基于生态系统服务价值的安徽省补偿标准探索
邓婉君;孙贤斌;张欣;朱旺生
【期刊名称】《安徽农学通报》
【年(卷),期】2018(024)010
【摘要】利用2015年安徽省土地利用数据,运用不同类型生态系统服务价值当量估算方法,将安徽省与江苏省、浙江省的生态系统服务价值比较,以及估算安徽省16个地级市的生态系统价值,作为生态补偿标准的依据.并且从加强科学研究、强化重点生态区域补偿、构建多元化生态补偿制度、实行复合行政等方面提出了构建生态补偿机制的建议.
【总页数】2页(P169-170)
【作者】邓婉君;孙贤斌;张欣;朱旺生
【作者单位】皖西学院环境与旅游学院,安徽六安 237012;皖西学院环境与旅游学院,安徽六安 237012;皖西学院环境与旅游学院,安徽六安 237012;皖西学院环境与旅游学院,安徽六安 237012
【正文语种】中文
【中图分类】P96
【相关文献】
1.新型农村合作医疗制度补偿标准的区域差异化研究——基于江苏省海门市、安徽省金寨县、陕西省户县三地 [J], 顾海;王川
2.基于生态系统服务价值的赤水河流域生态补偿标准核算 [J], 田义超; 白晓永; 黄
远林; 张强; 陶进; 张亚丽
3.基于排污权的流域水生态补偿标准测算——以安徽省淮河流域为例 [J], 裘阅
4.基于机会成本和生态系统服务价值核算的生态补偿标准研究
——以新安江流域为例 [J], 戴家远;胡淑恒;张贝尔;杨庆
5.基于机会成本和生态系统服务价值的闽江流域生态补偿标准研究 [J], 林秀珠;李小斌;李家兵;饶清华
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第４７卷㊀第４期２０２３年７月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．４Ｊｕｌ．，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１⁃０９⁃０６㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２１⁃１２⁃０３㊀基金项目：国家自然科学基金项目（４１８７１０９７，４１４７１０７８）；江苏省农业科技自主创新资金项目［ＣＸ（１８）２０２６］；江苏高校优势学科建设工程资助项目（ＰＡＰＤ）㊂㊀第一作者：戚丽萍（２４５３０４３１５７＠ｑｑ．ｃｏｍ）㊂∗通信作者：栾兆擎（ｌｕａｎｚｈａｏｑｉｎｇ＠ｎｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），教授㊂㊀引文格式：戚丽萍，栾兆擎，魏勉，等．基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（４）：２００－２０８．ＱＩＬＰ，ＬＵＡＮＺＱ，ＷＥＩＭ，ｅｔａｌ．ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（４）：２００－２０８．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１０９０１２．基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究戚丽萍１，２，栾兆擎１*，魏㊀勉２，闫丹丹１，李静泰１，么秀颖１，刘㊀垚１，谢思荧１，盛昱凤１（１．南京林业大学生物与环境学院，南方现代林业协同创新中心，江苏㊀南京㊀２１００３７；２．盱眙县城乡规划服务中心，江苏㊀盱眙㊀２１１７００）摘要：ʌ目的ɔ土地利用变化必然改变生态系统结构进而导致生态系统服务价值产生变化㊂探究江苏省长时间序列的生态系统服务价值与土地利用变化的关系，为江苏省生态可持续发展与土地利用规划管理提供科学依据㊂ʌ方法ɔ以江苏省为研究区，基于１９８０ ２０２０年每隔１０ａ的各市土地利用数据，建立土地利用转移矩阵，分析江苏省土地利用变化特征㊂采用单位面积价值当量法计算不同时期江苏省各地级市及不同区域的生态系统服务价值；借助ＧＩＳ技术进行生态系统服务价值空间插值分析（ＩＤＷ），分析江苏省生态系统服务价值时空动态；利用弹性系数计算土地利用变化率以及生态系统服务价值变化率比值，揭示土地利用变化对生态系统服务价值的响应规律㊂ʌ结果ɔ１９８０ ２０２０年的土地利用转移矩阵结果显示，江苏省土地转出量最大的是耕地，转入量最大的是建设用地，其中土地利用转移最主要的方式是耕地转为建设用地㊂基于单位面积价值法计算结果表明，研究期内江苏省总生态系统服务价值呈上升趋势，不同生态系统服务类型中，水文调节价值最大，水资源供给价值最小㊂从不同城市角度来看，苏州㊁盐城㊁淮安的总生态系统服务价值较高，空间插值分析结果显示，江苏省总生态系统服务价值在长时间序列中表现出明显的连续性与差异性，总体呈现东高西低㊁南高北低的特征㊂弹性系数结果显示，高弹性值的区域相对主要集聚于东部沿海，中弹性值的区域相对广泛呈片状分布，低弹性值的区域分布相对分散㊂ʌ结论ɔ江苏省土地利用变化显著，生态系统服务高值分布与土地利用类型覆盖面积以及生态系统服务价值系数有重要关系，土地利用变化对生态系统服务价值产生影响，同时决定了生态系统服务价值的弹性变化㊂生态系统服务价值的系数越高，其对土地利用变化越敏感㊂关键词：土地利用；生态系统服务价值；时空动态；弹性分析；江苏省中图分类号：Ｘ１７１．１㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０４－０２００－０９ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅＱＩＬｉｐｉｎｇ１，２，ＬＵＡＮＺｈａｏｑｉｎｇ１∗，ＷＥＩＭｉａｎ２，ＹＡＮＤａｎｄａｎ１，ＬＩＪｉｎｇｔａｉ１，ＹＡＯＸｉｕｙｉｎｇ１，ＬＩＵＹａｏ１，ＸＩＥＳｉｙｉｎｇ１，ＳＨＥＮＧＹｕｆｅｎｇ１（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＢｉｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｃｏ⁃ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＦｏｒｅｓｔｒｙｉｎＳｏｕｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ，ＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３７，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｌａｎｎｉｎｇＢｕｒｅａｕｏｆＸｕｙｉＣｏｕｎｔｙ，Ｘｕｙｉ２１１７００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＬａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｈａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｉｍｐａｃｔｏｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓ．Ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｎａｔｕｒａｌｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ，ｌａｎｄ⁃ｕｓｅｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｈａｓｕｎｄｅｒｇｏｎｅｄｒａｍａｔｉｃｃｈａｎｇｅｓ，ａｎｄｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅｈａｖｅｌｅｄｔｏｃｈａｎｇｅｓｉｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓ．Ｂｙｅｘｐｌｏｒｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓａｎｄｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｓａｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｂａｓｉｓｆｏｒ㊀第４期戚丽萍，等：基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｌａｎｄ⁃ｕｓｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ．ʌＭｅｔｈｏｄɔＴａｋｉｎｇＪｉａｎｇｓｕａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａｓ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌａｎｄ⁃ｕｓｅｄａｔａｏｆｅａｃｈｃｉｔｙｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０，ｔｈｅｌａｎｄｕｓｅｔｒａｎｓｆｅｒｍａｔｒｉｘｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ．Ｔｈｅｕｎｉｔａｒｅａｖａｌｕｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅ⁃ｌｅｖｅｌｃｉｔｉｅｓａｎｄｒｅｇｉｏｎｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ．ＳｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｕｓｉｎｇＧＩＳｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ．Ｔｈｅｅｌａｓｔｉｃｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｒａｔｅｏｆｃｈａｎｇｅｉｎｌａｎｄｕｓｅｔｏｔｈｅｒａｔｅｏｆｃｈａｎｇｅｉｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｔｏｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓ．ʌＲｅｓｕｌｔɔＴｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｏｕｔｗａｓｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０，ａｎｄｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｔｒａｎｓｆｅｒｒｅｄｉｎｗａｓｔｈｅｌａｒｇｅｓｔ．Ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄｉｓｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｗａｙｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｔｒａｎｓｆｅｒｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，ａｎｄｗｅｔｌａｎｄｓａｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏｃｕｌｔｉｖａｔｅｄｌａｎｄ．ＴｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｕｎｉｔａｒｅａｖａｌｕｅｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｔｏｔａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｋｅｅｐｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ．Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｓｔｕｄｙｐｅｒｉｏｄ，ｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｖａｌｕｅｗａｓｔｈｅｌａｒｇｅｓｔａｎｄｔｈｅｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｖａｌｕｅｗａｓｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｔｙｐｅｓ．Ｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｉｔｉｅｓ，ｔｈｅｔｏｔａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆＳｕｚｈｏｕ，ＹａｎｃｈｅｎｇａｎｄＨｕａｉ ａｎｗｅｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈｉｇｈ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｐａｔｉａｌｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｔｏｔａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｈａｄｏｂｖｉｏｕｓｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｖｅｒａｌｏｎｇｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ，ｗｈｉｃｈｗａｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｈｉｇｈｉｎｔｈｅｅａｓｔａｎｄｌｏｗｉｎｔｈｅｗｅｓｔ，ａｎｄｈｉｇｈｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈａｎｄｌｏｗｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈ．Ｔｈｅｅｌａｓｔｉｃｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｒｅｇｉｏｎｓｗｉｔｈｈｉｇｈｅｌａｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｗｅｒｅｍａｉｎｌｙｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｃｏａｓｔａｌａｒｅａ，ｒｅｇｉｏｎｓｗｉｔｈｍｅｄｉｕｍｅｌａｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｗｅｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｗｉｄｅｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｓｆｌａｋｅｓ，ａｎｄｒｅｇｉｏｎｓｗｉｔｈｌｏｗｅｌａｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｗｅｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｄｉｓｐｅｒｓｅｄ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＴｈｅｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｖａｌｕｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｈａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｔｈｅｃｏｖｅｒａｇｅｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｔｙｐｅｓａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ．Ｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓａｆｆｅｃｔｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｅｌａｓｔｉｃｃｈａｎｇｅｓｉｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓ．Ｔｈｅｈｉｇｈｅｒｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｔｈｅｍｏｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｉｓｔｏｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｎｄｕｓｅ；ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅ；ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄｙｎａｍｉｃｓ；ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ；ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ㊀㊀生态系统作为自然资源和自然资产为人类提供至关重要的资源与服务，也是地球其他生物生存发展的必要基础［１］，生态系统服务价值作为地球经济的组成部分直接或间接地为人类福利做出贡献㊂长期以来，城市扩张㊁人口增长以及各类社会经济活动使土地利用类型发生显著变化，而土地利用变化与生态系统服务价值之间的关系易被忽视，无法实施土地利用空间格局的优化配置，也就无法实现生态系统服务价值的最大化㊂人类活动与自然扰动是土地利用变化的主要因素，土地利用变化导致生态系统结构和功能发生改变，生物多样性受到威胁，最终导致生态系统服务价值因生态系统服务的减少而降低［２－４］㊂生态系统服务提供的生存资料以及各项服务已不能满足人类社会日益增长的需求，因此人类正面对着环境保护和管理需求的双重压力［５］㊂基于此，我国相继提出了 耕地红线 和 生态红线 来保障有限的耕地资源和生态空间，从根本上遏制住了耕地资源快速减少和生态环境不断恶化的态势，但许多地区优质耕地资源减少㊁生态环境恶化问题仍较为严峻㊂而且土地利用变化对区域生态系统服务的影响是一个长期积累的过程，为了保障生态㊁经济㊁社会可持续发展，需要深入研究人与自然系统之间的相互作用，而研究土地利用变化对生态系统服务功能的影响，则是实现土地利用优化布局㊁维持和保障生态系统服务功能的前提［６］㊂江苏省作为传统的农业地区，用仅占全国耕地３ ３％的面积贡献了中国５．６％的粮食产量［７］㊂同时作为我国重要的经济发展区域，经济发展和城市化的不断推进导致土地利用发生显著变化［８－９］，大面积滨海滩涂湿地和天然岸线因围垦而消失［１０－１２］；１９９０年时建设用地面积为１２８８０ｋｍ２，至２０１０年增长到２００６４ｋｍ２，在短短２０年间扩大了近１．５８倍［１３］，其中９０％的增长以牺牲耕地为代价［１４］㊂虽然江苏省在经济发展和城市化过程中始终严守耕地红线和生态红线，甚至实现了耕地面积总量的小幅增加，但长期的大规模土地利用变化已经对区域生态系统产生了显著影响㊂人地关系紧张㊁生态环境恶化，已成为制约江苏省经济社会和生态可持续发展的重要因素㊂在坚守耕地红线㊁生态红线这一前提下，评估土地利用变化对区域生态系统服务价值的影响，是协调社会经济和生态环境可持续发展的基础㊂为此，本研究基于社会统计数据与江苏省各地级市土地利用类型数据，采用单位１０２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷面积价值法㊁空间插值法和泰尔系数探究江苏省生态系统服务价值时空动态，研究江苏省生态系统服务价值及其空间分布规律，以期揭示江苏省生态系统服务价值对土地利用变化的响应机制，并为江苏省生态可持续发展与土地利用规划提供科学依据㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况及数据来源江苏省地理位置优越（１１６ʎ１８ᶄ １２１ʎ５７ᶄＥ，３０ʎ４５ᶄ ３５ʎ０８ᶄＮ），土地利用类型丰富，拥有众多湖泊㊁河流㊂全省共包括１３个地级市（苏州㊁无锡㊁常州㊁镇江㊁南京㊁南通㊁泰州㊁扬州㊁徐州㊁淮安㊁宿迁㊁连云港㊁盐城）㊂多年来江苏省面临人多地少的困境，特别是在经济最发达的苏南地区，人地矛盾问题在经济社会发展过程中尤为突出㊂图１㊀研究区１９８０㊁１９９０㊁２０００㊁２０１０与２０２０年土地利用图Ｆｉｇ．１㊀Ｌａｎｄｕｓｅｍａｐｓｆｏｒ１９８０，１９９０，２０００，２０１０，ａｎｄ２０２０ｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ江苏省土地利用数据集（１９８０ ２０２０年）来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），通过人工目视解译㊁野外实地验证修改矢量数据栅格化生成１ｋｍ的土地利用图，综合评价精度达到９４％以上，符合本研究需要㊂结合江苏省实际情况，划分７种土地利用类型，分别是耕地㊁林地㊁建设用地㊁未利用地，以及３种不同湿地类型分别为滨海湿地㊁湖泊湿地㊁河流湿地（图１）㊂：耕地ｌａｎｄ），指种植农作物的土地，包括熟耕地㊁新开荒地㊁休闲地㊁轮歇地㊁草田轮作物地，以种植农作物为主的农果㊁农桑㊁农林用地，耕种３ａ以上的滩地和海涂；林地（ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ），指生长乔木㊁灌木㊁竹类等林业用地；滨海湿地（ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ）指近海及海岸湿地；湖泊湿地（ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ）为常年水位以下的土地，包括天然形成的积水区以及人工修建的蓄水区；河流湿地（ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ）为天然形成或人工开挖的河流及主干常年在水位以下的土地；建设用地（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ）为城乡居民点及其以外的工矿㊁交通等用地；未利用地（ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ）指目前还未利用的土地，包括难利用的土地㊂１．２㊀土地利用转移矩阵构建土地利用转移矩阵能够准确地揭示某一时期内土地利用转移方向以及转移面积［１５］，可以系统定量描述土地利用变化［１６］，直观地揭示土地转移动向和数量，有利于直观地展示研究区土地利用的变化特点㊂本研究为全面揭示江苏省１９８０ ２０２０年土地利用类型转换特征，以１０ａ周期划分多个时段构建江苏省土地利用转移矩阵，分析江苏省４０ａ土地利用转移矩阵变化规律㊂１．３㊀生态系统服务价值核算及变化弹性分析采用单位面积价值当量因子法评估江苏省生态系统服务价值，生态系统不同服务功能价值当量的确定主要参考已被报道的资料［１７－２９］㊂利用江苏省单位面积平均粮食产量和全国单位面积粮食产量，收集江苏省生态系统服务价值评价的相关研究数据进行考据并加以修正㊂１）生态系统服务价值当量修订公式：λ＝Ｐ／ＰＯ；Ｅｉ＝λˑＥＯｉ㊂式中：λ为地区修订系数，Ｐ㊁ＰＯ分别为江苏省单位面积平均粮食产量和全国单位面积粮食产量，Ｅｉ为第ｉ类土地利用类型经地区修订后的生态服务价值当量，ＥＯｉ为第ｉ类土地利用类型全国平均的生态服务价值当量，其中ｉ＝１ ７，依次对应耕地㊁林地㊁滨海湿地㊁湖泊湿地㊁河流湿地㊁建设用地㊁未利用地㊂２）生态系统服务价值核算公式：ＥＳＶ＝ð７ｉ＝１ＡｉˑＣＶｉ；ＥＳＶｆ＝ðｎｉ＝１ＡｉˑＣＶｆｉ；ＣＶｉ＝ðｋｆ＝１ＥｃｆˑＥａ㊂式中：ＥＳＶ表示生态系统服务价值；Ａｉ表示第ｉ种土地利用类型的面积，ｈｍ２；ＣＶｉ表示第ｉ种土地利用类型的生态系统服务价值系数，即单位面积生态系统服务价值，元／（ｈｍ２㊃ａ）；ＥＳＶｆ表示第ｆ项生态系统服务的价值；ＣＶｆｉ表示土地利用类型ｉ的第ｆ项生２０２㊀第４期戚丽萍，等：基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究态系统服务价值系数；Ｅｃｆ为某类土地利用类型第ｆ项生态系统服务的价值当量；Ｅａ为１个标准当量生态系统服务价值量，元／ｈｍ２，参考２０１５年谢高地等［３０］对生态系统服务价值化方法改进后提出的单位面积价值当量因子３４０６．５元／ｈｍ２，对其进行修正，得到江苏省１个标准当量因子的生态系统服务价值量（Ｅａ）为４３４９．７６元／ｈｍ２㊂３）生态服务价值变化弹性分析㊂利用敏感性指数来衡量特定区域的土地利用变化率对特定区域生态系统服务价值变化率的影响，确定江苏省生态服务价值变化率随时间变化对土地利用变化率变化的响应，同时反映出土地利用对总的生态服务价值的贡献及其重要性㊂ＥＥＬ＝（ＥＳＶ，ｅｎｄ－ＥＳＶ，ｓｔａｒｔ）／ＥＳＶ，ｓｔａｒｔˑ１００％ＰＬＣ；ＰＬＣ＝ð６ｉ＝１ΔＬＵＴ，ｉð７ｉ＝１ＬＵＴ，ｉˑ１Ｔˑ１００％㊂式中：ＥＥＬ表示生态系统服务价值对土地利用的变化弹性响应；ＥＳＶ，ｅｎｄ和ＥＳＶ，ｓｔａｒｔ分别表示研究期结束㊁开始时的ＥＳＶ；ＰＬＣ表示研究区单一土地利用类型的年变化率，反映土地利用的转化速度和程度；ΔＬＵＴ，ｉ是ｉ种土地类型转换面积；ＬＵＴ，ｉ是ｉ种土地类型面积，Ｔ表示研究期内的年份时间段㊂２㊀结果与分析２．１㊀江苏省土地利用的变化１９８０ ２０２０年江苏省覆盖面积缩减最多的土地利用类型为耕地，覆盖面积增加最为显著的是建设用地㊂统计可知，各地级市中盐城是江苏省耕地面积最大的城市，尽管各市耕地面积逐年下降，盐城耕地面积仍维持在１２００００ｈｍ２左右；耕地面积最小的是无锡，２０２０年耕地面积为１９３２６９ｈｍ２㊂江苏省林地整体面积比较小㊂滨海湿地主要分布于连云港㊁盐城和南通３个地市，其中盐城滨海湿地面积稳居首位，但其面积在逐渐减小，１９８０年盐城滨海湿地面积峰值为１７５５１８ｈｍ２㊂１９８０ ２０２０年江苏省湖泊湿地覆盖面积最大的城市是苏州，其次是宿迁与淮安，镇江的湖泊湿地面积最小㊂河流湿地主要分布在苏州㊁淮安㊁南通㊂其中苏州河流湿地面积最大，约为５２０００ｈｍ２，常州河流湿地面积最小㊂各市建设用地面积变化差异较大，整体而言，建设用地面积不断增加，这与地级市之间的经济发展和政策实施密切相关㊂至２０２０年建设用地覆盖面积较大的城市分别是苏州㊁徐州㊁宿迁㊂１９８０ ２０２０年江苏省土地利用转移矩阵如表１所示㊂由表１可知：１９８０ １９９０年，耕地向其他类表１㊀１９８０—２０２０年江苏省土地利用转移矩阵Ｔａｂｌｅ１㊀ＭａｔｒｉｘｏｆｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｉｎｔｈｅＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０单位：ｈｍ２年份ｙｅａｒ土地利用类型ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ耕地ｆａｒｍｌａｎｄ林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ１９８０ １９９０耕地ｆａｒｍｌａｎｄ７３７１７６０４９３１５６０２５４９３５３８１３７３４７１１林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ５１８３３２７６８４１６４７９２３３１４２７１１９滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ５６３１００２３３５８６２８５３７８１５２１３５５１００湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ１１５３４２１２０１６２７９４０４９１１０９１１２５４７河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ８７１８８７４１７２２５２０５３７７５３６１６０６０建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ３４４６９８６８１９３９９８１１２２９９５７４２４未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ１４２４０１３０７１５６６耕地ｆａｒｍｌａｎｄ７１８９６１８５１９０４７４３１７７１６６９６１９８４８６６林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ３１６０３３６５６０８９１６３８３９６２６１３１０滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ９５７３５８２０６８７５８７６４１０３７８２５５２６１９９０ ２０００湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ７４９１１０５２７１４８３６７８５１５７３１４６７９河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ５３１１１２９７４６４９１４０１３３７６４８４１４２５０建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ３２８７６１９７４２３４８７４５１１０２４３０５０未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ０６０５００１７９４耕地ｆａｒｍｌａｎｄ６８７９０１０７９０９４８０５２７２９７９９３２９９８９６１２林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ５５４０３２６２２９７５４３０１２６９５８４７３８滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ４０２６７７１９０５８９１０２６５６３３９１９２８０２０００ ２０１０湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ１５０１８５２３５５６８５６９９６１２４９０７８２６５４河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ８８６６１４３１９６８１６３５６３５４４６２４８４２０建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ４８５５４１０８２１９３２６６１１４８１１１８２５７３６未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ１１１３２１０２０８０９１４７５３０２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷表１（续）年份ｙｅａｒ土地利用类型ｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅ耕地ｆａｒｍｌａｎｄ林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ耕地ｆａｒｍｌａｎｄ５６２９０７１９２６９５２６９８１７９９８９７９８９７９７３５６４３１１１林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ１０９３４２１６６６９４５０６１０９５６８３２３３８２５６２０１８滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ１００１３０１１４３９７５２４５８５６０６９６４４１６８５２０１０ ２０２０湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ１５８２６５７８８７２０３６６９５０３６２１５９２５９３０１５２８河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ９６８２４２４６５０２２６９８２１９６８７４１９９１３６９建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ６９９５６４２４８７０３０４４９３８１５２６３５５６５４１３９１１３６未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ５３５２５６０２１３０２７５３０６耕地ｆａｒｍｌａｎｄ５７７２０４５９８７７２２０３４２１４６９８８６６５２１２６７７９１３４９１林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ１０８５３７１６５８６４１１９１０６２５７５６３４０３８７２０４５滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ３５８０８５１１１８５５８５４６６９８３９２１７１４１６８４１９８０ ２０２０湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ１１７５９８７０５６２９９８６２９９８３１７３９８４４６８６４９８河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ１０６８０７５８９４２５６３４５８６２２２００２１４０４２５３０６建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ５６２３０６１６９７３３１０２６８３４３１９９８６３６１８９８７８８未利用地ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ５１２３０３１０１８７０２７０３４１型的土地转移主要表现为转换成建设用地㊁湖泊湿地和林地；１９９０ ２０００年，耕地转为建设用地面积为１９８４８６ｈｍ２㊂３种湿地类型均主要转化成耕地，其中滨海湿地面积转化最为明显㊂２０００ ２０１０年，耕地与林地均主要转移为建设用地与湖泊湿地，其中耕地转移面积较大；２０１０ ２０２０年，耕地向其他类型的土地转移主要表现为转换为建设用地，其次是湖泊湿地㊂３种不同类型湿地均主要转化成耕地㊂㊀㊀总体看，１９８０ ２０２０年江苏省土地利用变化较为复杂，表现为面积基数最大的耕地转出量最高，且耕地主要转化为建设用地㊂建设用地的转入量最高，共转入约１４１５２７３ｈｍ２；未利用地面积变化最小，主要转化为耕地与建设用地；林地主要转化为耕地，其次是建设用地㊂３种不同湿地类型主要转化为耕地，其中湖泊湿地转化为耕地面积量最大㊂２．２㊀不同土地利用类型生态系统服务价值时空动态㊀㊀对不同土地利用类型单位面积生态系统服务价值进行估算，按照江苏省生态系统服务当量价值的修正系数为１．２７６９，计算可得单位面积生态系统服务价值见表２㊂而对各地级市生态系统服务价值进行评估，计算得出江苏省１９８０年生态系统表２㊀江苏省不同土地利用类型单位面积生态系统服务价值Ｔａｂｌｅ２㊀ＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｐｅｒｕｎｉｔａｒｅａｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ单位：元／ｈｍ２一级类型ｆｉｒｓｔ⁃ｃｌａｓｓ二级类型ｓｅｃｏｎｄ⁃ｃｌａｓｓ耕地ｆａｒｍｌａｎｄ林地ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ滨海湿地ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄ湖泊湿地ｌａｋｅｗｅｔｌａｎｄ河流湿地ｒｉｖｅｒｉｎｅｗｅｔｌａｎｄ建设用地ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ供给服务ｐｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅ食物生产１２３３７．２９５６３８．３１９５２３．７３７３１３．０５４７０．０４５５．８２原料生产２７３５．４２１２９５１．３６８５２７．９９４０７５．２１１２８３．９７１６７．４７水资源供给１４５７０．２８６６９８．９８０．００６０７３７．４０１０７２３９．４８１１１．６５调节服务ｒｅｇｕｌａｔｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅｓ气体调节９９３６．８２４２５９４．３４３１２６．１９６１９０９．７３６１９６５．５５７２５．７２气候调节５１９１．７１１２７４４８．０６０．００３２８８０．８２１２７８３．８８５５８．２５净化环境１５０７．２７３７３４６．８０４３５４．３４３１９３１．８０７６２５．６７２２８８．８２水文调节１６６９１．６２８３４０２．２８１７４００５．９６５７０７５２．９６１３５２６３．５４１３３９．８０支持服务ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅｓ土壤保持５８０５．７８５１８６１．２６５１２３５４．６１１８０８７．２４５１９１．７１８３７．３７养分循环１７３０．５７３９６３．５６２４２０４６．８７１３９５．６２３９０．７７５５．８２生物多样性１８９８．０４４７２２７．８０５０２５．９１５８１６９．４６２４００４．６７７８１．５５文化服务ｃｕｌｔｕｒａｌｓｅｒｖｉｃｅｓ美学景观８３７．３７２０７１１．０１４７０３．３０３６９５６．０３２６３４．９３３３４．９５合计ｔｏｔａｌ４４１０１．６１４３９８４３．７６９６３６６８．９０８８４２０９．３２３５８８５４．２２７２５７．２３４０２㊀第４期戚丽萍，等：基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究服务价值为１５９９亿元，２０２０年江苏省生态系统服务价值为１６２５亿元（图２）㊂除１９８０ １９９０年江苏省整体生态系统服务价值略有减少，１９９０ ２０２０年总生态系统服务价值均呈增加态势，且２０１０２０２０年增加幅度最大㊂从不同城市来看，江苏１３个地级市各市总生态系统服务价值如图２所示㊂近４０年来，苏州㊁盐城与淮安的总生态系统服务价值较高，研究期内，苏州总生态系统服务价值均超过２５０亿元，１９８０年盐城生态系统价值达到２５６亿元，２０１０ ２０２０年生态系统服务价值稍有增加，但是并未超过苏图２㊀１９８０ ２０２０年江苏省各地级市生态系统服务价值Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｏｆｅａｃｈｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅ⁃ｌｅｖｅｌｃｉｔｙｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０州㊂研究期内，淮安总生态系统服务价值在２０１０年达到峰值，为１９８亿元㊂宿迁与南通的总生态系统服务价值相近，其中宿迁的总生态系统服务价值为１３５亿元左右㊂而宿迁总生态系统服务价值在研究期内不断增加，镇江的总生态系统服务价值最低，各年份总生态系统服务价值不超过５０亿元㊂江苏省生态系统服务价值空间分布如图３所示，生态系统服务价值长时间序列表现出明显的连续性与差异性，总体生态系统服务价值东高西低，南高北低㊂江苏省１３个地级市生态系统服务价值最高的土地利用类型是湖泊湿地，且湖泊湿地在各市中的生态系统服务价值为相对较高的服务类型（图４）㊂１９８０ ２０２０年，苏州㊁淮安㊁宿迁㊁无锡㊁扬州湖泊湿地对应的生态系统服务价值均为各市生态系统服务价值最高的服务类型，其中苏州的湖泊湿地生态系统服务价值最高为２２５亿元左右㊂滨海湿地面积占比相对较小，仅分布在连云港㊁盐城㊁南通３市㊂除２０２０年，盐城与南通生态系统服务价值最高的土地利用类型均为滨海湿地㊂研究期内未利用地与河流湿地的生态系统服务价值变化相对较小，其中未利用地为各个城市中生态系统服务价值最小的土地利用类型㊂耕地的生态系统服务价值仅次于湖泊湿地㊁滨海湿地㊂图３㊀１９８０ ２０２０年江苏省生态系统服务价值（ＥＳＶ）时空变化Ｆｉｇ．３㊀Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅ（ＥＳＶ）ｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０５０２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷图４㊀１９８０ ２０２０年江苏省各市不同土地利用类型对应生态系统服务价值Ｆｉｇ．４㊀ＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｎｄｕｓｅｔｙｐｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０图５㊀１９８０ ２０２０年江苏省弹性值（ＥＥＬ）空间分布Ｆｉｇ．５㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｅｌａｓｔｉｃｉｔｙｖａｌｕｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９８０ｔｏ２０２０２．３㊀江苏省各地级市弹性值空间格局变化江苏省各市弹性值的空间格局变化如图５所示，１９８０ １９９０年弹性值范围为０．３４ ３６．７６，表明１％的土地面积转换将导致生态系统服务价值０ ３４％ ３６ ７６％的平均变化；１９９０ ２０００年，江苏省土地利用面积变化相对较小，弹性值中低值范围较大，尽管弹性值高值较１９８０ １９９０年呈显著增加，但是江苏省总生态系统服务价值变化仍然不明显；２０００ ２０１０年弹性值范围为０ ０４ ３２ ７０，相较于１９９０ ２０００年弹性值呈明显下降趋势，弹性高值主要分布在连云港与南通两地，但是江苏省总生态系统服务价值明显增加，表明弹性值与生态系统服务价值之间并不存在直接相关性㊂２０１０ ２０２０年江苏省弹性值高值为７４ ５４，低值为０ ０１，６０２㊀第４期戚丽萍，等：基于土地利用的江苏省各市生态系统服务价值时空变化研究期间江苏省土地利用面积变化相对较大，弹性变化明显增高，这验证了Ｌｉｕ等［３１］提出的生态系统服务价值弹性变化取决于土地利用面积变化的结论㊂研究还表明，弹性值与土地利用面积变化呈正相关关系，而且弹性值越大，相应的土地利用类型价值系数越高，其生态系统服务价值对土地利用变化响应越显著㊂从１９８０ ２０２０年整个研究时段来看，高弹性值主要集中在江苏东部沿海地区，如连云港㊁盐城两市，表明生态系统服务价值系数较高的区域其生态系统服务价值对土地利用变化响应比较敏感㊂３㊀讨㊀论３．１㊀江苏省土地利用变化特点土地利用类型维持生态系统稳定并对生态系统服务产生重要影响，江苏省耕地覆盖面积最大，建设用地面积不断增加，研究期内，盐城的土地利用面积变化量最大，其次是苏州与徐州；镇江土地利用类型面积变化最小㊂建设用地面积变化量最大，主要集中在徐州㊁宿迁和连云港㊂土地利用变化与各地级市的经济发展及振兴苏北政策有密切关系，这与政策影响土地利用规划的观点一致［３２］㊂３．２㊀江苏省各地级市生态系统服务价值空间分异江苏省生态系统服务价值具有明显的连续性性与差异性，生态系统服务价值在空间上总体呈现东部高于西部㊁南部高于北部的特点，表明生态系统服务价值与生态系统密切相关㊂江苏东部沿海地区生态系统服务价值变化呈显著负值，且由西向东生态系统服务价值变化量逐步递减，变化量高值主要集中在湖泊湿地位置，低值出现在滨海湿地位置，表明湖泊湿地生态系统服务价值不断增加，滨海湿地生态系统服务价值不断减少㊂主要原因为经济发展与人口增加对滨海湿地资源的开发利用需要越来越大，使滨海湿地生态稳定性变差，从而降低滨海湿地生态系统服务价值［３３］㊂江苏省各地级市生态系统服务价值差异略有增大，主要原因是各市实际生态情况㊁土地利用规划以及土地保护政策的落实程度不同㊂３．３㊀江苏省各地级市生态系统服务价值对土地利用变化的响应㊀㊀与利用生态系统服务价值和单位面积价值系数研究弹性值［３４］不同，本研究采用江苏省生态系统服务价值变化率与相应土地利用变化率的比值，避免了市场价值对生态系统服务价值弹性系数的影响㊂研究发现，土地利用变化越剧烈，弹性值越高，生态系统服务价值系数是决定生态系统服务价值变化大小的重要原因而非弹性值㊂江苏东部地区在整个研究期内表现出明显的中高弹性值，表明生态系统服务价值对土地利用的敏感程度，以及受生态系统服务价值系数的影响程度㊂生态系统服务价值系数越高，对应土地类型面积变化越明显，其弹性值变化越大㊂因此在土地利用规划和保护过程中，应注重生态系统服务价值系数高的土地变化，合理规划用地促进生态良好发展，确保各土地利用类型满足人类生存发展㊂参考文献（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：［１］ＣＯＳＴＡＮＺＡＲ，Ｄ ＡＲＧＥＲ，ＤＥＧＲＯＯＴＲ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｗｏｒｌｄ ｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｎａｔｕｒａｌｃａｐｉｔａｌ［Ｊ］．ＥｃｏｌＥｃｏｎ，１９９８，２５（１）：３－１５．ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ０９２１－８００９（９８）０００２０－２．［２］ＬＡＷＬＥＲＪＪ，ＬＥＷＩＳＤＪ，ＮＥＬＳＯＮＥ，ｅｔａｌ．Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｍｐａｃｔｓｏｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ［Ｊ］．ＰｒｏｃＮａｔｌＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ，２０１４，１１１（２０）：７４９２－７４９７．ＤＯＩ：１０．１０７３／ｐｎａｓ．１４０５５５７１１１．［３］ＦＯＬＥＹＪＡ，ＤＥＦＲＩＥＳＲ，ＡＳＮＥＲＧＰ，ｅｔａｌ．Ｇｌｏｂａｌｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓｏｆｌａｎｄｕｓｅ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００５，３０９（５７３４）：５７０－５７４．ＤＯＩ：１０．１１２６／ｓｃｉｅｎｃｅ．１１１１７７２．［４］ＣＲＥＳＰＩＮＳＪ，ＳＩＭＯＮＥＴＴＩＪＡ．ＬｏｓｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｄｅｃａｐｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒｅｉｎＥｌＳａｌｖａｄｏｒ［Ｊ］．ＥｃｏｓｙｓｔＳｅｒｖ，２０１６，１７：５－１３．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｅｃｏｓｅｒ．２０１５．１０．０２０．［５］白杨，王敏，李晖，等．生态系统服务供给与需求的理论与管理方法［Ｊ］．生态学报，２０１７，３７（１７）：５８４６－５８５２．ＢＡＩＹ，ＷＡＮＧＭ，ＬＩＨ，ｅｔａｌ．Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｕｐｐｌｙａｎｄｄｅｍａｎｄ：ｔｈｅｏｒｙａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｃｏｌＳｉｎ，２０１７，３７（１７）：５８４６－５８５２．ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１６０６１２１１２４．［６］ＳＵＣＨ，ＦＵＢＪ，ＨＥＣＳ，ｅｔａｌ．Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎｔｈｅＹａｎｈｅＷａｔｅｒｓｈｅｄｏｆＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＡｃｔａＯｅｃｏｌｏｇｉｃａ，２０１２，４４：４６－５７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ａｃ⁃ｔａｏ．２０１１．１１．００６．［７］中华人民共和国民政部．中国民政统计年鉴（２００６）［Ｍ］．北京：中国统计出版社，２００６．［８］ＴＩＡＮＬ．Ｌａｎｄｕｓｅｄｙｎａｍｉｃｓｄｒｉｖｅｎｂｙｒｕｒａｌｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｌａｎｄｆｉｎａｎｃｅｉｎｔｈｅｐｅｒｉ⁃ｕｒｂａｎａｒｅａｓｏｆＣｈｉｎａ： ＴｈｅｅｘａｍｐｌｅｓｏｆＪｉａｎｇｙｉｎａｎｄＳｈｕｎｄｅ ［Ｊ］．ＬａｎｄＵｓｅＰｏｌｉｃｙ，２０１５，４５：１１７－１２７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｌａｎｄｕｓｅｐｏｌ．２０１５．０１．００６．［９］ＬＩＹＦ，ＳＨＩＹＬ，ＺＨＵＸＤ，ｅｔａｌ．Ｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄｌｏｓｓａｎｄｅｎｖｉ⁃ｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｎｇｅｄｕｅｔｏｒａｐｉｄｕｒｂａｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｉｎＬｉａｎｙｕｎｇａｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＲｅｇＥｎｖｉｒｏｎＣｈａｎｇｅ，２０１４，１４（３）：１１７５－１１８８．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０１１３－０１３－０５５２－１．［１０］ＹＵＥＱ，ＺＨＡＯＭ，ＹＵＨＭ，ｅｔａｌ．Ｔｏｔａｌｑｕａｎｔｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｉｎｔｅｎ⁃ｓｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｆｏｒｒｅｃｌａｍａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＯｃｅａｎＣｏａｓｔＭａｎａｇ，２０１６，１２０：６４－６９．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｏｃｅｃｏａｍａｎ．２０１５．１１．０２６．［１１］ＣＡＩＦＦ，ＶＡＮＶＬＩＥＴＪ，ＶＥＲＢＵＲＧＰＨ，ｅｔａｌ．ＬａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅａｎｄｆａｒｍｅｒｂｅｈａｖｉｏｒｉｎｒｅｃｌａｉｍｅｄｌａｎｄｉｎｔｈｅｍｉｄｄｌｅＪｉａｎｇｓｕｃｏａｓｔ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＯｃｅａｎＣｏａｓｔＭａｎａｇ，２０１７，１３７：１０７－１１７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｏｃｅｃｏａｍａｎ．２０１６．１２．０１５．［１２］ＳＵＮＸ，ＬＩＹＦ，ＺＨＵＸＤ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｖｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｌｏｓｓｏｆｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄｓｄｕｅｔｏｒｅｃｌａｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪＣｌｅａｎＰｒｏｄ，２０１７，１６３：Ｓ１０１－Ｓ１１２．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｊｃｌｅｐｒｏ．２０１５．１０．０４８．［１３］ＳＨＩＧ，ＹＥＰ，ＤＩＮＧＬ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｌａｎｄｕｓｅ７０２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷ａｎｄｃｏｖｅｒｃｈａｎｇｅｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１０：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＩｎｔＪＥｎｖｉｒｏｎＲｅｓＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈ，２０１９，１６（６）：９０７．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｉｊｅｒｐｈ１６０６０９０７．［１４］ＨＵＡＮＧＣＣ，ＺＨＡＮＧＭＬ，ＺＯＵＪ，ｅｔａｌ．Ｃｈａｎｇｅｓｉｎｌａｎｄｕｓｅ，ｃｌｉ⁃ｍａｔｅａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｄｕｒｉｎｇａｐｅｒｉｏｄｏｆｒａｐｉｄｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅ⁃ｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＳｃｉＴｏｔａｌＥｎｖｉｒｏｎ，２０１５，５３６：１７３－１８１．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｓｃｉｔｏｔｅｎｖ．２０１５．０７．０１４．［１５］徐苏，张永勇，窦明，等．长江流域土地利用时空变化特征及其径流效应［Ｊ］．地理科学进展，２０１７，３６（４）：４２６－４３６．ＸＵＳ，ＺＨＡＮＧＹＹ，ＤＯＵＭ，ｅｔａｌ．ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎａｎｄｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｎｒｕｎｏｆｆ［Ｊ］．ＰｒｏｇＧｅｏｇｒ，２０１７，３６（４）：４２６－４３６．ＤＯＩ：１０．１８３０６／ｄｌｋｘｊｚ．２０１７．０４．００４．［１６］徐岚，赵羿．利用马尔柯夫过程预测东陵区土地利用格局的变化［Ｊ］．应用生态学报，１９９３，４（３）：２７２－２７７．ＸＵＬ，ＺＨＡＯＹ．ＦｏｒｅｃａｓｔｏｆｌａｎｄｕｓｅｐａｔｔｅｒｎｃｈａｎｇｅｉｎＤｏｎｇｌｉｎｇＤｉｓｔｒｉｃｔｏｆＳｈｅｎｙａｎｇ：ａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭａｒｋｏｖｐｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＡｐｐｌＥｃｏｌ，１９９３，４（３）：２７２－２７７．ＤＯＩ：１０．１３２８７／ｊ．１００１－９３３２．１９９３．００５８．［１７］隋群．山东省湿地生态系统服务功能价值评价［Ｄ］．济南：山东师范大学，２０１４．ＳＵＩＱ．Ｔｈｅｖａｌｕｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｗｅｔｌａｎｄｅｃｏ⁃ｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｉｎＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｄ］．Ｊｉｎａｎ：ＳｈａｎｄｏｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１４．［１８］徐庭慎，李升峰．基于土地利用变化的江苏省生态服务价值新评估［Ｊ］．土壤，２０１０，４２（５）：８４９－８５４．ＸＵＴＳ，ＬＩＳＦ．ＡｎｅｗｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．Ｓｏｉｌｓ，２０１０，４２（５）：８４９－８５４．ＤＯＩ：１０．１３７５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｒ．２０１０．０５．０１０．［１９］顾铮鸣，金晓斌，沈春竹，等．近１５ａ江苏省水源涵养功能时空变化与影响因素探析［Ｊ］．长江流域资源与环境，２０１８，２７（１１）：２４５３－２４６２．ＧＵＺＭ，ＪＩＮＸＢ，ＳＨＥＮＣＺ，ｅｔａｌ．ＶａｒｉａｔｉｏｎａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｆｗａｔｅｒｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ２０００ｔｏ２０１５［Ｊ］．ＲｅｓｏｕｒＥｎｖｉｒｏｎＹａｎｇｔｚｅＢａｓｉｎ，２０１８，２７（１１）：２４５３－２４６２．ＤＯＩ：１０．１１８７０／ｃｊｌｙｚｙｙ⁃ｈｊ２０１８１１００７．［２０］孙小祥，杨桂山，欧维新，等．太湖流域耕地变化及其对生态服务功能影响研究［Ｊ］．自然资源学报，２０１４，２９（１０）：１６７５－１６８５．ＳＵＮＸＸ，ＹＡＮＧＧＳ，ＯＵＷＸ，ｅｔａｌ．ＩｍｐａｃｔｓｏｆｃｒｏｐｌａｎｄｃｈａｎｇｅｏｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｉｎｔｈｅＴａｉｈｕＬａｋｅｂａｓｉｎ［Ｊ］．ＪＮａｔＲｅｓｏｕｒ，２０１４，２９（１０）：１６７５－１６８５．ＤＯＩ：１０．１１８４９／ｚｒｚｙｘｂ．２０１４．１０．００４．［２１］马育军，黄贤金，许妙苗，等．江苏省沿海滩涂开发的生态系统服务价值响应研究［Ｊ］．中国土地科学，２００６，２０（４）：２８－３４．ＭＡＹＪ，ＨＵＡＮＧＸＪ，ＸＵＭＭ，ｅｔａｌ．Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｃｏ⁃ｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｔｏｃｏａｓｔａｌｔｉｄｅｌａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＬａｎｄＳｃｉ，２００６，２０（４）：２８－３４．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－８１５８．２００６．０４．００６．［２２］张兴榆，黄贤金，赵小风．江苏省沿海地区土地利用变化的生态系统服务价值核算［Ｊ］．水土保持研究，２０１５，２２（１）：２５２－２５６．ＺＨＡＮＧＸＹ，ＨＵＡＮＧＸＪ，ＺＨＡＯＸＦ．ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｅｃｏｌｏｇｙｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｏｆｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｎＪｉａｎｇｓｕｃｏａｓｔａｌａｒｅａ［Ｊ］．ＲｅｓＳｏｉｌＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖ，２０１５，２２（１）：２５２－２５６．ＤＯＩ：１０．１３８６９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｒｓｗｃ．２０１５．０１．０４６．［２３］朱泽生，孙玲．东台市滩涂生态系统服务价值研究［Ｊ］．应用生态学报，２００６，１７（５）：８７８－８８２．ＺＨＵＺＳ，ＳＵＮＬ．ＥｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｖａｌｕｅｏｆｃｏａｓｔａｌｔｉｄａｌｚｏｎｅｉｎＤｏｎｇｔａｉＣｉｔｙｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＡｐｐｌＥｃｏｌ，２００６，１７（５）：８７８－８８２．［２４］丁梦婷，裴凤松，胡引翠，等．基于ＬＵＣＣ的江苏省生态系统服务价值时空变化特征研究［Ｊ］．生态学报，２０２０，４０（１９）：６８０１－６８１１．ＤＩＮＧＭＴ，ＰＥＩＦＳ，ＨＵＹＣ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍ⁃ｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＬＵＣＣ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｃｏｌＳｉｎ，２０２０，４０（１９）：６８０１－６８１１．ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００３０５０４１３．［２５］顾蓉，高军，张松贺，等．滨海湿地类自然保护区的成本效益研究：以江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区为例［Ｊ］．生态与农村环境学报，２０１４，３０（１）：３２－３７．ＧＵＲ，ＧＡＯＪ，ＺＨＡＮＧＳＨ，ｅｔａｌ．Ｃｏｓｔｓａｎｄｂｅｎｅｆｉｔｓｏｆｃｏａｓｔａｌｗｅｔｌａｎｄｎａｔｕｒｅｒｅｓｅｒｖｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆＹａｎｃｈｅｎｇＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅ［Ｊ］．ＪＥｃｏｌＲｕｒａｌＥｎｖｉｒｏｎ，２０１４，３０（１）：３２－３７．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－４８３１．２０１４．０１．００６．［２６］刘洋，毕军，吕建树．生态系统服务权衡与协同关系及驱动力：以江苏省太湖流域为例［Ｊ］．生态学报，２０１９，３９（１９）：７０６７－７０７８．ＬＩＵＹ，ＢＩＪ，ＬÜＪＳ．Ｔｒａｄｅ⁃ｏｆｆａｎｄｓｙｎｅｒｇｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓａｎｄｔｈｅｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅＴａｉｈｕＢａｓｉｎ，ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｃｏｌＳｉｎ，２０１９，３９（１９）：７０６７－７０７８．ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１８０８０９１６９０．［２７］高扬，李加林，刘瑞清，等．长江三角洲核心区绿地系统时空演变特征及生态服务价值评估［Ｊ］．生态学杂志，２０２０，３９（３）：９５６－９６８．ＧＡＯＹ，ＬＩＪＬ，ＬＩＵＲＱ，ｅｔａｌ．ＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄｓｐａｔｉａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｇｒｅｅｎｓｐａｃｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｉｎｔｈｅｃｏｒｅａｒｅａｏｆｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｄｅｌｔａ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＥｃｏｌ，２０２０，３９（３）：９５６－９６８．ＤＯＩ：１０．１３２９２／ｊ．１０００－４８９０．２０２００３．０２１．［２８］ＸＩＥＸＦ，ＰＵＬＪ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｈｅａｌｔｈｂａｓｅｄｏｎｍａｔｔｅｒｅｌｅｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆ１３ｃｉｔｉｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＩｎｔＪＥｎｖｉｒｏｎＲｅｓＰｕｂｌｉｃＨｅａｌｔｈ，２０１７，１４（８）：９４０．ＤＯＩ：１０．３３９０／ｉｊｅｒｐｈ１４０８０９４０．［２９］ＷＵＣＹ，ＣＨＥＮＢＷ，ＨＵＡＮＧＸＪ，ｅｔａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｓｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＥｃｏｌＩｎｄｉｃ，２０２０，１１７：１０６５０７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｅｃｏｌｉｎｄ．２０２０．１０６５０７．［３０］谢高地，张彩霞，张雷明，等．基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进［Ｊ］．自然资源学报，２０１５，３０（８）：１２４３－１２５４．ＸＩＥＧＤ，ＺＨＡＮＧＣＸ，ＺＨＡＮＧＬＭ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｖａｌｕｅｂａｓｅｄｏｎｐｅｒｕｎｉｔａｒｅａ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０１５，３０（８）：１２４３－１２５４．ＤＯＩ：１０．１１８４９／ｚｒｚｙｘｂ．２０１５．０８．００１．［３１］ＬＩＵＪＹ，ＫＵＡＮＧＷＨ，ＺＨＡＮＧＺＸ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃ⁃ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｐａｔｔｅｒｎｓ，ａｎｄｃａｕｓｅｓｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅｓｉｎＣｈｉｎａｓｉｎｃｅｔｈｅｌａｔｅ１９８０ｓ［Ｊ］．ＪＧｅｏｇｒＳｃｉ，２０１４，２４（２）：１９５－２１０．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１４４２－０１４－１０８２－６．［３２］刘纪远，张增祥，徐新良，等．２１世纪初中国土地利用变化的空间格局与驱动力分析［Ｊ］．地理学报，２００９，６４（１２）：１４１１－１４２０．ＬＩＵＪＹ，ＺＨＡＮＧＺＸ，ＸＵＸＬ，ｅｔａｌ．Ｓｐａｔｉａｌｐａｔ⁃ｔｅｒｎｓａｎｄｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｓｏｆｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｉｎＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇｔｈｅｅａｒｌｙ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｙ［Ｊ］．ＪＧｅｏｇｒＳｃｉ，２００９，６４（１２）：１４１１－１４２０．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１４４２－０１０－０４８３－４．［３３］韩增林，孟琦琦，闫晓露，等．近３０年辽东湾北部区土地利用强度与生态系统服务价值的时空关系［Ｊ］．生态学报，２０２０，４０（８）：２５５５－２５６６．ＨＡＮＺＬ，ＭＥＮＧＱＱ，ＹＡＮＸＬ，ｅｔａｌ．ＳｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｌａｎｄｕｓｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｔｈｅｖａｌｕｅｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎＬｉａｏｄｏｎｇＢａｙｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔ３０ｙｅａｒｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｃｏｌＳｉｎ，２０２０，４０（８）：２５５５－２５６６．ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０３１２０４７１．［３４］ＡＳＣＨＯＮＩＴＩＳＶＧ，ＧＡＧＬＩＯＭ，ＣＡＳＴＡＬＤＥＬＬＩＧ，ｅｔａｌ．Ｃｒｉｔｉｃｉｓｍｏｎｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ⁃ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｅｒｖｉｃｅｓｖａｌｕｅｓ［Ｊ］．ＥｃｏｓｙｓｔＳｅｒｖ，２０１６，２０：６６－６８．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｅｃｏｓｅｒ．２０１６．０７．００４．（责任编辑㊀郑琰燚）８０２。
D O I :10.3969/j.i s s n .1001-5337.2024.1.112收稿日期:2022-08-07基金项目:国家自然科学基金(41301650).通信作者:周振宏,男,1979-,讲师;研究方向:城乡规划㊁土地利用/覆盖变化;E -m a i l :z h o u z h e n h o n g@a h a u .e d u .c n .皖江城市带近20年土地利用变化及其生态环境效应周振宏, 周 敏, 刘东义, 胡 琦, 汤伟宏, 王诗琪(安徽农业大学林学与园林学院,230036,安徽省合肥市) 摘要:分析区域土地利用变化及其对生态环境的影响,能为区域土地利用结构优化及生态环境保护提供理论依据.以皖江城市带为例,基于2000年㊁2010年㊁2020年土地利用数据集,运用土地利用转移矩阵模型,分析了该地区土地利用时空变化特征;同时结合生态环境质量指数㊁网格单元分析方法及土地利用转型的生态贡献率,探究了土地利用变化的生态环境效应.结果表明:(1)皖江城市带土地利用转移主要为耕地和森林之间的相互转移,以及人造地表对耕地的侵占;(2)皖江城市带森林的生态价值重要性最大,最高达到55.29%,人造地表用地的变动对该区域的生态影响较大,生态价值贡献率为28.20%;(3)皖江城市带生态环境质量指数稳定且有下降趋势,区域生态环境质量指数呈现 南高北低 的空间格局;(4)耕地向森林及草地的转换是导致生态环境改善的主要原因,森林转向耕地及耕地转向人造地表是导致生态环境恶化的主要原因.关键词:土地利用变化;生态环境效应;区域生态环境质量指数;皖江城市带中图分类号:F 301.2;X 36 文献标识码:A 文章编号:1001-5337(2024)01-0112-070 引 言土地是人类赖以生存和发展的重要载体,其在社会经济发展以及生态环境保护过程中具有极其重要的作用[1].随着我国城市化及工业化进程不断加快,城市用地进一步扩张,引起区域土地利用功能发生转型.而土地利用功能的转型又会导致区域生态环境发生改变[2-3],如区域气候变暖㊁水土流失㊁土地沙漠化以及景观破碎化等情况[4-7]屡见不鲜.随着相关研究的不断深入,许多学者都认为土地利用变化与生态环境之间有着复杂的关系.土地类型的改变往往会导致生态环境发生改善或恶化,特别是我国快速城市化过程中,人类活动愈发强烈,人造地表用地快速扩张,导致土地利用变化对生态环境的影响更为复杂.因此,探究土地利用变化规律及其生态环境效应对于区域实现可持续发展具有一定的参考价值.目前,许多学者都热衷于研究土地利用变化规律及其生态环境效应的影响[8],研究内容主要有两方面.一方面是对土地利用变化引起的单一生态要素的影响研究.例如:赵文斐等[9]研究了石家庄市P M 2.5浓度变化与土地利用变化的关系,发现建设用地和耕地对P M 2.5浓度有正向的促进作用,而对林地和草地表现出负效应;束龙仓等[10]以三江平原典型区为研究对象,分析其近40年来土地利用变化对地下水的影响,研究结果表明水田和城镇用地两种土地利用类型直接影响流域水均衡状态;刘永林等[11]探究了西南典型 退耕还林 区土地利用/覆被变化对土壤中硒及重金属含量的影响,发现先人工次生林地表土中的金属含量都显著高于旱地,说明退耕还林 工程的实施可能会显著影响表土中硒和重金属富集.另一方面是对流域及生态脆弱敏感区域的研究.例如:胡荣明等[12]分析了典型的生态脆弱区甘肃省临夏州东乡族自治县的土地利用变化特征及其生态环境效应,发现农业生产用地及其他生产用地与草地生态用地之间的相互转换是影响生态环境的主导因素;盖兆雪等[13]分析了松花江流域哈尔滨段土地利用变化特征以及生态环境质量,并探究了生态环境质量的影响因素.目前对于区域城市带的关注较少,并且皖江城市带作为长江经济第50卷 第1期2024年1月 曲阜师范大学学报J o u r n a l o f Q u f u N o r m a l U n i v e r s i t yV o l .50 N o .1J a n .2024带重要的组成部分,其土地利用变化导致的生态环境问题亟需解决.近年来由于城市化和产业转移的不断推进,皖江城市带内的工业园区越来越多,其经济实力日益加强,土地利用与生态环境保护之间的矛盾日益突出.因此,探究皖江城市带土地利用变化与生态环境之间的关系具有一定的代表性[14].鉴于此,以皖江城市带为研究对象,基于2000年㊁2010年和2020年的土地利用数据,采用土地利用转移矩阵模型,揭示皖江城市带土地利用变化特征;基于网格单元分析方法,结合生态环境质量指数分析方法以及克里金法对生态环境质量的空间分异特征进行表达,并探究土地利用功能转型的生态贡献率,以期为皖江城市带土地合理规划以及生态环境保护提供合理参考.1研究区及数据来源1.1研究区概况皖江城市带作为首个获批复的国家级承接产业转移示范区[15],位于安徽省中部,紧邻长三角地区,是促进中部地区崛起和长三角地区发展的重要区域.皖江城市带主要包括合肥㊁芜湖㊁马鞍山㊁铜陵㊁安庆㊁滁州㊁池州㊁宣城8个地级市全境以及六安市的金安区和舒城县,总面积约为760000k m2[16],地貌多样,以平原为主(见图1).图1研究区概况图近年来,由于相关政策的发布,皖江城市带城市化进程较快,城市用地不断扩张,人造地表面积20年来由3138.03k m2扩展至5298.52k m2,人口大量聚聚,对区域生态环境带来的影响和破坏急需解决.1.2数据来源皖江城市带土地利用数据来源于30m全球地表覆盖数据集(h t t p://g l o b e l a n d30.o r g/),数据总体精度高于80%.通过对数据进行拼接㊁裁剪㊁投影变换以及误差处理等,从中获取了2000年㊁2010年㊁2020年30mˑ30m的土地利用/覆盖栅格数据,并将其划分为耕地㊁森林㊁草地㊁湿地㊁水体㊁人造地表以及裸地7类.D e m数据来源于地理空间数据云平台(h t t p://w w w.g s c l o u d.c n).2研究方法2.1土地利用转移分析土地利用的功能转移主要是基于土地利用转移矩阵模型来分析.该模型能够体现出研究区在研究期间内各土地利用类型相互转化的过程及整体变化趋势,能较好地反映出皖江城市带土地利用转型的规律[17].2.2用地生态价值重要性生态环境视角一般会作为土地利用类型划分的基础,因此,土地利用类型的不同也会导致生态环境质量有一定程度上的差异[2].(1)生态价值重要性生态价值重要性能体现研究区各土地利用类型对于生态价值总量的重要程度[18].(2)城市带扩展的生态价值贡献率生态价值贡献率用来揭示一段时间内同一种类型土地的生态价值变动情况以及该种类型的土地对于城市带生态价值变动总量的干扰程度[18]. 2.3生态环境效应(1)区域生态环境质量指数通过对研究区内不同土地利用类型的面积比例及其所具有的生态环境质量进行分析,能够定量化地评价该区域生态环境质量的总体状况[19].其中,生态环境质量指数越大,表示生态环境质量越高,反之越小.本文参考李晓文[20]㊁罗刚[21]等多位学者对生态环境质量指数的赋值情况,同时结合皖江城市带的具体情况进行修正,最终确定2000 2020年皖江城市带各种土地利用类型生态环境质量指数赋值(见下页表1).(2)土地利用功能转型生态贡献率土地利用功能转型生态贡献率能够定量反映不311第1期周振宏,等:皖江城市带近20年土地利用变化及其生态环境效应同功能用地之间相互转化的过程对区域生态环境质量的影响,对于分析区域生态环境质量变化的主要因素有重要价值[22].表1 皖江城市带不同地类生态环境质量指数编号1234567土地利用类型耕地森林草地湿地水体人造地表裸地生态质量指数赋值0.250.760.430.570.560.200.023 结果分析3.1 土地利用变化分析利用A r c G I S 10.6分别对2000 2010年㊁2010 2020年两期的土地利用数据进行空间叠加分析及面积统计,得到这两个时间段土地利用转移矩阵,能够清晰地反映出研究区这两个时间段各土地类型的的转移面积及转移方向.由表2可知,2000 2010年间,耕地的转出量最多,其中森林和草地分别占耕地转出面积的42.91%和9.17%,这主要是由于 退耕还林还草 政策的实施以及安徽省养殖业的发展,使大量耕地转化为森林和草地.人造地表转出量中主要以耕地为主,占比达到88.39%,这与安徽省自2008年和2009年开始加入增减挂钩试点有关.综上,这一时期各地类的转移主要以耕地及森林的变化为主.2010 2020年间(见表3),大量的耕地转化为其他地类,其中向人造地表的转出量最多,占其总转出量的56.92%.这主要是由于皖江城市带城镇化快速发展,城市发生扩张,人造地表用地侵占了大量的耕地;一部分耕地面积转化为森林㊁草地和水体,同样受快速城镇化的影响,农村人口大量向城镇集聚,导致耕地无人耕种,荒废为森林和草地.森林转化为耕地的面积较多,占比达到53.74%,草地主要转化为森林,占总流出量的49.73%.表2 2000 2010年皖江城市带土地利用转移矩阵年份土地利用类型2000年耕地森林草地湿地水体人造地表裸地转入量2010年耕地38657.881118.00161.77146.57430.96212.510.692070.60森林1154.9622119.76323.9256.47168.207.810.051711.42草地246.81378.791580.0722.5945.174.900.66698.91湿地21.1917.0920.0669.19143.371.100.00202.81水体566.90282.9488.27354.023700.7114.090.241306.46人造地表700.25168.1513.771.1520.632897.600.01903.96裸地0.950.120.700.000.380.026.962.17转出量2691.481965.19608.48580.81808.70240.431.66表3 2010 2020年皖江城市带土地利用转移矩阵年份土地利用类型2000年耕地森林草地湿地水体人造地表裸地转入量2020年耕地37040.39949.42215.0558.67650.61849.020.752723.53森林849.5322064.33361.371.2372.8711.780.081296.85草地327.04387.051552.274.3828.4343.670.79791.36湿地15.756.983.8385.71201.830.140.00228.54水体395.33219.5949.66116.734022.2515.944.50801.75人造地表2099.35200.8892.451.9422.672881.010.212417.51裸地1.062.924.333.338.600.002.8220.24转出量3688.061766.84726.68186.29985.02920.556.343.2 生态环境效应分析(1)土地类型生态价值重要性分析由下页表4可知,2000 2020年,皖江城市带森林的生态价值重要性最大,且处于较稳定的状态.其次耕地的生态价值重要性保持在30%以上,20年均处于稳定状态,说明耕地的生态价值也较为重要.其他地类的生态价值的重要性均在10%以下,表明其对皖江城市带的生态价值的影响较小.总体来411 曲阜师范大学学报(自然科学版) 2024年看,森林和耕地的生态重要性较高,其他地类的生态价值重要性较低,说明在未来城市化发展过程中应注重对森林和耕地进行合理的保护和利用,使其生态价值重要性得到充分发挥.表4 2000 2020年皖江城市带土地类型生态价值重要性土地利用类型土地类型生态价值重要性/%2000年2010年2020年耕地31.2230.8630.45森林55.2954.9054.39草地2.842.973.09湿地1.120.470.55水体7.638.508.28人造地表1.902.303.25裸地0.000.000.00(2)土地扩展生态价值贡献率分析如图2所示,各土地类型的生态价值贡献率差别较大,数值在0.02%~28.20%之间.其中,人造地表的生态价值贡献率最大,主要是由于人造地表在20年间面积增加了2160.49k m 2,增长幅度较大,对生态价值贡献率产生了很大的影响.其次,森林㊁水体㊁耕地和湿地对生态环境也产生了一定的影响.在皖江城市带未来的发展及土地利用过程中,应注重控制人造地表㊁森林㊁耕地㊁水体及湿地5种类型土地的变动速度及规模.图2 2000 2020年皖江城市带土地扩展生态价值贡献率(3)生态环境质量指数分析从表5可以看出,皖江城市带生态环境质量指数处于较为稳定的状态,但呈现出一定的下降趋势,说明其生态环境质量水平遭到一定程度的破坏.尽管近十几年来皖江城市带大力开展生态文明建设及城市生态环境整治工作,但积重难返,2000 2020年皖江城市带生态环境质量指数均处于下降趋势,主要归因于城市快速扩张,大量耕地及森林被人造地表所侵占,人口急剧增加,人地矛盾日趋严重,导致生态环境遭到严重破坏,生态环境质量指数下降.表5 2000 2020年皖江城市带生态环境质量指数地类2000年2010年2020年耕地0.13610.13410.1309森林0.24110.23850.2338草地0.01240.01290.0133湿地0.00490.00200.0024水体0.03330.03690.0356人造地表0.00830.01000.0140裸地0.00000.00000.0000区域生态环境质量指数0.43600.43450.4299(4)生态环境质量指数空间变化分析根据皖江城市带的面积范围,参考相关网格划分的方法[23],将皖江城市带划分为5k mˑ5k m 的网格,共得到3308个网格单元,并采用克里金插值法对其进行插值划分,将皖江城市带生态环境质量指数划分为5个等级,分别为低值区(<0.32)㊁较低值区(0.32~0.42)㊁中值区(0.42~0.52)㊁较高值区(0.52~0.62)以及高值区(>0.62).由下页图3可知,皖江城市带生态环境质量指数整体上呈现出 南高北低 的空间格局.生态环境质量指数较高的区域主要集中在宣城㊁安庆和池州,这3个城市紧邻长江流域,以山区为主,受海拔等自然环境的影响,限制了城市的扩张以及工业化的发展,保持了原有的山区地貌,生态环境遭受破坏程度较小,因此这些地区的生态环境质量指数较高.生态环境质量指数较低的区域主要在滁州㊁芜湖㊁马鞍山以及合肥等地,主要是因为这些城市工业化及城市化进程较快,特别是作为省会城市的合肥市,经济和产业发展快速,人口大量聚集,对生态环境带来了一定的影响,导致生态环境质量指数较低,在未来的发展中需要注重对生态环境的保护.(5)土地利用转型生态贡献率分析生态环境质量一般有改善和恶化两种完全相反的趋势,但这两种趋势在区域内部会相互抵消,使区域总体上维持较为稳定的状态[24].由下页表6可知,2000 2010年间导致生态环境改善的土地转型类别较多,其中,耕地转为森林和草地的贡献率最高,成为该时间段改善生态环境的主要转型类型.其次人造地表向耕地的转化也在一定程度上起到了511第1期 周振宏,等:皖江城市带近20年土地利用变化及其生态环境效应改善生态环境的作用.整体来看,退耕还林㊁还草㊁还水以及农业种植是生态环境改善最重要的因素.导致皖江城市带生态环境恶化的土地转型类别中,森林向耕地㊁草地及水体的转化是造成生态环境恶化的最主要原因,总占比达到57.46%.其次耕地向人造地表的转化及湿地向水体的转化对生态环境的恶化起到了一定的促进作用.由此可见,森林向其他用地的转化是导致生态环境恶化的主导因素.图32000 2020年皖江城市带生态环境质量指数空间变化表62000 2010年皖江城市带导致区域生态环境变化的主要土地利用类型变化与贡献率环境变化土地利用变化贡献率/ˑ10-5占总贡献率比例/%环境变化土地利用变化贡献率/ˑ10-5占总贡献率比例/%生态环境改善耕地 森林3.0824.39耕地 草地1.8120.27人造地表 耕地0.8912.29耕地 水体0.629.95水体 湿地0.598.63草地 森林0.428.26人造地表 森林0.314.33人造地表 水体0.203.67湿地 耕地0.163.57水体 森林0.091.93总计8.1797.28生态环境恶化森林 耕地3.7432.76耕地 人造地表3.1116.69森林 草地1.8814.22森林 水体1.5310.48湿地 水体1.3210.04森林 人造地表1.276.48水体 耕地0.664.24水体 草地0.562.05草地 耕地0.551.22总计14.6298.18表72010 2020年皖江城市带导致区域生态环境变化的主要土地利用类型变化与贡献率环境变化土地利用变化贡献率/ˑ10-5贡献率占比/%环境变化土地利用变化贡献率/ˑ10-5贡献率占比/%改善耕地 森林10.6131.22耕地 草地5.2320.91人造地表 耕地3.4012.63耕地 水体2.268.53草地 森林1.244.88森林 水体0.642.86草地 水体0.160.68人造地表 草地0.140.61人造地表 水体0.080.34人造地表 森林23.7682.66总计10.6131.22恶化耕地 人造地表8.7838.65森林 耕地5.8814.35森林 人造地表3.558.35森林 草地2.405.59水体 耕地1.654.99草地 耕地1.374.17湿地 水体1.364.16湿地 耕地1.243.86草地 人造地表1.163.47总计27.3987.59由表7可知,2010 2020年,耕地向森林㊁草地及水体的转化是促进生态环境改善的关键因素,总贡献率占比达到了60.66%,主要也是归因于退耕还林还草还水政策的推进.其次,人造地表向耕地和草地向611曲阜师范大学学报(自然科学版)2024年森林的转化对生态环境改善也有一定的促进作用.导致皖江城市带生态环境恶化的主导因素主要是耕地向人造地表的转化.其次是森林向耕地㊁人造地表以及草地的转换,合计占比为28.29%,耕地㊁人造地表和草地对森林的侵占也是导致生态环境恶化的关键原因.4结论与建议本文分析了皖江城市带2000 2020年土地利用变化特征,同时揭示了土地利用变化对皖江城市带生态环境质量的影响.基于以上研究,得到以下结论.(1)从各类土地利用类型转移来看,皖江城市带2010 2020年的转移面积2000 2010年相对较大,但总体转移趋势基本一致.主要表现为耕地和森林之间的相互转移最大,其次是人造地表和水体对耕地的侵占,其他各类用地之间也在发生着一定程度的转移.(2)皖江城市带生态价值重要性主要体现在森林及耕地两种土地类型上,其他类型土地的生态价值重要性不明显.对生态价值贡献率产生较大影响的有人造地表㊁森林及耕地.整体上来看,皖江城市带生态环境质量指数处于较为稳定的状态,并呈现出 南高北低 的空间格局.生态环境质量指数较高的区域主要集中在宣城㊁安庆和池州,较低的区域主要在滁州㊁芜湖㊁马鞍山以及合肥等地.(3)耕地㊁森林㊁草地及人造地表四者之间的相互转换是影响生态环境质量的主要因素,耕地向森林及草地转换是改善生态环境的主要原因,森林向耕地和草地转换以及耕地向人造地表的转换是导致生态环境恶化的主要因素.研究表明,皖江城市带近20年的生态环境质量整体上有所下降,造成生态环境恶化的因素主要是耕地向人造地表用地的转移,这与王晶等[2]在成都平原城市群的研究结果有些不同.本文仅分析了土地利用变化对生态环境带来的影响,研究结果较为单一,而造成生态环境发生变化的原因是复杂多样的,后续需要进一步探讨地形㊁气候及社会经济等多种因素对生态环境带来的影响.为了促进皖江城市带土地合理利用和提升生态环境质量,实现区域可持续发展,建议在未来的发展及规划中:(1)关注土地利用变化导致生态环境发生变化的影响因素,建立完善的生态环境保护体系,严格管控区域生态环境,严守生态红线,同时减少农药化肥的滥用,提升皖江城市带的生态系统功能;(2)因地制宜地开展退耕还林还草工程,加大对森林及草地的保护力度,增加生态环境高质量区,优先规划保护水源涵养区㊁九华山以及天柱山等生态屏障区的生态环境高质量区,保护其生态安全,从而实现皖江城市带高质量发展;(3)合理配置土地资源,提高土地集约利用程度,减少人造地表用地的扩张对环境生态环境造成的影响,以满足皖江城市带经济与生态环境的发展需求,推动可持续发展.参考文献:[1]孙善良,张小平.陕西省土地利用转型时空演变及其生态环境效应分析[J].水土保持研究,2021,28(6):356-363.[2]王晶,侯兰功,何小勤,等.成都平原城市群2000 2019年土地利用变化及其生态环境效应[J].水土保持通报, 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T a k i n g W a n j i a n g U r b a nB e l t a sa ne x a m p l e,b a s e do nt h e l a n du s ed a t as e t so f2000,2010a n d2020,t h e l a n du s e t r a n s f e rm a t r i xm o d e lw a s u s e d t o a n a l y z e t h e s p a t i a l-t e m p o r a l c h a n g e c h a r a c t e r i s t i c s o f l a n du s e i n t h i s a r e a.A t t h e s a m e t i m e,t h e e c o l o g i c a l a n d e n v i r o n m e n t a l e f f e c t s o f l a n d u s e c h a n g ew e r e e x p l o r e d b y c o m b i n i n g e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t q u a l i t y i n d e x,g r i dc e l l a n a l y s i sm e t h o da n de c o l o g i c a l c o n t r i b u t i o nr a t e o f l a n du s e t r a n s f o r m a t i o n.T h e r e s u l t ss h o wt h a t:(1)T h e t r a n s f e ro f l a n du s e i n W a n j i a n g U r b a nB e l t w a sm a i n l y t h em u t u a l t r a n s f e r b e t w e e n c u l t i v a t e d l a n d a n d f o r e s t,w i t h t h e t r a n s f e r a r e ao f1491.86k m2 a n d1589.20k m2,r e s p e c t i v e l y,a n d t h e o c c u p a t i o no fm a n-m a d e l a n d s u r f a c e,w i t ha t o t a l o f2650.33k m2 t r a n s f e r r e d.(2)T h e e c o l o g i c a l v a l u e o f f o r e s t i nW a n j i a n gC i t y B e l t i s t h em o s t i m p o r t a n t,w i t h t h e h i g h e s t v a l u e o f55.29%.T h e c h a n g e o fm a n-m a d e l a n dh a s a g r e a t i m p a c t o n t h e e c o l o g i c a l v a l u e o f t h i s a r e a,a n d t h e c o n t r i b u t i o n r a t e o f e c o l o g i c a l v a l u e i s28.20%.(3)T h e e c o-e n v i r o n m e n t a l q u a l i t y i n d e xo fW a n j i a n g C i t y B e l tw a s s t a b l e a t0.4299~0.4360,s h o w i n g ad o w n w a r dt r e n d,a n dt h e r e g i o n a l e c o-e n v i r o n m e n t a l q u a l i t y i n d e xs h o w e d a s p a t i a l p a t t e r no f h i g h e r i n t h e s o u t h a n d l o w e r i n t h e n o r t h .(4)T h e c o n v e r s i o n o f c u l t i v a t e d l a n d t o f o r e s t a n d g r a s s l a n d i s t h em a i n r e a s o n f o r t h e i m p r o v e m e n t o f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t. T h e c o n v e r s i o no f f o r e s t t o c u l t i v a t e d l a n d a n d c u l t i v a t e d l a n d t o a r t i f i c i a l s u r f a c e a r e t h em a i n r e a s o n s f o r t h e d e t e r i o r a t i o no f e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t.K e y w o r d s:l a n du s ec h a n g e;e c o l o g i c a l e n v i r o n m e n t e f f e c t;r e g i o n a l e c o-e n v i r o n m e n t a l q u a l i t y i n d e x; W a n j i a n g C i t y B e l t811曲阜师范大学学报(自然科学版)2024年。
长时间序列生态系统服务权衡与协同驱动因素——以芜湖市生态系统服务功能极重要区为例刘颂;张浩鹏;裴新生;王颖【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2024(44)5【摘要】人类对生态系统的管理和干预促使生态系统服务权衡向协同转化,有助于生态系统服务综合效益提升。
但当前缺乏对长时间序列分析背景下生态系统服务权衡协同驱动因素及其非线性影响的理解与把握。
以芜湖市“生态系统服务功能极重要区”为研究案例,考虑生境质量、碳固定和土壤保持三种关键生态系统服务,基于多源数据,运用逐像元趋势叠加分析法评估1990—2020年间研究区生态系统服务变化趋势及其权衡协同空间分布规律,采用随机森林模型探索该区域生态系统服务权衡协同形成的关键驱动因素及其非线性影响效应。
研究结果表明:(1)31年间芜湖市域生境质量显著下降区域面积约为提升面积的两倍,存在进一步衰退的风险。
同时,城市扩张导致市郊边缘地带碳固定、土壤保持显著下降。
(2)研究区生态系统服务供给能力受权衡协同影响显著,受影响区域总面积占比达64.48%。
受权衡影响区域与协同影响区域存在显著空间差异。
(3)土地利用强度是管理生态系统服务权衡向协同转化的主导因素。
土地利用强度对权衡协同的影响表现出非线性特征并且存在影响阈值。
当强度等级介于弱与中且偏向弱强度时对不同服务协同增益具有积极作用。
【总页数】11页(P1780-1790)【作者】刘颂;张浩鹏;裴新生;王颖【作者单位】同济大学建筑与城市规划学院;上海同济城市规划设计研究院有限公司【正文语种】中文【中图分类】F27【相关文献】1.北方重点生态功能区生态系统服务权衡与协同2.城市生态空间生态系统服务功能权衡协同及管控研究——以成都东部新城为例3.大兴安岭生态功能区生态系统服务功能动态及权衡协同关系研究4.基于生态功能区的河北省生态系统服务权衡与协同分析5.双尺度下广东韶关市生态系统服务及其权衡/协同关系及社会生态驱动因素因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
