區域一體化地區的土地利用與生態服務價值研究
——以雙萊先行區為例

劉霞，郭澍，王琳*

1. 中國海洋大學環境科學與工程學院，山東 青島 266000；2. 中國科學院大學生命科學學院，北京 100049

生態系統服務是指人類從生態系統結構、過程和功能直接或間接得到的產品或惠益（Costanza et al.，1997），是人類生存與發展的重要基礎（Boyd et al.，2007；歐陽志云等，2013）。生態服務價值（Ecosystem Service Value，ESV）作為衡量生態系統服務的重要指標，在一定程度上反映了生態系統與經濟發展之間的動態關系（李魯冰等，2022；趙筱青等，2022），對于衡量生態系統服務的供給潛力和生態效用具有重要意義（董悅等，2022；朱相君等，2022）。土地利用變化關系到生態系統整體結構與功能，與生態系統服務關系緊密，是ESV 變化的重要影響因素（李文芳等，2023），對優化空間格局、環境管理、區域可持續發展具有參考意義（Benton et al.，2018）。目前已有學者針對土地利用變化和生態服務價值關系進行了研究，此類研究已成為當前生態學、地理學等領域研究的熱點之一（Fei et al.，2018；李金雷等，2022）。

區域一體化先行區是統籌區域發展的重要保障，能夠整合區域資源、實現合作共贏，推進區域經濟協調發展。然而，生態用地風險與壓力也隨之提高，生態用地規模與生態服務功能有所影響（田雅絲等，2023）。討區域一體化背景下的土地利用與生態服務價值關系，對管理區域環境、制定發展決策、平衡地區經濟與生態保護均具有重要意義。

萊西市、萊陽市發展先行區（簡稱“雙萊先行區”），是山東省首個獲批建設的區域一體化先行區，對標長三角生態示范區，旨在完善我國北方地區缺乏一體化綠色發展區域的相關研究，成為提高生態文明、經濟發展效益的著力點（王修齊等，2022）、推動膠東經濟圈一體化發展的突破口。

本研究以雙萊先行區為例，基于近20 年土地利用數據，評估2000、2010、2020 年3 期ESV，探索ESV 與土地利用變化的相關性。以期通過以上研究為北方地區提供土地利用規劃，為區域一體化可持續發展提供科學參考，為探索共建共享、共創共贏的區域一體化發展提供案例支撐。

1 研究區及方法

1.1 研究區概況

雙萊先行區覆蓋青島萊西市、煙臺萊陽市全域，陸域面積3.3×103km2，總人口約152 萬，2020年兩地GDP 達995 億元。研究區位于膠東經濟圈中心區域，地理空間相接，產業發展相融，具備良好的一體化發展基礎。其中，萊西市地勢北高南低，境內河流多，均為大沽河水系。萊陽市地勢由北向南傾斜，地形主要為低山丘陵，北部、東部、中部、東南部、西南部低山丘陵群均不相連，年平均氣溫11.6 ℃。研究區概況圖見圖1。

圖1 研究區概況圖Figure 1 Overview of the research area

1.2 數據來源

本研究所需2000、2010、2020 年土地利用數據，從GlobeLand 30 數據研制所獲取，使用30 m 多光譜影像。土地利用類型為耕地、林地、草地、濕地、水體、建設用地6 個一級類型。高程數據采用地理空間數據云ASTER GDEM 30 m 分辨率數據；研究所用社會經濟數據中單位面積糧食產量和農作物總收益來源于國家統計局官網（https://data.stats.gov.cn）及萊西市、萊陽市多級統計年鑒，價格數據來源于《中國農產品價格調查年鑒》。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用動態度

土地利用動態度是指研究區的某地類數量在研究時期內的變化情況，可反映土地利用變化的強弱程度（董春等，2017），是分析土地利用變化動態的重要指標（付樂等，2022）。

（1）單一土地動態度，指某種土地利用類型在研究期間的動態變化情況。按照公式（1）進行計算。

式中：

Ci——動態度；

S——總面積（km2）；

|△Si,j|——第i類轉換為第j類土地類型凈變化面積的絕對值（km2）；

n——土地類型數量；

t——研究時段的差值。

（2）綜合土地動態度，指在某個研究時段內，考慮所有土地利用類型變化情況而計算得出的動態指數。按照公式（2）進行計算。

式中：

ρ——綜合土地動態度；

Si——研究初期用地類型為i的面積（km2）；

△Si,j——第i類向j類轉化的面積（km2）；

n——土地類型數量；

t——研究時間的差值。

1.3.2 ESV 評估

1.3.2.1 當量因子價值確定

當量因子法，是基于研究區域的當量因子價值，在確定不同生態系統的面積后，相乘加和獲得總ESV（謝高地等，2015a），以計算量小、普適性高、適合區域評估等特點，被學者廣泛使用（Robert et al.，2014；李佳鳴等，2019）。根據謝高地等（2015a）提出的“1 個標準單位ESV 當量因子的價值=單位面積農田生態系統主要糧食作物生產的凈利潤”，通過公式（3）修訂當量因子。

式中：

D——當量因子價值量（yuan·hm?2）；

Sr、Sw、Sc——稻谷、小麥、玉米的播種面積占總作物播種總面積的百分比（%）；

Fr、Fw、Fc——稻谷、小麥、玉米單位面積平均凈利潤（yuan·hm?2）。

1.3.2.2 ESV 區域修正

考慮到生態系統在不同區域、不同時間所具有的生態系統服務及價值量不斷變化（謝高地等，2008b），需要對當量因子進行價值修訂（王波等，2021）。本研究參考封清（2022）的研究成果，按照公式（4），將萊西市、萊陽市分別與全國地區的農田生產力比值作為區域修正系數，公式如下：

式中：

λ——地區修訂轉換系數；

Q——研究區的單位面積糧食產量（kg·hm?2）；

Q0——全國農田的單位面積糧食產量（kg·hm?2）。

1.3.2.3 ESV 計算

在具體區域評估ESV 時明確各生態系統的具體面積，按照公式（5）計算。

式中：

E——生態服務價值（yuan）；

Vij——第i種土地類型第j種生態價值系數（yuan·hm?2）；

Sik——第i種土地類型在第k種土地類型面積（km2）；

n——土地類型數量，n=6；

p——生態服務類型數量，p=9。

1.3.3 ESV 敏感性分析

ESV 敏感性指數是指當生態服務價值系數變動1%引起的具體價值變化（危小建等，2022）。根據李建蓉等（2021）學者研究，該指數可以衡量ESV 對系數的依賴關系。若敏感性指數小于1，說明ESV 對系數不具有彈性，結果可信；指數大于1，表明富有彈性，可信度低（姚富明等，2021）。具體按照公式（6）計算。

式中：

S——敏感性值；

Ei——調整1%前的生態服務價值（yuan）；

Ej——調整1%后的生態服務價值（yuan）；

Vik——調整前的生態價值系數（yuan·hm?2）；

Vjk——調整后的生態價值系數（yuan·hm?2）。

1.3.4 空間相關性分析

目前肖紅克（2020）等研究表明，使用Moran’s指數可以有效表征全局空間相關性（胡蒙蒙等，2016）。具體計算如公式（8）。I取值一般為[?1, 1]，其中，I<0 代表負相關，I=0 代表不相關，I>0 代表正相關。由于研究區地理相鄰，采取具有臨接關系的Queen 空間權重矩陣。使用LISA 指數表征局部相關性，反映空間差異程度差異的顯著性，具體計算如公式（7）。

式中：

I——單變量Moran’sI值；

n——研究區內柵格總數；

Xi——相鄰柵格i的屬性值；

Xj——相鄰柵格j的屬性值；

——所有樣本的平均值；

Wij——空間單元和之間的空間連接矩陣。

2 結果與分析

2.1 土地利用動態研究

根據解譯后的遙感數據獲取2000、2010、2020年土地利用情況（表1），制作雙萊先行區土地利用類型分布圖（圖2），計算2000－2010、2010－2020、2000－2020 年的單一土地動態變化與綜合土地動態變化度。

表1 雙萊先行區土地利用類型占比Table 1 Proportion of land use types in Shuanglai Pilot Area

圖2 雙萊先行區土地利用變化圖Figure 2 Land use change map of shuanglai Pilot Area

表1 為雙萊先行區的土地利用類型占比。從單一土地動態變化來看，雙萊先行區屬于山東管轄，作為農業大省，農耕占據城市GDP 比例相對較高，耕地占地比例極高多，為84.0%，其次為建設用地，占據總面積12.6%，二者合計共占據總面積高于95%。與2000 年相比，2010 年建設用地增加比例最大，其次為草地、濕地、水體，耕地、林地面積有所減少。從萊西市、萊陽市土地利用類型分析，兩地情況大致相似，均為耕地面積最大，占據總面積超過83%，其次為建設用地和水體，這三類用地占比總面積超過98%。其中，2000 年耕地、建設用地占萊西市總面積的98.3%，2010 年占萊西市總面積的96.3%，2020 年占萊西市總面積的97.3%；萊陽市2000 年耕地、建設用地占總面積95.5%，2010年占總面積95.7%，2020 年占總面積95.9%，存在耕地向建設用地轉變的趨勢。

表2 為雙萊先行區單一土地利用動態度，圖3為2000－2020 年雙萊先行區土地利用類型變化情況。2000－2010 年，雙萊先行區林地、耕地動態度為負數，說明林地、耕地面積對應減少，其中，林地減少面積明顯；其余動態度為正數，說明對應類型的面積增加，增加幅度不一。2010－2020 年，耕地、水體動態度為負數，說明耕地面積持續較少，水體保護力度也相應降低。2000－2020 年，建設用地面積處于持續增長。從城市來看，萊西市2000－2010 年林地動態度為?66.0%，說明減少比例非常高；草地、水體、濕地動態度為正數，結合耕地動態度同樣為負數，推斷該段時間萊西市在部分地區施行了退耕還草/湖、退林還草/湖措施。2010－2020年耕地動態度為負數，草地、林地動態度為正數且數值較大，推斷萊西市持續規劃了退耕還草/湖，但林地動態度為0，代表林地面積變化數值極小，可忽略不計。萊陽市2000－2010 年增速最快的是草地，增加15.2%，2010－2020 年土地利用類型變化不明顯，動態度數值相對穩定。綜合土地利用動態度來看，雙萊地區2000－2010、2010－2020、2000－2020 年分別是2.56%、3.64%、5.00%，其中，萊西市分別是2.53%、4.81%、5.40%，萊陽市分別是2.59%、2.61%、4.63%，萊西市變化更顯著。

表2 雙萊先行區單一土地利用動態度Table 2 Dynamic degree of single land use in Shuanglai Pilot Area

圖3 2000－2020 年雙萊先行區土地利用類型變化情況Figure 3 Changes in Land Use Types in Shuanglai Pilot Area from 2000 to 2020

2.2 ESV 變化分析演變

2.2.1 當量因子價值及區域修正

為準確計算，本研究以2020 年數據為基準，根據《2021 年萊西市統計年鑒》《2021 年萊陽市統計年鑒》農作物播種面積，結合《全國農產品成本收益資料匯編2021》山東省3 種糧食作物的市場價格，計算得出萊西市2020 年D 值為3 063.86 yuan·hm?2，萊陽市 2020 年 D 值為 3 146.52 yuan·hm?2。計算2020 年、2010 年CPI（居民消費價格指數）相比于2000 年CPI 的變化系數，計算得出萊西市2000 年、2010 年D 值分別是1 971.23、2 364.70 yuan·hm?2；萊陽市2000、2010 年D 值分別是2 236.05、2 606.12 yuan·hm?2。

萊西市、萊陽市的主要糧食作物為小麥、玉米，以2020 年糧食的單位面積產量與全國均值進行比較，得到萊西市、萊陽市2020 年修訂系數分別為1.12 與1.01，根據以上方法，計算得出萊西市2000年修訂系數為1.42、萊陽市修訂系數為0.87，2010年修訂系數分別為1.33 與1.24，2000、2010、2020年單位生態服務價值當量表格詳見表3。

表3 雙萊先行區生態服務價值當量表Table 3 Equivalent table of ecological service value in Shuanglai Pilot Area Unit

2.2.2 不同土地類型的ESV 變化分析

據表4 分析，2000－2020 年雙萊先行區整體ESV 先增后減，總體共增加23.2 億元，從時間而言，2000－2010年ESV變化量明顯，2010－2020年ESV有小幅減少。土地利用類型中，以耕地ESV 占比最大為84.3%，其次是水體、林地、耕地，林地ESV減少最為明顯。在研究時間內，耕地ESV 增量高達18.5 億元，遠高于其他土地利用類型的價值增量。增長率方面，濕地ESV 增速最快，其次為水體。從表5 發現，萊西市整體ESV 小于萊陽市，結合萊西市、萊陽市土地利用數據而言，分析原因是由于萊西市整體面積小于萊陽市，且萊西市單位當量因子價值相對低導致。

表4 2000－2020 年雙萊先行區不同生態系統類型的價值變化Table 4 Value Changes of Different Ecosystem Types in Shuanglai Pilot Area from 2000 to 2020

表5 2000－2020 年萊西市與萊陽市生態服務價值變化Table 5 Changes in ecological service value between Laixi City and Laiyang City from 2000 to 2020

2.2.3 不同生態功能的ESV 變化分析

根據各項生態功能系數，計算得到雙萊先行區2000、2010、2020 年各項生態系統服務的價值量占比及變化率（表6）。從9 項生態功能所占比例而言，2000－2020 年功能變化均不大，最大的為水文調節為0.7%，其次為廢物處理。從ESV 增量角度，前三位為廢物處理、水文調節、氣候調節。從變化率角度，提供美學景觀的變化率最大近40%。相對于2000－2010 年而言，2010－2020 年變化率顯著降低，部分生態功能變化為負數，如水文調節、廢物處理、提供美學景觀。

表6 2000－2020 年雙萊先行區不同生態功能價值變化Table 6 Changes in Value of Different Ecological Functions in Shuanglai Pilot Area from 2000 to 2020

2.2.4 不同地區的ESV 變化分析

計算2000、2010 和2020 年萊西市11 個鎮街、萊陽市18 個鎮街的生態系統服務價值，分別作出2000－2020 年鎮街ESV 分布圖（圖4），以便分析29 個鎮街ESV 空間演變規律。從空間分布角度，萊西市鎮街ESV 集中在2－6 億元，萊陽市集中在0－4 億元，分析原因是萊西、萊陽兩市面積相近，萊陽市轄鎮街高于萊西市鎮街數量的因素導致（萊西市轄11 個鎮街，萊陽市轄18 個鎮街）。從分布來看，ESV 超過2 億元的鎮街主要分布在雙萊先行區西北部、西南部和東南等周邊一帶。中部地區主要為耕地與建設用地，人口密切聚集，人為活動干預程度高，導致ESV 相對較低，低于2 億元的鎮街集中于此。

圖4 2000－2020 年雙萊先行區空間變化圖Figure 4 Spatial Changes in Shuanglai Pilot Zone from 2000 to 2020

2.3 ESV 敏感性評價

根據公式（5），分別將研究區的各項生態服務價值系數變動1%，計算萊西市、萊陽市2000、2010、2020 年的ESV 敏感性（為確保ESV 計算結果的準確性，結合萊西市、萊陽市實際，選取了不同的生態價值指數，無法以雙萊先行區為主體計算ESV 敏感性）。根據表7 計算結果可知，2000－2020年敏感性相對穩定，且敏感度指數都小于1，代表生態服務價值對其系數不敏感且缺乏彈性，整體研究可信。研究區內各地類敏感度指數從高到低為耕地>水域>濕地>草地>林地。以上研究結果表明，耕地對ESV 的貢獻最大，林地、草地的貢獻最小。因此，為了保護雙萊先行區的ESV 相對穩定，應加強耕地保護力度。

表7 ESV 敏感性指數Table 7 ESV sensitivity index

2.4 ESV 與土地利用類型相關性分析

采用GeoDa 軟件，構建雙萊先行區空間權重矩陣，得到2000－2010、2010－2020、2000－2020年ESV 變化量與土地利用類型的全局Moran’sI值，計算結果分別為?0.059、0.082、?0.032。結果發現，除2010－2020 年，其余時間段的相關性均為負數，呈負相關。根據檢驗結果，繪制2000－2020 年ESV與綜合土地利用動態度的雙變量局部空間自相關LISA 聚集圖。由圖5 可知，2000－2010 年，雙萊先行區高-高、高-低、低-高、低-低四型分布都有，其中高-高型較多，西北部呈現顯著性分布，表示該地區ESV 與綜合土地利用度均表現為高值，且連片分布；其余3 種類型零星分布。2010－2020 年，西部地區、南部地區呈現低-低型，表示ESV 較低，但綜合土地利用動態度值較高，中部地區（水集街道）呈現高-低性，表示ESV 較高，結合數據可以發現，該地區在此研究時段ESV 值在雙萊先行區29 個鎮街中排名第一。2000－2020 年，29 個鎮街只有1 個地區（南墅鎮）呈現了低-低型，其余地區相關性均不顯著。

圖5 雙萊先行區土地利用類型與ESV 在空間上的變化Figure 5 Spatial changes in land use types and ESV in Shuanglai pilot area

3 討論

3.1 土地利用變化

雙萊先行區屬于典型的農耕為主的一體化區域，土地利用類型以耕地為主，占據比例極高，超過80%。2000－2020 年耕地面積占比有所下降，從2000 年的87.93%下降為2020 年的84.0%，下降比例為3.98%，面積超過130 km2，分析原因是由于區域城鎮化發展、人口數量增加、資源開發強度提高等因素共同導致。同時，萊西市、萊陽市兩座縣級市為擴大城區范圍，通過將耕地類型轉換為建設用地的方式，增加建設用地的占地面積。除耕地外，林地面積同樣呈現下降狀態，減少總面積比例為0.94%，分析原因是由于21 世紀初我國處于GDP為先的時代，部分地區倡導先污染后治理的發展思路。林地相對于濕地、水體等土地類型，難以為當地的經濟發展帶來直接利益的增長，故對林地的重視程度顯著不足，存在林地轉換為其他用地類型的情況，這與張曉光等（2022）和邵明榆（2022）研究結果相近。

雖然2017 年青島市出臺了《青島北部生態屏障規劃》，提出在萊西市加大林地面積，提高種植力度，但難以起到明顯的林地面積增加效果。草地、濕地、水體、建設用地呈現面積增加趨勢，四者面積占總面積的增長比例分別為0.73%、0.32%、0.14%、3.73%，該趨勢出現的原因可能是這四類用地類型可以直接為當地的經濟發展起到直接促進效果，提高當地政府建設的積極性。同時，為保證青島、煙臺市區的供水量，如萊西的產芝水庫、高格莊水庫，萊陽的沐浴水庫等，占地面積均有所擴張，這是由于山東省的“河長制”政策落實力度強，河流保護力度有所提高。考慮到經濟發展應以多種土地類型協同發展為前提，不能以破壞耕地、林地為代價。未來生態規劃中，萊西市、萊陽市作為雙萊先行區的主管政府，應該提高耕地重視程度與保護力度，嚴守耕地紅線，妥善開展退耕措施。加強林地保護力度，可以通過在建設用地種植行道樹等形式提高當地森林覆蓋度，提高地區ESV。同時，嚴格把控建設用地擴張，注重經濟與土地利用變化的協同發展，避免“耕地換建設用地”的問題大量發生，確保雙萊先行區土地利用的可持續發展。

3.2 ESV 變化

修正當量因子價值時，需要將當地的糧食單產量作為重要指標進行考慮。戚麗萍等（2022）研究江蘇省各市的生態服務價值時，選取了江蘇省的平均糧食單產以修正當量因子價值。劉志濤等（2021）研究粵港澳大灣區生態服務價值時，考慮到香港、澳門糧食產量過低，以廣東省糧食單產量為基準進行計算。本研究鑒于雙萊先行區中的萊西市與萊陽市均屬于典型的農耕城市，糧食單產量相對于山東省平均單產量高，且分屬于不同的地級市管理，若采取山東省平均糧食單產量或任一城市的糧食單產作為基準量進行計算都有失公允，難以保障計算結果的精確性。因此，分別計算萊西市與萊陽市的ESV，將其加和得出雙萊地區ESV，在一定程度上保證ESV 計算的精準性與真實性。從當量因子價值可以發現，萊陽市單產比萊西市高，因此計算得出的D 值也更大。兩地ESV 值比較也可以發現萊陽市更高，這與萊陽市面積相較于萊西市多200 km2有直接關系。從不同用地類型ESV 可知，耕地ESV占比最大，高達總ESV 的84.3%，耕地的生態價值量占總ESV 值與耕地土地利用類型占地比例大致相當；水體ESV 占比為10.48%，但2020 年數據顯示面積占總土地面積僅為1.5%，可見當量因子價值對于單個土地利用類型ESV 價值起到重要作用，而水體對于整體生態系統服務價值量影響極大，今后應加大水體的保護力度，盡可能使其提供更多的生態服務價值。

4 結論

（1）2000－2020 年，耕地面積在研究期內持續下降，共減少了132 km2；林地面積先減后增，但2010－2020 年增長幅度近似為0，共減少31.2 km2；水體面積先增后減，研究期內共增加4.57 km2；草地、濕地、建設用地面積均呈現上升狀態，分別增加了24.0、10.7、122 km2。從土地利用動態變化的維度，草地的變化數值最大，為10.1%，其次是濕地9.03%。

綜合土地動態度變化較為穩定。

（2）2000－2020 年，ESV 較高的區域主要集中在西北部、西南部和東南等地區，總體呈現增長狀態，20 年研究期間ESV 共增加23.2 億元。從地區分布來看，萊陽市ESV 高于萊西市。耕地是雙萊先行區構成ESV 的主要地類，共增長18.5 億元。從各項生態功能增量角度，廢物處理、水文調節、氣候調節為ESV 增量前三名。

（3）2000－2020 年，雙萊先行區各土地利用類型的ESV 敏感性指數均小于1，說明ESV 對價值系數不具有彈性，結果可信。敏感性指數從高到低依次為：耕地、水域、濕地、草地、林地。其中，耕地的敏感性指數最高，產生的ESV 最大。

（4）2000－2020 年研究期間，除2010－2020年，其余時間段的ESV 與土地動態變化度相關性呈負相關。