东北地区生态系统服务及权衡/协同关系时空演变 特征与功能分区研究

冯 琳，雷国平

（1.东北大学文法学院，辽宁 沈阳 110169； 2.辽宁省自然资源厅土地保护与利用重点实验室，辽宁 沈阳 110169）

生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的各类惠益，在形成与维持人类生存与发展的环境条件及物质基础方面发挥重要作用[1-2]，已成为联合国2030年17个可持续发展目标的重要组成部分。中国政府陆续启动天然林资源保护、三北防护林体系建设、退耕还林还草等重大生态工程，旨在通过有效管理手段最大化多种生态系统服务[3-5]。然而，人类需求的多样性、土地利用格局的空间异质性和生态过程的复杂性，导致各生态系统服务之间存在此消彼长的权衡与相互增益的协同关系[6-8]。协调生态系统管理的多目标冲突并减缓生态系统服务间权衡关系及强度，已成为当前实现生态系统服务多样化和区域可持续发展的必然选择[9]。研究表明，受到外界因素作用后，生态系统服务及相互作用关系具有时空尺度依赖性，生态工程大范围实施并未解决微观尺度下生态系统服务权衡问题[10]。因此，对长时间序列下生态系统服务及权衡与协同关系时空变化全面评估，并调整相应决策平衡它们是政府、决策者、相关利益者关注的重要课题。

当前，国内外学者普遍借助InVEST[11]、SolVES[12]与ARIES[13]等模型量化生态系统服务，采用皮尔逊相关性分析[14]、均方根偏差[15]、生产可能性边界法[16]等统计分析法与空间叠置分析[17]、空间自相关分析[18]等空间制图法识别生态系统服务权衡与协同关系。虽然关于生态系统服务及相互作用关系的研究在理论框架、研究体系与方法上日渐成熟，但研究尺度存在以下不足：（1）在时间尺度上，以往研究大多局限于静态视角下生态系统服务及权衡与协同关系变化研究[19]，无法反映生态系统的时间滞后现象及对于突发事件的响应，亟需进行长时间序列连续时间的动态演变过程研究。（2）在空间尺度上，目前研究多聚焦于全球[20]、行政区[21]、流域[22]及生态工程区[23]等较大尺度，缺乏从微观尺度下对内部差异特征显著区域进行明确地理空间信息的定量研究，不可避免地掩盖环境异质性对生态系统服务及权衡与协同关系的影响。近年来，诸多学者利用K-means聚类分析[24]、主成分分析[25]、高斯混合模型[26]等方法，进一步识别具有相似生态系统服务及权衡与协同关系特征的服务簇，从而进行生态功能分区并提出生态系统管理建议，以提高政策实施的有效性[27]。因此，深入探讨像元尺度长时间序列下生态系统服务及相互作用关系变化特征，结合功能分区提出增强协同、缓解权衡的空间差异化生态系统服务优化对策，对于实现生态系统服务综合效益最大化具有重要意义。

东北地区是中国最大的天然林区且位于全球四大黑土带之一，在粮食安全和生态保护方面发挥关键作用[28]。然而，东北地区多尺度气候变化和对自然—社会生态系统干扰的结合持续累积地改变与降低生态系统服务，给粮食稳产增产与生态系统管理带来严峻挑战[29]。自20 世纪50 年代大规模开垦以来，具有重要生态功能的林地、草地、湿地等生态用地不断被占用、开发、破坏，水资源短缺、土壤有机碳含量下降、生态系统服务退化等问题日益加剧[30]。由于生态系统服务的持续流失速度远超过生态用地的增加速度，各项生态恢复和保护工程的实施并没有显著增加东北地区的生态服务总价值[31]。目前，针对东北地区生态系统服务及权衡与协同关系的研究多从静态、单一的生态系统服务维度开展，缺乏长时间序列连续时间下的定量地理空间信息，极大限制其在国土空间规划方面的应用。鉴于此，为实现生态安全、经济增长、粮食安全等多目标协同发展，东北地区迫切需要在像元尺度长时间序列下，对生态系统服务及相互作用关系的变化规律进行深入研究，并进行生态功能分区服务于相关政策的制定与生态系统服务的空间优化。

本文基于像元尺度采用1992—2020年长时间序列连续时间数据，揭示东北地区产水量、水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量、粮食生产6种生态系统服务的时空演变规律，分析两两生态系统服务之间的权衡与协同关系时空演变特征，进一步识别生态系统服务簇并进行生态系统服务功能分区，针对性提出生态系统管理措施，以期推动东北地区生态系统服务差异化管控和区域可持续发展。

1 研究方法与数据

1.1 研究区概况

东北地区位于中国东北部（115°32’E～135°09’E，38°42’N～53°35’N），总面积约1.24×106km2，覆盖黑龙江、吉林、辽宁省以及内蒙古自治区东部。长期以来，东北地区拥有多种类型的自然资源（如森林、湿地、黑土等），并分布着松花江、辽河、嫩江、鸭绿江等主要河流，在粮食、木材和矿产资源方面发挥着重要作用。东北地区集中分布土壤有机质含量高、水肥气热协调的黑土，粮食产量增量占全国粮食产量增量的50.71%。

东北地区降水强度与气温年际变化较大且增加速度较快，降雨时空分布不均态势加剧，低温干旱、高温干旱等复合型极端气候事件频发，严重威胁粮食稳产高产与生态安全。高强度人类活动与大规模垦殖利用使得土地利用格局显著变化，减弱了生态系统维持生态功能与提供自然产品的能力，碳储存、水质净化等生态功能逐渐退化[28]。2020年，东北地区耕地与林草地分别占土地总面积的42.09%与53.31%。根据地形、植被、气候、人类活动特征，东北地区分为大兴安岭、小兴安岭、长白山脉、三江平原、松嫩平原、辽河平原6个地理区域[29]。

1.2 数据来源

本文所用数据包括1992—2020年连续时间下气象数据、土壤数据、遥感数据和土地利用数据等。土地利用数据来源于Climate Change Initiative（CCI, http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer），空间分辨率300 m，其他数据来源见表1。考虑本文需要及东北地区实际情况，将37类土地利用类型分成耕地、林地、草地、湿地、水域、建设用地、未利用地7类。基于ArcGIS 10.6平台，将空间数据重采样为300 m×300 m栅格单元，统一采用Albers Conic Equal Area坐标格式。

表1 数据说明Tab.1 Data description

1.3 研究方法

1.3.1 研究框架

探究东北地区1992—2020年生态系统服务及权衡与协同关系时空演变规律，划分具有指导性的生态系统服务功能分区，并因地制宜地提出生态管理措施，为东北地区生态系统服务管理优化提供科学参考。首先，根据联合国可持续发展目标SDGs，结合东北地区发展定位与现存的生态问题，选取6类与利益相关者密切相关的生态系统服务（产水量、水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量、粮食生产），并采用InVEST模型评估东北地区1992—2020年连续时间序列下各生态系统服务。在减少异常年份对生态系统服务干扰的情况下，揭示各生态系统服务长时间序列下时空演变趋势。其次，在消除降水、NDVI因子对生态系统服务的影响下，探究两两生态系统服务之间权衡与协同关系时间变化特征。运用逐像元偏相关分析制图法，对长时间序列连续时间生态系统服务相互关系进行空间明晰的定量制图，并进行显著性检验。最后，运用自组织特征映射神经网络，将具有相似生态系统服务及权衡与协同关系特征的像元划分为同一生态系统服务簇，并划分功能分区提出差异化措施，实现东北地区经济增长—粮食生产—生态保护协同发展的可持续目标（图1）。

图1 研究框架Fig.1 Research framework

1.3.2 生态系统服务评估

本文借助InVEST 模型和ArcGIS10.6 软件，定量评估1992—2020年连续时间序列下6种生态系统服务。其中，由于氮、磷是人为造成的主要污染物，且磷的数据可用性有限，故以氮输出量NE来表示其水质净化能力[32]。将InVEST模拟的产水量结果与水资源公报公布的地表水资源量进行比较，误差控制在0.09，表明模拟效果良好。将InVEST模拟的氮输出量结果与生态环境部发布的地方环境质量公报中的水质数据进行对比，行政区尺度下模型值和观测值具有良好的线性回归效果（R2= 0.86）。InVEST模拟的土壤保持、碳储量、生境质量结果与相关文献进行对比，估算结果较为一致[28-29]（表2）。

表2 生态系统服务计算公式表Tab.2 Equations of ecosystem service calculation

1.3.3 基于Theil-Sen+Mann-Kendall的生态系统服务时序变化分析

由于生态系统服务退化是一个长时间、持续性的、复杂的动态过程，因此需要通过时间序列下趋势分析的方法来研究和分析生态系统服务变化情况。Theil-Sen 分析法是一种通过样本点确定中值斜率的稳健性线性回归方法，能够减少异常值和离群数据的干扰[35-36]。因此，本文运用Theil-Sen 分析法对1992—2020 年时间序列下6 种生态系统服务变化趋势进行分析，公式如下：

式（1）中：β代表生态系统服务的变化趋势，x分别代表6类生态系统服务的值，xj与xi表示第j、i个时间序列数据。β＞0 呈上升趋势，β＜0 呈下降趋势。同时，运用非参数Mann-Kendall检验法评估时间序列下生态系统服务变化趋势的显著性[37-38]。该方法对数据的潜在概率分布没有任何假设，并且不受缺失值和异常值的影响[38]，其公式为：

式（2）—式（3）中：Z为标准化后的检验统计量；S为检验统计量；xj和xi为时间序列数据；n为样本数；当n≥8时，S近似为正态分布，其均值和方差公式为：

标准化后的检验统计量Z符合标准正态分布。在置信水平为90%下进行Mann-Kendall 检验，呈显著变化（|Z|＞1.65）和不显著变化（-1.65≤Z≤1.65）状态。

1.3.4 生态系统服务权衡与协同关系分析

生态系统服务之间不仅受彼此的相互影响，也受气候要素及土地利用变化的共同影响[39]。本文采用偏相关性分析法，通过消除年降水量、NDVI 的影响计算偏相关系数，进而探讨东北地区1992—2020 年6 种生态系统服务之间的权衡与协同关系。同时，通过Matlab 平台开展逐像元空间偏相关分析计算像元尺度下1992—2020年连续时间下生态系统服务权衡与协同关系，并通过T检验进行显著性分析以进行空间明晰的定量制图。具体计算公式如下[40]：

（1）简单相关系数：

（2）一级偏相关系数：

（3）T检验：

式（5）—（7）中：r12（ij）代表未消除降水量、NDVI影响时，ES1、ES2的相关系数；e为栅格数据的时间序列；ES1、ES2 分别代表两种生态系统服务；r12·3（ij）代表年降水量、NDVI恒定时，ES1、ES2间的偏相关系数。根据偏相关系数（r）及其显著性（P），划分显著性等级（表3）。

表3 权衡与协同关系显著性分类等级Tab.3 The classification levels of trade-offs and synergies significance

1.3.5 生态系统服务簇识别

生态系统服务簇是通过衡量不同生态系统服务之间的相似性，把具有较高相似度的空间单元划分至同一生态系统服务簇[41]。自组织特征映射神经网络（SOM）是一种结合了主成分分析和K-means 聚类分析方法的无监督学习神经网络方法，具有并行处理、自组织、自学习、鲁棒性和容错性等特点。其竞争机制是对于某一图形或某一频率的特定兴奋过程找到最近的获胜单元，并不断修正初始权重，使输出节点逼近输入矢量的拓扑特征，从而二维映射出聚类结果[42]。因此，将东北地区1 245 371 个像元作为样本输入，利用R 4.0.2中的Kohonen包识别生态系统服务簇，进行生态系统服务功能分区。

2 结果分析

2.1 生态系统服务时空演变特征分析

2.1.1 生态系统服务时间演变特征

1992—2020年，东北地区及各区域产水量、氮输出量、粮食产量均呈波动性增加趋势，生境质量呈下降趋势（图2）。具体来看，由于降水与潜在蒸散量年际变化剧烈，加之耕地灌溉水需求的增加，产水量分别于1998 年、2012 年、2013 年、2020 年达到峰值，三江平原、长白山脉波动幅度最为显著。东北地区及各区域氮输出量均呈增加趋势，表明水质净化能力呈下降趋势，三江平原下降趋势最为显著。除辽河平原，其他区域土壤保持呈增加趋势，小兴安岭增加趋势最为显著。长白山脉、辽河平原、松嫩平原碳储量呈轻微下降趋势。东北地区及各区域生境质量均呈下降趋势，辽河平原下降趋势最为显著。各区域粮食产量均呈急剧增加的趋势，分布大量耕地的松嫩平原、三江平原增加趋势最为显著，并于2012 年达到峰值。从生态系统服务在时间序列上的变化趋势来看，碳储量与生境质量呈现出较为明显的协同变化规律。

图2 1992—2020年东北地区生态系统服务的时间变化趋势Fig.2 Temporal changes of ecosystem services in Northeastern China from 1992 to 2020

2.1.2 生态系统服务空间演变特征

结合Theil-Sen+Mann-Kendall 分析法得到东北地区1992—2020年6种生态系统服务年际变化空间分布（图3）。产水量年际变化在空间上呈现“东高西低”的分布态势，小兴安岭、三江平原、长白山脉产水量年际变化较大。氮输出量与粮食产量增加区域主要位于松嫩平原、三江平原与辽河平原，这表明在一定程度上粮食产量的显著增加直接导致氮输出量显著增加、水质净化能力显著降低。土壤保持年际变化显著增加的区域集中分布在大兴安岭、小兴安岭与长白山脉。碳储量、生境质量增加的区域分布在覆盖大面积林地的大兴安岭、小兴安岭、长白山脉，降低的区域分布在覆盖大面积耕地与草地的三江平原、松嫩平原、辽河平原。

图3 1992—2020年东北地区生态系统服务及年际趋势变化空间分布图Fig.3 Spatial distribution of ecosystem services and interannual trend changes in Northeastern China from 1992 to 2020

2.2 生态系统服务权衡与协同时空演变特征

2.2.1 生态系统服务权衡与协同时间演变特征

1992—2020年东北地区及各区域权衡与协同关系变化大致相同，而关系强度发生显著变化（图4）。偏相关性分析表明，东北地区产水量、粮食生产与土壤保持、碳储量、生境质量为负相关，呈极显著的权衡关系（P＜0.01）。氮输出量与粮食生产为正相关，表明水质净化与粮食生产为负相关，呈显著权衡关系。除产水量与碳储量权衡强度、土壤保持与碳储量协同强度呈整体下降趋势外，其余生态系统服务间权衡与协同强度均呈整体上升趋势。由此表明，东北地区供给服务的增加导致调节服务与支持服务的显著下降。从不同区域看，辽河平原、松嫩平原、三江平原、长白山脉与东北地区权衡关系大致相同，供给服务与调节服务、支持服务呈显著的权衡关系，调节服务、支持服务之间呈显著的协同关系，且强度逐渐增加。不同的是，由于大兴安岭降水量较低、蒸散量较高，人类干扰较小，大兴安岭产水量与粮食生产呈权衡关系，与水质净化呈协同关系。

图4 1992—2020年东北地区生态系统服务权衡与协同关系变化Fig.4 Trade-offs and synergies change of ecosystem services in Northeastern China from 1992 to 2020

2.2.2 生态系统服务权衡与协同空间分布特征

基于像元尺度，采用1992—2020年连续28年的生态系统服务数据计算生态系统服务相互作用关系的空间差异规律（图5）。1992—2020 年，产水量与氮输出量表现为显著协同关系的面积占63.77%，表明大部分区域产水量与水质净化能力呈权衡关系。产水量与生境质量表现为极显著权衡关系的面积占19.06%，集中在松嫩平原、辽河平原。氮输出量与生境质量呈显著协同关系的面积占33.94%，集中在三江平原与松嫩平原北部，表明水质净化的下降导致生境质量显著下降；极显著权衡关系的面积占17.99%，集中在松嫩平原西南部与辽河平原西北部，表明水质净化与生境质量均降低。土壤保持与碳储量、生境质量表现为权衡关系的面积分别仅占1.73%、3.55%，表明大部分区域土壤保持与碳储量、生境质量呈协同关系。值得注意是，氮输出量与粮食产量呈显著协同关系的面积占58.33%，尤其是三江平原、长白山平原、松嫩平原东北部；生境质量与粮食产量呈显著权衡的面积占40.53%，尤其是松嫩平原、辽河平原西北部、三江平原、长白山脉，这表明粮食产量的增加导致水质净化与生境质量的下降。

图5 1992—2020年东北地区生态系统服务权衡与协同关系空间分布图Fig.5 Spatial distribution of trade-offs and synergies relationship of ecosystem services in Northeastern China from 1992 to 2020

2.3 生态系统服务功能分区

本文将东北地区6 种生态系统服务进行自组织映射分析，在最佳聚类情况下最终确定4类生态系统服务簇（图6）。服务簇1 中6 种生态系统服务差异较小，各生态系统服务均呈协同关系。服务簇2除产水量、粮食产量较低外，其余生态系统服务均保持较高水平且呈协同关系。服务簇3水质净化、生境质量较高，而产水量、土壤保持、粮食产量均处于较低水平。服务簇4以粮食生产为主，且远高于其他生态系统服务，与其他生态系统服务呈显著权衡关系。

按照生态系统服务簇的具体特征和主导生态系统服务功能，依次划分为复合均衡区、生态保育区、生态过渡区、农业生产区4个生态系统服务功能区。1992—2020年，各功能区空间分布基本保持稳定，而面积发生显著变化。复合均衡区面积占比由7.89%降低至4.26%，集中在长白山脉南部与辽河平原东部。生态保育区面积占比由29.53%增加至32.80%，集中在大兴安岭北部、小兴安岭、长白山脉北部。生态过渡区面积占比由39.55%降低至31.34%，集中在大兴安岭南部、松嫩平原西南部、辽河平原西部。农业生产区面积占比由23.03%增加至31.60%，集中在三江平原与松嫩平原。

3 讨论

3.1 东北地区生态系统服务功能分区管控建议

近30年来，政府对于保障粮食安全、保护生态环境与促进经济发展三大核心问题的重视程度及相应政策调控行为导致东北地区发生土地利用转型[43]，加之气候变化的影响，生态系统服务及其权衡与协同关系剧烈变化。本文依据相似主导生态系统服务、生态系统服务权衡与协同关系特征，将作为典型政策作用区的东北地区划分为生态保育区、复合均衡区、生态过渡区、农业生产区。针对不同分区采取差异化优化管控措施以协同提升多种生态系统服务，对东北地区可持续发展与生态建设具有重要意义。

复合均衡区集中分布在降水量较为丰富、植被覆盖度较高的长白山脉南部与辽河平原东部，生态系统服务组成结构均衡。生态保育区集中在林地面积占比较大、斑块完整性较高、受人类活动干扰较小的大兴安岭北部、小兴安岭与长白山脉北部。随着天然林资源保护工程等重大生态工程的实施，土壤保持、碳储量与生境质量均呈增加趋势且呈广泛协同关系。然而，在气候变暖背景下，由于林地扩张增益效应逐渐小于蒸散量增加造成的水分损失，产水量呈降低趋势[44-45]，部分复合均衡区向生态保育区转移。因此，应当稳步推进天然林保护等林业重点工程，构建森林资源生态保育制度，严格限制破坏性建设活动。同时，调整树种结构与林分密度，从而减缓林地扩张造成的蒸散量增加[46]，提升区域整体生态系统服务功能。

生态过渡区集中分布在干旱与半干旱气候过渡、耕地与林地交错分布的大兴安岭南部、松嫩平原西南部与辽河平原西部。虽然退耕还林还草、退耕还林还草还湿等生态保护与恢复工程不断实施，但高强度的人类农业活动导致大兴安岭南部耕地与草地转换剧烈，松嫩平原西南部与辽河平原西部大面积湿地与草地被开垦为耕地，根系固持土壤、泥沙截留能力、对氮拦截过滤能力降低[47-48]，土壤保持与水质净化能力显著下降。因此，应当利用耕地和生态用地转换的长期反馈机制建立弹性的转型空间，合理规划粮食主产区、生态功能区和灵活转化区，推动耕地保护和生态保护政策的整合。同时，实施草原综合治理封育工程、加强湿地自然保护区管理、完善生态用地保护问责机制，进而形成草地与湿地保护及合理利用的良性循环。

农业生产区集中分布在地形平坦、典型黑土分布、灌溉设施完善的松嫩平原、三江平原与辽河平原中部，以粮食生产为主导生态系统服务且面积显著扩张。在一系列惠农政策与粮食增产政策的驱动下，地方政府与农民非理性的耕地开垦活动日益加剧，受人类干扰较大的生态环境威胁源耕地逐渐扩张，导致土壤侵蚀、碳储量与生境质量较低且逐渐下降[44,48]。加之三江平原与松嫩平原降水量显著提升，降雨侵蚀力随之增强，进一步加剧了土壤侵蚀[49]。此外，随着“振兴东北老工业基地战略”等政策不断推进，建设用地侵占大量生态用地[30]。由于农业生产和人类生活的需要，化肥农药、灌溉污水、生产生活废弃物大量增多，导致灌溉需求较高的三江平原、松嫩平原与建设用地集中的区域氮输出量增加，严重影响浅层地下水水质[46]。因此，应当通过建设农田防护林创建人工生态系统，减缓土壤侵蚀、改善气候与水文条件，并有效阻断施肥造成的氮、磷损失[50]。当防护林达到成熟高度时，防护林保护的耕地比未种植防护林前的耕地平均粮食产量提高20%～30%[51]。同时，不断提高农业科技创新技术，加强耕地占补平衡管理，建立耕地保护经济补偿机制，较好地平衡粮食生产功能与生态系统服务功能。

当前，东北地区亟待实施山水林田湖草沙一体化发展战略，遵循“系统统筹、综合调控、协同治理、空间管控”的原则，构建多种生态系统协同发展安全模式，发挥生态用地对耕地的生态保护作用，在提高粮食产量的基础上增加生态保护与恢复工程实施的有效性。

3.2 不足与展望

需指出的是，虽然本文考虑了生态系统服务及权衡与协同关系的时空尺度依赖性，减少了因生态系统时间变化中的异常因素导致的误差，为制定合理的生态系统管理政策提供科学依据。但仍存在一些问题值得进一步关注：（1）本文所用生态系统服务计算采用最为常用的InVEST 模型，该模型忽略地理要素的区域特性，对同一地类赋予相同值且个别参数的取值主要参考相关文献资料，造成模拟结果与实际情况产生偏差。未来将对模型原理改进、参数验证等方面进一步研究，并增加野外观测工作以获得实测数据支撑研究结果。（2）本文基于像元尺度对生态系统服务及权衡关系变化进行分析，然而生态系统服务及权衡关系存在明显的尺度依存与空间差异特征。因此，未来研究应厘清多种空间尺度下权衡与协同效应，明确服务权衡管理的优先顺序与侧重点，深入探索气候变化及土地利用变化与生态系统服务的相互作用机制。（3）本文对东北地区生态系统服务及权衡与协同关系进行定量评估，未来研究将构建不同发展模式和政策情景，预测未来气候变化与土地利用变化对生态系统服务及权衡与协同关系的影响，以筛选社会经济和生态保护双赢的政策情景。

4 结论

本文基于像元尺度利用InVEST模型评估1992—2020 年长时间序列下产水量、水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量、粮食产量6种生态系统服务，揭示生态系统服务及权衡协同关系的演变规律，并运用自组织特征映射神经网络法进一步识别生态系统服务簇，并针对性地提出差异化生态系统服务优化管理对策。主要结论如下：

（1）1992—2020 年，东北地区整体产水量、土壤保持、碳储量、粮食产量呈增加趋势，水质净化与生境质量呈降低趋势。产水量、粮食生产与水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量均呈极显著权衡关系（P＜0.01），且权衡强度逐渐增加。

（2）东北地区生态系统服务及权衡与协同关系变化存在明显的空间异质性。大兴安岭北部、小兴安岭、长白山脉林地、草地面积显著增加，导致除生境质量外其他生态系统服务均有不同程度的增加，且粮食产量与土壤保持、碳储量、生境质量间权衡程度降低，土壤保持、碳储量、生境质量间协同程度增加，以复合均衡簇与生态保育簇为主。该区域亟待通过建立耕地与生态用地的弹性转型空间、调整造林树种、实施林草湿工程、完善监督管理机制以提高生态保护与恢复工程的有效性。

（3）大兴安岭南部、松嫩平原、三江平原、辽河平原耕地与建设用地显著扩张占用了大量林地、草地与湿地，导致水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量显著下降，粮食产量显著增加，且粮食产量与水质净化、土壤保持、碳储量、生境质量权衡强度显著增加，以农业生产簇与生态过渡簇为主。该区域亟待通过实施山水林田湖草沙一体化战略、完善农田防护林/带体系、提高农业科技创新技术以平衡粮食生产功能与生态系统服务功能。