生態修復措施對干旱半干旱地區生態系統服務影響研究
——以河北壩上地區為例

裴宏偉, 劉孟竹, 李雅麗, 張紅娟, 肖雨霄, 楊國麗

(1.河北建筑工程學院 市政與環境工程系, 河北 張家口 075000;2.河北省水質工程與水資源綜合利用重點實驗室, 河北 張家口 075000)

生態系統服務是指人類從生態系統中獲得的有形或無形的各種惠益，主要分為供給服務、調節服務、文化服務和支持服務4種類型[1]。根據生物多樣性和生態系統服務政府間科學與政策平臺(IPBES)2019年的評估，受人類活動的影響，全球生態系統正以“史無前例”的速度退化[2]。中國自改革開放以來，雖然經濟上取得了顯著增長卻也損害了生態環境(如侵占自然用地的城鎮化擴張[3])。對此，中國于2000年起便強力地推進一系列的生態修復工程以應對生態環境退化。Ouyang等[4]學者在對中國2000—2010年生態環境的評估中指出，生態修復工程的實施極大地增強了生態系統功能與服務供給，這一觀點在區域尺度的研究中也得到了佐證[5]。在相關議題上，多數研究更加關注生態修復工程對過去時期生態系統服務的影響，如在特定區域(退耕還林區、生態保護區、濕地保護區)內分析生態修復措施前后的生態系統服務變化[6]，而對這種影響在未來的變化卻很少給予關注。一般而言，生態修復工程的實施往往是逐階段進行的，評估未來生態修復措施對生態系統服務的影響不僅有助于為生態恢復工程的規劃提供決策依據，同時也能更好地理解土地利用/覆被變化對生態系統服務的影響機制。目前，幾個大型的生態修復工程主要集中在中國北方的干旱或半干旱地區，采取的生態修復措施主要為大規模的人工種樹。已有研究表明，在干旱半干旱這樣的水分限制地區(降水量小于潛在蒸散發量)，大規模的植樹(多為經濟效益高的單一樹種)反而會減少生態系統的供水服務以及生物多樣性，進而造成生態環境退化[7]。因此，明確以植樹為主的生態修復措施對未來生態系統服務的影響極為關鍵，對當下的生態管理及決策具有非常意義。

情景分析能夠有效地評估不同生態恢復措施情景下的生態系統服務。不同情景的構建有多種選擇，例如通過固定氣候因子以過去時期的土地利用作為對比情景[8]；或者通過預測模型(CA-Markov，CLUE-S模型)來模擬特定發展方向(生態保護、城市擴張、耕地保留情景)下未來時期的土地情景[9]，以及設計未來的土地情景[10-11]。其中，通過設計土地情景，既能模擬出符合生態修復措施的未來土地情景，也能明確某一種或某幾種土地利用類型變化對生態系統服務的影響。

對生態系統服務進行建模的模型常用的包括ARIES模型、EcoAIM模型、InVEST模型。其中，ARIES模型可以對生態系統服務流(生態系統到人的傳遞)中的關鍵要素(“源”、“匯”和“受益者”)的空間和數量進行建模，但只能應用于生物物理關系的解釋[12]；EcoAIM模型可通過結合一系列的空間數據進行加權計算來繪制生態系統服務數值的空間分布，但該模型無法作為獨立程序進行應用[13]；InVEST模型因其輸入數據量少、過程相對簡化而能夠快速地量化結果，在區域乃至國家尺度上均受到相應的使用[14]。例如，Shoyama等[15]利用InVEST模型繪制了日本北部釧路農村流域的生態系統服務(產水量、碳儲存、生境質量)；劉孟竹等[16]基于InVEST模型評估了中國北方農牧交錯帶碳儲量變化；歐陽志云等[17]在全國生態環境10 a變化遙感調查評估中也使用了InVEST模型。InVEST模型能夠對不同的生態系統服務進行多時空尺度的評估，為決策者提供生態管理相關的依據。

河北壩上地區地處我國干旱半干旱區過渡區，是典型的生態脆弱區。該區作為首都“生態屏障”“水源涵養區”肩負極其重要的生態意義和地理區位[18]。自退耕還林工程實施以來，壩上地區經歷了一段長期的大規模蔬菜種植(蔬菜耗水量極大)，在該背景下，過量的地下水開采以及高強度的農業灌溉等導致壩上地區地下水位明顯下降[19]，水資源稀缺加劇，生態可持續發展也受到了嚴重制約。為應對現有的生態危機，2019年國家發展與改革委員會聯合河北省人民政府作出明確規劃，旨在加強壩上地區發展為水源涵養功能區和生態環境支撐區的“兩區”建設[20]。目前，針對壩上地區生態修復措施對生態系統服務影響的研究仍然缺乏，相關研究僅針對壩上地區的生態系統服務價值[21]和單一的服務[22]作出了評估?；诖?，本文通過InVEST模型和土地利用數據，分析壩上地區2000—2018年土地利用以及3個重要的生態系統服務(水源涵養、碳儲量和生境質量)的時空變化，并通過設計土地情景揭示未來生態修復措施對生態系統服務的影響，以期為當地的生態可持續發展提供理論支撐。

1 研究區概況

壩上地區位于河北省西北部(40°70′—42°60′N，113°70′—117°90′E)，涉及尚義縣、沽源縣、張北縣、康保縣、圍場縣和豐寧縣共6個區域(圖1)，總面積約1.9萬km2，海拔831～2 215 m(填洼后)。壩上地區多為季節性河流，湖多河少，較大的湖有安固里淖、大青湖等，降水和徑流是該區湖泊補給的主要方式。壩上地區屬大陸性季風氣候，年均氣溫1～2℃，多年平均降水量400 mm左右，70%集中在6—9月，年均蒸發強度高達1 800 mm[23]，屬于典型的受水資源限制的干旱半干旱地區。壩上大部分區域屬于半干旱草原地帶，包括干草原和濕地草甸草原；植被類型主要有旱地作物、草地、原生林和人工防護林等；土壤以栗鈣土、沙質栗鈣土為主，有機質含量少且土質松軟，易受侵蝕風化。根據《張家口經濟年鑒2018》，壩上主要4縣(尚義縣、沽源縣、張北縣、康?？h)2017年生產總值為240.96億元，總人口為106.68萬人。

圖1 研究區海拔

2 數據與方法

2.1 數據源及其處理

本文中的數據介紹如下：(1) 土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心，分辨率為30 m，時間為2000年和2018年，本研究參考壩上地區的實際情況將其分為6個一級分類(耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地)；(2) DEM數據來源于地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn)GDEMV2 30 m分辨率數字高程產品，經裁剪后進行了填洼處理；(3) 土壤數據來自于國家冰川凍土沙漠科學數據中心(http:∥www.crensed.ac.cn/portal/)1∶100萬世界土壤數據集；(4) 氣象數據來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn)，包括壩上及周邊地區6個氣象站2000—2018年降雨、氣溫等數據，年降雨量與年潛在蒸散量柵格圖由克里金插值法所得；(5) 次級流域矢量圖由ArcMap軟件中水文分析工具提取得來；(6) 威脅源(耕地、城市、農村、交通)數據使用土地利用數據中的二級分類；(7) 碳密度數據來源于同類研究，詳見研究方法。

2.2 研究方法

2.2.1 水源涵養量計算 由InVEST模型中的產水量模塊求得水源涵養量，模型基于水量平衡原理，在考慮了地形因子和地表徑流等因素對水源涵養量進行評估。具體公式[8]如下：

(1)

(2)

式中:WRij為柵格i中土地利用類型j的年水源涵養量(mm/a);Yij是第j類土地利用類型在柵格i的年產水量(mm/a);V是流速系數,為常數;TI是地形指數,無量綱;Ksat為土壤飽和導水率(cm/d),由Neuro Theta軟件計算得到;Drainage_Area為集水區柵格數量;Soil_Depth為土層深度(mm);Percent_Slope為百分比坡度。

(3)

(4)

PETi=Kc,j·ET0,i

(5)

(6)

AWCi=min[max(layer_depthi)，Root_depthi]·PAWCi

(7)

式中:Pi為柵格i的年降雨量(mm/a);Yij為柵格i中土地利用類型j的年產水量(mm/a);AETij為柵格i中土地利用類型j的年實際蒸散量(mm/a);PETi為柵格i的年潛在蒸散量(mm/a);ET0，i為柵格i的年參考蒸散量(mm/a);Kc,j為土地利用類型j的蒸散系數,無單位;wi為氣候—土壤的非物理參數;Z為季節性常數,參考同地區產水服務研究[24]取值4.02;max(layer_depthi)為柵格i的最大土層深度(mm);Root_depthi為柵格i的最大根系限制深度(mm);AWCi為土壤有效含水量(mm);PAWCi為柵格i的植物可利用水分含量,值為[0,1]。

2.2.2 碳儲量計算 碳儲量模型中需要的必要輸入數據包括土地分類數據以及基本的四大碳庫數據，即地上碳庫、地下碳庫、土壤碳庫和死亡有機質碳庫，輸出可得到土地利用數據包含范圍內的固碳總量和不同土地類型固碳量。由于所選研究區較大，除基本碳庫以外的碳庫數據獲取上具有困難，故只考慮4大基本碳庫，碳密度數據(表1)以及計算公式均參考針對河北省碳儲量的研究[25]如下：

C=(Ca+Cb+Cc+Cd)×S

(8)

式中:C為總碳儲量(t)；Ca為單位面積地上碳密度(t/hm2)；Cb為單位面積地下碳密度(t/hm2)；Cc為單位面積土壤碳密度(t/hm2)；Cd為死亡有機質碳密度(t/hm2)；S為各地類面積(hm2)。

表1 壩上地區土地利用類型碳密度參數 t/hm2

2.2.3 生境質量計算 利用InVEST模型生境模塊來計算生境質量以及生境退化度。生境退化指數反映單元柵格受脅迫程度的大小，值越高代表受脅迫程度最大，生境退化程度越高，其公式[14]如下：

(9)

(10)

(11)

式中:Dxj為土地利用類型j中x柵格的生境退化度;R為威脅源個數;wr為危險源權重;Yr為威脅源的柵格數;ry為柵格y的脅迫值;irxy為柵格y的脅迫值ry對柵格x的脅迫水平;Bx為危險源對柵格x的可達性;Sjr為土地利用類型j對危險源r的敏感度;dxy為柵格x到柵格y的直線距離;drmax為危險源r的最大脅迫距離。

生境質量指數反映在脅迫條件下生境質量的優劣，其值在0～1。值越高代表區域生物多樣性越豐富，生境質量越好；反之則生境質量越差，易受破壞，計算公式[14]如下：

(12)

式中:Qxj為土地利用類型j中x柵格的生境質量指數;Hj為土地利用類型j的生境適宜度;k為半飽和常數,取Dxj最大值的一半;z為歸一化常量,通常取2.5。

本文將林、草地及水域定義為提供生境質量的地類，將耕地、村落、城鎮用地、交通用地設為威脅源，各個威脅因子最大距離、權重、衰退類型參考文獻[14]。各個地類生境適宜度、對威脅因子敏感度的設定詳見表2—3。

表2 壩上地區威脅源參數

表3 壩上地區土地利用類型生境適宜度及威脅因子敏感系數

2.2.4 生態修復措施情景設置 為了分析相關的生態修復政策對壩上地區生態系統服務的潛在影響，本文以2018年土地利用情景為基礎情景，在此基礎上設計了4種未來生態修復情景，分別為水源緩沖帶、植樹造林、開墾荒地和綜合發展等，具體見表4。

3 結果與分析

3.1 壩上地區2000-2018年土地利用變化分析

近20 a來，耕地是壩上地區最主要的土地利用類型(表5)，其面積占研究區總面積近49%，在研究期間呈輕微下降趨勢(-1.07%)。草地和林地面積占比分別處于第二、第三，2000—2018年，草地縮減520.57 km2(-10.52%)，林地張602.61 km2(19.91%)。水域、建設用地和未利用地在整個研究期間占比均較小，但水域、建設用地相對變化較高；在2000—2018年，水域下降了31.75%，建設用地增長了43.16%。從土地數量變化來看，壩上地區整個研究階段土地利用變化的主要特點是“兩增四減”，即，林地面積顯著增加，建設用地增幅明顯，草地面積顯著減少，水域面積降幅顯著，耕地、未利用地面積減少不明顯。

表4 生態修復措施情景設置

表5 壩上地區2000-2018年土地利用情況

由表6中土地利用轉移可知，壩上地區2000—2018年退耕還林、還草面積分別達到230.97，191.19 km2，近201.59 km2的建設用地主要來自農田。同期，約295.63，534.96，130.25 km2的草地分別轉變為耕地、林地和未利用地。此外，水域退化為未利用地的面積達到68.48 km2，這主要是由于安固里淖干涸造成的。未利用地轉變為草地、耕地的面積分別達到140.56，76.05 km2，可以表明當地對未利用地的治理也取得了一定成效。綜上而言，當地政府在植被恢復工作中取得了一些進展，但需要注意的是，林地的擴張幾乎來源于草地的轉入，未來的決策中應當提高對草地保護的關注。

表6 壩上地區2000-2018年土地利用轉移矩陣 km2

3.2 生態系統服務評估

2000年、2018年壩上地區水源涵養量分別為10.71億，9.96億m3，水源涵養深度分別為56.79，52.80 mm，近20 a來下降約7%(表7)。分區來看，圍場縣植被覆蓋水平較高，水源涵養功能較強(水源涵養深度最高為100.07 mm，下同)，豐寧縣則其次(58.80 mm)；康?？h和張北縣耕地多、植被少，但常年雨水較為充沛，水源涵養功能較其余縣處于中等水平，水源涵養深度分別為54.18，54.65 mm；尚義縣(44.23 mm)和沽源縣(38.25 mm)水源涵養量較低，主要受該區多年降雨量偏低的影響。另外，沽源縣未利用地較多，導致該區域的水源涵養量整體偏低。

壩上地區碳儲量在2000年、2018年分別為1.82億t，1.87億t，近18 a來增加了5.13×106t(2.82%)，單位面積碳儲量由94.79 t/hm2增長到97.47 t/hm2。分區來看，豐寧縣碳儲量水平增長最顯著(15.36 t/hm2)，主要是由于該區新增了較多植被，導致植被凈初級生產力增強，從而提高了碳儲量；整個研究區僅有康?？h碳儲量為減少趨勢(-2.15 t/hm2)，這是由于該區未利用地較多以及城鎮用地擴張，導致碳儲量處于較低水平并呈減少趨勢；此外，其余縣區均處于增長趨勢但程度不明顯。

壩上地區生境質量在2000—2018年期間呈增長趨勢，平均生境質量指數由0.49上升到0.51。近20 a來，豐寧縣平均生境質量指數上升最顯著(12%)，這主要是由于該區林地面積的增長較多，因此給當地生態系統提供了更多的動植物自然棲息地；沽源縣和尚義縣平均生境質量指數則處于下降趨勢(-2%)，這是由于該區內廣泛分布的未利用地以及擴張的建設用地增加了更多的威脅源，并縮減了生境適宜度高的自然棲息地，因此導致生態系統生物多樣性減少，生境質量下降。

表7 壩上地區2000-2018年生態系統服務變化

3.3 生態修復措施對生態系統服務的影響

以2018年基礎情景為基準水平，在林地緩沖帶、植樹造林、開墾荒地以及綜合發展情景下，水源涵養深度分別提高了0.61%，1.38%，4.26%，6.12%(圖2)，對應的總量增加分別為6.13×106，1.388×107，4.286×107，6.157×107m3。在林地緩沖帶情景下，林地面積相對2018年水平增加了約4%，水源涵養量的增長非常輕微(0.61%)；植樹造林情景下林地面積增加了約7%，水源涵養量增長1.38%?？梢哉J為，造林為主的生態修復措施對該區水源涵養服務提高不夠明顯。在開墾荒地情景和綜合情景下水源涵養量分別提升了4.24%，6.10%，這兩種措施對水源涵養服務的提升作用較為明顯。相比較而言，綜合情景下的水源涵養量變化主要是受開墾荒地情景主導，在該情景下，未利用地減少而耕地增加，植被覆蓋水平的增加提高了地表土壤的持水、固土能力，水源涵養服務也因此提高。開墾荒地情景對水源涵養量的提升作用明顯高于林地緩沖帶情景和植樹造林情景，這是由于壩上地區土地利用結構以及地形的特殊性所致。壩上地區的未利用地占比約5%，且多分布在坡度平緩、海拔較低的區域。在開墾荒地情景下，大量未利用地(近94.47%)被整改為耕地，另外，當未利用地整改為耕地后，土壤的持水性、固土性會得到增強，這綜合地導致了壩上地區以擴張耕地為主的生態修復措施比造林為主的措施在提高水源涵養服務上更明顯。

注：S0為基礎情景，S1為水源緩沖帶，S2為植樹造林，S3為開墾荒地，S4為綜合發展。

碳儲量在水源緩沖帶、植樹造林、開墾荒地以及綜合發展情景下分別增長了3.78%，4.01%，5.81%，7.39%，單位面積碳儲量分別達到了98.04，98.26，99.96，101.45 t/hm2。經分析，在水源緩沖帶、植樹造林情景下，新增林地僅占整個研究區面積的0.78%，1.38%，而碳儲量增長均接近4%；開墾荒地情景下新增耕地占比為4.58%，相應的碳儲量增長達到5.81%。可以認為，林地擴張的情景對碳儲量提升更顯著。一般而言，林地具有較高的植被覆蓋水平，植物葉片經過光合作用固定的碳量遠高于自身呼吸作用排放的碳量，林地凈初級生產力較草地、耕地等更高，因此林地擴張情景對固碳功能的促進作用遠高于耕地擴張情景。在綜合情景下，碳儲量有了較顯著的上升，綜合措施能夠對壩上地區固碳、氣候調節等服務均有明顯的促進作用。

生境質量指數一定程度上反映的是生態系統的物種多樣性以及自然棲息地的提供水平。在水源緩沖帶、植樹造林、開墾荒地以及綜合發展情景下，壩上地區平均生境質量指數分別為0.510，0.514，0.519，0.534，相比于2018年基礎情景增長了0.99%，1.78%，2.77%，5.74%。經分析，耕地、建設用地作為威脅源，當距離人類生活區越近時，對生態系統的干擾程度越大，生境質量指數相應地也就越低。在水源緩沖帶、植樹造林情景下，耕地、未利用地被林地代替，這既減少了威脅源數量，同時也提高了生態系統生境適宜度，進而促進了動植物棲息地面積和物種多樣性的增加，因此生境質量指數得到了提高。開墾荒地情景中，未利用地到耕地的土地轉變提高了區域內的生境適宜度，但也增加了威脅源數量，最終的生境質量水平較基準水平仍有所提高。

3.4 生態系統服務權衡與協同分析

生態系統服務的權衡關系是土地規劃決策中必須重視的問題。本研究量化了由生態修復措施引起的土地利用類型改變對生態系統服務之間權衡與協同關系變化的影響。表8為不同生態修復措施情景下碳儲量、生境質量和水源涵養服務在柵格尺度上兩兩之間的相關性，所有相關性系數均通過了p<0.01的顯著性檢驗。總的來看，碳儲量與生境質量之間、生境質量與水源涵養之間均存在較強的協同作用(r>0.42)，這表明隨著生境質量提高，水源涵養與碳儲量服務也隨之增加；水源涵養與碳儲量之間存在著較弱的協同作用(r<0.24)，這表明當水源涵養服務增加，碳儲量盡管會增長但程度不明顯。在水源緩沖帶、開墾荒地措施情景下，生態系統服務之間協同作用相較于基準情景變化不大，在植樹造林、綜合發展措施情景下，這種協同作用均會變弱。相比于水源緩沖帶與開墾荒地措施情景，植樹造林與綜合發展措施情景均采取了高坡度區域林地的擴張措施，可以認為，由生態修復措施所引起的土地利用轉變對生態系統服務權衡與協同作用關系的影響主要取決于土地利用變化區域的地形，而并非變化的面積大小。

表8 不同情景下生態系統服務之間相關系數

4 討論與結論

4.1 討 論

從本文的結果來看，耕地為壩上地區主要的土地利用類型(其次為林地和草地)以及草地縮減、建設用地增加等結果與文獻[21]研究結論一致，本文結果具有可信度。在生態修復的相關研究中，汪言在等[22]模擬了壩上地區在林地恢復情景下的土壤侵蝕程度，發現該情景有效地減少了土壤侵蝕(6%～14%)從而提高了壩上地區土壤保持服務。在壩上臨近地區——潮河流域，吳一帆等[26]研究中發現該流域在河岸緩沖帶、退耕還林下水源涵養量分別增長7%，20%，這遠高于本研究中的結果。經分析，該研究將河岸緩沖帶距離設置為1 km(本研究為0.1 km)，且在退耕還林情景中將未利用地、耕地一同轉變為林地(本文僅考慮耕地)，不同的土地變化數量導致了與本研究水源涵養量增長的差異。另外，在同地區且更大的區域，相關研究均論證了生態修復措施對碳儲量[16]、生境質量等[6]生態系統服務的提升作用，與本文結果基本一致。

從本文的誤差分析，在數據處理上，由于二級分類中更細化的土地利用類型對應的徑流系數等參數不易獲取，土地利用數據僅采用了一級分類標準分為6個一級土地利用類型，該處理對結果的真實模擬產生了一定誤差；此外，張北縣的安固里淖于2004年已經干涸，然而土地利用數據中對應的區域仍然是水域。因此，本文對數據進行了人工糾正，將該區域的水域改變成未利用地，消除了數據來源誤差。從情景分析來看，林地擴張措施(林地緩沖帶、植樹造林)并沒有顯著地提高水源涵養量。一般而言，林地具有較好的雨水下滲性和持水能力，也更適合于涵養水源。然而，林地較高的蒸散能力也會消耗區域內的水資源，導致涵養水源量偏低，相關研究已表明黃土高原地區由于人工造林導致的產水量平均減少幅度達到50 mm/a[27]；另外，就本研究區而言，壩上地區處于干旱半干旱地區，年降雨量約400 mm，但蒸發能力卻高達1 800 mm，在這樣的水分限制區開展造林活動是需要謹慎考慮的。一般而言，林地較長的根系在缺少雨水的補給下會吸收深層的地下水而導致淺層植物缺水而死亡，從而導致土壤失去保護更易受到侵蝕，使得土壤失去涵養水源的能力。需要強調的是，本研究僅以2018年為基準設計了生態修復措施在未來實施完成的情景，一般而言，林地在不同的生長階段發揮的生態功能并非完全相同，因此未來的研究會更側重于對時間尺度的考量。

未利用地在壩上地區占有一定的比例，由于其大部分分布在坡度平緩、海拔低這樣適合農田耕作的區域，因此也非常適合于開墾荒地。在開墾荒地措施下，由于幾近全部的未利用地轉變為了耕地，農業生產將得到較大的提高，但農業的過度擴張也會導致水源的污染和物種多樣性的喪失，而且在實際中將未利用地改造成耕地難度大、成本高等問題也有待解決。可見，壩上地區的農業開墾措施需要合理、慎重開展。總體而言，InVEST模型可以作為一個快速、多尺度評估生態系統服務的工具，但對于生態系統能流、物流、信息流的刻畫仍缺乏詳細的過程解釋，未來的情景分析中應綜合地考慮生態系統服務之間的權衡影響以及生態過程的其他影響因素。

4.2 結 論

(1) 2000年、2018年壩上地區土地利用結構上呈現“耕地為主，林、草地為輔”，耕地、林地、草地面積平均占比分別為49.54%，17.36%，24.46%；土地利用數量變化上表現為“兩增四減”，即，林地面積明顯增加(19.91%)，草地面積明顯減少(-10.52%)，建設用地增幅顯著(43.16%)，水域降幅顯著(-31.75%)，耕地、未利用地減少相對不明顯。

(2) 2000—2018年，林地的顯著擴張整體提高了壩上生態系統服務的供給，盡管水源涵養服務有所減少，水源涵養量由10.71億m3下降到9.96億m3，但碳儲量和生境質量增強，碳儲量由1.82億t增長到1.87億t，平均生境質量指數由0.49增長到0.51。

(3) 生態修復措施中，當林地擴張4%～7%時，林地緩沖帶、植樹造林等措施能夠提高碳儲存(3.8%～4.0%)，但對水源涵養(0.6%～1.4%)和生境質量(1%～2%)提升不明顯；開墾荒地和綜合發展措施對水源涵養(4%～6%)、碳儲量(4.6%～5.8%)和生境質量(2.8%～5.7%)的提升均相對較明顯。以減少荒地擴張農業的生態修復措施對壩上地區生態系統服務的提升作用相對明顯，以林地擴張為主的措施作用則相對有限。

(4) 碳儲量、生境質量、水源涵養兩兩之間均存在正相關關系(協同)，陡坡植樹措施會削弱生態系統服務之間的協同作用。