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(xué)院 市政與環(huán)境工程系, 河北 張家口 075000;2.河北省水質(zhì)工程與水資源綜合利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 河北 張家口 075000)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的有形或無形的各種惠益，主要分為供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)和支持服務(wù)4種類型[1]。根據(jù)生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)政府間科學(xué)與政策平臺(tái)(IPBES)2019年的評(píng)估，受人類活動(dòng)的影響，全球生態(tài)系統(tǒng)正以“史無前例”的速度退化[2]。中國自改革開放以來，雖然經(jīng)濟(jì)上取得了顯著增長卻也損害了生態(tài)環(huán)境(如侵占自然用地的城鎮(zhèn)化擴(kuò)張[3])。對(duì)此，中國于2000年起便強(qiáng)力地推進(jìn)一系列的生態(tài)修復(fù)工程以應(yīng)對(duì)生態(tài)環(huán)境退化。Ouyang等[4]學(xué)者在對(duì)中國2000—2010年生態(tài)環(huán)境的評(píng)估中指出，生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施極大地增強(qiáng)了生態(tài)系統(tǒng)功能與服務(wù)供給，這一觀點(diǎn)在區(qū)域尺度的研究中也得到了佐證[5]。在相關(guān)議題上，多數(shù)研究更加關(guān)注生態(tài)修復(fù)工程對(duì)過去時(shí)期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，如在特定區(qū)域(退耕還林區(qū)、生態(tài)保護(hù)區(qū)、濕地保護(hù)區(qū))內(nèi)分析生態(tài)修復(fù)措施前后的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化[6]，而對(duì)這種影響在未來的變化卻很少給予關(guān)注。一般而言，生態(tài)修復(fù)工程的實(shí)施往往是逐階段進(jìn)行的，評(píng)估未來生態(tài)修復(fù)措施對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響不僅有助于為生態(tài)恢復(fù)工程的規(guī)劃提供決策依據(jù)，同時(shí)也能更好地理解土地利用/覆被變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響機(jī)制。目前，幾個(gè)大型的生態(tài)修復(fù)工程主要集中在中國北方的干旱或半干旱地區(qū)，采取的生態(tài)修復(fù)措施主要為大規(guī)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(qū)(降水量小于潛在蒸散發(fā)量)，大規(guī)模的植樹(多為經(jīng)濟(jì)效益高的單一樹種)反而會(huì)減少生態(tài)系統(tǒng)的供水服務(wù)以及生物多樣性，進(jìn)而造成生態(tài)環(huán)境退化[7]。因此，明確以植樹為主的生態(tài)修復(fù)措施對(duì)未來生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響極為關(guān)鍵，對(duì)當(dāng)下的生態(tài)管理及決策具有非常意義。

情景分析能夠有效地評(píng)估不同生態(tài)恢復(fù)措施情景下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。不同情景的構(gòu)建有多種選擇，例如通過固定氣候因子以過去時(shí)期的土地利用作為對(duì)比情景[8]；或者通過預(yù)測模型(CA-Markov，CLUE-S模型)來模擬特定發(fā)展方向(生態(tài)保護(hù)、城市擴(kuò)張、耕地保留情景)下未來時(shí)期的土地情景[9]，以及設(shè)計(jì)未來的土地情景[10-11]。其中，通過設(shè)計(jì)土地情景，既能模擬出符合生態(tài)修復(fù)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(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響。

對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)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(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流(生態(tài)系統(tǒng)到人的傳遞)中的關(guān)鍵要素(“源”、“匯”和“受益者”)的空間和數(shù)量進(jìn)行建模，但只能應(yīng)用于生物物理關(guān)系的解釋[12]；EcoAIM模型可通過結(jié)合一系列的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算來繪制生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)數(shù)值的空間分布，但該模型無法作為獨(dú)立程序進(jìn)行應(yīng)用[13]；InVEST模型因其輸入數(shù)據(jù)量少、過程相對(duì)簡化而能夠快速地量化結(jié)果，在區(qū)域乃至國家尺度上均受到相應(yīng)的使用[14]。例如，Shoyama等[15]利用InVEST模型繪制了日本北部釧路農(nóng)村流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(產(chǎn)水量、碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量)；劉孟竹等[16]基于InVEST模型評(píng)估了中國北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶碳儲(chǔ)量變化；歐陽志云等[17]在全國生態(tài)環(huán)境10 a變化遙感調(diào)查評(píng)估中也使用了InVEST模型。InVEST模型能夠?qū)Σ煌纳鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行多時(shí)空尺度的評(píng)估，為決策者提供生態(tài)管理相關(guān)的依據(jù)。

河北壩上地區(qū)地處我國干旱半干旱區(qū)過渡區(qū)，是典型的生態(tài)脆弱區(qū)。該區(qū)作為首都“生態(tài)屏障”“水源涵養(yǎng)區(qū)”肩負(fù)極其重要的生態(tài)意義和地理區(qū)位[18]。自退耕還林工程實(shí)施以來，壩上地區(qū)經(jīng)歷了一段長期的大規(guī)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(qiáng)度的農(nóng)業(yè)灌溉等導(dǎo)致壩上地區(qū)地下水位明顯下降[19]，水資源稀缺加劇，生態(tài)可持續(xù)發(fā)展也受到了嚴(yán)重制約。為應(yīng)對(duì)現(xiàn)有的生態(tài)危機(jī)，2019年國家發(fā)展與改革委員會(huì)聯(lián)合河北省人民政府作出明確規(guī)劃，旨在加強(qiáng)壩上地區(qū)發(fā)展為水源涵養(yǎng)功能區(qū)和生態(tài)環(huán)境支撐區(qū)的“兩區(qū)”建設(shè)[20]。目前，針對(duì)壩上地區(qū)生態(tài)修復(fù)措施對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響的研究仍然缺乏，相關(guān)研究僅針對(duì)壩上地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值[21]和單一的服務(wù)[22]作出了評(píng)估?；诖?，本文通過InVEST模型和土地利用數(shù)據(jù)，分析壩上地區(qū)2000—2018年土地利用以及3個(gè)重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(水源涵養(yǎng)、碳儲(chǔ)量和生境質(zhì)量)的時(shí)空變化，并通過設(shè)計(jì)土地情景揭示未來生態(tài)修復(fù)措施對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，以期為當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐。

1 研究區(qū)概況

壩上地區(qū)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?？h、圍場縣和豐寧縣共6個(gè)區(qū)域(圖1)，總面積約1.9萬km2，海拔831～2 215 m(填洼后)。壩上地區(qū)多為季節(jié)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(qū)湖泊補(bǔ)給的主要方式。壩上地區(qū)屬大陸性季風(fēng)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(fā)強(qiáng)度高達(dá)1 800 mm[23]，屬于典型的受水資源限制的干旱半干旱地區(qū)。壩上大部分區(qū)域?qū)儆诎敫珊挡菰貛Вǜ刹菰蜐竦夭莸椴菰?；植被類型主要有旱地作物、草地、原生林和人工防護(hù)林等；土壤以栗鈣土、沙質(zhì)栗鈣土為主，有機(jī)質(zhì)含量少且土質(zhì)松軟，易受侵蝕風(fēng)化。根據(jù)《張家口經(jīng)濟(jì)年鑒2018》，壩上主要4縣(尚義縣、沽源縣、張北縣、康?？h)2017年生產(chǎn)總值為240.96億元，總?cè)丝跒?06.68萬人。

圖1 研究區(qū)海拔

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源及其處理

本文中的數(shù)據(jù)介紹如下：(1) 土地利用數(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，分辨率為30 m，時(shí)間為2000年和2018年，本研究參考?jí)紊系貐^(qū)的實(shí)際情況將其分為6個(gè)一級(jí)分類(耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地)；(2) DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn)GDEMV2 30 m分辨率數(shù)字高程產(chǎn)品，經(jīng)裁剪后進(jìn)行了填洼處理；(3) 土壤數(shù)據(jù)來自于國家冰川凍土沙漠科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.crensed.ac.cn/portal/)1∶100萬世界土壤數(shù)據(jù)集；(4) 氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)，包括壩上及周邊地區(qū)6個(gè)氣象站2000—2018年降雨、氣溫等數(shù)據(jù)，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(jí)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(nóng)村、交通)數(shù)據(jù)使用土地利用數(shù)據(jù)中的二級(jí)分類；(7) 碳密度數(shù)據(jù)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(yǎng)量計(jì)算 由InVEST模型中的產(chǎn)水量模塊求得水源涵養(yǎng)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(duì)水源涵養(yǎng)量進(jìn)行評(píng)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(yǎng)量(mm/a);Yij是第j類土地利用類型在柵格i的年產(chǎn)水量(mm/a);V是流速系數(shù),為常數(shù);TI是地形指數(shù),無量綱;Ksat為土壤飽和導(dǎo)水率(cm/d),由Neuro Theta軟件計(jì)算得到;Drainage_Area為集水區(qū)柵格數(shù)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(chǎn)水量(mm/a);AETij為柵格i中土地利用類型j的年實(shí)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(shù),無單位;wi為氣候—土壤的非物理參數(shù);Z為季節(jié)性常數(shù),參考同地區(qū)產(chǎn)水服務(wù)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(chǔ)量計(jì)算 碳儲(chǔ)量模型中需要的必要輸入數(shù)據(jù)包括土地分類數(shù)據(jù)以及基本的四大碳庫數(shù)據(jù)，即地上碳庫、地下碳庫、土壤碳庫和死亡有機(jī)質(zhì)碳庫，輸出可得到土地利用數(shù)據(jù)包含范圍內(nèi)的固碳總量和不同土地類型固碳量。由于所選研究區(qū)較大，除基本碳庫以外的碳庫數(shù)據(jù)獲取上具有困難，故只考慮4大基本碳庫，碳密度數(shù)據(jù)(表1)以及計(jì)算公式均參考針對(duì)河北省碳儲(chǔ)量的研究[25]如下：

C=(Ca+Cb+Cc+Cd)×S

(8)

式中:C為總碳儲(chǔ)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(jī)質(zhì)碳密度(t/hm2)；S為各地類面積(hm2)。

表1 壩上地區(qū)土地利用類型碳密度參數(shù) t/hm2

2.2.3 生境質(zhì)量計(jì)算 利用InVEST模型生境模塊來計(jì)算生境質(zhì)量以及生境退化度。生境退化指數(shù)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(gè)數(shù);wr為危險(xiǎn)源權(quán)重;Yr為威脅源的柵格數(shù);ry為柵格y的脅迫值;irxy為柵格y的脅迫值ry對(duì)柵格x的脅迫水平;Bx為危險(xiǎn)源對(duì)柵格x的可達(dá)性;Sjr為土地利用類型j對(duì)危險(xiǎn)源r的敏感度;dxy為柵格x到柵格y的直線距離;drmax為危險(xiǎn)源r的最大脅迫距離。

生境質(zhì)量指數(shù)反映在脅迫條件下生境質(zhì)量的優(yōu)劣，其值在0～1。值越高代表區(qū)域生物多樣性越豐富，生境質(zhì)量越好；反之則生境質(zhì)量越差，易受破壞，計(jì)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(zhì)量指數(shù);Hj為土地利用類型j的生境適宜度;k為半飽和常數(shù),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(zhì)量的地類，將耕地、村落、城鎮(zhèn)用地、交通用地設(shè)為威脅源，各個(gè)威脅因子最大距離、權(quán)重、衰退類型參考文獻(xiàn)[14]。各個(gè)地類生境適宜度、對(duì)威脅因子敏感度的設(shè)定詳見表2—3。

表2 壩上地區(qū)威脅源參數(shù)

表3 壩上地區(qū)土地利用類型生境適宜度及威脅因子敏感系數(shù)

2.2.4 生態(tài)修復(fù)措施情景設(shè)置 為了分析相關(guān)的生態(tài)修復(fù)政策對(duì)壩上地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的潛在影響，本文以2018年土地利用情景為基礎(chǔ)情景，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了4種未來生態(tài)修復(fù)情景，分別為水源緩沖帶、植樹造林、開墾荒地和綜合發(fā)展等，具體見表4。

3 結(jié)果與分析

3.1 壩上地區(qū)2000-2018年土地利用變化分析

近20 a來，耕地是壩上地區(qū)最主要的土地利用類型(表5)，其面積占研究區(qū)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(shè)用地和未利用地在整個(gè)研究期間占比均較小，但水域、建設(shè)用地相對(duì)變化較高；在2000—2018年，水域下降了31.75%，建設(shè)用地增長了43.16%。從土地?cái)?shù)量變化來看，壩上地區(qū)整個(gè)研究階段土地利用變化的主要特點(diǎn)是“兩增四減”，即，林地面積顯著增加，建設(shè)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(tài)修復(fù)措施情景設(shè)置

表5 壩上地區(qū)2000-2018年土地利用情況

由表6中土地利用轉(zhuǎn)移可知，壩上地區(qū)2000—2018年退耕還林、還草面積分別達(dá)到230.97，191.19 km2，近201.59 km2的建設(shè)用地主要來自農(nóng)田。同期，約295.63，534.96，130.25 km2的草地分別轉(zhuǎn)變?yōu)楦?、林地和未利用地。此外，水域退化為未利用地的面積達(dá)到68.48 km2，這主要是由于安固里淖干涸造成的。未利用地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?、耕地的面積分別達(dá)到140.56，76.05 km2，可以表明當(dāng)?shù)貙?duì)未利用地的治理也取得了一定成效。綜上而言，當(dāng)?shù)卣谥脖换謴?fù)工作中取得了一些進(jìn)展，但需要注意的是，林地的擴(kuò)張幾乎來源于草地的轉(zhuǎn)入，未來的決策中應(yīng)當(dāng)提高對(duì)草地保護(hù)的關(guān)注。

表6 壩上地區(qū)2000-2018年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

2000年、2018年壩上地區(qū)水源涵養(yǎng)量分別為10.71億，9.96億m3，水源涵養(yǎng)深度分別為56.79，52.80 mm，近20 a來下降約7%(表7)。分區(qū)來看，圍場縣植被覆蓋水平較高，水源涵養(yǎng)功能較強(qiáng)(水源涵養(yǎng)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(yǎng)功能較其余縣處于中等水平，水源涵養(yǎng)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(yǎng)量較低，主要受該區(qū)多年降雨量偏低的影響。另外，沽源縣未利用地較多，導(dǎo)致該區(qū)域的水源涵養(yǎng)量整體偏低。

壩上地區(qū)碳儲(chǔ)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(chǔ)量由94.79 t/hm2增長到97.47 t/hm2。分區(qū)來看，豐寧縣碳儲(chǔ)量水平增長最顯著(15.36 t/hm2)，主要是由于該區(qū)新增了較多植被，導(dǎo)致植被凈初級(jí)生產(chǎn)力增強(qiáng)，從而提高了碳儲(chǔ)量；整個(gè)研究區(qū)僅有康?？h碳儲(chǔ)量為減少趨勢(-2.15 t/hm2)，這是由于該區(qū)未利用地較多以及城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張，導(dǎo)致碳儲(chǔ)量處于較低水平并呈減少趨勢；此外，其余縣區(qū)均處于增長趨勢但程度不明顯。

壩上地區(qū)生境質(zhì)量在2000—2018年期間呈增長趨勢，平均生境質(zhì)量指數(shù)由0.49上升到0.51。近20 a來，豐寧縣平均生境質(zhì)量指數(shù)上升最顯著(12%)，這主要是由于該區(qū)林地面積的增長較多，因此給當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)提供了更多的動(dòng)植物自然棲息地；沽源縣和尚義縣平均生境質(zhì)量指數(shù)則處于下降趨勢(-2%)，這是由于該區(qū)內(nèi)廣泛分布的未利用地以及擴(kuò)張的建設(shè)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(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性減少，生境質(zhì)量下降。

表7 壩上地區(qū)2000-2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化

3.3 生態(tài)修復(fù)措施對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響

以2018年基礎(chǔ)情景為基準(zhǔn)水平，在林地緩沖帶、植樹造林、開墾荒地以及綜合發(fā)展情景下，水源涵養(yǎng)深度分別提高了0.61%，1.38%，4.26%，6.12%(圖2)，對(duì)應(yīng)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(duì)2018年水平增加了約4%，水源涵養(yǎng)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(yǎng)量增長1.38%?？梢哉J(rèn)為，造林為主的生態(tài)修復(fù)措施對(duì)該區(qū)水源涵養(yǎng)服務(wù)提高不夠明顯。在開墾荒地情景和綜合情景下水源涵養(yǎng)量分別提升了4.24%，6.10%，這兩種措施對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的提升作用較為明顯。相比較而言，綜合情景下的水源涵養(yǎng)量變化主要是受開墾荒地情景主導(dǎo)，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(yǎng)服務(wù)也因此提高。開墾荒地情景對(duì)水源涵養(yǎng)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(qū)土地利用結(jié)構(gòu)以及地形的特殊性所致。壩上地區(qū)的未利用地占比約5%，且多分布在坡度平緩、海拔較低的區(qū)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(dāng)未利用地整改為耕地后，土壤的持水性、固土性會(huì)得到增強(qiáng)，這綜合地導(dǎo)致了壩上地區(qū)以擴(kuò)張耕地為主的生態(tài)修復(fù)措施比造林為主的措施在提高水源涵養(yǎng)服務(wù)上更明顯。

注：S0為基礎(chǔ)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(fā)展。

碳儲(chǔ)量在水源緩沖帶、植樹造林、開墾荒地以及綜合發(fā)展情景下分別增長了3.78%，4.01%，5.81%，7.39%，單位面積碳儲(chǔ)量分別達(dá)到了98.04，98.26，99.96，101.45 t/hm2。經(jīng)分析，在水源緩沖帶、植樹造林情景下，新增林地僅占整個(gè)研究區(qū)面積的0.78%，1.38%，而碳儲(chǔ)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(yīng)的碳儲(chǔ)量增長達(dá)到5.81%?？梢哉J(rèn)為，林地?cái)U(kuò)張的情景對(duì)碳儲(chǔ)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(jīng)過光合作用固定的碳量遠(yuǎn)高于自身呼吸作用排放的碳量，林地凈初級(jí)生產(chǎn)力較草地、耕地等更高，因此林地?cái)U(kuò)張情景對(duì)固碳功能的促進(jìn)作用遠(yuǎn)高于耕地?cái)U(kuò)張情景。在綜合情景下，碳儲(chǔ)量有了較顯著的上升，綜合措施能夠?qū)紊系貐^(qū)固碳、氣候調(diào)節(jié)等服務(wù)均有明顯的促進(jìn)作用。

生境質(zhì)量指數(shù)一定程度上反映的是生態(tài)系統(tǒng)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(fā)展情景下，壩上地區(qū)平均生境質(zhì)量指數(shù)分別為0.510，0.514，0.519，0.534，相比于2018年基礎(chǔ)情景增長了0.99%，1.78%，2.77%，5.74%。經(jīng)分析，耕地、建設(shè)用地作為威脅源，當(dāng)距離人類生活區(qū)越近時(shí)，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的干擾程度越大，生境質(zhì)量指數(shù)相應(yīng)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(shù)量，同時(shí)也提高了生態(tài)系統(tǒng)生境適宜度，進(jìn)而促進(jìn)了動(dòng)植物棲息地面積和物種多樣性的增加，因此生境質(zhì)量指數(shù)得到了提高。開墾荒地情景中，未利用地到耕地的土地轉(zhuǎn)變提高了區(qū)域內(nèi)的生境適宜度，但也增加了威脅源數(shù)量，最終的生境質(zhì)量水平較基準(zhǔn)水平仍有所提高。

3.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同分析

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系是土地規(guī)劃決策中必須重視的問題。本研究量化了由生態(tài)修復(fù)措施引起的土地利用類型改變對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系變化的影響。表8為不同生態(tài)修復(fù)措施情景下碳儲(chǔ)量、生境質(zhì)量和水源涵養(yǎng)服務(wù)在柵格尺度上兩兩之間的相關(guān)性，所有相關(guān)性系數(shù)均通過了p<0.01的顯著性檢驗(yàn)?？偟膩砜?，碳儲(chǔ)量與生境質(zhì)量之間、生境質(zhì)量與水源涵養(yǎng)之間均存在較強(qiáng)的協(xié)同作用(r>0.42)，這表明隨著生境質(zhì)量提高，水源涵養(yǎng)與碳儲(chǔ)量服務(wù)也隨之增加；水源涵養(yǎng)與碳儲(chǔ)量之間存在著較弱的協(xié)同作用(r<0.24)，這表明當(dāng)水源涵養(yǎng)服務(wù)增加，碳儲(chǔ)量盡管會(huì)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(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間協(xié)同作用相較于基準(zhǔn)情景變化不大，在植樹造林、綜合發(fā)展措施情景下，這種協(xié)同作用均會(huì)變?nèi)?。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(fā)展措施情景均采取了高坡度區(qū)域林地的擴(kuò)張措施，可以認(rèn)為，由生態(tài)修復(fù)措施所引起的土地利用轉(zhuǎn)變對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用關(guān)系的影響主要取決于土地利用變化區(qū)域的地形，而并非變化的面積大小。

表8 不同情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相關(guān)系數(shù)

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

從本文的結(jié)果來看，耕地為壩上地區(qū)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(shè)用地增加等結(jié)果與文獻(xiàn)[21]研究結(jié)論一致，本文結(jié)果具有可信度。在生態(tài)修復(fù)的相關(guān)研究中，汪言在等[22]模擬了壩上地區(qū)在林地恢復(fù)情景下的土壤侵蝕程度，發(fā)現(xiàn)該情景有效地減少了土壤侵蝕(6%～14%)從而提高了壩上地區(qū)土壤保持服務(wù)。在壩上臨近地區(qū)——潮河流域，吳一帆等[26]研究中發(fā)現(xiàn)該流域在河岸緩沖帶、退耕還林下水源涵養(yǎng)量分別增長7%，20%，這遠(yuǎn)高于本研究中的結(jié)果。經(jīng)分析，該研究將河岸緩沖帶距離設(shè)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(zhuǎn)變?yōu)榱值?本文僅考慮耕地)，不同的土地變化數(shù)量導(dǎo)致了與本研究水源涵養(yǎng)量增長的差異。另外，在同地區(qū)且更大的區(qū)域，相關(guān)研究均論證了生態(tài)修復(fù)措施對(duì)碳儲(chǔ)量[16]、生境質(zhì)量等[6]生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升作用，與本文結(jié)果基本一致。

從本文的誤差分析，在數(shù)據(jù)處理上，由于二級(jí)分類中更細(xì)化的土地利用類型對(duì)應(yīng)的徑流系數(shù)等參數(shù)不易獲取，土地利用數(shù)據(jù)僅采用了一級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)分為6個(gè)一級(jí)土地利用類型，該處理對(duì)結(jié)果的真實(shí)模擬產(chǎn)生了一定誤差；此外，張北縣的安固里淖于2004年已經(jīng)干涸，然而土地利用數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的區(qū)域仍然是水域。因此，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了人工糾正，將該區(qū)域的水域改變成未利用地，消除了數(shù)據(jù)來源誤差。從情景分析來看，林地?cái)U(kuò)張措施(林地緩沖帶、植樹造林)并沒有顯著地提高水源涵養(yǎng)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(yǎng)水源。然而，林地較高的蒸散能力也會(huì)消耗區(qū)域內(nèi)的水資源，導(dǎo)致涵養(yǎng)水源量偏低，相關(guān)研究已表明黃土高原地區(qū)由于人工造林導(dǎo)致的產(chǎn)水量平均減少幅度達(dá)到50 mm/a[27]；另外，就本研究區(qū)而言，壩上地區(qū)處于干旱半干旱地區(qū)，年降雨量約400 mm，但蒸發(fā)能力卻高達(dá)1 800 mm，在這樣的水分限制區(qū)開展造林活動(dòng)是需要謹(jǐn)慎考慮的。一般而言，林地較長的根系在缺少雨水的補(bǔ)給下會(huì)吸收深層的地下水而導(dǎo)致淺層植物缺水而死亡，從而導(dǎo)致土壤失去保護(hù)更易受到侵蝕，使得土壤失去涵養(yǎng)水源的能力。需要強(qiáng)調(diào)的是，本研究僅以2018年為基準(zhǔn)設(shè)計(jì)了生態(tài)修復(fù)措施在未來實(shí)施完成的情景，一般而言，林地在不同的生長階段發(fā)揮的生態(tài)功能并非完全相同，因此未來的研究會(huì)更側(cè)重于對(duì)時(shí)間尺度的考量。

未利用地在壩上地區(qū)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(nóng)田耕作的區(qū)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(zhuǎn)變?yōu)榱烁?，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將得到較大的提高，但農(nóng)業(yè)的過度擴(kuò)張也會(huì)導(dǎo)致水源的污染和物種多樣性的喪失，而且在實(shí)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(qū)的農(nóng)業(yè)開墾措施需要合理、慎重開展?？傮w而言，InVEST模型可以作為一個(gè)快速、多尺度評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的工具，但對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)能流、物流、信息流的刻畫仍缺乏詳細(xì)的過程解釋，未來的情景分析中應(yīng)綜合地考慮生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡影響以及生態(tài)過程的其他影響因素。

4.2 結(jié) 論

(1) 2000年、2018年壩上地區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)“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(shù)量變化上表現(xiàn)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(shè)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(duì)不明顯。

(2) 2000—2018年，林地的顯著擴(kuò)張整體提高了壩上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給，盡管水源涵養(yǎng)服務(wù)有所減少，水源涵養(yǎng)量由10.71億m3下降到9.96億m3，但碳儲(chǔ)量和生境質(zhì)量增強(qiáng)，碳儲(chǔ)量由1.82億t增長到1.87億t，平均生境質(zhì)量指數(shù)由0.49增長到0.51。

(3) 生態(tài)修復(fù)措施中，當(dāng)林地?cái)U(kuò)張4%～7%時(shí)，林地緩沖帶、植樹造林等措施能夠提高碳儲(chǔ)存(3.8%～4.0%)，但對(duì)水源涵養(yǎng)(0.6%～1.4%)和生境質(zhì)量(1%～2%)提升不明顯；開墾荒地和綜合發(fā)展措施對(duì)水源涵養(yǎng)(4%～6%)、碳儲(chǔ)量(4.6%～5.8%)和生境質(zhì)量(2.8%～5.7%)的提升均相對(duì)較明顯。以減少荒地?cái)U(kuò)張農(nóng)業(yè)的生態(tài)修復(fù)措施對(duì)壩上地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升作用相對(duì)明顯，以林地?cái)U(kuò)張為主的措施作用則相對(duì)有限。

(4) 碳儲(chǔ)量、生境質(zhì)量、水源涵養(yǎng)兩兩之間均存在正相關(guān)關(guān)系(協(xié)同)，陡坡植樹措施會(huì)削弱生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同作用。