我國(guó)區(qū)域多源土地覆被數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值比較研究

宋宏利， 張曉楠

(1.河北工程大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，河北邯鄲 056038；2. 河北省煤炭資源綜合開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，河北邯鄲 056038； 3. 河北工程大學(xué)礦業(yè)與測(cè)繪工程學(xué)院，河北邯鄲 056038)

土地覆被是地球表層各種物質(zhì)類型及其自然屬性與特征的綜合體[1]，是大氣循環(huán)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)、生物多樣性監(jiān)測(cè)、地理國(guó)情調(diào)查、糧食安全等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)信息[2-6]。近年來(lái)，隨著航空航天遙感技術(shù)的發(fā)展，一系列全球或區(qū)域尺度的土地覆被數(shù)據(jù)集相繼問(wèn)世[7-9]，特別是在我國(guó)國(guó)家科技計(jì)劃的支持下，我國(guó)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心和清華大學(xué)率先研制出代表2010年時(shí)間基點(diǎn)的2套30 m分辨率全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)集[10-11]。盡管這些數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)為眾多科研領(lǐng)域相關(guān)理論模型提供了豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源，但由于傳感器、分類算法、空間分辨率及分類體系不同，現(xiàn)有的全球或區(qū)域尺度土地覆被遙感數(shù)據(jù)存在一定的差異。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)以上問(wèn)題，已在全球或區(qū)域尺度進(jìn)行了大量工作，并取得了重要的成果。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的研究工作主要集中于土地覆被遙感產(chǎn)品本身的專題精度的比較和驗(yàn)證，而關(guān)于不同土地覆被數(shù)據(jù)用于特定應(yīng)用模型計(jì)算結(jié)果的比較則鮮有報(bào)道。

生態(tài)系統(tǒng)是人類生存發(fā)展的基礎(chǔ)，是無(wú)法替代的自然資源和自然資產(chǎn)，而基于生態(tài)系統(tǒng)類型而產(chǎn)生的服務(wù)則具有極高的價(jià)值，對(duì)人類生存具有重要的意義[12]。因此，本研究以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值為研究對(duì)象，擬在我國(guó)區(qū)域?qū)?種常用的全球土地覆被數(shù)據(jù)集MODIS COLLECTION5(moderate resolution imaging spectroradiometer collection5，簡(jiǎn)稱MODIS COLLECTION5)、GLOBCOVER、ESACCI(European space agency climate change initiative，簡(jiǎn)稱ESACCI)進(jìn)行比較研究，進(jìn)而分析3種數(shù)據(jù)集在生態(tài)系統(tǒng)類型價(jià)值和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型價(jià)值2個(gè)方面的差異，為我國(guó)區(qū)域用戶合理選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行生態(tài)服務(wù)建模提供一定的參考，也為未來(lái)大尺度生態(tài)系統(tǒng)類型制圖提供一定的研究方向。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所采用的3種全球土地覆被數(shù)據(jù)集的具體信息如表1所示。其中，GLOBCOVER是由歐洲航天局以MERIS(medium resolution imaging spectrometer，簡(jiǎn)稱MERIS)遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用監(jiān)督時(shí)空聚類及專家分類相結(jié)合的分類方法獲取的全球尺度300 m分辨率土地覆被數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集采用聯(lián)合國(guó)聯(lián)農(nóng)組織推薦的LCCS(land cover classification system，簡(jiǎn)稱LCCS)土地分類體系，共包含22個(gè)類別[9]；MODIS COLLECTION5數(shù)據(jù)是由美國(guó)波士頓大學(xué)以MODIS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合EVI(enhanced vegetation index，簡(jiǎn)稱EVI)及LST(land surface temperature，簡(jiǎn)稱LST)數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督?jīng)Q策樹分類方法獲取的500 m分辨率全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)采用國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃的IGBP(international geosphere biosphere program，簡(jiǎn)稱IGBP)分類體系，將全球陸表劃分為17種土地覆被類別[7]；ESACCI是由歐洲航天局在研制GLOBCOVER數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，為特別滿足氣候建模需求而研制的300 m分辨率全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集基于MERIS和SPOT VGT(SPOT vegetation，簡(jiǎn)稱SPOT VGT)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用非監(jiān)督時(shí)空聚類算法將陸表劃分為22個(gè)土地覆被類別[13]。

表1 土地覆被數(shù)據(jù)信息

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先采用我國(guó)區(qū)域邊界數(shù)據(jù)對(duì)上述3種土地覆被數(shù)據(jù)集進(jìn)行掩膜裁剪，以獲取代表我國(guó)區(qū)域范圍的土地覆被數(shù)據(jù)。如上所述，MODIS COLLECTION5采用IGBP分類體系，而GLOBCOVER、ESACCI則采用LCCS分類體系，為了便于比較分析，須對(duì)3種數(shù)據(jù)進(jìn)行分類體系的轉(zhuǎn)換。文獻(xiàn)[12]將我國(guó)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)類型劃分為農(nóng)田、森林、草地、濕地、荒漠、水域等6種一級(jí)生態(tài)系統(tǒng)類型，水田、旱地等14種二級(jí)生態(tài)系統(tǒng)類型。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，MODIS COLLECTION5 數(shù)據(jù)并未對(duì)農(nóng)田進(jìn)行水田和旱地的二級(jí)劃分，而二者在生態(tài)服務(wù)價(jià)值上的數(shù)值差別較大，為了減小計(jì)算誤差，同時(shí)考慮到3種土地覆被數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)，本研究并未將農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)納入計(jì)算范圍，最終將3種土地覆被數(shù)據(jù)聚合為闊葉林、針葉林、混合林、草原、灌木叢、濕地、水系、冰川積雪、荒漠等9種生態(tài)系統(tǒng)類型。生態(tài)系統(tǒng)類型劃分的具體情況如表2所示。

表2 生態(tài)系統(tǒng)類型劃分

2 生態(tài)服務(wù)價(jià)值計(jì)算方法

自1997年Costanza提出生態(tài)服務(wù)價(jià)值概念以來(lái)[14]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的量化方法進(jìn)行了深入研究，并形成了基于單位服務(wù)功能價(jià)格和基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的2類計(jì)算方法，其中基于單位服務(wù)功能價(jià)格的計(jì)算方法涉及的參數(shù)較多，計(jì)算過(guò)程較復(fù)雜，主要適用于較小尺度的生態(tài)服務(wù)價(jià)值估算；基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的計(jì)算方法需求的參數(shù)較少，且計(jì)算過(guò)程較為簡(jiǎn)單，適用于全球或區(qū)域尺度生態(tài)服務(wù)價(jià)值估算。本研究以我國(guó)區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，研究范圍尺度較大，因此，選擇基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的計(jì)算方法作為生態(tài)服務(wù)價(jià)值的估算依據(jù)。

謝高地等在Costanza等的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)類型特點(diǎn)，提出了適合該區(qū)域的生態(tài)服務(wù)類型劃分及單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量標(biāo)準(zhǔn)，并依據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2011》[15]、《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2011》[16]，結(jié)合稻谷、小麥及玉米的種植面積及單價(jià)，計(jì)算得出代表我國(guó)區(qū)域2010年的1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量為 3 406.5元/hm2[17]，以此數(shù)值為基準(zhǔn)，依據(jù)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量標(biāo)準(zhǔn)，本研究計(jì)算出生態(tài)系統(tǒng)類型各服務(wù)類型的價(jià)值如表3所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)類型空間分布

由圖1可知，在我國(guó)西北地區(qū)，3種數(shù)據(jù)集的生態(tài)系統(tǒng)均以荒漠為主，三者表現(xiàn)出較好的類別分布一致性，但MODIS數(shù)據(jù)集在新疆北部地區(qū)表現(xiàn)出明顯的草原分布；在青藏高寒區(qū)，三者生態(tài)系統(tǒng)均以草地為主，但MODIS和ESACCI數(shù)據(jù)集中草地的面積明顯高于GLOBCOVER數(shù)據(jù)集。在西南、東南及東北地區(qū)，MODIS數(shù)據(jù)集與GLOBCOVER、ESACCI數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出較為明顯的差異，其中MODIS數(shù)據(jù)集在西南和東南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)以混合林及灌木叢為主，而GLOBCOVER和ESACCI數(shù)據(jù)集則以闊葉林及灌木叢為主；在東北區(qū)域，MODIS數(shù)據(jù)集在黑龍江及吉林、遼寧東部區(qū)域以混合林為主，GLOBCOVER數(shù)據(jù)集在黑龍江地區(qū)以針葉林為主，但在吉林、 遼寧東部區(qū)域地區(qū)則呈現(xiàn)出混合林、針葉林、灌木叢交錯(cuò)分布的特征，相對(duì)于MODIS和GLBCOVER數(shù)據(jù)集，EASCII數(shù)據(jù)集在整個(gè)東北地區(qū)均以針葉林為主，其他生態(tài)系統(tǒng)分布較少。

表3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型價(jià)值

3.2 基于生態(tài)系統(tǒng)類型的價(jià)值比較

由圖2可知，由于3種土地覆被數(shù)據(jù)關(guān)于冰雪、荒漠2種生態(tài)系統(tǒng)的面積較為接近，因此兩者的生態(tài)服務(wù)價(jià)值差異較小。但闊葉林、針葉林、混合林、草原、灌木及水系的生態(tài)服務(wù)價(jià)值差異較為明顯，其中，ESACCI數(shù)據(jù)集闊葉林的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最高，達(dá)14 015億元，MODIS數(shù)據(jù)集闊葉林的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最低，僅為3 062.75億元，二者相差10 952.25億元；GLOBCOVER數(shù)據(jù)集的針葉林的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最高，為 7 253.98 億元，MODIS數(shù)據(jù)集的針葉林的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最低，僅為550.92億元，ESACCI數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值介于二者之間，為6 174.49億元；與闊葉林及針葉林相反，MODIS數(shù)據(jù)集中混合林的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最高，為15 946.20億元，ESACCI數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最低，僅為452.78億元，二者相差15 493.42億元；草地和灌木呈現(xiàn)出相似的生態(tài)服務(wù)價(jià)值特征，MODIS和ESACCI數(shù)據(jù)集二者的服務(wù)價(jià)值相似，GLOBCOVER數(shù)據(jù)集的數(shù)值均小于前兩者。

3.3 基于生態(tài)服務(wù)類型的價(jià)值比較

由圖3可知，3種數(shù)據(jù)的11種服務(wù)類型服務(wù)價(jià)值差距相對(duì)較小，特別是食物生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、水源供給、養(yǎng)分循環(huán)等4種服務(wù)類型具有幾乎相同的生態(tài)服務(wù)價(jià)值；對(duì)于氣體調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、生物多樣性、美學(xué)景觀等4種服務(wù)類型，MODIS、ESACCI 2種數(shù)據(jù)集幾乎具有相同的生態(tài)服務(wù)價(jià)值，且二者的生態(tài)服務(wù)價(jià)值均高于GLOBCOVER數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值；3種數(shù)據(jù)集在氣候調(diào)節(jié)和水文調(diào)節(jié)2種服務(wù)類型具有較大的生態(tài)服務(wù)價(jià)值差距，其中MODIS數(shù)據(jù)集具有最大的氣候調(diào)節(jié)生態(tài)服務(wù)價(jià)值，為9 578.10億元，ESACCI數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最小，僅為3 350.66億元，二者相差6 227.44億元，GLOBCOVER數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值介于二者之間，為 6 897.01億元；與氣候調(diào)節(jié)相反，ECACCI數(shù)據(jù)集在水文調(diào)節(jié)方面具有最大的生態(tài)服務(wù)價(jià)值，為11 894.17億元，GLOBCOVER數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值最小，為9 366.70億元，MODIS數(shù)據(jù)集的生態(tài)服務(wù)價(jià)值介于二者之間，為9 841.62億元。

4 結(jié)論與討論

本研究基于謝高地等提出的我國(guó)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算方法，從生態(tài)系統(tǒng)類型及生態(tài)服務(wù)類型2個(gè)方面定量比較了MODIS COLLECTION5、GLBOCOVER、ESACCI等3種數(shù)據(jù)集計(jì)算的生態(tài)服務(wù)價(jià)值。結(jié)果表明，除冰雪、荒漠及濕地3種生態(tài)系統(tǒng)類型，3種數(shù)據(jù)的闊葉林、針葉林、混合林、草地等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值存在較為明顯的差異，其中ESACCI數(shù)據(jù)集的闊葉林、灌木叢2種生態(tài)系統(tǒng)具有最高的生態(tài)服務(wù)價(jià)值；MODIS數(shù)據(jù)集的混合林及草原具有最高的生態(tài)服務(wù)價(jià)值；GLOBCOVR數(shù)據(jù)集的針葉林及水系則具有最高的生態(tài)服務(wù)價(jià)值。相對(duì)于系統(tǒng)類型服務(wù)價(jià)值的明顯差距，3種數(shù)據(jù)的生態(tài)服務(wù)類型服務(wù)價(jià)值的差距則相對(duì)較小，尤其在食物生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、水源供給、養(yǎng)分循環(huán)、美學(xué)景觀等服務(wù)類型方面，3種數(shù)據(jù)集計(jì)算的服務(wù)價(jià)值幾乎相同，三者僅在氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)等2個(gè)服務(wù)類型方面存在一定的差距。盡管從相對(duì)角度的定量比較可以揭示3種數(shù)據(jù)在生態(tài)系統(tǒng)類型及生態(tài)服務(wù)類型2個(gè)方面的生態(tài)服務(wù)價(jià)值特征，為未來(lái)我國(guó)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)建模數(shù)據(jù)的選擇提供一定的科學(xué)依據(jù)，但并不能客觀評(píng)價(jià)3種數(shù)據(jù)集的服務(wù)價(jià)值與真實(shí)情況的差距。隨著30 m分辨率土地覆被遙感產(chǎn)品Globeland30、From GLC(fine resolution observation and monitoring of global land cover，簡(jiǎn)稱From GLC)等數(shù)據(jù)集的公開使用，筆者下一步將進(jìn)行基于高分辨率數(shù)據(jù)絕對(duì)服務(wù)價(jià)值的比較研究，從而更加精確地評(píng)價(jià)現(xiàn)有全球尺度土地覆被數(shù)據(jù)在生態(tài)服務(wù)價(jià)值領(lǐng)域的計(jì)算精度。

致謝：感謝河北省煤炭資源綜合開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心及河北省一流學(xué)科“地質(zhì)資源與地質(zhì)工程”為本研究提供的資金支持。

[1]廖安平，陳利軍，陳 軍，等. 全球陸表水體高分辨率遙感制圖[J]. 中國(guó)科學(xué)：地球科學(xué)，2014，44(8)：1634-1645.

[2]周書貴，邵全琴，曹 巍. 近20年黃土高原土地利用/覆被變化特征分析[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2016，18(2)：190-199.

[3]Verburg P H，Neumann K，Nol L. Challenges in using land use and land cover data for global change studies[J]. Global Change Biology，2011，17(2)：974-989.

[4]唐華俊，吳文斌，余強(qiáng)毅，等. 農(nóng)業(yè)土地系統(tǒng)研究及其關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，48(5)：900-910.

[5]陳 軍，陳 晉，宮 鵬，等. 全球地表覆蓋高分辨率遙感制圖[J]. 地理信息世界，2011，9(2)：12-14.

[6]Lafontaine J H，Hay L E，Viger R J，et al. Effects of climate and land cover on hydrology in the southeastern US：potential impacts on watershed planning[J]. Journal of the American Water Resources Association，2015，51(5)：1235-1261.

[7]Friedl M A，Mciver D K，Hodges J，et al. Global land cover mapping from MODIS：algorithms and early results[J]. Remote Sensing of Environment，2002，83(1/2)：287-302.

[8]Bartholomé E，Belward A S. GLC2000：a new approach to global land cover mapping from earth observation data[J]. International Journal of Remote Sensing，2006，26(9)：1959-1977.

[9]Arino O，Bicheron P，Achard F，et al. GLOBCOVER：the most detailed portrait of earth[J]. Bulletin-European Space Agency，2008，136(4)：24-31.

[10]Gong P，Wang J，Yu L，et al. Finer resolution observation and monitoring of global land cover：first mapping results with Landsat TM and ETM+ data[J]. International Journal of Remote Sensing，2013，34(7)：2607-2654.

[11]Chen J，Chen J，Liao A，et al. Global land cover mapping at 30 m resolution：a POK-based operational approach[J]. Isprs Journal of Photogrammetry & Remote Sensing，2015，103：7-27.

[12]謝高地，張彩霞，張昌順，等. 中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值[J]. 資源科學(xué)，2015，37(9)：1740-1746.

[13]Tsendbazar N E，de Bruin S，Mora B，et al. Comparative assessment of thematic accuracy of GLC maps for specific applications using existing reference data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2016，44：124-135.

[14]Costanza R，D’Arge R,de Groot R，et al.The value of the world’s ecosystem services and natural capital[J]. Nature，1997，387：253-260.

[15]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2011)[M]. 北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2011.

[16]國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)價(jià)格司. 全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編(2011)[M]. 北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2011.

[17]謝高地，張彩霞，張雷明，等. 基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值化方法改進(jìn)[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2015(8)：1243-1254.