南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系演變對退耕還林的響應

王修文,于書霞,史志華,2,王 玲,*

1 華中農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院, 武漢 430070 2 中國科學院第四紀科學與全球變化卓越創(chuàng)新中心, 西安 710061

生態(tài)系統(tǒng)服務是指生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)過程所形成的維持人類賴以生存的自然環(huán)境條件和效用,直接或間接地為人類生產(chǎn)生活提供各種產(chǎn)品和服務[1- 2]。聯(lián)合國于2001年實施了千年生態(tài)系統(tǒng)評估國際合作項目,將生態(tài)系統(tǒng)服務分為供給服務、調(diào)節(jié)服務、支持服務和文化服務四大類[3]。一個生態(tài)系統(tǒng)所產(chǎn)生的多種生態(tài)系統(tǒng)服務之間存在著復雜的交互作用[4]。生態(tài)系統(tǒng)服務本身的復雜性以及人類對不同生態(tài)系統(tǒng)服務需求的差異性,導致生態(tài)系統(tǒng)服務的變化趨勢出現(xiàn)差異,兩兩生態(tài)系統(tǒng)服務之間表現(xiàn)出權衡與協(xié)同關系[5]。權衡關系是指一種生態(tài)系統(tǒng)服務的提高或增加,引起了另一種生態(tài)系統(tǒng)服務的減弱或降低,呈現(xiàn)出此消彼長的關系；協(xié)同關系是指兩種生態(tài)系統(tǒng)服務具有同樣的上升或降低趨勢,一種服務的增加會對另一種服務產(chǎn)生一定的促進和增幅作用[6- 7]。相對于研究孤立的各項服務,厘清服務間權衡與協(xié)同關系及其時空變化特征,可為實現(xiàn)面向不同需求的服務總體效益最大化提供科學依據(jù)。

生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系的研究最初關注生態(tài)系統(tǒng)服務的需求偏好對其他生態(tài)系統(tǒng)服務所產(chǎn)生的影響[8],這些研究通常是靜態(tài)的,即通過分析某一時間點區(qū)域內(nèi)多種生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系,闡明生態(tài)系統(tǒng)服務的整體現(xiàn)狀[9]。然而,單一時間點的研究無法反映生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的動態(tài)變化,因此越來越多的研究開始關注生態(tài)系統(tǒng)服務間關系隨時間的變化情況[10]。同時,生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系空間分布的動態(tài)變化也成為研究的熱點[11- 13]。生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系及其空間分布特征受到研究區(qū)的地理位置和生態(tài)條件、研究尺度以及人為活動等的影響[11-14]。不同生態(tài)系統(tǒng)服務間的相關性分析是確定其權衡和協(xié)同關系最常用的方法:基于市縣級行政單元的相關分析,其優(yōu)點是數(shù)據(jù)量豐富且結果能夠為政府及相關單位的政策實施提供科學依據(jù)[15]；基于像元的相關分析雖然工作量相對較大,但能夠在不同尺度下分析權衡與協(xié)同關系的空間分布特征及其差異[16-17]。兩種生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系分析常用SWAT、CASA等[18]模型進行研究,而多種生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的空間分異則通過冷熱點分析和復雜互動建模展現(xiàn)[19]。在此基礎上,可通過建立生態(tài)函數(shù)和優(yōu)化模型,模擬生態(tài)流路徑和優(yōu)化方法,研究生態(tài)系統(tǒng)服務機制,以實現(xiàn)緩和權衡和增強協(xié)同的目的[20]。

我國南方紅壤區(qū)水熱資源豐富,是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地[21]。然而,該區(qū)由于具有降水時空分布不均、景觀破碎、人口密度高以及農(nóng)業(yè)開發(fā)強度大等特征,水土流失和土壤污染嚴重,生態(tài)系統(tǒng)服務功能降低,威脅區(qū)域農(nóng)業(yè)及社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[22]。退耕還林工程的實施對該區(qū)的生態(tài)現(xiàn)狀帶來了較大的改變[23]。研究表明,退耕還林工程在增加生態(tài)系統(tǒng)碳匯、抑制水土流失和增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益方面效果顯著[24]。林地面積增加可增強凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Production, NPP),但同時也會增大水分蒸散量[25],進而影響產(chǎn)水服務(Water Yield,WY),產(chǎn)水量的變化對農(nóng)作物生產(chǎn)服務(Crop Production,CP)也將帶來一定影響[26]。此外,林地通過樹冠截留削弱降雨強度,根系增加水分入滲進而減少水土流失[27],增強土壤保持服務(Soil Conservation,SC)。可見,NPP、WY、CP和SC之間存在著復雜的權衡和協(xié)同關系。鑒于此,本文以南方紅壤區(qū)為研究對象,旨在(1)分析NPP、WY、CP和SC四種生態(tài)系統(tǒng)服務時空變化對退耕還林的響應；(2)闡明退耕還林前后生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系的變化規(guī)律；(3)揭示退耕還林對生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系空間分布特征的影響。研究結果可為合理評估退耕還林工程的生態(tài)效益、促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Study area

南方紅壤區(qū)位于我國亞熱帶地區(qū),以大別山為北面屏障,巫山、巴山為西障,西南面以云貴高原為界,東南直抵海域,地理位置介于21.83°—31.33°N,107.82°—122.78°E之間,包括長江中下游和珠江中下游以及福建、浙江、海南等省份,分布面積約為80萬km2,其中丘陵山地面積約占一半,地形起伏大。氣候屬亞熱帶季風氣候,年平均溫度19.5 ℃,年平均降水量約為1593 mm,是全國平均的2—3倍,且季節(jié)分布不均衡,降雨集中在4—6月。水熱資源豐富,區(qū)位條件優(yōu)越,是熱帶亞熱帶經(jīng)濟果林、糧食及經(jīng)濟作物生產(chǎn)的主要基地。同時人口密度高,人地矛盾突出,導致自然植被破壞嚴重。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文中量化2000年和2015年的NPP、WY、CP和SC四種生態(tài)系統(tǒng)服務,需要歸一化植被指數(shù)(NDVI)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤侵蝕數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。退耕還林自1999年開始在四川、陜西和甘肅進行試點后,于2002年確定全面啟動該項工程。因此本文以2000年反映退耕還林前階段,2015年反映退耕還林實施后的穩(wěn)定階段。

氣象數(shù)據(jù)是全國2400多個氣象站點觀測,通過整理、計算和空間插值處理生成,插值采用ArcGIS空間插值工具；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要獲取各市級行政區(qū)的農(nóng)作物的種植面積和產(chǎn)量、人口數(shù)據(jù),以及采取的農(nóng)業(yè)種植方式和水土保持措施；土地利用數(shù)據(jù)是以Landsat TM/ETM+遙感影像作為數(shù)據(jù)源進行土地利用分類獲得；NDVI來自于MODIS產(chǎn)品；估算產(chǎn)水量過程中還需土壤的最大根系埋藏深度、根系深度和土壤飽和導水率數(shù)據(jù),并采用InVEST指導書中的田間持水量與萎蔫點之間的差值得到植物可利用含水量。數(shù)據(jù)來源及分辨率見表1。

1.3 研究方法

本文利用CASA模型、InVEST模型、修正通用土壤流失方程(RUSLE)來定量估算南方紅壤區(qū)NPP、WY、CP和SC四種生態(tài)系統(tǒng)服務量,并計算退耕還林前后,四種生態(tài)系統(tǒng)服務的變化率。以此為基礎,結合基于像元的偏相關系數(shù)法和ArcGIS、ENVI軟件,對該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務兩兩之間的權衡和協(xié)同關系進行定量評估。

表1 本文中數(shù)據(jù)來源及其分辨率

1.3.1凈初級生產(chǎn)力(NPP)

生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力服務常用凈初級生產(chǎn)力(Net primary productivity,NPP)表示。凈初級生產(chǎn)力是綠色植物在光合作用后產(chǎn)生的有機物總量去除呼吸作用消耗的有機物后的實際累積量。本文基于Potter等建立的估算區(qū)域植被凈生產(chǎn)力(Carnegie Ames-Stanford Approach,CASA)模型對NPP進行了有效估算[29- 30]。在模型計算中,NPP是由植物實際所吸收的光合有效輻射(APAR)和光能利用效率(ε)所決定,模型如下:

NPP(x,t)=APAR(x,t)·ε(x,t)

式中:t表示時間,x表示空間位,NPP(x,t)是x像元上的植被t年的凈初級生產(chǎn)力(gC/m2)；APAR(x,t)是x像元上植被在t年吸收的光合有效輻射(MJ/m2),主要受太陽總輻射量和主動吸收比的影響,利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)計算得到；ε(x,t)是x像元上植被t年實際光能利用率(gC/MJ),受溫度、水分和最大光能利用效率影響,參考文獻中的計算方法得到[31],計算方法如下:

ε(x,t)=T1(x,t)·T2(x,t)·W(x,t)·εmax

其中,T1(x,t)和T2(x,t)均為溫度脅迫系數(shù),其中T1(x,t)表示低溫和高溫條件下,植物內(nèi)在的生化作用對光合作用的限制,T2(x,t)表示氣溫從最適溫度向高溫和低溫變化時對光合作用的影響。W(x,t)為水分脅迫系數(shù),εmax為理想條件下的最大光能轉化率。T1(x,t)、T2(x,t)和εmax均采用文獻中的計算方法。以上參數(shù)的計算方法參考文獻[29]。

1.3.2產(chǎn)水(WY)

InVEST模型中產(chǎn)水量評估模塊是基于Budyko水熱耦合平衡假設(Budyko, 1974)和年平均降水量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)對產(chǎn)水量(Water Yield,WY)的估算。公式如下:

式中:Y(x)表示柵格單元x的年產(chǎn)水量,AET(x)表示柵格單元x的年實際蒸散量,P(x)表示柵格單元x的年降水量。InVEST模型是計算產(chǎn)水量常用的模型,相關參數(shù)包括:土地利用、降雨量、蒸散量、土壤最大根系埋藏深度、植物可利用水量和生物物理系數(shù)。植物可利用水量根據(jù)Saxton在1986年的田間持水量的研究結果計算得到[32],當土壤水勢在10—1500 kPa區(qū)間時和土壤含水量之間的關系如下:

φ=AθB

式中:φ表示土壤水勢(kPa),θ表示土壤水含量(m3/m3),A和B是土壤質(zhì)地相關系數(shù)。相關實驗證明A和B的值通過粘粒和砂粒百分比(美國土壤顆粒分級標準)的多元非線性逐步回歸分析得到[33]:

A=exp(a+b·CL+c·SA2+d·SA2·CL)·100

B=e+f·CL2+g·SA2·CL

式中:CL表示粘粒的含量(%)；SA表示砂粒的含量(%)。a,b,c,d,e,f,g均為常數(shù)系數(shù)。a=-4.396,b=-0.0715,c=-4.88×10-4,d=-4.285×10-5,e=-3.14,f=-0.00222,g=-3.484×10-5。當φ=30 kPa時的土壤含水量作為田間持水量,當φ=1500 kPa時的土壤含水量作為萎蔫點[32],田間持水量與萎蔫點的差值即為植被可利用水量。

1.3.3農(nóng)作物生產(chǎn)(CP)

本文參考InVEST模型中農(nóng)作物生產(chǎn)模塊的計算原理[34],通過統(tǒng)計年鑒中市級單元的各種農(nóng)作物產(chǎn)量進行統(tǒng)計求和,用單位面積的農(nóng)作物產(chǎn)量來估計農(nóng)作物生產(chǎn)(Crop production,CP),計算公式如下:

式中:F(x)表示第x市的農(nóng)作物生產(chǎn)服務(t/hm2)；CYi表示第i種農(nóng)作物的產(chǎn)量(t)；S(x)表示第x市的作物耕種面積(hm2)；n表示共有n種農(nóng)作物。

1.3.4土壤保持(SC)

生態(tài)系統(tǒng)中的土壤保持服務通常用土壤保持量(Soil Conservation,SC)進行評估,本文中采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算南方紅壤區(qū)土壤保持量[35]。,模型計算公式如下:

SC=Ap-Ar=R·K·LS·(1-C·P)

式中:SC為土壤保持量(t/hm2),由潛在侵蝕(Ap)與實際侵蝕(Ar)之差來決定。潛在侵蝕指不采取任何水土保持措施下的土壤侵蝕量(t/hm2)；實際侵蝕指考慮水土保持措施條件下的土壤侵蝕量(t/hm2)。R為降雨侵蝕因子(MJ mm hm-2h-1a-1)；K為土壤可蝕性因子(t hm2h hm-2MJ-1mm-1)；LS為坡長坡度因子(無量綱)；C為植被覆蓋因子(無量綱)；P為水土保持措施因子(無量綱)。各因子的詳細計算方法參考以下文獻[36-37]。

1.3.5偏相關性分析

生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系在空間上的差異通過偏相關性分析得到。為保證運算過程中四種服務的一致性,本文將生態(tài)系統(tǒng)服務統(tǒng)一到市級進行運算分析。生態(tài)系統(tǒng)服務之間相互影響,同時受年降水量和植被覆蓋度的影響[38]。因此,在分析生態(tài)系統(tǒng)服務之間關系前,先消除降水量和植被覆蓋度的影響。其中植被覆蓋度用NDVI表示,然后計算NPP、CP、SC和WY四種服務之間的偏相關系數(shù)。具體步驟如下[39]:

(1)簡單相關系數(shù):

(2)一級偏相關系數(shù):

(3)二級偏相關系數(shù):

式中:ES1、ES2分別代表兩種生態(tài)系統(tǒng)服務；r代表兩類生態(tài)系統(tǒng)服務間的相關系數(shù)；i、j代表柵格中像元的行號和列號；n代表時間序列；r12(ij)代表年降水量與NDVI均發(fā)生變化時,ES1、ES2的相關系數(shù),同理求得r13(ij)、r23(ij)、r14(ij)、r24(ij)、r34(ij)；r12·3代表年降水量不變的情況下,兩種生態(tài)系統(tǒng)服務在像元ij上的一級偏相關系數(shù)；同理求得r14·3、r24·3；r12·34代表年降水量與NDVI不變的情況下,兩種生態(tài)系統(tǒng)服務在像元ij上的二級偏相關系數(shù)。通過t檢驗判斷兩種生態(tài)系統(tǒng)服務相關性的顯著性。若r>0,則表明兩類生態(tài)系統(tǒng)服務之間呈協(xié)同關系；若r<0,則表明兩類生態(tài)服務之間呈權衡關系,若r=0,則表明兩類生態(tài)服務之間無相關關系。

1.3. 空間自相關性分析

通過空間自相關分析,進一步研究區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系的空間集聚特征,從而為生態(tài)治理措施提供參考,促進區(qū)域生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展。本文使用全局和局部空間自相關兩種方法分析生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系的空間異質(zhì)性[40],該分析均在ArcGIS、GeoDa 平臺下完成。本文中的計算采用的是單變量空間自相關分析,輸入的數(shù)據(jù)為偏相關分析中得到的反映兩兩服務間的權衡與協(xié)同關系的偏相關系數(shù)r,基于計算得出的Moran′sI指數(shù),說明南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系的空間自相關性,再繪制空間關聯(lián)局部指標(Local Indicators of Spatial Association,LISA)進行局部自相關分析。

(1)全局空間自相關

全局空間自相關反映某種屬性值在整個研究區(qū)是否存在空間關聯(lián),判斷其在空間上是否具有聚集特征。本文采用全局Moran′sI指數(shù)對生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系進行全局自相關檢驗,其計算公式為[41]:

(2)局部空間自相關

局部空間自相關通過度量每個區(qū)域與其周邊相鄰區(qū)域的局部空間關聯(lián)和集聚程度,識別局部區(qū)域是否存在空間異質(zhì)性。采用LISA圖衡量某區(qū)域與其相鄰區(qū)域的相近和差異程度。其計算公式為[40]:

式中:zi、zj為區(qū)域i、j上觀測值的標準化。

2 結果分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務的時空分布格局

退耕還林前后,NPP、CP、SC和WY四種生態(tài)系統(tǒng)服務的空間分布格局如圖2所示。退耕還林前,東南沿海以及西南部地區(qū)的NPP較強,而在退耕還林后,西南部的NPP明顯降低,同時東北部地區(qū)的NPP在逐漸增強,原因是受到地區(qū)的城市化建設的影響[42]。從全局來看,退耕還林后CP在3.2—4.9 t/hm2之間的區(qū)域增多,而小于3.2 t/hm2的區(qū)域明顯減少,主要由于15年間的育種和耕作技術的提升,同時農(nóng)業(yè)機械化的逐漸普及也帶來了一定的影響。退耕還林后SC小于 3000 t/hm2的區(qū)域明顯減少,而大于5000 t/hm2的區(qū)域增多,說明退耕還林對土壤保持能力較弱的地區(qū)帶來了明顯的成效。退耕還林后,WY明顯增強,大于700 mm的區(qū)域由東南沿海地區(qū)擴展到東北部和中部地區(qū),同時西南部地區(qū)的WY也明顯增強,原因是年降水量存在差異,以及植被覆蓋的變化對生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)的影響[42]。退耕還林前后,除WY外的三種生態(tài)系統(tǒng)服務的整體格局未發(fā)生巨大變化,NPP的整體格局呈現(xiàn)“北低南高,西低東高”的分布特征；CP呈現(xiàn)“中部高,東西部低”的趨勢；對于SC,整體呈現(xiàn)“北低南高,西北低東北高”特征；WY在退耕還林前后存在顯著差異,退耕還林前呈現(xiàn)出東南部居高的特征,退耕還林后,“東北和西南高,中部低”的分布特征較為明顯。

不同區(qū)域的各生態(tài)系統(tǒng)服務的變化率也存在一定差別(圖3)。NPP在空間上呈現(xiàn)北部地區(qū)增強,西南部的部分地區(qū)減弱的趨勢；對于CP,呈現(xiàn)中部增強、沿海及西南地區(qū)減弱；SC除南部地區(qū)減弱,其余地區(qū)均在增強；而WY的地域性差異較為明顯,沿海地區(qū)及西北部地區(qū)減弱,東北及西南部地區(qū)增強。

圖2 退耕還林前后南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的空間分布Fig.2 Spatial distribution of ecosystem services in red soil region of southern China before and after GTGPNPP(Net Primary Production)指凈初級生產(chǎn)力服務量；CP(Crop Production)指農(nóng)作物生產(chǎn)服務量；SC(Soil Conservation)指土壤保持服務量；WY(Water Yield)指產(chǎn)水服務量

圖3 四種生態(tài)系統(tǒng)服務的變化率的空間分布Fig.3 Spatial distribution of change rate of four ecosystem services

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系

2.2.1生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系隨時間的變化規(guī)律

依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)服務之間的相關系數(shù)和顯著性水平,將生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系劃分為6個等級[18],即極顯著協(xié)同(r>0, 0.010, 0.050,P>0.1)、權衡(r<0,P>0.1)、顯著權衡(r<0, 0.05

表2顯示,退耕還林前研究區(qū)的NPP與CP(r=0.466,P=0.018)、WY(r=0.315,P=0.025)間為極顯著協(xié)同關系,其余均不顯著；而在退耕還林后,NPP與WY(r=-0.279,P=0.059)間為顯著權衡關系,NPP與CP之間為極顯著協(xié)同關系(r=0.332,P=0.035),同時還出現(xiàn)了SC和WY間的極顯著權衡關系(r=-0.427,P=0.024)。

表2 南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務間相關關系

退耕還林前,在城市擴張和農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響下,林地面積逐漸減少,截留雨水和保護坡地作用減弱,農(nóng)作物生長受到影響,CP降低,同時NPP水平也降低,因此NPP與CP間具有較強的協(xié)同關系。林地既能涵養(yǎng)水源,又能增加蒸騰作用帶來的水分流失,因此林地的減少會影響生態(tài)系統(tǒng)的供水能力,退耕還林前NPP與WY間為協(xié)同關系,表明林地的減少會降低生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)水功能。退耕還林工程實施后,對該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)的結構和服務功能帶來一定的影響。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的提高,單位面積的農(nóng)作物產(chǎn)量增加,CP增強,同時退耕還林后,NPP得到增強[43],所以該階段的NPP和CP間為較強的協(xié)同關系。林地逐漸增加,需水量增多,產(chǎn)水量減少,生態(tài)系統(tǒng)的WY降低[44],因此NPP和WY在林地穩(wěn)定階段是呈現(xiàn)權衡關系。與退耕還林前不同的是,SC和WY之間呈顯著的負相關,退耕還林帶來WY降低的同時,一定程度上遏制了土壤侵蝕,增強SC,所以SC與WY間為權衡關系。

2.2.2生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系的空間分布特征

圖4表明,由于不同地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的供給對象和供給量有所差異,導致權衡與協(xié)同關系在空間上存在差異,這給保護生態(tài)系統(tǒng)相關政策的實施帶來一定難度。南方紅壤區(qū)的NPP與CP間協(xié)同關系所占區(qū)域更多,其中顯著協(xié)同主要分布在東北部地區(qū),說明NPP的增強能夠帶來CP的增強。NPP與SC在研究區(qū)的西南部為權衡關系,而在東北部為協(xié)同關系,這與不同地區(qū)的耕作和發(fā)展模式相關。研究區(qū)的西南部多為耕地與山地的交錯分布,造成水土流失面積較大,因此SC較低,NPP較高,NPP與SC呈現(xiàn)權衡關系；東北部的人口聚居地較多,人為活動造成的侵蝕嚴重,因此NPP和SC均較低,SC與NPP在該地區(qū)呈現(xiàn)協(xié)同關系。NPP與WY在東南沿海地區(qū)為權衡關系,其余地區(qū)均為協(xié)同關系,其中以分布于東北部地區(qū)的極顯著協(xié)同區(qū)域占比較大。CP與SC僅在南部和中部少數(shù)地區(qū)表現(xiàn)為協(xié)同關系,其余地區(qū)均為權衡關系。WY與CP和WY與SC的權衡與協(xié)同在空間上的差異較大,WY與CP的協(xié)同關系所占區(qū)域略多于權衡關系,其中極顯著協(xié)同所占區(qū)域較多,協(xié)同關系大多分布于東北部的江西、浙江和福建三省的交界處,權衡關系集中于西南部。WY與SC的協(xié)同關系所占區(qū)域更多,其中極顯著和顯著協(xié)同位于東北部和西南部,權衡關系多位于東南沿海地區(qū),說明WY與SC的權衡與協(xié)同關系受到區(qū)域的地理位置和生態(tài)狀況的影響。

圖4 南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的權衡與協(xié)同F(xiàn)ig.4 Tradeoffs and synergies of ecosystem services in red soil region of southern China

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系的空間異質(zhì)性分析

如表3所示,Moran′sI指數(shù)均大于0,表明四種生態(tài)系統(tǒng)服務間權衡與協(xié)同關系均為正空間自相關。其中CP-SC關系的Moran′sI指數(shù)最小,為0.012,說明該權衡與協(xié)同關系空間自相關性較弱；而NPP-SC和NPP-WY關系的Moran′sI指數(shù)均大于0.7,說明該兩種權衡與協(xié)同關系存在較強的空間自相關性。并且,全區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的權衡與協(xié)同關系空間異質(zhì)性顯著(圖5)。從NPP-CP間權衡與協(xié)同關系的高高集聚反映協(xié)同關系的地區(qū)周圍同樣是協(xié)同關系,主要發(fā)生在研究區(qū)的東北部地區(qū),表明該地區(qū)的NPP-CP的協(xié)同關系呈現(xiàn)集聚特征,而低低集聚特征反映出NPP-CP為權衡關系的地區(qū)周圍同樣為權衡關系,該特征主要發(fā)生在研究區(qū)的西北部地區(qū)。NPP-SC和NPP-WY關系的集聚特征分布較為類似,協(xié)同關系集聚在北部地區(qū),而權衡關系主要集聚在南部沿海地區(qū)及西南部地區(qū)；CP-SC關系的空間異質(zhì)性顯著,僅在中部的2個單元中呈現(xiàn)高高集聚和西南部的3個單元中呈現(xiàn)出低低集聚特征。WY-CP關系的高高集聚區(qū)域是在中北部地區(qū),低低集聚區(qū)域分散在南部地區(qū)。但WY-SC間關系的高高集聚區(qū)域在西南部和東北部的少量區(qū)域,低低集聚分散在中部和東部區(qū)域,兩種集聚均較為分散。對于四種生態(tài)系統(tǒng)服務,高高集聚與低低集聚范圍均較小,生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的空間異質(zhì)性較為顯著。

表3 南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系的Moran′s I

圖5 南方紅壤區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系局部LISA圖Fig.5 Local LISA diagram of ecosystem service tradeoffs and synergies in the red soil region of southern China

3 結論與討論

3.1 討論

由于降水分布時空不均勻以及不合理開發(fā)利用造成的土地退化,導致南方紅壤區(qū)的生態(tài)環(huán)境惡化,生態(tài)系統(tǒng)服務功能衰退[22]。退耕還林的實施從空間格局和功能結構的完整性方面改善了生態(tài)系統(tǒng)提供服務的能力[45]。退耕還林前后各項生態(tài)系統(tǒng)服務量存在較大差異。退耕還林后,全區(qū)的NPP增強區(qū)域占60.1 %,CP增強區(qū)域占54.1 %,SC增強區(qū)域占88.8 %,WY增強區(qū)域占70.5 %。退耕還林對SC的影響最大,原因是林地保持水土的能力,而CP的增強有部分原因是15年間耕作方式變化和耕作技術的提高。由于植被覆蓋度的增加,林木對降雨截留的能力增強,地表徑流強度降低[46-47],因此減少了土壤侵蝕,土壤狀況得到改善,生態(tài)狀況明顯提升,NPP、SC和WY增強。森林作為生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分,是大自然最穩(wěn)定和豐富的碳匯庫、基因庫、資源庫和蓄水庫等,在固碳釋氧、保持水土、涵養(yǎng)水源和維持生物多樣性方面具有重要價值[48]。

退耕還林后,SC與WY之出現(xiàn)較強權衡關系。但在不同地區(qū),SC與WY之間關系并不相同,如王曉峰[49]在北方風沙區(qū)及黃土高原區(qū)得出這二者之間為顯著協(xié)同關系,錢彩云[50]在甘肅白龍江流域研究發(fā)現(xiàn)這二者之間也是權衡關系,王鵬濤[18]在漢江上游研究結果顯示部分區(qū)域為權衡關系,部分區(qū)域為協(xié)同關系。其可能原因是不同地域的自然及社會環(huán)境存在差異,南方地區(qū)的山地較多,坡度變化較大,景觀較為破碎,而北方地區(qū)土地較為平整,同時不同地區(qū)的耕作方式也不同,致使研究結果表現(xiàn)出區(qū)域上的明顯差異性[51],反映出人為活動對生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的影響。植樹造林對整個生態(tài)系統(tǒng)的作用非常明顯,雖然在生態(tài)系統(tǒng)服務間關系中也會帶來一定的負面影響,但從長遠目標來看,植樹造林有利于生態(tài)穩(wěn)定和人類所需服務的供給[52]。

研究過程中存在部分數(shù)據(jù)可獲取性低的問題,如農(nóng)作物生產(chǎn)估算模型相關數(shù)據(jù)只有縣域數(shù)據(jù),導致結果精確度不高,對縣以下單元的農(nóng)作物生產(chǎn)服務的差異性表現(xiàn)不顯著,因此難以表達與其余三種生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的局部區(qū)域特征。未來可增加數(shù)據(jù)獲取途徑,比如問卷調(diào)查,搜集到鄉(xiāng)鎮(zhèn)級數(shù)據(jù)進行補充研究。本文中的降水量與蒸散發(fā)數(shù)據(jù)是基于氣象站點得到,由于氣象站點數(shù)量少且分布不均勻,因此在插值得到的結果精度不高,進而影響產(chǎn)水服務結果精度。因此未來若能獲取更密集的氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)將有利于數(shù)據(jù)精度的提高。此外,生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系具有尺度效應。大尺度上的研究可以對國家或地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務間關系進行整體評估,而小尺度的研究則有利于更加精準的解決土地資源的使用矛盾。多時間尺度的結合研究也能促進對不同階段的生態(tài)系統(tǒng)變化的了解,分析社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境間的關系,同時加強生態(tài)系統(tǒng)服務權衡與協(xié)同關系全面化和精確化研究,能更加靈活準確的制定優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務及區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略決策。

3.2 結論

本文定量計算了南方紅壤區(qū)退耕還林前后的四種生態(tài)系統(tǒng)服務,分析其時空變化特征,同時定量評價了生態(tài)系統(tǒng)服務相互關系在時空上的變化特征,并探討了權衡與協(xié)同關系的空間集聚特征。相關結論及建議如下:

(1)規(guī)范經(jīng)濟林開發(fā)。退耕還林后,南方紅壤區(qū)SC總體增強,但局部地區(qū)SC仍有減弱趨勢。退耕還林的實施是以“生態(tài)優(yōu)先”為原則,但一些地區(qū)為了追求短期和快速的利益,存在向侵蝕劣地“要地”,盲目擴大經(jīng)濟林種植面積的問題。并且,開發(fā)過程中特別是開發(fā)初期,缺乏水土保持措施,同時南方紅壤區(qū)的山地坡度較大,降水集中且強度大,導致水土流失嚴重。因此需要研發(fā)經(jīng)濟林下水土保持植物篩選和種植技術,提高經(jīng)濟林的水土保持服務。同時規(guī)范經(jīng)濟林的開發(fā),并建立起資源變化情況和生態(tài)狀況定期定點監(jiān)測機制,確保經(jīng)濟林的各項生態(tài)系統(tǒng)功能穩(wěn)定。

(2)發(fā)展高效生態(tài)農(nóng)業(yè)。NPP、CP、SC、WY四種生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡與協(xié)同關系在空間上存在地域性差異。其中,CP與SC在全區(qū)均表現(xiàn)為權衡關系,尤其在中部地區(qū)呈現(xiàn)極顯著權衡關系,說明該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與土壤保持存在嚴重矛盾,原因是該地區(qū)的山地較多,耕地坡度較大,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的水土流失更嚴重。因此,應積極調(diào)整農(nóng)業(yè)結構,改變原本單一的農(nóng)業(yè)生產(chǎn),大力推行農(nóng)、林、牧業(yè)綜合發(fā)展的高效生態(tài)農(nóng)業(yè)。1)推廣間混套作的種植模式,實現(xiàn)全年耕地綠色覆蓋,做到“根不離土,土不離根”的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,既能緩解紅壤區(qū)季節(jié)性干旱造成的作物減產(chǎn),又能保持水土；2)大力推行丘陵山地分層種植的“一丘多用”立體農(nóng)林牧業(yè)模式,南方紅壤區(qū)的山地丘陵面積廣,發(fā)展立體農(nóng)林牧業(yè)的優(yōu)勢較大,同時發(fā)展立體農(nóng)林牧業(yè)能夠減少林間的裸露面積,在促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的同時減弱水土流失,實現(xiàn)農(nóng)作物生產(chǎn)與水土保持服務協(xié)同增強。按照因地制宜、梯次推進、分類施策的原則,確定不同生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展模式,以實現(xiàn)“保障糧食安全,守護生態(tài)環(huán)境”雙贏。