雷軍成， 劉紀(jì)新， 雍 凡， 劉慧明， 吳 軍， 丁 暉， 汪金梅， 吳松欽， 成 市， 崔 鵬①

(1.贛南師范大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院， 江西 贛州 341000； 2.環(huán)境保護(hù)部環(huán)境保護(hù)對(duì)外合作中心， 北京 100035； 3.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所， 江蘇 南京 210042； 4.環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心， 北京 100094)

基于CLUE-S和InVEST模型的五馬河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景評(píng)估

雷軍成1， 劉紀(jì)新2， 雍 凡3， 劉慧明4， 吳 軍3， 丁 暉3， 汪金梅1， 吳松欽1， 成 市1， 崔 鵬3①

(1.贛南師范大學(xué)地理與規(guī)劃學(xué)院， 江西 贛州 341000； 2.環(huán)境保護(hù)部環(huán)境保護(hù)對(duì)外合作中心， 北京 100035； 3.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所， 江蘇 南京 210042； 4.環(huán)境保護(hù)部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心， 北京 100094)

開(kāi)展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化評(píng)估是科學(xué)進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)管理的前提，對(duì)保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和人類福祉意義重大?；谏鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)和交易的綜合評(píng)估模型(InVEST)，耦合小區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)換及其效應(yīng)模型(CLUE-S)，對(duì)五馬河流域當(dāng)前土地覆蓋條件下及2030年2種土地覆蓋情景〔經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(SED)和生態(tài)保護(hù)情景(SEP)〕下的產(chǎn)水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移和沉積物持留3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行量化評(píng)估。結(jié)果表明，當(dāng)前流域的總產(chǎn)水量、總氮輸出量、總磷輸出量、沉積物持留量分別約為2.7 × 108m3、630 t、142 t和2 × 108t。經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下2030年流域上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物質(zhì)量相對(duì)于當(dāng)前變化均不明顯。生態(tài)保護(hù)情景下2030年流域總產(chǎn)水量相對(duì)于當(dāng)前將減少約600 × 104m3，總氮和總磷輸出量分別減少約34.8%和35.4%，沉積物持留量增加約0.7 × 106t?？傮w而言，五馬河流域上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與土地覆蓋狀況密切相關(guān)，生態(tài)保護(hù)情景下2030年上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能較當(dāng)前將有明顯提高。

五馬河流域； 土地覆蓋； 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)； CLUE-S模型； InVEST模型

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ecosystem services)指生態(tài)系統(tǒng)提供給人類的收益,包括供給服務(wù)(例如食物、水、木材、纖維和遺傳資源)、調(diào)節(jié)服務(wù)(例如調(diào)節(jié)氣候、洪澇、疾病、水質(zhì)和處理廢棄物)、文化服務(wù)(例如消遣、美學(xué)享受和滿足精神世界)和支持服務(wù)(例如土壤形成、授粉和養(yǎng)分循環(huán))[1]。開(kāi)展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化評(píng)估是進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)管理的前提,對(duì)保障區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展和人類福祉意義重大[2]。運(yùn)用模型對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行量化評(píng)估備受關(guān)注[3]。在眾多的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化評(píng)估模型中,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和交易的綜合評(píng)估模型(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST)因參數(shù)調(diào)整靈活、評(píng)估結(jié)果可空間化表達(dá)等優(yōu)點(diǎn),在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估中得到了廣泛應(yīng)用[2]。在利用InVEST模型進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估方面,產(chǎn)水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移和沉積物持留評(píng)估因數(shù)據(jù)易獲取、結(jié)果可信度高而受到廣泛關(guān)注。潘韜等[4]利用該模型對(duì)1980—2005年間三江源區(qū)水源供給服務(wù)的時(shí)空變化進(jìn)行分析;李婷等[5]利用該模型對(duì)2012年秦嶺山地的土壤流失與土壤保持功能進(jìn)行評(píng)估;吳哲等[6]利用該模型對(duì)2008年海南島氮磷營(yíng)養(yǎng)物負(fù)荷的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。土地利用/覆蓋變化(LUCC)是陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的主要驅(qū)動(dòng)因子[7]。小區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)換及其效應(yīng)模型(the conversion of land use and its effects at small region extent,CLUE-S)通過(guò)對(duì)土地利用變化與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)及自然環(huán)境等驅(qū)動(dòng)因子之間關(guān)系的定量分析,探索土地利用時(shí)空演變的基本規(guī)律,進(jìn)而對(duì)未來(lái)土地利用變化進(jìn)行預(yù)測(cè)[8-9]。利用InVEST模型結(jié)合土地利用/覆蓋情景模擬數(shù)據(jù),開(kāi)展未來(lái)不同土地覆蓋情景下區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化評(píng)估,了解生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對(duì)不同社會(huì)發(fā)展情景的響應(yīng)正日漸受到重視[10-11]。

2014 年4 月貴州省人民政府出臺(tái)了《貴州省赤水河流域水污染防治生態(tài)補(bǔ)償暫行辦法》,在貴州省赤水河流域建立生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,并進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)償實(shí)踐探索[12]。五馬河是貴州省赤水河右岸對(duì)酒類企業(yè)取水、用水影響最大的支流,五馬河河口距下游茅臺(tái)酒廠取水口僅13 km[13]。近年來(lái),五馬河流域生態(tài)環(huán)境遭到破壞,導(dǎo)致流域內(nèi)水源涵養(yǎng)、土壤保持和水質(zhì)凈化等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能下降,并威脅到下游企業(yè)尤其是酒類企業(yè)的正常生產(chǎn)[12-14]。

選擇五馬河流域作為研究區(qū)域,利用CLUE-S模型結(jié)合情景分析技術(shù)獲取流域2030年土地覆蓋情景數(shù)據(jù),通過(guò)InVEST模型對(duì)當(dāng)前(2015年)及2種發(fā)展情景下2030年流域生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移及沉積物持留3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行量化評(píng)估,以期為進(jìn)一步開(kāi)展五馬河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估和科學(xué)制定發(fā)展規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

五馬河是赤水河27條主要支流之一,全長(zhǎng)39.3 km,河床寬15～44 m,水深0.2～0.6 m[15]。五馬河流域(27.5°～27.8° N,106.1°～106.6° E)主要包括貴州省仁懷市下轄的長(zhǎng)崗、魯班、五馬和茅壩4個(gè)(鄉(xiāng))鎮(zhèn),總面積約45 075 hm2(圖1)。

圖1 五馬河流域位置示意Fig.1 Location of the Wuma River Valley

五馬河流域?qū)僦衼啛釒駶?rùn)季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,雨熱同期,年平均氣溫為15.9～18.5 ℃,年降雨量為800～1 000 mm;地貌屬山原、中山峽谷喀斯特地貌,地勢(shì)起伏較大;土壤多為石灰土、黃壤、紫色土、水稻土和黃棕壤等[15]。五馬河流域地勢(shì)陡峭,35%的區(qū)域斜坡坡度在25°以上,森林覆蓋率為32.68%,遠(yuǎn)低于環(huán)境保護(hù)部(70%)和貴州省政府(47%)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)值。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究區(qū)當(dāng)前土地覆蓋數(shù)據(jù)基于高分一號(hào)(成像日期為2016-02-09)和高分二號(hào)(成像日期為2015-05-18)遙感影像,通過(guò)人機(jī)交互目視解譯獲得。基于劉紀(jì)遠(yuǎn)[16]提出的中國(guó)土地資源分類系統(tǒng),同時(shí)結(jié)合研究區(qū)土地覆蓋實(shí)際和研究需要,將研究區(qū)土地覆蓋分為水田、旱地、有林地、灌木林地、疏林地、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地、低覆蓋度草地、河渠坑塘、城鎮(zhèn)建設(shè)用地和農(nóng)村居民點(diǎn)11類(圖2)。野外實(shí)地驗(yàn)證表明解譯的總體精度達(dá)91.5%。其他數(shù)據(jù)來(lái)源及處理方法見(jiàn)表1。

圖2 2015年五馬河流域土地覆蓋圖Fig.2 Land cover map of the Wuma River Valley in 2015

表1數(shù)據(jù)來(lái)源及處理方法

Table1Sourcesofandprocessingmethodsfordatainthisstudy

數(shù)據(jù)名稱 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理方法數(shù)據(jù)類型模型名稱數(shù)字高程地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn/)柵格CLUE-S、InVEST坡度利用數(shù)字高程模型在ArcGIS軟件中計(jì)算獲得柵格CLUE-S坡向利用數(shù)字高程模型在ArcGIS軟件中計(jì)算獲得柵格CLUE-S距道路距離利用研究區(qū)道路矢量數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中計(jì)算獲得柵格CLUE-S距居民點(diǎn)距離利用研究區(qū)居民點(diǎn)矢量數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中計(jì)算獲得柵格CLUE-S距水系距離利用研究區(qū)水系矢量數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中計(jì)算獲得柵格CLUE-S年降雨量Worldclim網(wǎng)站(http:∥www.worldclim.org/)柵格InVEST年潛在蒸散國(guó)際農(nóng)業(yè)研究磋商組織網(wǎng)站(http:∥www.cgiar-csi.org/)柵格InVEST最大根系埋藏深度利用中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站(http:∥gis.soil.csdb.cn/)獲取的研究區(qū)土壤類型數(shù)據(jù),查詢對(duì)應(yīng)土壤類型特征獲得柵格InVEST植物可利用含水量利用中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站(http:∥gis.soil.csdb.cn/)獲取的研究區(qū)土壤類型數(shù)據(jù),依據(jù)文獻(xiàn)[17]提供的方法計(jì)算獲得柵格InVEST土壤可侵蝕性利用中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站(http:∥gis.soil.csdb.cn/)獲取的研究區(qū)土壤類型,參照文獻(xiàn)[18]提供的數(shù)據(jù)獲得柵格InVEST降雨侵蝕力利用中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)獲取的研究區(qū)降水量數(shù)據(jù),依據(jù)文獻(xiàn)[19]提供的方法計(jì)算獲得柵格InVEST流域邊界基于研究獲取的DEM數(shù)據(jù),利用ArcGIS軟件ArcToolbox中的Hy-drology模塊提取矢量InVEST

以上所有數(shù)據(jù)均利用ArcGIS 9.3軟件轉(zhuǎn)換成同一投影坐標(biāo)系(WGS_1984_Albers,中央經(jīng)線:105° E),柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相同的空間分辨率(30 m×30 m)。

2.2 土地覆蓋情景設(shè)計(jì)

2.2.1經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景(scenario of economic development,SED)

在參考《仁懷市城市總體規(guī)劃(2008—2030)》《貴州省赤水河流域產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020)》及《仁懷市土地利用總體規(guī)劃(2013—2020年)》等有關(guān)規(guī)劃基礎(chǔ)上依據(jù)專家知識(shí)制定該情景。假設(shè)研究區(qū)今后將重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展,提高人口城鎮(zhèn)化率。經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下,2030年研究區(qū)各地類的面積如表2所示。到2030年,與當(dāng)前現(xiàn)狀相比情況如下:研究區(qū)耕地總面積將保持不變;林地總面積將保持不變,但隨著時(shí)間的推移,疏林地將部分演變成為有林地;草地總面積減少;河渠坑塘總面積不變;城鎮(zhèn)建設(shè)用地將增加2/3;農(nóng)村居民點(diǎn)略有增加。

表2當(dāng)前及2種發(fā)展情景下2030年五馬河流域各地類面積

Table2AreaofeachtypeoflandcoverintheWumaRiverValleyatpresentandinthetwodevelopmentscenariosof2030

hm2

2.2.2生態(tài)保護(hù)情景(scenario of ecological protection,SEP)

在參考《貴州省赤水河流域環(huán)境保護(hù)規(guī)劃(2013—2020)》及《遵義市赤水河流域“四河四帶”總體規(guī)劃(2014—2020年)》等有關(guān)規(guī)劃基礎(chǔ)上依據(jù)專家知識(shí)制定該情景。假設(shè)研究區(qū)今后將重點(diǎn)關(guān)注生態(tài)環(huán)境的保護(hù),加大“退耕還林”和“天然林保護(hù)工程”等生態(tài)保護(hù)政策的推進(jìn)力度。生態(tài)保護(hù)情景下,2030年研究區(qū)各地類面積如表2所示。到2030年,與當(dāng)前現(xiàn)狀相比情況如下:研究區(qū)耕地總面積將減少約1/5;林地總面積將增加15%,但隨著時(shí)間推移,疏林地將部分演變成有林地;草地總面積保持不變,但隨著時(shí)間的推移高覆蓋度草地比例將會(huì)提高,中、低覆蓋度草地比例將會(huì)下降;河渠坑塘總面積保持不變;城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積將增加1/4;農(nóng)村居民點(diǎn)將略有減少。

2.3 土地覆蓋變化模擬

CLUE-S模型分為土地利用需求模塊和空間分配模塊2個(gè)模塊。土地利用需求模塊通過(guò)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口以及政策法規(guī)等土地利用變化驅(qū)動(dòng)因素的分析,計(jì)算每年研究地區(qū)對(duì)不同土地利用類型的需求變化;逐年需求再基于柵格數(shù)據(jù)的空間分配模塊進(jìn)行空間分配,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)土地利用時(shí)空變化的模擬?？臻g分配模塊主要揭示土地利用空間分布與其備選驅(qū)動(dòng)因素以及空間制約因素的關(guān)系,生成不同土地利用類型概率分布適宜圖,衡量不同土地利用類型在每一柵格單元分布的適合程度。CLUE-S模型中,根據(jù)土地利用格局和備選驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù),運(yùn)用邏輯斯蒂逐步回歸式對(duì)每一柵格可能出現(xiàn)某一土地利用類型的概率進(jìn)行診斷[8,20]。其計(jì)算公式為

(1)

式(1)中,Pi為每個(gè)柵格可能出現(xiàn)某一土地利用類型i的概率,%;xn為第n項(xiàng)備選驅(qū)動(dòng)因素,n=1,2,…,k;β0為常數(shù)項(xiàng);β1,β2,…,βn為解釋變量xn對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)。

各地類邏輯斯蒂回歸的結(jié)果用受試者曲線(receiver operating characteristic,ROC)下面積(area under the curve,AUC)進(jìn)行檢驗(yàn)。AUC取值范圍為0～1,其中,>0.9～1為極好,>0.8～0.9為好,>0.7～0.8為一般,>0.6～0.7為差,≤0.6為失敗[21]。 在模擬獲取2種發(fā)展情景下研究區(qū)2030年土地覆蓋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣[22]對(duì)2種發(fā)展情景下研究區(qū)2030年土地覆蓋相對(duì)于當(dāng)前條件下土地覆蓋的轉(zhuǎn)換特征進(jìn)行分析。

2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

利用InVEST 3.3.2模型的產(chǎn)水量評(píng)估模塊(water yield)、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移率模塊(nutrient delivery ratio model)及沉積物輸移率模塊(sediment delivery ratio model)對(duì)研究區(qū)當(dāng)前及2種發(fā)展情景下2030年流域的年產(chǎn)水量、年氮磷削減與輸出量、年沉積物持留與輸出量進(jìn)行評(píng)估。

InVEST模型產(chǎn)水量評(píng)估基于Budyko水熱耦合平衡假設(shè)和年平均降水量開(kāi)展，公式[4]，[23]116-160為

(2)

式(2)中,Y(x)為柵格單元x的年產(chǎn)水量,mm;AET(x)為柵格單元x的年實(shí)際蒸散量,mm;P(x)為柵格單元x的年降水量,mm。

(3)

(4)

式(3)～(4)中,PET(x)為柵格單元x的年潛在蒸散量,mm;AWC(x)為柵格單元x的植物可利用含水量,%;ω(x)為氣候土壤的無(wú)量綱參數(shù);Z為季節(jié)性因子,是表征季節(jié)性降雨特征的常數(shù)。

InVEST模型水質(zhì)凈化評(píng)估是用水體中氮磷含量來(lái)表征水質(zhì)狀況,忽略其他的污染源,只考慮非點(diǎn)源污染,氮磷輸出量越高,水質(zhì)凈化功能就越弱,該服務(wù)主要基于系數(shù)途徑進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算公式[23]116-160，[24]為

ALV(x)=HSS(x)×pol(x),

(5)

(6)

InVEST模型中的土壤保持評(píng)估是采用通用土壤流失方程模擬一定區(qū)域的土壤侵蝕速率,土壤侵蝕量越小,則土壤保持功能越好。土壤流失量用下列方程[6]，[23]116-160計(jì)算:

USLE(x)=R(x)×K(x)×LS(x)×

C(x)×P(x)。

(7)

式(7)中,USLE(x)為柵格單元x的土壤侵蝕量,t;R(x)為柵格單元x的降雨侵蝕力因子;K(x)為柵格單元x的土壤可蝕性因子,t·hm2·MJ-1·mm-1;LS(x)為柵格單元x的坡度和坡長(zhǎng)因子;C(x)為柵格單元x的植被覆蓋和作物管理因子;P(x)為柵格單元x的水土保持工程措施因子。

InVEST模型中產(chǎn)水量評(píng)估模塊、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移率模塊及沉積物輸移率模塊主要生物物理參數(shù)取值如表3所示。

表3InVEST模型主要的生物物理參數(shù)

Table3MainbiophysicalparametersoftheInVESTmodel

地類 KcCP總氮輸入量/kg總磷輸入量/kg水田10.150.213631旱地0.50.250.3513631有林地10.00611.80.011灌木林地10.00611.80.011疏林地0.80.01711.80.011高覆蓋度草地0.850.01120.011中覆蓋度草地0.60.02120.011低覆蓋度草地0.50.06120.011河渠坑塘1100.0010.001城鎮(zhèn)建設(shè)用地0.20.950.00592.5農(nóng)村居民點(diǎn)0.350.80.017.751.3

Kc為作物系數(shù);C為植被覆蓋和作物管理因子;P為水土保持工程措施因子。

蒸散系數(shù)又稱作物系數(shù)(Kc),指不同發(fā)育期植物需水量與可能蒸散量之比,是取值為0～1之間的無(wú)量綱數(shù)[25]。該研究中各地類的Kc系數(shù)通過(guò)參考已有研究成果[24]及查閱聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)《灌溉與園藝手冊(cè)》 (http:∥www.fao.org/docrep/X￣0￣4￣90

E/x0490e0b.htm)獲得。植被覆蓋和作物管理因子C表示地表有植被覆蓋時(shí)土壤流失量與地表完全裸露時(shí)土壤流失量之比,也是取值為0～1之間的無(wú)量綱數(shù)[26]。各地類C因子的取值采用蔡崇法等[27]提出的方法確定。水土保持工程措施因子P表示對(duì)采用相關(guān)水土保持工程措施后的土壤流失量與順坡種植情景下的土壤流失量之比,同樣為取值0～1之間的無(wú)量綱數(shù),0 表示使用了較好的水土保持工程措施,土壤幾乎不會(huì)被侵蝕,1 表示沒(méi)有采取任何水土保持工程措施[28]。研究區(qū)耕地的氮磷負(fù)載量通過(guò)查閱《遵義統(tǒng)計(jì)年鑒2014》(http:∥www.zunyi.gov.cn/zwgk/jcxxgk/tjxx/tjnj/tjnj2015.h￣t￣m)確定,其他各地類氮磷負(fù)載量通過(guò)借鑒InVEST模型示例數(shù)據(jù)的方法獲得。

3 結(jié)果與分析

現(xiàn)狀土地覆蓋條件下各地類與驅(qū)動(dòng)因子間的邏輯斯蒂回歸分析結(jié)果如表4所示。除旱地、有林地、灌木林地、疏林地、中覆蓋度草地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地5種地類的AUC值小于0.8,屬于一般水平外,其余6種地類的AUC值均大于0.8,屬于好及以上水平,表明回歸模型具有較高的精度。2種情景下研究區(qū)土地覆蓋的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表5～6。

表4各地類邏輯斯蒂回歸分析結(jié)果

Table4Logisticregressionanalysisoflandcoverrelativetotype

地類 回歸系數(shù)海拔坡度坡向距道路距離距居民點(diǎn)距離距河流距離常量AUC值水田-0.003-0.0640.0010-0.00600.4690.863旱地0-0.02100-0.00400.9010.725有林地00.038000.0020-1.1150.713灌木林地0.0020.009000.0010-5.8430.708疏林地-0.0010.0370.0010-0.0010-3.6340.724高覆蓋度草地0.0050.012-0.001-0.0010.0010-8.4980.845中覆蓋度草地00.001-0.00100.0020-4.4170.759低覆蓋度草地0.011-0.0180.0010.0010.0020-21.6480.960河渠坑塘-0.010-0.083-0.003-0.0010.005-0.58116.2171.000城鎮(zhèn)建設(shè)用地0.002-0.0410.001-0.001-0.0010-4.6840.737農(nóng)村居民點(diǎn)-0.0050.045-0.0050-0.5330.0015.7360.999

表5經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下五馬河流域土地覆蓋的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣

Table5MarkovtransfermatrixforlandcoveroftheWumaRiverValleyinthescenarioofeconomicdevelopment

hm2

某一行數(shù)據(jù)為2015年該行對(duì)應(yīng)的土地覆蓋類型至2030年時(shí)向各土地覆蓋類型的轉(zhuǎn)化面積。

表6生態(tài)保護(hù)情景下五馬河流域土地覆蓋的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣

Table6MarkovtransfermatrixforlandcoveroftheWumaRiverValleyinthescenarioofecologicalprotection

hm2

某一行數(shù)據(jù)為2015年該行對(duì)應(yīng)的土地覆蓋類型至2030年時(shí)向各土地覆蓋類型的轉(zhuǎn)化面積。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)2種情景下研究區(qū)2030年土地覆蓋空間分布如圖3～4所示。從空間分布上看,2種發(fā)展情景下研究區(qū)2030年土地覆蓋整體狀況與當(dāng)前條件下的差異均不顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)2種發(fā)展情景下,2030年流域各地類相對(duì)于當(dāng)前條件下變化的比例分別為4.3%和11.4%,2種情景下地類轉(zhuǎn)化集中的區(qū)域均主要位于研究區(qū)西部和南部。從地類之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系看,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下,疏林地、中覆蓋度草地和低覆蓋度草地為轉(zhuǎn)出的源,部分疏林地轉(zhuǎn)成有林地,部分中覆蓋度草地轉(zhuǎn)成高覆蓋度草地,部分低覆蓋度草地轉(zhuǎn)成高覆蓋度草地、城鎮(zhèn)建設(shè)用地和農(nóng)村居民點(diǎn)3類(表5);生態(tài)保護(hù)情景下,水田、旱地、中覆蓋度草地和低覆蓋度草地為轉(zhuǎn)出的源,部分水田、旱地轉(zhuǎn)成疏林地,部分中覆蓋度草地轉(zhuǎn)成高覆蓋度草地,部分低覆蓋度草地轉(zhuǎn)成中覆蓋度草地(表6)。

圖3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下2030年五馬河流域土地覆蓋示意Fig.3 Land cover map of the Wuma River Valley in the scenario of economic development of 2030

圖4 生態(tài)保護(hù)情景下2030年五馬河流域土地覆蓋示意Fig.4 Land cover map of the Wuma River Valley in the scenario of ecological protection of 2030

從表7可知,相對(duì)于現(xiàn)狀條件,2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景下研究區(qū)總產(chǎn)水量分別減少約170×104和600×104m3;經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下研究區(qū)凈產(chǎn)水量減少約320×104m3,生態(tài)保護(hù)情景下則增加約570×104m3;現(xiàn)狀條件、2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景下,研究區(qū)的凈產(chǎn)水量占總產(chǎn)水量的比例分別為40.8%、40.0%和44.0%。

就總氮負(fù)載量比較而言,2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景和現(xiàn)狀條件差別不明顯,生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件減少約17.4%;就總氮輸出量比較而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景和現(xiàn)狀條件下差別亦不明顯,生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件減少約34.8%;現(xiàn)狀條件、2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景下,研究區(qū)總氮持留量占負(fù)載量的比例分別為75.1%、75.1%和80.4%。

表73種土地覆蓋條件下五馬河流域各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物質(zhì)量

Table7AmountsofvariousecosystemservicesintheWumaRiverValleyrelativetotypeoflandcover

土地覆蓋條件總產(chǎn)水量/106m3凈產(chǎn)水量/106m3總氮負(fù)載量/104kg總氮輸出量/103kg總磷負(fù)載量/103kg總磷輸出量/103kg沉積物持留量/106t沉積物輸出量/104t現(xiàn)狀(2015年)266.4108.8253.37630.5566.8141.9200.7270.602030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景264.7105.6253.45630.6567.0141.9200.8266.322030年生態(tài)保護(hù)情景260.4114.5209.34411.0465.191.7201.4206.35

就3種土地覆蓋條件下研究區(qū)總磷負(fù)載量比較而言,2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景和現(xiàn)狀條件下差別不明顯,生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件減少約17.9%;就總磷輸出量比較而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景和現(xiàn)狀條件下差別亦不明顯,生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件減少約35.4%;現(xiàn)狀條件、2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景下,研究區(qū)總磷持留量占負(fù)載量的比例分別為75.0%、75.0%和80.3%。

從3種土地覆蓋條件下研究區(qū)沉積物持留量看,2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件分別增加約0.1×106和0.7×106t;從3種土地覆蓋條件下研究區(qū)沉積物輸出量看,2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景相對(duì)于現(xiàn)狀條件分別減少約1.6%和23.7%。

4 討論與結(jié)論

研究將CLUE-S模型與InVEST模型有機(jī)結(jié)合,分析未來(lái)2種發(fā)展情景下五馬河流域產(chǎn)水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移和沉積物持留3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化特征,在研究區(qū)乃至整個(gè)赤水河流域尚屬首次。研究表明未來(lái)五馬河流域上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與流域的土地覆蓋狀況密切相關(guān)。結(jié)合該研究結(jié)果,在地區(qū)未來(lái)發(fā)展中依據(jù)地區(qū)實(shí)際制定合理的發(fā)展規(guī)劃,將對(duì)保護(hù)流域生態(tài)環(huán)境,維持地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)健康發(fā)起到十分積極的作用。當(dāng)前土地覆蓋條件下、2030年經(jīng)濟(jì)發(fā)展及生態(tài)保護(hù)情景下,研究區(qū)單位面積的沉積物輸出量分別為60、59和46 t·hm-2。雖然生態(tài)保護(hù)情景下2030年研究區(qū)單位面積沉積物輸出量明顯減少,但仍明顯高于全國(guó)平均水平(14 t·hm-2)[29]。赤水河流域特殊的氣候、地形、土壤和植被條件,造成流域水土流失嚴(yán)重[30-31],未來(lái)必須加強(qiáng)研究區(qū)水土流失的治理。

筆者利用InVEST模型評(píng)估的是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物質(zhì)量,為更好地服務(wù)于生態(tài)系統(tǒng)管理和生態(tài)補(bǔ)償,需要建立生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量和價(jià)值量之間的聯(lián)系。目前常見(jiàn)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量評(píng)價(jià)方法主要包括市場(chǎng)價(jià)值法、顯示偏好法和陳述性偏好法[32]。就InVEST模型評(píng)估的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)而言,會(huì)具有兩面性[33],如該研究中的產(chǎn)水量,從水資源的角度,利用市場(chǎng)價(jià)格法進(jìn)行評(píng)估,顯然當(dāng)前條件下價(jià)值量最高,生態(tài)保護(hù)情景下價(jià)值量最低,但從防洪的角度利用避免成本法進(jìn)行評(píng)估,則生態(tài)保護(hù)情景下價(jià)值量最高,當(dāng)前條件下最低。另外,某一項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)可能具有多方面的價(jià)值[34],如土壤保持不僅具有保證土壤肥力的價(jià)值,如果流域內(nèi)建有水庫(kù),同樣具有減少水庫(kù)清淤所帶來(lái)的成本損失。因此,今后必須加強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量和價(jià)值量之間轉(zhuǎn)換關(guān)系的方法研究。

總體而言,五馬河流域產(chǎn)水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)輸移和沉積物持留3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與土地覆蓋狀況密切相關(guān);經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下2030年五馬河流域上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物質(zhì)量與當(dāng)前差別不大,而生態(tài)保護(hù)情景下2030年上述3項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能較當(dāng)前則有明顯的提高。

研究存在一定的不足,主要表現(xiàn)在:(1)評(píng)估的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)項(xiàng)目有限。受制于數(shù)據(jù)的可獲取性,得到評(píng)估的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)提供的全部服務(wù)相比仍十分有限,如COSTANZA等[35]在估計(jì)全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分為17種。(2)柵格數(shù)據(jù)空間分辨率有待提高。研究中除土地覆蓋數(shù)據(jù)的空間分辨率較高外,其余數(shù)據(jù)的分辨率均較低。(3)相關(guān)因子情景數(shù)據(jù)缺乏。在進(jìn)行土地覆蓋數(shù)據(jù)情景模擬和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)情景分析時(shí),假設(shè)研究區(qū)道路、降水等在未來(lái)保持不變,缺乏有關(guān)這些因子可靠的情景數(shù)據(jù)。因此,未來(lái)有必要加強(qiáng)研究區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、精細(xì)化等工作。

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

[2] 包玉斌,李婷,柳輝,等.基于InVEST模型的陜北黃土高原水源涵養(yǎng)功能時(shí)空變化[J].地理研究,2016,35(4):664-676.[BAO Yu-bin,LI Ting,LIU Hui,etal.Spatial and Temporal Changes of Water Conservation of Loess Plateau in Northern Shaanxi Province by InVEST Model[J].Geographical Research,2016,35(4):664-676.]

[3] BAGSTAD K J,SEMMENS D J,WAAGE S,etal.A Comparative Assessment of Decision-Support Tools for Ecosystem Services Quantification and Valuation[J].Ecosystem Services,2013,5:27-39.

[4] 潘韜,吳紹洪,戴爾阜,等.基于InVEST 模型的三江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)水源供給服務(wù)時(shí)空變化[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2013,24(1):183-189.[PAN Tao,WU Shao-hong,DAI Er-fu,etal.Spatiotemporal Variation of Water Source Supply Service in Three Rivers Source Area of China Based on InVEST Model[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2013,24(1):183-189.]

[5] 李婷,劉康,胡勝,等.基于InVEST模型的秦嶺山地土壤流失及土壤保持生態(tài)效益評(píng)價(jià)[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2014,23(9):1242-1250.[LI Ting,LIU Kang,HU Sheng,etal.Soil Erosion and Ecological Benefits Evaluation of Qinling Mountains Based on the InVEST Model[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2014,23(9):1242-1250.]

[6] 吳哲,陳歆,劉貝貝,等.基于InVEST 模型的海南島氮磷營(yíng)養(yǎng)物負(fù)荷的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].熱帶作物學(xué)報(bào),2013,34(9):1791-1797.[WU Zhe,CHEN Xin,LIU Bei-bei,etal.Risk Assessment of Nitrogen and Phosphorus Loads in Hainan Island Based on InVEST Model[J].Chinese Journal of Tropical Crops,2013,34(9):1791-1797.]

[7] CABRAL P,FEGER C,LEVREL H,etal.Assessing the Impact of Land-Cover Changes on Ecosystem Services:A First Step Toward Integrative Planning in Bordeaux,France[J].Ecosystem Services,2016,22(Part B):318-327.

[8] VERBURG P H,OVERMARS K P.Combining Top-Down and Bottom-up Dynamics in Land Use Modeling:Exploring the Future of Abandoned Farmlands in Europe With the Dyna-CLUE Model[J].Landscape Ecology,2009,24:1167-1181.

[9] 劉靜怡,蔡永立,於家,等.基于CLUE-S和灰色線性規(guī)劃的嘉興北部土地利用優(yōu)化配置研究[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào),2013,24(2):529-536.[LIU Jing-yi,CAI Yong-li,YU Jia,etal.Optimization of Land Use Arrangement in North Jiaxing Based on CLUE-S and Grey Linear Programming Models[J].Journal of Ecology and Rural Environment,2013,24(2):529-536.]

[10] WU C F,LIN Y P,CHIANG L C,etal.Assessing Highway′s Impacts on Landscape Patterns and Ecosystem Services:A Case Study in Puli Township,Taiwan[J].Landscape and Urban Planning,2014,128:60-71.

[11] TRISURAT Y,EAWPANICH P,KALLIOLA R.Integrating Land Use and Climate Change Scenarios and Models Into Assessment of Forested Watershed Services in Southern Thailand[J].Environmental Research,2016,147:611-620.

[12] 楊榮芳,趙先進(jìn),曾得峰.赤水河流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制的建立[J].水利水電快報(bào),2012,33(1):35-38.[YANG Rong-fang,ZHAO Xian-jin,ZENG De-feng.Establishment of Ecological Compensation Mechanism for Chishui River Basin[J].Express Water Resource & Hydropower Information,2012,33(1):35-38.]

[13] 王露偉,任曉冬,羅鼎.社區(qū)居民參與EPWS項(xiàng)目的意愿影響因素研究:以五馬河流域龍?zhí)翂紊鐓^(qū)為例[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,54(6):1517-1523.[WANG Lu-wei,REN Xiao-dong,LUO Ding.Factors Affecting the Willingness of Community Households to Participate in EPWS Project:Taking Long Tangba Community of Wuma River Watershed as an Example[J].Hubei Agricultural Sciences,2015,54(6):1517-1523.]

[14] 邱涼,鄭艷霞,翟紅娟,等.赤水河流域生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制研究[J].人民長(zhǎng)江,2013,44(13):94-96,108.[QIU Liang,ZHENG Yan-xia,ZHAI Hong-juan,etal.Research on Ecological Compensation Mechanism of Chishui River Basin[J].Yangtze River,2013,44(13):94-96,108.]

[15] 李亮,但文紅.五馬河流域土地利用格局時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)因子分析[J].貴州師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,31(3):1-6.[LI Liang,DAN Wen-hong.The Analysis of Driving Factors and Spatial and Temporal Variation of Land Using Pattern of Wuma Lake Basin[J].Journal of Guizhou Normal University (Natural Sciences),2013,31(3):1-6.]

[16] 劉紀(jì)遠(yuǎn).中國(guó)資源環(huán)境遙感宏觀調(diào)查與動(dòng)態(tài)研究[M].北京:中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社,1996：7-10.[LIU Ji-yuan.Study on China Resource & Environment Survey and Dynamic Using Remote Sensing[M].Beijing:China Science and Technology Press,1996：7-10.]

[17] ZHOU W Z,LIU G H,PAN J J,etal.Distribution of Available Soil Water Capacity in China[J].Journal of Geography Science,2005,15(1):3-12.

[18] 宋春風(fēng),陶和平,劉斌濤,等.長(zhǎng)江上游地區(qū)土壤可蝕性空間分異特征[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2012,21(9):1123-1130.[SONG Chun-feng,TAO He-ping,LIU Bin-tao,etal.Spatial Distribution Characteristics of Soil Erodibility K Value in the Upper Yangtze River[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2012,21(9):1123-1130.]

[19] 劉斌濤,陶和平,宋春風(fēng),等.1960—2009年中國(guó)降雨侵蝕力的時(shí)空變化趨勢(shì)[J].地理研究,2013,32(2):245-256.[LIU Bin-tao,TAO He-ping,SONG Chun-feng,etal.Temporal and Spatial Variations of Rainfall Erosivity in China During 1960 to 2009[J].Geographical Research,2013,32(2):245-256.]

[20] 張永民,趙士洞,VERBURG P H.CLUE-S模型及其在奈曼旗土地利用時(shí)空動(dòng)態(tài)變化模擬中的應(yīng)用[J].自然資源學(xué)報(bào),2003,18(3):310-318.[ZHANG Yong-min,ZHAO Shi-dong,VERBURG P H.CLUE-S and Its Application for Simulating Temporal and Spatial Change of Land Use in Naiman Banner[J].Journal of Natural Resource,2003,18(3):310-318.]

[21] COHEN J.A Coefficient of Agreement for Nominal Scales[J].Educational and Psychological Measurement,1960,20:37-46.

[22] 趙銳鋒,姜朋輝,趙海莉,等.黑河中游濕地景觀破碎化過(guò)程及其驅(qū)動(dòng)力分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(14):4436-4449.[ZHAO Rui-feng,JIANG Peng-hui,ZHAO Hai-li,etal.Fragmentation Process of Wetlands Landscape in the Middle Reaches of the Heihe River and Its Driving Forces Analysis[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(14):4436-4449.]

[23] SHARP R,TALLIS H T,RICKETTS T,etal.InVEST 3.3.2 User′s Guide[M].The Natural Capital Project,Stanford University,University of Minnesota,the Nature Conservancy,and World Wildlife Fund,2016.

[24] 白楊,鄭華,莊長(zhǎng)偉,等.白洋淀流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估及其調(diào)控[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2013,33(3):711-717.[BAI Yang,ZHENG Hua,ZHUANG Chang-wei,etal.Ecosystem Services Valuation and Its Regulation in Baiyangdian Basin:Based on InVEST Model[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(3):711-717.]

[25] 云文麗,侯瓊,王永利,等.內(nèi)蒙古典型草原作物系數(shù)和實(shí)際蒸散量的時(shí)空分布特征[J].自然資源學(xué)報(bào),2013,28(2):300-311.[YUN Wen-li,HOU Qiong,WANG Yong-li,etal.Spatial and Temporal Distribution of Crop Coefficient and Actual Evapotranspiration in Typical Steppe of Inner Mongolia[J].Journal of Natural Resource,2013,28(2):300-311.]

[26] ALLEN R G,PRUITT W O,RAES D,etal.Estimating Evaporation From Bare Soil and the Crop Coefficient for the Initial Period Using Common Soils Information[J].Journal of Irrigation and Drainage Engineering,2005,131(1):14-23.

[27] 蔡崇法,丁樹(shù)文,史志華,等.應(yīng)用USLE模型與地理信息系統(tǒng)IDRISI預(yù)測(cè)小流域土壤侵蝕量的研究[J].水土保持學(xué)報(bào),2000,14(2):19-24.[CAI Chong-fa,DING Shu-wen,SHI Zhi-hua,etal.Study of Applying USLE and Geographical Information System IDRISI to Predict Soil Erosion in Small Watershed[J].Journal of Soil and Water Conservation,2000,14(2):19-24.]

[28] 胡勝,曹明明,劉琪,等.不同視角下InVEST模型的土壤保持功能對(duì)比[J].地理研究,2014,33(12):2393-2406.[HU Sheng,CAO Ming-ming,LIU Qi,etal.Comparative Study on the Soil Conservation Function of InVEST Model Under Different Perspectives[J].Geographical Research,2014,33(12):2393-2406.]

[29] 國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局.2005年中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)[R].北京，2006.[State Environmental Protection Administration of China.China Environment Bulletin 2005[R].Beijing,2006.]

[30] 鄒翔,薛小紅,趙健.赤水河流域水土流失特點(diǎn)與分區(qū)防治研究[J].長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào),2010,27(8):12-15.[ZOU Xiang,XUE Xiao-hong,ZHAO Jian.Study on Soil Loss Characteristics and Different Preventive Measures in Chishui River Basin[J].Journal of Yangtze River Scientific Research Institute,2010,27(8):12-15.]

[31] 楊世凡,安裕倫,王培彬,等.貴州赤水河流域生態(tài)紅線區(qū)劃分研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2015,24(8):1405-1411.[YANG Shi-fan,AN Yu-lun,WANG Pei-bin,etal.Study of Ecological Red-Line Zones in Guizhou Chishui River Basin[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2015,24(8):1405-1411.]

[32] 杜樂(lè)山,李俊生,劉高慧,等.生態(tài)系統(tǒng)與生物多樣性經(jīng)濟(jì)學(xué)(TEEB)研究進(jìn)展[J].生物多樣性,2016,24 (6):686-693.[DU Lei-shan,LI Jun-sheng,LIU Gao-hui,etal.Progress in the Researches on the Economics of Ecosystems and Biodiversity (TEEB)[J].Biodiversity Science,2016,24 (6):686-693.]

[33] TURNER K G,ODGAARD M V,B?CHER P K,etal.Bundling Ecosystem Services in Denmark:Trade-Offs and Synergies in a Cultural Landscape[J].Landscape and Urban Planning,2014,125:89-104.

[35] COSTANZA R,D′ARGE R,DE GROOT R,etal.The Value of the World′s Ecosystem Services and Natural Capital[J].Ecological Economics,1998,25(1):3-15.

Multi-ScenarioEcosystemServiceAssessmentofWumaRiverValleyBasedonCLUE-SandInVESTModels.

LEI Jun-cheng1, LIU Ji-xin2, YONG Fan3, LIU Hui-ming4, WU Jun3, DING Hui3, WANG Jin-mei1, WU Song-qin1, CHENG Shi1, CUI Peng3

(1.School of Geography and Planning, Gannan Normal University, Ganzhou 341000, China; 2.Foreign Economic Cooperation Office, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100035, China; 3.Nanjing Institute of Environmental Science, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China; 4.Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094, China)

Quantitative assessment of ecosystem services is a precondition for scientific management of ecosystems, and hence of great significance to guaranteeing sustainable development and human well-being of a region. So, based on the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs model (InVEST) and the Conversion of Land Use and its Effects at Small Region Extent model (CLUE-S), quantitative assessment of the three ecosystem services of the Wuma River Valley, i.e. water yield, nutrient translocation and sediment retention, under the present land cover and that in 2030, encompassing two scenarios, that is, scenario of economic development(SED) and scenario of ecological protection(SEP). Results show that at present, the total water yield, the total outputs of nitrogen and phosphorus, and the total sediment retained of the Wuma River Valley is about 2.7 × 108m3, 630 t, 142 t and 2 × 108t, respectively, and will remain almost unchanged in the SED of 2030, but about 600 × 104m3, 34.8% and 35.4%,and 0.7 × 106t higher, respectively, in the SEP of 2030. Generally speaking, the three kinds of ecosystem services of the Wuma River Valley are closely related to land cover, and will significantly be improved in the SEP of 2030. This study may serve as reference for further efforts on evaluation of ecosystem services and formulation of development plans for the Wuma River Valley.

Wuma River Valley; land cover; ecosystem services; CLUE-S model; InVEST model

2017-06-21

GEF赤水河流域生態(tài)補(bǔ)償與全球重要生物多樣性保護(hù)示范項(xiàng)目

① 通信作者E-mail: cuipeng1126@163.com

S715； S718

A

1673-4831(2017)12-1084-10

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.12.004

雷軍成(1984—),男,江蘇連云港人,講師,博士,主要研究方向?yàn)閰^(qū)域資源環(huán)境與生物多樣性保護(hù)。E-mail: ljctnt@126.com

許 素)