張雅昕 劉婭 朱文博 李雙成北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院資源與環(huán)境地理系地表過程與模擬教育部重點(diǎn)實驗室北京 100871； 通信作者E-mail：scli@pku.edu.cn

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基于Meta回歸模型的土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算與轉(zhuǎn)移

張雅昕 劉婭 朱文博 李雙成?
北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院資源與環(huán)境地理系地表過程與模擬教育部重點(diǎn)實驗室北京 100871；? 通信作者E-mail：scli@pku.edu.cn

基于 Meta-analysis 方法分別建立耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地6個地類的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值回歸模型。除考慮年代和評估方法外還引入分區(qū)和社會經(jīng)濟(jì)因素（包括人口密度和人均 GDP）發(fā)現(xiàn)這兩個變量在解釋生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化時較為重要。使用價值轉(zhuǎn)移研究范式將所建模型應(yīng)用到京津冀地區(qū)計算各類土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。研究結(jié)果表明：土地利用類型按照生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值高低排序為水域、林地、草地、園地、耕地、未利用地；京津冀地區(qū)不同市區(qū)各類土地利用提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值不同其中耕地、林地、草地、園地和水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值中北京和天津最高承德和張家口最低；未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值中張家口和承德最高北京和天津最低。研究成果豐富了生態(tài)系統(tǒng)價值評估的方法和技術(shù)也可為京津冀地區(qū)土地持續(xù)管理提供科學(xué)依據(jù)。

Meta分析；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值；價值轉(zhuǎn)移；京津冀地區(qū)

北京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 第52卷 第3期 2016年5月

Acta Scientiarum Naturalium Universitatis PekinensisVol. 52No.3（May 2016）doi：10.13209/j.0479-8023.2016.026

土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響機(jī)制極其復(fù)雜且具有較大時空異質(zhì)性不同的研究方法或研究區(qū)域會使研究結(jié)果差別明顯。因此需要對這些研究案例進(jìn)行整合分析從而找到普遍結(jié)論并發(fā)現(xiàn)差異。在此情形下綜合分析研究方法得到廣泛使用尤其是Meta-analysis （整合分析）［1］。

Meta-analysis 又稱元分析或薈萃分析相對于傳統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述Meta-analysis 擴(kuò)大了樣本例數(shù)，提高統(tǒng)計學(xué)檢驗效能改善對效應(yīng)量的估計因而具有全面、系統(tǒng)、客觀和定量的特點(diǎn)在自然和社會科學(xué)各個學(xué)科得到廣泛應(yīng)用［2］。諸多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值研究中最有影響力的是 Daily［3］編著的《Nature's service：societal dependence on natural ecosystem》和 Costanza 等［4］發(fā)表的“The value of the world's ecosystem services and natural capital”。Bateman 等［5］從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角研究土地利用變化引起的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變動在土地利用規(guī)劃方面提出相應(yīng)的政策建議拓展了Meta-analysis在土地管理和政策制定方面的應(yīng)用。Brander 等［6］應(yīng)用 metaanalysis研究濕地與其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值之間的關(guān)系使用價值轉(zhuǎn)移研究范式建立生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值回歸方程并對其可行性進(jìn)行探討。謝高地等［7］在 Costanza等價值評價結(jié)果的基礎(chǔ)上對國內(nèi) 200多位學(xué)者進(jìn)行問卷調(diào)查獲得中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量因子表。

中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估工作起源于20世紀(jì)80年代起步的森林資源價值核算［8-9］。歐陽志云等［10-11］評述了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價值評估方法并測算了中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。陳仲新等［12］按照Costanza等的單位價值量將中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值與世界生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值進(jìn)行對比。宗躍光等［13-14］根據(jù)不同土地利用類型計算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值并將 Costanza 等單純的自然資本價值測算拓展到自然資本、經(jīng)濟(jì)資本和社會資本的綜合測算。此外還有大量研究側(cè)重于全國草地［15］、森林［16］、農(nóng)田［17］等不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的估算。

已有的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值研究大多只著眼于特定區(qū)域未考慮地理區(qū)位和社會經(jīng)濟(jì)等因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響評估結(jié)果難以進(jìn)行橫向比較，從而限制了其政策應(yīng)用。針對這種情況本文選擇各土地利用類型提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值作為因變量年代、地理分區(qū)、評估方法、人均 GDP和人口密度等作為解釋變量研究這些因素對各類土地利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響程度同時建立預(yù)測模型實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)移功能將其推廣到不同地區(qū)以進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估［18］。

1　數(shù)據(jù)收集與樣本遴選

為了使用 Meta-analysis 核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值應(yīng)盡可能收集多的研究案例。為此本研究共查閱國內(nèi) 327篇文獻(xiàn)。其中許多案例直接引用了謝高地等［7］的“中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價值當(dāng)量因子”作為測算依據(jù)為了排除冗余本文將引用謝高地的文章作為一個方法案例。據(jù)此共篩選出38篇文獻(xiàn)、197 個數(shù)據(jù)作為案例數(shù)據(jù)樣本的地理分布遍及中國23個省份（圖1）。

本研究將土地利用類型劃分為6類即耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地。其中耕地、林地、草地、園地分別與 2007 年國家標(biāo)準(zhǔn)《土地利用現(xiàn)狀分類》中的地類相對應(yīng)；水域?qū)?yīng)于國家分類中的水域及水利設(shè)施用地文獻(xiàn)中沒有細(xì)分的濕地類型也一并歸入此類；未利用地包括空閑地、沙地和裸地部分文獻(xiàn)中的未利用地包括冰川及永久積雪導(dǎo)致其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算量較高。

在評估方法上引用 Costanza 估算值的稱為Costanza 系數(shù)法引用謝高地估算值的稱為謝高地系數(shù)法。這些研究利用了價值轉(zhuǎn)移而不是初級評估手段；利用當(dāng)?shù)丶Z食價格和謝高地當(dāng)量因子計算當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量的稱為公式法；市場價值法、機(jī)會成本法、影子工程法、替代花費(fèi)法等歸為一類稱為其他方法。

一般認(rèn)為單位生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值隨土地利用類型、評估方法、年代等變化較大［19］（圖 2）。Brander［6］在對世界范圍的濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值研究中發(fā)現(xiàn)年代、地域和方法的選擇對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值影響很大。事實上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量也受其所在地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)特性制約（圖 2）但這方面的研究略有欠缺。本研究中的影響因素包括這些社會經(jīng)濟(jì)因子然而一些研究案例中并不包含諸如人口密度和人均 GDP等社會經(jīng)濟(jì)信息。為此本研究從各地統(tǒng)計年鑒中補(bǔ)錄了上述數(shù)據(jù)。

從圖 2可以看出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值由高到低的順序分別是水域、林地、園地、耕地、草地和未利用地。

為了減少整合分析中的不確定性對所有樣本中的各個土地利用類型的價值進(jìn)行奇異值檢查（圖3）。從圖 3看出草地、水域和未利用地有 1～2個奇異值。對這些奇異值溯源可以發(fā)現(xiàn)草地中第10個樣本由造林成本法核算的固定 CO2價值較高，由機(jī)會成本法核算的土壤保持價值也較高這是方法選擇引起的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值偏高。水域中，第 13個樣本評估得出的長白山天池的水源涵養(yǎng)、調(diào)節(jié)服務(wù)價值很高。未利用地中第 12 和第 14個樣本將冰川積雪包含到未利用地中使難利用地與水體的面積比例約為 3：1導(dǎo)致其水源涵養(yǎng)和保持、廢物處理價值很高取它們的加權(quán)平均值作為未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值后整體上仍偏高。

2　Meta回歸分析

2.1 Meta回歸模型

為了獲取相關(guān)因素之間的定量關(guān)系本文使用Meta 回歸模型來同時評估所有潛在相關(guān)因素的相對重要性［20］。根據(jù)土地利用類型劃分方案共建立12 個回歸方程式其中解釋模型和預(yù)測模型各 6個。兩類模型的回歸參數(shù)可能相差甚遠(yuǎn)且符號不一致因為預(yù)測模型僅用來預(yù)測不具備解釋能力；同理解釋模型僅用來解釋不具備預(yù)測能力［21］。回歸方程中Yn（n取12…6）分別表示耕地、林地、草地、園地、水域和未利用地的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值（元/（hm2· 年））。解釋變量共有5個，其中Xs表示年代Xp表示人均GDPXe表示人口密度Xf表示方法（Xf1：Costanza系數(shù)法；Xf2：謝高地系數(shù)法；Xf3：公式法；Xf4：其他方法）Xi表示區(qū)位（Xi1：東部；Xi2：中部；Xi3：西部）。回歸模型如下：

式（1）中年代、人均 GDP和人口密度都是數(shù)值型變量方法和分區(qū)則是類別型變量。在解釋模型中，為了使回歸系數(shù)具有可比性對變量都用標(biāo)準(zhǔn)計分（standard score）方法［21］做了標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于引入全部分類變量默認(rèn)常數(shù)為0b是相應(yīng)變量的回歸系數(shù)檢驗排除了多重共線性DW值通過檢驗。

2.2 土地利用類型回歸結(jié)果

2.2.1 耕地

運(yùn)行土地利用 Meta回歸模型得到耕地回歸方程如下。

1）解釋模型：

2）預(yù)測模型：

式中解釋模型 R2=0.523預(yù)測模型 R2= 0.877調(diào)整的 R2=0.774。與數(shù)據(jù)預(yù)分析得出的結(jié)論一致表明人均 GDP 和年代對耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有正向作用。人口密度與其關(guān)系不顯著，評估方法對耕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有負(fù)向作用。

2.2.2 林地

運(yùn)行土地利用 Meta 回歸模型得到林地回歸方程如下。

1）解釋模型：Y2=0.191Xs+0.224Xp+0.239Xe-1.175Xf1-0.878Xf2-0.366Xf3+0.100Xi1+0.149Xi2-0.816Xi3。

2）預(yù)測模型：Y2′=1688.13Xs+0.08Xp+7.32Xe+2639.49Xf2+ 7166.53Xf3+10412.73Xf4-4374.81Xi1+ 3935.40Xi2-1974.43Xi3。

式中解釋模型 R2=0.540預(yù)測模型 R2= 0.927調(diào)整的R2=0.838。人均GDP、人口密度、年代都對林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有正向作用地域和評估方法與林地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈負(fù)相關(guān)。

2.2.3 草地

運(yùn)行土地利用 Meta回歸模型得到草地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y3=0.316Xs+0.327Xp+0.1Xe-0.932Xf1-2.240Xf2-

2.086Xf3+0.804Xi1+0.222Xi2-0.169Xi3。

2）預(yù)測模型：

Y3′=1620.31Xs+0.06Xp+1.9Xe-4782.51Xf1-11498.58Xf2-10706.65Xf3+9011.88Xi1+ 6022.24Xi2+5751.55Xi3。

式中解釋模型 R2=0.653預(yù)測模型 R2= 0.879調(diào)整的 R2=0.722。人均 GDP、人口密度、年代和地域都對草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有正向作用而方法皆為負(fù)影響說明文中列舉的方法計算草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有偏低的可能。

2.2.4 園地

運(yùn)行土地利用 Meta回歸模型得到園地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y4=0.239Xs+0.435Xp+0.371Xe-1.223Xf2-

0.449Xf3+0.281Xf4-0.463Xi1-0.877Xi3，

2）預(yù)測模型：

Y4′=1556.52Xs+0.09Xp+7.82Xe-120.95Xf1+ 4911.71Xf2+9663.1Xf3+0.09Xf4-3017.13Xi1-5704.67Xi3，

式中解釋模型 R2=0.648預(yù)測模型 R2= 0.938調(diào)整的 R2=0.694。人均 GDP、人口密度和年代對園地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有正向作用。地域上東部和西部與園地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈負(fù)相關(guān)。方法上除“其他方法”對園地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值是正影響外其余兩種方法皆為負(fù)影響（園地中沒有用 Costanza 系數(shù)評估的樣本案例）說明用謝高地系數(shù)、公式法計算園地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有偏低的可能性。

2.2.5 水域

運(yùn)行土地利用 Meta 回歸模型得到水域回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y5=-0.111Xs-0.16Xp+0.409Xe-2.669Xf2-

2.136Xf3+2.775Xi1+2.719Xi2+2.584Xi3。

2）預(yù)測模型：

Y5′=-2398.31Xs-0.14Xp+34.03Xe-57696.29Xf2-46167.17Xf3+120986.1Xi1+119763.87Xi2+ 116841.87Xi3。

式中解釋模型 R2=0.951預(yù)測模型 R2= 0.813調(diào)整的 R2=0.673。人均 GDP、年代和方法與水域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈負(fù)相關(guān)。隨著時間的推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展人們在源源不斷地獲取水源涵養(yǎng)與洪水控制的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的同時欠缺對水域合理的保護(hù)；文中列舉的評估方法可能低估了水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。人口密度和地域則與其有正向作用。

2.2.6 未利用地

運(yùn)行土地利用 Meta 回歸模型得到未利用地回歸方程如下。

1）解釋模型：

Y6=0.075Xs-0.236Xp-0.253Xe-0.348Xf1-

0.594Xf2-0.064Xf4+0.372Xi1-0.512Xi2-

0.265Xi3，

2）預(yù)測模型：

Y6′=188.12Xs-0.03Xp-2.36Xe-713.33Xf1-

1331.65Xf2-+161.1Xf3+1.491Xf4+

3318.13Xi1+1096.55Xi2+1716.84Xi3。

式中解釋模型 R2=0.218預(yù)測模型 R2= 0.349。人均 GDP、人口密度和方法與未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈負(fù)相關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)或者人口密集的地方未利用地提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)種類減少，質(zhì)量降低。年代則對其有正向作用。地域上東部與未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈正相關(guān)西部和中部與其呈負(fù)相關(guān)。

為了更清晰地反映各土地利用類型提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與其影響因素之間的關(guān)系表1 將各地類的Meta回歸結(jié)果進(jìn)行匯總。

3 價值轉(zhuǎn)移

3.1 可行性分析

將 Meta 回歸分析結(jié)果用于價值轉(zhuǎn)移即利用一個地區(qū)的自然和社會經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)預(yù)測和估計當(dāng)?shù)赝恋乩妙愋蜕鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值［19］。價值轉(zhuǎn)移有直接價值轉(zhuǎn)移和價值轉(zhuǎn)移方程［4］兩種方法。前者簡單地將某幾個樣本區(qū)的研究結(jié)果應(yīng)用到研究區(qū)，理想情況下研究區(qū)的特征參數(shù)應(yīng)當(dāng)與樣本區(qū)相似或可調(diào)整到相似［22］。后者基于已知的屬性數(shù)據(jù)利用價值回歸方程核算研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，一般采用 meta 回歸方法［23］。應(yīng)用價值轉(zhuǎn)移方程需滿足以下條件［24］：1）有一個評估方程式可將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值量與研究區(qū)的時間、空間等屬性聯(lián)系起來；2）研究區(qū)與樣本區(qū)之間的差異可以通過價值體現(xiàn)出來；3） 價值在時間變化下是穩(wěn)定的或者考慮了時間的影響；4） 所取用樣本的核算價值是準(zhǔn)確的。

一般情況下價值轉(zhuǎn)移方程的效果比直接價值轉(zhuǎn)移稍有優(yōu)勢。原因如下：第一價值轉(zhuǎn)移方程中包含了更多的信息量；第二價值轉(zhuǎn)移方程控制了樣本估算方法之間的差別；第三類別變量也可量化更精確地核算價值［19］。

在價值轉(zhuǎn)移過程中可能會出現(xiàn)一些“轉(zhuǎn)移誤差”。首先獲取評估方程式中需要的研究區(qū)自然社會屬性數(shù)據(jù)有一定的不確定性；其次有些地方土地利用類型和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型劃分界限不明確因此類別變量對社會經(jīng)濟(jì)因素的評估不能準(zhǔn)確捕捉真實的變化量［24］。本研究也不可避免地面臨這樣的問題應(yīng)對措施是采用的社會經(jīng)濟(jì)因素盡量集中在數(shù)值變量上例如人均GDP和人口密度等。這些因素與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值越相關(guān)就越能增加價值轉(zhuǎn)移評估的正確性；最后回歸所采用的案例樣本的核算誤差會導(dǎo)致價值轉(zhuǎn)移的誤差。

在實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)移之前先分析模型預(yù)測的效能。這里引入一個檢驗指標(biāo)——平均完全百分誤差（MAPE）［4］：

其中Yobs表示案例中直接給出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Ypred表示使用回歸方程核算的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。下面以耕地和林地為例給出誤差示意圖（圖4）。經(jīng)過計算在 38 個案例中平均轉(zhuǎn)移誤差為5%68%以上的樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移誤差低于10%MAPE在可接受范圍內(nèi)［18］因此可以進(jìn)行價值轉(zhuǎn)移。

3.2 基于價值轉(zhuǎn)移的京津冀地區(qū)土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量

京津冀地區(qū)包括北京市、天津市以及河北省的唐山、石家莊、秦皇島、廊坊、保定、滄州、衡水、邢臺、邯鄲、張家口和承德等市（圖 5）。使用2012 和 2013年京津冀13個城市的人均GDP和人口密度代入回歸方程。因不同回歸方程避免多重共線性所舍棄的方法變量不同［25］且此處是同等條件下分析比較所以一致舍棄方法選擇類變量。價值轉(zhuǎn)移結(jié)果如表2和3所示。將價值轉(zhuǎn)移后的京津冀地區(qū)土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進(jìn)行空間化表達(dá)并分成4個等級（圖6）。

與已有的研究對比本文經(jīng)價值轉(zhuǎn)移得到的北京市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值比賴瑾瑾等［26］在順義區(qū)的出的結(jié)果略高與兩個研究的時空尺度不一致有關(guān)。與馬程等［27］得出的京津冀地區(qū)不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值相比耕地、水域和未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值相近而林地和草地則較之略高與時間尺度與方法選擇不同有關(guān)。實際上，北京市作為一國之首都人口密度大其擔(dān)負(fù)的提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)責(zé)任重大而北京市及周圍地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值偏高也符合實際情況。其未利用地價值偏低與北京及周邊的未利用地得到大力開發(fā)有關(guān)。

將土地利用類型按照生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值高低排序依次為：水域、林地、草地、園地、耕地和未利用地。研究發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)不同市區(qū)的不同土地利用類型提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值高低不同按照生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值由高到低的順序匯總到表4。

表2　京津冀地區(qū)各市2012年各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Table 2 Ecosystem service value per unit area of land use types using value transfer method in 2012 元/hm2

耕地和林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間格局較相似前3個城市分別是北京、天津和唐山后3個城市分別是衡水、承德和張家口。天津的草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最高剩下的城市排名與耕地一致。城市按園地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量高低排名與林地完全一致。北京、天津和邯鄲的水域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最高秦皇島、張家口和承德的最低。按照未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值高低與按照其他地類排序得到的結(jié)果完全相反最高的是張家口、承德和衡水，唐山、天津和北京最低?？偵鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最高的是北京其次是天津、邯鄲張家口和承德最低（圖7）。

表3　京津冀地區(qū)2013年各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Table3Ecosystem service value per unit area of land use types using value transfer method in 2013 元/hm2

表4　京津冀地區(qū)2013年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值從高到低的城市排序Table4 Cities of value transfer area ranked by ecosystem service value of land use types in 2013

4　結(jié)論與討論

本文收集了近年中國土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估的相關(guān)案例建立 Meta 回歸模型通過價值轉(zhuǎn)移計算京津冀地區(qū)2012 和2013年土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。研究結(jié)果如下。

1）從前研究常被忽視的社會經(jīng)濟(jì)因素如人均GDP和人口密度等在解釋生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化中起到了重要作用。除未利用地外人口密度與其他地類的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值都呈正相關(guān)人均GDP與水域和未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值都呈負(fù)相關(guān)；除水域外年代與各地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈正相關(guān)表明隨著時間的推移整體上各地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量有所提高水域價值量則略有下降。

2）在評估方法上應(yīng)用 Costanza系數(shù)會高估耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值而低估草地和林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。除耕地外謝高地提出的系數(shù)及公式與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值呈負(fù)相關(guān)“其他方法”則高估了園地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。

3） 利用平均完全百分誤差（MAPE）評估了 Meta回歸模型價值轉(zhuǎn)移的可行性。價值轉(zhuǎn)移在京津冀地區(qū)各城市的結(jié)果表明：耕地、林地、草地和園地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間格局較相似前三名分別是北京、天津和唐山后三名分別是衡水、承德和張家口；水域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最高的是北京、天津和邯鄲最低的是秦皇島、承德和張家口；未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的空間格局和其他地類完全相反張家口、承德和衡水最高唐山、天津和北京最低。

基于 Meta 回歸模型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值方程納入了社會經(jīng)濟(jì)變量給出更全面的核算結(jié)果。價值轉(zhuǎn)移過程節(jié)省了資金和時間的投入較為高效、準(zhǔn)確地核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量進(jìn)而為政策制定提供支撐。在應(yīng)用 Meta 回歸模型的價值轉(zhuǎn)移方程時應(yīng)當(dāng)格外注意所采用的社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性［1］。未來的研究工作中需要范圍更廣、更高質(zhì)量的初始評估研究進(jìn)行 Meta 回歸進(jìn)一步提高結(jié)果精確性。

［1］ Stanley T D. Wheat from chaff：Meta-analysis as quantitative literature review. Journal of Economic Perspectives200115（3）：131-150

［2］ Glass G V. Primarysecondaryand meta-analysis of research. Educational Researcher19765（10）：3-8

［3］ Daily G. Nature's services：societal dependence on natural ecosystems. Washington DC：Island Press，1997

［4］ Costanza Rd'Arge RGroot Ret al. The value of the world's ecosystem services and natural capital. Pacific Science1999387：253-260

［5］ Bateman I JHarwood A RMace G Met al. Bringing ecosystem services into economic decision-making：land use in the United Kingdom. Science2013341：45-50

［6］ Brander L MFlorax R J G MVermaat J E. The empirics of wetland valuation：a comprehensive summary and a meta-analysis of the literature. Environmental and Resource Economics200633（2）：223-250

［7］ 謝高地魯春霞冷允法等. 青藏高原生態(tài)資產(chǎn)的價值評估. 自然資源學(xué)報200318（2）：189-195

［8］ 畢緒岱. 一項重要研究成果表明：河北省森林年生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益價值 162.28 億元. 林業(yè)科技通訊，19985：45

［9］ 侯元兆王琦. 中國森林資源核算研究. 世界林業(yè)研究19958（3）：51-56

［10］ 歐陽志云王效科. 中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價值的初步研究. 生態(tài)學(xué)報1999，19（5）：607-613

［11］ 趙同謙歐陽志云王效科等. 中國陸地地表水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價值評價. 自然資源學(xué)報200318（4）：443-452

［12］ 陳仲新張新時. 中國生態(tài)系統(tǒng)效益的價值. 科學(xué)通報200045（1）：17-22

［13］ 宗躍光陳紅春. 地域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的價值結(jié)構(gòu)分析：以寧夏靈武市為例. 地理研究200019（2）：148-155

［14］ 宗躍光徐宏彥. 區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)價值評價：以寧夏靈武市為例. 生態(tài)學(xué)報2002，22（10）：1573-1580

［15］ 謝高地張鐿鋰魯春霞等. 中國自然草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值. 自然資源學(xué)報200116（1）：47-53

［16］ 趙同謙歐陽志云鄭華等. 中國森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其價值評價. 自然資源學(xué)報200419（4）：480-491

［17］ 章家恩饒衛(wèi)民. 農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能與可持續(xù)利用對策探討. 生態(tài)學(xué)雜志200423（4）：99-102

［18］ Brander L MVan Beukering PCesar H S J. The recreational value of coral reefs：a meta-analysis. Ecological Economics200763（1）：209-218

［19］ 李雙成. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)地理學(xué). 北京：科學(xué)出版社，2014

［20］ Farber S CCostanza RWilson M A. Economic and ecological concepts for valuing ecosystem services. Ecological economics200241（3）：375-392

［21］ 陳彥光. 基于 Excel 的地理數(shù)據(jù)分析. 北京：科學(xué)出版社2010：11-12

［22］ Spash C LVatn A. Transferring environmental value estimates：Issues and alternatives. Ecological Economics200660（2）：379-388

［23］ 李雙成劉金龍張才玉等. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究動態(tài)及地理學(xué)研究范式. 地理學(xué)報201166（12）：1618-1630

［24］ Rosenberger R SLoomis J B. Benefit transfer of outdoor recreation use values：a technical document supporting the Forest Service Strategic Plan （2000 revision）. General Technical Report-Rocky Mountain Research StationUSDA Forest Service2001 （RMRS-GTR-72）

［25］ 陳彥光. 地理數(shù)學(xué)方法：基礎(chǔ)及應(yīng)用. 北京：科學(xué)出版社2011：45-98

［26］ 賴瑾瑾劉雪華靳強(qiáng). 順義地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值的時空變化. 清華大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，200848（9）：1466-1471

［27］ 馬程李雙成劉金龍等. 基于 SOFM 網(wǎng)絡(luò)的京津冀地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分區(qū). 地理科學(xué)進(jìn)展2013，32（9）：1383-1393

Ecosystem Service Valuation and Value Transfer of Land Use Types: A Comprehensive Meta-analysis of the Literature

ZHANG YaxinLIU YaZHU WenboLI Shuangcheng?
School of Urban and Environmental SciencesLaboratory for Earth Surface ProcessesPeking UniversityBeijing 100871；? Corresponding authorE-mail：scli@pku.edu.cn

Based on Meta-analysisthe ecosystem service value regression models for cultivated landforest land，pasturegarden landwaters and unused land were established respectively. In addition to time and value method，the geographical division and socio-economic factors （including population density and GDP per capita） were also incorporated into the models. The performance of model indicates that these factors play a significant role in explaining ecosystem service value change. Using value transfer approachthe authors valued ecosystem service of land use types in BeijingTianjinand 11 cities in Hebei Province. The results show that land use types ranked by ecosystem service value are watersforest landpasturegarden landcultivated land and unused land. The ecosystem service values per unit area of cultivated landforest landpasturegarden land and water area in Beijing and Tianjin are more than other areas. The research results on the one hand can enrich the methodology and technology of ecosystem service valuationon the other hand provide scientific support for land use sustainable management in study area.

Meta-analysis；ecosystem service valuation；value transfer；Beijing-Tianjin- Hebei region

X171

國家自然科學(xué)基金（41371096）和國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（2015CB452702）資助

2015-01-28；

2015-04-14；網(wǎng)絡(luò)出版日期：2015-12-16