基于生态系统服务的山西黄河流域保护优先区识别

吴树荣, 潘换换, 姬倩倩, 杜自强,*,武志涛,张 红

1 山西大学黄土高原研究所, 太原 030006 2 山西大学环境与资源学院, 太原 030006

生态系统服务是指自然生态系统提供的能够满足和维持人类生活需要的条件和过程,是人类直接或间接从生态系统获得的所有惠益[1]。生态系统服务作为人与自然的纽带,基于社会—生态耦合系统框架连接自然生态系统与人类社会福祉,是当前宏观生态学研究的热点[2—4]。

生态系统服务关系着整个黄河流域生态保护与高质量发展。山西黄河流域是我国煤化工、能源电力等高耗水行业及煤炭开采业的重点区域,发展和保护矛盾突出,生态本底脆弱,水土流失和能源污染最突出,是目前生态治理和环境改善的关键点。流域生态系统的水源涵养、固土固沙、碳固定和粮食生产等服务的重要性不可忽视,如果纳入保护区分配资源对其予以保育,能够有效改善当地脆弱生态环境,保护生物多样性和生态系统服务[20]。因此通过一套统一的生态系统服务评估体系,明确生态系统服务空间和数量信息,构建不同保护情景协调生态系统服务之间的关系,评估保护效率确定保护优先区,对黄河流域生态建设和可持续发展具有重要意义。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

图1 山西黄河流域示意图Fig.1 Location of the Yellow River Basin in Shanxi

山西黄河流域范围(34°33′—40°18′N,110°11′—113°37′E),涉及11市(地)91个县(市,区)。土地面积9.7万km2,约占全省总面积的62%。该区域煤炭、天然气、矿产等资源丰富,在全国占有重要地位。在“黄河流域生态保护与高质量发展”国家战略引领下,该区域正在成为我国未来发展的重点区域之一。

研究区属于暖温带大陆性季风气候,雨热同期,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥。该区地貌呈“两山夹一川”(太行山和吕梁山,中为汾河谷地),属于典型的黄土覆盖的山地高原地区。土壤类型以土质疏松的泥土和含砂土为主[21],抗侵蚀能力低,遇水极易流失。按照流域水系特征,研究区分为6个子流域(图1),其中Ⅰ区为入黄支流流域；Ⅱ区为三川河流域；Ⅲ区为昕水河流域；Ⅳ区为涑水河流域、Ⅴ区为汾河流域；Ⅵ区为沁河流域。该区生态环境脆弱、生态系统稳定性差、是土壤侵蚀、土壤盐渍化、土地荒漠化等多重自然生态风险集中分布区。特别是近年来随着该区域重点发展产业的迅速推进,人为环境与自然生态风险交织在一起,极易产生生态风险的放大效应。因此,该区域是黄河流域生态保护的重点监控区。

1.2 数据来源与处理

本文使用的基础数据包括：2010—2020年气象数据(月均气温、降水和风速)、DEM高程数据、土地利用数据、土壤类型数据、NDVI数据、碳密度数据、社会经济数据、自然保护区分布数据(表1)。利用ArcGIS 工具箱中的数据管理工具(Data management tools)统一坐标系,数据转换工具(Data conversion tools) 对数据格式进行均一化处理,最终转换为分辨率1km 的栅格数据。

1.3 生态系统服务评估

针对研究区自然地理特征,选取关键生态系统服务。栖息地的破坏和随之面临的生物多样性的丧失是一个全球性的问题[22],为探讨生物多样性与生态系统服务结合的可能性,选取生境质量作为生物多样性的替代指标。山西黄河流域地处黄河中游,水土流失严重,选取土壤保持服务来衡量近年来水土保持工作成效[23]。研究区作为华北平原的生态屏障,防风固沙功能也是目前备受关注的服务[24]。此外,该区域水资源匮乏,产水供给服务对整个流域生态平衡具有重要作用[25]。由于碳固定服务能够影响流域小气候并指示人类活动,是揭示生态系统变化的关键指标[26],因此也被纳入评估。粮食供给与国计民生息息相关[27],在考虑自然生态系统时,不该忽视人类生产需求。各项服务评估方法见表2。

1.4 生态系统服务保护优先区情景构建

1.4.1单项生态系统服务

表1 数据来源

表2 生态系统服务评估方法

其计算公式如下:

式中,wij为斑块i、j之间的空间权重矩阵；xj为斑块j的属性值；n为总斑块数；其中：

1.4.2综合生态系统服务

利用OWA有序决策方法权衡多项生态系统服务之间的关系,该方法是一种依据风险系数任意选择指标之间重要程度的决策方法[29—30]。指标权重经过准则权重(某项指标在所有指标中的权重)和次序权重(指标按属性值降序排列得到的权重)加权得到。OWA算子定义如下：

式中,ui为第i个图层的准则权重；vi为第i个图层的次序权重；Sij为按照生态系统服务第i个图层第j个位置属性值大小进行降序排列后得到的新图层属性值；wi为第i个图层的权重。根据降序后新图层的权重计算风险和权衡,n为栅格图层总数,公式如下：

1.4.3生态系统服务保护效率评价

为实现高生态效益和低保护成本的目标,需明确生态系统服务保护优先区的保护成效。生态系统服务保护效率的值为无单位正数[31—32],计算公式如下:

式中,E为保护优先区某项生态系统服务的保护效率,EP为保护优先区的某项生态系统服务均值,ES为全区域某项生态系统服务均值。保护效率大于1,说明区域的生态系统服务保护成效较高,若小于1,则相反。

2 研究结果

2.1 生态系统服务时空分布

研究区生境质量、土壤保持、防风固沙、产水量、碳固定和粮食供给多年均值分别为0.67(无量纲)、94.95、37.2、114.76mm、119.05、3.19t/hm2。宏观来看,土壤保持、产水和粮食供给服务低于全国范围内的服务供应[33—34],防风固沙服务水平低于国内风沙源区[24],这与研究区域独特的地理环境和脆弱的生态系统密切相关。空间上,研究区西部和东南部生境质量、土壤保持、产水和碳固定服务突出,防风固沙服务分布较破碎,主要位于草地覆盖区域,中部及西南部平原地区粮食供给服务显著。此外,研究期内土壤保持、防风固沙、产水、碳固定、粮食供给呈现出整体上升趋势,仅生境质量呈现下降趋势。总体看,最高值年份普遍在2015年以后。

2010—2020年主要生态系统服务时空分布(图2)显示：(1)生境质量呈中部低、东西高的特征,其中高值

图2 山西黄河流域生态系统服务时空格局Fig.2 Spatio-temporal pattern of ecosystem services in the Yellow River Basin of ShanxiHQ: 生境质量 Habitat quality；SC: 土壤保持 Soil conservation; SP: 防风固沙 Sand prevention; WY: 产水量 Water yield; CS: 碳固定Carbon Ssequestration; CP: 粮食供给 Crop production

区主要位于两山区域(太行山和吕梁山),即Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ区植被覆盖率高的区域,生境适宜性高。低值则主要位于Ⅳ和Ⅴ区。时间上,生境质量呈现降低趋势,各子流域无大面积增减。(2)土壤保持服务高值点主要位于研究区林草覆盖且地形起伏的区域,包括Ⅱ区东部和Ⅰ、Ⅲ区局部。低值区位于Ⅳ和Ⅴ区中部平原盆地,这些区域土地利用以耕地为主,景观格局较为破碎,更容易受到人为扰动,土壤保持能力弱。时间上,土壤保持服务呈波动上升趋势,Ⅰ和Ⅲ区交界处及Ⅴ区东北部的土壤保持服务呈大面积增加趋势。(3)防风固沙服务呈现低值广泛分布,高值点状分布于晋北、Ⅳ和Ⅴ区。研究期内服务能力逐渐提高,主要为晋北区域、涑水河和汾河沿岸草地覆盖区域,年际增长快。(4)产水服务低值分布于Ⅳ和Ⅴ区,其他区域均大于多年均值。从时间来看,产水服务波动增加,Ⅰ区北部的产水服务年际变化呈下降趋势,其他区域呈现不同程度的增加。(5)碳固定服务空间分异明显,高低值分布与生境质量基本一致,两山区域林草地碳固定服务显著,主要由于林草地可利用其地上和地下空间充分发挥固碳能力。服务增加区域主要位于高值区,降低区域则明显分布于低值区。(6)粮食供给服务主要分布在耕地覆盖区域,高值区域主要为Ⅳ区涑水河谷地、Ⅴ区汾河谷地,其他区域也有少量分布。从年际变化来看,粮食供给能力明显在不断提高。

2.2 生态系统服务保护优先区情景模式

2.2.1基于单项生态系统服务评估的保护优先区情景模式

基于热点分析工具统计各项生态系统服务的热冷点(图3)得出：(1)生境质量热冷点空间分布呈东北—西南走向特征,热点在Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ区分布面积较大,Ⅳ和Ⅴ区广泛分布冷点。(2)土壤保持服务热点主要分布于Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ和Ⅵ区局部,冷点位于河流流经的平坦区域。(3)防风固沙服务热点在晋北、Ⅳ和Ⅴ区分布面积较大,集中分布于涑水河、汾河沿岸,冷点在区域内广布。(4)产水服务热点主要位于两山区域Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ区的草地覆盖区域,Ⅳ、Ⅴ区广泛分布冷点。(5)碳固定热点主要分布于两山区域的Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ区,与生境质量热点分布大体一致。(6)粮食供给服务热点主要分布于Ⅳ区和Ⅴ区河流沿岸,其他区域也有零星分布。

图3 单项生态系统服务保护优先区Fig.3 Single ecosystem service conservation priority area

从单项生态系统服务保护情景来看(图3),生境质量、土壤保持、产水和碳固定服务保护优先区主要分布于三川河流域、昕水河流域和沁河流域,森林斑块和草地斑块面积足够大,不容易受边缘效应影响,且以山地丘陵为主,地形上受到保护不受人为土地利用的影响；防风固沙服务保护优先区分布于研究区草地高覆盖区域,土地覆被和气候条件对其影响关键；粮食供给服务保护优先区位于涑水河谷地、汾河谷地,土壤肥沃,灌溉便利,适合作物耕作。

2.2.2基于生态系统服务综合评估的保护优先区情景模式

通过OWA多准则决策方法构建保护情景,设置风险范围0—1,以0.1为间隔增加风险,模拟出11种情景(表3)。其风险与权衡之间的关系表明,当风险从0到1增加时,权衡的趋势接近抛物线。风险为0.5,权衡达到其最高值1,其两面为对称分布。风险接近于0,权重偏向于低值,风险达到1,权重分配给高值[20],将权重与对应栅格图层相乘得到11种情景栅格图。目前我国关于确定保护优先区范围的研究相对尚少,综合考虑保护效益和成本,并结合学者们相关研究[18, 29—30],前20%的区域不仅在空间上与既有保护区广泛重叠,还能维持更多生物多样性和生态系统服务且集约化保护面积。因此本文选取不同情景前20%的区域作为保护优先区。

表3 不同情景下的风险与权衡

通过OWA多属性决策方法得出(图4),情景1至情景11,生态系统服务高值集聚越来越明显,从点状开始向连片状扩散,两山区域高值明显增加。情景1低值广布研究区,高值零星分布于吕梁山林草地覆盖区域。情景2高值区域开始扩散,且研究区东南部开始有高值覆盖,水域为主的土地利用类型成为明显的低值区域。情景3、情景4和情景5空间分布相类似,但高低值区域存在面积上的差异,耕地和建设用地区域的低值分布逐渐减少。情景6为权衡达到1时无偏向的情景,高低值分布最为均衡。情景7、情景8和情景9逐渐偏向高值区域,林地和草地区域高值分布越来越多。情景9和情景10决策风险较高,除汾河流域和涑水河流域以外区域,全部为高值区域。

不同情景下保护优先区空间分布显示(图4),情景1至情景10保护优先区分布相似局部不同,基本呈片状分布于研究区西北部,点状分布于研究区东南部,两山区域分布最为明显；情景11除汾河流域外呈片状遍布研究区。结合前文的研究结果,保护情景空间分布很大程度受到碳固定和生境质量服务的影响,二者贡献度最大,服务高值区林草地长势好,生境完整性强,固碳能力也高。其他服务也有影响,经过生态系统服务耦合机制,故而整体呈现西北连片东南破碎的空间态势。

图4 不同情景下的生态系统服务保护优先区Fig.4 Ecosystem service conservation priority areas under different scenarios

2.3 最佳保护优先区识别

单项生态系统服务保护情景,由于设置了单一保护标准,当仅考虑单个服务的热点时,单一服务保护效率达到最高,而其他服务保护成效则相对较低。对单一服务保护优先区进行叠加,生境质量、产水量和碳固定保护优先区两两之间空间重叠度达到60%以上,表明三者在空间上具有较高的协同效应。此外,其他服务保护优先区两两间重叠度较弱,均在15%左右。其中,粮食供给与其他保护优先区之间的重叠度接近于0,表明这项服务与其他生态系统服务叠加时会降低其他服务相关性,空间呈现权衡。因此,如果以单一保护目标设置保护优先区,难以合理协调生态系统服务之间的复杂关系。

经验证OWA模拟出的情景能够合理平衡生态系统服务之间的关系(图5),对多项服务保护效率更为均衡,充分体现了OWA多准则决策方法的优越性。综合生态系统服务保护情景中,情景7和8对生境质量、土壤保持和产水服务保护效率最高,情景2对碳固定服务保护效率最高,情景1对防风固沙和粮食供给服务保护效率最高。情景11面积最大但保护效率最低,情景6至情景10保护效率都比较高。其中,情景8对多项生态系统服务保护效率最高,为最佳情景,对生境质量、土壤保持、防风固沙、产水、碳固定和粮食供给服务的保护效率分别为1.45、1.38、1.04、1.31、1.16和0.98,面积1.85万km2,相对其他情景面积较小,能高效保护多项生态系统服务。

图5 情景对比分析Fig.5 Comparative analysis of scenarios

决策者可以将情景8作为确定保护优先区的信息来源(图6),与实际保护区(包括太行山保护优先区和国家级自然保护区，占研究区25.5%)重叠面积为1.1万km2,主要位于两山区域的Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ流域,其土地利用类型主要为林地和草地,二者占比达90%以上,其中林地占50%以上,林草地具有较高维持生态系统服务的能力。此外,存在着不在任何法定保护区的高连通性地区,对于维持景观连通性十分重要,还能保护部分敏感物种,考虑到其未来所提供的生态效益,可作为可持续发展的保护优先区进而充分管理。

图6 山西黄河流域最佳保护优先区 Fig.6 The optimal conservation priority areas of the Yellow River Basin in Shanxi

3 结论

以山西黄河流域为例,基于2010—2020年多源数据通过GIS空间分析和InVEST等模型方法模拟主要生态系统服务时空格局并采用热点分析和OWA多准则决策方法构建保护情景,评估保护效率筛选出保护优先区。结果表明：

(1)2010—2020年,土壤保持、防风固沙、产水、碳固定和粮食供给服务整体呈现出上升趋势,仅生境质量小幅度下降。空间上,研究区西部和东南部生境质量、土壤保持、产水和碳固定服务突出,防风固沙服务分布较破碎,中部及西南部平原地区粮食供给服务显著。

(2)保护情景中,单项生态系统服务保护优先区主要位于三川河流域、昕水河流域和沁河流域,由单一服务主导呈现空间异质性。综合生态系统服务构建了11种保护优先区情景,受生态系统服务耦合机制影响,整体呈现西北连片东南破碎的空间态势。

(3)综合考虑风险、权衡及保护效率,情景8为最佳保护优先区,保护面积1.85万km2,能高效保护多项生态系统服务,对生境质量、土壤保持、防风固沙、产水、碳固定和粮食供给服务保护效率分别为1.45、1.38、1.04、1.31、1.16和0.98。

4 讨论

目前,实际保护区倾向于保护单一目标,如太行山保护优先区以保护生物多样性为目标,国家级自然保护区设立目标更明确于保护特定珍稀动植物种,研究区的庞泉沟、芦芽山、五鹿山和灵空山国家级自然保护区均以保护珍禽褐马鸡和一些特定生态系统及树种为目标,构建保护区过程中并未考虑物种的迁移与交流,部分保护区甚至处于“生态孤岛”状态,有可能将生物多样性与生态系统完整性割裂开来[8]。从生态系统服务视角识别保护区是经过权衡多指标加权集成的结果,空间上更考虑生态系统的完整性,集中于森林和草地相对完整的斑块,其林草面积达到94%,而实际保护区林草面积占60%,农田灌丛占35%。本文基于的方法能够最大程度揭示自然生态系统服务为人类所带来的惠益,提供多目标权衡和双赢的空间规划信息,以减少社会经济和保护成本冲突为目标,服务于黄河流域生态保护与高质量发展大局。随着当前人口增长和经济发展需求,整合生物多样性、生态系统服务和社会经济活动之间协同发展,是未来极具前景的选择[10]。

本研究构建生态系统服务的保护优先区情景,并结合法定自然保护区作验证,其高度重叠表明将生态系统服务和生物多样性保护优先区结合在一个空间规划中是有可能的,这是对Egoh等[12]发现的南非区域中度重叠以及Turner等[35]关于全球其他地方生物多样性和生态系统服务整合研究的有力例证。从生态系统服务评估方法上看,生境质量、土壤保持、产水量和碳固定服务均利用InVEST模型实现,数据获取便捷且评估准确性和灵活性高,可结合研究区实际环境去调节和校正参数,因此在不同区域被广泛应用,本文的评估结果与其他学者在黄河流域尺度的研究空间格局相吻合[33—34]。防风固沙量基于修正的土壤风蚀方程模型评估得到,该模型在干旱与半干旱区验证效果最佳,因山西黄河流域属于风沙源区的缓冲区,这项服务供给量相对较少,空间和数量特征呈现结果并不显著。粮食供给NDVI配比法空间化得到,在实际中耕地的生产能力受诸多因素影响,结果难免存在误差,但不会对空间格局造成重要影响。在这项研究中,生境质量、产水量和土壤保持服务在山西黄河流域具有较高空间相关性,与徐建英[36]关于“一带一路”地区生态系统服务相关研究一致,然而其他服务两两间协同度较弱,粮食供给与其他服务之间甚至呈现权衡关系。因此,考虑到生态系统服务之间的复杂关系,在保护优先区识别过程中,从单项和综合生态系统服务权衡两方面入手,以热点识别单项服务保护情景,以验证OWA综合服务保护情景,协调多项生态系统服务之间的关系,实现小范围达到生态系统服务最高值,最大程度减少成本投入,提高生态系统服务提供能力。

本文突破了传统生物多样性保护优先区识别方法,将生态系统服务纳入保护优先区识别,但研究仍具局限性,生态系统服务无法完全表征生物多样性,评估只能独立进行,尽管选取生境质量作为替代指标,但其与生态系统服务之间的关系仍需辅以广泛的案例研究来验证。在本研究中,保护优先区范围并不代表人类受益的规模,不同生态系统服务的空间供应和需求不尽相同,例如碳固定服务由当地供应,但其可受益全球,因此未来可结合生态系统服务供应和需求,为具争议的区域的保护政策提供更直观的依据。由于研究区脆弱敏感的生态环境,保护优先区具体管理过程可能具有挑战性,从目前的植树造林以固定碳的恢复方案到防治水土流失和水质恶化的管理措施等等,如需达到生态系统服务和生物多样性的双赢,仍需创新形成一种动态管理方法,在战略制定和实施的框架内,确保人类生产和发展活动得到适当的定位和管理,以便生物多样性保护和生态系统服务的提供不受损害[12]。此外,这个框架下对其他区域进行保护规划时,需要从多方面、多层次综合考虑该地区的自然生态和社会经济问题、提供的典型服务类型以及多种服务之间的复杂关系,鼓励在识别出的保护优先区域采取可持续的土地利用政策,以维持和扩展其生态效益。