基于生态系统服务变化的河西地区生态修复分区
ES change-based ecological restoration zoning for the Hexi region
通讯作者: 孙建国(1974-),男,博士(博士后),教授,主要研究方向为环境遥感与GIS应用。Email:sunjguo@mail.lzjtu.cn。
责任编辑: 陈昊旻
收稿日期: 2022-07-5 修回日期: 2022-11-1
基金资助: |
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Received: 2022-07-5 Revised: 2022-11-1
作者简介 About authors
黄卓(1997-),女,硕士研究生,主要研究方向为土地利用分类和生态遥感应用。Email:
生态修复分区是有效开展生态修复的必要前提,基于生态系统服务(ecosystem services,ES)的分区是当前生态修复分区的热点方法。已有研究大多仅考虑ES现状而忽略其变化,无法反映生态修复的潜力和方向。该文提出一种基于ES变化的生态修复二级分区方法,并将其应用于甘肃省河西地区。首先,基于(Google Earth Engine,GEE)平台分类Landsat影像获得2期(2005年和2020年)土地利用数据,采用当量因子法计算2期ES分项价值和总价值; 然后,对ES总价值变化进行聚类和异常值分析,构建生态修复一级分区(优先修复区PrR、重要修复区ImR、潜在修复区PoR、重要保护区ImP和优先保护区PrP); 最后,利用ES分项价值变化的组合特征构建二级分区。结果表明: ①一级分区各类占比分别为PrR 0.9%,ImR 7.2%,PoR 78.0%,ImP 13.0%和PrP 0.9%,PoR大部分位于河西地区的戈壁荒漠,PrR与PrP零散分布在祁连山与山前草地的过渡带,ImR与ImP聚集在祁连山山地、走廊平原以及北山山地,ImR与ImP的修复与保护潜力更大,且生态修复潜力有限,保护较修复更为迫切; ②二级分区共有10类修复二级区和6类保护二级区,ImR和ImP的二级分区均以分项服务协同变化为主,河西地区生态修复与保护均应关注ES的综合提升。
关键词:
Ecological restoration zoning is a prerequisite for effective ecological restoration, and currently, the most commonly used zoning method is based on ecosystem services (ES). Most of the previous studies merely focus on the current ES status but ignore its changes, thus failing to reflect the potential and direction of ecological restoration. This study proposed a two-level zoning method for ecological restoration based on ES changes and applied this method to the Hexi region, Gansu Province. First, through Landsat image classification based on the Google Earth Engine (GEE) platform, this study obtained two periods (2005 and 2020) of land use data and calculated the ES sub-value and total value of the two periods of data using the equivalent factor method. Then, this study constructed the level-1 ecological restoration areas (priority restoration area PrR, important restoration area ImR, potential restoration area PoR, important protection area ImP, and priority protection area PrP) through the clustering and outlier analyses of the total ES value changes. Finally, the level-2 ecological restoration zones were determined based on the combined characteristics of changes in the values ES subitems. The results show that: ① Various level-1 areas, i.e., the PrR, ImR, PoR, ImP, and PrP areas account for 0.9%, 7.2%, 78.0%, 13.0%, and 0.9%, respectively. Most of the PoR areas are distributed in the Gobi desert of Hexi region, the PrR and PrP areas are sporadically distributed in the transition zone from the Qilian Mountains to the piedmont grassland, the ImR and ImP zones are mostly distributed in the Qilian Mountains, corridor plains, and mountains in the north. There exit greater potential for the restoration of the ImR areas and the protection of the ImP areas but limited potential for ecological restoration. Furthermore, there is a more urgent need for protection than for restoration; ② The level-2 areas can be classified into 10 categories of restoration areas and six categories of protection areas. The level-2 areas of the ImR and ImP areas are primarily determined based on the synergistic changes in sub-services. Both ecological restoration and protection measures for the Hexi region should focus on the comprehensive enhancement of ES.
Keywords:
本文引用格式
黄卓, 孙建国, 冯春月, 徐鹏, 杨浩, 侯文兵.
HUANG Zhuo, SUN Jianguo, FENG Chunyue, XU Peng, YANG Hao, HOU Wenbing.
0 引言
目前,生态修复分区的方法大致可分为2类。其一,依据生态退化类型和原因的分区方法。例如,宋伟等[8]选取水土流失、矿山开采、极端降水、降水分布、植被盖度、林分质量、农田质量、草地退化和贫困状况8个指标实行生态修复分区; 马世发等[9]结合高强度人类活动和土地利用景观变化开展粤港澳大湾区生态修复分区。一般而言,此类分区存在指标选取的主观性问题。其二,依据生态系统服务(ecosystem services,ES)的分区。作为对人类从生态系统中获得的所有惠益的评定,ES量值既能客观表达生态系统状况,又能全面体现各种生态退化的效应[10-11]。因此,此类分区方法受到广泛关注和使用[12⇓-14]。例如,岳文泽等[12]和刘春芳等[13]从ES供需匹配差异视角构建生态修复分区方法; Comín等[14]根据ES相对总价值指数针对皮埃德拉河流域进行生态修复分区尝试。
然而,现有基于ES的生态修复分区大多仅考虑ES现状,难以有效反映生态修复的潜力。此外,当前的生态修复分区基本限于一级分区,侧重于修复和保护的优先级[15⇓-17],而未充分关注修复的类型和方向。本文以甘肃省河西地区为研究区,首先基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台分类Landsat影像获得2期(2005年和2020年)土地利用数据,采用当量因子法计算2期ES分项价值和总价值; 然后,对ES总价值变化进行聚类和异常值分析,构建生态修复一级分区; 最后,利用ES分项价值变化的组合特征划分二级分区。本研究旨在验证基于ES变化的生态修复二级分区方法,同时实现河西地区生态修复分区进而提供一定的决策建议。
1 研究区概况与数据源
1.1 研究区概况
图1
1.2 数据源
以下几项数据均来自GEE平台: 2005年和2020年遥感影像(Landsat5和Landsat8,空间分辨率30 m)、净初级生产力(MOD17A3HGF V6产品,空间分辨率500 m)、降水(GPM数据集,空间分辨率11 132 m)以及数字高程模型(digital elevation model,DEM)(SRTM数据集,空间分辨率30 m)。土壤侵蚀数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(
2 研究方法
2.1 土地利用分类
2.2 ES评价
2.3 生态修复分区
2.3.1 一级分区
聚类与异常值分析工具通过局部计算与显著性分析,得到空间对象的热点区、冷点区和异常区,即: HH(高值聚集)、LL(低值聚集)、HL(高值被低值包围)以及LH(低值被高值包围)4种类型。该工具已经广泛应用于包括ES在内的各种地理现象的空间分析[26-27],以反映其格局与动态。本文利用该工具进行基于ES变化的生态修复一级分区(表1)。HH为ES变化高值聚集,代表生态条件有所改善,定义为“重要保护区”(ImP)。同理,LL定义为“重要修复区”(ImR)。HL为ES变化低值包围高值,代表中心区生态条件变化好于邻近区,定义为“优先保护区”(PrP)。同样,LH定义为“优先修复区”(PrR)。此外,ES变化无显著聚集区被定义为“潜在修复区”(PoR)。
表1 生态修复一级分区情况
Tab.1
一级分区 | 全称 | 聚类类别 |
---|---|---|
PrR | 优先修复区 | LH |
ImR | 重要修复区 | LL |
ImP | 重要保护区 | HH |
PrP | 优先保护区 | HL |
PoR | 潜在修复区 | 不显著区 |
为克服行政区划的局限性,同时考虑研究区的面积,选取10 km×10 km规则格网作为空间单元,统计2005—2020年ES总价值变化量,利用上述方法获得生态修复一级分区。
2.3.2 二级分区
根据ES分项价值变化的组合特征开展二级分区,以进一步了解生态修复与保护的类型和方向。具体地,PrP和ImP按照ES分项价值增加的类不同划分保护二级区; PrR,ImR和PoR依据ES分项价值减少的类不同划分修复二级区。理论上,每个一级分区的分项价值变化组合特征均有15个——P,R,S,C,PR,RS,SC,PS,PC,RC,PRS,RSC,PSC,PRC和PRSC。另外,PoR还有一个“None”的组合特征,表示所有分项服务价值均呈现稳定状态。实际中,二级分区类型可能远少于理论类型数。二级分区的命名规则为“一级分区-分项价值增加/减少的组合特征”。例如,PrR- P代表“优先修复区-供给服务减少”。
3 结果与分析
3.1 土地利用和ES价值时空变化
3.1.1 土地利用时空变化
图2(a)和(b)分别为2005年和2020年土地利用分类结果。2005年与2020年土地利用分类的OA分别达到0.878和0.926,Kappa系数分别达到0.842和0.907,精度满足本文的研究需求。河西地区土地利用类型以未利用地为主,占比62.3%,其他类型占比从高到低分别为: 草地21.8%、耕地5.8%、冰川4.4%、林地4.1%、建设用地1.3%和水体0.3%。从空间分布来看,林地、冰川主要分布在祁连山地,耕地、建设用地大多在走廊平原,未利用地在走廊平原东北部、西部以及北山山地分布较多,草地在祁连山地和北山山地分布较多,水体较少,主要是三大内陆河。2005—2020年间,走廊平原的耕地、建设用地明显增加,北山山地的草地在减少,祁连山的林地和草地在增加。整个研究区而言,草地和未利用地面积在减少,耕地、林地以及建设用地面积在增加,水体和冰川的面积变化较小。
图2
3.1.2 ES价值时空变化
图3(a)为2005—2020年ES总价值变化空间分布图。ES总价值总体较稳定,增加和减少区域较集中,未变化区域所占比重最大,占比69.1%,增加和减少区域分别占比16.8%和14.1%,可见河西地区生态修复与保护已初见成效。其中,增加区域主要分布在祁连山西部冰川区域以及石羊河流域上游的林草地,减少区域主要分布在马鬃山和祁连山中部的草地以及走廊平原的绿洲城市。图3(b)—(e)分别为2005—2020年P,R,S和C价值变化的空间分布图。P、R、S以及C价值较稳定,未变化区域分别占比73.8%,69.5%,71.7%和80.9%。前三者增加和减少集中区域基本与总价值的分布相似,C价值变化的空间分布特征较为不同,在马鬃山地、疏勒河流域平原以及祁连山西部的变化较少。
图3
图3
ES总价值和分项价值变化的空间分布
Fig.3
Spatial distribution of ES total value and sub-value changes
3.2 生态修复一级分区
生态修复一级分区结果如图4所示。PoR分布范围最广,面积最大,占河西地区总面积的78.0%,主要分布在3大流域平原以及北山山地的戈壁荒漠地区,该区地势平坦,平均高程较低,平均植被覆盖率极低,ES总价值较稳定,涉及酒泉市、张掖市、金昌市和武威市的12个区县。PrR与PrP的分布分散,面积极小,面积占比均不足1%,其中,PrR分布在ImP范围内,位于东、西部祁连山与山前草地的过渡带,PrP分布在ImR范围内,零散于祁连山中部与山前草地的过渡带。PrR,PrP的平均高程和平均植被覆盖率均较高,ES总价值分别处于减少和增加,PrR涉及酒泉市、张掖市、金昌市和武威市的5个区县,PrP涉及张掖市的3个县。ImR与ImP的分布聚集,面积较大,面积占比分别为7.2%与13.0%,修复和保护潜力较于前三者更大。ImR主要分布在走廊平原、马鬃山山地以及中部祁连山山地3部分,地势起伏大,平均高程较低,平均植被覆盖度较高,ES总价值聚集性减少,涉及酒泉市、张掖市、嘉峪关市和武威市的11个区县。ImP主要分布在祁连山东部的林草地和西部的冰川区域2部分,平均高程与平均植被覆盖率较高,地势西高东低,ES总价值聚集性增加,涉及酒泉市、张掖市、武威市以及金昌市的6个区县。ImR的空间分布较ImP复杂,因此ImR的修复方向较ImP的保护方向多样。但较于修复,河西地区的生态保护更为迫切,具体表现为ImP面积大于ImR。
图4
3.3 生态修复二级分区
本文根据二级分区的类型探讨一级分区的修复和保护方向,因此,仅在此分析二级分区的组成与结构。河西地区二级分区实际共有10类修复二级区和6类保护二级区。如图5所示,二级分区主要为5类: PoR-None(66.8%),ImP-PRSC(12.9%),PoR-S(10.3%),ImR-PRSC(5.8%)和ImR-PRS(1.5%),其他二级分区占比均不足1%。通过分析ImP和ImR的二级分区面积占比,可得ImP以ImP-PRSC为主,ImR以ImR-PRSC为主。河西地区的分项服务之间主要呈协同关系,ES分项价值的同向变化是ES总价值变化的主要原因,ImR和ImP的修复与保护应注重P,R,S和C的综合提升。
图5
图5
生态修复二级分区面积占比图
Fig.5
Area percentage map of ecological restoration level-2 zones
4 讨论
4.1 生态修复一级分区
5类一级分区的空间分布和地理特征存在差异,采用的修复和保护对策也应不同。
ImP主要分布在祁连山东部和西部,以草地、林地和冰川为主,生态条件良好,是河西地区重要的水源地。近年来,“南护水源、中保绿洲、北治风沙”方针的指导,退耕还林、退牧还草项目的开展[28],使得该区域未利用地面积急剧减少,林地和草地面积大幅增加,植被覆盖率得到有效提升,水源涵养能力持续提高,生态条件不断改善,ES总价值增加。因此,ImP应该继续推动环境保护和绿色发展,对祁连山区的冰川、河流和森林实施管护,重视水源地生态保护,确保林草资源安全。
ImR可分为3部分,分别是祁连山中部山地、马鬃山山地和走廊平原绿洲。第一部分以林地和草地为主,生态本底较好,但耕地的增加占用了大量林地和草地,使得ES总价值减少。应结合高山区域特色,实行高坡度耕地退耕还林还草、封山育林等措施。第二部分以未利用地和草地为主,土壤疏松多沙,少水多风,近年来草地发生退化、泉水逐渐枯竭,水土流失加剧[29-30]。该区域应以防风固沙为重点,大力建设“北方防风固沙带”综合防护体系,栽种荒漠植被,严格水资源管理制度,开展水生态修复。第三部分以耕地、草地为主,由于人口的扩张和长期过度放牧[31],导致建设用地和耕地面积增加,草地面积减少,ES总价值损失。该区域应坚守生态保护红线,提倡建设用地扩张不占用基本农田,持续推进退牧还草和草原生态修复治理工程。
除修复潜力较大的ImR和ImP之外,还需注意PoR,PrR的修复和PrP的保护。为避免PoR沙漠化进一步的加剧,ES总价值降低的聚集性出现,应该采取适当的预防措施,积极治理土地沙化,封沙育林育草以增加植被,向ES总价值提升的方向努力。不全面的生态保护措施使得PrR的生态条件恶化,该区域ES总价值损失主要由于林地和草地的减少,因此,必须实行严格的人工干预,开展造林种草,确保PrR林草地充足,以逐步提升生态质量。生态修复措施的有效开展促进PrP生态条件改善,该区域需实施首要的保护措施,促进未利用地继续转化为植被区域,维持ES总价值的稳步提升,并发挥其中心作用,逐渐改善邻近区的生态质量。
4.2 生态修复二级分区
分项服务之间主要呈协同关系,分项价值的同向变化是引起总价值变化的主要原因。因此,需注重P,R,S和C的整体提升,加强分项服务之间的协同增强作用,减弱分项服务之间的相互抑制作用,消耗生态系统服务功能时,需投入一定量资金保证ES的再生产,避免消极的抑制作用; 在发展和保护之间寻求平衡点,兼顾多项ES,促使ES效益最大化,例如,加大人工投入来提升原料生产、食物生产的供给能力时,需限制水源附近的农业生产开发,以确保支持服务和调节服务的稳定。
4.3 局限性
本文的研究仍有诸多不足,主要包括3个方面: ①是否有更优的空间单元未进一步探讨; ②未考虑ES价值变化的剧烈程度,某分项价值变化是否为总价值变化的主要变化有待分析; ③未探究2005—2020年间ES变化的规律和趋势,下一步可采取每间隔5 a的方法探究ES变化,提高生态修复分区的可靠性。
5 结论
1)本文以甘肃省河西地区为研究区,结合遥感影像和统计年鉴等多种数据,采用随机森林分类、当量因子法以及聚类与异常值分析等方法,提出了基于ES变化的生态修复二级分区方法。根据ES总价值变化开展生态修复一级分区,再依据ES分项价值变化的组合特征划分二级分区。该方法充分考虑了生态修复的潜力和方向,具有一定的科学性和合理性,对修复和保护的方向提供一定的参考,为有效解决生态退化问题、稳步提升ES价值提供有利前提。
2)2005—2020年间,走廊平原的耕地、建设用地增加,北山山地的草地减少,祁连山的林地和草地增加,ES总价值和分项价值总体较稳定,增加和减少区域较集中。
3)河西地区生态修复一级分区的面积占比分别为: PrR 0.9%,ImR 7.2%,PoR 78.0%,ImP 13.0%和PrP 0.9%。PoR主要分布在3大流域平原以及北山山地的大片区域; PrP和PrR零散分布在祁连山与山前草地的过渡带; ImR在走廊平原、马鬃山以及祁连山中部均有分布; ImP主要在祁连山东、西部。较于PoR、PrR以及PrP,ImR和ImP的修复和保护潜力更大,且生态保护较修复更为迫切。
4)生态修复二级分区包括10类修复二级区和6类保护二级区。ImP与ImR的二级分区类型分别以ImP-PRSC与ImR-PRSC为主。河西地区分项服务之间主要呈协同关系,ES分项价值的同向变化是总价值变化的主要原因,生态修复与保护需从P,R,S和C价值的整体提升入手。
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Ecosystem service value is the base of decision-making for ecological protection, ecological regionalization and ecological compensation, and it appears the dynamic spatio-temporal changes which are closely connected with the variations of ecological structure and function. However, it is still lack of a universal and integrated dynamic evaluation method for ecosystem service value in China. Based on literature survey, expert knowledge, statistical data and remote sensing data, using model simulations and GIS spatial analysis method, this paper modified and developed the method for evaluating the value equivalent factor in unit area, and proposed an integrated method for dynamic evaluation on Chinese terrestrial ecosystem service value. This method can realize the comprehensive and dynamic assessment of ecosystem service value for 11 service types of 14 different types of terrestrial ecosystem at monthly and provincial scales in China. The preliminary application indicated that the total ecosystem service value was 38.1×10<sup>12</sup> yuan in 2010, in which the value from forest ecosystem was the highest, accounting for about 46%, followed by water body and grassland. Among different ecosystem service types, the contribution from regulation function was the highest, especially the values from hydrological regulation and atmospheric regulation which accounted for about 39.3% and 18.0% of total service value, respectively. Moreover, ecosystem service value presented apparent spatio-temporal patterns in China. Spatially, the ecosystem service value decreased from southeast to northwest and the highest value appeared in southeastern and southwestern regions. Temporally, the ecosystem service value for most of the ecosystems attained the peak in July and reached the trough during December and January except desert, barren and glacier ecosystem. Generally, although this established method still needs to be developed and optimized, it is the first to provide a relatively comprehensive approach for the spatio-temporal dynamic evaluation of ecosystem service value in China, which will be helpful to the scientific decision-making on natural capital rating and ecological compensation.
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