基于NPP的重庆市“一圈两群”生态系统服务重要性评价及其机理研究

李辉, 王福海, 罗胤晨

基于NPP的重庆市“一圈两群”生态系统服务重要性评价及其机理研究

李辉1,2,*, 王福海1,2, 罗胤晨1,2

1. 生态环境空间信息数据挖掘与大数据集成重庆市重点实验室, 重庆 401320 2. 重庆财经学院, 重庆 401320

生态系统服务功能重要性的研究可为生态功能定位及生态环境的建设和保护提供重要的科学依据。采用NPP定量指标评价法, 评价重庆市2018年水源涵养服务、水土保持服务、生物多样性服务与生态系统综合服务重要性, 识别生态系统服务热点区域, 从土地利用及主控因子识别方面对重庆市“一圈两群”发展格局下生态系统服务功能进行综合研究, 揭示研究区生态系统服务重要性的内在机理。结果表明:(1)水源涵养与生物多样性重要性级别中, 重庆市主城区都市圈级别较低, 渝东南武陵山区城镇群和渝东北三峡库区城镇群级别较高, 水土保持重要性级别则相反。(2)重庆市生态系统综合服务中等重要区域面积最大, 占总面积的44.70%, 一般重要区域面积最小, 占比4.92%, 空间上呈现出中部及东南部较高, 西北部较低的分布态势; (3)研究区一类服务热点区占总面积的39.6%, 主要分布在主城区都市圈的西北和东南处, 二类占35.3%, 主要分布在渝东南城镇群的西南处和渝东北城镇群的东南处, 三类占6.8%, 零散分布于渝东北城镇群; (4)耕地与林地在研究区整体与各区域的生态系统综合服务重要性级别中占比最大, 均为不同重要性级别区域的主要用地类型; (5)研究区生态系统服务重要性各级别区域内主控因子存在差异, 但NPP、坡度、海拔对研究区生态系统综合服务重要性结果影响较大。客观评价和揭示了重庆市生态系统服务功能在重要性特征及其内在机理, 以期为重庆市分区发展过程中的生态保护提供科学依据及理论支持。

生态系统服务; NPP; 热点区; 重庆市

0 前言

生态系统由错综复杂的生物与非生物组成, 为生物生存提供空间与物质条件[1]。随着生态学科的蓬勃发展, 生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用的生态系统服务相关研究逐渐成为热点领域[2]。Rui Han等以回归模型衡量人为干扰下生态系统服务价值变化程度以探究生态系统服务于人类干扰之间的空间异质关系[3]。Ferdouz Cochran等将30 m和1 m的土地覆盖产品与人口统计数据及其他地理空间数据相结合, 以构建有助于实现可持续发展目标设定的生态系统服务综合指标[4]。Xibao Xu等运用RUSLE、CASA和InVEST模型定量计算土壤保持、固碳与生物多样性三类生态系统服务功能以评价长江三角洲国家自然保护区的有效性[5]。Fengqin Yan等以当量法研究了中国大陆海岸线运动变化期间内的生态系统服务价值, 定量评估响应海岸线运动的生态系统服务价值损失[6]。丁肇慰等采用相对生物量密度、相对植被指数以及生态系统评估模型, 研究2000—2015年长江流域生态系统质量及服务变化特征[7]。相关研究成果丰富了生态系统服务功能的研究内容, 加深了学术界对生态系统服务功能的认识。虽然国内外学者从不同层面采用定性或定量的方法对生态系统服务进行评价, 但忽略了针对区域典型生态系统, 分析其服务功能的空间分异特征和明确重要区域空间分布的生态系统服务重要性评价研究。同时, 已有的生态系统服务重要性评价则多以评价单元为主, 难以反映生态系统服务真实情况, 且部分定量方法计算过程繁杂、数据难以获取, 因此快速、准确计算大尺度下生态系统服务价值并分析其内在机理需要进一步研究。

近年来, 重庆市正在积极探寻新兴产业, 坚定信心推进高质量发展, 加快落实“两点”定位、“两地”、“两高”目标。但在城市扩张过程中, 生态用地建少的情况及对生态系统造成不同程度的影响和破坏屡见不鲜[8-9], 同时, 水土流失、石漠化等生态环境突出, 因此需要加强对重庆市重点生态功能的识别及划分, 降低因城市边界扩张所带来的生态风险。因此, 本文采用环发[2015]56号《生态保护红线划定技术指南》中的NPP定量指标评价法[10-12]对重庆市生态系统服务重要性进行评价, 通过定量划分级别, 分析各级别生态系统服务的数量与空间特征, 识别出生态系统综合服务重要性的热点区域, 研究不同级别内土地利用分布规律, 识别生态系统综合服务重要性区域主控因子, 从而分析重庆市生态系统综合服务重要性的内在机理, 以期为重庆市的生态空间管控与区域发展过程中的生态保护提供理论和数据支撑。同时, 将生态系统和人类福祉协同发展的综合视角引入到自然保护领域, 可在一定程度上促进生态保护理论、方法和应用的发展与完善。

1 研究区概况

重庆市地处四川盆地的东南部(东经105°11′—110°11′、北纬28°10′—32°12), 地理位置如图1, 是长江上游地区的经济中心。研究区海拔范围73.1—2796.8 m, 平均海拔为400 m, 年平均气温在16—18 ℃之间, 年平均降水量在1000—1350 mm之间, 属于亚热带季风性湿润气候。植被覆盖高, 矿产资源丰富, 生态环境质量良好。重庆市规划委员会暨重庆市历史文化名城保护委员会会议中提出构建“一圈两群”三大片区协同发展发展格局, 完善分区协同发展机制、促进产业协同发展, 其中“一圈”为主城区都市圈, “两群”分别为渝东北三峡库区城镇群和渝东南武陵山区城镇群。文章以重庆市为研究对象, 分析“一圈两群”发展格局下的生态系统服务重要性, 对于山地城市生态系统服务重要性研究具有较好的理论与实践意义。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

本研究所采用的数据如表1所示, 于各数据网站收集与下载后在ArcMap10.5中对原始数据进行提取、整理等工作, 从而获取所需要的评价因子: (1)mean(多年平均净初级生产力); (2)多年年平均气温因子tem; (3)多年平均降水因子pre; (4)坡度因子slo; (5)海拔因子alt; (6)土壤可蚀性因子; (7)土壤渗透能力因子sic。将上述评价因子空间分辨率统一为1 km。

图1 研究区概况

Figure 1 Overview of the study area

表1 数据来源与预处理

2.2 研究方法

2.2.1 NPP定量指标评价法

该评价方法以定量指标NPP为主要参数, 结合自然地理要素进行评价, 在其适用范围内具有客观公正且准确, 操作较为简便快捷的特点, 综合分析本研究区实地情况, 该评价方法由较高的准确性[15]。NPP定量指标评价法分为两个过程, 首先计算出生态服务能力指数, 然后对生态系统服务重要性进行分等定级。

水源涵养服务能力指数(WR)计算, 从植被截流降水、增强土壤下渗、抑制地表蒸发、减缓地表径流和增加降水等方面考虑[16], 选取的主要因子进行计算重庆市水源涵养服务能力指数, 从而实现对重庆市水源涵养服务重要性的评价; 水土保持服务能力计算指数(Spro)计算, 通过水蚀导致土壤侵蚀作用、土壤侵蚀作用和减少地表土壤随降水流失进入沟壑的能力综合分析[17], 选取主要因子进行计算重庆市水土保持服务能力指数, 从而实现对重庆市水土保持服务重要性的评价; 生物多样性保护服务能力指数(Sbio)计算, 以生态系统对生物多样性的维持、对气候的影响、洪涝与干旱的减轻作用, 对土壤的净化作用角度思考[18], 从而实现对重庆市生物多样性服务重要性的评价。生态系统综合服务指数(IESI), 为上述三类单项服务指数相加之和[19]。按照自然断点法, 将研究区分为一般重要、较重要、中等重要、高度重要和极为重要共5类区域。

2.2.2 热点分析法

将重庆市水源涵养服务、水土保持服务、生物多样性保护服务3种生态系统服务超过多年平均值的地区, 视为该种服务热点区[20]。其中, 将能够提供服务的区域作为热点区域, 即超过平均值的区域, 划分为4类“服务区”, “0”表示3种生态系统服务都不提供; “1”表示3种生态系统只提供其中一种服务的区域; “2”表示3种生态系统服务提供其中两种的区域; “3”表示3种生态系统都提供服务的区域。

2.2.3 重要性区域空间分布规律内在机理分析方法

首先, 分析评价结果中各个重要性区域所对应的土地利用现状, 使用ArcGIS10.5软件, 将2018年重庆市土地利用一级分类数据和生态系统服务重要性区域进行叠加分析。统计叠加后重庆市全域与“一圈两群”分区的生态系统综合服务重要性评价区域内的土地利用现状占比柱状图。其次, 选取NPP因子、海拔因子、坡度因子、温度因子、降水因子、土壤可蚀性因子、土壤渗透能力因子。分析各重要区域内主要控制因子并进行识别, 分析统计3种生态系统服务区域的各种影响因子的平均值, 计算出其偏差, 筛选出偏离程度较高的前几项影响因子, 将其用于识别重要性区域的控制因子[21], 计算公式如下:

3 结果与分析

3.1 生态系统单项服务重要性评价结果分析

3.1.1 水源涵养服务重要性评价

从数值上看(表3), 重庆市水源涵养服务一般重要区域面积为56004.83 km2, 占比最大, 为67.99%; 较为重要区域和中等重要区域面积分别为13142.41 km2和7835.30 km2, 占比为15.95%和9.51%; 极为重要和高度重要的区域面积占比最小, 仅为1.95%和4.60%。

从空间分布上看(图2), 主城区都市圈内各个重要性级别分布相对集中, 较为重要区域占比最大; 渝东南武陵山区城镇群和渝东北三峡库区城镇群区域内, 水源涵养服务级别分别向东南和东北处递增, 极为重要区域主要分布在秀山县、奉节县和城口县三个区县境内。为使重庆市全域与3类分区之间有更为直观的对比, 制作南丁格尔玫瑰图。如图3所示, 从区域尺度上看, 水源涵养服务能力从高到低依次为渝东北三峡库区城镇群、渝东南武陵山区城镇群、重庆市全域、主城区都市圈。

表2 生态系统服务计算方法表

3.1.2 水土保持服务重要性评价

从数值上看(表3), 重庆市水土保持服务中等重要区域面积为36659.64 km2, 占比最大, 为44.50%; 高度重要和较为重要区域面积次之, 分别为20137.18 km2和17971.74 km2, 占比24.45%和21.82%; 一般重要和极为重要区域占比最小, 分别为8.55%和0.68%。

从空间分布上看(图2), 主城区都市圈内水土保持服务中等重要和一般重要区域占比较大; 渝东南武陵山区城镇群和渝东北三峡库区城镇群区域内, 水土保持服务级别分别向东南和东北方向呈递减趋势; 极为重要区域主要分布在铜梁县、大足区和忠州区。从区域尺度上看(图3), 水土保持服务能力从高到低依次为主城区都市圈、渝东南武陵山区城镇群、重庆市全域、渝东北三峡库区城镇群。

3.1.3 生物多样性保护重要性评价

从数值上看(表3), 重庆市生物多样性服务较为重要区域面积最大, 为27941.57 km2, 占比33.92%; 中等重要和高等重要区域面积分别为21708.48 km2和15942.79 km2, 占比分别为26.35%和19.35%; 一般重要和即为重要区域面积占比最小, 仅为13.48%和6.89%。

从空间分布上看(图2), 主城区都市圈生物多样性重要级别中, 较为重要区域和中等重要占比最大; 渝东北三峡库区城镇群呈现西南区域(如开州区、云阳县等)重要性等级高, 东北区域(如城口县、巫溪县等)等级低的特点; 渝东南武陵山区城镇群重要性等级由西向东南方向逐渐提升, 极为重要区域主要分布在酉阳县和秀山县两个区县境内。从区域尺度上看(图3), 生物多样性保护服务能力从高到低依次为渝东南武陵山区城镇群、渝东北三峡库区城镇群、重庆市全域、主城区都市圈。

3.2 生态系统综合服务重要性评价结果分析

3.2.1 生态系统综合服务重要性区域特征分析

从数量上看(表3), 生态系统综合服务中等重要区域面积最大, 为36819.13 km2, 占区域总面积的44.70%; 高度重要和较为重要面积次之, 分别为23091.37 km2和13528.98 km2, 占总面积的28.03%和16.42%; 极为重要区域和一般重要区域面积最小, 分别为4883.58 km2和4051.50 km2, 占总面积的5.93%和4.92%。从区域尺度上看(图3), 生态系统综合服务差别较小, 指数从高到低依次为渝东南武陵山区城镇群、重庆市全域、主城区都市圈、渝东北三峡库区城镇群。

从空间分布上看(图4), 研究区生态系统综合服务差异较为明显, 数值上整体呈现出重庆市中部及东南部较高, 东北部较低的分布态势。其中, 一般重要区域主要分布在重庆主城区及长江水域沿岸, 极少量分布于北部的城口县和巫溪县; 较为重要区域主要分布在重庆北部的城口县、巫溪县、巫山县、云阳县及奉节县, 少量分布于东南部的南川区、武隆县、彭水县等区域; 中等重要区域分布较为广泛, 重庆市全域均有分布; 较为重要区域主要分布在重庆市中北部的长寿县、垫江县、梁平区及东南部的石柱县、彭水县、黔江区等区域; 极为重要区域主要分布在重庆东南部的酉阳县、秀山区, 少量分布于东北部。生态系统综合服务较高值出现的区域因开发程度低、植被覆盖较高, 从而生境质量较好, 生态系统综合服务数值高; 较低值出现的区域因常年温度较周围区域低, 但高程、降雨量较周围区域高, 或处于长江沿岸, 地形特征明显, 导致生态系统综合服务数值偏低。

表3 生态系统服务重要性各级别面积占比统计

图2 生态系统单项服务重要性评价空间分布

Figure 2 The spatial distribution of the evaluation of the importance of individual ecosystem services

图3 重庆市全域与分区生态系统服务指数平均值

Figure 3 Average of ecosystem service indexes in Chongqing's entire region and districts

3.2.2 热点区识别

根据ArcMap的统计工具, 得出研究区水源涵养、水土保持及生物多样性保护服务能力指数平均值分别为40.52、388.76、116.14, 按照上述平均值将3类生态系统服务进行重分类以划分服务热点统计区(图5)。可以看出, 重庆市生态系统服务热点区具有较为明显的分区特征。其中, 一类服务热点区约占研究区总面积的 39.6%, 二类服务热点区约占35.3%, 三类服务热点区约占6.8%。

从空间上来看, 重庆市主城区都市圈以水土保持为生态功能的一类服务热点区与水土保持、水源涵养为生态功能的二类服务热点区为主; 渝东南武陵山区城镇群以生物多样性为生态功能的一类服务热点区与生物多样性、水土保持为生态功能的二类服务热点区为主。渝东北三峡库区城镇群则主要以水源涵养功能为生态功能的一类服务热点区为主, 以水土保持、水源涵养及生物多样性保持为主要的生态系统服务类型的三类服务热点区主要分布在包括垫江县、梁平区等的三峡库区城镇群中北部及酉阳县和秀山县等东南部。总体来看, 重庆市的多重服务热点区大多植被覆盖度高、生境质量好, 因而具有较好的水土保持、水源涵养及生物多样性保持能力。

3.3 生态系统综合服务重要性内在机理研究

3.3.1 生态系统综合服务重要性区域空间分布内在机理

对重庆市生态系统综合服务不同等级重要性区域的土地利用类型进行分析, 统计全域尺度和“一圈两群”区域尺度下不同土地利用类型在不同等级生态系统综合服务重要性区域的面积占比, 结果如图6所示。

图4 生态系统综合服务重要性评价结果分布

Figure 4 Distribution of evaluation results of the importance of integrated ecosystem services

图5 重庆市多重生态系统服务热点区分布

Figure 5 Distribution of multiple ecosystem service hot spots in Chongqing

在全域尺度上, 随着重要性级别的提升, 建设用地、水域、未利用地的面积呈“倒N”型波动下降, 草地、林地及耕地的面积呈“倒V”型趋势波动上升。在区域尺度上, 重庆市主城区都市圈各级别的生态系统重要性中耕地与林地的面积占比较为突出, 随着重要性级别的提升, 草地、林地与耕地面积占比呈现先增后减的波动形式, 在中等重要区域面积达到最大值, 建设用地、水域、未利用地的面积占比呈现先降低后增加的趋势。

图6 重庆市全域与分区生态系统服务重要性各级别土地利用类型占比

Figure 6 The proportion of land use types at each level of importance of ecosystem services in Chongqing's entire region and districts

渝东北三峡库区城镇群各级别的生态系统重要性中草地占比较为突出, 随着重要性级别的提升, 草地、林地、耕地、建设用地、未利用地面积占比呈现先增后减的波动形式, 但其面积占比的峰值所在重要性级别的位置不同, 水域的面积占比则持续降低。渝东南武陵山区城镇群各级别的生态系统重要性中林地和耕地占比较为突出, 随着重要性级别的提升, 除未利用地外, 草地、林地、耕地、水域及建设用地面积占比均呈现先增后减的波动形式, 且在中等重要区域面积占比达到峰值。

3.3.2 生态系统综合服务重要性区域主控因子分析

计算研究区生态系统综合服务重要性各级别区域内影响因子的相对偏差结果, 识别出主控因子, 结果如表4所示。相对偏差的绝对值大小表明各因子对不同重要性级别区域内部因子的偏差程度, 值越大偏差越大, 则该因子对区域的影响越大。在全域尺度上, 一般重要区域内主控因子分别为土壤可蚀性因子、坡度、NPP。较重要区域与高度重要区域受地形影响较大, 最为主要的控制因子为坡度, 其次为海拔。中等重要区域中各因子的相对偏差较小, 各因子对中等重要区域的影响较为均衡。极为重要区域的主控因子依次为土壤渗流能力因子、坡度与NPP。

在区域尺度上, 主城区都市圈的一般重要区域内主控因子依次为NPP、坡度、海拔。较重要区域与高度重要区域受地形影响较大, 最为主要的控制因子为海拔, 其次为坡度。中等重要与高度重要区域中各因子的相对偏差较小, 各因子对中等重要区域的影响较为均衡。极为重要区域的主控因子主要为NPP与土壤渗流能力因子。渝东北三峡库区城镇群的一般重要区域内主控因子依次为坡度、海拔、NPP。较重要区域最为主要的控制因子为坡度、海拔、温度。中等重要区域中各因子的相对偏差较小, 各因子对中等重要区域的影响较为均衡。高等重要区域主要控制因子为坡度、海拔。极为重要区域的主控因子依次为坡度、土壤渗流能力因子、NPP、海拔。渝东南武陵山区城镇群的一般重要与较为重要区域内主控因子依次为坡度、土壤可蚀性因子、土壤渗流能力因子。中等重要区域中各因子的相对偏差较小, 各因子对中等重要区域的影响较为均衡。高等重要区域主要控制因子为坡度。极为重要区域的主控因子依次为土壤渗流能力因子、坡度、海拔、NPP。

4 讨论

自然断点法是Jenks提出的一种地图分级算法, 其认为数据本身有断点, 从而进行分级得到分界点, 使数据组间方差最大、组内方差最小[22]。本文使用自然断点法, 基于生态系统服务数值中固有的自然分组对分类间隔加以识别, 可对相似值进行最恰当的分组, 使生态系统服务不同等级之间的差异最大化[16]。同时, 对不同等级的生态系统综合服务与土地利用及影响其等级评价的主控因子进行统计识别, 进一步探究生态系统综合服务重要性的内在机理, 使得对生态系统综合服务评价能有一个更加科学直观的统一认识。

重庆市作为西南地区唯一的直辖市, 不仅具有很高的经济地位, 而且在全国的生态安全战略中同样具有举足轻重的作用, 该区域的生态安全关乎区域乃至长江流域的经济和社会可持续发展[23-24]。由图4及图5可以看出, 研究区东北端及主城区等区域生态系统综合服务等级较低, 针对此类区域, 可根据识别出的主控因子采取一定手段进行干预, 从而确保城市发展进程与生态环境保护之间的良性协调关系, 解决发展过程中的冲突, 同时还应优先考虑生态价值, 减少生态规划与土地利用的冲突, 及时落实生态补偿[25]。针对生态系统服务综合服务等级较高的区域, 在维持其当前生态功能的情况下, 结合不同区域实际情况建立更为完善的生态系统服务性评估系统。

文章以NPP定量指标评价方法研究从全域与区域尺度上分析多种重庆市2018年生态系统服务重要性并划分重要性等级, 更加突出生态系统服务重要性内部的差异性; 运用热点分析, 识别不同生态系统服务的分布特征; 以不同重要性级别内土地利用类型的面积占比与不同指标因子的相对偏差研究重庆市一圈两群生态系统服务重要性的内在机理。研究在基于NPP定量指标评价法计算各类指数过程中, 因数据获取限制及精度问题。文章基础数据的获取大多来源于遥感影像的人机交互解译和GIS空间分析, 数据处理存在不可避免的误差, 在一定程度上影响分析结果的准确性, 使得评价结果会存在少量偏差。但本研究的结果依然具有客观性和科学性, 能够反映研究区生态系统服务重要性的空间格局特征。因此, 在后期研究中, 将尝试获取高精度数据以尽可能减小偏差。同时, 研究仅对重庆市相关因子进行了多年平均值计算, 未探究长时间序列上的生态系统服务重要性演变情况, 后续研究将采用多年且连续的数据, 以更好地理解研究区生态系统服务重要性区域的变化规律, 更加精确地把握研究区生态系统服务变化状况, 为重庆市的生态空间管控提供理论依据。

5 结论

(1)水源涵养与生物多样性重要性级别由主城区都市圈向渝东南武陵山区城镇群和渝东北三峡库区城镇群提高, 而水土保持随着重要性级别则降低。主城区都市圈突出水土保持服务、渝东北三峡库区城镇群突出水源涵养服务, 渝东南武陵山区城镇群突出生物多样性保护服务。

(2)研究区生态系统综合服务中等重要区域面积最大, 占区域总面积的44.70%; 一般重要区域面积最小, 为4056 km2, 占总面积的5.93%和4.92%。从空间上看, 重庆市生态系统综合服务数值上整体呈现出中部及东南部较高, 西北部较低的分布态势。重庆市生态系统服务热点区具有较为明显的分区特征, 多重服务热点区大多植被覆盖度高、生境质量好, 因而具有较好的水土保持、水源涵养及生物多样性保持能力。

(3)研究区整体与各区域的生态系统综合服务重要性级别中, 耕地与林地的占比大, 均为不同重要性级别区域的主要用地类型。主城区都市圈的主控因子依次为NPP、坡度、海拔; 渝东北三峡库区城镇群的一主控因子主要为坡度、海拔、NPP; 渝东南武陵山区城镇群的控制因子主要为坡度、土壤可蚀性因子、土壤渗流能力因子。

[1] 葛永林. 尤金·奥德姆的生态系统概念内涵及其欠缺分析[J]. 自然辩证法通讯, 2018, 40(3): 18–23.

[2] ZHOU Yangming, DOU Yuehan, YU Xiubo, et al. Examining Health of Wetlands with Multiple Ecosystem Services as Targets in China's Coastal Regions[J]. Chinese Geographical Science, 2020, 30(4): 600–613.

[3] HAN Rui, CHEN-CHIEH Feng, XU Nuanyin, et al. Spatial heterogeneous relationship between ecosystem services and human disturbances: A case study in Chuandong, China[J]. Science of the Total Environment, 2020, 721: 1–10.

[4] NALLUR VARENYA, MCCLUNG MAUREEN R, MORAN MATTHEW D. Potential for Reclamation of Abandoned Gas Wells to Restore Ecosystem Services in the Fayetteville Shale of Arkansas[J]. Environmental manage­ment, 2020, 66(2): 180–190.

[5] XU Xibao, JIANG Bo, CHEN Minkun, et al. Strengthening the effectiveness of nature reserves in representing ecosystem services: The Yangtze River Economic Belt in China[J]. Land Use Policy, 2020, 96: 1–8.

[6] YAN Fengqin, WANG Xuege, SU Fenzhen. Ecosystem service changes in response to mainland coastline movements in China: Process, pattern, and trade-off[J]. Ecological Indicators, 2020, 116: 1–10.

[7] 丁肇慰, 肖能文, 高晓奇, 等. 长江流域2000—2015年生态系统质量及服务变化特征[J]. 环境科学研究, 2020, 33(5): 1308–1314.

[8] 吕广斌, 廖铁军, 姚秋昇, 等. 基于DPSIR-EES-TOPSIS模型的重庆市土地生态安全评价及其时空分异[J]. 水土保持研究, 2019, 26(6): 249–258.

[9] 张骞, 高明, 杨乐, 等. 1988—2013年重庆市主城九区生态用地空间结构及其生态系统服务价值变化[J]. 生态学报, 2017, 37(2): 566–575.

[10] 符素华, 张志兰, 蒋光毅, 等. 三峡库区水土流失综合治理优先小流域识别方法[J]. 水土保持学报, 2020, 34(3): 79–83.

[11] 朱林富. 基于MODIS数据的植被覆盖度时空变化及石漠化监测研究[D]. 重庆: 西南大学, 2018.

[12] 国家环境保护总局. 生态保护红线划定技术指南[M]. 北京: 国家环境保护总局, 2015.

[13] 卜兆宏, 李全英. 土壤可蚀性(K)值图编制方法的初步研究[J]. 农村生态环境, 1995(1): 5–9.

[14] 张时煌, 彭公炳, 黄玫. 基于地理信息系统技术的土壤质地分类特征提取与数据融合[J]. 气候与环境研究, 2004(1): 65–79.

[15] 林雪儿, 尤丽萍, 周梦遥, 等. 县域生物多样性重要性评估模型比较—以武夷山市为例[J]. 应用与环境生物学报, 2020, 26(1): 195–200.

[16] 朱立晨, 王豪伟, 唐立娜. 闽三角区域生态系统服务重要性评价及其空间分布[J]. 生态学报, 2018, 38(20): 7254–7268.

[17] 邹军, 张明礼, 杨浩. 退耕还林(草)与水土保持若干问题的研究进展[J]. 土壤通报, 2012, 43(2): 506–512.

[18] 徐世晓, 赵新全, 孙平, 等. 自然生态系统公益及其价值[J]. 生态科学, 2001(4): 78–85.

[19] 张立伟, 傅伯杰, 吕一河, 等. 基于综合指标法的中国生态系统服务保护有效性评价研究[J]. 地理学报, 2016, 71(5): 768–780.

[20] 孙艺杰, 任志远, 赵胜男. 关中盆地生态服务权衡与协同时空差异[J]. 资源科学, 2016, 38(11): 2127–2136.

[21] 刘娅, 朱文博, 韩雅, 等. 基于SOFM神经网络的京津冀地区水源涵养功能分区[J]. 环境科学研究, 2015, 28(3): 369–376.

[22] Tang Xiaohua, Wang Chunju. Assessment of soil erosion sensitivity in Fujian province[J]. Journal of Fujian Normal University (Natural Science Edition) , 2006, 22 (4) : 1–4.

[23] 赵予爽, 刘春霞, 李月臣, 等. 重庆市生态系统服务功能重要性评价[J]. 重庆师范大学学报: 自然科学版, 2017, 34(3): 44–53.

[24] 昝欣, 张玉玲, 贾晓宇, 等. 永定河上游流域水生态系统服务价值评估[J]. 自然资源学报, 2020, 35(6): 1326–1337.

[25] HONG Wuyang, GUO Renzhong, SU Mo, et al. Sensitivity evaluation and land-use control of urban ecological corridors: A case study of Shenzhen, China[J]. Land Use Policy, 2017, 62: 316–325.

Research on the essential evaluation and mechanism of “One circle, Two groups” ecosystem services in Chongqing based on NPP quantitative index evaluation method

LI Hui1,2, WANG Fuhai1,2, LUO Yinchen1,2

1. Chongqing Key Laboratory of Spatial Information Data Mining and Big Data Integration of Ecological Environment, Chongqing 401320, China 2. Chongqing Finance and Economics College, Chongqing 401320, China

The study of the essence of ecosystem service function can provide an important scientific basis for the ecological function positioning and the construction and protection of the ecological environment. NPP quantitative index evaluation method was used to evaluate Chongqing’s water conservation services, soil and water conservation services, biodiversity services and integrated ecosystem services in 2018, identify hot spots of ecosystem services, and identify Chongqing’s ecosystem service functions and to reveal the internal mechanism of the importance of ecosystem services in the study area. The results show that: (1) Among the importance levels of water conservation and biodiversity, the main urban area of​Chongqing has a lower rank; the urban clusters of Wuling Mountain in southeast Chongqing and the urban clusters of Three Gorges Reservoir in northeast Chongqing have higher ranks, and the importance of soil and water conservation. The opposite is true. (2) Chongqing ecosystem integrated services has the largest medium-sized important area, accounting for 44.70% of the total area, and generally the smallest important area, accounting for 4.92%. The spatial distribution is higher in the central and southeast, and lower in the northwest.(3) The first-class service hot spots in the study area accounts for 39.6% of the total area, mainly distributing in the northwest and southeast of the metropolitan area of the main urban area, and the second-type accounts for 35.3%, mainly distributing in the southwest of the urban cluster in southeast Chongqing and Chongqing. In the southeast of the Northeastern urban agglomeration, the three types account for 6.8%, scattering in the middle and southeast of the study area. (4) Cultivated land and forest land account for the largest proportion of the importance levels of the comprehensive ecosystem services of the entire study area and each region, and both are the main land types in areas with different importance levels. (5) The importance of ecosystem services in the study area differs among the main control factors in each level of the area, but NPP, slope, and altitude have a greater impact on the results of the ecosystem service importance of the study area. The study objectively evaluates and reveals the importance characteristics and internal mechanisms of Chongqing's ecosystem service functions, with a view to providing scientific basis and theoretical support for the ecological protection of Chongqing's regional development process.

ecosystem services; NPP; hotspots; Chongqing

李辉, 王福海, 罗胤晨. 基于NPP的重庆市“一圈两群”生态系统服务重要性评价及其机理研究[J]. 生态科学, 2021, 40(3): 64–73.

LI Hui, WANG Fuhai, LUO Yinchen. Research on the essential evaluation and mechanism of “One circle, Two groups” ecosystem services in Chongqing based on NPP quantitative index evaluation method[J]. Ecological Science, 2021, 40(3): 64–73.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.03.009

X321

A

1008-8873(2021)03-064-10

2020-07-08;

2020-08-01

国家社会科学基金(18CJL031); 2020年重庆市教育委员会人文社会科学研究规划项目(20SKGH285); 2019年重庆市社会科学规划项目(2019QNGL29); 重庆市科学技术局项目(cstc2020jcyj-msxmX0578)

李辉(1989—), 男, 湖南株洲人, 硕士, 讲师, 主要从事生态环境评价研究, E-mail:lh25941630@163.com

李辉