重慶市生態保護紅線內的生態系統服務動態變化評估

官冬杰， 黃大楠， 殷博靈

(重慶交通大學 建筑與城市規劃學院，重慶 400074)

0 引 言

生態系統服務起源于W.VOGT等[1]提出的自然資本概念。文獻[2]提出“生態系統服務是指自然生態系統及其物種所提供的能夠滿足和維持人類生活需要的條件和過程”。在經濟社會持續快速發展同時，我國生態環境形勢日益嚴峻，資源環境問題亟待解決，為此國家制訂了相關政策。文獻[3]將生態保護紅線定義為：維護國家和區域生態安全及經濟社會可持續發展，保障人民群眾健康具有關鍵作用，在提升生態功能、改善環境質量、促進資源高效利用等方面必須嚴格保護的最小空間范圍與最高或最低數量限值。為響應國家號召，積極推進生態保護與建設，奠定長江經濟帶上游區良好的生態基礎，重慶市也頒布了《重慶市生態保護紅線》[4]，森林生態系統和濕地生態系統是重慶市生態保護紅線的主要生態系統類型。

現階段對生態保護紅線的研究側重于生態保護紅線劃定，使得劃定結果符合當地的生態、經濟效益[5]，但對生態保護紅線政策實施后的生態效益評價研究相對缺少，即現階段科學信息與政策機制無法完全滿足管理決策者和政策制定者對信息需求，生態保護紅線實踐和優化面臨著執行匱缺和信息匱缺等多方面挑戰[6]。生態系統服務研究對資源環境管理及生態效益評價具有十分重要的意義。國外很多學者利用InVEST模型對全球不同區域的生態系統服務進行了評估并取得了不錯的效果。J.H.GOLDSTEIN等[7]運用InVEST模型對夏威夷O’ahu島進行了生態系統服務功能評估，為地方投資700萬美元進行灌溉系統改善和農業生產優化提供建議。Z.ASADOLAHI等[8]運用InVEST模型中的土壤保持、食物供給、生境質量等模塊對伊朗東北部的戈爾甘魯德流域進行了較詳盡的生態系統服務功能評估。E.NELSON等[9]運用InVEST模型分析了威拉米特河流域土地利用的變化并探索了生態系統服務功能空間特征，并同時進行了情景模擬。國內InVEST模型已被成功運用于北京山區、四川寶興縣、岷江上游及長江中上游等地區的生態系統服務評估[10-13]，為筆者的研究提供了模型使用經驗。

基于此，筆者結合重慶市劃定的生態保護紅線并對其范圍內2015、2018年這兩期的生態系統服務進行評估及對比分析，補充了現階段重慶市生態保護紅線范圍內有關生態系統服務數據信息，以期為重慶市生態保護紅線生態系統服務優化提供相應參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

重慶市生態保護紅線區域在重慶市各個區縣均有分布，主要分布在重慶市東北和東南部的生態系統穩定、森林覆蓋率高地區，在重慶市的主城區、西部地區也有少量分布。全市生態保護紅線區域面積共30 790.9 km2，占全市總面積的37.3%。重慶市生態保護紅線分布見圖1。

圖1 重慶市生態保護紅線分布Fig. 1 Distribution map of ecological conservation redline inChongqing

1.2 數據來源

筆者研究所使用數據有：① 生態保護紅線矢量邊界數據，來源于2016年重慶市人民政府辦公廳關于印發重慶市生態保護紅線劃定方案通知[渝府辦發〔2016〕230號][4]；② 土地利用數據，2015年重慶市土地利用數據來源于文獻[14]，分辨率為30 m；2018年土地利用數據基于2015年土地利用數據和美國陸地衛星Landsatsat8遙感影像和通過人工目視解譯獲取。根據研究需要，在進行生態系統服務動態變化評估時，將土地利用類型分為耕地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地、草地、水域、城鄉工礦居民用地和裸土地這9種土地利用/覆蓋類型；③ 碳密度數據，本研究的碳密度基于重慶市森林資源規劃設計調查報告和相關文獻資料整理分析形成，見表1。因研究區內的死亡有機物碳儲量數據難以獲取，筆者將碳儲量默認設置為0；④ 土壤數據，來源于文獻[15]；⑤ DEM數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn)，分辨率為30 m。

表1 重慶市碳密度匯總Table 1 Summary of carbon density in Chongqing kg/m2

2 研究方法

2.1 InVEST模型

InVEST(the integrate valuation of ecosystem services and tradeoffs tool)全稱為生態系統服務綜合估價和權衡得失評估模型，該模型由美國斯坦福大學、TNC和世界自然基金會合作聯合開發，其初衷是為了計算自然資本，使其能夠直觀地在地圖上表示。

InVEST模型具有強大的生態系統服務評估能力，其最大優勢是能定量計算生態服務價值并進行空間化展示；其次由于模型可輸入較多的參數且模塊參數較容易獲取，有較大的適用范圍。InVEST模型具有許多不同模塊的生態服務計算，根據本次研究目的及研究區概況，筆者決定選取水源供給、碳儲存和土壤保持這3個模塊來綜合評估重慶市生態保護紅線生態系統服務。

2.2 InVEST模型碳儲存評估原理

生態系統環境中的碳主要儲存在4種基本的碳庫中，分別為地上生物量、地下生物量、土壤和死亡有機物[16]。故生態系統碳儲存總量為4個碳庫之和，其計算如式(1)：

ctotal=cabove+cbelow+csoil+cdead

(1)

式中：ctotal為碳總儲存量；cabove為地上生物量的碳儲存量；cbelow為地下生物量的碳儲存量；csoil為土壤中的碳儲存量；cdead為死亡有機物中的碳儲存量。

2.3 InVEST模型水源供給功能評估原理

水源供給模型適用于模擬一個區域的地表水量供給，該區域水量供給越充足表示水源供給能力越強，生態系統服務評估價值越高。水源供給評估模型基于水量平衡原理，其計算如式(2)：

Yx=Px-Aetx

(2)

式中：Yx為研究區每個柵格單元x的水源供給量，mm；Px為研究區柵格x的年平均降雨量，mm；Aetx為柵格單元x的年平均實際蒸散量，mm。

2.4 InVEST模型土壤保持模塊構建原理

InVEST模型中土壤保持模型稱為泥沙輸入比例模型，是通過定量計算研究區域裸地情況的潛在土壤侵蝕量Qrkls、有植被和工程管理措施覆蓋的實際土壤侵蝕量Qulse和下游對上游攔截量E[17]，從而獲取該區域不同土地利用/覆蓋類型的土壤保持量。其計算如式(3)：

(3)

式中：Qsr為土壤保持量；Qrkls為潛在土壤侵蝕量；Qusle為實際土壤侵蝕量；E為泥沙持流量；R為降雨侵蝕力因子，(MJ·mm·ha-1·h-1·a-1)；K為土壤可蝕性因子，(t·ha·MJ-1·mm-1)；Qls為坡長坡度因子；C為植被覆蓋和作物管理因子；P為水土保持措施因子。

3 研究結果

3.1 碳儲存功能評估結果

筆者分別導入2015、2018年這兩期的生態保護紅線區域土地用類型圖及碳密度匯總表格至InVEST模型Carbon模塊，再利用ArcGIS顯示結果進行處理，如圖2。

圖2 2015、2018年重慶市碳儲量分布Fig. 2 Carbon reserve distribution map of Chongqing in 2015 and 2018注：基于國家測繪地理信息局地圖審圖號為渝S(2015)022的標準地圖制作，底圖無修改。

據統計結果：2015年生態紅線區域碳儲存總量為6.821×107t，單元柵格(900 m2)碳儲量最大值為2.864 t，最小值為1.117 t；2018年生態紅線區域碳儲存總量為7.063×107t，單元柵格碳儲量最大值為2.864 t，最小值為1.117 t。由于林地碳密度值高，因此高碳儲量分布區域與土地利用類型為林地的區域相吻合，在整個研究區內都有分布，較為均勻。

從時間角度分析，2018年碳儲量比2015年增加了2.417×106t，增幅為3.54%，這主要是林地面積增加所致。同時，2018年碳儲量功能增強也說明生態保護紅線的管控對整個研究區生態系統服務保持穩定起到了一定作用。

3.2 水源供給功能評估結果

筆者運用InVEST模型的產水量模塊評估了2015、2018年重慶市生態保護紅線區域水源供給能力分布及能力分布變化，如圖3。統計表明：2015年重慶市生態保護紅線區域水源供給量為2.788×1010mm，單元柵格最大水源供給量為1367.97 mm；2018年水源供給量為2.573×1010mm，單元柵格最大水源供給量為1 195.84 mm。從時間角度而言，2015年水源供給能力大于2018年，一方面是2015年年平均降雨量大于2018年，另一方面是蒸散量減少。從區域角度分析，重慶市生態保護紅線的東北部和東南部水源供給能力突出，而中西部地區水源供給則相對匱乏。

圖3 2015、2018年重慶市水源供給量分布Fig. 3 Distribution map of water supply in Chongqing in 2015 and 2018注：基于國家測繪地理信息局地圖審圖號為渝S(2015)022的標準地圖制作，底圖無修改。

3.3 土壤保持功能評估結果

筆者將InVEST模型計算結果在ArcGIS中進行展示，得出2015、2018年重慶市生態保護紅線區域土壤保持分布量(圖4)。2015年重慶市生態保護紅線區域土壤保持總量為9.696×1010t，單元柵格最大土壤保持量為6.151×105t，最小土壤保持量為0 t，因為水域在模型中默認為無土壤保持；2018年重慶市生態保護紅線區域土壤保持總量為7.782×1010t，單元柵格最大值降低為3.813×105t。

圖4 2015、2018年重慶市土壤保持量分布Fig. 4 Distribution map of soil conservation in Chongqing in 2015 and 2018注：基于國家測繪地理信息局地圖審圖號為渝S(2015)022的標準地圖制作，底圖無修改。

3.4 生態系統服務動態變化分析

3.4.1 服務數量變化

筆者統計出2015、2018年研究區內碳儲存、水源供給和土壤保持這3大生態系統服務數量變化，如表2。

表2 生態系統服務數量變化Table 2 Quantity changes of ecosystem services

重慶市生態保護紅線區域碳儲量有所增加，2015年生態紅線區域碳儲存總量為6.821×107t，單元柵格碳儲量最大值為2.864 t，最小值為1.117 t；2018年生態紅線區域碳儲存總量為7.063×1010t，單元柵格碳儲量最大值為2.864 t，最小值為1.117 t。2018年碳儲量相較于2015年增加了2.417×106t，增幅為3.54%。

2015年重慶市生態保護紅線區域水源供給量為2.788×1010mm，單元柵格最大產水量為1 367.97 mm；2018年水源供給量為2.573×1010mm，單元柵格最大產水量為1 195.84 mm。從時間角度而言，2015年水源供給能力大于2018年，一方面是2015年年平均降雨量大于2018年，另一方面是蒸散量減少。從區域角度分析，重慶市生態保護紅線的東北部和東南部水源供給能力突出，而中西部地區水源供給則相對匱乏。

土壤保持服務水平有所降低，2015年重慶市生態保護紅線區域土壤保持總量為9.696×1010t，單元柵格最大土壤保持量為6.151×105t，最小土壤保持量為0 t，因為水域在模型中默認為無土壤保持；2018年土壤保持量為7.782×1010t，相比于2015年降低了1.914×1010t，單元柵格最大值降低為3.813×105t，相比2015年最大值降低2.338×105t。土壤保持量降低主要是降雨侵蝕力增強導致土壤流失量增加，從而導致土壤保持量下降。

3.4.2 服務空間變化

筆者利用ArcGIS對重慶市生態保護紅線范圍內2015、2018年的碳儲量分布、水源供給量分布和土壤保持量分布進行處理，再進行重分類得到圖5。表3為2015—2018年生態系統服務空間變化重分類統計。

由圖5(a)可看出：重慶市生態保護紅線區域碳儲量分布呈現三面環繞布局，即東部、東南、東北部地區碳儲量豐富，中西部地區較少。從圖5和表3可看出：2015、2018年碳儲量保持穩定的區域面積高達91.23%，兩年碳儲量空間分布變化很小。

由圖5(b)可看出：2015年強供水量區域集中分布在東北部和東南部區域，其他區域分布相對比較均勻；2018年仍然維持原有格局。據表3統計可知：相較于2015年，2018年56.08%區域的水源供給量減少，42.36%區域水源供給量增加，僅有5.27%區域水源供給量保持穩定。

圖5 2015—2018年重慶市生態系統服務變化Fig. 5 Chongqing ecosystem services change map from 2015 to 2018注：基于國家測繪地理信息局地圖審圖號為渝S(2015)022的標準地圖制作，底圖無修改。

表3 2015—2018級配瀝青穩定碎石疲勞方程類統計Table 3 Reclassified statistical table on spatial change of ecosystem services from 2015 to 2018

圖5(c)為2015、2018年土壤保持量在整個研究區內均勻分布。2018年重慶市生態保護紅線區域生態系統服務水平總體呈現東南、東北兩頭高，中間低的空間布局。由表3發現：與2015年土壤保持量相比，2018年有79.52%區域土壤保持量下降，僅有19.65%區域土壤保持量增加，且主要分布在研究區的東南部。

總體而言，2015、2018年碳儲量變化率僅為3.54%，水源供給量變化率也低于10%，但土壤保持量變化率高達19.74%。

3.4.3 服務綜合評估

通過對重慶市生態保護紅線區域2015、2018年兩期的碳儲存、水源供給和土壤保持這3大生態系統服務評估，并分析其變化情況，在此基礎上對水源供給、土壤保持和碳儲存這3大功能進行綜合評估。通過對研究區綜合評估，得出生態保護紅線生態系統服務功能等級最低區域。根據文獻[18,19]對生態系統服務重要性劃分標準，經過調整制定生態系統服務重要區分類(表4)，這3種生態系統服務功能重要性疊加結果如圖6。其中：等級1表示得分為3分，即碳儲量、水源供給量和土壤保持量均為脆弱，以此類推。

表4 生態系統服務分級Table 4 Classification of ecosystem services

由圖6可知：等級1表示該區域碳儲存、水源供給和土壤保持功能均為一般穩定，總體得分最低，為生態保護紅線區域脆弱區；等級7表示該區域碳儲存、水源供給和土壤保持功能均為非常穩定，得分最高，為生態保護紅線穩定區域。

圖6 2015、2018年重慶市生態保護紅線生態系統服務功能分區Fig. 6 Zoning map of ecosystem services of ecological conservation redline in Chongqing in 2015 and 2018注：基于國家測繪地理信息局地圖審圖號為渝S(2015)022的標準地圖制作，底圖無修改。

2018年重慶市生態保護紅線區域，碳儲存、水源供給和土壤保持這3大生態系統服務功能均非常穩定的區域位于重慶市東北部和東南部，呈現雙翼形狀，占整個生態保護紅線面積的0.7%；碳儲存、水源供給、土壤保持這3大生態系統服務功能綜合評定等級為第6級的區域面積占比為5.66%；第5級面積占比為17.75%；第4級面積占比29.15%，該級別在整個研究區域占有最高比例，主要分布在研究區域的東部地區，被西部低等級生態系統服務區、北部及南部高等級生態系統服務區所環繞包圍；第3級別生態系統服務區面積占比為27.23%，與第4級別相接近，主要分布在研究區中東部地區；第3、4級生態系統服務區面積之和占了整個研究區的56%，最具有代表性，基本上代表了重慶市生態紅線保護生態系統服務水平處于中等水平。第2級別生態系統服務區面積占比為11.14%，最低級別的生態系統服務區面積占比8.35%，兩者主要分布在研究區的中部和西部地區。一方面，重慶市中西部地區是重慶市的人口中心和經濟中心，生態系統服務水平相對較低；另一方面，該區域土地利用類型有較多耕地分布，也一定程度降低了其生態系統服務綜合水平。

3.5 重慶市生態保護紅線土地利用變化

根據重慶市生態保護紅線范圍內生態系統服務動態變化情況，為進一步了解生態系統服務變化內在因素，筆者結合2015、2018年的土地利用類型進行分析。利用Excel統計分析數據，可獲取2015—2018年重慶市生態保護紅線范圍內土地利用轉移矩陣，見表5。

表5 2015—2018年重慶市生態保護紅線土地利用轉移矩陣Table 5 Land use transfer matrix of Chongqing ecological conservation redline from 2015 to 2018 km2

借助R語言繪制土地利用轉移和弦圖，直觀生動地表現出2015—2018年重慶市生態保護紅線范圍內土地利用變化情況，見圖7。

圖7中：外圈數字表示2015、2018年各土地利用類型的面積(km2)。以A11耕地弧段為例，最左側表示由耕地轉出，其中轉出的大部分轉變為B21有林地；同一顏色之間轉換表示土地利用類型未發生改變；中間部分表示由其他土地利用類型轉入；其他以此類推。具體數值變化可參考表5。

根據表5和圖7可得出：2015年重慶市生態保護紅線區域的耕地總面積為9 160.48 km2，2015—2018年期間耕地向各土地利用類型都有轉變，轉變總量為879 km2，主要轉變為有林地(401.6 km2)、灌木林(140.68 km2)、疏林地(176.65 km2)和草地(108.29 km2)，分別占耕地轉變總量的45.69%、16%、19.98%、12.32%；同時，其他各土地利用類型也均有一部分轉為耕地，其中主要有有林地和草地，分別貢獻了38.28%和25.59%；但從總變化量來看，耕地總面積減少了473.07 km2，呈減少趨勢，減少率為5.16%。2015年有林地總面積為11 821.4 km2，這3年期間向其他各土地利用類型均有轉變，轉變總量為260.57 km2，其中有59.53%轉為耕地；同樣，其他各土地利用類型均有一部分轉變為有林地，其中耕地貢獻了67.4%；從總變化量來看，有林地面積增加了335.25 km2，增加率為2.84%，總體呈增加趨勢。除此之外，重慶生態保護紅線區域灌木林、疏林地、其他林地、水域、城鄉工礦居民用地面積均有增加，增加率分別為3.93%、1.89%、2.85%、4.37%、4.01%；草地和裸土地面積則呈減少趨勢，分別減少1.51%和18.65%。

圖7 2015—2018年重慶市生態保護紅線土地利用轉移弦圖Fig. 7 Land use transfer circle of Chongqing ecological conservationredline from 2015 to 2018

4 討 論

4.1 土地利用變化對生態系統服務影響

不同土地利用類型由于其本身屬性差異，其所具有的生態系統服務必然會有差異。如耕地由于受人為改造影響較大，其植被多為人工種植的糧食作物或經濟作物，土壤中有機物一直會被吸收利用；而受人為干擾程度較小的林地，土壤中有機物會一直累積，因此其碳儲量會高于耕地。

InVEST模型碳儲存功能計算中，總碳儲存量等于地上生物量、地下生物量、土壤碳儲量和死亡有機物中碳儲量這4個碳庫之和，各土地利用類型具有不同的碳密度值。故研究計算的碳儲量僅僅與土地利用類型及碳密度有關。2015—2018年期間，耕地總面積減少，林地總面積增加，從而導致2018年碳儲量較2015年增加。

水源供給量方面，降雨量和各土地利用類型潛在蒸散量起到了決定性作用，兩者差值決定了水源供給量大小。由圖3可看出：水域這一土地利用類型具有最低的水源供給量，這是因其降雨量與其周圍一致，但其蒸散系數遠高于其他土地利用類型。

土壤保持量方面，有林地具有最高的土壤保持能力，與相關的研究結果一致[20-22]。InVEST模型的泥沙輸移比模塊的作用是描述坡面土壤侵蝕和流域輸沙的空間過程，能一定程度評估研究區的土壤保持能力。由于研究區域為生態保護紅線區域，有林地占有比例超過研究區域1/3，灌木林、疏林地、其他林地和草地也占有很高比例，故整個研究區域土壤保持量較高。

4.2 模型運用中的不足

碳儲存模塊方面，模型核心是在相關數據基礎上最終獲得碳匯價值空間分布圖[19]。由于我國沒有美國那樣標準的木材經營方式，同時資料也難以獲得，筆者只進行了研究區碳儲存量評估計算。

水源供給模塊方面，根據水源供給量計算原理，長江流經重慶市生態保護紅線區域必然會帶來水量供給，其水源供給量應該等于流入量與流出量之差。僅從這一角度分析，本研究計算的水源供給量應是小于實際水源供給量。為使研究結果更加符合實際情況，下一步工作擬對InVEST模型進行校正或利用ArcGIS統計研究區域集水區流入量和流出量。

土壤保持模塊方面，在有關土壤保持研究中，對侵蝕量影響最大的是植被覆蓋和作物管理因子C和水土保持措施因子P，與C因子直接相關的是土地利用類型和植被覆蓋度，與P因子直接相關的是水土保持措施[21,22]。顯然，不同的水土保持措施必然會導致土壤保持量變化。本研究中的C、P因子均參考了對應的土地利用類型取值，并沒有根據研究區域特征進行調整，故應進一步研究并不斷修正C、P取值，以提高模型評估的準確性和科學性。

5 結 論

筆者應用InVEST模型，分別評估了重慶市生態保護紅線區域的碳儲存、水源供給、土壤保持這3大生態系統服務，將其進行疊加分析，并綜合評估了研究區綜合生態系統服務水平及動態變化，最后討論了土地利用變化分析及其對生態系統服務的影響。得出結論如下：

1)重慶市生態保護紅線區域碳儲量有所增加，2018年碳儲量相較于2015年增加了2.417×106t，增幅為3.54%；碳儲量分布呈現三面環繞布局，即東部、東南、東北部地區碳儲量豐富，中西部地區碳儲量較少。水源供給能力降低，2018年水源供給能力低于2015年，減幅為7.70%；強供水量區域仍集中分布在東北部和東南部區域，其他區域分布相對比較均勻。土壤保持服務水平有所降低，2018年土壤保持量相比于2015年降低了1.914×1010t，減幅為19.74%，土壤保持量在整個研究區內均勻分布。根據生態系統服務水平等級劃分，僅有0.7%區域的3大生態系統服務水平均很穩定，56%區域生態系統服務水平等級在3、4級，即中等水平生態系統服務區域占比較重，仍有8.35%研究區域生態系統服務的3大功能均處于一般穩定水平；

2)土地利用變化會影響研究區域內生態系統服務水平。耕地減少、林地增加都會導致碳儲量增加；降雨量和各土地利用類型潛在蒸散量對水源供給能力起到決定性作用，兩者差值決定了水源供給量大小；有林地具有最高的土壤保持能力。