山西省生态系统服务多尺度特征及其驱动因素分析

郭保祥 聂玉明 张瑞刚 郭永山

摘要：明确生态系统服务的时空变化、权衡与协同作用以及驱动因素，可为实现生态系统的可持续发展提供理论依据。以山西省为例，对1990年、2000年和2015年该地区的粮食产量、产水量、土壤保持量和植被净初级生产力（NPP）进行计算，从栅格、县域和市域尺度上分析了生态系统服务的空间格局以及相互作用，并采用地理探测器识别了生态系统服务变化的主导驱动因素。结果表明：1990～2015年，平均粮食产量、产水量和NPP先减少后增加，平均土壤保持量先增加后减少;随着尺度的增加，生态系统服务呈现出更加“空间均一化”的分布特征，生态系统服务之间关系对的数量存在着减少的趋势;各种生态系统服务变化的主导因素不尽一致，但均存在着自然、土地管理和社会经济综合驱动的特征。

关 键 词：生态系统服务; 时空变化; 权衡与协同; 驱动因素; 山西省

中圖法分类号： X171.1

文献标志码： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.05.012

0 引 言

生态系统服务是支撑人类生产和生活的生态系统产品和生态系统功能的总和[1]。在过去的半个世纪中，全球大约60%的生态系统服务出现退化[2]。在全球环境变化的新形势下，日益突出的生态环境问题给生态系统服务的可持续利用带来了巨大的压力[3]。有必要了解生态系统服务的时空变化特征以及服务间的相互作用，并识别导致生态系统服务变化的驱动因素，这对于实现区域生态系统的健康发展意义重大。

目前，越来越多与生态保护相关的组织和学者开始专注于生态系统服务的综合评估，并形成了大量的研究成果，包括生态系统服务的时空变化[4-6]、价值化与边际特征[7-8]、权衡与协同[4，9-10]、供需匹配与空间流动[11-12]、影响因素与驱动机制[6，13-14]等。这些研究已成为了揭示不同区域生态系统服务变化规律的重要内容。如，丁辉等[15]对甘南地区的生态系统服务价值进行了测算，进而探索了该地区2000～2010年生态系统服务价值的变化特征;王川等[16]选择甘肃榆中县为案例，结合多种模型研究了该县2015年村级尺度上生物多样性、土壤保持、碳储量、产水量和食物供给这5种生态系统服务之间的权衡与协同关系;Liu等[17]结合热点分析提出了一个识别生态系统服务长期稳定供给区域的框架，通过将其应用于陕西省，识别了生态系统服务热点区域，并比较了热点区域内外生态系统服务相互作用的差异。这些研究为应对地方和区域尺度上生态系统服务可持续性挑战的政策制定和规划提供了重要信息。但是，已有的研究对多尺度上生态系统服务的空间格局及其相互作用的考虑还较少，此外，对生态系统服务驱动因素识别的研究也待进一步丰富。

基于此，以山西省为研究区，对粮食产量、产水量、土壤保持量和植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）这4种与人类福祉密切相关的生态系统服务进行量化，进而分析比较了栅格、县域和市域尺度上生态系统服务的空间格局、权衡与协同作用，并识别了导致生态系统服务变化的主导驱动因素，以期为不同尺度管理者制定相应的生态管理策略提供理论基础。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

山西省（110°14′E～114°33′E，34°34′E～40°44′N）位于中国的中部，国土面积为15.67万km2。该省地处黄河中游峡谷与太行山脉之间，位于中国第二阶梯地形中部的前缘地带，海拔190～3 060 m。山西省属于温带大陆性气候，年平均温度范围为4.2～14.2 ℃，年降雨量介于400～650 mm之间，且主要集中在6～8月份，约占全年降雨量的60%[5]。该省是典型的被黄土覆盖的山地高原，高原内部起伏不平、河谷纵横。长期以来，由于复杂的地形地貌和生态资源的过度利用，山西省水土流失形势严峻、水资源供需矛盾突出、生态环境脆弱，全省都被纳入了黄土高原生态治理范围以内。

1.2 数据来源

选取1990，2000年和2015年为研究期，收集与整理的数据包括：① 土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心（http：∥www.resdc.cn/）;② DEM数据来自地理空间数据云（http：∥www.gscloud.cn/）;③ 气象数据来自国家气象科学数据中心（http：∥data.cma.cn/）;④ 土壤数据来自基于世界土壤数据库（HWSD v1.1）的中国土壤数据集（http：∥westdc.westgis.ac.cn/）;⑤ NDVI数据来自中国科学院资源环境科学数据中心（http：∥www.resdc.cn/）和国家青藏高原科学数据中心（http：∥westdc.westgis.ac.cn/）;⑥ 社会经济数据来自中国县域统计年鉴和山西省统计年鉴（https：∥data.cnki.net/）。数据的详细信息如表1所列。

2 研究方法

2.1 生态系统服务的计算方法

2.1.1 粮食产量

粮食产量是生态系统重要的供给服务之一，与归一化植被指数（NDVI：Normalized Difference Vegetation Index）之间存在着显著的线性关系[18-19]。基于山西省县域尺度上粮食产量数据，参考文献[20]，针对耕地采用全部为正值的NDVI对粮食产量进行空间化赋值，得到栅格尺度上粮食产量供给结果。计算公式为

GPx=NDVIxNDVIsum，i×GPsum，i（1）

式中：GPx为栅格单元x的粮食产量;GPsum，i为县域i的粮食总产量;NDVIx为栅格单元x的NDVI;NDVIsum，i为县域i耕地的NDVI总和。

2.1.2 产水量

使用生态系统服务和权衡的综合评估模型（InVEST：Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs）对山西省产水量进行量化。该模型基于Budyko曲线和年平均降水量对产水量进行计算，可在InVEST模型的产水量模块实现。涉及的主要公式为5795460B-2C22-496F-B722-880663CF3290

Yx=1-AETxPx×Px（2）

式中：Yx为栅格单元x的产水量;AETx为栅格单元x的实际蒸散发量;Px为栅格单元x的年降水量。

AETxPx=1+PETxPx-1+（PETxPx）wx1/wx（3）

PETx=KCx×ETx（4）

wx=Z×AWCxPx+1.25（5）

式中：PETx为年潜在蒸散发量;wx为经验参数;AWCx为植物可利用含水量;Z为Zhang系数[21];KCx为作物蒸散发系数;ETx为参考作物蒸散发量。

2.1.3 土壤保持量

采用修正的通用土壤流失方程（RUSLE：Revised Universal Soil Loss Equation）估算山西省的土壤保持服务[22]。基于“地表覆被替换假设”，土壤保持由潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量之间的差值来表示，即没有土地覆盖或土地管理措施情况下导致的土壤侵蚀量与当前植被覆盖管理与水土保持措施下土壤侵蚀量的差值[20]。主要的计算公式如下：

A=Ap-Aa（6）

式中：A为土壤保持量;Ap为潜在的土壤保持量;Aa为实际的土壤侵蚀量;Ap和Aa的计算公式如下：

Ap=R×K×LS（7）

Aa=R×K×LS×C×P（8）

式中：R为降雨侵蚀力因子;K为土壤可蚀性因子;LS为坡度坡长因子;C为植被覆盖与管理因子;P为水土保持措施因子。

2.1.4 NPP

采用基于过程的卡内基-埃姆斯-斯坦福方法（CASA：Carnegie-Ames-Stanford Approach）来模拟山西省的NPP。CASA是一种陆地生态系统评估模型，已经广泛应用于NPP的評估[10]。模型主要描述如下：

NPP（x，t）=APAR（x，t）×ε（x，t）（9）

APAR（x，t）=SOL（x，t）×FPAR（x，t）（10）

ε（x，t）=Tε1×Tε2×Wε×ε（11）

式中：APAR（x，t）为栅格单元x吸收的光合有效辐射;ε（x，t）为栅格单元x的实际光能利用率;SOL（x，t）为栅格单元x的太阳总辐射;FPAR（x，t）为栅格单元x中植被对光合有效辐射的吸收比例;Tε为对ε*产生影响的温度胁迫因子;Wε为水分胁迫因子。

2.2 协同和权衡作用

生态系统服务协同是指两种服务同时增加或减少的情况，生态系统服务权衡是指一种服务的增加导致另一种服务减少的情况[20]。为了定量分析山西省生态系统服务之间的协同和权衡关系，本次研究采用SPSS软件中的皮尔逊相关系数法对山西省粮食产量、产水量、土壤保持量和NPP这4种生态系统服务之间的关系进行相关性分析。计算公式如下：

rm，n=yx=1（mx-m-）（nx-n-）yx=1（mx-m-）2yx=1（nx-n-）2（12）

式中：rm，n为生态系统服务m与n的相关系数，当相关系数为正且通过显著性检验，表明生态系统服务m与n之间存在着同时增加或减少的协同作用，相关系数为负且通过显著性检验，表明生态系统服务m与n之间存在着此消彼长的权衡作用;n为山西省研究单元的数量;mx，nx分别为生态系统服务m与n在研究单元x上的值;m-，n-分别为生态系统服务m与n在研究单元x上的平均值。

2.3 驱动因素识别

采用地理探测器模型来识别导致生态系统服务变化的主导驱动因素。该方法是由王劲峰等[23]结合空间叠加技术和集合论提出的，其原理在于检验属性空间分异与影响因子空间分异的空间分布一致性，不仅适用的数据类型广泛，对于数据共轭线性免疫，而且具备探测多因子在不同空间单元下的不同影响作用及其相互关系的能力[24]。公式为

PD，U=1-1nσ2Umi=1nD，iσ2UD，i（13）

式中：PD，U为驱动因素D对生态系统服务的影响作用;σ2U为一级区域各县域生态系统服务的方差;n为一级区域的个数;nD，i和σ2UD，i分别为次一级区域的样本量和方差;m为次一级区域的县域个数;PD，U∈[0，1]，PD，U值越大表示驱动要素D对生态系统服务的影响越大。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务时空格局

图1显示了山西省年平均粮食产量、产水量、土壤保持量和NPP这4种生态系统服务在1990～2015年的时间变化特征。具体来说，1990～2000年，粮食产量、产水量和NPP呈现减少趋势，分别减少了15.75%，41.18%和9.62%，仅土壤保持的平均量呈现增加趋势，增加了8.64%;在2000～2015年，4种生态系统服务的变化趋势正好与1990～2000年之间的变化趋势相反，粮食产量、产水量和NPP呈现增加趋势，分别增加了66.82%，21.54%和15.44%，而土壤保持呈现减少趋势，减少了35.21%。

以2015年为例，绘制了4种生态系统服务在栅格尺度、县域尺度和市域尺度上的空间分布格局，如图2所示。可以发现，山西省粮食产量、产水量、土壤保持量和NPP这4种生态系统服务在空间分布上均存在着明显的空间异质性。山西省中部汾河平原和南部地区其他平地上的粮食产量明显高于山西省的东部和西部地区，主要原因是因为粮食产量高值区的地势平坦，耕地较多，粮食产量高;产水量的高值区主要分布在山西省东部的太行山沿线和南部的运城盆地，而西部的黄河沿线产水量最低;土壤保持的空间分布特征与山西省DEM相似，整体呈现出东北偏高西南偏低的分布特征;NPP的高值区主要沿太行山脉和吕梁山脉呈条带状分布，山西省中部的汾河沿线和西部的黄河沿线NPP较低。此外，通过对比3个尺度上4种生态系统服务的空间分布格局，发现随着尺度的增加，山西省生态系统服务在空间上的分异性在缩小，呈现出更加“空间均一化”的空间分布特征。5795460B-2C22-496F-B722-880663CF3290

3.2 生态系统服务权衡与协同关系

表2统计了2015年山西省3个尺度上粮食产量、产水量、土壤保持和NPP这4种生态系统服务两两之间的皮尔逊相关系数。可以看出，栅格尺度上生态系统服务之间显著相互作用的关系对最多，其次为县域尺度，市域尺度上最少，即随着尺度增加，生态系统服务之间关系对的数量在减少。例如，在栅格尺度上，存在着粮食产量与产水量、粮食产量与NPP、产水量与土壤保持、产水量与NPP等4对显著的协同作用，以及粮食产量与土壤保持、土壤保持与NPP等2对显著的权衡作用;在县域尺度上存在着粮食产量与产水量、土

壤保持与NPP等2对显著的协同作用，以及产水量与NPP 1对较显著的协同作用和粮食产量与土壤保持1对显著的权衡作用;在市域尺度上，除了粮食产量与产水量之间存在着较显著的协同作用外，其他生态系统服务关系对之间的权衡与协同作用均不显著。

从表2中还可以发现，随着尺度的变化，4种生态系统服务两两之间的关系也发生了变化。例如，在栅格尺度上观察到的粮食产量与土壤保持之间显著的权衡作用，在市域尺度上却未表现出来;粮食产量与NPP、产水量与土壤保持在栅格尺度上的显著协同作用在其他两个尺度上却未观察到;而且土壤保持与NPP在栅格尺度上呈现显著的权衡作用，但在县域尺度上却出现了逆转，呈现显著的协同作用，而且在市域尺度上未观察到显著的协同或权衡作用。

3.3 生态系统服务的驱动因素

生态系统服务的形成和变化与气候条件、地形、土地管理和社会经济等因素密切相关[1-2]。参考相关文献研究成果[6，13-14，25-27]，结合山西省实际情况及数据可获得性，遵循全面性、科学性、客观性等原则遴选了年平均温度（X1）、年平均降雨量（X2）、坡度（X3）、海拔（X4）、植被覆盖度（X5）、生态用地占比（X6）、單位土地面积粮食产量（X7）、地均GDP（X8）、第一产业占GDP比重（X9）、城镇化率（X10）、人口密度（X11）和地均财政收支出（X12）等12个指标作为生态系统服务变化的驱动因素，进而采用地理探测器分析比较各驱动因素对山西省生态系统服务的影响（见表3）。

从表3可以看出，驱动各种生态系统服务变化的主导因素存在着差异。其中，导致粮食产量变化的主要因素（本研究选择影响作用排名前五的因素为主导因素）为人口密度>海拔>单位土地面积粮食产量>坡度>地均财政收支出;产水量变化的主导因素依次为年平均降雨量、海拔、生态用地占比、地均财政收支出、单位土地面积粮食产量;导致土壤保持变化的主要因素依次为坡度、人口密度、地均财政收支出、生态用地占比、地均GDP;导致NPP变化的主要因素依次为植被覆盖度、坡度、年平均降雨量、单位土地面积粮食产量、年平均温度。

4 讨 论

本文研究并量化了山西省4种重要生态系统服务的时空变化特征，并分析比较了生态系统服务之间相互作用的尺度依赖性，还结合地理探测器探索了导致生态系统服务变化的主导驱动因素，这为从时空2个维度了解山西省生态系统服务的变化特征、识别生态系统服务变化驱动力提供了实证基础，同时也为理解生态系统服务之间相互作用存在的尺度效应提供了科学依据。

结果表明：以2000年为分界点，1990～2015年粮食产量、产水量和NPP表现为先减后增的时间变化趋势，土壤保持呈现先增后减的趋势，这些结果与Su等[25]及Liu等[26]人针对黄土高原的研究结果相似。退耕还林（草）工程自1999年实施以来，在实施初期由于耕地被大量的还林，导致了2000年粮食产量的降低，但后期由于退耕还林任务量减少[28]，以及国家对农业的支持和粮食单产能力的提升，导致在2015年的粮食产量服务明显提升;而且该工程通过增强土壤的保持能力，从而导致潜在土壤侵蚀减少和实际的土壤保持量的下降[29]。本研究还发现尺度增加时生态系统服务的空间分布更加均一化，这与Su等[27]人的研究结果一致，这是由于当由1 km栅格尺度汇总到其他更大的行政尺度时，不同土地利用类型的组成和配置的更加“均匀化”导致了更大尺度上生态系统服务空间差异缩小[18]。地理环境的空间异质性将在生态系统服务权衡和协同作用的动态变化中产生尺度效应。本研究发现在不同尺度上生态系统服务之间关系的强度和方向存在差异，这意味着决策者在制定生态系统服务管理政策时，要注意适应各自合适的空间尺度。此外，本研究发现各种生态系统服务变化的主导因素是不尽一致的，但都存在着自然、土地管理和社会经济综合驱动的特征，而非单一的自然或社会经济条件独自驱动[6，13，27]。因此，在调控驱动因素时，可多因素综合调控发力以改善生态系统服务供给能力。

本研究考虑了3个尺度，而更多尺度上（如各种栅格大小、景观尺度、流域尺度等）的生态系统服务之间的关系还是未知的，需要进一步去探讨。而且，研究得到的驱动力结果是整个山西省的平均水平。由于自然地理和社会经济条件的地区差异，在山西省内部不同地区的主导驱动因素可能也存在差异，探索具有空间分异性特征的驱动力研究应在今后进一步加强。

5 结 论

（1） 1990～2015年，山西省平均粮食产量、产水量和NPP先减少后增加，平均土壤保持量呈现先增加后减少的时间变化趋势。随着尺度的增加，由于不同土地利用类型的组成和配置的“均匀化”，导致生态系统服务呈现出更加“空间均一化”的空间分布特征。

（2） 不同尺度上生态系统服务之间关系的强度和方向存在着差异，证实了生态系统服务之间权衡与协同作用的尺度效应。研究发现随着尺度的增加，生态系统服务之间关系对的数量存在着减少的趋势。

（3） 粮食产量变化的主导因素为人口密度、海拔、单位土地面积粮食产量、坡度和地均财政收支出;产水量变化的主导因素为年平均降雨量、海拔、生态用地占比、地均财政收支出和单位土地面积粮食产量;土壤保持变化的主导因素为坡度、人口密度、地均财政收支出、生态用地占比和地均GDP;NPP变化的主导因素为植被覆盖度、坡度、年平均降雨量、单位土地面积粮食产量、年平均温度。5795460B-2C22-496F-B722-880663CF3290

參考文献：

[1] DAILY，G C，MATSON，P A.Ecosystem services：From theory to implementation[J].PNAS，2008，105：9455-9456.

[2] Millennium Ecosystem Assessment.Ecosystems and human well-being[R].Washington，DC：World Resources Institute，2005.

[3] CARPENTER，S R，MOONEY，H A，AGARD，J，et al.Science for managing ecosystem services：beyond the millennium ecosystem assessment[J].PNAS，2009，106：1305-1312.

[4] 郑德凤，郝帅，吕乐婷，等.三江源国家公园生态系统服务时空变化及权衡-协同关系[J].地理研究，2020，39（1）：64-78.

[5] 崔亚琴，樊兰英，刘随存，等.山西省森林生态系统服务功能评估[J].生态学报，2019，39（13）：4732-4740.

[6] 孙小银，郭洪伟，廉丽姝，等.南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析[J].自然资源学报，2017，32（4）：669-679.

[7] 熊文，孙晓玉，彭开达，等.汉江下游平原典型区域水生态系统服务价值评价[J].人民长江，2020，51（8）：71-77.

[8] 谢高地，甄霖，鲁春霞，等.生态系统服务的供给、消费和价值化[J].资源科学，2008，30（1）：93-99.

[9] 杨晓楠，李晶，秦克玉，等.关中-天水经济区生态系统服务的权衡关系[J].地理学报，2015，70（11）：1762-1773.

[10] 王晓峰，马雪，冯晓明，等.重点脆弱生态区生态系统服务权衡与协同关系时空特征[J].生态学报，2019，39（20）：7344-7355.

[11] 李婷，李晶，王彦泽，等.关中-天水经济区生态系统固碳服务空间流动及格局优化[J].中国农业科学，2017，50（20）：3953-3969.

[12] 王萌辉，白中科，董潇楠.基于生态系统服务供需的陕西省土地整治空间分区[J].中国土地科学，2018，32（11）：73-80.

[13] 齐静，邓伟，周渝，等.三峡库区生态系统服务价值时空演变及驱动力[J].人民长江，2020，51（1）：113-119.

[14] 欧阳晓，贺清云，朱翔.多情景下模拟城市群土地利用变化对生态系统服务价值的影响：以长株潭城市群为例[J].经济地理，2020，40（1）：93-102.

[15] 丁辉，安金朝.黄河上游甘南段生态系统服务价值估算[J].人民黄河，2015，37（5）：74-76.

[16] 王川，刘春芳，乌亚汗，等.黄土丘陵区生态系统服务空间格局及权衡与协同关系：以榆中县为例[J].生态学杂志，2019，38（2）：521-531.

[17] LIU L，ZHANG H，GAO Y，et al.Hotspot identification and interaction analyses of the provisioning of multiple ecosystem services：Case study of Shaanxi Province，China[J].Ecological Indicators，2019，107：105566.

[18] XU S，LIU Y，WANG X，et al.Scale effect on spatial patterns of ecosystem services and associations among them in semi-arid area：A case study in Ningxia Hui Autonomous Region，China[J].Science of the Total Environment，2017，598：297-306.

[19] 赵文亮，贺振，贺俊平，等.基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦产量遥感估测[J].地理研究，2012，31（12）：2310-2320.

[20] YANG M，GAO X，ZHAO X，et al.Scale effect and spatially explicit drivers of interactions between ecosystem services：a case study from the loess plateau[J].Science of the Total Environment，2021，785：147389.

[21] ZHANG L，HICKEL K，DAWES W R，et al.A rational function approach for estimating mean annual evapotranspiration[J].Water Resources Research，2004，40（2）：W02502.

[22] RENARD K G，FOSTER G R，WEESIES G A，et al.Predicting soil erosion by water：A guide to conservation planning with the revised universal soil loss equation（RUSLE）[M].Washington，DC：Agricultural Handbook，1997.5795460B-2C22-496F-B722-880663CF3290

[23] WANG J，LI X，CHRISTAKOS G，et al.Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of theHeshun Region，China[J].International Journal of Geographical Information Science，2010，24（1）：107-127.

[24] 王勁峰，徐成东.地理探测器：原理与展望[J].地理学报，2017，72（1）：116-134.

[25] SU C，FU B.Evolution of ecosystem services in the Chinese Loess Plateau under climatic and land use changes[J].Global & Planetary Change，2013，101：119-128.

[26] LIU Y，LYU Y，FU B，et al.Quantifying the spatio-temporal drivers of planned vegetation restoration on ecosystem services at a regional scale[J].Science of the Total Environment，2018，650：1029-1040.

[27] SU C，DONG M，FU B，et al.Scale effects of sediment retention，water yield and NPP：a case study of the Chinese Loess Plateau[J].Land Degradation & Development，2020，31：1408-1421.

[28] 刘璨.我国退耕还林工程对粮食产量影响的分析与测度[J].林业经济，2015，37（9）：51-65.

[29] 刘强.山西退耕还林成效及后续政策研究[J].山西林业，2016（5）：6-7.

（编辑：黄文晋）

Multi-scale characteristics of interaction and driving factors of ecosystem service in Shanxi Province

GUO Baoxiang1，NIE Yuming2，ZHANG Ruigang3，GUO Yongshan4

（1.Liaocheng Dongchangfu Drainage and Irrigation Engineering Service Center，Liaocheng 252000，China; 2.Liaocheng Dongchangfu District Water Resources Bureau，Liaocheng 252000，China; 3.College of Hydraulic and Environment Engineering，China Three Gorges University，Yichang 443002，China; 4.Upstream Hydrology and Water Resources Bureau，Yellow River Conservancy Committee，Lanzhou 730030，China）

Abstract：

Clarifying the spatio-temporal variation，trade-off/synergy and driving factors of ecosystem services can provide a theoretical basis for the sustainable development of ecosystems.Taking Shanxi Province as an example，we quantified the regional grain production，water yield，soil retention and Net Primary Productivity （NPP） in 1990，2000 and 2015，and analyzed the spatial patterns and interactions of ecosystem services at the grid，county and municipality scales，and identified the dominant drivers of ecosystem service changes by using the Geodetector.The results showed that from 1990 to 2015，the average grain production，water yield and NPP decreased first and then increased，while the average soil retention increased first and then decreased.As the scale increased，the distribution of ecosystem services became more “spatial homogenization”，and the number of relationship pairs between ecosystem services decreased.The dominant factors of various ecosystem service changes were different，but they were all driven by nature，land management and social economy.

Key words：

ecosystem service;spatio-temporal variation;trade-off and synergy;driving factors;Shanxi Province5795460B-2C22-496F-B722-880663CF3290