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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2022 , Vol. 37 >Issue 8: 1946 - 1960

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220802

Utilization and Management of Natural Resources in the New Era

Accounting of gains and losses of ecological assets in counties of key ecological function regions in Yangtze River Delta

  • LI Jia-hui , 1, 2 ,
  • HUANG Lin , 1 ,
  • CAO Wei 1 ,
  • WU Dan 3
Expand
  • 1. Key Laboratory of Land Surface Pattern and Simulation, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, Nanjing 210042, China

Received date: 2021-08-23

  Revised date: 2021-11-19

  Online published: 2022-10-28

Fold

Abstract

Key ecological function counties with limited development undertake the dual mission of ecological protection and economic development. Accounting of gains and losses of ecological assets is an effective way to quantify the paid use of regional resources, ecosystem protection and restoration and ecological performance appraisals. Taking Shengzhou city of Zhejiang province as a typical county-level unit of important ecological barrier function area, the spatiotemporal dynamic changes of ecological stock and flow assets in recent 20 years were evaluated based on a grid scale, and the driving factors of gains and losses of ecological assets were evaluated based on Geodetector and the monitoring of human activity types. The results showed that from 2000 to 2018, due to the reduction of quality and areas of forest ecological assets, the ecological stock assets in nearly 60% of Shengzhou city showed a decreasing trend, while the total value and the value per unit area of ecological flow assets gained by more than 10%. Compared with natural factors, socio-economic factors contributed more to the change of ecological assets in Shengzhou city, with a contribution rate of 17%. Urbanization led to a slight reduction in grain supply at the county level, and ecological assets in more than 70% of the township gained, especially Shihuang town, which showed a good result in ecological protection, with gains in the value per unit area of ecological flow assets of more than 20 million yuan/km2. Therefore, more attention should be paid to the protection of forest resources, strict design of basic farmland protection redlines, and reasonable land use planning in the process of urbanization in the future.

Key words： key ecological function region; county; grid scale; ecological assets; accounting of gains and losses; driving factors

Cite this article

LI Jia-hui , HUANG Lin , CAO Wei , WU Dan . Accounting of gains and losses of ecological assets in counties of key ecological function regions in Yangtze River Delta[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2022 , 37(8) : 1946 -1960 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220802

国家重点生态功能区定位为“以保护生态环境为主,限制大规模高强度工业化和城镇化,维护国家生态安全”,是具有重要的水土保持、水源涵养、生物多样性维护、防风固沙的区域,与全国或区域生态安全密切相关[1]。自2010年开始实施中央对地方重点生态功能区转移支付,至2020年,超过818个县市区被纳入该转移支付范围,转移支付资金总额超过5000亿元,年资金超过700亿元。该转移支付成为我国国土空间生态修复及生态补偿机制实施的重要举措[2,3]。作为限制开发区,重点生态功能县域承担着生态保护与经济发展双重使命,如何实现生态与发展互促共进、实现将绿水青山转化为金山银山是目前面临的极大难点。近年来,通过生态资源资产化、生态资产资本化,实现生态产品价值化和增值逐渐成为促进经济发展和生态保护齐头并进的重要方法之一[2],生态资产核算为完善现有的生态保护修复、生态文明绩效考核与责任追究等体系提供了有效途径[3⇓-5]。
生态资产即生态资源资产,一般指一定时间、空间范围内和技术经济条件下可以给人们带来效益的生态系统[6,7],包含作为存量的自然资本和作为流量的生态系统服务价值[8];因存量而产生的物质循环、能量流动等生态过程与生态功能,流向特定的受益者且被消耗或使用时即成为服务流[9]。国内关于生态资产研究涵盖了生态资本构成要素[9]、生态资源资本化[4]、生态资本管理与经营[10]、生态资产测量及相关价值核算[11,12]等方面,形成了较完整的理论体系与评估方法,比如GEP理论[12]、生态资产指数[13]、标准物质当量[14]核算方法。在不同空间尺度应用上,已有研究评估了我国陆地生态系统生态资产价值[15]及气候变化与人为因素对其驱动作用[16]、测算了森林生态资产的直接与间接价值[17];并且在青海[18]、云南[6]、甘肃[19]等省域,汾河上游[20]、延河[21]等流域,习水县[22]、峨山县[23]等县域开展了生态资产试算。然而,由于对生态资产概念的认识不一致,从范围、方法到结果都存在较大差异[6,9],生态资产评估尚未形成公认的、统一的、标准的核算体系和方法[6,8],面临许多技术、观念和制度方面的障碍[12],定义与内涵、核算方法、数据来源、评估指标的差异往往造成结果取值数量级的差距[8]。
因此,科学地开展生态资产及其动态变化的量化核定,是县域落实生态保护修复与生态文明绩效评价考核制度的关键环节[5,24]。现有县域尺度的生态资产核算研究,或采用生态资产指数、GEP等方法,以实物量负债表形式评估了习水县[22]与屏边县[25]生态保护成效,但是不能掌握域内生态资产质量及损益的时空分异;或仅利用统计数据核算了宁海县[26]生态资产价值,虽简便但统计口径和数据缺失问题造成难以监测域内生态资产损益状况,不利于落实乡镇层级绩效考核与问责奖惩。此外,对于县域内生态资产变化的影响因素分析方面,多基于土地利用变化编制实物量损益报表[22,27],或是对影响生态资产损益的社会经济因素[22]、政策因素[23]（如生态补偿投入）、自然因素[23]进行定性分析,较少对各因素影响生态资产空间分异性的作用机制与相应贡献度进行量化,增加了县域及域内生态资产评估的不确定性。
针对上述问题,本文构建了县域生态资产损益核算框架,构建了栅格尺度的生态资产损益核算技术方法,实现了县域及域内生态存量与流量资产的时空变化分析,进一步开展了影响生态资产损益的驱动因素及其作用率厘定,有助于科学地识别并区分导致县域生态资产损益的自然与人为因素,进而服务于业务化目标。以地处长江三角洲地区重要生态屏障功能区的浙江省嵊州市作为典型县域,通过分析县域及域内生态资产现状及其近20年的动态变化,解析造成县域生态资产损或益的驱动因素,结合人类活动类型变化监测对县域、乡镇层级生态资产损益进行评估,以期为县域生态系统管理、行政绩效考核、生态保护修复评价等提供科学依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

嵊州市位于浙江省东部丘陵中部,曹娥江上游新嵊盆地中,是长三角地区重要的生态屏障区。曹娥江为钱塘江下游近入海口的支流,流域内水土流失严重,上游源短流急,遇暴雨山洪倾泻,中游河道弯曲、行洪不畅,下游河口淤积,受杭州湾潮汐顶托而泄洪不畅,成为浙江省四条含沙量最大、洪涝灾害最严重的河流之一。嵊州市生态资源以森林为主,面积约占嵊州市生态资源总面积的64%,主要分布在嵊州市北部、西部与西南部;其次为农田,面积约占33%,主要分布在嵊州市中、东部地区（图1）。
图1 嵊州市地理位置及其生态资源分布

Fig. 1 The geographical locations and ecological resource distribution of Shengzhou city

1.2 数据收集与处理

收集行业部门统计数据、遥感反演解译数据与社会经济数据（表1）,统一为1 km分辨率,基于栅格进行运算与统计分析。
表1 数据来源与预处理

Table 1 The sources and preprocessing of data

数据类型 数据来源
统计数据 2000—2018年农产品、畜产品、林产品等产量与市场价格数据、旅游业收入等产业数据来自《嵊州年鉴》;湖泊、水库库容数据来自绍兴市人民政府网（http://www.sx.gov.cn/）。水资源总量数据来自2000—2018年的《绍兴市水资源公报》。污水处理成本数据来自于2018年《全国65个城市（地区）水价专题报告》
气象数据 2000—2018年降水、气温数据来自中国气象数据网（http://data.cma.cn/）,经处理后通过ANUSPLIN插值而成,空间分辨率为1 km
土地利用变化数据 2000—2018年土地利用数据来自资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn/）,基于Landsat TM/ETM数据通过人工目视解译生成,空间分辨率100 m
生态系统类型数据 将土地利用现状类型重分类转换为生态系统类型,包括农田、森林、草原、湿地以及其他等类型
ET数据 来源于2000—2018年的年尺度MOD16/ET数据,空间分辨率为500 m。MOD16产品的ET是由植被覆盖率、反照率等遥感数据以及气压、气温、相对湿度等实测气象信息,计算得到植被与土壤的净辐射量,再以Penman-Monteith公式为基础计算得到[29]
NPP数据 2000—2018年逐年NPP数据,由MOD17A3产品（https://Ipdaac.usgs.gov/）经过镶嵌与投影转换处理并裁剪出研究区范围内影像,空间分辨率为500 m
生物量数据 根据地面实测数据建立NPP与地上生物量的关系模型[28],通过NPP数据反演得到
DEM数据 通过地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/）下载ASTER GDEM V2数据,空间分辨率30 m,对覆盖研究区的2景影像进行拼接并用嵊州市矢量边界数据裁剪得到
社会经济数据 2000—2018年人口密度数据与GDP密度数据来自资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn/）,空间分辨率1 km

1.3 县域生态资产基本状况分析

从面积、分布与质量三方面评估嵊州市生态资产存量状况[6],结合研究区生态系统类型与结构,选取植被生物量[13]和坡度[6]分别作为森林、农田质量评价指标。森林生态资产质量指数以研究区内植被生物量最大值作为最优值,每个栅格像元值与最优值的比值反映该栅格存量资产相对最优值的差距,该比值介于0~1之间。公式如下：
E f i = B i B i m a x
式中： E f i为森林生态资源第 i栅格的资产存量质量指数; B i为第 i栅格的植被生物量（g C）; B i m a x为研究区内植被生物量最大栅格像元值（g C）。
农田生态资产存量质量指数通过计算区域内最大坡度值与每个栅格坡度值的差值,取该差值与最大坡度值的比值,反映农田存量质量高低,该比值介于0~1之间。公式如下：
E c i = S i m a x - S i S i m a x
式中： E c i为农田生态资源第 i栅格的资产存量质量指数; S i为第 i栅格的坡度值（°）; S i m a x为研究区内坡度最大栅格像元值（°）。
基于森林与农田面积占比对质量指数加权求平均,得到生态存量综合指数：
E Q i = E f i × A f A + E c i × A c A
式中： E Q i为第 i栅格的生态存量综合指数; A f与 A c分别为研究区内森林与农田生态资源面积（m2）; A为森林与农田生态资源面积总和（m2）。

1.4 县域生态资产流量价值量化评估

本文参考GEP理论[12],依据嵊州市生态资源状况以及基础数据,确定县域生态定位、生态资产类型组合与主要生态系统功能项核算指标体系与方法（表2）,模型与参数来源于行业部门统计数据、生态资源资产价值评估技术规范、公开文献及地面调查;然后,基于2018年的不变价格,对生态资产流量价值进行量化（表1）,以剔除物价因素[22]。首先采用市场价值法计算食物、生产原材料与水资源生态系统产品的供给价值。湖泊、水库等湿地具有蓄洪、泄洪、削减洪峰的作用,而植被通过冠层截流、增加土壤下渗起到拦蓄降水作用[12];利用水量平衡法[28]估算植被拦蓄降水量,基于湖泊、水库库容数据采用替代成本法计算洪水调蓄价值。植被的侵蚀调节包括减少泥沙淤积以及减少养分流失两方面,采用潜在土壤侵蚀量与现实土壤侵蚀量之差核算土壤保持量[29],养分保持量通过土壤保持量以及土壤中养分含量来估算;其价值量通过替代成本法进行估算。植被通过吸收固定大气中的二氧化碳等温室气体,对气候变化起到减缓作用。根据光合作用方程式[6],利用NPP估算干物质量,采用碳税法估算植被固碳价值。植被蒸腾与水面蒸发可以起到增加环境湿度、在夏季降低环境气温的作用[17];基于地表蒸散发数据,采用替代成本法估算增湿与降温价值。植被通过释放氧气与负氧离子、吸收大气污染物优化空气质量[12],采用替代成本法量化其价值。生态文化价值是人类从生态资源资产获得的风景游憩、美学灵感、故土情结和文化遗产等非物质惠益的价值形式,本文采用旅游价值法仅核算景观游憩价值[6]。
表2 嵊州市生态资源资产价值评估指标体系与核算方法

Table 2 Evaluation index systems and accounting methods of ecological assets in Shengzhou city

一级指标 二级指标 计算公式 参数说明
生态供给 食物 V F S = ∑ j = 1 m Q f j × P f j Q f j是粮食作物、蔬菜、食用菌、果用瓜、林产品（茶叶、香榧）等产量（kg）; P f j为其相应市场价格（元/kg）
生产原
材料		 V P S = ∑ j = 1 m Q p j × P p j Q p j是油料、棉花、麻类、药材类、毛竹篙竹、蚕桑等产量（kg）; P p j为其相应市场价格（元/kg）
水 V W S = ∑ j = 1 m Q w j × P w Q w j为地表、地下与其他水源供给量（m3）; P w为当年水价（元/m3）
生态调节 洪水调蓄 Q w = ∑ i = 1 n P i - C i - E T i × A i
V W R = Q c + Q w × P s		 Q w为植被拦蓄降水量（m3/a）; P i为年降水量（mm）; C i为暴雨径流量（mm）; E T i为植被蒸散量（mm）; A i为第 i类生态资源面积（m2）; Q c为湖泊、水库总库容（m3）; P s为水库单位库容成本（元/m3）,取值6.1107元/m3[17]
水质净化 V W P = Q w × P p Q w为植被水质净化量（m3/a）; P p为污水处理价格（元/t）,取值0.95元/t
侵蚀调节 V E R = Q s × λ ρ × P d + ∑ k = 1 n Q s × C k × P k Q s为土壤保持量（t/a）,采用RUSLE模型[29]计算得到;λ为泥沙淤积系数[12]; ρ为土壤容重（t/m3）[16]; P d为挖取单位面积土方的费用,取12.6元/m3[17]; C k为土壤中第 k类养分含量[6,22]; P k为第 k种养分化肥市场价格（元/t）[30];
气候变化减缓 V C M = ∑ i = 1 n N P P i ∂ × 1.62 P c N P P i为植被 N P P（g C·m-2·a-1）; ∂为生物量与碳含量转换系数,取国际通用标准0.45 g C/g; P c为瑞典碳税替代价格,取值1200元/t[17]
微气候
调节		 Q h = ∑ i = 1 n E T i × A i × h p × ρ w H m l
Q t = ∑ i = 1 n E T i × A i × ρ w × v e h × h p × D s D y × H m l
V C R = Q h × w h η h + Q t × w t η t × P e		 Q h为增加空气湿度量（kg·a-1）; E T i为第 i类生态资源蒸散发量（m）; h p为人类活动高度,取值100 m; ρ w为标准状况下水的密度,取1000 kg·m-3; H m l为大气混合层高度（m）[17]; Q t为降温吸热量（kJ·a-1）; v e h为20 ℃时水的汽化热,取2453 kJ·kg-1[17]; D y为一年日数; D s为一年中夏季日数; w h与 w t分别为加湿器（280 w）与空调输入功率（4800 w）;ηh与ηt分别为加湿器增湿效率（6 kg·h-1）与空调制冷效率（50400 kJ·h-1）[17]; P e为当年电费单价（元·kw-1·h-1）
空气质量调节 V A R = ∑ i = 1 n N P P i ∂ × 1.19 P o + ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m Q i j × A i × P j P o为工业制氧价格,取1000元·t-1; Q i j为第 i类生态资源（森林、草地生态资源）单位面积吸收 j类大气污染物的量（t·km-2·a-1）[31⇓-33]; P j为第 j类大气污染物治理成本（元·t-1）
生态文化 景观游憩 V C T = ∑ j = 1 m Q t j Q t j为森林康养、生态旅游收入（元·a-1）

1.5 基于栅格动态变化的县域生态资产损益及其驱动因素核算

基于栅格尺度期初与期末单位面积生态流量资产价值的变化量,评估生态资产损益,大于0即生态资产有所增益,小于0则为减损趋势。采用皮尔逊相关系数识别引起生态资产动态变化的自然与人类活动因素,然后运用地理探测器模型进一步揭示影响因素的相对贡献度[34]。
人类对生态系统的影响可通过其对陆地表层自然覆被利用、改造与开发程度集中反映,一般采用人类活动强度指标来量化[35]。本文基于徐勇等[35]提出的测算方法,首先通过土地利用/覆被类型,将不同土地利用类型面积依据其当量折算系数换算为建设用地,即城乡、工矿与居民用地为1;水库、坑塘为0.6;耕地为0.2;园地及其他林地为0.133;其他土地利用类型为0。然后统计1 km格网内各类型面积占比,与其对应当量系数相乘得到栅格尺度人类活动强度（ H A i）空间分布, H A i值越大,说明人类活动程度越强。计算公式如下：
H A i = ∑ j = 1 n A i j × C i j
式中： H A i为第 i格网人类活动强度; A i j为第 i格网第 j类土地利用类型面积占格网面积比例（%）; C i j为第 i格网第 j类土地利用类型当量折算系数。
地理探测器基于因变量及其决定性自变量空间分布相似性假设,常用于探测因子空间分异性及其驱动力[36]。自变量（ X）与因变量（ Y）的相关性可用 q统计量来衡量, q值介于0~1之间,其值越大表示 X对 Y空间异质性解释能力越强[36]。参考已有研究[34,37],结合研究区实际状况,选取7个因子作为自变量,包括气温（ T M P）、降水（ P R E）、蒸散量（ E T）、地形（ D E M）、人类活动强度（ H A）、人口密度（ P D）、GDP密度（ G D P D）;因变量则选取生态流量、生态调节、生态文化、生态供给价值;基于“ q值越大效果越好”原则,对 X采用自然断点法离散化,按照1 km间距生成网格点以提取 X与 Y值[36]。为比较影响不同 Y的 X相对贡献度,对每种 Y对应 X的 q值进行处理,使其和为100%。

2 结果分析

2.1 县域生态资产基本状况的时空分异特征

嵊州市生态资产存量总体呈现新嵊盆地中间低、四周高的空间分布格局,高值区以森林生态资源为主,低值区以农田生态资源为主（图2）。2000年,生态存量综合指数均值约0.57,其中森林生态资产存量指数高达0.92,高值区集中在嵊州市西南、西北与东南部,农田生态资产存量指数约0.80。2018年,生态存量综合指数均值约0.58,其中森林生态资产存量指数0.87,高值区集中在嵊州市北部,农田生态资产存量指数约0.79。2000—2018年,由于作为主体资源的森林存量质量指数有所降低,约59.5%区域的生态存量综合指数减小;约34.4%区域的存量综合指数有所增长,主要位于嵊州市北部与东南部。
图2 2000—2018年嵊州市生态资源资产综合存量指数空间分布及其变化统计

Fig. 2 Spatial distribution and statistics of stock index of ecological assets and its evolution in Shengzhou city from 2000 to 2018

2.2 县域生态资产流量价值的空间分异特征

2018年,嵊州市生态资产流量总价值为303.8亿元,单位面积的平均价值为 1806.2万元/km2。各项生态资产流量单位面积价值从高到低依次为：微气候调节>水资源供给>景观游憩>洪水调蓄>食物供给>生产原材料供给>气候变化减缓>侵蚀调节>水质净化>空气质量调节。从各项流量单位面积价值的空间分布来看（图3）,食物、生产原材料等生态供给高值主要源于嵊州市中部与东北部农田;景观游憩即生态文化的高值主要源于嵊州市周边森林;生态调节高值主要分布在新嵊盆地周边森林区域,特别是洪水调蓄、水质净化、侵蚀调节、微气候调节、空气质量调节高值;气候变化减缓在嵊州市北部更高。结果表明,森林生态资源在生态调节与生态文化服务中发挥着重要作用,流量价值高低与存量质量状况有一定关系。
图3 2018年嵊州市生态资源资产流量价值的空间分布

Fig. 3 Spatial distribution of the value of ecological flow assets in Shengzhou city in 2018

2.3 近20年县域及域内生态资产损益评估

2000—2018年,嵊州市生态资产流量总价值从273.4亿元增益到303.8亿元,增幅为11.1%（表3）。从不同类型资产来看,生态供给流量价值增益10.8亿元,增幅10%;其中,生产原材料供给价值增益6.4%,水资源供给价值增益11.4亿元,增幅24.8%,食物供给价值则降低了3.8%。生态文化价值增益了44.9亿元,增幅达503.8%。生态调节价值减损25.4亿元,减幅为16.2%;其中,洪水调蓄、水质净化、微气候调节服务价值有所增益,增幅分别为19.7%、23.9%、0.3%,而侵蚀调节、气候变化减缓、空气质量调节服务价值的减幅超过30%。近20年,生态资产流量单位面积价值量从1568.7万元/km2增益到1806.1万元/km2;从其变化的空间分布上看（图4）,嵊州市63.4%（面积）的生态资产流量价值有所增益。单位面积生态供给价值以增益为主,约77%区域呈增长趋势;超过90%的区域生态文化价值量有所增益;生态调节价值减损的区域面积约占70%,这与森林生态资产面积减小和质量降低有关。
表3 2000—2018年嵊州市生态资源资产流量总价值量、单位面积价值量统计

Table 3 County-level statistics of the total value and value per unit area of ecological flow assets in Shengzhou city from 2000 to 2018

生态资产类型 2000年 2018年 变化量 变幅
一级指标 二级指标 单位面积价值/(万元/km2) 总价值
/亿元		 单位面积价值/(万元/km2) 总价值/亿元 单位面积价值/(万元/km2) 总价值
/亿元		 单位面积价值/% 总价值/%
生态供给 食物供给 252.58 44.03 251.84 42.36 -0.74 -1.67 -0.29 -3.78
生产原材料供给 105.04 17.70 115.10 18.83 10.05 1.13 9.57 6.38
水供给 263.20 45.88 340.31 57.24 77.11 11.37 29.30 24.77
生态文化 景观游憩 218.86 24.95 320.10 53.84 268.89 44.92 525.13 503.25
生态调节 洪水调蓄 52.41 5.98 258.53 29.86 39.67 4.91 18.13 19.68
水质净化 132.88 22.98 64.07 7.40 11.66 1.43 22.24 23.85
侵蚀调节 188.76 32.90 85.67 14.29 -47.21 -8.69 -35.53 -37.80
气候变化减缓 328.03 57.18 111.41 18.74 -77.34 -14.16 -40.97 -43.04
微气候调节 114.79 12.93 341.08 57.37 13.06 0.19 3.98 0.34
空气质量调节 218.86 24.95 33.92 3.87 -80.87 -9.06 -70.45 -70.06
合计 1568.70 273.43 1806.18 303.80 237.48 30.38 15.14 11.11
图4 2000—2018年嵊州市生态资源资产单位面积流量价值的时空变化

Fig. 4 Spatial and temporal variations of value per unit area of ecological flow assets in Shengzhou city from 2000 to

2.4 县域及域内生态资产损益驱动因素分析

生态资产损益的驱动因素分析显示（图5、表4）,人类活动强度对生态流量总价值损益的贡献度最大（大于25%）,且两者呈显著正相关;GDP密度、人口密度与流量总价值呈显著正相关,贡献度介于15%~20%之间,说明总体上嵊州市社会经济与生态保护协调发展。DEM、气温与生态调节服务分别呈显著正相关与负相关,两者贡献度约20%;社会经济因素与生态调节均成显著负相关,表明人类活动对生态调节服务起抑制作用。DEM对生态文化贡献度最大,其次是GDP密度,社会经济因素与生态文化均呈显著正相关,这与近年来嵊州市生态养生（如森林康养、山地运动、乡村休闲养生等）产业发展迅速,生态文化价值大幅增加有关。人类活动强度对生态供给贡献度超过25%,社会经济因素、气温与生态供给均成显著正相关,DEM与生态供给负相关性显著。蒸散量与四项生态流量价值相关性均不显著,贡献度低于15%。总体上说,社会经济因素（平均贡献度为17%）相对自然因素（平均贡献度12%）对生态流量资产影响力更大。
图5 社会经济因素、自然因素对嵊州市生态资源资产流量价值的相对贡献度雷达图（%）

Fig. 5 Radar charts of relative contribution degree of socio-economic and natural factors to ecological flow assets in Shengzhou city

表4 社会经济因素、自然因素与嵊州市生态资源资产流量价值的相关性

Table 4 Pearson correlation among socio-economic factors, natural factors and the value of ecological flow assets in Shengzhou city

生态资产类型 LUI PD GDPD TMP PRE ET DEM
生态流量 0.17** 0.07* 0.11** 0.11** -0.02 0.05 -0.10**
生态调节 -0.30** -0.10** -0.14** -0.26** 0.13** 0.05 0.32**
生态文化 0.12** 0.08** 0.11** 0.13** -0.05 -0.05 -0.15**
生态供给 0.22** 0.09** 0.13** 0.15** -0.04 0.04 -0.15**

注：*、**分别表示在0.05、0.01水平上（双侧）相关性显著。

人类活动类型监测结果显示（表5）,2000—2018年,嵊州市实施退耕还林、退耕还草、湿地恢复与重建等生态保护与恢复政策,引起生态系统面积增加45.7 km2;城镇化总面积为54.34 km2,占用了41.9 km2的农田,导致食物供给有所减损。乡镇方面（表5、表6）,近20年,嵊州市22个乡镇中约23%的乡镇生态资产减损,其中,下王镇、三江镇、长乐镇生态流量价值小幅度减损,贵门乡与嵊州市城区降幅较大,单位面积生态流量价值减损超过250万元/km2;长乐镇农业开发面积较大,嵊州市城区城镇用地扩张了16.3 km2。其余乡镇生态资产呈不同程度增益态势,其中,以农田生态资源分布为主的石璜镇、崇仁镇单位面积生态流量价值超过了2000万元/km2,且20年间增益明显,分别增益了730.7万元/km2、529万元/km2;特别是石璜镇生态保护与恢复面积超过了4 km2,生态效益提升显著。
表5 2000—2018年嵊州市县域及乡镇人类活动类型监测

Table 5 Monitoring of human activity types in Shengzhou city and counties from 2000 to 2018 (km2)

乡镇 农业开发 森林恢复 草地恢复 湿地恢复 城镇化
崇仁镇 4.38 4.04 0.28 0.21 3.16
石璜镇 1.10 1.09 — 0.02 1.73
剡湖街道 0.89 0.64 0.09 0.20 3.14
黄泽镇 1.80 1.50 — 0.32 4.23
竹溪乡 0.17 0.16 — — —
金庭镇 1.38 1.48 0.08 0.02 1.38
仙岩镇 2.21 2.32 0.07 0.24 0.13
北漳镇 2.32 2.58 0.25 0.04 0.73
雅璜乡 0.15 0.37 0.01 — —
谷来镇 1.01 1.45 0.02 — 0.32
三界镇 5.36 5.36 0.02 0.71 5.73
通源乡 0.16 0.30 — — 0.03
里南乡 1.63 1.82 — — —
甘霖镇 3.74 3.04 0.10 — 6.22
三江街道 0.96 1.37 — 0.02 3.23
浦口街道 0.83 0.42 — 0.22 2.27
鹿山街道 1.41 0.92 0.30 — 1.48
长乐镇 4.19 4.45 0.11 0.54 3.81
王院乡 0.59 0.79 0.01 — —
下王镇 2.71 2.75 — — 0.41
贵门乡 1.46 4.42 — — —
嵊州市城区 0.73 0.35 — 0.24 16.34
嵊州市总计 39.18 41.62 1.34 2.78 54.34
表6 2000—2018年嵊州市乡镇生态资源资产总价值量、单位面积价值量统计

Table 6 Township-level statistics of the total value and value per unit area of ecological flow assets in Shengzhou city from 2000 to 2018

乡镇 总价值量/亿元 单位面积价值量/(万元/km2)
2000年 2018年 变化量 2000年 2018年 变化量
崇仁镇 10.88 36.68 9.47 621.96 2083.91 529.01
石璜镇 4.61 15.35 3.83 697.86 2475.39 730.73
剡湖街道 1.36 5.51 2.10 440.23 1619.97 519.41
黄泽镇 5.24 16.28 3.18 523.80 1713.63 404.13
竹溪乡 1.46 4.50 0.84 430.41 1406.50 330.47
金庭镇 4.37 13.46 2.55 597.99 1795.24 300.28
仙岩镇 4.80 14.26 2.26 705.85 2036.83 272.20
北漳镇 4.49 13.54 2.33 534.00 1593.47 258.47
雅璜乡 1.34 4.33 0.97 480.11 1396.23 195.96
谷来镇 5.13 14.61 1.79 498.13 1418.87 173.56
三界镇 10.59 28.45 1.97 649.74 1777.84 153.50
通源乡 2.47 6.96 0.79 548.73 1513.15 141.32
里南乡 5.33 14.06 0.74 554.80 1495.76 108.76
甘霖镇 6.56 18.37 1.97 443.05 1192.57 84.95
三江街道 1.94 4.75 -0.11 498.54 1320.47 74.13
浦口街道 3.15 8.03 0.15 594.53 1515.15 28.83
鹿山街道 3.12 8.10 0.29 762.15 1928.29 22.93
长乐镇 12.49 30.74 -0.50 583.78 1456.63 -2.82
王院乡 2.03 5.20 0.12 615.24 1528.26 -9.85
下王镇 4.74 11.25 -0.61 600.49 1354.96 -146.28
贵门乡 4.30 9.52 -1.23 661.52 1400.51 -253.30
嵊州市城区 2.06 1.83 -3.33 412.86 390.21 -641.94

3 结论与讨论

3.1 结论

本文实现了栅格尺度生态资产流量价值及其时空变化分析,揭示了生态资产损益状况及其驱动因素,并将县域拓展至乡镇层级,为县域及域内的生态绩效考核与生态保护修复提供参考依据。得出主要结论如下：（1）从生态资产时空分异看,2000—2018年,嵊州市63.9%面积的生态资产存量有所降低,与作为主体生态资源的森林质量降低及面积减少有关。生态调节与文化服务高值区主要分布在周边森林区域。（2）2000—2018年,嵊州市县域生态资产流量总价值增益了11%以上,单位面积流量价值增益了15%以上,生态供给、生态文化总价值与单位面积价值增益,而生态调节总价值与单位面积价值则有所减损。（3）总体上,社会经济因素对生态资产损益的贡献度大于自然因素,尤其是人类活动强度对生态资产流量价值损益的贡献度超过了25%。社会经济因素与生态调节均成显著负相关,与生态文化呈显著正相关。县域层级城镇化造成食物供给总价值轻微减损4%;乡镇层级上,超过70%的县域生态资产增益,生态保护修复工程促进石璜镇单位面积生态流量价值增益超过了2000万元/km2。

3.2 讨论

本文根据生态资产损益的主要驱动因素与人类活动类型监测,可为县域及乡镇层级生态文明绩效考核奖惩与问责提供参考,即人类活动正面作用引起的资产增益,对应考核优、良评级和奖励;人类活动负面作用引起的资产减损,对应考核不合格与惩罚;自然、气候等不可抗拒因素引起的资产减损,应制定相应绩效改进计划削弱自然、气候因素的不利影响;而由其引起的资产增益,应适当奖励并加强可持续性生态管理。评估结果表明嵊州市生态文明建设成效较显著,22个乡镇中约78%的乡镇绩效优良,生态保护与恢复工程促进了生态资产流量总价值提升;但是人类活动如城镇扩张导致森林生态资源面积减少、质量下降以及农田生态资源面积减少,阻碍了生态保护业绩与效率的提升。因此,县域层级应适时调整生态文明建设目标与国土空间规划[38],划定城镇开发边界并实施严格的用地管控制度;各乡镇应制定相应绩效改进计划,例如,以农田资源为主的石璜镇、崇仁镇、贵门乡等乡镇应加强农业科技创新、推动农旅结合;以森林资源为主的下王镇、谷来镇等乡镇应保护优质天然林资源,禁止毁林与过度采伐,促进农林业、文化旅游与休闲养生产业的融合发展以及生态产品价值实现。
本文探索构建了县域生态资产损益评估体系,相对于现有生态资产核算研究[6,11,22],可更好掌握域内资产质量及损益的时空分异并拆解自然、气候与人类活动影响,指导县域与乡镇层级生态绩效奖惩与分类施策。不确定性主要表现在三个方面：其一,生态资产核算方面,部分生态流量指标项,如生态文化服务,目前还没有成熟的方法对其物质量进行量化;采用不同方法会使核算结果尤其是价值量的绝对数值产生一定差距,价值量的相对变化核算能在一定程度上弱化绝对值的误差问题。其二,在输入数据的应用方面,遥感数据空间分辨率限制以及统计数据的空间化未能完全反映实际情况。其三,由于实际数据缺失和来源限制,未对每种因素驱动不同生态服务的具体作用机制进行分析。以下几个方面还需要进行深入探讨,包括完善生态资产评估标准体系,探索生态文化、生物多样性等指标的评估方法;加强生态资产损益驱动因素量化与拆解研究以分离不同政策影响;考虑将生态资产损益核算纳入由国家到地方不同层级生态绩效考核中,指导生态文明建设实践。

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