三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡時(shí)空動(dòng)態(tài)與情景模擬：以秭歸縣為例

喇蕗夢(mèng)，勾蒙蒙，李 樂(lè)，王 娜，胡建文，劉常富,2①，肖文發(fā),2

(1.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院森林生態(tài)環(huán)境與保護(hù)研究所/ 國(guó)家林業(yè)和草原局森林生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100091；2.南京林業(yè)大學(xué)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(wù)(ecosystem services)是人類(lèi)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(lèi)社會(huì)與自然生態(tài)系統(tǒng)，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供了基礎(chǔ)[1]。近年來(lái)，隨著人類(lèi)活動(dòng)對(duì)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(wù)呈不斷退化趨勢(shì)。2005年聯(lián)合國(guó)發(fā)布的千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估報(bào)告指出，與人類(lèi)福祉息息相關(guān)的24項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中約有15項(xiàng)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(wù)具有多樣性、空間的異質(zhì)性和人類(lèi)偏好的選擇性，當(dāng)同時(shí)考慮多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)，提高某一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，往往會(huì)導(dǎo)致其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)下降，即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在權(quán)衡關(guān)系[2]。正確認(rèn)識(shí)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系對(duì)優(yōu)化區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和服務(wù)，推動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[3]。

近年來(lái)，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其權(quán)衡關(guān)系研究已成為生態(tài)學(xué)、地理學(xué)等多個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外大量學(xué)者采用相關(guān)分析、均方根偏差和約束線(xiàn)分析等方法對(duì)不同區(qū)域、不同生態(tài)系統(tǒng)之間的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析。如WANG等[4]采用相關(guān)分析方法對(duì)退耕還林的生態(tài)效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明退耕還林顯著改善了區(qū)域水土流失問(wèn)題，但同時(shí)降低了流域尺度上的凈初級(jí)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(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系。高超等[6]分析了植被覆蓋度對(duì)產(chǎn)水量、土壤保持及固碳3個(gè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的約束效應(yīng)。以上方法具有簡(jiǎn)單可操作性和直觀性的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)管理具有一定指導(dǎo)意義，但難以量化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)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(wù)權(quán)衡分析方法難以顯現(xiàn)當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)配置關(guān)系與有效配置間的差別，進(jìn)而難以提供如何改進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的信息[8]。

土地利用變化是驅(qū)動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其相互作用關(guān)系的主導(dǎo)因素，情景模擬被廣泛應(yīng)用于模擬優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其權(quán)衡關(guān)系。雖然已有部分研究對(duì)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行了預(yù)測(cè)，但從不同未來(lái)情景視角進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析權(quán)衡關(guān)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(wù)模擬模型在揭示土地利用變化的潛在驅(qū)動(dòng)力和多種土地利用的斑塊方面表現(xiàn)較弱?；诙囝?lèi)斑塊生成策略的PLUS模型可以有效避免以上問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)以更精確、更合理的土地利用轉(zhuǎn)化規(guī)則進(jìn)行情景模擬[13]，但鮮有耦合PLUS模型和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化并分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)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(zāi)害頻發(fā)，水土流失嚴(yán)重，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)面臨巨大威脅[14]。在厘清區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的基礎(chǔ)上，如何優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系，為區(qū)域發(fā)展提供科學(xué)的生態(tài)系統(tǒng)管理決策是目前亟待解決的問(wèn)題。鑒于此，在對(duì)2005、2010和2015年秭歸縣碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用相關(guān)性分析、情景模擬和生產(chǎn)可能性邊界(PPF)方法對(duì)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)較優(yōu)的土地利用配置，以期為實(shí)現(xiàn)區(qū)域發(fā)展和生態(tài)保護(hù)雙贏的管理決策提供理論和技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

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(zhǎng)江上游三峽河谷地帶(圖1)，是三峽壩上庫(kù)首第一縣。該縣生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)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(shì)西南高、東北低，山崗丘陵起伏，河谷縱橫交錯(cuò)，海拔范圍為50～2 043 m；土壤類(lèi)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(fēng)氣候區(qū)，氣候溫暖濕潤(rùn)，光照充足，雨量充沛，年均氣溫為17.9 ℃，年均降水量約1 290 mm。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

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(huì)經(jīng)濟(jì)和基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)7類(lèi)(表1)。其中，土地利用數(shù)據(jù)來(lái)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(luò)監(jiān)督分類(lèi)和人工目視修改相結(jié)合的方法進(jìn)行分類(lèi)，將土地利用分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和裸地6類(lèi)；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(jìn)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 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估

(1)碳儲(chǔ)量

碳儲(chǔ)量服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)中重要的調(diào)節(jié)服務(wù)，陸地生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)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(duì)減緩氣候變化具有重要作用。采用InVEST模型中碳模塊評(píng)估秭歸縣不同時(shí)期碳儲(chǔ)量的空間分布特征，其以各土地利用類(lèi)型為評(píng)估單元，以地上生物碳庫(kù)、地下生物碳庫(kù)、死亡有機(jī)質(zhì)碳庫(kù)和土壤有機(jī)質(zhì)碳庫(kù)4種碳庫(kù)的平均碳密度乘以各評(píng)估單元面積評(píng)估碳儲(chǔ)量，計(jì)算公式為

Ctotal=Cabove+Cbelow+Cdead+Csoil。

(1)

式(1)中，Ctotal為總碳儲(chǔ)量，t·hm-2；Cabove為地上生物碳儲(chǔ)量，t·hm-2；Cbelow為地下生物碳儲(chǔ)量，t·hm-2；Cdead為枯落物碳儲(chǔ)量，t·hm-2；Csoil為土壤碳儲(chǔ)量，t·hm-2。不同土地利用類(lèi)型4種碳庫(kù)的碳密度參照文獻(xiàn)[16]。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源

(2)產(chǎn)水量

采用區(qū)域水量平衡法評(píng)估產(chǎn)水服務(wù)，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(jì)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(shí)際蒸散量，mm·a-1，分為2個(gè)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(guò)程中利用土壤水分的能力，林地、草地、耕地、建設(shè)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(guò)其結(jié)構(gòu)和過(guò)程減輕由于降水所導(dǎo)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(shí)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(jì)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(jì)算；K為土壤可蝕性因子，t·hm2·a·MJ-1·hm-2·mm-1，用來(lái)評(píng)價(jià)土壤水蝕的脆弱性，采用EPIC模型[20]計(jì)算；L和S為坡長(zhǎng)坡度因子，采用RAO等[21]改進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算；C為植被覆蓋因子，參照文獻(xiàn)[22]計(jì)算；P為管理因子，取值范圍為0～1，由土地利用類(lèi)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(shè)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(shè)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(lái)規(guī)劃，采用PLUS模型構(gòu)建秭歸縣未來(lái)土地利用發(fā)展的3種情景，情景設(shè)定如下：(1)自然發(fā)展(business-as-usual，BaU)情景：考慮到城鎮(zhèn)化進(jìn)程和現(xiàn)有土地政策，延續(xù)2005—2015年土地利用發(fā)展趨勢(shì)，保持各土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移概率不變，模擬2025年土地利用狀況。(2)生態(tài)保護(hù)(ecological protection，EP)情景：以生態(tài)環(huán)境保護(hù)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(shè)用地的轉(zhuǎn)移概率減少50%，耕地向建設(shè)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(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的同時(shí)，兼顧保護(hù)生態(tài)環(huán)境，減少其他土地利用類(lèi)型向建設(shè)用地和裸地轉(zhuǎn)化，將更多裸地開(kāi)發(fā)成生態(tài)用地，草地、林地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率減少50%，耕地向建設(shè)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(guó)地質(zhì)大學(xué)高性能空間計(jì)算智能實(shí)驗(yàn)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?cái)U(kuò)張分析策略(LEAS)和基于多類(lèi)型隨機(jī)斑塊種子的CA模型(CARS)，優(yōu)勢(shì)在于能夠刻畫(huà)各種土地利用類(lèi)型驅(qū)動(dòng)因素的影響權(quán)重，揭示土地利用非線(xiàn)性變化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)地模擬未來(lái)不同政策情景下的土地利用變化[24]。

采用PLUS模型進(jìn)行模擬時(shí)，首先提取2005—2010年土地利用擴(kuò)張數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)采樣策略提取20%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，通過(guò)隨機(jī)森林算法確定各種土地利用類(lèi)型與自然因素、社會(huì)驅(qū)動(dòng)因素和區(qū)位因素等驅(qū)動(dòng)因子之間的復(fù)雜關(guān)系，從而獲得各種土地利用類(lèi)型的發(fā)展概率。然后，結(jié)合隨機(jī)種子生成和閾值遞減機(jī)制，設(shè)定模型的土地需求、轉(zhuǎn)移成本矩陣和鄰域權(quán)重，采用蒙特卡洛方法，在發(fā)展概率的約束下，對(duì)2015年各類(lèi)土地利用類(lèi)型斑塊進(jìn)行模擬，并采用總體精度、Kappa系數(shù)和FoM指標(biāo)對(duì)模型模擬精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明模擬誤差小，PLUS模型可以較準(zhǔn)確地反映研究區(qū)土地利用變化。

轉(zhuǎn)移成本矩陣表示當(dāng)前土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移為需求類(lèi)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(jìn)行設(shè)定(表2)，城市用地一般不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移，在受到嚴(yán)格保護(hù)的情形下，林地一般也不容易發(fā)生轉(zhuǎn)移。鄰域權(quán)重表示某種土地利用類(lèi)型的擴(kuò)張能力，取值范圍為0～1，值越大則土地?cái)U(kuò)張能力越強(qiáng)。在對(duì)秭歸縣土地利用變化理解的基礎(chǔ)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(yàn)充分考慮不同情景各土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移概率，設(shè)定了不同情景下不同土地利用類(lèi)型的鄰域權(quán)重(表3)，其中，自然發(fā)展情景下草地鄰域權(quán)重明顯低于其他土地利用類(lèi)型，這主要是考慮到2005—2015年草地面積減小，擴(kuò)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(xiàn)

生產(chǎn)可能性邊界(production-possibility frontier，PPF)是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念，表示經(jīng)濟(jì)社會(huì)在既定資源和技術(shù)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(jì)學(xué)特征[26]。基于生產(chǎn)可能性邊界概念，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)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(wù)種類(lèi)和數(shù)量是一定的，因此，不同的人類(lèi)偏好和決策可能導(dǎo)致選擇沖突，使各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)存在最大數(shù)量的組合。因此，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系可以作為經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題采用PPF方法進(jìn)行直觀描述，方便選擇較優(yōu)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組合，實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置[27]。

表3 模擬情景的鄰域權(quán)重

如圖2所示，生產(chǎn)可能性邊界在數(shù)學(xué)上可表達(dá)為二維坐標(biāo)軸中的一條曲線(xiàn)，圖中的點(diǎn)表示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合值，若組合點(diǎn)落在曲線(xiàn)上(點(diǎn)A)，表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在既定資源條件下，區(qū)域資源為最優(yōu)配置；若落在曲線(xiàn)下方(點(diǎn)B)，表明資源利用不充分，存在優(yōu)化潛力；若落在曲線(xiàn)上方(點(diǎn)C)，表明2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)超過(guò)最佳配置，這在目前的資源和技術(shù)條件下很難實(shí)現(xiàn)。在該研究中，首先估算區(qū)域各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，并對(duì)各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)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(wù)圖層相除得到比值圖層，對(duì)比值圖層中的值進(jìn)行升序排列后，依次對(duì)各柵格的2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行累計(jì)求和，并按照求和結(jié)果繪制曲線(xiàn)，該曲線(xiàn)即為2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的PPF曲線(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空動(dòng)態(tài)分析

采用2005、2010和2015年秭歸縣碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量評(píng)估10 a間秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。如圖3所示，3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化在時(shí)空上存在差異，10 a間碳儲(chǔ)量和土壤保持量均呈增加趨勢(shì)，產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢(shì)。具體而言，秭歸縣多年平均碳儲(chǔ)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(chǔ)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(zhǎng)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(zhǎng)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(zhǎng)，增長(zhǎng)區(qū)域面積占比為65.6%。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系分析

如表4所示，3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間相關(guān)性分析結(jié)果表明，2005—2015年碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間呈負(fù)相關(guān)，它們之間存在權(quán)衡關(guān)系；碳儲(chǔ)量與土壤保持量之間呈正相關(guān)，兩者為協(xié)同關(guān)系。從權(quán)衡關(guān)系的時(shí)間變化上來(lái)看，2005—2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系均呈現(xiàn)先減弱后增強(qiáng)趨勢(shì)，碳儲(chǔ)量與產(chǎn)水量之間相關(guān)系數(shù)由-0.52減少為-0.37再增加到-0.52，權(quán)衡程度總體沒(méi)有變化；土壤保持量與產(chǎn)水量之間相關(guān)系數(shù)由-0.13減少為-0.05再增加到-0.10，權(quán)衡程度總體呈減弱趨勢(shì)。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)情景模擬及權(quán)衡分析

2.3.1情景模擬

以2015年為基期，設(shè)置BaU、EP和CD情景土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣(表5)。BaU情景下，2015—2025年土地利用類(lèi)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(guò)渡概率計(jì)算。在此情景下，通過(guò)侵占耕地及裸地，城鎮(zhèn)得以繼續(xù)擴(kuò)張，建設(shè)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(shí)施的生態(tài)工程建設(shè)，使林地面積增加9.7%。EP情景重點(diǎn)保護(hù)生態(tài)環(huán)境，林地面積增加13.10%，在3種情景中增長(zhǎng)最多，這主要是來(lái)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(kuò)張規(guī)模受到控制，對(duì)裸地的利用得到增強(qiáng)，建設(shè)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(shè)用地。

表4 2005—2015年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)性

2.3.2生產(chǎn)可能性邊界(PPF)曲線(xiàn)

在3種情景下研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量發(fā)生變化，其中，碳儲(chǔ)量均呈增加趨勢(shì)，產(chǎn)水量和土壤保持量均呈減少趨勢(shì)。對(duì)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(chǔ)量(11.44 g·m-2·a-1)最高。另外，EP情景下，碳儲(chǔ)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(lái)情景下PPF曲線(xiàn)保持此消彼長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，當(dāng)累積相同碳儲(chǔ)量或土壤保持量時(shí)，產(chǎn)水量的減少量增大，即碳儲(chǔ)量和土壤保持量越高，越有利于保水，表明碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量之間仍為權(quán)衡關(guān)系。3種情景均處于曲線(xiàn)下方，表明碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量的服務(wù)組合值并未達(dá)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(duì)位于上方，且在土壤保持量-產(chǎn)水量中更加接近PPF曲線(xiàn)，說(shuō)明CD情景下土地利用配置組合相對(duì)較優(yōu)，且對(duì)土壤保持量與產(chǎn)水量的權(quán)衡關(guān)系的優(yōu)化效果更加明顯。

3 討論

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空變化分析

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)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(lèi)干擾較少，有機(jī)質(zhì)積累較多，對(duì)比秭歸縣不同土地利用類(lèi)型碳儲(chǔ)量可發(fā)現(xiàn)，林地碳儲(chǔ)量普遍高于耕地、建設(shè)用地等人為干擾較多的土地利用類(lèi)型，因此，林地與碳儲(chǔ)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(lái)看，隨著秭歸縣退耕還林、天然林保護(hù)等生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程的實(shí)施，推動(dòng)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(qiáng)，2015年碳儲(chǔ)量均值較2005年提高2.20%，因此，碳儲(chǔ)量的變化可能是由于區(qū)域內(nèi)不同土地利用類(lèi)型間的相互轉(zhuǎn)化所致[29]。

表5 基期與未來(lái)情景的土地利用變化

土壤保持量的時(shí)間動(dòng)態(tài)變化規(guī)律與碳儲(chǔ)量一致，呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢(shì)，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(guò)程可有效減緩?fù)寥狼治g，土地利用類(lèi)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(chǔ)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(guò)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(dǎo)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(shí)，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(duì)土壤保持量也具有一定影響。

相對(duì)于其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，產(chǎn)水量的時(shí)空動(dòng)態(tài)更為復(fù)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(lái)看，產(chǎn)水量高值區(qū)對(duì)應(yīng)的是碳儲(chǔ)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(duì)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(shí)間動(dòng)態(tài)上來(lái)看，隨著林地面積增加，產(chǎn)水量并非呈一直下降趨勢(shì)，在2010年研究區(qū)產(chǎn)水量達(dá)到最大，這與區(qū)域年降水量趨勢(shì)一致，表明降水量是秭歸縣產(chǎn)水量的關(guān)鍵影響因素，這與孫小銀等[33]對(duì)南四湖流域的研究結(jié)果一致。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡分析

從總體上來(lái)看，研究區(qū)碳儲(chǔ)量-產(chǎn)水量、土壤保持量-產(chǎn)水量呈權(quán)衡關(guān)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(shè)用地之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，即僅關(guān)注“綠”的提高在實(shí)踐中可能會(huì)造成區(qū)域發(fā)展不可持續(xù)，因此，在規(guī)劃中應(yīng)更加注重多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系之間的協(xié)調(diào)。此外，通過(guò)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的分析表明，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系具有時(shí)間尺度依賴(lài)性，在分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系時(shí)，需更加深入地分析長(zhǎng)時(shí)間序列下的權(quán)衡關(guān)系以獲取更加可靠的結(jié)果[35]。

基于已有的權(quán)衡關(guān)系，采用PPF曲線(xiàn)描述模擬情景下的權(quán)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(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)造成不同影響，但是任何一種發(fā)展情景都不能帶來(lái)所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)同時(shí)提高和增長(zhǎng)。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(shí)兼顧了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系也得到了一定優(yōu)化，為未來(lái)土地利用規(guī)劃與管理提供了思路和科學(xué)依據(jù)。

3.3 政策啟示

該研究探討了秭歸縣3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)及權(quán)衡關(guān)系，并深入分析了不同發(fā)展情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系。在快速城鎮(zhèn)化的發(fā)展進(jìn)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(hù)修復(fù)工程的實(shí)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(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系一直貫穿于整個(gè)研究期間，在BaU和EP情景下退耕還林工程可能導(dǎo)致產(chǎn)水量減少，不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡關(guān)系仍然存在?？紤]到秭歸縣產(chǎn)水量直接關(guān)系到三峽水庫(kù)水電生產(chǎn)功能和當(dāng)?shù)鼐用裼盟踩虼?，可針?duì)研究區(qū)產(chǎn)水功能進(jìn)行科學(xué)管理，采取工程措施以增強(qiáng)其供給能力。另外，為了進(jìn)一步降低生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡作用，一方面要利用裸地繼續(xù)實(shí)施生態(tài)保護(hù)修復(fù)工程，嚴(yán)格執(zhí)行耕地保護(hù)紅線(xiàn)，避免耕地向林地過(guò)度轉(zhuǎn)化導(dǎo)致人地矛盾加??；另一方面應(yīng)嚴(yán)格控制生態(tài)用地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化，合理劃定城鎮(zhèn)開(kāi)發(fā)邊界，實(shí)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(wù)評(píng)估參數(shù)精度不夠、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡機(jī)制研究不足等方面的問(wèn)題。受到InVEST模型固有局限性的影響，在計(jì)算碳儲(chǔ)量時(shí)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(chǔ)量在很大程度上依賴(lài)于土地利用類(lèi)型。對(duì)生態(tài)系統(tǒng)權(quán)衡驅(qū)動(dòng)機(jī)制的理解是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理的重要環(huán)節(jié)，該研究采用的相關(guān)分析、PPF曲線(xiàn)等方法不能夠完全反映社會(huì)-生態(tài)系統(tǒng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。此外，土地利用發(fā)展具有非線(xiàn)性特征，存在一些不可控因素，如土地政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、自然災(zāi)害和人為活動(dòng)干擾等，造成模擬情景與實(shí)際情況存在偏差。

4 結(jié)論

以秭歸縣為研究對(duì)象，對(duì)2005—2015年碳儲(chǔ)量、產(chǎn)水量和土壤保持量3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空動(dòng)態(tài)和權(quán)衡關(guān)系進(jìn)行分析，并采用生產(chǎn)可能性邊界方法對(duì)3種模擬情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡關(guān)系進(jìn)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(shí)施背景下，2005—2010年秭歸縣生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中碳儲(chǔ)量、土壤保持量呈增加趨勢(shì)，產(chǎn)水量呈先增加后減少趨勢(shì)。碳儲(chǔ)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(wù)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(chǔ)量、產(chǎn)水量-土壤保持量之間為權(quán)衡關(guān)系，在時(shí)間尺度上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系具有一定的時(shí)間依賴(lài)性。

(3)相較于自然發(fā)展和生態(tài)保護(hù)情景，綜合發(fā)展情景下具有權(quán)衡關(guān)系的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)組合值更靠近PPF曲線(xiàn)，在該情景下，通過(guò)保持林地和耕地面積穩(wěn)定，開(kāi)發(fā)裸地實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)發(fā)展，可以有效優(yōu)化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系，有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在未來(lái)發(fā)展中，秭歸縣應(yīng)同時(shí)兼顧生態(tài)安全、糧食安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展3個(gè)方面，有針對(duì)性地制定生態(tài)保護(hù)修復(fù)措施，以實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展。