政策驱动下孙水河流域生态系统服务价值变化

贾 丹，覃发超

(1.西华师范大学 生命科学学院，四川 南充 637009；2.西华师范大学 地理科学学院，四川 南充 637009；3.西华师范大学 四川省干旱河谷土壤侵蚀监测与控制工程实验室，四川 南充 637009；4.大小凉山干旱河谷土壤侵蚀监测与生态修复野外科学观测研究站，四川 喜德 616753)

生态系统服务指人类从生态系统中获得的各种惠益[1]，与土地利用类型密切相关[2-3]。量化和评估生态系统服务功能，利于土地资源的高效调控以及生态补偿政策的科学制定[4-5]。生态系统服务价值(ecosystem services value，ESV)的提出推进了不同区域的生态系统服务的评估工作[6]，R Costanza等[7]首先进行了全球ESV评估，实现了ESV的货币表达。谢高地等[8-9]于2003在研究青藏高原生态价值时提出了“单位面积生态系统服务价值当量表”，并于2015年进行补充和修订，被广泛应用于ESV估算。各国研究人员不断梳理生态系统服务与其影响因素之间的关系，将生ESV、土地利用变化、生态环境发展趋势等有机融合在一起[10-11]。目前，关于ESV的研究主要聚焦于服务功能分类及价值评估[12]、时空变化及影响因素3个方面。具体而言，从研究内容上看，主要集中于ESV的理论研究[13]、时空动态变化及其驱动力[14]3个方面；从研究尺度上看，行政区[15]、流域[16]、格网单元[17]等尺度均有涉及；从研究对象上看，研究区域多集中在湿地[18]等ESV高值区域及沙漠[19]等生态脆弱区；从研究方法上看，统计分析和空间分析应用较广，同时InVEST[20]、地理探测器[14]等模型在评估ESV和探究其驱动因素等方面应用越来越广泛；就研究结果而言，ESV空间相关性逐渐变强，生态政策[21]和人类活动对ESV的影响较大。近年来，关于ESV的研究仍以“热点区”和“脆弱区”为主，小尺度上的研究相对薄弱，且缺乏对区域生态发展与社会政策关系的进一步探讨。

孙水河流域位于我国四川省凉山彝族自治州境内，是长江上游重要的生态屏障，区域集山区、水域、水土流失严重区于一体，同时贫困人口分布广、少数民族聚集多。1999年凉山州作为退耕还林工程的试点并顺利实施以来，孙水河流域生态效益得到明显改善；孙水河流域隶属于乌蒙山集中连片特困区，是《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020 年)》规划的11个集中连片特困区之一，2013年2月该地区脱贫攻坚政策正式进入实施阶段[22]，自此孙水河流域土地利用结构、生产生活方式不断改进，生态效益和社会效益显著提高。本研究目的在于分析孙水河流域ESV的时空变化特征，揭示其变化的驱动因素，探究政策因素对ESV的影响。研究结果可为孙水河流域生态系统的良性发展提供理论依据，对实现脱贫攻坚与生态环境保护的有机结合有重要意义。

1 研究区概况

孙水河流域位于四川省凉山彝族自治州境内，雅砻江二级支流(图1)。河流全长95.2 km，流域面积1 617.5 km2，源于昭觉县解放沟镇，河道由南向西北进，在喜德县境内的流长达70.2 km，最后在冕宁县泸沽镇汇入安宁河。该河中、上游汇积区水土流失严重，洪期河水呈高浓度的悬浊流，水土流失严重，生态环境脆弱。

图1 研究区概况

2 数据与方法

2.1 数据来源

孙水河流域范围利用DEM提取，DEM数据来源于NASA(https://earthdata.nasa.gov/esds/)，分辨率为5 m，提取方法采用ArcGIS 10.5水文分析工具。行政边界矢量数据来源于国家基础地理信息中心(https://www.webmap.cn/)。由遥感信息处理研究所(http://irsip.whu.edu.cn/)获取1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年7期土地利用遥感解译数据，分辨率为30 m，结合谢高地等[23]对中国陆地生态系统服务的划分，将孙水河流域土地利用划分为6个类型：林地和灌木归并为林地、草地-草地、耕地-耕地、城镇-城镇、水域和湿地归并为水域、裸地-裸地。

驱动因素的探究根据已有研究结果[24]主要考虑自然和社会经济因素，结合研究区实际情况选取自然因素6个：气温、降水、高程、坡度、植被覆盖度和土壤侵蚀指数；社会经济因素4个：人口密度、地均GDP、人为干扰指数和土地利用程度。其中，坡度和高程利用DEM提取；土地利用程度[25]、人为干扰指数[26]依据相关研究计算；气温、降水、土壤侵蚀、植被覆盖度、人口密度和地均GDP数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用动态度 土地利用类型的变化速度可以借助土地利用动态度衡量[27]。本研究利用土地利用动态度分析孙水河流域6大土地利用类型的变化速度及转换特征。模型表达式为

(1)

式中:C代表土地利用动态度，Ui代表孙水河流域某种土地利用类型面积；ΔUi-j表示在对应时段内，孙水河流域的i种土地利用类型转化为j种的面积；T为研究时长(a)。

2.2.2 生态系统服务价值计算 通过查阅《四川省统计年鉴》和《中国农产品价格调查年鉴》，计算出孙水河流域1990-2020年粮食单产为4 257.42 kg·hm-2，单价为2.88元/kg，并根据“单位当量因子价值量为粮食单价的1/7”修正[9]，计算出孙水河流域单位当量因子价值为1 751.62元，经过计算得出孙水河流域单位面积ESV(公式中用ESV表示)系数(表1)。各土地利用类型及各项生态系统服务功能的价值计算公式如下

表1 孙水河流域单位面积生态系统服务价值

(2)

式中:Ai和Ci表示孙水河流域i种土地利用类型面积(hm2)及ESV系数(元·hm-2·a-1)；Cfi表示第孙水河流域i类土地利用类型的第f项生态服务功能的ESV系数(元·hm-2·a-1)。

2.2.3 热点分析 热点分析已广泛应用于ESV空间变化研究[28]，冷、热点可以表征ESV变化量高值和低值的空间聚集情况，本研究通过ArcGIS 10.5软件中Getis-Ord Gi*指数对孙水河流域ESV变化量热点进行识别。Getis-OrdGi*指数公式为：

(3)

式中:Gi*为斑块i的集聚指数，Z(Gi*)为Gi*的数学期望，Wab表示要素a、要素b之间的空间权重，Var(Gi*)表示Gi*值的方差。本研究将ESV变化热点与冷点划分为热点区、次热点区、不显著变化区、次冷点区和冷点区，对应的Z(Gi*)取值范围分别为≥1.96、[1.65，1.96)、(-1.65，1.65)、(-1.96，-1.65]、≤-1.96。

2.2.4 地理探测器模型 孙水河流域ESV的影响因素探究采用地理探测器工具，地理探测器是基于空间分层异质性识别主导影响因子的一种统计学新方法[29]。本研究采用分异及因子探测器对孙水河流域ESV的影响因子进行探测。公式为[30]：

(4)

3 结果与分析

3.1 孙水河流域土地利用类型动态变化

林地、草地、耕地、城镇、水域和裸地为孙水河流域6大土地利用类型，其中林地占据主导地位，30 a比重由49.1%持续上升至56.1%，其次为草地和耕地，城镇、水域和裸地所占面积比重较小。土地利用动态评估结果表明(表2)，1990-2020年林地面积持续上升；草地面积变化趋势与林地相反，2005年后下降幅度逐渐变大；受退耕还林政策影响，耕地面积持续下降；城镇面积随着城镇化的快速发展而增加，2010年后增速放缓；水域和裸地面积在人类活动干扰下持续减少。总体来看，孙水河流域土地利用综合动态度在1990-2015年波动上升；而在2015-2020年土地利用综合动态度达到最大值，林地面积的增幅、草地和耕地面积的降幅均较大，这一时段内土地利用最为活跃。

表2 1990-2020年孙水河流域土地利用动态度

3.2 孙水河流域ESV时空变化

3.2.1 孙水河流域ESV时间变化 1990-2020年孙水河流域ESV不断增长，累计增加2.55亿元，增长率为6.4%(图2)。其增幅在1995-2005年和2015-2020年2个时间段较大，与退耕还林政策和脱贫攻坚政策实施期吻合。退耕还林政策实施造成的林地面积扩大和耕地面积缩减利于ESV快速增长；脱贫攻坚政策造成的生产生活方式的改进、土地利用结构的优化也会促进ESV增长，表明政策对ESV的影响不可忽视。

图2 孙水河流域生态系统服务价值动态变化

在4大服务功能中，调节服务最为突出，占总价值的62%以上，累计增长1.64亿元，流域总价值与调节服务的变化趋势基本一致；其次为支持服务，占总服务价值的24%，累计增长0.61亿元；供给服务价值较为稳定；文化服务价值略微增加。

3.2.2 孙水河流域ESV空间变化 本研究采用单位面积ESV来分析孙水河流域内各乡镇ESV空间变化(图3)，结果可知，1990-2020 年，孙水河流域14个乡镇中有10个乡镇ESV增长，4个衰减，其中3个乡镇的ESV累计上升超过400元/hm2，分布于流域中部及西北部，ESV衰减的乡镇集中于流域中部和东部。

图3 1990-2020年孙水河流域生态系统服务价值空间变化

利用ArcGIS 10.5将孙水河流域1990-2020年ESV变化量转化为点要素，探究ESV变化量在空间上的局部表现，揭示ESV变化冷点和热点的分布状况(图4)。结果表明，高密度区域主要分布于北部光明镇及流域西北边界，低密度主要分布在西南部的洛哈镇及流域东部边界(图4a)；热点分析表明ESV变化的热点区集中在北部光明镇及冕山镇，冷点区分布在南部解放沟镇的局部地区(图4b)。ESV的增减变化较为集中，应注重局部地区的生态调控。

图4 1990-2020年孙水河流域生态系统服务价值变化量空间分布

3.3 孙水河流域ESV变化驱动因素分析

基于孙水河流域1 km×1 km格网尺度，采用地理探测器工具探测孙水河流域ESV空间分异的主导因素。2020年各探测因子按q统计量的大小排序为人为干扰指数(0.37)>土地利用程度(0.18)>坡度(0.17)>地均GDP(0.11)>人口密度(0.09)>高程(0.08)>土壤侵蚀(0.005)>植被覆盖度(0.04)>积温(0.0.04)>降雨(0.01)。结果显示造成ESV空间分异的主要原因人为干扰；其次土地利用程度、坡度和地均GDP的q都>10%，为次要原因；而除坡度外的其余5个自然因子的q统计量均<10%，降水、积温和植被覆盖度甚至<5%，表明自然因素对ESV的空间分异影响较小，而社会经济因素发挥重要驱动作用。

从图5可以看出，1990-2020年人为干扰指数q统计量呈现出明显的上升趋势，其余探测因子的变化幅度不大。人为干扰指数q统计量的上升幅度在2015-2020年最大，这一时期，在脱贫攻坚政策的实施下，区域内土地利用结构不断优化、生产生活方式不断改进，ESV不断增加。表明孙水河流域ESV与政策密切相关。

图5 孙水河流域生态系统服务价值空间分异驱动因子探测P<0.01

4 结论与讨论

4.1 结论

孙水河流域土地利用类型以林地为主，其次是草地、耕地、城镇、水域和裸地。1990-2020年土地利用类型之间转换剧烈，林地和城镇面积增幅较大，草地、耕地和水域面积缩减。

孙水河流域ESV呈增加态势，且在2015 年后增幅加大，1990-2020年累计增加2.55 亿元，增长率为6.4%。其中调节服务功能受林地面积持续扩大的影响，累计增加1.64亿元，是总价值的主要贡献者；空间上，有2/3的乡镇ESV均增加，分布于流域中部及西北部，ESV减少区主要分布在流域东部；价值量变化热点分布在北部的光明镇和冕山镇。

孙水河流域ESV的变化和社会政策密切相关。退耕还林政策造成林地面积的不断扩大，对ESV的持续增长起到了关键作用；人为干扰因素对ESV的空间分异影响最大，并且影响程度逐年上升；人为干扰指数、土地利用程度等社会经济因素在2015-2020年对流域ESV空间分异的驱动力明显增强，这一时期在脱贫攻坚政策导向下，生产生活方式及经济结构的不断优化深刻影响着土地利用结构，进而驱动ESV发生变化。

4.2 讨论

研究结果表明，孙水河流域ESV持续增加，这一结果与黄河下游[14]等地区研究结果不同。黄河下游地区ESV持续降低，原因是该地区人口稠密，城镇面积大，耕地面积逐年增加，起关键作用的调节服务价值固然减少，造成ESV衰减。孙水河流域土地利用类型以林地为主，其面积的扩大对ESV的增加起到了关键性作用，加之受退耕还林政策的影响，耕地面积逐年下降，林地面积持续扩大，益于ESV增加；近年来在脱贫攻坚政策的大力支持下，旅游业等环境友好型产业逐步壮大，调节服务和支持服务价值上升，造成ESV总量持续上升。

林地对孙水河流域ESV的维持起到了关键作用，对调节服务功能的增长至关重要，未来发展应注重保持现有林地优势；同时还需进一步完善相关生态政策，针对性进行生态补偿，促进孙水河流域生态环境系统和社会经济系统协调发展。本研究基于乡镇行政尺度评价ESV，是考虑到以行政边界为尺度单元更易在实践中进行生态管理，而黄木易等[28]从行政、子流域和格网单元3个尺度出发，揭示了ESV对尺度变化的响应特征，研究显示ESV的空间变化特征对评价尺度的变化具有敏感性，因此不同评价尺度下的孙水河流域ESV空间变化特征有待进一步研究。