饒 宸 鄒自力,2 閔曹文

（1. 東華理工大學(xué) 測(cè)繪工程學(xué)院 江西南昌 330013; 2.東華理工大學(xué)長(zhǎng)江學(xué)院 江西撫州 344000;3.江西省應(yīng)急管理廳 江西南昌 330001）

1 引言

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得包括供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)以及支持服務(wù)等各項(xiàng)效益[1-2]，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估是目前可持續(xù)發(fā)展研究的重點(diǎn)之一，R.Constanza 等[3]最先提出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，謝高地等[4]結(jié)合中國(guó)實(shí)際地理氣候環(huán)境特征建立了“中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量”表。近幾年，國(guó)內(nèi)許多學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)環(huán)境價(jià)值評(píng)估進(jìn)行綜述，并對(duì)未來發(fā)展研究方向提出了看法[5-8]。本文選取東鄉(xiāng)區(qū)作為研究對(duì)象，研究了2009 年、2014 年、2019 年土地利用變化并通過Logistic-CAMarkov 模型結(jié)合地理環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等驅(qū)動(dòng)因素，預(yù)測(cè)2024 年土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化。

2 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)處理

2.1 研究區(qū)概況

東鄉(xiāng)區(qū)位于江西省東部，地處海西經(jīng)濟(jì)區(qū)和鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)兩大國(guó)家戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)區(qū)[9];下轄1 個(gè)街道、9 個(gè)鎮(zhèn)、4 個(gè)鄉(xiāng)、3 個(gè)墾殖場(chǎng)、1 個(gè)林場(chǎng)和1 個(gè)省級(jí)經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)。2017 年撤縣設(shè)區(qū)，2018 年，東鄉(xiāng)區(qū)實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）156.58 億元，總量排撫州市第2位，增長(zhǎng)8.6%，增幅排撫州市第2 位。

2.2 數(shù)據(jù)獲取及處理

選用研究區(qū)2009 年、2014 年和2019 年三期遙感影像（2009 年為L(zhǎng)andsat 5 TM 影像，2014 年、2019年為L(zhǎng)andsat 7 影像），數(shù)據(jù)來源為美國(guó)地質(zhì)勘探局官網(wǎng)（http://glovis.usgs.gov），為保證各年份分類效果一致，landsat 7 影像未使用15m 分辨率全色波段。參照我國(guó)土地利用分類系統(tǒng)[10]，結(jié)合東鄉(xiāng)區(qū)實(shí)際情況，將土地利用類型分為耕地、林地、水域、建設(shè)用地、未利用地，通過人機(jī)交互對(duì)遙感影像進(jìn)行解譯，kappa系數(shù)分別為89.27%，90.13%,和89.78%,分類結(jié)果可以用于研究。

選取地理環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等14 個(gè)參數(shù)作為驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行Logistic 回歸分析，包括海拔高度、坡度、距耕地距離、距林地距離、距水域距離、距建設(shè)用地距離、距未利用地距離、距鐵路距離、距道路距離、距河流距離、距行政中心，距各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心、GDP 密度、人口密度。從地理空間數(shù)據(jù)云（https://www.gscloud.cn/）獲取30m 分辨率數(shù)據(jù)高程（DEM）數(shù)據(jù)，利用ArcGIS提取坡度數(shù)據(jù)以及距離各地類數(shù)據(jù)，鐵路、道路、河流、區(qū)中心、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中心數(shù)據(jù)通過OSM（https://www.openstreetmap.org/）提取得到。人口數(shù)據(jù)和GDP 數(shù)據(jù)以及糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來自東鄉(xiāng)統(tǒng)計(jì)年鑒。

3 研究方法

3.1 Logistic 回歸模型

為研究自然及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等驅(qū)動(dòng)因子對(duì)研究區(qū)土地利用變化的影像，采用Logistic 回歸模型分析各影響因子與各地類土地利用變化的關(guān)系，其公式為：式（1）中Pi～單個(gè)柵格出現(xiàn)該土地利用類型的概率；Xi1，Xi2，Xin～～驅(qū)動(dòng)因素。

3.2 CA-Markov 模型

CA 和Markov 都為動(dòng)力學(xué)模型，二者有著各自的局限性，Markov 模型可以模擬土地利用各地類之間面積的變化，但無(wú)法具體到各地類空間分布；CA模型具有較強(qiáng)的空間關(guān)系以及模擬空間時(shí)空動(dòng)態(tài)演變的能力，但演變規(guī)則人為因素較大。通過Logistic回歸分析制定CA 模型演變規(guī)則，三者結(jié)合可以客觀的從數(shù)量和空間上進(jìn)行土地利用變化預(yù)測(cè)。

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值估算

為了估算東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，分析了謝高地等[4]和劉海等[11]在各地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值當(dāng)量之間的比例關(guān)系, 依照比例關(guān)系修正謝高地等提出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量，得出東鄉(xiāng)區(qū)當(dāng)量，見表1。謝高地等[4]提出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子等于每公頃糧食價(jià)格的七分之一，2009-2019 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)平均糧食產(chǎn)量為6615kg/hm2,平均糧食價(jià)格為2.56元/kg，計(jì)算得出東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值為2075.95 元/hm2, 進(jìn)而計(jì)算得出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)，見表2，東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算公式為：

其中Esv為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值；Esvn為生態(tài)系統(tǒng)中第n 項(xiàng)服務(wù)價(jià)值；Ai是i 類土地利用類型的面積；VCi是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)，VCni是i 類土地利用類型的第n 項(xiàng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

表1 東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表

表2 東鄉(xiāng)區(qū)土地利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù) 元/hm2

4 結(jié)果分析

4.1 土地利用變化分析

根據(jù)影像解譯數(shù)據(jù)，計(jì)算了2009 年-2019 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用類型的變化情況（表3）,可以看出東鄉(xiāng)區(qū)土地利用類型中水域、建設(shè)用地面積增加，而耕地、林地、草地、未利用地減少，2009 年-2019 年中建設(shè)用地變化幅度最大，年變化率達(dá)到了10.81%；其次是水域和未利用地，年變化率分別為7.3%和-8.29%，耕地和林地年變化率較小，10 年期間分別減少36.20hm2和22.21hm2，在2009 年-2019 年期間，未利用地面積先小幅增加后大幅減少。

表3 2009 年～2019 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用類型及年變化率 hm2,%

4.2 土地利用變化模擬

基于2014 年土地利用分類，分別提取各地類二元數(shù)值，并對(duì)14 個(gè)驅(qū)動(dòng)因子做標(biāo)準(zhǔn)化處理，將耕地、林地、水域、建設(shè)用地、未利用地作為因變量，14 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的驅(qū)動(dòng)因子作為自變量，進(jìn)行二元Logistic回歸分析，結(jié)果如表4 所示。6 次回歸結(jié)果ROC 檢驗(yàn)值均大于0.8，表明所選驅(qū)動(dòng)因子能夠有效解釋各地類空間分布。

表4 東鄉(xiāng)區(qū)各土地利用類型Logistic 回歸系數(shù)與ROC 檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)Logistic 回歸得到的系數(shù)，制定CA-Markov模型轉(zhuǎn)換規(guī)則，對(duì)2019 年土地利用類型分布進(jìn)行預(yù)測(cè)，Logistic-CA-Markov 模型對(duì)2019 年土地利用變化模擬的Kappa 系數(shù)為0.878，大于0.85；點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精度為82.35%，大于75%，模擬結(jié)果具有較高的可信度，可用于對(duì)東鄉(xiāng)區(qū)土地利用格局進(jìn)一步預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)得到2024 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用結(jié)果如圖1 所示。

圖1 2024 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用預(yù)測(cè)結(jié)果

4.3 Logistic-CA-Markov 模擬結(jié)果分析

根據(jù)2024 年模擬土地利用情況，計(jì)算了2014年-2024 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用類型的變化情況（表5），2014-2019 年，東鄉(xiāng)區(qū)建設(shè)用地、水域的面積增加，建設(shè)用地面積由64.88hm2增加到86.58 hm2，水域面積由34.25 hm2增加到38.64 hm2；耕地、林地、未利用地面積減少，耕地面積由474.66 hm2減少到465.16 hm2，林地面積由688.57 hm2減少到673.63 hm2，未利用地面積年變化率最大，達(dá)到-17.41%，面積由1.90 hm2減少到0.25 hm2。2019～2024 年，建設(shè)用地以及水域持續(xù)增加，建設(shè)用地面積增加到120.10 hm2，水域面積增加到54.52 hm2；耕地、林地以及未利用地持續(xù)減少，耕地在2019 年-2024 年期間面積減少到456.38 hm2，林地面積減少到633.23 hm2，未利用地面積減少到0.02 hm2。

表5 2014 年～2024 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)土地利用類型及年變化率 hm2

4.4 東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化分析

由表6 可知，2009 年～2024 年，東鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值先增后減，從2009 年的6172.52 萬(wàn)元增加到2014 年的6182.65 萬(wàn)元，然后持續(xù)減少至2024 年的6006.13 萬(wàn)元，生態(tài)系統(tǒng)變化幅度最大的是水域，由2009 年的260.67 萬(wàn)元增加到2024 年636.17 萬(wàn)元，耕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值持續(xù)減少，由2009 年的1322.30 萬(wàn)元減少到2024 年的1203.67 萬(wàn)元，林地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值持續(xù)減少，由2009 年的4589.03 萬(wàn)元降低至2024 年的4166.31 萬(wàn)元，未利用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值持續(xù)減少，由2009 年的0.52 萬(wàn)元減少到2024 年的0.01 萬(wàn)元。從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化率可以看出2009 年～2024 年期間，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體呈減少趨勢(shì)，并且生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的減少速度在加快，從2009 年～2014 年的0.16%到2014 年～2019年的-1.18%再到2019 年～2024 年的-1.7%。

表6 2009 年～2024 年?yáng)|鄉(xiāng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及變化率 萬(wàn)元

5 結(jié)論與討論

本文基于Landsat 遙感影像解譯得到2009 年、2014 年和2019 年三期土地利用數(shù)據(jù)，采用Logistic-CA-Markov 模型對(duì)2024 年土地利用情況進(jìn)行模擬，并根據(jù)R.costanza 提出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值以及謝高地等提出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量，針對(duì)東鄉(xiāng)區(qū)修正生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量，然后對(duì)東鄉(xiāng)區(qū)2009 年到2024 年期間土地利用變化以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化進(jìn)行分析，結(jié)果顯示2009 年到2024 年，東鄉(xiāng)區(qū)除建設(shè)用地和水域面積增加，其余各地類均有不同程度的減少，建設(shè)用地面積增加最多。根據(jù)修改后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量，計(jì)算出東鄉(xiāng)區(qū)2009 年、2014 年、2019 年、2024 年的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，2009 年到2024 年間，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值下降趨勢(shì)持續(xù)加快，東鄉(xiāng)區(qū)在加速城鎮(zhèn)化發(fā)展的同時(shí)應(yīng)注意各土地利用地類的合理規(guī)劃，穩(wěn)定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，保持可持續(xù)發(fā)展。由于影像解譯存在誤差以及當(dāng)量修正方法不同，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算會(huì)存在偏差，在之后的研究研究中應(yīng)擴(kuò)大研究時(shí)間跨度，找尋更合理的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值修正方法。