基于空間統(tǒng)計分析方法的生態(tài)服務(wù)價值評價研究

王高強

（浙江省地理信息中心，浙江 杭州310012）

近年來，經(jīng)濟的快速發(fā)展帶來了一系列環(huán)境問題，而自然環(huán)境的惡化又制約了經(jīng)濟的進一步發(fā)展，造成經(jīng)濟生態(tài)雙重滯后的局面。中國的生態(tài)環(huán)境問題多與土地利用有關(guān)［1－2］，通過生態(tài)服務(wù)價值核算，可以將土地利用對生態(tài)環(huán)境的影響進行定量化表達，以此為基礎(chǔ)調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)，建立可持續(xù)發(fā)展的土地利用模式，對形成區(qū)域經(jīng)濟與生態(tài)雙贏局面至關(guān)重要。

從世界范圍來看，學者們對生態(tài)服務(wù)價值的評估進行了大量研究，通常利用消費者支付意愿法或市場估值法對生態(tài)服務(wù)價值進行評價［3－4］，但這些方法都具有適用性差、不便于操作等特點。在前人的基礎(chǔ)上，謝高地等學者研究制定出我國陸地生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當量因子表，并以此對青藏高原生態(tài)資產(chǎn)進行了價值評估［5］。地理國情普查數(shù)據(jù)具有及時、客觀、準確、全面的特點，本文基于地理國情普查數(shù)據(jù)，利用格網(wǎng)分析、Spline插值、Moran’s I、Getis－Or d Gi＊等空間統(tǒng)計學方法，首次進行了德清縣生態(tài)服務(wù)價值定量化、空間化評價。

1 研究區(qū)概況

德清縣位于浙江省湖州市境內(nèi)，地處長江三角洲腹地，全國百強縣。境內(nèi)生態(tài)環(huán)境優(yōu)美，有下渚湖濕地、莫干山國際旅游度假區(qū)等著名景點，2011年底被評為“國家園林城市”。但同時也面臨經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級迫切與資源環(huán)境等要素約束日趨明顯的矛盾。

2 研究方法

2．1 德清縣生態(tài)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)處理

地理國情普查數(shù)據(jù)主要包括地表覆蓋分類數(shù)據(jù)和地理國情要素數(shù)據(jù)。其中，地表覆蓋分類數(shù)據(jù)主要包括耕地、園地、林地、草地、房屋建筑區(qū)（群）、道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、裸露地表、水體等10個一級類；地理國情要素數(shù)據(jù)包括道路、水體、構(gòu)筑物、地理單元等一級類。

根據(jù)現(xiàn)有研究和德清縣的具體情況，把地理國情普查數(shù)據(jù)與對應(yīng)的生態(tài)系統(tǒng)類型相匹配（見表1）。將德清縣地理國情普查數(shù)據(jù)重分類為水體、濕地、森林等7個生態(tài)系統(tǒng)類型，如圖1所示。

表1 地理國情普查數(shù)據(jù)分類與生態(tài)系統(tǒng)類型對應(yīng)關(guān)系

圖1 德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型空間分布圖

2．2 單位面積生態(tài)服務(wù)價值確定

基于生態(tài)系統(tǒng)類型進行生態(tài)服務(wù)價值評價的基礎(chǔ)是確定不同生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積的生態(tài)服務(wù)價值。謝高地等人在前人的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國的具體情況制定了生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價值當量因子表［5］。其中，生態(tài)服務(wù)價值當量因子是指由生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的以滿足人類需求為目的的生態(tài)服務(wù)的相對貢獻大小的潛在能力，具體定義為每公頃全國平均產(chǎn)量的農(nóng)田每年糧食產(chǎn)量所對應(yīng)的經(jīng)濟價值。根據(jù)最新國家統(tǒng)計年鑒資料，計算出當年單個生態(tài)服務(wù)價值當量因子的經(jīng)濟價值量約為782．26元，并以此計算本次單位面積生態(tài)服務(wù)價值（見表2）。

2．3 生態(tài)服務(wù)價值評估

基于地理國情普查數(shù)據(jù)，根據(jù)表1中的類型對接關(guān)系和表2確定的各生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積所對應(yīng)的生態(tài)服務(wù)價值，即可利用式（1）計算各生態(tài)系統(tǒng)類型的服務(wù)價值量、各生態(tài)服務(wù)類型的價值量和生態(tài)服務(wù)價值總量［5］。

表2 不同生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積生態(tài)服務(wù)價值 元·hm－2·a－1

其中：ESVk，ESVf和ESV分別代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型的價值量、第f項生態(tài)服務(wù)類型的價值量和生態(tài)服務(wù)價值總量，Ak代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型的面積，VCkf代表第k個生態(tài)系統(tǒng)類型第f項生態(tài)服務(wù)單位面積對應(yīng)的服務(wù)價值量。

3 德清縣生態(tài)服務(wù)價值評價

3．1 基于不同類型的生態(tài)服務(wù)價值評價

在地理國情普查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用式（1）計算德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型對應(yīng)的生態(tài)服務(wù)價值（見圖2）。在德清縣各生態(tài)系統(tǒng)類型提供的生態(tài)服務(wù)價值中，水體占德清縣生態(tài)服務(wù)價值總量的49．32%、森林占40．84%，兩者共占德清縣生態(tài)服務(wù)價值總量的90．16%。這是由于水體和森林的生態(tài)服務(wù)價值當量因子相對較高，而且兩者的空間分布范圍較廣。

圖2 各生態(tài)系統(tǒng)類型生態(tài)服務(wù)價值量柱狀圖

3．2 生態(tài)服務(wù)價值的空間格局分析

3．2．1 生態(tài)服務(wù)價值的空間化分析

3．2．1．1 基于行政區(qū)劃的生態(tài)服務(wù)價值分析

在地理國情普查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用GIS空間分析方法［6］，根據(jù)生態(tài)服務(wù)價值評估計算公式，評估德清縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)單位面積生態(tài)服務(wù)價值量（見圖3）。德清縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中單位面積生態(tài)服務(wù)價值量最高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)是包含下渚湖濕地的三合鄉(xiāng)，其次是河網(wǎng)密集的鐘管鎮(zhèn)，而德清縣主城區(qū)武康鎮(zhèn)由于其建成區(qū)面積較大，而城鎮(zhèn)用地的生態(tài)服務(wù)價值量為0，最終導(dǎo)致其單位面積生態(tài)服務(wù)價值量最低。

3．2．1．2 生態(tài)服務(wù)價值空間分布模擬

為直觀、連續(xù)、定量地反映生態(tài)服務(wù)價值在德清縣的具體空間分布情況，本文在1 000 m×1 000 m格網(wǎng)的基礎(chǔ)上（見圖4），通過比較IDW、Kriging、Nat ural Neighbor、Spline、Trend等多種空間插值方法，最終選擇綜合效果較好的Spline方法進行生態(tài)服務(wù)價值空間分布模擬（見圖5）。德清縣單位面積生態(tài)服務(wù)價值較高的區(qū)域主要分布在中部平原區(qū)和對河口水庫附近，另外，莫干山和筏頭鄉(xiāng)附近生態(tài)服務(wù)價值居中，但總量較高。

圖3 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)生態(tài)服務(wù)價值量密度空間分布圖

圖4 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度空間分布圖

圖5 生態(tài)服務(wù)價值量密度空間模擬圖

3．2．2 生態(tài)服務(wù)價值的空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析是空間統(tǒng)計中的一種重要方法，可以在一定程度上反映空間事物的分布是否具有自相關(guān)性 高的自相關(guān)性代表了空間現(xiàn)象具有一定的集聚性［7］。空間自相關(guān)包括全局和局部空間自相關(guān)，本文分別從兩個方面討論單位面積生態(tài)服務(wù)價值的空間分布格局。

3．2．2．1 全局空間自相關(guān)

在給定的顯著性水平下，全局空間自相關(guān)反映了研究區(qū)內(nèi)相似屬性值的平均集聚程度［8］。本文采用常見的Moran’s I指數(shù)反映德清縣單位面積生態(tài)服務(wù)價值的平均集聚情況，計算公式為

其中：n為研究樣本個數(shù)，Xi，X分別表示區(qū)域i的觀測值和樣本平均值，Wij是空間權(quán)重矩陣。

以1 000 m×1 000 m格網(wǎng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值為基礎(chǔ)，利用專業(yè)空間統(tǒng)計分析軟件SpaceStat，采用蒙特卡洛檢驗方法，計算Moran’s I＝0．407 669，P val ue＝0．000 1。可見德清縣不同格網(wǎng)間生態(tài)服務(wù)價值具有高度的集聚性，生態(tài)服務(wù)價值較高或較低的區(qū)域相對集中。

3．2．2．2 局部空間自相關(guān)（LISA）

相比全局空間自相關(guān)，局部空間自相關(guān)則考慮了區(qū)域要素間的異質(zhì)性，常用來測度以每個研究單元為中心的鄰近區(qū)域內(nèi)的集聚或離散程度。本文分別采用Moran散點圖和Getis－Ord Gi＊熱點分析兩種方法。

1）Moran散點圖。散點圖共4個象限，落入第1象限（H H）表明存在高值集聚現(xiàn)象，第3象限（LL）表明低值集聚現(xiàn)象，第2象限（L H）和第4象限（HL）表明存在高低錯落分布的離散現(xiàn)象。

由圖6可見，散點圖定性地區(qū)分出每個格網(wǎng)單元與周圍鄰近單元單位面積生態(tài)服務(wù)價值間的相互關(guān)系，落入HH象限的觀察值為38．53%，落入LL象限的觀察值為35．56%，可見德清縣超過70%的格網(wǎng)存在不同程度的集聚現(xiàn)象，而且單位面積生態(tài)服務(wù)價值高值集聚的區(qū)域與低值集聚的區(qū)域數(shù)量類似。這種集聚現(xiàn)象主要是由于當?shù)厝斯そㄔO(shè)用地分布相對集中，自然資源豐富，且保護較好的原因，從生態(tài)服務(wù)價值量分布角度說明人與自然的均衡分布。

2）Getis－Ord Gi＊熱點分析。以格網(wǎng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值為數(shù)據(jù)源（見圖4），利用SpaceStat軟件，采用Getis－Or d Gi＊局部分析算法進行空間熱點分析，計算公式為

圖6 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度Mor an散點分布圖

其中：n為研究樣本個數(shù)，Xj，分別表示區(qū)域j的觀測值和樣本平均值，Wij是空間權(quán)重矩陣。

由圖7可見，通過Per mutation為9999的檢驗，在顯著性水平為0．05的條件下，紅色區(qū)域代表單位面積生態(tài)服務(wù)價值高值的集聚熱點區(qū)，藍色區(qū)域代表單位面積生態(tài)服務(wù)價值低值的集聚冷點區(qū)。熱點區(qū)主要分布在對河口（A）、下渚湖濕地（B）和苧溪漾（C）附近，冷點區(qū)域主要分布在武康鎮(zhèn)、乾元鎮(zhèn)和新市鎮(zhèn)的主城區(qū)附近。熱點區(qū)、冷點區(qū)分別代表當?shù)厣鷳B(tài)服務(wù)的主要供給區(qū)和消費區(qū)。滿足了精度要求 完全克服了RTK信號受遮擋RTK接收機存在幾何外形、不能獨立進行地籍測量等缺點。筆者認為，RTK輔助裝置簡單而且容易制造，如果大規(guī)模采用此方法，RTK的應(yīng)用前景將更加廣闊。

圖7 格網(wǎng)生態(tài)服務(wù)價值量密度熱點圖

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