劉 暉, 李春波, 韓旭龍, 李明玉

(1.延邊大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院, 吉林 延吉 133002; 2.長春市農(nóng)安高級中學(xué), 長春130200)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)所形成和維持的人類賴以生存和發(fā)展的環(huán)境條件與效用[1]，人類可直接或間接地從生態(tài)系統(tǒng)中得到效益[2]。2005年提出并實(shí)施的MA計(jì)劃，極大地促進(jìn)了世界范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究和發(fā)展。在MA的概念框架中，人類福祉是評估的核心內(nèi)容。自此，國內(nèi)外不同的專家、學(xué)者們開始對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與評估進(jìn)行了大量研究和學(xué)習(xí)[3-4]。在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究領(lǐng)域，基于土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究所帶來的影響極為復(fù)雜，現(xiàn)有的大量文獻(xiàn)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估研究的具體內(nèi)容往往不盡相同，不同區(qū)域的個(gè)體研究對結(jié)論差異很大[5]，并且也會(huì)受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素、評估方法、評估時(shí)間、評估樣本、研究區(qū)域面積等因素的影響，其評估結(jié)果呈現(xiàn)多樣而未能有一致結(jié)論，從而使得不同的研究區(qū)域與評估方法會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果具有時(shí)空異質(zhì)性，制約了研究的不斷深入[6]。因此，本文引用效益轉(zhuǎn)移法中的Meta分析(Meta-analysis)，對已研究實(shí)例進(jìn)行匯總分析(整合分析)，并構(gòu)建相應(yīng)的模型，最終進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的評價(jià)[7]。

Meta-analysis(元分析，薈萃分析或整合分析)是一種通過對研究樣本進(jìn)行分析、總結(jié)，以提供量化結(jié)果的統(tǒng)計(jì)方法，來源于效益轉(zhuǎn)移方法[8-10]。該方法將已有的價(jià)值評估結(jié)果(研究地)轉(zhuǎn)移到待研究區(qū)域(政策地)，從而得到待研究區(qū)域的估算結(jié)果[11]。Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移法是根據(jù)自然資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及其地理區(qū)位等因素的不同進(jìn)一步綜合分析研究地和政策地的差異，并通過已有的研究成果建立所需要的價(jià)值轉(zhuǎn)移模型，并且評估政策地的轉(zhuǎn)移價(jià)值[12]。美國教育學(xué)家Glass最早提出的Meta分析，他認(rèn)為Meta分析是一種通過對多個(gè)相互獨(dú)立的研究結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)的定量和綜合分析評價(jià)的研究方法[13]。90年代以后，Meta分析開始步入生態(tài)學(xué)方面的研究，從而引起了生態(tài)學(xué)領(lǐng)域的高度重視[14]。長白山地區(qū)位于吉林省的東部，以行政單元?jiǎng)澐职ㄑ舆叧r族自治州(簡稱延邊州)、白山市和通化市。本文主要以長白山地區(qū)中的延邊朝鮮族自治州(延邊州)為例，綜合考慮待研究區(qū)域(政策地)的實(shí)際現(xiàn)狀，通過比較自然屬性、社會(huì)因素以及研究方法等方面的差異，對我國近些年來關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估的大量研究文獻(xiàn)進(jìn)行收集。基于時(shí)間、地理分區(qū)、評估方法、人均GDP、人口密度和研究區(qū)面積等評估指標(biāo)，建立價(jià)值轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫，研究各類指標(biāo)對各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響程度。并建立相應(yīng)的Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移模型，估算待研究區(qū)延邊州不同時(shí)間段的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，探討Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移方法帶來的影響，豐富和完善對這一領(lǐng)域研究，并對延邊州生態(tài)建設(shè)和趨勢發(fā)展提供科學(xué)理論。

1 研究區(qū)概況

延邊朝鮮族自治州(簡稱延邊州)位于吉林省東部，41°59′—44°30′N，127°27′—131°18′E。地處中、俄、朝3國交界，是國家“一帶一路”戰(zhàn)略向北開放的重要窗口，也是國家重點(diǎn)生態(tài)屏障區(qū)。并處于長白山地區(qū)的東北部，長白山山脈貫穿全境，而且相鄰日本海[15]，邊境線總長787.7 km。延邊州涵蓋6市2縣，分別是延吉市、龍井市、圖們市、和龍市、敦化市、琿春市及汪清縣和安圖縣。全州土地利用面積約為4.27萬km2，占吉林省面積的23.11%。

延邊朝鮮族自治州州(延邊州)地處亞歐大陸東岸近海地帶，屬于中溫帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)；延邊州境內(nèi)山地居多，平原較少，其中山地占延邊總面積的54.8%，地勢呈西高東低的特征；全州森林面積所占比例最高，使得全州森林覆蓋率約占81.7%，但隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)的不斷擴(kuò)大，近年來建設(shè)用地所占比重持續(xù)增長[16]。2016年末，延邊州總?cè)丝诩s212.0萬，其中，朝鮮族75.9萬，占全州總?cè)丝诘?5.8%；全州全年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值達(dá)到915.1億元，人均生產(chǎn)總值達(dá)到43 003元。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 土地利用數(shù)據(jù)

從地理空間數(shù)據(jù)云下載1996年、2006年和2016年3期無云TM/OLI遙感影像，利用ENVI 5.2進(jìn)行圖像預(yù)處理，并基于eCognition 9.0軟件應(yīng)用面向?qū)ο笈c目視解譯相結(jié)合的分類方法對遙感影像進(jìn)行信息提取[17]，將土地利用類型分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域和未利用地，同時(shí)參考Google Earth影像數(shù)據(jù)輔助工具對其進(jìn)行修正，得到分辨率為30 m的土地利用圖，具體制圖結(jié)果見圖1。對于價(jià)值轉(zhuǎn)移分析所需的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)據(jù)如人口密度和人均GDP，可以通過吉林統(tǒng)計(jì)年鑒(1997年、2007年、2017年)，延邊統(tǒng)計(jì)年鑒(1997年、2007年、2017年)獲得。

2.2 基礎(chǔ)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)

本文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源于中國學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫，從2003—2018年發(fā)表的有關(guān)土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估的相關(guān)研究文獻(xiàn)論文進(jìn)行逐一檢索。根據(jù)大量的研究文獻(xiàn)表明，政策地與研究地兩者之間在自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和地理變量等因素的統(tǒng)一性會(huì)使Meta分析方法得到的轉(zhuǎn)移價(jià)值更精準(zhǔn)，誤差就會(huì)減小。為了更好運(yùn)用Meta分析估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，需要收集整理大量的研究文獻(xiàn)。為此，本研究在中國知網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺上以“土地利用變化”、“生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值”為關(guān)鍵詞，主題語檢索相關(guān)文獻(xiàn)，共查閱收集了487篇文獻(xiàn)。并根據(jù)研究所需數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)完整性對文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，獲取47篇文獻(xiàn)，共有229個(gè)數(shù)據(jù)作為Meta分析的樣本數(shù)據(jù)，研究地區(qū)涉及國內(nèi)23個(gè)省份和直轄市，分布樣本點(diǎn)見圖2。整理好并篩選出的文獻(xiàn)可利用信息，輸入到Excel中建立價(jià)值轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)根據(jù)所需要的變量將被逐一提取，包括文獻(xiàn)名、文獻(xiàn)作者、出版年份、出處、研究時(shí)間、研究區(qū)域、區(qū)域面積、評估方法、經(jīng)濟(jì)變量(人均GDP)、人口變量(人口密度)和各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值等信息。

圖2 研究樣本點(diǎn)分布

《中國土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)》的一級分類根據(jù)土地資源及其利用屬性將土地利用類型劃分為6類，即耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地。本研究依據(jù)上述分類系統(tǒng)，分為耕地、林地、草地、水域和未利用地，其中考慮到建設(shè)用地的生態(tài)負(fù)效應(yīng)，在這里就不包含建設(shè)用地的數(shù)據(jù)收集及其分析。

從圖3可以看出，根據(jù)獲取收集的數(shù)據(jù)，按土地利用類型分類的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，主要是為了減少研究分析中的誤差和錯(cuò)誤，因此選擇所選取樣本中的5種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，對每個(gè)變量的價(jià)值樣本數(shù)量、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行分析，選取符合適用于Meta分析的樣本數(shù)據(jù)。

圖3 不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和誤差棒

3 研究方法

3.1 Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移模型

生態(tài)學(xué)上應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移評估的Meta分析一般具有3個(gè)作用：(1) 對某一指定類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行評估；(2) 建立相關(guān)模型對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的影響因素進(jìn)行分析；(3) 通過構(gòu)建的Meta評估模型估算其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[18]。目前，國內(nèi)外學(xué)者針對構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的Meta回歸模型的相關(guān)研究做出了許多理論指導(dǎo)意見并提供了大量的寶貴經(jīng)驗(yàn)[19-21]。本文通過構(gòu)建Meta回歸模型，并研究分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移其相關(guān)因素的定量關(guān)系，根據(jù)土地利用類型劃分標(biāo)準(zhǔn)，共建立5個(gè)回歸方程式。Meta回歸模型的公式為：

Yn=bpXp+beXe+bsXs+btXt+bmXm+baXa

式中：Yn(n取1，2，…，5)分別為耕地、林地、草地、水域和未利用地的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[元/(hm2·a)]。b為相應(yīng)變量的回歸系數(shù)，解釋變量共有6個(gè)，其中Xp為數(shù)值型變量，表示人口密度；Xe為數(shù)值型變量，表示人均GDP；Xs為數(shù)值型變量，表示時(shí)間；Xt為虛擬變量，表示研究分區(qū)(Xt1為東部為Xt2：中部為Xt3為西部)；Xm為虛擬變量，表示評估方法(Xm1為直接法；Xm2為調(diào)整法；Xm3為綜合法；Xm4為其他法)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量數(shù)據(jù)的相關(guān)要求，對各個(gè)變量逐一進(jìn)行編碼和賦值，具體見表1。

表1 基于Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移的變量名稱及賦值

3.2 模型自變量選取

關(guān)于目前已有研究，土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移的研究一般會(huì)包括土地利用類型、評估方法、研究區(qū)面積、研究時(shí)間年代、所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合水平以及其他要素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化的影響。鑒于社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素在已有的相關(guān)文獻(xiàn)中略有欠缺，本文是在前人研究成果的基礎(chǔ)上又增加的要素，為研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化起到重要決定性作用。借鑒國內(nèi)外已有研究所用到的影響因素[22]，根據(jù)收集到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的具體情況，選擇適用于Meta回歸模型的相關(guān)自變量：

(1) 區(qū)域分區(qū)變量。不同地理位置的研究區(qū)所得的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值大小會(huì)有一定的差異，因此本文依據(jù)文獻(xiàn)獲取的實(shí)際數(shù)據(jù)和根據(jù)有關(guān)全國地理位置及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的劃分標(biāo)準(zhǔn)將分區(qū)變量分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)3個(gè)地區(qū)，從而分析不同地區(qū)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值影響程度的大小。

(2) 評估方法變量。在Meta分析的數(shù)據(jù)收集整理中，不同的文獻(xiàn)論文運(yùn)用不同的研究方法會(huì)得出不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估結(jié)果，所以需要考慮分析每一個(gè)評估方法得到研究結(jié)果所產(chǎn)生的影響。根據(jù)上述本文將評估方法分為直接法、調(diào)整法、綜合法和其他法，直接引用Costanza估算值和謝高地估算值的稱為直接法；根據(jù)不同研究地糧食價(jià)格和謝高地當(dāng)量因子等情況對單位面積價(jià)值進(jìn)行調(diào)整的稱為調(diào)整法；綜合利用直接法和調(diào)整法的稱為綜合法；利用費(fèi)用直接法、市場價(jià)值法等或運(yùn)用相關(guān)模型的統(tǒng)稱為其他法。

(3) 時(shí)間變量。大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的收集我們會(huì)發(fā)現(xiàn)每一篇論文評估時(shí)間都會(huì)不同，所以對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的研究需要考慮時(shí)間年代對價(jià)值轉(zhuǎn)移評估結(jié)果的影響。

(4) 人口變量。研究區(qū)域的人口變化會(huì)制約著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，我們要根據(jù)人口的數(shù)量進(jìn)行分析[23]。依據(jù)收集到的數(shù)據(jù)實(shí)際情況，也為了使Meta回歸模型數(shù)據(jù)庫更加豐富，或出現(xiàn)文獻(xiàn)中出現(xiàn)缺失的情況，再對每一個(gè)地區(qū)利用不同研究區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行人口密度的收集。

(5) 經(jīng)濟(jì)變量。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算的大小與所在區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著密不可分的關(guān)系，本文在建立數(shù)據(jù)庫時(shí)又結(jié)合研究區(qū)域的人均GDP，使得待研究區(qū)域價(jià)值評估的影響因素更全面，有助于增加生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)轉(zhuǎn)移價(jià)值的可靠性。數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計(jì)年鑒以及各研究區(qū)的國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

(6) 研究區(qū)面積變量。研究區(qū)面積表示所在區(qū)域的空間特征，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的產(chǎn)生依賴于各土地利用類型的面積，通過統(tǒng)計(jì)年鑒的查閱，收集文獻(xiàn)中47個(gè)區(qū)域面積數(shù)據(jù)。

4 價(jià)值轉(zhuǎn)移分析

4.1 Meta回歸模型的回歸結(jié)果

根據(jù)上述選取的自變量，利用線性回歸模型將所有數(shù)據(jù)代入SPSS 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以逐步回歸法作為模型的研究分析方法，以期得出依據(jù)不同變量的結(jié)果統(tǒng)一應(yīng)用于各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移模型。回歸結(jié)果見表2。

在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，需要將時(shí)間、人口密度、人均GDP和研究區(qū)面積等數(shù)值轉(zhuǎn)換為對數(shù)形式并進(jìn)行回歸分析，減小數(shù)據(jù)的整個(gè)值域中的不同區(qū)間的差異，主要是為了使所得到的數(shù)據(jù)易消除異方差問題[19]。同時(shí)也對線性回歸模型中解釋變量和被解釋變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行分析，以提高其運(yùn)用模型的精確度，使得回歸模型更具有合理性。

(1)耕地：

Y1=0.175Xp+0.061Xe+0.278Xs-0.173Xt1-0.358Xt2+0.225Xt3+0.647Xm1+0.531Xm2+1.243Xm4+0.052Xa

(2)林地：

Y2=0.077Xp+0.409Xe+0.141Xs+0.012Xt2+0.138Xt3-1.062Xm1-0.872Xm3+0.366Xm4+0.152Xa

(3) 草地：

Y3=0.285Xp+0.297Xe+0.416Xs-0.440Xt1-0.031Xt2+0.835Xt3-1.034Xm1+0.242Xm2-0.453Xm3+0.062Xa

(4)水域：

Y4=-0.503Xp+0.716Xe+0.111Xs-2.143Xt1-1.715Xt2+1.582Xt3-0.981Xm1+1.895Xm3-2.034Xm4+3.162Xa

(5) 未利用地：

Y5=-0.541Xp-0.383Xe+1.143Xs-0.743Xt2-0.662Xt3+0.594Xm1+0.638Xm3-0.725Xm4+0.486Xa

表2 土地利用類型Meta分析結(jié)果

通過對所有樣本數(shù)據(jù)的羅列整理，并利用SPSS 22.0計(jì)量軟件進(jìn)行回歸分析，得到各指標(biāo)因子的回歸分析結(jié)果。從而可以看出不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估結(jié)果的各項(xiàng)指標(biāo)中，對于單位面積價(jià)值量有的指標(biāo)因子呈正相關(guān)，也有的指標(biāo)因子具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，從而說明Meta回歸模型借助虛擬變量的應(yīng)用使得模型分析過程更加具體和完善，所得研究結(jié)果更為精確。

4.2 有效性檢驗(yàn)

對于運(yùn)用Meta回歸分析模型通過使用價(jià)值轉(zhuǎn)移方法得到實(shí)際研究成果后需要對該方法進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，主要是為了檢驗(yàn)價(jià)值轉(zhuǎn)移模型的樣本例子中的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與回歸方程分析研究得到的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值之間是否具有一致性[24]。本文采用預(yù)測轉(zhuǎn)移誤差的方法來對價(jià)值轉(zhuǎn)移模型的可靠性與有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，轉(zhuǎn)移誤差(TE)的一般計(jì)算公式為：

式中：Yobs表示樣本中直接列出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；Yest表示回歸方程計(jì)算的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。一般認(rèn)為，轉(zhuǎn)移誤差的值越小，說明價(jià)值轉(zhuǎn)移的相對差值也就越小，價(jià)值轉(zhuǎn)移評估越準(zhǔn)確。

關(guān)于轉(zhuǎn)移誤差的大小，目前國內(nèi)外研究普遍認(rèn)為誤差在20%～40%是較為合理的范圍[25-26]，本文根據(jù)不同土地利用類型的價(jià)值轉(zhuǎn)移回歸模型的結(jié)果對樣本中的每一個(gè)土地利用類型價(jià)值進(jìn)行檢驗(yàn)。通過計(jì)算，得到樣本中各土地利用類型價(jià)值轉(zhuǎn)移的轉(zhuǎn)移誤差范圍均在合理范圍，在回歸方程的樣本值中，樣本中整體價(jià)值轉(zhuǎn)移的平均轉(zhuǎn)移誤差為26.35%，根據(jù)得到的數(shù)據(jù)表明所構(gòu)建的Meta分析價(jià)值模型進(jìn)行價(jià)值轉(zhuǎn)移具有很好的價(jià)值與意義，因此可以進(jìn)行價(jià)值轉(zhuǎn)移。

4.3 延邊州價(jià)值轉(zhuǎn)移結(jié)果

結(jié)合不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值回歸方程中所得到的數(shù)據(jù)信息，需要對延邊州各縣市進(jìn)行各自變量的篩選與確定。其中方法變量，鑒于無法確定虛擬變量的評估方法，所以選取直接法、調(diào)整法、綜合法和其他法4種方法的平均值；關(guān)于區(qū)域變量，延邊州位于吉林省東部，屬于中國中部地區(qū)，因此區(qū)域變量選取中部地區(qū)；數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)收集至2018年，為便于比較將延邊州的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值統(tǒng)一到2018年，因此年代變量選為2018年；根據(jù)作為數(shù)值型變量的人口變量、社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量和研究區(qū)面積變量，通過延邊州相關(guān)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒和國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)查詢得到。

將待研究區(qū)的各自變量分別代入得到的價(jià)值轉(zhuǎn)移回歸模型中，可以得出延邊州1996年、2006年和2016年各土地利用類型的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)轉(zhuǎn)移價(jià)值，并且根據(jù)已有各土地利用類型的土地總面積可以得到轉(zhuǎn)移總價(jià)值(表3)及其變化趨勢(圖4)。并將價(jià)值轉(zhuǎn)移后的延邊州各縣市的土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行空間可視化表達(dá)[5]，并分成4個(gè)等級(圖5)。

表3 延邊州各土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移結(jié)果

圖4 土地利用類型轉(zhuǎn)移價(jià)值和延邊州總面積及轉(zhuǎn)移價(jià)值變化

利用Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移模型得出延邊州1996年、2006年和2016年3個(gè)時(shí)間段的各土地利用類型總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為10 239 885萬元、10 090 646萬元、10 121 093萬元。通過價(jià)值轉(zhuǎn)移模型得到，其中耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為192 584.99萬元、218 341.65萬元、215 392.97萬元，呈現(xiàn)“先增后減”的趨勢；林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為8 893 896.69萬元、8 797 362.51萬元、8 798 104.07萬元，呈現(xiàn)“先減后增”的趨勢，綜合分析耕地和林地的價(jià)值轉(zhuǎn)移，主要是1996—2006年耕地大幅度的增加，由于人口增多需要增加農(nóng)作物的種植，而從2006—2016年進(jìn)行“退耕還林”。草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為123 980.53萬元、109 842.88萬元、108 120.75元，1996—2006年迅速減少，到2016年趨勢緩慢；水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為1 027 440.21萬元、962 814.55萬元、997 439.72萬元；未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分別為1 983.67萬元、2 284.65萬元、2 035.78萬元；草地轉(zhuǎn)移價(jià)值的減少，水域轉(zhuǎn)移價(jià)值的“先減后增”以及未利用地轉(zhuǎn)移價(jià)值的“先增后減”這都也與耕地的增加有關(guān)，另一方面是因?yàn)槌擎?zhèn)現(xiàn)代化建設(shè)使得建設(shè)用地面積的增加，從而導(dǎo)致草地面積和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的減少。這些結(jié)果都與其他學(xué)者基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究得到的價(jià)值結(jié)果大致相同。針對回歸模型得出的結(jié)果與已有研究成果進(jìn)行對比，本文根據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)移模型得到的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與侯炎臻等[27]得出的延邊州研究成果有所差距，本文結(jié)果略有些偏高，這與研究方法和所選取的時(shí)間不同有一定的關(guān)聯(lián)。

綜上所述，延邊州1996—2016年各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化，以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)轉(zhuǎn)移總價(jià)值呈“先減后增”的趨勢。針對延邊州各土地利用類型的分布格局，為促進(jìn)城鎮(zhèn)化的發(fā)展，多年來進(jìn)行建設(shè)用地的擴(kuò)張，使得耕地、草地面積的減少，也是為區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化和土地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整帶來促進(jìn)作用，同時(shí)可提高整體生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展水平。因此，這都與城鎮(zhèn)化建設(shè)和生態(tài)保護(hù)有著密切的關(guān)系。

通過圖4看出，延邊州從1996—2016年，在各土地利用類型總面積減少14 780 hm2的情況下，總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)轉(zhuǎn)移價(jià)值有所提高，2016年較2006年總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增加了30 447萬元。不同土地利用類型面積的增加或減少，如土地利用類型中的耕地、草地和未利用地的減少，林地、水域的增加，都是以人類更好的生存和發(fā)展為基礎(chǔ)而變化。進(jìn)而說明，在生態(tài)保護(hù)和協(xié)調(diào)發(fā)展的背景下，合理規(guī)劃區(qū)域土地利用空間結(jié)構(gòu)可以增加生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值，提高土地利用生態(tài)效益，這不僅對人類社會(huì)福祉產(chǎn)生重要影響，還對研究區(qū)未來做出合理的土地利用規(guī)劃、實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和確保區(qū)域穩(wěn)定具有一定的價(jià)值和深遠(yuǎn)的意義[28]。

本文將價(jià)值轉(zhuǎn)移結(jié)果(表4)的2016年延邊州地區(qū)各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分等級進(jìn)行空間格局分析(圖5)。延邊州地區(qū)不同縣市的不同土地利用類型得到的各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值大小不同，我們通過區(qū)域等級劃分，具體分析比較延邊州區(qū)域尺度生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不同。以2016年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值具體分析研究區(qū)延邊州各縣市空間變化特征，也為延邊州區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提出合理的建議。

表4 2016年延邊州各土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值 萬元

圖5 2016年延邊州生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間格局

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分為4個(gè)等級，一級生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值最高，四級最低。將延邊州8個(gè)縣市的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值按4個(gè)等級進(jìn)行空間可視化表達(dá)。通過圖可以清晰看到敦化市的耕地、林地、草地和水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值相對于其他7個(gè)縣市都是最高的，延吉市是最低的。林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值除了最高的敦化市，汪清縣排名第二；草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值其中和龍市、汪清縣和安圖縣均為第二；水域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與耕地的空間格局大致相似，只有琿春市的水域價(jià)值等級高，僅次于敦化市；對于未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，安圖縣和琿春市排名最高，其次為敦化市和汪清縣。

5 結(jié)論與討論

本文根據(jù)獲取到的47篇土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評估的相關(guān)文獻(xiàn)樣本統(tǒng)計(jì)的評估結(jié)果構(gòu)建了價(jià)值轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫，基于Meta分析價(jià)值轉(zhuǎn)移方法建立Meta回歸分析價(jià)值轉(zhuǎn)移模型，并利用該模型估算了延邊州1996年、2006年和2016年跨時(shí)間尺度的土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。得到如下結(jié)論是：

(1) 通過建立的價(jià)值轉(zhuǎn)移模型，體現(xiàn)出不同變量對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量的變化，不同土地利用類型受到不同變量因素的影響[29]。基于以往的研究成果，添加社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，充分表現(xiàn)出在研究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化過程中起到重要作用。并利用轉(zhuǎn)移誤差(TE)評估了Meta回歸模型價(jià)值轉(zhuǎn)移的可行性，說明該方法是一種合理及有效的估算方法[24]。

(2) 通過Meta價(jià)值轉(zhuǎn)移模型估算的延邊州1996—2016年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值呈先減后增的總體趨勢。利用類型差異和時(shí)空差異具體分析，不同土地利用類型相互的變化，耕地的減少，轉(zhuǎn)變成林地的增加和延邊州空間生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的分布，西北部高，中部地區(qū)較低。

(3) 延邊州隨著時(shí)間的推移，在各土地利用類型總面積減少14 780 hm2的情況下，總生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值得到增加，從而達(dá)到合理優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)的目的，表征延邊州生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)目前趨于可持續(xù)發(fā)展的過程，并會(huì)帶動(dòng)長白山地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)。

近年來中國關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價(jià)值評估的研究文獻(xiàn)越來越多。但是在研究方法上不斷又有了新的認(rèn)識，所以不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫建立土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)服務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)移模型，克服實(shí)踐困難、數(shù)據(jù)量大的問題，對研究區(qū)域進(jìn)行價(jià)值評估有積極的意義。本文基于Meta回歸模型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值方程添加了社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和研究區(qū)面積的變量做出更全面、更具體的估算結(jié)果。

如何在更高層次上推進(jìn)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)與保護(hù)，如何在土地利用規(guī)劃時(shí)考慮不同土地利用類型的相互作用并協(xié)調(diào)好它們自身的關(guān)系，對不同時(shí)期不同區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化和布局，為保證區(qū)域內(nèi)城市土地利用的合理性與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)可持續(xù)發(fā)展的重要性做出更大的努力，增添人們對于生態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)識和為提升人類生態(tài)理念具有重要的價(jià)值和意義。