基于地理探測器的喀斯特山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系分異特征及驅(qū)動力解析
——以貴州省為例

陳田田,黃 強,王 強

1 重慶師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,三峽庫區(qū)地表過程與環(huán)境遙感重慶市重點實驗室,重慶 401331 2 重慶市規(guī)劃和自然資源調(diào)查監(jiān)測院,重慶 401121

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指自然生態(tài)系統(tǒng)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(tài)系統(tǒng)獲得的所有收益[1]。由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的多樣性、空間分布的不均衡性以及人類使用的選擇性,在人類活動及自然因素的共同作用下,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)內(nèi)部和不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間呈現(xiàn)出了動態(tài)變化,表現(xiàn)為此消彼長的權(quán)衡關(guān)系和相互促進(jìn)的協(xié)同關(guān)系[2]。充分認(rèn)識生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系是實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)可持續(xù)供給的基礎(chǔ),對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)優(yōu)化具有重要意義[3]。

喀斯特地貌是一種特殊的景觀類型,其在可溶性巖石上發(fā)育而成,約占全球陸地總面積的15%[4]。作為世界上最大的連續(xù)型喀斯特區(qū),中國西南喀斯特山區(qū)土壤厚度較薄(通常小于10 cm),地下洞穴系統(tǒng)發(fā)育強烈,地表徑流嚴(yán)重不足,加之強烈的人類開發(fā)活動,造成了嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題(石漠化等),威脅著區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的可持續(xù)供給,確保區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)安全迫在眉睫[5]。目前,將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其關(guān)系納入西南喀斯特地區(qū)的研究較多,主要集中于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空變化研究[6]及其權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系識別[7]。在權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系識別過程中,學(xué)者們發(fā)現(xiàn)由于水土組合、光熱條件、人類活動的差異,喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系表現(xiàn)出了明顯的空間異質(zhì)性[8]。于是,學(xué)者們開始衡量其空間分異的程度,比如利用變異系數(shù)[9]和空間自相關(guān)指數(shù)[10]等定量揭示其空間變異大小,或者在不同梯度(環(huán)境)條件下探索生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的空間差異[11]。在此基礎(chǔ)上,學(xué)者們還對喀斯特山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系異質(zhì)性產(chǎn)生的內(nèi)在機理進(jìn)行了剖析,發(fā)現(xiàn)自然氣候條件[12]、生態(tài)環(huán)境因子[13]、土地利用變化[14]、生態(tài)修復(fù)工程[15]等都會對其產(chǎn)生影響。只是,這些研究多局限于一種或幾種特定影響因素,較少從自然條件-社會-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)等多方面對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的空間異質(zhì)性進(jìn)行解釋。

貴州省作為中國西南典型的喀斯特地貌區(qū),生態(tài)本底條件較脆弱,歷史上由于自然與人為因素影響,區(qū)域出現(xiàn)了嚴(yán)重的生態(tài)破壞和功能退化問題；為此,近年來區(qū)域?qū)嵤┝艘幌盗猩鷳B(tài)修復(fù)措施,以增加地表植被覆蓋,改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境。正如預(yù)期,這些措施在增加區(qū)域植被覆蓋[16]、增加碳儲量[17]、減少土壤侵蝕[18]等方面發(fā)揮了積極作用。同時,也有研究指出生態(tài)修復(fù)措施的實施影響了地表產(chǎn)水,增加了供給與調(diào)節(jié)服務(wù)間的沖突關(guān)系。只是這些研究多將貴州省作為一個整體研究,忽略了其空間差異,同時對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的內(nèi)在驅(qū)動機制也鮮有研究。基于此,本文以2000—2015年為時間節(jié)點,在對貴州省植被凈初級生產(chǎn)力(Net primary productivity, NPP)、土壤保持(Soil conservation, SC)、產(chǎn)水(Water yield, WY)3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)估算的基礎(chǔ)上,通過相關(guān)性分析、均方根誤差法對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化及其分異特征進(jìn)行分析,并借助地理探測器探測各因子對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的影響及因子間的交互作用關(guān)系,旨在明晰生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的驅(qū)動機理,以此為區(qū)域生態(tài)建設(shè)與工程布局提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州省地處中國云貴高原,地理范圍介于103°36′—109°35′E、24°37′—29°13′N(圖1)。全省包含89個行政區(qū)(縣),總面積約17.2萬 km2,約占全國總面積的1.8%。氣候上屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候,冬暖夏涼,年均氣溫10—18℃,年均降水量1000—1500 m[19]。地質(zhì)構(gòu)造上主要由石灰?guī)r、白云巖組成,面積約為全省70%,廣泛發(fā)育著世界五大造型地貌之一的喀斯特地貌。區(qū)域由于自然本底條件的制約,土層較薄,土壤有機質(zhì)含量較低,基巖裸露,生態(tài)環(huán)境敏感且脆弱。同時,貴州省也是我國貧困問題較突出的省份之一,人類活動頻繁且不盡合理。在自然與人為因素的共同作用下,區(qū)域出現(xiàn)了石漠化、水土流失等生態(tài)環(huán)境問題,區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能下降、供給與調(diào)節(jié)服務(wù)沖突不斷,制約著地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和生態(tài)協(xié)調(diào)。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

省域、區(qū)(縣)等邊界數(shù)據(jù)來源于國家測繪地理信息局；地貌類型根據(jù)張雪梅等[9]的研究繪制而成；巖性數(shù)據(jù)來源于全國1∶250萬地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)庫；數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境中心的SRTMDEM-V2產(chǎn)品,空間分辨率為30 m,網(wǎng)址為https://www.resdc.cn/,坡度數(shù)據(jù)是根據(jù)高程在ArcGIS軟件中生成；土壤數(shù)據(jù)采用的是基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集,來源于蘭州寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心；土地利用類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為30 m；氣象數(shù)據(jù),主要包括氣溫和降水,來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),采用ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法對其進(jìn)行插值,獲得了多年逐月時間序列的柵格圖像,并通過最大合成法獲取了年序列的柵格數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km；歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和植被類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,網(wǎng)址為https://www.resdc.cn/,其中植被數(shù)據(jù)為1∶100萬的矢量圖層,NDVI為空間分辨率為1 km的柵格圖層；實際蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/),空間分辨率為0.1°；燈光數(shù)據(jù)來源于美國海洋和大氣管理局地球觀測組(https:// www.ngdc.noaa.gov/eog/viirs.html),空間分辨率為500 m。統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的人均地區(qū)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product,GDP)、人口密度數(shù)據(jù)來源于貴州省統(tǒng)計年鑒,造林總面積來源于中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒。對于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的空間化,人均GDP和人口密度是通過燈光數(shù)據(jù)插值所得,即計算各柵格DN值在區(qū)(縣)總DN值上的占比,然后乘以相應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)[20]；參考陳金珂等[21]研究,通過NDVI計算得到貴州省的植被覆蓋度,進(jìn)而得到區(qū)域裸巖率的空間分布圖。按照裸巖率越大的區(qū)域?qū)嵤┥鷳B(tài)修復(fù)的可能性越大,將造林總面積落實于空間。其他部分有關(guān)數(shù)據(jù)來源于相關(guān)文獻(xiàn)或者采用的模型默認(rèn)值,例如InVEST模型計算土壤保持服務(wù)時所需的降水侵蝕因子R、土壤可蝕性因子K等主要是參考相關(guān)文獻(xiàn),而泥沙輸移比等校準(zhǔn)參數(shù)采用的是模型默認(rèn)值。在獲得相關(guān)數(shù)據(jù)后,對其進(jìn)行了矢柵轉(zhuǎn)換,并將數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系和分辨率分別統(tǒng)一為WGS 1984和1 km。

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)估算

植被凈初級生產(chǎn)力(NPP): 基于CASA光能利用效率模型,利用相關(guān)數(shù)據(jù)估算得到貴州省植被凈初級生產(chǎn)力,其計算公式如下：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

(2)

式中,APAR(x,t)代表t月像元x吸收的光合有效輻射(MJ/m2)；ε(x,t)對應(yīng)t月像元x的實際光能利用效率(gC MJ-1)；SOL(x,t)表示t月像元x的太陽總輻射(MJ/m2)；FPAR(x,t)表示植被層對入射光合有效輻射的吸收系數(shù)。具體計算過程主要是參考朱文泉等[22]的研究。

土壤保持(Soil conservation, SC):本文基于InVEST模型中的泥沙輸送比例模塊計算了潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量,通過兩者差值估算得到貴州省土壤保持服務(wù),計算公式具體如下:

SEDRETx=RKLSx-USLEx

(3)

RKLSx=Rx×Kx×LSx

(4)

USLEx=Rx×Kx×LSx×Cx×Px

(5)

式中,SEDRETx和RKLSx為柵格x的土壤保持能力和潛在土壤侵蝕量(t hm-2a-1)；USLEx是柵格x的實際土壤侵蝕量(t hm-2a-1)；Rx是降水侵蝕因子(MJ mm hm-2h-1a-1),依據(jù)Wischmeier等[23]提出的基于月均降水量和年均降水量的關(guān)系計算所得；LSx為地形因子,通過高程數(shù)據(jù)模擬而得；Kx為土壤可蝕性因子(t hm2h MJ-1hm-2mm-1),通過高敏等[24]的研究和區(qū)域土壤類型數(shù)據(jù)獲取；Cx為植被覆蓋管理因子,Px是水土保持因子,通過韓會慶等[25]的研究成果和區(qū)域土地利用類型而獲得。

產(chǎn)水服務(wù)(Water yield, WY)： 本文通過計算降水量與實際蒸散發(fā)量之間的差值,用以量化區(qū)域產(chǎn)水服務(wù)。其計算公式如下:

(6)

式中,Yx代表研究區(qū)柵格x的年產(chǎn)水量(mm/a)；AETx是研究區(qū)柵格x的年實際蒸發(fā)量(mm/a)；Px是柵格x的年降水量(mm/a)。

1.3.2生態(tài)工程影響區(qū)識別

趨勢分析法: 本文通過趨勢分析計算了2000—2015年NDVI變化斜率(Slope),用以明晰研究時段內(nèi)NDVI變化趨勢。其計算公式如下：

(7)

式中,Slope表示回歸方程斜率；i為時間變量；n為研究時段長度即n=16；NDVIi為像元在第i年的值；Slope>0和Slope<0分別表示NDVI隨時間呈現(xiàn)出上升或下降趨勢；Slope=0表示研究時段內(nèi)NDVI無明顯變化趨勢。同時,基于此得出貴州省2000—2015年NDVI的Slope平均值為0.0045,用于后續(xù)研究。

偏相關(guān)分析: 氣候影響著研究區(qū)NDVI變化。本文利用偏相關(guān)分析法計算得到NDVI與年均溫、年降水總量間的偏相關(guān)系數(shù),用于檢測氣候與NDVI之間的相關(guān)程度。其計算公式如下：

(8)

(9)

(10)

式中,t為顯著性檢測統(tǒng)計量,n(n=16)為樣本量,m自變量。

圖2 生態(tài)工程作用分區(qū)Fig.2 Zoning of ecological restoration engineering

基于以上研究方法,本文參考相關(guān)研究[26],對生態(tài)工程顯著影響區(qū)進(jìn)行了識別,該區(qū)域必須同時滿足3個條件：(1) 2000—2015年NDVI水平必須得到顯著提升；(2) NDVI與氣候(年均溫、降水總量)間正相關(guān)性不顯著；(3) 年NDVI的Slope值大于區(qū)域平均值,0.0045。據(jù)此條件得到生態(tài)工程顯著影響區(qū)和非生態(tài)工程影響區(qū),結(jié)果如圖2所示。從圖中可知,研究區(qū)大部分區(qū)域NDVI的增長受到生態(tài)修復(fù)工程的顯著影響,面積達(dá)63.2%,主要分布于研究區(qū)北部和西南部,這與Tong等[17]得到的研究結(jié)果相吻合。

1.3.3權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系評價

相關(guān)分析法：為揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系,本文采用Pearson相關(guān)系數(shù)法計算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性。在通過1%顯著性檢驗的條件下,相關(guān)性系數(shù)為正,表明生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間為協(xié)同關(guān)系,反之則為權(quán)衡關(guān)系。

均方根誤差法：均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)不僅可以表征生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的協(xié)同/權(quán)衡關(guān)系,也可以表達(dá)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系間同向變化率的不均衡性和同向間協(xié)同/沖突程度,是量化兩個或多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡度的一個簡單而有效的方法。其計算公式如下：

(11)

1.3.4影響因子探測

指標(biāo)因子選取 影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的因素復(fù)雜多樣,大致可以分為自然地理條件、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)修復(fù)工程3方面。結(jié)合區(qū)域現(xiàn)狀及數(shù)據(jù)的可獲得性、代表性,借鑒前人研究成果[27],自然地理條件方面選取坡度、高程、年均溫、降水總量4個因子,社會經(jīng)濟(jì)方面選取人均GDP和人口密度2個因子,生態(tài)修復(fù)工程方面以2000年開始實施的退耕還林(還草)政策為例,選取造林總面積這個因子,形成貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的驅(qū)動因子集。

地理探測器 喀斯特地理現(xiàn)象具有明顯的空間分層異質(zhì)性,而地理探測器是近年來探測空間分異性并揭示其驅(qū)動機理的新型統(tǒng)計學(xué)方法[28],由風(fēng)險探測、因子探測、生態(tài)探測、交互探測4個模塊組成。本文在明確貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系空間分異特征后,利用地理探測器模型中的生態(tài)探測比較驅(qū)動因子對權(quán)衡分布差異形成的影響是否存在顯著性,然后通過因子探測和交互探測定量解析各因子及因子相互作用對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的影響,旨在明晰區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡空間分異性的驅(qū)動機理。

生態(tài)探測主要用于揭示自變量解釋力相對重要性的差異,以F統(tǒng)計量來衡量,計算公式如下：

(12)

式中,Nx1和Nx2分別表示兩個因子的樣本數(shù)量；L1和L2表示自變量x1和x2的分層數(shù)。

因子探測的核心是若存在某個自變量x對某個因變量y有影響,那么自變量的空間分布和因變量的空間分布應(yīng)該具有趨同性。其計算公式如下：

(13)

式中,q為探測因子對因變量的探測力值,q∈[0,1],q值越大自變量x對因變量y的解釋力越強,反之則越弱；N,σ2代表研究區(qū)的總樣本量和方差；L表示探測分區(qū)數(shù)；Ni,σi2代表不同分區(qū)的樣本量和方差。

交互探測主要是通過計算自變量x1與x2對于因變量y的q值及x1與x2交互后對y的q值,然后比對單因子的q值與雙因子交互作用后的q值,以此判定交互作用的類型和方向,其交互關(guān)系可以分為5類,具體見表1。

表1 雙自變量交互作用類型

x1,x2表示選取的驅(qū)動因子,∩表示x1和x2的交互作用

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空變化特征

通過與NPP產(chǎn)品、統(tǒng)計公報中的徑流深、侵蝕模數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比以及統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),本文生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的估算效果良好,結(jié)果較為可信,其供給空間分布及變化趨勢如圖3。2000—2015年,區(qū)域NPP均值從403.3 gC m-2a-1增加到了481.2 gC m-2a-1,變化幅度為-579.5—1243.2 gC m-2a-1；土壤保持量均值從422.1 t hm-2a-1增加到了512.8 t hm-2a-1,變化幅度為-11580.8—14477.3 t hm-2a-1；產(chǎn)水服務(wù)從373.1 mm/a增長到了397.1 mm/a,變化幅度為-943.2—1020.7 mm/a。整體而言,3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)均值均呈增長趨勢。同時,各項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在空間分布上差異明顯：NPP和產(chǎn)水服務(wù)均呈現(xiàn)出了北部低南部高的分布格局；土壤保持服務(wù)高值區(qū)分布于貴州省北部和南部,中部屬于低值區(qū)。就變化量的空間分布而言,NPP和土壤保持服務(wù)在除研究區(qū)東南部和西南部的部分區(qū)域外均呈增長趨勢；產(chǎn)水服務(wù)在研究區(qū)北部和西部呈現(xiàn)出了減少趨勢,東南部增加趨勢最明顯。

圖3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空分布及變化Fig.3 Spatial distribution and change of ecosystem services

2.2 全域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系探討

借助ArcGIS軟件,通過建立漁網(wǎng)對研究區(qū)3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性進(jìn)行分析,結(jié)果如表2所示。2000—2015年,NPP、產(chǎn)水服務(wù)、土壤保持間相關(guān)性變化明顯。其中,NPP與土壤保持,NPP與產(chǎn)水服務(wù)間存在明顯的正相關(guān)性,即協(xié)同關(guān)系,只是相關(guān)性系數(shù)在減小,說明協(xié)同性在降低。土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)從2000年的正相關(guān)性變成了2015年的相關(guān)性不顯著。整體而言,研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系以協(xié)同為主,但協(xié)同關(guān)系的正相關(guān)性系數(shù)在降低；同時在2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間關(guān)系有向權(quán)衡轉(zhuǎn)移的趨勢,應(yīng)引起適當(dāng)關(guān)注。

表2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性

在明確了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性后,本文采用均方根誤差法對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡度進(jìn)行了計算,結(jié)果如圖4。2000—2015年,土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡度較大,矛盾最突出。就權(quán)衡度的變化而言,NPP與土壤保持間的權(quán)衡度從2000年的0.159降到了0.138,而NPP與產(chǎn)水服務(wù),土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度由2000年的0.129和0.161分別增加到了2015年的0.165和0.188。可見,產(chǎn)水服務(wù)與其它兩類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡度均呈增加趨勢,水資源是制約區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)平衡的重要因素。

圖4 貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡度 Fig.4 Trade-off intensity of ecosystem services in Guizhou Province NPP-SC：植被凈初級生產(chǎn)力-土壤保持服務(wù) Net primary productivity-Soil conservation；SC-WY：土壤保持服務(wù)-產(chǎn)水服務(wù) Soil conservation-Water yield；NPP-WY：植被凈初級生產(chǎn)力-產(chǎn)水服務(wù) Net primary productivity-Water yield

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的空間分異特征

本文從巖性、地貌、土地利用及生態(tài)工程影響出發(fā),計算了不同背景條件下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡度,用以剖析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的空間分異特征,結(jié)果如圖5所示。就不同巖性而言,非巖溶地區(qū)NPP與土壤保持間權(quán)衡度高于巖溶地區(qū),可見巖溶區(qū)的生態(tài)修復(fù)促進(jìn)了區(qū)域植被生長、土壤保持；同時,白云巖碎屑巖互層上NPP與產(chǎn)水服務(wù)的權(quán)衡度較高,石灰?guī)r碎屑巖互層上土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度較高。就連續(xù)性石灰?guī)r和白云巖而言,石灰?guī)r上NPP與土壤保持、土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度要高于白云巖,這可能與石灰?guī)r本身更易溶蝕有關(guān)。

就地貌而言,巖溶盆地上NPP與土壤保持間的權(quán)衡度較高,巖溶峽谷上土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度較高,巖溶槽谷上NPP與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度較高,整體表現(xiàn)為平坦的地區(qū)土壤保持服務(wù)與NPP間沖突較明顯。就權(quán)衡度的變化而言,巖溶盆地NPP與土壤保持間的權(quán)衡度減小最明顯,而峰叢洼地產(chǎn)水服務(wù)與其它兩類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡度減小趨勢最明顯,這可能與區(qū)域蓄水條件的改善有關(guān)。

就土地利用而言,建設(shè)用地上NPP與土壤保持、NPP與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度略高于高植被覆蓋度地類(耕地、林地和草地),而高植被覆蓋度地類(耕地和林地)上的土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度更高,表明隨著植被覆蓋度的提升土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的沖突會增強,這也側(cè)面暗示出以退耕還林(還草)為代表的生態(tài)修復(fù)工程不能僅追求植被覆蓋度的提高,同時也要關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間沖突關(guān)系及其變化。

就生態(tài)工程影響而言,生態(tài)工程顯著影響區(qū)產(chǎn)水服務(wù)與土壤保持間的權(quán)衡度略高于非生態(tài)工程影響區(qū),這與上述關(guān)于高植被覆蓋度地類上產(chǎn)水服務(wù)與土壤保持間沖突更明顯的結(jié)果相同；同時,生態(tài)工程顯著影響區(qū)NPP與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度較小,NPP與土壤保持間權(quán)衡度的下降程度高于非生態(tài)工程影響區(qū),這說明生態(tài)修復(fù)工程在一定程度上緩解了NPP與土壤保持、產(chǎn)水服務(wù)間的矛盾。

2.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡變化的驅(qū)動因子解析

本文首先根據(jù)生態(tài)探測對驅(qū)動因子對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系空間分異影響的顯著性進(jìn)行了檢驗。由表中可知：共有13對因子通過了NPP與土壤保持間權(quán)衡分異的顯著性檢驗,主要集中在坡度、造林總面積、高程、人均GDP等因子(表3)；也有13對因子通過了NPP與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡分異的顯著性檢驗,主要為高程、人均GDP、降水等因子(表4)；共有17對因子通過了土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡分異的顯著性檢驗,集中于高程、人均GDP、降水等因子(表5)。

圖5 不同背景條件下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡度Fig.5 Trade-off intensity of ecosystem services in different background

在此基礎(chǔ)上,對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系變化的單因子進(jìn)行了識別,結(jié)果如圖6。就NPP與土壤保持間的權(quán)衡關(guān)系而言,生態(tài)修復(fù)工程的影響力大于其它因子,主要表現(xiàn)為造林總面積的解釋率最高,達(dá)40.2%(q值=0.402),其次是高程與人均GDP,解釋率分別為30.9%和26.2%,最后是降水總量(12.4%)和年均溫(11.6%)。就NPP與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系而言,自然因子的影響力較強,降水總量的解釋率為17.5%,其次是人均GDP和高程,解釋率分別為8%和7.7%。就土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系而言,自然和經(jīng)濟(jì)因子的影響較強,其中,高程的解釋率最大,達(dá)21.3%,其次是人均GDP,解釋率為19%。對人口密度而言,其對貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系變化的影響并不顯著。整體來看,兩兩生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡變化的影響因子不盡相同,其中,造林總面積是影響NPP與土壤保持間權(quán)衡變化的主導(dǎo)因子,降水總量是影響NPP與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡變化的主導(dǎo)因子,高程與人均GDP是造成土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡變化的主導(dǎo)因子。

表3 探測因子對NPP與SC權(quán)衡分異的顯著性檢驗

表4 探測因子對NPP與WY權(quán)衡分異的顯著性檢驗

表5 探測因子對SC與WY權(quán)衡分異的顯著性檢驗

圖6 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的單因子探測結(jié)果Fig.6 Single factor detection of the trade-off among ecosystem services

在對主導(dǎo)因子進(jìn)行識別后,本文又對因子間的交互作用進(jìn)行了探討,結(jié)果表明(圖7),任意兩個因子交互作用的解釋力均大于單因子驅(qū)動作用,交互作用后因子的影響強度明顯提升。就NPP與土壤保持間權(quán)衡關(guān)系而言,其受造林總面積與高程的交互影響最強,影響力為0.562,其次是造林總面積與人均GDP、造林總面積與降水總量,影響力均在0.4以上；NPP與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系受降水總量與高程的交互影響最強,影響力為0.293,其次是降水總量與人均GDP、降水總量與造林總面積。土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系受降水總量與高程的交互影響較明顯,影響力為0.394,其次是年均溫與高程、高程與人均GDP,影響力均大于0.3。整體來看,NPP與土壤保持間受因子交互影響作用最強,其次是土壤保持與產(chǎn)水服務(wù),最弱的是NPP與產(chǎn)水服務(wù)。

圖7 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡影響因子的交互作用Fig.7 The interaction of driving factors on ecosystem service trade-off

3 討論

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同特征

喀斯特地區(qū)由于特殊的自然地理環(huán)境及不合理的人類活動,生態(tài)環(huán)境問題頻發(fā),生態(tài)系統(tǒng)矛盾突出。為此,區(qū)域開展了一系列生態(tài)修復(fù)工作,以提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的綜合水平。已有研究表明,生態(tài)修復(fù)工程實施過程中喀斯特地區(qū)供給服務(wù)得到了明顯提升,而某些調(diào)節(jié)服務(wù)卻表現(xiàn)出了下降趨勢[12,29],也就是說生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間存在權(quán)衡/協(xié)同現(xiàn)象。通過本文研究發(fā)現(xiàn),NPP、土壤保持、產(chǎn)水服務(wù)間確實存在一定的權(quán)衡關(guān)系,特別是產(chǎn)水與其它兩類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間沖突明顯。而從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的角度來說,生態(tài)保護(hù)和修復(fù)工程的目標(biāo)應(yīng)該是減少權(quán)衡、促進(jìn)協(xié)同。準(zhǔn)確識別區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系及變化規(guī)律具有重要價值。

喀斯特地區(qū)是一個復(fù)雜的二元空間異質(zhì)體結(jié)構(gòu),其地貌、水熱、植被、土壤條件具有明顯的空間非平穩(wěn)性,這在一定程度上影響了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其關(guān)系的空間表達(dá)[9]。從本文研究來看,不同背景條件下,NPP與土壤保持、產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系呈現(xiàn)了一定的空間分異特征。在巖性上,非巖溶地區(qū)NPP與土壤保持間的權(quán)衡度較大,這一結(jié)論從側(cè)面印證了巖溶區(qū)生態(tài)修復(fù)工程對區(qū)域土壤保持的重要意義。相較于白云巖,石灰?guī)r更容易被溶蝕,所以其土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度更大,這與王歡等[30]得出的石灰?guī)r、碎屑巖土壤流失程度高于白云巖的結(jié)論相契合。巖溶盆地上土壤保持與NPP間的權(quán)衡度較高,主要是由于其地形平坦、光照充足、人類活動頻繁,人口壓力較大,存在較嚴(yán)重的土地退化、植被破壞問題[31]。生態(tài)修復(fù)工程顯著影響區(qū)及高植被覆蓋區(qū)域,土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度更大,原因在于高植被覆蓋可以增強土壤抗蝕能力、減少土壤流失,同時植被根系也具有較大的吸水能力,會間接減少地表產(chǎn)水[32]。為此,在未來生態(tài)修復(fù)過程中要改進(jìn)喀斯特區(qū)域背景條件下的措施類型,實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的精準(zhǔn)修復(fù)。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡的驅(qū)動機制

本文從自然氣候條件-社會經(jīng)濟(jì)-生態(tài)政策3方面選取指標(biāo),綜合剖析貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系變化的內(nèi)在機制。結(jié)果顯示,造林總面積是影響NPP與土壤保持間權(quán)衡關(guān)系變化的最主要因素,這反映了生態(tài)修復(fù)工程在區(qū)域植被恢復(fù)、土壤修復(fù)方面的重要作用[33]。降水總量是影響NPP與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系的最主要因素,這與學(xué)者們得到的降水是影響植被生長和地表產(chǎn)水最重要的要素的結(jié)論相吻合[13]。高程是影響土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系變化的最重要因素,主要是因為高程會影響喀斯特地區(qū)地表徑流和土壤流失的強度[34]。人口密度對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化影響不明顯,原因在于貴州省社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后,與快速城市化地區(qū)相比,人口聚集程度相對較低,包括氣候、生態(tài)政策在內(nèi)的其它因素可能會帶來更大影響[12],本研究中氣候條件、生態(tài)修復(fù)政策及地形對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡變化的主導(dǎo)作用也證明了這一點。同時,各因子對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的影響并非完全獨立,而是會產(chǎn)生一定的交互作用,并且交互作用起到了決定性的作用[35]。未來在對影響因子進(jìn)行解析時應(yīng)更加關(guān)注因子間交互作用對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的影響,并盡可能的將因子影響落實于空間,以更好地服務(wù)生態(tài)管理與決策。

3.3 不確定性分析與展望

本文通過相關(guān)模型和方法對3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行估算,對于模型中的常量采用的是默認(rèn)值或參考相關(guān)研究,雖然生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)整體變化趨勢與Peng等[12]的研究結(jié)果相一致,但對模型參數(shù)閾值等問題未進(jìn)行深入探討。在對造林總面積進(jìn)行空間化時,由于可參考性文獻(xiàn)較少,本文以地表裸露率為依據(jù)對其進(jìn)行空間化,雖然結(jié)果符合區(qū)域?qū)嶋H,但內(nèi)在科學(xué)依據(jù)需進(jìn)一步梳理。同時,喀斯特生態(tài)系統(tǒng)具有多種服務(wù),而本文僅考慮了3類,未來可以將多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)納入研究。

生態(tài)和地理現(xiàn)象的空間異質(zhì)性違反了經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)中的獨立和相同分布假設(shè)[36],而基于空間分層異質(zhì)性的地理探測器可以定量檢測驅(qū)動因素及其相互作用對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系變化的影響,這在一定程度上又有效地減少了信息冗余和共線性,為本文提供了重要的方法支撐。同時,時間和空間是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其關(guān)系研究的重要視角,未來可以考慮多時間節(jié)點或更長時間序列,系統(tǒng)性開展喀斯特地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系的空間分異性及驅(qū)動機制研究,以獲得更客觀的結(jié)果。

4 結(jié)論

基于對2000—2015年貴州省NPP、土壤保持、產(chǎn)水服務(wù)的模擬,本文對不同背景條件下3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系及其分異特征進(jìn)行了剖析,并通過地理探測器對其權(quán)衡關(guān)系變化的內(nèi)在驅(qū)動機制進(jìn)行了探討。結(jié)論如下：

(1)研究時段內(nèi)貴州省3類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)均值均呈增長趨勢,表明生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給能力的提升。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系以協(xié)同為主,但協(xié)同關(guān)系在減弱,并且在2015年表現(xiàn)出了一定程度的權(quán)衡趨勢。

(2)貴州省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系具有明顯的分異特征。在巖性上,由于石灰?guī)r更容易被溶蝕,因此相對于白云巖,其土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間面臨著更大的沖突；隨著不同地貌類型的變化,地勢平坦地區(qū)即巖溶盆地上土壤保持與NPP間權(quán)衡度更大,而陡坡地區(qū)NPP與產(chǎn)水服務(wù)、土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間的權(quán)衡度較大；由于植被顯著的保土保水能力,隨著植被覆蓋度的提高,NPP與產(chǎn)水服務(wù)間的沖突更明顯。

(3)研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系受多種因素影響,其中,造林總面積對NPP與土壤保持間權(quán)衡關(guān)系的解釋率最大,達(dá)40.2%；降水總量對NPP與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系的解釋率較大,為17.5%；高程對土壤保持與產(chǎn)水服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系解釋率達(dá)21.3%。同時,因子之間的交互作用均高于單因子的影響,對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系變化的影響更明顯。