喀斯特地區(qū)土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間自相關(guān)分析

摘要：在3 km×3 km格網(wǎng)下可視化表達(dá)了2020年廣西百色市土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間分布格局，并運(yùn)用Moran’s I指數(shù)和LISA集聚圖探討了二者的空間集聚特征和空間自相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，百色市各土地利用類型表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)和集聚分布，且所表現(xiàn)的空間集聚或異常的區(qū)域明顯不同；百色市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體上呈顯著的正向空間自相關(guān)和高-高、低-低集聚，空間集聚度較高，在局部零星出現(xiàn)高-低、低-高集聚；林地及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均表現(xiàn)出最強(qiáng)的正向空間自相關(guān)與空間集聚性，其他用地類型及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的正向空間自相關(guān)性與空間集聚性表現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)。百色市應(yīng)繼續(xù)實(shí)施生態(tài)保護(hù)與修復(fù)政策，嚴(yán)禁城鎮(zhèn)建設(shè)觸碰生態(tài)保護(hù)紅線，從總體上提升土地利用效率與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：土地利用/覆被變化；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；格網(wǎng)；空間自相關(guān)分析；廣西百色市

中圖分類號(hào)：F301.24" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2023）08-0044-10

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.08.007 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Spatial autocorrelation analysis study of land use and ecosystem service value in karst area： A case of Baise City in Guangxi

HUANG Xiu-yu1， YAN Zhi-qiang2a， HU Bao-qing2b， YAN Qin-qiang3， PENG Ding-xin2a， SHENG Kai2c

（1.School of Public Administration，China University of Geosciences （Wuhan）， Wuhan" 430074， China； 2a.School of Geographical Sciences and Planning； 2b.Key Laboratory of Environment Change and Resources Use in Beibu Gulf ， Ministry of Education；2c.School of Environment and Life Sciences， Nanning Normal University， Nanning" 530001， China； 3. Hualan Design （Group） Limited Company， Nanning" 530011， China）

Abstract： The spatial distribution pattern of land use and ecosystem service values in Baise City， Guangxi in 2020 was visualized under a 3 km×3 km grid， and their spatial aggregation characteristics and spatial autocorrelation were explored using Moran’s I index and LISA agglomeration map. The results showed that， the various land use types in Baise City showed a significant positive correlation and agglomeration distribution， and the spatial agglomeration or anomalous areas were obviously different. The ecosystem service values of Baise City as a whole showed a significant positive spatial autocorrelation and high-high aggregation， and low-low aggregation，with a high degree of spatial aggregation. High-low aggregation and low-high aggregation appeared sporadically in local areas. Forest land and its ecosystem service values both showed the strongest positive spatial autocorrelation and spatial agglomeration， the positive spatial autocorrelation and spatial agglomeration of other land use types and their ecosystem service values showed the same trend. Baise City should continue to implement ecological protection and restoration policies， strictly prohibit urban construction from touching the \"red line\" of ecological protection， improve land use efficiency and ecosystem service value in general， and promote regional economic， social and ecologically sustainable development.

Key words： land use/cover change； ecosystem service values； grid； spatial autocorrelation analysis； Baise City， Guangxi

土地利用/覆蓋變化（LUCC）是全球環(huán)境變化與可持續(xù)發(fā)展研究的重要內(nèi)容［1-5］。土地利用通過(guò)改變生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的功能與結(jié)構(gòu)而引起生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化［6-10］。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過(guò)程和功能直接或間接得到的生命支持產(chǎn)品和服務(wù)［11］，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值則是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的貨幣表現(xiàn)。1997年Costanza等［11］最早基于全球尺度系統(tǒng)地評(píng)估了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的功能價(jià)值，并提出了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（ESV）的評(píng)估原理和方法。自此之后，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估也進(jìn)行了深入研究，其中謝高地等［12］制定的單位面積的價(jià)值當(dāng)量表的應(yīng)用較廣泛。

在土地利用變化及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間格局量化評(píng)估中，選擇科學(xué)的研究尺度和評(píng)價(jià)單元成為評(píng)估不同地區(qū)不同土地利用類型下ESV的重要命題，在宏觀尺度上多以行政區(qū)［13-17］、典型流域［18-23］作為評(píng)價(jià)單元，在微觀尺度上多轉(zhuǎn)換為格網(wǎng)作為評(píng)價(jià)單元［24-27］。

空間統(tǒng)計(jì)分析是研究區(qū)域土地利用變化與ESV空間格局特征的重要方法［16，28，29］，基于GIS格網(wǎng)單元開(kāi)展土地利用變化及ESV空間自相關(guān)研究能夠更好地實(shí)現(xiàn)空間信息的可視化，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精細(xì)度和可信度。

本研究以廣西百色市為研究對(duì)象，在3 km×3 km的GIS格網(wǎng)下可視化表達(dá)了2020年百色市土地利用/覆被類型及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間分布格局，運(yùn)用空間分析方法中的Moran’s I指數(shù)和LISA集聚圖，從空間上探索土地利用與ESV的空間自相關(guān)性和集聚特征，以期為優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、助力珠江上游重要生態(tài)安全屏障的保護(hù)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐。

1 研究區(qū)域概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

1.1 研究區(qū)域概況

百色市位于廣西壯族自治區(qū)西部，北部與貴州省接壤，西部與云南省毗連，南部與越南交界，介于北緯22°51′—25°07′、東經(jīng)104°28′—107°54′，地處云貴高原到廣西丘陵的過(guò)渡帶，屬于桂西喀斯特高原區(qū)，地勢(shì)較高，地勢(shì)自西北向東南傾斜，具有典型的喀斯特地貌，地形以山地、丘陵、盆地為主，僅在右江河谷有平原分布。百色市總面積3.62萬(wàn)km2，約占廣西壯族自治區(qū)總面積的15%，是廣西壯族自治區(qū)面積最大的一個(gè)市，其森林覆蓋率達(dá)64.31%。百色市下轄右江區(qū)、平果市、靖西市、田陽(yáng)縣、田東縣、德?？h、那坡縣、田林縣、西林縣、凌云縣、樂(lè)業(yè)縣、隆林各族自治縣2市1區(qū)9縣，人口達(dá)357.15萬(wàn)，壯族人口達(dá)74.95%。百色市生態(tài)資源豐富多樣，是珠江上游重要的生態(tài)安全屏障，生態(tài)保護(hù)地位突出，但隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)的不斷推進(jìn)，土地利用變化加劇，與生態(tài)系統(tǒng)間的矛盾日益明顯。百色市位于滇、黔、桂三省（區(qū)）的結(jié)合部，是南貴昆經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心地帶，是大西南出海大通道的咽喉。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

研究采用的土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于2020年Landsat 8遙感影像［中國(guó)科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http：//www.gscloud.cn）下載］數(shù)據(jù)，影像分辨率為30 m，利用ENVI 5.3軟件對(duì)遙感影像進(jìn)行大氣校正、幾何校正、拼接和裁剪等預(yù)處理后，運(yùn)用Ecognition 9.01軟件對(duì)預(yù)處理后的遙感影像進(jìn)行解譯，生成研究區(qū)土地利用類型矢量數(shù)據(jù)。依據(jù)土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 21010—2007）將研究區(qū)土地利用類型分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域及未利用地6類。

借助ArcGIS 10.8軟件的Greate Fishnet工具對(duì)研究區(qū)進(jìn)行格網(wǎng)化，在參考文獻(xiàn)資料［24-30］及反復(fù)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上將研究區(qū)劃分為3 km×3 km的正方形格網(wǎng)單元，共計(jì)4 049個(gè)，以格網(wǎng)單元作為分析單元，實(shí)現(xiàn)土地利用類型數(shù)據(jù)的微觀重構(gòu)。選取研究區(qū)單元網(wǎng)格各土地利用類型面積占比作為空間變量，采用經(jīng)驗(yàn)貝葉斯平滑方法對(duì)面積占比數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再進(jìn)行空間自相關(guān)分析。

1.3 研究方法

1.3.1 空間自相關(guān)分析 本研究空間自相關(guān)分析以ArcGIS 10.8、GeoDa 1.20軟件為支撐平臺(tái)，在格網(wǎng)尺度下分析其空間分布與集聚特征。

1）全局空間自相關(guān)。本研究選用全局Moran’s I進(jìn)行全局自相關(guān)度量和檢驗(yàn)，全局Moran’s I變化范圍為［-1，1］，Moran’s I＞0表示空間呈正相關(guān)，值越接近1，相關(guān)性越顯著，空間集聚性越強(qiáng)；相反，Moran’s I＜0表示空間呈負(fù)相關(guān)，值越接近-1，負(fù)相關(guān)性越顯著，分布越分散；Moran’s I=0表示空間分布沒(méi)有相關(guān)性，呈隨機(jī)分布，其計(jì)算公式如式（1）所示。

式中，n為格網(wǎng)單元總數(shù)；xi、xj為格網(wǎng)單元i、j的測(cè)度值；[（xi-x）]、[（xj-x）]為第[i]、j個(gè)格網(wǎng)單元上測(cè)度值與平均值的偏差；wij為標(biāo)準(zhǔn)化的空間權(quán)重矩陣；[S2]為方差。

2）局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)用于識(shí)別局部區(qū)域存在的空間關(guān)聯(lián)性和空間異質(zhì)性，判斷空間要素變量的高值區(qū)域，能彌補(bǔ)空間全局自相關(guān)分析的不足。本研究通過(guò)Moran散點(diǎn)圖和LISA集聚圖來(lái)衡量觀測(cè)局部空間自相關(guān)關(guān)系，利用GeoDa軟件，在Z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（P＜0.001）繪制LISA集聚圖和Moran散點(diǎn)圖。局部空間Moran’s I的計(jì)算公式如式（3）所示。

1.3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算 參照關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究［31-37］，以謝高地等［12，38］制定的中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表為基礎(chǔ)，計(jì)算出研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量?jī)r(jià)值的修正系數(shù)，以換算得到研究區(qū)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，其計(jì)算公式如式（4）所示。

式中，[Ea]為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；[X]為中國(guó)1個(gè)生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值當(dāng)量的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，本研究引用謝高地等［38］的研究成果，得到中國(guó)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量為" " "3 406.50元/hm2；[y]為2020年百色市單位面積平均實(shí)際糧食產(chǎn)量；[y]為2020年全國(guó)單位面積糧食產(chǎn)量。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2020年百色市平均實(shí)際糧食單產(chǎn)為" " 4 381.24 kg/hm2，同年全國(guó)糧食單產(chǎn)為5 733.52 kg/hm2，以此得出研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量?jī)r(jià)值的修正系數(shù)為0.764 1，即換算得到研究區(qū)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量為2 602.91元/hm2，從而確定了不同土地利用類型單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)（表1），其中建設(shè)用地的價(jià)值系數(shù)為0。

本研究參考謝高地等［12，38］制訂的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表，結(jié)合百色市生態(tài)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，對(duì)當(dāng)量因子進(jìn)行修訂，確定了百色市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表（表2），其中建設(shè)用地的價(jià)值當(dāng)量為0。以格網(wǎng)化的土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計(jì)算格網(wǎng)單元內(nèi)各土地利用類型的ESV。

某類土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)的計(jì)算公式如式（5）所示。

每個(gè)格網(wǎng)單一土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算公式如式（6）所示。

每個(gè)格網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算公式如式（7）所示。

式中，[ESV]表示每個(gè)格網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；[ESVj]為單元格網(wǎng)中第j類土地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；[Aij]為第i個(gè)格網(wǎng)第j種土地的分布面積；[VCj]為第j種土地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)；[ECf]為某類土地第f項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值當(dāng)量；[Ea]為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，本研究為2 602.91元/hm2，n為土地利用類型。

2 結(jié)果與分析

2.1 格網(wǎng)單元下百色市土地利用空間分布格局

2.1.1 百色市土地利用空間分布特征 2020年百色市耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地面積分別為7 336.97、23 281.06、4 947.24、323.18、269.97、42.62 km2，分別占百色市總面積的20.27%、64.31%、13.67%、0.89%、0.74%、0.12%；百色市屬于典型的喀斯特地貌，林地覆蓋面積廣，耕地面積僅約為林地面積的1/3，其中連片耕地主要分布在右江沿岸河谷地帶與那坡縣境內(nèi)，大部分耕地則分布在峰叢洼地里，未利用地面積最少（圖1）。從總體上看，百色市土地利用結(jié)構(gòu)呈以林地為主、其他類型土地并存的空間分布格局。

基于ArcGIS軟件，采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法（Jenks），以0為界限，將3 km×3 km格網(wǎng)尺度下百色市各類土地面積劃分為（0 km2，3 km2］、（3 km2，6 km2］、（6 km2，9 km2］3個(gè)區(qū)間，其分布如圖2所示。林地格網(wǎng)分布面積廣闊，密集分布在百色市各區(qū)域，格網(wǎng)中林地平均面積達(dá)6.39 km2，占總格網(wǎng)數(shù)的63.99%（圖2a）。百色市主要以（3 km2，6 km2］、（6 km2，9 km2］區(qū)間的林地格網(wǎng)為主，（6 km2，9 km2］區(qū)間格網(wǎng)最多。西林縣、德?？h、隆林各族自治縣、靖西市、右江區(qū)、田林縣和凌云縣的林地格網(wǎng)分別占各自行政區(qū)格網(wǎng)數(shù)的76.08%、71.68%、71.16%、68.68%、68.36%、 68.35%和65.71%，其中，西林縣、德?？h、右江區(qū)（6 km2，9 km2］區(qū)間的林地格網(wǎng)在各自行政區(qū)格網(wǎng)數(shù)中的占比都達(dá)50%以上。耕地格網(wǎng)呈南多北少的空間分布格局，主要分布在百色市南部，且連片集中分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)，（3 km2，" "6 km2］、（6 km2，9 km2］區(qū)間的耕地格網(wǎng)主要分布在田陽(yáng)縣、田東縣、那坡縣，耕地格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的20.65%，格網(wǎng)中耕地平均面積為3.81 km2（圖2b）。草地格網(wǎng)主要以（0，3 km2］、（3 km2，6 km2］區(qū)間為主，主要分布在樂(lè)業(yè)縣、田林縣、隆林各族自治縣，草地格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的13.73%（圖2c）。水域格網(wǎng)主要分布在右江、中部的澄碧河水庫(kù)和西北部的天生橋水庫(kù)內(nèi)，（3 km2，6 km2］區(qū)間的水域格網(wǎng)集中落在澄碧河水庫(kù)，格網(wǎng)中水域平均面積為2.20 km2（圖2d）。建設(shè)用地格網(wǎng)零星分布在研究區(qū)各區(qū)域，（3 km2，" "6 km2］、（6 km2，9 km2］區(qū)間的建設(shè)用地格網(wǎng)主要分布在右江河谷平坦地區(qū)，格網(wǎng)中建設(shè)用地平均面積為2.28 km2，占總格網(wǎng)數(shù)的0.67%（圖2e）。未利用地?cái)?shù)量最少，空間分布零散，全部在（0 km2，3 km2］區(qū)間，占總格網(wǎng)數(shù)的0.20%（圖2f）。綜上所述，百色市土地利用類型以林地為主，林地廣泛分布在全市各區(qū)域；耕地在南部分布較為集中，且連片分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)，呈南多北少的分布格局；草地主要集中在北部；水域主要分布在右江、澄碧河水庫(kù)和天生橋水庫(kù)；建設(shè)用地與未利用地分布零散。

2.1.2 百色市土地利用全局空間自相關(guān)分析 從表3可以看出，2020年百色市各土地利用類型的全局Moran’s I均為正值，且P均小于0.001，說(shuō)明百色市各土地利用類型在空間分布上呈顯著的正向空間自相關(guān)關(guān)系，格網(wǎng)之間相互影響，具有非常明顯的集聚性而非隨機(jī)分布。其中，林地表現(xiàn)最為突出，連片度最高，全局Moran’s I最大，為0.699，空間集聚性最強(qiáng)；耕地、草地、水域和建設(shè)用地的全局Moran’s I分別為0.573、0.540、0.381和0.232；未利用地的全局Moran’s I為0.163，空間自相關(guān)程度最弱。

2.1.3 百色市土地利用局部空間自相關(guān)分析 基于各類土地面積占比數(shù)據(jù)和空間權(quán)重矩陣?yán)L制Moran散點(diǎn)圖，結(jié)果如圖3所示。橫軸為貝葉斯標(biāo)準(zhǔn)化用地指數(shù)，縱軸表示用地指數(shù)空間滯后，斜線表示二者的線性關(guān)系，斜率即Moran’s I，而且4個(gè)象限分別表示存在的4種關(guān)聯(lián)形式，即高-高（H-H）、低-低（L-L）集聚或高-低（H-L）、低-高（L-H）異常。結(jié)果顯示，耕地、林地、草地格網(wǎng)均集中落入第一、第三象限，表明耕地、林地、草地分布呈明顯的H-H、L-L集聚趨勢(shì)，存在顯著的局部空間正相關(guān)，格網(wǎng)自身和周邊格網(wǎng)的聚集效應(yīng)顯著。未利用地Moran’s I最小，建設(shè)用地、水域與未利用地的Moran散點(diǎn)分散落入第一、第三象限，表現(xiàn)為微弱的H-H、L-L集聚分布，建設(shè)用地、水域與未利用地的空間正相關(guān)性依次降低，均與各自相鄰格網(wǎng)的集聚效應(yīng)為微弱顯著。

2.2 百色市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估

2.2.1 百色市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間特征 2020年百色市ESV為1 382.68億元，是2020年研究區(qū)GDP的1.04倍。其中，林地ESV價(jià)值最高，為932.31億元，占百色市總價(jià)值量的67.43%，是百色市ESV的貢獻(xiàn)主體；其次是耕地ESV，為224.56億元，占百色市總價(jià)值量的16.24%；草地ESV為199.77億元；水域ESV為23.19億元；除建設(shè)用地外，未利用地的ESV最低，僅為2.85億元。

為進(jìn)一步探索格網(wǎng)單元下百色市ESV的空間分異特征，同樣以ArcGIS 10.8等軟件為支撐平臺(tái)，將每個(gè)格網(wǎng)單元ESV分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ共5個(gè)區(qū)間，對(duì)應(yīng)的ESV分別為（0.05億元，0.20億元］、（0.20億元，0.30億元］、（0.30億元，0.40億元］、（0.40億元，0.50億元］、（0.50億元，1.60億元］ ，各類土地的ESV分布見(jiàn)圖4。林地格網(wǎng)ESV主要集中在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ區(qū)間，落在Ⅲ區(qū)間的林地格網(wǎng)廣泛分布在百色市各區(qū)域，占總格網(wǎng)數(shù)的43.76%（圖4a）。林地格網(wǎng)ESV平均值為0.359 8億元，最大值為1.207 7億元；耕地格網(wǎng)ESV平均值為0.268 6億元，最大值為0.876 1億元，ESV主要落在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ區(qū)間，這3個(gè)區(qū)間的格網(wǎng)集中分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)（圖4b）；草地格網(wǎng)ESV平均值為0.359 3億元，最大值為0.815 5億元，主要集中在Ⅲ區(qū)間（圖4c）；水域格網(wǎng)ESV平均值為0.748 0億元，最大值為1.553 2億元，落在Ⅴ區(qū)間的大多數(shù)格網(wǎng)集中分布在右江、澄碧河水庫(kù)和天生橋水庫(kù)（圖4d）；未利用地格網(wǎng)ESV平均值為0.356 6億元，最大值為0.524 1億元（圖4e）。

綜上，每個(gè)格網(wǎng)單元的平均ESV為0.341 5億元，最大達(dá)1.553 2億元。百色市ESV落在Ⅲ區(qū)間的格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的62.37%，ESV落在Ⅲ區(qū)間的格網(wǎng)密集分布在全市各區(qū)域（圖4f），土地利用類型主要為林地。落在Ⅱ和Ⅳ區(qū)間的格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的比例分別為17.21%、11.53%，土地利用類型主要為耕地、林地和草地。落在Ⅰ區(qū)間的格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的6.37%，土地利用類型主要為耕地，集中分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)，而落在Ⅴ區(qū)間的格網(wǎng)占總格網(wǎng)數(shù)的2.52%，主要分布在右江、澄碧河水庫(kù)和天生橋水庫(kù)等區(qū)域?？偟膩?lái)說(shuō)，百色市各土地利用類型ESV存在一定的空間差異，林地ESV空間分布范圍最廣，林地ESV在各縣域ESV占比最大，未利用地ESV空間分布零散，耕地ESV低值區(qū)主要分布在南部，且連片分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)，草地ESV高值區(qū)主要分布在北部，但二者ESV空間分布相對(duì)均一。

2.2.2 百色市ESV全局空間自相關(guān)分析 從表4可以看出，2020年百色市ESV的全局Moran’s I均大于0，P均小于0.001，表明百色市ESV分布格局整體上呈顯著的空間正向自相關(guān)關(guān)系，ESV格網(wǎng)之間為聚集分布。其中，林地ESV的全局Moran’s I為0.299，空間集聚性最強(qiáng)，與林地全局Moran’s I最大的結(jié)果一致；耕地、草地、水域、未利用地ESV的全局Moran’s I分別為0.281、0.160、0.081、0.077，空間集聚性逐漸降低，全域各土地利用類型在空間分布上呈整體較為分散、小范圍集聚的特征。

2.2.3 百色市ESV局部空間自相關(guān)分析 根據(jù)百色市ESV格網(wǎng)單元顯著的空間自相關(guān)關(guān)系，在Z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（P＜0.001）繪制LISA集聚圖，將全市ESV進(jìn)一步劃分為4種不同的類型：高-高集聚（H-H集聚），格網(wǎng)自身與周邊格網(wǎng)ESV都較高；低-低集聚（L-L集聚），格網(wǎng)自身與周邊格網(wǎng)的ESV均較低；高-低集聚（H-L集聚），格網(wǎng)自身ESV較高，但周邊格網(wǎng)較低；低-高集聚（L-H集聚），格網(wǎng)自身ESV較低，但周邊格網(wǎng)較高。

林地ESV主要分布在中部、西南部及西北部邊緣地帶，與林地Moran散點(diǎn)H-H集聚趨勢(shì)基本一致。林地ESV呈顯著的H-H集聚和L-L集聚（圖5a），表現(xiàn)出很強(qiáng)的空間正相關(guān)集聚；耕地（圖5b）、草地（圖5c）ESV呈顯著的H-H集聚和L-L集聚，同時(shí)零星的L-H、H-L集聚格網(wǎng)分別聚集在H-H、L-L“團(tuán)狀”格網(wǎng)周圍，呈現(xiàn)出一定的局部空間負(fù)相關(guān)。耕地ESV表現(xiàn)為南部L-L集聚、北部H-H集聚，其中右江河谷兩岸的耕地ESV呈“線狀”L-L集聚。草地ESV表現(xiàn)為北部“團(tuán)狀”H-H集聚、東南部L-L集聚。水域（圖5d）、未利用地（圖5e）ESV分布零散，水域ESV表現(xiàn)出較弱的H-H、L-L集聚，未利用地ESV表現(xiàn)出較弱的L-L集聚，二者與Moran散點(diǎn)呈較弱空間正相關(guān)的結(jié)果一致。總的來(lái)說(shuō)，百色市不同土地利用類型的ESV格網(wǎng)總體上呈顯著的H-H和L-L空間集聚效果，局部零星出現(xiàn)H-L、L-H集聚，但空間集聚效果并不明顯。

3 小結(jié)與討論

3.1 小結(jié)

本研究基于2020年百色市Landsat 8遙感影像解譯數(shù)據(jù)，借助空間自相關(guān)方法，在3 km×3 km的格網(wǎng)尺度下通過(guò)Moran’s I指數(shù)和LISA集聚圖探討各土地利用類型及ESV空間格局的關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性。主要得到如下結(jié)果。

1）林地廣泛覆蓋全市，耕地在南部分布較為集中，且連片分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)，耕地呈南多北少的分布格局，而草地主要集中在北部，水域主要分布在右江、澄碧河水庫(kù)與天生橋水庫(kù)，建設(shè)用地與未利用地分布零散。

2）百色市各土地利用類型的全局Moran’s I均大于0，具有顯著的空間自相關(guān)性，表現(xiàn)為集聚分布而非隨機(jī)分布，各土地利用類型所表現(xiàn)的空間集聚或異常的區(qū)域及范圍也明顯不同。其中，林地的全局Moran’s I和局部Moran’s I均最大，說(shuō)明林地空間集聚性最強(qiáng)，未利用地的全局Moran’s I和局部Moran’s I均最小，在空間分布上呈整體分散、小范圍集聚特征。

3）百色市ESV存在空間差異，總體上呈北高南低的分布格局。林地ESV分布范圍最廣，是百色市ESV的貢獻(xiàn)主體；水域格網(wǎng)少但ESV高；未利用地ESV格網(wǎng)最少且空間分布零散，ESV貢獻(xiàn)度最低，耕地ESV低值區(qū)主要分布在南部，且連片分布在右江沿岸河谷地帶和那坡縣境內(nèi)；草地ESV高值區(qū)主要分布在北部。

4）百色市ESV空間分布格局整體上呈顯著的正向空間自相關(guān)和高-高、低-低集聚，空間集聚程度較高，在局部零星出現(xiàn)高-低、低-高集聚，ESV格網(wǎng)之間存在空間依賴性，高值區(qū)（H-H集聚）和低值區(qū)（L-L集聚）相互滲透。高-高集聚區(qū)呈“團(tuán)狀”集聚于北部，低-低集聚區(qū)主要集中在南部。

5）百色市是典型的喀斯特地區(qū)，因其特殊的自然本底，表現(xiàn)出以林地為主體、其他土地利用類型并存的用地結(jié)構(gòu)，林地及其ESV均表現(xiàn)出最強(qiáng)的正向空間自相關(guān)與空間集聚性，除建設(shè)用地外，各用地類型及其ESV的空間集聚性與正向空間自相關(guān)性表現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)，即耕地、草地、水域、未利用地的空間集聚性與正向空間自相關(guān)性依次減弱。

3.2 討論

土地利用/覆被變化是人類活動(dòng)與自然環(huán)境綜合作用的動(dòng)態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)，受到的影響因素多樣復(fù)雜［39，40］，造成土地利用呈明顯的區(qū)域差異性或集聚性，且具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性。耕地連片分布在右江河谷盆地及那坡縣，表現(xiàn)出明顯的H-H、L-L集聚，說(shuō)明這些區(qū)域的耕地利用程度較高，城鎮(zhèn)建設(shè)用地利用程度的高值區(qū)零散分布在右江河谷盆地，在這一區(qū)域的城鎮(zhèn)建設(shè)用地表現(xiàn)出空間自相關(guān)性較弱；基于喀斯特地貌自然本底與氣候條件，百色市的自然環(huán)境適宜灌木林的生長(zhǎng)，同時(shí)也得益于百色市乃至廣西壯族自治區(qū)一直強(qiáng)有力地推進(jìn)生態(tài)環(huán)境建設(shè)，使得林地利用程度總體呈顯著的H-H、L-L聚集。

在空間分布上，百色市ESV表現(xiàn)出正向的自相關(guān)分布特征，高值區(qū)（H-H聚集）位于林地的主要分布地帶，且與金鐘山鳥(niǎo)類保護(hù)區(qū)、岑王老山自然保護(hù)區(qū)、澄碧河水源林保護(hù)區(qū)、百東河水源林保護(hù)區(qū)、大王嶺水源林保護(hù)區(qū)所在區(qū)域相吻合，這可能與保護(hù)區(qū)內(nèi)豐富的生物多樣性和生態(tài)環(huán)境之間物質(zhì)、能量、信息相互作用密切相關(guān)。低值區(qū)（L-L集聚）主要位于南部的右江沿岸河谷地帶、那坡縣、靖西市，該區(qū)域連片耕地分布較為集中，ESV貢獻(xiàn)度大的連片高密度林地分布較少，生態(tài)效益不高。

總體而言，不同土地利用類型下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值存在差異，土地利用程度較高的建設(shè)用地、耕地等是ESV的低值區(qū)，而土地利用程度較低的如林地、水域則為ESV的高值區(qū)，說(shuō)明某一地區(qū)土地利用程度的提高可能會(huì)導(dǎo)致相鄰地區(qū)ESV的減少。研究區(qū)內(nèi)具有低土地利用程度與高ESV的區(qū)域（如高密度林地、水域覆蓋區(qū)）為生態(tài)核心區(qū)，應(yīng)構(gòu)筑好保護(hù)生態(tài)環(huán)境的“立體防線”，實(shí)行嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)制度，禁止城鎮(zhèn)建設(shè)用地的擴(kuò)張觸碰生態(tài)保護(hù)紅線；在高土地利用程度與低ESV的區(qū)域（如耕地、草地分布區(qū)），應(yīng)積極引導(dǎo)土地利用向ESV保值和增值方向發(fā)展，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境內(nèi)部良性循環(huán)；低土地利用程度和低ESV的區(qū)域應(yīng)加大實(shí)施有效的生態(tài)修復(fù)措施，促進(jìn)建設(shè)用地高效集約利用。根據(jù)研究結(jié)果，建議繼續(xù)實(shí)施嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)制度，完善自然保護(hù)區(qū)制度，嚴(yán)禁城鎮(zhèn)建設(shè)觸碰生態(tài)保護(hù)紅線，促進(jìn)生態(tài)優(yōu)勢(shì)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展，發(fā)揮生態(tài)屏障的調(diào)節(jié)作用，同時(shí)，應(yīng)提高城鎮(zhèn)區(qū)域土地利用效率，從總體上提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。

本研究在格網(wǎng)尺度分析了百色市各土地利用類型及ESV空間分布特征的基礎(chǔ)上，基于空間自相關(guān)方法探討了各土地利用類型及ESV空間自相關(guān)關(guān)系，為探討不同土地利用類型下的生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程與服務(wù)的關(guān)系提供新方法和新視角。本研究也存在兩點(diǎn)不足之處，在未來(lái)的研究中仍需深入探討。第一，土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間特征存在多維性、復(fù)雜性和不確定性，土地利用與ESV的空間自相關(guān)具有明顯的尺度依賴性，如何在多維的、復(fù)雜的、不確定的因素影響下，更科學(xué)地確定空間自相關(guān)的尺度仍需深入研究；第二，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值應(yīng)綜合地形條件、氣候條件、降水量等自然因素及人口密度、城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，而不單是土地利用類型貨幣量化的單向估算。

參考文獻(xiàn)：

［1］ DAILY G.Nature’s services： Societal dependence on natural ecosystems［M］.Washington D C：Island press，1997.392.

［2］ STERLING S M，DUCHAME A，POLCHER J.The impact of global land-cover change on the terrestrial water cycle［J］.Nature climate change，2012，3（4）：385-390.

［3］ MOONEY H A， DURAIAPPAH A， LARIGAUDERIE A. Evolution of natural and social science interactions in global change research programs［J］. Proceedings of the national academy of sciences of the United States of America，2013，110（1）：3665-3672.

［4］ COSTANZA R， DE GROOT R， SUTTON P， et al. Changes in the global value of ecosystem services［J］.Global environmental change，2014，26（1）：152-158.

［5］ 傅伯杰，張立偉.土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)：概念、方法與進(jìn)展［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33（4）：441-446.

［6］ 石龍宇，崔勝輝，尹 鍇，等.廈門市土地利用/覆被變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響［J］.地理學(xué)報(bào)，2010，65（6）：708-714.

［7］ 李 正，王 軍，白中科，等.貴州省土地利用及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與灰色預(yù)測(cè)［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2012，31（5）：577-583.

［8］ 王 軍，頓耀龍.土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響研究綜述［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2015，24（5）：798-808.

［9］ 劉紀(jì)遠(yuǎn)，寧 佳，匡文慧，等.2010-2015年中國(guó)土地利用變化的時(shí)空格局與新特征［J］.地理學(xué)報(bào)，2018，73（5）：789-802.

［10］ 肖建設(shè)，喬 斌，陳國(guó)茜，等.黃河源區(qū)瑪多縣土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值演變研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2020，40（2）：510-521.

［11］ COSTANZA R， D’ARGE R， DE GROOT R S， et al. The value of the world’s ecosystem services and natural capital［J］.Nature，1997，387：253-260.

［12］ 謝高地，張彩霞，張雷明，等.基于單位面積價(jià)值當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值化方法改進(jìn)［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2015，30（8）：1243-1254.

［13］ HU X S， HONG W， QIU R Z， et al. Geographic variations of ecosystem service intensity in Fuzhou City，China［J］.Science of the total environment， 2015，512-513：215-226.

［14］ LU X， SHI Y， CHEN C L， et al.Monitoring cropland transition and its impact on ecosystem services value in developed regions of China：A case study of Jiangsu Province［J］.Land use policy， 2017， 69：25-40.

［15］ 魏 慧，趙文武，張 驍，等.基于土地利用變化的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià)——以山東省德州市為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2017，37（11）：3830-3839.

［16］ 許丁雪，吳 芳，何立環(huán)，等.土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響——以張家口-承德地區(qū)為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（20）：7493-7501.

［17］ 徐煖銀，郭 濼，薛達(dá)元，等.贛南地區(qū)土地利用格局及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空演變［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（6）：1969-1978.

［18］ 鄧楚雄，鐘小龍，謝炳庚，等.洞庭湖區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值時(shí)空變化［J］.地理研究，2019，38（4）：844-855.

［19］ 張寶雷，張淑敏，周啟剛，等.土地利用和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能變化研究——以三峽庫(kù)區(qū)大寧河流域?yàn)槔跩］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2007，16（2）：181-185.

［20］ 伍 星，沈珍瑤，劉瑞民，等.土地利用變化對(duì)長(zhǎng)江上游生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009，25（8）：236-241.

［21］ 李屹峰，羅躍初，劉 綱，等.土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的影響——以密云水庫(kù)流域?yàn)槔跩］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33（3）：726-736.

［22］ GONG J， LI J Y， YANG J X， et al. Land use and land cover change in the Qinghai Lake region of the Tibetan Plateau and its impact on ecosystem services［J］.International journal of environmental research and public health， 2017， 14：818.

［23］ 約日古麗卡斯木，楊勝天，孜比布拉·司馬義.新疆艾比湖流域土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35（2）：260-269.

［24］ 李建春，袁文華.基于GIS格網(wǎng)模型的銀川市土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2017，32（6）： 988-1001.

［25］ 侯孟陽(yáng)，姚順波，鄧元杰，等.格網(wǎng)尺度下延安市生態(tài)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變格局與分異特征——基于退耕還林工程的實(shí)施背景［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2019，34（3）：539-552.

［26］ 郭椿陽(yáng)，高 尚，周伯燕，等.基于格網(wǎng)的伏牛山區(qū)土地利用變化對(duì)生態(tài)服務(wù)價(jià)值影響研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（10）：3482-3493.

［27］ 李珊珊，李陽(yáng)兵，王萌萌，等.基于微空間單元的巖溶峽谷區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)演變［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2020，35（4）：908-924.

［28］ 王貝貝，丁明軍，管琪卉，等.基于格網(wǎng)的南昌市生態(tài)環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（15）：5460-5472.

［29］ 雷金睿，陳宗鑄，吳庭天，等.海南島東北部土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間自相關(guān)格局分析［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（7）：2366-2377.

［30］ 喬 斌，祝存兄，曹曉云，等.格網(wǎng)尺度下青?，敹嗫h土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間自相關(guān)分析［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2020，31（5）：1660-1672.

［31］ 陳春陽(yáng)，戴君虎，王煥炯，等.基于土地利用數(shù)據(jù)集的三江源地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2012，31（7）：970-977.

［32］ 趙 丹，李 鋒，王如松.城市土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響——以淮北市為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33（8）：2343-2349.

［33］ 王 燕，高吉喜，王金生，等.新疆國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)土地利用變化的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值響應(yīng)［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，25（5）：1439-1446.

［34］ 喻露露，張曉祥，李楊帆，等.海口市海岸帶生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其時(shí)空變異［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，36（8）：2431-2441.

［35］ 戴文遠(yuǎn)，江方奇，黃萬(wàn)里，等.基于“三生空間”的土地利用功能轉(zhuǎn)型及生態(tài)服務(wù)價(jià)值研究——以福州新區(qū)為例［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2018，33（12）：2098-2109.

［36］ 吳翠霞，馮永忠，陶卓琳，等.白銀市土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響［J］.中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2020，36（11）：74-81.

［37］ 歐陽(yáng)曉，賀清云，朱 翔.多情景下模擬城市群土地利用變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響——以長(zhǎng)株潭城市群為例［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2020，40（1）：93-102.

［38］ 謝高地，甄 霖，魯春霞，等.一個(gè)基于專家知識(shí)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值化方法［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2008，23（5）：911-919.

［39］ 劉紀(jì)遠(yuǎn)，匡文慧，張?jiān)鱿椋?20世紀(jì)80年代末以來(lái)中國(guó)土地利用變化的基本特征與空間格局［J］.地理學(xué)報(bào)，2014，69（1）：3-14.

［40］ 范樹(shù)平，程從坤，劉友兆，等.中國(guó)土地利用/土地覆蓋研究綜述與展望［J］.地域研究與開(kāi)發(fā)，2017，36（2）：94-101.

收稿日期：2022-07-14

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（42071135）；廣西科技基地與人才專項(xiàng)（AD19110142）

作者簡(jiǎn)介：黃秀雨（1996-），女，廣西南寧人，在讀博士研究生，研究方向?yàn)橥恋乩门c區(qū)域發(fā)展，（電話）18172098496（電子信箱）245685712@qq.com；通信作者，嚴(yán)志強(qiáng)（1967-），男，廣西桂平人，教授，主要從事土地利用與區(qū)域發(fā)展研究，（電子信箱）1067175937@qq.com。