基于生態系統服務權衡的生態安全多情景決策

陳田田 ,彭 立 ,王 強 (.重慶師范大學地理與旅游學院,三峽庫區地表過程與環境遙感重慶市重點實驗室,重慶40；2.四川師范大學地理與資源科學學院,四川 成都 60066；.重慶市規劃和自然資源調查監測院,重慶 4047)

生態系統服務是指自然生態系統以及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,是人類直接或間接從生態系統獲得的所有收益[1].穩定、協調的生態系統服務供給是維持區域自然生命系統、保障區域生態安全的基礎[2].近年來,由于經濟社會高速發展,人類對生態系統干擾的增加,導致生態功能下降,生態系統服務沖突加劇.例如,建設用地擴張造成生物多樣性銳減[3]、加劇石漠化和水土流失[4]、威脅糧食安全[5];退耕還林導致植被覆蓋與產流、土壤含水量的權衡[6],加劇碳固存與生物多樣性之間的沖突[7],強化降水對碳固定、土壤保持和水文調節服務之間的約束關系[8].在此背景下,提高國土生態承載能力,平衡生態系統服務關系,構建國土空間生態安全格局成為了緩解此類生態環境問題的重要途徑.

生態安全格局是指景觀中存在某種潛在的對于維護、控制特定地段某種生態過程有著重要意義的關鍵生態要素[9].目前,關于生態安全格局研究的內容較多,以生態安全格局評價和基于生態過程的生態安全格局構建為主.對生態安全格局評價而言,其方法主要有壓力-狀態-響應(PSR)模型[10]、綜合指標法[11]、生態系統服務價值與生態安全耦合模型[12]和基于生態系統服務“供-流-需”的生態網絡模型[13].基于生態過程的生態安全格局構建,采用較多的是“源地-阻力面-廊道”模式和多屬性決策方法.源地識別方法有基于生態系統服務敏感性和重要性、景觀連通性等[14-16];阻力面的構建則通常根據土地利用類型參數[17]或生態系統服務價值參數[18]修訂得到;生態廊道的提取主要有最小累積阻力模型[19-20]和電路理論[21-22].整體而言,生態系統服務成為了生態安全格局研究的重要內容.只是,基于生態系統服務的生態安全格局研究多假定不同生態過程之間互不干擾,生態系統服務彼此之間不存在權衡或協同關系,在此情況下產生的生態安全格局不僅容易導致多個生態系統服務之間的相互競爭,還可能破壞生態系統服務之間的因果關系[23].如何協調各生態系統服務的競爭關系,構建均衡提升區域內不同生態系統服務水平的生態安全格局是目前加強區域生態安全建設亟待解決的問題[24].對此,學者們嘗試采用不同方法將生態系統服務權衡關系納入到生態安全格局研究中,主要包括基于土地利用變化構建的 CA-Markov模型[25]和 CLUE-S模型[26]以及有序加權平均算子(OWA),其中 OWA 被證明可以解決多屬性決策問題,平衡內部沖突并確定優先保護區域,受到了學者們的廣泛使用[24,27-29].

成渝城市群作為我國批復的第3個跨區域城市群,是我國城市化戰略格局中重要的交匯中心.同時,成渝城市群位于長江上游生態屏障區,生態環境保護與系統維護至關重要.基于此,本文以成渝城市群為對象,選取5類主要生態系統服務類型,通過InVEST模型逐柵格估算各類生態系統服務,借助相關分析法從全域、省市、縣域尺度揭示生態系統服務兩兩間權衡/協同關系演變,通過 OWA 算子設置不同情景明確適應于城市群發展的生態安全格局,以期為區域生態安全評價與管理提供科學參考.

1 研究區及數據

1.1 研究區概況

本文涉及的成渝城市群包括重慶市25個區(縣)以及 四 川省的 15 個 市(圖 1,27°39′N～32°20′N,102°51′E～108°54′E),地域面積 16.9 萬 km2,約占國土空間總面積的 2.5%.成渝城市群是引領西部開發開放的國家級城市群,是貫徹西部大開發戰略、提升內陸開放水平、促進區域發展平衝的重要支撐.截止到2018年,其常住人口約為9500萬人,占全國常住總人口的 7.2%;國內生產總值達 5.72萬億元,占全國的6.4%;城鎮化率從2010年的46.3%增長到了2018年的 53.8%.在經濟社會發展的同時,區域土地利用發生了巨大變化,造成了部分生態系統服務功能的損失以及空間沖突的加劇.為此,國家頒布了《成渝城市群發展規劃》,明確指出要構建成渝城市群生態安全格局,建設綠色城市群.

圖1 成渝城市群區位Fig.1 Location of Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration

1.2 數據來源與處理

本研究使用的數據有:基礎地理數據,主要包括區域邊界、各區(縣)邊界、城鎮節點等,均來自國家測繪地理信息局;土壤數據,主要包含土壤有機碳含量、土壤容重和土層厚度等數據,來源于蘭州寒區旱區科學數據中心的《基于世界土壤數據庫(HWSD)的中國土壤數據集》;土地利用類型圖,2000和 2015年的土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心;高程數據,采用的是 SRTMDEM-V2產品,空間分辨率為 30m;生物量數據,來源于政府間氣候變化專門委員會(IPCC)2006年制定的確定農業、林業和其他土地用途部門的溫室氣體目錄方法學;氣象數據,主要包括氣溫和降水等,來源于中國氣象數據網,并采用 ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法對其進行插值,獲得了多年逐月時間序列的柵格圖像;植被類型、植被凈初級生產力(NPP)數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心;社會經濟數據來源于四川統計年鑒和重慶統計年鑒;其他數據來源于相關文獻.

1.3 研究方法

InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型由斯坦福大學、大自然保護協會與世界自然基金會聯合開發.模型能夠基于不同土地利用情景對生態系統服務價值進行很好地分析和評估,能夠全面權衡區域的生態系統服務狀況,能夠通過空間參數的輸入和結果的空間化表達使生態系統服務的重要區域易于識別,從而使區域經濟社會發展與自然資源保護的權衡更科學[30-31].InVEST 模型具有多個模塊、運行參數較少、基礎數據獲取較易、以及評價結果定量化和空間可視化等諸多優點,已被國內外研究者廣泛應用在生態系統服務評估領域[32-35].本文以此模型為基礎,對成渝城市群生態系統服務進行了估算.

1.3.1 固碳服務 陸地生態系統中的碳儲量主要取決于4個方面:地上生物量碳儲存,地下生物量碳儲存,土壤碳儲存和有機質碳儲存.在不考慮有機質碳儲存的情況下,基于 InVEST模型的碳儲存模塊對成渝城市群的固碳服務進行了估算.其計算公式如下:

式中:C是總碳儲量;Cabove是地上部分碳儲量;Cbelow是地下部分碳儲量;Csoil是土壤碳儲量;Cdead是有機質碳儲量,單位均為 t/(hm2·a).

根據張優[36]、高艷麗等[37]的研究,碳密度主要受氣候、地形、水文條件、植被類型等影響,但由于植被類型與水文條件沒法量化.因此,本文選取年均溫和年降水量作為影響因子對碳密度進行修正,具體修正公式如下:

式中:CSP為土壤碳密度,單位為kg/m2;CBP、CBT分別為根據降水和氣溫得到的生物碳密度,kg/m2;MAP為年均降水量,mm;MAT為年均溫,℃.

將成渝城市群和全國年均溫、年降水量數據分別代入公式,根據兩者之比得到碳密度系數,以全國碳密度數據表為基礎,計算得到研究區碳密度數據表,進而在InVEST模型中完成碳儲存的計算.

1.3.2 產水服務 基于產水模塊,通過 InVEST模型計算年尺度上的區域產水量.其主要公式如下:

式中:Yxj表示土地利用類型j的產水量,mm;AETxj表示對應的年實際蒸散發量,mm;Px表示刪格 x 的年降水量,mm;Rxj為干燥指數,無量綱,表示潛在蒸發量與降水量的比值;wx為修正植被年可利用水量與降水量的比值,無量綱;Z表示研究區降水特征的常數,無量綱,根據模型測試經驗取默認值;AWCx為植物可利用含水量;Kxj表示刪格x的潛在蒸散發量.具體可以參考包玉斌等[38]的研究.

1.3.3 土壤保持 基于InVEST模型中的土壤流失方程對區域土壤保持服務進行計算,其基本形式如下:

式中:SEDRETx和SEDRx表示柵格x的土壤保持量和泥沙持留量,t/(hm2·a);USLEx和USLEy是柵格x及其上坡柵格 y的實際侵蝕量,t/(hm2·a);Rx,Kx,LSx,Cx和Px分別是柵格x的降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、地形因子、地表覆蓋與管理因子和土壤保持措施因子;SEx是柵格x的泥沙持留率.對任意刪格x而言,其降雨侵蝕力因子 R,根據降雨侵蝕力回歸模型[39]計算而得;土壤可蝕性因子 K,根據吳昌廣等[40]的研究以及區域土壤類型分布所得;地形因子LS,基于區域DEM數據計算所得;地表覆蓋與管理因子C,根據蔡崇法等[41]建立的植被覆蓋度與 C值的關系計算所得;土壤保持措施因子 P,參考已有研究[42],建設用地和水域取0,耕地取0.4,其余用地為1.

1.3.4 食物生產 以糧食產量為基礎,結合農作物與NPP之間的顯著相關性[43],將糧食產量按照刪格NPP值與區域總NPP值的比例進行空間分配,得到研究區糧食生產服務空間分布圖,具體公式如下:

式中:Gi表示刪格i的糧食產量,t;Gsum表示研究區糧食總產量,t;NPPi表示刪格 i的植被凈初級生產力;NPPsum為區域NPP之和.

1.3.5 生境質量 基于 InVEST模型的子模塊,將某些脅迫因子與土地利用類型進行關聯,計算了成渝城市群生境質量和生境退化度,用以評價區域生態環境狀況.生境質量的計算公式如下:

式中:Qxj是土地利用類型 j中柵格 x的生境質量指數;Hj是生境適宜性指標;Dxj是對應的生境退化度;R為脅迫因子個數;Yr為脅迫因子r的柵格個數;ry為每個柵格上脅迫因子的個數;Sjr為地類j對脅迫因子r的敏感性;irxy為柵格y中脅迫因子r對柵格x的影響;dxy為柵格x與柵格y的距離;drmax為脅迫因子r的影響范圍;βx為法律保護程度;k是半飽和常數,通常取最大生境退化度數值的1/2.

基于相關研究[44-45],選取耕地、居民點、建設用地作為脅迫因子,根據模型推薦數據以及相關研究成果[46-47],明確研究區各參數大小,進而在 InVEST模型中實現成渝城市群生境質量指數模擬.

1.3.6 生態系統服務權衡與協同分析方法 不同時間節點上,逐刪格提取成渝城市群5類生態系統服務,計算兩兩服務間的 Pearson相關系數,并進行了顯著性檢驗.當兩種服務間的相關系數為正時,認為兩者具有協同關系,當相關性系數為負時,認為具有權衡關系;同時,以區(縣)為單元,計算了成渝城市群132個區(縣)兩兩服務間的相關性系數,剖析不同尺度下生態系統服務權衡/協同關系變化.生態系統服務間Pearson相關性系數計算公式如下:

式中:Rxy為x,y兩種服務間的偏相關系數;xi與yi分別為x,y兩種服務第i年的值;和分別表示對應年份兩類服務的平均值;n為刪格數.Pearson相關系數的顯著性檢驗采用t檢驗法完成.其統計量計算公式如下:

式中:R為相關性系數;n為刪格數.

1.3.7 有序加權平均算子 有序加權平均算子(Ordered Weighted Averaged,OWA)是一種可以依據決策風險系數任意選擇指標之間重要程度的決策方法.其包括準則權重(uj,j=1,2,…,n)和次序權重(vj).其中,準則權重(uj)表示某個指標在所有指標中的相對重要性,次序權重(vj)是將評價單元各指標標準化后經降序排列得到的.其定義如下:

式中:uj為第j個指標的準則權重;vj為第j個指標的次序權重;Zij為i按照屬性值大小進行降序排列后得到第j個指標的屬性值.

一般情況下,按照指標的重要等級 wk來確定次序權重vj,其計算公式為:

式中:α為決策風險;wk為指標的重要等級,通常會根據指標數值大小確定,其計算公式為:

式中:rk為依據數值大小對指標重要性進行的等級取值,通常最大值取1,次大值取2,最小值取n.

OWA除了風險指數外,還有一個權衡的概念.其計算公式如下:

式中:n為生態系統服務類型數量;vj為第j個柵格的有序權重.

本文的決策風險水平α以0.1為間隔,從0開始取值,形成不同決策水平下的生態安全情境.將 5種生態生態系統服務加權權重值與其對應的生態系統服務相乘,可以得到多情景生態風險評價結果柵格圖.比較不同情景下的權衡程度,選取權衡程度最大的情景,將其前20%值作為保護區范圍[48].

2 結果

2.1 生態系統服務時空格局

從2000～2015年,糧食生產、固碳和產水量這三類服務的均值分別從 195.63t/km2、15.98t/hm2、7333.57m3/ hm2下降到了 183.13t/km2、15.81t/hm2和 7087.88m3/hm2,土壤保持和生境質量這兩類服務的均值從 11.41t/hm2、0.74上升到了 11.88t/hm2和0.75,表明城鎮化發展對耕地、林地等的占用對糧食生產以及固碳等服務產生了一定的消極作用,同時生態與水保工程的實施對水土保持和生境質量服務產生了積極作用.

就各類生態系統服務的空間分布而言,除成都、重慶主城區以外其它區域固碳服務水平均較高;糧食生產服務的高值區主要位于四川西北部和渝東北;土壤保持服務整體水平較低,空間分布較均勻;產水服務的高值區位于渝東北;生境質量服務的高值區主要位于海拔較高區域.整體來看,各類服務的空間分布差異明顯,與區域地理背景密切相關.

就各類生態系統服務的空間變化而言,大部分區域表現為固碳服務的減少,特別是城鎮及其周邊地區;糧食生產服務的減少也主要集中于城鎮及其周邊地區;除萬源市、宣漢縣和開縣部分區域土壤保持服務呈減少趨勢外,其他地區均表現為增加趨勢;產水量服務的減少區域主要位于研究區東北部;城鎮周邊區域生境質量的提升程度相對較高.

圖2 2000～2015年5類服務的空間分布Fig.2 Spatial distribution of five ecosystem services from 2000 to 2015

圖3 2000～2015年5類服務的空間變化Fig.3 Spatial changes of five ecosystem services from 2000 to 2015

2.2 生態系統服務權衡/協同關系

通過兩兩生態系統服務之間的相關系數圖(圖4)發現,食物生產與固碳、產水量、土壤保持和生境質量之間均存在明顯的權衡關系,其中與生境質量的權衡關系最明顯;固碳與產水量、土壤保持和生境質量均存在明顯的協同關系,其中與生境質量的相關性最大,該系數可達0.562;產水量與土壤保持和生境質量之間也存在協同關系,只不過正相關系數較小;土壤保持與生境質量之間存在明顯的協同關系.同時, 2000～2015年,食物生產與固碳、產水量、土壤保持和生境質量之間的權衡效應在逐漸減弱,生態系統服務間的負相關性呈減小趨勢;固碳與產水量之間的關系由協同轉變為了微小的權衡;固碳與土壤保持、固碳與生境質量、土壤保持與生境質量之間的協同關系呈增加趨勢;產水量與土壤保持、產水量與生境質量的協同關系略有下降.整體而言,糧食生產與其他服務之間存在明顯的權衡關系,但這種沖突性在區域發展過程中逐漸呈減弱趨勢;除糧食生產服務外的其它服務兩兩之間表現為明顯的協同關系.

圖4 2000～2015年5類生態系統服務間的相關性Fig.4 Correlation among five ecosystem services from 2000 to 2015

就不同城市5類服務的兩兩相關性而言(表1),成都市5類服務兩兩相關性與區域層面上的相關性較一致,均表現為糧食生產與其它服務之間存在權衡關系,除糧食生產服務外的其它服務兩兩之間表現為協同關系;重慶市的最大區別在于產水量與固碳、生境質量之間存在的是權衡關系,而非協同關系.可見,相較于成都市,重慶市生態系統服務間的負相關性更明顯,面臨更大的生態保護與恢復壓力.

表1 成都、重慶生態系統服務關系的對比Table 1 Comparison of the correlation among ecosystem services between Chengdu and Chongqing

以2015年為例,對生態系統服務間關系的空間分布進行了討論(圖 5).結果顯示,56.8%的區縣糧食生產-固碳表現為權衡關系,87.1%區縣糧食生產-產水量表現為權衡關系,71.2%區縣糧食生產-水土保持表現為權衡關系,62.1%區縣糧食生產-生境質量表現為權衡關系,主要分布于除成都市周邊部分區縣外的其它區域;將近 70.5%的區縣固碳-產水量表現為權衡關系,主要分布于研究區中部;86.4%的區縣固碳-水土保持表現為協同關系,99.2%的區縣固碳-生境質量表現為協同關系,89.4%的區縣水土保持-生境質量表現為協同關系,幾乎分布于整個研究區;產水量-水土保持、產水量-生境質量的權衡/協同分布較相似,大部分區縣以微弱的權衡關系分布于研究區中部.整體而言,成渝城市群生態系統服務 兩兩間的權衡/協同分布表現出了一定的集聚特征.

圖5 5種生態系統服務權衡/協同關系的空間分布Fig.5 Spatial distribution of trade-off/synergy on five ecosystem services

2.3 生態安全格局識別

2.3.1 OWA算子的風險與權衡 首先,對各生態系統服務類型進行排序,從大到小依次取1、2、3、4、5作為任一評價單元5個類型的重要性等級rk,根據上述公式計算得到各類型的重要程度 wk為:5/15、4/15、3/15、2/15和1/15.決策風險系數α以0.1為間隔,從 0開始取值,計算得到不同決策情景下的次序權重(表2)和權衡值(圖6).由圖7可以看出,隨著決策風險系數的增加,權衡值呈先增加后下降的趨勢,當風險值無限增大時,權衡值會下降至零.并且當決策風險系數為1.6時,此時權衡值最大.

圖6 風險系數與權衡值的關系Fig.6 The relationship between risk coefficient and trade-off value

表2 部分風險水平下的有序權重Table 2 Ordered weight of several risk levels

2.3.2 不同情境下的區域生態系統安全評價 采用自然段點法將生態風險評價結果分為了5個等級,由于篇幅限制,本文僅展示幾種典型決策風險水平下的評價結果(圖7).結果顯示,當α=0時,此時的決策風險相對最小,決策結果也最為樂觀.此時,成渝城市群整體生態系統安全水平非常差,大部分區域處于四級生態風險狀態;當 α=0.5時,各生態系統服務類型權重之間的差異在逐漸減小,此時,成渝城市群生態安全水平也不高,大部分區域處于中等及以上生態風險區;當 α=1時,其結果主要取決于準則權重的大小,而本文對各類生態系統服務類型的準則權重賦值一樣,均為0.2.此時,成渝城市群主要以二、三級風險狀態為主,四級風險區域范圍降低,區域生態安全水平明顯增長;當 α=2時,成渝城市群一級生態安全區域的面積明顯增大,四、五級風險區域面積明顯下降,區域整體生態安全水平處于較安全狀態;當α=10時,面臨的決策風險加大,此時四、五級風險覆蓋范圍較之決策風險系數2的略有增大;當α=1000時,決策者愿意承擔最大的風險,因而得到的評價結果可能存在最大風險.結果顯示,此時成渝城市群沒有五級風險區域,都處于四級及以下安全水平.

圖7 不同情境下生態系統服務權衡風險分級Fig.7 Risk grading of trade-off among ecosystem services under different scenarios

由于OWA方法中的決策風險指的是決策者對風險的規避態度,因此,情景的權衡值越高,來自每個生態系統服務的值在最終OWA結果中越平均.因此,本文以權衡值最大的α=1.6作為最終情景,選取其前20%區域作為生態保護區.結果表明(圖 8),生態保護區主要位于四川東北部和渝東北,以四川東北部為主,大多以林地、草地為主;同時,這類區域也是碳固存和生境質量較高區域.

圖8 成渝城市群生態安全格局Fig.8 Ecological security pattern in Chengdu-Chongqing urban agglomeration

3 討論

成渝城市群糧食生產、碳儲存和產水量這3類服務功能均呈下降趨勢,其中,糧食生產與碳儲存服務的降低在一定程度上揭示了城鎮發展對耕地、林地占用而對生態系統造成的消極影響[49],因此,在快速城市化過程中,需要加強耕地和林地等能提供較高生態系統服務功能的用地保護,避免城市建設用地攤大餅式的無序擴張;產水服務的下降可能與期間區域年均溫的升高以及降水量的減少有關[8].土壤保持和生境質量這 2類服務功能呈上升趨勢,這與區域實施的生態保護政策密不可分.2000年以來,區域實施了包括退耕還林(還草)在內的生態保護措施,旨在以生態補償的方式將易產生水土流失的區域停止耕種,這在一定程度上增加了地表植被覆蓋,起到了保土保水的作用[50];后來,國家又開展了主體功能區劃,成渝城市群部分區(縣)特別是三峽庫區(重慶段)被納入到了國家重點生態功能區,并確定其生態服務類型為水土保持型,要求這類區域加強環境保護與管理,增強水源涵養、水土保持等在內的生態服務功能,降低了區域水土脆弱性和敏感性,改善了區域生態環境.

本文關于固碳、產水量、土壤保持與生境質量4種服務之間呈現協同關系,糧食生產與上述4類服務間均表現為權衡關系的結果與他人研究成果基本一致[51],但在相關性系數大小上卻略有差異,這主要是研究方法和尺度差異造成的.同時,隨著時間推移,成渝城市群生態系統服務間的權衡/協同關系也發生了一定變化,這種變化產生的內在機理本文并未做針對性分析.但已有相關結果顯示,以生態修復工程為代表的人類活動在增加地表覆蓋的過程中會造成生物多樣性的減少,威脅糧食安全,激化水-土-沙的矛盾[52-53].未來可以以生態保護政策為切入點,識別其對成渝城市群生態系統服務權衡/協同關系變化的影響.

生態系統服務權衡/協同關系、生態安全格局識別研究旨在充分認識和掌握生態系統服務之間存在的相關關系、演變特征、發展方向,尋求區域經濟發展與生態環境保護之間的平衡點,從而實現效益最大.本文借助InVEST模型估算主要生態系統服務價值,采用相關分析量化兩兩生態系統服務間的權衡/協同關系,通過 OWA算子設置不同決策風險,平衡不同生態系統服務之間的權衡關系,進而識別區域生態安全格局,將多屬性決策、生態系統服務權衡、生態安全格局構建聯系在一起,為提升研究區生態系統服務提供了參考.只是,城市群生態系統是一個綜合系統[54],其包含的服務功能類型多種多樣.除了本文考慮的糧食生產、碳儲存、產水量、土壤保持、生境質量這5類服務以外,污染凈化、娛樂與文化也是其很重要的服務類型,這也是后續研究的重要方向.

4 結論

4.1 2000～2015年,成渝城市群糧食生產、固碳和產水量這 3類服務功能均呈下降趨勢,土壤保持和生境質量這 2類服務功能呈上升趨勢;在空間上,各類服務及其變化的分布異質性明顯,重要節點城鎮及其邊緣地區生態服務功能較弱,長江、嘉陵江沿線以及秦巴山地生態系統服務能力較強.

4.2 固碳、產水量、土壤保持與生境質量4種服務之間呈現協同關系,糧食生產與上述 4類服務間均表現為權衡關系,但這種沖突性在區域發展過程中逐漸呈減弱趨勢;相較于成都市,重慶市生態系統服務間的權衡關系更突出;在空間上,生態系統服務間的權衡/協同關系表現出了一定的集聚特征.

4.3 隨著決策風險系數的增大,各類服務的權重和權衡值也發生了變化,當決策風險系數為 1.6時,此時的權衡值最大,區域面臨的生態風險適中,確定該風險系數對應的情景是最適宜情景;將該情景下風險評價結果的前 20%區域選定為本文的生態安全保護區,發現這類區域多位于川東北和渝東北,是固碳和生境質量服務的高值區,為區域生態保護與管理提供了參考.