Understandingtrade-offsandsynergiesofecosystemservicestosupportthedecision-makingintheBeijing–Tianjin–Hebeiregion

本文发表在国际期刊LandUsePolicy年第卷上，第一作者为中国地质大学（北京）的冯喆副教授，通讯作者为北京大学城市规划设计学院的晋雪茹。

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摘要

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理解生态系统服务的权衡和协同作用是实现生态系统高效管理和改善人类福祉的基础。然而，目前涉及生态系统服务关系形成的驱动机制的研究仍然有限。本文引入贝叶斯信念网络这一半定量模型来模拟生态过程，将潜在影响因素与生态系统服务供给联系起来，旨在理解生态系统服务关系，为管理决策提供参考。本文以京津冀地区为研究区域，对年四种生态系统服务(生境质量、碳固存、产水和土壤保持)进行了量化和制图。在建立模拟生态系统服务供给的贝叶斯信念网络的基础上，利用敏感性分析识别影响生态系统服务供给的关键因素。此外，通过贝叶斯概率推理，识别了生态系统服务之间的关系，分析了驱动机制。主要结论如下：(1)京津冀地区生态系统服务供给的空间异质性较强。(2)影响生态系统服务的关键因素是土地利用类型、植被覆盖、降水量、坡度、蒸散量和人口密度。(3)生境质量、碳固存和土壤保持服务相互协同，产水和生境质量、碳固存和土壤保持服务之间存在权衡。(4)在土地利用类型、植被覆盖度、坡度和人口密度中，土地利用类型对生态系统服务的权衡影响最大。作为贝叶斯信念网络与生态系统服务相结合的实践，本研究可以为生态系统服务关系的研究提供一种方法，为生态系统服务整体效益最大化的管理决策提供参考。

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研究方法

1.生态系统服务量化与制图

本文基于InVEST模型，对年四种生态系统服务(生境质量、碳固存、产水和土壤保持)进行了量化和制图。其中，生境质量通过HQ模块计算，碳固存通过计算不同土地利用类型的地上、地下碳密度获得，产水通过WY模块计算，土壤保持使用了SR模块。

2.贝叶斯信念网络

本文使用Netica软件创建了一个BBN，演示了四种ES供应过程的相互作用。该网络的节点信息如下表:

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研究结果

1.京津冀地区生态系统服务

京津冀地区ES制图结果如下：

2.贝叶斯信念网络

本文创建网络的结构包含8个离散节点、4个连续节点和14个箭头。网络结构完成后，进行采样和学习。每个节点状态的先验概率分布如图3所示。

3.BBN精度测试

BBN建成后，在京津冀地区每隔5公里采样一次，获得个样本，作为测试样本进行精度测试。HQ、CS、WY和SR节点被选为要测试的节点，而Netica将这些变量视为未观察到的节点。Netica传递案例文件输入，并单独处理案例，将生成的预测与案例文件中的真实值进行比较。表8显示测试结果。本文创建的BBN总体上具有较高的精度，这表明BBN在模拟ES供应过程时相当准确，并显示出对每个ES进行概率推断的高度可靠性。

4.敏感性分析

敏感性分析可以显示其他节点对目标节点的影响程度，从而识别影响京津冀地区ESs的关键变量。根据方差缩减值，影响HQ的关键变量包括人口密度、坡度、植被覆盖度和土地利用类型。植被覆盖度和土地利用类型这两个关键变量对CS有很大影响。影响WY的关键变量包括实际蒸散量、土地利用类型、年降水量和植被覆盖度。而SR受坡度、人口密度和土地利用类型的影响。此外，HQ、CS、WY和SR之间的方差缩减值都大于0，这意味着四种ES由于相同的影响因素而彼此相关。

5.概率推理

贝叶斯信念网络可以通过连续概率方法推断未观察节点的后验概率(即以当前输入的所有发现为条件)。本文通过输入一个节点的发现并记录其他节点的更新后验概率，确定了京津冀地区的专家系统权衡和协同作用。此外，对这种关系的驱动机制进行了分析。结果表明，HQ服务与SR服务是协同的；CS服务与HQ和SR服务时协同关系，与WY服务为权衡关系；WY与另外三种服务均为权衡关系；SR与HQ和CS服务为协同关系，与WY为权衡关系。在概率推理过程中，发现生态系统协同作用主要受土地利用类型、坡度、植被覆盖度和人口密度的驱动。生态系统的权衡主要受土地利用类型、植被覆盖和蒸散的影响。

6.确定权衡的主要驱动力

ES的权衡使得服务之间难以达到最佳平衡。确定形成权衡关系的主要因素并采取有针对性的措施是优化环境服务效益的必要条件。由于HQ、CS和SR服务是相互协同的，所以在我们设置的两个情景中，这三个服务被视为一个整体，并执行反向推理。在情景1中，WY被忽略，HQ、CS和SR被最大化。在情景二中，四个ES都被最大化。情景分析表明，土地利用类型是WY与HQ、CS和SR之间形成权衡关系的最重要驱动力。为了追求总体的生态系统效益，有必要