基于土地利用變化的廣西近20年生態(tài)系統(tǒng)服務價值研究

丘海紅，胡寶清*，張澤

1.北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點實驗室, 廣西地表過程與智能模擬重點實驗室, 南寧師范大學

2.南寧師范大學地理與海洋研究院

3.南寧師范大學地理科學與規(guī)劃學院

生態(tài)系統(tǒng)服務是指通過生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能而得到的為人類提供支持的產(chǎn)品和服務[1]。陸地生態(tài)系統(tǒng)是人類生存和社會經(jīng)濟發(fā)展的基本環(huán)境，是聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標（SDGs）之一，為人類生活和生產(chǎn)提供各種各樣的服務[2]，如物質(zhì)生產(chǎn)、食物供給、水文和氣候調(diào)節(jié)等生態(tài)系統(tǒng)服務。土地利用變化是表征人類活動的重要指標[3-4]，是影響生態(tài)系統(tǒng)服務功能變化的關鍵因素[5]。隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和人口的增長，人類活動給自然生態(tài)系統(tǒng)帶來了巨大壓力，導致人地矛盾越來越突出[6]，因此，有必要研究土地利用變化及其對生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ecosystem service value，ESV）的影響，為區(qū)域可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展提供一定的基礎信息。

近年來，國內(nèi)外許多學者對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的研究取得了一定成果。在研究內(nèi)容上主要包括理論框架[7-9]、生態(tài)系統(tǒng)服務權衡等[10-12]；在研究區(qū)域上主要涉及高原及山區(qū)[13-14]、流域及海岸帶[15-16]、城市群等[17-18]區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估；在研究尺度上，估算成果覆蓋全球[19]、國家[20]、省市[21]等不同尺度。目前國內(nèi)外學者在生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法開展了一些研究，但仍然沒有形成一套完整的、統(tǒng)一的評估體系，總體來看，生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法可概括為2類[22]：1）單位功能價格方法（簡稱功能價值法），該方法操作繁瑣、計算復雜，對每種服務價值評價時沒有統(tǒng)一的參數(shù)標準，因此該方法很少被使用，其理論與方法體系尚未完善；2）單位面積價值當量因子的方法（簡稱當量因子法），該方法可操作性強、計算簡單，對于較大尺度區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務價值能夠快速評估，且可信度高。Costanza等[19]最先提出了生態(tài)系統(tǒng)服務價值量化模型，闡明了生態(tài)系統(tǒng)服務價值估算原理及方法，隨后謝高地等[23]在Costanza研究的基礎上結(jié)合我國實際情況進行修改，得出我國生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務價值當量，且被廣泛應用。筆者選用修改后的當量因子法對廣西壯族自治區(qū)（簡稱廣西）生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行評估。

土地利用變化會對生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)功能及價值產(chǎn)生較大影響，土地利用的分類精度會直接影響土地利用的提取以及最后對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的估算，同時如何高效利用海量數(shù)據(jù)快速提取地表信息也是一項巨大的挑戰(zhàn)。在土地利用智能分類算法中，支持向量機[24]、樸素貝葉斯[25]和隨機森林等[26]被廣泛使用。支持向量機是通過解算最優(yōu)化問題，適合小樣本訓練，支持高維特征空間，但對于大規(guī)模訓練樣本和多類別分類問題有待進一步提高。樸素貝葉斯優(yōu)點是分類效率穩(wěn)定，小規(guī)模數(shù)據(jù)效果佳，但當樣本屬性間有聯(lián)系時卻難以取得好的結(jié)果。隨機森林算法是由不同決策樹構(gòu)成的集成算法，能較好處理高位數(shù)據(jù)，具有訓練時間短、操作方便、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點。筆者運用隨機森林算法進行土地利用的分類并驗證。

廣西作為我國唯一沿邊、沿江又沿海的少數(shù)民族自治區(qū)，是“一帶一路”倡議、西部陸海新通道的重要廊道[27]，由于廣西政治戰(zhàn)略地位的不斷提升加劇了土地利用類型的改變，進而增加生態(tài)系統(tǒng)服務價值的受損風險。因此，科學認識廣西土地利用變化對生態(tài)效益損益情況，對廣西國土資源優(yōu)化配置及發(fā)展具有積極促進作用。選取2000—2020年5期遙感影像數(shù)據(jù)，分析廣西近20年的土地利用變化時空變化特征，結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況修正各生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量，研究生態(tài)系統(tǒng)服務價值的時空變化，以期為區(qū)域生態(tài)安全、生態(tài)文明建設提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

廣西（104°29′E～112°04′E，20°54′N～26°23′N）位于我國的西南部，包括14個地級市（圖1），是地跨山-江-海-邊的綜合過渡帶，東臨廣東省，南臨北部灣，西與云南省毗鄰，西南與越南接壤，土地總面積為237 558 km2。廣西地處云貴高原東南麓，中國地貌第二階梯向第三階梯過渡地帶，地勢西北高、東南低，呈西北向東南傾斜，主要以山地、丘陵、臺地、平原等地貌組成。廣西屬亞熱帶季風氣候和熱帶季風氣候，夏季高溫多雨，冬季溫和少雨，日照充足，年均氣溫為22.5 ℃，年均降水量為1 806 mm。廣西河流眾多，其中以珠江-西江水系為主，擁有1 600 km大陸海岸線及眾多島嶼。根據(jù)《廣西統(tǒng)計年鑒（2020年）》，2019年常住人口為4 960萬人，城鎮(zhèn)人口2 534萬人，城鎮(zhèn)化率達到51.09%，地區(qū)生產(chǎn)總值為21 237.14億元。在新時代背景下，廣西是“一帶一路”有機銜接的重要門戶，是面向東盟的國際大通道，是西部陸海新通道和新晉自貿(mào)區(qū)，具有重要的國家戰(zhàn)略地位。

圖 1 研究區(qū)概況示意Fig.1 Schematic diagram of the study area

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)源與預處理

廣西2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5期土地利用數(shù)據(jù)來源于Landsat系列遙感影像，主要從美國地質(zhì)勘探局（USGS）（https://www.usgs.gov/）獲取，空間分辨率為30 m×30 m。土地分類標準來源于2020年中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（https://www.resdc.cn/）。運用ENVI 5.3軟件對影像進行波段組合、幾何校正、投影轉(zhuǎn)換、圖像鑲嵌、裁剪等預處理，將土地利用類型分為耕地（1）、林地（2）、草地（3）、水域（4）、建設用地（5）及未利用地（6）6種。按照上述標準通過隨機森林智能分類算法對5期影像進行分類并驗證精度，訓練樣本點和測試樣本點數(shù)量如表1所示。為了避免訓練樣本和測試樣本出現(xiàn)交集的情況，在選取樣本時要保證均勻分布。在驗證樣本測試后的誤差混淆矩陣導出，將總精度和Kappa系數(shù)作為精度評價標準，得出研究區(qū)2000—2020年5期土地利用分類的總精度分別為79.4%、80.3%、78.6%、82.9%、81.3%，Kappa系數(shù)分別為 0.75、076、0.74、0.78、0.77，分類總體精度均較高，可以利用該數(shù)據(jù)進行土地利用變化分析。糧食產(chǎn)量、糧食價格等統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2000—2020年的《廣西統(tǒng)計年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

表 1 訓練樣本點和測試樣本點數(shù)量Table 1 Number of training sample points and test sample points

2.2 研究方法

2.2.1 隨機森林分類算法

隨機森林算法是Breiman等[28]發(fā)明的一種機器學習算法，廣泛應用于分類和回歸問題。其原理是：1）通過bagging方式在原始訓練樣本中隨機且有放回的抽取n個樣本構(gòu)成新的樣本訓練集，對樣本訓練集構(gòu)成決策樹；2）對單個決策樹的每個節(jié)點有放回的抽取m（小于等于訓練樣本集中的特征總數(shù)）個特征，再計算每個特征所包含的信息量進而分裂生長。對每棵決策樹的結(jié)果采用多數(shù)投票法進行綜合，得出分類結(jié)果。

2.2.2 土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度是研究土地利用在特定時間內(nèi)不同土地利用類型的變化速率。指標數(shù)值越大，表征土地利用變化劇烈程度越大，反之，土地利用變化程度越小。其計算公式如下：

式中：i為土地利用類型；Di為第i種土地利用類型的土地利用動態(tài)度，%；Ci為研究期內(nèi)第i種土地利用類型的變化量，km2；Uia為研究初期第i種土地利用類型的面積，km2；T為研究時段長度，a。研究區(qū)綜合土地利用動態(tài)度為各土地利用類型Di之和。

2.2.3 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣是研究土地利用類型在研究初期和末期的轉(zhuǎn)化情況，是描述土地利用類型轉(zhuǎn)移方向和數(shù)量變化的一種方法，其計算公式如下：

式中：Axy為研究初期為第x種土地利用類型在研究期末轉(zhuǎn)換成第y種土地利用類型的土地面積，km2；n為土地利用類型數(shù)。

2.2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務價值

2.2.4.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估方法

采用當量因子法進行評估，以謝高地等[23]修改后的中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務當量表為基礎，結(jié)合廣西社會經(jīng)濟發(fā)展狀況，對研究區(qū)單位面積糧食產(chǎn)量創(chuàng)造的經(jīng)濟價值進行修正。經(jīng)《廣西統(tǒng)計年鑒》查詢可得，廣西2000—2019年平均糧食單產(chǎn)為4 748.94 kg/hm2，2019年全國糧食平均收購價格為2.7元/kg，按照“一個標準生態(tài)系統(tǒng)服務經(jīng)濟價值等效系數(shù)是單位面積農(nóng)田的食物生產(chǎn)經(jīng)濟價值的1/7”[29]，計算得出廣西一個生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子為1 831.73元/(hm2·a)，其次計算得出廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)（表2），最后計算生態(tài)系統(tǒng)服務價值。相關計算公式如下：

表 2 廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)Table 2 Ecosystem service value coefficient of Guangxi 元/(hm2·a)

式中： E SV 為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值，億元； V Ci為第i種土地利用類型的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值，元/(hm2·a)；Ai為第i種土地利用類型的面積，km2；f為生態(tài)系統(tǒng)服務價值的項數(shù)； E SVf為第f項生態(tài)系統(tǒng)服務價值，億元； V Cif是第i種 土地利用類型的第f項生態(tài)系統(tǒng)服務價值，億元； E Cif為第i種土地利用類型的第f項生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量；Ea為1個標準當量生態(tài)系統(tǒng)服務價值，元/(hm2·a)。

2.2.4.2 生態(tài)貢獻率

生態(tài)貢獻率是指不同土地利用類型在特定時間段內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化量在總生態(tài)系統(tǒng)服務價值量的占比，可以進一步說明影響研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的主要貢獻因子和敏感因素。其計算公式如下：

式中：Si為第i種土地利用類型在研究期內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務貢獻率，%； Δ ESVi為 第i種土地利用類型在研究期內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務變化量，億元。

3 結(jié)果與討論

3.1 土地利用變化

3.1.1 土地利用時空變化

2000—2020年廣西土地利用類型占比及其變化見表3。由表3可知，最主要的土地利用類型是林地和耕地。2000—2020年各土地利用類型均有一定的變化，其中耕地變化幅度最大，凈變化量為12 734.72 km2；其次為草地和林地，凈變化量分別為-10 593.92和-2 817.26 km2；耕地和建設用地面積占比總增幅與林地、草地、水域及未利用地面積占比總降幅大致相等，表明這一階段耕地和建設用地的增加很可能源于林地、草地、水域（填埋）及未利用地。從各階段來看，2000—2005年和2005—2010年各土地利用類型的變化幅度很小，較為穩(wěn)定；2010—2015年，耕地和林地的面積占比減少，分別為0.196%和0.283%，草地和建設用地面積占比增加，分別為0.121%和0.345%，其他土地利用類型變化較為穩(wěn)定，表明該階段的建設用地規(guī)模的擴大在一定程度上占據(jù)了耕地和林地；2015—2020年，耕地和建設用地面積占比增加，分別為5.639%和0.140%，草地、林地和水域面積占比減少，其中草地面積占比減少最多，為4.460%。

從2000—2020年廣西土地利用空間分布（圖2）來看，林地是主要的土地利用類型，占總面積的65%左右，集中分布在桂西北、桂西南、桂東的山地丘陵地帶，該地帶地形復雜多樣，氣候較為濕潤，適宜草本植物、灌木叢等植物生長；第二大土地利用類型為耕地，占總面積27%左右，主要分布在中部平原盆地及周邊緩坡丘陵谷底等地區(qū)，地勢低平，土壤質(zhì)地較好，適宜農(nóng)作物的生長；草地、水域均呈零散分布；建設用地主要分布在各市、縣行政中心及其周邊地區(qū)、沿海地帶。此外，2000—2020年，耕地分布越來越集中，表明了國家推行的“三生”空間落實到位，將生產(chǎn)-生活-生態(tài)合理化管理；建設用地明顯擴張，建成區(qū)主要集中在南寧市、柳州市、桂林市和北海市。

表 3 2000—2020年廣西土地利用類型占比及其變化Table 3 Change pattern of land use type proportion in Guangxi from 2000 to 2020 %

3.1.2 土地利用類型轉(zhuǎn)移

在ArcGIS軟件中對土地利用類型間的轉(zhuǎn)換進行分析，對2000年和2020年這2期的土地利用數(shù)據(jù)進行融合、疊加分析得出土地利用類型轉(zhuǎn)移信息。廣西土地利用的主要轉(zhuǎn)移發(fā)生在耕地、草地、林地和建設用地之間。耕地面積增加了29 026.925 km2，主要來源于林地和草地的轉(zhuǎn)入，表明近年來對“三區(qū)三線”劃定實施較為到位，保障永久基本農(nóng)田；林地的總流失量最高，主要轉(zhuǎn)出到耕地、草地和建設用地，面積分別為 21 070.783、6 484.753和918.341 km2；建設用地大幅增加，主要來源于耕地、林地及草地的轉(zhuǎn)入，該階段的增加量為1 401.383 km2；未利用地面積減少了147.514 km2，其中有82.489 km2轉(zhuǎn)為水域、22.453 km2轉(zhuǎn)為林地、19.260 km2轉(zhuǎn)為耕地，表明該階段在土地退化的修復治理上有一定成效。未利用地轉(zhuǎn)為耕地的主要原因為廣西是典型的石漠化地區(qū)，裸土地較多，隨著近些年對生態(tài)環(huán)境的高度重視，對石漠化開展了實質(zhì)性治理，使得石漠化地區(qū)的裸土地慢慢轉(zhuǎn)變?yōu)楹档?、林地，同時廣西是沿海地區(qū)，且河流眾多，使得沼澤地滯留，2015—2020年，由于經(jīng)濟的快速發(fā)展，對未利用地進行大力開發(fā)，將部分可利用的沼澤地轉(zhuǎn)變?yōu)樗颉⑺铩?/p>

由圖3可見，林地轉(zhuǎn)為耕地主要分布在桂西南的崇左市大部分地區(qū)、桂西北百色市南部地區(qū)及桂中南寧市周邊地區(qū)；草地的轉(zhuǎn)出范圍廣泛，其中草地轉(zhuǎn)為林地集中分布在桂北地區(qū)；耕地的轉(zhuǎn)出集中分布在桂西北百色市西南部、桂南欽州市大部分地區(qū)?？傮w來說，耕地、建設用地的增加與林地、草地的流失關系最為緊密。桂北及桂西南山區(qū)地形復雜，而在平原、盆地及河谷地區(qū)，其地勢低平有利于居住、出行、耕種等，是人口集中的地區(qū)，進一步說明隨著廣西經(jīng)濟的發(fā)展，城鎮(zhèn)化速度快速，生態(tài)空間逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)、生活空間，導致生態(tài)弱化及退化，生態(tài)系統(tǒng)功能服務下降。因此，廣西發(fā)展經(jīng)濟的同時要做好生態(tài)環(huán)境保護工作，大力踐行綠水青山就是金山銀山的理念，實現(xiàn)人與自然和諧共生。

圖 2 2000—2020年廣西土地利用空間分布Fig.2 Spatial distribution of land use in Guangxi from 2000 to 2020

3.1.3 土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度用來描述土地利用類型變化速度的快慢，反映在一定的時間段內(nèi)人類活動對土地利用變化影響程度。根據(jù)廣西2000—2020年5期土地利用數(shù)據(jù)，計算得到廣西土地利用動態(tài)度，結(jié)果見表4。從表4可以看出，2000—2020年，廣西土地利用綜合動態(tài)度為94.456%，表明這20年廣西土地利用發(fā)生劇烈的變化，區(qū)域單一土地利用類型變化速度表現(xiàn)為未利用地＞草地＞建設用地＞耕地＞水域＞林地，未利用地、林地、草地和水域的動態(tài)度為負數(shù)，表明其面積減少，其中未利用地的動態(tài)度（-86.899%）絕對值最大；耕地、建設用地動態(tài)度為正數(shù)，表明其面積在增加。從各階段來看，2000—2005年和2005—2010年各土地利用類型的面積變化方向一致，建設用地和未利用地的動態(tài)度絕對值均高于其他土地利用類型；2010—2015年，建設用地動態(tài)度（3.452%）絕對值明顯高于其他土地利用類型，說明該階段建設用地規(guī)模擴大，城鎮(zhèn)化進程加快；2015—2020年，廣西土地利用綜合動態(tài)度為37.119%，比前3個階段的綜合動態(tài)度高出約10倍，說明該階段人類活動對自然環(huán)境的影響極大，其中未利用地（-18.920%）、草地（-10.083%）、耕地（5.279%）動態(tài)度絕對值明顯高于其他土地利用類型，表明該階段未利用地、草地、耕地間轉(zhuǎn)化較多。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空變化

3.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體變化

根據(jù)廣西土地利用數(shù)據(jù)，得到2000—2020年廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化情況，結(jié)果見表5。從表5可以看出，2000—2020年廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體呈波動下降趨勢，20年間下降了304.173億元，下降率為2.207%；單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值由58 008.717元/hm2降至56 728.529元/hm2。從各階段來看，2000—2005年和 2005—2010年生態(tài)系統(tǒng)服務價值皆呈緩慢增加趨勢，而2010—2015年和2015—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務價值皆呈下降趨勢，其中2015—2020年生態(tài)系統(tǒng)服務價值降幅為2.070%。從各土地利用類型來看，林地為廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值構(gòu)成的主體，生態(tài)系統(tǒng)服務價值占78%以上，其次為耕地、水域和草地。研究期內(nèi)耕地生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈先降后升趨勢，林地呈先升后降趨勢，草地和未利用地呈總體呈波動下降趨勢。

3.2.2 單向生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化

廣西單向生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化如表6所示。由表6可知，廣西單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值以水文調(diào)節(jié)和氣候調(diào)節(jié)為主，其次為土壤保持、氣體調(diào)節(jié)、生物多樣性和凈化環(huán)境等，表明廣西的植被生產(chǎn)良好，且有著豐富的動植物資源。2000—2020年，食物生產(chǎn)、維持養(yǎng)分循環(huán)和水資源供服務價值是上升的，其他服務價值皆為下降，其中下降最大的是氣候調(diào)節(jié)，下降了135.386億元，變化率為4.024%，其次為水文調(diào)節(jié)和生物多樣性。林地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值中氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、水土保持和生物多樣性等系數(shù)較大（表2），林地面積在20年間減少，直接影響了廣西總體生態(tài)系統(tǒng)服務價值的減少。

表 4 2000—2020年廣西土地利用動態(tài)度Table 4 Dynamic degree of land use in Guangxi from 2000 to 2020 %

表 5 2000—2020廣西各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務價值及其變化Table 5 Structure and change of ESV of various land use types in Guangxi from 2000 to 2020

表 6 2000—2020年廣西單向生態(tài)系統(tǒng)服務價值Table 6 Unidirectional land ecosystem service value in Guangxi from 2000 to 2020

3.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間變化

基于ArcGIS 10.2軟件，采用幾何間隔法將研究區(qū)耕地、林地、草地、水域和未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行空間可視化，將各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務價值劃分為5個等級：Ⅰ級（低于420億元），Ⅱ級（421 億～ 1 200億元），Ⅲ級（1 201億～2 700億元），Ⅳ級（2 701億～5 500億元），Ⅴ級（高于5 500億元）。2000—2020年廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值的空間分布如圖4所示。

圖 3 2000—2020年土地利用轉(zhuǎn)移Fig.3 Land use transfer from 2000 to 2020

從圖4可以看出，廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈中部低、四周高的空間分布特征，Ⅰ級和Ⅱ級低生態(tài)系統(tǒng)服務價值區(qū)域較少，主要分布在市縣級行政區(qū)及周邊地區(qū)，如南寧市、柳州市等，該區(qū)域人口密集，人類活動頻繁；Ⅲ級中等生態(tài)系統(tǒng)服務價值區(qū)域主要分布在桂中丘陵盆地、桂東北河谷地區(qū)、桂西南河谷洼地及南部沿海地區(qū)，這些地區(qū)地勢低平，土壤質(zhì)地相對較好，適宜農(nóng)作物耕種，耕地面積占比大，是廣西重要糧食生產(chǎn)區(qū)，其林地和草地相對較少；Ⅳ級和Ⅴ級高生態(tài)系統(tǒng)服務價值區(qū)域分布廣泛，主要集中在桂北九萬大山、桂西北金鐘山和青龍山等山區(qū)、桂東山地丘陵地區(qū)、桂西南喀斯特山區(qū)、南部的十萬大山等，原因是這些地區(qū)森林覆蓋率高，林地面積占比大，區(qū)域水資源豐富，物種豐富，也是眾多江河發(fā)源地，該區(qū)優(yōu)越的自然環(huán)境造就了更高的生態(tài)系統(tǒng)服務價值。從格局演化上來看，2000—2015年前4期的生態(tài)系統(tǒng)服務價值等級分布變化較為穩(wěn)定，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等級生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈較零散分布；2020年，生態(tài)系統(tǒng)服務價值等級分布發(fā)生巨大的轉(zhuǎn)變，桂西北桂林市、柳州市南部、來賓市和貴港市等地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值等級由低價值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹懈邇r值區(qū)，且分布集中，說明這些區(qū)域響應國家“三區(qū)三線”的劃定，并取得一定的成果。但是桂西北百色市、桂西南崇左市和桂中南寧市的生態(tài)系統(tǒng)服務價值逐漸下降，主要原因是在研究期內(nèi)區(qū)域大量的林地和草地轉(zhuǎn)出，耕地和建設用地增加，使得該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務價值降低。

3.3 各土地利用類型對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的貢獻率

2000—2020年廣西各土地利用類型對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的貢獻率見圖5。由圖5可知，20年間，草地對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的貢獻率最大，為41.615%；其次為耕地（33.435%）、林地（21.454%）；水域（3.462%）和未利用地（0.034%）的貢獻率較小。林地、草地和耕地三者生態(tài)貢獻率之和在95%以上，說明草地、林地和耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化量對研究區(qū)總生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化量影響較大，因此，這3種土地利用類型是廣西近20年來生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的主要貢獻因子和敏感因子。從各時間段來看，林地、草地、水域和耕地對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的貢獻率均較為突出，其中2010—2015年林地貢獻率最大，達到62.111%。由于林地、草地和耕地在土地利用轉(zhuǎn)移矩陣（表4）中流失和流入均較多，所以林地、草地和耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化較大，對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化貢獻率也較大。

圖 4 2000—2020年廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間分布Fig.4 Spatial distribution of ecosystem service value in Guangxi from 2000 to 2020

圖 5 2000—2020年廣西各土地利用類型對生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的貢獻率Fig.5 Contribution rate of various land use types to ESV changes in Guangxi from 2000 to 2020

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

（1） 2000—2020年，林地和耕地是廣西最主要的土地利用類型，林地分布在山區(qū)丘陵地帶，耕地主要分布在地勢較低平地區(qū)。耕地面積先減后增，林地和草地面積總體減少，建設用地面積逐年增加，主要是侵占耕地。2000—2020年，廣西單一土地利用類型動態(tài)度表現(xiàn)為未利用地＞草地＞建設用地＞耕地＞水域＞林地，其中2015—2020年，土地利用綜合動態(tài)度為37.12%，比前3個階段的綜合動態(tài)度高出約10倍。

（2） 2000—2020年廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值總體呈波動下降趨勢，林地為廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值構(gòu)成的主體，生態(tài)系統(tǒng)服務價值占全區(qū)的78%以上，其次為耕地、水域和草地等。廣西生態(tài)系統(tǒng)單向服務價值以水文調(diào)節(jié)和氣候調(diào)節(jié)為主，其次為土壤保持、氣體調(diào)節(jié)、生物多樣性和凈化環(huán)境等。廣西生態(tài)系統(tǒng)服務價值呈中部低、四周高的空間分布特征，前4期的生態(tài)系統(tǒng)服務價值等級分布變化較為穩(wěn)定，但到2020年，生態(tài)系統(tǒng)服務價值等級分布發(fā)生較大轉(zhuǎn)變。

（3）2000—2020年，林地、草地和耕地三者生態(tài)貢獻率之和在95%以上，說明草地、林地和耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化量對研究區(qū)總生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化量影響較大，因此，這3種土地利用類型是近20年的主要貢獻因子和敏感因子。

4.2 展望

（1）本研究方法具有一定的局限性，如參數(shù)修正當量因子法具有較強的主觀性，參數(shù)的不同導致研究結(jié)果存在差異，目前還沒有一套完整的、統(tǒng)一的參數(shù)去衡量，因此，亟需優(yōu)化評估方法來提高生態(tài)系統(tǒng)服務價值的精準性。另外，本研究沒有進行長時序的演變分析和未來多情景模擬預測，這將是一下階段的研究重點。對于土地利用提取，應基于多源數(shù)據(jù)、多種智能分類算法對比研究，選取精度最高的算法進行分類并驗證。如何整合海量多源、多尺度遙感數(shù)據(jù)，開發(fā)高效土地利用識別、提取和模擬的智能算法，實現(xiàn)高精度、快速分類，有待進一步深入研究。

（2）通過對土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務價值時空耦合研究，土地利用變化會直接影響生態(tài)系統(tǒng)服務價值的改變。短期的土地利用變化也會影響區(qū)域的經(jīng)濟效益，若是無限期的改變土地利用類型，將會導致區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟損失且難以估算。鑒于此，在對國土資源進行開發(fā)、投資時，要注意開發(fā)力度和投資方式，明確好各土地利用類型的占比，完善區(qū)域的土地相關制度，構(gòu)建合理化的土地利用開發(fā)模式。