趙 婷，潘竟虎

(西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ecosystem services，ES)是指人類直接或者間接地從生態(tài)系統(tǒng)中所獲得的各種惠益，一般分為支持服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、供給服務(wù)和文化服務(wù)4大類[1-2]。由于ES具有在空間分布的不均勻性、人類活動的選擇性及其自身種類的多樣性等特點(diǎn)，ES間呈現(xiàn)出此消彼長的權(quán)衡及相互增益的協(xié)同形式[3-4]。而一系列時空共現(xiàn)、反映ES間相互依賴關(guān)系的組合稱為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇[5-6]。近年來，人類社會對生態(tài)環(huán)境的不斷干預(yù)，常常使得一種服務(wù)的持續(xù)增加以其他服務(wù)的逐步減少甚至犧牲為代價[7]，致使某些服務(wù)水平被迫下降，極大程度地削減了人類從ES中所獲得的惠益總和，加重了地區(qū)及全球的生態(tài)危機(jī)。黨的十九大將生態(tài)文明建設(shè)提升至“千年大計(jì)”的層面，明確提出“統(tǒng)籌山水林田湖草系統(tǒng)治理，實(shí)行最嚴(yán)格的生態(tài)環(huán)境保護(hù)制度，形成綠色發(fā)展方式和生活方式”。在此背景下，以生態(tài)環(huán)境日益嚴(yán)重的干旱內(nèi)陸河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，選擇多種典型的ES，探索科學(xué)的ES評估體系，并從不同時空尺度出發(fā)，深刻理解和認(rèn)識多種ES之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，從而優(yōu)化ES管理，提高生態(tài)環(huán)境保護(hù)效率，實(shí)現(xiàn)人類社會和生態(tài)環(huán)境的“雙贏”局面。

“權(quán)衡”一詞最早是物理學(xué)領(lǐng)域用于監(jiān)測信號的準(zhǔn)確性、分辨率及背景抑制關(guān)系的專業(yè)詞匯[8]。隨著研究內(nèi)容的不斷深化及研究領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，“權(quán)衡”被引入ES領(lǐng)域，用以研究ES間“此消彼長”的關(guān)系。自《千年生態(tài)系統(tǒng)評估》計(jì)劃實(shí)施以來，ES間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系逐漸成為地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、管理學(xué)等多個學(xué)科及領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，得到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注和重視[9-10]。近年來，ES間的權(quán)衡從一個客觀規(guī)律轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策者的一種科學(xué)分析工具，完成了一個質(zhì)的飛越。從研究內(nèi)容來看，ES權(quán)衡主要集中在探索其空間分布特征、識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇以及探究驅(qū)動因子和驅(qū)動機(jī)制3個方面[11]，盡管學(xué)者已在擴(kuò)展和深化研究內(nèi)容方面做出很大努力，但仍存在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型劃分與評估體系不夠明確的問題[12]。從研究方法來看，現(xiàn)有研究ES權(quán)衡的方法主要有統(tǒng)計(jì)方法、空間映射和情景分析法[13]，這些方法雖然增強(qiáng)了學(xué)者對ES間權(quán)衡作用的理解，但卻無法定性分析和衡量權(quán)衡作用程度[14]。從研究尺度來看，大多數(shù)研究是在行政區(qū)等單一尺度上進(jìn)行的[15]，缺乏在多個尺度上對ES間關(guān)系的全面深入測度和研究，無法細(xì)致反映區(qū)域內(nèi)部服務(wù)間關(guān)系的空間異質(zhì)性[16]。在此背景下，從不同空間尺度上探究多種ES間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的科學(xué)問題亟需在典型區(qū)域開展研究，繼而進(jìn)行總結(jié)與提升。

討賴河屬于典型的干旱內(nèi)陸河，近年來，隨著人口、經(jīng)濟(jì)的快速增長，加之干旱內(nèi)陸河流域自身的脆弱性，流域出現(xiàn)了植被退化嚴(yán)重，用水矛盾突出，土地沙漠化、鹽堿化等一系列嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題[17]，嚴(yán)重威脅區(qū)域生態(tài)環(huán)境與社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)和諧發(fā)展。同時，討賴河流域是祁連山生態(tài)安全的重要屏障，合理解決生態(tài)環(huán)境和保護(hù)治理等問題，對維護(hù)祁連山地區(qū)生態(tài)安全具有十分重大的意義[17-18]。目前，對討賴河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究較少，缺乏對其ES間關(guān)系的多尺度、定量化測度及空間分布規(guī)律的本地化研究。因此，流域整體、縣級行政區(qū)和柵格單元上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系究竟表現(xiàn)出何種差異性，流域內(nèi)部ES間關(guān)系的多尺度、定量化測度及空間分布規(guī)律存在何種時空差異？需要深入開展研究。鑒于此，以討賴河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，評估了2000和2018年氣候調(diào)節(jié)服務(wù)(climate regulation services，CRS)、生物多樣性維持服務(wù)(biodiversity maintenance services，BMS)、土壤保持服務(wù)(soil conservation services，SCS)、水資源供給服務(wù)(water resources supply services， WRSS)、提供美學(xué)景觀服務(wù)(provide aesthetic landscape services，PALS)、防風(fēng)固沙服務(wù)(wind protection and sand fixation services，WPASFS)及食物供給服務(wù)(food supply services， FSS)7種典型的ES，利用空間疊置法、疊加分析法、Pearson相關(guān)系數(shù)法及自組織特征映射(SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，分別從柵格、流域、行政區(qū)和服務(wù)簇4種不同空間尺度，定量地對ES間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系進(jìn)行測度，并對其空間分布特征進(jìn)行探討，以期為決策者在適當(dāng)空間尺度制定相應(yīng)的管理策略，及區(qū)域間山水林田湖草沙冰生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)提供基礎(chǔ)性參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

討賴河流域是黑河流域的一級支流，地理位置為38°24′ N～40°56′ N，97°22′ E～99°27′ E[17]。地勢西南高東北低，由西南向東北傾斜[18]。流域總面積為2.81萬km2，主河道全長為370 km。多年平均降水量約為270 mm，多年平均蒸發(fā)量在1 800～2 500 mm之間[19]。

研究區(qū)地跨嘉峪關(guān)市、酒泉市肅州區(qū)、金塔縣，肅南裕固族自治縣、肅北蒙古族自治縣、高臺縣及祁連縣小部分區(qū)域(圖1)。流域工農(nóng)業(yè)長足發(fā)展，是河西走廊重要的“糧倉”和經(jīng)濟(jì)帶。2020年流域內(nèi)總?cè)丝诩s為89萬，總灌溉面積為6.7萬hm2。討賴河作為甘肅區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的核心地區(qū)之一[20]，由于人類長期的不合理開發(fā)與利用，生態(tài)問題日益嚴(yán)峻，嚴(yán)重威脅流域生態(tài)健康。

圖1 討賴河流域位置示意Fig.1 Location of the Taolai River basin

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn)，空間分辨率為30和500 m。氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.cma.cn/)，為保證精度，選取研究區(qū)內(nèi)部及周圍鄰近的15個氣象站點(diǎn)，利用Anusplian 4.2軟件插值得到，空間分辨率為500 m。凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)和潛在蒸散發(fā)(potential evapotranspiration，PET)數(shù)據(jù)分別來自于美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)提供的MOD17A3數(shù)據(jù)和MOD16A2數(shù)據(jù)，空間分辨率均為500 m，由于MOD16A2為8 d合成產(chǎn)品，故利用MRT工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌，重投影后，將2018年46期潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)合成年值數(shù)據(jù)，由于2000年蒸散發(fā)數(shù)據(jù)只有40期，故選取最近年份2001年對應(yīng)缺失月份的蒸散發(fā)數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充，進(jìn)而合成年值數(shù)據(jù)。

土壤數(shù)據(jù)來源于世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)，在利用InVEST的Water Yield模塊計(jì)算產(chǎn)水量時，由于無法獲取實(shí)際土壤深度數(shù)據(jù)，故在參考前人的替換方法[20]及InVEST模型的使用說明后，選用參考土壤深度數(shù)據(jù)進(jìn)行替代。ASTER GDEM數(shù)據(jù)由地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)下載得到，空間分辨率為30 m。歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)數(shù)據(jù)是由2000及2018年6—8月Landsat系列遙感影像經(jīng)預(yù)處理(大氣校正和幾何校正)、鑲嵌、裁剪及重新投影等操作后計(jì)算得到，空間分辨率為30 m。統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計(jì)局(http:∥www.stats.gov.cn/)發(fā)布的中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒。流域范圍數(shù)據(jù)來自黑河計(jì)劃數(shù)據(jù)管理中心(http:∥www.heihedata.org/)。為保證研究的準(zhǔn)確性，進(jìn)行為期15 d的實(shí)地考察，通過野外監(jiān)測、抽樣調(diào)查及向當(dāng)?shù)鼐用裨L問等途徑確定威脅因子、Z因子及各文化休憩場的權(quán)重等參數(shù)。最終，將各數(shù)據(jù)統(tǒng)一到Albers投影下，輸出柵格大小為500 m×500 m。

2 研究方法

2.1 ES評估

根據(jù)聯(lián)合國《千年生態(tài)系統(tǒng)評估》[21]中對ES的評估體系，遵循重要性、科學(xué)性、全面性等原則，并結(jié)合討賴河流域的實(shí)際情況，選取CRS、BMS、SCS、WRSS、PALS、WPASFS和FSS這7項(xiàng)典型ES用于評估研究區(qū)生態(tài)環(huán)境。具體來講，討賴河流域是河西走廊商品糧、棉花、甜菜、瓜果等農(nóng)產(chǎn)品的重要基地。其次，研究區(qū)分布有大面積草地、林地和耕地，一方面為流域提供了充足的碳量，另一方面也對流域內(nèi)生物的生存環(huán)境起到一定調(diào)節(jié)作用。再者，討賴河發(fā)源于祁連山中段，山區(qū)豐富的降水及冰川融水給流域提供了充足的水資源，保障了流域內(nèi)居民的生產(chǎn)生活用水。再者，根據(jù)《全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)綱要》的要求，流域下游被劃定為重要的土壤保持區(qū)，政府及決策者著手解決流域內(nèi)土壤流失嚴(yán)重，土地沙漠化、鹽堿化程度高等一系列問題。最后，為提高居民質(zhì)量，創(chuàng)建生態(tài)文明城市，各縣(市、區(qū))政府建造多處國家級濕地公園、文化生態(tài)園、胡楊林景區(qū)、植物園及體育園等文化休憩場所，一方面豐富居民的精神生活，另一方面也具有較高的文化、美學(xué)價值。各ES評估方法及計(jì)算公式見表1[22-28]。

表1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估方法及計(jì)算公式[22-28]Table 1 Assessment method and calculation formula of ecosystem services

2.2 權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系多尺度測度

2.2.1柵格尺度

為分析研究區(qū)柵格尺度上ES的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，參考前人的研究方法[29]并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，以500 m為柵格單元大小，采用空間疊置法分析柵格上ES的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，該方法能夠直觀地展示多種ES之間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的空間分異特性。具體計(jì)算步驟如下：

(1)服務(wù)能力分級。由于7種ES的單位及物理量綱不同，無法在同一尺度上進(jìn)行對比分析，因此，先對7種ES進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并利用自然斷點(diǎn)法將各項(xiàng)ES分為低、中、高3個等級，依次用1、2、3來代表。

(2)服務(wù)空間疊置。將7種ES分級后，根據(jù)如下規(guī)則進(jìn)行空間疊置：

ICODE=IPALS×106+IFSS×105+IWPASFS×104+IWRSS×103+ISCS×102+IBMS×10+ICRS×1。

ICODE是一個7位數(shù)的數(shù)字代碼，每個代碼都是由1、2、3任意組合的柵格值，以此來表征對應(yīng)柵格的ES綜合供給能力。

(3)權(quán)衡與協(xié)同的分類標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)權(quán)衡與協(xié)同的定義及7種ES的疊置結(jié)果，并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，將ES的關(guān)系分為強(qiáng)權(quán)衡，即一種ES供給能力較強(qiáng)，而其他服務(wù)供給能力較弱的狀態(tài)；弱權(quán)衡，即2～6種ES供給能力較強(qiáng)，而其他服務(wù)供給的能力較弱的狀態(tài)；低協(xié)同，即7種ES的供給能力都弱的狀態(tài)，是最不和諧的狀態(tài)；高協(xié)同，即7種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給能力都強(qiáng)的狀態(tài)，是最協(xié)調(diào)的狀態(tài)。具體分類準(zhǔn)則見表2。

表2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同劃分標(biāo)準(zhǔn)及統(tǒng)計(jì)Table 2 Criteria and statistics of tradeoff/synergy of ecosystem services

2.2.2流域尺度

為全面科學(xué)地測度全流域各ES間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，參照前人的研究方法[30]，以7種典型ES為研究對象，采用疊加分析法進(jìn)行測度。具體做法：用柵格計(jì)算器將2018和2000年各項(xiàng)ES對應(yīng)值進(jìn)行相減運(yùn)算，得到ES變化柵格圖，再將兩兩ES變化數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果將ES之間的關(guān)系進(jìn)行分類。若2種服務(wù)均增加或者均減少即為協(xié)同關(guān)系，反之，若一種服務(wù)增加而另一種服務(wù)減少，則為權(quán)衡關(guān)系。一種服務(wù)有變化(增加/減少)而另一種服務(wù)未變化，或者2種服務(wù)都未變化，則表示該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的關(guān)系不明顯。

2.2.3行政區(qū)尺度

為方便各縣(市、區(qū))決策者因地制宜地制定生態(tài)環(huán)境政策，需明確各縣(市、區(qū))內(nèi)ES間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。故在此背景下，結(jié)合前人研究方法[31]，采用Pearson相關(guān)系數(shù)法測度各行政區(qū)內(nèi)ES間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。具體來說，以1 km為采樣點(diǎn)距離，在研究區(qū)的各行政區(qū)內(nèi)均勻布點(diǎn)。以樣點(diǎn)為基礎(chǔ)，使用ArcGIS 10.3的“多值提取至點(diǎn)”工具，將7種ES數(shù)據(jù)分別提取至樣點(diǎn)。

利用Origin 2020b軟件，分別計(jì)算兩兩ES間的相關(guān)系數(shù)，并對結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)。根據(jù)t分位數(shù)表，將結(jié)果分為7個等級，分別為協(xié)同***(r>0，P<0.001)、協(xié)同**(r>0，0.001≤P<0.01)、協(xié)同*(r>0，0.01≤P<0.05)、權(quán)衡***(r<0，P<0.001)、權(quán)衡**(r<0，0.001≤P<0.01)、權(quán)衡*(r<0，0.01≤P<0.05)，以及關(guān)系不顯著(r=0，或者r無限接近于0，以及未通過設(shè)定的顯著性水平下的t檢驗(yàn))。由于研究區(qū)所涉及高臺縣、肅北縣及祁連縣的面積非常小，故不對其進(jìn)行分析。

2.2.4服務(wù)簇尺度

利用SOFM網(wǎng)絡(luò)識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇，并從服務(wù)簇角度分析ES之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。SOFM模型是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其通過對某一圖形或頻率的特定興奮過程找到最近的獲勝單元，進(jìn)而不斷地調(diào)整權(quán)重，使輸出節(jié)點(diǎn)無限逼近輸入矢量數(shù)據(jù)的拓?fù)涮卣鳎瑥亩鴮⒏呔S輸入用二維映射的聚類結(jié)果表示[32]。

3 結(jié)果與分析

3.1 ES空間格局

流域7種ES的空間格局見圖2，為驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，通過對比潘竟虎等[20]的研究結(jié)果，發(fā)現(xiàn)筆者研究結(jié)果與其各ES的變化趨勢及時空分布格局保持高度一致性，故此結(jié)果較為可靠。結(jié)合研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，固碳能力較高的區(qū)域主要分布在流域中部及北部的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)，該區(qū)土地利用類型以耕地和林地為主。生境質(zhì)量較好的區(qū)域主要分布在南部的祁連山區(qū)，該區(qū)土地利用類型以草地和林地為主。流域的糧食供給區(qū)主要分布在中部和北部的綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)，耕地類型主要為旱地，農(nóng)作物以耐旱型玉米、小麥、棉花和谷物等作物為主。防風(fēng)固沙能力較強(qiáng)的區(qū)域主要分布在南部的祁連山區(qū)和綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)，土地利用類型主要為中高覆蓋度的草地、耕地和林地。娛樂文化指數(shù)的高值區(qū)主要分布在濕地、水域、林地和高覆蓋草地等區(qū)域。流域內(nèi)大面積裸土、戈壁、荒漠及裸巖區(qū)域生態(tài)環(huán)境較為惡劣，始終是7種ES的低值區(qū)。

圖2 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間格局Fig.2 Spatial pattern of ecosystem services from 2000 to 2018

2000—2018年流域內(nèi)各ES水平變化不一，空間分布格局也不盡相同(圖3)。其中，CRS呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢，碳儲量由2000年的5 645.30 t增加到6 108.10 t，增加462.80 t。增加區(qū)域主要位于嘉峪關(guān)市、肅州區(qū)中部及金塔縣中部。WRSS也呈增強(qiáng)趨勢，產(chǎn)水量由2000年的6.35億m3增加到2018年的8.81億m3，增加2.46億m3，增加區(qū)域主要位于中部和北部綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)及南部祁連山區(qū)。FSS亦呈現(xiàn)增強(qiáng)趨勢，供給量由2000年的244.31×103t增加到2018年的488.03×103t，增加243.72×103t，增加區(qū)域主要位于中部和北部綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)及南部祁連山區(qū)。而SCS呈現(xiàn)減弱趨勢，土壤保持量由2000年的683.32×104t減少到2018年的536.66×104t，減少146.66×104t，減少區(qū)域主要位于肅南縣西部和南部。BMS、PALS和WPASFS的服務(wù)值都呈現(xiàn)不斷增加趨勢，對應(yīng)的生境質(zhì)量指數(shù)、娛樂文化指數(shù)和防風(fēng)固沙能力指數(shù)均值均有所增大，表明流域生態(tài)環(huán)境呈現(xiàn)不斷向好趨勢。

各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的中英文名稱對照見表1。圖3 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的空間分布Fig.3 Spatial distribution of ecosystem services change from 2000 to 2018

3.2 ES權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系多尺度分析

3.2.1柵格尺度

流域ES權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系空間分布見圖4。2000年流域內(nèi)53.6%的柵格呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系，主要分布在流域北部和中部的大片荒漠、戈壁及裸土區(qū)域，而46.4%的柵格呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系。強(qiáng)權(quán)衡關(guān)系占33.0%，主要分布在肅南縣境內(nèi)，弱權(quán)衡關(guān)系占13.4%，空間分布以中部和北部綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)及南部祁連山區(qū)的小部分區(qū)域?yàn)橹?。低協(xié)同關(guān)系以“7低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比為47.5%；而強(qiáng)權(quán)衡關(guān)系中又以“1高1中5低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比為14.6%；弱權(quán)衡關(guān)系以“2高1中4低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比為4.1%；而以“2高4中1低”“3高3中1低”“4高3低”和“4高2中1低”的供給能力組合方式的柵格個數(shù)占比較低，柵格個數(shù)占比基本為0。

圖4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系空間分布格局Fig.4 Spatial distribution pattern of trade-offs and synergies of ecosystem services

2018年流域內(nèi)51.0%的柵格呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系，其中，強(qiáng)權(quán)衡關(guān)系占32.5%，主要分布在南部祁連山區(qū)，弱權(quán)衡關(guān)系占18.5%，主要分布在中部及北部綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)；而49.0%的柵格呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系，主要分布在中部及北部戈壁荒漠區(qū)。協(xié)同關(guān)系(低協(xié)同)以“7低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比為43.1%。而強(qiáng)權(quán)衡關(guān)系以“1高1中5低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比為13.7%；弱權(quán)衡關(guān)系又以“2高1中4低”“2高2中3低”和“2高5低”的供給能力組合方式為主，柵格個數(shù)占比分別為5.2%、4.8%和4.9%。

3.2.2全域尺度

流域ES間關(guān)系的空間分布格局見圖5。結(jié)果表明，CRS與其他6項(xiàng)ES都呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系，其中，與BMS間的協(xié)同關(guān)系面積占比最大，為10.7%，主要分布在肅南裕固族自治縣和金塔縣，而與PALS間的協(xié)同關(guān)系面積占比最小，為3.7%，主要分布在南部的肅南裕固族自治縣。BMS與SCS、WRSS、PALS、WPASFS及FSS之間都以協(xié)同關(guān)系為主，且較為零散地分布在流域內(nèi)。SCS分別與WRSS、WPASFS、PALS之間都以權(quán)衡關(guān)系為主，面積占比分別為15.8%、15.7%和18.4%，主要分布在肅南裕固族自治縣西南部區(qū)域；而SCS與FSS間以協(xié)同關(guān)系為主，面積占比為15.0%，主要分布在中部及北部綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)。WRSS與FSS之間以協(xié)同作用為主，面積占比為21.3%，主要分布在綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)和祁連山區(qū)；而WRSS與PALS之間以權(quán)衡作用為主，占總面積的5.1%，主要分布在綠洲農(nóng)業(yè)的周邊區(qū)域。PALS分別與FSS及WPASFS之間都以權(quán)衡作用為主，面積占比分別為8.9%和8.4%，主要分布在中部嘉峪關(guān)市和肅州區(qū)。WPASFS與FSS之間以協(xié)同作用為主，面積占比為21.5%，主要分布在綠洲農(nóng)業(yè)區(qū)和祁連山區(qū)。

各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的中英文名稱對照見表1。圖5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間關(guān)系的空間分布Fig.5 Spatial distribution of the relationship between ecosystem services

3.2.3行政區(qū)尺度

流域主要涉及的“2縣1區(qū)1市”的ES權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系見圖6。圖6中“泡泡”的大小和顏色深淺表示相關(guān)系數(shù)的高低，“泡泡”越大、顏色越深表示相關(guān)系數(shù)越高，反之，“泡泡”越小、顏色越淺表示相關(guān)系數(shù)越低。紅色表示正相關(guān)，藍(lán)色表示負(fù)相關(guān)。圖6顯示，金塔縣大多數(shù)ES之間存在不同程度的協(xié)同關(guān)系，其中，CRS分別與BMS、WPASFS及FSS之間存在較大的正相關(guān)性，表明它們之間呈現(xiàn)較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系。

各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的中英文名稱對照見表1。*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。圖6 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系Fig.6 Trade-off and synergistic relationships among ecosystem services

相比之下，F(xiàn)SS與PALS間存在較小的負(fù)相關(guān)性，表明兩者之間存在較弱的權(quán)衡關(guān)系。肅州區(qū)CRS分別與BMS、WPASFS及FSS之間呈現(xiàn)較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系，而FSS與PALS之間呈現(xiàn)較強(qiáng)的權(quán)衡關(guān)系。嘉峪關(guān)市CRS分別與WPASFS及FSS之間存在較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系，且BMS與PALS之間也存在較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系，而FSS與PALS之間存在較弱的權(quán)衡關(guān)系。肅南縣CRS與BMS之間存在較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系，而WRSS分別與BMS及CRS之間存在較強(qiáng)的權(quán)衡關(guān)系。

3.2.4服務(wù)簇尺度

借助Python 2.7軟件來識別和劃分討賴河流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇，并通過Davies-Bouldin指數(shù)來確定最優(yōu)聚類數(shù)目，Davies-Bouldin指數(shù)越小，表明服務(wù)簇之間差異越大，服務(wù)簇內(nèi)部差異越小[32]。由圖7可知，2000年當(dāng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇?cái)?shù)目為6時，Davies-Bouldin指數(shù)最小，因此，2000年以劃分為6類服務(wù)簇為最優(yōu)，而對于2018年，當(dāng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇?cái)?shù)目為3時，Davies-Bouldin指數(shù)最小，因此，2018年以劃分為3類服務(wù)簇為最優(yōu)。

圖7 2000—2018年討賴河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇?cái)?shù)目Fig.7 Determination of the number of ecosystem service clusters in the Taolai River basin from 2000 to 2018

根據(jù)2000和2018年各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇內(nèi)占主導(dǎo)地位的ES的供給特點(diǎn)，分別為其命名，其空間分布狀況及簇內(nèi)部結(jié)構(gòu)見圖8。2000年，服務(wù)簇有荒漠生態(tài)簇、水源補(bǔ)給簇、水土保持簇、城鄉(xiāng)生活簇、山地農(nóng)牧簇和綠洲農(nóng)業(yè)簇6類。荒漠生態(tài)簇的7種ES供給能力普遍較低，CRS的供給相對偏高，表明該簇中CRS與其他6種ES之間呈現(xiàn)此消彼長的權(quán)衡關(guān)系，主要分布在中部和北部大面積的戈壁、荒漠、裸土及沙地區(qū)域，土地利用類型以未利用地為主。

水源補(bǔ)給簇以WRSS供給能力為最強(qiáng)，SCS、BMS、CRS、PALS和FSS供給能力較弱，表明WRSS與其呈現(xiàn)明顯權(quán)衡關(guān)系，主要分布在南部肅南縣，土地利用類型以未利用地和草地為主。水土保持簇以BMS和WRSS供給能力最強(qiáng)，表明兩者與其他ES之間呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系，主要分布于肅南縣中部，土地利用類型以草地、林地和未利用地為主。城鄉(xiāng)生活簇以WRSS、CRS和WPASFS供給能力為較強(qiáng)，而PALS、FSS、BMS和SCS供給能力較弱，主要散布在耕地內(nèi)部及草地周邊區(qū)域，土地利用類型以耕地和草地為主，且耕地和草地面積占比基本相同。山地農(nóng)牧簇以BMS供給能力為最強(qiáng)，其他ES供給能力較弱，主要分布在南部祁連山區(qū)，土地利用類型以草地為主。綠洲農(nóng)業(yè)簇以BMS、CRS供給能力為較強(qiáng)，呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系，而PALS、SCS和WRSS供給能力較弱，表明BMS、CRS與PALS、SCS及WRSS之間呈現(xiàn)權(quán)衡關(guān)系，主要位于肅州區(qū)中部及金塔縣西部，土地利用類型以耕地為主。

2018年，服務(wù)簇有荒漠生態(tài)簇、水源補(bǔ)給簇和生態(tài)保育簇3類，荒漠生態(tài)簇仍以CRS供給能力為最強(qiáng)，以FSS、BMS、SCS供給能力為較弱，而WRSS、WPASFS和PALS供給能力有所提升，使得CRS分別與WRSS、WPASFS及PALS之間由2000年的權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)同關(guān)系。水源補(bǔ)給簇以WRSS和WPASFS供給能力為較強(qiáng)，以PALS、FSS和SCS供給能力為較弱，而BMS和CRS供給能力有所增強(qiáng)，使得WRSS、WPASFS與BMS、CRS之間由2000年的權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗷ピ鲆娴膮f(xié)同關(guān)系。

2000年分圖中，a為荒漠生態(tài)簇，b為水源補(bǔ)給簇，c為水土保持簇，d為城鄉(xiāng)生活簇，e為山地農(nóng)牧簇，f為綠洲農(nóng)業(yè)簇；2018年分圖中，a為荒漠生態(tài)簇，b為水源補(bǔ)給簇，c為生態(tài)保育簇。各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的中英文名稱對照見表1。圖8 2000和2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇空間分布及模式Fig.8 Spatial distribution and cluster pattern of ecosystem service clusters from 2000 to 2018

與2000年相比，生態(tài)保育簇作為一個嶄新的服務(wù)簇，其既結(jié)合了2000年水土保持簇、城鄉(xiāng)生活簇、山地農(nóng)牧簇及綠洲農(nóng)業(yè)簇的綜合特點(diǎn)，使得服務(wù)簇內(nèi)BMS、CRS、WRSS及WPASFS供給能力突出，并趨向協(xié)同發(fā)展，又使得流域內(nèi)服務(wù)簇間分布格局及簇內(nèi)供給特點(diǎn)趨于平衡發(fā)展。生態(tài)保育簇的出現(xiàn)，一方面得益于當(dāng)?shù)卣畬τ谏鷳B(tài)環(huán)境治理工作的重視及推進(jìn)，如：推行的退牧還草、圍欄封育及防蝗滅鼠等綜合措施，大大改善草地生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜現(xiàn)狀，從而提高草地生態(tài)系統(tǒng)所帶來的各種惠益，另一方面也表明耕地保護(hù)措施的不斷完善，使得耕地與其他土地利用類型的互動呈現(xiàn)一個良性趨勢。

4 討論

4.1 權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變的驅(qū)動因素

ES權(quán)衡研究必須超越單一尺度模式，綜合考慮不同空間尺度上利益相關(guān)者的實(shí)際需求，開展多尺度多類型服務(wù)間的權(quán)衡研究，厘清多種服務(wù)間的權(quán)衡或協(xié)同關(guān)系及其尺度依存與空間差異特征，以明確服務(wù)權(quán)衡管理的優(yōu)先順序與側(cè)重點(diǎn)，從而更加有效地實(shí)施生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理。由于地理環(huán)境的差異，ES之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系在不同空間尺度上的結(jié)果也不盡相同。這種ES間關(guān)系的轉(zhuǎn)變，一方面，可能是由于其內(nèi)在驅(qū)動力(如氣溫、降水、地形及人類活動的影響)而引起的，另一方面，也可能是由于自然資源的空間異質(zhì)性及空間尺度效應(yīng)導(dǎo)致的。

4.2 研究方法自身的缺陷

筆者在利用Pearson相關(guān)系數(shù)測度行政區(qū)尺度上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系時，發(fā)現(xiàn)各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)系數(shù)較低，對比其他學(xué)者的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)他們的研究結(jié)果也出現(xiàn)類似問題，如：潘竟虎等[33]在探究黃河流域甘肅段5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性時，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)在0.062～0.516之間;李鴻健等[34]在研究銀川盆地4種生態(tài)服務(wù)功能間的相關(guān)性時，發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)在0.04～0.23之間。已有研究表明，使用這種方法將忽略眾多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相互關(guān)系，因此，探尋一種相對科學(xué)而全面的測度方法和模型將是下一步工作的重點(diǎn)。

4.3 尺度方法的不統(tǒng)一

為了凸顯不同尺度下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的差異性，筆者采用不同方法探究4種尺度下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的關(guān)系。在不考慮區(qū)域內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異性的情況下，采用疊加分析法探究討賴河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間關(guān)系的整體趨勢，凸顯整體性，采用Pearson相關(guān)系數(shù)法測度各行政區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，凸顯區(qū)域性。采用劃分格網(wǎng)的方法體現(xiàn)小范圍間區(qū)域特征的差異性。不同的方法最能反映相應(yīng)尺度下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間關(guān)系，但是未考慮在采用相同方法情況下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系究竟是如何變化的，也許用相同的方法來衡量更具有說服力，所以如何使用同一種方法在不同時空尺度下都能清晰明了地展現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系轉(zhuǎn)換是今后努力的方向。

5 結(jié)論

在對討賴河流域7種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行評估的基礎(chǔ)上，分別從柵格、流域、行政區(qū)和服務(wù)簇4個尺度分析流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，結(jié)果表明：2000—2018年流域內(nèi)絕大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量呈現(xiàn)增加趨勢，僅SCS呈現(xiàn)減弱趨勢。在柵格尺度上，2000—2018年研究區(qū)絕大多數(shù)柵格單元生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間由協(xié)同關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)闄?quán)衡關(guān)系，這可能是由于人類對自然資源不合理開發(fā)和利用所致。在全流域尺度上，絕大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間以協(xié)同作用為主，少數(shù)以權(quán)衡作用為主。在行政區(qū)尺度上，流域各縣(市、區(qū))生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)以不同程度的協(xié)同作用為主，以較弱的權(quán)衡作用為輔。在服務(wù)簇尺度上，荒漠生態(tài)簇中CRS分別與WRSS、WPASFS及PALS之間由2000年的權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)同關(guān)系，水源補(bǔ)給簇中WRSS、WPASFS與BMS、CRS之間由2000年的權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗷ピ鲆娴膮f(xié)同關(guān)系。