2024, Vol. 45
生态系统服务是生态系统形成并维持人类赖以生存的自然环境条件与效用，人类生存与发展的资源均来自于自然生态系统[1] .近年来生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）的评估方法主要可分为直接评估法和间接评估法两大类[2].间接评估法中又包括基于价值量进行间接估算，常用方法主要以市场价值法[3]、替代成本法[4]和影子工程法[5]为主.这些方法的评价标准较片面化，难以客观反映系统中自然资源的生态价值等.现阶段，一部分学者选择由美国著名生态系统学家Odum[6]创立并发展起来的能值分析法[7, 8]，可以进行长时间尺度的计算，大多数学者选择由谢高地在Costanza等的基础上结合200位专家的意见提出的当量因子法[9]，研究流域[10]、山区[11, 12]、湿地[13]、湖泊[14, 15]和市区[16]等尺度生态系统服务价值的流向[17]、时空特征[18, 19]、驱动因子[20]和预测模型[21].该方法利用土地利用面积对ESV进行估算，具有操作简单、数据易获得的特点，在实际应用中适用性较高，常被用于区域尺度的ESV估算[22 ~ 24]，但原估算结果的精确度不高，因此需要引入其他方法进行修正，现如今的修正方法有：杨帅琦等[25]利用产量因子修正，李坦等[26]根据恩格尔系数修正，马伟波等[27]将产值面积、NPP和降水数据结合修正，本文参考前人的研究[28]，采用NPP和社会发展系数相结合进行修正.虽然ESV的研究方法成熟，但研究多集中于宏观尺度，在行政区域层面的省、市、区（县），自然区域层面的重点流域和各类保护区中，小尺度的生态系统服务价值核算是未来的一个重要方向[29].
辽河三角洲生态系统服务功能是辽河流域人类文明和可持续发展的基础.研究辽河三角洲ESV能更有效地定量了解生态系统服务的价值，从而加深对生态系统服务的认识，进而提高人们的保护环境意识.近年来对辽河三角洲的研究大多集中在土地利用动态变化[30]、湿地影响因子[31]、生态系统服务时空变化[32]和生态系统服务价值时间变化[33]，现有的ESV研究仅在谢高地全国当量表的基础上进行分析，缺少因地制宜的系数修正，并且鲜有学者使用地理探测器进行ESV的影响因素分析.本文以辽河三角洲1990 ~ 2020年每隔5 a为一个时间点共7期土地利用数据为基础，运用区域差异系数和社会发展系数修正当量因子，估算1990 ~ 2020年辽河三角洲ESV，结合土地利用动态度和空间异质性方法对辽河三角洲ESV做了详细讨论，在地理信息技术的支持下，综合分析研究区ESV时空演变特征，并通过地理探测器的方法探究其对ESV驱动机制的耦合性，旨在为辽河三角洲地区土地资源的可持续发展与生态环境保护提供理论参考，同时对河口三角洲地区研究ESV具有一定参考价值.
1 研究区概况辽河三角洲位于辽宁省西南部盘锦市境内（图 1），包括双台子区、大洼区、盘山县、兴隆台区、西市区与站前区，地处辽河、大辽河入海口交汇处，东经121°31′ ~ 122°28′，北纬40°41′ ~ 41°27′，属于温带半湿润性季风气候，拥有全国最大的湿地自然保护区——双台河口（即辽河口）国家级自然保护区.年平均降雨量为650 mm，大多降雨在6 ~ 8月，年平均温度为8.5℃.由于湿地资源和生物多样性的重要性，辽河三角洲滨海湿地于1986年被批准为双台河口国家级自然保护区，2005年被纳入国际重要湿地保护体系拉姆萨尔湿地.
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图 1 辽河三角洲地理位置 Fig. 1 Geographical location of the Liaohe River Delta |
研究采用的数据包括土地利用数据、遥感数据、社会经济统计数据和气候气象数据.
（1）土地利用数据采用资源环境科学与数据中心[34]的1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的1 km和30 m土地栅格数据，将土地利用类型重分类为耕地、草地、林地、湿地、水域、建设用地和未利用土地，再进行栅格转矢量、统计和汇总得出1990 ~ 2020年7个时段的各土地利用类型总面积，因辽河三角洲面积较小，比较得出30 m土地栅格数据结果的准确性较高，故选择30 m土地栅格数据.
（2）遥感数据包括数字高程模型（digital elevation model，DEM）数据和NDVI数据，均来源于地理空间数据云平台.NDVI是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，采用最大值合成法生成，以上数据经过拼接、裁剪、重采样操作得到1 km×1 km分辨率的NDVI和DEM数据.坡度数据由ArcGIS10.2计算得出.
（3）社会经济统计数据包括人口密度数据（population density，POP）和国内生产总值（gross domestic product，GDP），均来源于中国科学院地理科学与资源研究所.辽河三角洲社会经济数据包括粮食产量、播种面积、粮食价格等均来源于辽宁省统计年鉴.用电量栅格数据来源于文献[35].夜间灯光数据通过整合DMSP-OLS和SNPP-VIIRS数据矫正得到中国范围的类DMSP-OLS数据.人为影响指数（HAI）根据公式[36]计算得出.
（4）气候气象数据从中国气象数据网（http://data.cma.cn/）获取研究区2015年的年降水量和平均气温（T）的实测数据，对以上气象数据进行普通克里金插值并裁切，得到1 km×1 km分辨率气象栅格数据.
2.2 研究方法 2.2.1 土地利用动态度土地利用动态度是衡量不同土地利用类型一定时间内的变化速度，是反映土地利用动态变化的重要指标[37]，包括单一土地利用动态度和综合土地利用动态度.计算公式为：
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式中，K为t2 - t1时期内某种土地利用类型的单一土地利用动态度，Ub和Ua分别为研究期初和期末某种土地利用类型的面积，t2 - t1为研究时长.C为研究期内研究区的综合土地利用动态度，ΔVij 为t2 - t1时段内第i类土地转变为非i类土地的绝对值，Ai 为区域内第i类土地类型在监测初始阶段t1时期的面积.
2.2.2 生态系统服务价值评估方法（1）当量系数修正
不同地区的生态环境和人文环境不同，为了生态系统服务价值的计算更为精确，采用区域差异系数和社会发展系数进行时空修正[38].本文采用净初级生产潜力（NPP）代替生物量，用生物生产力指标中某类植被的自然植被净初级生产潜力值与所有类型植被的平均净初级生产力的比值对生态系统服务区域差异性系数（Qt ）进行修正，计算公式如下：
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式中，Qt 为第t年的区域差异系数，NPP为自然植被的净初级生产潜力，NPPmean为所有类型植被的平均净初级生产力.
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式中，Z为研究区一年内实际蒸散量（mm），e为自然常数，H为研究区一年内的平均蒸散量（mm），t为研究区一年内的平均气温（℃），R为研究区一年内的降水总量（mm）.
社会发展阶段系数反映的是在不同社会经济水平和人民生活水平下，人们对生态价值的支付意愿的相对水平.具体计算公式为：
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式中，l为辽河三角洲综合发展系数，l1为城镇社会发展系数，M1为城镇人口的占比，l2为农村社会发展系数，M2为农村人口的占比，Dt 为第t年的社会发展修正系数.
（2）生态系统服务价值计算
根据辽河三角洲1990 ~ 2020年土地利用面积统计中水田与旱地的面积之比加权计算出耕地的ESV系数；草地采用草原和草甸ESV系数的均值；林地、水域、湿地和未利用土地分别采用阔叶林、水系、湿地和荒漠中裸地的ESV系数；建设用地的ESV系数为0，故本文未考虑其生态价值.谢高地等[39]的研究结果中当量因子采用粮食净价值，是实际粮食价值扣除生产成本后的价值.经测算，将其定义为粮食单产价值的1/ 7，1990 ~ 2020年辽河三角洲地区平均粮食产量为8 487.83 kg·hm-2，2020年平均粮食价格为2.698 5元·kg-1，因此辽河三角洲地区一个生态系统服务价值当量因子为3 272.06元·hm-2，整合得出辽河三角洲单位面积ESV系数表（表 1），辽河三角洲地区的生态系统服务价值的计算公式为：
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表 1 辽河三角洲地区土地利用类型生态系统服务价值系数 Table 1 Ecosystem service value coefficients for land use types in the Liaohe River Delta |
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式中，ESV为研究区总的生态系统服务价值，Ak 为土地利用类型k的面积，VC k 为第k类土地利用的单位面积生态系统服务价值系数，ESV f 为生态系统第f 项服务功能价值，VC fk 为土地利用类型k的第f 项服务功能价值系数.
（3）敏感性指数
敏感性指数（CS）可以确定ESV随时间变化对VC的依赖程度，以此为依据验证所选VC是否适合本研究区.若CS值小于1，则代表生态系统服务价值对生态系统服务价值系数不具有弹性，研究结果可信度较高[40]，计算公式为：
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(11) |
式中，CS为敏感性指数，ESV i 和ESV j 分别为初始生态系统服务价值和调整后的生态系统服务总价值，VC ik 和VCjk 分别为初始和调整后的生态系统服务价值系数.
2.2.3 生态系统服务价值空间异质性方法（1）全局空间自相关
全局空间自相关可以反映特定区域某一变量的空间依赖程度和空间差异程度，采用莫兰指数（Moran's I）描述ESV的空间自相关特征.当Moran's I > 0时，说明ESV具有正向空间自相关，值越大正向自相关性越强；当Moran's I < 0时，说明具有负向空间自相关，值越小负向自相关性越强；当Moran's I = 0时，说明没有相关性，即呈随机分布[41].
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式中，xi 和xj 分别为单元i和j的值；n为研究区样本总量；x为区域平均值； Wij为基于距离函数邻接关系建立的空间权重矩阵.
（2）聚类和异常值分析法
聚类和异常值分析法可以分析研究区内土地利用时空格局影响下生态系统服务价值变化的空间分异规律，公式如下[42]：
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式中， Wij 为单元i与单元j之间的空间权重矩阵，xi 为单元i的属性值，xj 为单元j的属性值，x为所有属性值的平均值，n为区域单元的总数.LISA值> 0，表示空间单元的生态系统服务是高-高值或低-低值的空间聚集；相反，LISA值< 0，表示空间单元的生态系统服务为高-低值或低-高值的空间聚集.
2.2.4 生态系统服务价值影响因素分析地理探测器是探测空间分异性以及揭示其背后驱动力的一组统计学方法[43].本文选择了因子探测和交互作用探测进行定量阐述和分析.公式为：
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(15) |
式中，q为某一因子对辽河三角洲ESV空间分布的解释程度，值域为[0, 1].h=1，2，…，L为自然因子分类数，Nh 和N分别为层h和研究区的单元数，σh 2和σ 2分别为层h和全区的ESV的方差.交互作用检验的是因子之间共同作用相对于单因子对ESV变化的影响[44].
3 结果与分析 3.1 土地利用变化时空演变30年间辽河三角洲地区土地利用方式大部分为耕地，约占总面积的53%，其次是湿地和建设用地，分别占总面积的27%和14%，各土地类型面积占比为：耕地 > 湿地 > 建设用地 > 水域 > 林地 > 草地 > 未利用土地，土地类型的面积变化率为：林地 > 草地 > 建设用地 > 湿地 > 水域 > 耕地 > 未利用土地.1990 ~ 2020年林地、湿地和未利用土地的单一土地利用动态度呈负向趋势，其中面积下降最快的是林地，单一土地利用动态度为-0.14%，其次是未利用土地及湿地，分别为-0.05%和-0.04%.
根据土地利用动态度结果可知（表 2），2010 ~ 2015年所有单一土地利用动态度均为正向趋势，这与2010年辽宁省提出的湿地保护计划有关.1990 ~ 2020年间综合土地利用动态度为1.37%，表明这30年间辽河三角洲地区土地利用经历了较大的变化.
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表 2 1990 ~ 2020年辽河三角洲土地利用动态度/% Table 2 Attitudes towards land use dynamics in the Liaohe River Delta from 1990 to 2020/% |
3.2 生态系统服务价值时空演变 3.2.1 生态系统服务价值时间尺度分析
本文以5 a为一个时间尺度，估算了1990 ~ 2020年辽河三角洲地区的ESV（表 3），总体ESV呈下降趋势，减少了118.75亿元.从不同土地利用类型来看，耕地、林地、湿地和未利用土地的ESV总体减少，草地和水域ESV总体增加，辽河三角洲ESV贡献率为：湿地 > 水域 > 耕地 > 林地 > 草地 > 未利用土地.辽河三角洲土地以耕地和湿地为主，近年来湿地面积减少，耕地面积增加导致湿地ESV不断降低，从而造成辽河三角洲总体ESV的降低.湿地的ESV在2010年显著上升，由2005年的164.91亿元增加到2010年的174.81亿元，这是因为2009年10月20日，辽宁省政府决定启动湿地保护工程，到2010年，已经可以基本遏制自然湿地面积萎缩和功能退化的趋势.2015年盘锦市启动“退养还湿”，2015 ~ 2020年湿地的ESV减少速率明显比1990 ~ 2005年慢.
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表 3 1990 ~ 2020年辽河三角洲各土地利用类型生态系统服务价值变化/108元 Table 3 Changes in ecosystem service values by land use type in the Liaohe River Delta from 1990 to 2020/108 yuan |
从各生态系统服务来看（表 4），1990 ~ 2020年辽河三角洲ESV表现为：调节服务 > 支持服务 > 供给服务 > 文化服务.调节服务中的气体调节、气候调节、净化环境和水文调节主要受湿地、林地和草地面积的影响，与面积变化保持一致，呈现出快速降低、显著升高后又快速降低的趋势.供给服务中的食物生产功能主要受耕地的影响，1990 ~ 2020年耕地面积变化较小，但由于土壤肥力、气候的变化，所以食物生产功能价值呈现出增长后降低、降低后又增长的波动趋势，总体上呈降低的趋势，减少了4.343亿元.原料生产受林地、草地的影响，除2010年呈增加的趋势以外，其他所有年份均呈下降的趋势，其服务价值减少了1.528亿元.支持服务中的土壤保持的ESV变化最为显著.
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表 4 辽河三角洲各生态系统服务价值/亿元 Table 4 Value of various ecosystem services in the Liaohe River Delta/108 yuan |
3.2.2 生态系统服务价值空间维度分析
基于ArcGIS软件，将辽河三角洲ESV进行空间可视化，并利用自然间断点法将其分为5个区间（图 2）.由图 2可知，ESV空间格局与土地利用分布密切相关，湿地和水域的ESV较高，建设用地和未利用地ESV较低，林地、草地和耕地的ESV处于中间区间，7个时期ESV分布特征基本相似，整体呈现东南低、西部高的空间格局，高值区主要集中在西部的兴隆台区、大洼区和盘山县，这是由于这些地区受辽河三角洲滨海湿地的影响，海拔相对较低，植被覆盖率高，拥有双台河口自然保护区，受人类活动冲击较小，ESV相对较高；低值区集中在站前区和西市区，这是由于这些地区地势较为平坦，地类以建设用地和未利用土地为主，其中西市区、站前区是城区，人类活动密集，开发利用程度高，建设用地规模较大，因此这些地区的ESV较低.对比1990年和2020年辽河三角洲ESV结果可知：高值和低值区域在空间呈现一定的极化效应.低值区呈放射状扩大，低值区域主要位于主城区附近，表明近年来城市扩张速度加快；高值区南移，从河流周围转移到沿海地区，得益于辽河三角洲良好的自然环境和水域面积的增加.
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图 2 1990 ~ 2020年辽河三角洲ESV空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of ESVs in the Liaohe River Delta from 1990 to 2020 |
研究区1990 ~ 2020年7期Moran's I均大于0，1990 ~ 2000年上升，2000 ~ 2015年下降，2015 ~ 2020年上升，P值均为0，表明研究区生态系统服务价值具有空间正相关性.
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表 5 辽河三角洲生态系统服务价值的全局Moran's I Table 5 Global Moran's I for the value of ecosystem services in the Liaohe River Delta |
3.3.2 生态系统服务价值聚类及异常值分析
利用ArcGIS的渔网工具，以1 km × 1 km的格网为研究单元，使用ArcGIS中的聚类及异常值分析，得到辽河三角洲1990 ~ 2020年ESV变化的空间相关度分布格局（图 3）.HH、HL、LH和LL分别表示高-高值、高-低值、低-高值和低-低值这4类空间聚类类型.整体而言，辽河三角洲以HH和LL聚类为主.HH聚类主要分布于辽河三角洲东南部，以站前区为主；LL聚类多分布在西部，以兴隆台区、大洼区为主；HL聚类多分布在LL聚类边界处，呈包围状；LH聚类多分布在HH聚类周围，少量分布在LL聚类周围.HH和LL聚类同时呈大面积分布，但占辽河三角洲总面积较小，表明辽河三角洲的生态环境的平衡性受到一定破坏，但大部分地区并未受到影响.
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图 3 1990 ~ 2020年辽河三角洲ESV变化空间相关度分布格局 Fig. 3 Spatial correlation distribution pattern of ESV changes in the Liaohe River Delta from 1990 to 2020 |
将所有土地利用类型的VC上下调整50%，得出各土地类型的CS，求出各土地类型的CS占比情况，整合得出ESV敏感性百分比堆积（图 4），比较不同年份的各土地类型的CS，得出不同年份ESV敏感性年际变化（图 4）.辽河三角洲地区的所有土地利用类型CS均小于1，表明ESV缺乏弹性，该估算结果是可靠的.其中，湿地和水域的CS占比较大，表明这2种土地利用类型在辽河三角洲生态系统中占据重要地位.其次为耕地和林地，CS值均小于0.1，表明其对应ESV的弹性差异较小.未利用土地的CS无限接近于0，这表明当未利用土地的ESV系数上下调整50%时对辽河三角洲地区的ESV几乎没有影响.从图 4折线图可以看出，辽河三角洲地区各土地利用类型的CS差异较大，除湿地、水域以外，不同时期同一地类的CS差异较小，湿地的CS随着年份的增加而减少，这表明湿地在辽河三角洲地区生态系统服务中的地位降低，相反，水域的地位略上升.
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图 4 ESV敏感性百分比堆积和ESV敏感性年际变化 Fig. 4 ESV sensitivity percentage stacking chart and ESV sensitivity interannual variation |
本文选用的指标主要从影响ESV空间分异的自然和人文两方面出发，根据已有研究结果[36, 45]，并考虑到数据可获取性，最终拟定2类10项影响因素.自然因素包括：高程、坡度、NDVI、降水和T；人文因素包括：HAI、POP、夜间灯光、GDP和用电量.采用SPSS 26.0软件进行相关性分析，选出其中对研究区ESV时空变化影响较显著的指标作为ESV时空变化的主要驱动因素，并使用地理探测器进一步分析.结果显示（表 6），HAI、DEM、用电量、GDP、降水量、POP、T和夜间灯光相关性显著，选取这8种因素进行地理探测器分析.
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表 6 ESV与影响因素相关性分析1） Table 6 Correlation analysis between ESV and influencing factors |
结果显示（表 7），各因子q统计量依次为：HAI（0.930） > GDP（0.252） > 用电量（0.096） > 降水量（0.080） > T（0.048） > POP（0.039） > 夜间灯光指数（0.034） > DEM（0.032）.所有因子的P值均等于0，代表结果差异极显著，可靠性较高，可以看出，HAI对ESV影响最强，其次是GDP、用电量和降水量，HAI代表了人类复杂的经济社会活动对环境产生的干扰，降水量影响着湿地的发展，湿地面积大小对辽河三角洲ESV的高低影响较大.用电量反映着经济发展程度，但对ESV的影响没有GDP直接，DEM对ESV的影响最小，辽河三角洲为平原地区，地势起伏不高，植被类型较少，夜间灯光一般代表着城市经济水平和人口集中的分布情况.辽河三角洲建筑地区面积较少，大部分为湿地耕地，人口稀少，所以POP对辽河三角洲的ESV空间分异影响较小.T对植物生长有着重要作用，但辽河三角洲地区面积较小，温度变化趋于平缓，对ESV的影响较小.
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表 7 辽河三角洲生态系统服务价值驱动因子分异结果 Table 7 Results of the variance of the drivers of ecosystem service values in the Liaohe River Delta |
3.5.2 生态系统服务价值因子交互作用探测结果
各因子交互探测结果如图 5，其中两两交互的类型主要为双因子增强和非线性增强[46].交互探测结果显示，所有影响因子的交互作用结果均大于单因子作用结果[47]，证明辽河三角洲ESV受到多因子相互作用影响，而并不是单一因子影响.其中降水量（X2）和HAI（X8）的交互作用最强，达到了95.58%，其次为平均气温T（X3）和HAI（X8），交互作用达到94.66%.HAI与其他7个影响因子交互作用均强烈，对ESV变化解释程度在30%以上的还有GDP（X4）和用电量（X7）、GDP（X4）和DEM（X6）、GDP（X4）和T（X3）.其余因子交互程度虽然低于30%，但大部分高于10%，多因子对ESV空间分异起到明显增强效果.
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X1为人口密度（POP），X2为降水量，X3为平均气温（T），X4为GDP，X5为夜间灯光数据，X6为DEM，X7为用电量，X8为人为影响指数（HAI） 图 5 辽河三角洲ESV空间分异影响因子交互作用的q统计量 Fig. 5 The q-statistics of the interaction of ESV spatial differentiation influences in the Liaohe River Delta |
本文在研究辽河三角洲ESV时空演变特征及影响因素分析时，由于不同地区的生态条件和社会发展状况不同，为了ESV的计算更为精确，故对其进行系数修正.采用NPP代替生物量的区域差异系数进行空间修正，采用与支付意愿有关的社会发展系数进行时间修正.本文还存在以下局限性需要在未来的研究中得到考虑并解决：
（1）本研究在采用谢高地等提出的方法计算辽河三角洲生态系统服务价值时，将建设用地的生态系统服务价值当量因子赋值为0，同时根据已有的土地利用类型将水田与旱地的面积之比加权计算出耕地的ESV系数；林地采用阔叶的ESV系数；草地采用草原和草甸的均值作为该地区草地的ESV系数，然而在实际中可能会造成误差，需要在以后的研究中进一步完善.
（2）本研究是在空间分辨率为30 m的土地利用栅格数据基础上进行的，受数据可获得性的影响，GDP、人口密度、坡度、NDVI、用电量、夜间灯光、气温和降水量等影响因子的数据空间分辨率均为1 km栅格大小，导致结果可能会存在差异.
（3）影响辽河三角洲生态系统服务价值时空演变的因素错综复杂，除本文所选取的因素外，政策制度、价值观念等的阶段性变化也可能是导致价值变化的重要因素，本文仅考虑了各时期内政策可能导致的结果，但在定量研究中往往因其难以量化而被忽视，本研究同样存在这个不足之处，考虑如何量化这些因素以使其与其他因素具有可比性还需要在未来的研究中去进一步探讨.
5 结论（1）30年间辽河三角洲地区土地利用类型大部分为耕地，林地、湿地和未利用土地面积呈现下降趋势，草地、水域和建设用地呈上升趋势，耕地面积基本无变化.
（2）辽河三角洲ESV在30年间呈现先减少后增加再减少的趋势，总体减少了118.75亿元，辽河三角洲ESV表现为调节服务 > 支持服务 > 供给服务 > 文化服务.辽河三角洲ESV整体呈现出西南部高，东北部低的空间分异规律.高值区主要集中在西部的兴隆台区、大洼区和盘山县，低值区集中在站前区和西市区.30年以来低值区呈放射状扩大，低值区域主要位于主城区附近，高值区南移，从河流周围转移到沿海地区.
（3）不同土地利用类型间的CS差距较大，除湿地、水域以外，不同时期同一地类的CS差异较小，湿地在辽河三角洲地区生态系统服务中的地位降低，相反，水域的地位略上升.
（4）辽河三角洲ESV有空间正相关性，整体而言，辽河三角洲以HH和LL聚类为主，HL聚类多分布在LL聚类边界处，LH聚类分布在HH聚类周围，少量分布在LL聚类周围.
（5）辽河三角洲ESV演变的影响因子中，DEM对ESV的影响最小，HAI对ESV影响最大，其次是GDP，所有影响因子的交互作用结果均大于单因子作用结果，各影响因子间所产生的协同增强效应共同影响了辽河三角洲ESV空间分异效果.
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