2 城鄉建設用地關聯時空分析

2.1 城鄉建設用地規模的時空變化

從2000—2018年城鄉建設用地規模變化來看,洞庭湖地區城鎮建設用地規模呈現上升趨勢,農村居民點用地規模呈現下降趨勢,如表5所示。其中城鎮建設用地規模由140.43 km2增長至264.76 km2,增幅達到3.69%；農村居民點用地規模由1735.43 km2下降至1690.09 km2,降幅達到0.11%。

表5 2000—2018年洞庭湖地區城鄉建設用地規模變化情況

2.2 城鄉建設用地關聯強度的時空變化

洞庭湖地區城鄉建設用地關聯強度呈不斷增強趨勢。運用ArcGIS 10.2 Natural Breaks(Jenks)方法將關聯強度值劃分為5種類型,即弱關聯(0—1)、低關聯(1—5)、中關聯(5—10)、高關聯(10—20)和強關聯(>20)。從圖2可以看出,研究期間城鄉建設用地的高和強關聯的網格數量不斷增加,其中,強關聯和高關聯數量分別增加至6個和21個,說明洞庭湖地區城鎮建設用地與農村居民點用地的相互作用關系日益增強。從空間上看,高關聯和強關聯的網格主要位于武陵區、鼎城區、資陽區、赫山區、岳陽樓區等市區范圍,呈現以市區為核心向周邊擴張的趨勢；弱關聯和低關聯的網格主要分布在距離市區較遠的區域。主要是由于隨著城鎮化和工業化的發展,市區周邊的區域受經濟社會輻射影響相對較大,從而驅動周邊區域經濟發展和農村居民點用地規模的增長。

圖2 城鄉建設用地關聯強度空間分布

3 生態系統服務演變時空分析

3.1 生態系統服務演變時間變化

從各項生態系統服務價值的時序變化情況(表6)可以看出,生境質量和碳儲量呈現下降趨勢,食物供給則呈現上升趨勢。單位面積食物供給價值由 599.47 kJ/hm2增加至876.28 kJ/hm2。單位面積碳儲量價值由2067.96 t/hm2下降至2051.55 t/hm2。單位面積生境質量價值由0.648降低至0.635。

表6 2000—2018年洞庭湖地區生態系統服務價值變化情況

3.2 生態系統服務演變空間變化

從圖3可以看出,各項生態系統服務價值存在明顯的空間異質性。食物供給服務高值區主要分布在洞庭湖、沅水、澧水等水域周圍的廣闊沉積平原地區,低值區主要集中在洞庭湖水域及研究區域邊緣的山地丘陵地區。碳儲量高值區主要分布于河湖近岸的濕地和研究區西南部及東部的山地丘陵地帶,低值區主要分布在河湖水域和城市建成區。生境質量較高的區域集中于洞庭湖水域及周邊,呈塊狀分散分布于東部、西南部地區,較低的區域主要集中于城市建成區以及大片的山前平原農區。其中,東部和西南部地區的碳儲量和生境質量均出現明顯下降趨勢,高碳儲量區和高生境質量區明顯減少。

圖3 生態系統服務(糧食生產、生境質量、碳儲量)空間分布

4 城鄉建設用地關聯對生態系統服務的影響分析

如表7所示,所有變量在研究期間都是平穩的,并相互協整。因此,可以構建面板模型探討城鄉建設用地關聯與生態系統服務之間的關系。

表7 面板單位根檢驗結果

由表8可知,面板模型的校正決定參數AdjustedR2大于0.79,Prob (F-statistic)值小于0.001,說明模型具有較高的擬合優度,能夠準確解釋城鄉建設用地關聯與生態系統服務之間的關系。

表8 城鄉建設用地關聯與生態系統服務的關系

城鄉建設用地關聯指數對生態系統服務有負向影響,見表8。城鄉建設用地規模的增加導致了關聯指數的變化,從而造成對生態用地和農業用地的侵占,直接導致生態系統服務價值下降。控制變量中,人口密度和GDP密度對生態系統服務價值也呈現負向影響。城市擴張往往伴隨著大量人口從農村向城市遷移和產業用地向城區外圍布局。人口密度和GDP密度增加會導致一系列生態環境問題(如空氣污染、土壤侵蝕、綠地退化),這無疑會降低生態系統服務價值。夜間燈光和道路網絡對生態系統服務有顯著的負面影響。夜間燈光在一定程度上反映了人類活動的強度,人類活動越多,建設用地需求增加,生態系統服務供給減少,不利于生態系統的穩定發展。道路網絡影響城鄉建設用地關聯強度,改變區域景觀格局,導致區域生態風險增加,對區域生態系統服務產生負向影響。NDVI與生態系統服務之間存在顯著的正相關關系。NDVI越多,植被覆蓋度越高。植被覆蓋度的增加可以提高生態系統維持自身結構、功能和抵御外部干擾的能力。

5 結論與討論

以洞庭湖地區為研究對象,結合2000、2005、2010、2015和2018年遙感影像提取的城鄉建設用地信息,綜合運用引力模型、InVEST模型、面板數據模型等,分析了洞庭湖地區城鄉建設用地關聯和生態系統服務的時空特征,并探討了兩者間的關系,結果表明：

(1)洞庭湖地區城鎮建設用地規模呈上升趨勢,農村居民點用地規模呈下降趨勢。其中城鎮建設用地面積由140.43 km2增長至264.76 km2,農村居民點用地面積由1735.43 km2下降至1690.09 km2。城鄉建設用地關聯強度呈不斷增強趨勢,強關聯的網格數量不斷增長,空間上呈現以建成區為核心向周邊擴展,低關聯網格分布于離建成區較遠的區域。

(2)洞庭湖地區生境質量和碳儲量呈現下降趨勢,食物供給則呈現上升趨勢。單位面積食物供給價值由 599.47 kJ/hm2增加至876.28 kJ/hm2,碳儲量價值由2067.96 t/hm2下降至2051.55 t/hm2,生境質量價值由0.648降低至0.635。空間尺度上,各項生態系統服務價值均存在明顯的空間異質性。食物供給服務高值區主要分布在水域周圍的廣闊沉積平原地區,低值區主要集中在洞庭湖水域及研究區域邊緣的山地丘陵地區；碳儲量高值區主要分布于河湖近岸的濕地和研究區西南部及東部的山地丘陵地帶,低值區主要分布在河湖水域和城市建成區；生境質量較高的區域集中于洞庭湖水域及周邊,同時在東部、西南部地區呈塊狀分散分布,較低的區域主要分布于城市建成區以及平原農區。

(3)社會經濟和自然因素以及城鄉建設用地關聯對生態系統服務存在顯著影響。其中,城鄉建設用地關聯對生態系統服務有負向影響,道路網絡、夜間燈光、人口密度和GDP密度對生態系統服務也呈現負向影響,NDVI與生態系統服務之間則存在顯著的正相關關系。

國家空間治理現代化背景下,優化城鄉空間發展格局是國土空間規劃核心任務之一。城鄉建設用地作為城鄉經濟社會發展的空間載體,其關聯強度的增加有利于構建協調有序的國土空間發展格局。本文研究表明洞庭湖地區城鄉建設用地關聯強度呈不斷增強趨勢,體現出城鄉空間要素流動更加緊密。同時,城鄉建設用地關聯強度是生態系統服務下降的直接影響因素,人口和經濟的增長是間接影響因素,其影響滯后于建設用地擴張。因此,洞庭湖地區應該構建統一的城鄉建設用地市場,提高城鄉空間要素流動的效率,實現高質量的城鄉空間融合,而不是無序的擴大建設用地規模。同時,建議加快衛星城市和小城鎮的建設[40],進一步提升三個市區的輻射效應,構建“剛性和彈性”邊界管控體系,減少對耕地或生態用地的占用,促進整個洞庭湖地區國土空間高質量發展。同時,洞庭湖地區生態系統服務價值的空間格局與該區域城市化建成區、農產品主產區和生態功能區的空間分布具有相似性[41],其中,城市化地區城鎮建設用地比例高,其生態服務功能較弱,形成了生態服務價值的低值集聚區。農產品主產區耕地面積廣,承擔著主要的糧食生產功能,形成了食物供給的高值集聚區。生態功能區以自然生態系統為主,主要承擔生態保護、生物多樣性維持等功能,城鄉建設用地比例極小,進而形成了生態服務價值的高值區。

綜上所述,本文對洞庭湖地區城鄉建設用地關聯和生態系統服務之間的關系進行了分析。但研究仍存在以下不足：首先,本研究僅選取了三類生態系統服務來評估生態系統服務價值的變化,后續的研究中,需要選取更多類別的生態系統服務來獲得更精確的生態系統服務價值。其次,雖然面板數據模型已被證明可以有效地評價解釋變量與自變量之間的關系,但難以量化城鄉建設用地關聯與生態系統服務關系的空間依賴性和異質性。因此,在接下來的研究中,還需要利用空間回歸模型(即空間滯后模型、地理加權回歸模型和空間Durbin模型)進一步分析二者之間的關系。最后,本研究僅在1 km尺度上探討城鄉建設用地關聯與生態系統服務的關系,未來的研究需要從多尺度視角來量化和比較城鄉建設用地關聯對生態系統服務的影響。