黄土高原典型退耕区生态系统服务权衡与协同关系研究——以延安市为例

韩 磊,杨梅丽,刘 钊,赵永华,赵子林,张永锋

1 长安大学土地工程学院,西安 710054 2 陕西省土地整治重点实验室,西安 710054 3 中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室,西安 710061 4 长安大学地球科学与资源学院,西安 710054 5 陕西地建土地勘测规划设计院,西安 710075

随着“生态系统为人类提供‘服务’”理念[1]的提出及千年生态系统评估项目(MA)[2]、生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台[3]的启动,生态系统服务已成为多领域的前沿问题[4]。生态系统服务是生态系统所形成的用于维持人类赖以生存和发展的自然环境条件与效用[5],关乎人类福祉[6]。在一定尺度下,生态系统服务间非完全独立[7],而是以多种复杂方式相互作用。此消彼长的权衡、相互增益的协同是其中的典型[8—9]。正因为这种复杂的关系,为获得更大的某种服务而改变生态系统时,势必会影响其他服务[10]。近50多年来,剧烈的土地利用变化影响生态系统格局,驱使生态系统服务及其关系的变化[11]。因此,分析生态系统服务的时空动态及相互关系,探讨其尺度效应、区域差异和作用机制等[12],是生态文明研究领域的紧迫问题,可为土地利用决策和区域生态系统服务和自然资本管理提供理论指南[13]。目前,生态系统服务间的关系已成为生态系统研究的热点,国内外学者普遍借助InVEST[14]、SolVES[15]和ARIES[16]等模型,采用空间分析法[17]、统计分析法[18]及情景模拟法[19]等方法,主要从地区[20]、流域[21]、山区[22]、生态功能区[23]等不同空间尺度或者对耕地[24]、森林[25]、草地[26]、湖泊[27]等不同系统对生态系统服务权衡与协同关系的尺度效应[22]、空间格局和驱动机制[28]等方面进行研究。生态系统服务权衡与协同研究已取得丰富的成果。

黄土高原生态脆弱,是我国重要的生态屏障区,在《全国重要生态保护和修复重大工程总体规划(2021—2035年)》中是“三区四带”重大工程布局点之一。为改变恶劣的生态环境,该区实施严格的退耕还林工程。然而也有研究提出退耕还林威胁粮食安全[29],影响水沙关系[30],造成土壤干层加剧[31—32]。退耕还林对生态系统服务及其相互关系的影响存在矛盾[13]。因此,正确了解生态系统服务的特征及其关系对于评价退耕还林等生态修复工程的生态效益以及改善生态修复治理举措尤为重要。目前对于黄土高原的研究,在尺度上多集中在黄土高原[33—34]、黄河流域[26]等大中尺度,在县市的小尺度及多尺度研究较少,对于小区域的土地利用方案优化针对性不够；类型上主要集中在生态系统服务价值量的评估及其相关关系研究[35],对于物质量的评估及其相关关系研究较少,而物质量评估在区域、景观、空间异质性研究方面存在优势[36]；内容上主要集中在土壤保持、碳固持、水源涵养方面[34—37],不能全面评估生态系统服务。鉴于此,在退耕还林等生态修复工程实施的大背景下,亟待全面系统开展基于土地利用的黄丘区多尺度生态系统服务权衡与协同关系研究。本文以延安市为研究对象,旨在(1)评估退耕还林前后农作物生产(Crop Production,CP)、碳储量(Carbon Storage,CS)、生境质量(Habitat Quality,HQ)、土壤保持(Soil Conservation,SC)、产水量(Water Yield,WY)五种生态系统服务物质量,分析退耕还林对生态系统服务的影响；(2)阐明退耕还林前后生态系统服务时空动态；(3)分析用地类型与生态系统服务之间的关系；(4)揭示市、县不同尺度上生态系统服务间权衡和协同关系的时间演变规律和空间格局。本研究可为认识和掌握退耕还林对生产和生态的正负效应提供理论依据,为区域可持续发展和综合治理提供科学支撑。

图1 延安市地形图Fig.1 Topographic map of Yan ′an City

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

延安市(35°21′N—37°31′N,107°41′E—110°31′E)属黄土丘陵沟壑区,地势西北高东南低,平均海拔1200m(图1)。属暖温带半湿润半干旱大陆性季风气候,年均降雨约500mm,集中在夏季,年均蒸发量较大。矿产资源丰富,主要有石油、天然气、煤炭,是国家重要的能源接续地,拥有坚实的能源化工业的发展基础。自1999年实施大规模的退耕还林工程以来,累积完成退耕还林面积71.83万hm2,森林覆盖率增加19%,植被覆盖提高35.3%,生态效益显著,为探究土地利用变化对生态系统服务及其权衡和协同关系的演变过程和空间格局特征的影响提供了良好的平台。

1.2 数据来源及预处理

本文数据主要包括：①行政边界数据,源于国家基础信息中心(http://www.ngcc.cn/ngcc/)。②1988、1998、2008、2018年4期土地利用数据,经Landsat4- 5 TM、Landsat8 OLI 卫星遥感影像数据解译生成,分类精度均大于80%,kappa系数均在0.8以上。土地利用类型依据一级分类分为耕地、林地、草地、建设用地、水域、未利用地。③社会经济数据,源于《陕西省统计年鉴》、《延安市统计年鉴》等。④气象数据,延安市内及周围17个站点数据来源于国家气象信息中心(http://data.cma.cn/)的中国地面气候资料日值数据集(V3.0)。⑤土壤数据,来自联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(HWSD)(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)。⑥DEM数据,为ASTER GDEM数据,源于地理空间数据云。

1.3 研究方法

1.3.1农作物生产模型

参考InVEST模型中农作物生产模块的计算原理[38],通过对延安统计年鉴中县级单元的各种农作物产量进行统计求和,用单位面积的农作物产量来估计CP,计算公式如下：

式中,F(x)代表x县的农作物生产服务(t/hm2)；CYi表示第i种农作物的产量(t)；S(x)表示第x县的作物播种面积(hm2)；n表示共有n种农作物。

1.3.2碳储量模型

碳储量代表陆地生态系统的固碳能力,本研究采用InVEST模型进行估算,计算公式如下：

Ctotal=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead

式中,Ctotal表示碳总量(t)；Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead分别表示地上、地下、土壤和死亡生物碳储量。

1.3.3生境质量模型

InVEST生境质量模型根据生境类型敏感性和外界因素威胁计算生境质量指数,并根据生境质量指数评估生境质量。生境质量指数数值范围0—1,越接近1,生境质量越好。计算公式如下：

1.3.4土壤保持量模型

本文采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)来估算土壤保持量[39],计算公式如下：

SC=R×K×LS×(1-C×P)

式中,SC为土壤保持量(t hm-2a-1),R为降雨侵蚀力(MJ mm hm-2h-1a-1)；K为土壤可蚀性(t hm2h hm-2MJ-1mm-1)；C为植被覆盖因子,P是水土保持措施因子；R、K因子计算方法参考文献[26]；C、P因子参考文献[26,40]。以上因子详细计算公式参考文献[40]。LS为坡长坡度因子,由InVEST模型自动计算。流域通过SWAT模型提取。

1.3.5产水量模型

InVEST产水量评估模块是评估产水量的常用模型,基于Budyko水热耦合平衡假设,考虑了多种自然因素(包括气候、地形、植被、土壤等),确定每个栅格单元x的年产水量[14]。水量估值等于降水量与蒸散量的差值,因此在降水量一定的情况下,蒸散量越大,产水量越低。计算公式如下：

式中,Y(x)为栅格单元x的年产水量(mm),P(x)表示栅格单元x的年降水量(mm),AET(x)表示栅格单元x的年实际蒸散量。

1.3.6生态系统服务权衡与协同关系分析

本研究采用偏相关性分析法,探讨5种生态系统服务之间的权衡与协同关系。为保证运算中5种生态系统服务的一致性,将其统一到县级进行分析。生态系统服务之间不仅受彼此的相互影响,也受其他自然条件影响,尤其是年降水量[41]。因此首先消除年降水量的影响,然后计算偏相关系数。具体计算公式如下[42]：

(1)简单相关系数：

(2)一级偏相关系数：

式中,ES1、ES2分别代表两种生态系统服务；r为两种生态系统服务之间的相关系数；i、j代表像元的行列号；r12(ij)代表未消除降水量的影响时,ES1、ES2的相关系数；r12·3(ij)代表年降水量不变时,ES1、ES2间的偏相关系数。在计算偏相关系数的基础上,结合t检验方法判断相关性的显著性,并根据偏相关系数(r)及其显著性(P),划分显著性等级[42](表1),定量描述生态系统服务之间相关关系的空间差异。

表1 权衡与协同关系显著性分类等级

2 结果分析

2.1 生态系统服务时空分布格局分析

2.1.1生态系统服务时间变化

1988—2018年,延安市5种生态系统服务的变化趋势存在差异(图2)。CP低值(0—3t/hm2)的面积占比在1988—1998年间减少,退耕还林后于1998—2008年间先增加,2008—2018年又大幅下降,总体波动降低了46.34%；中(3.0—6.0t/hm2)、高值范围(6.0—9.0t/hm2)的面积占比变化趋势则与低值相反,呈波动增加趋势,分别增加26.12%和20.31%；1988—2018年整体呈波动增加趋势。CS低值(0—3.88t)变化不明显,中值(3.88—7.76t)逐渐降低,而高值(7.76—11.64)则呈明显增加的趋势。HQ低值(0.00—0.25)面积占比在降低,总体降低41.05%,中(0.25—0.55)、高值(0.55—0.85)面积占比提高,存在一定的波动,但不明显。SC低值(0—400t hm-2a-1)面积占比在退耕还林前十年呈增加趋势,在退耕还林后第一个十年增加,第二个十年减少,呈波动减少；中(400—1500t hm-2a-1)、高值(1500—14000t hm-2a-1)则与低值变化趋势刚好相反,在退耕还林后波动增加。WY低值(0—25mm)面积占比呈一直上升的趋势,中(25—75mm)、高值范围(75—395mm)占比均呈逐渐降低的趋势,总体上WY降低趋势稳定。

2.1.2生态系统服务空间变化

图3 延安市不同时期生态系统服务空间分布Fig.3 Spatial distribution of ecosystem services in different periods in Yan ′an city

1988—2018年,延安市5种生态系统服务空间分布格局如图3所示。CP的空间格局为南高北低,西高东低。高值主要分布在南部县区。低值主要分布在北部及中东部县区。1988—2018年0—3t/hm2的区域减少,变化区域主要分布在北部,而大于4.5t/hm2的区域明显增加,增加区域分布在南部。CS和HQ的空间分布规律相似,呈南高北低,东南、西南两边的林地为高值的集中区,并且高值区域不断向北部扩大规模。SC空间分布格局整体呈现中南部低两边高的特征,低值(0—400t hm-2a-1)大致分布在河流及河谷周围,大于1500t hm-2a-1的范围先减少,后增加。WY空间分布格局呈现为南中部为高值区(75—395mm),北部及中东部为中值区(25—75mm),东南部及西南部为低值区(0—25mm)；高值主要分布在水域、部分耕地、建设用地,中值主要分布在草地,低值分布在林地。用地类型不同,其降雨侵蚀力、冠层截留及径流阻拦的作用不同,蒸散量也不同,进而影响WY,林地大多具有多层垂直结构,因而能够有效阻挡雨滴击溅和拦截地表径流,因此林地WY最小。

2.2 不同用地类型生态系统服务动态变化

同一种用地类型,不同生态系统服务物质量的分布存在明显差异。同一种生态系统服务,在不同用地类型上也具有不同的特点。本文利用4期土地利用数据对CS、HQ、SC、WY进行分区统计。得到各用地类型上每种生态系统服务的均值。对数据标准化,消除量纲的影响,并通过玫瑰图表示不同用地类型上4种生态系统服务的多年变化情况(图4)。

图4 延安市不同地类生态系统服务玫瑰图Fig.4 Rose map of ecosystem services in different land use types in Yan′an city

在耕、草地中,CS、HQ是主要的生态系统服务,HQ次之,最后是WY。林地中,CS及HQ最突出,然后为SC,WY最后。建设用地和未利用地中,WY最突出,SC次之,无CS和HQ。水域中,WY最突出,HQ次之,SC和CS最少。

1988—2018年各用地类型生态系统服务均值变化规律存在一定差别,耕地的CS基本保持稳定,HQ和WY波动增长,SC呈减少趋势。林地中CS基本保持稳定,HQ呈增长趋势,SC和WY呈波动减少的趋势。草地上CS基本保持稳定,HQ呈逐渐增长趋势,SC和WY呈波动减少的趋势。建设用地上,SC呈减少趋势,WY呈增加趋势。水域中,HQ逐渐增强,SC呈明显减少趋势,WY呈不断增加趋势。未利用地中,SC呈增加趋势,WY呈下降趋势。

不同用地类型中在各生态系统服务贡献大小不同,CS表现为：林地>草地>耕地>水体>建设用地>未利用地；HQ呈现为：林地>水体>草地>耕地>建设用地>未利用地；SC表现为：林地>草地>耕地>建设用地>水体>未利用地；WY表现为：水体>建设用地>未利用地>耕地>草地>林地。这表明林地在生态系统服务的发展中最关键。

2.3 生态系统服务间的权衡和协同关系分析

2.3.1生态系统服务间权衡和协同关系的时间变化分析

对1988—2018年五种生态系统服务进行偏相关性分析,得到生态系统服务间相关关系表(表2)。CP和CS、HQ间r>0(P<0.05)呈显著的协同关系,且r值逐渐上升,协同关系密切。CP和SC、WY间|r|<0.2,相关性在协同和强权衡之间波动,总体上呈不密切的权衡关系。CS和HQ间r>0.5且变化幅度较小,呈显著、非常密切且稳定的协同关系,CS和SC多年间r值均小于0.11,呈显著但不密切的协同关系,存在波动但幅度很小,说明CS和SC协同关系较为稳定。1988—2018年,CS和WY间r值均分布在-0.6附近,呈显著、非常密切且较稳定的权衡关系；HQ与SC间由弱权衡向弱协同转变,且r接近于0,表明两者之间的相关关系不稳定且不密切。HQ与WY间r值分布在0.4附近,呈显著且密切的权衡关系。1988—2018年,SC与WY间r值均分布在-0.1附近,表明SC和WY间保持着稳定的但不密切的权衡关系。

表2 延安市生态系统服务间相关关系

2.3.2生态系统服务间权衡和协同关系的空间变化分析

延安市生态系统服务间相关关系的主体是协同关系(图5)。CP和CS间仅在东南部(黄龙、洛川县)表现为弱权衡关系,其余地区均为协同关系。CP和HQ协同关系分布广泛,呈北部协同,南部权衡的分布格局。CP与SC大部分区域为弱协同关系,仅北部子长县,西北吴起县及东南黄龙、洛川县为弱权衡关系。CP和WY在中北部均为权衡关系,仅南部小部分区域为协同关系。CS和HQ大部分区域为协同关系,主要分布在中北部及东南部的黄龙县。CS和SC间仅在北部的子长县和西北的吴起县为权衡关系。CS、HQ、SC三者和WY之间几乎全域表现为权衡关系,仅在一两个区县表现为协同关系。HQ和SC间呈东部协同,西部权衡的分布格局,其中协同关系分布在东南部的黄龙县，东北部的安塞区、宝塔区、延长县和延川县。其他区县则为权衡关系。

图5 生态系统服务的权衡与协同Fig.5 Tradeoffs and synergies of ecosystem services

3 讨论与结论

3.1 讨论

本研究区,CP和CS,HQ之间存在协同关系,此结果与王修文[43]分析基本一致,表明通过提高农业生产水平,增加农作物单产可以填补退耕还林所引起的耕地及粮食减少问题。与杨强强[21]在分析青弋江流域食物生产与其他服务之间为权衡关系存在差异,究其原因,可能是研究尺度或者粮食生产政策和技术不同。因此退耕还林的实施配合高效适宜的农业生产措施有利于促进粮食安全和生态环境的和谐发展。CS和HQ、SC之间呈协同关系,在林地分布区,植被覆盖度、生物多样性较高,截流雨水和保护坡地作用、土壤保持功能增强。杨洁[26]在对黄河流域的研究中有一致的结论。然而Egoh[44]在南非的研究表明CS和SC间为权衡关系,可能是不同地区环境差异导致。WY与其他生态系统服务之间存在权衡关系,这是由于林地增加,需水量增大以及截留降水增强,产水量降低。但在不同地区WY与SC之间的关系不同,如张文静等[18]对南四湖的分析表明二者存在协同关系,汪晓珍[34]在黄土高原区得出二者之间在干旱气候区和高原气候区为协同关系,在半干旱气候区和半湿润气候区为权衡关系,刘华妍等[45]对北京市的研究结果发现二者为权衡关系。其原因可能是气候,土壤以及人为影响程度等存在差异。市、县域尺度上,生态系统服务间关系的差异主要表现在HQ和SC之间。市域尺度上二者表现为协同关系,而县域尺度上二者则主要为权衡关系。可能是尺度越小,区域内的地形、气候、土壤的差异会细化和凸显,由此导致不同尺度生态系统服务关系的差异。余玉洋[22]基于多尺度的秦巴山区分析得出大尺度上二者呈协同关系,部分分区及小尺度样区呈权衡关系,且尺度越大,协同关系越强,与本研究结果基本一致。

虽然退耕还林会带来一定的负面影响,但从长远角度看,尤其是在科技迅猛发展的背景下,退耕还林有利于促进生态文明发展以及增加人类福祉。退耕还林的实施使得延安市生态环境好转,但水土流失、植被退化、水资源不足仍然是该地区主要生态问题。建议延安北部低植被覆盖区,以生态建设为重点,在符合当地土壤、气候和水分等条件下,优化用地布局,增加植被,控制水土流失；延安南部应保持好生态基础条件,巩固退耕还林成果,重点调整林分结构,保持生态稳定。

本研究存在一定的不足。如农作物播种面积难以收集到县级以下数据,难以体现更小区域空间分布差异。气象站点数量少且分布不均匀,导致降水量、蒸散发插值结果精度不高,影响产水量、土壤保持结果精度,因此更均匀密集的气象数据是数据精度提高的保证。此外,本文研究四期生态系统服务间的协同与权衡关系,对连续时序下生态系统服务关系的动态变化及驱动机制研究不足。下一步有必要探讨连续时序下生态系统服务关系的动态变化,深入探究生态系统权衡协同关系转变的原因,加强内在机理和驱动机制研究,为促进资源、人口、经济、生态环境间的多赢、优化生态系统服务及区域协调发展提出更加灵活的土地管理战略和生态修复措施。

3.2 结论

(1)退耕还林前后生态系统服务价值存在差异。SC在退耕还林前呈减少的趋势,退耕还林后呈波动增加趋势。退耕还林后CP波动增加,CS和HQ逐渐增加,WY逐渐减弱。

(2)生态系统服务高、低值区与土地利用格局具有密切联系。研究区南部林地分布广泛,植被多,生物多样性高,是CS、HQ的高值区。建设用地、未利用地及水域植被覆盖小,径流截流弱,下渗量少,是产水量的高值区,林地则为低值区。

(3)林地是研究区生态系统服务发展中最关键的用地类型。其对于CS、HQ、SC的增加以及WY的减少的贡献最大。

(4)生态系统服务之间的权衡协同关系除CP与SC、WY间随时间变化波动较大,其他服务间关系较稳定。市级尺度上CP与CS、HQ之间以及HQ和SC之间为弱协同关系；CS和HQ、SC之间呈较为明显的协同关系；WY和CP、SC间为弱权衡关系,WY与CS、HQ呈明显的权衡关系。从县级尺度上,各区县的生态系统服务间的关系存在明显差异。WY和其他生态系统服务间在大部分区县中呈权衡关系,而其他四种服务之间均在大部分区县中呈协同关系。