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    退耕還林還草背景下陜北地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)動態(tài)及熱點(diǎn)識別

    2022-12-20 02:34:42王蕓趙鵬祥李治國夏冰高健洲馬鵬宇
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)水量陜北熱點(diǎn)

    王蕓, 趙鵬祥, 李治國, 夏冰, 高健洲, 馬鵬宇

    (1.河北開放大學(xué) 教務(wù)處,河北 石家莊 050080; 2.國家開放大學(xué) 農(nóng)林醫(yī)藥教學(xué)部,北京 100039;3.西北農(nóng)林科技大學(xué) 林學(xué)院,陜西 楊凌 712100; 4.河北博嘉農(nóng)業(yè)有限公司,河北 石家莊 050000;5.北京林業(yè)大學(xué) 園林學(xué)院,北京 100083; 6.河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院 環(huán)境藝術(shù)工程學(xué)院,河南 鄭州 450046;7.北京鐵漢生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究院有限公司,北京 100083)

    生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)過程所提供的維持人類生命的自然條件和效用[1]。千年生態(tài)系統(tǒng)評估結(jié)果表明,大約60%的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)出現(xiàn)了惡化[2]。全球多個國家已經(jīng)實施了許多生態(tài)恢復(fù)措施以改善區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。我國實施的退耕還林還草工程是發(fā)展中國家中最大的生態(tài)修復(fù)計劃,也是世界上最大的生態(tài)建設(shè)項目[3-4]。了解退耕還林還草背景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空變化特征及相互作用,確定多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域,對于制定新一輪的退耕還林還草規(guī)劃和土地資源合理配置有重要的參考意義。

    自千年生態(tài)系統(tǒng)評估之后,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究受到了地理學(xué)、生態(tài)學(xué)等相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域?qū)<业膹V泛關(guān)注,研究成果豐碩,研究內(nèi)容主要涉及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念和內(nèi)涵[1-2,5-6]、生物物理量化和價值化[7-8]、時空變化和驅(qū)動機(jī)制[9-11]、權(quán)衡與協(xié)同作用[10,12-13]、供需平衡與空間流動[14-15]。如:李燕和周亮廣[16]從服務(wù)強(qiáng)度、區(qū)位指數(shù)視角對安徽省市域范圍的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化進(jìn)行了分析;ZHANG Z等[17]以福建省為例,研究了多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用,并結(jié)合地理加權(quán)回歸模型確定了城市化、氣候和地形等對權(quán)衡與協(xié)同作用的空間影響力;YANG S等[18]通過構(gòu)建不同的土地利用變化情景,對延河流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行量化,揭示了土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互關(guān)系和影響。上述研究成果為區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)和生態(tài)管理決策的制定提供了重要依據(jù)。然而,鑒于生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性,對典型地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的解析在生態(tài)系統(tǒng)管理領(lǐng)域中仍需進(jìn)一步加強(qiáng)。

    陜北地區(qū)作為黃土高原乃至中國退耕還林還草工程實施的重要區(qū)域之一,擁有脆弱的生態(tài)環(huán)境和高強(qiáng)度的人類活動,是開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)研究的理想?yún)^(qū)域和典型區(qū)域。以陜北地區(qū)為例,分析退耕還林還草工程實施以來土地利用的變化特征,結(jié)合多種模型量化陜北地區(qū)4種關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、植被凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity,NPP)和土壤保持)的時空變化和相互作用,識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域,以期為該地區(qū)進(jìn)一步的生態(tài)恢復(fù)治理提供理論依據(jù)。

    1 研究數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    陜北地區(qū),位于35°21′~39°34′N、107°28′~111°15′E,轄榆林市和延安市的所有區(qū)域,面積為78 819.69 km2,海拔為417~1 907 m,如圖1所示。陜北地區(qū)位于黃土高原中部,以典型黃土丘陵和溝壑為主要地形特征,氣候以半干旱大陸性季風(fēng)氣候為主,年平均氣溫為8~12 °C,年平均降水量為250~600 mm,降水量年內(nèi)分布不均,大約有60%~70%的降水集中在7—9月份[19]。土壤以黃綿土分布范圍最廣,其次為草原風(fēng)沙土,土壤質(zhì)地疏松,易受侵蝕。在退耕還林還草工程啟動之前,集中降水和不適當(dāng)?shù)娜藶橥恋乩没顒邮菍?dǎo)致該地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱,特別是水土流失嚴(yán)重的主要原因[20]。經(jīng)過大規(guī)模的退耕還林還草,該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境得到了明顯改善,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)發(fā)生了巨大變化。

    圖1 研究區(qū)位置

    1.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

    以退耕還林還草工程實施的關(guān)鍵時間節(jié)點(diǎn)(2000年和2015年)之間的時間段為研究期,進(jìn)行相關(guān)研究數(shù)據(jù)的收集與處理。涉及的數(shù)據(jù)主要有:

    1)土地利用數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率為30 m。在統(tǒng)計土地利用變化時借助ArcGIS 10.6重分類工具將其劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 2000年和2015年陜北地區(qū)土地利用類型空間分布示意圖

    2)數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù),來源于地理國情監(jiān)測云平臺 (http://www.dsac.cn),空間分辨率為30 m。

    3)月尺度的歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率為1 000 m。

    4)土壤數(shù)據(jù),來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized World Soil Database,HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)(http://westdc.westgis.ac.cn),空間分辨率為1 000 m。

    5)月尺度的氣象數(shù)據(jù),來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/),通過克里金插值法生成1 000 m分辨率的柵格數(shù)據(jù)。

    6)糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),來自于相關(guān)縣級行政單元的統(tǒng)計年鑒(https://data.cnki.net/)。

    7)人口和GDP數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn),空間分辨率為1 000 m。

    1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化方法

    1.3.1 產(chǎn)水量

    采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,InVEST)模型中的產(chǎn)水量模塊對陜北地區(qū)2000年和2015年的產(chǎn)水量進(jìn)行量化。產(chǎn)水量模塊是基于水量平衡原理,以像元內(nèi)的降水量與實際蒸散量之差作為產(chǎn)水量的計算結(jié)果[9],其基本原理如下:

    WYx=(1-AETx/Px)Px,

    (1)

    (2)

    (3)

    PETx=KxETx。

    (4)

    式中:WYx為像元x的年產(chǎn)水量;AETx為像元x的年實際蒸散量;Px為像元x的年均降水量;PETx為像元x的年潛在蒸散量;wx為自然氣候-土壤性質(zhì)的非物理參數(shù);Z為季節(jié)參數(shù),其數(shù)值與降水次數(shù)呈正相關(guān);AWCx為像元x的植被可利用含水量;Kx為像元x的植被蒸散系數(shù);ETx為像元x的參考作物蒸散量。

    1.3.2 糧食產(chǎn)量

    由于糧食產(chǎn)量與NDVI之間存在著顯著的線性關(guān)系[21],采用全部為正值的NDVI對糧食產(chǎn)量進(jìn)行空間化處理,得到糧食產(chǎn)量柵格數(shù)據(jù)(Gx)。具體的計算公式為:

    (5)

    式中:Gsum,i為縣級行政單元i的糧食產(chǎn)量;NDVIx為像元x的NDVI;NDVIsum,i為縣級行政單元i耕地的NDVI總和。

    1.3.3 植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)

    采用基于過程的卡內(nèi)基—埃姆斯坦福方法(Carnegie-Ames-Stanford Approach,CASA)模型計算陜北地區(qū)2000年和2015年的NPP,CASA模型是一種陸地生態(tài)系統(tǒng)評估模型,在NPP的評估研究中應(yīng)用廣泛[10,12],模型如下:

    NPP(x,t)=APAR(x,t)ε(x,t),

    (6)

    APAR(x,t)=0.5SOL(x,t)FPAR(x,t),

    (7)

    ε(x,t)=Tε1Tε2Wεε*。

    (8)

    式中:APAR(x,t)為像元x在t月吸收的光合有效輻射;ε(x,t)為像元x在t月份的光能轉(zhuǎn)化率;SOL(x,t)為像元x在t月份的太陽總輻射;FPAR(x,t)為像元x在t月份植被對光合有效輻射的吸收比例;ε*為植被最大光能利用率;Tε為對ε*產(chǎn)生影響的溫度脅迫因子;Wε為水分脅迫因子。

    1.3.4 土壤保持量

    采用修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)模型以潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量之差來表示生態(tài)系統(tǒng)中的土壤保持量[22]。其基本原理為:

    As=Ap-Ac=RKLS(1-CP)。

    (9)

    式中:As為土壤保持量;Ap為潛在土壤保持量;Ac為實際土壤侵蝕量;R為降雨侵蝕力因子;K為土壤可侵蝕性因子;L為坡長因子;S為坡度因子;C為植被覆蓋和管理因子;P為水土保持措施因子。

    1.4 協(xié)同作用與權(quán)衡判定依據(jù)

    生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同指的是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)同時增加或減少的情況,而權(quán)衡是指一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的增加導(dǎo)致另一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少的情況[23]。本研究在SPSS 24.0軟件平臺上結(jié)合Spearman相關(guān)系數(shù)法分析了陜北地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同作用與權(quán)衡。當(dāng)Spearman相關(guān)系數(shù)為正值且通過顯著性檢驗時,說明兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在著協(xié)同作用;當(dāng)Spearman相關(guān)系數(shù)為負(fù)值且通過顯著性檢驗時,說明兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在著權(quán)衡作用。

    1.5 服務(wù)熱點(diǎn)識別方法

    將產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP或土壤保持量超過其平均值的區(qū)域定義為該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域[24-26],將這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域在ArcGIS 10.6內(nèi)進(jìn)行空間疊加,得到多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域。如果某個像元中的這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值均不超過對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值,則該像元為無熱點(diǎn)區(qū)域。同樣,如果某個像元中,只有1種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值超過了該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值,則將該像元劃分為一類服務(wù)熱點(diǎn)(1類熱點(diǎn));如果某個像元中,只有2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值超過了對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值,則將該像元劃分為二類服務(wù)熱點(diǎn)(2類熱點(diǎn)),以此類推,劃分為三類服務(wù)熱點(diǎn)(3類熱點(diǎn))和四類服務(wù)熱點(diǎn)(4類熱點(diǎn))。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 退耕還林還草后土地利用類型的變化

    退耕還林還草工程的實施對陜北地區(qū)的土地利用產(chǎn)生了重大影響, 2000年和2015年陜北地區(qū)各種土地利用類型的面積占比如圖3所示。

    圖3 2000年和2015年陜北地區(qū)各種土地利用類型的面積占比

    圖2和圖3表明:陜北地區(qū)的草地分布最廣,在2000年和2015年分別占總面積的43.53%和45.61%;其次為耕地和林地的,耕地和林地在2000年的面積占比分別為35.82%和13.86%,在2015年的面積占比分別為31.90%和15.38%;最后依次為未利用地、建設(shè)用地和水域,他們的面積占比非常小,2000年和2015年兩個年份的未利用地面積占比均不足5.8%,建設(shè)用地和水域的面積占比均不足1.0%。自退耕還林還草工程實施以來,草地、林地、耕地和建設(shè)用地面積變化很大,存在著草地、林地、建設(shè)用地面積增加和耕地面積減少的變化趨勢。

    陜北地區(qū)實施退耕還林還草以來土地利用類型相互轉(zhuǎn)化的情況見表1。

    表1 陜北地區(qū)各種土地利用類型面積轉(zhuǎn)移矩陣 km2

    由表1可知:研究期內(nèi),各種土地利用類型均存在向其他土地利用類型轉(zhuǎn)化的變化特征。具體來說,耕地主要存在著向草地、林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的特征,轉(zhuǎn)化面積分別為3 699.65、1 028.70、176.43 km2;林地向其他土地利用類型的轉(zhuǎn)化面積非常小,僅有不足400.00 km2的林地面積轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型;草地存在著向耕地、林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的輕微趨勢,轉(zhuǎn)化面積對于草地總面積來說占比很?。?015年,建設(shè)用地面積增加一倍多,主要是耕地和草地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化面積分別為176.43、196.97 km2;未利用地和水域的面積變化較小,對于其他土地利用類型面積變化的貢獻(xiàn)非常微小。

    2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空變化

    利用ArcGIS 10.6繪出4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間分布情況,如圖4所示。

    圖4 2000年和2015年陜北地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間分布

    由圖4可以看出,陜北地區(qū)的4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在研究期內(nèi)各自的空間分布存在著明顯的分異性。盡管部分生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP)在2000年和2015年的空間分布存在著較小的差異,但4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在2個年份的總體分布特征是相似的。產(chǎn)水量在2000年和2015年均存在著自南向北遞減的空間分布特征,其中在榆林西北部地區(qū)的產(chǎn)水量相對較高,特別在2015年,該地區(qū)的產(chǎn)水量達(dá)到最大值;糧食產(chǎn)量的空間分布比較分散,這與糧食產(chǎn)量的柵格化過程有關(guān),即糧食產(chǎn)量的空間分布與耕地的空間分布一致,糧食產(chǎn)量的分布面積隨耕地面積的減少而減少;NPP呈現(xiàn)出由南向北遞減的空間格局,而且隨時間的推移,陜北大部分地區(qū)的NPP得到了改善;土壤保持量在2000年和2015年這2個研究年份的空間分布比較相似,即自南向北土壤保持量逐漸減少,低值區(qū)位于陜北地區(qū)的西北部,呈條帶狀分布。

    利用ArcGIS 10.6比較了陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)區(qū)域在2000年和2015年的整體水平,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP呈現(xiàn)出增加趨勢,分別由2000年的6.75 mm、17.37 t/(km2·年)、322.21 g·C/(m2·年)增加至2015年的21.35 mm、27.02 t/(km2·年)、439.49 g·C/(m2·年),增幅分別為216.30%、55.56%和36.40%;而土壤保持量呈現(xiàn)出減少趨勢,由2000年的36 637.67 t/(km2·年)減少至2015年的24 319.74 t/(km2·年),減少了33.62%。

    2.3 權(quán)衡與協(xié)同作用

    采用Spearman相關(guān)系數(shù)描述產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP和土壤保持量兩兩之間的相互作用,結(jié)果見表2。

    表2 2000年和2015年陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的Spearman相關(guān)系數(shù)

    由表2可以看出:2000年,4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系均呈現(xiàn)為顯著的協(xié)同作用,其中以產(chǎn)水量與NPP之間的協(xié)同作用(0.576)最為明顯,其次為NPP與土壤保持量(0.470)之間的、NPP與糧食產(chǎn)量(0.460)之間的,再次為產(chǎn)水量與糧食產(chǎn)量(0.420)之間的、產(chǎn)水量與土壤保持量(0.390)之間的,糧食產(chǎn)量與土壤保持量之間的協(xié)同作用最弱(0.103)。以上括號中的數(shù)值為Spearman相關(guān)系數(shù)值。隨著退耕還林還草工程的實施,陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系2015年的與2000年的相比發(fā)生了明顯的變化,主要表現(xiàn)為同一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系對協(xié)同作用的減弱或逆轉(zhuǎn)為權(quán)衡作用。具體來說,產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量與NPP這3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的協(xié)同作用出現(xiàn)衰減;土壤保持量與產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量之間的協(xié)同作用逆轉(zhuǎn)為2015年的權(quán)衡作用;此外,土壤保持量與NPP之間的協(xié)同作用在2015年得到了加強(qiáng),Spearman相關(guān)系數(shù)值由2000年的0.470增大至2015年的0.515。

    2.4 多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域

    結(jié)合1.5節(jié)的熱點(diǎn)區(qū)域識別方法,在ArcGIS 10.6中將研究區(qū)劃分為無熱點(diǎn)、1類熱點(diǎn)、2類熱點(diǎn)、3類熱點(diǎn)和4類熱點(diǎn)區(qū)域,各熱點(diǎn)區(qū)域的分布和面積占比分別如圖5和圖6所示。由圖5和圖6可知:

    1)從空間分布上來看,2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域的空間分布情況整體上比較相似,4類熱點(diǎn)區(qū)域和3類熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在研究區(qū)的南部地區(qū),呈現(xiàn)出比較明顯的空間集聚特征,2類熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在研究區(qū)的中部和中南部地區(qū),1類熱點(diǎn)區(qū)域和無熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在研究區(qū)的北部和西北部地區(qū),呈相對分散的空間分布格局。

    2)通過對比2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域的空間分布可以發(fā)現(xiàn),4類熱點(diǎn)、3類熱點(diǎn)和無熱點(diǎn)區(qū)域的分布范圍縮小,2類熱點(diǎn)和1類熱點(diǎn)區(qū)域的空間分布范圍增大。

    3)具體來說(如圖6所示),4類熱點(diǎn)區(qū)域的面積由2000年的占研究區(qū)總面積的2.17%減少至2015年的1.35%,3類熱點(diǎn)區(qū)域的面積占比由2000年的13.17%減少至2015年的10.64%,無熱點(diǎn)區(qū)域的面積占比由2000年的27.80%減少至2015年的21.72%,2類熱點(diǎn)區(qū)域和1類熱點(diǎn)區(qū)域的面積占比分別由2000年的22.67%、34.19%增加至2015年的29.21%、37.08%。

    圖5 2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域的分布情況

    圖6 2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域的面積占比

    3 結(jié)語

    文中以退耕還林還草工程實施的重點(diǎn)區(qū)域——陜北地區(qū)為研究區(qū),分析了退耕還林還草工程實施以來土地利用類型的變化特征,量化了該背景下產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP和土壤保持量的時空變化特征和這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同作用,確定了多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn):

    1)2015年,陜北地區(qū)的土地利用類型主要以草地、耕地和林地為主,占研究區(qū)總面積的比例分別為45.61%、31.90%和15.38%。2000—2015年,研究區(qū)呈現(xiàn)出耕地面積減少(-4 976.03 km2)且主要轉(zhuǎn)化為草地(+3 699.65 km2)和林地(+1 028.70 km2)的變化特征,這些變化趨勢與該地區(qū)土地利用的其他研究結(jié)果相一致[27],這也符合退耕還林還草工程實施的初衷。

    2)陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在研究期內(nèi)的空間分布存在著明顯的分布差異性。產(chǎn)水量、NPP和土壤保持量總體呈現(xiàn)出自南向北遞減的空間分布特征;糧食產(chǎn)量的空間分布由于耕地分布分散的原因呈現(xiàn)出比較分散的空間分布格局。研究期內(nèi)產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP呈現(xiàn)出增加趨勢,而土壤保持量呈現(xiàn)出減少趨勢,這些結(jié)果也與退耕還林還草背景下LIU Y等[28]、SU C等[29]的研究結(jié)果一致。退耕還林還草的實施,在改善地表植被覆蓋情況[30]的同時也增強(qiáng)了土壤的保持能力,這不僅改善了NPP的供給能力,還抑制了潛在土壤侵蝕量的減少和實際土壤保持量的下降[31]。此外,在此背景下,耕地面積的減少是顯而易見的,但由于21世紀(jì)以來國家對農(nóng)業(yè)的政策支持和糧食單產(chǎn)能力的提高[4],糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)出了不減反增的趨勢[4,21]。已有研究發(fā)現(xiàn),退耕還林還草工程的實施減少了產(chǎn)水量[12,19],這與本研究的結(jié)果相反,產(chǎn)水量與不同研究期內(nèi)的降水情況有關(guān),降水量的明顯增加導(dǎo)致研究區(qū)的產(chǎn)水量增加[32]。

    3)2000—2015年,陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系發(fā)生了顯著變化,表現(xiàn)為2000年所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系對之間的協(xié)同作用在2015年出現(xiàn)衰減甚至逆轉(zhuǎn)為權(quán)衡作用。退耕還林還草工程的實施,增強(qiáng)了土壤保持量與NPP之間的協(xié)同作用,同時也導(dǎo)致了土壤保持量與產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量之間的權(quán)衡,這與PAN J等[13]、潘竟虎等[25]的研究結(jié)果一致。需要注意的是,本研究證實了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用會隨時間的變化而變化,特別是在人類活動密集的地區(qū)[33-34],單一時間節(jié)點(diǎn)上的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用的靜態(tài)研究可能不足以為人類活動日益密集背景下的生態(tài)管理決策提供充足依據(jù)。

    4)確定多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域是確定生態(tài)保護(hù)區(qū)域優(yōu)先級和優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)的重要途徑,這對政策制定者平衡資源分配和領(lǐng)土空間規(guī)劃具有重要意義[25-26]。本研究基于生態(tài)系統(tǒng)的多服務(wù)功能評估,識別了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域,發(fā)現(xiàn)研究區(qū)自南向北呈現(xiàn)出4類熱點(diǎn)區(qū)向無熱點(diǎn)區(qū)逐漸過渡的空間分布格局,這與LIU L等[34]的研究結(jié)果類似。然而隨著時間的推移,4類熱點(diǎn)區(qū)域和3類熱點(diǎn)區(qū)域的面積在縮小,這表明了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡在增加或者協(xié)同在減弱,難以同時獲得多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的大量供給,這與文獻(xiàn)[24]和[26]的研究結(jié)果一致,也與本研究得出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用的時間變化特征相符合。

    然而,文中尚存在一些不足。首先,各類數(shù)據(jù)的分辨率不一致,這會導(dǎo)致結(jié)果存在誤差。例如,糧食產(chǎn)量的估算是基于縣域糧食產(chǎn)量進(jìn)行的,若能獲得鎮(zhèn)域甚至村域糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),結(jié)果可能會更準(zhǔn)確。其次,本研究僅在柵格尺度上考慮了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用,已有研究發(fā)現(xiàn),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用會隨空間尺度的變化而發(fā)生變化[35],多尺度下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相互作用的比較分析需要進(jìn)一步加強(qiáng)。最后,熱點(diǎn)區(qū)域識別方法是以平均值為分界線的,即高于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)平均值的區(qū)域被定義為熱點(diǎn)區(qū)域,盡管很多研究也是采用這個平均值作為分界線的[24-26,34],未來應(yīng)結(jié)合區(qū)域發(fā)展的重點(diǎn)、因地制宜地考慮設(shè)置熱點(diǎn)識別的閾值。

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