森林生态系统服务价值仿真预测研究

石小亮,陈 珂,曹先磊,何 丹

(1沈阳农业大学经济管理学院,沈阳110866;2北京林业大学经济管理学院,北京100083)

森林生态系统是陆地生态系统中结构最复杂、功能最完善的自然生态系统,对陆地生态环境有决定性影响[1]。森林不但能提供木材和林副产品,还能提供多种生态服务(如涵养水源、保育土壤等)[2]。近年来,随着全球生态环境的不断恶化,森林生态系统服务所具有的诸多价值逐渐凸显并被人们所认知,以往学者主要从三个角度研究森林生态系统服务价值：一是从生态学角度[3-4],研究数量最多且成果最丰富,如关于生态系统服务分类[5]、生态系统服务评价尺度与边界[6]、生态系统服务健康评价[7]等;二是从社会学角度[8],如关于管理方式[9]和公众价值观[10]等;三是从经济学角度[11],如关于投资、经济激励和补偿[12]、森林生态系统服务价值评价[13]等。此外,关于生态系统服务价值的预测研究正在兴起,其中预测方法包括神经网络法、马尔科夫预测法和系统动力学仿真法等,各方法适用情况不一,各有优劣。

目前,系统动力学的理论和方法已广泛用于林业系统[14-21]。如赵道胜[22]采用系统仿真模型研究了城市森林对噪声、滞尘的减缓程度;李宏等[23]通过对过伐林区仿真模型的构建,动态研究了分类经营、择伐方式与强度等因素对汪清林区的森林资源与产业结构的影响机制;施婷[24]建立碳排放仿真模型预测了保定碳排放发展趋势,并提出发展低碳农林业、畜牧业的建议。系统仿真属于结构-功能模拟法,研究的对象一般为高层次、非线性、多变量的开放系统,对数据要求较低,系统的非线性经多次反馈后,使系统呈现出对外部扰动反映不灵敏的倾向,对系统参数变化不敏感。同时,系统不仅可回顾历史行为还可预测未来,具有“反直观性”,很容易解决难以用数学行为表达的延期反应及非线性等问题[25],因此系统仿真的适用性很强。系统仿真以预测不同经营方案对资源、环境的影响,为决策者提供最佳方案为目的。系统仿真模型的构建过程是抽象处理真实系统,并在软件上转换为可调可控的人工系统[26-30]。而针对森林资源的长周期生长特性,整体性结构调控其系统较难,但系统仿真模拟试验不仅可在短期完成多种备选方案的试验,且同时提高了结果的实用价值。综合分析可知,系统仿真模拟森林生态系统的演化趋势必要且可行。针对有学者质疑系统仿真模拟的精度问题,赵道胜[22]认为系统仿真一般仅预测各方案的实施效果,而不图精确预测未来。另外,学者普遍关注系统仿真选取模型结构大小的问题,赵道胜[22]认为视建模目的而异,一般当目的是要求较全面地、真实地描述实际时,应尽可能精细建模过程,反之亦然。

本研究以系统动力学的理论和方法为基础,以国家林业建设总体布局为依据,应用Vensim仿真软件评价了三套方案下的2008—2020年吉林森工集团森林生态系统服务价值。具体是在模型中分别设定各方案下的年均新增造林面积和采伐量,并以2008年森林经营方案数据仿真模拟得到2013年结果,将仿真结果与综合评价调整后的结果对比,校正参数至仿真与评价结果趋势一致,从而判定2020年服务价值最大的为何种方案。目的是预测各方案下的长远效果,因而可简化建模过程。仿真预测对吉林森工集团的林业战略发展意义重大。

1 指标体系构建与模型选用

1.1 指标体系构建

由于森林生态系统服务的多样性,评价时应采用多指标体系,建立能反映森林资源本身特点、能衡量系统变化的“尺度标准”、以及能描述系统行为轨迹等一系列指标体系。本研究采用理论分析法和专家咨询法,从已有相关文献中选取使用频度较高的指标,同时综合吉林森工集团地区的森林资源本身特征、结构与功能等要素选取最具代表性指标。在此基础上向有关专家咨询,对指标进行再筛选、再调整,最终得到评价指标体系。

1.2 模型选用

目前,学术界常用的建模法包括：基于仿真(Simulation based)建模法、基于运筹学(OR based)建模法、基于企业(Enterprise based)建模法、基于控制论(Control theory based)建模法等。其中系统仿真法(System dynamics,SD)主要用来解决非线性复杂系统问题。应用系统动力学分析问题的关键是首先要把握好建模目的,明晰系统内反馈结构以及与动态行为之间的关系;其次分析系统内部结构、绘制流程图并设置参数以调试模型;最终模拟各方案的执行效果。目前通用的仿真软件包括Process Charter、Powersim、iThink和Vensim等,鉴于Vensim软件对系统要求低(如在Macintosh、Windows等系统均能运行),且操作界面简洁、功能强大,本研究选用Vensim软件。

2 模型构建

2.1 模型主体方程

式中：Si(t)为第i龄级面积;Mi(t)为第i龄级蓄积;PMi(t)为第i龄级单位面积蓄积量;Bi(t)为第i龄级各价值;PBi(t)为第i龄级单位面积各价值。

2.2 模型构建流程图

吉林森林工业集团有限责任公司(简称“吉林森工集团”)是我国4大森工集团之一,辖区位于吉林省长白山林区,素有“长白林海”之称,是我国重要的生态屏障和木材生产基地。吉林森工集团的森林覆盖率高达90.9%,经营总面积134.75万hm2,有林地面积122.48万hm2,活立木总蓄积1.7978×106m3,森林蓄积1.7976×108m3,乔木林蓄积151.95 m3∕hm2,位居我国已开发林区第1位(吉林森工集团2013年度森林资源分析报告,2013)。吉林森工集团主要优势树种有15种：红松(Pinus koraiensis)、云杉(Picea asperataMast.)、樟子松(mongolicaLitv.)、落叶松(Larixspp.)、臭松(Symplocarpus foetidus)、水曲柳(Fraxinus mandschurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、黄菠萝(Phellodendron amurense)、椴树(Tilia tuanSysyl.)、柞树(Xylosma racemosum)、榆树(Ulmus pumila)、色树(Acer elegantulum)、枫桦(Betula davuric)、白桦(Betula platyphylla)、杨树(PopulusL.)。由于研究所涉及各林种的各服务相同,因此仿真流程图也相同,构建过程主要分五部分(第Ⅰ—Ⅴ部分)。

系统的动态性主要取决于系统的存量结构和流量结构。通常状况下,物料在输入和输出的过程中,虽存在延迟现象,但物料始终会保持守恒即不增不减。即使在中间的延迟过程中,也存在输入流和输出流,一般用老化链表示某系统的存量结构和流量结构,此仿真研究即利用了老化链的理论和方法。森林的面积、蓄积与结构在不同时空变域下[25]都受到自然界和人为等外界因素的干扰而变化,存量的增加主要来自有林地的再生产和新造林,即迹地更新。仿真模型中的林木生长速度的参数设定说明：如从幼龄林到中龄林的转换速率即为幼龄林的生长速度,其余各林龄以此类推。而成过熟林的存量也会因人工采伐或自然灾害(病虫害、森林火灾等)的发生而减少,其余各林龄的面积减少速率小到可忽略不计,即整个老化链的唯一输出为成过熟林的减少。因此,森林系统的老化链等同一个四阶物质延迟,蓄积亦然(图1)。

图1 森林生态系统服务价值仿真流程图(第Ⅰ部分)Fig.1 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅠ)

由图1可知,迹地更新地可通过人工造林变为幼龄林,幼龄林依次生长为中龄林、近熟林和成过熟林。此过程也会因自然灾害或人为因素使成过熟林变为迹地更新地,各因素都已包含在仿真流程信息反馈链条中。

由图2可知,不同林龄的各服务价值加总可得总价值,如涵养水源价值=(幼龄林+中龄林+近熟林+成过熟林)涵养水源价值。保育土壤等服务价值亦然(图3)。

关于固碳释氧服务的仿真流程图说明：通过汇总水曲柳各龄林活立木蓄积得到活立木总蓄积。每年生长价值等于活立木单价乘以当年活立木蓄积的增加量。每年新增蓄积量等于活立木蓄积的增加量、人工采伐量与自然灾害蓄积量之和。固碳释氧服务价值为每年森林新增蓄积量乘以木材固碳释氧的单位价值(图4)。

图2 森林生态系统服务价值仿真流程图(第Ⅱ部分)Fig.2 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅡ)

图3 森林生态系统服务价值仿真流程图(第Ⅲ部分)Fig.3 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅢ)

图4 森林生态系统服务价值仿真流程图(第Ⅳ部分)Fig.4 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅣ)

汇总各服务价值,得出森林生态系统服务价值总量(图5)。综合15种主要优势树种的服务价值仿真流程图,即可得到总的吉林森工集团森林生态系统服务价值仿真流程图。

2.3 模型参数设置

所用基础数据主要源于吉林省林业调查规划院编制的八个林业局的森林经营方案、2009—2013年《中国林业统计年鉴》和《吉林省统计年鉴》。模型初值和参数多采用吉林省林业厅资源司、林业厅计财处、综合财政厅、统计局、物价局、林业行业标准[31],还有部分数据资料来源于吉林省野生动植物保护与自然保护区管理处、水利厅、交通运输厅、农牧局和林木种苗管理站等部门对外公布数据,均采用了计量统计处理,并综合对吉林森工集团实地调研获得的调查数据和资料,仅有少数参数由专家咨询或应用计算机局部模拟调试而得。研究的主要目的是预测各方案在2008—2020年森林生态系统服务实物量和价值量的变化趋势。吉林森工集团2008年的森林资源状况见表1。

图5 森林生态系统服务价值仿真流程图(第Ⅴ部分)Fig.5 Flow chart of simulation of forest ecosystem service values(PartⅤ)

表1 2008年吉林森工集团森林资源状况Table 1 Forest resource conditions of Jilin Forest Industry Group in 2008 m3·hm-2

2.4 模型预测方案

吉林省于1998年实施了天保工程,2000年正式运行,一期工程期限为2000—2010年。国家为巩固天保一期工程的建设成果实施了天保二期工程(2011—2020年)。自天保工程实施,吉林森工集团的林地面积与蓄积量实现了双增长,林区经济也从偏于木材生产变为合理保护与利用森林资源。工程主要是通过增加造林面积,减少木材采伐量等手段来提高林木生长量与林地产出率。本研究设定的三种方案都是在同一区域的不同时段而采取的不同措施,在模型中分别设定各方案下的年均新增造林面积和木材采伐量,以求得各方案下的服务价值并判定何种方案下的服务价值最大。分别查得吉林森工集团在1996—2013年各年新增造林面积和木材采伐量(值等同于木材产量)(表2)。

表2 1996—2013年吉林森工集团造林面积和木材产量Table 2 Afforestation area and timber yield in Jilin Forest Industry Group from 1996 to 2013

方案一：取1996—1999年未实施天保工程时的年均新增造林面积10 387.5 hm2,平均木材采伐量1 546 375 m3;方案二：取2000—2013年实施天保工程时的年均新增造林面积4 284.1 hm2,平均木材采伐量936 440.7 m3;方案三：2015年国家全面停止了对吉林国有林区的商业性采伐(即木材采伐量为0 m3),取实施天保工程的年均造林面积4 284.1 hm2。

3 森林生态系统服务仿真预测

3.1 实物量仿真预测

选取2008年、2013年、2018年和2020年作为森林生态系统仿真模拟的代表年份,使用Vensim软件对各方案下的指标变量进行仿真预测,求得实物量仿真预测结果。由表3可看出,各方案预测的2013年森林生态系统提供的各项服务实物量与核算得到的实物量趋于一致;可得在2020年各方案下森林生态系统提供的涵养水源、保育土壤、吸收SO2、吸收氟化物、吸收氮氧化物、滞尘、固碳和释氧的实物量分别为(1.23 ×1010、1.24 ×1010、1.07 ×1011)m3、(2.35 ×107、2.36 ×107、1.89 ×108)t、(2.67 ×1010、2.68 ×1010、2.19 ×1011)kg、(7.80 ×108、7.85 ×108、6.36 ×109)kg、(1.33 ×109、1.33 ×109、1.06 ×1010)kg、(4.53 ×1012、4.56 ×1012、3.75 ×1013)kg、(1.72 ×106、1.72 × 106、1.72 × 106)t和(7.36 × 105、7.36 × 105、7.69 ×105)t。

表3 吉林森工集团森林生态系统服务实物量预测结果Table 3 Forecasted results of physical quantity of forest ecosystem services in Jilin Forest Industry Group

3.2 价值量仿真预测

采用各方案计算得到2008—2020年森林生态系统服务价值量,并利用综合评价模型调整。由表4可以看出,各方案预测的2013年森林生态系统提供的各项服务价值与核算得到的价值趋于一致;可得在2020年各方案下森林生态系统提供的涵养水源、保育土壤、吸收SO2、吸收氟化物、吸收氮氧化物、滞尘、生物多样性维护、固碳释氧的价值量分别为(1.4×1010、2.12×1010、1.12×1011)元、(5.91×109、8.91×109、5.74 ×1010)元、(7.82 ×109、1.37 ×1010、7.51 ×1010)元、(3.81 ×107、6.65 ×107、9.66 × 108)元、(3.24 ×108、5.66 ×108、1.92 ×109)元、(1.89 ×1011、3.29 ×1011、1.52 ×1012)元、(9.63 ×109、1.45 ×1010、1.72×1011)元、(2.12×107、2.12×107、2.18×107)元。

表4 吉林森工集团森林生态系统服务价值量预测结果Table 4 Forecasted results of value of forest ecosystem services in Jilin Forest Industry Group元

3.3 各方案下的森林生态系统服务仿真预测

将各方案在2020年的森林生态系统服务仿真预测结果进行对比。由表5和表6可以看出,2020年方案三各项服务的实物量和价值量均为最大。方案二较方案一,吸收氮氧化物、固碳和释氧实物量基本持平,固碳释氧价值量基本持平;其余方案二各项服务的实物量和价值量均大于方案一。

表5 各方案下森林生态系统服务的实物量预测结果对比Table 5 Physical quantily simulation prediction results of forest ecosystem services under different projects

表6 各方案下森林生态系统服务的价值量预测结果对比Table 6 Value simulation prediction results of forest ecosystem services under different projects 元

3.4 森林生态系统服务价值总量仿真预测

各方案下的森林生态系统服务价值总量的变化趋势(图6)。

图6 各方案吉林森工集团森林生态系统服务价值总量变化趋势Fig.6 Total value change trend of forest ecosystem services under different scheme in Jilin Forest Industry Group

由图6可得,各方案下的森林生态系统服务价值都随时间推移呈递增态势。方案一和方案二的森林生态系统服务价值分别由2008年的361.09亿元、316.21亿元增长到2020年的2 267.43亿元、3 879.64亿元;方案三的森林生态系统服务价值以2015年为拐点增长最明显,由2008年的385.08亿元增长到2020年的19 394.08亿元。对比三种方案未来服务价值的增加幅度可知,方案三最佳(即维持天保工程年均新增造林面积和采取禁伐措施产生的森林生态系统服务价值最大),因此吉林森工集团应选择方案三。

4 结论与讨论

基于系统动力学的理论和方法,根据国家对林业建设的总体布局和吉林森工集团对林业的发展实施规划,本研究设计了三套方案,应用Vensim软件对2008—2020年吉林森工集团森林生态系统服务价值进行仿真预测,并比较各方案下的服务价值。研究表明：1)2020年,方案三即维持天保工程年均造林面积和采取禁伐措施,所提供的实物量和价值量均最大。2)各方案下的森林生态系统服务价值均随时间的推移呈递增态势。3)方案三的森林生态系统服务价值以2015年为拐点增长最明显,由2008年的385.08亿元增长到2020年的19 394.08亿元。

本研究显示,吉林森工集团应继续维持天保工程年均造林面积和采取禁伐措施,以保证该地区森林生态系统提供最大的服务价值。森林生态系统服务仿真模拟主要借助于计算机建立模型并进行数值分析,通过结果分析系统随时间变化的行为[32-35],本研究仿真预测结果显示,涵养水源和保育土壤等服务价值2008—2020年表现为增加趋势。通过仿真模型预测出吉林森工集团森林生态系统各服务价值的未来变化趋势,能为森林生态系统管理提供依据,对吉林森工集团的林业发展和战略制定都有着重要意义;还能在经济新常态下,为我国今后的经济和生态政策走势提供导向。

在仿真模型应用时,应注意其特点与适用范围。系统仿真模型主要适用于处理长期性和周期性的问题[36-38],如森林资源具有生长周期长的特性,利用计算机仿真模拟能短期内完成多种备选方案试验,同时提高试验结果的实用价值。系统仿真模型还适用于精度要求不高的复杂社会经济问题[39-41],研究目的是预测未来各方案实施的长远效果,因此不要求数据的精确性,可简化建模过程,适于处理建模过程中数据不足或难以量化的问题。

未来在预测研究上,可进一步深入的有：一是在指标体系构建上,要最大限度地细化指标,使之尽可能地反映影响系统的所有因素。二是在方法选择上,由于各种预测方法的约束条件较多,在实际应用中经常需要假设很多条件或者要经过一系列的变通处理才能应用相关的预测方法。今后可考虑综合各种方法的优势开展综合评价研究,按照各方法的重要性赋予相应的权重,或者将几种方法加以改进并整合,获得一种新的预测方法,进而提高预测的准确性和合理性。