城市土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響
——以柳州市為例

黎良財 ，鄧 利 ，吳 銳

（1.北京林業(yè)大學 林學院，北京 100083； 2.廣西生態(tài)工程職業(yè)技術學院，廣西 柳州 545004；3.國家林業(yè)局調查規(guī)劃設計院，北京 100714）

城市土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響
——以柳州市為例

黎良財1,2，鄧 利2，吳 銳3

（1.北京林業(yè)大學 林學院，北京 100083； 2.廣西生態(tài)工程職業(yè)技術學院，廣西 柳州 545004；3.國家林業(yè)局調查規(guī)劃設計院，北京 100714）

以柳州市區(qū)為例，采用2000年、2010年ETM遙感影像，通過CART決策樹分類方法，提取研究區(qū)土地利用信息，并根據(jù)Costanza提出的方法計算研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值，分析了土地利用變化情況及對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響。結果表明：從2000年到2010年林地面積一直居于首位，耕地面積減少，耕地主要向林地和建設用地轉變；林地和水域面積的增加，導致研究期內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體呈上升的趨勢，年均增長率0.68%；從功能方面，水源涵養(yǎng)、土壤形成與保護等服務性功能的價值遠大于原材料和食物生產(chǎn)的價值；從結構方面，林地占生態(tài)系統(tǒng)服務總價值的65% 以上。因此，在柳州市城市建設和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中應加強對林地的保護，以實現(xiàn)工業(yè)柳州的可持續(xù)發(fā)展。

城市土地利用；土地利用變化；生態(tài)系統(tǒng)服務價值；柳州市

土地是人類賴以生存和發(fā)展的物質基礎。20世紀90年代以來，土地利用/土地覆被變化（Land Use/ Land Cover Change, LUCC）問題引起世界各國政府、國際組織和學者的普遍關注，國際科學聯(lián)合會的國際地圈生物圈計劃（IGBP）和國際社會科學聯(lián)合會的全球環(huán)境變化人文因素計劃（IHDP）聯(lián)合將LUCC列為全球變化研究的核心問題之一[1-2]。生態(tài)系統(tǒng)服務指通過生態(tài)系統(tǒng)的結構、過程和功能直接或間接得到的生命支持產(chǎn)品和服務，可分為提供人們生活必需的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品和保證人類生活質量的生態(tài)功能兩部分[3]。土地是各種陸地生態(tài)系統(tǒng)的載體，LUCC是人與自然交叉最為密切的環(huán)節(jié)，LUCC可以引起許多自然現(xiàn)象和生態(tài)過程的變化，對維持生態(tài)系統(tǒng)服務功能起著決定性作用[4-8]。因而研究LUCC背景下的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值(Ecosystem Services Value,ESV)變化具有重要意義。

本文選取了西南喀斯特典型地貌區(qū)的重要工業(yè)化城市柳州市作為研究對象，在3S技術的支持下，以遙感影像數(shù)據(jù)為主要信息源，分析了2000～2010年城市快速擴張期間各主要類型用地的變化情況以及對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響，為將其納入國民經(jīng)濟核算體系進行研究準備，以期促進自然資源開發(fā)的合理決策，避免損害生態(tài)系統(tǒng)服務的短期經(jīng)濟行為，為柳州市區(qū)域土地資源可持續(xù)利用和科學、有序發(fā)展提供決策參考。

1 研究區(qū)概況

柳州市位于廣西壯族自治區(qū)中北部，地處北緯23°54′～ 26°03′，東經(jīng) 108°32′～ 110° 28′之間，下轄4城區(qū)和6縣，全市總面積18 686 hm2。柳州屬于典型的喀斯特地貌，形成了“拔地奇峰畫卷開”的山水特點，柳江穿越市區(qū)，把市區(qū)環(huán)繞成一個“U”字形半島。柳州屬中亞熱帶季風氣候，影響柳州市的大氣環(huán)流主要是季風環(huán)流，夏半年盛行偏南風，高溫、高濕、多雨；冬半年盛行偏北風，寒冷、干燥、少雨。夏長冬短、雨熱同季，光、溫、水氣候資源豐富。

柳州是我國西南地區(qū)的工業(yè)重鎮(zhèn)、廣西最大的制造業(yè)基地，也是我國中南、西南地區(qū)的交通樞紐。隨著經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化率不斷提高，城鎮(zhèn)及其周邊地區(qū)土地利用迅速變化，城市的擴張面臨著日益嚴重的“人口、資源與環(huán)境”問題。本文選擇柳州市市本級為研究對象，行政區(qū)域包括柳北區(qū)、柳南區(qū)、城中區(qū)、魚峰區(qū)，面積658 km2，2010年建成區(qū)面積約為135 km2，具體位置如圖1所示。

圖1 柳州市所在位置及Landsat ETM+影像Fig.1 Location and Landsat ETM+ image of Liuzhou city

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)源選擇

本研究選取了兩個時段（2000年、2010年）的Landsat7 ETM+晴空影像，共2景，軌道號為125～043，數(shù)據(jù)級別為Level 1T（L1T），L1T數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)輻射校正和地面控制點幾何校正，并且通過DEM進行了標準地形校正，地圖投影為UTM，坐標系統(tǒng)為WGS84。成像時間分別為2000年11月6日（ETM, SLC-On）和2010年11月2日（ETM, SLC-Off），存儲為tiff格式單波段灰度影像。輔助數(shù)據(jù)有柳州市行政區(qū)劃矢量圖層，Shapef i le格式；柳州市30 m分辨率數(shù)字高程模型，tiff格式。

2.2 土地利用信息提取

2.2.1 遙感圖像預處理

所選用遙感數(shù)據(jù)中，由于2010年ETM影像機載掃描行校正器（ScanLinesCorrector，簡稱SLC）發(fā)生故障，導致獲取的圖像出現(xiàn)數(shù)據(jù)重疊和大約25%的數(shù)據(jù)丟失，因此首先需要采用SLCOff模型進行校正[9]。然后以柳州市區(qū)Shapef i le矢量圖為掩膜，對兩個時期影像進行裁切，得到研究區(qū)遙感影像。接著將遙感影像的DN值轉換成對應像元的輻射亮度值，這是保持數(shù)據(jù)一致性和數(shù)據(jù)精度的重要基礎。

2.2.2 影像特征波段構造

ETM多光譜影像由7個波段組成，雖然這7個波段具有豐富的光譜信息，但針對于城市土地利用分類所需的光譜特征而言還稍顯不足，應從其他角度增加光譜信息。本文構造的波段有：植被指數(shù)NDVI，數(shù)字高程模型DEM，坡度slope，K-T變換生成的亮度、綠度、濕度分量等。通過特征波段構造新產(chǎn)生了6個波段，與原始的6個（除去熱紅外波段ETM6）多光譜波段疊加產(chǎn)生一個12波段的影像，能夠更好地反映地物信息，對提高影像的分類精度具有一定的幫助。

2.2.3 CART決策樹分類

以2007年8月國土資源部頒布執(zhí)行的《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標準為依據(jù)[10]，結合柳州市土地利用的實際情況，同時兼顧遙感圖像的地類可識別性，將國家標準的12個一級地類略做歸并，可得到研究區(qū)的5個土地利用類型：耕地、林地、建設用地、水域、未利用地（包括開發(fā)用地）。

對柳州市5個土地利用類型進行野外樣地調查，利用手持GPS記錄野外樣地的經(jīng)緯度，并將樣地疊加到遙感影像上，作為提取土地利用信息的訓練樣地。遙感影像的分類采用了CART（Classif i cation And Regression Trees）決策樹方法，CART分類算法是由Breman L, Friedman J H和Olshen R A等在1984年提出的[11]。CART算法采用一種二分遞歸分割的技術，是將當前樣本集分為兩個子樣本集，因此，CART算法生成的決策樹是結構簡潔的二叉樹。對兩期影像分類精度進行隨機實地勘察驗證，土地利用定性總體精度均超過95%。

2.3 土地利用變化分析

土地利用變化可用土地利用變化幅度和變化速度反映。土地利用變化幅度主要反映不同土地利用類型面積總量上的變化，可以清晰了解土地利用變化總體趨勢。土地資源數(shù)量變化的速度可用土地利用動態(tài)度來表示，其可定量描述一定時間范圍內(nèi)某種土地利用類型的變化速度[12]，表達式見式（1）：

式中：K為研究時段某一土地利用類型的動態(tài)度，Ua、Ub分別為研究期始末某一土地利用類型的面積，T為研究時段，根據(jù)公式（1）計算出柳州市各土地利用類型的變化速度。

2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估

利用Costanza等[3]提出的生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估公式，可以計算出柳州市區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值量，該公式見式（2）：

式中：ESV為研究區(qū)域所有生態(tài)系統(tǒng)的服務總價值（元）；k為研究區(qū)域土地利用類型的數(shù)目；Ak為研究區(qū)域第k種土地利用類型的面積；Vk為第k種土地利用類型單位面積的生態(tài)服務價值，單位：元 /(hm2·a)。

上式中，Vk的取值可根據(jù)謝高地等研究制定的中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值表[13]，結合農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)價值的區(qū)域修正系數(shù)[14]，把每種土地利用類型與最接近的生態(tài)系統(tǒng)類型對應，建設用地取值為0[15-17]，最終可確定柳州市區(qū)域不同土地利用類型的單位面積生態(tài)服務價值表，見表1。

表1 柳州市各土地利用類型單位面積生態(tài)服務價值Table 1 Ecological services value coefficients of different land use in Liuzhou City [Yuan·(hm-2a-1)]

2.5 敏感性分析

生態(tài)系統(tǒng)價值敏感性指數(shù)（Coeff i cient of Sensitivity, CS）是為了驗證生態(tài)系統(tǒng)類型對于土地利用類型的代表性以及生態(tài)服務價值系數(shù)的準確性而引入的[18]。該指數(shù)是指Vk變動1%引起ESV的變化情況，如果CS＞1，說明ESV相對于Vk是富有彈性的；如果CS＜1，則說明ESV是缺乏彈性的，比值越大，表明Vk的準確性越關鍵。本研究通過將各種土地利用類型的生態(tài)價值系數(shù)分別上下調整50%來計算CS，從而來說明ESV對Vk的敏感程度[19-20]。敏感性指數(shù)計算公式見（3）式：

式中：ESVi和ESVj分別代表調整前后的生態(tài)系統(tǒng)服務總價值，Vik和Vjk為研究區(qū)第K種土地利用類型調整前后的價值系數(shù)。

3 結果與分析

3.1 土地利用現(xiàn)狀及動態(tài)度分析

對柳州市兩期遙感影像分類后進行統(tǒng)計，得到各種土地利用類型的面積；并計算變化幅度、變化率和動態(tài)度，結果見表2。

由表2可知，柳州市各土地利用類型的面積依次是林地＞耕地＞建設用地＞水域＞未利用地，林地面積最大，為城市提供了良好的生態(tài)資源本底。從2000年～2010年，除耕地面積減少外，其余地類均增加，其中林地增加面積最多；按面積變化從大到小依次是耕地、林地、未利用地、水域和建設用地，分別占總變化面積的50.0%、20.23%、13.33%、13.10%和3.34%。從土地利用類型動態(tài)度指標來看，未利用地和水域的動態(tài)度為4.65%和4.23%，遠高于其他土地利用類型；未利用地（主要是開發(fā)用地）的動態(tài)度高說明土地開發(fā)增長速度和潛力還十分巨大，而水域的面積大幅增加主要由于紅花水利樞紐建成截流后，研究區(qū)河道水位上升所致。

表2 2000～2010年柳州市土地利用現(xiàn)狀及變化特征?Table 2 Present land use and changing characteristics of Liuzhou city from 2000 to 2010

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ESV）變化

根據(jù)公式2，可計算出柳州市各生態(tài)系統(tǒng)服務價值（見表3）。從生態(tài)系統(tǒng)服務價值的構成來看，2000～2010年林地、耕地、水域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值占總價值的99.5% 以上，是生態(tài)系統(tǒng)服務價值的主體部分。研究期內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體呈緩慢上升的趨勢，年均增長率0.68%，其中生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加最多的為水域和林地，凈增422.57×105元和310.27×105元，主要因為河道水位上升導致水域面積增加和退耕還林政策的實施、果業(yè)種植的發(fā)展導致林地面積增加所致；服務價值減少來自耕地，凈減237.61×105元，主要因為城市擴張和種植結構調整等帶來的耕地面積減少；未利用地面積增加幅度雖然大于水域，但其單位面積生態(tài)服務價值較低，僅凈增3.93×105元。

表3 2000～2010年柳州市生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化Table 3 Change of ecosystem service values of Liuzhou city from 2000 to 2010

3.3 生態(tài)系統(tǒng)單項服務價值（ESV）變化

由表4可知，2000～2010年柳州市生態(tài)系統(tǒng)的食物生產(chǎn)價值下降，其余各項服務價值均有明顯的上升，其中水源涵養(yǎng)和廢物處理的服務價值量增加最多，分別為212.43×105元和129.42×105元。主要由于耕地面積減少導致了食物生產(chǎn)價值的下降，而同期林地和水域面積增加，且林地和水域的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值最高，導致水源涵養(yǎng)、廢物處理、文化娛樂、生物多樣性保護、原材料、氣體調節(jié)等的生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加。水源涵養(yǎng)、土壤形成與保護和廢物處理在總生態(tài)服務功能價值中占較大比例，達到47.71%～49.11%，這與水域和林地強大的水源涵養(yǎng)功能及林地與耕地較強的土壤形成與保護能力有很大關系。

表4 2000～2010年柳州市生態(tài)系統(tǒng)各項服務功能價值變化Table 4 Change of ecosystem service function values of Liuzhou city from 2000 to 2010

2000～2010年，研究區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)各項服務價值的結構順序沒有發(fā)生變化，按貢獻率排序依次為水源涵養(yǎng)＞土壤形成與保護＞廢物處理＞生物多樣性保護＞氣體調節(jié)＞氣候調節(jié)＞原材料＞娛樂文化＞食物生產(chǎn)。原材料和食物生產(chǎn)貢獻率均較小，分別為不大于8.15%和不大于3.25%，說明柳州市生態(tài)系統(tǒng)的服務性功能遠大于生產(chǎn)性功能，且生產(chǎn)性功能有弱化的趨勢。

3.4 敏感性分析

根據(jù)公式（3）給出的敏感性計算方法，將耕地、林地、水域和未利用地的單位面積生態(tài)價值系數(shù)分別上下調整50%，應用調整后的生態(tài)價值系數(shù)對研究區(qū)2000年和2010年的總服務價值進行了估算，最終得到研究區(qū)不同地類生態(tài)服務價值的比例情況和敏感性指數(shù)，結果見表5。區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務總價值對生態(tài)價值系數(shù)的敏感性指數(shù)均小于1，這表明生態(tài)系統(tǒng)服務總價值對于采用的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)是缺乏彈性的，也證明了本研究估算的生態(tài)系統(tǒng)服務價值是可靠的。

表5 價值系數(shù)調整后生態(tài)系統(tǒng)總服務價值的變化及敏感性指數(shù)Table 5 Total ecosystem service value changes resulted from adjustments and sensitive indexes

4 結論與討論

(1)從2000年～2010年柳州市林地面積一直居于首位，約占40%，各土地利用類型的面積依次是林地＞耕地＞建設用地＞水域＞未利用地。土地利用變化表現(xiàn)為，受退耕還林、種植結構調整和城市擴張等因素的驅動，耕地面積減少，其余地類均增加，耕地向林地和建設用地轉變。未利用地的變化速度最快，動態(tài)度達4.65%。在未來的城市發(fā)展模式中，建議從外延式擴張向內(nèi)涵式建設轉變。

(2)從生態(tài)系統(tǒng)服務價值的構成來看，林地、耕地、水域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值占總價值的99%以上，是生態(tài)系統(tǒng)服務價值的主體部分。研究期內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體呈緩慢上升的趨勢，年均增長率0.68%，其中除耕地外其余土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加，增加最多的為水域和林地，其增量超過了耕地生態(tài)系統(tǒng)服務價值的減量。

(3)2000～2010年柳州市生態(tài)系統(tǒng)各項服務功能的價值貢獻率沒有發(fā)生變化。其中，水源涵養(yǎng)、土壤形成與保護和廢物處理的聯(lián)合貢獻率達到47.71%～49.11%，而原材料和食物生產(chǎn)貢獻率均不大于8.15%和3.25%，說明柳州市生態(tài)系統(tǒng)的服務性功能遠大于生產(chǎn)性功能，各單項服務功能中只有食物生產(chǎn)價值減少，達到-13.5%，主要由耕地大面積減少引起。

(4)本研究對生態(tài)系統(tǒng)服務價值結果的準確性進行了敏感性評估，敏感性指數(shù)均＜1，且大部分接近于0，這說明本文選取的價值系數(shù)是比較合理的，本研究的結論也是比較可信的。

(5)但應指出，由于區(qū)域的差異性和生態(tài)系統(tǒng)的極度復雜性，本評估結果可能不盡準確，但將相同的標準應用到具體區(qū)域后，不同時間的價值變化趨勢具有可比性，能夠反映出研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化情況以及存在的問題，從而為生態(tài)環(huán)境建設，土地開發(fā)利用與管理等提供科學依據(jù)。

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Effects of land use changes on ecosystem service values: a case study of Liuzhou city

LI Liang-cai1,2, DENG Li2, WU Rui3
(1. Forestry College, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 2. Guangxi College of Ecological Engineering Vocational and Technical, Liuzhou 545004, Guangxi, China; 3. Forest Inventory and Planning of Chinese Academy, State Forestry Administration,Beijing 100714, China)

Based on the data of Landsat ETM+ of Liuzhou City, the informations of land use were extracted by using classif i cation and regression trees method from 2000 to 2010. The ecosystem service values (ESV) were estimated with ESV computing formula, and the coeff i cients and the effects of land use changes on ESV were explored. The results show that from 2000 to 2010the forested area has been stood the fi rst on the list of all types land, the area of cultivated land has decreased largely and the cultivated land has mainly converted to forest and construction land; the total ecosystem services value of Liuzhou increased with the annual percent change of 0.68% as the area increases of forest land and waters. Among all ecosystem service functions, the water supply and soil formation and protection made the biggest contributions while the contribution rates of raw material and food production were smaller, which indicated that the service function was much larger than the productive function; from the structure of ecosystem service values, the forest lands were the main components with a contribution rate over 65%. In the course of city construction and industrial development in Liuzhou city, the forest land should be protected especially in order to achieve sustainable development of “Industrial Liuzhou City”.

urban land use; land use change；ecosystem service values; Liuzhou City

S771.8；F301.24；F062.2

A

1673-923X(2013)07-0102-05

2012-10-16

教育部高等學校博士學科點專項科研基金課題（20100014110002）；柳州市科技基金項目 (2009021603)

黎良財（1978-），男，湖北天門人，講師，博士生，主要從事3S技術在森林資源及環(huán)境等方面的監(jiān)測與評價；E-mail：llc100@163.com

吳 銳（1977-），男，四川南充人，工程師，主要從事森林資源、濕地等監(jiān)測與評價；E-mail：viandy28@126.com

[本文編校：吳 毅]