城镇化和自然本底对生态系统服务权衡的影响: 以洛阳市为例

丁鸿浩,贺宏斌,李佳蕾,孙然好① (1.福建农林大学风景园林与艺术学院,福建 福州 350100;.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085;3.云南大学国际河流与生态安全研究院,云南 昆明 650500)

生态系统服务是人类活动与生态系统的关键纽带,是人类社会生存发展的基础[1]。在生态系统服务的级联模型中,生态系统服务往往由于可能存在对生态组分和自然资源的竞争利用关系而出现此消彼长的权衡关系[2-3],同时城市化进程和自然生态系统内部的复杂能量流动也使得服务组分间的权衡关系不断变化,进而导致生态系统服务与环境资源配置难以实现整体最优化。因此,厘清城市化背景下生态系统服务的数量空间结构与权衡关系变化,探索其背后空间分异影响因素和关联因素,对于优化城市社会经济-生态系统的可持续发展、提升人类福祉意义重大[4]。

当前有关生态系统服务的热点研究主要集中于生态系统服务量化评估、生态系统服务组分关系研究以及生态区划管理研究3个方面。其中量化评估上逐渐由静态层面的价值衡量过渡到面向多目标对象的综合动态评估上[5-6],其方法分别以价值当量法与集成式生态模型为主。在权衡关系研究中,依据关系类别的不同可分为客观权衡规律与管理权衡决策两大类[3],其中前者可分为生态系统服务供需间[7]、供需服务各自组分间[8]以及单个服务组分与多项或整体服务间[9]的关系研究。其分析方法主要是基于时空两方面分别展开动态、静态权衡关系的定量识别,前者是基于长时间序列量化结果,选择不同地理单元(整体、格网、行政区、逐像元)开展动态分析[10],相较静态分析而言更适用于变化幅度强烈的地区[3];后者则是基于量化结果通过以行政区、格网或栅格作为评价单元,采用相关分析法[11]、空间自相关[12]等数理统计方法开展静态分析。生态区划研究上多采用评价体系、生态系统服务簇[13]对研究区域进行划分,方法主要包括叠加分析、冷热点识别[14]、空间自相关[15]以及其他聚类分析方法[16-17]。中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》,明确提出建设“郑(州)洛(阳)西(安)高质量发展合作带”,目前众多学者针对洛阳市域情况提出未来建设发展策略,但多数仍以宏观定性为主且内容更倾向于社会经济,不能满足高质量全面发展概念的新要求。此外,多数研究侧重于对生态系统服务量化结果的直接描述性分析和区划结果分析,而对其背后空间分异影响因素仍有所不足,同时有关单项服务与整体服务之间的权衡强度分析较少。

鉴于此,该研究对洛阳市生态系统服务的时空分布和变化情况进行量化,并对其内部关系和潜在影响因素进行探析,有助于完善城市尺度生态系统服务权衡关系的理论研究。基于InVEST、RUSLE模型和价值当量法对洛阳市生境质量、土壤保持、碳储存、产水量、粮食产量和美学景观6项服务进行量化评估,通过Pearson相关性分析和均方根误差对生态系统服务权衡关系与权衡强度进行分析,选取冗余度分析与地理探测器对各项服务与权衡强度的空间分异影响因素进行探索,分析权衡强度与影响因素梯度变化之间的关系,最后通过冷热点分析识别区域生态系统服务综合冷热点空间格局分布,以期通过加强对研究区生态系统情状的认识为洛阳市未来的景观格局优化、生态发展以及社会经济生态系统管理提供科学支撑,促进洛阳市与合作带的共同高质量发展。

1 研究区域与数据

1.1 研究区域

洛阳市位于黄河中下游地区,包含三大流域五大河流,是黄河流域生态保护与高质量发展的关键节点城市和调控城市[18]。域内森林覆盖率位居全省第2位(45.3%),以大山(伏牛山)、大河(伊洛河)、大坝(小浪底大坝)作为生态屏障,生态系统服务功能多样,生态旅游产业发展迅速。

1.2 数据来源与预处理

研究数据包含遥感数据、环境数据、社会经济数据、规划数据4类。对遥感影像数据解译后,经200个随机点生成和对比历史影像,验证2010和2019年数据整体精度分别为0.870和0.875;借助Google Earth Engine平台计算植被归一化指数(NDVI)年均值;对人口、GDP社会经济数据和气象数据分别依据行政区和气象站点进行插值裁剪(分辨率为1 km);对研究时段潜在蒸发量数据集进行波段提取并计算年均值;对所需土壤数据进行数据库连接、栅格转换和裁剪;借助ArcGIS 10.6软件的空间分析工具和DEM数据生成坡度数据(图1)。上述数据坐标系统一为WGS 1984 UTM Zone 49N,详细数据来源见表1。

表1 数据来源Table 1 Data sources

图1 研究区海拔及土地类型Fig.1 Location of the study area

2 研究方法

2.1 生态系统服务量化

研究综合生态系统服务分析的全面性、洛阳市的实际地域特征以及数据的可获取性,选取碳储存、粮食生产、生境质量、产水量、土壤保持和美学景观6种生态系统服务,通过生态模型仿真和指标评价对其进行量化。

2.1.1碳储存

选取InVEST模型中的碳储存模块,采用各类生态系统中4大碳库的平均密度对研究区碳储存进行核算,碳库表参照文献[20],计算公式为

Ctotal=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead。

(1)

式(1)中,Ctotal、Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead分别为总碳存储量、地上碳存储量、地下碳存储量、土壤碳存储量和死亡有机质碳存储量,t·hm-2。

2.1.2生境质量

生境质量用于表征环境给予个体种群发展的资源与条件状况,是衡量地区生物多样性发展的重要指标,研究将耕地、建设用地以及裸地设为威胁因子,并依照文献[21-22]与手册设定相关参数,计算公式为

(2)

式(2)中,Qxj和Dxj分别为j类景观在单元x的生境质量与生境退化度;Hj为j类景观的生境适宜度,其值在0～1之间;z为模型默认参数,2.5;k为半饱和系数,为首次计算生境退化度最大值的1/2。

2.1.3产水量

水产模型是基于水量平衡原理,通过计算每个栅格上降水量与实际蒸散量的差值以表征各个栅格上的水源供给量(Yx),进而对区域内生态系统的水源供给量进行评估。

(3)

式(3)中,Px和Tx分别为栅格x的年降水量和实际蒸散发量,mm。

数据处理上,植物有效含水量由SPAW 软件通过输入土壤质地数据计算得来,根系限制层深度则由土壤深度代替,潜在蒸发量参考数据集[19],生物物理系数则依照文献[23]与手册设定,z经多次调整对比设定为5。

2.1.4土壤保持

土壤保持是生态系统通过植物多层结构与保护土壤、消减降雨侵蚀力、减少水土流失并保护土壤的功能。常选用潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量的差值作为生态系统水土保持功能的评价指标。核算上则基于修正的通用水土流失方程(RUSLE)计算,公式为

A=R×K×L×S×(1-C×P)。

(4)

式(4)中,R为降雨侵蚀力因子,MJ·mm·hm2·h-1·a-1,基于日降水量[24]计算得来;K为土壤可蚀性因子,t·hm2·h·MJ-1·mm-1·hm-2,基于NDVI计算得来;L和S分别为坡长和坡度因子,基于作物生长(EPIC)模型[25]和30 m分辨率DEM数据计算得来;C和P分别为植被保持因子与水土保持措施因子,基于土地覆盖和地形特征修正而来[26]。

2.1.5粮食生产

依据统计年鉴得到不同时期各县域年度单位面积的粮食总产量,采用反距离法对其进行插值。

2.1.6美学景观

该类服务是指多种类型的生态系统为周边人群提供的美学与精神体验。采用价值当量法[27]对美学景观服务的价值量进行量化。

Vx=∑Axj×Cj。

(5)

式(5)中,Vx和Axj分别为单元x的美学景观服务的价值量(万元)和j类生态系统的面积(hm2);Cj为j类生态系统服务的价值系数,依照2019年洛阳市稻谷、小麦、玉米播种面积结构与全国农产品成本收益资料汇编中的各类作物平均净利润,得到洛阳市1价值当量因子的价格为543.58元·hm-2。

2.2 权衡协同分析

采用Pearson相关性分析,对洛阳市2010和2019年6项生态系统服务组分间的权衡协同关系进行分析,通过网格分区统计得到各项生态系统服务(ES,SE)的均值,网格大小选取景观平均斑块面积的2～5倍[28](3 km)。在α=0.05显著性水平下,依据相关系数对其关系的方向程度以及变化趋势进行判定。引入均方根误差(RMSE,ERMS)来表征地区单项生态系统服务与综合生态系统服务(CES,SCE)供给效益之间的权衡关系,CES的供给效益用ES的加权平均值来表示(因各项ES均具代表性意义,因此设定各ES权重相等)[9]。该方法将权衡内涵由传统ES组分间的正负权衡协同关系拓展到单项ES与CES变化过程中的不均衡性[29],为生态系统服务调控标准和阈值设定提供新视角。采用Max-Min方法对各指标进行正向标准化,RMSE值介于0～1之间,当值接近0时表示地区各项ES与CES供给之间权衡强度较弱;反之,当值越接近1则表示各项ES与CES供给之间权衡强度较强。

(6)

2.3 空间分异影响因素分析

采用CANOCO 5.0软件对各项ES的空间异质性影响因素进行分析,从自然、人文、景观格局3个方面选择年降水量、海拔、坡度、NDVI、GDP、人口、香农多样性指数(SHDI)、最大斑块指数(LPI)和聚集度指数(AI)9个指标作为环境变量,景观格局指数的选择和计算是基于景观格局的复杂度、优势度和破碎度3个方面,通过移动窗口法选取3 km窗口计算得来。将2010和2019年各项生态系统服务作为响应变量,基于网格分区统计得到各项数据均值。排序模型筛选经过消除趋势对应分析(detrended correspondence analysis, DCA),得到2010和2019年各轴梯度最大值分别为1.12和1.63,排序轴长度均小于3,因此选择基于线性模型的冗余分析(redundancy analysis, RDA)进行分析[29],并通过蒙特卡洛置换检验分析对结果的显著性进行检验。借助R 4.2软件,基于最优参数的地理探测器(optimal parameters-based geographic detector, OPGD)模型中的因子探测和交互作用2个模块,对ES与CES之间权衡的空间分异影响因素进行分析。该模型通过比较不同数据离散方法与分层数量对于因子解释程度的影响来确定各因子适用的最优组合方法,从而提升空间异质性分析的准确度[30]。

2.4 冷热点分析

冷热点分析是一种局部空间自相关指标,能较好地识别各项ES空间分布的冷点和热点区域。基于网格尺度分区统计各类ES均值,利用Getis-OrdGi*局部统计量工具对各项ES冷热点区域进行识别。参照文献[31-32],依据Z(Gi*)值1.65和-1.65 对区域进行筛选划分,得到各项ES在90%置信区间内的冷热点分布,并通过叠置分析获取区域综合冷热点区域的空间分布。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务变化

表2表明,洛阳市整体生态系统服务供给功能呈下降趋势,其中碳储存、粮食生产与美学景观服务在整体上波动较小,土壤保持服务呈上升趋势(27.49%),产水量服务则呈显著下降趋势(-57.7%)。空间分布上,各项生态系统服务存在显著空间异质性(图2),碳储存、生境质量、土壤保持和美学景观服务在空间分布上呈现出一致性,具体表现为西南部林地为高值聚集区,东北部建成区和耕地则为低值聚集区,粮食生产与产水量和其他服务呈相反空间分布趋势,其中年均产水量减少了近80 mm·hm-2。空间变化趋势上,生境质量低值区逐渐向城市内部聚集;市域的西部山区与北部靠近黄河下游的地区土壤保持量显著增加;除建成区和其北部耕地以外,其他地区产水量服务均有明显下降。CES空间分布与多数ES空间分布类似,呈现自北向南逐渐增高趋势且与景观格局耦合度较高,其中2010年低值区(0～0.4)、中值区(>0.4～0.6)和高值区(>0.6～1.0)面积占比分别为50.15%、30.40%和19.45%,2019年各区面积变化占比为2.98%、14.90%和-17.87%。

表2 洛阳市生态系统服务统计Table 2 Statistics of ecosystem services in Luoyang City

图2 洛阳市2010和2019年生态系统服务空间分布Fig.2 Spatial distribution of ecosystem services in Luoyang city in 2010 and 2019

3.2 生态系统服务权衡关系与权衡强度分析

通过Pearson相关性系数在95%的置信度区间下对各项ES间的权衡协同关系进行分析(图3),结果表明,各项ES间存在显著相关关系,大多数ES间呈高协同关系,相关系数均在0.8以上;权衡关系集中于产水量、粮食生产与其余服务之间,其中产水量与土壤保持的权衡关系程度最高,为-0.51。关系变化上,碳储存与产水量由弱协同转向权衡关系,产水量与其余服务之间的权衡关系进一步增强,同时与生境质量和美学景观之间的关系转为显著,协同关系变化上各ES之间保持平稳,无较大波动变化。

红色表示正相关,蓝色表示负相关,椭圆形状越扁则相关关系程度越高。*表示P<0.05。

对各项标准化后的ES进行加权平均计算,用来表征CES的供给效益,采用RMSE对单项ES与CES之间的权衡关系进行表征(图4)。结果可知,洛阳市整体权衡强度有所上升,高权衡区域主要集中在南部的林地与北部靠近黄河下游的湿地。动态变化上,权衡强度显著增加的地区主要集中在中心城区(瀍河区、老城区、西工区等)以及中部耕地和西南部的林地(宜阳县、洛宁县、栾川县和伊川县),市域东北部权衡强度范围缩小。空间分布特点上,高权衡区域(RMSE值>0.4)内聚性增强,其中高权衡区域内部林地面积占比为89%,耕地与草地面积各占约5%。

图4 洛阳市各行政区生态系统服务权衡强度Fig.4 The trade-off intensity of ecosystem services in each administrative region of Luoyang City

采用逐步向前选择确定各环境因子的相对贡献量,经蒙特卡洛置换检验对约束排序模型显著性进行检验,P值均小于0.01。由图5可知,所选环境变量分别解释了77.3%(2010年)和76.7%(2019年)的各项ES空间分异现象,因子解释度较高。土壤保持、美学景观、生境质量、碳储存主要受到自然因素影响,与海拔、坡度、降水和NDVI因子呈正相关;产水量、粮食生产则主要受到人为因素影响,与人口、GDP、SHDI呈正相关;最大板块指数(LPI)、聚合度指数(AI)与生态系统服务空间分异关系较小。总体上不同时期因子解释度变化差异较小,生态系统服务空间分异受因子间相互反馈作用影响较大。

变量间箭头夹角表示相关性方向,夹角小于90°为正相关,反之则为负相关,等于90°表示不相关。

通过OPGD模型对ES与CES权衡强度的空间异质性进行因子探测,结果表明各因子P值均小于0.01。坡度、DEM、NDVI、GDP和降水因子对权衡强度的空间分布解释度较高,景观格局因子(SHDI、AI、LPI)解释度较低。交互作用上以双因子增强类型为主,其中交互因子解释度最高的前5组均与坡度有关(表3)。为进一步探索权衡强度与影响因素之间的相关关系,研究选取解释度最高的前5个特征因子对其进行等距梯度划分,并分别统计不同因子各梯度空间上的权衡强度均值。结果(图6)显示,权衡强度伴随降水梯度变化呈线性增长,伴随高程、坡度梯度变化呈现对数型增长,而伴随GDP与NDVI则呈现“U”型增长。动态变化上,高程、坡度和GDP在所有梯度上权衡强度均有所减小,在降水上有所增加,在NDVI上则呈现出差异,具体表现为低值范围梯度上,诸如水域、建成区、裸地等地区权衡强度减小;在高值梯度范围上,如草地、林地等植被茂密的区域,权衡强度增加。

表3 生态系统服务权衡强度空间分异影响因素Table 3 Influencing factors of spatial differentiation of ecosystem service trade-off intensity

图6 生态系统服务权衡强度的梯度变化Fig.6 Gradient change of ecosystem service tradeoff intensity

3.3 综合冷热点分析

基于GIS软件在90%置信度区间识别各类ES供给效益的冷热点区域,结果(图7)表明,洛阳市ES供给效益在整体上呈现显著的空间聚集效应,ES供给效益的低值区主要分布在建成区的西侧,景观类型以耕地为主;高值区则主要分布在市域南部的林地以及生态涵养地,趋势变化上整体冷热点区域面积有所减小。单个ES冷热点面积区域最大且变化平稳;4个ES重叠冷热点面积有所增加;2019年2个ES重叠热点与冷点区域面积占比分别为1.62%和1.85%,3个ES热点与冷点重叠区域总面积占比分别为4.19%和3.23%,其中3个冷热点重叠区域的重叠服务主要为碳储存、土壤保持和生境质量。

图7 洛阳市生态系统服务综合冷热点区Fig.7 Comprehensive cold hot spots of ecosystem services in Luoyang city

4 讨论

4.1 模型精度验证

验证模型数据结果的精度是衡量模型数据质量、减少结论不确定性的重要依据。结合政府统计公报与相关研究对模型量化结果进行验证,根据《洛阳市2010年水资源公报》和《洛阳市2019年水资源公报》得到年均水资源总量分别为46.30亿和20.48亿m3,相较于模型量化结果整体误差分别为3.66%和-0.85%,根据《洛阳市水土保规划2018—2030年》得到全市土壤平均侵蚀模数为2 567 t·km-2·a-1,与2010和2019年模拟结果的均值(2 680.71 t·km-2·a-1)相比,相对误差为4.43%,同时碳储存研究结果也与文献[20]一致,表明模型量化结果较好,结论可信度高。

4.2 生态系统服务数量空间变化与权衡关系

洛阳市生态系统服务变化上主要集中在土壤保持与产水量2个方面。影响产水量的主要因子包括气候因素、土地利用、下垫面特征以及土壤因素[33]。产水量的大幅度减少可能归因于洛阳市近年南部生态保护与修复工程成效,致使南部林地蒸发量与土壤含水量进一步增大,分布上由于北部建设用地与耕地的扩张及其景观下垫面特征导致地表径流增加而下渗减少,使得该地区的产水量升高,相关研究也呈现出类似产水量空间格局分布特征[31]。土壤保持主要受侵蚀和保持因子在服务功能上的相对权衡作用影响,其中洛阳市侵蚀因子时空变化波动幅度较小,因此土壤保持服务的增加主要得益于植被保持因子和水土保持因子的作用,具体来看可归因于洛阳自“十二五”以来对于水利工程基础设施建设的完善,以及对水保林、经济林的营造和对坡耕地的改造。

生态系统服务的空间分布受因子间交互作用影响显著,其影响机制可能归因于洛阳市景观类型自北向南由建设用地逐渐过渡到耕地、林地,海拔逐渐增高,自然方面由地形因子主导的因子交互作用使得南部地区降水丰沛、植被茂盛,同时人为活动方面由GDP主导的因子交互作用则促使南部地区人口密度、城市化进程、景观格局破碎程度都较低,这使得诸如土壤保持、美学景观、生境质量、碳储存、产水量和粮食生产服务随之产生相应的空间分异特征。权衡关系上,研究结果表现为同类生态系统服务内部多为协同关系,权衡关系则主要集中在供给服务(粮食生产、产水量)与其他服务之间,其中对比文献[34-38]发现,粮食产量、产水量在各空间尺度上与调节、支持服务间的静态权衡关系稳健性较强,验证了耕地、不透水面与生态用地间在生态过程-功能-服务中可能存在的竞争关系的假设[39]。在动态权衡协同关系分析结果上,服务间关系存在差异,这可能由于动态权衡协同关系结论是依据对2个长时间序列ES逐像元相关性分析结果求均值得来,因此其结论受地域性特征和时间动态变化程度较大[38,40]。

4.3 权衡关系尺度效应与权衡强度空间分异影响因素

生态系统服务的尺度关联导致了ES间关系受尺度效应影响显著[41],促使其伴随时空尺度的变化而发生改变。时间尺度上,洛阳市2010—2019年权衡协同关系时间动态性表现平稳,无较大变化,其原因可能为洛阳市利益群体与决策者倾向统一且稳定,因而使得常年管理决策变化浮动较小;同时还可能因为该地区ES的跨尺度流动较小,区域间ES供需流动少且缓,因此服务间关系受外部干扰较小。该研究空间幅度上选取城市尺度,空间分析粒度为3 km网格,不同ES权衡关系研究核算服务类型有所差异,其中粮食产量、土壤保持、产水量3类服务出现频率较高。该研究的3类服务权衡协同关系结果与城市群[36]、流域[34,42]、山区[40]等尺度的研究结论一致,同时不同研究所选空间粒度不尽相同,这也进一步验证了这3类服务权衡协同关系在空间幅度、粒度变化上的稳健性。

整体生态系统服务权衡强度上,高值主要集中分布在生态环境良好的地区,且伴随环境、经济属性梯度变化呈现多种变化规律。权衡强度与降水量呈线性正相关,且随海拔与坡度梯度变化的呈对数型增长,这是因为降水和地形对于自然基底状况起决定作用,同时高降水和高海拔坡度的区域受自然扰动较强,风险发生概率更高,因而该地区生态系统弹性较弱,ES权衡强度高。中等水平GDP和NDVI(灌木丛和草地地区)权衡强度较低,其空间分布多位于城市外围或城乡交接处,景观破碎度和复杂度较高,生态基底状况普通,ES供给效益整体较弱,因而整体生态系统弹性较高。当前为迎合城市化快速发展进程,决策者往往倾向于优化能带来直接经济价值、解决当前问题的生态系统服务,而忽视优化特定服务组分给其他服务或整体服务以及周边要素所带来的影响。通过引入RMSE可直观展示不同地区单项服务组分变化对整体服务的影响,从而协助决策者对不同地区的调控力度进行统筹把控。

4.4 区域发展建议

生态系统服务供给的热点重叠区域集中在洛阳市南部,主要位于嵩县和汝阳县的交界处,紧邻伏牛山脉与众多山岭,植被覆盖度高,同时生态基底优良,重叠生态服务类型主要包括碳储存、土壤保持和生境质量,三者互为协同促进关系,区域ES权衡强度较高。因此针对这一地区,应明确生态优先发展方向,依照国土空间规划合理划定生态保护红线。在原有基础上继续植树造林、丰富物种多样性,完善地区生态廊道、荒山造林、农田林网、特色经济林等造林工程,增加森林碳汇储备的同时提升区域生境质量,同时时刻关注地区粮食产量,保证粮食安全。冷点区域主要集中于洛阳市的中部和西北部,景观类型以耕地为主,内部植被稀少,冷点重合服务类型与热点类似,权衡强度相对较小。针对此类区域,应在保证粮食安全与永久基本农田的前提下,合理进行退耕还林还草,在合理调控阈值范围内强化地区其他生态系统服务,因地制宜地构建行之有效的生态补偿政策,增加生态用地储备,实现地区碳储存与排放的动态平衡。

4.5 不足与展望

时间尺度上,研究仅对洛阳市2个年份的ES进行量化,有关ES的趋势变化分析和影响因素有所不足;数据模型方法上,数据精度和模型方法有待提升和创新,ES量化结果则有待补充实测数据进行验证。今后,ES权衡关系相关研究应注重在多时空尺度上探究服务组分间关系的稳健性和变化规律,并对其变化规律的影响因素与驱动机制进行探索,此外还应深入研究利益相关者偏好与ES服务的供需流动对ES权衡协同关系的影响,进而增强研究的实际意义。

5 结论

研究量化评估洛阳市6类生态系统服务,系统地对其时空分布特征、数量结构变化及其服务间的权衡关系和权衡强度进行探析,同时对生态系统服务与权衡强度的空间分异影响因素进行探索,得出如下结论:

(1)洛阳市的碳储存、生境质量、美学景观和土壤保持服务呈南高北低分布,其空间分异与地形、植被和降水呈正相关,和人口、GDP以及SHDI则呈负相关;粮食产量与产水量的空间分布与成因关系则与上述4类服务相反。2010—2019年洛阳市产水量服务下降57.7%,土壤保持服务上升27.49%,其余各项服务变化幅度较小。

(2)研究区协同关系集中在碳储存、生境质量、美学景观和土壤保持服务间,权衡关系则分布在粮食产量、产水量与其余服务间,且皆随时间变化波动较小。

(3)洛阳市权衡强度等级分布与CES一致,为南高北低,林地为高强度区域内主要景观类型(面积占比89%)。坡度、NDVI、海拔、GDP、降水对权衡强度空间异质性解释程度较高,分别为71%、62%、64%、43%和43%,同时权衡强度伴随地形、降水以及经济植被的梯度变化分别呈现线型、对数型和“U”型增长。

(4)洛阳市生态系统服务供给的冷热点分别聚集在市域的西北部和东南部,其中冷热点重叠服务类型主要为碳储存、土壤保持和生境质量。