2019, Vol. 39文章信息
- 张红娟, 高艳, 华亚伟, 李言言, 张越, 刘康
- ZHANG Hongjuan, GAO Yan, HUA Yawei, LI Yanyan, ZHANG Yue, LIU Kang
- SolVES模型价值转移方法对不同空间尺度的响应评估
- Response of a SolVES model value transfer method to different spatial scales
- 生态学报. 2019, 39(24): 9233-9245
- Acta Ecologica Sinica. 2019, 39(24): 9233-9245
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201809212066
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文章历史
- 收稿日期: 2018-09-21
- 网络出版日期: 2019-09-17
2. 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室, 西安 710127
2. Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity, Xi'an 710127, China
生态系统服务是指人类直接或间接从生态系统中获取的福利, 它包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务[1-2]。生态系统服务和人类福祉密切相关, 2005年的千年生态系统评估, 让生态系统服务评估成为一个热门话题[3]。自此, 国内外学者开始对其大量评估, 传统评估主要集中于经济价值[4-6], 近年来开始强调人类社会在生态系统服务中的作用[7], 生态系统服务的社会价值受到研究者的关注[8-9]。社会价值主要与生态系统服务的文化服务相对应, 而文化服务的评估在生态系统服务评估框架中一度缺失[10]。由于文化服务和人的感知相关, 不同的人感知不同[11], 再加上其无形性, 用货币方式难以对其量化[12-13]。在此背景下, Sherrouse等在经济价值的基础上, 扩展提出了社会价值的概念[14-15], 并将社会价值定义为公众感知的非市场化价值, 提出了一个非货币化的、空间化的相对社会价值指标即“价值指数”(Ⅵ)。
生态系统服务社会价值评估需要采用问卷调查法, 收集公众对生态系统服务的感知, 但问卷调查方法有时由于法律或政策的约束[16]亦或受调查者自身原因的影响(看不懂问卷或不愿接受调查), 调查数据的获取仍然存在很多障碍。引入价值转移法, 可以对无调查数据地区的社会价值进行评估。价值转移法(Benefit Transfer Method, BTM)是将已有的价值评估结果(通常被称为研究地, Study site)转移到待研究地区(通常被称为决策地, Policy site), 继而得到决策地的价值。价值转移方法分为数值转移和函数转移[17], 较为准确的价值转移方法为Meta分析的函数转移法[18-20], 生态系统服务的价值转移已得到证实[21-22]。
SolVES模型是美国地质调查局与美国科罗拉多州大学联合开发用于ArcGIS的工具, 内嵌了Maxent软件[23-24], 整合了Meta分析方法和需求函数, 开发了价值转移制图子模型(Value Transfer Mapping Model)。不仅可以对有调查数据地区的社会价值进行评估[25-30], 也可以对无调查数据地区社会价值进行评估[31-32]。SolVES模型的价值制图、社会价值和价值转移模型都得到了证实, 但价值转移子模型在不同空间尺度上的转移效果未得到探讨, 能否进行尺度上推(Scaling-up)和下推(Scaling-down)的社会价值转移, 上推和下推的转移效果如何, 需要进行进一步的讨论。本文利用SolVES模型的价值转移子模型, 将太白山国家森林公园(TBS)的社会价值, 转移到牛背梁国家森林公园(NBL)和秦岭山地, 探讨价值转移子模型在不同空间尺度的适用性。
1 数据与方法 1.1 研究区概况及技术路线本文研究区是陕西省境内秦岭, 秦岭山地有很多海拔2500m以上的山峰, 主峰太白山高3771.2m, 面积为56126.56km2。从1987年批准建立第一个国家级森林国家公园——骊山森林公园开始, 已建成森林公园46个(省级25个, 国家级21个)。太白山国家森林公园位于秦岭主峰太白山北坡, 总面积29.49km2, 海拔620—3511m, 本文太白山国家森林公园的研究范围还包括海拔3511m以上自然保护区的一部分, 其研究区面积为176.57km2。牛背梁国家森林公园位于秦岭东段, 海拔1000—2802m, 总面积21.23km2, 为秦岭东段最高峰(图 1)。
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| 图 1 研究区图 Fig. 1 The map of study areas |
根据研究的整体思路及文章脉络, 本文的研究路线如图 2所示：
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| 图 2 研究路线 Fig. 2 Research route |
SolVES模型提供三个功能：(1)社会价值图的生成, 用非货币的10点价值指数(Ⅵ)表示；(2)Ⅵ和解释变量(环境图层)之间的关系；(3)价值转移制图, 调用Maxent模型软件, 利用研究地输出的统计模型将社会价值转移到决策地, 进行决策地的价值制图(图 3)。
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| 图 3 SolVES模型功能图 Fig. 3 The function diagram of SolVES |
Maxent模型是Phillips等最早开发用于评价、预测物种潜在地理分布的生态位模型[23], 它是以最大熵理论为基础的物种地理空间分布模型[33-34]。最大熵理论是一种基于有限的已知信息推断未知信息概率分布的数学方法, 其原则为保留全部的不确定性, 将风险降到最小, 即不做任何主观假设, 这时概率分布的信息熵最大。假设离散随机变量x的概率分布为P(x), 则其熵的计算公式如下：
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当x服从均匀分布时, 熵最大, 而且熵满足下列不等式：
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最大熵原理认为要选择的概率模型必须满足已有的事实, 即约束条件。因此在预测物种的地理分布时, 需要有物种的现实地理分布点及物种现实分布地区和目标地区的环境变量。
基于Maxent的价值转移法, 利用间接效用模型估算出研究地自然资源供给的非市场化的服务或产品与得出这些结果所采用的问卷形式、样本规模、收入水平等变量之间的关系, 来构建Meta回归价值转移模型。SolVES模型则是把自然地理环境如土地利用、高程、坡度、距离水体的距离(DTW)及距离道路的距离(DTR)等作为环境变量, 计算这些环境变量和价值指数之间的关系, 构造功能函数, 从而完成价值转移(图 4)。
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| 图 4 价值转移模块运行流程图 Fig. 4 Value Transfer Mapping Model generalized process flow |
根据Sherrouse和Semmens对美国三个国家森林公园价值转换错误率的比较, 得出转移变量选取原则[31]：选择较少的环境变量可能会减少与环境变量有关的问题以及Ⅵ对它们的回应, 可能会降低研究地模型的性能, 但可以避免它们的过度拟合, 提高价值转移的效果。同时, 一些具有区域特色的变量也不宜选取, 例如环境变量中距离道路的距离(DTR), 每个区域道路的相似度不高, 造成有DTR变量转移的模型错误率偏高[30], 因此不宜选为转移变量。因此, 本文选取高程和坡度两个环境变量作为转移变量。
1.3.2 统计模型选择Maxent模型计算每种社会价值类型的训练AUC(Training AUC)和测试AUC(Test AUC), 训练AUC表明该模型适合自身的程度, 而测试AUC表明该模型价值转移的潜在性能。测试AUC是价值转移模型性能的有用指标, 也是进行价值转移前, 能否选为转移模型的有效判断工具, 根据Sherrouse和Semmens[31]的证实, 它可以排除绝对不能用于价值转移的模型, 但它不是价值转移的充分指标。一般认为测试AUC大于0.7, 模型满足了可以进行价值转移的基本条件, 但不能保证价值转移结果的准确性。
1.4 数据获取 1.4.1 调查数据获取TBS的调查数据来源于2016年9—10月期间250份游客的有效问卷, 所有数据均通过原位调查方法获取。问卷内容主要包括：①游客的游玩情况及游玩感受, 如旅游频率、旅行时间、游玩满意度等；②社会价值的分配及社会价值点的标识, 让游客将100元(假定分值或金额)分配给10种社会价值, 其中100元可以全部分给一种社会价值, 也可以分配给多种(最多为10种), 并将已分配值的社会价值类型标记在研究区地图上能代表此社会价值的点(即社会价值点)；③游客基本信息, 主要为游客年龄、性别、职业、收入等信息。社会价值类型及其内涵如表 1所示。
| 社会价值类型 Social value type | 社会价值说明 Social value definition |
| 美学价值 Aesthetic | 生态系统提供美丽的风景、动听的声音、好闻的气味等, 从中得到美的享受 |
| 生物多样性价值 Biodiversity | 生态系统提供了大量的基因库及多种野生动植物资源 |
| 文化教育价值 Cultural | 生态系统提供了正式和非正式的教育素材, 给予智慧与知识 |
| 经济价值 Economic | 生态系统能提供木材、渔业及矿产等 |
| 未来价值 Future | 下一代人仍有机会了解与体验现在生态系统所提供的价值 |
| 历史遗产价值 Historical | 生态系统遗留下来了那些与我、他人、国家息息相关的自然与人类历史事件 |
| 生命可持续价值 Life sustaining | 生态系统具有生产、保留生命生存所需物质的能力并能够净化、更新空气、土壤与水 |
| 游憩价值 Recreation | 生态系统能为人类提供户外活动、休闲娱乐的场地及机会 |
| 宗教精神价值 Spiritual | 生态系统服务能让人感受到对自然的敬畏与尊重, 使人的内在和外在得到净化 |
| 疗养价值 Therapeutic | 生态系统提供一些服务让人在生理上和心理上感到更加美好 |
运行SolVES模型的前两个模型, Maxent模型计算输出反映点数据与环境变量间的建模关系, 保存为名为“lambdas”的文件, 然后将lambdas文件“映射”到提供相应环境变量的另一个地理区域[24], 来完成社会价值的转移。TBS的输出结果如表 2所示：
| 社会价值类型 Social value type |
总样本 Total sample | 训练AUC Training AUC |
测试AUC Test AUC |
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| M-Ⅵ(N) | R value (Z score) | |||
| 美学价值 Aesthetic | 10(253) | 0.04(-29.09) | 0.939 | 0.883 |
| 生物多样性价值 Biodiversity | 6(154) | 0.15(-20.13) | 0.992 | 0.871 |
| 文化教育价值 Cultural | 3(115) | 0.10(-18.37) | 0.941 | 0.884 |
| 经济价值 Economic | 2(66) | 0.22(-12.11) | 0.806 | 0.819 |
| 未来价值 Future | 3(96) | 0.15(-15.84) | 0.787 | 0.716 |
| 历史遗产价值 Historical | 3(89) | 0.08(-16.58) | 0.850 | 0.842 |
| 生命可持续价值 Life sustaining | 4(120) | 0.11(-18.59) | 0.882 | 0.866 |
| 游憩价值 Recreation | 3(109) | 0.13(-17.36) | 0.880 | 0.903 |
| 宗教精神价值 Spiritual | 4(118) | 0.17(-17.34) | 0.891 | 0.807 |
| 疗养价值 Therapeutic | 2(71) | 0.30(-11.32) | 0.768 | 0.719 |
| M-Ⅵ为最大社会价值指数；N为所标记的某种社会价值点的总个数；R为平均最近邻的比率, 为聚集程度指标, R < 1集中分布, R=1随机, R>1分散；Z score(Z值)为标准差; R值越低, 则其空间聚集程度越高 | ||||
根据转移变量的选取原则, 本文的地理空间数据为高程和坡度, 其来源见表 3。
根据表 2测试AUC的输出结果, 我们选取测试AUC最大的4种社会价值类型(游憩、文化教育、美学和生物多样性)来进行分析。由于此次调查收集的是游客的感知, 本文利用景点规划、旅游规划及多媒体数据对游憩和美学进行验证。
2.1 牛背梁国家森林公园社会价值空间分布及与环境变量的关系 2.1.1 牛背梁国家森林公园社会价值空间分布规律NBL的游憩价值、文化教育价值、美学及生物多样性价值的最大价值指数分别为10、10、8、9(图 5)。利用分区统计得到各游览区和整个NBL的最大最小值及平均值(表 4), 羚牛谷山水观光游憩区包含了NBL的最大值(10), 平均值(1.61)大于整个森林公园(1.28), 表明羚牛谷游憩区的游憩价值相对较高；其他4个区域的游憩价值和整个森林公园相比, 游憩价值并不突出；高山风光区的美学价值指数较高, 羚牛谷山水观光游憩区和整个森林公园持平, 但其他3个区域均小于整个森林公园。
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| 图 5 NBL的社会价值、高程及景点分布图 Fig. 5 The social value, DEM and attractions map in NBL |
| 区域 area | RR-min | R-max | R-mean | A-min | A-max | A-mean | C-min | C-max | C-mean | B-min | B-max | B-mean |
| 羚牛谷山水观光游憩区 Takin Valley landscape tourist and recreational areas |
0 | 10 | 1.61 | 0 | 7 | 2.14 | 0 | 10 | 0.98 | 0 | 9 | 1.20 |
| 高山风光区 Alpine scenic area |
0 | 7 | 1.39 | 0 | 8 | 3.41 | 0 | 2 | 0.44 | 0 | 3 | 0.97 |
| 六尺岭峰林景观区 Liuchiling Fenglin Landscape Area |
0 | 6 | 1.30 | 0 | 5 | 1.61 | 0 | 3 | 0.59 | 0 | 3 | 0.99 |
| 山水养生度假区 Landscape health resort |
0 | 9 | 1.22 | 0 | 5 | 1.61 | 0 | 10 | 1.02 | 0 | 7 | 1.08 |
| 铁佛寺宗教文化区 Tiefu temple religious and cultural area |
0 | 9 | 1.29 | 0 | 5 | 1.57 | 0 | 4 | 0.91 | 0 | 3 | 1.04 |
| 牛背梁国家森林公园 NBL national forest park |
0 | 10 | 1.28 | 0 | 8 | 2.17 | 0 | 10 | 0.85 | 0 | 9 | 1.06 |
| R-min、R-max、R-mean、A-min、A-max、A-mean分别表示NBL的游憩价值、美学价值的最小最大及平均值；C-min、C-max、C-mean、B-min、B-max、B-mean分别表示NBL的文化教育价值和生物多样性价值的最小最大及平均值 | ||||||||||||
根据分区统计结果(表 4), 我们得出图 5中游憩、美学、文化教育及生物多样性社会价值的空间分布规律为：游憩价值在羚牛谷山水观光游憩区最为显著；美学价值在高山风光区和西南角未开发区域较高；文化教育价值在山水养生度假区和羚牛谷山水观光游憩区较高；生物多样性价值的分布较为分散。整体而言, 羚牛谷山水观光游憩区的游憩价值较高, 高山风光区的美学价值较高, 侧面验证了价值转移子模型具有较好的参考性。
2.1.2 牛背梁国家森林公园社会价值和环境变量的关系价值指数和平均高程的关系为(图 6)：游憩价值集中于1500—1900m处；文化教育价值分布于1100—2100m间, 无明显集中分布；美学价值随高程呈上升趋势, 集中于2000m附近；生物多样性价值分布于1200m—2100m间, 随高程波动变化, 集中于1400—1700m。价值指数和平均坡度的关系为(图 6)：游憩价值随坡度波动变化, 分布于25°—60°间, 40°— 45°较集中；文化价值分布于18°—62°间, 无明显集中分布；美学价值随坡度呈上升趋势, 5°— 70°均有分布；生物多样性价值随坡度波动变化, 集中于20°— 40°。
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| 图 6 NBL环境变量和价值指数的关系 Fig. 6 The relationship between social value index and environmental variables in NBL |
秦岭山地的游憩价值、美学价值、生物多样性价值、文化教育价值的最大Ⅵ分别为9、7、9和10(图 7)。选取森林公园边界较为准确的森林公园, 利用分区统计方法计算森林公园社会价值指数的最小最大及平均值, 根据分区统计结果(表 5), 可以得出如下结论：对游憩价值来说, 18个森林公园中平均值大于秦岭山地的有16个, 占88.89%, 平均价值指数最高为黑河森林公园, 其次是NBL和终南山国家森林公园；文化教育价值在华山、终南山、太平及黑河森林公园的价值较高；生物多样性价值在太白山、终南山及桥峪森林公园的价值较高；美学价值在各森林公园及整个秦岭都较低。
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| 图 7 秦岭山地的社会价值和数字高程(DEM)图 Fig. 7 The map of social values and digital elevation in the Qinling Mountains |
| 名称 Name | R-min | R-max | R-mean | A-min | A-max | A-mean | C-min | C-max | C-mean | B-min | B-max | B-mean |
| 太白山 Taibai Mountain | 0 | 4 | 1.50 | 0 | 6 | 0.10 | 0 | 4 | 1.12 | 0 | 8 | 1.25 |
| 牛背梁 Niubeiling | 2 | 3 | 2.33 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.67 | 1 | 1 | 1 |
| 通天河 Tongtianhe | 1 | 2 | 1.50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.50 | 1 | 1 | 1 |
| 天台山 Tiantai Mountain | 0 | 3 | 1.10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0.60 | 0 | 2 | 0.80 |
| 红河谷 Honghegu | 0 | 1 | 0.50 | 0 | 0 | 0.07 | 0 | 1 | 0.50 | 0 | 1 | 0.50 |
| 翠峰山 Cuifeng Mountain | 0 | 2 | 0.67 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0.67 | 0 | 1 | 0.44 |
| 黑河 Heihe | 1 | 6 | 3.75 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 1.50 | 0 | 2 | 1 |
| 楼观台 Louguantai | 0 | 5 | 0.92 | 0 | 3 | 0.01 | 0 | 4 | 0.90 | 0 | 3 | 0.65 |
| 天华山 Tianhua Mountain | 0 | 9 | 1.22 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0.74 | 0 | 7 | 1.05 |
| 朱雀 Zhuque | 0 | 3 | 1.43 | 0 | 1 | 0.18 | 0 | 2 | 0.86 | 0 | 3 | 0.65 |
| 太平 Taiping | 2 | 4 | 3 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1.33 | 0 | 7 | 1.05 |
| 太兴山 Taixing Mountain | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0.87 | 0 | 1 | 0.86 |
| 终南山 Zhongnan Mountain | 1 | 5 | 2.33 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1.33 | 0 | 3 | 1.33 |
| 华山 Huashan Mountain | 0 | 5 | 1.50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 1.57 | 0 | 1 | 0.62 |
| 桥峪 Qiaoyu | 0 | 2 | 0.87 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0.75 | 0 | 3 | 1.33 |
| 少华山 Shaohua Mountain | 0 | 2 | 1.29 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0.71 | 0 | 4 | 0.79 |
| 王顺山 Wangshun Mountain | 0 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0.80 | 0 | 2 | 0.86 |
| 木王 Muwang | 0 | 6 | 1.27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0.45 | 1 | 1 | 1 |
| 秦岭山地 Qinling Mountains | 0 | 9 | 0.68 | 0 | 7 | 0.09 | 0 | 10 | 0.78 | 0 | 9 | 0.61 |
| R-min、R-max、R-mean、A-min、A-max、A-mean分别表示秦岭山地游憩价值、美学价值的最小最大及平均值；C-min、C-max、C-mean、B-min、B-max、B-mean分别表示秦岭山地文化教育价值和生物多样性价值的最小最大及平均值 | ||||||||||||
从秦岭旅游规划及多媒体各网站对秦岭的评价可知, 游憩价值相对较符合实际情况, 而美学价值和实际不符, 美学价值指数偏低。例如华山和终南山都是秦岭观光的好去处, 而转移出来的价值指数都为0, 除了TBS自身美学价值较高(M-Ⅵ=6)外, 其余森林公园的美学价值都不高。总体而言, 游憩价值转移效果较好, 而美学转移效果欠佳。
2.2.2 秦岭山地社会价值和环境变量的关系图 7为秦岭山地社会价值指数与高程平均值、坡度平均值的关系图, 高程和社会价值指数的关系如下：游憩价值集中于1300—1700m；文化价值分布在400—3600m, 无明显集中分布；美学价值集中于1000—1500m, 高价值点少；生物多样性价值集中于1200—1800m。坡度和社会价值指数的关系如下：游憩价值分布于15°— 60°间, 集中于25°— 35°；文化价值分布于20°— 50°间, 集中于25°— 35°；美学价值在20°— 30°较集中, 高值点少；生物多样性价值分布于10°— 60°, 集中于25°— 35°间。总体而言, 高程1000—2000m、坡度25°— 35°处, 社会价值的分布较集中, 是游客对社会价值感知较高的地区。
2.3 两种不同尺度输出结果的差异 2.3.1 社会价值指数与DEM的关系利用ArcGIS中栅格图层的相关关系工具, 分析社会价值指数和DEM的关系。其方法为Spatial Analyst(空间分析)→Multivariate(多元分析)→Band Collection Statistics(波段集统计), 计算结果表明在不同尺度下社会价值指数与DEM的关系不尽相同(表 6)。具体为：NBL的游憩价值指数与DEM负相关(相关系数为-1.166), 秦岭山地的游憩价值指数与DEM正相关(相关系数为0.370)；NBL的生物多样性价值指数与DEM负相关(相关系数为-0.02), 秦岭山地的生物多样性价值指数与DEM正相关(相关系数为0.45)；文化教育价值指数与DEM均为负相关, 但NBL(相关系数为-0.345)的相关性比秦岭山地(-0.02)高；美学价值指数在NBL与DEM正相关(相关系数为0.319), 在秦岭山地负相关(相关系数为-0.028)。从上可知, 相同的统计模型进行价值转移输出的结果, 在不同空间尺度与环境变量的关系并不完全相同。
| 社会价值类型 Social value type |
NBL-Ⅵ与DEM的协方差 Covariance of NBL-Ⅵ and DEM |
NBL-Ⅵ与DEM的相关系数 Correlation coefficient of NBL-Ⅵ and DEM |
QL-Ⅵ与DEM的协方差 Covariance of QL-Ⅵ and DEM |
QL-Ⅵ与DEM的相关系数 Correlation coefficient of QL-Ⅵ and DEM |
| 游憩价值 Recreation | 0.316 | -1.166 | 0.509 | 0.370 |
| 生物多样性价值 Biodiversity | 0.421 | -0.020 | 0.326 | 0.45 |
| 文化教育价值 Cultural | 0.598 | -0.345 | 0.404 | -0.025 |
| 美学价值 Aesthetic | 0.760 | 0.319 | 0.006 | -0.028 |
| 协方差为正, 表明有相关关系；NBL-Ⅵ为牛背梁国家森林公园的价值指数；QL-Ⅵ为秦岭山地的价值指数 | ||||
从坡度的关系图得出(图 7、图 8), 秦岭山地的社会价值指数主要分布于25°— 35°间, NBL的社会价值指数和坡度的关系并不明显, 游憩价值在40°— 45°分布较集中, 生物多样性集中于20°— 40°, 其他两种价值和坡度的关系无明显规律。
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| 图 8 秦岭山地环境变量和价值指数的关系 Fig. 8 The relationship between social value index and environmental variables in the Qinling Mountains |
SolVES模型的价值转移子模型是有背景有条件的转移, 要求自然地理和社会经济背景相似。自然地理背景包括地形地貌、高程、土地利用、水体、坡度等, 社会经济包括受调查者的性别、年龄、收入、职业等。TBS和NBL景观上都以森林为主体, 海拔相对较高, 以自然风光为主, 两者的自然地理和社会经济背景足够相似, 转移出来的游憩和美学价值和景区规划较为符合。
TBS和秦岭山地相比, TBS是秦岭山地森林公园的代表, 但秦岭山地不只有森林公园, 还有河谷等其他地理要素, 特别是北坡河谷, 形成了典型的“七十二峪”, 供游客观景游憩。地理空间数据在幅度、频率、形状及方向等发生变化后, 再进行观测和分析时, 其结果也会随之发生改变, 称为尺度效应[36-37]。随着尺度上推, 包含的自然地理要素增加, 转移的社会价值并不能涵盖新增自然地理要素产生的社会价值, 因此转移价值和实际价值可能会产生较大差异。
3.2 研究地价值点分布的影响以游憩和美学价值来说, 从表 2可以得出, 美学价值的R值为0.04, 游憩价值的R值为0.13, 表明美学价值在TBS分布非常聚集, 而游憩价值的分布相对分散。Maxent模型在统计价值点和环境变量的关系时, 价值分布越聚集, 得出的与环境变量有关的信息越少, 符合价值点分布的环境范围越窄, 造成价值转移时符合价值点分布的潜在目标点减少, 从NBL和秦岭山地美学价值分布图及和环境变量的关系图都可以得到证实。游憩价值的聚集程度没美学价值高, 转移出的社会价值点(有价值的)相对较多。因此, 研究地价值点过度聚集, 对转移效果会产生一定的影响。
3.3 评估方法的应用优势价值转移是一种快速的评价方法, 能够对无调查数据的地区进行社会价值评估。SolVES模型的价值评估能够直观的反应社会价值指数及其空间分布规律, 能够识别价值的冷点和热点区域, 对环境管理、空间规划及景点规划具有一定的指导作用。同时, 该模型采用价值指数的形式实现生态系统文化服务的评估, 使生态系统服务的价值评估向前推进。
4 结论本文利用SolVES模型的价值转移子模型将TBS的社会价值转移到NBL和秦岭山地, 并对转移结果进行了对比。结果表明：NBL的游憩价值在羚牛谷山水观光游憩区较高, 美学价值在高山风光区较高, 与景区规划接近；NBL的生物多样性和文化教育的价值分布规律性不明显；秦岭山地的游憩价值在森林公园相对较高, 与高程正相关, 海拔高处分布较密集；秦岭山地的美学价值高值点偏少且分布规律不明显；秦岭山地的生物多样性价值与高程正相关, 海拔高的区域分布较密集, 山脊线附近较集中；秦岭山地的文化教育价值和高程负相关, 主要分布在高程较低的位置。
利用相同的统计模型进行不同尺度的转移, 输出结果存在差异。尺度上推后, 新增地理环境要素或要素整合会对社会价值产生影响, 引起转移价值和实际价值差异较大, 在选取转移模型时要根据结果的用途来决定转移结果是否有效。研究地的价值点过度聚集, 会引起统计模型数据偏少, 可能会增加误差率, 应加以注意。综上所述, SolVES模型是一个能快速、便捷进行社会价值评估的工具, 但存在误差, 利用时一定要根据决策地所需的研究精度慎重选择统计模型。本文研究能为利用SolVES模型转移方法对社会价值评估的研究者提供参考。
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