生态系统服务权衡：方法、模型和研究框架_生态系统论文

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      1 引言

      自1997年Daily和Costanza等提出“生态系统服务”概念以来，不同时空尺度上生态系统服务的类型和价值评估已得到普遍的认识和研究[1，2]，但生态系统服务之间此消彼长的权衡关系或相互增益的协同关系却没有得到足够的重视和分析[3-5]。一种生态系统服务供给能力的提升常常以牺牲其他生态系统服务为代价[4-6]，对生态系统服务权衡/协同关系的忽视可能会导致某些生态系统服务供给能力下降，甚至威胁整个生态系统的稳定和安全[7]。因此，生态系统管理不能仅仅追逐单一生态系统服务效益，而必须权衡和兼顾多种生态系统服务，使其综合效益最大[8，9]。另一方面，随着生态系统服务研究的不断深入，“生态系统结构、过程与功能—生态系统服务—人类收益与福祉”的级联研究框架初步建立[10]，多学科和跨学科生态系统服务研究的重要性日益凸显[11]。生态系统服务强调以被人类利用为核心[1，2]，尤其是在当前世界人口和物质资料需求仍然在不断增长的背景下，开展生态系统服务权衡研究对优化自然资源开发和利用，遏制区域生态环境恶化和缓解生态贫困、应对全球气候变化和提升人类福祉有重要意义[12]。

      生态系统服务权衡研究旨在实现不同层次的生态系统服务可持续供给[8]，力求在充分认识生态系统服务之间多重非线性关系、类型特征、响应速率、驱动机制和尺度效应的基础上，找到生态保护与社会—经济发展之间的平衡点，提出科学合理的生态系统服务管理策略，以实现不同利益相关方的效益最大化[9]。近年来，生态系统服务权衡研究已成为生态学、地理学和生态经济学等学科的热点和前沿[13-15]。国内外大量学者对生态系统服务权衡/协同关系辨识、表现形式、时空尺度特征、驱动机制和情景变化等[16-19]内容进行了模拟分析，涌现了诸多研究方法，目前迫切需要对这些研究方法进行梳理、分析和总结，以推动生态系统服务权衡研究的理论构建和方法集成。

      2 生态系统服务权衡的研究方法

      根据国内外现有生态系统服务权衡研究方法的学科来源、理论基础和技术平台差异，将其分为四类：统计学方法、空间分析方法、情景模拟方法和生态系统服务流动性分析方法(表1)。

      

      2.1 统计学方法

      统计学方法是指采用统计方法分析多种生态系统服务价值之间的数量关系，最终确定生态系统服务管理的权衡/协同关系和优化方案。统计学方法的数据来源广泛，所有与生态系统服务价值相关的社会经济统计和调查数据、自然环境因素野外监测数据、评估数据等都可以用于服务权衡统计分析[20，21]。

      统计学方法在生态系统服务权衡研究中主要用于以下几方面：①快速识别和定量比较生态系统服务之间的作用关系。例如Bai等采用相关性分析对比了白洋淀流域生物多样性、授粉服务、氮截留、磷截留、土壤保持、水源供给和植被固碳7种服务功能之间的作用关系类型和强度[22]。②筛选典型的生态系统服务权衡/协同关系和影响因素。采用聚类分析和冗余分析可以对庞杂的生态系统服务和影响因子集合进行重要性排序和分类，将生态系统服务之间关系的研究转变为几种典型“生态系统服务簇”之间关系的研究[23，24]，进而根据服务供给特征进行管理单元的聚类分析，提高权衡管理决策的针对性和工作效率。例如Turner等采用聚类分析将丹麦11种生态系统服务功能分为4类生态系统服务簇，并根据4类生态系统服务簇的供给能力差异将丹麦划分为6组生态系统服务供给类型区进行管理[25]。③方便采用易于操作的统计模型或多目标优化模型模拟不同类型生态系统服务价值、生态系统服务总体效益和影响因素之间的关系。例如Deines等采用赞比亚卡富埃河流域渔业产出与年径流量之间的数量模型，分析了水坝建设对渔业产出量的影响，结果表明水坝建设减小了鱼类丰富度，渔业产出每年会损失约230万美元[26]；Bradford等采用生态系统服务的价值汇总和标准差计算来对比美国明尼苏达州5种森林管理方案对生态系统服务的影响，结果表明林分密度提高最有利于提升生态系统服务价值，减少服务冲突[27]。

      2.2 空间分析方法

      空间分析方法是采用GIS工具对单一生态系统服务和环境要素进行空间叠加、地图运算等空间处理，分析其空间上的特征，识别生态系统服务权衡/协同的类型和区域[9]。

      空间分析方法是揭示生态系统服务权衡/协同时空尺度特征的重要途径，有利于权衡管理决策落实在特定空间位置上，具有以下优点：①量化单一生态系统服务的空间特征和尺度效应。例如Turner等采用空间自相关方法研究了丹麦地区11种生态系统服务的尺度特征，结果表明畜牧生产、粮食生产和淡水供给服务在150 km的空间范围内为聚集分布，其他8种生态系统服务在50 km的空间范围内为聚集分布[25]。②对比不同生态系统服务之间的空间特征差异。例如Egoh等采用空间叠加方法研究了南非境内淡水供给、水文调节、土壤保持、土壤形成、植被固碳5种生态系统服务之间的空间重合度，结果表明两种服务之间土壤积累和水文调节的空间重合度最大，植被固碳和淡水供给的空间重合度最小，任意4种生态系统服务的空间重合度总和约为30%，5种生态系统服务的空间重合度仅为5%[28]。③进行生态系统服务供给能力等级划分和空间特征比较。例如Cademus等对美国东南部湿地松林碳存储、木材生产和淡水供给3种服务进行级别划分和空间叠置，表明供给能力均较低的区域面积占到19.6%，供给能力中等的区域比例仅为1.1%，任意两种生态系统服务供给能力较高的比例为1.3%[29]。④基于不同时段的生态系统服务空间制图揭示服务权衡/协同的时间尺度特征。例如李屹峰等基于三期(1990年、2000年、2009年)土地覆被数据研究了密云水库流域淡水供给、植被固碳、土壤保持、水质净化4种生态系统服务的价值变化，结果表明森林面积增加有利于固碳服务和土壤保持服务的增加，但减少了区域淡水供给能力，建筑用地面积的增加大幅度削弱了水质净化服务[30]。

      2.3 情景模拟方法

      情景模拟方法是通过制定若干气候变化、生态保护或社会经济发展优先或兼顾的情景分析生态系统服务价值及作用关系的动态变化[9]，其情景制定可通过结合生物多样性保护规划模型、土地利用动态变化模拟模型、气候变化模拟模型等实现。

      该方法有利于揭示土地利用/覆被变化、政策管理和森林经营管理变化等对未来生态系统服务价值、作用关系和总体效益的影响，以用于指导生态系统服务管理决策。例如Egoh等采用MARXAN模型分析了南非草地生态系统4种管理情景下，生物多样性保护、淡水供给、水文调节、土壤保持、土壤形成和植被固碳5种生态系统服务供给区域的选择差异[17]；Meehan等采用InVEST模型研究了美国中西部滨岸生态系统多年生牧草种植和玉米种植2种管理情景对7种生态系统服务价值和总体效益的影响，结果表明种植多年生牧草会造成粮食生产和牧草生产等供给服务减少75%，但其他5种服务功能(能量产出、淡水供给、N/P污染净化、水质净化、授粉昆虫)等均有不同程度增加(6%～33%)[31]；Lautenbach等采用SWAT模型研究了德国帕特河流域26种作物种植模式对粮食产出、水量调节、生物能源和水质净化4种生态系统服务的影响，并采用NSGA-II算法构建了生态系统服务效益最优解集合[32]。

      2.4 服务流动性分析方法

      生态系统服务的供给量与需求量常常在空间不匹配，因而会在空间上产生流动过程[33]。服务流动性分析方法通过对单一生态系统服务的供给量、需求量和传输路径特征进行分析和建模来识别其流动特征和关键点，分析生态系统服务权衡的类型和区域[34，35]

      该方法首先明晰了生态系统服务的类型和供给特征，进而实现对生态系统服务空间流动过程的量化和“源”、“汇”区域识别[36-39]，有利于对生态系统服务进行分类保护和管理，以及定量测度人类活动对生态系统服务供给和需求的影响[40]。例如Locatelli等对哥斯达黎加地区淡水供给和景观美学两种生态系统服务供给量和需求量的对比分析，结果表明淡水需求区域主要位于中心城市所在区域和西部的尼科亚半岛区域，而供给区域则在高海拔林地以及中部山脉林地，景观美学服务的主要需求区为森林景观边缘的旅游景点所在区域，而主要供给区域为奥萨半岛[24]。Johnson等对美国圣佩德罗河流域南部地区旅游休憩服务的供给和使用过程的分析，结果表明旅游休憩服务的供给区域和需求区域之间具有很好的空间一致性，其传输过程中服务损耗也很低[41]。目前，服务流动性分析方法主要应用在淡水供给、渔业生产、旅游休憩等供给量和需求量比较容易量化的生态系统服务权衡研究中，水源涵养、洪水调节、土壤形成等调节或支持类服务由于需求量难以量化，其应用案例尚不多见。

      上述四类方法从不同角度实现了生态系统服务权衡研究的定量化表达，促进了国内外生态系统服务权衡研究工作的推广，但仍存在一些限制和不足，需要在使用时加以注意和改进：①数据的分辨率和精度。统计数据或空间数据分辨率较高时，有利于揭示不同区域上生态系统服务权衡的细节信息，但会增加数据处理难度；数据分辨率较小时，常采用汇总数据或代表性样点数据表征一个区域的生态系统服务，造成一些重要的生态系统服务权衡/协同关系可能因为相关性不显著而被忽视，也不可避免地掩盖区域内部环境异质性对生态系统服务的影响，进而降低服务权衡管理对策的区域实用性。②时空尺度选取。时空尺度影响着生态系统服务权衡的研究对象。不同类型的生态系统服务，所对应的时空尺度范围不同。供给类的生态系统服务多依赖于生态系统尺度，而文化类的生态系统服务更多依赖于行政管理尺度。忽略两者的尺度差异会造成一些生态系统服务的价值估算误差，从而降低这些生态系统服务在权衡管理决策中的实践可行性。时空尺度也影响着情景模拟预案的关键环境因素。大尺度的土地利用动态变化模拟、景观动态变化模拟需考虑气候和城市化因素的影响；小尺度的景观动态模拟则需关注人类活动和管理措施对区域环境的影响。③生态系统服务需求量估算方法尚不成熟。目前，不同类型生态系统服务供给量的估算已经具有较统一、广泛接受的计算方法，但其需求量的计算方法还较少，且不同研究之间存在很大差异。如旅游休憩服务的需求量计算，有些学者采用风景区一定范围内的居民数量和旅游者数量来表征[23]，有些学者采用单位面积的经济产出来表征[42]。因此，为了继续深入生态系统服务权衡研究，未来需要构建能够广泛接受的，普遍适用的不同类型生态系统服务需求量的计算方法，以扩展四类生态系统服务权衡研究方法的应用范围。

      3 生态系统服务权衡模型

      生态系统服务权衡模型的发展，极大促进了多种类型生态系统服务的价值量化、空间叠置分析和不同土地利用/覆被变化、管理决策情景下生态系统服务价值变化、权衡/协同关系和总体效益的定量模拟[43-45]，为生态系统服务权衡研究提供了重要工具。本研究总结梳理国内外现有的可用于生态系统服务权衡分析的模型(表2)，并对模型机理和使用现状进行阐述。

      

      3.1 InVEST模型

      InVEST模型是一种基于生态生产过程评估和权衡生态系统服务的综合模型。该模型整合了多种生态系统过程模型[39，46]，能够借助土地利用/覆被数据、物理环境因子数据和社会经济因子数据评估多种生态系统服务的物质量和价值量，并能通过输入不同政策情景下的土地利用/覆被参数和空间叠置分析工具模拟生态系统服务价值的时空尺度变化和生态系统服务之间的权衡关系。InVEST模型迄今已经发布了31个版本，由9种海洋性生态系统服务(波能、风能、海岸带脆弱性、海岸侵蚀保护、渔业产品、美学欣赏、旅游休憩、生境风险评估、海水净化)和7种陆地生态系统服务(生物多样性、碳储存、土壤保持、水电生产、传粉服务、木材生产和水质净化)的评估模块组成，未来还将继续开发防洪减灾、农业生产、海水水质净化等模块[46]。InVEST模型具有使用简洁、模拟多样和被广泛认可等优点[39，47]，目前已在美洲、非洲、亚洲等20个国家和地区的相关研究中得到广泛应用[18，48]。但InVEST模型对一些算法和生态过程的简化也使其具有许多局限性[49]，如在生物多样性模块中对多种胁迫因子的累积作用进行简单加和处理，对域外胁迫因子的忽略和胁迫强度在边界区域的弱化；海水质量模块水流过程只考虑了水平方向的物质迁移运动，忽略了垂直方向的水质净化过程；碳储存和固碳模块将不同植被类型各个碳库的固碳速率视为常量，忽略了固碳速率的动态变化以及不同碳库之间的碳循环过程等[50]，因此在应用时应谨慎评估模型结果的适用性。

      3.2 ARIES模型

      ARIES模型是一种通过生态系统服务价值空间流动过程进行生态系统服务权衡分析的综合模型。ARIES模型采用人工智能和语义建模对具体生态系统服务的供给、使用和空间流动进行模拟计算和空间制图[34]，采用贝叶斯概率模型模拟自然和社会经济因子对生态系统服务的影响[40]，并通过生态系统服务供给、需求和传输路径空间制图之间的叠置分析权衡生态系统服务需求矛盾和服务之间的空间冲突，指导生态系统服务权衡管理。目前，ARIES模型包括8种生态系统服务分析模块(碳吸收和碳储存、河流洪峰调节、海岸带洪水调节、美学视域分析、渔业生产、泥沙调节、淡水供给和旅游休憩)，使用者可以通过网络浏览器访问具体的生态系统服务模块和空间数据集[34]。相比其他评估模型，ARIES模型增加了生态系统服务不同主体(提供者、使用者、传输者)和服务流动过程的动态分析，并拥有由一系列地理背景数据和生态过程算法组成的模块库，可以根据研究需要自由进行运算模块的组合[40]，评估精度较高，应用前景良好。

      3.3 其他模型

      EcoAIM模型能够采用风险分析方法和利益相关者的权重矩阵评估生态系统服务价值变化，可用于不同土地资源交易或生态修复决策情景下生态系统服务的权衡分析[46，49]。ESValue模型通过将生态系统服务价值已有信息、专家经验和利益相关者的偏好整合在一起来确定生态系统服务的相对价值，可以分析不同管理策略对生态系统服务价值变化和权衡关系的影响，有助于确立最适合的自然资产管理策略[46，49]。Envision模型是基于用户、空间直观的景观变化和未来可选情景分析规划工具来评估不同发展情景下生态系统服务之间的权衡关系，生态系统服务价值变化通过一系列生态系统服务指标来表征[51]。EPM模型是基于多标准情景模拟框架、GIS分析和空间直观的土地利用/覆被变化模型等信息评估不同情景下生态系统服务、土地地块、社区生活质量的价值变化及其权衡关系[49，52]。NAIS模型是一个决策支持系统框架，包括了一个为生境类型估算生态系统服务价值的GIS数据库和查询引擎[46]，可以基于地理单元和土地利用/覆被类型绘制表征生态系统服务的价值流，多用于较小空间尺度的土地利用规划情景对生态系统服务价值影响和权衡关系的分析。

      综上，上述生态系统服务权衡模型还处于起步阶段，仍具有很多限制和不足：生态系统服务模拟算法和评估结果的不确定性分析有待提高；更多调节和支持类生态系统服务的评估模块有待开发和推广；景观格局、生态系统结构和功能状态空间异质性对生态系统服务的影响还需细化；人类活动和管理情景的模拟还具有很大的主观性和变动性；服务之间的权衡关系表达还过于简化，对输入参数的依赖性太强，也不能很好地阐述生态系统服务权衡的驱动机制和时空尺度动态变化特征。未来，生态系统服务权衡模型还需进一步完善模型机理，增强对生态过程和环境过程的模拟，更好地表达生态系统服务之间的作用特征和作用机理。

      

      图1 生态系统服务权衡研究理论框架

      4 生态系统服务权衡的研究框架

      生态系统服务权衡研究正处于初步发展阶段[53]，虽然现有的研究方法和生态系统服务权衡研究模型仍不能全面地揭示生态系统服务权衡/协同关系与生态系统结构和功能以及人类活动之间的联系，有效地输出生态系统服务管理和效益优化方案，但仍可以为构建生态系统服务权衡研究的理论框架提供重要的切入点，为此提出生态系统服务权衡研究的核心内容及其逻辑关系(图1)：

      (1)生态系统服务供给/需求的时空尺度特征和相互作用研究。不同的时空尺度下，区域景观类型和社会经济条件存在差异，造成生态系统服务的类型、供给需求能力、空间特征和作用关系产生差异。量化不同时空尺度上不同类型生态系统服务的供给需求能力及空间布局、服务之间相互作用是合理确定区域生态系统服务权衡对象和目标的基本要求。国内外学者针对不同时空尺度上生态系统服务的供给量和作用关系进行了大量研究，结果表明生态系统服务之间的尺度分异和权衡或协同关系是普遍存在的[17，27]，且生态系统服务之间的作用关系会表现出区域差异性[22，23]。但针对生态系统服务需求量时空尺度分异和作用关系的研究还较少，多是基于空间上生态系统服务的需求等级指数和需求量调查数据进行生态系统服务需求权衡关系分析[24，33]。

      (2)生态系统服务效益优化研究。权衡研究的目标是尽可能地减少生态系统服务冲突，增加服务协同效应，提升生态系统服务总体效益。量化生态系统服务价值变化与生态系统服务总体效益之间的关系为比较不同生态系统服务管理对策优劣提供了重要途径，也有利于引入经济学的理论和方法实现生态系统服务的多目标优化管理，并从市场机制的视角度量人类活动影响和生态系统服务权衡管理影响[54]。目前，生态系统服务效益研究工作集中于生态经济学领域，一些学者采用经验方程、数量模型、多目标优化算法等统计学方法分析供给型生态系统服务经济效益变化与市场机制、政策管理、环境因子改变之间的权衡关系[6，26，27，42]，而对于难以货币化的生态系统服务效益的权衡关系分析则重视不足。

      (3)生态系统服务权衡驱动机制研究。生态系统服务变化往往伴随着景观结构与格局的改变，甚至可能有土壤理化性质、蒸发和下渗等环境机制的变化[30，55]。因此，为了维护全球环境稳定和保证生态系统服务可持续供给，需要量化生态系统服务变化与生态系统的结构和功能变化之间的动态关系、反馈机制和作用强度，量化政府政策和市场机制对生态系统服务管理的影响机制和区域差异。国内外大量学者从不同的学科角度分析了宏观尺度上生态系统服务权衡的驱动机制，如采用多时期土地利用/覆被数据研究城市化过程对生态系统服务权衡的影响[30]，采用抽样调查数据研究政府政策和人类选择偏好对生态系统服务权衡的影响[42]，采用模型情景模拟研究市场价格浮动、管理策略对生态系统服务权衡的影响[17，31]等。小尺度上生态系统服务权衡机制以及生态系统服务价值变化与生态过程和环境过程之间的反馈机制研究仍然较少，亟待加强[32]。

      5 结论与讨论

      (1)量化和模拟权衡/协同关系的时空尺度特征是生态系统服务权衡研究的重要内容。目前，越来越多的生态系统服务权衡研究工作向着空间化和动态化的方向发展，并联合使用GIS软件、土地利用/覆被变化动态模拟模型、多目标优化算法模型和生态系统模拟模型等多种技术模拟生态系统服务之间相互作用的时空尺度效应和权衡管理。不同时空尺度下生态系统服务供给、传输、使用和再生产循环过程的权衡研究也逐渐受到国内外学者的重视[49]，生态系统服务“源”、“汇”和服务流动的空间制图和特征分析将是生态系统服务权衡研究一个新的发展方向。

      (2)生态系统服务权衡模型将成为生态系统服务权衡研究的重要手段。InVEST、ARIES等模型的发展为多种生态系统服务价值的空间制图和比较分析提供了便利，也促进了气候变化、土地利用/覆被变化、政府决策等不同情景下生态系统服务权衡研究的模拟分析，为自然资产管理决策者评估人类活动和社会管理对生态系统服务权衡的影响提供了重要途径。但现有生态系统服务权衡模型多从环境因子参数变化对生态系统服务价值影响的角度探讨生态系统服务之间的权衡关系，尚不能很好地解释生态系统服务权衡驱动机制和动态变化。因此在模型使用时，需结合生态学和环境学理论知识评估模型分析结果的准确性和适用性，揭示生态系统服务权衡关系机理。

      (3)模型的应用和本土化是生态系统服务“量化—权衡—决策”的重要环节。当前的生态系统服务评估和权衡模型大多都是由国外学者开发，引入国内相关研究中使用时都需要考虑数据的适用性和参数修正[49]。目前国内已有学者引入InVEST模型进行生态系统服务评估和权衡研究[18，22，47，48]，ARIES、EcoAIM等其他模型还有待被引入和进行效果评估，以促进国内权衡研究成果与国际相关研究成果之间的对比和综合[34，56]，并推进中国本土化生态系统服务评估和权衡模型的开发和使用。

      (4)多学科/跨学科综合研究是未来生态系统服务权衡研究的重要方向。依据“生态系统结构、过程与功能—生态系统服务—人类收益与福祉”的级联框架，提出了生态系统服务权衡研究“特征—效益—驱动机制”的理论框架，并指出生态系统服务权衡研究正逐渐向多学科/跨学科综合性方向发展。

      当前，采用地理学和生态学相关理论和方法揭示生态系统服务权衡的时空特征、区域特征和驱动机制的研究较多，但结合经济学和管理学理论和方法进行生态系统服务效益量化和决策制定的研究还较少，生态系统服务总体效益和单一服务效益之间动态关系的量化和评估研究明显不足。因此，未来的生态系统服务权衡研究将更多地引入经济学和管理学的理论和方法，加强生态系统服务“地理化”研究和生态系统服务“社会经济化”研究的结合。

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