森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真預(yù)測研究

石小亮,陳 珂,曹先磊,何 丹

(1沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,沈陽110866;2北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京100083)

森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)最復(fù)雜、功能最完善的自然生態(tài)系統(tǒng),對陸地生態(tài)環(huán)境有決定性影響[1]。森林不但能提供木材和林副產(chǎn)品,還能提供多種生態(tài)服務(wù)(如涵養(yǎng)水源、保育土壤等)[2]。近年來,隨著全球生態(tài)環(huán)境的不斷惡化,森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)所具有的諸多價值逐漸凸顯并被人們所認知,以往學(xué)者主要從三個角度研究森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值：一是從生態(tài)學(xué)角度[3-4],研究數(shù)量最多且成果最豐富,如關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類[5]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價尺度與邊界[6]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)健康評價[7]等;二是從社會學(xué)角度[8],如關(guān)于管理方式[9]和公眾價值觀[10]等;三是從經(jīng)濟學(xué)角度[11],如關(guān)于投資、經(jīng)濟激勵和補償[12]、森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評價[13]等。此外,關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的預(yù)測研究正在興起,其中預(yù)測方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、馬爾科夫預(yù)測法和系統(tǒng)動力學(xué)仿真法等,各方法適用情況不一,各有優(yōu)劣。

目前,系統(tǒng)動力學(xué)的理論和方法已廣泛用于林業(yè)系統(tǒng)[14-21]。如趙道勝[22]采用系統(tǒng)仿真模型研究了城市森林對噪聲、滯塵的減緩程度;李宏等[23]通過對過伐林區(qū)仿真模型的構(gòu)建,動態(tài)研究了分類經(jīng)營、擇伐方式與強度等因素對汪清林區(qū)的森林資源與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響機制;施婷[24]建立碳排放仿真模型預(yù)測了保定碳排放發(fā)展趨勢,并提出發(fā)展低碳農(nóng)林業(yè)、畜牧業(yè)的建議。系統(tǒng)仿真屬于結(jié)構(gòu)-功能模擬法,研究的對象一般為高層次、非線性、多變量的開放系統(tǒng),對數(shù)據(jù)要求較低,系統(tǒng)的非線性經(jīng)多次反饋后,使系統(tǒng)呈現(xiàn)出對外部擾動反映不靈敏的傾向,對系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感。同時,系統(tǒng)不僅可回顧歷史行為還可預(yù)測未來,具有“反直觀性”,很容易解決難以用數(shù)學(xué)行為表達的延期反應(yīng)及非線性等問題[25],因此系統(tǒng)仿真的適用性很強。系統(tǒng)仿真以預(yù)測不同經(jīng)營方案對資源、環(huán)境的影響,為決策者提供最佳方案為目的。系統(tǒng)仿真模型的構(gòu)建過程是抽象處理真實系統(tǒng),并在軟件上轉(zhuǎn)換為可調(diào)可控的人工系統(tǒng)[26-30]。而針對森林資源的長周期生長特性,整體性結(jié)構(gòu)調(diào)控其系統(tǒng)較難,但系統(tǒng)仿真模擬試驗不僅可在短期完成多種備選方案的試驗,且同時提高了結(jié)果的實用價值。綜合分析可知,系統(tǒng)仿真模擬森林生態(tài)系統(tǒng)的演化趨勢必要且可行。針對有學(xué)者質(zhì)疑系統(tǒng)仿真模擬的精度問題,趙道勝[22]認為系統(tǒng)仿真一般僅預(yù)測各方案的實施效果,而不圖精確預(yù)測未來。另外,學(xué)者普遍關(guān)注系統(tǒng)仿真選取模型結(jié)構(gòu)大小的問題,趙道勝[22]認為視建模目的而異,一般當(dāng)目的是要求較全面地、真實地描述實際時,應(yīng)盡可能精細建模過程,反之亦然。

本研究以系統(tǒng)動力學(xué)的理論和方法為基礎(chǔ),以國家林業(yè)建設(shè)總體布局為依據(jù),應(yīng)用Vensim仿真軟件評價了三套方案下的2008—2020年吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值。具體是在模型中分別設(shè)定各方案下的年均新增造林面積和采伐量,并以2008年森林經(jīng)營方案數(shù)據(jù)仿真模擬得到2013年結(jié)果,將仿真結(jié)果與綜合評價調(diào)整后的結(jié)果對比,校正參數(shù)至仿真與評價結(jié)果趨勢一致,從而判定2020年服務(wù)價值最大的為何種方案。目的是預(yù)測各方案下的長遠效果,因而可簡化建模過程。仿真預(yù)測對吉林森工集團的林業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展意義重大。

1 指標體系構(gòu)建與模型選用

1.1 指標體系構(gòu)建

由于森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的多樣性,評價時應(yīng)采用多指標體系,建立能反映森林資源本身特點、能衡量系統(tǒng)變化的“尺度標準”、以及能描述系統(tǒng)行為軌跡等一系列指標體系。本研究采用理論分析法和專家咨詢法,從已有相關(guān)文獻中選取使用頻度較高的指標,同時綜合吉林森工集團地區(qū)的森林資源本身特征、結(jié)構(gòu)與功能等要素選取最具代表性指標。在此基礎(chǔ)上向有關(guān)專家咨詢,對指標進行再篩選、再調(diào)整,最終得到評價指標體系。

1.2 模型選用

目前,學(xué)術(shù)界常用的建模法包括：基于仿真(Simulation based)建模法、基于運籌學(xué)(OR based)建模法、基于企業(yè)(Enterprise based)建模法、基于控制論(Control theory based)建模法等。其中系統(tǒng)仿真法(System dynamics,SD)主要用來解決非線性復(fù)雜系統(tǒng)問題。應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)分析問題的關(guān)鍵是首先要把握好建模目的,明晰系統(tǒng)內(nèi)反饋結(jié)構(gòu)以及與動態(tài)行為之間的關(guān)系;其次分析系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、繪制流程圖并設(shè)置參數(shù)以調(diào)試模型;最終模擬各方案的執(zhí)行效果。目前通用的仿真軟件包括Process Charter、Powersim、iThink和Vensim等,鑒于Vensim軟件對系統(tǒng)要求低(如在Macintosh、Windows等系統(tǒng)均能運行),且操作界面簡潔、功能強大,本研究選用Vensim軟件。

2 模型構(gòu)建

2.1 模型主體方程

式中：Si(t)為第i齡級面積;Mi(t)為第i齡級蓄積;PMi(t)為第i齡級單位面積蓄積量;Bi(t)為第i齡級各價值;PBi(t)為第i齡級單位面積各價值。

2.2 模型構(gòu)建流程圖

吉林森林工業(yè)集團有限責(zé)任公司(簡稱“吉林森工集團”)是我國4大森工集團之一,轄區(qū)位于吉林省長白山林區(qū),素有“長白林海”之稱,是我國重要的生態(tài)屏障和木材生產(chǎn)基地。吉林森工集團的森林覆蓋率高達90.9%,經(jīng)營總面積134.75萬hm2,有林地面積122.48萬hm2,活立木總蓄積1.7978×106m3,森林蓄積1.7976×108m3,喬木林蓄積151.95 m3∕hm2,位居我國已開發(fā)林區(qū)第1位(吉林森工集團2013年度森林資源分析報告,2013)。吉林森工集團主要優(yōu)勢樹種有15種：紅松(Pinus koraiensis)、云杉(Picea asperataMast.)、樟子松(mongolicaLitv.)、落葉松(Larixspp.)、臭松(Symplocarpus foetidus)、水曲柳(Fraxinus mandschurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、黃菠蘿(Phellodendron amurense)、椴樹(Tilia tuanSysyl.)、柞樹(Xylosma racemosum)、榆樹(Ulmus pumila)、色樹(Acer elegantulum)、楓樺(Betula davuric)、白樺(Betula platyphylla)、楊樹(PopulusL.)。由于研究所涉及各林種的各服務(wù)相同,因此仿真流程圖也相同,構(gòu)建過程主要分五部分(第Ⅰ—Ⅴ部分)。

系統(tǒng)的動態(tài)性主要取決于系統(tǒng)的存量結(jié)構(gòu)和流量結(jié)構(gòu)。通常狀況下,物料在輸入和輸出的過程中,雖存在延遲現(xiàn)象,但物料始終會保持守恒即不增不減。即使在中間的延遲過程中,也存在輸入流和輸出流,一般用老化鏈表示某系統(tǒng)的存量結(jié)構(gòu)和流量結(jié)構(gòu),此仿真研究即利用了老化鏈的理論和方法。森林的面積、蓄積與結(jié)構(gòu)在不同時空變域下[25]都受到自然界和人為等外界因素的干擾而變化,存量的增加主要來自有林地的再生產(chǎn)和新造林,即跡地更新。仿真模型中的林木生長速度的參數(shù)設(shè)定說明：如從幼齡林到中齡林的轉(zhuǎn)換速率即為幼齡林的生長速度,其余各林齡以此類推。而成過熟林的存量也會因人工采伐或自然災(zāi)害(病蟲害、森林火災(zāi)等)的發(fā)生而減少,其余各林齡的面積減少速率小到可忽略不計,即整個老化鏈的唯一輸出為成過熟林的減少。因此,森林系統(tǒng)的老化鏈等同一個四階物質(zhì)延遲,蓄積亦然(圖1)。

圖1 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖(第Ⅰ部分)Fig.1 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅠ)

由圖1可知,跡地更新地可通過人工造林變?yōu)橛g林,幼齡林依次生長為中齡林、近熟林和成過熟林。此過程也會因自然災(zāi)害或人為因素使成過熟林變?yōu)檑E地更新地,各因素都已包含在仿真流程信息反饋鏈條中。

由圖2可知,不同林齡的各服務(wù)價值加總可得總價值,如涵養(yǎng)水源價值=(幼齡林+中齡林+近熟林+成過熟林)涵養(yǎng)水源價值。保育土壤等服務(wù)價值亦然(圖3)。

關(guān)于固碳釋氧服務(wù)的仿真流程圖說明：通過匯總水曲柳各齡林活立木蓄積得到活立木總蓄積。每年生長價值等于活立木單價乘以當(dāng)年活立木蓄積的增加量。每年新增蓄積量等于活立木蓄積的增加量、人工采伐量與自然災(zāi)害蓄積量之和。固碳釋氧服務(wù)價值為每年森林新增蓄積量乘以木材固碳釋氧的單位價值(圖4)。

圖2 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖(第Ⅱ部分)Fig.2 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅡ)

圖3 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖(第Ⅲ部分)Fig.3 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅢ)

圖4 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖(第Ⅳ部分)Fig.4 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅣ)

匯總各服務(wù)價值,得出森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量(圖5)。綜合15種主要優(yōu)勢樹種的服務(wù)價值仿真流程圖,即可得到總的吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖。

2.3 模型參數(shù)設(shè)置

所用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要源于吉林省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院編制的八個林業(yè)局的森林經(jīng)營方案、2009—2013年《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《吉林省統(tǒng)計年鑒》。模型初值和參數(shù)多采用吉林省林業(yè)廳資源司、林業(yè)廳計財處、綜合財政廳、統(tǒng)計局、物價局、林業(yè)行業(yè)標準[31],還有部分數(shù)據(jù)資料來源于吉林省野生動植物保護與自然保護區(qū)管理處、水利廳、交通運輸廳、農(nóng)牧局和林木種苗管理站等部門對外公布數(shù)據(jù),均采用了計量統(tǒng)計處理,并綜合對吉林森工集團實地調(diào)研獲得的調(diào)查數(shù)據(jù)和資料,僅有少數(shù)參數(shù)由專家咨詢或應(yīng)用計算機局部模擬調(diào)試而得。研究的主要目的是預(yù)測各方案在2008—2020年森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)實物量和價值量的變化趨勢。吉林森工集團2008年的森林資源狀況見表1。

圖5 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值仿真流程圖(第Ⅴ部分)Fig.5 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅤ)

表1 2008年吉林森工集團森林資源狀況Table 1 Forest resource conditions of Jilin Forest Industry Group in 2008 m3·hm-2

2.4 模型預(yù)測方案

吉林省于1998年實施了天保工程,2000年正式運行,一期工程期限為2000—2010年。國家為鞏固天保一期工程的建設(shè)成果實施了天保二期工程(2011—2020年)。自天保工程實施,吉林森工集團的林地面積與蓄積量實現(xiàn)了雙增長,林區(qū)經(jīng)濟也從偏于木材生產(chǎn)變?yōu)楹侠肀Ｗo與利用森林資源。工程主要是通過增加造林面積,減少木材采伐量等手段來提高林木生長量與林地產(chǎn)出率。本研究設(shè)定的三種方案都是在同一區(qū)域的不同時段而采取的不同措施,在模型中分別設(shè)定各方案下的年均新增造林面積和木材采伐量,以求得各方案下的服務(wù)價值并判定何種方案下的服務(wù)價值最大。分別查得吉林森工集團在1996—2013年各年新增造林面積和木材采伐量(值等同于木材產(chǎn)量)(表2)。

表2 1996—2013年吉林森工集團造林面積和木材產(chǎn)量Table 2 Afforestation area and timber yield in Jilin Forest Industry Group from 1996 to 2013

方案一：取1996—1999年未實施天保工程時的年均新增造林面積10 387.5 hm2,平均木材采伐量1 546 375 m3;方案二：取2000—2013年實施天保工程時的年均新增造林面積4 284.1 hm2,平均木材采伐量936 440.7 m3;方案三：2015年國家全面停止了對吉林國有林區(qū)的商業(yè)性采伐(即木材采伐量為0 m3),取實施天保工程的年均造林面積4 284.1 hm2。

3 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)仿真預(yù)測

3.1 實物量仿真預(yù)測

選取2008年、2013年、2018年和2020年作為森林生態(tài)系統(tǒng)仿真模擬的代表年份,使用Vensim軟件對各方案下的指標變量進行仿真預(yù)測,求得實物量仿真預(yù)測結(jié)果。由表3可看出,各方案預(yù)測的2013年森林生態(tài)系統(tǒng)提供的各項服務(wù)實物量與核算得到的實物量趨于一致;可得在2020年各方案下森林生態(tài)系統(tǒng)提供的涵養(yǎng)水源、保育土壤、吸收SO2、吸收氟化物、吸收氮氧化物、滯塵、固碳和釋氧的實物量分別為(1.23 ×1010、1.24 ×1010、1.07 ×1011)m3、(2.35 ×107、2.36 ×107、1.89 ×108)t、(2.67 ×1010、2.68 ×1010、2.19 ×1011)kg、(7.80 ×108、7.85 ×108、6.36 ×109)kg、(1.33 ×109、1.33 ×109、1.06 ×1010)kg、(4.53 ×1012、4.56 ×1012、3.75 ×1013)kg、(1.72 ×106、1.72 × 106、1.72 × 106)t和(7.36 × 105、7.36 × 105、7.69 ×105)t。

表3 吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)實物量預(yù)測結(jié)果Table 3 Forecasted results of physical quantity of forest ecosystem services in Jilin Forest Industry Group

3.2 價值量仿真預(yù)測

采用各方案計算得到2008—2020年森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量,并利用綜合評價模型調(diào)整。由表4可以看出,各方案預(yù)測的2013年森林生態(tài)系統(tǒng)提供的各項服務(wù)價值與核算得到的價值趨于一致;可得在2020年各方案下森林生態(tài)系統(tǒng)提供的涵養(yǎng)水源、保育土壤、吸收SO2、吸收氟化物、吸收氮氧化物、滯塵、生物多樣性維護、固碳釋氧的價值量分別為(1.4×1010、2.12×1010、1.12×1011)元、(5.91×109、8.91×109、5.74 ×1010)元、(7.82 ×109、1.37 ×1010、7.51 ×1010)元、(3.81 ×107、6.65 ×107、9.66 × 108)元、(3.24 ×108、5.66 ×108、1.92 ×109)元、(1.89 ×1011、3.29 ×1011、1.52 ×1012)元、(9.63 ×109、1.45 ×1010、1.72×1011)元、(2.12×107、2.12×107、2.18×107)元。

表4 吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量預(yù)測結(jié)果Table 4 Forecasted results of value of forest ecosystem services in Jilin Forest Industry Group元

3.3 各方案下的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)仿真預(yù)測

將各方案在2020年的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)仿真預(yù)測結(jié)果進行對比。由表5和表6可以看出,2020年方案三各項服務(wù)的實物量和價值量均為最大。方案二較方案一,吸收氮氧化物、固碳和釋氧實物量基本持平,固碳釋氧價值量基本持平;其余方案二各項服務(wù)的實物量和價值量均大于方案一。

表5 各方案下森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的實物量預(yù)測結(jié)果對比Table 5 Physical quantily simulation prediction results of forest ecosystem services under different projects

表6 各方案下森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值量預(yù)測結(jié)果對比Table 6 Value simulation prediction results of forest ecosystem services under different projects 元

3.4 森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量仿真預(yù)測

各方案下的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量的變化趨勢(圖6)。

圖6 各方案吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值總量變化趨勢Fig.6 Total value change trend of forest ecosystem services under different scheme in Jilin Forest Industry Group

由圖6可得,各方案下的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值都隨時間推移呈遞增態(tài)勢。方案一和方案二的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值分別由2008年的361.09億元、316.21億元增長到2020年的2 267.43億元、3 879.64億元;方案三的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值以2015年為拐點增長最明顯,由2008年的385.08億元增長到2020年的19 394.08億元。對比三種方案未來服務(wù)價值的增加幅度可知,方案三最佳(即維持天保工程年均新增造林面積和采取禁伐措施產(chǎn)生的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最大),因此吉林森工集團應(yīng)選擇方案三。

4 結(jié)論與討論

基于系統(tǒng)動力學(xué)的理論和方法,根據(jù)國家對林業(yè)建設(shè)的總體布局和吉林森工集團對林業(yè)的發(fā)展實施規(guī)劃,本研究設(shè)計了三套方案,應(yīng)用Vensim軟件對2008—2020年吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進行仿真預(yù)測,并比較各方案下的服務(wù)價值。研究表明：1)2020年,方案三即維持天保工程年均造林面積和采取禁伐措施,所提供的實物量和價值量均最大。2)各方案下的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值均隨時間的推移呈遞增態(tài)勢。3)方案三的森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值以2015年為拐點增長最明顯,由2008年的385.08億元增長到2020年的19 394.08億元。

本研究顯示,吉林森工集團應(yīng)繼續(xù)維持天保工程年均造林面積和采取禁伐措施,以保證該地區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)提供最大的服務(wù)價值。森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)仿真模擬主要借助于計算機建立模型并進行數(shù)值分析,通過結(jié)果分析系統(tǒng)隨時間變化的行為[32-35],本研究仿真預(yù)測結(jié)果顯示,涵養(yǎng)水源和保育土壤等服務(wù)價值2008—2020年表現(xiàn)為增加趨勢。通過仿真模型預(yù)測出吉林森工集團森林生態(tài)系統(tǒng)各服務(wù)價值的未來變化趨勢,能為森林生態(tài)系統(tǒng)管理提供依據(jù),對吉林森工集團的林業(yè)發(fā)展和戰(zhàn)略制定都有著重要意義;還能在經(jīng)濟新常態(tài)下,為我國今后的經(jīng)濟和生態(tài)政策走勢提供導(dǎo)向。

在仿真模型應(yīng)用時,應(yīng)注意其特點與適用范圍。系統(tǒng)仿真模型主要適用于處理長期性和周期性的問題[36-38],如森林資源具有生長周期長的特性,利用計算機仿真模擬能短期內(nèi)完成多種備選方案試驗,同時提高試驗結(jié)果的實用價值。系統(tǒng)仿真模型還適用于精度要求不高的復(fù)雜社會經(jīng)濟問題[39-41],研究目的是預(yù)測未來各方案實施的長遠效果,因此不要求數(shù)據(jù)的精確性,可簡化建模過程,適于處理建模過程中數(shù)據(jù)不足或難以量化的問題。

未來在預(yù)測研究上,可進一步深入的有：一是在指標體系構(gòu)建上,要最大限度地細化指標,使之盡可能地反映影響系統(tǒng)的所有因素。二是在方法選擇上,由于各種預(yù)測方法的約束條件較多,在實際應(yīng)用中經(jīng)常需要假設(shè)很多條件或者要經(jīng)過一系列的變通處理才能應(yīng)用相關(guān)的預(yù)測方法。今后可考慮綜合各種方法的優(yōu)勢開展綜合評價研究,按照各方法的重要性賦予相應(yīng)的權(quán)重,或者將幾種方法加以改進并整合,獲得一種新的預(yù)測方法,進而提高預(yù)測的準確性和合理性。