中国21世纪中叶生态系统服务对未来气候变化的时空响应

《Ecological Indicators》：Spatial responses of ecosystem services to future climate change across China in the mid-21st century

　　

生态系统服务（Ecosystem Services, ESs）是维持人类福祉、保障区域生态安全并支撑社会经济可持续发展的关键自然资源。21世纪中叶是全球气候变化与中国生态建设的关键窗口期。与此同时，气温升高与降水格局变化正在重塑生态系统结构与服务能力。其中，调节服务（regulating services）如产水量（water yield）、土壤保持（soil conservation）、氮滞留（nitrogen retention）与磷滞留（phosphorus retention）对气候变化尤为敏感。这些服务的空间分异直接影响区域水安全、土壤保育与农业可持续性。 近期生态系统服务评估日益纳入未来气候情景与多服务综合分析。通过将生态系统服务与权衡综合评估模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs, InVEST）与共享社会经济路径-典型浓度路径（Shared Socioeconomic Pathway-Representative Concentration Pathway, SSP-RCP）框架相结合，已有研究对生态系统服务进行了评估，并比较了不同气候路径下变化的方向、幅度与空间风险。尽管近期研究已将未来生态系统服务评估扩展至更广泛的空间范围，但针对服务特异性响应与空间响应分区的综合比较仍显不足。中国因其显著的气候梯度、多样的生态系统以及区域间生态脆弱性的显著差异，为评估未来生态系统服务响应提供了重要背景。识别未来气候情景下生态系统服务呈现持续改善、退化或分化响应的区域，对于制定空间差异化的适应策略至关重要。 尽管已有上述进展，仍存在三个关键空白。第一，现有研究多聚焦历史趋势或典型流域及局地尺度的模拟，限制了对多种调节服务在一致未来气候情景框架下的综合比较。第二，尽管近期研究已将未来生态系统服务评估扩展至国家尺度，但不同服务响应是否形成连贯的空间响应分区仍认识不足。第三，支撑这些空间响应格局的预测因子关联在国家尺度上仍未得到充分刻画。上述空白凸显了构建一个综合的国家尺度框架的必要性，该框架需能够比较多种生态系统服务响应、识别连贯的空间响应分区，并刻画未来情景下预测因子与响应之间的关联。 据此，研究人员构建了一个整合SSP-RCP情景、基于InVEST的生态系统服务评估、相对差异（Relative Difference, RD）分析、Getis-Ord Gi热点分析以及随机森林-沙普利加性解释（Random Forest-Shapley Additive Explanations, RF-SHAP）的综合框架。该框架超越了单纯绘制未来生态系统服务分布，通过联合识别空间响应分区并刻画多种调节服务间预测因子-响应关联来实现突破。具体目标包括：（1）比较历史与未来情景下产水量、土壤保持、氮滞留与磷滞留的空间格局；（2）利用RD分析与Getis-Ord Gi识别响应分区与空间聚类；（3）利用RF-SHAP刻画预测因子-响应关联及各预测因子的相对贡献。

一、研究背景与问题

生态系统服务是自然生态系统为人类提供福祉、保障区域生态安全并支撑社会经济可持续发展的重要基础。其中，产水量、土壤保持、氮滞留与磷滞留等调节服务对气候变化尤为敏感，其空间变化直接影响区域水安全、土壤保育与农业可持续性。21世纪中叶是全球气候变化与中国生态建设的关键窗口期，气温升高与降水格局改变正在重塑生态系统结构与服务能力。然而，现有研究存在三方面不足：其一，多聚焦历史趋势或典型流域及局地尺度模拟，缺乏在一致未来气候情景框架下对多种调节服务的综合比较；其二，尽管已有研究将未来生态系统服务评估扩展至国家尺度，但不同服务响应是否形成连贯的空间响应分区仍不明确；其三，支撑空间响应格局的预测因子关联在国家尺度上刻画不足。因此，亟需构建一个综合的国家尺度框架，以比较多种生态系统服务响应、识别连贯空间响应分区并刻画预测因子-响应关联。

二、研究内容与意义

研究人员以中国全国为研究区，整合SSP-RCP情景、基于InVEST模型的生态系统服务评估、相对差异分析、Getis-Ord Gi*热点分析及随机森林-沙普利加性解释（RF-SHAP）方法，系统评估了历史期（2000–2020年）与未来期（2050–2060年）产水量、土壤保持、氮滞留与磷滞留四种调节服务的空间格局与变化响应。该研究突破了以往仅绘制未来服务分布的局限，通过联合识别空间响应分区并量化预测因子贡献，为制定空间差异化的气候适应型生态管理策略提供了科学依据。

三、主要技术方法

研究人员采用以下关键技术方法：一是基于InVEST模型量化产水量（采用Budyko水量平衡框架）、土壤保持（采用修正通用土壤流失方程RUSLE框架）及氮磷滞留（采用养分输送比NDR模型）；二是利用SSP-RCP未来气候情景数据（2050–2060年1公里分辨率）与对应2050年土地利用覆被图驱动模型模拟；三是采用相对差异（RD）分析比较历史与未来情景下各服务变化方向与幅度；四是运用Getis-Ord Gi*热点分析识别空间聚类与响应分区；五是采用随机森林-沙普利加性解释（RF-SHAP）刻画各环境预测因子对服务响应的相对贡献。所有栅格数据统一重投影至WGS 1984 UTM坐标系并重采样至500米分辨率。样本数据来源包括国家青藏高原科学数据中心、Science Data Bank、LandScan Global 2020等公开数据集。

四、研究结果

4.1 产水量与土壤保持的空间响应

研究发现，未来气候情景下中国西北地区产水量与土壤保持服务呈增益趋势。这一结果通过对比历史与未来情景下InVEST模型输出的栅格尺度空间格局得出，表明降水增加与土地利用变化共同驱动了西北地区水供给与土壤保育能力的提升。

4.2 磷滞留的空间响应

磷滞留服务在华中-华东地区呈下降趋势，而华南地区响应较弱。这一结论基于RD分析与空间聚类识别，反映了不同区域土地利用类型转变与水文连通性变化对磷素截留能力的差异化影响。

4.3 氮滞留的预测因子关联

氮滞留服务与气候条件、地形特征及人类活动压力密切相关。通过RF-SHAP分析，研究人员量化了年均温、降水、海拔、坡度、人口密度、夜间灯光、PM_2.5等预测因子对氮滞留空间响应的相对贡献，揭示了自然与人为因素共同塑造氮素滞留格局的机制。

4.4 空间响应分区的识别

基于Getis-Ord Gi*热点分析，研究人员识别出生态系统服务呈现一致改善、持续退化或分化响应的连贯空间响应分区，为制定区域差异化生态适应策略提供了空间靶区。

五、讨论与结论

讨论部分指出，不同调节服务对未来气候变化的响应存在显著空间异质性，且各服务间响应方向并非总是一致，这凸显了多服务综合评估的必要性。研究结论表明，21世纪中叶中国生态系统服务对气候变化的响应呈现明显的区域分异格局：西北地区产水量与土壤保持服务增益，华中-华东地区磷滞留服务下降，华南地区响应较弱；氮滞留服务受气候、地形与人类活动多重因素共同调控。该研究构建的集成框架为全国尺度生态系统服务未来响应评估提供了方法论参考，并为制定空间差异化的气候适应型生态管理策略提供了科学支撑。