高江波,左麗媛,王 歡

1 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 中國科學(xué)院陸地表層格局與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101 2 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用,是人類直接或間接從生態(tài)系統(tǒng)獲得的所有收益[1-2]。各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給在動(dòng)態(tài)變化過程中存在著復(fù)雜的相互關(guān)系,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間表現(xiàn)為此消彼長的狀態(tài),稱為權(quán)衡；兩種或多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)表現(xiàn)為同增同減的形式,稱之為協(xié)同[3]。生態(tài)系統(tǒng)管理不能只追求單一的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)效益,而要兼顧多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的過程,使其綜合效益最大化,促進(jìn)整個(gè)區(qū)域的平衡發(fā)展[4]?？λ固氐貐^(qū)脆弱的生態(tài)環(huán)境、破碎的地表形態(tài)以及水土流失導(dǎo)致的石漠化現(xiàn)象,其實(shí)質(zhì)是生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)遭到破壞,從而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)功能的下降與喪失,更深層次地反映了協(xié)同關(guān)系的損害[5-6]。厘清喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間權(quán)衡和協(xié)同的空間關(guān)系,對(duì)喀斯特地區(qū)進(jìn)行石漠化綜合治理以及提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有重要意義[7-8]。

近年來,喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究較多關(guān)注于土地利用或氣候變化背景下的單一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[8-9],如Feng等[10]運(yùn)用RUSLE(the Revised Universal Soil Equation)模型和137Cs方法進(jìn)行廣西峰叢洼地土壤侵蝕的對(duì)比模擬；侯文娟等[11]基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型分析喀斯特山區(qū)的產(chǎn)流服務(wù)以及不同服務(wù)變量的空間變異。即使考慮多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),也偏向于研究喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的計(jì)算或各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空變化規(guī)律,如張明陽等[12]借助價(jià)值當(dāng)量方法進(jìn)行不同尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估；尚二萍和許爾琪[13]對(duì)黔桂喀斯特山地主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行時(shí)空變化分析。在研究方法方面,喀斯特生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系的研究以定性分析或簡單線性關(guān)系為主,定量化的研究相對(duì)較薄弱[9]。如何針對(duì)喀斯特地區(qū)強(qiáng)烈的空間異質(zhì)性量化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的空間權(quán)衡關(guān)系是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究中的關(guān)鍵問題。均方根偏差法是目前判斷及量化任意兩個(gè)或兩個(gè)以上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間權(quán)衡關(guān)系的簡單有效的方法[14]。地理探測(cè)器通過分析地理現(xiàn)象的空間分層異質(zhì)性來揭示自變量對(duì)因變量空間分異的解釋程度[15]。因此本文融合均方根偏差法權(quán)衡關(guān)系的方向性判斷以及地理探測(cè)器空間分析的優(yōu)勢(shì),以空間權(quán)衡度的概念定量化表征喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的空間權(quán)衡關(guān)系。

喀斯特石漠化問題在于水土流失引起的地表土壤損失、基巖裸露、土地生產(chǎn)力喪失和生態(tài)環(huán)境退化,因而土壤保持與水源涵養(yǎng)服務(wù)成為喀斯特地區(qū)石漠化遏制與生態(tài)恢復(fù)的核心[16],同時(shí)土壤保持支撐著土壤中水分和營養(yǎng)物質(zhì)的持續(xù)供給[17],是植被生長與固碳的必然需求。鑒于此,本文聚焦于貴州典型峰叢洼地流域的水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系,在海拔、坡度、降水和植被覆蓋度等環(huán)境因子梯度下和地貌形態(tài)類型區(qū)內(nèi)開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度計(jì)算及其分異特征的研究,以期推動(dòng)喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的優(yōu)化以及促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the study area

三岔河流域位于貴州省西北部,發(fā)源于貴州省西部烏蒙山,是烏江南源一級(jí)支流(圖1)。河流全長325.6km,地理位置介于26°06′N—27°00′N,104°54′E—106°24′E之間,流域面積4860km2。三岔河流域地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),全年氣候溫和濕潤,降水主要集中在5—10月,多年平均降水量為963—1460mm。研究區(qū)屬于典型的喀斯特峰叢洼地區(qū),水源涵養(yǎng)能力弱、土層淺薄且破碎化、植被系統(tǒng)穩(wěn)定性差致使區(qū)域生態(tài)環(huán)境敏感脆弱,石漠化現(xiàn)象突出,人地關(guān)系矛盾加劇[18-19]。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1水文和氣象數(shù)據(jù)

根據(jù)《中華人民共和國水文年鑒—長江流域水文資料烏江區(qū)》記載,三岔河流域的上游和中游地區(qū)各設(shè)有一個(gè)水文站,分別是陽長和龍場(chǎng)橋水文站。由于InVEST模型模擬的產(chǎn)流量需與流域出口處的實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,因此本文選取鴨池河水文站(位于六沖河和三岔河匯流的烏江干流處)和洪家渡水文站(位于六沖河流域出口處),將其逐月平均流量數(shù)據(jù)的差值作為三岔河流域的月徑流量。氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣候中心,本文選取三岔河流域及周邊區(qū)域29個(gè)氣象站點(diǎn)的日值數(shù)據(jù),運(yùn)用專業(yè)氣象插值軟件ANUSPLIN[20]進(jìn)行氣溫、降水、蒸散發(fā)等氣象數(shù)據(jù)的插值。

2.1.2地形和土壤數(shù)據(jù)

圖2 三岔河流域地貌形態(tài)類型和NDVI的空間分布格局Fig.2 Spatial pattern of morphological geomorphology types and NDVI in Sancha River Basin

DEM(Digital Elevation Model)高程數(shù)據(jù),采用Google Earth影像下載,空間分辨率為9m。地貌形態(tài)類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)(圖2)。土壤機(jī)械組成數(shù)據(jù)通過基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)獲取,分辨率為1km,來源網(wǎng)址為：http://westdc.westgis.ac.cn。土壤的根系深度數(shù)據(jù)通過國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)(http://soil.geodata.cn/data/dataresource.html)獲取。

2.1.3植被覆蓋和土地利用數(shù)據(jù)

NDVI(Normalized Differential Vegetation Index)(圖2)數(shù)據(jù)以HJ1A/B CCD(30m)、GF1 WFV(16m)(http://www.cresda.com/CN/)以及MODIS MOD09GQ(250m)(https://lpdaac.usgs.gov)產(chǎn)品數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正等預(yù)處理后,通過近紅外和紅光波段反射率線性組合的方式獲取。預(yù)處理數(shù)據(jù)經(jīng)過異常值處理、數(shù)據(jù)鑲嵌、投影變換和目標(biāo)區(qū)域剪裁等工作后得到最終的NDVI數(shù)據(jù),空間分辨率為30m。西南地區(qū)降水充沛、空氣對(duì)流旺盛導(dǎo)致當(dāng)?shù)卦屏枯^多,對(duì)于云污染很嚴(yán)重的月份,本文采用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)時(shí)空適應(yīng)性反射率融合模型[21],結(jié)合高時(shí)間分辨率的MODIS數(shù)據(jù)在HJ、GF-1的空間分辨率上進(jìn)行NDVI的預(yù)測(cè),模擬缺失月份內(nèi)與MODIS數(shù)據(jù)相應(yīng)時(shí)間的高分辨率的NDVI數(shù)據(jù)。植被類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率為1km。土地利用數(shù)據(jù)以2015年兩景Landsat TM遙感影像(美國地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)http://glovis.usgs.gov/)以及野外考察定點(diǎn)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,運(yùn)用ENVI軟件進(jìn)行監(jiān)督分類解譯得到三岔河流域的土地利用類型。

2.2 方法

2.2.1RUSLE模型

RUSLE模型由于其結(jié)構(gòu)精簡、參數(shù)合理、模擬效果較好,是廣泛應(yīng)用的土壤侵蝕模型之一[22]。但是,由于喀斯特地區(qū)特殊的石漠化情況以及復(fù)雜的地形條件,直接使用RUSLE模型會(huì)使模擬結(jié)果產(chǎn)生偏差[13]。Dai等[23]通過人工降雨模擬試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)表層土壤侵蝕與基巖裸露率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)(R)為-0.076。Gao和Wang[24]在三岔河流域開展的土壤侵蝕研究表明,確定性系數(shù)(R2)與基巖裸露率的乘積可以解釋基巖裸露率對(duì)土壤侵蝕減少的貢獻(xiàn)。因此本文根據(jù)研究區(qū)石漠化情況的不同,采用不同程度基巖裸露率的校正系數(shù)α(表1)對(duì)RUSLE模型進(jìn)行修正。坡長坡度因子解釋了地形對(duì)土壤侵蝕的影響,喀斯特地區(qū)復(fù)雜的地上地下二元結(jié)構(gòu)以及地表匯流的不連續(xù)性會(huì)增加坡長因子對(duì)地形數(shù)據(jù)的敏感性。Feng等[10]研究發(fā)現(xiàn)由于巖溶地區(qū)地表徑流的不連續(xù)性,RUSLE模型中的坡長因子與累積面積閾值和DEM的空間分辨率密切相關(guān),累積面積閾值越高,均方根誤差也越高。因此本文選擇9m分辨率的高精度DEM數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算坡長因子以提高模型模擬的精度。同時(shí),已有研究發(fā)現(xiàn)三岔河流域的土壤侵蝕量與氣候因子之間存在以五年為周期的波動(dòng)性變化[24],因此,為消除氣候年際差異對(duì)流域尺度空間權(quán)衡分析結(jié)果的影響,本文基于2013年到2017年三岔河流域的土壤侵蝕、水源涵養(yǎng)和植被固碳的優(yōu)化模擬,以五年的滑動(dòng)平均數(shù)值進(jìn)行流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間空間權(quán)衡關(guān)系的研究。RUSLE模型的計(jì)算公式如下：

A=(1-0.0762×α)×R×K×LS×C×P

(1)

式中,A為實(shí)際土壤侵蝕量(t hm-2a-1)；α表示不同石漠化程度下基巖裸露率的校正系數(shù)；R為降雨侵蝕力因子(MJ mm hm-2h-1a-1),反映由降水引起土壤侵蝕的潛在能力[25]；K為土壤可蝕性因子(t hm2h hm-2MJ-1mm-1)；LS為坡長坡度因子,也稱為地形因子；C是植被覆蓋因子,使用30米分辨率的高精度NDVI反演數(shù)據(jù)計(jì)算；P是水土保持措施因子,與土地利用類型有關(guān)。本文參考前人在喀斯特地區(qū)的研究[26-27],根據(jù)研究區(qū)的土地利用類型對(duì)P因子賦值。

表1 不同程度石漠化的校正系數(shù)

2.2.2InVEST模型

InVEST模型中的Water Yield模塊綜合考慮研究區(qū)的氣候、地形、土壤深度和土地利用類型等因素,基于水量平衡原理以每柵格單元的降水量減去實(shí)際蒸散發(fā)后的水量計(jì)算柵格水源涵養(yǎng)量[28]。公式如下：

(2)

式中,Y(x)表示研究區(qū)每個(gè)柵格單元x的年產(chǎn)流量(mm),AET(x)是每個(gè)柵格單元x的年實(shí)際蒸散發(fā)量(mm),P(x)是每個(gè)柵格單元x的年降水量。

在水量平衡公式(2)中利用Budyko假設(shè)[29-30]計(jì)算水量平衡的蒸散部分AET(x)/P(x):

(3)

2.2.3CASA模型

CASA模型是目前進(jìn)行NPP研究最普遍和有效的方法之一,適用于區(qū)域NPP的計(jì)算和全球尺度碳循環(huán)的研究[32]。NDVI數(shù)據(jù)是CASA模型中多個(gè)因子計(jì)算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的精度及遙感影像反演的可靠性對(duì)NPP的計(jì)算結(jié)果至關(guān)重要。因此本文選擇高時(shí)間分辨率和空間分辨率的遙感影像反演的高精度NDVI數(shù)據(jù)來計(jì)算NPP,公式如下：

NPPt=APARt×εt

(4)

式中,NPPt、APARt和εt分別表示月份t的植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(gC m-2month-1)、植被吸收的光合有效輻射(gC m-2month-1)和實(shí)際光能利用率(gC/MJ)。

植被吸收的光合有效輻射與太陽總輻射和植物自身的特征有關(guān),可用公式(5)計(jì)算。

APARt=SOLt×FPARt×0.5

(5)

式中,SOLt表示t月的太陽總輻射量(MJ m-2month-1)；FPARt表示植被對(duì)入射光合有效輻射的吸收分量；常數(shù)0.5為植被利用的太陽有效輻射占太陽總輻射的比例。

Potter等[33]認(rèn)為實(shí)際光能利用率主要受溫度和水分的影響,當(dāng)溫度和水分達(dá)到理想條件時(shí),植被具有最大光能利用率,其公式為：

εt=Tmax,t×Tmin,t×Wt×εmax

(6)

式中,εt表示實(shí)際光能利用率(gC/MJ)；Tmax,t和Tmin,t分別表示高溫和低溫的脅迫系數(shù)；Wt為水分脅迫因子；εmax是理想條件下的最大光能利用率(gC/MJ),不同植被類型的εmax值不同。本文參考朱文泉等[34]對(duì)中國典型植被類型εmax的模擬結(jié)果,同時(shí)結(jié)合董丹和倪健[35]對(duì)西南地區(qū)植被類型εmax的改進(jìn),確定了三岔河流域各種植被類型的εmax值。

2.2.4空間權(quán)衡度

本文從數(shù)值變化與空間變異綜合的角度,構(gòu)建了融合均方根偏差法與地理探測(cè)器的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度指標(biāo),從傳統(tǒng)意義上權(quán)衡關(guān)系的判斷到融合了權(quán)衡方向、數(shù)值量化和空間分異性的探測(cè)。均方根偏差法定量化表征單個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值與平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值之間的差異,通過某一對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)坐標(biāo)點(diǎn)到1∶1線的距離判斷生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間是否存在權(quán)衡關(guān)系[14]。地理探測(cè)器是探測(cè)和利用要素的空間分層異質(zhì)性并揭示其背后驅(qū)動(dòng)力的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具[15]。地理探測(cè)器認(rèn)為如果某個(gè)自變量對(duì)某個(gè)因變量有重要影響,那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性[36-37]?；谶@樣的假設(shè),該方法采用q值度量自變量對(duì)因變量空間分異的解釋程度。具體地,本文運(yùn)用均方根偏差法判斷水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間是否存在權(quán)衡關(guān)系,進(jìn)而分別以水源涵養(yǎng)量和植被固碳量為自變量(X),土壤侵蝕量為因變量(Y),以地理探測(cè)器中體現(xiàn)數(shù)值空間變異的解釋力因子表征喀斯特生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度。

3 結(jié)果與分析

3.1 喀斯特生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模擬驗(yàn)證及其空間特征

貴州省水利廳發(fā)布的2011—2015年水土保持公告中2015年全省喀斯特區(qū)域土壤侵蝕模數(shù)為279.47t km-2a-1,2009年貴州省畢節(jié)市鴨池高原山地區(qū)平均侵蝕量為4.72 t km-2a-1[38]。本文中修正的RUSLE模型模擬的三岔河流域土壤侵蝕模數(shù)為3.19t hm-2a-1,與上述結(jié)果基本相近。根據(jù)水利部土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[39],侵蝕等級(jí)屬于微度侵蝕(圖3)。通過與三岔河流域基巖裸露率情況的對(duì)比,印證了Feng等[10]提出的基巖露頭和薄土層地區(qū)無土可流的情況可能會(huì)導(dǎo)致巖溶地區(qū)的土壤侵蝕量低于非巖溶地區(qū)?；?015年的實(shí)測(cè)月徑流資料,本文采用Nash-Sutcliffe效率NES和確定性系數(shù)R2來驗(yàn)證InVEST模型模擬月、年產(chǎn)流量的可靠性。結(jié)果表明,InVEST模型模擬的水源涵養(yǎng)量與實(shí)測(cè)值之間具有很高的相關(guān)性,即NSE=0.802,R2=0.938,模擬效果良好,結(jié)果較為可信。圖3顯示三岔河流域五年平均的水源涵養(yǎng)量空間分布差異明顯,呈現(xiàn)出由北向南逐漸遞減的分布規(guī)律,水源涵養(yǎng)量范圍為118.77—1230.14mm,均值為917.58mm。張明陽等[40]在桂西北西部喀斯特地區(qū)運(yùn)用CASA模型模擬的NPP結(jié)果為422.73gC/m2；王冰等[41]在貴州省運(yùn)用光合作用與呼吸作用相分離的模型計(jì)算得出的喀斯特地區(qū)NPP值為407 gC/m2。本文得出的三岔河流域年NPP積累量范圍為0—1035.68 gC/m2,平均值為459.13gC/m2,該值與上述喀斯特地區(qū)NPP的研究結(jié)果較為一致,證明本文CASA模型模擬的NPP值較為可信。三岔河流域NPP的累積量呈現(xiàn)西北高、東南低的特征(圖3),這一分布特征與研究區(qū)的植被類型密切相關(guān)。研究區(qū)的西北地區(qū)分布有大面積的草原,較之于東南地區(qū)的灌叢,最大光能利用率較高,植被所能利用的水分條件較好。

圖3 三岔河流域土壤侵蝕強(qiáng)度、水源涵養(yǎng)量、和NPP的空間分布Fig.3 Spatial distributions of soil erosion degree, water conservation, and NPP in Sancha River Basin

3.2 環(huán)境因子梯度下的喀斯特生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡關(guān)系

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的復(fù)雜關(guān)系受到自然因素(如海拔、坡度、氣候等)和人為因素(包括政策、市場(chǎng)、偏好等)的作用。其中,自然因素是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空分布的基礎(chǔ)[42]。王歡等[43]基于地理探測(cè)器的喀斯特地區(qū)土壤侵蝕的定量歸因研究發(fā)現(xiàn)土地利用和坡度是決定土壤侵蝕空間異質(zhì)性的主導(dǎo)因子；Wang等[44]認(rèn)為大面積的陡坡墾荒是造成水土流失和巖溶石漠化的主要原因；熊康寧等[38]在典型喀斯特石漠化治理區(qū)發(fā)現(xiàn)隨著植被的生長和恢復(fù),水土流失量逐年降低,石漠化治理區(qū)的植被覆蓋度與保土作用存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。地質(zhì)、地貌因素是脆弱生態(tài)系統(tǒng)得以存在、發(fā)展的載體與物質(zhì)基礎(chǔ),地貌類型從宏觀上控制了自然生態(tài)環(huán)境的特征與區(qū)域水土流失強(qiáng)度,直接決定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給與維持[45-46]。

3.2.1環(huán)境因子梯度下水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕空間權(quán)衡關(guān)系

水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度在不同環(huán)境因子梯度下表現(xiàn)出明顯的空間分異性(圖4)。植被覆蓋度對(duì)水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕之間空間權(quán)衡度的影響最為顯著。在植被覆蓋度因子的梯度下,水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間空間權(quán)衡度的最大值出現(xiàn)在植被覆蓋度0—0.2的區(qū)間內(nèi),為0.55。隨著植被覆蓋度的增大,二者之間的空間權(quán)衡度逐漸減小。不同梯度海拔因子的運(yùn)行結(jié)果表明,水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度在以1000m為界限的低海拔和中海拔地區(qū)表現(xiàn)出明顯的空間差異性。具體表現(xiàn)為二者之間的權(quán)衡度在800—1000m的低海拔區(qū)域未通過顯著性檢驗(yàn),而在海拔大于1000m的中海拔區(qū)域權(quán)衡度較高。坡度和降水因子對(duì)水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕之間空間權(quán)衡關(guān)系的影響較小,但權(quán)衡度在不同梯度下仍表現(xiàn)出明顯的差異性。

圖4 環(huán)境因子梯度下的水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕空間權(quán)衡度Fig.4 Spatial trade-off between water conservation and soil erosion under the gradient of environmental factors

3.2.2環(huán)境因子梯度下植被固碳-土壤侵蝕空間權(quán)衡關(guān)系

海拔、坡度、降水、植被覆蓋度四項(xiàng)環(huán)境因子的不同梯度對(duì)植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系表現(xiàn)出不同程度的影響,其空間權(quán)衡度的大小隨因子的梯度變化表現(xiàn)出一定的規(guī)律(圖5)。在海拔因子的梯度下,植被固碳與土壤侵蝕之間的權(quán)衡度仍以1000m為分界線,在800—1000m的低海拔區(qū)域內(nèi)其權(quán)衡關(guān)系不顯著；在海拔大于1000m的中海拔地區(qū),權(quán)衡度隨著海拔的升高而逐漸增大,最大值為0.451。在坡度梯度下,植被固碳與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度隨著坡度的升高而逐漸增大,最大值出現(xiàn)在坡度大于35°的地區(qū),其值為0.62。降水因子對(duì)植被固碳-土壤侵蝕之間的影響較為顯著,五個(gè)降水等級(jí)下其權(quán)衡度在0.195—0.297的范圍內(nèi)波動(dòng)。植被固碳與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度在植被覆蓋度為0.6—0.8的區(qū)間內(nèi)達(dá)到最大值0.1,在植被覆蓋度為0—0.4和0.8—1的區(qū)間內(nèi),權(quán)衡度并不顯著。

圖5 環(huán)境因子梯度下的植被固碳-土壤侵蝕空間權(quán)衡度Fig.5 Spatial trade-off between NPP and soil erosion under the gradient of environmental factors

3.3 不同地貌形態(tài)類型區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間權(quán)衡度

受地貌的宏觀控制作用以及地貌形態(tài)特征的影響,水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕的權(quán)衡度在不同地貌類型區(qū)表現(xiàn)出不同程度的敏感性,其值隨地形起伏度的變化表現(xiàn)出一定的規(guī)律(表2)。具體表現(xiàn)為：水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間的權(quán)衡度在相對(duì)平坦的中海拔平原地區(qū)達(dá)到最大值0.169,該值是其余四類起伏度較大的地貌形態(tài)類型區(qū)權(quán)衡度的十倍及以上。植被固碳與土壤侵蝕之間權(quán)衡度的最大值出現(xiàn)在中起伏中山地區(qū),其值為0.334。隨著不同地貌形態(tài)類型區(qū)地形起伏度的變化,植被固碳與土壤侵蝕之間的權(quán)衡度表現(xiàn)出隨地形起伏度升高而逐漸增大的趨勢(shì),具體表現(xiàn)為權(quán)衡度在各地貌形態(tài)類型區(qū)的排序：中海拔平原<中海拔臺(tái)地<中海拔丘陵<小起伏中山<中起伏中山。

表2 不同地貌形態(tài)類型區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

在當(dāng)前喀斯特地區(qū)運(yùn)用RUSLE模型進(jìn)行土壤侵蝕的研究中,模型中各個(gè)因子的計(jì)算大多采用全國性的普遍參數(shù),未能將巖溶地區(qū)和非巖溶地區(qū)區(qū)別對(duì)待,并不能完全反映喀斯特地區(qū)特殊的石漠化現(xiàn)象和薄土層地區(qū)無土可流的情況[47]。同時(shí),Biesemans等[48]的研究發(fā)現(xiàn),LS因子和C因子對(duì)土壤侵蝕最為敏感,其計(jì)算的精確性對(duì)RUSLE模型整體有效性的影響最為顯著。因此本文考慮了喀斯特地區(qū)特殊的地質(zhì)背景,在RUSLE模型中引入不同程度基巖裸露率校正系數(shù),以9m高精度DEM數(shù)據(jù)計(jì)算L因子,運(yùn)用基于遙感影像反演的高分辨率NDVI數(shù)據(jù)(30m)計(jì)算C因子,使得本文得到的土壤侵蝕量結(jié)果與Feng等[10]在喀斯特小流域尺度上獲得的土壤侵蝕模數(shù)較為相似,與貴州省水利廳公布的2015年全省喀斯特區(qū)域土壤侵蝕模數(shù)較為一致。

本文融合均方根偏差法和地理探測(cè)器的優(yōu)勢(shì),將權(quán)衡關(guān)系的判斷和空間信息的探測(cè)集為一體,構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度指標(biāo)定量化研究水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系。結(jié)果表明,在水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕的空間權(quán)衡關(guān)系中,植被覆蓋度對(duì)水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕之間空間權(quán)衡度的影響最為顯著,其權(quán)衡度隨植被覆蓋度的增大而大幅減小。原因在于植被根系及其凋落物具有較強(qiáng)的持水能力[49],高植被覆蓋度可以增強(qiáng)土壤的抗蝕、滲透、蓄水能力,因此植被覆蓋度較高的地區(qū)土壤流失量較少,水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度降低。同時(shí),這一結(jié)論從側(cè)面印證了喀斯特地區(qū)石漠化治理等生態(tài)工程的實(shí)施對(duì)減小土壤侵蝕具有重要意義。海拔因子對(duì)水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間空間權(quán)衡度的影響在1000m以上的中海拔地區(qū)明顯高于低海拔區(qū)域。此種現(xiàn)象可能是因?yàn)槲覈髂系貐^(qū)的海拔變幅較大,隨著海拔的升高,氣候、植被以及地形的綜合性影響更為顯著,因此權(quán)衡關(guān)系的空間差異性較為明顯。我國西南喀斯特地區(qū)地形復(fù)雜、山多坡陡,森林一般分布在海拔較高,坡度較陡的地區(qū)[22]。這一結(jié)論與本文研究發(fā)現(xiàn)植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系隨海拔和坡度的升高而逐漸增大的情況相符合。地貌因素控制著中小尺度空間的水熱資源分配,直接決定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給與維持[42],這一結(jié)論解釋了本文得出的地貌形態(tài)類型對(duì)水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系具有宏觀控制作用。

本文通過對(duì)模型中因子的修正提高了模型模擬的精度,構(gòu)建了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡度指標(biāo),定量研究水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同梯度下的環(huán)境因子與地貌形態(tài)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的空間權(quán)衡關(guān)系具有顯著的影響。本文針對(duì)喀斯特地區(qū)特殊的地質(zhì)條件對(duì)RUSLE模型進(jìn)行了優(yōu)化,而目前陸面模式等其他模型在喀斯特地區(qū)應(yīng)用過程中的不確定性仍需深入研究。此外,基于多尺度的山地水土?xí)r空耦合及其效應(yīng)在機(jī)理和驅(qū)動(dòng)機(jī)制闡釋方面仍是研究中的關(guān)鍵問題。今后應(yīng)重視多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)或長時(shí)間序列內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系的時(shí)空變化,辨析不同尺度生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)-過程-功能-服務(wù)的作用機(jī)制。

4.2 結(jié)論

本文基于對(duì)三岔河流域2013年到2017年五年平均土壤侵蝕、水源涵養(yǎng)以及植被固碳的優(yōu)化模擬和空間分析,在坡度、海拔、降水、植被覆蓋度4項(xiàng)環(huán)境因子的梯度下運(yùn)用空間權(quán)衡度指標(biāo)闡釋水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系及其隨地貌形態(tài)類型變化的趨勢(shì)。結(jié)論如下：

(1)三岔河流域的土壤侵蝕模數(shù)為3.19t hm-2a-1,侵蝕等級(jí)屬于微度,占流域面積的79.95%；水源涵養(yǎng)量范圍為118.77—1230.14mm,其空間分布呈現(xiàn)出由北向南逐漸遞減的趨勢(shì)；年均植被NPP是459.13gC/m2,NPP累積量呈現(xiàn)西北高、東南低的特征。

(2)由于植被顯著的保持水土能力,植被覆蓋度對(duì)水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間空間權(quán)衡關(guān)系的影響最大,其空間權(quán)衡度隨植被覆蓋度的增大而逐漸減??；水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度在1000m以上的中海拔區(qū)域顯著高于低海拔區(qū)域,其中,植被固碳與土壤侵蝕在中海拔區(qū)域內(nèi)的空間權(quán)衡度是低海拔區(qū)域的4倍。在喀斯特山區(qū),由于地形因子對(duì)地表水土過程與植被功能的影響,植被固碳和土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度隨海拔和坡度的升高而逐漸增大,其中,陡坡地區(qū)的空間權(quán)衡度是緩坡地區(qū)的6倍。

(3)地貌的宏觀控制作用及其內(nèi)部特征顯著地影響水源涵養(yǎng)-土壤侵蝕、植被固碳-土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡關(guān)系。隨著不同地貌形態(tài)類型區(qū)地形起伏度的變化,較平坦地區(qū)水源涵養(yǎng)與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度相對(duì)山地丘陵區(qū)較大,具體表現(xiàn)為較平坦地區(qū)的空間權(quán)衡度是起伏度較高的山地丘陵區(qū)的近兩倍；植被固碳與土壤侵蝕之間的空間權(quán)衡度隨地形起伏度的升高而逐漸增大。