自然保护地是生态文明的核心载体, 生态价值高, 生物多样性丰富, 发挥着水源涵养、水土保持和防风固沙等重要的生态效益。我国经过60多年的努力, 已建立数量众多、类型丰富、功能多样的各级各类自然保护地, 在保护生物多样性、保存自然遗产、改善生态环境质量和维护国家生态安全方面发挥了重要作用。但现阶段的自然保护地受到人为干扰的现象普遍存在, 管理上仍存在重叠设置、多头管理、边界不清、权责不明、保护与发展矛盾突出等问题, 严重影响了自然保护地生态效益。

2019年我国提出建立以国家公园为主体的自然保护地体系, 包括国家公园、自然保护区和自然公园三类。中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《建立以国家公园为主体的自然保护地体系的指导意见》(以下简称《意见》), 《意见》要求“构建以生态资产和生态系统服务为核心的考核评估指标体系和办法, 加强自然保护地评估考核工作, 探索建立第三方评估机制, 将评估结果纳入相关评价考核体系”, 该文件明确提示了自然保护地生态效益是自然保护地重要工作和重点考核内容。

北京现有5类79处自然保护地, 总面积3674.10km², 占国土面积22%以上^[1], 是首都的重要生态屏障和生态涵养区。近年来, 北京市主要的生态问题集中体现在人口增长和城市扩张所导致的野生动植物栖息地破坏、水资源短缺以及巨大的碳排放问题, 并且由于地理位置导致北京可能会受到风沙天气的影响, 部分区域水土流失问题严重^[2—3]。北京市自然保护地所主要发挥的水源涵养、水土保持、防风固沙、固碳、保护生物多样性等重要生态功能对于缓解北京市上述生态问题发挥着极其重要的作用, 其中前4类生态功能是与人类生产生活息息相关, 常作为生态评估的重要指标^[4], 因此这些生态功能作为自然保护地生态成效考核指标是非常合适的。

北京市自然保护地受到自然因素和人为因素干扰, 而人为干扰因素最为主要，自然干扰因素包括气候变化、火灾和外来物种入侵等，人为干扰因素主要包括农业生产、树木采伐、城市化、道路修建、工业生产和旅游等^[5]。这些因素极大影响了北京市自然保护地的生态效益。

关于生态效益或生态系统服务价值影响因素的研究主要集中在分析宏观的经济因素(如GDP)和社会因素(如人口数量)^[6—9], 且以定性描述为主, 对生态效益进行定量分析的研究较少^[10—13]。此外, 关于北京市自然保护地生态效益影响因素的研究尚缺乏, 人为干扰和自然因素的影响的相对贡献尚不清楚, 最主要的影响因素也未明确。对这一问题的定量化探讨, 将有助于指导自然保护地管理者约速人为干扰，提升北京市自然保护地生态效益。

本文拟通过核算北京市79处自然保护地的5种典型的生态效益, 使用单因素方差分析比较不同类型自然保护地生态效益的差异性, 并基于冗余分析法探究了2种自然因素(年均气温和年降水量)和4种人为因素(人口密度、建设用地比例、耕地比例和道路密度)对生态效益的影响水平。最后提出自然保护地生态效益提升的管理建议。

1 研究区域概况

北京市位于华北平原北端, 总面积16410km²。属于北温带半湿润大陆性季风气候, 夏季高温多雨, 冬季寒冷干燥。北京的西、北、东北面群山环绕, 东南面为开阔的平原, 西部山地统称西山, 属太行山脉, 北部山地统称军都山, 属燕山山脉^[14]。地形和气候的复杂多样, 孕育了北京丰富的动植物资源, 北京的西北山地属于太行山生物多样性保护优先区域的一部分。

北京共有5类79处自然保护地, 其中自然保护区21处、风景名胜区11处、森林公园31处、地质公园6处和湿地公园10处。截至2020年, 北京市自然保护地批复总面积5094.57km², 实际覆盖面积达到3674.10km^2[15], 其中自然保护区数量占27.1%, 自然公园数量占72.9%(表 1)。

2 研究方法 2.1 自然保护地生态效益评估

本文综合考虑北京市特点和数据可获取性, 基于千年生态系统服务评估框架(MA)^[16], 选取水源涵养、固碳、水土保持、防风固沙、生境质量5项指标评估自然保护地的生态效益。其中, 水源涵养是生态系统通过其特有的结构与水相互作用, 对降水进行截留、渗透、蓄积, 并通过生态系统的蒸散发实现对水流、水循环的调控, 能够缓和地表径流、补充地下水、减缓河流流量的季节波动、滞洪补枯、保证水质^[17]。土壤保持是生态系统通过其结构与过程减少由于水蚀所导致的土壤侵蚀的作用。防风固沙是生态系统通过其结构与过程减少由于风蚀所导致的土壤侵蚀作用。固碳能力是绿色植物通过光合作用吸收大气中的CO₂, 转化为葡萄糖等碳水化合物以有机碳的形式固定在植物体内或者土壤中^[18]。

由于保护地生态系统服务总价值受保护地面积影响较大, 为剔除面积因素的影响, 本研究采用每个保护地的不同生态系统服务单位面积价值作为生态效益指标值。

式中, ECOI_ij是保护地i的生态效益指标j的指标值(元/hm²)(栖息地质量指数无单位)；ESV_ijk是保护地i中栅格k的生态系统服务j的价值(元)；TA_i是保护地i的总面积(hm²)。

2.2 生态效益影响因素分析

北京市自然保护地影响因素可分为自然因素和人为因素2类。温度和降水是影响生态系统过程和功能的主要自然因素, 故自然影响因素选择了2020年年均气温和年降水量。人类活动对生态系统的影响是十分巨大的, 选择反映生产、生活和交通活动的指标(人口密度、建设用地比例、耕地比例和道路密度)作为生态效益的人为影响因素。

由于北京市各类自然保护地存在较为突出的交叉重叠和管理缺失问题, 部分保护地存在事实上的“划而未建、划而未管”, 本研究选择了24个有独立管理机构且尽量避免交叉重叠的自然保护地为研究样本, 使用冗余分析法(RDA)分析6个因素对5个生态效益的影响作用^[19]。

2.3 数据来源与处理 2.3.1 数据来源

本文所使用的数据包括地理数据、环境数据、植被数据和社会经济数据。道路数据来源于全国地理信息资源目录服务系统(http://www.webmap.cn)。数字高程模型(DEM)、气象站点、人口密度数据来源于资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn)。土地利用类型数据(2020年)来源于中科院空天信息创新研究院(http://data.casearth.cn/)。土壤属性、植被净初级生产力(NPP)、归一化植被指数(NDVI)数据来源于美国航空航天局(NASA, http://www.nasa.gov)。

2.3.2 数据处理

通过InVEST模型计算出北京市2020年生境质量指数、水源涵养功能量、防风固沙功能量、水土保持功能量和固碳量, 参考过去的研究对水源涵养^[20—22]、防风固沙^{[20, 23]}、水土保持^{[20, 24]}和固碳^{[20, 25—26]}的价值进行定量化, 计算出4类生态系统服务价值, 再基于ArcGIS 10.2中的局域统计工具, 计算出79个自然保护地生境质量指数平均值和4种生态系统服务的单位面积价值, 得到5种生态效益结果。

使用单因素方差分析以及多重比较(Duncan检验)的方法分析北京市5类自然保护地的5种生态效益的差异性, 单因素方差分析和多重比较在SPSS 22.0中实现。以24个自然保护地的5个生态效益结果为因变量, 以6个影响因素为自变量, 进行冗余分析(RDA), 探究5个生态效益的主要影响因素, 冗余分析基于R 3.6.3编程实现。数据前处理和统计分析图片的绘制在Excel 2016中实现, 冗余分析结果图基于R 3.6.3的ggplot 2包绘制。

3 结果与分析 3.1 北京市自然保护地生态效益总体评价

北京市自然保护地单位面积生态效益最高的是水源涵养(34347元/hm²), 其次是防风固沙(2774元/hm²)和水土保持(1274元/hm²), 固碳价值最低(473元/hm²), 北京市自然保护地生境质量较高, 生境质量指数最大值为1，单位面积生境质量指数的均值高达0.88。

北京市6个地质公园的生境质量指数十分接近, 均接近1；湿地公园的生境质量远低于其它4类保护地, 且变化范围大(0.37—0.74)；森林公园、自然保护区和风景名胜区生境质量均出现了离群低值, 如：古桑国家森林公园、北宫国家森林公园、共青滨河市级森林公园、拒马河市级水生野生动物自然保护区、金牛湖区级自然保护区和云居寺市级风景名胜区(图 1), 其它森林公园和自然保护区的生境质量均高于0.98。

水源涵养、防风固沙和水土保持这3个生态效益在自然保护地之间变化幅度均很大。(图 2—5), 其中对于水源涵养效益, 怀沙河怀九河市级水生野生动物自然保护区和西山国家森林公园在40000元/hm²以上，十渡国家地质公园和马坊小龙河市级湿地公园在30000元/hm²以下, 其余保护地水源涵养价值均在30000—40000元/hm²之间。对于地质公园保护地, 硅化木国家地质公园和云蒙山国家地质公园为相对的离群高值点(图 2)。

对于防风固沙效益, 西山国家森林公园、鹫峰国家森林公园和汤河口市级湿地公园为各自类型保护地的离群高值, 而共青滨河市级森林公园、古桑国家森林公园、北宫国家森林公园、龙山市级森林公园和云居寺市级风景名胜区为各自类型保护地的离群低值, 湿地公园的防风固沙效益明显低于其余4类保护地(< 1000元/hm²)(图 3)。不同保护地水土保持效益跨度差异明显, 特别是自然保护区和森林公园跨度大, 而其余3类保护地跨度相对较小, 湿地公园明显低于其余4类保护地(< 500元/hm²)(图 4)。

固碳效益仅存在森林公园的两个离群高值(西山国家森林公园和鹫峰国家森林公园), 各类自然保护地内部的固碳效益相差不大, 湿地公园明显低于其余4类保护地(< 300元/hm²)(图 5)。

3.2 不同类型自然保护地间生态效益比较

除生境质量外, 从其它4个生态效益的总效益来看, 自然保护地和森林公园均处于前2位, 显著高于其它3类自然保护地。风景名胜区的生境质量、防风固沙、水土保持和固碳效益相对较高, 地质公园的生境质量、防风固沙和水土保持效益相对较高, 湿地公园的水源涵养效益相对较高。水源涵养效益则是风景名胜区和地质公园偏低, 而自然保护区和森林公园较高, 湿地公园居中；固碳效益则是森林公园最高, 自然保护区和风景名胜区略低, 但差异不显著, 湿地公园最低, 与前4类保护地均有显著差异(图 6)。

同其他类型保护地相比，森林公园的防风固沙(2928元/hm²)、水土保持(1531元/hm²)和固碳效益(544元/hm²)均最高，湿地公园的防风固沙(896元/hm²)、水土保持(213元/hm²)和固碳效益(213元/hm²)均最低除去难以价值化的生境质量效益后, 单位面积4类生态总效益的排序为森林公园(40358元/hm²)、自然保护地(40296元/hm²)、地质公园(37042元/hm²)、风景名胜区(36299元/hm²)和湿地公园(34817元/hm²)(图 6)。

湿地公园的生境质量显著低于其它4类保护地, 而其它4类保护地之间生境质量并无显著差异, 生境质量最高的自然保护地类型是自然保护区(均值为0.93), 从水源涵养的生态效益来看, 风景名胜区和地质公园显著低于其它3类自然保护地。自然保护区水源涵养价值最高(35828元/hm²), 风景名胜区最低(32177元/hm²)(图 6)。

3.3 北京市自然保护地生态效益的影响因素

RDA模型整体的决定系数(R²)为0.658, 校正后的决定系数(R²)为0.612, P值为0.002(置换检验), 这说明模型具有较高的可信度。模型将包括自然和人为在内的6个影响因素划分成4个典范轴(RDA1-4)和2个非约束轴(PC1-2), 非约束轴对因变量没有影响, 而4个典范轴中, 前两个典范轴RDA1(第一轴)和RDA2(第二轴)的累积贡献度达到了95.67%, 因此RDA1和RDA2能够反映6个影响因素绝大多数的信息。

基于前两个典范轴绘制了冗余分析结果图(图 7), 其中人口密度(PD)、建设用地比例(AL)、耕地比例(GL)和道路密度(RD)4个影响因素落在了轴RDA1上(贡献度为63.59%), 这说明RDA1综合反映了人为干扰因素。年降水量(AP)和年均气温(AT)落在轴RDA2上(贡献度为32.08%), 这表明RDA2综合反映了自然因素。典范轴的解释度与校正后的决定系数的乘积可以量化影响因素对生态效益的影响水平, 依此计算可得人为干扰因素(RDA1)影响水平为38.92%, 自然因素(RDA2)影响水平为16.63%。因此, 人为干扰因素对生态效益的影响程度高于自然因素。

防风固沙、水土保持、固碳和生境质量均与人为因素呈明显的负相关关系, 说明人为因素是影响防风固沙、水土保持、固碳和生境质量的主要因素。此外, 生境质量还与年均气温呈正相关, 这表明生境质量同时受人为干扰和自然因素影响；水源涵养与自然因素的相关性较强, 其中水源涵养与年降水量呈正相关, 与年均气温呈负相关, 但水源涵养与人为因素的相关性不强(图 7)。

不同自然保护地自然地理条件和受到人为干扰程度不同, 所发挥的主要生态效益也不同, 基于冗余分析结果图, 24个自然保护地可分成3类(图 7)：第一类主要发挥水源涵养功能, 包括汉石桥市级湿地自然保护区、怀沙河怀九河市级水生野生动物自然保护区、拒马河市级水生野生动物自然保护区、野鸭湖市级湿地自然保护区、长沟泉水国家湿地公园、汤河口市级湿地公园和四座楼市级自然保护区, 这些自然保护地主要是湿地公园或湿地类自然保护区, 在冗余分析图中这些保护地偏向于RDA1的正方向, 且在轴的附近, 相比于其他自然保护地, 它们受到人为干扰更强, 导致除水源涵养之外, 其他4类生态效益弱于其他类型的保护地。第二类主要为高质量栖息地, 包括八达岭-十三陵国家级风景名胜区、石花洞风景名胜区、云居寺风景名胜区、北宫国家森林公园、云峰山市级自然保护区和太安山区级自然保护区, 这些保护地中主要是风景名胜区和低级别的保护区, 受到一定水平人为干扰。其余的自然保护地均属于第三类自然保护地, 以自然保护区和森林公园为主, 它们距离4种人为干扰因素最远, 具有人为干扰程度低, 森林覆盖率高的特征, 主要发挥防风固沙、水土保持和固碳3个生态效益。

4 讨论与结论

本文核算了北京79处自然保护地的5类生态效益, 比较了不同自然保护地类型间生态效益的差异, 最后分析了自然因素和人为干扰对北京自然保护地生态效益的影响。研究表明: (1)北京自然保护地生境质量高, 生境质量指数均值高达0.88；北京市保护地水源涵养价值最高(34347元/hm²), 其次是防风固沙价值(2774元/hm²), 再者是水土保持生态价值(1274元/hm²), 固碳价值最低, 仅为473元/hm²。(2)不同自然保护地类型之间, 自然保护区和森林公园在各类生态效益中均处于前2位, 而风景名胜区和地质公园在水源涵养功能方面存在劣势, 湿地公园仅在水源涵养功能方面有较好的效益。(3)总体来看, 人为因素对生态效益的影响对北京市自然保护地远高于自然因素, 并主要影响防风固沙、水土保持和固碳效益, 而生境质量同时受到自然因素和人为因素的影响；自然因素是影响水源涵养的主要因素。(4)基于冗余分析, 北京自然保护地可分为3个类群：水源涵养型、高质量栖息地型、其它生态效益型(包括防风固沙、水土保持和固碳)。

对于北京市自然保护地, 本研究发现人类活动的影响超过自然因素的影响, 这与北京市人口密度大, 生态系统承受压力大的现实相匹配^[27]。建设用地、人口密度、耕地和道路密度等4类人为干扰因素对北京市大多数自然保护地生态效益产生了负面影响, 因此控制上述人为干扰因素应是北京市自然保护地管理的重点工作。北京市自然保护地的整合优化重点工作之一就是将自然保护地中城镇和农村建设用地和基本农田调出保护地范围, 这些将直接降低自然保护地内建设用地和耕地比例和人口, 有利于提升北京市自然保护地的生态效益。北京市自然保护地整合优先工作完成后，还要开展勘界立标和确权登记工作, 明确自然保护地空间范围和管理者的管辖权限^[28—29]。后续管理中应当重点对自然保护地范围内的人类活动开展常态化监测, 核查和整治自然保护地中可能存在的违法情况, 防止人类活动破坏自然保护地^[30—32], 维持和提升自然保护地生态效益。此外, 由于湿地公园生境质量偏低, 建议在今后的管理工作中加强对湿地公园的管理, 自然恢复为主，辅以必要的生境改善措施。水源涵养主要受自然因素影响, 建议在保护地的保护成效评估中谨慎使用水源涵养这一项生态效益指标。