景观作为人与环境相互作用的基本单元, 是理解与塑造人类社会和环境关系最具操作性的尺度, 也是提供景观服务, 实现人类福祉的重要场所^[1-2]。作为景观研究的重要方向之一, 景观服务制图可为决策者提供区域景观服务综合特征及其明确的空间位置信息^[3], 有助于其制定合理的土地利用决策、设计景观的空间规划策略^[4-5]。目前, 景观服务制图研究主要集中在景观服务供给与需求制图以及权衡与协同关系探讨等方面^[6], 而对于如何直观展现不同类型景观服务的空间异质性、如何表达多种类型景观服务的综合影响已经成为景观制图研究的焦点问题^[7-8]。

国内外学者针对上述问题展开大量研究^[9-11], 并取得了显著进展; 但对于如何揭示不同因素对单一景观服务的影响, 以及如何评估多种景观服务等方面还需要进一步深入研究^[12]。目前, 通常利用替代指标而非原始数据进行景观服务制图。土地利用和土地覆盖是常用的替代指标, 但由于没有考虑土地利用类型的空间异质性及其相互作用, 使得评价结果与实际有较大差距^[13]。有些学者通过增加影响因素对结果进行修正, 例如Kienast增加高程、坡度等因素进行景观服务制图, Eigenbrod还增加景观异质性进行研究^[14-15]。但由于不同因素对单一景观服务的影响采用均值权重方法^{[11, 16]}, 不能有效展现因子的差异性影响; 虽然也有学者采用线性或多元回归方法探讨多因子影响的差异性, 但样点的选择及系数物理含义不明确, 使得该方法的推广与适用性受到较大限制^{[12, 17]}; 同时, 多种景观服务的制图大多采用定性方法来揭示多种景观服务的综合影响。比较有代表性如Willemen等的研究, 通过同一栅格上不同景观服务类型的数量来对景观服务的综合影响进行说明^[7]。因此, 分析多种因子对单一景观服务的差异性影响, 通过定性与定量相结合的方法探讨不同景观服务类型的综合影响就成为深入研究景观制图的关键问题之一。

本文拟以陕西省米脂县为例, 选取对研究区的生态与生产安全、生物多样性保护具有重要意义的耕地生产服务、土壤保持服务和生境服务等3种景观服务, 利用多种影响因子, 采用差异权重法分析多种因子对单一景观服务的差异性影响, 并检验其合理性, 以此来揭示不同因素对单一景观服务的影响; 通过对多种景观服务定量计算与定性分级, 探讨多种景观服务的综合影响。

1 研究区与数据 1.1 研究区概况

米脂县位于陕西省榆林市东部(37°39′-38°50′N, 109°39′-110°29′E), 总面积为1 212km², 地处黄土高原丘陵沟壑区。近年来由于受国家退耕还林还草政策和市场的影响, 土地利用结构发生较大变化^[18]。自然和政策的双重驱动, 使得该区域景观服务由单一的生产服务向多种景观服务类型转变, 为进行多种景观服务制图及其综合影响的研究提供良好的平台。

目前, 米脂县土地利用类型中耕地所占面积最大, 约为41.15%, 其次为草地, 面积为367.99km², 约占总面积的30.36%, 林地为135.83km², 约占总面积的11.21%, 园地为155.65km², 约占总面积的12.25%(如图 1所示)。

1.2 数据来源

本研究采用的数据主要包括:①土地利用数据, 基于2013年5月米脂县资源三号卫星影像数据, 借助ENVI5.1软件通过监督分类方法对影像解译, 并结合2009年米脂县二调数据以及实地调研进行目视解译, 将研究区土地利用分为林地、草地、耕地、园地、水域、建设用地以及交通用地7种类型, 从而得到研究区2013年土地利用类型图, 解译精度为96.17%;②DEM数据, 分辨率为30m, 来自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/), 通过利用米脂县DEM数据, 提取研究区坡度, 计算坡长; ③米脂县2013年降雨数据来源于米脂气象局; ④研究区土壤质地以及有机质含量来源于榆林市土壤普查结果; ⑤粮食产量数据来源于2013年米脂县统计年鉴以及2013年实地调研的村落粮食产量数据; ⑥农业生产投入(种子、化肥、农药等)数据来源于研究区近200个村落的实地调研。

2 研究方法 2.1 差异权重法

首先, 选择不同类型景观服务的影响因子; 其次, 结合研究区的特点, 对每种因素的影响分别设置不同的权重, 来表征该因素对单一景观服务的影响; 最后, 结合不同模型来揭示不同因子对单一景观服务影响的差异性。下面分别阐述耕地生产服务、土壤保持服务和生境服务等3种景观服务的影响因子及其权重设置方法。

2.1.1 耕地生产服务

本研究采用地均粮食产量指标, 即单位耕地上粮食的产量来表征耕地生产服务。考虑在黄土丘陵沟壑区进行农业生产的实际情况, 选择影响农业生产的自然因素与人文因素来探讨多因素对耕地景观服务的差异性影响, 以揭示耕地生产服务的空间分异规律。其中, 自然因素包括坡度、高程、耕地距居民点的距离, 人文因素中主要考虑各种类型的投入, 即生产投入(主要包括种子、化肥、农药等)、技术投入和劳动力投入。但由于该区域地形条件复杂, 梯田宽度较窄, 无法使用现代化生产工具; 加之该区农户大多采用多样性种植, 在劳动力投入调研中无法获取农户分配到各种作物的准确劳动力准确数量, 且发现农户在日常生产中也存在较多连续劳作的情况, 即农户一天的劳动力可能使用在多种作物上, 使获取劳动力投入的数量有较大的不确定性。因此, 在人文因素中仅考虑生产方面的投入, 即在种子、化肥、农药方面的投入。具体方法如下:

为了定向表征不同因素对耕地生产服务的影响, 本文采用归一化法来表明单一因素的影响大小。其中, 自然因子主要通过负向归一化法来定量表征其影响, 如公式(1)。因此, 坡度越小、高程越低、距居民点距离越近, 耕地生产服务越高, 反之耕地生产服务越低; 人文因子则采用正向归一化法来定量表征其影响, 如公式(2)。因此, 投入越高耕地生产服务越高, 反之耕地生产服务越低。

(1)

(2)

其中, Z_ij表示标准化后的栅格单元值, X_ij表示栅格单元初始值, max(X_j)表示图层中栅格单元最大值, min(X_j)表示图层中栅格单元最小值。

多种因素对耕地生产服务的综合影响通过公式(3)来计算; 为了探讨多种因素对耕地生产服务的差异性影响, 本文借鉴Willemen等^[12]的研究, 设置如表 1所示的6种情景^[12]。其中, 情景一:自然与人文因素对耕地生产服务的影响相同; 情景二:自然因素对耕地生产服务的影响是人文因素的2倍; 情景三:人文因素对耕地生产服务的影响是自然因素的2倍; 情景四:在自然因素对耕地生产服务的影响是人文因素的2倍的基础上, 坡度对其的影响是其他两种自然因素的2倍; 情景五:在自然因素对耕地生产服务的影响是人文因素的2倍的基础上, 高程对其的影响是其他两种自然因素的2倍; 情景六:在自然因素对耕地生产服务的影响是人文因素的2倍的基础上, 距居民点距离对其的影响分别是其他两种自然因素的2倍。这样设置情景有2个目的:一是探讨自然与人文因素的不同影响; 二是探讨研究区自然因素的差异性影响。在此基础上, 为验证不同情景的有效性, 将模拟结果与实际调研的典型村落粮食产量进行对比, 选择效果好的情景来代表耕地的生产服务。

耕地像元的综合影响因子值通过如下公式计算得到:

(3)

式中, C_i为i耕地像元综合影响因子值, k为影响因子序号, n为影响因子的个数, W_k为第k个影响因子的权重, f_ik为第i个耕地像元的第k个影响因子的归一化值。

2.1.2 土壤保持服务

采用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)对土壤保持服务进行量化, 其计算方法是土壤保持量等于潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量之差, 潜在土壤侵蚀量为没有植被覆盖和任何水土保持措施时的土壤侵蚀量, 即C=1, P=1;实际土壤侵蚀量是地表植被覆盖和水土保持措施下的土壤侵蚀量。其基本公式为

(4)

式中, A_c表示土壤保持量(t·hm^-2·a^-1), A_p为潜在土壤侵蚀量(t·hm^-2·a^-1), A为实际土壤侵蚀量(t·hm^-2·a^-1)。

(5)

式中, R为降雨侵蚀因子, K为土壤可蚀性因子, LS为地形因子, 其中L为坡长因子, S为坡度因子。

(6)

式中, C为植被覆盖管理因子^[19], P为水土保持措施因子(水浇地P值为0.15, 旱地的P值为0.5, 其他类型的土地利用类型P值为0.5)^[20]。

2.1.3 生境服务

利用InVEST模型对生境服务进行计算。首先, 确定生境和胁迫源。生境通过30×30m的林地、园地、耕地、草地和其他用地数据得到, 林地、园地、农田、草地为生境, 其他用地为非生境; 其次, 利用二调数据, 将公路、铁路、城镇、工矿用地作为胁迫因子, 参考InVEST模型的说明书并结合对专家和当地主管官员的访谈, 确定胁迫因子的权重、4种土地利用类型对各种胁迫因子的敏感性, 以及各威胁源对不同土地利用类型最大的影响距离(如表 2所示)。最后, 通过在ArcGIS10.2中加载InVEST模块, 得到生境服务图。

2.2 单一景观服务类型划分及多种景观服务的综合影响

依据上述各种景观服务的计算结果, 利用ArcGIS10.2自然断点法分别按照高、中、低3个类别对单一景观服务进行定性划分。

为了探讨耕地生产服务、土壤保持服务以及生境服务3种景观服务的综合影响, 本文采用如下两种方法对米脂县综合景观服务进行表征, 然后将二者进行比较, 来探讨研究区综合景观服务的空间分异。

2.2.1 定性分类叠加法

对上述各类景观服务进行叠加, 将叠加结果中3种景观服务均为高或有两种服务为高的栅格作为综合景观服务类型为高的单元, 将3种景观服务均为低或有两种景观服务为低的栅格作为综合景观服务类型为低的单元, 其余为综合景观服务类型为中的单元, 从而得到研究区综合景观服务类型图。

2.2.2 标准化叠加法

首先, 依据上述各种景观服务的计算结果, 分别对其按照公式(7)进行标准化处理。

(7)

其中, X′_i表示标准化后的栅格单元值, X_i表示栅格单元初始值, X_max表示图层中栅格单元最大值, X_min表示图层栅格单元最小值。

然后, 根据不同景观服务标准化结果, 将其按照等权重进行叠加; 最后, 利用自然断点法将叠加结果按照由高到低依次划为高、中、低3个类型的综合景观服务。

3 结果与分析 3.1 不同景观服务的计量及其空间分布特征分析

根据上述研究方法, 首先得到不同类型景观服务的评估结果。由于受自然和人为因素的综合影响, 不同景观服务类型的空间异质性特征显著。

3.1.1 耕地景观服务的计量及其空间分异规律

依据计算结果(如表 3所示), 情景三的计算结果与实际村落调研数据的平均误差最大, 为18.69%, 而情景五的平均误差较其他情景最小, 为8.03%, 15个村落中有11个村落误差最小。该结果表明, 就单个耕地产量影响因素而言, 单位耕地面积上的投入, 对耕地生产服务的影响大于其他因素的影响; 从自然因素和人文因素角度来看, 研究区耕地生产服务的主要影响因素为自然因素, 其中高程对耕地生产服务的影响明显大于其他自然因素的影响。

依据2.2中单一景观服务不同类型的划分方法, 耕地生产服务如图 2a所示。米脂县耕地生产服务以高类型为主, 面积为236.80km², 约占米脂县耕地面积的47.48%, 而低类型耕地生产服务所占面积最少, 为117.20km², 约占米脂县耕地面积的23.50%。从空间分布上看, 高类型的耕地生产服务主要位于米脂县中部, 主要原因是该区域地势较低, 地形较平, 光热条件较好, 又有无定河流经该区域, 水分条件较好; 中类型的耕地生产服务主要分布于米脂县的西部和东部局部地区; 低类型的耕地生产服务主要位于东部, 主要原因是该区域坡度较大, 海拔较高, 水分条件差, 交通不便。

3.1.2 土壤保持景观服务的计量及其空间分异规律

利用2.1中式(2)的计算方法对土壤保持服务进行量化, 依据2.2中单一景观服务划分不同类型的方法, 最终得到研究区的土壤保持服务(如图 2b所示)。米脂县以低类型土壤保持服务为主, 约占米脂县总面积的50.93%, 而高类型土壤保持服务所占比例最低, 为12.39%。从空间分布来看, 米脂县中部土壤保持服务较低, 主要原因在于中部地形较为平坦, 植被覆盖较好, 潜在土壤侵蚀量和实际土壤侵蚀量均较小, 而高类型土壤保持服务主要分布在米脂县的东部与西部。

3.1.3 生境景观服务的计量及其空间分异规律

利用2.1中公式(3)的计算方法对生境景观服务进行量化, 依据2.2中单一景观服务划分不同类型的方法, 得到米脂县生境服务评价结果(如图 2c所示)。研究区高类型的生境服务面积为480.18 km², 约占米脂县总面积的40.75%, 中类型的景观服务面积为179.66 km², 约占米脂县总面积的15.25%。从空间分布上来看, 高类型的生境服务主要分布于距县城较远的中部川道地区、西部与东部局部地区, 主要原因在于距县城较远的中部川道自然环境较好, 东部与西部局部地区林草植被较好, 为动植物提供了良好的生存环境条件, 而低类型的生境服务主要分布于米脂县中部以及米脂县东部, 主要原因在中部距县城较近, 受人类活动影响较大, 而东部坡度较陡, 海拔较高, 自然环境恶劣, 因此相对不适合动植物生存。

3.2 综合景观服务的制图及其空间分布特征

依据2.2中定性分类叠加法得到研究区综合景观服务图(如图 3所示)。

从图 3a可以看出:米脂县的综合景观服务以中类型为主; 通过对面积的统计, 可知中类型的综合景观服务的面积为589.34km², 占米脂县总面积的48.63%, 高类型的景观服务面积为219.33km², 占米脂县总面积的18.10%, 低类型的景观服务面积为403.33km², 占米脂县总面积33.27%;从空间分布上来看, 米脂县综合景观服务在东、中、西分异明显, 呈现中部高, 东、西部低的分布格局。但东部低类型的综合景观服务的面积较西部低类型的面积大。高类型的综合景观服务主要分布在米脂县中部的川道区域, 而东部与西部的高类型较为分散; 中类型的综合景观服务主要集中分布在米脂县中部; 低类型则主要集中分布在研究区的东南部以及东北部。

依据标准化叠加法计算得出米脂县多种景观服务图(如图 3b所示)。整体而言, 也是以中类型为主, 且整体分布格局与定性分类叠加法结果类似:高类型的综合景观服务主要集中分布在米脂县的中部; 中类型的综合景观服务主要分布在米脂县的东部与西部; 低类型的景观服务主要分布在米脂县的中部、东部以及西北。但与图 3a相比, 图 3b的3种类型的面积及其所占的比例有一定程度的变化。其中, 中、高类型所占的面积有所增大, 低类型面积有较大减少(中类型占总面积的54.64%, 高类型占24.50%, 低类型20.86%)。结合实际调研情况可知, 米脂县中部的银州镇, 以及与中部相联的几个主要沟道均是高类型的多种景观服务, 这与该方法计算结果类似(图 3c与图 3d)。因此, 标准化叠加方法还可进一步表征总体格局内部的分异。

4 结论与讨论 4.1 结论

本文以陕西省米脂县为研究区, 基于遥感影像数据、米脂二调数据、统计年鉴数据以及实地调研数据, 运用相关模型和ArcGIS10.2空间分析方法, 通过选择不同的影响因子, 对研究区耕地生产服务、土壤保持服务和生境服务等3种典型景观服务进行空间化制图, 然后利用2种方法探讨多种景观服务的综合影响得出如下结论:

1) 差异权重法可有效表征不同因素对单一景观服务的影响。通过对单一景观服务不同影响因素权重的设置, 并结合实际调研数据, 可较为真实地反映研究区不同类型景观服务的空间分异。对耕地生产服务影响而言, 4个因素的影响各异, 单位面积上的投入对耕地产出影响最大; 但从整体来看, 自然因素对研究区耕地生产服务的影响大于人文因素的影响, 在自然因素中, 高程对耕地生产服务的影响比较显著。

2) 不同类型景观服务空间分异有较大差异。高类型的耕地生产服务主要分布于米脂县中部, 低类型主要位于米脂县的东部; 高类型土壤保持服务主要分布在米脂县的东部与西部, 低类型的分布于米脂县的中、东部; 高类型的生境服务主要分布于米脂县距县城较远的中部川道地区、西部与东部局部地区, 低类型主要分布于米脂县中部以及东部。

3) 定性分类叠加法与标准化叠加法均可表征研究区综合景观服务整体分布格局。两种方法均得到研究区中部高, 东、西部低的整体分布格局。但后者可进一步表征总体格局内部的细微差异。

4.2 讨论

景观服务的异质性与多样性, 使得将不同层次土地利用主体的认知纳入景观服务研究成为学者们的共识^[21-22]。目前, 相关研究大致可分为两类:一是主体仅参与景观服务重要性排序的研究, 即通过主体选择景观服务类型的频度和认可的重要性程度来对景观服务排序, 比较有代表性如Lavorel等和Fagerholm等的研究^{[13, 21]}; 二是主体全程参与, 不仅参与景观服务重要性排序研究, 也参与景观服务的制图与评价, 比较有代表性的如Carver等和Ungaro等的参与式GIS调研(PGIS)研究^{[17, 23]}。尽管上述研究均未对主体行为变化机制及其可能对景观服务的影响进行研究^[24], 但通过主体认知来获取主体对不同景观服务的认识已经成为探讨多种景观服务综合影响的有效方法之一。

本文在探讨多种景观服务综合的影响时, 简单采用等权重的方法, 以耕地服务、土壤保持服务和生境服务均同等重要作为“耦合”的前提, 简单对3种景观服务进行叠加, 没有考虑不同区域各类主体对各类服务需求的差异。因此, 借鉴已有研究成果, 将不同主体对各类景观服务需求的差异纳入到多种景观服务综合服务中将是作者今后重要的研究任务之一。