中国北方农牧交错区生态系统服务价值时空变化特征及驱动力分析

摘要：为探究区域生态系统服务价值（Ecosystem services value，ESV）时空变化特征及其驱动因子，本研究基于1990—2020年七期土地利用数据，采用当量法估算北方农牧交错区的生态系统服务价值，在GEE云平台与ArcGIS软件的支撑下，分析其时空变化特征，并利用地理探测器模型揭示影响其变化的关键驱动因子。北方农牧交错区30a间草地面积增幅最大，建设用地呈逐年增长的趋势，林地与荒地面积减少，耕地与水域面积基本保持不变，土地利用空间分布格局基本稳定，土地利用方式的转化主要发生在耕地、林地与草地之间；北方农牧交错区年均ESV总量呈降低趋势，以林草地和水域提供调节服务为主，其次为支持服务、供给服务和文化服务，研究区ESV的空间分布与土地利用空间分布格局高度关联；北方农牧交错区ESV空间分异性受多种因素共同驱动，单因子表现为NDVI解释力最高，双因子表现为夜间灯光与NDVI交互作用最强。

关键词：生态系统服务价值；时空变化；驱动力；地理探测器；北方农牧交错区

中图分类号：X171.1""" 文献标识码：A""""" 文章编号：1007-0435（2024）07-2263-10

doi：10.11733/j.issn.1007-0435.2024.07.027

引用格式：

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LI Jia-yi， MA Xiao-hua， QIAO Li-na，et al.Analysis of the Spatiotemporal Variation Characteristics and Driving Forces of Ecosystem Service Value in the Agro-pastoral Ectone of Northern China［J］.Acta Agrestia Sinica，2024，32（7）：2263-2272

收稿日期：2023-12-25；修回日期：2024-04-16

基金项目：国家自然科学基金青年科学基金（71904093）资助

作者简介：

李佳仪（1998-），女，回族，宁夏银川人，硕士研究生，主要从事森林生态研究，E-mail：245989687@qq.com；*通信作者Author for correspondence，E-mail：bianyy@nxu.edu.cn

Analysis of the Spatiotemporal Variation Characteristics and Driving Forces of

Ecosystem Service Value in the Agro-pastoral Ectone of Northern China

LI Jia-yi， MA Xiao-hua， QIAO Li-na， MA Li， BIAN Ying-ying*

（College of Forestry and Prataculture， Ningxia University， Yinchuan， Ningxia Province 750021， China）

Abstract：In order to explore the spatiotemporal variation characteristics and driving factors of regional ecosystem service value （ESV），this study，based on seven periods of land use data from 1990 to 2020，used the equivalent method to estimate the ecosystem service value of the Northern Agro-Pastoral Ecotone，analyzed its spatiotemporal change characteristics through the GEE cloud platform with the support of ArcGIS software，and used the geodetector model to reveal the key driving factors of affecting its changes. The results showed that the area of grassland increased the most in the past 30 years in the Northern Agro-Pastoral Ecotone，the impervious showed a increasing trend year by year，the area of forest and barren decreased，the area of cropland and water basically remained unchanged，and the spatial distribution pattern of land use was basically stable. The transformation of land use mode mainly occurred between cropland，forest and grassland;the average annual total ESV in the Northern Agro-Pastoral Ecotone showed a decreasing trend. Forestry，grassland and water areas provided mainly regulating services，following by support services，supply services and cultural services. The spatial distribution of ESV was highly related to the spatial distribution pattern of land use and the spatial differentiation of ESV in the Northern Agro-Pastoral Ecotone was driven by multiple factors. The single factor showed that NDVI had the highest explanatory power，and the double factor showed that the interaction between nightlight and NDVI had the strongest explanatory power.

Key words：Ecosystem service value;Spatiotemporal changes;Driving force;Geographical detectors;Northern Agro-Pastoral Ecotone

土地利用是人类活动行为与地球陆表自然生态系统关系最直接的表现方式，土地利用与生态系统服务相互影响，相互制约［1］。人类对土地不合理的使用［2］是造成全球超过60%的土地生态系统服务功能退化的主要原因［3］，它直接或间接地改变生态系统的组成、过程及分布格局，从而对生态系统服务价值（Ecosystem services value，ESV）产生影响［3-4］。在追求经济发展和环境保护“双赢”的前提下，掌握区域土地ESV动态特征，并揭示其驱动力，以此来监测土地对人类贡献福利的数量和质量，对于区域土地资源合理分配和生态系统管理决策具有重要价值。

当前，基于土地利用变化的ESV评估研究主要集中在以下3个方面：一是利用ESV评估进行土地规划和用途变更，以平衡城市发展和生态系统保护的需求，以此确保土地用途的可持续性，减少环境破坏［5-6］；二是使用ESV评估来进行最佳的土地管理实践，以最大程度地提供生态系统服务，如水源保护、土壤保持和野生动植物栖息地［7-9］；三是使用ESV评估进行土地保护和恢复，确定保护和恢复土地的优先级，以增加土地的价值，提供生态系统服务，如洪水调节、碳储存和生物多样性维护［10-12］。其中，基于生态系统服务价值评估来确定最优的土地管理实践，以获得最大程度的生态系统服务是当前研究的热点问题。

北方农牧交错区是我国重要的生态屏障，在维护区域生态平衡、促进农业和畜牧业发展等方面具有重要的作用。长期以来，由于气候变化、人类不合理的经营活动、生态恢复工程的实施等原因，该区土地利用类型多种多样，且一直频繁的发生变化。受制于自然条件，人工林的建设难以达到预期，天然草地仍存在过度开垦、超载过牧的现象。学者们对该区部分区域或流域的ESV和土地利用方式进行了广泛的研究，研究内容多为土地利用变化对生态系统服务的影响［13-14］、不同土地利用类型下的生态系统服务供给与需求［15］、生态系统服务价值的时空格局等［16］，而基于土地利用方式变化影响下的ESV时空变化特征及驱动力的研究相对较少。

鉴于此，本文基于中国北方农牧交错区1990—2020年7期土地利用数据，在划分土地利用方式的基础上，采用当量法估算区域ESV及不同地类ESV，在GEE（Google earth engine）遥感云平台与ArcGIS软件的支撑下，分析其演化规律和时空变化特征，进而揭示影响其变化的关键驱动因子，以期为该区土地利用格局优化决策提供一些科学依据。

1" 材料与方法

1.1" 研究区概况

中国北方农牧交错区（36°01′N～49°36′N，105°45′E～124°42′E），行政区划涉及9个省106个旗（县市），是我国空间尺度最长也是面积最大的农牧交错带；区域降水量为300～450 mm，干燥度为1～2［17］；区域经济发展较为落后，属于贫困集聚区。土地利用类型主要有耕地、林地与草地，植被分布由东至西为森林草原带过渡到典型草原带和荒漠草原带；土壤类型主要有：黑钙土、钙栗土、风沙土、盐碱土等；农业结构调整、坡耕地退耕还草、粮草轮作、种植结构调整、已垦草原恢复、农田防护林建设等生态恢复工程和政策的实施，使区域生态环境得到了一定程度的改善［18］。

1.2" 数据来源与处理

（1）土地利用数据。来源于GEE遥感云平台的中国年度土地覆盖数据集（CLCD），获取研究区1990，1995，2000，2005，2010，2015，2020年的7期土地利用数据（分辨率为500 m），在GEE平台中将数据集中的9种用地类型重新划分为耕地、林地、草地、水域、荒地和建设用地6种类型，其中将森林与灌木合并划分为林地、将水体与冰雪合并划分为水域，研究区内相对于其他土地利用类型来说，湿地面积较小，因此忽略不计。在GEE平台中通过代码计算出每个年份每种用地类型的面积及其在1990—2020年间土地利用类型之间相互转化的面积。

（2）1990—2020年各省市粮食产量数据和粮食播种面积数据。来源于《中国统计年鉴（1991—2021年）》。

（3）2020年各省粮食价格数据。来源于《全国农产品成本收益资料汇编2021》。

（4）驱动因子数据。通过显著性检验筛选及数据的可获取性原则，最终拟定12项驱动因子，包含社会经济因子4项：人口密度、夜间灯光、GDP和距城市道路距离；气候因子5项：年日照时数、年平均气温、年平均相对湿度、年平均气压和年降水量；地理因子2项：高程和坡度；植被因子1项：归一化植被指数（NDVI），以上因子均具有显著代表性。

2020年夜间灯光、GDP、年平均气温、年平均相对湿度、年平均气压、年降水量、年日照时数、NDVI及高程数据均来源于中国科学院资源环境科学数据中心（RESDC，http：//www.resdc.cn），基于高程数据可直接生成坡度数据；城市道路数据在ArcGIS中用欧式距离（Euclidean distance）工具做出与城市道路的距离；人口密度数据来源于LandScan人口数据集。利用ArcGIS将上述12项数据裁剪后，采用自然断点法进行重分类，然后创建渔网并采样，利用“多值提取至点”工具得到驱动因子数据集。

1.3" 生态系统服务价值计算方法

采用当量法计算ESV价值量［19］：

V=∑nc=1Vc（1）

Vc=∑mi=1D×Fci×Aci（2）

式中：V代表ESV总量，单位为元；c表示生态服务功能的类型；Vc表示c类功能的服务价值（元）；i表示第i类生态系统；Fci表示第i类生态系统单位面积提供的c类功能价值的当量因子；Aci表示计算c类功能价值时第i 类生态系统的占有面积（hm2）；D表示一个标准当量因子的价值量（元·hm-2）。

根据谢高地等［20］的研究成果，曹若兰等［21］在此基础上对计算1个标准当量因子价值量的公式进行了创新，即：在计算研究区域ESV当量时，采用区域每1 hm2农田年自然生产主要粮食作物数据（北方农牧交错区主要粮食作物为小麦、玉米、大豆）计算1个标准当量因子的生态系统服务功能价值量。即1个标准当量因子的ESV，大约等于当地粮食每1 hm2产量价值的1/7，计算公式为：

D=17×Si×Fi（3）

式中：D为单位当量因子的价值，Si、Fi分别为研究区的粮食平均产量和粮食平均价格。通过查阅相关资料，计算出1990—2020年北方农牧交错区年均粮食产量为4 311.35 kg·hm-2，2020年平均粮食价格为3.25 元·kg-1，由公式（3）估算出研究时段内的D为2 001.7 元·hm-2，然后根据谢高地等［19］基于单位面积价值当量因子法修订的ESV当量表（表1）对研究区的ESV总量及四种服务功能价值量进行估算。

1.4" 地理探测器模型

地理探测器是一种统计学模型，专门用于探究某事物的空间特征及其驱动因素，在因子探测时通过q值的大小来度量单个因素对研究区ESV空间分异的驱动力度，而不同因素共同作用对研究区ESV空间分异的交互影响作用可以用该模型的交互因子探测功能来识别［22］。模型表达式为：

q=1-∑Lh=1Nhσ2hNσ2（4）

式中，q为影响因素对ESV空间分异特征的解释力度，其取值范围为0～1，q值越高，自变量X对因变量Y的影响力就越大，反之则越小；L为ESV空间分异影响因素X的分类或分区数；Nh和N分别为层h和研究区样本数；σ2h和σ2分别为层h和研究区ESV的方差。

2" 结果与分析

2.1" 北方农牧交错区土地利用特征分析

2.1.1" 土地利用面积变化特征" 如图2所示，1990—2020年北方农牧交错区土地利用类型主要以耕地、林地和草地为主，其次为水域、荒地与建设用地。从时间变化与面积变化上来看，耕地面积在1990—1995年间略有增加，从1995年起呈逐年下降趋势，在2000年时下降幅度最大，降幅为12.65×105hm2，其后耕地面积基本保持稳定；林地面积呈先减少后增加再减少的趋势，面积占比从1990年的37.41%下降至2020年的34.95%；草地面积在1990—1995年期间略有下降，其后呈逐年增长的趋势，从2000年开始草地面积大幅增长，30年间共增加了4.94%，增幅为33.61×105hm2；水域与荒地面积均呈先增加后逐年减少的趋势，其中水域面积的变化幅度最小，仅减少了0.28%，基本保持稳定；建设用地面积在30年间一直呈逐年增长的趋势。

2.1.2" 土地利用空间变化特征" 由图3可见，从空间上看，北方农牧交错区东部的土地利用类型主要为耕地和建设用地，中部与西部分布着大量的草地，中南部与东北部零散分布着一些林地与水域。30年间，研究区土地利用类型分布格局基本稳定，土地利用格局的变化主要为：南部与整个西部的草地面积均有所增加，东部建设用地面积逐步扩张，而分布在西南部的林地面积有所减少，分布在西北部的水域面积呈逐年减少的趋势。

2.1.3" 土地利用面积转化特征" 由表2可知，在1990—2020年间，研究区6种土地利用类型之间均有不同程度的转化。其中，林地面积变化幅度最大，减少了167.22×104hm2，依次转变为草地（24.19%）、耕地（8.87%）、水域（2.89%）、荒地（0.40%）和建设用地（0.25%）。其次为草地，面积净增加量为336.04×104hm2，主要源于林地、水域和耕地的转入。耕地面积减少了139×104hm2，主要转化为林地（25.77%）。建设用地面积净增加32.05×104hm2，荒地、水域面积分别减少43.19×104hm2和18.68×104hm2。

对近30年来研究区不同土地利用类型之间的转移流向进行可视化分析（图4），结果显示，土地利用类型面积的转化主要发生在耕地、林地与草地三者之间。耕地以转出为主，主要转向林地与草地；林地也以转出为主，主要转向了草地，其次为水域；而草地以转入为主转出为辅，主要由林地、水域及耕地转入，向林地和水域转出；建设用地以转入为主，主要由水域转入，其转出的面积极少。

2.2" 北方农牧交错区生态系统服务价值特征分析

2.2.1" ESV总量及不同功能价值量变化特征" 如图5所示，近30年研究区年均ESV总量呈降低趋势，累计下降3.26%。1990—1995年ESV快速上升（斜率为0.008），在1995年达到研究时段的峰值，ESV总量为1.91×1012元；在此之后ESV逐年下降，2010年开始急速下降（直线斜率为-0.01），至2020年，ESV总量达到研究时段最低值，为1.81×1012元。

生态系统服务价值按照功能类型可划分为供给服务价值、调节服务价值、支持服务价值和文化服务价值，从4种功能结构上看，研究区生态系统服务类型主要为调节服务，占ESV总量的75.65%，对ESV的贡献率最高；其次为支持服务和供给服务，分别占ESV总量的13.41%和7.99%，而文化服务仅占2.94%（图5）。

2.2.2" 不同用地类型ESV变化特征" 如表3所示，1990—2020年研究区生态系统服务价值由1990年的18 667.83亿元减少到2020年的18 058.77亿元。不同土地利用类型提供的ESV大小也不相同，其中林地和水域对ESV的贡献率最高，其贡献率达到75%以上。整体上看，各类土地提供的ESV在1990—2020年间均出现不同程度的变化，其中耕地、林地和水域的ESV在30年间总共下降了2.34%，而草地的ESV上升了2.34%。

2.2.3" ESV空间变化特征" 研究区年平均单位面积ESV的空间分布格局与土地利用的空间分布格局密切相关。从ESV总量上看，高值区较少，零散分布于中部与东北部地区，中值区所占区域较大，整个研究区均有分布，而低值区主要出现在东部（图6）。

4种功能价值分别呈现出不同的空间分布。其中，供给服务价值自西部向东部增加，其高值集中于东北部，中部及西部多数为低值区；调节服务价值整体上西部及中部地区略高于东部地区；支持服务价值的高值区主要在中南部及东北部，而西部的支持服务价值差异并不显著；文化服务价值的特征表现为西部及中部地区略高于东部地区。

2.3" 北方农牧交错区生态系统服务价值变化驱动力分析

如表4所示，社会经济因子与自然环境因子均对北方农牧交错区生态系统服务价值时空变化具有驱动作用，其中NDVI对研究区ESV的影响最为显著，q统计量为0.312，是研究区ESV空间分异最主要的原因；其次为夜间灯光值，反映了城市的经济水平和人口分布情况，q统计量为0.099，是重要的影响因素；除此之外，气压、降水量和湿度等气象条件变化也会驱动生态系统服务价值空间的变化。剔除P值大于0.05的3项驱动因子（人口密度、与道路距离、坡度）后，剩余9项驱动因子的决定力q值从大到小的排序依次为NDVI＞夜间灯光＞气压＞降水量＞高程＞相对湿度＞GDP＞气温＞日照时数。NDVI、夜间灯光、气压、降水量决定力q值在0.067以上，为主要驱动因素；高程、相对湿度、GDP的决定力q值在0.052～0.067之间，为次要驱动因素；气温、日照时数决定力q值低于0.052，为其他驱动因素，影响程度较小。

如图7所示，相对于单因子对研究区ESV的影响来说，双因子交互影响的增强效果增加。其中，夜间灯光与NDVI交互作用的q值最高，为0.404，均高于两者单一因子的解释力，为双因子增强。交互作用较高的为NDVI∩GDP、NDVI∩气压、NDVI∩气温、NDVI∩高程、NDVI∩日照时数、NDVI∩降水量、NDVI∩湿度，q值分别为0.392，0.392，0.387，0.386，0.381，0.360，0.356，都为双因子增强，由此可以看出NDVI与其他各因子尤其是夜间灯光与GDP的交互作用对研究区ESV的分布影响较大。除与NDVI交互之外，夜间灯光∩气压、夜间灯光∩高程的交互作用也较高，q值分别为0.185和0.182，均对研究区ESV的变化起到了一定的驱动作用，可见研究区ESV的空间分异是由不同驱动因子共同作用的结果，且社会经济因子与自然环境因子间表现出很强的交互性。

3" 讨论

自然降水量是土地利用/覆被空间分异的决定性因素［23］。上世纪90年代，中国北方农牧交错区以草地为主，林地、耕地为辅的土地利用格局稳定，受降水减少的影响，研究区暖干化趋势明显，草地面积缩小，而草场的过度放牧进一步加剧了草场的退化。受我国在北方农牧交错区实施大面积植树造林的影响，林地面积增加。三北防护林体系建设使生态环境改善，虽然耕地面积相对稳定但土地生产力提高，粮食稳定增产［24］。2000年左右，研究区开始实施“天然林保护工程”“退耕还林草”“退牧还草”工程等生态措施，受到“保护耕地”的基本国策、城市化进程、国家经济结构调整等多重因素的影响，草—林—耕的土地利用格局得到进一步优化，表现为草地覆被面积持续增大［25］，耕地的比例结构保持稳定，此外，建设用地的结构占比在研究期限内持续增长，水域和荒地的结构占比减小。研究区草地、林地和耕地之间的转换相对频繁，与该地区农户普遍采取的的种养结合的生计方式密切相关［26］，林地转向草地的面积大于草地转向林地的面积，这一结果可能是因为在进行土地利用分类时将灌木地与森林合并划分为林地，而灌木林地与草地之间没有明显的界限，使得林地与草地之间的转化难以精准区分。建设用地面积净增加32.05%，且增加面积主要源于水域和荒地的转入，林地转变为建设用地的现象依然严峻。以上结果均与中国北方农牧交错区土地利用变化研究的相关结果相互印证［27-28］。

生态环境与自然生态过程随着人类对土地的开发利用而改变［29］，人类活动驱动下的土地利用活动的频繁变化会影响特定地区主要生态过程的基本结构和功能，还会严重影响生态系统服务的持续和有效提供，从而导致生态系统服务价值量发生改变［30］。研究区年均ESV总量在1995年达到高峰期后始终呈降低趋势，究其原因一方面是由于能提供较高生态系统服务价值的林地与水域面积占比减小［31］，另一方面是由于建设用地面积占比的增加加速了自然景观的破碎化［32］，对生态系统服务价值产生了显著的负面影响。但草地的ESV持续增长，为研究区生态环境的改善起到了积极作用［33］。

生态系统服务维持和优化管理的核心内容是土地系统能够稳定提供满足人类福祉需求的支持服务、供给服务、调节服务和文化服务［34］。研究区的生态系统服务类型以调节服务为主，供给服务占ESV总量的比例持续降低，展现了生态恢复治理工程及政策实施使区域环境质量得到改善的阶段性成果［35］，草地ESV上升表明了草地生态系统服务功能已由畜牧产品供给向生态修复功能转变［36］。多采用区域适应性较强的乡土树草种作为生态恢复的主要材料，加强建设用地的植被覆盖度，加强易发生水土流失的生态脆弱区的保护力度等措施都有助于研究区生态系统服务价值的提升，可促进区域生态系统的可持续发展。

生态系统服务的直接驱动力包括气候趋向、波动及极端变化，土地利用/覆被变化和其他自然要素分异与土地利用类型的空间分布高度关联，间接驱动因素包括人口增长、经济发展、科学技术进步、产业结构调整等［34］，其中，NDVI对区域ESV解释力最高［37］，是最主要的驱动因素。气候因子中，尤其是相对湿度与降雨量是作用于植物群落的分布与生长的关键因素［38-39］，影响植被覆盖度［40-41］，NDVI可以反映出植物冠层的背景影响，且与植被覆盖有关，随着生态系统的净初级生产力和林草地面积的变化而变化［31］，进而影响ESV。社会因素中夜间灯光值与其他因素的交互作用对研究区ESV的变化与空间分布格局驱动效果显著。夜间灯光值可作为人类活动程度的表征，反映地区社会经济发展水平、建设用地分布及电力基础设施建设等情况［42］，夜间灯光数据所反映的地表灯光强度的分布特征与建设用地覆盖呈正相关，与NDVI呈现显著的负相关性［43］。夜间灯光数据可以很好地反演区域GDP，主要反映城镇用地范围区域经济［44］。夜间灯光值和GDP的双因子增强交互作用充分表明人类活动能够改变植被分布和植物群落的生长与演替，使得生态用地类型发生改变从而影响人类的活动范围与社会经济发展的区域［40］，对生态环境产生负面影响［45］。夜间灯光值较高的区域，也是城镇化水平不断加快、人口与GDP不断增长、建设用地逐步扩张及人类活动程度较高的区域，ESV有所降低。同时，生态恢复工程政策的持续实施又会带来正面影响［46］。综上，气候变化、植被覆盖变化、城镇化等都会造成区域ESV的波动。

4" 结论

本文对北方农牧交错区生态系统服务价值的变化规律和空间格局特征进行分析，并探究影响其变化的关键驱动因子，北方农牧交错区以草-林-耕为主的用地结构进一步优化，空间分布格局基本稳定；北方农牧交错区年均生态系统服务价值呈下降趋势，生态系统服务以林草地和水域提供调节服务为主，其次为支持服务、供给服务和文化服务，林地面积减少和建设用地面积净增加，是引起ESV下降的主要原因；北方农牧交错区生态系统服务价值受多种因素共同驱动，因子探测结果表现为单因素NDVI的解释力最高，气象因素次之，双因素表现为夜间灯光与NDVI交互作用最强。草-林-耕为主的用地结构是与研究区自然环境最为匹配的土地利用方式，为稳定区域生态系统服务功能持续增加，需持续地有针对性地实施加强生态恢复治理工程及政策。

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（责任编辑" 彭露茜）