基于格网的石漠化地区生态系统服务与经济空间耦合

朱昌丽， 周忠发， 吴 跃， 谭玮颐， 马国璇， 安 丹

(1.贵州师范大学 地理与环境科学学院/喀斯特研究院, 贵州 贵阳 550001; 2.贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地, 贵州 贵阳 550001; 3.国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心, 贵州 贵阳 550001)

随着社会经济的发展，生态环境遭受一定程度上的破坏，如何兼顾发展与保护是新时期面临的主要问题。1962年，《寂静的春天》的问世，被认为是人类制止科技破坏环境的第一枪[1]。随后，Boulding K E提出经济发展中的环境问题已经从数量问题变成了质量问题[2]。1972年《增长的极限》提出资源问题、环境污染及人口增长等全球性的问题[3]。1987年《我们共同的未来》提出了“可持续发展”的概念，要同时兼顾经济发展和环境保护这两个重大问题[4]。1992年的环境与发展大会通过的《21世纪议程》成为了指导全球可持续发展的纲领性文件[5]。为促进世界各国经济发展、社会包容以及环境保护，2012年的联合国可持续发展会议提出了“可持续发展目标”[6]。生态与经济的耦合协调，有利于调节生态环境与经济发展间的矛盾，为区域生态系统与社会经济的发展提供科学依据[7]。学者们从生态环境与经济发展间的耦合关系[8]、协调发展[9]及时空演变[10]等方面进行了研究，提出了区域经济与生态协调发展的政策建议，但当前对生态与经济的耦合协调研究大多局限于大尺度，缺少精细化的小尺度分析。

石漠化地区地形破碎，水土流失与石漠化对当地生态环境和人类生存环境产生了严重威胁。如何将生态环境治理与经济发展结合是石漠化地区可持续发展首要解决的任务。借鉴其他研究成果[11]，选取国内生产总值(GDP，gross domestic product)作为衡量经济发展的重要指标。为实现社会经济数据空间化表达，建立生态系统与GDP的空间联系。现有的GDP数据空间化方法主要分为4种类型：面积—距离加权法、夜间灯光指数法、多源遥感数据、地表覆盖的空间化方法[12-14]。喀斯特山区大多属于多云雨且夜间灯光较弱甚至无灯光的地区，夜间灯光指数法与基于多源遥感数据的空间化方法在研究区不适用，且面积—距离加权法不能反映GDP在空间上的实际分布。基于地表覆盖的数据空间化方法[15]是目前较为常用的空间化方法，该方法能体现土地利用与产业分布的空间特征，因此本文采用基于地表覆盖的空间化方法来对石漠化地区GDP进行空间格网化处理。

本文以位于石漠化地区的贵州省盘州市为例，定量评估盘州市生态系统服务价值与GDP，利用土地利用覆盖的数据空间化方法对GDP进行格网化，计算生态系统与GDP间在空间上的耦合协调性。打破行政边界的限制，实现经济与生态系统服务空间上的耦合，为改进生态环境脆弱区生态环境与经济发展间的矛盾提供一定科学依据。

1 研究区概况

盘州市地处滇、黔交界处(25°19′36″—26°17′36″N，104°17′46″—104°57′46″E)，云南高原向黔中高原过渡的斜坡部位、广西丘陵与黔西北高原之间的过渡地带[16]，国土面积4 056 km2。地势总体上东部和南部较低，西北高，中南部隆起[17]。盘州市是典型的石漠化重点区域，2015年石漠化面积达1 190.44 km2，占区域总面积的29.35%。此外，盘州市社会经济发展相对滞后，属于14个集中连片特困地区中的乌蒙山区范畴，2015年贫困发生率为16.64%，高出全国平均水平的10.97%。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

研究数据主要包括盘州市2015年土地利用及社会经济数据。2015年土地利用数据来源于贵州省测绘地理信息行政主管部门。社会经济数据来源于六盘水市生态移民局；生态系统服务基础单价计算所涉及的社会经济数据主要来源于《全国农产品收益汇编2016》及《六盘水统计年鉴2016》。利用ArcGIS软件对盘州市社会经济和土地利用数据进行网格化处理，考虑到石漠化地区破碎的地形及数据处理的难度，将网格大小设置为500 m×500 m。

2.2 研究方法

2.2.1 生态系统服务价值 借鉴谢高地等[18]提出的全国生态系统服务价值(ESV，ecological service value)当量表，经过修正之后，计算研究区ESV。计算方法如下：首先，对土地利用数据进行归并，将土地利用归并到相近的地类，建设用地被认为没有ESV[18-20]，所以建设用地ESV为0；其次，根据2015年盘州市平均粮食单产和全国粮食平均出售价格，计算2015年盘州市1 hm2农田所生产的粮食的经济价值，即盘州市ESV核算单价；最后，计算研究区格网尺度下ESV，计算公式为[21]：

(1)

式中：ESVn为第n个格网的生态系统服务价值(元)；Akn为第n个格网上第k类土地利用面积(hm2)；VCkf为第k类型土地利用第f项服务功能单位面积的服务价值(元)。

2.2.2 GDP空间化 土地承载了国民经济活动，土地利用是GDP产生的基础[22]。根据黄莹等[23]，刘红辉等[24]发现的一、二、三产产值与土地利用方式的对应关系。结合各产业产值统计数据，将各行政单元内各产业产值分配到不同的土地利用方式上，再将格网内的各产业的产值相加，最终得到网格GDP的产值即经济空间化值。

2.2.3 耦合协调度模型 1999年廖重斌[25]推导出协调度和协调发展度的计算模型，之后逐渐演变成耦合度、协调度及耦合协调度等计算模型[26-27]，在分析两个及以上系统间的空间相关性中耦合协调度应用最广，故利用耦合协调度模型分析ESV与GDP两者间的相关关系。其公式[28]如下：

(2)

T=α×ESV+β×GDP

(3)

(4)

式中：C为耦合度；k取值为2。耦合度C表征ESV与GDP相互影响的强弱程度。D为耦合协调度；T为ESV与GDP的综合评价指数；α,β为待定系数，本文认为ESV与GDP同等重要，故α,β均取值为0.5。

2.2.4 空间分异分析 为反映ESV与GDP耦合协调度在空间上的分布特征，利用ArcGIS中的空间统计工具，对其空间自相关系数进行计算，检验两者间的耦合协调度的值在空间上是否显著相关[29]。此外，0≤D≤1，D值越大，ESV与GDP两者间的耦合协调发展程度越高，因此，借鉴环境与经济协调发展分类体系[25]，结合研究区实际情况，将研究区格网协调发展类型分为2个一级类4个二级类和12个三级类(见表1)。

表1 盘州市生态系统服务价值(ESV)与国内生产总值(GDP)耦合协调度类型分类

3 结果与分析

3.1 ESV空间分析

2015年盘州市林草地面积分别占全域总面积的45.60%和10.30%，林草覆盖率为55.90%，生态环境良好。利用调整后的ESV评价模型对盘州市ESV进行计算，其中针叶林生态系统服务价值总量最高，为3.30×108元(见表2)。受土地利用状况的影响，ESV在空间上呈零散分布(见图1)。单个格网的ESV平均值为476.83元，最大值为3 365.24元，最小值为0元。空间分布总体呈现出东高西低、南北高中部低。利用ArcGIS软件对ESV的值进行冷热点分析，得到ESV空间分布的冷点和热点区域分布(见封3附图11)。盘州市ESV热点区主要集中在东北部的普古彝族苗族乡、淤泥彝族乡及保基苗族彝族乡等少数民族乡镇。中国少数民族大多都有自然崇拜，正是因为这种自然崇拜，少数民族集聚区的生态环境保护较好。ESV的冷点区主要集中在经济发展较快且城市化率较高的乡镇政府驻地及人口较为集中的行政村。

图1 盘州市生态服务价值(ESV)空间分布特征

3.2 GDP空间分析

基于地表覆盖的GDP数据空间化方法，将盘州市各行政区GDP数据分散到格网上(见图2)。盘州市GDP空间差异较大，最小值落在石桥镇土地利用为裸地的格网上，最大7 029.92元落在县政府所在的亦资街道土地利用为建设用地的格网上。总体来看，盘州市GDP在空间上呈现出局部高的特点，GDP高值区主要集中在石桥镇、亦资街道、翰林街道等地。石桥镇是盘州市重要的工业镇，境内有11个煤矿，区域GDP产值较高。亦资街道、翰林街道是盘州市重要的政治、经济、文化中心。利用ArcGIS软件对GDP的值进行冷热点分析，得到GDP空间分布的冷点和热点区域分布(见封3附图12)。盘州市GDP在空间上没有显著的冷点区，热点区主要集中在石桥镇。

图2 盘州市国内生产总值(GDP)空间分布

3.3 耦合协调空间自相关与集聚效应

利用耦合协调度模型，计算出ESV与GDP空间耦合协调度。并利用ArcGIS计算盘州市耦合协调度空间自相关系数(MoranI)，得到 MoranI值为0.75，p值为0<0.05，即盘州市耦合协调度在空间上存在明显的自相关性，说明盘州市ESV与GDP在空间上的协调发展程度分布具有规律性。

从附图13(见封3)可以看出，盘州市ESV与GDP空间耦合协调度值在0～0.493 4之间，耦合协调度主要受GDP和ESV的共同影响，GDP和ESV两者间由具有一定的矛盾性。耦合协调度较高的区域主要集中在盘州市西部的石桥镇、亦资街道、红果街道，南部大山镇以及东北部普古彝族苗族乡和淤泥彝族乡南部，耦合协调度低的区域主要分布在盘州市东南部、北部以及中部。

3.4 耦合协调空间分布

对盘州市生态服务价值ESV与国内生产总值GDP耦合协调度进行分类，其空间分布如图3所示。严重失调衰退经济损益型(H1)占区域总面积的79.95%，严重失调衰退生态—经济共损型(H2)与严重失调衰退生态损益型(H3)仅占区域总面积的0.02%和0.06%。中度失调衰退类占区域总面积的15.42%，其中中度失调衰退经济损益型(M1)占中度中度失调衰退类总面积的95.44%，主要分布在盘州市东南部的大山镇、西部的红果街道和亦资街道及东北部的普古彝族苗族乡和淤泥彝族乡南部。轻度失调衰退类占区域总面积的3.98%，其中轻度失调衰退生态损益型(L3)占轻度失调衰退类总面积的53.33%，主要分布在石桥镇、淤泥彝族乡南部以及鸡场坪镇西北部。濒临衰退失调类仅占区域总面积的0.57%，不存在濒临衰退失调经济损益型(D1)，濒临衰退失调生态损益型(D3)占濒临衰退失调类总面积的81.52%，主要分布在石桥镇。

注：H1为严重失调衰退经济损益型； H2为严重失调衰退生态—经济共损型； H3为严重失调衰退生态损益型； M1为中度失调衰退经济损益型；M2为中度失调衰退生态—经济共损型； M3为中度失调衰退生态损益型； L1为轻度失调衰退经济损益型； L2为轻度失调衰退生态—经济共损型； L3为轻度失调衰退生态损益型； D2为濒临衰退失调生态—经济共损型； D3为濒临衰退失调生态损益型。

4 结论与讨论

4.1 结 论

本文基于格网尺度，对研究区ESV与GDP进行了计算，并利用耦合协调模型，对研究区ESV与GDP耦合协调发展程度进行定量评估，结果表明：

(1) 盘州市格网ESV的平均值为476.83元。ESV的热点区主要分布在东北部的几个少数民族乡镇，该区域主要以是坡上草原风景名胜区分布区域，生态环境良好。此外，其他风景名胜区与自然保护区的ESV也相对较高。冷点区主要分布在经济发展较快且城市化率较高的乡镇政府驻地及人口较为集中的行政村，该区域建设用地分布集中，以第二产业为主要产业，生态环境破坏较大。

(2) 盘州市格网GDP差距较大，在空间上呈现出局部高的特点。高值区主要集中第二产业或第三产业发展较好的区域，2015年盘州市第二产业增加值和第三产业增加值分别是第一产业增加值的6.33倍和3.06倍。第二、三产业发展较好的石桥镇、亦资街道、翰林街道等工业镇和政治、经济、文化中心GDP值较高。

(3) 盘州市ESV与GDP耦合协调度值较低，空间上的协调发展程度分布具有规律性，耦合协调度较低的区域主要分布在盘州市东南部、北部以及中部。耦合协调度较高的区域经济发展和生态环境保护均较好，主要以第三产业为主导产业，同时兼顾生态与经济。

(4) 盘州市ESV与GDP耦合协调度类型以严重失调衰退经济损益型为主，占区域总面积的79.95%，分布在盘州市二、三产业发展较差的区域；濒临衰退失调面积仅占区域总面积的0.57%，其中濒临衰退失调生态损益型占濒临衰退失调类总面积的81.52%，主要分在西南部的石桥镇。在盘州市资源型城市转型的时期，加快第二产业向第三产业转型，发展全域旅游有利于促进区域生态环境保护与经济协调发展。

4.2 讨 论

结合盘州市石漠化数据对ESV与GDP空间耦合进行了分析，发现严重失调衰退生态—经济共损型和严重失调衰退生态损益型的石漠化面积占严重失调衰退类总面积的36.96%，高出盘州市平均石漠化比例的7.61%；濒临衰退失调经济损益型的石漠化面积占濒临衰退失调类总面积的30.86%；轻度失调衰退类和中度失调衰退类石漠化面积比重低于全市平均石漠化面积比重。ESV与GDP空间耦合和石漠化面积比例之间的规律并不显著，其关联性有待进一步深入研究。

本文利用GDP空间化的方法，打破行政界线，实现ESV与GDP空间上的耦合。基于格网尺度定量测算了ESV与GDP耦合协调度，揭示了研究区ESV与GDP协调发展的分异特征。盘州市ESV与GDP空间耦合协调度较低，这与现实生活中发展与保护间的矛盾有很大的联系。水体、森林等ESV较高的地类产生的GDP较低，建设用地的ESV为0，但却是GDP产值最高的地类，ESV与GDP之间存在一定的矛盾。而风景名胜区实现了生态环境保护与经济发展的协调，未来山区发展山地旅游将是助推区域经济与环境协同发展的一个思路，这也与盘州市资源转型的发展思路一致。因研究区地形破碎，利用地理探测器对区域耦合协调度进行驱动力分析时，效果并不显著，故本文并未在文中对驱动力进行分析。后续研究将进一步对石漠化地区生态与经济耦合协调度的驱动力指标选择、方法及时空变化上进行研究，以便更深层次剖析发展与保护之间的矛盾。此外，精细的社会经济数据空间化一直是当前研究面临的难题，如何攻克这个难题？值得思考及深入研究。