不同氣候區生態系統服務權衡空間異質性及其驅動因素
--以川滇-黃土高原生態屏障帶為例

殷允可,李昊瑞,張 銘,王良杰,*,姜 姜

1 南京林業大學南方現代林業協同創新中心,南京 210037 2 江蘇省水土保持與生態修復重點實驗室,南京 210037

生態系統服務是指人類在生態系統中直接或間接獲取的利益,其相互作用、相互聯系,是人類發展的基本條件之一[1]。在一定尺度下,生態系統服務之間并非完全獨立,而是以多種復雜方式相互作用[2],此消彼長的權衡是其中的典型關系[3]。隨著人類活動與生態保護矛盾日益凸顯,探究生態系統服務權衡關系已成為當前生態學研究的核心議題之一[4]。張文靜等[5]通過探討不同生態系統服務時空變化及其權衡關系,表明不同區域生態系統服務權衡差異明顯。Qiu等[6]研究指出農業生態系統服務在不同氣候區呈現不同的變化趨勢,亞熱帶和暖溫帶地區作物生產與土壤保持的權衡顯著高于中溫帶地區。汪曉珍等[7]研究發現黃土高原地區土壤保持與水源涵養為協同關系,固碳與水源涵養為權衡關系,但在干旱氣候區和半濕潤氣候區土壤保持和水源涵養呈權衡關系,而在高原氣候區和半濕潤氣候區固碳與水源涵養為協同關系。雖然許多研究探討了生態系統服務權衡關系的時空變化,然而在不同氣候區,生態系統服務權衡關系是否一致,目前研究還不夠深入。

生態系統服務的驅動因素由自然、社會因素組成[8]。自然因素主要包括氣候、地形、植被等[9]。社會因素可分為直接因素和間接因素兩大類,前者包括人口變化、技術發展、GDP、政治政策等;后者包括城市化進程、土地利用集約化程度、土地所有權、土地投入等[10]。國內外學者在研究生態系統服務驅動因素時,發現產水量受相對濕度、降雨等自然因素的影響較大[11],固碳和生境質量與土地利用、覆被類型、溫度和坡向關系密切[12],降水和植被覆蓋度與土壤保持服務呈正相關關系[13]。方露露等[14]研究了長江、黃河流域的氣候變化、土地利用變化以及人類活動等因素對生態系統服務的影響,結果表明,在長江地區氣溫升高增加了土壤的固碳能力,而在黃河地區則不明顯;在長江和黃河區域,降水和土壤侵蝕之間存在著明顯的協同關系。此外,生態系統服務權衡的驅動因素也是眾多學者研究對象,陳田田等[15]在西南地區生態系統服務權衡關系研究中發現其主導因素是降水量、坡度和GDP,而植被覆蓋是生態系統服務協同關系變化的主導因子。Qiang等[16]在安塞流域的研究指出海拔高度對土壤保持和土壤含水量的權衡關系具有主導影響,坡度和坡位次之。張弛等[17]分析了珠江三角洲地區生態系統服務權衡關系,在小尺度上,地形因子是生態系統服務權衡的決定因素,而在大尺度上,氣候因子、景觀因子為主要因素。雖然,已有研究分析了不同空間尺度下生態系統服務權衡的驅動因素,但對不同氣候區生態系統服務權衡關系的驅動機制是否一致,還需進一步探究。

川滇-黃土高原生態屏障帶是我國地勢第一階梯向第二階梯過渡區域,其特殊的地理位置、豐富的自然資源使其成為國家重要的生態安全屏障[18]。目前已有學者開展了川滇-黃土高原生態屏障帶生態系統服務研究[19-21]。探索了川滇-黃土高原生態屏障帶產水量、土壤保持和固碳的權衡關系,表明產水量與固碳為權衡關系,土壤保持與固碳,土壤保持與產水量為弱協同關系。然而,這些研究多集中于生態屏障帶整體的權衡關系和驅動機制,對不同氣候區生態系統服務權衡強弱空間變化及其驅動機制的研究鮮見報道。因此,本研究以川滇-黃土高原生態屏障帶為研究區域,采用InVEST模型、CASA模型評估生態系統服務空間分布特征,并采用地理探測器分析川滇-黃土高原生態屏障帶生態系統服權衡強弱變化的空間異質性及其在不同氣候區驅動的差異性,研究結果可為區域生態系統高效管理提供參考。

1 研究區概況

川滇-黃土高原生態屏障帶(24°40-34°55′N,98°40′-108°20′E)包括了云南、四川、甘肅、陜西、山西、寧夏等6個省(區),面積約為41萬平方千米(圖1)[21]。川滇地區屬亞熱帶季風性濕潤氣候,降水多集中在夏季,年降水量達1000mm以上,氣溫年較差大;該區域土壤以紅壤、黃壤為主,植被類型豐富,以常綠闊葉林為主,糧食作物以水稻為主。黃土高原生態屏障區屬大陸性季風氣候,年均降水量在150-750mm,降水時空差異較大;該區域土壤以黃土為主,區域內植被覆蓋率低,天然次生林和草地面積少[22]。

圖1 研究區位置Fig.1 Location of the study area

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究數據包括五大類:土地利用/覆被數據、數字高程模型(DEM)、土壤數據、氣象數據和社會經濟數據(表1)。

表1 本文使用的主要數據來源Table 1 Main date sources in this study

2.2 生態系統服務的評估方法

川滇-黃土高原生態屏障帶水土流失嚴重,是中國退耕還林還草的重點區域,其中黃土高原是中國典型干旱區,地貌類型復雜多樣,土質疏松,水資源需求量大,是生態環境脆弱地區[21-22]。因此,選取產水量、固碳、土壤保持為主要生態系統服務研究對象。

2.2.1產水量(Water Yield,WY)

選用InVEST模型[23]模擬流域產水量,產水量基于水量平衡原理和Budyko曲線,公式如下:

(1)

式中,Y(x)為研究區每個柵格單元的年產水量;AET(x)為每個柵格單元的年實際蒸散量;P(x)為每個柵格單元的年降水量,單位均為mm。

其中:實際蒸散量與降水量比值AET(x)/P(x)的計算,同樣基于Budyko水熱耦合平衡假設公式。

(2)

式中,Rxj定義為蒸散發與降水量的比值,是LULCj下像元x的無量綱Budyko干燥指數,ωx為植物有效水系數,是一個非線性函數描述自然氣候-土壤特性的物理參數[24]。ωx和Rxj可計算如下:

(3)

(4)

(5)

式中,其中Z為Zhang系數,其值在1-30。kxj是與像元x上LULCj相關聯的植物蒸散系數,其很大程度上由x的營養特性決定。 AWC(x)是植物有效水含量(mm),可在土壤中保持和釋放以供植物使用。AWC(x)可以用田間持水量和萎蔫點之差與土壤深度和根深最小值的乘積來估算。

AWC(x)=min(Maxsoil_depth,root_depth)×PAWC

(6)

式中,Soil_depth為土壤深度;root_depth為根系深度;PAWC為植物可利用水,基于土壤質地和土壤有機質建立的非線性擬合模型,取值范圍0-1,采用周文佐[25]提出的公式計算

PAWC=54.509-0.132×Sand%-0.003×(Sand%)-0.055×Silt%-0.006×(Silt%)2-0.738×Clay%+0.007×(Clay%)2-2.688×OM%+0.501×(OM%)2

(7)

式中,Sand%為土壤砂粒含量;Silt%為土壤粉粒含量;Clay%為土壤黏粒含量;OM%為土壤有機質含量。

2.2.2固碳 (Net Primary Productivity,NPP)

采用凈初級生產力作為評估計算固碳的定量指標,基于CASA模型評估計算NPP,固碳是某像元吸收的光合有效輻射與該像元實際光能利用率之間的乘積。計算公式為:

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(8)

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)

(9)

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×εmax

(10)

式中,NPP(x,t)表示像元x在t月的凈初級生產力,APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效輻射,ε(x,t)表示像元x在t月的實際光能利用率。SOL(x,t)表示t月在像元x處的太陽總輻射量(MJ/m2);FPAR(x,t)表示植被層對入射光合有效輻射的吸收比例;常數0.5表示光合有效輻射占總輻射的比例。Tε1和Tε2分別為低溫和高溫脅迫因子;Wε為水分脅迫因子,反映水分條件的影響;εmax為理想條件下最大光能利用率(g C/MJ),取值因植被類型而異[26]。

2.2.3土壤保持(Soil Conservation,SC)

目前,土壤保持最為普遍的計算方法是修正的通用土壤流失方程RUSLE,通過每個柵格單元的潛在土壤流失量(RKLS)減去實際土壤流失量(USLE)得到土壤保持[27]。其計算公式如下:

AC=AP-AR

(11)

AP=RKLS

(12)

AR=RKLSCP

(13)

式中,AC為土壤的保持量(t hm-2a-1);AP為潛在的土壤侵蝕量(t hm-2a-1);AR為土壤現實的侵蝕量(t hm-2a-1);R為降雨侵蝕力因子;K為土壤可蝕性因子;LS為坡長和坡度因子的乘積;C為植被的覆蓋度與經營管理因子;P為土壤的保持措施因子。各因子詳細計算參見文獻[27]。

2.3 數據分析方法

2.3.1生態系統服務權衡的計算

均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)是量化生態系統服務之間權衡的有效指標,表示平均生態系統服務間的偏差,用來計算每個個體生態系統服務與平均生態系統服務之間的差異[28]。計算均方根誤差之前需要將生態系統服務標準化。標準化公式為:

(14)

式中,ESstd表示生態系統服務的標準化值,ESobs表示生態系統服務觀測值,ESmin表示生態系統服務最小值,ESmax表示生態系統服務的最大值。

(15)

式中,n為生態系統服務價值個數,ESi為第i個生態系統服務數據的標準化值,Wi為ESi的權重。Wi是由生態系統服務的重要性決定的。在我們的研究中,我們假設所有個體生態系統服務具有相同的重要性,因此Wi=1/n(i=0,…,n)。

RMSE是觀測值與真值偏差的平方和與觀測次數其比值的平方根。公式為:

(16)

2.3.2權衡的驅動因素的選擇

由于研究區橫跨多個氣候區且地形復雜、溝壑縱橫、人口分布不均勻,使得研究區生態系統服務權衡受各類自然、社會驅動因素顯著影響[30]。結合現有研究和川滇-黃土高原生態屏障帶自然、社會特點,本研究選取溫度、降水、NDVI、坡度、高程、人口和GDP作為生態系統服務權衡的驅動因素進行探測。

2.3.3不同氣候區生態系統服務權衡的驅動因素分析

地理探測器是探測空間分異性并揭示其背后驅動力的一種統計學方法[31],其可用來探測兩變量之間可能的因果關系[29],依據川滇-黃土高原生態屏障帶5個氣候區的生態系統服務變化,以不同氣候區的WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP的權衡作為自變量,以上述影響因子為因變量,基于地理探測器(Geo Detector)工具的 “因子探測”功能探討川滇-黃土高原生態屏障帶生態系統服務權衡空間變化的主導因子。

本研究引入決定力指標F來度量各驅動因素對川滇-黃土高原生態屏障帶驅動因素空間變化的影響程度。計算公式為:

(17)

3 結果與分析

3.1 不同氣候區生態系統服務變化

不同氣候區生態系統服務功能存在明顯差異(表2)。北亞熱帶平均WY最高,為62.46mm/a,最低在高原氣候區,為13.54mm/a;中溫帶、南溫帶平均WY適中,均低于亞熱帶地區,高于高原氣候區。高原氣候區的WY遠低于亞熱帶和溫帶,從亞熱帶到溫帶,WY呈遞減趨勢。高原氣候區的SC最高,為6876.86t/km2;中溫帶的SC量最低,為280.72t/km2,SC從溫帶到亞熱帶再到高原氣候區呈明顯遞增趨勢。南溫帶平均NPP最大,為135.14g C m-2a-1;北亞熱帶最小,為1.82g C m-2a-1,NPP由北向南呈現明顯遞減趨勢。

表2 不同氣候區生態系統服務表達Table 2 Expression of ESs in different climate zones

3.2 不同氣候區生態系統服務權衡的空間變化

WY、NPP、SC之間的權衡在不同氣候區差異明顯(圖2,表3)。研究區整體的WY∩NPP的RMSE為0.24。 WY∩NPP的權衡程度在氣候區中由北向南呈現遞減趨勢,最高在中溫帶為0.31,最低在高原氣候區為0.18。研究區WY∩SC的RMSE為0.26,不同氣候區RMSE變化幅度較小,由南向北呈現遞減趨勢,中亞熱帶氣候區WY∩SC的權衡程度最高,為0.29;南溫帶的權衡程度最低,為0.22。研究區NPP∩SC的RMSE為0.34。不同氣候區NPP∩SC的RMSE差值最小,僅有0.064,高原氣候區權衡程度略低于溫帶和亞熱帶。

表3 不同氣候區生態系統權衡RMSETable 3 RMSE of ESs trade-offs in different climatic zones

圖2 生態系統服務權衡的時空分布Fig.2 Spatial distribution of ESs trade-offsWY:產水量 water yield;SC:土壤保持 soil conservation; NPP:固碳 net primary productivity

3.3 不同氣候區生態系統服務權衡的驅動因素

川滇-黃土高原生態屏障帶不同氣候區權衡的驅動因素存在明顯差異(表4)。自然因素是驅動生態系統服務權衡變化的主要因素,高程因子(0.55)和人口因子(0.27)分別是中溫帶WY∩SC權衡影響最為顯著和微弱的驅動因素。氣溫因子(0.62、0.58)對WY∩NPP、SC∩NPP權衡影響最顯著,人口因子對其影響最低(0.18、0.32)。在南溫帶,對WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP權衡影響最顯著的都為NDVI因子(0.23、0.31、0.13),人口因子和GDP對其影響最低,均小于0.1。在北亞熱帶氣候區,對WY∩SC、SC∩NPP權衡影響最大的是高程因子(0.12、0.03),對WY∩NPP權衡影響最大的是氣候因子(0.37),NDVI因子對這三個權衡的影響最小(0.01、0.04、0.01)。在高原氣候區,對WY∩SC、SC∩NPP權衡影響最大的都為坡度因子(0.09、0.09),對WY∩NPP權衡影響最大的為氣候因子(0.36)。人口、GDP因子對這三個權衡的影響最小。在中亞熱帶氣候區,對WY∩SC、SC∩NPP、WY∩NPP權衡影響最大的都為降水因子(0.16、0.17、0.09),GDP因子對這三個權衡的影響是最小的(0.02、0.01、0.01)。

表4 2015年生態系統服務空間變化權衡的驅動因素Table 4 Driving factors for spatial change of ESs trade-offs in 2015

4 討論

4.1 不同氣候區生態系統服務的空間變化

本研究以川滇-黃土高原生態屏障帶為研究區,分析SC、WY和NPP在不同氣候區的空間變化。結果表明WY由北向南先遞減后遞增,SC由北向南先遞增后遞減,溫帶和亞熱帶的WY遠高于高原氣候區,高原氣候區的平均SC高于其他氣候區。這是因為高原氣候區位于研究區西南方向,海拔高、人口密度小,城市建設用地少,植被破壞程度低[31]。此外,該地區空氣稀薄、水汽含量和大氣氣溶膠含量相對較少,導致降水減少,因此WY也明顯低于其他氣候區[32]。NPP由北向南呈現遞減趨勢,北亞熱帶主要的土地利用類型為旱地、低覆蓋草地、沙地,植被類型單一且覆蓋度低,土壤沙化鹽堿化嚴重,使得NPP能力降低[33]。

4.2 不同氣候區生態系統服務權衡的空間變化及其驅動因素

不同氣候區生態系統服務間呈現不同強度的權衡關系。采用均方根誤差法衡量生態系統服務的權衡強弱關系,RMSE數值愈低則表示權衡強度愈低[34]。WY∩SC的權衡高值主要分布在高原和中亞熱帶氣候區,位于研究區的南部,地勢起伏較大。地形對WY∩SC的權衡關系有一定的影響[35],坡度越大,地形對WY∩SC的權衡影響越大[36]。WY增加可能會導致水土流失[37],使得WY∩SC的權衡值升高。WY∩NPP的權衡高值主要分布在中溫帶,整體呈現由北向南遞減趨勢。這是因為從北到南,植被覆蓋度提高,生境質量改善,但蒸散作用加強,地面蓄水能力減弱,在降水量一定的情況下,蒸散量越大,WY越低[38-41]。王鵬濤等[42]研究表明NPP高的區域一般降水量充沛,降水量增大則相應的土壤侵蝕量增加,導致SC下降,因此,SC∩NPP的權衡呈現由南向北遞減的趨勢,權衡高值區主要位于中亞熱帶氣候區。

川滇-黃土高原生態屏障帶地形復雜,不同氣候區由于氣候、地形、植被和人類活動等因素之間的差異,使得權衡關系的驅動因素存在明顯不同。亞熱帶氣候區冬溫夏熱、四季分明,降水豐沛,季節分配比較均勻,氣候差異明顯,已有研究表明氣溫、降水、NDVI因子在亞熱帶地區對權衡影響較為顯著[43-44]。中溫帶位于黃土高原地區,地勢起伏頻率大,使得高程因子對權衡貢獻最大。南溫帶中WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP權衡影響最顯著的是植被因素,該地區植被類型以落葉闊葉林為主,森林覆蓋率較高,因此NDVI因子對權衡貢獻最大[45-46]。高原氣候區地形地貌復雜多樣,地形、地勢以垂直變化顯著為重要特征,坡度因子在WY∩SC、SC∩NPP權衡關系中影響最大[47-48]。研究結果表明自然因素對生態系統服務關系影響強度顯著高于社會因素[49-51],Wang等[52]在研究生態系統服務權衡的影響因素中發現,不同氣候區中氣候因子、地形因素的貢獻最大,社會因素對WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP之間權衡的貢獻受氣候帶的影響不顯著[53-54]。

4.3 不確定性分析與展望

研究評估了川滇-黃土高原生態屏障帶不同氣候區WY、NPP、SC,探索其權衡關系及其驅動機制。然而,本研究仍具有以下局限性。(1)研究僅選取了三個主要的生態系統服務來探索驅動機制及其權衡關系,沒有討論生物多樣性、生境質量等生態系統服務是否也存在權衡關系,在未來的研究中可以討論更多的生態系統服務權衡關系來增加說服力;(2)研究基于InVEST模型評估計算生態系統服務,盡管InVEST模型已廣泛應用于生態系統服務評估中,但在模型評估中仍存在一定的不確定性;(3)時間和空間是生態系統服務及其關系研究的重要視角,未來可以考慮將研究區不同時期生態系統服務權衡關系納入研究,以獲得更完善的結果。

5 結論

研究量化了川滇-黃土高原生態屏障帶不同氣候區WY、NPP、SC的空間分布格局,探索了生態系統服務權衡關系及其驅動機制。研究結果表明WY在高原氣候區低于其他四個氣候區,而SC高于其他區域,NPP呈現出由北到南遞減的趨勢。不同氣候區WY、NPP、SC相互之間的權衡存在空間異質性,WY∩NPP的權衡由北向南呈現遞減趨勢,而WY∩SC的權衡呈現遞增趨勢,在中亞熱帶氣候區最高、南溫帶最低。NPP∩SC權衡差異較小,在高原氣候區略低于溫帶和亞熱帶。自然因素在影響生態系統服務權衡中顯著高于社會因素,其中坡度、降水量、氣溫是其主要因子。因此,從生態系統管理的角度出發,有針對性地采取不同措施對川滇-黃土高原生態屏障帶進行保護和管理,有利于提升區域的生態安全。