生态系统服务是人类能够从生态系统中获取到的有形和无形产品^[1-3]，是人类发展与生态系统的重要联系^[4]，是生态经济学、土地管理学、水土保持学等相关学科研究的热点^[5]。人们意识到生态系统的退化引起生态系统服务质量下降，危害人类福祉^[6]，更加注重生态安全问题^[7]。生态系统服务是现代文明的基础^[8]，经济发展无法代替自然^[9]。进一步明确生态系统服务功能的时空变化特征，厘清各项生态系统服务间权衡关系对提升地区生态服务价值和实现区域保持水土、可持续发展具有重要意义。

国内外对于生态系统服务功能评估方法主要分为物质量评估法^[10]和价值量评估法。价值量评估法主观性强，可比性较差，在进行较大尺度评估时缺乏普适性，科学性较低，而物质量评估法可根据生态系统服务形成机理进行评估，其结果可靠度较高、更具解释性，且不易受研究区尺度限制^[11]，因而得到广泛应用。例如，基于中国30个省份的能值消费情况证实合理利用可再生能源能促进区域可持续发展^[12]；通过分析现有系统的能量利用现状，识别生态系统可发展区域和薄弱区域，强化环保设计，优化农业园、工业园的园区建设，有效提升了能源生产效率和利用效率^[13-15]。美国自然资本项目组研发的InVEST模型内涵众多生态系统服务评估模块，能够广泛适用于各种尺度的评估，且能够实现结果的空间可视化，应用前景较好。邓楚雄等^[16]基于InVEST模型“Habitat Quliaty”模块对洞庭湖区1995—2018年生境质量的演变进行了模拟；此外，有多位学者运用该模型对横断山区^[17]、张家口—承德地区^[18]、太行山淇河流域^[19]、皖西大别山区^[20]和洞庭湖生态经济区^[21]的各项生态系统服务功能进行了评估和模拟。

洞庭湖是中国的鱼米之乡，是大宗农产品生产基地和农业经济示范区，拥有典型的水体与湿地自然景观和典型的淡水湖泊型自然湿地生态系统，也是国家保护的珍稀物种栖息地。近年来由于不合理地开发利用导致天然湿地面积减少，资源利用过度，生物多样性减少，生态系统服务功能受到威胁^[22]。土地利用是人与自然交叉最为密切的环节，研究土地利用变化对生态系统服务的影响，对维持生态系统服务有着至关重要的作用。本研究运用InVEST模型对洞庭湖生态经济区2005，2018年的水源涵养、土壤保持、碳储量和维持生物多样性4项生态服务功能的时空变化分析，并对研究区各项生态系统服务间的权衡与协同关系进行研究，探讨研究区的生态服务功能物质量空间分布情况，为土壤保持、土地利用和生态保护提供参考。

1 研究区概况

2014年，国务院批复《洞庭湖生态经济区规划》，划定湖南省岳阳、常德、益阳市及长沙市望城区、湖北省荆州市为洞庭湖生态经济区(以下简称“洞庭湖区”)，本研究仅针对该区域湖南省部分开展研究。洞庭湖区总面积4.63×10⁴ km²，湖区被东、西、南方向的冲击平原、低山和丘陵环绕，为一碟形盆地，下辖25个县市区。2020年末总人口1.67×10⁷人，城市化率为56%，GDP总量1.00×10¹²元。洞庭湖区的土壤类型以红壤和水稻土为主，年均温18 ℃，属亚热带季风气候，降水主要集中在3—8月，各地常年降水量在1 200~1 900 mm之间，水资源丰富，南汇湘资沅澧四大水系。

2 数据来源及研究方法 2.1 数据来源

(1) 土地利用类型栅格数据。2005，2018年土地利用类型数据为中科院资源环境科学数据中心解译后的遥感影像数据，分辨率为30 m×30 m。因湿地作为洞庭湖生态经济区典型的生态用地，故在常见的6大类用地基础之上划分出湿地作为单独一类，共分为耕地、林地、草地、湿地、水域、建设用地和未利用地7大类。

(2) 气象数据。国家气象科学数据中心网站，包括两个年份的洞庭湖区各个气象站点数据。

(3) 高程数据。中科院资源环境科学数据中心。

(4) 土壤数据。世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集。

2.2 InVEST模型简介

本研究所应用的InVEST模型3.8.5版本共分为陆地系统、海洋系统、淡水系统3大板块，用于评估生态系统服务功能。本研究主要使用其陆地系统的相关模块。

2.2.1 产水量

基于水量平衡原理，模型中的Water Yield模块假设每个30 m×30 m栅格的产水以径流方式汇集至流域出水口，不对地表、地下和基流做细分，利用降水、土地利用、土层深度、潜在蒸散发和植被可利用含水等参数计算研究区产水量。

$ Y_{x j}=\left(1-\frac{\operatorname{AET}_{x j}}{P_{x}}\right) \times P_{x} $

(1)

式中：Y_xj表示土地利用类型j在栅格x的年产水深度; AET_xj是土地利用类型j在栅格x上的年蒸发量; P_x为栅格x上的年降水量。

$ \frac{\mathrm{AET}_{x}}{P_{x}}=\frac{1+\omega_{x}+R_{x j}}{1+\omega_{x} R_{x j}+\left(\frac{1}{R_{x j}}\right)} $

(2)

$ \omega_{x}=Z \times \frac{\mathrm{PAWC}_{x}}{P_{X}} $

(3)

$ R_{x j}=\frac{k_{i j} \times \mathrm{ET}_{0}}{P_{x}} $

(4)

式中：R_xj为土地利用类型j上栅格x的Budyko干燥指数; ω_x为修正后植被可利用水量与预期降水量之比; Z为Zhang系数; PAWC_x为植被可利用含水量; k_ij为植被蒸散系数; ET₀为潜在蒸散量。

2.2.2 土壤保持

采用InVEST模型中SDR模块评估研究区的土壤保持量，根据潜在土壤流失方程，由潜在土壤侵蚀量(RKLS)减实际土壤侵蚀量(USLE)得到土壤保持量(SD)。公式如下：

$ \text { USLE }=R \times K \times L \times S \times P \times C $

(5)

$ \text { RKLS }=R \times K \times L \times S $

(6)

$ \text { SD }=\text { RKLS-USLE } $

(7)

式中：R为降雨侵蚀力因子〔MJ·mm/(hm²·h)〕；K为土壤可蚀性因子〔t·hm²·h/(MJ·hm²·mm)〕；L为坡长因子；S为坡度因子；P为工程措施因子；C为植被覆盖和管理因子。

2.2.3 碳储存

采用InVEST模型中Carbon模块计算研究区碳储存量，基于不同时期土地利用类型数据及其对应的4个碳库中的储存量来估算目前景观中储存的碳量。计算公式：

$ C=C_{\text {above }}+C_{\text {below }}+C_{\text {dead }}+C_{\text {soil }} $

(8)

式中：C为总的碳储量；C_above, C_below, C_dead, C_soil分别对应地上碳存储、地下碳存储、动植物残体碳储存和土壤碳存储。

2.2.4 维持生物多样性

采用InVEST模型的Habitat Quality模块评估研究区的生物多样性，模拟人类活动对生境造成的影响，人类活动强度越大，对生境的威胁越大，生境质量越低，生物多样性水平越低；反之人类活动干扰越少，生境质量越高，生物多样性水平越高。结合不同的土地利用类型对威胁因子的敏感度和外界威胁强度，计算出生境质量。

$ Q_{x j}=H_{j}〔1-\frac{D_{x j}^{z}}{D_{x j}^{z}+k^{z}}〕 $

(9)

式中：Q_xj为生境类型j上栅格x的生境质量指数; H_j为生境类型j的生境适宜度, 取值为[0, 1]; D_xj为生境类型j中栅格x所受胁迫水平; k为半饱和常数, 通常取值为0.5, 即最大生境质量指数的一半; z为归一化常数, 通常取值2.5^[22]。

2.3 空间自相关分析

相关性分析能准确、定性分析各类生态系统服务功能之间的相互关联程度，借助SPSS软件，采用spearman相关性分析对洞庭湖区四项生态系统服务功能之间的协同与权衡关系进行研究。

3 结果与分析 3.1 土地利用变化

洞庭湖区主要用地类型为林地、耕地和水域(表 1)，其中林地所占面积比例最大(46%)，耕地、水域面积分别占37%，11%。从各个土地利用类型面积变化情况来看，2005—2018年，林地面积下降了0.7%；耕地面积下降了2.1%；水域面积下降了4.2%；草地面积下降了6.6%；建设用地面积增加了49.9%；湿地面积增加了41.9%。这种变化的出现与政府相关政策和经济大环境息息相关。湖南省政府明确提出加强洞庭湖区基础设施建设，构建和完善综合交通运输网络。13 a间，洞庭湖区GDP总量由1.66×10¹¹元增至9.24×10¹¹元，经济高速发展的背景下，对建设用地的需求不断上升，基础设施的建设和综合交通运输网络的构建难免占用部分耕地、林地及其他各类用地，以牺牲局部地区生态环境为代价。政府部门在注重发展经济，增强人民福祉的同时也不忘加强生态文明建设，提出加大对洞庭湖区湿地、风景名胜区和自然保护区的生态修复力度。因此，研究期内耕地、林地、水域等面积减少而建设用地和湿地面积增加。

耕地与林地、耕地与水域间相互转化及耕地和林地转为建设用地为洞庭湖区2005—2018年土地利用转移的主要特征，部分林地和的水域转化为耕地，分别占耕地转入总面积的46%和42%；部分耕地和林地转化为建设用地，分别占建设用地转入总面积的57%和37%；大量水域转化为湿地，占湿地转入总面积的94%；大量耕地转化水域，占水域转入总面积的60%。2005—2018年，虽然洞庭湖沿岸各地政府积极开展有针对性的退耕还林、森林保育等生态保护项目，但耕地和建设用地需求上升仍是客观事实，因此才会出现部分地区耕地、林地相互转化等现象，总体来说耕地、林地等面积呈减少趋势而建设用地在2005—2018年激增。

3.2 生态系统服务价值空间分布格局

2005，2018年各项生态服务价值空间分布格局相似(图 1)。水源涵养高值区集中在东部地区，中部为明显的低值区，西部产水量分布较为均匀；低值区域为湖区附近，土地利用类型以耕地、水域、湿地为主，植被覆盖率低，蒸散量大，加之降雨相对东部地区较少使得年产水量较少；而东部高值区年降水量更丰富，且林地分布范围广，对降水的截留较强，因此水源涵养功能更强。土壤保持方面，土壤保持量高值区主要集中在洞庭湖西北、东南、西南方向的石门县、平江县、安化县和桃江县等地区，地形多为山地、丘陵，虽然坡度较大土壤易被侵蚀，但地表植被茂密，林地居多，对土壤有更好的持留作用；而低值区虽然地势地平，但人类活动频繁，开发程度高，多为耕地、水域、湿地，土壤易被侵蚀，土壤保持能力较差。碳储量方面，洞庭湖地区碳储量在空间上呈现由中间向四周递增的态势，低值区在湖区附近，土地利用类型以水域为主，碳密度为0；水域外围的耕地、湿地碳密度高于水域，高值区处在研究区西北、西南部和东部，该区域以林地为主，碳密度高，固碳能力强。生境质量方面，高值区分布在地形以山地丘陵为主的东部和西部地区以及中部洞庭湖湖区附近，自然条件优越，该区域成立了壶瓶山、乌云界等国家级自然保护区，适宜生物生存，维持生物多样性水平较高；低值区主要分散在各个城市主城区及各类工矿用地处，受到工业化和城镇化的发展的影响，对生境破坏较为严重，因此生境质量值较低。

3.3 生态系统服务功能物质量时间变化特征

2005—2018年各项生态系统服务价值均出现不同程度的变化(表 2)，水源涵养量增加了5.31×10⁹ m³，土壤保持量增加了2.09×10⁹ t，碳储存量减少了2.00×10⁹ t，平均生境量指数下降了0.011。

从空间格局变化来看(图 1)，栅格平均产水深度以增加为主，增加地区的面积占全区的62.4%，但增加幅度不明显，其中增加幅度10%以内的地区面积占13.8%，主要受年降雨量变化影响，大致与降雨量增减保持一致。土壤保持方面，2005—2018年洞庭湖区土壤保持总量增加，减少区域的面积仅占总面积的14.5%，主要集中在洞庭湖区西北部石门县境内的山地丘陵地区，受降雨量增大影响，雨水对坡度较大区域的地表土壤冲刷作用更强烈，土壤侵蚀更加严重，土壤保持能力减弱，而整体上栅格平均土壤保持量以不变和小幅增加为主。2005—2018年洞庭湖区碳储存总量略微减小，90.4%以上地区保持不变，增加部分面积为4%，减小部分面积为5.6%，增加的部分主要集中在君山区南部和华容县境内，研究期内该地区的土地利用类型由水域转为耕地，碳密度增强，因此碳固存能力也得到相应提升。2005—2018年洞庭湖区生境质量方面，整体上略微减小，减小部分面积占研究区总面积的61.2%，其中面积未发生变化的部分占8.3%，增加的部分占30.5%，主要由于工业化和城市化的推进使建设用地的需求增加，侵占了部分耕地和林地，周边生境受到胁迫，整体生境质量存在下降趋势。

3.4 各项生态系统服务相关性

通过ArcGIS平台Creat Random Points工具在研究区内随机生成500个采样点，并将4项生态系统服务功能值提取到点。采样点具备非线性特征且呈正态分布，借助SPSS软件采用spearman相关性分析法对2018年洞庭湖地区各项生态系统服务数据进行相关性分析，若数据呈显著正相关为协同关系，显著负相关为权衡关系，不呈现显著相关性则为兼容关系(详见表 3)。

2018年洞庭湖区除水源涵养和土壤保持功能相关性不显著，为兼容关系外，其他各项生态系统服务功能间均呈现显著相关性。生境质量和碳储存功能之间相关性最大，碳储存和土壤保持、生境质量和土壤保持、碳储存和水源涵养间均呈现显著正相关，为协同关系；水源涵养和碳储存之间呈显著负相关，为权衡关系。研究区内生境质量高的区域，反映出该地生态状况好，植被较为茂密，有利于固碳和减缓土壤流失，因而与土壤保持和碳固存之间形成相互促进的协同关系，但植被茂盛的林地多处在山地丘陵地带，地形起伏度较大，会加剧地表径流，加之蒸腾作用更加旺盛，一定程度上影响对降水的截留，因此与水源涵养功能间为权衡关系。

4 讨论与结论 4.1 讨论

InVEST模型作为生态系统服务功能量化模型，已在国内外得到广泛应用，在评估研究区内各项生态系统服务功能整体情况及发展方向时具有较高的可靠性，这为本研究奠定了基础。与洞庭湖生态经济区生态服务功能现有研究相比，本研究结果与汪杰对洞庭湖生态经济区水源涵养、土壤保持、碳储存3项生态系统服务功能评估结果和发展方向基本一致^[21]，但本研究增加了生境质量研究，内容更丰富；与邓楚雄等^[23]，耿纪文等^[24]的研究结果有一定差别，主要原因是研究期限、研究方法和研究区域有所不同，他们均采用当量因子法，通过修正当量因子评估洞庭湖区生态服务价值，而不是生态服务功能物质量，邓楚雄等^[23]的研究区是洞庭湖区，而不是洞庭湖生态经济区，比本研究少了平江县、桃江县、安化县和石门县。与前人研究相比，本研究的结果可视化更强，能直观反映各项生态服务功能物质量的时空分布情况，在探讨了生态系统服务功能的时空变化后，揭示了各项生态系统服务间的权衡协同关系，丰富了生态服务价值与功能的研究内容，研究结果对洞庭湖区土地资源利用与管理有意义。

生态服务功能评估受到社会、经济和自然等多因素影响，现阶段对其量化评估可以了解其变化趋势，但无论是指标选取还是模型构建，对社会经济因素考虑都不够，今后的相关研究可以从这些方面进行丰富和完善。

4.2 结论

受经济发展客观需要和退田还湖、退耕还林等相关生态保护政策影响，研究期内洞庭湖区土地利用发生较大变化；为满足建设用地需要，部分林地、耕地转化为建设用地；各项生态系统服务价值均出现不同程度变化；2005，2018年各项生态服务价值空间分布格局相似，水源涵养、碳储存、维持生物多样性功能的物质量分布情况整体表现为“中部低，四周高”，全区大部分土壤保持功能物质量分布较为平均，仅东部、西南部和西北部地区出现较高值，这与中部地区为水域和耕地而四周区域主要为林地的土地利用布局相关；从权衡关系来看，洞庭湖区各项生态系统服务功能间整体上较为协调，研究区内仅水源涵养和生境质量之间为权衡关系，水源涵养和土壤保持之间为兼容关系，其他各项生态系统服务功能间均能相互增益，为协同发展关系。