肖 骁, 李京忠, 杨新军, 张子龙, 薛 冰
1 中国科学院沈阳应用生态研究所, 沈阳 110016 2 辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室, 沈阳 110016 3 中国科学院大学, 北京 100049 4 许昌学院城市与环境学院,许昌 461000 5 西北大学城市与环境学院,西安 710127 6 兰州大学资源环境学院,兰州 730000
黄河流域是华夏文明的发源地,也是我国重要的生态屏障。2019年9月,习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上发表讲话,强调黄河流域生态保护和高质量发展[1]。黄河中上游地区作为黄河流域的重要组成部分,约占黄河流域面积的97%,生态功能地位突出,中上游流域生态环境质量直接决定了下游地区的环境状况[2—3]。在多年持续治理下,黄河中上游的水土流失、河流泥沙淤积、洪水灾害等局面得到有效改善,但由于生态脆弱性及不稳定性使得中上游流域生态系统保护与治理依然重要[4—5]。林草生态系统作为陆地生态系统重要组成部分,是全球大气、水及土壤等生态要素的连结纽带[6],对流域生态系统起到涵养水源、保持水土及维持生物多样性等重要调节作用,是流域实现经济-社会-环境可持续发展的关键生态基础[7—9]。测算黄河中上游林草地生态调节服务功能价值,对于明确流域生态服务功能的本底价值、制定生态治理及调控对策,进而处理好流域经济发展与生态保护之间的关系具有重要意义[10—12]。
生态系统服务功能的研究起步于Daily对自然生态系统为人类提供的各种服务及价值的阐述[13]。Costanza等提出了对生态服务价值进行评估的原理及方法,并将全球生态系统分为16类,并以气体调节、水调节等指标开展生态系统价值测算[14]。相继有学者对不同生态系统服务价值进行了探讨,例如评估草地在维持大气环境、保持土壤以及和基因遗传等方面的服务功能[15];阐述森林在生物多样性维护、流域保护、固碳以及游憩方面的价值[16—17];估算生态系统维持生物多样性、气体调节等服务功能总价值[9,18—19]。联合国千年生态系统评估组开展了“生态系统与人类福祉”研究[20],定量评估生态系统服务功能价值,为推动生态系统的保护和可持续利用奠定科学基础。当前,生态系统服务功能价值评估技术及方法成为了该领域重要交叉前沿课题[21—23],例如利用当量因子法[24]、功能价值法[25]等估算生态系统生态服务价值。但传统方法多是基于统计或调查数据的静态估算,难以掌握服务价值在区域内的空间格局及微观变化规律[26—27]。而考虑到不同区域生态系统的多样性和环境条件的多样性,生态系统服务强度存在着空间差异性,因此微观尺度的生态服务价值空间异质性是重要的科学问题。基于遥感技术的生态系统服务功能价值评估近年来得到了普遍关注[28]。目前主要有两种主要的评估方法:一是利用遥感数据计算生态系统面积并根据面积计算结果构建当量因子法模型[29—31],二是整合遥感数据和生态学参数数据,借助生理生态模型进行价值量计算[32—34]。以上研究克服了传统静态评估技术对服务功能价值量空间异质性认识不足的问题,提升了评估结果的精度和可靠性。
作为我国重要生态屏障和经济地带的黄河流域,目前仍然存在系列生态环境问题,制约着流域经济社会的可持续发展[35]。其中黄河上游草场植被退化,降低了水源涵养能力;中上游地区土地沙化和水土流失严重,易造成洪涝灾害。林草生态系统具有的水源涵养、水土保持等功能,对于流域生态环境保护与治理意义重大[36]。开展林草生态系统调节服务功能价值的精细化评估,根据价值量的空间分布特征,制定环境功能区划、生态恢复和生态补偿等政策,有利于生态系统优化配置,促进生态服务功能的正常发挥和生态产品价值实现,推进流域生态环境系统治理并促进全流域高质量发展[37]。然而目前林草生态系统服务价值评价在指标体系建立和评估参数选取等方面仍然具有一定主观性,大区域尺度的遥感影像解译和模型构建相对困难[38],因此如何提高小区域评估参数体系的科学性同时提高大区域评估结果的精细度是目前面临的重要挑战。因此本文以黄河中上游流域为研究区域,基于多源空间数据以及遥感与空间统计分析技术,集成联合国千年生态系统评估框架、《森林生态系统服务功能评估规范》(以下简称《规范》)[39]以及国内外林草生态服务功能价值评估的方法体系和基础参数数据,尝试构建像元尺度的林草生态调节服务功能价值评估体系,明确黄河中上游流域生态服务功能价值组成及空间格局,以期为黄河流域生态保护与治理提供科学依据。
黄河中上游地区西起黄河源头的约古宗列曲,东至华北平原西部边界,南至秦岭北麓,北至阴山。从西到东主要横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原3个地貌区,涉及青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西和河南8个省域,包括60个地级市域。地理坐标为东径95°42′—113°35′,北纬32°12′—41°50′,面积约77.2万km2[40]。其中,上游为青海河源至内蒙古托克托县的河口镇,流域面积42.8万km2,属高寒地区;中游自河口镇至河南郑州桃花峪,流域面积34.4万km2,地处黄土高原区。黄河中上游流域属于干旱和半干旱气候,并受到降水集中、毁林开荒、城市建设等因素的影响,是我国典型生态环境脆弱区,区域开发与生态保护关系复杂,人地矛盾突出,生态保护与高质量发展需求迫切。
(1)黄河流域边界数据:黄河流域边界数据来源于国家地球系统科学数据中心,数据生产过程是在中国1∶25万一级、二级流域分级基础上,结合相应数字高程信息进行提取。根据黄河中上游起讫地点[41]提取黄河中上游边界。
(2)土地利用数据:2015年土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据云平台(http://www.resdc.cn)中国土地利用现状遥感监测数据库,以Landsat卫星影像为数据源,空间分辨率重采样至1km×1km[41],投影坐标系统为阿尔伯斯等积圆锥投影。通过提取有林地(郁闭度>30%的天然林和人工林)、灌木林(指郁闭度>40%且高度<2m矮林地和灌丛林地)、疏林地(林木郁闭度为10%—30%的林地)开展森林生态服务价值评估;将高覆盖度草地(覆盖度>50%的天然草地)、中覆盖度草地(覆盖度在20%—50%的天然草地和改良草地)和低覆盖度草地(覆盖度在5%—20%的天然草地)统称为“草地”类型,进行草地生态系统价值评估;最终得到2015年黄河中上游林地面积104545km2,草地面积375753km2(表1)。
(3)遥感产品数据:归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index, NDVI)、数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)数据来源于中国科学院资源环境数据云平台,NDVI是基于连续时间序列的SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据,采用最大值合成法生成,以上数据经过拼接、裁剪、重采样操作得到1km×1km分辨率的NDVI和DEM数据。
表1 2015年黄河中上游流域林草地面积/km2
(4)气象数据及其他:从中国气象数据网(http://data.cma.cn/)获取研究区2015年黄河中上游流域内72个气象站点及流域周边地区51个气象站点的平均降水量、平均气温、平均水汽压、平均相对湿度、月日照百分率的实测数据,对以上气象数据进行普通克里金插值并裁切,得到1km×1km 分辨率气象栅格数据。其他基础统计数据来源于流域内部分地区水资源公报、统计年鉴等资料[42—46],或已有研究文献中的历史记录数据以及实地采样观测数据[47—57]。
结合黄河中上游流域生态系统特点及森林生态系统服务功能评估规范,利用市场价格法、影子价值法、机会成本法等评估方法[48],开展中上游流域的林草生态系统调节服务功能价值核算。森林生态系统服务功能参考《规范》[39],选取涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境、生物多样性保护6项服务功能建立评估体系(表2)。
草地生态系统服务功能参考千年生态系统评估框架与既有研究[49],选取涵养水源、土壤保持、固碳释氧、营养物质保持、环境净化5项进行评估。各项价值量计算公式为公式(1)—公式(20),常数类参数引自《森林生态系统服务功能评估规范》以及相关文献,非常数类参数来源于土地利用数据、遥感产品数据以及政府统计数据。对于无法从已有数据直接取值的参数(如土壤侵蚀模数、NPP数据等)利用遥感影像、气象监测数据等建模反演以1km×1km像素格网作为最小评估单元进行价值量核算。受限于数据、评估方法等因素,生物多样性保护价值仅考虑森林生态系统,未对森林防护功能以及草地废弃物降解功能进行价值核算。
2.2.1净初级生产力计算
森林和草地生态系统植被净初级生产力(NPP)基于2015年植被指数与气象监测数据,借鉴姜立鹏等构建的光能利用率模型[32]计算得到,计算公式如下:
NPP=(FPAR×PAR)×(ε*×σT×σE)
(21)
(22)
PAR=0.47Q
(23)
Q=Q0(a+bS)
(24)
Q0=0.0418675(c0+c1φ+c2H+c3e)
(25)
表2 林草生态系统服务功能价值量评估公式及参数说明
(26)
(27)
式中,NPP为净初级生产力,FPAR表示草所吸收的光合有效辐射比例,PAR为到达地表的光合有效辐射,ε*是植物的最大光能利用率,根据Running等[52]对植被的模拟结果对草地的模拟结果,草地最大光能利用率取值0.608g/MJ,森林取值1.106g/MJ;σT为温度对植物生长的影响系数,σE为大气水分含量对植物生长的影响系数;FPAR根据比值植被指数(VI)计算,FPARmax=0.950,FPARmin=0.001[32],VImax和VImin分别表示植被最大和最小比值植被指数,VI由NDVI计算得到;PAR是指绿色植物吸收的太阳辐射中使叶绿素分子呈激发状态的那部分光谱能量,Q为太阳总辐射,a和b是常数(取a=0.248,b=0.752);S为日照百分率,由月日照百分率数据插值得到;Q0为最大晴天总辐射量,由地理纬度φ、海拔高度H及地面水汽压e估算得到,c0、c1、c2、c3为常数,取值参见文献[53];σT由地表温度TS按式(26)计算得到;σE由地表温度按式(27)计算得到,Td为近地层露点温度。
2.2.2土壤侵蚀模数计算
土壤侵蚀模数是计算林草生态系统保育土壤价值中的重要参数,潜在土壤侵蚀模数是指在没有植被覆盖条件下(裸地)的土壤侵蚀量,现实土壤侵蚀模数是现实的植被覆盖条件下的土壤侵蚀量。计算公式如下[55]。
A=R×K×L×S×C×P
(28)
R=0.043p1.61
(29)
(30)
(31)
式中,A为年土壤侵蚀模数;R为降雨侵蚀因子,并通过伍育鹏等[56]的研究方法,由公式(29)计算,其中p为年降雨量(mm),年降雨量数据由气象监测展点数据空间插值得到;K为土壤可蚀性因子,采用童李霞[49]的取值0.2519;L、S为坡长因子、坡度因子,根据魏兰香等[57]的研究方法,由利用DEM、坡度数据根据公式(30)、(31)计算,式中S为坡度因子值(无量纲);L为坡长因子值(无量纲);θ为坡度值(°);λ为水平坡长值(m);m 为坡长指数(无量纲);C为植被覆盖因子,由植被覆盖度计算得到,植被覆盖度参考肖骁等[58]计算方法;P为水土保持措施因子,取值为1[49]。
2015年黄河中上游流域林草生态系统调节服务功能总价值为18997.69亿元,单位面积林草生态系统产生的生态服务功能价值量为395.54万元/km2。既有研究结果显示,黄河中上游流域GDP总量为6.95万亿元[59],林草生态系统价值量相当于GDP的27.33%。森林生态系统提供的涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境、生物多样性保护六项服务功能价值为11833.11亿元,单位林地面积价值量为1131.87万元/km2。草地生态系统提供的涵养水源、土壤保持、固碳释氧、营养物质保持、环境净化、废弃物降解等五项服务功能价值为7164.58亿元(表3),单位草地面积价值量为190.67万元/km2。森林生态系统价值量最大的是保育土壤功能(6756.10亿元),最小的是积累营养物质功能(273.35亿元),标准差是2208.65亿元;草地生态系统价值量最大的是固碳释氧功能(4170.42亿元),最小的是环境净化功能(30.10亿元),标准差是1690.58亿元。森林和草地均在保育土壤方面具有较高价值,森林在生物多样性保护、净化大气环境等方面具有优势,草地在固碳释氧、营养物质保持方面具有优势。
表3 2015年黄河中上游林草生态系统各项服务功能价值与组成
图1 2015年黄河中上游流域林草生态系统服务功能总价值空间分布Fig.1 Spatial distribution of total value of forest and grassland ecosystem services in the upper and middle reaches of the Yellow River in 2015
从价值区间上看,每平方千米林草生态系统生态服务总价值介于75.74万元到1417.66万元之间(图1),表明具有较强的空间差异;青海东部、甘肃南部、陕西中部、山西西部以及河南西部的单位面积林草价值量较高,一般在760万元/km2以上,主要为祁连山、阿尼玛卿山、吕梁山以及秦岭山地。内蒙古南部、宁夏大部、甘肃中部以及黄河源部分地区为价值量低值区,大多数在350万元/km2以下。从行政单元上看,(1)省域尺度上林草生态系统服务功能价值总量排名依次是青海、山西、甘肃、陕西、内蒙、河南、四川。各省每平方千米林草生态价值量变化规律为河南(917.72万元)>山西(700.90万元)>陕西(500.46万元)>四川(446.93万元)>甘肃(384.90万元)>青海(355.84万元)>宁夏(193.96万元)>内蒙古自治区(188.13万元);(2)市级尺度上,林草生态价值最大值在青海省果洛藏族自治州(1519.21亿元)、最小值在河南省平顶山市(1225万元),中位数在甘肃省兰州市(189.96亿元)。每平方千米价值量最大值为河南省南阳市(1295.98万元)、最小值为内蒙古自治区乌海市(114.96万元),中位数所在城市为内蒙古自治区乌兰察布市(480.52万元)。
森林生态系统服务功能价值集中在青海东部、甘肃西南部、陕西中部,这些地区也是黄河中上游流域有林地的主要聚集区(图2)。有林地的价值量最高,达到1281.59万元/km2;疏林地和灌木林的价值量均值分别为1167.56万元/km2和1078.27万元/km2。森林生态系统调节服务价值量的高低主要取决于有林地土壤侵蚀模数、土壤容重、净生产力以及年物种损失机会成本等评估参数。利用分区统计方法计算不同森林类型的土壤侵蚀模数的结果表明:有林地土壤侵蚀模数最低,且土壤容重等其他生态参数最高,其所提供的生态功能价值最高。研究区灌木林面积最大,生态价值总量居于首位,为5155.23亿元,有林地和疏林地的价值贡献分别为4706.78亿元和1921.81亿元。
图2 2015年黄河中上游流域森林生态系统服务功能总价值空间分布图Fig.2 Spatial distribution of total value of forest ecosystem services in the upper and middle reaches of the Yellow River in 2015
草地生态系统服务功能价值集中在黄河上游的青海东部、四川北部、甘肃西部以及黄河中游的陕西西部,涉及祁连山区、阿尼玛卿山、黄土高原部分地区(图3)。根据每种草地提供的生态系统服务功能价值均值和总量可知,高覆盖度草地的价值均值最高(264.79万元/km2),中覆盖度草地和低覆盖度草地价值均值分别为185.15万元/km2及151.88万元/km2。草地生态系统服务功能价值量与草地净生产力、草地土壤侵蚀模数以及所在地区降雨量密切相关,高覆盖度草地比中低覆盖度草地具有更高的净生产力和最低的土壤侵蚀量。中覆盖度草地的面积最大,价值量占比为44.44%,高、低覆盖度草地价值占比为29.38%和26.18%。
图3 2015年黄河中上游流域草地生态系统服务功能总价值空间分布图Fig.3 Spatial distribution of total value of grassland ecosystem services in the upper and middle reaches of the Yellow River in 2015
将林草生态系统服务价值按不同服务功能进行统计,并以栅格像元为最小单位进行空间可视化表达(图4)。综合发现,森林生态系统的各项服务功能价值分布上具有差异化特征。其中,保育土壤、净化大气环境的单位面积价值分布有“东部高于西部、南部高于北部”的明显趋势,这与不同林地类型的分布密切相关。有林地单位面积保育土壤价值和净化大气环境价值分别为711.47万元/km2、169.52万元/km2,均高于灌木林(641.01万元/km2、167.62万元/km2)和疏林地(641.92万元/km2、168.38万元/km2),东南部的太岳山、吕梁山西部、秦岭北麓地区地处半湿润气候区,林地分布广泛且林分以天然林和人工林为主。反观西部的黄土高原甘肃段、青海阿尼玛卿山麓等地区以及西北部的祁连山脉,有林地面积和聚集度均不及东南部,因此东部林地比西部林地产生较高的保育土壤和净化大气环境价值;而涵养水源、固碳释氧、积累营养物质单位面积价值的高值区呈现东、西两翼的分布态势,即“青海-甘肃”与“陕西-山西”两个高值区,这是气候、海拔以及地理纬度等因素综合作用的结果。
草地生态系统涵养水源、土壤保持功能价值量均呈现“南高北低”的空间格局,高值区分布在四川邛崃山北麓、甘肃陕西南部的秦岭北麓,涵养水源价值达到6万元/km2以上,土壤保持价值达到了70万元/km2以上(图5)。涵养水源价值自南向北梯式递减,这与降雨量的空间态势相吻合。而土壤保持价值量自南向北则是骤减,除在甘肃南部、陕西南部存在东西连片窄条状的过度带外,北部的鄂尔多斯高原、黄土高原、河套平原、宁夏平原等大部分地区草地土壤保持价值低于10万元/km2,这些地区由于深居内陆,气候干旱,草地覆盖度较低,致使土壤侵蚀量较高,是全域土壤保持价值的低值区。草地固碳释氧与营养物质保持价值高值区集中在黄河上游的甘南草原、阿尼玛卿山、祁连山南麓、湟水谷地等高海拔连片地带,单位面积草地提供的固碳释氧价值高达400.85万元/km2以上,营养物质保持价值高达73.73万元/km2以上。黄河中游草地面积较大,但大部分草地固碳释氧与营养物质保持价值偏低,单位面积草地提供的固碳释氧价值低至153.17万元/km2以下,营养物质保持价值低至71.54万元/km2以下。陕西南部受到南水北调、水源涵养地等政策因素形成了局部高值区,其固碳释氧价值达到300万元/km2以上,营养物质保持价值达到72万元/km2以上。
图5 2015年黄河中上游流域草地生态系统服务功能价值空间分布图Fig.5 Spatial distribution of functional value of grassland ecosystem services in the upper and middle reaches of the Yellow River in 2015
基于多源空间信息数据,利用空间统计分析技术,评估了2015年黄河中上游流域像元级林草生态调节服务功能价值量以及空间格局与区划特征。主要得出以下结论:
(1)集成运用土地利用数据、遥感产品数据、气象数据以及统计监测数据,参考联合国千年评估框架、《规范》以及既有研究,通过反演NPP、土壤侵蚀模数等生态参数数据,构建了1km×1km格网尺度林草生态系统调节服务功能价值评估体系,克服了传统研究根据实地采样监测数据以点带面估算价值量存在精确度不足的缺点,弥补了传统统计调查数据受限于特定行政单元的局限,发现整个流域范围内生态价值量的微观空间异质性特征,为开展系统性、整体性以及协同性区域生态保护和治理提供科学依据。在GIS分区统计技术的支持下,该方法体系支持省、市行政单元生态价值的核算,有利于各级行政部门制定生态环境治理对策;支持不同林分区域、不同密度草地、不同海拔以及气候带等自然单元价值量核算,为探究生态服务价值空间差异的形成机制以及差异化生态补偿机制制定提供参考。
(2)2015年黄河中上游流域林草生态调节服务功能价值为18997.69亿元,其中森林提供11833.11 亿元,草地提供7164.58亿元。单位面积林草生态系统服务价值具有较强的空间异质性,高值区集中在青、甘、陕、山四省连片区域,主要受到祁连山、阿尼玛卿山、秦岭山地等水热条件的影响作用,而内蒙古南部、宁夏大部、甘肃中部以及青海河源区由于受降水、地形、地貌等因素的影响,单位面积林草生态价值较低。有林地和高覆盖度草地单位面积生态服务价值最高,但对全域生态服务价值贡献最大的是灌木林与中覆盖度草地;
(3)森林生态系统的6项调节服务功能价值量均呈现西部青海甘肃、中北部宁夏内蒙、东部陕西山西等三大区域空间分布特征,保育土壤、净化大气环境的单位面积价值的空间分布有东南高于西北态势,而涵养水源、固碳释氧、积累营养物质的单位面积价值的高值聚集区分为东、西两翼,这与有林地空间分布以及NPP等生态参数值的影响。草地涵养水源、土壤保持价值呈现“南高北低”的空间格局,与降雨量等气候因素密切相关,草地固碳释氧与营养物质保持价值高值区集中在黄河上游高海拔地带。
实施黄河流域生态保护与高质量发展战略,不仅要维系林草生态服务功能,还要依托生态产品优势促进经济增长。在当前阶段,在落实生态保护和高质量发展的背景下,必须要着力于两个关键问题以构建高质量发展动力系统,一是在生态保护中推进高质量发展,努力探索在“绿水青山”的保护、修复、重建过程中实现区域生态恢复与产业高质量发展的协同效应,推动整个社会生态系统的革新与优化;二是统筹当前和未来一段时期的生态政策、扶贫政策、产业政策等并通过政策之间的整合、融合以实现创新机制与模式的目的,突破目前在发展中存在的环境生态桎梏。
因此,一是不同生态服务功能形成的空间区域特征表明:流域各省份应该根据当地各项生态服务功能价值的差异与优势,突出生态功能区域空间特征,实施“系统性、整体性、协同性”的生态保护与治理策略。四川、青海、甘肃等上游流域是流域重要的水源涵养区和补给区,应严格落实国家主体功能区战略,保护三江源、祁连山、甘南草原等林草生态功能区,推进天然林与人工林保护、退牧还草、地震灾后植被恢复等重点生态工程,不断提升水源涵养能力;甘肃、宁夏、山西、陕西的黄土高原丘陵沟壑区水沙关系不协调易引发洪涝灾害,鉴于林草生态系统具有强大的水土保持功能,不同林分和草地覆盖度的土壤保持价值各异。应在该区域增加林草植被覆盖度,并将水土流失预防重点由以往的增加林草地面积为主向复合生态修复转变,例如实施树种结构调整、森林抚育、封育提升等工程[37];
二是利用精细空间的生态服务价值估算结果,摸清生态产品家底,掌握生态产品清单,明晰生态服务与产品的空间位置及存在形态,创新建立生态系统服务价值实现机制。在黄河上中游流域探索林草生态效益精准量化补偿、自然资源资产负债表、绿色碳库功能生态效益交易价值化等生态服务价值的就地实现路径[60];对于生态系统服务产生的区域之外的价值,尝试建立迁地实现路径,按照“谁受益谁补偿”的原则,探索建立可量化计算的上下游生态补偿办法,例如黄河上游涵养水功能的价值化实现需要在中游予以体现,黄河中游的保育土壤功能的价值化实现需要在下游予以体现;
三是要打好生态产品组合拳,着力构建精准化的生态产业体系,通过生态产业化、产业生态化战略,促进生态价值与经济价值的持续稳定协同增长。提炼林草调节服务价值转化途径与渠道,评估各区域生态服务及产品的开发潜力,因地制宜发展生态旅游、生态农业、生态制造业、生态服务业和生态高新技术产业,全面提高生态产品的生产水平和供给能力。例如,上游青海、四川等生态功能区在保证生态功能的同时可通过发挥资源优势,建立国家公园为主体的生态旅游业,构建绿色农牧产业体系和产品品牌;中游河套灌区、汾渭平原粮食主产区应通过产业分工与协同,推动产业结构升级提升农产品数量和质量。