白駒，喬國華，高宇，陳廣雨

1. 國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；

2. 泰安市不動產(chǎn)登記和交易中心，泰安 271001；

3. 自然資源部信息中心，北京 100830；

4. 黑龍江鐵匯測繪工程有限公司，哈爾濱 150000

1 引 言

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及驅(qū)動機制研究一直是地理學、生態(tài)學和可持續(xù)科學領(lǐng)域研究前沿（傅伯杰等，2020）。運用多源自然地理時空信息開展長序列生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)監(jiān)測及驅(qū)動機制研究，可為確定優(yōu)化多目標生物多樣性保護、服務(wù)組合交付和關(guān)鍵利益相關(guān)者偏好的管理實踐提供支撐，也是時空信息賦能我國當前高質(zhì)量發(fā)展的主要形式之一（單衛(wèi)東等，2023；陳軍等，2023）。由于生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部組成、結(jié)構(gòu)迥異，在復雜氣候變化、人類活動和其他因素影響下，各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)時空動態(tài)的異質(zhì)性，且存在驅(qū)動因素的不確定性，尤其是在生態(tài)脆弱的高寒地帶（Ma 等，2021）。

受高寒、干旱的極端自然環(huán)境影響，高寒地帶草地生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、組成對氣候變化和人類活動的響應(yīng)尤為敏感，并顯著反饋于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能（姜翠紅等，2016）。氣候變化通過溫度、降水等氣候因子直接影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，通過影響土地利用/覆蓋的強度間接改變生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，并且氣候變化、植被動態(tài)等引發(fā)的多類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給量的變化，都可能導致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)驅(qū)動機制的復雜變化（張明珠等，2021）。部分研究選取不同地域開展了相關(guān)分析。潘梅等（2020）對2000~2015年京津冀地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究發(fā)現(xiàn)，受氣候暖濕和生態(tài)修復工程雙重因素影響，該區(qū)域水源涵養(yǎng)量、防風固沙量均呈不顯著上升趨勢。云南省生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量在1992~2019 年呈先增大后減小的波動變化趨勢，但是各年度的產(chǎn)水量空間分布格局趨于一致，且證實降水量和實際蒸散量是導致產(chǎn)水服務(wù)空間分異的主要驅(qū)動因子（黃欣等，2022）。此外，有研究還選取特定的生態(tài)系統(tǒng)展開了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)監(jiān)測及驅(qū)動機制分析。景海超等（2022）對青藏高原地區(qū)那曲市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空動態(tài)及自然驅(qū)動因素研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)水量與土壤保持服務(wù)呈現(xiàn)下降趨勢，生境質(zhì)量趨于穩(wěn)定，而固碳服務(wù)增長5.6%。降水量、歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）是決定產(chǎn)水量和固碳空間異質(zhì)性的關(guān)鍵因素，土壤保持主要受坡度因子影響。相比土地利用和人類活動直接干擾強烈地區(qū)，高寒地帶草地生態(tài)系統(tǒng)受到自然因素影響更為顯著（姜翠紅等，2016）。但生態(tài)過程控制下不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對自然因子的響應(yīng)機制尚不明晰，極有必要進一步揭示高寒地區(qū)長期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)及自然因子驅(qū)動機制。

黃河流域青海段是黃河的發(fā)源地，也是重要的水源涵養(yǎng)區(qū)與補給區(qū)，具有很強的水源涵養(yǎng)、水土保持及碳固存的功能，是維系黃河中下游地區(qū)生態(tài)安全的天然屏障。近年來，雖然國家在該區(qū)域?qū)嵤┝藚^(qū)劃輪牧、草原修復等生態(tài)保護措施，草原退化和河水流量劇減的趨勢得到有效遏制。但是，由于氣候變化和過度人類活動的制約，該區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱的局面尚未從根本上扭轉(zhuǎn)，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)仍不明確，自然因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的驅(qū)動機制仍不明晰。因此，本文以黃河流域青海段為研究區(qū)域，選取高寒草地生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能作為研究對象，分析長時間序列下高寒生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空動態(tài)，揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)的自然驅(qū)動機制，以為制定黃河流域上游高寒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理對策和可持續(xù)發(fā)展提供科學支撐。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)概況

黃河流域青海段位于青藏高原東南部，包括黃河河源區(qū)和上游區(qū)域，約占黃河流域總面積的23.8%，有重要水源涵養(yǎng)、土壤保持、防風固沙、固碳和生物多樣性保護功能，是中國乃至亞洲重要生態(tài)安全屏障區(qū)。研究區(qū)地勢西高東低，平均海拔3854 m，屬高原大陸性氣候，常年平均氣溫為2.8 ℃，多年平均降水量441.0 mm，呈東南向西北遞減趨勢。區(qū)域太陽輻射較強，年輻射量140~177 kJ/cm2，日照時長2400~2800 h。根據(jù)全國水資源及黃河流域水資源分區(qū)可知，該區(qū)域劃分為河源區(qū)、瑪曲段、龍羊峽段、蘭州段和湟水流域（圖1）。河源區(qū)為黃河發(fā)源地區(qū)，海拔4200~4800 m，屬高原湖泊沼澤地貌，地勢較平緩；瑪曲段為重要水源涵養(yǎng)區(qū)，海拔3500~4000 m，地形起伏大，多高山深谷；龍羊峽段多高山峽谷地貌，間有谷地及高山草地。蘭州段峽谷盆地相間，河道高程降至2670 m 以下，分布耕地、林地。東北部為支流湟水流域；子流域北部多高山河沼澤，以畜牧業(yè)為主；南部谷地、黃土丘陵地貌，以種植農(nóng)業(yè)為主。

圖1 研究區(qū)地表覆蓋類型分布Fig.1 Surface cover type distribution in the study area

2.2 數(shù)據(jù)源

本研究中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)核算和自然驅(qū)動因子以氣象、地形、土壤等數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)。

（1）氣象數(shù)據(jù)。地表溫度、參考蒸散發(fā)數(shù)據(jù)分別采用美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）發(fā)布的MOD11A2、MOD16A2 8 d 合成產(chǎn)品，分辨率1 km；降水數(shù)據(jù)為NASA 發(fā)布雷達與輻射計組合的網(wǎng)格降水量估計數(shù)據(jù)，包括逐月的熱帶降水測量計劃（tropical rainfall measurement mission，TRMM）和全球降水觀測（global precipitation measurement，GPM）兩代全球衛(wèi)星降水產(chǎn)品，分辨率為0.25o×0.25o；風速數(shù)據(jù)采用歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECWMF）提供的哥白尼氣候變化服務(wù)局（Copernicus Climate Change Service，C3S）的能源數(shù)據(jù)集中10 m 高度處二維水平空氣速度，分辨率為0.25°×0.25°，單位為m/s。

（2）地形數(shù)據(jù)包括海拔、坡度。海拔采用先進星載熱發(fā)射和反射輻射儀全球數(shù)字高程模型（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model，ASTER GDEM）數(shù)據(jù)，分辨率為30 m，數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（https://www.gscloud.cn/）；坡度數(shù)據(jù)基于海拔數(shù)據(jù)，通過ArcGIS 的Surface 模塊計算獲取。

（3）土壤數(shù)據(jù)來源于國家冰川凍土沙漠科學數(shù)據(jù)中心（National Cryosphere Desert Data Center，NCDC）1∶100 萬土壤數(shù)據(jù)庫，含土壤機械組成、有機碳含量、碳酸鈣含量、土壤最大根系深度、植被可利用水分信息等。土壤濕度數(shù)據(jù)以增強植被指數(shù)（enhanced vegetation index，EVI）和地表溫度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選用溫度植被干旱指數(shù)（temperature vegetation dryness index，TVDI）數(shù)據(jù)模型生產(chǎn)。土地利用（覆被）采用2000 年、2010 年、2020 年GlobeLand30 數(shù)據(jù)，源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)（https://www.webmap.cn/），分辨率為30 m×30 m。EVI 數(shù)據(jù)采用NASA 發(fā)布的MOD13A2 16 d合成產(chǎn)品，分辨率為1000 m。植被覆蓋度可采用EVI，通過像元二分法計算獲得（Jiapaer 等，2011）。凈初級生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）數(shù)據(jù)采用NASA 提供的MOD17A3HGF 年數(shù)據(jù)，分辨率為500 m。

2.3 研究方法

2.3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)核算模型

本研究針對黃河流域上游高寒草地生態(tài)系統(tǒng)的典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，分別選取生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)核算模型，測算產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量。

產(chǎn)水量主要基于水量平衡原理，結(jié)合區(qū)域氣候因素、地形及土壤特征等因素，以降水作為系統(tǒng)的輸入，蒸散量作為系統(tǒng)的輸出，兩者差值即為區(qū)域產(chǎn)水量（Sharp 等，2016）：

式中，Y(x)為生態(tài)系統(tǒng)類型柵格x的年產(chǎn)水量，mm；AET(x)為柵格x的年實際蒸散量，mm；P(x)為柵格x上的年降水量，mm；PET(x)為年內(nèi)潛在蒸散量，mm；ω為表征自然氣候–土壤性質(zhì)的非物理經(jīng)驗參數(shù)值。

土壤保持是生態(tài)系統(tǒng)通過其結(jié)構(gòu)與過程減少由于降水所導致的土壤侵蝕的作用，是生態(tài)系統(tǒng)重要調(diào)節(jié)服務(wù)之一。生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)通過土壤保持量來衡量，為無植被覆蓋情況下的潛在土壤侵蝕模數(shù)與現(xiàn)實土壤侵蝕模數(shù)的差值，土壤侵蝕模數(shù)采用修正通用水土流失方程（revised universal soil loss equation，RUSLE）計算得到（Renard 等，1997）。

防風固沙主要針對生態(tài)系統(tǒng)防治風蝕的服務(wù)功能進行測算。選用生態(tài)系統(tǒng)中氣候因素、植被覆蓋狀況、土壤質(zhì)地等因素綜合評價生態(tài)系統(tǒng)減少風蝕量、防風固沙的能力，為裸土條件下土壤風蝕和地表覆蓋植被條件下的土壤風蝕量的差值，通過修正風蝕模型（revised wind erosion equation，RWEQ）計算風蝕區(qū)土壤風蝕模數(shù)（Gregory 等，2004）：

式中，G為防風固沙量，t/ha；SLQ為潛在風蝕量，t/ha；SL為實際風蝕量，t/ha；Qmax_Q為潛在轉(zhuǎn)運量，t/ha；Qmax為實際轉(zhuǎn)運量，t/ha；SQ為潛在關(guān)鍵地塊長度，m；z為下風向最大風蝕出現(xiàn)距離，m，本次計算選取50 m；WF 為氣候因子，t/km，表征了在考慮降水、溫度、日照及雪蓋等因素的條件下風力對土壤顆粒的搬運能力；EF 為土壤可蝕性因子，為一定土壤理化條件下土壤受風蝕影響大?。籗CF 為土壤結(jié)皮因子，為一定土壤理化條件下土壤結(jié)皮抵抗風蝕能力的大小；K′為地表粗糙度因子，由地形所引起的地表粗糙程度對風蝕影響的反映；C為植被覆蓋因子，植被條件對防止風蝕發(fā)生程度的貢獻。

植被通過光合作用吸收大氣中的二氧化碳是陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳的主要方式之一。NPP 作為地表碳循環(huán)的重要組成部分，不僅直接反映了植被群落在自然環(huán)境條件下的生產(chǎn)能力，而且是判定生態(tài)系統(tǒng)碳源匯和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子，在全球變化及碳平衡中扮演著重要的作用。CASA （Carnegie-Ames-Stanford approach）模型可以通過植被吸收的光合有效輻射（absorbed photosynthetic active radiation，APAR）和光能利用率(ε)兩個變量估算植被NPP。由CASA 模型可知，植被每生產(chǎn)1 kg 有機物，能固定1.62 kg CO2。因此，植被固碳量：

式中，GCS為植被年固碳量，t/ha；RC為二氧化碳中碳的含量，為27.27%。

2.3.2 冗余分析法

冗余分析（redundancy analysis，RDA）是響應(yīng)變量矩陣與解釋變量矩陣之間多元多重線性回歸的擬合值矩陣的主成分分析（principal component analysis，PCA）方法，也是多響應(yīng)變量回歸分析的拓展，廣泛應(yīng)用于多變量響應(yīng)數(shù)據(jù)建模（董旭輝等，2007）。Canoco5.0 中RDA 分析可以顯示每個環(huán)境因子解釋率和顯著性檢驗的結(jié)果（圖2）。響應(yīng)變量與解釋變量箭頭之間夾角的余弦值可以判斷它們之間的相關(guān)性。Rv1 和Rv2 是響應(yīng)變量，Ev1 、Ev2 和Ev3 為解釋變量?！蟖接近90°，即接近正交，表明Rv1 和Ev1 之間的相關(guān)性很小。∠b小于90°，表明Rv1 和Ev2 之間存在正相關(guān)；角度越小，則正相關(guān)性越大?！蟘大于90°，表明Rv1 和Ev3之間存在負相關(guān)；角度越大，則負相關(guān)性越大。本文中采用隨機樣點1000 個作為解釋變量。

圖2 冗余分析二維排序Fig. 2 Double sequence diagram of RDA

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間格局特征

研究期內(nèi)黃河流域青海段產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙和固碳四種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量均值分別為340.3 mm、1328.2 t/ha、23.73 t/ha、1025.0 kg/ha（表1）。由圖3 看出，產(chǎn)水量整體呈東南向西北遞減趨勢，高值區(qū)集中分布在瑪曲段、龍羊峽段南部和湟水流域北部，年產(chǎn)水量深度超過500 mm；低值區(qū)則分布在河源區(qū)、蘭州段和龍羊峽段北部，大部分地區(qū)年產(chǎn)水量深度低于200 mm。研究區(qū)內(nèi)76.5%地表土壤保持值低于平均值，高值區(qū)集中分布在龍羊峽段、蘭州段東北部和湟水流域下游地區(qū)，其他水資源分區(qū)有零星分布。防風固沙空間分布整體較為均勻，88.01%區(qū)域低于均值。高值核心區(qū)位于研究區(qū)東北部邊界區(qū)域，并呈放射狀向外衰減。固碳格局整體呈東部向西部遞減趨勢，局部區(qū)域呈現(xiàn)空間異質(zhì)性。

表1 2000 年、2010 年、2020 年黃河流域青海段典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量均值統(tǒng)計Tab.1 Average value of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin in 2000, 2010, and 2020

圖3 2000~2020 年黃河流域青海段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量均值空間格局Fig.3 Spatial pattern of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin from 2000 to 2020

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)特征

從時空動態(tài)來看，流域尺度下產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙的年物理量均值都呈現(xiàn)增加趨勢（表1）。流域內(nèi)2010 年產(chǎn)水量比2000 年整體提升 8.9%，2020 年產(chǎn)水量比 2010 年整體提升44.6%，提升明顯區(qū)域集中在南部、東部區(qū)域（圖4）。2010 年土壤保持物理量均值比2000 年增加12.8%，占總面積的72.7%，增加明顯區(qū)域集中分布在龍羊峽段東北部和河源區(qū)西部，而湟水流域下游地區(qū)土壤保持略有降低。2020 年土壤保持物理量均值比2010 年增加8.1%，增加面積占流域總面積34.8%，主要分布在龍羊峽段東北部。2010年防風固沙物理量均值比2000 年增加10.7%，增加區(qū)域占總面積54.5%；2020 年防風固沙物理量比2010 年增加10.1%，增加區(qū)域占總面積34.3%。兩期防風固沙物理量增加高值區(qū)都集中在湟水流域東部邊界區(qū)域。流域內(nèi)2010 年固碳物理量均值呈現(xiàn)比2000 年升高29.2%，增加明顯區(qū)域集中在龍羊峽段、蘭州段和湟水流域下游區(qū)域；2020 年固碳物理量均值比2010 年呈現(xiàn)略微降低，比例為1.7%，降低區(qū)廣泛分布在瑪曲段。

圖4 黃河流域青海段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)格局Fig.4 Spatial-temporal dynamic of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與自然因子冗余分析

根據(jù)RDA 分析結(jié)果，2000 年、2010 年、2020年地表溫度、風速、海拔、植被覆蓋狀況、土壤濕度、坡度和降水量七個自然因子解釋變量對四項典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)貢獻率分別為47.0%、38.1%、41.2%，存在年際波動。2000年、2010 年植被覆蓋狀況、海拔是兩個貢獻率最大的解釋變量，總貢獻率分別為29.3%、26.5%。土壤濕度、降水的解釋變量僅為15.4%、10.3%，相對植被狀況和海拔較低。2020 年海拔和地表溫度是影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最關(guān)鍵兩個自然因子，解釋變量的貢獻率合計為29.9%，植被狀況和降水的貢獻率僅為10.6%。風速、坡度對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的貢獻率最小。

各自然因子對不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)貢獻率不同，且對單一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量的貢獻率也存在年際差異（圖5）。降水是研究期內(nèi)決定產(chǎn)水量的首要正向因子，即降水量的多少直接決定該區(qū)域的產(chǎn)水量。土壤濕度與產(chǎn)水量表現(xiàn)出正相關(guān)性，地表溫度與產(chǎn)水量負相關(guān)，即流域內(nèi)地表溫度越高的地區(qū)產(chǎn)水量越低。坡度對產(chǎn)水量的影響呈現(xiàn)降低趨勢。2010 年、2020 年，海拔由負向指標轉(zhuǎn)變成為除降水外控制產(chǎn)水量的關(guān)鍵正向指標。在對土壤保持時空動態(tài)解釋中，地表溫度是唯一貫穿整個研究期的正向驅(qū)動因子。海拔是決定土壤保持物理量的主要逆向驅(qū)動因子，其次為植被狀況、土壤濕度。風速、降水、坡度對土壤保持服務(wù)的貢獻具有不確定性。土壤濕度、植被狀況和坡度是控制防風固沙物理量的正向驅(qū)動因子，溫度是關(guān)鍵的逆向驅(qū)動因子。2000 年風速對防風固沙的影響并不明顯，而2010 年、2020 年風速與防風固沙服務(wù)呈現(xiàn)明顯的負相關(guān)性。2000 年、2010 年，植被狀況、海拔、降水、坡度、土壤濕度是控制生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)的正向驅(qū)動因子，溫度與固碳服務(wù)物理量呈現(xiàn)負相關(guān)性；而2020 年溫度與固碳服務(wù)物理量呈現(xiàn)正相關(guān)，降水、海拔和土壤濕度成為逆向驅(qū)動因子。

圖5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與自然因子冗余分析二維排序Fig.5 Double sequence diagram of RDA between ecosystem services and natural factors

4 討 論

4.1 自然因子對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)的影響

研究期內(nèi)該區(qū)域產(chǎn)水量年均值為278.6~438.9 mm，整體呈現(xiàn)東南向西北遞減趨勢，年際變化呈增強態(tài)勢。根據(jù)水量平衡原理，降水量、實際蒸散量以及二者之間的平衡是直接控制區(qū)域產(chǎn)水量能力、格局的關(guān)鍵因素。氣候變化趨勢下，近20 年以來黃河流域青海段降水量整體呈現(xiàn)增加趨勢（姬興杰等，2022）。實際蒸散量表現(xiàn)出顯著降低是黃河流域青海段產(chǎn)水量增加的原因。

研究區(qū)土壤保持物理量呈現(xiàn)明顯年際增加趨勢，土壤保持服務(wù)強度高值區(qū)在中北部和東部。根據(jù)修正通用水土流失方程，除受降水等氣候因子影響外，地形地貌、植被覆蓋情況都是影響土壤保持物理量的自然因素。龍羊峽段東北部地區(qū)土壤質(zhì)地以土質(zhì)疏松沙地為主，增加了潛在土壤侵蝕量，利于植被發(fā)揮更明顯的土壤保持服務(wù)功能。蘭州段東北部和湟水下游多峽谷、盆地交錯分布，河道高程落差較大，復雜地貌條件是該區(qū)域潛在土壤侵蝕量高于其他區(qū)域主要誘因，但區(qū)域多耕地和林地，有較高植被覆蓋度和較好土壤侵蝕防治措施，可以減少地表徑流，降低實際土壤侵蝕量（陳朝良等，2021）。在土壤侵蝕防治措施增強的情況下，降水對土壤保持物理量年際變化影響顯著。

研究區(qū)防風固沙服務(wù)物理量呈現(xiàn)明顯年際增加趨勢，高值區(qū)位于東北部邊界區(qū)域。氣候因素方面風速對固沙功能有根本影響，決定潛在風蝕量，而不同土地覆蓋類型通過防風功能發(fā)揮固定土壤作用，決定實際風蝕量大小，防風功能上呈現(xiàn)森林>農(nóng)田>草地>未利用地（Li 和Xu，2019）。該區(qū)域主要草地覆蓋，少數(shù)耕地、森林，土地覆蓋類型的差異導致防風固沙服務(wù)能力差異。東北部邊界區(qū)域為祁連山南麓，森林和山體分布發(fā)揮較強的防風固沙功能。

研究區(qū)固碳能力呈現(xiàn)年際變動趨勢，龍羊峽段、蘭州段和湟水流域下游區(qū)域是固碳高值區(qū)。近20 年來，青藏高原地區(qū)暖濕氣候變化趨勢利于植被生長茂盛，NPP 呈現(xiàn)增長趨勢，直接反映固碳的年際動態(tài)（夏冰等，2023）。不同植被類型之間的NPP存在不同程度的差異，決定了該區(qū)域森林>草地>耕地>未利用地的固碳能力強弱，因此，植被類型也是決定固碳物理量空間格局的重要因素（Wei 等，2022）。流域內(nèi)東部多森林、西北多高寒草原分布決定了固碳物理量呈現(xiàn)整體呈現(xiàn)東部向西北遞減趨勢。

4.2 自然因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)驅(qū)動的復雜性

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)是一個由自然條件、人類活動等多種因素直接或間接共同驅(qū)動的復雜過程。本研究選取的七個自然因子對2000 年、2010年、2020 年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)解釋變量僅為38.1%~47.0%，說明可能存在其他驅(qū)動因素控制著黃河流域青海段的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)。

本研究發(fā)現(xiàn)植被覆蓋狀況在對四項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)解釋中較其他自然因子具有較高貢獻率。植被通過蒸騰作用、調(diào)節(jié)小氣候等改變生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量，通過對降水的截留和再分配作用改良土壤結(jié)構(gòu)的方式調(diào)節(jié)土壤保持服務(wù)（趙苗苗等，2017；李鑫等，2018）。植物可以利用根莖葉削弱地表風力、固定土壤減緩風蝕作用，通過光合作用固定碳元素。水熱條件、土壤特性是控制陸地生態(tài)系統(tǒng)植被類型和生長狀況的核心因素。海拔是影響水熱條件的主要因素，通過對水熱條件的再分配影響土壤特性。同樣地，坡度成為各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空格局的重要解釋變量。

各自然因子對不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)貢獻率不同，這基本符合自然因子對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)的貢獻與各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量核算中涉及的生態(tài)過程具有一致性的規(guī)律（蘇常紅和王亞璐，2018）。產(chǎn)水量是區(qū)域水循環(huán)過程中綜合考慮降水量與實際蒸散量收入支出平衡的產(chǎn)物。降水是自然界中土壤水分最直接、主要的補給方式，其必然也與產(chǎn)水量呈現(xiàn)正相關(guān)性。在排除水分可獲得性限制前提下，溫度升高導致實際蒸散量增加，為間接控制產(chǎn)水量的負向因素。土壤保持物理量與降水之間的關(guān)系并不是簡單的線性關(guān)系，而與降水量是否處于植被生長的水分脅迫階段密切相關(guān)（Zhao 等，2022）。在水分充足的前提下，溫度利于植被生長、恢復，表現(xiàn)出對土壤保持時空動態(tài)具有顯著積極效應(yīng)。地形通過改變氣候、植被因子引起土壤保持物理量的年際變化。

在黃河流域青海段，除溫度外，風速和降水未對防風固沙表現(xiàn)出穩(wěn)定的貢獻。潛在風蝕量決定防風固沙服務(wù)物理量的潛力，其產(chǎn)生前提是風速大于臨界起沙風速。黃河流域青海段不屬于大風天氣核心區(qū)，模型采用的平均風速可能將大于臨界的瞬間起沙風速（5 m/s）過濾掉，結(jié)果將弱化風速對黃河流域青海段防風固沙服務(wù)的貢獻（王式功等，2003）。黃河流域青海段降水與大風天氣的時間不重合，削弱了降水在生態(tài)系統(tǒng)防風固沙功能中的效用。土壤濕度、海拔、坡度和植被覆蓋情況對防風固沙時空動態(tài)起著重要積極作用。首先，土壤濕度增加土壤顆粒之間的黏聚力以抵抗風蝕，間接改善地表植被覆蓋情況以減小實際風蝕量；其次，海拔和坡度差異引起的多風大風天氣和土壤顆粒的遷移利于潛在風蝕，且多樣地貌類型提供的土壤和氣候條件影響植被的生長、分布和形態(tài)，影響防風固沙能力；最后，植被通過直接覆蓋地表使其免受吹蝕、分散風動能減少氣流與土壤顆粒之間動能傳遞、直接阻擋土壤顆粒運動的方式發(fā)揮防風固沙功能（牛麗楠等，2022）。這與本研究EVI 與防風固沙呈現(xiàn)顯著正相關(guān)結(jié)果一致。

本研究的固碳核算方法僅考慮了植被通過光合作用自然的碳封存過程，因此植被特征變化是決定固碳時空動態(tài)的直接因素，EVI 與固碳時空動態(tài)呈現(xiàn)正相關(guān)性。此外，氣候、地形和土壤都會通過改變植被特征或光合作用直接或間接影響固碳時空動態(tài)（林楓等，2021）。在近20 年來青藏高原暖濕氣候變化趨勢下，降水、海拔、土壤濕度、溫度對固碳作用亦存在變動性。根據(jù)2000 年、2010 年和2020 年三期研究結(jié)果，大部分自然因子對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)的驅(qū)動機制比較明晰，但產(chǎn)水量和坡度、土壤保持和風、固碳和風等并未顯示出顯著的相關(guān)性或它們的相關(guān)性隨著時間的推移并不穩(wěn)定，這表明氣候因素對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化是波動的、復雜的，需要更長時間序列研究揭示真實趨勢。

5 結(jié) 論

黃河流域上游地區(qū)高寒草地生態(tài)系統(tǒng)是我國重要的生態(tài)屏障地區(qū)。本研究通過對該區(qū)域水源涵養(yǎng)、土壤保持、防風固沙和固碳生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的時空動態(tài)監(jiān)測，探明了四項典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的時空動態(tài)特征，并分析了其自然驅(qū)動機制。

黃河流域青海段產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙、固碳四項種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量均值分別為340.3 mm、1328.2 t/ha、23.73 t/ha、1025.0 kg/ha，并呈現(xiàn)四種不同的地理空間格局。從時空動態(tài)來看，2000 年、2010 年、2020 年流域的產(chǎn)水量、土壤保持、防風固沙物理量呈現(xiàn)增加趨勢。雖然2020年固碳物理量比2010 年略微降低，但相對2000 年整體仍然呈現(xiàn)增加態(tài)勢。2000 年、2010 年、2020年，降水、地表溫度、風速、土壤濕度、植被覆蓋狀況、海拔、坡度七個自然因子解釋變量對四項典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理量時空動態(tài)貢獻率分別為47.0%、38.1%、41.2%，存在年際波動。植被覆蓋狀況、海拔是2000 年、2010 年兩個貢獻率最大的解釋變量，而海拔、地表溫度是2020 年最關(guān)鍵兩個自然因子，風速和坡度對四項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空動態(tài)影響較弱。降水是決定產(chǎn)水量的主要正向因子，地表溫度為負向因子。在對土壤保持時空動態(tài)解釋中，地表溫度是唯一貫穿整個研究期的正向驅(qū)動因子。海拔是決定土壤保持物理量的主要逆向驅(qū)動因子，風速、降水、坡度對土壤保持服務(wù)的貢獻具有不確定性。土壤濕度、植被覆蓋狀況和坡度是控制防風固沙物理量的正向驅(qū)動因子，溫度是關(guān)鍵的逆向驅(qū)動因子。溫度是控制固碳的重要因子，但正反向貢獻的變化表明溫度與固碳服務(wù)之間存在非線性關(guān)系。