广州市生态系统服务价值与生态风险时空变化及相关性分析

Spatiotemporal Change and Correlation Analysis of Ecosystem Service Values and Ecological Risk in Guangzhou

摘要: 随着城市化进程的不断发展，过度地开采和资源的不合理利用导致生态环境不断恶化，加剧了生态系统服务功能的退化，生态风险不断攀升。鉴于近20年广州市经济增长突出，人地矛盾加剧，本文以遥感和地理信息系统技术为基础，基于双变量空间自相关模型，以2 km*2 km的评价单元格为基础，对2000年、2010年、2020年三期广州市的土地利用数据计算20年来广州市的生态系统服务价值、生态风险指数以及两者之间的相关性。2000年至2020年生态系统服务价值由249.32亿元降至224.16亿元，减少了10.09%，生态风险的面积20年来增加了14.77%，且生态风险指数上升的速度越来越快，研究表明广州市的生态质量持续下降且速率不断增长。

Abstract: With the continuous development of urbanization, excessive exploitation and irrational use of resources have led to the continuous deterioration of the ecological environment, aggravated the degradation of ecosystem service functions, and escalated ecological risks. Considering the outstanding economic growth of Guangzhou in the past 20 years, the contradiction between people and land has intensified, based on remote sensing and geographic information system (GIS) technology, this paper calculates the value of ecosystem services, the ecological risk index and the correlation between them in Guangzhou over the past 20 years by using the land use data of Guangzhou in the three periods of 2000, 2010, and 2020, and based on the evaluation unit grid of 2 km*2 km. The value of ecosystem services from 2000 to 2020 decreased from 24.932 billion yuan to 22.416 billion yuan, a decrease of 10.09%, the area of ecological risk increased by 14.77% in 20 years, and the ecological risk index increased more and more rapidly, the study shows that the ecological quality of Guangzhou City continues to decline and the rate is increasing.

1. 引言

随着城市化进程的不断发展 [1] ，过度的开采和资源的不合理利用导致生态环境不断恶化，加剧了生态系统服务功能的退化，生态风险不断攀升 [2] 。由于人口的急剧扩张和经济的快速增长，人们对自然资源的需求也不断膨胀，对自然资源的开采力度越来越大 [3] ，因此，原始的自然环境被大力破坏，土壤、水资源被污染，林地被大肆砍伐，给人类的生存和可持续发展造成了严重的威胁 [4] 。金山银山就是绿水青山，可持续发展 [5] [6] [7] 、环境保护 [8] [9] 、资源利用 [10] [11] 等相关问题成为了全球研究的一大热点。

生态系统服务价值和生态风险是评价生态系统质量的两个指标，可以从一定程度上反映出生态系统的安全水平。生态系统服务指的是生态系统及其物种组成用以满足和维持人类生存、生活的条件和过程。生态风险是生态系统及其组成部分对外部干扰做出退化反映的可能性，指一定区域内具有不确定性的事故或灾害对生态系统的结构和功能可能产生的不利影响。生态风险评价是对生态环境状况未来发展变化的预判，是风险控制的前提，从反面表征区域生态安全状况。

曹祺文 [12] 等从地形、人为威胁、生态系统恢复能力等角度提出了一个以生态系统服务为基础的景观生态风险评价框架；李俊翰 [13] 等使用灰色关联分析模型以及双变量空间自相关模型来研究生态系统服务价值和生态风险时空演变之间的关联性；李辉 [14] 等基于双变量空间自相关模型对三峡库区生态系统服务价值和生态风险之间的关系进行分析。由此可见，生态系统服务价值与生态风险评价的研究逐渐呈现出相互融合的趋势。

本文以Globe Land30的土地利用数据，参考卫星影像进行重分类，得到2000年、2010年、2020年三期广州市土地利用现状数据，并从生态系统服务价值和生态风险的两个方面对广州市的生态系统进行时空分析，并且对两者之间的相关性进行了研究。

2. 研究方法与数据源

2.1. 研究区概况

广州市是广东省的省会城市，广东省政治、经济、科技、教育和文化的中心，粤港澳大湾区、泛珠江三角洲经济区的核心城市以及一带一路的枢纽城市，我国重要的国家中心城市、国际商贸中心和综合交通枢纽等。广州市位于广东省中南部、珠江三角洲中北缘，西江、北江、东江三江汇合处，濒临南海，接近珠江流域下游入海口。其范围是东经112˚57′~114˚03′，北纬22˚26′~23˚56′，总面积约为7434.4 km² (图1)。

Figure 1. Study area and evaluation unit division

图1. 研究区及评价单元划分图

2.2. 数据来源及处理

2.2.1. 数据来源

基础数据为Globe Land30 (http://globeland30.org/)所提供的30 m土地利用数据，所使用的矢量行政区数据来自于地理国情检测云平台(http://www.dsac.cn/)。其他基础数据来自历年的广州市统计年鉴、广东省统计年鉴以及广东省粮食和物资储存局，相关数据经过基础数据计算得到。

Figure 2. Land use map of Guangzhou from 2000 to 2020

图2. 2000年~2020年广州土地利用图

2.2.2. 数据处理

Globeland30的土地利用数据将土地利用类型分为水体、湿地、人造地表、苔原、冰川和永久积雪、草地、裸地、耕地、灌木地、森林十个类型。研究区内包括水体、湿地、人造地表、草地、耕地、灌木地、森林七个土地利用类型。为了便于研究，依据遥感卫星影像，在此基础上将其划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地六个大类，得到空间分辨率为30 m的2000年、2010年、2020年三期广州市土地利用数据(图2)。

利用ArcGIS软件，将研究区划分为2 km*2 km的单元网格，得到2027个评价单元(图1)。并以划分出的评价单元为基础，结合下述的研究方法，使用中心点赋值法并进行克里金插值对研究区的生态特征进行时空分析。

2.3. 研究方法

2.3.1. 生态系统服务价值模型

基于谢高地 [15] [16] 等学者2015年的“单位面积生态系统服务价值当量表”，依据广州市的地理位置和自然状况条件，对广州市生态系统服务价值当量进行确定与计算，得到广州市的当量系数表。在当量系数表的基础上可对广州市生态系统服务价值进行计算。公式为：

$\text{ESV}={{\displaystyle \sum }}^{\text{}}\left({\text{A}}_{\text{k}}+{\text{VC}}_{\text{K}}\right)$ (1)

${\text{ESV}}_{\text{f}}={{\displaystyle \sum }}^{\text{}}\left({\text{A}}_{\text{k}}+{\text{VC}}_{\text{fK}}\right)$ (2)

ESV为生态系统服务价值； ${\text{A}}_{\text{k}}$ 为第k类地类面积； ${\text{VC}}_{\text{K}}$ 为第k类地类单位面积的生态系统服务价值系数； ${\text{ESV}}_{\text{f}}$ 为生态系统第f项服务功能价值； ${\text{VC}}_{\text{fK}}$ 是土地利用类型k的第f项服务功能价值系数；k为土地利用类型。

根据参考文献 [17] ，依据广州市的实际情况对生态系统服务价值当量系数表进行修正：据广州市统计年鉴中水田与旱地面积之比进行加权计算出耕地的系数；广州市的林种绝大部分为常绿阔叶林，所以林地采用阔叶林的系数；草地采用草原的系数；水域采用水系和湿地的系数平均值；建设用地的系数为0；未利用地采用荒漠的系数。得到广州市生态系统服务价值当量系数表(表1)：

Table 1. Correction coefficient of equivalent factor in Guangzhou

表1. 广州市当量因子表修正系数

基于广州市统计年鉴数据，求得广州市2000~2020年平均粮食产量为5159.52 kg/hm²，基于广东省粮食和物资储存局公开的资料(2020年6月，广东省稻谷批发价2.61元/kg，小麦批发价元2.72/kg，玉米批发价元2.2/kg)，基于这三种粮食的批发价平均值，得到广东省2020年粮食批发价格2.51元/kg。以此为参考，确定广州市一个生态系统服务价值当量因子为1848.83元/hm²。以此计算得到广州市生态系统单位面积生态服务价值表(表2)：

Table 2. Coefficients of the ESV in Guangzhou (yuan/hm2)

表2. 广州市单位面积生态系统服务价值

2.3.2. 土地利用生态风险指数模型

不同的土地利用类型有不同的生态系统服务价值，一般是建设用地的服务价值较低，而农田、水域等的服务价值较高。各评价单元的不同土地利用类型的组合以及占比会影响该评价单元的生态风险情况。基于此，参考已有研究成果 [18] ，根据评价单元内土地利用类型的不同及其面积占比，构建土地利用生态风险指数(Ecological Risk Index, ERI)，并以此评价广州市各评价单元的生态系统的风险，公式为：

$ER{I}_a={\displaystyle {\sum }_{i=1}^n\frac{S_{ai}}{S_i}{C}_i}$ (3)

$ER{I}_a$ 为第a个评价单元格内土地利用生态风险指数值； $S_{ai}$ 为第a个评价单元格内土地利用类型i⾯积； $C_i$ 为代表第i类土地利用类型的生态风险强度参数。

生态风险强度参数反映生态系统抵御外部破坏的能力，依据土地利用类型进行排序，各土地利用类型的稳定性由小到大依次为：建设用地 < 未利用地 < 耕地 < 草地 < 水域 < 林地，通过归一化处理 [19] [20] 得到各土地利用类型的生态风险强度参数分别为：耕地：0.1471、林地0.0454、草地：0.1113、水域：0.0772、建设用地：0.3965、未利用地：0.2225。

2.3.3. 双变量空间自相关模型

空间自相关模型能够反映某种因素在空间位置的相关程度，分为全局空间自相关和局部空间自相关。为了探究生态系统服务价值和生态风险的空间相关特征，采用双变量空间分析模型 [21] [22] ，利用全局自相关系数Moran’s I指数反映整体空间关联和差异状况，公式如下：

$I_{sr}=\frac{n{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{W}_{ij}\left(\frac{y_{i.s}-{\bar{y}}_s}{{\sigma }_s}\right)\left(\frac{y_{i.r}-{\bar{y}}_r}{{\sigma }_r}\right)}}}{\left(n-1\right){\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{\displaystyle {\sum }_{j=1}^n{W}_{ij}}}}$ (4)

$I_{sr}$ 为单位面积生态系统服务价值s和生态风险指数r的双变量全局自相关系数； $y_{i.s}$ 和 $y_{i.r}$ 为第i个评价单元单位面积生态系统服务价值和生态风险指数； ${\sigma }_s$ 和 ${\sigma }_r$ 为方差。

为了全面具体地反映研究区各部分之间的空间关联性，采用LISA进行局部空间自相关分析，以表述局部集聚和离散效应。依据空间分布关系将空间关联性具体划分为高高聚集(H-H)、高低聚集(H-L)、低高聚集(L-H)以及低低聚集(L-L) 4种集聚类型。

3. 结果分析

3.1. 生态系统服务价值时空变化分析

利用ArcGIS10.2，结合广州市生态系统单位面积生态服务价值表，得到2000年~2020年广州市各土地利用类型生态系统服务价值结构及变化率表(表3)。通过对表3分析可得，广州市2000年~2020年生态系统服务价值由249.32亿元降至224.16亿元，减少了10.09%。研究区内各土地利用类型的生态系统服务价值占由小到大为：建设用地、未利用地、草地、耕地、水域、林地。研究区内，耕地的生态系统服务价值持续减少，林地和草地的生态系统服务价值呈现先增后减的趋势，水域的生态系统服务价值则呈现出先减后增的趋势。总的来说，2000~2020年研究区内耕地、林地、草地的生态系统服务价值减少，变化率分别为−1.15%、−0.68%、−0.35%，水域的生态系统服务价值增加，变化率为2.18%。

Table 3. Value structure and change of ecosystem services in Guangzhou

表3. 广州市各土地利用类型生态系统服务价值结构及变化率表

通过计算评价单元格的单位面积生态系统服务价值，结合中心点赋值法，运用GIS软件进行克里金插值，并结合自然间断点法，将广州市的评价单元生态系统服务价值划分为低[0,883)、较低[883,1325)、中[1325,1899)、较高[1899,2892)、高[2892,5630)这五个等级，形成三幅单位面积生态系统服务价值空间格局分布图(图3)。

Figure 3. Distribution of spatial patterns of ecosystem service values per unit area

图3. 单位面积生态系统服务价值空间格局分布图

广州市单位面积生态系统服务价值都以较低等级为主，并且2000~2020年低等级面积不断增加，由20.85%增至33.62%，而较低、中、较高等级面积在不断减少，高等级面积先增加后减少，二十年来面积由1.14%增至1.16%，面积变化不明显。花都区的西南部、从化区的东北部和南沙区的生态系统服务价值相对较高，主要为中和较高等级。而广州市中部分布大面积的低等级的生态系统服务价值，且面积还在逐年增加。总体上看，从2000年至2020年广州市单位面积生态系统服务价值在不断减少，且变化速率呈现增加的趋势。

3.2. 生态风险时空变化分析

通过ArcGIS软件，以所划分的2027个评价单元为基础，对所计算出来的评价单元生态风险指数进行克里金插值，观察结果，计算出的三期图像的生态风险指数均在0.0454~0.3965之间，将生态风险指数划分为了五个等级：低(<0.1)、较低(0.1~0.15)、中(0.15~0.2)、较高(0.2~0.25)、高(>0.25)。生成三幅不同时期广州市生态风险指数空间分布图(图4)，并通过计算得到2000~2020年广州市生态风险等级结构表(表4)和2000~2020年广州市生态风险等级变化趋势图(图5)。

通过观察图4，可以发现高生态风险指数的区域由西南部向东南部扩散，其他区域的生态风险指数也有不同程度的升高。由于城市化进程的加快，在城市建设用地面积不断增加的同时，林地、草地、耕地的面积在不断被侵蚀，导致生态系统的生态风险不断增加，生态系统稳定性被破坏。

根据表4和图5可知，二十年来广州市高生态风险指数区域在不断增加，由2000年的4.85%增至2020年的19.62%，中风险指数和较高风险指数的区域面积占比同样在增加，低风险指数和较低风险指数的区域面积占比在逐年减小，与2000~2010年相比，2010~2020年的生态风险指数变化率更高，高生态风险指数区域面积占比变化尤为显著。反映出随着城市发展的加速，生态系统也以更快的速度在恶化。

Figure 4. Spatial pattern change of ecological risk in Guangzhou

图4. 广州市生态风险指数空间分布图

Table 4. Area proportion of ecological risks in Guangzhou from 2000 to 2020

表4. 2000~2020年广州市生态风险等级面积比例占比表

Figure 5. Change trend of ecological risk levels in Guangzhou from 2000 to 2020

图5. 2000~2020年广州市生态风险等级变化趋势图

3.3. 生态系统服务价值与生态风险相关性分析

通过GeoDa，采用双变量空间自相关模型对研究区内生态系统服务价值和生态风险指数的空间相关性进行分析。2000年、2010年、2020年研究区的全局Moran’ I分别为：−0.181、−0.198、−0.27，Z得分均小于−2.58，P值均小于0.01，表明结果可信。

广州市生态系统服务价值和生态风险空间自相关的双变量LISA聚类图如图6所示。根据图6可知，相关性显著的区域主要在白云区、黄浦区、番禺区、荔湾区、海珠区越秀区、天河区、从化区的东北区和增城区的东北部。显著模式可以分为以下五种：不显著、高价值–高风险、高价值–低风险、低价值–低风险、低价值–高风险。高价值、高风险区域主要分布在广州市区，这一部分以建设用地为主，其所提供的生态系统服务价值主要以满足人类的需求为主，处于较为稳定的状态；低价值–低风险区域主要分布在研究区东北部的边缘，属于城市的边缘地带，对这一区域的开发少，干扰程度也小，生态系统服务价值低，生态风险也低。低价值–高风险区域主要分布在研究区西南部，属于广州市区，建设用地分布广泛且逐渐扩张，对这一区域的开发力度大且程度完全，因此区域所能提供的生态系统服务价值低，这里人类活动集中，对生态系统的干扰很强，因此生态风险高。高价值–低风险区域主要分布在研究区的东北部以及中部，该类型分布区域主要是在人类干扰程度小、人类活动少的地方，生态系统服务价值高而生态风险低。不显著区域表示该地区生态系统服务价值和生态风险的集聚关系不够显著，占研究区的41.75%~48.95%，这一区域主要为耕地、水域和林地，生态系统服务价值和生态风险指数的分布都相对比较均匀，没有明显的极值中心。从2000年到2020年，低价值–高风险区域逐步增加，高价值–低风险区域逐步减少，反映出研究区内生态环境不断恶化。

Figure 6. Bivariate LISA clustering of spatial autocorrelation of ecosystem service value and ecological risk in Guangzhou

图6. 广州市生态系统服务价值和生态风险空间自相关的双变量LISA聚类图

4. 结论与讨论

4.1. 结论

2000年~2020年生态系统服务价值由249.32亿元降至224.16亿元，减少了10.09%。低等级生态系统服务价值区域的面积逐年增加，较低、中、较高等级区域的面积在不断减少，变化速率呈现上升的趋势。广州市的生态质量恶化。

生态风险指数不断增加，高生态风险的面积20年来增加了14.77%，且生态风险指数上升的速度越来越快，在城市建设用地面积不断增加的同时，林地、草地、耕地的面积在不断被侵蚀。

通过LISA聚类可以知道，高价值–低风险区域的面积在不断减小，低价值–高风险区域的面积在渐渐增加；高价值–低风险区域是生态安全区域，也是生态系统服务价值的主要提供者，这些区域面积的减少警示我们要注意生态系统的保护，以免影响人类的生存和生活。

4.2. 讨论

生态系统服务价值揭示了生态系统对人类生存的贡献，生态风险指数暗示了生态系统的脆弱性，这些都值得人们的关注。将这两者结合能够更好的反映出人类生产活动对生态系统的影响，为生态环境的保护提供参考资料。