2000—2020年廣西生態系統服務價值時空變化評估

摘要：近年來，廣西壯族自治區（簡稱廣西）社會經濟穩步發展，但部分因素依然制約區域生態系統服務價值的持續提升。分析2000—2020年廣西生態系統服務價值和生態風險的時空變化特征及二者關聯性，可為廣西生態系統保護和修復提供參考。本文運用單位面積當量因子法、生態風險核算模型、雙變量空間自相關分析，核算2000—2020年廣西生態系統服務價值與生態風險指數，并分析其時空分異特征及其相關性。結果表明，2000—2020年廣西生態系統服務價值增減起伏，從2000年的25 240.24億元增加到2020年的25 251.56億元，總體增幅為0.05%。生態風險等級總體呈現南高北低的空間格局，各區域面積表現出增減起伏的走向。從數量相關性來看，生態系統服務價值和生態風險具有較強的相關性；從空間相關性來看，生態系統服務價值與生態風險在空間上呈聚集分布，呈顯著的負相關。廣西生態系統服務價值與生態風險呈負相關，二者的結合研究可以更好地體現人類活動造成的生態環境變化，為生態系統修復及土地可持續利用提供支持。

關鍵詞：生態系統服務價值；生態風險；時空變化；評估；廣西

中圖分類號：X171.1 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）03-0-08

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.03.032

Abstract： In recent years， the social economy of Guangxi Zhuang Autonomous Region （referred to as Guangxi） has steadily developed， but some factors still constrain the continuous improvement of regional ecosystem service value. Analyzing the spatiotemporal changes of ecosystem service value and ecological risk in Guangxi from 2000 to 2020， as well as their correlation， can provide reference for the protection and restoration of ecosystems in Guangxi. This paper uses the unit area equivalent factor method， ecological risk accounting model， and bivariate spatial autocorrelation analysis to calculate the ecosystem service value and ecological risk index in Guangxi from 2000 to 2020， and analyzes their spatiotemporal differentiation characteristics and correlation. The results show that the ecosystem service value in Guangxi fluctuated from 2000 to 2020， increasing from 2 524.024 billion yuan in 2000 to 2 525.156 billion yuan in 2020， with an overall increase of 0.05%. The overall ecological risk level presents a spatial pattern of high in the south and low in the north， and the area of each region shows a fluctuating trend of increase and decrease. From the perspective of quantitative correlation， there is a strong correlation between ecosystem service value and ecological risk; from the perspective of spatial correlation， the value of ecosystem services and ecological risks exhibit a clustered distribution in space， showing a significant negative correlation. The ecosystem service value in Guangxi is negatively correlated with ecological risks， and the combination study of the two can better reflect the ecological environment changes caused by human activities， providing support for ecosystem restoration and sustainable land use.

Keywords： ecosystem service value; ecological risks; spatiotemporal changes; assessment; Guangxi

近幾十年來，由于生產和生活的需要，人類對土地等自然資源的開發利用強度不斷變大，不斷改變自然環境，各種生態系統受到破壞，面臨退化。隨著人類活動范圍的不斷擴大，氣候變化異常頻繁出現，全球環境受到威脅，生態和氣候成為世界關注的焦點[1]。因此，有必要研究土地利用變化對生態系統服務價值的影響，分析生態系統服務價值和生態風險的相關性，為實現可持續發展提供科學依據。目前，國內外學者在生態系統服務價值研究方面取得一定進展。研究內容包括單個生態系統服務價值（森林等生態系統）[2-3]、草原與海洋等生態系統的功能價值（涵養水源、固碳釋氧等）[4-5]；研究區域大多集中在典型山區和高原地區[6-7]、邊境地區和城市群[8-9]；研究尺度涵蓋全球[10]、國家[11-12]和地區[13-14]等。當前研究注重把生態系統服務價值加入生態風險評價，或者將生態系統服務價值與景觀生態風險評價結合。生態系統服務價值和生態風險的評價逐漸趨于結合，當前對兩者時空關系的研究還不多。

廣西壯族自治區（簡稱廣西）是我國唯一一個沿邊、沿江、沿海的少數民族自治區[15]。新時代，廣西是“一帶一路”有機銜接的重要門戶，是面向東盟的重要國際通道、西部陸海新通道和新的自由貿易區[16]。近幾十年來，廣西社會經濟蓬勃發展，但人口增長、土地資源粗放利用、環境污染和生態破壞等問題制約生態系統服務價值的持續提升。因此，本文基于土地利用數據和網格地理信息系統（Geographic Information System，GIS），采用5 km×5 km網格作為統計單元，運用單位面積當量因子法、生態風險核算模型、雙變量空間自相關分析，核算2000—2020年廣西生態系統服務價值與生態風險指數，并分析其時空分異特征，探究兩者的關聯性，為今后廣西生態系統服務價值與生態風險的研究以及生態系統保護提供支持。

1 研究區概況

廣西地處華南地區，地理坐標為104°28′E～112°04′E、20°54′N～26°24′N，它是我國西部唯一的沿海地區，背靠西南地區，毗鄰廣東省，并連接東南亞。廣西在海上絲綢之路中處于極其重要的位置，同時在國家對外開放和西部大開發中具有特殊地位。廣西面積為23.76萬km2，占全國面積的2.6%。廣西礦產資源十分豐富，尤其是鋁、錫等有色金屬。廣西河流眾多，水資源充足，總量達到2 377.5億m3左右。境內河流分為四大水系，即長江、珠江、百都河、桂南獨流入海。廣西有豐富的海洋資源，海岸線長約為1 788 km，大陸海岸線曲折，有很多溺谷且面積寬廣，可以開發的沿海港口就有20余個。廣西灘涂面積為10萬hm2左右，紅樹林面積居全國首位。廣西位于低緯度地區，中部穿過北回歸線，南部與北部灣相鄰，西部和云貴高原相接，北部與南嶺接壤，它是典型的亞熱帶季風氣候區。廣西氣候暖和，多雨水、光照，全年平均氣溫介于17.6～23.6 ℃。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

2000年、2005年、2010年、2015年和2020年廣西土地利用數據來自中國科學院資源環境科學與數據中心，空間分辨率為30 m。廣西行政區劃矢量數據來源于國家地球系統科學數據中心。數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數據來自地理空間數據云，空間分辨率為30 m。其他基礎統計數據來自歷年（2000—2021年）發布的《中國統計年鑒》與《廣西統計年鑒》，相關數據根據基礎數據計算得到。

2.2 研究方法

2.2.1 生態系統服務價值核算模型

基于謝高地等[17]修改的單位面積生態系統服務價值當量表，考慮廣西實際情況和相關修正規則，得到研究區生態系統服務價值當量表。通過糧食產量、種植面積和平均收購價格，計算地均生態系統服務價值和修正后糧食產量的經濟價值（生態系統服務價值當量因子）。將糧食產量的經濟價值和生態系統服務價值當量因子相乘，能夠得出各土地利用類型的生態系統服務價值系數，如表1所示。采用ArcGIS軟件計算每個網格的各土地利用類型面積，然后采用式（1）計算各土地利用類型的生態系統服務價值，再采用式（2）計算每個網格的生態系統服務價值。

式中：ESVi為第i種土地利用類型的生態系統服務價值；ESV為每個網格的生態系統服務價值；Ai為第i種土地利用類型的面積；VCi為第i種土地利用類型的生態系統服務價值系數。

2.2.2 土地利用生態風險指數核算模型

土地利用類型的空間組合及比例不同，土地利用生態風險也存在差異，因此按照不同土地利用類型的面積比例，采用式（3）計算廣西土地利用的生態風險指數。其間采用反正切函數對相關數據進行歸一化處理，并結合相關研究[18-20]和研究區特點，得到研究區各土地利用類型的生態風險系數Ci。其中，耕地取0.326 5，林地取0.145 5，草地取0.248 1，水體取0.282 1，建設用地取0.398 5，未利用地取0.318 2。

式中：ERIk為第k個網格內土地利用生態風險指數；Ski為第k個網格內土地利用類型i的面積；Si為研究區第i種土地利用類型的面積；Ci為第i種土地利用類型的生態風險系數。

2.2.3 雙變量空間自相關分析

雙變量空間自相關是單變量莫蘭指數的延伸和拓展，全局莫蘭指數可反映生態系統服務價值與生態風險的空間相關性和差異[21]，采用式（4）進行計算。

式中：Iab為單位面積生態系統服務價值a和生態風險指數b的全局莫蘭指數；n為評價單元的個數；Wij為評價單元i與j的空間權重；yia和yib分別為第i個評價單元單位面積生態系統服務價值和生態風險指數；ya與yb分別為單位面積的生態系統服務價值和生態風險指數平均值；σa和σb分別為生態系統服務價值和生態風險指數的方差。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務價值時空變化分析

運用ArcGIS軟件，并結合廣西生態系統服務價值系數，可以得出2000—2020年廣西生態系統服務價值及其變化，如表2、表3所示。數據顯示，2000—2020年，廣西生態系統服務價值由2000年的25 240.24億元增長到2020年的25 251.56億元，增長率為0.05%，其表現出先增加、后減少、再增加的變化趨勢。單位面積生態系統服務價值由106 229.97元/hm2增長到106 277.61元/hm2。6種土地利用類型生態系統服務價值占總價值的比重排序為：林地＞草地＞水域＞耕地＞未利用地＞建設用地。總體來看，耕地生態系統服務價值不斷減少，林地生態系統服務價值先增后減，草地生態系統服務價值增減起伏，水域生態系統服務價值持續增長，建設用地和未利用地生態系統服務價值變化不明顯。

運用ArcGIS軟件的漁網工具，借助面積制表、字段計算器等工具，計算每個評價網格的生態系統服務價值。經分析，評價網格的生態系統服務價值呈正態分布，因此使用普通克里金法對其進行插值。為了清晰地展現生態系統服務價值在空間上的異質性，使用自然斷裂法將其劃分為低、較低、中、較高、高五個等級。生態系統服務價值等級為高和較高的占比最大，其次為較低和中。總體上看，2000—2020年廣西生態系統服務價值的空間分布變化不顯著，呈相對穩定的狀態。生態系統服務價值等級為高和較高的區域集中分布在廣西的北部、東部和西南部，部分分布在東南部，即分布在河池市、百色市、柳州市、桂林市、梧州市、賀州市、玉林市、防城港市等城市。廣西北部、西南部以及東部多山地和丘陵，如十萬大山、九萬大山、金鐘山等，這些區域森林資源較為豐富且林地、草地比較多，生態環境良好，因此生態系統服務價值較高。生態系統服務價值等級為中的區域主要分布在桂林市東北部、柳州市中部和百色市東南部，南寧市、崇左市、欽州市和賀州市等城市的部分地區也有分布。生態系統服務價值等級為較低的區域則分布在南寧市、桂林市、柳州市、來賓市、賀州市和欽州市等城市的部分區域。生態系統服務價值等級為低的區域多分布在南寧市、貴港市、來賓市和北海市，主要是南寧市及其周邊地區，廣西沿海地區也分布較多。相比其他生態系統服務價值高的區域，這些城市的山地和林地面積較少，人類對自然資源的開發強度較大，各種建設項目占用林地、草地，林地、草地轉為耕地，使得生態系統服務價值較低。

3.2 生態風險時空變化分析

借助ArcGIS軟件的漁網工具，使用5 km×5 km的網格劃分評價單元，得到9 940個評價單元，在格網尺度下計算土地利用生態風險指數。經分析，生態風險指數服從正態分布，因此采用普通克里金法對其進行空間插值。從插值結果看，2000—2020年，土地利用生態風險指數均介于0.024～0.357。為了更好地反映土地利用生態風險指數的空間分布，使用自然斷裂法將其劃分為低風險、較低風險、中風險、較高風險和高風險五個風險等級。

2000—2020年，生態風險等級為高風險和較高風險的區域主要集中在南寧市、貴港市、玉林市、欽州市、北海市和來賓市，而河池市、百色市、柳州市、桂林市、賀州市和梧州市則分布相對較少。經分析，南寧市、貴港市和玉林市等城市經濟不斷發展，大量的房地產、商業、工業等項目需要建設用地，而建設用地存量不足，因此其占用林地、草地等生態風險較低的土地利用類型，使這些區域的生態風險處在較高水平。另外，因為經濟發展和糧食安全的需要，這些地區的林地、草地轉為耕地，也會使得生態風險增大。生態風險等級為中風險的區域主要集中在廣西的北部和東部，少量分布在東南部和西南部。生態風險等級為較低風險和低風險的區域主要分布在河池市、百色市、柳州市和桂林市，少部分集中分布在崇左市、欽州市、防城港市和北海市的部分區域。經分析，河池市、百色市、柳州市和桂林市都位于廣西北部，多山地和丘陵，有林地、草地等，生態環境較好，自然災害較少，所以這些地區的生態風險比其他地區低。總的來說，南高北低是廣西生態風險空間分布的基本特征。經分析，廣西北部多山地和丘陵，植被種類較為豐富，大規模的自然災害較少，生態系統處在比較健康和穩定的狀態，其生態風險較低；相對北部而言，廣西南部地勢比較平緩，經濟發展開發區域集中，建設用地和耕地較多，生態風險處在比較高的水平。

由圖1和表4可知，2000—2020年廣西生態風險空間格局變化不大，但是各區域的生態風險空間差異比較明顯，總體呈南高北低的分布格局，以廣西中部為中心向四周分散，生態風險呈增減起伏的變化趨勢。其中，生態風險等級為低風險的區域面積先減少后增加；生態風險等級為較低風險的區域面積則持續增加；生態風險等級為中風險的區域面積則增減起伏，但總體趨于減少；生態風險等級為較高風險的區域面積先減少后增加，再減少，最后增加，總體呈增加趨勢；生態風險等級為高風險的區域面積先減少后增加，總體呈增加趨勢。2000—2020年，高風險區面積增加幅度最大，為1.93%，而中風險區面積減少幅度最大，達到2.61%；生態風險等級為較低風險和低風險的區域面積變化相同，增加0.28%，較高風險區面積增加0.12%，總體而言，它們的變化幅度比高風險和低風險區小。由此可知，廣西生態風險變化較小，其生態系統位于比較穩定的狀態。

3.3 相關性分析

3.3.1 數量相關性

為了揭示生態系統服務價值和生態風險的聯系，借助SPSS軟件對各個網格的生態系統服務價值和生態風險進行正態性檢驗。結果表明，兩者不服從正態分布，不適合使用皮爾遜相關系數進行相關性分析，而宜采用斯皮爾曼相關系數對相關性進行檢驗。研究區2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的斯皮爾曼相關系數依次為-0.725 4、-0.734 6、-0.757 1、-0.764 5和-0.785 1，說明生態系統服務價值和生態風險的相關性較強。為了探明生態系統服務價值和生態風險的相關性，借助SPSS軟件繪制它們的散點圖，如圖2所示。散點圖呈斜三角分布，變化趨勢不明顯，二者在一定程度上呈負相關，即生態系統服務價值越大，生態風險越小。

3.3.2 空間相關性

為了進一步揭示生態系統服務價值和生態風險在空間上是否存在相關性、是否呈現聚集狀態，借助GeoDa軟件對生態系統服務價值和生態風險進行雙變量空間自相關分析。生態系統服務價值和生態風險的全局空間自相關分析結果如表5所示。從全局空間自相關來看，研究區2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的莫蘭指數依次為-0.145 2、-0.173 6、-0.194 1、-0.223 4和-0.245 9，莫蘭指數均小于0，顯著性系數P均小于0.01，說明生態系統服務價值和生態風險在空間分布上呈現聚集狀態，且呈顯著的負相關。

從局部空間自相關來看，生態系統服務價值和生態風險的相關性以不顯著為主，高價值-低風險和低價值-高風險次之，緊接著是低價值-低風險，相比較而言，高價值-高風險的占比最小。不顯著是指該區域的生態風險等級與生態系統服務價值不存在顯著的集聚關系。

高價值-低風險代表此區域生態系統服務價值較高，而生態風險等級較低，主要分布在廣西的北部、西北部、西南部以及東北部的山地丘陵，如九萬大山、十萬大山等。這些區域地形復雜、降水較多、氣候濕潤、植被茂密、物種豐富、生境質量較高，優越的自然條件造就很高的生態系統服務價值，而人為活動對此區域的影響較小，因此其生態風險較低。

低價值-高風險代表此區域生態系統服務價值較低，而生態風險較高，主要分布在廣西的中部、西南部和沿海地帶。這些區域建設用地較多，生態系統服務價值較高的林地和草地被開發成建設用地，因此生態系統服務價值低。同時，這些地區大都分布耕地、未利用地，夾雜一些林地和草地，耕作活動對生態系統的影響較大，因此生態風險較高。

低價值-低風險代表此區域生態系統服務價值較低，同時生態風險較低，其分布與建設用地相似，主要分布在城市及其周邊地區，尤其是廣西的北部邊緣和沿海地帶。這些區域建設用地較多，人類活動對自然環境的影響較大，廣西北部邊緣分布有疏林地，因此生態系統服務價值較低且生態風險較小。同時，在城鎮化與工業化的驅動下，建設用地呈擴張趨勢，低價值-低風險的區域也逐漸擴張。未來規劃應該重視土地利用結構的調整，保護生態用地，遏制建設用地的無序擴張，多利用存量用地，維護生態系統的可持續發展。

高價值-高風險表示此區域生態系統服務價值較高，同時生態風險較高，主要分布在南寧市、賀州市、百色市、來賓市以及沿海地區，這些區域大都分布濕地及水域（左江、右江、郁江、賀江、紅水河、邕江等），且可能位于水域和未利用地的交界處。水域自然資源豐富，生態系統服務價值較高，但容易受到人類活動或氣候的影響，生態敏感性較高，因此生態風險等級也較高。水域逐漸向建設用地轉變，水資源供給為這些區域創造高生態服務價值，同時人為干擾或自然因素產生較高的生態風險。

2000—2020年，高價值-高風險區的面積逐漸收縮，相關性轉變為不顯著。廣西積極實施封山育林、石漠化治理、退耕還林還草等政策，使得這些區域的土壤保持、生境質量、碳固定、水源涵養等生態服務功能得以提高，因此生態風險緩慢降低，生態系統服務價值緩慢增高，表現為相關性不顯著。生態系統服務價值提升，表明生態環境變好。需要特別注意的是，生態風險等級為高風險，表明區域生態系統脆弱，要采取相應的保護和修復措施。生態系統服務價值高且生態風險也較高的區域是廣西生態系統保護和治理的重點對象。這些區域呈現出較高的生態價值，同時面臨高生態風險的威脅，因此要重點關注生態系統和土地利用，降低其生態風險，保持較高的生態系統服務價值。

4 結論

2000—2020年，廣西生態系統服務價值表現出增減起伏的變化趨勢，從2000年的25 240.24億元增長到2020年的25 251.56億元，整體增幅只有0.05%，總體沒有出現大幅度的增長，而是偏向平緩。其間，高風險區面積增加幅度最大，為1.92%，而中風險區面積減少幅度最大，達到2.61%。2000—2020年，廣西生態風險空間格局變化不大，但是各區域生態風險空間差異比較明顯，總體呈南高北低的分布格局，生態風險區面積表現出增減起伏的變化。

從數量相關性來看，2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的斯皮爾曼相關系數分別為-0.725 4、-0.734 6、-0.757 1、-0.764 5和-0.785 1，說明生態系統服務價值和生態風險具有較強的相關性。從空間相關性來看，2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的莫蘭指數分別為-0.145 2、-0.173 6、-0.194 1、-0.223 4和-0.249 5，相關性系數P均小于0.01，說明生態系統服務價值和生態風險在空間上呈聚集分布，且呈顯著的負相關。從局部空間自相關分析結果來看，生態系統服務價值和生態風險的相關性以不顯著為主，高價值-低風險、低價值-高風險次之，而低價值-低風險、高價值-高風險占比相對較小。高價值-低風險主要分布在廣西的北部、西北部、西南部以及東北部的山地丘陵；低價值-高風險主要分布在廣西的中部、西南部和沿海地帶；低價值-低風險主要分布在城市及其周邊地區，尤其是廣西北部邊緣和沿海地區；高價值-高風險主要分布在南寧市、賀州市、百色市、來賓市以及沿海地區。

生態系統組成復雜，當前，生態系統服務價值評估還沒有形成規范的標準體系。所以，本文結合已有研究成果和修正規則，并基于廣西實際情況，修正生態系統服務價值評估模型的相關系數。但是，研究區范圍較大，修正生態系統服務價值當量因子時，可能考慮不夠周全，有待進一步完善研究方法。

參考文獻

1 壽飛云，李卓飛，黃 璐，等.基于生態系統服務供求評價的空間分異特征與生態格局劃分：以長三角城市群為例[J].生態學報，2020（9）：2813-2826.

2 鄔紫荊，曾 輝.基于Meta分析的中國森林生態系統服務價值評估[J].生態學報，2021（14）：5533-5545.

3 周文昌，張 維，胡興宜，等.湖北省濕地生態系統的服務價值評估[J].水土保持通報，2021（3）：305-311.

4 趙 正，韓 鋒，侯一蕾.基于Meta回歸方法的中國城市森林生態系統服務功能價值再評估[J].長江流域資源與環境，2021（1）：64-75.

5 尤海舟，王 超，畢 君.河北省森林生態系統固碳釋氧服務功能價值評估[J].西部林業科學，2017（4）：121-127.

6 姜棟棟，楊 帆，馬偉波，等.大婁山區生態系統服務價值變化與情景預測[J].環境科學研究，2022（7）：1670-1680.

7 張曉瑤，陸 林，虞 虎，等.青藏高原土地利用變化對生態系統服務價值影響的多情景模擬[J].生態學雜志，2021（3）：887-898.

8 于 媛，李明玉，韓旭龍，等.邊境地區景觀格局演變及生態系統服務價值響應：以延邊朝鮮族自治州為例[J].水土保持研究，2021（1）：315-322.

9 樂榮武，李 巍，周思楊，等.呼包鄂榆城市群生態系統服務價值驅動因素及其交互效應研究[J].生態學報，2023（23）：1-14.

10 Sannigrahi S，Bhatt S，Rahmat S，et al.Estimating global ecosystem service values and its response to land surface dynamics during 1995—2015[J].Journal of Environmental Management，2018，223：115-131.

11 包 妲，李 杰，劉 鋒，等.1995—2015年緬甸土地利用/覆被變化對生態系統服務價值的影響[J].生態學報，2021（17）：6960-6969.

12 Xu Y，Xie Y，Wu X，et al.Evaluating temporal-spatial variations of wetland ecosystem service value in China during 1990—2020 from the donor side based on cosmic exergy[J].Journal of Cleaner Production，2023，414：137485.

13 戚麗萍，欒兆擎，魏 勉，等.基于土地利用的江蘇省各市生態系統服務價值時空變化研究[J].南京林業大學學報（自然科學版），2023（4）：200-208.

14 屈 雯，陳 英，謝保鵬，等.榆中縣土地利用轉型與生態系統服務價值的時空演變研究[J].生態科學，2022（5）：197-207.

15 丘海紅，胡寶清，張 澤.基于土地利用變化的廣西近20年生態系統服務價值研究[J].環境工程技術學報，2022（5）：1455-1465.

16 Qiu H，Hu B，Zhang Z.Impacts of land use change on ecosystem service value based on SDGs report：taking Guangxi as an example[J].Ecological Indicators，2021，133：108366.

17 謝高地，張彩霞，張雷明，等.基于單位面積價值當量因子的生態系統服務價值化方法改進[J].自然資源學報，2015（8）：1243-1254.

18 彭文君，舒英格.基于GIS的石漠化山區縣域土地利用空間變化的生態風險測度[J].水土保持研究，2018（1）：342-348.

19 謝 玲，鄧曉軍，盧月燕，等.廣西石漠化地區土地利用空間變化的生態風險研究[J].中國農業資源與區劃，2019（8）：113-121.

20 臧淑英，梁 欣，張思沖.基于GIS的大慶市土地利用生態風險分析[J].自然災害學報，2005（4）：141-145.

21 賈占華，谷國鋒.東北地區人口分布的時空演變特征及影響因素[J].經濟地理，2016（12）：60-68.

收稿日期：2024-01-02

作者簡介：黃靈麗（2000—），女，廣西都安人，碩士研究生。研究方向：土地利用與區域發展。