城市化流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空分異特征及其對土地利用程度的響應

胡和兵，劉紅玉 ，郝敬鋒，安 靜

(1.南京師范大學地理科學學院，南京 210046;2.池州學院資源環(huán)境與旅游系，池州 247000)

維持和保育生態(tài)系統(tǒng)服務是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎［1］。生態(tài)系統(tǒng)服務是指生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用［2］。它不僅為人類提供了食品醫(yī)藥及其他生產(chǎn)生活原料，還創(chuàng)造和維持了地球生命支持系統(tǒng)，形成了人類生存所必須的環(huán)境條件［3］，是人類社會的關鍵自然資本［4］。對其價值進行定量評估是高效、合理配置競爭性需要環(huán)境資源的基礎［5］，也是制定生態(tài)環(huán)境建設補償政策的重要前提［6］.自1997年Costanza［7］等開展全球生態(tài)服務價值評估以來，國內(nèi)外學者針對全球或區(qū)域［7-8］、流域［9-10］以及城市［11］等不同尺度，森林［12-13］、濕地［14-15］、河流［16-17］以及農(nóng)田［18］等不同類型的生態(tài)系統(tǒng)服務價值展開了廣泛而深入的研究。近年來，隨著研究的逐步深入以及3S技術的發(fā)展，越來越多的學者開始注重對生態(tài)服務價值空間分布格局及其影響因素的探討，并取得了一系列成果［18-23］。但以往的相關研究，大多側重于研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值分布格局的空間展示，缺乏對生態(tài)系統(tǒng)服務價值在空間上的聚集規(guī)律、關聯(lián)模式等分布特征的定量研究，專門關于土地利用程度對生態(tài)服務價值影響的研究也較少。研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分異特征及其影響因素，對揭示生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的驅(qū)動機制，深入了解區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)特征具有重要意義。

空間自相關分析是定量研究空間關系問題，分析空間格局的重要方法和有效手段［24-26］。生態(tài)系統(tǒng)服務價值和區(qū)域的自然地理要素分布、社會經(jīng)濟發(fā)展狀況直接相關。這些因素在空間上均具有隨機性和結構性，具有地學特征，因此生態(tài)系統(tǒng)服務價值和各種地理實體一樣，存在著一定的空間關聯(lián)性，可以運用空間自相關分析等地學統(tǒng)計分析方法［23］。

本研究選擇快速城市化的南京市九鄉(xiāng)河流域為研究區(qū)，以2003年和2009年遙感影像為基礎數(shù)據(jù)，應用空間自相關模型，結合GIS技術分析九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的時空分異特征，以及土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分異的影響，以期為城市化區(qū)域土地利用規(guī)劃管理、生態(tài)服務價值的保育與恢復提供理論參考。

1 研究區(qū)域概況

九鄉(xiāng)河流域(118°52'—119°1'E，32°1'—32°10'N)位于南京市東郊(圖 1)，南北長 18.50 km，東西平均寬約5.74km，總面積106.21km2。地勢南高北低，南部丘陵、崗地連綿起伏，北部沿江平原，地勢低平，汛期常受洪水威脅，是南京市重點防洪區(qū)之一。北部的仙林大學城是南京市重要的科技和人才集中區(qū)，棲霞山風景區(qū)被譽為“金陵第一明秀山”。中部和南部農(nóng)業(yè)基礎雄厚，是南京市重要的農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)基地。2003年以前，該地區(qū)是比較典型的農(nóng)業(yè)景觀，在近幾年，隨著南京仙林新市區(qū)的不斷擴展，北部大量的自然和農(nóng)業(yè)景觀類型被改造成非農(nóng)業(yè)景觀類型，景觀結構逐漸顯示出強烈的快速城市化色彩，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)所承受的人為改造壓力不斷增加［20］。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 The location of Jiuxiang River watershed

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

首先獲取了研究區(qū)2003年6月和2009年6月2景全色Quick Bird影像數(shù)據(jù)(星下點空間分辨率為0.61m)。為消除大氣等因素對遙感解譯的影響，本研究利用6S模型對2景影像進行大氣校正。同時以南京市1∶50000地形圖為參考，在ArcGIS9.2中分別對2景影像進行配準，然后在ArcGIS環(huán)境下，先對2009年的影像進行人機交互判讀解譯，再將解譯結果疊加于2003年影像，修改土地利用變化的區(qū)域，獲得2003年的解譯結果，以保證解譯結果邊界一致性和可比性。經(jīng)過多次實地調(diào)查和反復糾正后檢驗，最后2景的影像總體分類精度在98%以上。參照全國土地利用分類方法，將研究區(qū)的土地利用分為耕地、林地、水域、建設用地、草地、城市綠地和未利用地7種類型，得到2003和2009年土地利用圖。初步分析表明，從2003至2009年，九鄉(xiāng)河流域土地利用發(fā)生了較大變化，其中耕地面積減少17.33%，其它各土地利用類型面積都有所增加，最為明顯的是未利用地，增加了20.77%，其次是建設用地和城市綠地，分別增加了19.92%和19.80%。

通過對1∶50000南京市地形圖進行數(shù)字化，獲得該區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)，然后使用ArcGIS9.2的Hydrology模塊完成流域分割，獲取流域范圍。

2.2 研究方法

2.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值計算

Costanza等提出的生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估體系是迄今為止應用最為廣泛的方法［7］。謝高地等［27］依據(jù)Costanza的評估方法，制定了中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子表。本研究運用謝高地等［27］的研究成果，結合研究區(qū)的實際情況進行了如下調(diào)整:(1)增加了城市綠地這一土地利用類型。為確定城市綠地的價值當量，本研究將城市綠地簡化為由林地、草地(草坪)以及景觀水域組成，并假定林地、草地和水域的面積比例為5∶4∶1［28］。由此確定城市綠地的價值當量為:V城市綠地=0.5V林地+0.4V草地+0.1V水域。由于城市綠地一般不具有提供原材料和食物生產(chǎn)功能［28］，故將城市綠地以上兩種功能的價值當量調(diào)整為荒漠的價值當量，而將提供美學景觀的價值當量調(diào)整為等同于水域的價值當量。(2)對單位當量因子的價值進行了調(diào)整。依據(jù)南京市2003—2008年糧食平均產(chǎn)量(5986.20kg/hm2)，江蘇省糧食的平均收購價格(1.71元/kg)，再考慮沒有人力投入的自然生態(tài)系統(tǒng)提供的經(jīng)濟價值是現(xiàn)有單位面積農(nóng)田提供的食物生產(chǎn)服務經(jīng)濟的1/7［20］，計算出九鄉(xiāng)河流域1個當量因子的價格為1462.3元。在此基礎上，進一步計算出研究區(qū)各土地類型的價值系數(shù)。生態(tài)系統(tǒng)服務價值的估算模型為:

式中，ESV為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務總價值，元;Ak為第k種土地利用類型的面積hm2，VCk為第k種土地利用類型的價值系數(shù)，元·hm－2·a－1。

根據(jù)研究區(qū)范圍大小以及斑塊的平均大小(0.01—0.02km2)，利用ArcGIS技術，采用0.1km×0.1km的正方形格網(wǎng)單元覆蓋研究區(qū)的兩期土地利用圖，計算出每個格網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值，形成兩期生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分布圖。

2.2.2 土地利用程度指數(shù)

土地利用程度在一定程度上反映著人為活動的干擾程度。人為活動的作用結果使土地這一自然綜合體的原始自然屬性不斷降低，不同的土地利用類型代表著不同的人類活動或土地利用程度特征。參照劉紀遠等提出的計算方法［29］，給出土地利用程度指數(shù):

式中，L為研究區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù);n為土地利用類型的數(shù)量，本研究將土地利用類型的數(shù)量分為7類，故n取7;Ai為第i類土地利用類型的面積;AT為研究區(qū)域總面積;Pi為不同類型的土地利用程度參數(shù)，反映不同土地利用類型的人類參與、管理、改造的強度和屬性特征。將Delphi打分法和Leopold矩陣法相結合［30］，通過取二者均值的方法確定流域土地利用程度參數(shù)Pi值(表1)。

表1 不同土地利用類型的土地利用程度參數(shù)(Pi)設置Table1 Determination of land use degree(Pi)for different land use classes

2.2.3 空間自相關分析方法

空間自相關分析是用于衡量空間變量的分布是否具有集聚性，主要通過空間自相關指數(shù)來度量，可分為全局空間自相關分析和局部空間自相關分析。表示空間自相關的指標和方法很多，其中最常用的是Moran's I 指數(shù)［25］。

(1)全局空間自相關

全局空間自相關可反映觀測變量在整個研究區(qū)域內(nèi)空間相關性的總體趨勢［26］。本研究采用全局Moran's I指數(shù)，計算公式為:

式中，n為空間單元的數(shù)量，xi和xj分別代表變量x在第i和j個空間單元的觀測值，ˉx為x的均值，wij為空間權重矩陣，xi和xj相鄰時為1，不相鄰為0。Moran's I指數(shù)的取值在－1和1之間，小于0時表示負相關，等于0表示不相關，大于0表示正相關。其值越大，表示觀測值在空間分布上的關聯(lián)性越大，聚集性越強。

(2)局部空間自相關

雖然全局空間自相關分析可以揭示區(qū)域空間單元的總體依賴程度，但不能反映局部區(qū)域單元的空間自相關性［26］。本文采用局部Moran's Ii指數(shù)(LISA)測度單元i和j之間空間要素的異質(zhì)性，計算公式為:

式中，m0=(xi－xˉ)2/n;xi、xj、wij以及xˉ的含義同上。Moran'Ii的值大于0，表示空間單元高-高值或低-低值的空間聚集，Moran'Ii的值小于0，表示空間單元高-低或低-高值的空間聚集。對Moran'Ii的顯著性檢驗可用公式(5)進行。

式中，Z(Ii)表示空間自相關的顯著水平，E(Ii)表示Moran'Ii的數(shù)學期望，VAR(Ii)表示方差。

3 結果分析

3.1 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空變化總體特征

從表2可以看出，2003—2009年九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務總價值、網(wǎng)格的平均值均有所減少，但下降的幅度不大，其中生態(tài)系統(tǒng)服務總價值下降了2.59%。變異系數(shù)較2003年有所增加，說明隨著流域生態(tài)系統(tǒng)在城市化過程中人為干擾程度的加大，流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的總體離散程度增加。

表2 九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值描述性統(tǒng)計Table2 Descriptive statistics of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖2為流域生態(tài)服務價值全局趨勢分析示意圖。x軸表示正東方向，y軸表示正北方向，z值表示生態(tài)系統(tǒng)服務價值大小。圖2顯示，流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值具有明顯的趨勢效應:在東西方向(x軸)呈現(xiàn)出東高西低的凸形曲線，在南北方向(y軸)呈南北高中間低的凹形曲線。說明在東西方向，流域東部的生態(tài)系統(tǒng)服務價值較高;在南北方向上，流域上游和下游的生態(tài)系統(tǒng)服務價值較高，而中游較低。在東西方向，由于流域西部靠近南京市主城區(qū)，受城市化影響明顯，尤其是近年來仙林大學城的迅速擴張，使流域西部的生態(tài)系統(tǒng)服務價值不斷下降;而在流域的東部，大小丘陵、崗地連綿起伏，離主城區(qū)相對較遠，受城市化影響小，生態(tài)服務價值也相對較高。在南北方向，流域上游分布有青龍山和龍尚湖風景區(qū)，在下游分布有棲霞山風景區(qū)以及羊山等低山，這些區(qū)域的植被保護較好，生態(tài)完整性高，生態(tài)服務價值也較高;而流域中部是廣大的農(nóng)業(yè)種植區(qū)，受人為擾動較大，而且中游的面積也相對較小，因此中游的生態(tài)系統(tǒng)服務價值較低。

圖2 九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值趨勢面Fig.2 The trend surface of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

3.2 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關分析

3.2.1 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的全局空間自相關及其對尺度的響應

為揭示不同尺度上九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關性特征，在現(xiàn)有0.1km×0.1km(尺度Ⅰ)格網(wǎng)的基礎上，利用 ArcGIS軟件，繼續(xù)生成流域0.2km×0.2km(尺度Ⅱ)以及0.3km×0.3km(尺度Ⅲ)2種尺度的正方形格網(wǎng)，然后采用不同的間隔距離，計算出3種尺度下不同年代生態(tài)服務價值的Moran'I指數(shù)(圖3)。

圖3 九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關的尺度響應Fig.3 The spatial autocorrelation change by vale scales of ecosystem services in Jiuxiang River watershed

可以看出，2003年和2009年九鄉(xiāng)河流域生態(tài)服務價值的Moran'I均大于0，說明流域生態(tài)服務價值整體呈正的空間自相關關系，流域生態(tài)服務價值在空間分布上并非表現(xiàn)完全的隨機性，而是表現(xiàn)出一定的空間聚集性:生態(tài)服務價值高的區(qū)域趨于相鄰，生態(tài)服務價值較低的區(qū)域也趨于相鄰。從不同尺度Moran'I值的大小可以看出，2009年該值整體上較2003年大，表明從2003至2009年，九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值相近的區(qū)域在空間上趨于集中分布，生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間差異變小，空間趨同性增強。

圖3顯示，在2003年和2009年，九鄉(xiāng)河流域生態(tài)服務價值表現(xiàn)出明顯的尺度效應:隨著研究尺度的增加流域生態(tài)服務價值空間自相關性逐漸增強。在各尺度上，2003年的空間自相關性總體上較2009年弱。

3.2.2 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值局部空間自相關分析

(1)Moran散點圖

由于全局Moran'I指數(shù)是一種總體統(tǒng)計指標，只能顯示某一區(qū)域與其周邊地區(qū)空間差異的平均程度，這在一定程度上掩蓋了區(qū)域的局部空間特征［26］，不能全面反映流域內(nèi)部生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間關系。因此，需要借助Moran散點圖進一步分析九鄉(xiāng)河流域生態(tài)服務價值的空間特征。

Moran散點圖可用來表達生態(tài)系統(tǒng)服務價值的標準化向量ESV(橫軸)與它的空間滯后向量W_ESV(縱軸)之間的相關關系。每個格網(wǎng)生態(tài)服務價值的空間滯后即為該格網(wǎng)觀測值與周圍格網(wǎng)觀測值的加權平均，并通過標準化的空間加權矩陣加以定義。應用GeoDA軟件進行局域空間自相關指標計算，獲得2003和2009年的Moran散點圖(圖4)。

從圖4可以看出，2003年和2009年生態(tài)服務價值散點主要分布在第一和第三象限(約占全部格網(wǎng)數(shù)的89%)，第二、四象限散點分布較少。說明流域生態(tài)服務價值具有顯著的正空間自相關，生態(tài)服務價值相近的格網(wǎng)在空間上呈聚集分布狀態(tài)。其中第三象限的點最為集中，表明在生態(tài)服務價值低值區(qū)各格網(wǎng)間的差異較小。而第一象限的點最為離散，說明在生態(tài)服務價值較高的區(qū)域各格網(wǎng)間差別較大;相比2003年，2009年沿趨勢線方向散點數(shù)量也明顯增加，表明隨著城市化過程的推進，在生態(tài)服務價值的高值區(qū)，有部分格網(wǎng)的生態(tài)服務價值增加且明顯高于其他格網(wǎng)。第二和第四象限的變化不大，但均出現(xiàn)了少數(shù)的離群點，說明在生態(tài)服務價值高低交錯分布的區(qū)域中，仍有少數(shù)的格網(wǎng)生態(tài)服務價值與周邊格網(wǎng)差別較大。

(2)LISA集聚圖

LISA是衡量空間單元屬性與周圍單元的相近(正相關)和相異(負相關)程度及其顯著性的指標，可以由LISA集聚圖來表現(xiàn)(圖5，圖6)(其他尺度的結果相似，限于篇幅，僅以0.1km×0.1km為例說明)。從圖5可以看出，九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的高值區(qū)主要集中在上游，低值區(qū)主要集中在下游。從2003—2009年，九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分布格局發(fā)生了較大的變化。流域的上游和下游變化比較明顯，而中游的廣大農(nóng)業(yè)種植區(qū)變化不大。在流域下游，受城市化過程的影響，低-低類型區(qū)分布的范圍迅速擴張，從仙林大學城一直向北擴張至獅子沖，向南延伸至靈山，向東跨過九鄉(xiāng)河蔓延至東長林，并逐漸連成一片;而高-高類型區(qū)的變化主要集中在九鄉(xiāng)河的源頭以及仙林大學城附近，這主要是由于在2004年分別在九鄉(xiāng)河源頭和仙林大學城附近修建了龍尚湖水庫和羊山水庫，致使這兩個區(qū)域的生態(tài)服務價值升高。而低—高以及高—低類型區(qū)的范圍很小且變化不大。

圖4 2003與2009年九鄉(xiāng)河流域生態(tài)服務價值Moran散點圖Fig.4 Moran scatter of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖5 九鄉(xiāng)河流域2個時期生態(tài)系統(tǒng)服務價值LISA聚集圖Fig.5 The LISA cluster graph of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值局部自相關顯著性水平隨空間分布格局也發(fā)生明顯的變化(圖6)。2009年達到顯著水平(P=0.05)的面積明顯大于2003年的面積，這種變化主要發(fā)生在下游的仙林大學城及上游源頭一帶。從空間分布上看，流域大部分區(qū)域相關性不顯著，主要在高-高類型區(qū)以及低-低類型區(qū)表現(xiàn)出較高的顯著性水平，說明這些區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值表現(xiàn)出強烈的空間正相關性(P=0.05):這些區(qū)域的生態(tài)服務價值高，相鄰地區(qū)的生態(tài)服務價值也高，這些區(qū)域的生態(tài)服務價值低，相鄰地區(qū)的生態(tài)服務價值也低。在局部區(qū)域達到了0.001的顯著性水平，這在下游仙林大學城一帶的低-低類型區(qū)的中心區(qū)域表現(xiàn)最為明顯，呈集中分布，表明這一區(qū)域生態(tài)服務價值在空間分布上差異性較小，空間趨同性強，從而表現(xiàn)出很強烈的正相關性。

3.3 流域土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響

為探測流域土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分異的影響，本文選用1km×1km的格網(wǎng)分別對兩期土地利用類型分布圖進行覆蓋全區(qū)的系統(tǒng)采樣，各獲得68個完整網(wǎng)格，分別計算每個網(wǎng)格的生態(tài)系統(tǒng)服務價值和土地利用程度指數(shù)值，然后繪制生態(tài)系統(tǒng)服務價值和土地利用程度之間的散點圖(圖7)。圖7顯示，隨著土地利用程度的增加，生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體上呈現(xiàn)出下降趨勢。這表明，土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值存在負效應:土地利用程度越大，流域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值越低。

圖6 九鄉(xiāng)河流域2個時期生態(tài)系統(tǒng)服務價值LISA顯著性水平Fig.6 The LISA significance level of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖7 流域土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響Fig.7 Impact of land use degree on ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

4 討論

4.1 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關特征

采用空間自相關模型可以有效分析生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間聚集規(guī)律和空間關聯(lián)模式的動態(tài)變化，揭示研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分異特征。相比于傳統(tǒng)的生態(tài)服務價值空間格局分析方法［20］，該方法能定量識別出生態(tài)服務價值關鍵的“熱點”區(qū)(高-高類型)和“冷點”區(qū)(低-低類型)［23］。本研究中，流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值表現(xiàn)出較明顯的空間聚集特征:“熱點”區(qū)位于上游的青龍山一帶，這一帶由于受人為干擾小，生態(tài)完整性先好，生態(tài)系統(tǒng)服務價值最高;“冷點”區(qū)位于下游的仙林大學城一帶，這一區(qū)域受城市化影響最為明顯，土地利用程度高，生態(tài)系統(tǒng)服務價值相應較低;而中游的廣大農(nóng)業(yè)種植區(qū)沒有表現(xiàn)出明顯的聚集性。6a來，隨著流域城市化過程的推進，“冷點”區(qū)明顯擴展，使整個流域表現(xiàn)出空間自相關性增強，而“熱點”區(qū)變化不大。這兩個區(qū)域應是將來流域生態(tài)系統(tǒng)服務保育和恢復的重點區(qū)域。

流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間自相關也表現(xiàn)出明顯的尺度效應特征:隨著空間尺度的增大，空間自相關逐漸增強。說明流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間自相關性與尺度密切相關［23］。這與相關研究的結論一致［25，31］。這是由于生態(tài)系統(tǒng)的服務功能依賴于不同空間和時間尺度上的生態(tài)與地理系統(tǒng)過程［32］。也可能與數(shù)據(jù)平均時的濾波特性和Moran'I系數(shù)對距離的非線性特征有關［25，33］。因此，研究中確定生態(tài)系統(tǒng)服務功能的特征尺度就成為能否科學揭示研究對象本質(zhì)一個不可或缺的重要環(huán)節(jié)［34］。本文依據(jù)2期土地利用類型斑塊的平均面積(0.01—0.02km2之間)，結合多次實驗，確定基本研究尺度為0.1km×0.1km，然后在此基礎上派生出尺度Ⅱ和尺度Ⅲ的數(shù)據(jù)。從研究結果來看，該尺度較客觀的反映了九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分異特征。但在尺度推繹上(尺度Ⅱ和尺度Ⅲ)仍然存在一定的主觀性，因此，如何更科學的確定流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間尺度還有待于深入研究。

4.2 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空分異的主要影響因素

生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化受自然和人為等多種因素的影響［21］。生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分異也是隨機性因素(人為)和結構性因素(自然)共同作用的結果。它們對空間總異質(zhì)性的相對貢獻呈負相關關系［35］。其中隨機性因素如土地利用開發(fā)等人為活動，往往減弱生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間變異的結構性，使生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分布朝均一化發(fā)展，這在局部小區(qū)域如仙林大學城一帶表現(xiàn)更為明顯。由于受快速城市化過程中人類活動的影響，仙林大學城一帶的土地利用變化迅速，生態(tài)系統(tǒng)服務價值低值區(qū)呈明顯的連片聚集態(tài)勢，均質(zhì)化明顯。而結構性因素如氣候、地形地貌以及土壤類型等是生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間變異的內(nèi)在驅(qū)動力，有利于提高生態(tài)服務價值空間變異的結構性，這在整個流域尺度上表現(xiàn)更為明顯。本文的研究時段較短，研究區(qū)的地勢較為平坦，土壤類型等相對均一，使得結構性因素對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變異性影響較小。因此，對快速城市化的九鄉(xiāng)河流域而言，人類活動主導下土地利用變化是影響流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空變異的主要因素。相關研究也表明，城市土地利用方式的變化與生態(tài)系統(tǒng)服務價值之間存在密切聯(lián)系［21，23，28］。而城市建設用地擴張引起生態(tài)用地的減少往往是導致生態(tài)服務總價值損失的主要原因［20，36］。因此，制定嚴格的生態(tài)規(guī)劃，限定人為開發(fā)的強度和規(guī)模，保護好林地、水域等重要生態(tài)用地，開展已開發(fā)區(qū)域的近自然恢復是保育和恢復九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務的有效途徑。

4.3 流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值對土地利用程度的響應

土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務影響的研究已引起廣泛的關注［37］。已有的研究表明，土地利用/覆蓋的變化影響生態(tài)系統(tǒng)的結構和功能［33］，進而對生態(tài)系統(tǒng)維持其服務功能產(chǎn)生影響［34-35］。但對影響的過程和機理認識仍然不足［38］。本研究表明，土地利用程度對流域生態(tài)系統(tǒng)服務總價值存在負效應，這與黃靜等［36］、黃云鳳等［39］以及高莉潔等［40］的研究結果一致，但與石龍宇等［38］的研究相反。進一步分析發(fā)現(xiàn)，以上相關研究的數(shù)據(jù)來源、研究區(qū)域等基本相同，僅在生態(tài)服務價值評估方法上有所差別:黃靜、黃云鳳及高莉潔等的生態(tài)服務價值核算是基于Costanza［7］、謝高地等［27］的價值量方法，在結合研究區(qū)實際對價值系數(shù)進行調(diào)整的基礎上，核算了9種生態(tài)服務功能的價值;而石龍宇的生態(tài)服務價值核算是基于物質(zhì)量和價值量相結合的方法，在生態(tài)服務功能辨識的基礎上，獲得研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的12種功能類型對應的物質(zhì)量，然后利用直接市場技術將其分別折算成相應的價值量。本文從易于空間化的角度考慮，選擇了國內(nèi)廣泛應用的Costanza、謝高地等的評估方法。由于生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估尚未形成一整套完備的評價理論、指標體系、實施原則［41］。不同的生態(tài)服務價值評估方法，在計算模型、參數(shù)確定以及區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)分類等方面不同［38，41］，其價值評估結果往往會存在較大的差異［5］。即便對完全相同的生態(tài)系統(tǒng)的價值評估，評價結論可能相差甚遠。如對全球生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評價，Pimentel［42］和 Constanza［7］的結論產(chǎn)生了數(shù)量級的差異。黃靜等［36］與石龍宇等［38］基于不同方法估算的2007年廈門市生態(tài)系統(tǒng)服務價值相差也達5倍多。因此，生態(tài)服務價值評估方法的差異可能是導致上述研究結果不一致的主要原因。

此外，研究中較少的樣本數(shù)量可能對二者間的關系也存在一定影響。受數(shù)據(jù)來源的限制，以上相關研究的結論都是基于5—6個樣本(5—6期遙感影像)的分析獲得，樣本數(shù)量明顯偏少，而過少的樣本數(shù)量，可能會使統(tǒng)計分析結果出現(xiàn)較大偏差。本文采用空間采樣方法，通過對2期土地利用圖的系統(tǒng)采樣，各獲得68個樣本，以此為基礎分析土地利用程度和生態(tài)服務價值間的關系，較好的克服了有限數(shù)據(jù)的影響，有助于更準確的凸顯規(guī)律，也是解決上述問題的一種較好的思路和方法。

由于上述因素的存在，再加上研究區(qū)域間固有的差異性［38］，致使土地利用程度對生態(tài)服務價值影響的評價結論不盡一致。但本文基于流域尺度的研究結果，可為城市化地區(qū)維護、恢復和改善生態(tài)系統(tǒng)服務提供一定的參考，同時也是探究人類干擾下生態(tài)系統(tǒng)服務響應特征的一種有益嘗試。今后還需加強生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法的研究，以及不同評估方法下生態(tài)服務價值與土地利用程度間關聯(lián)關系的對比研究，以深入揭示土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務的影響過程。

5 結論

2003至2009年，九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務總價值減少2.59%，而流域生態(tài)服務價值的空間聚集性增強;流域生態(tài)生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關表現(xiàn)出較明顯的尺度效應，隨著研究尺度的增大生態(tài)服務價值空間自相關性增強。

流域生態(tài)服務價值的空間分異明顯，高-高分布區(qū)主要在上游的青龍山一帶，低-低分布區(qū)主要在下游的仙林大學城一帶;下游的低-低分布區(qū)向周邊快速擴展，而高-高分布區(qū)僅在九鄉(xiāng)河源頭和下游局部區(qū)域有所增加。

流域土地利用程度對生態(tài)系統(tǒng)服務價值存在負效應，土地利用程度越高，生態(tài)服務價值越低。隨著仙林新市區(qū)建設的不斷推進，九鄉(xiāng)河流域快速的城市化過程將不可避免，因此，依據(jù)流域生態(tài)服務功能現(xiàn)狀以及未來的用地需求，制定嚴格的生態(tài)規(guī)劃，加強已開發(fā)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的近自然恢復，是恢復和保育九鄉(xiāng)河流域生態(tài)系統(tǒng)服務的有效途徑。

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