文章信息
- 宋洁, 温璐, 王凤歌, 李宽, 吴程, 张宏伟, 张雪峰
- SONG Jie, WEN Lu, WANG Fengge, LI Kuan, WU Cheng, ZHANG Hongwei, ZHANG Xuefeng
- 乌兰布和沙漠生态系统服务价值时空动态
- Spatiotemporal dynamics of ecosystem service value in Ulan Buh Desert
- 生态学报. 2021, 41(6): 2201-2211
- Acta Ecologica Sinica. 2021, 41(6): 2201-2211
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb202005141228
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文章历史
- 收稿日期: 2020-05-14
- 网络出版日期: 2021-01-15
2. 内蒙古科技大学包头师范学院资源与环境学院, 包头 014030
2. College of Resources and Environment, Baotou Normal College, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014030, China
生态系统服务(Ecosystem Services, ES)是指人类从生态系统获得的所有惠益[1], 是生态系统向人类提供的环境和商品服务。2005年联合国千年生态系统评估表明全球约有60%的生态系统正在退化或处于不可持续状态[2], 将严重威胁全球的生态安全格局[3]。生态系统服务价值(Ecosystem Services Value, ESV)评估是用货币的形式评估生态系统的能力, 能直观反映生态系统服务效益的变化[4-5]。研究区域ESV时空动态能定量描述生态系统服务演化特征[6], 对区域生态保护及生态安全稳定具有重要意义。
沙漠生态系统是分布最广泛的荒漠生态系统类型, 是陆地生态系统的重要组成部分, 具有防风固沙、气候调节、水源涵养、旅游观光以及生物多样性保育等重要生态系统服务[7-9]。同时沙漠生态系统极为脆弱, 水资源贫乏、植被稀疏、生物量和生物多样性相对较低[10], 且社会经济发展缓慢。国内外学者已对城市[11-12]、森林[13]、草地[14-15]、湿地[16-17]等不同生态系统的ESV进行大量深入研究, 但针对沙漠ESV的研究相对较少, 因此近年来相关研究内容逐渐受到关注。现有沙(荒)漠的ESV评估以环境经济学方法(直接市场法、间接市场法、模拟市场法)为主, 如任鸿昌等评估西部荒漠3种生态系统服务的价值为537.24亿元/a[18], 美国奇瓦瓦沙漠ESV达16.1亿美元[8], 2010年宁夏沙坡头保护区ESV为1.94亿元[19], 塔里木河干流胡杨林荒漠ESV为402.75亿元[20];也有部分研究采用“当量因子法”进行评估, 如杨春利等计算了民勤绿洲1994—2007年间的ESV变化[21], 库布齐沙漠杭锦旗ESV为360.18亿元[22];极少数研究采用物质流计算方法[23]或能量价值法[24]进行评价。这些研究在一定程度上弥补了沙漠地区ESV评估的空白, 但现有研究时间尺度较短, 缺乏时空分异特征的分析。
本研究基于谢高地等[25]提出的“当量因子法”, 利用网格分析、热点分析及相关分析法客观评价乌兰布和沙漠ESV时空动态及生态系统服务间权衡协同关系。研究结果旨在明确该区ESV时空演化特征, 为科学开展沙漠区域ESV时空格局研究提供可借鉴的方法, 为该区生态环境保护政策实施和生态安全建设提供科学参考。
1 研究区概况与数据来源 1.1 研究区概况乌兰布和沙漠(39°41′07″—40°31′14″N, 105°59′45″—106°41′53″E)位于内蒙古自治区阿拉善盟和巴彦淖尔市境内, 海拔为1030—1474 m, 面积约为14000 km2(图 1)。该地区属典型中温带大陆性干旱季风气候区[26], 干旱少雨, 日照充足, 蒸发强烈;年均气温7.8℃, 年日照时间为3229.9 h, 昼夜温差大, 年均降雨量151 mm, 年均蒸发量2372 mm, 平均风速约3.7 m/s, 多年平均大风日数10—32 d, 四季均有风沙天气。乌兰布和沙漠地势中间低、边缘高, 内部地势平坦;地貌类型主要包括沙漠、山地、戈壁, 地貌形态以流动沙丘、半流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘为主。
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图 1 研究区示意图(土地利用类型为2018年数据) Fig. 1 Location of the study area (land use type data is 2018) |
土地利用数据源于1990年、2000年、2010年和2018年4期Landsat TM和OLI影像, 依据2018年8月上旬野外调查采集的60个样点, 利用面向对象的分类方法结合目视解译获得, 总体分类精度和Kappa系数分别为85.13%和0.80[27], 土地利用分为耕地、林地、草地、水体、盐碱地、城乡工矿居民地、流动沙丘、半流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、戈壁11类(图 1)。社会经济统计数据来源于《内蒙古统计年鉴》、“内蒙古自治区国民经济和社会发展统计公报”和《中国粮食年鉴》等。根据研究区范围, 参考相关研究[28-29], 利用ArcGIS 10.4软件生成2 km×2 km网格, 基于网格计算乌兰布和沙漠不同时期空间的ESV。
2 研究方法 2.1 ESV估算模型本研究参考谢高地等[25, 30]提出的“单位面积价值当量因子法”对乌兰布和沙漠ESV进行估算。基于内蒙古自治区1990—2018年相应统计资料, 计算不同时期“1个标准当量因子的生态系统服务价值量(Ea)”, 并对其进行支付意愿系数修正, 取4期均值作为最终Ea值, 即578.12元/hm2。Ea的计算公式如下:
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(1) |
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(2) |
式中, Eat为t年1个标准当量因子的生态系统服务价值量;Rt为t年支付意愿系数, 计算方法参考林栋等[31];i表示作物种类(内蒙古自治区的主要粮食作物:小麦、玉米、大豆);m为t年该粮食作物的种植面积(hm2), p为t年粮食作物价格(元/kg), q为t年粮食作物单产(kg/hm2), M为t年三种粮食作物总种植面积(hm2);1/7指没有人力投入的自然生态系统提供的经济价值占现有单位面积耕地提供的食物生产服务经济价值的1/7。
以研究区4期土地利用数据为基础计算ESV。考虑研究区土地利用类型, 结合谢高地等制定的单位面积生态系统服务价值的基础当量表对生态系统服务价值系数进行修正, 其中本文的耕地、林地、草地、盐碱地、水体分别对应二级生态系统分类中的旱地、阔叶林、草甸、裸地、水系, 城乡工矿居民地归为裸地[32], 固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘、半流动沙丘、戈壁一并归为荒漠, 基于此获得研究区单位面积生态系统服务价值当量表(表 1)。计算研究区ESV的公式如下:
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(3) |
式中, Aj为第j类土地利用类型的面积(hm2);Brj为第j类土地利用类型第r种生态系统服务类型单位面积生态系统服务价值当量(表 1)。
生态系统分类 Classification of ecosystem |
供给服务 Provisioning services |
调节服务 Regulating services |
支持服务 Supporting services |
文化服务 Cultural services |
||||||||||||
一级分类 First-level class |
二级分类 Second-level class |
食物生产 | 原料生产 | 水资源供给 | 气体调节 | 气候调节 | 净化环境 | 水文调节 | 土壤保持 | 维持养分循环 | 生物多样性 | 美学景观 | ||||
农田Cropland | 旱地Dry land | 0.85 | 0.40 | 0.02 | 0.67 | 0.36 | 0.10 | 0.27 | 1.03 | 0.12 | 0.13 | 0.06 | ||||
森林Forest | 阔叶林Broadleaf forest | 0.29 | 0.66 | 0.34 | 2.17 | 6.50 | 1.93 | 4.74 | 2.65 | 0.20 | 2.41 | 1.06 | ||||
草地Grassland | 草甸Meadow | 0.22 | 0.33 | 0.18 | 1.14 | 3.02 | 1.00 | 2.21 | 1.39 | 0.11 | 1.27 | 0.56 | ||||
荒漠Desert | 荒漠Desert | 0.01 | 0.03 | 0.02 | 0.11 | 0.10 | 0.31 | 0.21 | 0.13 | 0.01 | 0.12 | 0.05 | ||||
裸地Bare land | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.10 | 0.03 | 0.02 | 0.00 | 0.02 | 0.01 | |||||
水域Water area | 水系River system | 0.80 | 0.23 | 8.29 | 0.77 | 2.29 | 5.55 | 102.24 | 0.93 | 0.07 | 2.55 | 1.89 |
Getis—Ord Gi*指数用于识别具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类, 能够识别ESV空间变化是否具有高值聚集区(热点区)和低值聚集区(冷点区), 以及确定高值区和低值区空间聚集的位置, 相关公式参考涂小松等[28]。
2.3 权衡与协同关系分析方法采用皮尔逊相关分析法对1990—2018年4期的11种生态系统服务进行时间的权衡与协同关系测度。该方法用相关系数定量描述两变量之间的线性相关程度, 相关系数为正值, 两变量具有协同(同增或同减)关系;若为负值, 则两变量为权衡(此消彼长)关系;其数值大小反映变量之间相关性的强弱。
2.4 ESV变化指数为使不同时期ESV变化具有可比性, 将研究区内ESV变化量进行标准化处理, 得到ESV变化指数:
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(4) |
式中, γ为ESV变化指数, t1、t2分别为不同时期的年份, Vt1、Vt2分别为t1、t2年份的ESV。
3 结果与分析 3.1 ESV时空变化 3.1.1 ESV时间变化1990—2018年乌兰布和沙漠ESV总量上升8.91亿元, 增幅52.32%, 其中1990—2000年呈下降趋势, 2000—2018年呈上升趋势, 2010—2018年增幅最大。从一级生态系统服务来看, 调节服务、支持服务和文化服务的ESV随时间变化趋势与总价值一致, 增加量依次为7.25亿元、0.50亿元和0.10亿元;供给服务呈逐年上升趋势, 增幅最大, 达85.04%, 增加量为1.08亿元。二级生态系统服务中, 食物生产、原料生产、气体调节、土壤保持、维持养分循环的ESV呈逐期上升趋势, 其余生态系统服务与总价值变化趋势一致;水文调节和水源供给ESV增量较大分别是6.72亿元、1.54亿元, ESV增幅最大的3类生态系统服务依次为食物生产、水文调节、水源供给, 均大于90.00%(表 2)。
年份 Year |
供给服务 Provisioning services |
小计 Subtotal |
调节服务 Regulating services |
小计 Subtotal |
支持服务 Supporting services |
小计 Subtotal |
文化服务 Cultural services |
总计 Total |
较上期变化率 Change rate/% |
|||||||
食物生产 | 原料生产 | 水资源供给 | 气体调节 | 气候调节 | 净化环境 | 水文调节 | 土壤保持 | 维持养分循环 | 生物多样性 | 美学景观 | ||||||
1990 | 0.32 | 0.38 | 0.57 | 1.27 | 1.21 | 1.48 | 2.82 | 6.77 | 12.28 | 1.49 | 0.12 | 1.28 | 2.89 | 0.58 | 17.03 | — |
2000 | 0.45 | 0.42 | 0.41 | 1.28 | 1.22 | 1.25 | 2.63 | 4.86 | 9.95 | 1.53 | 0.13 | 1.15 | 2.81 | 0.51 | 14.55 | -14.54 |
2010 | 0.52 | 0.45 | 0.52 | 1.49 | 1.28 | 1.31 | 2.68 | 6.12 | 11.40 | 1.62 | 0.14 | 1.18 | 2.95 | 0.53 | 16.37 | 12.51 |
2018 | 0.71 | 0.52 | 1.11 | 2.35 | 1.43 | 1.58 | 3.03 | 13.49 | 19.53 | 1.84 | 0.17 | 1.38 | 3.39 | 0.68 | 25.94 | 58.45 |
从1990—2018年4期不同土地利用类型的ESV来看:水体和草地先下降后又逐期上升, 水体增加144.50%, 草地降低37.41%;林地、耕地、城乡工矿居民地、固定沙丘、半固定沙丘逐年增加, 流动沙丘逐年下降, 盐碱地呈波动上升, 半流动沙丘呈波动下降, 沙漠及戈壁整体变化幅度不大(图 2)。
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图 2 1990—2018年不同土地利用类型的生态系统服务价值(ESV) Fig. 2 Ecosystem service values of different land use types from 1990 to 2018 |
基于网格单元在空间上统计乌兰布和沙漠1990—2018年单位面积的ESV(图 3), 4期ESV空间分布特征较为一致:高值区集中于东部和东北部, 低值区集中于中部和西南部。1990—2000年黄河沿岸ESV有所下降, 吉兰泰镇东北缘低值区范围增大。2000—2010年沙金套海苏木西南侧低值区范围减小, 乌斯太镇东部出现低值区。2010—2018年黄河沿岸高值区范围明显增大, 价值增高, 巴彦木仁苏木北部出现一条高值带延伸至敖伦布拉格镇内部;北部高值区范围扩大;敖伦布拉格镇北缘由低值区变为高值区;中部和西南部的低值区范围明显扩大。
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图 3 1990—2018年乌兰布和沙漠地区ESV空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of ecosystem services value in Ulan Buh Desert from 1990 to 2018 |
为更好地探索乌兰布和沙漠ESV变化量在空间上的局部表现, 基于网格单元计算1990—2000年、2000—2010年、2010—2018年3个时期ESV变化指数, 利用ArcGIS热点分析(Getis—Ord Gi*)工具, 识别ESV年际变化的冷、热点区。
1990—2000年研究区ESV变化以冷点区为主, 占总面积的2.85%, 分布在黄河沿岸和东北部;热点区占0.22%。2000—2010年间冷、热点区面积占比分别为4.36%、3.88%, 较均匀的分布在东北部和黄河沿岸。2010—2018年热点区范围明显扩大, 面积占10.45%, 分布在东部和东北部;冷点区面积占4.23%, 主要分布在中部和西南部。3个时间段的冷热点分析表明, 乌兰布和沙漠ESV变化存在空间聚集性, 东北部和东部从以冷点区为主转变为以热点区为主, ESV空间变化剧烈(图 4)。
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图 4 乌兰布和沙漠地区1990—2018年ESV变化热点空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of hot spots in changes of ecosystem service value in Ulan Buh Desert from 1990 to 2018 冷(热)点区表示ESV减少(增加)且聚集;极显著冷(热)点代表 99%的置信水平;显著冷(热)点代表 95%的置信水平;冷(热)点代表 90%的置信水平 |
1990—2000年11种生态系统服务相关分析显示, 45组为正相关占81.82%, 10组为负相关占18.18%, 说明此时间段内协同关系是乌兰布和沙漠地区的主导关系。在45组协同关系中有18组表现为强显著正相关(相关系数R>0.80, P < 0.01);食物生产与气候调节、净化环境、生物多样性、美学景观呈权衡关系, 原料生产和维持养分循环均与水资源供给、净化环境、水文调节呈权衡关系(P < 0.01)。2000—2010年间不同生态系统服务间均呈协同关系, 在55组相关系数中, 有1组无显著性, 4组在0.05水平上显著相关, 其余均在0.01水平上显著相关, 有18组为强协同关系(R>0.80)。2010—2018年11种生态系统服务的55组相关系数均在0.01水平上呈显著正相关, 有22组协同关系较强(R>0.80)(图 5)。
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图 5 乌兰布和沙漠地区1990—2018年生态系统服务间关系 Fig. 5 Relationship between ecosystem services in Ulan Buh Desert from 1990 to 2018 **表示两种生态系统服务在0.01水平上显著相关;*表示两种生态系统服务在0.05水平上显著相关 |
乌兰布和沙漠ESV以调节和支持服务为主, 供给服务和文化服务的价值相对较低, 与我国干旱区其他研究的ESV组成结构相比较为一致(表 3)。但从时间变化来看, 1990—2018年研究区ESV总量以2000年为拐点先下降后上升, 这与王凤歌[27]对乌兰布和沙漠生态系统服务物质量的评估结果相似;在空间上ESV呈东部和东北部高, 中部和西南部低的分布特征, 且ESV变化具有一定的空间聚集性, 这可能与这些地区土地利用变化剧烈有关。
地区 Region |
面积/km2 Area |
供给服务 Provisioning services |
调节服务 Regulating services |
支持服务 Supporting services |
文化服务 Culture services |
总价值 Total value |
乌兰布和沙漠Ulan Buh desert | 140.00×102 | 1.59 | 13.29 | 3.01 | 0.57 | 18.47 |
沙坡头保护区Shapotou reserve[19] | 140.43 | 0.13 | 1.65 | 0.16 | — | 1.94 |
库布齐沙漠Kubuqi desert[22] | 188.00×102 | 24.33 | 215.02 | 129.11 | 13.21 | 381.67 |
中国荒漠China′s desert[33] | 577.10×103 | 851.73 | 759.67 | 640.00 | 32.86 | 2284.39 |
内蒙古自治区Inner Mongolia[34] | 118.30×105 | 859.59 | 12213.89 | 3624.46 | 896.29 | 17594.22 |
土地利用变化是乌兰布和沙漠ESV变化的直接原因。其东北部和东部分别与河套平原和黄河相邻, 而中部和西南部则主要是沙漠和盐碱地分布区。1990—2000年间主要是研究区东部水域面积减少和东北部草地转变为耕地导致价值损失;2000—2010年ESV空间分布变化不大, 但冷、热点区均有所增加, 热点区是由沙漠和盐碱地向耕地、林地、草地及水体等类型转变形成, 冷点区主要是由草地和水体向耕地和沙漠转变导致。2010—2018年东部ESV增加主要是沙漠转变为水体导致, 其次是因为沙漠中开发大量耕地和草地。中部和西南部冷点区分别可能是自然盐积过程使盐碱地扩大[35]和草地及林地等变为盐碱地导致。不同政策实施对当地ESV变化有一定影响。1990—2000年间国家实行农业综合开发政策, 农产品价格上升, 引起大规模林地和草地开垦[36]导致ESV下降。2000—2018年研究区ESV逐渐增加, 与卢周扬帆等[37]对阿拉善干旱荒漠区的研究一致, 这可能是2000年以来国家陆续实施天然林保护、“三北”防护林工程、“西部大开发战略”和“退耕还林还草战略”等政策[22, 35]使研究区耕地、林地和水体面积增加, 促使其价值上升, 如2012年乌兰布和生态沙产业示范区[38]的建设和2010年以来实施治理黄河水利工程[39]中形成的科泊尔滩防凌分洪渠均对区域ESV增加有所贡献。同时, 分析乌兰布和沙漠近30年降水量和气温发现气候变化并不明显(图 6), 也间接表明人为因素是驱动ESV变化的主要原因。
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图 6 乌兰布和沙漠地区1990—2018年月均气温和降水变化趋势 Fig. 6 Trend of monthly average temperature and precipitation in Ulan Buh Desert from 1990 to 2018 |
生态系统服务权衡与协同关系对于制定区域经济发展与生态保护“双赢”的政策措施, 实现生态系统服务可持续供给具有重要的支撑作用。生态系统服务间的关系可能随时间变化而改变[40], 若仅对某个时间点或时间段静态研究可能会导致误判, 因此本文对长时间尺度进行分段研究。较多研究发现供给服务与其他生态系统服务存在权衡关系[41-43], 本文1990—2000年期间的结果与之一致, 可能是食物及原料生产用地与其他用地(特别是草地、水体)存在一定竞争关系[43], 导致了这种此消彼长的权衡关系。而在2000—2018年的2个时期中, 所有生态系统服务间均演变为协同关系, 这与郑德凤等[44]研究结果相似, 且不同类型的生态系统服务间皆存在强协同关系, 可能是生态恢复政策起了一定的积极作用[45], 但生态系统服务权衡协同关系的驱动机制复杂多样, 不可一概而论。今后应对长时间不同空间尺度的生态系统服务间关系进行深入研究和分析。
5 结论通过对乌兰布和沙漠地区1990—2018年ESV时空动态研究主要得出以下结论:
(1) 1990—2018年乌兰布和沙漠地区ESV先下降后上升, 由17.03亿元增加至25.94亿元;但目前ESV仍以水体、沙漠和耕地为主, 区域生态安全存在一定的不稳定性。
(2) 乌兰布和沙漠地区不同时期ESV呈东部和东北部高, 中部和西南部低的趋势;ESV热点区分布在东部和东北部的部分生态恢复区, 但在吉兰泰盐湖附近存在冷点区扩展现象。
(3) 乌兰布和沙漠地区生态系统服务间权衡协同关系具有时间动态性, 1990—2000年间协同关系占81.82%, 权衡关系占18.18%, 2000—2018年生态系统服务间都变为协同关系, 且协同度随时间变化有所增强。
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