不同气候区生态系统服务权衡空间异质性及其驱动因素--以川滇-黄土高原生态屏障带为例

殷允可,李昊瑞,张 铭,王良杰,*,姜 姜

1 南京林业大学南方现代林业协同创新中心,南京 210037 2 江苏省水土保持与生态修复重点实验室,南京 210037

生态系统服务是指人类在生态系统中直接或间接获取的利益,其相互作用、相互联系,是人类发展的基本条件之一[1]。在一定尺度下,生态系统服务之间并非完全独立,而是以多种复杂方式相互作用[2],此消彼长的权衡是其中的典型关系[3]。随着人类活动与生态保护矛盾日益凸显,探究生态系统服务权衡关系已成为当前生态学研究的核心议题之一[4]。张文静等[5]通过探讨不同生态系统服务时空变化及其权衡关系,表明不同区域生态系统服务权衡差异明显。Qiu等[6]研究指出农业生态系统服务在不同气候区呈现不同的变化趋势,亚热带和暖温带地区作物生产与土壤保持的权衡显著高于中温带地区。汪晓珍等[7]研究发现黄土高原地区土壤保持与水源涵养为协同关系,固碳与水源涵养为权衡关系,但在干旱气候区和半湿润气候区土壤保持和水源涵养呈权衡关系,而在高原气候区和半湿润气候区固碳与水源涵养为协同关系。虽然许多研究探讨了生态系统服务权衡关系的时空变化,然而在不同气候区,生态系统服务权衡关系是否一致,目前研究还不够深入。

生态系统服务的驱动因素由自然、社会因素组成[8]。自然因素主要包括气候、地形、植被等[9]。社会因素可分为直接因素和间接因素两大类,前者包括人口变化、技术发展、GDP、政治政策等;后者包括城市化进程、土地利用集约化程度、土地所有权、土地投入等[10]。国内外学者在研究生态系统服务驱动因素时,发现产水量受相对湿度、降雨等自然因素的影响较大[11],固碳和生境质量与土地利用、覆被类型、温度和坡向关系密切[12],降水和植被覆盖度与土壤保持服务呈正相关关系[13]。方露露等[14]研究了长江、黄河流域的气候变化、土地利用变化以及人类活动等因素对生态系统服务的影响,结果表明,在长江地区气温升高增加了土壤的固碳能力,而在黄河地区则不明显;在长江和黄河区域,降水和土壤侵蚀之间存在着明显的协同关系。此外,生态系统服务权衡的驱动因素也是众多学者研究对象,陈田田等[15]在西南地区生态系统服务权衡关系研究中发现其主导因素是降水量、坡度和GDP,而植被覆盖是生态系统服务协同关系变化的主导因子。Qiang等[16]在安塞流域的研究指出海拔高度对土壤保持和土壤含水量的权衡关系具有主导影响,坡度和坡位次之。张弛等[17]分析了珠江三角洲地区生态系统服务权衡关系,在小尺度上,地形因子是生态系统服务权衡的决定因素,而在大尺度上,气候因子、景观因子为主要因素。虽然,已有研究分析了不同空间尺度下生态系统服务权衡的驱动因素,但对不同气候区生态系统服务权衡关系的驱动机制是否一致,还需进一步探究。

川滇-黄土高原生态屏障带是我国地势第一阶梯向第二阶梯过渡区域,其特殊的地理位置、丰富的自然资源使其成为国家重要的生态安全屏障[18]。目前已有学者开展了川滇-黄土高原生态屏障带生态系统服务研究[19-21]。探索了川滇-黄土高原生态屏障带产水量、土壤保持和固碳的权衡关系,表明产水量与固碳为权衡关系,土壤保持与固碳,土壤保持与产水量为弱协同关系。然而,这些研究多集中于生态屏障带整体的权衡关系和驱动机制,对不同气候区生态系统服务权衡强弱空间变化及其驱动机制的研究鲜见报道。因此,本研究以川滇-黄土高原生态屏障带为研究区域,采用InVEST模型、CASA模型评估生态系统服务空间分布特征,并采用地理探测器分析川滇-黄土高原生态屏障带生态系统服权衡强弱变化的空间异质性及其在不同气候区驱动的差异性,研究结果可为区域生态系统高效管理提供参考。

1 研究区概况

川滇-黄土高原生态屏障带(24°40-34°55′N,98°40′-108°20′E)包括了云南、四川、甘肃、陕西、山西、宁夏等6个省(区),面积约为41万平方千米(图1)[21]。川滇地区属亚热带季风性湿润气候,降水多集中在夏季,年降水量达1000mm以上,气温年较差大;该区域土壤以红壤、黄壤为主,植被类型丰富,以常绿阔叶林为主,粮食作物以水稻为主。黄土高原生态屏障区属大陆性季风气候,年均降水量在150-750mm,降水时空差异较大;该区域土壤以黄土为主,区域内植被覆盖率低,天然次生林和草地面积少[22]。

图1 研究区位置Fig.1 Location of the study area

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究数据包括五大类:土地利用/覆被数据、数字高程模型(DEM)、土壤数据、气象数据和社会经济数据(表1)。

表1 本文使用的主要数据来源Table 1 Main date sources in this study

2.2 生态系统服务的评估方法

川滇-黄土高原生态屏障带水土流失严重,是中国退耕还林还草的重点区域,其中黄土高原是中国典型干旱区,地貌类型复杂多样,土质疏松,水资源需求量大,是生态环境脆弱地区[21-22]。因此,选取产水量、固碳、土壤保持为主要生态系统服务研究对象。

2.2.1产水量(Water Yield,WY)

选用InVEST模型[23]模拟流域产水量,产水量基于水量平衡原理和Budyko曲线,公式如下:

(1)

式中,Y(x)为研究区每个栅格单元的年产水量;AET(x)为每个栅格单元的年实际蒸散量;P(x)为每个栅格单元的年降水量,单位均为mm。

其中:实际蒸散量与降水量比值AET(x)/P(x)的计算,同样基于Budyko水热耦合平衡假设公式。

(2)

式中,Rxj定义为蒸散发与降水量的比值,是LULCj下像元x的无量纲Budyko干燥指数,ωx为植物有效水系数,是一个非线性函数描述自然气候-土壤特性的物理参数[24]。ωx和Rxj可计算如下:

(3)

(4)

(5)

式中,其中Z为Zhang系数,其值在1-30。kxj是与像元x上LULCj相关联的植物蒸散系数,其很大程度上由x的营养特性决定。 AWC(x)是植物有效水含量(mm),可在土壤中保持和释放以供植物使用。AWC(x)可以用田间持水量和萎蔫点之差与土壤深度和根深最小值的乘积来估算。

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

(6)

式中,Soil_depth为土壤深度;root_depth为根系深度;PAWC为植物可利用水,基于土壤质地和土壤有机质建立的非线性拟合模型,取值范围0-1,采用周文佐[25]提出的公式计算

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%为土壤砂粒含量;Silt%为土壤粉粒含量;Clay%为土壤黏粒含量;OM%为土壤有机质含量。

2.2.2固碳 (Net Primary Productivity,NPP)

采用净初级生产力作为评估计算固碳的定量指标,基于CASA模型评估计算NPP,固碳是某像元吸收的光合有效辐射与该像元实际光能利用率之间的乘积。计算公式为:

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月的净初级生产力,APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射,ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率。SOL(x,t)表示t月在像元x处的太阳总辐射量(MJ/m2);FPAR(x,t)表示植被层对入射光合有效辐射的吸收比例;常数0.5表示光合有效辐射占总辐射的比例。Tε1和Tε2分别为低温和高温胁迫因子;Wε为水分胁迫因子,反映水分条件的影响;εmax为理想条件下最大光能利用率(g C/MJ),取值因植被类型而异[26]。

2.2.3土壤保持(Soil Conservation,SC)

目前,土壤保持最为普遍的计算方法是修正的通用土壤流失方程RUSLE,通过每个栅格单元的潜在土壤流失量(RKLS)减去实际土壤流失量(USLE)得到土壤保持[27]。其计算公式如下:

AC=AP-AR

(11)

AP=RKLS

(12)

AR=RKLSCP

(13)

式中,AC为土壤的保持量(t hm-2a-1);AP为潜在的土壤侵蚀量(t hm-2a-1);AR为土壤现实的侵蚀量(t hm-2a-1);R为降雨侵蚀力因子;K为土壤可蚀性因子;LS为坡长和坡度因子的乘积;C为植被的覆盖度与经营管理因子;P为土壤的保持措施因子。各因子详细计算参见文献[27]。

2.3 数据分析方法

2.3.1生态系统服务权衡的计算

均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是量化生态系统服务之间权衡的有效指标,表示平均生态系统服务间的偏差,用来计算每个个体生态系统服务与平均生态系统服务之间的差异[28]。计算均方根误差之前需要将生态系统服务标准化。标准化公式为:

(14)

式中,ESstd表示生态系统服务的标准化值,ESobs表示生态系统服务观测值,ESmin表示生态系统服务最小值,ESmax表示生态系统服务的最大值。

(15)

式中,n为生态系统服务价值个数,ESi为第i个生态系统服务数据的标准化值,Wi为ESi的权重。Wi是由生态系统服务的重要性决定的。在我们的研究中,我们假设所有个体生态系统服务具有相同的重要性,因此Wi=1/n(i=0,…,n)。

RMSE是观测值与真值偏差的平方和与观测次数其比值的平方根。公式为:

(16)

2.3.2权衡的驱动因素的选择

由于研究区横跨多个气候区且地形复杂、沟壑纵横、人口分布不均匀,使得研究区生态系统服务权衡受各类自然、社会驱动因素显著影响[30]。结合现有研究和川滇-黄土高原生态屏障带自然、社会特点,本研究选取温度、降水、NDVI、坡度、高程、人口和GDP作为生态系统服务权衡的驱动因素进行探测。

2.3.3不同气候区生态系统服务权衡的驱动因素分析

地理探测器是探测空间分异性并揭示其背后驱动力的一种统计学方法[31],其可用来探测两变量之间可能的因果关系[29],依据川滇-黄土高原生态屏障带5个气候区的生态系统服务变化,以不同气候区的WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP的权衡作为自变量,以上述影响因子为因变量,基于地理探测器(Geo Detector)工具的 “因子探测”功能探讨川滇-黄土高原生态屏障带生态系统服务权衡空间变化的主导因子。

本研究引入决定力指标F来度量各驱动因素对川滇-黄土高原生态屏障带驱动因素空间变化的影响程度。计算公式为:

(17)

3 结果与分析

3.1 不同气候区生态系统服务变化

不同气候区生态系统服务功能存在明显差异(表2)。北亚热带平均WY最高,为62.46mm/a,最低在高原气候区,为13.54mm/a;中温带、南温带平均WY适中,均低于亚热带地区,高于高原气候区。高原气候区的WY远低于亚热带和温带,从亚热带到温带,WY呈递减趋势。高原气候区的SC最高,为6876.86t/km2;中温带的SC量最低,为280.72t/km2,SC从温带到亚热带再到高原气候区呈明显递增趋势。南温带平均NPP最大,为135.14g C m-2a-1;北亚热带最小,为1.82g C m-2a-1,NPP由北向南呈现明显递减趋势。

表2 不同气候区生态系统服务表达Table 2 Expression of ESs in different climate zones

3.2 不同气候区生态系统服务权衡的空间变化

WY、NPP、SC之间的权衡在不同气候区差异明显(图2,表3)。研究区整体的WY∩NPP的RMSE为0.24。 WY∩NPP的权衡程度在气候区中由北向南呈现递减趋势,最高在中温带为0.31,最低在高原气候区为0.18。研究区WY∩SC的RMSE为0.26,不同气候区RMSE变化幅度较小,由南向北呈现递减趋势,中亚热带气候区WY∩SC的权衡程度最高,为0.29;南温带的权衡程度最低,为0.22。研究区NPP∩SC的RMSE为0.34。不同气候区NPP∩SC的RMSE差值最小,仅有0.064,高原气候区权衡程度略低于温带和亚热带。

表3 不同气候区生态系统权衡RMSETable 3 RMSE of ESs trade-offs in different climatic zones

图2 生态系统服务权衡的时空分布Fig.2 Spatial distribution of ESs trade-offsWY:产水量 water yield;SC:土壤保持 soil conservation; NPP:固碳 net primary productivity

3.3 不同气候区生态系统服务权衡的驱动因素

川滇-黄土高原生态屏障带不同气候区权衡的驱动因素存在明显差异(表4)。自然因素是驱动生态系统服务权衡变化的主要因素,高程因子(0.55)和人口因子(0.27)分别是中温带WY∩SC权衡影响最为显著和微弱的驱动因素。气温因子(0.62、0.58)对WY∩NPP、SC∩NPP权衡影响最显著,人口因子对其影响最低(0.18、0.32)。在南温带,对WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP权衡影响最显著的都为NDVI因子(0.23、0.31、0.13),人口因子和GDP对其影响最低,均小于0.1。在北亚热带气候区,对WY∩SC、SC∩NPP权衡影响最大的是高程因子(0.12、0.03),对WY∩NPP权衡影响最大的是气候因子(0.37),NDVI因子对这三个权衡的影响最小(0.01、0.04、0.01)。在高原气候区,对WY∩SC、SC∩NPP权衡影响最大的都为坡度因子(0.09、0.09),对WY∩NPP权衡影响最大的为气候因子(0.36)。人口、GDP因子对这三个权衡的影响最小。在中亚热带气候区,对WY∩SC、SC∩NPP、WY∩NPP权衡影响最大的都为降水因子(0.16、0.17、0.09),GDP因子对这三个权衡的影响是最小的(0.02、0.01、0.01)。

表4 2015年生态系统服务空间变化权衡的驱动因素Table 4 Driving factors for spatial change of ESs trade-offs in 2015

4 讨论

4.1 不同气候区生态系统服务的空间变化

本研究以川滇-黄土高原生态屏障带为研究区,分析SC、WY和NPP在不同气候区的空间变化。结果表明WY由北向南先递减后递增,SC由北向南先递增后递减,温带和亚热带的WY远高于高原气候区,高原气候区的平均SC高于其他气候区。这是因为高原气候区位于研究区西南方向,海拔高、人口密度小,城市建设用地少,植被破坏程度低[31]。此外,该地区空气稀薄、水汽含量和大气气溶胶含量相对较少,导致降水减少,因此WY也明显低于其他气候区[32]。NPP由北向南呈现递减趋势,北亚热带主要的土地利用类型为旱地、低覆盖草地、沙地,植被类型单一且覆盖度低,土壤沙化盐碱化严重,使得NPP能力降低[33]。

4.2 不同气候区生态系统服务权衡的空间变化及其驱动因素

不同气候区生态系统服务间呈现不同强度的权衡关系。采用均方根误差法衡量生态系统服务的权衡强弱关系,RMSE数值愈低则表示权衡强度愈低[34]。WY∩SC的权衡高值主要分布在高原和中亚热带气候区,位于研究区的南部,地势起伏较大。地形对WY∩SC的权衡关系有一定的影响[35],坡度越大,地形对WY∩SC的权衡影响越大[36]。WY增加可能会导致水土流失[37],使得WY∩SC的权衡值升高。WY∩NPP的权衡高值主要分布在中温带,整体呈现由北向南递减趋势。这是因为从北到南,植被覆盖度提高,生境质量改善,但蒸散作用加强,地面蓄水能力减弱,在降水量一定的情况下,蒸散量越大,WY越低[38-41]。王鹏涛等[42]研究表明NPP高的区域一般降水量充沛,降水量增大则相应的土壤侵蚀量增加,导致SC下降,因此,SC∩NPP的权衡呈现由南向北递减的趋势,权衡高值区主要位于中亚热带气候区。

川滇-黄土高原生态屏障带地形复杂,不同气候区由于气候、地形、植被和人类活动等因素之间的差异,使得权衡关系的驱动因素存在明显不同。亚热带气候区冬温夏热、四季分明,降水丰沛,季节分配比较均匀,气候差异明显,已有研究表明气温、降水、NDVI因子在亚热带地区对权衡影响较为显著[43-44]。中温带位于黄土高原地区,地势起伏频率大,使得高程因子对权衡贡献最大。南温带中WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP权衡影响最显著的是植被因素,该地区植被类型以落叶阔叶林为主,森林覆盖率较高,因此NDVI因子对权衡贡献最大[45-46]。高原气候区地形地貌复杂多样,地形、地势以垂直变化显著为重要特征,坡度因子在WY∩SC、SC∩NPP权衡关系中影响最大[47-48]。研究结果表明自然因素对生态系统服务关系影响强度显著高于社会因素[49-51],Wang等[52]在研究生态系统服务权衡的影响因素中发现,不同气候区中气候因子、地形因素的贡献最大,社会因素对WY∩SC、WY∩NPP、SC∩NPP之间权衡的贡献受气候带的影响不显著[53-54]。

4.3 不确定性分析与展望

研究评估了川滇-黄土高原生态屏障带不同气候区WY、NPP、SC,探索其权衡关系及其驱动机制。然而,本研究仍具有以下局限性。(1)研究仅选取了三个主要的生态系统服务来探索驱动机制及其权衡关系,没有讨论生物多样性、生境质量等生态系统服务是否也存在权衡关系,在未来的研究中可以讨论更多的生态系统服务权衡关系来增加说服力;(2)研究基于InVEST模型评估计算生态系统服务,尽管InVEST模型已广泛应用于生态系统服务评估中,但在模型评估中仍存在一定的不确定性;(3)时间和空间是生态系统服务及其关系研究的重要视角,未来可以考虑将研究区不同时期生态系统服务权衡关系纳入研究,以获得更完善的结果。

5 结论

研究量化了川滇-黄土高原生态屏障带不同气候区WY、NPP、SC的空间分布格局,探索了生态系统服务权衡关系及其驱动机制。研究结果表明WY在高原气候区低于其他四个气候区,而SC高于其他区域,NPP呈现出由北到南递减的趋势。不同气候区WY、NPP、SC相互之间的权衡存在空间异质性,WY∩NPP的权衡由北向南呈现递减趋势,而WY∩SC的权衡呈现递增趋势,在中亚热带气候区最高、南温带最低。NPP∩SC权衡差异较小,在高原气候区略低于温带和亚热带。自然因素在影响生态系统服务权衡中显著高于社会因素,其中坡度、降水量、气温是其主要因子。因此,从生态系统管理的角度出发,有针对性地采取不同措施对川滇-黄土高原生态屏障带进行保护和管理,有利于提升区域的生态安全。