西部半干旱區(qū)蘭州市南北兩山森林生態(tài)效益評(píng)估

高鳳霞, 韓惠,*

西部半干旱區(qū)蘭州市南北兩山森林生態(tài)效益評(píng)估

高鳳霞1,2,3, 韓惠1,2,3,*

1. 蘭州交通大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院, 蘭州 730070 2. 甘肅省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程實(shí)驗(yàn)室, 蘭州 730070 3. 地理國(guó)情監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心, 蘭州 730070

城市森林對(duì)城市的生態(tài)系統(tǒng)起著至關(guān)重要的作用, 對(duì)城市森林生態(tài)效益評(píng)估有利于市民更直觀的認(rèn)識(shí)到城市森林的重要性, 為城市生態(tài)保護(hù)與利用的制定提供參考。選擇蘭州市南北兩山作為研究區(qū), 基于谷歌地球引擎云平臺(tái)獲取1994、2006 和 2017 年的土地利用數(shù)據(jù)。引入資源稀缺性系數(shù)、支付意愿性系數(shù)和空間異質(zhì)性系數(shù), 采用當(dāng)量因子法評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV), 并以格網(wǎng)為研究單元對(duì)空間分布格局進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明, 1994、2006和2017年南北兩山的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為2.80、3.33和3.36億元。就生態(tài)系統(tǒng)而言, 草地貢獻(xiàn)率最高, 達(dá)到65%左右, 建設(shè)用地貢獻(xiàn)率為負(fù)值。就生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類別而言, 調(diào)節(jié)服務(wù)貢獻(xiàn)率最高, 達(dá)到71%左右。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間格局存在明顯的南山高北山低的空間分異特征。從損益矩陣看, 生態(tài)用地ESV的流入是總的ESV增加的主要原因, 水域ESV流出和建設(shè)用地ESV的流入減緩了總的ESV的增長(zhǎng)速度。

城市森林; 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值; 半干旱區(qū); 蘭州南北兩山

0 前言

全球變化直接或間接的影響生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和服務(wù)功能的變化, 從而嚴(yán)重威脅到了人類的生存環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持發(fā)展[1]。因此, 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)成為一門迅速發(fā)展起來(lái)的交叉性前沿學(xué)科, 同時(shí)連接生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和社會(huì)學(xué)等研究領(lǐng)域[2]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(Ecosystem Services, ES)是人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種收益, 包括有形的物質(zhì)產(chǎn)品供給與無(wú)形的服務(wù)提供兩方面[3–6]。城市森林是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分和生態(tài)城市建設(shè)的核心內(nèi)容, 對(duì)緩解碳排放和地面熱效應(yīng)、維持城市生態(tài)系統(tǒng)平衡、生態(tài)安全及穩(wěn)定性、生物多樣性和營(yíng)造優(yōu)美人居環(huán)境具有重要意義[7]。國(guó)內(nèi)外有關(guān)學(xué)者將城市周圍或附近一定范圍內(nèi)以改善居民生活環(huán)境、旅游、運(yùn)動(dòng)和野生動(dòng)物保護(hù)為主要目的, 以樹(shù)木為主體的植被及其所在的環(huán)境構(gòu)成的森林系統(tǒng)稱為城市森林[8–9]。21世紀(jì)后, 城市化進(jìn)程中出現(xiàn)了各種環(huán)境問(wèn)題, 給城市生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn), 城市森林的作用顯得愈加重要, 城市森林生態(tài)效益也成為了一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題。城市森林生態(tài)效益是將城市生態(tài)系統(tǒng)與人類福祉聯(lián)系起來(lái)的重要紐帶, 國(guó)內(nèi)外將城市森林視為可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。評(píng)價(jià)城市森林生態(tài)效益, 有利于提高人們對(duì)城市森林的重視, 建立生態(tài)環(huán)境價(jià)值觀。

城市森林生態(tài)效益評(píng)價(jià)就是評(píng)估城市森林生態(tài)系統(tǒng)各項(xiàng)服務(wù)價(jià)值。千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)歸納為供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)和支持服務(wù)4大類[3]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估方法大致分為價(jià)值量與物質(zhì)量?jī)深怺6]。其中, 價(jià)值量中基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的方法(當(dāng)量因子法), 相對(duì)其他方法而言對(duì)數(shù)據(jù)需求少, 較為直觀易用, 適用于對(duì)不同時(shí)段的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化進(jìn)行對(duì)比研究[10]。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者利用當(dāng)量因子法從不同尺度(全球尺度[11]、國(guó)家尺度[12]、流域尺度[13]和地方尺度[14])對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(Ecosystem Services Value, ESV)進(jìn)行估算研究。Costanza等[4]1997年首次提出了當(dāng)量因子法, 謝高地等進(jìn)行了改進(jìn)和發(fā)展, 構(gòu)建了適用于中國(guó)的當(dāng)量因子法[6,10]。但是當(dāng)量因子法并不能完全反映真實(shí)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值, 生態(tài)系統(tǒng)在不同區(qū)域、同一年內(nèi)不同時(shí)間段的內(nèi)部結(jié)構(gòu)與外部形態(tài)是不斷變化的, 生態(tài)服務(wù)價(jià)值也是不斷變化[6], 不同地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值還受到氣候、人類活動(dòng)、政治決策和經(jīng)濟(jì)的影響。因此, 本文考慮蘭州市處于半干旱區(qū)的地理特征提出利用干旱指數(shù)中的相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(Net Primary Productivity, NPP)開(kāi)展空間異質(zhì)性修正, 以及考慮蘭州市的土地資源和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出資源稀缺性系數(shù)、支付意愿性系數(shù), 從三個(gè)方面對(duì)當(dāng)量因子法進(jìn)行修正, 構(gòu)建蘭州市南北兩山生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值動(dòng)態(tài)評(píng)估方法, 對(duì)蘭州市城市森林生態(tài)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)。將生態(tài)價(jià)值轉(zhuǎn)化為直觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值, 有利于提高人們對(duì)城市森林重要性的認(rèn)識(shí), 進(jìn)一步為蘭州市城市森林建設(shè)與生態(tài)保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況

蘭州南北兩山綠化工程區(qū), 東西長(zhǎng)60 km, 南北寬10—55 km, 位于東經(jīng)103°21′04″— 104°00′38″, 北緯35°53′18″—36°33′56″。南山東起榆中縣和平鎮(zhèn)營(yíng)盤水, 西至西固區(qū)新城鎮(zhèn)鹽溝, 南至七里河區(qū)阿干鎮(zhèn)現(xiàn)子口; 北山東起城關(guān)區(qū)青白石鄉(xiāng)張兒溝, 西至西固區(qū)達(dá)川鄉(xiāng)達(dá)家溝, 北至蘭州中川機(jī)場(chǎng), 跨蘭州市轄區(qū)內(nèi)的城關(guān)區(qū)、七里河區(qū)、安寧區(qū)、西固區(qū)、榆中縣、皋蘭縣和永登縣[15]。屬于大陸性干旱氣候, 溫差較大, 蒸發(fā)量大于降水量, 降雨主要集中于7—9月[14]。

蘭州南北兩山的造林歷史可以追溯到建國(guó)前, 1926年甘肅省建設(shè)廳廳長(zhǎng)楊慕時(shí)提出在蘭州南郊進(jìn)行人工造林[15]。建國(guó)后, 蘭州人民從背冰上山造林到機(jī)關(guān)、企業(yè)辦林場(chǎng)、個(gè)人分片承包, 到90年代末建設(shè)完成了以楊樹(shù)、榆樹(shù)、側(cè)柏等為主栽品種的14萬(wàn)畝林木[16]。半個(gè)世紀(jì)以來(lái), 蘭州市南北兩山的綠化史可以分為三個(gè)階段, 第一階段1999年以前, 重開(kāi)發(fā), 輕綠化, 管護(hù)能力參差不齊[17]。因此南北兩山綠化面積少, 且成活率低; 第二階段1999年到2009年, 南北兩山的造林綠化被列入了蘭州市國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“十五”規(guī)劃[15], 啟動(dòng)了南北兩山綠化工程, 南北兩山綠化進(jìn)入提質(zhì)增效的新階段, 造林面積達(dá)到58萬(wàn)畝[16]; 第三階段從2009年開(kāi)始, 加大管護(hù)力度, 提高南北兩山的基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)文化體系建設(shè), 綜合提升兩山的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。截至2018年, 蘭州市南北兩山綠化面積增至60萬(wàn)畝, 且取得連續(xù)18年未發(fā)生較大以上森林火災(zāi)的好成績(jī)[18]。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)糧食年鑒2017》《蘭州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1995》。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》《中國(guó)氣象年鑒2007》《中國(guó)氣象年鑒1995》, https:// gis.ncdc.noaa.gov/maps/ncei/sum-maries /monthly。

基于 GEE API 編程, 從谷歌地球引擎云平臺(tái)(Google Earth Engine, GEE)平臺(tái)提供的遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)中, 選擇包含蘭州南北兩山且云量小于10% 的1994、2006 (Landsat TM)和2017年(Landsat OLI)3個(gè)時(shí)段影像, 成像時(shí)間分別為當(dāng)年4月、7月和11月, 以便提高農(nóng)田和草地的分類精度。參考谷歌地球(Google Earth)高分辨率影像和GlobeLand30產(chǎn)品, 結(jié)合南北兩山土地覆被的實(shí)際情況和解譯標(biāo)志, 通過(guò)人工目視解譯方法, 在研究區(qū)內(nèi)隨機(jī)選取每類土地利用類型270—350個(gè)訓(xùn)練樣點(diǎn), 將樣本點(diǎn)中70% 作為訓(xùn)練樣本, 30% 作為驗(yàn)證樣本。在GEE API中直接調(diào)用隨機(jī)森林(Random Forests, RF)分類算法, 對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行土地利用類型劃分。將研究區(qū)分為農(nóng)田、林地、草地、灌木(園地)、水域、裸地和建設(shè)用地等7個(gè)類型(圖2), 卡帕系數(shù)分別為: 0.86, 0.89, 0.90。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用變化

用單一土地利用動(dòng)態(tài)度定量地描述土地利用的變化速率[13]。

式中:表示土地利用動(dòng)態(tài)度;U、U分別為某類土地利用類型變化初期和末期的面積;表示研究時(shí)長(zhǎng)(年)。

2.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值

(1)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值

圖1 蘭州市南北兩山地理位置圖

Figure 1 The location map of southern and northern mountains of Lanzhou City

=**(2)

式中:表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值;表示土地利用類型數(shù)目;表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型數(shù)目;A表示第類土地利用類型的面積(hm2);VC表示第類土地利用類型單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(hm-2·a);EC表示類土地利用類型第項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值當(dāng)量;表示1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值(hm–2·a);表示修正系數(shù)。

(2)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量

1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)單位生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子(標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量)是指1 hm2全國(guó)平均產(chǎn)量的農(nóng)田每年自然糧食產(chǎn)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[6]。選取全國(guó)和蘭州市單位面積糧食產(chǎn)量, 對(duì)研究區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值當(dāng)量進(jìn)行修正, 實(shí)現(xiàn)價(jià)值當(dāng)量表從全國(guó)到蘭州市的尺度轉(zhuǎn)換, 該系數(shù)為0.42。計(jì)算得到的標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子為708.78元·hm2。

=*+*+*(3)

式中:表示1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量(元·hm2);、和分別表示某年稻谷、小麥和玉米的播種面積占三種作物播種總面積的百分比;、和分別表示某年全國(guó)稻谷、小麥和玉米的單位面積平均凈利潤(rùn)(元·hm2)。

(3)資源稀缺性系數(shù)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的單位價(jià)值雖然通過(guò)各種方法被量化, 但是還受到供給和需求同步變化的影響, 它們通過(guò)相對(duì)稀缺的影響實(shí)現(xiàn)[19]。由于城市擴(kuò)張和后備土地資源不足, 導(dǎo)致人地矛盾突出, 因此用人口密度來(lái)衡量資源稀性。

(4)支付意愿性系數(shù)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān), 支付能力是支付意愿的重要制約因素[20]。因此, 基于人均GDP、城鄉(xiāng)居民收入和恩格爾系數(shù)[14], 獲得支付意愿性系數(shù)。

(5)空間異質(zhì)性系數(shù)

生態(tài)系統(tǒng)在不同區(qū)域、同一年內(nèi)不同時(shí)間段的內(nèi)部結(jié)構(gòu)與外部形態(tài)是不斷變化的, 因此生態(tài)服務(wù)價(jià)值量也是不斷變化[6]。氣象因子在長(zhǎng)時(shí)間尺度上對(duì)一個(gè)區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是具有影響的, 多位學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)發(fā)生干旱時(shí), 植被NPP呈下降趨勢(shì)[21–22]。因此, 用干旱指標(biāo)中的相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)和NPP確定空間異質(zhì)性系數(shù)。采用周廣勝的植物凈初級(jí)生產(chǎn)力模型計(jì)算NPP, 此模型考慮了植物生理生態(tài)學(xué)特點(diǎn)和水熱平衡關(guān)系, 在較干旱的地區(qū)更能準(zhǔn)確地反映自然植被的NPP[23]。計(jì)算相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)時(shí), 可能蒸散量采用Thomthwaite方法計(jì)算, 這個(gè)方法以月平均溫度為主要依據(jù), 考慮緯度因子(日照長(zhǎng)度)[24]。

圖2 1994—2017年蘭州市南北兩山土地利用類型分布圖

Figure 2 The maps of land use types insouthern and northern mountains of Lanzhou City from 1994 to 2017

式中:表示自然植被第一性生產(chǎn)力(t dm·hm2·a);表示輻射干燥度;表示年降水量(mm);表示可能蒸散率(mm);表示年可能蒸散量(mm);表示年平均生物溫度(℃);、分別表示<30℃與>0℃的日均溫和月均溫。

>0℃

=6.75*10–73–7.71*10–52+1.792*10–2+0.49 (7)

式中:表示相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù);表示年降水量(mm);PE表示月可能蒸散量(mm);T表示平均氣溫(℃);表示年熱量指數(shù);為常數(shù)。

蘭州市屬于典型的河谷型城市, 土地資源稀缺, 在城市化進(jìn)程中逐年增加的建設(shè)用地對(duì)城市森林生態(tài)系統(tǒng)影響巨大, 建設(shè)用地的基本功能依賴于生態(tài)系統(tǒng)[25], 因此根據(jù)鄧舒洪[25]賦予建設(shè)用地生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量。

2.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間自相關(guān)性分析

莫蘭指數(shù)是衡量空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo), 包括全局自相關(guān)和局部自相關(guān)[26]。

(1)全局空間自相關(guān)

(2)局部空間自相關(guān)

2.2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向

式中: PL表示第類轉(zhuǎn)化為第類土地利用類型后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損益;VC、VC分別表示第類和第類土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;A表示第類轉(zhuǎn)化為第類土地利用類型的面積。

2.2.5 敏感性分析方法

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值隨時(shí)間的變化對(duì)生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值系數(shù)(將生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值系數(shù)上下調(diào)整50%)的依賴程度[13]。

式中:ESV、ESV分別為初始和調(diào)整后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;VC、VC分別為初始和調(diào)整后的生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化

將研究區(qū)間分為兩個(gè)階段, 第一階段(1994—2006年)和第二階段(2006—2017年)。從表1中可以看出, 蘭州市南北兩山主要的土地類型為草地與農(nóng)田, 其次為灌木(園地)、建設(shè)用地和裸地, 林地和水域最少。由于城市擴(kuò)張和人口增加, 導(dǎo)致人地矛盾趨尖銳, 建設(shè)用地大面積侵占農(nóng)田和草地, 導(dǎo)致農(nóng)田面積快速減少, 第二階段比第一階段變化顯著。農(nóng)田面積占比從1994年的26.72% 減少到2017年的15.99%, 動(dòng)態(tài)度都為負(fù)值; 建設(shè)用地面積占比從6.01% 增加12.50%, 動(dòng)態(tài)度為正值。2000 年以來(lái)完成的44萬(wàn)畝造林綠化面積中, 大約有26萬(wàn)畝為檸條純林, 8.8萬(wàn)畝為側(cè)柏純林[17]。2003年, 南北兩山建設(shè)千畝經(jīng)濟(jì)林示范基地, 共建成經(jīng)濟(jì)林78.33 hm2, 涉及桃、梨、杏等21個(gè)品種[16]。因此, 灌木(園地)第一階段面積急劇增長(zhǎng), 動(dòng)態(tài)值為15.62%, 第二階段變化減緩, 動(dòng)態(tài)值為3.72%, 面積占比從3.39% 增加到13.72%; 林地第一階段面積波動(dòng)不大, 動(dòng)態(tài)值為0.67%, 第二階段面積波動(dòng)較大, 動(dòng)態(tài)值為4.67%, 面積占比從2.86% 增加到3.09%。干旱荒漠地區(qū)人工輔助植被恢復(fù)技術(shù)和高削坡生態(tài)植被修復(fù)技術(shù)的突破使得裸地向灌草地轉(zhuǎn)換。因此, 裸地面積呈減少趨勢(shì), 動(dòng)態(tài)度為負(fù)值, 占比面積從18.76% 減少到5.46%; 草地面積呈增加趨勢(shì), 由41.59% 增加到46.90%, 動(dòng)態(tài)度先正后負(fù)。水域受長(zhǎng)時(shí)期累積的自然氣候因素及劇烈的人類活動(dòng)影響, 黃河河道變窄, 河流水量減少, 之后由于水庫(kù)及城市公園水體的建設(shè)[14], 使得面積稍有增加, 從0.67% 增加到0.74%, 動(dòng)態(tài)度先正后負(fù)。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空變化

3.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)間分析

利用公式(1)計(jì)算得到1994—2017年三期蘭州南北兩山各類土地利用類型的ESV及其貢獻(xiàn)率(表2)。1994、2006和2017年南北兩山的ESV分別為2.80、3.33和3.36 億元, 總體呈逐漸上升趨勢(shì), 共增加了557.05×105元。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值第一階段增加了493.19×105元, 在第二階段增加了63.86×105元。第一階段草地和灌木(園地)面積的大幅度增加是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值增加的主要原因; 第二階段建設(shè)用地面積的增多導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值增幅減少。從各類土地利用類型的ESV貢獻(xiàn)率來(lái)看, 草地生態(tài)系統(tǒng)貢獻(xiàn)率最高, 達(dá)到65% 左右; 林地和灌木(園地)的貢獻(xiàn)率逐年增加; 農(nóng)田、裸地和水域的貢獻(xiàn)率逐年減少; 建設(shè)用地的貢獻(xiàn)率為負(fù)值。

從表3中看出, 四種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的價(jià)值在研究期間貢獻(xiàn)率波動(dòng)不大, 其中調(diào)節(jié)服務(wù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)最高, 達(dá)到71%, 依次是支持服務(wù)、文化服務(wù)和供給服務(wù)。由于建設(shè)用地大范圍擴(kuò)張致使水資源供給功能的價(jià)值為負(fù), 農(nóng)田面積逐年減少致使食物生產(chǎn)功能的價(jià)值逐年下降, 導(dǎo)致供給服務(wù)價(jià)值呈下降趨勢(shì)。隨著林地和灌木(園地)的面積增加, 調(diào)節(jié)、支持和文化服務(wù)價(jià)值呈上升趨勢(shì)。氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、土壤保持、生物多樣性和美學(xué)景觀功能改善明顯。

3.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間分析

選擇格網(wǎng)為研究單元, 討論南北兩山ESV的空間分布。利用ArcGIS軟件中的漁網(wǎng)功能對(duì)研究區(qū)進(jìn)行1 km × 1 km 的格網(wǎng)劃分, 并用自然斷點(diǎn)法對(duì)ESV進(jìn)行分組, 將ESV從低到高劃分為5個(gè)等級(jí)(一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)、四級(jí)、五級(jí))。由圖3可知, 南北兩山ESV存在明顯的南山高北山低的空間分異。南山處于陽(yáng)坡, 北山處于陰坡, 南山因?yàn)楣鉄釛l件更好, 更有利于喬木的生長(zhǎng), 南山林地和灌木面積占比較大。高值區(qū)主要為林地和灌木(園地), 低值區(qū)主要為裸地和建設(shè)用地, 由此可知ESV的空間分布與土地利用空間分布密切相關(guān)。從地理位置分析高值區(qū)主要分布在西固區(qū)和七里河區(qū), 低值區(qū)主要分布在皋蘭縣和永登縣。從1994—2017年, 低值區(qū)域呈減少趨勢(shì), 中高值區(qū)域在逐漸增多, 由此看出南北兩山的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在改善。

表1 1994—2017年蘭州市南北兩山土地利用結(jié)構(gòu)變化

表2 各類土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化

表3 生態(tài)系統(tǒng)各項(xiàng)服務(wù)價(jià)值變化

圖3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分布格局

Figure 3 Spatial distribution pattern of ecosystem service value

利用ArcGIS軟件計(jì)算全局莫蘭指數(shù)、值和得分值(表4)。1994—2017年南北兩山生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的全局空間自相關(guān)指數(shù)Moran’s在0.70以上,的概率值趨近于0,得分是標(biāo)準(zhǔn)差的45倍, 說(shuō)明南北兩山ESV表現(xiàn)出相鄰格網(wǎng)相似值之間有一定聚集特征的空間分布, 且具有空間正相關(guān)模式。

由LISA集聚圖4可以看出, 1994—2017年西固區(qū)和七里河區(qū)部分區(qū)域?yàn)楦摺咦韵嚓P(guān), 表示區(qū)域及周圍區(qū)域的ESV都較高; 在靠近皋蘭縣和永登縣周圍為低—低自相關(guān), 說(shuō)明這些區(qū)域的ESV都較低。1994—2017年底—低自相關(guān)有明顯的擴(kuò)散, 分布較為破碎。高—低和低—高自相關(guān)類型在研究區(qū)內(nèi)分布極少, 其空間自相關(guān)分布呈顯著負(fù)相關(guān)(< 0.05), 分布較為破碎, 空間異質(zhì)性明顯。

表4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值全局空間自相關(guān)系數(shù)

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向分析

根據(jù)公式(11)計(jì)算1994—2017年南北兩山生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流向。由表5可以看出, 農(nóng)田和裸地向草地、林地和灌木(園地)的轉(zhuǎn)化是導(dǎo)致南北兩山ESV增加的主要原因, 其它土地利用類型向裸地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換導(dǎo)致ESV減少。具體分析, 農(nóng)田、裸地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)出使得ESV分別增加了356.78×105、459.77×105和345.64×105元; 林地、草地、灌木(園地)和水域的轉(zhuǎn)出使得ESV分別減少了17.04×105、439.112×105、98.44×105和51.88×105元。農(nóng)田的ESV主要流向草地、灌木(園地)和建設(shè)用地; 林地和水域的ESV主要流向草地; 草地和灌木(園地)的ESV主要流向農(nóng)田和建設(shè)用地; 裸地和建設(shè)用地的ESV主要流向草地。

3.4 敏感性分析

根據(jù)公式(12)計(jì)算可知, 1994、2006、2017年3個(gè)時(shí)期的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化對(duì)生態(tài)價(jià)值系數(shù)的敏感性指數(shù)均小于1, 表明生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值對(duì)生態(tài)價(jià)值系數(shù)不敏感、缺乏彈性, 研究結(jié)果可信。不同土地類型之間的敏感性指數(shù)差異較大, 其中水域的敏感系數(shù)最大, 這是因?yàn)樗騿挝幻娣e服務(wù)價(jià)值系數(shù)高所導(dǎo)致的, 其他土地利用類型的敏感指數(shù)都介于0.02—0.5之間。

圖4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的LISA聚集圖

Figure 4 LISA aggregation map of ecosystem service value

表5 1994—2017年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損益矩陣(105元)

4 討論與結(jié)論

當(dāng)量因子法是在區(qū)分不同種類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的基礎(chǔ)上, 基于可量化的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值當(dāng)量, 結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)的分布面積進(jìn)行評(píng)估[6]。因此, 當(dāng)量因子法可適用于各種尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估中, 但是并不能體現(xiàn)出地理差異性。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值不僅受客觀因素影響, 還受到主觀因素的影響。從客觀因素考慮, 熱量和水分對(duì)一個(gè)區(qū)域的植被生態(tài)影響較大, 研究區(qū)處于半干旱區(qū), 因此用相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)和植被NPP建立空間異質(zhì)性系數(shù)。從主觀因素考慮, 一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源稀缺會(huì)導(dǎo)致某種物品價(jià)值的變化, 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值同樣受到這兩種因素的影響, 因此引入資源稀缺性系數(shù)和支付意愿性系數(shù)。從客觀和人為主觀性兩方面修正當(dāng)量因子法, 構(gòu)建適用于蘭州市城市森林生態(tài)效益的評(píng)價(jià)方法。并以格網(wǎng)為研究單元, 采用Moran's對(duì)城市森林效益空間分布格局進(jìn)行分析, 討論1994—2017 年蘭州城市森林生態(tài)效益變化。

(1)1994、2006和2017年南北兩山的ESV分別為2.80、3.33和3.36 億元, 呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì), 自1994年到2017年共增長(zhǎng)了557.05×105元。

(2)從各類生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值貢獻(xiàn)率來(lái)看, 草地貢獻(xiàn)率最高, 達(dá)到 65%左右, 林地和灌木次之, 建設(shè)用地貢獻(xiàn)率為負(fù)值。四種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類別的價(jià)值貢獻(xiàn)率而言, 其中調(diào)節(jié)服務(wù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)最高, 達(dá)到 71%, 支持服務(wù)和供給服務(wù)次之, 供給服務(wù)最少。

(3)以格網(wǎng)為研究對(duì)象, ESV存在明顯的南山高北山低的空間分異。全局空間自相關(guān)指數(shù) Moran`s I 在0.70以上, 表明 ESV有一定的聚集特征, 西固區(qū)和七里河區(qū)部分區(qū)域?yàn)楦摺咦韵嚓P(guān), 皋蘭縣和永登縣周圍為低—低自相關(guān), 高—低和低—高自相關(guān)類型分布較少, 空間異質(zhì)性明顯。

(4)從1994年到2017年南北兩山各類生態(tài)系統(tǒng)的 ESV 損益矩陣看, 農(nóng)田主要流向草地、灌木(園地)和建設(shè)用地, 林地和水域主要流向草地, 草地和灌木(園地)主要流向農(nóng)田和建設(shè)用地, 裸地和建設(shè)用地主要流向草地。農(nóng)田、裸地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)入草地, 草地轉(zhuǎn)入林地和灌木是總的 ESV 增加的主要原因, 水域的轉(zhuǎn)出和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入減緩了總 ESV 的增長(zhǎng)速度。

蘭州市城市森林生態(tài)效益在長(zhǎng)時(shí)間尺度上受到氣候、坡度、坡向、海拔、人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)的影響, 但在短時(shí)間尺度上主導(dǎo)因素為人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì), 不同時(shí)期的人類政治決策導(dǎo)致城市森林生態(tài)效益變化較大。從客觀因素分析, 在全球氣候變暖的背景下, 蘭州年平均氣溫以線性趨勢(shì)上升, 降雨量整體呈下降趨勢(shì), 蘭州的氣候呈暖干化方向發(fā)展[27], 而南北兩山植被明顯處于好轉(zhuǎn)狀態(tài), 自1994年到2017年南北兩山的生態(tài)效益共增加了557.05×105元, 這主要是因?yàn)槿祟惢顒?dòng)對(duì)植被恢復(fù)起到了積極的作用。從主觀因素分析, 一方面各種政策的實(shí)施(如2002年全面啟動(dòng)的退耕還林和封山綠化等政策、2003年種植千畝經(jīng)濟(jì)林、2007年蘭州南北兩山11項(xiàng)水利工程通過(guò)驗(yàn)收和2008年蘭州城區(qū)高削坡生態(tài)植被修復(fù)與美化工程[27])使得南北兩山植被面積大幅度增加, 成活率提高, 生態(tài)效益快速增長(zhǎng)。另一方面城市化快速發(fā)展, 人口增加導(dǎo)致建設(shè)用地面積急劇增加, 林草地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地和荒地, 使得生態(tài)效益增幅減緩, 因此ESV在第一階段增幅比第二階段大, 水域的轉(zhuǎn)出和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入減緩了總ESV的增長(zhǎng)速度。

蘭州南北兩山屬于黃土丘陵地區(qū), 年降水量小于蒸發(fā)量, 土壤類型為灰鈣土, 植被以灌草木為主, 只在南山的山地中, 分布著小面積的天然森林。吳慶龍認(rèn)為蘭州南北兩山的自然條件不適宜于森林的生長(zhǎng), 因而也不適宜于進(jìn)行人工造林[28], 但強(qiáng)可持續(xù)認(rèn)為自然資本是不可替代的, 強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和環(huán)境健康強(qiáng)調(diào)的必要性[29]。在強(qiáng)可持續(xù)理念的指導(dǎo)下, 南北兩山的生態(tài)建設(shè)取得明顯成效, 1994、2006和2017年南北兩山的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為2.80、3.33和3.36億元。蘭州市南北兩山的綠化為蘭州市的生態(tài)環(huán)境和文化旅游建設(shè)奠定了基礎(chǔ)條件, 如阻止粉塵, 凈化空氣, 緩解減緩了蘭州市“干島效應(yīng)”、減緩水土流失、發(fā)展旅游度假區(qū)、休閑娛樂(lè)區(qū)等, 南北兩山已形成集綠化、旅游、開(kāi)發(fā)為一體的綜合性生態(tài)環(huán)境保護(hù)區(qū)[17]。蘭州城市森林的建設(shè)對(duì)蘭州市的生態(tài)、文化和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義, 對(duì)西部半干旱地區(qū)可持續(xù)發(fā)展具有參考價(jià)值。

蘭州市經(jīng)濟(jì)和土地資源在全國(guó)中處于低水平, 因此從全國(guó)轉(zhuǎn)換到蘭州市尺度的價(jià)值當(dāng)量值低于標(biāo)準(zhǔn)值。研究結(jié)果與中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)與旱區(qū)環(huán)境工程研究所對(duì)南北兩山綠化工程生態(tài)成效評(píng)估[17]進(jìn)行比較, 估算價(jià)值較低。從以上分析可以看出, 人類活動(dòng)和政治決策對(duì)蘭州市城市森林影響巨大, 下一步研究應(yīng)量化政治決策和人為主觀性, 從生態(tài)可持續(xù)性評(píng)估城市森林生態(tài)效益, 討論城市森林對(duì)市民健康和幸福度的影響, 為區(qū)域的生態(tài)保護(hù)、自然資源核算和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展等決策提供理論依據(jù)和參考。

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Assessment of urban forest ecological benefits in the western semi-arid region of southern and northern mountains of Lanzhou City

GAO Fengxia1,2,3, HAN Hui1,2,3,*

1. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China 2. Gansu Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China 3. National—local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China

Urban forest plays a crucial role in urban ecosystems. The assessment of ecological benefits of urban forests is conducive to raise awareness of urban forest for citizens, and provide reference for the formulation of urban ecological protection and utilization. We selected the southern and northern mountains of Lanzhou City as research region, using land use data of the three periods (1994, 2006, 2017) of the Google Earth Engine cloud platform, introducing the scarcity of resources coefficient, willingness to pay coefficient and spatial heterogeneity coefficient, using the equivalent factor method to evaluate ecosystem service values(ESV), and analyzing the spatial distribution pattern in the way of grid as the research unit. The results showed that the ESV of the research region in 1994, 2006 and 2017 was respectively 2.80, 3.33 and 3.36 million yuan. In terms of economic value derived from ecosystem servicesofdifferent land use types, the contribution rate of grassland was the highest, up to 65%, and the contribution rate of construction land was negative. In terms of the economic value derived from different types of ecosystem services, regulation service accounted for 71%. The spatial distribution of ecosystem service values showed obvious spatial differentiation characteristics, which was shown as high value in southern mountain and low value in northern mountain.From the perspective of profit and loss matrix, the inflow of ecological land ESV mainly caused the increase of the total ESV, while the outflow of water ESV and the inflow of construction land ESV slowed down the growth rate of the total ESV.

urban forest; ecosystem service value; semi—arid region; southern and northern mountains of Lanzhou City

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.06.013

TP753; X171.1

A

1008-8873(2021)06-106-10

高鳳霞, 韓惠. 西部半干旱區(qū)蘭州市南北兩山森林生態(tài)效益評(píng)估[J]. 生態(tài)科學(xué), 2021, 40(6): 106–115.

GAO Fengxia, HAN Hui. Assessment of urban forest ecological benefist in the western semi-arid region of southern and northern mountains of Lanzhou City[J]. Ecological Science, 2021, 40(6): 106–115.

2020-05-02;

2020-05-28基金項(xiàng)目:蘭州交通大學(xué)優(yōu)秀平臺(tái)(201806); 干旱氣象科學(xué)研究基金“半干旱區(qū)生態(tài)脆弱型城市森林生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)研究——以蘭州市南北兩山為例”(IAM201903); 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41761082)

高鳳霞(1995— ), 女, 甘肅平?jīng)? 在讀碩士研究生, 主要研究方向?yàn)樯鷳B(tài)遙感, E-mail:gfx2014@yeah.net

通信作者:韓惠, 女, 副教授, 從事遙感和GIS在全球變化中的應(yīng)用研究, E-mail:hanhui@mail.lzjtu.cn