李 婷,呂一河

1 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實驗室,北京 100085 2 中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念提出以來,自然生態(tài)系統(tǒng)對人類福祉的直接或間接貢獻(xiàn)作用已得到廣泛認(rèn)可。近年來,隨著研究方法的革新及研究內(nèi)容的深入,將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估納入規(guī)劃和決策框架被視為實現(xiàn)區(qū)域資源可持續(xù)分配的必要手段[1]。例如,英國啟動了以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估作為國家土地利用戰(zhàn)略重要組成部分的區(qū)域試點(diǎn)項目[1-2];歐盟水框架指令(Water Framework Directive,WFD)中強(qiáng)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)為資源規(guī)劃提供信息的潛力,并且提出將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估納入政策和法律的重要性[3]。“全國生態(tài)環(huán)境十年變化(2000—2010年)調(diào)查評估”中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估是關(guān)鍵組成部分,為我國生態(tài)文明建設(shè)與生態(tài)保護(hù)工作提供了可靠、及時的科學(xué)依據(jù)[4]。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估及制圖能夠有效識別服務(wù)提供的空間單元、權(quán)衡和協(xié)同作用的發(fā)生區(qū)域以及亟需采取針對性管理的優(yōu)先區(qū)域[1]。對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)決策支持的社會與政策需求不斷增長,成為其研究發(fā)展的主要動力[5]。在這一過程中,通過建模實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估及空間制圖起著關(guān)鍵作用。自千年生態(tài)系統(tǒng)評估報告發(fā)布以來,全球范圍內(nèi)廣泛開展的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究為定量評估、模型模擬、情景分析積累了大量理論和應(yīng)用研究成果。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型的數(shù)量、類型及應(yīng)用在過去十年中均大量增加。各類基于GIS的決策支持工具,試圖將地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等充分整合,以空間顯性的方式支持區(qū)域規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)[6]。然而,不同的建模方法產(chǎn)生不同的管理策略[7]。目前,對各類建模技術(shù)仍缺少系統(tǒng)整合與比較研究,各類模型如何有效適應(yīng)不同決策背景下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估任務(wù)尚不清晰?；诖?本文通過系統(tǒng)甄別生態(tài)系統(tǒng)評估中不同建模方式的原理、差異、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用性,對當(dāng)前典型模型做出比較分析,皆在為提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)定量研究及其決策支撐能力提供借鑒。

1 建模技術(shù)

迄今為止,涉及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估的模型及工具層出不窮,其建模方式可歸為以下3類(圖1)：(1)基于指標(biāo)的相關(guān)模型(Correlative models),(2)基于生物物理過程的模型(Process-based models)以及(3)基于專家知識的模型(Expert-based models);前兩種屬于定量建模方法,最后一種屬于半定量半定性建模方法[8]。IPBSE最新研究報告中根據(jù)Cuddington等人的研究,對3種建模方式的潛在效益進(jìn)行比較,認(rèn)為基于生物物理過程的建模技術(shù)具有更高的透明度并能夠?qū)崿F(xiàn)不確定性分析等特點(diǎn),在不斷變化的管理和決策環(huán)境中更具優(yōu)勢[7-8]。Landuyt分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的原理及特點(diǎn),認(rèn)為盡管面臨著靈活性較差、無法形成反饋回路等挑戰(zhàn),但由于其明確的技術(shù)優(yōu)勢(如將經(jīng)驗數(shù)據(jù)與專家知識相結(jié)合并在數(shù)據(jù)稀缺時仍能運(yùn)行),貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在未來生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)建模過程中仍將做出重要貢獻(xiàn)[9]。此外,Nemec綜述了基于GIS的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估主要模型,包括評估生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)生產(chǎn)功能的InVEST模型、量化服務(wù)空間流動的ARIES及EcoMetrix模型,以及評估服務(wù)優(yōu)先級的ESValue、EcoAIM和SolvES模型,并著重從模型的可獲取性、評價尺度及運(yùn)行時間做出比較[10]。上述研究從不同視角闡述了各類建模技術(shù)或模型的優(yōu)勢和劣勢。基于此,本文對三種建模方式的構(gòu)建難易程度、模型可獲取性、數(shù)據(jù)需求及是否包含不確定性分析等8項指標(biāo)進(jìn)行了整合與對比(表1)。

圖1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估主要建模技術(shù)Fig.1 The key modeling techniques for the assessments of ecosystem service

1.1 相關(guān)關(guān)系法

相關(guān)關(guān)系法通常采用土地利用/土地覆蓋或某種生態(tài)參量(如物種分布、植被覆蓋度、植被凈初級生產(chǎn)力等)表征生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的大小(圖1)。例如,研究者基于不同土地利用/土地覆蓋類型的當(dāng)量因子法在全球范圍內(nèi)廣泛開展了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估[11-12],或采用多年生植被空間分布、植被經(jīng)初級生產(chǎn)力來評估碳儲存、氣候調(diào)節(jié)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[13-14]。最近的研究中,細(xì)化土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)(如提高其空間或時間分辨率)并與其他信息相結(jié)合,能夠更準(zhǔn)確地表示生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和過程、詮釋生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間異質(zhì)性,使得此類建模方法得到了改進(jìn)。Alkemade 等以0.5°×0.5°網(wǎng)格為基本單元,采用土地覆被/土地利用數(shù)據(jù)結(jié)合氣候、地形、土壤屬性及人口密度數(shù)據(jù)實現(xiàn)了東歐地區(qū)多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估[15]。謝高地等在當(dāng)量因子法基礎(chǔ)上進(jìn)行本地化處理和時空變異性的改進(jìn)：一方面,采用Meta分析方法減少單純依靠專家經(jīng)驗打分導(dǎo)致的不確定性;另一方面,將生態(tài)系統(tǒng)類型和服務(wù)類別進(jìn)行細(xì)分,提高評估的空間分辨率,實現(xiàn)了中國14種生態(tài)系統(tǒng)類型及其11類生態(tài)服務(wù)價值在時間(月尺度)和空間(省域尺度)上的動態(tài)評估[16]。

矩陣模型是基于土地利用/土地覆蓋發(fā)展起來的一類特殊的相關(guān)關(guān)系模型。以地理空間單元和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分別作為行列的矩陣模型根據(jù)不同土地覆蓋類型模擬生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給能力和服務(wù)需求,并在統(tǒng)計分析、模型分析、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)或訪談數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)上進(jìn)行修正[17]。Burkhard及其團(tuán)隊于2009年創(chuàng)建及運(yùn)用該技術(shù),并在近年的研究中逐步改進(jìn)：通過補(bǔ)充土壤類型圖[18]、植被和生物區(qū)劃圖[19]、水文數(shù)據(jù)[20]或遙感數(shù)據(jù)[21]提高地理空間單元(即矩陣模型中的“行”)的評估基礎(chǔ);以生態(tài)完整性作為先決條件,根據(jù)歐洲環(huán)境署通用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類系統(tǒng)(Common International Classification of Ecosystem Services,CICES)[22]修正矩陣中“列”所評估的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)清單,構(gòu)建適用于多種生物群落和社會-生態(tài)系統(tǒng)的矩陣模板。由于能夠快速繪制生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求及供給分布、評估結(jié)果直觀且易于理解,矩陣模型在區(qū)域政策的環(huán)境評估中非常受歡迎,是近年來廣泛使用的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估技術(shù)之一。其應(yīng)用限制主要集中于以下3方面：(1)對土地利用/土地覆被空間和時間異質(zhì)性反映不足;(2)無法體現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)能力的尺度效應(yīng);(3)缺乏適當(dāng)?shù)牟淮_定性分析[23-24]。針對上述質(zhì)疑,Burkhard等人正在提出解決方案,通過改善可靠性、一致性和有效性等措施解決矩陣模型的主要缺陷,以促進(jìn)該技術(shù)成為溝通自然科學(xué)與社會科學(xué)的橋梁、專家體系與決策者之間的合作工具[5]。

對數(shù)據(jù)需求和專業(yè)技術(shù)要求簡單的相關(guān)模型在專業(yè)知識背景缺乏時能夠?qū)崿F(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的快速評估,具有簡單易行、透明度高、結(jié)果可進(jìn)行外推等優(yōu)點(diǎn)(表1)。然而,由于缺乏對時間變化、生態(tài)系統(tǒng)外部變化驅(qū)動因素或社會-生態(tài)反饋相互作用的考慮,在不同環(huán)境下往往被泛化使用,評估結(jié)果的不確定性高,可信度經(jīng)常受到質(zhì)疑(表1)[25]。因此,基于相關(guān)關(guān)系的建模方法應(yīng)當(dāng)用作生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的初始評估;從評估的尺度上看,更適合大尺度(全球或國家)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估;從服務(wù)對象上看,能夠定量辨識評價單元生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提供能力的相對強(qiáng)弱,為滿足空間區(qū)劃和規(guī)劃任務(wù)的基本需求服務(wù)[26]。

1.2 生物-物理過程法

根據(jù)國內(nèi)外現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估方法理論基礎(chǔ)和技術(shù)差別,過程模型分為特定生態(tài)系服務(wù)的評估(預(yù)測)模型以及基于系統(tǒng)動力學(xué)的綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型(圖1)。側(cè)重于林學(xué)、水文學(xué)和農(nóng)學(xué)等專業(yè)學(xué)科中長期研究,發(fā)展出諸多針對特定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估模型。例如,以光能利用率計算植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)的CASA(Carnegie Ames-Stanford Approach)模型,廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外研究中[27- 29];定量評估土壤碳匯能力的Yasso07模型成功應(yīng)用于我國黃土高原地區(qū)的試點(diǎn)研究中,推動了生態(tài)恢復(fù)驅(qū)動下土壤碳固定服務(wù)的時間動態(tài)、空間格局和影響因素研究[30- 32]。另一方面,在大規(guī)模自然資本與人類社會多重交互的背景下,評估(預(yù)測)生態(tài)系統(tǒng)功能如何為人類提供服務(wù)和效益的綜合系統(tǒng)動力模型應(yīng)運(yùn)而生。最早由Roelof Boumans等開發(fā)了首個模擬人類技術(shù)、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)和福利、生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品和服務(wù)的動態(tài)反饋綜合地球系統(tǒng)——GUMBO(Global Unified Meta model of the Biosphere)模型,將全球分為五大圈層(人類圈、生物圈、大氣圈、水圈和巖石圈)、覆蓋十一個生物群系,并對每個生物群系的11項生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品及服務(wù)功能進(jìn)行評估和預(yù)測[33]。多尺度綜合地球系統(tǒng)模型(Multiscale Integrated Earth Systems Model,MIMES)建立在GUMBO模型之上,采用空間顯式方法呈現(xiàn)不同時間及空間尺度下多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估結(jié)果[34]。近年來,Fiksel等開發(fā)了三重價值模型(Triple Value Model),模擬產(chǎn)業(yè)、社會和環(huán)境之間的動態(tài)聯(lián)系和資源流動[35]。美國環(huán)保局在這一模型框架下正在開展跨學(xué)科可持續(xù)性研究項目。Hu等開發(fā)了名為SAORES的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間決策支持工具,為情景分析和優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計提供了平臺,構(gòu)建了提高區(qū)域景觀生態(tài)規(guī)劃和管理效率的系統(tǒng)性方法[36]。

基于過程的建模方法根據(jù)對生態(tài)學(xué)理論認(rèn)識揭示為人類提供服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)功能和生物物理過程,旨在反映自然資本及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動過程;其中涵蓋社會-生態(tài)反饋作用以及不同尺度的相互作用,與依賴于數(shù)據(jù)收集的統(tǒng)計方法或相關(guān)關(guān)系法相比,尤為適合評估外部驅(qū)動因素變化時生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的響應(yīng),如不同管理政策下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化,并在預(yù)測全球變化的影響方面有著顯著的優(yōu)勢[7]。此外,由于模型透明度高,可以通過靈敏度和不確定性分析觀察數(shù)據(jù),并進(jìn)行校準(zhǔn)和驗證。然而,各類過程模型開發(fā)的時間成本和知識成本要求較高(表1)。盡管開源的單項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型在國內(nèi)外得到良好應(yīng)用,但對大多數(shù)決策需求來說,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估的貢獻(xiàn)來自于多項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇協(xié)同/權(quán)衡的評估結(jié)果。另一方面,綜合系統(tǒng)動力模型的低開放性仍然是其應(yīng)用和推廣的瓶頸。例如,GUMBO、MIMES模型使用商業(yè)軟件包Simile開發(fā),Triple Value Model 在Vensim中實現(xiàn)。這些建模工具的代碼非公開,模型僅部分可用。因此，綜合系統(tǒng)動力模型在開源軟件中的開發(fā)和可用性是未來研究的重要領(lǐng)域。

1.3 專家知識法

具有專業(yè)教育或經(jīng)驗背景的研究人員對評估內(nèi)容充分了解,由學(xué)術(shù)界達(dá)成一致認(rèn)可或法定采納其意見是專家知識法的基本假設(shè),是一種半定性半定量的“軟系統(tǒng)”的建模方式。在沒有理論或足夠數(shù)據(jù)支撐的情況下,往往需要整合不同類型的數(shù)據(jù)和專家意見,以實現(xiàn)涉及多個領(lǐng)域的研究內(nèi)容,如氣候變化、自然災(zāi)害的預(yù)測或模擬等[21]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估中與上述研究類似,涉及生態(tài)、社會、經(jīng)濟(jì)等多個系統(tǒng),具有高度的交互性、復(fù)雜性和不確定性等特征。目前,正在開展多種“軟系統(tǒng)”建模方式模擬生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(圖1),主要包括：社會-生態(tài)情景分析(Social-ecological scenario analysis)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian belief networks)。

情景分析技術(shù)的歷史可追溯至20世紀(jì)70年代,最初主要服務(wù)于軍事和產(chǎn)業(yè)布局需求;在過去25年,越來越多地應(yīng)用于生物多樣性評估、保護(hù)區(qū)管理、氣候變化、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其與人類福祉關(guān)系等環(huán)境研究領(lǐng)域[37]。社會-生態(tài)情景分析關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和人類福祉之間的動態(tài)變化,通過制定若干生態(tài)保護(hù)或社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先或兼顧的情景,分析各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的動態(tài)變化,是研究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同的常見方法之一[38]。千年生態(tài)系統(tǒng)評估整合了從局地到全球、多尺度綜合的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與人類福祉關(guān)系,其影響最為廣泛、深刻[39]。在這之后,全球范圍內(nèi)開展了多項社會-生態(tài)情景模擬。例如,為應(yīng)對保護(hù)區(qū)內(nèi)部和周圍地區(qū)發(fā)展情景可能造成的矛盾和不確定性,西班牙西南部保護(hù)區(qū)采用參與式情景規(guī)劃框架探討生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和人類福祉共存的條件、趨勢、權(quán)衡和未來社會的認(rèn)知[40]。近年來,社會-生態(tài)情景分析研究重點(diǎn)集中于歷史重現(xiàn)與未來預(yù)測相結(jié)合[41]、情景方法的評估與擴(kuò)展應(yīng)用[42]以及模糊認(rèn)知圖的構(gòu)建[43]。社會-生態(tài)情景的建模為不同利益相關(guān)者解決生態(tài)變化與人類福祉之間關(guān)系的權(quán)衡提供了多重選擇。然而,情景設(shè)置并不嚴(yán)格,且創(chuàng)建過程耗時較長,需要相關(guān)利益者進(jìn)行參與式建模練習(xí)。這種建模技術(shù)的推廣需要更加易于訪問方式(如通過web瀏覽器),并在多種情景實踐中構(gòu)建,以評估不同環(huán)境和目標(biāo)的效用[23]。目前,已經(jīng)制定若干進(jìn)行社會-生態(tài)情景項目的指導(dǎo)手冊,但需要進(jìn)一步提升情景過程的管理和開發(fā)工具的普及性、多樣性和指導(dǎo)價值。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由指示模型變量關(guān)系的有向非循環(huán)圖和表示圖中鏈接強(qiáng)度的條件概率表組成;前者基于相關(guān)模型或過程模型的定量結(jié)果,后者根據(jù)專家知識或利益相關(guān)方的需求判斷[44]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將定量與概率定性數(shù)據(jù)相結(jié)合,模擬生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的流動過程,非常適用于數(shù)據(jù)有限情況下不同設(shè)計需求的模擬,是一種有潛力的情景構(gòu)建工具[9,44]。Landuyt等回顧了2000年以來采用該方法進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估的47項研究工作,發(fā)現(xiàn)2/3的研究集中于水生生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估,包括水生生物遺傳、文化娛樂、水量供給等幾項有限服務(wù),而侵蝕控制、大氣調(diào)節(jié)、碳儲存等調(diào)節(jié)服務(wù)涉及較少[9]。原因之一是當(dāng)前已有多種過程模型或相關(guān)關(guān)系法定量評估上述調(diào)節(jié)服務(wù);另一方面,盡管貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了綜合多項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究框架,但對其整合研究仍處于初級階段。采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模在數(shù)據(jù)稀缺情況下能夠組合不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,但由于建模過程中使用了諸多變量及表達(dá)其關(guān)系的鏈接,使得評估服務(wù)的反饋過程十分困難。

總體來說,專家知識法的顯著優(yōu)勢在于將不同類型的專家系統(tǒng)納入生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型構(gòu)建,確保了采用最佳可用知識及驗證方法,從而更好地處理多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的評估,因此尤其適用于跨學(xué)科的綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估。另一方面,開發(fā)更簡單、更有效、更透明的參與式生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型是專家知識法在未來研究中面臨的主要挑戰(zhàn)(表1)。

表1 不同建模技術(shù)的優(yōu)缺項比較

* 代表該項的程度,如構(gòu)建難易程度最低時為*,最高時為***

2 基于不同建模方法的典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型

研究從建模框架入手,列舉了基于上述建模方法、正在發(fā)展的典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型原理及應(yīng)用現(xiàn)狀,并描述了其建模類型、評估的最終服務(wù)及輸出尺度(表2),包括：生物物理過程法與相關(guān)關(guān)系法相結(jié)合的InVEST模型、基于過程的IMAGE與SAORES模型、基于專家知識的ARIES模型以及采用相關(guān)關(guān)系法的Co＄ting Nature與LUCI模型。

2.1 InVEST模型

InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)模型將生境或土地利用的空間范圍作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)生產(chǎn)的預(yù)測因子,通過生物物理過程的簡化來反映生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能對服務(wù)流動及價值的影響,是目前廣泛應(yīng)用的綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估及權(quán)衡模型。自2006年起,該模型由自然資本項目開發(fā)、修正并不斷擴(kuò)展其評估模塊。截至2016年(InVEST 3.3.3),基于生態(tài)生產(chǎn)過程的概念,模型更新至包括4項支持服務(wù)及14項最終服務(wù)在內(nèi)的涵蓋陸地、淡水及海洋生態(tài)系統(tǒng)共18項服務(wù)評估模塊(表2)[45]。InVEST模型模塊化的設(shè)計和情景式的數(shù)據(jù)輸入為政策管理與氣候情景探索多種可能結(jié)果,并為不同部門的利益相關(guān)方權(quán)衡多項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)果提供了有效的工具。多尺度的數(shù)據(jù)輸入及結(jié)果輸出使得該模型在美洲、非洲、亞洲等 20個國家和地區(qū)的相關(guān)研究中得到廣泛應(yīng)用[46]。在中國,對該模型的應(yīng)用更加側(cè)重于模擬不同土地利用策略的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能差異,以及對多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系的定量辨識,為化解區(qū)域景觀和土地利用規(guī)劃中潛在的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)矛盾提供相對優(yōu)化的解決方案[47- 49]。

表2 基于3種建模方法的典型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模型概述

InVEST：生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合評估及權(quán)衡模型,Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs;IMAGE：全球環(huán)境變化綜合評估模型,Integrated Assessment of Global Environmental Change;SAORES：區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能空間評估與優(yōu)化工具,Spatial Assessment and Optimization Tool for Regional Ecosystem Services;ARIES：生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的人工智能模型,Artificial Intelligence for Ecosystem Services;Co ＄ting Nature：自然資本核算工具;LUCI：土地利用和功能指標(biāo)模型,Land Utilisation and Capability Indicator

2.2 IMAGE模型

IMAGE(Integrated Assessment of Global Environmental Change)模型通過對不同學(xué)科、生態(tài)系統(tǒng)及其評價指標(biāo)的整合,評估人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)和自然資源的影響,用于分析大尺度(全球)、長期(截止2100年)的自然環(huán)境變化和人類社會可持續(xù)發(fā)展交互作用,是一項人類與自然系統(tǒng)相互作用的綜合建?？蚣躘50]。IMAGE將不同服務(wù)的供給量與人類所估計的盈余或赤字的最低值進(jìn)行比較,其中考慮到資源價值及可用性,并預(yù)測了能源、土地、水資源及其他自然資源的變化。例如,在未來的預(yù)測中,該模型計算并考慮空氣、水和土壤中的排放物、碳庫及化石燃料枯竭或退化以及氣候變化等影響。模型可直接進(jìn)行計算的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)包括糧食供給、水量供給、碳固存和洪水調(diào)節(jié)等;而野生食物供給、侵蝕控制、授粉等服務(wù)則需要額外的環(huán)境變量,尤其是來自其他模型的精細(xì)土地利用強(qiáng)度數(shù)據(jù)[8]。目前,IMAGE被應(yīng)用于以下科研及政策支持項目：(1)全球環(huán)境問題的綜合評估：如參與千年生態(tài)系統(tǒng)評估工作,IMAGE重點(diǎn)關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對人類發(fā)展的支持作用[50];(2)生物多樣性、氣候、能源和生物能源等專題評估：如服務(wù)于IPCC評估報告,IMAGE被用于探索全球減排情景模擬[51];(3)歐盟戰(zhàn)略政策支持：如IMAGE用于探討氣候變化減排目標(biāo)和制度從而支持歐盟溫室氣體減排政策的制定[50]。

2.3 SAORES模型

SAORES(Spatial Assessment and Optimization Tool for Regional Ecosystem Services)模型是一套以GIS平臺為基礎(chǔ)、多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法(NSGA-II)為基本框架、集成4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模塊的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)管理和規(guī)劃決策支持工具。該模型針對中國黃土高原生態(tài)恢復(fù)和管理背景下區(qū)域產(chǎn)水、侵蝕控制、碳固定以及糧食供給服務(wù)的評價和優(yōu)化而設(shè)計(表2)[36]。基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和社會經(jīng)濟(jì)(如退耕補(bǔ)償最小)等多目標(biāo)權(quán)衡的顯著特點(diǎn),SAORES能夠為退耕還林工程背景下其他區(qū)域的關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最大化及土地利用格局優(yōu)化提供借鑒。但由于重點(diǎn)關(guān)注情景構(gòu)建、權(quán)衡分析和多目標(biāo)優(yōu)化規(guī)劃設(shè)計,模型忽略了上述服務(wù)評估的準(zhǔn)確性校驗及不確定性分析。盡管還需進(jìn)一步發(fā)展和完善,但該模型在采用空間多目標(biāo)優(yōu)化方法以應(yīng)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化挑戰(zhàn)方面做出了積極努力,對于改善生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)、支撐生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與管理方面具有一定的應(yīng)用潛力[52]。今后,為進(jìn)一步發(fā)展和完善其服務(wù)范圍和評估功能,SAORES將囊括更多其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模塊,并拓展新的服務(wù)權(quán)衡分析功能,以實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)性管理的目標(biāo)[36]。

2.4 ARIES模型

由美國佛蒙特大學(xué)開發(fā)的ARIES (Artificial Intelligence for Ecosystem Services) 模型,結(jié)合多尺度過程和貝葉斯概率模型,模擬多項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)從供給區(qū)到服務(wù)受益區(qū)的流動過程。ARIES模型是一種新穎的方法和軟件平臺,與以往生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)定量和估價方法有4個關(guān)鍵差異：(1)ARIES提供了智能建模平臺,可以根據(jù)計算機(jī)建模語言進(jìn)行內(nèi)部定義,從而對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估的空間、時間、文化或其他環(huán)境動態(tài)做出改變;(2)通過網(wǎng)頁訪問和運(yùn)行該模型,所有計算過程均由單獨(dú)的模型服務(wù)器處理,計算結(jié)果通過網(wǎng)頁界面返回用戶;(3)其建模語言基于概率貝葉斯方法,能夠?qū)?shù)據(jù)輸入和結(jié)果輸出的不確定性進(jìn)行明確表達(dá),并且在數(shù)據(jù)稀缺時模型也能夠運(yùn)行;(4)ARIES通過描述服務(wù)潛在供應(yīng)位置及功能大小(來源)、受益者(用戶)、服務(wù)流量(匯)之間的流動,為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需矛盾和服務(wù)的空間沖突提供權(quán)衡管理對策[53]。目前,該模型僅被應(yīng)用于美國、拉丁美洲和非洲七個案例區(qū)的八項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化和空間繪制(表2)[54-55]。

2.5 Co＄ting Nature與LUCI模型

Co＄ting Nature模型在網(wǎng)頁上實現(xiàn),包含詳細(xì)的全球數(shù)據(jù)集、生物物理和社會經(jīng)濟(jì)空間模型以及氣候和土地利用的情景;通過結(jié)合80多個輸入圖,估算碳儲存、產(chǎn)水量、旅游及緩解自然災(zāi)害4項服務(wù)的維護(hù)成本,從而確定其保護(hù)優(yōu)先權(quán);但無法支持單獨(dú)服務(wù)評估、權(quán)衡或估值[56]。LUCI(Land Utilisation and Capability Indicator)模型基于土地利用和土壤信息,重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)業(yè)景觀及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),如糧食生產(chǎn)、侵蝕控制、泥沙輸送、水質(zhì)保護(hù)等服務(wù),具有顯著的應(yīng)用潛力,但目前僅為非營利組織免費(fèi)提供,沒有得到廣泛使用[57]。Co＄ting Nature和LUCI模型均是基于生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)而評估其服務(wù)能力的相關(guān)關(guān)系模型,可用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的初始評估,作為深入建模或情景模擬的起點(diǎn)。這類建模工具的開發(fā)目前仍處于起步階段且具有諸多應(yīng)用限制。

總體來說,根據(jù)上述建模方式開展的研究仍面臨以下關(guān)鍵問題的挑戰(zhàn)：(1)對生態(tài)系統(tǒng)如何提供多項服務(wù)以及服務(wù)交互認(rèn)知較為有限,從而導(dǎo)致不同模型的算法、產(chǎn)出和不確定性之間的差異較大。(2)數(shù)據(jù)輸入的分辨率存在相當(dāng)大的差異,反映在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)制圖質(zhì)量的泛化和簡化。(3)超過一半的調(diào)節(jié)服務(wù)評估采用土地覆蓋、遙感和地形數(shù)據(jù)模擬生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),但與生物多樣性模型聯(lián)系不足。缺乏空間生物多樣性數(shù)據(jù),是將生物多樣性納入生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型面臨的主要挑戰(zhàn)[58]。(4)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)制圖研究是將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估納入到區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與決策制定中的重要組成部分[59]。但目前,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間繪制通常顯示服務(wù)潛在發(fā)生區(qū)而非實際的服務(wù),在一定程度上增加了其結(jié)果解釋的難度。

3 結(jié)語

對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)建模方法的分析明確了不同工具的差異,特別是在準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)需求和交互性等方面?；谏鷳B(tài)參數(shù)和土地利用的相關(guān)模型側(cè)重于現(xiàn)有的統(tǒng)計關(guān)系,矩陣模型側(cè)重于空間模式,這兩者相對容易創(chuàng)建和修改,可用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)初始或快速評估。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)側(cè)重于專家知識,關(guān)注人與自然之間反饋和交互動態(tài)系統(tǒng)模型的整合;社會-情景模擬相對有效地結(jié)合了多種類型的知識,但當(dāng)評估地點(diǎn)發(fā)生變化時難以驗證。系統(tǒng)動力學(xué)模型難以構(gòu)建且不易獲取,但提供了探索人-地系統(tǒng)相互作用和長期變化的有效機(jī)制。迄今為止,各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)建模技術(shù)不得不在實用性和科學(xué)準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡,這意味著在決定適當(dāng)?shù)姆椒ㄖ?研究者需要仔細(xì)分析具體的研究需求;另外,在許多生態(tài)系統(tǒng)評估工作中,不同方法能夠相互補(bǔ)充及支持。因此,亟需建立更加標(biāo)準(zhǔn)化的整合方法。生態(tài)系統(tǒng)變化對人類福祉影響的建模仍處于初級階段,開發(fā)相關(guān)工具需要政策制定者與自然和社會科學(xué)家進(jìn)行跨學(xué)科的合作。