遵義市土地利用變化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值

吳澤昊，趙 爽，羅征鵬，柴 波,3*，王 偉，聶 坤

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)環(huán)境學(xué)院，湖北 武漢 430078；2.貴州省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局106地質(zhì)大隊(duì)，貴州 遵義 563000；3.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)長江流域環(huán)境水科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430078)

土地利用變化是自然環(huán)境和人類活動(dòng)綜合作用的結(jié)果[1]，驅(qū)動(dòng)著生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和服務(wù)功能變化[2]。人類對生態(tài)系統(tǒng)的改造強(qiáng)度呈現(xiàn)指數(shù)增長，資源開發(fā)、環(huán)境污染和不合理的土地利用均會(huì)造成生態(tài)系統(tǒng)壓力增大。當(dāng)生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相矛盾時(shí)，往往面臨著復(fù)雜的自然資源管理決策，此時(shí)需要將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其經(jīng)濟(jì)價(jià)值信息作為依據(jù)，科學(xué)地指導(dǎo)土地利用規(guī)劃。

在國外，Costanza等[3]較早開展了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估原理和方法的研究；在國內(nèi)，謝高地等[4]提出的基于專家知識(shí)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量估算模型應(yīng)用最為廣泛。許多學(xué)者基于遙感影像解譯土地利用類型和生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表，對土地利用變化及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變開展了研究，并提出了動(dòng)態(tài)度、變化量、景觀破碎度等表征土地利用變化的參量，對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及其敏感度進(jìn)行了分析[5-9]。此外，一些學(xué)者從土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)的影響效應(yīng)出發(fā)，建立了土地利用類型、景觀格局與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)關(guān)系，并分析了生態(tài)服務(wù)價(jià)值變化的驅(qū)動(dòng)因素[10-11]。如Song等[12]運(yùn)用能值法和對數(shù)均分指數(shù)計(jì)算了東北地區(qū)濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，闡明了不同驅(qū)動(dòng)因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的貢獻(xiàn)；朱相君等[13]利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析了關(guān)中地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系。

貴州省作為首批國家生態(tài)文明試驗(yàn)區(qū)，正在積極探索山水林田湖草沙冰一體化保護(hù)和修復(fù)模式。其中，遵義市地處赤水河流域和武陵山區(qū)等重點(diǎn)生態(tài)保護(hù)區(qū)域，區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)脆弱，石漠化、水土流失、礦產(chǎn)資源開發(fā)和不合理墾殖等給生態(tài)系統(tǒng)造成了較大壓力[14]，近些年遵義市已采取多種措施保護(hù)和修復(fù)區(qū)域生態(tài)，并取得了積極效果。本文基于2009—2019年遵義市土地利用變化，開展遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ecosystem service value,ESV)分析，研究了遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化特征，并對于下一階段的國土空間生態(tài)規(guī)劃給出了建議。

1 研究區(qū)概況

遵義市位于貴州省北部，地處烏江流域中下游，全市下轄3個(gè)區(qū)、7個(gè)縣、2個(gè)民族自治縣和2個(gè)代管市，地理位置為東經(jīng)105°36′～108°13′，北緯27°8′～29°12′。遵義市處于云貴高原向湖南丘陵和四川盆地過渡的斜坡地帶，海拔為1 000～1 500 m，平壩及河谷盆地面積占6.57%，丘陵占28.35%，山地占65.08%。大婁山山脈是轄區(qū)的主要分水嶺，將遵義市劃分為南北兩大片區(qū)：山南的播州區(qū)、紅花崗區(qū)、鳳岡縣、湄潭縣、余慶縣及綏陽縣南部，面積占比為37.6%，以低中山丘陵和寬谷盆地為主，耕地相對集中，土地利用率高，是糧食、油料作物的主產(chǎn)區(qū)；山北的赤水市、習(xí)水縣、仁懷市、匯川區(qū)北西部、桐梓縣、綏陽縣中北部、正安縣、道真自治縣、務(wù)川自治縣，面積占比為62.4%，以中山峽谷為主，耕地分散。

圖1 研究區(qū)地理位置圖

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2. 1 數(shù)據(jù)來源與處理

遙感數(shù)據(jù)源為LANDSAT系列和高分二號衛(wèi)星遙感影像及高精度航空遙感影像，采用人機(jī)交互解譯法獲取遵義市2009年、2019年的土地利用數(shù)據(jù)，柵格數(shù)據(jù)精度為30 m。參照《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)標(biāo)準(zhǔn)[15]和《中華人民共和國土地管理法》，將研究區(qū)的土地利用類型劃分為林地、水域、交通用地、建設(shè)用地、耕地、采礦用地、園地、草地和未利用地，并對各種類型用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行了細(xì)分，見表1。遵義市年度凈初級生產(chǎn)力(NPP)數(shù)據(jù)來自于Google Earth Engine所提供的MODIS系列衛(wèi)星MOD17A3HGF V6遙感產(chǎn)品，此產(chǎn)品提供500 m像素分辨率的年度凈初級生產(chǎn)力信息；遵義市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則來自遵義市2009年至2019年的統(tǒng)計(jì)年鑒。

2. 2 研究方法

2.2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣建立

本文采用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣來分析遵義市土地利用類型的變化情況。建立的土地利用類型面積轉(zhuǎn)移矩陣如下：

(1)

式中：Sij為i與j地類間轉(zhuǎn)換的面積(km2);n為遵義市土地利用類型數(shù)量(個(gè));i,j(i,j=1,2,…,n)分別為發(fā)生土地轉(zhuǎn)移前、后所代表的土地利用類型。

2.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算與修正方法

(1) 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算方法。采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子法計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。該方法首先由Costanza等在全球生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值量化模型中提出，將農(nóng)業(yè)價(jià)值作為核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量的貨幣化表征，并將其作為各子項(xiàng)服務(wù)功能之間的橫向?qū)Ρ攘烤V單位[16]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子是生態(tài)系統(tǒng)潛在服務(wù)價(jià)值的相對貢獻(xiàn)率，該因子等于每年每公頃糧食生產(chǎn)服務(wù)價(jià)值的1/7。謝高地等[4]修正了Costanza等提出的方法，并根據(jù)200多位中國生態(tài)學(xué)家的調(diào)查問卷，建立了符合中國實(shí)際情況的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。通過查詢遵義市統(tǒng)計(jì)年鑒和貴州省糧食局?jǐn)?shù)據(jù)開放平臺(tái)，以遵義市2009—2019年平均糧食單產(chǎn)(3 710.14 kg/hm2)和貴州省多年平均糧食單價(jià)(2.94 元/kg)計(jì)算出遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值一個(gè)當(dāng)量因子的價(jià)格為1 558.26元/hm2。本文通過參考各學(xué)者對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究成果[17-18]，計(jì)算出遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)，見表1。

表1 遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)(單位：元/hm2)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算公式如下:

ESV=∑(Ak×VCk)

(2)

ESVf=∑(Ak×VCfk)

(3)

式中:ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(元);Ak和VCk分別為土地利用類型k的面積(hm2)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)(元/hm2);ESVf為生態(tài)系統(tǒng)第f項(xiàng)服務(wù)功能的價(jià)值(元);VCfk為土地利用類型k的第f項(xiàng)服務(wù)功能價(jià)值系數(shù)(元/hm2)。

(2) 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間修正。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算只反映不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的高低，但相同的土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值在不同的地理環(huán)境下也存在差異，需要進(jìn)行空間修正[19]。生物量反映生態(tài)系統(tǒng)的原料生產(chǎn)能力，其形成和累積過程影響生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能，可反映不同區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的差異[20]。本文采用年度凈初級生產(chǎn)力(NPP)對林地、耕地、草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估結(jié)果進(jìn)行空間修正。年度凈初級生產(chǎn)力是由給定年份的所有8 d凈光合作用(PSN)產(chǎn)品(MOD17A2H)之和得出的，其計(jì)算公式為

(4)

2.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值敏感性分析方法

本文使用敏感性指數(shù)來評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)的適用性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估結(jié)果的可靠性[21]，其計(jì)算公式為

(5)

式中：CS為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值敏感性指數(shù)；ESVi為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的初始值(元)；ESVj為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)調(diào)整后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(元)；VCik和VCjk分別為土地利用類型k調(diào)整前、后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

當(dāng)|CS|<1時(shí)，ESV對于土地利用類型調(diào)整前、后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)缺乏彈性，其評估結(jié)果可信；反之，當(dāng)|CS|≥1時(shí)，ESV的評估結(jié)果準(zhǔn)確度差，可信度低。|CS|越大，表明該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)的準(zhǔn)確性對于ESV的評估結(jié)果越為重要，故可將各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)上下調(diào)整50%，用來計(jì)算相應(yīng)的敏感性指數(shù)[22]。

2.2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值貢獻(xiàn)率計(jì)算方法

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值貢獻(xiàn)率指土地利用類型變化導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化量占總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化量的百分比，可以反映影響研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的主要貢獻(xiàn)因子和敏感因素，其計(jì)算公式如下：

(6)

式中：Si為第i種土地利用類型在研究期內(nèi)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的貢獻(xiàn)率(%)；ΔESVi為第i種土地利用類型在研究期內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化量(億元)；n為土地利用類型數(shù)量(個(gè))。

3 結(jié)果與分析

3. 1 遵義市土地利用類型變化分析

基于土地利用主導(dǎo)功能解譯結(jié)果和“三生空間”劃分方法，得到2009—2019年遵義市土地利用類型變化情況，見表2、表3和圖2。

表2 2009—2019年遵義市土地利用類型面積轉(zhuǎn)移矩陣(單位：km2)

表3 2009—2019年遵義市土地利用類型面積百分比轉(zhuǎn)移矩陣(單位：%)

注:A行表示2009年第i種土地利用類型轉(zhuǎn)變?yōu)?019年第j種土地利用類型的百分比;B行表示2019年第i種土地利用類型中由2009年的第j種土地利用類型轉(zhuǎn)變而來的百分比。

圖2 2009—2019年遵義市土地利用類型分類圖

通過對表2、表3和圖2進(jìn)行分析可知：從一級地類來看，遵義市生產(chǎn)用地面積從2009年的11 275.49 km2降至2019年的9 711.16 km2，減少了13.87%；生活用地面積變化較小，2019年為1 008.34 km2，較2009年減少了27.16 km2，但遵義市各縣市中心城區(qū)面積都有一定程度的增長；生態(tài)用地面積從2009年的18 490.57 km2增至2019年的20 082.06 km2，增加了8.6%;從二級地類來看，遵義市耕地和林地面積所占比重最大，2019年耕地和林地面積分別占遵義市全市總面積的26.25%、63.48%，其中林地主要分布在遵義市東北至東南地區(qū)，包括湄潭縣、余慶縣、赤水市等區(qū)域，在中部地區(qū)分布較分散(見圖2)。

2009—2019年，遵義市的草地和耕地面積大幅減少，分別減少了1 511.28 km2和2 777.02 km2;林地、采礦用地、交通用地和水域面積分別增加了3 144.16 km2、29.70 km2、544.60 km2和128.98 km2，其中交通用地增幅最大，達(dá)到了495%。由于受地形地貌、經(jīng)濟(jì)政策以及交通區(qū)位等因素的制約，2009—2019年遵義市各用地類型變化的差異較大，具體表現(xiàn)如下：

(1) 林地、水域等生態(tài)用地面積增長，其中水域面積增長主要是赤水河和烏江的水域。

(2) 林地主要轉(zhuǎn)換為耕地和交通用地，轉(zhuǎn)換面積為1 109.05 km2和176.72 km2，對應(yīng)的轉(zhuǎn)移率為6.76%和1.08%。

(3) 耕地主要轉(zhuǎn)換為林地和園地，轉(zhuǎn)換面積為3 140.79 km2和593.67 km2，對應(yīng)的轉(zhuǎn)移率為28.91%和5.47%。遵義市耕地面積減少的原因在于該市積極響應(yīng)國家退耕還林政策，并因地制宜地根據(jù)不同地形條件將耕地轉(zhuǎn)換為更適宜當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)發(fā)展的用地類型。遵義市現(xiàn)已形成了以赤水市、習(xí)水縣、仁懷市、桐梓縣等地為主的退耕還竹，以湄潭縣、余慶縣等地為主的退耕還茶，以務(wù)川自治縣、正安自治縣、道真自治縣等地為主的退耕還林，以綏陽自治縣、鳳岡自治縣等地為主的退耕還藥，以正安縣、道真自治縣等地為主的退耕還果等治理模式。

(4) 草地主要轉(zhuǎn)換為林地和耕地，轉(zhuǎn)換面積為1 287.09 km2和192.70 km2，對應(yīng)的轉(zhuǎn)移率為80.73%和12.08%。

(5) 采礦用地主要轉(zhuǎn)換為居民建設(shè)生活用地和林業(yè)生態(tài)用地。2009年采礦用地面積為32.84 km2，2019年有面積為24.53 km2的采礦用地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌玫仡愋?，轉(zhuǎn)移率為74.70%。

(6) 林業(yè)生態(tài)用地面積增長的原因在于遵義市依托退耕還林、森林植被恢復(fù)、石漠化治理、造林補(bǔ)貼等國家林業(yè)工程政策，使得遵義市森林覆蓋面積增加。

3. 2 遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值敏感性分析

將各種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)上下調(diào)整50%，敏感性指數(shù)絕對值均小于1，表明所得到的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估結(jié)果是可信的，所采用的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)可用于遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估。遵義市各種土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的敏感性由高到低依次為有林地、灌木林地、水系、旱地、果園、水田、茶園、其他草地、牧草地、裸地。

3. 3 遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分布特征分析

2009—2019年遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化，見表4。

表4 2009—2019年遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化

由表4可知：2009—2019年遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)總體呈現(xiàn)上升趨勢，由2009年的674.77億元上升至2019年的785.68億元，增加了16.44%；從單項(xiàng)ESV來看，氣候調(diào)節(jié)的ESV值最高，占總ESV值的25.86%，水資源供給的ESV值最低，占總ESV值的0.95%，2009—2019年間遵義市食物生產(chǎn)的ESV值由于耕地面積的減少下降了3.22億元，其余各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均呈上升趨勢，其中水資源供給的ESV值變化率最大，這與水域面積增大及水田面積減少具有很大的關(guān)系。

將研究區(qū)空間區(qū)域以1 000 m×1 000 m作為像素單元，按總ESV值分成低值區(qū)(<100萬元)、中值區(qū)(100萬元～200萬元)、較高值區(qū)(200萬元～300萬元)、高值區(qū)(>300萬元)，得到2009—2019年遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間分布圖，見圖3，并統(tǒng)計(jì)得到2009—2019遵義市各縣區(qū)地均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化，見表5。

圖3 2009—2019年遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分布圖

由圖3和表5可知：從總ESV值空間分布來看，遵義市總ESV高值區(qū)分布于山北地區(qū)及山南地勢陡峻的區(qū)域，以林地和水域?yàn)橹鳎椭祬^(qū)主要分布于山南地區(qū)，以耕地集中區(qū)域和建設(shè)用地為主；從各縣區(qū)的地均ESV值來看，遵義市匯川區(qū)、仁懷市的地均ESV值低，赤水市、余慶縣地均ESV值較高；2009年同2019年相比較，遵義市14個(gè)縣區(qū)ESV值都呈上升趨勢，其中播州區(qū)的ESV值增幅最大。

2009—2019年遵義市各種土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化及其貢獻(xiàn)率，見表6。

由表6可知：與2009年相比，2019年遵義市林地、水域、園地的ESV值上升，耕地、草地、未利用地的ESV值下降；林地作為遵義市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值構(gòu)成的主體，對ESV變化的貢獻(xiàn)率最大(54.72%)，草地(12.49%)、耕地(11.62%)、水域(10.82%)、園地(10.33%)對ESV變化的貢獻(xiàn)率大致相當(dāng)，未利用地(0.03%)對ESV變化的貢獻(xiàn)率較小。

表5 2009—2019年遵義市各縣區(qū)地均生態(tài)系統(tǒng) 服務(wù)價(jià)值變化

表6 2009—2019年遵義市各種土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化及其貢獻(xiàn)率

4 討 論

土地利用轉(zhuǎn)型及生態(tài)服務(wù)功能的定量表述與評估是指導(dǎo)生態(tài)保護(hù)規(guī)劃的重要研究課題。2009—2019年間，遵義市實(shí)施退耕還林等生態(tài)保護(hù)政策，有28.91%的耕地和80.73%的草地轉(zhuǎn)換為林地，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體提升。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系對于國土空間生態(tài)修復(fù)具有指導(dǎo)意義。前述兩個(gè)基準(zhǔn)期ESV計(jì)算使用了相同的糧食單價(jià)，以體現(xiàn)土地利用對ESV的絕對貢獻(xiàn)?？紤]社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變化，即貴州省2009年前后5年糧食均價(jià)為1.88元/kg，而2019年糧食均價(jià)為2.95元/kg，再據(jù)此計(jì)算得到2009—2019年遵義市各縣區(qū)ESV和GDP的變化情況，其結(jié)果見表7和圖4。

通過對表7和圖4進(jìn)行分析可知：2009—2019年遵義市ESV與GDP呈現(xiàn)雙增長，但各縣區(qū)的年平均增速不均。遵義市GDP的增長率為448.30%，高于同期全國(194.17%)和貴州省(334.80%)，這說明在國家生態(tài)文明建設(shè)和脫貧政策的支持下，以遵義市為代表的西部城市在加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。通過比較2009—2019年遵義市各縣區(qū)人均ESV、GDP和兩者的年平均增速，可將遵義市14個(gè)縣區(qū)分成4種生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展類型：

(1) 高ESV、低GDP——生態(tài)經(jīng)濟(jì)型(Ⅰ型)：遵義市的余慶縣、務(wù)川自治縣、湄潭縣、桐梓縣、赤水市、綏陽縣生態(tài)本底好，ESV與GDP協(xié)調(diào)發(fā)展，特色農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)在GDP占有較重的份額，故可依托生態(tài)優(yōu)勢，發(fā)揮ESV對GDP的撬動(dòng)作用。

表7 2009—2019年遵義市各縣區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)變化

(2) 高ESV、低GDP——經(jīng)濟(jì)增長型(Ⅱ型)：遵義市的鳳岡縣、習(xí)水縣、正安縣、道真自治縣的生態(tài)本底好，2009—2019年經(jīng)濟(jì)增速大于生態(tài)增速，但人均GDP仍低于貴州省平均水平，故需要進(jìn)一步鞏固脫貧成果，開發(fā)生態(tài)產(chǎn)品，使生態(tài)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

(3) 低ESV、高GDP——經(jīng)濟(jì)增長型(Ⅲ型)：遵義市的仁懷市ESV本底值相對低，作為茅臺(tái)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，人均GDP遠(yuǎn)高于其他縣區(qū)， ESV年平均增速/GDP年平均增速低于其他縣區(qū)，故應(yīng)著重保護(hù)赤水河谷的生態(tài)環(huán)境，提升生態(tài)服務(wù)價(jià)值。

(4) 低ESV、高GDP——生態(tài)經(jīng)濟(jì)型(Ⅳ型)：紅花崗區(qū)、匯川區(qū)、播州區(qū)作為遵義市的中心城區(qū)，雖然近些年實(shí)施的生態(tài)保護(hù)與修復(fù)措施成效顯著，但因人口密度大，導(dǎo)致人均ESV相對較低，故在國土空間生態(tài)修復(fù)規(guī)劃中，遵義市的城市生態(tài)保護(hù)與修復(fù)仍然將是重要內(nèi)容。

圖4 遵義市生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展類型分類圖

5 結(jié) 論

(1) 2009—2019年遵義市的土地利用結(jié)構(gòu)變化顯著，林地、水域、園地和交通用地面積增加，耕地、草地和未利用地面積減少，表現(xiàn)為耕地、草地向林地、園地轉(zhuǎn)移，林地向水域和耕地轉(zhuǎn)移，園地向林地轉(zhuǎn)移。

(2) 遵義市ESV在空間分布上呈現(xiàn)為不均勻增長趨勢，東、北、西高，中部和南側(cè)低；林地為ESV的主要貢獻(xiàn)者，其次為水域、耕地、園地等；ESV的單項(xiàng)服務(wù)功能以氣候調(diào)節(jié)和水文調(diào)節(jié)為主，其次為土壤保持、氣體調(diào)節(jié)和生物多樣性。

(3) 遵義市生態(tài)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體協(xié)調(diào)，生態(tài)保護(hù)與修復(fù)效果較好，根據(jù)ESV和GDP本底值及其變化關(guān)系劃分的4種生態(tài)經(jīng)濟(jì)類型縣區(qū)，對遵義市國土空間生態(tài)修復(fù)規(guī)劃具有指導(dǎo)意義。

生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜多樣的系統(tǒng)，本文未觸及土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，也缺乏對宏觀政策的系統(tǒng)分析，因此如何實(shí)現(xiàn)生態(tài)保護(hù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展仍然需要進(jìn)一步研究。