滇中城市群土地利用转型及生态系统服务价值交叉敏感性分析

陈相标, 丁文荣, 李孝川

(1.云南师范大学 地理学部, 昆明 650500; 2.云南师范大学 教育学部, 昆明 650500)

土地是人类最基本的社会经济活动和生态环境建设的空间载体[1]，对维持生态系统的结构、过程和功能起着决定作用[2]。随着新型工业化和新型城镇化发展持续推进，社会经济发展进入深度转型时期[3]，区域土地利用在深度与广度上均发生激烈的动态转型。土地利用转型是土地利用变化综合研究的新途径[4]，指在经济社会变化和革新的驱动下，一段时期内与经济和社会发展阶段转型相对应的区域土地利用形态发生动态转变的过程[5]。土地利用变化作为生态系统服务功能的主要驱动力[6]，引起了学术界的广泛关注[7]。生态系统服务是指人类直接或间接从生态系统中获得的各种惠益[8]，包括供给服务、调节服务、文化服务和支持服务等[9]。而生态系统服务价值(Ecosystem Services Value，ESV)作为生态系统服务功能的重要评估指标，其价值量变化在一定程度上表征人类活动对生态系统的影响程度[3]，生态系统服务价值的研究也成为国际地理学、生态学及相关学科研究的前沿和热点[10-11]。

生态敏感性是指生态系统对各种自然和人类活动干扰的敏感程度，能有效反映区域生态系统遇到干扰时出现生态环境问题的可能性大小[12-13]，也是研究区域土地利用转型与生态系统服务的重要手段[14]。但传统的敏感性分析方法直接把Kreuter等[15]提出的敏感性系数作为判定当量因子系数的主要方法，忽略了各土地利用类型转型的双向性，不能完全表征土地利用净转型对生态系统服务价值的响应程度[13]。因此，有学者[16]提出了生态系统服务交叉敏感性的概念和计算模型，该研究仍处于基础阶段[17]，缺乏实例验证研究。进入21世纪初期城市群成为国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元[18]，也是生态环境问题及生态系统服务冲突的高发区[19]。目前，对于城市群土地利用转型与生态系统服务价值评估研究相对较多[20-21]，但很少有对城市群地区的生态系统服务功能进行敏感性分区研究。

滇中城市群是国家重点培育的19个城市群之一[22]，也是西部地区重要经济增长极。近年来，随着人类活动干扰进一步加剧，永久耕地和生态保护面临的压力持续增长。当前，对于滇中城市群的生态系统服务价值测算及生态敏感性分区鲜有研究，这在一定程度上阻碍滇中城市群的发展推进。因此，本文以滇中城市群为研究对象，基于遥感监测数据，对该区近20 a以来的土地利用转型过程、生态系统服务价值时空演变特征及土地利用转型对ESV的贡献度进行测算评估，定量分析土地利用转型对ESV的响应程度并划定敏感性分区。以期为优化滇中城市群国土空间格局、保护生态环境提供科学依据和现实参考。

滇中城市群地处云贵高原中部(100°43′—104°49′E，24°58′—25°09′N)。为典型的高原山区城市，由昆明市、曲靖市、玉溪市、楚雄州和红河州北部的7县市(蒙自市、开远市、弥勒市、个旧市、建水县、泸西县、石屏县)组成，共49个县(市)区，总面积111 402 km2[22]，常住人口约为2 195万人(2020年底)。地形以山地和山间盆地为主，年平均气温17.20℃，年均降水量约1 000.63 mm，属低纬度高原山地季风气候，植被以亚热带常绿阔叶林和灌丛草地为主。该区作为全国“两横三纵”城镇化战略格局的重要组成部分，在国家开发开放格局和生态文明建设中具有重要的战略地位。近20年来，由于人类活动干扰加强，土地利用景观格局发生了剧烈变化，经济建设与生态保护、永久耕地的冲突日益突出。

2.1 数据来源与处理

本文所选用的3期土地利用遥感数据来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)，空间分辨率为30 m×30 m。基于ENVI 5.3软件对获取的土地利用影像数据进行辐射校正、大气校正、波段合成、影像拼接和裁剪等预处理，并按照《全国遥感监测土地利用/覆盖分类体系》分类标准，采用最大似然法，并结合高分辨率历史影像和人工目视判读的方式，将该区土地利用类型划分为：耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地6种类型；
粮食单产数据来源于2000—2020年《云南省统计年鉴》；
各行政单元界线、政府驻地、河流等数据均来自云南省地理信息公共服务平台标准地图(https:∥yunnan.tianditu.gov.cn)矢量化获得。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用动态变化模型 土地利用动态度是定量评价土地利用数量和面积变化最常用的方法之一[23]。利用单一土地利用动态度(K)来表示滇中城市群在一定时间内不同土地利用类型数量的变化速度[24]，表达式为：

K=〔(Uit2-Uit1)/Uit1〕/T×100%

(1)

式中:K为i类土地利用类型在t1—t2时段内的动态度;Uit1和Uit2分别为t1和t2时段i类土地利用类型的数量;T为研究时长。

利用综合土地利用动态度(LC)来刻画滇中城市群在一定研究时段内综合土地利用类型数量的速度变化[7]。表达式为：

(2)

式中:ΔLUi-j为研究时段地类i转为地类j面积的绝对值;LUi为i类土地利用类型的面积;n为不同土地利用类型数量。

2.2.2 生态系统服务价值计算模型 基于Costanza等[9]提出的全球生态系统服务价值估算体系模型，以谢高地等[25]建立的中国陆地生态系统服务价值当量表为基础，根据滇中城市群地区的社会经济发展状况，对单位面积农田粮食产量的经济价值进行修正，通过云南省统计年鉴计算得出该区2000—2020年的年均粮食产量为4 629.70 kg/hm2，为消除货币通货膨胀和粮食价格波动对评估结果的影响，统一与2020年的粮食平均单价(2.52元/kg)[26]为基价进行计算，依据“1个生态服务价值当量的经济价值量等于当年全国平均粮食当产市场价值的1/7”[25]得到滇中城市群地区1个生态系统服务价值当量因子的经济价值为1 666.69元/hm2，建设用地的价值系数参考前人研究结果[23]进行计算。根据上述信息计算得出滇中城市群地区各土地利用类型所对应的生态系统价值修正系数(表1)。

表1 滇中城市群单位面积生态系统服务价值修正系数 元/hm2

滇中城市群生态系统服务价值计算模型公式如下[27]：

(3)

(4)

(5)

式中:ESV为生态系统服务价值总量;LUCi为土地利用类型i的面积;VCi为土地利用类型i的生态系统服务价值修正系数;AESV为地均生态系统服务价值;AESVt1和AESVt2分别为t1和t2时地均生态系统服务价值;C是地均生态系统服务价值变化率。

2.2.3 土地利用转型的生态贡献度 土地利用转型对生态系统服务价值的贡献度是指i类土地利用类型转型为j类土地利用类型所引起的生态系统服务价值的变化率[28]。其表达式为：

(6)

式中:ELi-j为土地利用转型对生态系统服务价值的贡献度;VCj和VCi分别为土地利用类型j和i的生态系统服务价值当量修正系数;LUCi-j为研究期间i类土地利用类型转为j类土地利用类型的面积。

2.2.4 交叉敏感性系数 交叉敏感性系数(Coefficient of Cross-Sensitivity，CCS)是指当某土地利用类型向另一土地类型转换时的单位面积变化率所引起的生态服务价值变化率[16]。交叉敏感性系数是不同土地利用类型的净转型状态，并将相互转型的两个土地利用类型基期面积的平均值作为转型率的基数。该系数需满足：两个地类发生净转型的同时，其余地类未发生地类转型[2]。表达式为：

(7)

式中:CCS(j)kI为第j年k土地利用类型与I土地利用类型相互转型的交叉敏感性系数;ΔES(j-1,j)为第(j-1)年至第j年ESV变化率;ΔCCL(k,I)为土地利用类型k和I的净转型率;IR(k,I)为k土地利用类型向I土地利用类型转型的面积;TR(k,I)为I土地利用类型向k土地利用类型转型的面积;Ak和AI分别为k类和I类土地利用类型的基期面积。若CCS(j)kI>0表明ESV增减变化与不同土地利用类型的净转型同方向变化;若CCS(j)kI<0表明ESV增减变化与不同土地利用类型的净转型反方向变化;|CCS(j)kI|越大,表明ESV对某两类土地利用类型的净转型越敏感;反之,越不敏感。

3.1 土地利用变化过程

基于土地利用遥感解译数据的统计分析，得到滇中城市群各土地利用类型的面积变化情况(表2)。近20 a以来，滇中城市群土地利用变化较为明显，林地、草地、耕地是该区主要的土地利用类型，占总面积的96%以上。建设用地规模不断扩张，整个研究期间面积增加了1 850.67 km2，耕地、水域、未利用地持续减少，2000—2020年分别减少了10 830.49，228.34，87.93 km2；
草地和林地呈“先减少后增加”的演变过程，前期(2000—2010年)面积分别减少了78.83，291.98 km2，后期(2010—2020年)由于退耕还林还草政策的大力推进以及耕地撂荒等[29]影响，二者面积分别增加了4 571.60，5 095.30 km2。

由公式(1)和(2)计算出研究区单一土地利用动态度和综合土地利用动态度(表2)。从单一土地利用动态度来看，前期耕地、林地、草地、水域和未利用地均呈现出减少趋势，其中未利用地的减少速度最快为3.48%，其次是草地减少速度为0.10%；
建设用地面积持续增加，变化最为激烈，前期增速为3.87%，后期增速达7.60%。后期耕地、水域、未利用地面积均有所减少，减速分别为4.69%，1.62%，3.34%；
林地、草地和建设用地增速分别为0.83%，1.68%，7.60%。从综合土地利用动态度来看，前期土地利用变化相对迟缓，综合动态度仅为0.04%，后期土地利用变化较为活跃，综合土地利用动态度高达0.99%。

表2 2000-2020年滇中城市群各土地利用变化情况

3.2 生态系统服务价值时空变化特征

根据公式(3)的计算结果，滇中城市群生态系统服务功能总体呈现出“先减少后增加”的趋势。从时间尺度看，2000年、2010年、2020年滇中城市群生态系统服务价值分别为5 028.81亿元、5 011.60亿元、5 360.93亿元。前期，ESV减少了17.21亿元，年均减少量为1.72亿元；
后期，ESV增加了349.34亿元，主要由于退耕还林还草以及耕地撂荒等对该区生态系统的改善作用。近20 a以来，生态系统功能各项子系统中，食物生产呈现出持续减少的趋势，主要由于该区新型城镇化的不断深入推进，建设用地大规模扩张占用耕地，导致食物生产功能持续下降；
气候调节价值量最高，3个时期的价值量分别为1 313.48亿元、1 309.38亿元、1 429.70亿元，均占总价值的26%以上；
维持养分循环功能价值最低，3个时期的价值量分别为47.80亿元、47.65亿元、49.08亿元。

从空间尺度看，由公式(4)计算得到：2000—2020年滇中城市群县域尺度地均生态系统服务价值空间分布(图1)。在整个研究时段，滇中城市群地均ESV空间差异明显，高值区〔(5.50～7.50)万元/hm2〕主要分布在滇池、抚仙湖和星云湖三大高原湖泊流域，生态系统功能受湖泊调节影响较大；
2000年，48.98%的县(市)区地均ESV处于低值区〔(2.50～4.50)万元/hm2〕，主要集中分布在曲靖市和昆明市，2010年低值区进一步向南扩大到57.14%的县(市)区，特别是麒麟区、陆良县和罗平县最为突出，主要是由于该区属于滇东喀斯特石漠化的典型区域，生态系统较为脆弱；
2020年，低值区范围明显缩小至32.65%的县(市)区，高值区的范围有所扩大，生态系统服务功能明显改善，元谋县和官渡区出现局部退化。

图1 2000-2020年滇中城市群地均ESV空间分布

由公式(5)计算得出该区地均生态系统服务价值变化率(图2)，从图中可以看出前期有69.39%的县(市)区地均生态系统服务价值处于减少趋势，其中石屏、建水、嵩明3个县的减少幅度均超过了10%；
后期地均ESV增加的县(市)区高达85.71%，其中师宗县、罗平县、富源县和华宁县增幅均大于20%，永仁县和官渡区降幅超过10%，这一时段增加的县区数量较前期增加了30个；
在整个研究期内，地均ESV增加幅度较大的区域主要集中分布于曲靖市，地均ESV变化率在0～10%的区域主要集中连片分布于玉溪市。

图2 2000-2020年滇中城市群地均ESV变化率空间分布

3.3 土地利用转型对生系统服务价值的贡献度

由公式(6)计算得出2000—2020年滇中城市群各土地利用转型对生态系统服务价值的贡献度(表3)。前期，草地转型为林地和耕地转为林地、草地、水域对滇中城市群生态系统服务功能改善的贡献度分别为21.31%，28.32%，表明植树造林和退耕还林、还草、还湖对该区生态系统服务功能起到了改善作用，毁林开荒、围湖造田是导致滇中城市群生态系统服务功能退化的重要影响因素，占到了53.06%的贡献度。后期，草地转为林地和耕地转为林地、草地、水域对研究区生态系统服务功能改善的贡献度分别为33.69%，50.12%，林地向草地、耕地的转型和草地向耕地的转型导致生态系统服务功能降低，贡献度分别为42.93%，5.87%。近20 a来，草地转为林地和耕地转为林地、草地、水域对生态系统服务功能的贡献度分别为32.02%，49.10%，林地向草地、耕地的转型和草地、水域向耕地的转型导致生态系统服务功能恶化的贡献度分别为41.32%，7.69%。

表3 2000-2020年滇中城市群各土地利用转型对生态系统服务价值的贡献度

3.4 生态系统服务交叉敏感性分析

3.4.1 生态服务价值对土地利用转型的交叉敏感性响应 由公式(7)计算滇中城市群前后两个时段6种地类15种土地利用转型对ESV变化的交叉敏感性响应矩阵(表4)。分析表明，耕地、林地、草地、水域向其他土地利用类型转型较为敏感，其中林地向草地、水域、建设用地的转型以及耕地向水域、草地向水域、水域向建设用地等6种土地利用类型间的转型最为敏感，耕地向草地和建设用地的转型缺乏敏感性。

表4 滇中城市群生态服务价值对土地利用转型的交叉敏感性响应矩阵

(1) 耕地与其他地类转型的交叉敏感性：耕地与林地、草地的净转型，前期均呈现耕地减少，林地和草地增加，引起ESV增加，后期不同地类的净转型出现逆转，且敏感性降低，表明ESV的变化与该地类转型方向相反；
耕地与水域的转型前后两期均表现为耕地增加水域减少，敏感性显著增强；
耕地与建设用地间的转型，前后两期均表现为耕地向建设用地的净转入，导致ESV减少，ESV变化方向与该地类转型方向相反，后期较前期敏感性增强。

(2) 林地向其他地类转型的交叉敏感性：前期林地向水域和建设用地净转入，导致林地减少，水域和建设用地增加，引起ESV减少，较后期敏感性均有明显增强；
林地向草地净转入，均导致前后两期草地减少林地增加，引起ESV增加，但敏感性系数由前期的7.76%下降至后期的1.92%。

(3) 草地向其他地类转型的交叉敏感性：前期草地向水域、建设用地净转入，导致草地减少，相应地类增加，草地向水域和建设用地净转型引起ESV减少，后期敏感性增加，建设用敏感性变化最为明显，敏感性系数由前期的0.49%增加到后期的20.26%。

(4) 水域向其他地类转型的交叉敏感性：前后两个时段水域向建设用地净转入，均导致水域减少，建设用地增加，引起ESV减少；
水域向未利用地净转入均导致水域面积增加，未利用地减少，引起ESV增加，敏感性系数由前期的1.64%增加到后期的33.60%。

(5) 建设用地与其他地类转型的交叉敏感性：建设用地向未利用地净转型，导致未利用地减少，引起ESV0.18%的增加，建设用地与耕地、林地、草地和水域的转型，均引起ESV减少，后期各地类的敏感系数均大于前期，表明建设用地不断扩张占用其他土地导致态系统服务功能不断减弱。

3.4.2 生态系统服务功能交叉敏感性分区 基于上文ESV与土地利用转型的交叉敏感性响应分析和各地类在县域尺度的转型面积，选取交叉敏感性较高和面积分布较广的6种土地利用类型，利用ArcGIS 10.2中的自然断点法将敏感性等级划分为5级，从而得出该区不同土地利用转型的交叉敏感性空间等级分布图(图3)和各分级面积(表5)。

表5 滇中城市群土地利用转型交叉敏感性等级分区面积

图3 滇中城市群土地利用转型的交叉敏感性等级分区

(1) 耕地与林地的相互转型主要表现为耕地向林地的净转型，耕地与林地转型的较低敏感区和缺乏敏感区分布最广，分别占总面积的58.06%，15.95%，两者范围占比达74.01%，主要分布于楚雄、玉溪、昆明和曲靖等海拔相对较高的山区，较高敏感区和极敏感区占总面积的6.29%，主要分布于耕地面积较集中的马龙、陆良、罗平和元谋等坝区。

(2) 耕地与建设用地转型的缺乏敏感区和较低敏感区分布范围最大，分别占总面积的46.70%，26.01%，主要分布于以昆明为核心的城市建成区以及南部地区，因建成区形成人工生态系统后，土地利用方式较为稳定，成为较低敏感区；
中度敏感区、高度敏感区和极高敏感区三者占总面积的27.29%，主要集中分布于曲靖、楚雄以及昆明的禄劝和富民县等。

(3) 林地与草地的转型主要表现为草地向林地净转型，占总县的44.90%，主要分布于曲靖、玉溪和楚雄南部等地区；
有27个县(市)区表现为林地向草地净转型，林地与草地相互转型缺乏敏感性的面积占到了47.66%，其次是较低敏感区，占总面积的46.52%，主要分布于曲靖；
极敏感区所占面积较小，主要是分布在弥勒和官渡。

(4) 林地与建设用地主要表现为林地向建设用地的净转型，仅有元谋、武定、盘龙和五华表现为建设用地向林地转型，林地向建设用地转型缺乏敏感区面积最大，占总面积的67.25%，主要从东北向西南呈条带状分布，城市建成区人工生态系统对林地向建设用地的转型缺乏敏感；
较低敏感区和中度敏感区分别占总面积的11.96%，11.33%，极敏感区所占面积最小，仅为3.92%，主要分布在牟定县。

(5) 林地与水域的转型主要是以水域向林地的净转型，有21个县(市)区呈现出林地向水域净转型，主要呈“T”字形分布，林地向水域的转型缺乏敏感区的分布范围最广，占总面积的72.33%，其次是较低敏感区，占总面积的15.76%，极敏感区面积仅为1 600 hm2，主要分布于会泽和富源。

(6) 草地与建设用地相互转型缺乏敏感区面积最大，占总面积的61.35%，主要集中连片分布于昆明、玉溪和红河，其次为较低敏感区，较高敏感区和极高敏感区占总面积的16.49%，极高敏感区主要分布在富源、会泽和禄丰。

(1) 2000—2020年滇中城市群土地利用类型主要以林地、草地、耕地为主，比重约占总面积的96%以上，耕地、水域、未利用地呈现出持续减少的趋势，年均减少量速率分别为2.35%，0.84%，2.83%，建设用地扩张较为明显，20 a间面积增加了1 850.67 km2，草地和林地均呈现出先减少后增加的趋势；
整个研究时段的综合变化率维持在0.50%。

(2) 滇中城市群生态系统服务价值总体呈现出“先减少后增加”的趋势，2000年、2010年、2020年ESV分别为5 028.81亿元、5 011.60亿元、5 360.93亿元；
近20 a来，各子系统中食物生产呈现出持续减少的趋势，气候调节功能最高，占总价值的26%以上；
研究区地均ESV高值区主要分布在滇池、抚仙湖和星云湖三大高原湖泊流域，生态系统功能受湖泊调节影响较大。2000—2010年有75.51%的县(市)区地均ESV处于减少趋势，2010—2020年地均ESV增加的县(市)区高达85.71%。

(3) 草地转为林地对该区生态系统服务价值增加的贡献度均超过32%。2000—2010年和2010—2020年，耕地转为林地、草地和水域对生态系统服务功能改善的贡献度分别为28.32%，50.12%，林地、草地和水域转为耕地是导致该区生态系统服务功能恶化的重要原因，在整个研究时段内，毁林开荒、围湖造田对林地、草地和水域的占用导致生态系统服务价值减少约2.65亿元。

(4) 耕地、林地、草地、水域地向其他土地利用类型转型较为敏感，其中水域向其他地类的转型前后两期敏感系数均大于1，耕地向草地、建设用地的转型缺乏敏感性。耕地与林地转型的较低敏感区和缺乏敏感区分布最广，分别占总面积的58.06%，15.95%，主要分布于楚雄、玉溪、昆明和曲靖等海拔相对较高的山区，耕地、林地、草地与建设用地间转型的较高和极高生态敏感区集中在曲靖市和楚雄州，林地向草地和水域转型主要与缺乏敏感区和较低敏感区为主。

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