趙偉明，楊憶昕，黃 草，3，丁世星，趙志堯

(1.湖南省水利水電科學研究院，湖南 長沙 410007；2.長沙理工大學 水利與環(huán)境工程學院，湖南 長沙 410114；3.洞庭湖水環(huán)境治理與生態(tài)修復(fù)湖南省重點實驗室，湖南 長沙 410114）

1 引言

生態(tài)系統(tǒng)為人類福祉、健康、生存發(fā)揮了至關(guān)重要的作用［1］。生態(tài)服務(wù)功能是指生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用［2］,通過計算生態(tài)服務(wù)價值(ESV)可以定量評估生態(tài)服務(wù)功能。區(qū)域生態(tài)格局是指能夠保護和恢復(fù)生物多樣性,維持生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和過程的完整性,實現(xiàn)對區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題有效解決的區(qū)域性空間格局［3-4］。合理分析區(qū)域生態(tài)格局并充分評價生態(tài)服務(wù)價值,有利于為區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護、生態(tài)功能區(qū)劃、生態(tài)補償決策提供重要依據(jù)［5］。

濕地是陸生生態(tài)系統(tǒng)與水生生態(tài)系統(tǒng)之間交錯的一種過渡生態(tài)系統(tǒng)［6］,被譽為“地球之腎”,濕地生態(tài)保護區(qū)在水源涵養(yǎng)、氣候調(diào)節(jié)、物種貯存等方面具有極大價值。鑒于濕地生態(tài)保護區(qū)的重要性,近年來諸多學者分別對其生態(tài)格局和ESV展開研究［6-13］。褚琳等［6］基于瑪曲縣的土地覆蓋類型轉(zhuǎn)移矩陣,采用回歸分析法研究瑪曲縣生態(tài)環(huán)境變化,認為2000—2010 年瑪曲縣生態(tài)環(huán)境受降水及溫度影響而明顯退化。但該研究的時間尺度較短,難以體現(xiàn)生態(tài)格局及ESV的演變規(guī)律。薛鵬飛等［7］采用遙感圖像分析、地理信息系統(tǒng)空間分析和景觀生態(tài)指數(shù)分析方法研究瑪曲縣1995—2018 年濕地景觀格局的演變趨勢,該研究在時間尺度上有所拓展,但僅以濕地為研究對象,未針對不同土地覆蓋類型的生態(tài)過程進行探討,不能充分體現(xiàn)生態(tài)格局變化。綜上,關(guān)于高寒濕地生態(tài)保護區(qū)的生態(tài)格局及ESV演變的研究仍需要進一步完善。

瑪曲濕地是青藏高原濕地面積較大、特征明顯、最原始、最具代表性的高寒沼澤濕地,被譽為“黃河之腎”。然而,瑪曲縣因水土流失、干旱荒漠化而曾出現(xiàn)嚴重的濕地退化現(xiàn)象,地表水位逐年下降,水源涵養(yǎng)功能降低,氣候調(diào)節(jié)、水土保持及生物多樣性維持受到顯著影響,生態(tài)保護及恢復(fù)面臨嚴峻挑戰(zhàn)［8］。本文基于瑪曲縣1995—2020 年的土地覆蓋類型數(shù)據(jù),采用當量因子法分析ESV的演變規(guī)律,結(jié)合地理探測器法探討ESV空間分布的影響因素,以期為瑪曲縣生態(tài)保護提供參考。

2 研究區(qū)概況

瑪曲縣地處甘肅省甘南藏族自治州西南部,位于東經(jīng)100°45′—102°29′、北緯33°06′—34°31′。境內(nèi)平均海拔約3 700 m,屬大陸性高寒濕潤氣候區(qū),每年分為冷暖兩季,冷季漫長陰冷,達300 余d；暖季光照充足,雨水豐沛,年均氣溫1.2 ℃,7 月氣溫最高(為10.8 ℃),1 月氣溫最低(為-9.4 ℃),年均降水量611.9 mm。境內(nèi)分布兩大山系,阿尼瑪卿山自西向東橫亙瑪曲縣中部,西傾山自北向南綿延入瑪曲縣北部。土壤有高山草甸土、亞高山草甸土、沼澤土、泥炭土、草甸化沼澤土等,以草甸土為代表性土壤。草地植被屬于川西藏東高原灌叢草甸,灌木主要有高山杜鵑、高山柳、金露梅和沙棘等,草本植物有矮蒿草、線葉蒿、藏蒿草、珠芽蓼、高山龍膽等［8］。

黃河在瑪曲縣境內(nèi)的流程為433 km,兩岸沖積平原與山洪沖積扇重疊交錯,形成寬闊的沼澤地,與若爾蓋濕地連為一體?，斍鷿竦啬暄a給黃河水量占黃河源區(qū)徑流總量的58.7%,是黃河上游最重要的水源涵養(yǎng)地,也是黃河上游水源體系及生態(tài)系統(tǒng)的綠色安全屏障。

3 數(shù)據(jù)與方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

遙感影像數(shù)據(jù)選用1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年及2020 年6—9 月(植被生長季)Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM、Landsat 8 OLI 數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m×30 m。DEM 數(shù)據(jù)選用Aster GDEM 數(shù)據(jù),空間分辨率為30 m。NPP(凈初級生產(chǎn)力)空間分布［9］與人口密度空間分布數(shù)據(jù)源自全球變化科學研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)。降水數(shù)據(jù)源自中國氣象網(wǎng)及2020年《中國水資源公報》。土壤類型空間分布［10］、年均氣溫空間分布、年均降水量空間分布數(shù)據(jù)源自中國科學院地理科學與資源研究所。道路空間分布數(shù)據(jù)源自O(shè)penStreetMap(公開地圖)。

3.2 遙感影像處理

首先利用Envi 分幅完成遙感影像的輻射定標與大氣校正,再通過影像拼接得到各期的多光譜遙感影像,之后按瑪曲縣行政區(qū)邊界進行空間裁剪,最后采用監(jiān)督分類法解譯影像。

參考《瑪曲縣生態(tài)狀況評估報告》 及相關(guān)文獻［11］,結(jié)合實際情況把瑪曲縣土地覆蓋類型劃分為8類,分別為冰雪、水系、城鎮(zhèn)、濕地、裸地、草地、灌叢、荒漠。影像分類結(jié)果驗證借助Google Earth 歷史高分辨率遙感影像,選取驗證樣本進行混淆矩陣分析,計算得出總體分類精度大于0.90、Kappa 系數(shù)大于0.85,說明分類精度良好,滿足研究需求。基于相鄰兩期土地覆蓋類型分布圖,依據(jù)空間分析建立各期土地覆蓋類型轉(zhuǎn)移矩陣,分析不同土地覆蓋類型間的轉(zhuǎn)化方向及轉(zhuǎn)化強度。

3.3 當量因子法

根據(jù)謝高地等［5］研究的單位面積價值當量因子表獲取瑪曲縣ESV系數(shù),考慮瑪曲縣實際情況,草地的ESV系數(shù)取草原與草甸ESV系數(shù)的平均值,城鎮(zhèn)的ESV系數(shù)依據(jù)裸地的ESV系數(shù)取值,標準當量因子取3 406.5 元/hm2(水平年為2010 年)［2］。依據(jù)不同生態(tài)服務(wù)功能,選用凈初級生產(chǎn)力、降水量、土壤保持量校正ESV,不同土地覆蓋類型面積由遙感影像解譯取得。

ESV計算公式如下:

式中:ESVf為生態(tài)服務(wù)功能f的價值量；Ai為土地覆蓋類型i的面積；Kfj為生態(tài)服務(wù)功能f在j時段內(nèi)的校正系數(shù)；Vi為土地覆蓋類型i的當量因子；S為標準價值當量因子；Nj為j時段內(nèi)凈初級生產(chǎn)力(或降水量、土壤保持量)；為凈初級生產(chǎn)力(或降水量、土壤保持量)的全國年均值。

3.4 地理探測器法

采用地理探測器法分析生態(tài)格局演變的驅(qū)動因子［12］,以定量探測其空間分異性。該方法中如果因子X對現(xiàn)象Y的空間分布有影響,那么因子X與現(xiàn)象Y的空間分布具備相似性。通過對變量進行離散化處理,實現(xiàn)離散變量之間的分層,統(tǒng)計層內(nèi)方差之和與區(qū)域總方差之間的關(guān)系,可以分析不同因子對現(xiàn)象Y空間分布的影響以及不同因子之間的交互關(guān)系。地理探測器表達式如下:

式中:q為統(tǒng)計量,值域為［0,1］,q值越大表示因子X對現(xiàn)象Y的影響越強；W為層內(nèi)方差之和；T為總方差；L為因子X的分層總數(shù)；Nh、N分別為層h、全區(qū)的樣本數(shù)量；、σ2分別為層h、全區(qū)的Y值方差。

地理探測器中多因子間的交互作用探測可以反映因子X1與因子X2共同作用時,是否增強或削弱對于Y的影響力,驅(qū)動因子間的交互作用判別依據(jù)見表1。

表2 土地覆蓋類型面積及占比

4 結(jié)果與討論

4.1 瑪曲縣生態(tài)格局演變

采用空間疊置方法分析各期不同土地覆蓋類型的轉(zhuǎn)化情況(見圖1),統(tǒng)計研究區(qū)1995 年、2000 年、2005年、2010 年、2015 年、2020 年不同土地覆蓋類型的面積及占比(見表1)。研究時段內(nèi)不同土地覆蓋類型之間的相互轉(zhuǎn)化先減弱后增強。1995—2000 年、2000—2005 年、2005—2010 年、2010—2015 年、2015—2020年土地覆蓋類型面積轉(zhuǎn)化率分別為16.17%、16.55%、11.47%、14.36%、23.39%。水系、灌叢面積整體呈波動增大趨勢,荒漠面積呈波動減小趨勢,草地、裸地面積呈先增大后減小趨勢,濕地面積呈先減小后增大趨勢,城鎮(zhèn)面積大幅增大后逐漸趨于穩(wěn)定。所有土地覆蓋類型中草地、濕地面積變化較大,25 a 來兩者面積累計變化量分別為112 576、65 973 hm2。城鎮(zhèn)、裸地、荒漠面積累計變化幅度較大,分別為535.27%、310.23%、270.45%。

為討論不同土地覆蓋類型間的轉(zhuǎn)化方向及強度,構(gòu)建1995—2020 年土地覆蓋類型轉(zhuǎn)移矩陣,見表3。草地與濕地間的相互轉(zhuǎn)化面積最大,在所有轉(zhuǎn)化關(guān)系中占主導(dǎo)地位。對于面積累計變化幅度較大的城鎮(zhèn)、裸地、荒漠,城鎮(zhèn)擴張的土地覆蓋類型主要是草地,荒漠萎縮的主要原因是荒漠向草地轉(zhuǎn)化,裸地面積變化以草地轉(zhuǎn)裸地、裸地轉(zhuǎn)冰雪為主。

表3 1995—2020 年土地覆蓋類型轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

4.2 瑪曲縣生態(tài)服務(wù)價值演變

基于單位面積價值當量因子法實現(xiàn)瑪曲縣生態(tài)服務(wù)功能的價值化,確定瑪曲縣不同土地覆蓋類型的初始當量系數(shù)［5］。依據(jù)凈初級生產(chǎn)力對食物生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、養(yǎng)分循環(huán)維持、生物多樣性維持、美學景觀服務(wù)功能的當量系數(shù)進行修正,依據(jù)降水量對水資源供給、水文調(diào)節(jié)服務(wù)功能的當量系數(shù)進行修正,依據(jù)土壤保持量對土壤保持服務(wù)功能的當量系數(shù)進行修正,修正后的當量系數(shù)見表4。

表4 當量系數(shù)

基于當量系數(shù)及瑪曲縣不同時期的生態(tài)格局,核算不同土地覆蓋類型與生態(tài)服務(wù)功能的ESV值,其演變情況見圖2。25 a 來瑪曲縣ESV值總體呈上升趨勢,2000 年、2020 年ESV值分別達到谷值(為575.7 億元)、峰值(為857.2 億元)。2000 年研究區(qū)濕地、水系面積大幅萎縮以及年降水量減小,使水文調(diào)節(jié)的ESV值大幅下降,進而導(dǎo)致研究區(qū)總ESV值顯著下降；2005 年生態(tài)系統(tǒng)凈初級生產(chǎn)力提高以及降水量增大,使草地、濕地、水系的ESV值升高,促使研究區(qū)總ESV值回升；2020 年濕地、水系面積擴張,水文調(diào)節(jié)功能顯著提升,使瑪曲縣總ESV值升高。

圖2 各土地覆蓋類型、生態(tài)服務(wù)功能的ESV 演變情況

研究區(qū)不同生態(tài)服務(wù)功能中水文調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、生物多樣性維持的ESV值較大,平均每年ESV值分別為225.5 億、136.1 億、91.4 億元。各項生態(tài)服務(wù)功能中水文調(diào)節(jié)、水資源供給的ESV值變化較大,平均變化幅度分別為25.2%、24.9%,說明水文調(diào)節(jié)和水資源供給的敏感性較高,易隨生態(tài)格局的變化而變化。而氣候調(diào)節(jié)、養(yǎng)分循環(huán)維持、氣體調(diào)節(jié)、原料生產(chǎn)的ESV值的平均變化幅度分別為6.15%、6.16%、6.24%、6.31%,說明這幾種生態(tài)服務(wù)功能敏感性較低,不易隨生態(tài)格局的變化產(chǎn)生波動。

瑪曲縣年均ESV的空間分布見圖3,總體呈現(xiàn)出東南高、西北低的分布規(guī)律?，斍h單位面積ESV高值區(qū)(＞23 萬元/hm2)主要集中于瑪曲縣東南部曼日瑪鄉(xiāng)、采日瑪鄉(xiāng)、齊哈瑪鄉(xiāng),單位面積ESV低值區(qū)(＜6.9 萬元/hm2)集中于瑪曲縣西北部歐拉秀瑪鄉(xiāng)、木西和鄉(xiāng)、歐拉鄉(xiāng)?，斍h東南地區(qū)水系、濕地面積占比較大,具有顯著的水文調(diào)節(jié)、水資源供給功能,因而ESV值較高；而瑪曲縣西北地區(qū)阿尼瑪卿山橫亙其間,冰川、裸地面積占比較大,使得該地區(qū)ESV值較東南部的小。

圖3 瑪曲縣年均ESV 的空間分布

總體而言,瑪曲縣單位面積年均ESV值約8.82 萬元/hm2,與謝高地等［5］核算的2010 年全國單位面積ESV值(為3.97 萬元/hm2)及2010 年甘肅省單位面積ESV值(為1.83 萬元/hm2)相比,瑪曲縣單位面積年均ESV值分別是二者的2.22 倍、4.82 倍?，斍h作為黃河上游生態(tài)屏障以及全國重點生態(tài)功能區(qū)的重要組成部分,其生態(tài)格局及生態(tài)服務(wù)價值的演變對于黃河源生態(tài)環(huán)境變化具有重要作用。

4.3 驅(qū)動因子分析

采用地理探測器法探討不同因子對于瑪曲縣ESV空間分布的影響,選用高程(DEM)、溫度、降水量、坡度作為自然因子,選用人口密度、距公路距離作為人為因子,單因子影響力探測結(jié)果見圖4。單因子驅(qū)動下,瑪曲ESV空間分布的驅(qū)動因子主要是溫度和DEM,二者的影響力分別達到17.03%、16.90%,其他因子對ESV空間分布的影響力較低,坡度、降水量、距公路距離、人口密度的影響力分別為5.54%、2.49%、0.64%、0.04%。

圖4 單因子影響力

瑪曲縣ESV高值區(qū)主要集中在年平均氣溫高于0.9 ℃以及高程為3 263～3 625 m 的地區(qū),其土地覆蓋類型主要為濕地、水系等,由此可見,地形條件及氣候條件作為生態(tài)格局形成的重要因素,對于ESV也有突出貢獻。值得注意的是,盡管人口密度的影響力僅0.04%,但這并不意味著人類活動對于研究區(qū)ESV未產(chǎn)生顯著影響。由于統(tǒng)計量q在數(shù)理統(tǒng)計角度的意義是反映不同分類方式下樣本方差的差異,而人口聚集區(qū)的分布范圍過小導(dǎo)致等距抽樣下樣本點的數(shù)目過少,因此總體上不易反映出人口密度對ESV的影響。人類活動過程中通過下墊面改造等方式對局部生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的破壞以及影響不應(yīng)忽視。

研究區(qū)ESV并非僅受到單因子影響,多因子交互作用造成ESV的異質(zhì)性,多因子交互作用的影響見表5。溫度與DEM 交互作用的影響力達20.35%,交互作用呈雙因子增強,溫度往往制約著植被的生長以及分布,而DEM 則影響著區(qū)域產(chǎn)匯流過程并控制水系的走勢,二者影響的濕度、氣壓等氣象條件共同決定著生態(tài)格局。此外,溫度與DEM 并非是2 個完全獨立的因素,氣溫往往隨著海拔的上升而下降,兩者存在緊密聯(lián)系,因此兩者的交互作用呈現(xiàn)出雙因子增強。

表5 多因子交互作用的影響 %

DEM 與距公路距離、溫度與距公路距離交互作用的影響力分別達到19.90%、18.88%,交互作用均呈現(xiàn)非線性增強。生態(tài)格局受DEM、溫度制約的同時,也受到人類活動的一定影響,距公路距離一定程度上反映了人類擾動的程度,瑪曲縣西北部受人類擾動較小,灌叢等植被易于保留,東南部受人類擾動較小的區(qū)域中濕地斑塊的分布也較為集中。

由此可見,瑪曲縣ESV空間分布受到自然條件及人類活動的共同影響,但主要受自然因子制約。溫度、DEM 是主要的驅(qū)動因子,人類活動對ESV空間分布的影響主要表現(xiàn)為與自然因子交互作用下產(chǎn)生的非線性增強效果。

4.4 討論

25 a 來瑪曲縣生態(tài)格局變化幅度先減小后增大,ESV呈現(xiàn)波動上升趨勢。1995—2005 年濕地大幅度萎縮,日漸干涸并退化為草地,2010 年后逐步恢復(fù),濕地的演變趨勢與薛鵬飛等［7］研究的瑪曲縣1995—2018 年濕地變化趨勢基本相同,但本研究統(tǒng)計的濕地面積稍大,一方面可能來自于遙感影像的解譯誤差,另一方面可能與遙感影像的時相選取有關(guān)。就瑪曲濕地而言,暖季徑流補給較冷季的更為充沛,暖季遙感影像解譯出的濕地面積較冷季的大。在生態(tài)格局的變化方向上,本研究結(jié)果表明濕地向草地的轉(zhuǎn)化在濕地變化中占主要地位,這與褚琳等［6］得出的濕地退化以沼澤草甸向亞高山草甸退化為主的結(jié)論基本一致。本研究核算的ESV值與謝高地等［5］研究得到的2010 年全國及甘肅省的ESV值相比較高,表明瑪曲縣對于黃河源區(qū)生態(tài)環(huán)境維持的貢獻很大。相較于李晉昌等［13］計算的1975—2005 年瑪曲縣ESV值,本研究計算的ESV值顯著增大,這主要是由當前對于生態(tài)服務(wù)功能認識的深化(生態(tài)服務(wù)功能種類由9 種增加至11 種)以及標準當量因子價值的提高(從884.9 元/hm2提高至3 406.5 元/hm2)引起的［14-16］。

5 結(jié)論

(1)1995—2020 年瑪曲縣生態(tài)格局變化幅度總體上先減小后增大,草地及濕地面積變化較大,生態(tài)格局變化以二者間的相互轉(zhuǎn)化為主；城鎮(zhèn)、裸地、荒漠的面積變化較劇烈,城鎮(zhèn)面積變化以草地轉(zhuǎn)城鎮(zhèn)為主,荒漠面積的變化以荒漠轉(zhuǎn)草地為主,裸地面積的變化以草地轉(zhuǎn)裸地、裸地轉(zhuǎn)冰雪為主。

(2)瑪曲ESV值總體呈現(xiàn)波動增長趨勢,2000 年ESV最小(為575.7 億元)、2020 年ESV最大(為857.2 億元)。水文調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、生物多樣性維持等生態(tài)服務(wù)功能具有較高的ESV。水資源供給、水文調(diào)節(jié)ESV易隨生態(tài)格局的變化而出現(xiàn)大幅度波動?，斍hESV空間分布不均勻,呈東南高、西北低的分布格局。

(3)瑪曲ESV受自然因子及人為因子的共同影響,以自然因子為主導(dǎo)。溫度、DEM 單因子影響力分別達到17.03%、16.90%,是主要的驅(qū)動因子；溫度與DEM 的交互作用最強,影響力達20.35%,人類活動對ESV空間分布的影響主要表現(xiàn)為與自然因子交互作用下產(chǎn)生的非線性增強效果。