丁鴻浩,賀宏斌,李佳蕾,孫然好① (1.福建農(nóng)林大學(xué)風(fēng)景園林與藝術(shù)學(xué)院,福建 福州 350100;.中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085;3.云南大學(xué)國(guó)際河流與生態(tài)安全研究院,云南 昆明 650500)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是人類(lèi)活動(dòng)與生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵紐帶,是人類(lèi)社會(huì)生存發(fā)展的基礎(chǔ)[1]。在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的級(jí)聯(lián)模型中,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)往往由于可能存在對(duì)生態(tài)組分和自然資源的競(jìng)爭(zhēng)利用關(guān)系而出現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的權(quán)衡關(guān)系[2-3],同時(shí)城市化進(jìn)程和自然生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜能量流動(dòng)也使得服務(wù)組分間的權(quán)衡關(guān)系不斷變化,進(jìn)而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與環(huán)境資源配置難以實(shí)現(xiàn)整體最優(yōu)化。因此,厘清城市化背景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的數(shù)量空間結(jié)構(gòu)與權(quán)衡關(guān)系變化,探索其背后空間分異影響因素和關(guān)聯(lián)因素,對(duì)于優(yōu)化城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)-生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展、提升人類(lèi)福祉意義重大[4]。

當(dāng)前有關(guān)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)研究主要集中于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化評(píng)估、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組分關(guān)系研究以及生態(tài)區(qū)劃管理研究3個(gè)方面。其中量化評(píng)估上逐漸由靜態(tài)層面的價(jià)值衡量過(guò)渡到面向多目標(biāo)對(duì)象的綜合動(dòng)態(tài)評(píng)估上[5-6],其方法分別以?xún)r(jià)值當(dāng)量法與集成式生態(tài)模型為主。在權(quán)衡關(guān)系研究中,依據(jù)關(guān)系類(lèi)別的不同可分為客觀權(quán)衡規(guī)律與管理權(quán)衡決策兩大類(lèi)[3],其中前者可分為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需間[7]、供需服務(wù)各自組分間[8]以及單個(gè)服務(wù)組分與多項(xiàng)或整體服務(wù)間[9]的關(guān)系研究。其分析方法主要是基于時(shí)空兩方面分別展開(kāi)動(dòng)態(tài)、靜態(tài)權(quán)衡關(guān)系的定量識(shí)別,前者是基于長(zhǎng)時(shí)間序列量化結(jié)果,選擇不同地理單元(整體、格網(wǎng)、行政區(qū)、逐像元)開(kāi)展動(dòng)態(tài)分析[10],相較靜態(tài)分析而言更適用于變化幅度強(qiáng)烈的地區(qū)[3];后者則是基于量化結(jié)果通過(guò)以行政區(qū)、格網(wǎng)或柵格作為評(píng)價(jià)單元,采用相關(guān)分析法[11]、空間自相關(guān)[12]等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法開(kāi)展靜態(tài)分析。生態(tài)區(qū)劃研究上多采用評(píng)價(jià)體系、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇[13]對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行劃分,方法主要包括疊加分析、冷熱點(diǎn)識(shí)別[14]、空間自相關(guān)[15]以及其他聚類(lèi)分析方法[16-17]。中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》,明確提出建設(shè)“鄭(州)洛(陽(yáng))西(安)高質(zhì)量發(fā)展合作帶”,目前眾多學(xué)者針對(duì)洛陽(yáng)市域情況提出未來(lái)建設(shè)發(fā)展策略,但多數(shù)仍以宏觀定性為主且內(nèi)容更傾向于社會(huì)經(jīng)濟(jì),不能滿(mǎn)足高質(zhì)量全面發(fā)展概念的新要求。此外,多數(shù)研究側(cè)重于對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化結(jié)果的直接描述性分析和區(qū)劃結(jié)果分析,而對(duì)其背后空間分異影響因素仍有所不足,同時(shí)有關(guān)單項(xiàng)服務(wù)與整體服務(wù)之間的權(quán)衡強(qiáng)度分析較少。

鑒于此,該研究對(duì)洛陽(yáng)市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空分布和變化情況進(jìn)行量化,并對(duì)其內(nèi)部關(guān)系和潛在影響因素進(jìn)行探析,有助于完善城市尺度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的理論研究?；贗nVEST、RUSLE模型和價(jià)值當(dāng)量法對(duì)洛陽(yáng)市生境質(zhì)量、土壤保持、碳儲(chǔ)存、產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和美學(xué)景觀6項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行量化評(píng)估,通過(guò)Pearson相關(guān)性分析和均方根誤差對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系與權(quán)衡強(qiáng)度進(jìn)行分析,選取冗余度分析與地理探測(cè)器對(duì)各項(xiàng)服務(wù)與權(quán)衡強(qiáng)度的空間分異影響因素進(jìn)行探索,分析權(quán)衡強(qiáng)度與影響因素梯度變化之間的關(guān)系,最后通過(guò)冷熱點(diǎn)分析識(shí)別區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合冷熱點(diǎn)空間格局分布,以期通過(guò)加強(qiáng)對(duì)研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)情狀的認(rèn)識(shí)為洛陽(yáng)市未來(lái)的景觀格局優(yōu)化、生態(tài)發(fā)展以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)管理提供科學(xué)支撐,促進(jìn)洛陽(yáng)市與合作帶的共同高質(zhì)量發(fā)展。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

洛陽(yáng)市位于黃河中下游地區(qū),包含三大流域五大河流,是黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)城市和調(diào)控城市[18]。域內(nèi)森林覆蓋率位居全省第2位(45.3%),以大山(伏牛山)、大河(伊洛河)、大壩(小浪底大壩)作為生態(tài)屏障,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能多樣,生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)包含遙感數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、規(guī)劃數(shù)據(jù)4類(lèi)。對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)解譯后,經(jīng)200個(gè)隨機(jī)點(diǎn)生成和對(duì)比歷史影像,驗(yàn)證2010和2019年數(shù)據(jù)整體精度分別為0.870和0.875;借助Google Earth Engine平臺(tái)計(jì)算植被歸一化指數(shù)(NDVI)年均值;對(duì)人口、GDP社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)分別依據(jù)行政區(qū)和氣象站點(diǎn)進(jìn)行插值裁剪(分辨率為1 km);對(duì)研究時(shí)段潛在蒸發(fā)量數(shù)據(jù)集進(jìn)行波段提取并計(jì)算年均值;對(duì)所需土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)連接、柵格轉(zhuǎn)換和裁剪;借助ArcGIS 10.6軟件的空間分析工具和DEM數(shù)據(jù)生成坡度數(shù)據(jù)(圖1)。上述數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)一為WGS 1984 UTM Zone 49N,詳細(xì)數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表1。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源Table 1 Data sources

圖1 研究區(qū)海拔及土地類(lèi)型Fig.1 Location of the study area

2 研究方法

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化

研究綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分析的全面性、洛陽(yáng)市的實(shí)際地域特征以及數(shù)據(jù)的可獲取性,選取碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)、生境質(zhì)量、產(chǎn)水量、土壤保持和美學(xué)景觀6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),通過(guò)生態(tài)模型仿真和指標(biāo)評(píng)價(jià)對(duì)其進(jìn)行量化。

2.1.1碳儲(chǔ)存

選取InVEST模型中的碳儲(chǔ)存模塊,采用各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)中4大碳庫(kù)的平均密度對(duì)研究區(qū)碳儲(chǔ)存進(jìn)行核算,碳庫(kù)表參照文獻(xiàn)[20],計(jì)算公式為

Ctotal=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead。

(1)

式(1)中,Ctotal、Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead分別為總碳存儲(chǔ)量、地上碳存儲(chǔ)量、地下碳存儲(chǔ)量、土壤碳存儲(chǔ)量和死亡有機(jī)質(zhì)碳存儲(chǔ)量,t·hm-2。

2.1.2生境質(zhì)量

生境質(zhì)量用于表征環(huán)境給予個(gè)體種群發(fā)展的資源與條件狀況,是衡量地區(qū)生物多樣性發(fā)展的重要指標(biāo),研究將耕地、建設(shè)用地以及裸地設(shè)為威脅因子,并依照文獻(xiàn)[21-22]與手冊(cè)設(shè)定相關(guān)參數(shù),計(jì)算公式為

(2)

式(2)中,Qxj和Dxj分別為j類(lèi)景觀在單元x的生境質(zhì)量與生境退化度;Hj為j類(lèi)景觀的生境適宜度,其值在0～1之間;z為模型默認(rèn)參數(shù),2.5;k為半飽和系數(shù),為首次計(jì)算生境退化度最大值的1/2。

2.1.3產(chǎn)水量

水產(chǎn)模型是基于水量平衡原理,通過(guò)計(jì)算每個(gè)柵格上降水量與實(shí)際蒸散量的差值以表征各個(gè)柵格上的水源供給量(Yx),進(jìn)而對(duì)區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的水源供給量進(jìn)行評(píng)估。

(3)

式(3)中,Px和Tx分別為柵格x的年降水量和實(shí)際蒸散發(fā)量,mm。

數(shù)據(jù)處理上,植物有效含水量由SPAW 軟件通過(guò)輸入土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得來(lái),根系限制層深度則由土壤深度代替,潛在蒸發(fā)量參考數(shù)據(jù)集[19],生物物理系數(shù)則依照文獻(xiàn)[23]與手冊(cè)設(shè)定,z經(jīng)多次調(diào)整對(duì)比設(shè)定為5。

2.1.4土壤保持

土壤保持是生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)植物多層結(jié)構(gòu)與保護(hù)土壤、消減降雨侵蝕力、減少水土流失并保護(hù)土壤的功能。常選用潛在土壤侵蝕量與實(shí)際土壤侵蝕量的差值作為生態(tài)系統(tǒng)水土保持功能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。核算上則基于修正的通用水土流失方程(RUSLE)計(jì)算,公式為

A=R×K×L×S×(1-C×P)。

(4)

式(4)中,R為降雨侵蝕力因子,MJ·mm·hm2·h-1·a-1,基于日降水量[24]計(jì)算得來(lái);K為土壤可蝕性因子,t·hm2·h·MJ-1·mm-1·hm-2,基于NDVI計(jì)算得來(lái);L和S分別為坡長(zhǎng)和坡度因子,基于作物生長(zhǎng)(EPIC)模型[25]和30 m分辨率DEM數(shù)據(jù)計(jì)算得來(lái);C和P分別為植被保持因子與水土保持措施因子,基于土地覆蓋和地形特征修正而來(lái)[26]。

2.1.5糧食生產(chǎn)

依據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒得到不同時(shí)期各縣域年度單位面積的糧食總產(chǎn)量,采用反距離法對(duì)其進(jìn)行插值。

2.1.6美學(xué)景觀

該類(lèi)服務(wù)是指多種類(lèi)型的生態(tài)系統(tǒng)為周邊人群提供的美學(xué)與精神體驗(yàn)。采用價(jià)值當(dāng)量法[27]對(duì)美學(xué)景觀服務(wù)的價(jià)值量進(jìn)行量化。

Vx=∑Axj×Cj。

(5)

式(5)中,Vx和Axj分別為單元x的美學(xué)景觀服務(wù)的價(jià)值量(萬(wàn)元)和j類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)的面積(hm2);Cj為j類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值系數(shù),依照2019年洛陽(yáng)市稻谷、小麥、玉米播種面積結(jié)構(gòu)與全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編中的各類(lèi)作物平均凈利潤(rùn),得到洛陽(yáng)市1價(jià)值當(dāng)量因子的價(jià)格為543.58元·hm-2。

2.2 權(quán)衡協(xié)同分析

采用Pearson相關(guān)性分析,對(duì)洛陽(yáng)市2010和2019年6項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組分間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系進(jìn)行分析,通過(guò)網(wǎng)格分區(qū)統(tǒng)計(jì)得到各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ES,SE)的均值,網(wǎng)格大小選取景觀平均斑塊面積的2～5倍[28](3 km)。在α=0.05顯著性水平下,依據(jù)相關(guān)系數(shù)對(duì)其關(guān)系的方向程度以及變化趨勢(shì)進(jìn)行判定。引入均方根誤差(RMSE,ERMS)來(lái)表征地區(qū)單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(CES,SCE)供給效益之間的權(quán)衡關(guān)系,CES的供給效益用ES的加權(quán)平均值來(lái)表示(因各項(xiàng)ES均具代表性意義,因此設(shè)定各ES權(quán)重相等)[9]。該方法將權(quán)衡內(nèi)涵由傳統(tǒng)ES組分間的正負(fù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系拓展到單項(xiàng)ES與CES變化過(guò)程中的不均衡性[29],為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)調(diào)控標(biāo)準(zhǔn)和閾值設(shè)定提供新視角。采用Max-Min方法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行正向標(biāo)準(zhǔn)化,RMSE值介于0～1之間,當(dāng)值接近0時(shí)表示地區(qū)各項(xiàng)ES與CES供給之間權(quán)衡強(qiáng)度較弱;反之,當(dāng)值越接近1則表示各項(xiàng)ES與CES供給之間權(quán)衡強(qiáng)度較強(qiáng)。

(6)

2.3 空間分異影響因素分析

采用CANOCO 5.0軟件對(duì)各項(xiàng)ES的空間異質(zhì)性影響因素進(jìn)行分析,從自然、人文、景觀格局3個(gè)方面選擇年降水量、海拔、坡度、NDVI、GDP、人口、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、最大斑塊指數(shù)(LPI)和聚集度指數(shù)(AI)9個(gè)指標(biāo)作為環(huán)境變量,景觀格局指數(shù)的選擇和計(jì)算是基于景觀格局的復(fù)雜度、優(yōu)勢(shì)度和破碎度3個(gè)方面,通過(guò)移動(dòng)窗口法選取3 km窗口計(jì)算得來(lái)。將2010和2019年各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為響應(yīng)變量,基于網(wǎng)格分區(qū)統(tǒng)計(jì)得到各項(xiàng)數(shù)據(jù)均值。排序模型篩選經(jīng)過(guò)消除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(detrended correspondence analysis, DCA),得到2010和2019年各軸梯度最大值分別為1.12和1.63,排序軸長(zhǎng)度均小于3,因此選擇基于線性模型的冗余分析(redundancy analysis, RDA)進(jìn)行分析[29],并通過(guò)蒙特卡洛置換檢驗(yàn)分析對(duì)結(jié)果的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。借助R 4.2軟件,基于最優(yōu)參數(shù)的地理探測(cè)器(optimal parameters-based geographic detector, OPGD)模型中的因子探測(cè)和交互作用2個(gè)模塊,對(duì)ES與CES之間權(quán)衡的空間分異影響因素進(jìn)行分析。該模型通過(guò)比較不同數(shù)據(jù)離散方法與分層數(shù)量對(duì)于因子解釋程度的影響來(lái)確定各因子適用的最優(yōu)組合方法,從而提升空間異質(zhì)性分析的準(zhǔn)確度[30]。

2.4 冷熱點(diǎn)分析

冷熱點(diǎn)分析是一種局部空間自相關(guān)指標(biāo),能較好地識(shí)別各項(xiàng)ES空間分布的冷點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)域?；诰W(wǎng)格尺度分區(qū)統(tǒng)計(jì)各類(lèi)ES均值,利用Getis-OrdGi*局部統(tǒng)計(jì)量工具對(duì)各項(xiàng)ES冷熱點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。參照文獻(xiàn)[31-32],依據(jù)Z(Gi*)值1.65和-1.65 對(duì)區(qū)域進(jìn)行篩選劃分,得到各項(xiàng)ES在90%置信區(qū)間內(nèi)的冷熱點(diǎn)分布,并通過(guò)疊置分析獲取區(qū)域綜合冷熱點(diǎn)區(qū)域的空間分布。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化

表2表明,洛陽(yáng)市整體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給功能呈下降趨勢(shì),其中碳儲(chǔ)存、糧食生產(chǎn)與美學(xué)景觀服務(wù)在整體上波動(dòng)較小,土壤保持服務(wù)呈上升趨勢(shì)(27.49%),產(chǎn)水量服務(wù)則呈顯著下降趨勢(shì)(-57.7%)。空間分布上,各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)存在顯著空間異質(zhì)性(圖2),碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量、土壤保持和美學(xué)景觀服務(wù)在空間分布上呈現(xiàn)出一致性,具體表現(xiàn)為西南部林地為高值聚集區(qū),東北部建成區(qū)和耕地則為低值聚集區(qū),糧食生產(chǎn)與產(chǎn)水量和其他服務(wù)呈相反空間分布趨勢(shì),其中年均產(chǎn)水量減少了近80 mm·hm-2?？臻g變化趨勢(shì)上,生境質(zhì)量低值區(qū)逐漸向城市內(nèi)部聚集;市域的西部山區(qū)與北部靠近黃河下游的地區(qū)土壤保持量顯著增加;除建成區(qū)和其北部耕地以外,其他地區(qū)產(chǎn)水量服務(wù)均有明顯下降。CES空間分布與多數(shù)ES空間分布類(lèi)似,呈現(xiàn)自北向南逐漸增高趨勢(shì)且與景觀格局耦合度較高,其中2010年低值區(qū)(0～0.4)、中值區(qū)(>0.4～0.6)和高值區(qū)(>0.6～1.0)面積占比分別為50.15%、30.40%和19.45%,2019年各區(qū)面積變化占比為2.98%、14.90%和-17.87%。

表2 洛陽(yáng)市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of ecosystem services in Luoyang City

圖2 洛陽(yáng)市2010和2019年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分布Fig.2 Spatial distribution of ecosystem services in Luoyang city in 2010 and 2019

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系與權(quán)衡強(qiáng)度分析

通過(guò)Pearson相關(guān)性系數(shù)在95%的置信度區(qū)間下對(duì)各項(xiàng)ES間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系進(jìn)行分析(圖3),結(jié)果表明,各項(xiàng)ES間存在顯著相關(guān)關(guān)系,大多數(shù)ES間呈高協(xié)同關(guān)系,相關(guān)系數(shù)均在0.8以上;權(quán)衡關(guān)系集中于產(chǎn)水量、糧食生產(chǎn)與其余服務(wù)之間,其中產(chǎn)水量與土壤保持的權(quán)衡關(guān)系程度最高,為-0.51。關(guān)系變化上,碳儲(chǔ)存與產(chǎn)水量由弱協(xié)同轉(zhuǎn)向權(quán)衡關(guān)系,產(chǎn)水量與其余服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)一步增強(qiáng),同時(shí)與生境質(zhì)量和美學(xué)景觀之間的關(guān)系轉(zhuǎn)為顯著,協(xié)同關(guān)系變化上各ES之間保持平穩(wěn),無(wú)較大波動(dòng)變化。

紅色表示正相關(guān),藍(lán)色表示負(fù)相關(guān),橢圓形狀越扁則相關(guān)關(guān)系程度越高。*表示P<0.05。

對(duì)各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化后的ES進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算,用來(lái)表征CES的供給效益,采用RMSE對(duì)單項(xiàng)ES與CES之間的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行表征(圖4)。結(jié)果可知,洛陽(yáng)市整體權(quán)衡強(qiáng)度有所上升,高權(quán)衡區(qū)域主要集中在南部的林地與北部靠近黃河下游的濕地。動(dòng)態(tài)變化上,權(quán)衡強(qiáng)度顯著增加的地區(qū)主要集中在中心城區(qū)(瀍河區(qū)、老城區(qū)、西工區(qū)等)以及中部耕地和西南部的林地(宜陽(yáng)縣、洛寧縣、欒川縣和伊川縣),市域東北部權(quán)衡強(qiáng)度范圍縮小?？臻g分布特點(diǎn)上,高權(quán)衡區(qū)域(RMSE值>0.4)內(nèi)聚性增強(qiáng),其中高權(quán)衡區(qū)域內(nèi)部林地面積占比為89%,耕地與草地面積各占約5%。

圖4 洛陽(yáng)市各行政區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度Fig.4 The trade-off intensity of ecosystem services in each administrative region of Luoyang City

采用逐步向前選擇確定各環(huán)境因子的相對(duì)貢獻(xiàn)量,經(jīng)蒙特卡洛置換檢驗(yàn)對(duì)約束排序模型顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),P值均小于0.01。由圖5可知,所選環(huán)境變量分別解釋了77.3%(2010年)和76.7%(2019年)的各項(xiàng)ES空間分異現(xiàn)象,因子解釋度較高。土壤保持、美學(xué)景觀、生境質(zhì)量、碳儲(chǔ)存主要受到自然因素影響,與海拔、坡度、降水和NDVI因子呈正相關(guān);產(chǎn)水量、糧食生產(chǎn)則主要受到人為因素影響,與人口、GDP、SHDI呈正相關(guān);最大板塊指數(shù)(LPI)、聚合度指數(shù)(AI)與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分異關(guān)系較小。總體上不同時(shí)期因子解釋度變化差異較小,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分異受因子間相互反饋?zhàn)饔糜绊戄^大。

變量間箭頭夾角表示相關(guān)性方向,夾角小于90°為正相關(guān),反之則為負(fù)相關(guān),等于90°表示不相關(guān)。

通過(guò)OPGD模型對(duì)ES與CES權(quán)衡強(qiáng)度的空間異質(zhì)性進(jìn)行因子探測(cè),結(jié)果表明各因子P值均小于0.01。坡度、DEM、NDVI、GDP和降水因子對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度的空間分布解釋度較高,景觀格局因子(SHDI、AI、LPI)解釋度較低。交互作用上以雙因子增強(qiáng)類(lèi)型為主,其中交互因子解釋度最高的前5組均與坡度有關(guān)(表3)。為進(jìn)一步探索權(quán)衡強(qiáng)度與影響因素之間的相關(guān)關(guān)系,研究選取解釋度最高的前5個(gè)特征因子對(duì)其進(jìn)行等距梯度劃分,并分別統(tǒng)計(jì)不同因子各梯度空間上的權(quán)衡強(qiáng)度均值。結(jié)果(圖6)顯示,權(quán)衡強(qiáng)度伴隨降水梯度變化呈線性增長(zhǎng),伴隨高程、坡度梯度變化呈現(xiàn)對(duì)數(shù)型增長(zhǎng),而伴隨GDP與NDVI則呈現(xiàn)“U”型增長(zhǎng)。動(dòng)態(tài)變化上,高程、坡度和GDP在所有梯度上權(quán)衡強(qiáng)度均有所減小,在降水上有所增加,在NDVI上則呈現(xiàn)出差異,具體表現(xiàn)為低值范圍梯度上,諸如水域、建成區(qū)、裸地等地區(qū)權(quán)衡強(qiáng)度減小;在高值梯度范圍上,如草地、林地等植被茂密的區(qū)域,權(quán)衡強(qiáng)度增加。

表3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度空間分異影響因素Table 3 Influencing factors of spatial differentiation of ecosystem service trade-off intensity

圖6 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度的梯度變化Fig.6 Gradient change of ecosystem service tradeoff intensity

3.3 綜合冷熱點(diǎn)分析

基于GIS軟件在90%置信度區(qū)間識(shí)別各類(lèi)ES供給效益的冷熱點(diǎn)區(qū)域,結(jié)果(圖7)表明,洛陽(yáng)市ES供給效益在整體上呈現(xiàn)顯著的空間聚集效應(yīng),ES供給效益的低值區(qū)主要分布在建成區(qū)的西側(cè),景觀類(lèi)型以耕地為主;高值區(qū)則主要分布在市域南部的林地以及生態(tài)涵養(yǎng)地,趨勢(shì)變化上整體冷熱點(diǎn)區(qū)域面積有所減小。單個(gè)ES冷熱點(diǎn)面積區(qū)域最大且變化平穩(wěn);4個(gè)ES重疊冷熱點(diǎn)面積有所增加;2019年2個(gè)ES重疊熱點(diǎn)與冷點(diǎn)區(qū)域面積占比分別為1.62%和1.85%,3個(gè)ES熱點(diǎn)與冷點(diǎn)重疊區(qū)域總面積占比分別為4.19%和3.23%,其中3個(gè)冷熱點(diǎn)重疊區(qū)域的重疊服務(wù)主要為碳儲(chǔ)存、土壤保持和生境質(zhì)量。

圖7 洛陽(yáng)市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合冷熱點(diǎn)區(qū)Fig.7 Comprehensive cold hot spots of ecosystem services in Luoyang city

4 討論

4.1 模型精度驗(yàn)證

驗(yàn)證模型數(shù)據(jù)結(jié)果的精度是衡量模型數(shù)據(jù)質(zhì)量、減少結(jié)論不確定性的重要依據(jù)。結(jié)合政府統(tǒng)計(jì)公報(bào)與相關(guān)研究對(duì)模型量化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,根據(jù)《洛陽(yáng)市2010年水資源公報(bào)》和《洛陽(yáng)市2019年水資源公報(bào)》得到年均水資源總量分別為46.30億和20.48億m3,相較于模型量化結(jié)果整體誤差分別為3.66%和-0.85%,根據(jù)《洛陽(yáng)市水土保規(guī)劃2018—2030年》得到全市土壤平均侵蝕模數(shù)為2 567 t·km-2·a-1,與2010和2019年模擬結(jié)果的均值(2 680.71 t·km-2·a-1)相比,相對(duì)誤差為4.43%,同時(shí)碳儲(chǔ)存研究結(jié)果也與文獻(xiàn)[20]一致,表明模型量化結(jié)果較好,結(jié)論可信度高。

4.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)數(shù)量空間變化與權(quán)衡關(guān)系

洛陽(yáng)市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化上主要集中在土壤保持與產(chǎn)水量2個(gè)方面。影響產(chǎn)水量的主要因子包括氣候因素、土地利用、下墊面特征以及土壤因素[33]。產(chǎn)水量的大幅度減少可能歸因于洛陽(yáng)市近年南部生態(tài)保護(hù)與修復(fù)工程成效,致使南部林地蒸發(fā)量與土壤含水量進(jìn)一步增大,分布上由于北部建設(shè)用地與耕地的擴(kuò)張及其景觀下墊面特征導(dǎo)致地表徑流增加而下滲減少,使得該地區(qū)的產(chǎn)水量升高,相關(guān)研究也呈現(xiàn)出類(lèi)似產(chǎn)水量空間格局分布特征[31]。土壤保持主要受侵蝕和保持因子在服務(wù)功能上的相對(duì)權(quán)衡作用影響,其中洛陽(yáng)市侵蝕因子時(shí)空變化波動(dòng)幅度較小,因此土壤保持服務(wù)的增加主要得益于植被保持因子和水土保持因子的作用,具體來(lái)看可歸因于洛陽(yáng)自“十二五”以來(lái)對(duì)于水利工程基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的完善,以及對(duì)水保林、經(jīng)濟(jì)林的營(yíng)造和對(duì)坡耕地的改造。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間分布受因子間交互作用影響顯著,其影響機(jī)制可能歸因于洛陽(yáng)市景觀類(lèi)型自北向南由建設(shè)用地逐漸過(guò)渡到耕地、林地,海拔逐漸增高,自然方面由地形因子主導(dǎo)的因子交互作用使得南部地區(qū)降水豐沛、植被茂盛,同時(shí)人為活動(dòng)方面由GDP主導(dǎo)的因子交互作用則促使南部地區(qū)人口密度、城市化進(jìn)程、景觀格局破碎程度都較低,這使得諸如土壤保持、美學(xué)景觀、生境質(zhì)量、碳儲(chǔ)存、產(chǎn)水量和糧食生產(chǎn)服務(wù)隨之產(chǎn)生相應(yīng)的空間分異特征。權(quán)衡關(guān)系上,研究結(jié)果表現(xiàn)為同類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)內(nèi)部多為協(xié)同關(guān)系,權(quán)衡關(guān)系則主要集中在供給服務(wù)(糧食生產(chǎn)、產(chǎn)水量)與其他服務(wù)之間,其中對(duì)比文獻(xiàn)[34-38]發(fā)現(xiàn),糧食產(chǎn)量、產(chǎn)水量在各空間尺度上與調(diào)節(jié)、支持服務(wù)間的靜態(tài)權(quán)衡關(guān)系穩(wěn)健性較強(qiáng),驗(yàn)證了耕地、不透水面與生態(tài)用地間在生態(tài)過(guò)程-功能-服務(wù)中可能存在的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的假設(shè)[39]。在動(dòng)態(tài)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系分析結(jié)果上,服務(wù)間關(guān)系存在差異,這可能由于動(dòng)態(tài)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系結(jié)論是依據(jù)對(duì)2個(gè)長(zhǎng)時(shí)間序列ES逐像元相關(guān)性分析結(jié)果求均值得來(lái),因此其結(jié)論受地域性特征和時(shí)間動(dòng)態(tài)變化程度較大[38,40]。

4.3 權(quán)衡關(guān)系尺度效應(yīng)與權(quán)衡強(qiáng)度空間分異影響因素

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的尺度關(guān)聯(lián)導(dǎo)致了ES間關(guān)系受尺度效應(yīng)影響顯著[41],促使其伴隨時(shí)空尺度的變化而發(fā)生改變。時(shí)間尺度上,洛陽(yáng)市2010—2019年權(quán)衡協(xié)同關(guān)系時(shí)間動(dòng)態(tài)性表現(xiàn)平穩(wěn),無(wú)較大變化,其原因可能為洛陽(yáng)市利益群體與決策者傾向統(tǒng)一且穩(wěn)定,因而使得常年管理決策變化浮動(dòng)較小;同時(shí)還可能因?yàn)樵摰貐^(qū)ES的跨尺度流動(dòng)較小,區(qū)域間ES供需流動(dòng)少且緩,因此服務(wù)間關(guān)系受外部干擾較小。該研究空間幅度上選取城市尺度,空間分析粒度為3 km網(wǎng)格,不同ES權(quán)衡關(guān)系研究核算服務(wù)類(lèi)型有所差異,其中糧食產(chǎn)量、土壤保持、產(chǎn)水量3類(lèi)服務(wù)出現(xiàn)頻率較高。該研究的3類(lèi)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系結(jié)果與城市群[36]、流域[34,42]、山區(qū)[40]等尺度的研究結(jié)論一致,同時(shí)不同研究所選空間粒度不盡相同,這也進(jìn)一步驗(yàn)證了這3類(lèi)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系在空間幅度、粒度變化上的穩(wěn)健性。

整體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡強(qiáng)度上,高值主要集中分布在生態(tài)環(huán)境良好的地區(qū),且伴隨環(huán)境、經(jīng)濟(jì)屬性梯度變化呈現(xiàn)多種變化規(guī)律。權(quán)衡強(qiáng)度與降水量呈線性正相關(guān),且隨海拔與坡度梯度變化的呈對(duì)數(shù)型增長(zhǎng),這是因?yàn)榻邓偷匦螌?duì)于自然基底狀況起決定作用,同時(shí)高降水和高海拔坡度的區(qū)域受自然擾動(dòng)較強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率更高,因而該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)彈性較弱,ES權(quán)衡強(qiáng)度高。中等水平GDP和NDVI(灌木叢和草地地區(qū))權(quán)衡強(qiáng)度較低,其空間分布多位于城市外圍或城鄉(xiāng)交接處,景觀破碎度和復(fù)雜度較高,生態(tài)基底狀況普通,ES供給效益整體較弱,因而整體生態(tài)系統(tǒng)彈性較高。當(dāng)前為迎合城市化快速發(fā)展進(jìn)程,決策者往往傾向于優(yōu)化能帶來(lái)直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值、解決當(dāng)前問(wèn)題的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),而忽視優(yōu)化特定服務(wù)組分給其他服務(wù)或整體服務(wù)以及周邊要素所帶來(lái)的影響。通過(guò)引入RMSE可直觀展示不同地區(qū)單項(xiàng)服務(wù)組分變化對(duì)整體服務(wù)的影響,從而協(xié)助決策者對(duì)不同地區(qū)的調(diào)控力度進(jìn)行統(tǒng)籌把控。

4.4 區(qū)域發(fā)展建議

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的熱點(diǎn)重疊區(qū)域集中在洛陽(yáng)市南部,主要位于嵩縣和汝陽(yáng)縣的交界處,緊鄰伏牛山脈與眾多山嶺,植被覆蓋度高,同時(shí)生態(tài)基底優(yōu)良,重疊生態(tài)服務(wù)類(lèi)型主要包括碳儲(chǔ)存、土壤保持和生境質(zhì)量,三者互為協(xié)同促進(jìn)關(guān)系,區(qū)域ES權(quán)衡強(qiáng)度較高。因此針對(duì)這一地區(qū),應(yīng)明確生態(tài)優(yōu)先發(fā)展方向,依照國(guó)土空間規(guī)劃合理劃定生態(tài)保護(hù)紅線。在原有基礎(chǔ)上繼續(xù)植樹(shù)造林、豐富物種多樣性,完善地區(qū)生態(tài)廊道、荒山造林、農(nóng)田林網(wǎng)、特色經(jīng)濟(jì)林等造林工程,增加森林碳匯儲(chǔ)備的同時(shí)提升區(qū)域生境質(zhì)量,同時(shí)時(shí)刻關(guān)注地區(qū)糧食產(chǎn)量,保證糧食安全。冷點(diǎn)區(qū)域主要集中于洛陽(yáng)市的中部和西北部,景觀類(lèi)型以耕地為主,內(nèi)部植被稀少,冷點(diǎn)重合服務(wù)類(lèi)型與熱點(diǎn)類(lèi)似,權(quán)衡強(qiáng)度相對(duì)較小。針對(duì)此類(lèi)區(qū)域,應(yīng)在保證糧食安全與永久基本農(nóng)田的前提下,合理進(jìn)行退耕還林還草,在合理調(diào)控閾值范圍內(nèi)強(qiáng)化地區(qū)其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),因地制宜地構(gòu)建行之有效的生態(tài)補(bǔ)償政策,增加生態(tài)用地儲(chǔ)備,實(shí)現(xiàn)地區(qū)碳儲(chǔ)存與排放的動(dòng)態(tài)平衡。

4.5 不足與展望

時(shí)間尺度上,研究?jī)H對(duì)洛陽(yáng)市2個(gè)年份的ES進(jìn)行量化,有關(guān)ES的趨勢(shì)變化分析和影響因素有所不足;數(shù)據(jù)模型方法上,數(shù)據(jù)精度和模型方法有待提升和創(chuàng)新,ES量化結(jié)果則有待補(bǔ)充實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。今后,ES權(quán)衡關(guān)系相關(guān)研究應(yīng)注重在多時(shí)空尺度上探究服務(wù)組分間關(guān)系的穩(wěn)健性和變化規(guī)律,并對(duì)其變化規(guī)律的影響因素與驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行探索,此外還應(yīng)深入研究利益相關(guān)者偏好與ES服務(wù)的供需流動(dòng)對(duì)ES權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的影響,進(jìn)而增強(qiáng)研究的實(shí)際意義。

5 結(jié)論

研究量化評(píng)估洛陽(yáng)市6類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),系統(tǒng)地對(duì)其時(shí)空分布特征、數(shù)量結(jié)構(gòu)變化及其服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系和權(quán)衡強(qiáng)度進(jìn)行探析,同時(shí)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與權(quán)衡強(qiáng)度的空間分異影響因素進(jìn)行探索,得出如下結(jié)論:

(1)洛陽(yáng)市的碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量、美學(xué)景觀和土壤保持服務(wù)呈南高北低分布,其空間分異與地形、植被和降水呈正相關(guān),和人口、GDP以及SHDI則呈負(fù)相關(guān);糧食產(chǎn)量與產(chǎn)水量的空間分布與成因關(guān)系則與上述4類(lèi)服務(wù)相反。2010—2019年洛陽(yáng)市產(chǎn)水量服務(wù)下降57.7%,土壤保持服務(wù)上升27.49%,其余各項(xiàng)服務(wù)變化幅度較小。

(2)研究區(qū)協(xié)同關(guān)系集中在碳儲(chǔ)存、生境質(zhì)量、美學(xué)景觀和土壤保持服務(wù)間,權(quán)衡關(guān)系則分布在糧食產(chǎn)量、產(chǎn)水量與其余服務(wù)間,且皆隨時(shí)間變化波動(dòng)較小。

(3)洛陽(yáng)市權(quán)衡強(qiáng)度等級(jí)分布與CES一致,為南高北低,林地為高強(qiáng)度區(qū)域內(nèi)主要景觀類(lèi)型(面積占比89%)。坡度、NDVI、海拔、GDP、降水對(duì)權(quán)衡強(qiáng)度空間異質(zhì)性解釋程度較高,分別為71%、62%、64%、43%和43%,同時(shí)權(quán)衡強(qiáng)度伴隨地形、降水以及經(jīng)濟(jì)植被的梯度變化分別呈現(xiàn)線型、對(duì)數(shù)型和“U”型增長(zhǎng)。

(4)洛陽(yáng)市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的冷熱點(diǎn)分別聚集在市域的西北部和東南部,其中冷熱點(diǎn)重疊服務(wù)類(lèi)型主要為碳儲(chǔ)存、土壤保持和生境質(zhì)量。