多情景退耕還林對林地生物多樣性保護價值的潛在影響

趙兵兵，劉殿鋒,2

多情景退耕還林對林地生物多樣性保護價值的潛在影響

趙兵兵1，劉殿鋒1,2※

（1. 武漢大學資源與環(huán)境科學學院，武漢 430079；2. 數(shù)字制圖與國土信息應用工程自然資源部重點實驗室，武漢 430079）

退耕還林對生物多樣性保護具有顯著的正向影響，評估其生物多樣性保護生態(tài)服務價值意義重大?，F(xiàn)有研究多采用當量法計算生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，但該方法未考慮不同林地類型的差異化生物多樣性價值，因而難以實現(xiàn)空間精細化評估。該研究從生態(tài)連通視角切入，以云南省保山市施甸縣為例，根據(jù)坡度和相關(guān)政策設定1種現(xiàn)狀情景（情景I）與3種退耕情景（情景II、情景III與情景IV），采用形態(tài)空間模式識別生態(tài)源地、指數(shù)法分析生態(tài)連通性和斑塊重要性，進而計算各情景下的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值。在此框架中，該研究通過空間精細化手段修正各類林地的當量因子系數(shù)。結(jié)果表明：隨著物種擴散距離的增加，生態(tài)連通性增加，情景II、III和IV的森林的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值均呈現(xiàn)增加趨勢，依次增加了3.02×107、4.7×106和1.57×107元，更有助于增加生物多樣性保護生態(tài)服務價值的退耕方式是情景II；從修正當量角度看，情景II、III和IV的修正當量系數(shù)分別為1.51、1.46和1.47，最有利的退耕情景為退耕程度最小的情景II，而退耕程度最大的情景III卻沒有取得相應的成效。研究表明，除退耕程度外，棲息地空間結(jié)構(gòu)和分布也是影響生物多樣性保護價值的因素，三者共同構(gòu)成確定退耕還林形式和建立生態(tài)補償機制的關(guān)鍵依據(jù)。同時，該研究通過實地調(diào)研和回歸模型驗證了結(jié)果的準確性，為探究其他區(qū)域提供理論依據(jù)。

退耕還林；生物多樣性；生態(tài)系統(tǒng)服務；生態(tài)連通性；修正當量

0 引 言

長期以來，過度開墾和盲目毀林嚴重破壞著生態(tài)系統(tǒng)，導致生態(tài)系統(tǒng)服務供應量銳減，出現(xiàn)水土流失、生態(tài)退化和物種多樣性受到威脅等負面問題[1]。為保障國家生態(tài)安全、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，中國于2002年全面實施退耕還林[2]。退耕還林是將坡耕地有計劃地轉(zhuǎn)為林地，從而使退化的生態(tài)系統(tǒng)得以修復的大型補償項目，其對整個生態(tài)系統(tǒng)及其服務功能和價值產(chǎn)生了影響[3]。目前，退耕還林對生態(tài)系統(tǒng)服務功能的影響主要包括：通過恢復植被覆蓋和優(yōu)化土地利用格局來改善碳儲量、水源涵養(yǎng)量、空氣質(zhì)量、生物多樣性保護等功能，但同時也帶來了糧食減產(chǎn)、農(nóng)戶的生計滿意度降低和農(nóng)村剩余勞動轉(zhuǎn)移等弊端[4]。其中，退耕還林對生物多樣性保護功能的影響是當前生態(tài)優(yōu)先國土空間優(yōu)化戰(zhàn)略開展的前沿問題，深入探討二者關(guān)系能夠為協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)保護關(guān)系提供科學依據(jù)[5]。生物多樣性保護的價值評估將有助于政府決策退耕還林的管理方案，使未來的生態(tài)效益最大化和農(nóng)戶利益得到更好的保障[6]。

生物多樣性對于生態(tài)系統(tǒng)的保護有重要意義，生態(tài)系統(tǒng)的保護可以促進生物多樣性長期收益。盡管大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)保護措施都強調(diào)增加棲息地的植被覆蓋率。然而，僅增加棲息地的植被覆蓋率并不一定會導致生物多樣性或自然生態(tài)系統(tǒng)的恢復[7]，生物多樣性保護更強調(diào)減緩棲息地的碎片化。據(jù)研究表明城市化、農(nóng)業(yè)集約化和資源開采等活動導致棲息地碎片化，進而導致地球生物多樣性減少了 62%[8]。碎片化棲息地的保護主要集中在保持大塊棲息地的完好無損，即面積更大的棲息地擁有更多的生物多樣性[9]；然而，小而孤立的棲息地可以作為某些關(guān)鍵生物的避難所，提供大片區(qū)域之間的連通性，增加生物多樣性的保護價值[10]。除了棲息地大小，棲息地可用性、棲息地退化程度和土地覆蓋類別等因素也對鳥類多樣性有重要影響[11]。因此，評估生物多樣性保護價值和維護棲息地合理分布的能力是生物多樣性保護的新途徑。大部分學者認為生物多樣性保護功能空間分布具有異質(zhì)性，其取決于棲息地破碎度、廊道和生態(tài)連通性等因素[12]。作為生物多樣性保護功能的關(guān)鍵指標，生態(tài)連通性對于退耕還林政策的響應過程是目前研究熱點。生態(tài)連通性指物種在棲息地間交流和能量交換的能力，具體分為功能連通性和結(jié)構(gòu)連通性[13]。結(jié)構(gòu)連通性主要涉及到景觀的物理特征，退耕還林通過影響著當?shù)氐木坝^格局變化，減少了孤立的區(qū)域和棲息地破碎程度，從而增加相應的結(jié)構(gòu)連通性[14]；而功能連通性在結(jié)構(gòu)連通的基礎上，聚焦于物種在景觀中的實際流動，例如退耕還林對森林鳥類豐富度和多樣性的影響[15]。此外，以往的研究僅僅分析了退耕還林與生態(tài)連通性空間隱性改善之間的關(guān)系，或者退耕還林前后生態(tài)連通性的時空變化等方面[16]，部分學者也提出將連通性價值化的方式來計算生物多樣性保護生態(tài)服務價值[17]，但很少從生態(tài)連通性角度探究退耕還林前后林地的生物多樣性保護功能價值。

自退耕還林實施以來，為了更好地為權(quán)衡糧食穩(wěn)定與物種保護之間的關(guān)系，如何量化生物多樣性保護價值是該項政策研究中的一個關(guān)鍵議題[18]。目前相對成熟的評價生態(tài)服務價值的方法一般分為兩類，一種是基于土地利用數(shù)據(jù)和生態(tài)模型（如土壤保持模型）量化生態(tài)服務價值的方法；另一種是使用經(jīng)濟估價技術(shù)的方法（如市場價值、旅行成本和利益轉(zhuǎn)移等方法）[19]。其中，由謝高地等提出的當量因子法適用范圍較廣，評價結(jié)果具有規(guī)范性，可以充分體現(xiàn)自然、社會經(jīng)濟因素與生態(tài)系統(tǒng)服務其價值的相關(guān)性[20]。但大部分研究直接應用了生態(tài)系統(tǒng)服務價值的系數(shù)表，忽略生態(tài)系統(tǒng)多樣性帶來的價值差異，例如不同林地類型，因此現(xiàn)有研究應對當量因子的空間精細化進行修正區(qū)域差異，進而量化退耕還林前后的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值。

云南省保山市施甸縣林業(yè)處于生態(tài)文明建設的前沿陣地，施甸縣善洲林場更是被稱為“國家生態(tài)文明教育基地”。兼顧耕地保護的可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略問題，如何正確開展退耕還林的具體措施有進一步研究的意義。本文以生態(tài)連通性為評價指標并進行當量因子系數(shù)的修正，評估林地的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，根據(jù)價值變化量分析出不同退耕還林情景下的效益最大值和退耕措施的可取性?；诖丝蚣?，以施甸縣的現(xiàn)狀情景作為基準對象，探究不同退耕情景對生態(tài)連通性的影響，量化生態(tài)連通性帶來的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，同時考慮到空間區(qū)域和不同林地類型的異質(zhì)性問題，特別是在坡耕地大量存在的云南省，對連通性價值化的空間精細化問題進行改進。而后使用生境質(zhì)量作為替代指標，驗證生物多樣性價值變化的真實性。最后，根據(jù)生物多樣性保護價值的變化，確定今后如何實施退耕還林政策。

本文從連通性視角出發(fā)，模擬分析多種潛在的退耕還林情景對林地生物多樣性保護價值的影響，進而為未來退耕還林政策制定提供決策支持和一種新視角。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

施甸縣地處中國云南的西部，是云南保山市下轄縣，位于98°54′E～99°21′E和24°16′N～25°00′N，該縣下轄5個鎮(zhèn)、8個鄉(xiāng)，鄰近隆陽區(qū)、昌寧縣、龍陵縣和永德縣4個行政區(qū)（如圖2）?？偯娣e為195 295.71 hm2，縣域內(nèi)自然資源豐富，耕地資源為43 054.22 hm2，為施甸縣人民的糧食安全和主要農(nóng)產(chǎn)品有效供給提供保障，林地資源為111 046.01 hm2，還擁有4A級旅游景區(qū)“善洲林場”，分別占施甸縣總面積的56.86%和22.05%。整體地勢較為復雜，海拔由560 m變化到2 895.4 m，起伏大，有發(fā)生洪水、泥石流、滑坡等災害的可能，因此自然災害的治理是施甸縣的當務之急。施甸縣自在2002年實施“退耕還林”政策以來，堅持把生態(tài)保護放在第一位，不斷加大造林力度，有效緩解景觀格局惡化、生物多樣性匱乏等嚴重的環(huán)境問題。但不同土地利用類型、強度對應不同的農(nóng)業(yè)需求，同時坡耕地造林是生態(tài)修復的重要保護措施，因此明確退耕還林的具體形式可以使施甸縣走上一條經(jīng)濟效益與環(huán)境效益共贏的道路，為施甸縣國土空間優(yōu)化決策理論研究提供支持。

圖1 研究區(qū)示意圖

1.2 數(shù)據(jù)源及預處理

本文使用了多源數(shù)據(jù)，主要包括：第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)來自云南省自然資源廳，包括林、草、園、耕、建設用地和水體等各類用地，其中本文研究的林地又細分為喬木林地、灌木林地、竹林地和其他林地；森林生物量結(jié)果來自云南省林業(yè)和草業(yè)局；DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn），經(jīng)過ArcGIS重采樣處理，最后形成分辨率為30 m的數(shù)據(jù)；本文所使用的海拔、坡度、景觀元素通過柵格處理計算得到；施甸縣鳥類物種品種來自于中國觀鳥記錄中心（http://www. birdreport.cn/）；鳥類具體的飲食特征和平均體重均來自（http://www.zoology.csdb.cn/），本研究的擴散距離中值基于以上物種信息計算得到；價值當量因子來自謝高地的專家評估[20]；行政邊界等空間信息數(shù)據(jù)來源于國家目錄地理信息服務（www.webmap.cn）。結(jié)合國土空間規(guī)劃編制實地調(diào)研工作，獲取了退耕還林潛在區(qū)域、生物量參數(shù)、自然保護區(qū)（包括施甸善洲省級森林自然公園，以及野鴨湖省級濕地自然保護區(qū)、摩蒼省級野生動物保護區(qū)、蘆子園國家級野生動物保護區(qū)、尖山省級野生動物保護區(qū)和魚洞濕地保護區(qū)）等數(shù)據(jù)。本研究使用的空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用CGCS2000地理坐標，空間分辨率均轉(zhuǎn)化為30 m，研究年份均為2019年。

2 研究方法

本文的退耕還林對生物多樣性保護的生態(tài)服務價值影響分析主要從情景設定、林地連通性分析、當量因子的空間精細化修正和連通性價值化等角度研究。該研究劃分出4種情景，即現(xiàn)實情景（情景I）與3種退耕情景（情景II、情景III與情景IV），采用形態(tài)空間模式分析提取生態(tài)源地，利用conefor軟件進行連通性和斑塊重要性的分析。采用修正的當量因子和連通性價值化模型計算生物多樣性保護的價值，以基準情景為標準，對比各個情景下的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值的差異性，從而確定最佳退耕模式。在這過程中為確?？臻g異質(zhì)性，本文從非生物和生物因素兩方面修正森林的生物量和由生物量決定的生物多樣性保護價值的系數(shù)，具體技術(shù)路線見圖2。

圖2 研究框架

2.1 多情景土地利用變化模擬

退耕還林作為國土空間規(guī)劃、生態(tài)修復功能的一項重大生態(tài)工程，將致力于增加森林覆蓋率，整治坡耕地的水土流失，更好地解決土地資源的低效利用問題。考慮到部分以農(nóng)田為棲息地的物種生存問題，面向施甸縣未來退耕還林的戰(zhàn)略重點應聚焦在耕地和林地的數(shù)量和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化上，以增加生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，限制耕地的大面積無序還林。

本文在情景設定過程中參考《關(guān)于進一步完善政策措施鞏固退耕還林還草成果的通知》（自然資發(fā)[2022]191號）等政策和施甸縣土地利用的歷史變化規(guī)律，并結(jié)合形態(tài)空間模式分析計算生態(tài)源地的數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間分布[21]，以面積大小作為土地利用數(shù)量的約束對象，確定三種不同強度的退耕還林的情景和現(xiàn)狀情景進行比較。具體情景參數(shù)描述如下：

1）情景I：該情景以現(xiàn)實情景作為對比分析的重要依據(jù)，保持現(xiàn)有的土地利用結(jié)構(gòu)和分布，利用形態(tài)空間模式分析將林地像元作為前景，非林地像元作為背景。

2）情景II：將所有坡度大于25°的坡耕地轉(zhuǎn)為林地，采用形態(tài)空間模式分析將林地和25°以上坡耕地的像元作為前景，非林地為背景。

3）情景III：將所有坡度大于20°的坡耕地轉(zhuǎn)為林地，利用形態(tài)空間模式分析將林地和20°以上坡耕地的像元作為前景，非林地為背景。

4）情景IV：將所有坡度大于20°的坡耕地轉(zhuǎn)為林地，同時從即可恢復和工程可恢復用地中耕地后備資源補充為耕地。由于即可恢復用地恢復耕種的操作較為簡單，可將其全部轉(zhuǎn)為耕地，而工程可恢復用地需要工程操作才能恢復耕種，只能將部分工程可恢復用地轉(zhuǎn)為耕地。根據(jù)云南省耕地后備資源劃定標準[22]可知，全省可開墾土地資源分布在地形坡度為6°～18°和20°～25°。按照此要求，利用形態(tài)空間模式進行進一步分析。

2.2 目標物種選擇

目標物種選擇對生物多樣性和自然保護景觀規(guī)劃有重大意義。本文選擇了4種在研究區(qū)長期生活的鳥類作為目標物種，其中包括：灰燕鵙（Artamus fuscus）、山鷦鶯（Prinia superciliaris）、距翅麥雞（Vanellus duvaucelii）和黑翅雀鵯（Aegithina tiphia）。飲食類型也包含了食肉動物（Carnivore）、食草動物（Herbivore）和雜食動物（Omnivore）合并的兩種類型。具體原因包括：1）以上物種均是施甸縣境內(nèi)野生保護動物，對維護生物多樣性和生態(tài)平衡起到重大意義。2）物種所引起的擴散距離不同，對研究區(qū)的連通性體現(xiàn)出不同尺度的效應。

本文根據(jù)鳥類飲食的生理特征和平均質(zhì)量估計了鳥類的擴散距離。為了進一步檢驗退耕還林對連通性的影響，基于目標物種和其他潛在動物的散布距離構(gòu)建了一個從100 m到15 km的距離序列，具體見表1。

2.3 生態(tài)連通性計算

本文運用Guidos軟件對不同情景下的林地進行形態(tài)空間模式分析，識別重要生態(tài)源地。形態(tài)空間模式分析的結(jié)果為7種互不重復的景觀類型：其中核心區(qū)可以分析內(nèi)部組成和分布，橋接區(qū)即景觀生態(tài)學中的廊道，是核心地之間建立關(guān)系的連接器，可以分析系統(tǒng)的連通性。二者均是有利于生物遷移和景觀連接的棲息地，故確定核心區(qū)和橋街區(qū)的林地為本文研究的生態(tài)源地。

表1 目標物種的生態(tài)特征

棲息地的破碎化是對生物多樣性保護的主要威脅，群落中物種的空間分布和棲息地的空間配置，在評估生物多樣性保護中至關(guān)重要。生態(tài)連通性能通過促進生物體擴散的方式來影響群落的組成和動態(tài)變化，由于兩個棲息地之間的最短距離可能不是主要的擴散路線，選擇合適的棲息地擴散路線（即功能連通性）能更有效地預測和反映物種運動能力和生物多樣性[23]。因此生物多樣性可以通過生態(tài)連通性的大小來量度。連通性概率（）指數(shù)是根據(jù)區(qū)域和圖形結(jié)構(gòu)來評估功能連接的方法，可將棲息地大小和棲息地之間的距離這兩個重要因素結(jié)合為一個指數(shù)，是維護生物種群、生態(tài)流動和生態(tài)功能的重要指數(shù)，即

式中a和a為棲息地斑塊和的面積（hm2），A為整個研究區(qū)的總面積（hm2），p表示斑塊和之間所有可能路徑的最大乘積概率，反映兩個棲息地斑塊間的連接強度，據(jù)以往研究經(jīng)驗將p設為0.5，可計算現(xiàn)狀情景與3種退耕情景下10種假設的擴散距離下的生態(tài)連通性。

式中表示棲息地斑塊的重要性，可以比較退耕還林前后的整體連通性差異，表明每個棲息地對維護整體連接的貢獻方面的重要程度，PC表示林地中所有斑塊的整體指數(shù)值，PC′表示去除單個斑塊后剩余斑塊的整體指數(shù)值。除了斑塊重要性外，斑塊分布決定空間異質(zhì)性，空間異質(zhì)性制約著所在斑塊的生態(tài)過程?；谝延醒芯浚疚牟捎闷扑槎戎笖?shù)可用來衡量景觀破碎性，分析斑塊分布格局[24]。

2.4 生物多樣性保護的生態(tài)服務價值評估

許多學者提出生態(tài)系統(tǒng)服務與生物多樣性在空間尺度上存在相關(guān)關(guān)系[25]。生物多樣性是大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務的基礎，在生態(tài)系統(tǒng)過程充當調(diào)節(jié)者、服務本身和商品[26]。在本文生物多樣性被視為一種服務，即Costanza等[27]提出的生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值。

2.4.1 當量因子的修正

基于謝高地等[28]提出生態(tài)服務功能強度與生物量成線性關(guān)系的理論，可知森林生物量的確定有助于生物多樣性保護的生態(tài)服務價值的量化。當量因子法主要依賴于土地利用類型，不同林地類型的差異化生物量也是修正當量因子系數(shù)的關(guān)鍵。因此，本研究從空間精細化生物量和林地細分兩個角度，進行當量因子系數(shù)的修正。

本研究將現(xiàn)狀林地細分為喬木林地、竹林地、灌木林地和其他林地，經(jīng)過實地調(diào)研得知退耕還林后的林地一般為新幼林或者疏林地，且本研究僅考慮退耕還林后一年內(nèi)的森林成長情況，因此將退耕還林后的林地均歸為其他林地。在每種類型林地中，選取100個隨機地塊樣本，統(tǒng)計該地塊影響生物量的兩大生物和非生物因素[29]，其中包括生物量中的香農(nóng)多樣性和物種豐富度、非生物量中的海拔和坡度4個自變量。將各因素與各類別林地的生物量進行多元回歸分析得到線性關(guān)系，按照各類林地面積比例進行加權(quán)得到當?shù)氐钠骄稚锪俊?/p>

以中國陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務價值表數(shù)值、當?shù)仄骄稚锪亢腿珖骄稚锪繛榛A[30]，進一步修訂生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的系數(shù)。

式中′為修正后的單位面積生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)服務價值系數(shù)（yuan/hm2），VC是原來土地覆蓋類別的生物多樣性保護生態(tài)系統(tǒng)服務的系數(shù)值（yuan/hm2），為當?shù)仄骄稚锪浚╰/hm2），為中國一級生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積平均森林生物量（t/hm2）。

2.4.2 生物多樣性價值評估

生態(tài)系統(tǒng)服務的提供并不是單個斑塊決定的，而是斑塊間的相互作用，特別是對于物種遷移和繁衍而言[12]。生態(tài)連通性是評估物種在棲息地斑塊上移動能力的重要指標，斑塊可能由于不同連通性而提供不同的生態(tài)系統(tǒng)服務功能和價值，因此生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務的價值可通過生態(tài)連通性來測算。本研究基于生態(tài)連通性的角度，考慮退耕還林對生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響，旨在加強生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)供應，為人類提供社會和經(jīng)濟效益。生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值（Biodiversity Ecological Service Value，BESV）依賴于當?shù)貎r值系數(shù)、棲息地大小和空間連通性[17]，計算式如下：

式中dPC表示每個棲息地斑塊的重要性，dPC表示研究區(qū)內(nèi)棲息地斑塊重要性的最大值。

2.4.3 方法驗證

如上所述，本文首先通過生物量修正當量因子，基于生態(tài)連通性視角，評估生物多樣性的生態(tài)服務價值；然后根據(jù)政策設計4種情景，識別生態(tài)服務價值最高的情景，并將該情景退耕還林的耕地作為退耕還林的潛在區(qū)。為確保該方法的準確性，本研究通過實地調(diào)研和模型驗證兩種方式進行驗證。

1）實地調(diào)研數(shù)據(jù)驗證

為了驗證生物量的數(shù)據(jù)準確性，以及生態(tài)服務價值的計算結(jié)果，依托國土空間規(guī)劃編制工作，進行了為期10 d的調(diào)研，以怒江沿岸和重點生態(tài)功能區(qū)組成調(diào)研路線，調(diào)研的核心內(nèi)容包括當前施甸縣的植被覆蓋情況和潛在退耕還林區(qū)域，退耕還林為施甸縣帶來的生態(tài)、經(jīng)濟和社會效益，退耕還林目前存在的問題和挑戰(zhàn)。

本研究調(diào)研統(tǒng)計出施甸縣的1個自然公園，以及5個重要野生動物與濕地保護區(qū)，驗證自然公園、重要野生動物與濕地保護區(qū)的保護等級與生物多樣性生態(tài)服務價值的匹配情況。此外，結(jié)合國土空間基本農(nóng)田保護線劃定工作，開展了退耕還林潛在區(qū)的生態(tài)條件與管理方式調(diào)研工作。以善洲林場和怒江沿岸等退耕潛力較大的地區(qū)為重點調(diào)研對象，驗證本研究潛在退耕還林識別結(jié)果的準確性。

2）模型驗證

為了進一步說明基于生態(tài)連通性計算生態(tài)服務價值的有效性，本文通過生境質(zhì)量代替生物多樣性的方式來驗證改進模型。生境質(zhì)量（棲息地質(zhì)量）為生境提供條件的能力，決定生境物種的組成、交流及維護，也是導致生物多樣性惡化最突出的因素，因此生境質(zhì)量模型可監(jiān)測生物多樣性的動態(tài)變化，特別是在生物多樣性可用數(shù)據(jù)有限的地區(qū)。InVEST 模型主要用于生境質(zhì)量的計算，已有大量文獻證明InVEST模型在評估生物多樣性方面是可靠的，且生境質(zhì)量與生物多樣性二者之間存在正相關(guān)的線性關(guān)系[31]。因此，本文首先驗證生境質(zhì)量與生物多樣性之間的相關(guān)性，而后采用生境質(zhì)量作為替代指標，驗證生物多樣性價值變化的真實性。InVEST模型綜合考慮棲息地類型、適宜性、敏感性和威脅因素等因素，反映生態(tài)系統(tǒng)生物多樣性狀態(tài)[32]。

生境退化度：

線性衰退函數(shù)：

式中D為生境類型中第個生境像元的生境退化程度，為生境威脅源，w為歸一化威脅因子的權(quán)重，為威脅因子所有柵格，為所有退化源，N為脅迫因子的一組柵格，w為歸一化威脅因子的權(quán)重，介于0～1之間，r為柵格的脅迫因子值，i為柵格n中的威脅因子r對柵格m的影響，β為生境保護程度，S為土地利用類型對脅迫因子的敏感性，d為柵格與柵格的距離（km），d為威脅因子的影響范圍（km）。

生境質(zhì)量指數(shù)：

式中Q為土地利用類型中柵格的生境質(zhì)量指數(shù)，介于0～1之間；H為土地利用類型的生境適合度；D為土地利用類型中網(wǎng)格的生境退化程度；為半飽和常數(shù)；為模型默認參數(shù)，通常取2.5。

3 結(jié)果與分析

3.1 退耕還林的潛力

各情景下施甸縣耕地和林地之間的具體變化情況如表2。施甸縣的土地利用現(xiàn)狀中耕地和林地面積分別為57 568.27 hm2和111 046.01 hm2，占施甸縣總面積的29.48%和56.86%。坡度大于25°和20°以上的耕地分別為12 847.60 hm2和27 296.91hm2，占耕地面積的22.32%和47.42%，即情景II、III中由耕地轉(zhuǎn)為林地的面積分別為12 847.60 hm2和27 296.91 hm2。情景IV中由后備耕地資源為耕地的面積為6 979.49 hm2，林地轉(zhuǎn)為耕地的面積為3 840.04 hm2，故設定情景IV退耕還林后的耕地和林地總面積分別為37 251.85 hm2和134 502.88 hm2。三種退耕情景中，林地面積依次為123 893.61、138 342.92和134 502.88 hm2，占總面積的63.44%、70.84%和68.87%。故以情景I的基準情景相比，退耕程度大小依此為情景III>IV>II。

表2 各情景下耕地、林地轉(zhuǎn)化情況

通過形態(tài)空間模式分析得到施甸縣各情景的土地利用空間格局如圖3所示。4種情景的生態(tài)源地的斑塊分別為465、536、499和528，數(shù)量較多，但并未隨退耕程度呈現(xiàn)增加的趨勢，有助于整體連通性的生態(tài)源地大多集中在南部的林地和耕地。4種情景的生態(tài)源地面積依次是21 425.20、32 266.15、27 838.22和28 507.13hm2。綜上所述，和基準情景I相比，退耕效果最好的是情景II；退耕效果最差的是情景III?？梢姡烁€林能增加林地中生態(tài)源地總面積，但生態(tài)源地的總面積并未完全與退耕程度成正比。

3.2 生態(tài)連通性

整體而言，生態(tài)連通性隨擴散距離增加而增加。擴散距離在1 500 m到10 000 m區(qū)間呈顯著增長趨勢，其中擴散距離在2 500～5 000 m區(qū)間時，連通性變化最快，這說明具有高擴散能力的物種連通性更大。最低連通性為情景I下的最低擴散能力的物種，其數(shù)值為3.30×106；最高連通性為情景II下的最高擴散能力的物種，其數(shù)值為4.39×108。就各個情景而言，退耕面積相差較少，但連通性存在較大差異，具體如圖4。三種退耕情景中情景III的連通性最低，更有助于連通性的是情景II和情景IV，該結(jié)果主要取決于退耕還林后林地生態(tài)源地的破碎程度和聚集程度，而非退耕程度。

圖3 各情景林地空間形態(tài)

經(jīng)計算，退耕情景II-IV中的斑塊破碎度指數(shù)分別為2.917 1、3.212 2和2.902 5。情景III的退耕面積最大但棲息地斑塊的分布最為分散，情景IV退耕面積較少但其棲息地斑塊的分布較為聚集，故三種退耕情景的斑塊聚集度大小為情景IV>情景II>情景III。在斑塊重要性方面，最大值為情景II，最小值為情景I，主要是由于情景II中生態(tài)斑塊最多，而情景I中斑塊最少；情景III和情景IV的斑塊重要性大小相近。由此可見，退耕還林計劃增加了連通性，連通性的大小由斑塊面積、斑塊間的分布和斑塊的重要性共同決定。

圖4 4種情景下的生態(tài)連通性概率

3.3 當量因子的修正結(jié)果

根據(jù)第三次土地調(diào)查分類，林地分為喬木林地、竹林地、灌木林地和其他林地4種類型，它們的面積依次為94 316.94 、1 585.87 、13 618.29 和1 524.92 hm2，分別占總林地的84.94%、1.43%、12.26%和1.37%。將香農(nóng)多樣性、物種豐富度、海拔和坡度4個自變量與喬木林地、竹林地、灌木林地和其他林地的生物量進行回歸分析。

為確保回歸方程的有效性，對回歸系數(shù)進行檢驗（表3）。結(jié)果顯示：在喬木林地生物量、灌木林地生物量、竹林地生物量和其他林地生物量上，海拔檢驗的值分別為0.001、0.004、0.002和0.001，均低于0.01，與相應類型林地的生物量有顯著相關(guān)性；坡度檢驗的值分別為0.003、0.027、0.001和0.001，該因素也均低于0.01，與相應類型林地的生物量有顯著相關(guān)性。

表3 生物量相關(guān)系數(shù)的顯著性和回歸方程式

將不同退耕還林情景下各地類的平均坡度和海拔代入關(guān)系式中得到4種情景下各類林地生物量，按照各類林地面積比例進行加權(quán)平均森林生物量分別為186.91 、181.22、175.30和175.97 t/hm2。根據(jù)修正當量因子公式和全中國平均森林生物量密度約為120 t/hm2，可得4種情景下系數(shù)為1.56、1.51、1.46和1.47。從修正當量角度看，修正當量系數(shù)最大值為情景II，其退耕程度最小，但卻為中最有利的退耕情景；最小值為情景III，其退耕程度最大，但卻沒取得相應的成效。

3.4 森林生物多樣性保護的生態(tài)服務價值

隨著擴散距離增大，情景I即現(xiàn)狀情景的生態(tài)系統(tǒng)服務價值由31 110 624.78元增加到81 754 375.23元，呈現(xiàn)增加的趨勢。情景II、III、IV整體呈現(xiàn)增加趨勢，分別從43 595 565.40元到112 013 403.57元、33 791 374.54元到86 416 947.16元和32 679 739.31元到97 469 384.10元。3種退耕情景森林的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值均呈現(xiàn)增加趨勢，依次增加了3.02×107元、4.7×106元和1.57×107元，退耕還林計劃可以通過增加生態(tài)連通性和生物量的方式增加生態(tài)服務價值。情景III雖退耕程度最大，但生態(tài)連通性和修正當量的系數(shù)并未實質(zhì)性增加，故而森林的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值并未大幅度增加。部分擴散距離中，也存在有大浮動的極值，如情景II中當擴散距離為500 m時，其生態(tài)服務價值達到了最大值113 948 882.48元，擴散距離為2 000 m時，在情景III和IV情況下也出現(xiàn)了小幅度下降的趨勢，具體見表4。

表4 不同情景下生物多樣性保護的生態(tài)服務價值

以上結(jié)果表明：對于大多數(shù)物種來說，與情景I的現(xiàn)狀林地相比，退耕還林對生物多樣性保護有著積極影響。退耕情景II方案明顯是3種退耕還林的最優(yōu)解，情景IV次之，退耕成效最差的為情景III。

3.5 方法驗證結(jié)果

1）實地調(diào)研

結(jié)合國土空間規(guī)劃與實地調(diào)研，確定了以省級自然公園為主體的自然保護地體系。其中，施甸善洲省級森林自然公園為省級自然公園；蘆子園國家級野生動物保護區(qū)為國家級保護區(qū)；野鴨湖省級濕地保護區(qū)、摩蒼省級野生動物保護區(qū)、魚洞濕地保護區(qū)和尖山省級野生動物保護區(qū)為省級保護區(qū)，6個自然保護地的生物多樣性保護重要性依次下降。

結(jié)合生物量，基于生態(tài)連通性，計算各個保護區(qū)生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，結(jié)果如表5所示。除了擴散距離2 km和5 km的摩蒼省級野生動物保護區(qū)、魚洞濕地保護區(qū)外，其他計算結(jié)果均與生物多樣性保護重要性的排序一致，即生物多樣性保護的生態(tài)服務價值依次為施甸善洲省級森林自然公園、蘆子園國家級野生動物保護區(qū)、野鴨湖省級濕地保護區(qū)、摩蒼省級野生動物保護區(qū)、魚洞濕地保護區(qū)和尖山省級野生動物保護區(qū)。

此外，調(diào)研結(jié)果表明，退耕還林潛在區(qū)集中于怒江沿岸。怒江1 000 m緩沖區(qū)內(nèi)坡度超過25°的坡耕地面積為7 654.04 hm2，占全域坡度超過25°的坡耕地面積的80.13%。受到地形與生態(tài)條件限制，怒江沿岸坡耕地水土流失嚴重。同時，怒江沿岸的坡耕地與自然保護區(qū)林地、國家級與省級公益林大量重合，亟需恢復原有森林植被與生物多樣性。根據(jù)情景模擬，情景II（25°以上耕地退耕為林地）為最佳的退耕模式。該情景下退耕工程量較小，且生態(tài)服務價值較大，與實地調(diào)研結(jié)果一致。

表5 6種自然保護區(qū)下各擴散距離的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值

2）模型驗證

InVEST的生境質(zhì)量模塊進行評估計算生境質(zhì)量，該模塊主要利用土地利用數(shù)據(jù)和生物多樣性的威脅因素。本文據(jù)參考文獻并結(jié)合研究區(qū)的概況[33]，選擇受影響較大的旱地、水田、交通用地、農(nóng)村用地和城鎮(zhèn)用地作為脅迫因子，建立其與土地類型之間的敏感程度（表6）。結(jié)合距離和權(quán)重和衰退方式計算生境質(zhì)量指數(shù)（表7），該指數(shù)在0～1之間，數(shù)值越大，表示生境越好。

隨機選取4種情景的100塊生態(tài)源地，計算生境質(zhì)量，分析生境質(zhì)量與生物多樣性的生態(tài)服務價值的相關(guān)性。結(jié)果顯示，4種情景下生境質(zhì)量分別為0.699、0.845、0.753 9和0.841，該結(jié)果與生物多樣性生態(tài)服務價值的排序符合（情景II>情景IV>情景III>情景I），4種情景下生境質(zhì)量與生態(tài)系統(tǒng)服務均存在顯著的正向線性相關(guān)關(guān)系。為確保檢驗結(jié)果的有效性，引入回歸方程中的檢驗，4種情景的檢驗值分別為0.020、0.023、0.044、0.037，值均小于0.05（圖5），此結(jié)果表明本文所設計的生物多樣性保護生態(tài)服務價值計算模型具有合理性。

表6 土地利用類型對威脅因子的敏感程度

圖5 生物多樣性的生態(tài)服務價值與生境質(zhì)量的相關(guān)分析

表7 威脅因子的影響范圍、權(quán)重和衰退方式

4 討 論

4.1 生物多樣性保護的價值的影響因素

影響生物多樣性保護的價值因素主要是生態(tài)連通性和當?shù)匦拚蟮漠斄恳蜃?。從生態(tài)連通性角度，擴散距離大于1 000 m的更高擴散能力物種所帶來的生物多樣性保護的價值更多，擴散距離和生物多樣性保護的價值雖無明顯線性關(guān)系，但也表明生態(tài)連通性有助于生態(tài)系統(tǒng)功能的發(fā)揮[34]。生態(tài)連通性可以促進繁殖體的擴散和能量交流，而物種的擴散和能量交換可以作為繁殖的來源，因此生態(tài)連通性有利于生物多樣性保護。森林總面積、森林斑塊破碎度分別對價值評估有著正向和負向影響，在決定森林生物多樣性功能方面，森林斑塊破碎度比森林斑塊面積更重要[35]。

從修正當量角度，海拔和坡度為影響生物量的主要因素，林地的生長狀況與海拔、坡度密切相關(guān)[36]；林地的異質(zhì)性結(jié)果顯示，林地類型的不同可能導致森林覆蓋總面積不同，從而影響森林的生物量計算。為能精確適配不同林地類型的差異化生物多樣性價值的特征和差異，本文改進生態(tài)系統(tǒng)服務價值的系數(shù)表，更能精細空間數(shù)據(jù)、利于價值評估和模型建立。因此，修正當量和生態(tài)連通性可作為生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務方面的指標[17]。修正當量和連通性價值化評估的方法可以應用于區(qū)域結(jié)構(gòu)和森林空間分布的研究，更有助于在區(qū)域規(guī)劃過程中對提供生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務進行指導[37]。

在生物多樣性及其服務價值評估方面，以往研究方法主要分為三種：實地調(diào)查、生態(tài)指標和生態(tài)模型[38,39]。已有學者以云南為研究區(qū)[40]，采用綜合生態(tài)系統(tǒng)服務模型（PANDORA）對生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估并進行模型的驗證，也強調(diào)了生態(tài)連通性對生物多樣性保護的生態(tài)系統(tǒng)服務價值結(jié)果影響敏感。上述結(jié)果與本文采用實地調(diào)研和模型計算所得到的結(jié)果一致。

4.2 各個情景與生物多樣性保護的生態(tài)服務價值之間的關(guān)系

研究結(jié)果表明，通過模擬退耕還林情景，林地與耕地資源得到有效補充和轉(zhuǎn)化，能在一定程度緩解耕地擴張造成的負面影響并保障糧食安全，有助于國土空間格局的優(yōu)化利用。3種退耕情景后的生物多樣性保護服務價值綜合效果最好的是退情景II，其次是情景IV，最后為情景III，而退耕程度大小依此為情景III>情景IV>情景II。森林的生物多樣性保護的服務價值并未與退耕的面積呈正相關(guān)變化，故退耕程度不是導致研究區(qū)生物多樣性保護價值變化的最直接原因。退耕還林的退耕方式、連通性和修正當量等其他因素共同作用于生物多樣性保護和生態(tài)服務價值[41]。退耕方式是影響生物多樣性保護的生態(tài)服務價值的主要原因，考慮到農(nóng)業(yè)用地的集約利用和非森林木本植被在陡坡上自發(fā)生長，優(yōu)化未來情景可以增加其空間結(jié)構(gòu)的連通性，從而提高生物多樣性[42]。為了保護生物多樣性及其提供的生態(tài)服務功能，應謹慎嘗試退耕還林的方法，可選擇本文的模型方法，其結(jié)果將為推動新一輪退耕還林提供參考。這種估算生物多樣性保護的生態(tài)服務價值的方法將實現(xiàn)森林生態(tài)服務功能的有償使用，界定實際補償范圍，從而改變單純依靠國家財政開展退耕還林的局面，為建立退耕還林生態(tài)補償機制提供有益參考[43]。

4.3 局限性和未來的研究方向

本文僅考慮空間變化而未考慮時間變化帶來的局限性，無法準確評估實施退耕還林后的森林狀況以及建模的不確定性，只能進行粗略模擬。未來研究可以通過引入不同區(qū)域的實例，將影響當量因子的時間因素代入研究區(qū)內(nèi)，探究當量系數(shù)的時空變化。但本文選擇的研究區(qū)具有明顯的坡度和海拔效果，將有助于闡明選擇效應和研究結(jié)果推廣的適當范圍[44]；模擬情景中的土地利用變化影響研究區(qū)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能特征，將生態(tài)連通性作為指標引入退耕還林的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值估算中，并考慮空間精細化問題，是當前研究中未探究的領域；通過實地驗證生物多樣性豐富度的方式，充分檢驗本研究方法的科學性，增加了模型可信度。因此，本文有效的生物多樣性服務價值評估方法有助于生物多樣性保護與經(jīng)濟發(fā)展的權(quán)衡取舍，模型優(yōu)化過程為政策決策者提供最佳的退耕還林的方案，以便更好地完善退耕還林制度。

5 結(jié) 論

本研究利用土地利用模擬情景的設定，從生態(tài)連通性和當量修正的角度評價退耕還林帶來的生物多樣性保護的生態(tài)服務價值變化。在此框架中，考慮到不同區(qū)域的空間異質(zhì)性問題，對連通性價值化的空間精細化問題進行改進。以云南省保山市施甸縣為案例區(qū)，得出主要結(jié)論如下：

1）在所有情景下，施甸縣的林地核心區(qū)主要分布在施甸縣的東南部。退耕程度大小依此為情景III>情景IV>情景II；在形態(tài)空間模式的源地分析中，情景II的退耕效果最好，而只考慮退耕面積的情景III效果最差；修正當量結(jié)果中，系數(shù)最大值為情景II，最小值為情景III；生物多樣性保護的的價值評估中，價值最大為情景II，最小值為情景III，故最終的退耕選擇方案為情景II。

2）對于擴散距離大于1 000 m的高擴散能力的物種，生態(tài)連通性對生物多樣性保護的生態(tài)服務價值的影響呈現(xiàn)正向作用。根據(jù)斑塊的面積和斑塊間的生態(tài)連通性，可以有效地反映生物多樣性，從而根據(jù)生物多樣性的變化判定退耕還林造林政策的影響。

3）本文從生態(tài)連通性和當量的空間精細化修正角度評估生物多樣性保護的生態(tài)服務價值，更有利于討論退耕還林的方案。生物多樣性保護的生態(tài)服務價值并非完全取決于退耕的面積，更多取決于斑塊之間的結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系和空間位置等因素。因此，退耕還林的實施務必與影響林地植被的其他過程以及地理空間變化進行有效結(jié)合，這些工作為促進退耕還林的政策完善和目標制定提供了依據(jù)。

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Potential impacts of multi-scenario farmland reforestation on the biodiversity conservation values of forests

Zhao Bingbing1, Liu Dianfeng1,2※

(1.,,430079,;2.430079,)

Farmland reforestation can exert some positive impacts on the biodiversity conservation in forests. It is very necessary to evaluate the response of ecosystem services to biodiversity conservation in recent years. Particularly, the ecosystem assessment of biodiversity conservation can greatly contribute to the decision-making on returning farmland to forests for future ecological benefits. There is a heterogeneous spatial distribution of biodiversity conservation functions, depending mainly on habitat fragmentation, corridors, and ecological connectivity. Among them, a key indicator of biodiversity conservation function can be the response process of ecological connectivity to the policy of returning farmland to forests. In previous studies, the equivalence method was widely employed to calculate the ecosystem service value of biodiversity conservation. However, the spatially explicit assessment of ecosystem service values cannot be performed without considering the effect of different woodland categories on the equivalence coefficients. Furthermore, farmland reforestation can benefit from the balance of economic development and ecological conservation during the spatial land allocation, especially in a fluctuating terrain with a large probability of natural disasters. Taking Shidian County, Yunnan Province, China as the study area, this study aims to clarify the effect of three farmland reforestation scenarios on the biodiversity conservation values of forest land. The morphological analysis model and ecological connectivity index were integrated to identify the ecological importance of the forest patches. The spatial relationship with the local physical factors (slope and forest coverage) was selected to adjust the coefficients of ecological service value for the biodiversity conservation in the various types of forest land. The changing trend of values was used to determine the maximum benefit and the feasibility of returning farmland to forests under different scenarios. The results showed that the farmland reforestation significantly altered the land use structure and pattern. The ecological source areas of the four scenarios were 21 425.20, 32 266.15, 27 838.22, and 28 507.13 hm2, respectively. The ecological connectivity showed a significant increase in the diffusion distance from 1500 to 10000 m. There was an upward trend in the ecological service value of forest biodiversity conservation under the different scenarios, increasing by 3.02×107, 4.7×106, and 1.57×107Yuan, respectively, with the increase of species dispersal distance. There was a high significance between the biomass with the slope and altitude in the different types of forest land. Therefore, the maximum revised equivalence factor was obtained as Scenario II, according to the revised equivalence factor formula and the average forest biomass density in China. Scenario II presented the least conversion of farmland to forest. In the value assessment of biodiversity conservation, the maximum and minimum were Scenario II, and III, respectively. Correspondingly, Scenario II can be expected to increase the ecological service value of biodiversity conservation. Anyway, the spatial structure and distribution of forest habitats can also provide solid guidelines for the decision making on reforestation policies and ecological compensation, as well as the intensity of farmland reforestation.

farmland reforestation; biodiversity; ecosystem services; ecological connectivity; coefficient correction

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.027

X171.1

A

1002-6819(2022)-20-0239-11

趙兵兵，劉殿鋒. 多情景退耕還林對林地生物多樣性保護價值的潛在影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2022，38(20)：239-249.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.027 http://www.tcsae.org

Zhao Bingbing, Liu Dianfeng. Potential impacts of multi-scenario farmland reforestation on the biodiversity conservation values of forests[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(20): 239-249. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.027 http://www.tcsae.org

2022-03-29

2022-10-07

國家自然科學基金面上項目（42171414；41771429）

趙兵兵，研究方向為土地整治與生態(tài)系統(tǒng)服務。Email：zhaobingbing@whu.edu.cn

劉殿鋒，博士，教授，主要研究方向為土地資源可持續(xù)利用、土地利用生態(tài)效應與優(yōu)化決策。Email：liudianfeng@whu.edu.cn