不同生态区景观格局差异与生态价值耦合

李庆玲，刘艳芳，李佩伶，危小建

（1.武汉大学 资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079）

不同生态区景观格局差异与生态价值耦合

李庆玲1，刘艳芳1，李佩伶1，危小建1

（1.武汉大学 资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079）

利用湖北、湖南、贵州三省第二次土地利用调查数据，从平原区、丘陵区和山地3个研究区中随机各选取50个镇，测算其景观指数和生态服务价值，然后通过逐步回归分析研究二者之间的关系。研究结果表明：①不同生态区的景观格局存在差异，且不同地区不同类型的生态服务价值存在差异，这主要是由各地的地理位置、海拔高度和地形的差异以及人类活动的干扰和需求引起的；②不同生态区景观格局与生态价值的相关程度不同，平原区景观格局与单位面积生态价值的回归，入选变量多，联系更密切，相关程度高；③景观格局的差异在一定程度上影响生态价值，而生态价值间接反映了景观格局的优劣。人类活动剧烈会导致对生态的干扰增强，景观格局的局部集聚与蔓延，使景观脱离自然原生形态，但不一定导致生态服务功能的下降，该扰动也可是正向的。

景观格局；景观指数；生态价值

自1997年Costanza[1]等在《自然》杂志上发表了“全球生态系统服务价值和自然资本”一文，生态系统服务价值估算的原理及方法从科学意义上得以明确，国内也有许多学者对湿地、森林、草地和海洋等典型生态系统的服务功能[2-9]以及生态系统服务对土地利用变化的响应[10-12]进行了研究。景观格局研究也是景观生态学的研究热点之一，是土地利用研究的重要分析手段[13]。空间尺度不同，景观内部能量循环、土壤性质以及景观的空间面貌等都会发生不同程度的改变[14,15]，这种变化会对生态系统产生影响，生态系统的服务价值也会出现一定的差异。由于对景观格局指数生态学意义上的理解缺乏，传统的将景观指数引入土地生态利用研究倾向于把这二者分开评价[16-19]，存在着顾此失彼的现象，较多的研究仍停留在对景观格局和生态系统服务简单的数量比较，对景观格局变化与生态系统服务之间的相关关系缺少深入研究。二者之间并不是简单的线性相关关系，景观格局与生态系统服务具有或正相关或负相关的复杂关系[14,20]。景观格局与生态服务价值联系紧密、相互作用，因此，研究中必须考虑景观格局与生态服务价值的相互关系，而这正是景观生态学的重要科学问题[15,21]，理解格局与生态价值之间的关系是进一步深化景观生态学研究的关键[22]。

本文试图将区域景观格局和生态服务价值相结合，探索二者的关系，将生态学研究从空间研究延伸到功能性研究。为此，考虑到区域自然环境及经济发展的差异，分别选择湖北的江汉平原区、湖南的江南丘陵区和贵州的高原山地区作为研究区，以乡镇为研究单元，计算其景观格局指数和生态服务价值，然后在此基础上研究景观格局与生态系统服务功能价值的相互关系。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

由于土地利用格局和生态服务价值因海拔高度差异而有着显著的空间异质性，本文选取湖北的平原区、湖南的丘陵区和贵州的山区作为研究区，在3个研究区内分别随机选取50个镇作为样本单元，如图1。

位于湖北省的平原区拥有16个县市和263个乡镇，占地面积约57 272．867 km2。研究区拥有面积近46 000 km2，大部分地面海拔20～40 m，主要的土地利用类型为耕地。江汉平原主要包括荆州市的荆州区、沙市区、江陵县、公安县、监利县、石首市、洪湖市、松滋市及仙桃、潜江、天门等。

丘陵区位于湖南省，占地52 210．786 km2，有39个县市以及715个镇。研究区位于江南丘陵区，丘陵和盆地密布，海拔在72～2 098 m之间，主要的土地利用类型是林地。江南丘陵区在湖南省主要包括衡阳、攸县、醴陵、长沙、浏（阳）、株洲、渌口和邵阳等县市。

山地区位于贵州西部云贵高原区，包括25个县市和536个镇，占地面积约28 062．264 km2，海拔在189～3 987 m之间，主要的土地利用类型和丘陵区一样为林地。

1.2 数据来源与处理

本研究以2009年的全国第二次土地调查成果为主要数据源，在ArcGIS的支持下，将3个研究区土地利用类型重分为以下7个大类：建设用地、耕地、林地、草地、园地、水域和未利用地[7]，然后通过Fragstats4．2[20]测算各样本单元景观指数。参考景观指数的相关研究[23,24]，对景观指数取对数归一化LOG= （X+1）。各省粮食产量与价格主要来源于2008年和2010年中国统计年鉴中湖北、湖南、贵州三省的主要粮食产量和粮食价格数据。

图1 研究区及样本单元示意图（GS(2013)394号）

2 研究方法

2.1 景观指数选择

近年来，有关景观指数的研究日趋成熟，一些学者也在运用景观指数来说明生态过程[25-27]，以此来评价生态服务价值的变化。目前景观格局分析的指数有很多，并且不断有新的指数提出，但许多指数并不具有太好的有效性[28]。本文选择景观指数是基于4个标准：①通过对以往的文献研究确定有可比性的景观指数[20,25,29]；②能够说明景观格局和生态条件的相关关系[20,27]；③在一个生态区域范围内，通过进行多重共线性检验计算所有的指标，选择冗余度低的景观指数[20,27]；④能够反映研究区域的景观格局特征[22]。

在景观生态学中不同景观指数间往往存在相关性，计算中应包括不同属性的测度，而避免选择功能类似的指数，应选择对生态系统服务有着显著的影响，彼此间相关性低的指数[27,30,31]。本文选择的景观指数如表1，景观指数之间不存在显著相关关系。

2.2 生态系统服务价值

本文主要采用Costanza[1]等人的计算方法，将生态系统服务划分为气候调节、气体调节、水文调节、保持土壤、废物处理、维持生物多样性、食物生产、原材料生产和提供美学景观等9项功能进行服务价值的估算[7]。由于Costanza等人的研究估算是在全球尺度上进行的[1]，将其应用于镇域特定小尺度区域，某类生态系统单位面积上某种生态服务功能的价值的估测难免产生偏差。生态系统服务价值系数具有区域差异性，通过将平均自然粮食产量的经济价值区域化，就可以应用于全国的各个局部区域[9]。

表1 景观格局指数计算方法

参照谢高地[7]等人2007年所修订的生态系统生态服务价值当量因子表（表2），结合湖北、湖南、贵州等地的实际情况进行修订，计算不同研究区单位面积的生态服务价值。2009年湖北省年均粮食产量为5 754．72 kg/hm2，湖南省年均粮食产量为6 048 kg/ hm2，贵州省年均粮食产量为3 914．16 kg/ hm2，2009年全国粮食的平均收购价格为1．79 元 /kg（数据来源于湖北省、湖南省、贵州省统计年鉴），算出湖北省、湖南省、贵州省1个当量因子的生态系统服务价值分别为1 471．56 元、1 546．00元和1 000．91 元。利用单位面积生态系统服务价值当量表[10]可算出2009年研究区所有土地类型对应于Costanza[1]等所划分生态系统类型的生态价值系数。

区域生态系统服务价值的具体计算公式为：

式中，ESV为研究区生态系统服务总价值；VCK为单位面积土地利用类型K的生态系统服务价值；AK为研究区内第K类中土地利用类型的面积。

表2 不同生态区景观指数表

2.3 多元逐步回归分析

多元逐步回归分析是指有2个或2个以上的自变量或者至少有一个非线性解释变量的回归分析，分析模型的表达式[22]为：

式中，Y为解释变量；β0为回归常数；β1为自变量X1的偏回归系数；β2为自变量X2的偏回归系数；βk为自变量Xk的偏回归系数；k为自变量的个数。

为了避免多重共线性，研究中选择多元逐步回归的方法来进行分析，回归分析的同时进行景观指数多重共线性检验，检验景观指数之间的相关性，剔除二者之间相关性强的景观指数，并选择逐步分析法。在逐步回归模型中，输入变量概率值设定为0．05，移除变量的概率值设定为0．1，如果方程未能通过显著性检验，则说明选择的景观指数与生态服务价值之间相关性弱或者无相关性，所有的计算都在Spss20[32]中进行。

3 结果与分析

3.1 不同生态区景观指数差异分析

从表2可知，不同生态区的景观指数存在差异，由生态区的自然环境及社会经济差异造成[33]。城市化进程中，不同的地区自然环境和社会经济发展条件不同，景观破碎度、不稳定性和形状不规则度、聚集度会发生改变[34]。由于各地的地形地貌差别，在生产条件和食物产量方面也会受到影响。在耕作条件、机械化生产和道路交通等人为因素的干扰下，平原区相对其他地区而言，相同景观易于连接成片，斑块面积较大，密度较小[33]，形状相对于丘陵和山地趋于规则。丘陵地区由于地形限制，受到其他斑块的影响，造成破碎化程度增加，PD较高，景观形状不规则。CONTAG指标描述的是景观里不同斑块类型的团聚程度或延展趋势。CONTAG值较小时表明景观中存在许多小斑块；趋于100时表明景观中有连通度极高的优势斑块类型存在。高蔓延度值说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性；反之则表明景观是具有多种要素的密集格局，景观的破碎化程度较高[34]。IJI对那些受到某种自然条件严重制约的生态系统的分布特征反映显著，山区的各种生态系统严重受到垂直地带性的作用，其分布多呈环状，IJI值一般较低；而丘陵地带的许多植被类型受制于地形的分布，彼此邻近，IJI值一般较高[10]。SHDI能反映景观异质性，特别对景观中各拼块类型非均衡分布状况较为敏感。山地和丘陵区不同类型的景观分布相对于平原区更加均衡，多样性指数增大，平原区各景观类型差异较大，景观多样性下降。

3.2 不同生态区生态服务价值差异分析

根据3个研究区的生态系统单位面积生态服务价值表，分别测算各生态区随机选取的50个镇的生态服务价值，通过对3个区域的50个镇的单位面积（每hm2）生态服务价值进行统计分析，得到各区域的样本单元单位面积均值，如表3。

表3 不同生态区的单位面积生态价值构成均值表/元/ hm2

由图2可知，不同区域的生态服务价值存在明显的差异性，平原区在废物处理和水文调节上的生态价值要远远高于其他区域，几乎是山地和丘陵地区的生态价值之和，这与平原地区平缓的地形以及为数众多的水资源有关，水资源在废物处理和水文调节方面的作用是不容忽视的。但是在保持土壤、气候调节、气体调节、维持生物多样性和原材料生产等方面平原地区明显弱于其他区域，主要由于受人类开发利用活动影响较大，生物多样性差，生态系统脆弱[12]，生态服务价值低。

图2 不同生态区单位面积生态服务价值构成均值差异图

丘陵区林地、草地等资源相对于平原地区更为丰富，并且粮食产量相对较高，生态服务价值当量值高于山地和平原，单位面积生态服务价值高于山地和平原区。丘陵区有着丰富的林地和草地资源，由于丘陵区相对于山地的地形优势，农业生产条件较好，使得该地区在原材料生产、气体调节、气候调节、保持土壤、维持生物多样性和提供美学景观等方面有着显著的优势。

而山地生态服务价值在这些方面（原材料生产、保持土壤、气候调节、气体调节与维持生物多样性）明显高于平原区，山地森林覆盖面积广泛，森林生物众多，生物多样性不易受到威胁，林地在土壤保持、水文服务、农田防护、固碳、防止水土流失方面也有着不可忽视的作用。

总体来看，图3表明3个地区的镇域生态价值总和的均值存在差异，丘陵区的生态价值高于平原和山地，山地的生态服务价值最少，3个地区的生态服务价值差别较大，这与地理位置、生态形式与景观不同存在较大的关系，生态系统的服务功能价值空间分布不均衡，空间异质性明显[28]，价值较高的丘陵除了在受到人类活动干扰较大的食物生产、废物处理和水文调节之外都存在很明显的优势，要远远高于山地和平原。而平原区的生态价值构成优势主要体现在废物处理和水文调节方面的作用，水域在这2个方面的生态价值当量很高，水域面积占总面积的比例决定了地区价值的高低，平原区的水资源相对山地和丘陵更为丰富，平原区在废物处理和水文调节方面的优势更为明显。

图3 生态服务价值单位面积总和对比图

3.3 生态服务价值与景观指数的回归分析

通过对景观指数和生态价值进行逐步回归分析可知，3个研究区的R2有着明显的差异性，总体来看丘陵区R2最高，平原次之。平原地区的R2主要集中在0．388～0．654之间，但平原在水文调节和废物处理2项R2高于山地和丘陵，分别为0．636和0．647；丘陵地区的R2主要分布在0．654～0．792之间，但水文调节（R2=0．347）和废物处理（R2=0．413）2项和景观指数之间的相关性较弱；山地回归分析的R2集中在0．231～0．252之间，在3个生态区中的R2最低。

平原区在食物生产、原材料生产、气体调节、水文调节、废物处理、维持生物多样性和提供美学景观方面的生态服务价值与景观指数的回归过程中，进入回归方程的景观指数较多，主要是呈正相关的SHAPE_AM、CONTAG和SHDI，以及呈负相关的PD和IJI；而与保持土壤的生态价值关系密切的景观指数主要是SHAPE_ AM。丘陵区在原材料生产、气体调节、保持土壤、气候调节、维持生物多样性和提供美学景观方面与蔓延度指数CONTAG存在正相关关系，在食物生产和废物处理方面则呈负相关；SHAPE_AM与丘陵区原材料生产、气体调节、保持土壤和维持生物多样性方面的生态价值呈正相关，与IJI相同在水文调节和废物处理中呈负相关关系；在食物生产方面不仅与蔓延度指数呈负相关，还与斑块密度呈正相关。对山区而言，景观格局与生态服务价值耦合结果的主要影响因素是SHAPE_AM。

在生态价值构成的各方面受到不同的景观指数的影响，各景观指数对单位面积生态服务价值的影响程度也不同。这主要是由于地理位置、海拔高度和拼块的形状不仅会影响动物的迁移、觅食等活动，也会影响植物的种植与生产效率，对食物和原材料的生产也会产生一定的影响。丘陵地区和平原地区受到人类活动的正面干扰相对较多，拼块形状趋于规则，边缘效应明显[20]，景观多样性特征明显，对周边景观的影响增强，生态服务价值随之受到影响。山地情况则不同，山地由于地理环境的影响，主要土地利用类型是林地，人类活动造成的生态效应不明显，尤其在农业生产和废物处理等方面，由于受到地形的限制，人类活动对生态服务价值的正面影响不显著。

对3个地区的生态服务价值与景观指数回归分析可知（见表4），破碎度在景观水平和类别水平上影响生态服务功能。破碎度对生态系统服务的提供呈显著负面影响，主要表现在斑块密度PD和散布与并列指数IJI上，这种负面影响在平原地区表现更为明显。这是由于破碎度表征景观被分割的破碎程度，反映景观空间结构的复杂性，在一定程度上反映了人类对景观的干扰程度，景观破碎化程度高可能会导致栖息地质量的下降，降低野生动物的生存和土壤的微生物运动，从而影响生态系统的生物多样性[20,35]。生态区斑块之间不连续，不仅会摧毁生物的栖息地走廊，生物的多样性受到威胁，减少森林和农业生产力，导致碳排放功能障碍，也会对生态服务系统产生影响[20]。

平原地区在食物生产、原材料生产、气候调节、水文调节、废物处理、维持生物多样性和提供美学景观上均和香农多样性指数（SHDI）呈现正相关，这是因为平原地区各斑块分布均衡，有利于生态系统各方面的协调作用，SHDI能反映景观异质性，特别对景观中各拼块类型非均衡分布状况较为敏感。而景观多样性与生态学中的物种多样性有紧密的联系，但并不是简单的正比关系，在景观中二者的关系一般呈正态分布[36]。

表4 不同生态区景观指数与生态服务价值多元逐步回归表（N=50）

4 结 语

景观指数和生态价值可以用来表示生态系统的退化或干扰，以便发现生态系统中需要特别关注的某些生态区[11]，已被广泛用作定量和客观工具来为规划提供指导。本文从平原区、丘陵区和山地3个生态区中各随机选取50个镇，测算其生态价值和景观指数，并采用逐步回归分析的方法研究二者之间的关系，得出如下结论：

1）不同生态区的单位面积生态服务价值和景观格局存在差异。单位面积生态服务价值丘陵＞平原＞山地，这是由于各地的地理位置、海拔高度和地形的差异以及人类活动的正面或负面的干扰，使得各地的景观破碎度、不规则度和稳定性不同，土地资源的配置受人类需求的影响发生变化，生态服务价值也发生改变。

2）不同生态区景观格局与生态价值的相关程度不同。丘陵区景观指数与生态价值的回归R2高，主要受到蔓延度指数和地形因素的影响，相同的景观指数对不同的生态服务价值构成的影响方式也不同；平原区回归R2整体高于山地，并且入选变量景观指数较多，与单位面积生态服务价值构成的联系更密切，相关程度高；山地受人类活动干扰少，仅仅受地形因素和聚合度的影响，生态效应明显，生态服务价值高。

3）景观格局的差异在一定程度上影响生态服务价值，而生态服务价值间接反映了景观格局布局的优劣。这是由于有目的的规划，使土地利用斑块集中，在破碎度降低的同时可增加生态服务价值。人类活动剧烈会导致对生态的干扰增强，景观格局的局部集聚与蔓延，使景观脱离自然原生形态，但不一定导致生态服务功能的下降，该扰动也可是正向的。

通过对景观格局地区差异的生态影响进行分析，可以检测不同地区生态景观的薄弱或优势环节[20]，为湖南、湖北和贵州等地的生态景观规划提供依据。在景观规划的过程中，不仅要单独考虑景观指标分析和生态系统服务价值的区域差异，更应注重二者之间的结合应用[20]。进一步的研究应着眼于在生态区范围内对后续的景观格局变化进行长期监测，景观格局变化对生态系统服务供应的影响，以及生态区之间的空间相互作用。

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P208

B

1672-4623（2016）04-0075-06

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.04.025

李庆玲,硕士,主要研究方向为土地利用规划与评价。

2015-06-01。

项目来源：国家十二五科技支撑计划资助项目（2012BAH28B02）。