基于土地利用和地形的生態系統服務空間分布及權衡-協同-獨立關系
——以安塞區為例

薛曾輝,高馭洋,盧枰達,周靜,王可琳,張斌,馬玉,劉夢云

(1.西北農林科技大學資源環境學院,陜西楊凌 712100;2.農業農村部西北旱地農業綠色低碳重點實驗室,陜西楊凌 712100;3.農業農村部合陽農業環境與耕地保育科學觀測實驗站,陜西合陽 715300)

隨著自然資源的開采,人類對生態系統產生了極大的影響,生態系統退化等問題日益突出[1]。生態系統服務(Ecosystem Services,ES)是指人類通過生態系統的結構、過程和功能直接或間接得到的生命支持產品和服務[2],將人類福祉與自然環境聯系在一起,支持人類生存和經濟發展[3]。各類ES隨著地形和土地利用的變化出現明顯空間分異,ES的空間異質性現象是生態評估的熱點方向。不同ES間產生不同相互作用與聯系[4],一個ES增強而其他ES隨之增強、減弱或無變化,即產生協同、權衡或獨立作用[5]。ES間通常是復雜且相關的[6],國內外學者使用遙感和地理信息科學相關手段,在不同區域不同尺度下取得了眾多成果[5,7-11]。Hu等[5]通過斯皮爾曼(Spearman)秩相關性發現北歐國家ES間相關關系因空間而異;陳相標等[7]通過空間自相關等方法發現石林喀斯特巖溶區ES 間權衡與協同關系空間異質性顯著;張靜靜等[8]采用空間疊置分析法確定了伏牛山地區森林生態系統的權衡協同區域;劉華超[9]、汪仕美[10]和武彥珍[11]等分別探究了大興安嶺、子午嶺區和慈利縣的ES 間相關關系,不過ES間權衡-協同-獨立關系隨地形和土地利用的變化機制有待進一步探究。

安塞區生態環境面臨威脅,探究土地利用和地形下ES變化規律是精準開展生態治理的關鍵,亟需探究縣域尺度下土地利用和地形對ES的影響。采用In VEST 和CASA 模型,定量評估安塞區2020年土壤保持(Soil Conservation,SC)、固碳釋氧(Carbon Fixation and Oxygen Release,CO)、水源涵養(Water Harvesting,WH)和生境質量(Habitat Quality,HQ)4類ES,分析地形和土地利用下的各ES變化趨勢,通過斯皮爾曼(Spearman)秩相關性系數計算ES間權衡-協同-獨立關系,根據研究結果對安塞區土地綜合利用規劃及生態保護政策制定提供科學依據,并為縣區尺度下生態文明建設提供參考。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

安塞區位于陜西省延安市北部,東經108°5′44′′—109°26′18′′,北緯36°30′45′′—37°19′3′′,西毗志丹縣,北靠靖邊縣,東接子長市,南與甘泉縣、寶塔區相連;屬于典型的中國西北黃土高原河谷丘陵區和河谷平原溝壑區,地形地貌豐富,面積2 950 km2,平均海拔1 372 m,境內有延河、大理河和清澗河3條水系;氣候特征為中溫帶大陸性半干旱季風氣候,四季長短不等,干濕分明,年平均氣溫8.8℃,年平均降水量505.3 mm,年日照時數2 390 h;土地利用類型包括草地、林地、耕地和未利用地等,草地面積占比超過50%,是安塞區最主要的土地利用方式之一,對生態環境質量有著極其重要的影響。研究安塞區土地利用和地形下各ES 及其相關關系,對其他受土壤侵蝕和水分流失影響的縣區尺度ES間權衡-協同-獨立研究具有典型示范性。安塞區地形圖如圖1所示。

圖1 安塞區地形圖Fig.1 Topographic map of Ansai District

1.2 數據來源與處理

數據主要包括:(1)土地利用數據,來源于歐洲航天局(ESA)World Cover 10 m 空間分辨率2020年土地覆蓋數據(https:∥esa-worldcover.org/en),根據一級分類劃分為耕地、林地、草地、建設用地、水域和未利用地。(2)歸一化植被指數(NDVI)數據,來源于歐洲航天局(ESA)哨兵2 號(Sentinel-2)影像(https:∥scihub.copernicus.eu/dhus/#/home),在Google earth engine 中下載和處理得到2019 年5月、6月、10月、2020年2月、3月、4月、7月、8月、11月、12月、2021年1月、9月的10 m 空間分辨率NDVI數據。(3)土壤數據,來源于世界土壤數據庫(HWSD)(http:∥data.tpdc.ac.cn/zh-hans/),數據空間分辨率為1 km,提取至點后進行插值。(4)氣象數據,來源于國家氣候中心(http:∥data.cma.cn/)提供的中國地面氣候資料日值數據集(V3.0),選取研究區周邊7個氣象站點插值獲得柵格數據。(5)數字高程模型(DEM),來源于美國國家航空航天局(NASA)網站的ALOS 12.5 m DEM 數據(https:∥search.asf.alaska.edu/#/)。(6)行政邊界數據,來源于國家基礎信息中心(http:∥www.ngcc.cn/ngcc/)。以上數據使用Arc Map軟件統一坐標投影,柵格數據重采樣至10 m 空間分辨率。

1.3 研究方法

1.3.1 生態系統服務計算 SC,WH 和HQ 采用In-VEST 模型泥沙輸移比(Sediment Delivery Ratio)、產水量(Annuai Water Yield)、生境質量(Habitat Quality)3個模塊進行估算,具體計算公式參照劉華超[9]和吳志俊[12]等相關研究,降雨侵蝕力參照Wischmeier根據逐月平均降雨量提出的經驗公式進行計算[13],土壤可蝕性參照EPIC(Erosion Productivity Impact Calculator)模型計算[14],植被可利用含水率參照周文佐總結的經驗公式[15],In VEST 模型運行參數參考相關文獻[16-20]和模型手冊,并根據研究區實際情況進行取值。

植被凈初級生產力(NPP)是植物單位時間單位面積上光合作用產生的凈有機物量,表征植被對大氣中二氧化碳的吸收能力[21],在ES 測算中用CASA模型估算NPP以表征CO,具體公式參照薛曉玉[22]和Jiang[23]等相關研究中NPP的計算。

1.3.2 生態系統服務權衡與協同關系分析 以各類ES評估結果為基礎,使用SPSS進行Spearman秩相關系數分析,計算公式如下:

式中:a和b代表不同類別ES;R(a,b)代表a和b的相關系數;dab表示a和b的等級差值;n為樣本個數;t為檢驗值。當R(a,b)＞0時,代表a和b具有正相關,即ES間的協同,且數值越大代表協同越強;當R(a,b)＜0時,代表a和b具有負相關,即ES間的權衡,且數值越小代表權衡越強。t檢驗方法可判斷a和b相關的顯著性p。

根據相關系數R及其顯著性p進行權衡協同等級劃分(表1),分析ES間的權衡-協同-獨立關系,正值越大代表協同關系越強,負值越小代表權衡關系越強,0值則代表獨立關系。

表1 權衡協同關系賦值表Table 1 Tradeoff and synergy assignment table

2 結果與分析

2.1 生態系統服務空間分布特征

2020年安塞區ES空間分布如圖2所示。SC分布整體均勻,低海拔區域數值較低,平均值根據土地利用排序為林地＞草地＞水域＞建設用地＞耕地＞未利用地;CO 分布為南高北低,低海拔區域數值較低,高值集中在南部林地區域,平均值排序為林地＞草地＞耕地＞未利用地＞建設用地＞水域;WH 分布為南高北低,水域明顯低于其他區域,高值集中在低海拔區域,平均值排序為林地＞建設用地＞耕地＞草地＞未利用地＞水域;HQ 分布中建設用地和耕地周圍明顯低于其他區域,平均值排序為林地＞草地＞水域＞未利用地＞耕地＞建設用地。安塞區ES受地形和土地利用影響較大,呈現出明顯的空間異質性。

圖2 安塞區生態系統服務功能分布Fig.2 Distribution of ecosystem services in Ansai District

2.2 生態系統服務隨土地利用和地形變化趨勢

分析安塞區各ES隨海拔、坡度和坡向等地形變化趨勢(圖3),結合自然間斷法將海拔分級為低海拔區958～1 172 m、中低海拔區1 172～1 274 m、中高海拔區1 274～1 369 m 和高海拔區1 369～1 637 m,將坡度分級為平緩坡0°～12°、傾斜坡12°～24°、陡峭坡24°～36°和急懸坡36°～72°,將坡向分級為半陰坡50°～140°、陽坡140°～230°、半陽坡230°～320°和陰坡320°～50°。同時分析在安塞區不同土地利用下ES隨海拔、坡度和坡向等地形變化趨勢(圖4)。

圖3 安塞區生態系統服務隨地形變化趨勢Fig.3 The change trend of ecosystem services in Ansai District with topography

圖4 安塞區不同土地利用生態系統服務隨地形變化趨勢Fig.4 The change trend of ecosystem services for different land use in Ansai District with topography

分析圖3和圖4可知,隨著海拔升高,SC先升高后降低,在水域呈上升趨勢,未利用地呈下降趨勢;CO 先升高后降低再升高,在中低海拔區達到最高值,林地、建設用地和未利用地先上升再下降,水域先上升后下降;WH 呈下降趨勢,耕地在高海拔區域略有上升,林地呈波浪形下降趨勢,水域變化幅度較大;HQ 呈上升趨勢,在林地和草地的數值明顯高于其他地類,耕地和未利用地低值平緩波動,水域先下降后上升。隨著坡度增加,SC先升高后降低,在急懸坡上升趨勢放緩,在未利用地呈下降趨勢,水域呈遞上升趨勢;CO 先上升后降低,在未利用地呈波浪上升趨勢,林地呈高位下降趨勢,耕地先降低后升高趨勢,建設用地和水域呈上升趨勢;WH 平緩上升后下降,在水域和建設用地先下降后上升,林、耕地和未利用地呈上升趨勢;HQ 上升后平緩下降,在各土地利用上變化平緩但數值差異明顯。隨著坡向變化,SC在半陰坡達到最大值,半陽坡達到最小值,在建設用地呈相反趨勢;CO 在陽坡達到最小值,陰坡達到最大值,在林地呈相反趨勢,其他地類低水平波動;WH 在陽坡達到最大值,陰坡達到最小值,在耕地呈相反趨勢;HQ 隨坡度變化同CO基本一致,變化幅度較小。

各土地利用上ES空間分布規律差異明顯,林、草和耕地ES值較高,且與整體一致性較高,對安塞區ES有著較強貢獻,占據主導地位;建設用地、未利用地和水域受到自然條件約束,在高海拔和急懸坡分布較少,且各類ES值較低,與其他地類表現較大的差異。ES在低海拔和高海拔、平緩坡和急懸坡、陰坡和陽坡均有明顯波動,以上區域存在較多的人類活動和自然條件限制,進而影響了ES的空間分布,通過政策法規和生態治理,受影響區域有較大的ES提升潛力。ES隨海拔和坡度的變化幅度明顯大于坡向,SC對于地形變化的敏感程度最強,HQ 對地形變化的敏感程度最弱。

2.3 地形和土地利用作用下的生態系統服務權衡-協同-獨立分析

通過表1賦值,計算各分類下SC-CO等6種關系的權衡-協同-獨立值,正值相加為ES間協同度,負值相加取絕對值為ES間權衡度,為便于數據對比,將0值個數乘以4為ES間獨立度,得到不同土地利用(圖5)和地形(圖6)ES間權衡-協同-獨立關系和地形作用下ES間權衡-協同-獨立度(表2)。

表2 安塞區地形作用下各生態系統服務間權衡-協同-獨立度Table 2 Tradeoff-synergy-independence of ecosystem services under the influence of topography in Ansai District

圖5 安塞區不同土地利用生態系統服務權衡-協同-獨立關系雷達圖Fig.5 Tradeoff-synergy-independence relationship of ecosystem services for different land use in Ansai District

圖6 安塞區不同地形生態系統服務權衡-協同-獨立關系雷達圖Fig.6 Tradeoff-synergy-independence relationship of ecosystem services at different terrain in Ansai District

2.3.1 土地利用作用下的生態系統服務權衡-協同-獨立分析 從土地利用來看(圖5),協同度排序為不區分地類(258)＞耕地(214)＞草地(175)＞林地(169)＞水域(60)＞未利用地(59)＞建設用地(52);權衡度排序為未利用地(135)＞不區分地類(91)＞草地(67)＞林地(24)＞耕地(12)＞建設用地(10)＞水域(9);獨立度排序為水域(236)＞林地(144)＞耕地(128)＞草地(124)＞未利用地(120)＞建設用地(92)＞不區分地類(48);累計值排序為耕地(202)＞不區分地類(167)＞林地(145)＞草地(108)＞水域(51)＞建設用地(42)＞未利用地(-76)。耕、草地和林地協同度明顯高于其他地類,未利用地權衡度最高,水域獨立度最高,不區分地類分析的相關關系結果與各土地利用有明顯差異;耕地協同度和相關關系累計值最高,緊接著是林地和草地,表明了《耕地保護法》和退耕還林還草政策的實施成效;水域的權衡度和協同度均較低,但獨立度最高,展示了水域生態的相對獨立性;草地的協同和權衡能力均較強,展現了相關關系的復雜性,同時展現了草地對于安塞區ES的重要意義。

2.3.2 海拔作用下的生態系統服務權衡—協同—獨立分析 在土地利用和海拔視角下(表2海拔部分),安塞區ES間以協同為主。協同度最高值為CO-WH(90),權衡度最高值為WH-HQ(60),獨立度最高值為SC-WH(48),累計值排序為CO-WH(68)＞SC-CO(54)＞SCWH(52)＞CO-HQ(10)＞WH-HQ(-7)＞SC-HQ(-27)。CO,WH 和SC 兩兩有較強的協同,HQ 與其他ES的相關關系以權衡為主。

從海拔區間來看(圖6),協同度排序為海拔總區間(79)＞中高海拔區(79)＞高海拔區(78)＞低海拔區(62)＞中低海拔區(52);權衡度排序為海拔總區間(53)＞低海拔區(50)＞中低海拔區(42)＞中高海拔區(41)＞高海拔區(16);獨立度排序為中低海拔區(64)＞中高海拔區(44)＞低海拔區(32)＞高海拔區(28)＞海拔總區間(24);累計值排序為高海拔區(62)＞中高海拔區(38)＞海拔總區間(27)＞低海拔區(12)＞中低海拔區(10)。海拔總區間與海拔分級區間下的ES 相關關系表現出差異性,且隨著海拔升高,ES間權衡作用減弱,協同作用加強,相關生態治理應側重于人類活動強烈的低海拔區域。

2.3.3 坡度作用下的生態系統服務權衡-協同-獨立分析 在土地利用和坡度視角下(表2坡度部分),安塞區ES 間以協同為主。協同度最高值為CO-WH(102),權衡度最高值為WH-HQ(29),獨立度最高值為SC-WH(72),累計值排序為CO-WH(93)＞SC-HQ(57)＞SC-WH(29)＞CO-HQ(27)＞SC-CO(23)＞WH-HQ(14)。CO和WH 在ES間相關關系上起主導作用,HQ與其他ES間相關關系較為薄弱。

從坡度區間來看(圖6),協同度排序為傾斜坡(86)＞陡峭坡(79)＞坡度總區間(73)＞平緩坡(53)＞急懸坡(43);權衡度排序為平緩坡(36)＞急懸坡(17)=坡度總區間(17)＞傾斜坡(11)＞陡峭坡(10);獨立度排序為急懸坡(88)＞坡度總區間(60)=傾斜坡(60)=平緩坡(60)＞陡峭坡(56);累計值排序為傾斜坡(75)＞陡峭坡(69)＞坡度總區間(56)＞急懸坡(26)＞平緩坡(17)。坡度總區間與坡度分級區間下的ES 相關關系表現出差異性,且隨著坡度升高,ES間協同作用呈現先上升后下降變化趨勢,權衡作用反之,相關生態治理應側重于人類活動強烈的平緩坡和自然環境惡劣的急懸坡區域。

2.3.4 坡向作用下的生態系統服務間權衡-協同-獨立分析 在土地利用和坡向視角下(表2 坡向部分),安塞區ES 間以獨立為主。協同度最高值為CO-WH(85),權衡度最高值為WH-HQ(25),獨立度最高值為SC-CO(96),累計值排序為CO-WH(80)＞SC-HQ(56)＞SC-WH(36)＞CO-HQ(50)＞WH-HQ(16)＞SC-CO(14)。CO 和WH 主導ES間相關關系。

從坡向區間來看(圖6),協同度排序為陽坡(72)＞半陽坡(65)＞坡向總區間(60)＞半陰坡(53)＞陰坡(52);權衡度排序為半陰坡(16)＞陰坡(13)=坡向總區間(13)＞半陽坡(8)＞陽坡(5);獨立度排序為陰坡(84)＞半陰坡(76)=半陽坡(76)＞坡向總區間(72)＞陽坡(76);累計值排序為陽坡(67)＞半陽坡(57)＞坡向總區間(47)＞陰坡(39)＞半陰坡(37),坡向總區間與坡向分級區間下的ES相關關系表現出了差異性,坡向的變換對ES間相關關系產生了極大的影響,隨著坡向向陽程度的加強,ES間協同能力隨之提高,權衡能力隨之降低,相關生態治理應側重于陰坡區域。

3 討論

3.1 土地利用和地形作用下的生態系統服務空間分布特征與權衡-協同-獨立關系

土地利用和地形是影響ES分布、結構及功能的重要因素[24]。WH 隨地形因子和土地利用變化情況與其他ES有著較明顯的差異,參考胡硯霞[25]和高江波等[26]的相關研究可知,降水量為WH 最優解釋力,通過降水量在地形和土地利用的分布間接影響了WH,人類活動和政策制定等對提升WH 值只能起到輔助作用;SC,CO 和HQ 在林地和草地較高,在耕地和未利用地較低,這與退耕還林還草的工作理念一致[27],表明了相關政策的合理性;SC,CO 和HQ 隨海拔和坡度增加呈先增后減趨勢,這與徐彩仙[24]和郜紅娟等[28]研究結論一致,低海拔和平緩坡有強烈的人類活動,高海拔和急懸坡未利用地較多,導致ES平均值較低,應加快未利用地向其他土地利用方式轉化;坡向變化影響熱量差異[29],CO 和HQ 最高值在陰坡處,最低值在陽坡處,與陳奕竹等[30]研究結論一致,SC最高值在半陰坡,陽坡和半陽坡各類ES值較低,說明土壤水分和溫度等對SC 驅動作用超過了太陽輻射。

國內外學者ES間權衡—協同—獨立研究集中于各類ES間的相互作用、自然人文系統的分析以及尺度異質性上,對于在地形和土地利用變化下的研究分析較少[31]。相關學者在全流域和二級流域[32]和縣域尺度與區域尺度[33]ES相關關系等均發現空間異質性在ES間相關性分析中表現明顯,段寶玲等[34]在ES間相關關系研究中涉及地形部分也有類似結果。同Zhang[35]和Wu[36]等結論一致,ES間的協同能力遠大于權衡,各類ES整體上呈協同作用,WH-HQ 在各地形因素下權衡程度均強于其他ES間權衡度。ES間協同作用隨海拔升高而增強,隨坡度增加呈先升高后降低變化趨勢,與孫藝杰等[31]在延安市ES間相關關系研究結論基本一致,不同之處在于急懸坡處,原因可能在于ES選取和研究尺度不同。ES間協同作用隨坡向向陽程度加強而增強,與張靜靜等[8]研究得到的南坡優于北坡結論一致,太陽輻射對人類活動與自然條件均產生了較大的影響,對于ES 間協同作用有促進效應。地形和土地利用變化下,氣象條件、人類活動和植被類型等均發生了相應變化,對ES的空間分布和ES間相關關系產生了較大影響。

3.2 土地利用和地形視角下的生態建議

經過1999年和2014年兩輪退耕還林還草政策的實施,安塞區ES持續向好發展,研究發現安塞區2020年生態系統服務整體表現為協同度＞獨立度＞權衡度,各ES間隨地形因素變化下協同—獨立—權衡關系并存,協同作用常發生在SC,CO 和WH 之間,HQ 與其他ES易發生權衡作用。退耕還林還草方案要求,將陡坡耕地和梯田、重要水源地15°～25°坡耕地、嚴重沙化耕地進行退耕還林還草,實現了土地利用由耕地向草地和林地的轉化,在改善植被的同時減少了土壤流失。林地和草地ES值高于耕地,隨坡度等地形因子的升高,耕地SC 值降低,故在地形與土地利用角度下,退耕還林還草政策實現了SC 與CO 協同發展,王蕓等[27]在陜北地區ES研究亦有類似結論。林地和草地的蒸散發量高于耕地,進而影響WH,WH 另一主要驅動因素為降水量[25-26],退耕還林還草背景下為提升WH 值及WH 與其他ES間的協同作用,應結合地形梯度變化,從減少蒸散發量和增強降水量等方面開展WH 生態治理工作。HQ 評估中生境威脅因子為建設用地、未利用地和耕地,隨著經濟社會發展,建設用地呈擴張趨勢;隨著退耕還林還草政策的繼續實行,非平緩坡的未利用地和耕地呈縮減趨勢,安塞區2020年HQ 與其他ES權衡作用明顯,說明了建設用地擴張趨勢對HQ 驅動作用大于退耕還林還草的生境影響,尤其在地形平緩區域。后續應平衡城市擴張與生態治理的平衡關系,在堅守耕地紅線的基礎上,繼續大力開展退耕還林還草政策,力爭SC,CO,WH 和HQ 等ES均朝協同方向發展,在地形和土地利用視角下實現縣域尺度ES良性向好發展。

分析縣域尺度下ES空間分布有助于提供科學依據支持政策制定,管理和優化人類活動。為提升安塞區ES水平及ES間協同能力,應根據區域生態提升潛力程度,因地制宜地實施不同強度的生態治理,加快未利用地向林地和草地等ES水平較高的土地利用轉化,重視人類活動、生態治理和資源環境的和諧發展,在低海拔、高海拔、低坡度、陰坡、未利用地、建設用地和耕地等ES較弱或ES間權衡較強的區域開展相關生態治理,向提升ES值及減弱ES間權衡的方向進行政策制定和方案實施。ES低于區間中值和ES間為權衡作用的區域被定義為生態提升潛力區域,如表3所示。海拔視角下的生態提升潛力區域遠多于坡度和坡向視角,安塞區地形起伏較大,生態治理中應著重注意地形對ES的相關影響。

表3 安塞區土地利用和地形視角下的生態提升潛力區域Table 3 Ecological improvement potential area from the perspective of land use and topography in Ansai District

3.3 研究不足與進一步展望

安塞區ES研究亦存在些許不足,研究區附近氣象站點數量較少,無法使用Anusplin等專業氣象插值軟件,克里金插值結果相對來說精度有限,影響ES結果精度;同時因分析側重點等原因,本研究未對SC-CO,SC-WH,CO-WH,SC-HQ,CO-HQ,WH-HQ 等ES間權衡—協同—獨立關系分別隨地形和土地利用變化情況進行深入研究;ES間權衡—協同—獨立關系中土地利用和地形因子的驅動機制研究不足。下一步可從SC-CO 等各類ES間相關關系隨地形和土地利用變化、驅動力因素等進行深入探討,為促進縣域尺度下生態環境協調發展提出更加精準的土地管理建議及生態環境方案。

4 結論

(1)安塞區林地和草地生態系統服務及其協同能力較強,未利用地和建設用地則較弱。地形和土地利用變化下,對生態系統服務空間分布及其相關關系產生了較大影響。

(2)安塞區生態系統服務以協同為主,土壤保持、固碳釋氧和涵養水源生態系統服務均以協同為主,生境質量與其他生態系統服務權衡作用明顯,退耕還林還草政策一定意義上促進了生態系統服務的協同作用。

(3)安塞區土地利用和地形因子總區間與分級區間下生態系統服務有較大差異,且隨著海拔升高和坡向向陽程度的加強,生態系統服務協同作用加強,權衡作用減弱;隨著坡度增加,協同作用呈先上升后下降趨勢,權衡作用反之。生態系統服務權衡—協同—獨立關系對土地利用與地形變化響應敏感,應根據生態提升潛力因地制宜開展生態治理。