中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表

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青藏高原生态资产的价值评估

摘要：论文根据一系列 -<- 000 000 自然资源专题图，把青藏高原生态资产划分为森林、草地、农田、湿地、水面、荒漠 4 个一级类型，应用 6=+ 技术进行了数据处理与统计分析，编制了青藏高原 -<8 对全球生态系统服务价值评估的 -773 ） 000 000 自然资产图。生态资产价值评估以 ,>?@ABCA 等人（部分成果为参考，同时综合了对我国专业人士进行的生态问卷调查结果，建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表。以此表为基础，通过生物量等因子的校正，对青藏高原不同生态资产的服务占全国价值进行了估算，结果表明，青藏高原生态系统每年的生态服务价值为 7 141;7D-0. 元 E 年，全球的 0;4-F 。在青藏高原生态系统每年提供的生态服务价值生态系统每年服务价值的 -3;4.F ，中，土壤形成与保护价值最高，占 -7;1F ；其次是废物处理价值，占 -4;.F ；水源涵养价值占 -4;GF ，生物多样性维持的价值占 -4F 。高原不同生态系统类型中，森林生态系统和草地生态系统对青藏高原生态系统总服务价值的贡献最大，贡献率分别为 1-;1F和 8.;1F。关键词：生态资产；生态系统服务；青藏高原；价值评估文献标识码： & 文章编号： -000210135/00190/20-.720. 中图分类号： 6108
! "# 7 8$ # 6 % 9 &"
式中: ! "# 为订正后的单位面积生态系统的生态服务价值， " 7!:3: …， /: 分别代表气价值评估
#%#
气候调节等不同类型的生态系统服务价值； ! "#$!$ …， " $ 分别代表寒温带山地落叶针叶林、温带山地常绿针叶林……高寒草甸草原类、高寒草原类、高寒荒漠草原类等不同生态资产类型， #$ 为表 ! 中不同生态系统服务价值基准单价， % ! 为 ! 类生态系统的生物量， & 为我国一级生态系统类型单位面积平均生物量。

湘南红壤丘陵区土地利用变化对生态系统服务价值的影响——以衡阳市为例

。２２ ”。东邻株洲、攸县、安仁；南界永兴、桂阳；西接冷水滩、祁阳、东安、邵阳、邵东；北靠双峰、湘潭。衡阳市８４
地处湖南省凹形面的轴带部分，南北长Ｉ０公里，东西宽１３公里，周围环绕着古老岩层形成断续环带的岭脊山地，内镶大５７面积白垩系和下第三系红层的红色丘陵台地，构成典型的盆地形势。整个盆地南面地势较高，地貌类型以岗丘为主。山地占
第３卷第４期３
２１０２年４月
湖南科技学院学报
ＪｕｎｌｆｎｎＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｎｉｅｒｇｏｒａｏＨｕａｉｅｓｙｏｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｔＳｎ
、ｏ１３ＮＯ．，．３４Ａｐ￣２２０１
生态系统服务价值的计算公式为：
Ｅ＝ ×ＣＳ ∑（ＶｋＶ）
（式２公－）
ＥｆＡ× ）Ｓ＝ｋＶ∑（
（式）公一３其中来自，ＥＶ为生态系统服务价值（；为研究区，ｋ种土地利用类型的面积（Ｉ）Ｃ为ｋ中土地利用类型的生态系Ｓ元）Ａｋ１Ｔ；Ｖｋｌｌ
９４
人口７４１６万人，实现地区生产总值１２．亿元，财政总收入完成１３３为１．２４４０５３１．亿元，全社会固定资产投资６１５亿元，３４．１
规模工业总产值１６．８５７亿元，外贸进出口总额１．５２Ｏ亿美元，社会消费品零售总额４８亿元，粮食总产量３３６８３．３万吨。
２研究方法
２１数据来源及处理．

青海省海东地区土地利用变化及其生态服务价值响应

式中：Ｋ为研究期某一土地利用类型动态度；Ｕ、ａ分别为研究初期和研究末期该种土地利用类型的面积；Ｔ为研究时段。当的时段设定为年时，的值就是该研究区某一土地利用类型的年变
和功能，影响生态系统所提供服务的大小和种类，并进一步导致生态系统服务价值的变化。
１研究区域
海东地区，位于青海省东北部（１，全境图）
东西长约１４５ｋ２．ｍ，东经１０４．～１３００。１５０。４；
土地利用综合指数一方面反映特定时期的土地
利用程度；另一方面通过研究期内该指数的变化可反映区域土地利用程度的变化［１引。采用刘纪元】等提出的土地利用程度分级标准，将土地利用分为
４级，并赋予分级指数（１，计算区域土地利用表）程度综合指数，其表达式为：
４
产量的经济价值为７３３２．４元／ｈａ。（ｍ・）
从海东地区实际土地利用结构出发，对谢高地等人建立的 “ 中国陆地生态系统单位面积生态服务
，ｏ＝１ｏ×∑ ‘ ，１，０一ｆＡ‘ Ｂ ∈［０４］ｏ０Ｊ
△ 一』为研究时段内ｉ土地利用类型转为非类类
第２４卷
钟荣凤等：青海省海东地区土地利用变化及其生态服务价值响应
７３
（类）土地利用类型面积的绝对值；Ｔ为研究时．『段。当７的研究时段为年，Ｌ１Ｃ的值是指该研究区

中国自然草地生态系统服务价值_谢高地

收稿日期:2000-05-22;修订日期:2000-08-20。

基金项目:国家重点基础研究发展规划(G 1998040800)经费资助。

第一作者简介:谢高地(1962-),男,甘肃西和县人,研究员,环境安全与农业博士,主要研究方向为资源生态学、自然资源利用与资源环境安全。

致谢:本文受到李文华院士、欧阳华研究员、苏大学研究员、闵庆文博士的指导和帮助,特此致谢!文章编号:1000-3037(2001)01-0047-07中国自然草地生态系统服务价值谢高地,张钇锂,鲁春霞,郑度,成升魁(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)摘要:文中参照Constaza 等提出的方法,在对草地生态系统服务价格根据其生物量订正的基础上,逐项估计了各类草地生态系统的各项生态系统服务价值,得出全国草地生态系统每年的服务价值为1497.9×108US ＄。

其中扰乱管理价值占16.07%,水管理和水供应价值占14.44%,侵蚀控制和沉积保存价值占9.08%,废物处理价值占42.03%,授粉价值占7.83%,生物控制价值占7.2%,食物和原材料生产价值占22.26%,娱乐和文化价值占5.78%,其它如气体管理价值、土壤形成价值和栖息地价值低于5%。

受各类草地生物群落分布广度和单位面积生态服务功能强弱的综合影响,各类草地的生态服务价值贡献率有很大差异,其中,沼泽类对草地生态系统总服务价值的贡献率为52.34%。

温性草原类、热性草丛类、热性灌草丛类、低地草甸类和高寒草甸类对总服务价值的贡献分别在5.03%～7.74%之间,其余类型的草地生态服务价值贡献率在5%以下。

关键词:生态系统服务;草地;价值评估中图分类号:G304文献标识码:A草地资源是我国陆地上面积最大的生态系统,可利用面积3.10×108hm 2,对发展畜牧业、保护生物多样性、保持水土和维护生态平衡有着重大的作用和价值。

草原地区大多是黄河、长江、淮河等水系的源头区和中上游区,具有生态屏障功能。

基于费效分析的矿山修复生态价值核算研究

1引言矿产资源的勘查开发利用,在保障经济社会发展资源需求的同时,也带来了一系列的矿山地质环境问题[1-3]。

我国自2003年全面加强了矿山生态修复工作,实施了矿山地质环境治理保证金制度和设立治理项目,取得了丰硕的成果。

据统计,自开展矿山生态修复以来至2017年底,全国累计投入治理资金超1000亿元,累计治理面积约92万公顷,社会效益和生态效益显著[4]。

如何计算或者量化矿山修复后的生态价值、评估修复成效,为相关领域研究提供方法参考,为政府部门决策和考核提供数据支持,也逐渐成为生态修复领域研究的热点。

开展快速、概略核算矿山生态修复价值方法研究,探索和选择适合政府管理决策的核算方法,具有重要的现实意义,同时,可进一步丰富生态价值核算的研究领域。

以往的研究和实践中,开展耕地资源资产价值核算研究成果较多[5-7],也有研究者结合生态补偿机制对生态价值核算进行了有益探索[8,9]。

在研究方法上,以往的研究以实物量和价值量核算方法为主,其中有研究者参考Costanza 和借鉴谢高地等人成果开展了针对性研究[10,11],有学者基于交换价值和基于福利经济理论开展了价值核算方法研究[12,13]。

前人的成果中,针对矿山修复后的生态价值核算研究较少,需要强化矿山修复生态价值核算理论和方法方面的探索。

另外,2020年9月,生态环境部以技术文件的形式下发了《陆地生态系统生产总值(GEP)核算技术指南》,对陆地生态系统生产总值科学核算进行了指导和规范,指南中生态系统产品和服务核算是以实物量核算为基础,同一个指标提供了多种实物量核算方法[14]。

但该指南中的核算方法对原始数据质量和处理要求较高,大多需要外业测量或内业数据处理,部分数据可获得性较差甚至难以获得。

本文以内蒙古赤峰市为例,以较易获得的矿山治理、修复数据为基础,应用费效分析理论,结合谢高地等建立的中国生态系统生态服务价值当量因子表,快速、概略地核算矿山修复取得的生态价值,为行政管理直接相关的矿山生态修复政策制定、领基于费效分析的矿山修复生态价值核算研究韩术合1,宋开瑞2,丁青坡1(1.赤峰市自然资源储备整理中心;2.赤峰学院资源环境与建筑工程学院,内蒙古赤峰024000)摘要:矿山生态修复是矿产资源领域坚持生态优先、推动绿色发展的重要举措,快速、直观地核算矿山修复后的生态价值,可为进一步开展矿山生态修复等工作提供依据。

2023年高考地理一轮复习(新人教版) 第4部分第1章课时74-自然环境的服务功能

(3)祁连山东部地区冰川服务价值减幅比西部地区更大，试分析其主要自然原因。(4分)
东部地区海拔较低，冰川面积较小，受气候变暖影响，东部地区冰川退缩率较高，造成冰川服务价值减幅更大。
图中显示，祁连山东部地区冰川面积较小，平均海拔较低，受气候变暖影响，东部地区冰川更容易消融退缩，加上基数(冰川面积) 小，因此退缩率较高，从而造成冰川服务价值减幅更大。
探究点二可持续利用自然环境的服务
素养培优
阅读材料，完成下列问题。材料一：阿斯旺大坝位于开罗以南约900
千米处，水库总库容为1689亿立方米。枢纽建筑物包括大坝、引水工程和电站。电站装机容量为210万千瓦。一方面，纳赛尔水库具有灌溉、水力发电和防洪等作用。另一方面，阿斯旺大坝的修建也给埃及带来了一系列负面影响。
1234567
6.根据该模型，在自然保护区的生态建设过程中，须 A.在消费区域保护生物多样 B.对消费区域进行生态补偿 C.在供给区域加大资源开发
√D.对供给区域进行生态补偿
因供给区域付出了生态保护的代价，须对供给区域进行生态补偿，才利于生态保护的可行性和持续性。故选D。
1234567
7.阅读材料，回答下列问题。(16分) 材料一生态系统服务是指人类从生态系统获得的收益。某研究课题将某区域内土地利用分为若干类型，为每种土地利用的每种服务功能赋予单位面积的价值，求和可得出该区域生态系统服务价值(ESV)。
√B.减轻风蚀，防止沙漠扩张
C.改善环境，保护生物多样性 D.增加土壤有机质，提高肥力
1234567
根据图示荒漠生态系统服务功能价值曲线可知，数值最大的是防风固沙，故图中荒漠生态系统服务功能价值最主要体现在减轻风蚀，防止沙漠扩张，B对。

中国陆地地表水生态系统服务功能及其生态经济价值评价

!""" 年我国国内生产总值的 %"B’-T。
关键词：地表水；生态系统；服务功能；生态经济价值文献标识码： L 文章编号： %"""$#"#- （ !""# ） "&$"&&#$%" 中图分类号： +%-/
%
前言
生态系统服务功能评价是联合国千年生态系统评估（的主要内容之一，在全球生态 UL）系统管理和可持续发展生态学研究中处于十分重要的地位，也是认识生态系统与人类相互 !W 作用的基础V%、。!" 世纪 -" 年代以来，生态系统服务功能开始成为一个科学术语及生态学与生态经济学研究的分支。直到 %’’% 年国际科学联合会环境问题科学委员会（的生物 P*HX1）多样性间接经济价值定量研究会议召开后，关于生物多样性与生态系统服务功能经济价值到了 %’’- 年，随着 Y456D 《评估方法的研究和探索才逐渐多了起来 V#0/W， K4:E=<Z@ P<=[5><@7 PC2 >5<:46 Y<\<A]<A>< CA K4:E=46 1>C@D@:<3@》一书的出版和 *C@:4A84 等人对全球生态系统服务功能进行的价值评价，生态系统服务功能的价值评价逐渐成为生态、经济学界的研究热点， -W 。!" 世纪 ’" 年代，随着国际生态学界对生态系统服务功能及其并进入一个新的发展时期 V%、价值评价工作的重视，我国的一些生态学者也开始对生态系统服务功能及其评价方法进行了系统的探索，并对森林、草地等典型生态系统的水源涵养、生物多样性保护等重要服务功 V.0%%W 目前，人们已经普遍认识到湿地生态价值的重要性V%!0%&W。但是，能进行了分析和经济核算。在区域湿地是否具有最高经济使用价值、应该在何种程度上对湿地进行保护和恢复等问题上，仍存在着持续的争论V%,W，而将水生态系统作为整体进行综合评价在国内外还不多见。因

快速城市化地区生态系统对土地利用变化的响应——以长株潭城市群为例

表１中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表
Ｔｂ１Ｅｏｙｔｍｅｖｃｓｖｌｅｏｎｔａｅｆａ．ｃｓｓｅｓｒｉｅａｕｆｕｉｒａｏＣｉｅｅｔｒｓｒａｃｓｓｍｓｈｎｓｅｒｔｌｅｏｙｔｅｉｅ
— —
以长株潭城市群为例
沈彦，许联芳
（南省国土资源规划院，湖南长沙４００）湖１０７
摘要：采用土地利用经济生态位模型、土地利用程度综合指数模型和生态服务价值评价方法，结合长株潭区域
１９２０９６— ０５年的土地利用更新调查数据，研究该区域生态系统对土地利用变化的响应。结果表明：（）长株潭１
律，为长株潭城市群土地资源可持续利用和生态环
收稿日期：２００００９— １— ６；修订日期：２０００９— ３—０．５
作者简介：沈彦（９０一）１８，男，湖南省资兴人，工程师，硕士，主要研究方向为土地资源评价与规划
７０
云南地理环境研究
１研究区域与研究方法
１１研究区域概况．
研究区位于中国地貌第三级阶梯向东南山丘过渡地带，地处湘江下游，湘江纵贯南北。属亚热带季风气候区。东眺长江三角洲，南靠珠江三角洲，西连巴蜀、云贵，北依长江黄金水道，受华东、华
土地利用的经济生态位是指在土地利用过程
中，由于土地所有者和使用者对土地利用类型间边

重庆丘陵山区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

重庆丘陵山区土地利用变化对生态系统服务价值的影响【摘要】本文选取重庆丘陵山区江津区为研究区域，深入探讨了土地利用的变化情况怎样影响生态系统服务功能价值的变化，通过研究分析，结果表明：（1）由于重庆成为直辖市、西部大开发的国家政策，退耕还林和其他主要驱动因素，在不同方式和程度上加剧了土地利用变化；（2）退耕还林、森林和其他生态因素的主导作用，研究期间区域生态系统服务价值净增加1.361165亿元，土地利用对于生态环境的影响，主要为积极作用.【关键词】生态系统服务价值；土地利用变化；江津区；丘陵山区lucc是区域气候、空气质量、生物循环和作物生产、生物多样性的分布等许多自然现象和生态过程的环境生态效应[1]。

土地利用变化是人类推动力对生态系统变化的直接影响[2]。

人类在土地利用变化的过程中，重视眼前的经济效益，忽视了生态服务功能及其可持续发展，许多不合理开发利用导致生态环境问题日益突出的[3]。

1、研究区域及研究分析方法西南丘陵山区是地质构造复杂、地形坡度多变，生态的定差，属于典型的脆弱生态系统，对人类生产活动敏感的响应。

为减弱人类使用土地的不利方向，本文以重庆市江津区为研究对象，研究分析2005-2015年在该地区的土地利用变化的生态系统服务价值变化，其中2015年数据以土地利用总体规划为依据，为该地区土地开发提供参考和决策支持。

本文参考constanza、谢高地[4]等学者的生态系统服务功能的研究理论成果来分析区域的生态系统服务价值变化情况，全国农业生态系统生物量因子为的1.00，研究区农田生物量的因素重庆平均1.21 [7]，即pij =（1.21/1.00）pij =1.21·pij，生态耕地可确定粮食生产系统的售价为1070.73元/ 公顷·年。

据谢高地[5]的“中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表”，各土地利用的生态系统和最接近的连接生态系统类型联系起来，得到了林地，水域和未利用地的生态系统提供服务单价。

森林生态服务价值的评估与分析

森林生态服务价值的评估与分析作者：裴颖来源：《绿色科技》2016年第12期摘要：以北京市密云区为研究区域，基于研究区1999年和2006年的RS数据，研究了密云区森林资源情况。

参照谢高地的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量因子表，对密云区森林生态系统服务价值及其空间差异性进行了定量评价。

研究结果表明：密云区2006年的森林生态系统服务价值相较于1999年有所减少。

只有更好地发挥密云区森林生态系统的生态服务价值，才能协调人与自然的关系，加强生态系统存在与发展的可持续性。

关键词：可持续发展；森林生态系统；服务价值中图分类号：X826文献标识码：A文章编号：16749944（2016）120009021引言城市森林是城市重要的组成部分，是当前生态学关注的热点之一。

城市森林作为自养生态系统，其所提供的服务价值是绿色GDP实施的基础。

森林生态系统服务价值评估，对城市规划建设起指导作用。

诸多学者对此做出了相关研究，如亚马逊热带雨林的林副产品价值评估[1]。

陈仲新等人对我国各省区生态系统服务价值进行了排序和对比分析[2]。

康文星评估湖南省森林生态系统在空气、土壤及水源方面的价值[3～5]以及相关生态价值的评估方法[6]，对区域森林生态系统生态评估做出了很好的范例。

2基本理论与方法对密云区森林生态环境进行实地观察，调查森林群落生长情况，以此为基础对DEM数据和RS信息进行翻译分类，最后制作专题图，统计密云区土地利用面积的变化情况，如技术路线图（图1）。

进而对森林生态系统价值评价，针对现状情况，规划密云区未来发展方向。

单一土地利用类型动态度指研究区域的某一时段内单一土地利用类型的变化数量，其公式可以表达为：K=Ub-UaUa×1T×100 % （1）在公式（1）中，Ua、Ub分别为研究初始时间点、末尾时间点的土地利用类型的数值量；T为研究时段。

当T设定为year时，K则表示土地利用类型年变化量。

中国国家级自然保护地体系生态系统服务价值评估

测绘与空间地理信息GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY第44卷第2期2021年2月Vol.44,No.2Feb., 2021中国国家级自然保护地体系生态系统服务价值评估祁黄雄1,曹胜利1,荣浩1,王尧2,莫如聪-徐娟1(1.五邑大学经济管理学院，广东江门529020；2.中国地质调查局发展研究中心，北京100037)摘要：中国的自然保护地体系丰富，生态系统服务价值较高，对其评估具有重要的理论和实践意义。

以中国国家级自然保护地为研究对象，参考Costanza 等人的生态服务价值当量表，对自然保护地的生态系统价值进行整体的估算和评价。

研究表明：1)中国国家级自然保护地生态系统服务经济价值约134.12千亿元,就保护地生态系统而言，自然保护区提供的总服务价值最高，占总价值的64.06% ；2)就生态功能类别而言，各类保护地均在娱乐休闲和文化等方面呈现出较高经济价值;3)就地理空间分布而言，中国国家级保护地生态系统效益空间分布体现为从西北向东南逐步增高，大体呈现高、中、低3个层次。

与以往文献相比，本文从研究范围上做了扩展，构建了自然保护区生态价值计量数据库，估算了全国31个省市不同类型的国家级自然保护地的生态价值。

关键词：中国自然保护地；生态系统；生态服务价值中图分类号：P208文献标识码：A 文章编号：1672-5867( 2021) 02-0013-06Evaluation of Ecosystem Service Value of National NatureConservation Land System in ChinaQI Huangxiong ' , CAO Shengli 1 , RONG Hao ' , WANG Yao 2, MO Rucong ' , XU Juan '(1.School of Economics & Management , Wuyi University , Jiangmen 529020, China ；2.Development and Research Center of China Geological Survey , Beijing 100037, China )Abstract ：China's natural conservation land system is rich , ecosystem service value is high , it has important theoretical and practicalsignificance for its evaluation. Based on the ecological service value equivalent table of Costanza and others , the ecosystem value ofnatural conservation land is estimated and evaluated. The research shows that : ( 1) The economic value of ecosystem service in China's national nature conservation area is about 134.12 hundred billion yuan. In terms of protected ecosystem , nature reserves provide the highest value of total services , accounting for 64.06% of the total value. (2) In terms of ecological functions , all types of protected are as are entertaining in terms of geographical distribution. ( 3) The spatial distribution of ecosystem benefits in China's national protectedareas is gradually increasing from northwest to southeast, and generally presents three levels ： high, medium and low. Compared with the previous literature , this paper expands the research scope , constructs the ecological value measurement database of nature re serves, and estimates the ecological value of different types of national nature conservation sites in 31 provinces and cities in China.Key words : China nature conservation land ； ecosystem ； service value0引言据不完全统计，截至2017年底，中国国家级自然保护地共有3 526个。

单位面积生态系统服务价值当量计算

单位面积生态系统服务价值当量计算
单位面积生态系统服务价值当量是指在一定区域内，通过考虑各种生态系统服务在经济和社会方面的贡献并将其量化，得到该区域面积内生态系统服务的总体经济价值。

其计算公式通常为：
单位面积生态系统服务价值当量= ∑(生态系统服务价值×生态系统面积) / 区域面积
其中，各生态系统服务的价值可以通过许多方法进行估算，如市场价值法、专家投票法、替代成本法等。

生态系统面积是指某种生态系统在某一区域内占据的面积，区域面积则是该区域的总面积。

需要注意的是，生态系统服务价值当量的计算结果虽然具有一定的客观性，但是在不同的社会、文化、政治和经济背景下可能存在较大的差异。

因此，其结果只能作为制定环境和资源管理政策的参考，而不能作为绝对的证据。

一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法_谢高地

第23卷　第5期自　然　资　源　学　报V o l.23N o.5　2008年9月J O U R N A L O FN A T U R A LR E S O U R C E S S e p.,2008　一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法谢高地,甄　霖,鲁春霞,肖　玉,陈　操(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)摘要:C o s t a n z a等提出的生态服务价值化评估方法在中国直接运用存在一些缺陷:低估或者忽略了某些生态系统服务价值。

因此,笔者在其生态系统服务价值评估体系的基础上分别在2002年和2006年对中国700位具有生态学背景的专业人员进行问卷调查,得出了新的生态系统服务评估单价体系。

通过对比发现,调查获得的基于专家知识的生态系统服务单价体系与基于物质量估算的生态系统服务价值之间具有较好的可比性。

该基于专家知识的生态系统服务评估体系可以用于已知土地利用面积的生态系统服务价值估算,能在较短时间内获得较为精确的结果。

关　键　词:生态系统服务;生态服务价值;价值当量中图分类号:F205 文献标识码:A 文章编号:1000-3037(2008)05-0911-091　引言中国是目前世界上人均自然资产最为稀缺的国家之一,在经济高速发展的影响下,自然资产的交易和占用特别活跃,对生态系统服务价值评估方法有着迫切的需求。

生态系统服务价值的鉴别、量化和货币化都很困难,目前世界上还没有关于生态价值成熟的定价方法,多是采用一些替代法计算,但由于不同人对参数选取的差异,所得结果往往差异很大。

1997年C o s t a n z a等在《自然》杂志发表了“全球生态系统服务价值和自然资本”,使生态系统服务价值估算原理及方法从科学意义上得以明确[1],此后,该方法在中国被迅速应用于评估各类生态系统的生态服务经济价值,在生态系统服务领域的多个方面都获得了一些研究成果[2],但毫无疑问,C o s t a n z a的方法及其在中国的应用仍然存在很大争议和缺陷,根据笔者的调查结果,有关中国专家对C o s t a n z a的方法及其在中国的应用的意见可归纳如下:①耕地的生态服务价值单价被严重低估;②经济学界认为该生态服务价值体系主要反映欧美发达国家的经济水平,对中国这样的发展中国家来说,生态系统服务价值被估计得太高;③生态服务中的调节服务价值、支持服务价值是间接的,难以用货币直接衡量;④多项生态系统服务由于没有足够信息而没有被包括和评估;⑤C o s t a n z a的方法有价值,但仍有值得改进之处,中国的生态系统服务价值估算如果以C o s t a n z a的模式进行是不恰当的,完全应该有根据地对其框架进行修正,并与其比较;⑥用什么方法评估生态系统服务价值可能永远有争议,在没有更恰当科学和正确的方法的情况下,基于C o s t a n z a的方法并根据中国生态系统和社收稿日期:2007-08-15;修订日期:2008-05-03。

生态系统服务价值测算以重庆市为例

统计观察0引言生态系统服务价值（Ecosystem Service Value，以下简称“ESV”）是对自然资本用经济方法所做的估计，是自然资本每年能提供的流量价值，能够准确地反映出自然资本服务的多寡。

1997年澳大利亚学者Costanza 等在《Nature 》杂志上使用价值当量法对全球生态系统服务价值进行测算，引发了全球ESV 测算研究的热潮。

在国内，谢高地等学者通过专家问卷调查的方式构建了中国ESV 价值当量表，得到了学术界的广泛认可。

但是针对某一特定地区的ESV 测算的研究较少，并且很难达到研究方法的完全统一和研究个体之间的可比。

鉴于此，本文在探究土地利用面积、标准当量因子经济价值、当量因子修正等重要指标的基础上，完善ESV 测算的方法，对重庆市2009—2018年生态系统服务价值进行审慎测算，并对各生态系统服务功能的空间协同-权衡关系进行分析，以期为全市土地利用规划、环境经济政策制定和自然资本增值提供更科学的参考。

1重庆市生态系统服务价值测算1.1土地利用面积的确定关于土地利用面积的数据来源基本分为两类。

一是直接采用各类统计年鉴和公报中的土地利用数据；二是将遥感数据进行栅格化处理，再使用解译软件分析出各类土地利用面积。

本文土地利用数据来自《重庆统计年鉴》《重庆市国土资源和房屋管理公报》和《重庆市土地利用变更调查公报》。

表1展示了重庆市2009年、2013年和2018年三个年份的土地利用面积，其中，林地面积所占比重最高，呈先降后升的态势；耕地、湿地面积基本保持不变；草地、园地面积逐年下降；水体面积、建筑用地面积逐年上升。

表1重庆市2009年、2013年和2018年各类土地利用面积的变化林地草地园地耕地湿地水体未利用地建筑用地2009年面积（万公顷）379.1733.3927.76237.0920.2720.0644.7261.24比重（%）46.034.053.3728.782.462.445.437.432013年面积（万公顷）378.2732.6727.17238.1820.2719.9040.4666.01比重（%）45.973.973.3028.942.462.424.928.022018年面积（万公顷）386.7432.5527.00237.0520.2726.7842.1671.47比重（%）46.923.953.2828.762.513.255.118.671.2价值当量表的确定谢高地基于Costanza 等对全球ESV 评估的部分成果，于2003年对200位中国生态学专家进行问卷调查，建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表。

山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素

第43卷第2期2023年4月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .43,N o .2A pr .,2023收稿日期:2022-11-01 修回日期:2022-11-30资助项目:宁夏回族自治区自然科学基金项目粮食安全背景下的宁夏牧草产业发展与牧草生产者决策行为研究 (2022A A C 03324) 第一作者:胡雪(1995 ),女(汉族),山西省晋中市人,硕士研究生,研究方向为生态经济与绩效评价㊂E m a i l :895721628@q q.c o m ㊂山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素胡雪(山西晋中理工学院经济与管理学院,山西晋中030621)摘要:[目的]探究山西省生态经济系统协调发展程度及其影响因素,为推动该地区生态经济协调高质量发展提供理论支撑与科学参考㊂[方法]基于2000 2020年5期土地利用数据,采用修正后的单位面积生态系统服务当量因子,结合生态系统服务价值(E S V )评估模型㊁生态经济协调度模型以及地理探测器与空间分析法对山西省E S V ㊁经济发展以及生态经济协调度进行综合研究㊂[结果]2000 2020年山西省E S V 由3241.73亿元下降至3189.70亿元,呈现出先增后减的动态变化特征,除林地E S V 增加外,其余土地利用类型E S V 均出现不同程度的下降,其中耕地下降幅度最大,降幅为5.42%;E S V 空间分布格局较为稳定,高值区分布在太行山㊁太岳山以及吕梁山等山区地带,低值区分布在太原盆地㊁长治盆地㊁临汾盆地以及运城盆地等人类活动密集地区,且范围有所增扩㊂2000 2020年山西省生态经济系统协调度指数为-0.0019,处于低度失调状态,其经历了由低度协调向低度失调转变的过程,生态经济协调关系出现恶化,空间上呈现出南高北低的分布格局,生态经济系统可持续协调发展面临极大挑战㊂N D V I 和城镇化率对协调度的影响程度远大于其他影响因素,其次是G D P ㊁人口密度㊁工业化率和土地开发强度,其余影响因素对生态经济系统协调度的影响程度较小,且社会经济因素对生态经济系统协调度的影响程度明显大于自然环境因素㊂[结论]人类社会经济活动是影响生态经济系统协调度的关键因素,合理开发和有效利用区域水土资源是实现山西省生态经济系统协调可持续发展的关键㊂关键词:生态经济系统;生态系统服务价值(E S V );协调度;时空演变;影响因素;山西省文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2023)02-0285-08中图分类号:T P 79,F 062.2文献参数:胡雪.山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素[J ].水土保持通报,2023,43(2):285-292.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .20230215.002;HU X u e .E v o l u t i o n p a t t e r no f e c o s ys t e mc o o r d i n a t i o na n d i t s i n f l u e n c i n gf a c t o r s i nS h a n x i P r o v i n c e [J ].B u l l e t i n o f S o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,43(2):285-292.E v o l u t i o nP a t t e r no fE c o s ys t e mC o o r d i n a t i o na n d I t s I n f l u e n c i n g Fa c t o r s i nS h a n x i P r o v i n c e H uX u e(S c h o o l o f E c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t ,J i n z h o n g I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y ,J i n z h o n g ,S h a n x i 030621,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]T h ed e g r e eo f c o o r d i n a t e dd e v e l o p m e n t o f e c o l o g i c a l a n de c o n o m i c s ys t e m s i nS h a n x i P r o v i n c e a n d t h e f a c t o r s i n f l u e n c i n g t h a t d e v e l o p m e n tw a s d e t e r m i n e d i no r d e r t o p r o v i d e t h e o r e t i c a l s u p po r t a n d a s c i e n t i f i c r e f e r e n c e f o r p r o m o t i n g c o o r d i n a t e da n dh i g h -q u a l i t y e c o l o g i c a l a n d e c o n o m i c d e v e l o pm e n t i n t h e r e gi o n .[M e t h o d s ]B a s e do nl a n du s ed a t ao f f i v e p e r i o d sf r o m 2000t o2020,w eu s e dt h e m o d i f i e d e c o s y s t e ms e r v i c e e q u i v a l e n t f a c t o r p e r u n i t a r e a ,c o m b i n e dw i t ha ne c o s y s t e ms e r v i c ev a l u e (E S V )a s s e s s m e n t m o d e l ,a n e c o l o g i c a l -e c o n o m i cc o o r d i n a t i o n d e g r e e m o d e l ,a n d a g e o g r a p h i c p r o b ea n d s p a t i a la n a l ys i s m e t h o d t o c o n d u c t a c o m p r e h e n s i v e s t u d y o f E S V ,e c o n o m i c d e v e l o p m e n t ,a n d e c o l o gi c a l -e c o n o m i c c o o r d i n a t i o n d e gr e e i n S h a n x iP r o v i n c e .[R e s u l t s ]E S Vi n S h a n x iP r o v i n c ef r o m 2000t o2020d e c r e a s e df r o m R M B 324.173b i l l i o n t oR M B318.970b i l l i o n ,s h o w i n g ad y n a m i c c h a n g e c h a r a c t e r i s t i c o f f i r s t i n c r e a s i n g a n d t h e n d e c r e a s i n g ,e x c e p t f o r t h e c o n t i n u e d i n c r e a s e o f f o r e s t l a n dE S V.E S Vf o r a l l o t h e r l a n du s e t y pe sd e c r e a s e d t od if f e r e n td eg r e e s ,a m o n g whi c ha r a b l e l a n dd e c r e a s e dt h e m o s t (5.42%).T h eE S Vs p a t i a ld i s t r i b u t i o n p a t t e r nw a sr e l a t i v e l y s t a b l e ,w i t h h i g h v a l u ea r e a sl o c a t e di n m o u n t a i n o u sa r e a ss u c h a st h e T a i h a n gM o u n t a i n s,t h eT a i y u e M o u n t a i n s,a n dt h eL u l i a n g M o u n t a i n s,a n d l o wv a l u ea r e a s l o c a t e d i na r e a sw i t h i n t e n s i v eh u m a na c t i v i t i e ss u c h a st h e T a i y u a n B a s i n,t h e C h a n g z h iB a s i n,t h e L i n f e n B a s i n,a n dt h e Y u n c h e n g B a s i n.T h e r a n g eh a s e x p a n d e do v e r t i m e.N D V I a n du r b a n i z a t i o nr a t eh a da g r e a t e r i n f l u e n c eo n t h e c o o r d i n a t i o n d e g r e e t h a nG D P,p o p u l a t i o n d e n s i t y,i n d u s t r i a l i z a t i o n r a t e,a n d l a n d d e v e l o p m e n t i n t e n s i t y. T h e r e m a i n i n g f a c t o r sh a das m a l l e r i n f l u e n c eo nt h ec o o r d i n a t i o nd e g r e e.T h ed e g r e eo f i n f l u e n c eo fo t h e r f a c t o r so nt h ec o o r d i n a t i o n d e g r e eo fe c o-e c o n o m i cs y s t e m w a ss m a l l e r,a n dt h ed e g r e eo fi n f l u e n c eo f s o c i o-e c o n o m i c f a c t o r so nt h ec o o r d i n a t i o nd e g r e eo f t h ee c o-e c o n o m i cs y s t e m w a ss i g n i f i c a n t l y l a r g e r t h a n t h a t o fn a t u r a l e n v i r o n m e n t a l f a c t o r s.[C o n c l u s i o n]H u m a ns o c i o-e c o n o m i ca c t i v i t i e sw e r et h ek e y f a c t o r s a f f e c t i n g t h e c o o r d i n a t i o n d e g r e e o f t h e e c o-e c o n o m i c s y s t e m.T h e r a t i o n a l d e v e l o p m e n t a n d e f f e c t i v e u t i l i z a t i o n o f r e g i o n a lw a t e r a n d s o i l r e s o u r c e sw e r e t h e k e y t ou n d e r s t a n d i n g t h e c o o r d i n a t e d a n d s u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t o f t h e e c o-e c o n o m i c s y s t e mi nS h a n x i P r o v i n c e.K e y w o r d s:e c o-e c o n o m i cs y s t e m;e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u e(E S V);c o o r d i n a t i o nd e g r e e;s p a t i a la n dt e m p o r a le v o l u t i o n;i nf l u e n c i ng f a c t o r s;Sh a n xi P r o v i n c e21世纪以来,快速的城镇化与工业化进程在促进国民经济发展的同时,也加剧了人类社会经济活动对生态环境的影响程度,不断地改变和重塑着地表的生态格局与过程,并造成一系列的区域生态环境问题,从而严重阻碍了区域生态经济系统的协调可持续发展[1-2]㊂特别是当前中国正处于生态㊁经济㊁社会高质量发展的关键时期,如何协调好社会经济发展与生态环境保护以及资源耗竭间的相互作用关系不仅是实现区域可持续发展的基本要求,也是实现区域高质量发展的现实需求[3]㊂生态经济协调度(E E H)是测度和衡量区域生态经济协调可持续发展的重要指标[2,4],可以有效地反映出区域生态与经济协调发展程度,成为生态学㊁经济学以及生态经济学等相关学科领域重点研究的内容之一㊂积极开展生态经济协调度研究,定量测度生态与经济协调发展程度,揭示其关键影响因素及互作机制,不仅有利于生态建设和经济发展的精准调控,而且可为实现区域生态保护与高质量发展提供科学依据[2-3,5]㊂近年来,如何实现生态经济协调发展已经成为可持续发展研究的重要内容,国内外学者针对生态环境与经济发展的互作关系及其协调发展进行了丰富的实践和探讨,并取得了丰富的研究成果㊂总体来看,学术界关于生态环境与经济发展协调度的研究主要集中在以下几个方面:①理论研究层面㊂学者们普遍认为,生态环境是社会经济发展的基础和根本,两者之间存在着内在的有机联系,生态建设与经济发展应相辅相成,相互促进[6-7];③实证研究层面㊂由于学科体系和研究视角的差异性,不同学者从不同学科体系视角出发,综合运用模型法㊁能值分析法㊁足迹家族法㊁物质流模型以及系统动力学等方法对不同空间尺度下生态与经济协调发展程度[8]㊁互作关系[9]㊁时空演变规律[10]㊁空间分异格局及其驱动因素[10-11]㊁区划类型与发展模型等[12]进行了探讨和研究㊂③实际应用层面㊂生态与经济协调发展的理论与实践探讨为中国区域绿色发展㊁循环经济与生态产业发展提供了强有力的理论与实践支撑㊂此外,由于生态环境与经济协调发展问题的综合性与复杂性,在实践应用过程中需要综合考虑生态学㊁经济学以及地理学等众多学科,并在此基础上进行更深层次的讨论[13]㊂相关研究为进一步推进区域生态环境与社会经济协调发展的深入研究提供了科学参考与借鉴㊂生态系统服务价值(e c o s y s t e m s e r v i c ev a l u e, E S V)可以定量和综合表征区域生态环境变化过程,且与社会经济发展密切相关[14]㊂基于土地利用变化数据,通过分析E S V变化与经济发展的互作关系衡量区域生态与经济的协调发展水平为区域生态经济协调度研究提供了新思路和新途径[15],也为探讨生态与经济的协调发展机制奠定了坚实基础㊂但总结发现,现有研究多侧重于对生态与经济协调状况进行空间探索性分析,对于生态与经济协调发展时空分异特征的影响因素与驱动机制解析不足,研究尺度多以区域㊁流域以及城市群为主,基于县域尺度进行生态经济系统协调度的研究还比较薄弱㊂因此,本研究基于山西省2000 2020年5期土地利用变化数据,综合运用E S V评估模型㊁生态经济协调度模型㊁地理探测器模型以及空间分析法对其生态与经济系统协调度时空演变格局及其影响因素进行综合研究,以期为促进生态经济系统协调发展,实现区域生态保护与高质量发展提供科学依据㊂1数据与方法1.1研究区概况山西省地处中国中部,黄土高原东部地区,地理682水土保持通报第43卷位置位于34ʎ35' 40ʎ42'N ,110ʎ15' 114ʎ32'E ,属于温带大陆性季风气候区,年平均气温9.2ħ,年均降水量介于358~624mm 之间,该省总面积1.57ˑ105k m 2,共辖11个地级市,117个县区,总人口3480万人㊂山西省是黄土高原水土流失最为严重的地区之一,地势东北高㊁西南低,地面起伏不平,河谷纵横,生态环境脆弱,自实施退耕还林还草工程以来,植被覆盖度显著增加,土地利用发生显著变化㊂同时山西省也是中国重要的能源产业富集区,生态环境与经济发展间的矛盾严重阻碍了该地区生态经济系统的可持续发展㊂在全面实施高质量发展的新时期,探索实现生态经济协调发展路径对山西省实现生态保护与高质量发展至关重要㊂1.2 数据来源与处理本研究所用数据主要包括土地利用数据㊁统计数据和影响因素数据㊂其中,土地利用数据包括2000,2005,2010,2015和2020年5期分辨率为30m 土地利用栅格数据,该数据由中国科学院资源环境科学数据中心(h t t p ʊ:w w w.r e s d c .c n )提供,是基于不同时期L a n d s a tT M /E T M 遥感影像,通过人工目视解译获得,其解译总精度达92%以上,包括耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地和未利用地6大类㊂社会经济统计数据来源2001 2021年相应年份的‘山西省统计年鉴“㊂影响因素数据是本文在借鉴相关研究成果基础上,结合山西省实际状况,选取海拔㊁坡度㊁N D V I㊁降水量㊁气温㊁城镇化率㊁土地开发强度㊁人口密度㊁道路密度㊁G D P ㊁第三产业比重和区位优势度13项指标对山西省生态经济系统协调度时空变化的影响因素进行综合分析㊂1.3 研究方法1.3.1 E S V 评估方法本文基于谢高地等[16]提出的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表 ,结合山西省生态基本特征与实际生产能力状况,采用研究区农作物粮食产量和粮食价格进行修正,将当量基准由全国农田平均粮食产量调整为研究区的农田平均粮食产量㊂在没有人力投入情况下,自然生态系统提供的经济价值是现有农田单位面积提供食物生产服务经济价值的1/7[17]㊂根据山西省20002020年主要粮食作物(小麦㊁玉米和大豆等)产量㊁播种面积以及平均粮食收购价格,计算得出山西省1个当量因子的经济价值量为1397.77元/(h m 2㊃a ),从而得到山西省单位面积生态系统服务价值系数表(表1)㊂其计算公式为:α=fF(1) E i =α㊃E i 0(2) E S V=ðS k ㊃V C k(3)式中:α为研究区修正系数,经测算α为0.7935;f 为研究区单位面积粮食产量(k g /h m 2);F 为全国单位面积粮食产量(k g /h m 2);E i 为第i 类生态系统修正后的当量因子;E i 0为谢高地制定的第i 类生态系统的当量因子;E S V 为研究区生态系统服务价值(元);S k 为第k 类生态系统的面积(h m 2);V C k 为生态系统第k 单位面积生态系统服务价值系数㊂表1 山西省不同生态系统单位面积生态服务价值T a b l e 1 E c o l o g i c a l s e r v i c e v a l u e s p e r u n i t a r e a o f d i f f e r e n t e c o s ys t e m s i nS h a n x i P r o v i n c e 元/(h m 2㊃a )一级类型二级类型单位面积生态服务价值耕地林地草地水域未利用地供给服务食物生产1397.77461.26601.04740.8227.96原材料生产545.134165.35503.20489.2255.91气体调节1006.396038.372096.66712.8683.87调节服务气候调节1355.845688.922180.522879.41181.71水文调节1076.285716.882124.6126236.1497.84废物处理1942.902404.161845.0620756.88363.42支持服务保持土壤2054.725619.043131.00573.09237.62维持生物多样性1425.736303.942613.834794.35559.11文化服务提供美学景观237.622907.361216.066206.10335.461.3.2 生态经济协调度计算生态经济协调度指数不仅可以有效地反映区域生态与经济之间的相互作用关系与强度,同时也能反映两者之间的协调发展程度[8,18]㊂本文在借鉴相关研究的成果上,采用魏伟等[6]提出的生态经济协调度指数来反映研究生态经济发展过程的相互影响程度及其耦合互动程度,主要是通过采用研究区评价单元E S V 的变化率与G D P的变化率的比值来构建生态与经济协调度,这种比值是一个参考值,用以表征当年经济发展与固有生态之间的协调关系,它能较好地反映环境变化与经济发展过程中二者相互影响㊁相互制约或推动的程度[6]㊂其计算过程为:782第2期胡雪:山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素R E S V =R E S V ,m -R E S V ,nR E S V ,n(4) R G D P =R G D P ,m -R G D P ,nR G D P ,n (5) C E E H =R E S VR G D P(6)式中:R E S V 为研究区生态系统服务价值变化率(%);R E S V m ,R E S V ,n 分别为研究始末ES V (元);R G D P 为研究区G D P 变化率(%);R G D P m ,R G D P ,n 分别为研究始末G D P (元)㊂当C E E H 值为正时,生态与经济发展处于协调发展状态,当C E E H 值为负时,生态与经济发展处于失调状态㊂在参考相关研究成果的基础上,根据C E E H 值将研究区生态经济协调类型进一步划分为4类(表2)㊂表2 山西省生态经济系统协调度(C E E H )类型划分T a b l e 2 C l a s s i f i c a t i o no f e c o -e c o n o m i c s y s t e mc o o r d i n a t i o n t y pe s i nS h a n x i P r o v i n c e C E E H 值C E E H ȡ10ɤC E E H <1-1ɤC E E H <0C E E H <-1协调类型高度协调低度协调低度失调高度失调1.3.3 地理探测器地理探测器是一种用于分析地理现象空间异质性并揭示其驱动因素的统计学方法,其核心思想是:如果某一因素影响某一地理对象,那么该因素与该地理对象的空间分布应在空间上保持一致[19]㊂与其他模型相比,该模型考虑了因素之间的空间异质性,被广泛地应用在疾病防治和生态环境治理中[20]㊂其计算公式为:q =1-ðLh =1N h σ2hN σ2(7)式中:q 为生境质量影响因素的探测值,q ɪ[0,1];h 为自变量的分类序号;L 为评价单元的总数;N h ,N分别为每个分区和区域内总数目;σ2h ,σh 分别为每个分区的方差和区域内生境质量的总方差㊂由于生态经济系统协调发展受自然地理环境因素和社会经济发展因素的综合影响,且山西省地形条件复杂,区域社会经济差异较大㊂2 结果与分析2.1 山西省E S V 时空变化特征分析从表3可以看出,研究期间山西省E S V 呈现出先增加后下降的动态变化特征,总体呈下降趋势,由3241.73亿元下降至3189.70亿元,共减少52.03亿元㊂2000 2010年山西省E S V 呈增加态势,由3241.73亿元增加至3258.45亿元,共增加16.72亿元,增长率为0.52%,其中2005 2010年增加量最大,为11.51亿元,增长率为0.35%㊂不同土地利用类型E S V 变化存在显著差异,其中,耕地与未利用地E S V 呈下降趋势,分别下降了17.21和0.004亿元,而林地㊁草地和水域E S V 分别增加16.32,15.33和2.28亿元,主要原因该时期是中国进行大规模生态恢复的黄金时期,山西省大力实施退耕还林(草)㊁三北防护林工程㊁天然林资源保护以及水资源保护等重点生态恢复工程,使得林地㊁草地和水域面积的不断增加,10a 间林地㊁草地和水域面积分别增加了0.54%,0.32%和2.35%,E S V 总量随之增加㊂2010 2020年山西省E S V 呈现出快速下降趋势,由2010年的3258.45亿元下降至2020年的3189.70亿元,共减少68.75亿元,下降幅度为2.11%,其中2015 2020年下降幅度最大,下降幅度超过1.40%㊂不同土地利用类型E S V 变化中,除林地E S V 呈增加态势外,其余土地利用类型E S V 均出现不同程度的减少,其中草地E S V 减少量最大(40.91亿元),下降率为5.38%,其对该时段E S V 减少量的贡献率为59.51%㊂主要是该时期山西省城镇化和工业化进程加快,经济社会发展迅速,人口大量涌入城市,建设用地面积大幅度增加,不断占用更多的耕地㊁草地资源,导致耕地㊁草地和水域面积分别下降3.82%,3.74%和8.56%,而建设用地面积增加79.52%,加速了E S V 的下降㊂因此,在经济社会转型发展的关键时期,合理配置土地利用类型,科学提升区域E S V ,是促进生态与经济协调发展的关键举措㊂从山西省E S V 空间分布来看(图1),山西省E S V 空间分布格局较为稳定,E S V 高值区主要分布在山西省东部的太行山㊁中部的太岳山以及西部的吕梁山等山区地带,该类地区地势较高,城镇化水平和道路密度均低于山西省的平均水平,对该类地区的生态系统扰动较小;此外,E S V 高值区地处中国集中连片特困地区,是生态和贫困治理的重点区域,多年来的生态建设工程促进了该地区的植被恢复,使得该地区生态用地面积快速增加,这也是该地区E S V 较高的重要原因之一㊂E S V 低值区主要分布在太原盆地㊁长治盆地㊁临汾盆地以及运城盆地等地区,且有向东扩张的趋势㊂E S V 低值区地势相对平坦,水热资源较为丰富,是人口聚集和社会经济快速发展的地882 水土保持通报第43卷区,2020年该地区人口密度约为308人/k mm2,远高于山西省人口密度的平均水平(223人/k m2),地区生产总值占全省的51.06%,高强度的人类社会经济活动导致城市建设用地面积急速扩张,不断侵占生态用地,导致周围生态系统受到剧烈的人为干扰,在一定程度上降低了该区域的E S V水平㊂表3山西省2000 2020年生态系统服务价值变化T a b l e3C h a n g e s i n t h e v a l u e o f e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e s i nS h a n x i P r o v i n c e d u r i n g2000 2020年份耕地林地草地水域未利用地总计2000675.711724.21744.6196.920.293241.73 2005672.721729.05747.6997.190.293246.94 2010658.501740.52759.9499.200.293258.45 2015648.971742.07745.2999.580.293236.20 2020639.111745.65719.0385.710.203189.70图1山西省2000 2020年生态服务系统价值(E S V)空间分布格局F i g u r e1S p a t i a l d i s t r i b u t i o n p a t t e r no f e c o s y s t e ms e v i c e v a l u e s(E S V)i nS h a n x i P r o v i n c e f r o m2000t o20202.2山西省经济发展时空演化特征分析从图2可以看出,2000 2020年山西省经济发展取得了长足的发展,经济增长态势十分显著,其地区G D P总量由1845.7亿元增加至17651.9亿元,翻了近10倍,年均增长率为40.78%;其中,2000 2005年,2005 2010年是山西省地区G D P总量的快速增长时期,其地区G D P总量分别增加了2384.8和4673.4亿元,年均增长率分别为25.84%和22.09%,主要是该时段内山西省通过实行资源驱动型经济发展战略,特别是煤炭为主的资源型产业的迅速发展,极大地促进了山西省经济的迅速增长和城镇居民收入的持续增加㊂2010 2020年山西省经济发展速度逐渐放缓,其地区G D P由8903.9亿元增加至17651.9亿元,年均增长率9.82%,一方面经济的转型发展对煤炭资源开发利用技术提出了新要求,导致社会失业率和企业负债率增加;另一方面国家和地区生态文明建设以及生态环境保护政策的颁布和实施,增强了对地区经济发展的约束作用㊂从山西省G D P空间变化来看,研究期间山西省G D P空间分布发生显著变化,高值区主要集中分布在南部地区晋城市㊁运城市和长治市以及北部的大同市等煤炭资源富集地区,而低值区主要分布在吕梁山区和太行山区等生态脆弱的欠发达地区㊂从不同时期来看,2000 2005年和2005 2010年处于快速发展时期,高G D P区县域占比增加10.19%,低和较低G D P区县域占比分别减少9.75%和2.85%;自2010年以后,研究区G D P呈缓慢增加态势,高G D P 区县域占比由13.89%下降至0.93%,而低和较低G D P区县域占比分别增加8.33%和6.48%㊂2.3生态经济系统协调度时空演化特征分析从图3中可以看出,山西省生态经济系统协调度类型主要包括低度失调㊁低度协调和高度协调3种类型㊂2000 2020年山西省生态经济系统协调度为-0.0019,处于低度失调状态,说明研究期间生态经济系统协调发展水平较低㊂从不同时期来看,2000 2005年和2005 2010年C E E H值分别为0.0012和0.0032,均处于低度协调状态,且协调程度呈增加态982第2期胡雪:山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素势,该时段内山西省全面实施退耕还林(草)工程,推进生态恢复建设,同时积极进行经济建设和社会发展,E S V和G D P不断增加,促进了生态经济系统的协调发展㊂2010 2015年和2015 2020年C E E H 值分别为-0.0207和-0.0292,表明生态经济系统协调度下降,处于低度失调状态,说明该时段内经济社会的发展对区域生态环境产生了严重的负效应,经济社会发展与生态保护相悖,长此以往,将不利于区域生态经济系统的可持续发展㊂总体来看,山西省生态经济系统协调度经历了由低度协调向低度失调转变的过程,生态经济协调关系出现恶化,生态经济系统可持续发展面临极大挑战㊂图2山西省2000 2020年G D P空间分布格局F i g u r e2S p a t i a l d i s t r i b u t i o n p a t t e r no fG D P i nS h a n x i P r o v i n c e,2000 2020图3山西省2000 2020年生态经济耦合协调度变化F i g u r e3C h a n g e s i n e c o l o g i c a l a n d e c o n o m i c c o u p l i n g c o o r d i n a t i o n i nS h a n x i P r o v i n c e,2000 2020从山西省生态经济系统协调度空间演化过程来看,2000 2005年山西省各县以低度失调为主,低度失调县域总数为37个,占全部县域总数的65.74%,生态与经济发展矛盾突出,生态经济协调可持续性较低;2005 2010年山西省生态经济协调类型发生较大变化,低度协调县域占比增加7.41%,主要分布在太行山南麓和吕梁山西北地区,研究区生态经济系统协调发展态势持续好转㊂2010 2015年山西省生态经济协调类型中低度协调县域总数出现下降, 14.82%的县域转变为低度失调,主要集中分布在南部和中部地区㊂2015 2020年山西省生态经济协调度呈现出整体好转,局部恶化的变化特征,低度失调县域数量减少,低度协调县域数量增多,其中,黎城县㊁孝义市和偏关县上升至高度协调类型,这与国家092水土保持通报第43卷和地方在这一时期大力实施生态环境保护政策息息相关㊂目前,山西整体经济生态环境恶化区面积远大于协调区,且在地域分布上并不均衡,部分区域出现了两极分化现象[21]㊂2.4生态经济系统协调度影响因素分析从图4可以看出,不同影响因素对生态经济系统协调发展的影响决定力q值存在显著的差异性㊂其中,N D V I和城镇化率对生态经济系统协调度的影响程度远大于其他影响因素,决定力q值分别为0.463, 0.413,是生态经济系统协调度空间分异的主要影响因素㊂其次是G D P㊁人口密度㊁工业化率和土地开发强度,决定力q值分别为0.376,0.344,0.317和0.302,而其余影响因素决定力q值均小于0.3,对生态经济系统协调度的影响程度较小㊂此外,可以明显看出,社会经济因素对生态经济系统协调度的影响程度明显大于自然环境因素,说明人类活动强度是影响和改变区域生态经济协调发展的关键㊂图4山西省生态经济系统协调度影响因素的交互作用F i g u r e4I n t e r a c t i o no f f a c t o r s i n f l u e n c i n g e c o-e c o n o m i cc o o rd i n a t i o n i nS h a n x i P r o v i n c e从交互作用来看(图4),N D V I和城镇化率与其他因素的交互作用明显高于其他因素间的交互作用,其中,城镇化率ɘG D P(0.526)㊁N D V Iɘ降水量(0.512)㊁城镇化率ɘ工业化率(0.505)和N D V Iɘ气温(0.501)的交互作用力最大,而且任意两个因子间的交互决定力均高于单个因子的决定力,说明生态经济系统协调度的空间分异格局受到多个因素的综合影响㊂整体来看,自然环境因素对生态经济系统协调度的决定力q值小于社会经济因素,但两者交互后,决定力q值显著提升,其中城镇化率因子交互作用达0.501,说明社会经济因素显著增强了自然因素对生态经济系统协调度的影响程度㊂3讨论山西省位于黄土高原东部地区,生态环境极为脆弱,同时也是中国重要的能源产业富集区,长期以来以能源驱动为导向的经济发展模式,造成区域生态环境与社会经济间的矛盾和冲突加剧,生态经济系统协调可持续发展受到严重挑战㊂因此,探究资源型地区生态经济系统协调发展状态及其影响因素不仅有助于实现区域可持续发展,也是实现高质量发展的重要内容㊂2000 2020年山西省生态经济系统协调度评价结果及其空间演变特征基本上反映了其生态环境与经济发展模式的相互关系㊂2000 2010年山西省E S V呈现出快速增加趋势,这与杨翠翠等[21]和刘海龙等[22]研究结果趋势一致,主要原因是该时期是中国大规模实施生态恢复的黄金时期,特别是退耕还林(草)工程㊁三北防护林工程㊁退牧还草以及流域综合治理等生态建设项目的逐步实施,山西省土地利用发生显著改变,植被盖度明显增加,生态环境质量逐步改善㊂值得注意的是,该时期也是山西省煤炭资源产业快速发展时期,社会经济发展迅速,对生态环境产生一定的威胁和破坏,但大规模的生态恢复带来的生态价值大于社会经济发展对生态环境所带来的损失,因此生态经济系统协调度有所增加㊂2010 2020年生态恢复规模不断放缓,由植被恢复逐渐转向生态系统结构和功能的优化和调控,以此实现生态系统的提质增效㊂此外山西省城镇化和工业化进程的纵深发展,加剧了社会经济发展对生态环境质量的影响程度,特别是城乡建设用地的扩增,致使部分生态用地被侵占和破坏,导致区域E S V快速下降,这也是该时期生态经济系统协调度下降的主要原因㊂因此,在区域生态保护与高质量发展背景下,通过转变经济发展方式,优化经济产业结构,实现科技创新和产业转型升级,是缓解经济发展与生态环境关系,实现生态经济协调可持续高质量发展的重要途径㊂生态经济系统具有丰富的内涵和外延,而其协调发展问题的综合性和不确定性加剧了相关研究的复杂性[2,10]㊂本文通过单位面积E S V和单位面积G D P 以及两者变化率的比值构建生态经济系统协调度指数,该方法较之于传统的静态评估方法更具有科学性与实践意义,不仅有效反映区域生态与经济之间的相互作用关系与强度,还能反映两者之间的协调发展程度[8,18],被广泛地应用于生态经济系统协调发展研究中[1-6,8,18,23],其评价结果具有一定的科学性和合理192第2期胡雪:山西省生态经济系统协调度演变格局及其影响因素。

浅析生态系统服务价值评价方法

Wide Angle | 广角MODERN BUSINESS现代商业280浅析生态系统服务价值评价方法张超沈阳师范大学管理学院辽宁沈阳 110034摘要:土地生态服务价值的评价在国内外得到了深入研究。

Costanza等提出的方法得到了广泛的使用,在国内谢高地方法使用较多。

通过对这些方法进行分类与评价,对土地利用生态服务价值评价方法的发展趋势进行了展望。

关键词:土地利用;生态服务价值;综述;评价方法一、引言当前,土地利用生态系统服务价值核算方法较常用的主要有:Costanza当量和系数,谢高地当量、系数及其地区修正系数现分别综述。

二、Costanza方法1997年Costanza等发表了“全球生态系统服务价值和自然资本”一文后,生态系统服务价值的定量评估成为国际生态学和生态经济学的热点和前沿领域。

Costanza等将生态系统服务分为17个类型,并计算出各地类下各生态服务功能的价值。

其计算公式为:式中:E为研究区生态系统服务总价值;Sa为研究区内土地利用类型a的面积;Pa为单位面积上土地利用类型a的生态系统服务价值系数。

三、谢高地方法在国内谢高地的方法应用较为广泛。

谢高地在2002年分别提出了我国的生态服务价值系数,制定了中国生态系统服务价值当量因子表。

2007年重新制定。

不仅如此,谢高地还提出全国省域的地区修正系数。

(一)谢高地当量根据谢高地定义,1hm 2全国的农田平均每年的自然粮食产量的经济价值为1,其经济价值量等于全国平均粮食单产市场价值的1/7,其他生态系统生态服务价值当量因子是指生态系统的各项生态服务相对于农田食物生产服务贡献的大小,由此便可将权重因子表转换成生态系统服务价值表。

利用当量计算方法过程如下其公式是:(i=1,…,n) 式中En为单位面积农田生态系统提供食物生产服务功能的经济价值,元/hm 2;i为作物种类;p为i种作物价格,元/kg;qi为i种粮食作物单产,kg/hm 2;mi为i种粮食作物面积,hm 2;M为n种粮食作物总面积,hm 2;1/7为在没有人力投入的自然生态系统提供的经济价值与单位面积农田提供的食物生产服务经济价值的比例。

何浩_中国陆地生态系统服务价值测量_

中国陆地生态系统服务价值测量3何　浩　潘耀忠　朱文泉33　刘旭拢　张　晴　朱秀芳(北京师范大学资源学院资源技术与工程研究所,环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京100875)【摘要】　利用遥感技术,结合生态学方法,在对生态参数遥感测量的基础上,计算了中国陆地生态系统2000年的生态服务价值.结果表明,中国陆地生态系统2000年所产生的生态服务价值为9.17×1012元,总体空间分布由东向西递减、由中部向东北和南部递增,与植被的地带性分布梯度基本一致;森林的平均单位面积价值最高,为18789元・hm -2,占总生态服务价值的40.80%;其次是灌丛(13789元・hm -2)和耕地(13054元・hm -2),分别占总生态服务价值的10.79%和24.23%.从生态系统服务功能来看,气体调节价值的贡献率最大,占总价值的45.16%;其次是水土保持价值(28.83%)和涵养水源价值(14.44%);有机物质生产和营养物质循环的价值最小,其贡献率为11.57%.生态遥感测量方法克服了传统生态统计方法以点代面的缺点,计算结果能更加客观地反映生态系统服务价值及其空间分布,但该方法本身也存在一些不确定性,对生态系统各项服务功能及其价值的评估只是保守和粗略的估计,有待于深入研究.关键词　生态系统　服务　价值　遥感　测量文章编号　1001-9332(2005)06-1122-06　中图分类号　Q149　文献标识码　AMeasurement of terrestrial ecosystem service value in China.HE Hao ,PAN Y aozhong ,ZHU Wenquan ,L IU Xulong ,ZHAN G Qing ,ZHU Xiufang (Key L aboratory of Environmental Change and N atural Disaster of Edu 2cation Minist ry ,College of Resources Science and Technology ,Beijing Norm al U niversity ,Beijing 100875,Chi 2na ).2Chin.J.A ppl.Ecol .,2005,16(6):1122～1127.With the measurement of net primary productivity and vegetation coverage fraction based on remote sensing da 2ta ,the terrestrial ecosystem service value of China in 2000was quantitatively estimated as 9.17×1012yuan (RMB ).The spatial distribution of the ecological service value showed a decreasing trend from southeast China to northwest China ,which was consistent with the regional distribution of vegetation types.The service value varied with different vegetations ,e.g .,forests had the highest service value of 18789yuan ・hm -2,accounting for 40.80%of the total terrestrial ecosystem service value ,and bushes and farmlands had a higher service value of 13789yuan ・hm -2and 13054yuan ・hm -2,which was 10.79%and 24.23%of total value ,res pectively.The ser 2vice value was also varied with different ecos ystem functions ,i.e .,gas regulation contributed the highest value of 45.16%to the total service value ,and the contribution of soil conservation and water conservation was28.83%and 14.44%,res pectively.The integrated approach coupling ecology and remote sensing data provided a new method to measure the ecological service value ,which could estimate the value ob jectively and spatial 2explicitly.However ,some uncertainties still existed in this a pproach ,which should be improved in the future studies.K ey w ords Ecosystem ,Service ,Value ,Remote sensing ,Measurement.3国家自然科学基金项目(40371001)和国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA133060).33通讯联系人.2004-06-07收稿,2004-10-22接受.1　引言生态系统及整个生物圈是地球的生命支持系统,是人类赖以生存和发展的物质基础.生态系统服务不仅为人类的生产生活提供必需的生态产品,而且为生命系统提供必需的自然条件和效用.但是,在目前的市场经济机制中,人们往往只注重生态系统作为自然资源所提供的直接消费价值,而忽略了难以货币化的生态系统服务功能价值.生态系统提供的大多数服务具有“公用”特征,其价值没有市场化,因此得不到应有的补偿.为了真正改善生态环境,实现人类的可持续发展,必须开展生态系统服务价值的评估,在生态系统服务与市场价值体系之间建立桥梁.近年来,随着世界范围的资源、环境和人口问题日益加剧,生态系统服务功能效益评估引起了世界各国的普遍关注[1,2,14].生态系统服务及其价值评估已经成为当今生态学、生态经济学发展的一个重要分支.国外许多专家、学者、政府部门和国际组织都致力于此问题的研究,开展了对生态系统服务效益的价值评估,并试图将其纳入国民经济核算体系[8,10].国内许多学者参考国外研究,也尝试了对全国或区域的生态系统服务价值进行估算,取得了一系列的研究成果[5,11,16,24,28,31].可以说,及时、准应用生态学报　2005年6月　第16卷　第6期 CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,J un.2005,16(6)∶1122～1127确和动态地掌握国家生态系统效益的价值,对国民经济发展、生态环境建设与保护、各级政府进行宏观决策都具有重要的科学意义.然而,目前国内外有关生态系统服务价值估算方面的研究成果,基本上是利用单位面积价值对总量的静态估算,对生态系统类型、质量状况的时空差异缺乏考虑,估算结果难以反映生态系统服务价值在空间分布上的真实状况.潘耀忠等[22]的估算方法尽管考虑了这种差异,但在实际计算时,仍是参照Costanza等[8]的单位面积生态系统服务价值,再利用生态参数加以调整.这种通过生态参数调整后的生态系统服务价值能在一定程度上反映生态系统内部的质量和时空差异,但还不是严格意义上的生态遥感定量模型.本文采用自下而上的方式,利用遥感技术,结合生态学方法,在对生态系统类型、植被净初级生产力和植被覆盖度测量的基础上,建立生态系统服务价值生态遥感定量计算模型,并结合前人的研究成果,对中国陆地生态系统2000年的生态系统服务价值进行了测量,以期得到中国陆地生态系统服务价值的真实空间分布状况.2　研究方法211　数据来源与预处理21111遥感数据　本研究所利用的遥感数据是SPO T2V GT 的NDV I数据,图像空间分辨率为1km×1km,时间分辨率为月,时间序列为2000年1月～2000年12月.所有数据经投影变换处理,选取的投影方式为Albers等面积投影. 21112气象数据　气象数据来源于中国国家气象局,时间为1961～2000年,数据内容为月降水量、月平均气温、月总太阳辐射以及各气象站点的经度、纬度和海拔高度,共涉及726个气象站点.对数据进行精度验证,剔除不可替代的错误数据后,实际使用了725个站点的资料.计算植被净初级生产力需要栅格化的气象数据,并要求在空间上与遥感数据相匹配.利用GIS的插值工具,根据各气象站点的经纬度信息,通过对气象数据进行Kringing插值和基于DEM的插值[21],获取像元大小与NDV I数据一致、投影相同的气象要素栅格图.21113其它地理地图　1∶400万《中国土壤质地图》[9],经ARC/INFO数字化、投影变换,投影同NDV I影像.2000年1 km的SPO T2V GT中国土地覆盖分类数据来源于欧盟联合研究中心(The Joint Research Centre,J RC).212　生态系统服务价值遥感测量的技术体系Costanza等[8]将全球生物圈分为16个生态系统类型,并将生态系统服务分为17大类,列举了生态系统服务与生态系统功能之间的对应关系.本研究从宏观生态学角度出发,根据基于遥感手段的区域生态系统服务价值计算特点,考虑数据获取的可能性和可靠性以及我国在这方面的研究情况[15,18～20,29,32],最终确定的基于遥感手段的区域生态系统服务价值评估指标见表1.生态系统服务价值遥感测量的技术体系如图1所示.模型的数据来源主要有三条途径:气象数据、遥感数据、地面观表1　基于遥感手段的生态系统服务价值评估指标T able1Ecosystem services and functions used in this study序号Number生态系统服务Ecosystem services生态系统功能Ecosystem functions1太阳能的固定与食品生产Solar power fixed and foodproduction有机物质生产Organic matter production2促进营养元素循环Nutrient recycle营养物质循环与贮存Nutrient recycle and storage3水调节与供水Water supply and regulation涵养水源Water conservation4控制侵蚀和保持沉积物Erosion control and sedimentretention水土保持Soil conservation5气体调节G as regulation释放氧气和吸纳二氧化碳O2released and CO2fixed图1　生态系统服务价值遥感测量的技术路线Fig.1Steps of measurement for ecological service value based on remote sensing.1)Meteorological data;2)Precipitation;3)Evapotranspiration;4)Wa2 ter conservation;5)Remote sensing image;6)Land cover types;7)Or2 ganic matter production;8)Vegetation coverage;9)Net Primary Pro2 ductivity;10)Nutrient recycle,including N,P and K;11)CO2fixation;12)O2release;13)Ground observation and statistic data;14)The quan2 tity of soil erosion;15)Surface soil loss reduction;16)Soil fertility pro2 tection;17)Bedload reduction;18)Water and soil conservation;19) Shadow engineering approach;20)Direct use value approach;21)Ener2 gy fixation substitution approach;22)Market value approach;23)Car2 bon tax approach;24)Market price of O2;25)Opportunity2cost ap2 proach;26)Substitute expense approach;27)Ecosystem service value.32116期何　浩等:中国陆地生态系统服务价值测量测与统计资料.各项量化的生态效益均是在生态参数遥感测量的基础上获得,最后通过影子工程法、市场价值法、机会成本法、替代价值法等转换成生态系统服务价值.213　生态参数遥感定量测量21311植被覆盖类型遥感分类　考虑到本文所用的NDV I 数据为2000年1km的SPO T2V GT遥感数据.因此,本研究采用与NDV I数据源一致的2000年中国土地覆盖分类数据,此分类结果为22类(表2).表2　不同生态系统的生态参数统计值T able2Ecological p arameters of different ecosystems编号Code 土地覆盖类型Land cover types面积Area(×106hm2)年平均植被覆盖度Meancoverage(%)年净第一性生产力NPP(g C・m-2・yr-1)1落叶针叶林Needleleaf deciduous forest19.6141.81078.0 2常绿针叶林Needleleaf evergreen forest93.3555.51074.2 3常绿阔叶林Broadleaf evergreen forest40.8464.21627.4 4落叶阔叶林Broadleaf deciduous forest45.3648.11057.3 5灌丛Bush71.7645.2750.3 6稀疏林地Sparse woods 5.9853.2844.3 7海边湿地Seaside wet lands 1.5730.2370.1 8高山草甸Alpine meadow68.0027.2385.2 9坡面草地Slope grassland26.2446.7619.8 10平原草地Plain grassland42.2219.1210.3 11荒漠草地Desert grassland55.3411.280.4 12草甸Meadow59.3428.3400.6 13城市City0.4230.1228.8 14河流River 5.8232.8219.0 15湖泊Lake7.0919.4146.6 16沼泽/湿地Swamp 4.9139.2606.5 17冰川G lacier10.81 5.822.9 18裸岩Bare rocks25.019.847.7 19砾石Gravels72.54 6.921.1 20沙漠Desert68.79 6.114.3 21耕地Farmland170.2340.5482.9 22高山草地Alpine grassland64.7613.1116.5 21312植被覆盖度的定量测量　植被覆盖度(f v)被定义为植被投影面积在单位面积上所占比例,它和叶面积指数可以作为衡量地表植被数量的指标.据Gutman等[12]研究,区域植被覆盖度与植被指数存在以下关系:f v=NDV I-NDV I minNDV I max-NDV I min(1)式中,NDV I max和NDV I min分别为各植被类型NDV I的最大值和最小值.本文计算植被覆盖度所用的NDV I数据时间段为2000年1月到12月,先计算得到各像元每月的植被覆盖度,然后对12个月的植被覆盖度求平均得到年平均植被覆盖度.国内有学者利用此方法对区域植被覆盖度作过估算[3,6,7],通过与实测数据对比表明,该方法为大面积植被覆盖度估算提供了一种有效的途径,基本能够满足大尺度生态及气候模型研究的需要.21313植被净第一性生产力的定量测量　计算植被净第一性生产力(NPP)时采用改进的光能利用率模型[26,27].模型公式如下:NPP=ε×f1(T)×f2(β)×PAR×FPAR-R(2)式中,R表示呼吸消耗碳元素量,ε表示最大光能利用率, f1(T)和f2(β)分别表示温度和土壤水分对ε的影响,PAR 表示到达地表的光合有效辐射,由气候学方法确定;FPAR 表示植被所吸收的光合有效辐射比例,由植被指数确定[25].模型的具体描述和测量过程中不同土地覆盖类型各参数的确定参见文献[26,27].214　生态系统服务功能及其间接价值评估方法21411有机物质生产　净第一性生产力是反映有机物质生产的一个重要指标,因此可以根据生态遥感测量得到的净第一性生产力和有机物质的单位质量价值(元・g-1C)换算得到生态系统有机物质生产的价值.本文根据标煤的价值来替代(标煤为354元・t-1),其取值为2.3718×104元・g-1C[17]. 21412营养物质循环与贮存　生态系统中的营养物质通过复杂的食物网而循环再生,并成为全球生物地化循环不可或缺的环节,在评估生态系统在营养物质循环中的作用时,仍以生态系统的净第一性生产力为基础,估算其重要营养物质氮、磷、钾在生态系统中的年吸收量[19].根据目前的统计资料,氮、磷、钾肥的平均价格分别为400、350和350元・t-1;对应的纯氮、磷、钾元素折算率分别为79/14、506/62、174/ 78.21413涵养水源　涵养水源是生态系统的一个重要功能,本文主要参照李金昌等[17]的研究方法来评价生态系统对涵养水源的间接经济价值.森林涵养水源类似于水库蓄水,通过建立相同蓄水量水库的费用来估算涵养水源的价值,我国每建设1m3库容的成本花费为0.67元.21414水土保持　水土保持价值的估算比较复杂,本文首先利用遥感数据反演得到植被覆盖度,然后在此基础上结合植被覆盖类型求得各类生态系统的土壤侵蚀量,最后根据欧阳志云等[19]的研究成果进行各项参数的求取,获得研究区的水土保持价值.21415释放氧气和吸纳二氧化碳　在评估生态系统对固定CO2与释放O2的作用时,根据光合作用和呼吸作用的反应方程式推算每形成1g干物质,需要1162g CO2,释放O21.2 g.CO2的单位质量价值借用瑞典碳税率0.15美元・kg-1 (碳)来计算,换算成吸收CO2的税率为4.094×105美元・g-1(CO2),如果按8.2元人民币/美元的汇率计算,即3.36×104元・g-1(CO2).O2的单位质量价值按工业制氧价来计算(4×104元・g-1).3　结果与分析311　生态参数根据2000年的中国土地覆盖类型,利用公式(1,2)和遥感、气象数据,计算得到不同生态系统类型的年平均植被覆盖度和净第一性生产力.测量结果见表2.2000年,中国陆地植被N PP为4.94×109t C・yr-1,平均值为493.7g C・m-2・yr-1.全国N PP分布的总趋势是东南高、西北低,与植被的分布紧密相关.受气候的影响,N PP高值区分布在西南、华南南4211 应　用　生　态　学　报 16卷部和台湾;偏高值区分布在年降水1200～1600 mm的长江下游以南、云贵高原以东、南岭山地以北地区;中值区分布在年降水400～1200mm的大兴安岭、小兴安岭、太行山以东、长江流域中游、四川大部、西藏的东南部地区以及新疆天山、阿尔泰山山地;低值区主要分布在年降水400mm以下的内蒙古、新疆、青藏高原的大部,以及陕、甘、宁、晋的部分地区.N PP的这种空间分布趋势与其他人的研究成果基本一致[4,23].从表2可以看出,N PP在不同植被类型中的差异相当明显:针叶林的平均N PP为1074.9g C・m-2・yr-1(实测值范围为273～1488g C・m-2・yr-1);阔叶林的平均N PP为1327.4g C・m-2・yr-1(实测值范围为320～1869g C・m-2・yr-1);草地和草甸的平均N PP较低,在339g C・m-2・yr-1左右.总体来看,N PP的估算值均在观测值的范围之内,与陈利军等[4]的研究结果也比较一致.受气候和植被类型的双重影响,年平均植被覆盖度的空间分布与N PP的空间分布基本一致(图2).常绿阔叶林和常绿针叶林一年四季常青,植被本身的变化相对较小,它们的年平均植被覆盖度较高(分别为64.2%和55.5%);其次为稀疏林地(53. 2%),该类型的植被覆盖度较高可能与它的空间分布有关,从植被类型图上来看,稀疏林地主要分布在云南、广西以及广东等南部地区,它的形成可能与人为破坏造成的森林退化有关,尽管因高大乔木较少而划分为稀疏林地,但这些地方气温较高、雨水充沛,下层的灌木与草本植被生长茂盛;坡面草地主要分布在南方,植物的生长期较长而且长势较好,其植被覆盖度也较高;平原草地则主要分布在内蒙古、甘肃等北方平原地区,这些地方的草本植物主要集中在6～9月份生长,而其它月份的植被覆盖度则比较低,甚至为0,因此它的年平均植被覆盖度较低;耕地在东北平原、黄河与长江流域的平原地区均有大面积分布,受种植结构、耕作方式等人为因素影响强烈,它的年平均植被覆盖度较高.一般情况下,冰川、裸岩、砾石等无植被地带,其植被覆盖度和N PP均应为0,河流、湖泊的植被覆盖度和N PP也应该非常低.而本文的研究结果表明:无植被地带的年平均植被覆盖度为7.5%,N PP 为30.6g C・m-2・yr-1;河流和湖泊的年平均植被覆盖度也达到了26.1%,平均N PP为18218g C・m-2・yr-1.这可能与两方面的原因有关:1)植被分类精度的问题,在1km的尺度上,一些面积较小的斑块可能被忽略而无法反映出来,而且由于存在同谱异物现象,由遥感数据所获得的植被分类本身也存在着混分的情况.正因为植被分类不可能做到完全准确,由此所估算的植被参数和最终的统计分析都会存在一定的误差.2)数据的地理配准问题,尽管本文对所用的遥感数据、气象数据和植被覆盖分类数据做了严格的地理配准,但最大也只能保证在一个像元的误差之内,这也可能给最后的统计带来误差.312　生态系统服务价值陆地生态系统服务价值测量结果的空间分布如图2所示.中国陆地生态系统2000年的生态服务总价值为9.17×1012元人民币.从生态系统服务价值的空间分布来看,中国陆地生态系统服务价值总体空间分布呈现由东向西递减、由中部向东北和南部递减的趋势,这与植被和生物多样性的地带性分布梯度基本一致(图2).最低值区位于西北的干旱和半干旱地区,这里主要分布着荒漠,气候恶劣,生态环境非常脆弱,单位面积生态服务价值在1300元・hm-2以下.次一级的低值区主要分布于北方草原区、青藏高原西南部地区、四川盆地以及东北、华北和长江中下游的农业区,单位面积生态服务价值介于1300～14000元・hm-2,这些地区农牧业比较发达,人类的长期过度开发损害了自然生态系统原有的功能,这是导致生态服务价值较低的主要原因[22].中值区主要分布在丘陵和部分的山区,如青藏高原东部、四川盆地周边、江南丘陵、大小兴安岭的大部分地区,单位面积生态服务价值介于14000～25000元・hm-2.这些地区水热条件配置较为合理,在北方主要为森林分布区,在南部主要为高覆盖的高灌丛,拥有较高的生物量和植被覆盖度,而且由于地形地貌的原因受人类活动影响较轻,因此其生态服务价值较高.高值区主要分布于长江流域以南和山区,如秦岭山区、横断山区、长白山、武夷山、五指山及台湾山等,单位面积生态服务价值介于25 000～47000元・hm-2.该区域与热带、亚热带和温带森林分布区相吻合,是我国水热条件配置最好的地区. 从不同生态系统类型的生态服务价值分布来看(表3),森林的生态服务价值占了总生态服务价值的40180%;其次为耕地(24123%)和灌丛(10179%),三类共占中国陆地生态系统生态服务价值的75.82%.从单位面积价值来看,森林的平均单位面积价值最高,为18789元・hm-2,其次是灌丛52116期何　浩等:中国陆地生态系统服务价值测量 (13789元・hm -2)和耕地(13054元・hm -2).这说明森林、灌丛和耕地对生态服务价值的贡献率最大.从各项生态系统服务功能所产生的价值来看(表3),气体调节价值(固定CO 2与释放O 2的价值)的贡献率最大,它占了总价值的45.16%;其次是水土保持价值(28.83%);涵养水源价值的贡献率为14.44%;有机物质生产和营养物质循环与贮存的价值较低,其贡献率最小(11.57%).图2　2000年中国陆地生态系统服务价值空间分布图Fig.2Terrestrial ecosystem service value of China in 2000.表3　不同生态系统类型各项生态服务价值T able 3Ecological service values of different ecosystems编号a )Code面积Area (×106hm 2)各项生态服务价值Ecosystem service value (×108yuan )气体调节G as regulation 涵养水源W ater c ons ervation水土保持W ater and s oil c ons e 2rvation 其他服务b )Other s ervices单位面积价值Value per unit area (yuan ・hm -2)总价值T otal value (×108yuan )119.611817.00120.62607.54452.93152892998.09293.358692.772522.053592.422173.411819016980.65340.845654.311261.391679.341409.722449710004.76445.364118.70589.621700.441027.11163937435.87571.764741.401626.672290.381236.69137899895.146 5.98443.14186.85214.51112.0615996956.567 1.5751.5652.2239.7713.5210004157.07868.002313.82744.211597.34613.6477495269.01926.241463.65549.22952.45381.65127553346.971042.22785.66257.77710.91209.1946511963.531155.34393.78304.36434.34105.2222371237.701259.342116.03390.681575.09556.4678164638.26130.428.8310.12 4.75 2.30619026.0014 5.82124.90114.06148.9631.727210419.63157.09101.16138.9880.8525.464886346.4516 4.91267.9958.10125.1969.7310611521.011710.8125.3885.4220.23 6.351271137.391825.01111.40138.9566.7129.371385346.431972.54137.60214.9961.4436.62621450.662068.7987.93172.5631.5223.43459315.4421170.237300.503062.259930.971927.591305422221.312264.76660.11639.72572.87176.5431642049.24a )见表2See table 2;b )其他服务价值包括生产有机物质和营养物质循环与贮存的价值Other services include organic matter production and nutrient recycle and storage. 湿地的平均单位面积价值也较高,达到了10611元・hm -2.但相关研究表明,湿地具有极高的生态系统服务价值[13,30],在陈仲新和潘耀忠等人的计算结果中,单位面积价值最高的也都为湿地[5,22].造成湿地生态系统服务价值估算偏低的原因,主要在于评价指标的选取,本文所选指标主要是从生态系统的质量状况出发,很大程度上依赖于植被净初级生产力和植被覆盖度,反映的是生态系统的植被特性,主要体现在气体调节、水土保持、涵养水源等方面,并没有考虑生态系统的生物多样性、休闲娱乐等价值;湿地作为具有多功能的独特生态系统,其生物多样性价值极高,另外还具有庇护、遗传资源等生态系统效益,而本文并没有将其列入评价指标之列.4　讨论全球和区域生态系统服务价值测量方面的研究仍然处于探索阶段,本文利用遥感技术结合生态学方法,参考前人的研究成果,对中国陆地生态系统服务价值进行了定量测量.生态系统服务价值的这种生态遥感测量方法,可以反映生态系统本身的质量状况;同时,采用的遥感技术克服了传统的生态统计方法以点代面的缺点,部分解决了生态学上的尺度扩张问题,测量结果可以更加客观的反映中国陆地生态系统服务价值及其空间分布.但生态遥感测量方法本身也存在一些不确定性:1)对生态系统服务功能价值评估指标体系的研究还不够完善,本文只选择了5项比较常见且影响较大的指标,而实际上生态系统的服务功能远不止这些,仍须作进一步的研究.2)遥感测量本身也存在精度问题,如遥感数据获取、基于遥感技术的各生态系统类型及面积的确定、生态参数遥感测量等.因此,本文对生态系统各项服务功能及其价值的评估只是保守和粗略的估计,所得结果也不可能是一个完全绝对的值.参考文献1　Bjorklund J ,Limburg K ,Rydberg T.1999.Impact of production in 2tensity on the ability of the agricultural landscape to generate e 2cosystem services :An example from Sweden.Ecol Econ ,29:269～2912　Bolund P ,Hunhammar S.1999.Ecosystem services in urban areas.Ecol Econ ,29:293～3013　Chen J (陈　晋),Chen Y 2H (陈云浩),He C 2Y 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