韓增林,孟琦琦,閆曉露,趙文禎
1 遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,大連 116029 2 遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心,大連 116029
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種收益[1],對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行研究是生態(tài)文明建設(shè)的重要組成部分。全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的年度平均價(jià)值為33×1012美元,其中海洋生態(tài)系統(tǒng)提供的價(jià)值超過一半[2]。我國近幾十年來,日益頻繁的圍填?;顒釉斐珊0稁鷳B(tài)系統(tǒng)特別是濱海濕地資源呈現(xiàn)不斷退化趨勢,進(jìn)而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能下降。因此,系統(tǒng)地評估進(jìn)而提升海岸帶生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力,加強(qiáng)濱海濕地保護(hù),是促進(jìn)海洋生態(tài)文明建設(shè)的重要途徑。
土地利用/覆蓋變化(Land use and land cover change,LUCC)是研究全球環(huán)境變化的重點(diǎn)內(nèi)容,人類通過改變地表覆被類型[3],從而影響生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能[4],最終導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(Ecosystem Service Value,ESV)改變。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的改變會影響土地利用的結(jié)構(gòu)和效率[5],故二者呈現(xiàn)相互影響、相互制約的關(guān)系,深入探討這一關(guān)系對揭示人類活動對生態(tài)系統(tǒng)的影響以及協(xié)調(diào)人與自然之間的關(guān)系具有重要意義[6]。目前,我國學(xué)者在此方面的研究已取得了豐碩的成果,傅伯杰等[7]概括總結(jié)土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念、方法及未來研究趨勢,鄭洋等[8]以膠州灣為例,從土地利用角度出發(fā)構(gòu)建生態(tài)安全格局,鐘媛和趙敏鋗[9]、黃中華和杜雪君[10]等將研究尺度定位在城市化發(fā)展較快的區(qū)域,提醒決策者在實(shí)施城市發(fā)展政策時(shí)應(yīng)充分考慮區(qū)域生態(tài)條件[11];韓會慶等[12]和李曉煒等[13]以烏江源、萊州灣海岸帶等生態(tài)脆弱區(qū)為切入點(diǎn),研究土地覆被變化對ESV的潛在影響[14-15]。受研究方法的制約[16],他們多將研究重點(diǎn)放在從土地利用轉(zhuǎn)型矩陣[17]來分析其對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響,而忽視了二者空間角度的相關(guān)關(guān)系[18],這也正是本文所要解決的關(guān)鍵問題。郭椿陽等[19]的研究彌補(bǔ)了這一不足,他在較小尺度的格網(wǎng)空間中將土地利用變化圖譜與ESV變化熱點(diǎn)分析相結(jié)合,為從空間上研究二者之間的關(guān)系提供了新思路。
遼東灣北部區(qū)是我國北方典型淤泥質(zhì)海岸之一,其特點(diǎn)是灘地寬廣、灘坡平緩。作為渤海北部濱海濕地的主要分布區(qū),是遷徙鳥類以及近海生物的重要棲息繁殖地,研究區(qū)不僅有珍貴的濕地資源,還具有重要的生態(tài)功能。過去這里被稱為“南大荒”,而近幾十年由于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、漁業(yè)、旅游業(yè)的快速發(fā)展,該地區(qū)成為遼寧濱海濕地圍墾的主要區(qū)域,大規(guī)模圍填海活動對海洋和陸地生態(tài)系統(tǒng)造成損害,導(dǎo)致濱海濕地面積急劇下降,使得區(qū)域的“濕地”景觀面目全非。如果不及時(shí)推進(jìn)濕地保護(hù)修復(fù),將影響海洋資源的可持續(xù)利用,進(jìn)一步威脅海洋生態(tài)安全?;谝陨媳尘?本文將謝高地等[20]當(dāng)量因子法與生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)方法相結(jié)合,在區(qū)分不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的基礎(chǔ)上,構(gòu)建價(jià)值當(dāng)量,采用RS和GIS技術(shù),通過人機(jī)交互解譯分別獲得1985、1993、2002和2014年遼東灣北部區(qū)土地覆蓋信息,用NDVI對研究區(qū)的農(nóng)田、草地ESV進(jìn)行修訂[21],最后利用相關(guān)分析法揭示土地利用強(qiáng)度(Land Use Intensity,LUI)對ESV的影響,并在空間上對影響最大區(qū)域進(jìn)行定位,系統(tǒng)的對海岸帶生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力進(jìn)行評估,以期為研究區(qū)土地資源合理配置、濱海濕地日后的管理與保護(hù)以及生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。
遼東灣位于渤海北部,是中國緯度最高的半封閉式海灣。其北部地區(qū)(東經(jīng)121°14′—122°9′,北緯40°32′—41°12′)是遼寧省小凌河、大凌河、雙臺子河、大遼河四大入海河流的河口海岸地帶,也是遼河三角洲的中心區(qū)域,占據(jù)重要的地理位置。研究區(qū)行政地跨錦州市、盤錦市沿海各縣,這里不僅有我國面積最大的紅海灘及蘆葦沼澤濕地,還是珍稀鳥類的重要棲息地,更是遼河油田的主要分布區(qū)(圖1)。遼東灣北部地區(qū)憑借其重要的生態(tài)地位和資源的優(yōu)勢,近幾十年引起人類的高度關(guān)注,經(jīng)過多年的開發(fā)利用,該區(qū)域已經(jīng)面臨十分嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題??傮w來看,特殊的自然條件和強(qiáng)烈的人類干擾,使得該研究區(qū)成為諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)區(qū)域。
圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Location of the study area
本研究選取美國地質(zhì)勘探局網(wǎng)站(http://landsat.usgs.gov/)提供的1985、1993、2002、2014年四個(gè)時(shí)期的Landsat遙感影像數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源,以1∶50000的地形圖為基準(zhǔn),結(jié)合“高分二號”衛(wèi)星高清影像,首先在ENVI5.1軟件中對4期遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,其次采用面向?qū)ο笈c目視解譯相結(jié)合的方法進(jìn)行土地利用類型劃分。最后,經(jīng)混淆矩陣精度檢驗(yàn),Kappa系數(shù)均達(dá)到0.85以上,分類精度較好,符合本研究需要。本研究參照遼河三角洲濕地分類成果[22],將研究區(qū)用地類型劃分為自然濱海濕地、人工濱海濕地及非濕地,其中自然濱海濕地包括水域、灘涂、草地(蘆葦),人工濱海濕地包括水田和水產(chǎn)養(yǎng)殖,非濕地包括旱地、裸地及建設(shè)用地。另外,用于研究區(qū)修訂的糧食單位面積產(chǎn)量、農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)以及水產(chǎn)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)分別來源于國家統(tǒng)計(jì)局(http://data.stats.gov.cn/index.htm)網(wǎng)站和《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》,農(nóng)作物凈收益來源于《農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。
本文采用謝高地當(dāng)量因子法[23],一個(gè)當(dāng)量因子(D)表示的是全國平均產(chǎn)量的農(nóng)田每年每公頃自然糧食產(chǎn)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。計(jì)算方法如下:
D=Ad×Bd+Ax×Bx+Ay×By
(1)
式中,Ad、Ax、Ay分別表示某年稻谷、小麥和玉米的播種面積占總播種面積的百分比;Bd、Bx、By分別表示該年全國稻谷、小麥和玉米的凈利潤(元/hm2)??紤]到通貨膨脹等因素,均用可比價(jià)進(jìn)行核算。其中建設(shè)用地為硬化地面,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能較弱,ESV極低,甚至為負(fù)數(shù),故不參與核算[24-25]。水產(chǎn)養(yǎng)殖ESV參照張緒良等[26]及索安寧等[27]的估算方法,首先以研究區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖年產(chǎn)量與市場價(jià)格對水產(chǎn)養(yǎng)殖的食物生產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行估算,原材料供給按食品生產(chǎn)功能的10%計(jì)算,氣體和氣候調(diào)節(jié)對應(yīng)水域的氣體和氣候調(diào)節(jié)功能,文化景觀對應(yīng)農(nóng)田的文化景觀功能,其余均為0。
目前,對于近海海域ESV核算的方法十分匱乏[28],本文在借鑒已有研究方法的基礎(chǔ)上,對研究區(qū)不同生態(tài)系統(tǒng)單位面積ESV進(jìn)行時(shí)間和空間修訂。
首先,計(jì)算遼寧省與全國糧食單位面積產(chǎn)量比值,以此作為修訂系數(shù),修訂方法如下:
(2)
Ei=λ×E0i
(3)
式中,λ為地區(qū)修訂系數(shù),Q、Q0分別為遼寧省和全國單位面積糧食產(chǎn)量,Ei為第i類土地利用類型經(jīng)地區(qū)修訂后的生態(tài)服務(wù)功能當(dāng)量,E0i為第i類土地利用類型全國平均的生態(tài)服務(wù)功能當(dāng)量,其中i=1,…,8,依次對應(yīng)旱田、水田、草地、灘涂、荒地、水域、建設(shè)用地、水產(chǎn)養(yǎng)殖。
相同的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部ESV也不完全相同,比如植被覆蓋度的不同會導(dǎo)致生態(tài)服務(wù)功能分布的不同,在本研究區(qū)中灘涂、荒地、水域、建設(shè)用地、水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域由于植被覆蓋度較低,故只對旱田、水田和草地這幾類植被覆蓋度高的土地利用類型進(jìn)行修訂。因此,選取植被覆蓋度系數(shù)為指標(biāo),根據(jù)植被覆蓋度與NDVI的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行逐單元格的ESV修訂[29]。
(4)
(5)
在時(shí)間上,收集相應(yīng)年份糧食單位面積產(chǎn)量、農(nóng)作物凈收益、農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)進(jìn)行逐年修訂[30]。
人類對不同土地資源的投資和使用程度有所差異,最直接的表現(xiàn)就是LUI的變化,這種表現(xiàn)不僅導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能受到影響[31],還是促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化的重要驅(qū)動力[32]。不同的土地利用類型可歸屬于不同的LUI下,Li等[33]將泥灘和未使用的土地劃分為LUI- 1,森林、草原及開放水域?yàn)長UI- 2,水產(chǎn)養(yǎng)殖為LUI- 3,農(nóng)業(yè)用地類型為LUI- 4,建設(shè)用地為LUI- 5,因此,本文將研究區(qū)的8種土地利用類型劃分到5種LUI中,如表1。
表1 研究區(qū)土地利用強(qiáng)度劃分
考慮到不同土地利用類型交界處的單元格中有分布多種土地利用類型的可能性,會導(dǎo)致同一單元格中有多種土地利用強(qiáng)度,而無法用某一種來代表此單元格的土地利用強(qiáng)度,故采用土地利用強(qiáng)度分析模型[34]對土地利用強(qiáng)度進(jìn)行處理,得到研究區(qū)土地利用強(qiáng)度綜合指數(shù):
(6)
式中,L為研究區(qū)土地利用強(qiáng)度綜合指數(shù);Pi為研究區(qū)內(nèi)第i級土地利用強(qiáng)度(i=1,2,3,4,5);Qi為研究區(qū)第i級土地利用類型所占面積百分比;n為研究區(qū)土地利用強(qiáng)度分級數(shù)。
地統(tǒng)計(jì)(Geostatistics)又稱為空間統(tǒng)計(jì)分析,適用于研究存在于空間中的既有隨機(jī)性又有結(jié)構(gòu)性的現(xiàn)象,解決了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法無法分析空間數(shù)據(jù)的問題,現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)等諸多領(lǐng)域中[35]。半方差分析是地統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)重要組成部分,其函數(shù)表達(dá)式為[36]:
(7)
式中,γ(h)為半方差函數(shù),z(x)是區(qū)域化變量z在空間位置x的值,z(x+h)是變量z在x+h處的值;E[z(x)-z(x+h)]2是取樣間隔為h時(shí)的樣本值方差的數(shù)學(xué)期望。半方差分析有幾個(gè)重要參數(shù):塊金值(C0)、基臺值(C0+C)、變程(Range)。C0/(C0+C)反應(yīng)隨機(jī)部分在總的空間變異中所占比例?;貧w系數(shù)r2和殘差RSS是評價(jià)函數(shù)模擬效果的兩個(gè)指標(biāo),r2越大、RSS越小,則擬合效果越好[37]。
地理加權(quán)回歸(GWR)用回歸原理解釋具有空間分布特征的多個(gè)變量之間的數(shù)量關(guān)系,允許回歸系數(shù)隨空間而變化,從而反映出因變量和自變量之間的關(guān)系在空間尺度上的變動[38],可以解決在研究對象有較強(qiáng)空間相關(guān)性時(shí),傳統(tǒng)線性回歸模型估計(jì)不可靠的問題,模型結(jié)構(gòu)如下:
(8)
式中,yi為觀測值,(ui,vi)代表第i個(gè)地點(diǎn)的地理坐標(biāo),β0(ui,vi)為模型在i點(diǎn)的回歸常數(shù),βj(ui,vi)為自變量xj在i點(diǎn)處的回歸系數(shù),n為獨(dú)立變量個(gè)數(shù),xij為獨(dú)立變量xj在i點(diǎn)的值,εi為i處的隨機(jī)誤差。
3.1.1ESV時(shí)間變化
本文以研究區(qū)1985—2014年土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于可量化標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建出不同類型生態(tài)系統(tǒng)各種服務(wù)功能價(jià)值當(dāng)量,結(jié)合研究區(qū)特殊的濱海濕地條件,構(gòu)建遼東灣北部區(qū)土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化表(表2)及不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型價(jià)值變化表(表3)。
表2 研究區(qū)土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化
以1993年為界,研究期內(nèi)ESV總值變化分為兩個(gè)階段:1985—1993年增加不足1億元;1993年以后ESV持續(xù)下降,且2002—2014年降幅大于1993—2002年,說明近30年,研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)整體呈退化趨勢,且退化程度逐漸加深。各土地利用類型中(表2),以灘涂、水域?yàn)榇淼淖匀粸I海濕地和以水產(chǎn)養(yǎng)殖為代表的人工濕地價(jià)值量變動最為突出。研究期間內(nèi)遼東灣北部區(qū)由于城市發(fā)展的需要,較大斑塊的泥灘和沙質(zhì)海灘被圍用于海水養(yǎng)殖,造成研究區(qū)內(nèi)自然濱海濕地大面積減少,人工濕地面積迅速擴(kuò)張,進(jìn)而引發(fā)自然濱海濕地總價(jià)值大幅下降,人工濕地中的水產(chǎn)養(yǎng)殖用地總價(jià)值大幅增加。在自然濱海濕地中,灘涂和水域ESV波動下降,直至2014年,灘涂ESV年平均變化率為-3.28%,水域ESV年平均變化率為-2.67%。研究期間區(qū)內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖ESV持續(xù)增加,30年間增加近80倍,這種大幅上漲一定程度上緩解了由于自然濱海濕地面積萎縮所引起的研究區(qū)ESV總價(jià)值衰退程度。除此之外,非濕地用地的ESV有增有減,但對研究區(qū)整體ESV的影響并不顯著,旱地、水田、草地和裸地ESV先增加后減少,整體略有增加,但其增加量與自然濱海濕地減少的價(jià)值相比幾乎可以忽略不計(jì)。
表3 遼東灣北部區(qū)不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化
采用千年生態(tài)系統(tǒng)評估(MA)的方法,將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分為四類一級服務(wù):供給、調(diào)節(jié)、支持和文化服務(wù),并進(jìn)一步細(xì)分為11種服務(wù)功能(表3)。從不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)角度分析,4個(gè)一級服務(wù)中調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值量最多,供給服務(wù)次之,文化服務(wù)最少。1985—2002年,研究區(qū)內(nèi)陸濕地緩慢增加,而大面積的濱海濕地急劇減少,主要轉(zhuǎn)化為以水產(chǎn)養(yǎng)殖和水田為代表的人工濱海濕地以及建設(shè)用地等非濕地,所以主要由自然濱海濕地構(gòu)成的調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值量在研究期內(nèi)呈下降趨勢,由1985年的80%下降至2014年的53%,但始終超過研究區(qū)總價(jià)值的一半,而供給服務(wù)價(jià)值量在人工濕地面積增加的影響下由原來的不足1%持續(xù)上漲到37%。在11個(gè)二級服務(wù)功能中,水文調(diào)節(jié)服務(wù)價(jià)值量最多,其中1985年提供了575255.98萬元,達(dá)到當(dāng)年的64%,由于研究區(qū)上游建設(shè)攔河大壩,造成水資源短缺,故水文調(diào)節(jié)價(jià)值量始終呈下降趨勢,且下降速度加快;維持養(yǎng)分循環(huán)價(jià)值量最少,始終不足1%;食物生產(chǎn)、原料生產(chǎn)價(jià)值量始終在增長,但通過變化率可以看出增長速度越來越慢,其他服務(wù)功能中,除了氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、維持養(yǎng)分循環(huán)價(jià)值量在1985—1993年略增加外,其余服務(wù)價(jià)值量均有不同比例的下降,其中水資源供給服務(wù)所提供的ESV下降至負(fù)值,可見研究區(qū)水域生態(tài)系統(tǒng)被嚴(yán)重破壞。
3.1.2ESV空間分異特征
不同開發(fā)強(qiáng)度會形成不同土地利用類型,同一類土地利用類型在不同空間位置上的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值也會有所不同。為保證每個(gè)尺度內(nèi)信息的完整性及定量評價(jià)的準(zhǔn)確性[39],首先在ArcGIS10.2環(huán)境下構(gòu)建500m×500m的格網(wǎng),計(jì)算單個(gè)網(wǎng)格的ESV平均值,對數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)轉(zhuǎn)換后,最后在GS+軟件中進(jìn)行模型擬合分析,結(jié)果見表4。
表4 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值半方差函數(shù)參數(shù)
1985年、2002年、2014年均為球型模型擬合效果最好,1993年指數(shù)模型擬合效果最佳。研究區(qū)4個(gè)時(shí)期C0/(C0+C)均在25%—75%,說明各時(shí)期研究區(qū)ESV均值具有中等的空間相關(guān)性。在ArcGIS10.2地統(tǒng)計(jì)模塊中,運(yùn)用普通克里金法(Ordinary Kriging)進(jìn)行插值,以表4中的數(shù)據(jù)為高級參數(shù),生成1985、1993、2002、2014年的ESV空間分異圖(圖2)。
圖2 研究區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分異/(×106元/hm2)Fig.2 The spatial differentiation of ecosystem services value per unit area in the study area
圖2顯示,遼東灣北部區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值在空間上總體呈現(xiàn)由南高北低向西高東低演變的趨勢,南部地區(qū)的生態(tài)優(yōu)勢先增強(qiáng)后減弱,最終消失。較高值及高值區(qū)主要分布在研究區(qū)中部和南部,與自然濱海濕地分布位置基本一致,區(qū)域內(nèi)主要分布水域用地,受人類活動干擾程度較低,但由于雙臺子河上游攔河大壩的建設(shè),水資源短缺,較高值區(qū)與高值區(qū)由原來的條帶狀轉(zhuǎn)變?yōu)樗槠瑺罘植?;研究區(qū)西北部和東部,由于裸地和建設(shè)用地分布比例較高而成為單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的低值區(qū)域與較低值區(qū),1993—2002年,大凌河河口進(jìn)行人為向東河流改道,大量泥沙淤積在研究區(qū)中南部地區(qū),擴(kuò)大了西北部低值區(qū)的范圍,而東部低值區(qū)隨著遼東灣新區(qū)的擴(kuò)建,也逐漸向西擴(kuò)張,直至與西北部低值區(qū)匯合;中值區(qū)始終呈片狀分布在較低值區(qū)與較高值區(qū)的過渡地帶,不斷被低值區(qū)和較低值區(qū)侵占,在2014年中值區(qū)幾乎完全消失。
3.2.1LUI對研究區(qū)ESV總價(jià)值的影響
通過對比表1與表2中的數(shù)據(jù)可以看出,LUI高的地區(qū)ESV較低,為了定量驗(yàn)證并進(jìn)一步分析兩者間的相關(guān)關(guān)系,計(jì)算出1985、1993、2002、2014四個(gè)時(shí)期的土地利用強(qiáng)度綜合指數(shù)分別為225、262、281、288,再計(jì)算研究區(qū)土地利用強(qiáng)度綜合指數(shù)與ESV之間的相關(guān)系數(shù),在Origin2017軟件中生成二者關(guān)系的散點(diǎn)圖,并進(jìn)行線性擬合,如圖3。
圖3 遼東灣北部區(qū)土地利用強(qiáng)度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的關(guān)系Fig.3 The relationship between land use intensity and ecosystem services value was studied
研究區(qū)土地利用強(qiáng)度綜合指數(shù)與ESV的相關(guān)系數(shù)為-0.6047,表示二者關(guān)系為強(qiáng)相關(guān),且擬合曲線顯示研究區(qū)ESV隨土地利用強(qiáng)度的增加呈下降趨勢(圖3),說明二者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
LUI表明人類對土地的勞動和資本的投入,即LUI越高,人類對生態(tài)系統(tǒng)干擾越多。研究區(qū)LUI的增加主要發(fā)生在盤錦市和凌海市的沿海地區(qū),大規(guī)模的圍墾活動直接引起LUI較低的灘涂濕地(LUI- 1)和草灘濕地(LUI- 2),轉(zhuǎn)化為LUI較高的水產(chǎn)養(yǎng)殖(LUI- 3)和水田(LUI- 4),在ESV的構(gòu)成中,水產(chǎn)養(yǎng)殖的價(jià)值始終低于灘涂,水田的價(jià)值始終低于草地,可見人類對土地的利用總是將高ESV的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為低ESV的生態(tài)系統(tǒng),最終導(dǎo)致研究區(qū)ESV下降。研究初期,LUI增加,研究區(qū)ESV沒有減少,這主要是因?yàn)樗a(chǎn)養(yǎng)殖所帶來的巨大經(jīng)濟(jì)效益一定程度上消減了研究區(qū)ESV降低的值,故研究區(qū)ESV非降反增,而在研究的中后期,LUI和ESV之間的相關(guān)性呈現(xiàn)強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān),ESV急劇下降,且降幅增大,這是因?yàn)槿祟悓ν恋赝度氲膭趧雍唾Y本越多,所積累的負(fù)面效應(yīng)就越明顯,最直接的表現(xiàn)就是生態(tài)環(huán)境被破壞,可持續(xù)發(fā)展能力下降。因此,研究表明遼東灣北部區(qū)土地利用綜合強(qiáng)度越大,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值越低,但由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的多樣性以及空間分布的不均衡性,不同服務(wù)類型的價(jià)值變化會呈現(xiàn)出不同趨勢。
3.2.2土地利用強(qiáng)度對不同服務(wù)類型ESV的影響
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型分為4類一級服務(wù),分別是:供給、調(diào)節(jié)、支持、文化服務(wù)。人類常常通過向土地投入更多的資金、技術(shù)和勞動力等方式來獲取資源,這可能會犧牲某些服務(wù)類型以達(dá)到提高供給服務(wù)能力的目的[40],為了進(jìn)一步探討不同服務(wù)類型之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系,采用與3.2.1中相同的方法,得到LUI與不同服務(wù)類型下ESV的相關(guān)系數(shù)(表5),并繪制散點(diǎn)圖(圖4)。
表5 遼東灣北部區(qū)土地利用強(qiáng)度與不同服務(wù)類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值相關(guān)系數(shù)
圖4 遼東灣北部區(qū)土地利用強(qiáng)度與不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系Fig.4 The relationship between land use intensity and different ecosystem services was studied
根據(jù)表5和圖4所示,4類一級服務(wù)價(jià)值與LUI相關(guān)系數(shù)的絕對值均大于0.6,并且LUI除了與調(diào)節(jié)服務(wù)呈強(qiáng)相關(guān)性外,其余三種均呈極強(qiáng)相關(guān)性。其中,LUI與供給服務(wù)呈正相關(guān),即LUI越大,供給服務(wù)價(jià)值量越高;與其他三種服務(wù)呈負(fù)相關(guān),即LUI越大,調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)、文化服務(wù)的價(jià)值量就越低。這是因?yàn)長UI對ESV的影響是一個(gè)長期且緩慢的過程。短期內(nèi),LUI的增加會帶來明顯經(jīng)濟(jì)效益,表現(xiàn)在服務(wù)類型上是供給服務(wù)提供的食物生產(chǎn)和原料生產(chǎn)的價(jià)值迅猛增加。90年代初,大洼縣三角洲地區(qū)圍墾活動開展,大面積以調(diào)節(jié)服務(wù)為主的濕地和近岸水域轉(zhuǎn)化為水產(chǎn)養(yǎng)殖及水田等以供給服務(wù)為主的土地利用類型,并且導(dǎo)致生物多樣性大大減少,研究區(qū)支持服務(wù)價(jià)值量降低。綜上可知,四種服務(wù)類型之間存在著以供給服務(wù)價(jià)值的增加而導(dǎo)致其他服務(wù)類型價(jià)值減少的權(quán)衡關(guān)系。
3.2.3LUI與ESV回歸系數(shù)空間分異
LUI對ESV的影響整體上呈負(fù)相關(guān),但不同區(qū)域所表現(xiàn)的相關(guān)性有所不同,因此本文進(jìn)一步引入GWR分析不同區(qū)域LUI與ESV之間的空間耦合關(guān)系。本研究在ArcGIS10.2軟件中計(jì)算出自變量ESV1985、1993、2002、2014年的Moran指數(shù)分別為0.68、0.72、0.71、0.45,數(shù)據(jù)具有空間正相關(guān)性,并且通過了1%水平顯著性檢驗(yàn)。由于數(shù)據(jù)具有顯著地正相關(guān)關(guān)系,在ArcGIS10.2中采用地理加權(quán)回歸模型進(jìn)一步探究,結(jié)果顯示,4個(gè)研究時(shí)期模型擬合R2值分別為0.64、0.74、0.76、0.47,AICc值分別為-1292.94、-3335.94、-4510.52、-5201.85,模型擬合效果較好。
由回歸系數(shù)分布圖(圖5)可以看出,LUI回歸系數(shù)在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)均以負(fù)相關(guān)為主,LUI增加,ESV減小。從回歸系數(shù)在空間分布上來看,數(shù)值有正有負(fù):1985年,回歸系數(shù)正值區(qū)出現(xiàn)在研究區(qū)南部灘涂濕地,這是因?yàn)闉┩客恋乩妙愋退峁┑墓┙o服務(wù)價(jià)值較多,通過3.2.1得到結(jié)果,土地利用強(qiáng)度與供給服務(wù)的關(guān)系為正相關(guān),故研究區(qū)南部灘涂區(qū)域回歸系數(shù)為正值,且數(shù)值較大;1993年,隨著土地利用類型的轉(zhuǎn)變,正值區(qū)不斷縮減,負(fù)高值區(qū)不斷擴(kuò)張,大面積灘涂被開發(fā)利用為水產(chǎn)養(yǎng)殖用地及裸地,由于裸地的LUI和ESV值均較低,所以裸地區(qū)域仍保持回歸系數(shù)的正值區(qū),其余正值區(qū)隨著水產(chǎn)養(yǎng)殖變化為顯著的負(fù)值區(qū);2002年,回歸系數(shù)空間變化不大,裸地用地類型大面積減少,回歸系數(shù)正值區(qū)也幾乎隨之消失;2014年,正值區(qū)面積再一次擴(kuò)大,但此次數(shù)值變化較小。綜上可知,回歸系數(shù)高值區(qū)和低值區(qū)均出現(xiàn)在研究區(qū)南部地區(qū),可見南部地區(qū)人類改造土地利用類型的活動對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值影響較大,故在改造過程中要根據(jù)具體的自然環(huán)境特點(diǎn)確定合適的土地利用方式,避免因盲目開發(fā)而造成土地資源的損失和浪費(fèi)。
圖5 1985—2014年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化GWR模型回歸系數(shù)空間分布Fig.5 Spatial distribution of regression coefficient of GWR model for change of ecosystem service value from 1985 to 1993
日益增長的土地利用強(qiáng)度對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值造成顯著影響,合理配置濱海濕地資源對保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)、維護(hù)生態(tài)平衡具有重要意義。經(jīng)過核算,近30年遼東灣北部區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總值整體呈下降趨勢,生態(tài)環(huán)境退化明顯。研究期間,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總值共計(jì)減少約47899萬元,不同土地利用類型單位面積ESV變化明顯,在每年的ESV構(gòu)成中,水域占比重最大,灘涂和草地次之,水產(chǎn)養(yǎng)殖提供的價(jià)值越來越多;裸地提供價(jià)值最少。隨著沿海城市的建設(shè)與發(fā)展,中部和南部地區(qū)的自然濱海濕地如灘涂和水域等ESV高的土地利用類型正在不斷喪失與退化,低值區(qū)不斷向南擴(kuò)張。為維持研究區(qū)生態(tài)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,首先,對于新增的圍填海活動,要嚴(yán)格管控;其次,處理好該區(qū)域圍填海歷史遺留問題,對圍填海現(xiàn)狀進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查;最后,在守住生態(tài)保護(hù)紅線的同時(shí),修復(fù)受損的濱海濕地。
通過對土地利用強(qiáng)度與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空耦合關(guān)系分析可知,土地利用強(qiáng)度的增加在短期內(nèi)會帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益,具體表現(xiàn)在供給服務(wù)價(jià)值的迅速增加。研究初期,LUI增加,但在水產(chǎn)養(yǎng)殖所帶來的巨大經(jīng)濟(jì)效益影響下,研究區(qū)ESV沒有減少,但長此以往,土地利用強(qiáng)度增加所帶來的負(fù)面影響逐漸顯現(xiàn),LUI與ESV呈現(xiàn)強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系,隨著LUI的增加,調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)以及文化服務(wù)價(jià)值大幅度下降,造成的生態(tài)經(jīng)濟(jì)損失難以估量。在空間分析方面,研究區(qū)南部地區(qū)LUI與ESV之間相關(guān)性更為強(qiáng)烈,可見南部地區(qū)人類改造土地利用類型的活動對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化影響較大。鑒于此,在對土地進(jìn)行投資和使用時(shí),慎重決定投資方式及建設(shè)力度,協(xié)調(diào)好各種土地利用類型的比例,構(gòu)建完善的土地利用類型結(jié)構(gòu),尤其是遼東灣北部區(qū)南部地區(qū)。
由于遼東灣北部區(qū)濱海濕地的特殊性,本研究基于當(dāng)量因子法在估算ESV時(shí)作多次修訂。時(shí)間上,將研究期間的遼寧省單位面積產(chǎn)量與全國糧食面積產(chǎn)量的比值作為修訂系數(shù);空間上,利用NDVI對研究區(qū)的農(nóng)田、草地生態(tài)系統(tǒng)作進(jìn)一步的修訂,并通過地統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析方法分析ESV空間分異特征。此外,本文利用相關(guān)分析法揭示LUI與ESV以及不同服務(wù)類型價(jià)值之間的關(guān)系,為研究區(qū)土地資源合理配置及生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供參考。由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的異質(zhì)性,即使多次修訂也未必能得到研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)精確地價(jià)值,且在利用相關(guān)分析法進(jìn)行分析時(shí),由于樣本較少,方法上可能存在不確定性,但本研究能夠初步探討在土地利用強(qiáng)度變化的影響下,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化趨勢。實(shí)際上,研究區(qū)ESV變化并不僅僅受LUI改變這一因素的影響,還與其他自然和社會經(jīng)濟(jì)因素等密切相關(guān),由于研究時(shí)期較長、指標(biāo)選擇性較多,故將在今后的研究中對其他驅(qū)動因子進(jìn)行深入剖析。
本文采用當(dāng)量因子法與生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)方法相結(jié)合的方式,充分考慮遼東灣北部區(qū)自然地理環(huán)境的特殊性,利用相關(guān)分析與地理加權(quán)回歸的方法,實(shí)現(xiàn)研究區(qū)ESV時(shí)空動態(tài)及與LUI時(shí)空耦合關(guān)系的綜合評估,主要結(jié)論如下:1985—2014年,研究區(qū)內(nèi)ESV變化顯著,生態(tài)環(huán)境退化趨勢明顯,尤其是在2002—2014年間,ESV降幅最大,價(jià)值變化率達(dá)到-4.26%;研究期間內(nèi),遼東灣北部單位面積ESV空間分異呈現(xiàn)由南高北低向西高東低演變的趨勢,較高值及高值區(qū)分布在中部和南部;低值區(qū)與較低值區(qū)分布在西北部和東部,中值區(qū)始終呈片狀分布在較低值區(qū)與較高值區(qū)的過渡地帶,不斷被低值區(qū)和較低值區(qū)侵占;研究期間內(nèi),LUI與ESV相關(guān)關(guān)系在LUI增加的影響下,ESV先略有升高,后急劇下降,且降幅較大;研究期間內(nèi),隨著LUI的增加,四種服務(wù)類型之間出現(xiàn)以供給服務(wù)價(jià)值的增加而導(dǎo)致其他服務(wù)類型價(jià)值減少的權(quán)衡關(guān)系,而這種關(guān)系在研究區(qū)南部地區(qū)表現(xiàn)的尤為強(qiáng)烈。