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    白洋淀流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估及其調(diào)控

    2013-12-19 08:40:44莊長偉歐陽志云徐衛(wèi)華
    生態(tài)學(xué)報(bào) 2013年3期
    關(guān)鍵詞:權(quán)衡白洋淀柵格

    白 楊,鄭 華,莊長偉,歐陽志云,*,徐衛(wèi)華

    (1.上海市環(huán)境科學(xué)研究院應(yīng)用生態(tài)研究所,上海 200233;2.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(shí)驗(yàn)室,北京 100085;3.環(huán)境保護(hù)部南京環(huán)境科學(xué)研究所,南京 210042)

    生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是人類從生態(tài)系統(tǒng)獲取的利益,其中包括產(chǎn)品提供、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)和文化服務(wù)四個方面[1-3]。由于大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有非排他性和非競爭性等特性,很難對其進(jìn)行量化,無法在市場上進(jìn)行交易,其重要性常常被忽略。MA[4]的報(bào)告指出全球生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能正逐漸退化,甚至出現(xiàn)了局部地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)被耗竭。近年來,國內(nèi)外對服務(wù)功能做了大量研究,其中包括對服務(wù)功能機(jī)理探討和服務(wù)功能單個指標(biāo)量化評價(jià)等。這些研究使得人們逐漸的認(rèn)識到了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的重要性。還有些人的研究更深入一步,分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的空間化,明確了服務(wù)功能的空間分布特征和重要區(qū)域。在此基礎(chǔ)之上,Nelson等[5]人采用情景分析的方法,模擬了不同情景下土地利用管理策略對服務(wù)功能帶來的影響。隨著全球人口的增加和城市化的加劇,人類過度的開采和利用自然資源滿足其自身發(fā)展的需求。對自然資源的開采通常超過了資源本身能力所能提供,造成對某一服務(wù)功能的需求是以犧牲其他服務(wù)功能為代價(jià)。從全球尺度來看,生態(tài)系統(tǒng)的每一種服務(wù)對人類來說都是至關(guān)重要的,但是對于局部區(qū)域而言,在制定相關(guān)政策時(shí)存在某一個或幾個服務(wù)功能占主導(dǎo)地位的情況,因此需要對優(yōu)先保護(hù)的服務(wù)功能進(jìn)行權(quán)衡。最常見的權(quán)衡是基于人類發(fā)展與服務(wù)功能維持之間。如何有效的權(quán)衡好這些關(guān)系,如何使得政策法規(guī)的制定,一方面使得自然生態(tài)系統(tǒng)提供的各種重要的服務(wù)功能得到保障或增強(qiáng),另一方面又要保證人類的實(shí)際收益和經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展,是政策制定中需要重點(diǎn)考慮的問題,也是當(dāng)前服務(wù)功能領(lǐng)域亟待解決的問題,目前對這方面研究還比較少。InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模型正是被開發(fā)用來評價(jià)不同決策情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化,權(quán)衡各種服務(wù)功能得失,為自然資源管理提供有效的決策依據(jù)。

    InVEST模型是由斯坦福大學(xué)、大自然保護(hù)協(xié)會(the Nature Conservancy,TNC)、世界自然基金會(World Wildlife Fund,WWF)和其他一些機(jī)構(gòu)共同開發(fā),旨在權(quán)衡發(fā)展和保護(hù)之間的關(guān)系,尋求最優(yōu)自然資源管理和經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式[6]。InVEST模型可以有效的應(yīng)用于決策分析,通過不同利益相關(guān)者(如政策制定者、團(tuán)體和保護(hù)組織等)的協(xié)商,確定對于各自需要優(yōu)先考慮或熱點(diǎn)問題。評價(jià)這些需要優(yōu)先考慮或熱點(diǎn)問題在當(dāng)前自然資源配置下是如何產(chǎn)生及傳遞,分析未來新的項(xiàng)目、政策或其他條件改變后,會對其產(chǎn)生什么影響。對未來進(jìn)行預(yù)測,不同利益相關(guān)者需要建立相關(guān)情景,評估可能發(fā)生的各種改變會對自然資源帶來的影響。通過利益相關(guān)者協(xié)商和情景的建立,InVEST模型可以評價(jià)當(dāng)前狀態(tài)和未來情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量和價(jià)值。同時(shí),InVEST模型是空間化的,需要不同的空間數(shù)據(jù)作為原始輸入數(shù)據(jù),同時(shí)輸出的結(jié)果也是空間化,可以輸出某種服務(wù)物質(zhì)量(如固碳量)的空間分布特征,也可以輸出其價(jià)值(如固碳的經(jīng)濟(jì)價(jià)值)分布的空間分布圖。對于不同的決策者在管理土地利用方式時(shí)的權(quán)衡,InVEST模型包含的服務(wù)功能模塊能夠提供有效的方法來權(quán)衡其利弊。本研究以白洋淀流域?yàn)槔?,詳?xì)介紹了如何利用InVEST模型評價(jià)白洋淀流域各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能空間分布特征,如何建立情景及根據(jù)不同的發(fā)展需求對其進(jìn)行權(quán)衡,以期為該流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然資源保護(hù)提供決策依據(jù),為以后類似研究提供一種有效的評價(jià)及權(quán)衡方法。

    1 研究區(qū)概況

    白洋淀流域位于華北平原中部,東經(jīng)113°39'—116°11',北緯39°4'—40°4'之間,跨河北、山西兩省和北京市的38個市縣,流域面積31200 km2。流域地形地貌復(fù)雜,地勢西高東低,山區(qū)占流域面積的64.1%。山區(qū)主要是森林和草地,平原地區(qū)主要是農(nóng)田(圖1)。森林、草地和農(nóng)田分別占流域面積的26.13%,26.74%和36.57%。流域內(nèi)多年平均水資源量為31.18億m3,人均水資源量僅為297m3,大大低于國際公認(rèn)的人均500 m3的極度缺水線,屬極度缺水地區(qū)。流域人口稠密,每平方公里已超過448人,大大高于全球人口密度45人/km2[7]。此外,由于受自然條件和人類活動影響,近年來河流地表徑流減少,且接納了大量的城鎮(zhèn)生活污水、工業(yè)廢水和農(nóng)業(yè)上大量的農(nóng)藥、化肥,造成水質(zhì)嚴(yán)重污染,白洋淀流域生態(tài)環(huán)境受到嚴(yán)重威脅。

    圖1 白洋淀流域位置圖Fig.1 Location map of the Baiyangdian basin

    2 研究方法

    2.1 Invest模型描述

    2.1.1 生物多樣性

    采用生境質(zhì)量指數(shù)來表征生物多樣性維持功能的狀況:

    式中,Qxj是土地利用與土地覆蓋j中柵格x的生境質(zhì)量;Dxj是土地利用與土地覆蓋或生境類型j柵格x的生境脅迫水平;K是為半飽和常數(shù);Hj為土地利用與土地覆蓋j的生境適合性。

    2.1.2 水源涵養(yǎng)

    水量通過下述模型進(jìn)行計(jì)算:

    式中,Yjx為第j土地利用類型柵格x的產(chǎn)水量;AETxj為第j土地利用類型柵格x的每年實(shí)際騰發(fā)量;Pxj為第j土地利用類型柵格x的年降雨量。

    2.1.3 水質(zhì)凈化功能

    基于污染物輸出系數(shù)途徑進(jìn)行評價(jià),評價(jià)方法為:式中,ALVx為柵格x調(diào)節(jié)的載荷值;polx為柵格x的輸出系數(shù);HSSx為柵格x的水文敏感性得分值。

    2.1.4 土壤保持

    采用通用水土流失方程USLE進(jìn)行評價(jià),包括自然因子和管理因子兩類。

    式中,USLEx表示柵格x的土壤侵蝕量;Rx為降雨侵蝕力;Kx為土壤可蝕性;LSx為坡度-坡長因子;Cx為植被覆蓋因子;Px為管理因子。

    2.1.5 碳固定:

    式中,Vc是固碳的價(jià)值量;NPPj為第j類生態(tài)系統(tǒng)類型的npp;Pc為市場固定CO2的價(jià)格。

    2.1.6 授粉模型:

    每個柵格m提供給農(nóng)田o的授粉服務(wù)功能:

    式中,PSm為柵格m提高的授粉服務(wù)功能;Vo為農(nóng)田柵格o中作物的價(jià)值;γc為全部作物c產(chǎn)量中依靠野生授粉的比例;Pox為從一源柵格x飛行到農(nóng)田柵格o的作物上覓食的授粉者相對豐富度;Po為農(nóng)田柵格o的總授粉者豐富度。

    2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法

    在各情景進(jìn)行權(quán)衡分析時(shí),各服務(wù)功能指標(biāo)量綱不一致,無法進(jìn)行直接的比較,因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。本研究采用下面公式對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

    式中,I'i標(biāo)準(zhǔn)化之后的值;Ii標(biāo)準(zhǔn)化前的初始值;Imin為某一服務(wù)功能值域范圍內(nèi)的最小值;Imax為該服務(wù)功能值域里的最大值。

    2.3 情景建立

    情景1:2005年實(shí)際狀態(tài)

    情景2:政策情景(退耕還林情景:將流域內(nèi)坡度大于15度農(nóng)田全部退耕還林)

    情景3:保護(hù)情景(強(qiáng)化保護(hù)情景:將服務(wù)功能重要區(qū)域內(nèi)除城市、農(nóng)田和水域外,全部轉(zhuǎn)移為森林)

    3 結(jié)果

    3.1 服務(wù)功能

    基于2005年白洋淀流域土地利用數(shù)據(jù)[8-9],采用InVEST模型,對上述各指標(biāo)進(jìn)行了評價(jià)和空間模擬,研究中用于評價(jià)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的參數(shù)與文獻(xiàn)[10-12]一致。結(jié)果如表1和圖2所示。表1中列出了白洋淀流域四類主要生態(tài)系統(tǒng)類型提供的各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的物質(zhì)量大小,可以看出,2005年白洋淀流域固碳量最多的是森林,達(dá)到220.24萬t;其次是灌叢,為84.29萬t;農(nóng)田的固碳量最少,僅為16.17萬t。各種生態(tài)系統(tǒng)的氮、磷保持量表現(xiàn)出了基本一致的趨勢,農(nóng)田保持的量最多,分別為21501t和782t;氮保持量最少的是灌叢,僅為836t,而磷保持量最少的為森林,僅為10t;土壤保持量最多的生態(tài)系統(tǒng)類型為森林,達(dá)到4.20億t,農(nóng)田保持量最少,為0.61億t;水源涵養(yǎng)量最多的是農(nóng)田,為1.11億m3,最少的為灌叢,為0.75億m3。此外,由于生物多樣性和授粉模型評價(jià)結(jié)果是一個空間無量綱的得分值,因此其評價(jià)結(jié)果沒有呈現(xiàn)在表1中。

    表1 不同生態(tài)系統(tǒng)2005年提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量特征Table 1 The biophysical term of ecosystem services provided by ecosystems

    圖2對上述7種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進(jìn)行了空間化,可以看出,生物多樣性保護(hù)的重要區(qū)域主要分布于白洋淀流域的西部和北部山區(qū),這一區(qū)域也是流域內(nèi)森林生態(tài)系統(tǒng)主要的分布區(qū)域;水源涵養(yǎng)的重要區(qū)域主要分布于流域的西部和中部山區(qū);固碳的重要區(qū)域主要分布于流域的北部山區(qū),西部和中部山區(qū)有零星分布;土壤保持重要區(qū)域主要分布于流域的北部、中部和西部山區(qū);此外,授粉、氮保持和磷保持的重要區(qū)域均主要分布于流域東部、南部和中部平原地區(qū),這一區(qū)域主要以農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為主。

    圖2 各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能空間分布特征Fig.2 The space distribution characteristics of each services

    3.2 情景分析

    本研究以農(nóng)業(yè)直接收入和其他間接服務(wù)功能權(quán)衡為例,介紹如何對InVEST模型模擬的結(jié)果進(jìn)行權(quán)衡分析。首先,根據(jù)各種情景下土地利用方式的不同模擬各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能物質(zhì)量的多少,結(jié)果如表2所示。

    圖3是對各種情景下生態(tài)系統(tǒng)提供的服務(wù)功能進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之后的權(quán)衡圖,綜合表2和圖3可以看出,政策情景下,流域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量在各種情景下排名第二,為3.86億m3;農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與2005年實(shí)際情況相比有所下降;固碳的量為359萬t,比2005(346萬t)年多,但比保護(hù)情景(552萬t)少;此外,氮、磷輸出的量最少,分別輸出僅8840t和430t。保護(hù)情景下流域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量最大,為5.34億m3;農(nóng)田產(chǎn)出價(jià)值與2005年實(shí)際情況相比基本不變,氮、磷保持功能與政策情景下差不多,但固碳效果最好,固碳量達(dá)到552萬t。上述權(quán)衡結(jié)果表明,保護(hù)情景下能最好的協(xié)調(diào)保護(hù)與發(fā)展之間的矛盾,實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

    表2 各種情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能物質(zhì)量Table 2 The biophysical term of ecosystem services among scenarios

    4 討論

    (1)本研究僅僅計(jì)算了各指標(biāo)的物質(zhì)量結(jié)果,并沒有對其進(jìn)行價(jià)值化。一方面,生物多樣性保護(hù)和授粉服務(wù)本身很難被價(jià)值化;另一方面,模型雖然可以對一部分指標(biāo)進(jìn)行價(jià)值化,如固碳、土壤保持等,但其計(jì)算方法和參數(shù)多是以美國標(biāo)準(zhǔn),很難用于中國的價(jià)值計(jì)算。采用國內(nèi)目前成熟的價(jià)值評價(jià)方法[13-16],可以對InVEST模型中各服務(wù)功能指標(biāo)物質(zhì)量的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行價(jià)值化,同時(shí)借助GIS工具,也可以實(shí)現(xiàn)價(jià)值的空間化。

    (2)InVEST模型可以有效的應(yīng)用于決策分析,通過不同利益相關(guān)者(如政策制定者、團(tuán)體和保護(hù)組織等)的協(xié)商,確定對于各自需要優(yōu)先考慮或熱點(diǎn)問題。不同利益相關(guān)者通過建立相關(guān)情景,對未來管理模式進(jìn)行預(yù)測,評估可能發(fā)生的各種改變會對自然資源提供的服務(wù)功能帶來的影響,也可以評估這些影響主要發(fā)生在空間上什么位置。利益相關(guān)者通過權(quán)衡這些得失,采取最優(yōu)的執(zhí)行策略。本研究通過建立情景,介紹了如何利用InVEST模型,通過情景模擬的方法權(quán)衡不同服務(wù)功能的得失,得到了較好的結(jié)果。本研究框架的優(yōu)勢在于基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的土地利用策略權(quán)衡,不僅考慮到了各種情景模式下生態(tài)系統(tǒng)間接服務(wù)功能的變化,同時(shí)也需要考慮各種情景對人類實(shí)際收益的影響。如果以犧牲當(dāng)?shù)鼐用竦膶?shí)際收益為代價(jià),片面的追求生態(tài)系統(tǒng)間接價(jià)值的最大化,這樣的發(fā)展模式很難實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。本研究在建立情景時(shí),充分考慮到這一問題,最終篩選出的發(fā)展模式,既保障了當(dāng)?shù)鼐用竦膶?shí)際收益,也使得生態(tài)系統(tǒng)其它服務(wù)功能得到了增強(qiáng),是實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的較好選擇,其他流域或區(qū)域也可以根據(jù)其自身特征和管理、發(fā)展需求建立情景,使用該方法進(jìn)行管理策略的篩選。

    (3)與目前國內(nèi)外服務(wù)功能評價(jià)的方法相比,InVEST模型具有其自身的優(yōu)勢。首先,作為模型本身而言,InVEST模型輸入?yún)?shù)較少,參數(shù)易獲取、易提取,模型界面友好、操作簡單,數(shù)據(jù)輸入、存儲和提取均非常容易,使得該模型能夠更廣泛的被相關(guān)科研工作者掌握和使用。其次,模型采用的是空間分布式數(shù)據(jù)作為輸入,同時(shí)輸出的結(jié)果也是空間分布。有效的解決了服務(wù)功能空間分布的問題,結(jié)果可以直接用于分析服務(wù)功能空間分布特征及其空間異質(zhì)性特征。第三,該模型最大的優(yōu)勢在于其開發(fā)理念是通過情景模擬,比較服務(wù)功能得失,權(quán)衡自然資源的保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系,為決策者提供決策依據(jù)。

    圖3 各種情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能大小變化權(quán)衡圖Fig.3 Tradeoffs of ecosystem services among various scenarios

    當(dāng)然,該模型也存在一定的局限性。首先,該模型具有明顯流域尺度特征,如水量、水質(zhì)和泥沙,因此建議該模型的使用應(yīng)主要考慮流域案例的研究。其次,單個指標(biāo)的計(jì)算具有一定局限性,例如生物多樣性評價(jià),模型中是以生境質(zhì)量作為生物多樣性的代理,并且假設(shè)生境質(zhì)量高的地方可以維持較高的生物多樣性,一旦類似生境遭到破壞,生物多樣性的損失也是最嚴(yán)重的。然而現(xiàn)實(shí)情況中,生境質(zhì)量好的地方不一定擁有很高的生物多樣性;而且該模塊的原理更多的傾向于植物多樣性,具有一定的使用局限性。盡管如此,隨著對服務(wù)功能領(lǐng)域機(jī)理研究的深入,該模型的局限性也會被逐漸克服。從現(xiàn)有的模型運(yùn)算及其情景分析結(jié)果來看,已經(jīng)取得了較好的成果。目前借助該模型,國際上發(fā)表了相關(guān)文章[5],該模型正逐漸被大家認(rèn)同和使用。

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    [13] 趙同謙,歐陽志云,王效科,苗鴻,魏彥昌.中國陸地地表水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價(jià)值評價(jià).自然資源學(xué)報(bào),2003,18(4):443-452.

    [14] 毛富玲,郭雅儒,劉雅欣.霧靈山自然保護(hù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值評估.河北林果研究,2005,20(3):220-223.

    [15] 閔慶文,謝高地,胡聃,沈鐳,嚴(yán)茂超.青海草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的價(jià)值評估.資源科學(xué),2004,26(3):56-60.

    [16] 歐陽志云,王如松,趙景柱.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價(jià)值評價(jià).應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),1999,10(5):635-640.

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