基于NPP分配的生产和生态功能协同提升模式——以西藏拉萨河谷半农半牧村为例

武俊喜,潘 影, 李振男, 张燕杰, 赵忠旭,张宪洲,余成群

1 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101 2 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室, 北京 100101 3 中国科学院大学, 北京 100049 4大理大学农学与生物科学学院, 大理 671003

生态系统的退化降低了生态系统服务,引起了生态灾害,危害人民群众的生命财产安全和人类福祉。利用生态修复工程对退化生态系统进行修复,恢复与重建生态系统的过程和功能,提升各项生态系统服务,对促进生态文明和实现美丽中国具有重大意义。

退化生态系统恢复重建的技术和模式有许多[1- 3]。从干预和介入退化生态系统的程度,可分为低度、中度、高度介入的生态修复方式,低度方式依靠生态系统弹性自然恢复、中度方式对环境条件进行干预、高度方式是对生态系统进行重建[4]。例如退化草地生态系统,围栏禁牧、施肥及人工播种是最常用恢复措施[5]。

现阶段许多恢复生态学研究基于生态系统生态学的理论,利用样方实验、区域监测等方法,分析评估生态恢复技术和工程的效果,印证了三种程度的生态修复都能对生态系统的恢复起到一定作用[3,6- 8]。但针对不同程度的退化、不同的生态系统类型,不同修复方式的成本和效果差异较大[4]。

如何根据退化区域的特点,尤其是居民生计仍依靠当地生态系统的欠发达生态退化区,促进其生态修复的双赢或生态、产业的耦合提升,仍是难点[9-10]。这其中主要是因为现有的区域生态学、景观生态学等理论和假设在支持区域生态恢复技术组合以及恢复工程的空间配置,促进生产、生态功能的协同提升等方面,仍是不足。

能否同时提高生产和生态功能,从生态系统服务分类的角度看,即是生态系统供给服务与调节服务。草地生态系统净初级生产力(Net primary production, NPP)在人类社会系统和自然系统中的分配比例,与生态系统供给、调节服务的权衡有很大关系[11]。这便为通过定量分析并优化NPP在不同系统中的分配,进行不同生态恢复技术的组合和空间配置提供了一条新的思路。

人类占用净初级生产力(Human appropriation of net primary production, HANPP)为国际上较为成熟的NPP的分配框架,其将生态系统潜在净初级生产力(Potential net primary production, NPPpot)分为人类占用(HANPP)和生态系统存留(Remaining net primary production in the ecosystem after human appropriation, NPPeco)两个部分,又将HANPP细分为土地利用变化导致(Land use induced human appropriation of net primary production, HANPPluc)与收获导致(Harvest induced human appropriation of net primary production, HANPPharv)的NPP变化两个部分[12-13]。

本文基于HANPP框架及前人在生态系统服务权衡方面的研究基础,尝试提出NPP权衡假设,用以定量分析不同生态修复情景下草地生态系统供给和调节服务的响应。为整村或区域生态恢复技术和工程的面积及空间配置优化提供一个新的思路。

1 材料与方法

1.1 NPP权衡假设

本研究在前人研究基础上[11],提出NPP权衡假设,即为：在一定气候条件下,潜在净初级生产力(NPPpot)的总量为限制因子,NPPpot中人类占用部分(HANPP)和留存在生态系统中的部分(NPPeco)的比例决定了生态系统供给服务和调节服务的比例；当HANPP与NPPeco的比例发生变化时,生态系统供给与调节服务将发生权衡。

HANPP主要分为两个部分,土地利用引起的HANPPluc与收获导致的HANPPharv,其中收获(牧草、农作物等)导致HANPPharv和供给服务关系(牧草供给、农产品供给等)紧密。基于NPP权衡假设,在NPPpot总量不变时,生产活动的增强提高了HANPPharv,同时导致NPPeco减少,引起供给服务增加的同时调节服务降低。而传统封育式生态修复,即是通过禁牧降低放牧产生的HANPPharv,通过牺牲供给服务而提高NPPeco和调节服务(图1)。

而若要促进生产生态的协同提升,基于NPP权衡假设,一种可行的方法便是提高HANPPharv的同时降低HANPPluc,甚至使HANPPluc扭转为负值,确保二者之和的HANPP有所降低,从而提高NPPeco(图1)。

图1 基于NPP权衡的生产生态协同提升模式概念框架Fig.1 The conceptual framework of the synergized improving mode in both production and ecology aspects based on the tradeoffs among NPP NPP: 净初级生产力; HANPP: 人类占用净初级生产力; NPPeco: 生态系统留存净初级生产力; HANPPluc: 土地利用导致净初级生产力变化; HANPPharv: 收获的净初级生产力及收获行为导致的净初级生产力损失

本研究基于NPP权衡假设,以西藏白朗村为研究案例,结合实地采样监测数据分析了生态修复前及协同提升两个阶段下(详见1.5)的HANPP组分及生态系统调节服务响应。

1.2 HANPP各组分核算方法及数据来源

本文中,NPP各组分的核算主要基于实地采样数据和调研数据,核算参数主要来自于文献,详细如下。

NPPpot=HANPP+NPPeco= HANPPluc+HANPPharv+NPPeco

(1)

式中,NPPpot为潜在NPP,HANPP为人类占用NPP,NPPeco为生态系统留存NPP,前者为后两者之和；其中HANPP又分为土地利用引起的NPP变化(HANPPluc)与人类活动收获的NPP(HANPPharv)。

NPPpot利用不同海拔围栏内生长旺季地上生物量采样数据以及地上地下NPP量比例数据估算(表1)；并基于30m分辨率的Aster DEM数据制图。本研究自2013年在白朗村3900m至5100m建立一条垂直样带,样带自村落河谷区3900m海拔处开始至坡顶5100m,每隔100m设立一个围栏。2017年8月中旬,每个围栏中随机选取九个样点,使用刈割法将所有地上生物量收获,并放入65℃的烘箱内烘干称重(表2)。地上NPP占总比例数据则参考文献中高寒草原的数据,为22.4%,干物质转换为碳的转换系数则为0.45[14]。

HANPPluc为土地利用变化导致的NPP变化[13]。主要考虑耕地、人工草地的土地利用类型变化导致的NPP变化,以及天然草地退化导致的NPP变化。其中耕地、人工草地的HANPPluc利用两种土地利用NPP与天然草地NPPpot的差值计算,天然草地的HANPPluc利用退化草地和天然未退化草地的NPP差值计算,详细计算公式与数据来源见表1。

HANPPharv为收获行为导致的NPP损失[13]。同样考虑耕地、人工草地以及天然草地的HANPPharv,其中耕地、人工草地的HANPPharv基于单产计算,天然草地的HANPPharv基于村落总牲畜数量、单个羊单位的采食量、秸秆牧草补饲量等参数计算的单位面积天然草地牧压强度计算(表1)。

表1 HANPP各组分算法与数据来源

NPPeco则根据NPPpot与HANPP(HANPPharv+ HANPPluc)的差值计算并制图。

1.3 基于NPPeco的生态系统服务估算方法

本研究基于NPP权衡假设,参考现有的生态系统服务估算方法,构建了基于NPPeco的生态系统服务定量方法(表2)。

具体来说,现有定量方法中碳固定服务主要为地上、地下生物量中的碳含量以及土壤有机碳之和,本研究利用NPPeco与土壤有机碳之和表征生态系统碳固定服务。空气净化服务主要利用单位面积生态系统吸收SO2量表征,现有定量方法中利用累积地上生物量以及吸收SO2系数计算,本研究利用NPPeco和HANPP替代累积地上生物量,计算空气净化服务。具体计算方法和数据来源见表2。

表2 基于NPPeco与采样数据的生态系统服务计算方法

1.4 研究区域及生态修复现状

本研究以西藏拉萨河谷半农半牧村——白朗村为例,探索基于NPP权衡假设的生态修复模式。白朗村位于西藏自治区拉萨市林周县卡孜乡,村落总面积123km2,年均气温7.5℃,年均降雨量440mm。整个村落主要由北部的山前洪积扇(河谷区)与南部两条山体组成,海拔从3800m至5500m左右。

2010年白朗村有牧民200多户,牦牛1584头,黄牛983头,羊4138只,合计共15990羊单位。其中,由于长年过度放牧等因素,白朗村天然草地发生不同程度的退化。在2013年左右,白朗村开始尝试进行生产生态协同提升的生态修复模式,即开垦并种植一年生人工牧草地约28.7hm2(图2),生产的牧草用以牛羊补饲,从而降低山坡天然草地的放牧压力。该模式不同于传统禁牧、减畜并给予受影响的牧户补贴的模式,旨在通过利用一部分土地增强牧草生产,其余土地减畜减压,实现退化草地自然恢复,最终达到整村生产生态协同提升的目的。

图2 研究区域位置图Fig.2 The location of study region-Bailang village

1.5 基于NPP权衡的生态修复模式情景设置

本研究基于NPP权衡假设,选取2010年生态修复前、2015年生态修复后以及假设扩大现有人工牧草地面积三种情况设置生态修复三个情景,并分析了不同情景下白朗村的生产(牲畜养殖头数)和生态状况(生态系统服务)。3种情景分别如下：

1、生态修复前。该情景数据来源于2010年实际采样调研数据,代表传统放牧下草地退化的状况。

2、协同提升后。该情景数据来源于2015年实际采样调研数据,代表实际生产生态协同修复下的状况,即开垦一部分村落中处于冲积扇河谷地区的退化草地,用以种植人工牧草(约28.7hm2)。

3、河谷种草模式。该情景数据为规划目标设置,假设了生产生态协同提升中最大化生产的极端模式,即村落中整个洪积扇(约828 hm2)种植人工牧草,坡上进行禁牧。

在生态修复前和协同提升后这两个情景中,耕地、天然草地、人工草地面积确定,牲畜养殖头数根据实际调研数据设置；在这两个情景中,主要通过HANPP各组分算法计算NPPeco(表1),并基于NPPeco的方法计算生态系统服务(表2)。在第三个情景河谷种草模式中,耕地、天然草地、人工草地面积同样确定,且天然草地完全禁牧；在此情况下,计算生态系统服务,并根据HANPPharv的计算反推可以养殖的牲畜数量。

2 结果与分析

2.1 不同情景下的HANPP组分分析

在实施生态修复前,白朗村HANPP为35.0 g C/m2,占NPPpot的13.8%,其中收获的HANPPharv占40.0%(14.0 g C/m2),土地利用改变导致的HANPPluc占60.0%(21.0 g C/m2)(表3)。在实施协同提升的生态修复后,白朗村HANPP基本保持不变,为35.3 g C/m2,占NPPpot的比例也仅提高了0.1%；但HANPP的结构发生了变化,其中HANPPharv提高了4.2%,HANPPluc降低了1.8%。而河谷种草模式下,HANPP相比实施生态修复前降低了67.0%,为11.7g C/m2。HANPP的结构变化更加剧烈,HANPPharv增加了84.2%,为25.8 g C/m2；HANPPluc降低了167.0%,为-14.2 g C/m2。

表3 三个生态修复情景下的土地利用、HANPP与生态系统服务

从空间格局上看,村落北部海拔在3800—3900m左右的洪积扇河谷区NPPpot较高,海拔较高的山体部分NPPpot普遍较低(图3)。而实施生态修复之前,山体部分的HANPP皆在较高水平,占NPPpot比例约在13.8%—18.6%,高于村落平均水平(13.8%)(图4)。实施协同提升的生态修复后,山体部分的HANPP无明显变化,但洪积扇河谷区的HANPP结构发生变化,即HANPPluc降低而HANPPharv升高,以支持养殖牲畜数量的增加(图4)。而实施河谷种草模式后,山体部分HANPP降低为0；除了耕地,洪积扇河谷区其他人工种草区域的HANPP也大幅降低,其中主要是HANPPluc大幅降低至负值,从而抵消了因牲畜养殖数量增加而增长的HANPPharv。

图3 白朗村草地潜在净初级生产力 Fig.3 The map of potential NPP of grassland ecosystems of Bailang village

图4 不同生态修复情景下HANPP各组分空间格局Fig.4 The spatial patterns of the components of HANPP under different ecological restoration scenarios

不同情景下的NPPeco同样有较大差异,实施生态修复前和实施协同提升的生态修复后,NPPeco分别为218.6 g C/m2与218.4 g C/m2,而河谷种草模式下,NPPeco相比生态修复前提高了10.7%,为242.0 g C/m2。从空间格局上看,河谷种草模式下,NPPeco在山体部分以及洪积扇河谷区皆有提升。

2.2 不同情景下的生产水平与生态系统服务

实施生态修复前,白朗村共有牲畜15990羊单位,生态系统空气净化服务为12.0 g SO2m-2a-1,碳固定服务为6245.4 g C m-2a-1。实施协同提升的生态修复后,白朗村牲畜放牧与养殖数量增加了6.3%,至17000羊单位；生态系统服务基本保持同一水平,其中空气净化服务为12.0 g SO2m-2a-1,碳固定服务为6240.0 g C m-2a-1。在河谷种草模式情景下,可放牧和养殖的牲畜数量大幅增加了2.2倍(35195羊单位)；而空气净化服务也提高了15.1%(13.8 g SO2m-2a-1),碳固定服务提高了5.0%(6560.1 g C m-2a-1)。

从空间格局上看,空气净化服务的空间格局变化不大,仅在河谷种草模式下,河谷区生态系统空气净化服务有所提升。而碳固定服务则变化较大,在实施生态修复前及实施协同提升的生态修复后,河谷区生态系统碳固定服务较高,而在河谷种草模式下,该区域碳固定服务大幅降低,而山体部分碳固定服务则有所提升。

图5 不同生态修复情景下生态调节系统服务的空间格局Fig.5 The spatial patterns of ecosystem regulating services under different ecological restoration scenarios

3 讨论

3.1 生态修复中人工草地的优化配置

围栏封育、减畜、轮牧等是退化草地最常用的生态修复方式,其主要是降低人类利用强度,促进生态系统自身恢复[4]。然而封育、减畜式生态修复对重度退化草地效果一般,且其牺牲草地的生产功能,需要政府进行补贴等以维持受影响的牧户生计[4,16]。近些年,人工种植牧草等方式被用来治理中重度退化草地,在能保证其高投入的前提下,人工草地可以提高生产功能,并促进退化草地植被覆盖度等的恢复[18-19]。但由于其高投入,相比天然草地会降低土壤有机碳、全氮、全磷的特点[16,20],人工牧草地不可能无限扩张。如何根据区域草地退化情况以及水土资源状况,设定人工草地面积比例,优化人工草地空间格局,仍是难点[21]。

NPP权衡假设便为定量分析人工草地位置和面积变化下,整个区域生产生态功能的响应提供了理论支持；其通过NPPpot反映该区域的自然条件,并通过HANPP框架和基于NPPeco的生态系统服务计算,将生产、生态功能与NPP的分配联系起来。本研究中,白朗村仅利用天然草地7%的面积种植人工牧草,便可以达到生产功能(牲畜养殖数量)提高2.2倍,并完全不需要利用山体天然草地,可促进其恢复,达到整个村落空气净化服务提高了15.1%,碳固定服务提高了5.0%。

3.2 NPP权衡假设与HANPP框架

HANPP方法框架已较为成熟,在利用HANPP框架分析生态系统服务方面也有一些案例,包括可以用来区分人类活动和气候变化对生态系统服务退化和恢复的影响[22],或是评估土地利用退化对生态系统服务的影响[23]。但HANPP的框架主要是用g C/m2这一量纲来定量一定时空内人类活动的强度,并利用HANPPharv及HANPPluc等剖析人类活动的结构[12]；利用HANPP分析生态系统服务响应的研究中大多还是利用相关性分析、回归分析等统计方法。本研究是基于NPP权衡假设,利用HANPP框架构建了定量分析人类活动影响生态系统服务权衡的方法体系,是一种将方法学和生态系统服务权衡机理统一起来的尝试。

但本研究现阶段仅尝试针对空气净化和碳固定两种调节服务,其他调节服务的定量方法仍需探索。现在的水源涵养服务大多使用水量平衡法,由年降雨量减去实际蒸散量,其中实际蒸散量与地表植被覆盖和土地利用类型有很大关系[24]；而土壤保持服务的定量大多使用通用土壤流失方程计算,其中的植被覆盖因子和水土保持的措施因子也与地表植被覆盖和土地利用类型有很大关系[25]；防风固沙服务的定量大多使用修正土壤风蚀方程计算,其中的综合植被因子用以估算生长植被、枯立物等对土壤风蚀的影响[26]。理论上这三种调节服务都可以利用统计学方法与NPPeco建立联系,完善基于NPPeco的调节服务定量方法体系,推动NPP权衡假设对区域生产生态协同提升的支持。

4 结论

NPP权衡假设可以为定量分析区域尺度生态系统服务权衡提供一定的理论支持,从而促进区域生产生态协同提升的生态修复模式优化研究。白朗村在生态修复前后,HANPP的总量和结构皆发生了较大变化,伴随着生态系统供给与调节服务的权衡。通过基于NPP权衡假设的定量分析框架得出,西藏拉萨河流域的半农半牧村可以通过河谷区种草,山体草地自然恢复模式,同时提高养殖牲畜数量和生态系统调节服务水平。本研究区域大约利用7.0%面积的天然草地种植人工牧草,便可以达到牲畜养殖数量提高2.2倍,空气净化服务与碳固定服务分别提高15.1%与5.0%。