韓增林,趙文禎,閆曉露,鐘敬秋,孟琦琦

1 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(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)作為人類賴以生存的自然環(huán)境與效用,是實(shí)現(xiàn)生態(tài)安全的前提保障,其價(jià)值的損益直接影響到區(qū)域可持續(xù)發(fā)展水平[1-2]。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程提速,生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日益突出,重要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)不斷下降,人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的強(qiáng)烈干擾逐漸成為保障區(qū)域生態(tài)安全和實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的最大威脅[3]。在此背景下,基于“反規(guī)劃”思想和“格局-過(guò)程”互饋理論的生態(tài)安全格局(Ecological Security Patterns,ESP),以提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與人類福祉為目標(biāo),提出改善區(qū)域生態(tài)問(wèn)題的對(duì)策與措施并落實(shí)于空間地域,被視為緩解當(dāng)前生態(tài)保護(hù)與土地開(kāi)發(fā)沖突、保障區(qū)域生態(tài)安全的有效途徑[4]。因此,以維持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為基礎(chǔ)的生態(tài)安全格局構(gòu)建,已成為當(dāng)今地理、生態(tài)以及城市規(guī)劃等眾多學(xué)科共同關(guān)注的熱點(diǎn)[5]。

生態(tài)安全格局研究源于20世紀(jì)60年代Warntz[6]提出的物種基于潛在表面流動(dòng)過(guò)程建立的點(diǎn)線面模型。自20世紀(jì)90年代開(kāi)始,以俞孔堅(jiān)等為代表的國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)生態(tài)安全格局構(gòu)建展開(kāi)研究,并將成果應(yīng)用于城市邊界增長(zhǎng)預(yù)測(cè)與城市空間發(fā)展預(yù)警等方面[7-8]。綜合來(lái)看,經(jīng)過(guò)二十余年的發(fā)展,生態(tài)安全格局構(gòu)建的理論基礎(chǔ)與方法日趨成熟,“源地識(shí)別-廊道提取”的組合方式已成為構(gòu)建生態(tài)安全格局的基本范式[9]。生態(tài)源地提取作為生態(tài)安全格局構(gòu)建的基礎(chǔ),國(guó)內(nèi)研究多趨于選取具有既定邊界與面積的自然保護(hù)區(qū)[10]、綠地或水體[11],或建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系識(shí)別斑塊重要性[12]。然而生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是提高人類福祉和實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)性的基礎(chǔ),各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互作用、關(guān)系復(fù)雜,已有研究鮮有從多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(Ecosystem Services Value,ESV)綜合評(píng)估角度進(jìn)行源地與廊道識(shí)別以及生態(tài)系統(tǒng)空間格局優(yōu)化。目前,國(guó)內(nèi)學(xué)者多引用謝高地等[13]制定的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[14-15],這種方法易于操作、結(jié)果便于比較[16],但其研究視角是基于全國(guó)平均狀態(tài),如果應(yīng)用于小尺度區(qū)域研究,估算結(jié)果難以反映研究區(qū)實(shí)際情況?；谥脖粌舫跫?jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)的遙感估算模型,克服了傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算方法難以反映真實(shí)空間分布狀況的缺點(diǎn),可以直觀地判斷不同地帶在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)上的貢獻(xiàn)大小[17],從而為土地利用優(yōu)化配置決策的制定提供依據(jù)。

瓦房店市地處東北亞經(jīng)濟(jì)圈節(jié)點(diǎn)位置,是大連市聯(lián)系遼中城市群以及東北經(jīng)濟(jì)走廊的必經(jīng)之地,同時(shí)也是大連市北部重要的生態(tài)屏障。面對(duì)發(fā)展經(jīng)濟(jì)和保護(hù)生態(tài)的雙重選擇,科學(xué)評(píng)估瓦房店市ESV損益并進(jìn)一步構(gòu)建合理的生態(tài)安全格局,對(duì)于緩解城市擴(kuò)張與生態(tài)保護(hù)的矛盾具有重要意義?；诖?本文嘗試以遙感估算模型結(jié)合生態(tài)經(jīng)濟(jì)法評(píng)估2000—2014年瓦房店市九項(xiàng)ESV損益情況,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建兩期生態(tài)安全格局,通過(guò)對(duì)比分析各組分的演變來(lái)明確瓦房店市生態(tài)屏障的退化軌跡,以期為研究區(qū)土地利用開(kāi)發(fā)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提升提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

瓦房店市位于遼寧省南部,遼東半島中西部(圖1,121°13′E—122°16′E,39°20′N—40°07′N),西瀕渤海,總面積為3881 km2。瓦房店市地處溫帶季風(fēng)氣候區(qū),兼有海洋性特征。全市地形由東北山地向西南沿海傾斜,形成了山地、丘陵、平原與濱海濕地相結(jié)合的地貌類型,蘊(yùn)含多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。瓦房店市憑借其優(yōu)越的地理位置,雄厚的工業(yè)基礎(chǔ),成為遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)的排頭兵,享有“中國(guó)軸承之都”的美譽(yù)。然而,海陸兼?zhèn)涞牡鼐墐?yōu)勢(shì)帶來(lái)巨大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí),也讓瓦房店面臨雙重生態(tài)問(wèn)題。一方面,隨著遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)步伐的加快,瓦房店市大力推進(jìn)全域城市化戰(zhàn)略,生態(tài)壓力逐年增大,濱海灘涂等自然生態(tài)系統(tǒng)被侵占現(xiàn)象嚴(yán)重；廠礦向海排污造成近岸海域水質(zhì)惡化；海水養(yǎng)殖的無(wú)序發(fā)展逐漸打破海洋原有的生態(tài)平衡。另一方面,陸域生態(tài)問(wèn)題同樣嚴(yán)峻,大量承接大連市重化企業(yè)轉(zhuǎn)移已埋下空氣質(zhì)量安全隱患；東部山區(qū)水土流失問(wèn)題不斷加劇；主要河流季節(jié)性斷流更是加劇了本已嚴(yán)峻的用水緊缺。瓦房店市迫切需要統(tǒng)籌陸海,綜合評(píng)估全域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)水平,構(gòu)建海陸聯(lián)結(jié)互通的生態(tài)安全格局。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究?jī)善谶b感影像來(lái)源于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站(https://www.usgs.gov/),分別為L(zhǎng)andsat7 ETM(2000年9月16日)和Landsat8 OLI(2014年9月8日),空間分辨率30m。借助ENVI 5.1,結(jié)合Google地圖高分辨率影像進(jìn)行人機(jī)交互解譯,結(jié)果經(jīng)混淆矩陣精度檢驗(yàn),kappa值均達(dá)到0.85以上,符合研究要求。

NDVI數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)航空航天局網(wǎng)站(https://www.nasa.gov/)MODIS13Q1數(shù)據(jù)集的16天合成產(chǎn)品(2000年1—12月,2014年1—12月),空間分辨率250 m。經(jīng)雙線性內(nèi)插后將NDVI分辨率精度提升至30 m,以滿足研究需求。通過(guò)最大值合成法將數(shù)據(jù)兩兩合成,生成逐月NDVI數(shù)據(jù),使其保持與氣象數(shù)據(jù)一致的時(shí)間分辨率。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/),獲取瓦房店市以及周邊13個(gè)站點(diǎn)的逐月降水量、蒸發(fā)量、月平均溫度、太陽(yáng)總輻射和凈輻射等數(shù)據(jù)。利用ArcGIS 10.2對(duì)各氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行反距離權(quán)重空間插值,獲得空間分辨率為30 m的氣象空間分布柵格數(shù)據(jù)集。

其他數(shù)據(jù)主要包括數(shù)字高程模型(DEM),土壤數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30 m。土壤數(shù)據(jù)來(lái)自1∶100萬(wàn)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)。本研究使用的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《大連市統(tǒng)計(jì)年鑒2015》和《瓦房店市統(tǒng)計(jì)公報(bào)2015》。

2 研究方法

2.1 NPP估算方法

植被凈初級(jí)生產(chǎn)力是衡量植被生產(chǎn)能力和覆蓋度的重要指標(biāo)[18],用來(lái)表示單位時(shí)間內(nèi)植物在單位面積上所累積的有機(jī)物能量,即植被在光合作用過(guò)程中扣除自氧呼吸后創(chuàng)造出的有機(jī)物質(zhì)剩余量[19]。本研究采用朱文泉等[20]改進(jìn)的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型對(duì)NPP進(jìn)行估算。具體計(jì)算公式為：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中,NPP(x,t)為植物t月份在像元x處的有機(jī)物質(zhì)累積總量(g C m-2a-1)；APAR(x,t)為t月份像元x所吸收的有效光合輻射(MJ m-2a-1)；ε(x,t)為植物t月在像元x處的光能實(shí)際利用率。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,SOL(x,t)表示太陽(yáng)t月份在像元x處的總輻射量(MJ m-2a-1)；FPAR(x,t)為植被t月份在像元x吸收有效光合輻射的百分比；固定值0.5表示植被可利用有效輻射與總輻射之比。

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×εmax

(3)

式中,εmax為最大光能利用率(%)；Tε1(x,t)和Tε2(x,t)分別表示低溫和高溫脅迫影響系數(shù)；Wε(x,t)為水分脅迫影響系數(shù)。

2.2 ESV估算方法

本研究參考Costanza等[21]的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類體系與千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估(MA)[22],并結(jié)合研究區(qū)生態(tài)環(huán)境特點(diǎn),將瓦房店市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)劃分為4大類和9小類(表1)。目前應(yīng)用較為廣泛的當(dāng)量因子法通過(guò)專家評(píng)分方式建立生態(tài)服務(wù)當(dāng)量的價(jià)值關(guān)系,這種關(guān)系由于受專家經(jīng)驗(yàn)影響,具有一定局限性[23]?；贜PP的遙感估算模型技術(shù)先進(jìn),實(shí)用性強(qiáng)[24],不僅實(shí)現(xiàn)了ESV在時(shí)空尺度上的連續(xù)性,而且結(jié)合典型樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行“本土化”修改,能更好地體現(xiàn)研究區(qū)本土生態(tài)系統(tǒng)特征。因此本研究選取遙感估算模型、當(dāng)量因子法和生態(tài)經(jīng)濟(jì)法相結(jié)合的估算方法,對(duì)研究區(qū)2000年與2014年ESV進(jìn)行測(cè)算。各項(xiàng)ESV的估算模型詳見(jiàn)表1,各年份的ESV總價(jià)值計(jì)算公式如下：

(4)

式中,i表示各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型,其中V1為有機(jī)物質(zhì)生產(chǎn)價(jià)值,V2為氣體調(diào)節(jié)價(jià)值,V3為氣候調(diào)節(jié)價(jià)值,V4為水源涵養(yǎng)價(jià)值,V5為土壤保持價(jià)值,V6為廢物處理價(jià)值,V7為養(yǎng)分循環(huán)價(jià)值,V8為生物多樣性保護(hù)價(jià)值,V9為文化服務(wù)價(jià)值,單位：元 m-2a-1。

表1 瓦房店市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算指標(biāo)體系與方法Table 1 Indicators and Methods of Wafangdian County′s ecosystem services valuation

2.3 生態(tài)安全格局構(gòu)建方法

本研究依據(jù)景觀安全格局“廊道-斑塊-基質(zhì)”理論[33],借鑒前人研究成果確定了由生態(tài)源地、廊道、緩沖區(qū)等組分構(gòu)成的生態(tài)安全格局。

2.3.1生態(tài)源地識(shí)別

生態(tài)源地作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)的起點(diǎn)和基地,是整個(gè)區(qū)域ESV的高值集聚之地,其完整性和準(zhǔn)確性對(duì)區(qū)域生態(tài)過(guò)程至關(guān)重要[8]。本研究運(yùn)用ArcGIS 10.2中Getis-Ord Gi*模塊對(duì)2000年和2014年兩期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值進(jìn)行冷熱點(diǎn)分析。Getis-Ord Gi*模塊用以判別區(qū)域高值(熱點(diǎn))和低值(冷點(diǎn))的空間聚類。通過(guò)冷熱點(diǎn)分析,提取兩期ESV總價(jià)值90%置信度以上的熱點(diǎn)集聚區(qū)作為瓦房店生態(tài)安全格局的源地。同時(shí),為了保證生態(tài)源地的完整性以及維持生態(tài)源地正常的輻射功能[34],本研究剔除面積較小且分布零散的碎小斑塊,選取熱點(diǎn)聚集區(qū)內(nèi)面積在1 km2以上的斑塊作為最終生態(tài)源地。

2.3.2阻力面設(shè)置

本研究采用Knaapen[7,35]等提出的最小累積阻力模型(Minimum Cumulative Resistance,MCR)建立生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)的阻力面。MCR模型通過(guò)計(jì)算物種從源地到目的地過(guò)程中所需代價(jià)來(lái)模擬物種的移動(dòng)路徑,其計(jì)算公式為：

(5)

式中,MCR為最小累積阻力值；f為從i處到j(luò)處的最小累積阻力與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)過(guò)程的正相關(guān)函數(shù)；Dij表示物種從源地j移動(dòng)到目的地i的距離,Ri為物種移動(dòng)到目的地i的阻力系數(shù)。

本研究依據(jù)最小阻力模型,分別將2000年與2014年兩期單位面積ESV取倒數(shù),以取倒數(shù)后的單位面積ESV作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)的“成本”,從而確立阻力面,即阻力值隨ESV升高而減小。

2.3.3生態(tài)廊道及其他組分的提取

生態(tài)廊道可以將散布的生態(tài)斑塊連接起來(lái)[20],是物種在源間移動(dòng)的通道,也是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)的通道。識(shí)別關(guān)鍵生態(tài)廊道并對(duì)其加以保護(hù)對(duì)保障生態(tài)要素正常流動(dòng)具有重要意義。本研究依據(jù)最小累積阻力模型的阻力面設(shè)置,借助CIRCUITSCAPE軟件識(shí)別源地間的最小耗費(fèi)路徑,進(jìn)而獲得生態(tài)廊道的空間分布。此外,基于MCR模型以及最小累計(jì)值與面積關(guān)系曲線的突變情況,以阻力閾值確定生態(tài)安全分區(qū),將研究區(qū)除生態(tài)源地以外的所有區(qū)域分為生態(tài)緩沖區(qū)、過(guò)渡區(qū)和其他區(qū)域。

3 結(jié)果分析

3.1 NPP估算結(jié)果分析

基于CASA模型獲得研究區(qū)2000年和2014年NPP變化情況(表2)與空間分布(圖2)。2000年與2014年瓦房店市的全年NPP總量分別為1.61萬(wàn)億g C和1.65萬(wàn)億g C。如表2,2000年林地、耕地、海水養(yǎng)殖鹽田、其他用地等土地利用類型所累積的NPP總量均高于2014年。但瓦房店市建設(shè)用地的面積的驟增,導(dǎo)致2014年建設(shè)用地NPP總量高出2000年約1142億g C?？傮w來(lái)看,得益于2014年良好的水熱條件,2014年植被生長(zhǎng)狀況好于2000年,使得2014年NPP無(wú)論是從總量還是從平均量都稍高于2000年?？臻g分布上,研究區(qū)兩期NPP均呈現(xiàn)出東北高、西南低的分布趨勢(shì),高值區(qū)多集中于東部老帽山、龍?zhí)渡胶椭心喜看蟊鄙降壬降亓謪^(qū)。低值區(qū)多分布在西南沿海地區(qū)以及復(fù)州鎮(zhèn)和瓦房店市區(qū),這些區(qū)域人類活動(dòng)頻繁,植被覆蓋度較低,且多為人工栽培作物。經(jīng)過(guò)近15年的高強(qiáng)度城市擴(kuò)張與圍填海,瓦房店市建設(shè)用地面積大幅增加,NPP也由高低值均勻分布演化為低值集聚。

表2 2000年與2014年各地類NPP及其變化情況Table 2 NPP and its changes of Wafangdian land use types in 2000 and 2014

圖2 瓦房店市2000年與2014年NPP空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of Wafangdian County′s NPP in 2000 and 2014

3.2 ESV損益分析

3.2.1ESV時(shí)間變化

以表1及式(4)所示的模型為基礎(chǔ),利用ArcGIS 10.2柵格計(jì)算器計(jì)算得到瓦房店市2000年與2014年的ESV總價(jià)值表(表3)以及各項(xiàng)ESV構(gòu)成變化圖(圖3)。2000年與2014年價(jià)值總量分別是117.38億元和95.52億元,價(jià)值總量下降趨勢(shì)明顯。兩期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)構(gòu)成中,水源涵養(yǎng)總價(jià)值分別為40.22億元和22.48億元,貢獻(xiàn)率分別達(dá)34.26%和23.53%,為各服務(wù)類型之首。土壤保持總價(jià)值最低,貢獻(xiàn)率僅4.21%和3.33%。就單項(xiàng)ESV變化來(lái)看,2000—2014年瓦房店市除養(yǎng)分循環(huán)變化不明顯外,其余各項(xiàng)服務(wù)價(jià)值均持續(xù)降低。其中水源涵養(yǎng)服務(wù)損失量最大,達(dá)到17.74億元,降幅高達(dá)44.07%。其次是生物多樣性保護(hù),降幅為24.75%。其他各項(xiàng)服務(wù)價(jià)值損失量均小于1.2億元,降幅穩(wěn)定在1%—10%之間。

2000—2014年,瓦房店市各土地利用類型面積變化顯著。如表4所示,林地、其他用地和耕地面積呈減少趨勢(shì),其中林地面積減少最為嚴(yán)重,達(dá)到262.56 km2。從空間分布來(lái)看(圖4),14年間研究區(qū)東部林地分布范圍急劇收縮,格局趨于破碎化,西部沿海未利用土地(其他用地)也逐漸被建設(shè)用地侵占。受此影響,瓦房店市林地ESV損失約8.74億元(表3),占到損失總值(21.86億元)的40%,為各地類損失價(jià)值中最高。而建設(shè)用地、海水養(yǎng)殖與鹽田面積增加趨勢(shì)明顯,尤其是建設(shè)用地面積在近14年中增加了347.93 km2,土地變化率高達(dá)74.71%。如圖4所示,相比于2000年,2014年瓦房店市區(qū)和西南沿海地區(qū)建設(shè)用地面積成倍擴(kuò)增,擠占林地和耕地現(xiàn)象明顯。受此影響,研究區(qū)建設(shè)用地ESV增加了63.48%,但遠(yuǎn)低于其土地利用面積的增長(zhǎng)速度。此外,草地ESV雖然隨其面積增加而有所增長(zhǎng),但1.57%的價(jià)值變化率遠(yuǎn)不足彌補(bǔ)林地生態(tài)價(jià)值的損失。可見(jiàn),城建區(qū)面積不斷擴(kuò)大,林地遭到持續(xù)破壞,農(nóng)業(yè)用地逐步收縮,是瓦房店市ESV損益變化的主要原因。

表3 2000年與2014年瓦房店市各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值總量 /107元Table 3 ESV total value of each Wafangdian land use in 2000 and 2014

圖3 2000年與2014年瓦房店市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值構(gòu)成變化圖Fig.3 Structure changes of ESV value of Wafangdian in 2000 and 2014I：有機(jī)物質(zhì)生產(chǎn);II：氣體調(diào)節(jié);III ：氣候調(diào)節(jié);IV：水源涵養(yǎng);V：土壤保持;VI：廢物處理;VII：養(yǎng)分循環(huán);VIII：生物多樣性保護(hù);IX：旅游娛樂(lè)

表4 瓦房店市2000—2014年土地利用變化Table 4 Land use change of Wafangdian from 2000 to 2014

圖4 瓦房店市2000年與2014年土地利用類型圖Fig.4 Land use types of Wafangdian in 2000 and 2014

3.2.2ESV空間分布變化

研究區(qū)兩期單位面積ESV空間分布均表現(xiàn)為東北和西南高、中部低,水域(包含海域)高、陸地低的總體趨勢(shì)(圖5)。高值區(qū)多集中于東部和中南部林地面積廣大、湖泊水庫(kù)密布、植被覆蓋度高的山地。而低值區(qū)域則與建設(shè)用地分布格局相一致,且2000—2014年間,隨著城市化與圍填海活動(dòng)的加劇,低值分布區(qū)呈現(xiàn)急劇擴(kuò)增趨勢(shì),特別是沿海方向生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)退化現(xiàn)象最為明顯。2005年后,西南沿海長(zhǎng)興島和北部太平灣兩個(gè)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)相繼設(shè)立,瓦房店市興起一場(chǎng)持久性、高強(qiáng)度的圍填海運(yùn)動(dòng),城市邊界快速增長(zhǎng)和沿海高強(qiáng)度開(kāi)發(fā)影響了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),構(gòu)建生態(tài)安全格局刻不容緩。

圖5 瓦房店市2000年與2014年單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分布Fig.5 Spatial distribution of Wafangdian County′s per unit area ESV in 2000 and 2014

3.3 生態(tài)安全格局構(gòu)建及演變分析

利用ArcGIS 10.2軟件中Getis-Ord Gi*模塊對(duì)瓦房店2000年與2014年兩期ESV進(jìn)行冷熱點(diǎn)識(shí)別,得到研究區(qū)兩期ESV高低值集聚空間分布(圖6)。相比于2000年,2014年瓦房店市ESV高值集聚區(qū)大幅縮減,除近海海水養(yǎng)殖區(qū)域變幅較小之外,陸地高值集聚區(qū)大面積消失,僅剩河流、水庫(kù)、湖泊以及東北部一些植被覆蓋度較好的山地地區(qū)。

圖6 兩期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值冷熱點(diǎn)分布Fig.6 The cold and hot spot distribution of ESV in 2000 and 2014

在ESV冷熱點(diǎn)空間分布基礎(chǔ)上,提取置信度90%以上的熱點(diǎn)區(qū)并剔除1 km2以下的碎小斑塊作為瓦房店市兩期生態(tài)源地(圖7)。研究區(qū)2000年與2014年生態(tài)源地面積約為1111.40 km2和356.96 km2(表5),分別占研究區(qū)總面積的28.63%和9.2%。兩期源地均以水域(含近岸海域)和林地為主,相比于2000年集中連片的分布特征,2014年生態(tài)源地分布離散破碎,整合度低,對(duì)空間脅迫緩沖能力下降。生態(tài)源地作為支撐全市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的核心區(qū)域,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)原有生態(tài)資源保護(hù),嚴(yán)禁與生態(tài)保護(hù)無(wú)關(guān)的建設(shè)活動(dòng),守好生態(tài)底線。

圖7 兩期生態(tài)源地分布Fig.7 Distribution of ecological sources in 2000 and 2014

基于最小阻力模型低阻力值谷線,提取出瓦房店市兩期生態(tài)廊道(圖8)。研究區(qū)2000年與2014年廊道長(zhǎng)度分別為136.63 km和231.43 km(表5),長(zhǎng)度增加了近1倍,其主要原因是源地面積收縮加大了生態(tài)服務(wù)在源間流動(dòng)的難度。生態(tài)廊道整體呈橫縱網(wǎng)狀分布,提高了各生態(tài)源地之間的空間連通性。生態(tài)廊道雖為研究區(qū)生態(tài)服務(wù)流動(dòng)的低阻力值谷線,但并不等同于其擁有高水平的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)就能保證生態(tài)“安全”。隨著城市擴(kuò)張導(dǎo)致綠地系統(tǒng)破碎化現(xiàn)象不斷加劇,生態(tài)廊道受到人類活動(dòng)的干擾威脅也將增大。應(yīng)對(duì)其加大保護(hù)力度,按照廊道長(zhǎng)度和生態(tài)服務(wù)流動(dòng)阻力進(jìn)行廊道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,以確定廊道建設(shè)的優(yōu)先次序。對(duì)人類活動(dòng)頻繁區(qū)域附近和已遭破壞的廊道要列為修復(fù)重點(diǎn),以恢復(fù)其“綠色通道”功能?？茖W(xué)、有針對(duì)性地評(píng)估復(fù)州河、浮渡河流域?qū)嵤┧こ痰目尚行?切實(shí)解決二河季節(jié)性斷流問(wèn)題,以恢復(fù)水體廊道。

圖8 瓦房店市2000年與2014年生態(tài)安全格局Fig.8 Ecological security patterns of Wafangdian in 2000 and 2014

根據(jù)最小累積阻力模型中阻力值與面積曲線突變情況,通過(guò)設(shè)定閾值確定瓦房店市兩期生態(tài)緩沖區(qū)與過(guò)渡區(qū)(圖8,表5)。生態(tài)緩沖區(qū)面積分別為816.51 km2和882.15 km2,主要包括湖濱濕地,山地邊緣人工疏林地以及部分海岸帶,該地區(qū)土地利用應(yīng)以生態(tài)保護(hù)為主,原則上禁止任何形式的開(kāi)發(fā)活動(dòng)。生態(tài)過(guò)渡區(qū)面積分別為711.59 km2和1115.78 km2,主要為生態(tài)用地與建設(shè)用地的交界區(qū)。該地區(qū)是研究區(qū)的限制開(kāi)發(fā)區(qū),作為潛在的生態(tài)后備用地,應(yīng)該以保護(hù)性開(kāi)發(fā)為主,嚴(yán)格控制城市開(kāi)發(fā)對(duì)生態(tài)用地的干擾,同時(shí)應(yīng)該加強(qiáng)該區(qū)生態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),以遏制生態(tài)源地持續(xù)縮小的趨勢(shì)。

將上述生態(tài)源地、生態(tài)廊道、生態(tài)緩沖區(qū)以及生態(tài)過(guò)渡區(qū)組合疊加,共同構(gòu)成了瓦房店市生態(tài)安全格局。總體來(lái)看,14年間城市化快速發(fā)展以及沿海地區(qū)高強(qiáng)度圍填?；顒?dòng),導(dǎo)致瓦房店市生態(tài)用地退化軌跡明顯。本文研究結(jié)果可為瓦房店市未來(lái)人類開(kāi)發(fā)建設(shè)活動(dòng)提供科學(xué)警示,為推進(jìn)瓦房店市高質(zhì)量全域城市化的“生態(tài)紅線”劃定提供重要科學(xué)參考。

表5 瓦房店市2000年與2014年生態(tài)安全格局各組分統(tǒng)計(jì)Table 5 Statistics of various components of ecological security pattern of Wafangdian in 2000 and 2014

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文通過(guò)建立遙感估算模型對(duì)瓦房店市ESV進(jìn)行核算,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建生態(tài)安全格局。通過(guò)對(duì)比分析2000年與2014年研究結(jié)果來(lái)揭示沿海地區(qū)在土地利用變化影響下ESV的損益以及生態(tài)安全格局演變。結(jié)果表明：

(1)瓦房店市2000年與2014年NPP總量分別為1.61萬(wàn)億g C和1.65萬(wàn)億g C,均呈現(xiàn)出東高西低的分布趨勢(shì),且這種分布不均的趨勢(shì)2014年更明顯。NPP高值區(qū)多集中于東部和中南部山地,低值區(qū)則多集中于擁有大面積建設(shè)用地的沿海地區(qū)和市區(qū)。

(2)2000—2014年,瓦房店ESV總值減少了約21.86億元,降幅達(dá)18.12%。ESV空間分布表現(xiàn)為水域高于陸地,山地高于平原的趨勢(shì)。14年間,瓦房店市的高值集聚區(qū)面積不斷縮小,低值面積逐漸擴(kuò)大,以西南沿海地區(qū)和中東部山地最為突出。

(3)土地利用變化是導(dǎo)致2000—2014年ESV損失的主要原因?？焖俪鞘谢约案邚?qiáng)度的圍填海導(dǎo)致瓦房店市林地、耕地和未利用地面積大幅度減少,特別是林地減少了約262.56 km2。而建設(shè)用地、海水養(yǎng)殖與鹽田面積成倍增長(zhǎng),增加面積達(dá)到近500 km2。城市邊界快速增長(zhǎng)和沿海高強(qiáng)度開(kāi)發(fā)造成了瓦房店市ESV大量損失,鑒于此,政府應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)意識(shí),慎重決定圍填海及土地改造開(kāi)發(fā)實(shí)施地點(diǎn)及方向。

(4)2000—2014年,生態(tài)源地面積減少了近800 km2,受此影響生態(tài)廊道長(zhǎng)度增加了近一倍。研究區(qū)ESV損失造成生態(tài)安全格局各組分退化軌跡明顯?；?014年所構(gòu)建的生態(tài)安全格局,后續(xù)城市建設(shè)規(guī)劃工作中應(yīng)切實(shí)轉(zhuǎn)變“向海索地”的工作思路,禁止審批新增圍填海項(xiàng)目,并加強(qiáng)內(nèi)陸林地的保護(hù)。在東北部老帽山、龍?zhí)渡胶椭心喜看蟊鄙降攘值剡B片山地以及西部和西南部沿海毗鄰海水養(yǎng)殖與鹽田的近岸海域劃定自然保護(hù)區(qū),以開(kāi)發(fā)與保護(hù)并重的視角,統(tǒng)籌陸海國(guó)土空間開(kāi)發(fā)保護(hù),以期綜合提升瓦房店市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),保障區(qū)域生態(tài)安全。

4.2 討論

分析生態(tài)安全格局時(shí)空動(dòng)態(tài)演變,對(duì)明確區(qū)域生態(tài)退化方向和軌跡、指導(dǎo)生態(tài)恢復(fù)和建設(shè)具有重要意義。通過(guò)構(gòu)建生態(tài)安全格局達(dá)到對(duì)生態(tài)過(guò)程的有效調(diào)控,已成為目前緩解生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要空間途徑。目前基于靜態(tài)生態(tài)安全評(píng)價(jià)的安全格局構(gòu)建漸趨成熟,而基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的安全格局構(gòu)建以及區(qū)域生態(tài)安全格局的動(dòng)態(tài)變化逐漸成為研究的趨勢(shì)和學(xué)界的共識(shí)[36]。此外,不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的具體相互作用關(guān)系復(fù)雜[37-38],不同時(shí)間和空間尺度的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系也不盡相同,識(shí)別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間此消彼長(zhǎng)的權(quán)衡作用與同增同減的協(xié)同作用對(duì)實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)管理至關(guān)重要[39]。然而在現(xiàn)有研究在區(qū)域生態(tài)安全格局構(gòu)建中,假定不同生態(tài)過(guò)程之間相互兼容,彼此之間不存在協(xié)同或權(quán)衡關(guān)系。但事實(shí)上,不同生態(tài)過(guò)程之間存在密切的相互作用、相互影響,其與整體生態(tài)功能的耦合關(guān)聯(lián)可能大相迥異[40]。因此,有必要深入解析不同生態(tài)過(guò)程的耦合關(guān)聯(lián),構(gòu)建面向山水林田湖生命共同體一體化管理的區(qū)域生態(tài)安全格局。

本文在研究區(qū)域生態(tài)安全格局的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中,對(duì)安全格局的各組分變化的準(zhǔn)確量化仍有不足。此外,采用基于遙感模型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估方法雖然擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力和科學(xué)性,但是簡(jiǎn)單的數(shù)字累積和公式模擬并不能完全體現(xiàn)生態(tài)安全的內(nèi)涵,部分公式當(dāng)中經(jīng)驗(yàn)系數(shù)也需要結(jié)合研究區(qū)當(dāng)?shù)貙?shí)測(cè)數(shù)據(jù)不斷模擬和調(diào)試才能獲得接近研究區(qū)實(shí)際水平的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。