沙颍河流域河南段生态系统服务价值及影响因素评估

范利瑶，文 倩，李青松，汪 潇，韩 婧

（1.河南农业大学 资源与环境学院，河南 郑州 450002；2.河南农业大学 土地与乡村可持续发展研究中心，河南 郑州 450002）

随着世界人口、经济的快速增长，土地利用／覆被发生了剧烈改变［1］，不仅引发了气候异常［2］、土地退化［3］、水土流失［4］、生态系统恶化［5］等生态环境问题，也降低了区域生态系统服务供给能力［6］及人类社会福祉［7］。对区域生态系统服务价值（ESV）展开定量评估已成为全球可持续发展研究的热点内容。早期关于ESV的研究主要集中在全球或区域生态系统服务价值静态评估方面［8－9］，近期则转向土地利用与ESV关系分析［10－11］、生态系统服务时空格局与空间积聚性演变［12－13］、生态系统服务驱动力分析［14］等方面。有学者从“三生空间”、生态补偿等视角深入分析了生态系统服务功能之间的内在联系［15］，结合CA－Markov［16］、FLUS 等模型对区域ESV进行预测，对影响ESV的因子进行定量分析，常用分析方法包括建立回归模型［17］、面板分位数模型［18］、地理探测器模型等，其中采用地理探测器模型可以在空间上定量探测因子驱动力及其交互作用［19］。

沙颍河流域河南段是河南省经济、文化、农业中心［20］，具有重要的生态价值和经济价值，区域内人类活动强烈、人地矛盾突出［21］，土地利用与生态系统服务价值关系不明确，粮食安全与生态系统安全面临严峻挑战。本文基于土地利用变化数据，采用当量因子法、热点分析法、地理探测器模型等对沙颍河流域河南段2000—2018 年生态系统服务价值时空分异特征及影响因素进行定量研究，以期为改善区域生态环境、实现可持续发展提供科学参考。

1 研究区概况

沙颍河流域河南段位于河南省中部，主要包括沙河、颍河、贾鲁河3 条河流，参考已有研究成果并考虑行政区域的完整性，将沙颍河流域河南段界定为郑州、平顶山、许昌、漯河、周口5 个地级市，沙颍河流域河南段范围及高程见图1。2020 年区域人口总计3 301 万人，GDP 总量为2.27 万亿元，粮食总产量为1 775.9 万t，分别占全省的30.14%、41.36%、26.52%。

图1 沙颍河流域河南段范围及高程

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2018 年5 期土地利用数据源自中科院资源环境科学数据中心，分辨率为30 m，在数据校核的基础上，将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、城镇与农村居民点、工矿交通用地、未利用地。高程数据源自地理空间数据云，分辨率为30 m，行政区划数据、降水数据分别源自中科院资源环境科学数据中心、中科院地球系统科学数据中心，粮食播种面积、粮食总产值、人口等数据源自《河南统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 生态系统服务价值评估

采用基于单位面积价值的当量因子法对ESV进行评估，将研究区土地利用类型与谢高地等［9］研究的陆地生态系统类型匹配后对单位面积生态系统服务价值当量进行修正，得到研究区单位面积生态系统服务价值系数（见表1），计算公式为

表1 沙颍河流域河南段生态系统服务价值系数元／（hm2·a）

式中：ESV总为总生态系统服务价值，元；ESVi为第i种土地利用类型的生态系统服务价值，元；Ai为第i种土地利用类型面积，hm2，由于城镇与农村居民点、工矿交通用地的生态系统服务价值接近0，因此不对其进行估算；Vo为当量因子的价值量，元／（hm2·a）；ei为第i种土地利用类型的生态系统服务价值当量［15］。

2.2.2 热点分析法

采用热点分析法可探明ESV空间变化是否具有统计学意义上显著的高值空间集聚（热点）和低值空间集聚（冷点），并对其集聚位置进行空间表达，已被广泛用于空间异质性研究［22－23］，表达式为

式中：为局部相关性指数；n为地理空间单元个数；xj为地理空间单元j的ESV指数变化量；wi，j为二进制空间权重；S为地理空间单元的标准差；为地理空间单元的平均值；E（）为数学期望；Var（）为方差。

对进行Z检验，Z得分为标准差的倍数，由Z值确定冷热点区域的聚类情况。

2.2.3 地理探测器模型

采用地理探测器模型中的因子探测方法识别自然、社会经济因子对ESV空间分异的影响，采用地理探测器模型中的交互探测方法分析驱动因子的共同作用对ESV空间分异的影响［19］，表达式为

式中：q为驱动因子对ESV空间分异的影响程度，值域为［0，1］；L为变量Y或因子X的分类或分区数；Nh为层h的单元数；N为全区单元数；σh2、σ2分别为层h、全区的Y值方差。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化分析

2000—2018 年沙颍河流域河南段各土地利用类型面积变化情况见图2（图中URS 为城镇与农村居民点，IL 为工矿交通用地），研究区土地利用类型以耕地为主，耕地面积占研究区总面积的65.6%～73.5%；其次是城镇与农村居民点，其面积占研究区总面积的13.9%～17.9%。2000—2018 年土地利用类型变化明显，耕地、林地、草地面积减小，城镇与农村居民点、工矿交通用地、水域、未利用地面积增大，其中：耕地面积减小了1 351.72 km2，城镇与农村居民点面积增大了1 679 km2，工矿交通用地面积增大了3 倍，这一变化与区域快速的城镇化、工业化进程有关［22］。

图2 2000—2018 年各土地利用类型面积变化情况

2000—2018 年沙颍河流域河南段土地利用转移矩阵见表2，研究期内共有5 233.34 km2土地利用类型发生转变，占研究区总面积的14.93%，其中：耕地转出面积累计3 020.13 km2，占总转出面积的57.71%，是其他土地利用类型转入的主要贡献者；城镇与农村居民点转入面积累计2 488.08 km2，87.99%转入面积来源于耕地；水域转入面积累计242.44 km2，88.57%转入面积来自于耕地；草地转出面积累计434.28 km2，51.87%草地转为耕地，其余草地主要转向林地和城镇与农村居民点。

表2 2000—2018 年土地利用转移矩阵 km2

3.2 生态系统服务价值时空分异特征

3.2.1 生态系统服务价值时间变化特征

2000—2018 年沙颍河流域河南段生态系统服务价值变化情况见表3，研究区总ESV值随时间变化整体呈先增大后减小趋势，与2000 年相比，2018 年研究区总ESV值减小了0.67%。2000—2005 年、2010—2015 年总ESV值分别增大了3.54%、0.11%，2005—2010 年、2015—2018 年总ESV值分别减小了2.12%、2.09%。18 a 内单项指标的ESV值变化较缓慢，水资源供给、水文调节ESV值分别增大了10.06%、9.69%，其余单项指标的ESV值均下降，变化幅度为3.02%～9.23%。2000—2005 年水资源供给、水文调节ESV值变化较大，分别增大了10.21%、9.92%；2005—2010 年气候调节、生物多样性维持、美学景观ESV值变化较大，分别减小了8.82%、7.78%、6.46%；2010—2015 年所有单项指标的ESV值变化均不明显；2015—2018 年水资源供给、水文调节ESV值分别减小了4.28%、4.19%。

表3 生态系统服务价值时间变化情况 亿元

从研究区ESV构成看，2018 年各单项指标的ESV值占比大小依次为水文调节＞土壤保持＞气候调节＞气体调节＞食物生产＞净化环境＞生物多样性维持＞原材料生产＞水资源供给＞美学景观＞养分循环维持。2018年研究区水文调节ESV值占比最高，占ESV总值的37.81%，土壤保持与气候调节ESV值占比次之，分别占ESV总值的12.94%、11.03%，美学景观ESV值占比最低，仅占ESV总值的2.3%。

3.2.2 生态系统服务价值空间变化特征

根据研究区ESV值并利用自然断点法把研究区分为高值区、次高值区、中值区、次低值区、低值区，沙颍河流域河南段生态系统服务价值空间分布情况见图3。2000—2018 年研究区ESV高值区和次高值区主要分布于沙颍河流域西部山区、北部河流湿地；中值区分布于郑州市、平顶山市西部以及沙颍河沿线的草地、耕地；次低值区分布最为广泛且分布范围逐年减小；低值区主要分布于郑州市、许昌市，周口市主城区、下辖县及周边区域，随着城镇化进程的加快，低值区范围有明显扩张的趋势，这与建设用地扩张范围的变化趋势基本一致。2000—2018 年郑州市中部、西部ESV值有明显减小趋势，次低值区逐渐变为低值区，次高值区逐渐变为中值区，这一变化与经济发展导致农业生产空间与生态空间面积减小有关；平顶山市西南部生态优势逐渐突出，中值区变为次高值区的趋势较为明显，主要得益于国家生态文明建设及国土空间修复政策的实施。

图3 沙颍河流域河南段生态系统服务价值空间分布情况

3.2.3 生态系统服务变化冷热点分析

对2000—2010 年、2011—2018 年研究区ESV变化量的空间分布进行空间自相关性检验，2 个时段对应的Moran′s I值分别为0.3、0.4，表明研究区ESV变化量在空间上具有显著的集聚性。

沙颍河流域河南段生态系统服务变化冷热点分布见图4，2000—2010 年研究区生态系统服务变化冷热点集聚性较强，2011—2018 年冷热点大幅度减少且分散。2000—2010 年增值热点区（某范围内ESV变化量与周围相比高出较多）主要分布在郑州市中牟县、惠济区、巩义市、荥阳市北部湿地，平顶山市西部、南部、北部的水域和林地，禹州市、长葛市以及周口市扶沟县沙颍河湿地；损失冷点区（某范围内ESV变化量与周围相比低出较多）主要分布在郑州市主城区及下辖的巩义、荥阳、登封、新密4 市，以及漯河市沙颍河沿岸、平顶山市南部舞钢市林地、鲁山县、郏县。2011—2018年增值热点区范围和损失冷点区范围较上一阶段明显缩小，呈现出热点区零星分布、冷点区集中分布的空间特征。增值热点区主要分布在郑州市中牟县雁鸣湖镇、新郑市，许昌、漯河、周口三市的沙颍河湿地以及平顶山市西部山区；损失冷点区主要分布在郑州市惠济区北部、中牟县雁鸣湖镇北部、荥阳市北部湿地。

图4 生态系统服务变化冷热点分布

3.3 土地利用变化对生态系统服务价值的影响

利用ArcGIS10.8 软件分析2000—2018 年研究区生态系统服务损益流向及空间分布。结果（见图5）表明，耕地转水域、耕地转林地是研究区ESV值增大的主要原因，使ESV值分别增大了54.74 亿、5.97 亿元，贡献率分别为70.33%、8.11%；林地、水域转耕地、耕地转城镇与农村居民点是研究区ESV值减小的主要原因，导致ESV值分别减小了31.78 亿、17.40亿元，贡献率分别为40.13%、21.97%。2000—2010 年ESV增值区形成的主要原因是耕地转水域、耕地转林地、耕地转草地，使ESV总量分别增加了53.42 亿、6.07 亿、1.28亿元，分别占总增加量的71.38%、8.12%、1.71%；ESV损失区形成的主要原因是耕地转城镇与农村居民点、林地转耕地、草地转耕地，分别占总损失量的21.5%、8.5%、15.6%。2011—2018 年ESV变化幅度有所减小，ESV增值区形成的主要原因是耕地转水域、耕地转林地、耕地转草地，分别占总增加量的77.6%、11.79%、5%；ESV损失区形成的主要原因是水域转耕地、耕地转城镇与农村居民点、林地转耕地，分别占总损失量的60.38%、12.04%、3.76%。

图5 土地利用变化对ESV 的影响

3.4 生态系统服务价值驱动因子分析

研究区ESV的空间分异受自然因素和社会经济因素的共同影响，采用地理探测器模型分析各驱动因子对研究区生态系统服务价值空间分异的影响，单因子探测结果见表4。2000—2018 年各驱动因子的q统计量从大到小依次为人为干扰指数、高程、气温、地均GDP、农业机械总动力、归一化植被指数、降水、人口密度。其中：人为干扰指数的q统计量为0.483～0.508，对研究区ESV的空间分异影响最大；高程的q统计量为0.069～0.120，对研究区ESV的空间分异有相对重要影响；气温、地均GDP、农业机械总动力、归一化植被指数、降水、人口密度等的影响程度相对较低。

表4 单因子探测结果

双因子交互探测结果见图6，各驱动因子交互后表现出双因子增强或非线性增强，即任何2 个驱动因子对ESV空间分异的交互作用均大于1 个驱动因子的单独作用，说明ESV空间分异受各驱动因子的共同作用。总体来看，社会经济因素内部交互作用＞自然因素与社会经济因素交互作用＞自然因素内部交互作用，人为干扰指数与各因子的交互作用显著，其中人为干扰指数与归一化植被指数、降水、地均GDP、高程、农业机械总动力之间的交互程度较高，q统计量均大于0.6。

图6 双因子交互探测结果

4 结论与建议

（1）耕地是沙颍河流域河南段最主要的土地利用类型，2000—2018 年耕地、林地、草地面积减小，城镇与农村居民点、水域、工矿交通用地、未利用地面积增大。耕地转出面积占总转出面积的57.71%，是其他土地利用类型转入的主要贡献者。

（2）2000—2018 年沙颍河流域河南段ESV值随时间变化整体呈先增大后减小趋势，各单项指标的ESV值变化相对缓慢，水资源供给、水文调节ESV值分别增大了10.06%、9.69%，其余单项指标的ESV值均下降，变化幅度为3.02%～9.23%。研究区ESV空间分布差异明显，高值区主要分布在流域西部山区、北部的河流及周边湿地，低值区主要分布于郑州市、许昌市、周口市；高值区面积逐渐减小，低值区面积逐渐增大，且低值区有沿国道南北贯通的趋势。

（3）2000—2018 年沙颍河流域河南段冷热点的空间集聚性弱化。耕地转水域、耕地转林地是研究区ESV值增大的主要原因，贡献率分别为70.33%、8.11%；林地、水域转耕地、耕地转城镇与农村居民点是研究区ESV值减小的主要原因，贡献率分别为40.13%、21.97%。

（4）沙颍河流域河南段ESV空间分异受自然、社会经济因素的共同影响，人为干扰指数是造成ESV空间分异的首要原因，高程、气温、地均GDP、农业机械总动力、归一化植被指数、降水、人口密度等因素对ESV的影响较小。各驱动因子之间存在复杂的协同增强效应，其中社会经济因素之间的交互作用最强，人为干扰指数与各因子的交互作用最显著。

为保护沙颍河流域河南段生态环境，促进区域高质量发展，须强化法律法规建设，严格保护耕地和基本农田，提高耕地的多功能性与生态经济价值；限制林地、水域向耕地与建设用地转化，遏制城镇无序扩张，合理规划城市内部生态空间；科学划定生态保护红线，加强对生态用地的投入与管护，开展生态修复及流域生态补偿。

限于自然的复杂性及数据的有限性，本文未考虑建设用地内部水体、绿地等生态空间的功能与服务价值，今后应加强相关方面的定量评估，为国土空间规划、生态管理决策提供更精准、高效的技术支撑。