楊光宗，呂 凱，李 峰

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)鄉(xiāng)村調(diào)查研究院，山西 太原 030031）

1 引言

聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估計(jì)劃（Millennium Ecosystem Assessment, MIA）將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)（ecosystem service）定義為生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能直接或間接對(duì)人類產(chǎn)生的福祉，并概括為供給（如食品、淡水和纖維）、調(diào)節(jié)（空氣和水凈化、氣候調(diào)節(jié)和病蟲害控制）、文化（娛樂、教育和精神充實(shí)）和支持（土壤形成、營養(yǎng)循環(huán)）服務(wù)，可作為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的核心指標(biāo)[1]。中國在過去幾十年追求經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的過程中，產(chǎn)生了許多環(huán)境問題，如生物多樣性損失、生態(tài)系統(tǒng)和土地資源大規(guī)模退化[2]。為了應(yīng)對(duì)上述問題，中國正在為提高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)并增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（Ecosystem Service Value, ESV）而努力，ESV評(píng)估是對(duì)國土資源和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行資本量化[3]。土地利用/覆被變化（Land Use/Cover Change, LUCC）是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與自然耦合的結(jié)果，是影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的主要驅(qū)動(dòng)力，LUCC通過從結(jié)構(gòu)、質(zhì)量、過程等幾方面深刻影響生態(tài)系統(tǒng)，從而驅(qū)動(dòng)著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)發(fā)生變化[4-7]。LUCC及ESV的空間量化與協(xié)同研究正逐漸成為生態(tài)學(xué)和地理學(xué)的研究熱點(diǎn)[8]。因此，開展ESV評(píng)估對(duì)優(yōu)化土地利用類型、制定差異化的生態(tài)補(bǔ)償政策以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡具有重要意義。

目前關(guān)于ESV的研究主要集中在土地利用變化時(shí)空對(duì)比分析[9]、ESV評(píng)估[10-11]以及將二者結(jié)合分析[12-14]，對(duì)ESV空間格局量化評(píng)估較少[15-17]。梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)ESV評(píng)估的尺度主要集中在流域尺度[18]、行政區(qū)尺度[19-20]、國土安全尺度[21-22]、典型地區(qū)[23-24]，尺度往往具有依賴性，在這些尺度上開展ESV評(píng)估存在空間信息表達(dá)不足的缺點(diǎn)。已有研究多聚焦于宏觀尺度，而對(duì)微觀尺度的關(guān)注不夠。相關(guān)ESV評(píng)估研究結(jié)果不精細(xì)化、普適度較低、空間表達(dá)欠缺。此外ESV隨著尺度變化并在更細(xì)的尺度上具有粒度與幅度效應(yīng)，會(huì)影響ESV的準(zhǔn)確評(píng)估，進(jìn)而對(duì)國土空間管控與利用產(chǎn)生一定影響。部分學(xué)者基于3 km×3 km、10 km×10 km、25 km×25 km格網(wǎng)尺度開展ESV的研究，相比流域及行政區(qū)等尺度得到了更為精細(xì)的結(jié)果。本文基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值和空間自相關(guān)經(jīng)典分析方法對(duì)土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行時(shí)空變化分析，并根據(jù)相關(guān)結(jié)果提出國土空間用途管制策略，可為國土空間格局優(yōu)化、編制相關(guān)專項(xiàng)規(guī)劃與用途管制、制定差異化生態(tài)補(bǔ)償方案提供依據(jù)。

隨著鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)被提升為國家級(jí)生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)，作為環(huán)鄱陽湖重要城市，南昌市的土地利用方式將影響到區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。有研究表明，鄱陽湖地區(qū)生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)并不高，這與生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的重要城市發(fā)展方式密切相關(guān)[25]。目前針對(duì)鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的ESV相關(guān)研究較少，特別是以格網(wǎng)更為精細(xì)的尺度研究，因此以經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)最為重要的南昌市開展相關(guān)研究具有科學(xué)意義與現(xiàn)實(shí)意義。綜上，本文以南昌市為研究區(qū)，基于格網(wǎng)尺度從土地利用角度分析ESV的動(dòng)態(tài)變化特征以及近10年來土地利用變化對(duì)ESV的影響，深入揭示LUCC與ESV時(shí)空變化相關(guān)空間關(guān)系，為南昌市政府制定差異化的生態(tài)補(bǔ)償政策、調(diào)整國土空間用地布局、助力鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)等提供智庫咨詢和理論支撐。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域

南昌市位于江西省北部（115°27′E～116°35′E，28°10′N～29°11′N），鄱陽湖西南岸，地處贛江、撫河下游，下轄4縣5區(qū)即西湖區(qū)、青山湖區(qū)、東湖區(qū)、青云譜區(qū)、灣里區(qū)、安義縣、進(jìn)賢縣、新建縣及南昌縣，總面積為7 194.61km2。2018年南昌市城鎮(zhèn)化率75.38%，GDP為5 239.17億元，是鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、人口最密集、城鎮(zhèn)化率最高地區(qū)。近年來，工業(yè)化城市化加快，建設(shè)用地面積年均增長1 000 hm2[26]，建設(shè)占用大量非農(nóng)用地，生態(tài)用地不斷萎縮，生態(tài)環(huán)境日益脆弱，生態(tài)文明建設(shè)愈加重要，開展ESV評(píng)估對(duì)實(shí)現(xiàn)生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

2.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

基于研究區(qū)遙感解譯數(shù)據(jù)進(jìn)行ESV評(píng)估，2009年、2013年以及2018年土地利用數(shù)據(jù)以Landsat-8遙感影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，為30 m×30 m的分辨率，在選取遙感影像數(shù)據(jù)時(shí)為了減少誤差將云量控制在10%以下。然后利用ENVI5.3對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行輻射校正和幾何校正、裁剪等預(yù)處理，并采用基于CART算法的決策樹分類方法，結(jié)合野外實(shí)測(cè)及參考國家標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 21010—2017）將研究區(qū)分為建設(shè)用地、耕地、林地、草地、水域、未利用地6個(gè)類別。Kappa系數(shù)均在92%以上，精度達(dá)到研究要求。

非遙感數(shù)據(jù)主要包括南昌市土地利用現(xiàn)狀圖，糧食單產(chǎn)、總產(chǎn)量、總產(chǎn)值均來自于南昌市統(tǒng)計(jì)年鑒（2009—2018）以及政府統(tǒng)計(jì)公報(bào)。根據(jù)COSTANZA[27]和謝高地等[28]確定的ESV系數(shù)，結(jié)合單位面積ESV的研究結(jié)果及南昌市具體情況，以南昌市2009—2018年平均糧食單產(chǎn)和糧食平均單價(jià)為基準(zhǔn)。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[29]和區(qū)域自然情況，以人類零投入的自然系統(tǒng)提供的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的七分之一為依據(jù)，并根據(jù)市場(chǎng)調(diào)節(jié)系數(shù)計(jì)算出南昌市一個(gè)當(dāng)量因子的價(jià)格為3 383.17元/hm2。參照式（1）計(jì)算得到南昌市單位面積土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（表1）。

表1 南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)Tab.1 Value coef fi cient of ecosystem service in Nanchang city （元/hm2）

式（1）中：ESV代表研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量（總量）；VCi代表第i類土地利用類型的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（當(dāng)量/hm2）；Ai代表第i類土地利用類型的面積（hm2）；n為研究區(qū)所有土地利用類型個(gè)數(shù)。

2.3 研究方法

2.3.1 土地利用變化動(dòng)態(tài)度模型個(gè)數(shù)

為了更加準(zhǔn)確的表達(dá)土地利用變化幅度，可以利用土地利用變化動(dòng)態(tài)度模型，計(jì)算某用地面積在研究時(shí)期內(nèi)的變化量[30]，計(jì)算公式為：

式（2）—式（3）中：Ua和Ub為研究區(qū)基期年和末期年任一土地利用類型的面積；T為時(shí)間長度；K為土地利用動(dòng)態(tài)度；Qm為多樣性指數(shù)；xi為研究區(qū)內(nèi)第i種土地利用類型面積。

2.3.2 基于格網(wǎng)的ESV空間表達(dá)

格網(wǎng)是微觀尺度下量化土地利用時(shí)空演變的有效評(píng)估單元，作為表達(dá)空間分布格局的重要方法和手段，基于格網(wǎng)尺度下對(duì)ESV開展研究，可以定量分析土地利用空間異質(zhì)性和精細(xì)化表達(dá)土地利用空間信息。結(jié)合南昌市地形特征、面積大小和地勢(shì)海拔等因素，參考相關(guān)文獻(xiàn)[31]的基礎(chǔ)上構(gòu)建了500 m×500 m、1 km×1 km、2 km×2 km格網(wǎng)作為預(yù)選評(píng)價(jià)單元，并借助ArcGIS 10.2軟件Greate Fishnet、Dissolve、Clip、Merge等分析工具，最終確定了1 km×1 km大小的格網(wǎng)，共計(jì)7 569個(gè)。以每一個(gè)格網(wǎng)內(nèi)的土地利用類型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別計(jì)算小格網(wǎng)內(nèi)每一種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，最后相加得到格網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。具體公式如下：

式（4）—式（5）中：ESVn為每一個(gè)格網(wǎng)單元內(nèi)第n類土地利用類型的ESV；Smn為第m個(gè)格網(wǎng)第n種土地利用類型的面積（hm2）；LUm為第m種土地利用類型的ESV系數(shù)；k為土地利用類型個(gè)數(shù)。

2.3.3 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)方法普遍用于測(cè)度某種屬性的空間分布及其臨近地區(qū)存在的某種相關(guān)性及相關(guān)程度的方法，可以直觀地表達(dá)某類空間現(xiàn)象的差異性和關(guān)聯(lián)性[32]。全局空間自相關(guān)是通過計(jì)算Moran’s I指數(shù)來揭示南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間相關(guān)性的總體趨勢(shì)，如式（6），莫蘭指數(shù)的值為[-1，1]，值大于0表示空間正相關(guān)，值越大正相關(guān)性越顯著，空間集聚性越強(qiáng)，值小于0表示空間負(fù)相關(guān)，值越小負(fù)相關(guān)性越顯著。局部空間自相關(guān)是反映某種屬性的局部空間相關(guān)性特征，Moran’s Ii指數(shù)值大于0表示高—高或低—低集聚，值小于0表示高—低或低—高聚集，如式（7）。

式（6）—式（8）中：n為空間單元個(gè)數(shù)；xi、xj分別表示第i、j個(gè)空間單元的ESV值；x為ESV的平均值；wij為空間權(quán)重矩陣；m0為方差。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)變化

2009—2018 年，南昌市土地利用類型主要為耕地、林地、水域和建設(shè)用地，3個(gè)時(shí)期4種地類面積之和占南昌市總面積的90.53%、90.80%和91.65%（表2）。鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)在2009年上升為國家戰(zhàn)略規(guī)劃以后，南昌市作為鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的核心城市，建設(shè)用地面積近10年間共增加了16 845.16 hm2，占總面積2.34%，成為增加值最大的土地利用類型，其中水域面積近10年增加了2 369.82 hm2，占總面積0.33%；說明南昌市近年來城市化、工業(yè)化進(jìn)程加快的同時(shí)也更加注重生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)同。

表2 2009—2018年南昌市土地利用動(dòng)態(tài)變化Tab.2 Dynamic changes of land use in Nanchang City from 2009 to 2018

近10年，耕地面積共減少6 642.38 hm2，是減少面積最多的一種類型，約占總面積的0.92%，這表明南昌市的耕地保護(hù)壓力較大；林地、草地、未利用地分別減少4 477.86 hm2、4 184.17 hm2和3 910.57 hm2，非農(nóng)用地持續(xù)減少，表明人類活動(dòng)對(duì)土地利用變化的影響逐漸加強(qiáng)，生態(tài)保護(hù)壓力增加；這與城市化、工業(yè)化加速推進(jìn)以及耕地占補(bǔ)平衡政策執(zhí)行不徹底相關(guān)。

3.2 土地利用變化動(dòng)態(tài)度和多樣性指數(shù)分析

3.2.1 土地利用變化動(dòng)態(tài)度分析

土地利用變化動(dòng)態(tài)度是反映土地利用變化速度的百分率，是表征人類活動(dòng)對(duì)自然環(huán)境的影響程度，根據(jù)式（2）及表2，得到南昌市土地利用變化動(dòng)態(tài)度K（表3）。

表3 2009—2018年南昌市土地利用變化動(dòng)態(tài)度Tab.3 Dynamic attitudes of land use change in Nanchang City from 2009 to 2018

由表3可知，首先南昌市2009—2018年期間各土地利用類型變化動(dòng)態(tài)度整體較小，其中草地變化最大，為負(fù)數(shù)（-0.65%）；耕地變化最小，為負(fù)數(shù)（-0.02%）；說明草地面積年比例減少最多，耕地面積年比例減少最小，其中建設(shè)用地（0.15%）和水域（0.04%）為正數(shù)，表明建設(shè)用地面積年比例增加最多，其次是水域，林地和未利用地面積年比例減少相對(duì)較少。就年變化量來說，10年間減少最多的為耕地，其次為林地，分別達(dá)到664.24 hm2和447.79 hm2。此外2009—2013年這個(gè)階段，未利用地的變化動(dòng)態(tài)度減少最大，耕地的變化動(dòng)態(tài)度減少最小，建設(shè)用地呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。2013—2018年這個(gè)階段，草地的變化動(dòng)態(tài)度減少最多，水域和耕地的變化動(dòng)態(tài)度較少最小，建設(shè)用地相比上一階段增量更多。近年來國家雖然嚴(yán)格實(shí)行耕地保護(hù)制度，但是隨著城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及“官員晉升錦標(biāo)賽”，地方政府在與中央政府博弈中采取諸如耕地占補(bǔ)平衡及耕地指標(biāo)補(bǔ)充等靈活措施侵占局域內(nèi)一些耕地，這使得本地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值減少。

3.2.2 多樣性指數(shù)分析

根據(jù)式（2），計(jì)算得到南昌市各土地利用類型的多樣性指數(shù)，2009年、2013年、2018年分別為0.647 8、0.641 2和0.625 9。3個(gè)時(shí)期的土地利用多樣性指數(shù)均大于0.6，表明近10年來南昌市的土地利用結(jié)構(gòu)相對(duì)較為穩(wěn)定，土地多元化程度仍然處于中等水平，但土地利用多樣性指數(shù)正在持續(xù)緩慢下降，其中最主要原因是建設(shè)用地面積持續(xù)增加，建設(shè)占用耕地面積增加以及耕地的撂荒加劇，意味著南昌市在接下來的土地利用過程中，應(yīng)重視土地利用占補(bǔ)平衡、優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、提高土地利用效率。

3.3 ESV空間分布格局特征

根據(jù)南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)（表1），計(jì)算得到2009—2018年南昌市的ESV（表4），結(jié)果表明，ESV總體呈先增加再下降趨勢(shì),這段時(shí)間內(nèi)，由于南昌市城鎮(zhèn)化工業(yè)化快速發(fā)展，ESV整體呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，2009—2013年ESV由353.91億元增加到356.33億元，共增加了2.42億元。2013—2018年ESV由356.33億元減少到351.79億元，共減少了4.55億元。2009—2018年，ESV由353.91億元減少到351.79億元，共減少2.12億元；這表明南昌市近十年來，城市建設(shè)占用面積的不斷增大，進(jìn)一步侵占了相關(guān)生態(tài)用地進(jìn)而導(dǎo)致ESV呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，土地利用結(jié)構(gòu)需要更加優(yōu)化。但隨著高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展及生態(tài)文明指引下的新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，三期格網(wǎng)的ESV平均值為1.72×105元、1.76×105元和1.74×105元，ESV下降趨勢(shì)在將來會(huì)一定程度上得到控制。

表4 2009—2018年南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量及變化Tab.4 Values and changes of ecosystem service in Nanchang City from 2009 to 2018

2009—2018 年南昌市食物生產(chǎn)價(jià)值量持續(xù)下降，這與近10年來，南昌市耕地面積持續(xù)減少相關(guān)，水資源供給與水文調(diào)節(jié)價(jià)值量呈現(xiàn)先增加再減少的趨勢(shì)，這與鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)與“昌九一體化”相關(guān)，在政策初期，各級(jí)地方政府能夠有效執(zhí)行，但經(jīng)濟(jì)增長壓力、城市化工業(yè)化的因素影響，土地利用結(jié)構(gòu)則需進(jìn)一步優(yōu)化。其中水資源供給與水文調(diào)節(jié)是占比最大的兩項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，這與南昌市水域面積占比較大相關(guān)，結(jié)果進(jìn)一步揭示了南昌市的耕地和水域?qū)ι鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值具有重要影響。

根據(jù)自然斷點(diǎn)法將南昌市ESV劃分為5個(gè)區(qū)域，分別為高值區(qū)、較高值區(qū)、中值區(qū)、較低值區(qū)、低值區(qū)（圖1）。從空間格局分布上看，高值區(qū)主要位于軍山湖、青嵐湖、南磯鄉(xiāng)濕地以及贛江撫河區(qū)，較高值區(qū)集中在灣里區(qū)及西北角，中值區(qū)與較低值區(qū)交錯(cuò)分布，低值區(qū)主要位于中心城區(qū)，這區(qū)域主要為建設(shè)用地，表明ESV與建設(shè)用地呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，受人類活動(dòng)的影響較大。2009—2018年高值區(qū)面積持續(xù)減少，低值區(qū)面積持續(xù)增加（表5）；南昌市ESV主要集中在中值區(qū)和較低值區(qū)，這表明南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體上偏低，在未來土地利用上應(yīng)更重視生態(tài)用地的保護(hù)。

圖1 2009—2018年南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值空間分布Fig.1 Spatial distribution of ESV in Nanchang City from 2009 to 2018

表5 2009—2018年南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分區(qū)Tab.5 Ecosystem service value zoning in Nanchang City from 2009 to 2018 （hm2）

3.4 ESV空間自相關(guān)分析

3.4.1ESV全局空間自相關(guān)分析

由表6、圖2可知，根據(jù)Geoda軟件計(jì)算得到2009年、2013年、2018年南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的全局Moran’sI值均大于0，P值均小于0.001，表明南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體上呈顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，Moran’sI值持續(xù)增加，表明南昌市近10年來，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值更加集聚，相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，在空間上表現(xiàn)為整體較為分散、小范圍集聚的特點(diǎn)。這與南昌市近年來的城市發(fā)展模式及城市擴(kuò)張方向有一定關(guān)系，中心城區(qū)由于交通區(qū)位優(yōu)勢(shì)、地價(jià)優(yōu)勢(shì)，主要以建設(shè)用地為主，進(jìn)而導(dǎo)致ESV在某些范圍內(nèi)呈現(xiàn)小聚集、大分散格局。

表6 南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值各年份Moran’s I統(tǒng)計(jì)值Tab.6 Moran’s I statistics of ESV in Nanchang City

圖2 南昌市ESV Moran’s I散點(diǎn)圖Fig.2 ESV Moran’s I scatter plot of Nanchang City

3.4.2ESV局部空間自相關(guān)分析

LISA分布圖可以反映事件與周邊事件的局域空間關(guān)系，主要分為4種類型，即高—高值聚集、高—低值聚集、低—高值聚集、低—低值聚集區(qū)。由圖3看出，南昌市2009年、2013年、2018年ESV呈現(xiàn)顯著的高—高值聚集區(qū)和低—低值聚集區(qū)，表現(xiàn)為顯著正相關(guān)，呈現(xiàn)空間聚集格局。三個(gè)時(shí)期，ESV高—高值聚集區(qū)大體一致，主要集中在軍山湖、青嵐湖及南磯鄉(xiāng)附近。在中心城區(qū)邊緣地帶，高—高值聚集區(qū)面積逐年減少，表明這一區(qū)域面臨較大的生態(tài)保護(hù)壓力。低—低值聚集區(qū)主要集中在中心城區(qū)，形成“一江兩岸分布”，而且低—低值聚集區(qū)面積逐年增加，這與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張相關(guān)。南昌市東北角呈現(xiàn)低—低值集聚區(qū)與高—高值集聚區(qū)鑲嵌分布格局，這表明該區(qū)域人類活動(dòng)頻繁，應(yīng)當(dāng)重視生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，對(duì)于不適合開發(fā)的地區(qū)項(xiàng)目嚴(yán)禁進(jìn)行開發(fā)活動(dòng)，嚴(yán)格落實(shí)國家環(huán)境保護(hù)政策，騰退一些低產(chǎn)工業(yè)用地、低效率用地。高—高值、低—低值聚集區(qū)整體上呈現(xiàn)東南西北分布格局，這與南昌市高程分布格局具有相似性，這表明在市域范圍內(nèi)研究ESV的時(shí)空變化，需要極其關(guān)注地理因素的作用，某些地理要素對(duì)研究結(jié)果具有很強(qiáng)的擾動(dòng)作用，隨著尺度變化這種相關(guān)性可能表現(xiàn)得更加強(qiáng)烈。與其關(guān)注ESV的整體分布格局，本文研究南昌市ESV的高低值聚集區(qū)是為了從空間整體上了解全市ESV的分布格局，重點(diǎn)關(guān)注城區(qū)范圍內(nèi)的ESV與土地利用變化的關(guān)系，了解土地利用變化帶來的ESV損失情況，從而更加針對(duì)性的保護(hù)生態(tài)環(huán)境。相比自然環(huán)境變化引發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值損失，更加關(guān)注對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生福祉產(chǎn)生影響的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行研究才具有科學(xué)意義。

圖3 南昌市ESV的LISA分布圖Fig.3 LISA aggregation of ESV in Nanchang City

4 結(jié)論與討論

本文基于2009年、2013年、2018年遙感數(shù)據(jù)以及修正后的ESV參數(shù)體系，在1 km×1 km的格網(wǎng)尺度下，估算了南昌市土地利用變化導(dǎo)致的ESV的時(shí)空變化，并運(yùn)用多樣性指數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估模型、空間自相關(guān)分析方法，探究南昌市土地利用變化對(duì)ESV的影響及其空間格局的動(dòng)態(tài)演化，主要研究結(jié)果如下：

（1）2009—2018年，南昌市建設(shè)用地面積增加最多，為126 639.47 hm2，耕地減少數(shù)量最多，為293 268.76 hm2，土地利用程度較高，多樣性指數(shù)均在0.6以上，處于中等水平，且土地利用結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定。近年南昌市城市建設(shè)快速發(fā)展，占用了城市周邊大量良田，但整體上還處于快速城市化時(shí)期，各種地類演變較為復(fù)雜。

（2）2009—2018年南昌市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值總體上呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)，由353.91億元降至351.79億元，其主要原因是南昌市處于城市化工業(yè)化的發(fā)展期，土地利用不合理，相關(guān)政策執(zhí)行不徹底；其中，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能排序?yàn)椋核Y源供給＞水文調(diào)節(jié)＞氣候調(diào)節(jié)＞氣體調(diào)節(jié)＞保持水土＞凈化環(huán)境＞生物多樣性＞養(yǎng)分循環(huán)＞娛樂文化＞原料生產(chǎn)＞食物生產(chǎn)。水資源供給是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)主要功能，占生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的28.26%。

（3）南昌市2009—2018年3個(gè)時(shí)期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值主要集中在較低值區(qū)，分別占總面積的41.90%、43.05%和42.21%；3個(gè)時(shí)期，Moran’sI值分別為0.601、0.603和0.606，空間格局上主要呈現(xiàn)高—高聚集、低—低聚集，高—高聚集在軍山湖、青嵐湖及南磯鄉(xiāng)附近，低—低聚集在中心城區(qū)。南昌市中心城區(qū)遍布眾多大型湖泊，進(jìn)而形成了高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值區(qū)域。

生態(tài)系統(tǒng)中形成和維持的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對(duì)實(shí)現(xiàn)人類生存和綠色發(fā)展具有重要作用，開展ESV評(píng)估的最終目的是輔助決策者制定更好的生態(tài)保護(hù)規(guī)劃與管理，實(shí)現(xiàn)人與自然可持續(xù)發(fā)展。利用格網(wǎng)法可定量分析ESV空間異質(zhì)性和精細(xì)化表達(dá)土地利用空間信息，1 km×1 km的尺度可較好識(shí)別南昌市土地利用變化信息。與有關(guān)研究利用3 km×3 km的網(wǎng)格單元研究縣域ESV，本文利用更為精細(xì)的網(wǎng)格單元研究市域范圍，在揭示地類鑲嵌格局、契合度、穩(wěn)定度方面更具優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，基于格網(wǎng)表達(dá)的ESV空間信息不均衡和異質(zhì)性，可為南昌市生態(tài)空間規(guī)劃與生態(tài)用途管制方案提供依據(jù)?；诳臻g自相關(guān)分析，識(shí)別重點(diǎn)區(qū)域的ESV變化關(guān)系，可為制定差異化的生態(tài)系統(tǒng)補(bǔ)償政策提供借鑒，這對(duì)實(shí)現(xiàn)鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展具有重要意義。

隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，通過逐步修復(fù)生態(tài)環(huán)境，踐行綠化行動(dòng)，提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的技術(shù)手段。開展ESV的精細(xì)化研究，明晰ESV空間格局分布，有助于摸清生態(tài)環(huán)境質(zhì)量本底，為協(xié)調(diào)保護(hù)與發(fā)展提供空間依據(jù)。在新發(fā)展格局下“雙碳”目標(biāo)與ESV關(guān)系建設(shè)上的基本方向?yàn)椋赫邔?dǎo)向與技術(shù)集成相結(jié)合，以ESV評(píng)估為基礎(chǔ)搭建生態(tài)銀行，以生態(tài)銀行鼎托“雙碳目標(biāo)”實(shí)現(xiàn)，建設(shè)既富又美的低碳型城市。

基于格網(wǎng)法與空間自相關(guān)性分析確定的ESV空間分布格局，對(duì)厘清土地利用與ESV空間格局相關(guān)性具有重要作用，但土地利用與ESV空間特征具有復(fù)雜性、多維性、異質(zhì)性和不確定性，同時(shí)ESV不僅僅是簡單的貨幣量化估算，越來越多的人要求將社會(huì)需求、觀念和社會(huì)偏好納入到ESV評(píng)估中，值得注意的是ESV評(píng)估是為了提高政策的相關(guān)性和生態(tài)系統(tǒng)在城市運(yùn)營管理中的實(shí)際應(yīng)用。基于人地關(guān)系系統(tǒng)理論，ESV是由人類主體、自然資源稟賦、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多因素在特定的時(shí)間和空間上相互作用、相互影響的共同結(jié)果，呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系，在研究ESV空間變化因注意到因資源利用變化而產(chǎn)生的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，應(yīng)通過施加持續(xù)性的限制加以各類因素，然后以成本效益高的方式加以滿足，以空間目標(biāo)的政策才能產(chǎn)生對(duì)社會(huì)有重大利益的影響，從人地系統(tǒng)關(guān)系出發(fā)全面綜合的考慮土地利用與ESV關(guān)系是下一步研究的重點(diǎn)。