白洋淀流域生態系統服務評估及其調控

白 楊，鄭 華，莊長偉，歐陽志云，*，徐衛華

(1.上海市環境科學研究院應用生態研究所，上海 200233;2.中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室，北京 100085;3.環境保護部南京環境科學研究所，南京 210042)

生態系統服務是人類從生態系統獲取的利益，其中包括產品提供、調節服務、支持服務和文化服務四個方面［1-3］。由于大多數生態系統服務具有非排他性和非競爭性等特性，很難對其進行量化，無法在市場上進行交易，其重要性常常被忽略。MA［4］的報告指出全球生態系統的服務功能正逐漸退化，甚至出現了局部地區生態系統服務被耗竭。近年來，國內外對服務功能做了大量研究，其中包括對服務功能機理探討和服務功能單個指標量化評價等。這些研究使得人們逐漸的認識到了生態系統服務功能的重要性。還有些人的研究更深入一步，分析了生態系統服務功能的空間化，明確了服務功能的空間分布特征和重要區域。在此基礎之上，Nelson等［5］人采用情景分析的方法，模擬了不同情景下土地利用管理策略對服務功能帶來的影響。隨著全球人口的增加和城市化的加劇，人類過度的開采和利用自然資源滿足其自身發展的需求。對自然資源的開采通常超過了資源本身能力所能提供，造成對某一服務功能的需求是以犧牲其他服務功能為代價。從全球尺度來看，生態系統的每一種服務對人類來說都是至關重要的，但是對于局部區域而言，在制定相關政策時存在某一個或幾個服務功能占主導地位的情況，因此需要對優先保護的服務功能進行權衡。最常見的權衡是基于人類發展與服務功能維持之間。如何有效的權衡好這些關系，如何使得政策法規的制定，一方面使得自然生態系統提供的各種重要的服務功能得到保障或增強，另一方面又要保證人類的實際收益和經濟的穩定發展，是政策制定中需要重點考慮的問題，也是當前服務功能領域亟待解決的問題，目前對這方面研究還比較少。InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型正是被開發用來評價不同決策情景下生態系統服務的變化，權衡各種服務功能得失，為自然資源管理提供有效的決策依據。

InVEST模型是由斯坦福大學、大自然保護協會(the Nature Conservancy，TNC)、世界自然基金會(World Wildlife Fund，WWF)和其他一些機構共同開發，旨在權衡發展和保護之間的關系，尋求最優自然資源管理和經濟發展模式［6］。InVEST模型可以有效的應用于決策分析，通過不同利益相關者(如政策制定者、團體和保護組織等)的協商，確定對于各自需要優先考慮或熱點問題。評價這些需要優先考慮或熱點問題在當前自然資源配置下是如何產生及傳遞，分析未來新的項目、政策或其他條件改變后，會對其產生什么影響。對未來進行預測，不同利益相關者需要建立相關情景，評估可能發生的各種改變會對自然資源帶來的影響。通過利益相關者協商和情景的建立，InVEST模型可以評價當前狀態和未來情景下生態系統服務的量和價值。同時，InVEST模型是空間化的，需要不同的空間數據作為原始輸入數據，同時輸出的結果也是空間化，可以輸出某種服務物質量(如固碳量)的空間分布特征，也可以輸出其價值(如固碳的經濟價值)分布的空間分布圖。對于不同的決策者在管理土地利用方式時的權衡，InVEST模型包含的服務功能模塊能夠提供有效的方法來權衡其利弊。本研究以白洋淀流域為例，詳細介紹了如何利用InVEST模型評價白洋淀流域各種生態系統服務功能空間分布特征，如何建立情景及根據不同的發展需求對其進行權衡，以期為該流域經濟發展和自然資源保護提供決策依據，為以后類似研究提供一種有效的評價及權衡方法。

1 研究區概況

白洋淀流域位于華北平原中部，東經113°39'—116°11'，北緯39°4'—40°4'之間，跨河北、山西兩省和北京市的38個市縣，流域面積31200 km2。流域地形地貌復雜，地勢西高東低，山區占流域面積的64.1%。山區主要是森林和草地，平原地區主要是農田(圖1)。森林、草地和農田分別占流域面積的26.13%，26.74%和36.57%。流域內多年平均水資源量為31.18億m3，人均水資源量僅為297m3，大大低于國際公認的人均500 m3的極度缺水線，屬極度缺水地區。流域人口稠密，每平方公里已超過448人，大大高于全球人口密度45人/km2［7］。此外，由于受自然條件和人類活動影響，近年來河流地表徑流減少，且接納了大量的城鎮生活污水、工業廢水和農業上大量的農藥、化肥，造成水質嚴重污染，白洋淀流域生態環境受到嚴重威脅。

圖1 白洋淀流域位置圖Fig.1 Location map of the Baiyangdian basin

2 研究方法

2.1 Invest模型描述

2.1.1 生物多樣性

采用生境質量指數來表征生物多樣性維持功能的狀況:

式中，Qxj是土地利用與土地覆蓋j中柵格x的生境質量;Dxj是土地利用與土地覆蓋或生境類型j柵格x的生境脅迫水平;K是為半飽和常數;Hj為土地利用與土地覆蓋j的生境適合性。

2.1.2 水源涵養

水量通過下述模型進行計算:

式中，Yjx為第j土地利用類型柵格x的產水量;AETxj為第j土地利用類型柵格x的每年實際騰發量;Pxj為第j土地利用類型柵格x的年降雨量。

2.1.3 水質凈化功能

基于污染物輸出系數途徑進行評價，評價方法為:式中，ALVx為柵格x調節的載荷值;polx為柵格x的輸出系數;HSSx為柵格x的水文敏感性得分值。

2.1.4 土壤保持

采用通用水土流失方程USLE進行評價，包括自然因子和管理因子兩類。

式中，USLEx表示柵格x的土壤侵蝕量;Rx為降雨侵蝕力;Kx為土壤可蝕性;LSx為坡度-坡長因子;Cx為植被覆蓋因子;Px為管理因子。

2.1.5 碳固定:

式中，Vc是固碳的價值量;NPPj為第j類生態系統類型的npp;Pc為市場固定CO2的價格。

2.1.6 授粉模型:

每個柵格m提供給農田o的授粉服務功能:

式中，PSm為柵格m提高的授粉服務功能;Vo為農田柵格o中作物的價值;γc為全部作物c產量中依靠野生授粉的比例;Pox為從一源柵格x飛行到農田柵格o的作物上覓食的授粉者相對豐富度;Po為農田柵格o的總授粉者豐富度。

2.2 數據標準化方法

在各情景進行權衡分析時，各服務功能指標量綱不一致，無法進行直接的比較，因此需要對數據進行標準化。本研究采用下面公式對各指標進行標準化。

式中，I'i標準化之后的值;Ii標準化前的初始值;Imin為某一服務功能值域范圍內的最小值;Imax為該服務功能值域里的最大值。

2.3 情景建立

情景1:2005年實際狀態

情景2:政策情景(退耕還林情景:將流域內坡度大于15度農田全部退耕還林)

情景3:保護情景(強化保護情景:將服務功能重要區域內除城市、農田和水域外，全部轉移為森林)

3 結果

3.1 服務功能

基于2005年白洋淀流域土地利用數據［8-9］，采用InVEST模型，對上述各指標進行了評價和空間模擬，研究中用于評價生態系統服務的參數與文獻［10-12］一致。結果如表1和圖2所示。表1中列出了白洋淀流域四類主要生態系統類型提供的各種生態系統服務的物質量大小，可以看出，2005年白洋淀流域固碳量最多的是森林，達到220.24萬t;其次是灌叢，為84.29萬t;農田的固碳量最少，僅為16.17萬t。各種生態系統的氮、磷保持量表現出了基本一致的趨勢，農田保持的量最多，分別為21501t和782t;氮保持量最少的是灌叢，僅為836t，而磷保持量最少的為森林，僅為10t;土壤保持量最多的生態系統類型為森林，達到4.20億t，農田保持量最少，為0.61億t;水源涵養量最多的是農田，為1.11億m3，最少的為灌叢，為0.75億m3。此外，由于生物多樣性和授粉模型評價結果是一個空間無量綱的得分值，因此其評價結果沒有呈現在表1中。

表1 不同生態系統2005年提供生態系統服務物質量特征Table 1 The biophysical term of ecosystem services provided by ecosystems

圖2對上述7種生態系統服務功能進行了空間化，可以看出，生物多樣性保護的重要區域主要分布于白洋淀流域的西部和北部山區，這一區域也是流域內森林生態系統主要的分布區域;水源涵養的重要區域主要分布于流域的西部和中部山區;固碳的重要區域主要分布于流域的北部山區，西部和中部山區有零星分布;土壤保持重要區域主要分布于流域的北部、中部和西部山區;此外，授粉、氮保持和磷保持的重要區域均主要分布于流域東部、南部和中部平原地區，這一區域主要以農田生態系統為主。

圖2 各種生態系統服務功能空間分布特征Fig.2 The space distribution characteristics of each services

3.2 情景分析

本研究以農業直接收入和其他間接服務功能權衡為例，介紹如何對InVEST模型模擬的結果進行權衡分析。首先，根據各種情景下土地利用方式的不同模擬各種生態系統服務功能物質量的多少，結果如表2所示。

圖3是對各種情景下生態系統提供的服務功能進行標準化之后的權衡圖，綜合表2和圖3可以看出，政策情景下，流域生態系統水源涵養量在各種情景下排名第二，為3.86億m3;農業產出與2005年實際情況相比有所下降;固碳的量為359萬t，比2005(346萬t)年多，但比保護情景(552萬t)少;此外，氮、磷輸出的量最少，分別輸出僅8840t和430t。保護情景下流域生態系統水源涵養量最大，為5.34億m3;農田產出價值與2005年實際情況相比基本不變，氮、磷保持功能與政策情景下差不多，但固碳效果最好，固碳量達到552萬t。上述權衡結果表明，保護情景下能最好的協調保護與發展之間的矛盾，實現區域經濟與環境的可持續發展。

表2 各種情景下生態系統服務功能物質量Table 2 The biophysical term of ecosystem services among scenarios

4 討論

(1)本研究僅僅計算了各指標的物質量結果，并沒有對其進行價值化。一方面，生物多樣性保護和授粉服務本身很難被價值化;另一方面，模型雖然可以對一部分指標進行價值化，如固碳、土壤保持等，但其計算方法和參數多是以美國標準，很難用于中國的價值計算。采用國內目前成熟的價值評價方法［13-16］，可以對InVEST模型中各服務功能指標物質量的評價結果進行價值化，同時借助GIS工具，也可以實現價值的空間化。

(2)InVEST模型可以有效的應用于決策分析，通過不同利益相關者(如政策制定者、團體和保護組織等)的協商，確定對于各自需要優先考慮或熱點問題。不同利益相關者通過建立相關情景，對未來管理模式進行預測，評估可能發生的各種改變會對自然資源提供的服務功能帶來的影響，也可以評估這些影響主要發生在空間上什么位置。利益相關者通過權衡這些得失，采取最優的執行策略。本研究通過建立情景，介紹了如何利用InVEST模型，通過情景模擬的方法權衡不同服務功能的得失，得到了較好的結果。本研究框架的優勢在于基于生態系統服務的土地利用策略權衡，不僅考慮到了各種情景模式下生態系統間接服務功能的變化，同時也需要考慮各種情景對人類實際收益的影響。如果以犧牲當地居民的實際收益為代價，片面的追求生態系統間接價值的最大化，這樣的發展模式很難實現區域經濟與環境的協調發展。本研究在建立情景時，充分考慮到這一問題，最終篩選出的發展模式，既保障了當地居民的實際收益，也使得生態系統其它服務功能得到了增強，是實現區域可持續發展的較好選擇，其他流域或區域也可以根據其自身特征和管理、發展需求建立情景，使用該方法進行管理策略的篩選。

(3)與目前國內外服務功能評價的方法相比，InVEST模型具有其自身的優勢。首先，作為模型本身而言，InVEST模型輸入參數較少，參數易獲取、易提取，模型界面友好、操作簡單，數據輸入、存儲和提取均非常容易，使得該模型能夠更廣泛的被相關科研工作者掌握和使用。其次，模型采用的是空間分布式數據作為輸入，同時輸出的結果也是空間分布。有效的解決了服務功能空間分布的問題，結果可以直接用于分析服務功能空間分布特征及其空間異質性特征。第三，該模型最大的優勢在于其開發理念是通過情景模擬，比較服務功能得失，權衡自然資源的保護和經濟發展的關系，為決策者提供決策依據。

圖3 各種情景下生態系統服務功能大小變化權衡圖Fig.3 Tradeoffs of ecosystem services among various scenarios

當然，該模型也存在一定的局限性。首先，該模型具有明顯流域尺度特征，如水量、水質和泥沙，因此建議該模型的使用應主要考慮流域案例的研究。其次，單個指標的計算具有一定局限性，例如生物多樣性評價，模型中是以生境質量作為生物多樣性的代理，并且假設生境質量高的地方可以維持較高的生物多樣性，一旦類似生境遭到破壞，生物多樣性的損失也是最嚴重的。然而現實情況中，生境質量好的地方不一定擁有很高的生物多樣性;而且該模塊的原理更多的傾向于植物多樣性，具有一定的使用局限性。盡管如此，隨著對服務功能領域機理研究的深入，該模型的局限性也會被逐漸克服。從現有的模型運算及其情景分析結果來看，已經取得了較好的成果。目前借助該模型，國際上發表了相關文章［5］，該模型正逐漸被大家認同和使用。

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