喇蕗夢,勾蒙蒙,李 樂,王 娜,胡建文,劉常富,2①,肖文發(fā),2
(1.中國林業(yè)科學研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護研究所/ 國家林業(yè)和草原局森林生態(tài)環(huán)境重點實驗室,北京 100091;2.南京林業(yè)大學南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210037)
生態(tài)系統(tǒng)服務(ecosystem services)是人類直接或間接地從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種惠益,連接了人類社會與自然生態(tài)系統(tǒng),為社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展提供了基礎[1]。近年來,隨著人類活動對自然生態(tài)系統(tǒng)的影響日益加劇,全球范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務呈不斷退化趨勢。2005年聯(lián)合國發(fā)布的千年生態(tài)系統(tǒng)評估報告指出,與人類福祉息息相關的24項生態(tài)系統(tǒng)服務中約有15項正處于退化或不可持續(xù)的利用狀態(tài)。由于生態(tài)系統(tǒng)服務具有多樣性、空間的異質(zhì)性和人類偏好的選擇性,當同時考慮多種生態(tài)系統(tǒng)服務時,提高某一種生態(tài)系統(tǒng)服務,往往會導致其他生態(tài)系統(tǒng)服務下降,即生態(tài)系統(tǒng)服務之間存在權衡關系[2]。正確認識生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系對優(yōu)化區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構、功能和服務,推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[3]。
近年來,生態(tài)系統(tǒng)服務及其權衡關系研究已成為生態(tài)學、地理學等多個學科的研究熱點。國內(nèi)外大量學者采用相關分析、均方根偏差和約束線分析等方法對不同區(qū)域、不同生態(tài)系統(tǒng)之間的權衡關系進行分析。如WANG等[4]采用相關分析方法對退耕還林的生態(tài)效應進行評估,結(jié)果表明退耕還林顯著改善了區(qū)域水土流失問題,但同時降低了流域尺度上的凈初級生產(chǎn)力和產(chǎn)水量。ZENG等[5]采用均方根偏差方法分析了亞熱帶不同演替階段次生林各生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系。高超等[6]分析了植被覆蓋度對產(chǎn)水量、土壤保持及固碳3個生態(tài)系統(tǒng)服務的約束效應。以上方法具有簡單可操作性和直觀性的優(yōu)點,對生態(tài)系統(tǒng)管理具有一定指導意義,但難以量化生態(tài)系統(tǒng)服務之間的關系,其研究結(jié)果具有不穩(wěn)定性和不可靠性[7]。此外,傳統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)服務權衡分析方法難以顯現(xiàn)當前生態(tài)系統(tǒng)服務配置關系與有效配置間的差別,進而難以提供如何改進生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系的信息[8]。
土地利用變化是驅(qū)動生態(tài)系統(tǒng)服務及其相互作用關系的主導因素,情景模擬被廣泛應用于模擬優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務及其權衡關系。雖然已有部分研究對未來生態(tài)系統(tǒng)服務價值進行了預測,但從不同未來情景視角進行預測并分析權衡關系的研究較少[9]。此外,現(xiàn)有的CA-Markov[10]、FLUS[11]和CLUE-S[12]等生態(tài)系統(tǒng)服務模擬模型在揭示土地利用變化的潛在驅(qū)動力和多種土地利用的斑塊方面表現(xiàn)較弱。基于多類斑塊生成策略的PLUS模型可以有效避免以上問題,實現(xiàn)以更精確、更合理的土地利用轉(zhuǎn)化規(guī)則進行情景模擬[13],但鮮有耦合PLUS模型和生態(tài)系統(tǒng)服務模型來預測未來生態(tài)系統(tǒng)服務變化并分析生態(tài)系統(tǒng)服務權衡的研究。
秭歸縣為典型喀斯特地區(qū),生態(tài)環(huán)境脆弱,土地資源配置矛盾突出,地質(zhì)災害頻發(fā),水土流失嚴重,生態(tài)系統(tǒng)服務面臨巨大威脅[14]。在厘清區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系的基礎上,如何優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系,為區(qū)域發(fā)展提供科學的生態(tài)系統(tǒng)管理決策是目前亟待解決的問題。鑒于此,在對2005、2010和2015年秭歸縣碳儲量、產(chǎn)水量和土壤保持量進行評估的基礎上,綜合運用相關性分析、情景模擬和生產(chǎn)可能性邊界(PPF)方法對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系進行分析,預測較優(yōu)的土地利用配置,以期為實現(xiàn)區(qū)域發(fā)展和生態(tài)保護雙贏的管理決策提供理論和技術支撐。
秭歸縣(30°38′~31°11′ N、110°00′~111°18′ E)位于湖北省宜昌市,地處鄂西南地區(qū),長江上游三峽河谷地帶(圖1),是三峽壩上庫首第一縣。該縣生態(tài)系統(tǒng)類型多樣,是重要的水土保持功能區(qū),但也是水土流失敏感區(qū)域[15]。研究區(qū)地勢西南高、東北低,山崗丘陵起伏,河谷縱橫交錯,海拔范圍為50~2 043 m;土壤類型主要有紫色土、石灰土、黃棕壤和黃壤等;屬亞熱帶大陸性季風氣候區(qū),氣候溫暖濕潤,光照充足,雨量充沛,年均氣溫為17.9 ℃,年均降水量約1 290 mm。
數(shù)據(jù)包括2005、2010和2015年3期土地利用數(shù)據(jù)以及氣象、DEM、NDVI、土壤、社會經(jīng)濟和基礎地理信息數(shù)據(jù)7類(表1)。其中,土地利用數(shù)據(jù)來源于30 m空間分辨率Landsat TM/ETM+/OLI遙感影像,采取人工神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督分類和人工目視修改相結(jié)合的方法進行分類,將土地利用分為林地、草地、耕地、水域、建設用地和裸地6類;氣象數(shù)據(jù)采用Anusplin軟件插值為30 m空間分辨率的柵格;NDVI數(shù)據(jù)采用最大值合成法進行處理。所有數(shù)據(jù)均采用ArcGIS 10.2軟件重采樣為空間分辨率為30 m的柵格數(shù)據(jù)。
1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務評估
(1)碳儲量
碳儲量服務是生態(tài)系統(tǒng)中重要的調(diào)節(jié)服務,陸地生態(tài)系統(tǒng)通過將碳元素固定在土壤和植被中以調(diào)節(jié)大氣中碳含量,從而對減緩氣候變化具有重要作用。采用InVEST模型中碳模塊評估秭歸縣不同時期碳儲量的空間分布特征,其以各土地利用類型為評估單元,以地上生物碳庫、地下生物碳庫、死亡有機質(zhì)碳庫和土壤有機質(zhì)碳庫4種碳庫的平均碳密度乘以各評估單元面積評估碳儲量,計算公式為
Ctotal=Cabove+Cbelow+Cdead+Csoil。
(1)
式(1)中,Ctotal為總碳儲量,t·hm-2;Cabove為地上生物碳儲量,t·hm-2;Cbelow為地下生物碳儲量,t·hm-2;Cdead為枯落物碳儲量,t·hm-2;Csoil為土壤碳儲量,t·hm-2。不同土地利用類型4種碳庫的碳密度參照文獻[16]。
表1 數(shù)據(jù)來源
(2)產(chǎn)水量
采用區(qū)域水量平衡法評估產(chǎn)水服務,即區(qū)域產(chǎn)水量為水分輸入量(降水)與輸出量(蒸散發(fā))的差值,計算公式為
YW=P-TE,
(2)
(3)
TE,水體=min (P,TPE) 。
(4)
式(2)~(4)中,YW為產(chǎn)水量,mm·a-1;P為年降水量,mm·a-1;TPE為年潛在蒸散量,mm·a-1,采用Penman公式求得;TE為年實際蒸散量,mm·a-1,分為2個部分,一部分為植被蒸散量,由式(3)求得,另一部分為水體蒸散量,根據(jù)降水與潛在蒸散量的最小值求得;ω為植被可利用水系數(shù),代表植被在蒸騰過程中利用土壤水分的能力,林地、草地、耕地、建設用地、裸地和水域ω值分別為2.0、1.0、0.5、0.1、0.1和0[17]。
(3)土壤保持量
土壤保持指生態(tài)系統(tǒng)通過其結(jié)構和過程減輕由于降水所導致的土壤侵蝕作用[18],在數(shù)量上可以表示為潛在土壤侵蝕與實際土壤侵蝕之間的差值。采用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算土壤保持量,計算公式為
RS=R×K×LS×(1-C×P)。
(5)
式(5)中,RS為年土壤保持量,t·hm-2·a-1;R為降雨侵蝕力,MJ·mm·hm-2·a-1,采用章文波等[19]提出的基于日降雨量的半月降雨侵蝕力模型計算;K為土壤可蝕性因子,t·hm2·a·MJ-1·hm-2·mm-1,用來評價土壤水蝕的脆弱性,采用EPIC模型[20]計算;L和S為坡長坡度因子,采用RAO等[21]改進的經(jīng)驗公式計算;C為植被覆蓋因子,參照文獻[22]計算;P為管理因子,取值范圍為0~1,由土地利用類型決定,值越大表示采取的水土保持措施越少,林地、草地、裸地、耕地、水域和建設用地管理因子分別為1.0、1.0、1.0、0.4、0和0[23]。
1.3.2情景設置
根據(jù)秭歸縣土地利用歷史轉(zhuǎn)移規(guī)律,結(jié)合秭歸縣發(fā)展現(xiàn)狀和未來規(guī)劃,采用PLUS模型構建秭歸縣未來土地利用發(fā)展的3種情景,情景設定如下:(1)自然發(fā)展(business-as-usual,BaU)情景:考慮到城鎮(zhèn)化進程和現(xiàn)有土地政策,延續(xù)2005—2015年土地利用發(fā)展趨勢,保持各土地利用類型轉(zhuǎn)移概率不變,模擬2025年土地利用狀況。(2)生態(tài)保護(ecological protection,EP)情景:以生態(tài)環(huán)境保護為首要目的,限制城鎮(zhèn)化發(fā)展,使土地利用向更加自然的狀態(tài)轉(zhuǎn)化,林地、草地向建設用地的轉(zhuǎn)移概率減少50%,耕地向建設用地轉(zhuǎn)移減少30%,耕地向森林、草地轉(zhuǎn)移概率增加30%。(3)綜合發(fā)展(comprehensive development,CD)情景:在保持經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀的同時,兼顧保護生態(tài)環(huán)境,減少其他土地利用類型向建設用地和裸地轉(zhuǎn)化,將更多裸地開發(fā)成生態(tài)用地,草地、林地向建設用地轉(zhuǎn)移概率減少50%,耕地向建設用地轉(zhuǎn)移概率減少60%,耕地向裸地轉(zhuǎn)移概率減少20%,裸地向草地、林地和耕地轉(zhuǎn)移概率均增加50%。
1.3.3PLUS模型
PLUS模型是由中國地質(zhì)大學高性能空間計算智能實驗室提出的一種基于柵格數(shù)據(jù)的土地利用變化模擬模型,耦合了土地擴張分析策略(LEAS)和基于多類型隨機斑塊種子的CA模型(CARS),優(yōu)勢在于能夠刻畫各種土地利用類型驅(qū)動因素的影響權重,揭示土地利用非線性變化機制,實現(xiàn)更加精準地模擬未來不同政策情景下的土地利用變化[24]。
采用PLUS模型進行模擬時,首先提取2005—2010年土地利用擴張數(shù)據(jù),采用隨機采樣策略提取20%的數(shù)據(jù)作為訓練集,通過隨機森林算法確定各種土地利用類型與自然因素、社會驅(qū)動因素和區(qū)位因素等驅(qū)動因子之間的復雜關系,從而獲得各種土地利用類型的發(fā)展概率。然后,結(jié)合隨機種子生成和閾值遞減機制,設定模型的土地需求、轉(zhuǎn)移成本矩陣和鄰域權重,采用蒙特卡洛方法,在發(fā)展概率的約束下,對2015年各類土地利用類型斑塊進行模擬,并采用總體精度、Kappa系數(shù)和FoM指標對模型模擬精度進行評價,結(jié)果表明模擬誤差小,PLUS模型可以較準確地反映研究區(qū)土地利用變化。
轉(zhuǎn)移成本矩陣表示當前土地利用類型轉(zhuǎn)移為需求類型的難易程度,0表示不能轉(zhuǎn)移,1表示允許轉(zhuǎn)移,根據(jù)模型參數(shù)要求和已有資料[25]進行設定(表2),城市用地一般不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移,在受到嚴格保護的情形下,林地一般也不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移。鄰域權重表示某種土地利用類型的擴張能力,取值范圍為0~1,值越大則土地擴張能力越強。在對秭歸縣土地利用變化理解的基礎上,依據(jù)2005—2015年土地利用轉(zhuǎn)移概率,并結(jié)合已有研究經(jīng)驗充分考慮不同情景各土地利用類型轉(zhuǎn)移概率,設定了不同情景下不同土地利用類型的鄰域權重(表3),其中,自然發(fā)展情景下草地鄰域權重明顯低于其他土地利用類型,這主要是考慮到2005—2015年草地面積減小,擴張能力減弱。
表2 不同情景下土地利用轉(zhuǎn)移成本矩陣
1.3.4生產(chǎn)可能性邊界曲線
生產(chǎn)可能性邊界(production-possibility frontier,PPF)是一個經(jīng)濟學概念,表示經(jīng)濟社會在既定資源和技術條件下所能生產(chǎn)的各種商品最大數(shù)量的組合,反映了資源稀缺性與選擇性的經(jīng)濟學特征[26]?;谏a(chǎn)可能性邊界概念,生態(tài)系統(tǒng)服務由生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生,由于生態(tài)系統(tǒng)資源是固定的,可以提供的生態(tài)系統(tǒng)服務種類和數(shù)量是一定的,因此,不同的人類偏好和決策可能導致選擇沖突,使各種生態(tài)系統(tǒng)服務存在最大數(shù)量的組合。因此,生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡關系可以作為經(jīng)濟學問題采用PPF方法進行直觀描述,方便選擇較優(yōu)的生態(tài)系統(tǒng)服務組合,實現(xiàn)資源最優(yōu)配置[27]。
表3 模擬情景的鄰域權重
如圖2所示,生產(chǎn)可能性邊界在數(shù)學上可表達為二維坐標軸中的一條曲線,圖中的點表示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務的組合值,若組合點落在曲線上(點A),表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務在既定資源條件下,區(qū)域資源為最優(yōu)配置;若落在曲線下方(點B),表明資源利用不充分,存在優(yōu)化潛力;若落在曲線上方(點C),表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務超過最佳配置,這在目前的資源和技術條件下很難實現(xiàn)。在該研究中,首先估算區(qū)域各生態(tài)系統(tǒng)服務,并對各生態(tài)系統(tǒng)服務進行歸一化處理,使其范圍為0~1;其次,選擇2種生態(tài)系統(tǒng)服務圖層相除得到比值圖層,對比值圖層中的值進行升序排列后,依次對各柵格的2種生態(tài)系統(tǒng)服務進行累計求和,并按照求和結(jié)果繪制曲線,該曲線即為2種生態(tài)系統(tǒng)服務之間的PPF曲線。
采用2005、2010和2015年秭歸縣碳儲量、產(chǎn)水量和土壤保持量評估10 a間秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務質(zhì)量。如圖3所示,3種生態(tài)系統(tǒng)服務變化在時空上存在差異,10 a間碳儲量和土壤保持量均呈增加趨勢,產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢。具體而言,秭歸縣多年平均碳儲量為11.0 g·m-2·a-1,由10.91 g·m-2·a-1增加到11.15 g·m-2·a-1;多年平均土壤保持量為3 308.8 t·hm-2·a-1,由3 005.9 t·hm-2·a-1增加到3 460.7 t·hm-2·a-1;多年平均產(chǎn)水量為339.0 mm·a-1,2010年(385.2 mm·a-1)最高,2005年(301.4 mm·a-1)最低。碳儲量高值區(qū)主要分布在縣域東北和東南部,呈現(xiàn)東北高、西南低的分布規(guī)律,增長區(qū)主要分布在西北部地區(qū),衰減區(qū)主要分布在河流沿岸。土壤保持量高值區(qū)集中分布在西北和南部地區(qū),呈現(xiàn)中間高、兩邊低的分布規(guī)律,增長區(qū)域面積較大,占比為85.8%,集中在縣域南部地區(qū)??h域西北部產(chǎn)水量大部分小于270 mm·a-1,南部和部分東北部地區(qū)產(chǎn)水量在270~540 mm·a-1之間,處于中等水平,產(chǎn)水量高值區(qū)(大于540 mm·a-1)分布在縣域南部,在空間上總體呈現(xiàn)南高北低的分布規(guī)律,衰減區(qū)域集中在西北部,南部區(qū)域則有所增長,增長區(qū)域面積占比為65.6%。
如表4所示,3種生態(tài)系統(tǒng)服務間相關性分析結(jié)果表明,2005—2015年碳儲量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間呈負相關,它們之間存在權衡關系;碳儲量與土壤保持量之間呈正相關,兩者為協(xié)同關系。從權衡關系的時間變化上來看,2005—2015年生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系均呈現(xiàn)先減弱后增強趨勢,碳儲量與產(chǎn)水量之間相關系數(shù)由-0.52減少為-0.37再增加到-0.52,權衡程度總體沒有變化;土壤保持量與產(chǎn)水量之間相關系數(shù)由-0.13減少為-0.05再增加到-0.10,權衡程度總體呈減弱趨勢。
2.3.1情景模擬
以2015年為基期,設置BaU、EP和CD情景土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣(表5)。BaU情景下,2015—2025年土地利用類型轉(zhuǎn)移延續(xù)2005—2015年轉(zhuǎn)移規(guī)律,土地需求根據(jù)Markov鏈轉(zhuǎn)移過渡概率計算。在此情景下,通過侵占耕地及裸地,城鎮(zhèn)得以繼續(xù)擴張,建設用地面積增加50.27%,耕地面積減少35.32%,裸地面積減少14.29%,此外,繼續(xù)實施的生態(tài)工程建設,使林地面積增加9.7%。EP情景重點保護生態(tài)環(huán)境,林地面積增加13.10%,在3種情景中增長最多,這主要是來自耕地和裸地向林地轉(zhuǎn)移,耕地面積減少46.46%,裸地面積減少1.07%。CD情景下城鎮(zhèn)擴張規(guī)模受到控制,對裸地的利用得到增強,建設用地面積僅增加5.06%,林地和耕地面積基本維持不變,裸地面積減少11.46%,主要轉(zhuǎn)化為林地和建設用地。
表4 2005—2015年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務相關性
2.3.2生產(chǎn)可能性邊界(PPF)曲線
在3種情景下研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務物質(zhì)量發(fā)生變化,其中,碳儲量均呈增加趨勢,產(chǎn)水量和土壤保持量均呈減少趨勢。對比3種情景,BaU情景下土壤保持量(3 334.1 t·hm-2·a-1)最高,CD情景下產(chǎn)水量(329.6 mm·a-1)最高,EP情景下碳儲量(11.44 g·m-2·a-1)最高。另外,EP情景下,碳儲量均值較基期增加0.02 g·m-2·a-1,土壤保持量減少137.7 t·hm-2·a-1,產(chǎn)水量減少0.66 mm·a-1。
由圖4可知,在未來情景下PPF曲線保持此消彼長的變化趨勢,當累積相同碳儲量或土壤保持量時,產(chǎn)水量的減少量增大,即碳儲量和土壤保持量越高,越有利于保水,表明碳儲量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間仍為權衡關系。3種情景均處于曲線下方,表明碳儲量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量的服務組合值并未達到最大,資源利用不充分,存在優(yōu)化空間。在3種情景中,CD情景均相對位于上方,且在土壤保持量-產(chǎn)水量中更加接近PPF曲線,說明CD情景下土地利用配置組合相對較優(yōu),且對土壤保持量與產(chǎn)水量的權衡關系的優(yōu)化效果更加明顯。
生態(tài)系統(tǒng)服務時空分布格局及其演化規(guī)律受到土地利用變化的直接影響[28]。林地的人類干擾較少,有機質(zhì)積累較多,對比秭歸縣不同土地利用類型碳儲量可發(fā)現(xiàn),林地碳儲量普遍高于耕地、建設用地等人為干擾較多的土地利用類型,因此,林地與碳儲量高值區(qū)在空間分布上具有一定相似性,表現(xiàn)為高值區(qū)集中分布在東北和東南部地區(qū),從北向南逐漸減少。從土地利用變化角度來看,隨著秭歸縣退耕還林、天然林保護等生態(tài)保護修復工程的實施,推動了耕地向林地的轉(zhuǎn)化。如圖5所示,2015年林地面積較2005年增加30 353.5 hm2,生態(tài)系統(tǒng)碳固持能力得到顯著增強,2015年碳儲量均值較2005年提高2.20%,因此,碳儲量的變化可能是由于區(qū)域內(nèi)不同土地利用類型間的相互轉(zhuǎn)化所致[29]。
表5 基期與未來情景的土地利用變化
土壤保持量的時間動態(tài)變化規(guī)律與碳儲量一致,呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢,這與GOU等[30]研究結(jié)果較一致。由于林地具有較高的植被覆蓋,森林的降水再分配過程可有效減緩土壤侵蝕,土地利用類型轉(zhuǎn)換影響了植被覆蓋度,改善了土壤抗降雨沖蝕能力,從而提高土壤保持功能。但與碳儲量不同,土壤保持功能在很大程度上受到降水量的影響。已有研究[31]表明降水量可以通過影響降水侵蝕從而影響土壤保持功能,因此,降水在空間分布上的異質(zhì)性是導致研究區(qū)土壤保持量由北至南逐漸增加的主要原因。同時,土壤保持量高值分布區(qū)與海拔、坡度較高的區(qū)域空間分布一致,表明地形對土壤保持量也具有一定影響。
相對于其他生態(tài)系統(tǒng)服務,產(chǎn)水量的時空動態(tài)更為復雜,其主要受到降水、蒸散和土地利用的共同影響。從產(chǎn)水量的空間分布上來看,產(chǎn)水量高值區(qū)對應的是碳儲量和土壤保持量低值區(qū),這是由于林地植被覆蓋度較高,蒸散量較小,且對降水截留作用比較大,因此,產(chǎn)水量較少[32]。但從產(chǎn)水量的時間動態(tài)上來看,隨著林地面積增加,產(chǎn)水量并非呈一直下降趨勢,在2010年研究區(qū)產(chǎn)水量達到最大,這與區(qū)域年降水量趨勢一致,表明降水量是秭歸縣產(chǎn)水量的關鍵影響因素,這與孫小銀等[33]對南四湖流域的研究結(jié)果一致。
從總體上來看,研究區(qū)碳儲量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量呈權衡關系,這與其他研究[34]基本一致,這體現(xiàn)出以林地、草地為主的生態(tài)用地與耕地、建設用地之間的競爭關系,即僅關注“綠”的提高在實踐中可能會造成區(qū)域發(fā)展不可持續(xù),因此,在規(guī)劃中應更加注重多種生態(tài)系統(tǒng)服務關系之間的協(xié)調(diào)。此外,通過對生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系時間動態(tài)變化的分析表明,生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系具有時間尺度依賴性,在分析生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系時,需更加深入地分析長時間序列下的權衡關系以獲取更加可靠的結(jié)果[35]。
基于已有的權衡關系,采用PPF曲線描述模擬情景下的權衡情況,以選擇較優(yōu)的生產(chǎn)組合,可為后續(xù)研究或政策制定提供支撐。模擬結(jié)果表明,不同情景下不同土地利用發(fā)展格局將對生態(tài)系統(tǒng)服務造成不同影響,但是任何一種發(fā)展情景都不能帶來所有生態(tài)系統(tǒng)服務同時提高和增長。該研究結(jié)果表明,CD情景為較優(yōu)的發(fā)展情景,在CD情景下,林地和耕地面積保持一定的穩(wěn)定性,充分保障了生態(tài)安全和糧食安全,同時兼顧了經(jīng)濟社會發(fā)展,生態(tài)系統(tǒng)服務之間的關系也得到了一定優(yōu)化,為未來土地利用規(guī)劃與管理提供了思路和科學依據(jù)。
該研究探討了秭歸縣3種生態(tài)系統(tǒng)服務的時空動態(tài)及權衡關系,并深入分析了不同發(fā)展情景下生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡關系。在快速城鎮(zhèn)化的發(fā)展進程中,秭歸縣生態(tài)空間在一定程度上受到了擠占,但隨著生態(tài)保護修復工程的實施,秭歸縣生態(tài)質(zhì)量總體上得到提升。值得注意的是,生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系一直貫穿于整個研究期間,在BaU和EP情景下退耕還林工程可能導致產(chǎn)水量減少,不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系仍然存在。考慮到秭歸縣產(chǎn)水量直接關系到三峽水庫水電生產(chǎn)功能和當?shù)鼐用裼盟踩?,因此,可針對研究區(qū)產(chǎn)水功能進行科學管理,采取工程措施以增強其供給能力。另外,為了進一步降低生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡作用,一方面要利用裸地繼續(xù)實施生態(tài)保護修復工程,嚴格執(zhí)行耕地保護紅線,避免耕地向林地過度轉(zhuǎn)化導致人地矛盾加??;另一方面應嚴格控制生態(tài)用地向建設用地的轉(zhuǎn)化,合理劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界,實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。
受限于所用數(shù)據(jù)和模型,該研究存在生態(tài)系統(tǒng)服務評估參數(shù)精度不夠、生態(tài)系統(tǒng)服務權衡機制研究不足等方面的問題。受到InVEST模型固有局限性的影響,在計算碳儲量時忽略了不同覆蓋度、不同立地條件下林地碳密度的差異,碳儲量在很大程度上依賴于土地利用類型。對生態(tài)系統(tǒng)權衡驅(qū)動機制的理解是生態(tài)系統(tǒng)服務管理的重要環(huán)節(jié),該研究采用的相關分析、PPF曲線等方法不能夠完全反映社會-生態(tài)系統(tǒng)對生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系的驅(qū)動效應。此外,土地利用發(fā)展具有非線性特征,存在一些不可控因素,如土地政策、經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃、自然災害和人為活動干擾等,造成模擬情景與實際情況存在偏差。
以秭歸縣為研究對象,對2005—2015年碳儲量、產(chǎn)水量和土壤保持量3種生態(tài)系統(tǒng)服務的時空動態(tài)和權衡關系進行分析,并采用生產(chǎn)可能性邊界方法對3種模擬情景下生態(tài)系統(tǒng)服務的權衡關系進行分析,以期提出適合秭歸縣發(fā)展的優(yōu)化模式,得到以下主要結(jié)論:
(1)在退耕還林工程實施背景下,2005—2010年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務中碳儲量、土壤保持量呈增加趨勢,產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢。碳儲量高值區(qū)分布在東北和東南部地區(qū),呈東北高、西南低;土壤保持量高值區(qū)分布在西北和南部地區(qū),呈中間高、兩邊低;產(chǎn)水量高值區(qū)分布在縣域南部地區(qū),呈南高、北低。3種生態(tài)系統(tǒng)服務空間分布主要受林地、降水量和地形分布等影響。
(2)產(chǎn)水量-碳儲量、產(chǎn)水量-土壤保持量之間為權衡關系,在時間尺度上生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系具有一定的時間依賴性。
(3)相較于自然發(fā)展和生態(tài)保護情景,綜合發(fā)展情景下具有權衡關系的生態(tài)系統(tǒng)服務組合值更靠近PPF曲線,在該情景下,通過保持林地和耕地面積穩(wěn)定,開發(fā)裸地實現(xiàn)城鎮(zhèn)發(fā)展,可以有效優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務關系,有利于實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在未來發(fā)展中,秭歸縣應同時兼顧生態(tài)安全、糧食安全和經(jīng)濟社會發(fā)展3個方面,有針對性地制定生態(tài)保護修復措施,以實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務協(xié)調(diào)發(fā)展。