王良杰,馬 帥,許稼昌,朱殿珍,張金池

1 南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,南京林業(yè)大學(xué), 南京 210037 2 江蘇省水土保持與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京林業(yè)大學(xué), 南京 210037

生態(tài)系統(tǒng)可以為人們提供各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),包括供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)和文化服務(wù),是人類福祉的重要保障[1- 2]。不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間關(guān)系復(fù)雜,互相作用,常常表現(xiàn)為此消彼長的權(quán)衡關(guān)系和同增同減的協(xié)同關(guān)系[3]。國內(nèi)外許多學(xué)者對不同區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的相互關(guān)系進(jìn)行了大量研究[4-5]。在我國重點(diǎn)生態(tài)脆弱區(qū),產(chǎn)水服務(wù)、NPP和土壤保持表現(xiàn)為整體協(xié)同、局部權(quán)衡的關(guān)系[6]。在漢江上游流域產(chǎn)水服務(wù)和土壤保持呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系[7],但在新疆土壤保持與產(chǎn)水之間卻表現(xiàn)為明顯的協(xié)同關(guān)系[8]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系具有區(qū)域差異性,決策者在制定政策的過程中如果沒有充分考慮當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)間復(fù)雜的權(quán)衡關(guān)系,將會(huì)導(dǎo)致多個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相互競爭,破壞其因果關(guān)系[9-11]。因此,如何通過科學(xué)的方法協(xié)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡是實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)管理可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵[12-13]。

近年來,由于人口增多、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)退化嚴(yán)重,進(jìn)而導(dǎo)致一系列生態(tài)環(huán)境問題[14]。優(yōu)先保護(hù)區(qū)是指自然資源合理分布、物種豐富、生態(tài)系統(tǒng)健康和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)高的地區(qū),它的建立是分配有限資源進(jìn)行保育的關(guān)鍵過程,并且能夠有效改善當(dāng)?shù)卮嗳跎鷳B(tài)系統(tǒng)的自然環(huán)境,調(diào)整當(dāng)?shù)厣鷳B(tài),保護(hù)生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的可持續(xù)性[9-10]。目前有大量研究對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行了探究,也有研究保護(hù)區(qū)的選擇,而從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的角度選擇優(yōu)先保護(hù)區(qū)的研究還較為罕見。因此,基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的基礎(chǔ)上選取優(yōu)先保護(hù)區(qū)對區(qū)域的生態(tài)保護(hù)和生態(tài)發(fā)展具有重要的意義。有部分學(xué)者基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系對優(yōu)先保護(hù)區(qū)的選取進(jìn)行了探索,研究表明有序加權(quán)平均(OWA)算子可以權(quán)衡各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)來確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)[9,15-17]。

南方丘陵山地帶作為“兩屏三帶”國家生態(tài)屏障區(qū)之一,發(fā)揮著保障華南和西南地區(qū)生態(tài)安全的作用。目前已有學(xué)者對南方丘陵山地帶進(jìn)行了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其權(quán)衡協(xié)同的研究,傅伯杰等[14]系統(tǒng)評估了國家生態(tài)屏障區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；尹禮唱等[18]探索了“兩屏三帶”產(chǎn)水、土壤保持和固碳的權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系,研究表明在南方丘陵山地帶產(chǎn)水與固碳以及土壤保持與固碳的權(quán)衡關(guān)系占比超過協(xié)同關(guān)系,而有關(guān)國家生態(tài)屏障區(qū)優(yōu)先保護(hù)區(qū)選取的研究鮮見報(bào)道。近年來,由于全球氣候變暖、人口劇增以及資源的不斷開發(fā)利用,南方丘陵山地帶存在植被覆蓋度低、水土流失嚴(yán)重、石漠化面積大等生態(tài)環(huán)境問題[14],威脅區(qū)域的生態(tài)安全,影響區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展,而優(yōu)先保護(hù)區(qū)的建立可以提升南方丘陵山地帶的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),對保障南方地區(qū)以及國家的生態(tài)安全具有重要的意義。

本研究通過采用InVEST模型定量評估了南方丘陵山地帶產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量的空間分布,改進(jìn)森林游憩服務(wù)模型計(jì)算了生態(tài)休閑功能,并基于有序加權(quán)平均(OWA)算子平衡生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)選取了南方丘陵山地帶的優(yōu)先保護(hù)區(qū),以期為區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)建設(shè)以及相關(guān)政策的制定提供科學(xué)的參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

南方丘陵山地帶位于長江流域與珠江流域內(nèi),是珠江流域與長江流域的分水嶺及源頭區(qū),地跨云南省、廣西省、廣東省、貴州省、湖南省和江西省,位于北緯22°45′—27°15′,東經(jīng)102°45′—117°10′之間,總面積為28.85萬km2(圖1)。氣候?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候,多年平均溫度在15—23℃之間,多年平均降雨量在1400—1800mm之間。海拔范圍在-25—3019m之間,區(qū)域地勢西北高東南低,以丘陵、山地地貌類型為主。土壤類型從南到北依次為磚紅壤、赤紅壤、紅壤、黃壤和黃棕壤。植被類型主要為亞熱帶常綠闊葉林和針闊葉混交林。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Study area

土地覆被數(shù)據(jù)來源于中國土地覆蓋數(shù)據(jù)(Chinacover)[19- 20],數(shù)據(jù)時(shí)相為2015年,分辨率為90m,分為林地、草地、耕地、濕地、人工表面和其他7類。2015年氣象數(shù)據(jù)包括降水量和潛在蒸發(fā)散,降雨數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),分辨率為1000m,ArcGIS10.3重采樣為90m。潛在蒸發(fā)散數(shù)據(jù)采用MODIS16A3產(chǎn)品,源于NASA MODIS網(wǎng)站(http://modis.gsfc.nasa.gov/),分辨率為1000m,ArcGIS10.3重采樣為90m。1∶100萬全國縣級(jí)行政區(qū)矢量數(shù)據(jù)；1∶100萬土壤類型相關(guān)數(shù)據(jù)來自世界土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized World Soil Database,HWSD)(http://www.iisa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML/)；數(shù)字高程模型DEM來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),分辨率為90m；1∶10萬地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。2015年初級(jí)凈生產(chǎn)力、人口密度數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),分辨率為1000m,ArcGIS10.3重采樣為90m。

2 研究方法

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估

由于南方丘陵山地帶季節(jié)性缺水、石漠化面積大、部分區(qū)域植被覆蓋度低和水土流失嚴(yán)重等問題普遍存在[14],因此本研究選擇了產(chǎn)水量、水土保持、碳儲(chǔ)量和生境質(zhì)量作為研究區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。InVEST模型是一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型,可用于評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,支持生態(tài)系統(tǒng)管理和決策。目前,InVEST模型已在20多個(gè)國家和地區(qū)得到廣泛應(yīng)用,它不僅能定量評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,而且可以和“3S”技術(shù)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)評估結(jié)果的空間可視化。因此,本文采用InVEST模型定量評估南方丘陵山地帶的產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量,對森林游憩服務(wù)模型進(jìn)行改進(jìn),從而構(gòu)建了生態(tài)休閑模型并評估了研究區(qū)的生態(tài)休閑功能。

2.1.1產(chǎn)水量

InVEST模型產(chǎn)水模塊基于水量平衡原理,利用Budyko曲線和降水量來計(jì)算產(chǎn)水量,即各柵格上的降水量減去實(shí)際蒸散量得到該柵格的產(chǎn)水量[21-23],其主要計(jì)算過程如下：

(1)

式中:Pxj是當(dāng)土地利用/覆被類型為j時(shí)柵格單元x的年產(chǎn)水量(mm),AETxj表示土地利用/覆被類型為j時(shí)柵格單元x的實(shí)際蒸散量(mm),Pxj為柵格單元x的年降雨量(mm)。

(2)

式中：Rxj是當(dāng)土地利用/覆被類型為j時(shí)柵格單元x的Budyko干燥度指數(shù),為潛在蒸發(fā)散與降雨量的比值,無量綱。ωx為非物理參數(shù),無量綱,描述氣候-土壤的屬性,是植被可利用含水量與降雨量的比值。

2.1.2土壤保持

目前,土壤保持最為普遍的計(jì)算方法是通用土壤流失方程(ULSE),通過每個(gè)柵格單元的潛在土壤流失量(RKLS)減去實(shí)際土壤流失量(USLE)得到土壤保持量[24]。然而,由于南方丘陵山地帶流域眾多,存在一個(gè)泥沙輸移比(SDR)的過程。在土壤侵蝕的過程中,植被等地表覆蓋物起到攔截泥沙的作用。InVEST模型泥沙輸移模塊(SDR)在通用土壤流失方程的基礎(chǔ)上考慮了泥沙輸移比,描述坡面土壤侵蝕和輸沙的空間過程,其計(jì)算公式如下：

RKLSi=RiKiLSi

(3)

式中：RKLSi為柵格單元i的潛在土壤流失量(t/hm2),Ri、Ki和LSi分別代表柵格單元i的降雨侵蝕力因子(MJ mm hm-2h-1a-1)、土壤可蝕性因子和坡長坡度因子。

Si=RKLSi×SDRbare_i

(4)

式中：Si是柵格單元i的實(shí)際泥沙量(t/hm2),SDRbare_i為柵格單元i在裸地條件下的泥沙輸移比。

USLEi=RiKiLSiCiPi

(5)

式中：USLEi代表柵格單元i的實(shí)際土壤流失量(t/hm2),Ci是作物經(jīng)營因子,Pi為水土保持措施因子。

Ei=USLEi×SDRi

(6)

InVEST模型通過對作物經(jīng)營因子C和水土保持措施因子P直接賦值來計(jì)算土壤保持功能。參照張海波[25]的研究,對不同土地利用/土地覆被類型進(jìn)行賦值。

2.1.3碳儲(chǔ)存

InVEST模型通過四個(gè)碳庫(地上生物量碳庫、地下生物量碳庫、土壤碳庫和死亡有機(jī)質(zhì)碳庫)密度相加來估算碳儲(chǔ)量等[26]。本研究采取InVEST模型來評估碳儲(chǔ)存,其計(jì)算原理如下：

Ctotal=Cabove+Cbelow+Cdead+Csoil

(7)

式中：Ctotal為柵格單元總的碳儲(chǔ)量(mg/hm2),Cabove為柵格單元地上生物中儲(chǔ)存的碳量(mg/hm2),Cbelow為柵格單元地下生物中儲(chǔ)存的碳量(mg/hm2),Cdead為柵格單元死亡有機(jī)物中儲(chǔ)存的碳量(mg/hm2),Csoil為柵格單元土壤中的碳儲(chǔ)量(mg/hm2)。

土壤碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)通過換算世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)中有機(jī)碳的含量來獲取,其他碳庫的數(shù)據(jù)根據(jù)野外調(diào)查結(jié)果、InVEST模型使用手冊以及相關(guān)研究[27]得到。

2.1.4生境質(zhì)量

生境是指生物個(gè)體、物種和群落的生存空間,生境質(zhì)量能反映出生態(tài)系統(tǒng)為生物個(gè)體、物種和群落生存提供適合條件的能力,還可以反映出生物多樣性[28]。InVEST模型生境質(zhì)量模塊提供選取威脅源,對其威脅程度、威脅距離以及與其他土地利用/土地覆被的相對影響進(jìn)行分析,從而評估出各個(gè)柵格的生境質(zhì)量,其具體評估過程如下：

(8)

式中：Qxj表示當(dāng)土地利用/土地覆被類型為j時(shí)柵格單元x的生境質(zhì)量,Hj為土地利用/土地覆被類型j的生境適宜度,Dxj表示土地利用/土地覆被類型為j時(shí)柵格單元x的生境退化程度,k是半飽和常數(shù)(值相當(dāng)于柵格分辨率的一半,45)。

(9)

式中：r是圖層的柵格數(shù),y為脅迫因子,Yx表示脅迫因子的柵格數(shù),ωx為脅迫因子的權(quán)重(weight),范圍為0到1,Ry是柵格單元y的脅迫因子值,其值為0或1,irxy代表柵格單元y的脅迫因子值ry對生境柵格單元x的脅迫水平,βx為柵格單元x的可達(dá)性,Sjx為土地利用/土地覆被類型j對脅迫因子r的敏感性。

InVEST模型中脅迫因子對其他土地利用/土地覆被類型的影響通過空間距離來表達(dá),由于不同的脅迫因子與其他土地利用/土地覆被類型的空間關(guān)系不同,空間距離的表達(dá)方式也不同,主要有線性衰退和指數(shù)衰退兩種,具體公式如下：

(10)

(11)

式中：dxy代表柵格單元x和y之間的線性距離,drmax表示脅迫因子r的最大影響距離。

根據(jù)南方丘陵山地帶的土地利用/覆被,本研究選取建設(shè)用地、交通用地、采礦場、水田、旱地和沙漠作為南方丘陵山地帶的脅迫因子。參考相關(guān)文獻(xiàn)[27]和InVEST模型使用手冊對脅迫因子的參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置。

2.1.5生態(tài)休閑

生態(tài)系統(tǒng)可以為人們提供文化和美學(xué)享受。生態(tài)休閑是指人們在休閑時(shí)間可到達(dá)的光合作用較強(qiáng)的林地環(huán)境,并能夠?yàn)槿藗兲峁┖粑逍碌目諝?放松身心,恢復(fù)體力,使人們獲得愉悅感的能力。南方丘陵山地帶植被覆蓋度高,林地面積大,為人們提供了良好的休閑環(huán)境。本文對森林游憩服務(wù)模型[29-30]進(jìn)行改進(jìn),將游憩機(jī)會(huì)替換為NPP,從而構(gòu)建了生態(tài)休閑模型：

ER=∑(NPPi+POPi+ROADi)

(12)

式中：ER為生態(tài)休閑功能,NPPi指凈初級(jí)生產(chǎn)力值,POPi代表人口密度值,采用自然分類法將凈初級(jí)生產(chǎn)力和人口密度值分級(jí)賦值0—10。ROADi為距離高速公路的距離以及距離公路的距離值,對距離高速公路4km以內(nèi)的區(qū)域采用等距離分級(jí)賦值0—5,對距離公路1km以內(nèi)的區(qū)域采用等距離分級(jí)賦值0—5。

2.2 最優(yōu)保護(hù)區(qū)選取

2.2.1OWA算法

有序加權(quán)平均算子(OWA)已被證明可以很好的平衡生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系[9,15- 17],并且可以與GIS相結(jié)合,首先對各個(gè)圖層進(jìn)行歸一化處理,然后再進(jìn)行有序加權(quán)平均,計(jì)算公式如下：

(13)

其中,axj表示經(jīng)過歸一化處理后的第x個(gè)柵格圖上第j個(gè)位置的屬性值,在本研究中,歸一化處理后的柵格圖層為經(jīng)過歸一化處理后的產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑服務(wù)。為避免不同柵格圖層數(shù)據(jù)差異帶來的影響,在上述五種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行OWA處理排序處理前,對各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行歸一化處理,歸一化為0到1范圍內(nèi)。Sxj是與axj對應(yīng)的經(jīng)過歸一化處理后,五種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)柵格值在MATLAB中進(jìn)行從大到小排序后得到的新的五個(gè)圖層,ωx是五個(gè)新數(shù)據(jù)集Sxj的有序權(quán)重。

2.2.2OWA情景的風(fēng)險(xiǎn)與權(quán)衡

不同有序權(quán)重的選擇,風(fēng)險(xiǎn)權(quán)衡也不同,其關(guān)系式如下：

(14)

(15)

式中：n為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)柵格圖層的總數(shù),ωx為柵格圖層x的權(quán)重,通過改變OWA決策的風(fēng)險(xiǎn)和權(quán)衡,可以獲得無數(shù)種情景。

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和權(quán)衡的定義,在python中求解以下數(shù)學(xué)公式獲得最佳情景：

(16)

(17)

ωi∈[0,1]

(18)

由于風(fēng)險(xiǎn)的值在0到1之間,為了均衡每一種風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)值從0開始間隔0.1設(shè)置一種情景,共計(jì)11種情景。基于11個(gè)確定的風(fēng)險(xiǎn)的11個(gè)情景,本研究選擇相同風(fēng)險(xiǎn)的最大的權(quán)衡來設(shè)置不同權(quán)重組合的情景。

2.2.3優(yōu)先保護(hù)區(qū)的保護(hù)效率

通過對比不同情景的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的保護(hù)效率,確定一個(gè)各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都得到最高的保護(hù)效率,該情景所對應(yīng)的區(qū)域即為優(yōu)先保護(hù)區(qū),服務(wù)效率計(jì)算公式如下：

(19)

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價(jià)

南方丘陵山地帶的產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)量、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑空間分布如圖2所示。南方丘陵山地帶平均產(chǎn)水量1108mm,區(qū)域差異顯著,有著明顯的中南部高,西部低的趨勢。中部地區(qū)產(chǎn)水量較大,最高可達(dá)2625.43mm,而西部地區(qū)產(chǎn)水量較少,最低區(qū)域產(chǎn)水量僅有80.34mm。產(chǎn)水量與降雨空間分布相似,有著明顯的正相關(guān)關(guān)系,該區(qū)域的產(chǎn)水量較高主要是因?yàn)榻涤炅枯^大(圖3)。盡管產(chǎn)水量與土地利用/覆被類型關(guān)系并不密切,仍然可以看出耕地較林地的產(chǎn)水量高。林地的蒸發(fā)散較高,對地表徑流有攔截作用,導(dǎo)致林地的產(chǎn)水量不高。南方丘陵山地帶土壤保持空間分布差異明顯,高值區(qū)分布在林地和草地。林地、草地植被覆蓋度高,對降雨有緩沖作用,降低了降雨動(dòng)能,植物的根系可以有效的固定土壤,攔截地表徑流和泥沙,從而減少了水土流失量。西部土壤保持量較低,而中東部的土壤保持量相對較高。這是因?yàn)樯降厣贤恋乩?覆被類型為草地和林地,而東部主要為林地,草地的土壤保持功能較林地低。

圖2 產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑空間分布圖Fig.2 The spatial distribution of water yield, soil conservation, carbon storage, habitat quality and ecological recreation

碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量高值區(qū)與低值區(qū)均位于南方丘陵山地帶東部,這與土地利用/覆被類型有關(guān)。林地具有較高的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量較高,草地、耕地次之,建設(shè)用地、裸地和水域的貢獻(xiàn)最小。林地、耕地、建設(shè)用地和水域大多分布于東部地區(qū),使得東部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能差異明顯。但東部的碳儲(chǔ)存和生境質(zhì)量仍高于西部,這主要是因?yàn)闁|部地區(qū)的土地利用/覆被類型多為林地,而西部地區(qū)多為草地。從整體來看,平均碳儲(chǔ)量為45.58t/hm2,生境質(zhì)量平均值為0.75,表明南方丘陵山地帶固碳能力強(qiáng),生境質(zhì)量良好。南方丘陵山地帶生態(tài)休閑指數(shù)平均值為0.40。生態(tài)休閑高值區(qū)主要分布在東南和西南地區(qū),低值區(qū)主要分布在中部。東南地區(qū)凈初級(jí)生產(chǎn)力處于較高水平,人口相對較多,因此具有較好的生態(tài)休閑功能(圖3)。

圖3 降雨、土地利用類型、NPP和人口的空間分布圖Fig.3 The spatial distribution of precipitation, land use types, NPP and population

3.2 各情景下的保護(hù)區(qū)位

隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,權(quán)衡呈先增加后減小的趨勢。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)從0增加到0.5時(shí),最大的權(quán)重優(yōu)先賦給排序處理后柵格值最小的圖層；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)從0.5增長到1時(shí),排序處理后柵格值最大的圖層優(yōu)先得到最大的權(quán)重；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)為0.5時(shí),各個(gè)柵格圖層權(quán)重均衡化,此時(shí)權(quán)衡最高(圖4)。

圖4 風(fēng)險(xiǎn)和權(quán)衡的關(guān)系Fig.4 The relationship between risk and trade-off

如果決策者選擇較低的風(fēng)險(xiǎn),他們將賦予低的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)以高權(quán)重；如果他們選擇較高的風(fēng)險(xiǎn),他們將高權(quán)重賦給高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。如果決策者想得到最大的權(quán)衡1,則他們將分配相同的權(quán)重給每種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),即每種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)獲得的權(quán)重值均為0.2。如果決策者賦予最高或者最低的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最大的權(quán)重值1,則他們將獲得最低的權(quán)衡值0。權(quán)衡越高代表每個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)獲得的權(quán)重越平均(表1)。

表1 不同情景下的風(fēng)險(xiǎn)與權(quán)衡

將五種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與其對應(yīng)的權(quán)重相乘,得到11種情景的柵格分布圖。目前有關(guān)優(yōu)先保護(hù)區(qū)范圍確定的研究較少,為了有效的選取優(yōu)先保護(hù)區(qū),本研究采用ArcGIS10.3中的分位數(shù)分級(jí)法將研究區(qū)分為5個(gè)等級(jí),取最大的一類作為南方丘陵山地帶的優(yōu)先保護(hù)區(qū),各情景下的優(yōu)先保護(hù)區(qū)位如圖5所示。

圖5 各情景下的優(yōu)先保護(hù)區(qū)Fig.5 The conservation priorities under each scenario

由于存在多個(gè)柵格值對應(yīng)同一個(gè)數(shù)值,情景1的優(yōu)先保護(hù)區(qū)面積很小,而情景11的優(yōu)先保護(hù)區(qū)遍布整個(gè)南方丘陵山地帶,因此本研究在進(jìn)行優(yōu)先保護(hù)區(qū)的選擇時(shí)不考慮情景1和情景11。情景2至情景10的優(yōu)先保護(hù)區(qū)多位于南方丘陵山地帶的東南部,即廣東省的西北部、廣西壯族自治區(qū)的東北部和湖南省南部區(qū)域,分布相似但又略有不同。從情景2到情景5,優(yōu)先保護(hù)區(qū)呈向北和向東擴(kuò)散的趨勢,而情景6到情景10,優(yōu)先保護(hù)區(qū)的分布變得越來越分散。從表2可以看出,各情景下林地、草地和濕地的總面積占優(yōu)先保護(hù)區(qū)的97%,其中林地占比超過70%,林地具有較高的土壤保持、碳儲(chǔ)量和生境質(zhì)量,因此優(yōu)先保護(hù)區(qū)的分布更多的集中在林地。隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加,林地和濕地的占比增加,草地呈現(xiàn)相反的趨勢?；贠WA算法,隨著風(fēng)險(xiǎn)增加,較高地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)得到更多的重視,較低的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)得到更少的考慮。

表2 不同情景下土地利用類型占比

3.3 各情景下的保護(hù)效率

從表3可以看出,情景2-情景4的產(chǎn)水量保護(hù)效率最高,保護(hù)效率均為1.17；情景2對土壤保持保護(hù)效率最高,保護(hù)效率為1.89；情景5-情景10對生境質(zhì)量保護(hù)效率最高,保護(hù)效率均為1.34；情景10對碳儲(chǔ)存保護(hù)效率最高,保護(hù)效率為1.65；情景3和情景4對生態(tài)休閑保護(hù)效率最高,保護(hù)效率均為1.21。

綜合對比9種情景,除情景9和情景10外,其他情景對產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑均有較好的保護(hù)效率。對比剩余7種情景,發(fā)現(xiàn)情景2的平均保護(hù)效率略高,對產(chǎn)水量、土壤保持、生境質(zhì)量、碳儲(chǔ)存和生態(tài)休閑的保護(hù)效率分別為1.17,1.89,1.32,1.48,1.18。因此,情景2對應(yīng)的優(yōu)先保護(hù)區(qū)范圍即為南方丘陵山地帶的優(yōu)先保護(hù)區(qū)。情景2中,土壤保持的保護(hù)效率最高,表明土壤保持是南方丘陵山地帶最主要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。南方丘陵山地帶優(yōu)先保護(hù)區(qū)主要位于東部丘陵區(qū)域,即廣東省的西北部、廣西壯族自治區(qū)的東北部和湖南省南部區(qū)域,面積為5.93萬km2,土地利用/覆被類型主要為林地,因?yàn)榱值鼐哂休^高的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。林地的固碳能力強(qiáng),生境質(zhì)量的分布與碳儲(chǔ)存相似可以看出碳儲(chǔ)存較高的區(qū)域有利于保存生物多樣性。林地的土壤保持量較強(qiáng),其攔截地表徑流的能力削弱了產(chǎn)水量。根據(jù)保護(hù)效率綜合分析,情景2為最優(yōu)情景,土地利用/覆被面積分別為林地5.00萬km2,草地0.80萬km2,濕地面積0.13萬km2。

4 結(jié)論與討論

4.1 討論

南方丘陵山地帶對維護(hù)華南地區(qū)的生態(tài)安全格局起著至關(guān)重要的作用,對其優(yōu)先保護(hù)區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)效率進(jìn)行分析有助于南方丘陵山地帶的可持續(xù)管理。從圖6可以看出,優(yōu)先保護(hù)區(qū)對產(chǎn)水量、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑的保護(hù)效率較好,存在較多大于平均保護(hù)效率的區(qū)域,但保護(hù)區(qū)內(nèi)仍存在小部分區(qū)域?qū)Ξa(chǎn)水量的保護(hù)效率低于平均保護(hù)效率。優(yōu)先保護(hù)區(qū)土壤保持的保護(hù)效率差異很大,存在不少區(qū)域低于平均保護(hù)效率,但從優(yōu)先保護(hù)區(qū)土壤保持保護(hù)效率看,優(yōu)先保護(hù)區(qū)對土壤保持的平均效率最高,這是由于低于平均保護(hù)效率的區(qū)域保護(hù)效率值接近1,而高于平均保護(hù)效率的區(qū)域保護(hù)效率值較大,使得優(yōu)先保護(hù)區(qū)對土壤保持的保護(hù)效率最好。

表3 各情景下的保護(hù)效率

在情景2中,最大的權(quán)重優(yōu)先賦給排序處理后柵格值最小的圖層,與其他標(biāo)準(zhǔn)化處理的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相比,而土壤保持大部分柵格值最小,所以土壤保持被分配了最大的權(quán)重。近年來,南方丘陵山地帶植被遭到破壞,部分區(qū)域植被覆蓋度低,導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,因此,土壤保持是優(yōu)先保護(hù)區(qū)最重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。林地可以有效的保護(hù)土壤免遭侵蝕,同時(shí)具備較好的碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑功能,各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都得到了有效的保護(hù)。因此,需要對優(yōu)先保護(hù)區(qū)的林地進(jìn)行重點(diǎn)保護(hù),限制對林地的開發(fā),保障南方丘陵山地帶生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和發(fā)展。

圖6 優(yōu)先保護(hù)區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)保護(hù)效率Fig.6 The conservation efficiencies of ecosystem services in conservation priorities

許多學(xué)者對土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的關(guān)系進(jìn)行了大量探索,表明林地對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的貢獻(xiàn)最大[31-32],但他們在研究過程中并沒有區(qū)分不同的林地類型[33]?；诖?本研究把優(yōu)先保護(hù)區(qū)的林地劃分為常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林、針闊混交林、常綠闊葉灌叢、落葉闊葉灌叢、喬木園地和灌木園地來探索不同的林地類型對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響。由于土壤保持受很多因素的影響,如高程、降雨、土壤類型等,本研究在進(jìn)行不同林地類型與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系研究時(shí)只考慮產(chǎn)水量、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。

圖7中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)保護(hù)效率范圍為0—2,常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林和針闊混交林的產(chǎn)水量<喬木園地和灌木園地的產(chǎn)水量<常綠闊葉灌叢和落葉闊葉灌叢的產(chǎn)水量,產(chǎn)水量的差別主要為林地、園地與灌叢之間的差別,而它們自身的差別很小。這可能與各林地的蒸發(fā)散有關(guān),闊葉林、針葉林和混交林的蒸發(fā)散較大,使得其產(chǎn)水量較少。從碳儲(chǔ)存來看,灌叢的碳儲(chǔ)存最少,常綠針葉林和常綠闊葉林的碳儲(chǔ)存較大,常綠的林地在任何時(shí)候都能發(fā)揮其儲(chǔ)存碳的功能,而落葉林地,由于樹葉的凋落在秋冬季節(jié)的碳儲(chǔ)存能力較弱。常綠闊葉林、落葉闊葉林、常綠針葉林和針闊混交林比喬木園地、灌木園地、常綠闊葉灌叢和落葉闊葉灌叢生境質(zhì)量高,更適合物種居住,有利于保持生物物種多樣性。不同林地類型的生態(tài)休閑差異不大,這主要是因?yàn)樯鷳B(tài)休閑由NPP、人口密度和距道路的距離所決定,與林木的覆蓋度、結(jié)構(gòu)等有關(guān),與林地類型關(guān)系并不密切。由此可見,不同的林地類型或多或少存都將影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。南方丘陵山地帶的林地占比高達(dá)70%,而優(yōu)先保護(hù)區(qū)林地占比極高,因此,本研究在對南方丘陵山地帶進(jìn)行林地管理、格局優(yōu)化時(shí),需要考慮林地的類型,重點(diǎn)保護(hù)和改善常綠闊葉林和常綠針葉林。

圖7 不同林地類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)保護(hù)效率 Fig.7 The conservation priorities of ecosystem services in different forest types

本文通過OWA算法設(shè)置不同的權(quán)重組合,平衡多個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的沖突,為決策者提供了多種選擇的方案。其中,情景1和情景11是兩種極端情景,這兩種情景往往以犧牲其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為代價(jià),而情景2以低風(fēng)險(xiǎn)、高保護(hù)效率、配置較為均衡為保護(hù)目的,來保障優(yōu)先保護(hù)區(qū)的全面性,是優(yōu)先保護(hù)區(qū)的最佳選擇。本研究僅選取了5個(gè)主要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),在未來的研究中可以考慮更多的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)來增加優(yōu)先保護(hù)區(qū)選擇的可信度。在情景分析過程中,為方便計(jì)算設(shè)置了11種情景,未來可根據(jù)決策者的目的和需求進(jìn)行更多的情景模擬。優(yōu)先保護(hù)區(qū)的確定是在2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行,而以靜態(tài)時(shí)間節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行優(yōu)先保護(hù)區(qū)的選擇具有一定局限性,以長時(shí)間序列的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)來確定優(yōu)先保護(hù)區(qū)則能夠增加結(jié)果的說服力。隨著人口的不斷增加,經(jīng)濟(jì)化和城市化不斷發(fā)展以及氣候變化,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)必然發(fā)生改變,而優(yōu)先保護(hù)區(qū)能否保持穩(wěn)定,繼續(xù)發(fā)揮其保護(hù)效益還有待驗(yàn)證。

4.2 結(jié)論

本文采用InVEST定量評估了南方丘陵山地帶2015年5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),基于OWA方法權(quán)衡生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),設(shè)置了11種情景,綜合考慮各情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的保護(hù)效率確定了優(yōu)先保護(hù)區(qū)。各情景的優(yōu)先保護(hù)區(qū)分布相對集中,位于廣東省的西北部、廣西壯族自治區(qū)的東北部和湖南省南部區(qū)域。其中情景2的保護(hù)效率最優(yōu),對產(chǎn)水量、土壤保持、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量和生態(tài)休閑的保護(hù)效率分別為1.17,1.89,1.32,1.48,1.18,南方丘陵山地帶的優(yōu)先保護(hù)區(qū)即為情景2的保護(hù)范圍。為了最大程度的優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),應(yīng)該重點(diǎn)保護(hù)保護(hù)區(qū)的常綠闊葉林和常綠針葉林?；谏鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的優(yōu)先保護(hù)區(qū)選取研究能夠?yàn)閲疑鷳B(tài)屏障區(qū)優(yōu)先保護(hù)區(qū)的確定提供重要的參考,進(jìn)一步保障國家的生態(tài)安全。

參考文獻(xiàn)(References):

[1] Millennium Ecosystem Assessment. Ecosystems and Human Well-Being. Washington, DC: Island Press, 2005.

[2] Costanza R, d′Arge R, de Groot R, Farber S, Grasso M, Hannon B, Limburg K, Naeem S, V. O′Neill R V, Paruelo J, Raskin R G, Sutton P, van den Belt M. The value of the word′s ecosystem services and natural capital. Nature, 1997, 387(6630): 253- 260.

[3] 李雙成, 張才玉, 劉金龍, 朱文博, 馬程, 王玨. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同研究進(jìn)展及地理學(xué)研究議題. 地理研究, 2013, 32(8): 1379- 1390.

[4] Wang J T, Peng J, Zhao M Y, Liu Y X, Chen Y Q. Significant trade-off for the impact of Grain-for-Green Programme on ecosystem services in North-western Yunnan, China. Science of the Total Environment, 2017, 574: 57- 64.

[5] Qiao X N, Gu Y Y, Zou C X, Xu D L, Wang L, Ye X,Yang Y, Huang X F. Temporal variation and spatial scale dependency of the trade-offs and synergies among multiple ecosystem services in the Taihu Lake Basin of China. Science of the Total Environment, 2019,651: 218- 229.

[6] 王曉峰, 馬雪, 馮曉明, 周潮偉, 傅伯杰. 重點(diǎn)脆弱生態(tài)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系時(shí)空特征. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2019, 39(20): 7344- 7355.

[7] 王鵬濤, 張立偉, 李英杰, 焦磊, 王浩, 延軍平, 呂一河, 傅伯杰. 漢江上游生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系時(shí)空特征. 地理學(xué)報(bào), 2017, 72(11): 2064- 2078.

[8] 王曉峰, 程昌武, 尹禮唱, 馮曉明, 衛(wèi)新東. 新疆生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空變化及權(quán)衡協(xié)同關(guān)系. 生態(tài)學(xué)雜志, 2020, 39(3): 990- 1000.

[9] Zhang L W, Fu B J, Lü Y H, Zeng Y. Balancing multiple ecosystem services in conservation priority setting. Landscape Ecology, 2015, 30(3): 535- 546.

[10] 彭建, 胡曉旭, 趙明月, 劉焱序, 田璐. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡研究進(jìn)展: 從認(rèn)知到?jīng)Q策. 地理學(xué)報(bào), 2017, 72(6), 960- 973.

[11] Xu X B, Yang G S, Tan Y, Liu J P, Hu H Z. Ecosystem services trade-offs and determinants in China′s Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2015. Science of the Total Environment, 2018, 634: 1601- 1614.

[12] Zheng H, Wang L J, Peng W J, Zhang C P, Li C, Robinson B E, Wu X C, Kong L Q, Li R N, Xiao Y, Xu W H, Ouyang Z Y, Daily G C. Realizing the values of natural capital for inclusive, sustainable development: Informing China′s new ecological development strategy. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019, 116(17): 8623- 8628.

[13] 江波, 王曉媛, 楊夢斐, 蔡金洲. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究在生態(tài)紅線政策保護(hù)成效評估中的應(yīng)用. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2019, 39(09): 3365- 3371.

[14] 傅伯杰, 王曉峰, 馮曉明. 國家生態(tài)屏障區(qū)生態(tài)系統(tǒng)評估. 北京: 科學(xué)出版社, 2017: 271- 345.

[15] Qin K Y, Li J, Liu J Y, Yan L W, Huang H J. Setting conservation priorities based on ecosystem services-A case study of the Guanzhong-Tianshui Economic Region. Science of the Total Environment, 2019, 650: 3062- 3074.

[16] 張渝萌, 李晶, 曾莉, 楊曉楠, 劉婧雅, 周自翔. 基于OWA多屬性決策的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最優(yōu)保護(hù)區(qū)選擇研究——以渭河流域(關(guān)天段)為例. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, 52(12): 2114- 2127.

[17] 趙文楨, 韓增林, 閆曉露, 鐘敬秋. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景權(quán)衡的生態(tài)安全格局構(gòu)建——以大連市瓦房店為例. 自然資源學(xué)報(bào), 2020, 35(3): 546- 562.

[18] 尹禮唱, 王曉峰, 張琨, 肖飛艷, 程昌武, 張欣蓉. 國家屏障區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同. 地理研究, 2019, 38(9): 2162- 2172.

[19] 吳炳方, 張磊, 顏長珍, 王宗明, 于信芳, 李愛農(nóng), 馬榮華, 黃進(jìn)良, 陳勁松, 常存, 劉成林, 苑全治, 李曉松, 曾源, 包安明. 2010 年中國土地覆蓋監(jiān)測的方法與特色. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2015, 35(5).

[20] 吳炳方, 苑全治, 顏長珍, 王宗明, 于信芳, 李愛農(nóng), 馬榮華, 黃進(jìn)良, 陳勁松, 常存, 劉成林, 張磊, 李曉松, 曾源, 包安明. 21 世紀(jì)前十年的中國土地覆蓋變化. 第四紀(jì)研究, 2014, 34(4): 723- 731.

[21] Zhao M Y, Peng J, Liu Y X, Li T Y, Wang Y L. Mapping Watershed-Level Ecosystem Service Bundles in the Pearl River Delta, China. Ecological Economics, 2018, 152: 106- 117.

[22] Yang D, Liu W, Tang L Y, Chen L, Li X Z, Xu X L. Estimation of water provision service for monsoon catchments of South China: Applicability of the InVEST model. Landscape and Urban Planning, 2019, 182: 133- 143.

[23] Zhang L, Dawes W R, Walker G R. Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale. Water Resources Research, 2001, 37 (3): 701- 708.

[24] 錢彩云, 鞏杰, 張金茜, 柳冬青, 馬學(xué)成. 甘肅白龍江流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化及權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系. 地理學(xué)報(bào), 2018, 73(5): 868- 879.

[25] 張海波. 南方丘陵山地帶水源涵養(yǎng)與土壤保持功能變化及其區(qū)域生態(tài)環(huán)境響應(yīng)[D]. 長沙: 湖南師范大學(xué), 2014.

[26] Sharps K, Masante D, Thomas A, Jackson B, Redhead J, May L, Prosser H, Cosby B, Emmett B, Jones L. Comparing strengths and weaknesses of three ecosystem services modelling tools in a diverse UK river catchment. Science of the Total Environment, 2017, 584- 585: 118- 130.

[27] 孫興齊. 基于InVEST模型的香格里拉市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估[D]. 昆明: 云南師范大學(xué), 2017.

[28] Hou Y, Lu Y H, Chen W P, Fu B J. Temporal variation and spatial scale dependency of ecosystem service interactions: a case study on the central Loess Plateau of China. Landscape Ecology, 2017, 32 (6): 1201- 1217.

[29] Daniel T C, Muhar A, Arnberger A, Aznar O, Boyd J W, Chan K M A, Costanza R, Elmqvist T, Flint C G, Gobster P H, Grêt-Regamey A, Lave R, Muhar S, Penker M, Ribe R G, Schauppenlehner T, Sikor T, Soloviy I, Spierenburg M, Taczanowska K, Tam J, von der Dunk A. Contributions of cultural services to the ecosystem services agenda. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2012, 109 (23): 8812- 8819.

[30] Qiu J X, Turner M G. Spatial interactions among ecosystem services in an urbanizing agricultural watershed. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110 (29): 12149- 12154.

[31] Chen W X, Chi G Q, Li J F. The spatial association of ecosystem services with land use and land cover change at the county level in China, 1995- 2015. Science of the Total Environment, 2019, 669: 459- 470.

[32] Liu W, Zhan J Y, Zhao F, Yan H M, Zhang F, Wei X Q. Impacts of urbanization-induced land-use changes on ecosystem services: A case study of the Pearl River Delta Metropolitan Region, China. Ecological Indicators, 2019, 98: 228- 238.

[33] Rimal B, Sharma R, Kunwar R, Keshtkar H, Stork N E, Rijal S, Rahman S A, Baral H. Effects of land use and land cover change on ecosystem services in the Koshi River Basin, Eastern Nepal. Ecosystem Services, 2019, 38, 100963.