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摘要：基于2000年、2008年和2013年3期土地矢量数据，根据土地利用结构分析其动态变化；针对城乡接合部特点，考虑建设用地生态负效应，对单位面积生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）系数进行修正；采用 Costanza 等计算方法，估算各土地类型的ESV并分析其时空变化特征；采用相关分析法，探讨了城乡接合部土地利用类型变化与ESV之间的关联特征。结果表明：耕地面积快速减少，建设用地比重上升；ESV总体呈下降趋势，降幅达16.10%，各单项生态服务功能价值也有不同程度减少；各镇空间变化存在明显差异，总体上是离中心城区越近变化越显著；ESV与耕地、林地、草地、建设用地在0.01水平上显著相关，与草地、耕地、林地、水域、未利用地面积呈正相关并且相关系数为降序排列，与建设用地面积呈负相关。
关键词：土地利用；生态系统服务价值；城乡接合部；时空变化
中图分类号： F323.211文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）05-0420-05
生态系统是当前生态学和地理学研究的前沿和热点问题，它是连接自然和人文的纽带。城乡接合部作为人工和自然2种截然不同的生态系统的过渡区，在城乡发展过程中，其土地利用与生态环境是变化最剧烈且最容易被忽略的，随着城市扩展速度和强度不断提高，城乡接合部的生态环境问题越来越受到重视。Costanza在20世纪90年代开展全球生态系统服务价值计算的研究后，生态服务价值成为国内外学者的研究热潮，国内学者对全球或区域性[1-4]，以及中国陆地[5]、中国地表水[6]、中国草地[7]、中国森林[8]等大尺度区域ESV进行了评估。但是，对城乡接合部土地利用变化和ESV之间关系的研究并不多见。
本研究把城乡建设用地等人工生态系统纳入到ESV的核算体系，在城乡接合部小尺度区域背景下对ESV进行定量分析、比较其区域间变化特征，可为城乡接合部土地利用规划、城市扩张提供实证数据，从生态价值经济核算角度来保护耕地和实现社会经济可持续发展，对促进区域生态建设、合理有序进行城市扩张具有重要意义。
1研究区域与研究方法
1.1研究区概况
本研究区域包括湖南省长沙市望城区的星城镇、黄金乡、雷锋镇、白箬铺镇4个乡镇（图1），位于湖南省长沙市区西北角，西临湘江，南接长沙市岳麓区，北连望城城区，西接宁乡夏铎铺镇，是望城区与省会长沙的接合部。境内交通干道渔网交错，交通极为便捷，区位优势得天独厚，是长沙通往湘西北的咽喉要地。其中星城镇、黄金镇现已纳入长沙市区规划范围；雷锋镇是中国村镇建设试点集镇，工商业发达，2008年起委托长沙高新区管理；白箬铺镇生态环境优美，境内金洲大道、长常高速、国道G319横贯东西，交通便利。2013年末研究区域总面积为30 198.69 hm2，总人口为178 327人。
1.2数据来源与处理
空间数据源为研究区2000年、2008年和2013年土地利用矢量数据。其中，2000年和2008年数据来源于中国科学院的土地利用/土地覆被矢量数据；2013年土地利用矢量数据，是根据Landsat TM 10 m分辨率的遥感影像，利用ENVI 4.8软件对影像进行辐射校正、几何校正、图像拼接和裁剪等，综合多种方法对遥感影像解译获得。社会经济数据来源于国家统计局、同期《湖南统计年鉴》、《长沙统计年鉴》和《望城年鉴》。
本研究参照中国科学院资源环境数据库土地资源分类体系，结合研究区域自然条件和土地利用特征，将研究区域土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6大类，利用Arcgis 9.3软件汇总不同年度各乡镇土地利用结构数据（表1）。
1.3研究方法
1.3.1土地利用变化分析本研究采用单一土地利用类型动态度[9]来描述研究区土地利用类型变化速度和幅度：
K=Ub-UaUa×1T×100%。（1）
式中：Ua、Ub分别表示研究初期、末期某一种土地利用类型的面积；T为研究时段长，当T的时段设定为年时，K为该区域某种土地利用类型年变化率。
1.3.2土地利用强度综合指数土地利用程度综合指数能反映区域土地利用集约程度高低[9]，Lb-La表示从a时间到b时间区域土地利用程度的变化量。当Lb-La>0时表示该研究区域土地利用处于发展时期，反之则处于调整期或者衰退期。
L=100×∑ni=1At×Ci，L∈[100，400]。（2）
式中：L为区域土地利用程度综合指数；Ai为区域内第i级土地利用分级指数[10]；Ci为区域内第i级土地利用程度分级面积百分比；n为土地利用程度分级数。
1.3.3生态系统服务价值计算方法各类土地在计算ESV时，土地利用类型按以下原则归类：林地对应森林生态系统，草地对应草地生态系统；耕地对应农田生态系统；湿地与河流湖水面对应水域生态系统；未利用土地对应荒漠生态系统。
建设用地包括城乡、工矿及居民用地，它不属于自然生态系统，是只有消耗者没有生产者的人工生态系统。许多学者在研究ESV时，常不考虑建设用地的生态服务价值，本研究根据城乡接合部的实际情况，计算建设用地的服务价值总量。主要考虑三废的排放和城乡用水问题对环境的负作用，分别应用市场价值法和防治成本法，对建设用地的水源涵养功能和废物处理功能的ESV系数进行估算。
建设用地单项ESV系数计算方法：
水文调节（负）VCa=Qa×Pa/A；（3）
废物处理（负）VCb=Qb×Pb/A。（4）
式中：Qa为用水量；Pa为用水价格；Qb为废物排放量；Pb废物治理成本。
研究区ESV计算方法：
ESV=∑Ak×VCk；（5） ESVf=∑Ak×VCfk。（6）
式中：ESV为研究区生态服务总价值，元；Ak为第k种土地利用类型面积，hm2；VCk为单位面积生态系统服务价值，元/hm2；VCfk为单项生态功能价值系数，元/hm2；ESVf为单项生态功能价值。
2土地利用变化分析
2.1土地利用类型结构变化
图2表示2000年、2008年和2013年研究区的土地利用结构变化，土地总面积为30 198.69 hm2，土地利用率达9957%，以耕地和林地为主要土地利用类型。其中，林地、耕地减少速度比较均匀，草地、水域和未利用地变化不明显，建设用地面积从2000年13.27%到2013年26.25%，呈显著增加趋势，以2008—2013年的变化最为明显，主要原因是2008年以后，大河西先导区和湘江旅游黄金走廊的规划覆盖。
2.2土地利用动态变化
由表2可知，研究区土地利用类型结构发生了显著变化，土地利用变化幅度大，总体趋势是：耕地、林地持续减少，建设用地持续增加。2008—2013年耕地减少最多（1 181.36 hm2），降幅达10.55%；建设用地增加最多（2 35630 hm2），增幅达42.30%。
从单一土地利用动态度来看，2000—2013年，建设用地变化最明显，年均增长7.53%；其次是耕地和林地，年均减少1.31%、1.14%，说明城镇用地大规模扩展、耕地急剧减少是近十几年城市化的必然结果。
2.3土地利用强度变化
研究区土地利用程度综合指数在265.34%～313.74%之间，各镇土地综合利用强度均有所增长；La-Lb均大于零，表明研究期内该区域的土地利用处于发展时期。城镇建设用地比重能反映区域社会发展的程度，比重越高，说明土地利用变化越活跃，利用程度也越高。城镇建设用地由2000年的13.27%增加到2013年的26.25%，表明其在土地利用结构中的影响力越来越大。其中星城镇建设用地比重最大，由2000年的13.95%增加到42.53%（表1），土地利用程度综合指数受其影响，指数值也较高，土地利用程度变化率达到1487%，农业主导用地转变为城乡结合用地速度最快；白箬铺镇土地利用强度变化率较小，林地为主导用地，利用强度还有很大提升空间（表3）。
2.4土地利用转移
建设用地的转入率较高，耕地和林地流出量大，耕地转出的数量明显比转入大得多，其中耕地转化为建设用地是转化最多的类型。2000—2008年、2008—2013年，耕地流出面积最大分别为874.51 hm2、1 250.64 hm2，分别占初期耕地面积的7.25%、11.7%，基本上都转为建设用地；林地流出面积分别占初期林地面积的5.81%、9.55%，全部转为建设用地。这种变化类型多集中于人类活动比较活跃的地区，如中心城区的边缘区以及原有的农村居民点附近，城市与乡村用地、耕地与建设用地矛盾最为突出的地区。
3生态系统服务价值的评估结果及分析
3.1单位面积生态系统服务价值系数
借鉴Costanza等的ESV计算方法[11]，对中国生态系统单位面积生态服务价值当量表[12]进行农田生态系统生物量因子[13]修正（湖南省系数为1.95）。查询同期《湖南省统计年鉴》[14]相关数据，计算得到2000—2013年望城县和湖南省粮食单产分别为6 543.14、5 767.81 kg/hm2，2013年望城粮食平均价格为2.63元/kg，为全国农田ESV系数平均水平的195×1.13=2.2倍。参考谢高地等关于单位生态服务价值当量因子的经济价值为当年平均粮食产量市场价值1/7的方法[15]，计算得到研究区农田自然粮食产量的经济价值约为（6 543.14×2.63）/7=2 458.35元/hm2。研究区域不同生态系统单位面积ESV见表4和表5。
3.2生态系统服务价值时序变化
以研究区域2000年、2008年、2013年3期土地利用矢量数据为基础，根据公式（5）、公式（6）分别计算出2000—2013年研究区ESV变化（表6）和生态系统单项服务功能价值变化（表7）。由表6可见：从各类用地提供的ESV总量来看，林地的ESV始终最高，其次为耕地、水域，这3类用地提供了研究区99%以上的生态服务价值。从价值总量的时序变化看，2000年、2008年、2013年研究区的ESV分别为68 041.52万元、63 817.33万元、57 083.81万元，13年间下降了10 957.71万元，减少率达16.10%。从ESV减少数量类型看，林地减少最多，为6 017.13万元，其次为耕地3 991.16万元，仅水域增加了260.16万元。从价值变化率来看，变化幅度最大的为耕地，减少了17.03%，其次为林地，减少了1478%，草地和未利用地变化不明显。这表明研究区域ESV整体呈下降趋势，主要原因是建设用地急剧增加，占用生态价值相对较高的林地、耕地等。
从表7可知，研究期间区域单项生态服务功能价值也呈减少趋势，在2000—2008年、2008—2013年2个时期，生态系统单项服务价值总量分别减少4 224.19万元、6 733.51万元，减少量呈递增趋势。2000—2013年按减少量排序，为水表4研究区建设用地生态系统单位面积生态服务价值
生态系统服务类型水文调节（负）废物处理（负）计算方法居民用水工业用水二氧化硫排放烟粉尘排放废水固体废弃物总用（排）量（万t）573.79127.420.190.08555.659.36价格（处理费）（元）1.531.681.201.200.2025.00单位面积服务价值（元/hm2）-1 576.02-384.29-422.86-82.87-199.50-420.02合计（元/hm2）-1 960.31-1 125.24注：数据来源于《长沙统计年鉴》、中国水网；固体废弃物计费标准按《排污征收标准及计算方法》；废气主要为二氧化硫和烟粉尘，计费标准按发改价格[2014]2008号文件《关于调整排污费征收标准等有关问题的通知》，每当量1.2元（二氧化硫和烟粉尘的当量值分别为0.95 kg和2.18 kg）。 文调节>保持土壤>维持生物多样性>废物处理>气候调节>气体调节>原材料>食物生产>提高美学景观。各单项生态系统服务价值减少，主要和各生态系统类型地类面积有关，如原材料主要由森林生态系统供应，林地面积的减少可导致原材料功能价值的减少，建设用地面积增加导致水文调节和废物处理功能等多项价值减少。
3.3生态系统服务价值空间分异
以乡（镇）为单位，计算ESV变化量和变化率：2000—2013年各镇的ESV总量都有不同程度的减少，减少量最大的是星城镇，为5 659.04万元，然后依次是黄金乡、雷锋镇、白箬铺镇；各镇2008—2013年较2000—2008年减少幅度大，减少幅度最大的是星城镇，为33.87%，其次是雷锋镇、黄金乡、白箬铺镇，该情况与2000—2013年土地利用动态度高度吻合。由于星城镇和雷锋镇的林地、耕地大面积转化为建设用地，造成区域ESV大幅减少；黄金乡尽管林地、耕地减少面积没有雷锋镇大，但水域面积减少量较其他镇大，因而其ESV减少幅度也相对较大；白箬铺镇ESV减少幅度较小，是因较其他3镇与长沙市区距离稍远，城镇发展相对较慢，说明距离中心城区的远近与其ESV的变化幅度呈负相关关系（表8）。
3.4生态系统服务价值与土地利用变化的关系
ESV与土地利用变化是相互制约和影响的关系，但是它们之间不是简单的线性关系。运用SPSS 17.0软件进行Pearson相关性分析，结果显示：耕地、林地、草地、建设用地在001水平上显著相关，水域和未利用地在0.05水平上显著相关，研究区ESV与草地的相关系数最大，为0.766；其次是耕地、林地、水域、未利用地、建设用地，分别为0.515、0.318、0.193、0.156、-0.309。研究区ESV变化与建设用地面积呈负相关，此类用地的增长是导致研究区总体ESV下降的根源所在，2000—2013年间水域面积虽有所增加，但是水域面积增加所带来的生态系统服务效益远低于耕地、林地减少和建设用地扩张所产生的生态价值损耗。因此保护当地生态环境要根据ESV与各土地利用类型面积相关性程度来调节各类用地面积，同时还要提高建设用地节约集约程度。
4结论与讨论
（1）研究区土地利用情况在2000—2013年间发生了较大的变化，总体上为耕地、林地、水域面积快速减少，建设用地比重呈上升趋势，导致ESV从2000年的68 041.52万元，减少到2013年的57 083.81万元，ESV下降了10 957.71万元，降幅达16.10%，说明随着城镇化的加速，研究区生态环境面临的压力将越来越大。
（2）分析显示除水文调节（负）、与废物处理（负）带来的服务价值负效应有一定程度的增加外，各单项生态服务功能价值均有不同程度减少，其主要原因是建设用地大量占用耕地、林地和水域；其次，各镇空间变化也存在明显差异，总体上是离中心城区越近变化越显著，说明城市化程度越高，“经济”与“生态”的矛盾越激烈。
（3）ESV与耕地、林地、草地、建设用地在0.01水平上显著相关，水域和未利用地在0.05水平上显著相关；ESV与草地、耕地、林地、水域、未利用地面积呈正相关并且相关系数为降序排列，与建设用地面积呈负相关，相关系数为-0.309。
采用时空分析方法，可直观地描述研究区ESV时空演化特征，但无法对其变化的局部异常特征进行精确描述，由于土地矢量数据与实际情况存在一定误差，加上生态系统本身的复杂性和动态性，以及存在重复计算、尺度转换等问题，决定了本研究所采用方法计算的生态系统服务价值只是一个粗略的估算。因此，如何规避由于以上因素产生的同一地区ESV绝对量存在差异的现象值得进一步探讨。
参考文献：
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关键词：土地利用；生态系统服务价值；城乡接合部；时空变化
中图分类号： F323.211文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）05-0420-05
生态系统是当前生态学和地理学研究的前沿和热点问题，它是连接自然和人文的纽带。城乡接合部作为人工和自然2种截然不同的生态系统的过渡区，在城乡发展过程中，其土地利用与生态环境是变化最剧烈且最容易被忽略的，随着城市扩展速度和强度不断提高，城乡接合部的生态环境问题越来越受到重视。Costanza在20世纪90年代开展全球生态系统服务价值计算的研究后，生态服务价值成为国内外学者的研究热潮，国内学者对全球或区域性[1-4]，以及中国陆地[5]、中国地表水[6]、中国草地[7]、中国森林[8]等大尺度区域ESV进行了评估。但是，对城乡接合部土地利用变化和ESV之间关系的研究并不多见。
本研究把城乡建设用地等人工生态系统纳入到ESV的核算体系，在城乡接合部小尺度区域背景下对ESV进行定量分析、比较其区域间变化特征，可为城乡接合部土地利用规划、城市扩张提供实证数据，从生态价值经济核算角度来保护耕地和实现社会经济可持续发展，对促进区域生态建设、合理有序进行城市扩张具有重要意义。
1研究区域与研究方法
1.1研究区概况
本研究区域包括湖南省长沙市望城区的星城镇、黄金乡、雷锋镇、白箬铺镇4个乡镇（图1），位于湖南省长沙市区西北角，西临湘江，南接长沙市岳麓区，北连望城城区，西接宁乡夏铎铺镇，是望城区与省会长沙的接合部。境内交通干道渔网交错，交通极为便捷，区位优势得天独厚，是长沙通往湘西北的咽喉要地。其中星城镇、黄金镇现已纳入长沙市区规划范围；雷锋镇是中国村镇建设试点集镇，工商业发达，2008年起委托长沙高新区管理；白箬铺镇生态环境优美，境内金洲大道、长常高速、国道G319横贯东西，交通便利。2013年末研究区域总面积为30 198.69 hm2，总人口为178 327人。
1.2数据来源与处理
空间数据源为研究区2000年、2008年和2013年土地利用矢量数据。其中，2000年和2008年数据来源于中国科学院的土地利用/土地覆被矢量数据；2013年土地利用矢量数据，是根据Landsat TM 10 m分辨率的遥感影像，利用ENVI 4.8软件对影像进行辐射校正、几何校正、图像拼接和裁剪等，综合多种方法对遥感影像解译获得。社会经济数据来源于国家统计局、同期《湖南统计年鉴》、《长沙统计年鉴》和《望城年鉴》。
本研究参照中国科学院资源环境数据库土地资源分类体系，结合研究区域自然条件和土地利用特征，将研究区域土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6大类，利用Arcgis 9.3软件汇总不同年度各乡镇土地利用结构数据（表1）。
1.3研究方法
1.3.1土地利用变化分析本研究采用单一土地利用类型动态度[9]来描述研究区土地利用类型变化速度和幅度：
K=Ub-UaUa×1T×100%。（1）
式中：Ua、Ub分别表示研究初期、末期某一种土地利用类型的面积；T为研究时段长，当T的时段设定为年时，K为该区域某种土地利用类型年变化率。
1.3.2土地利用强度综合指数土地利用程度综合指数能反映区域土地利用集约程度高低[9]，Lb-La表示从a时间到b时间区域土地利用程度的变化量。当Lb-La>0时表示该研究区域土地利用处于发展时期，反之则处于调整期或者衰退期。
L=100×∑ni=1At×Ci，L∈[100，400]。（2）
式中：L为区域土地利用程度综合指数；Ai为区域内第i级土地利用分级指数[10]；Ci为区域内第i级土地利用程度分级面积百分比；n为土地利用程度分级数。
1.3.3生态系统服务价值计算方法各类土地在计算ESV时，土地利用类型按以下原则归类：林地对应森林生态系统，草地对应草地生态系统；耕地对应农田生态系统；湿地与河流湖水面对应水域生态系统；未利用土地对应荒漠生态系统。
建设用地包括城乡、工矿及居民用地，它不属于自然生态系统，是只有消耗者没有生产者的人工生态系统。许多学者在研究ESV时，常不考虑建设用地的生态服务价值，本研究根据城乡接合部的实际情况，计算建设用地的服务价值总量。主要考虑三废的排放和城乡用水问题对环境的负作用，分别应用市场价值法和防治成本法，对建设用地的水源涵养功能和废物处理功能的ESV系数进行估算。
建设用地单项ESV系数计算方法：
水文调节（负）VCa=Qa×Pa/A；（3）
废物处理（负）VCb=Qb×Pb/A。（4）
式中：Qa为用水量；Pa为用水价格；Qb为废物排放量；Pb废物治理成本。
研究区ESV计算方法：
ESV=∑Ak×VCk；（5） ESVf=∑Ak×VCfk。（6）
式中：ESV为研究区生态服务总价值，元；Ak为第k种土地利用类型面积，hm2；VCk为单位面积生态系统服务价值，元/hm2；VCfk为单项生态功能价值系数，元/hm2；ESVf为单项生态功能价值。
2土地利用变化分析
2.1土地利用类型结构变化
图2表示2000年、2008年和2013年研究区的土地利用结构变化，土地总面积为30 198.69 hm2，土地利用率达9957%，以耕地和林地为主要土地利用类型。其中，林地、耕地减少速度比较均匀，草地、水域和未利用地变化不明显，建设用地面积从2000年13.27%到2013年26.25%，呈显著增加趋势，以2008—2013年的变化最为明显，主要原因是2008年以后，大河西先导区和湘江旅游黄金走廊的规划覆盖。
2.2土地利用动态变化
由表2可知，研究区土地利用类型结构发生了显著变化，土地利用变化幅度大，总体趋势是：耕地、林地持续减少，建设用地持续增加。2008—2013年耕地减少最多（1 181.36 hm2），降幅达10.55%；建设用地增加最多（2 35630 hm2），增幅达42.30%。
从单一土地利用动态度来看，2000—2013年，建设用地变化最明显，年均增长7.53%；其次是耕地和林地，年均减少1.31%、1.14%，说明城镇用地大规模扩展、耕地急剧减少是近十几年城市化的必然结果。
2.3土地利用强度变化
研究区土地利用程度综合指数在265.34%～313.74%之间，各镇土地综合利用强度均有所增长；La-Lb均大于零，表明研究期内该区域的土地利用处于发展时期。城镇建设用地比重能反映区域社会发展的程度，比重越高，说明土地利用变化越活跃，利用程度也越高。城镇建设用地由2000年的13.27%增加到2013年的26.25%，表明其在土地利用结构中的影响力越来越大。其中星城镇建设用地比重最大，由2000年的13.95%增加到42.53%（表1），土地利用程度综合指数受其影响，指数值也较高，土地利用程度变化率达到1487%，农业主导用地转变为城乡结合用地速度最快；白箬铺镇土地利用强度变化率较小，林地为主导用地，利用强度还有很大提升空间（表3）。
2.4土地利用转移
建设用地的转入率较高，耕地和林地流出量大，耕地转出的数量明显比转入大得多，其中耕地转化为建设用地是转化最多的类型。2000—2008年、2008—2013年，耕地流出面积最大分别为874.51 hm2、1 250.64 hm2，分别占初期耕地面积的7.25%、11.7%，基本上都转为建设用地；林地流出面积分别占初期林地面积的5.81%、9.55%，全部转为建设用地。这种变化类型多集中于人类活动比较活跃的地区，如中心城区的边缘区以及原有的农村居民点附近，城市与乡村用地、耕地与建设用地矛盾最为突出的地区。
3生态系统服务价值的评估结果及分析
3.1单位面积生态系统服务价值系数
借鉴Costanza等的ESV计算方法[11]，对中国生态系统单位面积生态服务价值当量表[12]进行农田生态系统生物量因子[13]修正（湖南省系数为1.95）。查询同期《湖南省统计年鉴》[14]相关数据，计算得到2000—2013年望城县和湖南省粮食单产分别为6 543.14、5 767.81 kg/hm2，2013年望城粮食平均价格为2.63元/kg，为全国农田ESV系数平均水平的195×1.13=2.2倍。参考谢高地等关于单位生态服务价值当量因子的经济价值为当年平均粮食产量市场价值1/7的方法[15]，计算得到研究区农田自然粮食产量的经济价值约为（6 543.14×2.63）/7=2 458.35元/hm2。研究区域不同生态系统单位面积ESV见表4和表5。
3.2生态系统服务价值时序变化
以研究区域2000年、2008年、2013年3期土地利用矢量数据为基础，根据公式（5）、公式（6）分别计算出2000—2013年研究区ESV变化（表6）和生态系统单项服务功能价值变化（表7）。由表6可见：从各类用地提供的ESV总量来看，林地的ESV始终最高，其次为耕地、水域，这3类用地提供了研究区99%以上的生态服务价值。从价值总量的时序变化看，2000年、2008年、2013年研究区的ESV分别为68 041.52万元、63 817.33万元、57 083.81万元，13年间下降了10 957.71万元，减少率达16.10%。从ESV减少数量类型看，林地减少最多，为6 017.13万元，其次为耕地3 991.16万元，仅水域增加了260.16万元。从价值变化率来看，变化幅度最大的为耕地，减少了17.03%，其次为林地，减少了1478%，草地和未利用地变化不明显。这表明研究区域ESV整体呈下降趋势，主要原因是建设用地急剧增加，占用生态价值相对较高的林地、耕地等。
从表7可知，研究期间区域单项生态服务功能价值也呈减少趋势，在2000—2008年、2008—2013年2个时期，生态系统单项服务价值总量分别减少4 224.19万元、6 733.51万元，减少量呈递增趋势。2000—2013年按减少量排序，为水表4研究区建设用地生态系统单位面积生态服务价值
生态系统服务类型水文调节（负）废物处理（负）计算方法居民用水工业用水二氧化硫排放烟粉尘排放废水固体废弃物总用（排）量（万t）573.79127.420.190.08555.659.36价格（处理费）（元）1.531.681.201.200.2025.00单位面积服务价值（元/hm2）-1 576.02-384.29-422.86-82.87-199.50-420.02合计（元/hm2）-1 960.31-1 125.24注：数据来源于《长沙统计年鉴》、中国水网；固体废弃物计费标准按《排污征收标准及计算方法》；废气主要为二氧化硫和烟粉尘，计费标准按发改价格[2014]2008号文件《关于调整排污费征收标准等有关问题的通知》，每当量1.2元（二氧化硫和烟粉尘的当量值分别为0.95 kg和2.18 kg）。 文调节>保持土壤>维持生物多样性>废物处理>气候调节>气体调节>原材料>食物生产>提高美学景观。各单项生态系统服务价值减少，主要和各生态系统类型地类面积有关，如原材料主要由森林生态系统供应，林地面积的减少可导致原材料功能价值的减少，建设用地面积增加导致水文调节和废物处理功能等多项价值减少。
3.3生态系统服务价值空间分异
以乡（镇）为单位，计算ESV变化量和变化率：2000—2013年各镇的ESV总量都有不同程度的减少，减少量最大的是星城镇，为5 659.04万元，然后依次是黄金乡、雷锋镇、白箬铺镇；各镇2008—2013年较2000—2008年减少幅度大，减少幅度最大的是星城镇，为33.87%，其次是雷锋镇、黄金乡、白箬铺镇，该情况与2000—2013年土地利用动态度高度吻合。由于星城镇和雷锋镇的林地、耕地大面积转化为建设用地，造成区域ESV大幅减少；黄金乡尽管林地、耕地减少面积没有雷锋镇大，但水域面积减少量较其他镇大，因而其ESV减少幅度也相对较大；白箬铺镇ESV减少幅度较小，是因较其他3镇与长沙市区距离稍远，城镇发展相对较慢，说明距离中心城区的远近与其ESV的变化幅度呈负相关关系（表8）。
3.4生态系统服务价值与土地利用变化的关系
ESV与土地利用变化是相互制约和影响的关系，但是它们之间不是简单的线性关系。运用SPSS 17.0软件进行Pearson相关性分析，结果显示：耕地、林地、草地、建设用地在001水平上显著相关，水域和未利用地在0.05水平上显著相关，研究区ESV与草地的相关系数最大，为0.766；其次是耕地、林地、水域、未利用地、建设用地，分别为0.515、0.318、0.193、0.156、-0.309。研究区ESV变化与建设用地面积呈负相关，此类用地的增长是导致研究区总体ESV下降的根源所在，2000—2013年间水域面积虽有所增加，但是水域面积增加所带来的生态系统服务效益远低于耕地、林地减少和建设用地扩张所产生的生态价值损耗。因此保护当地生态环境要根据ESV与各土地利用类型面积相关性程度来调节各类用地面积，同时还要提高建设用地节约集约程度。
4结论与讨论
（1）研究区土地利用情况在2000—2013年间发生了较大的变化，总体上为耕地、林地、水域面积快速减少，建设用地比重呈上升趋势，导致ESV从2000年的68 041.52万元，减少到2013年的57 083.81万元，ESV下降了10 957.71万元，降幅达16.10%，说明随着城镇化的加速，研究区生态环境面临的压力将越来越大。
（2）分析显示除水文调节（负）、与废物处理（负）带来的服务价值负效应有一定程度的增加外，各单项生态服务功能价值均有不同程度减少，其主要原因是建设用地大量占用耕地、林地和水域；其次，各镇空间变化也存在明显差异，总体上是离中心城区越近变化越显著，说明城市化程度越高，“经济”与“生态”的矛盾越激烈。
（3）ESV与耕地、林地、草地、建设用地在0.01水平上显著相关，水域和未利用地在0.05水平上显著相关；ESV与草地、耕地、林地、水域、未利用地面积呈正相关并且相关系数为降序排列，与建设用地面积呈负相关，相关系数为-0.309。
采用时空分析方法，可直观地描述研究区ESV时空演化特征，但无法对其变化的局部异常特征进行精确描述，由于土地矢量数据与实际情况存在一定误差，加上生态系统本身的复杂性和动态性，以及存在重复计算、尺度转换等问题，决定了本研究所采用方法计算的生态系统服务价值只是一个粗略的估算。因此，如何规避由于以上因素产生的同一地区ESV绝对量存在差异的现象值得进一步探讨。
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