干旱內(nèi)陸河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡與協(xié)同作用分析

潘竟虎，李 真

?

干旱內(nèi)陸河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡與協(xié)同作用分析

潘竟虎，李 真

（西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，蘭州 730070）

為了測度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系，該文以干旱內(nèi)陸河流域典型地區(qū)嘉峪關(guān)-酒泉地區(qū)為研究區(qū)，對其2000年和2010年食物供給、碳儲存、水源涵養(yǎng)和土壤保持4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量進(jìn)行定量測算。利用相關(guān)分析法和空間熱點(diǎn)制圖等方法，分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空變化，從縣域尺度和區(qū)域尺度上分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系，識別了某種服務(wù)的物質(zhì)量或價(jià)值量極高的熱點(diǎn)區(qū)。結(jié)果表明：研究區(qū)單位面積食物供給的高值區(qū)分布在中東部的肅州區(qū)及嘉峪關(guān)市，碳儲存表現(xiàn)為東部及南部較高的分布格局；土壤保持在2000年和2010年變化不大，呈現(xiàn)出從西到東逐漸增大的分布趨勢；單位面積水源涵養(yǎng)值由2000年的0.40 mm/(m2·a)提高到2010年的0.99 mm/(m2·a)?？h域尺度上，各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間大多為協(xié)同關(guān)系，其中食物-碳和水源-碳之間的協(xié)同程度較高；區(qū)域尺度上，食物供給和土壤保持、水源涵養(yǎng)和土壤保持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間存在此消彼長的權(quán)衡關(guān)系。4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的值均未超過各自平均值的0類服務(wù)區(qū)和只有1種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的值超過其所對應(yīng)平均值的1類服務(wù)區(qū)分別占總面積的58.50%和25.20%。該研究結(jié)果可為制定差別化的區(qū)域發(fā)展與生態(tài)保護(hù)雙贏政策提供科學(xué)參考。

生態(tài)；地貌；遙感；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；權(quán)衡與協(xié)同；嘉酒地區(qū)；干旱內(nèi)陸河

0 引 言

人類社會永續(xù)發(fā)展在很大程度上取決于持續(xù)供給的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)定義為人類從自然、半自然或人工生態(tài)系統(tǒng)中所獲得的種類眾多的產(chǎn)品及服務(wù)等惠宜[1]。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)存在多樣化的類型、不均衡性的空間分布，加之人類對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)使用和管理的選擇性、多樣性，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間往往存在著復(fù)雜的相互作用，表現(xiàn)為為此消彼長的權(quán)衡（trade-offs）和相互促進(jìn)的協(xié)同（synergies或co-benefits）[2-3]。如果某類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給受其它類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)獲取的增加而減少，稱之為權(quán)衡；反之，如果2種或多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)同時(shí)增強(qiáng)，則稱為協(xié)同[4]。洞悉生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同的形成機(jī)制、表現(xiàn)類型、尺度依存和空間差異，對于實(shí)現(xiàn)區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)“雙贏”，科學(xué)引導(dǎo)人類理性開發(fā)利用自然資源等活動(dòng)具有重大意義。但是，當(dāng)前學(xué)術(shù)界針對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同的研究尚處于起步階段，急需在多種空間尺度上進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系研究，以支持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的管理和規(guī)劃[5-6]。

21世紀(jì)初以來，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系研究。從研究內(nèi)容來看，主要集中在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同的理論基礎(chǔ)、表現(xiàn)形式、驅(qū)動(dòng)機(jī)制、尺度效應(yīng)、效益優(yōu)化以及不確定性研究[7]。學(xué)者們將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的偏好優(yōu)先度從高到低歸納為以下4種：供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)和支持服務(wù)[8]。發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡具有空間上和時(shí)間上的可逆性和外部性等特征[9]，并從地理學(xué)視角認(rèn)為[10]，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空分異性[11]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給和受益的區(qū)域差異及空間流動(dòng)[12]、多尺度綜合效應(yīng)分析與模擬[13]、權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系的自然和人文驅(qū)動(dòng)因素[14]等，既是學(xué)科理論基礎(chǔ)，也是主要研究的切入點(diǎn)。從研究方法來看，現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)/權(quán)衡研究方法可概括為4類[15]：統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、GIS空間分析方法、情景模擬和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流動(dòng)性分析方法。常用的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡模型包括InVEST、ARIES、EcoAIM、ESValue、Envisio、EPM、NAIS等[16]。盡管取得了很大進(jìn)展，但還存在以下問題[7]：研究內(nèi)容上，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類體系不統(tǒng)一，存在著重復(fù)和遺漏，造成了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡研究的不確定性。研究方法上，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同的數(shù)量模型缺乏。研究視角上，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同的驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究不夠深入。研究尺度上，雖然學(xué)者們分別從全球、洲際、國家、地區(qū)和流域尺度開展了研究，然而從某個(gè)尺度上獲得的權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系往往與另一尺度上獲得的結(jié)果存在差異。研究實(shí)踐上，現(xiàn)有研究案例不能很好地指導(dǎo)生態(tài)規(guī)劃和生態(tài)補(bǔ)償實(shí)踐，與具體政策執(zhí)行相脫節(jié)。在這種背景下，從全球尺度到局地小尺度，諸多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡/協(xié)同的重要科學(xué)問題亟需在不同區(qū)域上開展研究案例，繼而進(jìn)行總結(jié)與提升。

中國干旱區(qū)面積占國土面積的三分之一，且以區(qū)域內(nèi)不足10%的綠洲支撐了85%的人口和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。干旱內(nèi)陸河流域由于自然條件限制，生態(tài)環(huán)境極其脆弱，加之人口的持續(xù)增長和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對于資源的利用強(qiáng)度不斷增大，近幾十年來，各大內(nèi)陸河流域普遍出現(xiàn)了上游水源植被退化、涵養(yǎng)功能下降，中游地下水位下降、用水矛盾突出，下游沙漠化等問題。近年來，諸多學(xué)者[17-21]已對塔里木河、石羊河、黑河等流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其質(zhì)量進(jìn)行了研究，但多數(shù)研究只是通過對流域土地利用和景觀生態(tài)格局的時(shí)空變化反映流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化，或是簡單利用他人在青藏高原或全球尺度上建立的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值測算標(biāo)準(zhǔn)，估算流域生態(tài)服務(wù)價(jià)值[22]。嘉峪關(guān)-酒泉地區(qū)（以下簡稱嘉酒地區(qū)）作為內(nèi)陸河流域生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)的典型代表，研究其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系，可為區(qū)域生態(tài)恢復(fù)治理提供基礎(chǔ)性參考，為區(qū)域間、流域上下游間的生態(tài)補(bǔ)償和生物多樣性保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

嘉酒地區(qū)位于甘肅省西北部，河西走廊西端的阿爾金山、祁連山與馬鬃山之間，地處38°19′～42°47′N、92°45′～100°15′E，總面積19.4萬km2，約占甘肅省面積的42%。由酒泉和嘉峪關(guān)2個(gè)地級市組成，行政上包括酒泉市所轄7個(gè)縣（市、區(qū)）和嘉峪關(guān)市（圖1）。嘉酒地區(qū)地勢南高北低，自西南向東北傾斜。南部祁連山地區(qū)是本區(qū)河流發(fā)源地，中部為河流洪沖積扇平原，北部多為礫質(zhì)和沙質(zhì)戈壁區(qū)。境內(nèi)河流分疏勒河、黑河、哈爾騰河3大水系，年徑流量約32.23億m3。本區(qū)屬大陸性干旱氣候，干燥寒冷，降水奇缺，年均溫3.9～9.3℃，年日照總時(shí)數(shù)達(dá)3 300 h。降水量由南向北遞減，蒸發(fā)量較大，干旱多風(fēng)。

嘉酒地區(qū)是甘肅省確立的“中心帶動(dòng)，兩翼齊飛”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略中的“西翼”。2016年末，嘉酒地區(qū)總?cè)丝诩s136萬，地區(qū)生產(chǎn)總值753億元。由于嘉峪關(guān)市是不轄任何縣區(qū)的地級市，為了行文方便，本文在縣域尺度層面分析時(shí)，將嘉峪關(guān)市看作1個(gè)單元，與酒泉市所轄的7縣（市、區(qū)）一起進(jìn)行對比分析。嘉酒地區(qū)是河西走廊乃至甘肅省重要的生態(tài)屏障，2014年被列入國家生態(tài)安全屏障綜合試驗(yàn)區(qū)重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域。疏勒河和討賴河流域自漢代以來就一直是著名的“糧倉”，灌溉農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)。嘉酒地區(qū)自1996年起開始執(zhí)行農(nóng)業(yè)灌溉暨移民安置綜合開發(fā)項(xiàng)目，安置了甘肅中、南部共計(jì)7.53萬移民，使得流域的人口和耕地面積激增。近年來，隨著中國最大的千萬千瓦級風(fēng)力發(fā)電基地和甘肅省最大的光伏發(fā)電基地、煤化工、電解鋁、鋼鐵產(chǎn)業(yè)在流域大規(guī)模建設(shè)，流域生態(tài)壓力進(jìn)一步增大。

圖1 嘉酒地區(qū)位置示意圖

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法與模型

根據(jù)聯(lián)合國《千年生態(tài)系統(tǒng)評估》[23]所提出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類方案，并遵循全面性、重要性、數(shù)據(jù)可獲取性的原則，選擇食物供給、碳儲存、土壤保持和水源涵養(yǎng)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型作為嘉酒地區(qū)空間權(quán)衡與協(xié)同研究的對象。之所以選取這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型，一方面是考慮到嘉酒地區(qū)的實(shí)際，這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是與研究區(qū)人類生活息息相關(guān)的，是嘉酒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)供給給人類的4大關(guān)鍵服務(wù)。嘉酒地區(qū)是甘肅省河西走廊商品糧基地的重要組成部分，也是甘肅優(yōu)質(zhì)棉花、甜菜、瓜類、水果的主要產(chǎn)地，疏勒河和討賴河流域歷史上就是水草豐美的灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)。肅北縣和阿克塞縣被列入國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)中的祁連山冰川與水源涵養(yǎng)生態(tài)功能區(qū)，主要生態(tài)功能是水源涵養(yǎng)。疏勒河和討賴河下游是《全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)綱要》劃定的重要土壤保持區(qū)。疏勒河、哈爾騰河、黨河、討賴河等流域大面積分布的草原、綠洲、森林植被也是重要的“碳源”。另一方面，糧食緊缺、水資源不足、土壤流失嚴(yán)重、沙漠化、亂砍亂伐等一系列的問題，是全世界密切關(guān)注的問題，也是干旱內(nèi)陸河流域所面臨的共性生態(tài)問題。不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的測算模型如下。

2.1.1 食物供給測算模型

將不同土地利用類型所產(chǎn)生的不同食物，按照其質(zhì)量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的能量。其中，奶類和食草動(dòng)物肉類對應(yīng)的土地利用類型為草地，糧食、油料、甜菜、蔬菜和水果對應(yīng)的土地利用類型為耕地，水產(chǎn)品對應(yīng)的土地利用類型為水域。具體的測算公式為[24]

式中P為區(qū)域提供的食物總能量，MJ；A為區(qū)域內(nèi)食物在土地利用類型中所占面積，m2；P為對應(yīng)的食物的單位面積供給量，kJ/m2。根據(jù)式（1）及各參數(shù)所代表的具體含義，可以算出某一區(qū)域內(nèi)食物在單位面積的供給量，計(jì)算公式為

式中Y為不同食物類型的產(chǎn)量，kg；E為不同食物所含的熱量kJ/kg。

2.1.2 土壤保持估算

采用廣為使用的修正的通用土壤流失方程（RUSLE）對嘉酒地區(qū)的土壤保持能力進(jìn)行測算。首先，在裸地的情形下計(jì)算各種土地利用類型潛在的土壤侵蝕量RKLS，計(jì)算式為

RKLS=LS （3）

式中為降雨侵蝕力因子，MJ·mm/(hm2·h·a)；為土壤可蝕性因子，t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)；LS為通過數(shù)字高程模型（DEM）測算得到的坡度及坡長因子，無量綱。

其次，在植被覆蓋及工程措施等情形下計(jì)算潛在土壤流失量USLE，計(jì)算式為[25]

USLE=LS（4）

式中表示植被覆蓋和管理因子，表示工程措施因子。

根據(jù)上述在裸地情形及工程措施情形2類情況下的結(jié)果，得到土壤保持量SD，t/(hm2·a)，計(jì)算式為

SD=RKLS-USLE （5）

根據(jù)式（5），土壤保持量即可以通過潛在土壤侵蝕量減去潛在土壤流失量得到。

采用Wischmeier 等[26]提出的月尺度計(jì)算降雨侵蝕力因子。并且為了避免單年數(shù)據(jù)的低代表性又要與2期的土地利用數(shù)據(jù)相對應(yīng)，本文采用2個(gè)時(shí)段的5 a平均降雨量數(shù)據(jù)1996－2000年和2006－2010年，來分別計(jì)算2000年和2010年的因子，計(jì)算式為[26]

式中為年平均降水量，mm/a；Y為月平均降水量，mm/月。由于RUSLE中的單位是英制單位，1 000 ft×t×in/(ac×h×a)，該單位須乘以系數(shù)17.02轉(zhuǎn)換成國際單位MJ×mm/(hm2×h×a)，=1,2,…，12。

因子一般采用諾謨圖確定，計(jì)算過程中需要用到土壤滲透指數(shù)和土壤結(jié)構(gòu)指數(shù)，由于難以獲得研究區(qū)的這2個(gè)數(shù)據(jù)，本文采用Williams等[27]提出的利用土壤有機(jī)碳數(shù)據(jù)和土壤顆粒組成數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算的方法，公式為

LS因子計(jì)算時(shí)，經(jīng)過多次試驗(yàn)[25]，本文將坡度邊坡閾值設(shè)定為25°（46.43%），當(dāng)坡度小于該閾值時(shí)，計(jì)算式為[28]

式中F為匯流累積量，單位為柵格數(shù)；C為柵格大小，m；為百分比法表示的坡度，%。根據(jù)DEM確定水系流向，在水流終止及土壤保持功能停止的地方，余下的泥沙就會被輸出到河流中。通過多次反復(fù)校驗(yàn)得出[29]，F設(shè)置為800，與研究區(qū)地形圖、遙感影像生成的河網(wǎng)較為匹配，結(jié)果也最為接近研究區(qū)的實(shí)際情況。

當(dāng)坡度大于邊坡閾值25°（46.43%）時(shí)[28]

式中流向1，4，16，64分別代表正東、正西、正南、正北方向。

因子采用蔡崇法[30]提出的計(jì)算式

式中為植被覆蓋率，=(NDVI?NDVImin)/(NDVImax? NDVImin)，NDVI為歸一化植被指數(shù)，NDVImax和NDVImin分別為研究區(qū)NDVI的最大值和最小值。

因子參考已有研究[31]，建設(shè)用地取0，耕地取0.4，其余類型取值為1。

2.1.3 水源涵養(yǎng)估算

通過水量平衡原理估算出嘉酒地區(qū)的產(chǎn)水量，并考慮該地形、土壤層厚度及滲透性等因素，計(jì)算出研究區(qū)水源涵養(yǎng)量。公式為[32]

WR=min(1, 249/)×min(1, 0.3TI)×min(1,sat/300)×（13）

式中WR為多年平均水源涵養(yǎng)量，mm；為流速系數(shù)，無量綱；TI為地形指數(shù)，無量綱，TI=lg[/(D)]，為集水區(qū)柵格數(shù)量，D為土壤深度，mm；sat為土壤飽和導(dǎo)水率，cm/d；為區(qū)域產(chǎn)水量，mm，Y=(1?AETP)P，AET/P=1+PET/P?[1+(PET/P)]1/wx，w=(AWC/P)+ 1.25，AWC=min(D/D)PAWC。Y為柵格中土地利用類型的年產(chǎn)水量，mm；AET為柵格中土地利用類型的年實(shí)際蒸散量，mm；P為柵格的年均降水量，mm；PET為柵格中土地利用類型的年潛在蒸散量，mm；w為自然氣候-土壤性質(zhì)的非物理參數(shù)；為季節(jié)參數(shù)，即Zhang系數(shù)[25]，表征降水的季節(jié)特征；AWC為柵格的可利用水分，mm；D為土壤深度，mm；D為根系深度，mm；PAWC為柵格的植被可利用水分，mm。

2.1.4 碳儲存估算

計(jì)算式如下[33]

=above+below+soil+dead（14）

式中為總碳儲量，t/(hm2·a)；above是地上物質(zhì)碳儲量；below是地下物質(zhì)碳儲量；soil是土壤有機(jī)碳密度；dead是枯枝落葉碳儲量。碳儲存量的計(jì)算通過InVEST模型完成，受篇幅所限，詳細(xì)過程見參考文獻(xiàn)[33]。

2.2 權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系的分析方法

為了綜合揭示嘉酒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系，參考前人[34]的做法，以2010年4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)柵格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)研究對象，利用GIS軟件結(jié)合相關(guān)系數(shù)法對4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在縣域尺度和區(qū)域尺度測算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)關(guān)系，從而判定4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。其中，縣域尺度上，設(shè)置采樣間隔點(diǎn)距離為3 km，在嘉酒地區(qū)獲取均勻分布的點(diǎn)，對2010年各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化量的柵格圖進(jìn)行分區(qū)采樣，利用相關(guān)分析手段計(jì)算得到嘉酒地區(qū)縣域各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的空間分布。若某兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相關(guān)系數(shù)為負(fù)，并且在5%置信水平上顯著，就認(rèn)為它們之間存在顯著的權(quán)衡關(guān)系[35]；若相關(guān)系數(shù)為正且顯著，則存在相互增益的協(xié)同關(guān)系。

利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)的識別，可以進(jìn)一步分析不同區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給能力的強(qiáng)弱。一般情況下，同一種生態(tài)系統(tǒng)可以提供多種不同的服務(wù)，就林地而言，其可以提供水源涵養(yǎng)功能，又可以提供碳儲存的功能，但是其提供這兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的能力不同，導(dǎo)致其在單位面積上提供服務(wù)的大小不同[36]。本文將嘉酒地區(qū)食物供給、碳儲存、土壤保持和水源涵養(yǎng)服務(wù)超過各自平均值的柵格作為該類服務(wù)的的熱點(diǎn)區(qū)，將這4類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)疊加分析后即可得到嘉酒地區(qū)多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)的分布狀況。如果某一柵格單元內(nèi)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的值均未超過各自所對應(yīng)的平均值，則該類柵格單元被定義為0類服務(wù)區(qū)；如果只有一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的值超過平均值，則該類柵格單元被定義為1類服務(wù)區(qū)；以此類推，可定義2類服務(wù)區(qū)、3類服務(wù)區(qū)和4類服務(wù)區(qū)。

2.3 數(shù)據(jù)來源與處理

各種數(shù)據(jù)的來源詳見表1。其中，主要食物營養(yǎng)成分參考了美國農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫（http://usda.gov/ndb/search/list）的標(biāo)準(zhǔn)和許世衛(wèi)[37]的相關(guān)研究成果。課題組在2015年和2016年7－8月2次現(xiàn)場實(shí)地調(diào)研，問卷實(shí)地發(fā)放434份，回收398份。另外，采取現(xiàn)場訪談的形式，訪談對象包括高校教師、農(nóng)業(yè)相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員、大學(xué)生、公務(wù)員、農(nóng)戶等。在實(shí)地調(diào)研的基礎(chǔ)上，按照嘉酒地區(qū)實(shí)際情況對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正。氣溫?cái)?shù)據(jù)使用AUNSPLIN軟件插值得到，其他氣象要素通過反距離加權(quán)（IDW）插值獲得空間數(shù)據(jù)。利用FAO Penman-Monteith模型來計(jì)算潛在蒸散發(fā)量。利用DEM和ArcSWAT工具生成集水區(qū)和子集水區(qū)數(shù)據(jù)；由土壤深度數(shù)據(jù)和坡度數(shù)據(jù)生成地形指數(shù)TI。土壤飽和導(dǎo)水率利用NeuroTheta軟件計(jì)算獲得。采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能與權(quán)衡交易綜合評價(jià)模型（InVEST）的InVEST3.3.0版軟件，進(jìn)行水源涵養(yǎng)和碳儲存2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的計(jì)算。將所有空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一投影到Albers投影系下，并空間重采樣為90 m的柵格。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空格局

依據(jù)前文確定的4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的計(jì)算模型，計(jì)算得到了食物供給能量、碳儲量、土壤保持量和水源涵養(yǎng)量的時(shí)空分布（圖2）。結(jié)果顯示，嘉酒地區(qū)耕地食物供給能量的單位面積年平均值由2000年的2 522.42 kJ/(m2·a)降低到2010年的2 115.35 kJ/(m2·a)，總量由118 687.63 MJ下降到116 869.11 MJ；草地食物供給能量的單位面積年平均值由2000年的15.75 kJ/(m2·a)提高到2010年的24.49 kJ/(m2·a)，總量由7 906.88 MJ提高到12 235.57 MJ；水域食物供給能量的單位面積年平均值由6.05 kJ/(m2·a)提高到6.50 kJ/(m2·a)，總量由90.36 MJ提高到101.50 MJ。單位面積食物供給的高值區(qū)分布在肅州、金塔、鼎新等綠洲地帶。

表1 數(shù)據(jù)來源

圖2 嘉酒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)空分布

碳儲量分布的總體趨勢為中部及東南部較強(qiáng)，而中北部較弱，兩時(shí)點(diǎn)上碳儲量單位面積較高的區(qū)域均分布在玉門市和瓜州縣。全區(qū)碳儲量的單位面積年平均值由2000年的320.98 t/(hm2·a)提高到2010年的322.20 t/(hm2·a)，碳儲存的總量由86 701.32萬t提高到87 031.57萬t。2個(gè)年份上單位面積土壤保持量高值區(qū)都集中分布在肅北縣的野馬河、黨河、鹽池灣地區(qū)。

全區(qū)土壤保持量年平均值由2000年的24.14 t/(hm2·a)提高到2010年的44.42 t/(hm2·a)，總量由6 524.59萬t提高到11 988.57萬t。土壤保持量較高的區(qū)域多分布在內(nèi)陸河中下游的農(nóng)業(yè)綠洲地帶，如敦煌市西湖和南湖、瓜州縣布隆吉、金塔縣鼎新等。

全區(qū)水源涵養(yǎng)量單位面積年平均值由2000年的0.40 mm/(m2·a)提高到2010年的0.99 mm/(m2·a)，總量由105.11×104mm提高到268.86×104mm；水源涵養(yǎng)的高值區(qū)分布在肅北縣大水河流域、阿克塞縣哈勒騰河流域、金塔縣黑河干流、討賴河流域等。

從縣區(qū)尺度分析4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化，發(fā)現(xiàn)就單位面積水源涵養(yǎng)量而言，金塔縣和嘉峪關(guān)市增加顯著，金塔縣從2000年的0.87 mm/(m2·a)增加到2010年的3.37 mm/(m2·a)，主要?dú)w功于黑河分水方案的實(shí)施；嘉峪關(guān)市則從1.30 mm/(m2·a)增加到3.79 mm/(m2·a)，主要得益于水生態(tài)文明建設(shè)。從單位面積土壤保持能力來看，增加較快的是2個(gè)少數(shù)民族牧業(yè)縣肅北縣和阿克塞縣，分別增加了40.11 t/(hm2·a)和28.86 t/(hm2·a)。從單位面積碳儲存來看，嘉峪關(guān)市從733.76 t/(hm2·a)增加到757.19 t/(hm2·a)，增幅最大，阿克塞縣減少了0.44 t/(hm2·a)。從單位面積食物供給來看，阿克塞、肅北、金塔縣增加較多，而敦煌、肅州和嘉峪關(guān)劇烈減少，主要與這幾個(gè)城市的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及耕地面積減少有關(guān)。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空格局

3.2.1 尺度分析

1）縣域尺度。嘉酒地區(qū)縣域各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系如表2所示，由表2可知，嘉酒地區(qū)縣域各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的主導(dǎo)關(guān)系是協(xié)同關(guān)系，其中，食物-碳和水源-碳之間的協(xié)同程度最高。敦煌、阿克塞、瓜州、玉門和金塔縣的食物-碳之間的協(xié)同作用最為明顯。李晶[38]在關(guān)中-天水地區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)碳儲存能力的增強(qiáng)會影響食物供給的增強(qiáng)，但本文的結(jié)果顯示嘉酒地區(qū)多數(shù)縣市食物供給與碳儲存為協(xié)同關(guān)系，而且協(xié)同性較強(qiáng)。除地表水資源極為匱乏的敦煌市外，其余7個(gè)縣區(qū)水源-碳的協(xié)同作用也較為明顯，表明在該區(qū)域林地會吸收深層土壤水分供樹木蒸騰，其中相當(dāng)一部分在林區(qū)附近凝結(jié)成雨，增加降水；同時(shí)造林也會提高碳儲存能力。另一方面，植樹造林在增加干旱區(qū)植被覆蓋度，提高生態(tài)系統(tǒng)碳儲存服務(wù)的同時(shí)，是否也會導(dǎo)致地表蒸散作用的加強(qiáng)，使得水源涵養(yǎng)服務(wù)能力下降值得進(jìn)一步深入研究。有學(xué)者[39]在黃土高原的研究表明，造林非但沒有促使降雨量等增加，還浪費(fèi)了大量的水資源；陜北實(shí)施的退耕還林草政策對該區(qū)域碳儲存能力和土壤保持服務(wù)有了明顯改善，但降低了產(chǎn)水量[40]，這表明生態(tài)系統(tǒng)權(quán)衡具有地理位置及時(shí)空差異性。土壤-碳具有區(qū)域依賴特征，在阿克塞、肅北及玉門表現(xiàn)為較強(qiáng)的協(xié)同關(guān)系，這3個(gè)縣是典型的牧業(yè)縣，草場面積大，植被覆蓋度的增加會顯著提高生態(tài)系統(tǒng)的碳存儲服務(wù)；而在嘉峪關(guān)市和肅州區(qū)，卻表現(xiàn)出較強(qiáng)的權(quán)衡關(guān)系，這種權(quán)衡關(guān)系是由生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相互作用以及它們之間的共同驅(qū)動(dòng)力（比如由人類活動(dòng)引起的土地利用/覆蓋變化等）引起的。嘉峪關(guān)市和肅州區(qū)這2個(gè)市（區(qū)）是嘉-酒地區(qū)的中心城區(qū)，人類活動(dòng)劇烈，但城市建設(shè)和發(fā)展占用的多為戈壁荒地，形成人工綠洲，反而會增加區(qū)域植被覆蓋度，從而增大碳固持量。如嘉峪關(guān)市森林覆蓋率由1990年的0.65%提高到2013年的13.29%，被評為“國家園林城市”。肅州區(qū)森林覆蓋率則由2000年的5.26%提高到2015年的10.8%。同時(shí)，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張一方面會導(dǎo)致土壤保持功能下降、植被覆蓋度減少，從而降低碳儲存服務(wù)，另一方面也會降低地表的蒸散作用，導(dǎo)致產(chǎn)水量增加。該結(jié)果與已有研究[40-41]基本一致。

表2 嘉酒地區(qū)縣域尺度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)系數(shù)

注：**表示在0.01水平上顯著相關(guān)（雙尾）；*表示在0.05水平上顯著相關(guān)（雙尾），下同。

Note: ** refers to significant correlation at 0.01 level (double tail); * refers to significant correlation at 0.05 level (double tail), the same below.

2）區(qū)域尺度。以2010年為例，分析整個(gè)嘉酒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系，在SPSS軟件中對4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行相關(guān)分析（表3）。由表3可知，在區(qū)域尺度上，食物供給和土壤保持、水源涵養(yǎng)和土壤保持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間存在負(fù)相關(guān)性，它們之間存在著此消彼長的關(guān)系。其余幾對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間均存在正相關(guān)性，其中，土壤保持-碳儲存、食物供給-碳儲存間相關(guān)系數(shù)較高，嘉酒地區(qū)土壤保持與碳儲存具有一定的協(xié)同性，這與縣域尺度上得出的結(jié)論也是一致的。干旱內(nèi)陸河流域水資源有限，林地、草地、耕地等土地利用類型占比較小，未利用地占比較大，增加耕地、草地，會提高該地區(qū)的碳儲存能力，也會提供一定的食物供給。

表3 2010年嘉-酒地區(qū)4類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值間的相關(guān)系數(shù)

3.2.2 熱點(diǎn)分析

圖3是嘉酒地區(qū)2010年多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)分級圖，由圖3可知，0類服務(wù)區(qū)占嘉酒地區(qū)總面積的58.50%；1類服務(wù)區(qū)占總面積的25.20%；2類服務(wù)區(qū)占總面積的11.68%；3類服務(wù)區(qū)占總面積的4.59%；4類服務(wù)區(qū)占總面積的0.03%。從5類服務(wù)的占比及空間分布來看，0類服務(wù)區(qū)所占比例最大，這也與嘉酒地區(qū)作為干旱內(nèi)陸河流域的實(shí)際生態(tài)環(huán)境狀況相符，0類服務(wù)區(qū)主要與嘉酒地區(qū)的戈壁、荒漠、裸巖相對應(yīng)，主要分布在肅北縣馬鬃山、瓜州縣、敦煌市及阿克塞縣。1類服務(wù)區(qū)主要分布在金塔縣除綠洲外的絕大部分地區(qū)，玉門市中北部及敦煌市與阿克塞鄰接地帶。2類服務(wù)區(qū)分布在肅州區(qū)東南部，玉門市南部及肅北縣與阿克塞交界地帶，分布較為零散。3類服務(wù)區(qū)主要分布在嘉峪關(guān)市、金塔縣綠洲周圍、肅北縣哈爾騰河流域。4類服務(wù)區(qū)分布在嘉峪關(guān)市和肅州區(qū)南部祁連山地。

圖3 2010年嘉酒地區(qū)多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)分布

4 討 論

全面系統(tǒng)的模擬和估算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理及相關(guān)政策制定的前提。地理環(huán)境的空間異質(zhì)性會導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系動(dòng)態(tài)變化出現(xiàn)尺度效應(yīng)。本文研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域尺度上，2010年嘉-酒地區(qū)食物供給和土壤保持、水源涵養(yǎng)和土壤保持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間呈現(xiàn)一定的權(quán)衡關(guān)系，這種權(quán)衡關(guān)系是由生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相互作用和（或）其之間的共同驅(qū)動(dòng)力（例如干旱區(qū)的降水、氣溫、地形等或者由人類活動(dòng)引起的土地利用/覆被變化等）引起的?？h域尺度上結(jié)果則顯示，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系在該地區(qū)具有較強(qiáng)的區(qū)域異質(zhì)性及區(qū)域尺度依賴性。說明區(qū)域尺度上的協(xié)同/權(quán)衡無法代表次一級或者更微觀尺度上也存在同樣的關(guān)系。人類活動(dòng)和自然資源稟賦在空間上的分布差異，可能是嘉-酒地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系出現(xiàn)尺度效應(yīng)的主要原因。此外，各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間存在著交叉式的權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)與機(jī)理，需要進(jìn)行更加深入的研究。本文分析得出嘉酒地區(qū)各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系大多為協(xié)同關(guān)系，而且較為顯著，這也為區(qū)域制定生態(tài)恢復(fù)和保護(hù)政策提供了利好，但與相關(guān)學(xué)者在干旱區(qū)的研究[42]結(jié)論有所差異，尚需通過更多尺度、更多案例來研究驗(yàn)證。

本文測算的各生態(tài)服務(wù)功能間的相關(guān)系數(shù)較低，這可能是研究區(qū)各縣域的面積、植被覆蓋和土地利用結(jié)構(gòu)差異巨大所致，其他學(xué)者[38,43]的相關(guān)研究也得到類似結(jié)果。如李晶等[38]在天水-關(guān)中經(jīng)濟(jì)區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)各種生態(tài)服務(wù)功能間的相關(guān)系數(shù)在?0.06～0.5。李鴻健等[43]在銀川盆地的研究顯示各種生態(tài)服務(wù)功能間的相關(guān)系數(shù)在0.04～0.23。本文在柵格尺度上隨機(jī)選擇了樣本區(qū)進(jìn)行相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)也不高，下一步可考慮在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度開展研究。

由于學(xué)界在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分類上依然分歧嚴(yán)重，可利用的數(shù)據(jù)和技術(shù)方法非常有限，往往造成同類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估結(jié)果差別較大。本文在估算各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)，所使用的數(shù)據(jù)涵蓋了多種分辨率，盡管使用的數(shù)據(jù)已經(jīng)是現(xiàn)有條件下能夠得到的較高分辨率的數(shù)據(jù)，但誤差和疏漏仍是不可避免的。在定量測算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)，模型參數(shù)的取值采用了經(jīng)驗(yàn)法或其他類似地區(qū)的數(shù)值，也引入了主觀誤差。在評價(jià)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間相互作用關(guān)系時(shí)，本文使用了被最廣泛采用的相關(guān)分析法，這種方法在某種程度上可視為一種“空間替代時(shí)間”的方法，有學(xué)者最新的研究[39]顯示，使用這種方法也許將忽略眾多重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用關(guān)系，因?yàn)槿狈^(qū)域生態(tài)系統(tǒng)或景觀變化的歷史數(shù)據(jù)。構(gòu)建一個(gè)能夠包括并反映干旱內(nèi)陸河流域歷史時(shí)期土地利用、景觀格局、氣候、社會經(jīng)濟(jì)變化的長時(shí)序和高精度的空間數(shù)據(jù)庫，應(yīng)該是下一步工作的重點(diǎn)。

權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系與區(qū)域土地利用的博弈關(guān)系緊密相關(guān)，土地利用變化會對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的沖突和協(xié)同產(chǎn)生影響。但在進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估時(shí)，對某一種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)賦予同一值可能會造成評估結(jié)果與實(shí)際空間分布有偏差，不同尺度數(shù)據(jù)的結(jié)合己成為目前生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估工作所遇到的共同難題，在本文中同樣存在上述問題。高分辨率、大尺度的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建與完善不可能一蹴而就，在當(dāng)前我國推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和干旱內(nèi)陸河流域生態(tài)補(bǔ)償存在強(qiáng)烈科技需求的背景下，本文結(jié)果對政府和利益相關(guān)者的決策制定仍有一定的指導(dǎo)意義。

5 結(jié) 論

本文以干旱內(nèi)陸河流域的典型區(qū)嘉-酒地區(qū)作為研究區(qū)，利用相關(guān)模型定量測度了2000年和2010年食物供給、碳儲存、土壤保持和水源涵養(yǎng)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時(shí)空分布格局，并在縣域尺度和區(qū)域尺度2個(gè)尺度上，利用相關(guān)系數(shù)分析了4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，通過生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點(diǎn)制圖，了解生態(tài)環(huán)境狀況的空間差異，為制定差別化的區(qū)域發(fā)展與生態(tài)保護(hù)雙贏政策提供科學(xué)參考。主要結(jié)論如下：

1）2000年和2010年，單位面積食物供給的高值區(qū)均分布在中東部的肅州區(qū)和嘉峪關(guān)市；碳儲存的總體趨勢為中部及東南部較強(qiáng)，而中北部碳較弱；土壤保持高值集中在南部的肅北縣及阿克塞縣，并呈現(xiàn)出從西到東逐漸增大的分布趨勢；水源涵養(yǎng)從2000年到2010年呈現(xiàn)出增加趨勢。

2）在縣域尺度上，嘉-酒地區(qū)各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系大多為協(xié)同關(guān)系，其中食物-碳和水源-碳之間的協(xié)同程度較高；在區(qū)域尺度上，食物供給和土壤保持、水源涵養(yǎng)和土壤保持生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間存在負(fù)相關(guān)，存在著此消彼長的權(quán)衡關(guān)系，其余幾對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間均存在正相關(guān)，其中，土壤保持與碳儲存、食物供給與碳儲存間相關(guān)系數(shù)較高。

3）空間熱點(diǎn)制圖顯示，嘉-酒地區(qū)0類服務(wù)區(qū)占總面積的58.50%；1類服務(wù)區(qū)占總面積的25.20%；2類服務(wù)區(qū)占總面積的11.68%；3類服務(wù)區(qū)占總面積的4.59%；4類服務(wù)區(qū)占總面積的0.03%。

[1] Raymond C M, Singh G G, Benessaiah K, et al. Ecosystem services and beyond: using multiple metaphors to understand human-environment relationships[J]. Bioscience, 2013, 63(7): 536－546.

[2] Firbank L, Bradbury R B, Mccracken D I, et al. Delivering multiple ecosystem services from Enclosed Farmland in the UK[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 2013, 166(66): 65－75.

[3] Yang G, Ge Y, Xue H, et al. Using ecosystem service bundles to detect trade-offs and synergies across urban–rural complexes[J]. Landscape & Urban Planning, 2015, 136: 110－121.

[4] Xu S, Liu Y, Wang X, et al. Scale effect on spatial patterns of ecosystem services and associations among them in semi-arid area: A case study in Ningxia Hui Autonomous Region, China[J]. Science of the Total Environment, 2017, 598: 297－306.

[5] Darvill R, Lindo Z. The inclusion of stakeholders and cultural ecosystem services in land management trade-off decisions using an ecosystem services approach.[J]. Landscape Ecology, 2016, 31(3): 1－13.

[6] Martinez-Harms M J, Bryan B A, Balvanera P, et al. Making decisions for managing ecosystem services[J]. Biological Conservation, 2015, 184: 229－238.

[7] 戴爾阜，王曉莉，朱建佳，等. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同研究進(jìn)展與趨勢展望[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展，2015，30(11)：1250－1259.

Dai Erfu, Wang Xiaoli, Zhu Jianjia, et al. Progress and perspective on ecosystem services trade-offs[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(11): 1250－1259. (in Chinese with English abstract)

[8] Swallow B M，Sang J K，Nyabenge M，et al. Tradeoffs，synergies and traps among ecosystem services in the Lake Victoria basin of East Africa[J]. Environmental Science & Policy, 2009, 12(4): 504－519.

[9] 李鵬，姜魯光，封志明，等. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)競爭與協(xié)同研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2012，32(16)：5219－5229.

Li Peng, Jiang Luguang, Feng Zhiming, et al. Research progress on trade-offs and synergies of ecosystem services: An overview[J]. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(16): 5219－5229. (in Chinese with English abstract)

[10] 李雙成，張才玉，劉金龍，等. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同研究進(jìn)展及地理學(xué)研究議題[J]. 地理研究，2013，32(8)：1379－1390.

Li Shuangcheng, Zhang Caiyu, Liu Jinlong, et al. The tradeoffs and synergies of ecosystem services: Research progress, development trend, and themes of geography[J]. Geographical Research, 2013, 32(8): 1379－1390. (in Chinese with English abstract)

[11] Stürck J, Schulp C J E, Verburg P H. Spatio-temporal dynamics of regulating ecosystem services in Europe: The role of past and future land use change[J]. Applied Geography, 2015, 63: 121－135.

[12] Serna-Chavez H M, Schulp C J E, Bodegom P M V, et al. A quantitative framework for assessing spatial flows of ecosystem services[J]. Ecological Indicators, 2014, 39(4): 24－33.

[13] Mitchell M G E, Bennett E M, Gonzalez A. Strong and nonlinear effects of fragmentation on ecosystem service provision at multiple scales[J]. Environmental Research Letters, 2015, 10(9): 094014.

[14] Camhi A L. Tradeoffs and compatibilities among ecosystem services: Physical and economic drivers of multifunctionality[J]. Advances in Ecological Research, 2016, 54: 207－243.

[15] 戴爾阜，王曉莉，朱建佳，等. 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡：方法、模型與研究框架[J]. 地理研究，2016，35(6)：1005－1016.

Dai Erfu, Wang Xiaoli, Zhu Jianjia, et al. Methods, tools and research framework of ecosystem service trade-offs[J]. Geographical Research, 2016, 35(6): 1005－1016. (in Chinese with English abstract)

[16] Bagstad K J, Semmens D J, Waage S, et al. A comparative assessment of decision-support tools for ecosystem services quantification and valuation[J]. Ecosystem Services, 2013, 5: 27－39.

[17] 潘竟虎，董磊磊. 2001－2010年疏勒河流域生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量綜合評價(jià)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，27(9)：2907－2915.

Pan Jinghu, Dong Leilei. Comprehensive evaluation of ecosystem quality in the Shule River basin, Northwest China from 2001 to 2010[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016, 27(9): 2907－2915. (in Chinese with English abstract)

[18] Liang Y. Economic valuation of ecosystem service in the middle basin of Heihe River, Northwest China[J]. International Journal of Environmental Engineering & Natural Resources, 2014, 1(3): 164－170.

[19] 潘竟虎，董曉峰. 基于多源空間數(shù)據(jù)的干旱區(qū)內(nèi)陸河流域生態(tài)環(huán)境綜合評價(jià)：以張掖市甘州區(qū)為例[J]. 西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005，41(4)：62－66.

Pan Jinghu, Dong Xiaofeng. Synthetic assessment of eco-environment in the arid inland basin based on multi-source spatial data: A case study on Ganzhou District of Zhangye City[J]. Journal of Northwest Normal University: Natural Science, 2005, 41(4): 62－66. (in Chinese with English abstract)

[20] Wan L, Xia J, Bu H M, et al. Sensitivity and vulnerability of water resources in the arid Shiyang River Basin of Northwest China[J]. Journal of Arid Land, 2014, 6(6): 656－667.

[21] Huang X, Chen Y, Ma J, et al. Research of the sustainable development of Tarim river based on ecosystem service function[J]. Procedia Environmental Sciences, 2011, 10(1): 239－246.

[22] 潘竟虎，石培基. 干旱內(nèi)陸河流域土地利用空間結(jié)構(gòu)的計(jì)量地理分析：以甘肅省酒泉市為例[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2008，29(2)：227－230.

Pan Jinghu, Shi Peiji. Analysis on land use spatial structure in arid inland river basins based on quantitative geography model: A case study of jiuquan city[J]. Research of Agricultural Modernization, 2008, 29(2): 227－230. (in Chinese with English abstract)

[23] Hassan R, Scholes R, Ash N. Ecosystems and Human Well-Being: Current State and Trends[M]. Washington D C: Island Press, 2005.

[24] 李雙成，王玨，朱文博，等. 基于空間與區(qū)域視角的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)地理學(xué)框架[J]. 地理學(xué)報(bào)，2014，69(11)：1628－1639.

Li Suangcheng, Wang Jue, Zhu Wenbo, et al. Research framework of ecosystem services geography from spatial and regional perspectives[J]. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(11): 1628－1639. (in Chinese with English abstract)

[25] Pan J H, Wen Y. Estimation of soil erosion using RUSLE in Caijiamiao watershed, China[J]. Natural Hazards, 2014, 71(3): 2187－2205.

[26] Wischmeier W H，Smith D D. Rainfall energy and its relationship to soil loss[J]. Transactions American Geophysical Union, 1958, 39(2): 285－291.

[27] Williams J R，Arnold J G. A system of erosion: Sediment yield models[J]. Soil Technology, 1997, 11(1): 43－55.

[28] 李婷，劉康，胡勝，等. 基于InVEST模型的秦嶺山地土壤流失及土壤保持生態(tài)效益評價(jià)[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2014，23(9)：1242－1250.

Li Ting, Liu Kang, Hu Sheng, et al. Soil erosion and ecological benefits evaluation of Qinling mountains based on the InVEST model[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2014, 23(9): 1242－1250. (in Chinese with English abstract)

[29] 胡勝，曹明明，劉琪，等. 不同視角下InVEST模型的土壤保持功能對比[J]. 地理研究，2014，33(12)：2393－2406.

Hu Sheng, Cao Mingming, Liu Qi, et al. Comparative study on the soil conservation function of InVEST model under different perspectives[J]. Geographical Research, 2014, 33(12): 2393－2406. (in Chinese with English abstract)

[30] 蔡崇法，丁樹文，史志華，等. 應(yīng)用USLE模型與地理信息系統(tǒng)IDRISI預(yù)測小流域土壤侵蝕量的研究[J]. 水土保持學(xué)報(bào)，2000，14(2)：19－24.

Cai Chongfa, Ding Shuwen, Shi Zhihua, et al. Study of applying USLE and geographical information system IDRISI to predict soil erosion in small watershed[J]. Journal of Soil And Water Conservation, 2000, 14(2): 19－24. (in Chinese with English abstract)

[31] Xu L F, Xu X G, Meng X W. Risk assessment of soil erosion in different rainfall scenarios by RUSLE model coupled with Information Diffusion Model: A case study of Bohai Rim, China[J]. Catena, 2013, 100(2): 74－82.

[32] Kareiva P, Tallis H, Ricketts T H, et al. Natural Capital: Theory and Practice of Mapping Ecosystem Services[M]. New York: Oxford University Press, 2011: 53－72.

[33] Zhang L, Dawes W R, Walker G R. Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale[J]. Water Resources Research, 2001, 37(3): 701－708.

[34] Qiu J, Turner M G. Spatial interactions among ecosystem services in an urbanizing agricultural watershed[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(29): 12149－12154.

[35] Zheng Z, Fu B, Hu H, et al. A method to identify the variable ecosystem services relationship across time: A case study onYanhe Basin, China[J]. Landscape Ecology, 2014, 29(10): 1689－1696.

[36] 郝夢雅，任志遠(yuǎn)，孫藝杰，等. 關(guān)中盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系動(dòng)態(tài)分析[J]. 地理研究，2017，36(3)：592－602.

Hao Mengya, Ren Zhiyuan, Sun Yijie, et al. The dynamic analysis of trade-off and synergy of ecosystem services in the Guanzhong Basin[J]. Geographical Research, 2017, 36(3): 592－602. (in Chinese with English abstract)

[37] 許世衛(wèi). 中國食物發(fā)展與區(qū)域比較研究[M]. 北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2001.

[38] 李晶，李紅艷張良. 關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，36(10)：3053－3062.

Li Jing, Li Hongyan, Zhang Liang. Ecosystem service trade-offs in the Guanzhong-Tianshui economic region of China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(10): 3053－3062. (in Chinese with English abstract)

[39] Wang C, Wang S, Fu B J, et al. Precipitation gradient determines the tradeoff between soil moisture and soil organic carbon, total nitrogen, and species richness in the Loess Plateau, China[J]. Science of the Total Environment, 2017, 575: 1538－1545.

[40] Jia X Qg, Fu B J, Feng X M, et al. The tradeoff and synergy between ecosystem services in the Grain-for-Green areas in Northern Shaanxi, China[J]. Ecological Indicator, 2014, 43(3): 103－113.

[41] 孫澤祥，劉志鋒，何春陽，等. 中國快速城市化干燥地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系多尺度分析：以呼包鄂榆地區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，36(15)：4881－4891.

Sun Zexiang, Liu Zhifeng, He Chunyang, et al. Multi-scale analysis of ecosystem service trade-offs in urbanizing drylands of China: A case study in the Hohhot-Baotou- Ordos-Yulin region[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(15): 4881－4891. (in Chinese with English abstract)

[42] Tomscha S A, Gergel S E. Ecosystem service trade-offs and synergies misunderstood without landscape history[J]. Ecology & Society, 2016, 21(1): 43－45.

[43] 李鴻健，任志遠(yuǎn)，劉焱序，等. 西北河谷盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的權(quán)衡與協(xié)同分析：以銀川盆地為例[J]. 中國沙漠，2016，36(6)：1731－1738.

Li Hongjian, Ren Zhiyuan, Liu Yanxu, et al. Tradeoffs- synergies analysis among ecosystem services in Northwestern Valley Basin: taking Yinchuan Basin as an example[J]. Journal of Desert Research, 2016, 36(6): 1731－1738. (in Chinese with English abstract)

Analysis on trade-offs and synergies of ecosystem services in arid inland river basin

Pan Jinghu, Li Zhen

(,730070,)

Ecosystem services (ES) are the benefits that humans received from the natural environment, which are closely related to the environmental process and human activities. With the deepening understanding on ES, their relationships and integrated effects between different ES have been paid more and more attention both at spatial and temporal dimensions. Due to the complex relationships between diverse ES, there is likely to be a contradictory mutual relationship between various ES, which is mainly shown as reciprocal trade-offs or mutual gain synergies. Trade-offs occur when the provisions of several ES are in the opposite trend, while synergies occur when the provisions of several ES gather. Scientific understanding and weighing trade-offs and synergies relationship of ES makes contribution to ecosystem management and decision-making. What’s more, this also has great significance on realizing “win-win” policies of the economic development and ecological protection. In recent decades, serious eco-environmental problem have occurred in most areas of the arid inland river basin, such as vegetation degradation in the upper reaches, the descending of water conservation capacity, the declining of groundwater level in middle reaches, the outstanding of water conflicts and the desertification in the lower reaches. These problems of fragile ecological environment have influenced the basins’ sustainable development. Jiayuguan-Jiuquan region (JJR), a typical representative of arid inland river basin, was taken as an example. Several models were used to estimate the value of four key ES in 2000 and 2010, including food supply, water retention, soil conservation and carbon storage. Besides, trade-offs and synergies among ES and the characteristics of spatial distribution of ES were also discussed by using the correlation analysis and hot cartography of space. Conclusions were as follows: 1) The annual average value of food supply per unit area in cultivated land decreased from 2 522.42 kJ/(m2·a) in 2000 to 2 115.35 kJ/(m2·a) in 2010. The annual average value of food supply per unit area in grass land increased from 15.75 kJ/(m2·a) to 24.49 kJ/(m2·a), and that in water areas increased from 6.05 kJ/(m2·a) to 6.50 kJ/(m2·a). From 2000 to 2010, the annual average value of carbon storage per unit area, the annual average value of soil retention per unit area and the annual average value of water retention per unit area increased by 0.38%, 84% and 147.5%, respectively. 2) From the perspective of space, the high value regions of food supply were distributed in oasis areas of Suzhou, Jinta and Dingxin. The overall trend of carbon storage distribution was stronger in the central and southeastern regions of JJR, but weaker in the north of JJR. The high value regions of soil conservation were concentrated in Yanchi, Yema River, and Dang River of Subei County. While, the high value regions of water retention distributed in Dashui river basin of Subei County, Haller Teng river basin of Aksay County, and Heihe and Taolai river basin of Jinta County. 3) The correlation analysis displayed that synergy was the dominant relationship among ES, and the synergy degree of carbon storage with food supply and water retention was more obvious. Along with the change of scale, the trade-off and synergy of ES had obvious dependence. In the county scale, there were trade-off between soil retention and carbon storage in Jigyuguan City and Suzhou District. And there were synergy between carbon storage and soil retention in Aksay County, Subei County and Yumen City. In regional scale, trade-offs between food supply and soil conservation, as well as water retention and soil conservation were significant in 2010. Carbon storage with food supply and soil retention showed significant synergies. 4) The hot cartography of space indicated that service areas of type 0 were the largest, accounting for 58.50% of the total area of JJR; and service areas of type 1, type 2, type 3 and type 4 accounting for 25.20%, 11.68%, 4.59% and 0.03% of the total area of JJR, respectively. The results have implications for the planning and management of natural capital and ES, and provide a scientific basis for sustainable development in JJR.

ecology; landforms; remote sensing;ecosystem services; trade-offs and synergies; Jiayuguan-Jiuquan region; arid inland river basin

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.17.037

X171

A

1002-6819(2017)-17-0280-10

2017-04-27

2017-08-04

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41661025）；甘肅省高?？蒲许?xiàng)目（2016A-001）；西北師范大學(xué)青年教師科研能力提升計(jì)劃（NWNU-LKQN-16）

潘竟虎，甘肅嘉峪關(guān)人，教授，博士，主要從事生態(tài)環(huán)境遙感研究。蘭州 西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，730070。Email：panjh_nwnu@nwnu.edu.cn