生态系统服务是生态系统直接或间接贡献于人类福祉的产品和服务^[1]。20世纪以来, 高强度的人类活动对生态系统带来了巨大的冲击和破坏^[2], 全球60%以上的生态系统服务产生明显的退化现象^[3]。随着生态环境问题的恶化, 定量评估生态系统服务价值(Ecosystem Service Value, ESV)已成为生态学、环境经济学和可持续发展领域越来越受关注的主题^[4]。生态系统服务量化的研究主要从三方面展开, 分别是能值分析法、物质量评价法、价值量评价法^[5]。其中, 价值量评价法基于生物量或土地利用的利益转移方法完成^[6], 虽然在一定程度上缺乏对生态系统过程的关注^[7], 但由于简化计算而被广泛使用。Costanza等^[1]率先利用基本价值转移法对全球ESV进行了估算, 为区域尺度ESV评估提供了参考方法^[8]。由于生态系统的复杂性与差异性^[9], 价值当量在不同研究地区存在着差异性^[2]。谢高地等^[10-12]结合中国实际情况修订建立了当量因子表及动态评估方案, 为国内ESV核算与演化研究提供了重要依据^[13], 目前该评估方案仍在不断修订与完善中^[12]。近年来, 随着遥感与GIS等空间信息技术的快速发展, 国内外学者围绕全球^[14-15]、国家^[16-17]、区域^[18-19]等不同尺度, 针对流域^[20-21]、绿地^[22-23]、城市群^[24-25]等不同研究对象, 探究土地利用变化^[26-27]、经济发展^[28-29]、景观格局演变^[30-32]等对ESV的影响, 并展开了广泛而深入的研究。

价值量评价法的优势除了计算直观易用, 还在于其结果能引起人们对区域生态系统服务的重视, 因为人们对货币值的感知更为明显^[5]。ESV是区域生态系统服务的综合化与定量化^[33], 将其表征于货币经济的核算方式, 有助于比较生态系统保护与经济社会发展之间的关系。吴建寨等^[33]使用ESV与GDP数据构建了生态经济协调度指数, 据此对区域生态经济发展的协调水平进行评价；王建华等^[34]在此基础上建立了ICEE指数, 使其可以比较任意给定时间间隔的生态经济协调水平；谢高地等^[35]比较了2010年中国各地区ESV与GDP及人均ESV、人均GDP的数值大小, 研究发现中国在经济人口密集区域的ESV相对经济社会价值具有高度稀缺性；Li等^[4]通过变异系数、泰尔指数描述了ESV和GDP的整体集中程度。前人的研究工作估算了区域生态与经济发展的趋势差异, 但仍难以阐明两者空间分布上是否协调一致。为度量城市生态系统保护与经济增长之间的平衡关系, 有必要刻画、阐明区域生态系统服务与经济发展的空间分布的差异特征。

作为中国海洋产业创新基地以及山东省高质量发展的核心引擎之一, 青岛都市圈出现城镇建设用地快递增长、年降水量趋于减少、滨海岸线生态退化^[36]等现象, 生态环境压力日趋严峻, 成为观测与协同考量生态系统服务价值与社会经济发展变化的独特窗口。近年来, 已有学者对山东省^[37-41]、山东半岛^[42-43]及青岛市^[44-47]、潍坊市^[48-49]的生态系统服务时空演变展开研究, 但对ESV单位面积价值当量时空差异的考虑较为有限, 且均未对生态系统服务与经济发展之间关系开展深入分析和研究。

因此, 本文以青岛都市圈为研究区, 基于1990年、2004年、2017年三期Landsat卫星遥感数据及经济统计数据, 使用当量因子法对ESV进行核算, 进而构建生态系统服务与经济一致性指数, 以探讨其时空差异特征, 并通过驱动因子分析, 提出区域生态系统服务与经济平衡发展的优化建议, 以期为政策制定者提供参考依据。

1 研究区域与研究数据 1.1 研究区概况

青岛都市圈(118°10′—121°28′E、35°35′—37°19′N)位于中国沿海, 地处山东半岛南部, 东、南濒临黄海, 地势西南、东北两侧隆起。如图 1所示, 青岛都市圈辖青岛、潍坊两个地级市以及烟台的莱阳和海阳两个县级市, 陆域面积为3.01×10⁴ km²。2017年, 青岛都市圈占山东省面积和人口约五分之一, GDP产出占四分之一。青岛都市圈是承担山东乃至全国海洋战略的主要空间载体。

1.2 数据来源与预处理

本文基于青岛都市圈1990年、2004年、2017年的Landsat TM/OLI遥感影像数据(下载自https://glovis.usgs.gov)。在ArcGIS 10.2与ENVI平台支持下, 对3期遥感影像数据进行定标、大气校正、拼接、裁剪等预处理。根据《土地利用现状分类标准》(GB/T 21010-2007)和青岛都市圈土地利用的结构特点, 使用随机森林算法对其进行分类, 将土地利用类型分为6种：农田、林地、草地、水域、建设用地、未利用地, 结合Google Earth及野外实地调查验证, 其总体精度分别为92.46%、94.20%、94.18%, Kappa值分别为0.89、0.92、0.92。研究区高程数据获取自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/), 交通路网数据获取自OpenStreetMap(https://www.openstreetmap.org/), 年均温、年降水量数据获取自国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/)；经济社会统计数据来自相关年份的《山东省统计年鉴》、《青岛市统计年鉴》、《潍坊市统计年鉴》、《烟台市统计年鉴》、《中国农产品价格调查年鉴》等。

2 研究方法 2.1 生态系统服务价值系数修正 2.1.1 生态系统服务价值当量因子价值量修正

针对本文研究区, 结合播种面积、研究区主要作物产量和主要农作物相应的国家平均价格, 采用公式(1)计算单位面积粮食生产服务的经济价值。

(1)

式中, E_a为农田单位面积粮食生产服务价格(元/hm²), n为作物数量, k为作物类型, p_k为全国平均价格(元/t), q_k为第k种作物的产量(t), m_k为第k种作物的播种面积(hm²)。

山东省主要农作物品种包括小麦、玉米和大豆, 从山东省统计年鉴中获得其播种面积与产量, 自《中国农业价格调查年鉴》获取其全国农产品集贸市场年度价格(根据价格指数, 转换为2004年不变价), 如表 1所示。计算得到青岛都市圈的单位面积粮食生产服务经济价值, 1990年为870.70元/hm²。2004年为1178.28元/hm², 2017年为1228.57元/hm²。

2.1.2 生态系统服务价值当量修正

参考《1:1 000 000中国植被图集》, 青岛都市圈植被以针叶林和灌草丛为主。据此结合谢高地等^[12]修订的中国单位面积生态服务价值当量, 为青岛都市圈各土地利用类型的不同生态系统服务进行价值当量赋值(表 2)。

此外, 针对区域生态系统服务功能及其价值量的空间异质性, 考虑研究区实际情况与数据可获取程度, 参考谢高地等^[12]和雷军成等^[50]、徐丽芬等^[51]引入时空调节因子对生态系统服务进行时空动态评估的方法, 开展单元格尺度的修订。选取植被覆盖度指数作为生态系统食物生产、原料生产、气体调节、气候调节、净化环境、土壤保持、维持养分循环、生物多样性和美学景观功能(水域及未利用地NDVI多为负值, 故不参与修订)的修订指标, 选取降水量作为生态系统水资源供给、水文调节服务功能的修订指标。通过公式(2)进行逐单元格修订。

(2)

式中, E_kj与为F_kj分别为修订后、修订前第k单元格第j类生态系统服务功能的价值当量, f_ij为第k单元格第j类生态系统服务功能上的修订指标值(植被覆盖度或降水量值), 为第j类生态系统服务修订指标的平均值。根据NDVI数据并借助线性像元二分模型获取植被覆盖度值^[52], 如公式(3)所示：

(3)

式中, f为植被覆盖度, NDVI_soil为裸土土地单元对应的NDVI值, NDVI_vegetable为全植被土地像元对应的NDVI值。

2.2 生态系统服务价值评估

基于前述修正后的单位面积生态系统服务价值当量, 以及1个标准单位生态系统服务价值当量因子的价值量, 通过公式(4)计算研究区生态系统服务价值。

(4)

式中, ESV为研究区总生态系统服务价值(元), A为研究区面积(hm²)。

2.3 生态系统服务与经济发展的空间一致性

本文通过计算变异系数(Coefficient of Variation, CV)与泰尔指数(Theil, T)测度ESV与GDP各自的整体差异, 并通过构建生态系统服务与经济发展一致性模型以表征各个城市ESV与GDP之间的空间分布差异。

2.3.1 变异系数与泰尔指数计算

CV是无量纲指标, 适用于具有不同单位或不同均值的数据集之间的比较, 本文使用CV描述青岛都市圈ESV和GDP各自的分散或集中程度, 由公式(5)定义^[53]。

(5)

式中, Y₀为都市圈ESV或GDP的平均值, n为城市数量, Y_i为第i个城市ESV或GDP的值。CV值越大, 代表地区生态系统服务差异或者经济发展差异越大。

泰尔指数是用于衡量经济不平等的统计量, 考虑到城市之间的差异, 本文使用面积作为加权来衡量城市之间的不平等, 由公式(6)定义^[4]。

(6)

式中, n为城市数量, Y_i为第i个城市的ESV或GDP的值, Y为都市圈ESV或GDP的总值, S_i为第i个城市的面积, S为都市圈的总面积。泰尔指数的值介于0与1之间, 数值越大代表研究区域生态系统服务或经济发展差异越大。

2.3.2 生态系统服务与经济发展一致性模型构建

为反映某一城市生态系统服务资源和经济发展的协调程度, 参考人口经济一致性指数^[54], 使用在整个区域内该城市的ESV占比与GDP占比的比值构建生态系统服务与经济发展一致性指数(Consistency of Ecosystem services and Economy, 简称CEE), 来衡量生态系统服务与经济发展分布的时空差异, 由公式(7)定义。

(7)

式中, CEE_i与R_ESVi、R_GDPi分别是第i个城市的生态系统服务与经济发展一致性指数和生态系统服务集聚水平、经济集聚水平。

由于自然资源禀赋与社会经济发展要素之间的差异, 生态系统服务与经济的空间分布并不是要求两者的集聚水平完全一致, 但两者若存在较大的不协调, 无疑代表着区域经济发展的落后情况或区域经济发展存在着潜在的生态危机。对于区域生态系统服务与经济发展而言, CEE越偏离1, 表明该区域生态系统服务与经济分布协调性越差, 反之, 区域生态系统服务与经济发展协调性越好, 区域生态系统服务与经济空间协调程度越高。参考人口经济一致性指数分类标准^[54-57], 根据一致性指数数值大小将青岛都市圈生态系统服务与经济协调性程度分为5类, 如表 3所示。

2.4 地理探测器

地理探测器是用以探测变量空间分异性及其背后驱动力的统计学方法, 通过计算q统计量以度量因子解释能力, q值由表达式(8)定义。

(8)

式中, h是影响生态系统服务价值变化因素的分类, h∈[1, L]；N_h和α_h²分别是层h的单元数和方差；N和α²分别是全区的单元数和方差。q值值域为[0, 1], 表示自变量X解释了100× q %的Y, 即q值越大表示该因素的解释能力越强^[58]。本文利用地理探测器对ESV减少的原因进行驱动因素探究, 从人文与自然两方面出发, 人文因素包括距城市中心的距离、距乡镇中心的距离、距铁路的距离、距一级道路的距离, 自然因素包括高程、坡度、年降水及年均温。通过ArcGIS中欧氏距离、克里金插值及自然间断法工具处理, 选取研究区内1000个随机点, 以ESV减少量为变量Y, 以各个因素的类型作为变量X, 使用地理探测器模型进行q值的计算。

3 结果与分析 3.1 土地利用变化

表 4总结了1990—2017年青岛都市圈土地利用各类型占比的变化。从土地利用各类型面积及其变化情况上, 研究期间农田始终是研究区最主要的土地利用类型, 其他5种土地利用类型共约占总面积的20%；农田与水域先增加后减少, 其中1990—2004年间水域面积增加99.73%, 2004—2017年减少28.57%；土地利用变化受到城镇化进程的影响, 城镇用地面积增加, 27年间净增加4078.89 km²；林地、草地、未利用地的用地规模均有所减少。

1990—2017年青岛都市圈各类用地类型的分布如图 2所示。转换数量上, 农田转出率15.96%, 其中14.17%流向城镇用地。城镇用地的扩张主要通过占用其周边农田完成。转换模式上, 农田流向城镇用地、林地流向农田、草地流向农田是土地利用类型转换的主要类型, 分别占总面积的11.52%、4.93%、4.02%。空间分布上, 西南、东北两侧山地地区集中出现林地和草地转换为农田的现象, 农田转为水域主要发生在峡山湖、牟山水库、产芝水库等地；流向城镇用地的转换类型在胶州湾沿线低平地区的海积平原尤为集中, 并聚集在青岛开发高新区、蓝色硅谷区、潍坊滨海新区等区域规划项目建设区。

3.2 生态系统服务价值变化

1990年, 青岛都市圈的总ESV为239.31亿元, 2004年为271.42亿元, 2017年为227.97亿元；总体先增加后减少, 1990—2004年ESV增长率为13.41%, 2004—2017年下降率为16.01%。空间分布上(图 3), 青岛都市圈各县域ESV呈现出西南和东北地区较高、中部区域较低的结构；1990—2017年间ESV减少的区域集中在研究区的西部与东部临海地区, 价值增加的区域则以河湖等水系增长区为主。

由表 5可知, 在各土地利用类型中, 农田ESV占比最大, 其次是林地与水域。1990—2004年间, 得益于滩涂水域的保护和全省河道整改^[39], 青岛都市圈水域面积有所增加, 水域ESV上升幅度达145.92%, 在一定程度上弥补并减缓了其他生态用地流失的减损；2004—2017年间, 城市建设用地扩张进程不断加快, 增加了对农田的占用, 且气候变化导致青岛都市圈年降水量存在减少趋势^[36], 水域面积受到影响并减少28.57%, 致使总ESV下降。

青岛都市圈各项生态系统服务价值变化(表 6)表明, 整体上, 调节服务>供给服务>支持服务>文化服务。变化方面, 1990—2004年间, 供给与调节服务ESV均上升, 其原因是农田与水域的ESV在此期间有所上升；2004—2017年间, 各项服务价值均有所下降。

3.3 生态系统服务与经济发展的协调性分析

据统计, 青岛都市圈1990、2004、2017年的GDP分别是782.86、3627.50、17598.09亿元, 表明在此期间该区经济加速发展, 其变化不同于ESV的变化。使用公式(5)(6)对以ESV为代表的生态系统服务差异、以GDP为代表的经济发展差异进行定量分析, 结果如表 7所示。

所有GDP的CV值均大于ESV的CV值, 表明GDP的差异性大于ESV的差异性。ESV与GDP的CV值随时间均有所下降, 表明ESV和GDP的区域差异都在不断减小。结果显示, 1990—2017年间, 青岛都市圈县域之间GDP差异程度大于ESV差异程度, 且ESV与GDP各自的区域差异程度在研究期间均有所减小。

以面积比例加权的T值显示, GDP的区域差异在研究期间减小, 此变化趋势与GDP的CV值结果一致。相比之下, ESV的Theil指数值非常低, 表明ESV的区域差异较小。通过对比GDP与ESV的Theil指数值发现, 即使考虑到面积的影响, 青岛都市圈的经济发展差异仍远大于生态系统服务空间分布的差异。

计算得到的生态系统服务与经济一致性指数分布如图 4所示。青岛都市圈生态系统服务与经济发展整体呈现出不协调, 其中, 生态系统服务集聚高于经济集聚的情况占据主导地位。空间分布上, 经济集聚高于生态系统服务集聚的地区多发生在东部沿海城市, 生态系统服务集聚高于经济集聚的情况集中于西北地区。时间序列上, 1990—2017年间不协调范围有所扩大, 处于生态系统服务与经济发展相对协调水平的县级市数量由5下降为0；经济集聚高于生态系统服务集聚的地区由青岛市辖区与胶州展开扩张, 面积由8.32%上升至25.39%；生态系统服务集聚高于经济集聚的地区由东西两端城市逐渐向中心地区发生, 面积占比由58.93%上升至74.61%。

1990年, 青岛都市圈生态系统服务与经济发展相对协调的县级市有5个, 经济集聚高于生态系统服务集聚的情况发生在青岛市市辖区和胶州市；得益于1984年被列为首批沿海开放城市, 青岛市集聚了山东半岛城市群的优质经济资本、人才技术优势, 实施市区东部开发战略、建立青岛保税区, 外贸经济发展迅猛；而同期的潍坊和烟台的莱阳、海阳市由于区位优势不明显, 第三产业相对滞后, 经济发展较为落后。2004年, 生态系统服务与经济发展相对协调的县级市数量下降到3个；在此期间, 矿产经济的壮大为潍坊市吸引优化了城市发展条件, 故与1990年相比, 潍坊市辖区进入经济集聚高于生态系统服务集聚的类别。2017年, 青岛都市圈没有评价类别属于生态系统服务与经济发展相对协调的县级市, 经济集聚高于生态系统服务集聚的城市面积占比上升至25.39%, 生态系统服务集聚高于经济集聚的城市面积上升至74.61%；近年来青岛市实施新旧动能转换重大工程的速度不断加快, 经济保持健康发展, 由此经济集聚区集中出现在青岛市东部沿海地区；潍坊滨海于2010年升级为国家级经济技术开发区, 其交通等基础配套设施不断完善, 经济得到进一步发展；2015年莱阳与海阳分别通过了五龙河口滨海湿地海洋特别保护区、万米沙滩国家级海洋特别保护区的规划, 推动了生物资源与生态系统保护, 故展现出生态系统服务集聚高于经济集聚的特征。

3.4 生态系统服务价值变化驱动因素探究

从土地利用的视角出发, 总ESV下降的主要原因是低生态价值用地对高生态价值用地的占用与取代。首先, 城市扩张进程中城镇用地面积不断增长, 1990—2017年期间, 在青岛都市圈土地利用转换类型中占比最大的是农田流向城镇用地, 占总面积的11.52%。城镇用地典型扩张区如青岛流亭国际机场周边地区(图 5)：1990年时流亭机场的西侧分布着养殖水面、北侧分布着农田；到2004年时流亭机场的西侧仍然还是养殖水面, 但其北侧农田已经变为城镇建设用地；到了2017年时这两处区域大部分地区都成了城镇用地。其次, 1990—2004年间, 由于人口数量增长带来的粮食需求, 以及滩涂水域保护和全省河道整改^[39], 农田与水域面积出现了增加, 这在一定程度上弥补了其他生态用地的流失影响。青岛都市圈2004年总ESV较1990年上升32.11亿元；而2017年较2004年而言, 农田与水域面积分别减少8.87%与28.57%, 致使2017年总ESV出现负增长；水域面积变化的典型区如潍坊市峡山湖(图 5), 遥感图像清楚地显示出峡山湖2004年较1990年水域面积出现明显增长, 而2017年其面积减少势头有所遏制。

进一步利用地理探测器对ESV减少的原因进行驱动因素探究, 计算结果如表 8所示。可以看出, 距城市中心的距离对ESV减少的解释能力最强, 表明ESV减少受城市化影响较为明显。城市化进程促使城镇用地扩张占用其他用地, 包括建设过程中对食物、原料、水资源、土壤等资源的消耗, 以及废弃物、污染等的增加^[59], 均会导致ESV的下降。

4 讨论与建议

生态系统服务价值的科学评估是生态资源合理配置和生态环境有效保护的前提^[25]。城市化快速发展伴随着生态用地流失、生态系统服务下降和环境健康风险^[60], 对生态系统服务与经济发展空间协调性的分析是平衡区域差异、优化区域空间布局、实现公平发展与可持续发展的基础。本研究构建了生态系统服务与经济发展一致性指数, 对青岛都市圈县市级尺度各个城市的ESV与GDP空间协调性进行分析, 可以为青岛都市圈的区域生态系统服务与经济发展空间布局优化方案提供重要基础数据, 并为今后其他地区开展生态经济协调发展战略提供参考。

结果表明, 生态系统服务和经济集聚整体呈现不平衡现象, 其原因是青岛都市圈内部资源与要素分布不均衡, 山区林地茂密处及河湖水系集中区域等生态资源丰富区具有高生态价值, 但经济发展尚有进步空间；占据交通信息条件与人口资源等发展要素的发达区域, 其生态价值占比又相对落后。而在青岛都市圈2017年总ESV较1990年下降11.34亿元的背景下, 属于生态系统服务与经济发展不协调的类别的区域面积又进一步增加。基于以上背景, 对生态系统服务与经济发展不协调区域提出优化发展建议。

分析表明, 土地利用视角下, 研究区ESV下降主要受到城镇化进程及高生态价值用地(如水域)流失的影响；驱动因子视角下, ESV减少受到距城市中心距离的影响最大。故对经济集聚高于生态系统服务集聚的区域做出如下优化建议：在土地资源管理过程中, 应当高度重视土地利用类型转变对生态环境带来的影响, 加强建设用地集约高效利用, 严格管控城市的低效蔓延, 减少由于城市中心辐射下建设用地占用其他用地而引起的ESV下降；建立合理的定向化生态补偿机制, 为不同情况的区域做出针对性处理, 完善区域生态修复治理的落实与保护。同时, 按照“山水林田湖草是生命共同体”的系统理念, 从“山水林田湖草”的生态全要素视角出发, 在查清山体、水域、森林、海洋和保护区等重要生态功能要素的基础上, 识别并维护都市圈生态保护红线, 并进行生态全要素系统治理工作, 确定问题核心后“对症下药”, 对具备重要生态功能的要素实施加强保护。

而生态系统服务集聚高于经济集聚的区域, 应当借鉴经济发展良好区域的发展模式, 坚持产业转型升级与推动高质量发展, 多维度、综合全面地探究新型城市化发展道路；切实发挥生态系统服务集聚、生态质量良好的优势, 积极探索具有区域特色的“绿水青山”城市化示范区, 深度开拓新时代背景下绿色发展及现代化模式。另外, 结果表明, 青岛都市圈经济发展差异较生态系统服务差异更大, 并且具有一定的城市集群发展效应。对于生态系统服务集聚高于经济集聚的区域而言, 其区位优势不显著, 所具备的发展要素有所欠缺。因此, 应当逐步实现内部核心区与副中心的职能划定与疏散, 深化都市圈协同联动发展机制, 全面挖掘各个区域的发展潜力, 区域之间扬长补短, 从而激发整个都市圈的协同高质量发展。

5 结论

本研究基于当量因子法对青岛都市圈ESV进行了货币化定量核算, 构建了生态系统服务与经济一致性指数, 探讨了生态系统服务与经济时空协调性特征及其优化利用, 得出以下主要认识：

(1) 时间尺度上, 青岛都市圈的总ESV出现先增后减, ESV 1990年为239.31亿元, 2004年增加至271.42亿元, 2017年减至227.97亿元, 与城镇化进程及农田与水域面积的先增后减有关；空间分布上, 各县域ESV呈现出西南和东北侧较高、中间夹层区域较低的结构特征。

(2) 青岛都市圈生态系统服务和经济集聚表现出明显不协调性, 且不协调范围在1990—2017年期间有所扩大。生态系统服务集聚高于经济集聚的情况主要分布于青岛都市圈西北方向的城市, 而经济集聚高于生态系统服务集聚的地区主要出现在青岛都市圈东部沿海地带。

(3) 驱动因子分析表明ESV减少主要受到距城市中心的距离影响, 建议在经济集聚高于生态系统服务集聚的地区加强城镇用地的集约化与高效利用, 并从“山水林田湖草”的生态全要素视角出发, 针对具备重要生态功能的要素加强保护。而对于生态系统服务集聚高于经济集聚的地区, 应积极探索新时代背景下生态产品转化路径, 且进一步深化联动机制, 实现区域生态经济协同发展。