生態(tài)政策對庫布齊沙漠土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響

趙敏敏, 周立華, 王思源

(1.中國科學院 寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所沙漠與沙漠化重點實驗室, 蘭州 730000; 2.中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院, 北京 100190; 3.中國科學院大學, 北京 100049; 4.蘭州大學 資源環(huán)境學院, 蘭州 730000)

生態(tài)政策對庫布齊沙漠土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響

趙敏敏1,3, 周立華1,2, 王思源4

(1.中國科學院 寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所沙漠與沙漠化重點實驗室, 蘭州 730000; 2.中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院, 北京 100190; 3.中國科學院大學, 北京 100049; 4.蘭州大學 資源環(huán)境學院, 蘭州 730000)

為了探討生態(tài)政策對庫布齊沙漠土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響，以內(nèi)蒙古自治區(qū)杭錦旗為例，運用CA-Markov模型及生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估法預測了非政策干預情景下的土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值，并與政策干預情景下的值進行了對比。結果顯示：與非政策干預情景相比，政策干預后耕地面積降低了0.95萬hm2，林地面積提高了9.26萬hm2；生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加了21.49億元，其中氣體調節(jié)功能、土壤形成與保護功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值分別增加了7.85億元和7.59億元，林地對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的貢獻率提高了13.41%。以上表明生態(tài)政策通過降低耕地增長速度、加快林地增長速度等途徑優(yōu)化了土地利用結構，促進了杭錦旗的生態(tài)系統(tǒng)服務價值增長及生態(tài)恢復。但實施生態(tài)政策后，仍存在生態(tài)效益空間分布不均勻及水域退化等問題，有待進一步解決。

地理學; 生態(tài)系統(tǒng)服務價值; CA-Markov模型; 土地利用變化; 生態(tài)政策

生態(tài)系統(tǒng)服務(Ecosystem Service)是指人類社會系統(tǒng)直接或間接從生態(tài)系統(tǒng)得到的利益，主要包括從生態(tài)系統(tǒng)獲得產(chǎn)品(食物、潔凈的水等)以及直接為社會成員提供的服務(污染物的消納等)[1]。生態(tài)系統(tǒng)服務能夠創(chuàng)造相當?shù)慕?jīng)濟價值，因此也是全球經(jīng)濟的重要組成部分,使用經(jīng)濟指標量化生態(tài)服務的價值，可以加強人們對人類活動與生態(tài)系統(tǒng)關系的認知，是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎[2]。由于土地利用作為人類最基本的實踐活動,對維持生態(tài)系統(tǒng)服務功能起到了決定性作用[3]，因此基于土地利用格局量化生態(tài)系統(tǒng)服務價值的研究逐漸成為國內(nèi)外學者研究的對象[4-6]。

20世紀90年代以來，中國的西部地區(qū)實施了一系列生態(tài)政策，對這些地區(qū)的土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值造成了較大影響。鑒于這些地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱、生態(tài)政策投入巨大，合理的評價生態(tài)政策的效益對區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)保護具有重要的理論和實踐意義。然而以往研究多通過對比實施政策前后土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的差異來反映政策效益[7-8]，忽略了政策實施期間其他驅動因素的影響，因此研究結果不夠客觀。CA-Markov模型集合了CA模型模擬系統(tǒng)空間變化和Markov模型長期預測的優(yōu)勢[9]，可以有效地模擬非政策干預情景下的土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值，與政策干預情景下的實際值進行對比后，能夠客觀的量化生態(tài)政策的效益?；诖?，本文選擇生態(tài)政策實施的重點區(qū)域——庫布齊沙漠為典型研究區(qū)，衡量了生態(tài)政策對土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響，以期在評估生態(tài)政策效益的基礎上，為沙漠化地區(qū)生態(tài)政策的改進提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

庫布其沙漠總面積約1.45×106hm2，橫跨內(nèi)蒙古自治區(qū)杭錦旗、達拉特旗及準格爾旗的部分地區(qū)，其中以杭錦旗境內(nèi)的沙漠化最為嚴重，因此以杭錦旗為典型區(qū)域研究生態(tài)政策對土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的影響。杭錦旗位于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市的西北部，地跨河套平原與鄂爾多斯高原，全旗東西長約197 km，南北寬約161 km，土地總面積約1.88×106hm2。杭錦旗地處溫帶干旱草原、荒漠草原過渡帶，屬大陸性季風氣候區(qū)。地貌類型多樣，包括沙漠、沙地、平原、丘陵、溝壑、波狀高平原等。按照地質類型主要分為北部沿黃河區(qū)、中北部庫布齊沙漠、中部硬梁區(qū)及南部毛烏素沙地(主要集中在錫尼鎮(zhèn)境內(nèi))。杭錦旗由于生態(tài)環(huán)境惡劣，于1998年被列為生態(tài)環(huán)境建設重點旗縣后相繼實施了天然林保護(2001年)、“三北”防護林體系建設第四期工程(2001年)、日元貸款(2001年)、退耕還林(2001年)、野生動植物保護及自然保護區(qū)建設(2004年)等國家重點生態(tài)建設項目。盡管杭錦旗于1993—2000年實施了“三北”防護林第三期工程，但造林規(guī)模與技術有限，造林保存率相對較低；且2001年以來，國家對該地區(qū)的林業(yè)總投資達到1949—2000年總投資的10倍，因此定義2001年以來是杭錦旗生態(tài)建設歷史上的高速發(fā)展時期[10]。本文以1989—2001年的土地利用變化規(guī)律可以預測2013年非政策干預情景下的土地利用格局，并與政策干預情景下進行對比，進而量化生態(tài)政策的效益。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)杭錦旗的生態(tài)建設歷程，選取1989年，2001年，2013年植被生長良好、無云或少云的ETM+/TM遙感影像數(shù)據(jù)，并利用ENVI軟件進行影像融合、裁剪、拼接、校正等預處理。參考杭錦旗國土資源局提供的2008年土地利用圖，利用ArcGIS軟件，采用監(jiān)督分類與目視解譯相結合的方法對影像進行土地利用分類，并隨機選取400個點進行驗證，解譯所得數(shù)據(jù)的精度均大于90%，滿足研究需要。根據(jù)2007年頒布的《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標準，結合杭錦旗未利用地中多為沙地的實際情況，將未利用地分為沙地與其他未利用地兩類，有利于分析沙地與林地、草地的轉移，總體將土地利用分類體系調整為耕地、林地、草地、建設用地、水域、其他未利用地及沙地共七類；氣象數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心與杭錦旗氣象局；經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于《杭錦旗統(tǒng)計年鑒》。

2.2 CA-Markov預測模型

CA-Markov預測模型結合了CA模型與Markov模型的優(yōu)點，在土地利用柵格圖中，每一個像元為一個元胞，其土地利用類型則為元胞的狀態(tài)。模型在IDRISI軟件的支持下，計算元胞狀態(tài)的轉移，模擬土地利用格局變化，并利用Kappa指數(shù)檢驗預測精度：

(1)

式中：Po為正確模擬的比例；Pc為隨機情況下所期望達到的正確模擬比例；Pp為理想情況下的正確模擬比例，即100%。當Kappa≥0.81時，兩副圖幾乎完全一致；當0.61≤Kappa≤0.80時，兩副圖具有高度一致性；當0.41≤Kappa≤0.60時，兩副圖具有中等一致性；當0.21≤Kappa≤0.40時，兩副圖具有一般一致性；當0≤Kappa≤0.20時，兩副圖具有極低一致性。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值計算方法

由于生態(tài)系統(tǒng)功能的時空異質性及社會對其服務提供的支付差異，將中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量表[11]應用于較小尺度區(qū)域時往往存在一定誤差，因此應對該表進行調整[12]：

(k=1,2，…，n ；t=1,2，…，n)

(2)

式中：ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務價值；Ak為第k類土地利用類型的分布面積；Ea代表單位農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)提供生產(chǎn)服務功能的經(jīng)濟價值(元/hm2)；dk為中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量表[11]中第k類土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量值；sk為第k類土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務功能性調整指數(shù)；bt為第t年生態(tài)系統(tǒng)服務邊際性調整指數(shù)。

2.3.1 參考價值系數(shù)的功能性調整

(1)首先生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)服務功能與生物量密切相關，一般而言，生物量越大，生態(tài)服務功能越強[13]，故應對系數(shù)進行功能性調整。而生物量是單位面積植物積累物質的數(shù)量[14]，因此本文以凈初級生產(chǎn)潛力代替生物量進行修正。Thornthwaite Memorial模型采用實際蒸散量，涵蓋的環(huán)境因子全面，估算結果與實際偏差較小[15]，許多學者根據(jù)此模型對干旱、半干旱地區(qū)植被生產(chǎn)潛力進行了估算[16-17]。本文采用此模型對系數(shù)進行功能性調整，計算公式如下：

NPP=3000[1-e-0.0009695(V-20)]

(3)

(4)

L=3000+25t+0.05t3

(5)

(6)

式中：NPP(Net Primary Productivity)為自然植被凈初級生產(chǎn)潛力[t/(hm2·a)]；V為年實際蒸散量(mm)；L為該地年平均蒸散量(mm)；R為年降水量(mm)；t為年平均氣溫(℃)；NPPk為某小區(qū)域(杭錦旗)的植被凈初級生產(chǎn)潛力；NPPkmean為某區(qū)域(全國)的植被凈初級生產(chǎn)潛力的平均值。

2.3.2 參考價值系數(shù)的邊際性調整 由于謝高地的研究是對中國生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行計算，而大部分的生態(tài)服務功能價值是對支付意愿的調查形成的，Costanza[1]指出不同地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、居民收入水平、價值認識和消費偏好存在差異，對生態(tài)服務功能的支付意愿也是不盡相同，因此應對系數(shù)進行邊際性調整。隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，對生態(tài)資源的需求也越來越高，當進入極富階段時，這種需求就會趨于飽和，因此運用邏輯斯蒂增長模型對系數(shù)進行邊際性調整，許多學者也根據(jù)此模型對不同地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)進行了邊際性調整[12,18]，計算公式如下：

bt=rt×pt(t=1,2，…，n)

(7)

(8)

(9)

(10)

Ent=Entc×Ptc+Entr×Ptr(t=1,2，…，n)

(11)

(12)

式中：bt為第t年生態(tài)系統(tǒng)服務邊際性調整指數(shù);rt表示研究區(qū)居民第t年對生態(tài)系統(tǒng)服務價值支付能力指數(shù)；pt為研究區(qū)居民第t年對生態(tài)系統(tǒng)服務價值支付意愿指數(shù); GDPmean為第t年某小區(qū)域(杭錦旗)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值;GDPtotalmean為某區(qū)域(全國)第t年人均國內(nèi)生產(chǎn)總值;m表示社會發(fā)展階段系數(shù);Ent為研究區(qū)第t年的總恩格爾系數(shù);Entc、Entr分別為城鎮(zhèn)和農(nóng)村第t年的恩格爾系數(shù);Ptc，Ptr分別為第t年城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口比重;E為食物消費支出;Etotal為生活消費支出。

3 結果與分析

3.1 基于CA-Markov模型的土地利用預測

首先運用CA-Markov模型對2013年的土地利用格局進行了預測：(1)將1989年、2001年杭錦旗土地利用圖導入IDRISI軟件的Markov模塊得到土地利用類型轉移概率矩陣與轉變適宜性圖集；(2)構造CA濾波器。根據(jù)鄰居距離元胞遠近創(chuàng)建有顯著空間意義的權重因子，選擇5×5的濾波器，即認為一個元胞周圍5×5個元胞組成的矩形空間對該元胞狀態(tài)的改變具有顯著影響，并確定元胞大小為30 m×30 m；(3)精度檢驗。將土地利用類型轉移概率矩陣與轉變適宜性圖集導入IDRISI軟件的CA_Markov模塊，設定1989年土地利用格局為起始狀態(tài)，CA循環(huán)次數(shù)為12，即可模擬2001年土地利用格局。將2001年土地利用格局的模擬值與實際值導入IDRISI軟件的CROSSTAB模塊檢驗精度，預測準確的柵格數(shù)為70 310個，占總柵格數(shù)的94.69%。計算各土地利用類型的Kappa系數(shù)均達到高度一致性水平以上(見表1)，總體Kappa系數(shù)為0.921 2，表明2001年的預測值與2001年的實際值處于幾乎完全一致水平，模擬結果達到可信的效果。以上表明據(jù)此方法模擬2001年的土地利用格局精度較高，同樣可以推測對2013年的土地利用格局模擬精度也較高；(4)模擬2013年的土地利用格局。為了能較好保持1989—2001年的轉移概率，使用模型輸出的轉變適宜性圖集，設定2001年土地利用格局為起始狀態(tài)，預測了2013年的土地利用格局。

表1 不同土地利用類型的Kappa系數(shù)

3.2 土地利用動態(tài)變化

根據(jù)土地利用解譯結果及CA-Markov模型的模擬結果，將土地利用變化進行統(tǒng)計分析(表2，表3)，并將非政策干預情景下的數(shù)值定義為預測值，將政策干預情景下的數(shù)值定義為實際值。結果表明：(1) 2001—2013年耕地面積增長，主要與杭錦旗被列為自治區(qū)商品糧生產(chǎn)基地有關。實際耕地動態(tài)度低于預測值，且實際有2.70萬hm2耕地轉出成為草地與林地，預測僅有0.86萬hm2耕地轉出成為草地與林地，表明實施生態(tài)政策有利于減緩耕地的增長速度，促進了耕地向草地與林地的轉化；(2) 2001—2013年林地面積增加，實際林地動態(tài)度為23.36%(主要由草地、沙地、耕地轉入)，遠遠高于預測林地動態(tài)度，表明實施生態(tài)政策有利于提高林地的增長速度；(3) 2001—2013年草地面積減少，實際有11.77萬hm2草地轉出成為林地，預測僅有0.15萬hm2草地轉出成為林地，主要由于“三北”防護林、天然林保護等生態(tài)政策旨在培育林地，部分草原被確立為公益林和宜林地后面積減少；(4) 2001—2013年水域面積減少，實際水域動態(tài)度低于預測值，表明政策干預情景下未重視對生態(tài)系統(tǒng)服務功能較強的土地利用類型的規(guī)劃與保護；(5) 2001—2013年建設用地面積增長，實際建設用地動態(tài)度高于預測值。從遙感解譯結果來看，隨著2001—2013年人口增長加快，部分城鄉(xiāng)規(guī)模及廠礦規(guī)模擴大提高了建設用地的增長速度；(6) 2001—2013年其他未利用地面積減少，實際的面積變化量為-3.21萬hm2，高于預測的面積變化量,主要由于經(jīng)濟發(fā)展與人口規(guī)模擴大提高了土地利用程度，進而加快了其他未利用地的減少速度；(7) 2001—2013年沙地面積減少，實際的面積變化量為-7.20萬hm2，預測的面積變化量為-7.13萬hm2，表明政策干預情景下沙漠治理成果突出。

總體而言，實施的一系列生態(tài)政策(尤其是2007年以來的生態(tài)移民政策)，在增加土地利用類型轉換的復雜性的同時，優(yōu)化了土地利用結構：林地面積變化量為12.84萬hm2,高于預測的3.58萬hm2；沙地面積變化量為-7.20萬hm2，高于預測的-7.13萬hm2；且耕地的增長速度低于預測值。表明實施生態(tài)政策有利于增加林地面積，減少沙地面積，并抑制耕地的增長速度。但水域面積變化量為-0.13萬hm2，低于預測的1.84萬hm2，因此加強對生態(tài)服務功能突出的土地利用類型的規(guī)劃與保護尤為重要。

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化

對中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量表進行功能性與邊際性調整后計算出2013年杭錦旗不同土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值表(表4)。

表2 2001-2013年杭錦旗預測土地利用類型轉移矩陣

表4所得的2013年杭錦旗不同土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值是謝高地2002年統(tǒng)計的中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務價值量[11]的3.02倍，主要有以下幾個原因：(1)謝高地[11]提出1個生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子的經(jīng)濟價值量為當年平均糧食單產(chǎn)市場價格的1/7，2013年杭錦旗的平均糧食單產(chǎn)市場價格遠遠高于2002年全國的平均糧食單產(chǎn)市場價格(其一個生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子的經(jīng)濟價值量Ea為1 889.43元/hm2)，這一點也可以由2013年全國單位面積耕地的生產(chǎn)總值是2002年的3.24倍得到印證；(2)雖然杭錦旗由于沙漠化較為嚴重，單位面積的生物量水平低于全國平均水平(其生態(tài)系統(tǒng)服務功能性調整指數(shù)Sk為0.60)，但當?shù)鼐用駥ι鷳B(tài)系統(tǒng)服務的支付意愿與支付能力高于全國平均水平(其生態(tài)系統(tǒng)服務邊際性調整指數(shù)bt為1.91)，因此經(jīng)過調整后的系數(shù)水平高于全國平均水平。以上表明經(jīng)過調整后的杭錦旗2013年不同土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值表更符合實際情況，能夠較為準確的反映實施生態(tài)政策后的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化。

表3 2001-2013年杭錦旗實際土地利用類型轉移矩陣

表4 2013年杭錦旗不同土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值 元/hm2

3.3.1 單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化 結合表2，表3，表4，計算杭錦旗單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值(表5)。結果表明政策干預情景下除水源涵養(yǎng)功能、廢物處理功能與食物生產(chǎn)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值較預測值有所降低，其他6項生態(tài)服務功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值均較預測值有所提高：(1) 調節(jié)服務的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了1.74億元：其中氣體調節(jié)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了7.85億元；氣候調節(jié)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了5.44億元；水源涵養(yǎng)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了3.68億元；廢物處理功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了7.87億元。根據(jù)表4，水域的水源涵養(yǎng)與廢物處理能力遠高于其他土地利用類型，因水域面積的實際值低于預測值，故水源涵養(yǎng)與廢物處理功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值有所降低；(2) 支持服務的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了12.89億元：其中土壤形成與保護功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了7.59億元；生物多樣性功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了5.30億元；(3) 供給服務的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了6.04億元：原材料功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了6.36億元；食物生產(chǎn)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了0.32億元。根據(jù)表4，草地的食物生產(chǎn)能力較強，因草地面積的實際值低于預測值，故食物生產(chǎn)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值低于預測值；(4) 文化服務提供的生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了0.84億元，全部由娛樂文化功能提供。

總體而言，政策干預情景下氣體調節(jié)功能、土壤形成與保護功能及氣候調節(jié)功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加較為顯著。其中氣體調節(jié)功能增強有利于保持大氣中化學組分平衡及凈化空氣，土壤形成與保護功能增強有利于積累、循環(huán)土壤中有機物及保持土壤，氣候調節(jié)功能增強有利于調節(jié)區(qū)域氣候,如增加降水、降低氣溫等[12]。以上對恢復杭錦旗的生態(tài)環(huán)境、遏制荒漠化進程具有重要作用。

表5 2013年杭錦旗單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值 億元

3.3.2 不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化 結合表2，表3，表4，計算杭錦旗不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務價值(表6)。結果顯示，政策干預情景下不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化響應了其面積變化：(1) 政策干預情景下耕地面積低于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了1.75億元；(2) 林地面積高于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值提高了54.04億元；(3) 草地面積低于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了6.17億元，但草地對杭錦旗生態(tài)系統(tǒng)服務價值的貢獻率始終大于50%；(4) 水域面積低于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了24.20億元；(5) 其他未利用地面積低于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了0.41億元；(6) 沙地面積低于預測值，其生態(tài)系統(tǒng)服務價值比預測值減少了0.01億元。

總體而言，政策干預情景下杭錦旗的生態(tài)系統(tǒng)服務價值為381.67億元，比預測值增加了21.49億元，表明生態(tài)政策的實施有利于生態(tài)系統(tǒng)服務價值增加。主要因為沙地、草地等轉換為生態(tài)系統(tǒng)服務價值較高的林地，可以彌補因水域、草地等面積減少帶來的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的損失。根據(jù)表6，草地對杭錦旗生態(tài)系統(tǒng)服務價值的貢獻率始終高于50%，是杭錦旗生態(tài)系統(tǒng)服務價值的主要組成部分。政策干預情景下林地對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的貢獻率為26.63%，僅次于草地，是促進杭錦旗生態(tài)系統(tǒng)服務價值增長的主要土地利用類型。

表6 2013年杭錦旗不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務價值

3.3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間變化 結合表2，表3，表4，對2013年杭錦旗的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分布進行了分析(圖1)。政策干預情景下錫尼鎮(zhèn)的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值最高，其余依次是巴拉貢鎮(zhèn)、塔然高勒管委會、呼和木獨鎮(zhèn)、伊和烏素蘇木、獨貴塔拉鎮(zhèn)，吉日嘎朗圖鎮(zhèn)的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值最低。而預測值表明呼和木獨鎮(zhèn)的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值最高，其余依次是巴拉貢鎮(zhèn)、吉日嘎朗圖鎮(zhèn)、獨貴塔拉鎮(zhèn)、伊和烏素蘇木、錫尼鎮(zhèn)，塔然高勒管委會的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值最低。

在ArcGIS中計算生態(tài)系統(tǒng)服務價值實際值與預測值的差值，并將7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)分成五種等級：高損失區(qū)(吉日嘎朗圖鎮(zhèn))、低損失區(qū)(獨貴塔拉鎮(zhèn))、無變化區(qū)(呼和木獨鎮(zhèn)、伊和烏素蘇木)、低增長區(qū)(巴拉貢鎮(zhèn))及高增長區(qū)(塔然高勒管委會、錫尼鎮(zhèn))。增長區(qū)主要位于南部毛烏素沙地的錫尼鎮(zhèn)與塔然高勒管委會，該區(qū)域水熱條件優(yōu)于其他區(qū)域，生態(tài)建設阻力較低，因此生態(tài)系統(tǒng)服務價值高于預測值。損失區(qū)主要位于中北部庫布齊沙漠區(qū)的吉日嘎朗圖鎮(zhèn)與獨貴塔拉鎮(zhèn)，該區(qū)域自然條件較差，造林成活率低，且草地、耕地等流轉為企業(yè)用地，導致此處生態(tài)系統(tǒng)服務價值低于預測值。

圖12013年杭錦旗生態(tài)系統(tǒng)服務價值分布

4 結論與討論

本文運用CA-Markov模型模擬非政策干預情景下的土地利用格局與生態(tài)系統(tǒng)服務價值，并與政策干預情景下的值進行了對比，量化了生態(tài)政策的效益。相較于以往研究多將政策干預前后的差異作為生態(tài)政策效益[7-8]，本文的研究結果更為客觀。研究結果表明實施生態(tài)政策后利于提高杭錦旗的植被覆蓋度，減緩耕地的增長速度；且有利于提高生態(tài)系統(tǒng)服務價值，尤其是氣體調節(jié)功能及土壤形成與保護功能的生態(tài)系統(tǒng)服務價值增長較為突出，這對杭錦旗的生態(tài)恢復有重要意義。該結論與周德成、賴元長等人的研究結論——生態(tài)政策有利于增加林地面積，提高生態(tài)系統(tǒng)服務價值，恢復生態(tài)環(huán)境相一致[19-20]。

需要指出的是，雖然杭錦旗的生態(tài)政策取得了初步成效，仍存在一些問題。首先，生態(tài)政策效益空間分布不均：水熱條件較好的東南部的生態(tài)系統(tǒng)服務價值高于預測值，而造林難度較大的中北部的生態(tài)系統(tǒng)服務價值則低于預測值，因此應提高造林技術與造林成活率，促進生態(tài)建設阻力較大區(qū)域的生態(tài)恢復，推動生態(tài)政策效益空間均衡化；其次，因水域面積低于預測值導致水域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值降低，因此在進行生態(tài)建設的同時應全面規(guī)劃土地利用格局，加強對生態(tài)系統(tǒng)服務功能較強的土地利用類型的保護，防止顧此失彼現(xiàn)象的發(fā)生。

本文根據(jù)杭錦旗的實際情況對中國不同陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量表[11]進行了較為詳細的功能性與邊際性調整，減小了此表應用于較小尺度區(qū)域時產(chǎn)生的誤差。但該表忽略了建設用地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值，建設用地具有娛樂文化功能與廢物處理功能，同時又改變了原有的自然景觀，阻擾了原有的生態(tài)過程[21-22]，因此未將建設用地納入核算體系可能造成生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估的偏差。因此，下一步將針對這些方面改進生態(tài)系統(tǒng)服務價值核算方法，以求更為準確的衡量生態(tài)政策的效益。

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EffectsofEcologicalPoliciesonLandUseTypesandEcosystemServiceValuesinHobqDesert

ZHAO Minmin1,3, ZHOU Lihua1,2, WANG Siyuan4

(1.KeyLaboratoryofDesertandDesertification,ColdandAridRegionsEnvironmentalandEngineeringResearchInstitute,ChineseAcademyofSciences,Lanzhou730000,China; 2.TechnologyStrategyConsultingResearchInstitute,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China; 4.CollegeofEarthEnvironmentalSciences,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China)

To study the effects of ecological policies on land use and ecosystem service values in Hobq Desert, a case study of Hangjinqi, Inner Mongolia Autonomous Region was carried out. The CA-Markov model and the assessment method of ecosystem service value were integrated to predict the land use types and ecosystem service values without implementing ecological policies, then the predicted land use types and ecosystem service values without implementing ecological policies were contrasted with actual conditions with implementing ecological policies. The results showed that compared with the predicted land use types and ecosystem service value without implementing ecological policies, the actual area of farmland decreased 9 500 hm2, while the actual area of woodland increased 92 600 hm2; besides, the actual ecosystem service value increased 2.15×109yuan, among which the actual values of gas regulation function and soil formation and protection function increased 785 million yuan and 759 million yuan, respectively, which made a great sense to the fragile ecosystem of Hangjinqi; furthermore, the actual contribution rate of the woodland increased by 13.41%. Thus, all of the results could demonstrate that implementing ecological policies could optimize the land use structure by decreasing the growth rate of farmland while increasing the growth rate of woodland, meanwhile it could promote the growth of ecosystem service values and ecological restoration process. Nevertheless, after implementing ecological policies there are still some problems to be solved, such as the unbalanced distribution of the benefit of ecological policies and the degradation of water bodies.

geography; ecosystem service value; CA-Markov model; land use changes; ecological policies

2016-01-08

：2016-03-28

國家科技支撐計劃項目(2015BAC06B01);內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計劃資助項目

趙敏敏(1990—),女,河北磁縣人,碩士研究生,主要研究方向為生態(tài)經(jīng)濟。E-mail:zhaomm@lzb.ac.cn

周立華(1974—),男,山東費縣人,研究員,博士生導師,主要研究方向為生態(tài)經(jīng)濟與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。E-mail:lhzhou@lzb.ac.cn

F062.2；F301.2

：A

：1005-3409(2017)02-0252-07