湯潔+李紅薇+李昭陽+王靜靜+張溶

摘要：為探究土地利用變化與生態(tài)環(huán)境間的關(guān)系，以吉林省長春市農(nóng)安縣太平池濕地區(qū)域?yàn)檠芯繉ο螅?989、2000和2014年遙感影像對土地利用變化特征及土地利用變化特征與生態(tài)環(huán)境演變的響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進(jìn)行計(jì)算。通過分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值流向，不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響，對研究區(qū)土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值間的關(guān)系進(jìn)行研究。結(jié)果表明：1989—2014年間農(nóng)安縣太平池濕地土地利用變化十分劇烈，耕地、居民用地、鹽堿地和濕地面積增加，水域、草地和林地面積減少，其中耕地、草地面積變化較大，分別為68.42、-92.20 km2。土地利用變化受自然因素和人為因素的雙重影響，而人口是影響土地利用變化的主要驅(qū)動因素。研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值主要由水域、耕地提供，占總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的比例分別為>60%、>20%。研究區(qū)單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值大部分處于遞減狀態(tài)，水源涵養(yǎng)功能價值減少最多，為24 357.31萬元。由于土地利用類型轉(zhuǎn)化處于不平衡狀態(tài)，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值在1989—2014年間整體價值流向?yàn)樨?fù)。

關(guān)鍵詞：遙感技術(shù)；土地利用變化；生態(tài)環(huán)境演變；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值；太平池濕地區(qū)域

中圖分類號： X171文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2017）07-0224-07

對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值（ecosystem service value，簡稱ESV）進(jìn)行評估，現(xiàn)已成為合理高效配置環(huán)境資源的基礎(chǔ)[4-5]。土地利用/覆蓋變化（land use and land cover change，簡稱LUCC）是將人與自然密切聯(lián)系的重要環(huán)節(jié)[6-8]，可直接引起生態(tài)系統(tǒng)空間格局的巨大變化，進(jìn)而改變生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及功能，導(dǎo)致其為人類提供的生態(tài)服務(wù)價值也發(fā)生變化。因此，評估LUCC對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響對于區(qū)域生態(tài)建設(shè)等具有重要指導(dǎo)意義[9-10]，通過LUCC定量評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值已成為研究熱點(diǎn)[11]。Mendoza-Gonzlez等利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，分析了墨西哥灣中心區(qū)域土地利用變化情況，進(jìn)而研究該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化情況[12]；Estoque等利用GEOMOD模型對菲律賓碧瑤市1988—2009年的土地利用變化進(jìn)行分析，從而進(jìn)一步研究該市的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化[13]；姚成勝等應(yīng)用現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)，分析了1995—2005年福建省土地利用變化導(dǎo)致的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的變化，并分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化和影響土地利用變化的總?cè)丝?、GDP和城市化水平3個社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子之間的相關(guān)性和敏感性[14]；王燕等利用遙感（RS）和GIS技術(shù)，從區(qū)域尺度對新疆6個國家級自然保護(hù)區(qū)2000—2010年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化情況進(jìn)行研究[15]。但這些研究多數(shù)單純地對ESV進(jìn)行估算或?qū)UCC對ESV動態(tài)變化的影響進(jìn)行分析，較少考慮到典型氣候變化疊加人類活動對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的重要影響。因此，結(jié)合生態(tài)環(huán)境演變因子評估土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響具有重要意義。

吉林省長春市農(nóng)安縣太平池濕地區(qū)域?qū)儆诎敫珊蛋霛駶櫟貐^(qū)，由于多年降水量偏小，地表徑流小，缺水情況嚴(yán)重，且隨著近幾十年來經(jīng)濟(jì)社會迅速發(fā)展和人口持續(xù)增長，大面積湖泊、草地、林地和天然濕地面積急劇減少，濕地水補(bǔ)給亦有限，土地鹽堿化程度加劇，嚴(yán)重破壞了區(qū)域生態(tài)服務(wù)功能。為有效保護(hù)太平池濕地區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)完整性，須對太平池濕地區(qū)域的原濕地進(jìn)行保護(hù)和恢復(fù)，而濕地建設(shè)將引起土地利用變化，從而影響生態(tài)環(huán)境，因此亟須開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化研究。本研究利用遙感解譯圖得出研究區(qū)1989、2000、2014年土地利用變化情況，并結(jié)合相關(guān)資料及數(shù)據(jù)，估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，并對LUCC所導(dǎo)致的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化作了探討，為該區(qū)今后土地資源的治理規(guī)劃及合理開發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)，對其今后的生態(tài)環(huán)境整治與恢復(fù)、土地可持續(xù)利用及社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也將具有重要意義。

1研究區(qū)概況

太平池濕地位于吉林省長春市西北部農(nóng)安縣境內(nèi)，地理位置介于124°52′24″～124°58′45″E、43°59′10″～44°04′47″N之間。全區(qū)屬溫帶大陸性氣候，四季分明，年均日照時間 2 550 h，平均氣溫4.9 ℃。全年平均降水量為533 mm，年際變化大，年內(nèi)分配不均，降水主要集中于7—9月，占全年降水量的70%，多年平均蒸發(fā)量為1 719.3 mm，為降水量的3.0～3.5倍。研究區(qū)內(nèi)有我國重要的國家級濕地公園，境內(nèi)有吉林省八大水庫之一的太平池水庫，過境江河水資源和地下水資源既豐富又便于利用，具備發(fā)展水產(chǎn)業(yè)、灌溉水田的有利條件，是發(fā)展綠色水稻、水產(chǎn)品養(yǎng)殖的適宜區(qū)域。本區(qū)主要的生態(tài)類型為耕地、濕地，且存在一定面積的沙化、堿化及退化草地。

2數(shù)據(jù)源及研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源及地類劃分

研究區(qū)LUCC研究所用的數(shù)據(jù)分為遙感數(shù)據(jù)、非遙感數(shù)據(jù)2個部分。遙感數(shù)據(jù)包括1989、2000、2014年的Landsat-TM/ETM遙感影像，共計(jì)3期，圖像分辨率為30 m×30 m，數(shù)據(jù)來源為國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺和美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）。下載后的遙感影像數(shù)據(jù)在ERDAS IMAGINE 4.5軟件中進(jìn)行重投影（投影類型：Transvers Mercator，中央經(jīng)線：123°），以 1 ∶25 萬基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)為參照地圖，采用三次多項(xiàng)式及最近鄰域插值法對3期影像進(jìn)行幾何校正，對校正后的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行非監(jiān)督分類處理，將經(jīng)過上述流程處理的影像導(dǎo)入ArcGIS10軟件中，利用人機(jī)交互解譯的方法，最終生成研究區(qū)1989、2000、2014年的土地利用類型圖。土地利用類型的劃分依據(jù)國家通用的土地利用分類系統(tǒng)和實(shí)際土地利用特點(diǎn)，分為耕地（包括水田和旱田）、林地、草地、水域、濕地、居民用地、鹽堿地及其他（包括除鹽堿地外的其他未利用地），共8個土地類型。輔助數(shù)據(jù)包括20世紀(jì)80年代的 1 ∶47 000 彩色航片，2009年吉林省1 ∶165萬土地利用現(xiàn)狀圖、行政區(qū)劃圖及研究區(qū)自然、社會、經(jīng)濟(jì)概況的各種文字資料、數(shù)字統(tǒng)計(jì)資料、監(jiān)測數(shù)據(jù)和野外實(shí)地考察資料等。

2.2研究方法

2.2.1單一土地利用動態(tài)度單一土地利用動態(tài)度表示研究區(qū)幾年內(nèi)某種土地利用類型的變化幅度，在預(yù)測未來土地利用變化趨勢時具有重要意義[16-17]，其表達(dá)式：

式中：K為單一土地利用動態(tài)度，%；Ua為研究初期某土地利用類型面積，km2；Ub為研究末期某土地利用類型面積，km2；T為時間，年。

2.2.2LUCC趨勢狀態(tài)分析模型趨勢狀態(tài)計(jì)算公式：

式中：Pt為區(qū)域內(nèi)LUCC的狀態(tài)指數(shù)和整體趨勢；ΔUin-i為轉(zhuǎn)化為第i類土地利用類型的面積，km2；ΔUout-i為第i類土地利用類型的轉(zhuǎn)出面積，km2。

2.2.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值計(jì)算公式：

式中：ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值，元；Ak為研究區(qū)內(nèi)土地利用類型k的分布面積，hm2；VCk為該類型土地單位面積的生態(tài)價值系數(shù)，元/（hm2·年）；ESVf為生態(tài)系統(tǒng)單項(xiàng)服務(wù)總價值，元；VCfk為單項(xiàng)服務(wù)功能價值系數(shù)，元/（hm2·年）。

本研究參考謝高地等提出的中國陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值表[19]，依據(jù)生態(tài)價值的區(qū)域修正系數(shù)[20]（吉林省為0.96），并結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，修正了農(nóng)安縣太平池濕地區(qū)域不同土地利用類型的生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)（表1）。其中，耕地和林地分別參考農(nóng)田和森林生態(tài)系統(tǒng)單位面積的ESV，鹽堿地及其他均參考荒漠生態(tài)系統(tǒng)單位面積ESV，居民用地的ESV為0，不列入表內(nèi)。

2.2.4敏感性指數(shù)分析模型敏感性指數(shù)（CS）分析模型是在已確定的服務(wù)價值系數(shù)上下調(diào)整50%基礎(chǔ)上計(jì)算ESV對生態(tài)價值單價變化的響應(yīng)[21]，并以此來度量ESV對生態(tài)價值系數(shù)的依賴程度，計(jì)算公式：

式中：CS為敏感性指數(shù)；ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值；VC為生態(tài)價值系數(shù)；i和j為分別代表初始價值和生態(tài)價值系數(shù)調(diào)整后的價值；k為某種土地利用類型。若CS>1，表明ESV對于VC來說富有彈性，ESV對VC敏感；若CS<1，表明ESV相對VC缺乏彈性，ESV對VC不敏感。敏感性指數(shù)越大，生態(tài)價值系數(shù)的準(zhǔn)確性對研究區(qū)域總的生態(tài)服務(wù)價值變化越具有關(guān)鍵性作用。

2.2.5流向性分析模型相關(guān)公式：

式中：PLij為初始年份第i類土地利用類型轉(zhuǎn)化為終了年份第j類土地利用類型后的生態(tài)服務(wù)價值損益，萬元；VCi、VCj分別為第i類、第j類土地利用類型的生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)；Aij為第i類土地利用類型轉(zhuǎn)化為第j類土地利用類型的面積，km2。

3結(jié)果與分析

3.1土地利用動態(tài)變化分析

3.1.1土地利用時間變化分析從表2可以看出，耕地是研究區(qū)最主要的土地利用方式，占全區(qū)總面積的60%以上，1989—2014年間面積共增加68.42 km2，動態(tài)度為0.46%；1989—2014年間草地面積減少了92.20 km2，動態(tài)度為 -1.72%，林地面積減少了5.48 km2，動態(tài)度為-2.92%。由于草地的大規(guī)模退化，鹽堿地面積在該期間內(nèi)增長了 4.71 km2，動態(tài)度為11.08%。研究區(qū)水域面積波動較大，整體呈萎縮趨勢，面積減少量達(dá)14.28 km2，動態(tài)度為-0.99%。濕地面積在研究期內(nèi)增加了6.00 km2，動態(tài)度達(dá)到2.70%。隨著城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展和人口數(shù)量的增長，城鎮(zhèn)規(guī)模不斷外延，研究時段內(nèi)，居民用地面積增加了34.05 km2，動態(tài)度為2.45%。

根據(jù)所得土地利用轉(zhuǎn)移矩陣（表3）可知，研究區(qū)草地退化幅度最大，主要轉(zhuǎn)移為耕地，面積為77.66 km2。水域面積減少，主要轉(zhuǎn)移成為草地、濕地，面積分別為10.46、6.19 km2。研究區(qū)內(nèi)由草地退化而成的鹽堿地面積有 3.54 km2，是鹽堿地產(chǎn)生的主要來源。隨著研究區(qū)人口日益增多，居民用地面積逐年增加，主要由草地、耕地轉(zhuǎn)化而來，分別為23.09、9.34 km2。

3.1.2土地利用空間變化分析分析研究區(qū)1989—2014年間土地利用空間分布（圖1）可知，全區(qū)耕地（主要為旱田）面積大幅度增長；中部地區(qū)草地面積銳減，區(qū)內(nèi)土地鹽堿化情況較為嚴(yán)重；東北部地區(qū)水域面積呈明顯減少趨勢；全區(qū)居民用地整體呈增加趨勢，其增加的主要來源為耕地中的旱田。分析上述變化的原因?yàn)橐韵聨c(diǎn)：（1）吉林省政府于1995年頒布了《吉林省基本農(nóng)田保護(hù)條例》，該條例對全省基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)進(jìn)行了重新調(diào)整和規(guī)劃，開發(fā)復(fù)墾了大量耕地，使研究區(qū)的耕地面積大幅度增加；（2）由于研究區(qū)降水量少，日照時間長，蒸降比高，再加上中部地區(qū)過度放牧，使草場負(fù)荷過重，導(dǎo)致草地面積呈逐年減少趨勢，且減少幅度較大；（3）由于近年來土地資源集約利用程度提高，大面積的河漫灘和局部水域被開發(fā)利用，使研究區(qū)內(nèi)的水域面積呈萎縮趨勢；（4）研究時段內(nèi)區(qū)內(nèi)人口增長迅速，使居民用地面積大幅度增加。

3.2生態(tài)環(huán)境演變與LUCC的響應(yīng)關(guān)系

為分析生態(tài)環(huán)境的演變與土地利用格局變化的響應(yīng)機(jī)制，本研究選擇自然因素和人文因素作為生態(tài)環(huán)境演變的主導(dǎo)因子（表4），以1989—2014年土地利用面積變化特征值作為變量組在SPSS軟件中對二者進(jìn)行典型相關(guān)分析。

在典型相關(guān)分析過程中，以研究區(qū)各主要土地利用類型面積變化為標(biāo)準(zhǔn)變量組Y（其中將耕地分為旱田和水田），上述18個驅(qū)動因子在2000—2014年的變化值為自變量X（表5），得到土地利用變化的典型負(fù)荷，選取旱田、鹽堿地、濕地和居民用地作為4種主導(dǎo)的典型負(fù)荷變量來解釋研究時段內(nèi)生態(tài)環(huán)境因子與土地利用格局變化的關(guān)系（圖2）。

由圖2-a可知，旱田（Y5）增量與降水（X1）和農(nóng)業(yè)人口數(shù)（X6）呈現(xiàn)正相關(guān)，其典型載荷分別為0.97、1.00，說明在降水充足的前提下，農(nóng)業(yè)人口越多，開墾的耕地也越多。

由圖2-b可知，與鹽堿地增量（Y7）相對應(yīng)的驅(qū)動因子主要為溫度（X2）、人口（X5）、播種面積（X8），其典型載荷分別為0.80、0.98、-0.80，即鹽堿地增量與溫度和人口呈正相關(guān)，與播種面積呈負(fù)相關(guān)。這表明鹽堿地面積的增加一方面是自然因素作用的結(jié)果，另一方面與人類活動的不斷增強(qiáng)有密切關(guān)系[23]。

由圖2-c可知，濕地增量（Y8）的驅(qū)動因子主要為降水量（X1）和農(nóng)業(yè)人口（X6），其典型載荷分別為-0.99和0.89，即濕地增量與農(nóng)業(yè)人口呈正相關(guān)[24]，與降水量呈負(fù)相關(guān)。

由圖2-d可知，居民用地增量（Y8）與人口（X5）呈正相關(guān)，與糧食種植面積呈負(fù)相關(guān)（X18），其典型載荷分別為0.98和-0.78。這2種因素都屬于人類活動范疇，可見居民用地增量的原因主要是人類活動，是人口增加和糧食種植面積減少共同作用的結(jié)果[25-26]，這一點(diǎn)與前3個地類增量的驅(qū)動因素有所區(qū)別。

3.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值分析

3.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算研究區(qū)1989、2000、2014年的ESV計(jì)算結(jié)果見表6。

由表6可知，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值主要由耕地、草地和水域提供，水域提供的價值最大，不同時期的貢獻(xiàn)率均在60%以上，耕地、草地的貢獻(xiàn)率分別在20%、5%以上。研究區(qū)ESV總體呈減少趨勢，由1989年的166 509.37萬元減少到2014年的139 221.02萬元，減少幅度達(dá)16.39%。林地的破壞、草地的退化以及水域面積的減少是該區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值降低的主要原因。雖然耕地及濕地面積的增加，在一定程度上作了補(bǔ)償，但由于其價值的增加并不能補(bǔ)償水域、草地及林地等造成的減少，該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值整體表現(xiàn)為下降趨勢。

3.3.2生態(tài)系統(tǒng)功能敏感性分析本研究利用公式（4），計(jì)算出研究區(qū)1989、2014年各種土地利用類型的敏感性指數(shù)（圖3）。結(jié)果表明，各種情況下，價值系數(shù)的敏感性指數(shù)CS都小于1，最低值為3.64×10-5，即當(dāng)鹽堿地生態(tài)價值系數(shù)增加1%時，總價值只增加3.64×10-5%；最高值為0.60～067，即當(dāng)水域的生態(tài)價值系數(shù)增加1%，總價值增加 0.60%～0.67%，表明研究區(qū)總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值缺乏彈性，亦即賦予土地利用類型生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)的大小對研究區(qū)域總的生態(tài)服務(wù)價值影響較小，因此本研究所選用的價值系數(shù)是合適的。

3.4土地利用變化及其生態(tài)服務(wù)功能響應(yīng)分析

3.4.1生態(tài)系統(tǒng)單項(xiàng)服務(wù)功能價值變化分析根據(jù)公式（3）得出研究區(qū)單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化，由圖4可見：1989—2014年間各單項(xiàng)服務(wù)功能變化程度有所不同，土地利用結(jié)構(gòu)變化導(dǎo)致單項(xiàng)生態(tài)服務(wù)功能差異明顯；其中，只有氣候調(diào)節(jié)與食物生產(chǎn)的服務(wù)價值呈增加趨勢，其余單項(xiàng)服務(wù)功能價值均呈減少趨勢。

在整個研究期間部分單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值變化明顯，其中變化最為明顯的是水源涵養(yǎng)功能，1989—2014年間減少了24 357.31萬元。其次，土壤形成與保護(hù)、廢物處理、生物多樣性保護(hù)分別減少了773.72萬、1 412.21萬、757.32萬元。其他服務(wù)功能增加與減少的程度相對較低。

3.4.2生態(tài)服務(wù)價值流向分析研究時段內(nèi)林地與濕地除了轉(zhuǎn)化為水域外，轉(zhuǎn)為其他地類均會引起生態(tài)服務(wù)價值損失。由表7看出，草地與耕地的價值流向主要為水域，從而減輕了水域轉(zhuǎn)為其他地類帶來的價值損失；鹽堿地只轉(zhuǎn)為了耕地，價值增加了6.62萬元，但增加幅度較?。凰虻膬r值流向均屬于負(fù)流向，損失程度較大，共損失39 891.71萬元。從總體上看，在研究期內(nèi)各個土地利用類型的轉(zhuǎn)化并不完全有利于研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)，由于水域、林地、草地面積的減少，造成價值大量流失，故應(yīng)加大對水域、林地、草地的保護(hù)，使生態(tài)服務(wù)價值實(shí)現(xiàn)最大化。

4結(jié)論

1989—2014年吉林省長春市農(nóng)安縣太平池濕地區(qū)域鹽堿地、濕地、居民用地和耕地面積呈增加趨勢，而林地、未利用地、草地和水域面積不斷減少，土地利用類型主要由未利用地向林地、草地、耕地發(fā)展，表明土地利用政策變化直接影響土地利用結(jié)構(gòu)及其轉(zhuǎn)化方向。

旱田、鹽堿地、濕地3類地型均受自然因素和人為因素的雙重影響，且人為因素作為主要驅(qū)動力使其發(fā)生變化，因此合理控制人口密度及人類活動強(qiáng)度是實(shí)現(xiàn)研究區(qū)水土資源優(yōu)化配置的有效措施。

由研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)變化和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化看，農(nóng)安縣太平池濕地區(qū)域耕地面積比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的比重，而水域的面積比重都低于其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值比重。城鎮(zhèn)用地面積在增加，但占總面積的比例較小，對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響較低。

由于研究區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)化處于不平衡狀態(tài)，使單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能大部分處于遞減狀態(tài)，且整體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值流向?yàn)樨?fù)，因此，有步驟地實(shí)施退耕還林、還草，加強(qiáng)對水域與濕地的保護(hù)，提高土地利用水平是恢復(fù)和提高區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的較有效途徑。

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