四川盆地多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)景觀指數(shù)評價與服務(wù)簇識別

彭 立,鄧 偉,黃 佩,劉 穎

四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院, 成都 610068

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指人類直接或者間接從生態(tài)系統(tǒng)中獲取的產(chǎn)品和服務(wù),可分為供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)和支持服務(wù)4大類型[1- 3]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在維系環(huán)境的動態(tài)平衡、保障人類的生產(chǎn)生活等方面起著不可代替的作用[4- 5]。然而,人口增長和經(jīng)濟發(fā)展增加了全球?qū)ι鷳B(tài)系統(tǒng)供給服務(wù)的需求,為滿足這些需求而進行的土地轉(zhuǎn)換改變了全球生態(tài)系統(tǒng),加劇了生態(tài)系統(tǒng)的壓力,同時其他服務(wù)(如調(diào)節(jié)服務(wù))呈現(xiàn)減少趨勢[6]。這對于充分發(fā)揮生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和維護區(qū)域生態(tài)安全格局具有抑制作用。定量評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需能力,明確其空間格局特征及其轉(zhuǎn)移和流動,可有效表征區(qū)域生態(tài)安全格局[7- 8]。依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價結(jié)果,識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系,探索區(qū)域多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)格局特征,明確區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的空間分布與內(nèi)部結(jié)構(gòu),對維護區(qū)域生態(tài)安全格局至關(guān)重要。

國內(nèi)外生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究已在其分類、評估、模擬與預(yù)測、集成應(yīng)用等方面已經(jīng)積累了大量的成果[9-10]。協(xié)調(diào)生態(tài)系統(tǒng)管理的多目標沖突和緩解生態(tài)服務(wù)間的權(quán)衡成為當前實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇[11- 12]。已有研究表明,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡和協(xié)同作用在不同位置表現(xiàn)出空間多樣性和異質(zhì)性,同時也表現(xiàn)出復(fù)雜和非線性的響應(yīng)[13]。學(xué)者們定量評估了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)經(jīng)濟價值及其權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系[14- 16],且側(cè)重于研究權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的形成機制,尤其集中于研究土地利用變化、生態(tài)建設(shè)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同的影響[17- 18]。

多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)景觀指數(shù)(Multiple Ecosystem Services Landscape Index,MESLI)代表了不同生態(tài)系統(tǒng)同時提供多種服務(wù)的能力,是識別多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的冷點和熱點的一項綜合性和有價值的環(huán)境指標[13,19]。Rodriguez-Loinaz[20]等人在2015年首次提出該指標概念,并運用該指數(shù)研究了巴斯克地區(qū)景觀的多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),闡明了MESLI是衡量區(qū)域/地方景觀多功能性的有效工具。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇(Ecosystem Service Bundles, ESB)是指一系列在空間和時間范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的集合,可用于定量分析多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在空間上的集聚特征[21],識別主導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[22]以及開展生態(tài)功能區(qū)劃[23]等。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇是一個較新的概念,由Kareiva[24]等于2007年首次提出。國內(nèi)外學(xué)者主要采用空間聚類的方法對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇進行劃分,包括K-均值聚類、二階聚類、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[21,25]等,涉及國家[22]、區(qū)域[1]、景觀[26]等尺度。近年來,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇方面的研究也取得了一定的研究成果。例如,Orsi[27]等人計算了各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),評估了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同和權(quán)衡關(guān)系,并確定了整個歐盟和成員國內(nèi)部的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇空間格局。祁寧[28]等人基于K-均值聚類方法對東北地區(qū)進行了生態(tài)功能區(qū)劃,明確了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組成類型、協(xié)同與權(quán)衡關(guān)系、形成機制和區(qū)域差異。

四川盆地位于中國西南部,地處長江上游地區(qū),是長江上游地區(qū)生態(tài)屏障的重要組成部分,對于維持整個長江生態(tài)安全格局的具有重要作用。隨著城鎮(zhèn)化水平的推進,生態(tài)環(huán)境保護壓力日益加大。在快速城鎮(zhèn)化和自然生態(tài)保護的雙重壓力下,迫切需要明確四川盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系以及服務(wù)簇的空間格局,對于維護區(qū)域生態(tài)安全具有重要意義。綜上,本文分析了四川盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給本底特征,識別了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系,明確了區(qū)域提供多種服務(wù)功能的能力,進一步劃分了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,并探討了每種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇空間格局與內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,以期為研究區(qū)的土地管理、環(huán)境保護和生態(tài)建設(shè)等提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

四川盆地(102°50′—109°15′E,27°39′—32°45′N)位于中國西南部,地處高原大地形和東部平原的過渡帶,西依青藏高原和橫斷山脈,北近秦嶺,東接湘鄂西山地,南連云貴高原,覆蓋面積20余萬平方公里,橫跨四川省中東部和重慶市大部分地區(qū),是中國第三大盆地。盆地內(nèi)地形復(fù)雜多變,自西向東可分為成都平原、川中丘陵和川東平行嶺谷3個地形區(qū)。氣候以亞熱帶季風(fēng)氣候為主,夏季高溫多雨,冬季溫和少雨,降水分布不均,年降水量達800—1700 mm[29],年無霜期長達280—350 d。盆地內(nèi)成渝城市群城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程推進迅速,是盆地內(nèi)高速發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)達的核心地區(qū)之一。隨著經(jīng)濟的顯著增長和城市的快速擴張,截至2015年底,四川盆地國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)達到6056億元,人口總數(shù)達到9885萬。本文主要借鑒前人的相關(guān)界定[30- 31],結(jié)合四川省和重慶市的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù),并考慮研究的完整性和數(shù)據(jù)的可獲得性以縣域為基礎(chǔ)單元劃定了四川盆地的范圍,共計146個區(qū)/縣(圖1)。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括遙感數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自《四川統(tǒng)計年鑒2016》和《重慶統(tǒng)計年鑒2016》;行政邊界數(shù)據(jù)來自地理國情監(jiān)測云平臺(http://www.dsac.cn/);DEM 數(shù)據(jù)來源于CIAT-CSI SRTM (http://srtm.csi.cgiar.org),空間分辨率為90 m×90 m;植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)和蒸散發(fā)(ET)遙感產(chǎn)品來自美國國家航空航天局(NASA)提供的地球觀測數(shù)據(jù)(https://neo.sci.gsfc.nasa.gov/)。土壤數(shù)據(jù)來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)(http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database),空間分辨率為1 km×1 km。氣象數(shù)據(jù)包括降水、氣溫、日照時數(shù)等來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:/cdc.Cma.Gov.cn);土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來自全球地表覆蓋數(shù)據(jù)集(http://data.ess.tsinghua.edu.cn/),空間分辨率為30 m×30 m;人口空間分布數(shù)據(jù)來自于資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(http://www.resdc.cn),空間分辨率為1km×1km;道路數(shù)據(jù)和酒店、學(xué)校等能反應(yīng)人類活動的興趣點(Point of interest,POI)數(shù)據(jù)基于Python爬蟲技術(shù)從百度地圖上獲取。由于不同的數(shù)據(jù)源具有不同的空間分辨率,最終評價結(jié)果均統(tǒng)一到1 km×1 km空間分辨率。

2 研究方法

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)

InVEST模型(Integrated valuation of ecosystem services and trade-offs)也稱為“生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能與權(quán)衡交易綜合評價模型”,它整合了多種生物物理模型,被廣泛用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價,可有效揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能空間分布與動態(tài)變化規(guī)律,在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估和管理中具有重要意義[32]。

考慮到不同生態(tài)系統(tǒng)對人類福祉的相對重要性、主要生態(tài)系統(tǒng)類別的代表性以及量化生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可用性,選擇了6種關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)：碳匯、產(chǎn)水、糧食供給、生境質(zhì)量、水土保持和娛樂服務(wù),z主要運用InVEST模型并結(jié)合糧食產(chǎn)量模型和娛樂服務(wù)評價模型對各類服務(wù)進行了定量評估。具體而言,以土地利用類型為評估單元,以土地利用/覆被類型的碳密度及面積計算研究區(qū)碳匯服務(wù)。每種土地利用類型的單位面積生物量碳儲量來源于前人的研究成果[33- 34];利用水分平衡原理[35]計算各評價單元的產(chǎn)水量;運用生境質(zhì)量評價模型[36]計算生境質(zhì)量服務(wù);利用植被凈初級生產(chǎn)力和統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)(各行政單位的糧食產(chǎn)量)估算研究區(qū)域的糧食單產(chǎn)[35],實現(xiàn)糧食供給服務(wù)空間化表達;采用改進的土壤流失方程[35]計算水土保持服務(wù);基于四川盆地自然與社會經(jīng)濟狀況,從生態(tài)系統(tǒng)面積、娛樂機遇、人口聚集臨近度和道路臨近度四個維度,評估了娛樂服務(wù)[37]。

2.2 MESLI計算

多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)景觀指數(shù)(Multiple Ecosystem Services Landscape Index,MESLI)能有效識別區(qū)域同時提供多種生態(tài)系統(tǒng)系統(tǒng)服務(wù)的能力大小[13,38]。不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指數(shù)使用不同的指標,其量綱之間存在著顯著差別。因此,首先應(yīng)對各項指標進行標準化以去除量綱差異。MESLI被定義為標準化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指標的總和,以幫助識別和理解多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[20]。其計算公式為：

(1)

式中,i為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型;n為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)種類數(shù);xi為第i類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)觀測值,max (xi)為第i類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最大值,min (xi)為第i類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最小值。

2.3 生態(tài)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同

盡管MESLI可表征整體的綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)水平的高低,但無法明確各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)關(guān)系。然而,這對于維護區(qū)域的生態(tài)安全格局具有重要作用。因此,有必要進一步分析各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。

空間自相關(guān)是一種多方向、多維度的自相關(guān)方法,全局 Moran′sI指數(shù)可度量一個評價單元與其鄰近單元之間生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間聚集、離散以及空間自相關(guān)的程度[39]。Moran′sI指數(shù)值域范圍為[-1,1],若Moran′sI>0,表明區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)空間正相關(guān)關(guān)系;若Moran′sI<0,表明區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)空間負相關(guān)關(guān)系,若Moran′sI=0,表明區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)呈現(xiàn)完全隨機分布狀態(tài)。其計算公式如下：

(2)

式中,n為評價單元總數(shù),xa、xb分別表示評價單元a、b不同的指標值,Wab表示鄰接單元a與b的空間權(quán)重矩陣。

借助RStudio平臺,采用皮爾遜積矩(Pearson) 相關(guān)系數(shù)法[40]量化不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間上的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。其計算公式如下：

(3)

式中,X、Y為兩個變量,N為 變量取值的個數(shù)。當ρXY= 0時,X和Y不具有線性相關(guān)的關(guān)系;當ρXY> 0 時,X和Y具有協(xié)同關(guān)系;當ρXY< 0,X和Y具有權(quán)衡關(guān)系;當ρXY越接近 ±1時,相關(guān)性越高。

為更加直觀地表達不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系,本研究將相關(guān)系數(shù)擴大了100倍,以圓圈的大小代表權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的高低,以不同顏色代表權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系類型。

2.4 K-均值聚類

聚類分析通過衡量不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相似性,把具有較高相似性的評價單元劃分至同一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,把具有較高相異度的單元劃分為不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇。為了得到較為穩(wěn)定的聚類結(jié)果,本文采用K-均值聚類分析方法。K-均值聚類是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類方法,具有運算速度快、計算量小的特點,廣泛應(yīng)用于分類問題中[41-42]。計算公式如下：

(4)

C(l)=argmin1≤l≤Kd(xi,vl)i=1,2,…,N

(5)

vl=argminv∑i∈Cld(xi,v)i=1,2,…,N

(6)

式中,d(xi,xj)代表該樣本在聚類時計算的歐式距離;xi為第i個樣本;xir為第i個樣本的第r個特征參數(shù);C(l)為l類包含的樣本集合;vl為l類的重心。重復(fù)上述步驟進行迭代,達到迭代終止條件時終止聚類過程。

針對不同聚類數(shù)量的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,其聚類結(jié)果存在顯著差異。本研究采用斑塊類型間的連通性來確定K-均值聚類的最佳生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇數(shù)量。蔓延度指數(shù)(Contagion Index,CONTAG)和斑塊結(jié)合度指數(shù)(Patch Cohesion Index,COHESION)指標是景觀格局的重要指標,常被用來量化斑塊類型間的連通性。CONTAG描述的是景觀中不同斑塊類型的團聚程度或延展趨勢[43]。一般而言,高蔓延度值說明景觀中的某種優(yōu)勢斑塊類型形成了良好的連接性;反之則表明景觀是具有多種要素的密集格局,景觀的破碎化程度較高。COHESION描述的是某一種斑塊類型和周圍相鄰斑塊類型的空間連接程度[44],其值越大,表明斑塊類型間的連通性越強;越小,表明連通性越弱。CONTAG和COHESION在Fragstats軟件中計算所得,不再贅述。

基于不同聚類兩指數(shù)的計算結(jié)果,可確定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的最佳數(shù)量(圖2)。隨著聚類數(shù)量(即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇數(shù)量)的增加,CONTAG和CHOESION指數(shù)均在聚類數(shù)為4時達到最大值。這表明,當聚類數(shù)為4時,研究區(qū)各斑塊類型間的團聚程度以及連通性最強,最有利于生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展。因此,本研究選擇K-均值算法聚類為4類時的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇作為最終分析結(jié)果。

圖2 不同聚類數(shù)下景觀指數(shù)對比Fig.2 Landscape index under different cluster number

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及MESLI空間分布

3.1.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價

由圖3可知,就碳匯服務(wù)、生境質(zhì)量服務(wù)和水土保持服務(wù)而言,整體均呈現(xiàn)出盆地四周高中部低的空間分布規(guī)律,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)均值分別為16.28 t/hm2、0.75 t/hm2和166.61 t/hm2。上述三種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)高值區(qū)主要分布在盆地邊緣以及東部的平行嶺谷區(qū),盆地內(nèi)水田和旱地分布區(qū)服務(wù)值較低,其中城鎮(zhèn)及其附近地區(qū)最低。原因在于,盆地邊緣以及東部的平行嶺谷區(qū)森林和草地分布廣泛,植被覆蓋度較高,人類活動強度相對較小,因此具有較強的碳匯、土壤保持、生境質(zhì)量服務(wù)的能力。就產(chǎn)水服務(wù)而言,東南部產(chǎn)水服務(wù)高于西北部,平均值為70.35 m3/km2,可能與降水量差異導(dǎo)致相關(guān)。其中,城鎮(zhèn)及其周邊地區(qū)產(chǎn)水服務(wù)較高,主要與城市熱島效應(yīng)顯著、建設(shè)用地不透水面比例高、降水入滲低以及洪峰流量大等因素有關(guān),這與申嘉澍[37]等人的研究一致。就糧食供給服務(wù)而言,其空間分布與碳匯、生境質(zhì)量和水土保持等服務(wù)相反,呈現(xiàn)盆地中部高四周低分布規(guī)律,平均值為193.60 t/km2。糧食供給服務(wù)高值區(qū)集中分布于成都平原區(qū)和川中丘陵區(qū),其中成都平原糧食供給能力更強。就娛樂服務(wù)而言,高值區(qū)主要分布于成都市和重慶市主城區(qū),且有沿道路延伸的空間分布規(guī)律,平均娛樂服務(wù)指數(shù)為0.28。原因在于,該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達,人口分布相對集中,交通基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,通達性高,娛樂服務(wù)水平以及可獲得性較其他地區(qū)更高。

圖3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分布Fig.3 Ecosystem services

3.1.2MESLI空間分布

通過計算MESLI來比較四川盆地不同生態(tài)系統(tǒng)同時提供多種服務(wù)的能力 (圖4)。四川盆地MESLI具有明顯的空間分異性,整體上呈現(xiàn)出東南高西北低的空間分布格局,高值區(qū)主要分布在川東平行嶺谷區(qū),而成都平原相對較低。就土地利用類型而言,以林地和草地為主的區(qū)域MESLI最高,城市建成區(qū)及其鄰近地區(qū)的MESLI值最低。原因在于,盆地四周及川東平行嶺谷區(qū)地勢起伏大,坡度較陡,林地草地分布較廣,植被豐茂,生物多樣性豐富,受人類活動的影響相對較小,而成都平原區(qū)和川中丘陵區(qū)由于地勢平坦,土壤肥沃,交通便利,耕地和建設(shè)用地占據(jù)主導(dǎo),受人類活動影響大。因此,碳匯、生境質(zhì)量、水土保持和產(chǎn)水等服務(wù)均整體上呈現(xiàn)川東平行嶺谷區(qū)及盆地四周高,成都平原和川中丘陵區(qū)低的空間分布特征。且由前文分析可知,研究區(qū)碳匯、生境質(zhì)量與水土保持服務(wù)之間存在極顯著的協(xié)同關(guān)系,產(chǎn)水服務(wù)與其他服務(wù)之間也基本呈現(xiàn)協(xié)同關(guān)系,權(quán)衡關(guān)系極弱(相關(guān)系數(shù)趨近于0),因此川東平行嶺谷區(qū)及盆地四周地區(qū)提供多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的能力就越強,這也就進一步可以解釋林地和草地分布區(qū)MESLI指數(shù)高的原因。同理,城市建成區(qū)主要以單一的娛樂服務(wù)為主,因此同時提供多種服務(wù)的能力低,這也與我們的主觀認知相符。整體來看,四川盆地MESLI閾值范圍為[0.11,5.65],平均MESLI指數(shù)為3.12。

圖4 MESLI空間分布Fig.4 Spatial distribution of MESLI MESLI：多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)景觀指數(shù),Multiple Ecosystem Services Landscape Index

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系

基于四川盆地的格網(wǎng)評價單元,計算出2015年四川盆地生態(tài)生態(tài)系統(tǒng)全局 Moran′sI指數(shù)(表1)。從表1中明顯看出,四川盆地 6 種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的全局 Moran′sI指數(shù)均在0.50以上,均大于0,P值均小于0.01,Z值均大于顯著性水平0.05下的臨界值1.96,進一步表明四川盆地6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都存在顯著的空間聚集特征(正向空間自相關(guān)),這同時也說明了開展空間聚類分析以識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的必要性。

表1 各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù) Moran′s I 指數(shù)

由圖5可知,在顯著性水平0.01下,所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都是顯著相關(guān)的。水土保持服務(wù)與生境質(zhì)量、碳匯服務(wù)均呈現(xiàn)出較強的正向相關(guān)關(guān)系,具有相互增益的協(xié)同關(guān)系,其中與生境質(zhì)量的協(xié)同關(guān)系最強,相關(guān)系數(shù)達0.48;水土保持與娛樂服務(wù)、糧食供給服務(wù)間呈現(xiàn)出較強的負相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為-0.36和-0.33,具有此消彼長的權(quán)衡關(guān)系;水土保持與產(chǎn)水量之間的相關(guān)系數(shù)為-0.01,盡管呈現(xiàn)出權(quán)衡關(guān)系,但這種權(quán)衡關(guān)系是非常微弱的。此外,生境質(zhì)量與碳匯服務(wù)、產(chǎn)水服務(wù)呈現(xiàn)出協(xié)同關(guān)系,其中生境質(zhì)量與碳匯服務(wù)之間的協(xié)同關(guān)系最強,相關(guān)系數(shù)達0.74;生境質(zhì)量與糧食生產(chǎn)和娛樂服務(wù)功能呈現(xiàn)出較強權(quán)衡關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為-0.34和-0.33。碳匯服務(wù)與娛樂服務(wù)、糧食供給服務(wù)之間仍然呈現(xiàn)較強的權(quán)衡關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.22。而娛樂服務(wù)與糧食供給服務(wù)之間呈現(xiàn)出較強的協(xié)同關(guān)系,相關(guān)系數(shù)達0.17。產(chǎn)水服務(wù)與其他服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系均較弱,其中產(chǎn)水服務(wù)與糧食供給服務(wù)之間的相關(guān)性最低,相關(guān)系數(shù)僅為-0.03。整體而言,水土保持、生境質(zhì)量、碳匯服務(wù)三者之間均存在顯著的協(xié)同關(guān)系,三者與娛樂服務(wù)和糧食供給服務(wù)之間均存在顯著的權(quán)衡關(guān)系。原因可能在于,高生境質(zhì)量服務(wù)的區(qū)域,人類活動強度小,生物多樣性豐富,植被豐茂,植被根系有助于土壤的保持,可有效抑制土壤沙化和水土流失,同時,植被光合作用強盛,增加了植物的固碳能力[28]。娛樂服務(wù)和糧食供給服務(wù)高值區(qū),人類活動強度大,人類在追求經(jīng)濟建設(shè)和糧食產(chǎn)量的同時,加大了對森林和草地生態(tài)系統(tǒng)的破壞,水土保持、生境維持和固碳服務(wù)均很低。

圖5 各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)性Fig.5 Pearson correlations between pairs of ecosystem services

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇識別

從各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的玫瑰圖(圖6)來看,第一類簇以娛樂服務(wù)和產(chǎn)水服務(wù)為主,且娛樂服務(wù)占據(jù)主導(dǎo)地位,在該類服務(wù)簇中占比達46.96%,故將此類簇定義為文化旅游型服務(wù)簇。從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的空間布局來看(圖7),文化旅游型服務(wù)簇基本位于城鎮(zhèn)區(qū)域,主要分布于成都和重慶主城區(qū)及都市連綿區(qū)、以及其他中小城市建成區(qū)等地,其面積在所有服務(wù)簇中最小,僅占研究區(qū)總面積的3.11%。第二類簇以糧食供給服務(wù)為主導(dǎo),糧食供給服務(wù)在該類服務(wù)簇中占比達24.20%。且該類簇的糧食供給服務(wù)在四類簇中最大,約占四類簇的糧食供給服務(wù)總和的48.66%。因此,將此類簇定義為食物供給型服務(wù)簇。從空間布局來看,食物供給型服務(wù)簇主要位于成都平原、淺丘及部分河谷區(qū)域,其面積約為7.42萬km2,占研究區(qū)總面積的36.23%。第三類簇以碳匯服務(wù)和生境質(zhì)量服務(wù)為主,二者在該服務(wù)簇中的占比接近50%,而產(chǎn)水服務(wù)其占比也達17.61%因此將此類簇定義為生態(tài)保育型服務(wù)簇。從空間分布來看,生態(tài)保育型服務(wù)簇主要分布于盆周山地,包括大巴山、龍門山脈以及川東平行嶺谷等區(qū)域,約占四川盆地總面積的22.61%。在第四類簇中,除水土保持服務(wù)以外,其他各項生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)占比均在15%以上,且差異較小。相對而言,該類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為均衡。因此,將此類服務(wù)簇定義為多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇。從空間分布上而言,多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇主要位于川中、川東丘陵及平行嶺谷的槽谷區(qū)域,其面積在四種服務(wù)簇中為最大,為7.79萬km2,約占研究區(qū)總面積的38.04%。

圖6 各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇功能結(jié)構(gòu)Fig.6 Functional structure of in each ecosystem service bundle

圖7 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇空間分布及占比 Fig.7 Spatial distribution and proportion of ecosystem service bundles

不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇受到土地使用類型的強烈驅(qū)動,并可由MESLI充分反映。分析各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的MESLI均值,可以進一步明確各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇同時提供多種功能的能力。從各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇MELSI均值的三維柱狀圖來看(圖8),生態(tài)保育型>多功能復(fù)合均衡型>食物供給型>文化旅游型服務(wù)簇,MELSI均值分別為3.56、3.24、2.81和1.90。整體而言,生態(tài)保育型服務(wù)簇同時提供多種功能的能力最強,文化旅游型服務(wù)簇最弱。這也與前文分析結(jié)果一致。

圖8 各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇MELSI均值與土地利用結(jié)構(gòu)Fig.8 MELSI average values and land use structures of each ecosystem service bundle

就生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇內(nèi)部的土地利用結(jié)構(gòu)而言,各服務(wù)簇差異較為明顯。文化旅游型服務(wù)簇以建設(shè)用地占據(jù)主導(dǎo),其面積約0.4萬km2,超過該服務(wù)簇總面積的60%;耕地次之,面積占比約為29.19%。食物供給型服務(wù)簇以耕地為主導(dǎo),耕地面積為5.42萬km2,約占該服務(wù)簇總面積的73.07%。生態(tài)保育型服務(wù)簇以林地為主導(dǎo),林地和草地面積最大,約為3.33萬km2,在該服務(wù)簇總面積的占比超過70%。多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇內(nèi)部土地利用結(jié)構(gòu)與食物供給型服務(wù)簇類似,仍以耕地為主,其他土地利用類型面積僅占26.93%。盡管二者具有相似土地利用結(jié)構(gòu),且多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇中耕地面積略高于食物供給型服務(wù)簇,但需要明確的是,食物供給型服務(wù)簇主要位于成都平原,由于地形、土壤肥力、取水便利性、集約化水平等方面的優(yōu)勢,農(nóng)作物產(chǎn)量明顯高于多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇所在區(qū)域。

4 討論

維護區(qū)域的生態(tài)安全應(yīng)充分考慮不同生態(tài)服務(wù)間權(quán)衡關(guān)系與協(xié)同關(guān)系,逐步提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)所帶來的惠益。針對不同的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇可采取差異化的優(yōu)化措施以提升區(qū)域提供多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的能力。文化旅游型服務(wù)簇區(qū)域應(yīng)以協(xié)同關(guān)系為抓手,在發(fā)揮娛樂服務(wù)以及產(chǎn)水服務(wù)優(yōu)勢的同時,加強區(qū)域的綠色生態(tài)規(guī)劃,如生態(tài)公園、公園城市的建設(shè)等,進一步降低城鎮(zhèn)區(qū)域娛樂服務(wù)與固碳、生境質(zhì)量等服務(wù)間的權(quán)衡關(guān)系,促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。食物供給型服務(wù)簇區(qū)域首應(yīng)保護耕地紅線,促進土地集約利用,鞏固糧食供給服務(wù)的主導(dǎo)地位;實施嚴格耕地占補平衡制度,特別要避免占用高質(zhì)量農(nóng)田;減少不合理的耕作方式,注重水土保持和生物多樣性的維護,同時提升其固碳、生境支質(zhì)量、水土保持等服務(wù)功能。生態(tài)保育型服務(wù)簇區(qū)域應(yīng)當加強生態(tài)集約化管理,嚴格實施退耕還林還草政策和天然林保護工程;減少區(qū)域不合理的開發(fā)與建設(shè)活動,建立不同形式的緩沖帶,如河岸帶、防護林帶等,提升區(qū)域整體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能;對于龍門山地以及東部平行嶺谷區(qū)域可因地制宜發(fā)展生態(tài)旅游[45],逐步提升其文化旅游服務(wù)功能,促進區(qū)域碳匯生境支持、水土保持等服務(wù)與文化娛樂服務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展,實現(xiàn)經(jīng)濟社會發(fā)展和生態(tài)保護間的良性互動。多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇區(qū)域可采取改變坡面微地形,增加植被覆蓋度,并輔以護坡、護溝工程等措施提升水土保持及生境質(zhì)量服務(wù)功能;同時立足于現(xiàn)階段的農(nóng)業(yè)發(fā)展條件,引進先進的農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù),積極開展土地規(guī)?；?jīng)營,逐步提升區(qū)域的食物供給服務(wù)功能。

在K-均值聚類方法中,聚類數(shù)并不能直接被計算,需人為設(shè)定。因此,聚類數(shù)的確定具有較強的主觀性。本文中為避免這一主觀性,依據(jù)景觀生態(tài)學(xué)原理,采用了景觀生態(tài)指標中的CONTAG和COHESION指數(shù)客觀劃定了研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,并取得了良好的效果。此方法可為今后生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的研究提供一定的借鑒意義。

MESLI為直接刻畫區(qū)域的多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能提供了良好工具,可廣泛應(yīng)用于多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇是多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的有效識別能夠表征多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間集聚特征和區(qū)域主導(dǎo)服務(wù)功能,明確其內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)特征可揭示不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合規(guī)律[21],對于開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理具有重要指導(dǎo)意義。將MESLI與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇相結(jié)合,探討不同服務(wù)簇內(nèi)部多種生態(tài)系統(tǒng)功能布局、景觀組分結(jié)構(gòu)可為目前多層級國土空間規(guī)劃的開展提供一種思路,對于區(qū)域生態(tài)安全格局的構(gòu)建與促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有啟示意義。

需指出的是,本文僅對四川盆地截面上的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系、多重服務(wù)功能以及生態(tài)服務(wù)簇的內(nèi)部空間格局開靜態(tài)研究,缺乏動態(tài)變化特征的揭示。在今后研究中,長時間序列的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及服務(wù)簇時空分異規(guī)律有待進一步揭示和深入探討。

5 結(jié)論

本文基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)理論,分析了四川盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間特征、權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系以及區(qū)域提供多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的能力,基于K-均值聚類法劃分了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型,明確了其空間分異性及內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,并提出了相應(yīng)的優(yōu)化建議。主要得出以下結(jié)論：

(1)四川盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有較強的空間異質(zhì)性,同時提供多種生態(tài)系統(tǒng)服的能力整體較高。碳匯、生境質(zhì)量和水土保持服務(wù)均呈現(xiàn)出盆地四周高中部低的空間分布規(guī)律;產(chǎn)水服務(wù)東南部高于西北部,且城鎮(zhèn)區(qū)域顯著高于其他地區(qū);糧食供給服務(wù)高值區(qū)集中于成都平原區(qū)和川中丘陵區(qū);娛樂服務(wù)高值區(qū)主要分布于成都市和重慶市主城區(qū),且有沿道路延伸的空間分布規(guī)律。MESLI具有明顯的空間分異性,整體上呈現(xiàn)出東南高西北低的空間分布格局,區(qū)域MESLI均值達3.12,高值區(qū)主要分布在川東平行嶺谷區(qū),而成都平原相對較低;以林地和草地為主的區(qū)域MESLI最高,城市建成區(qū)及其鄰近地區(qū)的MESLI值最低。

(2)四川盆地各生態(tài)服務(wù)間協(xié)同與權(quán)衡關(guān)系并存。6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)都存在顯著的空間聚集特征,所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型都是顯著相關(guān)的。碳匯、生境質(zhì)量和水土保持服務(wù)三者間協(xié)同關(guān)系十分顯著,三者與娛樂服務(wù)和糧食供給服務(wù)之間均存在顯著的權(quán)衡關(guān)系;產(chǎn)水服務(wù)與其他服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系均較弱。

(3)四川盆地可劃分為文化旅游、食物供給、生態(tài)保育和多功能復(fù)合均衡型4種服務(wù)簇,其空間布局與內(nèi)部結(jié)構(gòu)分異明顯。文化旅游型服務(wù)簇面積最小,主要分布于成都和重慶主城區(qū)及都市連綿區(qū)、以及其他中小城市建成區(qū)等地,其提供多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的能力最弱,應(yīng)以協(xié)同關(guān)系為抓手,加強區(qū)域的綠色生態(tài)規(guī)劃;食物供給型服務(wù)簇主要位于成都平原、淺丘及部分河谷區(qū)域,以耕地為主導(dǎo),應(yīng)保護耕地紅線,促進土地集約利用;生態(tài)保育型服務(wù)簇主要分布于盆周山地,包括大巴山、龍門山脈以及川東平行嶺谷等區(qū)域,以林地為主導(dǎo),其提供多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的能力最強,應(yīng)實 施退耕還林還草政策,減少區(qū)域不合理的開發(fā)與建設(shè)活動;多功能復(fù)合均衡型服務(wù)簇分布最廣,主要位于川中、川東丘陵及平行嶺谷的槽谷區(qū)域,仍以耕地為主導(dǎo),應(yīng)注重提升水土保持功能生境質(zhì)量和食物供給功能。