基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析——以陕北黄土高原为例.pdf
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1、第 卷第 期 年 月生态学报 .:/.基金项目:国家自然科学基金项目()收稿日期:网络出版日期:通讯作者 .:.:./荔童梁小英张杰耿雨耿甜伟石金鑫.基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析 以陕北黄土高原为例.生态学报():.:.():.基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析 以陕北黄土高原为例荔 童梁小英张 杰耿 雨耿甜伟石金鑫 西北大学城市与环境学院西安 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室西安 太原师范学院地理科学学院晋中 摘要:了解生态系统服务的权衡协同关系及其驱动因子效应是实现生态系统有效管理和改善人类福祉的基础 以陕北黄土高原为例定量评估其 年土
2、壤保持、产水服务、粮食供给和固碳服务在构建贝叶斯网络生态系统服务模型的基础上通过节点的重要性分析识别影响生态系统服务的关键节点利用联合概率分布、概率推理和情景模拟探讨生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子效应 结果表明:()陕北黄土高原各类生态系统服务空间异质性较强 其中土壤保持、产水服务和固碳服务的空间分布情况较为一致高值区集中在东南部低值区在西北部呈“南高北低”的分布特征粮食供给呈“中部高、南北低”的分布特征()土壤保持、产水服务和固碳服务之间互为协同关系粮食供给分别与土壤保持、产水服务、固碳服务为权衡关系 其中产水服务与固碳服务的协同关系、产水服务与粮食供给的权衡关系较强()土地利用、降水
3、和()是影响生态系统服务权衡协同关系的主要驱动因子其中土地利用主要影响生态系统服务的协同关系而降水和 在影响协同关系的同时对权衡关系也有一定的制约作用 研究发现:不同驱动因子在不同状态下产生相同的协同(或权衡)方式相同驱动因子在不同状态则会造成协同(或权衡)方式的差异 研究对于认识多种生态系统服务间的复杂关系及其驱动因子差异为后续提出改善生态系统管理和提高人类福祉的对策与措施具有重要的理论和实践价值关键词:生态系统服务权衡协同贝叶斯网络概率推理驱动因子陕北黄土高原 :.:/.:().().()().:自 年千年生态系统评估发表以来生态系统服务()研究已逐渐受到学术界的关注 其中探讨和分析不同生
4、态系统服务之间的权衡与协同作用已成为重要方向之一且如何辨识生态系统服务之间多重非线性关系及其影响因素的研究已成为该方向的研究热点之一它对实现生态系统管理可持续发展和改善人类福祉具有重要的理论和现实意义目前有关生态系统服务之间的相关关系即权衡与协同关系及其驱动因子分析已取得较大进展 研究大多采用相关分析、空间制图、情景分析、最小二乘回归和地理加权回归等方法虽可直观地揭示生态系统服务间的相关性但在反映生态系统服务间的非线性关系方面略有不足在准确表达生态系统服务间权衡协同关系的内在机理及其驱动因素方面还有较大提升空间 基于贝叶斯网络模型在表达多要素间非线性关系的优势已有学者采用该模型探讨单一生态系统
5、服务与多因素间的相关性研究 比较有代表性的如李晶等和 等前者利用贝叶斯网络模拟水源涵养服务过程根据设置的不同土地利用情景预测 年的水源涵养服务状态概率对关天经济区水源涵养服务空间格局进行优化后者基于贝叶斯网络模型探讨环境和人为因素对水稻供给服务产生的影响优化水稻供给能力并为农业的可持续发展提供决策支持 上述研究主要是基于贝叶斯网络探讨多种因素对单一服务的影响对于多种 权衡协同及其驱动因素效应差异的研究较少 即在一定区域范围内如何构建基于多种生态系统服务的贝叶斯网络模型、辨识生态系统服务间的多重非线性关系及其驱动因子正是本文的研究重点和要解决的关键问题基于此本文以陕北黄土高原为研究对象在定量评估
6、其 年土壤保持、产水服务、粮食供给和固碳服务的基础上构建基于贝叶斯网络的生态系统服务模型利用联合概率分布分析 种 的权衡协同关系最 期 荔童 等:基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析:/.后探讨影响 权衡协同关系的驱动因子及其效应差异 研究对于提升对多种生态系统服务复杂关系的认识、提高研究区生态系统的整体效益均具有重要意义图 研究区概况图.研究区概况和数据来源.研究区概况陕北黄土高原位于中国黄土高原地区的中心地带陕西省北部地理坐标 地势西北高、东南低基本地貌类型为黄土塬、梁、峁、沟、塬 地域南北长、东西窄 总面积为.占全部黄土高原总面积的.(图)气候类型为温带大陆性半干旱气
7、候年均温为 年降水为 区域土地利用类型以耕地、林地和草地为主呈西北耕地向东南林地和草地过渡的空间格局 该区行政区划包括榆林市和延安市下辖府谷、神木和榆阳等 个县(市/区)年总人口达.万人人口密度为 人/作为高度敏感的生态脆弱区之一陕北黄土高原一直是政府和学者关注的焦点区域连续 年的退耕使得该区各类 变化明显 加之陕西乡村振兴战略的逐步落实势必对该区 的供给、需求和调节产生多样性影响 本文以陕北黄土高原为案例地为分析区域生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子提供了良好的研究平台.数据来源与处理研究数据主要包括:()气象数据:气温、降水空间插值数据分辨率 来源于国家地球系统科学数据中心(:/.)()
8、年土地利用数据:分辨率 来源于中国科学院资源环境科学数据中心(:/.)()、数据:分辨率为 、来源于美国国家航天航空局()提供的数据(:/./)()数据:分辨率 来源于地理空间数据云平台(:/.)()人口密度数据:分辨率 来源于世界人口数据集(:/.)()土壤数据:采用基于世界土壤数据库()的中国土壤数据集比例尺为 万来源于寒区旱区科学数据中心(:/.)以上数据均在 .平台上进行数据预处理将所有栅格数据重新采样空间分辨率为 此外数据均采用 投影 研究方法.生态系统服务量化结合研究区水资源短缺、水土流失严重、生态环境脆弱等地理特征和资源环境状况本文选择土壤保持、产水服务、粮食供给和固碳服务等评估
9、其生态系统功能并采用 模型、等方法对上述服务进行量化.土壤保持利用 模型的泥沙输移比模块对土壤保持服务进行评估该模块以通用的水土流失方程为基础考虑上游水源截留沉积的泥沙量 计算公式:生 态 学 报 卷:/.()()式中 为土壤侵蚀总量()为降雨侵蚀性因子 ()采用 和 提出的公式计算 为土壤可蚀性因子 ()为坡度坡长因子无量纲 为植被覆盖和作物管理因子无量纲参照蔡崇法等的研究成果 为水土保持措施因子无量纲.产水服务利用 模型中的产水模块计算产水量计算公式:()()()()()式中()、()、()分别为栅格单元 的年产水量()、年实际蒸发量()、年降水量()具体计算步骤详见包玉斌等的研究.固碳服
10、务利用 模型的碳储量模块对固碳服务总量进行计算模块包括地上物质、地下物质、土壤和死亡有机物碳储量求其和获得总碳储量 计算公式:()式中为总碳储量()、分别为地上、地下生物量中的碳量/()为土壤中的碳量/()为死亡有机物中的碳量/()各部分碳储量参数根据文献资料获得.粮食供给粮食供给服务作为生态系统服务中最为基础的供给服务之一对于人类生存与发展有着不可或缺的作用 研究表明粮食供给与 之间具有很强的相关性本文将粮食的总产量按照栅格 值与耕地总 值的比值来分配确定各栅格的粮食供给能力计算公式:()式中 和 分别是网格 和县 的粮食产量()是网格 耕地的净初级生产力 是县 耕地的净初级生产力之和(/)
11、.基于贝叶斯网络的生态系统服务模型.模型构建贝叶斯网络()由 于 年提出是一种基于概率推理的图形网络 的构建包括两个步骤:一是网络结构学习确定贝叶斯概念网络的节点和连接节点的箭头 其中节点表示变量的概率分布箭头表示变量之间的相互依赖关系二是网络参数学习确定各节点的条件概率表反映节点之间因果关系的强弱本文使用 软件构建基于贝叶斯网络的生态系统服务模型(简写为 模型)首先根据生态系统服务的过程机理选择各生态过程中的相关变量作为节点对贝叶斯网络进行结构学习 构建的贝叶斯概念网络共包含 个节点和 个箭头 其中土壤保持、产水服务、粮食供给和固碳服务等 种生态系统服务为目标节点人口密度、坡度、降水、土地利
12、用、气温、土壤可蚀性、降雨侵蚀、蒸散发、等 个变量为影响因子节点 其次利用 软件对数据图层进行离散化处理具体变量离散化分级标准(表)土地利用节点为离散变量根据中科院土地利用覆盖分类体系划分为 类其它节点为连续变量利用自然断点法划分为低、较低、中、较高、高 种状态 并创建 渔网提取各图层栅格值对贝叶斯网络进行参数学习 最后将提取的 个样本数据带入网络进行样本训练获得贝叶斯网络所有节点的条件概率表即 模型构建完成(图).模型验证本文利用误差矩阵评估模型精度 误差矩阵是通过比较分类结果的预测值与实际值即将正确分类的样 期 荔童 等:基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析:/.本数除
13、以样本总数得到分类结果的精度 误差矩阵的每一列代表预测类别列总和表示预测类别数目每一行代表实际类别行总和表示实际类别数目 通过在研究区创建 渔网生成采样点作为验证数据共 个 利用 软件对 个目标节点进行准确性测试计算其误差矩阵评估模型精度表 各节点状态 序号节点状态和范围 单位人口密度低)较低)中)较高)高 人/坡度低)较低.)中.)较高.)高.降水低.)较低.)中.)较高.)高.土地利用耕地林地草地水域建设用地未利用地气温低.)较低.)中.)较高.)高.低.)较低.)中.)较高.)高.土壤可蚀性低.)较低.)中.)较高.)高.降雨侵蚀低.)较低.)中.)较高.)高.蒸散发低.)较低.)中.)
14、较高.)高.低)较低)中)较高)高/土壤保持低.)较低.)中)较高)高 产水服务低.)较低.)中.)较高.)高.粮食供给低.)较低.)中.)较高.)高.固碳服务低.)较低.)中.)较高.)高.:归一化植被指数 :净初级生产量 .权衡协同关系的驱动因子分析.的权衡协同关系利用贝叶斯网络的联合概率分布分析 间的相关关系 其中联合概率由贝叶斯网络所有节点的条件概率分布确定计算公式如下:()()()()式中()表示一个联合概率分布()表示条件概率分布 在联合概率分布图中 间的相互作用可视化为成对的联合概率分布每个像素代表服务 和服务 发生的联合概率()由 和 在各自状态下的条件概率 和 计算得到 像素
15、颜色的深浅程度代表两服务间的联合概率大小颜色越深表明概率越高一个联合概率分布内的像素值总和为 若两种服务的联合概率分布呈“”型分布则表示这两种服务为协同关系若两种服务的联合概率分布呈“”型分布则为权衡关系.影响因子对生态系统服务的重要性分析基于 软件敏感性分析通过计算方差缩减探讨 模型中影响因子节点对生态系统服务节点的相对重要性大小 计算公式:()()()()()()()式中 为方差缩减表示相对重要性大小()、()分别为生态系统服务 的方差和期望()、()为变量 条件下生态系统服务 的方差和期望是与状态 对应的真实数值 值越大表明该节点对目标节点的相对重要性大即其对 节点的影响越大反之表明对
16、节点的影响越小 本文选取.的影响因子作为影响生态系统服务的关键节点生 态 学 报 卷:/.图 构建 模型.、分别表示各栅格图层 期 荔童 等:基于贝叶斯网络的生态系统服务权衡协同关系及其驱动因子分析:/.驱动因子分析本文借鉴 等的研究根据生态系统服务的权衡协同关系和节点的重要性分析通过设置 模型中 节点的不同状态概率值作为情景利用贝叶斯网络的概率推理计算 种情景下影响生态系统服务关键节点状态的后验概率相对先验概率的变化并依据研究区的实际情况将概率变化最大值大于 的关键节点确定为影响 权衡协同关系的驱动因子依据 的相关关系设置如下 种情景:情景:将具有协同关系的 服务和 服务最大化即设置其“高”
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