喇蕗夢(mèng),勾蒙蒙,李 樂(lè),王 娜,胡建文,劉常富,2①,肖文發(fā),2
(1.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所/ 國(guó)家林業(yè)和草原局森林生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100091;2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210037)
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ecosystem services)是人類直接或間接地從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種惠益,連接了人類社會(huì)與自然生態(tài)系統(tǒng),為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供了基礎(chǔ)[1]。近年來(lái),隨著人類活動(dòng)對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)的影響日益加劇,全球范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈不斷退化趨勢(shì)。2005年聯(lián)合國(guó)發(fā)布的千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估報(bào)告指出,與人類福祉息息相關(guān)的24項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中約有15項(xiàng)正處于退化或不可持續(xù)的利用狀態(tài)。由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有多樣性、空間的異質(zhì)性和人類偏好的選擇性,當(dāng)同時(shí)考慮多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí),提高某一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),往往會(huì)導(dǎo)致其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)下降,即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在權(quán)衡關(guān)系[2]。正確認(rèn)識(shí)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系對(duì)優(yōu)化區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和服務(wù),推動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[3]。
近年來(lái),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其權(quán)衡關(guān)系研究已成為生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等多個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者采用相關(guān)分析、均方根偏差和約束線分析等方法對(duì)不同區(qū)域、不同生態(tài)系統(tǒng)之間的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析。如WANG等[4]采用相關(guān)分析方法對(duì)退耕還林的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明退耕還林顯著改善了區(qū)域水土流失問(wèn)題,但同時(shí)降低了流域尺度上的凈初級(jí)生產(chǎn)力和產(chǎn)水量。ZENG等[5]采用均方根偏差方法分析了亞熱帶不同演替階段次生林各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系。高超等[6]分析了植被覆蓋度對(duì)產(chǎn)水量、土壤保持及固碳3個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的約束效應(yīng)。以上方法具有簡(jiǎn)單可操作性和直觀性的優(yōu)點(diǎn),對(duì)生態(tài)系統(tǒng)管理具有一定指導(dǎo)意義,但難以量化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系,其研究結(jié)果具有不穩(wěn)定性和不可靠性[7]。此外,傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡分析方法難以顯現(xiàn)當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)配置關(guān)系與有效配置間的差別,進(jìn)而難以提供如何改進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的信息[8]。
土地利用變化是驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其相互作用關(guān)系的主導(dǎo)因素,情景模擬被廣泛應(yīng)用于模擬優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其權(quán)衡關(guān)系。雖然已有部分研究對(duì)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行了預(yù)測(cè),但從不同未來(lái)情景視角進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析權(quán)衡關(guān)系的研究較少[9]。此外,現(xiàn)有的CA-Markov[10]、FLUS[11]和CLUE-S[12]等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模擬模型在揭示土地利用變化的潛在驅(qū)動(dòng)力和多種土地利用的斑塊方面表現(xiàn)較弱?;诙囝惏邏K生成策略的PLUS模型可以有效避免以上問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)以更精確、更合理的土地利用轉(zhuǎn)化規(guī)則進(jìn)行情景模擬[13],但鮮有耦合PLUS模型和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化并分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的研究。
秭歸縣為典型喀斯特地區(qū),生態(tài)環(huán)境脆弱,土地資源配置矛盾突出,地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),水土流失嚴(yán)重,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)面臨巨大威脅[14]。在厘清區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的基礎(chǔ)上,如何優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系,為區(qū)域發(fā)展提供科學(xué)的生態(tài)系統(tǒng)管理決策是目前亟待解決的問(wèn)題。鑒于此,在對(duì)2005、2010和2015年秭歸縣碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用相關(guān)性分析、情景模擬和生產(chǎn)可能性邊界(PPF)方法對(duì)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)較優(yōu)的土地利用配置,以期為實(shí)現(xiàn)區(qū)域發(fā)展和生態(tài)保護(hù)雙贏的管理決策提供理論和技術(shù)支撐。
秭歸縣(30°38′~31°11′ N、110°00′~111°18′ E)位于湖北省宜昌市,地處鄂西南地區(qū),長(zhǎng)江上游三峽河谷地帶(圖1),是三峽壩上庫(kù)首第一縣。該縣生態(tài)系統(tǒng)類型多樣,是重要的水土保持功能區(qū),但也是水土流失敏感區(qū)域[15]。研究區(qū)地勢(shì)西南高、東北低,山崗丘陵起伏,河谷縱橫交錯(cuò),海拔范圍為50~2 043 m;土壤類型主要有紫色土、石灰土、黃棕壤和黃壤等;屬亞熱帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),氣候溫暖濕潤(rùn),光照充足,雨量充沛,年均氣溫為17.9 ℃,年均降水量約1 290 mm。
數(shù)據(jù)包括2005、2010和2015年3期土地利用數(shù)據(jù)以及氣象、DEM、NDVI、土壤、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)7類(表1)。其中,土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于30 m空間分辨率Landsat TM/ETM+/OLI遙感影像,采取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督分類和人工目視修改相結(jié)合的方法進(jìn)行分類,將土地利用分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和裸地6類;氣象數(shù)據(jù)采用Anusplin軟件插值為30 m空間分辨率的柵格;NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法進(jìn)行處理。所有數(shù)據(jù)均采用ArcGIS 10.2軟件重采樣為空間分辨率為30 m的柵格數(shù)據(jù)。
1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估
(1)碳儲(chǔ)量
碳儲(chǔ)量服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)中重要的調(diào)節(jié)服務(wù),陸地生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)將碳元素固定在土壤和植被中以調(diào)節(jié)大氣中碳含量,從而對(duì)減緩氣候變化具有重要作用。采用InVEST模型中碳模塊評(píng)估秭歸縣不同時(shí)期碳儲(chǔ)量的空間分布特征,其以各土地利用類型為評(píng)估單元,以地上生物碳庫(kù)、地下生物碳庫(kù)、死亡有機(jī)質(zhì)碳庫(kù)和土壤有機(jī)質(zhì)碳庫(kù)4種碳庫(kù)的平均碳密度乘以各評(píng)估單元面積評(píng)估碳儲(chǔ)量,計(jì)算公式為
Ctotal=Cabove+Cbelow+Cdead+Csoil。
(1)
式(1)中,Ctotal為總碳儲(chǔ)量,t·hm-2;Cabove為地上生物碳儲(chǔ)量,t·hm-2;Cbelow為地下生物碳儲(chǔ)量,t·hm-2;Cdead為枯落物碳儲(chǔ)量,t·hm-2;Csoil為土壤碳儲(chǔ)量,t·hm-2。不同土地利用類型4種碳庫(kù)的碳密度參照文獻(xiàn)[16]。
表1 數(shù)據(jù)來(lái)源
(2)產(chǎn)水量
采用區(qū)域水量平衡法評(píng)估產(chǎn)水服務(wù),即區(qū)域產(chǎn)水量為水分輸入量(降水)與輸出量(蒸散發(fā))的差值,計(jì)算公式為
YW=P-TE,
(2)
(3)
TE,水體=min (P,TPE) 。
(4)
式(2)~(4)中,YW為產(chǎn)水量,mm·a-1;P為年降水量,mm·a-1;TPE為年潛在蒸散量,mm·a-1,采用Penman公式求得;TE為年實(shí)際蒸散量,mm·a-1,分為2個(gè)部分,一部分為植被蒸散量,由式(3)求得,另一部分為水體蒸散量,根據(jù)降水與潛在蒸散量的最小值求得;ω為植被可利用水系數(shù),代表植被在蒸騰過(guò)程中利用土壤水分的能力,林地、草地、耕地、建設(shè)用地、裸地和水域ω值分別為2.0、1.0、0.5、0.1、0.1和0[17]。
(3)土壤保持量
土壤保持指生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)其結(jié)構(gòu)和過(guò)程減輕由于降水所導(dǎo)致的土壤侵蝕作用[18],在數(shù)量上可以表示為潛在土壤侵蝕與實(shí)際土壤侵蝕之間的差值。采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算土壤保持量,計(jì)算公式為
RS=R×K×LS×(1-C×P)。
(5)
式(5)中,RS為年土壤保持量,t·hm-2·a-1;R為降雨侵蝕力,MJ·mm·hm-2·a-1,采用章文波等[19]提出的基于日降雨量的半月降雨侵蝕力模型計(jì)算;K為土壤可蝕性因子,t·hm2·a·MJ-1·hm-2·mm-1,用來(lái)評(píng)價(jià)土壤水蝕的脆弱性,采用EPIC模型[20]計(jì)算;L和S為坡長(zhǎng)坡度因子,采用RAO等[21]改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算;C為植被覆蓋因子,參照文獻(xiàn)[22]計(jì)算;P為管理因子,取值范圍為0~1,由土地利用類型決定,值越大表示采取的水土保持措施越少,林地、草地、裸地、耕地、水域和建設(shè)用地管理因子分別為1.0、1.0、1.0、0.4、0和0[23]。
1.3.2情景設(shè)置
根據(jù)秭歸縣土地利用歷史轉(zhuǎn)移規(guī)律,結(jié)合秭歸縣發(fā)展現(xiàn)狀和未來(lái)規(guī)劃,采用PLUS模型構(gòu)建秭歸縣未來(lái)土地利用發(fā)展的3種情景,情景設(shè)定如下:(1)自然發(fā)展(business-as-usual,BaU)情景:考慮到城鎮(zhèn)化進(jìn)程和現(xiàn)有土地政策,延續(xù)2005—2015年土地利用發(fā)展趨勢(shì),保持各土地利用類型轉(zhuǎn)移概率不變,模擬2025年土地利用狀況。(2)生態(tài)保護(hù)(ecological protection,EP)情景:以生態(tài)環(huán)境保護(hù)為首要目的,限制城鎮(zhèn)化發(fā)展,使土地利用向更加自然的狀態(tài)轉(zhuǎn)化,林地、草地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)移概率減少50%,耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移減少30%,耕地向森林、草地轉(zhuǎn)移概率增加30%。(3)綜合發(fā)展(comprehensive development,CD)情景:在保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的同時(shí),兼顧保護(hù)生態(tài)環(huán)境,減少其他土地利用類型向建設(shè)用地和裸地轉(zhuǎn)化,將更多裸地開(kāi)發(fā)成生態(tài)用地,草地、林地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率減少50%,耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率減少60%,耕地向裸地轉(zhuǎn)移概率減少20%,裸地向草地、林地和耕地轉(zhuǎn)移概率均增加50%。
1.3.3PLUS模型
PLUS模型是由中國(guó)地質(zhì)大學(xué)高性能空間計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)室提出的一種基于柵格數(shù)據(jù)的土地利用變化模擬模型,耦合了土地?cái)U(kuò)張分析策略(LEAS)和基于多類型隨機(jī)斑塊種子的CA模型(CARS),優(yōu)勢(shì)在于能夠刻畫(huà)各種土地利用類型驅(qū)動(dòng)因素的影響權(quán)重,揭示土地利用非線性變化機(jī)制,實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)地模擬未來(lái)不同政策情景下的土地利用變化[24]。
采用PLUS模型進(jìn)行模擬時(shí),首先提取2005—2010年土地利用擴(kuò)張數(shù)據(jù),采用隨機(jī)采樣策略提取20%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,通過(guò)隨機(jī)森林算法確定各種土地利用類型與自然因素、社會(huì)驅(qū)動(dòng)因素和區(qū)位因素等驅(qū)動(dòng)因子之間的復(fù)雜關(guān)系,從而獲得各種土地利用類型的發(fā)展概率。然后,結(jié)合隨機(jī)種子生成和閾值遞減機(jī)制,設(shè)定模型的土地需求、轉(zhuǎn)移成本矩陣和鄰域權(quán)重,采用蒙特卡洛方法,在發(fā)展概率的約束下,對(duì)2015年各類土地利用類型斑塊進(jìn)行模擬,并采用總體精度、Kappa系數(shù)和FoM指標(biāo)對(duì)模型模擬精度進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明模擬誤差小,PLUS模型可以較準(zhǔn)確地反映研究區(qū)土地利用變化。
轉(zhuǎn)移成本矩陣表示當(dāng)前土地利用類型轉(zhuǎn)移為需求類型的難易程度,0表示不能轉(zhuǎn)移,1表示允許轉(zhuǎn)移,根據(jù)模型參數(shù)要求和已有資料[25]進(jìn)行設(shè)定(表2),城市用地一般不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移,在受到嚴(yán)格保護(hù)的情形下,林地一般也不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移。鄰域權(quán)重表示某種土地利用類型的擴(kuò)張能力,取值范圍為0~1,值越大則土地?cái)U(kuò)張能力越強(qiáng)。在對(duì)秭歸縣土地利用變化理解的基礎(chǔ)上,依據(jù)2005—2015年土地利用轉(zhuǎn)移概率,并結(jié)合已有研究經(jīng)驗(yàn)充分考慮不同情景各土地利用類型轉(zhuǎn)移概率,設(shè)定了不同情景下不同土地利用類型的鄰域權(quán)重(表3),其中,自然發(fā)展情景下草地鄰域權(quán)重明顯低于其他土地利用類型,這主要是考慮到2005—2015年草地面積減小,擴(kuò)張能力減弱。
表2 不同情景下土地利用轉(zhuǎn)移成本矩陣
1.3.4生產(chǎn)可能性邊界曲線
生產(chǎn)可能性邊界(production-possibility frontier,PPF)是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念,表示經(jīng)濟(jì)社會(huì)在既定資源和技術(shù)條件下所能生產(chǎn)的各種商品最大數(shù)量的組合,反映了資源稀缺性與選擇性的經(jīng)濟(jì)學(xué)特征[26]。基于生產(chǎn)可能性邊界概念,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)由生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生,由于生態(tài)系統(tǒng)資源是固定的,可以提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)種類和數(shù)量是一定的,因此,不同的人類偏好和決策可能導(dǎo)致選擇沖突,使各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)存在最大數(shù)量的組合。因此,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系可以作為經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題采用PPF方法進(jìn)行直觀描述,方便選擇較優(yōu)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組合,實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置[27]。
表3 模擬情景的鄰域權(quán)重
如圖2所示,生產(chǎn)可能性邊界在數(shù)學(xué)上可表達(dá)為二維坐標(biāo)軸中的一條曲線,圖中的點(diǎn)表示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合值,若組合點(diǎn)落在曲線上(點(diǎn)A),表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在既定資源條件下,區(qū)域資源為最優(yōu)配置;若落在曲線下方(點(diǎn)B),表明資源利用不充分,存在優(yōu)化潛力;若落在曲線上方(點(diǎn)C),表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)超過(guò)最佳配置,這在目前的資源和技術(shù)條件下很難實(shí)現(xiàn)。在該研究中,首先估算區(qū)域各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),并對(duì)各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行歸一化處理,使其范圍為0~1;其次,選擇2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)圖層相除得到比值圖層,對(duì)比值圖層中的值進(jìn)行升序排列后,依次對(duì)各柵格的2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行累計(jì)求和,并按照求和結(jié)果繪制曲線,該曲線即為2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的PPF曲線。
采用2005、2010和2015年秭歸縣碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量評(píng)估10 a間秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。如圖3所示,3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化在時(shí)空上存在差異,10 a間碳儲(chǔ)量和土壤保持量均呈增加趨勢(shì),產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢(shì)。具體而言,秭歸縣多年平均碳儲(chǔ)量為11.0 g·m-2·a-1,由10.91 g·m-2·a-1增加到11.15 g·m-2·a-1;多年平均土壤保持量為3 308.8 t·hm-2·a-1,由3 005.9 t·hm-2·a-1增加到3 460.7 t·hm-2·a-1;多年平均產(chǎn)水量為339.0 mm·a-1,2010年(385.2 mm·a-1)最高,2005年(301.4 mm·a-1)最低。碳儲(chǔ)量高值區(qū)主要分布在縣域東北和東南部,呈現(xiàn)東北高、西南低的分布規(guī)律,增長(zhǎng)區(qū)主要分布在西北部地區(qū),衰減區(qū)主要分布在河流沿岸。土壤保持量高值區(qū)集中分布在西北和南部地區(qū),呈現(xiàn)中間高、兩邊低的分布規(guī)律,增長(zhǎng)區(qū)域面積較大,占比為85.8%,集中在縣域南部地區(qū)。縣域西北部產(chǎn)水量大部分小于270 mm·a-1,南部和部分東北部地區(qū)產(chǎn)水量在270~540 mm·a-1之間,處于中等水平,產(chǎn)水量高值區(qū)(大于540 mm·a-1)分布在縣域南部,在空間上總體呈現(xiàn)南高北低的分布規(guī)律,衰減區(qū)域集中在西北部,南部區(qū)域則有所增長(zhǎng),增長(zhǎng)區(qū)域面積占比為65.6%。
如表4所示,3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間相關(guān)性分析結(jié)果表明,2005—2015年碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間呈負(fù)相關(guān),它們之間存在權(quán)衡關(guān)系;碳儲(chǔ)量與土壤保持量之間呈正相關(guān),兩者為協(xié)同關(guān)系。從權(quán)衡關(guān)系的時(shí)間變化上來(lái)看,2005—2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系均呈現(xiàn)先減弱后增強(qiáng)趨勢(shì),碳儲(chǔ)量與產(chǎn)水量之間相關(guān)系數(shù)由-0.52減少為-0.37再增加到-0.52,權(quán)衡程度總體沒(méi)有變化;土壤保持量與產(chǎn)水量之間相關(guān)系數(shù)由-0.13減少為-0.05再增加到-0.10,權(quán)衡程度總體呈減弱趨勢(shì)。
2.3.1情景模擬
以2015年為基期,設(shè)置BaU、EP和CD情景土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣(表5)。BaU情景下,2015—2025年土地利用類型轉(zhuǎn)移延續(xù)2005—2015年轉(zhuǎn)移規(guī)律,土地需求根據(jù)Markov鏈轉(zhuǎn)移過(guò)渡概率計(jì)算。在此情景下,通過(guò)侵占耕地及裸地,城鎮(zhèn)得以繼續(xù)擴(kuò)張,建設(shè)用地面積增加50.27%,耕地面積減少35.32%,裸地面積減少14.29%,此外,繼續(xù)實(shí)施的生態(tài)工程建設(shè),使林地面積增加9.7%。EP情景重點(diǎn)保護(hù)生態(tài)環(huán)境,林地面積增加13.10%,在3種情景中增長(zhǎng)最多,這主要是來(lái)自耕地和裸地向林地轉(zhuǎn)移,耕地面積減少46.46%,裸地面積減少1.07%。CD情景下城鎮(zhèn)擴(kuò)張規(guī)模受到控制,對(duì)裸地的利用得到增強(qiáng),建設(shè)用地面積僅增加5.06%,林地和耕地面積基本維持不變,裸地面積減少11.46%,主要轉(zhuǎn)化為林地和建設(shè)用地。
表4 2005—2015年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)性
2.3.2生產(chǎn)可能性邊界(PPF)曲線
在3種情景下研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量發(fā)生變化,其中,碳儲(chǔ)量均呈增加趨勢(shì),產(chǎn)水量和土壤保持量均呈減少趨勢(shì)。對(duì)比3種情景,BaU情景下土壤保持量(3 334.1 t·hm-2·a-1)最高,CD情景下產(chǎn)水量(329.6 mm·a-1)最高,EP情景下碳儲(chǔ)量(11.44 g·m-2·a-1)最高。另外,EP情景下,碳儲(chǔ)量均值較基期增加0.02 g·m-2·a-1,土壤保持量減少137.7 t·hm-2·a-1,產(chǎn)水量減少0.66 mm·a-1。
由圖4可知,在未來(lái)情景下PPF曲線保持此消彼長(zhǎng)的變化趨勢(shì),當(dāng)累積相同碳儲(chǔ)量或土壤保持量時(shí),產(chǎn)水量的減少量增大,即碳儲(chǔ)量和土壤保持量越高,越有利于保水,表明碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間仍為權(quán)衡關(guān)系。3種情景均處于曲線下方,表明碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量的服務(wù)組合值并未達(dá)到最大,資源利用不充分,存在優(yōu)化空間。在3種情景中,CD情景均相對(duì)位于上方,且在土壤保持量-產(chǎn)水量中更加接近PPF曲線,說(shuō)明CD情景下土地利用配置組合相對(duì)較優(yōu),且對(duì)土壤保持量與產(chǎn)水量的權(quán)衡關(guān)系的優(yōu)化效果更加明顯。
生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空分布格局及其演化規(guī)律受到土地利用變化的直接影響[28]。林地的人類干擾較少,有機(jī)質(zhì)積累較多,對(duì)比秭歸縣不同土地利用類型碳儲(chǔ)量可發(fā)現(xiàn),林地碳儲(chǔ)量普遍高于耕地、建設(shè)用地等人為干擾較多的土地利用類型,因此,林地與碳儲(chǔ)量高值區(qū)在空間分布上具有一定相似性,表現(xiàn)為高值區(qū)集中分布在東北和東南部地區(qū),從北向南逐漸減少。從土地利用變化角度來(lái)看,隨著秭歸縣退耕還林、天然林保護(hù)等生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的實(shí)施,推動(dòng)了耕地向林地的轉(zhuǎn)化。如圖5所示,2015年林地面積較2005年增加30 353.5 hm2,生態(tài)系統(tǒng)碳固持能力得到顯著增強(qiáng),2015年碳儲(chǔ)量均值較2005年提高2.20%,因此,碳儲(chǔ)量的變化可能是由于區(qū)域內(nèi)不同土地利用類型間的相互轉(zhuǎn)化所致[29]。
表5 基期與未來(lái)情景的土地利用變化
土壤保持量的時(shí)間動(dòng)態(tài)變化規(guī)律與碳儲(chǔ)量一致,呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢(shì),這與GOU等[30]研究結(jié)果較一致。由于林地具有較高的植被覆蓋,森林的降水再分配過(guò)程可有效減緩?fù)寥狼治g,土地利用類型轉(zhuǎn)換影響了植被覆蓋度,改善了土壤抗降雨沖蝕能力,從而提高土壤保持功能。但與碳儲(chǔ)量不同,土壤保持功能在很大程度上受到降水量的影響。已有研究[31]表明降水量可以通過(guò)影響降水侵蝕從而影響土壤保持功能,因此,降水在空間分布上的異質(zhì)性是導(dǎo)致研究區(qū)土壤保持量由北至南逐漸增加的主要原因。同時(shí),土壤保持量高值分布區(qū)與海拔、坡度較高的區(qū)域空間分布一致,表明地形對(duì)土壤保持量也具有一定影響。
相對(duì)于其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),產(chǎn)水量的時(shí)空動(dòng)態(tài)更為復(fù)雜,其主要受到降水、蒸散和土地利用的共同影響。從產(chǎn)水量的空間分布上來(lái)看,產(chǎn)水量高值區(qū)對(duì)應(yīng)的是碳儲(chǔ)量和土壤保持量低值區(qū),這是由于林地植被覆蓋度較高,蒸散量較小,且對(duì)降水截留作用比較大,因此,產(chǎn)水量較少[32]。但從產(chǎn)水量的時(shí)間動(dòng)態(tài)上來(lái)看,隨著林地面積增加,產(chǎn)水量并非呈一直下降趨勢(shì),在2010年研究區(qū)產(chǎn)水量達(dá)到最大,這與區(qū)域年降水量趨勢(shì)一致,表明降水量是秭歸縣產(chǎn)水量的關(guān)鍵影響因素,這與孫小銀等[33]對(duì)南四湖流域的研究結(jié)果一致。
從總體上來(lái)看,研究區(qū)碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量呈權(quán)衡關(guān)系,這與其他研究[34]基本一致,這體現(xiàn)出以林地、草地為主的生態(tài)用地與耕地、建設(shè)用地之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,即僅關(guān)注“綠”的提高在實(shí)踐中可能會(huì)造成區(qū)域發(fā)展不可持續(xù),因此,在規(guī)劃中應(yīng)更加注重多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系之間的協(xié)調(diào)。此外,通過(guò)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的分析表明,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系具有時(shí)間尺度依賴性,在分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系時(shí),需更加深入地分析長(zhǎng)時(shí)間序列下的權(quán)衡關(guān)系以獲取更加可靠的結(jié)果[35]。
基于已有的權(quán)衡關(guān)系,采用PPF曲線描述模擬情景下的權(quán)衡情況,以選擇較優(yōu)的生產(chǎn)組合,可為后續(xù)研究或政策制定提供支撐。模擬結(jié)果表明,不同情景下不同土地利用發(fā)展格局將對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)造成不同影響,但是任何一種發(fā)展情景都不能帶來(lái)所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)同時(shí)提高和增長(zhǎng)。該研究結(jié)果表明,CD情景為較優(yōu)的發(fā)展情景,在CD情景下,林地和耕地面積保持一定的穩(wěn)定性,充分保障了生態(tài)安全和糧食安全,同時(shí)兼顧了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系也得到了一定優(yōu)化,為未來(lái)土地利用規(guī)劃與管理提供了思路和科學(xué)依據(jù)。
該研究探討了秭歸縣3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)及權(quán)衡關(guān)系,并深入分析了不同發(fā)展情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系。在快速城鎮(zhèn)化的發(fā)展進(jìn)程中,秭歸縣生態(tài)空間在一定程度上受到了擠占,但隨著生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的實(shí)施,秭歸縣生態(tài)質(zhì)量總體上得到提升。值得注意的是,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系一直貫穿于整個(gè)研究期間,在BaU和EP情景下退耕還林工程可能導(dǎo)致產(chǎn)水量減少,不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系仍然存在??紤]到秭歸縣產(chǎn)水量直接關(guān)系到三峽水庫(kù)水電生產(chǎn)功能和當(dāng)?shù)鼐用裼盟踩?,因此,可針?duì)研究區(qū)產(chǎn)水功能進(jìn)行科學(xué)管理,采取工程措施以增強(qiáng)其供給能力。另外,為了進(jìn)一步降低生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡作用,一方面要利用裸地繼續(xù)實(shí)施生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程,嚴(yán)格執(zhí)行耕地保護(hù)紅線,避免耕地向林地過(guò)度轉(zhuǎn)化導(dǎo)致人地矛盾加劇;另一方面應(yīng)嚴(yán)格控制生態(tài)用地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化,合理劃定城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)邊界,實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。
受限于所用數(shù)據(jù)和模型,該研究存在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估參數(shù)精度不夠、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡機(jī)制研究不足等方面的問(wèn)題。受到InVEST模型固有局限性的影響,在計(jì)算碳儲(chǔ)量時(shí)忽略了不同覆蓋度、不同立地條件下林地碳密度的差異,碳儲(chǔ)量在很大程度上依賴于土地利用類型。對(duì)生態(tài)系統(tǒng)權(quán)衡驅(qū)動(dòng)機(jī)制的理解是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理的重要環(huán)節(jié),該研究采用的相關(guān)分析、PPF曲線等方法不能夠完全反映社會(huì)-生態(tài)系統(tǒng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。此外,土地利用發(fā)展具有非線性特征,存在一些不可控因素,如土地政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、自然災(zāi)害和人為活動(dòng)干擾等,造成模擬情景與實(shí)際情況存在偏差。
以秭歸縣為研究對(duì)象,對(duì)2005—2015年碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)和權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析,并采用生產(chǎn)可能性邊界方法對(duì)3種模擬情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析,以期提出適合秭歸縣發(fā)展的優(yōu)化模式,得到以下主要結(jié)論:
(1)在退耕還林工程實(shí)施背景下,2005—2010年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中碳儲(chǔ)量、土壤保持量呈增加趨勢(shì),產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢(shì)。碳儲(chǔ)量高值區(qū)分布在東北和東南部地區(qū),呈東北高、西南低;土壤保持量高值區(qū)分布在西北和南部地區(qū),呈中間高、兩邊低;產(chǎn)水量高值區(qū)分布在縣域南部地區(qū),呈南高、北低。3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分布主要受林地、降水量和地形分布等影響。
(2)產(chǎn)水量-碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量-土壤保持量之間為權(quán)衡關(guān)系,在時(shí)間尺度上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系具有一定的時(shí)間依賴性。
(3)相較于自然發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景,綜合發(fā)展情景下具有權(quán)衡關(guān)系的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組合值更靠近PPF曲線,在該情景下,通過(guò)保持林地和耕地面積穩(wěn)定,開(kāi)發(fā)裸地實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)發(fā)展,可以有效優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系,有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在未來(lái)發(fā)展中,秭歸縣應(yīng)同時(shí)兼顧生態(tài)安全、糧食安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展3個(gè)方面,有針對(duì)性地制定生態(tài)保護(hù)修復(fù)措施,以實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展。