气候变化背景下未来中国草地生态系统服务价值时空动态格局

徐雨晴，於琍，周波涛，石英，徐影

中国气象局国家气候中心，北京 100081

气候变化背景下未来中国草地生态系统服务价值时空动态格局

徐雨晴，於琍，周波涛，石英，徐影

中国气象局国家气候中心，北京 100081

气候变化已经并将继续对中国自然生态系统和人类社会产生广泛而深远的影响，成为人类经济社会发展的风险。为了解未来中国草地生态系统服务价值的时空动态格局以及揭示气候变化的可能影响，以采用CEVS模型计算得出的NPP为基础，根据Costanza等提出的生态系统服务价值计算方法，分析了基准期（1971—2000年）及未来（2021—2050年）RCP 4.5（中低排放）和RCP 8.5（高排放）情景下中国草地生态系统服务价值时空动态变化特征。结果表明，基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下中国草地生态系统服务总价值均呈增加趋势，年平均值分别为1.93万亿、2.26万亿、2.27万亿元。其空间分布状况与水热条件的分布趋势一致，均表现出从西北向东南逐渐递增的分布格局。未来总价值除了在西藏西北部及新疆中部小范围内表现为减少外，在其他地区均呈增加趋势。增幅分布模式与中国人口分布以胡焕庸线划定的基本格局相似，表现为西北增幅小，东南增幅大；大部分地区增幅比例在30%以内，少数为30%～60%，60%以上非常稀少。中国草地生态系统服务各功能构成项对总价值的贡献率依次为：土壤形成与保护（26.9%）＞废物处理（18.1%）＞生物多样性保护（15.1%）＞气候调节（12.4%）＞气体调节=水源涵养（11.0%）＞食物生产（4.1%）＞原材料生产（0.7%）＞娱乐文化（0.6%），即物质产品产出价值仅占4.8%，非物质价值占95.2%。该研究揭示了未来30年中国草地生态系统服务价值的时空格局动态演化及其对气候变化的可能响应，在一定程度上填补中国在生态系统服务价值动态、定量预估方面的空白现状，这对于未来科学应对气候变化、合理利用草地资源、加强生态环境建设具有一定的指导意义。

草地；生态系统服务价值；评估；典型浓度路径（RCPs）；时空特征；中国

草地是中国陆地上面积最大的生态系统类型，总面积达3.9×108hm2，占世界草地面积的13%，全国国土面积的41.7%左右（农业部畜牧兽医司等，1996；陈百明，2001）。作为一种自然生态系统，草地生态系统不仅生产大量的产品，而且提供巨大的服务功能，包括提供产品、调节功能、文化功能和支持功能四大类（赵同谦等，2004）。草原生态系统在发展畜牧业、保护生物多样性、保持水土和维护生态平衡等方面有着不可替代的作用和价值。

工业革命以来，全球正经历着以气候变暖为突出标志的气候变化，这对全球和区域水资源、生态系统、粮食生产和人类健康等自然生态系统和人类社会均产生了深刻影响。同时，由于人类对生态系统的服务功能及其重要性的认识不足，长期以来过度放牧和不合理的经济活动，使得中国草地退化面积有增无减，生态系统破坏严重，生态环境日益恶化，生态系统服务价值大幅下降。科学地评估生态系服务价值，并将其纳入国民经济核算体系，对于了解气候变化和人类活动的影响，在一定程度上降低对生态系统服务功能的损害，以及合理利用、有效保护、科学管理草地资源均具有重要意义，最终有利于人类自身的可持续发展（张志强，2001）。鉴于此，生态系服务价值评估工作受到世界各国的高度重视，在过去几十年里，国内外开展了大量相关工作，取得显著成果，为开展生态系统评估奠定了基础。

早在20世纪50年代，国外许多个人和组织就开展了生态系统服务效益的价值评估和研究，并试图将其纳入国民经济核算体系（Costanza et al.，1997；Gretchen et al.，2000），其中，以美国生态学家Costanza et al.（1997，2014）的研究最具影响力。近几年，国外关于生态系统服务价值的研究更多倾向于对全球不同区域的生态系统服务文化价值评估（Kaltenborn et al.，2017）、基于土地利用（Kim，2014；Mengistie et al.，2016）及景观格局（Estoque et al.，2016）的生态系统服务价值及其变化估算，以及对全球水域生态系统服务价值的估算及调查（Reynaud et al.，2017；Chaikaew et al.，2017），对于全球生态系统服务总价值及其变化的估算也仍在持续（Costanza et al.，2014），对于其影响因子的研究也非常普遍，包括土地利用变化（Kim，2014；Mengistie et al.，2016）、城市技术变化的影响（Honey-Roses et al.，2014）等，以土地利用变化的影响研究最多。然而，其中专门针对草地生态系统的研究却并不多见。

国内对于生态系统服务的研究略晚于国外，始于1980年初，90年代末起开始逐步走向繁荣。在理解生态系统服务内涵、确定生态系统服务功能、构建多项功能指标的基础上，生态系统服务价值评估工作也陆续开展。近几年，中国相关的工作以不同地区生态系统服务价值在近几十年的时空变化及热点地区（Li et al.，2016；赵志刚等，2017）的研究居多，也有一些影响研究，包括土地利用变化（Peng et al.，2016）、土地退化（Yan et al.，2016）、生态恢复（Wang et al.，2014）、景观格局等（Zang et al.，2017）的影响。其中，以土地利用与生态系统服务价值变化的互馈研究最多，如利用土地利用数据对生态系统服务价值的评估（Fu et al.，2016）、综合利用生态系统服务价值的土地利用规划风险管理（Liang et al.，2017）。偶有生态系统服务价值时空分布及与气候、生态因子关系（年降水量、人均耕地、坡度、植被覆盖度）（Zhang et al.，2011）的研究。这些研究中，专门针对草地生态系统服务价值的研究比较有限，在全国尺度上的研究相对更少，且集中在2010年代之前。如谢高地等（2001）将中国草地生态系统划分为 18种类型，计算出中国自然草地生态系统服务价值为 1497.9亿美元。赵同谦等（2004）计算了中国草地生态系统每年的间接价值为8803.01亿元。刘起（1999）得出中国草地资源的年生态经济价值为4200亿元。此外，还有一些学者利用遥感数据来估算中国草地生态系统的生态服务价值，如王瑞杰等（2007）、姜立鹏等（2007）分别估算了中国草地生态系统生态服务价值为311.48亿美元、17050.25亿美元。近年偶见有气候变化和人类活动对中国部分地区如内蒙古锡林郭勒盟草地（Wang et al.，2016）生态系统服务价值的影响研究。这些研究工作虽然很有限，但对于加深生态系统服务价值的评估认识起到了积极的促进作用，也对人们关注生态系统的服务效益具有重要的引导意义。

气候变化已对自然生态系统和人类社会产生了不利影响，未来气候变暖将持续，将给经济社会发展带来越来越显著的影响，并成为人类经济社会发展的风险。在当今全球气候变暖、生态环境日益恶化、自然资源日趋短缺的大背景下，气候变化对生态系统服务价值的影响达到了何种程度？未来会怎样？在全国范围内的地域差异如何？诸如此类问题都还未能没有明确的答案。在气候变化背景下，动态、定量的生态系统服务价值评估，对于回答这些科学问题，并对于认识把握气候规律、科学应对气候变化，以及对未来生态系统管理对策的制定均具有重要意义。然而，目前国内外与气候变化相关研究工作，特别是对未来气候的预估研究都还相当缺乏。国外也仅限于近年对全球（Kubiszewski，2017）及部分地区（如西非(Mengistie et al.，2016)）气候、土地利用变化、管理模式的未来可能影响等有限的研究探讨。国内近十几年也只有少量的关于未来全国范围（张明军等，2004）及部分区域，如白河流域（Jia et al.，2012）森林生态系统服务价值的动态变化及其对气候变化的响应研究，对于草地的研究寥寥无几。

鉴于此，本研究从社会、经济与环境的可持续发展角度出发，以气候、生态因子等为基础，借助CEVSA模型计算得出的 NPP，依据已有的生态系统服务价值计算方法，分析了中国草地生态服务价值在基准期（1971—2000年）以及未来（2021—2050年）不同气候条件下连续 30年跨度的时空动态变化趋势，展示中国草地生态服务价值基于未来排放情景的时空特征以及相对于基准期的变化格局及幅度，揭示未来气候变化的可能影响，从而在一定程度上填补中国在生态系统服务价值动态、定量预估等方面的空白。这对未来科学应对气候变化、改善生态系统管理、加强生态环境建设均具有一定的指导意义，同时为未来的综合经济核算提供参考。此外，生态系统服务功能的发挥受限于生态系统的承载力阈值（虞依娜等，2010），本研究基于气候条件及生态参数的NPP动态模拟，进一步分析对应条件下草地生态系统服务价值，将有助于界定未来草地生态系统的承载力阈值。

1 数据与方法

1.1 数据来源及处理

CEVSA模型是一个基于生理生态过程模拟植物-土壤-大气系统能量交换和水碳氮耦合循环的生服务价值进行逐年计算，计算公式如下：物地球化学循环模型（Cao et al.，1998）。本文采用CEVSA模型，以每10天平均的气温、降水、云量、相对湿度4个气候因子，逐年大气二氧化碳浓度作为输入变量，以氮沉降、植被C/N、土壤质地等因子作为输入参数，以遥感土地利用类型为基础，结合CEVSA模型的输入植被参数划分植被类型，计算出逐年净初级生产力（NPP）。气候数据为使用区域气候模式RegCM 4.4在国家气候中心的全球模式BCC_CSM 1.1驱动下进行的水平分辨率为 50 km×50 km的模拟结果。为了消除模式数据的系统误差，本研究首先将模拟结果进行了误差订正，随后采用澳大利亚ANUSPLIN 3.1样条函数插值法内插至 0.1º×0.1º（经纬度）。首先，将 1971—2000年多年平均气候数据输入CEVSA模型进行模拟直至其达到生态系统平衡态，以消除初始输入对模型模拟的影响。然后，用 1961—2100年逐旬气候数据对NPP进行动态模拟。

RCPs是一种以未定浓度为特征的较常用气候变化情景，在IPCC第五次评估报告中被运用，相对于SRES排放情景而言，其增加了应对气候变化的各种政策对未来排放的影响。限于资料可获得性，未能找到RCP 2.6的驱动场，故本文选取中低排放（RCP 4.5）和高排放（RCP 8.5）两个典型浓度路径作为未来排放预估情景，对应的是 2100年总辐射强迫相对于1750年分别达到4.5 W∙m-2和8.5 W∙m-2。本研究中，1961—2100年的年均NPP数据中，1961—2005年为历史模拟数据，2006—2100年为RCPs预估数据。鉴于目前国内外对未来生态系统服务价值研究中预估时段一般截至 2050年（Kubiszewski et al.，2017；Heubes et al.，2012）或2040年（Jia et al.，2012），故本研究对未来的预估时段选取为 2021—2050年，选取预估研究中常用的1971—2000年作为基准期。

1.2 生态系统服务功能价值估算方法

在生态系统服务价值的估算方法中，Costanza et al.（1997）和谢高地等（2003）的研究方法近年来得到了国内学者的广泛应用。谢高地等人在Costanza等人提出的生态系统服务价值评价方法的基础上，研究提出了适合中国实际情况的9项生态系统服务功能和相应的修正算法，并在中国青藏高原地区得以应用。所以，本文以 Costanza et al.（1997）提出的“生态系统服务功能价值计算方法”（式1）和谢高地等（2003）提出的“我国平均状态下的单位面积生态系统服务功能价值单价表”中草地各生态服务功能情况（表1）等研究成果为基础，对基准期（1971—2000年）及未来（2021—2050年）RCP 4.5和RCP 8.5情景下中国草地生态系统

表1 我国草地单位面积生态系统服务价值单价Table 1 Chinese ecosystem service value per unit area of grassland ecosystem type yuan∙hm-2

式中，ESV为中国草地生态系统服务的总价值；Pj为单位面积上土地利用类型j的生态系统服务价值；Aj为研究区内土地利用类型j的面积。本文中j=1，表示土地利用类型只有草地1种，下同。由于人类活动导致的土地利用变化等对生态系统服务价值具有显著的影响（Kim，2014；Mengistie et al.，2016；Peng et al.，2016），本研究为了揭示气候变化的可能影响，尽可能消除人类活动导致土地利用类型改变的影响，因而假定草地面积在不同年份未发生变化。

表1所示为全国平均状态的生态系统服务价值的单价。该单价体系是谢高地等（2003）在Costanz et al.（1997）提出的生态系统服务价值评估体系的基础上，根据问卷调查获得的基于专家知识改进而成的。鉴于目前还未有单价体系的动态变化参数作为参考，故本文未考虑不同年份价格指数的变动。

生态系统的服务功能大小与该生态系统的生物量有密切关系，一般而言，生物量越大，生态系统的服务功能越强。因此，假定生态系统的服务功能强度与生物量呈线性关系，针对生态系统服务价值的生物量因子，按下述公式对生态系统服务价值的单价进行进一步修订（谢高地等，2003）：

式中，Pij为订正后的单位面积第j类生态系统（这里指草地生态系统）的第 i种服务功能的价值量，i=1，2，…，9，分别代表气体调节、气候调节、水源涵养、土壤形成与保护、废物处理、生物多样性保护、食物生产、原材料生产、娱乐文化共9项；B为中国草地单位面积生物量；pij为表1中第j类生态系统的第 i种服务功能的全国平均价值量。bj为第j类生态系统的生物量，推算公式为：bj=NPP/（6·85%×0.45），其推算过程如下：

目前，中国少有草地植被生物量与NPP相关关系的实测或模拟研究，更未有针对长时间序列全国尺度两者关系的报道。通过文献查阅，鉴于中国南方草地地上 NPP遥感估算值与实测值之间具有很好的相关性和一致性（孙成明等，2013），此外，生物量是泛指单位面积上所有生物有机体的干重，是净生产力所积累的干物质，NPP实际上就是植被一年的生物量，因此，文中确定草地NPP干物质重为年生物量。方精云等（2010）认为，中国草地总生物量平均为479.56～773 g∙m-2。朴世龙等（2001）利用20世纪90年代《中国草地资源数据》建立模型模拟获得中国草地单位面积的地上与地下生物量平均值分别为98.0、602.5 g∙m-2（地下和地上生物量比值为6.14）。Yang et al.（2010）通过实测计算出中国草地地上与地下生物量平均值分别为104.8、570.2 g∙m-2（地下/地上生物量为5.44）。本研究计算的生物量与这些研究结果接近。此外，马安娜等（2014）近年发现，中国草地的地上与地下生物量之间呈幂函数相关关系，地下和地下生物量之比介于0.2～16之间，而且作者通过综合多个研究数据计算得出地上与地下生物量平均值分别为127.9 g∙m-2和639.3 g∙m-2（地下和地上生物量比值为5.00），因此，本研究取地下与地上生物量的比值为5，即地上生物量占总生物量的1/6。

草地植被地上生物量等于产草量（风干重）减去风干草中的含水量，本文中风干草含水百分比取15%。全国草地地上单位面积风干草产量为 1322 kg/(hm2·a)。此外，植物生物量（干物质重，单位为g）转换为碳（g）时，通常采用转换系数0.45（方精云等，1996）。因而，本文中 NPP单位为 g∙m-2，换算成干物质量时，以0.45作为转换系数（除以0.45）。

2 中国草地生态系统服务价值时空格局

2.1 时间变化

基准期（1971—2000年）及未来（2021—2050年）RCP 4.5和RCP 8.5情景下中国草地生态系统服务总价值均呈增加趋势，基准期与 RCP4.5情景下增速相近，但均低于RCP 8.5情景下的增速（图1）。基准期、未来RCP 4.5及RCP 8.5情景下中国草地生态系统服务总价值平均值分别为1.93万亿、2.26万亿、2.27万亿元，未来RCP 4.5及RCP 8.5情景草地生态系统服务总价值分别比基准期增加3242亿、3345亿元。

图1 基准期及未来RCP4.5和RCP8.5情景下我国草地生态系统服务总价值变化趋势Fig. 1 Variation of grassland ecosystem service value from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios in China

图2 基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务价值各功能构成项贡献率Fig. 2 The contribution rates of service value for individual grassland ecosystem function from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios in ChinaSFP: soil formation and protection; WT: waste treatment; BP: biodiversity protection; CR: climate regulation; GR: gas regulation; WC: water conservation;FP: food production; RMP: raw material production; RC: recreation and culture. The same as below

中国草地生态系统各功能构成项服务价值及其贡献率（图2），在基准期及未来RCP4.5和RCP8.5情景下依次是：土壤形成与保护（5205万、6078万、6106万元；26.9%）＞废物处理（3497万、4073万、4102万元；18.1%）＞生物多样性保护（2909万、3397万、3413万元；15.1%）＞气候调节（2402万、2805万、2818万元；12.4%）＞气体调节=水源涵养（2035万、2494万、2505万元；11.0%）＞食物生产（801万、935万、939万元；4.1%）＞原材料生产（133万、156万、156万元；0.7%）＞娱乐文化（107万、125万、125万元；0.6%），即物质产品（原材料生产+食物生产）产出价值仅占4.8%，非物质价值占95.2%。从总体变化趋势来看，除了贡献率高的土壤形成与保护功能的服务价值呈微弱的增加趋势外，其他各构成项变化都不明显（图3）。

2.2 空间分布

2.2.1 总价值及其变化

在基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下，中国草地生态系统服务价值空间分布情况基本相同，与水热条件的分布趋势一致，均表现出从西北向东南逐渐递增的分布模式。其空间差异较大，最低值不到218万元，而最高值达3.07亿元（图4）。

相对于基准期，未来RCP 4.5和RCP 8.5两种情景下中国草生态系统服务总价值变化幅度均表现出相似的空间分布。总价值除了在西藏西北部及新疆中部小范围内表现为减少外，在其他地区均呈增加趋势。RCP 4.5和RCP 8.5情景下，前者的减幅小于后者，最大减幅分别达0.95亿和1.05亿元，分布范围相对集中。中国草生态系统服务价值增加幅度分布模式与中国人口分布以胡焕庸线划定的基本格局相似，表现为西北增幅小，东南增幅大。RCP 4.5和RCP 8.5情景下最大增幅分别达0.42亿和0.50亿元（图5）。

图5所示为未来RCP 4.5与RCP 8.5两种情景下（相对于基准期），中国草地生态系统服务总价值的变化比例。RCP 4.5情景下，减幅比例分布范围与图5一致，减幅比例最高达100%。增幅比例在中国绝大部分地区为 0%～30%；小部分地区为30%～60%，主要分布在新疆北部，内蒙古西部乌海、巴彦卓尔一带；60%以上增幅比例的地区非常稀少。RCP8.5情景下，减幅比例分布范围与图5一致，减幅比例最大达 100%，在西藏西北部，其分布范围比 RCP4.5情景下更分散。增幅比例在中国绝大部分地区为0%～30%；小部分地区为30%～60%，零星分布在新疆北部、内蒙古西部、甘肃、陕西西北部、云南北部等部分地区；60%以上增幅比例的地区非常稀少（图6）。

2.2.2 主要功能构成价值及其变化

图3 基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务价值各功能构成项变化趋势Fig. 3 Changing trend of grassland ecosystem service value for individual function from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios in China

图4 基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务总价值Fig. 4 Spatial distribution of the total grassland ecosystem service value from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios in China

土壤形成与保护是中国草地生态系统服务各项功能指标中的最主要构成项，其价值在全国范围的分布模式（图 7）与总价值（图 4）类似，只是在数值量级上有所差异。

图5 未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务总价值变化幅度（相对于基准期）Fig. 5 Spatial distribution of the variation amplitude for the total grassland ecosystem service value under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, relative to the baseline period, in China

图6 RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务总价值变化比例（相对于基准期）Fig. 6 Spatial distribution of the variation percentage for the total grassland ecosystem service value under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, relative to the baseline period, in China

土壤形成与保护的生态系统服务价值变化范围（图 8）与总价值（图 5）类似，只是变化幅度稍有区别。

3 讨论

图7 基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务价值主要功能构成项（土壤形成与保护）的空间分布Fig. 7 Spatial distribution of grassland ecosystem service value for soil formation and protection (SFP) from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios in China

中国草地生态系统服务价值在基准期（1971—2000年）为1.93万亿，这与相关研究结果在数据上存在一定的差异。在过去的研究中，刘起（1999）计算的中国草地资源年经济价值为4200亿元；赵同谦等（2004）计算的中国草地生态系统的间接价值为8803.01亿元；谢高地等（2001）计算中国自然草地生态系统服务价值为 1497.9亿美元；陈仲新等（2000）计算的中国草地每年的生态系统效益价值为8697.68亿元。此外，还有一些学者利用遥感技术估算了中国草地生态系统服务价值，如王瑞杰等（2007）基于MODIS数据计算中国草地生态系统服务价值为311.48亿美元；姜立鹏等（2007）对 2003年中国草地生态系统服务价值遥感估算的总价值为 17050.25亿元。研究结果的差异主要源于对本身复杂的草地生态系统服务内涵的认识不同，从而采取了不同的评估方法及指标体系。此外，过去的研究中，评估对象往往不同，有的针对生态系统的间接价值，或直接价值和间接价值的总和；有的是针对天然草地，或包括人工草地和天然草地的所有草地，这些都能直接导致评估结果的巨大差异性。因此，内涵的理解和评估对象的定位非常关键，制定客观、科学、与时俱进且能被公认、广泛接受的方法和指标标准非常必要，这也是中国草学界多年来一直面临的难题。

图8 未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下我国草地生态系统服务价值主要功能构成项（土壤形成与保护）的变化幅度（相对于基准期）Fig. 8 Spatial distribution of the variation amplitude of grassland ecosystem service value for soil formation and protection(SFP) under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, relative to the baseline period, in China

预估结果表明，未来（2021—2050年）中国草地生态系统服务价值在RCP 4.5及RCP 8.5情景下呈不同程度的增加趋势，且相对于基准期分别增加3242亿（16.8%）、3345亿元（17.3%）。这表明在未来中低排放和高排放情景下的气候变化背景下，中国草地生态系统的服务价值总体呈现出增加的趋势及变化格局。然而，本研究估算的未来RCP 4.5与RCP 8.5两种情景下中国草地生态系统服务总价值以及相对于基准期的增加值，相差甚微，表明中低排放和高排放情景几乎对草地生态系统服务价值没有大的影响。究其原因，本研究中生态系统服务价值的大小主要取决于NPP，施红霞等（2015）研究表明，21世纪北半球中高纬度NPP变化与气温、降水息息相关。在RCP 4.5与RCP 8.5情景设置下，预估的气温和降水都呈现出自 2006年起逐渐递增的趋势，这种渐变趋势在近期（21世纪中叶以前）差别并不大，因而成为这种相差甚微的主要原因。

过去大多数研究都估算了研究区生态服务价值的总量，没有考虑研究区内生态系统的空间分布差异。本研究则清晰地展现了中国草地态系统服务价值的空间分布格局：从西北向东南逐渐递增，空间差异很大。同时展现出了未来相对于基准期的变化格局：西北增幅小，东南增幅大，与以胡焕庸线划定的基本格局相似。究其原因，这可能与水热条件、土壤以及草地类型等的分布息息相关。

过去有研究（韩神等，2005）表明，如果生态系统提供的服务价值不随时间的推移而减小，则表明该生态系统处于较理想状态。因而，从本研究结果来看，中国草地生态系统在 21世纪中叶以前总体相对稳定，处于一种理想状态。但在中国少数地区，即西藏西北部及新疆中部小范围内（阿里的西北部以及古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠周边地区），草地生态系统服务总价值下降，存在变得更加稀有的风险。究其原因，该地区气候恶劣，在未来气候暖干化趋势下，沙漠周边的草地生态系统将来会受到更大的压力，生态系统服务功能的发挥将超出其承载力阈值，致使草地退化甚至沙漠化。因而，应该加强对该脆弱区域的保护和建设，增强其稳定性。

从草地生态系统服务价值的各功能构成项来看，其贡献率比重均衡，基本都在11%～27%之间。相对而言，土壤形成与保护贡献率最高（26.9%），说明中国草地生态系统不容易遭到破坏，且较易恢复，这很可能正是中国草地生态系统在未来 30年总体相对稳定、处于一种理想状态的直接原因。然而，食物生产和原材料生产的贡献率很低（共4.8%），表明中国草地供给服务能力有限，并不利于畜牧业以及相关产业的发展。本研究结果进一步印证了前人（赵同谦等，2004；鲁春霞等，2004）的结论，即中国草地的价值不仅表现在为人类提供原材料、食物等直接的经济价值，更为重要的是所提供的潜在生态价值远高于其本身的实物价值，即非物质价值比物质产品产出价值更高。因此，在对草地资源开发利用过程中，不能只注重眼前物质产品利益，而更应该注重它为人类生态环境所创造的非物质价值，要优先考虑长久效益，这对经济、社会和生态效益的可持续发展具有重要意义。同时，鉴于草地生态系统巨大的服务价值，很有必要将生态系统服务价值的研究或评估工作纳入社会经济以及环境保护的决策体系中。如果仅以经济指标作为决策依据，很容易引起决策的失误，并对生态环境造成破坏，降低生态效益。

值得注意的是，本研究中生态系统服务价值各功能构成项贡献率大小的确定，主要溯源于评估方法的选择。本研究的贡献率是依据单价体系计算而得，是通过参考谢高地等（2003）在Costanz et al.（1997）提出的生态系统服务价值评估体系的基础上，根据问卷调查获得的基于专家知识改进而成。这种确定方法可能仍然具有一定的局限性和不完善性。主要表现为谢高地等的调查对象大都是从事生态学研究的专家学者，他们对生态服务的效用有足够深刻的理解，而且都生活于北京等生态环境问题特别突出的特大城市，给出的部分服务功能（包括土壤形成与保护等）单价很可能偏高（谢高地等，2008），因而物质产品产出功能单价相对偏低。而且，鉴于目前还未有单价体系的动态变化参数作为参考，本文也未考虑不同年份价格指数的变动，因而贡献率也不随年份而变化。

生态系统服务价值评估结果很大程度上依赖于不同方法的选择。目前，生态系统服务价值评估理论和方法虽然有了一定的发展，但仍然不尽完善，不同方法均存在一定的不足和局限性。由于资料的限制，本研究呈现的生态系统服务价值是全国的平均状况，并未将草地进行类型划分，因而未能体现出不同空间位置、不同草地类型的生态系统服务价值的差异性，忽略了生态系统内部的空间异质性及其内在驱动机制的分析。此外，单位面积生态系统服务价值不仅取决于生物量，而且很可能受不同空间位置的其他条件如地理状况、生态特点等以及社会经济条件的动态影响。这些不足将在今后相关的研究特别是对小尺度区域的相关研究工作中进一步完善。

然而，鉴于目前国内外与气候变化有关的生态系统服务价值评估方面的工作，特别是对未来的预估研究都还相当缺乏。本文的研究虽然也有很多不足之处，但也能展示中国草地生态服务价值基于未来排放情景的时空特征以及相对于基准期的变化格局及幅度，揭示出未来气候变化的可能影响，从而在一定程度上填补了中国在生态系统服务价值动态、定量预估方面的空白。

4 结论

（1）基准期（1971—2000年）及未来（2021—2050年）RCP 4.5和RCP 8.5情景下，中国草地生态系统服务总价值均呈增加趋势，年平均值分别为1.93万亿、2.26万亿、2.27万亿元，RCP 4.5及RCP 8.5情景比基准期分别增加3242亿、3345亿元。

（2）在基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下，中国草地生态系统服务价值空间分布情况基本相同，均表现出从西北向东南逐渐递增的分布格局，与水热条件的分布格局一致。其空间差异较大，最低值不到218万元，而最高值达3.07亿元。相对于基准期，未来RCP 4.5和RCP 8.5两情景下中国草生态系统服务总价值变化幅度均表现出相似的空间分布格局。除了在西藏西北部及新疆中部小范围内总价值表现为减少外，在其他地区均呈增加趋势。RCP 4.5和RCP 8.5情景下最大减幅分别达0.95亿和1.05亿元，达100%。增加幅度分布格局与中国人口分布以胡焕庸线划定的基本格局相似，表现为西北增幅小，东南增幅大，RCP 4.5和RCP 8.5情景下最大增幅分别达0.42亿和0.50亿元。增幅比例在中国绝大部分地区为 0%～30%；小部分地区为30%～60%；60%以上增幅比例的地区非常稀少。

（3）中国草地生态系统各功能构成项服务价值及其贡献率在基准期及未来RCP 4.5和RCP 8.5情景下依次是：土壤形成与保护（5205万、6078万、6106万元；26.9%）＞废物处理（3497万、4073万、4102万元；18.1%）＞生物多样性保护（2909万、3397万、3413万元；15.1%）＞气候调节（2402万、2805万、2818万元；12.4%）＞气体调节=水源涵养（2035万、2494万、2505万元；11.0%）＞食物生产（801万、935万、939万元；4.1%）＞原材料生产（133万、156万、156万元；0.7%）＞娱乐文化（107万、125万、125万元；0.6%），即物质产品（原材料生产+食物生产）产出价值仅占4.8%，非物质价值占95.2%。

（4）土壤形成与保护是中国草地生态系统服务最主要的功能构成项，其价值及其变化比例在全国范围的分布模式与总价值类似，但变化幅度稍有区别。

本研究表明，中国草地生态系统服务为人类创造了巨大的生态效益，特别是非物质产品利益，且随着气候变暖这种效益将不断增加。这将有利于人类自身的可持续发展，因而未来我们要继续重视对草地生态系统的保护和建设，尤其要高度关注西藏西北部及新疆中部，即阿草原及古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠周边草地，这些地区生态环境脆弱、稳定性差，在未来气候变化背景下，生态系统服务功能的发挥将超出其生态系统承载力阈值，导致生态系统服务总价值下降。

CAO M K, WOODWARD F I. 1998. Dynamic responses of terrestrial ecosystem carbon cycling to global climate change [J]. Nature, 393:249-252.

CHAIKAEW P, HODGES A W, GRUNWALD S. 2017. Estimating the value of ecosystem services in a mixed-use watershed: A choice experiment approach [J]. Ecosystem Services, 23: 228-237.

COSTANZA R, dʼARGE R, GROOT R, et al. 1997. The value of the worldʼs ecosystem services and natural capital [J]. Nature, 387:253-260.

COSTANZA R, de GROOT R, SUTTON P, et al. 2014. Changes in the global value of ecosystem services [J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions, 26: 152-158.

ESTOQUE R C, MURAYAMA Y. 2016. Quantifying landscape pattern and ecosystem service value changes in four rapidly urbanizing hill stations of Southeast Asia [J]. Landscape Ecology, 31(7): 1481-1507.

FU B L, LI Y, WANG YQ, et al. 2016. Evaluation of ecosystem service value of riparian zone using land use data from 1986 to 2012 [J].Ecological Indicators, 69: 873-881.

GRETCHEN C, DAILY T, SODERQVIST D, et al. 2000. The value of nature and nature of value [J]. Science, 289(5478): 395-396.

HEUBES J, HEUBACH K, SCHMIDT M, et al. 2012. Impact of future climate and land use change on non-timber forest product provision in Benin, West Africa: Linking niche-based modeling with ecosystem service values [J]. Economic Botany, 66(4): 383-397.

HONEY-ROSES J, SCHNEIDER D W, BROZOVIC N. 2014. Changing ecosystem service values following technological change [J].Environmental Management. 53(6): 1146-1157.

JIA G D, YU X X, SONG S M, et al. 2012. Dynamic analysis of forest land change over and forest ecosystem services value in North China: A case study in Chaobai River Basin [J]. Vegetos, (2): 37-43.

KALTENBORN B P, LINNELL J D C, BAGGETHUN, E G, et al. 2017.Ecosystem services and cultural values as building blocks for 'the good life': A case study in the community of Rost, Lofoten Islands, Norway[J]. Ecological Economics, 140: 166-176.

KIM J E. 2014. The Value of ecosystem services based on land use in Shinangun, Jeonnam, Korea [J]. Korean Journal of Ecology and Environment, 47(3): 202-213.

KUBISZEWSKI I, COSTANZA R, ANDERSON S, et al.2017[2017-08-18]. The future value of ecosystem services: Global scenarios and national implications [EB/OL]. Ecosystem Services,http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212041617300827.

LI G D, FANG C L, WANG, S J. 2016. Exploring spatiotemporal changes in ecosystem-service values and hotspots in China [J]. Science of the Total Environment, 545-546: 609-620.

LIANG J, ZHONG M Z, ZENG G M, et al. 2017. Risk management for optimal land use planning integrating ecosystem services values: A case study in Changsha, Middle China [J]. Science of the Total Environment, 579: 1675-1682.

MENGISTIE K, THOMAS S, DEMEL T, et al. 2016. Changes of ecosystem service values in response to land use/land cover dynamics in Munessa-Shashemene landscape of the Ethiopian highlands [J].Science of the Total Environment, 547: 137-147.

PENG W F, ZHOU J M, FAN S Y, et al. 2016. Effects of the land use change on ecosystem service value in Chengdu, western China from 1978 to 2010 [J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing,44(2): 197-206.

REYNAUD A, LANZANOVA D. 2017. A global meta-analysis of the value of ecosystem services provided by lakes [J]. Ecological Economics,137: 184-194.

WANG H, ZHOU S L, LI X B. et al. 2016. The influence of climate change and human activities on ecosystem service value [J]. Ecological Engineering, 87: 224-239.

WANG Y, GAO J X, WANG J S, et al. 2014. Value assessment of ecosystem services in nature reserves in Ningxia, China: A response to ecological restoration [J]. PLOS ONE, 9 (2): 1-10.

YAN F Q, ZHANG S W, LIU X T, et al. 2016. The effects of spatiotemporal changes in land degradation on ecosystem services values in Sanjiang Plain, China [J]. Remote Sensing, DOI: 10.3390/rs8110917.

YANG Y H, FANG J Y, MA W H, et al. 2010. Large-scale pattern of biomass partitioning across Chinaʼs grasslands[J]. Global Ecology and Biogeography, 19 (2): 268-277.

ZANG Z, ZOU X Q, ZUO P, et al. 2017. Impact of landscape patterns on ecological vulnerability and ecosystem service values: An empirical analysis of Yancheng Nature Reserve in China [J]. Ecological Indicators, 72: 142-152.

ZHANG M Y, ZHANG C H, WANG K L, et al. 2011. Spatiotemporal variation of karst ecosystem service values and its correlation with environmental factors in northwest Guangxi, China [J]. Environmental Management, 48(5): 933-944.

陈百明. 2001. 中国农业资源综合生产能力与人口承载能力[M]. 北京:气象出版社.

陈仲新, 张新时. 2000. 中国生态系统效益的价值[J]. 科学通报, 45(1):17-22.

方精云, 刘国华, 徐嵩龄. 1996. 中国陆地生态系统的碳库. 见: 王庚辰,温玉璞主编. 温室气体浓度和排放监测及相关过程[M]. 北京: 中国环境科学出版社: 109-128.

方精云, 杨元合, 马文红, 等. 2010. 中国草地生态系统碳库及其变化[J]. 中国科学: 生命科学, 40(7): 566-576.

韩神, 孙辉, 唐亚. 2005. 生态系统服务价值及其评估方法研究进展[J].四川环境, 24(1): 20-26.

姜立鹏, 覃志豪, 谢雯. 2007. 中国草地生态系统服务功能价值遥感估算研究[J]. 自然资源学报, 22(2): 161-169.

刘起. 1999. 中国草地资源生态经济价值的探讨[J]. 四川草原, (4): 1-4.

鲁春霞, 谢高地, 肖玉, 等. 2004. 青藏高原生态系统服务功能的价值评估[J]. 生态学报, 24(12): 2749-2755.

马安娜, 于贵瑞, 何念鹏, 等. 2014. 中国草地植被地上和地下生物量的关系分析[J]. 第四纪研究, 34(4): 769-776.

朴世龙, 方精云. 2001. 最近18年来中国植被覆盖的动态变化[J]. 第四纪研究, 21(4): 94-302.

施红霞, 王澄海. 2015. 21世纪北半球中高纬度净初级生产力 (NPP) 变化及其与气候因子之间的关系[J]. 冰川冻土, 37(2): 327-335.

孙成明, 刘涛, 田婷, 等. 2013. 基于MODIS的南方草地NPP遥感估算与应用[J]. 草业学报, 22(5): 11-17.

王瑞杰, 覃志豪. 2007. 基于MODIS数据的中国草地生态体系价值估算研究[J]. 中国草地学报, 9(1): 50-53.

谢高地, 鲁春霞, 冷允法, 等. 2003. 青藏高原生态资产的价值评估[J].自然资源学报, 18(2): 189-196.

谢高地, 张钇锂, 鲁春霞, 等. 2001. 中国自然草地生态系统服务价值[J]. 自然资源学报, 16(1): 47-53.

谢高地, 甄霖, 鲁春霞, 等. 2008. 一个基于专家知识的生态系统服务价值化方法[J]. 自然资源学报, 23(5): 911-913.

虞依娜, 彭少麟. 2010. 生态系统服务价值评估的研究进展[J]. 生态环境学报, 19(9): 2246-2252.

张明军, 周立华. 2004. 气候变化对中国森林生态系统服务价值的影响[J]. 干旱区资源与环境, 18(2): 40-43.

张志强. 2001. 黑河流域生体系统服务的价值[J]. 冰川冻土, 23(4):360-366.

赵同谦, 欧阳志云, 贾良清. 2004. 中国草地生态系统服务功能间接价值评价[J]. 生态学报, 24(6): 1101-1110.

赵同谦, 欧阳志云. 2004. 草地生态系统服务功能分析及其评价指标体系[J]. 生态学杂志, 23(6): 155-160.

赵志刚, 余德, 韩成云, 等. 2017. 2008-2016年鄱阳湖生态经济区生态系统服务价值的时空变化研究[J]. 长江流域资源与环境, 26(2):198-208.

中华人民共和国农业部畜牧兽医司, 全国畜牧兽医总站. 1996. 中国草地资源[M]. 北京: 中国科学技术出版社.

Temporal-Spatial Dynamic Pattern of Grassland Ecosystem Service Value under the Background of Climate Change in the Future in China

XU Yuqing, YU Li, ZHOU Botao, SHI Ying, XU Ying
National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China

Climate change is already and will continue to impact on our natural ecosystems and human society extensively and profoundly, and therefore will be the risk of human economic and social development.Temporal and spatial dynamic characteristicsof grassland ecosystem service value from 1971 to 2000 as a baseline period and from 2021 to 2050 under RCP 4.5(middle and low emissions) and RCP 8.5(high emission) scenarios in China were analyzed, in order to understand spatio-temporal dynamic pattern and reveal the impact of climate change in the future. The calculation methods put forward by Costanza, etc. and the NPP data calculated by using the CEVSA ecological processes model were used. The results showed that the total grassland ecosystem service values showed an increasing trend, with the annual mean of 1.93×1012, 2.26×1012and 2.27×1012yuan, respectively for baseline period and for future (under RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios). Total value displayed a space pattern of gradualincreasing from northwest to southeast, which was consistent with the distribution pattern of hydrothermal conditions. The values decreased in relatively little areas i.e., in the west and north of Tibet and the middle of Xinjiang, but increased in other regions in the future,relative to the baseline period. A patter of greater increase amplitude in the southeast and smallerones in the northwest was observed,which was similar to the Hu Huanyong line population distribution pattern in China. The increase percentage was within 30% in most of areas, was in the range of 30%～60% in a few regions, and was more than 60% in very few regions. The contribution rates of ecosystem service value for individual function were in an order of soil formation and protection (26.9%)＞waste treatment(18.1%)＞biodiversity protection (15.1%)＞climate regulation (12.4%)＞gas regulation=water conservation (11.0%)＞food production(4.1%)＞raw material production (0.7%)＞recreation and culture (0.6%). Therefore, material products accounted for only 4.8% of the values, and intangible value accounted for 95.2%. This study revealed a dynamic evolution pattern of grassland ecosystem service values in the future and its corresponding response to climate change in China. It has some guiding significance for adapting to climate change, utilizing forest resources rationally, and strengthening ecological environment construction. To a certain extent, it fills the blank of the dynamic and quantitative prediction of ecosystem service value in China at present.

grassland; ecosystem service value; evaluation; RCPs; temporal and spatial characteristics; China

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.10.002

S812.29; X171.1; X16

A

1674-5906（2017）10-1649-10

徐雨晴, 於琍, 周波涛, 石英, 徐影. 2017. 气候变化背景下未来中国草地生态系统服务价值时空动态格局[J]. 生态环境学报, 26(10): 1649-1658.

XU Yuqing, YU Li, ZHOU Botao, SHI Ying, XU Ying. 2017. Temporal-spatial dynamic pattern of grassland ecosystem service value under the background of climate change in the future in China [J]. Ecology and Environmental Sciences, 26(10): 1649-1658.

中国气象局气候变化专项（CCSF201731）

徐雨晴（1977年生），女，高级工程师，博士，研究方向为气候变化、生态过程研究。E-mail: xuyq@cma.gov.cn*通信作者：於琍（1976年生），女，高级工程师，博士，研究方向为气候变化。E-mail: yuli@cma.gov.cn

2017-05-12