姜棟棟， 馬偉波， 鄒鳳麗， 李海東， 張龍江， 劉桂建

1.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)， 安徽 合肥 230026

2.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所， 江蘇 南京 210042

3.生態(tài)環(huán)境部華東督察局， 江蘇 南京 210019

4.武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院， 湖北 武漢 430079

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值(Ecosystem Service Value，ESV)核算可定量表達生態(tài)系統(tǒng)獲得的生命支持產(chǎn)品和服務(wù)[1]，是開展生態(tài)保護、自然資產(chǎn)核算和生態(tài)補償?shù)闹匾罁?jù)和基礎(chǔ)，是區(qū)域生態(tài)安全的重要指標(biāo)[2]，因此科學(xué)評估ESV可為區(qū)域發(fā)展政策的制定提供重要支撐[3]. 自從Costanza等[4]在1997年率先開展ESV核算研究以來，ESV引起普遍關(guān)注[5-9]. 以謝高地等[10]提出的中國ESV當(dāng)量為代表，通過當(dāng)量法測算ESV的相關(guān)研究被廣泛探索，如ESV與土地利用響應(yīng)[11-12]、ESV權(quán)衡與協(xié)同[13-14]、ESV驅(qū)動機制[15-23]等，研究成果為生態(tài)環(huán)境保護政策的制定提供了重要支撐作用[24-27]. 空間尺度是定量核算ESV的重要影響因素[25,28]，不同空間尺度下生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、過程和功能差異顯著，較大尺度易忽視內(nèi)部差異，而較小尺度則不能代表整體特征，因此不同空間尺度ESV響應(yīng)特征不同，同時所對應(yīng)的宏觀政策調(diào)控也不同. 黃木易等[29]研究表明，鄉(xiāng)鎮(zhèn)是大別山區(qū)ESV空間分異的特征尺度，ESV在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度信息量豐富.

在山區(qū)村鎮(zhèn)建設(shè)中，地形因子對聚落分布、水熱條件分配[30]、地質(zhì)災(zāi)害[31]，尤其對生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能[32-33]等有顯著的約束和影響. 關(guān)于縣域尺度ESV與地形梯度的研究指出，ESV在山區(qū)和平原有較大差異[34]，但對山區(qū)型鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV空間分異特征分析以及地形效應(yīng)還缺乏深入探索. 生態(tài)宜居是我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施的主要目標(biāo)之一，因此開展山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的ESV及其地形梯度效應(yīng)研究，分析不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV的功能差異和地形特征，解析山區(qū)型村鎮(zhèn)建設(shè)生態(tài)約束條件，對山區(qū)型鄉(xiāng)鎮(zhèn)開展“三生”空間優(yōu)化和生態(tài)服務(wù)功能提升具有重要意義.

為闡述影響村鎮(zhèn)建設(shè)的生態(tài)約束條件，分析山區(qū)型鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV地形效應(yīng)特征，筆者基于2000年和2018年2期土地利用數(shù)據(jù)，通過ESV評估、地貌、地表粗糙度和空間統(tǒng)計等方法，分析了鄉(xiāng)鎮(zhèn)域ESV時空變化及其地形效應(yīng)和空間關(guān)聯(lián)特征，以期為大婁山區(qū)水源涵養(yǎng)與生物多樣性保護功能區(qū)(簡稱“大婁山區(qū)”)[35]村鎮(zhèn)建設(shè)以及開展生態(tài)安全格局優(yōu)化和差異化功能調(diào)控政策的制定提供支撐.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

大婁山區(qū)位于川、滇、黔、渝三省一市接壤地帶(見圖1)，地理位置為26°35′N～28°10′N、104°60′E～107°12′E，總面積3.29×104km2，屬西南季風(fēng)區(qū)，降雨主要集中在北部，年均降雨為 1 080 mm，大婁山區(qū)地勢南高北低，海拔介于198～2 865 m之間. 大婁山區(qū)是赤水河與烏江水系、橫江水系的分水嶺以及重要的水源涵養(yǎng)區(qū)[30]，該地區(qū)中南部是典型的喀斯特山區(qū)，北部是丹霞地貌；受過度墾殖影響，局部地區(qū)水土流失嚴重. 大婁山區(qū)包括17個縣市，涉及357個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其中鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)邊界被完整包括的有293個. 2018年大婁山區(qū)內(nèi)人口總計 1 368.9 萬人，其中貴州省人口占比超過54%. 大婁山區(qū)中包含的四川省敘永縣、古藺縣，貴州省大方縣、赫章縣、納雍縣以及云南鎮(zhèn)雄縣、威信縣是我國集中連片特困區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平較低. 大婁山區(qū)土地利用以林地為主，耕地和草地次之，2018年林地總面積為1.80×104km2.

圖1 大婁山區(qū)水源涵養(yǎng)與生物多樣性保護重要區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)獲取

該研究中高程數(shù)據(jù)采用SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission)90 m的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Data，DEM)，通過SRTM官網(wǎng)(http:srtm.csi.cgiar.orgsrtmdata)下載.

2000年和2018年2期土地利用數(shù)據(jù)通過中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心獲取，空間分辨率為30 m，整體分類精度超過85%. 將原水域二級分類中的灘涂和灘地劃分為濕地類型，以滿足ESV核算中對土地利用類型和生態(tài)系統(tǒng)的劃分. 由表1可見，林地是大婁山區(qū)最主要的自然生態(tài)系統(tǒng).

表1 2000年和2018年大婁山區(qū)土地利用情況

該研究采用MODIS傳感器MOD173AH的植被凈初級生產(chǎn)力指數(shù)(Net Primary Production，NPP)數(shù)據(jù)對區(qū)域性服務(wù)功能價值系數(shù)進行修正. NPP數(shù)據(jù)經(jīng)鑲嵌、投影轉(zhuǎn)換、裁剪等預(yù)處理，單位為kgm2(以C計)，數(shù)據(jù)下載網(wǎng)址為https:e4ftl01.cr.usgs.govMOLTMOD17A3HGF.006.

糧食產(chǎn)量、播種面積、糧食價格等主要來源于《遵義市統(tǒng)計年鑒》《瀘州市統(tǒng)計年鑒》《重慶市統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒2018年》.

1.3 研究方法

該研究采用Costanza等[4]提出的當(dāng)量因子法對大婁山區(qū)ESV進行估算，計算公式：

(1)

該研究通過地區(qū)農(nóng)作物產(chǎn)值和面積校正地區(qū)ESV當(dāng)量因子，以及通過NPP食物生產(chǎn)、原材料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、維持養(yǎng)分循環(huán)、維持生物多樣性、提供美學(xué)景觀等8種服務(wù)功能價值系數(shù)當(dāng)量因子，無人力投資的自然生態(tài)系統(tǒng)輸出價值為農(nóng)田食物生產(chǎn)服務(wù)單價的17，標(biāo)準當(dāng)量修正公式：

(2)

式中：T為研究區(qū)糧食總價值，元，該研究價格水平參照《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒2018年》；X為研究區(qū)糧食播種面積，hm2.

NPP條件因子計算公式：

λ=BB0

(3)

Ek=λ×E0k

(4)

式中：λ為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量的區(qū)域修正系數(shù)；B0為全國平均NPP數(shù)值，kgm2(以C計)；B為大婁山區(qū)NPP平均值，kgm2(以C計)；Ek為第k類生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)過區(qū)域修正后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量；E0k為第k類生態(tài)系統(tǒng)全國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)當(dāng)量平均值，k=1,2,…,8，分別代表食物生產(chǎn)、原材料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、維持養(yǎng)分循環(huán)、維持生物多樣性、提供美學(xué)景觀服務(wù)功能. 2000—2018年，遵義市、瀘州市、畢節(jié)市和重慶市農(nóng)作物種植面積為 1 543.65×104hm2，對應(yīng)總產(chǎn)值為 2 848.83×108元，得到單位面積糧食產(chǎn)量的經(jīng)濟價值為 2 577.21元hm2. 2000—2018年全國NPP平均值為 4 327 kgm2(以C計)，大婁山區(qū)同期NPP平均值為 6 671 kgm2(以C計)，因此食物生產(chǎn)、原材料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、維持養(yǎng)分循環(huán)、維持生物多樣性、提供美學(xué)景觀功能修正系數(shù)均為1.54. 綜上，得到大婁山區(qū)單位面積生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)如表2所示.

表2 大婁山區(qū)單位面積生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)

Table 2 ESV coefficient per unit area in Dalou Mountain area 元(hm2·a)

表2 大婁山區(qū)單位面積生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)

一級類型二級類型耕地林地草地濕地裸地水域食物生產(chǎn)3 373.571 230.361 508.182 024.140.003 175.12供給服務(wù)原料生產(chǎn)1 587.562 817.922 222.591 984.450.00912.85水資源供給51.54953.57798.946 674.970.0021 365.07氣體調(diào)節(jié)2 659.179 326.927 818.747 540.9279.383 056.06調(diào)節(jié)服務(wù)氣候調(diào)節(jié)1 428.8127 901.3920 677.9914 288.050.009 088.79凈化環(huán)境396.897 898.126 826.5114 288.05396.8922 027.41水文調(diào)節(jié)695.859 046.019 844.9462 445.8077.32263 493.95土壤保持2 654.537 370.826 185.305 953.3651.542 396.81支持服務(wù)維持養(yǎng)分循環(huán)476.27873.16714.40714.400.00277.82生物多樣性515.9610 319.158 652.2131 235.2779.3810 120.70文化服務(wù)美學(xué)景觀238.134 524.553 810.1518 772.9139.697 501.23

(5)

(6)

式中：m為R半徑內(nèi)DEM柵格的數(shù)量；zp為第p個柵格處高程，m. 鑒于研究區(qū)山地地形復(fù)雜的特點，通過3～100個像元半徑單位的測試，最終選擇R為30個像元尺度，即半徑為 2 700 m的圓形卷積窗口，該尺度較好地兼顧了細分地貌與景觀. 地貌的變化源于坡面的變化，根據(jù)研究區(qū)實際情況，改進了Dickson等[37]對地貌的劃分方法，將大婁山區(qū)劃分為山脊、陡坡、緩坡和峽谷底. 地貌劃分綜合了高程、slope (研究區(qū)絕對數(shù)值坡度)以及TPI所蘊含的地形特征(見表3).

表3 基于TPI的地貌劃分

地表粗糙度定義為地表單元的曲面面積與其在水平面上的投影面積之比，粗糙度是反映地形起伏變化的宏觀地形因子，研究區(qū)內(nèi)所有坡度取正割計算后的平均值.

利用探索性空間數(shù)據(jù)分析大婁山區(qū)空間自相關(guān)系數(shù)，分析大婁山區(qū)ESV空間分布格局的空間集聚程度. 選擇Moran′s I測度ESV全局空間自相關(guān)特征，Gi*測度ESV變化的聚集與分異特征，即“熱點”與“冷點”分布格局[38]. 計算公式：

(7)

(8)

(9)

(10)

2 結(jié)果與討論

2.1 ESV時空變化特征

2.1.1ESV時間尺度變化

由表4可見：2000—2018年大婁山區(qū)ESV整體呈穩(wěn)定且微弱增長趨勢，由 1 891.44×108元增至 1 895.73×108元，增幅為0.23%. 從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能增幅來看，水文調(diào)節(jié)ESV增幅(1.63%)最大，增加了3.44×108元；水資源供給ESV增幅(1.6%)次之；而食物生產(chǎn)ESV降幅為1.34%，ESV減少了0.88×108元. 從ESV數(shù)值變化來看，2000—2018年水文調(diào)節(jié)ESV增值最大，從211.27×108元增至214.72×108元，增加了3.45×108元；而食物生產(chǎn)ESV降幅最大. 從2018年各單項ESV占總ESV比例來看，氣候調(diào)節(jié)ESV在2018年為592.46×108元，占大婁山區(qū)總ESV的31.25%；水資源供給占比(1.13%)最低，其ESV為21.36×108元. 2000—2018年大婁山區(qū)耕地面積減少了257.7 km2，導(dǎo)致食物生產(chǎn)和原材料生產(chǎn)服務(wù)功能降低，但林地、水域和濕地面積均增加，使得氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)和生物多樣性的ESV均增加，尤其是濕地面積增加使水文調(diào)節(jié)ESV增加了3.44×108元.

表4 2000—2018年大婁山區(qū)ESV時序變化

2.1.2ESV空間分布變化

由圖2(a)(b)可見，2018年大婁山區(qū)ESV較高的地區(qū)主要分布在大婁山區(qū)北部，與該地區(qū)以林地自然生態(tài)系統(tǒng)為主有關(guān)，主要涉及古藺縣、敘永縣和赤水市. 大婁山北部地區(qū)分布有赤水桫欏國家級自然保護區(qū)、長江上游珍稀特有魚類國家級自然保護區(qū)、赤水桫欏國家級自然保護區(qū)、四川畫稿溪國家級自然保護區(qū)和遵義習(xí)水中亞熱帶常綠闊葉林國家級自然保護區(qū)，保護區(qū)面積達 1 450 km2，得益于保護區(qū)的建立，古藺縣、敘永縣、赤水市、習(xí)水縣等地區(qū)林地資源得到了較好的保護. 因此，該地區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)在凈化環(huán)境、提供美學(xué)景觀、氣候調(diào)節(jié)和生物多樣性和水資源供給等方面ESV整體高于大婁山區(qū)其他鄉(xiāng)鎮(zhèn). ESV評估存在很多主觀因素，不同評價方法在考慮視角、參數(shù)選擇等方面的側(cè)重，使得評估結(jié)果存在較大差異，但得出的變化趨勢是一致的，不影響研究結(jié)果的相互比較. 王金鳳等[39-40]對我國西南地區(qū)的ESV研究結(jié)果與筆者所得ESV分布趨勢在整體上吻合.

圖2 大婁山區(qū)ESV分布格局

將2018年ESV劃分為5個區(qū)間，分別為0.3×106～3.0×106、3.0×106～4.5×106、4.5×106～5.5×106、5.5×106～6.5×106和6.5×106～8.8×106元km2〔見圖2(b)〕，分布在5個區(qū)間內(nèi)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)個數(shù)分別為18、65、121、111和40個. 分布在ESV為6.5×106～8.8×106元km2區(qū)間的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要集中在2個地區(qū)，一處是以赤水市習(xí)水縣為主體的川、黔交界處，包括元厚鎮(zhèn)、東皇鎮(zhèn)、黃荊鄉(xiāng)、官渡鎮(zhèn)、福寶鎮(zhèn)、四面山鎮(zhèn)等17個鄉(xiāng)鎮(zhèn)；另一處是匯川區(qū)、桐梓縣和綏陽縣相鄰的大婁山東北部邊緣地區(qū)，主要包括高坪鎮(zhèn)、毛石鎮(zhèn)、沙灣鎮(zhèn)、茅石鎮(zhèn)等12個鄉(xiāng)鎮(zhèn). 分布在ESV為0.3×106～3.0×106元km2區(qū)間的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布比較分散，主要包括大方縣順德街道、洪山街道等大婁山西北部邊緣鄉(xiāng)鎮(zhèn).

將ESV增幅超過3%、降幅超過3%的地區(qū)分別劃分為上升和下降地區(qū)，其余地區(qū)劃分為穩(wěn)定地區(qū). 由圖2(c)可見：2000—2018年大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV總體呈基本穩(wěn)定態(tài)勢，有309個鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV基本保持穩(wěn)定，面積為2.8×104km2，占大婁山區(qū)總面積的85.74%；有28個鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV呈下降趨勢，其中22個分布在貴州省，包括七星關(guān)區(qū)青場鎮(zhèn)等11個地區(qū)，赤水市復(fù)興鎮(zhèn)等3個地區(qū). 以云南省以勒鎮(zhèn)、貴州省復(fù)興鎮(zhèn)和茅臺鎮(zhèn)為例，自2016年以來，當(dāng)?shù)鼐_展了旅游等經(jīng)濟開發(fā)建設(shè)活動，土地利用格局發(fā)生了較大變化，因而對其ESV造成顯著影響. 而七星關(guān)區(qū)的清水鋪鎮(zhèn)位于省際毗鄰地區(qū)，近些年追求經(jīng)濟發(fā)展，耕地、林地、草地和濕地土地利用轉(zhuǎn)移頻率較高，其中濕地轉(zhuǎn)化為耕地開展農(nóng)業(yè)發(fā)展是其土地利用格局變化的主要因素. 有20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV呈上升趨勢，且鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布較散，主要分布在貴州省(15個)，增幅最大的2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為重慶市的永新鎮(zhèn)和云南省的赤水源鎮(zhèn)，ESV增幅均超過10%. 云南省赤水源鎮(zhèn)ESV上升的主要原因來自于赤水河下游經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)對上游地區(qū)的補償措施，促使其在保持較好的生態(tài)環(huán)境狀況下開展以煙葉種植和高原經(jīng)濟作物為主的產(chǎn)業(yè). 其他ESV上升鄉(xiāng)鎮(zhèn)在不同程度上保持了土地利用格局變化較小的特征.

2.1.3單項ESV的空間分布

由圖3可見：凈化環(huán)境ESV、提供美學(xué)景觀ESV、氣候調(diào)節(jié)ESV和生物多樣性維護ESV雖然價值量差異較大(以氣候調(diào)節(jié)ESV最高，提供美學(xué)景觀ESV最低)，但分布態(tài)勢相似；同時，食物生產(chǎn)ESV、維持養(yǎng)分循環(huán)ESV、原材料生產(chǎn)ESV分布格局相似，整體價值量水平較低，且與凈化環(huán)境ESV、提供美學(xué)景觀ESV、氣候調(diào)節(jié)ESV和生物多樣性ESV的分布態(tài)勢相反. 土地利用格局是影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其價值的重要因素，其中，凈化環(huán)境ESV、提供美學(xué)景觀ESV、氣候調(diào)節(jié)ESV和生物多樣性維護ESV較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其土地利用類型主要以林地為主；而食物生產(chǎn)ESV、維持養(yǎng)分循環(huán)ESV、原材料生產(chǎn)ESV較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，其土地利用類型主要以耕地為主. 氣體調(diào)節(jié)ESV和土壤保持ESV在空間上呈相似的分布格局.

圖3 大婁山區(qū)2018年11種鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV空間分布

由于大婁山區(qū)中敘永縣等7個縣是我國集中連片特困區(qū)，近年來為積極脫貧，在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展從低水平急劇增加的過程中，建設(shè)用地擴張迅猛，且土地利用在林地耕地和草地之間轉(zhuǎn)換頻率增加，ESV整體保值壓力增大；同時，經(jīng)實地調(diào)研，大婁山區(qū)內(nèi)的貴州省水土保持功能整體較好，而云南省鎮(zhèn)雄縣和威信縣的水土流失問題較為嚴重. 若這種發(fā)展趨勢不被糾正，生態(tài)系統(tǒng)將無法支撐社會經(jīng)濟的可持續(xù)性發(fā)展，需結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)特征和ESV格局制定公共服務(wù)政策[41].

2.2 ESV地形效應(yīng)

2.2.1地形地貌

通過自然斷點法將地表粗糙度值按[1.01～1.03)、[1.03～1.05)、[1.05～1.07)、[1.07～1.09)、[1.09～1.13)劃分為5個等級，分別用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ表示，5個地表粗糙度等級內(nèi)分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)分別為43、106、104、78和24個〔見圖4(a)〕. 依據(jù)坡度和TPI結(jié)果，將大婁山區(qū)劃分為4種地貌〔見圖4(b)〕，結(jié)合表4可知，峽谷底、緩坡、陡坡和山脊區(qū)域的面積分別為 3 318.87、13 581.62、12 979.76 和 3 030.36 km2，以緩坡和陡坡面積占比最高，分別為41.27%和39.44%.

圖4 大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度地表粗糙度和地貌劃分

2.2.2地貌效應(yīng)

由表5可見：在大婁山區(qū)4種地貌類型中，以緩坡區(qū)域的ESV最高(2018年)，為811.69×108元；陡坡區(qū)域的ESV最低(2018年)，為158.65×108元. 2000—2018年緩坡區(qū)域ESV增加了17.15×108元，而陡坡區(qū)域ESV下降了15.92×108元，山脊和峽谷底ESV變化較小. 2018年，區(qū)域單位面積ESV由高到低依次為峽谷底(0.21×108元km2)>山脊(0.07×108元km2)>緩坡(0.06×108元km2)>陡坡(0.01×108元km2). 由于水域和濕地價值系數(shù)較高的土地類型主要分布在大婁山區(qū)峽谷底區(qū)域，所以峽谷底單位面積生態(tài)服務(wù)功能極高.

表5 大婁山區(qū)ESV地貌效應(yīng)

2.2.3地表粗糙度效應(yīng)

由表6可見：2018年大婁山區(qū)地表粗糙度以Ⅲ級ESV最高，為630.24×108元；以Ⅴ級區(qū)域的ESV最低，為141.11×108元. 2000—2018年地表粗糙度Ⅲ級區(qū)域ESV增加了5.68×108元，增幅為0.91%，而Ⅰ級區(qū)域ESV下降了3.28×108元，Ⅲ和Ⅱ級區(qū)域分別增加了5.68×108和2.47×108元，其中Ⅲ級區(qū)域增幅最大，達0.91%.

表6 大婁山區(qū)ESV地表粗糙度效應(yīng)

去除大婁山區(qū)邊緣面積低于10 km2的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，繪制2018年鄉(xiāng)鎮(zhèn)地表粗糙度與ESV散點圖以分析二者之間的線性關(guān)系. 由圖5可見，大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)粗糙度與單位面積ESV呈線性相關(guān)，隨著地表粗糙度的增加ESV呈增長趨勢，二者之間的擬合優(yōu)度R2為0.49.

圖5 大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度單位面積ESV與地表粗糙度散點圖

大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)地表粗糙度與ESV擬合優(yōu)度低于楊鎖華等[34]以長江中游地區(qū)縣域尺度地形起伏度與ESV的擬合優(yōu)度(R2為0.53)，主要原因是長江中游地區(qū)范圍超過50×104km2，其中山地平原等地理特征差異顯著，因此地形起伏度指標(biāo)設(shè)置合理；而筆者前期試驗中地形起伏度對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度不夠敏感，選擇地表粗糙度則能在一定程度指示ESV的地形效應(yīng).

2.3 ESV空間統(tǒng)計

2.3.1空間自相關(guān)

由表7可見，2000年和2018年大婁山區(qū)ESV全局Moran′s I值分別為0.111和0.109，且P值均小于0.05，表明研究區(qū)有顯著的空間自相關(guān)性和空間聚集效應(yīng). Moran′s I值為正值，但數(shù)值較小，表明研究區(qū)ESV的空間分布具有一定程度的正向自相關(guān)性，即大婁山區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV在空間上具有一定的聚集性，高值區(qū)趨于聚集，低值區(qū)趨于相鄰. 2000—2018年全局Moran′s I值達到0.140，且P值小于0.05，說明在2000—2018年大婁山區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV的空間自相關(guān)性整體呈增強趨勢，即2000—2018年大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的社會經(jīng)濟發(fā)展導(dǎo)致ESV的空間分布聚集性不斷增強.

表7 大婁山區(qū)ESV全局相關(guān)性

2.3.2ESV變化冷點與熱點

由圖6可見：2000年大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV分布有通過99%置信度的熱點，主要分布在大方縣的順德街道和七星關(guān)區(qū)岔河鎮(zhèn)等. 2018年，大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度冷點熱點呈一定程度的聚集，總體上有3個冷點集聚區(qū)和5個熱點集聚區(qū). 冷點集聚區(qū)主要分布在原2000年熱點集聚區(qū)的周邊地區(qū)，主要涉及六龍鎮(zhèn)等16個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，這些地區(qū)逐漸由不顯著性冷點轉(zhuǎn)換為顯著性冷點；熱點集聚區(qū)主要分布在后山鎮(zhèn)、太平鎮(zhèn)、榕右鄉(xiāng)、柏林鎮(zhèn)和雙木鎮(zhèn)為中心的地區(qū)，涉及34個鄉(xiāng)鎮(zhèn). 2000—2018年，鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV變化主要有5個空間熱點聚集區(qū)和2個冷點聚集區(qū)，熱點聚集區(qū)涉及36個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，冷點聚集區(qū)涉及19個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，且在大婁山區(qū)東北部以溫水鎮(zhèn)和高大坪鄉(xiāng)為中心的熱點聚集區(qū)呈一定的區(qū)域連通趨勢，即大婁山區(qū)東北部地區(qū)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)在2000—2018年ESV變化呈較強的空間聚集態(tài)勢.

圖6 2000—2018年大婁山區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV冷點和熱點空間分布

3 結(jié)論

a) 2000—2018年大婁山區(qū)ESV整體呈穩(wěn)定且微弱增長趨勢，由 1 891.44×108元增至 1 895.73×108元；有28個鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV呈下降趨勢，其中22個分布在貴州省.

b) 在大婁山區(qū)4種地貌類型中，以緩坡區(qū)域的ESV最高(2018年)，為811.69×108元；而區(qū)域單位面積ESV以峽谷底最高，為0.21×108元km2. 2000年和2018年大婁山區(qū)ESV全局Moran′s I值分別為0.111和0.109，且P值均小于0.05，表明研究區(qū)有顯著的空間自相關(guān)性和空間聚集效應(yīng). 2000—2018年，鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV變化主要有5個空間熱點聚集區(qū)和2個冷點聚集區(qū)

c) 建議對大婁山區(qū)28個ESV下降的鄉(xiāng)鎮(zhèn)、大婁山區(qū)ESV冷點聚集區(qū)所涉及的鄉(xiāng)鎮(zhèn)、大婁山區(qū)Ⅲ級地表粗糙度和緩坡重疊區(qū)域應(yīng)優(yōu)先開展“三生”空間優(yōu)化，實施“山水林田湖草”系統(tǒng)性生態(tài)保護修復(fù)工程，加強對濕地、水域和林地等高ESV的保護與恢復(fù)，維護和強化大婁山區(qū)水源涵養(yǎng)和生物多樣性生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，引導(dǎo)土地利用向ESV保值或增值方向發(fā)展.

d) 該研究在ESV評估時僅分析了2000年和2018年2個時間節(jié)點，此期間逐年份ESV及其地形和空間特征的信息捕捉不足，后期應(yīng)積極補充相關(guān)資料數(shù)據(jù)，開展時間序列分析，挖掘時間尺度上鄉(xiāng)鎮(zhèn)ESV特征信息，總結(jié)鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度ESV功能提升策略.