南方濱湖小流域土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡關(guān)系的影響

摘要以鄱陽湖海昏江小流域為研究對象，基于遙感、氣候、土壤、DEM和植被數(shù)據(jù)，對1984、2008和2022年的土地利用變化進行動態(tài)分析。利用InVEST和CASA模型量化分析水源涵養(yǎng)、土壤保持、生境質(zhì)量、碳儲存和凈初級生產(chǎn)力5種主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及它們之間的時空變化特征，運用相關(guān)性分析、權(quán)衡協(xié)同度等方法，研究區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡和協(xié)同作用。結(jié)果表明，1984—2022年流域內(nèi)林地減少15.27km建設(shè)用地增加17.06km但土地利用結(jié)構(gòu)總體相對穩(wěn)定，呈現(xiàn)出由西向東“林地—耕地—建設(shè)用地”的地帶性分布模式，1984—2008年土地利用變化整體偏緩慢，2008—2022年土地利用變化較為劇烈。水源涵養(yǎng)和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、土壤保持和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、生境質(zhì)量和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、碳儲量和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對這4個服務(wù)對1984—2022年空間分布上均表現(xiàn)出以權(quán)衡關(guān)系為主。水源涵養(yǎng)和生境質(zhì)量服務(wù)對、土壤保持和生境質(zhì)量服務(wù)對1984—2008年空間分布上以權(quán)衡關(guān)系為主，2008—2022年以協(xié)同關(guān)系為主。從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)來看，耕地展現(xiàn)出“土壤保持—碳儲量—凈初級生產(chǎn)力”的復合型結(jié)構(gòu)特征，林地呈現(xiàn)出“水源涵養(yǎng)—生境質(zhì)量”的雙層次結(jié)構(gòu)特征。相比之下，其他土地類型主要表現(xiàn)為單一型結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；土地利用變化；權(quán)衡與協(xié)同；海昏江小流域

中圖分類號X171"文獻標識碼A"文章編號0517-6611（2025）01-0057-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.01.013

開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

EffectofLandUseChangeontheTrade-offRelationshipofEcosystemServicesinSouthernLakefrontSmallWatershed

HUANGJun"DINGQian3，YEYing-cong3etal

（1.BasicGeologicalSurveyInstitute，JiangxiProvincialGeologicalSurveyandExplorationInstitute，Nanchang，Jiangxi330030;2.JiangxiNonferrousGeologicalMineralExplorationandDevelopmentInstitute，Nanchang，Jiangxi330030;3.KeyLaboratoryofAgriculturalResourcesandEcologyinthePoyangLakeBasin，MinistryofAgricultureandRuralAffairs，Nanchang，Jiangxi330045）

AbstractTakingtheHaihunRiversmallwatershedofPoyangLakeastheresearchobject，basedonremotesensing，climate，soil，DEMandvegetationdata，adynamicanalysisoflandusechangesintheHaihunRiversmallwatershedofPoyangLakein1984，2008and2022wasconducted.TheInVESTandCASAmodelswereemployedtoquantifyfivemajorecosystemservices，namelywaterconservation，soilretention，habitatquality，carbonstorageandnetprimaryproductivity，andtoanalyzetheirspatiotemporalvariationcharacteristics.Correlationanalysisandtrade-offsynergymethodswereappliedtostudythetrade-offsandsynergiesamongecosystemserviceswithintheregion.Theresultshowedthatduring1984-202"theforestlandinthewatersheddecreasedby15.27km"whiletheconstructionlandincreasedby17.06km2.However，theoveralllandusestructurewasrelativelystable，showingazonaldistributionpatternfromwesttoeastof“forestland-arableland-constructionland”.Thelandusechangeswererelativelyslowfrom1984to2008，whilethelandusechangewasmoreseverefrom2008to2022.Thepairsofservices，waterconservationandnetprimaryproductivity，soilretentionandnetprimaryproductivity，habitatqualityandnetprimaryproductivity，carbonstorageandnetprimaryproductivity，allexhibitedapredominanttrade-offrelationshipintheirspatialdistributionfrom1984to2022.Thepairsofservices，waterconservationandhabitatquality，soilretentionandhabitatquality，showedatrade-offrelationshipintheirspatialdistributionfrom1984to2008，andasynergisticrelationshipfrom2008to2022.Fromtheperspectiveofecosystemservicestructure，arablelanddemonstratedacompositestructurecharacterizedby“soilretention-carbonstorage-netprimaryproductivity”，forestlandshowedatwo-tierstructureof“waterconservation-habitatquality”.Incontrast，otherlandtypesmainlyexhibitedasingle-typestructure.

KeywordsEcosystemservices;Landusechange;Trade-offsandsynergies;HaihunRiversmallwatershed

基金項目江西省地質(zhì)局青年科學技術(shù)帶頭人培養(yǎng)計劃項目（2022JX-DZKJRC08）。

作者簡介黃俊（1987—），男，江西石城人，高級工程師，碩士，從事土地利用、土壤環(huán)境方面研究。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指自然生態(tài)系統(tǒng)對人類社會提供的一系列利益，包括直接或間接的供給、調(diào)節(jié)、支持和文化服務(wù)。這些服務(wù)是人類福祉和可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，但隨著全球經(jīng)濟發(fā)展和人口增長，許多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)正面臨退化的風險。因此，開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究，對于理解和保護這些服務(wù)以及促進人類與自然和諧共存具有重要意義。

在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究領(lǐng)域，Daily^［1］從大氣到文化和美學享受等方面將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分為15個類別，Costanza等^［2］提出了一個17個類別的分類系統(tǒng)，而聯(lián)合國千年生態(tài)系統(tǒng)評估小組（MA）將服務(wù)分為供給、調(diào)節(jié)、文化和支持服務(wù)四大類^［3］，這些分類為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究提供了理論基礎(chǔ)。此外，國內(nèi)外許多學者已經(jīng)開展了關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估的研究，如馬程等^［4］基于能值分析法評估了北京市生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；Lauf等^［5］對柏林都市區(qū)城市生態(tài)系統(tǒng)6種服務(wù)進行了測算；Liu等^［6］為揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間不同尺度上的差異性，從網(wǎng)格尺度和縣級尺度分析了京津冀地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)；錢彩云等^［7］使用SPSS在鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度上進行雙變量相關(guān)性分析，在白龍江流域展現(xiàn)了服務(wù)間權(quán)衡與協(xié)同的空間異質(zhì)性；Reed等^［8］通過情景模擬方法，驗證了特定服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同效應(yīng)；張自正等^［9］運用Markov-FLUS耦合模型，評估了漢城市圈2035年不同情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。盡管已有研究為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估和管理提供了一定的科學依據(jù)，但現(xiàn)有研究大多以大流域進行大尺度研究，對小流域的指導意義較小。此外，基于土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的研究，多為價值量變化研究，采用系數(shù)法進行換算，而對實物量的研究較少。因此，該研究擬基于CASA模型、InVEST模型，對海昏江小流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行物質(zhì)量測算，研究其變化趨勢和空間分布特征；在此基礎(chǔ)上，通過分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的相關(guān)性，探索生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，并分析土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化之間的關(guān)聯(lián)，探究土地利用如何影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的內(nèi)部機制，這些研究將有助于更精確地理解和管理小流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，為實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學支持。

1資料與方法

1.1研究區(qū)概況

海昏江小流域位于江西省北部、九江市南部的永修縣境內(nèi)（圖1），屬于潦河流域，地理坐標為115°31′49″～115°52′49″E、28°53′45″～29°07′20″N，總面積466.45 km2。該流域?qū)儆诮锨鹆陞^(qū)，其西部為低山高丘地帶，中部為低丘，而東部則是鄱陽湖的沖積平原。整體地勢特征表現(xiàn)為西高東低，呈現(xiàn)由西向東的傾斜趨勢，流域內(nèi)的最大相對高差達到541 m，屬于中亞熱帶與北亞熱帶的過渡地帶，具有亞熱帶濕潤季風氣候的典型特征。該區(qū)域四季分明，陽光照射充足，年平均氣溫為16.9 ℃，年降雨量為1 485.3 mm，年日照時數(shù)為1 937.7 h，無霜期大約為260 d。在土壤構(gòu)成方面，該流域主要分布有水稻土、紅壤和紫色土等土壤類型^［10］。

1.2數(shù)據(jù)來源

該研究中采納了多源數(shù)據(jù)集，以確保分析的全面性和準確性。具體數(shù)據(jù)來源如下：

①Landsat遙感數(shù)據(jù)，獲取自地理空間數(shù)據(jù)云平臺，該研究使用海昏江小流域1984、2008和2022年的Landsat遙感數(shù)據(jù)源，運用ENVI5.5對遙感影像進行處理，通過監(jiān)督分類對遙感影像進行解譯。

②土壤數(shù)據(jù)，包括野外調(diào)研實際采樣獲得的數(shù)據(jù)以及來源于《永修土壤志》的資料。

③潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，由國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心提供。

④高程數(shù)據(jù)，來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺。

⑤降雨量數(shù)據(jù)，由國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心提供。

⑥植被數(shù)據(jù)，由中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供。

⑦太陽輻射數(shù)據(jù)，由國家青藏高原科學數(shù)據(jù)中心提供。

為保證數(shù)據(jù)的一致性，該研究使用ArcGIS10.8軟件將所有柵格數(shù)據(jù)處理為空間分辨率30m×30m。投影坐標系統(tǒng)一為CGCS2000_3_Degree_GK_Zone_39。

1.3研究方法

1.3.1土壤樣品采集與測定。

土壤樣品采集時間為2022年10月，共采集土壤表層0～20cm的180個土壤樣點，土壤有機碳的測定采用DZ/T0279.27—2016中的重鉻酸鉀容量法；土壤總碳的測定采用DZ/T0279.26—2016中的燃燒-非水滴定法；土壤容重的測定采用NY/T1121.4—2006中的環(huán)刀法。

1.3.2土地利用變化分析。

運用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析特定區(qū)域在不同時間段內(nèi)土地利用類別的互相轉(zhuǎn)化，評估土地利用變化強度，并通過圖表的方式直觀展示變化特征，涉及間隔層次、地類層次和轉(zhuǎn)移層次3個維度的計算。

1.3.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)測算。

（1）水源涵養(yǎng)的測算。

運用InVEST模型中的產(chǎn)水模塊計算研究區(qū)內(nèi)的產(chǎn)水量，并引入土壤飽和導水率、流速系數(shù)、地形指數(shù)等指標因子修正產(chǎn)水量結(jié)果，得到水源涵養(yǎng)結(jié)果^［11］。

（2）土壤保持的測算。

利用土地利用類型、降水量、土壤數(shù)據(jù)以及數(shù)字高程模型（DEM）等數(shù)據(jù)，采用InVEST模型中Sediment Delivery Ratio（SDR）模塊^［12］進行計算。

（3）生境質(zhì)量。運用InVEST模型中的“HabitatQuality”模塊，對土地利用數(shù)據(jù)、威脅源數(shù)據(jù)、威脅因子數(shù)據(jù)、敏感性數(shù)據(jù)以及半飽和參數(shù)進行處理。

（4）碳儲量的測算。運用InVEST模型中的“CarbonStorageandSequestration”模塊，使用不同土地利用類型的柵格單元作為基礎(chǔ)，對每個土地類型的地上生物碳庫、地下生物碳庫、死亡有機碳庫、土壤碳庫4種碳庫進行平均碳密度的計算和匯總，可以估算出整個研究區(qū)域的總碳儲量。

（5）凈初級生產(chǎn)力（NPP）的測算。CASA模型主要通過像元吸收的光合有效輻射與該像元實際光能利用率來模擬凈初級生產(chǎn)力。

1.3.4生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。

該研究采用相關(guān)分析方法識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系，然后基于數(shù)據(jù)的線性擬合，探究成對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在指定時期內(nèi)的相互變化趨勢，并顯現(xiàn)不同地區(qū)之間權(quán)衡與協(xié)同的多樣性。

2結(jié)果與分析

2.1土地利用變化特征

該研究利用ArcGIS10.8對海昏江小流域1984—2022年的土地利用變化進行分析，通過構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和強度分析，揭示土地利用的轉(zhuǎn)移特征和變化強度。從表1和圖2可以看出，研究期間，林地面積明顯減少了15.27km2；而建設(shè)用地明顯增加了17.06km2。特別是2008—2022年林地面積大幅減少，與此同時，耕地面積有所上升。此外，林草地退化現(xiàn)象日益嚴重。

從表1、表2和圖2可以看出，1984—2022年盡管土地利用類型發(fā)生了變化，但土地利用結(jié)構(gòu)相對比較穩(wěn)定，且研究區(qū)內(nèi)土地利用類型的地帶性規(guī)律明顯，從西到東主要表現(xiàn)出“林地—耕地—建設(shè)用地”地帶性特征，越到東部，林地占流域面積的比例逐漸減少，而耕地和建設(shè)用地的比例逐漸增多^［13］。

從表3可以看出，1984—2008年建設(shè)用地、耕地、林地的變化比較劇烈，其中，耕地凈轉(zhuǎn)出16.87km建設(shè)用地和林地分別凈轉(zhuǎn)入7.17和7.63km2；2008—2022年，同樣是建設(shè)用地、耕地、林地的變化比較劇烈，但是，耕地由凈轉(zhuǎn)出變?yōu)閮艮D(zhuǎn)入13.23km林地變?yōu)閮艮D(zhuǎn)出，面積為22.90km建設(shè)用地凈轉(zhuǎn)入9.88km2。耕地的增加主要是因為實行了最嚴格的耕地保護制度，退林還耕比較多。

從表4可以看出，1984—2008和2008—2022年退林還耕面積占主導地位。從轉(zhuǎn)入強度來看，1984—2008年草地的轉(zhuǎn)入強度較大，說明草地是耕地增加的主要來源；2008—2022年未利用地和林地轉(zhuǎn)為耕地的強度大于平均轉(zhuǎn)入強度，說明這2種地類是耕地增加的主要來源。

從表5可以看出，從面積來看，1984—2008年耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地、水域和林地較多，分別為6.11、4.55、23.95km2。從強度來看，耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的強度最大，說明1984—2022年該區(qū)域的建設(shè)以占用耕地為主。

從間隔層次、地類層次、轉(zhuǎn)移層次3個方面的結(jié)果顯示，1984—2008年土地利用變化整體較為緩慢；而2008—2022年土地利用變化整體較為劇烈。

2.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空變化特征

該研究利用InVEST模型和CASA模型，結(jié)合土地利用、氣候、地形、土壤、植被等數(shù)據(jù)，測算海昏江小流域1984、2008和2022年的水源涵養(yǎng)、土壤保持、生境質(zhì)量、碳儲量和凈初級生產(chǎn)力這5種主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，分析1984—2022年海昏江小流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空變化。

從空間分布（圖3）來看，1984—2022年海昏江小流域水源涵養(yǎng)量、土壤保持量、生境質(zhì)量、碳儲量總量、凈初級生產(chǎn)力（NPP）布局均較為穩(wěn)定，不同地區(qū)之間沒有發(fā)生明顯的變化或遷移，呈現(xiàn)出北高南低的空間布局。

1984—2022年海昏江小流域水源涵養(yǎng)量經(jīng)歷了明顯波動，整體呈現(xiàn)衰退趨勢，尤其是西部、西北部和東部區(qū)域的水源涵養(yǎng)量明顯減少；2008—2022年這一變化趨勢持續(xù)，但變化幅度較大的區(qū)域分布出現(xiàn)較大差異，北部和東南部水源涵養(yǎng)量減少明顯，而東部和南部區(qū)域水源涵養(yǎng)量有所增加。

1984—2008年，海昏江小流域土壤保持量普遍下降，尤其在西部、西北部和東部區(qū)域的減少趨勢較為明顯；相對地，東北部和南部區(qū)域的土壤保持量雖有增加，但分布較為零散。2008—2022年，土壤保持量的下降趨勢幾乎覆蓋整個小流域，其中西部、西北部、中部和西南部區(qū)域的減少幅度尤為突出。

1984—2008年，海昏江小流域生境質(zhì)量指數(shù)有明顯變化的區(qū)域較少，生境質(zhì)量指數(shù)上升的區(qū)域主要零星分布在研究區(qū)北部、西部；生境質(zhì)量指數(shù)降低的區(qū)域主要分布在西北部和東部，其他區(qū)域變化不明顯。2008—2022年，研究區(qū)中部地區(qū)生境質(zhì)量指數(shù)普遍上升，但上升幅度較小；東部地區(qū)生境質(zhì)量指數(shù)上升與下降變化較為明顯；研究區(qū)西南部生境質(zhì)量指數(shù)下降幅度最大。

1984—2022年海昏江小流域碳儲量波動較大，變化較為明顯。1984—2008年，碳儲量增加的區(qū)域主要零星分布在研究區(qū)中部、南部；碳儲量減少的區(qū)域主要分布在研究區(qū)西北部和東部，且減少現(xiàn)象相對集中。2008—2022年，碳儲量增加的區(qū)域較少，且過于分散，主要分布在研究區(qū)東南部；碳儲量減少的區(qū)域面積較大，減少數(shù)量較多且連片出現(xiàn)，主要分布在研究區(qū)北部和南部。

1984—2022年海昏江小流域凈初級生產(chǎn)力（NPP）變化明顯。1984—2008年，凈初級生產(chǎn)力下降較為集中的區(qū)域位于中部、南部和東部，而增長較為明顯的區(qū)域則主要分布在西部、西北部和東南部。2008—2022年，凈初級生產(chǎn)力增加的區(qū)域面積明顯多于減少區(qū)域，但多數(shù)地區(qū)的增加幅度較小；凈初級生產(chǎn)力減少的主要區(qū)域集中在南部和東部，而增加的主要區(qū)域則位于西部、北部和中部。

2.3生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系變化特征

2.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同度。

該研究對5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)運用ArcGIS10.8軟件進行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同度指數(shù)（ESTD）的計算，并對各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對之間的權(quán)衡與協(xié)同區(qū)域進行面積統(tǒng)計分析，得到10種相應(yīng)的分布區(qū)域及其面積比例（圖4）。研究區(qū)內(nèi)權(quán)衡與協(xié)同特征具體表現(xiàn)如下：水源涵養(yǎng)和土壤保持服務(wù)對，1984—2008、2008—2022年協(xié)同面積占比分別為88.86%、88.15%，權(quán)衡面積占比分別為5.64%、6.35%，1984—2022年該服務(wù)在空間分布上以協(xié)同關(guān)系為主。

水源涵養(yǎng)和碳儲量服務(wù)對、土壤保持和碳儲量服務(wù)對、生境質(zhì)量和碳儲量服務(wù)對這3個服務(wù)對的協(xié)同面積占比與權(quán)衡面積占比均小于15.00%，因此，1984—2022年在空間分布上均表現(xiàn)出無明顯的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系。

水源涵養(yǎng)和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、土壤保持和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、生境質(zhì)量和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對、碳儲量和凈初級生產(chǎn)力服務(wù)對這4個服務(wù)對1984—2008、2008—2022年的權(quán)衡面積占比均超過50.00%，因此，1984—2022年在空間分布上均表現(xiàn)出以權(quán)衡關(guān)系為主。

水源涵養(yǎng)和生境質(zhì)量服務(wù)對、土壤保持和生境質(zhì)量服務(wù)對，1984—2008年的權(quán)衡面積占比均高于2008—2022年的權(quán)衡面積占比，因此，1984—2008年空間分布上以權(quán)衡關(guān)系為主；而2008—2022年的協(xié)同面積占比均遠高于1984—2008年的協(xié)同面積占比，因此，2008—2022年空間分布上以協(xié)同關(guān)系為主。

2.3.2不同地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)特征。

在上述研究的基礎(chǔ)上，進一步分析不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)變化^［14］，對于評估各類土地利用的面積占比并制定科學合理的保護區(qū)規(guī)劃政策具有重要意義。為此，首先運用極差法對1984、2008、2022年不同土地利用類型的水源涵養(yǎng)、土壤保持、碳儲量、凈初級生產(chǎn)力數(shù)據(jù)進行標準化處理，再利用 Origin 2022制作雷達圖，得到3個不同時點的結(jié)構(gòu)圖，如圖5所示。

1984—2022年不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力表現(xiàn)出明顯的差異性。綜合分析顯示，各類土地利用的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)大體保持穩(wěn)定。具體來看，耕地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)主要圍繞土壤保持、碳儲量和凈初級生產(chǎn)力（NPP），構(gòu)建了一種“土壤保持-碳儲量-NPP”復合型服務(wù)結(jié)構(gòu)；而林地服務(wù)則以水源涵養(yǎng)和生境質(zhì)量為主導，也形成“水源涵養(yǎng)-生境質(zhì)量”復合型結(jié)構(gòu)。相較之下，草地、水域、建設(shè)用地和未利用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能則相對單一，主要體現(xiàn)為生境質(zhì)量^［15］。

3結(jié)論

該研究選取海昏江小流域作為研究對象，首先對該區(qū)域在1984、2008和2022年的土地利用時空變化特征進行系統(tǒng)分析；然后，采用InVEST和CASA模型對研究區(qū)域內(nèi)的5種主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行定量評估，并對其時空演變特征進行深入分析，同時探討不同土地利用類型對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)貢獻的差異性；最后，通過權(quán)衡協(xié)同度評估以及地類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)分析等方法，深入剖析區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系。基于上述研究方法和分析過程，得出以下結(jié)論：

（1）研究區(qū)域內(nèi)的土地利用結(jié)構(gòu)以耕地為主導，占據(jù)最廣泛的分布面積，林地次之，而水域和建設(shè)用地的面積相對較小，草地和未利用地的面積則更為有限。1984—2022年，耕地、林地、草地和未利用地的面積呈現(xiàn)減少趨勢，與此同時，水域和建設(shè)用地的面積則相對增加，特別是建設(shè)用地面積增長明顯，超過了3倍。這一變化趨勢揭示了研究區(qū)域內(nèi)在研究期間經(jīng)歷了快速的城鎮(zhèn)擴張，人類活動對土地利用模式產(chǎn)生了明顯的影響。

（2）在空間分布上，水源涵養(yǎng)量、土壤保持量、生境質(zhì)量、碳儲量、凈初級生產(chǎn)力表現(xiàn)較穩(wěn)定，高值區(qū)域主要集中在西北部，低值區(qū)域則廣泛分布在西南部和東北部。

（3）1984—2008和2008—2022年研究區(qū)域內(nèi)凈初級生產(chǎn)力與其他4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間都存在著顯著的協(xié)同關(guān)系；碳儲量和水源涵養(yǎng)、土壤保持、生境質(zhì)量之間皆無明顯的權(quán)衡協(xié)同關(guān)系。生境質(zhì)量和水源涵養(yǎng)、土壤保持之間在1984—2008年存在權(quán)衡關(guān)系，而在2008—2022年存在協(xié)同關(guān)系。土壤保持和水源涵養(yǎng)之間在2個時間段內(nèi)都存在著顯著的協(xié)同關(guān)系。

（4）從不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)來看，研究區(qū)域內(nèi)耕地和林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)多樣，耕地主要表現(xiàn)為“土壤保持-碳儲量-凈初級生產(chǎn)力”的復合型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)；林地主要呈現(xiàn)為“水源涵養(yǎng)-生境質(zhì)量”的雙層次結(jié)構(gòu)。其他地類的生態(tài)系統(tǒng)則主要呈為“生境質(zhì)量”這種單一型的服務(wù)結(jié)構(gòu)。

參考文獻

［1］DAILYGC.Nature’sservices：Societaldependenceonnaturalecosystems［M］.WashingtonDC：IslandPress，1997：1-10.

［2］COSTANZAR，D’ARGER，DEGROOTR，etal.Thevalueoftheworld’secosystemservicesandnaturalcapital［J］.Nature，1997，387（6630）：253-260.

［3］Millennium-Ecosystem-AssessmentBoard.Ecosystemsandhumanwell-being：Wetlandsandwatersynthesis［M］.Washington，DC：IslandPress，2005.

［4］馬程，王曉玥，張雅昕，等.北京市生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給與流動的能值分析［J］.地理學報，2017，72（6）：974-985.

［5］LAUFS，HAASED，KLEINSCHMITB.Linkagesbetweenecosystemservicesprovisioning，urbangrowthandshrinkage-Amodelingapproachassessingecosystemservicetrade-offs［J］.Ecologicalindicators，2014，42：73-94.

［6］LIUJM，PEIXT，ZHUWY，etal.UnderstandingtheintricatetradeoffsamongecosystemservicesintheBeijing-Tianjin-Hebeiurbanagglomerationacrossspatiotemporalfeatures［J］.Scienceofthetotalenvironment，2023，898：1-15.

［7］錢彩云，鞏杰，張金茜，等.甘肅白龍江流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化及權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系［J］.地理學報，2018，73（5）：868-879.

［8］REEDMS，HUBACEKK，BONNA，etal.Anticipatingandmanagingfuturetrade-offsandcomplementaritiesbetweenecosystemservices［J］.Ecologyandsociety，2013，18（1）：1-21.

［9］張自正，梁思源，熊玉晴.多情景土地利用變化下武漢城市圈生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同研究［J］.農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學報，2023，40（2）：345-357.

［10］HUANGJ，LIUJ，YEYC，etal.MappingsoilpropertiesintheHaihunRiversub-watershed，YangtzeRiverBasin，China，byintegratingmachinelearningandvariableselection［J］.Sensors，2024，24（12）：1-18.

［11］張欣蓉.西南喀斯特區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與供需平衡分析［D］.西安：長安大學，2020.

［12］張恒瑋.基于InVEST模型的石羊河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估［D］.蘭州：西北師范大學，2016.

［13］牛樂樂，張必成，賈天忠，等.青海省海西州土地利用變化強度分析與穩(wěn)定性研究［J］.水土保持學報，20235（2）：152-159.

［14］高瀟瀟.長株潭綠心區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空特征及權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系［D］.長沙：中南林業(yè)科技大學，2022.

［15］余彩霞.基于InVEST模型的黃河下游灘區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估及權(quán)衡與協(xié)同研究［D］.鄭州：鄭州大學，2022.