河南省沿黃區(qū)域土地利用變化多情景模擬及生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估

付文靜， 黃珺嫦， 汪 松

（1.河南農業(yè)大學資源與環(huán)境學院，鄭州 450000； 2.河南省土地整治與生態(tài)重建工程技術研究中心，鄭州 450000；3.鶴壁職業(yè)技術學院食品工程學院，河南鶴壁 458000）

在生態(tài)系統(tǒng)服務的相關概念中，目前認可度較高的是自然生態(tài)系統(tǒng)及其物種所提供的能夠滿足和維持人類生活需要的條件和過程［1］. 對生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行評估，有助于保證生態(tài)系統(tǒng)價值、更好地發(fā)揮生態(tài)系統(tǒng)對人類社會的服務功能，從而實現人類社會與自然的和諧共生. 國內外關于生態(tài)系統(tǒng)服務的研究內容有生態(tài)系統(tǒng)服務分類、價值定量化評估、土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務的影響等；研究方法有模型分析法（InVEST、ARIES）、能值分析法、生態(tài)模型法、價值當量表估算、主成分分析、情景模擬等；研究尺度有省域、市域、縣域、區(qū)域等. 關于生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估主要是基于單位面積價值當量因子方法［2］和單位服務功能價格方法兩大類［3］. 這兩大評估方法前者更傾向于較大尺度區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估，在評估中參數較少、計算過程也相對簡單. 本文利用單位面積價值當量因子方法對河南省沿黃區(qū)域進行多情景下土地利用變化多情景模擬及生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估.

本研究以河南省沿黃區(qū)域2010 年和2015 年的遙感數據為基礎，運用未來用地模擬（Future Land Use Simulation，FLUS）模型對2035年河南省沿黃區(qū)域不同情景下的土地利用變化進行模擬，并對生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行評估，旨在研究土地利用的時空變化特征和土地利用變化下生態(tài)系統(tǒng)服務價值發(fā)生了怎樣的變化.

1 研究區(qū)概況

河南省沿黃區(qū)域位于33°55′～36°21′N、110°36′～116°10′E，地處溫帶，多屬季風性氣候，地形平坦，土地利用主體多為耕地. 研究區(qū)主要包括鄭州、洛陽、開封、焦作、新鄉(xiāng)、三門峽、濮陽、濟源8市26縣. 截至2019年，河南省沿黃區(qū)域常住人口4 073.44萬人，總面積60 494 km2，生產總值29 958.69億元.

2 數據來源

采用2010年、2015年地類數據來自歐空局LandCover300m數據，參考聯(lián)合國糧食及農業(yè)組織（UN FAO）的土地覆蓋分類系統(tǒng)（LCCS）的22類土地利用類型，最終借助ArcGIS10.2軟件的重分類功能獲得了6個一級土地利用類型［4-5］數據.

地類變化影響因子包括高程、坡度、氣溫、降水等自然因素；距公路距離、距水系距離等區(qū)位因素；國內生產總值、人口等社會經濟因素. 其中高程、坡度、氣溫、降水數據來源于資源環(huán)境科學與數據中心（http：//www.Resdc.cn/）；距公路距離、距水系距離數據是通過百度地圖API爬取的歷年公路、水系矢量圖所得；國內生產總值、人口數據來源于《河南省統(tǒng)計年鑒》（2011年、2016年）. 所有數據分辨率均為1 km，除國內生產總值、人口數據外，其他數據利用了ArcGIS10.2軟件中坐標配準、投影轉換、重采樣、空間分析等工具進行了處理.

3 研究方法

3.1 Markov模型

馬爾可夫鏈（Markov）模型是以概率轉移為基礎進行隨機過程描述的一種科學預測方法，其穩(wěn)定性和無記憶性的特征適合用于土地利用變化過程，近些年來廣泛用于土地利用變化模擬的過程中，以預測未來土地利用數量［6-8］. 計算公式：

式中：Vn+1為在一段研究期的末期的土地利用狀態(tài)；Mij為土地利用狀態(tài)的轉移概率矩陣；Vn為研究期初期的土地利用狀態(tài).

3.2 FLUS模型

3.2.1 FLUS模型介紹 FLUS模型能夠用于模擬人類活動與自然影響下的土地利用變化以及未來土地利用情景. 首先，FLUS模型采用神經網絡算法（ANN）從一期土地利用數據與多種驅動力因子獲取各類用地類型在研究范圍內的適宜性概率. 其次，采用從一期土地利用分布數據中采樣的方式，能較好地避免誤差傳遞的發(fā)生［9-11］. 在土地變化模擬過程中，FLUS模型提出一種基于輪盤賭選擇的自適應慣性競爭機制，該機制能有效處理多種土地利用類型在自然作用與人類活動共同影響下發(fā)生相互轉化時的不確定性與復雜性，使得FLUS模型具有較高的模擬精度，并且能獲得與現實土地利用分布相似的結果［12］.神經網絡的適宜性概率模塊數學表達式為：

式中：Sl(l,q,t)為q類型用地在時間t、柵格l下的適宜性概率wj；q是輸出層與隱藏層之間的權重；sigmoid()是隱藏層到輸出層的激勵函數；netj(l,t)表示第j個隱藏層柵格l在時間t上所接到的信號.自適應慣性機制的元胞自動機模塊數學表達式為：

3.2.2 驅動因子選取 基于數據的可獲得性、連續(xù)性和可量化性等原則，在參考相關文獻、結合研究區(qū)實際情況的基礎上共選取了區(qū)位、自然、社會經濟3 個方面的因素，包括8 個驅動因子［14］（表1）.

表1 研究區(qū)驅動因子選擇及含義Tab.1 Selection and meaning of driving factors in the study area

3.2.3 轉換規(guī)則 根據研究區(qū)的實際情況和參考相關文獻［15］，將建設用地設置為0，即不能轉化為其他用地，而其他幾種土地利用類型之間可以相互轉化. 土地利用變化轉換規(guī)則如表2.

表2 土地利用變化轉換規(guī)則Tab.2 Land use change conversion rules

3.2.4 土地利用變化鄰域因子設置 鄰域權重因子是代表不同類型用地的擴張強度，用于反映各類型用地在內部和外部影響因子驅動下表現出來的擴張能力，參數0～1. 越接近1代表該土地利用類型的擴張能力越強［16］. 結合研究區(qū)的實際情況，對鄰域因子值在模型中不斷進行調試，比較不同值下的模擬精度，得到精度較高時的因子參數（表3）.

表3 土地利用變化鄰域因子參數表Tab.3 Parameter table of neighborhood factors of land use change

3.2.5 精度驗證 對于土地利用空間布局情況的模擬結果，可以利用ArcGIS軟件中的柵格計算器工具來檢驗. 借助ArcGIS軟件中的柵格計算器功能進行精度檢驗，檢測出來的精度較高為98%，說明此次模擬較為成功，FLUS模型有較高的準確度，模擬的科學性和可信性強，對于土地利用變化模擬有較高的解釋能力. 以上設置的模型參數和制作的適宜性概率圖集符合河南省沿黃區(qū)域土地利用的變化規(guī)律特征，可以使用該軟件根據以上設置的參數對研究區(qū)2035年的土地空間分布情況進行模擬分析.

3.2.6 情景設定

1）自然發(fā)展情景. 該情景是基于2010—2015年土地利用變化規(guī)律，不設定各類型用地之間相互轉換的限制條件以及未涉及政府和市場干預的變化情景，是土地利用變化模擬考慮其他約束條件的基礎.

2）耕地保護情景. 結合河南省沿黃區(qū)域土地利用實際情況，在約束條件方面加入基本農田保護區(qū)，以限制基本農田保護區(qū)的地類向其他土地的轉化. 設置耕地向建設用地的轉移概率減少60%，最終得出2035年耕地保護情景下的土地需求量.

3）經濟優(yōu)先情景. 該種情景下，為了確保經濟的發(fā)展，建設用地的擴張成為必然. 從2010—2015年土地利用類型的轉移概率矩陣來分析，河南沿黃區(qū)域建設用地主要由耕地和草地轉換而來. 在經濟優(yōu)先情景中，假定這兩類用地向建設用地轉變的速率加快50%，其他用地類型轉變速率不變，據此得到研究區(qū)2035年的用地需求.

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法

參考謝高地等［17］于2015年提出的單位面積ESV當量表，并利用單位面積農田糧食產出的經濟價值量進行標準換算［18-20］，借鑒已有修正成果系數［21］，對本研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量進行修正（河南省修正系數為1.39），最終得到河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數表（表4）.

表4 河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數表Tab.4 Ecosystem service value coefficients of regions along the Yellow River in Henan Province單位：元（/hm2·年）

生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ESV）計算公式：

式中：i為土地利用類型；Ai為研究區(qū)內第i類土地利用類型的面積，hm2；VCi為第i類土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值，元/hm2.

4 結果與分析

4.1 土地利用變化結果

4.1.1 土地利用變化結果 基于ArcGIS10.2軟件分析2010 年和2015 年的土地利用數據量，得到河南省沿黃流域各種地類的土地利用情況和土地利用狀況（表5、圖1）. 由表5可知，2010—2015 年，耕地和林地占主體地位，在兩期的土地利用現狀中耕地和林地分別占57.03%、56.51%和21.39%、21.37%，表明研究區(qū)以農業(yè)為主要生產方式. 在此期間耕地減少了44 200 hm2，林地和草地也呈現小幅度減少的態(tài)勢，建設用地增加了45 400 hm2，水域和其他土地則呈現小幅度增加的趨勢. 由圖1可知，在空間上，耕地主要沿黃河及其支流段向兩邊擴散，主要集中分布在河南沿黃區(qū)域東北部，西南部較少，由西南部的“山”字形向東北部延伸. 林地主要分布在西南部，少量分布在河南沿黃區(qū)域北部邊界處，且草地多伴隨林地分布. 建設用地分布比較分散，主要由各市呈網絡狀向周邊輻射. 總體來說，2010—2015年，所有土地利用類型的面積都發(fā)生了變化，面積減少最多的是耕地，增加最多的是建設用地. 究其原因，與人口數量不斷增長、城鎮(zhèn)化水平不斷提高、經濟不斷發(fā)展有直接關系. 此外，林地、草地、水域面積的變化均處于平穩(wěn)的狀態(tài)，這離不開政府的及時監(jiān)督與管理控制，與保護環(huán)境等國民意識的提高也有一定的關系.

表5 2010年和2015年各類土地利用面積及占比Tab.5 The area and proportion of various types of land use in 2010 and 2015

圖1 河南省沿黃流域2010年和2015年土地利用狀況圖Fig.1 The land use status map of regions along the Yellow River in Henan Province in 2010 and 2015

4.1.2 土地利用變化多情景模擬結果 根據河南省沿黃區(qū)域實際情況，在土地利用變化模擬中加入限制條件，建立了自然發(fā)展、耕地保護和經濟優(yōu)先3種土地利用變化模擬情景，結合ArcGIS10.2中要素轉柵格、柵格計算器等工具分析得出河南省沿黃區(qū)域2015年和2035年的土地利用數量變化（表6）以及2035年的空間變化（圖2）.

圖2 2035年多情景土地利用模擬圖Fig.2 Land use simulation map of 2035 under different scenarios

表6 2015年和預計2035年各類土地利用面積Tab.6 Land use area of each category in 2015 and 2035單位：hm2

在自然發(fā)展情景下，和2015年相比，可以從時間和空間尺度兩個方面進行分析. 從時間上來看：耕地、林地、草地和未利用地面積都有不同程度的減少，其中耕地面積減少171 000 hm2，林地和草地面積分別減少5600 hm2和4800 hm2；耕地向其他地類的轉化量為278 500 hm2；建設用地、水域和未利用土地的面積有所增加，其中建設用地面積增加幅度最大，為177 700 hm2，水域和未利用地只有小幅度的增加；研究中限制了建設用地向其他地類轉移的條件，因此其他用地轉換為建設用地的變化量即為建設用地的增加量，這對3種土地利用變化模擬情景都適用，均為177 700 hm2. 從空間上來看，沿黃區(qū)域耕地轉換區(qū)域主要集中在洛陽和鄭州，變化量分別為88 200、57 100 hm2；其他地類向建設用地轉換最多的區(qū)域集中在開封、洛陽、鄭州，變化量分別為43 500、39 400、46 300 hm2. 這些結果表明，在自然發(fā)展情景下，隨著社會經濟的發(fā)展和人口的增長，建設用地勢必會不斷地擴張占用其他土地類型的面積，其余土地利用的情況均反映了區(qū)域土地利用變化特征.

在耕地保護情景下，和2015 年相比，可以從時間和空間尺度兩個方面進行分析. 從時間上來看：耕地、草地、水域和未利用地的面積都有所減少，分別減少31 300、1200、8100、300 hm2；耕地向其他地類的轉化量為51 200 hm2；建設用地的增加量為20 100 hm2；其他用地轉換為建設用地的變化量為20 100 hm2. 從空間上來看：沿黃區(qū)域耕地向其他用地轉換的區(qū)域主要集中在洛陽、三門峽和鄭州，變化量分別為22 000、13 600、6900 hm2；其他地類向建設用地轉換最多的區(qū)域集中在鄭州、濟源和洛陽，變化量分別為6400、5000、3700 hm2. 在此情景下，耕地向其他地類的轉化量有所減少，特別是耕地向建設用地的轉移數量，說明在耕地保護情境下可以有效減緩建設用地的發(fā)展，耕地的數量和質量得到了保證.

在經濟優(yōu)先情景下，和2015年相比，可以從時間和空間尺度兩個方面進行分析. 從時間上來看：耕地減少量最多，為63 500 hm2，林地、草地、未利用地面積分別減少了1400、1700、900 hm2；耕地向其他地類的轉化量為106 900 hm2；建設用地增長較快，面積增加了66 300 hm2；其他用地轉換為建設用地的變化量為66 300 hm2.從空間上來看：沿黃區(qū)域耕地向其他用地轉換的區(qū)域主要集中在新鄉(xiāng)、濮陽和焦作，變化量分別為30 600、24 300、16 600 hm2；其他地類向建設用地轉換最多的區(qū)域集中在新鄉(xiāng)、濮陽和焦作，變化量分別為28 600、24 600、11 300 hm2. 該情景下各市建設用地的增多助力了區(qū)域的經濟發(fā)展.

對比自然發(fā)展、耕地保護、經濟優(yōu)先3種發(fā)展情景下河南省沿黃區(qū)域2035年的土地利用模擬結果發(fā)現：各種地類在區(qū)域上呈現出面積各有不同、分布格局整體一致的特征；預計2035年，耕地面積減少量最小、耕地面積最大，且建設用地面積增加量最少、建設用地面積最少的情形出現在耕地保護情景下；耕地向其他地類轉換最多的區(qū)域一般也是其他地類向建設用地轉換最多的區(qū)域；在3種土地利用情景下，建設用地在區(qū)域上面積均為增加趨勢，建設用地增加的來源主要是耕地.

綜上，注重耕地保護情景是河南省沿黃區(qū)域最適宜的LULC格局. 此外，在河南省沿黃區(qū)域發(fā)展與建設過程中要嚴控耕地紅線，防止被建設用地占用. 因此，情景模擬下的用地變化情況符合河南沿黃區(qū)域的發(fā)展趨勢，對研究區(qū)未來的土地利用規(guī)劃有一定的參考價值.

4.2 生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化特征

4.2.1 各單項ESV變化特征 從時間上看，2010—2015年沿黃區(qū)域各單項ESV除氣體調節(jié)外均有所下降，降幅最為明顯的是水文調節(jié)價值，降幅最小的是提供美學景觀價值（圖3a）. 與2015年相比（圖3b、c、d），到2035 年自然發(fā)展情景、耕地保護情景、經濟優(yōu)先情景下的各單項ESV 呈現出如下特征：2035 年自然發(fā)展情景、經濟優(yōu)先情景下的各單項ESV將均呈下降趨勢，下降幅度最大的是水文調節(jié)價值，最小的是提供美學景觀價值；而耕地保護情景下的單項ESV變化有所改善：在耕地保護情景下，各單項ESV除水文調節(jié)價值、氣體調節(jié)價值、廢物處理價值、食物生產價值（降序排列）減少外，其余所有各單項ESV即提供美學景觀價值、土壤保持價值、生物多樣性價值、氣候調節(jié)價值、原材料生產價值（升序排列）都有所增長. 通過比較，3種情景下各單項ESV 中食物生產價值在耕地保護情景下最多，氣體調節(jié)和水文調節(jié)在耕地保護情境中降低最少，原材料生產價值、提供美學景觀價值、土壤保持價值、生物多樣性價值增加且僅在耕地保護情景下增加.這是由于在耕地保護前提下，耕地的比例較高、間接限制了建設用地增加、降低了對土壤的破壞、保證了綠色作物生長，最終確保了土地的產出量，使得原材料供應充足、保證了食物產出以及生物多樣性等. 氣候調節(jié)價值在經濟優(yōu)先情景下減少最多，這主要是因為在經濟優(yōu)先情景中建設用地占用周邊其他土地和面積增加，從而導致氣候調節(jié)等服務價值減少.

圖3 各單項ESV變化值Fig.3 Change value of each individual ESV

從空間上看，與2015年相比，2035年不同情景下各單項ESV變化的空間分布多有不同. 在自然發(fā)展情景下（圖4），各單項ESV變化的共同點是沿黃區(qū)域各單項ESV以不變?yōu)橹鳎覟榧羞B片分布. 各單項ESV變化的差異是食物生產價值增加區(qū)域的面積僅為109 500 hm2，減少區(qū)域的面積僅為295 000 hm2，且增加最多的區(qū)域為新鄉(xiāng)市、開封市，呈零星分布狀態(tài)，減少最多的區(qū)域主要集中分布在洛陽、鄭州和開封. 原材料生產價值減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積；減少區(qū)域在空間上主要集中在三門峽和洛陽，少量呈斜線式分布在濟源和焦作的北部地帶；增加區(qū)域在空間上呈分散式分布，增加最大值均分布在新鄉(xiāng). 氣體調節(jié)價值增加區(qū)域在空間上主要集中在三門峽、洛陽以及新鄉(xiāng)北部；減少區(qū)域在空間上分布比較分散，減少最大值主要分布在焦作市. 氣候調節(jié)價值增加區(qū)域主要沿黃河主流和支流分布，增值最大的區(qū)域為新鄉(xiāng)，減值最大的區(qū)域為鄭州；水文調節(jié)價值在空間上區(qū)別于其他單項ESV，增值最大的區(qū)域面積明顯加大，范圍明顯擴大，且分散于各個市，連片面積最大的區(qū)域為鄭州；減值最大的區(qū)域也分散于各市. 廢物處理價值增值和減值最大的區(qū)域在空間上主要分布在濟源、洛陽、焦作、新鄉(xiāng)、鄭州和開封的交界帶；土壤保持價值增加最大值分布在新鄉(xiāng)，減少最大值主要分布在鄭州和洛陽；生物多樣性價值增加最大值分布在新鄉(xiāng)和洛陽與鄭州的交界處；減少最大值主要分布在鄭州，減少區(qū)域主要沿黃河干流和支流分布；提供美學景觀價值增加部分區(qū)域連片式分布于三門峽、洛陽的南部，增值最大區(qū)域分散式分布于三門峽、洛陽.

圖4 2015—2035年自然發(fā)展情景下單項ESV變化圖Fig.4 Changes of individual ESV under natural development scenario

在耕地保護情景下（圖5），食物生產價值、原材料生產價值、氣體調節(jié)價值和水文調節(jié)價值在空間上均呈現以下特點：在空間上不變的區(qū)域面積為8 349 900 hm2，明顯多于自然發(fā)展情景下同項ESV不變的區(qū)域面積，連片分布范圍更大. 除開封和濮陽市，食物生產價值在其他市都有較少程度地增加或減少，且增加部分與減少部分面積較小，基本對等. 氣候調節(jié)價值較前3種價值而言面積減少，但仍多于自然發(fā)展情景下同項ESV的區(qū)域面積；增加部分在區(qū)域上主要沿黃河主流和支流分布，并多于減少部分的面積；減少最大值在區(qū)域上主要集中在焦作. 廢物處理價值和土壤保持價值在區(qū)域上不變的面積少于自然發(fā)展情景下同項ESV不變的區(qū)域面積；減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積；除三門峽外，減少部分在其他市均有集中大面積分布趨勢. 土壤保持價值增加最大值主要集中在新鄉(xiāng). 生物多樣性價值在空間上不變的區(qū)域面積多于自然發(fā)展情景下同項ESV不變的區(qū)域面積；減少部分區(qū)域的面積少于增加部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上主要集中在濟源，減少最大值在區(qū)域上零星分布在鄭州和洛陽. 與其他幾種價值相比，提供美學景觀價值減少部分的區(qū)域面積較多（5 817 100 hm2），增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加最大值的區(qū)域范圍也明顯擴大，繞新鄉(xiāng)、焦作、濟源、三門峽、洛陽和鄭州回旋式分布，增加且集中連片的區(qū)域主要為三門峽和洛陽.

圖5 2015—2035年耕地保護情景下單項ESV變化圖Fig.5 Changes of individual ESV under the cultivated land protection scenario

在經濟優(yōu)先情景下（圖6），食物生產價值和原材料生產價值有共同特征：不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積. 食物生產價值減少最多的區(qū)域為沿黃區(qū)域東北部的焦作、新鄉(xiāng)、濟源和濮陽. 原材料生產價值增加部分和減少部分在區(qū)域上都呈零星分布狀態(tài). 氣體調節(jié)價值在空間上不變的區(qū)域面積為8 273 900 hm2，增加最大值主要沿黃河干流、支流分布；區(qū)域上增加的面積少于減少的面積；氣候調節(jié)價值在空間上不變的區(qū)域面積為8 087 000 hm2，增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加部分在區(qū)域上主要沿黃河主流和支流分布. 水文調節(jié)價值在空間上不變的區(qū)域面積為8 273 900 hm2，增加部分區(qū)域的面積少于減少部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上集中連片分布于洛陽，廢物處理價值在空間上不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，增加部分區(qū)域的面積明顯多于減少部分區(qū)域的面積，增加部分在區(qū)域上主要分布于焦作、新鄉(xiāng)和濮陽. 土壤保持價值在空間上不變的區(qū)域面積為8 279 200 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積，增加最大值在區(qū)域上范圍較小或零星分布，減少部分在區(qū)域上主要分散式分布于焦作、新鄉(xiāng)、濮陽、洛陽、濟源和鄭州，少量在洛陽有集中連片趨勢. 生物多樣性價值在空間上不變的面積為8 273 900 hm2，減少部分區(qū)域的面積大于增加部分區(qū)域的面積，減少部分在區(qū)域上主要分散式分布于焦作、新鄉(xiāng)、濮陽和濟源. 與其他幾種價值相比，提供美學景觀價值不變的區(qū)域與前幾種價值相比減少（面積6 489 200 hm2），區(qū)域上增加的范圍明顯多于減少的范圍，增加部分在區(qū)域上主要集中連片分布于三門峽和洛陽，減少部分在區(qū)域上主要以分散的形式分布于焦作、新鄉(xiāng)和濮陽.

圖6 2015—2035年經濟優(yōu)先情景下單項ESV變化圖Fig.6 Changes of individual ESV under the economic priority scenario

4.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務總價值變化特征 通過計算（表7）河南省沿黃區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務總價值，2010年為141.8 億元，2015 年為139.528 億元，共減少了2.272 億元，原因是研究區(qū)內耕地的減少和建設用地的增加致使研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務功能降低，價值減少. 與2010年和2015年生態(tài)系統(tǒng)服務總價值相比，2035年設定的不同情景下的總價值有所減少，自然發(fā)展情景下為130.639億元、耕地保護情景下為138.699億元、經濟優(yōu)先情景下為136.209億元，這表明土地利用變化是造成生態(tài)系統(tǒng)服務價值下降的主要因素.

表7 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值Tab.7 Ecosystem service value of the study area單位：億元

綜合來看，河南省沿黃區(qū)域ESV變化主要特征如下：與其他單項ESV相比，河南沿黃區(qū)域3種情景下的水文調節(jié)價值均為最高，要重視黃河水資源的利用；3種情景下，除提供美學景觀價值外，各單項ESV在區(qū)域上都以不變?yōu)橹?，呈集中連片分布；單項ESV中的氣體調節(jié)價值增加的區(qū)域均沿黃河干流和支流分布；提供美學景觀價值增加部分的區(qū)域集中分布于三門峽和洛陽；此外，3種情景中，耕地保護情景下的單項ESV變化有所改善，且耕地保護情景下的食物生產價值表現最好、生態(tài)系統(tǒng)服務總價值最高，說明耕地保護情景下的土地利用變化有助于提升對河南沿黃區(qū)域耕地資源的保護力度，促進耕地質量的提高，保證研究區(qū)未來生態(tài)系統(tǒng)服務總價值. 基于河南沿黃區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱的形勢，為了保障區(qū)域生態(tài)安全，在未來土地利用時需要考慮并傾向于耕地保護情景下的土地利用格局.

5 結論與討論

5.1 結論

本研究基于2010年和2015年河南沿黃區(qū)域土地利用現狀，運用FLUS模型模擬了2035年多情景下的土地利用變化，借助ArcGIS10.2軟件中的柵格計算器功能對土地利用空間布局情況的模擬結果進行了精度檢驗，并通過ESV計算等方法定量評估了研究區(qū)土地利用變化下的生態(tài)系統(tǒng)服務價值. 結論如下：

1）河南省沿黃區(qū)域2010年、2015年和未來2035年的土地利用以耕地和林地為主，格局基本一致，說明多情景模擬下的用地變化情況符合河南沿黃區(qū)域的發(fā)展趨勢.

2）到2035年，3種情景模擬下耕地和建設用地均出現了不同程度地減少或增加，其中耕地面積減少量最小、耕地面積最大，且建設用地面積增加量最少、建設用地面積最少的情形出現在耕地保護情景下，所以耕地保護情景是河南省沿黃區(qū)域最適宜的土地利用格局.

3）在3種土地利用情景模擬下，建設用地面積均為增加趨勢，建設用地增加的來源主要是耕地，耕地向其他地類轉換最多的區(qū)域一般也是其他地類向建設用地轉換最多的區(qū)域. 因此，河南沿黃區(qū)域在發(fā)展與建設過程中既要嚴控耕地紅線，也要防止建設用地占用其他地類.

4）相比2015年，到2035年3種情景下單項ESV將呈現以下特點：與其他單項ESV相比，河南沿黃區(qū)域的水文調節(jié)價值均為最高，氣體調節(jié)價值在河南省黃河流域段均呈增加趨勢，故不能忽視黃河生態(tài)系統(tǒng)建設；食物生產價值在耕地保護情景下的表現最好，且耕地保護情景下的單項ESV變化有所改善.

5）生態(tài)系統(tǒng)服務總價值（138.699億元）在耕地保護情景下最高，經濟優(yōu)先情景下次之（136.209億元），自然發(fā)展情景下最少（130.639億元）. 3種情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務總價值都有所下降，表明土地利用變化是造成生態(tài)系統(tǒng)服務價值下降的主要因素. 到2035年耕地保護情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務價值高于經濟優(yōu)先情景和自然發(fā)展情景，說明耕地保護情景作為自然發(fā)展情景和經濟優(yōu)先兩種情景的補充和優(yōu)化能夠緩解生態(tài)系統(tǒng)服務價值下降的趨勢. 為了保證研究區(qū)未來生態(tài)系統(tǒng)服務總價值，在土地利用時需要傾向于耕地保護情景下的土地利用格局，即嚴格堅守基本農田紅線，建立耕地保護經濟補償機制，加強對河南沿黃區(qū)域耕地資源的保護力度.

5.2 討論

本研究模擬的多情景下的土地利用變化能夠為進一步優(yōu)化河南沿黃區(qū)域土地利用格局提供依據. 生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評估所反映的研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化趨勢有助于提升研究區(qū)國土空間規(guī)劃的科學性，夯實其在構建生態(tài)保護屏障中的地位，切實發(fā)揮河南沿黃區(qū)域在構建黃河全流域生態(tài)保護經濟補償機制中的作用，科學推進黃河流域生態(tài)廊道建設. 本文的創(chuàng)新點在于加入了基本農田這個限制條件，下一步將從影響河南省沿黃區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的因素進一步補充. 本研究的不足之處一是缺少對區(qū)域內土地質量變化和等級調整影響的考慮，二是沒有考慮不同時期的行政政策對土地利用變化的影響，這主要是因為缺乏將這些政策轉變?yōu)榱炕臻g參數的成熟方法.