趙曉慧 朱明暢 雷軍成 陳令怡 吳軍 崔鵬 陳文娟
摘要:探究河流源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化和主要驅(qū)動(dòng)因子,對制定流域生態(tài)保護(hù)策略具有重要意義?;谛抻喌纳鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表,選取2007年和2017年兩期Landsat遙感影像解譯的土地利用數(shù)據(jù),分析東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化特征,運(yùn)用地理探測器解析東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的驅(qū)動(dòng)因子。結(jié)果表明:(1)東江源區(qū)2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值減少了5.45億元,減少了2.19%;(2)2007-2017年東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化空間分異的形成受多個(gè)因子綜合作用,其中鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積與距水系平均距離、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積與距居民點(diǎn)平均距離的因子交互貢獻(xiàn)最大,其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分異影響力q值分別達(dá)到了0.86和0.81;(3)在中國南方山地丘陵區(qū)常見土地利用類型轉(zhuǎn)換模式中,農(nóng)田向果園轉(zhuǎn)化會(huì)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加,而林地向果園轉(zhuǎn)化則會(huì)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值減少;(4)河流源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化受到自然因子、人為因子及二者之間的交互作用共同驅(qū)動(dòng)。研究結(jié)果可為東江源區(qū)生態(tài)保護(hù)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)和理論支撐。
關(guān)鍵詞:生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;時(shí)空變化;地理探測器;驅(qū)動(dòng)因子;東江源區(qū)
中圖分類號:Q148 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ? ? 文章編號:1674-3075(2023)02-0026-08
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是人類從生態(tài)系統(tǒng)中直接或間接獲取的各類產(chǎn)品和服務(wù)(馮劍豐等,2009;雷金睿等,2020);既包括人類通過勞動(dòng)獲得的食物、淡水等直接產(chǎn)品,也包括生態(tài)系統(tǒng)維持自身平衡所提供的水土保持、氣溫調(diào)節(jié)等自然服務(wù)(傅伯杰和張立偉,2014)。開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值ESV評估是科學(xué)制定生態(tài)政策、提高區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的前提,對保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和人類福祉意義非凡(雷軍成等, 2017;Zheng et al, 2020)。
隨著全球人口的不斷增加和人類活動(dòng)范圍的逐漸擴(kuò)大,自然生態(tài)環(huán)境受到的影響日漸增大,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)開始受到社會(huì)廣泛關(guān)注。Costanza等(1997)提出了ESV評估模型,使ESV的研究一躍成為生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)(Costanza et al,2014)。從研究地域單元看,ESV研究目前主要針對的是行政單元羅芳等,2021;鄭思遠(yuǎn)等,2021;劉禮群等,2022;楊彥超等, 2022,而鮮見針對自然單元特別是河流源區(qū)的相關(guān)研究。從研究方法上看,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究方法主要有3種,即物質(zhì)量分析法、價(jià)值量分析法和能值分析法;其中價(jià)值量分析法因操作方法簡便、數(shù)據(jù)需求少、結(jié)果可比性高等優(yōu)點(diǎn)而得到廣泛應(yīng)用(曾杰和姚小薇,2013;謝高地等,2015a;Ghermandi et al,2016)。隨著研究的不斷深入,學(xué)者們不再只關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評估,而是逐漸將目光聚焦到影響ESV變化的驅(qū)動(dòng)力上。Peng等(2017)利用邏輯回歸分析法對深圳市生態(tài)土地動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析,得出坡度、距建設(shè)用地最小距離和建設(shè)用地增長率是影響其城市生態(tài)用地變化的重要因素;Zhao等(2019)通過建立空間回歸模型,分析了武漢城市圈ESV時(shí)空演變驅(qū)動(dòng)因子,得出農(nóng)村居民人均支配收入和景觀AI聚集指數(shù)與ESV負(fù)相關(guān);孟孟等2021利用相關(guān)性和主成分分析探究影響南京市ESV時(shí)空差異的驅(qū)動(dòng)力,認(rèn)為人口對南京市ESV的時(shí)空演變影響最大;周渝等2020利用相關(guān)性和回歸分析探究重慶都市區(qū)ESV變化的驅(qū)動(dòng)力,得出城鎮(zhèn)化率與重慶都市區(qū)ESV呈顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)前,對驅(qū)動(dòng)力的研究大多采用傳統(tǒng)的相關(guān)性分析、回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法,忽略了各影響因子的空間交互作用。
東江源區(qū)是贛南地區(qū)和廣東省的重要供水源,其水質(zhì)水量直接關(guān)系到整個(gè)東江流域以及跨流域調(diào)水的香港水生態(tài)安全;另外,東江源區(qū)也是江西深度融合粵港澳大灣區(qū)的重要樞紐。東江源區(qū)高質(zhì)量、可持續(xù)的生態(tài)供給對維持粵港澳大灣區(qū)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。近年來,由于城市化速度不斷加快、人口持續(xù)增長以及不合理的經(jīng)濟(jì)開發(fā)等因素,導(dǎo)致源區(qū)生態(tài)環(huán)境受到很大程度的破壞。因此,本研究以東江源為研究區(qū),基于不同時(shí)期的遙感影像數(shù)據(jù),在掌握源區(qū)ESV時(shí)空變化特征的基礎(chǔ)上,利用地理探測器對ESV時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行研究,以期為源區(qū)今后制定科學(xué)合理的生態(tài)保護(hù)政策提供科學(xué)依據(jù)。
1 ? 材料與方法
1.1 ? 區(qū)域概況
東江源區(qū)位于武夷山南端余脈與南嶺余脈的綿延地帶,主要包括贛州市境內(nèi)的尋烏、安遠(yuǎn)和定南3縣,流域面積3 524 km2,占東江全流域面積的13.3%;年均徑流量30.2億m3,占東江年均徑流量的10.4%。流域平均海拔446 m,地形以山地和丘陵為主,地勢西、北、東三面高,南面低;該區(qū)域不僅是贛南臍橙等果品的核心種植區(qū),也是我國著名的礦產(chǎn)資源開采區(qū),源區(qū)礦產(chǎn)主要以鎢、錫、鉬、稀土等有色金屬礦為主,是世界上最大的離子吸附型稀土礦主產(chǎn)區(qū)之一(圖1)。長期以來,由于過分依賴傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)以及對礦產(chǎn)資源的不合理開采等原因,導(dǎo)致該區(qū)域整體水功能區(qū)達(dá)標(biāo)率不高。
1.2 ? 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理
通過訪問地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)下載30 m × 30 m空間分辨率ASTER GDEM V2數(shù)據(jù),以ESRI ArcGIS version 10.6軟件Hydrology模塊的Basin工具生成東江源區(qū)邊界。利用ENVI version 5.2軟件監(jiān)督分類Landsat TM/OLI影像,獲得2007年和2017年兩期生態(tài)系統(tǒng)類型空間分布數(shù)據(jù)(2007年10月5日和2017年12月19日)。在遙感影像解譯前,先對影像進(jìn)行大氣校正、輻射定標(biāo)等預(yù)處理。
在對河流源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行評估時(shí),付夢娣等(2021)根據(jù)長江源區(qū)實(shí)際,將生態(tài)系統(tǒng)類型劃分為森林、灌叢、濕地等9種類型;馮曉玙等(2020)依據(jù)三江源實(shí)際,將其生態(tài)系統(tǒng)類型劃分為森林、灌木、草地等8種。本文依據(jù)東江源區(qū)實(shí)際,將源區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)類型劃分為農(nóng)田、果園、林地、水體、礦區(qū)、建設(shè)用地和其他共7種,并通過ArcGIS 10.6軟件隨機(jī)生成300個(gè)樣點(diǎn),結(jié)合同年高分辨率谷歌地球影像和實(shí)地考察進(jìn)行精度檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),2007年和2017年生態(tài)系統(tǒng)類型解譯的精度分別達(dá)82%和87%,能夠滿足后續(xù)研究。
1.3 ? 研究方法
1.3.1 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估與敏感性 ? 基于東江源區(qū)實(shí)際,依據(jù)Costanza等(2014)提出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估體系,參考謝高地等(2015b)建立的中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表對研究區(qū)內(nèi)的各項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行價(jià)值當(dāng)量賦值(表1),計(jì)算公式如下:
[ESV=i=1nAi×VCi] ①
[VCi=j=1kECj×Ea] ②
式中:ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(元/a),n為生態(tài)系統(tǒng)類型總數(shù),i為生態(tài)系統(tǒng)類型,j為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型,Ai為第i類生態(tài)系統(tǒng)類型的面積(hm2),VCi為第i類生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[元/(hm2·a)],ECj為某類生態(tài)系統(tǒng)類型第j項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值當(dāng)量,Ea為1個(gè)單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[元/(hm2·a)]。
為精確獲得研究區(qū)1個(gè)單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,本研究通過式③對研究區(qū)數(shù)值進(jìn)行修正。計(jì)算得到研究區(qū)2017年農(nóng)田自然糧食生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,即1個(gè)單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值為3 936元/(hm2·a)。
[Ea=17i=1nmipiqiM×MCI] ③
式中:Ea為研究區(qū)1個(gè)單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[元/(hm2·a)],n為生態(tài)系統(tǒng)類型總數(shù),i為糧食作物的種類,mi為第i種糧食作物的全國平均價(jià)格(元/kg),pi為第i種糧食作物的單產(chǎn)(kg/hm2),qi為第i種糧食作物的種植面積(hm2),M為糧食作物的總種植面積(hm2),MCI為研究區(qū)農(nóng)田復(fù)種指數(shù),取2。
采用經(jīng)濟(jì)學(xué)中彈性指數(shù)的概念計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值敏感性指數(shù),公式如下:
[CS=ESVj-ESVi/ESViVCjk-VCik/VCik] ④
式中:CS表示敏感性指數(shù),ESVi、ESVj分別為初始及調(diào)整后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值,VCik、VCjk分別為初始及調(diào)整后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。
若CS>1,則表明ESV對VC富有彈性。即1%的自變量變動(dòng)將引起因變量大于1%的變動(dòng),其準(zhǔn)確度差,可信度較低;反之,可信度較高。
1.3.2 ? 時(shí)空變化特征 ? 地理學(xué)的顯著特征之一是地理事物在空間上越相近,其存在的關(guān)聯(lián)性越顯著??臻g自相關(guān)分析可以衡量空間變量的分布是否具有聚集性。本研究采用全局空間自相關(guān)(Global Moran's I)和局部空間自相關(guān)(Local Moran's I)2個(gè)指標(biāo)來檢驗(yàn)東江源區(qū)2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值是否存在空間集聚效應(yīng)。全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分析利用GeoDa version 1.12.1.139軟件進(jìn)行檢驗(yàn),計(jì)算公式如下:
[I=i=1nj=1nwijxi-xxj-xS2ijwij] ⑤
式中:I代表全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù),n為空間單元數(shù)量,xi和xj分別表示單元i和單元j的觀測值,[xi-x]是第i個(gè)空間單元上的觀測值與平均值的偏差,wij是基于空間k鄰接關(guān)系建立的空間權(quán)重矩陣,S2表示方差。
[S2=1ni=1nxi-x2] ⑥
[Ii=xi-xj=1nwijxi-xS2] ⑦
式中:Ii代表局部空間自相關(guān)莫蘭指數(shù),其余與式⑤含義相同。
1.3.3 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向可以直觀反映出研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的轉(zhuǎn)化情況(韓增林等,2019)。本研究利用各生態(tài)系統(tǒng)類型轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),計(jì)算不同生態(tài)系統(tǒng)之間相互轉(zhuǎn)化而引起的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損益,旨在分析生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化對其服務(wù)價(jià)值的影響。計(jì)算公式如下:
[PLij=VCj-VCi×Aij] ⑧
式中:PLij為第i類生態(tài)系統(tǒng)類型轉(zhuǎn)化為第j類生態(tài)系統(tǒng)類型后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損益,VCi、VCj分別為第i類生態(tài)系統(tǒng)類型和第j類生態(tài)系統(tǒng)類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù),Aij為第i類生態(tài)系統(tǒng)類型轉(zhuǎn)化為第j類生態(tài)系統(tǒng)類型的面積。
1.3.4 ? 驅(qū)動(dòng)力 ? 地理探測器是用來探測空間分異性,并揭示其背后驅(qū)動(dòng)力的一種新型統(tǒng)計(jì)學(xué)方法(王若思等,2022);既可以探測數(shù)值型數(shù)據(jù),也可以探測定性數(shù)據(jù),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)研究方法的不足。本文以東江源區(qū)26個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化量作為因變量,選取7個(gè)自然因素作為自變量,包括鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積(X1)、平均海拔(X2)、平均坡度(X3)、距水系平均距離(X4)、距居民點(diǎn)平均距離(X5)、距縣級以上道路平均距離(X6)、距縣級以下道路平均距離(X7)。利用地理探測器的分異及因子探測和交互作用探測,識(shí)別東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值時(shí)空分異的主要驅(qū)動(dòng)因子,計(jì)算公式如下:
[q=1-1Nσ2h=1LNhσ2h] ⑨
式中:q值表示某因子對ESV空間分異的影響力,q∈[0,1],q值越大,則代表該因子對ESV空間分異的影響越大;N為研究區(qū)評價(jià)單位的樣本數(shù),[σ2]表示全區(qū)域ESV方差,L為分級區(qū)域,Nh為分級區(qū)域樣本數(shù),[σ2h]為評價(jià)單元。
2 ? 結(jié)果與分析
2.1 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估與敏感性
東江源區(qū)2007年和2017年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值分別為249.21億元和243.76億元,10年減少了5.45億元。從不同生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值看,林地是整個(gè)研究區(qū)生態(tài)價(jià)值的貢獻(xiàn)主體,其次是果園(圖2)。從不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型的價(jià)值看,氣候調(diào)節(jié)服務(wù)的價(jià)值量最大,其次是水文調(diào)節(jié)服務(wù)(圖3)。
將東江源區(qū)各生態(tài)系統(tǒng)類型的服務(wù)價(jià)值進(jìn)行調(diào)整,價(jià)值系數(shù)(VC)調(diào)整(±50%)后得出圖4。結(jié)果顯示,2007年和2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化與價(jià)值系數(shù)的敏感性指數(shù)均小于1。不同生態(tài)系統(tǒng)的敏感性指數(shù)差異明顯,林地的敏感性指數(shù)最大,農(nóng)田較小,但同一地類不同年份的敏感性指數(shù)變化不大。因此認(rèn)為本研究最后所得到的價(jià)值系數(shù)表可信,符合東江源區(qū)實(shí)際。
2.2 ? 時(shí)空變化特征
東江源區(qū)2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值空間變化如圖5所示。26個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))中,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值減少的鄉(xiāng)(鎮(zhèn))達(dá)21個(gè),增加的僅有5個(gè)。其中,減少最為明顯的是西部的巋美山鎮(zhèn)、老城鎮(zhèn)、歷市鎮(zhèn)和鵝公鎮(zhèn)及東部的南橋鎮(zhèn)和吉潭鎮(zhèn),減少均超過5億元/a;增加最為明顯的是中部的晨光鎮(zhèn)、桂竹帽鎮(zhèn)和文峰鄉(xiāng),增加均超過5億元/a。Moran's I = 0.4,表明2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化總體上存在較弱的空間積聚效應(yīng)。LISA結(jié)果表明,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化表現(xiàn)出高-高(5個(gè))、低-低(2個(gè))、高-低(1個(gè))3種積聚形式(圖6)。
2.3 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向
2007-2017年東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向結(jié)果見表2。10年間增減數(shù)值變化不大。增加的主要原因是果園向林地轉(zhuǎn)變,導(dǎo)致年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加了8.70 億元;農(nóng)田向果園的轉(zhuǎn)化也使年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加了4.33 億元。減少的主要原因是林地向果園轉(zhuǎn)化,導(dǎo)致年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值減少了10.22 億元;其次是水體向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化,也使年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值減少了2.28億元。
2.4 ? 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化驅(qū)動(dòng)力
2.4.1 ? 單因子探測 ? 本次研究東江源區(qū)2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化空間分異因子探測結(jié)果見表3。距縣級以下道路平均距離的q值最大,但也僅為0.20(P>0.05)。表明各因子均無法獨(dú)立解釋2007-2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的空間分異。
2.4.2 ? 因子交互探測 ? 由表4可以看出,任意2個(gè)因子的交互作用均大于單一因子對ESV空間分異的影響,由此可見東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值空間分異是受多個(gè)因子的綜合作用。從交互探測結(jié)果來看,多個(gè)因子的交互值大于0.75;其中,鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積(X1)與距水系平均距離(X4)、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積(X1)與距居民點(diǎn)平均距離(X5)的交互作用程度最大,達(dá)到0.86和0.81。
3 ? 討論
本研究中,東江源區(qū)2007-2017年生態(tài)系服務(wù)總價(jià)值空間變化整體呈東部和西部減少、中部增加的空間格局。西部的巋美山鎮(zhèn)、老城鎮(zhèn)、歷市鎮(zhèn)和鵝公鎮(zhèn)及東部的南橋鎮(zhèn)和吉潭鎮(zhèn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值減少,主要原因在于這些鄉(xiāng)(鎮(zhèn))多位于源區(qū)的邊緣且部分地區(qū)與京九鐵路、贛粵高速公路、G206國道等交通干線相鄰,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,人口較為集中,生活場所和生產(chǎn)場所分布密集。人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大、建筑用地的持續(xù)擴(kuò)張,致使單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值較高的林地生態(tài)系統(tǒng)減少明顯,進(jìn)而導(dǎo)致這些地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值明顯減少。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加最為顯著的是晨光鎮(zhèn)、桂竹帽鎮(zhèn)和文峰鄉(xiāng),究其原因則主要是受地形條件的影響。源區(qū)中部平均海拔612 m,地形以山地為主,坡度陡峻,溝谷幽深,居民點(diǎn)等生產(chǎn)生活場所沿山地邊緣呈帶狀分布,人類活動(dòng)對該區(qū)域的影響相對較小,因此所提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值明顯增加。
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化的影響因素有很多,但多數(shù)學(xué)者認(rèn)為短時(shí)間內(nèi)其時(shí)空差異主要是受人為因素的干擾(Li et al,2010;徐煖銀等,2019),這在很大程度上忽視了自然因素在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化中的重要作用。本文利用地理探測器對分析了東江源區(qū)ESV時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)力,發(fā)現(xiàn)鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積與距水系平均距離、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))面積與距居民點(diǎn)平均距離的因子交互程度最為明顯,進(jìn)一步證明了自然因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化同樣存在重要影響,與前人的研究結(jié)果相吻合(璩路路等,2019;王若思等,2022)。值得注意的是,區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化并不是由單一驅(qū)動(dòng)因子引起,而是不同驅(qū)動(dòng)因子相互作用的結(jié)果。因此,在對東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)管控中,應(yīng)考慮不同驅(qū)動(dòng)因子之間的交互協(xié)同作用,采取有針對性、差異性的開發(fā)模式,避免不合理的開發(fā)導(dǎo)致生境惡化。
綜上,采用當(dāng)量因子法對東江源區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行評價(jià),與其他方法相比,該方法操作簡便,且應(yīng)用廣泛。但該方法在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的主觀性,需要提高其評估精度。
參考文獻(xiàn)
馮劍豐,李宇,朱琳,2009. 生態(tài)系統(tǒng)功能與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念辨析[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 18(4):1599-1603.
馮曉玙,黃斌斌,李若男,等,2020. 三江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)和土壤保持服務(wù)對未來氣候變化的響應(yīng)特征[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 40(18):6351-6361.
付夢娣,唐文家,劉偉瑋,等,2021. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)視角的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估及生態(tài)修復(fù)空間辨識(shí)——以長江源區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 41(10):3846-3855.
傅伯杰,張立偉,2014. 土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù):概念、方法與進(jìn)展[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 33(4):441-446.
韓增林,趙文禎,閆曉露,等,2019. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損益的生態(tài)安全格局演變分析——以遼寧沿海瓦房店市為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 39(22):8370-8382.
雷金睿,陳宗鑄,陳小花,等, 2020. 1980-2018年海南島土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 40(14):4760-4773.
雷軍成,劉紀(jì)新,雍凡,等,2017. 基于CLUE-S和InVEST模型的五馬河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景評估[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào), 33(12):1084-1093.
劉禮群,江坤,胡智,等,2022. 雄安新區(qū)國土空間開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值響應(yīng)特征[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 42(6):2098-2111.
羅芳,潘安,陳忠升,等,2021. 四川省土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響研究[J]. 云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)), 36(4):734-744.
孟孟,張運(yùn),支俊俊,等,2021. 快速城市化背景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變——以南京市為例[J]. 水土保持通報(bào), 41(3):296-304.
璩路路,劉彥隨,周揚(yáng),等,2019. 羅霄山區(qū)生態(tài)用地時(shí)空演變及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的響應(yīng)——以井岡山為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 39(10):3468-3481.
王若思,潘洪義,劉翊涵,等,2022. 基于動(dòng)態(tài)當(dāng)量的樂山市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)力研究[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 42(1):76-90.
謝高地,張彩霞,張雷明,等,2015a. 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), 30(8):1243-1254.
謝高地,張彩霞,張昌順,等,2015b. 中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值[J]. 資源科學(xué), 37(9):1740-1746.
徐煖銀,郭濼,薛達(dá)元,等,2019. 贛南地區(qū)土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空演變[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 39(6):1969-1978.
楊彥超,楊海成,李云濤,等,2022. 基于土地利用的南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化分析[J]. 甘肅科學(xué)學(xué)報(bào), 34(2):23-27.
鄭思遠(yuǎn),陳江海,朱紅偉,2021. 江西省生態(tài)服務(wù)價(jià)值時(shí)空特征研究[J]. 人民長江, 52(11):69-75.
周渝,鄧偉,劉婷,等,2020. 重慶都市區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變及其驅(qū)動(dòng)力[J]. 水土保持研究, 27(1):249-256.
曾杰,姚小薇,2013. 武漢城市圈耕地集約利用時(shí)空分異特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 29(19):215-223.
Costanza R, D'arge R, Groot R D, et al, 1997. The value of the world's ecosystem services and natural capital[J]. Nature, 387(15):253-260.
Costanza R, De Groot R, Sutton P, et al, 2014. Changes in the global value of ecosystem services[J]. Global Environmental Change, 26:152-158.
Ghermandi A, Sheela A M, Justus J, 2016. Integrating similarity analysis and ecosystem service value transfer:Results from a tropical coastal wetland in India[J]. Ecosystem Services, 22:73-82.
Li T H, Li W K, Qian Z H, 2010. Variations in ecosystem service value in response to land use changes in Shenzhen[J]. Ecological Economics, 69(7):1427-1435.
Peng J, Zhao M Y, Guo X N, et al, 2017. Spatial-temporal dynamics and associated driving forces of urban ecological land:A case study in Shenzhen City, China[J]. Habitat International, 60:81-90.
Zhao Y H, Zeng C, 2019. Analysis of spatial-temporal evolution and factors that influences ecological service values in Wuhan Urban Agglomeration, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 39(4):1426-1440.
Zheng L, Liu H, Huang Y F, et al, 2020. Assessment and analysis of ecosystem services value along the Yangtze River under the background of the Yangtze River protection strategy[J]. Journal of Geographical Sciences, 30(4):553-568.
(責(zé)任編輯 ? 萬月華)
Spatio-temporal Changes and Driving Forces of Ecosystem Service Value in the Headwater Region of Dongjiang River
ZHAO Xiao‐hui1,ZHU Ming‐chang2,LEI Jun‐cheng1,CHEN Ling‐yi1,WU Jun3,CUI Peng3,CHEN Wen‐juan1
(1. School of geography and environmental engineering, Gannan Normal University,
Ganzhou ? 341000, P.R. China;
2. Wuhan Yongye Saiboneng Planning Survey Co., Ltd, Wuhan ? 430062, P.R. China;
3. Nanjing Institute of Environmental Science, Ministry of Ecology and Environmental,
Nanjing ? 210042, P.R. China)
Abstract:To develop effective sustainable development policies for river basins, it is crucial to understand the spatio-temporal changes and primary driving forces of ecosystem service values (ESV) in river headwater regions. The headwater region of the Dongjiang River is an important water supply source for southern Jiangxi Province and Guangdong Province. In this study, we explored the spatio-temporal variation of ESV in the headwater region based on the revised ESV equivalent factors table and interpreted land use data using Landsat remote sensing images from 2007 and 2017. The driving factors of ESV in the headwater region of the Dongjiang River was then analyzed using a geo-detector. Our aim was to provide scientific data to support ecosystem conservation in the headwater region of Dongjiang River. Land use types in the headwater area includes farmland, orchards, forests, surface water, mining and other land. Results show that: (1) The total value of ecosystem services in the headwater region of the Dongjiang River decreased by 545 million yuan from 2007 to 2017. Forests made the primary contribution to the total ESV, followed by orchards. (2) Spatial differentiation of ecosystem services in the headwater region was influenced by multiple factors. Among them, the average distance from the township to the water source, and the average distance from the township to the residential areas contributed the most, with q values of the two factors of 0.86 and 0.81. (3) During the 10 years from 2007 to 2017, the change of total ESV was small. The conversion from orchard to forest and from farmland to orchard land increased the value (870 million and 433 million yuan) of ecosystem services, while the conversion from forest to orchard and from water to construction land decreased the value (1 022 million and 228 million yuan) of ecosystem services. (4) The spatio-temporal changes in ecosystem service value in the river headwater region of Dongjiang River were driven by natural factors, anthropogenic factors and their interactions.
Key words:ecosystem service value; spatial-temporal change; geo-detector; driving factors; headwater of the Dongjiang River