环塔里木经济带生态系统服务价值的时空演变及空间分异机制

王梦杰 胡江玲 张赛赛

摘要：基于环塔里木经济带1990年、2005年和2020年3期土地利用数据，分析土地利用变化特征、生态系统服务价值（ESV）时空变化，并在地理探测器工具的支撑下探究环塔里木经济带ESV的空间分异机制。结果表明，1990—2020年，研究区草地、水域和林地面积均减少，建设用地、耕地和未利用地面积均增加；从外围山地向中部盆地，ESV存在明显的波动式递减现象；ESV冷热点呈“外部呈环状热点散布、内部呈片状冷点聚集”的空间分布格局；环塔里木经济带ESV空间分异的主要驱动因素是未利用地占比、气象因子和高程，各因素间交互作用表现为增强关系，自然因素的解释力高于社会经济因素。

关键词：土地利用变化；生态系统服务价值；热点分析；地理探测器；环塔里木经济带

中图分类号：F301.2；X171.4         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2024）06-0035-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.06.006 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Spatio-temporal variations of ecosystem service value and its spatial heterogeneity mechanism in the economic belt around Tarim

WANG Meng-jie， HU Jiang-ling， ZHANG Sai-sai

（College of Geographical Sciences and Tourism， Xinjiang Normal University， Urumqi  830054， China）

Abstract： Based on the three periods of land use data of the economic belt around Tarim in 1990， 2005 and 2020， the characteristics of land use change and spatial and temporal changes of ecosystem service value （ESV） were analyzed， and the spatial differentiation mechanism of ESV in the economic belt around Tarim was explored with the support of geographical detector tools. The results showed that from 1990 to 2020， the area of grassland， water area and forest land in the study area all decreased， while the area of construction land， cultivated land and unused land all increased. There was a significant wave-like decrease in ESV from the peripheral mountainous areas to the central basin. The spatial distribution pattern of ESV cold and hot spots was characterized by “a circular hot spot dispersion on the outside and a patchy cold spot aggregation on the inside”. The main driving factors of the spatial differentiation of ESV in the economic belt around Tarim were the proportion of unused land， meteorological factors and elevation. The interaction between various factors was enhanced， and the explanatory power of natural factors was higher than that of socio-economic factors.

Key words： land use change； ecosystem services value； hot spot analysis； geographic detector； economic belt around Tarim

生态系统服务于1981年由Ehrilich等［1］提出，随后许多学者对生态系统服务进行定义及内涵的解释［2，3］。生态系统服务被定义为人们以直接或间接的方式从生态系统中获得的各项产品或利益，是维持人类赖以生存的自然环境条件与效用，分为供给服务、支持服务、调节服务和文化服务4类。自1997年Daily［4］和Costanza等［5］的研究成果发表后，生态系统服务研究快速发展［6，7］。

国内学者先有欧阳志云等［2］系统阐述生态系统的概念与内涵，后有谢高地等［3］在Costanza等［5］研究成果的基础上进行修正，构建适用于中国生态服务功能当量因子的测算法。国内的生态系统服务研究虽然滞后于国外，但自21世纪以来相关研究文献呈波动式上升，主要是对生态系统服务价值评估开展的全面研究。生态系统服务价值（Ecosystem services value，ESV）是用经济法则对生态系统服务和自然资本所做的估计［8］。从研究方法上看，ESV的研究方法主要有3种，即物质量分析法、价值量分析法和能值分析法［9］，价值量分析法主要有当量因子法［10］和功能价值法［11］。开展ESV评估是科学制定生态政策、提高区域生态环境质量的前提，对保障区域可持续发展和人类福祉具有重要意义［9，12］。研究层面上，ESV不仅涉及国家［13］、流域［14］、省［15］、城市群［16］、市［17］、典型景区［18］以及地形单元［19］等不同空间尺度，还有不同生态系统类型如森林［20］、草地［21］、湿地［22］、海域［23］等，而且包括了水域［24］、绿洲［25］、荒漠［26］等，同时各单项服务功能及其价值也受到重视［27，28］。随着研究的不断深入，学者们逐渐将目光聚焦到影响ESV变化的驱动力上。在方法上除了建立空间回归模型［29］和Pearson系数［30］分析驱动因素外，地理探测器［31］逐渐被广泛应用于研究各影响因子的空间交互作用。

2014年习近平总书记提出“着力打造新疆丝绸之路经济带核心区”，之后新疆定位为积极打造亚欧黄金通道和向西开放的桥头堡，新疆站在了新的发展坐标上。新疆一盘棋，南疆是“棋眼”，南疆具有“五口通八国，一路连欧亚”的独特区位优势。新疆维吾尔自治区党委十届八次全会审议通过了《中共新疆维吾尔自治区委员会   新疆维吾尔自治区人民政府关于促进南疆高质量发展的若干政策措施》，该措施首次提出南疆环塔里木经济带构想，以发挥其对南疆整体区域发展的引领性、带动性作用。环塔里木经济带具有自然资源丰富和生态环境脆弱的双重特点［32］，生态系统一旦遭到破坏就会造成不可逆转的后果。以往对南疆生态系统服务价值的研究主要是以南疆四地州、塔里木河流域或其支流等为研究区［33-35］，对整个环塔里木经济带的研究较少，且缺少驱动因子的探测［36］。鉴于此，本研究基于1990年、2005年和2020年3期土地利用数据，利用当量因子法、地理探测器等方法核算环塔里木经济带ESV，分析研究区土地利用变化下ESV的时空演变特征，并揭示ESV的驱动因子及驱动因子间的交互作用，以期为推动区域可持续发展提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

环塔里木经济带（73°10′—94°05′E，34°55′—43°08′N）深居欧亚大陆腹地，位于中国新疆南部内陆河流域塔里木河流域，北接天山，南接昆仑山，西接帕米尔高原；面积约103万km2，占新疆总面积的61.82%；年均气温9～11 ℃，年均降水量17.4～42.0 mm，气候干旱，是新疆典型的山地-绿洲-荒漠复合系统［37］。地形地貌呈现中部盆地被周围高山环抱，发育有众多河流水系。环塔里木经济带属于 “丝绸之路经济带”建设的核心区［38］，地域辽阔，人口相对稀少，行政区包含五地州和兵团四市（图1），2020年末人口1 264.85万人，2020年研究区地区生产总值    4 850.038 3亿元，其中第一产业占24.2%、第二产业占29.9%、第三产业占45.9%。

1.2 数据来源与处理

新疆土地利用遥感数据、行政边界矢量数据、人口密度、地均GDP、高程、归一化植被指数（NDVI）、路网数据、年降水量、年平均相对湿度、年平均气温、年平均气压、年蒸发量等数据来源于资源环境科学与数据中心（https：//www.resdc.cn/），其中地均GDP与人口密度数据为2019年，气象和路网数据为2020年，其他数据为1990年、2005年和2020年；粮食产量、播种面积等经济数据来源于1991—2021年《新疆统计年鉴》以及兵团四市1990—2020年《国民经济和社会发展统计公报》，粮食价格来源于2021年《全国农产品成本收益资料汇编》。数据处理平台包括ArcGIS10.8、Origin等。

选取1类土地利用类型（未利用地占比）、8 类自然环境因子（高程、年蒸发量、年平均气压、坡度、年平均气温、年平均相对湿度、年降水量、归一化植被指数）和3类社会经济因子（城市化综合水平、到铁路的距离、到主要公路的距离）作为驱动因子（图2）。参考相关研究［39］，从人口增长、经济发展和城市用地扩张3个方面选取指标来表征城市化。主要的处理方法有掩膜提取、重分类、创建渔网、多值提取至点、自然断点及标准化等方法。

2 研究方法

2.1 土地利用动态度

使用土地利用动态度定量分析环塔里木经济带土地利用变化频率和剧烈程度［40］，公式如下。

[K=Ub-UaUa×1T×100%] （1）

式中，K为某种土地类型动态度；Ua、Ub 分别为前、后两个时期某种土地利用类型的面积；T为研究年限。

2.2 生态系统服务价值测算

在依托谢高地等［3］研究的基础上，借鉴毋兆鹏等［25］、谈旭等［27］对干旱区生态系统服务价值的研究成果，根据区域修正系数表［41］（新疆为0.58）对生态系统服务价值进行修正。为减小粮食单产和播种面积波动带来的影响，选择研究区1990年、2005年、2020年3期主要农作物（小麦、玉米、水稻）的单产以及播种面积的均值作为基础数据。研究区平均粮食产量为5 277.67 kg/hm2，2020年新疆平均粮食价格为2.53元/kg，采用“1/7公式”［42］，计算出环塔里木经济带ESV当量因子为1 106.35元/hm2，与当量表相乘得出环塔里木经济带生态系统单位面积服务价值系数（表1），公式如下。

[ESV=Ai×VCi]         （2）

[ESVf=Ai×VCfi]       （3）

式中，ESV为生态系统服务总价值；[ESVf] 是第f 项服务功能价值；[Ai]代表地类i的面积；VCi 为第i类土地利用类型的单位面积 ESV系数；[VCfi]为地类i的第f 项服务功能的ESV系数。

2.3 ESV敏感性计算

为了反映ESV对当量系数的依赖程度，引入基于弹性系数的敏感性指数分析方法，通过把各土地利用类型的当量系数上下调整50%，计算研究区各土地利用类型的CS［43］，公式如下。

[CS=ESVa-ESVb/ESVbVCan-VCbn/VCbn] （4）

式中，CS为敏感性指数；n为土地利用类型；[VCan]和 [VCbn]分别为调整前、后的ESV系数；[ESVa]和[ESVb] 分别为调整前、后的ESV。

2.4 冷/热点区 Getis-Ord Gi*演化分析

Getis-Ord Gi*指数用于分析ESV变化的高/低空间聚集程度，即ESV动态变化的冷/热点区空间分布格局［44］。该指数计算公式如下。

[G*i=j=1nwijxj-Xj=1nwijnj=1nw2ij-j=1nwij2/n-1s] （5）

[X=1nj=1nxj] （6）

[s=1nj=1nx2j-X2] （7）

式中，[G*i]为输出统计Z得分；[xj]为空间单元j的ESV指数变化量；[wij]为相邻空间单元i和j间的空间权重。

2.5 地理探测器

地理探测器（Geo?detector）是通过探测空间分异性揭示各因子对因变量的驱动力［45］，公式如下。

[q=1-1Nσ2h=1LNhσ2h] （8）

式中，q为某因子对ESV的空间分异解释力，取值为［0，1］；L为分级区域；N和[Nh]分别为全区和h区单元数；[σ2h]和[σ2]分别为h区离散方差和全区离散方差。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化

由表2、图3可知，研究区土地利用结构以未利用地为主，平均占整个研究区总面积的64.83%；草地次之，平均占比为27.03%；水域、耕地和林地平均占比分别为3.52%、3.15%和1.28%；建设用地占比最低，平均为0.20%。1990—2020年，土地利用格局发生了一定程度的变化。1990—2005年，耕地变化最明显，年均动态度为1.66%；其次是建设用地、水域和草地，年均动态度分别为0.32%、0.27%和

-0.27%；未利用地变化最小，年均动态度为0.03%。2005—2020年，建设用地变化最明显，年均动态度为5.82%；其次是耕地和水域，年均动态度分别为2.55%和-2.22%；林地和草地变化较小，年均动态度分别为-0.35%和-0.17%。1990—2020年，研究区未利用地、耕地和建设用地面积分别增加117.69万、178.60万、14.96万hm2，年均动态度分别为0.06%、2.43%和3.21%；水域、草地和林地面积减少，分别减少121.82万、183.84万、4.50万hm2，年均动态度分别为-1.02%、-0.21%和-0.11%。1990—2020年未利用地面积增加，与草地、林地退化和水域面积缩小有关；建设用地正向增加态势显著，是城镇化和经济发展的成果。

3.2 生态系统服务价值时空变化

3.2.1 生态系统服务价值的时间变化 1990年、2005年、2020年环塔里木经济带ESV分别为

7 828.53亿、7 822.19亿、6 822.78亿元。研究期间研究区ESV呈明显减少趋势（图4），1990—2005年减少6.34亿元，减幅为0.08%；2005—2020 年减少999.41亿元，减幅为12.78%；1990—2020 年共计减少1 005.75亿元，减幅为12.85%（表3）。从各土地类型角度看，耕地ESV持续增加，整体增加79.24亿元，增幅为72.75%；林地ESV先增后减，整体减少9.82亿元，减幅为3.38%；草地ESV持续降低，整体减少245.37亿元，减幅为6.36%；水域ESV先增后减，整体大幅减少844.12亿元，减幅为30.56%；未利用地ESV持续增加，整体略微增加14.32亿元，增幅为1.77%。从各项生态系统服务功能角度看，水文调节和气候调节服务始终是环塔里木经济带核心生态系统服务功能（表4）。整个研究期间，除食物生产功能提供的ESV有小幅度提升外，其他各项ESV均有不同程度的减少。食物生产ESV不减反增得益于耕地面积的增加。水资源供给服务、水文调节服务、美学景观、生物多样性降幅明显，分别减少22.76%、21.91%、12.01%、10.08%，主要原因是水域和草地的大面积缩减。未来土地利用方面，环塔里木经济带急需重视对生态用地的保护。

3.2.2 生态系统服务价值的空间变化 对 1980—2020年环塔里木经济带ESV进行空间可视化分析，在研究区构建10 km×10 km格网单元作为基本研究单元，按自然断点法将其划分为5个等级（低价值区、较低价值区、中等价值区、较高价值区、高价值区）。环塔里木经济带ESV空间分布存在明显差异（图5），从外围山地向中部盆地，ESV存在明显的波动式递减现象，高值区和较高值区主要分布在研究区的北部、西部和西南部地区的草地和水域；中等价值区主要分布在山地、河流、草地、林地和耕地地区，较低值区主要分布在绿洲和沙漠的过渡地区，低值区主要分布在沙漠地区。此外，环塔里木经济带不同时期的ESV等级变化具有一定的特征，相较于1990—2005 年，2005—2020年的ESV分布变化更剧烈，研究区北部和西部的高价值区和较高价值区大面积变为中等价值区，较低价值区大面积变为低价值区；研究区东部较低价值区转变为低价值区；研究区东南角低价值区和较低价值区转变为中等价值区，研究区西南角低价值区向较低价值区、中等价值区和较高价值区转变，均是较为明显的生态系统服务价值增益部分；研究区中部的低价值区保持稳定，无明显变化。研究期间ESV空间分布变化呈高值区缩减、低值区扩大的态势。

3.3 生态系统服务价值的敏感性检验

通过敏感性分析对环塔里木经济带ESV进行合理性验证。当CS<1时，表明ESV对于当量因子是缺乏弹性的；当CS>1时，表明ESV对于当量因子是富有弹性的，比值越大，当量因子的准确性越关键。由图6可知，研究期间所有地类敏感性指数均小于1，说明ESV缺乏弹性，研究区ESV相对于生态系统服务价值当量系数来说是稳定的，其结果具有一定可靠度。就敏感性指数来看，草地最大，其次是水域，林地和未利用地较小；从敏感性指数变化来看，未利用地和林地最稳定，林地和未利用地变化最小，耕地呈增加态势变化最大，说明近31年耕地的生态服务价值系数对环塔里木经济带生态服务总价值的作用增强。

3.4 生态系统服务价值的聚类分布

通过 Getis-Ord Gi*分析，以置信度99%为热点和冷点区、置信度95%为次热点和次冷点区制作ESV冷热点图（图7）。1990—2020 年，环塔里木经济带生态系统服务价值冷热点呈“外部呈环状热点散布、内部呈片状冷点聚集”的空间分布格局，冷点区和次热点区面积小。热点区及次热点区集中分布在绿洲，该区域是水域、林地、草地和耕地分布区，植被茂盛，区域水资源和生物多样性较丰富，ESV高值聚类显著；冷点区和次冷点区集中分布在盆地，沙漠大面积集中，ESV低值聚类显著。结合Geoda软件计算得到环塔里木经济带ESV的LISA聚类结果（图8），总体来看环塔里木经济带ESV的空间聚集特征和冷热点分布一致。研究期间，热点区及次冷点区呈增加态势，ESV高值（高-高）聚类和低值（低-低）聚类整体呈增强态势。因此，需加强环塔里木经济带生态系统的监测和保护、减少冷点区的扩张、引导冷点区低值聚类向高值聚类转变，可有效提高环塔里木经济带ESV。

3.5 生态系统服务价值空间分异的地理探测

3.5.1 因子探测结果 由各驱动因子的q统计量（图9）可知，未利用地占比的解释力在50%以上，最为显著，对环塔里木经济带ESV产生了至关重要的驱动作用；其次是年降水量、高程和年平均气温因子，影响力都在25%以上，是影响ESV空间分异的重要因素；年平均相对湿度、年平均气压、年蒸发量因素的影响力都在20%左右，是较为重要的因素；而到主要公路的距离、到铁路的距离、城市化综合水平的解释力都在10%以下，重要性较低。各因子按照 q排序，依次为未利用地占比>年降水量>高程=年平均气温>年平均相对湿度=年平均气压>年蒸发量>坡度>NDVI>到主要公路的距离>到铁路的距离>城市化综合水平，从而可以对比各因子对ESV空间分异的相对重要性。综上可知，未利用地占比、气象因子和高程较社会经济因子对ESV的空间分异影响程度大。

3.5.2 交互探测结果 环塔里木经济带ESV空间分异的驱动因子交互探测结果（表5）显示，未利用地占比与其他驱动因子交互探测的q均较高，解释力均达50%以上。其中，未利用地占比与年降水量、年平均气温因子交互探测的q最高，均为0.640，解释力为64%；年降水量与NDVI（q为0.370）、高程与NDVI（q为0.357）、年降水量与到铁路的距离（q为0.346）、年平均相对湿度与高程（q为0.351）、NDVI与年平均气温（q为0.349）、年平均气温与到铁路的距离（q为0.349）的交互对ESV空间分异作用的影响程度均达35%左右。其余因子交互类型的q虽然均在35%以下，但也说明了双因子较单一因子对ESV空间分异影响程度更高。由于未利用地占比和其他因子的交互作用、气象因子与高程和到铁路的距离的交互作用以及气象因子内部的交互作用都明显强于社会经济因子与其他因子的交互作用和社会经济因子内部的交互作用，表明自然环境因素对ESV的空间分异存在更强的约束性。因此，在对塔里木环经济带的开发利用中，要合理制定因地制宜的开发利用方案，注重生态保护措施，推进自然环境与社会经济协同发展。

4 讨论与小结

4.1 讨论

通过ArcGIS10.8软件处理1990年、2005年和2020年3期土地利用数据得到的土地利用结构和动态度与已有研究一致［37，46］。在过去的31年，环塔里木经济带发生了较大的土地利用变化，草地、水域和林地面积减少，耕地、建设用地和未利用地面积增加，土地利用变化与ESV变化存在一定联系［47］。由此可知，微观角度上，研究期间环塔里木经济带ESV整体上减损，主要是由于人类活动和城市经济发展进程加速造成流域内ESV较高的用地类型转化为ESV较低的用地类型。而在研究区的东南角和西南角出现ESV的增益区域，主要是由于水域和草地面积的增长，这与张帅等［36］的研究结果基本一致。通过冷热点分析可知，环塔里木经济带ESV热点与次热点区主要分布在山地，冷点与次冷点区主要分布在盆地，研究期间高值聚类和低值聚类均增强，这与马丽娜等［48］对新疆ESV时空演变分析结果相似。通过地理探测器可知环塔里木经济带ESV的主要影响因素是自然因素，其中以沙漠为主的未利用地占比解释力最高，沙漠是干旱气候的产物［49］，其次是气象因子和高程因素，这与其他学者的研究结果基本一致，如谈旭等［27］基于土地利用变化挖掘伊犁河谷ESV驱动因素，发现各因素间交互作用表现为增强关系，自然因素的解释力高于社会经济因素。1990—2020年，在“西部大开发”“丝绸之路经济带”“一带一路”等政策的助力下，环塔里木经济带综合发展，但开发强度增加、人类活动范围扩大以及GDP增加等城市化过程伴随着ESV的回落。环塔里木经济带拥有中国面积最大的沙漠——塔克拉玛干沙漠，生态环境脆弱，自然本底较差，气候环境恶劣，植被在防风固沙和维持荒漠生态系统稳定中意义重大，但研究结果显示林地、草地有所退化，环塔里木经济带在发展经济的同时应注重维持“山地-绿洲-荒漠”生态系统的稳定，引领自然环境与经济社会可持续发展。

本研究存在一定的局限性，首先，研究中仅根据新疆区域修正当量因子系数，在一定程度上影响了ESV 的评估精度，应采用植被净初级生产力等指标校正，使评估结果更加符合现实；其次，环塔里木经济带ESV时空演变的背后原因挖掘不够深入详细，驱动因子选取的合理与否也需要进一步研究。

4.2 小结

本研究从时空角度全面系统分析了1990—2020年环塔里木经济带ESV的演变特征，并运用地理探测器探究环塔里木经济带ESV的空间分异机制，结果如下。

1）从土地利用结构上看，研究区以未利用地为主，草地次之，再次是水域、耕地和林地，建设用地占比最少。从土地利用动态度来看，1990—2020年，研究区未利用地、耕地和建设用地面积增加，年均动态度分别为0.06%、2.43%和3.21%；水域、草地和林地面积减少，年均动态度分别为-1.02%、-0.21%和

-0.11%。

2）环塔里木经济带ESV空间分布存在明显差异，从外围山地向中部盆地，ESV存在明显的波动式递减现象，高值区和较高值区主要分布在研究区的北部、西部和西南部地区的草地和水域，中等价值区主要分布在山地、河流、草地、林地和耕地地区，较低值区主要分布在绿洲和沙漠的过渡地区，低值区主要分布在沙漠地区。环塔里木经济带ESV冷热点呈“外部呈环状热点散布、内部呈片状冷点聚集”的空间分布格局。研究期间，热点区及次冷点区均呈增加态势。

3）地理探测器探测结果表明，环塔里木经济带ESV空间分异是不同因子之间的复杂耦合作用所形成的协同增强效应共同影响的结果。未利用地占比、气象因子和高程对ESV空间分异性存在更强的约束性。

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