格網尺度下成渝經濟圈土地利用與生態系統服務價值研究

文章編號：1674-6139（2025）08-0017-05

中圖分類號：X171文獻標志碼：A

Land Use and Ecosystem Service Value in the Chengdu - Chongqing Economic Circle：A Grid -Scale Analysis

Ma Aiting，Deng Yuanjie，Ming Lu，Chen Hang，HaiYifeng （College of Economic，Sichuan University of Scienceand Engineering，Zigong 643ooo，China）

Abstract：BasedonlandusedatafromtheChengdu-ChongqingEconomicCirclein2O10，2O16，and2022，thisstudyemploysthe unitareacossteiceeantfctoreodidetodndstialtocelatioalysistatiaielyte thedynamicevolutionofecosystemservicevalue（ESV）spatialpatensandexploretheimpactsoflandusechanges.Resultsrevealtat from2O10to22，theregionexperncedteostsigiicanticreaseinforestaandteostsubsantialdreaseinuivatend， withlandusetransfersprimarilyharacterizedbyconversionfromcultivatedlandtoforestTheoverallESVdemonstratesaninceasing trendindcaigablesicalotoidotialitlit spatialpositiecoelation，ithspatalpatecaractedby“lowintecenterandgroundthperipery”Higvaluezons areconcentrated in peripheral towns，whilelow-value zonesare predominantly located in central urban areas.

Keywords：grid scale；land use change；ecosystem service value；spatial autocorrelation

前言

生態系統服務作為一種人類從生態系統中獲得的有形或無形產品[]，是人類發展與生態系統的重要聯系。生態系統服務價值（ecosystemserviceval-ue，ESV）則是通過貨幣化表達將“無形”的生態系統服務具象化。土地利用變化作為人類干預自然最基礎的實踐活動，在維持生態系統服務中充當著決定性角色。

在以往關于土地利用與ESV的研究中，學者們主要從流域尺度[2]、山地尺度[3]、城市群尺度[4]等不同尺度上開展了土地利用與ESV的變化特點以及影響因素研究分析，為學界從不同尺度上提供了參考價值，但前人研究主要集中在宏觀尺度，對微觀尺度關注度不夠[5]，導致前人研究容易忽略研究區內ESV的空間差異，進而影響基于ESV制定精細化、差別化的生態保護政策。因此，為提高生態系統服務價值評估結果的精細化、普適性和可信度，有必要基于格網尺度開展土地利用與ESV相關性分析。

研究基于格網尺度，深入分析土地利用變化與ESV的時空動態，并運用空間自相關等可視化方法揭示兩者間的響應機制。研究以成渝地區雙城經濟區為例，聚焦該區域快速城鎮化背景下土地利用結構變化對生態系統服務的影響，為區域生態保護政策提供理論支撐。

1 研究區概況

成渝地區雙城經濟圈位于中國中西部（ 27^°39^′N ～33^°3^′N.101^°56^′E～110^°11^′E） ，以重慶、成都兩市為中心，覆蓋重慶市27個區（縣）及云陽、開州的部分地區，四川省15個地級市，總面積約18.5萬平方 km² 。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣能展現研究期內各種土地利用類型之間相互轉換的情況，表明土地利用類型轉移的方向和面積[6]。計算公式為式（1）：

式（1）中， K 代表土地利用變化動態度； U_a 為研究區域內研究初期某一土地利用類型的面積， U_b 為研究區域內研究末期某一土地利用類型的面積; T 為時間周期。

2.1.2 當量因子法

研究采用單位面積當量因子法開展ESV估算。參考謝高地等[的研究，根據研究區單位面積糧食生產的經濟價值，對生態系統服務價值當量因子價值量進行計算，計算公式為式（2）：

式（2）中， E_a 為生態系統服務價值當量（元 /hm² ）；l 表示主要農作物種類； ?_：pl 為 l 種農作物某年的全國均價（元/噸）； q_l 為 l 種農作物單位面積產量（噸 /hm² ）；m_l 為 l 種農作物種植面積（ hm² ）； M 為區域內所有農作物的種植面積（ ）。

研究以四川省和重慶市2010年－2021年水稻、小麥和玉米3種主要糧食的種植面積、產量和平均價格為基礎數據，依據式（2）可計算出成渝地區雙城經濟圈的生態系統價值當量因子為961.2978元 其中，建設用地的價值定義為0。

2.1.3基于格網的ESV空間表達

基于格網尺度方法對ESV開展研究，能夠精細化表達土地利用空間信息，從而更好地從空間角度分析ESV的差異。以 2km×2km 網格作為研究的評價單元，格網共計50205個。計算公式為式（3）-式（4）：

式（3）-式（4）中， ESV_n 表示每一個格網單元內第 n 類土地利用類型的 ESV;S_mn 指代第 ∣m 個格網中第 n 種土地利用類型的面積（ hm² ）； LU_n 表示第 n 種土地利用類型的ESV系數； k 為土地利用類型數量。

2.1.4 空間自相關分析

通過Moran's I 指數揭示成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值空間相關性的總體特征。莫蘭指數的值為［-1，1]，值大于0則表示空間正相關，即ESV在空間上呈現聚集趨勢，值越大，空間集聚性越強，反之，亦然。計算公式為式（5）：

式（5）中， n 表示格網空間單元數量； x_i，x_j 分別表示第 i，j 個空間單元對應的ESV值； w_ij 為空間權重矩陣。

局部空間自相關是反映某種屬性的局部空間相關性特征，計算公式為式（6）：

式（6）中，當LocalMoran's Igt;0 時，表明相鄰格網單元格間呈現正的空間自相關，為“高－高”或“低－低”聚集，相鄰格網單元格間的生態系統服務價值存在高（低）集聚；當LocalMoran's Ilt;0 時，為高-低或低-高離散，高（低）生態系統服務價值區域被低（高）生態系統服務價值區域所包圍。

2.2 數據來源

土地利用數據為CLCD（ChinaLandCoverData-sat）數據集（https：//zenodo.org/records/12779975），該數據集準確率達 79.31% ，數據可信度較高[8]研究以原始數據地類為依據，將其歸并為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6種地類，研究土地利用數據分辨率為 100m×100m 。在社會經濟數據中，糧食種植面積和產量來自于四川省統計年鑒（2011年-2022年）和重慶市統計年鑒（2011年-2022年），糧食平均價格來自全國農產品成本收益資料匯編（2011年-2022年）。

3 研究結果

3.1 土地利用變化

土地利用結構變化：2010年－2022年，成渝地區雙城經濟圈土地利用類型主要為耕地和林地，三個時期內兩種地類面積之和約占成渝地區雙城經濟圈總面積的 96.58%.95.82% 和 95.43% （如圖1所示）。12年間，成渝地區雙城經濟圈林地和耕地分別是增加面積和減少面積最多的土地利用類型，其中，林地共增加 4579.95km² ，耕地共減少 6 797.70km² 。耕地、林地和水域為主要轉出地類（如圖2所示），其中，耕地轉為其他地類共17402.15km² ，向林地轉出 14601.81km² ，表明研究區內有序開展了退耕還林等生態工程建設。林地共轉出 10 084.71km² ，向耕地轉入 10 032.83km² ，表明在研究區內的實際城市建設中仍具有較大耕地需求；水域轉出總面積為 566.40km² ，向耕地、建設用地轉出 473.18km²?6988km² 。

圖12010年-2022年成渝地區雙城經濟圈土地利用類型分布圖

圖22010年-2022年成渝地區雙城經濟圈土地利用轉換桑基圖

3.2 ESV空間分布格局特征

2010年－2022年成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值先減少后上升，總體呈現上升趨勢，由1893.21億元上升到1943.40億元（如表1所示）。其中食物生產價值量持續下降，這與研究期內成渝地區雙城經濟圈耕地面積持續減少有關；水文調節持續下降，這與耕地和水域面積減少有關。

表12010年-2022年成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值量

采用自然斷點法，將成渝地區雙城經濟圈ESV分為高值區、較高值區、中值區、較低值區、低值區5個區域（如圖3所示）。高值區主要位于四川盆地邊緣山地，并在長江流域呈現條狀帶分布，較高值區與中值區交錯分布，較低值區面積相對較小，主要位于射洪縣、蓬溪縣和三臺縣等地，低值區主要集中于成都、重慶兩市中心城區及其周圍建設用地，體現出ESV與建設用地呈負相關關系。2010年－2022年成渝地區雙城經濟圈ESV以低值區和較低值區為主，反映出成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值總體偏低，應樹立區域可持續發展意識，重視城市發展中的環境影響。

3.3 ESV空間自相關分析

3.3.1 全局空間自相關

根據全局自相關計算，得到2010年、2016年、2022年這三年中成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值的全局Moran'sI值分別為0.763、0.758、0.765，均大于0，且對應的P值分別為0.0001、0.000 1.0.000 1 ，表明均通過了顯著性檢驗，說明研究區生態系統服務價值整體上呈顯著的正相關關系，具有較高的空間聚集性。Moran'sI值先減小后增加，表明生態系統服務價值相關性先減小再增加。這主要由于2010年－2016年建設用地面積擴張較多，林地面積增加較少，導致生態系統服務價值分散;2016年-2022年林地面積增加較多，各土地利用類型變化均衡使得生態系統服務價值更加聚集。

圖32010年-2022年成渝地區雙城經濟圈生態系統服務價值空間分布

3.3.2局部空間自相關

根據局部自相關計算可得（如圖4所示），研究區2010年、2016年、2022年ESV呈現明顯的高-高值聚集區和低－低值聚集區，具體表現為顯著正相關，同時呈現出“中間低，四周高”的空間聚集格局。三個時期ESV聚集區存在一定波動，但整體上相對穩定。高－高值聚集區集中在經濟圈周邊城市及長江流域呈條帶狀分布地區，主要原因是該區的林地和水域面積較大；低－低值聚集區集中在中心城區。

圖42010年-2022年成渝地區雙城經濟圈ESV的LISA分布圖

4結論

生態系統中形成和維持的生態系統服務對實現人類生存和綠色發展至關重要。利用格網法可量化分析ESV空間異質性，并能精確反映土地利用的空間分布情況。研究基于2010年、2016年、2022年土地利用數據，在 2km×2km 格網尺度上評估成渝地區雙城經濟圈的生態系統服務價值（ESV）時空變動。研究發現，2010年－2022年間，該區域林地面積增加最多，耕地面積減少最多，土地利用轉移以耕地轉林地為主。ESV總體呈現增加趨勢，表明該地生態環境恢復與保護起到了一定的作用。空間分析顯示，ESV在空間上呈現顯著正相關，空間格局呈現“中間低四周高”的特征，高值區集中在周邊城鎮，低值區主要在中心城市。

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