汾河上游流域生態系統服務變化及驅動因素

蘇常紅,王亞璐

山西大學黃土高原研究所,太原 030006

生態系統服務不僅為人類提供了生產生活必需品,還維持了地球生命支持系統,如保持物種多樣性,凈化環境,保持大氣平衡與穩定等。長期以來由于人們對生態系統服務重要性缺乏認識,對生態系統的過度使用導致了生態系統服務的退化,對人類的安全與健康造成影響,并影響到區域和全球生態安全[1]。隨著“3S”空間分析技術的發展,基于模型的區域生態系統服務研究得以實現[2];特別是隨著多重生態系統服務綜合研究的進展,生態系統服務評估模型集成技術也逐漸發展起來(如GUMBO、MIME和InVEST等);斯坦福大學等機構聯合開發了InVEST模型,通過預測不同土地利用情景下生態系統服務的變化,實現了對多重生態系統服務集成和權衡分析。

生態系統服務及其變化是一個由多種因素所驅動的復雜過程;這些驅動因素涉及自然、社會經濟、以及人為干擾等多個方面[3-4]。探討生態系統服務變化及其驅動因素,有助于認識生態系統服務形成機理,實現生態系統服務的可控化,在制定生態保護政策時發揮其驅動與反饋機制,實現社會經濟可持續發展。生態系統服務驅動因素中,自然因素相對穩定,具有累積效應;而人文驅動因素尤其是社會經濟驅動力相對更活躍,其包含的因素也更為廣泛復雜,存在著更多的不確定性且難以定量化。生態系統服務驅動機制分析大致分定性與定量兩類方法;de Lima 等通過歷史文獻挖掘,定性分析了巴西大西洋沿岸森林景觀格局變化及對生態系統服務提供能力的影響,表明甘蔗/咖啡輪作、道路建設、貴重金屬采掘是驅動當地生態系統服務的主要因素,從歷史來看,經濟活動、鄉村建設、城市化、旅游共同導致了區域生態系統服務退化[5]。Wang 等系統分析了退耕還林/草政策下自然環境(降雨、溫度、坡度)、社會經濟(人口、耕地、收入、一二產比例、糧食產量、園藝作物產量)、政策(政策監管區域、道路、糧食補貼、節水渠)等要素對生態系統服務的驅動作用,并采用主成分方法(PCA)構建了生態系統服務驅動模型[6];唐秀美等采用STIRPAT模型和地理加權回歸模型,分析了北京市生態系統服務驅動因素,表明人口、GDP、綠化率、三產、GDP能耗、城市化率是影響北京生態系統服務的主要因素[7]。此外,還有研究分析不同因素對生態系統服務影響進程中“自然因素”和“人文因素”的轉折點,對自然與人文影響按時序進行“剝離”[8]。

在生態系統服務諸多驅動因素中,人類活動定量化研究存在著較多的不確定性,尤其是政策、經濟、文化等因素難以定量化。人類活動包含了直接因子(如土地利用變化、污染等)和間接因子(如人口、政治、經濟、文化、科技等)。早期的人類活動強度研究多用單一的因素如人口、農業生產、資源開采、放牧等來表征人類活動強度;聯合國開發署(UNDP)于1990年提出一個綜合性的人類發展指數(HDI)涵蓋了人口密度、農田比率、自然資源稟賦、經濟發展、城市化、政策等多個因素[9]。此基礎上,綜合自然、經濟、社會等多方面因子構建人類活動強度指標體系的研究逐漸開展起來[10-11],但這些人類活動評價多缺乏空間定量化分析。胡志斌等[12]在ArcGIS軟件支持下,基于地理學自相關理論,選擇居民點、道路、地形等因子,對岷江上游人類活動強度實現了定量化空間表達。

本研究基于前人研究,采用InVEST、CASA等生態模型對汾河上游流域生態系統服務進行評估,搜集區域自然和社會經濟因素對生態系統服務驅動機制進行定量分析;其中人文驅動因素的空間分析參照胡志斌等[12]的方法,綜合居民點、道路、人口等信息對區域人文驅動因素進行空間刻畫。通過研究,為汾河上游流域生態保護規劃和社會經濟可持續發展提供決策依據。

1 研究區概況

圖1 汾河上游流域示意圖Fig.1 Outline of the Upper Reach of the FenheRiver Watershed

研究區位于管涔山至太原上蘭村以北的汾河上游段,行政區域涉及寧武、靜樂、嵐縣、婁煩、古交、陽曲及太原市尖草坪區、萬柏林區部分區域(圖1),共計89個鄉鎮,約70萬人口;地理位置為111°21′—112°27′E,37°51′—38°59′N之間,流域長126 km,寬93 km,面積5253.56 km2。其中耕地面積2207 km2、林地1822 km2。地貌單元由丘陵溝壑、土石山區和河川階地構成,地質環境復雜,水土流失嚴重,流域年徑流量6.87億m3;丘陵溝壑區年均侵蝕模數6080 t/km2,屬強度侵蝕,也是汾河的主要沙源地。流域氣候特征屬溫帶大陸性季風氣候,干旱少雨,日照充足,濕熱同季。本區工業基礎薄弱,支柱產業為種植業與養殖業。

2 研究方法

2.1 生態系統服務類型的選擇

針對汾河上游流域水土流失嚴重、區域工農業及生活用水的嚴峻形勢,資源開采與毀林開荒造成的植被破壞、黃土高原氣候暖干化大背景、以及退耕還林等生態保護政策對糧食安全的影響等,本研究篩選了泥沙截持、產水量、NPP生產、固碳釋氧、糧食生產五類生態系統服務進行研究。

2.2 生態系統服務評價方法

2.2.1 泥沙截持

采用InVEST模型下的RUSLE模塊對土壤保持服務進行評估:

A=R×K×LS×(1-CP)

式中,A為單位面積減少土壤流失量(t/hm2),R為降雨因子,單位(MJ mm hm-2h-1),K為土壤可蝕性因子(t h MJ-1mm-1),LS為地形因子,包括坡長因子和地面坡度因子,C為植被覆蓋因子,P為土壤保持措施因子。本研究參照Fu等[13]在黃土高原的研究成果,制訂如下C值表(表1)。

表1 汾河上游流域不同土地利用類型C值

2.2.2 產水服務

采用InVEST模型中water yield模塊,基于budyko曲線和年均降雨量計算產水量[14],計算公式：

式中,Yxj指j類土地利用類型的x柵格的產水量,AETxj指j類土地利用類型的x柵格的實際蒸散發,Px指x柵格每年實際降雨量。

2.2.3 NPP

NPP是基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)過程模型來計算的;該模型綜合考慮植物吸收的光合有效輻射與光能轉換率,同時考慮到光能利用率、土壤水分、降水量、平均溫度等因素的影響[15]。

NPP(x,t)=APAR(x,t)·ε(x,t)

式中,t表示時間,x表示空間位置,NPP(x,t)表示像元x在t時間的植被凈初級生產力(g C m-2月-1),APAR(x,t)表示像元x在t時間吸收的光合有效輻射(MJ m-2月-1),ε(x,t)表示像元x在t時間的實際光能利用率(單位：gC/MJ)。

2.2.4 固碳釋氧

2.2.5 糧食生產

將縣區統計部門獲取的以鄉鎮為單元的糧食生產數據,除以鄉鎮面積換算為單位面積糧食產量,賦值到汾河上游行政區劃矢量圖并轉換為柵格格式,生成汾河上游流域糧食生產服務。

2.3 生態系統服務驅動機制分析

本研究篩選降雨量、相對濕度、日照時數、氣溫等氣象因子以及坡長和坡向地形因子;同時,選取道路、居民點、人口等人文因素整合成綜合性的人類活動強度指數。在ArcGIS軟件支持下對降雨量、相對濕度、日照時數、氣溫等氣象因子進行克里格插值;基于DEM數字高程圖,采用ArcGIS軟件中柵格表面數字分析模塊中的坡度坡向分析工具進行提取;所有自然因素柵格圖通過ArcGIS中zonal statistic工具分配到各鄉鎮供統計分析。基于SPSS軟件,采用典型相關分析方法(Canonical correlation analysis, CCA)分析生態系統服務驅動因子。

2.4 人類活動定量化研究方法

整合人口密度、居民點、道路相關數據,制訂綜合性的人類活動強度指數(HAI,human activity intensity),采用層次分析法和專家打分法對3個因素進行權重分配居民點(0.3)、道路(0.3)、人口密度(0.4)。首先采用ArcGIS軟件,對紙質的縣鄉行政區劃圖、居民點、道路圖進行矢量化。根據國家基礎地理信息數據編碼標準,結合《山西省土地利用現狀數據集》對居民點和道路影響力進行賦值(表2,表3)。在ArcGIS軟件支持下,居民點采用克里格方法進行空間插值;道路的插值采用線源距離衰減方法首先將道路按級別分級并計算其歐氏距離,采用公式FEN=道路分級影響力×(1-實際距離/歐氏距離)計算各級道路影響力柵格圖并進行加和,生成研究區道路影響力柵格圖。

2.5 數據來源

土地利用圖由Landsat TM和Cbers- 2B多光譜影像從網上下載并進行目視解譯,研究區DEM從1∶50000地形圖提取,土壤類型從當地農業部門獲取,圍繞汾河上游流域周圍選取21個氣象站點,從國家氣象科學數據共享服務平臺下載降雨量、相對濕度、日照時數、氣溫、蒸散量、太陽輻射等氣象因子。人口數據從研究區各縣(市、區)統計部門獲取,鄉鎮行政區劃圖及居民點分布從各縣(市、區)民政部門區獲取。道路圖由山西科學技術出版社出版的《山西省地圖冊》及山西省地圖出版社出版的《山西省分縣地圖冊》進行提取(圖2)。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務時空格局

基于DEM柵格圖將整個汾河上游流域分成47個子流域,泥沙截持服務結果以子流域為單元輸出。2000年研究區的北部和西部泥沙截持服務較高,而中部區域較低。2008年研究區西部泥沙截持服務除北部區域泥沙截持服務較高外,其他區域均較低(圖3)。2000—2008年間研究區泥沙截持服務有所降低,從2000年的280.28 t/hm2降低到2008年的236.98 t/hm2;除區域北部局部區域有所增強外,占研究區87.5%的區域呈現減少態勢;泥沙截持服務減少幅度從東北到西南遞增。

表2 不同級別居民點對應的影響力

表3 不同等級道路對應的影響力

圖2 汾河上游流域河流居民點、道路,及行政區矢量圖Fig.2 Vector map of residential site, road network, and administration division of the Upper Reach of the Fenhe Watershed

產水服務結果以子流域為基本單元輸出。2000年流域產水服務大致呈現西北高東南低的格局,產水量最高的區域集中于流域西部的嵐縣境內。2008年產水量服務與2000年空間格局有較大的差異,大致呈現為北高南低的格局(圖3)。產水服務最高值集中于寧武和靜樂區域內。總體上產水服務從2000年的146.33 t/hm2增加到2008年的151.07 t/hm2。柵格圖層相減顯示2000—2008年間產水服務增加的區域占整個汾河上游流域的89.6%,尤其是流域東北部的寧武境內的子流域產水量增加幅度最高。

NPP生產服務結果以柵格為基本單元輸出。2000年和2008年兩年間汾河上游流域NPP生產服務均呈現出周邊高、中間低的格局,尤其以東南部區域NPP生產服務最高(圖3)。2000—2008年間,NPP生產服務平均值由4.07 t/hm2增加到4.93 t/hm2。NPP生產服務增高的區域占整個研究區總面積的93.7%;僅流域周邊零星區域NPP呈減少態勢。

固碳釋氧與NPP時空格局一致,總量從2000年的10.34 t/hm2增加到2008年的12.52 t/hm2。固碳釋氧兩年的變化量呈現出中間高邊緣低的格局,尤其是流域南部區域固碳釋氧增加量最為明顯,流域邊緣地方零星分布固碳釋氧減少的斑塊。

糧食生產服務以鄉鎮為單元輸出。總體上研究區糧食生產服務有所降低,從2000年的175.11kg/hm2減少到2008年的159.46 kg/hm2。2000—2008年間除寧武靜樂大部、嵐縣西部糧食增加外,占流域65%的區域糧食生產服務減少。從空間分布尺度來看,2000年研究區糧食生產呈現西北高東南低的格局,糧食生產較高的區域主要位于流域西部嵐縣、靜樂西部、婁煩北部以及尖草坪區;2008年,糧食生產格局呈現北高南低的格局,除嵐縣和寧武靜樂西部區域外,古交市及陽曲縣的北小店及西凌井鄉糧食生產減少明顯(圖3)。

3.2 人類活動強度(HAI)

2000年人類活動強度(HAI)呈現北-南-東南逐漸增加的空間態勢(圖4),HAI最低區域主要位于流域北部寧武縣的舍莊(0.059)、涔山(0.061)、迭合寺(0.09)、東馬坊(0.10)、東寨(0.11)、圪廖(0.11)、堂兒上(0.11)、懷道(0.11)等鄉鎮,HAI最高的區域主要位于流域東南部太原市區萬柏林(0.51)、尖草坪(0.436),以及古交市西曲(0.33)等鄉鎮。2008年HAI空間格局略有變化,呈現北-西南-中部-東南逐漸增加的空間態勢,HAI較低區域主要分布在流域北部寧武縣余莊鄉(0.071)、涔山鄉(0.074),迭合寺鄉(0.11);嵐縣的王獅鄉(0.11)、梁家莊鄉(0.14);婁煩縣的米峪鎮(0.13)、蓋家莊鄉(0.14)、馬家莊鄉(0.14)、古交市的岔口鄉(0.14);HAI最高值位于太原市區的萬柏林區(0.50)和尖草坪區(0.44)。從時間上來看,HAI總體平均值由2000年的0.18增加到2008年的0.21;HAI隨時間增加的區域主要分布在寧武縣和靜樂縣搭界的堂兒上和娑婆鄉等鄉鎮,而流域西南部嵐縣、婁煩縣部分區域HAI明顯減少,太原市區萬柏林和尖草坪區HAI也略有降低。總體上,城市化程度高的地方人類活動強度相對較高。

圖3 汾河上游流域生態系統服務時空變化Fig.3 Spatial temporal variation of ecosystem services of the Upper Reach of the Fenhe Watershed during 2000—2008

圖4 汾河上游流域2000年和2008年人類活動強度Fig.4 Human activity intensity (HAI) of the Upper Reach of the Fenhe Watershed in 2000 and 2008

3.3 生態系統服務驅動因素分析

氣象因素中只有氣溫在2000年和2008年呈現出相似的北低南高的空間格局,其他因素如年降雨量、相對濕度、日照時數2000年和2008年間有較大的變化(圖5)。年降雨量和相對濕度由2000年的西高東低變為2008年的北高南低,日照時數由2000年的東北高西南低變為2008年的南高北低。坡向和坡度2000年和2008年變化不大;道路影響力、居民點影響力、人口密度在2000年和2008年均呈現相似的東南高西北低的格局,但區域內變化幅度有所增大。

典型相關分析結果表明(圖6),2000年第一個典型變量將泥沙截持服務從其他服務中區分出來(0.961);自變量組中對應的解釋變量是坡度(0.832)。第二個典型變量將產水量分離出來(0.955),其對應的解釋變量是降雨量(0.849)。2008年分析結果與2000年類似,第一個典型變量將泥沙截持服務分離出來(0.959),其對應解釋變量為坡度(0.960);第二個典型變量將產水服務分離出來(0.977),對應解釋變量為降雨量(0.837)與溫度(0.798);與2000年相比,2008年溫度對產水量影響凸顯出來。2000—2008兩年差值的典型相關分析結果顯示,泥沙截持服務(0.964)與產水量服務(0.893)受日照時數(0.856)、相對濕度(0.840)和降雨(0.735)等自然因子的影響較大;第二個典型變量表明NPP生產/固碳釋氧(0.970)對應的解釋變量為溫度(0.685)和坡向(0.652)。

3.4 生態系統服務之間關系分析

生態系統服務之間存在著復雜的關系,主要體現為權衡與協同關系。本研究基于SPSS統計分析軟件,采用皮爾遜相關系數顯著性雙尾檢驗對NPP生產、泥沙截持、產水量三類生態系統服務與人類活動強度2000—2008年間的變化量進行相關性分析(表4)。從生態系統服務總量看2000—2008年間泥沙截持量降低,而產水服務則呈現增加,二者呈現一定的權衡關系,但在空間耦合性上,二者又呈現一定的正相關;糧食生產和NPP與二者的關系不顯著。人類活動強度與泥沙截持和產水量呈正相關關系。生態系統服務的權衡協同有復雜的地域性特征,嵐縣、婁煩、市區(尖草坪區和晉源區)與流域全域呈現相似的關聯特征,即泥沙截持下降,NPP生產和固碳釋氧增加;古交市與陽曲縣呈現出泥沙截持與糧食生產下降的同時NPP生產與固碳釋氧呈現增加態勢;而寧武則呈現出四類生態系統服務均增加的協同格局(圖7)。

4 結論與討論

4.1 結論

圖6 汾河上游流域生態系統服務及驅動因素的典型載荷Fig.6 Canonical loadings of the ecosystem services and the driving factors in the Upper Reaches of Fenhe RiverX1,降雨量Rainfall;X2,相對濕度Relative humidity;X3,日照時數Sun hour;X4,溫度Temperature;X5,坡度Slope;X6,坡向Aspect;X7,道路Road network;X8,居民點Residential site;X9,人口密度Population density;Y1,泥沙截持Sediment retention;Y2,產水量Water yield;Y3,凈初級生產Net primary productivity;Y4,固碳釋氧Carbon sequestration and oxygen production;Y4,糧食生產Grain production

人類活動強度 HAI泥沙截持SRET產水服務WY凈初級生產NPP固碳釋氧CSOP糧食生產Grain人類活動強度HAI10.637??0.656??0.0310.0310.210泥沙截持SRET0.637??10.790??-0.080-0.0800.156產水服務WY0.656??0.790??1-0.065-0.0650.232凈初級生產NPP0.031-0.080-0.06511??-0.289??固碳釋氧CSOP0.031-0.080-0.0651??1-0.289??糧食生產Grain0.2100.1560.232-0.289??-0.289??1

HAI,人類活動強度Human activity intensity;SRET,泥沙截持Sediment retention;WY,產水量Water yield;NPP,凈初極生產Net primary productivity;CSOP,固碳釋氧Carbon sequestration and oxygen production; **：在0.01水平(雙側)上顯著相關

圖7 汾河上游流域各縣區生態系統服務權衡/協同關系Fig.7 Tradeoff/synergies of ecosystem services of different counties/districts in the Upper Reach Fenhe River Watershed

2000—2008年間,泥沙截持服務減少了43.30 t/hm2,除北部寧武縣部分區域增加外,占流域87.5%的區域截持服務減小,減小幅度從北到南依次加大;同期產水服務增加了4.74 t/hm2,除西南局部地區有所減少外,占流域89.6%的區域產水服務增加;NPP生產服務增加了0.86 t/hm2,僅流域邊緣零星區域NPP生產服務減小,占流域93.7%的區域NPP生產服務增加;固碳釋氧服務與NPP生產呈現相同的時空格局,兩年間增加了2.18 t/hm2。糧食生產服務總體上減少了15.65 kg/hm2,減少區域占到整個流域的65%。

相關性分析表明,泥沙截持與產水服務在空間上呈現一定的協同關系,這可能與二者在形成機理(生態水文過程)上的重疊有一定的關系;泥沙截持服務和產水服務共同受到土壤-植被-大氣系統,以及徑流、入滲、蒸發等水文過程等的影響。生態系統服務間消長關系具有復雜地域特征,除流域北端寧武呈現出各服務協同關系外,其他區域泥沙截持服務與NPP生產服務及固碳釋氧呈現出權衡的關系。

人類活動強度空間格局與城市化程度呈一定的正相關,由北向南依次升高;2000—2008年間,人類活動由0.18增至0.21;增加幅度最高的區域位于北部寧武、靜樂交界處,流域西南部嵐縣、婁煩以及萬柏林區和尖草坪區人類活動強度有所降低。相關性分析表明,人類活動強度與泥沙截持和產水量二者呈正相關,表明由于退耕還林還草及城市生態建設等生態保護工程的實施,人類活動趨于合理,對泥沙截持和產水量有積極的影響。

典型相關分析表明地形在影響泥沙截持服務中起著決定性作用,降雨和溫度對產水服務起著重要作用;年際間變化典型相關分析表明,日照時數、相對濕度、降雨等共同驅動了泥沙截持服務和產水服務,而溫度和地形對NPP生產及固碳釋氧服務有重要影響。

4.2 討論

生態系統服務作為聯系自然環境與人類福祉的的橋梁,對其進行驅動機制分析是實現區域生態系統科學管理、協調人地關系,實現社會經濟可持續發展的重要內容[17-18]。非生物環境(地理特征、地形地貌、氣候、土壤)、生物特征(動植物微生物區系),生態過程(光合、呼吸、蒸散發、有機質分解、生物地化循環等)是生態系統存在的基礎,也是生態系統服務形成的條件[19]。生態系統服務驅動因素與其依存的生態過程密不可分,本研究生態系統服務驅動分析結果與各類生態服務生態過程有很強的一致性,如產水量作為降雨量扣除蒸散發后剩余的分量,降雨量是其中重要的輸入參數,同時蒸散發本身又與降雨量和溫度密切相關;泥沙截持服務評估USLE模型中,地形因子(坡長坡度)是重要的輸入參數,對泥沙的輸出具有決定性影響;NPP生產服務評估所應用的CASA模型本身就是基于遙感數據、溫度、降水、太陽輻射、植被、土壤數據共同的光能利用率模型,坡向和溫度對植被吸收光能有效輻射具有重要影響。另一方面也說明了典型相關分析方法在驅動機制中較強的適用性;

作為間接影響因素,人類活動通過影響生境、生態系統結構、生物地球化學循環來影響生態系統過程進而影響生態系統服務。汾河上游流域作為傳統的資源開采區,礦區和城市區并存,影響生態系統服務的因素繁多,選擇合適的人類活動表征指標困難,簡單的土地利用變化不能客觀反應人類活動的內涵,而資源開采的數據尤其是私挖亂采的數據無法獲取,對人類活動定量刻畫的準確性造成了影響。

生態系統服務的尺度依賴性及影響因素空間單元的不一致也給生態系統服務驅動機制分析帶來了很多困難。研究表明,隨著研究尺度的加大,生態系統服務驅動因素有從自然因素為主向社會經濟因素為主轉換的特點[20];這種尺度依賴性一方面可能與生態系統服務本身尺度特征有關,另一方面,也可能與尺度分析中的粒度有關[21]。驅動因素中自然因素數據多基于自然地理單元,而人文因素數據多基于行政單元,空間單元上的不匹配勢必影響結果的確定性;自然和社會經濟數據的有機整合也是生態系統服務驅動機制及人地關系等復合生態系統研究的難點。

致謝：蘭州大學張金茜、山西大學張嬌、山西環保廳榮月靜在統計數據收集與分析方面提供幫助,特此致謝。